PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA MATHEMATICAL … · “Unmatemático es como un como un modisto...
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“Un matemático es como un como un modisto que no tiene conciencia de las criaturas a las quele puede venir bien su ropa. Por supuesto, su arte se originó en la necesidad de vestir a esascriaturas, pero eso fue hace mucho tiempo. Sin embargo, llegará el día en el que surja unacriatura para la que aquellas prendas se ajusten como si hubiesen sido hechas para ella. No haypues fin para la sorpresa y el goce de las matemáticas”
George B. Dantzig
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES)
CIENTÍFICO, REAL, PRÁCTICO, EN ESPAÑOL,ON-LINE, FLEXIBLE, A NIVEL DEL ESTADO DELARTE DE LAS METODOLOGÍAS Y DE LASTECNOLOGÍAS DE LA OPTIMIZACIÓN, YECONÓMICO
LA MEJOR VÍA PARA COMPLETAR LA FORMACIÓN UNIVERSITARIA, ACLARAR DUDAS Y/O PARA COMENZAR UNA NUEVA CARRERA: RENTABLE Y PLACENTERA.
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
UN PROGRAMA ACADÉMICO ESPECIALIZADO EN MODELAMIENTO MATEMÁTICO, 100% BASADO EN EXPERIENCIAS PRÁCTICAS EN EL
MUNDO REAL, ON-LINE Y EN ESPAÑOL,
Y AL MEJOR PRECIO
“Loco es aquel que, haciendo siempre lo mismo, espera cada vez resultados diferentes"Albert Einstein
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES)
PROGRAMA COMPLETOACTUALIZADO
DW-server DOA-server Formato Inscripción:
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
DIRIGIDO A:El Programa de Educación Continuada MATHEMATICAL PROGRAMINGANALYST está dirigido a profesionales (ingenieros, matemáticos, físicos,economistas y administradores) que deseen fortalecer su carrera profesionalcomo científicos de datos (data scientist) y por lo tanto considerenconveniente capitalizar, en menos de un año, el “know how” desarrolladodurante cuarenta (40) años de ejercicio profesional de la programaciónmatemática (optimización), como una profesión orientada a resolverproblemas reales y a generar valor agregado en las organizaciones sociales yen las industriales.
“La planificación a largo plazo no es pensar en las decisiones futuras, sino en el futuro delas decisiones presentes". Peter Drucker.
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES)
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES)
“La única forma de hacer un trabajo genial es amar lo que haces“ Steve Jobs
ORIENTADO A PROFESIONALES DE LAS MATEMÁTICAS APLICADAS QUE DESEEN DESARROLLARSE COMO
CIENTÍFICOS DE DATOSY POR LO TANTO CONSIDEREN CONVENIENTE CAPITALIZAR, EN MENOS
DE UN AÑO, EL “KNOW HOW” DESARROLLADO DURANTE CUARENTA (40) AÑOS DE EJERCICIO DE LA PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA, COMO UNA
PROFESIÓN ORIENTADA A RESOLVER PROBLEMAS REALES EN LAS ORGANIZACIONES.
"the computer-based mathematical modeling is the greatest invention of all times"
Herbert SimonAlfred Nobel Memorial Prize in Economic Sciences (1978)
"for his pioneering research into the decision-making process within
economic organizations"
The term optimization refers to the study of problems in which oneseeks to minimize or maximize a given function by choosing values ofthe variables from within a set. Optimization problems are central tohuman existence. There is hardly any area of human progress whereoptimization has not been found. Post second war era ofmathematical development took a turn towards concretizations.These developments were, in turn, reinforced by industrial andmanagerial revolutions bringing the organizational decision-makingto fore of the mathematicians concerned.
Optimization models and methods in this direction have come a longway since then to improve the way we do things: for example, intraffic we might wish to reduce delays, in electric power operationswe may device ways to deliver power while incurring minimal losses,in packet networks we might wish to reduce both packet delays andpacket losses. Such applications and many others of the same naturedraw upon the foundations of optimization theory and algorithms.Some of the other areas where optimization tools have foundapplications include operations management, finance, marketing,engineering, strategic planning, manufacturing, e-business, supplychain management, data envelopment analysis, industrial operationalresearch and operations research in infrastructure.
We aim to bring in forefront many facets of Optimization, namely,smooth and non-smooth optimization, convex and non-convexoptimization, integer and combinatorial optimization anddeterministic & stochastic optimization with emphasis on boththeory and applications.
http://raota.or.du.ac.in/About.html
Bajo una visión moderna de las soluciones de optimización matemática, se puede afirmar que los programas propietarios que embeben los modelos en lenguajes deprogramación de bajo nivel, de difícil, o de imposible, acceso a los usuarios finales (C, FORTRAN) son cada vez menos frecuentes, ya que hoy en día la optimizaciónmatemática corresponde a una solución informática de tecnología abierta, cuyos problemas matemáticos pueden resolverse utilizando múltiples solvers (librerías deoptimización, IBM CPLEX, XPRESS, GUROBI, DICOPT, CONOPT, …) y pueden programarse utilizando múltiples lenguajes computacionales algebraicos de altonivel (IBM OPL, GAMS, AMPL, MOSSEL, AIMMS, …) o lenguajes computacionales de propósito general de bajo nivel (C, Python, Java, …) integrando librerías deobjetos propios de la programación matemática (IBM Concert Technologies), para facilitar la implementación del modelamiento matemático y reducir su tiempo deimplementación al orden de los pocos meses.
Adicionalmente, la puesta en marcha de un sistema de soporte de decisiones, conformado por múltiples modelos matemáticos, se convierte en un proyecto detecnologías de la información, ya que tiene que integrar las bases de datos del usuario funcional con las bases de datos del modelador matemático y ordenar l usosde los modelos en ambiente de redes amplias como internet, para ello existen tecnologías especializadas como: OPTEX Mathematical Modeling System,AIMMS-PRO, IBM DOC, XPRESS OPTIMIZATION Suite, ….).
ALGEBRAIC LANGUAGE
OPTIMIZATIONLIBRARY
ERP
MATHEMATICAL MODELERS
ODBC
CPLEX
CLOUD OPL
SYSTEM FOR DSS SYSTEMS
ODME
IMPRESS
USER ORIENTED SYSTEMS
DB2ORACLE
EXCELDBF
SQE SERVERMySQL
TECNOLOGIAS DE OPTIMIZACIÓN
DE ACUERDO CON EL ESTADO DEL ARTE, IMPLEMENTAR
SOLUCIONES DE OPTIMIZACIÓN EFICACES, CONLLEVA LA
NECESIDAD DE CONOCER CON PROPIEDAD CIENTÍFICA LAS DIFERENTES ALTERNATIVAS
(OPTIMIZATION TECHNOLOGIES) QUE TIENE EL MODELADOR
MATEMÁTICO PARA RESOLVER LOS PROBLEMAS MATEMÁTICOS DE LA ORGANIZACIÓN PARA LA
CUAL TRABAJA.
What Operations Research Analysts Do ?2010
Operations Research Analysts
use advanced methods of analysis to help organizations
solve complex problems
and
make better decisions.
Employment of Operations Research Analysts is expected
to grow by 15 percent from 2010 to 2020
THE BEST JOB OF 2015http://www.businessinsider.com/best-jobs-of-2015-2015-4#ixzz3Y63WdGSK
1
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TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES)
“Loco es aquel que, haciendo siempre lo mismo, espera cada vez resultados diferentes"Albert Einstein
MISIÓNApoyar al fortalecimiento científico de la enseñanza de la ProgramaciónMatemática y de sus aplicaciones, con la finalidad de formar profesionalesespecializados, con base en la transferencia de los conocimientos, de lasmetodologías y de las tecnologías desarrolladas por DecisionWare y por DOAnalytics, en el campo específico de las soluciones a problemasempresariales reales, para su aplicación en las empresas hispano-americanas”. Lo anterior como en medio de aumentar la práctica de laInvestigación de Operaciones, principalmente en los países en vías dedesarrollo.
ESTRUCTURA:
El programa de educación continuada MATHEMATICAL PROGRAMINGANALYST está integrado por un conjuntos de cursos, especializados enlas metodologías y en las tecnologías propias de la programaciónmatemática (modelos de optimización y/o modelos de equilibrio),orientados a fortalecer las capacidades analíticas y los criteriosprofesionales de los participantes, de tal forma que puedan ejercer, y/osupervisar, con propiedad, las funciones de los científicos de datos (datascientist) en los sectores profesionales en los que se desempeñen.
La unidad básica del programa son clases virtuales (centradas en temasespecíficos relacionados con el uso de la programación matemática), conuna duración de dos (2) horas cada una de ellas. Las clases se agrupanpara conformar diplomados temáticos en temas específicos; a su vezlos diplomados temáticos se integran para conformar diplomadosavanzados.
Tres tipos de diplomados se ofrecen, de acuerdo a su orientación: Metodologías matemáticas básicas y avanzadas Tecnologías informáticas orientadas a la programación matemática Optimización aplicada a sectores específicos.
Los diplomados temáticos se pueden tomar independientemente de losdiplomados avanzados; de esta forma el alumno avanzado puedeconfigurar su propio programa de capacitación.
Adicionalmente a los diplomados, el programa incluye web-conferencessobre temas vigentes de acuerdo con el estado del arte de laProgramación Matemática. Estas conferencias serán de libre asistenciapara los asistentes a cualquier diplomado, y algunas de ellas se ofreceránal publico en general.
DIRECCIÓN CIENTÍFICA
Ing. Jesús María Velásquez Bermúdez, Eng. D.
Doctor en Ingeniería, con más de treinta (30) años de experiencia ensoluciones basadas en Programación Matemática los cuales se capitalizan enlas metodologías matemáticas y en las tecnologías informáticas desarrolladaspor DecisionWare y DO ANALYTICS.
ASESORES Y CONFERENCISTAS INVITADOS:
El programa cuenta con un grupo de profesores que lo apoyan en calidad deasesores y/o de conferencistas invitados, todos ellos con 40 o más de años deexperiencia, lo que garantiza la calidad del conocimiento que se imparte.
Ing. Ignacio Grossmann, Ph. D.Fundador del Center for Advandced Process Decision Making (CAPD) Carnegie Mellon University, USA
Ing. Laureano Escudero, Ph. D.Universidad Rey Juan Carlos , España
Ing. Ángel Marín, Ph. D.Universidad Politécnica de Madrid, España
Mat. Fernando López, Ph. D.Universidad Autónoma de Nueva León, México
Ing. Aldo Vecchietti, Ph. D.Director del Instituto INGAR (INGeniería ARgentina), Argentina
PROFESORES
Todas las clases y las conferencias son dictadas por profesionales experimentados en laoptimización aplicada en el mundo real, con nivel académico de Master of Science osuperior.
Ing. Rafael Espin, Ph. D.Universidad Autónoma de Coahuila, México
Ing. Edgardo Fuchs, MBAOptimal Markets, Chile
Ing. Jonathan Moreno, M. Sc.DecisionWare Ltda., Colombia
Ing. Luis Hernández Callejo, Ph. D. (por confirmar)CIEMAT (Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas)Universidad de Valladolid, España
RECURSOS
MODELOS MATEMATICOSComo soporte de los diplomados, los participantes tendrán acceso a: Modelos matemáticos de optimización y formulaciones algebraicas, que han
sido utilizadas en la solución de problemas reales en empresas de grantamaño.
Programas de modelos matemáticos en diferentes tecnologías deoptimización, como medio para desarrollar conocimiento en aplicaciones deoptimización.
Para casos especiales, acceso al servidor de DW para resolver problemas deinterés especifico
TECNOLOGIASPara conseguir la capacitación práctica se utiliza una tecnología de optimización(GAMS, IBM ILOG, XPRESS-MOSEL, AIMMS, …); de esta forma elparticipante conocerá códigos de computacionales de cuarta generación, que lepermiten aprender a escribir programas avanzados de acuerdo con la tecnologíade optimización utilizada.
PAPEROTECAEl estudiante tiene acceso a una “paperoteca” temática que facilita lainvestigación en tópicos de interés particulares.
PERSONALIZACIÓNEn el momento de su inscripción, el estudiante puede indicar problemasespecíficos, de interés profesional, y la Coordinación Académica analizará laconveniencia y la posibilidad de incluir el tema en el diplomado en referencia.
