Diplomado en Gestión de la industria de los alimentos

Docente(s):  Wendy Franco Melazzini 

Unidad académica responsable:  Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40 

Descripción del curso

Anualmente alrededor de 6,000 millones de personas a nivel mundial se enferman por ingerir alimentos contaminados, y 420 mil personas aproximadamente mueren por esta razón. A esto se suma que cada año se pierden 100,000 millones USD en productividad y gastos médicos asociados al consumo de alimentos no inocuos.

Lo anterior hace que cobre relevancia la inocuidad de los alimentos, la cual refiere a evitar la existencia de peligros asociados a los alimentos en el momento de su consumo. Como la introducción de los peligros puede ocurrir en cualquier punto de la cadena alimenticia, es esencial un control de estos a través de toda la cadena de producción, desde el origen hasta la mesa.

Al finalizar el curso, los estudiantes podrán desarrollar sistemas de gestión de inocuidad alimentaria, los cuales son un grupo de prácticas y procedimientos que tienen por objetivo prevenir enfermedades causadas por alimentos. Además, serán capaces de diseñar herramientas de control y seguimiento basados en el análisis de peligros y puntos críticos de control, con el fin de lograr un sistema de gestión que permita la producción de alimentos seguros para el consumo humano, el curso pondrá especial énfasis en la enseñanza de uno de los sistemas más utilizados para este fin, el Análisis de Puntos Críticos de Control (HACCP por sus siglas en inglés)

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados, incorporando sus distintas aproximaciones a las temáticas tratadas y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Resultados de aprendizaje

1. Definir los sistemas de gestión de la inocuidad de los alimentos en base a normas internacionales.
2. Identificar los principales programas de pre-requisitos necesarios para el establecimiento de un plan HACCP.
3. Analizar los cinco pasos asociados al diseño de un plan HACCP.
4. Diseñar un plan HACCP adecuado a las necesidades de la empresa.

Contenidos:

• Sistemas de Gestión de la Inocuidad Alimentaria.
  • Norma ISO 2200 como base para el desarrollo de sistemas de gestión de la inocuidad alimentaria.
  • Norma Chilena sobre sistemas de gestión de la inocuidad alimentaria.
  • Codex Alimentarius como normativa para el desarrollo y aplicación de sistemas de gestión de la inocuidad alimentaria.
• Peligros en la cadena de producción de los alimentos
  • El concepto de peligro, riesgo.
  • Identificación de peligros físicos, químicos y biológicos.
• Programas de pre-requisitos.
  • Buenas prácticas de manufactura aplicadas a la cadena de producción de alimentos.
  • Buenas prácticas de higiene para la manipulación segura de los alimentos.
  • Procedimientos Operacionales Estandarizados (POE).
  • Procedimientos Operacionales Estandarizados de Sanitización (POES).
• Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control - Hazard Analysis and Critical Control Points (HACCP).
  • Definiciones generales.
  • Cincos pasos previos para el diseño de un plan HACCP.
• Los siete principios en el diseño de un plan HACCP.
  • Sistema para realizar el análisis de peligros en el proceso de producción del alimento.
  • Análisis e identificación de actividades operacionales que se identifiquen como Puntos Críticos de Control (PCC).
  • Identificación de los límites críticos asociadas a las variables operacionales que operan sobre los PCC.
• Procedimientos de monitoreo para el control Puntos Críticos de Control (PCC)
  • Acciones correctivas como herramientas para mantener las variables operacionales bajo control.
  • Diseño de un sistema de verificación del plan HACCP.
  • Establecer procedimientos para la documentación.

Estrategias Metodológicas:

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos. 
• Clases expositivas. 
• Foros. 
• Estudio de caso. 

Estrategias Evaluativas

• 6 controles individuales que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma (15%)
• 3 foros de participación individual que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de cada alumno en torno a problemáticas aplicadas (25%)
• 1 trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales (30%)
• 1 examen final individual que permite evaluar de manera global los aprendizajes de los contenidos del curso (30%)

Docente(s):  Jorge Vera

Unidad académica responsable:  Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso

Este curso tiene como propósito que se apliquen estrategias de eficacia en las operaciones organizacionales con foco en el aseguramiento de la calidad. En este contexto, se identificará la eficacia de los procesos operacionales, analizando la toma de decisiones, los efectos de variabilidad e incertidumbre y la estrategia para una organización.

