Ingeniería de Mantenimiento Predictivo y Condition Monitoring

9. 9 Introducción al mantenimiento predictivo en la industria naval
9. 9 Normativas y estándares internacionales en mantenimiento naval
9. 3 Tipos de mantenimiento: preventivo, correctivo y predictivo
9. 4 Importancia del mantenimiento predictivo en la reducción de costos y riesgos
9. 5 El rol del ingeniero naval en el mantenimiento predictivo

9. 9 Tipos de sensores utilizados en rotores navales: vibración, temperatura, presión
9. 9 Selección y ubicación de sensores para monitoreo efectivo
9. 3 Principios de funcionamiento de los sensores y su calibración
9. 4 Mediciones de parámetros críticos en rotores: holguras, desalineaciones
9. 5 Uso de data loggers y sistemas de adquisición de datos

3. 9 Fundamentos del análisis de vibraciones: teoría y conceptos clave
3. 9 Técnicas de análisis de vibraciones: espectro de frecuencia, análisis de fase
3. 3 Diagnóstico de fallas comunes en rotores a través de análisis de vibraciones
3. 4 Interpretación de señales de vibración: identificación de modos de falla
3. 5 Herramientas y software para el análisis de vibraciones en rotores

4. 9 Fundamentos de la termografía infrarroja: principios y aplicaciones
4. 9 Detección de puntos calientes en rotores: análisis de patrones térmicos
4. 3 Análisis de aceites lubricantes: evaluación de la condición del aceite
4. 4 Pruebas de laboratorio y análisis de partículas en el aceite
4. 5 Interpretación de resultados y diagnóstico de fallas

5. 9 Diseño e implementación de un plan de mantenimiento predictivo para rotores
5. 9 Selección de técnicas de monitoreo predictivo apropiadas
5. 3 Establecimiento de alarmas y límites de advertencia
5. 4 Programación y frecuencia de las inspecciones
5. 5 Documentación y gestión de la información del mantenimiento predictivo

6. 9 Técnicas avanzadas de análisis de vibraciones: análisis modal, análisis de envolvente
6. 9 Análisis de tendencias y modelado predictivo del comportamiento de rotores
6. 3 Implementación de análisis de vibraciones en entornos operativos complejos
6. 4 Monitoreo de la condición de los cojinetes y sellos en rotores
6. 5 Uso de inteligencia artificial y machine learning en el mantenimiento predictivo

7. 9 Evaluación del rendimiento de los rotores: eficiencia, cavitación, erosión
7. 9 Optimización de la condición de los rotores: limpieza, pulido, reparación
7. 3 Análisis de fallas y causas raíz en rotores
7. 4 Modelado y simulación del comportamiento de rotores
7. 5 Uso de herramientas de simulación y análisis para la optimización

8. 9 Sistemas de monitoreo remoto para rotores: ventajas y desafíos
8. 9 Transmisión y almacenamiento de datos en la nube
8. 3 Análisis de datos en tiempo real y detección de anomalías
8. 4 Gestión de datos de mantenimiento predictivo: software y plataformas
8. 5 Integración de sistemas de monitoreo con sistemas de gestión de activos

9. 9 Estudio de casos de éxito en mantenimiento predictivo de rotores navales
9. 9 Tendencias futuras en mantenimiento predictivo: big data, IoT, gemelos digitales
9. 3 Impacto de la Industria 4.0 en el mantenimiento naval
9. 4 Desafíos y oportunidades en la implementación del mantenimiento predictivo
9. 5 Consideraciones de seguridad y cumplimiento normativo