2000

La Universidad considera la Monitoria como una distinción según el Artículo 105 del Reglamento General de Estudiantes de Pregrado, la cual se considera una actividad netamente académica. La vinculación de estos estudiantes se efectúa mediante un Convenio Educativo cuyo reconocimiento corresponde a un Auxilio Educativo.

Para efectos de esta política, las referidas actividades serán aquellas encaminadas a prestar apoyo al profesor dentro de un curso, taller o laboratorio. A manera enunciativa: Orientación a estudiantes; revisión y corrección preliminar de trabajos y evaluaciones, sin que la responsabilidad final deje de ser exclusiva del profesor; control de asistencia; supervisión de evaluaciones; acompañamiento en talleres de apoyo docente; transcripción de notas y entrega a Registro Académico, previa aprobación y firma del profesor; apoyo en recolección, revisión y análisis de documentación bibliográfica; coordinación de materiales y equipos.

En ningún caso se les permitirá dictar clase, ni realizar actividades propias del profesor, como tampoco la ejecución de actividades de apoyo administrativo, realizar actividades de investigación que no se encuentren asociadas al curso, taller o laboratorio para el cual es designado como Monitor.

Las condiciones de la Monitoria son:

1. Dedicación del estudiante entre mínimo 3 horas y máximo 12 horas semanales.
2. El estudiante seleccionado como Monitor debe tener matrícula vigente en un programa académico de pregrado de la Universidad.
3. El estudiante seleccionado como Monitor debe haber aprobado la materia para la cual se designa como Monitor.
4. El estudiante seleccionado como Monitor no debe encontrarse en prueba académica ni disciplinaria.
5. El estudiante seleccionado como Monitor no puede tener una vinculación Laboral, Civil, ni de Labores Ocasionales con la Universidad.
6. Cada dependencia se encargará de seleccionar, informar, vincular, capacitar, hacer el seguimiento de la Monitoria y realizar el pago al estudiante a través de este sistema.
7. Cada Facultad deberá certificar la labor de monitoria a petición del estudiante por ser esta actividad netamente académica.

La Universidad considera la Monitoria como una distinción según el Artículo 105 del Reglamento General de Estudiantes de Pregrado, la cual se considera una actividad netamente académica. La vinculación de estos estudiantes se efectúa mediante un Convenio Educativo cuyo reconocimiento corresponde a un Auxilio Educativo.

Para efectos de esta política, las referidas actividades serán aquellas encaminadas a prestar apoyo al profesor dentro de un curso, taller o laboratorio. A manera enunciativa: Orientación a estudiantes; revisión y corrección preliminar de trabajos y evaluaciones, sin que la responsabilidad final deje de ser exclusiva del profesor; control de asistencia; supervisión de evaluaciones; acompañamiento en talleres de apoyo docente; transcripción de notas y entrega a Registro Académico, previa aprobación y firma del profesor; apoyo en recolección, revisión y análisis de documentación bibliográfica; coordinación de materiales y equipos.

En ningún caso se les permitirá dictar clase, ni realizar actividades propias del profesor, como tampoco la ejecución de actividades de apoyo administrativo, realizar actividades de investigación que no se encuentren asociadas al curso, taller o laboratorio para el cual es designado como Monitor.

Las condiciones de la Monitoria son:

1. Dedicación del estudiante entre mínimo 3 horas y máximo 12 horas semanales.
2. El estudiante seleccionado como Monitor debe tener matrícula vigente en un programa académico de pregrado de la Universidad.
3. El estudiante seleccionado como Monitor debe haber aprobado la materia para la cual se designa como Monitor.
4. El estudiante seleccionado como Monitor no debe encontrarse en prueba académica ni disciplinaria.
5. El estudiante seleccionado como Monitor no puede tener una vinculación Laboral, Civil, ni de Labores Ocasionales con la Universidad.
6. Cada dependencia se encargará de seleccionar, informar, vincular, capacitar, hacer el seguimiento de la Monitoria y realizar el pago al estudiante a través de este sistema.
7. Cada Facultad deberá certificar la labor de monitoria a petición del estudiante por ser esta actividad netamente académica.

 

El curso presenta al estudiante las técnicas de modelado y métodos de solución propios de un curso introductorio en optimización. Adicionalmente, en el curso se busca familiarizar al estudiante con paquetes modernos de programación matemática y software especializado para resolver problemas de optimización (Python + PuLP).