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados, incorporando sus distintas aproximaciones a las temáticas tratadas y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Resultados de aprendizaje

1. Identificar la eficacia como un elemento fundamental en los procesos operacionales.
2. Distinguir la toma de decisiones como un paso clave para garantizar la eficacia en los procesos operacionales.
3. Relacionar la eficacia de los procesos operacionales con el aseguramiento de calidad.
4. Analizar los efectos de la variabilidad y la incertidumbre en la eficacia de los procesos operacionales
5. Aplicar los enfoques “producción sin grasa” y “justo a tiempo” para el análisis de la eficacia de los procesos operacionales de una organización.
6. Diseñar una estrategia de eficacia operacional para una organización con foco en el aseguramiento de la calidad

Contenidos:

• Introducción: eficiencia y eficacia operacional
  • Eficiencia y eficacia.
  • Procesos: los elementos fundamentales.
  • Medición de la eficacia y la eficiencia.
  • Operaciones modernas: decisiones en ambientes complejos.
• Toma de decisiones en gestión de operaciones
  • Decisiones en distintos horizontes: nivel estratégico, táctico y operacional.
  • Planificación de la producción.
  • Corto plazo y el detalle.
  • La importancia de los datos y su análisis.
  • El problema de inventarios y ordenamiento.
  • Dinámica de las decisiones.
  • Planificación en servicios.
  • La visión analítica: optimización matemática y simulación.
• Eficacia y eficiencia a través de la calidad
  • ¿Qué significa calidad?
  • Calidad total.
  • Control de calidad: muestreo de lotes y control estadístico de procesos.
  • Mejora continua.
  • Calidad en los servicios.
  • Calidad en la era de la internet y el Big Data: impacto en la percepción y en la medición de la calidad.
• Los efectos de la variabilidad e incertidumbre en operaciones
  • Entendamos la variabilidad e incertidumbre.
  • Entendiendo la variabilidad: colas y esperas.
  • Reducir variabilidad.
  • Datos y estimaciones para gestionar la incertidumbre.
  • Incertidumbre y riesgo.
  • Estudio de casos.
• Producción sin grasa y justo a tiempo
  • En busca de la máxima eficiencia.
  • Los orígenes del JIT.
  • Los principios lean.
  • Moviendo el flujo: pull versus push.
  • Los principios lean y su amplia aplicabilidad.
  • Lean en la época de los datos.
• Operaciones en el siglo XXI: flexibilidad y agilidad
  • Las empresas son sistemas de sistemas.
  • Flexibilidad y agilidad.
  • Tres dimensiones de la flexibilidad: procesos, productos y sistemas.
  • Integrando las dimensiones de la flexibilidad.
  • Agilidad y flexibilidad a través de la visión analítica.
  • Agilidad en un mundo incierto y con riesgos.

Estrategias metodológicas

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos. 
• Clases expositivas. 
• Foros. 
• Estudio de caso. 

Evaluación de los aprendizajes

• 6 controles individuales: (15%)
• 3 foros (25%)
• 1 trabajo de aplicación final grupal (30%)
• 1 examen final global individual (30%)

Docente(s):  Osvaldo Ferreiro- Renato León Castex

Unidad académica responsable:  Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso

En este curso los participantes identificarán los principios y metodologías de la gestión de calidad para la mejora de los procesos organizacionales. El participante aplicará técnicas en la gestión de la calidad, desde el punto de vista del área operacional y del desarrollo de productos o servicios para poder usar bien las capacidades. 

Una vez finalizado el curso, los y las estudiantes serán capaces de aplicar métricas y modelos para evaluar la gestión de la calidad en los procesos de una organización. Además, diseñar la aplicación de técnicas de gestión de la calidad con foco en la mejora de los procesos de una organización. 

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. 

