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Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA 1

Duración

6 meses

Fecha de Inicio

19-06-2026

ECTS

20

Modalidad

online

Horas

750 horas

Precio

1351 €

Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA 1

Presentación del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA de ICTESS, con una duración de 6 meses en modalidad 100% online, forma ingenieros de mantenimiento, responsables de activos y analistas industriales que necesitan implantar mantenimiento predictivo real sobre máquinas críticas. El programa cubre procesado de señal con FFT y wavelet, detección de anomalías con isolation forest, predicción de vida útil con LSTM y filtros de Kalman, integración con CMMS como SAP PM, despliegue de sensores IoT y edge computing sobre plantas reales.

Cada bloque trabaja sobre casos reales de plantas químicas, eléctricas, alimentarias y de proceso continuo con mantenimiento predictivo desplegado. Durante las 24 semanas el alumno construye un proyecto integrador —desde sensor hasta orden de trabajo automática en CMMS— que defiende ante tribunal como lo haría un responsable de fiabilidad o ingeniero de activos con experiencia industrial.

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Propósito del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El mantenimiento predictivo solo aporta valor cuando reduce paradas reales y convierte señales en órdenes de trabajo. El propósito es que domines las decisiones técnicas y operativas que hacen un programa viable. Se articula en siete propósitos:

  • Procesar señales industriales con FFT, wavelet y filtrado de ruido, extrayendo variables de salud a partir de vibración, corriente y temperatura.
  • Detectar anomalías con isolation forest, one-class SVM y técnicas equivalentes sobre comportamientos operativos normales y modos de fallo reales.
  • Predecir vida útil restante con LSTM y modelos de degradación, estimando ventanas de intervención con intervalos de confianza auditables.
  • Estimar estado con filtros de Kalman, fusionando sensores y modelos físicos para obtener variables latentes críticas en activos industriales.
  • Integrar con CMMS SAP PM, conectando el modelo a órdenes de trabajo automáticas, avisos y planificación real del equipo de mantenimiento.
  • Desplegar sensores IoT y edge computing, eligiendo hardware, conectividad y protocolos OT adecuados a planta y criticidad del activo.

Para qué te prepara el Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA te prepara para asumir responsabilidades de ingeniero de fiabilidad, responsable de predictivo o analista senior de activos en fabricantes, plantas de proceso, utilities y empresas de servicios industriales. Al finalizar serás capaz de:

  • Procesar señal industrial con FFT, wavelet y filtros de ruido, extrayendo indicadores de salud útiles sobre vibración, corriente y temperatura.
  • Detectar anomalías con isolation forest y técnicas equivalentes sobre operación normal, identificando modos de fallo emergentes en activos.
  • Predecir vida útil restante con LSTM y modelos de degradación, generando ventanas de intervención con intervalos de confianza auditables.
  • Aplicar filtros de Kalman, fusionando sensores y modelos físicos para obtener variables latentes críticas en diagnóstico de activos complejos.
  • Integrar con SAP PM u otros CMMS, conectando modelos a órdenes de trabajo, avisos y planificación real del equipo de mantenimiento.
  • Desplegar sensores IoT y edge, eligiendo hardware, conectividad y protocolos OT adecuados a planta, criticidad y riesgo ciber.
  • Justificar ROI y gobernanza, con métricas de paradas evitadas, coste y riesgo, alineadas a objetivos de fiabilidad y mantenimiento.

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Razones por las que elegir ICTESS

Formación 100% online

Plataforma accesible 24/7, laboratorios de señal reproducibles con Python, tutor asignado y sesiones grabadas disponibles.

Compatible con rol industrial

Diseñado para ingenieros de mantenimiento y activos en activo: entregas quincenales, sin clases en directo obligatorias.

Stack predictivo real

Trabajarás con FFT, wavelet, isolation forest, LSTM, Kalman, SAP PM, sensores IoT y edge sobre casos industriales reales.

Casos reales de predictivo

Datasets de vibración, corriente y proceso procedentes de plantas de química, alimentación y energía con predictivo vivo.

En ICTESS el claustro reúne ingenieros de fiabilidad, analistas de señal y responsables de predictivo en fabricantes, plantas de proceso y servicers industriales europeos. Cada trimestre los materiales se revisan contra casos reales de CMMS SAP PM, despliegues edge y evolución de arquitecturas IoT sobre activos en producción continua.

