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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

Índice

Página

Titulo

CAPITULO 1. ADMINISTRACIÓN

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M.C. María Elena Guerra Torres Ing. Hu mberto Moreno Obregón M.C. Blanca Xóchitl Maldonado Valadéz Administraci ón de fallas en tiempo real para sistemas de trans porte urbano: revisión, modelo general y simulación

9

M. C. Leonardo G. Hernández-Land Dra. Yas mín A. Ríos-So lís Dr. Ro meo Sanchez Análisis ABC de inventarios: cl asificación de consenso deri vada de clasificaciones multicriterio

19

Rafael Torres Escobar Fernando López Irarragorri

Análisis Estadístico de Estudi antes que no cul minan algunas de sus Uni dades de Aprendizaje en l a Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica

29

M.C. A manda Vázquez García M.C. Elvira Huerta Montealvo M.C. Virgilio Cisneros González Comparación de métricas en sistemas territori ales

36

Brenda Aide Peña Cantú Roger Z. Ríos Mercado Hugo J. Escalante

Cotas lagrangianas para el problema de l ocalizaci ón capacitado en dos etapas Igor Litvinchev Miguel Mata Ed ith L. Ozuna

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61

M.C. María Margarita Cantú Villarreal M.A. Jaime Arturo Castillo Elizondo M.C. María Blanca E. Palo mares Ruiz Ing. Brenda Lizzeth Salazar Rodríguez Diseño, Puesta en Marcha y Operación de una Planta Maquiladora fabricante de Racks para Al macenes

70

Felipe de Jesús Rivera Viezcas El proceso Administrati vo y la Interacci ón con la Calidad

82

M.C. Elvira Huerta Montealvo M.E.C. Flor Elizabeth Rodriguez Valladares M.C. Virgilio Cisneros Gonzalez Es trategias de Formaci ón Integral de Docentes de Cali dad para las IES , el caso de la FIME

92

M.C. María Blanca E. Palo mares Ruiz M.C. César Sordia Salinas M.C. María Isabel Dimas Rangel Ing. Brenda Lizzeth Salazar Rodríguez Experiencia computacional con un algoritmo de localización -asignación para un problema de opti mizaci ón de sistemas territoriales

99

Andrés Castrillón Escobar Roger Z. Ríos-Mercado Ada M. Álvarez-Socarrá Impacto social del proceso de selección y contratación del docente uni versitario en el area de ingeniería

110

M.C. María Blanca E. Palo mares Ruiz M.C. María Isabel Dimas Rangel M.C. Arnulfo Treviño Cubero Brenda Lizzeth Salazar Rodriguez Índice de satisfacción de los alumnos sobre l os docentes Eliezer Garza Elizondo Eliezer Garza González Ramón Cantù Cuellar

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129

M.C. Hugo E. Rivas Lo zano MC. Blanca Xóchit l Maldonado Valadez Lic. María del Rocío Saucedo Vargas Medi das de seguridad e higiene en empresas en México

135

M.C. Elizabet Rodríguez García M.C. A manda Vázquez García M.C. Santiago Neira Rosales Método numérico para l a solución de ecuaciones no lineales simultáneas medi ante el uso de técnicas heurísticas

147

Ramón Cantú Cuéllar Eliezer Garza Elizondo José Encarnación Castillo Barrera María Elena Guerra To rres Modelo multiobjeti vo para la planeación de l a frecuencia míni ma de paso y las tabl as de tiempo de una empresa de transporte urbano

153

Ing. Paulina Ávila Torres Dr. Fernando Lopez Irarragorri Dr. Rafael Caballero Fernández Planeación de l a producción agrícol a en un sistema de riego utilizando sensores de humedad

164

Y.A. Ríos-Solís Miguel Mata A.G. Bravo-Lo zano N.M. Cid-García Proceso de planificación meg a con enfoque vi nculaci ón

178

Rosario Lucero Cavazos Salazar Eduardo Alonso Castillo Montemayor Alan Paul Beltrán Ibarra

Un Problema de Gestión Forestal con Requerimientos de Adyacenci a de Rodales Carlos Beltrán Pérez Roger Z. Ríos Mercado Oscar A. Aguirre Calderón

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202

Beatriz A. Rivera-Aguilar Roger Z. Ríos-Mercado Marco A. González-Tag le Uso de técnicas de metamodelaci ón en la opti mizaci ón ví a simul ación

213

Mary Carmen Acosta Cervantes María Guadalupe Villarreal Marroquín Óscar Leonel Chacón-Mondragón José M. Castro Mauricio Cabrera-Ríos Val oraci ón de los componentes del IPC de la bolsa mexicana de valores con el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) como medi da adecuada y Su contraste con su precio de mercado

227

Dr. Juvencio Jaramillo Garza Dr. Jesús Fernando Isaac García Dr. Oscar Flores Rosales

CAPITULO 2. SISTEMAS

245

M.C. Jesús Adolfo Meléndez Guevara M.C. Mayra Deyanira Flores Guerrero M.C. Jorge Alejandro Lozano Gon zález Análisis estructural de redes de colaboración científica

246

Sara Elena Garza Villarreal Satu Elisa Schaeffer Evaluación del i mpacto económico por ataques informáticos en l as empresas de Monterrey y su área Metropolitana

258

Carlos Bernardo Garza Treviño Aída Lucina Gon zález Lara Joaquín Huante Hernández

La Tecnología de información como un medi o de difusión, caso FIME-UANL M.A Jaime Arturo Castillo Elizondo M.C A ldo Raudel Martínez Moreno M.C Agustín Guadiana Coronado

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278

C. Guerra Torres. Gabriel Fernando Martínez Alonso. Juan Ángel Garza Garza Códig o de Barras

288

Lic. A riadne B. Sánchez Ruiz Representaci ón de Sistemas Secuenciales Neumáticos Medi ante Ecuaciones Lógicas

303

Soria-Tello Saturnino Esparza -Ramírez Francisco Javier Cantú-Garza Guadalupe Ignacio Platas-Garza M iguel Ángel Uso del Excel en l a Asignatura de Ingeniería de Materiales

316

MC. Daniel Ramírez Villarreal MC. Cesar Gerardo Dimas Acevedo Vari ables relacionadas con la adopción de Tecnol ogías de Informaci ón: Caso de estudi o en una empresa internacional

325

Dr. Rogelio Jaramillo Garza RES EÑAS

347

Aida Lucina Gon zález Lara

RESEÑAS

354

Claudia García Ancira

363

RESEÑA Felipe de Jesús Rivera Viezcas

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CAPITULO 1: ADMINISTRACIÓN M.C. María Elena Guerra Torres Ing. Humberto Moreno Obregón M.C. Blanca Xóchitl Maldonado Valadéz

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Admini stración de fallas en tiempo real para sistemas de transporte urbano: revisión, modelo general y simulación.

M. C. Leonardo G. Hernández-Land Dra. Yasmín A. Ríos-Solís Dr. Romeo Sanchez RESUMEN: Cuando en una red de transporte colectivo surge una falla inesperada en una unidad por descompostura, choque o cualquier otro evento que le impida seguir, se generan conflictos con la planeación y programación de la red, lo que demanda de una solución adecuada para no afectar el plan establecido, la calidad de servicio y los tiempos de demora. Este artículo

realiza una

revisión de antec edentes en la administración de fallas en tiempo real para distintos tipos de transporte colectivo y muestra un modelado general para el caso de trans porte urbano. Al mismo tiempo se desarrolla la simulación del sistema colectivo de la ciudad de Mont errey para la adaptación del modelo a este caso particular.

Palabras clave: administración de fallas,

optimización en tiempo real,

reoptimización,

reprogramación, transporte colectivo, transporte urbano.

1.- INTRODUCCION El constante crecimiento urbano de la ciudad de Monterrey contrae consigo aumento de población, que para las lineas de transporte se traduce en mayor demanda de servicio y por lo t anto se pone en riesgo la calidad de este en tiempo y costos. Esta problemática se puede atacar mediante una planeación objetiva de las rut as, unidades y operadores en tono a la demanda. La planeación puede tener éxito en la simulación de laborat orio e inclus o en la vida real cuando todos los parámetros y variables funcionan adec uadamente. ¿Qué pasa cuando el itinerario y programación se ven afectados por un suceso inesperado? , nos pode mos referir a una falla mecánica en la unidad de s ervicio, un choque en el trayecto de la ruta, o cualquier otro s uceso que afecte el programa establecido y por lo tanto la calidad del servicio.

Este trabajo realiza una revisión de como se ha at acado est e problema y sus soluciones y trata de guiar a la estructuración de modelos y metodologías de solución para el caso particular de la ciudad de Monterrey y su zona metropolit ana, dado que los reglamentos y las políticas de las empresas de transporte diferencian los supuestos de la literatura existente debemos adaptar estos factores y restricciones al problema de forma particular (Ibarra y Ríos, 2011).

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Presentamos una revisión bibliográfica de el problema de optimización en tiempo real para transporte colectivo, modelos y supuestos, además del desarrollo de un simulador que ayude a entender la complejidad del problema y de esta manera encontrar mejores modelos y soluciones que sean efectivas para finalmente establecer conclusiones y el trabajo a futuro.

Descripción del problema Con frecuencia sucede en las líneas de transporte, ya sean terrestres, aéreas, ferroc arrileras, etc., que su programación y distribución de unidades se ve afectada por un percance que puede o no estar bajo control del operario. Puede ser por fallas mecánicas, choques, demoras inesperadas, cierre de estaciones, etc. Todo esto conlleva a que la planificación y asignación que se tenía en un principio se vea alterada, dado que ahora existe la necesidad de una reprogramación de personal y/o de la unidad afectada, hecho que también afecta la programación de otras unidades. Sin duda alguna, el programa general se ve afectado por dichos imprevistos poniendo en riesgo el valor de la calidad de servicio. Los procedimientos que generalmente s e siguen en empresas de t rans porte dependen directament e de la experiencia, sentido común y rapidez de reacción del coordinador de operaciones que se encuentre en turno. Entonces, la reprogramación del c oordinador puede que no sea la óptima y conlleve a una mal a planeación que genere gastos futuros no contemplados, junto con tiempos de demora, mal uso de las unidades y el personal.

Particularmente en este trabajo nos enfocamos al problema de fallas en los sistemas de autobuses, cuando un suceso inesperado en un viaje afecta la programación de unidades, operadores y tablas de tiempos establecidos.

Para solucionar este tipo de problemas se necesita poder aplicar con eficacia metodologías y técnicas apropiadas de investigación de operaciones como métodos de ramifi cación, búsquedas y algoritmos heurísticos que puedan ser eficientes; principalmente en el tiempo de solución dada la rapidez de respuesta requerida por la naturaleza de problema.

2.- JUSTIFI CACIÓN Para el problema de transporte urbano de la ciudad de Monterrey N. L. no existe ningún modelo de reoptimización en la literatura que solucione este problema. En Monterrey, México, donde el sistema de transporte de autobús es privado hay diferent es empresas de autobuses que compart en la misma demanda. La competencia entre ellos crea una red de autobuses especialmente grande y compleja, figura1. Solucionar el problema adaptándolo a la vida real es de

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Figura 1:Red de transporte urbano Monterrey. Ibarra y Ríos. (2011).

Objetivo Encontrar metodologías y modelos el problema de reoptimización y reprogramación de trans porte urbano en tiempo real, mediante técnicas de optimización que permitan desarrollar algoritmos confiables con la finalidad de presentar soluciones de calidad y tiempos de respuesta adec uados que eviten costos por demora, uso inadecuado de personal y equipo de transporte, además de cubrir la demanda en la hora que se presente, la gráfica 2 muestra la demanda durante un dia de operación.

Figura 2: Grafica de demanda en el transcurso del dia en transporte urbano de aut obús.

Antecedentes Mikhailyuk (2010) nos define el concepto de reoptimización como: Dado un problema P y dada una instancia inicial I para la cual existe una solución óptima conocida, una nueva instancia I' del problema P que es obtenida como res ultado de la propuesta de hacer un insignificante cambio en la instancia I. El objetivo de la reoptimización al aplicar métodos aproximados cuando se conoce la

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 solución inicial de I es el encontrar una solución de calidad mejorada para la instancia I' en tiempos satisfactorios. La figura 2 muestra el proceso de reoptimizacion en tiempo real.

Figura 3: Proceso para atacar una falla en tiempo real. Existen investigaciones referentes a este tema que se han desarrollado para diferentes giros en la transportación. Para el caso de trenes, Törnquist (2006) ofrece una visión general de la investigación en la programación y despacho de trenes. Se hace una distinción entre la planificación táctica, la planificación operativa y la reprogramación. Abbink et al. (2006) por su parte presenta un método bas ado en t écnicas multiagent e para s olucionar el problema de reprogramación de operadores de ferrocarril en caso de una interrupción de grandes dimensiones que impida el seguimient o del programa normal. Se supone que el programa y el cronograma de actividades se han reprogramado bas ados en el supuesto de un incidente. En el modelo de reprogramación de la tripulación, cada maquinista está represent ado por un agente conductor. Un agente conductor es aquel cuya tarea se ha convertido en algo inviable debido a la int errupción, entonces se inicia un proceso de c ambio rec ursivo con el otro agente conductor, con el fin de resolver esta inviabilidad.

Ahora bien, la reprogramación de aviones en las aerolíneas es un campo relativamente nuevo para estas compañías. Cada vez más cantidades de t ráfico aéreo provoca perturbaciones en la programación original present ándose más frecuentemente y también más graves. Por lo tanto, la necesidad de abordar los diversos problemas derivados de esta situación con enfoques sistemáticos y rentables es cada vez más urgente. En Clausen et al. (2007) hacen una revisión de los problemas relativos a la administración de fallas aéreas y problemática en general, uno de ellos es la reprogramación de la tripulación de aviones, donde después de una perturbación en el horario de la tripulación el objetivo es determinar las nuevas asignaciones de la tripulación que minimicen el impacto s obre la programación original. Nissen y Haase (2006) present an una nueva formulación bas e para el problema de las aerolíneas en la reprogramación de la tripulación que se

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Yan Fang y Miao (2010) proponen un mét odo de planificación en tiempo real para la reasignación inmediata de puestos en una línea de autobuses, lo que permite una ruta variable. Un modelo multi-objetivo se ha creado para el problema de programación en tiempo real, teniendo en cuenta el costo, y los pasajeros en el autobús y los que esperan en las paradas. Se propone un enfoque en dos fases de respuesta rápida y un método de optimización local, lo que hace equilibrio ent re el tiempo de cálculo y la calidad de la solución. Por otra part e Guihaire y Hao (2008) muestra un enfoque que s e adapta a los problemas que enfrentan las autoridades en la regulación del t ráfico, con respecto a los periodos de las rutas, tiempos d e viaje, y los complejos sistemas de calendario. Se introduce un procedimiento de optimización bas ada en la búsqueda iterada local y pres entan experimentos computacionales realizados en una red de tránsito de gran t amaño, que muestran mejoras sustanciales tant o en la calidad del servicio y el uso de recurs os en comparación con la práctica actual. Finalment e Li et al. (2007) pres enta el modelado cuando un autobús en un viaje programado se descompone, entonces, uno o varios autobuses tienen que ser reprogramado para servir a los clientes en ese viaje con el mínimo de variaciones en el programa original y los evitar tantos costos de demora. El problema de la reasignación de los autobuses en tiempo real de un viaje interrumpido, así como otros viajes programados compatibles con la propuesta de inicio y finalización, lo han definido como el problema de la reprogramación de autobús(VRSP por sus siglas en ingles). Este t rabajo considera el modelado, algorítmica, y los aspectos comput acionales del problema de reprogramación. Un ejemplo de una interrupción en un viaje programado con viajes compatibles se observa en la figura 1.

Figura 2: Ejemplo de itinerarios compatibles en un evento. Li et al. (2007).

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Formulación El problema inicia en el encontrar redes factibles para el problema, acorde a la posición y tiempo en que se genero la falla la primera tarea es buscar unidades de respaldo para la que se encuentra afectada, es decir aquellos que vienen detrás de la unidad en falla o que afecta el itinerario los cuales se definen a continuación. El conjunto

es determinado como el número de autobuses que

pueden llegar al sitio en menos de un tiempo establecido y se define su arribo a el punto es mayor a . Dado unidad

y

como los camiones donde

la capacidad de asient os libres o capacidad de la

como el tiempo en llegar al punto libre, además se define

como el número

de pasajeros en la unidad que sufrió el evento. Ent onces se establece n las siguientes propiedades de la red

Donde

An  es el subconjunto de autobuses de respaldo disponibles y derivamos de este

conjunto de autobuses con capacidad para atender a los pasajeros caso de que los viajes de respaldo de conjunto determinar entre

Td

y

el

de la unidad afectada. En

no sean suficientes en capacidad se puede

, que son unidades enviadas a levantar los pasajeros si se cumplen los tiempos

T an 

, mediante

Después de establecer los viajes de respaldo se generan las redes factibles. Cada viaje regular lo

b

K como la serie de viajes de res paldo. Los arcos corresponden a los vehículos asignados al cada viaje. s y t están define como nodo de la red factible y denotamos

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como el viaje afectado y

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P N

N' = N  b

s es

el punto de partida y

el punto de llegada.

como el conjunto total de viajes menos el viaje afectado. Dado

denota los vehículos en servicio, si el viaje

i, i  P , entonces puede ser reprogramado. Se



  

define un conjunto de arcos E k  = E  k,b, donde E = i, j  N  s N' | i < j  i, j . Entonces, una red factible para los viajes de respaldo

puede ser definida como Gk  = V, X k 

con nodos V = N  s,t y arcos X k  = E k   s  P   N  t  para arcos

que pert enece a

. Los

se incluyen intencionalmente por conveniencia de modelado. Y finalmente se define

G = Gk | k  K  como la serie de todas las redes posibles. Una vez establecidas las redes factibles el modelado puede verse como un problema SDVSP. Dado

yij

como una variable de decisión binaria, con

directamente des pués del viaje

yij = 1

si un vehículo es asignado al viaje

i

j , yij = 0 otra cosa. Definimos cij como el costo de mover el

    vehículo en el arco i, j  X k , el cual es una función del tiempo de viaje. Denotamos costo de retraso correspondiente a la solución con

k

Dk

el

viajes de respaldo. La formulación queda de

la siguiente manera

Este modelo se encuentra en un panorama muy general que en teoría cumple con la asignación de unidades para solucionar el problema general. Con el supuesto de que los tiempos de recorrido son homogéneos y las unidades de res paldo están disponibles.

Simulación A la par de la determinación del problema se ha estado construyendo un simulador que nos sirva de herramienta de prueba para obs ervar el comportamiento del modelado y la eficiencia de las

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Figura 2: Vista previa del simulador de rutas de transporte urbano.

Di scusi ón Los ant ecedentes a esta investigación a lo largo del tiempo han permitido la evolución de sistemas más complejos y adaptativos a cada situación particular ya sea de transporte aéreo, ferroviario o terrestre que brindan ideas y soporte para complementar a cada paso la formulación. Para este caso que deseamos at acar de transporte urbano terrestre, la integración de nuevos elementos al modelo inicial propiciara que la precisión de la solución ayude a mejorar la c alidad de servicio al usuario sin poner en riesgo la programación y asignación principal. Para esto el simulador ayudará en gran medida primeramente obteniendo datos y generando las instancias necesarias para la

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4.- CONCLUSIÓN Y TRABAJO FUTURO La información obtenida hasta el momento mantiene la investigación en un estado de progreso continuo del modelo, el estado del arte de la reoptimización u optimización en tiempo real ha sido aplicado exitosament e en lineas ferroviarias en la Unión Eur opea, ciertas propiedades de este modelos y técnicas de solución de estos problemas han sido heredadas a el problema del transporte urbano marcando sus propias características que han permitido la creación de un modelo del cual podemos partir y hacerlo aco rde al transporte urbano de la ciudad. Los métodos de solución mencionados en la literatura corresponden tanto a métodos exactos como métodos heurísticos, en orden al tiempo de solución los métodos heurísticos han demostrado mayor eficiencia, por lo cual p rimordialmente optaremos por adoptar estos y realizar nuestras propias versiones de las técnicas propuestas. Trabajo Futuro El trabajo a seguir en esta investigación es un largo camino y promet e muchos resultado, por la innovación en el campo dado que no existe mucha literatura a nivel global y es casi nulo en América latina. Se presenta en lista el trabajo que se pretende cubrir: Seguimiento a la recopilación de información referent e al tema y las diferentes metodologías de solución. Adaptar totalmente el modelo para que la formulación cubra completamente nuestros supuestos en el problema. Demostrar la complejidad del modelado para establecer adecuados métodos de solución. Desarrollar algoritmos de solución del problema e integrar al simulador. Obtener datos, estadísticas y comparativas para la selección de los mejores métodos.

5.- BIBLIOGRAFÍ A Abbink, E. J., Mobach, D. G., Fioole, P. J., Kroon, L. G., van der Heijden, E. H. T., & Wijngaards, N. J. (2006). Real-time train driver rescheduling by actor-agent techniques. Public Transp, 2007, 231– 244. Claus en, J., Lars en, A., & Larsen, J. (2007). Disruption management in the airline industry – concepts, models and methods. Technical University of Denmark , (p. 47).