Resultados de aprendizaje

1. Identificar la gestión de la calidad como un elemento fundamental para la mejora de los procesos organizacionales.
2. Distinguir pasos y normas del aseguramiento y control de la calidad en los procesos organizacionales.
3. Analizar los principios y metodologías de la calidad total en los procesos organizacionales.
4. Relacionar el uso de herramientas con el aseguramiento y control de la calidad de los procesos organizacionales.
5. Aplicar métricas y modelos para evaluar la gestión de la calidad en los procesos de una organización.
6. Diseñar la aplicación de técnicas de gestión de la calidad con foco en la mejora de los procesos de una organización.

Contenidos:

• Introducción a la gestión de la calidad: Evolución de la calidad
  • Introducción
  • ¿Qué es la calidad?
  • Historia de la calidad
• Control de Calidad
  • Aseguramiento de la calidad
  • Norma ISO 9001
• Calidad Total
  • Un nuevo paradigma de la gestión
  • Orígenes de la Calidad Total
  • La Calidad Total llega a occidente
  • Los principios de la Calidad Total
  • Los métodos y las herramientas de apoyo de la Calidad Total
• Herramientas básicas para el mejoramiento de la calidad
  • Herramientas básicas de calidad
  • Diagrama de flujo
  • Hoja de registro
  • Diagrama de Pareto
  • Diagrama de causa y efecto o diagrama de Ishikawa
  • Interacción entre herramientas básicas
• Gestión de procesos
  • Definición de proceso
  • El modelo básico y fundamental de la Calidad: El triángulo de Joiner
  • Concepto y Utilidad del “Método científico”
  • Ciclo PDCA o Ciclo de Deming
• Modelos de gestión de excelencia Estrategia Seis Sigma
  • Los modelos de gestión de excelencia
  • El modelo Malcolm Bridge
  • Principios inspiradores de los Modelos de gestión de excelencia
  • Estrategia Seis Sigma
  • El ciclo DMAIC
  • Organización habitual para una aplicar una Estrategia Seis Sigma

Estrategias metodológicas

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos. 
• Clases expositivas. 
• Foros. 
• Estudio de caso. 

Estrategias evaluativas

• 6 controles individuales: (15%) 
• 3 foros: (25%) 
• 1 trabajo de aplicación final grupal: (30%)
• 1 examen final global individual: (30%)

Docente(s):  José Ricardo Pérez - Felipe Huerta Pérez 

Unidad académica responsable:  Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin prerrequisitos

Créditos: 4

Horas totales: 75 | Horas directas: 35 | Horas indirectas: 40

Descripción del curso

En el contexto de una industria alimentaria global y crecientemente competitiva, resulta fundamental para las empresas adquirir competencias distintivas de base científico-tecnológica, las cuales les permitirán facilitar y acelerar el proceso de creación y mejora de la calidad de los productos alimenticios, independientemente del nivel de desarrollo de la empresa. Por ejemplo, los avances tecnológicos recientes han producido un aumento exponencial en la cantidad de datos disponibles durante los procesos de formulación de alimentos, lo cual genera la oportunidad única de valorizar estos datos para incrementar el valor de los alimentos producidos mediante la optimización de su formulación. 

Durante el proceso de formulación, los productos alimenticios son evaluados a partir de una serie de características tales como textura, sabor, color, durabilidad, entre otros. Estas características dependen de la composición del alimento y de las variables físicas relevantes para su producción. Las características de los alimentos constituyen variables de respuesta, y las variables que controlan el proceso de producción del alimento constituyen variables manipuladas. La relación entre variables de respuesta y manipuladas se puede representar mediante un modelo matemático empírico construido a partir de datos experimentales. El diseño de experimentos permite determinar sistemáticamente la cantidad y combinaciones de variables a considerar en cada experimento para construir un modelo estadísticamente válido. El modelo construido se puede utilizar para optimizar una o más variables de respuesta dentro del dominio experimental, o diseñar un nuevo conjunto de experimentos utilizando la metodología de superficie respuesta. 

