Ingeniería de Calidad y Metrología para Piezas Racing (GD&T, CMM, superficie/forma)

Sobre nuestro Ingeniería de Calidad y Metrología para Piezas Racing (GD&T, CMM, superficie/forma)

Diplomado/Programa Integral en Ingeniería de Producto y Experiencia ofrece una base sólida y aplicable a múltiples dominios (exterior/interior, HMI/UX, superficies Clase A, materiales y sostenibilidad, iluminación, acústica, háptica y documentación técnica con IA). La formación integra diseño centrado en el usuario, modelado y simulación, prototipado físico/digital y gestión del ciclo de vida (PLM/PDM), conectando concepción, validación y manufactura para acelerar la toma de decisiones y asegurar cumplimiento normativo.

El enfoque combina rigor técnico y criterios de negocio para entregar soluciones eficientes, seguras y escalables: desde la definición de requisitos y ergonomía hasta la trazabilidad de cambios, pruebas y homologación. Al finalizar, podrás liderar procesos de diseño y validación end-to-end, integrar herramientas avanzadas (VR/AR, RAG/NLP, CAD/CAM) y coordinar equipos multidisciplinares en entornos de alta exigencia.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): diseño centrado en el usuario, superficies Clase A, HMI/UX, PLM/PDM, simulación, prototipado, sostenibilidad, iluminación, acústica, háptica, normativa, IA/NLP RAG.

Ingeniería de Calidad y Metrología para Piezas Racing (GD&T, CMM, superficie/forma)

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Desarrollo de prototipos físicos y digitales con criterios de manufactura eficiente.

Aprenderás a crear y validar prototipos físicos y digitales aplicando principios de manufactura eficiente, precisión dimensional y optimización de recursos. Desarrollarás competencias en el uso de tecnologías como impresión 3D, modelado CAD/CAM y simulaciones de ensamblaje, asegurando que cada iteración del diseño sea viable, funcional y alineada con los estándares de producción industrial.

2. Desarrollo de prototipos físicos y digitales con criterios de manufactura eficiente.

Aprenderás a gestionar el ciclo completo de vida de un producto utilizando sistemas PLM/PDM para coordinar diseño, ingeniería, producción y mantenimiento. Desarrollarás habilidades para estructurar BOMs, controlar revisiones, gestionar cambios de ingeniería y asegurar la trazabilidad documental, fomentando la colaboración multidisciplinar y la eficiencia en entornos industriales digitales.

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. Aplicación de metodologías de diseño centrado en el usuario y ergonomía técnica.

Aprenderás a aplicar procesos de diseño centrado en el usuario combinando investigación (personas, escenarios, journey maps) con ergonomía técnica (antropometría, biomecánica, carga cognitiva y normas ISO). Desarrollarás prototipos iterativos, pruebas de usabilidad y análisis de eye-tracking/tiempos de tarea para optimizar accesibilidad, seguridad y rendimiento, traduciendo hallazgos en requisitos medibles y decisiones de ingeniería.

5. Selección y aplicación de materiales sostenibles y estrategias de ecodiseño.

Aprenderás a identificar, evaluar y aplicar materiales sostenibles considerando su ciclo de vida, impacto ambiental y desempeño técnico. Desarrollarás competencias en estrategias de ecodiseño orientadas a la eficiencia energética, la reciclabilidad y la reducción de residuos, integrando criterios de sostenibilidad en cada etapa del proceso de diseño y producción.

6. Optimización de superficies y modelado paramétrico de alta precisión.

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:

Ingeniería de Calidad y Metrología para Piezas Racing (GD&T, CMM, superficie/forma)

  • Profesionales de la logística, transporte y cadena de suministro interesados en la implementación de drones para optimizar operaciones.
  • Gerentes y supervisores de almacenes, centros de distribución y empresas de transporte que busquen mejorar la eficiencia y reducir costos.
  • Ingenieros y técnicos que deseen adquirir conocimientos especializados en la logística con drones, incluyendo planificación de rutas, gestión de flotas y mantenimiento.
  • Emprendedores y empresarios que deseen iniciar o expandir su negocio en el sector de la logística con drones, explorando nuevas oportunidades de mercado.
  • 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.

