IIND - Ingeniería Industrial

El curso de Introducción a la Ingeniería Industrial constituye el primer contacto efectivo entre el estudiante y el programa académico de Ingeniería Industrial, junto con todas las posibilidades que el Departamento y la Universidad ofrecen. El curso busca presentar las diferentes facetas de la Ingeniería Industrial en los posibles campos de acción en los que el Ingeniero Industrial Uniandino puede aportar y desarrollar su conocimiento en Colombia y el mundo. El curso además se propone como un espacio de consejería y acompañamiento permanente para los estudiantes de primer semestre, para facilitar la adaptación del estudiante a su nuevo rol universitario.

El Programa de Acompañamiento, dirigido a estudiantes de primer semestre del Departamento de Ingeniería Industrial, ofrece un espacio académico-formativo que busca mejorar la integración e interacción de los estudiantes con la Universidad y se articula con los cursos de Introducción a la Ingeniería Industrial, matemáticas y programación. Este programa se crea con el propósito de desarrollar mayor autonomía e independencia en los estudiantes.

El programa tiene los objetivos de:

1) Brindar a los estudiantes espacios de construcción de conocimiento basados en las experiencias pasadas, la discusión y la socialización.

2) Inculcar en los estudiantes hábitos de estudio acordes con la carga académica de su carrera, el manejo adecuado de su tiempo, la disposición a trabajar en equipo, y el desarrollo de otras habilidades blandas asociadas a su proyección profesional.

3) Generar apoyo académico en las materias críticas de primer semestre que permitan, al final del periodo académico, tener estudiantes con promedios superiores a 3,75.

4) Promover en los estudiantes un acercamiento crítico y reflexivo frente a su carrera y responsabilidad como futuros ingenieros industriales, como parte de este país, y como egresados de la Universidad de Los Andes.

5) Generar un ambiente de integración social en dos niveles: i) Dentro de cada una de las secciones del Programa, ii) Entre todos los estudiantes de primer semestre de Ingeniería Industrial.

Este es un espacio designado para resolver dudas y problemas del área de probabilidad y estadística.

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, técnicas de solución y diseño algorítmico propios de un curso introductorio en optimización. Adicionalmente, en el curso se busca familiarizar al estudiante con un paquete moderno de programación matemática (Xpress-MP).

Los estudiantes estarán en capacidad de:

1) Identificar situaciones problemáticas susceptibles de ser mejoradas a través de las técnicas de optimización aprendidas en el curso.

2) Formular rigurosamente un problema de optimización a partir de una problemática real aplicando las herramientas matemáticas y de ingeniería aprendidas en el curso.

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 Xpress-MP, así como otras herramientas a través de las cuales es posible resolver un modelo de optimización.

4) Analizar, interpretar y comunicar apropiadamente los resultados de un modelo de optimización a profesionales en ingeniería y otras disciplinas.

Con este curso los estudiantes:

1. Aprenderán a aplicar conocimiento matemático y probabilidad en el diseño, modelamiento y análisis de sistemas. Losformalismos de modelación utilizados incluyen: Cadenas de Markov en tiempo discreto y continuo, teoría de colas y redes abiertas y programación dinámica. (Objetivo ABET 1).
2. 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. 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.

El curso brinda una formación en 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 con árboles de probabilidad eventos condicionales para calcular e interpretar probabilidades.
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. Modelar en Crystal Ball situaciones que comportan riesgo e incertidumbre con el propósito de representar, analizar y cuantificar el riesgo.
8. Construir y analizar funciones de probabilidad de distribuciones bivariadas.
9. Calcular e interpretar probabilidades de distribuciones bivariadas.
10. Calcular e interpretar valores esperados, covarianzas y correlaciones de variables conjuntas.
11. Determinar la distribución de la suma de variables aleatorias independientes de mayor aplicación para calcular e interpretar probabilidades.
12. Calcular, interpretar y analizar las principales estadísticas descriptivas de un conjunto de datos.
13. Construir estimadores, y comprender e interpretar sus propiedades básicas y sus aplicaciones.
14. Construir, calcular e interpretar intervalos de confianza.
15. Identificar, formular y evaluar las pruebas de hipótesis estadísticas de mayor aplicación.
16. Aplicar pruebas de Bondad de Ajuste a un conjunto de datos e interpretar sus resultados.
17. 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:
1) Desarrollar la capacidad de formular modelos estadísticos apropiados para describir fenómenos aleatorios
2) Desarrollar habilidades para diseñar y analizar experimentos estadísticos
3) Comprender los conceptos fundamentales de los modelos vistos en el curso, incluyendo sus supuestos y limitaciones
4) Aprender a utilizar herramientas computacionales que permitan la correcta aplicación de los métodos vistos
5) 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 modelamiento de algunas situaciones relevantes, el curso busca familiarizar al estudiante con el diseño de sistemas de apoyo a la decisión.

 

Al analizar 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 cálculo, 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 curso presenta al estudiante métodos para:

1) Identificar los problemas relevantes a la producción en situaciones reales.

2) Identificar, formular y resolver problemas presentes en el control y administración de la producción utilizando herramientas básicas ilustradas durante el curso.

3) Analizar los resultados arrojados 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 pretende 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. Esto con el fin de suministrar al estudiante las herramientas necesarias que le permitan manejar de forma correcta la complejidad de la empresa, desarrollando así un acertado proceso gerencial de toma de decisiones en su futuro profesional.

Dentro del curso se busca apoyar a los estudiantes en el desarrollo de las siguientes competencias principalmente:
o Aplicar el conocimiento de las matemáticas, la ciencia y la ingeniería.
o Diseñar y conducir experimentos y analizar e interpretar datos.
o Desempeñarse en equipos de trabajo multidisciplinarios.
o Comunicarse efectivamente.
o Conocer temas contemporáneos.

El Requisito de Proyecto de Grado (REQPG) no corresponde a un curso, es un requisito que se debe cumplir a través de la generación de una propuesta y selección de un asesor(a). El propósito principal es que los estudiantes hayan desarrollado las competencias necesarias para plantear un problema y una propuesta de investigación. Recuerde verificar los requisitos para cursar REQPG. 

Es necesario cumplir con este requisito para la inscripción del curso IIND-3001 Proyecto de Grado 2.

 

El proyecto de grado consiste en un trabajo que desarrolla el estudiante en el cual se busca la aplicación de los conceptos propios de la Ingeniería Industrial para la resolución de problemas. El proyecto se desarrolla en el último semestre y consiste en la aplicación de temas especializados en Ingeniería Industrial, a problemas en el gobierno, en la industria y en otras instituciones, y en el planteamiento de soluciones prácticas pero creativas y rigurosas. El proyecto se desarrolla bajo la asesoría de un profesor que comparte el interés del estudiante en el tema seleccionado. Para realizar el Proyecto de Grado se debe cumplir con una reglamentación que exige al estudiante haber aprobado previamente la totalidad de las materias obligatorias de los niveles 1 y 2.

 

 

Proyecto Intermedio es uno de los espacios del plan de estudios de Ingeniería Industrial en donde se espera que los estudiantes integren su conocimiento en el ámbito de la disciplina y aborden una problemática real. Este espacio de aprendizaje difiere del esquema tradicional de un curso, pues en vez de enfocarse en una temática particular, busca desarrollar una experiencia útil para un ingeniero en proceso de formación, en un contexto específico, haciendo uso de algunas herramientas del programa de ingeniería industrial y sus conocimientos a ese momento de la formación.

El Proyecto Intermedio de Ingeniería Industrial (PIII) se puede llevar a cabo de acuerdo con alguna
de las siguientes alternativas:

1. Homologación del proyecto Intermedio por la Práctica Empresarial.
2. Proyecto de aplicación en una empresa (innovación/emprendimiento).
3. Proyectos con profesores en temas que sean de interés de los estudiantes.

Cada alternativa cuenta con enfoques, actividades y procesos de evaluación diferentes. La segunda alternativa estará bajo la responsabilidad del equipo docente del curso y se espera que el estudiante reflexione sobre los conocimientos y herramientas propios de la carrera que sean útiles para identificar, validar e implementar soluciones a problemas empresariales usando prototipos funcionales. De esta forma, la experiencia se plantea como un punto de partida hacia el ejercicio profesional. La solución/alternativa planteada puede estar adscrita a una empresa definida por el equipo docente.

Es un espacio donde el estudiante profundiza sobre un tema de su interés junto con un profesor. Este proyecto tiene un trámite especial en la coordinación académica.

 

A diferencia de los cursos tradicionales en mercadeo, que generalmente adoptan una perspectiva conceptual, empírica y cualitativa, el presente curso está diseñado para aportar al participante la instrucción requerida para desempeñarse adecuadamente en ambientes intensivos en tecnologías de información. El curso provee el entrenamiento básico que permite trasladar conceptos en decisiones y acciones de mercadeo efectivas por medio de técnicas cuantitativas y modelos computacionales. No se pretende en este curso hacer del estudiante un analista o un modelador experto. Más se pretende convertirlo en un consumidor inteligente de los resultados generados por terceros.

El curso se propone:

1) Mostrar por qué y cómo el enfoque de la Ingeniería de Mercadeo puede mejorar significativamente el proceso de toma de decisiones en mercadeo.

2) Facilitar la comprensión de los modelos de decisión más exitosos en el campo del mercadeo e ilustrar sus aplicaciones con ejemplos.

3) Aumentar las destrezas en la formulación analítica de los procesos de decisión en mercadeo y en la interpretación de sus resultados.