Durante el curso, los estudiantes desarrollarán los conocimientos y habilidades necesarias para la formulación óptima de productos alimenticios aplicando diseño experimental. Estas competencias les permitirá sistematizar la formulación de alimentos para reducir costos de producción, mejorar su competitividad e incrementar los estándares de investigación y desarrollo en las empresas

Junto con lo anterior, los estudiantes serán capaces de interpretar y modificar los casos de estudio para ajustarlos a sus necesidades de formulación de producto. Se enfatiza el análisis de significancia e identificabilidad de los parámetros del modelo para establecer la confiabilidad de la fórmula óptima obtenida. 

Para el logro de lo anteriormente planteado, el curso tiene una metodología consistente en el aprendizaje de la teoría estadística y matemática del diseño de experimentos mediante ejemplos y casos de estudio relevantes para la industria alimentaria obtenidos de la literatura. Python se utilizará como lenguaje de programación para implementar los algoritmos, funciones y metodologías de una manera sistemática, reproducible y automática. Para mejorar la interpretabilidad y aplicabilidad del diseño experimental, Jupyter Notebook se utilizará como ambiente de desarrollo integrado permitiendo intercalar código con explicaciones. 

El formato e-learning surge como una solución que permite construir aprendizajes a partir de los aportes de los participantes y entregando flexibilidad a sus horarios de estudio. Los participantes podrán interactuar con sus compañeros y tutores a través de mensajería y foros de discusión aplicados a las temáticas del curso, incorporando sus distintas aproximaciones y su diversidad de experiencias, enriqueciendo la reflexión y la apropiación de los conceptos claves.

Resultados de aprendizaje

1. Aplicar herramientas de optimización de un producto ajustando modelos empíricos de regresión múltiple
2. Aplicar la metodología de superficie de respuesta para incrementar la robustez del proceso de formulación óptima (en Python).
3. Analizar los conceptos estadísticos y matemáticos relevantes para el diseño de experimentos y su optimización.
4. Seleccionar modelos robustos aplicando análisis de identificabilidad, sensibilidad y significancia a los parámetros que constituyen los modelos ajustados por la metodología de superficie de respuesta.
5. Evaluar la pertinencia de diferentes algoritmos de optimización de un único o múltiples objetivos según las características del proceso de formulación y las variables de respuesta de interés.

Contenidos:

• Estadística para el diseño experimental
  • Conceptos estadísticos básicos y técnicas de muestreo.
  • Inferencia estadística.
• Diseño experimental I
  • Análisis de varianzas de experimentos con un factor.
  • Fundamentos del diseño experimental
• Diseño experimental II
  • Modelos de regresión lineal.
  • Diseño para distintos objetivos de proceso
• Desarrollo de modelos usando metodología de superficie de respuesta.
  • Introducción a la Metodología de Superficie de Respuesta.
  • Métodos de Diseño de Experimentos para ajustar modelos MSR.
  • Ajuste de modelos en MSR.
  • Análisis post-regresión y validación del modelo
• Optimización usando metodología de superficie de respuesta
  • Optimización de una respuesta
  • Optimización de múltiples respuestas: función de deseabilidad.
  • Optimización multiobjetivo
• Aplicaciones de la optimización usando metodología de superficie de respuesta
  • Datos experimentales
  • Ajuste de modelos de superficie de respuesta (polinomios de grado 2).
  • Selección del modelo más robusto y validación del modelo.
  • Optimización multiobjetivo. 

Estrategias metodológicas

• Aprendizaje autónomo asincrónico estructurado en 6 módulos. 
• Clases expositivas. 
• Foros. 
• Estudio de caso. 

Estrategias evaluativas

• 6 controles individuales que permiten asegurar la comprensión de los contenidos desplegados en la plataforma (15%)
• 3 foros de participación individual que permiten evaluar el análisis y capacidad de reflexión de cada alumno en torno a problemáticas aplicadas (25%)
• 1 trabajo final grupal que evalúa la aplicación de los contenidos a contextos profesionales (30%)
• 1 examen final individual que permite evaluar de manera global los aprendizajes de los contenidos del curso (30%)