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Diplomado en Optimización de Procesos y Simulación (MII)

Mejora la gestión de los procesos utilizando herramientas matemáticas o de simulación. Este diplomado ofrece la opción de continuar con el Magíster en Ingeniería Industrial (MII), cumpliendo con los requisitos de admisión y aprobación de los cursos

Antecedentes Generales

Próximamente
BI: V de 17:00 a 19:50 horas; BII: V de 14:00 a 16:50 horas; B III y B IV: V de 17:00 a 19:50 s.
Campus San Joaquín (Av. Vicuña Mackenna 4860, estación metro San Joaquín)
130 horas cronológicas
$3.200.000.-
programas@ing.puc.cl

El Diplomado en Optimización de Procesos y Simulación está orientado a profesionales con experiencia laboral que cuenten con una sólida formación cuantitativa y que estén interesados en profundizar en esta área. Adquirirán herramientas analíticas de gestión y de modelación que les permitan innovar en los procesos de tomas de decisiones al interior de todo tipo de organizaciones. Está conformado por cursos del Magíster en Ingeniería Industrial (MII) y ofrece la posibilidad, condicionada a la postulación y aceptación, de ingresar al magíster y convalidar los cursos aprobados.

 

Dirigido a:
Ingenieros civiles, ingenieros industriales, ingenieros comerciales y otras profesiones afines.

 

 

Objetivos de Aprendizaje:

– Aplicar técnicas y herramientas cuantitativas que se utilizan en gestión, con la finalidad de poder realizar un proceso de toma de decisiones más informado.

– Identificar y describir los procesos de negocio de las organizaciones, y adquirir capacidades y conocimientos que permitan integrar soluciones sofisticadas, formulando y aplicando modelos.

– Comprender el amplio campo de aplicación de las herramientas de la investigación operacional e identificar dentro de su ámbito profesional problemas de toma de decisiones en los que estas herramientas y modelos pueden ser aplicados.

 

 

 

 

Contenidos del Programa

Al final del curso podrás:

– Introducir al alumno en las nociones básicas de modelamiento estocástico de sistemas y de simulación de sistemas que operan bajo incertidumbre.

– Desarrollar capacidades básicas de formulación y aplicación de los modelos estocásticos más utilizados en aplicaciones industriales.

 

Contenidos: 

Introducción a los modelos probabilísticos y a la toma de decisiones bajo incertidumbre. Visión general del curso

– Revisión de conceptos de análisis probabilístico

– Espacio muestral, eventos

– Independencia. Probabilidad condicional

– Variables aleatorias

– Concepto de proceso estocástico

 

Cadenas de Markov en tiempo discreto

– Formulación de modelos. Ejemplos

– Propiedad markoviana y de estacionariedad

– Comportamiento del proceso en el corto plazo

 

Cadenas de Markov en tiempo discreto (continuación)

– Comportamiento del proceso en el largo plazo

– Ejemplos

 

Cadenas de Markov en tiempo continuo

– Propiedad markoviana y de estacionariedad

– Comportamiento del proceso en el largo plazo. Ecuaciones de equilibrio

– Ejemplos

– Introducción a la teoría de colas

 

Teoría de colas

– Ejemplos y notación

– Indicadores de interés

– Llegada de clientes: el proceso de Poisson; procesos de renovación

– La ecuación de Little

 

Teoría de colas (continuación)

– Modelo M/M/1

– Modelo M/M/1 con capacidad finita

– Modelo M/M/k

– Modelos M/G/1 y G/M/1

– Ejemplos

 

Introducción a la optimización bajo incertidumbre

– Ejemplos. Modelos y aplicaciones relevantes

– Conceptos fundamentales de programación estocástica

– Programación estocástica de dos etapas

Al final del curso podrás:

– Comprender a cabalidad 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
– Elementos básicos de un modelo de simulación
– Breve repaso de probabilidad y estadística
– Análisis de variables de entrada y ajuste de distribuciones
– Etapas del proceso de desarrollo de un proyecto de simulación
– Herramientas de validación y verificación de un modelo
– Generación de variables aleatorias
– Introducción a software de simulación (SIMIO)
– Análisis de variables de salida de un modelo de simulación
– Comparación de configuraciones alternativas de un sistema
– Herramientas de optimización-simulación en simulación

Al final del curso podrás:

– Adquirir capacidades y conocimientos que permitan integrar soluciones sofisticadas para las empresas modernas que enfrentan mercados cada vez más competitivos

– Entender y revisar literatura especializada del área y presentar una visión propia de los temas a tratar

 

Contenidos:

– Revenue Management
– Pricing dinámico e inventarios dinámicos
– Gestión de la cadena de abastecimientos
– Modelamiento de la variabilidad y toma de decisiones bajo incertidumbre
– “Lean Production”

Al final del curso podrás:

– Comprender el amplio campo de aplicación de las herramientas de la investigación operacional

– Adquirir conocimientos de las herramientas avanzadas de software disponibles para las empresas

 

Contenidos:

– Uso de nuevos desarrollos en optimización de gran tamaño
– Técnicas nuevas para el manejo de la incertidumbre
– Desarrollo de un modelo específico y su solución

 

 

*Importante: como este diplomado es parte del magíster MII, sus cursos, horarios o días de clases pueden sufrir cambios 

– Modelos Cuantitativos para la Toma de Decisiones
– Fundamentos de Optimización

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

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