Una simulación es una imitación del funcionamiento de un sistema (interacción del ambiente que lo rodea y de las partes que lo componen), ya sea real o conceptual. Con la aplicación de las técnicas de simulación sobre los sistemas de interés se busca alcanzar comprensión del funcionamiento del mismo, en el estado actual o sobre posibles escenarios creados.

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. Aunque el curso se centra en la simulación de eventos discretos, se incluyen también elementos de simulación continua y otros temas de apoyo pertinentes en los campos de probabilidad y estadística,análisis de información, optimización, entre otros.

Las principales habilidades que se espera desarrollar en este curso son: (1) identificar, formular y resolver problemas complejos de ingeniería aplicando principios de ingeniería, ciencias y matemáticas y (2) desarrollar y conducir experimentación apropiada, analizar e interpretar dato y fomentar el uso del jucio de ingeniería para obtener conclusiones.

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.

Las principales habilidades que se espera desarrollar en este curso a través de las diferentes actividades evaluadas del curso son: (1) Habilidades para diseñar y conducir experimentos, así como para analizar e interpretar datos; (2) Habilidades para identificar, formular y solucionar problemas de ingeniería; (3) Habilidades para aplicar conocimientos en matemáticas, ciencia e ingeniería; y (4) Habilidades para usar técnicas y herramientas modernas como software de simulación.

Objetivos del curso:
- Generar la conciencia del aprendizaje permanente del hoy estudiante, que deberá tener hasta el día final de la vida, para no solo permanecer en el mercado laboral sino tener un claro objetivo emprendedor que logre el bienestar de su familia y apoye el desarrollo de su país; por eso entre otras cosas, en todas las sesiones habrá lecturas y discusiones sobre los temas de las competencias blandas, como complemento del desarrollo de las competencias duras a desarrollar.
- Adquirir las herramientas básicas para poder integrarse en una operación industrial con la actitud correcta.

 

Las  actuales tendencias de los mercados, la velocidad de la globalización y la expansión de las economías modernas han obligado a muchas empresas a desarrollar estructuras tan flexibles que les permitan acoplarse a la coyuntura actual o desaparecer. La diferenciación en su generación de nuevos nuevos y los respectivos modelos de desarrollo de nuevos productos, se presenta como una alternativa decisiva para el crecimiento rentable para las organizaciones.

El desarrollo sistemático de productos es la forma más adecuada de garantizar el éxito del desarrollo del mercado, y es por eso que para cada tipo de mercado y para cada tipo de cultura organizacional pueden existir diferentes sistemas y modelos de desarrollo de nuevos productos.

• El curso pretende, enmarcado en la estrategia, presentar y desarrollar algunos de los modelos de desarrollo de productos existentes, su respectiva aplicación mediante el uso de casos reales y desarrollos de nuevos modelos.
• Los estudiantes desarrollarán y simularán un modelo de nuevos productos en una empresa.

Los objetivos del curso son:

• Desarrollar un modelo estratégico de Innovación y Tecnología para una empresa productora de bienes o servicios.
• Estudiar las herramientas de I & T necesarias para afrontar los cambios tan rápidos que se están presentando en el mundo.
• Desarrollar casos reales con base en la teoría presentada en las diferentes sesiones.
• Estudiar modelos de Innovación y Tecnología presente en empresas nacionales y transnacionales.
• Desarrollar modelos de Innovación y Tecnología en empresas nacionales.

 

El curso busca:

1. Proveer al estudiante los conocimientos y las metodologías básicas para la gestión de la calidad dentro de las organizaciones.

2. Comprender el objeto, el significado, la evolución y el lenguaje moderno de la calidad total integrando conceptos, herramientas y casos de estudio.

3. Desarrollar criterios sólidos que permitan valorar, escoger y aplicar las principales herramientas en una de las etapas del proceso de gestión de la calidad.

4. Mediante el desarrollo de un trabajo de campo (proyecto) aplicar algunas de las herramientas estudiadas en el curso y realizar el análisis de su alcance y requerimientos de las mismas

El curso busca:

1. Proveer al estudiante los conocimientos y las metodologías básicas para la gestión de la calidad dentro de las organizaciones.

2. Comprender el objeto, el significado, la evolución y el lenguaje moderno de la calidad total integrando conceptos, herramientas y casos de estudio.

3. Desarrollar criterios sólidos que permitan valorar, escoger y aplicar las principales herramientas en cada una de las etapas del proceso de gestión de la calidad.

4. Mediante el desarrollo de un trabajo de campo (proyecto) aplicar algunas de las herramientas estudiadas en el desarrollo del curso y realizar el análisis del alcance y requerimientos de las mismas.

EEEn este curso se desarrollarán principalmente las siguientes competencias:

1.

a) Comprender el papel estratégico de la cadena de suministros en las organizaciones modernas entendiendo cómo la gerencia adecuada de la cadena de suministros puede lograr ventajas competitivas importantes a la compañía.
b) Estudiar los elementos estratégicos claves que inciden en el desempeño de la cadena de suministros. Estos elementos incluyen: servicio al cliente, análisis del producto, diseño de la red e instalaciones, suministros, gerencia de inventarios, distribución, transporte, tecnologías de información entre otras.
c) Desarrollar competencias para comprender, analizar y diseñar procesos de logística que se articulen a nivel conceptual y práctico durante la planeación, operación y evaluación del desempeño de la cadena de suministros.
d) Desarrollar habilidades en el uso de herramientas y metodologías para el análisis, diseño y solución de problemas en la operación de la cadena de suministros.
e) Fomentar competencias orientadas a la identificación de problemas logísticos y planteamiento de soluciones de ingeniería en el contexto actual colombiano considerando factores económicos, ambientales, sociales, políticos, entre otros.

En este curso se desarrollarán principalmente las siguientes competencias:

• Habilidad para identificar, formular y solucionar problemas de ingeniería.
• Conocimiento de problemas contemporáneos.
• Habilidad para utilizar técnicas y herramientas modernas requeridas para la práctica de la ingeniería.

This class teaches modern tools and methods for product design and development. The cornerstone is a project in which teams of management, engineering, and industrial design students conceive, design, and prototype a physical product. The class is primarily intended for Sloan MBA students (particularly the Entrepreneurship and Innovation track and the Leaders for Global Operations program) and for MIT engineering graduate students (particularly mechanical engineering, manufacturing, and engineering systems masters programs). The course is jointly taught with Rhode Island School of Design for RISD industrial design students as a senior studio.

El curso enfatiza la democracia como el sistema político basado en el respeto a la vida, la libertad y la dignidad del hombre. Mira al gobierno democrático desde al menos dos perspectivas: a) la política, donde las ideologías de derecha e izquierda tienen posiciones diferentes sobre los grandes temas sociales y las políticas públicas requeridas para enfrentarlos; y b) la institucional, donde las reglas de juego y las instituciones públicas tienen ventajas, pero también grandes falencias, para la aplicación efectiva de las políticas públicas. Los grandes temas que trata de abordar se concretan para Colombia en la búsqueda de la paz, el desarrollo económico, la lucha contra la pobreza y la equidad, los cuales se ven enfrentados a problemas institucionales como el clientelismo, la corrupción y la ineficiencia del sector público.

El curso busca que los estudiantes comprendan la razón de ser, el alcance y las limitaciones de la gestión pública en general, y en la sociedad colombiana en particular, con el propósito de entender las fortalezas y debilidades de la organización formal del Estado y su capacidad para adelantar programas públicos. 

El curso otorga gran importancia a la participación de destacados conferencistas invitados, en muchos casos funcionarios o exfuncionarios del Estado, para que aborden distintos aspectos de la problemática social, política y económica nacional, con el fin de que compartan con los estudiantes su visión y experiencia sobre temas de interés e inciten al análisis y la reflexión.

El curso pretende que los estudiantes puedan: 1) Conocer someramente las teorías de algunos grandes economistas del pasado, y entender las dos grandes tendencias que se enfrentan en la actualidad y su vinculación a la ideología política. 2) Conocer el origen y evolución del estado democrático en el mundo, en particular en los últimos 150 años. 3) Reflexionar sobre el rol del estado democrático en el mundo, así como su tamaño creciente, y sus perspectivas al futuro. 4) Reflexionar sobre cuáles deben ser las funciones y responsabilidades del sector público y del privado en una democracia. 5) Reflexionar sobre los grandes problemas de Colombia y el rol que el gobierno puede o debe jugar en su solución, mediante la definición de políticas públicas. 6) Conocer experiencias concretas en el sector público, mediante conferencias dictadas por personas que han estado en estrecho contacto con el proceso de toma de decisiones en sectores específicos.

En nuestro medio habilidades como la negociación para el manejo de conflictos laborales no suelen ser desarrolladas satisfactoriamente a lo largo de la formación académica. Para el estudiante de ingeniería industrial, dichas habilidades constituyen un factor clave del éxito profesional.

Según los expertos “Es un arte que utiliza la ciencia y las técnicas y el nivel de éxito de los resultados de este proceso se encuentra en proporción directa a los preparativos que se haya tenido en la etapa pre convencional. La conformación, integración y preparación del equipo negociador es un factor de vital importancia que constituye la decisión estratégica más influyente en el resultado final de cualquier tipo de negociación.

El curso busca: 

1. Familiarizar el alumno con los modelos COOPERATIVOS Y COMPETITIVOS DE NEGOCIACIÓN COLECTIVA y  suministrarle las herramientas requeridas que le permitan desenvolverse mejor en dichos procesos para celebrar acuerdos GANAR-GANAR, duraderos y ante todo éticos;
2. Evaluar el rol del sindicalismo en Colombia a partir de las nuevas realidades económicas y sociales, la flexibilización laboral y los procesos de modernización y reingeniería empresarial.  
3. Aumentar la capacidad de negociación del estudiante y enseñarle como aprovechar su inteligencia emocional en el manejo de conflictos laborales.

