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FACULTAD DE INGENIERÍA
SUBLÍNEA DE INVESTIGACIÓN MODELADO Y OPTIMIZACIÓN DE
PROCESOS. PROGRAMA DE INGENIERÍA INDUSTRIAL.
Autor:
JUAN CARLOS VÁSQUEZ SORA
ACUERDO N.° 6 DE 22 DE NOVIEMBRE DE 2016
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SUBLÍNEA DE INVESTIGACIÓN
MODELADO Y OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS
1. Introducción
Entre los Objetivos del Milenio que expone la ONU (2000), se encuentra el desarrollo y
erradicación de la pobreza, la protección del entorno común, derechos humanos,
democracia, buen gobierno, entre otros. Estos son de particular interés para los ingenieros
industriales porque están directamente relacionados con su quehacer profesional y la base
de un adecuado desarrollo inicia con el aprovechamiento óptimo de los recursos existentes,
con el diseño e implementación de procesos tanto sostenibles como sustentables,
apuntalados por una gestión gubernamental eficaz y eficiente.
Según la Unesco (2004), los desafíos del siglo XXI enmarcan retos sin precedentes para la
sociedad actual. En particular y relacionado con la ingeniería industrial se presenta el auge
de la tercera revolución industrial que está relacionado con el ascenso de la informática, el
desarrollo vertiginoso de las ciencias y tecnologías de la comunicación e información, y el
progreso en descubrimientos y aplicaciones de la biología y la genética así nuevas
convergencias y relaciones surgen de los sectores de investigación y aplicación. Con
relación al punto anterior, el medio ambiente surge como variable crítica de restricción al
desarrollo, dado que las repercusiones de las actividades humanas requieren de la adopción
de medidas de gran alcance. (Rojas y Ocampo, 2010: 7).
Así, el desarrollo sostenible y sustentable surge como condición necesaria que el ingeniero
industrial debe asegurar tanto en su quehacer profesional como en su actividad de investigación. Lo anterior es palpable en la propuesta de Tukker y Tischner (2006), en la
que identifican tres niveles de cambio hacia el consumo y la producción sostenibles que incentivan el desarrollo:
Optimización del sistema donde se mejoran los sistemas actuales mediante el ecodiseño de productos y servicios. También se provee a los consumidores de información acerca de alternativas ambientalmente robustas. Rediseño de la capacidad de provisión del sistema, para que con los recursos existentes se logre un mayor nivel de eficiencia. Innovación del sistema que crea nuevas estructura para un desarrollo sostenible y sustentable.
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Bajo esta aproximación teórica, la investigación en la ingeniería industrial debe estar
enfocada a la generación de conocimiento y solución de problemas que tengan en cuenta la optimización, rediseño e innovación de los sistemas de producción y servicios que
garanticen la sostenibilidad y sustentabilidad.
2. Objetivos Plan de Desarrollo Nacional (PND) y departamental
En el PND se encuentra un capítulo referente al Eje Cafetero y Antioquia donde se expone que la promoción del capital humano innovador en territorios incluyentes en el Eje Cafetero
y Antioquia apunta a elevar la productividad y generar mayor valor agregado en la región. Esta propuesta se plantea:
Partiendo de las ventajas comparativas regionales, el ambiente propicio para hacer negocios, su
liderazgo en materia de competitividad, su gran capacidad para generar capital humano calificado, altas capacidades de investigación, y un flujo importante de turismo alrededor de sus atributos ambientales y el Paisaje Cultural Cafetero. (PND, 2014: 1).
Dentro de la estrategia del plan se encuentra los siguientes objetivos: crear plataformas tecnológicas para aprovechar el talento humano y crear fuentes de trabajos nuevos y
sofisticados, incrementar los procesos de formación que consoliden la innovación del Eje Cafetero, reducir la brechas del capital y la generación de empleo entre la subregiones
(PND, 2014).
