Diplomado de posgrado en MPC con restricciones y tiempo real
Diplomado de posgrado en línea de 800 h en MPC con restricciones y tiempo real. 8 módulos que abarcan IEC 61131-3, IEC 61508 y MATLAB Model Predictive Control Toolbox. Tutor asignado e inscripción abierta.
Diplomado de posgrado en MPC con restricciones y tiempo real — estudiando desde México
La automatización industrial y la robótica tienen un crecimiento sostenido en México, impulsado por la manufactura automotriz, electrónica y de alimentos. Plantas en Querétaro, Nuevo León y Guanajuato integran robots, sistemas de control y líneas automatizadas. Los ingenieros de esta área diseñan, programan y mantienen sistemas de control que aumentan la productividad y la seguridad en la planta.
Costos para México: $27,200 (peso mexicano), con parcialidades y patrocinio empresarial disponibles.
Organismos relevantes en México
Puestos típicos
Preguntas desde México
¿Qué organismos en México respaldan el ejercicio de la ingeniería en automatización y control?
El ejercicio de la ingeniería eléctrica, electrónica y mecatrónica requiere título oficial y cédula profesional expedida por la SEP. La Asociación Mexicana de Robótica y Automatización y el Colegio de Ingenieros Mecánicos y Electricistas son organismos gremiales. Un título privado de SEIUM no es oficial ni está acreditado, así que su reconocimiento depende de los empleadores.
¿Qué empresas en México contratan perfiles de robótica y control?
La industria automotriz, la manufactura, la electrónica, el sector alimentario y las integradoras de sistemas de automatización son los principales empleadores. Muchos puestos piden título profesional y experiencia en PLC o control industrial. Un programa privado puede complementar tu perfil técnico, pero la contratación depende de cada empresa, así que conviene revisar requisitos específicos.
¿Cómo es la carga de estudio y el idioma para alguien que trabaja?
El programa es 100% en línea, se imparte en inglés y cuenta con tutor técnico asignado y proyecto final. Puedes estudiar desde casa sin visa de estudiante. La duración depende del programa: 1,900 horas para maestrías, 800 para diplomados y 300 para especializaciones. Las colegiaturas pueden pagarse en parcialidades y tu empleador podría financiarlas.
Toma el control.
Realiza un auténtico compromiso de ingeniería en este campo. Mueve los controles deslizantes, observa cómo reacciona el modelo en tiempo real y supera el desafío.
Lo que podrás hacer
Formular problemas de control predictivo con horizonte deslizante.
Incorporar restricciones duras y blandas garantizando la factibilidad.
Seleccionar y aplicar solvers de optimización numérica.
Implementar MPC en tiempo real en plataformas embebidas.
Diseñar controladores NMPC robustos y económicos.
Aplicar MPC a procesos industriales y sistemas mecatrónicos.
Validar y poner en marcha controladores predictivos.
Para quién es
- Ingeniero de control avanzado que desea especializarse en MPC con restricciones y tiempo real.
- Ingeniero de procesos que desea especializarse en MPC con restricciones y tiempo real.
- Desarrollador de software de control embebido que desea especializarse en MPC con restricciones y tiempo real.
- Ingeniero de sistemas de conducción autónoma que desea especializarse en MPC con restricciones y tiempo real.
- Investigador en optimización y control que desea especializarse en MPC con restricciones y tiempo real.
- Consultor en control de procesos que desea especializarse en MPC con restricciones y tiempo real.
- Egresados de ingeniería o ciencias que buscan incorporarse a la industria química.
Con qué trabajarás
- IEC 61131-3
- IEC 61508
- ISO 26262
- IEC 61499
- ISA-95
- IEC 62264-1
8 módulos · 800 h
1.1Horizonte deslizante y predicción1.2Modelos de predicción en espacio de estados1.3Función de costo cuadrática1.4Formulación como problema QP1.5Acción integral y seguimiento de referencias1.6Comparación con PID y LQR1.7Historia industrial: DMC y GPC1.8Ajuste de horizontes y pesos1.9Modelos de respuesta al escalón e impulso1.10Práctica: primer MPC lineal en MATLAB
2.1Restricciones sobre entradas y tasas de variación2.2Restricciones sobre estados y salidas2.3Restricciones blandas con variables de holgura2.4Garantía de factibilidad recursiva2.5Conjuntos invariantes terminales2.6Estabilidad con costo terminal2.7Priorización de restricciones2.8Infactibilidad y estrategias de recuperación2.9Restricciones de tasa de entrada por paso2.10Laboratorio: MPC con restricciones en un tanque
3.1Programación cuadrática convexa3.2Métodos de conjunto activo3.3Métodos de punto interior3.4Métodos de primer orden: ADMM3.5Formulación condensada frente a dispersa3.6Arranque en caliente3.7Solvers OSQP, qpOASES y HPIPM3.8Precisión numérica y condicionamiento3.9Tiempos de cómputo y tolerancias de los solvers3.10Taller: comparación de solvers QP en Python
