PLAN DE ESTUDIOS MAESTRÍA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA INDUSTRIAL · Las actividades del Ingeniero...

TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE COACALCO

PLAN DE ESTUDIOS

MAESTRÍA EN CIENCIAS EN INGENIERÍA INDUSTRIAL

CLAVE:

MCII-2008-01

DIRECTORIO Director General del TESCo Dr. Francisco José Plata Olvera

Director Académico

M. en C. Juan Martín Albarrán Jiménez

Dirección de Administración y Finanzas C.P. Jorge Hernández Hernández

Unidad Jurídica Lic. Enedino Leopoldo Téllez Gutiérrez

Contraloría Interna C.P. Ildefonso San Emeterio Arellano

Subdirección de Vinculación

Lic. Edgar Villanueva González

Subdirección de Planeación y Apoyos Tecnológicos

Ing. Lino Rojas Jiménez

Subdirección de Ingeniería Industrial y Ambiental

M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

Subdirección de Ingeniería Mecatrónica Electromecánica y Sistemas Computacionales

M. en C. Ángel Díaz Pineda

Subdirección de Licenciaturas en Administración y de Informática y Cursos de

Inglés M. en C. Margarita Dávila Hernández

RESPONSABLE DEL PROYECTO M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

Subdirector de Ingeniería Industrial y Ambiental Tel.: 2159 4325 Ext. 116

PARTICIPANTES Dra. María de los Ángeles Calixto Romo

Dr. Mario Luis Chew Hernández Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez Dr. José Martín Flores Albino Dr. Alejandro Luna Avilés Dr. Guillermo Torres Sanabria M. en C. María Perla Torijano Torres M. en C. Marina Violeta Lafarja Solavac M. en I. Ulises Mercado Valenzuela M. en C. Ángel Díaz Pineda M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

ÍNDICE

1. RESUMEN EJECUTIVO ........................................................................................................ 1 2. JUSTIFICACION DEL PROGRAMA Y DE LAS LINEAS DE INVESTIGACIÓN ..................... 2 3. OBJETIVOS Y METAS ........................................................................................................ 27 4. PERFIL DE INGRESO ......................................................................................................... 28 5. PERFIL DE EGRESO .......................................................................................................... 29 6. CONGRUENCIA DEL PLAN DE ESTUDIOS ....................................................................... 30 7. MAPA CURRICULAR .......................................................................................................... 31 8. ACTUALIZACIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS ................................................................... 110 9. OPCIONES DE GRADUACIÓN ......................................................................................... 110 10. IDIOMA .............................................................................................................................. 111 11. PLANTA ACADÉMICA ....................................................................................................... 112 12. INFRAESTRUCTURA DESTINADA POR LINEA DE INVESTIGACIÓN ............................ 108 13. FUENTES DE FINANCIAMIENTO DEL PROGRAMA DE POSGRADO ............................ 109 14. ACUERDOS O BASES DE CONCERTACION. ................................................................. 111 15. PROGRAMAS DE POSGRADO QUE IMPARTE ACTUALMENTE EL PLANTEL / PROGRAMAS DE LICENCIATURA ACREDITADOS. .................................................................. 112 16. INSTITUCIONES EN LA REGIÓN QUE IMPARTEN ESTE PROGRAMA U OTRO AFÍN. . 113 17. NECESIDADES DE EQUIPO Y SOFTWARE PARA LA INVESTIGACION ........................ 114

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1. RESUMEN EJECUTIVO

En este documento se presenta el programa de desarrollo para la apertura de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial en el Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco (TESCo). Dicha apertura obedece a la demanda de profesionales capacitados por las empresas que se encuentran en el Valle de México, y a que en la actualidad sólo dos Instituciones ofrecen estudios de posgrado en la región. La apertura de este programa contribuirá, además, a que el Tecnológico se consolide como una Institución de alto desempeño mediante la formación de sus cuerpos académicos, entre otras funciones.

Como se describe a largo del programa de desarrollo, de acuerdo con lo establecido en las Disposiciones para la Operación de Estudios de Posgrado en el Sistema Nacional de Educación Superior Tecnológica, se cumplen con los siguientes puntos más destacados:

Se cuenta con cinco Doctores de Tiempo Completo, tres de ellos en el Sistema Nacional de Investigadores. Se tienen también, tres Maestros en Ciencias de Tiempo Completo en las áreas de Sistemas de Manufactura, Calidad y Análisis de Decisiones, los cuales tienen ya definido su plan de trabajo de investigación.

Se ha establecido un Comité Tutorial que será asignado a cada estudiante, al inicio del primer semestre. Entre las funciones más importantes del Comité Tutorial están: planear, coordinar, supervisar y evaluar los estudios del alumno hasta el último semestre; así como revisar su desarrollo académico y el avance del proyecto de tesis.

Las líneas de investigación consideradas son Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura, las que son pertinentes por las necesidades previstas en los sectores productivos y de servicios de la región, además de que en dichas líneas se está haciendo trabajo de investigación en las principales universidades del mundo, en el área de Ingeniería Industrial. Por otro lado los profesores de tiempo completo poseen amplia experiencia laboral en estos campos, por lo que se tendrá la generación del conocimiento, totalmente aplicable en problemas que impactan a la región de influencia del TESCo.

Al respecto de los recursos, éstos son suficientes para iniciar un programa de maestría, como los dos salones solicitados en las mismas disposiciones, los laboratorios, talleres, biblioteca y salas de cómputo, donde los alumnos podrán realizar sus prácticas y actividades de estudio.

Se mantendrán grupos con un número reducido de alumnos, con el propósito de optimizar el proceso de enseñanza-aprendizaje, de tal forma que existan las condiciones pertinentes para garantizar la adquisición de conocimientos y el desarrollo de capacidades. La demanda que se pretende cubrir con la apertura de esta Maestría, la forman principalmente profesores y egresados de este Tecnológico, así como egresados de instituciones de la región en el área de ingeniería.

Se están realizando inversiones para complementar los medios que faciliten el aprendizaje de los alumnos, como son: la construcción de un edificio nuevo para reubicar el Centro de Información, la adquisición de más de 100 títulos especializados en el área de Sistemas de Manufactura y Análisis de Decisiones, y la actualización de los talleres y laboratorios; lo cual es también de impacto en las actividades a desarrollarse en la Maestría. Por último es importante mencionar que la carrera de Ingeniería Industrial en la Institución fue acreditada por el CACEI en 2006, y a su vez se cuenta con la autorización para la apertura de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial emitida por la Comisión Estatal para la Planeación de la Educación Superior (COEPES) del Estado de México y por la Junta Directiva del TESCo.

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2. JUSTIFICACION DEL PROGRAMA Y DE LAS LINEAS DE INVESTIGACIÓN

2.1 Diagnóstico socioeconómico

Ver el documento 1.1 Diagnóstico socioeconómico

2.2 Estudio amplio del estado del arte de la disciplina.

A continuación se describe el estado que guarda actualmente la ingeniería industrial, y las líneas de investigación de análisis de decisiones y sistemas de manufactura que se cultivan en este posgrado.

2.2.1 Situación actual del área solicitada

El profesional de la Ingeniería Industrial integra, diseña, optima, planea, organiza, y controla los sistemas productivos y de servicio de actividad humana, utilizando métodos matemáticos, computacionales, técnicas de ingeniería y principios de economía y administración en un medio ambiente cambiante, globalizado y competitivo.

El desarrollo de la Ingeniería Industrial se ubica en la aplicación de técnicas, métodos y procedimientos en todos los factores que intervienen en dirección, procesos, distribución y aplicación a la producción y de servicios a ella y en toda la empresa u organización donde se

actúa. Las actividades del Ingeniero Industrial se relacionan con empresariales u organizacionales que están relacionadas con el carácter tecnológico, y son aquellos en que el hombre se integra al sistema. Los retos de la Ingeniería Industrial

En la actualidad el Ingeniero Industrial tendrá que estar preparado para los retos del siglo XXI, como por los cambios tecnológicos, interactuar con grandes corporaciones que aglomeran micro, pequeñas y medianas empresas hacia grandes corporaciones; estar vinculados al desarrollo de procesos automatizados, robotizados y en manejo digital y virtual, con procesos interactuados en sistemas intranet, donde plantas, módulos y circuitos inteligentes podrán ser manejados a largas distancias, y la tecnología de la información y las comunicaciones serán adoptadas a procesos inteligentes. Adecuarse al tratamiento de módulos de laboratorio lógicos de producción terminales para la industria alimentaria, pecuaria y otras con clonaciones y tratamientos biogenéticos. La fusión de sistemas, técnicas y procesos fomentarán nuevas revoluciones industriales exigiendo al profesional a desarrollar su capacidad creadora y técnica a exigencias de las mayores demandas de la sociedad. 2.2.1.1 Análisis de Decisiones

La ingeniería industrial, a través de su historia, se ha caracterizado por buscar el óptimo aprovechamiento de los recursos productivos que en su momento son considerados como los más valiosos. Actualmente, uno de sus propósitos principales es el mejor uso de la información: servir de base para decidir. El análisis de decisiones tiene como propósito lograr el mejor aprovechamiento de las capacidades cognoscitivas y de juicio de los seres humanos.

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Por un lado, la capacidad científica y tecnológica acumulada ha puesto en nuestras manos recursos de una magnitud sin precedente; por otro, los sistemas económicos, políticos y sociales permiten que la voluntad de las personas pueda expresarse con mayor libertad. Este aumento de nuestras capacidades permite tener grandes logros, o cometer enormes errores. Esto ocurre no sólo en las decisiones de alcance nacional o internacional, sino también en el ámbito empresarial y a nivel personal. Hoy en día, el mejor aprovechamiento de los recursos productivos de una empresa o de la sociedad depende más de tomar una decisión correcta que de cualquier factor técnico tradicional. Así pues, para alcanzar el propósito original de la ingeniería industrial es preciso decidir correctamente y apoyar a quienes tienen la responsabilidad de tomar decisiones trascendentales, para que realicen mejor su trabajo.

Las decisiones son de muy diversa índole, y algunas se realizan casi en forma inconsciente. En la mayoría de esos casos, no se justifica aplicar un método explícito para evaluar y seleccionar opciones. Una situación de decisión es aquella en la que debemos elegir entre dos o más líneas de acción. Existen situaciones de decisión donde es difícil encontrar la alternativa que puede dar el mayor beneficio; esta dificultad se debe a que no se sabe con certeza cual será el resultado de cada alternativa; y en ocasiones, los decidores pueden estar confundidos en el planteamiento del problema. El análisis de decisiones trata este tipo de situaciones, elaborando modelos matemáticos que faciliten el objetivo del decisor. Procedimiento de reciente creación, definido por Ronald Howard en 1965, que se caracteriza por ser un método lógico que equilibra los factores que influyen en una decisión. Teniendo como base las matemáticas y la psicología, se logra el mejor aprovechamiento de las capacidades cognoscitivas y de juicio del ser humano, proporcionando así la claridad en la acción.

Se pueden distinguir tres categorías generales de conocimiento que rodean al análisis de decisiones:

1. Objetivos y preferencias (lo que el decisor desea lograr). 2. Alternativas (lo que el decisor puede hacer). 3. Eventos inciertos (lo que puede pasar, el decisor tiene poco o ningún control).

Sin embargo, la diferencia entre resultado y decisión es significativa, en ocasiones se evalúa el resultado por una decisión bien tomada aunque haya ocasiones que una decisión mal tomada refleje buenos resultados; el resultado es el que valoramos más que otros posibles resultados, la decisión, es aquella que es consistente a los objetivos y preferencias del decisor, además de hacerlo sólo con la información disponible en ese momento.

Metodología del Análisis de Decisiones (Integral)

El análisis de decisiones tiene el propósito de brindar al decisor claridad respecto a lo que le conviene hacer, analizando lo que el decisor desea y cuánto lo valora, la naturaleza de la situación que enfrenta, y las acciones que puede emprender, encauzando la creatividad y el conocimiento, para crear valor para el decisor o la organización que él o ella representa. El Análisis de Decisiones Integral (ADI) consta de ocho etapas:

1. Enmarcamiento de la situación 2. Definición de objetivos 3. Generación de alternativas y estrategias 4. Análisis de eventos inciertos con impacto 5. Modelación de la situación de decisión

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6. Evaluación de estrategias 7. Elección basándose en aspectos clave 8. Diseño de la implementación de la estrategia

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Las herramientas específicas e indispensables para los problemas de decisión: 1. Diagramas de influencias 2. Diagramas de relevancia 3. Árboles de decisión 4. Procedimientos que incluyen funciones de probabilidad 5. Obtención probabilidades de expertos 6. Curvas de utilidad 7. Técnicas para encontrar objetivos estratégicos y preferencias del decisor 8. Información adicional para obtener un análisis más detallado

La contribución y el reto real del análisis de decisiones es identificar todos los elementos de las situaciones de decisión con el único objetivo de dar claridad a la acción.

La variedad de situaciones de decisión es infinita, pero pueden abordarse por cuatro procesos:

1. Estructuración de la situación. Alcance y objetivo. Identificar la situación de decisión y asignarle la importancia suficiente para justificar su atención –definir, ordenar y clasificar elementos de una situación y sus interrelaciones, para aumentar su comprensión y capacidad para cuantificar los elementos y evaluar las alternativas-.Mediante técnicas como los diagramas de influencia, expresiones matemáticas y diagramas de flujo.

2. Disminución y cuantificación de incertidumbre. Incertidumbre es el reflejo de una información insuficiente sobre las etapas de la decisión –pasadas, presentes y futuras-. Mediante técnicas objetivas (pronósticos, inferencias estadísticas y realización de estudios, encuestas y experimentos); y, subjetivas (métodos de entrevista dirigida que transforman la experiencia del decisor en distribuciones de probabilidad –en eventos inciertos-).

3. Clarificación y jerarquización de preferencias. Cuando haya que elegir entre varias opciones, la mejor, depende de quien va a decidir –preferencias, metas y objetivos-.

4. Estrategias de implantación. Una situación que se aborda con éxito, es exitosa sólo sí se ha hecho la implantación adecuada.

Aplicaciones del análisis de decisiones

Desde su inicio, el análisis de decisiones ha sido una disciplina aplicada, y la cantidad y variedad de sus aplicaciones crece continuamente. En la literatura técnica se han reportado cientos de aplicaciones exitosas de análisis de decisiones. En un análisis de las aplicaciones publicadas en inglés en 16 importantes revistas especializadas (academic journals) entre 1989 y 2000, se encontró que las áreas en las que se reportaron más aplicaciones fueron:

1. Energía. Incluyendo elección de tecnologías, establecimiento de estrategias, riesgos ambientales, fijación de precios, y selección de productos y proyectos.

2. Manufactura y servicios. Incluyendo selección de proyectos de investigación y desarrollo, finanzas, planeación de productos y diseño de estrategias.

3. Políticas públicas, aplicaciones militares y aplicaciones médicas, entre otras áreas.

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2.2.1.2 Sistemas de Manufactura

Un sistema de manufactura es un conjunto de elementos que se coordinan para la fabricación de productos. Estos productos deben satisfacer a los clientes, en las fechas y términos estipulados con la calidad requerida y bajo principios de racionalización, de minimización de costos y maximización de utilidades.

Algunas tareas relacionadas con los sistemas de manufactura son el estudio de la demanda de productos y factores de producción, ajustar la programación del trabajo, determinar los mecanismos de control, llevar a cabo el análisis y administración de las adquisiciones y del control de inventarios, determinar la localización de la planta, llevar a cabo métodos de trabajo y determinar los medios de medición, así como llevar a cabo el análisis y el control de costos.

De esta forma, las áreas de responsabilidad que nos ayudan en la administración de manufactura son:

Planeación y control de producción.

Investigación, diseño y desarrollo del producto.

Localización y distribución de la planta.

Administración de adquisiciones y control de inventarios.

Análisis de métodos de trabajo, su medición y remuneración.

Sistemas de calidad.

Toma de decisiones.

Financiamiento.

Recursos Humanos.

Mercado y competencia.

Como se puede observar la manufactura es un subsistema de la empresa u organización, que para alcanzar su objetivo requiere de estudios y análisis acordes a racionalizar los recursos para lograr ser productivo.

Es por ello que dentro de la planeación y control de la manufactura se deben llevar a cabo las siguientes actividades:

Estudio de la demanda.

Planeación de la producción.

Programa de manufactura.

Aprovisionamiento y administración de inventarios.

Presupuesto de producción.

Control de producción.

Existen dos áreas de especial interés en las áreas de estudio de sistemas de manufactura:

1. Planeación de los procesos de manufactura (Manufacturing process planning). Determina como un producto será manufacturado. Es el proceso de seleccionas y secuenciar los parámetros y el proceso de manufactura para que éste alcance uno o más

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objetivos. (por ejemplo, bajo costo, tiempo costo de fabricación, etc.) y satisfaga un conjunto de restricciones de entorno.

2. Programación de la manufactura (manufacturing process scheduling). Es el proceso de asignar los recursos en un adecuado tiempo la conjunto de procesos de manufactura para ejecutar cada etapa de la producción. Determina el tiempo apropiado para ejecutar cada operación, tomando en cuanto las relaciones temporales entre cada una de las etapas y la limitaciones en la capacidad provenientes de los recursos compartidos entre procesos. Esta asignación también afecta la optimización de la programación con respecto a los costos, retardos, etc. En resumen, la programación es un proceso de optimización donde los recursos limitados son asignados sobre el tiempo a través de actividades secuenciales y paralelas. Esta optimización, en la actualidad, ha sido de gran interés para empresas manufactureras, debido a que está íntimamente relacionado con la mejora de la productibilidad y la supervivencia en un mercado competitivo globalizado.

El problema de la programación de los sistemas de manufactura no existe sólo para las empresas de manufactura, también se presenta en organizaciones como empresas de publicidad, universidades, hospitales, aeropuertos y compañías de transporte. Un caso general de estudios es el de considerar un conjunto de máquinas que pueden realizar, al menos una operación ininterrumpida en un tiempo finito. El problema de programación consiste en asignar esas tareas a cada una de las máquinas con el propósito de lograr una secuencia de operaciones para obtener un producto final en tiempo total mínimo. El problema es más complejo cuando:

Los recursos de manufactura, tales como mano de obra y herramientas, son considerados durante la programación de la producción.

Cuando ambos procesos, planeación y programación son hechos al mismo tiempo. En el enfoque tradicional, cada una de estas fases se hacen de manera separada, sin embargo, puede resultar en una solución no óptima. En los estudios actuales, se busca integrar amas fases en un problema de optimización global, considerando todas las restricciones simultáneamente. Teóricamente, la solución que se obtiene es un óptimo global.

Considerando alguno eventos no deseados. Por ejemplo, incluir tareas adicionales, adaptaciones a cambios. Los recursos de manufactura también están sujetos a cambios como no disposición de materia prima. Algunas otras incertidumbres como falla en las máquinas, ausencia de operadores, falla en herramientas, etc. Los problemas referentes a de estas incertidumbres dependientes del tiempo es conocido como programación dinámica o programación en tiempo real.

Investigaciones recientes en Sistemas de Manufactura

Algunas de las investigaciones actuales sobre la planeación y programación de los sistemas de manufactura pueden resumirse en los siguientes puntos:

Planeación y programación basada en herramientas de inteligencia artificial (redes neuronales, lógica difusa, sistemas expertos, etc.)

Planeación y programación basada en agentes.

Diseño de algoritmos de optimización

Planeación de procesos asistido por computadora

Arquitectura de procesos

Integración del proceso de planeación y programación

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2.2.2 Oferta educativa de otras instituciones

El Times Higher Education publica uno de los rankings internacionales más importantes de las mejores universidades a nivel mundial que se realiza principalmente con base en la enseñanza de la institución, su vinculación con la industria, investigación y citas bibliográficas en revistas especializadas, también tiene una publicación de las 50 mejores universidades en ingeniería y tecnología, con base en este ranking internacional y especialmente por la trayectoria que tienen las instituciones en el área de ingeniería industrial, a continuación se muestran las universidades con programas de posgrado, semejantes a la maestría, nacionales e internacionales así como sus líneas de investigación.

Institución País Nombre de la Maestría Línea de investigación

Georgia Tech EUA

Master of Science in Industrial Engineering

- Modern manufacturing, Warehousing and Logistics - Human-integrated systems analysis

Instituto Tecnológico de Celaya México

Maestría en Ingeniería Industrial

- Manufactura - Calidad

Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez México


- Diseño y mejora de productos y procesos

Instituto Tecnológico de la Laguna México


- Administración de sistemas integrales de calidad

Instituto Tecnológico de los Mochis México


- Ergonomía - Optimización industrial

Instituto Tecnológico de Orizaba

México


- Sistemas de mejoramiento empresarial con tres orientaciones: Calidad, Análisis de Decisiones, Mejoramiento en manufactura

Instituto Tecnológico de Querétaro México


- Estrategias de calidad

Instituto Tecnológico de Saltillo México


- Manufactura - Calidad

Instituto Tecnológico de Tijuana México


- Sistemas de manufactura - Sistemas de calidad

IPN

México


- Estudios Organizacionales y de Sistemas de Información Empresariales - Investigación y Gestión de las Operaciones y Cadena de Suministro - Productividad y Sistemas de Calidad

ITESM México

Maestría en Ciencias con especialidad en Ingeniería

Industrial

No se indica

Stanford University

EUA

Master of Science in Management and

Engineering

- Decision Analysis and Risk Analysis - Information Science and Technology - Economics and Finance - Systems Modeling and Optimization - Production and Operations Management

TEXAS A&M University EUA

Masters of Engineering Concentration in Systems

Engineering

- Transportation and logistics - Supply chain systems - Electro-mechanical product design

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- Decision analysis - Business strategy - Large-scale system integration - Project management - Public policy

Texas Tech University

EUA

Master of Science in Industrial Engineering

- Ergonomics and Human Factors Engineering - Manufacturing and Quality Assurance - Operations Research and Engineering - -Management

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez México


- Calidad - Ergonomía - Logística - Producción

Universidad de Sonora México Maestría en Ingeniería

Industrial - Ingeniería de Calidad - Producción - Sistemas de Información

Universidad de las Américas Puebla México Maestría en Ciencias en

Ingeniería Industrial - Investigación de operaciones - Calidad y Estadística - Sistemas de producción

UNAM México


- Logística y Cadenas de suministro - Gestión del cambio organizacional - Sistemas de manufactura

Universidad Anáhuac México


- Análisis de decisiones - Logística - Sistemas integrados de manufactura

Instituciones líderes

De acuerdo con el ranking publicado por Ralph L. Keeney, Nelly E. See y Detlof Von Winterfeldt “Inventory and appraisal of U.S. graduate decision programs” publicado en Octubre de 2004 en INFORMS, las siguientes universidades alcanzaron la máxima calificación en Análisis de Decisiones, considerando tanto la producción de investigación como la formación de recursos humanos de alto nivel:

1 Duke University 2 Harvard University 3 Stanford University 4 Arizona State University 5 Carnegie Mellon University 6 University of California at Irvine 7 University of Pennsylvania.

En cuanto al área de Sistemas de Manufactura las Universidades que tienen excelente nivel académico y con alta productividad en investigación son:

1. Massachusetts Institute of Technology 2. Georgia Institute of Technology 3. Rochester Institute of Technology 4. Lehigh University 5. Utah State University

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6. Ohio University 7. University of New Mexico 8. Manchester University 9. University of Munich 10. Oxford University

2.2.3 Vigencia del diseño actual del plan y programa de estudios

El Diseño del Plan y el Programa de Estudios tiene una vigencia de 4 años.

2.2.4 Tendencias en el campo de la investigación, del desarrollo científico y de las investigaciones de frontera.

De acuerdo con estadísticas de la Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES) y el CONACyT, en 2010 se registró una matrícula de 631,531 alumnos (89.24%) a nivel licenciatura, y de 76,118 alumnos en posgrado (10.76%), de los cuales 19,663 alumnos eran de nivel especialidad, 50,057 de Maestría y 6,398 de doctorado, siendo la maestría como puede apreciarse con la mayor cantidad de alumnos de posgrado (65.76%). El panorama en los programas de maestría es semejante que en licenciatura, de un total de 50,057 alumnos que ingresaron en este nivel en 2009, el 44.5% de estudiantes se concentró en Ciencias Sociales y Administrativas, el 34.3 % en Educación y Humanidades, alrededor del 11% en Ingeniería y Tecnología, el 4.7% Ciencias Naturales y Exactas y el resto en Ciencias de la Salud y Ciencias Agropecuarias. En el doctorado la distribución por área de conocimiento es un poco más homogénea, de acuerdo con el CONACyT en 2010, el 26.1 % de estudiantes se ubica en Ciencias Sociales y Administrativas, el 26% en ciencias naturales y exactas, el 17% en educación y humanidades, el 14% en ingeniería y tecnología y el 4% en ciencias agropecuarias. Si se acepta que el posgrado es el medio más propicio para la formación de profesores e investigadores, es evidente que en México se enfrentan limitaciones y retos importantes. Si se asume que el posgrado es un punto central en el que convergen necesidades sociales y avances del conocimiento, resulta evidente que su diseño, funcionamiento y resultados deben valorarse de acuerdo con la eficacia con que logran formar recursos humanos altamente calificados y producir conocimiento científico y tecnológico apropiado para satisfacer las necesidades de competitividad y desarrollo nacional. Además se debe establecer una estrecha vinculación entre la creación de conocimiento y sus aplicaciones sociales, con base en el impulso al conocimiento de frontera mediante el fortalecimiento de la investigación científica y el desarrollo tecnológico y con el consecuente apoyo en infraestructura y equipo de vanguardia. Las nuevas exigencias, demandas y oportunidades surgen ante el sistema de educación superior y de investigación científica y tecnológica, dado su papel clave en la generación y movilización de conocimientos y por sus posibilidades de formación de sujetos con capacidades de desempeño creativo y de adaptación a los cambios. En el campo de la investigación científica se están renovando las formas de relación con el aparato tecnológico y con el sistema de toma de decisiones en los ámbitos público y privado. La propia dinámica de los sistemas de educación

http://en.wikipedia.org/wiki/University_of_Munich

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superior, ciencia y tecnología ha desencadenado nuevas pautas de interrelación: estas dinámicas tienden a apoyarse mutuamente y a crear sinergia a través de medios estratégicos tales como los posgrados de investigación, los convenios de vinculación, los programas gubernamentales de fomento y los fondos privados para el financiamiento de proyectos. En los países con economías más sólidas, la prioridad concedida a la educación superior y a la investigación científica se refleja en una nueva oleada de expansión de la matrícula universitaria, y en un crecimiento significativo de la inversión pública y privada en actividades de investigación y desarrollo (I/D). El Programa Especial de Ciencia y Tecnología 2008-2012 en su primer objetivo “Establecer políticas de Estado a corto, mediano y largo plazo que permitan fortalecer la cadena educación, ciencia básica y aplicada, tecnología e innovación”, para lo cual se tienen entre otras estrategias, Incrementar el acervo de recursos humanos de alto nivel. Otro objetivo importante del Programa es “Descentralizar las actividades científicas, tecnológicas y de innovación con el objeto de contribuir al desarrollo regional, al estudio de las necesidades locales, y al desarrollo y diseño de tecnologías adecuadas para potenciar la producción en las diferentes regiones del país”, una estrategia es incrementar la infraestructura científica, tecnológica y de innovación, tanto física como humana, para coadyuvar al desarrollo integral de las entidades federativas y regiones. Algunas líneas de acción que se presentan en el Programa Especial de Ciencia y Tecnología 2008-2012 son:

Apoyar la formación de recursos humanos que atienda las necesidades específicas de los diversos sectores de las entidades federativas y las regiones.

Incrementar la inversión en el fortalecimiento del sistema del posgrado nacional de calidad, con el fin de que se abran más Programas de Excelencia en IES y en los centros e instituciones de investigación públicos y privados, para formar mayor capital humano.

Fortalecer los recursos y la promoción del programa de estancias de investigadores en las empresas.

Incrementar la inversión de los programas de repatriación de investigadores mexicanos en el extranjero, y de estancias sabáticas y posdoctorados.

Apoyar la consolidación de cuerpos académicos de calidad para la investigación científica básica, aplicada y tecnológica.

El fortalecimiento de la enseñanza en el posgrado exige el reconocimiento y apoyo a las actividades relacionadas con la innovación y desarrollo tecnológico, lo que implica la necesidad de contar con un instrumento que permita medir la productividad individual y grupal a través de criterios y parámetros específicos para este tipo de actividades, y que impulse su desarrollo mediante programas que promuevan la generación, difusión y aplicación de resultados. Este instrumento tendría características de complementariedad sin detrimento de otros como el Sistema Nacional de Investigadores (SNI). Sobre la base de estos sistemas del seguimiento y la evaluación de los becarios de posgrado, sería factible incrementar el número de integrantes para fortalecer el SNI. En virtud de que el posgrado está estrechamente ligado a la investigación, y de que prácticamente todas las instituciones que realizan forman posgraduados y realizan investigación básica y aplicada, cuentan con sistemas de clasificación de áreas y proyectos que en alguna medida se corresponden con el del CONACyT, es recomendable que se homologuen estas clasificaciones, permitiendo la interacción a través de la Red Nacional de Grupos y Centros de Investigación, para

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fortalecer la infraestructura disponible en ramas, áreas, disciplinas y especialidades estratégicas para el desarrollo, como lo señala el Artículo 30 de la Ley de Ciencia y Tecnología. Las nuevas tecnologías, especialmente las interactivas como los sistemas expertos, multimedia y el video interactivo, permitirán mejorar de modo sustancial los procesos de comunicación, aprendizaje y evaluación, sustituyendo la pasividad por la participación inteligente y la consulta inmediata y constante; en términos de la organización, nuestro ejercicio educativo se hará más eficiente con el empleo intensivo de los sistemas de cómputo y telecomunicaciones. Para tener éxito en un mundo cada vez más interdependiente, cambiante y competitivo es necesario elevar nuestro nivel educativo a fin de formar más profesionales, posgraduados e investigadores que produzcan más conocimiento con la calidad que exigen las condiciones impuestas por la globalización. Un mayor nivel tecnológico demanda el desarrollo y fortalecimiento de sistemas de investigación científica y tecnológica y la incorporación de recursos humanos de alto nivel en todas las esferas de la actividad social, desde la productiva hasta la producción, distribución y aplicación del saber. En síntesis, la satisfacción de una nueva base tecnológica que satisfaga los requerimientos planteados en todos los ámbitos de la actividad social impone una mayor calidad en la preparación de los recursos humanos de todo nivel y creemos que a ello debe dedicar la comunidad académica nacional sus mejores esfuerzos. Investigaciones de frontera en Análisis de decisiones

Entre las áreas del análisis de decisiones donde recientemente se han publicado esfuerzos de investigación significativos se encuentran (Smith y Winterfeldt, 2004):

1. Evaluación de las probabilidades. Uno de los fundamentos del análisis de decisiones es el uso de probabilidades, muchas veces interpretadas como una medida de las creencias de los individuos, en lugar de la frecuencia de ocurrencia de un suceso a largo plazo. Uno de los retos centrales del análisis de decisiones es como evaluar confiablemente las probabilidades dadas por expertos, tomando en cuenta la posibilidad de desviaciones provocadas por su visión subjetiva. Se ha trabajado también en cómo combinar las probabilidades proferidas por dos o más expertos, así como en métodos para evaluar la exactitud y precisión de sus criterios. Artículos recientes que describen casos de aplicación del Análisis de Decisiones han enfatizado también el problema de la evaluación de las probabilidades.

2. Desarrollos en modelación de la utilidad y toma de decisiones en grupo. El uso de modelos multi-atributos en la evaluación de la utilidad es también objeto de trabajos de investigación. Entre ellos se incluyen guías sobre la asignación de pesos en la función objetivo y estudios sobre decisiones que deben hacerse por dos o más personas (decisiones grupales). Se ha revivido, además, el debate sobre la utilidad y fundamento teórico del modelo AHP de toma de decisiones.

3. Teoría de Juegos y toma de decisiones competitiva. En la actualidad, hay la tendencia creciente a estudiar el comportamiento real de jugadores involucrados en una negociación y usar los resultados para modelar situaciones de negociación, en lugar de basarse en los modelos teóricos de la teoría de juegos tradicional. La toma de decisiones competitiva, además está estrechamente relacionada con el estudio de los procesos de negociación y solución de conflictos, en el que se están aplicando nuevas herramientas como la simulación computacional de situaciones de negociación.

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Existe la oportunidad de diseñar y construir otros instrumentos que faciliten, hagan más efectiva y difundan la toma racional de decisiones. Entre los que podemos considerar con perspectivas inmediatas, debido a que se ha acumulado ya una cantidad considerable de conocimiento están los siguientes:

1. Se requieren auxiliares computarizados para identificar situaciones de decisión, en virtud de que ésta es una etapa crítica para lograr una toma de decisiones explícita y racional

2. Hacen falta métodos de representación que permitan comunicar las situaciones de decisión a personas no especializadas.

3. Un área de oportunidad la constituyen los sistemas simplificados y/o computarizados para determinar preferencias, ya que éste es uno de los aspectos más delicados del análisis de decisiones.

4. Como apoyo directo a la difusión de estos métodos entre los ingenieros industriales, se requieren esquemas particulares para áreas como las de producción, distribución, calidad y dirección. Esquemas intermedios entre los métodos rígidos específicos y los métodos completamente generales.

5. Otra contribución de gran valor sería la tipificación de situaciones de decisión característicos de las empresas industriales medianas y pequeñas, mismas que pueden beneficiarse con modelos adecuados a su tamaño y complejidad.

6. También se requieren mejores métodos para cuantificar la incertidumbre con los datos disponibles que, generalmente, no son suficientes para la determinación tradicional de probabilidades.

7. Otra oportunidad es el desarrollo de sistemas expertos para selección de opciones con la posibilidad de actualizar y ampliar su base de conocimientos con facilidad.