Para alcanzar el primer objetivo, el plan requiere consolidar los encadenamientos
productivos con potencial en la región, lo que significa estrategias de logística integral para las empresas. Adicionalmente, plantea fortalecer el emprendimiento y la aceleración
empresarial, lo que requiere investigación en novedosos modelos empresariales. (PND, 2014),
Para lograr el segundo objetivo, el plan plantea “1) incrementar la matrícula en educación
técnica y tecnológica con mayores niveles de calidad y de pertinencia frente al sector
productivo de la región; 2) fortalecer y ampliar la oferta de programas de maestrías y
doctorados vinculados a investigación aplicada” (PND, 2014: 11). Bajo estos parámetros, la
investigación aplicada a problemas prácticos del departamento se convierte en una
prioridad para la EAM.
Con relación al tercer objetivo se debe tener en cuenta que quiere generar una política de
desarrollo integral de los mercados laborales y desarrollar las capacidades institucionales para que se lidere un desarrollo sustentable. Para el Quindío, el plan propone que “la ciudad
de Armenia y su zona de influencia basa su desarrollo económico en el turismo, la
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agroindustria y la producción de artesanías.” (PND, 2014: 4). Esta orientación no difiere a
la planteada por la Gobernación del Quindío en su Plan de Desarrollo Departamental 2012-2015, pues en él se establece el desarrollo humano, el desarrollo equitativo y el desarrollo
sostenible como fundamento de la propuesta y expone que:
El Plan de Desarrollo Departamental construirá las bases en el cuatrienio 2012-2015, para que el Quindío en el año 2032, sea el corazón verde y paisajístico de la zona cafetera. Un departamento
sostenible, competitivo e innovador con alto nivel de vida; basado en la agroindustria, el turismo y otros servicios con alto valor agregado. Con una comunidad participativa y emprendedora, liderada
por una administración transparente, eficiente y garante de derechos” (Gobernación del Quindío, 2012: 44).
Este plan consideró las propuestas del Plan Regional de Competitividad Quindío 2032, Plan
Estratégico Quindío 2020, la Visión Exportadora del Quindío al 2010, la Agenda Interna
para la Productividad y la Competitividad 2006-2010, la propuesta de Gestión ambiental - PGAR - 2012, el Plan de desarrollo Quindío Unido 2008-2011 y el Plan Nacional de
Desarrollo 2010-14 (Gobernación del Quindío, 2012).
En el mismo eje se expone el Plan Estratégico Departamental de Ciencia, Tecnología e
Innovación PEDCTI-Quindío 2022 (PEDCTI, 2012). En este documento se expone el plan
estratégico prospectivo que orienta políticas, programas, planes y proyectos futuros, para
fomentar la transformación productiva de los departamentos, con base en la ciencia, la
tecnología y la innovación (PEDCTI, 2012). Este trabajo analizó las brechas científicas y
tecnológicas del departamento y encontró para cada uno de los sectores económicos los
siguientes elementos de potencial desarrollo:
Agroindustria:
Tendencias en aplicación de biotecnología.
Agricultura de precisión.
Productos funcionales (nutracéutica y farmacéutica).
Turismo:
Mercadeo y atención al cliente (realidad virtual y aumentada).
Encadenamiento productivo tanto vertical como horizontal.
Certificación de todos los procesos, especialmente certificación internacional de
servicios en salud.
Software: Tercerización de procesos de administración de TIC.
Software por demanda. Administración virtual de data.
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Las propuestas van en concordancia con los documentos Conpes, en particular, el referido a
la agroindustria que podría explotarse a través de la biotecnología, lo que conseguiría
derivar en empresas de bioprospección en los sectores de cosméticos, farmacéuticos,
alimentos y nutrición, bioindustria y diagnósticos. Adicionalmente, se pretende concentrar
los esfuerzos en el desarrollo a largo plazo de sectores estratégicos de producción y de
servicios de alto contenido científico y tecnológico, los cuales son los que generan un
mayor valor agregado. Para ello, se priorizará los recursos y programas en las áreas de
energía, biotecnología, salud, materiales y electrónica, tecnologías y de información y
comunicaciones, logística e inclusión ciudadana. (Conpes, 2009).
Bajo esta óptica, los procesos relacionados con la agroindustria, el turismo y las actividades de alto valor agregado serán prioridad en el quehacer tanto profesional como investigativo del ingeniero industrial en el departamento del Quindío.
