Sinteticos In

In Ingeniería Industrial

In4000. Modelos probabilísticos

Este curso presentará los elementos fundamentales de la teoría de la probabilidad. Los temas específicos son: Desarrollo de las familias de distribuciones (discretas y continuas), Álgebra de variables aleatorias, teoremas de límites, teoremas de las leyes de grandes números.

Bibliografía:

I.A. Papaulis, Probability, Random Variables, and Stochastic Process, Mac Graw Hill
S.M. Ross, Introduction to probability models, Academic Press.

Perfíl del Profesor:

Ph.D. o Grado de doctorado en Matemáticas o Estadística

In4001. Estadística matemática

Este curso se hace uso de la teoría de la probabilidad, la cual se asume, para describir conceptos estimación, las distribuciones de muestreo, métodos de estimación, las propiedades de un estimador, estimación puntual y por intervalos y prueba de hipótesis paraméticas. El objetivo del curso es presentar en forma unificada y formal los fundamentos de la inferencia estadística. Se asume que el alumno tiene conocimientos fundamentales en: Teoría de la probabilidad, teoremas límites, modos de convergencia, la ley débil y fuerte de los grandes números.

Bibliografía

Rohatgi, V.K., An Introduction to Probability Theory and Mathematical Statistics, Wiley, 1976.
Hogg, R.V., A.T. Craig, Introduction to Mathematical Statistics, MacMillan Publishing Co., 1978.
J.K. Lindsney, Parametric Statistical Inference, Clarendon Press.

Perfil del profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Estadística, Matemáticas, , Investigación de Operaciones, Ingeniería Industrial o Administración

In4002. Simulación avanzada

Requisito: NT

Introducción al concepto de simulación y al estudio de simulación, La organización de lenguajes de simulación, Aspectos estadísticos incluyendo generación de variables, análisis de datos de entrada y de salida, números aleatorios, y generación de variables, validación de modelos de simulación, Estudios de diseño experimental y de reducción de variabilidad en simulación. Este curso requerirá del uso extensivo de computadoras.

Bibliografía

Law, A.M., Simulation Modeling and Analysis, MacGraw Hill, New York

Perfíl del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Investigación de Operaciones o Ingeniería Industrial

In4003. Programación lineal

Este curso cubre los fundamentos de Programación lineal. Este curso es para alumnos de doctorado en su primer año. Se asumirá que los estudiantes tienen un conocimiento elemental sobre modelación en programación lineal, y el método simplex, así como conocimientos generales de álgebra lineal. Los temas ha ser cubiertos son: El problema de programación lineal, El algoritmo simplex, Convergencia, Velocidad del algoritmo, Dualidad y sus teoremas, el método simplex revisado, Análisis de sensibilidad, Aplicaciones seleccionadas. Introducción a problemas de gran escala.

Bibliografía:

V, Chvatal, Linear Programming, Freeman

Perfil del Profesor: Ph.D. o grado doctoral en: Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones o Matemáticas

In4004. Diseño de experimentos

Requisito: NT

Este curso cubrirá aplicaciones y análisis del diseño de experimentos. Los temas a cubrir son: Diseños para la comparación de dos medias con uno o mas variables de bloqueo, Diseños factoriales y fraccionales de múltiples niveles, diseños centrales para métodos de superficies de respuesta.

Bibliografía

Statistics for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis and Model Building. Box, Hunter & Hunter. John Wiley

Perfil del Profesor : Ph.D. o grado doctoral en Ingeniería Industrial, Estadística, Investigación de Operaciones o Matemáticas

In4005. Procesos estocásticos

Requisito: NT

Este curso esta diseñado para entender la propiedad markoviana de un proceso con desarrollo estocástico; también, para generar una intuición que permita comprender las maneras diferentes en las cuales esta propiedad markoviana se manifiesta, de acuerdo a contextos diferentes. Durante el curso, el alumno es expuesto a conceptos teóricos y prácticos; y desarrolla las habilidades de abstracción y sensibilidad necesarias para detectar los procesos suceptibles de ser modelados y explicados con el uso de la propiedad markoviana.

Los temas a ser cubiertos son:

Cadenas de Markov discretas (Definiciones y ejemplos, calculo de probabilidades de trayectorias, clasificación de estados, probabilidades y tiempos medios de absorción, distribuciones de estado estable, Ley de los grandes números),
Procesos Poisson ( Definiciones y aplicaciones, Distribuciones puntuales Exponencial, Gamma, Uniforme, Multinomial, La suma de procesos Poisson independientes, Particiones y transiciones de procesos Poisson, Procesos Poisson compuestos )
Procesos de Renovación (Definición y propiedades elementales, ley de los grandes números, aplicaciones del teorema de renovación, procesos regenerativos)
Movimiento Browniano.
Procesos Estacionarios

Bibliografía:

Karlin, S. And H.M.Taylor, A first Course in Stochastic Processes, Academic Press New York.
Ross, Sheldon M. Introduction to Probability Models. USA 1997. Academic Press, sixth edition.