8. Desde luego, se debe mencionar la aportación potencial de los sistemas computarizados de apoyo a las decisiones, como el sistema DECITEC, ejemplo de cómo hacer más accesibles y eficaces los métodos analíticos ya desarrollados.5

La investigación en el diseño, análisis y mejora de los sistemas de manufactura donde recientemente la comunidad científica y tecnológica ha puesto su atención se resume en los siguientes aspectos:

1. Sistemas de manufactura reconfigurable. Surgen como un nuevo paradigma de manufactura el cual es diseñado para realizar ajustes rápidos de capacidad de producción y funcionalidad, en respuesta a nuevas condiciones de mercado. Involucra la integración rápida de funciones y procesos tecnológicos así como la rápida adaptación ante la variabilidad en la cantidad de productos. Los sistemas de manufactura reconfigurable figuran como la evolución de los sistemas de manufactura flexible proveyendo la rápida integración de nuevas tecnologías.

2. Diseño y análisis de sistemas de producción a través de software. La ingeniería de sistemas de manufactura desarrolla metodologías y herramientas asistidas por computadora para analizar y mejorar sistemas de producción. Tal es el caso de moldeo rápido de piezas y planeación de procesos; simulación de ensamble automatizado de productos; diseño y supervisión de manufactura flexible integrada por computadora; algoritmos de control distribuido de sistemas de manufactura a gran escala; integración CAD/CAM y control de secuencias de producción desde PC que integran máquinas de control numérico, robots, PLC‟s, etc.

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3. Desarrollo de nuevos procesos de manufactura. El desarrollo de tecnología para mejorar la productividad o la creación de nuevos productos es un tema relevante. Especialmente la automatización avanzada que alude al diseño y optimización de sistemas que fabrican productos en alto volumen los cuales incluyen mecanismos asistidos por computadora y el diseño de sistemas de control embebidos en tiempo real. También el desarrollo de procesos metalúrgicos, químicos, biotecnológicos y nanotecnológicos que habiliten la manufactura económica de productos al sector primario o secundario.

4. Simulación y control de eventos discretos. La simulación de eventos discretos es una técnica para el análisis de sistemas de colas, redes de comunicación y sistemas de producción, entre otros. La comunidad científica explora nuevos métodos de modelado y control de estos sistemas a través de autómatas de estado finito, redes de petri y herramientas de matemáticas discretas que analicen la lógica secuencial y la naturaleza estocástica de los sistemas productivos especialmente en la planeación de procesos, asignación de recursos, fallas en el sistema, logística, etc. Actualmente se desarrollan software especializado que permita simular sistemas de manufactura a través de realidad virtual y al mismo tiempo permitan el control de alto nivel de los sistemas de producción.

5. Modelado y simulación de negocios. Existe una tendencia de crear modelos de flujo de información en procesos de negocios. Debido a la naturaleza interdisciplinaria de la dinámica de estos procesos, el análisis recae en el área de estudio de sistemas complejos donde interviene la teoría de sistemas lineales y no lineales, modelos probabilísticos, diagramas causales, redes neuronales, ecuaciones estructuradas y herramientas computacionales para incluir los modelos de desempeño del personal en su ambiente de trabajo.

6. Sistemas de gestión de calidad. Existe un creciente interés en desarrollar estrategias generales y estándares de calidad para sistemas de manufactura con el objetivo de prevenir fallas, maximizar la utilización de recursos disponibles y asegurar la consistencia y certificación de procesos y productos. Los estudios de gestión de calidad ponen énfasis en la gestión de proyectos de investigación y desarrollo en conjunto con técnicas de análisis e incremento de la competitividad. Las investigaciones también tratan con modelos estadísticos de evaluación de desempeño y medición de actitudes de empleados y gerentes respecto a los obstáculos y oportunidades de mejora en la producción.

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2.2.5 Tendencias actuales en la formación de investigadores

La docencia en la formación de investigadores debe de ir más allá de la mera transmisión de conocimientos de la disciplina que se trate, estará centrada en las habilidades que serán deseables que se formen en el investigador. En tal forma que, el investigador puede desempeñarse en cualquier área del saber, independiente de su formación disciplinaria original. (Ramos, 2010).

Problematizar es una manera de ser del científico, es una forma de proceder del investigador. El problematizador es un científico. La formación del investigador en esta perspectiva significa reconocer diferentes niveles, tipos y orientaciones de investigación, análisis de la lógica de organización, transmisión y recreación del conocimiento en su disciplina y su papel en el proceso de enseñanza-aprendizaje.

Hacer ciencia, es buscar explicaciones a los fenómenos, a los hechos o a las cosas, y tiene su origen en la curiosidad intelectual. Si no hay capacidad de asombro, la problematización disminuye sensiblemente y el deseo de investigar se apaga. De acuerdo a lo anterior y desde la perspectiva de la formación de investigadores, la propuesta de una docencia en forma de investigación es la estrategia pedagógica que puede viabilizar y dar concreción al vínculo crítico y creativo entre la docencia y la investigación en el trabajo cotidiano del aula. (Sánchez, 1993).

Formar investigadores consiste, fundamentalmente, en utilizar las técnicas y estrategias de investigación y en practicar las habilidades intelectuales del sujeto en la búsqueda del conocimiento y de los métodos básicos para allegarse la información necesaria dentro de una rama del saber.

Si bien la investigación pura o básica no es tarea a la que se dedicarán todos los estudiantes, sí es posible usar numerosos recursos, procedimientos, planteamientos, y sistemas de trabajo, en la tarea docente ejercitando al estudiante común y corriente en esas técnicas y modalidades de la investigación para que él desarrolle con rigor metodológico sus capacidades en la tarea de encontrar él mismo, por sí mismo, el conocimiento.

La investigación se considera como una de las tres estructuras que sostienen a la universidad con la extensión y la docencia. La mera transmisión de conocimiento ha impedido la creación de nuevos conceptos y la conformación de investigaciones que agrupen y aporten al proceso de formación de docentes y estudiantes en la producción de conocimiento. El tema ha retomado un papel de importancia, esta relevancia se debe a que la labor investigativa se ha ido alejando de ese precepto que la consideraba como labor de “alguien más”. Una investigación puede formarse en cualquier lugar, siendo conveniente que la investigación surja de las diversas problemáticas de nuestra cotidianidad en países como México.

Más allá de las cátedras de metodología, el investigador en formación debería realizar experiencias directas dentro de las Líneas, Grupos y Centros de Investigación, al lado de investigadores veteranos y activos (Suárez, 2002). Las nociones de 'aprender viendo' y 'aprender haciendo' deberían incorporarse al curriculum a través de estrategias participativas mucho más dinámicas que la simple elaboración de un proyecto en un aula de clases y bajo la orientación de profesores no dedicados activamente a la investigación. Por lo demás, este proceso curricular debería ir más lejos de los temas de Metodología, hacia los tópicos mencionados arriba, tratando de llegar a una visión integral y amplia.

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La formación de investigadores es un proceso diverso que, por un lado, obedece a diferentes sistemas de convicciones y que, por otro lado, contempla distintas instancias de desarrollo colectivo, siendo básicamente, la investigación un contexto de diversidad: cuando menos, depende de un cierto enfoque epistemológico y depende también de ciertas fases de crecimiento o expansión dentro de una agenda de trabajo grupal. Puede ser analizada desde múltiples perspectivas, debido a que es un proceso de naturaleza compleja, en el que intervienen múltiples factores (Núñez,2002). Como un hecho social, que se debe a las necesidades de desarrollo de las comunidades y que tiene éxito real en la medida en que sus resultados se asimilen al progreso de la Sociedad y a sus metas de crecimiento. La investigación comienza y termina en las áreas de demanda de conocimientos y tecnologías ubicadas en el entorno. Y como proceso colectivo, cohesionado y, por tanto, organizacional. La línea de investigación es considerada como el eje ordenador de la actividad de investigación que posee una base racional y que permite la integración y continuidad de los esfuerzos de una o más personas, equipos o instituciones comprometidas en el desarrollo del conocimiento. Es de esta forma como se buscan nuevos enfoques que permitan entender el desarrollo de la Investigación y sus tendencias considerando que las transformaciones económicas y políticas también implican transformaciones de los valores sociales, culturales y sobretodo de valores morales. La investigación es una solución racional de la dificultad de predecir efectos futuros. Las nuevas investigaciones requieren de características y capacidades que absorban las incertidumbres (Vargas, 2005). La función de proveer respuestas y soluciones a las necesidades de desarrollo colectivo se traduce en el diseño dinámico y flexible de redes de problemas (en sentido lógico-conceptual) y de programas de investigación (en sentido organizacional), entendidos éstos como proyectos de gestión a diferentes plazos de tiempo y a diferentes niveles de complejidad, preparación y responsabilidad. En torno a éstos es posible la agrupación y organización de talentos individuales (esto se opone a la idea de los trabajos de grado entendidos como término de un perfil de egreso, encaminados a demostrar competencias profesionales investigativas y asumidos como elección libre, espontánea e institucionalmente imprevista, sólo evaluable por relación con criterios metodológicos y curriculares). Los programas de postgrado constituyen esencialmente sistemas que gestionan la construcción de conocimientos y aplicaciones asociadas, de alto nivel, a partir de diseños de redes problemáticas vinculadas a las necesidades de desarrollo social y en el cuadro de una intencionalidad organizacional, institucionalmente predefinida (según los principios anteriores, esto se opone a la concepción de los postgrados sólo como formadores de profesionales idóneos y se opone también a la concepción de las investigaciones como asunto individual, sólo curricularmente válido y ubicado fuera de los compromisos institucionales y al margen de toda gestión programática, lo cual implica una absoluta desvinculación entre los trabajos individuales de investigación). Las Líneas de Investigación, conformadas en el cuadro de las interrelaciones entre los intereses académicos del personal, las circunstancias de la organización y el análisis de las metas del desarrollo social, constituyen un mecanismo gestor entre el entorno demandante, los diseños de redes problemáticas vertidos en programas investigativos y la ejecución de éstos (Padrón y Chacín, 1999).

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En México, a partir de los años 70, los gobiernos reforzaron su apoyo a la educación tecnológica y a la formación de postgrado como condición para alcanzar la independencia tecnológica. En décadas recientes, como respuesta a las exigencias de una economía en proceso de globalización, las formas de producir conocimiento se han modificado. La dinámica de estos cambios impacta en las formas de producir ciencia y tecnología en el mundo (Sánchez, 2008). La experiencia como vivencia o como posicionamiento resulta entonces importante para la formación de un investigador. Saberse de memoria manuales y libros de investigación aunque ayudan a tener claro ciertos conceptos para la investigación, no es investigar. Plantearse un problema y tratar de argumentarlo daría pie a una investigación y por consiguiente al desarrollo de una cultura académica. Ibarra (2000) identifica nuevas tendencias en la formación de investigadores:

Académico- disciplinaria que tiene su origen en la ciencia académica generada en las universidades públicas. La objetividad y validez determinan una práctica de la investigación orientada por la solidez, el rigor y la precisión metodológica. Con los resultados de investigación se busca contribuir al conocimiento con el fin de propiciar el desarrollo de las disciplinas. La comunidad científica valora la calidad de las aportaciones de acuerdo con la claridad del planteamiento, la limpieza metodológica, el carácter terminal de la respuesta y la generación de nuevas ideas de investigación.

Profesionalizante. Investigación que se sustenta en principios, valores y supuestos empresariales: tales como utilidad, innovación, productividad y competitividad. La formación se orienta bajo dos dimensiones: creciente especialización del conocimiento; y orientación hacia diferentes prácticas (iniciar lo en la investigación, formar lo para la docencia o capacitar lo para el ejercicio profesional). Enfatiza en habilidades cognitivas y técnicas, puesto que se orienta hacia la creación de capacidades para proponer soluciones prácticas a problemas específicos.

Flexibilizante Que se basa en la estructura del nuevo sistema de producción de conocimiento resultado de la globalización de la economía y la competencia internacional bajo el modelo de las universidades asiáticas. La investigación aplicada prevalece sobre la investigación básica y las instituciones de investigación compiten para ganar un lugar como productoras de conocimiento. La alternativa para competir son las redes de conocimiento, de manera que las innovaciones se generan mediante proyectos colaborativos entre investigadores de diversos centros. Ello da lugar a una división del trabajo intelectual; fomenta una cultura de innovación; diversifica los campos; prioriza la investigación centrada en la solución de problemas; desvanece las barreras entre la investigación básica y aplicada.

En los países en desarrollo, las universidades tienen una difícil misión que cumplir: formar un gran número de científicos y técnicos, sensibilizando a la opinión pública con respecto a los problemas de la ciencia. La educación de postgrado la que está llamada a vincular estrechamente la formación especializada con la producción científica, tecnológica y humanística.

Hernando Ruíz (2003) propone 10 criterios para formar un investigador:

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1. Simplicidad. La investigación es antes que todo una actitud del espíritu y una manera sencilla de pensar y actuar.

2. Afecto. Cualquier esfuerzo de formación resultará inocuo (cuando no contraproducente) si no parte del principio de que se le debe transmitir al iniciado un verdadero gusto por la „aventura‟ del conocimiento.

3. Pedagogía. Hay que tomar en serio la noción pedagógica. Ella expresa el conducir, el persuadir y el corregir.

4. Fundamentación. Apoyo a un proceso de formación investigativa. Entre ellos se encuentran condiciones del intelecto (percepción, razonamiento) y naturalmente valores del espíritu (conciencia, sentido de trascendencia, imaginación, sueños e ideales). Como en Pitágoras, no debería serle permitido entrar al templo formativo de la investigación a quien no sea capaz de geometrizar (entendido el término en la acepción amplia, aquí propuesta, de contar con mínimos fundamentos y aptitudes). Sentar dichos básicos de la investigación, debe ser uno de los primeros esfuerzos de cualesquiera proceso formativo.

5. Pensamiento. Aprender a investigar es en buena medida „aprender a pensar. Además de adquirir o afianzar habilidades tales como el ingenio, la curiosidad, el sentido de observación y la crítica, el <joven investigador> debe aprender a conceptuar, a desarrollar posturas escépticas y a moverse de manera metódica y reflexiva.

6. Aprendizaje. Si se acepta como premisa que el quehacer universitario debe centrarse en el alumno, éste tendrá que ser el protagonista de su propia educación. Así, entonces, formarse (en este caso en la investigación), supone „aprender a aprender‟; los estudiantes „aprenden‟ con la conducción y orientación de sus maestros. Al alumno no se le debiera „enseñar‟ como sujeto pasivo, sino más bien brindarle los medios para que él construya (a través de procesos idóneos) tanto el conocimiento, como sus valores, habilidades y otras competencias humanas y académicas.

7. Actualidad. Gracias a varias „revoluciones‟, una de ellas la cibernética, la manera de ver o hacer ciencia ha sufrido grandes transformaciones. Lo „cognitivo‟ versus (estrictamente) lo „epistemológico. Los procesos de investigación e innovación tecnológica (especialmente alrededor de las nuevas tecnologías de la información y la comunicación o TICs). Mirando hacia delante, resulta impensable trabajar con seriedad diversos temas sin acudir a las TICs.

8. Unidad. El criterio de lo „unitario‟ aboga por la idea de ir haciendo compatible o proporcional a la investigación con la realidad de los fenómenos y problemas del mundo natural y social.

9. Discernimiento. En sentido filosófico, el discernimiento viene a ser la hipótesis, el concepto o la cadena de conceptos, así como la teoría desde la cual se va a discernir, a comprender, a interpretar un hecho, acontecimiento o fenómeno. Por ello, sin raciocinio habrá „empiria‟, pero no acción lúcida y organizada, es decir científica.

10. Disciplina. No por ser el último, es éste el criterio menos importante. Todo lo contrario. Complementa o refuerza el que se ha visto antes. „Disciplina‟, referida a la investigación, tiene más que ver con una actitud esencial en las vías del conocimiento, el pensamiento y el aprendizaje. Formar dicha actitud y cimentar tales facultades en el alumno constituyen tareas muy importantes por realizar.

Como complemento debe de existir una función en la arquitectura de políticas de formación investigativa, para crear las condiciones necesarias y suficientes del acontecer universitario:

Crear una cultura de la investigación que a su vez estimule la configuración de comunidades académicas.

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Hacer que la „formación investigativa‟ y la „investigación formativa‟ sean las dos caras de una misma moneda.

Identificar, seleccionar y moldear a alumnos con vocación y capacidad para la investigación, con el fin de que la institución universitaria pueda formar sus propios cuadros futuros.

La formación de investigadores es indispensable, pero antes que formar investigadores es prioritario generar una cultura de la investigación dentro y fuera de la investigación educativa en donde se estimule la producción intelectual en sus diferentes manifestaciones y en donde todos los procesos académicos y administrativos sean tributarios de este propósito. Así el futuro profesional no tenga en sus planes dedicarse a la actividad investigativa, es importante que tenga un sólido componente investigativo en su formación, de tal manera que la investigación, más que una profesión para quienes sienten esa vocación, sea una actitud de vida. De esta forma, tendremos profesionales más creativos y recursivos, capaces de ir más allá de lo convencionalmente establecido y de ingeniar una mejor manera de hacer las cosas, cualquiera que sea el campo de acción profesional en el que hayan decidido ejercer (Polanco. 2003).

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2.2.6 Seguimiento del desempeño profesional de los graduados

La evaluación a los egresados es necesaria para cubrir los objetivos que enmarca el plan de desarrollo del Estado de México en el pilar 1 de seguridad social, vertiente I de la calidad de vida trata de la educación en el apartado 3, donde se indica que el Estado de México requiere planes y programas de estudio que aseguren la relevancia y la pertinencia del aprendizaje, así como también exige la vigencia del conocimiento, los cuales nos conducen a la búsqueda de actualizar la educación según los modelos pedagógicos.

Si la MCII logra demostrar su impacto social se justificará la oferta educativa que ofrece el programa de maestría, y estará acorde con el plan de desarrollo del Estado de México, el cual, también menciona que fortalecerá a las instituciones orientadas al quehacer científico que se focalicen a la investigación y el desarrollo tecnológico para contribuir a la solución de problemas regionales y que a su vez desarrollen actividades que impulsen la actividad social, productiva y económica de la entidad.

Es importante que el programa de estudios de la Maestría mantenga una congruencia con la demanda de profesionistas en las empresas productoras de bienes y servicios, centros de investigación e instituciones de educación superior de la región para que los estudiantes de la maestría al egresar, puedan ofrecer sus conocimientos al sector productivo correspondiente, el cual a su vez requiere de capacidades actualizadas de los profesionistas, que permitan la resolución de problemas en una forma sistematizada y con más rapidez de lo que se está ofreciendo actualmente en la industria, de esta forma, ayudarán de manera indirecta a la sociedad y por este medio se puede evaluar cuál es el impacto de la MCII sobre la sociedad.

Se realizará el seguimiento profesional de los egresados con el propósito de fortalecer y actualizar anualmente los planes y programas de estudio de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial, buscando siempre la pertinencia de los contenidos. De tal forma que se tiene diseñado un sistema de seguimiento que consiste de una encuesta de egresados que se hará mediante los directores de tesis de los alumnos, por lo que se procura un vínculo estrecho profesional con ellos; mediante información recabada por la página web de la Maestría, y a través de la información de su CVU del CONACYT. Los objetivos principales en los que se enfocará este sistema son determinar y evaluar de los egresados:

1. El tipo de institución donde labora 2. La clase de actividades profesionales que realiza. 3. Su posición en el organigrama de la institución donde pertenece. 4. Su nivel de ingresos. 5. El grado de sus conocimientos adquiridos en su formación de acuerdo con sus actividades

profesionales. 6. El nivel de satisfacción laboral

Con este sistema podremos evaluar si el programa de MCII está cumpliendo con la formación de profesionales con capacidad innovadora y de alta calidad académica, así como también, evaluar si los recursos humanos generados en la maestría están atendiendo la demanda de profesionistas en

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las empresas productoras de bienes y servicios, centros de investigación e instituciones de educación superior.

2.2.7 Correspondencia con el nivel de licenciatura

La siguiente tabla comparativa de los objetivos de nivel licenciatura de la carrera de ingeniería industrial del Sistema de Institutos Tecnológicos y la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial muestra que existe congruencia entre ambos niveles académicos, ya que ambos objetivos se centran en las capacidades de los egresados para administrar y optimizar los sistemas de producción, haciendo énfasis que en la maestría por si misma el egresado debe contribuir a la investigación y el desarrollo tecnológico.

Objetivo de la licenciatura Objetivo de la maestría

Formar profesionistas, en el campo de la ingeniería industrial, líderes, creativos y emprendedores con visión sistémica, capacidad analítica y competitiva que les permita diseñar, implementar, mejorar, innovar, optimizar y administrar sistemas de producción de bienes y servicios en un entorno global, con enfoque sustentable, ético y comprometido con la sociedad

Formar profesionales con amplia capacidad innovadora y alta calidad académica en Ingeniería Industrial, que les permita desempeñarse en la administración y mejoramiento continuo de las actividades productivas, contribuyendo a la investigación científica y al desarrollo tecnológico, así como participar en la docencia de alto nivel de acuerdo a las necesidades del entorno.

El perfil de egreso de nivel ingeniería entre otros se define por conocer, seleccionar y aplicar tecnologías para optimizar procesos productivos, diseñar, implementar y administrar sistemas de mantenimiento para hacer eficiente la operación de las instalaciones y equipos, así como Interpretar e implementar estrategias y métodos estadísticos en los procesos organizacionales para la mejora continua, este perfil es pertinente con las líneas de investigación de sistemas de manufactura y análisis de decisiones del programa de maestría en ciencias en ingeniería industrial y forma parte de los requisitos de ingreso de programa.

Adicionalmente, la ingeniería industrial tiene una naturaleza multidisciplinaria, en ella convergen

otras áreas de ingeniería, que son de alguna manera transversales en la solución de problemas,

como son la calidad, los sistemas de producción, la administración de sistemas, la optimización de

procesos, la toma de decisiones, entre las más importantes, el programa de maestría tiene las esta

compatibilidad con ingenierías como química, mecánica, eléctrica, electromecánica y mecatrónica,

egresados de estas carreras junto con los de ingeniería industrial tienen una alta correspondencia

con el programa de Maestría en Ciencias en Ingeniería industrial.

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2.2.8 Criterios actuales de acreditación y certificación de programas de posgrado.

Los programas de posgrado son acreditados en México por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT) a través del Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNPC) que es administrado junto con la Secretaria de Educación Pública a través de la Subsecretaría de Educación Superior y el CONACyT. El Programa tiene como Misión “Fomentar la mejora continua y el aseguramiento de la calidad del posgrado nacional, que dé sustento al incremento de las capacidades científicas, tecnológicas, sociales, humanísticas, y de innovación del país”.

El PNPC reconoce los programas de especialidad, maestría y doctorado en las diferentes áreas del conocimiento, que cuenten con núcleos académicos básicos, altas tasas de graduación, infraestructura necesaria y alta productividad científica o tecnológica, lo cual les permita lograr la pertinencia de su operación y óptimos resultados. De igual forma, el PNPC impulsa la mejora continua de la calidad de los programas de posgrado que ofrecen las Instituciones de Educación Superior (IES) e instituciones afines del país.

El PNPC tiene dos vertientes:

El Padrón Nacional de Posgrado (PNP), con dos niveles: Programas de competencia internacional y Programas consolidados

El Programa de Fomento a la Calidad (PFC), con dos niveles: Programas en desarrollo y Programas de reciente creación

El ingreso de los programas de posgrado en el PNPC, representa un reconocimiento público a su calidad, con base en procesos de evaluación y seguimiento realizados por el comité de pares, por lo que el PNPC coadyuva al Sistema de Garantía de la Calidad de la educación superior. Asimismo, es un referente confiable acerca de la calidad de la oferta educativa en el ámbito del posgrado, que ayuda y orienta a los diferentes sectores del país, para que opten por los beneficios que otorga la formación de recursos humanos de alto nivel.

El PNPC está orientado a resultados e incluye categorías y criterios que son compatibles con los estándares internacionales en la formación de recursos humanos de alto nivel.

El modelo del PNPC para los programas de posgrado con orientación a la investigación se basa en el paradigma: formación-investigación-innovación; de esta manera la investigación contribuye a la calidad y la innovación a través de la vinculación a la pertinencia del programa. Este modelo integra los elementos principales que permitan obtener una formación de la calidad de los estudiantes; estos elementos son:

1. La planeación institucional del posgrado, describe la intención de la institución con respecto a la garantía de la calidad en la formación de los recursos humanos de alto nivel.

2. Las categorías, constituyen los principales rubros de análisis que el programa debe satisfacer para su ingreso en el PNPC. Cada categoría está definida por un conjunto mínimo de criterios, cuyos rasgos se entrelazan para obtener la productividad académica que se espera del programa. El modelo comprende seis categorías: 1) Estructura del programa, 2) Estudiantes, 3) Personal académico, 4) Infraestructura y 5) Resultados.

3. Los criterios norman la tendencia de una actividad tipificada en el programa; permiten realizar el análisis de los procesos cognitivos, desde su planeación hasta el impacto den los

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resultados. Además son verificables, pertinentes y específicos, con capacidad orientadora y predictiva. El modelo comprende 19 criterios distribuidos en cada una de las categorías.

4. El plan de mejora del programa integra las decisiones estratégicas sobre los cambios que deben incorporarse a cada una de las categorías evaluadas, de acuerdo con los criterios de evaluación del PNPC. El plan permite el seguimiento de las acciones a desarrollar, así como la incorporación de acciones correctivas ante contingencias no previstas.

Entre los criterios y sub criterios más importantes que se deben cumplir para lograr la acreditación de un programa de maestría en ciencias que se indican en el “Anexo A de la convocatoria 2010 del PNPC” son:

Categoría Criterio/Subcriterio Requisito

1. Estructura del programa

Criterio 1. Plan de estudios

Síntesis del plan de estudios que permita visualizar la congruencia de la propuesta de formación con el perfil de egreso, el diagnóstico socioeconómico y el estado del arte en los campos de conocimiento que justifican la pertinencia del programa

2. Estudiantes

Criterio 3. Ingreso de estudiantes El procedimiento debe ser riguroso y objetivo

Criterio 6. Tutorías y/o asesorías La proporción de alumnos por profesor de tiempo completo es de 4 a 6 estudiantes. La dirección de tesis es de hasta 4 estudiantes por profesor

Criterio 7. Tiempo de dedicación de los estudiantes al programa

Un mínimo del 80% del total de la matrícula debe ser de tiempo completo y parcial

3. Personal académico

Criterio 8. Núcleo académico básico Cinco doctores mínimo y tres maestros

Subcriterio 8.1. Perfil del núcleo académico

Para un programa de reciente creación 30% del total de los Profesores de Tiempo Completo (PTC) deberá permanecer en el SNI.

Criterio 9. Líneas de generación y/o aplicación del conocimiento (LGAC)

Debe existir congruencia de las LGAC con el perfil de egreso, plan de estudios, las opciones terminales del programa, la productividad académica del programa, la orientación y nivel del programa. Se deben tener al menos 3 PTC por LGAC.

4. Infraestructura Criterio 10. Espacios y equipamiento Criterio 11. Laboratorios y talleres

El “Anexo A” no indica criterios mínimos de infraestructura, las “Disposiciones para la Operación de Estudios de Posgrado” del Sistema Nacional de Educación Superior Tecnológica indica que se debe tener un laboratorio por línea de investigación, dos cubículos por profesor, área común para estudiantes, dos aulas y bibliografía y software especializados suficiente y actualizados.

5. Resultados

Criterio 14. Alcance, cobertura, pertinencia y evolución del programa

Evidencias de que la tendencia de los resultados del programa contribuye a la atención de las necesidades que dieron origen al posgrado. Los egresados se desempeñan laboralmente en una actividad afín a su formación y cuentan con el reconocimiento académico y/o profesional.

Subcriterio 16.1. Eficiencia terminal

Eficiencia terminal: máximo 24 meses, más 6 meses para la obtención de grado. Tasa de graduación promedio por cohorte generacional: mínimo el 40% para programa en desarrollo.

Subcriterio 17.5. Productividad del núcleo académico

1 a 2 productos por PTC por año, calculados como el promedio de los últimos 5 años

Subcriterio 17.6. Productividad académica del estudiante

Participación como autor en un congreso nacional

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6. Cooperación con otros actores de la sociedad

Criterio 18. Vinculación Resultados e impactos de las acciones de vinculación del programa con los sectores de la sociedad

La tabla siguiente muestra los programas de maestría en ingeniería industrial inscritos en el Programa Nacional de Posgrados de Calidad en 2011:

Institución Nombre del posgrado Nivel

Instituto Politécnico Nacional Maestría en Ingeniería Industrial En desarrollo

Instituto Tecnológico de Ciudad Juárez Maestría en Ingeniería Industrial En desarrollo

Instituto Tecnológico de Orizaba Maestría en Ingeniería Industrial Reciente creación

Universidad Autónoma de Ciudad Juárez

Maestría en Ingeniería Industrial Reciente creación

Universidad de las Américas Puebla Maestría en ciencias en ingeniería

industrial Consolidado

Universidad de Sonora Maestría en Ingeniería: ingeniería

industrial En desarrollo

En cuanto a la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial del TESCo debido a sus condiciones actuales, por su fecha de inicio de operaciones (septiembre de 2008) y por no contar aún con graduados, se encuadra como Programa de reciente creación con orientación a la investigación. Los datos del programa en el CONACyT son número de referencia: 000231, Institución: 007901.

REFERENCIAS: 1. Anexo A de la Convocatoria 2010, Programa Nacional de Posgrados de Calidad, Consejo

Nacional de Ciencia y Tecnología. 2. Ibarra, R. G. (2000) “Las nuevas formas de producción de conocimiento y su impacto en la

formación de investigadores en la UNAM”. Revista Tiempo de Educar . Números 3 y 4, enero-diciembre. UAEMéxico- I TT.

3. Indicadores científicos y tecnológicos, Sistema Integrado de Información, Anexo estadístico del Informe General del Estado de la Ciencia y la Tecnología, 2009. http://www.siicyt.gob.mx/siicyt/cms/paginas/IndCientifTec.jsp

4. Keeney R.L, See K. E. y von Winterfeldt (2004) “Inventory and Appraisal of U.S. Graduate Decision Programs” INFORMS

5. Ley Borrás R. “El análisis de decisiones: Frontera de la Ingeniería Industrial” Ciencia y Desarrollo Vol. XVI, Num. 91 Marzo-Abril, pp. 93-100, 1990.

6. Ley Borrás, Roberto. Vol. XVI, núm. 91, pp. 93-100, 199. CONACYT. 7. Núñez Burgos, Lucy (2002), Los Procesos de Investigación como Procesos Organizacionales.

Una propuesta de base teórica para la organización de la investigación en programas de postgrado. Tesis Doctoral, UNESR, Caracas, Venezuela.

8. Padrón, José y Chacín, Migdy (1999), Oferta Doctoral en torno a un Programa de Investigación en el Área de Investigación y Docencia. Documento interno. Universidad Nacional Experimental Simón Rodríguez, Decanato de Postgrado, Caracas, Venezuela.

9. Polanco B., Yanett (2003) La universidad venezolana y la formación de investigadores. Revista ciencias de la Educación, Año 3 - Número 22, Universidad de Carobobo, Venezuela.

10. Programa Nacional de Posgrados de Calidad, “Anexo A de la Convocatoria 2010”, modificado el día 13 de julio de 2010, CONACyT, Secretaria de Educación Superior, Versión 3, Julio 2010.

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11. Programa Nacional de Posgrados de Calidad, “Marco de referencia para la evaluación y seguimiento de programas de posgrado”, CONACyT, Versión 4.1, Enero 2011.

12. Quiroz-Aguilar, F.; Flores Macías, O.; García-Vargas, J. No. 34. Año V, pp. 17-18, 2003. Revista Ductos de PEMEX.

13. Ramos Jaubert, Rocío (2010), Perfil de Habilidades del Formador de Investigadores, 10º. Congreso Internacional. Retos y expectativas de la Universidad, Ponencia, Universidad Autónoma de Guadalajara, México.

14. Ruiz, Hernando (2003), Diez criterios para formar un investigador, Universidad Sergio Arboleda, Centro de Investigaciones académicas CIVILIZAR, Revista Civilizar, no. 5, diciembre de 2003, Bogotá, Colombia.

15. Sánchez Lima, Leticia (2008) Formación de investigadores. Experiencia innovadora en programa de maestría en Ingeniería. Studiositas. Bogotá (Colombia). 3(1): 15-20, 200 8 ISSN 1909-0366

16. Sánchez Puentes, R. (1993), "Didáctica de la Problematización en el Campo Científico de la Educación", en La Relación Docencia-Investigación. Perfiles Educativos No. 61. CISE. UNAM

17. Smith J.E. y von Winterfeldt D. (2004) “Decision Analysis in Management Science” Management Science, Vol. 50, No. 5, Mayo, pp. 561-574

18. Suárez, Mario (2002): La Participación en Líneas de Investigación como Estrategia en la Formación de Investigadores. Proyecto de Tesis Doctoral. Caracas, Venezuela.

19. Thomson Reuters. website: http://www.timeshighereducation.co.uk/world-university-rankings/2010-2011/engineering-and-IT.html, consultada en junio de 2011.

20. Vargas Hernández, José Guadalupe (2005) Publicação do Departamento de História e Geografia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte Centro de Ensino Superior do Seridó – Campus de Caicó. V. 07. N. 15, abr./mai. de 2005 – Semestral, ISSN 1518 3394.