El curso tiene los siguiente objetivos:

1. Introducir al estudiante en el contexto, procesos y componentes de las relaciones industriales en la organización empresarial y sus implicaciones laborales para crear habilidades y destrezas que le permitirán entender mejor la problemática de gestión humana y organizacional.
2. Contribuir a la formación interdisciplinaria del ingeniero industrial dándole las herramientas requeridas para gestionar las nuevas relaciones laborales, desde una perspectiva sistémica más integral, que incluya componentes tales como: productividad, equidad, inclusión, RESPETO A LOS DERECHOS HUMANOS, a partir de las nuevas tendencias en el entorno colombiano.

En este curso se brinda a los estudiantes una serie de herramientas fundamentales de análisis estratégico, con el fin de desarrollar habilidades en la toma de decisiones estratégicas a partir de información parcial y un conjunto capacidades y restricciones. Siendo este curso parte del programa de ingeniería industrial, se espera que el estudiante (i) obtenga sólidos conceptos fundamentales de análisis estratégico contemporáneo, y (ii) comprenda las implicaciones de la aplicación de dichos conceptos en el diseño e implementación de marcos estratégicos en las organizaciones. El curso se desarrolla en 6 módulos que comprenden diferentes actividades semanales entre las cuáles pueden ser: lecturas,videos, casos, proyecto, quices y actividades. Se espera que el estudiante invierta 9 horas de trabajo semanal. 

 

El curso pretende generar un contexto en el que los estudiantes apliquen herramientas de estrategia organizacional desde una perspectiva ética y sistémica mediante el uso adecuado de su autonomía, con el fin de desarrollar en ellos su habilidad en la toma y comunicación de decisiones estratégicas a partir de una cierta información y un cierto conjunto de restricciones y capacidades.

En este curso se busca estimular el aprendizaje activo, integrando distintas áreas del conocimiento y disciplinas para que el estudiante desarrolle habilidades para modelar problemas y oportunidades y construir soluciones. En lo posible en el equipo se vivirán procesos de incertidumbre propios de los procesos de investigación y la toma de decisiones bajo estos contextos, los cuales son propios de proyectos de emprendimiento e innovación. Se estimulará el trabajo en equipo. Para ello se conformarán grupos de trabajo por tipo de proyecto que será elegido entre las opciones que los estudiantes propongan de forma individual en el curso. La elección de los proyectos elegidos para trabajar en el curso se realizará por votación.

Objetivos: 

• Contribuir al cumplimiento de las principales funciones de la Universidad: investigar, formar personas integrales y servir a la comunidad a la cual pertenece, mediante la formación para el emprendimiento y la innovación en ingeniería.
• Se apoyará la formulación de proyectos (prototipos de productos o servicios), los cuales buscarán apoyar la creación de empresas nuevas, desarrollar proyectos o soluciones innovadoras en una empresa existente o podrán solucionar un problema del medio, relacionados con problemáticas sociales, económicas o ambientales, aplicando los conocimientos de Ingeniería.
• Ofrecer un espacio de reflexión al estudiante para que integre los distintos conocimientos que ha adquirido durante su carrera, en torno a la formulación de un proyecto, específicamente el diseño de un prototipo y modelo de negocio que solucione un problema o aproveche una oportunidad identificada en el contexto. Se busca que el curso contribuya a la realización personal del estudiante y aporte al desarrollo social y económico de Colombia, con criterios de emprendimiento e innovación para el desarrollo sostenible.

La Facultad de Derecho de la Universidad de los Andes, el Departamento de Diseño y el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes, se han unido para ofrecer este curso, que es un espacio para construir soluciones prácticas y concretas para resolver los problemas contemporáneos de la administración de justicia en Colombia. El curso Laboratorio de Diseño para la Justicia presenta a los estudiantes un escenario para concebir y formular iniciativas para la administración de la justicia a partir del análisis de retos desde los sistemas judiciales y legales planteados por diferentes organizaciones.

El curso será un espacio de aprendizaje y experimentación en donde se espera que los estudiantes sean capaces de integrar de forma crítica diferentes modelos y herramientas para el diseño de soluciones que apoyen la toma de decisiones.

 

El curso de Finanzas tiene como objetivo proveer el marco conceptual y los instrumentos básicos para analizar y entender el proceso de toma de decisiones financieras en una corporación (empresa) que opera en el marco de un mercado de capitales eficiente.

 

Los contenidos del curso cubren los componentes básicos de la teoría financiera de las decisiones empresariales en el contexto de un mercado público de valores (mercado de capitales). El temario incluye los siguientes bloques conceptuales:

 

* Introducción al concepto de valor y valor corporativo.

* El mercado de capitales y su eficiencia ( Eficient Market Hypothesis - EMH).

* Decisiones de inversión bajo certidumbre (Capital - Budgeting Principles I).

* Estructura de las tasas de interés (la curva Spot y el TVM).

* Valoración de títulos de deuda - bonos.

* Valoración de títulos de participación - acciones.

* Riesgo y rentabilidad (teoría del portafolio).

* Decisiones de inversión bajo incertidumbre (Capital - Budgeting Principles II).

* Estructura de capital y decisiones de financiación.

* Valoración de activos y riesgo (Asset Pricing Models / CAPM).

* Costo de capital bajo incertidumbre (WACC).

* Estructura de capital, decisiones de financiación y valor. Las proposiciones de Modigliani & Miller (MM).

Las temáticas de este curso pretenden introducir y profundizar los conceptos y las metodologías utilizadas en la valoración de empresas estudiando sus implicaciones.  Los estudiantes estarán en capacidad de: 1) Elaborar y Proyectar Estados Financieros de una empresa o proyecto; 2) Calcular Flujos de Caja Libre, Disponible y de Capital para proyectos o empresas nuevas y proyectos o empresas en marcha; 3) Calcular la tasa de descuento apropiada para valorar una empresa o proyecto. y 4)Estudiar las diferencias metodológicas así como la consistencia de los diferentes métodos de valoración.

La práctica profesional está diseñada para complementar la formación en la dinámica del mundo laboral. Este espacio busca que el estudiante: 1) Ponga a prueba sus conocimiento en un contexto real. 2) Adquiera experiencia laboral para enriquecer su perfil profesional. 3) Conozca a fondo su profesión y el mercado laboral. 4) Desarrolle habilidades blandas en contextos diferentes a las clases. 5) Conozca sus fortalezas, debilidades y preferencias. 6) Establezca contactos y relaciones personales, académicas y laborales.

La práctica profesional está diseñada para complementar la formación en la dinámica del mundo laboral. Este espacio busca que el estudiante: 1) Ponga a prueba sus conocimiento en un contexto real. 2) Adquiera experiencia laboral para enriquecer su perfil profesional. 3) Conozca a fondo su profesión y el mercado laboral. 4) Desarrolle habilidades blandas en contextos diferentes a las clases. 5) Conozca sus fortalezas, debilidades y preferencias. 6) Establezca contactos y relaciones personales, académicas y laborales.

El objetivo del curso es introducir al estudiante en el marco teórico del tema de su tesis y avance en el planteamiento de las soluciones al problema  seleccionado. Para inscribir esta materia es necesario tener un asesor (trabajo que le corresponde al estudiante), diligenciar el formato correspondiente y haber entregado un documento con su propuesta de investigación en la Coordinación del Departamento, además haber aprobado los dos cursos obligatorios de la Maestría en Ingeniería Industrial y el requisito de idiomas de posgrado.

La propuesta de investigación debe tener: título del proyecto, objetivos, justificación, cronograma y una pequeña revisión bibliográfica.

Durante el segundo semestre de tesis, el estudiante debe dedicar todo su tiempo a la labor de investigación. En caso de necesitar más tiempo, se le otorgará no más de un semestre adicional. Para inscribir Tesis de Grado 2, debe haber aprobado Tesis 1, haber diligenciado el formato correspondiente y haber entregado un documento que describa el proyecto y el avance realizado durante el semestre.

El documento debe contener como mínimo: descripción y objetivos del proyecto, importancia y relevancia del proyecto, contexto general en que se ubica el proyecto, descripción de la metodología que desarrollará para llevar a cabo dicho proyecto, resultados esperados, cronograma propuesto de actividades, compromiso de resultados finales de Tesis 1, síntesis de la revisión bibliográfica.

En este espacio el estudiante culmina el proyecto de investigación que han venido desarrollando desde tesis 1 y presenta su desarrollo y resultados ante un jurado.

Este curso se inscribe a los estudiantes del programa de maestría que efectúan intercambio durante un semestre académico. Para recibir información de los intercambios, el estudiante debe comunicarse directamente con la Coordinación Académica al menos cuatro meses antes del viaje para revisar los trámites y fechas relacionados.

Este curso se inscribe a los estudiantes del programa de maestría que se encuentran bajo el convenio de doble titulación con la Escuela de Minas de Nantes y están tomando cursos en Francia durante un semestre regular. El curso es inscrito directamente por la Coordinación Académica.

Este curso se inscribe a los estudiantes del programa de maestría que se encuentran bajo el convenio de doble titulación con la Escuela de Minas de Nantes y están efectuando su tesis en Francia.

Este curso se inscribe a los estudiantes del programa de maestría que se encuentran bajo el convenio de doble titulación con la Escuela de Minas de Nantes y están tomando cursos en Francia durante un período intersemestral.