VIDEOSTodas las clases se graban, y están disponibles al participante en las 12 horassiguientes al final de la clase virtual, dictada presencialmente.
METODOLOGÍAS MATEMÁTICAS:Las metodologías matemáticas corresponden a todos fundamentos científicos que se requieren paraimplementar modelos programación matemática, independientemente de las tecnologías informáticas que seutilicen para convertir las metodologías en tecnologías. Objetivos específicos: Capacitación en metodologías fundamentales y en metodologías avanzadas como soporte al modelamiento
matemático moderno. Capacitar a los participantes para que el modelamiento matemático de procesos industriales y de negocios
sea en un generador de riqueza real socio-económica de uso frecuente en nuestra sociedad. Comprender que la optimización del uso de los recursos es la base científica del desarrollo sostenible. Aprender sobre el modelamiento de sistemas y de mercados industriales Aprender los fundamentos de modelamiento de problemas reales con base en la integración entre modelos
matemáticos y modelos de datos. Profundizar en el conocimiento de los fundamentos de las metodologías de optimización Conocer las metodologías matemáticas que soportan la denominada optimización estocástica no-anticipativa y
la optimización distribuida de gran escala. Comprender el modelamiento de equilibrio general computable aplicado a mercados industriales. Conocer enfoques de solución de problemas complejos a partir de heurísticas basadas en programación
matemática.
TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS:Las tecnologías informáticas corresponden a las herramientas informáticas disponibles, libre o comercialmente,para diseñar e implantar soluciones a problemas en las organizaciones sociales o industriales. Objetivosespecíficos: Aprender a implementar soluciones aplicadas en el mundo real haciendo uso de las tecnologías informáticas
modernas disponibles para el modelamiento algebraico de sistemas industriales y de negocios, conaplicaciones en múltiples sectores.
Presentar y manejar en “vivo” herramientas que han sido utilizadas por grandes empresas para resolver susproblemas de planificación y de programación de operaciones industriales.
Entender el futuro de la optimización teniendo en cuanta el futuro de la informática Comprender el estado del arte de la optimización y su relación con las tecnologías informáticas que integran
la denominada “Smart Computing” Conocer las tecnologías disponibles, como el principio de conocimiento básico para poder resolver, en tiempos
“razonables”, problemas con millones de variables Conocer el montaje de modelos en las siguientes tecnologías de optimización: OPTEX, GAMS, IBM CPLEX
Optimization Studio, AIMMS ,FICO MOSEL, TOMLAB, …y otras tecnologías.
ALCANCE
PLAN DE CURSOS:
El plan de cursos se repite por lo menos dos veces en un año, deforma tal que el estudiante puede organizar los diplomados a tomarde acuerdo con su conveniencia. La programación tienen en cuentallos meses de vacaciones del hemisferio norte (HN) y los delhemisferios sur (HS).
DIPLOMADOS PRIMER SEMESTRE 2017
DIPLOMADOS TEMÁTICOS FECHA INICIO
BASIC OPTIMIZACIÓN USING GAMS
ADVANCED OPTIMIZACIÓN USING GAMS
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION 04/03/2017
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION 23/03/2017
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S
SYSTEMS &MARKETS
13/02/2017
01/03/2017
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART
GRIDS
20/02/2017
28/02/2017
ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT 16/05/2017
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION 24/04/207
DIPLOMADOS AVANZADOS
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR13/02/2017
01/03/2017
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC
SECTOR
13/02/2017
01/03/2017
OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINS 04/03/2017
ADVANCED OPTIMIZATION 04/03/2017
MATHEMATICAL PROGRAMING USING GAMS
ADVANCED OPTIMIZATION APPPLIED TO
CHEMICAL, PETROCHEMICAL AND
MINING & METALLURGICAL PROCESS
OPTIMIZATION APPLIED TO COMPLEX LOGISTICS
PROCESS
(1) La mayoría de las conferencias son de asistencia libre para los participantes en cualquiera o de los
diplomados ofrecidos, muchas de ellas son de asistencia libre al publico en general.
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES) PROMOTORES
PROGRAMA DE WEB- CONFERENCIAS
ASISTENCIA LIBRE
SESIÓNCONFE
RENCISTATEMA FECHA
HORARIO
UTC 05:00
1Jesús
VelásquezOptimización, Smart Grids y Eficiencia Energética Industrial 07/02/2017 8:00 am
2Jesús
Velásquez
Inteligencia de Mercados:
Efectos de Eventos y Analítica Aplicada a Bases de Datos Sindicadas09/02/2017 8:00 am
3Jesús
Velásquez
OPCHAIN E&G:
Despacho de Sistemas Integrados Electricidad & Gas (Aplicación en Perú)14/02/2017 8:00 am
4Jonathan
Moreno
Optimización en la Industria de Procesos.
Caso: Planificación y Programación de la Producción en Fábricas de Cemento23/02/2017 8:00 am
5Jesús
Velásquez
S&OP + ALM
Sales & Operations Planning + Assets Liabilities Management
por
confirmar8:00 am
6Jesús
Velásquez
A Decision Support System for Regional Planning of Large Regions
Using Mathematical Programing10/03/2017 8:00 am
7Fernando
LopezBig Data
por
confirmar
8Aldo
VechiettiOptimización vía Programación Disyuntiva. Aplicaciones en GAMS
por
confirmar
9 Local SolverLocal Solver: A Black-Box Local-Search Solver for 0-1 Programming
(Applications to Complex Discrete Optimization Models)
por
confirmar
10Ignacio
GrossmannEnterprise-Wide Optimization for Industrial Demand Side Management 11/04/2017 10:00 am
11Ignacio
GrossmannPlanning of Electric Power Infrastructures 21/04/2017 10:00 am
12Ignacio
Grossmann
Optimización en la Industria de Procesos 1
(tema específico por definir)10/05/2017 10:00 am
13Ignacio
Grossmann
Optimización en la Industria de Procesos 2
(tema específico por definir)22/05/2017 10:00 am
14Angel
MarínPlanificación de Sistemas de Transporte Público
por
confirmar
15Laureano
Escudero
por
confirmar
Información Adicional:
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST(THE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES)
COMO PARTE DE ACTIVIDADES DE INVESTIGACION, DESARROLLO E INNOVACIÓN, I&D+I, DW-DOA ESTÁN INTERESADOS EN ESTABLECER CONVENIOS CON UNIVERSIDADES, PROFESORES Y ESTUDIANTES, PARA APOYAR TESIS DE GRADO Y PROYECTOS DE INVESTIGACION, EN ÁREAS PROPIAS DE LA PROGRAMACIÓN MATEMÁTICA.
DEPENDIENDO DE LOS ACUERDOS DE TRANSFERENCIA DE TECNOLOGÍA, LOS DIPLOMADOS PUEDEN SER PARTE DEL CONVENIO DE ALIANZA QUE SE ACUERDE ENTRE DW-DOA Y EL INTERESADO.
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR(46 HORAS)
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT
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MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS
FECHA INICIO13/02/2017
DOA-server
DW-server
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR(66 HORAS)
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION
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MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS
ESTE DIPLOMADO HA SIDO INCORPORADO COMO MATERIA FORMAL EN PROGRAMAS DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA ELÉCTRICA
FECHA INICIO13/02/2017
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS
FECHA INICIO11/02/2017
OPTIMIZATION FOR SMARTS INDUSTRIAL VALUE CHAINS
(54 HORAS)
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION DEMAND CHAIN OPTIMIZATION
DEMANDCHAIN
SUPPLYCHAIN
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DIPLOMADOS AVANZADOS
Source: http://ieor.berkeley.edu/~atamturk/bcol/
ADVANCED OPTIMIZATION(68 HORAS)
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION
FECHA INICIO11/02/2017
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DIPLOMADO AVANZADO
EN PROCESO DE COORDINACIÓN
MATHEMATICAL PROGRAMING USING GAMS(40 HORAS)
BASIC OPTIMIZACIÓN USING GAMS ADVANCED OPTIMIZACIÓN USING GAMS
“GAMS was the first algebraic modeling language (AML) and is formally similar to commonly usedfourth-generation programming languages” Wikipedia
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DIPLOMADO AVANZADO
ADVANCED OPTIMIZATION APPPLIED TO CHEMICAL, PETROCHEMICAL AND
MINING & METALLURGICAL PROCESS
Asesores Académicos y Conferencistas Invitados:
Ing. Ignacio Grossmann, Ph. D.CAPD - Center for Advandced Process Decision Making Carnegie Mellon University
Ing. Aldo Vecchietti, Ph. D.Director del Instituto INGAR, Argentina
FECHA PREVISTAABRIL 2017
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DIPLOMADO AVANZADO
OPTIMIZATION APPLIED TO COMPLEX LOGISTICS PROCESS
FECHA PREVISTAMAYO 2017
Coordinador AcadémicoIng. Jesús Velásquez Bermúdez, Eng. D.
Chief Scientist DecisionWare
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST
DIPLOMADOS TEMÁTICOS – PRIMER SEMESTRE 2017
DIPLOMADO OBJETIVO – PLAN DE TEMASBASIC
OPTIMIZACIÓN
USING GAMS
Capacitar al participante en el uso de GAMS como tecnología de optimización, basándose en modelos
matemáticos utilizados en problemas de optimización en el mundo real; haciendo uso de los conceptos
básicos de GAMS.
ADVANCED
OPTIMIZACIÓN
USING GAMS
Capacitar al participante en el uso de GAMS para resolver problemas matemáticos complejos, haciendo uso
de metodologías de partición y de descomposición de modelos de gran tamaño (Teoría de Benders,
Relajación Lagrangeana, Descomposición Cruzada); trabajando sobre las herramientas ofrecidas por GAMS
para la optimización distribuida.
