Ingeniería de Fiabilidad, RAMS y Warranty Analytics (field data, predictive)

Sobre nuestro Ingeniería de Fiabilidad, RAMS y Warranty Analytics (field data, predictive)

Ingeniería de Fiabilidad, RAMS y Warranty Analytics son disciplinas esenciales en la evaluación y optimización del desempeño de sistemas aeronáuticos, integrando herramientas avanzadas de análisis predictivo basadas en data field y modelos estadísticos. El enfoque técnico se sustenta en áreas clave como gestión de fallos, análisis de disponibilidad, seguridad funcional, y mantenibilidad, combinando metodologías como FTA, FMEA, RAM y técnicas de machine learning para anticipar fallos y reducir costes asociados a garantías en plataformas aéreas como helicópteros o eVTOL. La integración con estándares de certificación incrementa la robustez del diseño y fiabilidad, aportando valor en proyectos orientados a la dynamics/control y feedback loops de sistemas críticos.

Las capacidades de laboratorio consideran entornos HIL/SIL para simulación y validación de hardware/software, así como adquisición avanzada de datos y análisis de vibraciones/acústica para monitoreo continuo en vuelo. Se garantiza la trazabilidad de seguridad y cumplimiento mediante estándares internacionales aplicables, incluyendo ARP4754A, ARP4761, y normativa de seguridad aeronáutica vigente. Los perfiles profesionales formados en esta área abarcan roles como ingeniero de confiabilidad, analista RAMS, especialista en warranty analytics, ingeniero de certificación y técnico de soporte predictivo, impulsando la innovación y gestión eficiente del ciclo de vida en la industria aeroespacial.

Palabras clave objetivo (naturales en el texto): Ingeniería de Fiabilidad, RAMS, Warranty Analytics, análisis predictivo, mantenimiento predictivo, FMEA, FTA, ARP4754A, ARP4761, data field.

Ingeniería de Fiabilidad, RAMS y Warranty Analytics (field data, predictive)

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Competencias y resultados

Qué aprenderás

1. Ingeniería RAMS: Fiabilidad, Datos de Campo y Análisis Predictivo

  • Analizar fiabilidad, datos de campo y análisis predictivo de sistemas navales, identificando modos de fallo y patrones de vida útil.
  • Dimensionar RAMS (fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad) y componentes críticos, integrando datos de campo para estimar confiabilidad y disponibilidad mediante modelos predictivos.
  • Implementar tolerancia a fallos y NDT (UT/RT/termografía) dentro de un marco de RAMS, para reducir fallos y optimizar la vida útil.

1. Análisis RAMS: Garantía, Datos de Campo y Predicción de Fallos

  • Analizar factores RAMS (fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad), datos de campo y predicción de fallos.
  • Dimensionar componentes y sistemas navales en base a RAMS mediante análisis por elementos finitos (FE).
  • Implementar mantenimiento predictivo y NDT (UT/RT/termografía) para mejorar la garantía y la predicción de fallos.

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.

1. Ingeniería RAMS: Fiabilidad, Warranty Analytics y Predicción de Rendimiento

  • Analizar RAMS (fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad) en sistemas navales, identificando modos de fallo y efectos para optimizar la resiliencia operativa.
  • Aplicar Warranty Analytics para estimar costos de garantía, tasas de fallo y vida útil de componentes críticos a partir de datos históricos y benchmarks de la industria.
  • Desarrollar Predicción de Rendimiento mediante modelos de fiabilidad y rendimiento, con mantenimiento predictivo y simulaciones de escenarios para la planificación de misiones y logística.

3. Análisis de Fiabilidad RAMS: Datos de Campo, Predicción y Garantía

  • Analizar datos de campo para estimar fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad a partir de registros de averías, uso y mantenimiento.
  • Desarrollar modelos de predicción RAMS a partir de datos históricos y simulación para optimizar fiabilidad, MTBF y MTTR, con orientación a garantía y planificación.
  • Definir e implementar políticas de garantía RAMS y estrategias de aseguramiento, con métricas de confiabilidad, seguridad y mantenibilidad, y con NDT (UT/RT/termografía).

3. Ingeniería RAMS: Fiabilidad, Warranty y Predicción con Datos de Campo

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 Fiabilidad, RAMS y Warranty Analytics (field data, predictive)

  • Graduados/as en Ingeniería Aeroespacial, Mecánica, Industrial, Automática o afines.
  • Profesionales de OEM rotorcraft/eVTOL, MRO, consultoría, centros tecnológicos.
  • Flight Test, certificación, aviónica, control y dinámica que busquen especialización.
  • Reguladores/autoridades y perfiles de UAM/eVTOL que requieran competencias en compliance.

