Curso y clave: Herramientas de Modelación para Manufactura In Nombre del Profesor: Dr. Federico Trigos Salazar

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1 Curso y clave: Herramientas de Modelación para Manufactura In 4020 Nombre del Profesor: Dr. Federico Trigos Salazar

2 Nombre del curso: Ubicación y hora del curso: Profesor: Correo electrónico: Contacto fuera de clase: Herramientas de Modelación para Manufactura EGADE Business School, Salón: Horario: Dr. Federico Trigos Salazar ftrigos@itesm.mx Oficina: EGADE 363 Teléfono: Antecedentes académicos y profesionales del Profesor: Reseña curricular del profesor El profesor Federico Trigos tiene el grado de doctor en filosofía (Ph.D.) otorgado por la escuela de Ingeniería Industrial y de Sistemas del Instituto Tecnológico de Georgia, con la especialidad de optimización a gran escala (1993). Adicionalmente tiene el grado de maestro en ciencias (otorgado por la misma institución en 1991) con especialidad en Producción, distribución y manejo de materiales. También cuenta con una maestría en ingeniería con especialidad en investigación de operaciones otorgada en 1988 por el ITESM Campus Monterrey, así como la carrera de ingeniero industrial y de sistemas otorgado por el ITESM Campus Toluca en El Dr. Federico Trigos ha sido expositor en diversos congresos profesionales y de investigación en los Estados Unidos, Europa y Latinoamérica. Ha sido profesor visitante de Southern Illinois University at Edwardsville y de Iowa State University, cuenta con el reconocimiento de International Faculty Fellow del Massachusett Institute of Technology desde Dentro de sus intereses de investigación se incluyen: Estadística industrial y empresarial, simulación, programación matemática, ingeniería económica, finanzas corporativas e inversiones. Federico Trigos laboró para la compañía Gates Rubber de México como director de ingeniería organizacional, y director de desarrollo de la organización reportando directamente al vicepresidente de operaciones y posteriormente al Presidente y Director General. Perteneció al equipo que llegó a la etapa final del premio Charles C. Gates, máximo reconocimiento al trabajo en equipo, y mejores prácticas de la organización a nivel internacional. El Dr. Trigos ha sido consultor de compañías como: Gates Rubber Co., Aventis Pharma, Interjet, Banco Azteca etc.

3 El Dr. Trigos ha colaborado con el ITESM desde Dentro de la institución ha desarrollado puestos como: Director de investigación y programas de graduados, director del programa doctoral en ingeniería industrial, director de la maestría en ingeniería industrial, director de la carrera internacional de ingeniería industrial. Ha sido el consejero académico de equipos de estudiantes que han obtenido el primer y tercer lugar en la competencia internacional de simulación organizada por el Instituto de Ingenieros Industriales (IIE) y la compañía Rockwell Software. Federico Trigos actualmente labora como director de la Maestría en Dirección para la Manufactura (MDM) en la EGADE Business School-Monterrey. Adicionalmente, es miembro de los claustros de la: Maestría en Administración, Maestría en Negocios Internacionales, Maestría en Dirección para la Manufactura y Maestría en Estadística Aplicada.

4 Descripción del curso: Objetivo General: El alumno será capaz de crear modelos tanto determinísticos como estocásticos de situaciones reales de operaciones, con el fin de poder experimentar sobre ellos y proponer soluciones que mejoren la competitividad de la organización. Valores a promover: Respeto, Libertad de Expresión, Corresponsabilidad, Confianza, Innovación, Puntualidad, Honorabilidad. Competencias a Desarrollar Liderazgo: Comunica, inspira, innova, negocia, decide, es congruente, desarrolla, asesora y trabaja en equipo con los diferentes actores del área manufacturera, promoviendo el bienestar y la eficiencia laboral 1. Presentaciones orales en equipo a. Definición de objetivos b. Metodología c. Diseño de diapositivas d. Lenguaje verbal y no verbal e. Conclusiones 2. Estructura de documentos escritos 3. Trabajo en equipo a. Integración b. Sinergia Gestión competitiva de manufactura: Identifica oportunidades de mejora o cambio radical sobre costos, servicios, calidad y permanencia de la organización, asegurando un eficaz administración de las operaciones. 1. Identificación de la relación entre temas del curso e información y procesos de la organización 2. Identificación de áreas de mejora tanto en la operación como en la información Administración y finanzas: Asegura el control financiero y la eficaz planeación y desarrollo del capital humano, así como el uso óptimo de los activos para la manufactura 1. Identificación de áreas de oportunidad de planeación y control financiero en la organización en la que labora.

5 Propósito y enfoque: Objetivo General: El alumno será capaz de crear modelos tanto determinísticos como estocásticos de situaciones reales de operaciones, con el fin de poder experimentar sobre ellos y proponer soluciones que mejoren la competitividad de la organización.

