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Diplomado en Picking Automatizado y Vision-Guided Robotics

Sobre nuestro Diplomado en Picking Automatizado y Vision-Guided Robotics

El Diplomado en Picking Automatizado y Vision-Guided Robotics se enfoca en la aplicación de robótica avanzada, visión artificial y aprendizaje automático para optimizar procesos de picking en entornos de almacenamiento y logística. Incluye el uso de sensores, cámaras y algoritmos de IA para la identificación, manipulación y clasificación de objetos. Se centra en la implementación de sistemas robóticos flexibles y eficientes, integrando la automatización con el control de calidad y la gestión de inventario.

El programa ofrece experiencia práctica en la configuración y programación de robots industriales, así como en el desarrollo de algoritmos de visión para la detección de objetos y la planificación de rutas. Se prepara a los participantes para roles como ingenieros de automatización, especialistas en robótica, analistas de procesos logísticos y diseñadores de sistemas de picking, mejorando la eficiencia y la precisión en la cadena de suministro.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): picking automatizado, robótica, visión artificial, aprendizaje automático, automatización logística, sistemas robóticos, algoritmos de visión, control de calidad, gestión de inventario, cadena de suministro.

Diplomado en Picking Automatizado y Vision-Guided Robotics
  • Modalidad: Online
  • Duración: 8 meses
  • Horas: 900 H
  • Idioma: ES / EN
  • Créditos: 60 ECTS
  • Fecha de matrícula: 16-04-2026
  • Fecha de inicio: 27-05-2026
  • Plazas disponibles: 8

899 €

Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Dominio del Picking Automatizado y Robótica con Visión: Un Diplomado Completo

  • Planificar y optimizar procesos de picking automatizado utilizando sistemas robóticos avanzados.
  • Integrar la visión artificial para mejorar la precisión y eficiencia en la identificación y manipulación de objetos.
  • Programar y controlar robots industriales para realizar tareas específicas de picking en entornos dinámicos.
  • Diseñar e implementar celdas de picking automatizadas, considerando factores como el diseño de la estación y la seguridad.
  • Seleccionar y configurar sensores y actuadores para la detección, manipulación y transporte de productos.
  • Aplicar técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje automático, para la optimización del picking y la adaptación a cambios en el entorno.
  • Analizar datos de rendimiento del sistema de picking para identificar oportunidades de mejora y optimización.
  • Gestionar proyectos de implementación de sistemas de picking automatizado, desde la planificación hasta la puesta en marcha y el mantenimiento.
  • Comprender y aplicar los estándares de seguridad y las regulaciones relevantes para la robótica y el picking automatizado.
  • Desarrollar habilidades en la resolución de problemas y la toma de decisiones en entornos de producción automatizada.

2. Implementación Integral de Picking Automatizado y Robótica Guiada por Visión

2. Implementación Integral de Picking Automatizado y Robótica Guiada por Visión

  • Comprender los fundamentos de la automatización de almacenes y la logística.
  • Analizar y diseñar sistemas de picking automatizado, incluyendo tecnologías como miniloads, shuttles y ASRS.
  • Estudiar la robótica industrial aplicada al picking, seleccionando y programando robots colaborativos y tradicionales.
  • Dominar las técnicas de visión artificial para la identificación, localización y clasificación de objetos.
  • Integrar sensores, actuadores y sistemas de control para el funcionamiento de los sistemas automatizados.
  • Aprender a simular, modelar y optimizar los procesos de picking y el flujo de materiales.
  • Gestionar proyectos de implementación de sistemas de picking automatizado, incluyendo la planificación, la gestión de recursos y el control de costes.
  • Evaluar el rendimiento de los sistemas implementados, utilizando indicadores clave de rendimiento (KPIs).
  • Explorar las tendencias actuales y futuras en la automatización de almacenes y la robótica, como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
  • Aplicar los conocimientos adquiridos a casos prácticos y proyectos reales de picking automatizado y robótica guiada por visión.

3. Diseño y validación integral orientado al usuario (del modelado a la manufactura)

Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.