2.3 De la orientación profesional del programa

La educación tecnológica ha sido, sin duda, el motor que ha impulsado el desarrollo económico de México. Los Institutos Tecnológicos y los Tecnológicos de Estudios Superiores, han permitido difundir la enseñanza superior tecnológica en todo el país. Una de sus principales características es la vinculación con los sectores social y productivo, así como la flexibilidad de sus planes y programas de estudio para adecuarse a las necesidades y nivel de desarrollo de cada región. El Estado de México es uno de los Estados de la República que ha buscado un amplio desarrollo de su educación tecnológica con 14 Tecnológicos de Estudios Superiores, cinco Universidades Tecnológicas y dos Universidades Politécnicas. El Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco es el segundo más antiguo en el Estado después del Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE). De los 14 Tecnológicos de Estudios Superiores del Estado de México, solamente el TESE ofrece programas de posgrado y no ofrece programas en Ingeniería Industrial. El Estado de México es el segundo estado con mayor número de empresas en nuestro País y la Región del Valle de México, donde está localizado el TESCo, es el más industrializado del Estado. Así mismo el crecimiento de la población ha sido impresionante, convirtiéndose en la zona de mayor crecimiento en la zona Metropolitana de la Ciudad de México. La carrera de Ingeniería Industrial a nivel Licenciatura es la de mayor demanda en el TESCo, en virtud de que atiende al 22% de la matrícula total. Dicha carrera cuenta con la acreditación por el

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CACEI, al igual que la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales. En el Estado de México solamente los TES de Coacalco, Chalco y Ecatepec tienen programas educativos acreditados. El Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco pretende la apertura de estudios de posgrado, iniciando con la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial, en respuesta a las expectativas de los sectores industrial, comercial, público y de servicios de su entorno y con el propósito de continuar cumpliendo con las funciones sustantivas para las que fue creado. En la Región del Valle de México del Estado de México, la única IES que ofrece la Maestría en Ingeniería Industrial es el ITESM, en su campus del Lago de Guadalupe.

2.4 Del plan y programa de estudios

El plan de estudios está orientado a formar personal con habilidades clave en áreas de administración y optimización de procesos industriales, lo que sin duda tendrá una repercusión en la economía local. El programa cumple, además, con los lineamientos de la DGEST para la operación de estudios de posgrado.

2.5 De las líneas de Investigación

Las líneas de investigación en la Maestría en Ciencias en la Ingeniería Industrial propuesta son Sistemas de Manufactura y Análisis de Decisiones, las cuales se enfocarán principalmente a la creación, desarrollo y mejora de tecnología con el fin de atender las necesidades del sectores público y privado de su entorno.

Análisis de decisiones. En su desempeño profesional, el ingeniero debe tomar decisiones, cuanto más importantes a mayor sea su responsabilidad y jerarquía dentro de la institución en que se desarrolla. El análisis de decisiones es entonces una herramienta de gran utilidad para el profesional.

Sistemas de Manufactura. Muchos sistemas de manufactura operan tienen potencial de ser mejorados u optimizados. En esta línea de investigación se exploran herramientas que permiten al profesional proponer y analizar mejoras a los procesos productivos.

2.6 Dentro del Programa Institucional de Innovación y Desarrollo del Plantel, PIID

Se estableció, entre los objetivos a mediano plazo del TESCo, la apertura de estudios de posgrado, además del fortalecimiento de las labores de investigación y generación de conocimientos originales. La apertura de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial se enmarca dentro de esos objetivos, promoviendo la formación de personal capaz de llevar a cabo investigación de frontera.

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3. OBJETIVOS Y METAS

Objetivo General Formar profesionales con amplia capacidad innovadora y alta calidad académica en Ingeniería Industrial, que les permita desempeñarse en la administración y mejoramiento continuo de las actividades productivas, contribuyendo a la investigación científica y al desarrollo tecnológico, así como participar en la docencia de alto nivel de acuerdo a las necesidades del entorno. Objetivos Específicos

Atender la demanda de profesionistas de alto nivel de las empresas que forman el corredor industrial del valle de México.

Realizar proyectos de investigación que contribuyan al desarrollo y bienestar de la región.

Formar profesores para los Tecnológicos de Estudios Superiores del Estado de México. Metas

Graduar anualmente al menos seis Maestros en Ciencias en Ingeniería Industrial con amplia capacidad innovadora y alta calidad académica en Ingeniería Industrial, que les permita desempeñarse en la administración y mejoramiento continuo de las actividades productivas, contribuyendo a la investigación científica y al desarrollo tecnológico que puedan apoyar y fomentar el crecimiento de los diferentes sectores económicos, tecnológicos y sociales principalmente del Estado de México.

Generar nuevos productos académicos y científicos de acuerdo con las líneas de investigación de Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura. Con al menos un artículo anual en revista indexada de alto impacto y siete artículos anuales en revistas de divulgación científica nacional e internacional o en memorias de congresos internacionales.

Homologar los planes y programas de estudio con la Dirección General de Educación Superior Tecnológica (DGEST) bajo el esquema de créditos SATCA en septiembre 2011 en caso de que el programa no sea aceptado en el PNPC y en caso contrario se realizará en septiembre de 2012.

Evaluar la apertura de una nueva línea de investigación en enero de 2012.

Revisar anualmente la bibliografía requerida de los programas de estudio para solicitar su adquisición.

Programar un taller de redacción con duración de tres meses de forma anual.

Aplicar un examen diagnóstico de inglés a los alumnos de nuevo ingreso del posgrado.

Gestionar la apertura de cursos de inglés en el TESCo, para que los alumnos puedan capacitarse en este idioma durante el transcurso de sus estudios, con el propósito de lograr con el requisito del dominio de un segundo idioma para la obtención de su grado.

Lograr que al menos cinco alumnos por año, participen en un evento académico en México preferentemente de carácter internacional, con algún artículo resultado de su investigación o de un proyecto realizado en sus asignaturas.

Realizar al menos un proyecto en la industria encabezado por un PTC del programa, en conjunto con alumnos de la maestría y del nivel licenciatura, de forma anual en temas como: planeación de la capacidad de producción e inventarios, algoritmos de ruteo, análisis y control de costos, evaluación de proyectos tecnológicos, decisiones estratégicas bajo incertidumbre y sistemas de calidad

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4. PERFIL DE INGRESO Los candidatos al programa con mayor probabilidad de éxito, deben tener las siguientes cualidades personales y de preparación: preferentemente ingeniería (afín al área), inquietud intelectual y creatividad, capacidad de trabajar y de concentrarse, metas ambiciosas y autodisciplina, experiencia en resolver problemas, capacidad de comprensión de textos técnicos en inglés, capacidad de redactar documentos y de expresarse en público, habilidad del uso de herramientas ofimáticas.

Los aspirantes al programa deben tener preferentemente los siguientes atributos:

Competencias

Supervisa e inspecciona operaciones y procesos

Audita y cuantifica la variabilidad del proceso productivo o servicio

Administra la calidad

Programa y controla actividades de mantenimiento

Realiza distribución de planta

Verifica el cumplimiento de normas de seguridad e higiene

Organiza y controla los almacenes e inventarios

Cuida el uso adecuado de los recursos naturales

Planea la capacitación y desarrollo del personal

Realiza capacitación a personal operativo

Obtiene, analiza e interpreta información para la toma de decisiones

Conocimientos

Resuelve problemas de ingeniería con uso de matemáticas para ingeniería

Redacta documentos técnicos

Aplica herramientas básicas para diagramar y esquematizar sistemas

Elabora documentos electrónicos en procesadores de textos y en hojas de cálculo

Habilidades

Comunica ideas en forma verbal y escrita

Toma decisiones

Planea y organiza el trabajo con base en resultados

Utiliza software para realizar sus funciones

Delega autoridad

Trabaja en equipo

Sabe negociar

Cuenta con capacidad analítica para sistematizar e interpretar información

Comprende textos en inglés

Innova procesos

Valores

Honestidad

Puntualidad

Respeto

Perseverancia

Compromiso

29

5. PERFIL DE EGRESO

El egresado de esta maestría será capaz de:

Diseñar, implantar y mejorar continuamente sistemas de producción, calidad y toma de decisiones en las organizaciones.

Participar en actividades de investigación, desarrollo tecnológico, asesoría, administración de proyectos y excelencia académica con apoyo en la computación y de grupos interdisciplinarios.

Los graduados del programa poseen los siguientes atributos: Competencias

Diseñar, implantar y mejorar continuamente sistemas de producción, calidad y toma de decisiones en las organizaciones.

Participar en actividades de investigación, desarrollo tecnológico, asesoría y administración de proyectos con apoyo en la computación y de grupos interdisciplinarios.

Realizar actividades de docencia de alto nivel.

Capacidad de autoaprendizaje y trabajo colaborativo para la gestión de proyectos de tecnología relacionados con la automatización.

Innovar, desarrollar y aplicar nuevas tecnologías en ingeniería industrial.

Analizar, diseñar y optimizar procesos industriales. Habilidades

Comunica ideas en forma verbal y escrita

Toma decisiones

Planea y organiza el trabajo con base en resultados

Trabaja en equipo multidisciplinarios

Aplica capacidad analítica para sistematizar e interpretar información

Utiliza textos y manuales en inglés

Propone soluciones creativas e innovadoras

Reconoce y utiliza las habilidades de sus compañeros de trabajo. Conocimientos

Resuelve problemas del sector industrial que involucran la automatización industrial.

Integra sistemas de Automatización y control

Modela y simula sistemas a través de herramientas de cómputo especializadas.

Gestiona proyectos de automatización industrial. Actitudes

Valoración del idioma inglés como medio para comunicarse y relacionarse con personas de otros países

Disposición favorable y de progresiva seguridad y confianza hacia la información y las situaciones (problemas, incógnitas, etc.) que contienen elementos o soportes matemáticos, basada en el respeto y el gusto por la certeza y en su búsqueda a través del razonamiento.

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Valoración del conocimiento científico, de las formas de obtenerlo y de la información asociada a él.

Valoración de las cuestiones éticas asociadas al conocimiento científico y al desarrollo tecnológico.

Uso responsable de los recursos naturales, la conservación del medio ambiente. Valores

Liderazgo

Honestidad

Puntualidad

Respeto

Perseverancia

Compromiso

5.1 Campo de acción.

Los egresados de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial, podrán desempeñarse profesionalmente en empresas productoras de bienes y servicios, tanto en el sector público como privado, centros de investigación e instituciones de educación superior, donde se requiera la aplicación de conocimientos para la solución de problemas así como para promover el desarrollo tecnológico, en servicios de asesoría y consultoría a organizaciones en proyectos de carácter industrial.

6. CONGRUENCIA DEL PLAN DE ESTUDIOS

El Plan de Estudios está conformado por dos asignaturas obligatorias introductorias, Ciencia, Tecnología Sociedad e Innovación y Fundamentos de Ingeniería Industrial; además para ambas líneas de investigación se cuenta con cuatro asignaturas básicas, Administración de los Sistemas de Producción, Estadística, Investigación de Operaciones y Sistemas de Calidad, en total representan el 33% de los créditos. Los objetivos y temas de estas asignaturas contribuyen a que los alumnos desarrollen una capacidad innovadora y para que se desempeñen en el mejoramiento permanente de las actividades productivas, que es congruente con el objetivo del programa. Las asignaturas optativas de las líneas de investigación Sistemas de Manufactura y Análisis de Decisiones corresponden a 36 créditos que equivalen al 35% de los créditos, estas aportan al perfil de egreso los aspectos importantes de toma de decisiones, optimización de sistemas de manufactura, administración de proyectos y sistemas de calidad. En todas las asignaturas los alumnos realizan un proyecto final que cubre los temas vistos en clase, en el caso de las asignaturas optativas los productos contribuyen fuertemente en su formación en el área de ingeniería industrial. Los proyectos en algunos casos son presentados por lo alumnos en congresos o coloquios multidisciplinarios de ingeniería de carácter internacional, lo que es congruente con las metas del Plan de Estudios. Los seminarios de investigación y la tesis conforman el 32%de los créditos, los cuales dan el sentido integrador a las asignaturas y permiten contribuir a la formación científica del alumno, lo que le permite participar en proyectos de investigación en la solución de problemas tecnológicos de la industria preferentemente en el Estado de México. De esta forma se ve la congruencia entre el plan de estudios, el perfil de egreso y los objetivos.

31

7. MAPA CURRICULAR

El estudiante deberá cubrir al menos 102 créditos del plan de estudios, las asignaturas obligatorias deberán cursarse preferentemente en el orden especificado en el mapa curricular, donde se encuentran dos trayectorias de estudio correspondientes con las líneas de investigación, aunque existe la flexibilidad de cursar asignaturas de cualquier línea de investigación, de una oferta de 16 asignaturas, si se justifica con base en su proyecto de investigación. El mapa curricular está diseñado en función de las líneas de investigación que son Sistemas de Manufactura y Análisis de Decisiones, las cuales se enfocarán principalmente a la creación, desarrollo y mejora de tecnología con el fin de atender las necesidades del sectores público y privado de su entorno.A continuación se especifican las líneas de investigación a desarrollar en el Tecnológico: Sistemas de manufactura Un sistema de manufactura es un conjunto de elementos que se coordinan para la fabricación de productos. Estos productos deben satisfacer a los clientes, en las fechas y términos estipulados con la calidad requerida y bajo principios de racionalización, de minimización de costos y maximización de utilidades. Algunas tareas relacionadas con los Sistemas de Manufactura son el estudio de la demanda de productos y factores de producción, ajustar la programación del trabajo, determinar los mecanismos de control, llevar a cabo el análisis y administración de las adquisiciones y del control de inventarios, determinar la localización de la planta, llevar a cabo métodos de trabajo y determinar los medios de medición, así como llevar a cabo el análisis y el control de costos. Esta línea de investigación consiste en desarrollar herramientas para administrar eficaz y eficientemente los recursos humanos, materiales, de equipos e informáticos involucrados en un proceso de manufactura. Dentro de las etapas de diseño, planeación y control del proceso, calidad, manejo de materiales y fabricación de piezas utilizando tecnología más moderna. Análisis de decisiones Las decisiones son de muy diversa índole, y algunas se realizan casi en forma inconsciente. En la mayoría de esos casos, no se justifica aplicar un método explícito para evaluar y seleccionar opciones. Sin embargo, existen situaciones de decisión donde es difícil encontrar la alternativa que puede dar el mayor beneficio; esta dificultad se debe a que no se sabe con certeza cual será el resultado de cada alternativa; y en ocasiones, los decisores pueden estar confundidos en el planteamiento del problema. El análisis de decisiones se caracteriza por ser un método que equilibra los factores que influyen en una decisión. Teniendo como base las matemáticas y la psicología, se logra el mejor aprovechamiento de las capacidades cognoscitivas y de juicio del ser humano, proporcionando así la claridad en la acción. Con esta línea de investigación se pretende desarrollar e implementar herramientas que permitan contar con elementos que apoyen la toma de decisiones por parte del personal de las empresas, bajo condiciones de incertidumbre. Entre ellas, el análisis de objetivos y preferencias, el uso de modelos matemáticos para modelar la situación de decisión, así como los diagramas de árbol e

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influencia, en áreas como son la evaluación de proyectos, confiabilidad de sistemas y análisis de riesgo.

7.1 Mapa curricular de la línea de investigación: Análisis de decisiones

Las Asignaturas Optativas I y II, “Análisis de Decisiones” y “Medición y Análisis de la Incertidumbre”, son obligatorias para esta línea de investigación. Las Asignaturas Optativas III, IV y V se seleccionan con base en la tesis que el alumno planeé desarrollar, éstas pueden ser: Análisis Económico (MCII-0508-TESC), Simulación (MCII-0608-TESC), Análisis de Objetivos y Preferencias (MCII-0908-TESC), Análisis de Conflictos y Negociaciones (MCII-1008-TESC) y Consultoría en Análisis de Decisiones (MCII-1108-TESC).

Fundamentos De Ingeniería

Industrial

32064966 MCII-7208-TESC

Estadística

32064966

MCII-0108-TESC

Ciencia, tecnología, Sociedad e Innovación

16032483

MCII-7108-TESC

Análisis de Decisiones (Optativa I)

640641288

MCII-0708-TESC

Sistemas de Calidad I

32064966

MCII-0308-TESC

Investigación de Operaciones

32064966 MCII-0208-TESC

Medición y Análisis de la Incertidumbre (Optativa II)

640641288

MCII-0808-TESC

Seminario de Investigación I

16032483

MCII-8308-TESC

Administración de los Sistemas de

Producción

32064966 MCII-0408-TESC

Optativa III

Optativa IV

Seminario de Investigación II

16032483

MCII-8408-TESC

Tesis

0038438424

MCII-9708-TESC

Optativa V

Seminario de Investigación III

16032483

MCII-8508-TESC

Primer semestre Segundo semestre Tercer semestre Cuarto semestre

33

7.2 Mapa curricular de la línea de investigación: Sistemas de Manufactura

Las Asignaturas Optativas I y II, “Sistemas de Manufactura” y “Manufactura Integrada por Computadora”, son obligatorias para esta línea de investigación. Las Asignaturas Optativas III, IV y V se seleccionan con base en la tesis que el alumno planeé desarrollar, éstas pueden ser: Análisis Económico (MCII-0508-TESC), Simulación (MCII-0608-TESC), Control Numérico (MCII-1408-TESC), Ingeniería de Desarrollo (MCII-1508-TESC), Diseño y Manufactura Asistido por Computadora (MCII-1608-TESC), Temas Selectos de Manufactura (MCII-1708-TESC), Sistemas de Calidad II (MCII-1808-TESC), Planeación y Diseño de Instalaciones (MCII-1908-TESC) y Diseño de Experimentos (MCII-2008-TESC). Para poder cursar Diseño y Manufactura Asistido por Computadora deberá acreditarse la asignatura de Control Numérico.

Fundamentos de Ingeniería

Industrial

32064966 MCII-7208-TESC

Estadística

32064966

MCII-0108-TESC

Ciencia, tecnología, Sociedad e Innovación

16032483

MCII-7108-TESC

Sistemas de Manufactura (Optativa I)

32064966

MCII-1208-TESC

Sistemas de Calidad I

32064966

MCII-0308-TESC

Investigación de Operaciones

32064966 MCII-0208-TESC

Manufactura Integrada por Computadora (Optativa II)

4816641288 MCII-1308-TESC


16032483

MCII-8308-TESC

Administración de los Sistemas de

Producción

32064966 MCII-0408-TESC

Optativa III

Optativa IV

Seminario de Investigación II

16032483

MCII-8408-TESC

Tesis

0038438424

MCII-9708-TESC

Optativa V

Seminario de Investigación III

16032483

MCII-8508-TESC

Primer semestre Segundo semestre Tercer semestre Cuarto semestre

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7.3 DISEÑO ACADÉMICO / CURRICULAR

7.3.1 Profesores por línea de investigación

Línea de investigación Nombre del proyecto Profesor responsable del

proyecto Institución y nivel educativo Horas

dedicadas

al proyecto

Sistemas de manufactura

Aplicación de Redes Neuronales Artificiales para el mejoramiento de Procesos de Manufactura y en el Análisis de Datos en los Sistemas de Manufactura

Martín Flores Albino

CINVESTAV Doctorado

20

Control en la coordinación de recursos de FMS basado en sistemas de eventos discretos

Eduardo G. Hernández Martínez

CINVESTAV Doctor en Ciencias

20

Procesos de Manufactura a través de aleaciones base aluminio

Alfredo Hernández Herrera

Instituto Politécnico Nacional Maestro en Ciencias

20

Sistemas de gestión vinculado a reingeniería.

María Perla Torijano Torres

Universidad Iberoamericana Maestro en Ciencias

20

Modelado y control de manufactura integrada por computadora CIM

Sergio Antonio Foyo Valdés Tecnológico de Estudios superiores de Ecatepec

Análisis de decisiones

Aplicación del análisis de decisiones en el diseño y evaluación de un sistema de control

Mario Luis Chew Hernández

University of Nottingham

Doctorado

20

Aplicaciones de optimización como apoyo a la planeación logística y administración de la cadena de suministros

Manuel González de la Rosa

ITESM Doctorado

4

Análisis de Decisiones en la Planeación de la Capacidad de Producción e inventarios

Ulises Mercado Valenzuela

UNAM 20

Impacto de los proyectos de automatización y control en las empresas

Ángel Díaz Pineda

Instituto Politécnico Nacional.

Maestro en Ciencias

20

Creación de un modelo reusable de decisión para evaluar situaciones de decisión bajo incertidumbre, en empresas típicas de la región

Francisco Quiroz Aguilar

Instituto Tecnológico de Orizaba

Maestro en Ciencias

20

35

7.4 Plan de estudios por línea de investigación.

Clave

Horas Teóricas

Horas Prácticas

Horas Trabajo

Adicional

Horas Totales

Créditos

Ciencia, Tecnología, Sociedad e Innovación

MCII-7108-TESC 16 0 32 48 3

Fundamentos de Ingeniería Industrial

MCII-7208-TESC 32 0 64 96 6

Seminario de investigación I MCII-8308-TESC 16 0 32 48 3

Seminario de investigación II MCII-8408-TESC 16 0 32 48 3

Seminario de investigación III MCII-8508-TESC 16 0 32 48 3

Asignaturas por línea de investigación

960 60

Tesis MCII-9708-TESC 0 0 384 384 24

Total 1632 102

Asignaturas por línea de investigación

Análisis de decisiones Clave

Horas Teóricas

Horas Prácticas

Horas Trabajo adicional

Horas Totales

Créditos

Asignaturas Básicas Estadística MCII-0108-TESC 32 0 64 96 6

Investigación de Operaciones MCII-0208-TESC 32 0 64 96 6

Sistemas de Calidad I MCII-0308-TESC 32 0 64 96 6

Administración de los Sistemas de Producción

MCII-0408-TESC 32 0 64 96 6

Total de créditos 24

Asignaturas Optativas

Análisis Económico MCII-0508-TESC 64 0 64 128 8

Simulación MCII-0608-TESC 64 0 64 128 8

Análisis de Decisiones MCII-0708-TESC 64 0 64 128 8

Medición y Análisis de la Incertidumbre

MCII-0808-TESC 64 0 64 128 8

Análisis de Objetivos y Preferencias

MCII-0908-TESC 32 0 64 96 6

Análisis de Conflictos y Negociaciones

MCII-1008-TESC 32 0 64 96 6

Consultoría en Análisis de Decisiones

MCII-1108-TESC 32 0 64 96 6

El estudiante deberá seleccionar 5 asignaturas optativas hasta completar al menos 102 créditos.

36

Sistemas de Manufactura

Clave Horas

Teóricas Horas

Prácticas Horas Trabajo

Adicional Horas

Totales Créditos

Asignaturas Básicas Estadística MCII-0108-TESC 32 0 64 96 6 Investigación de Operaciones

MCII-0208-TESC 32 0 64 96 6

Sistemas de Calidad I MCII-0308-TESC 32 0 64 96 6 Administración de los Sistemas de Producción

MCII-0408-TESC 32 0 64 96 6

Total de créditos 24 Asignaturas Optativas

Análisis Económico MCII-0508-TESC 64 0 64 128 8 Simulación MCII-0608-TESC 64 0 64 128 8 Sistemas de Manufactura MCII-1208-TESC 32 0 64 96 6 Manufactura Integrada por Computadora

MCII-1308-TESC 48 16 64 128 8

Control Numérico MCII-1408-TESC 48 16 64 128 8 Ingeniería de Desarrollo MCII-1508-TESC 32 0 64 96 6 Diseño y Manufactura Asistido por Computadora

MCII-1608-TESC 48 16 64 128 8

Temas Selectos de Manufactura

MCII-1708-TESC 48 16 64 128 8

Sistemas de Calidad II MCII-1808-TESC 64 0 64 128 8 Planeación y Diseño de Instalaciones

MCII-1908-TESC 32 0 64 96 6

Diseño de Experimentos MCII-2008-TESC 64 0 64 128 8

El estudiante deberá seleccionar 5 asignaturas optativas hasta completar al menos 102 créditos.

37

7.4.1 Estructura por asignatura.

Nombre de la asignatura:

Línea de investigación o trabajo:

Clave de la asignatura :

Horas teoría-horas prácticas-horas trabajo adicional-horas totales-créditos:

Ciencia, Tecnología, Sociedad e Innovación Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura MCII-7108-TESC 16–0–32–48–3

1.- Historial de la asignatura

Lugar y fecha de elaboración o revisión

Participantes Observaciones (cambios y justificación)

Dirección General de

Institutos Tecnológicos 27 de abril de 2004

Representantes de 4 Institutos

Tecnológicos, participantes en la Cátedra CTS+I México de la OEI

Propuesta Preeliminar

Instituto Tecnológico de Mérida 21 y 22 de junio

de 2004

Profesores Participantes en la

Cátedra CTS+I México de la OEI

Análisis y conformación

de la asignatura

Instituto Tecnológico de

Oaxaca 9 al 11 de agosto de 2004

Profesores Participantes en la

Cátedra CTS+I México de la OEI

Definición de la

asignatura

2.- Pre-requisitos y correquisitos

Asignatura obligatoria en el primer período. 3.- Objetivo de la asignatura

Proporcionar al alumno los conceptos, teorías y perspectivas que le permitan examinar las relaciones entre ciencia, tecnología e innovación, con los aspectos filosóficos, políticos, económicos, sociales y ecológicos, con la finalidad de generar valores y actitudes responsables en la producción y aplicación del conocimiento científico y tecnológico.

4.- Aportación al perfil del graduado

La materia contribuye a la conformación de una actitud crítica, responsable y propositiva en el egresado, ante las implicaciones económicas, sociales y ecológicas, del proceso de generación y aplicación del conocimiento científico y de las innovaciones tecnológicas, con el que seguramente estará estrechamente relacionado en el desempeño de su vida profesional. Específicamente el curso coadyuva a:

38

Contextualizar el proceso de generación y aplicación del conocimiento científico y tecnológico.

Generar una capacidad de análisis sobre el rol social y ético del científico y del tecnólogo.

Asumir una clara responsabilidad respecto a los impactos que los proyectos de innovación tecnológica puedan tener en los aspectos socioeconómicos y ecológicos, a fin de evitar o minimizar los efectos negativos.

Conformar una cultura que favorezca la participación y discusión social sobre las orientaciones de la investigación científica y tecnológica.

Favorecer el empleo de enfoques multi e interdisciplinarios y holísticos en el proceso de investigación científica y tecnológica, que incorporen las dimensiones sociales y ecológicas en los proyectos de investigación.

Percibir el proceso de generación de conocimiento científico y tecnológico como un fenómeno social complejo y determinado de manera multiinstitucional.

Además promoverá y fortalecerá la identidad del estudiante como consciente de su papel catalizador de proyectos que solucionen los problemas colaterales o consecuentes, derivados de su ejercicio profesional y generadores o innovadores de tecnologías “limpias” o de menor impacto ambiental.

5.- Contenido temático por temas y subtemas

UNIDAD TEMAS SUBTEMAS

1

Introducción a los estudios de la ciencia y la tecnología Objetivo El alumno debatirá los problemas filosóficos y sociales de la ciencia, tecnología e innovación actuales apreciando su importancia en su entorno y contexto profesional y ambiental. Tiempo: 2 horas.

1. Conceptualización de la Ciencia,

Tecnología, Sociedad e Innovación. 2. Aspectos filosóficos de la ciencia. 3. Implicaciones ambientales de ciencia y

tecnología en las sociedades contemporáneas.

4. Factores de transformación en las formas de producción del conocimiento en la sociedad contemporánea.

2

CTS+I y su filosofía Objetivo: El alumno examinará los principios y filosofía CTS+I integrándolos al planteamiento de problemas científicos y tecnológicos. Tiempo: 4 horas.

1. Concepto y antecedentes históricos de CTS+I (alta y baja iglesia).

2. La responsabilidad social y ética de científicos, tecnólogos y administradores de la ciencia y de la tecnología.

3. La democratización de la ciencia y de la tecnología.

4. Hacia una nueva relación entre ciencia y conocimiento social.

3

Sistemas de Innovación Nacionales y Regionales. Objetivo: El alumno analizará críticamente los sistemas

1. Introducción a la economía de la Ciencia y Tecnología.

2. Sistemas Nacionales y Regionales de Innovación: conceptos y ejemplos.

3. Situación y perspectivas de innovación

39


nacionales y regionales de innovación, como formas de entender la producción del conocimiento científico y tecnológico. Tiempo: 2 horas.

para América Latina.

4

Ciencia y tecnología para el desarrollo sostenible Objetivo: El alumno analizará el papel del conocimiento científico y tecnológico en la generación y solución de problemas ambientales bajo el enfoque CTS + I. Tiempo: 4 horas.

1. El conocimiento científico y tecnológico en la problemática y política ambiental.

2. Aportaciones del enfoque CTS+I a los problemas ambientales.

3. Evaluación y preservación de la diversidad sociocultural y ecológica.

5

Políticas públicas y evaluación de la ciencia y la tecnología. Objetivo: El alumno evaluará las directrices, principios y normas de política científica y tecnológica con el enfoque CTS. Tiempo: 2 horas.

1. La escala axiológica y su papel en el desarrollo científico y tecnológico.

2. Los valores y su papel en el desarrollo científico y tecnológico.

3. La producción científica, tecnológica y su medición.

4. Indicadores y evaluación del conocimiento científico y su impacto social.

5. Directrices, principios y normas de política científica y tecnológica.

6

Gestión del conocimiento Objetivo: El alumno será capaz de examinar los elementos que intervienen en un modelo de gestión del conocimiento desde la perspectiva CTS. Tiempo: 2 horas.

1. Capital humano, intelectual y conocimiento útil.

2. Tecnología y competitividad. 3. Propiedad intelectual, patentes, marcas

y registros. 4. Mercado de tecnología, su transferencia

y asimilación. 5. CTS+I en la gestión de la ciencia y de la

tecnología.

6.- Metodología de desarrollo del curso

Queda a elección del docente manejar un problema específico para cada unidad, o bien un solo problema para todo el curso.

40

7.- Sugerencias de evaluación

A través de ensayos versados sobre los problemas sugeridos en las unidades y relacionados con las lecturas de la bibliografía.

Elaboración de un reporte sobre un problema de la localidad haciendo su análisis y recomendando las soluciones fundamentadas baja el enfoque CTS+I

8.- Bibliografía y software de apoyo

Unidad 1 Lecturas obligatorias: 1. LÓPEZ, Cerezo J. 1999. Los estudios de ciencia, tecnología y sociedad, Revista

Iberoamericana de Educación Número 20, 217-225 pp. http://www.campus-oei.org/salactsi/cerezorie20.htm

2. LATOUR, Bruno., 1983. “Dadme un laboratorio y levantaré el Mundo”. Editorial K. Knorr-

Cetina y M. Mulkay, Science Observed: Perspectives on the Social Study of Science, Londres: Sage, , pp. 141-170. http://www.campus-oei.org/salactsi/latour.htm

3. WINNER, Langdon. 1983. ¿Tienen política los artefactos? En publicación original: "Do

Artifacts Have Politics?" en: D. MacKenzie et al. (eds.), The Social Shaping of Technology, Philadelphia: Open University Press, 1985. http://www.campus-oei.org/salactsi/winner.htm

Bibliografía complementaria:

1. ALONSO, A.; Ayestarán, I., y Ursúa, N. (eds.): Para comprender Ciencia, Tecnología y Sociedad, Estella: EVD, 1996.

2. GONZÁLEZ GARCÍA, M.; López Cerezo, J.A., y Luján, J.L.: Ciencia, Tecnología y

Sociedad: una introducción al estudio social de la ciencia y la tecnología, Madrid: Tecnos, 1996.

Unidad 2 Lecturas obligatorias: 1. ACEVEDO, J.A., Vázquez, A. Y Manassero, M.A. (2002). El movimiento Ciencia,

Tecnología y Sociedad y la enseñanza de las ciencias. En línea en Sala de Lecturas CTS+I de la OEI, Versión en castellano del capítulo 1 del libro de Manassero, M.A., Vázquez, A. y Acevedo, J.A. (2001): Avaluació dels temes de ciencia, tecnología y sociedad. Palma de Mallorca: Conselleria d'Educació i Cultura del Govern de les Illes Ballears. http://www.campus-oei.org/salactsi/acevedo13.htm

2. LÓPEZ CEREZO J. (1999). Los estudios de ciencia, tecnología y sociedad, Revista

Iberoamericana de Educación Número 20 (Mayo-Agosto 1999) 217-225 pp. http://www.campus-oei.org/salactsi/cerezorie20.htm

http://www.campus-oei.org/salactsi/cerezorie20.htm


http://www.campus-oei.org/salactsi/latour.htm

http://www.campus-oei.org/salactsi/winner.htm

http://www.campus-oei.org/salactsi/acevedo13.htm


41

Unidad 3 Lecturas obligatorias: 1. LANDABASO, M., OUGHTON, C. y MORGAN, K. (1999), “The regional innovation policy

in the beginning of the XXI century”, Revista Valenciana d‟Estudis Autonòmics, Resumen de las ponencias de ALTEC 1999, Valencia. http://www.campus-oei.org/cursoctsi/PLandae.pdf

2. ESCORSA, Pere (2003), “La región y el fomento a la innovación y la competitividad:

experiencias en España y Europa en la construcción de Sistemas regionales de Innovación”, Seminario sobre Ciencia, Tecnología y Globalización, OEI (Organización de Estados Iberoamericanos), Lima, Perú. En línea formato PDF http://www.oei.es/pereescorsa.pdf

Bibliografía Complementaria: 3. CASTELLS, Manuel (1994), “Silicon Valley: donde todo comenzó”, capítulo del libro de

Castells, M. y Hall, P. (editores) “Las tecnópolis del mundo”, Alianza Editorial, Madrid 4. ESCORSA, Pere (1986), “El modelo italiano de innovación en los sectores

tradicionales: la industrialización difusa”, Alta Dirección, Barcelona. Unidad 4 Lecturas obligatorias:

1. HERRERA, A. et al. 1994. Las nuevas tecnologías y el futuro de América Latina: Riesgo y oportunidad, Editorial de las Naciones Unidas y Siglo XXI Editores, México

2. Comisión Mundial del Medio Ambiente y Desarrollo-ONU, 1988. “Nuestro Futuro

Común”, Alianza Edit. Madrid

3. ENKERLIN, E. C., et al 1997. Ciencia ambiental y Desarrollo Sostenible, Ed. Internacional Thomson Editores, México

4. HART, S. L. (1997) “Beyond greening strategies for a sustainable world”, en

Harvard Business Review, January- February, pp 66-76

5. MEADOWS, D. H. et al 1992. Más allá de los límites del crecimiento, Ed. El Pais-Aguilar, Madrid.

Lectura complementaria:

1. Centro de Alternativas del Desarrollo-Fundación Dag Hammarsköld (1986) Desarrollo a escala humana. Una Opción para el Futuro, Santiago de Chile.