ASYCHRONOUS
PARALELL
OPTIMIZATION
Capacitar al participante en el conocimiento y en el manejo de las metodologías matemáticas de partición y
de descomposición de sistemas de gran tamaño, soporte de la denominada optimización distribuida de alto
nivel. Se estudian las siguientes metodologías (incluye casos reales prácticos y códigos computacionales
GAMS para cada metodología analizada):
Programación Disyuntiva
Teoría de Benders
Teoría de Benders y Programación Dinámica (DDP, GDDP, SDDP, SGDDP)
Relajación Lagrangeana
Descomposición Cruzada
Optimización Estocástica NO-Anticipativa:
o Gestión de Riesgos Financieros
o Solución vía Descomposición y/o Partición
Optimización Paralela Asincrónica (Optimización Distribuida)
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST
DIPLOMADOS TEMÁTICOS – PRIMER SEMESTRE 2017
DIPLOMADO OBJETIVO – PLAN DE TEMAS
SUPPLY CHAIN
OPTIMIZATION
Capacitar al participante en el conocimiento de los modelos matemáticos utilizados para la optimización de
cadenas industriales de oferta/producción (supply chain); haciendo énfasis en el modelamiento
matemático de problemas reales y en el desarrollo de soluciones orientadas a su implementación en
grandes empresas. Se estudian soluciones para:
Diseño de Cadenas de Abastecimiento
Optimización del proceso S&OP (Sales & Operations Planning)
Optimización de Políticas de Inventarios
Optimización de Compras (Sourcing Optimization)
Programación de la Producción
Planificación de Atención de Pedidos (ATP, Available-To-Promise)
Planificación de la Distribución
DEMAND CHAIN
OPTIMIZATION
Capacitar al participante en el conocimiento de los modelos matemáticos utilizados para la optimización de
cadenas industriales de demanda (demand chain); haciendo énfasis en el modelamiento matemático de
problemas reales y en el desarrollo de soluciones orientadas a su implementación en grandes empresas. Se
estudian soluciones para:
Modelamiento de la Caracterización de la Demanda
Modelamiento del Market-Share
Optimización del Marketing-Mix
Optimización de Precios (Revenue Management)
Optimización de Políticas de Inventarios
Balanceo de Inventarios
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST
DIPLOMADOS TEMÁTICOS – PRIMER SEMESTRE 2017
DIPLOMADO OBJETIVO – PLAN DE TEMAS
OPTIMIZATION
APPLIED TO
ELECTRICITY’S
SYSTEMS &
MARKETS
Capacitar al participante en el conocimiento de los modelos matemáticos utilizados para modelar sistemas
y mercados eléctricos; haciendo énfasis en el modelamiento matemático de problemas reales. Se estudian
soluciones para:
Despacho Económico de Sistemas de Potencia (largo, mediano y corto plazo)
Modelos basados en Optimización Estocástica No-Anticipativa
Modelos basados en la teoría SDDP (Stochastic Dual Dynamic Programing)
Modelamiento de la Reglamentación de Mercados Eléctricos
Modelamiento de Agentes Competitivo (Equilibrio Nash-Cournot y Stackelberg)
Modelamiento de Alianzas (Valor de Shapley)
Modelamiento de la hidrología y de fuentes Renovables
Diseño de Sistemas de Abastecimiento de Electricidad (generación y transmisión)
Optimización del Mantenimiento
Valoración de Activos Energéticos
ETRM – ENERGY
TRADING &
RISK
MANAGEMENT
capacitar al participante en el conocimiento de los modelos matemáticos utilizados para modelar el
mercadeo a corto, mediano y largo plazo de energía; se estudia:
Optimización Estocástica No-Anticipativa
Medición y Gestión del Riesgo Financiero
Predicción del Precio Spot:
o Modelos Técnico Económicos (largo y mediano plazo)
o Modelos ARMAX-GARCH (corto plazo)
Modelos de Optimización Estocástica (asignación de cantidad, establecimiento de límites en los
precios)
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST
DIPLOMADOS TEMÁTICOS – PRIMER SEMESTRE 2017
DIPLOMADO OBJETIVO – PLAN DE TEMAS
MATHEMATICAL
MODELING
APPLIED TO
SMART GRIDS
Capacitar al participante en el conocimiento de los modelos matemáticos utilizados para modelar smart-
grids; haciendo énfasis en el modelamiento matemático de problemas reales. A partir de la presentación
general, semi-detallada, de las nuevas tecnologías disponibles en los sistemas de potencia, se estudian
soluciones para:
Forecast de Fuentes de Energía Renovables:
o Modelos Físicos (NWP, Numerical Weather Prediction)
o Modelos Estadísticos clásicos (ARIMAX-GARCH)
o Modelos Estadísticos Bayesianos
o Estimación de Estado (Filtro de Kalman y sus variaciones)
o Modelos de Inteligencia Artificial (Redes Neuronales y Lógica Difusa)
o Modelos Híbridos
o Combinación Bayesiana de Modelos
Optimización del Diseño de Smart-Grids
Re-Localización Óptima de Equipos
Modelos de Despacho de Smart Grids (el día anterior, en tiempo real)
Detección de Fraudes
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST
CALENDARIO DE CURSOS – PRIMER SEMESTRE 2017
DESCRIPCIÓNSESIO
NES
HO
RAS
FECHA (1)
DÍAS (2)
COSTO (3)(4)(5)
PROFESIONAL
(USD)INICIO FIN
DIPLOMADOS TEMÁTICOS
BASIC OPTIMIZACIÓN USING GAMS 10 20 SAB, LUN, MAR 170
ADVANCED OPTIMIZACIÓN USING GAMS 10 20 SAB, LUN, MAR 170
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION 20 40 04/03/2017 27/05/2017 SAB 320
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION 12 24 23/03/2017 06/05/2017 SAB, LUN, MAR, JUE, VIE 192
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS &MARKETS 12 24 13/02/2017 09/05/2017 LUN, MAR 192
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS 13 26 20/02/2017 18/04/2017 LUN, MAR, JUE, VIE 208
ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT 3 6 16/05/2017 30/05/2017 MAR 54
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION 14 28 24/04/2017 12/06/2017 LUN, MAR 224
DIPLOMADOS AVANZADOS (6)
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR 23 46 13/02/2017 06/06/2017 LUN, MAR 322
OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINS 27 54 11/02/2017 13/05/2017 SAB, LUN, MAR 378
ADVANCED OPTIMIZATION 34 68 11/02/2017 12/06/2017 SAB, LUN, MAR 442
MATHEMATICAL PROGRAMING USING GAMS 20 40 320
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR 33 66 13/02/2017 12/06/2017 LUN, MAR 430
(1) Para facilitar la participación de estudiantes del hemisferio sur, DW está elaborando un calendario para repetir las clases programadas para antes 01/03/2017
(2) En general los diplomados se dictan siempre los mismos días de la semana; pero pueden existir casos en los que esta regla no se puede cumplir, para el calendario detallado se sugiere
descargar el documento PDF asociado.
(3) Para estudiantes menores de 33 años se ofrece un descuento del 35% del valor del costo del profesional
(4) El costo no incluye impuestos al valor agregado, en el formato de inscripción se presentan las alternativas disponibles
(5) A partir de cinco (5) participantes, para contratación masiva de cursos por parte de empresas y/o de universidades, favor dirigirse a [email protected] o al responsable del
territorio/sector.
(6) Para contratación de cursos virtuales “in company”, personalizados de acuerdo con el interés del cliente, favor dirigirse a [email protected] o al responsable del territorio/sector.
(7) En todos los diplomados se entrega diploma de asistencia respaldado por DecisionWare
(8) Todas las clases son dictadas por profesionales especializados en el modelamiento matemático y con nivel académico Maestría o Doctorado.
(9) DW esta coordinando la programación de diplomados adicionales.
(10) Cualquier información adicional, favor dirigirse a [email protected] o al responsable del territorio/sector.
Argentina: [email protected]
Bolivia: [email protected]
Centro América: [email protected]
Colombia Bogotá-Resto: [email protected]: [email protected] Atlántica: [email protected]
Chile: [email protected]
España: [email protected]
México: [email protected]
Perú: [email protected]
Resto Países: [email protected]
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MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
CONTACTOS
Para mayor información favor dirigirse a [email protected] o a:
ADVANCED OPTIMIZATION APPPLIED TO CHEMICAL, PETROCHEMICAL AND MINING & METALLURGICAL
PROCESS
OPTIMIZATION APPLIED TOCOMPLEX LOGISTICS PROCESS
MATHEMATICAL PROGRAMING USING MOSEL-XPRESS
MATHEMATICAL PROGRAMING USING IBM ILOG CPLEX STUDIO
BIG DATA: METODOLOGÍAS MATEMÁTICAS Y TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS EN PREPARACIÓN
MACHINE LEARNING AND APPLICATIONS
DATA ENVELOPED ANALYSIS
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS TEMÁTICOS EN PREPARACIÓN
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
DIPLOMADO AVANZADO:
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR
Fecha Inicio: Lunes 13 de Febrero de 2017 Fecha Final: Martes 6 de Junio de 2017 Sesiones: 33 sesiones de dos horas c/u Horario: Time Zone UTC 05:00 (Bogotá) 8:00 am a 10:00 am Sitio: webex DO ANALYTICS LLC
“Somos la primera generación que siente los efectos del cambio climático y la última que puede haceralgo para solucionarlo” Barack Obama
PROMOTORES PROFESORES DE:
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR(66 HORAS)
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION
ESTE DIPLOMADO HA SIDO INCORPORADO COMO MATERIA FORMAL DE PROGRAMAS DE MAESTRÍA EN INGENIERÍA ELÉCTRICA
Chief Scientist DecicionWare Transfer Technology CenterIng. Jesús Velásquez Bermúdez, Eng. D.
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
DIPLOMADO AVANZADO:
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR
Fecha Inicio: Lunes 13 de Febrero de 2017 Fecha Final: Martes 6 de Junio de 2017 Sesiones: 33 sesiones de dos horas c/u Horario: Time Zone UTC 05:00 (Bogotá) 8:00 am a 10:00 am Sitio: webex DO ANALYTICS LLC
“Somos la primera generación que siente los efectos del cambio climático y la última que puede haceralgo para solucionarlo” Barack Obama
PROMOTORES PROFESORES DE:
CONFERENCISTAS INVITADOS:
Ing. Ignacio Grossmann, Ph. D.Fundador del CAPD - Center for Advandced Process Decision Making Carnegie Mellon University
TEMAS: Planning and Scheduling for Industrial Demand Side Management Planning of Electric Power Infrastructures
Ing. Luis Hernández Callejo, Ph. D.CIEMAT (Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas)Universidad de Valladolid
ESTRUCTURA:El diplomado avanzado OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR, que hace parte delprograma de educación continuada MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST, está orientado acapacitar al participante en los principales problemas que se deben resolver en la planificación, en laprogramación, y en el mercadeo de electricidad, teniendo en cuenta las nuevas tecnologías eléctricas quedan origen a las Smart Grids, comerciablemente rentables, está integrado por tres diplomados básicos: OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS: orientado a: i) el
modelamiento de la planificación y del despacho de sistemas eléctricos y ii) a la comercialización y lagestión de riesgos financieros en los mercados de energía. Se utilizaraan modelos en GAMS paraaclarar conceptos.
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS: capacitación en los nuevos problemas matemáticos que surgen de las tecnologías eléctricas que generan las smart grids.
ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT: capacitación en modelamiento de gestión de riesgos financieros, y de eventos extremos, por medio de modelos de optimización estocástica.
La duración total del diplomado es de 52 horas de capacitación. Para participantes interesados enprofundizar en las metodologías matemáticas se ofrecen los siguientes diplomados complementarios: ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION: capacitación en metodologías de gran escala
requeridas para implementar soluciones bajo los enfoques de optimización distribuida. ENERGETIC EFFICIENCY OPTIMIZATION: orientado al uso de las tecnologías propias de las smart
grids como medio para optimizar la eficiencia energética de los procesos industriales.
DIRIGIDO A:Profesionales (ingenieros, matemáticos, físicos, consultores, economistas, “data analyst”, desarrolladoresde software, … ) que requieran o desean conocer las nuevas tecnologías eléctricas relacionadas con lasSmart Grids, la eficiencia energética industrial y su relación con las metodologías matemáticas requeridaspara evaluar su impacto técnico-económico a nivel de: i) el diseño de los sistemas de suministro deenergía, ii) la eficiencia energético-económica de los procesos industriales y iii) la optimización de sugestión en los mercados energía.
DIPLOMADO AVANZADO:
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS
(24 HORAS)
ADVANCED ANALYTICS & OPTIMIZATION FUNDAMENTOS DE OPTIMIZACIÓN DESPACHO SISTEMAS ELÉCTRICOS MERCADOS ELÉCTRICOS COMPETITIVOS TEORIA DE JUEGOS APLICADA AL SECTOR
ENERGÍA VALORACIÓN DE PROYECTOS SMART GRIDS OPTIMIZACIÓN (1, 2, 3) TEORÍA DE BENDERS TEORÍA DINÁMICA DE BENDERS (DDP, GDDP,
SDDP) (1, 2) GAMS - TEORÍA DE BENDERS
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS
(26 HORAS)
ADVANCED ANALYTICS & OPTIMIZATION FUNDAMENTOS DE OPTIMIZACIÓN TECNOLOGÍAS ELÉCTRICAS (1,2,3) SMART METERING SMART GRIDS OPTIMIZATION (1, 2, 3) FORECAST: MÉTODOS ESTADÍSTICOS FORECAST: ESTIMACIÓN DE ESTADO FORECAST: INTELIGENCIA ARTIFICIAL FORECAST: MÉTODOS HÍBRIDOS
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS TEMÁTICOS
ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT(6 HORAS)
STOCHASTIC OPTIMIZATION RISK MANAGEMENT ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS TEMÁTICOS
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION(28 HORAS)
PARTICIÓN Y DESCOMPOSICIÓN DE SISTEMAS TEORÍA DE BENDERS RELAJACION LAGRANGEANA
TEORÍA DE BENDERS – DDP, GDDP, SDDP (1, 2)
GAMS - TEORÍA DE BENDERS GAMS - RELAJACIÓN LAGRANGEANA GAMS - DESCOMPOSICIÓN CRUZADA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA RISK MANAGEMENT (1, 2) DISEÑO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO
RESILIENTES ALM: ASSET LIABILITIES MANAGEMENT
Source: http://ieor.berkeley.edu/~atamturk/bcol/
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR(46 HORAS)
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS
ADVANCED OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRIC SECTOR(46 HORAS)
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS
MODELAMIENTO DEL SECTOR ENERGETICO
El diplomado está orientado al estudio del comportamiento de una de las cadenasintegradas de abastecimiento energético (hidro-electricidad-gas-petróleo-biomasa);concentrándose en la cadena de la electricidad y sus relaciones con los otros tipos deenergía. Se consideran modelos que simulan decisiones óptimas a lo largo de los diferentesniveles jerárquicos de la toma de decisiones: Estratégico: Diseño de la infraestructura de la cadena Táctico: Planificación de actividades multi-periodo (meses/semanas) para determinar
volúmenes de la producción, distribución y consumo de energéticos primarios y de derivados energéticos
Operativo: programación de operaciones en las instalaciones
El modelaje integrado de las cadenas de abastecimiento de electricidad–gas permiteanalizar la sincronización de los dos estabones de la cadena energética y la integración consus mercados de forma tal de considerar las transferencias internas como una demandaendogenizada; para ello la demanda de electricidad y la de gas se consideran de maneradiferenciada por aéreas operativas y por sectores económicos, con base en curvas deduración de carga diferenciadas espacio-temporalmente.
