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Técnicas de optimización de sistemas industriales
| Código de la asignatura | 1528 |
|---|---|
| Nº Créditos ECTS | 6 |
| Tipo | Obligatoria |
| Duración | Semestral |
| Idiomas | Castellano |
| Planes de estudio | |
| Profesor(es) | |
| Año académico | 2024-25 |
Esta asignatura está pensada para que con la formación proporcionada el estudiante se inicie en la adquisición de conocimientos y en el desarrollo de habilidades necesarias para introducir al alumno en las técnicas básicas de optimización para todo tipo de problemas y su aplicación a sistemas industriales. Se comenzará estudiando las diversas metodologías que se utilizan para la toma de decisiones, incluyendo los ambientes de incertidumbre, la teoría de juegos, árboles de decisión, y métodos multicriterio. También se abordará el tema de la teoría de inventarios, cómo realizar de manera básica una simulación y por último se verá cómo analizar las colas de espera de un sistema.
- Asesorar, proyectar, hacer funcionar, mantener y mejorar sistemas, estructuras, instalaciones, sistemas de producción, procesos, y dispositivos con finalidades prácticas, económicas y financieras.
- Capacidad de tener visión integral de la compañía tanto desde el punto de vista estratégico al operativo de la organización para toda la cadena de valor orientada hacia la calidad total.
- Conocimientos sólidos en ciencias, tecnología, dirección de operaciones, producción y gestión de empresas.
- Capacidades y competencias dirigidas hacia la resolución de problemas, la iniciativa, la toma de decisiones, la creatividad, el análisis y el razonamiento crítico.
- Habilidades en destrezas técnicas y en una sensibilización que le permita impulsar, organizar y llevar a cabo mejoras e innovaciones tanto en procesos, bienes y servicios.
- Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, razonamiento crítico y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas en el campo de la Ingeniería de Organización Industrial.
- Capacidad para el manejo de especificaciones, reglamentos y normas de obligado cumplimiento.
- Capacidad de analizar y valorar el impacto social y medioambiental de las soluciones técnicas.
- Comprensión y dominio de métodos cuantitativos, algoritmos, optimización, redes y grafos, teoría de colas, toma de decisiones, modelado, simulación, validación, en el ámbito de los sistemas industriales, económicos y sociales.
- Capacidad de análisis y síntesis.
- Capacidad de organización y planificación.
- Comunicación oral y escrita en la lengua nativa.
- Conocimiento de una o más lenguas extranjeras.
- Conocimientos de informática relativos al ámbito de estudio.
- Capacidad de gestión de la información.
- Resolución de problemas.
- Toma de decisiones.
- Trabajo en equipo.
- Trabajo en un equipo de carácter interdisciplinar.
- Trabajo en un contexto internacional.
- Habilidades en las relaciones interpersonales.
- Reconocimiento a la diversidad y multiculturalidad.
- Razonamiento crítico.
- Compromiso ético.
- Aprendizaje autónomo.
- Adaptación a nuevas situaciones.
- Creatividad.
- Liderazgo.
- Conocimiento de otras culturas y costumbres.
- Motivación por la calidad.
- Manejar los fundamentos matemáticos necesarios para la resolución de problemas de optimización.
- Justificar el modelo elegido y la técnica de resolución empleada dado un problema de optimización.
- Utilizar programas informáticos para la resolución de los modelos propuestos.
- Elaborar un informe que presente el modelo y la técnica de resolución, analice los resultados, y proponga las recomendaciones, en lenguaje comprensible para la toma de decisiones en procesos de gestión y organización industrial.
- Diferenciar entre modelos estocásticos y deterministas.
- Identificar y formular modelos de investigación operativa en sistemas reales cuyo comportamiento depende del azar, para predecir el rendimiento de los mismos y ayudar a la toma de decisiones, bien en la etapa de diseño o bien en la comparación de políticas alternativas.
- Manejar los fundamentos matemáticos necesarios para la resolución de estos modelos.
- Utilizar programas informáticos para la resolución de los modelos propuestos.
- Aplicar los modelos de simulación en el análisis de sistemas complejos.
Para el desarrollo del aprendizaje sobre el que versará el examen final se han seleccionado materiales didácticos y/o manuales, a partir de los cuales se estudiarán las unidades didácticas que se corresponden con la descripción de los contenidos de la asignatura:
Manual de la asignatura:
De la Peña Esteban, F. David (2021). Técnicas de optimización de sistemas industriales. Editorial UDIMA.
Además, se recomienda la siguiente bibliografía de consulta voluntaria:
- Córdoba, M. (2004). Metodología para la toma de decisiones. Delta Publicaciones, Madrid.