Este curso se inscribe a los estudiantes del programa de maestría que se encuentran bajo el convenio de doble titulación con la Escuela de Minas de Nantes y están efectuando su tesis en Colombia. Este curso lo inscribe directamente la Coordinación Académica, y siempre que el estudiante (el semestre previo a la inscripción) haya gestionado la autorización ante el comité respectivo.

En este curso se presentan los conceptos fundamentales de los modelos estadísticos lineales, tanto teóricos como aplicados. Los modelos lineales, son la base de la mayoría de modelos estadísticos usados actualmente y contienen las características esenciales para comprender los mecanismos de estimación e inferencia estadística. Son usados extensivamente en diversas ramas como ingeniería, economía, ciencias naturales, ciencias sociales y administración de negocios. 
La idea fundamental de los modelos desarrollados en el curso es construir una relación funcional lineal entre variables explicativas y una variable de interés que se quiere entender o predecir. Los mecanismos de estimación permiten comprobar estadísticamente las relaciones más importantes, así como desarrollar pruebas que permiten comprobar o proponer teorías que representen la realidad de los fenómenos que se registran con los datos. 
El curso pretende que el estudiante adquiera todas las habilidades técnicas para la correcta aplicación de los modelos, pero también que desarrolle un pensamiento crítico que le permita evaluar las ventajas y desventaja de los mismos. 

 Los objetivos primarios de curso son: 
- Desarrollar la capacidad de formular modelos estadísticos apropiados para describir fenómenos aleatorios. 
- Comprender los conceptos fundamentales de los modelos estadísticos lineales, 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 de los modelos.  

 

 

El curso presenta al estudiante las técnicas de modelado, técnicas de solución, y diseño algorítmico propios de un curso avanzado en optimización. La teoría del curso está principalmente enmarcada en el área de programación matemática, y se hará énfasis especial en la solución computacional de problemas de gran escala. Por lo tanto, es imprescindible que el estudiante tenga bases en algún lenguaje de programación (e.g., Python, Java, C, C++, entre otros). Durante las sesiones teóricas, prácticas y en los talleres, se desarrollarán aplicaciones de los temas del curso, principalmente en las áreas de producción, logística y finanzas. 

Los grandes volúmenes de datos que se generan hoy en día en la sociedad de la información presentan grandes retos que requieren tanto de métodos clásicos de análisis estadístico multivariado, como de técnicas contemporáneas de aprendizaje computacional e ingeniería. Las técnicas estadísticas multivariadas ofrecen una gran versatilidad en el manejo de los datos, facilitando su compresión y explotación, extrayendo conocimiento útil para el apoyo a la toma de decisiones. Este curso propone un marco coherente a partir de los métodos clásicos, ilustrando nuevas técnicas de minería de datos y herramientas matemático/estadísticas y computacionales, con el fin de extraer conocimiento relevante a partir de distintas fuentes de información y generar resultados con alto valor para la toma de decisiones.

 

El objetivo general del curso es estudiar métodos para analizar datos que evolucionan en el tiempo. Específicamente el curso pretende adiestrar al estudiante en la correcta identificación y estimación de modelos dinámicos. En el curso se presentan los modelos ARIMA estableciendo su comportamiento y sus propiedades de autocorrelación. Se analizará la forma de identificar correctamente el modelo ARMA y se darán herramientas para especificar la forma final. Se estudian también los modelos integrados, la caminata aleatoria y las pruebas de raíz unitaria (test de Dickey-Fuller) para detectar tendencias y series integradas.

Adicionalmente se presentan metodologías para tratar series con comportamientos estacionales.

Otros temas de interés que se cubren en este curso son los modelos ARCH/GARCH para estimar y pronosticar la volatilidad condicional. Finalmente se introduce el concepto de cointegración y se estudian técnicas para estimar e identificar modelos de regresión dinámicos.

La estocasticidad es una característica inherente de la realidad, desde las capas inferiores de las cuestiones físicas hasta los niveles más complejos de los sistemas organizativos. Por ello, es de suma importancia comprender cómo la incertidumbre puede ser caracterizada e incluida en modelos estocásticos para analizar el comportamiento de los sistemas.

Este curso tiene como objetivo proporcionar una introducción matemática rigurosa y al mismo tiempo práctica al modelado estocástico y a la optimización de sistemas basados ​​en estados discretos. Se estudia la selección del nivel de abstracción de un modelo dado el problema en cuestión y la forma en que las técnicas de solución numérica y la simulación pueden complementar el modelado axiomático.

El curso presenta conceptos, modelos y algoritmos en el área de investigación de operaciones junto con aplicaciones relevantes.

En el curso se estudia algunas estrategias o algoritmos no exactos que permiten mejorar la eficiencia en la búsqueda de soluciones a problemas diversos de optimización. En la literatura son denominados Metaheurísticas. Estos algoritmos aproximados son herramientas aplicables a diversos problemas, pero deben ser ajustados a la situación particular que se quiera resolver. Cada técnica tendrá una presentación teórica-conceptual, y será contextualizada a través de un conjunto de aplicaciones enfocadas en su gran mayoría a problemas de Logística y Producción. Además de esto, para algunas de estas se desarrollará y experimentará durante el aula de clase.

Objetivo del curso:

Al final del curso se espera que el estudiante logre tener conocimientos sólidos sobre los fundamentos y estructuras de las metaheurísticas estudiadas. El estudiante será capaz de entender la utilidad y limitaciones prácticas de estas técnicas. También conocerá la forma de implementarlas en la solución de problemas de optimización con aplicaciones en Ingeniería Industrial. Él tendrá las herramientas necesarias para aplicar los conocimientos adquiridos en la realización de varias tareas y un proyecto final. Estos trabajos estarán enfocados hacia el planteamiento, la selección de las alternativas metaheurísticas de solución más apropiadas, la implementación computacional, el diseño experimental, el análisis y la obtención de las mejores soluciones posibles en aplicaciones de interés práctico para el ingeniero industrial.

Al estudiante que ha demostrado responsabilidad y gran interés por un área en particular, se le ofrece esta alternativa, con el objeto de profundizar en los temas del área bajo la guía de un profesor del Departamento de Ingeniería Industrial. Este curso busca que el estudiante profundice en un tema del área de Investigación de Operaciones y Estadística Aplicada que no esté contemplado en ninguna de los cursos regulares o electivos brindados por el Departamento. Para tomar este curso es necesario que el estudiante haga su solicitud el semestre anterior y cuente con  autorización de la Coordinación Académica al momento de su inscripción. 

Los grandes volúmenes de datos que se generan hoy en día en nuestra sociedad de la información presentan grandes retos que requieren tanto de métodos clásicos de análisis estadístico como de técnicas avanzadas de aprendizaje computacional e ingeniería de la información. Las técnicas estadísticas ofrecen una gran versatilidad en el manejo de los datos, facilitando su compresión y explotación, extrayendo conocimiento útil para el apoyo a la toma de decisiones. Este curso propone un marco coherente a partir de los métodos clásicos, ilustrando nuevas técnicas de aprendizaje computacional (supervisado y no -supervisado), con el fin de extraer conocimiento relevante a partir de distintas fuentes de información y generar resultados con alto valor para la recomendación y toma de decisiones.

El curso presenta al estudiante los aspectos de modelaje y diseño algorítmico de un primer curso de optimización en redes. El curso tiene un enfoque de programación matemática, como continuación natural de un curso en optimización lineal (Principios de Optimización). Algunos temas siguen un enfoque combinatorio, sirviendo así como un primer curso en el área de optimización combinatoria. El tema de optimización en redes tiene una amplia aplicabilidad. Algunos ejemplos de su uso son: redes de transporte, redes de comunicaciones, planeación de capital, programación de proyectos, mantenimiento y reemplazo de equipos, programación de producción, entre otros.

La simulación computacional es una técnica general para el análisis de sistemas. Puede utilizarse para hacer frente a escenarios difícilmente observables o imposibles de reproducir en sistemas reales, y para llevar a cabo experimentos simulados rápidos y baratos que de otro modo requerirían una enorme cantidad de tiempo y costos. Este es un curso con fuerte énfasis en modelos que definen abstracciones computacionales de sistemas y que son susceptibles de simulación.

Este curso presenta conceptos y métodos estadísticos para el análisis de datos bajo el enfoque de modelamiento predictivo (machine learning). Los modelos predictivos buscan aproximar el valor de una variable de interés en términos de valores particulares de las variables predictoras, usando una función que debe ser estimada (aprendida) a partir de datos. Incluye problemas de regresión (predicción de variable continua, por ejemplo, predecir el monto de una transacción electrónica), clasificación (predicción de variable categórica, por ejemplo, predecir si la transacción es fraude o no), ranking (ordenamiento de la variable de respuesta) y aprendizaje no-supervisado (cuando la respuesta no es observable). A diferencia de modelos estadísticos clásicos, los modelos predictivos se evalúan a partir de su eficacia para pronosticar la respuesta y no necesariamente en su capacidad para explicar las relaciones entre las variables. En el curso se incluyen técnicas de minería de datos, de machine learning y de reconocimiento de patrones.

El enfoque central es cómo usar estas técnicas para crear métodos que sean buenos predictores desde el punto de vista estadístico, y no solamente como una herramienta de minería de datos. Así mismo, se hará énfasis en la implementación computacional de algoritmos para el análisis de datos y el uso de software. También se tratarán aplicaciones relevantes a la Ingeniería Industrial y el desarrollo de casos de estudio, como por ejemplo: detección de fraude, modelos de puntaje (scoring), confiabilidad de productos, determinación de factores de éxito, sistemas de recomendación, entre otras.