4. Especialización en Picking Automatizado y Robótica con Visión: Diseño, Implementación y Optimización

4. Especialización en Picking Automatizado y Robótica con Visión: Diseño, Implementación y Optimización

  • Fundamentos de la robótica y sistemas de visión artificial: comprender los principios básicos, componentes clave y arquitecturas de sistemas robóticos y de visión, incluyendo sensores, actuadores y procesadores de imágenes.
  • Diseño de sistemas de picking automatizado: aprender a diseñar celdas robóticas eficientes para picking, considerando factores como el tamaño del producto, la velocidad de producción, la precisión requerida y la integración con otros sistemas.
  • Selección e implementación de robots: evaluar y seleccionar el tipo de robot más adecuado para cada aplicación, considerando sus características, capacidades y limitaciones. Aprender a programar y configurar robots para tareas de picking específicas.
  • Visión artificial para picking: desarrollar habilidades en el uso de sistemas de visión artificial para la identificación, localización y manipulación de objetos. Incluye el uso de cámaras, iluminación, algoritmos de procesamiento de imágenes y herramientas de software.
  • Automatización de procesos de picking: implementar sistemas automatizados de picking, incluyendo la integración de robots, sistemas de visión, sistemas de transporte y otros equipos.
  • Optimización de sistemas de picking: aplicar técnicas de optimización para mejorar la eficiencia, la velocidad y la precisión de los sistemas de picking automatizado. Incluye el análisis de datos, la simulación y la mejora continua.
  • Integración de sistemas de picking: aprender a integrar sistemas de picking automatizado con otros sistemas de la cadena de suministro, como sistemas de gestión de almacenes (WMS) y sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP).
  • Mantenimiento y seguridad en sistemas robóticos: adquirir conocimientos sobre el mantenimiento preventivo y correctivo de robots y sistemas de visión, así como sobre las normas de seguridad para la operación de equipos robóticos.
  • Aplicaciones de picking automatizado en diferentes industrias: explorar las aplicaciones de picking automatizado en diferentes sectores, como la logística, la fabricación, la alimentación y la farmacéutica.
  • Tendencias y avances en robótica y visión artificial: mantenerse al día con las últimas tendencias y avances en robótica y visión artificial, incluyendo el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la robótica colaborativa.

5. Maestría en Picking Automatizado y Robótica con Visión: Análisis, Diseño y Ejecución

  • Comprender los fundamentos del picking automatizado y la robótica: desde la teoría de control hasta la cinemática y dinámica de robots.
  • Analizar y evaluar sistemas de visión artificial para la identificación, clasificación y localización de objetos en entornos de picking.
  • Diseñar soluciones de picking automatizado, seleccionando y optimizando componentes como robots, efectores finales, sistemas de visión y sistemas de transporte.
  • Aplicar técnicas avanzadas de programación de robots, incluyendo programación offline y simulación, para optimizar trayectorias y tiempos de ciclo.
  • Integrar y configurar sistemas de control para la sincronización y coordinación de robots, sistemas de visión y otros periféricos.
  • Implementar y gestionar proyectos de picking automatizado, desde la fase de diseño hasta la puesta en marcha y el mantenimiento.
  • Utilizar software de simulación para validar el diseño de sistemas de picking automatizado y optimizar el rendimiento.
  • Analizar datos y métricas clave para la mejora continua de los procesos de picking automatizado.
  • Explorar las últimas tendencias en robótica y picking automatizado, incluyendo el uso de inteligencia artificial, aprendizaje automático y robótica colaborativa.

6. Diplomado en Picking Automatizado y Robótica con Visión: Fundamentos y Aplicaciones Prácticas

Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.

Para quien va dirigido nuestro:

Diplomado en Picking Automatizado y Vision-Guided Robotics

Aquí tienes la información para el público objetivo del diplomado:

  • Profesionales y técnicos en las áreas de logística, producción, ingeniería industrial, ingeniería en automatización y afines, interesados en optimizar procesos de picking mediante tecnologías avanzadas.
  • Ingenieros, supervisores y gerentes de operaciones en empresas manufactureras, de distribución y logística que busquen implementar o mejorar sistemas de picking automatizado.
  • Especialistas en robótica, visión artificial e inteligencia artificial que deseen profundizar sus conocimientos y habilidades en el diseño, programación y mantenimiento de sistemas de picking automatizado y visión-guiada.
  • Personas con experiencia en áreas relacionadas con la automatización de procesos, como el control de calidad, la gestión de almacenes y la manipulación de materiales, que busquen ampliar sus competencias profesionales.
  • Standards-driven curriculum: trabajarás con CS-27/CS-29, DO-160, DO-178C/DO-254, ARP4754A/ARP4761, ADS-33E-PRF desde el primer módulo.
  • Laboratorios acreditables (EN ISO/IEC 17025) con banco de rotor, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL, vibraciones/acústica.
  • TFM orientado a evidencia: safety case, test plan, compliance dossier y límites operativos.
  • Mentorado por industria: docentes con trayectoria en rotorcraft, tiltrotor, eVTOL/UAM y flight test.
  • Modalidad flexible (híbrido/online), cohortes internacionales y soporte de SEIUM Career Services.
  • Ética y seguridad: enfoque safety-by-design, ciber-OT, DIH y cumplimiento como pilares.

