La administración de operaciones es un componente crítico de cualquier empresa que busca eficiencia, reducción de costos y mejora continua en sus procesos productivos y logísticos. En el contexto actual, caracterizado por la rápida evolución tecnológica y la creciente complejidad de las cadenas de suministro globales, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta indispensable. La IA ofrece la capacidad de analizar grandes volúmenes de datos con precisión y rapidez, prever tendencias, optimizar decisiones y automatizar procesos que tradicionalmente requerían intervención humana intensiva. Este curso, "Administración de Operaciones con Inteligencia Artificial", está diseñado para equipar a los profesionales con las habilidades necesarias para implementar soluciones de IA en la administración de operaciones, aumentando la competitividad y la innovación en sus organizaciones.
La integración de tecnologías avanzadas como el machine learning, la visión por computadora y la simulación de operaciones mediante software como FlexSim, permite a las empresas no solo anticiparse y responder a las demandas del mercado, sino también crear sistemas más resilientes y adaptativos. A través de un enfoque práctico y teórico, este curso aborda desde la fundamentación en la gestión de proveedores asistida por IA hasta la optimización de la distribución y el transporte, culminando en la creación y manejo de gemelos digitales. Estas competencias son esenciales para los líderes de la industria que buscan implementar estrategias de operaciones innovadoras y efectivas que integren las últimas tecnologías de IA, preparándolos para enfrentar los retos de un mercado globalizado y tecnológicamente avanzado.
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Objetivo
Introducir a los participantes en el uso de la inteligencia artificial en la administración de operaciones, mostrando cómo puede optimizar procesos y mejorar la eficiencia.
Objetivos Específicos
- Familiarizar a los participantes con el uso de modelos predictivos para la evaluación y selección de proveedores.
- Presentar e introducir técnicas de IA para la mejora de la planificación de la producción y el manejo eficiente de inventarios.
- Mostrar cómo la IA puede ser aplicada para optimizar rutas y mejorar la logística de distribución.
- Introducir el uso de tecnologías de visión por computadora en el mantenimiento predictivo y la identificación de riesgos.
- Exponer a los participantes a la creación y uso de gemelos digitales para la simulación y análisis operativo
Metodología
- Clases Magistrales (40%): Presentaciones teóricas que proporcionan una base sólida en conceptos de inteligencia artificial y su aplicación en la administración de operaciones.
- Laboratorios Prácticos (50%): Sesiones prácticas donde los estudiantes utilizan software especializado para implementar los algoritmos y técnicas de IA discutidos en las clases magistrales.
- Estudios de Caso y Discusiones en Grupo (10%): Análisis de estudios de caso que reflejan situaciones reales en la industria y discusiones en grupo para debatir enfoques y soluciones.
Contenido
Día 1: Fundamentos de la Inteligencia Artificial
Duración: 6 horas
- Enfoque: Introducimos los principios de la inteligencia artificial y su aplicación en la administración de operaciones. Los participantes se familiarizan con herramientas analíticas básicas y aplican algoritmos como la regresión lineal.
- Herramientas y Prácticas: Utilizaremos Jupyter Notebook, Python y Scikit-learn para ejercicios iniciales y discusiones guiadas que permitan entender la implementación básica de modelos predictivos.
Día 2: Aprovisionamiento y Gestión de Proveedores
Duración: 6 horas
- Enfoque: Nos centraremos en la aplicación de herramientas de IA en el aprovisionamiento y la gestión de proveedores, explorando algoritmos de clasificación y árboles de decisión.
- Herramientas y Prácticas: Análisis de datos de proveedores en el laboratorio y modelado de riesgos de suministro con ejercicios prácticos, incluyendo juegos de roles y evaluaciones.
Día 3: Planeación y Control de la Producción
Duración: 6 horas
- Enfoque: El día estará dedicado a mejorar la planeación y el control de producción con IA, utilizando series temporales y redes neuronales para la predicción.
- Herramientas y Prácticas: Implementaremos estos algoritmos en Python y TensorFlow y aplicaremos lo aprendido en estudios de caso sobre optimización de inventario con IA.