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Matemáticas, Estocástica, Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones

In4006. Diseño y análisis de experimentos

(3 0 12 )Equivalencia In99145.

Fundamentos de los modelos de experimentación, experimentos comparativos múltiples, medidas de adecuación de un modelo experimental, estrategias experimentales y diseños factoriales, diseños factoriales de dos y tres niveles, diseños factoriales fraccionados, experimentos facotoriales con factores aleatorios, diseños jerárquicos

Bibliografía:

Design and Analysis of Experiments. Douglas C. Montgomery. John Wiley & Sons, Fourth Edition, 1997.

Perfil del Profesor Doctorado en Ingeniería Industrial, Estadística o áreas relacionadas.

In4007. Análisis real y álgebra lineal

CLU: 3-0-12. Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

Los temas a cubrir en este curso son: lógica y pruebas, sistema de números reales, álgebra de conjuntos, sucesiones y series, integral de Lebesgue, diferenciación e integración, teoremas fundamentales de funciones continuas, teoría de convergencia de sucesiones, series e integrales, teoremas generales de derivadas parciales, teoremas de funciones implícitas, topología de espacios, métrica de espacios, espacios compactos, espacio vectorial, subespacios, transformaciones lineales, dimensión de espacios vectoriales.

Bibliografía:
• Bartle, R.G. and D.R. Sherbert. Introduction to Real Analysis. Third Edition. John Wiley & Sons, Inc., New York. 2000.
• Royden, H.L. Real Analysis, Third Edition. Prentice Hall. 1988.
• Strang, G. Introduction to Linear Algebra, Third Edition. Wellesley Cambridge Pr. 2003.

Perfil del profesor: Doctorado en Matemáticas, en Investigación de Operaciones o en Ingeniería Industrial con sólidas bases matemáticas

In5000. Seminario de investigación

CLU: 3-0-6 Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

El objetivo de este curso es inducir al estudiante al proceso de investigación que es requerido en el programa doctoral .
Bibliografía
Diversos artículos de actualidad
Perfil del Profesor
Ph.D. o grado doctoral en: Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o área afín.

In5007. Lecturas dirigidas I

El objetivo de este curso es que se discutan a nivel grupal con la coordinación del profesor los artículos de actualidad en las áreas de especialidad del programa.

Bibliografía:

Diversos artículos de actualidad

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o Estocástica.

In5008. Lecturas dirigidas II

El objetivo de este curso es que se discutan a nivel grupal con la coordinación del profesor los artículos de actualidad en las áreas de especialidad del programa.

Bibliografía:

Diversos artículos de actualidad

Perfil del Profesor :

Ph.D. o grado doctoral en Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o Estocástica

In5009. Lecturas dirigidas III

El objetivo de este curso es que se discutan a nivel grupal con la coordinación del profesor los artículos de actualidad en las áreas de especialidad del programa.

Bibliografía:

Diversos artículos de actualidad

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o Estocástica.

In5010. Estrategias de manufactura de clase mundial

Requisito: No tiene. MCI.
Equivalencia: No tiene.

Se analiza la situación actual de los sistemas de manufactura en México y en el mundo. Son analizadas las diferentes estrategias y filosofías de manufactura como la Administración de la Manufactura Total, el Sistema de Administración de la Producción de Shigeo Shingo y el Sistema de Producción Toyota, las ventajas de aplicación de las tecnologías de la manufactura avanzada como FMS, CIM, TG, JIT, TOC, TQM, Manufactura Esbelta, TPM, 6-sigma, así como los conceptos de Integración de Empresas (Life Cycle Ingineering) y sus paradigmas, la Empresa Extendida, Manufactura Agil, Empresa Virtual, Fábrica Fractal y Sistemas Holónicos, las nuevas tendencias en la manufactura, técnicas de la Manufactura de Clase Mundial (WCM), de manera tal que pueda evaluarse su uso real así como identificar las situaciones potenciales de su implantación y mejora de su empleo en la industria mexicana mediante el desarrollo y la elaboración de planes estratégicos de manufactura. Kogurt, Bruce Mitchel. Country Competitiveness.Technology and the Organizing of Work. Oxford University Press, Inc. 1993. 2. Gerwin, Donald; Kolodny, Harvey; Management of Advanced Manufacturing Technology-Strategy, Organization & Innovation; Wiley - Interscience John Wiley & Sons, USA, 1992. 3. Noori, Hamid; Managing the Dynamics of New Technology - Issues in Manufacturing Management; Prentice Hall, USA, 1995. Scheer, A.; CIM; Springer Verlag, 1991. 4. Coward, David G; Manufacturing Management. Learning Through Case Studies. MacMillan Press Ltd, 1998. 5. Shingo, Shigeo. The Shingo Production Management System. Improving Process Functions. Productivity Press, Inc. Cambridge, USA. 1992. 6. Monden, Yasuhiro; Toyota Production System - An Integrated Approach to Just In Time; Institute of Industrial Engineers, USA, 1993. 7. Merli, Giorgio. Total Manufacturing Management. Production Organization for the 1990's. Productivity Press. 1990. 8. Womack J. Lean Thinking; Simon &Schuster 1996. 9. Capezio, Peter; Morehouse, Debra; Taking the Mistery Out of TQM - A Practical Guide to Total Quality Management; Career Press, USA, 1995. 10. Srikanth, Mokshagundam; Umble, Michael; Synchronous Management Profit-Based Manufacturing for the 21st Century, Volume 1; The Spectrum Publishing Company, USA, 1997. 11. Porter, Michael. Competitive Strategy, New York: Free Press, 1996. 12. Sarv Singh Soin. Total Quality Essentials: Key Elements, Methodologies, and Managing for Success. Editorial McGraw Hill. USA, 1992. 13. Handbook of Life Cycle Engineering, Concept, Models & Technologies, 1998. Edited Arturo Molina and José Manuel Sánchez. Publisher Kluwer Academic Press, 1999.