4.1MPC explícito y particiones poliédricas4.2Iteración en tiempo real (RTI)4.3Límites de tiempo de cómputo4.4Generación de código embebido con acados4.5Implementación en PLC y FPGA4.6Latencias y sincronización con el muestreo4.7Verificación del tiempo de ejecución en el peor caso4.8MPC en microcontroladores4.9Selección del periodo de muestreo y del horizonte4.10Práctica: MPC embebido generado con acados
5.1Formulación de MPC no lineal5.2Métodos de disparo múltiple5.3MPC robusto basado en tubos5.4MPC estocástico con restricciones probabilísticas5.5MPC con estimación de estados5.6MPC adaptativo con modelo actualizado5.7MPC económico con costo de operación5.8MPC basado en aprendizaje5.9Estimación de horizonte móvil (MHE)5.10Laboratorio: NMPC para un vehículo con CasADi
6.1Control de columnas de destilación6.2Control de convertidores y motores6.3Conducción autónoma y seguimiento de carril6.4Control de climatización de edificios6.5Control de robots manipuladores6.6Gestión energética de microrredes6.7Control de procesos de polimerización6.8Retorno de la inversión del control avanzado6.9Control de trayectorias para drones6.10Caso de estudio: MPC para climatización de edificios
7.1Identificación de modelos para MPC7.2Pruebas de simulación en lazo cerrado7.3Pruebas Hardware-in-the-Loop del MPC7.4Monitoreo del desempeño del controlador7.5Mantenimiento del modelo7.6Gestión de modos y transferencia sin saltos7.7Documentación de operación7.8Capacitación de operadores7.9Detección de un modelo degradado en operación7.10Caso de estudio: puesta en marcha en una planta piloto
8.1Selección del proceso y del modelo8.2Definición de restricciones8.3Diseño del MPC lineal8.4Extensión no lineal o robusta8.5Implementación del controlador embebido8.6Pruebas HIL y ajuste final8.7Evaluación de tiempos de cómputo8.8Análisis de resultados8.9Informe y presentación8.10Revisión final con el tutor
Cómo aprenderás
Formación 100 % en línea en el campus de SEIUM, con material descargable, clases grabadas y un tutor técnico asignado. Sin horarios fijos: los estudiantes avanzan a su propio ritmo dentro de la convocatoria, lo que permite combinar el estudio con el trabajo.
Cada módulo combina teoría, lectura guiada de la norma original y ejercicios aplicados. El software de trabajo es MATLAB Model Predictive Control Toolbox, CasADi, acados, OSQP, dSPACE, en versiones gratuitas, académicas o de evaluación. Los casos de estudio abarcan procedimientos reales de control predictivo para procesos químicos con restricciones, MPC embebido en vehículos y robots, y gestión energética de edificios con MPC. La evaluación es continua por módulo, más el proyecto final integrador.
Desarrólalo de principio a fin
Tu proyecto final sigue el flujo de trabajo real de la ingeniería, paso a paso, revisado por tu tutor.
Formule problemas de control predictivo con horizonte deslizante.
Incorpore restricciones duras y blandas garantizando la factibilidad.
Seleccione y aplique solucionadores de optimización numérica.
Implemente MPC en tiempo real en plataformas embebidas.
Diseñe controladores NMPC robustos y económicos.
Hacia dónde te lleva
Requisitos
- Formación técnica previa o experiencia profesional en el sector. No se requiere título universitario.
- Conexión a internet y una computadora capaz de ejecutar el software del programa.
- Inglés suficiente para seguir la lectura de normas técnicas.
¿Listo para empezar?
Envía tu solicitud hoy. Nuestro equipo de admisiones responde en un plazo de 72 horas con tu plan de estudios y las opciones de financiamiento.
Preguntas frecuentes
El programa consta de 800 horas en total, distribuidas en 6 a 8 meses. Esto equivale a entre 10 y 15 horas por semana en promedio, compatible con un trabajo de tiempo completo.
El trabajo se realiza con MATLAB Model Predictive Control Toolbox, CasADi, acados, OSQP y dSPACE. Se utilizan versiones gratuitas, académicas o de evaluación, y el tutor indica la alternativa gratuita cuando existe.
Un diploma propio de SEIUM al aprobar la evaluación continua y el proyecto integrador. Es una formación propia, no una titulación oficial del Ministerio.
Sí. Los módulos aprobados en un curso o diplomado de posgrado del mismo ámbito se convalidan con el programa avanzado. Consulte la política de reconocimiento al matricularse.
Programas relacionados
Diplomado de posgrado en Preparación Automatizada de Pedidos y Asignación de Ubicaciones
Diplomado de posgrado en línea de 800 horas en preparación automatizada de pedidos y asignación de ubicaciones: 8 módulos que abarcan operaciones de preparación de pedidos,…
Diplomado de posgrado en integración con PLM/MES y flujos de trabajo
Diplomado de posgrado en línea de 800 horas en integración PLM/MES y flujos de trabajo: 8 módulos que cubren el ecosistema PLM, MES y ERP, la…
Diplomado de posgrado en formación de formadores en XR y evaluación de impacto
Diplomado de posgrado en línea de 800 horas en formación de formadores en XR y evaluación de impacto: 8 módulos que abarcan aprendizaje de adultos y…
Más en Robótica, automatización y control
Todos los programas de Robótica, automatización y control → · Cómo solicitar · Costos y financiamiento · Becas