Dinámica de Sistemas

La Dinámica de Sistemas es una metodología para la construcción de modelos de sistemas. Pretende establecer técnicas que permitan expresar en un lenguaje formal (matemático), los modelos verbales (mentales).  Su propósito fundamental es facilitar la comprensión de la relación entre la estructura propia  de un sistema y su comportamiento a través del tiempo.

El curso proporciona los conocimientos y las herramientas  para analizar problemas siguiendo la metodología Dinámica de Sistemas. Se analizan las relaciones causa efecto responsables de un determinado comportamiento  y se construye un modelo del sistema en estudio de manera que pueda simularse su funcionamiento en un computador. Todo ello genera una mejor comprensión del problema. La Dinámica de Sistemas suele utilizarse en áreas tales como ecología, ingeniería, economía, urbanismo, psicología, gestión de proyectos de desarrollo de software y en el estudio de organizaciones en general.

Se trabajará con  herramientas de simulación y varios paquetes de apoyo a la modelación dinámica de situaciones en ambientes de alta complejidad y variabilidad.

Los temas que se abordan son:

• Introducción a la Dinámica de Sistemas: Supuestos básicos de la Dinámica de Sistemas; Las principales contribuciones del uso de la Dinámica de Sistemas; El concepto de Modelo; Diferentes representaciones de Sistemas y sus taxonomías.
• El Concepto de los Sistemas Dinámicos: Principios y características de los Sistemas Dinámicos; Relaciones Causa-Efecto y lazos de retroalimentación; Construcción de diagramas Causa-Efecto; Construcción de diagramas de Bloques (Forrester).; Modelación Matemática.
• Modelación de Sistemas Dinámicos: Conceptualización de una situación problemática mediante Dinámica de Sistemas; Metodología para la realización de un proyecto de Modelación y Análisis. 
• Aplicaciones

Modelos Estocásticos

Muchas aplicaciones de la ingeniería  están relacionadas con variables aleatorias, como por ejemplo, el rendimiento de computadores y redes, la demanda de un producto, la duración de un componente electrónico, el tiempo entre fallas de equipos, el número de barcos que llegan a un puerto a requerir servicios, etc. El objetivo en este curso es proporcionar  los conceptos de la teoría de la probabilidad y los métodos y técnicas para  su aplicación al modelamiento de problemas que involucran variables aleatorias.  También se presentan herramientas y modelos de simulación discreta para estos problemas.

Los temas abordados en el curso son:

TEORIA DE PROBABILIDAD. Probabilidad. Eventos. Combinaciones de Eventos. Probabilidad Condicional. Probabilidades de Intersecciones de Eventos. Teorema de Bayes. Técnicas de Conteo.

VARIABLES ALEATORIAS. Definición. Función de distribución. Propiedades. Variables aleatorias discretas. Función de probabilidad. Pruebas repetidas: distribución binomial y geométrica. Propiedades. Distribución de Poisson. La distribución de Poisson como límite de una distribución binomial. Variables aleatorias continuas. Función de densidad de probabilidad. Distribuciones: uniforme, exponencial, normal (gausiana) y de Cauchy. Relación entre la distribución de Poisson y la exponencial. Relación entre la distribución binomial y gausiana: Funciones de densidad, de probabilidad y de distribución condicionadas. Variables aleatorias mixtas. Funciones de variables aleatorias. Casos discreto y continuo.  Parámetros estadísticos. Esperanza y varianza de una variable aleatoria. Cálculo de los parámetros de las distribuciones usuales. Teorema de la esperanza. Momentos y momentos centrados. La desigualdad de Chebyshev. La ley de los grandes números para la distribución de Bernouilli.

 PROCESOS ESTOCASTICOS. Definición.   Función marginal de densidad de probabilidad.   Función de autocorrelación y de covarianza.   Estacionareidad  Densidad espectral de potencia.   Sistemas lineales cuya señal de entrada es un proceso estocástico.

CADENAS DE MARKOV. Cadenas de Markov en Tiempo Discreto : Definición, propiedades, probabilidades y transición, ecuaciones de Chapman-Kolmogorov, distribución de probabilidades, clasificación de estados, análisis del estado transitorio, análisis en el largo plazo, distribución límite, distribución estacionaria, optimización de sistemas probabilísticos. Cadenas de Markov en Tiempo Continuo: Definición, propiedades, tiempos de permanencia y probabilidades de transición, ecuaciones de Chapman- Kolmogorov, análisis en el largo plazo, ecuaciones de equilibrio, procesos de nacimiento y muerte.