Perfil del Profesor: Doctor en Ingeniería electrónica, mecánica, mecatrónica o áreas afines con experiencia o participación en el desarrollo de proyectos de investigación aplicada.

In5011. Automatización de sistemas de manufactura

Requisito: No tiene. MCI.

Equivalencia: In99245

Competitividad en las Empresas de Manufactura. Conceptos básicos de Sistemas de Manufactura: enfoque estructural, transformacional y dinámico. Flexibilidad y Agilidad. Perspectivas de la Manufactura Integrada por Computadora. Nuevo enfoque para la Automatización de Sistemas de Manufactura: la Empresa Extendida. Integración de procesos, personal, información, y tecnologías para la automatización de sistemas de manufactura. Tecnologías para la Manufactura Integrada por Computadora (CAD, CAM, CAPP, CAE, CAT, CAQ, PDT, MRP, MRPII, ERP, CNC, DNC, FMS/FMC).

Libro de texto: U. Rembold, B.O. Nnaji, A. Storr, "Computer Integrated Manufacturing and Engineering", Addison-Wesley, 1993.

Perfil del profesor que impartirá el curso: Doctorado en Ingeniería o Filosofía, con experiencia en la industria de manufactura, sistemas y tecnologías para su automatización.

In5012. Sistemas de almacenaje y control de inventarios

CLU: 3-0-12 Requisito: In5022, In5017, In4005, In4001
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

En este curso se cubren temas avanzados relacionados con decisiones operativas de almacenaje y control de inventarios. Estos temas son: almacenes, manejo de materiales y administración de la demanda abarcando pronósticos e inventarios..

Bibliografía:
• Axsater, S. Inventory Control. Kluwer Academic Publishers, 2000.
• Francis, R.L., McGinnis, L.F. y White, J.A., Facility Layout and Location: an Analytical Approach, Prentice Hall, 1998.
• Silver, E., Pyke, E.A., Peterson, R., Inventory Management and Production Planning and Scheduling, Third Edition, Wiley, 1998.
• Zipkin, P.H. Foundations of Inventory Management. Irwin, McGraw-Hill. 2000.

Perfil del profesor: Doctorado en Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones o en Administración con orientación a Administración de la Cadena de Abastecimiento.

In5013. Transporte, terciarización y sistemas de ruteo

CLU: 3-0-12 Requisito: In5012
Equivalencia: NT
Programa: DII

El objetivo de este curso es que los alumnos complementen lo que aprendieron en los cursos previos de Administración de la Cadena de Abastecimiento. Los temas a cubrir son: selección del modo de transporte, sistemas de información geográfica, programación y ruteo de vehículos, toma de decisiones con el apoyo de múltiples criterios, selección de proveedores y modelos de terciarización.

Bibliografía:
• Toth, P., Vigo, D. The Vehicle Routing Problem. SIAM. 2000.
• Vincke, P. Multicriteria Decision-aid, Wiley. 1992.
• Roy, B. Multicriteria Methodology for Decision-aiding, Kluwer Academic Publishers. 1996.
• Shapiro, J.F. Modeling the Supply Chain, Duxbury. 2000.
• Daganzo, C.F. Logistic Systems Analysis. Third Ed. Springer. 1999.

Perfil del profesor: Doctorado en Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones o en Administración con orientación a Administración de la Cadena de Abastecimiento.

In5014. Administración de la cadena de abastecimiento

Requisiti: No tiene
Equivalencia: No tiene

El objetivo del curso es que los alumnos conozcan de manera general los fundamentos de la Administración de la Cadena de Abastecimiento. Los temas a cubrir son: conceptos de la cadena de abastecimiento, servicio al cliente, transporte, conceptos de inventarios, localización, ruteo, aprovisionamiento, diseño de la cadena, gestión de tráfico, INCOTERMS, embalaje, embarques cruzados, inventario administrado por el proveedor, compras electrónicas, almacenes y equipo de manejo de materiales.

