Inteligencia Artificial en transporte, logística portuaria y distribución multimodal
Aprende a aplicar herramientas avanzadas de inteligencia artificial en la cadena de suministro y el transporte intermodal: algoritmos de enrutamiento dinámico para flotas urbanas, predicción precisa de tiempos de llegada (ETA), optimización de terminales de contenedores en puertos marítimos, visión artificial en accesos aduaneros, mantenimiento predictivo de motores navales y material rodante ferroviario, y gestión intralogística con robots autónomos (AMR).
A quién va dirigido
Directores de logística y operaciones, jefes de tráfico y flotas, responsables de terminales portuarias e intermodales, transitarios, coordinadores de almacén e ingenieros de transporte.
Qué aprenderás en este curso
- Aplicar algoritmos de enrutamiento dinámico de vehículos (VRP) para minimizar kilómetros y emisiones en distribución de última milla.
- Calcular tiempos estimados de llegada (ETA) fiables integrando telemetría IoT, meteorología y congestión de tráfico.
- Optimizar el movimiento de grúas y la estiba de contenedores en terminales portuarias mediante gemelos digitales.
- Implementar sistemas de visión artificial para la lectura automática de matrículas y códigos de contenedor (BIC/ILU) en puertas aduaneras.
- Desarrollar planes de mantenimiento predictivo en flotas pesadas, ferrocarril y buques mercantes para reducir paradas no programadas.
Temario oficial y módulos
Módulo 1: Enrutamiento Dinámico y Distribución Capilar de Última Milla10 h
- 1.1 Algoritmos de enrutamiento dinámico (VRP) y optimización de carga
- 1.2 Estimación precisa de tiempos de llegada (ETA) y reducción de entregas fallidas
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Módulo 2: Operaciones Portuarias, Terminales y Gemelos Digitales10 h
- 2.1 Planificación predictiva de atraques y optimización del patio portuario
- 2.2 Visión artificial en accesos portuarios y lectura de códigos BIC/ILU
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Módulo 3: Mantenimiento Predictivo en Transporte Pesado, Ferroviario y Marítimo10 h
- 3.1 Telemetría IoT y detección temprana de anomalías en material rodante
- 3.2 Optimización del consumo energético y descarbonización del transporte
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Módulo 4: Automatización de Almacenes, Robótica AMR e Intralogística10 h
- 4.1 Robótica móvil autónoma (AMR) y algoritmos de preparación de pedidos
- 4.2 Previsión de demanda logística y balanceo de stock en nodos intermodales
- Control de aprendizaje y reto interactivo del módulo
Requisitos y superación del curso
Criterios de superación: Realizar al menos el 75 % de los controles de aprendizaje y retos interactivos del campus, completar la evaluación final y contestar el cuestionario de calidad de FUNDAE.
Requisitos de acceso: Conocimientos en gestión logística, transporte de mercancías o comercio internacional. No se requiere titulación informática previa.