Los modelos técnico-económicos implican la simulación de la transformación de losenergéticos básicos (agua, aire, gas, crudo, bio-masa) en electricidad, producidos pormedio de múltiples tecnologías industriales con la finalidad de atender la demanda final deelectricidad y de gas que realiza la sociedad.
METODOLOGÍAS AVANZADAS DE OPTIMIZACIÓN
El sector eléctrico se ha destacado en la utilización de la programación matemáticaavanzada como soporte a las decisiones que se toman, tanto a nivel del de los sistemas degeneración, transporte y distribución de electricidad, como en el estudio de decisionesestratégicas que los gobiernos para evaluar el impacto de sus decisión regulatorias yoperacionales.
El uso de la Teoría de Benders es amplio para desarrollar complejos algoritmoscomputacionales que utilizan los modelos matemáticos para la planificación y la operaciónde los sistemas y de los mercados eléctricos; específicamente la metodología denominadaDDP (Dual Dynamic Programing) es el soporte del modelo SDDP (Stochastic Dual DynamicPrograming), producido por la empresa brasileña PSR, que es ampliamente utilizado anivel latinoamericano y a nivel mundial, la relación de la Programación Dinámica y laTeoría de Benders será analizada con detenimiento para comprender con propiedad su usopara modelos de optimización estocástica, como el SDDP y su relación con la gestión deriesgos financieros.
Por otro lado, se estudiarán el modelamiento de mercados de energía donde compiten y/ocooperan agentes; específicamente se estudiará el modelamiento de equilibrio económicodel tipo Nash-Cournot para el caso de mercados del tipo Stackelberg, que implicanagentes dominantes, “price makers”, y agentes seguidores, “price takers”. Para el caso deagentes cooperativos, se estudiará el uso del “Shapley Value” para establecer condicionesde equilibro, en coaliciones de agentes que actúan de manera cooperada.
DIPLOMADO BÁSICO:
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS
DIPLOMADO BÁSICO:
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS
OPTIMIZACIÓN EN EL SECTOR ELECTRICIDAD-GAS
Los servicios prestados por los modelos matemáticos pueden ser: Estudios de interconexión multi-regional Estudios de expansión del sistema, desde el punto de vista de un planificador central,
o del de un operador Despacho integrado electricidad-gas a mínimo costo, escalable a nivel horario, diario,
semanal, mensual, … Simulación de mercados competitivos bajo condiciones de máxima ganancia de
operadores. Optimización de la negociación de energía (electricidad y/o gas) a mediano/largo
plazo, incluyendo cubrimiento de riesgos financieros (ETRM) Optimización de mantenimiento de infraestructura Evaluación de impacto de nuevas regulaciones. Diseño de redes de suministro de servicios Evaluación de proyectos de inversión en infraestructura. Determinar el punto de equilibrio de los mercados de electricidad y de gas. Analizar el impacto de contratos “take or pay” de gas en el despacho de electricidad Determinar costos marginales en los dos mercados y su impacto en otros sub-
mercados como los del gas vehicular y el gas industrial. Análisis del impacto de la reglamentación en sistemas y mercados de gas-electricidad Análisis del impacto de externalidades que se generan en un mercado como
consecuencia de acciones en el otro mercado. Análisis financiero del comportamiento de los agentes en ambos mercados Demandas de combustibles en plantas térmicas con combustibles duales.
EXPANSIÓN DE LA CADENA ENERGÉTICALos modelos matemáticos soportan las decisiones de inversión, ya sea desde el puntode vista social, o desde el punto de vista del empresario, se puede optimizar: Expansión y/o modernización de la red de infraestructura: embalses, plantas de
generación (hidráulicas, térmicas, eólicas, … ), redes de interconexión (de agua, de electricidad y/o de gas), plantas de licuefacción/regasificación.
Selección de tecnologías/modos de producción Selección de modos de contratación a largo plazo de suministro de energéticos Riesgo financiero de la inversión (Value-at-Risk) Estrategias de riesgo financiero controlado, bajo condiciones de incertidumbre. Evaluación y control de impactos ambientales.
Durante el diplomado se presentarán casos reales de la expansión del sistema detrasmisión de electricidad en una ambiente de expansión libre del sistema degeneración. Adicionalmente, se analizará el proceso de valoración de activosenergéticos.
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01/01/2014 01/01/2016 01/01/2018 01/01/2020 01/01/2022 01/01/2024M
USD
INGRESO NETO - VENTAS A LARGO PLAZO
MEDIO MAX MIN DESV.EST
DIPLOMADO BÁSICO:
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS
Source: http://www.ennomotive.com/what-are-and-why-of-smart-grids/
SMART-GRIDSSmart-Grids representa el futuro de energía eléctrica el cual ya comienza a sertotalmente diferente de lo que hemos conocido hasta el presente, el cual sebasa fundamentalmente en dos puntos fundamentales que son viablestecnológicamente: la generación de electricidad distribuida y el procesamientode información distribuido. Como un campo de acción nuevo, es necesariodesarrollar el nuevo conocimiento que soporta esta área tecnológica, parte deello será el procesamiento científico de la gran cantidad de datos (big data) queestán disponibles en múltiples formas.
DEMAND RESPONSELos modelos matemáticos, orientados a soportar de las decisiones de losagentes que participan en las smart grids, son el medio para que la demandaparticipe activamente en el nuevo sector eléctrico, pueden agruparse en: Industrial Energy Efficiency Optimization: optimización de la gestión
de la energía eléctrica y de la emisión de gases contaminantes en sistemasindustriales intensivos en el consumo de energía.
Building and Residential Energy Efficiency Optimization:optimización de la gestión de la energía eléctrica en conjuntos de edificios;como universidades, urbanizaciones, centros comerciales, ...
Forecast of Renewable Energy Sources: predicción de corto, demediano y de largo plazo de la disponibilidad de fuentes energíarenovables, como: el viento, la radiación solar y los recursos hídricos.
Optimization of Load Management: optimización de la gestión de lacarga eléctrica que consiste en planificar y en programar el consumo y lageneración y ajustarlos a un metas objetivo, que deberán ser coordinadascon los operadores del sistema interconectado.
Distribution Network Planning: optimización del diseño de las “smartgrids”
El diplomado analiza las fuentes renovables de energía y su modelamiento paraque sean incorporadas en los procesos de toma de decisión de los agentes delmercado eléctrico.
DIPLOMADO BÁSICO:
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS
Las nuevas fuentes de energíarenovable tienen un comportamientomarcadamente aleatorio y esnecesario su proyección a futuro paraque los agentes generadores puedanasumir compromisos de energía firmey/o de despacho de acuerdo a lareglamentación de la región dondeoperen
Existen múltiples metodologías matemáticas para enfrentar el problema: Modelos Físicos (NWP, Numerical Wheatear Prediction) Modelos Estadísticos Convencionales: Mínimos cuadrados, ARIMAX, GARCH, … Modelos Estadísticos Dinámicos Bayesianos Estimación de Estado (Filtro de Kalman y sus variaciones) Inteligencia Artificial (Redes Neuronales y Lógica Difusa) Metodologías Hibridas, resultado de la mezcla de dos o más de las
metodologías mencionadas.
Teniendo en cuenta la novedadasociada a las tecnologías de smart-grids, se considera como partefundamental del diplomado, lapresentación y el análisis de lastecnologías de sistemas de potenciaque hacen viables las smart grits, lasactuales y las del futuro cercano.
Con miras a su modelaje matemático, se presentan y se analizan lastecnologías disponibles, indicando las ecuaciones matemáticas que se debenconsiderar para incorporar dichas tecnologías en los modelos matemáticos desistemas y de mercados de electricidad.
TECNOLOGIAS EN SISTEMAS DE POTENCIA
PRONÓSTICOS DE VARIABLES
4. PRONÓSTICOS DE VARIABLES
Metodologías:
o Modelos Físicos (NWP, Numerical Wheatear Prediction)
o Modelos Estadísticos (Convencionales y Bayesianos)
o Estimación de Estado (Filtro de Kalman)
o Inteligencia Artificial (Redes Neuronales y Lógica Difusa)
o Metodologías Hibridas
Casos: Fuentes Renovables, Demanda, Precios
3. OPTIMIZACIÓN EN SMART GRIDS
Diseño Óptimo de Sistemas de Generación-Almacenamiento
Despacho Económico incluyendo Nuevas Tecnologías
Gestión y Respuesta de la Demanda
Almacenamiento de Energía
Reconfiguración de la Red
o Balanceo de Fases
o Localización de Transformadores
Diseño de Sistemas de Vehículos Inteligentes
1. INTRODUCCIÓN A LA OPTIMIZACIÓN
Analytics y Advanced Analytics. Estado del Arte
Teoría de la dualidad y economía
Matemáticas de la Optimización y de la Economía
Partición y Descomposición de Sistemas de Gran Tamaño
o Teoría de Benders
o Relajación Lagrangiana
o Descomposición Cruzada
Optimización Estocástica No-Anticipativa
Precios y Costos Marginales
Tecnologías de Optimización: Solvers, Lenguajes Algebraicos
2. SMART GRIDS
Conceptos : Smart Meters, Smart Grids, Smart Cities.