42

Unidad 5 Lecturas obligatorias:

1. Documento normativo de CONACYT

2. Normativo de Investigación y Posgrado del SNIT_2005

3. ALBORNOZ, Mario, Política Científica. Documento en PDF http://www.oei.es/ctsiima/albornoz.pdf

4. BARRÉ, Rémi, La producción de indicadores para la política de investigación e

innovación: organización y contexto institucional.

5. HERNÁN Jaramillo, S. y Albornoz, Mario (Compiladores), En el universo de la medición. La perspectiva de la ciencia y la tecnología. Documento en PDF http://www.oei.es/ctsiima/POCI_Barre_Unidad_2.pdf

6. FERNÁNDEZ Polcuch, Ernesto, “La medición del impacto social de la ciencia y tecnología”. Documento en PDF http://www.oei.es/ctsiima/polcuch.pdf

Disponibles en línea en:

1. http://www.oei.es/catedramexico2.htm

2. Lecturas complementarias:

3. Programa Nacional de Educación (Políticas de Ciencia y Tecnología)

4. Programa Institucional de Innovación y Desarrollo (PIID del SNIT)

5. BUSH, Vannevar, “Ciencia, La frontera sin fin. Un informe al Presidente”, en REDES 14, revista de estudios sociales de la ciencia Documento en PDF http://www.oei.es/ctsiima/VANNEVARBUSH.pdf

6. MENDOZA, Alejandro, “Evaluación multicriterio de proyectos de ciencia y

tecnología”, en Eduardo Martínez (editor)

7. Estrategias, planificación y gestión de ciencia y tecnología. Documento en PDF http://www.oei.es/ctsiima/POCI_Mendoza_Unidad_2.pdf

Unidad 6

1. SOLÉ Parellada, Francesc, “La gestión del conocimiento y la formación El aprendizaje tecnológico” Universitat Politécnica de Catalunya http://www.oei.es/sole.pdf

http://www.oei.es/ctsiima/VANNEVARBUSH.pdf

http://www.oei.es/ctsiima/POCI_Mendoza_Unidad_2.pdf

http://www.oei.es/ctsiima/POCI_Mendoza_Unidad_2.pdf

43

2. Separata de la Fundación COTEC, “Innovación en la Europa del Conocimiento. Impacto de la nueva economía en el proceso de innovación empresarial” http://www.oei.es/catmexico/CotecSeparata.pdf

3. MERINO Moreno, Carlos, “El papel de la gestión de la información en la estrategia organizativa”, http://www.madrimasd.org/revista/revista17/tribuna/tribuna2.asp

4. ALBERT, José, “Reflexiones sobre la Gestión del Conocimiento”. http://www.madrimasd.org/revista/revista17/aula/aula1.asp

5. SERRADELL LÓPEZ, Enric, y JUAN PÉREZ, Angel A. “La gestión del conocimiento

en la nueva economía” http://uoc.edu/dt/20133/index.html

6. Martín RUBIO, Irene y DE LA CALLE DURÁN, Carmen, “Evolución de la gestión del conocimiento hacia la creación de valor. Estudio de un caso”, http://www.madrimasd.org/revista/revista17/aula/aula2.asp

7. PLAZ LANDAETA, Reinaldo, “Gestión del conocimiento: una visión integradora del aprendizaje organizacional”

8. http://www.madrimasd.org/revista/revista18/tribuna/tribuna2.asp

9.- Prácticas propuestas

Se sugiere que las prácticas propuestas sean realizadas por equipos para estar en concordancia con la finalidad de fomentar la discusión de ideas que plantea el curso. En este sentido, se proponen las siguientes prácticas por unidad:

Unidad Práctica

1. Introducción a los estudios de la ciencia y la tecnología.

Discusión de algún problema local, nacional o internacional, relacionado con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, preferentemente del área temática del posgrado respectivo. Discusión grupal:

¿Hay una cultura tecnológica?

¿Se puede intervenir sobre los factores culturales para mejorar el nivel de desarrollo científico tecnológico?

2. CTS+I y su filosofía.

Entrevista con algún investigador en ciencia o tecnología, respecto a su responsabilidad ética. Discusión grupal:

¿Se puede intervenir sobre los factores culturales para mejorar el nivel de desarrollo científico y tecnológico?

3. Sistemas de innovaciones Analizar algún caso concreto que represente una

http://www.oei.es/catmexico/CotecSeparata.pdf

http://www.oei.es/catmexico/CotecSeparata.pdf

http://www.uoc.edu/dt/20133/index.html

http://www.uoc.edu/dt/20133/index.html

http://www.madrimasd.org/revista/revista17/aula/aula2.asp

http://www.madrimasd.org/revista/revista17/aula/aula2.asp

http://www.madrimasd.org/revista/revista18/tribuna/tribuna2.asp

http://www.madrimasd.org/revista/revista18/tribuna/tribuna2.asp

44

nacionales y regionales. experiencia exitosa de vinculación interinstitucional para la innovación tecnológica en México. Por ejemplo: la industria del calzado en León, Gto.; La industria tequilera en Jalisco; el licor de henequén en Yucatán, etc. Discusión grupal

¿Cuál es el papel en el desarrollo de las empresas y de la economía en general?

4. Ciencia y tecnología para el desarrollo sustentable.

a) Estudio de algún problema ecológico local o regional,

incluyendo la aportación de ideas y enfoques científicos y tecnológicos para su solución.

b) Discusión de algún caso de aplicación de “tecnologías limpias” o de “tecnologías adecuadas”.

Ensayo:

¿Cómo quiero ver mi ciudad o mi comunidad en 20 años? ¿Cómo no quiero ver mi ciudad o mi comunidad en 20 años?

Explicar las actividades antropogénicas desde los distintos enfoques planteados además proporcionar ejemplos de eco-productos.

Elaboración integrada hacia la valoración

5. Políticas públicas y evaluación de ciencia y tecnología.

Discusión de la política de ciencia y tecnología del CONACYT o del organismo correspondiente a nivel estatal. Ensayo:

¿Cuáles son los principales modelos sobre el diseño y evaluación de políticas públicas en ciencia y tecnología?

¿A quién les corresponde la evaluación de la ciencia y de la tecnología y, más aun, la toma de decisiones sobre las políticas de su desarrollo y sobre el control de los riesgos generados por sus aplicaciones?

Discusión grupal:

¿Qué tan internacional es la ciencia?

¿Cómo pueden mejorarse las políticas públicas en México?

¿Quién debe participar en su diseño y evaluación?

45

6. Gestión del conocimiento. Entrevista con algún funcionario del Instituto Mexicano de la Propiedad Intelectual, sobre los beneficios que aporta y los obstáculos que enfrenta el organismo en su relación con las empresas mexicanas.

46

Nombre de la asignatura: Línea de investigación o trabajo:


Horas teoría-horas prácticas-horas trabajo

adicional-horas totales-créditos:

Fundamentos de Ingeniería Industrial Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura MCII-7208-TESC 32─0─64─96─6


LUGAR Y FECHA DE ELABORACIÓN

PARTICIPANTES OBSERVACIONES (CAMBIOS Y

JUSTIFICACIÓN)

Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco

Marzo de 2007

M. en C. Ángel Díaz Pineda

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura básica en el primer semestre. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno identificará el origen y evolución de la producción a gran escala; el nacimiento de la ingeniería Industrial y de Ingeniería de Sistemas, así como la administración de sistemas productivos, procesos de manufactura y servicios, que caracterizan a las organizaciones y su entorno. 4.- Aportación al perfil del graduado En esta asignatura se logra que el egresado obtenga un balance entre las diversas áreas que la componen: la ingeniería de sistemas y la ingeniería industrial clásica, que incluye el estudio del trabajo y la calidad total; la ingeniería económica y financiera, la ingeniería de optimización y la ingeniería de operaciones, que incluye la planeación y logística de los procesos industriales. 5.- Contenido temático


1 Historia de la ingeniería Industrial Tiempo: 6 horas

1.1 Orígenes 1.2 Antecedentes 1.3.Aportaciones de a la Ingeniería Industrial

1.3.1 Taylor 1.3.2 Gilbreth

1.4 Principios de la Administración. 1.5 Esquema general de la empresa.

2 La ingeniería industrial Tiempo: 6 horas

2.1 Ingeniería Industrial y sus campos de aplicación.

2.2 Técnicas y métodos utilizados en la ingeniería industrial.

47

2.3 Relación con otras disciplinas.

3 La ingeniería de sistemas Tiempo: 8 horas

3.1 ¿Qué es la ingeniería de sistemas? 3.1.1 Orígenes de la ingeniería de sistemas 3.1.2 Ejemplos de sistemas que requieren ingeniería de sistemas. 3.1.3 Punto de vista de la ingeniería de sistemas 3.1.4 La ingeniería de sistemas como profesión. 3.1.5 El potencial de la ingeniería de sistemas

3.2 La estructura de los sistemas complejos 3.2.1 Piezas de un sistema e interfaces. 3.2.2 Jerarquización de los sistemas complejos 3.2.3 Interconexión de las piezas de un sistema 3.2.4 El ambiente de un sistema 3.2.5 Interfaces e interacciones.

3.3 El proceso de construcción de un sistema 3.3.1 Ingeniería de sistemas a través del ciclo de vida de un sistema 3.3.2 Ciclo de vida de un sistema 3.3.3 Características evolutivas del proceso de desarrollo. 3.3.4 El método de la Ingeniería de Sistemas. 3.3.5 La evaluación durante en proceso de desarrollo.

3.4 La administración en ingeniería de sistemas. 3.4.1 Administración del desarrollo de un sistema y de los riesgos. 3.4.2 Estructura de división del trabajo (Work Breakdown Structure WBS). 3.4.3 Plan de administración de ingeniería de sistemas (Systems Engineering Management Plan SEMP) 3.4.4 Administración de riesgos. 3.4.5 Organización de ingeniería de sistemas. 3.4.6 Evaluación de capacidad madura en ingeniería de sistemas. 3.4.7 Estándares de Ingeniería de Sistemas

4 Ciencia, tecnología, Ingeniería Industrial Tiempo: 6horas

4.1 Clasificación de los procesos 4.2 Sistemas de manufactura 4.3 Mecanización y automatización 4.4 La robótica en la industria.

5 Contexto General de la 5.1 Aplicación de la Ingeniería Industrial

48

Ingeniería Industrial Tiempo: 6 horas

5.2 Control y Aseguramiento de la Calidad 5.2.1 Importancia

5.3 Distribución de planta 5.3.1 Manejo de materiales 5.3.2 Equipamiento 5.3.3 Estudios de tiempo y movimientos

5.3.3.1 Métodos

6 Contexto futuro de la Ingeniería Industrial Tiempo: 6 horas

6.1 Prospectiva de la Industria a nivel mundial 6.2 Prospectiva para anticipar soluciones a necesidades futuras.

6.- Metodología de desarrollo del curso Queda a elección del docente manejar un problema específico para cada unidad. 7.- Sugerencias de evaluación Evaluación final: 60% Tareas: 10% Proyecto: 30% 8.- Bibliografía y software de apoyo

1. Render, B. y Heizer, J., (1996), “Principios de Administración de Operaciones”, Primera Edición, México.

2. Hicks, P. E., (1999). “Ingeniería Industrial y Administración: Una Nueva Perspectiva”, Compañía Editorial Continental.

3. Niebel, B W., (2001), “Ingeniería Industrial, Métodos, Tiempos y Movimientos”, AlfaOmega, Novena Edición, AlfaOmega.

4. Vaughn, R. C., (2004) , “Introducción a la Ingeniería Industrial”, Reverté, S. A., Segunda Edición, México.

5. Villanueva, S. A., (1997). “Manual de Métodos de Fabricación Metalmecánica”, AGT Editor S. A., Cuarta Edición, México.

6. Kossiakoff, A. y Sweet, W. N., (2002). Systems Engineering Principles and Practice. Wiley Intersciencie.

7. Wasson, C. S., 2005. System Analysis, Design, and Development: Concepts, principles, and Practices. Wiley Intersciencie.

8. Sage, A. P., y Armstrong, J. E. Jr., (2000). Introduction to Systems Engineering. Wiley Intersciencie.

9. Eisner, H., (2002). Essentials of Project and Systems Engineering Management, 2nd. Edition. Wiley Interscience.

10. Sage, A. P., (1992). Systems Engineering. Wiley Intersciencie.

9.- Elaborado por: M. en C. Ángel Díaz Pineda

49



Horas teoría-horas prácticas-horas

trabajo adicional-horas totales-créditos

Estadística Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura MCII-0108-TESC 32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007

M. en C. María Perla Torijano Torres

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura básica en el primer semestre 3.- Objetivo de la asignatura El alumno aplicará los conceptos y la metodología básicos de la teoría de la probabilidad y la estadística, para analizar algunos experimentos aleatorios que ocurren en la naturaleza y la sociedad, resaltando los correspondientes a la ingeniería. 4.- Aportación al perfil del graduado Al término del programa el egresado habrá obtenido las capacidades para la toma de muestras de una población determinada, formulando pruebas de hipótesis y utilizándolas para analizar algunos experimentos aleatorios, resaltando así, los correspondientes a la ingeniería. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Estadística Descriptiva. Tiempo: 8 horas

1.1 Introducción

1.2 Variables Cualitativas y Cuantitativas

1.3 Diagramas de presentación

(Histograma, tallos y hojas)

1.4 Medidas de Centralización

1.5 Medidas de Dispersión (Teorema de

Chebyshev)

1.6 Medidas de Forma

2 Probabilidad. Tiempo: 10 horas

2.1 Introducción

2.2 Experimento Aleatorio, Espacio,

Muestral, Sucesos.

2.3 Axiomas de Probabilidad

2.4 Reglas para el cálculo de

50

probabilidades

2.5 Probabilidad condicional (Sucesos

independientes, Ley de Bayes)

2.6 Variable aleatoria

2.7 Esperanza Matemática y Varianza,

2.8 Principales modelos de probabilidad

discreta y continua.

3 Teoría del Muestreo Tiempo: 4 horas

3.1 Conceptos de Población y Muestra

3.2 Muestreo probabilístico (Aleatorio

Simple, Sistemático, Estratificado,

Conglomerado)

3.3 Teorema Central del Límite

4 Inferencia Estadística Tiempo: 10 horas

4.1 Teorema Central del Límite

4.2 Estimadores Puntuales

4.3 Estimación por Intervalos de

Confianza

4.4 Contraste de hipótesis paramétricas


1. Hines, W. W. Y Montgomery, D. C,(2002), Probabilidad y Estadística para Ingeniería, CECSA, México 2ª. Ed (en Español).

2. Hwei H. P., (2009), Theory and Problems of Probability, Random Variables And Random Processes, McGraw-Hill Companies Inc., EUA

3. Jaynes E. T. (2002), Probability Theory: The Logic Of Science, Cambridge University Press, EUA

4. Meyer, P. L., (1998), Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas, Addisson Wesley Longman, México.

5. Montgomery, D. C. y Runger, G. C. (2002), Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería, McGraw-Hill, Interamericana, México 1ª. Ed.

6. Ross S. M., (1997) Introduction to probability models, Elsevier Science, EUA 7. Walpole, R. E., (2007), Probabilidad y estadística para ingenieros, Prentice Hall.

9.- Elaborado por: M. en C. María Perla Torijano Torres Dr. José Martín Flores Albino

51


Línea de investigación o trabajo: Clave de la asignatura :



Investigación de Operaciones Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura MCII-0208-TESC 32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007

Dr. Mario Luis Chew Hernández


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura básica en el segundo semestre. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno aplicará las herramientas metodológicas de la Investigación de Operaciones (IO) para resolver problemas relativos a su área y campo laboral. 4.- Aportación al perfil del graduado Al concluir el alumno será capaz de formular modelos de programación lineal de problemas económicos e industriales y aplicará los métodos de Investigación de Operaciones para obtener la solución óptima. Además diseñará programas de cómputo de los diferentes algoritmos del curso y explicará los resultados de las soluciones obtenidas generándole una actitud de aplicación del enfoque sistémico para la creación de modelos matemáticos en el quehacer cotidiano del campo profesional de la Ingeniería Industrial. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMAS

1 Programación lineal. Tiempo: 8 horas

1.1 Conceptos básicos. 1.1.1 Formulación de modelos. 1.1.2 Forma canónica y forma estándar. 1.1.3 Supuestos de la Programación Lineal.

1.2 Conceptos matemáticos básicos. 1.2.1 Conjuntos convexos. 1.2.2 Sistemas de Ecuaciones Lineales: Gauss-Jordan.

1.3 Modelos de Programación Lineal de dos variables.

1.3.1 Método Gráfico de Solución.

52

1.4 Introducción al método simplex. 1.4.1 El algoritmo simplex.

1.4.1.1 Extensiones del método simplex. 1.4.1.2 Minimización. 1.4.1.3 Desigualdades de la forma > o lados derechos negativos: Métodos de la M grande y de las dos fases. 1.4.1.4 Igualdades como restricciones. 1.4.1.5 Soluciones degeneradas. 1.4.1.6 Variables no restringidas en el signo. 1.4.1.7 Soluciones múltiples. 1.4.1.8 Restricciones contradictorias. 1.4.1.9 Solución óptima ilimitada.

1.5 Naturaleza del problema dual. 1.5.1 Construcción del modelo dual.

1.5.1.1 Relaciones entre las soluciones del modelo primal y del modelo dual. 1.5.1.2 Teoremas de la dualidad. Soluciones complementarias.

1.6 Interpretación Económica del modelo dual. 1.6.1 Modelo Primal de maximización. 1.6.2 Modelo Primal de minimización. 1.6.3 Análisis de sensibilidad.

1.6.3.1 Cambios en los coeficientes de la función objetivo. 1.6.3.2 Cambios en los lados derechos de las restricciones. 1.6.3.3 Cambios en los coeficientes de las restricciones. 1.6.3.4 Inclusión de nuevas restricciones. 1.6.3.5 Inclusión de nuevas variables. 1.6.3.6 Aplicaciones económicas del análisis de sensibilidad.

1.6.4 Técnicas especiales en Programación Lineal.

1.6.4.1 El Método Dual-Simplex. 1.6.4.2 La técnica de la cota superior. 1.6.4.3 Programación Entera: Técnica de acotamiento y ramificación. 1.6.4.4 Otras técnicas de programación Entera.

1.6.5 Programación lineal paramétrica. 1.6.5.1 El método simplex revisado. 1.6.5.2 Modelos especiales de Programación Lineal: El Modelo de Transporte.

53

1.6.5.3 El Modelo de Trasbordo. 1.6.5.4 El Modelo de Asignación.

2 Programación entera Tiempo. 5 horas

2.1 Programación Entera. 2.1.1 Métodos generales de la Programación Entera. 2.1.2 Conceptos básicos en Grafos y Redes. 2.1.3 Problemas de rutas. 2.1.4 Problemas de flujos. 2.1.5 Problemas de transporte y asignación. 2.1.6 Otros problemas de Optimización Combinatoria. 2.1.7 Convexidad.

3 Programación por metas. Tiempo: 5 horas

3.1 Aspectos básicos. 3.2 Estructura general de un modelo de Programación por Metas. 3.3. Programación por Metas Ponderadas. 3.4. Programación por Metas Lexicográficas. 3.5. Método gráfico y secuencial para resolver problemas lexicográficos. 3.6. El concepto de tema crítico. 3.7 El problema de la equivalencia de soluciones. 3.8 Estructura lógica de la función de logro y de las metas. 3.9 Funciones de utilidad y preferencias lexicográficas. 3.10 Ineficiencias en los modelos basados en metas. 3.11 Generación de soluciones eficientes. 3.12 Un marco general para resolver modelos basados en metas. 3.13 El concepto de meta redundante y redundancia lexicográfica

4 Programación no-lineal. Tiempo: 4 horas

4.1 Condiciones de optimalidad en Programación no Lineal.

4.1.1 Problemas no lineales sin restricciones. 4.1.2 Problemas no lineales con restricciones.

5 Programación dinámica. Tiempo: 6 horas

5.1 Introducción y conceptos. 5.2 Filosofía de planteamiento y resolución mediante programación dinámica. 5.3 Programación dinámica en contexto determinista. 5.4 Procesos de decisión polietápicos. 5.5 Programación dinámica en contexto aleatorio.

6 Modelo de Redes.

6.1 Introducción. 6.2 Modelo de Camino Mínimo o Ruta Mínima.

54

Tiempo: 4 horas 6.2.1 Flujo Máximo en Redes. 6.2.2 Otros modelos de redes. 6.2.3 Modelo de transporte. 6.2.4 Modelo de Asignación.

6.3 Programación y Control de Proyectos.

6.- Metodología de desarrollo del curso Queda a elección del docente manejar un problema específico para cada unidad. 7.- Sugerencias de evaluación Evaluación final: 60% Tareas: 10% Proyecto: 30% 8.- Bibliografía y software de apoyo.

1. Bronson, R., (1981), Schaum's Outline of Operations Research, McGraw-Hill. 2. Davis, A., Mckeown, P. (1994), Modelos cuantitativos para administración.

Ed.Iberoamérica, México. 3. Eppen G. D., (2000), Investigación de operaciones en la ciencia administrativa:

construcción de modelos para la toma de decisiones con hojas de cálculo electrónicas, Prentice Hall Hispanoamericana, México

4. Gallagher, C. A., Watson, H. J., (2007), Métodos cuantitativos para la toma de decisiones en administración, Mc Graw-Hill, México.

5. Hillier F. S., Lieberman G. J., (2010), Introducción a la investigación de operaciones, McGraw-Hill Interamericana.

6. Mathur K, Solow D., (1996), Investigación de operaciones: el arte de la toma de decisiones. Prentice Hall, México

7. Prawda J., (1980), Métodos y Modelos de Investigación de Operaciones, Vol. I y II, Limusa, México

8. Taha, H., (2004), Investigación de Operaciones, 7ª. Edición, Prentice Hall, México. 9. Winston, W. L., (2006), Investigación de operaciones aplicaciones y algoritmos,

Thomson Internacional, México. 10. Software TORA 11. Software LINGO 10.0

9.- Elaborado por: Dr. Mario Luis Chew Hernández


55




trabajo adicional-horas totales-créditos:

Sistemas de Calidad I Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura MCII-0308-TESC 32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


Esta asignatura se cambió del primer al segundo semestre, para contar con los conocimientos de Estadística. El cambio se analizó y realizó en el seno del Consejo de Posgrado.

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura básica en el segundo semestre. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno aprenderá los conceptos, la metodología y las técnicas requeridas para diseñar, implementar y evaluar los sistemas de calidad que permitan incrementar la satisfacción de los clientes y mejorar el desempeño de una organización. Además de buscar que el alumno egrese de la asignatura con la comprensión del concepto integral de la calidad llevada a la vida profesional en las actividades propias de la Ingeniería Industrial y a la vida personal manifestándola como una actitud de servicio con calidad permanente. 4.- Aportación al perfil del graduado Al término del programa el egresado habrá obtenido el conocimiento teórico y práctico de las metodologías (Calidad Total) y técnicas (Control de Procesos) para implementar y evaluar sistemas y procesos de calidad, incrementando la satisfacción de los clientes y mejorando el desempeño de una organización. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Evolución del aseguramiento de la calidad. Tiempo: 6 horas.

1.1. Concepto de la Calidad. 1.1.1 Tipos de la Calidad. 1.1.2 Dimensiones de la Calidad

1.2. Orígenes y evolución de la Calidad. 1.3. Fundamentos y enfoques de la calidad.

1.3.1 Factores que afectan la percepción de la calidad por el cliente.

56

2 Aseguramiento de la Calidad. Tiempo: 8 horas.

2.1 Historia y evolución. 2.2 Concepto de Aseguramiento de la Calidad. 2.3. Modelos para el Aseguramiento de la Calidad. 2.4 Las Normas ISO 9000.

2.4.1 Elementos de la Norma ISO 9000:2000.

2.5 Los mecanismos de la certificación. 2.5.1 Problemas relacionados con la certificación.

2.6 Acreditación. 2.7 Contexto mexicano de la normalización y la certificación. 2.8 Papel de las normas ISO 9000.

3 Herramientas y planificación de la Calidad Total Tiempo: 8 horas

3.1 Finalidad de las técnicas de mejora. 3.2 Las siete herramientas de la calidad.

3.2.1 Hoja de recopilación de datos. 3.2.2 Diagrama causa-efecto. 3.2.3 Histograma. 3.2.4 Estratificación. 3.2.5 Diagrama de Pareto. 3.2.6 Diagrama de dispersión. 3.2.7 Gráficos de control.

3.3 Técnicas de mejora de gestión. 3.3.1 QFD 3.3.2 Benchmarking. 3.3.3 Reingeniería de procesos. 3.3.4 Gestión del conocimiento.

3.4 Planificación de la calidad en el contexto empresarial. 3.5 Puntos clave en la planificación. 3.6 Análisis del mercado y del producto. 3.7 Planificación y sistema de la calidad.

4 Manuales de la Calidad y Procedimientos Tiempo: 10 horas

4.1 Documentación del sistema de gestión de la calidad. 4.2 Manual de la calidad.

4.2.1 Objetivo, alcance y justificación. 4.2.2 Política y objetivos de la calidad. 4.2.3 Sistemas de gestión de la calidad. 4.2.4 Responsabilidad de la dirección. 4.2.5 Gestión de los recursos humanos. 4.2.6 Realización del producto. 4.2.7 Medición, análisis y mejora.

4.3 Manual de procedimientos. 4.3.1 Procedimientos generales. 4.3.2 Procedimientos específicos. 4.3.3 Estructura.

4.3.3.1 Objetivos. 4.3.3.2 Alcances.

57

4.3.3.3 Definiciones 4.3.3.4 Políticas y condiciones generales. 4.3.3.5 Etapas del proceso. 4.3.3.6 Diagrama de flujo general. 4.3.3.7 Procedimientos. 4.3.3.8 Áreas involucradas. 4.3.3.9 Seguridad. 4.3.3.10 Formatos. 4.3.3.11 Anexos.

4.3 Documentación de procesos. 4.3.1 Objetivo. 4.3.2 Alcance. 4.3.3 Responsabilidades. 4.3.4 Desarrollo. 4.3.5 Documentación relacionada. 4.3.6 Definiciones. 4.3.7 Control de cambios.

4.4 Registros de calidad.


1. Horowitz, J. y Jurgens P. M. (1993), La satisfacción total del cliente, Ed. McGraw Hill 2. Fea, U. (1993). Competitividad es Calidad Total, Ed. Marcombo, España. 3. Pfeifer, T. y Torres F (1999), Manual de gestión e ingeniería de la calidad, Ed. Mira. 4. Maseda, P (1988), Gestión de la calidad., Marcombo, España. 5. Deming, W. E., Calidad, productividad y competitividad, Ed. Díaz de Santos. 6. Hirano H. (1991) ,Poka-Yoke: mejorando la calidad del producto evitando los defectos,

Productivity Press; 1 edition,1991, EUA 7. Kunio S. (1992), TPM for Workshop Leaders, Productivity Press, EUA.

9.- Elaborado por: M. en C. María Perla Torijano Torres

58



Clave de la asignatura:


Administración de los Sistemas de Producción Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura MCII-0408-TESC 32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Mayo 2009

M. en I. Ulises Mercado Valenzuela

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura básica en el tercer semestre. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno aplicará correctamente los conceptos, herramientas, técnicas y filosofías para llevar a cabo eficientemente la administración total de los sistemas de producción de bienes y/o servicios. 4.- Aportación al perfil del graduado Al finalizar el programa el alumno será capaz de aplicar modelos matemáticos utilizados en la planeación de la producción, en los temas referentes a los pronósticos, inventarios, planeación agregada, MRP, MRP II y sistemas justo a tiempo con la finalidad de optimizar el sistema bajo estudio. 5.- Contenido temático


1 Conceptos fundamentales. Tiempo: 4 horas

1.1 Introducción 1.2 El entorno de la administración de Operaciones. 1.3 Decisiones en la administración de operaciones. 1.4 Perspectiva operacional 1.5 Resurgimiento de la Administración de operaciones.

1.5.1 Operaciones de servicios 1.5.2 Evolución del concepto de calidad 1.5.3 Expansión de Administración de Operaciones a otras funciones de la organización.

59

1.5.4 Un nuevo paradigma. 1.6 Cambios constantes en el mundo de la Administración de Operaciones.

1.6.1 Aumento en la competencia globalizada 1.6.2 Avances tecnológicos 1.6.3 Enlace de la Administración de Operaciones con clientes y proveedores.

1.7 Desarrollo histórico

1.7.1 Antes de 1900 1.7.2 La administración científica. 1.7.3 Los estudios Hawthorne 1.7.4 Investigación de Operaciones. 1.7.5 Surgimiento de la AO como área adicional. 1.7.6 La tecnología de la información. 1.7.7 La AO en los servicios. 1.7.8 Integración de manufactura y servicios.

1.8 La estrategia de las Operaciones. 1.9 Prioridades competitivas.

1.9.1 Costo 1.9.2 Calidad 1.9.3 Velocidades de respuestas. 1.9.4 Flexibilidad 1.9.5 Servicios 1.9.6 ¿Cuál será la siguiente ventaja competitiva?

2 Sistemas de pronósticos Tiempo: 6 hora

2.1 Introducción 2.1.1 La naturaleza de pronósticos 2.1.2 Notación y conceptos 2.1.3. Medidas de desempeño 2.1.4 Selección de la técnica de pronósticos

2.2 Series estacionarias 2.2.1 Naturaleza de las series estacionarias 2.2.2 Pruebas de hipótesis paramétricas para detectar estacionalidad 2.2.3. Modelos simples 2.2.4 Modelos de promedios móviles 2.2.5 Modelos de promedios móviles exponenciales.

2.3 Series de tendencias 2.3.1 La naturaleza de la tendencia 2.3.2 La necesidad de usar un modelo para tendencia 2.3.3. Modelos para tendencia lineal 2.3.4 Modelos para tendencia no lineal

60

2.3.4 Modelos de promedios móviles 2.4 Uso de la técnica de regresión en los sistemas de pronóstico.

2.4.1 Modelo de regresión general 2.4.2 Aplicaciones 2.4.3. Diagnóstico

2.5 Series estacionales. 2.5.1 Modelo e Winters

3 Sistemas de inventarios Tiempo: 8 horas

3.1 Introducción. 3.1.1 El problema de los inventarios 3.1.2 Funciones de los inventarios 3.1.3 Medidas de desempeño 3.1.4 Políticas de inventarios

3.2 Modelos determinísticos. 3.2.1 Los cuatro modelos básicos 3.2.2 Múltiples artículos 3.2.3 Descuento por volumen 3.2.4 Modelos con demanda dinámica. 3.2.5 Modelos con múltiples escalones

3.3 Modelos estocásticos. 3.3.1 Modelos estáticos o de periodo simple 3.3.2 Tratamiento estadístico de la distribución de la demanda. 3.3.3 Sistema de cantidad fija-pedido variable (sistema Q) 3.3.4 Sistema de cantidad variable- periodo fijo (sistema P)

4 Planeación agregada Tiempo: 4 horas

4.1 Panorama de actividades de planeación 4.2 Planeación agregada de la producción

4.2.1 Medio ambiente 4.2.2 Estrategias 4.2.3 Costos relevantes

4.3 Aplicaciones 4.4 Uso de la programación lineal en la planeación agregada.

5 Sistema de inventarios para demanda dependiente. Tiempo: 6 horas

5.1 El programa maestro de la producción 5.2 Sistema MRP (planeación de requerimientos de materiales) 5.3 Estructura del sistema MRP 5.4 Aplicación 5.5 Planeación de los requerimientos de capacidad. 5.6 MRP II 5.7 Tópicos

6 Técnicas adicionales Tiempo: 4 horas

6.1 Balanceo de líneas 6.1.1 Planteamiento del problema de balanceo de líneas 6.1.2 Modelos matemáticos para el balanceo de líneas.