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Análisi s ABC de inventarios: cla sificación de consenso derivada de clasificacione s multicriterio. Rafael Torres Escobar Fernando López Irarragorri RESUMEN. En éste trabajo se trata el problema de obtener una clasificación de consenso con respecto a un grupo de clasificaciones obtenidas al aplicar distintos métodos multicriterio para el análisis ABC. Se expone un modelo multiobjetivo para dar una respuesta el problema definiendo una medida que se basa en el número de discrepancias obtenidas, así como otras medidas que aseguran la proporción de artículos que deberán de pert enecer a una clase de acuerdo a los fundamentos del análisis ABC de inventarios. Se expone la similitud del problema abordado con los problemas clásicos de clasificación basados en particiones, N-ártboles y dendrogramas, sin embargo se enfatiza en que las medidas de desempeño basadas en el espacio euclídeo puden resultar poco adecuadas. También se introduce la idea de obtener una clasificación de consenso basada en los consensos de grupos, haciendo una analogía entre los expertos de un grupo y cada clasificación que caracteriza al problema. El problema que se aborda se desarrolla dent ro del marco de la administración de invent arios que busca soporte a través de la Toma de Decisiones Multicriterio para luego apoyarse en las teorías matemáticas de consenso, se considera el análisis ABC de invent arios ya que es una herramienta sencilla y ampliamente usada por los administradores..

Palabras clave: Toma de Decisiones Multicriterio, Análisis ABC, Consenso, Invent arios .

1.- INTRODUCCION Dent ro de los principales modelos matemáticos que se han elaborado para la fijación de políticas en la administración de inventarios se encuentran los que se enfocan en las decisiones de tiempo y cantidad (Sipper & Bulfin, 1998). Una vez que se decide qué cantidad ordenar y cuándo ordenar se debe decidir cómo controlar los art ículos que se tendrán en inventario y es aquí en donde los administradores diseñan estrategias para asegurar la disponibilidad de los art ículos o productos a través del tiempo, ésto no es una idea sencilla puesto que comúnmente las empresas manejan una gran cantidad de artículos (Bala, 2008), (Dick ie, 1951). El análisis ABC en inventarios es una herramienta administrativa ampliamente usada en la práctica para diseñar estrategias de control sobre tres grupos de artículos los cuales de ac uerdo a su importancia (ver figura 1), se etiquetan como art ículos clase A, clase B y clase C, que denotan artíc ulos muy importantes, medianament e

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 importantes y poco importantes, respectivamente. La clasificación AB C se basa en un principio llamado desarrollado por el economista italiano Vilfredo Pareto (Pareto, 1946) quien al analizar la distribución de la riqueza, se dio cuenta que el 80% de la riqueza se concentraba en el 20% de la población italiana. Posteriormente, el principio de Pareto, fue usado en la administración de inventarios para clasificar los art ículos de acuerdo a su import ancia (Dickie, 1951). La clasificación de artículos bajo el principio de Pareto, nos sugiere (Chen, Li, Kilgour, & Hipel, 2008): los artículos clase A son ent re 10% y el 20% y representan entre el 90% y 80% del valor total del inve ntario; los artículos clase B son entre el 20% y 30% y representan entre el 20% y 30% del valor total del inventario; por último los artículos clase C son entre el 70% y el 50% y representan entre el 5% y el 15% del valor del inventario.

2.- JUSTIFI CACIÓN Aunque el análisis ABC ha sido ampliamente utilizado existen críticas sobre su uso, la principal crítica es que el análisis ABC tradicionalmente utiliza un solo criterio, el uso anual en dinero el cual es la multiplicación del costo unitario del producto por el volumen utilizado en el año (demanda) de ése artíc ulo (Silver, Pyke, & Peterson, 1998). Hay un inconveniente con el enfoque tradicional del análisis ABC, ya que por lo general la clasificación de un artíc ulo en A, B o C depende de otros factores (B ala, 2008), como: obsolescencia, tiempo de es pera, criticidad, reemplazabilidad. Al incluir otros criterios para realizar el análisis ABC para los art ículos en un inventario, lo más conveniente es hacer uso de Figura 1. Nivel de importancia de los artíc ulos en inventario.

la toma de decisiones multicriterio (Jamshidi & Jain, 2008), ya que de ésta manera se puede hacer

el análisis con todos los criterios de interés de manera c onjunta, a diferencia del análisis ABC tradicional, en el que el análisis se haría separadamente para cada criterio. Así el término AB C-

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Multicriterio es empleado para referirs e al análisis ABC bajo múltiples criterios (Simunovic, Simunovic, & Saric, 2009). Además, en un estudio comparativo (Chen, Li, & Liu, 2008) observamos que exist en discrepancias entre los result ados que se obtienen al aplicar diferentes métodos multicriterio para llevar a cabo el análisis ABC-Multicriterio, por lo anterior, encontrar una clasificación de consenso cobra interés (A vila-Torres, Lopez -Irarragorri, & Olmedo, 2010).

3.- OBJETIVOS Desarrollar una clasificación de consenso de distintas clasificaciones dadas por diferentes métodos ABC-multicriterio, inspirada en el análisis multicriterio de la decisión y el método ABC para la clasificación de inventarios, para apoyar la toma de decisiones en la clasificación de invent arios.

4.- FUNDAMENTOS TEÓRICOS 4.1 El problema de la clasificación de consenso El problema de encontrar una clasificación de consenso ha sido ampliamente investigado (Gordon, 1987), (B enediktsson & Swain, 1992), (Neumann & Norton, 1986a), (Neumann & Norton, 1986b), (Hubert & Arabie, 1985), (Barthélemy, Leclerc, & Monjardet, 1986), sin embargo se ha abordado para problemas de clasificación jerárquica y particiones, pero para el problema que se investiga las clases tienen un significado claro ya que se asignarán recursos de tiempo y dinero para cada clase, además que de antemano se fijan clases para clasificar al conjunto de art ículos. Una medida de “cercanía” entre clasificaciones puede definirse a partir de las discrepa ncias o diferencias entre las clases respectivas que se originan cuando un mismo objeto es asignado a clases

diferentes

en cada clasificación.

Éstas

discrepancias

pueden ser

vistas

como

transformaciones necesarias para definir un objeto a partir de ot ro, en éste caso a partir de una matriz de similitud que corres pondería a la matriz generada por las distintas evaluaciones que se harían en la función objetivo para medir las discrepancias, dando lugar así al enfoque de optimización directa, como el utilizado para encontrar dendrogramas (Gordon, 1987). Si bien, el problema no se centra en la búsqueda de dendrogramas para encontrar las clases, el problema también es visto como un árbol con dos niveles, en el que la altura de cada nodo es la misma. Además, el uso de las alturas de en los dendrogramas no se recomienda ya que se quieren comparar clasificaciones de un mismo conjunto de datos que se obtuvieron por métodos de clasificación distintos (Gordon, 1987). Al estar definidas las clases a priori, éstas clases se repetirán en cada árbol que cada clasificación multicriterio nos proporciona como datos de ent rada, por lo que se tendrán componentes replicados (Gordon, 1987).

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Para encontrar una clasificación de consenso se pueden hac er us o de modelos taxonómicos como particiones o N-árboles además de los dendrogramas mencionados anteriormente. Los modelos taxonómicos son ordenados por naturaleza (B arthélemy et al., 1986), así una clase de int erés está contenida dentro de otra clase. Una medida de distancia, sería útil como medida de desempeño, pero desde el punto de vista de los modelos taxonómicos dos objetos no se pueden comparar bajo las medidas clásicas de distancia en un espacio Euclídeo (Barthélemy et al., 1986), por lo que se requiere construir otra forma de comparar dichos objetos ent re sí.

4.2 Modelo matemático propuesto 4.2.1 Conjuntos I: Conjunt o de artículos en inventario. J: Conjunto de clasificaciones obtenidas por la aplicación de métodos multicriterio para clasificar el conjunto de artículos de inventario. K: Conjunto de categorías de art ículos, definidas para elaborar políticas de control de inventarios. S: Conjunto de instancias correspondientes a variaciones posibles en la clasific ación de art ículos, debido a imprecisiones en la aplicación de los métodos de clasificación multicriterio o en la representación de las preferencias del tomador de decisiones entre otros factores.

4.2.2 Datos : Clase asignada al artíc ulo i en el criterio j de la categoría k en la instancia s. : Disminución aceptable (en porcentaje) de la proporción entre los cardinales de las clases t y p en la instancia s. : Aumento ac eptable (en porcentaje) de la proporción entre los cardinales de las clases t y p en la instancia s.

4.2.3 Parámetros

sujeto a

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, para las cuales se alcanza la

cantidad mínima de discrepancias.

sujeto a

La expresión (2) representa la cantidad máxima absoluta de discrepancias entre las clasificaciones de la instancia s. De donde se obtiene el conjunto de clasificaciones

, para las cuales se

alcanza la cantidad máxima de discrepancias.

La expresión (3) representa el número de discrepancias que se originan al evaluar en la instancia r, las clasificaciones que dan el mínimo de discrepancias para la instancia s, esto para cada pareja de instancias s y r.

La expresión (4) representa el mayor número de discrepancias al evaluar las

La expresión (5) represent a el menor número de discrepancias al evaluar las {

La expresión (6) representa el cardinal de cada clase k para cada instancia s. 4.2.4 Variables de decisión

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en la instancia s.

} en la instancia s.

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4.2.5 Funciones Objetivo Se parte de:

que minimizan la cantidad de discrepancias respecto a las clasificaciones dadas en cada instancia s. Aplicando una técnica de linealización (Dantzig & Thapa, 1997), (Chvátal, 1983), (Bertsimas & Tsitsiklis, 1997) se trans forma la expresión (8) en:

sujeto a las siguient es restricciones:

Otras funciones objetivo son:

que minimizan la diferencia entre la clase asignada k del artículo i y el cardinal de las clases k de las clasificaciones de cada instancia s. Si linealizamos (10), siguiendo el mismo procedimiento empleado en (¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.), partiendo de

entonces (10) queda de la siguiente manera:

dando lugar a la nueva función objetivo:

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que son equivalentes a tener:

4.2.6 Otras restricciones

Asegura que se asigne una única clasificación k a un ítem i y finalmente,

Aseguran que las proporciones entre los cardinales de cada clase de la solución se encuentren entre ciertos porcentajes

y

de las proporciones de estas clases respecto a las Clasific aciones

de cada instancia s. De donde se derivan:

donde

5.- METODOLOGÍA PROPUESTA Se parte de un conjunto de clasificaciones dadas por la aplicación de métodos de clasificación multicriterio para artículos en un inventario para derivar una clasificación de consenso robusta, de tal manera que pequeñas variaciones en los dat os de entrada no afecte significativamente a la clasificación obtenida a través del modelo matemático propuesto. Los supuestos que se consideraron para el modelo (sección 4) son los siguientes:

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Se define también el concepto de variaciones dentro del modelo como pequeños cambios en una clasificación dada, definidas por reglas que nos aseguren que se mantiene una semejanza con el conjunto de clasificaciones dadas originalment e.

6.- CONLUSIONES Al establecer una clasificación de consenso, el tomador de decisiones puede centrar su at ención en los art ículos más discordantes y difíciles de clasificar. El modelo propuesto se basa en los resultados teóricos publicados sobre clasific aciones de consenso ya considera una medida de proximidad entre clasificaciones sin embargo se investigan otras medidas de similitud entre dos clasificaciones ya que las medidas clásicas que se basan en el espacio euclídeo pueden ser de poco utilidad, por lo que se tendrá que definir, agregar o modificar medidas que superen ésa deficiencia. El problema de la clasificación de consenso se ha abordado desde el enfoque de n árboles y aglomeraciones, sin embargo éstas estructuras clasifican jerárquicamente, el problema que s e está investigando no presenta una estructura jerárquica por lo que los n -árboles y aglomeraciones no s on enfoques adecuados ya que las clasificaciones son definidas a priori y además tienen un significado para el tomador d e decisiones porque se invertirán recursos en tiempo y dinero diferentes por cada clase de art ículos. Aquí también surge la posibilidad de incluir el enfoque de la toma de decisiones grupales (Fernandez & Olmedo, 2005), (Fernandez & Olmedo, 2007), (A vila-Torres et al.., 2010), debido a que cada clasific ación también puede ser vista como un experto o tomador de decisiones que da su punto de vista con respecto hacia la clase a la que debe pertenecer cada artículo en inventario, al final se busca consensar un sola opinión que mejor represente la opinión de cada experto, mant eniendo una medida de acuerdo dentro de límites aceptables por cada experto. Por los ant ecedentes parece ser un problema NP -difícil, ésta idea surge por el hecho de que en la lit erat ura revisada la mayoría de los casos han aparecido como NP-difíciles.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 7.- BIBLIOGRAFÍ A A vila-Torres, P., Lopez-Irarragorri, F., & Olmedo, R. (2010). Clasific ación multicriterio robusta de inventarios. In G. Treviño-Garza, L. Cardenas-B arran, & I. Chio-P osada (Eds.), II Encuentro Iberoamericano de Investigación Operativa y Ciencias Administrativas (pp. 240–254). ITESM.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Gordon, A. (1987). A review of hierarchical classification. Journal of the Royal Statistical Society. Series A(General), 150, 119–137.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Análisi s Estadístico de Estudiante s que no culminan algunas de sus Unidades de Aprendizaje en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica M.C. Amanda Vázquez García M.C. Elvira Huerta Montealvo M.C. Virgilio Cisneros González 1.- INTRODUCCIÓN La presente investigación se enfoca primeramente en identificar el porcentaje de estudiant es que no presentan sus exámenes por no asistir o que dejan de asistir una vez avanzado el curso a sus clases. La inasistencia a clases es uno de los primeros pasos que conduc en a la reprobación, repetición del curso o bien al abandono definitivo de la carrera. Cuando esta inasistencia se presenta con alumnos que se inscriben y no asisten durante todo el curso o la mayor parte de éste, nos encontramos frente a situaciones que generan problemas producidos por la inte rrupción del proceso educ ativo, lo que conduce inevitablemente al rezago. El índice de abandono y rezago de los estudiantes universitarios represent a un grave problema para México, para la Universidad Autónoma de Nuevo León, para la sociedad en general y particularmente para la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica en donde anualmente se inscriben más de tres mil estudiantes. Según la UNES CO para el caso de México, la estimación del costo total de los estudiantes que abandonan sus estudios universitarios es de entre 141 y 415 millones de dólares, (Luis E duardo González Fiegehen). El mismo estudio señala: “Por país, México se ubica en la posición 11 de un total de 13 países que proporcionaron esta información al IESALC, sobre el número de adultos que ha n concluido estudios universitarios hasta septiembre de 2005 en relación con la población total”. Uno de los primeros s íntomas inequívocos que impactan de manera importante en la deserción es, cuando un estudiante no asiste o deja de asistir a sus clases y : “La deserción estudiantil constituye un problema importante del sistema de educación formal por su incidencia negativa sobre los procesos políticos, económicos, sociales y culturales del desarrollo nacional, por lo que es necesario llevar a cabo estudios que determinen las causas que la provocan, a fin de contribuir a abatirla”. (A NUIES Jorge A. Durán Encalada, Graciela Díaz Hernández). Diversos estudios se han realizado sobre los fenómenos de la deserción y la eficiencia terminal universitaria en México, todos ellos han resaltado la gran importancia que tienen para las instituciones educativas y, algunos de ellos, han tratado de definirlos en forma cuantitativa comparando el número de alumnos que se inscriben contra los alumnos que egresan. Este es un problema que caracteriza a la mayoría de las instituciones de educación superior mexicanas, las causas son de muy diversa índole como pueden ser: falta de dominio de la materia, falta de interés, personalidad de los maestros, motivos económicos, horarios, ent re otras.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Es necesario enfatizar que la asistencia a clases en la universidad por parte de los estudiantes, es uno de los indicadores de la calidad en la educación superior y que impacta en los índices de rezago y eficiencia terminal. “El estudio realizad o en la Universidad de Oviedo sobre la Asistencia a Clase de sus estudiantes, en relación con algunos de los indic adores clave de las titulaciones, muestra dos resultados claros: 1. Algo más de la mitad del alumnado asiste habitualmente a clase en la Unive rsidad de Oviedo, según la apreciación de su profesorado. 2. Esta situación puede explicarse por la asociación apreciada con la Calidad de los Estudios, tanto con variables de entrada como de resultados. Así, la Asistencia a Clase es consistentemente más baja en aquellos estudios con menor Eficiencia y Rendimient o”. (Universidad de Oviedo: J. Esteban Fernández Rico, Samuel Fernández Fernández, Alberto Álvarez Suárez, Pablo Martínez Camblor). Curs ar una carrera en la universidad exige a los estudiantes adaptarse a una forma de estudiar que s upone cierta libertad, y éstos en oc asiones no t oman en cuenta que la asistencia a clas es es fundamental para entender las explicaciones del docente, consult ar dudas, etc. Además en algunas clases, cumplir con un determinado porcentaje de asistencia al mismo es un requisito para la evaluación final del curso. 2.- JUSTIFI CACIÓN Asistir a la universidad y terminar una carrera universitaria es una decisión importante que le permitirá a una pers ona tener acceso a mejores oportunidades de empleo, sin embargo, en el proceso de obt ención de un título profesional, es necesario as umir con responsabilidad los compromisos que esto implica uno de ellos consiste en asistir a los cursos curriculares. Inscribirse y aprobar las clases académicas son actividades que los estudiantes tienen la obligación de realizar durante el recorrido de sus estudios universitarios. No asistir a los cursos en los que se han inscrito represent ará un serio obstáculo en la consecución de sus objetivos de titulación. Recientemente se han manejado conceptos como eficiencia terminal, rendimient o académico y otros relacionados con el tiempo que se tarda un estudiante en c ursar y terminar una carrera profesional, estos conceptos es nec esario relacionarlos con la asis tencia de los estudiantes a los salones de clases y las repercusiones que implica. La asistencia a clases representa un problema que va más allá de la propia institución, algunas consecuencias de la aus encia estudiantil pueden ser: Económicas: Un alumno que se inscribe y no asiste a clases ocasiona costos administrativos para la institución, además del c osto que representa para el propio estudiante el pagar cuotas, libros de texto, útiles escolares, etc.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Familiares: Entre otros problemas con frecuencia los familiares del estudiante que no asiste a clases desconocen esta situación y cuando se enteran se presentan problemas familiares. Personales: El propio estudiante pasa por una situación psicológica que puede hacerlo sentirse fracasado, falto de autoestima, presionado y otros posibles sentimientos de carácter personal. Sociales: Muchos estudiantes que no asisten a clases en ocasiones quedan a ex pens as de cometer delitos, incrementa las posibilidades de no encontrar un buen empleo y/o se retrasan en su carrera entre otras. “La deserción y la repetición en las universidades latinoamericanas, tanto públicas como privadas, ha sido siempre un tema tabú y además poco conocido. Es un problema con muchas aristas y que merece ser más analizado. Desde ser un indicador social sobre las caus as que determinan el abandono de las aulas, hasta un medidor del costo ec onómic o para los presupuestos públicos; desde un mecanismo para evaluar las opciones de selección de los ingresos, hasta un medidor de los grados de dificultad de las diversas carreras”. (IESALC), lo anterior hace énfasis en la importancia que tiene para el s ector público, la sociedad en general e incluso para las instituciones privadas, la asistencia de los estudiantes a sus clases. Es por eso que este estudio se enfoca en realizar una evaluación de la cantidad de estudiantes que abandonan materias de distintas disciplinas en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME ) de la UANL e impartidas por diferentes Profesores. Esta evaluación va dirigida a cuanti ficar los alumnos inscritos que abandonan la unidad de aprendizaje desde el inicio o durante el semestre. La intención de los aut ores es de poder clasificar esta información con el fin de buscar en un futuro, posibles causas a esta problemáticas y el de di fundir la información obtenida para que sea de utilidad en la realización de otros trabajos de investigación que se realicen sobre el tema. 3.- OBJETIVOS 1. Cuantific ar el número de estudiantes que abandonan unidades de aprendizaje de distintas disciplinas, e impartidas por diferent es profesores de la FIME con la finalidad de buscar posteriormente las posibles causas de esta problemática. 4.- METODOLOGÍA El problema objeto de investigación se relaciona con los estudiantes inscritos en distintas unidades de aprendizaje que nunca asistieron o dejaron de asistir a s us clases en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad Autónoma de Nuevo León, México.

La metodología empleada en este trabajo resulta simple, como se ilustra en el diagrama de flujo, se seleccionaron tres profesores de con disciplinas diferentes los cuales fueron clasificados como profesor A,V,E. Las Unidades de Aprendizaje analizadas fueron de los semestres: Agosto Diciembre De 2010 y Enero Junio De 2011.

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Cada Catedrático recopila la información de sus grupos

Conclusiones

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Cada Catedrático clasifica la Información de sus grupos

Discusión de información, Análisis de tendencias

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Cada Catedrático analiza la Información de sus grupos

Representaci ón gráfica de la información

Se conjunta la información de los 3 catedráticos

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AGOSTO DICI EMBRE DE 2010 Gráfica No. 1

Gráfica No. 2

ENERO JUNIO DE 2011 Gráfica No. 3

Las gráficas 1 y 3, muestran el promedio general de los maestros V, E, A considerados en el estudio, de NP, DA., y ASIS TENCIA.

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Gráfica No. 4

Las gráficas 2 y 4, nos permiten observar individualmente por maestro V, E, A, el porcentaje de estudiant es que nunca van a sus clases, los que dejan de asistir y los que asisten regularmente a sus clases.

MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 6.- DISCUSIONES En las unidades de aprendizaje que corresponden a Materias Generales y Administración se observan menores índices de estudiantes que nunca van a sus clases o dejan de asistir a ellas, mientras que en las unidades de aprendizaje de Ciencia Exactas ocurre lo contrario, probablemente debido al grado de dificultad de las materias de Ciencia Exactas, el Método del Catedrático ó situación particular del estudiante, entre otras. Por otra part e es necesario que los estudiantes entiendan el valor de la educación y que le asignen la más alta prioridad, procurar que demuestren una actitud positiva hacia la universidad, porque finalment e, la preparación universitaria es la que en un futuro les proporcionará las oportunidades de un buen empleo. 7.- CONCLUSIONES En este trabajo no pueden aún definirs e con exactitud los resultados causales, correspondientes a las asignaturas del área de Administración y Materias Generales en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, sin embargo en ellos se encontró que 13.38% corresponde a estudiantes que nunca van a sus clases, 10.68% de estudiantes abandonan sus clases durante el ciclo escolar y un 75.94% de estudiantes que asisten regularmente. Por lo ant es mencionado sería recomendable tomar una muestra más grande en la que se analice una amplia diversidad de unidades de aprendizaje para evaluar la tendencia, y si persisten los porcentajes actuales sería conveniente investigar las causas a través del diseño y aplicación de una encuesta, ya que consideramos que es un alto porcentaje (aproximadamente un 25%) de estudiant es que no culminan su unidad de aprendizaje. 8.- BIBLIOGRAFÍ A Luis Eduardo González Fiegehen. UNESCO (Organización de las Naciones Unidas para la Educación la Ciencia y la Cultura) Deserción universitaria causa frustración y pobreza.

Jorge A. Durán Encalada/Graciela Díaz Hernández. ANUIES (Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educ ación Superior) No. 74 ANALISIS DE LA DESERCION ESTUDIANTIL EN LA UNIVERS IDA D AUTONOMA ME TROPOLITA NA.

J. Esteban Fernández Rico, Samuel Fernández Fernández, Alberto Álvarez Suárez, Pablo Martínez Camblor, Vicerrectorado de Calidad, Planificación e Innovación. Universidad de Oviedo “La Importancia de Asistir a Clase en la Universidad”.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 IESALC-UNES CO (Instituto Internacional para la Educación Superior en América Latina y el Caribe). Boletín Digital No. 106 1 octubre - 14 octubre 2005 LA DESERCIÓN Y REPETICIÓN E N AMÉRICA LA TINA

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Comparación de métricas en sistemas territori ales Brenda Aide Peña Cantú

Roger Z. Ríos Mercado Hugo J. Escalante RESUMEN. Este trabajo trata sobre la comparación de dos modelos formulados para la solución de un problema de diseño de territorios comerciales donde se desea minimizar la dispersión territorial. El problema es motivado por un caso práctico de una compañía distribuidora de bebidas embotelladas. El primer modelo utiliza como medida de dispersión la métrica del problema de localización del p-centro, y el segundo la métrica del problema de la p-mediana. E n el primer se mide la dispersión territ orial en base a la distancia de la unidad más alejada del centro territorial, en la segunda en base a la sumatoria de las distancias de las unidades con res pecto al centro. Los resultados experimentales, basados en muestras de dat os reales de diversos tamaños, muestran que el modelo basado en la medida del p-c entro es más robusto.

1. INTRODUCCIÓN El problema a abordar proviene de una empresa embot elladora de bebidas ubicada en la ciudad de Monterrey, N.L. México. Y ésta necesita dividir su número de clientes, dentro de un número de territorios en base ciertos requerimientos de planeación dados.

El diseño territorial se puede ver como el problema de agrupar pequeñas áreas geográficas llamadas unidades básicas, en grupos geográfic os llamados t errit orios, de forma que éstos satisfagan un conjunto de criterios de planeación (Caballero, 2008). El diseño t erritorial tiene diversas aplicaciones como territorios políticos, distritos escolares, servicios de emergencias, distritos policíacos. De todas, las aplicaciones más importantes son las de diseño de territorios de venta y de diseño de territorios políticos.

Como los explica Segura (2008), la mayoría de las compañías que tienen una venta considerable y una gran área de mercado se ven en la necesidad de diseñar t errit orios de ventas, con fines administrativos o comerciales. El problema de diseño de territorios de es muy similar, donde la finalidad es atender a los clientes de la mejor manera posible t ratando de minimizar ciertos costos. Comúnmente existen una gran cantidad de razones por las que es necesario rediseñar un área de ventas o servicios. Puede suceder por un decremento o inc remento en el número de ventas o clientes, lo que hace inevitable un ajuste en el diseño territorial. Otras de las frecuentes razones suelen ser la administración del personal de atención a las áreas de una mejor manera o bal ancear la carga en los territ orios.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 De tal modo que el as unto es el de comparar dos medidas de dispersión en territorios comerciales, ambas planteadas para minimizar la dispersión, uno utilizando con medida p-centro desarrollado por Caballero (2008) y el segundo utilizando como medida p -mediana desarrollado por S egura (2008). Un trabajo similar es el propuesto por Erkut y Neuman (1991), en el cual se contrastan cuatro diferentes modelos de maximizar dispersión en territorios. Lo que se trat a de hacer es u n estudio comparativo similar utilizando los modelos de minimización de dispersión de los territorios con los que se cuenta.

2. DES CRIPCIÓN DEL PROBLEMA Se desea saber qué modelo de diseño de territorios descritos a continuación es más conveniente utilizar respecto a su robustez. Como lo describe Caballero (2008) se sabe que se desea dividir el conjunto de unidades básicas que conforman la red de distribución de la empresa en un conjunto de territorios adecuados para s us propósitos comerciales. Para este desarrollar este plan territorial se hicieron las siguientes suposiciones:

La manz ana geográfica es la unidad básica de la que se conforman los territorios. Se asocian a cada territorio medidas de demanda de producto y de número de clientes c onocido s como tamaños. Estos tamaños están definidos como la suma aritmética de los valores correspondientes a las medidas de actividad de las unidades básicas que los conforman.

La empresa considera ciertos criterios de planeación que se traducen en un conjunto de requerimient os que el diseño territorial debe cumplir:

Cada unidad básica se debe asignar únicamente a un solo t errit orio. Esto quiere decir que los territorios definen conjuntos distintos de unidades básicas. Los territorios deben ser geográficamente compactos. Esto significa que la distancia entre las unidades básicas dentro de un mismo territorio es pequeña. Es de suma importancia que los territ orios estén balanceados con res pecto a cada medida de actividad. Lo anterior representa que para cada t errit orio, los tamaños de las medidas de actividad estén dentro de un rango establecido. Cada territorio debe ser contiguo. Esto implica la conexión geográfica entre las unidades básicas, es decir que para cada par de unidades básicas pert enecientes al territ orio existe una rut a que las comunique compuesta exclusivamente por unidades básicas colindantes entre si y pertenecientes al mismo territorio. El diseño territorial debe contar con un número fijo de territorios previamente establecido.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 A continuación se presentan la formulación de ambos modelos como un programa entero lineal mixto.

Modelo TDPC Minimizar

x iV

i, j

p

a j i ,j

w jV

a j

a



a i , i



xi, j  1  τ a μ a xi,i



j

(2) (3)

 w x 1    x  j  V

(1)

j V

i, j

x j V

f x  = max d i, j xi, j 

xi , j   xi , j  1  S

iV;aA

(4)

i V;a  A

(5)

i, j  V , S  V

(6)

jS

v vS N \ S

xi, j 0,1

i, j V

(7)

Se presenta el modelo con sus restricciones correspondientes utilizando como medida p-mediana. Modelo TDPM Minimizar

f x  =  d i, j xi, j

(8)

iV jV

x iV

x

i, j

j V

j V

i, j

(9)

p

(10)

 w x 1    x 

iV;aA

(11)

 w x 1    x 

iV;aA

(12)

i, j  V , S  V

(13)

j  V

j  V

a j i ,j

a j i ,j



j

vS

a

a i , i

xi , j   xi , j  1  S jS

N v \S

xi, j 0,1

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a

a i , i

i, j V

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(14)

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En el modelo TDPC la función objetivo (1) busca minimizar la dispersión, al igual que en el modelo TDPM (8) realiza la misma tarea. Las restricciones (2) y (9) aseguran que la asignación de cada unidad básica a un solo centro. Las r estricciones (3) y (10) establecen el número de centros a elegir y por consecuencia el número de territorios a formar. Las restricciones (4), (5), (11) y (12) aseguran que para cada actividad el tamaño de los territorios este dentro del rango definido por

 a alrededor de su tamaño promedio definido por  a . Las restricciones (6) y (13) garantizan la conexidad de los territorios. Y por ultimo la restricciones (7) y (14) utilizadas para variables binarias.

3. METODOLOGÍ A DE SOLUCIÓN

El método empleado para la solución de ambos problemas es el propuesto por Salazar, Ríos y Cabrera (2010), en los que se pueden resolver de forma óptima modelos de hasta 150 unidades básicas y formando 8 territorios tanto para TDP C como para TDPM. En la figura A se presenta el procedimiento de solución empleado. Input: P :=Instancia del problema TDP MedidaDisp:= TDP C o TDPM TipoModelo:= MILP Output: X = (X1 , X2 , . . . , Xp ):= A factible p -partición de V

Cortes ←  {Conjunto de cortes} Modelo ← GeneraModeloRelajado (P, MedidaDisp, TipoModelo)

While(Cortes ≠  ) (TipoModelo = MILP ) X ← ResolverModelo (MILP) Cortes ← ResolverP roblemaS eparado (P , X) AgregarCortes(Modeol, Cortes) EndWhile Return X

Como se puede apreciar en la Figura 1 dentro de la formulación, se necesita como datos de entrada las instancias; un documento donde se guarda información de los nodos, territorios a formar y tolerancia de cada actividad; además de determinar si se tr ata de medida p-mediana o pcentro y por ultimo establecer que se resuelva de forma lineal. En seguida el método de solución realiza un procedimiento de iteración us ando el método Ramificación y Acotamiento (B&B por sus siglas en inglés) (Hillier y Liberma n, 2001), se relajan las restricciones de conectividad, ya que crecen exponencialmente y se resuelve.

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Posteriormente se lleva a cabo una prueba de conectividad mediante una búsqueda en anchura (BFS por sus siglas en inglés) para verificar si alguna rest ricción no se cumplió, si ese es el caso se identifican aquellas desigualdades violadas y se agregan al modelo relajado como cortes y continúa el procedimiento hasta que no haya desigualdades sin cumplir. P or ultimo imprime la solución óptima.

4. Experimentación Para llevar a cabo los experimentos se adquirieron varios conjuntos de casos de pruebas con diferentes características a fin de analizar el comportamiento de ambos modelos variando cada uno de los parámetros. Cada caso de prueba es llamado instancia. Estas fueron construidas a partir de información real facilitada por el especialista de la empresa.

Dent ro del estudio realizado se evaluaron 20 instancias, donde fueron codificadas en lenguaje C++, cada proceso fue compilado en Sun C++ 8.0. Todos los experiment os fueron realizados en un ordenador Intel Inside Pentium 4, con el sistema operativo Ubuntu 10.10, donde se utilizaron bibliotecas de optimización para C++ de CPLE X en su versión 9.0. En la tabla 1 se visualizan los datos para estudio.

Nombre de instancia

Nodos

Territorios

Tolerancia/Actividad

DU60-04-05-

60

4

5.00%

DU80-05-05-

80

5

5.00%

DU100-06-05-

100

6

5.00%

Tabla 1 Datos de experimentación. A las instancias se les identifico de la forma en que se muestra en la Tabla 1 para facilitar su clasificación por número de nodos, número de t errit orios a formar y tolerancia para cada actividad. Se llevo a cabo la experimentación con 20 instancias de cada tamaño. E n la Tabla 2 se pres entan los resultados para los datos de 60 nod os, 4 territorios y una tolerancia de 5 % para cada una de las actividades.

Instancia

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Xm

Xc

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DR_M (%)

DR_C (%)

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fc(xm)

fm(xc)

fc(xc)

DU60-04-05-01

5460.17

234.24

6160.43

168.66

DU60-04-05-02

5451.68

201.45

5976.66

176.14

DU60-04-05-03

5597.87

184.87

5874.58

165.38

DU60-04-05-04

5935.66

258.21

6278.13

188.14

DU60-04-05-05

5303.19

213.08

5962.00

179.98

DU60-04-05-06

5253.94

159.68

5647.49

158.72

DU60-04-05-07

5460.17

234.24

6247.44

168.36

DU60-04-05-08

5309.96

228.86

5862.49

178.56

DU60-04-05-09

5224.51

181.89

6344.72

173.73

DU60-04-05-10

5350.15

181.06

5607.09

152.34

DU60-04-05-11

5150.91

222.50

6910.35

183.90

DU60-04-05-12

5597.50

232.53

6193.97

178.87

DU60-04-05-13

5731.98

199.75

6731.70

184.35

DU60-04-05-14

5462.95

212.61

5887.73

181.29

DU60-04-05-15

5332.77

221.40

6105.17

164.14

DU60-04-05-16

5399.54

214.09

6083.78

173.37

41

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12.82

38.88

9.63

14.37

4.94

11.78

5.77

37.24

12.42

18.39

7.49

0.60

14.42

39.13

10.41

2816

21.44

4.70

4.80

18.86

34.16

20.99

10.66

29.99

17.44

8.35

7.78

17.28

14.48

34.89

12.67

23.49

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5602.85

209.10

6096.18

173.74

DU60-04-05-18

5773.95

232.96

6494.64

189.28

DU60-04-05-19

5543.44

200.15

6215.93

177.99

DU60-04-05-20

5543.44

200.15

6565.13

181.45

Media

8.80

20.35

12.48

23.08

12.13

12.44

18.43

10.30

12.66

20.66

Tabla 2 Resultados para las instancias 60 nodos, 4 territorios y 5 % de tolerancia.

En la primera columna de la Tabla 2 se aprecia el nombre con el que se identifica cada instancia, la segunda columna muestra los valores de las función objetivo correspondient es al optimizar el modelo TDPM, en la columna número tres se tiene el valor de la función objetivo TDP X evaluado en la solución optima del modelo TDPM. El valor de la cuarta columna representa lo opuesto a la tercera columna, y a que se evalúa la solución óptima del modelo TDP C dentro del modelo TDPM. En la columna número cinco se tiene el valor de la función objetivo del modelo resuelto con la métrica de p-centro. Las columnas seis y siete reflejan el la des viación relativa respecto a cada medida. Se puede apreciar en la instancia DU -04-05-04 en particular se tiene una gran diferencia entre los valores de los intervalos de las columnas nueve y diez, ya que por un lado muestra una cifra de 5.77 % contra un 37.24 %, es decir una diferencia de 31.47 %.

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Solución óptima p-mediana para DU60-04-05-04

Solución óptima p-c entro para DU60-04-05-04 Valor óptimo de la función objetivo en el modelo

Valor de la función objetivo evaluada con el modelo

p-cent ro: 188.14

p-cent ro: 258.21

Figura 2 Comparación soluciones para DU60-04-05-04. En la Figura 2 se present a una c omparación grafica entre las dos s oluciones óptimas correspondientes a cada uno de los modelos estudiados; en la imagen de la izquierda se aprecia como quedan distribuidos los territorios respecto a la función objetivo del TDPM, donde se han marcado con una c ruz los nodos más alejados al cent ro de c ada territorio respecto a la medida de dispersión p-cent ro, y como s e aprecia se ha señalado con una flec ha a la mayor de estas distancias con un valor de 258.21. En el dibujo de la derecha se muestra la distribución de los territorios respecto al modelo TDP C, de igual forma se señalan con una cruz los nodos más alejados al centro de cada territorio respecto a la misma medida y asimismo se indica con una flecha la mayor distancia a la cual le corresponde un valor de 188.14.

xm

Xc

Dinstancia

DR_M (%)

DR_C (%)

fm(xm)

fc(xm)

fm(xc)

fc(xc)

DU80-05-05-01

6600.56

230.40

7297.67

162.88

10.56

41.45

DU80-05-05-02

6408.82

192.30

7183.43

150.83

12.09

27.50

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6900.16

209.30

7848.35

159.54

13.74

31.19

DU80-05-05-05

6280.58

184.85

6825.27

142.96

8.67

29.31

DU80-05-05-06

6521.08

238.58

7302.45

163.86

11.98

45.60

DU80-05-05-07

6455.97

187.40

7048.03

147.06

9.17

27.43

DU80-05-05-08

6680.28

213.98

7525.30

165.50

12.65

29.29

DU80-05-05-09

6650.20

177.37

7410.03

155.44

11.43

14.11

DU80-05-05-10

6534.77

179.28

7461.49

156.74

14.18

14.38

DU80-05-05-11

6539.55

191.00

7119.01

152.76

8.86

25.03

DU80-05-05-12

6703.55

186.52

7604.56

165.08

13.44

12.98

DU80-05-05-13

6285.66

181.63

6565.02

149.62

4.44

21.39

DU80-05-05-14

6615.80

199.70

7215.14

150.87

9.06

32.37

DU80-05-05-15

6990.43

239.15

7732.07

158.22

10.61

51.15

DU80-05-05-16

6391.66

201.13

6960.89

147.27

8.91

36.57

DU80-05-05-17

6766.01

227.49

7781.65

167.25

15.01

36.02

DU80-05-05-18

6808.45

175.54

7676.38

164.14

12.75

7.20

DU80-05-05-19

6643.17

183.33

7713.52

167.64

16.11

9.36

DU80-05-05-20

6873.61

185.17

7257.61

149.03

5.59

24.25

Media

11.13

27.18

Tabla 3 Resultados 80 nodos, 5 territorios y 5 % de tolerancia. En la Tabla 3, se muestran los resultados obtenidos con para las instancias de 80 nodos, 5 territorios y 5 % de tolerancia respecto a cada actividad.

En particular en la instancia DU80-05-05-15 se tiene una gran diferencia entre los valores de los intervalos de ambas columnas, ya que por un lado muestra una cifra de 10.61 % contra un 51.15 %, es decir una diferencia de 40.54 %.

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Solución óptima p-mediana para

Solución óptima p-c entro para

DU80-05-05-15.

DU80-05-05-15.

Valor de la función objetivo evaluada con el modelo

Valor óptimo de la función objetivo en el modelo

p-cent ro: 239.15

p-cent ro: 158.22

Figura 3 Comparación soluciones óptimas para DU80 -05-05-15. En la Figura 3 se present a una c omparación grafica entre las dos s oluciones óptimas correspondientes a cada uno de los modelos estudiados, en la imagen de la izquierda se muestra como quedan distribuidos los territorios respecto a la función objetivo TDPM, donde se ha n marcado con una c ruz los nodos más alejados al cent ro de c ada territorio respecto a la medida de dispersión p-cent ro, y como s e aprecia se ha señalado con una flec ha a la mayor de estas distancias con un valor de 239.15. En el dibujo de la derecha se ap recia la distribución de los territorios respecto al TDP C, de igual forma se señalan con una cruz los nodos más alejados al centro y asimismo se indica con una flecha la mayor distancia a la cual le corresponde un valor de 158.22.

En la Tabla 4 se tienen los resultados obtenidos para instancias de 100 nodos, 6 territorios y 5 % de tolerancia.

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Xm

xc

nombre instancia

DR_M (%) fm (xm )

DU100-06-05-01

7370,14

fc(x m )

fm (x c)

fc(x c)

DR_C (%)

191,15307 8309,21396 144,855943

12,74

31,96

DU100-06-05-02

7278,42508 164,077029 8782,35913 145,590037

20,66

12,70

DU100-06-05-03

7508,51316

139,96387

12,22

35,72

DU100-06-05-04

7581,56548

171,51879 8168,55192 145,774092

7,74

17,66

DU100-06-10-05*

7609,49739 154,919094 8362,21328

139,45671

9,89

11,09

DU100-06-05-06

7242,99709

215,87082

145,3869

16,11

48,48

DU100-06-05-07

7432,68068

167,94471 8649,67674 137,240963

16,37

22,37

DU100-06-05-08

7052,89175 193,206425 7622,25863 139,786067

8,07

38,22

DU100-06-10-09*

7181,50306 186,673146 8077,48268 130,654243

11,76

37,88

DU100-06-05-10

7432,8896 155,241269 8026,26409 135,389845

4,65

19,08

DU100-06-05-11

6829,47592 166,544529 7778,81715 130,363577

13,90

27,75

DU100-06-05-12

7461,20693 184,808632

8269,3662 139,799172

10,83

32,20

DU100-06-05-13

7061,61038 178,029053

8556,5977 145,109657

21,17

22,69

DU100-06-05-14

7825,61511 150,440811 8172,43719 142,821102

4,43

5,34

DU100-06-05-15

7158,74046 153,464598 7780,01315 134,112957

8,68

14,43

DU100-06-05-16

7653,15898 246,006923

137,25306

5,89

79,24

DU100-06-05-17

6880,47207 157,113029 7799,50256 139,106089

13,36

12,94

DU100-06-05-18

7438,50782 260,750449 8517,43781

141

14,50

85,12

DU100-06-05-19

7152,04225 186,888001

8158,4702

139,97955

14,07

33,51

DU100-06-05-20

7590,09881 222,656669 8236,56433

149,78693

8,52

48,65

media

11,78

31,85

189,9568 8426,37457

8409,7426

8103,6571

Tabla 4 Resultados 100 nodos, 6 territorios y 5 % de tolerancia.