6 Temario del curso (por sesión): Temario Referencia: 1. INTRODUCCIÓN (Capítulo 1, Discrete Event Simulation) Definición de simulación Ventajas y Desventajas Características deseables en un modelo Clasificación de Modelos 2. GENERACIÓN DE NÚMEROS ALEATORIOS UNIFORMES (Capítulo 7, Discrete Event Simulation) Características de números aleatorios Métodos de generación Pruebas estadísticas 3. GENERACIÓN DE VARIABLES NO UNIFORMES (Capítulo 8, Discrete Event Simulation) Variables discretas Variables continuas 4. DATOS DE ENTRADA (Capítulo 9, Discrete Event Simulation) Recolección de datos Estimación de parámetros Pruebas de Bondad de Ajuste 5. TRABAJANDO CON ARENA (Capítulo 3, Simulation with Arena)

7 Interacción básica, Menús, Barras laterales, Ayuda, Ventanas, Dibujos, Impresión 6. MODELACIÓN DE OPERACIONES BASICAS Y ENTRADAS (Capítulo 4, Simulation with Arena) Un sistema electrónico de prueba La ampliación del sistema electrónico de prueba La animación del sistema Análisis de entradas 7. MODELANDO OPERACIONES DETALLADAS (Capítulo 5, Simulation with Arena) Un taller de mantenimiento y reparación automotriz Enfoque y elementos de modelación 8. ANÁLISIS ESTADÍSTICO DE LAS SALIDAS (Capítulo 6, Simulation with Arena) El horizonte Recolección y análisis de datos Intervalos de Confianza Comparaciones entre alternativas y el Process Analizar (PAN) Buscando soluciones Mejores (OptQuest) 9. MODELACION INTERMEDIA Y ANALISIS DE ESTADO ESTABLE (Capítulo 7, Simulation with Arena) Un sistema de manufactura pequeño Análisis Estadístico de salidas de estado estable 10. TRANSFERENCIA DE ENTIDADES (Capítulo 8, Simulation with Arena)

8 Tipos de entidades Transferencias con recursos escasos Transportadores Bandas Análisis estadístico 11. DISEÑO Y ANÁLISIS DE EXPERIMENTOS DE SIMULACION Intervalos de confianza Variables auto relacionadas Tamaño de corrida Pruebas de Hipótesis 12. DISEÑO DE EXPERIMENTOS Y SUPERFICIES DE RESPUESTA Software: 1. ARENA, Rockwell Software ( 2. Classic LINDO (Linear Interactive & Discreate Optimizer). Bajarlo de 3. GAMS (General Algebraic Modeling System). Bajarlo de Calendario del curso Sesión Tema (Archivo) Lectura Capítulo Tarea a entregar al inicio de la sesión (relativa al proyecto) 1 18/abril Introducción Simulación (Introduction_Simulati on.pdf) [1] Cap 3 7 Instalación de arena en computadora personal 2 Datos de entrada [1] Cap 4 Problema [1] 3.14, /abril (Datos_entrada.pdf) [4] Cap 2 Proyecto: Enunciado,

9 modelo sistémico, formulación inicial (Modelo gráfico, Función Objetivo, restricciones, variables de Control, Var de ruido) 3 2/mayo Modelación básica (Basic_modeling.ppt) [1] Cap 3,4,8 1. Determinar distribuciones archivos Muestra 1 6.txt 2. Determinación de distribuciones de probabilidad de entrada una variable del proyecto. 4 9/mayo SM Pizza SM Pizza Caso Sally Pizza Problema [1] 3.14 y 8.7 Modelo Arena: inicial del caso 5 16/mayo Analisis del modelo (Output Tools.pdf) [1] Cap 6 15 min presentation (proyecto) y documentación. 6 24/mayo jueves Modelacion intermedia parte 1 (IntermediateModelin g Part 1.pdf) [1] Cap 5,9,10 7 Modelación intermedia parte 2 [1] Cap 9 30/mayo (IntermediateModelin g Part 2.pdf) 8 6/junio Validación (Validation.pdf) [3] Cap 10 [5] Cap 10 Pruebas de hipotesis 9 13/junio Programación Matemática Cap 3,5 apuntes 15 min presentation (proyecto) y documentación 10 Programación Capitulo ,5.16, 5.18

10 20/junio 11 27/junio 12 4/julio Matemática Programación Matemática Presentación de Proyectos apuntes Los equipos (para presentaciones y tareas) serán definidos en el primer día de clase. En las presentaciones de equipo, el profesor y el resto de la clase podrán cuestionar a todos los miembros del equipo. Las respuestas serán tomadas en cuenta para la calificación de la actividad. Cada equipo deberá de entregar el reporte escrito (.ppt y/o.doc) al profesor y a sus compañeros. Solo se aceptarán trabajos que sean entregados en la fecha y formato indicados. En caso de que algún alumno por causas justificadas no pudiera asistir a alguna sesión que incluya evaluación, deberá de comunicarlo al profesor y a sus compañeros al menos una semana antes y juntos buscaran alternativas. Requerimientos mínimos para el proyecto final: a) Integrantes: Tres alumnos o menos b) Que sea un proyecto real c) Que tenga un cliente real (que no sea alumno de la clase) d) Que la solución tenga valor a este cliente y mejore la posición competitiva de la organización en cuestión: rentabilidad, calidad, tiempo de respuesta, permanencia. e) Que el cliente se presente físicamente a la presentación del proyecto en la sesión 12 del curso f) El cliente tendrá influencia en la determinación de la calificación del proyecto g) El proyecto deberá integrar conocimientos vistos en clase h) Que todo dato sea verificable (uso de apéndices y referencias) i) Elementos mínimos del documento y presentación 1. Resumen ejecutivo. 2. Índice.

