IMPLEMENTAR HERRAMIENTAS

DE OPTIMIZACIÓN DE

RECURSOS PARA EL

MEJORAMIENTO DE PROCESOS

PRODUCTIVOS.

DURACIÓN ESTIMADA PARA

EL LOGRO DEL

APRENDIZAJE EN HORAS:

176 HORAS

RESULTADOS DE

APRENDIZAJE

29120103001Identificar la situación problemática a optimizar a partir del diagnóstico del proceso.

29120103002Comprender y validar la solución del problema de acuerdo a los objetivos organizacionales.

29120103003Valorar y seleccionar la técnica de optimización que resuelve el problema de acuerdo a su función objetivo.

29120103004Formular el modelo del problema a optimizar con base en: La estimación de los parámetros, la función objetivo y sus restricciones.

29120103005Obtener la solución del modelo de optimización teniendo en cuenta las reglas del algoritmo seleccionado.  

29120103006Simular el modelo de optimización teniendo en cuenta los objetivos organizacionales. 

 

29120103007Interpretar y verificar que la solución y la simulación del modelo de optimización contemplen las limitaciones del problema con resultados aceptables para la organización. 

29120103008Implementar la solución del modelo de optimización al proceso productivo real, logrando los objetivos propuestos por la organización y permitiendo su retroalimentación.  

29120103009Seguir los protocolos de seguridad, el plan de emergencias y contingencias establecidas por la organización.

CONOCIMIENTOS DE

CONCEPTOS Y PRINCIPIOS

Métodos de análisis de problemas: fases del método científico.

Algebra lineal: Operaciones con matrices y vectores, tipos de matrices, solución de sistemas de ecuaciones e inecuaciones lineales.

Formulación de problemas por programación lineal: Parámetros y variables de decisión, función objetivo y restricciones.

Modelos: Insumo - producto, dietas, mezclas, transporte y asignación, capacidad y planeación de producción, entre otros.

Solución grafica de modelos formulados por programación lineal.

Método simplex: primal, dual.Aplicación de software para desarrollo y simulación de problemas de Investigación Operacional.

Análisis de sensibilidad: Disponibilidad de recursos, coeficientes de la función objetivo.Procesos de prueba, mejoramiento e implementación de modelos de optimización.Conceptos sobre: factores de riesgo (físico, químico, ergonómico, psicosocial, mecánico).Política y programa de salud ocupacional de la empresa.

CONOCIMIENTOS DE

PROCESOS

Identificar la situación problemática a optimizar a partir del diagnostico del proceso.

Comprender y validar la solución del problema de acuerdo a los objetivos organizacionales.

Valorar y seleccionar la técnica de optimización que resuelve el problema de acuerdo a su función objetivo.

Identificar las variables de decisión y los parámetros relevantes en la formulación del problema.

Determinar la función lineal que representa la función objetivo del problema a optimizar.

Determinar las ecuaciones e inecuaciones lineales que representan las restricciones de los recursos.

Obtener de ser posible la solución grafica del modelo de optimización e interpretar su resultado.

Obtener la solución del modelo de optimización a partir del algoritmo seleccionado.

Simular el modelo de optimización teniendo en cuenta los objetivos organizacionales.

Interpretar y verificar que la solución y la simulación del modelo de optimización contemplen las limitaciones del problema con resultados aceptables para la organización.

Implementar la solución del modelo de optimización al proceso productivo real, logrando los objetivos propuestos por la organización y permitiendo su retroalimentación.

Aplicar paquetes computacionales en el desarrollo y simulación de problemas de Investigación de Operaciones como: Win-QSB (Quantity Systems Business), Matlab (Matrix Laboratory) y Promodel.

CRITERIOS DE EVALUACIÓN

Identifica la situación problemática a optimizar a partir del diagnóstico del proceso.

Comprende y valida la solución del problema de acuerdo a los objetivos organizacionales.

Valora y selecciona la técnica de optimización que resuelve el problema de acuerdo a su función objetivo.

Identifica las variables de decisión y los parámetros relevantes en la formulación del problema.

Determina la función lineal que representa la función objetivo del problema a Determina las ecuaciones e inecuaciones lineales que representan las restricciones de los recursos..

Obtiene de ser posible la solución grafica del modelo de optimización e interpreta su resultado.

Obtiene la solución del modelo de optimización a partir del algoritmo seleccionado.

Simula el modelo de optimización teniendo en cuenta los objetivos organizacionales.

Interpreta y verifica que la solución y la simulación del modelo de optimización contemplen las limitaciones del problema con resultados aceptables para la organización.

Implementa la solución del modelo de optimización al proceso productivo real, logrando los objetivos propuestos por la organización y permitiendo su retroalimentación.

Aplica paquetes computacionales en el desarrollo y simulación de problemas de Investigación de Operaciones como: Win-QSB (Quantity Systems Business), Matlab (Matrix Laboratory) y Promodel