Módulo 1 — Introducción al Picking Automatizado y Visión

1.1 Fundamentos del Picking Automatizado: Definición, historia y evolución.
1.2 Importancia de la Visión Artificial en el Picking.
1.3 Componentes clave de un sistema de Picking Automatizado con Visión.
1.4 Sensores de visión: tipos, funcionamiento y selección.
1.5 Cámaras y lentes: especificaciones técnicas y su impacto en el rendimiento.
1.6 Iluminación en sistemas de visión: técnicas y estrategias.
1.7 Software de procesamiento de imágenes: algoritmos y funciones básicas.
1.8 Introducción a la robótica en el Picking: tipos de robots y sus aplicaciones.
1.9 Principios de la cinemática y dinámica de robots.
1.10 Consideraciones de seguridad en sistemas de Picking Automatizado.

2.2 Introducción al Picking Automatizado y Robótica
2.2 Componentes Clave de un Sistema de Picking
2.3 Sensores y Actuadores: Tipos y Funciones
2.4 Sistemas de Visión Artificial en Picking
2.5 Fundamentos de Programación para Robots Industriales
2.6 Tipos de Robots Utilizados en Picking
2.7 Diseño y Planificación de Celdas de Picking
2.8 Consideraciones de Seguridad en Sistemas Automatizados
2.9 Integración de Sistemas de Picking en la Cadena de Suministro
2.20 Estudio de Casos: Aplicaciones Reales del Picking Automatizado

3.3 Introducción a la Visión Artificial en Picking Automatizado
3.2 Componentes de un Sistema de Visión: Cámaras, Iluminación y Lentes
3.3 Selección y Configuración de Cámaras Industriales
3.4 Fundamentos del Procesamiento de Imágenes
3.5 Técnicas de Iluminación para Optimizar la Visión
3.6 Algoritmos de Visión: Detección de Objetos, Reconocimiento y Localización
3.7 Integración de Hardware y Software de Visión
3.8 Diseño del Sistema de Visión: Calibración y Ajustes
3.9 Implementación y Pruebas en Entornos de Picking
3.30 Optimización del Sistema de Visión para Rendimiento y Precisión

4.4 Fundamentos de Picking Automatizado
4.2 Componentes Clave de un Sistema con Visión
4.3 Sensores y Cámaras para Picking
4.4 Sistemas de Iluminación en Robótica Visual
4.5 Tipos de Robots Industriales para Picking
4.6 Principios de Visión Artificial
4.7 Software y Algoritmos para el Reconocimiento
4.8 Integración de Hardware y Software
4.9 Aplicaciones Comunes del Picking Automatizado
4.40 Tendencias Futuras en la Automatización

5.5 Introducción a la Robótica y la Automatización
5.5 Fundamentos de los Sensores y Actuadores
5.3 Principios de Visión Artificial: Cámaras y Procesamiento de Imágenes
5.4 Algoritmos de Visión Artificial para Picking: Detección y Reconocimiento de Objetos
5.5 Sistemas de Iluminación para Visión Artificial en Entornos Industriales
5.6 Integración de Robótica y Visión Artificial
5.7 Introducción a los Sistemas de Control para Robots
5.8 Análisis de los Componentes de un Sistema de Picking Automatizado
5.9 Selección y Diseño de End-Effectors (Pinzas) para Robots
5.50 Introducción a la Programación de Robots para Picking

6.6 Introducción al Picking Automatizado: Conceptos Clave y Evolución
6.2 Fundamentos de la Robótica en Picking: Tipos de Robots y Aplicaciones
6.3 Componentes Esenciales de un Sistema de Picking Automatizado
6.4 Principios de Visión Artificial: Cámaras, Sensores e Iluminación
6.5 Algoritmos de Procesamiento de Imágenes para Picking
6.6 Diseño de Sistemas de Picking: Consideraciones y Planificación
6.7 Selección de Equipos y Proveedores: Criterios y Evaluación
6.8 Ventajas y Desafíos de la Automatización del Picking
6.9 Casos de Estudio: Ejemplos de Implementación Exitosa
6.60 Tendencias Futuras en Picking Automatizado y Robótica

7.7 Fundamentos de la Robótica: Tipos de robots, componentes y arquitecturas.
7.2 Sensores y Actuadores: Introducción a la detección y manipulación.
7.3 Principios de Visión Artificial: Cámaras, lentes y procesamiento de imágenes.
7.4 Adquisición de Imágenes: Captura y preprocesamiento de datos visuales.
7.7 Procesamiento de Imágenes Digitales: Técnicas de filtrado y segmentación.
7.6 Características y Extracción de Objetos: Análisis de formas y patrones.
7.7 Sistemas de Iluminación: Técnicas para mejorar la visibilidad.
7.8 Calibración de Cámaras: Modelos de cámara y calibración.
7.9 Introducción a la Programación de Robots: Lenguajes y entornos.
7.70 Integración de Visión y Robótica: Sistemas de guiado visual.