3. Caracterización de la investigación en la ingeniería industrial
La caracterización de la investigación en el área de la ingeniería industrial está en función de dos aspectos relacionados con esta actividad: los artículos publicados en revistas
indexadas, (producto de proyectos y actividades de investigación) y las líneas de investigación de los centros de primer orden tanto nacional como internacional. Para el
análisis se dividirá la sección en dos tendencias: internacional y nacional.
3.1 Tendencia internacional
Uys, Schutte y Van Zy (2011) realizaron un estudio acerca de artículos publicados por la
revista The Computers & Industrial Engineering (CaIE) desde 1977 hasta el año 2011.
Utilizando una técnica de análisis de texto elaboraron un modelo para agrupar las diversas
temáticas de publicación de un total de 4.400 artículos divididos en los años 1977-1979,
1980-1989, 1990-1999, 2000-2007 y 2008-2011, encontraron que para el último periodo la
mayor parte de los artículos fueron publicados en la temática de investigación de
operaciones (48.8 %), seguido por gestión de cadenas de suministro (14.42 %) y por
inteligencia de negocios (8.41 %). Con diferentes porcentajes los temas fueron confirmados
por el análisis de tendencia internacional realizado por Dastkhan y Owlia (2009), en el que
encontraron que las principales temáticas abordadas fueron investigación de operaciones
(27.5 %), inteligencia de negocios (21.5 %) y gestión de cadenas de suministro (12.7 %).
De ambos estudios es importante notar las áreas de gestión de la calidad y gestión de la
producción.
En cuanto a los centros de investigación, se tomó como referencia el QS World University Rankings (2015) para observar algunas de las principales universidades que tengan énfasis ingeniería. La primera universidad clasificada es Massachusetts Institute of Technology
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(MIT) (2015) en donde se encuentra The Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS-2015), un centro de investigación interdepartamental que adelanta investigación avanzada en análisis de información y en ciencias de la decisión. Esta se divide en tres
énfasis: procesamiento de datos estadísticos e inferencia, sistemas, control y comunicación, y transmisión de información y redes.
En el énfasis de sistemas y control, las áreas comprenden el desarrollo de metodologías
para el modelamiento de sistemas multidimensionales a unidimensionales, dinámica de
sistemas, teoría compleja de juegos y redes. En el énfasis de procesamiento de datos
estadísticos e inferencia, se tiene manejo y explotación de grandes conjuntos de datos para
su análisis y multiescalamiento, el desarrollo de métodos de inferencia estadística en
modelos gráficos y el desarrollo de métodos para el análisis de información comprimida
(datos-voz-imágenes-video). Por último, el énfasis de comunicación, transmisión de
información y redes se centra en la codificación y decodificación bajo la teoría de la
información, redes de transporte, redes de información y redes económicas.
La siguiente universidad con énfasis en ingeniería es Harvard University (2015). En el área
de la investigación en ingeniería, esta universidad enfatiza el componente interdisciplinario
y colaborativo de las iniciativas en la aplicación de las matemáticas, la física y la biología
al estudio y solución de los problemas actuales. Las áreas temáticas de los centros de
investigación abarcan teoría de control y sistemas estocásticos, modelamiento de sistemas,
ciencia computacional y de datos, economía y computación, energía, medio ambiente y
sustentabilidad.
Prosigue University College London (2015), donde se encuentra un grupo de investigación
en productos y procesos (sistemas en ingeniería). La primera línea tiene énfasis en diseño y
desarrollo de nuevos procesos y productos mediante el uso de técnicas interdisciplinares en
ingeniería, diseño de experimentos, validación experimental y mejora de plantas de
producción para el uso eficiente de recursos, materiales, energía y desechos. La segunda
línea, considera la sustentabilidad y seguridad por medio del diseño, desarrollo y operación
de sistemas.