- Hillier, F.S. y Lieberman, G.J. (2010). Introducción a la investigación de operaciones. McGraw-Hill.
- Serra de la Figuera, D. (2004). Métodos cuantitativos para la toma de decisiones. Gestión 2000.
Finalmente, el profesor podrá poner a disposición del estudiante cualquier otro material complementario voluntario al hilo de las unidades didácticas o en una carpeta de material complementario.
La metodología adoptada en esta asignatura para el aprendizaje y evaluación de sus contenidos, se encuentra adaptada al modelo de formación continuada y a distancia de la UDIMA.
Los conocimientos de la asignatura se adquieren a través del estudio razonado de todas las unidades didácticas del manual, así como del material didáctico complementario que se ponga a disposición de los estudiantes en el Aula Virtual. Además, es preciso que los estudiantes realicen las actividades de evaluación continua y aprendizaje planificadas en el "cronograma de actividades de evaluación continua y aprendizaje", y definidas en el "sistema de evaluación", apartados ambos que figuran más abajo en esta guía docente.
Las dudas conceptuales que surjan tras el estudio razonado de las unidades del manual y del material complementario deben plantearse en el foro de tutorías activado en el Aula Virtual.
Dedicación requerida
- Estudio de las Unidades Didácticas: 35%
- Material complementario. Lectura de artículos/Visionado de vídeos en web: 15%
- Supuestos, casos prácticos y prácticas de laboratorio: 30%
- Búsqueda de información: 5%
- Redacción o realización de informes: 5%
- Acción tutorial: 5%
- Evaluación: 5%
| SEMANAS | UNIDADES DIDÁCTICAS | ACTIVIDADES DIDÁCTICAS |
|---|---|---|
| Semanas 1 y 2 | Tema 1. Introducción a la toma de decisiones. Criterios de decisión en ambientes de incertidumbre. 1.1. Introducción a la toma de decisiones 1.2 Ambientes de decisión 1.3. Criterios de decisión en ambientes de incertidumbre 1.4. Resumen |
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| Semana 3 | Tema 2. Teoría de juegos de suma cero. 2.1. Introducción 2.2. Juegos de suma cero. Estrategias. Maximin/minimax 2.3. Análisis de sensibilidad en los juegos de suma cero 2.4. Solución gráfica de los juegos de suma cero |
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| Semanas 4 y 5 | Tema 3. Teoría de juegos de suma cero con estrategias mixtas. 3.1. Introducción 3.2. Planteamiento del problema en la hoja de cálculo. 3.3. Utilización del complemento solver 3.4. Análisis de los resultados |
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| Semana 6 | Tema 4. Teoría de juegos de suma NO cero 4.1. Introducción 4.2. Estrategias dominadas 4.3. Equilibrios en los juegos de suma no cero. Juegos colaborativos 4.4. Forma extensiva |
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| Semanas 7 y 8 | Tema 5. Toma de decisiones sin experimentación. Árboles de decisión 5.1. Introducción 5.2. Toma de decisiones sin experimentación 5.3. Árboles de decisión 5.4. Teoría de utilidad |
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| Semana 9 | Tema 6. Análisis de decisiones multicriterio (I). 6.1. Introducción a las decisiones multicriterio 6.2. Método ponderado normalizado 6.3. Método Arrow-Raynaud |
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| Semana 10 | Tema 7. Análisis de decisiones multicriterio (II). 7.1. Introducción al método AHP 7.2. Matriz de comparación por pares 7.3. Pasos a seguir 7.4. Selección mejor opción |
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| Semana 11 | Tema 8. Teoría de inventarios 8.1. Introducción 8.2. Modelos de gestión de inventarios 8.3. Modelo de cantidad económica de pedido 8.4. Modelo con aprovisionamiento y consumo simultáneo 8.5. Modelo de descuento por cantidad 8.6. Modelo de periodo fijo |
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| Semana 12 | Tema 9. Simulación 9.1 Introducción a la simulación 9.2 Aplicaciones de la simulación 9.3 Generación de números aleatorios 9.4 Descripción de un estudio de simulación importante 9.5 Simulación con hojas de cálculo |
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| Semanas 13, 14 y 15 | Tema 10. Gestión de colas de espera 10.1 Estructura básica de los modelos de colas 10.2 Aplicaciones reales de sistemas de colas 10.3 Gráficas de entrada y salida del sistema 10.4 Curva de cola de espera 10.5 Curvas de input-output 10.6 Mejora del sistema |
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| Resto de semanas hasta finalización del semestre | Estudio y preparación para el examen final Celebración final presencial Cierre de actas | |
Durante el estudio de esta asignatura, el proceso de evaluación del aprendizaje es continuo y contempla la realización de:
Una evaluación continua a lo largo del curso a través de acciones didácticas que supone el 40% de la nota final. Incluye la realización de los diferentes tipos de actividades de evaluación, de aprendizaje y controles.
