Diplomado en Gestión de operaciones y logística

Estudia en la Universidad N°1 de habla hispana en Latinoamérica 2024 por QS World University Rankings

Acerca del programa:

Desarrolla habilidades clave para diagnosticar desafíos organizacionales y proponer soluciones que revolucionarán tu enfoque. Conoce herramientas que te permitirán optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. ¡Eleva tu expertise y haz de tu carrera un viaje hacia el éxito empresarial!

Este Diplomado en Gestión de operaciones y logística ofrece la opción de continuar los estudios y postular al Magíster en Ingeniería Industrial (MII), cumpliendo con los requisitos de admisión y aprobación de los cursos.

Diplomado en Gestion de operaciones y logistica UC

Dirigido a:

Ingenieros Civiles, Ingenieros Industriales, Ingenieros Comerciales y otras profesiones afines interesados en temas de gestión.


Jefe de Programa

Michael Leatherbee

Ph.D. en Emprendimiento, Tecnología, Estrategia y Organización. Management Science and Engineering Stanford University, California, EEUU e Ingeniero Civil Industrial con mención en Hidráulica UC. Director de la Plataforma de Gestión de Innovación de DICTUC. Profesor asociado del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas y Director del Magíster en Ingeniería Industrial de la UC. Cofundador del think tank Innovation Factory y de Yx Wireless S.A., compañía líder en Latinoamérica en su sector.
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Equipo Docente

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Rodrigo Carrasco

Profesor asociado del Instituto de Ingeniería Matemática y Computacional y del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC. Es Ingeniero Civil de Industrias y Magíster en Ciencias de la Ingeniería de la UC, M. Phil y Ph.D. en Ingeniería Industrial e Investigación de Operaciones de Columbia University.

Juan Carlos Ferrer

Ph.D. in Management en el Massachussets Institute of Technology (M.I.T.) e Ingeniero Civil Industrial y M.Sc. de la UC. Desde 1995 se ha desempeñado como profesor titular del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC, y en dos oportunidades (2009 y 2015) ha sido Visiting Professor en MIT Sloan School of Management. Fue Vicedecano de la Escuela de Ingeniería UC, y es cofundador de Shift SpA, Pricing SpA, y Routing SpA, empresas dedicadas a mejorar ciertos procesos específicos dentro de las organizaciones usando avanzadas herramientas matemáticas.

Alejandro Mac Cawley

Profesor asociado del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas, de la Escuela de Ingeniería en la UC en Santiago, Chile. Es Ph.D. y MSc. en Investigación de Operaciones del Georgia Institute of Technology e Ingeniero Agrónomo de la UC. Sus intereses de investigación se centran en la aplicación de técnicas de Investigación Operativa a sistemas basados en recursos naturales y salud con un enfoque en la coordinación de la cadena de suministro, planificación de producción, producción ajustada, industria 4.0, Lean, sistemas de apoyo a la decisión y confiabilidad.

Jorge Vera

Ph.D. y M.Sc en Investigación Operacional de la Universidad de Cornell, EE.UU. Ingeniero Civil Matemático de la Universidad de Chile. Actualmente es Profesor en el Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas de la UC. Ha sido profesor visitante del MIT en el curso “Optimization Methods”, además de impartir docente en el Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile en los cursos de Investigación de Operaciones y Gestión de Operaciones.

* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de reemplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.

Descripción

El Diplomado está conformado por cursos del área analítica cuantitativa de la malla del Magíster en Ingeniería Industrial UC (MII UC). Está orientado a profesionales con experiencia laboral que quieran adquirir herramientas metodológicas para el análisis y modelamiento cuantitativo de los problemas de las organizaciones complejas.

Se revisarán los principales temas de operaciones y logística aplicados a las organizaciones. Al finalizar el diplomado, el/la estudiante será capaz de aplicar técnicas y herramientas cuantitativas que contribuyen a realizar el proceso de toma de decisiones de una manera más informada.

El Diplomado se compone de 4 cursos que se realizan durante un año, en formato bimestral, de acuerdo a la estructura del Magíster con 8 semanas de clases cada uno, más una donde se programa el examen o trabajo/actividad final del curso.

El programa de cada curso contempla un total de 5 créditos UC, lo que incluye horas directas (clases sincrónicas presenciales o virtuales) y horas de trabajo autónomo o indirectas (horas de dedicación personal del alumno a la revisión de material escrito y audiovisual asincrónico, estudio individual y grupal, preparación de clases, pruebas, trabajos, proyectos o presentaciones, etc.). La organización de estas horas y las clases sincrónicas dependerá en específico de cada curso y docente a cargo, en el marco de la estructura del Magíster en Ingeniería Industrial UC.