SIMULACION.  Generación de números aleatorios. Identificación de las distribuciones de probabilidad de las fuentes de aleatoriedad. Desarrollo de experimentos de simulación. Diseño y análisis estadístico de las simulaciones. Herramientas de software para simulación discreta. Simulación Monte Carlo.

Optimización

Este curso proporciona las herramientas matemáticas para el análisis, modelamiento y resolución de  problemas de ingeniería en los que la optimización juega un papel fundamental. Se hace énfasis en la formulación de modelos matemáticos determinísticos y en las principales técnicas para la  resolución de estos modelos.

Los temas abordados son:

• Conceptos acerca de modelos de optimización en ingeniería.
• Formulación y elementos de los problemas de optimización.
• Optimización uni y multivariable.
• Convexidad. 
• Optimización sin restricciones.
• Optimización con restricciones igualdad.
• Optimización con restricciones desigualdad.
• Programación lineal.
• Programación no lineal.
• Optimización global. Métodos deterministas y estocásticos
• Optimización dinámica.
• Introducción a las “Metaheurísticas”: algoritmos genéticos, búsqueda tabú, recocido simulado y colonia de hormigas.

Teoría y Análisis de Decisión

Este curso introduce los conceptos básicos de la teoría de la decisión en ambientes de riesgo e incertidumbre con o sin experimentación.  Se desarrollan y analizan modelos para la toma de decisiones utilizando herramientas probabilísticas.

Los tópicos abordados son:

• Estrategias de Muestreo en Problemas de Decisiones
• Consecuencias Condicionales
• Esperanza Matemática, Varianza
• Costo del Muestreo y Teoría de la Utilidad
• Valor  esperado de la información perfecta
• Árboles de Decisión. Análisis de Riesgo en Árboles de Decisión.
• Aplicación del Teorema de Bayes
• Problemas de Decisión de Múltiples Etapas: decisiones secuenciales
• Problemas de Decisión Multi-Criterio
• Programación por Metas
• Teoría de juegos y estrategias
• Análisis de decisión Fuzzy (difuso)

Sistemas Inteligentes (Soft  Computing)

Este curso proporciona los conocimientos necesarios  para el diseño, construcción y operación de Sistemas Inteligentes modelados a partir de Redes Neuronales, Lógica Difusa, Algoritmos Genéticos   y Sistemas Híbridos. Esto para su correspondiente aplicación en la solución de problemas del mundo real cuya complejidad radica en la incertidumbre e imprecisión de la información de  que se dispone.

Las Redes Neuronales son modelos computacionales no lineales, inspirados en la estructura y operación del cerebro humano, que buscan reproducir características humanas como aprendizaje, asociación, generalización y abstracción. La Lógica Difusa (fuzzy) tiene por objetivo modelar el modo aproximado de raciocinio humano,  sirviendo de base  a sistemas computacionales capaces de tomar decisiones racionales en un ambiente de incertidumbre e imprecisión. Los Algoritmos Genéticos son algoritmos matemáticos para la resolución de problemas de búsqueda y optimización inspirados en los mecanismos de  evolución natural  y recombinación: selección basada en la población, reproducción  y mutación.

Los temas abordados son:

• Redes Neuronales. Características Básicas: Aprendizaje, Asociación, Generalización e Robustez; Estructura de la  Neurona Artificial; Estructuras de Interconexión; Aprendizaje Supervisado e No Supervisado; Algoritmos de Aprendizaje: Perceptron, Algoritmos de Mínimos Cuadrados, Back Propagation, Redes de Función  de Base Radial, Redes de Hopfield, Memorias Asociativa, Mapas Auto-Organizables; Aplicaciones.
• Lógica Difusa (Fuzzy Logic). Definiciones; Características Básicas; Formas de Imprecisión; Conjuntos Difusos; Operaciones Lógicas con  Conjuntos Difusos; Sistemas Difusos: Base de Reglas, Mòdulos de Inferencia, “Fuzzificaciòn”,  “Defuzzificaciòn”. Aplicaciones.
• Algoritmos Genéticos. Conceptos Básicos, Evolución y Selección  Natural; Componentes de un AG; Tamaño de la Población; Métodos de Reproducción, Selección, Mutación  y Crossover; Técnicas e Parámetros; Fundamentos Matemáticos de AGs y Convergencia; Aplicaciones.

