| Inicio del curso | Finalización | |
|---|---|---|
| 21 de Octubre de 2026 | 28 de Enero de 2027 | |
| 18 de Noviembre de 2026 | 28 de Febrero de 2027 |
Duración: 60 horas
Precio: 380 USD
Equivalente aprox.: 13.982 NIO
Diploma
Metodología 100% E-learning
Aula virtual
Soporte docente personalizado
Flexibilidad de horarios
Pruebas de Autoevaluación
FAQ: Preguntas y respuestas frecuentes
Certificado Responsabilidad Social Corporativa
Curso avalado por Business Manager School – marca registrada de prestigio en formación
34 601 615 098
Formas de pago seguras Ecommerce Europe Trustmark:
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Trusted Shops: Valoración global de Iniciativas Empresariales
El contenido y las herramientas pedagógicas del curso
Gemelos Digitales para producción, mantenimiento y gestión energética , han sido elaboradas por un equipo de especialistas dirigidos por:
Profesional Senior GIS Tech con amplia experiencia en entornos tecnológicos en empresas líderes del sector de telecomunicaciones y servicios.
Especializado en formación técnica, enablement y diseño instruccional, con fuerte orientación a la transferencia de conocimiento y la adopción efectiva de tecnologías.
Actualmente enfoca su trabajo en la IA generativa y automatización aplicada, con el objetivo de mejorar la productividad, la calidad y la toma de decisiones en equipos técnicos
Es un entorno tecnológico que permite crear y gestionar representaciones virtuales de máquinas, instalaciones, procesos o sistemas reales. Integra datos de sensores, IoT, sistemas industriales y modelos de simulación para supervisar, analizar y predecir su comportamiento.
Un gemelo digital de una línea de producción, una turbina eólica, una máquina CNC, un motor, un edificio, una planta energética o una red logística. También puede utilizarse para simular procesos de mantenimiento, consumo energético o capacidad productiva.
Son modelos virtuales conectados con activos o procesos industriales reales que reciben datos actualizados de su funcionamiento. Se utilizan para optimizar la producción, anticipar averías, realizar mantenimiento predictivo, reducir costes y mejorar la eficiencia energética y operativa.
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