Requisitos recomendados: base en aerodinámica, control y estructuras; ES/EN B2+/C1. Ofrecemos bridging tracks si lo necesitas.

  • 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 RAMS: conceptos clave de Fiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad en sistemas navales
1.2 Datos de Campo para RAMS: recolección, calidad, normalización y gobernanza de datos
1.3 Análisis de Fiabilidad en entornos marinos: métodos, MTBF, PoF y curvas de vida para buques y submarinos
1.4 Predicción de Fallos y Mantenimiento Predictivo: técnicas estadísticas y aprendizaje automático aplicadas a sistemas navales
1.5 Warranty Analytics en defensa naval: coste de garantías, patrones de fallo y reducción de gastos mediante insights
1.6 Integración de RAMS con MBSE/PLM: digital thread, model-based systems engineering y control de cambios
1.7 Diseño para Mantenibilidad en plataformas navales: modularidad, accesibilidad y estrategias de reparación
1.8 KPIs y Dashboards RAMS: MTBF, MTTR, Disponibilidad, FMECA y visualización de datos para toma de decisiones
1.9 Gestión de riesgos RAMS: matriz de riesgo, evaluación de probabilidades e impactos y criterios go/no-go
1.10 Caso práctico: aplicación de RAMS a un subsistema naval con plan de acción, entregables y evaluación de go/no-go

2.2 RAMS: conceptos y alcance en ingeniería naval
2.2 Fiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad (RAMS): definiciones y métricas
2.3 Datos de Campo: fuentes, calidad, limpieza, normalización y gobernanza
2.4 Análisis RAMS: métodos prácticos (FMEA, FTA, RAMS Matrix, análisis de confiabilidad)
2.5 Análisis predictivo: modelos estadísticos y aprendizaje automático para predicción de fallos
2.6 Warranty Analytics: recopilación de datos de garantía, coste y tendencias
2.7 Integración de datos y MBSE/PLM para RAMS: trazabilidad y control de cambios
2.8 Diseño para mantenibilidad: modularidad, mantenimiento predictivo y swaps modulares
2.9 Métricas RAMS y reporting: MTBF, MTTR, disponibilidad y dashboards
2.20 Casos de estudio: aplicación RAMS en sistemas navales y toma de decisiones go/no-go

3.3 Introducción a RAMS: Fiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad en entornos navales
3.2 Datos de campo y fuentes: buques, plataformas y ensayos
3.3 Calidad y preprocesamiento de datos para RAMS
3.4 Ingeniería de Fiabilidad: métricas clave (MTBF, MTTR, Disponibilidad)
3.5 Métodos para RAMS: análisis de fallos y vida útil en servicio
3.6 Análisis predictivo y mantenimiento proactivo en RAMS navales
3.7 Warranty Analytics: costos de garantía y predicción de fallos cubiertos
3.8 Integración de datos en MBSE/PLM para RAMS y trazabilidad de cambios
3.9 Gestión de riesgos RAMS: FMEA, Fault Tree y matrices de riesgo
3.30 Caso práctico: go/no-go RAMS con matriz de riesgos en un sistema naval

4.4 RAMS: Conceptos clave y su aplicación en sistemas navales
4.2 Datos de campo: fuentes, calidad, normalización y gobernanza
4.3 Métricas RAMS: Fiabilidad (MTBF), Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad
4.4 Técnicas de Análisis RAMS: FMECA, FTA y análisis de dependencias (RBD)
4.5 Predicción de fallos: modelos estadísticos y enfoques de aprendizaje automático
4.6 Warranty Analytics: uso de datos de garantía para mejoras de diseño y servicio
4.7 Integración de datos de campo y garantía para optimización de mantenimiento
4.8 Mantenimiento predictivo en entornos navales: estrategias, priorización y recursos
4.9 Gestión de riesgos y cumplimiento RAMS en la industria naval
4.40 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo RAMS

## Módulo 5 — Fundamentos RAMS, Datos y Predicción

5.5 Introducción a RAMS: Conceptos y Principios Clave
5.5 Ciclo de Vida RAMS: Diseño, Desarrollo, Operación y Mantenimiento
5.3 Recopilación y Gestión de Datos de Campo: Fuentes y Métodos
5.4 Modelado de Fiabilidad: Distribuciones Estadísticas y Parámetros
5.5 Análisis de Modo y Efectos de Falla (FMEA/FMECA)
5.6 Predicción de Fallos: Técnicas y Herramientas
5.7 Garantía y Costo del Ciclo de Vida (LCC)
5.8 Normas y Estándares RAMS Aplicables
5.9 Herramientas de Software RAMS
5.50 Caso de Estudio: Aplicación Práctica de los Fundamentos RAMS

