Convenciones: T-Teórica, TP-Teórica Practica, P-Practica, O-Obligatoria, E-Electiva, OP-Optativa

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1 UNIVERSIDAD LIBRE FACULTAD DE INGENIERIA INGENIERIA INDUSTRIAL SYLLABUS Área de Formación: Ingeniería aplicada Eje Temático: Producción Asignatura: MODELOS MATEMATICOS PARA PRODUCCION Código:02110 Semestre: VIII No. de créditos: 3 Horas presenciales:4 Horas independientes:8 Tipo de Asignatura T X TP P Carácter Asignatura O X E OP Prerrequisitos: INVESTIGACION DE OPERACIONES Fecha de Actualización: Convenciones: T-Teórica, TP-Teórica Practica, P-Practica, O-Obligatoria, E-Electiva, OP-Optativa Justificación La asignatura es muy importante porque permite el conocimiento y la aplicación de Herramientas Ingenieriles para la toma de decisiones en ámbitos de procesos de inventario, cadenas de Markov y líneas de espera y simulación discreta. Los Ingenieros Industriales deben poseer destrezas necesarias para la planeación, ejecución y control de los recursos dispuestos para el procesamiento de materias primas en el área de desempeño, empleando sus capacidades profesionales para la toma oportuna de Decisiones; generando conformidad, eficacia y eficiencia entre los procesos productivos, recursos, medio ambiente, personal y productos. Este curso busca brindarle al Ingeniero Industrial los conceptos, técnicas y herramientas que le permitan generar modelos matemáticos de producción aplicados a las organizaciones o sistemas hombre-máquina-material, que permitan obtener soluciones óptimas que garanticen el mejor resultado económico y la óptima utilización de los recursos. Objetivo General

2 Generar la competencia en el estudiante de formular y aplicar modelos matemáticos, como herramienta fundamental para la toma de decisiones. Introducir al estudiante en el manejo de los conceptos teóricos de los modelos matemáticos de producción como herramienta de decisión en los procesos productivos, utilizando como referencia los conocimientos bases adquiridos en la asignatura de investigación de operaciones. Este Espacio Académico contribuye en el desarrollo de las siguientes competencias en el estudiante: Competencias 1. Competencia Global: Desarrollar, aplicar o evaluar herramientas de gestión de las operaciones y sistemas de gestión administrativa y de marketing, dirigidas a solucionar problemáticas a nivel industrial, a través de modelos, técnicas, heurísticas, algoritmos o sistemas por medio del desarrollo de proyectos, estudios de caso, laboratorios, normatividad, manejo de software y la interdisciplinariedad con otras áreas del conocimiento Desempeño Final Logra impemantar herramientas de gestión de operaciones en un ambiente industrial, mediante macros en Excel. Además, modela sistemas de inventarios en entornos empresariales, así como líneas de espera en empresas de servicios y manufactura. Adicionalmente, logra aplicar cadenas de Markov en situaciones reales donde existen probabilidades de riesgo. Puede simular con método Montecarlo un sinnúmero de situaciones industriales. 2. Competencias específicas: Formular modelos matemáticos que representen sistemas reales, buscando la mejora y optimización de los recursos, para eliminar o minimizar las ineficiencias. Puede modelar en entornos industriales casos prácticos sobre inventarios, modelos de líneas de espera o colas, casos con cadenas de Markov y simulaciones con Montecarlo.

3 Validar diferentes alternativas de solución para seleccionar aquella que impacte de forma positiva y al menor costo en los aspectos que generen ineficiencias en el sistema. Cuantificar el impacto por medio de indicadores en sistemas productivos reales, estableciendo las fortalezas y deficiencias de un sistema productivo de bienes y servicios Gestionar los recursos como mano de obra, capital, maquinaria, materiales, para la transformación en productos y servicios que satisfagan las necesidades del nicho al cual van dirigidos. Aplicar herramientas que permitan dar solución problemas en sistemas productivos por medio de la mejora y optimización de recursos Evaluar sistemas logísticos para identificar las oportunidades y amenazas que tiene la organización. Diseñar estrategias e implementarlas que mejoren la situación de la organización en aspectos de costos, rentabilidad y eficiencia

4 Conocer como se modela un sistema real por medio de la identificación y caracterización de variables representativas. Aplicar la técnica que más se ajuste a las necesidades del problema en el sistema real para generar alternativas de mejora. Comparar los resultados reales con los arrojados por el modelo para establecer si el segundo representa al primero, evaluando diferentes escenarios en busca de la mejor o mejores soluciones TABLA DE SABERES Saber Conceptual Saber Procedimental Saber Ser (Valores) - Aprender a negociar Saber realizar propuestas objetivas que permitan a una organización mejorar y optimizar el manejo de inventarios.

5 - Saber seleccionar los materiales de fabricación más convenientes para la empresa - Capacidad para establecer buenas relaciones y de negociación con proveedores sistemas eficientes de control de inventarios - Capacidad para diseñar e instrumentar sistemas integrados de mantenimiento industrial - Capacidad para diseñar y/o mejorar procesos de manufactura - Saber normalizar procesos y operaciones tanto de fabricación como de administración y servicios sistemas de planeación y control de las operaciones sistemas logísticos de distribución de productos - Saber integrar de manera eficaz y eficiente los recursos de la organización. - Conocer cómo funcionan los diferentes modelos matemáticos aplicados a la gestión de las operaciones - Saber cómo se emplean estos modelos utilizando software aplicativo propio de cada clase de problemática - Aprender a manejar instrumentos de medición utilizados en ingeniería. Tomar decisiones prudentes con equilibrio y soportado en modelos y heurísticas matemáticas que logren mejorar las líneas de espera y cambios de estado en empresas manufactureras y de servicios. Tener la capacidad persuasiva de lograr vender la idea a un gerente de los excelentes resultados que pueden obtenerse con la simulación de procesos reales.