- Actividades de aprendizaje (AA): actividades que permiten evaluar el desarrollo de las competencias al hilo del desarrollo de las unidades didácticas. Pueden adoptar el formato de foro, cuestionario, glosario u otros.
- Controles: actividades que permiten evaluar la adquisición de aspectos conceptuales y prácticos de la asignatura. Toman la forma de cuestionarios.
- Actividades de evaluación continua (AEC): actividades que permitan evaluar el alcance de ciertos hitos académicos a lo largo del cuatrimestre. Pueden adoptar el formato de informes, cuestionarios, casos prácticos, comentarios de texto, etc.
Un examen final presencial que supone el 60% de la nota final. Está dirigido a la valoración de las competencias y conocimientos adquiridos por el estudiante. El examen se evaluará de 0 a 10, tendrá una duración estimada de 90 minutos y constará de casos prácticos / problemas a resolver.
Para poder presentarse al examen final presencial, en cualquiera de las convocatorias, es imprescindible cumplir los siguientes requisitos relacionados con la evaluación continua: realizar la totalidad de los controles contemplados en el apartado de “Contenidos y programación” de la asignatura y alcanzar una calificación mínima de 2 puntos sobre 4 en la evaluación continua del curso.
El estudiante que se presenta al examen sin cumplir los requisitos para ello, será calificado con un cero en el examen final presencial y consumirá convocatoria.
| Tipo de actividad | Actividades planificadas | Peso clasificación |
|---|---|---|
| Actividades de aprendizaje | 3 | 10% |
| Actividades de Evaluación Continua (AEC) | 3 | 20% |
| Controles | 4 | 10% |
| Examen final | Si | 60% |
| Total | 100% |
Para aprobar la asignatura, es necesario obtener una calificación mínima de 5 en el examen final presencial, así como en la calificación total del curso, una vez realizado el cómputo ponderado de las calificaciones obtenidas en las actividades didácticas y en el examen final presencial.
Si un estudiante no aprueba la asignatura en la convocatoria ordinaria podrá examinarse en la convocatoria de septiembre.
Las fechas previstas para la realización de todas las actividades se indican en el aula virtual de la asignatura.
Originalidad de los trabajos académicos
Según la Real Academia Española, “plagiar” significa copiar en lo sustancial obras ajenas dándolas como propias. Dicho de otro modo, plagiar implica expresar las ideas de otra persona como si fuesen propias, sin citar la autoría de las mismas. Igualmente, la apropiación de contenido puede ser debida a una inclusión excesiva de información procedente de una misma fuente, pese a que esta haya sido citada adecuadamente. Teniendo en cuenta lo anterior, el estudiante deberá desarrollar sus conocimientos con sus propias palabras y expresiones. En ningún caso se aceptarán copias literales de párrafos, imágenes, gráficos, tablas, etc. de los materiales consultados. En caso de ser necesaria su reproducción, esta deberá contemplar las normas adecuadas para la citación académica.
Los documentos que sean presentados en las actividades académicas podrán ser sometidos a diferentes mecanismos de comprobación de la originalidad (herramientas antiplagios que detectan coincidencias de texto con otras fuentes, comparación con trabajos de otros estudiantes, comparación con información publicada en Internet, etc). El profesor valorará si el trabajo presentado cuenta con los criterios de originalidad exigidos o, en su caso, se atribuye adecuadamente la información no propia a las fuentes correspondientes. La adjudicación como propia de información que corresponde a otros autores podrá suponer el suspenso de la actividad.
Los documentos presentados en las actividades académicas podrán ser almacenados en formato papel o electrónico y servir de comparación con otros trabajos de terceros, a fin de proteger la originalidad de la fuente y evitar la apropiación indebida de todo o parte del trabajo del estudiante. Por tanto, podrán ser utilizados y almacenados por la universidad, a través del sistema que estime, con el único fin de servir como fuente de comparación de cualquier otro trabajo que se presente.
Sistema de calificaciones
El sistema de calificación de todas las actividades didácticas es numérico del 0 a 10 con expresión de un decimal, al que se añade su correspondiente calificación cualitativa:
0 - 4.9: Suspenso (SU)
5.0 - 6.9: Aprobado (AP)
7.0 - 8.9: Notable (NT)
9.0 - 10: Sobresaliente (SB)
(RD 1125/2003, de 5 de septiembre, por lo que se establece el sistema europeo de créditos y el sistema de calificaciones en las titulaciones universitarias de carácter oficial y con validez en todo el territorio nacional).