o Arquitecturas y Modelos de Smart Grids
o Microrredes
Smart Generation
o Generación Distribuida
o Generación: Eólicas, Fotovoltaicas, Micro-hidráulicas, Biomasa, Geotérmica
o Almacenamiento: Energy Storages y Pumping Storages
Smart Transmission
o Beneficios y Riesgos
o Tecnología HVDC
o FACTS (Flexible AC Transmission Systems)
o PMU (Phasor Measurement Unit )
Smart Distribution
o Almacenamiento de Energía
o Vehículos Eléctricos (VE)
Respuesta de la Demanda:
o Internet of Things (IoT)
o Smart Buildings, Smart Industries
3. SMART METERING
Infraestructura de Medida Avanzada (AMI)
Lectura Automática (AMR)
Software Analítico
Beneficios de la AMI
PLAN DE TEMAS
Source: Toward a Smarter Grid ABB´s Vision of the Power System of the Future
DIPLOMADO BÁSICO:
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS
DIPLOMADO TEMÁTICO
MATHEMATICAL MODELING APPLIED TO SMART GRIDS
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
HN
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Fundamentos de Optimización 20/02/2017 01/03/2017 8:00 am
2 JVB Advanced Analytics 27/02/2017 04/03/2017 8:00 am
3 LHV Fundamentos Smart Grids 28/02/2017 28/02/2017 8:00 am
4 LHV Smart Generation - Smart Transmission 07/03/2017 07/03/2017 8:00 am
5 LHV Energy Storages 14/03/2017 14/03/2017 8:00 am
6 LHV Smart Metering 21/03/2017 21/03/2017 8:00 am
7 JVB Optimización Smart Grids 1 20/03/2017 20/03/2017 8:00 am
8 JVB Optimización Smart Grids 2 27/03/2017 27/03/2017 8:00 am
9 JVB Optimización Smart Grids 3 17/04/2017 17/04/2017 8:00 am
10 JVB Forecast – Métodos Clásicos y Bayesianos 28/03/2017 28/03/2017 8:00 am
11 JVB Forecast – Estimación de Estado 03/04/2017 03/04/2017 8:00 am
12 LHV Forecast – Inteligencia Artificial 04/04/2017 04/04/2017 8:00 am
13 JVB Forecast – Métodos Híbridos 18/04/2017 18/04/2017 8:00 am
CONFERENCIAS ADICIONALES
JVB Optimización, Smart Grids y Eficiencia Energética Industrial 07/02/2017 8:00 am
JVB OPCHAIN E&G: Despacho de Sistemas Integrados Electricidad & Gas 14/02/2017 8:00 am
IGR Planning and Scheduling for Industrial Demand Side Management 11/04/2017 10:00 am
IGR Planning of Electric Power Infrastructures 21/04/2017 10:00 am
DIPLOMADO TEMÁTICO
OPTIMIZATION APPLIED TO ELECTRICITY’S SYSTEMS AND MARKETS
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
HN
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Fundamentos Optimización 20/02/2017 01/03/2017 8:00 am
1A JVB Advanced Analytics 27/02/2017 04/03/2017 8:00 am
2 JVB Despacho de Sistemas Eléctricos 13/02/2017 02/03/2017 8:00 am
3 JVB Modelamiento de Mercados de Electricidad 1 21/02/2017 03/03/2017 8:00 am
4 JVB Modelamiento de Mercados de Electricidad 2 06/03/2017 06/03/2017 8:00 am
5 JVB Valoración de Activos de Sistemas de Potencia 13/03/2017 13/03/2017 8:00 am
6 JVB Optimización Smart Grids 1 20/03/2017 20/03/2017 8:00 am
7 JVB Optimización Smart Grids 2 27/03/2017 27/03/2017 8:00 am
8 JVB Optimización Smart Grids 3 17/04/2017 17/04/2017 8:00 am
9 JVB Optimización Avanzada – Teoría de Benders 25/04/2017 25/04/2017 8:00 am
10 JVB Teoría de Benders – Ejemplos GAMS 02/05/2017 02/05/2017 8:00 am
11 JVB Benders – Modelos Dinámicos (DDP, GDDP, SDDP, …) - Teoría 08/05/2017 08/05/2017 8:00 am
12 JVB Benders – Modelos Dinámicos (DDP, GDDP, SDDP, …) 2 - Aplicaciones 09/05/2017 09/05/2017 8:00 am
CONFERENCIAS ADICIONALES
JVB Optimización, Smart Grids y Eficiencia Energética Industrial 07/02/2017 8:00 am
JVB OPCHAIN E&G: Despacho de Sistemas Integrados Electricidad & Gas 14/02/2017 8:00 am
IGR Planning and Scheduling for Industrial Demand Side Management 11/04/2017 10:00 am
IGR Planning of Electric Power Infrastructures 21/04/2017 10:00 am
NEGOCIACION DE ELECTRICIDAD Y DE GAS LARGO PLAZO
Los modelos de optimización están orientados a ddeterminar decisiones óptimascon respecto a la compra/venta de electricidad y/o de gas a largo plazo, ya seapor medio de contratos estandarizados (derivados) o por medio de contratosbilaterales.
Los modelos utilizados son del tipo de optimización estocástica e incluyen todoslos conceptos modernos para el manejo óptimo de portafolios de contratos,incluyendo la gestión de los riesgos financieros; estos modelos unidos a lasimulación de los mercados de energía (despacho del sistema electricidad-gas)determinan el impacto de los contratos en los precios del mercado spot, o enlos costos marginales.
El diplomado se centra en presentar el uso de modelos avanzados en el procesode tomar decisiones de compra/venta de energéticos, y en general de cualquiertipo de instrumento financiero derivado.
DIPLOMADO BÁSICO:
ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT
SISTEMA
DE
INFORMACIÓN
Modelo Técnico-Económico Despacho de Plantas
0
20
40
60
80
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01/07/2014 01/07/2016 01/07/2018 01/07/2020 01/07/2022
$/KW
h
PRECIO SPOT
Series Sintéticas Despacho de Plantas
SISTEMA
DE
INFORMACIÓN
Modelo ETRMEnergy Trading & Risk Managemoent
DECISIONES DE PORTAFOLIO
DECISIONES DE INVERSIÓN
SISTEMA
DE
INFORMACIÓN
Modelo Estadístico ARMAX-GARCHPrecio Spot
Modelo EstadísticoPrecio Spot
Series Sintéticas Precio Spot
La revolucionaria idea que define la frontera entre los tiempos
modernos y el pasado es la maestría en el manejo del riesgo: la noción
que el futuro es más que un capricho de los dioses y que los
hombres y las mujeres no son pasivos ante la naturaleza.
La esencia de la gerencia del riesgo yace en maximizar las áreas donde
tenemos algún control sobre el resultado, mientras minimizamos
las áreas sobre las cuales no tenemos absolutamente ningún
control y el vínculo entre causa y efecto es desconocido.
Peter L. BernsteinAgainst the Gods
The Remarkable Story of Risk
DIPLOMADO TEMÁTICO
ETRM – ENERGY TRADING & RISK MANAGEMENT
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
NH
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Optimización Estocástica - Fundamentos 16/05/2017 16/05/2017 8:00 am
2 JVB Optimización Estocástica – Risk Management 23/05/2017 23/05/2017 8:00 am
3 JVB ETRM – Energy Trading & Risk Management 30/05/2017 30/05/2017 8:00 am
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
Chief Scientist DecicionWare Transfer Technology CenterIng. Jesús Velásquez Bermúdez, Eng. D. Fecha Inicio: Lunes 13 de Febrero de 2017
Fecha Final: Martes 6 de Junio de 2017 Sesiones: 27 sesiones de dos horas c/u Horario: Time Zone UTC 05:00 (Bogotá) 8:00 am a 10:00 am Sitio: webex DO ANALYTICS LLC
Costo Profesionales: USD 378,ooInformación: [email protected]
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Plan de Temas:
Formato Inscripción:
“La reducción en costos del ocho por ciento (8%) realizada por nuestro cliente no es atípica, en nuestraexperiencia, el análisis integrado de problemas de planificación, utilizando modelos matemáticosdetermina estrategias entre el tres y el veinte por ciento (3-20%) más económicas.” Jeremy Shapiro
PROMOTORES
DIPLOMADO AVANZADO:
OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINS
DEMANDCHAIN
SUPPLYCHAIN
ESTRUCTURA:El diplomado avanzado OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINS, que hace parte del programa deeducación continuada MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST, está orientado a capacitar al participante enlos principales problemas que se deben resolver en la planificación y en la programación avanzada de cadenas devalor (APS, Advanced Planning & Scheduling), propias del sector industrial en general; está integrado por tresdiplomados básicos: SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION: capacitación en la problemática de optimización de la cadena de
abastecimiento (supply chain), concentrándose en la optimización de las decisiones de como producir losproductos que ofrece la cadena industrial y/o bio-industrial. Capacitación básica en modelaje matemáticoutilizando como tecnología de optimización GAMS (General Algebraic Modeling System)
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION: capacitación en la problemática de optimización de la cadena de demanda(demand chain), concentrándose en la caracterización de la demanda, principalmente sus elasticidades, y en lasdecisiones de como afectar los procesos de demanda con el objetivo de producir mayores utilidades económicas.
La duración total del diplomado es de 46 horas de capacitación. Para participantes interesados en profundizar en lasmetodologías matemáticas de gran escala se les sugiere complementar el diplomado con el diplomado básicoASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION.
DIRIGIDO A:Propietarios de empresas y a profesionales (ingenieros, matemáticos, físicos, consultores, economistas, “dataanalyst”, desarrolladores de software, … ) que requieran, o desean, conocer las tecnologías APS (Advanced Planning& Scheduling) para diseñar, implementar y poner en marcha Sistemas de Soporte de Decisiones (Decision SupportSystems, DSS) utilizando modelos matemáticos orientados a la planificación y la programación de cadenas decadenas industriales de valor.
DIPLOMADO AVANZADO:
OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINS
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION(40 HORAS)
ADVANCED ANALYTICS & OPTIMIZATION FUNDAMENTOS DE OPTIMIZACIÓN GAMS - MODELAMIENTO DE TIEMPO DISCRETO GAMS - MODELAMIENTO DE TIEMPO CONTINUO SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION DEMAND CHAIN OPTIMIZATION BASES DE DATOS RELACIONALES DISENO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO SALES & OPERATIONS PLANING OPTIMIZATION
(1-2) CADENAS ABASTECIMIENTO BIO-INDUSTRIALES
(1-2) POLITICAS DE INVENTARIO SOURCING OPTIMIZATION BLENDING MATERIALES/COMBUSTIBLES OPTIMIZACIÓN PROCESOS CONTINUOS SCHEDULING OPERACIONES SCHEDULING TIME-TABLES
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS TEMÁTICOS
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION(24 HORAS)
ADVANCED ANALYTICS & OPTIMIZATION FUNDAMENTOS DE OPTIMIZACIÓN SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION DEMAND CHAIN OPTIMIZATION BASES DE DATOS RELACIONALES CARACTERIZACION DE LA DEMANDA FORECAST: MÉTODOS ESTADÍSTICOS FORECAST: ESTIMACIÓN DE ESTADO FORECAST: INTELIGENCIA ARTIFICIAL FORECAST: MÉTODOS HÍBRIDOS MODELAMIENTO DEL MARKET SHARE REVENUE MANAGEMENT MARKETING MIX
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS AVANZADOS
OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINS
(54 HORAS)
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION DEMAND CHAIN OPTIMIZATION
ERP
S&OPPlanificación
TácticaProducción
PolíticaInventarios
Metas Producción
MetasDistribución
MetasConsumo Materiales
OrdenesProducción
Ordenes Distribución
OrdenesCompra
Planes deExpansión
OPERACIÓN
ESTRATEGIA
TÁCTICA
OptimizaciónCompras
ProgramaciónProducción
AsignaciónProductosPedidosViajes
ProgramaciónDistribución
PolíticasInventario
HistóricosVentas
Inventarios
CaracterizaciónProbabilística Demanda
CaracterizaciónDemanda
OptimizaciónPrecios
OptimizaciónMarketing-Mix
Proyección Demanda - Precios
Balanceo Inventarios
Redistribución Inventarios
PolíticaInventarios
PresupuestoEventosMarketing Mix
TÁCTICA
OPERACIÓN
Proyección Demanda
DEMANDA OFERTA
ESTRATEGIA
Diseño CadenaAbastecimiento
OptimizaciónPedido
Sugerido
Pedido Sugerido
DIPLOMADO AVANZADO:
OPTIMIZATION FOR INDUSTRIAL VALUE CHAINSPROBLEMAS DE DECISIONES – MODELOS MATEMÁTICOS
S&OPPlanificación
TácticaProducción
PolíticaInventarios
Metas Producción
MetasDistribución
MetasConsumo Materiales
OrdenesProducción
Ordenes Distribución
OrdenesCompra
Planes deExpansión
OPERACIÓN
ESTRATEGIA
TÁCTICA
OptimizaciónCompras
ProgramaciónProducción
AsignaciónProductosPedidosViajes
ProgramaciónDistribución
PolíticasInventario
OFERTA
Diseño CadenaAbastecimiento
DIPLOMADO BASICO:
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATIONPROBLEMAS DE DECISIONES – MODELOS MATEMÁTICOS
DEMANDA
Se presentan herramientas para cadenas de abastecimiento multi-negocio integradas verticaly/o horizontalmente, para optimizar: Diseño de cadenas de abastecimiento Planificación táctica de operaciones industriales Optimización especializada para cadenas de oferta agro-industriales
Se considera como caso especial el modelamiento de las cadenas bio-industriales. Los asistentes podrán solicitar lapresentación de modelos reales para una, o varias, de las siguientes cadenas de abastecimiento de productos: farmacéuticos,minerales, alimentos, plásticos, bebidas, frutas, energéticos (bio-masa, electricidad, gas y/o petróleo, y sus derivados),productos especiales (como implantes quirúrgicos). Se hará referencia explicita al manejo de los procesos que afectan laplanificación (demanda, desastres) y del manejo del riesgo financiero asociado a dichos procesos, de forma tal de poder tenercadenas de abastecimiento resilientes.