8.8 Principios de Diseño para Sistemas de Visión en Picking Automatizado
8.8 Selección y Configuración de Cámaras y Sensores para Picking
8.3 Iluminación y Control de Calidad de Imagen en Entornos Industriales
8.4 Algoritmos de Procesamiento de Imágenes para la Identificación de Objetos
8.5 Integración de Sistemas de Visión con Robots y Actuadores
8.6 Diseño de Trayectorias y Planificación de Movimientos para Picking
8.7 Optimización de la Velocidad y Precisión del Picking
8.8 Análisis de Rendimiento y KPI’s en Sistemas de Picking con Visión
8.8 Diseño de Interfaces Hombre-Máquina (HMI) para el Control del Sistema
8.80 Casos de Estudio: Diseño y Optimización de Sistemas de Picking con Visión

  • Metodología hands-on: test-before-you-trust, design reviews, failure analysis, compliance evidence.
  • Software (según licencias/partners): MATLAB/Simulink, Python (NumPy/SciPy), OpenVSP, SU2/OpenFOAM, Nastran/Abaqus, AMESim/Modelica, herramientas de acústica, toolchains de planificación DO-178C.
  • Laboratorios SEIUM: banco de rotor a escala, vibraciones/acústica, EMC/Lightning pre-compliance, HIL/SIL para AFCS, adquisición de datos con strain gauging.
  • Estándares y cumplimiento: EN 9100, 17025, ISO 27001, GDPR.

Proyectos tipo capstones

  • Optimización de Sistemas: Análisis de eficiencia, simulación y mejora continua.
  • Implementación Robótica: Integración y programación de robots, visión artificial.
  • Automatización Avanzada: Diseño de celdas, control de flujo y optimización.
  • Análisis de Datos: Recopilación, procesamiento y visualización para toma de decisiones.

  • Optimización de Sistemas: Análisis de eficiencia, simulación y mejora continua.
  • Implementación Robótica: Integración y programación de robots, visión artificial.
  • Automatización Avanzada: Diseño de celdas, control de flujo y optimización.
  • Análisis de Datos: Recopilación, procesamiento y visualización para toma de decisiones.

  • Picking Automatizado: Diseño e implementación de un sistema completo con robótica y visión artificial para optimizar el proceso de selección de productos en un almacén.
  • Optimización de Flujo: Análisis del flujo de trabajo actual, identificación de cuellos de botella y propuesta de mejoras mediante simulación y análisis de datos.
  • Integración de Sistemas: Conexión de robots, sistemas de visión y software de gestión de almacenes para una operación sinérgica.

  • Proyecto 1: Diseño e Implementación de un Sistema de Picking Automatizado con Visión para un Almacén.
  • Proyecto 2: Optimización del Proceso de Picking en un Entorno Logístico Utilizando Robótica y Visión Artificial.
  • Proyecto 3: Desarrollo de un Sistema de Picking Robótico con Visión para la Manipulación de Objetos Complejos.
  • Proyecto 4: Implementación de un Sistema de Picking Automatizado con Visión en un Entorno Industrial Real.
  • Proyecto 5: Análisis y Optimización de un Sistema de Picking Automatizado con Visión para la Cadena de Suministro.
  • Proyecto 6: Diseño e Implementación de un Sistema de Picking Automatizado con Visión para el Sector e-Commerce.
  • Proyecto 7: Desarrollo de un Sistema de Picking Robótico con Visión para la Clasificación de Productos.
  • Proyecto 8: Optimización del Rendimiento de un Sistema de Picking Automatizado con Visión.

  • Análisis de sistemas de picking: Simulación de flujos de trabajo, optimización de rutas y tiempos.
  • Integración robótica: Implementación de robots colaborativos y sistemas de visión para picking.
  • Optimización de algoritmos: Desarrollo y ajuste de algoritmos de detección y agarre.
  • Implementación y pruebas: Diseño e implementación de celdas de picking, pruebas y validación.

Admisiones, tasas y becas

  • Perfil: Formación en Ingeniería Informática, Matemáticas, Estadística o campos relacionados; experiencia práctica en NLP y sistemas de recuperación de información valorada.
  • Documentación: CV actualizado, expediente académico, SOP/ensayo de propósito, ejemplos de proyectos o código (opcional).
  • Proceso: solicitud → evaluación técnica de perfil y experiencia → entrevista técnica → revisión de casos prácticos → decisión final → matrícula.
  • Tasas:
    • Pago único: 10% de descuento.
    • Pago en 3 plazos: sin comisiones; 30% a la inscripción + 2 pagos mensuales iguales del 35% restante.
    • Pago mensual: disponible con comisión del 7% sobre el total; revisión anual.
  • Becas: por mérito académico, situación económica y fomento de la inclusión; convenios con empresas del sector para becas parciales o totales.

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