**Módulo 6 — Introducción a RAMS y Datos de Campo**

6.6 Fundamentos de RAMS: Introducción a Fiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad.
6.2 Metodología RAMS: Proceso y ciclo de vida del producto.
6.3 Recolección y análisis de datos de campo: Fuentes, tipos y calidad de datos.
6.4 Análisis de datos históricos: Fallos, MTBF, MTTR y tasas de fallos.
6.5 Bases de datos de fallos y sistemas de gestión de datos.
6.6 Herramientas y software para el análisis de datos de campo.
6.7 Diseño para RAMS: Incorporación de RAMS en el diseño.
6.8 Estudios de casos prácticos: Aplicaciones de RAMS en diferentes sistemas navales.
6.9 Importancia de la documentación y el registro de datos.
6.60 Conclusiones y perspectivas futuras de RAMS.

**Módulo 7 — Fundamentos RAMS, Datos y Predicción**

7.7 Introducción a la Ingeniería RAMS y su Importancia en la Industria Naval
7.2 Conceptos Clave: Fiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad (RAMS)
7.3 Recopilación y Análisis de Datos de Campo: Fuentes, Tipos y Calidad
7.4 Fundamentos de la Predicción de Fallos: Modelos y Técnicas
7.7 Metodologías RAMS en el Diseño y Operación Naval
7.6 Herramientas y Software para el Análisis RAMS
7.7 Estándares y Regulaciones RAMS en el Sector Naval
7.8 El Papel de la Garantía (Warranty) en la Gestión RAMS
7.9 Casos de Estudio: Aplicaciones RAMS en Buques y Sistemas Navales
7.70 Tendencias Futuras y Desafíos en la Ingeniería RAMS Naval

## Módulo 8 — Ingeniería RAMS: Base, Datos y Predicción

8.8 Introducción a la Ingeniería RAMS: Definiciones y Objetivos
8.8 Fiabilidad: Conceptos Fundamentales y Métricas
8.3 Mantenibilidad: Diseño para la facilidad de mantenimiento
8.4 Disponibilidad: Factores que la influencian y medición
8.5 Seguridad: Enfoque en la Seguridad en el diseño y operación
8.6 Recolección y Análisis de Datos de Campo: Fuentes y métodos
8.7 Análisis Estadístico de Datos de Fallos: Weibull, exponencial, etc.
8.8 Modelado Predictivo de Fiabilidad: Técnicas y herramientas
8.8 Introducción a la Garantía y su relación con RAMS
8.80 Estudio de Caso: Aplicación práctica de los conceptos RAMS.

**Módulo 9 — Introducción a RAMS y Datos de Campo**

9.9 Introducción a RAMS: Conceptos y Definiciones
9.9 Importancia de RAMS en Ingeniería Naval
9.3 Recopilación y Gestión de Datos de Campo
9.4 Fuentes de Datos: Tipos y Características
9.5 Herramientas para el Análisis de Datos de Campo
9.6 Principios de Fiabilidad: Teoría y Aplicación
9.7 Introducción a la Garantía (Warranty) en Contexto Naval
9.8 Predicción de Fallos: Conceptos Básicos
9.9 Introducción a la Ingeniería RAMS en el Ciclo de Vida del Producto
9.90 Estudio de caso: Aplicación de RAMS en un sistema naval específico

**Módulo 1 — Fundamentos RAMS, Datos y Garantía**

1. 1 Introducción a RAMS: Conceptos clave y definiciones.
2. 2 Recopilación y gestión de datos de campo: Fuentes, tipos y calidad de datos.
3. 3 Fundamentos de la fiabilidad: Modelado y análisis de fallos.
4. 4 Garantía: Principios, estrategias y análisis de reclamos.
5. 5 Relación entre RAMS y la gestión de la garantía.
6. 6 Métodos de análisis de datos básicos para la fiabilidad.
7. 7 Introducción a la predicción de fallos: Conceptos iniciales.
8. 8 Importancia de RAMS en el ciclo de vida del producto.
9. 9 Estándares y regulaciones RAMS.
10. 10 Estudio de casos: Aplicación de los fundamentos RAMS.

  • 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”).