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Objetivos del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

1

Procesar señales industriales con FFT, wavelet y filtrado de ruido, extrayendo indicadores de salud útiles a partir de datos de vibración, corriente y temperatura reales.

2

Detectar anomalías con isolation forest y técnicas equivalentes sobre operación normal, identificando modos de fallo emergentes y priorizando intervenciones de forma clara.

3

Predecir vida útil restante con LSTM y modelos de degradación, generando ventanas de intervención con intervalos de confianza auditables para ingeniería y operaciones.

4

Aplicar filtros de Kalman a fusión de sensores y modelos físicos, estimando variables latentes críticas para diagnóstico de activos industriales complejos.

5

Integrar los modelos con CMMS como SAP PM, desplegando en edge computing con sensores IoT y justificando ROI ante dirección de operaciones y mantenimiento.

Beneficios del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

Finalizar el Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA te convierte en el perfil escaso y estratégico que reclaman plantas y fabricantes: ingeniero capaz de pasar del sensor al ahorro real sobre CMMS productivo.

  • Proyecto integrador defendible: saldrás con un caso de predictivo completo —sensor, modelo, orden de trabajo— utilizable en procesos senior.
  • Acceso a roles estratégicos: ingeniero de fiabilidad, responsable predictivo o jefe de activos son las posiciones naturales tras el programa.
  • Dominio de señal y IA: FFT, wavelet, isolation forest, LSTM y Kalman integrados con criterio industrial y no solo académico.
  • Integración con CMMS: SAP PM como referencia, con principios aplicables a cualquier sistema de gestión de mantenimiento y activos.
  • Edge computing aplicado: criterio para elegir sensores, conectividad y despliegue local adecuados a cada activo industrial.
  • ROI demostrado: métricas y narrativa económica que harán defendible cada caso de uso ante dirección de operaciones y finanzas.

Importancia del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El mantenimiento industrial evoluciona de correctivo y preventivo puro a predictivo y prescriptivo: los activos están más sensorizados, las paradas cuestan más y la disponibilidad es requisito contractual creciente.

  • Pilotos que no escalan: la mayoría de proyectos predictivos se quedan en demo por falta de integración con CMMS y procesos reales.
  • Coste creciente de paradas: sectores como química, papel o alimentación no pueden asumir paradas no planificadas en líneas de alto valor.
  • Sensórica abundante: ya hay datos suficientes; lo escaso es el criterio técnico para convertirlos en decisiones de mantenimiento reales.
  • Escasez de ingenieros híbridos: faltan perfiles que unan fiabilidad, señal, IA y procesos de mantenimiento industriales.
  • Contratos de disponibilidad: fabricantes y servicers firman ya por disponibilidad garantizada, imposible sin IA bien integrada.
  • Edge computing madura: gateways y PLC modernos permiten inferencia local en tiempo real sin dependencia absoluta del cloud.

Plan de estudios del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El plan de estudios recorre la cadena completa de un programa predictivo: parte de la sensorización y adquisición IoT, avanza por el procesado de señal con FFT y wavelet, incorpora detección de anomalías y predicción de vida útil con IA, integra con CMMS SAP PM y cierra con edge computing, ciberseguridad OT y justificación económica sobre casos reales de plantas industriales europeas.

Cada bloque entrega piezas del Proyecto Final: selección de activos críticos, arquitectura de sensorización, pipeline de señal, modelo IA entrenado, integración con CMMS, despliegue edge y análisis de ROI. Las entregas reciben retroalimentación del tutor y de un claustro con experiencia real en fabricantes, plantas de proceso y servicers industriales europeos con predictivo vivo.

Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA 2

Plan de estudios del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

Módulo 1. Introducción al mantenimiento predictivo
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a introducción al mantenimiento predictivo
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en introducción al mantenimiento predictivo
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a sensores y monitorización
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en sensores y monitorización
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a datos industriales
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en datos industriales
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a modelos predictivos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en modelos predictivos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a detección de fallos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en detección de fallos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a optimización del mantenimiento
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en optimización del mantenimiento
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a gestión de activos
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en gestión de activos
  • Fundamentos teóricos y marcos de referencia aplicados a proyecto final
  • Herramientas y metodologías prácticas para la implementación en entornos reales
  • Análisis de casos de estudio y resolución de problemas aplicados
  • Indicadores clave de rendimiento (KPIs) y métricas de seguimiento
  • Buenas prácticas y estándares internacionales en proyecto final

Requisitos del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El diplomado se dirige a profesionales técnicos del mantenimiento y la fiabilidad industrial que quieren integrar IA y sensorización avanzada en su trabajo diario:

  • Ingenieros de mantenimiento y fiabilidad en plantas de proceso, química, alimentación, energía o metalurgia con cartera de activos crítica.
  • Responsables de activos y operación que gestionan contratos de disponibilidad y quieren incorporar predictivo a su modelo de servicio.
  • Analistas industriales y data scientists que buscan especializarse en el dominio de mantenimiento y activos productivos industriales.
  • Consultores y técnicos de servicers que diseñan proyectos de predictivo para fabricantes, servicers y grandes plantas industriales.
Para postular a nuestro Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA , debes cumplir con los siguientes requisitos:
  • Documento de identidad
  • Curriculum vitae
  • Si eres estudiante, conocimientos equivalentes en el área del curso al que estas postulando.
Al concluir la especialización, los participantes serán galardonados con una titulación oficial otorgada por ICTESS. Esta titulación se encuentra respaldada por una certificación que equivale a 20 créditos ECTS (European Credit Transfer and Accumulation System) y representa un total de 750 horas de dedicación al estudio. Esta titulación de ICTESS no solo enriquecerá su imagen y credibilidad ante potenciales clientes, sino que reforzará significativamente su perfil profesional en el ámbito laboral. Al presentar esta certificación, podrá demostrar de manera concreta y verificable su nivel de conocimiento y competencia en el área temática del curso. Esto resultará en un aumento de su empleabilidad, al hacerle destacar entre otros candidatos y resaltar su compromiso con la mejora continua y el desarrollo profesional.

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Proyecto Final del Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

El Proyecto Final consiste en un caso de mantenimiento predictivo completo sobre un activo industrial real —propio del alumno o asignado por ICTESS—. Debe incluir arquitectura de sensorización, pipeline de señal con FFT y wavelet, modelo de detección o predicción con isolation forest, LSTM o Kalman, integración con SAP PM, plan de despliegue edge y análisis de ROI asociado al caso concreto.

La defensa se realiza ante tribunal en formato comité de mantenimiento. Se evalúan la selección del activo crítico, la calidad del pipeline de señal, la solidez del modelo IA, la integración con el proceso real de mantenimiento y la capacidad del alumno para defender decisiones técnicas, operativas y económicas frente a preguntas directas de un panel industrial.

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Preguntas frecuentes sobre el Diplomado en Mantenimiento Predictivo con IA

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Se recomienda titulación en ingeniería industrial, mecánica, eléctrica o afín, y al menos 2-3 años de experiencia en mantenimiento, fiabilidad o activos. Familiaridad básica con Python facilita mucho los laboratorios. Los primeros módulos repasan señal, estadística y fundamentos de IA aplicados al contexto de mantenimiento para nivelar perfiles procedentes de distintas trayectorias técnicas.
El diplomado de 6 meses consolida el método: señal, anomalía, predicción, CMMS y edge. El máster de 1 año amplía a gemelos digitales de planta, prescriptivo avanzado, integración con APM y GMAO extendidos, casos multi-planta y capa directiva de estrategia de mantenimiento 4.0, gobierno del dato industrial y liderazgo técnico de equipos de fiabilidad.
Es la opción recomendada. Cada entrega se construye sobre un activo crítico real del alumno —motor, bomba, línea, turbina—, aplicando inmediatamente cada bloque sobre su contexto operativo real. La confidencialidad queda garantizada por acuerdo firmado al inicio del programa para todo el material compartido, incluyendo datos de sensor y órdenes de trabajo.
No es imprescindible. SAP PM es la referencia por su adopción en industria europea, pero los principios de integración, órdenes de trabajo automáticas, avisos y planificación se aplican igual a IBM Maximo, GMAO.net, Infor EAM u otros CMMS. El alumno puede orientar el Proyecto Final al CMMS que use su organización sin penalización alguna.