Diplomado en Gestión y simulación de procesos organizacionales (MII)

Al final del curso podrás:
- Identificar las distintas herramientas de investigación operacional que han sido determinantes en las empresas de clase mundial.
- Implementar herramientas y sistemas basados en planillas de cálculo para la gestión de organizaciones.
- Aplicar herramientas matemáticas para resolver situaciones reales de diversas industrias.

Contenidos:
- 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.

Al final del curso podrás:
- Comprender la estructura de un modelo de simulación y sus elementos.
- Visualizar la necesidad por un modelo de simulación y estimar su potencial valor agregado.
- Representar problemas reales a través de un modelo de simulación.
- Conocer las técnicas básicas de análisis y ajuste de variables de entrada.
- Conocer las técnicas básicas de análisis, estimación y validación de variables de salida.
- Manejar en software de simulación (SIMIO) y ser capaz de ejecutar rutinas básicas.
- Entender cómo optimizar un proceso de toma de decisiones basándose en simulación.
- Planificar el desarrollo de un modelo de simulación.

Contenidos:
- 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).

Al final del curso podrás:
- Identificar las distintas componentes de un sistema productivo y poder realizar un diagnóstico de la situación actual de una organización, desde el punto de vista de sus operaciones.
- Estructurar modelos de cada uno de los procesos involucrados y también en forma global para todo el sistema, definiendo adecuadamente los parámetros y costos relevantes, y al mismo tiempo ser capaz de juzgar críticamente su aplicabilidad.
- Ser capaz de plantear soluciones realistas que repercutan en una mayor competitividad de un sistema productivo.
- Estar en condiciones de establecer e integrar los distintos componentes de un sistema productivo.

Contenidos:
- 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.

Al final del curso podrás:
- Integrar soluciones sofisticadas para las empresas modernas que enfrentan mercados cada vez más competitivos.
- Analizar cómo los enfoques cuantitativos de la gestión de operaciones se unen a los conceptos modernos de gestión para lograr una organización más eficiente.

Contenidos:
Los temas se estudiarán a través de una selección de artículos (papers) de revistas académicas y clases expositivas, además del trabajo adicional de los estudiantes, algunos son: 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.