1.1 Actuadores hápticos: tecnologías, rendimiento y realimentación táctil
1.2 Patrones de estimulación háptica: secuencias, densidad y combinación de canales
1.3 Usabilidad con guantes: ergonomía, precisión y accesibilidad de la interacción
1.4 Gestión de humedad y condiciones ambientales: impacto en el rendimiento de actuadores
1.5 Diseño de interfaces tangibles: mapeo entre acción y sensación y feedback
1.6 Modelado y simulación de respuesta háptica: MBSE/PLM para hardware y software
1.7 Calibración y compensación de sistemas hápticos: linealidad, drift y estabilidad
1.8 Seguridad, cumplimiento y pruebas: normas, certificaciones y pruebas de fiabilidad
1.9 Integración de sensores hápticos: medición de fuerza, tacto y rigidez
1.10 Caso práctico: evaluación de usabilidad con guantes y humedad

2.1 Gemelo digital y escenarios de uso: definición, hipótesis y KPIs
2.2 Preparación de datos CAD/CAE: limpieza, mallas y parámetros de simulación
2.3 Prototipado rápido: impresión 3D, CNC ligero y materiales de validación
2.4 Validación virtual: VR/AR para revisiones, ergonomía y walkthroughs
2.5 Integración HIL/SIL: bancos de prueba, señales y orquestación de casos
2.6 DFM/DFA y apilamiento de tolerancias: viabilidad, coste y ensamblaje
2.7 Plan de pruebas: protocolos, criterios de aceptación y trazabilidad
2.8 Adquisición y análisis de datos: instrumentación, calidad y reproducibilidad
2.9 Corrección de diseño y gestión de cambios: ECOs, versiones y verificación
2.10 Caso práctico: iteración del gemelo digital a prototipo listo para piloto

3.1 Arquitectura de despliegue: topologías, entornos (dev/stage/prod) y criterios de separación
3.2 CI/CD avanzado: pipelines, gates de calidad, firmas e imágenes inmutables
3.3 Aseguramiento de calidad: pruebas funcionales, no funcionales y validación cruzada HIL/SIL
3.4 Ciberseguridad en producción: endurecimiento, secretos, SBOM y cumplimiento normativo
3.5 Observabilidad y SRE: métricas, logs, trazas distribuidas y presupuestos de error (SLO/SLA)
3.6 Gestión de configuración y cambios: IaC, versionado, feature flags y rollback seguro
3.7 Confiabilidad y resiliencia: canary, blue/green, autoscaling y pruebas de caos
3.8 Gestión de datos en despliegue: migraciones, calidad, enmascaramiento y retención
3.9 Operación y soporte: runbooks, alertas accionables, MTTR/MTBF y respuesta a incidentes
3.10 Caso práctico: despliegue canario con validación automatizada y rollback controlado

4.1 Gobernanza operativa: roles, RACI y ciclos de revisión
4.2 Observabilidad viva: tableros, alertas accionables y revisiones SLO/SLA
4.3 Mejora continua (Kaizen/Lean): identificación de desperdicios y flujos de valor
4.4 Análisis post-incidente: RCA, acciones correctivas y verificación de eficacia
4.5 Optimización de costes y performance: rightsizing, caching y afinado de recursos
4.6 Gestión de vulnerabilidades: parches, escaneo continuo y auditorías periódicas
4.7 Experimentación controlada: A/B, feature flags y telemetría de impacto
4.8 Calidad en operación: pruebas regresivas automatizadas y monitoreo sintético
4.9 Gestión del conocimiento: runbooks, documentación viva y comunidades de práctica
4.10 Roadmap evolutivo: priorización por datos, OKR y revisión trimestral

5.1 Gobierno y gestión de riesgos (GRC): apetito de riesgo, controles y matriz de criticidad
5.2 Cumplimiento normativo: ISO 27001/27701, NIST CSF, GDPR/privacidad y evidencias de auditoría
5.3 Arquitectura Zero Trust e IAM: MFA, RBAC/ABAC, PAM y microsegmentación
5.4 Protección de datos y criptografía: cifrado en tránsito/repouso, KMS/PKI/HSM y tokenización
5.5 Seguridad de la cadena de suministro: SBOM, firmas de artefactos, políticas SLSA y dependencias
5.6 Secure SDLC y DevSecOps: SAST/DAST/IAST, contenedores, imágenes inmutables y puertas de calidad
5.7 Detección y respuesta: SIEM/SOAR, EDR, playbooks de incidentes y mejora continua
5.8 Resiliencia y continuidad: BCP/DRP, RTO/RPO, pruebas de backup/restore y ejercicios tabletop/chaos
5.9 Vulnerabilidades y parches: escaneo continuo, priorización CVSS/EPSS y SLAs de remediación
5.10 Riesgo de terceros y continuidad extendida: due diligence, contratos, auditorías y planes de salida