61

6.1.3 Métodos heurísticos 6.1.4 Uso de la simulación en el balanceo de líneas.

6.2 Secuenciación. 6.2.1 Definiciones 6.2.2 Secuenciación de n trabajos en un procesador. 6.2.3 Secuenciación de n trabajos en m procesadores

6.3 Introducción a la tecnología Justo a tiempo 6.3.1 Introducción 6.3.2 Eliminación del desperdicio. 6.3.3 Implementación 6.3.1 Kanban

6.4 Introducción a la teoría de restricciones 6.4.1 Introducción 4.4.2 La meta 6.4.3 Metodología 6.4.4 Implementación

6.- Metodología de desarrollo del curso Queda a elección del docente manejar un problema específico para cada unidad. 7.- Sugerencias de evaluación Evaluación final: 60% Tareas: 30% Exposiciones: 10% 8.- Bibliografía y software de apoyo

1. Axsäter, S., “Inventory Control”, Springer; 2006, 2nd edition, EUA 1. Browne J., Harhen J., 1996, “Production Management Systems: An Integrated

Perspective”, Prentice Hall; 2 edition. 2. Edward A. Silver, David F. PYKE. 1998, “Inventory Management and Production

Planning and Scheduling”, Wiley; 3 edition. 3. Evan Porteus, “Foundations of Stochastic Inventory Theory”, Stanford Business Books,

2002, EUA. 2. Farnum, N.R. y Stanton, L.W, (1989), “Quantitative Forecasting Methods”, PWS-KENT

Publishing Co, EUA 3. Fogarty, D.W. y Blackstone J. H. (1990), “Production and Inventory Management”, South-

Western College Pub, 2nd Edition, EUA. 4. Gaither N., Fraizier G. 2000, “Administración de producción y operaciones”; Thomson;

octava edición. 5. Hoppe M., 2008. “Inventory Optimization with SAP”, SAP PRESS, 2nd edition. 4. Johnson, L. A. y Montgomery, D. C., (1974), “Operations Research in Production

Planning, Scheduling, and Inventory Control”, John Wiley & Sons, EUA. 5. Monks, J.G., (1990), “Administración de Operaciones”, MCGRAW-HILL, México.

http://www.alibris.com/search/books/author/Johnson%2C%20Lynwood%20A/aid/2512047

http://www.alibris.com/search/books/author/Montgomery%2C%20Douglas%20C/aid/3453097

62

6. Montgomery, D. C. y Johnson, L. A. (1990), “Forecasting and Time Series Analysis”, McGraw-Hill Companies¸ EUA.

7. Plossl G.W., (1987), “Control de la producción e inventarios”, Prentice-Hall Hispanoamericana

6. Riggs, J.L., 2008, “Sistemas de producción, análisis y control”; Limusa Wiley; tercera edición.

8. Zipkin, P. H., “Foundations of Inventory Management”, McGraw-Hill; 1 edition, 2000, EUA 9.- Elaborado por: M. en I. Ulises Mercado Valenzuela

http://www.alibris.com/search/books/author/Johnson%2C%20Lynwood%20A/aid/2512047

63




trabajo adicional-horas totales-créditos:

Análisis Económico Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura. MCII-0508-TESC 64─0─64─128─8



PARTICIPANTES OBSERVACIONES (CAMBIOS Y JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007

M. en C. Francisco Quiroz Aguilar Dr. Luis Antonio Pérez González

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura Optativa III, IV ó V 3.- Objetivo de la asignatura El alumno se incorporará la toma de decisiones al factor económico. 4.- Aportación al perfil del graduado Al término del programa el egresado habrá obtenido las herramientas de la ingeniería económica para diseñar proyectos de inversión. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Costos

1.1. Principios de la Contabilidad de Costos. 1.1.1. Conceptos fundamentales. 1.1.2. Estados Proforma.

1.2. La contabilidad de Costos. 1.2.1. Conceptos Fundamentales. 1.2.2. Clasificación de Costos. 1.2.3. El ciclo de Contabilidad de Costos. 1.3. Los Costos y la Ingeniería Industrial. 1.3.1. Costos Estándar. 1.3.2. Relación Costo-Volumen-Utilidad. 1.3.3. Variación de la Utilidad Bruta. 1.3.4. Determinación de Precios. 1.3.5. Los Costos y las Decisiones de Producción

2 Métodos para la Evaluación de Alternativas

2.1. Método del valor Presente. 2.2. Método del Valor Anual. 2.3. Método del Periodo de Recuperación. 2.4. Relación Beneficio Costo. 2.5. Método de la Tasa Interna de Rendimiento

64

3 Análisis Económico Considerando

Impuestos e Inflación.

3.1. Impacto de los Impuestos y la Inflación en el Valor Presente y la TIR.

3.2. Cálculo de Impuestos. 3.3. Depreciación y Ley de Impuestos sobre la Renta. 3.4. Ganancias y Pérdidas Extraordinarias de Capital. 3.5. Estímulos Fiscales e Impuestos sobre la Renta. 3.6. Inflación y Deflación. 3.7. Efecto de la Inflación en Inversiones de Activo. 3.8. Inflación Diferencial.

4 Análisis de Reemplazo de Equipo.

4.1. Determinación de la Vida Económica de un Activo. 4.2. Análisis de Reemplazo. 4.3. Aplicaciones de la Programación Dinámica.

5 Financiamiento. 5.1. Introducción a la Administración Financiera. 5.2. Fuentes de Financiamiento.

5.2.1. Proveedores. 5.2.2. Préstamos Bancarios a Largo Plazo 5.2.3. Pasivos a Largo Plazo. 5.2.4. Acciones Comunes y Preferentes. 5.2.5. Utilidades Retenidas. 5.2.6. Costos Ponderados de Capital.

5.3. Efectos de la Inflación en los Costos de Capital. 5.4. Diferencia entre Decisiones de Inversión y de

Financiamiento

6 Análisis de Sensibilidad. 6.1. Sensibilidad de una Propuesta Individual. 6.2. Isocuanta de una Propuesta Individual. 6.3. Sensibilidad de varias Propuestas.

7

Arboles de Decisión y Análisis de Riesgo.

7.1. Arboles de Decisión. 7.2. Distribuciones de Probabilidad. 7.3. Distribución de Probabilidad del Valor Presente Neto. 7.4. Distribución de Probabilidad del Valor Anual

Equivalente. 7.5. Distribución de Probabilidad de la Tasa Interna de

Retorno.

6.- Metodología de desarrollo del curso Queda a elección del docente manejar un problema específico para cada unidad. 7.- Sugerencias de evaluación Tres (3) Exámenes Parciales: 50% Tareas: 15% Proyecto: 35% 8.- Bibliografía y software de apoyo

65

1. Blank L., Tarquin, A. (2007), Ingeniería Económica, Ed. McGraw Hill, México. 2. Coss R, (2005), Análisis y evaluación de proyectos de inversión, Ed. Limusa, México. 3. Newnan D. G. (2004), Engineering Economic Analysis, Oxford University Press.

9.- Elaborado por: M. en C. Ángel Díaz Pineda

66





Simulación Análisis de Decisiones y Sistemas de Manufactura. MCII-0608-TESC

64─0─64─128─8





Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura Optativa III, IV ó V. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno conocerá algunas técnicas de simulación para procesos industriales mediante el uso de herramientas estadísticas, modelos discretos y dinámicos, experimentación y optimización auxiliándose de software de simulación. 4.- Aportación al perfil del graduado El egresado obtendrá las herramientas propias de la simulación para la toma de decisiones mediante experimentos y modelos, mediante el uso de paquetes especializados de cómputo. 5.- Contenido temático

UNIDAD

TEMA SUBTEMA

1 Simulación y toma de decisiones. Tiempo: 12 horas

1.1 Introducción 1.1.1 Uso y razones de la simulación 1.1.2 Proceso de simulación 1.1.3 Generación de valores de una variable aleatoria 1.1.4 Proceso Montecarlo

1.2 Aplicaciones de la simulación 1.2.1 Control de inventarios 1.2.2 Sistemas de Colas (puertos, aeropuertos, transito)

1.3 Paquetes de simulación 1.3.1 Ventajas de los software de simulación 1.3.2 Características de los software 1.3.3 Uso de software de simulación

67

2 Elementos del análisis de simulación. Tiempo: 10 horas

2.1 Diseño y análisis de elementos bajo condiciones estáticas 2.1.1 Análisis de concentración y distribución de esfuerzos 2.1.2 Análisis de esfuerzos de origen térmico.

2.2 Simulación de eventos mecánicos

3 Lenguajes de simulación. Tiempo: 12 horas

3.1. Lenguajes de simulación y simuladores. 3.1.1 Características, aplicación y uso lenguajes: SLAM, ECSL, SIMAN, GPSS, etc. 3.1.2 Simuladores: PROMODEL, TAYLOR ED, ARENA, WITNESS

3.2 Simulación de redes de colas. 3.2.1 Flujos de redes. 3.2.2 Transacciones. 3.2.3 Bloques. 3.2.4 Recursos.

3.3 Lenguajes orientados a la interacción de procesos. 3.3.1 Adecuación de los lenguajes a los modelos. 3.3.2 Aplicación a casos prácticos.

3.4 Lenguajes para sistemas continuos. 3.4.1 Software para modelado y simulación de sistemas de control.

3.4.2 Implantación de modelos y simulación mediante lenguajes de simulación orientados a ecuaciones. (MATLAB) 3.4.3 Otros lenguajes simulación de sistemas (Modélica).

4 Modelos analíticos y simulación. Tiempo: 10 horas

4.1 Introducción a los sistemas con modelos analíticos. 4.1.1 Técnicas diferenciales. 4.1.2 Técnicas variacionales.

4.2 Sistemas no lineales. 4.2.1 Métodos de búsqueda directa. 4.2.2 Métodos de gradiente. 4.2.3 Tratamiento de restricciones.

4.3 Sistemas con estructura lineal. 4.3.1 La programación lineal. 4.3.2 Problemas especiales.

4.4 Sistemas con estructura acíclica. 4.4.1 Principio del óptimo. 4.4.2 La programación dinámica.

4.5 Simulación de sistemas. 4.5.1 Conceptos básicos. 4.5.2 Tipos de modelos. 4.5.3 Técnicas estadísticas.

5 Verificación y validación de los modelos.

5.1 Verificación mediante el rastreador de promodel 5.2 Depuración de un modelo de simulación 5.3 Análisis de resultados

5.3.1 Análisis cinemático 5.3.2 Análisis dinámico

68

Tiempo: 10 horas

5.3.3 Análisis de los datos de entrada de la simulación. 5.3.4 Información disponible. 5.3.5 Nivel de detalle. 5.3.6 Criterios para la credibilidad de los datos.

6 Experimentación y optimización. Tiempo: 10 horas

6.1 Conceptos básicos y métodos. 6.2 Planificación del diseño de experimentos en simulación.

6.2.1 Diseños factoriales. 6.2.2 Estrategias de diseño.

6.3 Optimización en simulación. 6.3.1 Superficies de respuesta. 6.3.2 Metamodelos. 6.3.3 Análisis de resultados en simulación: Estudio del comportamiento del estado transitorio y estacionario. 6.3.4 Métodos de análisis: Repeticiones independientes.

6.3.4.1 Medias de lotes. 6.3.4.2 Métodos regenerativos. 6.3.4.3 Técnicas de reducción de la varianza.


1. Banks, J. (1998). Handbook of Simulation (Principles, Methodology, Advances, Applications and Practice), Co-impress for John Wiley & Sons y Engineering and Management Press, Estados Unidos.

2. Banks, J.; Carson, J. (2004). Discrete-Event System Simulation, 4th Edition, Prentice Hall, Estados Unidos.

3. Hillier F. S. y Lieberman G. J., (2002) Investigation de Operations (with CD ROM), Séptima Edición, McGraw-Hill, Séptima Edición, México.

4. Kelton, W. D., Sadowski, R. P. (2004). Simulation with Arena w/ CD-Rom, McGraw-Hill, Estados Unidos.

5. Law, A. y Kelton, W. D. (2000), Simulation Modeling and Analysis (Industrial Engineering and Management Science Series), McGraw-Hill, Estados Unidos.

6. Ragsdale, C. (2003) Spreadsheet Modeling and Decision Analysis (with CD-ROM and Microsoft Project 2003 120 day version), South-Western College Pub

7. Ross, S.M., (2006), Simulation, Fourth Edition (Hardcover) , Academic Press 8. Taha, H., (2004), Investigación de Operaciones (con CD ROM), Séptima Edición,

Prentice-Hall, México. 9. Zeigler, B. P., Gon K. T. y Praehofer, H., (2000). Theory of Modeling and Simulation,

Integrating Discrete Event and Continuos Complex Dynamic Systems, Academic Press, Estados Unidos.

10. Software ProModel 11. Software Arena

9.- Elaborado por: Dr. Mario Luis Chew Hernández

69




Análisis de Decisiones Análisis de Decisiones MCII-0708-TESC

64─0─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


Dr. Roberto Ley Borrás

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa en el primer semestre. 3.- Objetivo de la asignatura Proporcionar al alumno un conjunto de los nuevos métodos matemáticos para la toma de decisiones en problemas que incluyen varios criterios, en general, en conflicto y, por tanto, donde no es evidente cuál es la mejor u óptima decisión. 4.- Aportación al perfil del graduado En este curso se establecen las bases de la toma de decisiones en situaciones de incertidumbre, desde el enmarcamiento del problema, generación de alternativas y estrategias, y evaluación de los impactos de cada ruta de acción, considerando la incertidumbre como parte importante del modelado, lo que brinda al alumno, herramientas en la evaluación de proyectos. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMAS Subtemas

1 La disciplina del análisis de decisiones Tiempo: 8 horas

1.1 La importancia de la toma de decisiones. 1.2 El valor del análisis sistemático de las situaciones de decisión. 1.3 El análisis de decisiones como parte de la Ingeniería Industrial. 1.4 Ejemplos de aplicación del análisis de decisiones. 1.5 Un panorama del análisis de decisiones.

2 Etapas del análisis integral de decisiones Tiempo: 8 horas

2.1 Establecimiento de enmarcamiento y objetivos. 2.2 Generación de alternativas, decisiones y estrategias. 2.3 Identificación de eventos inciertos

70

asociados a las alternativas. 2.4 Modelación de elementos interrelacionados. 2.5 Evaluación y selección de estrategias. 2.6 Elaboración del plan de acción.

3 Enmarcamiento y objetivos Tiempo: 4 horas

3.1 Concepto e importancia del enmarcamiento de la situación de decisión. 3.2 Generación del enmarcamiento correcto. 3.3 Tipos de objetivos en las situaciones de decisión. 3.4 Elaboración de jerarquías y redes de objetivos.

4 Alternativas y estrategias Tiempo: 6 horas

4.1 Características deseables de las alternativas. 4.2 Generación de alternativas orientadas a lograr los objetivos. 4.3 Elaboración de redes de alternativas y objetivos. 4.4 Utilización de tablas de generación de estrategias.

5 Medición y análisis de eventos inciertos Tiempo: 10 horas

5.1 Identificación y definición de eventos inciertos con impacto. 5.2 Identificación de eventos inciertos clave. 5.3 Identificación de relaciones entre eventos inciertos clave. 5.4 La naturaleza de la probabilidad en análisis de decisiones. 5.5 Procedimiento para obtener probabilidades confiables. 5.6 Sesgos en la asignación de probabilidades.

6 Modelación de situaciones de decisiones Tiempo: 12 horas

6.1 Utilización de la modelación para abordar la complejidad. 6.2 Modelación de decisiones con matrices de resultados. 6.3 Modelación de decisiones con árboles de decisiones. 6.4 Modelación de decisiones con diagramas de influencia. 6.5 Uso de programas de cómputo para modelar decisiones.

7 Evaluación de estrategias Tiempo: 10 horas

7.1 Desarrollo de modelos determinísticos preliminares. 7.2 Análisis de sensibilidad. Valoración del dinero en el tiempo. 7.3 Obtención de equivalentes monetarios. 7.4 Actitud al riesgo y funciones de preferencia. 7.5 Valor de la información perfecta.

71

7.6 Valor de la información imperfecta.

8 Análisis de resultados y plan de acción Tiempo: 6 horas

8.1 Análisis de los resultados de la evaluación de estrategias. 8.2 Interpretación de las distribuciones de probabilidad generadas. 8.3 Identificación de los factores clave que afectan los resultados. 8.4 Reporte y comunicación de los resultados del análisis. 8.5 Elaboración del plan de acción para implementar la estrategia.


1. Clemen, R. T. 1996, Making Hard Decisions, 2a. Ed., Duxbury, EUA. 2. Hammond, J., Keeney, R. L. Y Raiffa H., (1999), Smart Choices: A Practical Guide to

Making Better Decisions, Harvard Business School Publishing, EUA. 3. Howard, R. A. 1995, Decision Analysis, Versión preliminar publicada por Stanford

University, Stanford California, EUA. 4. Instituto Mexicano de Ejecutivos de finanzas, (1993), Principios de Ética para el Ejecutivo

de Finanzas, McGraw Hill, México D.F. 5. Keeney, R. L. (1992), Value-Focused Thinking, Harvard University Press, Cambridge,

Mass, EUA. 6. Ley R., (2001), Análisis de Incertidumbre y Riesgo para la Toma de Decisiones,

Comunidad Morelos, México. 7. Ley, R., (2009), Análisis Integral de Decisiones. Ed. Consultoría en Decisiones, México. 8. Mcnamee, P., Celona J. (2001), Decision Analysis for the professional, 3rd. edition,

SmartOrg, Menlo Park, EUA. 9. Ward, E., Miles R. F., (2003), Advances in decision analysis from foundations to

applications, McGraw-Hill Companies, EUA 9.- Elaborado por: M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

Dr. Roberto Ley Borrás

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Medición y Análisis de la Incertidumbre Análisis de Decisiones MCII-0808-TESC

64─0─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007



2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura Optativa del segundo semestre Pre-requisito: Análisis de Decisiones. 3.- Objetivo de la asignatura Proporcionar al alumno los conceptos y herramientas necesarios para caracterizar la incertidumbre que rodea toda decisión en el mundo real, con lo que el alumno será capaz de incorporar, de forma sistemática y objetiva, el factor incertidumbre a su toma de decisiones. 4.- Aportación al perfil del graduado La incertidumbre, el conocimiento incompleto de los resultados de un evento de la naturaleza, juega un papel importante en las decisiones donde hay recursos significativos de por medio, la evaluación de la misma contribuye a disminuir los resultados no deseados por el decisor, pieza importante en los conocimientos del egresado. 5.- Contenido temático


1 La incertidumbre como parte de las decisiones. Tiempo: 8 horas

1.1 Introducción. 1.2 Decisiones bajo certidumbre, riesgo e Incertidumbre 1.3 Tablas de Decisión 1.4 Utilidad y Teoría de la Decisión 1.5 Árboles de Decisión 1.6 Probabilidades subjetivas. 1.7 Teorema de Bayes e Información imperfecta.

2 Relevancia y dependencia probabilística.

2.1 Variables independientes 2.2 Dependencia probabilística 2.3 Probabilidad condicional y

73

Tiempo: 8 horas dependencia probabilística 2.4 Varianza y covarianza de variables dependientes e independientes 2.5 Determinación de independencia/dependencia probabilísticas

3 Técnicas para la medición de incertidumbre. Tiempo: 10 horas

3.1 Evaluación Tipo “A” de la incertidumbre típica. 3.2 Evaluación Tipo “B” de la incertidumbre típica. 3.3 Cálculo de la incertidumbre típica de la estimación de salida. 3.4 Incertidumbre expandida de la medida. 3.5 Expresión de la incertidumbre de medida en los certificados de calibración. Procedimiento paso a paso para el cálculo de la incertidumbre de medida.

4 Modelos teóricos de probabilidad. Tiempo: 12 horas

4.1 Introducción 4.2 Ensayos y Proceso de Bernoulli 4.3 Distribución binomial 4.4 Distribución geométrica 4.5 Distribución hipergeométrica 4.6 Distribución de Poisson 4.7 Distribuciones de probabilidad de variables continuas 4.8 Definición de variable aleatoria continua 4.9 Distribución Uniforme 4.10 Distribución exponencial 4.11 Distribución normal 4.12 Aproximación de la binomial a la normal 4.13 Teorema de Chebyshev

5 El costo y valor de la información y el control. Tiempo: 8 horas

5.1 Reducción de incertidumbre usando nueva información 5.1.1 Colección y manejo de información estadística 5.1.1.1 Obtención de estimados con varianza reducida 5.1.1.2 Uso de filtros 5.1.2 Obtención de opiniones de expertos 5.1.2.1 Validación y calibración de opiniones de expertos 5.1.2.2 Incorporación de varias opiniones y opiniones en conflicto 5.1.3 Análisis Costo-beneficio de obtención de nueva información.

6 Diagramas de decisión (de 6.1 Representación de probabilidades en

74

influencia). Tiempo: 6 horas

un diagrama de decisión 6.1.1 Representación de incertidumbre de variables independientes y dependientes 6.2 Cálculo de incertidumbre en un diagrama de decisión. 6.3 Incorporación de nueva información al diagrama de decisión

7 Proyectos de medición y modelación de incertidumbre. Temas adicionales sobre probabilidades. Tiempo: 12 horas

7.1 Proyecto de evaluación de incertidumbre 7.2 Definición del proyecto 7.3 Necesidad de información. 7.4 Nuevas tendencias en el manejo de la incertidumbre


1. Clemen, R. T., (1997), Making Hard Decisions, 2a. ed., Duxbury, USA. 2. Kahneman D., Tversky A., Slovic P. (1982), Judgment under Uncertainty, Cambridge

University Press. 3. Ley B. (2001), Análisis de Incertidumbre y Riesgo Para la Toma de Decisiones, 1a Ed.,

Comunidad Morelos S.A. de C.V. 4. Mcnamee, P. y Celona J. (2001), Decision Analysis for the professional , 4th Edition, The

scientific Press, EUA. 5. Morgan, M. G., Henrion, M. (1992), Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in

Quantitative Risk and Policy Analysis, Cambridge University Press. 6. Software Decision Tools Suite 7. Software DPL

9.- Elaborado por: Dr. Mario Luis Chew Hernández M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

75




Análisis de Objetivos y Preferencias Análisis de Decisiones MCII-0908-TESC

32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007

M. en C. Francisco Quiroz Aguilar Dr. Manuel González de la Rosa.

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura Optativa III, IV ó V. Pre-requisito: Medición y Análisis de la incertidumbre 3.- Objetivo de la asignatura El alumno adquirirá y manejará conceptos que le permitan formular objetivos, metas de manera clara y precisa, asi como diseñar escalas de preferencia, siendo ambas habilidades indispensables para una adecuada toma de decisiones. 4.- Aportación al perfil del graduado Una situación de decisión debe iniciar con la definición de los objetivos y preferencias, lo que hace personalizado al Análisis de Decisiones, esta asignatura forma al egresado para poder hacer un análisis de estos elementos importantes, en la toma de decisiones de forma individual o grupal. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Comportamiento humano en la toma de decisiones. Tiempo: 4 horas

1.1 Interpretación subjetiva de valores y objetivos

1.2 Herramientas para incorporar valores y objetivos en la toma de decisiones

1.2.1 Formulación de escalas de valor 1.2.2 Formulación de objetivos y preferencias 1.2.3 Jerarquización de objetivos y

preferencias

76

2 Determinación y análisis de objetivos. Funciones de preferencia. Tiempo: 5 horas

2.1 Objetivos y atributos 2.2 Definición de objetivos y atributos 2.3 Conjuntos de objetivos y atributos 2.4 Medidas de la preferencia 2.5 Estructuración de funciones de preferencia y valor 2.6 Funciones de preferencia y valor para dos o más atributos

3 Axiomas de la teoría de utilidad. Tiempo: 5 horas

3.1 Introducción a la teoría de la utilidad 3.1 Evaluación directa de las utilidades de las consecuencias 3.2 Funciones de utilidad unidimensionales 3.3 Aversión al riesgo 3.4 Medidas de la aversión al riesgo 3.5 Funciones de utilidad de dos o más atributos

4 Modelos de preferencias con atributos múltiples. Tiempo: 6 horas

4.1 Teorías de la evaluación de atributos múltiples 4.2 Utilidades independientes 4.3 Independencia aditiva y funciones de utilidad aditivas 4.4 Funciones de utilidad con un atributo de utilidad independiente 4.5 Funciones de utilidad multiaditiva, multiplicativa y multilineal. 4.7 Descomposición de funciones de utilidad de multiatributos.

5 AHP: El proceso de análisis jerárquico. Tiempo:6 horas

5.1 Introducción al proceso de análisis jerárquico 5.2 Procedimiento del AHP 5.3 Determinación de los pesos relativos de los diferentes atributos 5.4 Interpretación de los resultados de AHP

6 Temas adicionales sobre preferencias. Tiempo:6 horas

6.1 Métodos no tradicionales de determinación de funciones de preferencia multi-atributo. 6.2 Funciones de preferencia grupales 6.4 Tendencias actuales en la definición de funciones de preferencia.

6.- Metodología de desarrollo del curso Queda a elección del docente manejar un problema específico para cada unidad. 7.- Sugerencias de evaluación Evaluación final: 60%

77

Tareas: 10% Proyecto: 30%

8.- Bibliografía y software de apoyo

1. Clemen, R. (1996), Making Hard Decisions, 2a. ed., Duxbury, EUA. 2. Keeney R. L. (1992), Value-Focused Thinking : A Path to Creative Decision Making,

Harvard University Press. 3. Keeney R. L.,(2002). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Trade-

Offs, Cambridge University Press. 9.- Elaborado por: M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

Dr. Manuel González de la Rosa

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Análisis de Conflictos y Negociaciones Análisis de Decisiones MCII-1008-TESC

32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura Optativa III, IV ó V. Pre-requisito: Medición y análisis de la Incertidumbre 3.- Objetivo de la asignatura La asignatura de teoría de la negociación tiene como fin familiarizar al alumno con los procesos de conflicto y negociación que se producen en la vida social y en la vida organizacional de forma específica, y darle las herramientas que le permitan actuar como agente de estos procesos completando la formación que en otras asignaturas ha conseguido en su formación de técnico en las ciencias del trabajo. 4.- Aportación al perfil del graduado Las negociaciones son una parte importante en la realización de proyectos, en este curso se estudian de manera estocástica, para maximizar los recursos que estén involucrados. También la asignatura provee estrategias de negociación y resolución de conflictos, herramientas que sirven para aumentar las competencias transversales del egresado, que se traducen en la capacidad de negociación del mismo. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Conceptos básicos sobre conflictos y negociaciones. Tiempo: 5 horas

1.1 Distinciones acerca de negociaciones

2 Modelación de Negociaciones de un solo asunto

Tiempo: 8 horas

2.1 Un caso de negociación 2.2 Desarrollo de modelos analíticos 2.3 Decisiones en el contexto de una demanda legal 2.4 El papel de tiempo en la negociación. Escalamiento.

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2.5 Negociando una fusión de recursos Análisis arbitral de conflictos

3 Modelación de negociaciones complejas. Tiempo: 6 horas

3.1 Negociaciones involucrando varios atributos 3.2 Frontera eficiente en negociaciones con varios atributos 3.3 Compartiendo del riesgo y obteniendo seguridad. 3.4 Análisis de coaliciones. 3.5 Marcos unificados de decisión 3.6 División justa y pagos por bienes públicos. 3.7 Análisis de formas de votación 3.8 Aspectos éticos y de comunicación en negociaciones

4 Técnicas y estrategias de negociación Tiempo:4 horas

4.1 Análisis de necesidades y motivaciones 4.2 Preparación para las negociaciones 4.3 Estrategias de negociación 4.4 Técnicas de negociación 4.5 Desarrollo de negociaciones 4.6 Conclusión de negociaciones

5 Teoría de juegos para la modelación de conflictos. Tiempo: 9 horas

5.1 Conceptos básicos de teoría de juegos 5.2 Modelación de negociaciones con teoría de juegos 5.3 Juegos no estrictamente distributivos

6 Pronóstico del resultado de conflictos. Tiempo: 4 horas

6.1 Introducción a simulación computacional de situaciones de negociación 6.2 Uso de inteligencia artificial en la simulación 6.3 Sistemas de dos agentes 6.4 Sistemas multiagentes


1. Hiller, F. y Lieberman G. S., (2010), Introducción a la Investigación de Operaciones, 9ª Edición, Mc Graw Hill, México.

2. Karras, C. L. (1974). Give and Take. Crowell, New York, EUA. 3. Ley R. (1997), Forecast and Decisions on Economic Pacts in Mexico, The Annals of the

AAPSS, Vol. 551, pp. 85-95 4. Ley R., (1998), Using Decision Frames in NAFTA International Conflicts, Policy Studies

Review, Vol. 24.

80

5. Maubert, J. F., (2006), Negociar: Las claves para triunfar, 2ª Edición, Alfaomega Marcombo.

6. Nierenberg, G., (1994), El Negociador Completo, Limusa, México. 7. Pindyck, R. S. y Rubinfeld D. L., (1989), Microeconomics, 2nd Edition, McMillan, EUA. 8. Raiffa H., (1996), El arte y la ciencia de la negociación, Fondo De Cultura Económica,

México. 9. Elaborado por: M. en C. Francisco Quiroz Aguilar

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Consultoría en Análisis de Decisiones Análisis de Decisiones MCII-1108-TESC

32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


Dr. Manuel González de la Rosa

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura Optativa III, IV ó V. Pre-requisito: Análisis de Decisiones, Medición y análisis de la Incertidumbre. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno profundizará y ampliará sus habilidades y conocimientos de Análisis de Decisiones, al aplicar las herramientas de la misma a un proyecto de relevancia. 4.- Aportación al perfil del graduado Esta es una parte importante del perfil del graduado, ya que los conocimientos del análisis de decisiones se ven consolidados en la aplicación de un proyecto, en el cual tenga que usar las herramientas adquiridas en los cursos previos de Análisis de Decisiones, lo que le da una mayor visión sistémica del proceso de decisión. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA

1 Características de la consultoría en análisis de decisiones. Tiempo: 5 horas.

1.1 Cualidades del consultor en análisis de decisiones. 1.2 Definición preeliminar del problema

1.2.1 Tamaño y complejidad del problema 1.2.2 Factibilidad/necesidad de modelos matemáticos precisos

1.3 Interacción cliente-consultor de análisis de decisiones

1.3.1 Necesidad de información 1.3.2 Manejo de información clasificada

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2 El ciclo de análisis de decisiones. Tiempo: 4 horas.

2.1 Etapas del proceso de consultoría

2.1.1 Recolección de información 2.1.2 Formulación de un calendario de trabajo para el proceso de consultoría. 2.1.3 Definición de árboles de valor y medidas de evaluación 2.1.4 Evaluación de alternativas 2.1.5 Elaboración de pronósticos

3 Desarrollo de la base de decisiones. Tiempo: 6 horas

3.1 Formulación de objetivos y metas 3.2 Definición de escalas de valor 3.3 Determinación del estado actual del sistema 3.4 Identificación de alternativas

4 Estructuración determinística. Tiempo: 5 horas

4.1 Elaboración de diagramas de influencia y árboles de decisión

5 Evaluación probabilística. Tiempo: 8 horas

5.1 Identificación de fuentes de incertidumbre 5.2 Determinación de las distribuciones de probabilidad de las variables relevantes. 5.3 Evaluación de alternativas en ambientes probabilísticos

6 Evaluación de la base de decisiones. Tiempo: 4 horas

6.1 Identificación de objetivos, metas que requieren reformulación y/o corrección 6.2 Reformulación de diagramas de influencia en virtud de nueva información.


1. Clemen, R. (1996), Making Hard Decisions, 2a. ed., Duxbury, USA. 2. French, S. (1989), Readings in Decision Analysis-PB, CRC Press, Inc 3. Kirkwood, C. W. (1996), Strategic Decision Making, Wadsworth. 4. Marshall K., Oliver R. M. (1995), Decision Making and Forecasting: With Emphasis on

Model Building and Policy Analysis, McGraw-Hill Companies 5. Mcnamee, P. y Celona J. (2001), Decision Analysis for the professional , 4th Edition, The

scientific Press

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9.- Elaborado por: Dr. Mario Luis Chew Hernández Dr. Manuel González de la Rosa

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Sistemas de Manufactura Sistemas de Manufactura MCII-1208-TESC

32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007

Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa en el primer semestre 3.- Objetivo de la asignatura El alumno explicará el funcionamiento y utilización de las tecnologías para la Manufactura y la Información Integradas por Computadora, las técnicas para el diseño de productos y procesos automatizados, así como la planeación y el control de manufactura de productos, además el alumno conocerá la importancia de los sistemas flexibles dentro de cualquier empresa y entenderá la importancia y las consecuencias de implantar este tipo de sistemas. 4.- Aportación al perfil del graduado Al término del programa el egresado habrá obtenido los conocimientos teóricos y prácticos de las metodologías (Clase Mundial) y técnicas para mejorar la calidad y la productividad en los sistemas de manufactura. 5.- Contenido temático


1 Conceptos generales de sistemas de manufactura Tiempo: 6 horas

1.1 Definición y componentes de un sistema de manufactura. 1.2 Clasificación de sistemas de manufactura. 1.3 Tipos de procesos de manufactura. 1.4 Parámetros e indicadores de sistemas de manufactura.

2 Etapas de diseño e implementación de sistemas de manufactura Tiempo: 6 horas

2.1 Introducción al ciclo de diseño y procesamiento de la información en los sistemas de manufactura. 2.2 El cliente y las funciones de negocio 2.3 Diseño de producto

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2.4 Elección de los procesos de manufactura 2.5 Planeación de sistemas de manufactura 2.6 Control de sistemas de manufactura

3 Manufactura de clase mundial Tiempo: 8 horas

3.1 Introducción a los sistemas de producción justo a tiempo (JIT) 3.2 Herramientas de clase mundial 3.2.1 Shojinka 3.2.2 Shoikufu 3.2.3 Jidoka 3.2.4 TPM 3.2.5 5 s‟ 3.2.6 SMED 3.2.7 Kaizen 3.2.8 Tike time y balanceo del trabajo 3.2.9 Poka Yoke

3.2.10 Andon 3.2.11 Kanban 3.2.12 Tecnología de Grupos (TG)

3.3 Los nuevos enfoques en los sistemas de manufactura 3.3.1 Manufactura celular 3.3.2 Manufactura síncrona 3.2.3 Manufactura ágil 3.2.4 Ingeniería Concurrente 3.2.5 Sistemas de manufactura

flexibles (FMS)

4 Técnicas para mejorar la calidad y productividad de un sistema de manufactura Tiempo: 6 horas

4.1 Evaluación continua de la percepción del cliente 4.2 Técnicas para la gestión de tiempo y coste. 4.3 Las 7 herramientas básicas de la calidad 4.4 Seis sigma 4.5 Métodos IDEF 0, 1,2 y 3.

5 Automatización de sistemas de manufactura Tiempo: 6 horas

5.2 Concepto y evolución de la automatización de procesos. 5.1 Estrategias de automatización de sistemas de manufactura. 5.2 Tipos de control para sistemas de manufactura. 5.3 Sistemas CAD/CAM/CAE 5.4 Redes de control de sistemas de manufactura. 5.5 Sistemas ERP

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1. Bedworth, D., Henderson M.,(1991), Computer Integrated Design and Manufacturing, McGraw Hill.