Los estudiantes estarán en capacidad de:

Al finalizar el curso, se espera que el estudiante esté en capacidad de:

1. Identificar situaciones problemáticas susceptibles de ser mejoradas a través de las técnicas de optimización aprendidas en el curso. (Entrenamientos, Caso de aplicación; ABET1:1)

2. Formular rigurosamente un problema de optimización a partir de una problemática real aplicando las herramientas matemáticas y de ingeniería aprendidas en el curso. (Entrenamientos, Examen parcial, Caso de aplicación, Examen final, ABET1: 1,2)

3. Implementar y resolver un modelo de optimización utilizando herramientas computacionales. En particular, el estudiante estará en capacidad de utilizar el paquete de programación matemática PuLP en el lenguaje Python, así como otras herramientas a través de las cuales es posible resolver un modelo de optimización, como, por ejemplo, Excel. (Entrenamientos, Trabajo Asistido, Examen parcial; Caso de aplicación; ABET1: 1,2)

4. Analizar, interpretar y comunicar apropiadamente los resultados de un modelo de optimización a profesionales en ingeniería y otras disciplinas. (Entrenamientos, Examen parcial; Caso de aplicación, ABET1: 1)

Con este curso los estudiantes:

1. Los estudiantes aprenderán a aplicar conocimiento matemático y probabilidad en el diseño, modelamiento y análisis de sistemas. Los formalismos de modelación utilizados incluyen: Cadenas de Márkov en tiempo discreto y continuo, teoría de colas y redes abiertas y programación dinámica. Este objetivo se evaluará con tres parciales. (Objetivo ABET 1).

2. Los estudiantes utilizarán modelos estocásticos para analizar indicadores de comportamiento de sistemas reales. Los estudiantes tendrán la capacidad de proveer la mejor solución a un problema de decisión con diferentes alternativas que mejore el sistema, teniendo en cuenta implicaciones éticas. (Objetivos ABET 1 & 6).

3. Los estudiantes aprenderán a modelar computacionalmente herramientas de soporte a la decisión. (Objetivos ABET 1, 2 & 6).

Este curso se concentra en el desarrollo de modelos para representar sistemas dinámicos (aquellos que cambian con el tiempo) y en gran proporción estocásticos, es decir, cuyos posibles estados dependen de fenómenos aleatorios. Así mismo, el enfoque principal se dará sobre la simulación en tiempo discreto y orientado a eventos. Ésta tiene gran aplicación en Ingeniería y en otras áreas afines por su eficiencia y versatilidad en el modelaje de diversos tipos de sistemas, la mayor parte de ellos inherentemente complejos.

Que los estudiantes adquieran una formación en los conceptos básicos de probabilidad, y en el manejo y análisis de datos estadísticos. Se hace especial énfasis en que los estudiantes logren una adecuada comprensión y utilización de los modelos no determinísticos en la solución de problemas de la vida real que comportan riesgo e incertidumbre.

Al final del curso el estudiante debe estar en capacidad de:

1. Identificar en un experimento aleatorio el espacio muestral y los eventos de interés para calcular e interpretar probabilidades.

2. Identificar y representar situaciones simples utilizando técnicas de conteo para calcular e interpretar probabilidades.

3. Identificar y representar probabilidades condicionales por medio de árboles de probabilidad que permitan su cálculo e interpretación.

4. Identificar variables aleatorias discretas y continuas que representen los resultados de diferentes experimentos aleatorios.

5. Calcular e interpretar probabilidades con base en las distribuciones discretas y continuas de mayor aplicación.

6. Calcular e interpretar el valor esperado y la varianza de una variable aleatoria.

7. Construir y analizar funciones de probabilidad de distribuciones bivariadas.

8. Calcular e interpretar probabilidades de distribuciones bivariadas.

9. Calcular e interpretar valores esperados, covarianzas y correlaciones de variables aleatorias conjuntas.

10. Determinar la distribución de la suma de variables aleatorias independientes de mayor aplicación para calcular e interpretar probabilidades.

11. Calcular, interpretar y analizar las principales estadísticas descriptivas de un conjunto de datos.

12. Construir estimadores, y comprender e interpretar sus propiedades básicas y aplicaciones.

13. Construir, calcular e interpretar intervalos de confianza.

14. Identificar, formular y evaluar las pruebas de hipótesis estadísticas de mayor aplicación.

15. Aplicar pruebas de bondad de ajuste a un conjunto de datos e interpretar sus resultados.

16. Construir modelos de regresión lineal simple y múltiple, interpretar sus resultados y verificar sus supuestos. 

 

 

Este curso presenta conceptos básicos para la aplicación de modelos estadísticos que buscan explicar una variable de interés a partir de un grupo de variables independientes. Dos formas generales de modelos serán estudiadas: modelos de comparación de medias cuando las variables explicativas son categóricas y modelos de regresión lineal cuando son continuas. Los primeros modelos se usan en el contexto de Diseño y Análisis de Experimentos estadísticos y se fundamentan en las pruebas de Análisis de Varianza. Los modelos de regresión lineal explican la variable de interés mediante una ecuación lineal en las demás variables y cuyos coeficientes son los parámetros de interés.

Los objetivos primarios de curso son:

• Desarrollar la capacidad de formular modelos estadísticos apropiados para describir fenómenos aleatorios.

• Desarrollar habilidades para diseñar y analizar experimentos estadísticos.

• Comprender los conceptos fundamentales de los modelos vistos en el curso, incluyendo sus supuestos y limitaciones.

• Aprender a utilizar herramientas computacionales que permitan la correcta aplicación de los métodos vistos.

• Desarrollar habilidades para el análisis, comprensión y comunicación de resultados.