Bibliografía:

¨ Ballou, Ronald H. Business Logistics Management, 4rd edition, Prentice Hall, 1999.

¨ Bowersox, D.J., Closs, D.J. y Cooper, M.B. Supply Chain Logistics Management. McGraw-Hill, 2003.

¨ Bramel, J., and D. Simchi-Levi. The Logic of Logistics: Theory, Algorithms, and Applications for Logistics Management. New York: Springer, 1997.

¨ Chopra, S., Meindl, P. Supply Chain Management, Strategy, Planning, and Operation. Second Ed. Prentice-Hall, 2004.

¨ Simchi-Levi, D.; P. Kaminsky ; and E. Simchi-Levi. Designing and Managing the Supply Chain. U.S.: Irwin McGraw-Hill, 2000.

Perfil del profesor: Doctorado en Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones o en Administración con orientación a Administración de la Cadena de Abastecimiento.

In5017. Programación no lineal

(Requisito In4003)

Este curso desarrolla la técnica para resolver problemas de programación no lineal. Se asume que el estudiante esta familiarizado con los conocimientos de programación líneal incluyendo al algoritmo simplex y la relación entre las variables primales y duales. Este curso cubrirá los siguientes temas: Optimización No lineal No restringida (Descenso profundo, Optimización de una variable, Método de Newton, Gradiente conjugado, Métodos de métrica variable) Optimización No Lineal Restringida (Condiciones de optimalidad de Kuhn Tucker, Programación cuadrática, Algoritmos de proyección de gradiente, El algoritmo de Frank Wolfe, Algoritmo de generación de columnas de Dantzig) Métodos Duales para Optimización Restringida (Métodos de funciones con penalización, Métodos de funciones de barrera, Aplicaciones para programación lineal, Dualidad Lagrangiana, Métodos de multiplicadores) Programación Entera (Métodos de ramificar y acotar, Cotas inferiores y soluciones aproximadas por relajación Lagrangiana y soluciones del problema dual)

Bibliography

M. Minoux, Mathematical Programming-Theory and Algorithms, John Wiley

Perfil del profesor :

Ph.D. o grado doctoral en Investigación de operaciones, matemáticas o Ingeniería Industrial

In5018. Flujo en redes

(Requisito : In4003)

Este curso desarrolla la técnica para resolver problemas de flujo en redes. Los temas que se cubrirán son: Método Simplex para Redes, Aplicaciones del Método Simplex para Redes, Problemas de Transbordo con cotas superiores, Flujo máximo a través de redes, Método primal dual, Métodos duales aproximados.

Bibliografía :

V, Chvatal, Linear Programming, Freeman

Perfíl del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Investigación de Operaciones, Ingeniería Industrial o Matemáticas

In5019. Análisis de algoritmos

Este curso cubre los elementos fundamentales de análisis de algoritmos. Los temas a cubrir son: Definición de algoritmo, notación asintótica, revisión de estructuras de datos, exploración de gráficas, algoritmos heurísticos: glotones, mejoradores, metaheurísticas: recocido simulado, algoritmos genéticos, búsqueda tabú, programación dinámica, elementos de compejidad computacional, problemas NP-completos y NP-hard, transformaciones

Bibliografía:

Brassard, Bratley, Fundamentals of Algorithmics, Prentice-Hall, 1996

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado Doctoral en Investigación de operaciones, Ingeniería Industrial o Matemáticas

In5020. Teoría de colas

(Requisito: In4005)

Los temas a ser cubiertos en este curso son:

Introducción a Filas Markovianas (Descripción de modelos, Procesos de interés, Cadenas de Markov de tiempo continuo, proceso de nacimiento y muerte, filas M/M/s y variaciones, procesos de tiempo de espera, periodos de ocupación, método de etapas))
Filas con tiempos de servicios o llegada no Markovianos (Método de cadena de Markov localizada, La formula Polaczek-Khintchine, aproximaciones a filas M/G/s)
Filas generales con trafico ligero (estructura GI/GI1, procesos de regeneración, el teorema de Little, teoremas de limites, valores extremos, Filas GI/G/s)
Teoría de Trafico pesado (Aproximación exponencial de tiempos de espera para GI/G/s)
Redes de Filas (Redes de Jackson, Reversibilidad de la cadena de Markov, La forma de solución de productos)
Métodos de Aproximación (Aproximaciones por difusión, aproximación estacionaria, distribuciones para filas Markovianas Cerradas)

Bibliografía:

Groos D. And C. Harris, Fundamentals of Queueing Theory, John Wiley

Perfil del Profesor :

Ph.D. o grado doctoral en Matemáticas, Estocastica, Ingeniería Industrial o Investigación de Operaciones

In5021. Administración de la cadena de abastecimiento

En este curso el estudiante comprenderá la importancia de la administración de la cadena de suministro por medio del estudio de los conceptos básicos y sus aplicaciones a diferentes situaciones de la vida real. Algunos métodos matemáticos, específicos a diferentes etapas en la cadena de suministro, serán estudiados también. El principal objetivo de este curso es dar al estudiante un panorama amplio de lo que incluye la cadena de suministro y de las oportunidades de investigación en el área.