2. Bray, O., (1988), Computer Integrated Manufacturing. The data Management Strategy, Editorial Digital Press.

3. Chase R., Aquilano S. y Jacobs, F. (1998), Production and operations management: Manufacturing and services, McGraw Hill

4. Eary, D, Johnson, G. (1992), Process Engineering for manufacturing, Prentice Hall 5. Groover, M. (2007), Automation, production system and CIM ,Prentice Hall 6. Groover, M.P. y Zimmmers, E. W. (1984), CAD/CAM Computer-Aided design and

Manufacturing, Prentice Hall. 7. Kalpakjian, S. (1995), Manufacturing Engineering and Technology, Addison-Wesley 8. Rubrich, L. and Watson, M. (2004),Implementing World Manufacturing, WCM Associates 9. Schonberger, R. (1996), Técnicas Japonesas de fabricación, Limusa

9.- Elaborado por: Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez

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Manufactura Integrada por Computadora Sistemas de Manufactura. MCII-1308-TESC 48─16─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa en el segundo semestre 3.- Objetivo de la asignatura El alumno conocerá la incursión de la computación los procesos automatizados de manufactura. Aprenderá desde el uso de herramientas CAD hasta los principios básicos de elementos de robots y otros mecanismos autónomos dentro de celdas de producción. 4.- Aportación al perfil del graduado El egresado será capaz de utilizar herramientas computacionales para la programación de dispositivos automatizados de sistemas de manufactura. 5.- Contenido temático


1 Diseño asistido por computadora. Tiempo: 8 horas

1.1 La tecnología informática. 1.2 Nuevas tendencias de la ingeniería. 1.3 Desarrollo de programas de graficación. 1.4 Los sistemas CAD. 1.5 Dibujo asistido por computadora. 1.6 Introducción a la técnica del elemento finito 1.7 Ingeniería asistida por computadora. 1.8 Ingeniería inversa.

2 Control numérico (NC). Tiempo: 10 horas

2.1 Historia, situación actual y tendencias del CNC. 2.2 Partes principales de una maquina CNC. 2.3 Calculo de los parámetros de corte 2.4 Maquinas convencionales y CNC.

2.4.1 Torno 2.4.2 Fresa

2.5 Procedimiento para la elaboración de

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una pieza en una maquina CNC. 2.5.1 Calculo de los parámetros de corte 2.5.2 Estructura de un programa CNC

2.6 Prácticas de elaboración de piezas simples en máquinas de CNC.

3 Robótica. Tiempo: 8 horas

3.1 Definición, tipos, ventajas y desventajas. 3.2 Programación de robots. 3.3 Aplicaciones de robots industriales. 3.4 Los robots dentro del sistema CIM.

4 Sistemas de almacenamiento y recuperación de materiales (AS/RS). Tiempo: 10 horas

4.1 Sistemas de almacenamiento. 4.2 Sistemas de recuperación de materiales. 4.3 Sistemas de transporte automático. 4.4 Los sistemas AS/RS dentro de un sistema CIM.

5 Manufactura integrada por computadora (CIM). Tiempo: 12 horas

5.1 Definición. 5.2 Metodología. 5.3 Ventajas y desventajas de su aplicación. 5.4 Panorama histórico. 5.5 Elementos de CIM.

5.5.1 Planeación de recursos de manufactura (MRP-II). 5.5.2 Control numérico y control numérico computarizado. 5.5.3 Diseño asistido por computadora.

6 Prácticas de CIM Tiempo de práctica: 16 horas

6.1 Programación de PLC 6.2 Control de robots manipuladores 6.3 Coordinación de recursos en CIM


1. Bedworth, D., Henderson, M. (1991), Computer Integrated Design and Manufacturing, Mc Graw Hill.

2. Bray, O. (1988), Computer Integrated Manufacturing. The data Management Strategy, Editorial Digital Press.

9.- Prácticas propuestas Unidad 6. 1. Introducción al Centro Integrado de Manufactura 2. Control de robots manipuladores. Diseño del algoritmo 3. Implementación del algoritmo, evaluación de resultados 10.- Elaborado por: Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez

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Control Numérico Sistemas de Manufactura. MCII-1408-TESCO

48─16─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV o V 3.- Objetivo de la asignatura El alumno conocerá el uso del control numérico como herramienta computacional para la fabricación de piezas. Conocerá desde los conceptos básicos hasta la elaboración de algunas piezas. 4.- Aportación al perfil del graduado El egresado será capaz de utilizar la técnica de control numérico para implementarla dentro de procesos industriales que requieran el uso eficiente de máquinas programables de fabricación de piezas. 5.- Contenido temático


1 Introducción al control numérico. Tiempo: 7 horas

1.1 Conceptos. 1.2 Evolución histórica y tendencias 1.3 Máquina-Herramienta Convencional

frente a CNC.

2 Características de las máquinas-herramientas de control numérico. Tiempo: 8 horas

2.1 Elementos de Accionamiento de un eje

2.1.1 Regulación de un Eje 2.1.2Señales y Alarmas Básicas

2.2 La comunicación del CNC. 2.2.1 Niveles DNC

2.3 Aplicaciones del CNC en MH

3 Programación de control numérico. Control numérico computarizado Tiempo: 9 horas

3.1 Sintaxis. 3.2 Sistemas de Referencia. 3.3 Ejes. 3.4 Decalajes 3.5 Programación y parámetros de las tablas de herramientas

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3.6 Programación ISO 2D 3.6.1 Recursos de Programación. 3.6.2 Saltos de secuencia de ejecución

3.7 Programación de Ciclos Fijos 2D 3.8 Programación de Ciclos Fijos 3D 3.9 Programación paramétrica

4 Prácticas de CNC Tiempo de práctica: 8 horas

4.1 Tipos y configuraciones de máquinas de CNC.

4.2 Prácticas de elaboración de piezas simples.

4.3 Nuevas tecnologías en las máquinas de CNC.


1. Altintas, Y. (2000), Manufacturing Automation: Metal Cutting Mechanics, Machine Tool Vibrations, and CNC Design, Cambridge University Press.

2. Groover, M., (1987), Automation, production system and CIM, Prentice Hall. 3. Smid, P. (2002), CNC Programming Handbook, 2nd Edition, Industrial Press, Inc.

9.- Prácticas propuestas Unidad 6. 1. Introducción al uso del torno de control numérico

2. Diseño y prueba del algoritmo de control numérico para elaboración de piezas simples

10.- Elaborado por: Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez

91




Ingeniería de Desarrollo Sistemas de Manufactura. MCII-1508-TESC 32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2010

Dr. Guillermo Torres Sanabria

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV ó V 3.- Objetivo de la asignatura El alumno conocerá algunas técnicas para el diseño de procesos de manufactura. Aprenderá desde los tipos de diseño hasta la implementación detallada de un proceso completo. 4.- Aportación al perfil del graduado El egresado será capaz de realizar diseños de procesos en sistemas de manufactura y proporcionará la información completa para su implementación en algún proceso real. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Tipos de diseño. Tiempo: 3 horas

1.1 Introducción al diseño industrial de productos

1.2 Tipos genéricos de diseño 1.2.1 Productos de tecnología de

punta 1.2.2 Productos personalizados para

el cliente 1.2.3 Productos de plataforma 1.2.4 Productos de procesado

intensivo

2 Etapas del proceso de diseño. Tiempo: 3 horas

2.1 Planeación 2.4 Desarrollo del concepto 2.5 Diseño básico 2.6 Diseño detallado 2.7 Pruebas y refinamiento del diseño 2.8 Implantación.

92

3 Diferentes divisiones del proceso de diseño. Tiempo: 4 horas

3.1 Identificación de necesidades de clientes 3.1.1 Estudio de mercado 3.1.2 Consulta de expertos

3.2 Generación conceptual de producto 3.3 Selección preliminar de concepto 3.4 Prueba del concepto 3.5 Definición de especificaciones finales 3.6 Desarrollo de planes de producción

4 Conceptualización. Tiempo: 6 horas

4.1 Generación conceptual del diseño 4.2 Métodos básicos para la generación de conceptos

4.2.1 Método morfológico 4.2.2 Métodos lógicos 4.2.3 Descomposición de problemas complejos

4.2 Selección de conceptos 4.2.1 Clasificación de conceptos 4.2.2 Evaluación y Jerarquización de conceptos.

4.3 Prueba del concepto.

5 Funciones. Tiempo: 6 horas

5.1 Evaluación funcional de los conceptos 5.2 Metas de las evaluaciones de funcionamiento 5.3 Análisis de tolerancia y sensibilidad 5.4 Evaluación de robustez por análisis y pruebas

6 Ingeniería de valor. Tiempo: 3 horas

6.1 Estimación de costos en diseño 6.2 Concepto de valor en ingeniería de diseño 6.3 Diseño para manufacturabilidad 6.4 Diseño para confiabilidad 6.5 Diseño para ensamblaje 6.6 Diseño para pruebas y mantenimiento 6.7 Diseños amigables con el ambiente.

7 Conformación. Tiempo: 4 horas

7.1 Arquitectura del producto 7.2 Implicaciones de la arquitectura 7.3 Selección de la arquitectura del producto 7.4 Consideraciones de variedad y suministros.

8 Diseño detallado. Tiempo: 3 horas

8.1 Diseño de prototipos 8.2 Elaboración de dibujos de ingeniería 8.3 Diseño de elementos: palancas, poleas, correas, engranes, motores, sensores, switches y fuentes de poder.

93


1. Bedworth D., Henderson M, (1991), Computer Integrated Design and Manufacturing, McGraw Hill.

2. Bray O, (1988), Computer Integrated Manufacturing. The data Management Strategy, Editorial Digital Press.

3. Ullman D.G. (1994) The Mechanical Design Process Tercera edición, McGraw Hill. 4. Ulrich K.T and Eppinger S.D. (2000), Product Design and development Second edition,

McGraw Hill 9.- Elaborado por: Dr. Guillermo Torres Sanabria

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Diseño y Manufactura Asistido por Computadora Sistemas de Manufactura. MCII-1608-TESC 48─16─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV o V. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno conocerá y aplicará las herramientas para el análisis interdisciplinario en el diseño y la manufactura, utilizando las técnicas y tecnologías en CAD-CAM. 4.- Aportación al perfil del graduado El egresado habrá obtenido la aplicación de las herramientas del análisis en diseño y manufactura, aplicando tecnologías en CAD-CAM. 5.- Contenido temático


1 Filosofía de diseño y manufactura actual. Tiempo: 14 horas

1.1 Antecedentes históricos. 1.2 La computación en los sistemas de manufactura. 1.3 Protocolos de comunicación de sistemas de manufactura. 1.4 Aplicaciones de inteligencia artificial en procesos de manufactura.

2 Funciones de dibujo de diseño de un sistema Tiempo: 16 horas

2.1 Introducción a la programación gráfica. 2.2 Funciones básicas de dibujo en sistemas CAD. 2.3 Técnicas de dibujos en 2D y 3D. 2.4 Estándares y formatos de dibujo industrial.

3 CAD/CAM. Tiempo: 18 horas

3.1 Presentación del programa y descripción de un sistema para CAD/CAM.

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3.2 Comandos de dibujo para creación de geometrías 3.3 Ejercicios de diversas geometrías para maquinado. 3.4 Manejo de herramientas de corte y descripción de las mismas. 3.5 Generación de trayectorias de herramientas. 3.6 Generación de archivos de geometrías para su codificación posterior. 3.7 Simulación de maquinado de piezas

4 Prácticas de CAD/CAM Tiempo de práctica: 16 horas

4.1 Introducción al software Boxford. 4.2 Prácticas CAD/CAM en torno. 4.3 Prácticas CAD/CAM en fresa. 4.4 Tendencias de los sistemas CAD/CAM.


1. Bedworth, D. y Henderson M, (1991), Computer Integrated Design and Manufacturing, Mc Graw Hill.

2. Bray O., (1988), Computer Integrated Manufacturing. The data Management Strategy, Editorial Digital Press.

3. Groover, M.P.Y Zimmmers, E. W, (1984), CAD/CAM Computer-Aided design and Manufacturing, Prentice Hall.

4. Kalpakjian, S., (1995), Manufacturing Engineering and Technology, Addison-Wesley 9.- Prácticas propuestas Unidad 6. 1. Práctica 1. CAD de piezas simples 2. Práctica 2. Introducción a la operación del torno

3. Práctica 3. Forjado de piezas en torno 4. Práctica 4. Evaluación de piezas 10.- Elaborado por: Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez

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Temas Selectos de Manufactura Sistemas de Manufactura. MCII-1708-TESC

48─16─64─128─8





Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV o V. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno adquirirá y aplicará conocimientos especializados y de actualidad del campo de la producción y la manufactura, que se consideren relevantes para su formación profesional. 4.- Aportación al perfil del graduado Esta asignatura se utiliza para consolidar los conocimientos, capacidades y habilidades adquiridas previamente en el ámbito de los sistemas de manufactura, sirviendo también como un foro de actualización en publicaciones científicas a nivel global. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Introducción a los sistemas de eventos discretos. Tiempo: 14 horas

1.1 Definición de sistemas de eventos discretos. 1.2 Concepto de lenguaje y autómata. 1.3 Modelos de Lenguajes de SED.

2 Autómatas de estado finito Tiempo: 14 horas

2.1 Definición de autómata 2.2 Lenguajes representados por Autómatas. 2.3 Concepto de bloqueo. 2.4 Control Supervisor. 2.5 Aplicaciones de autómatas en procesos de manufactura. 2.6 Software TCT y Suprémica para

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autómatas de estado finito.

3 Redes de Petri Tiempo: 10 horas

3.1 Introducción a las redes Petri 3.1.1 Definiciones y Notación 3.2 Red de Petri Marcada y Espacios de Estado 3.3 Dinámica de las Redes de Petri 3.4 Lenguajes representados por las Redes de Petri 3.5 Ejemplos de Redes de Petri 3.6 Comparación de Redes de Petri y Autómata.

4 Modelos temporales y estocásticos de sistemas de eventos discretos Tiempo: 10 horas

4.1 Introducción a los Modelos Temporales

4.1.1 Estructura de Reloj 4.2 Autómata Temporal 4.3 Red de Petri Temporal

4.4 Introducción a los modelos Temporales Estocásticos 4.4.1 Estructura de Reloj Estocástico

4.3 Autómata Temporal Estocástico

5 Proyecto final en un CIM Tiempo de práctica: 16 horas

5.1 Planteamiento del problema. 5.2 Síntesis de controladores en un CIM. 5.3 Presentación del proyecto.


1. Cassandras, C. G. y Lafortune, S., (2010), Introduction to Discrete-Event Systems. Ed. Kluwer.

2. Wonham, W. M., Notas del curso de sistemas de eventos discretos. (Disponibles en su sitio Web).

3. Artículos de aplicación a sistemas de manufactura. 9.- Prácticas propuestas Unidad 6. Práctica 1. Planteamiento del problema, definición de objetivos Práctica 2. Diseño de controladores en el CIM Práctica 3. Implementación de controladores en el CIM Prácticas 4 y5. Operación del CIM bajo el diseño Práctica 6. Evaluación del diseño de controladores 10.- Elaborado por: Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez

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Sistemas de Calidad II Sistemas de Manufactura MCII-1808-TESC

64─0─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV o V. 3.- Objetivo de la asignatura Familiarizar al alumno con los principios de la Gestión de la Calidad como ventaja competitiva, detallando la implementación de las normativas más relevantes. 4.- Aportación al perfil del graduado Esta asignatura provee al egresado, de las herramientas necesarias para analizar las causas y los efectos de los procesos productivos y de servicios; asegurando el desempeño futuro dentro de las organizaciones y alcanzado altos índices de capacidad de los procesos para cumplir con las expectativas de los clientes. 5.- Contenido temático

UNIDAD

TEMA SUBTEMA

1 Evolución del aseguramiento de la calidad. Tiempo: 8 horas.

1.1 Concepto de la Calidad. 1.1.1 Tipos de la Calidad. 1.1.2 Dimensiones de la Calidad

1.2. Orígenes y evolución de la Calidad. 1.3. Fundamentos y enfoques de la calidad.

1.3.1 Factores que afectan la percepción de la calidad por el cliente.

2 Aseguramiento de la Calidad. Tiempo: 16 horas

2.1 Historia y evolución. 2.2 Concepto de Aseguramiento de la Calidad. 2.3. Modelos para el Aseguramiento de la Calidad. 2.4 Las Normas ISO 9000.

2.4.1 Elementos de la Norma ISO 9000:2000. 2.5 Los mecanismos de la certificación.

2.5.1 Problemas relacionados con la certificación.

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2.6 Acreditación. 2.7 Contexto mexicano de la normalización y la certificación. 2.8 Papel de las normas ISO 9000.

3 Herramientas y planificación de la Calidad Total. Tiempo: 16 horas.

3.1 Finalidad de las técnicas de mejora. 3.2 Las siete herramientas de la calidad.

3.2.1 Hoja de recopilación de datos. 3.2.2 Diagrama causa-efecto. 3.2.3 Histograma. 3.2.4 Estratificación. 3.2.5 Diagrama de Pareto. 3.2.6 Diagrama de dispersión. 3.2.7 Gráficos de control.

3.3 Técnicas de mejora de gestión. 3.3.1 Benchmarking. 3.3.2 Reingeniería de procesos. 3.3.3 Gestión del conocimiento.

3.4 Planificación de la calidad en el contexto empresarial. 3.5 Puntos clave en la planificación. 3.6 Análisis del mercado y del producto. 3.7 Planificación y sistema de la calidad.

4 Manuales de la Calidad y Procedimientos. Tiempo: 24 horas.

4.1 Documentación del sistema de gestión de la calidad. 4.2 Manual de la calidad.

4.2.1 Objetivo, alcance y justificación. 4.2.2 Política y objetivos de la calidad. 4.2.3 Sistemas de gestión de la calidad. 4.2.4 Responsabilidad de la dirección. 4.2.5 Gestión de los recursos humanos. 4.2.6 Realización del producto. 4.2.7 Medición, análisis y mejora.

4.3 Manual de procedimientos. 4.3.1 Procedimientos generales. 4.3.2 Procedimientos específicos. 4.3.3 Estructura.

4.3.3.1 Objetivos. 4.3.3.2 Alcances. 4.3.3.3 Definiciones 4.3.3.4 Políticas y condiciones generales. 4.3.3.5 Etapas del proceso. 4.3.3.6 Diagrama de flujo general. 4.3.3.7 Procedimientos. 4.3.3.8 Áreas involucradas. 4.3.3.9 Seguridad. 4.3.3.10 Formatos. 4.3.3.11 Anexos.

4.3 Documentación de procesos. 4.3.1 Objetivo. 4.3.2 Alcance. 4.3.3 Responsabilidades. 4.3.4 Desarrollo.

100

4.3.5 Documentación relacionada. 4.3.6 Definiciones. 4.3.7 Control de cambios.

4.4 Registros de calidad.


1. Asociación Española de Normalización y Certificación (AENOR), Sistemas de Calidad. (1994). Modelo para el aseguramiento de la calidad en el diseño, el desarrollo, la producción, la instalación y el servicio posventa.

2. Carbellido, N. (2004), ISO 9000- 2000. Estrategias para implantar la norma de calidad para la mejora continua. Limusa. México.

3. Froman, B., Del Manual de Calidad al Manual de Gestión. La herramienta estratégica, AENOR.

4. Hoyle, D. y Thompson, J. (2002), Del Aseguramiento de la Calidad a la gestión del a Calidad: el enfoque basado en procesos, AENOR. Madrid.

5. Senlle, A. (2001). ISO 9000- 2000. Calidad y excelencia. Ediciones Gestión 2000. Barcelona.

9. Elaborado por: M. en C. María Perla Torijano Torres

101




Planeación y Diseño de Instalaciones. Sistemas de Manufactura. MCII-1908-TESC 32─0─64─96─6




JUSTIFICACIÓN)

Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco marzo de 2007 y mayo

2010

Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez, Dr.

Guillermo Torres Sanabria

2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV o V 3.- Objetivo de la asignatura El alumno aplicará los conceptos en la planeación y diseño de instalaciones para un mejor manejo de los materiales y la distribución y localización adecuada de los elementos físicos de un proceso. 4.- Aportación al perfil del graduado El egresado tendrá la capacidad de diseñar y mejorar los sistemas de planeación y control de la producción, métodos de trabajo y administración de materiales mediante la utilización del SLP para hacer más eficiente el diseño de proyectos. 5.- Contenido temático


1 Localización en planta.

Tiempo: 4 horas

1.1 Importancia estratégica de la localización.

1.1.1 Factores críticos de éxito en la decisión según la industria y el alcance. 1.1.2 Estrategia de la localización

1.2 Métodos de evaluación de las alternativas de localización.

1.2.1 Método de factores ponderados. 1.2.2 Proceso jerárquico analítico (AHP). 1.2.3 Análisis del punto muerto de localización. 1.2.4 Método del centro de gravedad.

102

1.2.5 Modelo del transporte. Localización de instalaciones múltiples. 1.2.6 Aplicación de sistemas de información geográfica en la ubicación.

2

Diseño del proceso y fundamentos del SLP. Tiempo: 6 horas

2.1 Definición e importancia del sistema de producción.

2.1.1 Flujo de materiales. 2.1.2 Políticas de trabajo. 2.1.3 Métodos de planeación de la producción.

2.2 Distribución del sistema de producción.

2.2.1 Distribución por procesos 2.2.2 Distribución por productos 2.2.3 Distribución fija 2.2.4 Distribución celular 2.2.5 Distribución en celdas flexibles (FMS). 2.2.6 Distribución en celdas reconfigurables (RMS).

2.3 Esquemas de representación de los sistemas de producción.

2.3.1 Diagrama de flujo. 2.3.2 Diagrama de proceso. 2.3.3 Diagrama de relaciones. 2.3.4 Cursograma analítico.

2.4 Maquinarias y equipos necesarios. 2.4.1 Criterios para la selección de maquinaria. 2.4.1.1 Volumen de producción 2.4.1.2 Satisfacción total a la demanda. 2.4.1.3 Crecimiento programado 2.4.1.4 Saturación del mercado 2.4.1.5 Vida esperada del equipo 2.4.1.6 Obsolescencia 2.4.1.7 Suministros necesarios para su operación.

2.5 Balanceo del sistema de producción. 2.6 Método SLP (simplified systematic layout planning).

3 Equipo de manejo de materiales. 3.1 Descripción de los equipos

103

Tiempo: 6 horas

utilizados en el manejo de materiales. 3.2 Organización de los equipos de manejo de materiales.

3.2.1 Equipos para recepción y despacho. 3.2.2 Equipos para almacén. 3.2.3 Equipos para fabricación y ensamblaje. 3.2.4 Equipos para empaquetado y distribución.

3.2.4.1 Paletizadoras. 3.3 Clasificación de los equipos de transporte y manufactura.

3.3.1 Equipos fijos móviles. 3.3.2 Equipos para trayectoria fija. 3.3.3 Equipos para área fija y área variable.

4 Técnicas convencionales y cuantitativas para el manejo de materiales. Tiempo: 4 horas

4.1 Técnicas de análisis. 4.1.1 Diagramas de ruta. 4.1.2 Diagramas multi-columna. 4.1.3 Diagramas "desde-hasta". 4.1.4 Diagramas de proceso.

4.2 Técnicas de análisis de flujo total de planta.

4.2.1 Diagramas de flujo de materiales. 4.2.2 Diagramas de operaciones. 4.2.3 Diagramas de flujo de procesos.

5 Distribución en planta. Tiempo: 6 horas

5.3 Distribución física (Layout de planta).

5.3.1 Objetivos. 5.3.2 Estrategias y criterios

5.4 Tipos de distribución 5.4.1 Distribución física de posición fija 5.4.2 Distribución física orientada al proceso. 5.4.3 Concepto de mini fabrica. 5.4.4 Modelo de costos para la distribución física orientada a proceso. 5.4.5 Distribución física de oficina. 5.4.6 Gráfico de relaciones

6 Modelado y simulación en computadora.

6.1 Definición de la simulación en computadora.

104

Tiempo: 6 horas

6.2 Ventajas y desventajas de la simulación 6.3 Diseño de la distribución asistido por computadora 6.3.1 Análisis del desempeño de la distribución asistido por computadora. 6.4 Informe del proyecto y presentación


1. Apple, J. M., (1991), “Plant Layout and Materials Handling”, Ronald Press Co 2. Drezner, Z. y Hamacher, H. W. (2004), “Facility Location: Applications and Theory”,

Spinger 3. Muther, R., (1973), “Systematic Layout Planning”, Cahners Books James. 4. Stephens, M. P. y Meyers, F. E., (2009), “Manufacturing Facilities Design and material

handling”, Prentice Hall 5. Sule,D. R., (2000), “Instalaciones de manufactura (ubicación, planeación y diseño)”,

Thomson. 6. White, F. (1998), “Facility Layout and Location”, Ed. Prentice Hall. 8. FactoryCAD 9. FlexSim 4 10. FactoryFLOW 11. SmartDraw 11. ProModel

9.- Elaborado por: Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez,

Dr. Guillermo Torres Sanabria.

105


Línea de investigación o trabajo: Clave de la asignatura:



Diseño de Experimentos Sistemas de Manufactura MCII-2008-TESC 64─0─64─128─8




JUSTIFICACIÓN)


Marzo de 2007


2.- Pre-requisitos y correquisitos Asignatura optativa III, IV o V. 3.- Objetivo de la asignatura El alumno se familiarizará con las principales técnicas para diseñar experimentos y analizar estadísticamente los datos obtenidos mediante herramientas de la Estadística y la Matemática Aplicada formando parte del futuro estadístico para el mercado laboral. 4.- Aportación al perfil del graduado Esta asignatura capacita al alumno para analizar e interpretar los conceptos y desarrollo del diseño de experimentos; mejorando los procesos por medio de la Optimización de Procesos y la Metodología de Superficies de Respuesta. 5.- Contenido temático

UNIDAD TEMA SUBTEMA

1 Introducción al diseño experimental. Tiempo: 16 horas

1.1 Definición. 1.1.1 Condiciones a considerar de un experimento. 1.1.2 Aplicaciones del diseño experimental. 1.1.3 Ejemplos del uso del diseño experimental.

1.2 Principio básicos. 1.2.1 Definiciones básicas. 1.2.2 Directrices para el diseño de experimentos. 1.2.3 Perspectiva histórica

106

1.2.4 Clasificación de los planes de experimentación.

1.3 Estimación de los parámetros del modelo (DCA).

1.3.1 Intervalo de confianza para la diferencia de medias. 1.3.2 Comparación de medias.

1.3.2.1 Contrastes. 1.3.2.2 Contrastes ortogonales. 1.3.2.3 Método Scheffé.

1.3.3 Comparación de parejas. 1.3.3.1 Prueba de diferencia mínima significativa (LSD). 1.3.3.2 Prueba Duncan 1.3.3.3 Prueba Tukey. 1.3.3.4 Prueba Dunnet

1.3.4 Modelo de efectos aleatorios. 1.3.5 Comprobación de idoneidad del modelo.

1.3.5.1 Normalidad. 1.3.5.2 Independencia. 1.3.5.3 Residuos. 1.3.5.4 Dispersión. 1.3.5.5 Homogeneidad de Varianzas (prueba de Bartlett).

1.4 Diseño de bloques al azar. 1.4.1 Modelo de efectos fijos. 1.4.2 Comparaciones múltiples.

1.5 Eficiencia relativa del DBA vs DCA. 1.6 Datos faltantes.

1.6.1 Estimación del los parámetros del modelo. 1.6.2 Modelos aleatorios. 1.6.3 Metodo de momentos. 1.6.4 Idoneidad del modelo.

1.6.4.1 Normalidad. 1.6.4.2 Independencia. 1.6.4.3 Dispersión.

1.7 Bloques aleatorizados y cuadrados latinos.

1.7.1 Diseño de bloques aleatorizados. 1.7.2 Diseño de cuadrados latinos. 1.7.3 Diseño de bloques incompletos balanceados.

2 Introducción a los diseños factoriales. Tiempo: 16 horas

2.1 Definiciones y principios básicos. 2.2 La ventaja de los diseños factoriales. Introducción. 2.3 Diseño factorial de dos factores.

107

2.3.1 Análisis estadístico del modelo con efectos fijos. 2.3.2 Verificación de la adecuación del modelo. 2.3.3 Estimación de los parámetros del modelo. 2.3.4 Elección del tamaño de la muestra. 2.3.5 Supuesto de no interacción en un modelo de dos factores. 2.3.6 Una observación por celda.

2.4 Diseño factorial general. 2.5 Formación de bloques en un diseño factorial

3 Optimización del proceso. Tiempo: 32 horas

3.1 Diseño general 2k. 3.1.1 Una sola replica del diseño 2k. 3.1.2 Análisis residual de experimentos 2k.

3.2 Diseño 22. 3.3 Diseño 23 3.4 Metodología de superficie de respuesta. 3.4.1 Fundamentos. 3.4.2 Determinación de condiciones de operación. 3.4.3 Puntos estacionarios. 3.4.4 Análisis canónicos. 3.5 Diseños para RSM. 3.5.1 Diseños de varianza optima. 3.5.2 Rotables. 3.5.3 Compuesto central. 3.5.3.1 Diseños compuestos centrales (3 bloques). 3.5.3.2 Box-Behenken. 3.5.3.3 Draper Linn. 3.5.4 Propiedades. 3.5.4.1 Bloques 2k. 3.5.4.2 Punto estrella. 3.5.4.3 Puntos centrales. 3.6.1 Diseño compuestos centrales. 3.6.1.1 Ortogonalidad. 3.6.1.2 Rotabilidad. 3.7 1 Características de los bloques. 3.7.1.1 Puntos factoriales. 3.7.1.2 Corridas centrales. 3.7.1.3 Puntos axiales estrella. 3.8 Flexibilidad de los diseños compuestos centrales. 3.9 Factorial 3k.

108

3.9.1 Método de pendiente ascendente.


1. Anderson,M. J.,(2007), DOE Simplified: Practical Tools for Effective Experimentation (Quality Management), Productivity Press.

2. Box, G. E. P, Hunter, J. S., Hunter, W. G.,(2005), Statistics for Experimenters: Design, Innovation, and Discovery, 2nd Edition, Wiley-Interscience.

3. Montgomery, D. C. (2000), Design and Analysis of Experiments, 5th Edition, Wiley. 4. Minitab. 5. Matlab. 6. Microsoft Office.

9.- Elaborado por: M en C. María Perla Torijano Torres

109

7.5 Actividades para estudiantes, programadas por período

Participación en la Semana Nacional de Ciencia y Tecnología organizada por el CONACYT y el TESCo.

Participación en Congresos relacionados con las líneas de investigación establecidas.

Participación como instructor en cursos básicos y de especialidad de la disciplina.

Participación en seminarios de investigación y talleres, dirigidos hacia la adquisición de habilidades necesarias para el investigador.

Desarrollo de un proyecto de investigación como fundamento de la tesis de grado.

1er periodo 2do. periodo 3er. periodo 4to. Periodo

Asistencia a eventos de difusión de investigación realizada por alumnos del

2do. al 4to. Periodo.

Participación en la difusión de investigación

Participación en la difusión de

investigación

Participación en la difusión de investigación

Seminario de Investigación (Temas

selectos de manufactura)

Seminario de Investigación (Temas selectos de Análisis

de Decisiones)

Seminario de Investigación

(Temas selectos de Calidad)

Presentación de la propuesta de tesis, ante el consejo de posgrado y empresarios para posible

financiamiento.

Presentación por escrito del avance de

tesis.

Defensa de la tesis en un examen de

grado.

Concurso Interno de Tesis

Elaboración de un artículo producto de algún

proyecto de asignatura

Elaboración de un artículo producto de algún proyecto de

asignatura.

Elaboración de un artículo

producto de la tesis.

Organización y participación en eventos de Ingeniería Industrial

Organización y participación en

eventos de Ingeniería Industrial

Asistencia a algún evento nacional de Ingeniería Industrial.

110

8. ACTUALIZACIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS

Los programas de estudio se analizan cada semestre por el Consejo de Posgrado, de acuerdo con las responsabilidades y funciones definidas en las Disposiciones para la Operación de Estudios de Posgrado del SNEST, y con el visto bueno de la Subdirección de Ingeniería Industrial y Ambiental se implementan los cambios de manera inmediata. La actualización del Plan de Estudios se realiza cada tres años con recomendaciones del Consejo del Posgrado a la Dirección General a través de la Subdirección de Ingeniería Industrial y Ambiental, donde se toma en consideración el estado del arte de las líneas de investigación y las observaciones de los profesores que conforman el consejo e imparten las asignaturas. La Dirección General solicita a su vez la aprobación de la actualización del Plan de Estudios a la Dirección General de Educación Superior Tecnológica (DGEST), quien también puede definir directrices para la actualización del Plan de Estudios. En 2010 la DGEST a través de reuniones de academia nacionales, actualizó los Planes de Estudio del posgrado incluyendo el Área en Ingeniería Industrial en los Tecnológicos Federales y Descentralizados, con el propósito de definir las asignaturas básicas y optativas, así como los objetivos de asignatura y contenidos temáticos para operar el programa con base en créditos SATCA. El Plan de Estudios será actualizado en septiembre de 2011 de acuerdo con estos lineamientos de la DGEST y recomendaciones del Consejo de Posgrado.

9. OPCIONES DE GRADUACIÓN

La única opción de graduación es mediante la realización de una tesis que consistirá en la presentación de un proyecto de investigación individual, mediante el cual el egresado del programa demostrará su capacidad para generar aportaciones originales en el área de conocimiento del programa. Será acreditada por la defensa y aprobación del examen de grado de Maestría ante el jurado conformado por un Presidente, un Secretario, un Vocal y un Suplente, siendo recomendable incluir un miembro externo avalado por el Consejo de Posgrado. Los alumnos podrán elegir el tema de tesis preferentemente en apego a las líneas de investigación de la institución, excepcionalmente, se podrá solicitar un tema de tesis distinto. Los proyectos de tesis deberán ser inéditos, creativos y buscar la calidad en la investigación, una vez revisados por el asesor, serán sustentados por el candidato a obtener el grado ante un jurado.

9.1 Requisitos para la obtención del grado académico.

Para la obtención del grado de Maestro, el estudiante deberá:

Aprobar las asignaturas básicas, las obligatorias y un número de asignaturas optativas suficiente para completar 102 créditos. La calificación mínima aprobatoria será de setenta (70), si bien será requisito obligado alcanzar un promedio general mínimo de ochenta (80) para obtener el grado de Maestro en Ciencias.

Presentar un proyecto de investigación individual de carácter profesional, empresarial o docente para su tesis.

Tener un producto derivado de su investigación avalado por el comité tutorial.

