Modelos cuantitativos para la toma de decisiones
El Curso está abierto a egresados universitarios, ingenieros y en general, profesionales, ejecutivos, mandos medios de instituciones públicas y privadas.
Capacitar en el empleo de modelos en la ciencia administrativa, destacando su importancia y limitaciones. Introducir los procedimientos de solución y sus aplicaciones.
Conceptualizar los modelos analíticos determinísticos e introducir los probabilísticos.
Unidad 1. Solución de problemas y toma de decisiones. Modelos.
El proceso. Estructuración del problema. Paso creativo y de definición. Análisis del problema. Paso de conversión y de decisión. Análisis cuantitativo y cualitativo. Dominancia y equivalencia. Desarrollo de modelos. Mundo real y simbólico. Ventajas de aplicación. Formulación. Construcción. Datos. Calibración. Validación. Optimización y Simulación. Modelos determinísticos y probabilísticos.
Unidad 2. Programación y optimización lineal.
Asignación de recursos limitados entre actividades competitivas. Representación gráfica. Formulación de modelos. Optimización del modelo con SOLVER. Análisis de sensibilidad. Problemas especiales de programación lineal.
Unidad 3. Técnicas de planificación y administración de proyectos.
Administración de Proyectos: PERT y CPM. La lista de actividades. Cálculo de la ruta crítica. Maneras de reducir la duración del proyecto. Variabilidad en los tiempos de actividades. El equilibrio entre tiempo y costo. Análisis y resolución de casos. Software de aplicación.
Unidad 4. Modelos de inventarios.
Modelos de demanda independiente. Modelo EOQ. Lote económico de producción. Demanda probabilística. Período simple y multiperíodo. Modelos de demanda dependiente. Planificación de requerimientos de materiales (MRP). Tamaño de lotes. Justo a tiempo. Teoría de las restricciones. Análisis y resolución de casos. Software de aplicación.
Unidad 5. Teoría de Colas.
Teoría de Colas. Casos determinístico y probabilístico. Objetivo. Estructura básica de los modelos. Ejemplos de sistemas de colas reales. La distribución exponencial. Cálculo de probabilidades y otros elementos característicos. Clasificación de los modelos. Toma de decisiones. Formulación de las funciones de costo – espera. Análisis y resolución de casos. Software de aplicación.
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