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Como se apreciar en la Tabla 4 las instancias DU100-06-10-05 y DU100-06-10-09 tienen un valor de tolerancia de 10 %, esto se debe que para una tolerancia del 5 % ambas instancias resultaban infactibles, por lo que no tenían solución. Por tal motivo en estos dos casos se increment o el valor de la tolerancia. En particular en la instancia DU100-06-05-18 se tiene una gran diferencia entre los valores de los intervalos de ambas columnas, ya que por un lado muestra una cifra de 14.50 % contra un 85.12 %, es decir una diferencia aproximadam ente de 70. 00 %.

Solución óptima p-mediana para

Solución óptima p-c entro para

DU100-06-05-18.

DU100-06-05-18.

Valor de la función objetivo evaluada con el modelo

Valor óptimo de la función objetivo en el modelo

p-cent ro: 260.75

p-cent ro: 140.85

Figura 4 Comparación soluciones óptimas para DU100-06-05-18. En la Figura 4 se present a una c omparación grafica entre las dos s oluciones óptimas correspondientes a cada uno de los modelos estudiados, en la imagen de la izquierda se muestra como quedan distribuidos los territorios respecto a la función objetivo TDPM, donde se han marcado con una c ruz los nodos más alejados al cent ro de c ada territorio respecto a la medida de dispersión p-cent ro, y como s e aprecia se ha señalado con una flec ha a la mayor de estas distancias con un valor de 260.75. En el dibujo de la derecha se aprecia la distribución de los territorios respecto al TDP C, de igual forma se señalan con una cruz los nodos más alejados al

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5. Conclusione s Como se vio en los resultados anteriores, con diferentes tamaños de instancias usados, se aprecia una considerable diferencia entre cada uno de las des viaciones relativas obtenidos para cad a modelo estudiado en este experimento; en todos los casos visualizándos e valores superiores para DR_M que para DR_C, es decir, la columna que muestra los valores del cociente:

DR _ A 

Fm xc   Fm xm  Fm xm 

De tal modo se concluye que, si se selecciona el modelo TDPM y al final resulta que el TDPC es el favorable, la soluciones obt enidas con el modelo de p -centro se des viaran en promedio 20.66 % para los espacios de 60 nodos, 27.18 % para 80 nodos. Por lo tanto si se selecciona TDP C y posteriormente resulta que el TDPM es más conveniente, las soluciones obt enidas con el TDPM se des vían en promedio un 12. 66 % para 60 nodos, 11.13 % para 80 nodos. Con esto se concluye que el modelo diseñado con la medida de dispersión p -centro es más robusto que el modelo diseñado con la métrica de p-mediana.

Referencias

Caballero Hernández, S. I. (2008). Un proc edimiento de búsqueda voraz, aleatorizado y adaptativo para el diseño eficiente de territorios de atención comercial con requerimientos de asignación conjunta. Tesis de maestría FIME, UANL, San Nicolás de los Garza, México, Mayo.

Erkut, E. y Neuman, S. (1990). Comparison of models for dispersing facilities. INFOR, 29(2): 68-83.

Hillier, F. S. y Liberman, G. I. (2001) Investigación de operaciones. Estados Unidos. McGraw-Hill.

ILOG, S.A. CPLE X 9.0 Online documentation, 2003. http://yalma.fime.uanl.mx/cplex~manual/.

Salazar, M. A., Ríos, R. Z. y Cabrera, M. (2010). New models for commercial territory design. Net work s and Spatial Economics (aceptado).

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Igor Litvinchev Miguel Mata Edith L. Ozuna RESUMEN. En el problema de localización capacitado en dos etapas un conjunto de clientes son abastecidos desde un conjunto de almacenes que a su vez reciben el producto desde un conjunto de plantas. Si una planta o un almac én s erán empleados entonces se incurrirá en un costo fijo, además de los costos de envío entre las plantas y los almacenes y ent re los almacenes y los clientes. El objetivo consiste en coloc ar las plantas y almacenes de un conjunto potencial de localizaciones de tal manera que el costo total (costos fijos y costos de envío) s ea mínimo. P or su relevancia en la práctica y su complejidad han sido desarrollados para este problema varios enfoques de aproximación. En este trabajo presentamos dos formulaciones matemáticas basadas en programación entera mixta y un análisis de varias relajaciones lagrangianas a ambos modelos, y presentamos también soluciones factibles del problema en base a las soluciones lagrangianas .

Palabras clave: Problema de localización capacitado en dos etapas, Relajación lagrangiana, Solución factible, Programación Matemática

1.- INTRODUCCIÓN El problema de localización c apacitado en dos etapas consiste en un único producto que es producido en un conjunto de plantas con capacidades conocidas y enviado a un conjunto de almacenes también con capacidades conocidas, desde los cuales se enviará el producto hacia un conjunto de clientes para finalmente abastecer sus demandas. Usar una determinada planta o almacén incurre en un costo fijo, además del costo por transportar cada unidad de producto entre las plantas y los almacenes y entre los almacenes y los clientes.

El objetivo del problema es determinar cuáles plantas deben utilizarse y cuáles almacenes, así como las rutas que seguirán los productos hasta los clientes de tal forma que las demandas sean satisfechas a un costo mínimo.

Dada su relevancia, el problema de localización en dos etapas ha cobrado mayor importancia debido a la aparición de importantes problemas en la industria que lo involucran. En Barros y Labbé (1994) se propone una relajación lagrangiana para el problema no capacitado, en Beasley (1994) son probadas varias relajaciones, en Gao y Robinson (1994) se implementa un

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 procedimiento dual ascendente para el problema de dos etapas no capacitado, en Marín y Pelegrín (1999) son analizadas varias relajaciones lagrangianas en 2 diferentes formulaciones. Klose (1999) considera una heurística basada en programación lineal para el problema de dos etapas capacitado. En Landet e y Marín (2009) la asimetría inherente del problema en plantas y depósitos es tomada en cuenta para reforzar la formulación. Gendron y Semet (2009) present an dos formulaciones al problema capacitado y comparan la relajación lineal y binaria del modelo en cada formulación. Lu y Bostel (2005) propusieron un algoritmo basado en una heurística Lagrangiana para un modelo entero mixto 0-1 de un problema de localización no capacitado en dos niveles con tres tipos de instalaciones a ser localizados. En Marín (2007) se presenta una formulación entera mixta y algunas relajaciones Lagrangianas pa ra encontrar cotas inferiores para el problema de localización en dos etapas no capacitado.

Es conocido que la formulación de un problema es de gran importancia para su resolución. En el presente t rabajo se estudian dos formulaciones al problema y se busc a comparar varias relajaciones lagrangianas para cada formulación. Además de obt ener, en base a estas soluciones lagrangianas, la solución factible del problema.

2. FORMULACIONES AL PROBLEMA Para formular el problema se describen un conjunto I de plantas pot enciales, un conjunto J de posibles almacenes y un conjunto K de clientes. Sean cij  0 el costo por transportar una unidad de producto desde la planta i  I hasta el almacén

j  J ; análogament e, d jk  0 el costo por

transportar una unidad de producto desde el almacén j  J hasta el client e k  K . Sean fi  0 el costo fijo por emplear la planta i  I y g j  0 el costo fijo por emplear el almac én j  J .

Sean bi  0 la capacidad de la planta i  I , p j  0 la capacidad del almacén j  J y qk  0 la demanda del cliente k  K . Sean yi variables binarias, yi  1 si y sólo si la plant a i  I es empleada y z j variables binarias, z j  1 si y sólo si el almacén j  J es empleado. Sean xij variables no negativas, la cantidad de producto enviado de la planta i  I al almacén j  J y s jk variables no negativas, la cantidad de producto enviado del almacén j  J al cliente k  K . Primera formulación El problema puede ser formulado mediante el siguiente problema de programación lineal entero mixto (formulación A).

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 w  mín fi yi   g j z j   cij xij   d jk s jk i

j

x

s.a :

ij

ij

 bi

(1)

jk

; i  I,

(2)

j

x

 pj

; j  J,

(3)

; k  K,

(4)

; j  J,

(5)

xij  mij yi

; i  I, j  J,

(6)

s jk  l jk z j

; j  J , k  K,

ij

i

s

 qk

jk

j

x  s ij

i

jk

k

xij , s jk  R , yi , z j  0,1

(7)

(8)

Las restricciones (2) y (3) aseguran que no sean excedidas las capacidades de las plantas y los almacenes respectivamente. La restricción (4) asegura que las demandas de los client es sean satisfechas. La restricción (5) impide que los almacenes envíen producto no recibido mientras que (6) y (7) impiden que una planta o un almacén envíen producto si no han sido elegidos. Las restricciones (8) son conocidas como restricciones lógicas, en ellas

R  represent a el conjunto de

números reales no negativos. Las cantidades mij y l jk en las restricciones (6) y (7) son cotas









superiores conocidas de las variables xij y s jk , por ejemplo mij  mín bi , p j , l jt  mín p j , qt .

Segunda formulación En el siguiente modelo se combinan las restricción,. es (2) con (6) y (3) c on (7) resultando un modelo más compacto (formulación B). w  mín fi yi   g j z j   cij xij   d jk s jk i

s.a :

j

s

jk

ij

 dk

(9)

jk

; k  K,

(10)

j

x  s ij

i

52

jk

; j  J,

(11)

k

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x

 bi yi

; i  I,

(12)

x

 pj z j

; j  J,

(13)

ij

j

ij

i

xij , s jk  R , yi , z j  0,1

(14)

3. RELAJACIONES LAGRANGI ANAS Se proponen cinco relajaciones para la formulación A y cinco más para la B, las cuales se describen a continuación. Para ver a detalle lo referente a relajaciones Lagrangianas se puede referir al lector a Guignard (2003): RA1: Se relajan las restricciones (5) en el modelo A. La relajación resultante se puede descomponer en 2 problemas, uno para cada etapa. RA2: Se relajan las restricciones (6) en el modelo A. El problema lagrangiano se descompone en

( x, s, z ) .

un subproblema simple para las variables binarias yi y en un subproblema para

RA3: Se relajan las restricciones (7) en el modelo A. El problema lagrangiano se descompone en un subproblema con res pecto a las variables binarias z j y u subproblema para

( x, s, y) .

RA4: Se relajan las restricciones (2) y (4) en el modelo A. La relajación resultante se descompone en un subproblema para cada j  J . RA5: Se relajan las restricciones (3) y (5) en el modelo A. Similar a RA1, pero además el subproblema correspondiente a las plantas se separa para cada i  I . RB1: Se relajan las restricciones

(11) en el modelo B. La relajación resultante se puede

descomponer en 2 problemas, uno para cada etapa. RB2: Se relajan las restricciones (12) en el modelo B. El problema lagrangiano se descompone en

( x, s, z ) .

un subproblema simple para las variables binarias yi y en un subproblema para

RB3: Se relajan las restricciones (13) en el modelo B. El problema lagrangiano se descompone en un subproblema con res pecto a las variables binarias z j y u subproblema para

( x, s, y) .

RB4: Se relajan las restricciones (10) y (12) en el modelo B. La relajación resultante se descompone en un subproblema en yi y j  J subproblemas independientes en

( x, s, z ) .

RB5: Se relajan las restricciones (11) y (13) en el modelo B. Similar a RB1, pero además el subproblema correspondiente a las plantas se separa para cada i  I .

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Algoritmo Sean

xij , s jk

de la relajación lagrangiana para cada iteración.

x

ij

Paso 0: Hacer

Sean

yi 

j

bi

, zj 

s

jk

k

pj

.

yi  0, i, I1  , I 0  I ; z j  0, j, J1  , J 0  J .

Paso 1: Sean Paso 2: Hacer Paso 3: Si

i*  arg máx  yi i  I 0  . yi*  1, I1  I1  i* , I 0  I 0  i* .

b   q iI1

i

ir al paso 4, en caso contrario, volver al paso 1.

k

k





Paso 4: Sean j  arg máx z j j  J 0 . *

Paso 5: Hacer Paso 6: Si

z j*  1, J1  J1   j* , J 0  J 0   j * .

 p  q jJ1

j

k

ir al paso 7, en caso contrario, volver al paso 4.

k

Paso 7: Resolver linealment e con los valores

yi , z j

fijos.

5. EXPERIMENTACIÓN COMP UTACIONAL Para poner a prueba el desempeño de las relajaciones lagrangianas propuestas, se generaron los siguientes conjuntos de instancias de acuerdo con los valores (I,J,K): A(3,5,9), B(5,7,30), C(7, 10,50), D(10,10,100). En todos los casos, los datos fueron generados de la siguient e man era:

cij , d jk  U 10, 20 , q k  U 1,10 ,  J K  K bi  10  U 0,10 , p j  10   U 0,10  I    J

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Para las siguientes instancias de cada clase los costos fijos

fi

para cada planta son

proporcionales al número de almacenes y clientes, y los costos fijos g j de los almacenes son proporcionales al número de clientes:

TJ T   fi  100  U 0,100 ; p  100  U 0,100   j  I  J   Se trabajó con 2 conjunt os de instancias, una para cada forma de generar los costos fijos. Se obtuvieron 10 instancias para cada caso, con un total de 100 instancias del problema de localización capacitado en dos etapas. Todos los casos fueron resueltos con CP LE X 10.0.

6. RES ULTADOS Para todas las instancias calculamos:

zip

- Valor objetivo óptimo del problema original.

zlag - Valor de la cota lagrangiana del problema. zf

- Valor de la solución factible.

La calidad de la cota lagrangiana con respecto al valor óptimo del problema original se calcula:

L 

zip  zlag zip

*100%

La calidad de la solución factible con respecto al valor óptimo del problema original se calcula:

 BF 

z f  zip zf

*100%

Los resultados obtenidos por el método de Benders para los problemas donde los costos fijos se generan de manera independiente al número de clientes aparecen en la Tabla 1. El primer grupo de columnas en la Tabla 1 representa (en %) el número de veces que la cot a dual correspondiente a cada relajación Lagrangiana aparece ent re las 3 mejores cotas. El segundo grupo de columnas muestra (en % ) el número de veces que la cota dual correspondiente es la mejor encont rada. Los indicadores presentados son únicamente para las cotas duales correspondientes a las relajaciones RB1, RB2 y RB3 ya que estas relajaciones son las que aparecen con más frecuencia entre las mejores.

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Soluciones factibles

Entre las 3 mejores

Mejor cota

Entre las 3 mejores

Mejor cota

Size

RB1

RB2

RB3

RB1

RB2

RB3

RA2

RA3

RB4

RA2

RA3

RB4

A

70%

80%

40%

10%

0%

20%

70%

90%

90%

70%

90%

80%

B

70%

80%

70%

10%

20%

60%

20%

90%

80%

10%

80%

50%

C

90%

80%

50%

20%

40%

30%

20%

80%

90%

10%

60%

40%

D

70%

80%

10%

40%

10%

0%

20%

90%

90%

20%

40%

50%

Tabla 1. Costos fijos independientes del número de clientes.

La Tabla 2 presenta resultados similares para las instancias donde los costos fijos dependen del número de almacenes/clientes. Relajaciones Lagrangianas

Soluciones factibles

Entre las 3 mejores

Mejor cota

Entre las 3 mejores

Mejor cota

Size

RB1

RB2

RB3

RB1

RB2

RB3

RA2

RA3

RB4

RA2

RA3

RB4

A

80%

90%

100%

0%

10%

90%

90%

90%

60%

90%

90%

60%

B

100%

100%

100%

10%

10%

80%

90%

50%

50%

60%

40%

20%

C

100%

100%

100%

20%

20%

60%

80%

70%

70%

40%

30%

40%

D

100%

100%

100%

40%

20%

40%

90%

40%

90%

70%

10%

40%

Tabla 2. Costos fijos independientes del número de almacenes/clientes.

Como podemos observar de las Tablas 1 y 2, la c ota correspondiente a la relajación RB3 aparece frecuent emente entre las mejores cotas lagrangianas. En referencia a la calidad de las soluciones Lagrangianas podemos resaltar a la relajación RB4 que aparece frecuentemente entre las mejores y debido a su estructura es mas fácil de calcular que RA3.

Las Tablas 3-6 presentan la

comparación entre los resultados obt enidos por el mét odo de Benders y el algoritmo de subgradiente para las relajaciones RB3 y RB 4.

Los resultados se muestran para 3 instancias

distintas de cada tamaño.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 En estas tablas las columnas correspondient es al método de B enders nos muestran la proximidad correspondiente a la cota dual y a la mejor cota factible encontrada por el algoritmo. Las primeras 2 columnas correspondientes al algoritmo subgradiente presentan indicadores similares y el número colocado entre paréntesis indica la iteración en la que se encontró la mejor solución factible en el algoritmo. Las últimas 2 columnas muestran la calidad de las soluciones factibles encontradas en la última y la primera iteración del algoritmo, el número colocado entre paréntesis indica el número de final de iteraciones del algoritmo.

Benders

Subgradiente

Tamaño

 L (%)

 BF (%)

 L (%)

 BF (%)

 LF (%)

 FF (%)

A1

7.23

1.05

7.46

0.00 (3)

3.32 (127)

2.74

A2

1.35

0.00

1.41

0.00 (3)

0.00 (102)

10.58

A3

3.39

0.43

3.86

0.00 (2)

0.43 (144)

4.44

B1

3.08

0.38

3.77

0.00 (25)

0.74 (173)

1.09

B2

2.06

0.02

2.36

0.00 (1)

0.00 (154)

0.00

B3

4.89

0.49

5.35

0.00 (21)

1.06 (157)

0.49

C1

3.74

0.00

4.16

0.55 (165)

0.28

C2

4.21

0.27

4.51

0.00 (34)

1.58 (171)

2.27

C3

0.83

0.79

1.09

1.33 (73)

0.02 (168)

0.94

D1

0.99

0.71

1.33

0.17 (18)

D2

0.81

1.62

1.23

0.00 (13)

0.19 (179)

1.16

D3

1.97

1.23

2.42

0.00 (10)

0.00 (202)

0.59

0.00 (38)

0.31 (167) 0.65

Tabla 3.Relajación RB3: costos fijos proporcionales al número de almacenes/clientes

Benders

Subgradiente

Tamaño

 L (%)

 BF (%)

 L (%)

 BF (%)

 LF (%)

 FF (%)

A1

13.55

8.48

13.64

0.51 (9)

4.72 (214)

10.31

A2

4.54

0.00

4.79

0.00 (29)

0.00 (166)

14.48

A3

5.27

0.43

5.33

0.43 (2)

13.46 (158) 18.41

B1

12.40

1.30

13.18

0.00 (137)

0.79 (212)

2.09

B2

7.88

0.00

9.09

0.00 (58)

1.62 (250)

1.44

B3

7.63

0.00

8.29

1.57 (22)

9.79 (250)

8.63

C1

5.31

0.06

6.68

0.00 (62)

8.28 (223)

9.95

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 C2 8.72 0.27 10.83 0.25 (181) 2.11 (270) 5.06 C3

5.53

0.00

6.84

0.56 (76)

2.28 (258)

4.64

D1

5.16

0.17

6.32

0.20 (62)

2.12 (284)

6.79

D2

4.53

0.79

6.08

0.40 (237)

4.34 (256)

4.48

D3

6.41

0.33

8.48

0.00 (67)

1.62 (277)

5.64

Tabla 4. Relajación RB4: costos fijos proporcionales al número de almacenes/clientes

Benders

Subgradiente

Tamaño

 L (%)

 BF (%)

 L (%)

 BF (%)

 LF (%)

 FF (%)

A1

6.19

2.36

7.48

0.00 (9)

0.00 (138)

2.36

A2

0.07

7.53

1.12

0.00 (8)

0.00 (107)

9.57

A3

3.37

0.00

3.50

0.00 (2)

2.76 (163)

5.76

B1

2.36

0.00

2.58

0.00 (37)

0.44 (164)

1.82

B2

1.18

0.00

1.72

0.00 (1)

0.00 (157)

0.00

B3

2.07

1.88

2.41

0.00 (8)

0.00 (156)

2.65

C1

1.89

2.35

2.21

0.00 (209)

0.56

C2

0.08

3.01

0.97

1.59 (11)

2.41 (154)

2.62

C3

0.81

0.94

1.18

0.00 (35)

0.03 (165)

0.64

D1

1.01

2.75

1.38

0.00 (10)

D2

0.25

1.46

0.86

0.00 (27)

0.58 (170)

2.06

D3

1.51

2.02

1.87

0.00 (9)

0.00 (164)

1.04

0.00 (46)

0.53 (183) 1.18

Tabla 5. Relajación RB3: costos fijos independientes del número de clientes

Benders

Subgradiente

Tamaño

 L (%)

 BF (%)

 L (%)

 BF (%)

 LF (%)

 FF (%)

A1

12.21

0.00

12.30

1.81 (14)

5.07 (135)

12.51

A2

2.15

0.00

2.31

0.00 (31)

0.00 (89)

14.95

A3

7.64

0.00

7.74

0.57 (5)

4.21 (138)

4.21

B1

5.29

0.40

6.04

0.00 (27)

0.99 (124)

3.47

B2

3.77

0.00

4.03

0.00 (17)

0.00 (135)

2.35

B3

4.57

2.63

5.93

1.26 (16)

4.73 (132)

2.66

C1

4.75

0.00

4.89

0.00 (36)

1.78 (118)

3.39

C2

3.41

0.46

4.43

0.35 (9)

2.81 (116)

8.22

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 C3 1.86 0.29 2.88 0.03 (8) 2.28 (151) 7.59 D1

2.46

0.31

2.89

0.00 (16)

4.26 (113)

5.30

D2

2.12

1.09

2.43

0.00 (24)

3.14 (129)

7.44

D3

3.51

0.00

3.75

0.00 (96)

5.55 (131)

9.71

Tabla 6. Relajación RB4: costos fijos independientes del número de clientes

7. CONCLUSIONES Consideramos dos formulaciones equivalent es para el problema de localización capacitado en dos etapas.

Para cada formulación se c onsideraron 5 relajaciones Lagrangianas y se compararon

respecto a la calidad de las cotas duales proporcionadas y la proximidad de las soluciones factibles encontradas a partir de éstas. Pudimos observar que relajar las restricciones de conservación de flujo en la segunda formulación result a en la mejor cota dual para el problema. El resultado más interesante se refiere al caso en que relajamos las restricciones de cumplimient o de la demanda y las restricciones de capacidad de las plantas para la segunda formulación. Esta relajación proporciona una cota dual pobre, por lo que generalmente no sería considerada, sin embargo, la solución factible encontrada a partir de ella es de muy buena calidad, generalmente menor al 0.5% de suboptimalidad relativa, además esta relajación tiene una estruc tura que nos permite descomponerla en subproblemas que en su mayoría pueden ser res ueltos por inspección.