Los objetivos primarios del curso son: 1) Comprender los conceptos generales del modelamiento predictivo: buen uso de los datos, dimensión y complejidad del problema, evaluación y selección de mejores modelos. 2) Aprender a utilizar herramientas computacionales que permitan la correcta aplicación de los métodos vistos. 3) Comprender los conceptos fundamentales de cada técnica vista en el curso, incluyendo sus supuestos y limitaciones. 4) Desarrollar habilidades para el análisis, comprensión y comunicación de resultados de los modelos.

El nombre de este curso es muy diciente sobre la naturaleza del mismo. La palabra optimización ya advierte que es un curso en el que el interés está en la toma de las mejores decisiones posibles, y que, para esto, se utilizarán herramientas matemáticas y computacionales, desde las fundamentales hasta otras más recientes. En ese sentido, el curso tiene una connotación típica de un curso en el área de investigación de operaciones.  

La palabra incertidumbre, sin embargo, abre un espectro diferente. La toma de decisiones bajo incertidumbre pasa por temas fundamentales de filosofía (¿cómo sé qué es lo que no sé?), psicología (sesgos cognitivos), física (estabilidad en sistemas complejos), economía y política (definir lo aceptable y lo deseable), y por supuesto matemáticas e ingeniería. Desarrollar soluciones exclusivamente desde la ingeniería, desconociendo esta diversidad de aspectos, puede terminar en modelos “perfectos” que fallan con increíble precisión. Por esto, es importante tenerlos presentes. 

El objetivo de este curso es que el estudiante adquiera las habilidades fundamentales para formular y resolver modelos de optimización que involucren elementos no determinísticos, con un entendimiento razonable de los retos de la toma de decisiones bajo incertidumbre en la práctica. 

La incertidumbre es un aspecto intrínseco de la realidad, desde el comportamiento de los elementos básicos de la materia hasta los niveles más complejos de las organizaciones. Aún si en muchos casos sus efectos pueden ser abstraídos sin afectar el estudio de los sistemas, es sumamente importante entender cómo se puede caracterizar e incluir en modelos estocásticos del comportamiento y evolución de sistemas dinámicos.
La capacidad de integrar ágilmente estas diferentes técnicas y enfoques con la computación representa una competencia fundamental para el ingeniero que se enfrente al modelado predictivo de sistemas complejos del mundo real.

El curso buscar brindar modelos teóricos y herramientas fundamentales para la toma de decisiones en un ambiente productivo. El estudiante al final del curso deberá ser capaz de:

• Pronosticar y validar un pronóstico.
• Planear los requerimientos de mano de obra y recursos a nivel macro en una empresa.
• Diseñar políticas de inventario (tamaño de lote, periodicidad de pedidos, etc.).
• Programar producción a nivel básico.
• Diseñar un sistema apropiado de control de piso.
• Conocer los conceptos logísticos involucrados en los procesos de manufactura.

 

 

El curso:

• Presenta diferentes problemas que surgen en la programación de la producción de bienes o servicios.
• Hace un énfasis en problemas de programación en sistemas de manufactura.
• Presenta diferentes enfoques para modelar y resolver los problemas. Se tratarán enfoques de programación matemática, métodos de aproximación, métodos heurísticos y métodos metaheurísticos, entre otros.
• Combina aspectos teóricos con un desarrollo práctico usando herramientas computacionales.

 

Al estudiante que ha demostrado responsabilidad y gran interés por un área en particular, se le ofrece esta alternativa, con el objeto de profundizar en los temas del área bajo la guía de un profesor del Departamento de Ingeniería Industrial. Para tomar este curso es necesario que el estudiante haga su solicitud el semestre anterior y cuente con  autorización de la Coordinación Académica al momento de su inscripción. 

Los objetivos de aprendizaje de este curso son:

a) Realizar de manera formal experimentos encaminados a descubrir algo acerca de un proceso o sistema particular, utilizando modelos y herramientas estadísticas y software computacional. 
b) Desarrollar competencias de planeación, ejecución, análisis y presentación de los datos resultantes de un experimento con el fin de obtener conclusiones válidas y objetivas. 
c) Diseñar, ejecutar, implementar y presentar los resultados de un experimento utilizando las herramientas del curso por medio de un proyecto práctico que los estudiantes desarrollarán en trabajo en equipos a lo largo del semestre.

El curso cubre técnicas básicas y avanzadas para el control estadístico de la calidad y el mejoramiento de procesos, estas técnicas han sido ampliamente utilizadas en muchas industrias. Se cubre temas como los gráficos de control, el análisis de capacidad, la evaluación de la satisfacción de los clientes, entre otros. Se cubrirán algunos temas con datos correlacionados y estadísticas multivariadas. El objetivo es que usted entienda los conceptos, el funcionamiento y el papel de estas técnicas.

Este es un curso de posgrado para estudiantes de ingeniería y otras personas interesadas en procesos y sistemas de fabricación/manufactura. Se introducirá al estudiante a los principios fundamentales de los sistemas y procesos de fabricación, incluyendo temas como: propiedades de los materiales, procesos de fabricación, dimensionamiento y tolerancia, fabricación avanzada, entre otros.

Esta alternativa de curso se ofrece a estudiantes de la certificación Six Sigma que requieren profundizar en temas relacionados con  procesos de mejora y aseguramiento de calidad, dentro del marco de la metodología Lean-Six-Sigma bajo la guía de un profesor Black Belt del Departamento de Ingeniería Industrial. Para tomar este curso es necesario que el estudiante haga su solicitud el semestre anterior y cuente con  autorización de la Coordinación Académica al momento de su inscripción y encontrarse realizando la certificación Six Sigma.

Curso ofrecido en inglés en el que por medio de conferencias y sesiones de laboratorio, los estudiantes aprenden y experimentan aspectos del diseño y desarrollo de productos de ingeniería. Las herramientas de diseño asistido por computador (CAD) se usan para guiar el proceso de diseño. Mediante un trabajo en equipo, los estudiantes desarrollan un proyecto final de diseño en el que no solo aprenden a ser técnicamente competentes en sistemas y componentes de diseño, sino también efectúan prácticas de procesos de diseño que conducen a resultados más innovadores. 

Desde sus comienzos, hace tres décadas, el Pensamiento Sistémico Crítico ha constituido una de las áreas de mayor desarrollo dentro del enfoque sistémico, experimentando múltiples transformaciones. Estas últimas han implicado una relación estrecha con otros tipos de enfoques sistémicos y con el pensamiento crítico. Por esto en el curso se estudian las características principales de otras corrientes de pensamiento sistémico, se discuten los orígenes y posteriores transformaciones del pensamiento sistémico crítico, y se fomenta su aplicación en el estudio de dos problemas sociales y empresariales. Con esto último se busca que los estudiantes tengan un
espacio en el que puedan descubrir por sí mismos la potencialidad del pensamiento sistémico crítico en una situación problemática concreta, y que además se motiven a explorar y buscar opciones a situaciones problemáticas que aquejan a nuestras organizaciones y nuestra sociedad.

Este curso ofrece elementos conceptuales y herramientas metodológicas para que un estudiante pueda comprender, analizar, diagnosticar y diseñar organizaciones. Estas organizaciones pueden ser empresas privadas, instituciones públicas o cualquier forma organizacional que transforme insumos en un conjunto de bienes o servicios. El curso se desarrolla dentro del contexto de la cibernética organizacional.

Los objetivos de este curso son:
1. Equipar a los estudiantes con las capacidades para hacer críticas a problemáticas relacionadas con sistemas sociales, organizaciones
2. Introducir a los alumnos en el ámbito de la modelación de sistemas sociales para hacer frente a problemas que puedan surgir en estos mismos.
3. En el curso se cubren temáticas como el estudio de los sistemas complejos desde el ámbito de las ciencias naturales, modelación de sistemas sociales, aprendizaje organizacional, economía comportamental, interacciones locales y fenómenos emergentes, entre otros.

Vivimos en una sociedad que está conectada. Día a día interactuamos con diferentes personas en entornos cambiantes haciendo que la información llegue rápidamente a más gente y, sin darnos cuenta, comenzamos a ser partícipes de estos fenómenos. Para entender lo que está pasando debemos salir del paradigma de lo proporcional para entrar en un mundo donde el todo es mayor que la suma de sus partes y las conexiones entre los individuos cobran tanta o más importancia como estos mismos. Las ciencias de la complejidad han desarrollado herramientas eficientes para explicar y modelar éstos fenómenos.
Este curso es un seminario donde se busca que los estudiantes exploren mecanismos y modelos computacionales simples utilizando el paradigma de la complejidad. Así, los estudiantes tendrán herramientas para la interpretación y la intervención de sistemas complejos relevantes para la solución de problemas, sobretodo en Colombia.

Este curso profundiza en el tema de toma de decisiones en procesos de negociación y resolución de disputas en general. En el curso se ilustra cómo diferentes técnicas de toma de decisiones pueden ser usadas en procesos de resolución de controversias. Se hace especial énfasis en cómo el uso de diferentes racionalidades puede conducir a diferentes esquemas de negociación. A lo largo del curso el estudiante diseña y realiza una investigación sobre toma de decisiones en procesos de resolución de disputas. 

Objetivos general:
Explorar la toma de decisiones en procesos de negociación y resolución de disputas en general, tomando conciencia de las diferentes racionalidades que puede haber detrás de la forma como se toman las decisiones.

Objetivos específicos:
-Identificar elementos que a la teoría de la negociación establece como conceptos básicos que se deben considerar al tomar decisiones en procesos de negociación.
-Explorar racionalidades alternas a aquellas que domina actualmente la teoría de la negociación.
-Explorar herramientas que permiten tomar mejores decisiones en procesos de negociación.
-Promover la investigación de los estudiantes sobre los temas centrales del curso.

