Fecha de Inicio
26-09-2026
Duración
12 meses
Horas
1500 horas
Modalidad
online
Precio
3300 €
El Máster en Mantenimiento Predictivo de Motores Marinos de ICTESS está diseñado para formar especialistas capaces de dominar el mantenimiento basado en la condición de la planta propulsora en toda su extensión: del análisis de vibraciones y aceites a la sensorización, la analítica de datos con IoT, la gestión de la fiabilidad y la gestión económica del predictivo. El programa recorre los fundamentos del mantenimiento predictivo naval, el análisis de vibraciones, el análisis de aceites y la termografía, y avanza hasta las competencias de implantación, datos y gestión propias de un perfil sénior.
Te enseñaremos a dominar los fundamentos del predictivo, el análisis de vibraciones, el análisis de aceites, la termografía y la monitorización continua, y a dar el salto a la interpretación avanzada de datos, los planes de mantenimiento por condición (CBM), la implantación del predictivo a bordo, la integración de IoT y analítica, la gestión de la fiabilidad y la gestión económica del mantenimiento predictivo naval. Culmina en un Trabajo Fin de Máster que integra todas las competencias.
El mantenimiento de los motores marinos vive un cambio de paradigma: del modelo preventivo por calendario al mantenimiento predictivo, que vigila el estado real del motor mediante sensores y datos y anticipa la avería antes de que ocurra. Ese enfoque reduce las paradas imprevistas, alarga la vida de los equipos y optimiza el coste, pero exige un perfil que combine la técnica de las tecnologías predictivas con la analítica de datos y la gestión de la fiabilidad. Formar ese especialista sénior en mantenimiento basado en la condición es exactamente lo que este máster persigue.
Al finalizar, dominarás los fundamentos del mantenimiento predictivo naval, el análisis de vibraciones de los motores, el análisis de aceites y del desgaste, la termografía de la sala de máquinas, y la sensorización y la monitorización continua. Pero además sabrás realizar la interpretación avanzada de los datos de los sensores, diseñar planes de mantenimiento por condición (CBM), implantar el predictivo a bordo, integrar el IoT y la analítica de datos, y gestionar la fiabilidad y la economía del mantenimiento predictivo.
Trabajarás con equipos de análisis de vibraciones, con análisis de aceites y termografía, con sistemas de monitorización y sensorización, con analítica de datos y con la gestión de la fiabilidad. El programa culmina en un Trabajo Fin de Máster que integra todas las competencias.
Este máster te prepara para asumir la responsabilidad del mantenimiento basado en la condición en navieras y armadores, empresas de servicios de mantenimiento predictivo, departamentos de fiabilidad de flota y a bordo. Refuerza el perfil de ingenieros de fiabilidad, responsables de mantenimiento predictivo, jefes de máquinas y especialistas sénior que implantan y gestionan el predictivo de la planta propulsora.
Con esta base, dominarás las técnicas del predictivo (vibraciones, aceites, termografía, monitorización) y su interpretación avanzada, y darás el salto al diseño de planes de mantenimiento por condición (CBM), a la implantación de sistemas predictivos a bordo, a la integración del IoT y la analítica de datos en la sala de máquinas, a la gestión de la fiabilidad y la disponibilidad de los motores, y a la gestión económica del mantenimiento predictivo.
Adquirirás además criterio para justificar la inversión en predictivo por su retorno, reducir las averías imprevistas y optimizar la disponibilidad de la flota, liderar la transición del preventivo al predictivo, y asumir la dirección técnica del mantenimiento basado en la condición. Son competencias de aplicación inmediata en la implantación, la analítica, la gestión de la fiabilidad y la economía del mantenimiento predictivo de motores marinos.
En ICTESS, estamos comprometidos a brindarte la mejor experiencia académica posible en tecnologías energéticas y sostenibilidad.
¡No pierdas la oportunidad de mejorar tus habilidades y conocimientos técnicos especializados! ¡Inscríbete hoy y sé parte de ICTESS y descubre todo lo que tenemos para ofrecer!
Para contactarnos, completa el formulario de contacto o puedes enviarnos un correo electrónico a:
Contáctanos
Nuestro equipo de atención al estudiante está disponible de lunes a viernes de 8:00 a 18:00 horas.
Estudia desde el buque, el taller o tu casa, sin desplazamientos y sin que los embarques o turnos condicionen tu avance.