8. REFERENCI AS Barros A. y Labeé M. (1994). A general model for the uncapacitated facility and depot location problem, Loc ation science 2. 173-191. Beasley J.,(1994) On the coordination of product and by -product flows in two-level distribution networks: Model formulation and solution procedure, European Journal of Operation Research, 325-339. Gao L. y Robinson E.P. (1994). Uncapacitated facility location: General solution procedure and computacional experience, European Journal of Operation Research, 3410-427. Gendron B. & Semet F. (2009). Formulations and relaxations for a multi -echelon capacitated location-distribution problem. Computers and Operations Research, 36, 1335-1355. Guignard M. (2003), Lagrangian Relaxation, Top, 151-228. Klose A. (1999). An LP-based heuristic for two-stage capacitated facility location problems. Journal of the Operational Research Society, 50, 157 -166. Klose A. (1999). An LP-based heuristic for two-stage capacitated facility location problems. Journal of the Operational Research Society, 50, 157 -166. Landete M. & Marín A. (2009). New facets for the two-stage unc apacitated facility location polytope. Computational Optimization and Applications, 44, 487-519.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Lu Z. & Bostel N. (2005). A facility location model for logistics systems including reverse flows: The case of remanufacturing activities. Comput er and Operations Research, 34, 299-323. Marín A. (2007). Lower bounds for the two-stage uncapacitated facility location problem. European Journal of Operational Research, 179, 1126-1142. Marín A. y Pelegrín B. (1999) Applying lagrangian relaxation to the solution of t wo -stage location problems, Annals of Operation Research, 179-1.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Departamento de Atención a Padres como un apoyo al Modelo Educativo de una Institución de Educación Superior. Roles de los directivos, profe sores y e studiantes M.C. María Margarita Cantú Villarreal M.A. Jaime Arturo Castillo Elizondo M.C. María Blanca E. Palomares Ruiz Ing. Brenda Lizzeth Salazar Rodríguez RESUMEN. Este trabajo está dedicado a analizar los roles de los directivos

profesores,

estudiant es y los padres de familia en una Institución de Educación Superior (IES), para lograr con éxito los proces os Administrativos y de servicios escolares, a su vez reiterar el compromiso que representan los padres de familia como factor fundamental en el escenario educativo nivel superior. En este contexto, la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME) de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UA NL), une esfuerzos para apoyar a los alumnos de esta institución en estos procesos.

El compromiso central de la mejora académica, está en manos de la implementación de un nuevo Modelo Educativo, del cual se desprenden los Modelos Académicos para los diversos niveles de educación que ofrece la UA NL. El Modelo E ducativo UANL 2008, explicita procesos que toman en cuenta a los estudiantes en su totalidad, ubicando y considerando sus emociones, intelecto, afecto, razón, valores, aptitudes y actitudes, en una visión holística y multidimensional del ser humano. El rol principal de la FIME, es c ontribuir mediant e estrategias de atención y s ervicios involucrando en estos procesos a Maestros, Alumnos y Padres de familia, ya que la importancia que tienen los padres de familia en las instituciones educativas es de gran relevancia debido que, l a familia, es la base de la sociedad y por cons ecuencia, también es responsable de la educ ación de las personas que existen y viven dent ro de ella.

Palabras clave: El rol del Profesor, padres de familia, estudiantes.

1.- INTRODUCCIÓN Tal y como se menciona en la Visión 2012 de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UA NL), y la formulación del Plan de Desarrollo Institucional 2007-2012, las demandas sociales, “Son consecuencia de un entorno de la educación media superior y superior que cambia rápidamente, como res ultado, entre otros factores, de los proc esos de globalización; del desarrollo de la sociedad del conocimiento; de la innovación científico-tecnológica; de las veloc es trans formaciones en la estructura del mercado laboral y de las ocupaciones; de una mayor exigencia por la pertinencia y calidad de la educación que imparte n las instituciones; así c omo por la rendición oportuna de cuentas a la sociedad y a sus representantes” (Plan de Desarrollo Institucional, 2007 -

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 2012). Por lo tanto, es necesario responder con oportunidad y niveles reconocibles de calidad a las demandas sociales derivadas de los fenómenos mencionados con anterioridad, requiere una gran capacidad de las instituciones educativas para planear su desarrollo y la formación de los nuevos profesionales, así como cont ar con los instrumentos necesarios para orient ar coherentemente y de manera articulada el quehacer de su comunidad en el logro de objetivos comunes, relevant es y ampliamente consensuados.

2. JUSTIFICACIÓN La importancia de llevar acabo este conjunt o de procedimient os, tal como nos lo menciona Juanita Hernández (2006) es: “Esta supervisión y muestra de interés, ayudan a asegurar que los hijos cumplan c on sus tareas, también les comunica la importancia que los padres dan a los estudios. En consec uencia, los hijos también dan mayor importancia al estudio. Los padres deben alentar a sus hijos a realizar bien los trabajos que tienen que hacer y seguir hasta terminarlos por completo”.

El modelo educativo de la UANL incorpora los lineamientos de los doc ument os institucionales guía, así como las tendencias y propuestas educativas formuladas por organismos nacionales e internacionales, para una institución de educación superior altamente c ompetente en un contexto globalizado.

De acuerdo con la Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior (ANUIES, 2005), el conc epto de integral significa: “Incorporar en el diseño nuevos modelos centrados en el aprendizaje, la construcción de competencias generales y específicas que consideren desde perspectivas multidisciplinarias, conocimientos, habilidades, actitudes y valores que se construyan en concordancia con el contexto históric o, cultural, económico y político, atendiendo asimismo el desarrollo físico y moral del individuo”.

Rol del estudiante El estudiant e es reconocido, como lo menciona el Modelo Educativo de la UANL, como el principal protagonista del aprendizaje; es un sujeto activo que aprende pero que se auto forma adquiriendo y desarrollando capacidades que le permiten c onstruir su propio conocimiento, as umiendo un rol activo como ciudadano y profesional, comprometiéndose de manera respons able c on su medio social, natural y cultural . También se destaca por participar activamente en la construcción de su proyecto educativo y en los procesos de aprendizaje, además de desarrollar su capacidad de autoaprendizaje y reconocer su responsabilidad en la toma de decisiones relacionadas con la

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Rol de los padres. La familia, y más explícitamente, los padres, son los principales actores y responsables de la educación de sus hijos, coincidiendo nuevamente con Hernández (2 006): “P uesto que los estudios son una de las responsabilidades más import antes que tienen los hijos, los padres deben recalcar constantemente la importancia de hacer sus tareas bien y de terminarlas por complet o. Si su hijo tiene algún trabajo que encuentra difícil, si se siente desanimado y no quiere seguir, los padres deben charlar con el, permitiéndole contarles su problema y mostrando su comprensión”. Por lo tanto, los padres están implicados en la información, participación y formación de sus hijos de ntro de este contexto se pueden enumerar algunos aspectos más import antes como la información de la escuela que estudian sus hijos y de los proc esos educativos y servicios que ofrece la institución educativa. A si también, participar en los programas objet ivos y metodología que establece la institución y en las actividades culturales sociales y deportivas. La formativa, en donde los padres tienen que estar en un constante perfeccionamiento como cursos y talleres para padres que integran funciones como la convivencia de padres e hijos y que los padres conozcan el medio en que ellos se desenvuelven en el ámbito escolar y social.

Roles de los directivos profesores y estudiantes en el marco del Modelo Educativo de la UA NL. Los directivos tendrán la responsabilidad de planear estrategias y actividades con el fin de desarrollar las competencias establecidas en los programas de estudio, por lo que en estos roles se distinguen las funciones, tant o de profesores, directivos y estudiantes. En este sentido la FIME, contribuy emediante estrategias de atención y servicios, involucrando en estos procesos a Maestros, Alumnos y Padres de familia, sabiendo la importancia que tienen los padres de familia en las IES, debido a que, la familia, es la base de la sociedad y por cons ecuencia también es responsable de la educación de las personas que existen y viven dentro de ella.

Se requiere que los directivos, se caractericen por realizar labores y de propiciar condiciones adecuadas para los estudiantes y articular acciones pertinentes para la operación del modelo educativo de la institución. En este sentido, la FIME está comprometida mediante estrategias de atención y servicios que ofrece a los estudiantes, desde el primer contacto que tienen con la institución. Todo esto, permitirá:

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

Impulsar y coordinar permanentemente las actividades y dar seguimiento a los programas educativos.



Fomentar permanentemente el desarrollo de los programas académicos y sociales

En cuanto a esto, el profesor universitario, tendrá diferentes roles y además se considerarán diversas funciones en cada uno de estos roles, con la finalidad de realizar la planeación a desarrollar las compet encias pertinentes. En la FIME el profesor se compromet e a las siguientes actividades: 

Ser un tutor de los estudiantes, guiándolos oportunamente sobre las diferentes problemáticas que se les presenten y a la vez algunas decisiones que tienen que tomar para su formación profesional y social.



Ser un asesor y un facilitador del aprendizaje y motivar al estudiante en el desarrollo de estrategias capaces de solucionar problemas en los aspectos académicos.



Conocer los doc umentos que guían la tarea educativa en la UA NL. Participar activamente en programas de formación y actualización como cursos talleres.

Por lo tanto, el departamento de atención a padres en la FIME ha diseñado un modelo de at ención que inicia con un primer contacto con los padres de familia, vinculándolos con la Institución, dando seguimiento y apoyo.

3. METODOLOGÍ A A continuación se describe el desarrollo del Modelo de at ención a Padres: 

Primer Etapa: Inducción

El primer contacto se inicia con el examen del Centro Nacional de E valuación para la E ducación Superior, A.C. (CENEVAL), en donde el acompañamiento de los familiares para con sus hijos, pasó de una espera afuera del edificio, a una invit ación en una zona confortable, posteriormente acompañada no solo de un refrigerio, sino de un video institucional, por lo que se det ectó la necesidad de hacer mas participes a los padres de familia con la institución, es entonces en esta etapa donde se elabora un Programa de Atención a Padres de Familia (V er Figura 1), el cual se describe a continuación:

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1.

Se inicia con un mensaje del Director dándoles la bienvenida a los padres de familia que acuden con sus hijos al examen CE NEVAL. Y se les proyecta un video (de la UANL y FIME), presentando la Filosofía Institucional.

2.

Posteriormente se les informa .de los servicios educativos que ofrece la institución, tales como licenciaturas, maestrías, doctorados, así como formación técnica en campos afines a la Ingeniería. S e les da a conocer los diferentes P rogramas Educativos (PE) que ofrece la facultad tales como: Ingeniero Mecánico Electricista, Ingeniero Mecánico A dministrador, Ingeniero Administrador de Sistemas, Ingeniero en Elect rónica y Comunicaciones, Ingeniero en Electrónica y Automatización, Ingeniero en Materiales, Ingeniero en Manufactura, Ingeniero en Mecat rónica, Ingeniero en Aeronáutica e Ingeniero en Tecnología de Soft ware.

3.

Se presentan los diferent es programas de educac ión continua como: Diplomados, Seminarios, Talleres, Cursos de Capacitación y además de un Cent ro de Autoaprendizaje de Idiomas (CAADI).

4.

Se les informa que existe la movilidad académica con ot ras universidades en diferentes países.

5.

Se les indican los trámites a realizar internos y ante la Rectoría, pagos a efectuar en la FIME, llevar un Curso P ropedéutico, señalando que es obligatorio, ent regar la carta de aceptación (alumnos foráneos), pago de cuot a Interna, Material Didáctico, Examen de Inglés, así como l a alternativa para alumnos no seleccionados, donde se les invita a realizar nuevamente los trámites para otro examen de selección.



Segunda Etapa: Interacción

Una vez creada una base de datos de alumnos aceptados, se les invita a los padres a una sesión informativa que inicia con una reflexión motivacional, se les proyecta un video con un mensaje del Director felicitándolos por el apoyo que brindan a sus hijos c ont ando con su presencia, se les informa que cuentan con el Departamento de Atención a P adres, mostrando su filosofía institucional, así como los PE, y los beneficios con los que cuenta la Institución como lo son: Becas a estudiantes sobresalientes: General Electric, Telmex, Becas(PRONABES).

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Programa de Fortalecimiento de

MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Además, se reconoce el desempeño académico de los alumnos que obtienen el primer lugar en cada carrera denominado el Grupo de los 100, de igual forma se otorga en su caso a los de Mención Honorífica.

Se presenta también el programa de movilidad académica con otros países.

Se destaca la participación que brindan las Coordinaciones de Tutorías y la de Asesorías Académicas, desempeñando un rol import ante en el t ránsito del estudiante por la Institución, con ello se pretende ser la opción idónea del estudiante que tiene como objetivo su óptimo desarrollo académic o y humano, reflejándose en un mejor aprovec hamiento.

Continuando con una demostración interactiva de las herramientas necesarias para consultar la situación académica del alumno, desde la página de la UANL Iniciando sesión en el Sistema Integral para la Administración de Servicios Escolares (SIASE), en la que sin necesidad de acudir a la Dependencia, se les proporcionan las herramientas a utilizar para la obtención de información, vía internet. Al cierre de la sesión se realiza una reflexión y un video motivacional, concluy endo con una encuesta para los padres o tutores con el fin de tener una retroalimentación. 

Tercer Etapa: Formativa

Consiste en un curso taller de Programación Neurolingüística (PNL), la cual, es un conjunto de técnicas de propiciar una mejor calidad de vida, consigo mismos y con sus hijos. Tratando temas como: familia, adicciones, ser padres, valores y actitudes de nuestra época, etc. El objetivo general del taller es lograr una buena comunicación con sus hijos.

Todas las acciones anteriores conllevan a desarrollar y estructurar el Modelo de Atención a P adres de Familia, lo cual es signific ativo, porque contribuye a crear conciencia de la transición radic al entre preparatoria y facultad.

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INDUCCIÓN

Examen CENEVAL

INTERACCIÓ N Junta Informativa

FORMATIVO

Curso-Taller de Neurolingüística

Datos Informática de UANL Video Institucional Cartas de Plática

invitación

Curso-Taller “Valores para padres”

Informativa Inicio banco de datos

Acceso a Internet Beneficios

Registro de asistencia

Invitación a eventos culturales y deportivos de la FIME

Tutorías y Asesorías

Encuestas de Satisfacción

Académicas de RETROALIMENTACIÓN Apoyo y

Figura 1. Programa de Atención a Padres remédiales de Familia, nos muestra la secuencia de la Primer Etapa: Inducción, Segunda Etapa: Interacción y la Tercer Etapa: Interactiva.

Becas Telmex, 4. RES ULTADOS

PRONABES, GE,

La FIME, al contar con un Depart amento etc. de Atención a Padres, en el que destaca la importancia de los roles como institución, pretende fortalecer y aument ar la comunicación que existe entre los padres de familia, maestros y alumnos logrando con esto satisfacer las necesidades y aumentar los estándares de calidad y los servicios brindados por nuestra fac ultad y en donde se logra una interacción más estrecha entre los Padres y la institución formando integralmente profesionistas en las áreas de la ingeniería c on valores sociales buscando siempre la excelencia en su formación actuando como un equipo integrado, cuyo interés común sea elevar la eficiencia terminal y el incremento de las tasas de egreso.

En las enc uestas aplicadas a los padres de familia, pudimos observar el interés que muestran hacia algunos aspectos de vinculación con la Institución, como es el de cont ar con un

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 departamento de atención a padres, posterior a esto, el continuar con este vínculo ya que esto generó en ellos el analizar la relación e intensificar la comunicación c on sus hijos, al contestar que es necesario dar seguimiento a su formación profesional.

Con esto se ha demostrado que este trabajo conjunto, c onlleva a resultados satisfactorios, ya que se ha cumplido con los objetivos del departamento, dando atención e información a los padres de familia, atendiéndoles en forma personalizada en cada una de sus dudas y resolviendo algunos problemas que se les present an a sus hijos. P or lo tanto se busca establecer un mejor modelo de vinculación, todo esto con el fin de alcanzar los objetivos plant eados en la Visión 2012 de la UANL y el plan te trabajo del Director de la FIME.

5. DISCUCIONES Con lo ant erior hemos considerado que para potenciar las influencias educ ativas y materializar la colaboración entre las instituciones, es de gran conveniencia la relación escuela-familia, ya que tradicionalmente a la escuela se le concedió el privilegio de la misi ón educ ativa y la relación escuela–familia, se concretó solo al rendimiento escolar desde la infancia, los padres, se mostraron interesados por conocer la calidad del profesor, las características de la escuela y los maestros convocaban a los padres cuando los resultados no corres pondían con lo esperado.

6. CONCLUSIONES La familia, es una institución que influye con valores y pautas de c onducta que son presentados especialmente por los padres, los cuales van conformando un modelo de vida para sus hijos enseñando normas, costumbres, valores que contribuyen a la madurez y a su autonomía. El concepto educación, se ha ampliado a diferent es aspectos de la vida. Hoy en día, se considera que la educación, es un proceso

permanente. En el caso de la educación familiar por

su naturaleza misma, se produce a lo largo de la vida. También la educación escolar se ha extendido incluso hasta la tercera edad.

Con el estimulo de la res puesta de los padres nos motiva a conjunt ar esfuerzos y a continuar mejorando las acciones que contribuyan a fortalecer, los Roles de los directivos, profesores y estudiant es en el marco del Modelo Educativo de la Visión 2012 de la UANL.

7. REFERENCI AS Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de E ducación Superior (2005). México, D.F.: Autor. Recuperado el 20 de junio del 2011, de http://www.anuies.mx/

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 De Hernández, J. (2006). La participación de los padres en la educación de sus hijos . Bolivia: Joan Barstow Hernández: Bolivia. Poder Ejecutivo Federal (2007). Programa Sectorial de E ducación 2007 -2012. México: Secretaría de Educación Pública. Universidad Autónoma de Nuevo León. (2009). Plan de Desarrollo Institucional 2007-2012. Nuevo León: Autor. Universidad Aut ónoma de Nuevo León. (2009). Modelo Educativo 2012. Nuevo León: Autor.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Di seño, Puesta en Marcha y Operación de una Planta Maquiladora fabricante de Racks para Almacenes Felipe de Jesús Rivera Viezcas INTRODUCCION El término “Rack” es también conocido como un estant e y normalment e es utilizado para almacenar materias primas, materiales ó productos terminados, optimizando los espacios reducidos en las operaciones fabriles ó de almacenamiento, mediant e la estiba de estos materiales hacia arriba. Ver Figura 1. Muchas empresas los utilizan, no solo en sus instalac iones internas, sino para exhibir sus mercancías directamente a los consumidores finales, como es el caso de los clientes de la Empresa motivo de este Estudio: “The Home Depot”, “Costo”, “SAM`s Club”, “LOWE`S ”, etc., tal y como lo podemos apreciar en la Figura 2.

Figura 1: Aplicaciones de Rack s

Figura 2: Clientes de la Empresa

Un Rack está compuesto principalmente por columnas (columns) que se unen mediante unos largueros trans versales y diagonales que se sueldan para formar un marco metálico (frame) y estos su vez se ensamblan con vigas ó traves años (beams) de ac ero, mediante tornillería ó mecanismos mecánicos especiales a diferentes altura y longitudes, conforme a las necesidades de los usuarios. Ver figura 3.

