Diplomado en Decisiones de Producción y Logística (MII)
Diplomado
Semipresencial en Santiago
Descripción
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Tipología
Diplomado
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Metodología
Semipresencial
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Lugar
Santiago
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Horas lectivas
200h
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Inicio
Fechas disponibles
El Diplomado en Decisiones de Producción y Logística está conformado por cursos del área analítica cuantitativa de la malla del Magíster en Ingeniería Industrial (MII). Está orientado a profesionales con experiencia laboral que quieran adquirir herramientas metodológicas para el análisis y modelamiento cuantitativo de los problemas de las organizaciones complejas. Este Diplomado entrega conocimientos y herramientas que ayudan a optimizar y mejorar los procesos de toma de decisiones.
El Diploma se compone de 5 cursos de 5 créditos cada uno que se realizan durante un año, en formato bimestral, de acuerdo a la estructura del MII; con 8 semanas de clases cada uno, más una donde se programa el examen o trabajo/actividad final del curso. Este diplomado es articulable con el Magíster en Ingeniería Industrial (MII), ofreciendo al alumno que aprobó el diplomado la posibilidad continuar con su formación en las distintas áreas del magíster a través de los cursos restantes.
Sedes y fechas disponibles
Ubicación
comienzo
comienzo
A tener en cuenta
Aplicar técnicas y herramientas cuantitativas que se utilizan en gestión, con la finalidad de poder realizar un proceso de toma de decisiones más informado. Desarrollar una capacidad sólida para la formulación de modelos de optimización para la toma de decisiones, estructurando 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. Adquirir capacidades de usar software computacional para la modelación y resolución de problemas.
Ingenieros civiles, ingenieros industriales, ingenieros comerciales y otras profesiones afines.
Diplomado en Decisiones de Producción y Logística (MII)
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Opiniones
Materias
- Producción
- Programación
- Toma de decisiones
- Logística
- Distribución
- Gestión
- Modelos
- Probabilidades
- Variables aleatorias
- Distribuciones
- Metodologías
Temario
– Análisis de decisión: introducción de los árboles de decisión y su respectiva metodología.
– 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.
– 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
CURSO: FUNDAMENTOS DE OPTIMIZACIÓN
– Introducción.
– Programación lineal.
– Programación entera.
– Problemas en estructuras de redes y grafos.
– Programación dinámica.
– Optimización no lineal.
CURSO: GESTIÓN DE OPERACIONES
– Operaciones como fuente de ventaja competitiva.
– Las operaciones como procesos y BPM.
– Modelos de pronósticos.
– Planificación de la producción / Programación de la producción.
– Programación de proyectos.
– Diseño de productos.
– TQM, Six Sigma y control estadístico de procesos.
– Análisis del caso “Zara”.
CURSO: LOGÍSTICA Y GESTIÓN DE LA CADENA DE ABASTECIMIENTO
– Introducción a la gestión logística y de la cadena de suministro.
– Logística estratégica.
– Decisiones críticas en logística e inventarios.
– Diseño y configuración de redes de distribución: producto/proceso/cadena.
– Coordinación en la cadena de suministros: hacia el alineamiento.
– Efecto látigo en las cadenas de abastecimiento. Juego de la cerveza.
– Centros de distribución: decisiones estratégicas y optimizando las operaciones.
– Logística moderna: riesgo, logística internacional, alianzas estratégicas, outsourcing (3PL), tecnologías y tendencias.
CURSO: TALLER DE OPTIMIZACIÓN Y DECISIONES
– Elementos básicos de optimización.
– Programación entera.
- Optimización bajo incertidumbre.
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