Requisitos de Ingreso

  • Grado Académico de Licenciado o Título Profesional Universitario equivalente.
  • Un mínimo de tres años de experiencia laboral.

Se recomienda:

  • Buen nivel de comprensión de inglés, que permita leer y entender textos en el idioma.

Objetivos de Aprendizaje

  1. Realizar un proceso de toma de decisiones informado, aplicando técnicas y herramientas cuantitativas.
  2. Estructurar modelos de optimización para la toma de decisiones, considerando todos los procesos involucrados.
  3. Evaluar críticamente la aplicabilidad de los modelos de optimización  para la toma de decisiones en la gestión de operaciones y logística.
  4. Usar software computacional para la modelación y resolución de problemas en gestión de operación y logística.

Desglose de cursos

Curso 1: Modelos cuantitativos para las decisiones

Nombre en inglés: Quantitative models for decision making

Sigla VRA: IND3100

Docente: Juan Carlos Ferrer

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: Sin prerrequisitos

Horas totales: 90 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 66

Descripción del curso

Este curso introduce a los alumnos a los conceptos, técnicas y herramientas cuantitativas que se utilizan en gestión, para un proceso de toma de decisiones más informado.

El curso abordará conceptos de análisis de datos, fenómenos probabilísticos y modelos de regresión, así como los procesos de toma de decisiones en un esquema secuencial, a través de la herramienta de árboles de decisión. También se introducirán las herramientas y conceptos de optimización, haciendo una revisión sucinta de las distintas técnicas de modelación y resolución de problemas.

Resultados de aprendizaje

  1. Identificar las distintas herramientas de Investigación Operacional que han sido determinantes en las empresas de Clase Mundial.
  2. Implementar herramientas y sistemas basados en planillas de cálculo para la gestión de organizaciones.
  3. Aplicar herramientas matemáticas para resolver situaciones reales de diversas industrias.

Contenidos

  • Análisis de decisión: Introducción de los árboles de decisión y su respectiva metodología. Esto se lleva a cabo intuitivamente, sin una teoría formal de probabilidades. Los estudiantes verán inmediatamente el valor de un modelo muy simple que los ayuda a estructurar un problema de decisión, y se darán cuenta también de la necesidad de una teoría de probabilidades para modelar la incertidumbre.
  • Conceptos de probabilidades: Variables aleatorias, distribuciones de probabilidades discretas y continuas, media y varianza de una distribución; correlación entre variables; probabilidad condicional.
  • Técnicas de análisis de datos: (i) Simulación – modelos de simulación basados en generadores de números aleatorios; (ii) Regresiones – modelos lineales como métodos predictivos.
  • Modelamiento Técnicas de Optimización: el concepto de modelo; formulación de problemas prácticos de toma de decisiones en base a modelos de optimización; el concepto de algoritmo, herramientas básicas de programación lineal, programación no lineal y programación discreta; conceptos económicos asociados a la solución óptima de un problema.

Estrategias Metodológicas

  • Clases expositivas.
  • Estudio de casos.
  • Entrega de documentos complementarios a las clases.
  • Ayudantías.

Estrategias Evaluativas:

  • Casos: 30%
  • Prueba Medio Bimestre: 30%
  • Examen final: 40%

 

Curso 2: Fundamentos de optimización

Nombre en inglés: Optimization basics

Sigla VRA: IND3200

Docentes: Rodrigo Carrasco y Jorge Vera

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: IND3100

Horas totales: 90 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 66

Descripción del curso

En este curso se presentan en forma simple y conceptual los principales métodos disponibles para la resolución de modelos de optimización y también se ilustra su aplicación utilizando software disponible, particularmente en planillas de cálculo. Durante el curso se ejemplifican igualmente en forma integrada las diversas herramientas presentadas revisando algunas aplicaciones a sectores industriales específicos.

Resultados de Aprendizaje

  • Resolver a través del paradigma de la optimización problemas de toma de decisiones que se presentan en los diversos ámbitos de la gestión de diversas organizaciones.
  • Capacitar para la formulación de modelos de optimización para la toma de decisiones, pero también un entendimiento de las metodologías de resolución, especialmente en el caso de la programación lineal y problemas relacionados.
  • Resolver modelos de optimización aplicando herramientas de software.