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Figura 3: Partes que componen a un Rack de almacenamient o La Empresa Maquiladora, motivo del Estudio tiene sus oficinas corporativas en Estados Unidos y cuenta con otras 3 Plantas en el mismo país, fabricantes tanto de racks, como de transportadores diversos, a fin de proveer soluciones integrales de almacenamiento y distribución a sus clientes. JUSTIFICACIÓN DE LA PLANTA: El marcado de los Racks experimentó un rápido crecimiento en los años 1999- 2000, particularmente en las regiones Sur-Oeste de los Estados Unidos y México, el cual saturó las capacidades de las plantas ubicadas en los Estados Unidos, lo que motivó a la necesidad de establecer una nueva instalación fabril para abastecer este marcado. Las nec esidades a cubrir en un plazo menor a 5 años fue de llegar a una producción de 100 toneladas de racks diariamente, lo que implicó planear una nave industrial de 140,000 pies cuadrados bajo techo (una hectárea) y una nec esidad de mano de obra de 250 personas en dicho plazo, distribuidas en 2½ turnos. La ubicación estratégica elegida fue la ciudad de Matamoros por las siguientes razones: a.- Es una ubicación geográfica ideal para abastecer los merc ados del Sur -Oeste de los Estados Unidos y México. b.- La mano de obra de mayor intensidad para esta industria es la de la soldadura y en México se cotizó a $2.47 dólares por hora aproximadament e, mientras que en los Estados Unidos era de $11.50 aproximadamente. c.- Considerando como c anales de distribución la entrega directa a los clientes, a través de distribuidores, minoristas y mediante las oficinas de venta domésticas, Matamoros y

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Browns ville c uentan con excelentes servicios de transportación como autopistas, ferrocarril y el puerto de Browns ville. d.- La ciudad cuenta con una suficiente y bien educ ada fuerza laboral que es estable, excelentes servicios en sus parques industriales, como lo s on energía eléctrica, gas natural, suficiente agua (del Río Bravo), fibra óptica para sus telecomunicaciones. OBJETIVO: El propósito del presente Estudio es desarrollar las Contribuciones Clave de Éxito para diseñar, arrancar y poner en operación una Planta Maquiladora fabricante de Racks para almacenamiento.

METODOLOGÍ A: El punto de partida para planear el diseño y la operación de una nueva planta industrial es su Misión, su Visión a futuro y sus Metas en el corto, mediano y largo plaz o. A partir de estos puntos fundamentales de referencia, entonces se definen las Estrategias, los Planes de Acción a detalle, as í como los Pres upuestos de Recursos, entre los que s e encuentran los de operación, de capital (terreno, edificio, maquinaria, equipo, instalaciones, etc.,) y de recursos humanos. A continuación se enuncian estos concept os para la Planta motivo de este Estudio: Misión: Fabricación de Racks y productos relacionados para almacenes. Visión: Convertirse en el proveedor Líder en soluciones integrales de almacenamiento y distribución en América. Metas: A c ontinuación se muestran las Metas de V olumen y de las Utilidades antes de Intereses e Impuestos (E.B.I.T.) en la siguiente Tabla: Período:

Volumen (Tons/Day):

E.B.I.T. (US D X $1,000)

1er. Año

55

$9,950

2do. Año

70

$12,600

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95

$17,000

5to. Año

105

$19,000

Tabla 1: Volúmenes y Utilidades para los primeros 5 años de operación de la Planta. A continuación, se detallan las Contribucione s Clave en el Diseño, Puesta en Marc ha y Operación de una Planta fabricante de Racks para almacenes, las cuales se ilustran por Área Específic a: Admini stración del Proyecto: Utilizando un software de A dministración de P royectos (Microsoft Project), elaborar una Gráfica de Gantt, en donde se especifiquen las actividades, responsables, fechas y la ruta crítica que abarque desde la colocación de la primera piedra de la nave industrial, hasta la operación normal de la Planta. Entre las Actividades Críticas a considerar para la construcción y puesta en operación de la nueva Planta Industrial son: a.

Cont ratar un Líder del P royecto de Construcción de la Planta y al Gerent e de la P lanta Nueva. El Líder del Proyecto se dedicará a la construcción de la Plant a y el Gerent e de Planta a la puesta en marcha y operación de la misma.

b.

Definir las Especificaciones del Portafolio de Productos a producir en el mediano y largo plazo, así como sus volúmenes de producción.

c.- Definir las Especificaciones de Manufactura, sus Normas y Regulaciones gubernamentales. Levantar un inventario con s us especificaciones de la Maquinaria, Equipo e instalaciones, definir las necesidades de la logística de inventarios, maniobras, embarques, etc. d.- Definir la infraestructura requerida como la energía eléctrica, gas natural, agua, fibra óptica, comunicaciones, seguridad, espacio para la transportación del producto, etc. e.- Determinar los requerimientos de espacio de techo, maniobras y área para futuras expansiones. Seleccionar el Parque Industrial en donde se ubicará la Nave. f.- Definir el Organigrama propuesto y las necesidades de las oficinas y servicios del personal (cafetería, sala de juntas, sala de capacitación, etc.). g.- Elaborar el Layout de la planta y los planos arquitectónic os del inmueble

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 h.- Licitar la construcción de la Planta, seleccionar la Empresa Constructora. Colocar la primera piedra. i.- Seleccionar la Maquinaria, Equipo e instalaciones, cotizarlas, elaborar las órdenes de compra e iniciar su fabricación. j.- Seleccionar y cont ratar al pers onal de Manufactura para estar presentes en las pruebas piloto de los proveedores, su capacitación, as í como durante sus instalaciones. k.- Embarque, importación, instalación y puesta en marcha de la maquinaria y el Equipo. l.- Reclutamiento del Gerente de Recursos Humanos y posteriormente al personal empleado y sindicalizado conforme al avance en la construcción de la Planta y puesta en marcha su operación. m.- Uso de contratistas y asesores de outsorcing, para la construcción, operación y administración de la Planta durante se arranque. n.- Revisiones semanales del Proyecto en coordinación entre el Líder del Proyecto y el Gerente de planta para monitorear su avance y efectuar los ajustes necesarios. Organigrama Estructural Se define un Organigrama por Unidades de Negocio (Business Units) con el propósito de lograr que todos los procesos de la empresa sean trans versales y así asegurar una mayor satisfacción del Client e. Las Á reas funcionales de apoyo serán las de Recursos Humanos, Calidad, Finanzas y de Mantenimiento. Ver el Organigrama propuesto en la Figura 4.

Gerente de Planta

Gte. Unidad de Negocio de Pintura y Embarques

Gte, de Unidad de Negocio de Mfra.

Import/Export

Líder de Rolado

Líder de Pintura

Lider de Soldadura

Gte. Recursos Humanos

Nóminas, Reclutamiento, Selección y Capacitación

Gte. de Manufactura

Contralor

Ingeniero de Proyectos

Supervisor de MAntenimiento

Asistente de RH Lider de Embarques

Buyer Planner de Prods. Nales.

Técnicos Eléctricos

Recepcionista Buyer Plnner de Importaciones

Técnicos Mecánicos

Figura 4: Organigrama por Unidades de Negocio (Business Units)

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Creación de Outsourcing de Servicios de Personal: Con el propósito de prevenir una posible pérdida de las inversiones efectuadas en los Activos de la Empresa, mediante el rec urso de huelga del personal sindicalizado, se creó una segunda Empresa de Servicios de P ersonal, cuyo propósito fue de contratar a todo el personal empleado y sindicalizado que requiriera la Empres a Matriz y fungir como empresa tipo outsourcing proveedora de personal. Esta Empresa no cuenta con ningún activo, por lo que en caso de huelga no se tendría una pérdida de inversiones. A continuación se ilustra en la Figura 5 el flujo de servicios de esta Empresa.

Emite Orden de Compra por Servicios Laborales.

Empresa Matriz

Brinda los Servicios Laborales y factura con un margen mínimo.

Empresa Outsourcing de Servicios de Personal

Figura 5: Esquema de servicios ent re las Empresas Matriz y la Outsorcing de Personal La Empresa Matriz solamente tuvo como empleado al Gerente de la Planta. Como política interna y sin intervención del Sindicat o, se estableció que el reparto de utilidades se ofrecería en base a las utilidades de la Empresa Mat riz, mediante Bonos de Producción. Filosofía de Manufactura: La Filosofía ó Técnica de apoyo usada para la Manufactura del Producto es la “Teoría de Restricciones”, la cual, de acuerdo a su autor, Goldratt (2008), está basada en la detección del cuello de botella para administrar la operación de una Planta de Manufactura, a fin de obtener “La Meta” de toda organización lucrativa, que es ganar dinero. Esta Meta se consigue mediante la acción en paralelo de 3 acciones: incrementar el “Troughput” (ingreso ó facturación), disminuir el Inventario y disminuir los Ga stos. Los 3 element os que interactúan entre s í para lograrlo son: el “Tambor” (Drum), el cual debe de marcar el ritmo de todo el sistema de producción y es gobernado por el cuello de bot ella, el “Amortiguador” (Buffer), que es un inventario de seguridad que se ubica inmediatamente antes del cuello de bot ella

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para evitar que tenga paros por falta de mat erial y el tercer elemento es la “Cuerda”, la cual es la señal que s e envía al sistema y que determina el Plan de Producción y la administración de los tiempos de ent rega a los clientes para asegurar una continui dad en la producción y un cumplimient o eficaz en los tiempos de entrega. Productos fabricados: Curva de Aprendizaje: De la Línea de P roductos y accesorios existentes, es esencial enfocars e en los primeros dos años de producción a los productos más estandarizados y de mayor volumen que implique un volumen de producción mínimo de un 70% y que representen entre un 20% y un 30% de la Línea de Productos y Accesorios. Esto como curva de aprendizaje en al arranque de la operación de una Planta Nueva. Los productos referidos son únicamente las Columnas (Frames) y los Travesaños ó Vigas (Beams) que aparecen en la Figura 6.

Figura 6: Fotograf ía de un ensamble de una Columna y un Travesaño de un Rack . Ingeniería de Diseño de Racks: Para lograr y mantener el liderazgo en la fabricación de Racks, es imperativo contar con una Estrategia de Negocio basada en un elevado estándar de calidad en el producto, el cual está basado en tres elementos clave: a.- Traves años rolados y soldados en forma automática mediante un proceso de fusión y aporte de soldadura. Ver Figura 7. b.- Us o de un dispositivo para enganc har los traves años con las columnas del rack de manera fácil, rápida y sobre todo segura, a fin de facilitar su ensamble y evitar accidentes durante las maniobras durante la estiba de los materiales. Ver Figura 8.

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Figura 7: Vista de una Viga de Rack

Figura 8: Diseño del Dispositivo de enganche

c.- Uso de pint ura electroestática en polvo mediante el uso de robots de pintura y horneada para asegurar una excelente apariencia y alta durabilidad. Acti vidades Clave de Producción: Se deberá contratar oportunamente a los Supervisores de P roducción y a los Operadores de las Máquinas Roladoras de las Columnas y Vigas para que reciban una oportuna y suficiente capacitación teórica y práctica en las Plantas de los Estados Unidos, a fin de estar preparados para recibir y operar la Maquinaria a instalarse. De igual manera se manejará una filosofía basada en el Single Minute Exchange Die (S MED) establecida por Shingo (2003) y 5 S´s. La primera es en relación a que al cambiar de modelo de producto puede consumir hasta un turno c omplet o y con la filosofía SME D, s e puede lograr en 10 minut os en algunos casos, aumentando, así la flexibilidad de producción. La filosofía 5 S´s es altament e útil para mantener la plant a productiva de manera limpia, ordenada y para crear un ambiente laboral agradable y sano, conforme a las recomendaciones de V argas (2004). Con en el propósito de evitar posibles “errores de dedo” en la transferencia de los datos de y hacia las unidades productivas, se utilizaron t erminales en cada estación de trabajo, a fin de utilizar códigos de barra para administrar las órdenes de producción y embarque. Fue indispensable una reunión por turno con todos los involucrados en la colocación de pedidos, producción, embarques y áreas soporte para monitorear el recibo, avance y entrega de la órdenes de los clientes.

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Filosofía de Auto-inspección: Se decidió implement ar esta filosofía durante la manufactura de los productos, la cual, de acuerdo a Deming (1989), no se debe de utilizar la auditoría ó ins pección para verificar la calidad del proc eso productivo. En su caso se decidió contratar a un Líde r de calidad, cuya función principal fue el diseñar el sistema de calidad, sus ayudas visuales y capacitar a los Operarios de producción, para que cada quien se convierta en su propio Inspector de su trabajo elaborado. Acti vidades Clave de Dirección: Considerando la empresa como global, por su cobertura del mercado y entidades productivas y corporativas, se decidió que la cont ratación de personal staff y de mandos medios sería de México, Estados Unidos y Canadá. De esta manera, se decidió manejar las reuniones de trabajo, correos, minutas y todas las comunicaciones formales en inglés, a fin de evitar altos costos y tiempo en traducciones de y al Corporativo y en paralelo, se decidió implementar un programa de capacitación permanente a todo el personal en el idioma inglés, incluyendo al personal obrero. Dada la gran cantidad de pendientes y urgencias, se decidió implementar 3 Reportes Críticos, los cuales se monitorearon con una frecuencia mínima de una semana: Estos Reportes fueron “Top 3 Priorities” (Las 3 Prioridades más import antes de la semana), “Top 10 Improvements” (Las 10 mejoras más significativas a atender en la semana) y una “Exec utive Staff Meeting” (Junta Ejec utiva del P ersonal Directivo). Esta junta es con la oficina Corporativa e interna cada semana. Se decidió que la más del 80% del abastecimiento provendría de proveedores mexicanos, con el propósito de contar con un grado de integración elevado y ser la Empresa considerada como “Exportadora” y así obt ener mayores beneficios fiscales y generar una mayo derrama económic a para México.

RESULTADOS: Para asegurar un arranque de Planta de manera efectiva, es necesario monitorear los resultados de su operación y para ello se diseñó un Sistema de Indic adores ó Métricas, los

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cuales se seleccionaron aquellos que estuvieran encausados al logro de los objetivos anteriormente planteados y que además tuvieran como referencias ó “benchmarking”, los de las plantas hermanas que ya estaban operando y que

tuvieran un comparativo a nivel

internacional. Estos se muestran en la Tabla 2: YTD 1st. QUARTE R 2011 KEY METRIC

BENCHMA RK YTD 1Q´01 COMME NTS

1.- EBIT (X $1,000)

(136)

(123)

(1)

2.- TONS P RODUCED PE R DAY

24

24.7

(2)

3.- TONS S HIPPE D PER DAY

22

22.4

(3)

4.- ON TIME SHIPMENT RA TE

90%

74%

(4)

5.- RECORDABLE SAFE TY INCIDENT RA TE

10% MA X.

20%

(5)

6.- QUA LITY INCIDE NTS AS % OF SHIPPME NTS 3% MA X.

12%

(6)

7.- LEAKAGE AS % OF SALES

10%

(7)

8.- OPERA TING E XPE NSES PER TON (US D/ TON) $0.39

$0.55

(8)

9.- SCRAP (TONS SCRAPPE D/TONS P RODUCED) 8%

12%

(9)

10.- TURNOVE R

25%

(10)

2% MA X.

10% MA X.

Tabla 2: Sistema de Indicadores de Operación Clave

DISCUSIONES: A continuación se explica el signific ado de cada Indicador: 1.- EBIT: Son las utilidades antes de interese e impuestos y los valores ent re paréntesis representan pérdidas, las cuales son normales, pues en el primer año de operación se está bajo una curva de aprendizaje. 2.- TONS P RODUCED PE R DAY: Toneladas producidas por día. Buen resultado.

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3.- TONS S HIPPE D PER DAY: Toneladas embarcadas por día. Buen resultado. 4.- ON TIME SHIPMENT RA TE: Embarques a tiempo. En proceso de mejora. 5.- RE CORDABLE SAFE TY INCIDE NT RA TE: Razón de incidentes de seguridad que ameriten una notificación al IMSS. Dado el giro de la Empresa esta métric a es vital. No bueno. 6.- QUA LITY INCIDE NTS AS % OF SHIPPMENTS: Incidencias de calidad de los embarques. Alto incidente dado que se está en la curva de aprendizaje. 7.- LEAKAGE AS % OF SALES. “Fugas” ó pérdi das derivadas de las ventas. No bueno 8.- OPERA TING E XPE NSES PER TON (USD/ TON): Gastos operativos por tonelada producida. El resultado es aún alto. 9.- SCRAP (TONS S CRAPPE D/ TONS PRODUCE D). Desperdicios medidos entre las toneladas desperdiciadas y las producidas. Valor aún alto. 10.- TURNOVE R. Rotación del personal. 25% es alto y este problema es prioritario.

CONCLUSIONES: Para diseñar, poner en marcha y operar una Planta Industrial, independientemente del giro del que se trate, se requiere de una serie de cualidades y habilidades que son indispensables para el éxito de un Proyecto de esta naturaleza, ent re los cuales se citan a continuación. 1.- Liderazgo: Es indispensable ejercer un Liderazgo, fundamentalmente participativo, visionario y que sea capaz de influir positivamente en los colaboradores para el logro de los resultados esperados, pero que al mismo tiempo los entusiasme y desarrolle. 2.- Espíritu Colaborativo: No es posible confiar en el potencial y fortalez a que una sola persona puede tener, sino en un Equipo de Trabajo, completamente involucrado con los objetivos e interactuando ent re sus miembros, a fin de producir la sinergia entre ellos. 3.- Fuerza de Voluntad y Disciplina: Estas cualidades son nec esarias principalmente durante la fase de la implementación, a fin de asegurar que las acciones se realicen conforme a lo planeado y evitar des viarse del camino previamente trazado.

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4.- Razonamiento en todos los Procesos: Todos los procesos a realizar, desde la planeación, la ejecución, la toma de decisiones, el análisis y la solución de problemas y hasta los errores

cometidos, deben de ser altament e razonados y apoyarse principalmente en información confiable, evitando acciones precipitadas ó por presentimient o.

BIBLIOGRAFÍA: Deming E. (1989). Calidad, Productividad y Competitividad. (1ra. ed.). España. Ed. Díaz de Santos Goldratt, E. & Cox, J. (2005). La Meta: Un proceso de mejora continua. (2da. ed.). México. Ediciones Regiomontanas. México. Shingo, S. (2003). Una revolución en la producción. El sistema SMED. (4t a. ed.). España. Ed. S.A. TGP Tecnología de Gerencia y Producción. Vargas, H. (2004). Manual de implementación del Programa 5S. Un Sistema de Gestión de Calidad.

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10

de

http://www.eumed.net/cursecon/libreria/2004/5s/5s.htm.

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julio

de

2011,

de:

MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 El proce so Admini strativo y la Interacción con la Calidad

M.C. Elvira Huerta Montealvo M.E.C. Flor Elizabeth Rodriguez Valladares M.C. Virgilio Cisneros Gonzalez 1. INTRODUCCIÓN En las organizaciones, cualquier gerent e independientemente del nivel organizacional al que pertenezca, debe desempeñar

adecuadamente las funciones del proceso administrativo, sin

embargo en la actualidad uno de los retos es enc ontrar un esquema de administración propio que garantice la competitividad, pudiéndose lograr ésta mediante la adecuación de un sistema de calidad. El presente trabajo muestra algunos temas relacionados con la calidad, que deben ser considerados al momento de planear la implementación de algún estándar de calidad, como por ejemplo la norma ISO 9001: 2008; ya que en la actualidad se considera de vital importancia que las empresas demuestren la calidad en sus procesos, productos y/o servicios que ofrecen al cliente. 2. JUSTIFICACIÓN Se tiene que uno de los principales objetivos de una organización es la satisfacción del cliente por lo que es de manifiesto que s e desarrolle una ideología, filosofía, métodos y acciones que estén diseñados para satis facer completamente al cliente, por medio de mejoras continuas. La calidad representa un cambio considerable en la manera de dirigir una empresa u organización debido al incremento en la competitividad en la mayoría de los sectores comerciales y en la satisfacción de las necesidades y deseos de los consumidores por lo que el conocimiento y aplicación de éstas acciones enfocadas en la Calidad representan el eslabón que llevará a las organizaciones a cumplir con sus expectativas. 3. OBJETIVOS 1.- Enunciar las principales ideologías y filosofías que establecen a la calidad 2.- Distinguir la importancia de la interacción Calidad -Proceso Administrativo 3.- Establecer cuales son los estándares de Calidad que deben considerarse en la adecuación de un sistema de calidad en una organización. 4. METODOLOGÍ A ANTECEDENTES EVOLUCION HIS TORICA DEL CONCEP TO DE LA CALIDAD

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

El modelo de calidad surge primero en la Unión Americana durant e la década de los 50´s, época en la que Estados Unidos tenía ocupado Japón pero fue abandonado y trasplantado en este país oriental y fue ahí donde se desarrolló ya que las empresas japonesas tenían la necesidad de incrementar s u productividad para competir. Por lo que debido al éxito japonés es que los norteamericanos recuperaron el modelo para implantarlo en sus empresas con la finalidad de salir de la crisis en que se enc ontraba su ec onomía y para hacer frente al veraz comercio exterior japonés y europeo que t enía invadido su mercado. P or lo que es de los Estados Unidos principalmente de donde llega la influencia a nuestro país.

INSPECCION Primeras Cds. Mercados estables relativaEnfocado a proy.de construcción Uso de algunos inst de medicón Desarrollo de l comercio ploriferan peq. talleres.

Rev. Ind expansión de procesos de manufactura (Detección y solución de prob. falta de uniformidad) Surge la figura del inspector.

CONTROL ESTADÍSTICO DEL PROCESO (1930) Eliminación de las causas, inspección deja de ser masiva

La calidad no solo depende de procesos de Manuf, servicios de soporte.

