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Análisis predictivo y prescriptivo para la gestión de operaciones en logística y transporte

Curso Análisis predictivo y prescriptivo para la gestión de operaciones en logística y transporte

Información General

Presentación

Análisis predictivo y prescriptivo operaciones en logística y transporte

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Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.

El desarrollo y la integración de modelos predictivos y prescriptivos que permitan optimizar las operaciones son esenciales para los sistemas logísticos y de transporte. Los modelos predictivos, comúnmente ejecutados a través del aprendizaje automático, brindan "estadísticas procesables", pero no indican qué acciones se deben tomar en función de ellas para obtener los mejores resultados.

Los modelos prescriptivos, ejecutados mediante la optimización matemática, determinan las acciones que se deben tomar con el objetivo de mejorar la eficiencia operativa e incrementar el nivel de servicio al cliente. Este curso le permitirá al estudiante aprender algunas técnicas del análisis predictivo y prescriptivo para la modelación y optimización de sistemas logísticos y de transporte.

El curso también tiene como objetivo presentar diversas aplicaciones de la gestión de operaciones en logística y transporte. Por ejemplo, 1) en el ruteo de mensajeros de última milla, se considerarán atributos como la utilización de ventanas de tiempo de servicio, la introducción de demanda estocástica y el uso de varios tipos de vehículos; 2) en la programación de enfermeras para atención domiciliaria, se considerarán reglas de trabajo y preferencias para la construcción de horarios de personal y programación de visitas.

Por qué estudiar con nosotros

Al término del curso, el participante será capaz de:

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  • Analizar problemas reales a los que se enfrentan las empresas en logística y transporte en el área de operaciones.
  • Emplear herramientas de gestión de operaciones (análisis de datos, aprendizaje automático, optimización) para abordar los problemas que afrontan las empresas en logística y transporte.

Metodología

La metodología de trabajo será activo-participativa, y se desarrollará mediante:

  • Motivación del tema por abordar.
  • Presentación de la teoría necesaria para comprender el tema de la clase. Presentación de casos de estudio (aplicación).
  • Clases de software.
  • Trabajo en equipo para resolver el proyecto asignado durante el curso.

Deberes del participante

  • Contar con una conexión a internet de banda ancha.
  • Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo y lograr concentrarse.
  • Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
  • En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que involucren la cuenta en Microsoft Teams, e ingresar con un navegador libre de caché para que no tenga inconvenientes.
  • Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación de manera que verifique que cuenta con una conexión adecuada y no pierda clase por realizar ajustes.
  • Disponer de materiales como libreta, esfero, entre otros.

Certificación

La Escuela otorgará certificados de este curso, así:

De asistencia, a quienes se inscriban por educación continuada y participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.

De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado o posgrado de la Escuela.

De contenido, créditos y nota a los estudiantes de pregrado o posgrado de otras universidades del país que se matriculen como estudiantes visitantes o de intercambio. Para esto deberán enviar la solicitud a la Oficina de Relaciones Internacionales (ori@escuelaing.edu.co) e indicar la universidad de origen y el programa que cursan.

Perfil del aspirante

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  • Estudiantes de posgrado, estudiantes de últimos semestres de pregrado, profesores universitarios y profesionales relacionados con las temáticas del curso o interesados en ellas.

Contenido temático

Análisis de datos y modelos de aprendizaje automático para la estimación de la demanda y para la definición de grupos (clústeres) de clientes.

  • Análisis de datos y modelos de aprendizaje automático para la estimación de la demanda y para la definición de grupos (clústeres) de clientes.

Modelos de optimización para la programación de personal.

  • Modelos de optimización para la programación de personal.

Modelos de optimización para el ruteo de vehículos.

  • Modelos de optimización para el ruteo de vehículos.

Modelos integrados para la programación de personal y el ruteo de vehículos.

  • Modelos integrados para la programación de personal y el ruteo de vehículos.

Presentación de casos de estudio.

  • Presentación de casos de estudio.

Fechas y horarios

El curso se desarrollará en modalidad remota, a través de Microsoft Teams del martes 15 al sábado 19 de junio de 2021, así:

Día Duración Inicio Fin
Martes 15 de junio Dos horas 7:00 a.m. 9:00 a.m.
Miércoles 16, jueves 17 y viernes 18 de junio Cinco horas 7:00 a.m. 12:00 m.
Sábado 19 de junio Siete horas (descanso de 1 hora) 7:00 a.m. 12:00 m.
1:00 p.m. 3:00 p.m.

La Escuela Colombiana de Ingeniería, para sus programas de Educación Continuada, se reserva el derecho de cambiar sus conferencistas y fechas de realización, o cancelarlos de no contar con el número de personas requerido para tal fin. Lo anterior se informará a los interesados con antelación.

Objetivos alcanzables

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Objetivo General

Promover en los participantes un paradigma para fortalecer la toma de decisiones en la gestión de operaciones en organizaciones de transporte y logística.

Este paradigma está enfocado en el desarrollo de modelos predictivos y prescriptivos a partir de datos estructurados y narrativos, y de una compresión de las operaciones en dichas organizaciones.

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  • Plantearse preguntas de investigación relacionadas con el problema en estudio.
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  • Formular modelos matemáticos apropiados para describir los sistemas logísticos y de transporte.
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  • Utilizar efectivamente el software de análisis de datos y de optimización elegido.
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  • Entender los fundamentos de las técnicas comunes para realizar modificaciones de acuerdo con la situación de interés.

Valor de la inversión

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La inversión por participante es de $1.680.000 (un millón seiscientos ochenta mil pesos), valor que incluye material técnico y memorias en medio electrónico.

Descuento del 5 % hasta el 1° de junio de 2021.

Inscripciones hasta el 10 de junio de 2021.

Conferencista Invitado

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María Isabel Restrepo Ruiz

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Ingeniera industrial de la Universidad de Antioquia, magíster en Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes y doctora en Matemáticas Aplicadas de la École Polytechnique de Montreal. Posdoctorada en el Instituto de Investigación Nacional en Ciencias y Tecnologías Digitales (Inria – norte de Francia) y en el Instituto de Valorización de Datos (Ivado) en Montreal (Canadá). Profesora asistente del Departamento de Automatización, Producción e Informática (DAPI) del IMT Atlantique (Nantes, Francia). Investigadora sobre el uso de métodos de descomposición, optimización estocástica y ciencia de datos para resolver problemas de gestión de operaciones en logística, transporte y salud

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