3.2 Tendencia nacional
Para el caso colombiano, el trabajo de Rojas y Ocampo (2010) para la Asociación
Colombiana de Facultades de Ingeniería (ACOFI) en su capítulo de Ingeniería industrial,
establece las competencias que debe tener un ingeniero industrial y define las áreas de
investigación de sus profesionales. Entre ellas se encuentra modelación de procesos,
resolución de problemas y análisis, diseño y evaluación de procesos. En cuanto al análisis
de las universidades del QS World University Rankings (2015) se evidencia que las
mejores clasificadas en la escala mundial con programas de ingeniería industrial para
Colombia son la Universidad de los Andes (262), Universidad Nacional de Colombia (316),
Pontifica Universidad Javeriana (347) y la Universidad de la Sabana (700-750).
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La Universidad de los Andes tiene tres grupos de investigación en ingeniería industrial. El
primero, es el grupo de Teorías de Sistemas de las Organizaciones (TESO) que trabaja
temáticas como desarrollo microempresarial, dinámica de sistemas, dirección y gestión
organizacional, modelamiento y simulación de fenómenos y procesos complejos,
pensamiento sistémico y sistemas de transporte. El segundo, es el grupo de investigación y
consultoría en Producción y Logística (PYLO), el cual trabaja temas como diseño de
productos y gestión de la tecnología, estrategias de producción, logística, programación de
la producción, producción más limpia, ingeniería y gestión de la calidad. El tercer grupo es
COPA, que apoya los procesos de toma de decisiones en las organizaciones mediante el
análisis, diseño y aplicación de técnicas computacionales de Investigación de Operaciones
(IO) y estadística, este se concentra en cuatro áreas de aplicación: logística y sistemas de
producción, transporte, salud y sistemas humanitarios, y economía/finanzas. Las técnicas
utilizadas por los investigadores de COPA son: la optimización (exacta y heurística), el
modelaje estocástico, la simulación, la teoría de la decisión y la estadística (Universidad de
los Andes, 2015).
Por otro lado, la Universidad Nacional de Colombia tiene un grupo en Innovación y
Desarrollo Tecnológico (sede Manizales) que trabaja temas como logística empresarial y
producción, economías de aglomeración, desarrollo tecnológico y competitividad.
(Universidad Nacional, 2015). La Pontificia Universidad Javeriana cuenta con dos grupos
de investigación relacionados con ingeniería industrial: centro de estudios en ergonomía y
centro de investigaciones en optimización y logística (Pontificia Universidad Javeriana,
2015). La Universidad de La Sabana cuenta con dos grupos de investigación: grupo de
procesos agroindustriales y el grupo de investigación en sistemas logísticos (Universidad de
la Sabana, 2015).
4. Línea de Investigación de la Facultad de Ingeniería en la EAM
La línea de investigación de la Facultad de Ingeniería fue aprobada bajo el acuerdo n.° 01 del Consejo Académico del 18 de enero de 2013, la cual se definió como Diseño e
Implementación de Metodologías de Innovación Tecnológica para Optimizar los Procesos de las Industrias, Agroindustrias y Empresas Prestadoras de Servicios (EAM, 2013).
Objetivo general
Liderar procesos investigativos generadores de resultados que permitan mejorar la eficiencia en la calidad y la productividad de la industria regional y nacional, a través del diseño e implementación de metodologías de innovación tecnológica.
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Objetivos específicos
Generar desde los grupos de investigación proyectos que respondan a las
necesidades concretas del sector industrial y agroindustrial.
Identificar estrategias de control que permitan mejorar la eficiencia y la
productividad de los diferentes procesos de producción de bienes y servicios.
Propiciar la creación de semilleros y grupos de investigación que permitan la
producción de conocimiento relacionado con la calidad y la productividad de la industria
regional y nacional.
Resultados esperados
En el corto plazo: incrementar el grupo de estudiantes y docentes altamente cualificados en la implementación de metodologías de innovación tecnológica, con el fin de mejorar las
cadenas de producción de la industria regional. Así mismo, la consolidación de los grupos
de investigación de la facultad, GEINFO y SE-AGRO, y hacer un trabajo de reingeniería con los demás grupos de investigación existentes.
En el mediano plazo: crear proyectos de investigación de los cuales se deriven productos (artículos, libros y revistas, para la transmisión del conocimiento en las diferentes esferas
de la comunidad académica) que permitan consolidar la línea de investigación como un grupo reconocido en el departamento del Quindío y la región, con el fin de que este sea
referente en el área de la innovación tecnológica.
