Diplomado en gestión y simulación de procesos organizacionales

Docente: Juan Carlos Ferrer 

• Análisis de decisión: Introducción de los árboles de decisión y su respectiva metodología. Esto se lleva a cabo intuitivamente, sin una teoría formal de probabilidades. Los estudiantes verán inmediatamente el valor de un modelo muy simple que los ayuda a estructurar un problema de decisión, y se darán cuenta también de la necesidad de una teoría de probabilidades para modelar la incertidumbre. 
• Conceptos de probabilidades: Variables aleatorias, distribuciones de probabilidades discretas y continuas, media y varianza de una distribución; correlación entre variables; probabilidad condicional. 
• Técnicas de análisis de datos: (i) Simulación – modelos de simulación basados en generadores de números aleatorios; (ii) Regresiones – modelos lineales como métodos predictivos. 
• Modelamiento técnicas de optimización: el concepto de modelo; formulación de problemas prácticos de toma de decisiones en base a modelos de optimización; el concepto de algoritmo, herramientas básicas de programación lineal, programación no lineal y programación discreta; conceptos económicos asociados a la solución óptima de un problema. 

Docente: Mathias Klapp

• Motivación e introducción a modelos de simulación.
  Etapas del proceso de desarrollo de un proyecto de simulación.
• Elementos básicos de un modelo de simulación.
  Análisis de variables de entrada y ajuste de distribuciones.
• Análisis de variables de salida de un modelo de simulación.
  Herramientas de validación y verificación de un modelo.
• Comparación de configuraciones alternativas de un sistema.
• Generación de variables aleatorias.
• Introducción a software de simulación (SIMIO).
• Herramientas de optimización-simulación y optimización dinámica (si alcanza tiempo)

Docente: Alejandro Mac Cawley

• Operaciones como fuente de ventaja competitiva. Visión de procesos y TOC
• Las operaciones como procesos y BPM. Modelos de Pronóstico.
• Modelos de Pronóstico. Inventarios: Gestión y Control.
• Planificación de la Producción / Programación de la Producción. Planificación de Corto Plazo.
• Programación de Proyectos. Diseño de Servicios y Procesos.
• Diseño de Productos. Lean y discusión caso “Toyota”. Precio y canales.
• TQM, Six Sigma y Control Estadístico de Procesos. Calidad en Servicios.
• Análisis del caso “Zara” Tópicos avanzados en Gestión de Operaciones.

Docente: Jorge Vera

Los temas que se estudiarán a través de una selección de artículos (papers) de revistas académicas y clases expositivas, además del trabajo adicional de los estudiantes, son, entre otros: Gestión de la cadena de Abastecimientos, modelamiento de la variabilidad y toma de decisiones bajo incertidumbre, “Lean Production”, “Analytics” en Gestión de Operaciones y otros relacionados, así como aplicaciones en organizaciones que incluyen manufactura “tradicional”, servicios, sistemas de salud, comercio electrónico, entre otras. El impacto reciente de metodologías del Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial en Operaciones también será revisado.