Día 4: Optimización de Rutas y Logística de Transporte
Duración: 6 horas
- Enfoque: Este día se enfoca en optimizar la logística de transporte con IA, aplicando algoritmos de rutas y técnicas de optimización.
- Herramientas y Prácticas: Uso de Google OR-Tools para la optimización de rutas y simulación de logística, seguido de ejercicios prácticos de planificación de rutas eficientes.
Día 5: Visión por Computadora y Mantenimiento Predictivo
Duración: 6 horas
- Enfoque: Profundizamos en la visión por computadora para el mantenimiento predictivo y la detección de anomalías, implementando redes neuronales convolucionales.
- Herramientas y Prácticas: Procesamiento de imagen con OpenCV y proyectos de mantenimiento predictivo utilizando TensorFlow, complementados con análisis de video para la detección de fallas.
Día 6: Modelado de Sistemas y Gemelos Digitales
Duración: 6 horas
- Enfoque: Integraremos el conocimiento adquirido a través de la creación y gestión de gemelos digitales, aplicando técnicas de simulación de sistemas.
- Herramientas y Prácticas: Desarrollo de gemelos digitales en FlexSim, culminando con un proyecto de simulación y una sesión de presentaciones para mostrar los trabajos finales.
Profesionales en Operaciones, Logística y Gestión Empresarial: Profesionales en gestión operativa y logística, incluyendo emprendedores y gerentes, que buscan implementar inteligencia artificial para optimizar eficiencias y decisiones en sectores como manufactura y distribución.
Ingenieros y Analistas Técnicos: Ingenieros y analistas en áreas como industrial, sistemas y procesos, interesados en actualizar sus conocimientos en IA para mejorar la automatización y la productividad en sus operaciones.
Estudiantes Avanzados de Carreras Universitarias: Estudiantes de último año en ingeniería y tecnología, deseosos de aplicar inteligencia artificial en operaciones, preparándose para un mercado laboral enfocado en soluciones tecnológicas avanzadas.
Jorge Romero
Ph.D. Actualmente se desempeña como Director del Área Académica de Industrias y Tecnologías Digitales en la Universidad de Bogotá Jorge Tadeo Lozano. Con un doctorado en Industrias y Organizaciones de la Universidad Nacional de Colombia, su carrera académica y profesional está marcada por una dedicación a la educación y la investigación en ingeniería. Posee una amplia experiencia en roles de liderazgo y planificación, habiendo sido Jefe de Planeación en la Universidad de Santander antes de asumir su posición actual. Expertise en ciencia de datos, optimización, sistemas inteligentes, modelado y simulación, ha contribuido significativamente a la academia a través de la publicación de artículos científicos y participación en conferencias internacionales. Su pasión por la tecnología y la educación lo ha llevado a diseñar e implementar programas educativos innovadores que preparan a los estudiantes para los desafíos de la industria moderna. Miembro activo de OR Institute, MCDM society, REDIN.
Modalidad: Presencial en Cartagena
Inicio: 1 de julio de 2024
Finalización: 6 de julio de 2014
Horario: lunes a sábado de 9:00 am. a 12:00m. y 3:00 a 6:00 pm.
Intensidad horaria: 36 horas
El Curso reconoce una (1) Electiva de tres (3) créditos de la Facultad de Ciencias Naturales e Ingeniería de la Universidad Jorge Tadeo Lozano
Inversión: $1.287.900.oo Pesos Colombianos
No aplican descuentos
Certificación
Se otorgará certificación a quién haya asistido al 80% de las horas programadas.
Apertura: La Universidad Jorge Tadeo Lozano puede verse obligada, por causas de fuerza mayor a cambiar sus profesores o cancelar el curso. En cualquiera de los casos mencionados el participante podrá optar por la devolución de su dinero o reinvertirlo en otro curso de Educación Continua que se ofrezca en ese momento, asumiendo la diferencia si la hubiere.
Igualmente, la apertura del mismo y la fecha de inicio del programa dependerán del mínimo número de matriculados establecido por la Universidad.
Una vez confirmada la fecha de inicio del programa no se realizarán devoluciones de dinero.