Diplomado en Gestión de la industria de los alimentos

Al finalizar el diplomado, los estudiantes podrán gestionar las operaciones de la industria de alimentos y hacer frente a situaciones de incertidumbre propias del rubro, utilizando el enfoque “Lean” en los procesos y la gestión de la calidad total (TQM), ambos enfoques buscan conducir a la organización a la mejora continua de los procesos en las organizaciones. Junto con lo anterior, los estudiantes analizarán las críticas de la industria alimentaria actual, como el aseguramiento de los procesos de seguridad en la producción y manejo de alimentos, y aplicarán las herramientas estadísticas para desarrollar análisis de datos que inciden en la toma de decisiones para el diseño óptimo de productos alimentarios.

El programa aborda temas de gestión transversales en distintas industrias como son la aplicación de modelos de gestión de la calidad, la mejora de la eficacia operacional de los procesos; y temas específicos de la industria alimentaria, como son la implementación de sistemas que aseguren la inocuidad durante toda la cadena alimentaria y la gestión utilizando datos propios de la industria.
Los cuatro cursos que forman el diplomado, son en formato e-learning, el cual permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entrega flexibilidad en los horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados a las temáticas tratadas, incorporando sus distintas visiones y diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves de estas temáticas.

Ejecutivos, profesionales y emprendedores que trabajen en áreas de análisis y/o desarrollo de mejoras de procesos enfocados en la productividad para la generación de productos o servicios en la industria alimentaria.

Aplicar herramientas de gestión de calidad, eficacia operacional, sistemas de seguridad alimentaria y análisis de datos para mejorar los procesos internos y reducir pérdidas de eficiencia en el uso de recursos en la industria alimentaria.

Grado académico, título profesional universitario y/o título técnico.
Experiencia profesional en empresas u organizaciones relacionadas al área del curso.
Conocimiento del idioma inglés a nivel lectura.

Al final del curso podrás:
– Definir los sistemas de gestión de la inocuidad de los alimentos en base a normas internacionales.
– Identificar los principales programas de pre-requisitos necesarios para el establecimiento de un plan HACCP.
– Analizar los cinco pasos asociados al diseño de un plan HACCP.
– Diseñar un plan HACCP adecuado a las necesidades de la empresa.

Contenidos:
Sistemas de Gestión de la Inocuidad Alimentaria
– Norma ISO 2200 como base para el desarrollo de sistemas de gestión de la inocuidad alimentaria.
– Norma Chilena sobre sistemas de gestión de la inocuidad alimentaria.
– Codex Alimentarius como normativa para el desarrollo y aplicación de sistemas de gestión de la inocuidad alimentaria.

Peligros en la cadena de producción de los alimentos
– El concepto de peligro, riesgo.
– Identificación de peligros físicos, químicos y biológicos.

Programas de pre-requisitos
– Buenas prácticas de manufactura aplicadas a la cadena de producción de alimentos.
– Buenas prácticas de higiene para la manipulación segura de los alimentos.
– Procedimientos Operacionales Estandarizados (POE).
– Procedimientos Operacionales Estandarizados de Sanitización (POES).

Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control – Hazard Analysis and Critical Control Points (HACCP)
– Definiciones generales.
– Cincos pasos previos para el diseño de un plan HACCP.

Los siete principios en el diseño de un plan HACCP
– Sistema para realizar el análisis de peligros en el proceso de producción del alimento.
– Análisis e identificación de actividades operacionales que se identifiquen como Puntos Críticos de Control (PCC).
– Identificación de los límites críticos asociadas a las variables operacionales que operan sobre los PCC.

Procedimientos de monitoreo para el control Puntos Críticos de Control (PCC)
– Acciones correctivas como herramientas para mantener las variables operacionales bajo control.
– Diseño de un sistema de verificación del plan HACCP.
– Establecer procedimientos para la documentación.

Al final del curso podrás:
– Identificar la eficacia como un elemento fundamental en los procesos operacionales.
– Distinguir la toma de decisiones como un paso clave para garantizar la eficacia en los procesos operacionales.
– Relacionar la eficacia de los procesos operacionales con el aseguramiento de calidad.
– Analizar los efectos de la variabilidad y la incertidumbre en la eficacia de los procesos operacionales.
– Aplicar los enfoques “producción sin grasa” y “justo a tiempo” para el análisis de la eficacia de los procesos operacionales de una organización.
– Diseñar una estrategia de eficacia operacional para una organización con foco en el aseguramiento de la calidad.

Contenidos:
Introducción: eficiencia y eficacia operacional
– Eficiencia y eficacia. Procesos: los elementos fundamentales. Medición de la eficacia y la eficiencia. Operaciones modernas: decisiones en ambientes complejos.

Toma de decisiones en gestión de operaciones
– Decisiones en distintos horizontes: nivel estratégico, táctico y operacional. Planificación de la producción. Corto plazo y el detalle. La importancia de los datos y su análisis. El problema de inventarios y ordenamiento. Dinámica de las decisiones. Planificación en servicios. La visión analítica: optimización matemática y simulación.