 

El curso presenta al estudiante técnicas para el manejo de herramientas computacionales como soporte en la solución de problemas de ingeniería industrial. A través del modelaje de algunas situaciones relevantes, el curso busca familiarizar al estudiante con el diseño de sistemas de apoyo a la decisión.

 

Al finalizar el curso, se espera que el estudiante esté en capacidad de:

1. Identificar situaciones problemáticas susceptibles de ser modeladas utilizando las herramientas computacionales presentadas en el curso.

2. Diseñar eficientemente una hoja de calculo, haciendo uso de funciones, gráficos, tablas y demás elementos provistos por Microsoft Excel.

3. Diseñar correctamente algoritmos e interfaces en Visual Basic para Aplicaciones (VBA) que permitan de una manera amigable y eficiente soportar el proceso de toma de decisiones.

4. Reconocer las funciones y utilidades de una base de datos y su importancia en los sistemas de apoyo a la decisión.

El estudiante será capaz de:

1. Identificar los problemas relevantes para la producción en situaciones de la vida real.
2. Identificar, formular y resolver problemas que están presentes en el control y la gestión de la producción utilizando herramientas básicas ilustradas durante el curso.
3. Analizar los resultados obtenidos por los modelos propuestos durante el curso.

El desarrollo de los sistemas de producción están estrechamente ligados con el desarrollo de la ingeniería industrial, permitiendo analizar las operaciones requeridas para la elaboración de bienes y servicios. Este curso presenta conceptos básicos para la producción, haciendo énfasis en el estudio y medición del trabajo, algoritmos para la distribución de planta, herramientas para el análisis del flujo de un proceso, sincronización de operaciones, diseño de sistemas de control de piso y análisis de costos. A partir de estos conceptos básicos, se espera que el estudiante adquiera habilidades para la gestión, control y mejoramiento de sistemas de producción en entornos reales.

Los estudiantes estarán en capacidad de:

1. Analizar los métodos de trabajo y flujo de las operaciones en sistemas productivos, para establecer oportunidades de mejoramiento a partir de estándares e indicadores de desempeño.
2. Caracterizar y diagnosticar la organización del trabajo y del sistema de producción para una empresa del sector industrial.
3. Utilizar herramientas de análisis y diseño de sistemas de producción para identificar y proponer alternativas de mejoramiento para condiciones de trabajo, métodos empleados, organización de la producción, eficiencia y costos de la producción. 

 

 

 

Este curso presenta como objetivos:

• Promover la conceptualización de situaciones complejas y reales con una visión sistémica para utilizarla en la vida diaria y profesional.
• Diseñar sistemas y políticas para mejorar sistemas sociales mediante la construcción de modelos conceptuales y de simulación.
• Desarrollar un pensamiento crítico sobre los supuestos que utilizamos para observar y describir un sistema.
• Desarrollar competencias propias de la Dinámica de Sistemas.

Pensamiento Sistémico en las Organizaciones (PeSO) es un primer curso en el área de Gestión de Organizaciones del Departamento de Ingeniería Industrial, cuyo objetivo es brindar fundamentos conceptuales que permitan a los estudiantes desarrollar la capacidad de analizar e intervenir problemáticas organizacionales desde los conceptos y metodologías del pensamiento sistémico.

Se espera que el estudiante (i) obtenga sólidos conceptos de pensamiento sistémico, (ii) comprenda las implicaciones de la aplicación de conceptos de enfoque sistémico en la intervención y diseño de sistemas sociales y organizacionales y (iii) reconozca diferentes perspectivas éticas a la luz de casos de estudio presentes en el campo profesional llevando a cabo un análisis profundo desde el deber ser de cada profesión. 

 

 

El curso busca introducir y profundizar conceptos y metodologías utilizadas en el proceso gerencial de las empresas, como la conformación legal de las mismas, los Estados Financieros y su utilidad, y los métodos de análisis y proyección financiera. Lo anterior con el fin de suministrar al estudiante las herramientas necesarias que le permitan manejar de forma correcta la complejidad de la empresa, desarrollando de esa manera un acertado proceso gerencial de toma de decisiones en su futuro profesional.

Al finalizar el curso las/los estudiantes:

o Comprenderán la definición y la clasificación de las empresas que inciden en la toma de decisiones financieras.
o Dimensionarán y comprenderán de manera general la construcción de los principales Estados Financieros de una compañía.
o Aplicarán y analizarán un diagnóstico financiero adecuado de acuerdo con el tipo de organización evaluada.
o Desarrollarán las habilidades y competencias que le permitan realizar una planeación financiera acertada para la compañía.

Al finalizar el curso las/los estudiantes:

o Comprenderán los aspectos económicos y financieros que inciden en la toma de decisiones financieras de una organización pública o privada.
o Dimensionarán las implicaciones financieras y económicas de un proyecto de inversión.
o Desarrollarán las habilidades y competencias que le permitan evaluar la conveniencia económica-financiera de la implementación de proyectos de inversión dentro de una organización.
o Analizarán y evaluarán las implicaciones de riesgo e incertidumbre de las decisiones financieras de una organización.