2000

Tener la capacidad de diseñar soluciones para un problema dado, que tenga relación con las áreas de especialidad de la Ingeniería industrial y que responda a una serie de requerimientos y limitaciones de carácter económico, social, y ambiental, es una competencia fundamental para un Ingeniero Industrial. Para poder diseñar este tipo de soluciones, todo Ingeniero Industrial debe conocer qué es un proceso de diseño, las diferentes etapas de ese proceso y los conceptos fundamentales que contribuyen a que el resultado sea una solución capaz de solucionar un problema o aprovechar una oportunidad identificada.

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

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

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

Las condiciones de la Monitoria son:

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

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

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

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

Las condiciones de la Monitoria son:

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

 

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

Los estudiantes estarán en capacidad de:

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

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

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

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

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

Con este curso los estudiantes:

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

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

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

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 de éstos, tanto en su estado actual como en 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. Asimismo, el enfoque principal se dará sobre la simulación en tiempo discreto y orientado a eventos. Esta tiene gran aplicación en Ingeniería y en otras áreas afines debido a 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, también se incluyen otros temas de apoyo pertinentes en los campos de probabilidad y estadística, análisis de información, optimización, entre otros.

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

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

Los objetivos primarios de curso son:

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

• Desarrollar habilidades para diseñar y analizar experimentos estadísticos.

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

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

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

 

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

 

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

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

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

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

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

El curso ofrece a los estudiantes una introducción integral a las herramientas clave para el análisis de datos: SQL, Excel, Power BI y VBA. Los estudiantes aprenderán a consultar bases de datos, transformar, limpiar y realizar análisis avanzados de datos en Excel, crear visualizaciones interactivas con Power BI y automatizar tareas mediante VBA. El objetivo es que los estudiantes desarrollen habilidades prácticas para transformar datos en información valiosa, facilitando la toma de decisiones informadas en entornos empresariales. Al finalizar, estarán capacitados para integrar estas herramientas y resolver problemas complejos de analítica de datos de manera efectiva.

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.

El estudiante será capaz de:

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

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

Los estudiantes estarán en capacidad de:

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

 

 

 

El desarrollo de los sistemas de producción está estrechamente ligado 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.

En este curso se busca que el estudiante pueda:

• 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. 
• 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.
• 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.
• 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.
• 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.

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. 

 

 

Este curso busca: emplear el pensamiento sistémico en el diseño, mejoramiento, gestión y operación de sistemas integrados por personas, materiales, información, y equipos utilizando enfoques sistémicos para producir soluciones creativas que mejoran el bienestar de las organizaciones y la sociedad en general. Identificar y analizar elementos éticos asociados a diseños y situaciones en ingeniería, discutiendo opciones de implementación y sustentando decisiones y soluciones. Desarrollar habilidades para solucionar problemas de ingeniería y mejorar situaciones de manera creativa mediante el diseño de sistemas, organizaciones, productos, servicios y sistemas de sistemas, con una visión sistémica, aprovechando conocimientos especializados de las matemáticas, las ciencias naturales y sociales, el mundo de los negocios, y las ciencias de la ingeniería.

El objetivo de este curso 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.

A lo largo del curso los estudiantes desarrollarán un proyecto aplicado, supervisado por el equipo del curso, donde tendrán la oportunidad de poner en práctica las habilidades y competencias desarrolladas en el curso. Para ello, los estudiantes se enfrentan a diversas problemáticas de interés bajo un esquema organizacional formulado, cuyas fases son coordinadas por los asistentes graduados bajo la guía y supervisión de los profesores. 

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

Al finalizar el curso las/los estudiantes:

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

El curso tiene como objetivo introducir y profundizar en los conceptos y metodologías clave del proceso gerencial en las empresas. Se abordarán la interpretación y utilidad de los Estados Financieros, los métodos de análisis y proyección financiera, así como la aplicación de herramientas de analítica financiera para la toma de decisiones estratégicas. A través de estos conocimientos, el estudiante adquirirá las habilidades necesarias para comprender y gestionar la complejidad empresarial, fortaleciendo su capacidad para liderar procesos gerenciales fundamentados en datos y en un criterio financiero sólido.

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

Los estudiantes aprenderán a aplicar conocimiento matemático y probabilidad en el diseño, modelamiento y análisis de sistemas. Los formalismos de modelación utilizados incluyen: Cadenas de Márkov en tiempo discreto y continuo, teoría de colas y redes abiertas y programación dinámica. También, 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 y aprenderán a modelar computacionalmente herramientas de soporte a la decisión.