Control de procesos, Métodos estadísticos Gráficas de control

Surge la necesidad de involucrar a todos los departamentos Juran impulso el concepto aseg. de cal.

Inspección con base en muestreo Capacitacón a inspectores en técnicas Estad.

Adecuar las caract de un prod al uso

ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD (1950)

Diseno adecuado a las demandas del consumidor

ADMINISTRACIÓN ESTRATÉGICA (1990) INNOVACÓN Y LA TECNOLOGIA( XXI) Competitividad, responder a los cambios en cualquier contexto.

Enfasis en el Mercado y del Consumidor Satisfacer a clientes internos y externos

Uso de tecnologia, procesos, información

Las Empresas adoptan Modelos de excelencia

Inovación, procesos, productos y servicios El consumidor acepta a variavilidad a cambio de innovación rapida Ej. Microsoft

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Liderazgo detemina el rumbo y la cultura deseada

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Establecer planes.... niveles de competencia

MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 La figura muestra cómo ha ido evolucionando el concept o de calidad a través del tiempo por lo que las organizaciones deben ir adaptándose a estos cambios para lograr la competitividad tomando en cuenta diversos factores que son indispensables como cuestiones de la economía mundial, la política, el medio ambiente, etc. Partiendo de nuestro primer objetivo se enunciará las principales ideologías y filosofías de la calidad las cuales son LAS 5S’ s

1. Compromiso de la

SEIRI (Clasificar)

Alta Administración

SEITON

(Organizar)

2 Capacitación al Capital Humano en 5S’s SEISO (Limpar)

3. Involucramiento de todo del personal

SEIKETSU

(Bienestar Personal)

4. Repetir el ciclo buscando un estándar más alto

SHITSUKE (Disciplina)

En esta figura, se mencionan los 4 elementos nec esarios para implementar el modelo, los cuales aparecen a la izquierda.

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DECALOGO DE CALIDAD Todo individuo, para ser una persona de calidad requiere poseer ciertos valores

SER ORDENADO PULCRO (Limpio) RESPONSABILIDAD ESPÍRITU DE SUPERACIÓN HONESTIDAD RESPETO A LOS DEMAS, (Empatía)

PATRIOTICO TRABAJADOR AFAN POR EL AHORRO Y LA INVERSION

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CICLO DEMING

•Si se alcanzo el objetivo, estandarizar los cambios efectuados

•Verificar si se ah alcanzado el objetivo conforme a indicadores de calidad, durante las fases del proceso de producción y comercialización •Medir los resultados obtenidos

A

P

V

H

•Definir la situación actual •Establecer un objetivo que podamos medir •Sacar los datos mas importantes. •Determinar las causas raíz. •Hacer un plan de acción

•Implementar el plan de acción, •Llevar a la practica las acciones definidas

La información proporcionada anteriormente es de vital importancia su consideración para el establecimiento de una cultura de calidad en áreas organizativas por lo que cada empleado y/o profesionista que forma parte de la misma deberá estar involucrado en las cuestiones de calidad tanto en el interior como en el exterior ya que se considera que la calidad es una forma de vida, es una forma de trabajar. Por lo consiguiente un nuevo conc epto de calidad tiene que ver con los requisitos de los consumidores dado que un producto o servicio sólo tiene calidad en la medida que satisface las expectativas del cliente.

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CUA L ES LAIMPORTA NCIA DE LA INTE RACCIÓN CALIDAD -PROCESO A DMINIS TRA TIVO Todo proces o administrativo tiene como funciones la planificación, organización, dirección y el control, donde c ada una de estas funciones cont empla la formulación de objetivos para que una organización alcance sus met as y o expectativas de competitividad y sobre todo la satisfacción del cliente.La filosofía administrativa que busca la productividad por la Calidad es introducida en

nuestro país en la década de los 80´s por lo que existen varias empresas e industrias de nivel local, regional y nacional que llevan a cabo programas de calidad. La globalización de la ec onomía, la apertura del mercado, el Tratado de Libre Comercio (TLC), etc. es una muestra que da cuenta de que un proceso que ha puesto en crisis a empres as mexicanas por mencionar en lo particular , muchas de éstas han cerrado sus puertas al no poder competir u otras se han visto obligadas a buscar modelos que las ayuden a ser más competitivas y productivas para no perder en los mercados nacionales y poder ganar terreno en el extranjero por lo que este grupo que busca nuevos modelos administrativos hay algunas que han optado por el control de la calidad total.

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DIAGNÓSTI CO

PROCES O DE CALIDAD

PLANEACI ÓN

DIRECCIÓN

C A L I D A D E N U N A

ORGANI ZACIÓN

DIRECCIÓN

MEJORA CONTINUA

O R G A N I Z A C I Ó N

. CONTROL

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ELEMENTOS DE LA NORMA ISO 9001:2008

1.-Alcance 2.- Referencias Normativas 3.- Términos y Definciones

4.- Sistema de Administración para la Calidad 5.- Responsabilidad de la Dirección

• Esta normativa int. especifica los requerimientos de un Sistema de Administración de la Calidad. • Dondequiera que aparezca el término "Procucto", puede significar "servicio"

• Requerimientos Generales • Documentación

•Compromiso de la Dirección •Enfoque hacia el cliente •Política de Calidad •Planeación •Responsabilidad, Autoridad y Comunicación •Revisión Gerencial

6.- Administración de Recursos

•Provisión de Recursos •Recursos Humanos •Infraestructura •Ambiente (Medioambiente) de trabajo

7.- Realización del Producto

•Planeación para la realización del producto •Procesos relacionados con el Cliente •Diseno y Desarrollo •Compras •Producción y Abastecimiento del Servicio •Control de Equipos de Monitoreo y Medición

8.- Medición, Analisis y Mejora

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• General • Monitoreo y Medición • Análisis de Datos • Mejora

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6. CONCLUSIONES Los conceptos de calidad y Administración son evolutivos ya que para definirlos se requiere contextualizar, por tant o calidad es distinto para una persona o empresa según su ser, por ejemplo de acuerdo al estándar japonés: “Es el conjunto de características específicas y funciones, que puede ser objeto de valuación para determinar si un artículo o servicio está satisfaciendo su propósito”; Mient ras que para la Norma Mexicana del sistema de calidad es “Conjunto de propiedades y características de un producto o servicio que le confieren la aptitud para satisfacer las necesidades explicitas o implícitas preestablecidas”; y para los expert os es “Conjunto de atributos o propiedades de un objet o que permite emitir un juicio de valor acerc a de el”. En cuanto al conc epto de

Administración podemos encontrar en cualquier texto, por ejemplo

citando al Dr. Reynaldo O da Silva, define a la administración como un conjunto de actividades dirigidas a aprovechar los recursos de manera eficiente y eficaz con el propósito de alcanzar uno o varios objetivos o metas de la organización”. Por consiguiente no s e puede hablar de un solo modelo de calidad, son varios, y todos utilizan los mismos principios de la administración clásica o tradicional, pero modific ándolos en el momento de aplicarlos como puede ser el c aso de las funciones de la supervisión, algunos aspectos organizacionales como la pirámide del poder y temas como el de la satisfacción al cliente y el desarrollo de los proveedores.

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Por lo tant o una vez mencionado que es la Calidad y que se entiende de la misma cabe preguntarnos cómo va a realizarse la implement ación de un programa de calidad en una organización por lo que las políticas de calidad se ejercen desde la cúspide de la pirámide ocupacional para lo cual es un gran reto para un directivo el atender y mantener dichas políticas, considerando la responsabilidad de adquirir y aplicar tecnología de punta y métodos innovadores que contribuyan a elevar la productividad (entendiendo que productividad y calidad van de la mano) y que aseguren su posicionamiento en los mercados Se tiene la necesidad de implantar un proc eso de calidad para evaluar la situación actual de la empresa u organización y dar el comienzo de la exploración de nuevas formas de relación entre las áreas involucradas para simplificar los procesos evitando el b urocratismo y la duplicidad de trabajo.

7. BIBLIOGRAFÍA. Capítulo 1 E volución e importancia de la calidad total, Dr. Humberto Cantú Delgado, Desarrollo de una Cultura de Calidad, México, Editorial Mc Graw Hill, 2006, páginas 3-38. Capítulo 5 Planificación de la Calidad, Paul James, Gestión de la Calidad Total, España, Editorial Prentice Hall, 1997, páginas 74-88. Capítulo 1 Los gerent es y la administración, Stephen P.Robbins and David A.DeCenzo Fundamentos de Administración ,México, Editorial Pears on Prent ice Hall, 2009, páginas 3-18. Ensayo “Calidad total. Una alternativa de organización del trabajo en México”, Autores: Elvia Espinosa Infante, Rebeca Pérez Calderón, Revista semestral

Gestión y Estrat egia Edición

Internet, Departamento de Administración, UAM (Universidad Autónoma Metropolitana) México, fecha de última consulta Julio 2011.

Instituto Mexicano de control de calidad, http://www.imecca.com.mx/, fecha de última consulta julio de 2011.

Manual de la Norma Internacional de Calidad ISO 9001:2008 TUV American, México.

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M.C. María Blanca E. Palomares Ruiz M.C. César Sordia Salinas M.C. María Isabel Dimas Rangel Ing. Brenda Lizzeth Salazar Rodríguez 1. INTRODUCCIÓN Las Instituciones de Educación S uperior (IES)enfrentan la tarea de mantener un alto rendimiento en sus actividades académicas en donde los docentes no sólo deben estar en contacto con las fronteras del conocimiento en su propia disciplina, son también los más adec uados para llevar la labor de difusión del conocimiento con los estudiantes, todo esto en beneficio de la sociedad. Existen dos programas nacionales que evalúan la calidad del profesor en las IES, los cuales son elPrograma de Mejoramiento de Profesorado (P ROMEP) y el Sistema Nacional de Investigadores (SNI). El P ROMEP, cuy o objetivo generales “Mejorar substancialmente la formación, la dedicación y el desempeño de los cuerpos académicos de las IES como un medio para elevar la calidad de la educación superior”. (Monje, 1999). La Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME), de la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL), como toda IES, pretende ser competitiva tanto a nivel nacional como internacional, es por ello que se encuentra desarrollando un proc eso de seguimiento de cada uno de sus profesores para orientarlos a lograr un P erfil Deseable (P D) que como Institución, le permita mejorar su planta docente a través de los criterios de evaluación del PROMEP. 2. JUSTIFICACIÓN Con el propósito de cumplir con su Misión y encaminarla al logro de su Visión, la FIME, organiza sus estrategias para fortalecer la plant a doc ente de la misma. En este proyecto se pretende trabajar en equipo con los profesores de la Institución para que éstos realicen las acciones de Docencia, Tutoría, Gestión e Investigación que s on las cuatro acciones sustantivas de un Profesor Universitario s egún P ROMEP, a través de la preparación y formación de los mismos, ya que de esta forma el docent e no solamente crece profesionalmente sino que, colabora activamente en la auto transformación integral de nuestros estudiantes. Por lo ant erior es muy importante que los profesores de la FIME se involucren en este proceso.

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Las acciones especificas para la formación de profesores propuestas en el PROMEP, indican que todos los profesores de tiempo completo (P TC) posean grado académico superior y que tengan el mayor acato posible a la planeación de que los nuevos profesores se apeguen al P D del docente, obviamente también con maestría o doctorado; además, que los profes ores de mayor antigüedad puedan completar su formación mediante la obtención de grados de maestría o doctora do en programas especiales, o la habilitación en programas de especialización en docencia superior. “El Sistema Nacional de Investigadores (SNI) tiene por objeto promover y fortalecer, a través de la evaluación, la calidad de la investigación cient ífica y tecnológica, y la innovación que se produce en el país. El Sistema cont ribuye a la formación y c onsolidación de investigadores con conocimientos científicos y tecnológicos del más alto nivel como un elemento fundamental para incrementar la cultura, productividad, c ompetitividad y el bienestar social ”. (Sistema Nacional de Investigadores, 2011). Hoy en día, se expresa la preocupación de las universidades por la edad del personal docente, esto debido a la jubilación de profesores con mayor experiencia dentro de las mismas, y la llegada de nuevos profesores los cuales c arec en del dominio y conocimiento de sus colegas con mayor experiencia necesaria para el adec uado des arrollo de la docencia. Por lo tanto en la Institución surge la necesidad de capacitar a los docentes de reciente ingreso como prioridad, con la finalidad de mejorar la calidad del servicio que se brinda dentro de las aulas de la FIME, tal como lo menciona la Organización Int ernacional del Trabajo (OIT, 2000): “Existe una nec esidad de elevar la calidad de los diferent es component es que intervienen en los procesos de enseñanza, investigación y extensión en las IES es la política general concerniente al mejoramiento de la calidad de la educación superior, dentro de la cual se hallan las directrices para el mejoramiento del personal académico, mismo que plantea que la contrat ación y promoción del personal obedezca a criterios de calidad claramente definidos por cada institución; y al mismo tiempo establecer como practica permanent e la formación y actualización de recursos humanos, con el fin de contar con orient adores vocacionales, profesores , investigadores, planificadores y personal para la función de la difusión de la cultura y extensión, es decir, se impuls ará el desarrollo de programas de capacitación y actualización para profes ores”.

3. OBJETIVOS También es importante mencionar que a Guisasola et al., (2001) considera que:“La formación continua del profesorado es un proceso a largo plazo que ha de ir complementándose durante toda

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la etapa en que el profesorado se encuentra activo, es para esta etapa donde se necesita un programa que incluya una oferta de calidad amplia y variada”.El presente trabajo, tiene como objetivo, ofrecer las herramientas necesarias a los profesores de categoría de contrato, horas de propiedad y tiempo completo (P TC), para que cumplan con el PD solicitado por la Institución. La necesidad de fortalecer la planta docente de la Institución, motivó a la generación de un análisis que mostrara el estado actual de los profes ores y lo que se pretende para tributar a la visión institucional, en este contexto se rediseñaron los criterios de cont ratación de pers onal docente,se fortalecieron los programas de formación y por consecuencia se ha estrechado la integración entre el posgrado y la licenciatura, reflejando como resultado el que las generaciones se interesen por continuar estudios a nivel Doctorado. Como objetivo espec ífico que s e identifiquen y emprend an las actividades para ser un profesor de calidad cubriendo el perfil deseable solicitado. El incrementar la c antidad de profesores con este perfil nos conduce a prevenir un déficit en el futuro y despertar el int erés por la mejora. 4. METODOLOGÍ A Para Torres (2006):“Se asume la formación integral como el proceso mediant e el cual la persona aprende a conocerse a sí mismo y al mundo que le rodea, a trans formar ese mundo y lograr su propia autoformación en las diferentes es feras y cont extos de actuación mani festada en una adecuada coherencia entre el sentir, el pensar y el actuar”. Tomando como punto de partida los enfoques antes descritos, se propone un modelo del proceso de docencia, en el cual se identifican diversos factores o variables, que permitirán al c anzar resultados, los cuales deberán ser de calidad, no obstante los procesos que generan esos resultados también deben cumplir niveles de excelencia y productividad. La FIME se ha dado la tarea de cons olidar una plataforma que contribuya a la formación integral de los profesores. Para ello se siguieron una serie de estrat egias las cuales se mencionan a continuación. Paso 1. Identificar a los maestros con la categoría de: 

Cont rato



Horas de propiedad

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Paso 2. Ofrecer la plataforma de capacitación a la planta docente en general, dando como prioridad a los: 

Maestros con menor antigüedad



Maestros con la categoría de Contrato



Maestros con la categoría de Horas de Propiedad

El Paso 1,una vez que se han identificado a los maestros de cont rato y de horas de propiedad, el cuál es el universo en el que se encuentran profesores que requieren una formación integral y que la visión a futuro es que logren el PDP ROMEP. Una vez identificados a estos maestros, se procede a realizar el Paso 2, que consiste en ofrecerle s la plataforma de c apacitación, donde la Subdirección de Desarrollo Institucional y Humano de la FIME, se coordina con la Subdirección Académica de la misma para que con apoyo de los Coordinadores de Carrera se integren los grupos, horarios, instructores, por c onducto de las Coordinaciones de Desarrollo Humano y la Coordinación de Tutores de Maestros, se analizan estratégicamente las acciones a ejecutar por parte delDepartamento de Capacitación, se calendarizan, se ejecutan, se present an las actividades pertinentes según la temática, cumpliendo ya sea con la entrega de programas por competencias en su caso, o bien con portafolios de evidencias, as í como el producto terminado que se haya indicado en cada curso, se señala una secuenciase procede con el seguimiento personalizado de su desarrollo, se reporta al área de Recursos Humanos las constancias respectivas, las que conformarán cada expediente, posterior a esto se continúa con el proceso de evaluación e integración de la ficha técnica que comprende la base de datos del personal docent e, misma que fue diseñada para cont ribuir as í en la construcción y la mejora continua de su capital humano. Se advierte que el PD, debe cubrir cuatro áreas que son: Docencia, Gestión, Tutoría e Investigación. Cabe destacar, que esta capacitación, no sólo se les brinda al personal docente joven, sino también a profesores en general para que puedan lograr un mejoramiento continuo en su formación. Los curs os que se imparten, se integraron de acuerdo al perfil a desarrollar en el profesor. A continuación se enlistan por et apas:

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a) Etapa de formación de docentes de calidad en DOCE NCIA: 

Pedagógicos



Disciplinares

b) Etapa de formación de docentes de calidad en TUTORÍA: 

Diplomado de Formación Básica de Tutores ofrecido por la Dirección General de Planeación y Proyectos Estratégicos-UANL.



Curs o-Taller Tutoría Individual



Curs o Taller Tutoría Plenaria

c) Etapa de formación de docentes de calidad en GES TIÓN: 

Curs o-taller de Planeación Operativa.



Curs o-taller de Capacitación de Auditor Interno Bajo la Norma ISO 9001:2008.



Curs o-taller Fortalecimiento de las Actividades Académicas y Administrativas.



Curs o-taller de Colaboración para el Desarrollo y Publicación de P royectos de Ingeniería y Gestión.



Curs o-taller de Desarrollo y Administración de Proyectos y Recursos.

d) Etapa de formación de docentes de calidad en INVES TIGACIÓN: 

Curs o-Taller Experiencias PROMEP



Curs o-Taller Prácticas para la Estructuración y Redacción de Art ículos de Divulgación



Curs o-Taller

El

uso

del

manual

de

estilo

de

publicaciones

de

la

American

PsychologicalAssociation (APA). Elaboración de Proy ectos. 5. RES ULTADOS Dent ro de los resultados el 32.80% de profesores tienen menos de 10 años de antigüedad.El 16.40% tiene de 11 a 20 años de antigüedad. El 25.92%, de profesores, tiene de 21 a 30 años de antigüedad. El 23% de los P TC, tiene de 31 a 40 años de antigüedad. El 1.32% de los P TC, tiene de 41 a 50 años de antigüedad. Y tan sólo el 0.52% de los PTC, tiene 51 años en adelante.

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De lo anterior se desprende que en la detección de necesidades realizada, prevalec e la prioridad de la atención inmediata con los profesores de menor antigüedad de 20 años, dando seguimiento a cada docente, en su propósito por lograr el perfil deseable, con la plataforma de formación integral antes mencionada. Por otra part e el que se cuente con un 50.76% de P TC mayores de 20 años, el enfoque consiste en dar seguimiento a cada caso y que su perfil una vez que se ha logrado se mantenga, se actualicen en nuevas met odologías para des arrollo de proyectos, así como los programas de educación a distancia, aprovechar al máximo su experiencia orient ando a los nuevos profesores, con una labor de tutor de tutores, tutores de alumnos o bien como instructores de los cursos. Lograr laauto trans formación del grupo de profesores que se han comprometido c onsigo mismos y con la institución participando en Congresos, en Divulgaciones, para que obtengan y mantengan su PD PROMEP.

6. DISCUCIONES Durante el periodo del 2009, 2010 y el primer semestre del 2011, encontramos que hemos ofrecido 121 curs os en el área de Docencia, 7 Tutoría, 11 Gestión e 15 Investigación. Con lo ant erior, estas cifras nos advierten el fortalecimiento de las acciones sustantivas en forma equitativa, considerando de gran importancia el compromis o de las personas involucradas en el proceso por cada uno de los ciclos establecidos por los organismos evaluadores. Esto nos conduce a tener nuevos desafíos para la mejora de los programas educ ativos y de la planta docente, siendo el más beneficiado el estudiante.

7. CONCLUSIONES Con este esfuerzo en equipo entre las diferentes áreas de la Institución, se han logrado indicadores que nos muestra que estamos en el rumbo de la auto trasformación, encontrándonos en un proceso de mejora c ontinua el cual requiere reconocer que existen áreas de oportunidad orientando a plantear nuevos retos innovadores y de vanguardia para la misma.