En el largo plazo: desarrollar proyectos investigativos de los cuales se deriven productos
competitivos regionales y nacionales (más de dos años). Además, realizar y participar en eventos nacionales e internacionales, relacionados con trabajos investigativos dirigidos al
mejoramiento de la eficiencia en la calidad y la productividad de la industria, a través del diseño e implementación de metodologías de innovación tecnológica.
5. La Investigación en ingeniería industrial en la EAM
Del análisis de la tendencia internacional y nacional puede inferirse que la investigación en
ingeniería industrial tiene como base un eje transversal que corresponde a la estadística e
investigación de operaciones. Esta base tiene como objetivo garantizar un desarrollo
sostenible y sustentable. Por un lado, lo que corresponde a la base descansan temas como el
modelaje, la simulación y Big Data que sirven de soporte a los estudios y proyectos
específicos. Por el otro, se refiere a los subtemas que desarrollan los respectivos énfasis
institucionales que deben obedecer a la coyuntura regional.
Para el caso del Quindío, se verifica por las diferentes iniciativas del Gobierno Nacional y regional, una vocación para el análisis de Big Data y optimización de redes de transporte y distribución de mercancías, lo antedicho puede ser de interés de la EAM, ya que el
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programa de Ingeniería Industrial se puede enfocar en cadenas de abastecimiento y en
inteligencia de negocios. De igual modo, la producción aunque no es el fuerte del departamento del Quindío tiene énfasis en el sector de la agroindustria y a futuro puede
demandar de proyectos tanto de investigación como de consultoría (ver figura 1).
Figura 1. Estructura propuesta de la investigación en Ingeniería Industrial - EAM
Este enfoque puede ser acertado si se tiene en cuenta que Colciencias (2015) tiene como
Programa Nacional de Ciencia y Tecnología al desarrollo tecnológico e innovación industrial, de la cual la EAM puede participar en las siguientes líneas de acción: Transporte y logística.
Tecnologías limpias.
Aplicación de TIC para la industria.
Desarrollo y aplicación de nuevos materiales y productos para la industria con criterios de sostenibilidad.
Uso racional y eficiente de materias primas en la industria.
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6. Definición de la sublínea
6.1 Nombre de la sublínea
Estadística e investigación de operaciones.
6.2 Concepto
La sublínea de investigación enmarca los conocimientos y actividades necesarias para la
formulación y ejecución de los procesos de investigación, relacionados con el diseño e
implementación de metodologías de innovación tecnológica que permita optimizar los procesos de las industrias, agroindustrias y empresas prestadoras de servicio.
La revista Science, en su editorial de 6 abril de 2012 titulado Por qué Why Stadistic?, propone la siguiente definición de estadística: Ciencia del aprendizaje a partir de los datos.
Medida, control y comunicación de la incertidumbre.
Ofrece lo esencial en el descubrimiento científico y el avance social (Davidian y
Louis, 2012).
Esta definición fue adoptada por la Asociación Americana de Estadística (American
Stadistical Association-ASA). Entre las características del trabajo estadístico se encuentra el
uso de datos para la solución de problemas en una amplia variedad de campos, la aplicación
de modelos matemáticos y estadísticos al análisis y solución de problemas ecológicos,
médicos, sociales, políticos y económicos. En este sentido la estadística se convierte en un
campo crítico para la academia, los negocios y el Gobierno, dado que cada vez se toman
decisiones con base en el manejo de datos (ASA, 2015).
Respecto a la definición de investigación de operaciones, la The Operational Research Society – Theorsociety la define como el campo de conocimiento que usa métodos lógicos y
matemáticos para modelar y analizar situaciones complejas que ayudan a soportar un mejor proceso de toma de decisiones a nivel individual, empresa, organizaciones y Gobierno
(theorsociety, 2015).
Abarca un amplio rango en la mejora de las operaciones, como aumento de la eficiencia, un mejor servicio al cliente, alta calidad de los productos o la disminución de costos, entre otros. Lo anterior permite: Entender cómo se están haciendo las operaciones o los procesos.
