Master en ingeniería de confiabilidad y riesgo

Objetivos:
· Crear un programa de formación que reúna a relevantes investigadores y aplicadores en el área de ingeniería de confiabilidad y riesgo en España, tanto en el sector académico como industrial, con el apoyo de investigadores relevantes de otros países iberoamericanos y europeos, como respuesta a la carencia de un plan de formación similar en España y en el resto del mundo hispanohablante.
· Crear un programa que permita a la ULPGC servir de enlace entre el mundo académico y profesional en el área de confiabilidad y riesgo de Latinoamérica y de Europa, abriendo nuevas formas de colaboración, coordinando realidades y conocimientos adquiridos en los distintos entornos y sembrando el camino para una interacción interuniversitaria más estrecha.
· Creación de un programa de master en el área técnica dirigido a ingenieros de todas las titulaciones, físicos, químicos y matemáticos, que permita la adaptación gradual de la ULPGC a las nuevas exigencias que supone el Espacio Europeo de Educación, ya que el sector técnico es el menos representado actualmente en la oferta de master y expertos de esta universidad.
· Crear un programa de formación técnica avanzada susceptible de ser impartido totalmente en línea, potenciando la capacidad de formación de la ULPGC y haciendo el programa asequible a interesados de todo el mundo.

Proyección:
La titulación persigue fomentar la cultura de la confiabilidad en el sector profesional y la modernización del sector industrial en general y su adaptación a los nuevos criterios de calidad que establecen los estándares internacionales, capacitando al personal técnico para conocer y aplicar de forma adecuada los criterios y técnicas que se manejan en la confiabilidad de sistemas.

Específicamente el programa permitirá:
· Conocer las técnicas y metodologías más modernas en fiabilidad, mantenibilidad, seguridad y riesgo, mediante el contacto con un profesorado altamente cualificado y con un amplio currículum en investigación y aplicación.
· Aprender a aplicar correctamente los conocimientos y metodologías en el entorno industrial mediante una amplia gama de ejemplos de aplicación reales impartidos por profesionales expertos del sector industrial.
· Se hace un énfasis especial en las técnicas de optimización y mejora de sistemas, potenciando las habilidades de los participantes en la gerencia técnica y toma de decisiones, mediante las técnicas más modernas de generación de soluciones y toma de decisiones multicriterio.
· Adquirir conocimientos en un entorno global que permita a los interesados formarse bajo una óptica internacional en el ámbito de la confiabilidad y el riesgo, permitiendo que los participantes incorporen en su formación experiencias y conocimientos y filosofías de distintos países.
· Impartición en español para cubrir la demanda creciente de formación en el ámbito iberoamericano.