Ingeniería de Calidad 

La Ingeniería de la Calidad tiene como propósito   generar procesos de calidad.  Basado en los fines de la Ingeniería de la calidad, Taguchi desarrolló una aproximación al diseño de experimentos con el objetivo de reducir los costos emanados de la experimentación, esta aproximación es más práctica que teórica y se interesa más por la productividad y los costos de producción que por las reglas estadísticas. Dentro de las actividades del control de la calidad, la Ingeniería de la calidad consta de las actividades dirigidas a la reducción de la variabilidad y de las pérdidas.

Por otra parte toda compañía al tener clientes que demandan sus productos y/o servicios, se ve abocada a mantener un contacto permanente con ellos para escuchar sus requerimientos, sugerencias y quejas. El problema radica fundamentalmente en no tener claridad de qué hacer para poder satisfacer dichas necesidades. Y es ésta, precisamente, la fortaleza del QFD como técnica de planeación de la ingeniería que requieren los productos y como metodología estructurada que permite escuchar los deseos de los clientes y traducirlos fielmente en especificaciones de productos, procesos y servicios logrando reducir errores en los ciclos de diseño, producción y prestación del servicio.

Los tópicos abordados son:

• Diseños experimentales y metodología de Taguchi aplicada al diseño de procesos
• Introducción al DOE. Definiciones. Metodología de aplicación.                                     
• Diseño completamente aleatorizado. Análisis de varianza.                                                   
• Diseños factoriales  2² y 2³.  Efectos promedios. Efecto de la interacción. Modelo de regresión. Análisis de varianza.
• Evaluación de la variabilidad. Metodología de Taguchi. Razón Señal/ruido. La función de pérdida y el diseño de tolerancias.
• Planeación de la calidad a través del Despliegue de la función de calidad (QFD); Definiciones y Formación del Equipo y Ruta Crítica del QFD; Obtención de la voz del cliente – Determinación de QUÉ`S, evaluación cuantitativa desde la óptica del cliente, grado de importancia, Diagrama relacional; Requerimientos de diseño – COMOS; Matriz de relaciones. Determinación de valores objetivo del diseño – CUANTOS; Importancia relativa y absoluta; Evaluación cuantitativa interna de Requerimientos de diseño; Grado de dificultad y Matriz de correlaciones; Análisis de la Casa de la calidad – Matriz planeación producto /servicio y Matrices siguientes                                      

Simulación Avanzada

Los modelos de simulación son un medio efectivo para entender mejor las interacciones entre los diversos componentes de un sistema de producción, logístico o de servicios y predecir los efectos o resultados de los cambios propuestos para mejorar su desempeño. Una gran cantidad de problemas actuales de las organizaciones y la ingeniería pueden tomar ventaja de las capacidades actuales de los computadores y el software para construir modelos más complejos no solo por sus capacidades de cálculo y manejo de grandes volúmenes de información sino también por la del manejo de las múltiples interacciones entre los componentes de los sistemas, logrando representaciones cada vez más precisas y cercanas a la realidad.

El propósito del curso es el de entender los conceptos, metodologías y aplicaciones de la simulación en la ingeniería, la logística y los negocios: Usando el software como elemento de apoyo, se conocerá las aplicaciones de la simulación en el análisis de los diferentes procesos de los negocios y el análisis de riesgos.

Los tópicos abordados son:

• Análisis y diseño de sistemas. Modelos y terminología de la simulación
• Probabilidad y estadística en simulación.
• Uso de software para identificar y entender funciones de distribución de probabilidad
• Usos y aplicaciones de la Simulación en el análisis de riesgos.
• Uso de software de simulación para análisis de riesgos
• Simulación de sistemas de producción, logística y servicios
• Uso de software de simulación para simulación de sistemas
• Análisis de resultados.
• Optimización usando modelos y software de simulación
• Proyectos de simulación.

