Diplomado en Gestión y simulación de procesos organizacionales

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

Acerca del programa:

Aprende herramientas para analizar y perfeccionar la gestión de diversos procesos empresariales. Aprovecha conocimientos cuantitativos de simulación y operaciones para desbloquear un nuevo nivel de eficiencia y excelencia. ¡Impulsa tu carrera hacia el futuro de la gestión empresarial con nosotros!

El Diplomado en gestión y simulación de procesos organizacionales 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 gestión y simulación de procesos organizacionales 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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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.

Mathias Klapp

Ingeniero Civil Industrial de la UC, Ph.D. en Investigación Operacional en Georgia Institute of Technology, EEUU. Profesor asistente del Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas y del Departamento de Transporte y Logística UC.

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 compuesto por cursos del área analítica cuantitativa de la malla curricular del Magíster en Ingeniería Industrial UC (MII UC) y está dirigido a profesionales con experiencia laboral interesados en adquirir herramientas metodológicas para analizar y modelar problemas complejos en organizaciones relacionadas con la gestión de operaciones.

Se abordarán distintas herramientas y técnicas para modelar y mejorar los procesos de toma de decisiones en la gestión de operaciones. Los estudiantes adquirirán herramientas analíticas que les permitirán simular e innovar, aplicando soluciones sofisticadas en la gestión de operaciones de las organizaciones.

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 disertaciones, 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. Distinguir cómo optimizar un proceso de toma de decisiones basándose en simulación.
  3. Plantear soluciones realistas que repercutan en una mayor competitividad de un sistema productivo dentro de una organización.
  4. Adquirir capacidades y conocimientos que permitan integrar soluciones sofisticadas para las empresas modernas que enfrentan mercados cada vez más competitivos.

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: Modelos de simulación.

Nombre en inglés: Simulation models.

Sigla VRA: IND3730

Docente): Mathias Klapp

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: IND3100

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

Descripción del curso

La simulación computacional de sistemas y procesos es una herramienta exitosa y fuertemente utilizada en el análisis de Operaciones. Se ha constituido en un método para asistir y optimizar procesos de toma de decisión en diversos ámbitos al permitir experimentar a bajo costo sobre un modelo sin necesidad de intervenir en la realidad. El curso tiene un enfoque metodológico – práctico presentando al alumno los conceptos y teoría fundamental asociada a simulación computacional, desarrollando talleres de software de simulación y analizando aplicaciones relacionadas con procesos de atención a clientes, gestión de colas y sistemas de manejo de tareas. El/la estudiante, al finalizar el curso, dispondrá de herramientas suficientes para poder liderar el desarrollo de un proyecto de simulación en su ambiente de trabajo.

Resultados del aprendizaje

  1. Comprender la estructura de un modelo de simulación y sus elementos.
  2. Visualizar la necesidad por un modelo de simulación y estimar su potencial valor agregado.
  3. Representar problemas reales a través de un modelo de simulación.
  4. Conocer las técnicas básicas de análisis y ajuste de variables de entrada.
  5. Conocer las técnicas básicas de análisis, estimación y validación de variables de salida.
  6. Manejar en software de simulación (SIMIO) y ser capaz de ejecutar rutinas básicas.
  7. Entender cómo optimizar un proceso de toma de decisiones basándose en simulación.
  8. Planificar el desarrollo de un modelo de simulación.

Contenidos:

  • Motivación e introducción a modelos de simulación.
  • Etapas del proceso de desarrollo de un proyecto de simulación.
  • Elementos básicos de un modelo de simulación.
  • Análisis de variables de entrada y ajuste de distribuciones.
  • Análisis de variables de salida de un modelo de simulación.
  • Herramientas de validación y verificación de un modelo.
  • Comparación de configuraciones alternativas de un sistema.
  • Generación de variables aleatorias.
  • Introducción a software de simulación (SIMIO).
  • Herramientas de optimización-simulación y optimización dinámica (si alcanza tiempo)

Estrategias Metodológicas:

  • Clases expositivas.
  • Cápsulas.
  • Estudio de casos.
  • Uso de software.