111

Contar con la autorización de la impresión de la tesis emitida por los miembros del Comité Tutorial.

Demostrar el dominio de un segundo idioma, el cual deberá acreditar mediante examen, a sugerencia del Consejo de Posgrado.

Presentar y aprobar el examen de grado correspondiente el cual deberá ser presentado dentro del término de 24 meses contados a partir de la fecha de inicio de los estudios. Para presentar examen de grado después del periodo respectivo, el estudiante solicitará, durante:

Primer año: autorización del Director del plantel

Segundo año: autorización de la Coordinación Sectorial de Normatividad Académica de la DGEST.

Tercer año: autorización de la Coordinación Sectorial de Normatividad Académica de la DGEST, luego de acreditar asignaturas adicionales en el área de conocimiento del programa con un mínimo de 18 créditos.

10. IDIOMA

El requisito de ingreso de admisión respecto al idioma es que los aspirantes deben acreditar un examen de inglés de comprensión de textos, diseñado y aplicado en el TESCo, con una calificación mínima de 80. El requisito del idioma para tener derecho a obtener el grado de maestro, es que el alumno acredite el Test of English as Foreign Language (TOEFL) por el Educational Testing Service, con un puntaje de al menos 500 puntos en el formato Paper Based Testing (PBT), requisito dictaminado colegialmente por el Consejo de Posgrado de la Maestría.

112

11. PLANTA ACADÉMICA

11.1 Investigadores o profesores de la institución deTiempo completo

Nombre completo

Grado Máximo Obtenido *

Especialidad Cédula Prof.

Plaza Horas dedicadas al programa (por

semana)

Pertenece al SNI.

Calixto Romo María de los Ángeles

Doctorado Biotecnología 6920244 Sí 40 Sí

Chew Hernández Mario Luis

Doctorado Simulación y

modelación de procesos

5240035 Sí 40 Sí

Flores Albino José Martín

Doctorado Control automático Trámite Sí 40 No

Hernández Martínez Eduard-o Gamaliel

Doctorado Mecatrónica Trámite Sí 40 Sí

Lafarja Solavac Marina Violeta

Maestría en Ciencias

Ingeniería Industrial 6000948 No 40 No

Luna Avilés Alejandro

Doctorado Ingeniería Mecánica

Trámite Sí 40 Sí

Mercado Valenzuela Ulises

Maestría en Ingeniería

Investigación de operaciones

3451770 Sí 40 No

Moreno Ahedo Luis Omar

Doctorado Control automático Trámite Sí 40 No

Quiroz Aguilar Francisco


Ingeniería Industrial 5582276 No 40 No

Torijano Torres María Perla


Ingeniería de Calidad

Trámite No 40 No

113

11.2 Tiempo Parcial

Nombre completo

Grado Máximo obtenido *

Especialidad Cédula Prof.

Plaza Horas dedicadas al

programa ** Pertenece al

SNI.

De la Mora Ramírez Tomás


Sistemas de manufactura

Trámite No 6 No

Díaz Pineda Ángel


Administración de negocios

4165198 No 2 No

Foyo Váldes Sergio Antonio


Ingeniería mecatrónica

6095589 Sí 5 No

González de la Rosa Manuel

Doctorado Ingeniería Industrial

Trámite No 9 No

Hernández Herrera Alfredo


Ingeniería Metalúrgica

5129758 Sí 6 No

Mejía Caballero Ivvone


Ingeniería Mecánica

6920238 Sí 1 No

Molina González Javier


Mecánica Trámite No 1 No

Montoya Tena Jorge Ismael

Doctorado Telecomunicaciones

Trámite No 2 No

Soria Arguello Isidro


Ingeniería Industrial

Trámite No 4 No

Vázquez Aranda Sergio


Ingeniería industrial

Trámite No 2 No

11.3 Investigadores o profesores invitados

Hasta el momento no se cuenta con profesores invitados

114

11.4 Currículo vitae tipo resumen ejecutivo de los últimos tres años.


Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

Currículo Vitae

Nombre Apellido Paterno Apellido Materno

María de los Ángeles Calixto Romo

Edad Fecha de nacimiento e-mail

34 10 de noviembre 1976 [email protected]

Formación académica.

Nombre de la Licenciatura Institución Periodo Año de titulación Cédula

Ingeniería Bioquímica Instituto Tecnológico de Tuxtepec Oaxaca

Sep. 1996 a Feb. 200

Mayo 2002 3877411

Nombre de la Especialización Institución Periodo Año de titulación Cédula

Nombre de la Maestría Institución Periodo Año de titulación Cédula

Biotecnología, Biología molecular y biocatálisis

Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN (CINVESTAV-IPN)

Sep-2003 a Ago. 2005

2005 6920243

Nombre del Doctorado Institución Periodo Año de titulación Cédula

Biotecnología, Biología molecular y biocatálisis

Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN (CINVESTAV-IPN)

Sep. 2005-Dic. 2009

2009 6920244

Nombre del Posdoctorado Institución Periodo Año de titulación Cédula

Experiencia docente.

Asignaturas impartidas Posgrado Institución Periodo

1. CTS+I Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

Tecnológico de Estudios superiores de Coacalco

Sep. 2010/Feb.2011

2. CTS+I Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial


Mar. 2011/jul. 2011

Asignaturas impartidas Licenciatura Institución Periodo

1. Caracterización estructural Ingeniería de materiales


Mar. 2011/jul. 2011

115

2. Química Ingeniería industrial


Mar. 2011/jul. 2011

3. Bioquímica Ingeniería Ambiental


Sep. 2010/Feb.2011

4.Diseño de Experimentos Ingeniería Ambiental


Sep. 2010/Feb.2011

5.Formulación y evaluación de Proyectos

Ingeniería Ambiental


Mar 2010 -Ago 2010

6. Taller de Investigación I Ingeniería Ambiental


Mar 2010 -Ago 2010

7. Taller de Investigación II Ingeniería Ambiental


Mar 2010 -Ago 2010

8. Ingeniería de las fermentaciones Ingeniería en Biotecnología

Universidad Tecnológica de Tecámac

Mayo 2010-ago. 2010

9. Ingeniería de las fermentaciones Ingeniería en Biotecnología

Universidad Tecnológica de Tecámac

Sep 2010-dic. 2010

10. Taller de investigación I Ingeniería Ambiental


Sep 2009 -Feb 2010

11. Taller de investigación I Ingeniería Industrial


Sep 2009 -Feb 2010

12. Formulación y evaluación de Proyectos

Ingeniería Ambiental


Sep 2009 -Feb 2010

13. Economía ambiental Ingeniería Ambiental


Sep 2009 -Feb 2010

14. Taller de investigación Ingeniería Ambiental


Mar 2009 -Ago 2009

15. Química (2 grupos) Ingeniería Industrial


Sep 2008- Dic 2008

16. Economía ambiental Ingeniería Ambiental


Sep 2008- Dic 2008

116

Experiencia profesional.

Actividad o puesto Institución o empresa Periodo mes-año

1. Profesor asociado B de tiempo completo


Marzo 2011-ago. 2011

2. Coordinadora de la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial (MCII)


Abril 2011-abril 2011

3. Profesor Investigador de tiempo completo


Mar. 2010-feb-2011 2011

4.Profesor de asignatura Universidad Tecnológica de Tecámac

May. 2010-dic. 2010

5.Profesor de asignatura A Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco

Jun. 2008-feb. 2010

Proyectos de investigación o de trabajo realizados.

Línea de investigación ó de trabajo

Nombre del proyecto Monto y fuente de financiamiento

Periodo Resultados

a) Búsqueda de microorganismos y enzimas nativas o recombinantes para la solución de problemas industriales o en la solución de problemas ambientales

Implementación de un sistema de inmovilización enzimática y microbiana en una planta de aguas de proceso y residuales en la industria papelera

$340,000.00 MN PROMEP, SEP

Agosto 2010-julio 2011

Publicación de trabajo en el XIV congreso nacional de la Sociedad Mexicana de Biotecnología y Bioingeniería

b) Empleo de métodos de biología molecular e ingeniería genética. Ingeniería de Proteínas para el mejoramiento de proteínas.

Mejoramiento de las propiedades catalíticas de las invertasas INVA e INVB de Z. mobilis por métodos bioquímicos y moleculares

CONACYT, CINVESTAV, el financiamiento del proyecto es por parte de ambas instituciones donde cubre colegiaturas, equipo, material y reactivos de laboratorio, gastos de titulación, asistencia a congresos, publicación de artículos y lo que derive de la investigación realizada durante la realización del proyecto.

Sep. 2005-dic. 2009

1) Obtención del grado de doctora 2) Publicación de artículo de revista 3) Asistencia a congresos

c) Producción de proteínas recombinantes en sistemas procarióticos y eucarióticos; purificación, caracterización e inmovilización de microorganismos y enzimas nativas o recombinantes de interés

Inmovilización, purificación y caracterización de la invertasa intracelular INVA de Z. mobilis a Avicel

CONACYT, CINVESTAV, el financiamiento del proyecto es por parte de ambas instituciones donde cubre colegiaturas, equipo, material y reactivos de laboratorio, gastos de

Sep. 2002- dic. 2004

1) Obtención del grado de doctora 2) Publicación de artículo de revista 3) Asistencia a congresos

117

biotecnológico.

titulación, asistencia a congresos, publicación de artículos y lo que derive de la investigación realizada durante la realización del proyecto.

118

Publicación de artículos, libros y capítulos, patentes, etc.


Nombre del articulo / libro / capítulo / patentes Fecha

b) Producción de proteínas recombinantes en sistemas procarióticos. purificación, caracterización e inmovilización de microorganismos y enzimas recombinantes de interés biotecnológico.

Expression, purification and immobilization of the intracellular invertase INVA, from Zymomonas mobilis on crystalline cellulose and Nylon-6

2008

c) Empleo de métodos de biología molecular e ingeniería genética. Ingeniería de Proteínas para el mejoramiento de proteínas. Producción de proteínas recombinantes en sistemas procarióticos y eucarióticos;

Direct immobilization of a recombinant invertase to Avicel by E. coli overexpression of a fusion protein containing the extracellular invertase from Zymomonas mobilis and the carbohydrate-binding domain CBDCex from Cellulomonas fimi

2006

Síntesis de iminoácidos con posible actividad antitumoral

Synthesis and characterization of (NB) phenyl[N-alkyl-K-(2-alkyl) aminodiacetate-O,O’,N)]boranes and phenyl[N-alkyl-N-(2-alkyl) aminodiacetate-O,O’,N]boranes

2006

Dirección de tesis concluidas.

Nombre de la tesis Nombre del alumno Institución Programa Fecha

Participación en eventos como ponente.

Nombre del evento Tipo de participación Fecha

XIV Congreso Nacional de Biotecnología y Bioingeniería

Ponente 19-24 de junio 2011







Concurso Estatal de Emprendedores

Integrante de empresa 29 de octubre de 2010

Ciclo de conferencias “Investigación Biotecnológica. El CINVESTAV en la U.T. de

Conferencia magistral 26 de febrero de 2010

119

Tecámac”

3er Cinvesniñ@s, porque el conocimiento también se siente

Tallerista 27 y 28 de noviembre de 2009

XIII congreso nacional de biotecnología y bioingeniería y VII Simposio internacional de producción de alcoholes y levaduras

Ponente 21 al 26 de junio de 2009

Sixth annual World congress on industrial biotechnology and

bioprocessing.

Ponente Julio 2009

XXVII congreso de la Sociedad Méxicana de Bioquímica

Ponente 16 al 21 de noviembre de 2008

Biomicroworld 2007 II International on enviromental,

industrial and applied microbiology

Ponente 1 de diciembre de 2007

congreso Internacional y exhibición de Biotecnología

bioMonterrey06

Ponente 20 al 24 de septiembre de 2006

I international conference on environmental, industrial and

applied microbiology (BiomicroWorld-2005)

Ponente 15 al 18 de marzo de 2005

XI Congreso internacional de la Sociedad Mexicana de

Biotecnología y Bioingeniería

Ponente 18-23 de septiembre 2005

34º Congreso Nacional de Microbiología e internacional

ESME

Ponente 27 al 29 de agosto de 2004

III congreso Internacional y XIV congreso nacional de Ingeniería

Bioquímica

Ponente 31 de marzo al 2 de abril de 2004

X congreso Nacional de

Biotecnología y Bioingeniería Ponente 8 al 12 de septiembre de

2003

Premios, distinciones, etc.

Premio, distinción o reconocimiento recibido Otorgado por Fecha o Periodo

Ingreso al SIN como nivel candidata Sistema Nacional de Investigadores del CONACYT

Ene. 2011-dic.2013

Miembro de la Sociedad Mexicana de Biotecnología y Bioingeniería

La Sociedad Mexicana de Biotecnología y Bioingeniería

2009-2011

Asociaciones.

Nombre de la asociación Tipo de membresía Periodo

Sociedad Mexicana de Biotecnología y Bioingeniería Socio 2009-2011

Firma Fecha

María de los Ángeles Calixto Romo 08/junio/2011

120

TECNOLÓGICO DE ESTUDIOS SUPERIORES DE COACALCO Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

Currículo Vitae


Mario Luis Chew Hernández Edad Fecha de Nacimiento E-mail

35 años 27 de Agosto 1975 [email protected]

Formación académica

Nombre de la Licenciatura

Institución Periodo Año de titulación Cédula

Ingeniería Química UNAM Septiembre 1994-Diciembre 1998

2001 5101693

Nombre de la Maestría


Ingeniería de procesos y proyectos

The University of Nottingham, Inglaterra

Octubre de 2001-Septiembre de 2002

2002 Trámite

Nombre del Doctorado


Doctorado en Ingeniería

The University of Nottingham, Inglaterra

Octubre de 2002-Marzo de 2007

2007 5240035

Experiencia docente

Asignaturas impartidas

Maestría Institución Periodo

Ciencia Tecnología, Sociedad e Innovación

Ingeniería Industrial Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco

Mar-Ago 2008

Investigación de

Operaciones


Sep 2008- Feb 2009



Mar-Ago 2009

Análisis y Medición de

Incertidumbre


Mar-Ago 2009

Análisis de Objetivos y

Preferencias


Sep 09-Feb 2010

Análisis de Conflictos y

Negociaciones


Sep 09-Feb 2010

121


III


Sep 09-Feb 2010

Análisis y Medición de

Incertidumbre


Mar- Ago 2010


III


Mar- Ago 2010

Simulación Ingeniería Industrial Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco

Sep 10-Feb 2011

Experiencia profesional

Actividad o puesto Institución o empresa Periodo mes-año Profesor de tiempo completo equivalente


Junio 2007- Actual

Publicación de artículos, libros, capítulos y patentes.

Línea de investigación o de trabajo

Nombre del articulo/libro/capitulo/patente

Fecha

Análisis de Decisiones Modelo de decisión para la instalación de una planta de

tratamiento de aguas en una escuela privadas

2010

Análisis de Decisiones Análisis de decisiones y factibilidad de secado de hoja en una empresa

forrajera

Análisis de Decisiones Mejora de decisiones para la secuenciación de procesos mediante

el uso del simulador

2010

Análisis de Decisiones Mejora de Decisiones grupales y negociación por medio de simulación

2010

Análisis de Decisiones Diseño de Configuraciones de Control usando Análisis de

Decisiones

2009

Participación en eventos como ponente


122

VIII Congreso Internacional sobre Innovación y Desarrollo Tecnológico CIINDET 2010

Presentación Oral

Noviembre de 2010

IV Encuentro de la Red Iberoamericana de Evaluación y Decisión Multicriterio

Presentación Oral Septiembre de 2009

Firma Fecha

Mario Luis Chew Hernández

8 de Junio de 2010

123


Currículo Vitae


Eduardo Gamaliel Hernández Martínez Edad Fecha de Nacimiento E-mail

26 años 13 de Diciembre de 1980 [email protected]




Ingeniero Electrónico

Instituto Tecnológico de Orizaba 1998-2003

2003 *



Ciencias en Mecatrónica

Centro de Investigación y Estudios Avanzados IPN (CINVESTAV-IPN)

2003-2005

2005

Trámite



Profesor en el programa de estudios de Ingeniería Electromecánica.


Junio 2007- A la fecha

Curso de Actualización para

Docentes

Instituto Tecnológico de Orizaba Agosto–Octubre 2006

Supervisor de Proyectos y Mantenimiento Eléctrico

Fermentaciones Mexicanas S.A. de C.V.

Septiembre 2002–Febrero 2003

Publicación de artículos, libros, capítulos y patentes


Nombre del articulo/libro/capitulo/patentes

Fecha


Estrategias de Control Descentralizado de Formación para Robots Multiagentes

basadas en Campos Potenciales Artificiales”

“Control de Formación evitando Colisiones utilizando Campos

Potenciales Artificiales”

2007

“Formal Design of Coordination Controllers for Discrete- event

Manufacturing Systems”,

2006

“A design strategy of discrete event controllers for automated manufacturing

systems”

2005

124



International Conference on electrical and Electronics Engineering (ICEEE) and the Conference on electrical Engineering (CIE)”

Participante

2005

Congreso Nacional de Ingeniería Participante 1998, 2000 y 2001

Fecha Firma

125


Currículo Vitae


Ulises Mercado Valenzuela


39 08/10/1971 [email protected]



Ingeniería Mecánica Eléctrica UNAM 91-95 1996 2357613



Investigación de Operaciones UNAM 98-2000 2001 3451770


Ingeniería Industrial Universidad Anáhuac 2011-Actual



1.Analisis de Decisiones Maestría en Ciencias en Ingeniería

Industrial (MCII)

TESCO 09-10/1

2.Investigacion de Operaciones MCII TESCO 09-10/2

3.Administracion de los sistemas de producción

MCII TESCO 10-11/1

4.Investigacion de Operaciones MCII TESCO 10-11/2


1.Investigacion de Operaciones Ingeniería Industrial

TESCO 09-10/2


TESCO 10-11/1


TESCO 10-11/2



1. Jefe de la carrera de Ingeniería Mecánica eléctrica

UNAM FES Aragón 16-082004 a 16-11-08

2. Subdirector Académico Tecnológico de Estudios Superiores de Ixtapaluca

01-02-2002 al 15-08-20047

3. Secretario Técnico de la Carrera de Ingeniería Mecánica Eléctrica

UNAM FES Aragón 01-01-2000 al 01-01-2001

126

Proyectos de investigación o de trabajo realizados. Línea de investigación ó

de trabajo Nombre del proyecto Monto y fuente de

financiamiento Periodo Resultados

Análisis de decisiones Análisis de decisiones en la planeación de la capacidad de producción e inventarios

COMECYT, 48000.00 2009-2010 Difusión en Congresos

Publicación de artículos, libros y capítulos, patentes, etc. Línea de investigación ó

de trabajo Nombre del articulo / libro / capítulo / patentes Fecha

Análisis de decisiones Manufactura Integrada por Computadora (apuntes para licenciatura)

2010





2º Congreso Nacional de Ingeniería Industrial

Ponente y primer autor 12-05-2011



Asociaciones.


Asociación de Ingenieros Universitarios Mecánicos Electricistas

Permanente 1997

Firma Fecha

127



Currículo Vitae


Luis Omar Moreno Ahedo


32 23/06/1978 [email protected]



Ingeniería en electrónica y comunicaciones

Universidad Autónoma de Campeche

1996-2001 2004 6050932


Maestría en ciencias en control automático

CINVESTAV 2002-2004 2004 6052863


Doctorado en ciencias en control automático

CINVESTAV 2006-2010 2011 En tramite



1. Sistemas de Manufactura Maestría en ciencias Ing. Ind

TESCO Sep-Feb-2010

2. Fundamentos de Automatización Industrial

Especialización en automatización y control

TESCO Mar-Sep-2011

3. Sistemas de calidad Maestría en ciencias Ing. Ind

TESCO Mar-Sep-2011

4. Seminario de Investigación I Maestría en ciencias Ing. Ind

TESCO Sep-Feb-2010

5. Seminario de Investigación II Maestría en ciencias Ing. Ind

TESCO Mar-Sep-2011


1. Electrónica Digital Mecatrónica TESCO Sep-Feb-2010

2. Electrónica II Mecatrónica TESCO Mar-Sep-2011

3. Matemáticas IV Mecatrónica TESCO Mar-Sep-2010

4. Análisis de Vibraciones Mecatrónica TESCO Sep-Feb-2009

5. Seminario de Mecatrónica Mecatrónica TESCO Sep-Feb-2010

128

6. Espacio de estados Comunicaciones y electrónica

ESIME-IPN Sep-Feb-2010

7. Señales y sistemas Comunicaciones y electrónica

ESIME-IPN Ags-Sep 2010

8. Mecánica continua Civil Universidad Mexiquense del Bicentenario

Sep-Feb-2009



1. Ingeniero de proyectos Dovtronik de México S.A. de C.V. Abr-05 Jul-05

2. Asistente de investigación Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE),

Jul-05 Nov-05

3. Director general y co-fundador Pleo Tecnologías y Sistemas S.R.L. de C.V.

Ago-08 Ago-09

4. Consultor en diseño curricular Instituto de Investigación de Tecnología Educativa (INITE)

May-06 Abr-08

5. Consultor en diseño curricular Instituto Internacional de Investigación de Tecnología Educativa (INITE).

Nov-09 Mar-10

6. Miembro del comité académico y técnico

Centro Nacional de Evaluación para la Educación Superior A.C. (CENEVAL)

Oct-09 A la fecha







Análisis de sistemas L. Moreno and J. Collado. ”New Scheme for Symbolic Computation of Monodromy Matrix”. Proceedings of The European Control Conference, (ECC), 2009, pp.1389-1394.

2009

Análisis de sistemas L. Moreno-Ahedo and J. Collado. "Reshaping Arnold tongues”. Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control, (ICEEE),2009, pp.1-5.

2009

Análisis de sistemas Moreno-Ahedo and J. Collado, "Vibration control in parametrically excited systems", Proceedings of the 7th International Conference on Electrical and Electronics Engineering Research, (CIIIEE),2010, pp. 110-113

2010

Análisis de sistemas L. Moreno-Ahedo and V. Carlos, “Periodic stabilizing matrices: a monodromy matrix approach”. Proceedings of the 21st International Conference on Electronics Communications and Computers, (CONIELECOMP), 2011.

2011

129

Análisis de sistemas L. Moreno-Ahedo, M. Prado, R. Camona, A. Aguayo,”On the stability of a RLC parametric oscillator“. Research in Computing Science, Vol 52, 2011, pp 226-234

2011

Análisis de sistemas Luis Moreno-Ahedo1, Joaquın Collado and Carlos Vazquez. "Parametric resonance cancellation via reshaping stability regions with applications to mechanical systems: numerical and experimental result". Submitted to 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference

2011

Análisis de sistemas Luis Moreno-Ahedo, Armango Aguayo and Marisol Prado. "Computing resonance frequency curves in parametrically switched RLC circuit with application to analog filtering" Submitted to The Electronics, Robotics and Automotive Mechanics Conference (CERMA) 2011

2011

Análisis de sistemas Luis Moreno-Ahedo, J Collado. “On the collapse of an Arnold tongue in Hill‟s equation” Submitted to Physicis Letters A

2011




Nombre del evento Tipo de participación Fecha International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control

Expositor Nov-2009

International Conference on Electrical and Electronics Engineering Research,

Expositor Nov-2010

21st International Conference on Electronics Communications and Computers

Expositor Ene-2011

The 2011 Iberoamerican Conference on Electronics Engineering and Computer Science

Expositor Abr-2011



Asociaciones.


IEEE Control Systems Society

Estudiante 2011

130

IEEE Education Society Estudiante 2011

Firma Fecha

131


Currículo Vitae


Francisco Quiroz Aguilar Edad Fecha de Nacimiento E-mail

40 años 10 de Octubre de 1970 [email protected]




Ingeniería Química Universidad Veracruzana 1995 - 2001

2000 3347254

Nombre de la Maestría Institución Periodo Año de titulación Cédula Maestría en Ciencias

en Ingeniería Industrial Instituto Tecnológico de Orizaba 1998-2002 2002 55822

76

Experiencia docente


Análisis de decisiones Maestría en ciencias en ingeniería industrial

TESCo 2008-2009

Seminario de Investigación I Maestría en ciencias en ingeniería industrial

TESCo 2009-2010

Seminario de Investigación II Maestría en ciencias en ingeniería industrial

TESCo 2009-2010

Seminario de Investigación III y Tesis

Maestría en ciencias en ingeniería industrial

TESCo 2010-2011


Seguridad e higiene Probabilidad Análisis de decisiones Álgebra Lineal Termodinámica Investigación de Operaciones I Cálculo Diferencial e Integral

Ingeniería Industrial y de Sistemas

Universidad Politécnica del Valle de México

2004-2006

Investigación de operaciones I y II

Ingeniería Industrial TESCo 2007-2008 2008-2009



Subdirector de Ingeniería industrial y ambiental


Enero 2007-Junio 2011

Profesor de Tiempo Completo Universidad Politécnica del Valle de México

Junio 2004-Diciembre 2006

Investigador Especialista Instituto Mexicano del Petróleo Febrero 2003- Marzo 2004

132

Especialista en riesgo Consultor en Análisis de Decisiones y Manufactura

Independiente Enero 2000- Diciembre 2002

Coordinador de Calificación de Equipos de Producción

Schering Mexicana. Marzo 1997- Agosto1999

Supervisor de Turno West Grand de México Mayo 1996- Febrero1997 Representante Técnico de Ventas.

Especialidades Químicas Grace de México

Noviembre 1993- Abril 1996


Línea de investigación o de trabajo Nombre del articulo/libro/capitulo/patentes

Fecha

Análisis de decisiones “Modelo reusable para decidir sobre estrategias de comercialización de

materiales de procesamiento”

2003 Análisis de decisiones “El análisis de decisiones y sus

principales herramientas de modelación (árboles de decisiones y

diagramas de influencia)” Análisis de decisiones “Aplicación de un árbol de Medios y

Metas al Proceso de Validación de una Compañía Farmacéutica”

2001



INFORMS Annual Meeting 2010, Austin, Texas, EUA

Ponente 5-10 Noviembre 2010

1st International Conference on applied Mathematics

Ponente 4- 6 Noviembre 2009

Red Iberoamericana de Evaluación y Decisión Multicriterio

Ponente 10-12 de Noviembre de 2009

Circulo de Conferencias del Instituto Tecnológico de Puebla

Ponente 2002

Circulo de Conferencias del ITO Ponente

Asociaciones


Institute for Operations Research and the Management Sciences

Regular member Enero 2009 a diciembre 2011

Firma Fecha

133


Currículo Vitae


María Perla Torijano Torres Edad Fecha de Nacimiento E-mail

35 años 5 de febrero de 1976 [email protected]


Nombre de la Licenciatura Institución Periodo Año de titulación Cédula Ingeniería Química Benemérita Universidad

Autónoma de Puebla 1995 - 2001 Junio 2000 3503437

Nombre de la Maestría Institución Periodo Año de titulación Cédula Ingeniería de Calidad Universidad Iberoamericana-

Puebla 2004-2005 Junio 2007 Trámite

Experiencia docente

Asignaturas impartidas Licenciatura Institución Periodo Estadística I Ingeniería Industrial

y Ambiental Tecnológico de Estudios Superiores de

Coacalco Julio-Agosto 2007

Ingeniería de Productos y Servicios

Ingeniería Industrial y Ambiental


Junio-Julio 2007



Asesor Externo: ISO 9000.

EXSER, Servicios de Consultoría y Servicios Técnicos

Enero 2006-Mayo 2007

Asesor Externo

Productos Lácteos 100% Roly, S.A. de C.V.


Auxiliar de ISO-HACCP, I&D Sabormex, S.A. de C.V. Julio-Diciembre 2004

Supervisor de Lavado Qualitrama, S.A. de C.V. Marzo-Junio 2004

Auxiliar de Laboratorio de Color Industrias Polifil, S.A. Febrero-Agosto 2003 Participación en eventos como ponente


Iniciación de la Carrera de Ingeniería de Alimentos en Tehuacán, Puebla.

Ponente e Investigador 2002

Firma Fecha

mailto:[email protected]

134


Currículo Vitae

Nombre Apellido Paterno Apellido Materno Ángel Díaz Pineda Edad Fecha de Nacimiento E-mail

44 años 9 de Noviembre de 1966 [email protected]




Ingeniería en Comunicaciones y

Electrónica

Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica - I.P.N.

1985- 1990

Julio 1992

1865176

Nombre de la Maestría Institución Periodo Año de titulación Cédula Administración de

Negocios Escuela Superior de Comercio

y Administración - I.P.N.

1999-2001

Agosto 2001

4165198 Experiencia docente

Asignaturas impartidas Licenciatura/Maestría Institución Periodo Administración Estratégica Control de la Gestión Empresarial

Licenciatura en Administración


2007 - 2011

Investigación de Operaciones Análisis Económico y Financiero Electrónica

Maestría en Ciencias en Ingeniería

Industrial Ingeniería

Electromecánica

Introducción a la Ingeniería Mecatrónica Sensores y Actuadores Control Secuencial Sistemas Hidráulicos y Sistemas Neumáticos Máquinas Eléctricas Control Clásico

Ingeniería en Mecatrónica


2005- 2006

Matemáticas, Estadística.

Informática

Universidad Mexicana, C.

Izcalli

2004-2005

Instrumentación y Control Control Digital Sistemas de Comunicaciones con Fibra Óptica Electrónica Analógica Electrónica Digital

Facultad de Ingeniería

Universidad Tecnológica de México.

1999- 2003.


135

Teoría y Laboratorio de Control Analógico

Facultad de Ingeniería

Universidad Nacional Autónoma de México

1993


Actividad o

puesto Institución o empresa Periodo mes-año

Subdirector Ingenierías en Mecatrónica, Electromecánica y Sistemas Computacionales.


2010 – 2011

Subdirector Licenciaturas en Administración, Informática y cursos de inglés.


2007 - 2010

Jefe de Planeación.


2005 – 2007

Ingeniero Instrumentista

IIMCISA S.A de C.V 2003-2004

Ingeniero de Servicios

Servicios por Honorarios. 1999-2003

Ingeniero de Servicios

ISCIS.A de C.V 1998-1999

Ingeniero de Proyectos y puestas en servicio.

ABB Sistemas, S.A. de C.V.

1993-1998

Ingeniero de Proyectos

Bailey México, S.A. de C.V

1990-1993.

Firma Fecha

136


Currículo Vitae


Sergio Antonio Foyo Valdés


32 años 17/01/1979 [email protected]



Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica

IPN- ESIME- Zacatenco

Sep. 1997-Julio 2002

Sep. 2002 3986134



Maestría en Ciencias en Ingeniería Mecatrónica

Tecnológico de estudios Superiores de Ecatepec. TESE

Sep. 2006- Julio 2008

Sep. 2008 6095589





1.Manufactura integrada por Computadora


UEPI-TESCo Unidad de Estudios de Posgrado e Investigación

Febrero 2011-Septiembre 2011

2.Seminario de Investigación III Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial



3- Seminario Especialización en Automatización Industrial



4.Fundamentos de Automatización Industrial

Especialización en Automatización Industrial


Septiembre 2010- Febrero 2011

5.Seminario de Investigación II Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial




137

6. Seminario de Investigación I Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial


Septiembre 2009 – Febrero 2010










1.Controladores Lógicos Programables Ingeniería Mecatrónica

TESCo- Tecnológico de estudios Superiores de Coacalco


2.Programación de Sistemas de Manufactura Flexible

Ingeniería Mecatrónica





Febrero 2010- Septiembre 2010

4.Programación de Sistemas de Manufactura Flexible

Ingeniería Mecatrónica





Febrero 2009-Septiembre 2009.



1. Jefatura de División de Ingeniería Mecatrónica

Tecnológico de estudios Superiores de Coacalco. Ingeniería Mecatrónica

Septiembre 2008- Marzo 2009

2. Encargado del programa de seguridad industrial

Unión de Trabajadores del Hierro, sus Derivados, Conexos Metalúrgicos y Similares del Estado de México, miembro de La Confederación de Obreros y Campesinos del Estado de México COCEM

Marzo 1996- Junio 1996

3. Mantenimiento al material Rodante, Servicio social

Sistema de Transporte Colectivo (METRO), Gerencia de Mantenimiento al material Rodante

Septiembre 2001-Marzo 2002

138





Modelado y control de manufactura integrada por computadora CIM (enfoque basado en redes de Petri).

$30,000 M.N - PROMEP

2010-2011 Actividad en proceso

Publicación de artículos, libros y capítulos, patentes, etc. Línea de investigación

ó de trabajo Nombre del articulo / libro / capítulo / patentes Fecha


Modelado y control de una celda automatizada de manufactura flexible AMCA 2010

2010


Modelado y Control de un Sistema de Manufactura Flexible basado en Sistemas de Eventos Discretos CIIM-2010

2010


Metodología de Modelado y Conversión de Redes de Petri aplicado en Celda Automatizada de Manufactura Flexible INTERCON 2010

2010


Modelado de una celda de manufactura integrada por computadora: enfoque basado en redes de Petri CIIIE- 2008

2008

Diseño e Integración de Sistemas Automatizados

Diseño e implementación de SCADA para manipulador morfología SCARA, basado en Instrumentación Virtual CIEIC 2011

2011


Modelado de una Celda de Manufactura Integrada por Computadora Publicación en Revista ISSN 1405-5597

2010



Propuesta de un manipulador cilíndrico de carga y descarga para una prensa mecánica.

Medina Barragán Edgar Gonzalo

TESCo IEM- Ingeniería Electromecánica

2010



AMCA 2010- Congreso Nacional de la Asociación de México de Control Automático

Ponente 2010

CIIM-2010- Coloquio de Investigación Multidisciplinaria CIIM-2010 Internacional

Ponente 2010

CIIIE- 2008- Congreso Internacional de Investigación en Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Ponente 2008

139



Mención honorifica - Promedio y tema de tesis de posgrado

Tecnológico de estudios Superiores de Ecatepec. TESE

Septiembre 2008

Asociaciones.