Sistemas Integrados de información para la gestión

Cada vez es mas usual el uso de sistemas de información que integran aplicaciones informáticas para gestionar todas las funciones y departamentos de una organización tales como mercadeo, logística, producción, finanzas y contabilidad, mantenimiento,  recursos humanos, materiales, gestión de activos, compras etc. Estos sistemas permiten con una sola base de datos, utilizar diferentes idiomas, monedas, planes y prácticas contables y operar en diferentes plataformas informáticas y sistemas operativos. Se conocen también como “Sistemas de Información Integrados Enterprise Resource Planning ERP”.

El curso está orientado a entender los antecedentes y el diseño de los sistemas integrados de información, su ciclo de vida y la gestión de proyectos ERP

Los tópicos abordados son:

• Sistemas integrados de información para la gestión Conceptos
• Módulos funcionales
• Ciclo de vida de los sistemas integrados
• Proyectos ERP. Los Grupos del Proyecto
• Implantación y gestión de los ERPs.  Los ABC de los proyectos ERP
• Extensiones ERP. CRM, SCM, CPFR; BI
• Proveedores de software ERP
• Sistemas de Transporte y   Abastecimiento

El acceso físico de los productos colombianos a los mercados mundiales y los acuerdos de libre comercio, exigen el conocimiento y la óptima utilización de los sistemas de transporte y abastecimiento. El sistema actual colombiano, se caracteriza por contar con importantes posibilidades y muchas deficiencias, tanto aéreas como marítimas, a través de servicios directos a los principales puertos, aeropuertos y con extensión por diferentes sistemas de transporte a la mayoría del territorio en otros continentes y especialmente el norteamericano.  Productos y variados tipos de carga, cuyos destinos estén por fuera de zonas donde existen servicios directos, los transportadores y los diferentes agentes u operadores logísticos, facilitan las operaciones para procurar la optima utilización y servicios en las importaciones y exportaciones, buscando la sincronización de la cadena de distribución y los máximos niveles de eficacia internacional. La modelación y la simulación de los sistemas de transporte, las comunicaciones y los sistemas geográficos de información, integrados, son necesarios para la óptima toma de decisiones.

Los temas abordados en el curso son:

• Los servicios de transporte disponibles en los países involucrados; El factor de estiba de la carga y la relación peso/ volumen por modo de transporte, Los modos de transporte en la DFI (terrestre, aéreo, fluvial, marítimo). Tipos de camiones, trenes, aviones y buques. Capacidades. Costo, tiempos. Transporte de carga y logística. Buques, grúas, Contenedores. Equipos de manejo y manipulación. La intermodalidad; Los puertos; la Zona Franca.
• Optimización de la cubicación y  capacidad de almacenamiento de contenedores. Tiempo de tránsito. Itinerarios. Asignación óptima de recursos humanos y físicos.
• Sistemas de información logísticos.
• La distribución; Optimización de rutas de distribución. Redes. Análisis y predicción de flujos de transporte; Algoritmo de Moore; Simulación de flujos de tráfico en redes urbanas y regionales. Modelos de distribución de viajes. Dimensionamiento de los medios de transporte y frecuencias. Simulación de redes de autobuses y otros modos de transporte.
• Red integrada, logística de distribución física. Métodos M.R.P. – D.R.P. – J.I.T.. Teoría de grafos. Algoritmos. Caminos y circuitos Hamiltonianos. Flujo completo y máximo. Estudio de nuevas rutas. Recorridos y puntos de carga. Procesos de distribución. Stocks. Costos. Tiempos. Distancias. Estudio de casos.
• Desarrollo de juegos de planificación del transporte.
• Sistemas de Información Geográfica. Tecnología del transporte, rastreo, comunicación y trazabilidad.

Sistemas Integrados de Manufactura y Servicios

La flexibilidad de la fábrica (área de operaciones), para responder a las necesidades del mercado o más precisamente de los clientes, está en relación directa con la calidad de la integración de procesos, funciones e información. La integración tiene que ver tanto con la coordinación de las operaciones a través de una infraestructura de comunicaciones, redes, procesamiento y gestión de datos y el uso de aplicaciones interrelacionadas, así como con una definición y seguimiento claro de los procesos del negocio, el desempeño y la funcionalidad de la organización.

Para medir el nivel de integración de un sistema bajo estudio, se puede utilizar el cálculo de índices como los siguientes: 1. Grado de automatización. 2. Número de tecnologías CIM (Fabricación integrada por computadora) adoptadas. 3. El impacto, o sea el número de áreas afectadas por CIM o número de funciones de gestión de la producción.