Bibliografía

Simchi-Levi, D. ; P. Kaminsky y E. Simchi-Levi. Designing and Managing the Supply Chain. U.S. : Irwin McGraw-Hill, 2000.
Tayur, S. ; R. Ganesham y M. Magazine, eds. Quantitative Models for Supply Chain Management. Norwell, Massachusetts : Kluwer Academic Publishers, 1999.
Lecturas varias

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Ingeniería Industrial o Administración.

In5022. Programación entera

(Requisito: In4003)

Este curso los elementos fundamentales de optimización bajo el uso de variables enteras. Los temas a cubrir son: Formulación de problemas combinatorios, Importancia de una buena representación, conceptos sobre teoría de poliedros, algoritmos genéricos: ramificar y acotar, desigualdades válidas, relajación Lagrangiana, método subgradiente, teoremas sobre dualidad, solución de problemas con estructura especial.

Bibliografía:

Nemhauser y Wolsey, Integer and Combinatorial Oprimization, Wiley Interscience, 1989.
Wolsey, L.A., Integer Programming, John Wiley & Sons; 1998.

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado Doctoral en Investigación de operaciones, Ingeniería Industrial o Matemáticas

In5023 Ingeniería de procesos

Se pretende que con este curso, los alumnos sean capaces de diseñar un proceso de manufactura adecuado y de bajo costo tomando en cuenta las materias primas de que se dispone y el producto final que se desea fabricar. Para lograr esto, el alumno deberá conocer las propiedades de los materiales así como los procesos de manufactura que se utilizan para mejorar y transformar materias primas en productos terminados. Otro aspecto importante que se cubrirá en el curso tiene que ver con la interfaz del proceso de manufactura en sí con el proceso de planeación, incluyendo el estudio de tiempos.

Bibliografía:

Niebel, et. al., Modern Manufacturing Process Engineering, International Edition, McGraw-Hill 1989.,
Casos,
Lecturas

Perfil del Profesor:

Deberá tener doctorado en Mecánica o en Ingeniería Industrial con conocimientos prácticos de procesos de manufactura.

In5024. Sistemas de información

Objetivo: Que el alumno conozca, comprenda, y utilice las tecnologías de información de acuerdo a la estructura organizacional que enfrente, y que finalmente le permitan crear nuevas estrategias para satisfacer las necesidades reales de los tomadores de decisión con la oportunidad y evolución requerida, de tal forma que las inversiones que la empresa realice en tecnologías de información realmente fructifiquen.

Bibliografía :

Cash, J.I., McFarlan, F.W., Mckenney, J.L., y Applegate, L.M. Corporate Information Systems Managment: Text and Cases, IRWIN. Boston, 1992.
Keen, P.G. Shaping the Future: Business Design through Information Technology. Harvard Business School Press. Boston, 1991.
Scott Morton, M.. The Corporation of the 1990´s: Information Technology and Organizational Transformation. Oxford University Press. New York, 1991.
Lecturas de Apoyo al Curso.
Laudon & Laudon, Management Information Systems, Prentice Hall

Perfil del profesor:

Ph.D. o grado doctoral en computación, informática o administración (especialidad en sistemas de información).

In5025. Sistemas de manufactura

El curso está orientado al manejo de equipo y técnicas modernas de manufactura, (matemáticas y administrativas) abarcando planeación y diseño de un sistema integrado de manufactura, manejo de los equipos más representativos y planeación y control de los procesos de manufactura. Se hace énfasis en Ingeniería concurrente y tecnología de grupos

Bibliografía

Askin y Standridge, Model and Analysis of Manufacturing Systems, John Wiley 1993
Bedworth, et. al., Computer-Integrated Design and Manufacturing, McGraw-Hill International Editions 1991
Lecturas y casos

Perfil del Profesor :

Ph.D. o grado doctoral en Mecánica o en Ingeniería Industrial con conocimientos prácticos de Sistemas Flexibles de Manufactura.

In5026. Sistemas de almacén

En este curso el estudiante aprenderá sobre los diferentes sistemas de almacén con énfasis en estudios por casos. El principal objetivo de este curso es dar al estudiante un panorama amplio de lo que incluyen estos sistemas y de las oportunidades de investigación en el área.

Bibliografía :

Ballou, R.H. Business Logistics Management. 4th ed. Englewood Cliffs, NJ : Prentice Hall, 1999.
Krajewski, Lee J. y Ritzman, Larry P. Administración de Operaciones 5ta. Ed. México : Prentice Hall, 1999.
Warehouse Systems and the Supply Chain : A Survey of Success Factors por Anderson Consulting

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Ingeniería Industrial o administración

In5027. Estadística no paramétrica

(Requisito In4001)

El curso cubre los métodos estadísticos de análisis los datos categóricos(enumerativos) o bien cuando una escala de juicio o ordinaria es usada para medición. Particularmente se cubren siguientes tópicos: Inferencia sobre mediana basada en rangos, prueba U de Mann-Whitney, La prueba de signos con rangos de Wilcoxon, la prueba de Friedman para experimentos con bloquees aleatorizados, la prueba de serie aleatorizada, modelos de regresión no-parametrica, la prueba de la bondad de ajuste para datos discretos, tablas de contingencia y análisis de asociación, así como también estimación robusta.