IEEE Miembro 2010

AMCA Miembro 2010

Firma Fecha

07/Junio /2011

140



Currículo Vitae

Nombre Apellido Paterno Apellido Materno Manuel González De la Rosa Edad Fecha de Nacimiento E-mail

39 años 7 de Septiembre 1972 [email protected]



Institución Periodo Año de titulación

Cédula

Ingeniería Industrial y de

Sistemas

Universidad Autónoma de Tamaulipas

1989-1993 1993 1960093



Cédula

Maestría en Ingeniería Toma

de Decisiones

Universidad Autónoma del Estado

de México (UAEM)

1994-1999

1999

3280195

Nombre del Doctorado


Cédula

Doctorado en Ingeniería Industrial-

Investigación de operaciones-

Tecnológico de Monterrey Campus Toluca

2001-2005 2005 4769564

Experiencia docente

Asignaturas impartidas Maestría Institución Periodo

Programación Matemática I


Tecnológico de Monterrey Campus Toluca

2007

Programación Matemática

II

Seminario de Tesis II

Maestría en Ingeniería Análisis de decisiones

UAEM 2007,2003


Simulación, Administración

de la Producción, Dinámica

de Sistemas

Ingeniería Industrial y de Sistemas

Tecnológico de Monterrey, Campus San Luis Potosí

2006

Investigación de

operaciones I y II,

Simulación


Instituto Tecnológico de Toluca 1997-

Estadística Industrial Ingeniería Industrial y de Sistemas

Universidad Politécnica del valle de Toluca

2007


141



Ing. Sistemas GEM Probosque 1994-1999

Jefe de Proyecto GEM Probosque 1999-2001

Líder de proyecto ITESM-SLP 2006

Proyectos de investigación o de trabajo realizados

Línea de investigación ó de

trabajo Nombre del

proyecto Monto y fuente de


Logística de transporte Un algoritmo heurístico con

ventanas de tiempo para la planeación

operativa de transporte de carga

(en proceso)

--- 2006-2007 En revisión artículo para publicación

Evaluación de reemplazo de maquinaria

--- 2007- Investigación en proceso


Línea de investigación o de

trabajo

Nombre del articulo/libro/capitulo/patentes Fecha

Análisis de Decisiones

Un algoritmo heurístico con ventanas de tiempo para la planeación operativa de

transporte de carga

(en proceso)

Dirección de Tesis concluidas


Aplicación de la técnica AHP

para el reemplazo de

maquinaria (en proceso)

Mauricio Ayala UAEM Maestría en Análisis de Decisiones

UAEM

En proceso



INFORMS San Francisco

2005

Un algoritmo heurístico con ventanas de tiempo para la planeación operativa de

transporte de carga

Noviembre 2005

Firma Fecha

142


Currículo Vitae

Nombre Apellido Paterno Apellido Materno Alfredo Hernández Herrera Edad Fecha de Nacimiento E-mail

50 11 de Septiembre de 1961 [email protected]


Nombre de la Licenciatura Institución Periodo Año de titulación

Cédula

Ingeniero Metalúrgico

Instituto Politécnico Nacional, ESIQIE

1980 - 1985 1980 1216842

Nombre de la Maestría Institución Periodo Año de titulación

Cédula

Maestría en Ciencias en Ingeniería Metalúrgica

Instituto Politécnico Nacional, CGPI

2000 2000 5129758

Experiencia docente

Asignaturas impartidas Licenciatura Institución Periodo Química Procesos de fabricación Tecnología de materiales Mecánica de fluidos Matemáticas III Métodos numéricos Física II Probabilidad Metrología y normalización

Ingeniería Industrial y Electromecánica


Septiembre 1996-Mayo 1999



Gerente General

Sistemas Metálicos, I+D, P+L. (Persona Física)

Junio 1994-Febrero 1999

Gerente de Planta Gerente de Manufactura

Modelos y Moldes en Shell, S.A.


Diciembre 1988-Enero 1993

Jefe de Diseño y Prototipos

Diseño de Modelos para Fundición, S.A.

Abril 1986-Noviembre 1988

Ingeniero de Moldeo y Colado

Grupo Industrial N K S, S.A. C.V.

Marzo 1985-Marzo 1986

Supervisor de fusión Comercial Fundidora, S.A. Septiembre 1984-Marzo 1985

Fecha Firma

143


Currículo Vitae


Ivvone Mejía Caballero


33 25 Agosto 1977 [email protected]



Ingeniería electrónica y comunicaciones

Universidad Veracruzana

1998-2003 2005 4845336



Maestría en Ciencias en Ingeniería Mecánica

Instituto Politécnico Nacional

2004-2007 2007 6920238





1.Control Numérico Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

TESCo 03-03-09 al 07-08-09

2. Seminario I Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

TESCo 01-09-08 al 13-02-09

3. Seminario II Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

TESCo 03-03-09 al 07-08-09

4.Seminario II Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

TESCo 01-09-09 al 12-02-10

5. Seminario IV Maestría en Ciencias en

TESCo 03-03-10 al 06-08-10

144


6. Tesis Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial

TESCo 01-08-10 al 04-02-11

7.Hidráulica y Neumática Especialización en Automatización Industrial

TESCo 01-09-10 al 04-02-11

8. Seminario I Especialización en Automatización Industrial

TESCo 01-09-10 al 04-02-11

9. Seminario II Especialización en Automatización Industrial

TESCo 03-03-11 al 02-08-11


1.Matemáticas I Ingeniería Mecatrónica

TESCo 16-04-08 al 02-08-08

2.Estática Ingeniería Mecatrónica

TESCo 16-04-08 al 02-08-08

3.Electrónica II Ingeniería Mecatrónica

TESCo 01-09-2008 al 13-02-09

4.Instrumentación Ingeniería Mecatrónica

TESCo 01-09-2008 al 13-02-09

5.Mecanismos Ingeniería Mecatrónica

TESCo 01-09-2008 al 13-02-09

6. Control Ingeniería Mecatrónica

TESCo 03-03-09 al 07-08-09

7. Electrónica I Ingeniería Mecatrónica

TESCo 01-09-09 al 12-02-10

8. Máquinas eléctricas Ingeniería Mecatrónica

TESCo 3-03-10 al 06-08-10

9. Matemáticas II Ingeniería Mecatrónica

TESCo 3-03-10 al 06-08-10

10. Análisis de Circuitos Eléctricos I Ingeniería Electromecánica

TESCo 03-03-11 al 02-08-11



1.Profesor Asociado A TESCo 16-04-08- A la fecha

2.Técnico Affiliated Computer Services 1-10- 07 al 02-01- 08

145




Periodo Resultados

Diseño e integración de sistemas automatizados

Automatización y control de banda transportadora

$36,000- TESCo 1-09-10 a la fecha

Automatización de banda transportadora con estación de proceso

Sistemas de Manufactura Automatización de Máquina TIEM 1

Aproximadamente $80,000.00 - INTERFIL S.A, de C.V.

1-09-08 a la fecha

Diseño, manufactura, control y automatización de Máquina TIEM 1.





Artículo publicado. Sistema de dosificación para un proceso de envasado de polvos

2010


Artículo publicado. La dosificación y el proceso de

envasado de polvos

2010



Propuesta de automatización de una banda transportadora de la flexográfica a la flejadora

Daniel Romero Urbán TESCo Ingeniería Mecatronica

2009

Simulación de proceso de ventilación para una cabina de sand blast

Israel Aguilar Hernández TESCo Ingeniería Mecatronica

2009

Automatización del proceso de llenado de botella

Erick Homero del Rosal Parra

TESCo Ingeniería Mecatronica

2009

Automatización de una máquina envolvedora de alimentos

Edgar Ramírez Hurtado TESCo Ingeniería Mecatronica

2009

Sistema SCADA para monitoreo y control de temperatura a través de puerto USB

José Daniel Dueñas Pérez

TESCo Ingeniería Mecatronica

2010

Automatización y Puesta en Marcha de planta potabilizadora de agua

Moisés Bahena Fuentes TESco Ingeniería Mecatronica

2011

http://hosting.udlap.mx/profesores/miguela.mendez/alephzero/archivo/historico/az57/envasado57.html

http://hosting.udlap.mx/profesores/miguela.mendez/alephzero/archivo/historico/az57/envasado57.html

146



Semana Nacional de Ciencia y Tecnología

Ponente 2009



Asociaciones.


Firma Fecha

08-06-11

147


Currículo Vitae


Jorge Ismael Montoya Tena


50 23 de abril de 1961 [email protected]



Ingeniero en Comunicaciones y Electrónica

ESIME - IPN 79-83 1984 1161776


Diplomado en automatización industrial

FESTO Didatic 2004 2004


Doctor Ingeniero en Telecomunicación

Universidad Politecnica de Madrid

89 .92 1992



1.Estadistica Maestría en Ing. Industrial

TESCO 2010

2.Analisis de señales y sistemas Maestría en Ing. Electrónica

ITESM .Toluca 2007

3.Procesamiento digital de la información Maestría en Ing. Electrónica

ITESM .Toluca 2005

4.Comunicaciones móviles digitales Doctorado en Telecomunicaciones

ESIME – IPN , UPM 2003

5.Sistema de comunicación celular y PC´s. Doctorado en Telecomunicaciones

ESIME –IPN , UPM 2000


1.Ingenieria económica Ing. Industrial UPVT 2009, 2010

2.Hidraulica y neumática Ing. Industrial UPVT 2009. 2010

3.Control y automatizacón Ing. Industrial UPVT 2009, 2010

4.Simulación de sistemas Ing. Industrial UPVT 2010

5.Sistemas de manufactura Ing. Industrial UPVT 2008, 2009



1. Profesor investigador UPVT 2008 - 2011

2. Profesor investigador ITESM – Toluca 2003 – 2008

3. Gerente de Ingeniería TRICOM Network 1993 – 1995

4.Profesor investigador IPN 1984 – 2003

5.Ingeniero de comunicaciones CFE 1982 – 1992


148



trabajo


Periodo Resultados

Energías alternativas Generador eólico $ 200,000.00 PROMEP

2009 – 2011 En operación

Telecomunicaciones Obtención de los coeficientes de reflexión electromagnética en la banda de microondas de los materiales típicos de construcción en México

$600,000.00 COFAA - IPN

2001 - 2002 Obtención de coeficientes

Telecomunicaciones Análisis de propagación en medios urbanos

$500,000.00 COFAA - IPN

1998 – 1999 Obtención de modelo de propagación electromagnética

Telecomunicaciones Obtención de mapa de conductividad del suelo en la Republica mexicana

$ 1‟300,000.00 CONACYT

1999 . 2001 Obtención de mapa de conductividad



trabajo


Ing. Electrica Failures in Outdoor Insulation Caused by Bird Excrement 2009

Ing. Telecomunicaciones

Estimation of ground conductivity from remote sensing data

2007

Ing. Electrica Correlation among ESDD, NSDD and leakage current in distribution insulators

2007

ng. Telecomunicaciones

Alternative Methods to Obtain Ground Conductivity 2009


Nombre de la tesis Nombre del alumno

Institución Programa Fecha

Modelo para la obtención de la conductividad del suelo utilizando datos de teledetección

Raul Ruiz Mesa Universidad Politécnica de Madrid

Doctorado en Telecomunicaciones

28/11/2007

Diseño e implementación de practicas de redes de comunicación industrial

ITESM – Toluca

Maestria en Ing. Electrónica

30/07/2004

Modelo de propagación de ondas electromagneticas para comunicaciones móviles en la banda de UHF en la Ciudad de México

ESIME –IPN Maestria en Telecomunicaciones

31/10/2002

149

IMT-2000 INTERFAZ DE RADIO TERRESTRE

Perez Limon ESIME - IPN Maestría en Telecomunicaciones

Análisis y simulación de los efectos de la multitrayectoria en un sistema de comunicación móvil por satélite en banda L

Victor Peñaloza Catalan

ESIME – IPN Maestría en Telecomunicaciones

11/08/2000

CDMA en telefonía celular ESIME – IPN Maestría en Telecomunicaciones

14/12/2000





Asociaciones.


IEEE Miembro 1993 – 2011

AMIME Miembro 1985 . 2011

Firma Fecha

150


Currículo Vitae


Isidro Soria Arguello


28 28 de octubre de 1982 [email protected]



Ingeniero Industrial Instituto Tecnológico de Morelia

2000 - 2005

2005 4752695



Maestría en Ciencias con Especialidad en Ingeniería Industrial

Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey

2007- 2008 2008 5942903





1. Sistemas de Manufactura Maestría en Ingeniería Industrial


Septiembre de 2009 – Marzo de 2010

2. Investigación de Operaciones Maestría en Ingeniería Industrial


Marzo de 2010 – Agosto de 2010

3. Gestión de los sistemas productivos Maestría en Ingeniería Industrial


Septiembre de 2010 – Marzo de 2011

4. Consultoría en Análisis de Decisiones Maestría en Ingeniería Industrial


Marzo de 2011 – Agosto de 2011


1. Investigación de Operaciones I Ingeniería Universidad Septiembre

151

Industrial Politécnica del Valle de Toluca

2009 – Diciembre 2009

2. Sistemas de Manufactura Ingeniería Industrial

Universidad Politécnica del Valle de Toluca

Enero 2010 – Abril 2010

3. Ingeniería del Producto Ingeniería Industrial


Enero 2010 – Abril 2010

4. Logística Ingeniería Industrial


Mayo 2010 – Agosto 2010

5. Investigación de Operaciones II Ingeniería Industrial


Mayo 2011 – Agosto de 2011



1. Supervisor de Operaciones Coca Cola Femsa Planta Toluca Enero de 2009 a Septiembre de 2009




Periodo Resultados



trabajo


Cadena de Abastecimiento

Rediseño de la Cadena de Abastecimiento de un grupo embotellador de Bebidas

Febrero de 2010





Congreso Internacional de Ponente Marzo de 2010

152

Ingeniería y Software Libre

International Symposium on Mathematical Applied to the Sciences (XVII SIMMAC)

Ponente Febrero de 2010



Asociaciones.


Firma Fecha

Isidro Soria Arguello 08 de Junio de 2011

153


Currículo Vitae


Sergio Vázquez Aranda


56 26 de febrero 1955 [email protected]



Ingeniería Mecánica U. de Guadalajara 73-78 1978


Riego y Drenaje UAEMEX 87-88


Toma de Decisiones UAEMEX 89-92 1992 6622937


Ingeniería Industrial Itesm, campus Toluca 2010-




1.Analisis de operaciones 1 Maestría UAEMEX 2000-

2.Analisis de operaciones 2 Maestría UAEMEX 2000-2005

3.Taller de Soluciones Maestría UAEMEX 2000-

4.Simulacion Maestría UAEMEX 2000-2005

5.Programacion matemática 1 Maestría UAEMEX


1.Investigacion de Operaciones Mecánica UAEMEX 1992-2009

2.

3.

4.

5.



1.Jefe de almacenes y embarques Robert Bosch SA de CV 1992-2005/2008

2.Empresario Agrícola, franquicias TPSP, BCS 2005-

3.Gte producción, Planta Autec/Simpson 1979-1992

4.

5.

154




Periodo Resultados




Inventarios Determinación de la cantidad de lote óptimo considerando inventario en tránsito, penalización por tiempo sin inventario y considerando dos modos de transporte. (Revisión)

Mayo 2011



Reducción del tiempo de surtido de materiales de un almacén, PL

Lourdes Loza Hernández UAEMEX Análisis de decisiones

16-09-2003

Reducción del tiempo de servicio en una empresa comercial a través de mejora para operación de almacén

Ricardo Flores Álvarez UAEMEX Análisis de decisiones

17-11-2003

Modelo para el mejoramiento del flujo de materiales entre almacén y líneas de ensamble

Gastón Vertiz Camarón UAEMEX Análisis de decisiones

8-03-2002





Medalla Ignacio M Altamirano UAEMEX 1992

Asociaciones.


Firma Fecha

155

11.5 Conformación del Consejo de Posgrado

11.5.1 Constitución del Consejo de Posgrado

Integrantes del consejo de posgrado, al 1 de junio de 2011.

Presidente Dr. José Martín Flores Albino.

Vocal M. en C. Marina Violeta Lafarja Solabac

Secretario Dr. Guillermo Torres Sanabria

Miembros Dr. Eduardo Gamaliel Hernández Martínez Dr. Mario Luis Chew Hernández. Dr. Alejandro Luna Avilés Dra. María de los Ángeles Calixto Romo M. en C. Luis Omar Moreno Ahedo M. en C. María Perla Torijano Torres M. en C. Francisco Quiroz Aguilar.

11.5.2 Miembros del consejo de Posgrado por línea de investigación al 1 de junio de 2011


Dr. José Martín Flores Albino.

Dr. Eduardo G. Hernández Martínez.

Dr. Luis Omar Moreno Ahedo.

Dr. Alejandro Luna Avilés

Dra. María de los Ángeles Calixto Romo

M. en C. María Perla Torijano Torres.


Dr. Mario Luis Chew Hernández.

M. en C. Ángel Díaz Pineda.


M. en I. Ulises Mercado Valenzuela

108

12. INFRAESTRUCTURA DESTINADA POR LINEA DE INVESTIGACIÓN

Instalaciones por línea de investigación

Línea de investigación

Instalaciones Equipos Material bibliográfico / Software Equipo especializado


Laboratorios de Cómputo con 50 computadoras.

2 computadoras

1 video proyector

5 Worstations

Se citan principalmente los siguientes:

• Albright S. C. (2010), Data analysis & decision making: with Microsoft Excel, Thomson South Western

• Bell David E., Raiffa, H., Tversky A., (1988), Decision making: descriptive, normative, and prescriptive interactions, Cambridge University Press

• Chistopher M., (2005), Logistics and supply chain management: creating value-adding networks, Pearson Education Limited

• Coss R. (2005), Análisis y evaluación de proyectos de inversión, Ed. Limusa,

• Edwards W., (2007), Advances in decision analysis from foundations to applications, Cambridge University Press

• Eppen G. D., (2008), Investigación de operaciones en la ciencia administrativa: construcción de modelos para la toma de decisiones con hojas de cálculo electrónicas, Prentice Hall Hispanoamericana

• Espíndola, J. L,(1999), Análisis de problemas y toma de decisiones, Pearson Educación de México

• Figueira, J., (2004), Multiple criteria decision analysis: state of the art surveys, Springer Science Business Media, LLC

• Flüeler T., (2006), Decision making for complex socio-technical systems: robustness from lessons learned in long-term, radioactive waste governance, Springer

• Goodwin P.,(2010), Decision analysis for management judgment, John Wiley & Sons Ltd

• Groebner D. F., (2007), Business statistics: a decision-making approach, Pearson Education, Inc.

• Hammond, J. S., Keeney, R. L. y Raiffa, H., (2002), Smart Choices: a practical guide to making better life decisions, Crown Business

109

• Heyman D. P., (1990), Stochastic models: volume 2, Elsevier Science Publishers B. V.

• Hillier F. S. y Lieberman G. J. 2002, Investigación de Operaciones, Mc Graw Hill, 7a Ed.

• James L. Riggs. 2005, Sistemas de Producción: Planeación, análisis y control, Limusa

• Kamlesh, M., (1996), Investigación de operaciones: el arte de la toma de decisiones, Prentice Hall Hispanoamericana

• Keeney R. L., (1993), Decisions with multiple objectives: preferences and value tradeoffs, Cambridge University Press

• Keeney R. L., (1996), Value-focused thinking: a path to creative decisionmaking, Harvard College

• Morgan M. G. (1992), Uncertainty: a guide to dealing with uncertainty in quantitative risk and policy analysis, Cambridge University Press

• Mun, J., (2006), Modeling risk: applying Monte Carlo simulation, real options analysis, forecasting, and optimitization techniques. Wliey Finance.

• Oliver R. M., (1990), Influence diagrams, belief nets and decision analysis, John Wiley & Sons Ltd

• Prawda W. J., (2004), Métodos y modelos de investigación de operaciones, vol. 1: modelos determinísticos, Editorial Limusa/Grupo Noriega Editores

• Prawda W. J., (2004), Métodos y modelos de investigación de operaciones, vol. 2: modelos estocásticos, Editorial Limusa/Grupo Noriega Editores

• Taha H. A., (1995), Investigación de Operaciones, Alfaomega, 5ª. Ed.

• Thierauf R. J., (2007), Toma de decisiones por medio de investigación de operaciones, Editorial Limusa/Grupo Noriega Editores

• Trigeorgis, L.,(1996), Real options: managerial flexibility and strategy in resorce allocation, MIT Press.

• Velázquez G., Administración de los Sistemas de Producción, Editorial Limusa

• Walpole, R. E. (2000), Probabilidad y estadística para ingenieros, Prentice Hall.

• Watson Stephen R., (2009), Decision synthesis: the principles and practice of decision analysis, Cambridge University Press

Sistemas de

Manufactura

Laboratorio de Manufactura

avanzada

2 computadoras Desk Top

1 video

Se citan principalmente los siguientes:

• Bailey D., (2003), Practical SCADA for industry, IDC Tecnology, Ed. Newnes

1 torno de control numérico. 1 centro de maquinado vertical de control numérico. 1 sistema de Gantry con robot de

110

proyector • Boyer S. A., (2009), SCADA: supervisory control and data acquisition, Ed. Instrumentation Systems

• Coss R., (2005), Análisis y evaluación de proyectos de inversión, Ed. Limusa,

• Dorf, R. C, (1994), Handbook of design, manufacturing and automation, John Wiley & Sons, Inc.

• Eisner H., (2008), Essentials of project and systems engineering management, John Wiley & Sons, Inc.

• Geng H., (2004), Manufacturing engineering handbook, McGraw-Hill Companies Inc.

• González, D. (2004), Automatización y control: prácticas de laboratorio, McGraw-Hill Interamericana Editores

• Groover M., (2007), “Automation production systems, and computer-integrated manufacturing”, Pearson Education, Inc.

• Hernández, A., (1993), Manufactura Justo a Tiempo, Continental.

• Heywood, J. (2005), Engineering education: research and development in curriculum and instruction, Institute of electrical and Electronics Engineers, Inc.

• Kalpakjian S., (2009), Manufacturing engineering and technology, Pearson Education, Inc.

• Kletti, J. (2010), Manufacturing execution systems-MES, Springer-Verlag Berlin Heidelberg

• Kossiakoff A., (2011), Systems engineering: principles and practice, John Wiley & Sons, Inc.

• Lal G K, (2005), Fundamentals of manufacturing processes, Alpha Science International Ltd.

• McMahon, C., (1999), CAD CAM: principles, practice and manufacturing management, Addison Wesley

• Monden Y, (1998), Toyota Production Systems, Chapman & Hall; 3rd edition

• Montgomery,D. C., (1991). Diseño y Análisis de Experimentos, Grupo editorial Iberoamérica, 3ª. Ed.

• Ostwald P. F, (1997), Manufacturing processes and systems, John Wiley & Sons, Inc.

• Parshall J., (1999), Applying S88: batch control from a user´s perspective, ISA-The Instumentation, Systems, and Automation Society

• Schey, J. A, (1999), Introduction to manufacturing processes, McGraw-Hill Companies, Inc

• Scholten B., (2007), The road to integration; a guide to applying the ISA-95: Standard in Manufacturing, Ed. ISA-Instrumentation, systems, and automation society

• Turner W. C., (1992), Introduction to industrial and

5 grados de libertad. 1 banda transportadora bidireccional. 1 almacén automático tipo polar. 1 almacén automático tipo cartesiano. 1 estación de ensamblaje con robot de 6 grados de libertad. 1 estación central de control.

3 estaciones de monitoreo

111

systems engineering, Prentice-Hall, Inc.

• Wilson, J.S., (2004), Sensor technology handbook, Elsevier Inc.

109

13. FUENTES DE FINANCIAMIENTO DEL PROGRAMA DE POSGRADO

Las fuentes de financiamiento del programa de Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial han sido principalmente por ingresos propios y a través del Consejo Mexiquense de Ciencia y Tecnología (COMECyT).

La proporción del gasto de la Maestría con el gasto total del TESCO (%) presentó un incremento de casi el doble de 2007 a 2008, debido principalmente a que se instrumentó en este último año el Programa de Apoyo Docente (PADO), el cual es equiparable con el Programa de Mejoramiento al Profesorado (PROMEP), teniendo como propósito retener a los profesores a través de becas, de cuatro mil pesos mensuales para los profesores con grado de maestría y seis mil pesos con grado de doctorado, con este mismo Programa se becaron cinco alumnos de tiempo completo.

Aunque el porcentaje del gasto disminuyó de 2008 a 2009, se debió a que el TESCo en general realizó una mayor inversión, sin embargo en valores absolutos el gasto de la maestría se mantuvo casi como en 2008.

En 2009 entró en operación el convenio TESCo-COMCyT aportando aproximadamente medio millón de pesos en el primer año y un poco más de un millón de pesos en 2010, que consistió además de los mismos conceptos de becas a profesores y alumnos de tiempo completo de la maestría del PADO, en becas para que los profesores presentaran sus proyectos de investigación en congresos internacionales en México y Estados Unidos. Estas fuentes de financiamiento han permitido que el núcleo académico básico esté incrementando el número de productos académicos, ya que en 2007 se obtuvieron seis productos, siete en 2008, once en 2009 y diecinueve en 2010. A continuación se presenta la tabla con los principales rubros del gasto en la Maestría y los porcentajes desde 2007 a 2010 con respecto al gasto general del TESCo.

110

Rubro 2007 2008 2009 2010

1Aportación del Programa de Apoyo Docente (PADO) a

los siguientes profesoresNo aplica $ 268,761.77 $ 147,000.00 No aplica

2 Becas del TESCO de los alumnos de la Maestría No aplica $ 105,000.00 No aplica No aplica

3 Asistencia a Congresos No aplica No Aplica $ 9,567.00 $ 53,740.97

4Servicios: energía eléctrica, agua, limpieza, seguridad,

internet, otros. $ 229,048.00 $ 309,199.00 $ 407,830.00

5 Pago de Nómina de los Profesores $ 1,022,725.03 $ 2,295,634.12 $ 2,759,095.22 $ 2,935,579.11

6 Pago de Nómina de los Administrativos: $ 289,408.98 $ 340,957.09 $ 430,990.59 $ 490,891.92

Gastos de Inversión :

Equipo de cómputo $ 91,733.65 $ 90,759.22 $ 77,037.00 $ 320,130.00

Mobiliario $ 29,916.79 $ 70,725.00

Acondicionamiento de las instalaciones de la UEPI No aplica $ 1,103,379.00 $ 25,288.00 $ 86,925.00

Acervo bibliográfico (164 ejemplares) No aplica $ 16,124.66 $ 78,525.37 $ 7,903.84

8

Aportación al Convenio TESCo-COMECYT para la

Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial (Fomento

a la permanencia institucional, Maestría en Ingeniería

Industrial, proyectos de investigación)

No Aplica 460,971.00$ 1,074,987.36$

9

Gastos de la estancia de investigación del M. en C.

Alfredo Hernández Herrera a la Universidad de

Mondragón.

$ 144,879.60 110,040.66$

10

Gastos de la estancia en la Universidad de Nuevo

México de los profesores: Sergio Antonio Foyo Váldes,

Luis Omar Moreno Ahedo, Luis Francisco Barbosa

Santillán

$ 30,532.04 $ 27,867.96

$ 1,464,316.49 $ 4,622,411.42 $ 4,478,438.84 $ 5,377,988.20

TOTAL DEL TESCO $ 50,003,869.00 $75,193,918.03 $ 100,530,021.72 $89,003,195.00

2.9% 6.1% 4.5% 6.0%

TOTAL DEL LA MAESTRÍA

% de DEL GASTO DE LA MCII

7

111

14. ACUERDOS O BASES DE CONCERTACION.

Se tienen acuerdos de colaboración con el Instituto Politécnico Nacional y el gobierno del Estado de México, a través de los cuales se podrán establecer las relaciones para que los estudiantes de posgrado puedan participar en proyectos de investigación en el campo de la disciplina.

Institución u Organismo

Objetivo de acuerdo o base de

concertación.

Nombre de los participantes

Monto financiado

Periodo Resultados

Instituto Politécnico Nacional-Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco

Maximizar el aprovechamiento de recursos humanos, materiales y financieros en el desarrollo conjunto de proyectos, programas y acuerdos en las áreas académicas, científicas y de investigación.

Dr. José Enrique Villa Rivera Dr. Francisco José Plata Olvera

“Convenio General de Colaboración”

01 de Noviembre

de 2006

Pendiente

Instituto Politécnico Nacional-Gobierno del Estado

Realización de programas y proyectos de cooperación en materia académicas, científica y tecnológica

Dr. José Enrique Villa Rivera Lic. Arturo Montiel Rojas Ing. Manuel Cadena Morales Lic. Luis Enrique Miranda Nava Ing. Agustín Gasca Pliego

“Convenio General de Colaboración“

02 de Mayo de 2005

Pendiente

112

15. PROGRAMAS DE POSGRADO QUE IMPARTE ACTUALMENTE EL PLANTEL / PROGRAMAS DE LICENCIATURA ACREDITADOS.

El Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco es el segundo más antiguo en la entidad, con catorce años. Actualmente se encuentra en etapa de consolidación, fundamentando en el aseguramiento de la calidad de sus programas educativos y procesos, talleres, laboratorios, instalaciones y personal docente y administrativo. A partir del 2008 el Tecnológico de Estudios Superiores de Coacalco incursiona en la oferta de estudios de posgrado con la Maestría en Ciencias en Ingeniería Industrial actualmente con una matrícula de 61 alumnos y en 2010 se inició la Especialización en Automatización Industrial con una matrícula de 16 alumnos. En 2011 se está solicitando la apertura de la Maestría en Administración y una Especialización en Logística y Cadena de Suministro para poder ofertarlos en septiembre del mismo año. La oferta de licenciatura del Tecnológico consiste en los siguientes programas académicos:

1. Ingeniería Industrial 2. Ingeniería en Sistemas Computacionales 3. Ingeniería Mecatrónica 4. Ingeniería Electromecánica 5. Ingeniería Ambiental 6. Ingeniería en Materiales 7. Ingeniería en Gestión Empresarial 8. Ingeniería química 9. Ingeniería Civil 10. Ingeniería en Tecnologías de la Información y Comunicaciones 11. Licenciatura en Administración 12. Licenciatura en Informática la cual se encuentra en liquidación.

Seis de estos programas: Ingeniería Industrial, Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ingeniería Electromecánica, Ingeniería Mecatrónica e Ingeniería Ambiental están acreditados por el Consejo de Acreditación de la Enseñanza de la Ingeniería, A.C., CACEI y la Licenciatura en Administración por el Consejo de Acreditación en la Enseñanza de la Contaduría y la Administración A.C., CACECA.

La Secretaría de Educación Pública, otorgó al TESCo en 2010 y por segundo año consecutivo el Reconocimiento de “Excelencia Académica”, por continuar consolidándose como una institución ejemplar en los esfuerzos de evaluación externa y acreditación, debido a que logró la acreditación del 100% de los programas educativos acreditables descritos anteriormente, Ingeniería en Sistemas Computacionales, Ingeniería Industrial, Ingeniería Electromecánica, Licenciatura en Administración, Ingeniería Mecatrónica e Ingeniería Ambiental

113

16. INSTITUCIONES EN LA REGIÓN QUE IMPARTEN ESTE PROGRAMA U OTRO AFÍN.

Institución Programa Matrícula Fecha de inicio del programa

Instituto Tecnológico y de

Estudios Superiores de

Monterrey, Campus Estado

de México

Maestría en Ciencias con especialidad en Ingeniería

Industrial

- 1952

Universidad Anáhuac


- 1995

Instituto Politécnico Nacional

(UPIICSA)


- 1995

114

17. NECESIDADES DE EQUIPO Y SOFTWARE PARA LA INVESTIGACION

Por línea de investigación:


Instalaciones

(Laboratorios, talleres, aulas, etc.)

Equipo

(Cómputo, audiovisual, etc.)

Equipo especializa

do para llevar a cabo

investigación

Material

Bibliográfico Hemerográfico Software

Análisis de Decisiones Actualización de equipo de cómputo y de software.

1 Servidor 2 Computadoras de portátiles (una por PTC). 2 Video proyectores.

Mathur Kamlesh & Solow Daniel, 1996.

Marshall, K. T. & Oliver, R. M., 1995. Decision Making and Forecasting, McGraw-Hill.

Fudenberg, D & Tirole, J., 1991. Game Theory, MIT Press, Cambridge, MA.

Owen, G., 1995. Game Theory, Academic Press.

Taiichi Ohno. 1991. Taiichi Ohno El Sistema De Produccion Toyota, Gestión 2000.

Douglas C. Montgomery y George C. Runger, 1996, Probabilidad y Estadística aplicadas a la ingeniería, McGraw-Hill, Interamericana, 1ª. Ed.

Meyer, Paul L., 1998, Probabilidad y Aplicaciones Estadísticas, Addisson Wesley Longman.

Hines, Williams W. y Montgomery, Douglas C, 2002, Probabilidad y Estadística para Ingeniería, CECSA, 2ª. Ed.

Wayne L. Winston. 2006, Investigación de operaciones aplicaciones y algoritmos, Thomson Internacional.

Richard Bronson. 1981, Schaum's Outline of Operations Research, McGraw-Hill.

Daniel Solow.1996, Investigación de Operaciones, Prentice Hall.

Horowitz, J y Jurgens Panak, M.: La satisfacción total del cliente, Ed. McGraw Hill.

Management Science Informs Decision Analysis Operations Research Interfaces Information Systems Research Manufacturing & Service Operations Management Mathematics of Operations Research IEEE Transactions on Engineering Management

Arena ® Crystal Ball ® Decision Tools ® DPL ® Mathematica ®

115

Ugo Fea. 1993. Competitividad es Calidad Total, Ed. Marcombo

T. Pfeifer, F. Torres, Manual de gestión e ingeniería de la calidad. Ed. Mira.

Pola Maseda, Gestión de la Calidad., Marcombo

W. Edwards Deming. Calidad, productividad y competitividad, Ed. Díaz de Santos.

HiroyukI Hirano, Poka-Yoke.

Kunio Shirose, TPM.

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