Este curso proporciona los conceptos necesarios para gestionar los sistemas de producción (manufactura y servicios) de manera eficiente y competitiva frente a las actuales exigencias de la economía y del mercado mundial.

Los tópicos abordados son:

• Manufactura Integrada por Computador  (CIM)
• Sistemas de Comunicación en la Fabricación
• Fabricación Inteligente
• Manufactura Flexible
• Automatización
• Gestión Integrada de Operaciones de Manufactura
• Optimización de Sistemas de Fabricación
• Tecnología de Grupos
• Algoritmos para Distribución de Maquinaria
• Programación Agregada y Sistemas de Ensamble
• Planeación y Programación de la Distribución y Transporte
• Diseño y Gestión de Almacenes
• Gestión de Inventarios y Pronósticos
• EDI (Electronic Data Interchange)
• Preparación de Máquinas
• Estrategias industriales para aumentar la Competitividad

Dirección Estratégica y Competitividad

La Dirección Estratégica y la Competitividad están íntimamente relacionadas. La estrategia correctamente definida debe llevar a cualquier organización a ser competitiva. Conocer profundamente la naturaleza de ambos elementos, sus aspectos de complementariedad y las herramientas que los caracterizan es fundamental para una gestión efectiva.

Este curso proporciona elementos necesarios para un efectivo manejo de la dirección estratégica de la organización y sus relaciones con la competitividad total de la empresa.

Los tópicos abordados son:

• Competitividad: Conceptos y  relaciones.
• El análisis competitivo
• Dirección estratégica: Conceptualización y relaciones
• Dirección estratégica y competitividad puntos de confluencia.
• La estrategia, su concepto, su naturaleza, su estructura.
• El diagnostico estratégico. Análisis externo y interno de la empresa
• Misión visión y estrategia
• El plan y la táctica estratégica
• Modelo de direccionamiento estratégico

Gestión de Calidad y Productividad

Las constantes y cambiantes exigencias del mercado hacen necesario que quienes gerencian y administran las empresas y sus operaciones conozcan las nuevas maneras de medir la gestión y del trabajo productivo, todo ello en el propósito de hacer más competitiva la organización en el entorno global en el que se desempeña. Dicha competitividad requiere el desarrollo de productos y servicios que sean mejores en calidad, más baratos, entregados en tiempos más cortos y con un diseño competente que responda ágilmente a los deseos de clientes y consumidores en el mercado. Por ello, las empresas de servicio y en especial las de manufactura, se han visto abocadas a trabajar en cinco frentes importantes: 1) Mejoramiento continuo que persigue la reducción del desperdicio en todas sus formas; 2) Operaciones de servicio o Manufactura Ajustada ágiles en procura de mejores tiempos de respuesta en la entrega de servicios y productos; 3) Control y Aseguramiento de calidad de productos, servicios y procesos que implican rediseño e innovación constante; 4) Planeación simplificada de las operaciones y sistemas de control apropiados para mantener los procesos balanceados y sincronizados, y 5) Fortalecimiento de la cadena de abastecimiento a través de nuevas estrategias de manejo de relaciones con clientes, proveedores y colaboradores.

Es precisamente en los sistemas de Gestión que adopten donde se posibilitan metodologías novedosas que apuntan a  mejorar los factores de competitividad que hacen que las organizaciones desarrollen ventajas sostenibles en el tiempo.

A través del curso se realiza una revisión general de los elementos de un sistema de gestión integral de la calidad y se aplican herramientas para medir tanto el desempeño global de una organización como el de sus componentes.