Bibliografía:

P. Sprent, N.C. Smeeton, Applied Nonparametric Statistical Methods, 3rd ed. ISBN: 1-5848-8145-3,
Chapman & Hall. M.Hollander, D:A: Wolfe, Nonparametric Statistical Methods, Wiley

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Estadística, Matemáticas, Investigación de Operaciones o en Ingeniería

In5028. Confiabilidad

(Requisito: In40005)

Los temas incluidos en este curso exponen de manera explícita los conceptos fundamentales de la Teoría de la Probabilidad y de la Confiabilidad; también expone las relaciones estrechas y complementarias entre estos conceptos. Los temas incluidos son: Distribuciones de Probabilidad, Distribuciones de Confiabilidad, Sistemas y Pruebas de Vida Util. En el desarrollo del curso, el alumno adquiere ambas habilidades, la capacidad de abstracción necesaria para entender y extender los conceptos teóricos y, la sensibilidad adecuada para detectar, plantear y resolver problemas prácticos.

Bibliografía :

Tobias, Paul A. & Trindade, David C. Applied Reliability. USA 1986.Van Nostrand Reinhold Company.
Grosh, Doris Lloyd. A Primer of Reliability Theory. USA 1989.John Wiley & Sons

Perfil del profesor :

Ph.D. o grado doctoral en Teoría de la Probabilidad, Procesos Estocásticos o Estadística Matemática.

In5029 . Análisis de series de tiempo

(Requisito In40001)

Los temas a ser cubiertos son: Modelos Auto Regresivos integrados con Promedios Móviles (ARIMA), construcción de modelos, Las funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial, Identificación de Modelos ARIMA, ,Estimación de parámetros, Diagnostico, Pronósticos (puntuales y por intervalo), modelos estacionales, Propiedades de modelos ARIMA, Extensión de modelos univariables. funciones de transferencia y modelos de intervención

Bibliografía

Box, G, Jenkins, Time Series Analysis, Wiley

Perfil del Profesor :

Ph.D. o grado doctoral en Estadística, Investigación de operaciones o Ingeniería Industrial.

In5030. Análisis de regresión

(Requisito In40001)

Este curso cubre los temas de análisis de regresión, el uso de computadoras es imprescindible, se recomienda el uso de Minitab, pero el uso de hojas electrónicas u otros paquetes estadísticos es bienvenido. Los temas que se cubrirán son: Análisis de regresión simple, propiedades, estimadores, pruebas de hipótesis de regresión lineal simple, Análisis de regresión multivariada, ANOVA, Generalizaciones de análisis de regresión múltiple, Suposiciones y aproximaciones, Regresión polinomial, variables cualitativas (categorías), Selección de modelos, Colinearidad entre regresores, Modelos auto regresivos de series de tiempo, Predicciones del modelo con regresión lineal, Regresión no lineal, esfuerzo computacional e inferencia de modelos no lineales

Bibliografía:

Box, G, Jenkins, Time Series Analysis, Wiley

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Estadística, Investigación de Operaciones o Ingeniería Industrial

In5031. Control estadístico de calidad

(Requisitos In40000 y In40001)

El estudiante será presentado con los conceptos teóricos y prácticos del control estadístico de procesos. Los temas a ser cubiertos son: Introducción al control estadístico de calidad, Muestreo de aceptación, Control de proceso, Administración de la calidad, Diseño robusto y el método Taguchi, Automatización de la calidad y el concepto de CIM, Conceptos de sistemas de calidad

Bibliografía:

J. Banks, Principles of Quality Control, Wiley

Perfil del Profesor :

Ph.D. o grado doctoral en ingeniería industrial, estadística, matemáticas o Investigación de operaciones

In5032. Métodos de puntos interiores

(Requisito : In4003)

Este curso presentará la teoría matemática detrás de los métodos de puntos interiores para programación lineal. Los temas que se cubrirán son: Introducción, Prerrequisitos de Programación lineal, Propiedades de conjuntos convexos, Algoritmos de puntos interiores y Problemas relacionados.

Bibliografía:

Diversos artículos de revistas científicas.

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado doctoral en Investigación de Operaciones, Ingeniería Industrial o Matemáticas

In5033. Métodos computacionales

(Requisito: In4003)

Este curso estudia algoritmos para resolver problemas de optimización lineal y no lineal. El énfasis del curso es a la solución numérica de problemas de optimización que aparecen en la estadística y en la manufactura. Se incluye el método simplex revisado para problemas lineales, métodos de búsqueda directa, el método del gradiente, Newton, cuasi-Newton, direcciones conjugadas, gradiente reducido, programación lineal y cuadrática recursiva, programación separable, y algoritmos para mínimos cuadrados para problemas no lineales.