Plantear un conjunto amplio de posibles soluciones.
Producir estimados realistas de resultados y riesgos asociados a cada solución.
Un proyecto típico de investigación de operaciones requiere el modelo del sistema que está
analizando, un método para valorar las salidas o productos del sistema y un procedimiento
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para que la toma de decisiones produzca un incremento en el valor de la salida o producto
(theorsociety, 2015).
6.3 Espacios académicos que soportan la sublínea de investigación
El Programa de Ingeniería Industrial de la EAM tiene los siguientes cursos donde estudiantes y profesores pueden explorar, conocer y profundizar conocimientos en la sublínea de investigación propuesta.
Tabla 1. Espacios académicos que sustentan la sublínea de investigación
Espacio académico Ciclo - Sem. Bibliografía
Estadística Técnico-II García, A. (2010). Estadística básica con
R. Madrid: Editorial UNED
Estadística Tecnólogo-III Allen, W. (2000). Estadística aplicada a Inferencial los negocios y la economía. Bogotá:
McGRAW-HILL
Investigación de Tecnólogo-VI Hillier, F. y Liebermang G. (2006). Operaciones I Introducción a la Investigación de
Operaciones. Ciudad de México:
McGRAW-HILL
Investigación de Profesional- Hillier, F. y Liebermang G. (2001). Operaciones II VII Investigación de operaciones. Ciudad de
México: McGRAW-HILL.
Hamdy, T. (2004) Investigación de
operaciones. Ciudad de México: Pearson
Educación
Kamlesh, M. (1995). Investigación de
operaciones. Ciudad de México: Prentice
Hall
Simulación Profesional-IX Wilhelm, F. y Hoffmann, D. (2010). Optimization - theory and practice. USA:
Springer
Línea profundización Profesional Isasi, P. y Galván, I. (2008). Redes de Inteligencia de VII-VIII-IX Neuronas Artificiales. Un enfoque
Negocios práctico. Madrid: Pearson Educación
Klir, G. & Yuan, B. (1995). Fuzzy sets,
fuzzy logic and fuzzy systems. USA:
Prentice Hall.
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7. Objetivos de la sublínea
7.1 Objetivo general
Formular procesos de investigación que involucren el uso de la estadística y la aplicación de modelos de investigación de operaciones, que permitan optimizar los procesos de las industrias, agroindustrias y empresas prestadoras de servicio.
7.2 Objetivos específicos Fortalecer la cultura investigativa de la EAM, específicamente en temas relacionados con el uso de la estadística y de la investigación de operaciones.
Identificar las estrategias que pueden implementar las organizaciones privadas y públicas del Quindío, para la mejora y optimización de los procesos operativos y estratégicos.
Aportar a los referentes teóricos de la estadística y la investigación de operaciones, casos reales de mejoramiento y optimización, teniendo en cuenta las particularidades de la región y específicamente del departamento del Quindío.
8. Resultados esperados
8.1. En el corto plazo
Impulso a la formulación de investigaciones relacionadas con la aplicación de la estadística y la investigación de operaciones, con el fin de presentar posibles soluciones a los problemas de las organizaciones privadas y públicas de la región.
8.2. En el mediano plazo
Consolidación de una masa crítica de investigadores que presenten soluciones a problemas relacionados con procesos operativos y estratégicos de las organizaciones del Quindío, mediante la aplicación de la estadística y la investigación de operaciones.
8.3. En el largo plazo
Transferencia de tecnología relacionada con los temas de estudio de la sublínea de investigación, con el fin de mejorar los indicadores de gestión de las organizaciones
empresariales del Quindío.
9. Temas de investigación
Con base en la sublínea, los temas de investigación propuestos son tres:
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Desarrollo de modelos de optimización.
Simulación de procesos.
Manejo y análisis de medianos y grandes volúmenes de información.
Desarrollo de modelos de optimización
Objetivo general
Desarrollar representaciones matemáticas de situaciones que requieran maximizar o minimizar asignaciones sujeto a un conjunto de restricciones.