6.1 Fundamentos de analítica aplicada: métricas, KPIs y toma de decisiones basadas en evidencia
6.2 Gobernanza del dato: calidad, trazabilidad y linaje
6.3 Integración de fuentes heterogéneas: APIs, sensores y sistemas industriales
6.4 Modelos descriptivos y predictivos: estadística aplicada y machine learning supervisado
6.5 Visualización y storytelling de datos: dashboards, insights y comunicación ejecutiva
6.6 Análisis avanzado con IA generativa: RAG, NLP y extracción contextual de conocimiento
6.7 Indicadores operativos y de negocio: correlación entre performance y rentabilidad
6.8 Ética y cumplimiento en analítica: privacidad, sesgos y normativas de protección de datos
6.9 Automatización de decisiones: alertas inteligentes, triggers y sistemas adaptativos
6.10 Caso práctico: diseño de tablero integral de desempeño técnico y estratégico

7.1 Descubrimiento de oportunidades: investigación de usuario, mercado y competencia
7.2 Propuesta de valor y posicionamiento: diferenciadores, JTBD y segmentación
7.3 Priorización de iniciativas: RICE/WSJF, dependencias y capacidad del equipo
7.4 Roadmap vivo: horizontes, apuestas, hitos y gestión de riesgos
7.5 OKR y métricas de resultado: alineación estratégica y foco trimestral
7.6 Gestión de portfolio: balance exploración/ explotación y asignación de recursos
7.7 Go-to-Market: lanzamiento, pricing, empaquetado y habilitación comercial
7.8 Gestión de stakeholders: comunicación ejecutiva, acuerdos y manejo de expectativas
7.9 Medición de impacto: NPS/CSAT, adopción, retención y retorno económico
7.10 Caso práctico: construcción de roadmap anual con OKR y plan de lanzamiento

8.1 Innovación abierta y tech scouting: detección de oportunidades y pruebas de concepto
8.2 Gestión de propiedad intelectual: patentes, licencias y libertad de operación (FTO)
8.3 Colaboración con partners: acuerdos, gobernanza y modelos win–win
8.4 Estandarización y consorcios: interoperabilidad, compliance y madurez tecnológica (TRL)
8.5 Sostenibilidad aplicada: objetivos ESG, métricas y reporting accionable
8.6 Economía circular y ecoeficiencia: DfR/DfE, reciclabilidad y reducción de huella
8.7 Cadena de suministro responsable: riesgo, trazabilidad y continuidad (BCP)
8.8 Financiación y portafolio de I+D: CAPEX/OPEX, grants y priorización por impacto
8.9 Escalado de pilotos a operación: criterios de éxito, transferencia y adopción
8.10 Caso práctico: hoja de ruta de innovación sostenible con KPIs e hitos trimestrales

9.1 Estrategia de cambio: visión, alcance y mapa de stakeholders
9.2 Comunicación efectiva: narrativas, canales y gestión de expectativas
9.3 Habilitación de capacidades: formación, mentoring y certificaciones internas
9.4 Diseño organizacional: roles, RACI y estructuras para escalar
9.5 Gestión de adopción: journeys de usuario, fricciones y planes de refuerzo
9.6 Estandarización de procesos: playbooks, SOPs y control de versiones
9.7 Modelos de madurez: diagnóstico, brechas y planes de evolución
9.8 Métricas de cambio: adopción, tiempo a valor (TtV) y competencias
9.9 Comunidades de práctica: knowledge sharing, repositorios y lecciones aprendidas
9.10 Caso práctico: plan integral de cambio con hitos, indicadores y gobernanza

F.1 Definición del proyecto: alcance, objetivos y alineación con el plan de estudios
F.2 Análisis de requerimientos y especificaciones técnicas
F.3 Diseño conceptual y modelado digital: metodologías y herramientas aplicadas
F.4 Plan de desarrollo: hitos, recursos y cronograma
F.5 Implementación técnica: integración de módulos, validación y pruebas
F.6 Documentación del proceso: trazabilidad, justificación y decisiones de diseño
F.7 Evaluación de resultados: métricas, rendimiento y cumplimiento de objetivos
F.8 Presentación técnica y defensa del proyecto ante comité evaluador
F.9 Reflexión profesional: lecciones aprendidas, innovación y mejora continua
F.10 Entrega final: dossier completo, prototipo validado y roadmap de evolución

  • 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

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.

Consulta “Calendario & convocatorias”, “Becas & ayudas” y “Tasas & financiación” en el mega-menú de SEIUM

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F. A. Q

Preguntas frecuentes

Si, contamos con certificacion internacional

Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.

No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización

Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).

Recomendado. También hay retos internos y consorcios.

Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).