MODALIDAD
Semipresencial.
OBJETIVOS
Al finalizar el curso, el participante:
1. Adquirir los fundamentos del uso de técnicas de optimización en diferentes campos de aplicación y cómo estas técnicas proporcionan una ventaja competitiva.
2. Identificar diferentes problemas de optimización en función de su formulación matemática, por ejemplo, programación lineal (LP), programación lineal entera mixta (MILP), programación no lineal (NLP), etc.
3. Saber utilizar el solver de Excel para resolver problemas de optimización.
PROGRAMA
- Conceptos transversales (0,5h / 0,5h):
Por qué utilizar la optimización. Campos de interés.
- Contenidos centrales (1,5h / 0,5h):
Introducción a la optimización y programación matemática. Conceptos básicos. Variables de decisión, función de coste y restricciones. Cómo formular un problema de optimización. Diferentes tipos de formulaciones.
- Contenido experto (0,5h / 1h):
Qué es un solucionador. Diferentes tipos de algoritmos para resolver problemas de optimización. Principales dificultades.
- Módulo CBL (1h / 2h):
Los alumnos recibirán un caso práctico, tendrán que entender el problema: sus variables, restricciones y función de coste, cómo formularlo como un problema de optimización y finalmente, resolverlo utilizando Excel.
- Reflexión guiada y feedback (0,5h / 0h):
En función de los resultados de la evaluación continua, se dará feedback sobre los conceptos básicos y también se dará feedback sobre el problema de optimización propuesto.
Nota: las horas indicadas arriba figuran entre paréntesis como (trabajo presencial/autónomo)
SISTEMAS Y PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN
a) Evaluación continua (20%): Seguimiento del trabajo de los alumnos a través de cuestionarios de evaluación
b) Evaluación final (80%): Challenge Based Leaning. Formulación y resolución de un problema de optimización propuesto.
BREVE EXPLICACIÓN
as PyMEs son cada vez más conscientes de que la digitalización es la clave para ser más competitivas y lograr un mayor desarrollo empresarial. Uno de los principales obstáculos para una digitalización más eficaz al que se enfrentan las PYME europeas es la falta de cualificaciones y experiencia en digitalización de los empleados de este tipo de empresas.
El objetivo principal del proyecto EAGLE es diseñar e impartir cursos de formación especializada de alta calidad, que reflejen los últimos avances en áreas de capacidad clave (Ciberseguridad, Big Data, Robótica Blockchain y Smart Energy), apoyando el desarrollo de competencias digitales avanzadas de las personas en población activa, con un enfoque en las PYMEs, tanto para directivos como para empleados.
Optimización se refiere a la capacidad de hacer o resolver alguna cosa de la mejor manera posible, por ejemplo, utilizando la menor cantidad de recursos, reduciendo el coste económico, reduciendo desperdicios, ocupando menos espacio, durando menos, etc.
La optimización matemática (o programación matemática) se basa en modelos matemáticos y es imprescindible en áreas de investigación operativa, ciencia de la computación e ingenierías como ayuda para la toma de decisiones de una manera lo más racional posible.
Ejemplos de uso de la optimización pueden ser: Búsqueda de trayectorias más cortas para los camiones de reparto en una empresa de logística. Búsqueda de trayectorias más seguras, es decir que pasen a mayor distancia de los obstáculos, en el movimiento entre dos puntos de un robot móvil en un almacén. Asignación de recursos compartidos en una línea de montaje, en que orden y como deben usarse las máquinas que procesan varios productos para que el tiempo de producción sea el menor. Optimización de la producción, en una plancha de metal de la que se recortan piezas planas, como colocarlas para aprovechar al máximo la superficie de la plancha y que se desperdicie la menor cantidad de metal, etc.
El curso de “Aplicación de técnicas de optimización en productos, procesos y recursos empresariales.” tiene como objetivo introducir los fundamentos básicos de esta disciplina y la metodología para abordar la resolución de problemas de optimización.
LUGAR
Sesiones presenciales:
- Laboratorio 1. Ingeniería de Sistemas y Automática. Escuela Politécnica Superior (Río Vena)
Sesiones online:
- Teams
- Plataforma UBUVirtual de la Universidad de Burgos.
PROFESORADO
Directores:
- Bruno Baruque (UBU). [email protected]
- Enrique Sierra (UBU). [email protected]
Ponentes:
- Daniel Sarabia ([email protected]). Departamento de Digitalización. EPS. UBU.
CALENDARIO
Del 12 al 25 de noviembre de 2024.
HORARIO
Sesiones presenciales: martes 12 y lunes 18 de noviembre de 2024 de 17:00 a 19:00 horas.
Jueves 21 de noviembre sesión de feedback a través de Teams de 18:30 a 19:00 horas.
Los cursos online no tienen horario establecido, se realizan a través de la plataforma Ubuvirtual de la Universidad de Burgos en horario libre, se puede conectar siempre que se quiera dentro de las fechas de realización del curso, únicamente hay que seguir el calendario de tareas que establezca el profesor.
DURACIÓN
8 horas (4 horas presenciales y 4 horas de trabajo individual)
NÚMERO DE ALUMNOS
Mínimo 10 y máximo 30 alumnos.
PRECIO
- Matrícula gratuita.
SOLICITUDES E IMPRESOS
Para realizar la matrícula pinchar enFORMULARIO DE MATRÍCULA
En caso de superar las plazas disponibles, se deberá realizar una selección entre los solicitantes.
Para facilitar este proceso, se solicita, además de completar el formulario web; que el interesado envíe un e-mail:
- A la dirección [email protected] (Bruno Baruque)
- Con el “Asunto”: [EAGLE] Curso ChatGPT y Gemini
- Incluyendo la siguiente información:
- Nombre y Apellidos Alumno/a
- Nombre de la Empresa
- Tipo de Empresa: PyME, Gran Empresa, Autónomo/a, Desempleado, Sector Público
El presente curso forma parte de la oferta formativa del proyecto EAGLE en la Universidad de Burgos.
El objetivo principal del proyecto EAGLE, financiado por la Unión Europea, es diseñar y ofrecer cursos de formación especializada de alta calidad que incorporen los últimos avances en áreas clave de digitalización de empresas. Este proyecto busca apoyar el desarrollo de competencias digitales avanzadas en personas del mercado laboral español, con un enfoque especial en las PYMEs, tanto para directivos como para empleados.
Los socios españoles del proyecto incluyen a la Universidad de Burgos, la Confederación de Asociaciones Empresariales de Burgos (FAE) y el Digital Innovation Hub Industry 4.0 (DIHBU).
Se puede encontrar información adicional en la página web del proyecto y en sus redes sociales (LinkedIn, X), así como suscribirse para recibir información actualizada de las formaciones disponibles.
This project has received funding from the European Union’s Digital Europe Programme (DIGITAL) under grant agreement No 101100660. Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or European Health and Digital Executive Agency (HADEA). Neither the European Union nor the granting authority can be held responsible for them.