Bibliografía:

Dennis and Schnabel, Numerical Methods for Unconstrained Optimization and Nonlinear Equations, SIAM, 1996.
Nocedal, Wright, Numerical Optimization, Springer Verlag, New York, 1999.

Perfil del Profesor:

Ph.D. o grado Doctoral en Investigación de operaciones, Ingeniería Industrial o Matemáticas

In5034. Métodos computacionales para optimización

Requisito: NT

El propósito de este curso es dar al estudiante una introducción a los métodos computacionales de frontera, utilizados para problemas de programación lineal de gran escala. Los temas que se cubrirán son: Introducción a los problemas de gran escala. Matrices ralas, Pre proceso, Método simplex y Métodos de Puntos Interiores, Factorización de Cholesky, Condiciones iniciales y diseño de parámetros de los algoritmos.

Bibliografía:

S. Pizanesky, Sparse Matrix Technology

Perfil del Profesor:

PhD o grado Doctoral en Ingeniería Industrial, Investigación de Operaciones, Matemáticas o ciencias computacionales.

In5035. Seminario de estadística

El propósito de este curso es el estudio de casos de aplicación en el área de estadística industrial. De tal forma que el alumno tendrá una visión integral del área de especialidad.

Bibliografía:

Artículos diversos de revistas científicas.

Perfil del Profesor: PhD o grado doctoral en Estadística, estocástica o matemáticas.

In5036. Sistemas integrados de manufactura

(3 0 12)Equivalencia:In95222

Introducción a los sistemas integrados de manufactura. Operaciones de producción y estrategias de auto-matización. Ingeniería económica en los sistemas de producción y automatización. Automatización tipo Detroit. Sistemas de ensamble y su automatización. Sistemas de producción por control numérico. Sistemas robotizados, programación y aplicaciones. Sistemas de manejo de materiales y almacenamiento. Control de calidad e inspección automatizada. La planta automatizada del futuro.

Bibliografía

Automation, production systems and computer integrated manufacturing, M.P. Groover, Prentice-Hall, 1987.

Perfil del Profesor: Doctor en Ingeniería Industrial, sistemas de Manufactura o áreas relacionadas.

In5037. Diseño y analisis de heurísticos

(3 0 12)Equivalencia: In95233

Introducción a problemas discretos de optimización y a métodos heurísticos. Introducción a la teoría de complejidad. Formulación de problemas de programación entera. Métodos exactos. Procedimientos alternativos para diseñar heurísticos. "Worst-case" análisis de heurísticos. Análisis empírico de heurísticos. Aplicaciones.

Bibliografía:

Design and analysis of heuristics, Nick Hall y Rakesh Vohra, The Ohio State University (In press), 1994.

Perfil del profesor: Doctor en Investigación de Operaciones, Ingeniería Industrial, Ciencias Computacionales, o áreas relacionadas.

In5038. Simulacion de sistemas de eventos discretos

(3 0 12 )Equivalencia: In95248

Introducción a la simulación. Principios de simulación de eventos discretos. Modelos básicos de simulación. Lenguajes de simulación - parte I. Simulación de modelos estocásticos. Repaso de conceptos estadísticos selectos. Generación de números al azar. Generación de variables aleatorias. Análisis estadístico de los resultados del modelo de simulación. Diseño experimental de modelos de simulación. Lenguajes de simulación - parte II.

Bibliografía :

Simulation modeling and analysis, A.M. Law, W.D. Kelton, Segunda edición, McGraw-Hill, 1991.

Perfil del profesor: Doctor en Ingeniería Induustrial, Investigación de Operaciones, Estadística, Sistemas de Manufactura o áreas relacionadas

In5039. Ingeniería de producción

(3 0 12)Equivalencia: In95249

Introducción. Comparaciones internacionales de Sistemas de Manufactura. Desarrollo de una Estrategia de Manufactura: Principios y Conceptos. Desarrollo de una Estrategia de Manufactura: Metodología. Los Sistemas de Manufactura y su Organización. Sistemas de Manufactura de Clase Mundial. Cadenas de clientes en Sistemas de Manufactura. Condiciones básicas de operación en los Sistemas de Manufactura. Plantas enfocadas: principios, conceptos y metodología. Desarrollo de la infraestructura de manufactura. Consideraciones financieras y contables y su impacto en los Sistemas de Manufactura. Casos.

Bibliografía :

Modeling and Analysis of Manufacturing Systems, Askin, R. and Stanridge, C. Wiley, 1993

Perfil del profesor Doctor en Ingeniería Industrial, Sistemas de Manufactura y áreas realcionadas

In5040. Optimizacion combinatoria

(3 0 12)Equivalencia: In95252

Modelación de problemas combinatorios. Problemas sobre grafos. Problemas de apareamiento. Problemas de cubiertas problemas de partición. Formulación como problemas enteros. Método de ramificación y acotamiento. Dualidad y relajación. Teoría de polihedros. Desigualdades válidas y facetas. Heurísticas. Complejidad computacional y problemas NP-completos. Algoritmos de ramificación y corte.