La Programación Matemática (Advanced Analytics) soporta las decisiones orientadas a proveer los productos/servicios requeridospor los diferentes eslabones de una cadena de abastecimiento. A nivel estratégico provee soluciones para el diseño de la cadenasde distribución y a nivel táctico la definición de políticas óptimas de reabastecimiento y de manejo de inventarios. También esposible modelar con detalles procesos logísticos especiales como la operación de puerto, aeropuertos, sistemas de ferrocarriles.Las herramientas analíticas modernas permiten considerar detalladamente todos los aspectos técnicos y las restricciones de estosprocesos, como pueden ser: consumo de combustible, los tiempos de viaje, las ventanas de atención, los turnos en las bahías delos centros de distribución, las características de los vehículos, ….
Se presentarán herramientas de desarrollo de licencia libre (GNU) y comerciales como las ofrecidas por AIMMS®,GAMS®, IBM-ILOG®, FICO®, GUROBI®, …; también se analizarán soluciones prediseñadas ofrecidas por casas detecnología como IBM-ILOG®, SAP®, JDA®, … . Se analizará la vinculación de las soluciones APS (AdvancedPlanning ans Scheduling) con los ERPS existentes en las organizaciones. Se presentarán las alternativas paradesarrollo de soluciones, incluyendo tiempos y costos, y los procesos de transferencia de tecnología que se debenenfrentar
TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS
OPERACIONES LOGÍSTICAS
El curso tiene una orientación práctica, por lo que se revisará condetenimiento todo lo relacionado con plataformas y herramientasinformáticas disponibles y/o necesarias para implementar este tipo desoluciones en una organización.
DIPLOMADO BÁSICO:
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION
CADENAS DE ABASTECIMIENTO
PLANIFICACIÓN DE VENTAS Y DE OPERACIONES INDUSTRIALES (S&OP)
Las decisiones tácticas son el corazón de la planificación integrada de lascadenas de abastecimiento, ya que implican su visión holística. Laagregación “bottom up” del sistema productivo tiene como finalidadoptimizar el funcionamiento agregado de la cadena sin perder de vista losdetalles operativos mas importante, las soluciones informáticas modernaspermiten: Planificación integrada de cadenas multi-sectoriales/multi-negocio Representación precisa de procesos productivos de diferente tipo:
agrícolas, pecuarios, industriales (continuos, discretos y por lote) Manejo de unidades de producción complejas debido a: economías de
escala, formulas flexibles, múltiples tecnologías, …Lo anterior para optimizar: Coordinación de instalaciones agropecuarias e industriales Metas óptimas multiperiodo de producción, de compra,
de distribución Metas de asignación de recursos escasos Formulas flexibles respetando restricciones de calidad La distribución bajo diferentes modos de transporte La operación del sistema de plantas de servicios industriales El mantenimiento preventivo de instalaciones
Las tecnologías analíticas avanzadas se utilizanpara optimizar las decisiones de las cadenasproductivas bio-industriales, ya sean de origenvegetal o animal. Por sus similitudes, estascadenas pueden conceptualizarsegenéricamente, y respetar en los modelos susdiferencias biológicas y/o genéticas. Estascadenas están compuestas por dos eslabones: elprimario, relacionado con los procesos decrecimiento y/o de reproducción en lasgranjas/haciendas, y el industrial, que se lleva acabo en plantas industriales de transformación.
PLANIFICACIÓN DEL ESLABÓN PRIMARIOLa optimización de los procesos biológicos y/o genéticos que se llevan a cabo en las granjas/haciendas se realiza conbase en la simulación del ciclo biológico-comercial y en el proceso de crecimiento debido a los nutrientes recibidos, losmodelos simulan el desarrollo probabilístico de “cualquier” especie viva, con la finalidad de determinar las decisionesque maximizan la utilidad del negocio; para ello el proceso de crecimiento se asocia a los costos causados comoconsecuencia del consumo de recursos y a los beneficios obtenidos como consecuencia de la venta de los productos. Seapoyan decisiones como:• Sincronización dinámica de galpones/lotes dentro de una granja• Determinación de politizas optimas de desarrollo de granjas• Sincronización dinámica de múltiples granjas• Selección de balanceados/fertilizante• Selección de cultivos
PLANTAS DE TRANSFORMACIÓN
GRANJAS
PONEDORAS
INCUBACIÓNHuevos
PROCESAMIENTO
Líneas Empaque
LÍNEA EMPAQUE
CENTROSCONSUMO
Otros Insumos
Pollos Sacrificados
LÍNEA EMPAQUE
LÍNEA EMPAQUEProcesamiento de Embutidos de Pollo
Carne de PolloConsumo Humano
Pollitos de Engorde
LEVANTE
Alimento
Carne de Pollo
Carne de Pollo
CANALESDISTRIBUCIÓN
PLANTAS DE SACRIFICIO
SACRIFICIO
FRIGORIFICOS
FAENAMIETO
ESLABÓN PRIMARIO
ESLABÓN INDUSTRIAL
S&OPPlanificación
TácticaOperaciones
DEMCaracterización de la
Demanda
Politica deInvetarios
Metas de Producción
ERP“ON-LINE”
PEDIDOS DE CLIENTESCOMPROMETIDOS
Metas deDistribución
Requerimientos de Materiales
Ordenes deProducción
Ordenes deDistribución
Ordenes deCompras
Diseño Cadena Abastecimiento
Escenarios de demanda de Largo/Mediano Plazo Planes de
Expansión
SCHEDULING
PLANIFICACIÓNESTRATÉGICA
PLANIFICACIÓNTÁCTICA
OptimizaciónCompras
ProgramaciónProducción
Asignación Productos a Pedidos
Pedidos a Viajes
ProgramaciónDistribución
PolíticasInventarios
Escenarios de demandade Mediano/Corto Plazo
Escenarios de demandade Mediano/Corto Plazo
DIPLOMADO BÁSICO:
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION
DISEÑO DE LA CADENA
En el diseño de cadenas de abastecimiento, y en cadenas de distribución, las tecnologías analíticas avanzadas permiten optimizar: Expansión, contracción y modernización de la red Selección de modos de transporte Selección de productos y tecnologías productivas Asignación de funciones a las instalacionesLos avances tecnológicos actuales, permiten incorporar en el proceso de diseño, los aspectos relacionados con elimpacto de los eventos extremos en el funcionamiento de la cadena, esto por medio de modelos de optimización conbase en escenarios, utilizados en el diseño de cadenas para atención de desastre.; de esta manera se obtienensoluciones sólidas que la cadena de potenciales interrupciones que podrían generar costos no manejables.
Políticas de manejo de inventarios Niveles de servicio al cliente Estudios de penetración de mercados Riesgo financiero de la inversión
RESILIENCIA Y ANÁLISIS DE RIESGOS FINANCIEROS
La resiliencia de una cadena de abastecimientoes la capacidad de soportar y de recuperarseante fuertes perturbaciones (“desastres”) paracontinuar con su “normal” funcionamiento ygarantizar a su entorno económico-social elcumplimiento de sus funciones. Los cambiosque se presentan como consecuencia denuestras decisiones y de los fenómenosnaturales adversos, que en el presentecomenzamos a sentir con una periodicidad casiconstante, han llevado a revisar el diseño delos sistemas productivos con una miradanueva, diferente, en la que la toma dedecisiones debe considerar aspectos que vanmás allá de la simple rentabilidad económicade las operaciones empresariales, debiendoincorporar el análisis de riesgos operacionalesderivados de las contingencias que se puedanpresentar en el futuro provenientes demúltiples fuentes de incertidumbre.
INTEGRACIÓN INVERSIÓN – OPERACIONES - FINANZAS
S&OPSimulación
Ventas & Operaciones
SCDDiseño Óptimo
Cadena Abastecimiento
PlanesExpansió
n
PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA
Ingresos -CostosOperación
Simulados
PRESENTE
FUTURO
Costo Futuro Operación
Costo Presente Inversión
“DETERMINÍSTICO”
ALEATORIOEstados Financieros
Simulados
• Balance• P Y G
• Flujo Caja
InversiónPrestamos
FINSimulación Financiera
Por ejemplo, eventos como el drástico cambio en lavolatilidad del costo de los combustibles, y su efecto en loscostos de transporte, hacen que diseños de cadenas deabastecimiento que antes eran “óptimos” hoy en día seancuestionables, llevando a sus “dueños” a pensar en el re-diseño de la estructura de la cadena productiva. En esteambiente, las herramientas analíticas derivadas de laprogramación matemática, específicamente la optimizaciónestocástica basada en escenarios, permiten establecernuevas conectividades que sean resistentes ante situacionesantes no pensados. De esta forma es posible construircadenas de abastecimiento que responden ágilmente antefluctuaciones de la demanda y que también están encapacidad para reaccionar ante la escasez, y/o el alto costo,de los suministros.
Granjas/Haciendas Cultivos/Galpones/Cohortes/Manadas/Potreros
Centros de Acopio
TiendasSupermercados
PuertosCentros de Distribución
Plantas Industriales
Plantas Empacadoras
PLANIFICACIÓN DE LA DISTRIBUCIÓN
La asignación de rutas de distribución, tanto a nivel urbano como anivel regional, de los materiales/personas que fluyen a lo largo de lacadena requieren de herramientas analíticas avanzadas paragarantizar los mínimos costos y el cumplimiento de los planes deentrega respetando, las restricciones del sistema y los ventanas detiempo para recepción y entrega.
SCHEDULING - REAL-TIME OPTIMIZATION
El control en tiempo real es fundamental en los procesos en los que lavariabilidad de las condiciones de producción afecta seriamente alproceso productivo, lo que está ocurriendo en el proceso. En estoscasos los modelos Real Time Optimization mantienen el procesooperando los sus set-points “óptimos” (planificados) con base en la re-optimización periódica, como el medio para tener en cuenta lascondiciones cambiantes del entorno. Esta función está integrada porlos siguientes modelos: i) Identificación de las ecuaciones (modelo) yde los parámetros que definen la dinámica del sistema, ii) Estimaciónde estado y de reconciliación de las variables del sistema y de re-estimación de los parámetros del sistema (state estimation, datareconciliation and gross and random error detection) y iii) controlóptimo (advanced control), en tiempo-real, de las variables delsistema.
xt
ut
ctTyt +
dtTut
xt
-
1
Variables de Control
Variables de Estado
Variables de Estado
Retorno
DINÁMICA DEL PROCESO
SCADA
SISTEMA PRODUCTIVO
tX(t)=Ft[x(t),u(t)]
DIPLOMADO BÁSICO:
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION
DIPLOMADO TEMÁTICO
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION (OPTIMIZACIÓN BÁSICA)
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
HN
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Fundamentos de Optimización 04/03/2017 04/03/2017 8:00 am
2 JVB Advanced Analytics 04/03/2017 04/03/2017 10:30 am
3 Fundamentos de GAMS 1 11/03/2017 11/03/2017 8:00 am
4 Fundamentos de GAMS 2 11/03/2017 11/03/2017 10:30 am
5 JVB Modelamiento de Tiempo Discreto – Planificación S&OP Distribución 18/03/2017 18/03/2017 8:00 am
6 JVB Modelamiento de Tiempo Continuo – Programación de Rutas 18/03/2017 18/03/2017 10:30 am
7 JVB Planificación y Programación de Cadenas de Oferta 25/03/2017 25/03/2017 8:00 am
8 JVB Planificación de Cadenas de Demanda 25/03/2017 25/03/2017 10:30 am
9 JVB Sistemas de Información Relacionales 01/04/2017 01/04/2017 8:00 am
10 JVB Diseño de Cadenas de Abastecimiento 01/04/2017 01/04/2017 10:30 am
11 JVB S&OP – Sales & Operations Planning 1 08/04/2017 08/04/2017 8:00 am
12 JVB S&OP – Sales & Operations Planning 2 08/04/2017 08/04/2017 10:30 am
13 JVB Planificación de Cadenas Bio-Industriales 1 29/05/2017 29/05/2017 8:00 am
14 JVB Planificación de Cadenas Bio-Industriales 2 29/05/2017 29/05/2017 10:30 am
15 JVB Optimización de Políticas de Inventarios 13/05/2017 13/05/2017 8:00 am
16 JVB Optimización de Compras (Sourcing Optimizacion) 13/05/2017 13/05/2017 10:30 am
17 JMO Blending de Materiales y/o de Combustibles 20/05/2017 20/05/2017 8:00 am
18 JMO Optimización en la Industria de Procesos – Ejemplo Cemento 20/05/2017 20/05/2017 10:30 am
19 Programación (Scheduling) de Operaciones 27/05/2017 27/05/2017 8:00 am
20 Diseño de Time-Tables 27/05/2017 27/05/2017 10:30 am
ERP
HistóricosVentas
Inventarios
CaracterizaciónProbabilística Demanda
CaracterizaciónDemanda
OptimizaciónPrecios
OptimizaciónMarketing-Mix
Proyección Demanda - Precios
Balanceo Inventarios
Redistribución Inventarios
PolíticaInventarios
PresupuestoEventosMarketing Mix
TÁCTICA
OPERACIÓN
Proyección Demanda
DEMANDA
ESTRATEGIA
OptimizaciónPedido
Sugerido
Pedido Sugerido
PROBLEMAS DE DECISIONES – MODELOS MATEMÁTICOS
OFERTA
DIPLOMADO BASICO:
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION
MODELO PROCESO ESTOCÁSTICO
DATOS HISTORICOS
SIMULACIÓN MONTECARLO ESCENARIOS
MODELO PROBABILISTICO DINÁMICO DEMANDA –
PRECIOS TIEMPOS DE ENTREGA
OPTIMIZACIÓN
PRESUPUESTOESTRUCTURA RED
CRITERIOS OPTIMIZACIÓN:COSTO vs. SERVICIO CLIENTE
ESCENARIOS ALEATORIOS DEMANDA –PRECIOS TIEMPOS DE ENTREGA
POLÍTICA ÓPTIMA INVENTARIOS
-
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
350,000
400,000
450,000
ene feb mar abr may jun jul ago sep oct nov dic
DISTRIBUCIÓN DE LA DEMANDA
0
50,000
100,000
150,000
200,000
250,000
300,000
350,000
400,000
450,000
Un
idad
es d
e d
eman
da
ESCENARIOS DEL ENTORNO ALEATORIO
DIPLOMADO BÁSICO:
DEMAND CHAIN OPTIMIZATIONCARACTERIZACION DE LA DEMANDALa caracterización de la demanda esta orientadaa soportar el estudio del comportamiento de lademanda en función del tiempo, laestacionalidad, los sistemas de promociones, losprecios y/o todos los factores que puedenimpactar el modo de consumo de los clientesfinales. Con la finalidad de producir: Proyecciones de demanda en el
corto/mediano plazo y de alimentar losmodelos de optimización estocástica deplanificación de la cadena de oferta (supplychain).
Curvas de demanda utilizadas en losprocesos de optimización de listas deprecios, sistemas de promociones, pedidosugerido, …
Para ello se requieren modelos deprogramación matemática que permitancalcular las elasticidades de la demanda conrespecto a los diferentes tipos de efectos, deforma tal de utilizar dicha información en losprocesos de gestión de la demanda comandapara estimación de parámetros.
Existen múltiples metodologías matemáticaspara enfrentar el problema: Modelos Estadísticos Convencionales:
Mínimos cuadrados, ARIMAX, GARCH, … Modelos Estadísticos Dinámicos Bayesianos Estimación de Estado (Filtro de Kalman y sus
variaciones) Inteligencia Artificial (Redes Neuronales y
Lógica Difusa) Metodologías Hibridas, resultado de la
mezcla de dos o más de las metodologías mencionadas.
Revenue Management es un concepto que corresponde a un conjunto de modelosde programación matemática orientados a la solución de problemas de pricing(determinación de precios de venta óptimos) y de sistemas de promociones,identificando los precios de venta que se ajusten a las condiciones de variabilidadde la demanda y sean los adecuados para cada segmento del mercado buscandode ésta forma la maximización integral de la utilidad. Adicionalmente gracias a laflexibilidad de los modelos se pueden considerar diferentes factores tales como,descuentos, costos variables de los productos, costos fijos de pedido y costos detransporte.
REVENUE MANAGEMENT
SEPARACIÓN DE EFECTOS/IMPACTOS
Marketing Mix Optimization convierte en utilidadeconómica ($) la información proveniente delanálisis de los registros históricos de ventas deusuario (caracterización de la demanda), suobjetivo es ayudar a los decisores a determinarlas decisiones que le maximizan la utilidadderivada de la gestión de eventos de marketingy ventas; respetando las restricciones delmercado, los presupuestos asignados y lasreglas del negocio.
MARKETING MIX OPTIMIZATION
DIPLOMADO BÁSICO:
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION
Para construir un modelo matemático descriptivo del MS de una marca o de unfabricante existen varios enfoques, consideremos los dos principales que estánbasados en relacionar el MS con: Esfuerzos de Marketing del Fabricante Atracción/Preferencia del Consumidor
Los dos enfoques que están íntimamente relacionados, ya que los esfuerzos demarketing del fabricante buscan captar la atracción del consumidor.
La teoría se plantea en términos del market-share de los fabricantes, siendo similarpara el caso de las marcas y de los productos específicos. Los modelos matemáticosbuscan establecer una relación causal entre el MS y las componentes del“marketing mix” del fabricante.
MODELAMIENTO DEL MARKET SHARE (MS)
La función de los modelos orientados al denominado pedido sugerido (OPS)es asignar el portafolio de productos que cada vendedor/canal/camiónofrece a cada cliente, o grupo de clientes, (tienda/ruta/oficina/regional) enel corto plazo (diario).
Un modelo OPS tiene como condición de frontera el estado de las ventas por “cliente” en pesos ($), los cupos de financiación del cliente, las metas de producción de corto plazo y el estado de los inventarios.
OPTIMIZACIÓN DEL PEDIDO SUGERIDO
S&OPPlanificación TácticaAtención Demanda
DEMCaracterización
Demanda
Plan Producción/Distribución
Plan de Eventos
OPSOptimización
PedidoSUgerido
EstadoFinanciero
Cliente
Forecast Demanda
Caracterización de la DemandaPor Cliente
DIPLOMADO TEMÁTICO
DEMAND CHAIN OPTIMIZATION
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
HN
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Fundamentos de Optimización 23/03/2017 23/02/2017 8:00 am
2 JVB Advanced Analytics 30/03/2017 30/02/2017 8:00 am
3 JVB Planificación y Programación de Cadenas de Oferta 25/03/2017 25/03/2017 8:00 am
4 JVB Planificación de Cadenas de Demanda 25/03/2017 25/03/2017 10:30 am
5 JVB Forecast – Métodos Clásicos y Bayesianos 28/03/2017 28/03/2017 8:00 am
6 JVB Forecast – Estimación de Estado 03/04/2017 03/04/2017 8:00 am
7 JVB Forecast – Inteligencia Artificial 04/04/2017 04/04/2017 8:00 am
8 JVB Forecast – Métodos Híbridos 18/04/2017 18/04/2017 8:00 am
9 JVB Caracterización de la Demanda 22/04/2017 22/04/2017 8:00 am
10 JVB Modelamiento del Market-Share 22/04/2017 22/04/2017 10:30 am
11 JVB Revenue Management 06/05/2017 06/05/2017 8:00 am
12 JVB Market Mix Optimization 06/05/2017 06/05/2017 10:30 am
TICAS PARA MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRACIÓN JERÁRQUICA DE LA CADENA DE TOMA DE DECISIONES CONCEPTUALIZACIÓN DEL MODELAMIENTO MATEMÁTICO INTEGRADO APLICACIONES EN EL Sector ENERGÍA: ELECTRICIDAD, GAS, PETRÓLEO INTEGRACIÓN MODELOS MATEMÁTICOS Y SISTEMAS DE INFORMACIÓN CONTROL DE RIESGOS FINANCIEROS VÍA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA
Chief Scientist DecicionWare Transfer Technology CenterIng. Jesús Velásquez Bermúdez, Eng. D.
Fecha Inicio: Sábado 11 de Febrero de 2017 Fecha Final: Lunes 19 de Junio de 2017Sesiones: 34 sesiones de dos horas c/u Horario: Time Zone UTC 05:00 (Bogotá) 8:00 am a 10:00 am Sitio: webex DO ANALYTICS LLC
Costo Profesionales: USD 442,ooInformación: [email protected]
Downloads:
Plan de Temas:
Formato Inscripción:
PROMOTORES PROFESORES DE:
DIPLOMADO AVANZADO:
ADVANCED OPTIMIZATION
“Un matemático es como un como un modisto que no tiene conciencia de las criaturas a las que le puede venir bien suropa. Por supuesto, su arte se origino en la necesidad de vestir a esas criaturas, pero eso fue hace mucho tiempo. Sinembargo, llegará el día en el que surja una criatura para la que aquellas prendas se ajusten como si hubiesen sido hechaspara ella. No hay pues fin para la sorpresa y el goce de las matemáticas” George B. Dantzig
ESTRUCTURA:El diplomado avanzado ADVANCED OPTIMIZATION es el centro del programa de educación continuadaMATHEMATICAL PROGRAMING ANALYST ya que está orientado a formar jóvenes profesionales(ingenieros, matemáticos, físicos, economistas y administradores) y/o estuantes de último año de programasde ingeniería, economía, administración, física y/o química como científicos de datos (data scientist) conespecial énfasis en el conocimiento y la maestrea en el manejo de la Programación Matemática. Eldiplomado avanzado esta conformado por dos diplomados básicos: BASIC OPTIMIZATION USING GAMS (SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION): tiene como finalidad
consolidar los conocimientos en optimización matemática que tengan los participantes de forma tal deadquirir destrezas en:• Formulación algebraica estructurada de modelos matemáticos complejos• Diseño de sistemas de información relacionales para acople con los modelos matemáticos• Conocimiento de varias de las tecnologías de optimización disponibles en el mercado• Maestría en el manejo de una tecnología de optimización, en este caso GAMS• Aplicaciones utilizadas en el mundo real, en este caso en la optimización de cadenas de
abastecimiento (supply chain)• Análisis de resultados de un modelo matemático complejo• Uso de “buenas prácticas” para la implementación de modelos matemáticos de gran tamaño.
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION: profundización en el conocimiento y en la maestría enel manejo de metodologías “large scale optimization” como un paso necesario para acceder a laimplementación de modelos de gran tamaño utilizando los conceptos de la optimización distribuida,solución tecnológica acorde con las tendencias actuales de computación. Se entregan y se analizancódigos en GAMS para resolver problemas utilizando las tecnologías de gran escala.
La duración total del diplomado es de 68 horas de capacitación.
DIRIGIDO A:Profesionales y/o estudiantes interesados en acceder al mercado laboral de “data scientist”, el mejorremunerado en los países industrializados.