Avanzas a tu propio ritmo y retomas el temario cuando las guardias o el trabajo de máquinas te lo permiten.
Trabajas con análisis de vibraciones, análisis de aceites, termografía, sistemas de monitorización y analítica de datos.
Material técnico descargable, casos reales de predictivo naval, plantillas de análisis y seguimiento continuo del progreso.
Con ICTESS recibirás una formación técnica orientada a la práctica profesional real del mantenimiento predictivo naval de nivel avanzado, con contenidos alineados a lo que exigen navieras, armadores y empresas de fiabilidad, y un Certificado Profesional que acredita tu especialización.
En ICTESS, la calidad es nuestro sello distintivo. Cada programa formativo está diseñado por expertos y orientado a ofrecer una experiencia educativa moderna, práctica y flexible, adaptada a las exigencias del mercado actual. Apostamos por la excelencia académica, el uso de tecnología educativa avanzada y un acompañamiento constante que garantiza tu crecimiento profesional.
1
2
3
4
5
El Máster en Mantenimiento Predictivo de Motores Marinos te forma como especialista sénior del mantenimiento basado en la condición, la evolución que está transformando la sala de máquinas. Va mucho más allá de aplicar técnicas sueltas: te prepara para implantar, analizar y gestionar todo el sistema predictivo.
El mantenimiento de motores marinos ha entrado en la era de la gestión basada en datos. Frente al modelo tradicional, el mantenimiento predictivo anticipa averías, evitando paradas y optimizando costes. Esta transición, impulsada por el IoT y la analítica, ha creado una demanda urgente de un perfil que la formación tradicional no proporciona.
El plan de estudio construye el perfil de forma progresiva: primero las técnicas del predictivo, después las competencias sénior de datos, implantación, fiabilidad y economía, y por último el proyecto integrador. Cada bloque se apoya en el anterior.
Las primeras fases abordan los fundamentos del mantenimiento predictivo naval, el análisis de vibraciones, el análisis de aceites y desgaste, la termografía de la sala de máquinas y la sensorización y monitorización continua.
Los contenidos avanzados dan el salto de nivel: la interpretación avanzada de datos, los planes por condición (CBM), la implantación del predictivo a bordo, la integración de IoT y analítica, la gestión de la fiabilidad y la gestión económica del predictivo. El itinerario culmina en el Trabajo Fin de Máster.
El equipo docente que te acompana en ICTESS
Aleix Mabres Seoane es Ingeniero Técnico en Electrónica por la EUETIB de la Universitat Politècnica de Catalunya, con formación previa de Grado Superior en Automoción. Desde 2015 trabaja como ingeniero de proyectos en informática industrial, desarrollando sistemas de control y automatización para los sectores químico, farmacéutico y alimentario. Su especialidad es la programación de autómatas y la puesta...
Ver masEste máster está diseñado para profesionales del mantenimiento naval y de la sala de máquinas que quieren alcanzar el nivel de especialista sénior en mantenimiento basado en la condición.
3300 €
12 meses
26-09-2026
Financiación disponible
online
1500 horas
3300 €
Estudiantes
Tutores
Online
El Trabajo Fin de Máster (TFM) constituye el proyecto integrador del programa y consiste en diseñar e implantar de forma completa un sistema de mantenimiento predictivo de los motores de un buque o una flota, integrando todas las competencias del máster: las técnicas, la analítica, el CBM, la fiabilidad y la economía. Puede tratarse de la implantación del mantenimiento predictivo de la planta propulsora de un buque o de la estrategia de fiabilidad de una flota, con sus motores y su operación definidos. El planteamiento parte de un caso realista.
El proyecto incluye la selección de las técnicas predictivas aplicables (vibraciones, aceites, termografía), la definición de la sensorización y la monitorización con sus parámetros, la arquitectura de IoT y analítica de datos, el diseño de los planes de mantenimiento por condición (CBM), la gestión de la fiabilidad y la disponibilidad, y el análisis económico que justifica la inversión por su retorno.
El nivel exigido es el de un proyecto profesional: plan de implantación predictiva, arquitectura de monitorización y analítica, planes CBM y análisis económico presentables ante un armador o un responsable de fiabilidad. No es un ejercicio académico, sino el tipo de documentación que sostiene la estrategia real de mantenimiento de una flota. Por eso constituye la pieza central de un portfolio profesional de nivel sénior en el mantenimiento predictivo de motores marinos.
¿Tienes preguntas adicionales? Contacta con nosotros...