Bibliografía:

Combinatorial optimization, algorithms and complexity, C.H. Papadimitriou y K. Steiglitz, Prentice-Hall, 1982

Perfil del profesor Doctor en Investigación de Operaciones, Matemáticas, Ciencias Computacionales y áreas relacionadas.

In5041. Investigación I

CLU: 3-0-12 Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

Este es el primero de una serie de V cursos que tienen como objetivo general preparar al alumno para que obtenga los conocimientos y habilidades necesarios que le ayuden a definir su área de especialidad y su línea de investigación, así como establecer los elementos necesarios que lo lleven al final de la serie de cursos a definir su tema de disertación doctoral cumpliendo con los requisitos que el programa marca al respecto
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Bibliografía
Diversos artículos de actualidad y libros relacionados al área de investigación
Perfil del Profesor
Ph.D. o grado doctoral en : Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o área afín.

In5042. Investigación II

CLU: 3-0-12 Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

Este es el segundo de una serie de V cursos que tienen como objetivo general preparar al alumno para que obtenga los conocimientos y habilidades necesarios para que le ayuden a definir su área de especialidad y su linea de investigación, así como establecer los elementos necesarios que lo lleven al final de la serie de cursos a definir su tema de disertación doctoral cumpliendo con los requisitos que el programa marca al respecto
.
Bibliografía
Diversos artículos de actualidad y libros relacionados al área de investigación
Perfil del Profesor
Ph.D. o grado doctoral en : Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o área afín.

In5043. Investigación III

CLU: 3-0-12 Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

Este es el tercero de una serie de V cursos que tienen como objetivo general preparar al alumno para que obtenga los conocimientos y habilidades necesarios para que le ayuden a definir su área de especialidad y su linea de investigación, así como establecer los elementos necesarios que lo lleven al final de la serie de cursos a definir su tema de disertación doctoral cumpliendo con los requisitos que el programa marca al respecto
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Bibliografía
Diversos artículos de actualidad y libros relacionados al área de investigación
Perfil del Profesor
Ph.D. o grado doctoral en : Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o área afín.

In5044. Invetigación IV

CLU: 3-0-24 Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

Este es el cuarto de una serie de V cursos que tienen como objetivo general preparar al alumno para que obtenga los conocimientos y habilidades necesarios para que le ayuden a definir su área de especialidad y su linea de investigación, así como establecer los elementos necesarios que lo lleven al final de la serie de cursos a definir su tema de disertación doctoral cumpliendo con los requisitos que el programa marca al respecto
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Bibliografía
Diversos artículos de actualidad y libros relacionados al área de investigación
Perfil del Profesor
Ph.D. o grado doctoral en : Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o área afín.

In5045. Invetigación V

CLU: 3-0-24 Requisito: No tiene
Equivalencia: No tiene
Programa: DII

Este es el quinto de una serie de V cursos que tienen como objetivo general preparar al alumno para que obtenga los conocimientos y habilidades necesarios para que le ayuden a definir su área de especialidad y su linea de investigación, así como establecer los elementos necesarios que lo lleven al final de la serie de cursos a definir su tema de disertación doctoral cumpliendo con los requisitos que el programa marca al respecto
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Bibliografía
Diversos artículos de actualidad y libros relacionados al área de investigación
Perfil del Profesor
Ph.D. o grado doctoral en : Ingeniería Industrial, Investigación de operaciones, Estadística, Matemáticas o área afín.

In6000. Seminario de investigación I

El objetivo de este curso es que el alumno sea expuesto semanalmente a una conferencia donde se exponga algún tema en la frontera del conocimiento de la Ingeniería Industrial, con el fin de que el alumno incremente sus opciones para elegir un tema de disertación.

Bibliografía:

Artículos y Textos diversos

Perfil de los Presentadores :

Cualquier investigador o docente que este haciendo investigación en la frontera del conocimiento de la ingeniería industrial o áreas afines.

In6001. Seminario de investigación II

Bibliografía:

Artículos y Textos diversos

Perfil de los Presentadores:

Cualquier investigador o docente que este haciendo investigación en la frontera del conocimiento de la ingeniería industrial o áreas afines.

In6002. Seminario de investigación III

Bibliografía:

Artículos y Textos diversos

Perfil de los Presentadores:

Cualquier investigador o docente que este haciendo investigación en la frontera del conocimiento de la ingeniería industrial o áreas afines.

In6003. Disertación doctoral I

Al terminar este curso el alumno el alumno deberá de defender su propuesta de tema de disertación ante el comité correspondiente.

Bibliografía:

Diversos artículos de revistas científicas y Textos varios.

Perfil del Profesor: