Carrera: Ingeniería en Alimentos Materia: Ingeniería de Procesos

Carrera:
Materia:
Ciclo Lectivo:
Régimen:
Curso:
Ingeniería en Alimentos
Ingeniería de Procesos
2016
Semestral
4º año – 1º cuatrimestre
Docentes responsables
Profesor Protitular Ordinario:
Profesor Adjunto:
Lic. Enrique Fernández
Ing. Gustavo Cesar Chijani
Carga Horaria
Horas Totales:
144 hs. (108 hs. reloj)
Requisitos necesarios para cursar la materia
Cursada para cursar, aprobada para rendir: Estadística Aplicada, Computación II y Matemática Avanzada
Objetivos generales de la materia
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Adquirir la destreza para expresar problemas concretos de ingeniería en el lenguaje algebraico y la
elaboración de representaciones.
Adquirir la destreza para identificar los datos y las variables en los problemas planteados y su transferencia
a un modelo matemático.
Habilidad para realizar generalizaciones aplicables a otros problemas análogos.
Habilidad para construir modelos simplificados de una realidad compleja. Interpretación de la información
obtenida mediante su simulación.
Programa
Tema I: Nociones Preliminares.
Investigación Operativa. Evolución histórica. Terminología. Planeamiento. Sistemas. Tipos de sistemas. Límites,
componentes, entorno. Sistemas abiertos y cerrados. Retroalimentación. Modelos. Tipos de modelos.
Clasificación. Formulación de un modelo. Búsqueda de variables de decisión y restricciones. Terminología
Tema II: Programación Lineal.
Reconocimiento de problemas. Traslado de datos a un modelo matemático. Resolución por Modelo Gráfico:
Restricciones. Espacio de soluciones. Análisis gráfico de sensibilidad: análisis de los coeficientes del funcional y
de los valores del lado derecho. Análisis paramétrico gráfico. Resolución por Algoritmo Simplex Dantzing:
Conversiones. Forma algebraica. Enfoque formal: Interpretación de matrices. Algoritmo. Interpretación de
resultados. Análisis de sensibilidad. Dualidad. Resolución por computadora: Uso de PC. Cambios en un
parámetro. Cambio en un parámetro fuera del rango de variabilidad. Uso del programa WinQSB. Uso del
programa MS EXCEL-SOLVER.
Tema III: Toma de Decisiones.
Repaso de estadística. Definiciones básicas. Teorema de Bayes. Teorema de Bernoulli. Distribución de
probabilidades. Distribución de densidad o frecuencia normal. Problemas clásicos de decisión. Modelo para
toma de decisiones. Criterio de Wald. Criterio Maximax. Criterio de Hurwicz. Criterio de Savage. Toma de
decisiones bajo riesgo. Toma de decisiones con variable contínua. Optimización con demanda aleatoria. Toma
de decisiones en condiciones complejas: árboles de decisión. Valor de la información. Investigación de
mercado. Resolución en PC.
Tema IV: Teoría de Juegos.
Definiciones. Juegos rectangulares. Hipótesis de von Neuman. Jugador I. Jugador II. Estrategia mixta. Teoría de
juegos y programación lineal. Uso de PC. Otros modelos. Equilibrio de Nash.
Tema V: Modelos de Redes (I) Transporte y Asignación.
Transporte. Método de la esquina noroeste. Evaluación de celdas vacías. Método de multiplicadores. Método
de Vogel. Asignación. Terminología. El problema de maximización. Resolución de problemas de transporte y
asignación con Excel.
Tema VI: Modelos de Redes (II) Administración de Proyectos.
Aplicación del Modelo de Red para la representación de proyectos. Programación de proyectos con PERT y
CPM. Método de choque. Asignación de Costos. Uso de software. WinQSB y OpenProj.
Tema VII: Modelos de Inventarios.
Modelo de cantidad de pedidos económicos. Modelos con descuento por cantidad. Modelo de cantidad de
pedido de producción. Inventarios con demanda probabilística. Revisión continua y periódica. Revisión
periódica con tiempos de espera más largo que el período de revisión. Inventarios Just in Time. Problema del
canillita.
Tema VIII: Modelos de Colas.
Características de un sistema de colas. Población de clientes. Proceso de llegadas. Proceso de colas. Proceso de
servicio. Modelo de colas. Indicadores de rendimiento de un sistema de colas. Sistemas de un canal, una línea y
servicios exponenciales (MM1). Sistemas de canal múltiple, una cola, llegada y servicio exponenciales (Mmc).
Interpretación de resultados. Análisis económico. Costos asociados. Sistemas con población finita (MMcK) y
con capacidad de espera limitada. Otros modelos. Uso de PC.
Tema IX: Simulación.
Nociones básicas de simulación. Método de Montecarlo. Distribuciones de probabilidad uniforme y no
uniforme. Tipos de Simulación. Simulación por Eventos. Esquema de funcionamiento de una simulación. El
diagrama de tiempo. Entidad y Almacenaje. Uso de Software.
Tema X: Dinámica de Sistemas
Enfoque Dinámico. Pensamiento Sistémico. Diagramas Sistémicos. Realimentación (procesos compensadores y
reforzadores). Arquetipos Sistémicos. Ejercicios. Uso de Software VENSIM. Realización de simulaciones y
diagramas de sistemas. Interpretación de Resultados.
Tema XI Diseño de Experimentos.
Métodos de búsqueda matemática. Métodos directos. SimplexEvOp. Diseños factoriales completos. Diseños
factoriales incompletos. Alias. Métodos factoriales dinámicos. Box Wilson. Métodos directos con serie de
Fibonacci. Ajuste a expresiones. Regresión. Efecto curvatura. Interacciones.
Programa de Trabajos Prácticos de Ingeniería de Procesos
Trabajo Práctico nº 1: Nociones Preliminares.
Trabajo Práctico nº 2: Programación Lineal.
Trabajo Práctico nº 3: Toma de Decisiones.
Trabajo Práctico nº 4: Teoría de Juegos.
Trabajo Práctico nº 5: Modelos de Redes (I) Transporte y Asignación.
Trabajo Práctico nº 6: Modelos de Redes (II) Administración de Proyectos.
Trabajo Práctico nº 7: Modelos de Inventarios.
Trabajo Práctico nº 8: Modelos de Colas.
Trabajo Práctico nº 9: Simulación.
Trabajo Práctico nº 10: Dinámica de SisTrabajo Práctico nºs
Trabajo Práctico nº 11: Diseño de Experimentos.
Bibliografía
Obligatoria:
• Kelton, W. David. Simulación con software ARENA. Ed. Mc. Graw Hill. 2008.
• Hillier – Lieberman. Introducción a la Investigación de Operaciones. Mc Graw Hill. 8ª Edicion. 2006
• Taha. Investigación de Operaciones. Pearson Educación. 7ª Edición. 2004
• Senge, Peter M. La quinta Disciplina. Granica - 1995
De consulta:
• Chang, Yih-Long. WinQSB: Decision Support Software for MS/OS. Wiley. 1998.
• Sterman, John D. Business Dynamics. Systems thinking and modeling for a complex World. Mc Graw Hill.
2000.
Metodología de enseñanza
Se desarrollan clases teórico / prácticas en el laboratorio de informática
Resolución de problemas directamente sobre una computadora y debate grupal sobre la adecuada
interpretación de la información obtenida.
Se fomenta el uso del correo electrónico para el intercambio de material entre los integrantes del curso
(Docente y Alumnos).
Metodología de evaluación
Dos parciales y un recuperatorio con características teórico-prácticas. Habiendo aprobado los mismos el
alumno queda capacitado para presentarse en el examen final.