El curso Estructuración de Redes Sociales es un primer curso de análisis de redes sociales, el cual enfatiza el entendimiento de las implicaciones estratégicas y de posicionamiento de individuos en redes. Este curso explora conceptos que transversalmente se relacionan con áreas como la física, la economía, la sociología y la teoría organizacional. Sin embargo, el curso decididamente se enfoca en los aspectos de comportamiento y de la relación entre desempeño individual y el posicionamiento en la red. Por medio de este curso se espera que el estudiante reconozca la importancia de entender las implicaciones de desempeño de diferentes estructuras y de cómo los individuos, restringidos y beneficiados por su posición en la red, simultáneamente son influenciados e influencian las estructuras a las cuales pertenecen.

El curso busca que el participante logre identificar los problemas centrales de las situaciones problemáticas a las que se enfrentará en su vida laboral como planificador social en entidades públicas o privadas, con el fin de que pueda elaborar descripciones adecuadas de las mismas y, siguiendo la metodología que se le plantea en este curso, se responda las preguntas básicas de ¿para qué enfrentar dichos problemas? y ¿qué hacer con respecto a los mismos?, y en consecuencia diseñe de manera lógica los proyectos que contribuyan a resolver dichos problemas o a disolver las situaciones que los han originado y mantienen.

Esperamos que el estudiante desarrolle la capacidad de observar y abordar metódicamente y de forma sistémica, creativa y crítica las situaciones problemáticas a las que debe enfrentarse.

Al estudiante que ha demostrado responsabilidad y gran interés por un área en particular, se le ofrece esta alternativa, con el objeto de profundizar en los temas del área bajo la guía de un profesor del Departamento de Ingeniería Industrial. Para tomar este curso es necesario que el estudiante haga su solicitud el semestre anterior y cuente con  autorización de la Coordinación Académica al momento de su inscripción. 

 

 

La idea de la selección natural propuesta por Charles Darwin representa no solamente una forma de entender el desarrollo de las especies en el planeta sino también una forma de pensar y de caracterizar una lógica general de procesos de adquisición? y en particular de ganancia de conocimiento?la cual explica la adaptación y el éxito de organismos en diferentes ambientes. Aquí el término "organismo" es utilizado de manera genérica y se puede referir a unidades tan disímiles como lo son: seres vivos, individuos, neuronas, anticuerpos, colectividades, instituciones, organizaciones, tecnologías, ideas, innovaciones, agentes económicos, robots, estudiantes, leyes, teorías científicas, creencias, productos culturales en general, entre muchos otros. Se le conoce como "seleccionismo" a esta forma de pensar y abordar procesos de adaptación basados en la idea genérica de la selección natural. En particular el seleccionismo ayuda a explicar la evolución de diversos niveles de complejidad en sistemas caracterizados por el cambio y la diversidad. Sin embargo, la ciencia tradicionalmente ha necesitado asumir regularidades y agregación de elementos. Este curso parte del supuesto contrario y asume el cambio y la diversidad como principios de la naturaleza y en particular de los sistemas sociales. ¿Cómo estudiar e intervenir sistemas si los suponemos continuamente cambiantes y con elementos constitutivos diferentes entre sí y que además también cambian a través del tiempo? Dicho punto de partida requiere una forma de pensar y de responder preguntas que pueda ser consistente con la complejidad inherente a tal supuesto. La biología tradicionalmente se ha enfrentado a este escenario; dicha reflexión es el punto de partida de este curso para desarrollar un pensamiento seleccionista que sea útil para abordar, comprender y diseñar organizaciones, y sistemas sociales en general, al concebirlos como sistemas evolutivos de conocimiento.

Los objetivos del curso son:

1. Describir y profundizar en metodologías sistémicas para la Gestión de las Organizaciones.
2. Presentar casos aplicados de dichas metodologías de gestión.
3. Desarrollar algunas competencias en investigación y expresión.

¿Qué es ingeniería? ¿Se caracteriza por los tipos de problemas que aborda? ¿Por el tipo de conocimiento que produce? ¿Por los métodos y técnicas que aplica? ¿Por la forma como produce conocimiento nuevo? ¿Por los campos de aplicación en los que actúa? ¿Por su impacto social? ¿Qué es lo que hace que la ingeniería sea ingeniería? A pesar de la importancia de estas preguntas es común definir con ligereza la ingeniería como “ciencia aplicada”. Sin embargo, seguramente lo que define a la ingeniería es el diseño de artefactos lo cual conduce a una contradicción con dicha definición pues la actividad de diseñar es creativa y no meramente aplicativa. Estas reflexiones son el punto de partida para explorar en este curso la noción de ingeniería, su diferencia con las ciencias naturales y sociales, el alcance y los retos de la actividad de diseñar, y las posibilidades de los modelos de ingeniería. La cuestión del diseño implica además consideraciones éticas propias de la ingeniería que no se encuentran en las ciencias y que son necesarias para una práctica profesional apropiada. Cuando la ingeniería pretende transformar sistemas sociales (empresas, instituciones, sistemas públicos y privados, organizaciones, etc.) entonces las reflexiones anteriores plantean retos especiales tanto para la investigación como para la práctica pues dichos sistemas están formados por actores que toman decisiones, es decir que son sistemas que no se pueden describir con “leyes científicas”—a diferencia de otros tipos de sistemas, e.g. mecánicos, eléctricos, químicos, etc. La inadecuada o ausente reflexión sobre estos temas, tanto en la formación universitaria como en la práctica profesional, explica la irrelevancia—y muchas veces el fracaso—de la ingeniería en muchos campos en donde debería ser la disciplina que lidera la transformación de la sociedad.

El estudiante estará en capacidad de:

− Comprender la necesidad de reflexionar sobre los supuestos, la naturaleza y los propósitos de la práctica de la ingeniería.
− Comprender y desarrollar una posición propia frente a varios debates académicos sobre qué se puede entender por ingeniería y su diferencia con las ciencias.
− Desarrollar una noción propia de sistema social y comprender los retos que plantean estos sistemas.
− Desarrollar y articular con su propia experiencia y perspectiva una noción de ingeniería de sistemas sociales que considere debates académicos y profesionales relevantes.
− Comprender y desarrollar una posición propia sobre los retos e implicaciones éticas de la ingeniería para articularla con la práctica profesional.
− Identificar y utilizar elementos metodológicos derivados de estas reflexiones para la práctica efectiva de la ingeniería en y de sistemas sociales.

Este curso internacional tiene la finalidad de reunir a profesionales, profesores y estudiantes de universidades nacionales y extranjeras para la difusión de conocimiento, el intercambio académico y la discusión en torno al papel de la ingeniería como promotor de desarrollo de las comunidades vulnerables, particularmente aquellas ubicadas en el área rural. Se hará un especial énfasis en la generación de soluciones innovadoras de ingeniería, que puedan mejorar la calidad de vida de comunidades vulnerables y en desarrollo de ideas de negocio orientadas al ámbito social.

El curso de Simulación basada en Agentes (SIMBA) es un curso de maestría del Departamento de Ingeniería Industrial, por medio del cual se pretende brindar herramientas complementarias a enfoques tradicionales en el estudio de sistemas organizacionales / sociales. El curso SIMBA combina elementos fundamentales de la teoría de sistemas (interacciones, estructura y comportamiento) con técnicas computacionales de simulación de sistemas complejos. El curso refuerza dos pilares del “núcleo” del departamento de ingeniería industrial: (i) el paradigma de simulación computacional (ampliamente interpretado), y (ii) la perspectiva de sistemas en ambientes complejos e inciertos.

La complejidad actual de los sistemas organizacionales / sociales hace que ninguna disciplina por sí sola sea capaz de generar un entendimiento holístico de los mismos. Perspectivas actuales involucran aproximaciones cuantitativas desde la economía, psicología, sociología e incluso desde la física y la ingeniería industrial. Adicionalmente, enfoques tradicionalmente “estáticos” (p. ej., únicamente centrados en la determinación de equilibrios y no en el proceso para llegar a ellos) son insuficientes para explicar la evolución y dinámica de cambio, lo cual hace que las herramientas computacionales se conviertan en un recurso complementario tanto para el estudio como para la transformación de dichos sistemas. 

El curso SIMBA es una aproximación interdisciplinaria al modelado del comportamiento individual y sus implicaciones en la emergencia de características agregadas de sistemas. Por medio de este curso se pretende brindar una sólida base metodológica en relación con la elaboración de modelos computacionales basados en agentes y su aplicación a diversas problemáticas observadas en sistemas sociales y organizacionales, representadas en preguntas tales como las siguientes: ¿Cómo ciertas estructuras organizacionales facilitan o impiden la innovación, cooperación y competencia? ¿Cómo la aproximación de agentes ayuda al (re)diseño de sistemas socio-técnicos? ¿Cómo los modelos de agentes ayudan a establecer diferentes alternativas de coordinación de tareas en sistemas organizacionales?

El objetivo del curso es entender y utilizar la creatividad como un todo a partir de diversas perspectivas conceptuales y prácticas. Frecuentemente la creatividad se asume como una capacidad o talento individual que bien orientada puede llevar al individuo a obtener soluciones inesperadas a problemas dados o por descubrir.  A nivel colectivo se confunde la creatividad con la innovación y se limita a la generación continua o disruptiva de productos y servicios.  Dada la diversidad de ideas y teorías que existen sobre la creatividad en diferentes campos de la ciencia, así como la posibilidad de extender las ideas sobre este fenómeno en el campo del pensamiento sistémico (“systems thinking”), este curso recoge la idea de la creatividad como un sistema o serie de sistemas.  Con esta idea integradora se ofrecen elementos prácticos para que los estudiantes aprecien y utilicen estos elementos en la búsqueda de soluciones innovadoras a un problema o conjunto de problemas de su interés.

La ingeniería sistémica o “systems engineering” es un enfoque interdisciplinario que permite hacer realidad sistemas exitosos. Ella contribuye al desarrollo, diseño y operación de sistemas de todo tipo, incluyendo sistemas organizacionales, tecnológicos, sociales, socio-técnicos, etc. Por esto la ingeniería sistémica es hoy en día ampliamente usada en todas las áreas de la ingeniería, y proporciona a los estudiantes herramientas muy prácticas para el ejercicio de su profesión cualquiera que sea el campo en el cual ellos se vayan a desempeñar en el futuro. La ingeniería sistémica ha sido usada en grandes proyectos como el “Manhattan Project”, el Proyecto Boeing 787, y múltiples proyectos en organizaciones como la NASA, General Electric, Ford, John Deer, Lockheed, etc.

El curso presenta técnicas prácticas y recientes de la ingeniería sistémica, enfatizando el desarrollo de la creatividad en los estudiantes para aumentar sus habilidades en el diseño de sistemas exitosos.

Esta materia desarrolla competencias para el diseño, mejoramiento y operación de sistemas efectivos mediante la selección de los componentes adecuados, la integración de estos componentes para que interactúen de la manera correcta satisfaciendo así los requerimientos, las capacidades y los comportamientos que son necesarios en el sistema completo. El curso provee metodologías y herramientas para diseñar sistemas en los cuales las partes y el todo operan eficaz y dinámicamente en un contexto complejo, al cual se adaptan y en el cual interactúan con otros sistemas.

El curso se desarrolla bajo enfoques de investigación cuantitativa y cualitativa, que permiten al estudiante tener una visión clara para la toma de decisiones estratégicas desde perspectivas de ingeniería industrial en lo económico, lo social y lo ambiental. En particular, como resultado del curso, el estudiante esta en la capacidad de:

- Reconocer situaciones problemáticas del desarrollo sostenible y la sostenibilidad en las organizaciones.
- Establecer y cuantificar el impacto de soluciones de ingeniería en el medio ambiente, la sociedad y las dinámicas económicas.
- Aplicar herramientas y metodologías de ingeniería y toma de decisiones a problemas relacionados con la sostenibilidad organizacional.
- Tomar una posición crítica con respecto a la responsabilidad profesional y ética asociada con la práctica de la ingeniería.

El curso ofrece elementos conceptuales y herramientas metodológicas aplicadas al desarrollo sostenible dentro del ámbito empresarial. El estudiante adquiere técnicas analíticas, computacionales, de diseño y de liderazgo orientadas al desarrollo sostenible de sistemas organizacionales.

Adicional a las clases presenciales, los estudiantes desarrollan un proyecto de aplicación que permite ejemplificar los conceptos vistos. Dicho proyecto busca solución a un problema real, con un nivel de complejidad razonable, cuyo estudio sea de interés.

Como resultado del curso el estudiante estará en la capacidad de: 1) Reconocer situaciones problemáticas del desarrollo sostenible y la sostenibilidad en las organizaciones. 2) Establecer y cuantificar el impacto de soluciones de ingeniería en el medio ambiente, la sociedad y las dinámicas económicas. 3) Aplicar herramientas y metodologías de ingeniería y toma de decisiones a problemas relacionados con la sostenibilidad organizacional. 4) Tomar una posición crítica con respecto a la responsabilidad profesional y ética asociada con la práctica de la ingeniería.

El curso tiene la finalidad de reunir profesores y estudiantes de universidades nacionales y extranjeras para la difusión de conocimiento, el intercambio cultural y la discusión en torno al papel de la ingeniería como promotor de desarrollo de las comunidades, particularmente las más vulnerables.

Con lo anterior, el curso cuenta con dos espacios: i) un componente teórico, donde por medio de conferencias magistrales, lecturas, y un componente práctico, se desarrollaron talleres y, ii) discusiones en clase; donde los estudiantes revisan diversas herramientas de ingeniería aplicadas al contexto de las comunidades.
Para evaluar este aprendizaje, los estudiantes conforman equipos de trabajo, observan a la comunidad para identificar una problemática, diseñan una solución de ingeniería sostenible teniendo en cuenta las restricciones y variables relevantes, diseñan la solución y proponen un esquema de implementación.

Contenidos:
1. Modelo de interacción herramientas computacionales y proceso de investigación.
2. Creación de documentos que integren código ejecutable, texto e imágenes.
3. Análisis de datos dentro del texto.
4. Creación y administración de repositorios de documentos y datos en línea.
5. Gestión informática de referencias bibliográficas.

El objetivo del curso, busca que los estudiantes desarrollen competencias y habilidades para analizar, estructurar y resolver problemas de toma de decisiones bajo riesgo e incertidumbre, teniendo en cuenta uno o múltiples criterios de decisión.  

En particular, como resultado del curso el estudiante debe estar en capacidad de: 

- Identificar y estructurar un problema de decisión de tipo estratégico en una empresa y diseñar una metodología para resolverlo, utilizando los modelos de decisión apropiados para ello. 
-Identificar situaciones en las cuales pueda hacer uso de algunas de las metodologías apropiadas para el análisis y solución de problemas de decisión bajo incertidumbre, haciendo énfasis en la importancia de utilizar metodologías estructuradas y herramientas apropiadas como soporte para la toma racional de decisiones en las organizaciones. 
-Construir modelos para el análisis de decisiones que involucran riesgo e incertidumbre.  
-Utilizar las herramientas computacionales más conocidas en el tema de análisis de decisiones, las cuales deberá aplicar en las tareas y en el desarrollo de su proyecto final del curso.   

El objetivo del curso Gerencia Financiera del Riesgo está diseñado para profundizar tanto en la medición y gerencia del riesgo financiero, como en la valoración de instrumentos no convencionales para la cobertura del mismo. El riesgo financiero como tal será descompuesto en: Riesgo Tasa de Interés, Riesgo de Mercado y Riesgo de Quiebra. Las estrategias de manejo y cobertura del riesgo implicarán no solamente la discusión sobre las relaciones entre valor corporativo y cobertura del riesgo, sino adicionalmente el uso y diseño de estrategias “on-balance”, tales como el diseño de instrumentos híbridos de deuda, y de estrategias “off-balance”, tales como el uso de derivados exóticos para el manejo de riesgos específicos. 

El foco del curso será la medición del riesgo financiero, las estrategias de cobertura del mismo, la relación entre estructura de capital, valor y riesgo y los modelos de “pricing” de los instrumentos “on” y “off-balance”. 

El enfoque del curso es claramente cuantitativo en la dirección de lo que se conoce hoy como “finanzas en tiempo continuo”. Sin embargo, modelos discretos de árboles binomiales serán igualmente utilizados de manera intensiva. No obstante, este no es un curso de cálculo estocástico en finanzas ni un curso en derivados. En el campo de las finanzas el estudiante deberá dominar los conceptos básicos de decisiones de inversión bajo incertidumbre, estructura de capital, teoría de portafolio, las proposiciones de Modigliani-Miller y la introducción a la teoría general del riesgo.

Este curso es una introducción a las matemáticas financieras contemporáneas: a la teoría, la aplicación e implementación de las mismas. Estas matemáticas son utilizadas en la modelación de los mercados financieros para el diseño de lo que se conoce como “derivados financieros” y el posterior análisis en su gestión. El curso contempla los fundamentos teóricos, la modelación matemática y computacional, así como la aplicación práctica de los anteriores conceptos a los mercados financieros. De manera formal el curso introduce al estudiante en el análisis de modelos financieros en tiempo discreto y continuo, en las herramientas computacionales para la solución de derivados financieros que no admiten una solución analítica y por lo tanto para su valoración se requiere de algún método numérico; y por último en los métodos no paramétricos para la calibración de este tipo de modelos. Se espera que los estudiantes hayan seguido un curso de cálculo diferencial e integral un curso de probabilidad y un curso de programación básica.

La Ingeniería financiera es un campo multidisciplinario que utiliza analítica, modelos probabilísticos, optimización, simulación, análisis de sistemas, y conceptos de economía y finanzas para resolver problemas de naturaleza financiera y dar soporte al proceso de toma de decisiones sobre ahorro, inversión, préstamos y gestión del riesgo en las organizaciones

Objetivo general:
Desarrollar en los estudiantes habilidades para analizar, estructurar y resolver problemas de decisión en sector financiero.

En particular:

1. Comprender la noción de los principales instrumentos financieros y la importancia de los mercados financieros.

2. Dar la capacidad para entender y estructurar la información relacionadas con las transacciones financieras y sus usuarios.

3. Desarrollar las capacidades analíticas relacionadas con la medición del riesgo de mercado en el sistema financiero.

4. Utilizar las herramientas computaciones para desarrollar y utilizar modelos de analítica financiera

5. Comprender las matemáticas fundamentales para modelar los precios para la elaboración de modelos financieros

6. La capacidad de diseñar contratos financieros simples e implementar opciones reales básicas.

7. Exponer los modelos más utilizados de riesgo de crédito.  8. Utilizar las herramientas computaciones para desarrollar y utilizar modelos de analítica financiera. 

En este curso se desarrollan una serie de técnicas para el análisis de series de tiempo financieras empleando R y Python*. El curso está permeado de ejemplos aplicativos financieros, siempre sustentados en un componente teórico práctico. Se comienza con una introducción a las series de tiempo financieras haciendo un repaso general de algunos códigos en R y de Python más relevantes; se estudian las aplicaciones y métodos de regresión útiles en este tipo de datos. Posteriormente estudiamos modelos simples autorregresivos y de movimiento ponderado, así como mixtos para posteriormente abordar modelos condicionales de volatilidad. En la parte final del curso vemos el análisis de datos tipo panel y teoría de portafolios de mercados.  Se espera que se desarrollen ejercicios en clase prácticos, así como un proyecto final de aplicación. 

Objetivo General:
- Integrar conocimientos estadísticos econométricos para su aplicación en ejemplos de datos financieros. 

Se ofrece esta alternativa al estudiante que ha demostrado responsabilidad y gran interés por profundizar en un tema bajo la guía de un profesor del Departamento de Ingeniería Industrial. Para tomar este curso es necesario tener autorización de la Coordinación Académica.

Se ofrece esta alternativa al estudiante que ha demostrado responsabilidad y gran interés por profundizar en un tema bajo la guía de un profesor del Departamento de Ingeniería Industrial. Para tomar este curso es necesario tener autorización de la Coordinación Académica.

Pasantía en el período intersemestral en una institución extranjera para desarrollar tareas de investigación o complementarias a la formación doctoral.

Pasantía en el semestre regular en una institución extranjera para desarrollar tareas de investigación o complementarias a la formación doctoral.

Pasantía en el período intersemestral en una institución extranjera para desarrollar tareas de investigación o complementarias a la formación doctoral.

El examen de propuesta doctoral se enfoca en el tema específico en el que se desarrolla la tesis y tiene como objetivos evaluar la preparación del estudiante para desarrollar el tema de investigación escogido y calificar la propuesta de tesis doctoral.

La tesis de doctorado debe ser un trabajo de investigación que constituya un aporte original a la ingeniería. Además, debe tener méritos para generar publicaciones en revistas especializadas de reconocido valor académico a nivel internacional. Es dirigida por el director de tesis del estudiante con una dedicación correspondiente a 4 créditos.

La tesis de doctorado debe ser un trabajo de investigación que constituya un aporte original a la ingeniería. Además, debe tener méritos para generar publicaciones en revistas especializadas de reconocido valor académico a nivel internacional. Es dirigida por el director de tesis del estudiante con una dedicación correspondiente a 8 créditos.

La tesis de doctorado debe ser un trabajo de investigación que constituya un aporte original a la ingeniería. Además, debe tener méritos para generar publicaciones en revistas especializadas de reconocido valor académico a nivel internacional. Es dirigida por el director de tesis del estudiante con una dedicación correspondiente a 12 créditos.

La tesis de doctorado debe ser un trabajo de investigación que constituya un aporte original a la ingeniería. Además, debe tener méritos para generar publicaciones en revistas especializadas de reconocido valor académico a nivel internacional. Es dirigida por el director de tesis del estudiante con una dedicación correspondiente a 16 créditos.

Es el evento culminante de la investigación, en el cual el estudiante presenta y defiende los resultados de su tesis. La sustentación debe ser solicitada por el director de tesis, una vez el estudiante cumpla con los requisitos correspondientes.

Pasantía para estudiantes externos en una institución extranjera para desarrollar tareas de investigación o complementarias a la formación doctoral.

Dentro de los programas de ingeniería, los cursos electivos en Ciencias buscan que el estudiante profundice en temas científicos de su predilección. En este sentido, estos cursos son continuación de su formación obligatoria en Ciencias. Cada Departamento de la Facultad deberá publicar semestralmente el listado de cursos que considera válidos como cursos electivos en Ciencias.

Dentro de los programas de ingeniería, los cursos electivos en Ciencias buscan que el estudiante profundice en temas científicos de su predilección. En este sentido, estos cursos son continuación de su formación obligatoria en Ciencias. Cada Departamento de la Facultad deberá publicar semestralmente el listado de cursos que considera válidos como cursos electivos en Ciencias.

Dentro de los programas de ingeniería, los cursos electivos en Ciencias buscan que el estudiante profundice en temas científicos de su predilección. En este sentido, estos cursos son continuación de su formación obligatoria en Ciencias. Cada Departamento de la Facultad deberá publicar semestralmente el listado de cursos que considera válidos como cursos electivos en Ciencias.

Dentro de los programas de ingeniería, los cursos electivos en Fundamentos de Ingeniería buscan que el estudiante amplíe su formación en temas de su interés que son fundamentales en otros programas de ingeniería. En este sentido, estos cursos son complemento de su formación obligatoria en fundamentos de ingeniería. Cada Departamento de la Facultad deberá publicar semestralmente el listado de cursos que considera válidos como cursos electivos en Fundamentos de Ingeniería.

Los estudiantes regidos por el plan de estudios de 137 créditos, deben escoger una de las siguientes opciones para completar su ciclo terminal: 

Opción 1: Tomar 4 cursos dentro de la estructura del programa de Maestría en Ingeniería Industrial

Opción 2: Tomar 5 cursos distribuidos en dos áreas diferentes

El estudiante debe tomar estos cinco (5) cursos, distribuidos en dos áreas diferentes, de acuerdo con las siguientes reglas: 

Tomar 3 cursos en alguna de las siguientes áreas: 

• Investigación de Operaciones y Estadística. Si escoge esta área, debe tomar tres cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Gestión de Organizaciones. Si escoge esta área, debe tomar tres cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Producción y Logística. Si escoge esta área, debe tomar IIND3218 Fundamentos de la Calidad y, dos cursos electivos del área a nivel de pregrado o maestría. 

Tomar 2 cursos en alguna de las siguientes áreas: 

• Investigación de Operaciones y Estadística. Si escoge esta área, debe tomar dos cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Gestión de Organizaciones. Si escoge esta área, debe tomar dos cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Producción y Logística. Si escoge esta área, debe tomar el curso IIND3218 Fundamentos de la Calidad y un curso electivo del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Economía y Finanzas. Si escoge esta área, debe tomar dos cursos del área a nivel de pregrado o maestría.

Los estudiantes regidos por el plan de estudios de 137 créditos, deben escoger una de las siguientes opciones para completar su ciclo terminal: 

Opción 1: Tomar 4 cursos dentro de la estructura del programa de Maestría en Ingeniería Industrial

Opción 2: Tomar 5 cursos distribuidos en dos áreas diferentes

El estudiante debe tomar estos cinco (5) cursos, distribuidos en dos áreas diferentes, de acuerdo con las siguientes reglas: 

Tomar 3 cursos en alguna de las siguientes áreas: 

• Investigación de Operaciones y Estadística. Si escoge esta área, debe tomar tres cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Gestión de Organizaciones. Si escoge esta área, debe tomar tres cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Producción y Logística. Si escoge esta área, debe tomar IIND3218 Fundamentos de la Calidad y, dos cursos electivos del área a nivel de pregrado o maestría. 

Tomar 2 cursos en alguna de las siguientes áreas: 

• Investigación de Operaciones y Estadística. Si escoge esta área, debe tomar dos cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Gestión de Organizaciones. Si escoge esta área, debe tomar dos cursos del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Producción y Logística. Si escoge esta área, debe tomar el curso IIND3218 Fundamentos de la Calidad y un curso electivo del área a nivel de pregrado o maestría. 

• Economía y Finanzas. Si escoge esta área, debe tomar dos cursos del área a nivel de pregrado o maestría.

Dentro del programa de Maestría en Ingeniería Industrial, el estudiante debe tomar y aprobar tres (3) cursos en su subárea de profundización. Las subáreas de profundización únicamente corresponden a: Investigación de Operaciones y Estadística Aplicada (cursos con código IIND-41XX);  Sistemas de Producción y Logística (cursos con código IIND-42XX); Dirección y Gestión de Organizaciones (cursos con código IIND-43XX).

Dentro del programa de Maestría en Ingeniería Industrial, el estudiante debe tomar y aprobar tres (3) cursos en su subárea de profundización. Las subáreas de profundización únicamente corresponden a: Investigación de Operaciones y Estadística Aplicada (cursos con código IIND-41XX);  Sistemas de Producción y Logística (cursos con código IIND-42XX); Dirección y Gestión de Organizaciones (cursos con código IIND-43XX).

Dentro del programa de Maestría en Ingeniería Industrial, el estudiante debe tomar y aprobar tres (3) cursos en su subárea de profundización. Las subáreas de profundización únicamente corresponden a: Investigación de Operaciones y Estadística Aplicada (cursos con código IIND-41XX);  Sistemas de Producción y Logística (cursos con código IIND-42XX); Dirección y Gestión de Organizaciones (cursos con código IIND-43XX).

Dentro del programa de Maestría en Ingeniería Industrial, el estudiante debe tomar y aprobar un (1) curso de una subárea diferente a su subárea de investigación. Aquí también aplican los cursos con código IIND-44XX.

Estos cursos se pueden escoger entre: IIND-4100 Modelos Estadísticos Lineales, IIND-4200 Modelos de Control de Producción, IIND-4101 Optimización Avanzada.

Estos cursos se pueden escoger entre: IIND-4100 Modelos Estadísticos Lineales, IIND-4200 Modelos de Control de Producción, IIND-4101 Optimización Avanzada.

Dentro del programa de Maestría en Ingeniería Industrial, el estudiante debe tomar y aprobar un (1) curso de nivel de maestría, con 4 créditos y nota numérica, de un programa de maestría ofrecido por la Universidad de los Andes.