Los tópicos abordados son:

• Elementos de un sistema de gestión integral de la calidad
• Evolución y comparación de los principales modelos existentes en el mundo
• Estudio del modelo colombiano
• Evaluación integral prototipo de una empresa fase individual y colectiva
• Análisis y diagnóstico: búsqueda de brechas
• Detección y análisis de fortalezas y oportunidades
• Cómo Desarrollar el informe de postulación para una empresa en particular
• Preparación de los planes de mejoramiento al interior de las empresas
• Establecer indicadores claves del desempeño global de una compañía en términos de costos, tiempo y calidad
• Administración por políticas
• Administración interfuncional
• Administración funcional
• Evaluación y seguimiento

Logística en Comercio Internacional

El proceso de globalización, las negociaciones del tratado de libre comercio con los Estados Unidos TLC, generan exigencias de conocimiento que obligan a definir estrategias de comercialización internacional de bienes y servicios. Se requieren técnicas de costeo para el análisis de las cadenas de distribución para determinar la opción óptima. Es necesario realizar un proceso cuidadoso de comparación de modos y rutas de transporte para un embarque determinado, evaluando de manera detallada la relación costo/tiempo, calidad del servicio y utilidad del sistema. El análisis requerido y la selección de la cadena de distribución internacional óptima que genera la mejor rentabilidad y la eficiencia del negocio exportador, necesita de la elaboración de matrices en las que se identifican: la carga a transportar, los modos de transporte, las rutas disponibles en cada porción geográfica, las actividades a realizar y la documentación.  Es necesario obtener mediante cotizaciones,  el costo de cada uno de los componentes  de esta matriz y decidir cual se aplicará.

Los temas abordados en este curso son:

• Carga por transportar; Características de la carga; Naturaleza de la carga. Riesgos, manipulación en terminales, almacenamiento, transporte, humedad, robo y saqueo, incendios, contaminación.
• Costos de la Distribución Física Internacional DFI; Análisis de riesgos; Costos aduaneros; Costos bancarios; Costos indirectos
• Agentes; Documentación y trámites de la empresa exportadora/Importadora; Registros para la exportación; Exigencias del ICA - Documento de Exportación- DEX.
• Los modos de transporte en la DFI (terrestre, aéreo, fluvial, marítimo).Componentes del costo en el país de origen, Componentes del costo durante el tránsito internacional; Componentes del costo en el país importador.
• El análisis comparativo de costo y tiempo. Elección de la cadena de DFI
• El contrato de compra – venta internacional: Factura Comercial; Documento de embarque; Certificado de origen; Certificado fitosanitario; Lista de empaque.
• Política Internacional ; Marketing internacional.(Casos Prácticos)
• Actividades ante la DIAN para el envío de su producto al exterior.
• Inspección de la mercancía BASC.
• Código Internacional Para La Protección De Los Buques Y De Las Instalaciones Portuarias ISPS. Antiterrorismo.

Tratados de libre comercio con Colombia.

 

Gestión Humana

La Gestión Humana está relacionada con la parte social de la empresa, donde convergen temas tan importantes como gestión del conocimiento y gestión por competencias y su relación con la operación de adquisición, desarrollo, utilización y mantenimiento de la fuerza laboral de la empresa.

Este curso proporciona las herramientas y elementos necesarios para una correcta gestión del talento humano, desde la óptica del conocimiento y las competencias ajustando a partir de estos tópicos lo tocante a la operación de los procesos de adquisición, desarrollo, utilización y mantenimiento de la fuerza de trabajo.

Los tópicos abordados son:

• Competitividad y talento humano: Conceptos, relaciones.
• Gestión del conocimiento y de competencias: Conceptualización, relaciones Conocimiento y competencias,  inventario de conocimiento, generación  de conocimientos, Implementación.
• Competencias y la operación de adquisición, desarrollo, utilización y mantenimiento de la fuerza de trabajo.
• Adquisición de personal competencias y conocimientos
• Desarrollo de personal competencias y conocimientos.
• Utilización de personal competencias y conocimientos.
• Mantenimiento de personal, competencias y conocimientos.

Sistemas de medición del desempeño

La medición del desempeño empresarial esta íntimamente ligada con la evaluación del éxito de la empresa y por ende de su competitividad. El conocimiento  de la forma como se debe medir el desempeño y su conceptualización, son fundamento para una  gestión efectiva de empresa.

Este curso proporciona elementos necesarios para un efectivo manejo de medición del desempeño de la organización y sus relaciones con el éxito y la competitividad empresarial

Los tópicos abordados son:

• Visión sistémica de empresa
• La medición, la competitividad, el desempeño empresarial y el éxito de la empresa.
• Medición del desempeño de la empresa: Conceptos y  relaciones.
• Modelos de medición
• Casos de aplicación de los diferentes modelos
• Creación de una metodología de medición del desempeño
• Casos de aplicación de la metodología planteada