Contenidos:

  • Introducción
    • Conceptos generales de optimización y su importancia dentro de la investigación operacional
    • Ejemplos de modelos importantes y codificaciones en Excel y otros.
  • Programación lineal
    • Propiedades geométricas
    • Resolución de problemas de Programación Lineal
    • El concepto de dualidad y su importancia
    • Análisis de sensibilidad
  • Programación entera
    • Geometría y complejidad de los problemas de optimización discreta.
    • Métodos de resolución de problemas enteros
  • Problemas en estructuras de redes y grafos
    • Problemas de flujo a costo mínimo y problemas de transporte
    • Problemas de flujo máximo
    • Problemas de ruta más corta
    • Otros problemas importantes en redes y grafos.
  • Programación dinámica
    • Modelos clásicos de programación dinámica
    • El principio de optimalidad.
  • Otros temas (en función del tiempo)
    • Heurísticas
    • Tendencias y desafíos de la optimización actual

Estrategias Metodológicas:

  • Clases expositivas
  • Cápsulas
  • Lecturas complementarias
  • Estudios de casos
  • Trabajos aplicados

Estrategias Evaluativas:

  • Tareas: 20%
  • Proyecto Computacional: 20%
  • Controles: 20%
  • Examen final: 40%

 

Curso 3: Gestión de operaciones

Nombre en inglés: Operations management

Sigla VRA: IND3400

Docente: Alejandro Mac Cawley

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: IND3200

Horas totales: 90 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 66

Descripción del curso

Este curso pretende ilustrar, entre otras cosas, cómo los enfoques cuantitativos de la Gestión de Operaciones se unen a los conceptos modernos de gestión para lograr una organización más eficiente. En el curso se revisan y profundizan conceptos que han sido objeto de estudio intenso en los últimos años en el área de Gestión de Operaciones, fundamentalmente en el ámbito de la gestión integrada de la cadena de suministros, Revenue Management y gestión dinámica de inventarios, manejo de la variabilidad, análisis de los efectos de la incertidumbre, toma de decisiones bajo incertidumbre y conceptos de enfoques “Pull” y “Lean”.

Resultados del aprendizaje

  1. Identificar las distintas componentes de un sistema productivo y poder realizar un diagnóstico de la situación actual de una organización, desde el punto de vista de sus operaciones.
  2. Estructurar modelos de cada uno de los procesos involucrados y también en forma global para todo el sistema, definiendo adecuadamente los parámetros y costos relevantes, y al mismo tiempo ser capaz de juzgar críticamente su aplicabilidad.
  3. Ser capaz de plantear soluciones realistas que repercutan en una mayor competitividad de un sistema productivo.
  4. Estar en condiciones de establecer e integrar los distintos componentes de un sistema productivo. 

Contenidos:

  • Operaciones como fuente de ventaja competitiva. Visión de procesos y TOC
  • Las operaciones como procesos y BPM. Modelos de Pronóstico.
  • Modelos de Pronóstico. Inventarios: Gestión y Control.
  • Planificación de la Producción / Programación de la Producción. Planificación de Corto Plazo.
  • Programación de Proyectos. Diseño de Servicios y Procesos.
  • Diseño de Productos. Lean y discusión caso “Toyota”. Precio y canales.
  • TQM, Six Sigma y Control Estadístico de Procesos. Calidad en Servicios.
  • Análisis del caso “Zara” Tópicos avanzados en Gestión de Operaciones.

Estrategias Metodológicas:

  • Clases expositivas.
  • Desarrollo de análisis en casa.
  • Estudio de casos.
  • Lecturas
  • Trabajo grupal
  • Juegos y uso de softwares.

Estrategias Evaluativas:

  • Tareas Grupales: 15%
  • Controles de lectura: 25%
  • Análisis Grupal: 25%
  • Examen: 35%

 

Curso 4: Logística y gestión de la cadena de abastecimiento

Nombre en inglés: Logistics and supply chain management

Sigla VRA: IND3700

Docente: Alejandro Mac Cawley

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: IND3400

Horas totales: 90 | Horas directas: 24 | Horas indirectas: 66

Descripción del curso

El objetivo de este curso es estudiar e integrar las perspectivas de diferentes disciplinas desde marketing (selección de canales de distribución), logística y gestión de operaciones para desarrollar una comprensión global de la cadena de suministro. Temas específicos a tratar incluyen: el rol de la logística en potenciar la ventaja competitiva de la organización, diseño y configuración de las redes de distribución, optimización de la cadena logística, diseño de contratos e incentivos para coordinar a distintos agentes en la cadena, localización y dimensionamiento de instalaciones, planificación y gestión de transporte, diseño y operación de centros de distribución y bodegas, diseño de producto, tecnologías de información, globalización, sustentabilidad y definición de indicadores claves de performance (KPI).