Eficacia y eficiencia a través de la calidad
– ¿Qué significa calidad? Calidad total. Control de calidad: muestreo de lotes y control estadístico de procesos. Mejora continua. Calidad en los servicios. Calidad en la era de la internet y el Big Data: impacto en la percepción y en la medición de la calidad.

Los efectos de la variabilidad e incertidumbre en operaciones
– Entendamos la variabilidad e incertidumbre. Entendiendo la variabilidad: colas y esperas. Reducir variabilidad. Datos y estimaciones para gestionar la incertidumbre. Incertidumbre y riesgo. Estudio de casos.

Producción sin grasa y justo a tiempo
– En busca de la máxima eficiencia. Los orígenes del JIT. Los principios Lean.  Moviendo el flujo: pull versus push. Los principios lean y su amplia aplicabilidad. Lean en la época de los datos.

Operaciones en el siglo XXI: flexibilidad y agilidad
– Las empresas son sistemas de sistemas. Flexibilidad y agilidad. Tres dimensiones de la flexibilidad: procesos, productos y sistemas. Integrando las dimensiones de la flexibilidad. Agilidad y flexibilidad a través de la visión analítica. Agilidad en un mundo incierto y con riesgos.

Al final del curso podrás:
– Identificar la gestión de la calidad como un elemento fundamental para la mejora de los procesos organizacionales.
– Distinguir pasos y normas del aseguramiento y control de la calidad en los procesos organizacionales.
– Analizar los principios y metodologías de la calidad total en los procesos organizacionales.
– Relacionar el uso de herramientas con el aseguramiento y control de la calidad de los procesos organizacionales.
– Aplicar métricas y modelos para evaluar la gestión de la calidad en los procesos de una organización.
– Diseñar la aplicación de técnicas de gestión de la calidad con foco en la mejora de los procesos de una organización.

Contenidos:
Introducción a la gestión de la calidad: Evolución de la calidad
– Introducción.
– ¿Qué es la calidad?
– Historia de la calidad.

Control de calidad
– Aseguramiento de la calidad.
– Norma ISO 9001.

Calidad total
– Un nuevo paradigma de la gestión.
– Orígenes de la calidad total.
– La calidad total llega a occidente.
– Los principios de la calidad total.
– Los métodos y las herramientas de apoyo de la calidad total.

Herramientas básicas para el mejoramiento de la calidad
– Herramientas básicas de calidad.
– Diagrama de flujo.
– Hoja de registro.
– Diagrama de Pareto.
– Diagrama de causa y efecto o diagrama de Ishikawa.
– Interacción entre herramientas básicas.

Gestión de procesos
– Definición de proceso.
– El modelo básico y fundamental de la Calidad: El triángulo de Joiner.
– Concepto y Utilidad del “Método científico”.
– Ciclo PDCA o Ciclo de Deming.

Modelos de gestión de excelencia Estrategia Seis Sigma
– Los modelos de gestión de excelencia.
– El modelo Malcolm Bridge.
– Principios inspiradores de los Modelos de gestión de excelencia.
– Estrategia Seis Sigma.
– El ciclo DMAIC.
– Organización habitual para una aplicar una Estrategia Seis Sigma.

Al final del curso podrás:
– Aplicar herramientas de optimización de un producto ajustando modelos empíricos de regresión múltiple
– Aplicar la metodología de superficie de respuesta para incrementar la robustez del proceso de formulación óptima (en Python).
– Analizar los conceptos estadísticos y matemáticos relevantes para el diseño de experimentos y su optimización.
– Seleccionar modelos robustos aplicando análisis de identificabilidad, sensibilidad y significancia a los parámetros que constituyen los modelos ajustados por la metodología de superficie de respuesta.
– Evaluar la pertinencia de diferentes algoritmos de optimización de un único o múltiples objetivos según las características del proceso de formulación y las variables de respuesta de interés.

Contenidos:
Estadística para el diseño experimental
– Conceptos estadísticos básicos y técnicas de muestreo.
– Inferencia estadística.

Diseño experimental I
– Análisis de varianzas de experimentos con un factor.
– Fundamentos del diseño experimental.

Diseño experimental II
– Modelos de regresión lineal.
– Diseño para distintos objetivos de proceso.

Desarrollo de modelos usando metodología de superficie de respuesta
– Introducción a la Metodología de Superficie de Respuesta.
– Métodos de Diseño de Experimentos para ajustar modelos MSR.
– Ajuste de modelos en MSR.
– Análisis post-regresión y validación del modelo.

Optimización usando metodología de superficie de respuesta
– Optimización de una respuesta.
– Optimización de múltiples respuestas: función de deseabilidad.
– Optimización multiobjetivo.

Aplicaciones de la optimización usando metodología de superficie de respuesta
– Datos experimentales.
– Ajuste de modelos de superficie de respuesta (polinomios de grado 2).
– Selección del modelo más robusto y validación del modelo.
– Optimización multiobjetivo.