11 3. Enunciado del caso (texto del problema). 4. Modelo sistémico. 5. Variables de entrada y su determinación de distribución de probabilidad. 6. Variables de salida y determinación cada tolerancia. 7. Función objetivo. 8. Restricciones. 9. Variables de control. 10. Variables de ruido. 11. Determinación de la duración del transitorio, estado estable y numero de réplicas. 12. Validación del modelo. 13. Estrategia de optimización. 14. Solución optima y soluciones alternativas. 15. Conclusiones y recomendaciones finales. 16. Número de horas persona invertidas en el proyecto. 17. Apéndice que indique el número de archivos entregados digitalmente en el CD (rotulado), el contenido de cada archivo, y su propósito para encontrar las recomendaciones entregadas. 18. Apendice conteniendo autoevaluacion usando: 1. Rúbrica del perfil del egresado MDM. 2. Rúbrica de presentaciones efectivas. Entregables del proyecto final: a) Una presentación oral de no más de 20 minutos. La presentación deberá satisfacer la rúbrica de presentaciones efectivas (entregada al inicio del curso) b) Documento escrito en papel (engargolado con cubierta trasparente) incluyendo un CD (rotulado) con a. El archivo de Word del proyecto b. Archivos de apéndices c. Archivo de PPT. Es requisito para entrar a clase el traer: Calculadora, Computadora y Libro de Texto.

12 Metodología y actividades de aprendizaje en clase: Metodología de enseñanza aprendizaje: Este curso hace uso de la técnica didáctica de Project Oriented Learning (POL), por lo cual el proyecto del curso es el centro del aprendizaje. Se formarán equipos de máximo 3 alumno(a)s para realizar un proyecto real que use como tema central la mejora de un proceso a través del uso de las técnicas vistas en clase. Las tareas tienen como objetivo primordial apoyar al desarrollo del proyecto mediante la obtención de retroalimentación. El proyecto deberá incluir una autoevaluación usando las rubricas del perfil del egresado MDM (finanzas, manufactura-calidad, ética, liderazgo). Cada alumno deberá leer previamente el tema de la clase y llevar a cabo la asignación indicada para cada sesión. En sesiones seleccionadas los equipos presentarán a sus compañeros los avances indicados en el calendario del curso, relativos a su proyecto. Dichos equipos contarán con 20 minutos exactos para presentar en clase, entregando adicionalmente un reporte escrito tanto al profesor como a sus compañeros. Los alumnos son requeridos a seguir la metodología de presentaciones efectivas de Michael Alley, en cada presentación hecha en el curso. Un DVD del tema de presentaciones efectivas está disponible en reserva de biblioteca a nombre del profesor. El archivo de PPT usado en dicho DVD, así como un archivo de Excel con la rúbrica de evaluación de presentaciones efectivas está disponible a solicitud. Los alumnos deberán de incluir en el material de la presentación una autoevaluación usando las rubricas de presentaciones efectivas En la clase el profesor discutirá los elementos relevantes del tema y resolverá los problemas que hayan presentado un mayor grado de complejidad al grupo. La teoría del curso se impartirá en ejemplos ilustrativos durante las sesiones de clase. El profesor hará énfasis en las herramientas y modelos con el fin de promover el desarrollo de las competencias antes mencionadas. Forma de Evaluación: Calificación: La calificación final será calculada como sigue:

13 Tareas 25% Presentación en equipo 15% Asistencia y participación activa 10% Proyecto Final 50% Total 100% Textos requeridos: Libro de Texto: [1] Kelton, Sadowski,Swets, Simulation with Arena, 5ta Ed, Mc Graw Hill <incluye CD> Libros de Apoyo [2] Simulating modeling and analysis with arena, Tayfur Altiok, Benjamin Melamed, Ed AP. [3] Banks, Carson, Nelson, Discrete-Event System Simulation,5 th edition, Prentice Hall [4] Estadística para investigadores, Box, hunter & Hunter, 2da edicion, Ed. Reverté [5] Probabilidad y estadística para ingeniería y administración, Hines & Montgomery. [6] Arreola Risa, Antonio., Programación lineal : una introducción a la toma de decisiones cuantitativa / Antonio Arreola Risa, Jesús S. Arreola Risa.,, México [7] Introducción a la investigación de operaciones, Hillier y Lieberman, Mc Graw Hill. [8] Operations Research, Hamdy a Taha, AP 9] Advanced Engineering Economics, Chan & Sharp, Wiley [10] The craft of scientific presentations, Michael Alley, Ed. Springer