IN1003B
Redes logísticas inteligentes Intelligent Logistics Networks
CIP: 143501  Ingeniería Industrial   CL-L-A-U-CA-ID-AS-AI-CT-HT-S-UDC:  9-0-3-8-3-45-15-84-24-144-5-3       

Disciplina asociada:  

Ingeniería Industrial

Escuela:  

Ingeniería y Ciencias

Departamento Académico:   

Ingeniería Industrial

Programas académicos:   

Competencias que se desarrollan:   

Requisitos:  

No tiene.

Equivalencia:  

No tiene.

Intención del curso en el contexto general del plan de estudios:  

Es un curso básico que presenta a los participantes las mejores prácticas de compañías líderes en mensajería (UPS), venta en línea (Amazon), retail (Wal Mart), inteligencia colectiva (Waze) entre otros, así como explorar tecnologías de la Industria 4.0 tales como el Big Data que permite aprovechar la gran cantidad de datos que la cadena de suministro genera para que operadores logísticos pueden elaborar patrones de pronóstico de demanda y anticiparse a las necesidades de los clientes. La inteligencia artificial permite la interpretación correcta de los datos, estos algoritmos podrían detectar mercados potenciales, predecir nuevas tendencias o incluso decidir la ubicación óptima de nuevos almacenes. IoT permitirá conectar camiones, barcos y almacenes. Así como algunas otras tecnologías tales como los sistemas RFID para control de inventarios o sistemas GPS para diseño y optimización de rutas, o incluso drones para tener trazabilidad de la cadena completa.

Como resultado del aprendizaje el alumno analizará una red logística tradicional, Explorará tecnologías de la Industria 4.0 evaluando su potencial de implementación, Y presentará propuestas de mejora encaminadas al desarrollo de redes logísticas inteligentes para reducir costos, tiempos de entrega y/o impactos ambientales con el fin de mejorar la competitividad de la empresa.

Objetivo general de la Unidad de Formación:  

Al terminar esta unidad de formación, el alumno:

- Desarrollar escenarios de acción en la toma de decisiones con base en el análisis de patrones de un conjunto de datos.

- Analizar problemáticas con una visión integrada desde la inter y la transdisciplinariedad, concibiendo la realidad como un conjunto de sistemas interconectados.

Técnica didáctica sugerida:  

No especificado

Bibliografía sugerida:  

LIBROS DE TEXTO:
* Coyle, John Joseph, Administración de la cadena de suministros : una perspectiva logística, Décima edición., spa, 9786075265247
* Díaz Chuquipiondo, Hermilio, Gestión de la cadena de suministro : almacenamiento logística y abastecimiento, Primera edición, abril 2016., Lima, Perú : Macro, 2016, spa, 9786123043476
* Eslava Sarmiento, Alexander, Canales de distribución logístico-comerciales, Primera edición, mayo 2017., Bogotá, Colombia : Ediciones de la U, 2017, spa, 9587626745

Perfil del Profesor:  

(143501)Maestría en Ingeniería Industrial ; (142701)Maestría en Ingeniería de Sistemas ; (520203)Maestría en Logística ; (143501)Doctorado en Ingeniería Industrial ; (142701)Doctorado en Ingeniería de Sistemas ; (520203)Doctorado en Logística
CIP: 143501, 142701, 520203

Idioma en que se imparte la materia:  


Español
CIP: 143501  Industrial Engineering.   CL-L-A-U-CA-ID-AS-AI-CT-HT-S-UDC:  9-0-3-8-3-45-15-84-24-144-5-3       

Discipline:  

Industrial Engineering

School:   

Engineering and Sciences

Academic Department:   

Industrial Engineer

Programs:   

Competitions:   

SIIT0203A ; SEG0501A ;

Prerequisites:  

None.

Equivalences:  

None.

Course intention within the general study plan context:  

It is a basic course that introduces participants to the best practices of leading companies in courier (UPS), online sales (Amazon), retail (wal Mart), collective intellingence (Waze) among others, as well as explore Industry 4.0 techologies, such as Big Data that allows to take advantage of the large amount of that the supply chain generates so that logistics operators can develop demand forecast patterns and anticipate customers' needs. Artificial intelligence allows the correct interpretation of data, these algorithms could detect potential markets, predict new trends and even decide the optimal location of new warehouses. This will allow to connect trucks, ships and warehouses. As well as any other technologies such as RFID systems for inventory control or GPS systems for design and optimization of routes, or ven drones to have traceabilty of the entire chain. As a learning outcome, the student will analyze a traditional logistics newtork, he/she will expore Industry 4.0 technologies and evalute their implementation potential. And he/she will submit improvement proposals aimed at the development of intelligent logitics networks to decrease costs, delivery times and/or environmental impacts to improve the competitiveness of the company.

Course objective:  

At the end of this unit, the student will be able to:

- Develop action scenarios for decision-making based on pattern analysis of a data set.

- Analyze problems with an integrated inter- and transdisciplinary vision, conceiving reality as a set of interconnected systems.

Teaching and learning tecniques:  

Not Specified

Suggested Bibliography:  

TEXT BOOKS:
* Coyle, John Joseph, Administración de la cadena de suministros : una perspectiva logística, Décima edición., spa, 9786075265247
* Díaz Chuquipiondo, Hermilio, Gestión de la cadena de suministro : almacenamiento logística y abastecimiento, Primera edición, abril 2016., Lima, Perú : Macro, 2016, spa, 9786123043476
* Eslava Sarmiento, Alexander, Canales de distribución logístico-comerciales, Primera edición, mayo 2017., Bogotá, Colombia : Ediciones de la U, 2017, spa, 9587626745

Academic credentials required to teach the course:  

(143501)Master Degree in Industrial Engineering ; (142701)Master Degree in Systems Engineering ; (520203)Master Degree in Logistics ; (143501)Doctoral Degree in Industrial Engineering ; (142701)Doctoral Degree in Systems Engineering ; (520203)Doctoral Degree in Logistics
CIP: 143501, 142701, 520203

Language of Instruction:  


Spanish