Objetivos específicos
Aplicar los modelos de optimización a la producción de bienes y servicios de alto valor agregado. El resultado esperado corresponde a la maximización de la capacidad de una línea productiva o la minimización de costos de producción.
Dar solución a los problemas asociados a desplazamiento de personas o mercancías a través de los diferentes medios y modos de transporte. El resultado esperado corresponde a la minimización costos, distancias y la maximización de niveles de servicio y cantidades transportadas.
Analizar el abastecimiento de bienes y servicios. El resultado esperado corresponde a la maximización de beneficios y la minimización de pérdidas en las diferentes cadenas de distribución.
Simulación de procesos
Objetivo general
Modelar una situación real con el fin de realizar un mejor trabajo en las fases de diseño, implementación y mejoramiento de la ingeniería aplicada a diversos procesos reales.
Objetivos específicos
Analizar y plantear los múltiples pasos en el proceso de programación de los planes maestros de demanda, distribución, producción y adquisición. El resultado esperado es soportar adecuadamente la logística externa e interna de las empresas de bienes y servicios.
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Diseñar y mejorar los sistemas productivos a través de modelos de simulación que representan las líneas productivas reales. El resultado esperado consiste en obtener por medio de varios escenarios y análisis de sensibilidad mejores configuraciones a de los sistemas ya establecidos.
Diseñar y mejorar los sistemas de prestación de servicios a través de modelos de simulación que representan el servicio real. El resultado esperado es apoyar las actividades de diseño y mejoramiento de servicios en los sectores terciarios de la economía.
Manejo y análisis de medianos y grandes volúmenes de información
Objetivo general
Especificar las actividades de registro, procesamiento y análisis de datos a nivel de la pequeña, mediana y gran empresa para apoyar los procesos de toma de decisiones.
Objetivos específicos
Diseñar y mejorar los sistemas de registro y organización de datos a nivel de los procesos y transacciones. El resultado esperado es el almacenamiento y procesamiento adecuado de datos de las diferentes empresas.
Analizar los datos con metodologías de modelos multivariados. El resultado esperado es encontrar el patrón de agrupamiento de los datos obteniendo así características afines y factores comunes que permitan la búsqueda e identificación de estrategias en nichos específicos.
Procesar mediante modelos de regresiones, ecuaciones simultáneas y metodologías de análisis que utilizan series temporales, vectores de corrección de errores, vectores autorregresivos, modelos de cointegración y otros los diferentes datos de la organización. El resultado esperado es encontrar patrones apropiados de comportamiento que pueden predecir variables o fenómenos complejos.
10. Sectores de clase mundial en los que se enmarca el grupo
De la derivación de los temas de investigación se pude identificar dos grandes sectores pertenecientes al Programa de Transformación Productiva (PTP, 2015): Tercerización de procesos de negocios.
Software y tecnologías de la información.
Tercerización de procesos de negocios
En Colombia se han definido los servicios tercerizados como la delegación de procesos de negocio para una gran variedad de industrias que componen los subsectores (PTP, 2015):
Business Process Outsourcing (BPO): como contact center, back office, administración, etc.
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Information Technology Outsourcing (ITO): como servicios en la nube, data center, software como servicio, entre otros.
Knowledge Process Outsourcing (KPO): telemedicina, investigación de mercados, ingeniería, servicios de educación remota, entre otros.
En particular, el tema de manejo y análisis de medianos y grandes volúmenes de información puede desempeñarse en los llamados KPO, en las actividades de investigación de mercados e ingeniería.
Software y tecnologías de la información
El desarrollo de modelos de optimización y simulación de procesos apoyan actividades relacionadas con las TIC, particularmente en las fases de diseño y análisis, pues estas
actúan como soporte de la competitividad de otros sectores económicos, dado que
desarrolla herramientas y presta servicios que facilitan la comercialización y el levantamiento de datos para el estudio de mercado de productos (PTP, 2015).
11. Referencias bibliográficas
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EAM. (2013). Acuerdo n.° 01 por medio de cual se modifican unas las líneas de investigación institucional y se crean y modifican unas sublíneas en algunos programas que ofrece la EAM. Armenia, Colombia.
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