DIPLOMADO AVANZADO:
ADVANCED OPTIMIZATION
Source: http://ieor.berkeley.edu/~atamturk/bcol/
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS TEMÁTICOS
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION(28 HORAS)
PARTICIÓN Y DESCOMPOSICIÓN DE SISTEMAS TEORÍA DE BENDERS RELAJACION LAGRANGEANA TEORÍA DE BENDERS – DDP, GDDP, SDDP (1, 2) GAMS - TEORÍA DE BENDERS GAMS - RELAJACIÓN LAGRANGEANA GAMS - DESCOMPOSICIÓN CRUZADA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA RISK MANAGEMENT (1, 2) DISEÑO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO
RESILIENTES ALM: ASSET LIABILITIES MANAGEMENT
ADVANCED OPTIMIZATION(68 HORAS)
BASIC OPTIMIZACIÓN USING GAMS (SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION)
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION
BASIC OPTIMIZATION USING GAMS(SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION)
(40 HORAS)
ADVANCED ANALYTICS & OPTIMIZATION FUNDAMENTOS DE Optimización GAMS - MODELAMIENTO DE TIEMPO DISCRETO GAMS - MODELAMIENTO DE TIEMPO CONTINUO SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION DEMAND CHAIN OPTIMIZATION BASES DE DATOS RELACIONALES DISENO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO SALES & OPERATIONS PLANING OPTIMIZATION (1-2) CADENAS ABASTECIMIENTO BIO-INDUSTRIALES (1-2) POLITICAS DE INVENTARIO SOURCING OPTIMIZATION BLENDING MATERIALES/COMBUSTIBLES OPTIMIZACIÓN PROCESOS CONTINUOS SCHEDULING OPERACIONES SCHEDULING TIME-TABLES
Source: http://ieor.berkeley.edu/~atamturk/bcol/
PLAN DE TEMAS
1. OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE VALOR Optimización Integrada de la cadena de oferta y de la de
demanda Soluciones/modelos típicos S&OP: Sales & Operations Planning IBP: Integrate Bussiness Planning
2. DISEÑO DE CADENAS DE ABASTECIMIENTO Modelos Determinísticos Modelos Estocásticos Optimización Estocástica No-Anticipativa Utilidad versus Servicio al Cliente Control de Riesgos Financieros Gestión de la Resiliencia Casos Estudio: Diseño de Cadenas de
Producción/Distribución
3. PLANIFICACIÓN TÁCTICA DE OPERACIONES INDUSTRIALES Modelamiento de Cadenas: Industriales, bio-industriales y
sociales Modelamiento de Procesos: Continuos, por Lotes y
Manufactura y Ensamble Modelamiento funcional: compras, producción,
distribución, mantenimiento Planificación Políticas de inventario Alcance temporal: corto y mediano plazo Modelos Integrados: Producción - Marketing y Ventas Modelos Integrados: Producción - Finanzas
4. SCHEDULING/PROGRAMACIÓN DE ACTIVIDADES Optimización de Compras (Sourcing Optimization) Programación de la Producción ATP: Avalaible-to-Promise Programación de la Distribución Programación de Mantenimiento
5. SERVICIOS INDUSTRIALES, CONSUMO DE ENERGÍA Y CONTAMINACIÓN Modelamiento de la Plantas de Servicios Industriales Modelamiento de Consumo de Energía Ejemplos: Optimización de Transporte por Ductos,
Plantas Industriales (Refinerías, Cemento, Minería), Explotación de petróleo
6. REAL-TIME OPTIMIZATION Conceptos Fundamentales:
Control Optimo Estimación de Estado
DIPLOMADO BÁSICO:
BASIC OPTIMIZATION USING GAMS(SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION)
Source: http://ieor.berkeley.edu/~atamturk/bcol/
1. METODOLOGÍAS DE GRAN ESCALA Partición y Descomposición de Sistemas de Gran Tamaño Niveles de Optimización Paralela Coordinación por los Precios Coordinación por las Cantidades Teoría de Benders Partición Anidada de Benders Benders para modelos no-lineales Descomposición Dantzig-Wolfe Generación de Columnas Relajación Lagrangeana
o Vía Subgradienteso Vía Planos Cortanteso Variaciones de la Relajación Lagrangeana
Coordinación Cíclica en Modelos Complejos Generación de Convex Hull Programación Paramétrica Coordinación Lagrangeana Casos GAMS:
o Scheduling de Oleoductos (Coordinación Lagrangeana)
2. SISTEMAS DINÁMICOS Y TEORÍA DE BENDERS Programación Dinámica Programación Dinámica Dual (DDP)
o Versión Pereira-Pintoo Versión Read
Programación Dinámica Dual Generalizada (GDDP) GDDP y Teoría de Control Casos GAMS – IBM Concert Technologies:
o Programación Dinámica Dual aplicada a Sistemas Eléctricos
3. PROGRAMACIÓN ENTERA Branch & Bound Cortes por Optimalidad y por Factibilidad Paralelismo en Procesos B&B Solución vía Teoría Benders Heurísticas basadas en Programación Matemática Programación Disyuntiva vía GAMS La Importancia de la Formulación Casos GAMS:
o Scheduling Sistemas Portuarios (Optimización Secuencial)
5. OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA NO-ANTICIPATIVA Arboles de Decisión Solución vía Teoría de Benders Variaciones de la Teoría de Benders Solución vía Relajación Lagrangiana Modelamiento vía Split-Variables Métodos de Muestreo Indicadores Matemáticos Paralelismo de Alto Nivel Aplicaciones en Optimización Estocástica No-
Anticipativa Caso OPTEX-GAMS:
o Operación de Sistemas Hidroeléctricos.
6. DESCOMPOSICIÓN CRUZADA Fundamentos Teoría de Benders y Relajación Lagrangiana
7. GESTIÓN DEL RIESGO FINANCIERO Modelamiento vía Optimización Estocástica No-
Anticipativa Medición del Riesgo Medición de la Utilidad Curvas Paretto Utilidad – Riesgo Control de Riesgos Financieros Gestión de la Resiliencia Caso GAMS:
o Diseño de Cadenas de Abastecimiento Resilientes
8. TECNOLOGÍAS DE OPTIMIZACIÓN Modelos y Tecnologías Estado del Arte Solvers: Librerías de Optimización AMLs: Algebraic Modeling Languages SSD: Sistemas de Soporte de Decisiones Cloud Computing y Optimización SQL: Structured Query Language
Source: http://ieor.berkeley.edu/~atamturk/bcol/
DIPLOMADO BÁSICO:
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION
DIPLOMADO TEMÁTICO
SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION (OPTIMIZACIÓN BÁSICA)
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
HN
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Fundamentos de Optimización 04/03/2017 04/03/2017 8:00 am
2 JVB Advanced Analytics 04/03/2017 04/03/2017 10:30 am
3 Fundamentos de GAMS 1 11/03/2017 11/03/2017 8:00 am
4 Fundamentos de GAMS 2 11/03/2017 11/03/2017 10:30 am
5 JVB Modelamiento de Tiempo Discreto – Planificación S&OP Distribución 18/03/2017 18/03/2017 8:00 am
6 JVB Modelamiento de Tiempo Continuo – Programación de Rutas 18/03/2017 18/03/2017 10:30 am
7 JVB Planificación y Programación de Cadenas de Oferta 25/03/2017 25/03/2017 8:00 am
8 JVB Planificación de Cadenas de Demanda 25/03/2017 25/03/2017 10:30 am
9 JVB Sistemas de Información Relacionales 01/04/2017 01/04/2017 8:00 am
10 JVB Diseño de Cadenas de Abastecimiento 01/04/2017 01/04/2017 10:30 am
11 JVB S&OP – Sales & Operations Planning 1 08/04/2017 08/04/2017 8:00 am
12 JVB S&OP – Sales & Operations Planning 2 08/04/2017 08/04/2017 10:30 am
13 JVB Planificación de Cadenas Bio-Industriales 1 29/05/2017 29/05/2017 8:00 am
14 JVB Planificación de Cadenas Bio-Industriales 2 29/05/2017 29/05/2017 10:30 am
15 JVB Optimización de Políticas de Inventarios 13/05/2017 13/05/2017 8:00 am
16 JVB Optimización de Compras (Sourcing Optimizacion) 13/05/2017 13/05/2017 10:30 am
17 JMO Blending de Materiales y/o de Combustibles 20/05/2017 20/05/2017 8:00 am
18 JMO Optimización en la Industria de Procesos – Ejemplo Cemento 20/05/2017 20/05/2017 10:30 am
19 Programación (Scheduling) de Operaciones 27/05/2017 27/05/2017 8:00 am
20 Diseño de Time-Tables 27/05/2017 27/05/2017 10:30 am
DIPLOMADO TEMÁTICO
ASYCHRONOUS PARALELL OPTIMIZATION (OPTIMIZACIÓN DISTRIBUIDA)
SESIÓNPRO
FESORTEMA
FECHA
HN
FECHA
HS
HORARIO
UTC 05:00
1 JVB Fundamentos de Partición y Descomposición de Modelos 24/04/2017 24/04/2017 8:00 am
2 JVB Teoría de Benders 25/04/2017 25/04/2017 8:00 am
3 Teoría de Benders – Ejemplos GAMS 02/05/2017 02/05/2017 8:00 am
4 JVB Benders – Modelos Dinámicos (DDP, GDDP, SDDP, …) - Teoría 08/05/2017 08/05/2017 8:00 am
5 Benders – Modelos Dinámicos (DDP, GDDP, SDDP, …) - Aplicaciones 09/05/2017 09/05/2017 8:00 am
6 JVB Relajación Lagrangeana 15/05/2017 15/05/2017 8:00 am
7 JVB Relajación Lagrangeana – Ejemplos GAMS 22/03/2017 22/03/2017 8:00 am
8 JVB Optimización Estocástica - Fundamentos 16/05/2017 16/05/2017 8:00 am
9 JVB Optimización Estocástica – Risk Management 23/05/2017 23/05/2017 8:00 am
10 JVB ETRM – Energy Trading & Risk Management 30/05/2017 30/05/2017 8:00 am
11 JVB ALM – Assets & Liabilities Management 05/06/2017 05/06/2017 8:00 am
12 JVB Descomposición Cruzada 06/06/2017 06/06/2017 8:00 am
13 Descomposición Cruzada – Ejemplos GAMS 06/06/2017 06/06/2017 8:00 am
14 JVB Diseño de Cadenas de Abastecimiento Resilientes 12/06/2017 12/06/2017 8:00 am
CONFERENCIAS ADICIONALES
IGR Planning and Scheduling for Industrial Demand Side Management 11/04/2017 10:00 am
IGR Planning of Electric Power Infrastructures 21/04/2017 10:00 am
Optimización vía Programación Disyuntiva. Aplicaciones en GAMS
Local Solver: A Black-Box Local-Search Solver for 0-1 Programming
Chief Scientist
Chief Scientist DecicionWare Transfer Technology CenterIng. Jesús Velásquez Bermúdez, Eng. D.
Fecha Inicio: Sábado 11 de Febrero de 2017 Fecha Final: Sesiones: 20 sesiones de dos horas c/u Horario: Time Zone UTC 05:00 (Bogotá) 8:00 am a 10:00 am Sitio: webex DO ANALYTICS LLC
Costo Profesionales: USD 320,ooInformación: [email protected]
Downloads:
Plan de Temas:
Formato Inscripción:
PROMOTORES PROFESORES DE:
“GAMS was the first algebraic modeling language (AML) and is formally similar to commonly usedfourth-generation programming languages” Wikipedia
DIPLOMADO AVANZADO:
MATHEMATICAL PROGRAMING USING GAMS
BASIC OPTIMIZATION USING GAMS(20 HORAS)
ADVANCED ANALYTICS & OPTIMIZATION FUNDAMENTOS DE OPTIMIZACIÓN GAMS - MODELAMIENTO DE TIEMPO DISCRETO GAMS - MODELAMIENTO DE TIEMPO CONTINUO GASM - SUPPLY CHAIN OPTIMIZATION GAMS - DEMAND CHAIN OPTIMIZATION CONECTIVIDAD SQL (BASES DE DATOS RELACIONALES) TALLER APLICADO TRABAJANDO CON GAMS (1, 2, 3)
ADVANCED OPTIMIZATION USING GAMS(20 HORAS)
TEORÍA DE BENDERS RELAJACION LAGRANGEANA OPTIMIZACIÓN ESTOCÁSTICA GAMS - TEORÍA DE BENDERS GAMS - RELAJACIÓN LAGRANGEANA GAMS - DESCOMPOSICIÓN CRUZADA GAMS - OPTIMIZACION ESTOCÁSTICA GAMS - OPTIMIZACION DISTRIBUIDA GAMS - MODELOS DE EQUILIBRIO OTRAS TECNOLOGÍAS DE OPTIMIZACIÓN
MATHEMATICAL PROGRAMING USING GAMS(40 HORAS)
BASIC OPTIMIZACIÓN USING GAMS ADVANCED OPTIMIZACIÓN USING GAMS
PROGRAMA DE EDUCACION CONTINUADA
MATHEMATICAL PROGRAMING ANALYSTTHE BEST JOB IN INDUSTRIAL COUNTRIES
DIPLOMADOS TEMÁTICOS
Ejemplo material del curso
ACERCA DE:
DO ANALYTICS LLC es una compañía, spin-off de DECISIONWARE International Corp.,
dedicada a la producción y al mercadeo de la tecnología de optimización
OPTEX MATHEMATICAL MODELING SYSTEM
DECISIONWARE International Corp. es una empresa dedicada a la producción de
modelos matemáticos de optimización en diferentes sectores, utilizando múltiples
tecnologías de optimización y las metodologías de optimización más avanzadas.
EXPERIENCIA PRODUCTOS Y SERVICIOS
Your Smarter Decision
Madrid, Bogotá D.C., Ciudad de México, Lima
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