Estrategias Evaluativas:

  • Tareas: 60%
  • Presentación de artículo: 10%
  • Trabajo Grupal: 30%


Curso 3: Gestión de operaciones

Nombre en inglés: Operations management

Sigla VRA: IND3400

Docente: Alejandro Mac Cawley

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: IND3730

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 de 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. Determinar y cuantificar los “trade-off” a los cuales se encuentran enfrentados los sistemas productivos.
  4. Ser capaz de plantear soluciones realistas que repercutan en una mayor competitividad de un sistema productivo.
  5. 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%
  • Casos de Análisis Grupal: 25%
  • Examen: 35%

 

Curso 4: Gestión de operaciones avanzada.

Nombre en inglés: Advanced operations management.

Sigla VRA: IND3750

Docente: Jorge Vera

Unidad académica responsable: Escuela de Ingeniería

Requisitos: IND3400

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

Descripción del curso

Este curso tiene por objetivo revisar y profundizar conceptos que han sido objeto de estudio intenso en los últimos años en el área de Gestión de Operaciones. Estos se orientan fundamentalmente al ámbito de la gestión integrada de la cadena de suministros, incluyendo el manejo de la variabilidad, análisis de los efectos de la incertidumbre, toma de decisiones bajo incertidumbre, conceptos de enfoques “Pull” y “Lean” y enfoques ágiles, y el impacto de los conceptos de “Data Science”, Inteligencia Artificial y relacionados, en el área de Gestión de Operaciones, entre otros.

Resultados del aprendizaje

  1. Integrar soluciones sofisticadas para las empresas modernas que enfrentan mercados cada vez más competitivos.
  2. Analizar cómo los enfoques cuantitativos de la Gestión de Operaciones se unen a los conceptos modernos de gestión para lograr una organización más eficiente.

Contenidos

Los temas que se estudiarán a través de una selección de artículos (papers) de revistas académicas y clases expositivas, además del trabajo adicional de los estudiantes, son, entre otros: Gestión de la cadena de Abastecimientos, modelamiento de la variabilidad y toma de decisiones bajo incertidumbre, “Lean Production”, “Analytics” en Gestión de Operaciones y otros relacionados, así como aplicaciones en organizaciones que incluyen manufactura “tradicional”, servicios, sistemas de salud, comercio electrónico, entre otras. El impacto reciente de metodologías del Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial en Operaciones también será revisado.

Estrategias Metodológicas:

  • Lecturas y presentación de casos de estudio.
  • Discusión grupal.
  • Preparación de informes.
  • Cápsulas.

Estrategias Evaluativas:

  • Presentación de artículos: 45%
  • Evaluación de pares por presentación: 15%
  • Ensayos reflexivos: 20%
  • Foros de discusión: 20%

Requisitos Aprobación

Los cursos que forman el Diplomado tienen la siguiente ponderación:

  • Curso: IND3100 Modelos Cuantitativos para las Decisiones: 25%
  • Curso: IND3730 Modelos de Simulación: 25%
  • Curso: IND3400 Gestión de Operaciones: 25%
  • Curso: IND3750 Gestión de operaciones avanzada: 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. 

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

  • Los resultados de las evaluaciones serán expresados en notas, en escala de 1,0 a 7,0 con un decimal, sin perjuicio que la Unidad pueda aplicar otra escala adicional.
  • Para aprobar un Diplomado, se requiere la aprobación de todos los cursos que lo conforman y, en los casos que corresponda, de otros requisitos que indique el programa académico.
  • El estudiante será reprobado en un curso o actividad del Programa cuando hubiere obtenido como nota final una calificación inferior a cuatro (4,0).

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

*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)

El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar o documentar el valor, para estar matriculado.

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


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