Resultados de Aprendizaje

  1. Comprender los principales trade-offs en la gestión de la cadena de suministros.
  2. Aplicar los conceptos del curso en el análisis y toma de decisiones.

Contenidos

  • Introducción a la Gestión Logística y de la Cadena de Suministro
  • Logística Estratégica
  • Decisiones críticas en logística e Inventarios.
  • Diseño y configuración de Redes de Distribución: producto/proceso/cadena
  • Análisis de configuraciones.
  • Coordinación en la cadena de suministros: hacia el alineamiento.
  • Efecto Látigo en las Cadenas de Abastecimiento. El juego de la Cerveza
  • Centros de Distribución: Decisiones estratégicas y Optimizando las operaciones.
  • Logística Moderna: Riesgo, Logística Internacional, Alianzas Estratégicas, Outsourcing (3PL), Tecnologías y Tendencias.

Estrategias Metodológicas:

  • Clases expositivas.
  • Estudio de casos.
  • Juego Grupal online.
  • Controles de lectura cortos y tareas de análisis para trabajar en grupo.
  • Juegos y uso de softwares.

Evaluación de los aprendizajes

Controles de Lectura. Se realizarán 3 controles de lectura para la casa. Se permitirá borrar la peor nota de los 3 anteriores.

Estudio de casos en clase. Se realizarán 2 análisis de casos en clases. Se les pide a los alumnos que traigan el caso previamente leído.

Trabajo Caso Grupal. En los grupos definidos anteriormente se deberá analizar 2 casos indicados anteriormente, para lo cuales se entregará una pauta de preguntas que deben contestar en un breve informe.

Examen. Es de carácter obligatorio. Se evaluará el contenido de todo el curso.

Nota Final (NF). La nota final se calculará de acuerdo a las siguientes ponderaciones:

  • Tareas grupales 15%
  • Controles de lectura 20%
  • Casos de análisis grupal
  • Examen final 35%

Requisitos Aprobación

Los cursos que forman el Diplomado tienen la siguiente ponderación:

  • Curso: IND3100 Modelos cuantitativos para las decisiones - 25%
  • Curso: IND3200 Fundamentos de optimización: - 25%
  • Curso: INDS3400 Gestión de operaciones: - 25%
  • Curso: IND3700 Logística y gestión de la cadena de abastecimiento: - 25%

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica:

  • Calificación mínima de todos los cursos 4.0 en su promedio ponderado.
  • En caso de postular e ingresar al MII, para que los cursos del Diplomado sean convalidables, se debe tener como mínimo un promedio ponderado acumulado de 5,0.

Toda inasistencia debe ser comunicada al profesor con copia a Coordinación del MII. Faltar a tres clases implica perder 10 décimas del promedio final, y faltar a cuatro o más clases implica reprobar el curso. Para ser considerado/a presente se debe estar en sala o conectado/a al menos al 75% de la clase.

Para aprobar los programas de diplomados se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman.

Los alumnos que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.

El alumno que no cumpla con estas exigencias reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.

*En caso de que un alumno repruebe algún curso, las condiciones serán las establecidas por el Magíster para todos sus alumnos, independiente de si son de Educación Continua o de Postgrado.

Proceso de Admisión

Dado que este diplomado es articulable con el Magíster en Ingeniería Industrial UC, además de cumplir con los requisitos de ingreso al programa, los profesionales deberán aprobar el proceso de postulación al MII UC.

Por lo tanto, los interesados en cursar el diplomado deberán enviar los documentos que se detallan más abajo al correo mii@uc.cl.

  •      Carta de intenciones
  •      Cartas de recomendación
  •  Certificado de grado de licenciado (con código de verificación o legalizado ante notario)
  •   Certificado de ranking de egreso o titulación.
  •      Fotocopia simple del Certificado de Título o del Título (con código de verificación o legalizado ante notario)
  •      Certificado/s de nota/s
  •      Curriculum Vitae actualizado.
  •      Fotocopia Carnet Cédula de Identidad o Pasaporte.
  •      Fotocopia tarjeta de seguro de salud o certificado que acredite pertenencia a Isapre, Fonasa u otro.
  •      Fotografía tipo carnet (puede ser tomada con el celular, en fondo blanco)

VACANTES: 7

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.

No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula


Fechas disponibles

Los detalles del programa pueden variar en cada fecha de edición

Fecha Horario Lugar Valor
23 agosto 2024 - 25 julio 2025 Viernes de 15:45 a 17:15 horas $3.500.000 Ver más

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