Diplomado en Análisis de Vibraciones y Monitoreo de Condición Industrial
Diplomado Técnico

Diplomado en Análisis de Vibraciones y Monitoreo de Condición Industrial

Virtual

Duración

5 meses

Módulos

5 módulos

El Diplomado en Análisis de Vibraciones y Monitoreo de Condición Industrial ofrece una formación especializada para el diagnóstico, evaluación y seguimiento de la condición de maquinaria industrial mediante técnicas de análisis vibracional y mantenimiento predictivo. El programa integra fundamentos de dinámica de máquinas, comportamiento vibracional, instrumentación, adquisición y procesamiento de señales, proporcionando herramientas para identificar patrones asociados a fallas y evaluar la condición de equipos rotativos.

A través del uso de herramientas computacionales como MATLAB y Python, técnicas de procesamiento en los dominios del tiempo y la frecuencia, análisis de envolvente, fase y tendencias, el participante desarrollará competencias para interpretar señales vibratorias y realizar diagnósticos técnicos de equipos como motores, bombas, ventiladores, compresores, rodamientos y sistemas de transmisión. Además, incorporará herramientas de simulación mediante ANSYS Mechanical para complementar el análisis y sustentar técnicamente la identificación de condiciones anómalas.

El programa aborda también la implementación de sistemas de monitoreo continuo, la aplicación de las normas ISO 10816 e ISO 20816 y la integración de analítica de datos, Inteligencia Artificial e Industria 4.0 en la gestión de activos. De esta manera, el participante estará preparado para implementar estrategias de monitoreo de condición orientadas a fortalecer la confiabilidad operacional, optimizar las decisiones de mantenimiento y mejorar la disponibilidad y desempeño de la maquinaria industrial.

Dirigido a

Profesionales, técnicos y especialistas vinculados con mantenimiento industrial, confiabilidad, ingeniería mecánica, ingeniería electromecánica, ingeniería eléctrica, operaciones, gestión de activos y áreas relacionadas con el diagnóstico y mantenimiento de maquinaria industrial. También está dirigido a profesionales que deseen fortalecer sus competencias en mantenimiento predictivo, análisis de vibraciones y tecnologías de monitoreo de condición.

Perfil del Egresado

Al finalizar el diplomado, el egresado será capaz de:

  • Comprender los fundamentos de la dinámica de máquinas, el comportamiento vibracional y el monitoreo de condición aplicado al mantenimiento predictivo.

  • Seleccionar sensores, instrumentación y sistemas de adquisición adecuados para la medición y evaluación de vibraciones en maquinaria industrial.

  • Adquirir, procesar y analizar señales vibratorias utilizando técnicas en los dominios del tiempo y la frecuencia.

  • Utilizar MATLAB y Python para el procesamiento, visualización, análisis e interpretación de señales y datos vibracionales.

  • Identificar patrones asociados a desbalanceo, desalineación, holguras, resonancia, fallas en rodamientos, engranajes y otros componentes de equipos rotativos.

  • Aplicar herramientas de simulación para complementar el diagnóstico vibracional y sustentar técnicamente decisiones de mantenimiento.

  • Interpretar tendencias e indicadores de condición para evaluar la evolución del estado de activos industriales.

  • Aplicar estándares internacionales relacionados con la evaluación de vibraciones en maquinaria.

  • Integrar sistemas de monitoreo continuo, analítica de datos, Inteligencia Artificial e iniciativas de Industria 4.0 en estrategias de mantenimiento predictivo.

  • Elaborar reportes técnicos y propuestas de monitoreo orientadas a mejorar la confiabilidad y disponibilidad operacional de los activos industriales.

Plan de Estudios

1
MÓDULO 1 - FUNDAMENTOS DEL MONITOREO DE CONDICIÓN Y ANÁLISIS DE VIBRACIONES
2
MÓDULO 2 - INSTRUMENTACIÓN Y ADQUISICIÓN DE DATOS VIBRACIONALES
3
MÓDULO 3 - PROCESAMIENTO E INTERPRETACIÓN DE SEÑALES VIBRACIONALES
4
MÓDULO 4 - DIAGNÓSTICO VIBRACIONAL DE EQUIPOS INDUSTRIALES
5
MÓDULO 5 - MONITOREO DE CONDICIÓN INDUSTRIAL Y TENDENCIAS TECNOLÓGICAS

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