Programa académico

• Plan de estudios:
  Teoría de Conjuntos y Álgebra Booleana para Confiabilistas. Métodos deterministas de cuantificación de funciones booleanas.
  Fundamentos de Estadística y Probabilidad para Confiabilidad.
  Pruebas de hipótesis estadísticas. Pruebas de bondad de ajuste.
  Pruebas no paramétricas.
  Análisis Bayesiano de datos
  Aplicaciones Prácticas en Confiabilidad. Análisis de Datos de Confiabilidad en Plantas desaladoras de agua de mar.
  Aplicaciones Prácticas en Confiabilidad. Análisis de Datos de Confiabilidad en plantas de energía solar. Solución a la carencia de datos reales de campo.
  Aplicaciones Prácticas en Confiabilidad. Análisis de Datos de Confiabilidad en una empresa Cementera.
  Generación de números aleatorios. Generación de variables aleatorias (discretas y continuas).
  Teoría básica de procesos estocásticos. Modelos binarios y modelos de múltiples estados.
  Método de Monte Carlo aplicado a la simulación de la confiabilidad de sistemas complejos.
  Reducción de Varianza. Cadenas de Markov MC.
  Ajuste de Parámetros y Validación de modelos de simulación
  Aplicaciones prácticas en Confiabilidad: Simulación de Sistemas Serie y Paralelo
  Aplicaciones prácticas en Confiabilidad: Simulación de confiabilidad mediante una red neuronal
  Aplicación práctica: Simulación de la confiabilidad de sistemas con múltiples estados
  Aplicación práctica: Especificación y gestión de la Confiabilidad en el Ciclo de Vida
  Aplicaciones prácticas en Confiabilidad: Determinación de la capacidad óptima de almacenamiento en silos mediante simulación.
  Fundamentos de Ayuda a la Decisión Multicriterio con y sin Incertidumbre.
  Fundamentos de Optimización en Ingeniería. Métodos y Aplicaciones.
  Métodos Evolutivos en Confiabilidad. Variables y criterios de decisión, metas, formulación del problema y aplicaciones.
  Métodos Evolutivos en Confiabilidad. Variables y criterios de decisión, metas, formulación del problema y aplicaciones.
  Métodos Evolutivos Mono Objetivo en Confiabilidad.
  Métodos Evolutivos Multi Objetivo en Confiabilidad.
  Ejemplos prácticos en Confiabilidad: Optimización del Mantenimiento de sistemas de seguridad.
  Ejemplos prácticos en Confiabilidad: Optimización del Diseño de sistemas de seguridad.
  Introducción al Análisis de Fiabilidad. Matemáticas de la Fiabilidad.
  Métodos Cualitativos en Fiabilidad: FMEA, FMECA.
  Cuantificación de los fallos. Concepto de Fiabilidad de Componentes y de Sistemas Técnicos. Bases de datos.
  Sistemas Serie-Paralelo. Sistemas Complejos. Diagramas de Bloques. Grupos de Corte Mínimo.
  Cadenas de Markov y Redes de Petri.
  Análisis mediante Árbol de Fallos I: Modos de fallo independiente. Incorporación de fallos con causa común.
  Análisis mediante Árbol de Fallos II: Cuantificación de árbol de fallos. Algorítmica de evaluación cuantitativa.
  Fiabilidad y análisis de datos
  Fiabilidad en la práctica: Casos reales en la industria del ferrocarril.
  Fiabilidad en la práctica: La Metodología 6 Sigma para la mejora de la Fiabilidad.
  Fiabilidad en la práctica: Las tecnologías RAMS aplicadas a la Ingeniería Electrónica.
  Fiabilidad en la práctica: Ensayos acelerados en componentes electrónicos.
  Gestión y aseguramiento de la calidad
  Introducción al Análisis de Riesgos. Fundamentos, elementos y aplicaciones.
  Metodologías para la identificación de las fuentes de riesgo. Métodos cualitativos de comparación. Análisis Histórico Accidentes, Check list, Fichas de Seguridad.
  Metodologías para la identificación de las fuentes de riesgo. Métodos cualitativos de investigación. What If, HAZOP, AMFCE
  Metodologías para la identificación de las fuentes de riesgo. Métodos semi-cuantitativos. Manejo de Índices
  Análisis Cuantitativo del Riesgo (ACR). Análisis mediante el árbol de eventos, fallos y causa-consecuencia.
  Gestión del Riesgo: Matrices de Riesgo. Triángulo ALARP. Tratamiento del Riesgo. Percepción y Comunicación del Riesgo.
  Análisis de Riesgos en la Práctica: ACR-MORT
  Análisis de Riesgos en la Práctica: Análisis de riesgos en plantas químicas.
  Análisis de Riesgos en la Práctica: Análisis de riesgos en la industria agroalimentaria.
  Análisis de Riesgos en la Práctica: Análisis Cualitativo de Seguridad en Instalaciones de Baja Tensión.
  Análisis de importancia. Medidas sistemas binarios y multi-estado.
  Análisis de incertidumbres. Tipos de incertidumbre, métodos de representación y propagación.
  Fundamentos de análisis de sensibilidad.
  Fundamentos de robustez y diseño robusto.
  Aplicaciones de paradigmas de robustez en problemas de confiabilidad.
  Aplicaciones de análisis de sensibilidad en modelos económicos.
  Ejemplos prácticos en Confiabilidad: Optimización de la vigilancia y mantenimiento considerando incertidumbres.
  Aplicaciones de robustez en toma de decisiones
  Introducción a "Confiabilidad y Mantenibilidad"
  Matemáticas de la Mantenibilidad. Análisis de Datos de Mantenibilidad. Análisis de Markov.
  Nuevas tendencias en Mantenibilidad Industrial
  Planificación del Mantenimiento. Tipos de fallo frente a política de vigilancia y mantenimiento.
  Paradigmas clásicos de Mantenibilidad: Preventivo y Correctivo.
  Mantenimiento Predictivo. Detección y diagnóstico de fallos.
  Vigilancia. Tipos y estrategias de prueba antes de y tras fallo.
  Mantenimiento Productivo Total (TPM). Gestión del Mantenimiento Asistido por Ordenador (GMAO).
  Nuevos paradigmas: Mantenimiento Centrado en la Fiabilidad (RCM).
  Nuevos paradigmas: Análisis de Criticidad