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8. REFERENCI AS Cons ejo Nacional de Ciencia y Tecnología (2011). Sistema Nacional de Investigadores (S NI). México: Autor. Recuperado el 20 de enero de 2011, de http://www.conacyt.mx/SNI Guisasola, J. (2001). Revista Interuniversitaria de Formación del Profesorado (no.41), 207, 222. Monje, C. F. (1999). Resumen del Programa de Mejora del Profesorado de las Instituciones de Educación

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2011,

de

http://www.uasnet.mx/centro/deptos/anuies/confluencia/no_001/ 1_08.htm Organización Internacional del Trabajo (2000). P rograma de Actividades Sectoriales. La educación permanente en el siglo XXI: nuevas funciones para el personal de educación. Ginebra: Autor. Torres, B. A. (2006). Disert ación doctoral: Estrategia educativa para la auto t ransformación integral del estudiante universitario. Camagüey, Cuba: Autor. Universidad Aut ónoma de Nuevo León. (2008). Misión y Visión de la UA NL. Nuevo León: Autor. Recuperado el 19 de junio de 2011, en www.uanl.mx.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Experiencia computacional con un algoritmo de localización-asignación para un problema de optimización de sistemas territoriales Andrés Castrillón Escobar Roger Z. Ríos-Merc ado Ada M. Álvarez-Socarrá RESUMEN: El propósito de este artículo es el de analizar computacionalmente un mét odo para la resolución de un problema de diseño de territorios en el mundo real para una empresa de distribución de bebidas. El problema consiste en enc ontrar una partición de un conjunto de unidades geográficas en un determinado número de territorios de tal manera que se minimice una medida de dispersión. A demás, los territorios que se formen deben de satisfacer un criterio de balanceo con res pecto a dos diferentes medidas, esto es, se busca que los territorios tengan la misma cantidad de clientes y la misma cantidad de productos a entregar, permitiendo cierta tolerancia. Una metodología heurística basada en una técnica de localización-asignación fue desarrollada para resolver este problema. En los experiment os computacionales hemos encontrado que esta heurística otorga soluciones de calidad, incluso en los casos de gran tamaño.

Palabras clave: Heurística, localización-asignación, diseño territorial.

1. INTRODUCCIÓN El diseño de territorios consiste básicamente en la agrupación de áreas geográficas pequeñas en grandes grupos geográficos llamados territorios de ac uerdo a ciertos criterios de planificación. El problema estudiado en este trabajo fue motivado por una aplicación del mundo real de una empresa de distribución de bebidas embotelladas. Dado un conjunto de manzanas o unidades básicas con conocidos atributos medibles, tales como el número de clientes y la demanda del producto, la empresa tiene que dividir geográficamente a sus clientes en un número fijo de p territorios en la ciudad de acuerdo con ciert os criterios de planificación. Uno de estos criterios es el de equilibrar el territorio, es decir, la empresa desea obtener t errit orios equilibrados (similar en tamaño) con respecto a c ada una de las dos medidas de actividad diferente (número de clientes y la demanda del producto). La conectividad del territorio también es necesaria, es decir, para cada par de unidades básicas en el territorio, tiene que haber un camino tot alment e contenido en ese territorio. Además, se desean territorios compactos, es decir, los clientes dentro de un territorio deben estar lo más cerca posible entre sí. Este criterio se logra en general, minimizando una función de dispersión.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 En este trabajo se lleva a cabo una evaluación computacional de un algoritmo diseñado para resolver el problema en cuestión, el cual fue originalmente propuesto por Segura-Ramiro [1]. En la sección 2 se expondrá la importancia y repercusiones que tiene este problema y varios estudios que han hecho diferentes autores a trabajos relacionados con el mismo. En la sección 3 se expondrán cuáles son las metas a alcanza r con este artículo, mientras en las secciones 4 y 5 se describen, respectivamente la metodología que se usó para abordar este problema y los resultados computacionales que se obt uvieron al aplicar la metodología. 2. JUSTIFICACIÓN Este tipo de problemas pertenece a la familia de los problemas de distritos que tienen muchas aplicaciones diferentes, tales como distritos políticos, el diseño de territorios escolares, servicios sociales, servicios de emergencia, las ventas y el diseño del área de servicio. Un extenso estudio reciente de los problemas de distritación y metodologías para enc ontrar buenas soluciones a estos problemas se puede enc ontrar en K alcsics, Nickel y Schröder [2] .

3. OBJETIVO DEL PROBLEMA El problema abordado tiene por objetivo encontrar una partición de un conjunto de unidades geográficas en un determinado número de territorios, de tal manera de reducir al mínimo una medida de dispersión de los territorios formados. Además, los territorios deben ser equilibrados con respecto a dos medidas diferentes. En la Tesis de Segura -Ramiro [1] se aborda con mayor detalle el modelo matemático así como la relajación del modelo. 4. METODOLOGÍ A La heurística propuesta se basa en un procedimiento de localización-asignación propuesto por Segura Ramiro [1]. Este consta de tres fases iterativas: en primer lugar en la fase de ubicación, los centros de los territorios son elegidos, y luego en una fase de asignación las áreas básicas son asignadas a estos centros. Estas dos fases se combinan con una fase de bús queda local con el fin de mejorar la calidad de la solución que se encuentra en la fase de asignación. Las tres fases se realizan iterativamente hasta que transcurra un número determinado de iteraciones sin mejorar la solución. En la Figura 1 se muestra a groso modo el algoritmo compuesto por tres fases las cuales se describen con mayor profundidad en las siguientes secciones

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Figura 1. pseudo código 4.1 Fase de Localización En esta fase, se encuentra una nueva configuración de los centros de territorio a partir de la solución encontrada en la iteración anterior. Sin embargo, al principio no tenemos una configuración de los centros de territorio. Una forma de obtener esta configuración inicial es usando una heurística GRASP, propuesta por Caballero- Hernández et al. [3] la cual se utilizó para obtener los centros iniciales para nuestra heurística. Ya en iteraciones posteriores, el cálculo de una nueva configuración de centros es relativament e sencillo: se resuelve un problema 1-mediana para cada territorio. Es decir, para cada territorio, se selecciona un nuevo cent ro minimizando la suma de las distancias a todos los demás nodos en el territorio, esto es, un c k = argminiVk {j Vk dij} es seleccionado, donde Vk es el conjunto de nodos el territorio k y ck es el centro del territorio. 2

Esta es la fase más sencilla del algoritmo. La complejidad es O(n p). Sin embargo, la elección de los centros de territorios tiene un impacto consid erable en los territorios que se obtengan de tal manera que una "mala" selección de los centros rara vez dará territorios aceptables.

4.2 Fase de Asignación La configuración de los centros ubicados en la fase anterior se utiliza como entrada a esta fase. La formulación propuesta Segura-Ramiro [1] se propone para aprovechar la estructura del problema y también para obtener un mejor equilibrio en los territorios. La tolerancia se reduce a 0 en una actividad y las restricciones de enteros en las variables pueden tomar cualquier valor entre cero y uno. Estas áreas se denominan zonas de división o simplemente splits. Note que esto significa que estas áreas básicas se han asignado a dos o más territorios.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Ahora es necesario asignar las variables fraccionarias de c ada división a un solo centro. Así que el problema es cómo asignar estas variables a fin de mant ener el equilibrio perfecto tanto como sea posible. Este problema se llama el problema de resolución dividida y la metodología diseñada para resolverlo se explica en la siguient e sección.

4.2.1 Res olución de Nodos División Para cada división, es necesario decidir a qué territorio o centro se asignara el nodo. En nuestro caso, los criterios siguientes se utilizan para decidir cuál será el territorio de c ada nodo de división. Los criterios que se evalúan en el orden en que aparecen: 1.

Reparar la conectividad: a fin de reparar un posible territorio inconexo, primero se busca insertar el nodo de división en un territorio inconexo donde la incorporación de est e nodo repare la conectividad.

2.

Balance: buscar c umplir con el criterio de balanceo determinando que territorio cumpliría dicho criterio.

3.

Compacidad: Una medida de impacto se calcula con el fin de elegir el territorio que ofrezca una menor compacidad.

4.3 Búsqueda Local Después de la fase de localización se procede a aplicarle un procedimiento de mejora que consiste en una búsqueda local propuesto por Ríos-Mercado [4]. Los movimientos en esta bús queda loc al consisten en mover una unidad básica de un territ orio a otra como se indica en la Figura 2.

Figura 2. Movimient o de un territorio a otro.

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Una vecindad N (S) se compone de todas las soluciones alcanzables desde S al mover una unidad básica i de su territorio actual t (i) a un vecino territorio t(j), donde j es la unidad básica en el territorio correspondiente t(j) al lado a i, sin crear una solución no contiguos. Tal movimiento se denota por move(i, j) y se ilustra en la figura, donde move(i, j) está representada por el arco (i, j). Tenga en cuenta que move(i, j) sólo es posible si caso si el arco (i, j) existe), y

Vt ( j ) /{i}

Vt ( j )  {i}

están conectados (que es siempre el

permanece conectado. E n la práctica un criterio de parada

adicional, como limit_moves, se añade para evitar realizar la bús queda durant e una cantidad relativamente grande de tiempo. Por lo que el procedimient o se detiene tan pront o como encuentre óptimos locales o el número de movimient os excede limit_moves .

5. RES ULTADOS COMPUTACIONALES Para poner a prueba el procedimiento propuesto, las instancias se generaron al azar utilizando varios parámet ros que se comentaran posteriormente. Todos los procedimientos fueron construidos en el lenguaje de programación C# y compilado con Visual Studio 2010. Los experimentos se realizaron en un equipo Intel Core i7 con Windows 7 como sistema operativo. El Optimizador S olver Microsoft Foundation versión académica se utilizó cuando fue necesario por el procedimiento. Con el fin de profundizar en el desempeño del procedimiento, se han considerado varios aspectos: tiempo de ejecución, el número de divisiones (splits), la factibilidad en el balanceo y la conectividad. El proc edimiento se llevó a cabo en 2 et apas: •

Ajuste de parámetros para el procedimiento de loc alización-asignación

•

Comport amient o en diferentes combinaciones de factores que influyen en el diseño territorio

5.1 Generador de Instancias Un generador de instancias aleatorias

fue diseñado para generar bloques distribuidos

geográficamente. En la vida real, los bloques se agrupan en "áreas fundamentales". La experimentación se llevó a cabo con áreas de 500, 1000 y 2000, que se generaron de acuerdo a su plano cartesiano (x, y). Estas coordenadas, fueron generadas al az ar y de manera unif orme en el rango [500, 500]. El procedimiento de generación de las instancias está construido de tal manera

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que el conjunto de nodos generados forman un grafo plano, es decir, ninguna arista puede cruzar a otra arista del grafo. Los nodos están siempre c onectados de manera que el gráfico resultante sea un grafo Gabriel. Para la asignación de las actividades (el número de clientes y el volumen de las ventas) se distribuye uniformemente entre 0 y 3 para el número de clientes por bloque, y entre 1 y 12 para el volumen de ventas. Las instancias fueron probadas con los siguientes parámetros para analizar el comportamiento del algoritmo: 

Número de territorios para construir (p): 20, 40 y 60



La tolerancia sobre el balance (): 5%

5.2 Parámetros Los siguient es parámetros fueron evaluados: 

 El parámetro utilizado en la función de mérito para la búsqueda local. Véase Tabla 1.



m Criterio de parada para el algoritmo. Establecido en 100. Véase la figura 3. Valores de  Tamaño 0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 20

1

1

1

1

0

2

3

1

6

13 0

40

0

0

2

1

1

2

0

6

17

1

0

60

0

1

0

1

2

1

4

13

8

0

0

Tabla 1. La calibración de 

Para la calibración de  s e probaron los valores de 0 a 1 en intervalos de 0.1, estos valores se utilizaron para resolver 10 casos por cada combinación (número de territorios y el número de unidades básicas) para un total de 990 casos. La Tabla 1 muestra el número de veces que se ha alcanzado la mejor solución con la  y se encontró que el mejor valor  varía principalmente con el número de territorios. Para las instancias de 20 t erritorios utilizó  = 0.9, para las instancias de 40 territorios utilizó  = 0.8 y, finalment e, las instancias de los 60 territorios se utilizó  = 0.7

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Figura 3. Valor de la función objetivo durante la ejecución

En la Figura 3, se muestra el comportamiento de la función objetivo a lo largo de todo del proceso. El valor de m (nuestro criterio de parada) se fijó a 100, ya que se puede ver fácilmente que la mejora se consigue poco más allá de este límite.

5. 3 E valuación del Procedimiento Varios aspectos fueron probados con el fin de comprender mejor el comportamiento del procedimiento de bús queda local: tiempo de ejecución, el número de iteraciones, nodos de división y factibilidad.

5.3.1 Tiempo de Ejecución Dos factores se consideran para medir el tiempo de ejecución: el tamaño de la instancia (n) y el número de territorios (p) con el fin de comprobar hasta qué punt o estos factores influyen en el tiempo de ejecución. La Figura 4 muestra los resultados de este ex perimento. Como era de esperar, el tiempo de ejecución crece a medida que la complejidad crec e (medida por el número de territorios y el número de nodos. La Figura 4 muestra el resumen de los tiempos de ejecución para cada tamaño de la instancia y el número de territorios.

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execution time (sec)

300.00 250.00 200.00

20

150.00

40

100.00

60

50.00

0.00 T0500

T1000

T2000

Figura 4. Tiempo promedio de ejecución teniendo en cuenta el tamaño de la instancia (T) y el tamaño del territorio p 5.3.2 Número de Iteraciones Al igual que en tiempo de ejecución, el número de territorios p y el t amaño de la instancia se consideran para verificar el número de it eraciones necesarias para encontrar la mejor solución. La Figura 5 muestra el número medio de iteraciones, tomando los valores de p como 20, 40 y 60, cada una de las series mostrada en la Figura 5 representa el tamaño de la instancia. Los resultados que s e muestran en esta figura se asemejan a los de la Figura 5 y se llegan a

average iterations

conclusiones similares. 35 30 25 20 15 10 5 0

T0500 T1000 T2000 20

40

60

p

Figura 6. Promedio del número de iteraciones

5.3.3 Nodos División En la Tabla 2 mostramos el mejor caso, el peor caso y un promedio en el número de nodos de división agrupados por el número de nodos de la instancia y número de territorios, como se puede

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observar en el Tabla 2, el principal factor que afecta el número de nodos de división es el número de territorios p. T0500

T1000

T2000

23.00

28.00

44.00

Promedio 27.70

37.45

56.10

Peor

36.00

50.00

85.00

Mejor

45.00

56.00

75.00

Promedio 49.05

60.90

90.25

Peor

53.00

68.00

114.00

Mejor

62.00

79.00

102.00

Promedio 67.35

83.45

116.70

Peor

90.00

142.00

Mejor p=20

p=40

p=60

73.00

Tabla 2. Número de divisiones de las diferentes instancias. 5.3.4 Análisis de Factibilidad El espíritu de la heurística propuesta es tratar de reparar la conexidad siempre que sea posible y buscar la factibilidad con respecto a las restricciones de equilibrio y la conectividad. En cuanto a la conectividad, el procedimiento de resolución de nodos de división no garantiza una solución factible con respecto a el equilibrio y la conectividad. La Tabla 3 muestra el porcentaje de veces que el procedimiento pudo encontrar una solución factible en la experimentación.

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P

T500

T1000

T2000

20

100%

100%

100%

40

100%

100%

100%

60

100%

100%

100%

Tabla 3. Porcentaje de soluciones factibles. (Conectividad) Ahora bien, dado que se encontró que el algoritmo en general toma en el orden de 50 a 60 iteraciones para finalizar, la probabilidad de éxito de la ejecución general del algoritmo es prácticamente 1. Esto se puede ver en la Tabla 4.

p

T500

T1000

T2000

20

100%

100%

100%

40

85%

100%

100%

60

0%

85%

100%

Tabla 4. Porcentaje de soluciones factibles. (Balance).

6. REFERENCI AS [1] Segura Ramiro, J. A. (2008) Un Algoritmo de Localización-Asignación para el Dis eño Eficientes de Planes Territoriales de Us o Comercial. San Nicolás de los Garza, N. L., México: Tesis de Maestría, Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica, U.A.N.L. [2] Kalcsics J., Nickel S. y Schröder.

M. (2005) Toward a unified territorial design approach:

Applications, algorithms, and GIS integration. TOP, 13(1):1-74, [3] Caballero-Hernández S. I., Ríos Mercado R. Z. y F. López. (2005) Solución heurística a un problema de diseño de territorios comerciales con restricciones de asignación conjunta mediante GRASP. Zaragoza España: En Memorias del II Congres o Español de Informática.

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[4] Ríos -Merc ado R. Z. (2007) Comput ational experienc e with a reactive GRASP for a large scale commercial territory design problem. Stuttgart, Alemania: En M. J. Geiger y W. Habenicht, editores, Proceedings of EU/ME 2007 Metaheuristics in the Service Industry, pp. 72 –79, ISBN: 978-3-00022976-3.

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RESUMEN: La misión de las Instituciones de Educ ación S uperior (IES), es la de formar profesionistas competentes y socialmente responsables, que cont ribuyan al crecimiento de su país. Para cumplir con lo anterior, dichas instituciones cuent an con un actor fundamental, el docente universitario, ya que se pretende que éste, influencie positivamente a sus estudiantes para que completen una formación que les permita participar activamente en la sociedad. Es compromiso de dichas instituciones proveer de los medios para r ealizar una adec uado proces o de selección y contratación de profesores los cuales posean los rasgos des eables que son demandados por las mismas, para beneficio del desarrollo profesional de sus estudiantes. La esencia de esté trabajo de investigación va dirigida a la divulgación del rediseño realizado al proceso de

selección y

contratación de personal de una DES, el cual tiene como intención aport ar elementos que permitan elegir adecuadamente a los candidat os y que estos se perfilen como docent es de calidad. Dicho mecanismo ambiciona ser más que una actividad administrativa y se perfecciona en cada una de sus etapas asi como en la implement ación de criterios que coadyuven con esté, en está ponencia se muestra la experiencia obtenida en la implementación del mismo, las innovaciones en este proceso permitieron obtener resultados satisfactorios, para la Institución. Dic hos resultados demandaron el

Involucramiento de las partes, el aprovechamiento del sistema de calidad, así

como la integración de los marcos de referencia, que rigen nuestra misión.

Palabras clave: Perfil del personal doc ente, Selección y Cont ratación de personal docente, Posgrado, Personal docente. 1. INTRODUCCIÓN En la última déc ada del siglo XX, el tema de la educación superior ha estado presente en todo el mundo y son los puntos relacionados con los sistemas educativos los que requieren que exista una revisión que implique trans formaciones para enfrentar las demandas de

un mundo

globalizado, abierto a nuevas necesidades y requerimientos. Al realizar un análisis de estos puntos, se comulga con la idea que enfatiza la importancia estratégica de la educación como medio fundamental para generar el desarrollo sostenible de la

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sociedad, y a que estás constituyen el principal valor de las nac iones. Una sociedad que transita hacia una etapa basada en el conocimient o ofrece nuevos horizontes a las instituciones educativas, por esta razón se visualiza a la Institución de educ ación s uperior como un medio que genera profesionistas integrales; siendo su misión,

la

formación académica combinada con

diversos elementos de índole humanista, científico y técnico, que le permitan

al individuo

desarrollarse en un marco de libertad, democracia, justicia y solidaridad. En base a esto, se hace un análisis, para determinar que

requerimientos son necesarios para lograr que este tipo de

profesionistas sean producto de la Institución de Educación Superior (IES). En este trabajo se muestran las estrategias dirigidas a la plant a académica, ya que se considera al profesor como un elemento important e en la formación de los futuros profesionistas. La labor que realiza el docente en las aulas es de vital importancia debido a que éste es considerado como una influencia en la formación de los estudiantes, y es asunto prioritario de las IES, contar con una planta docente que contribuya positivamente en la generación de profesionistas competentes y comprometidos socialment e con el desarrollo del país. Los egresados de educación superior deben caracterizarse por cont ar con los siguientes elementos que le ayuden a hacer frente a los retos del mundo laboral: Ser multifuncionales, y desarrollarse en diferentes áreas de conocimiento relacionadas con su formación, capacidad de adaptación, conocimiento de diferentes idiomas, culturas y apertura para relacionarse en el mundo laboral internacional, facilidad para trabajar colaborativamente, entre otros, sin dejar de lado la búsqueda de certificaciones que avalen las fortalezas que el posea.

De igual forma es necesario destacar el papel del personal académico, el cual con su rol de facilitador y tutor en la formación de los estudiantes contribuye positivamente en el desarrollo de los futuros profesionistas. Y es por esta razón que las IES, deben integrar los esfuerzos que realizan por cont ar con profesores de calidad los cuales fortalezcan los programas educativos de las instituciones, y definitivamente no es una labor sencilla, pues así como se requieren diferentes características en los estudiantes, también se demandan algunos rasgos deseables en el docente como: Poseer amplia compet encia y formación disciplinaria rec onocida

asi como

permanecer en

constante renovación profesional, dominar técnicas y herramientas pedagógicas que promuevan el aprendizaje y la formación integral de los estudiantes, propiciar el des arrollo de capacidades de los

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buscando innovar los procesos, se rediseñan las

estrategias y acciones para fortalecer las actividades

de gestión, esto permitirá concentrar la

atención en el result ado de cada uno de los proces os que realiza la organiz ación, permit iendo as í, el desarrollo de una cultura de calidad dirigida hacia la mejora continua”. (Martínez García, 2009) En este proyecto de investigación participarón varias Subdirecciones de la Fac ultad, las cuales trabajan colaborativamente realizando una interacción de sus proces os de calidad, utilizando esta estrategia como un instrumento que coadyuva en el cumplimiento de la visión de la FIME. Lo anterior hace posible una gestión generadora de valor para el cliente y que, por tant o, procura su satisfacción. “Por otra parte, determina qué procesos necesitan ser mejorados o rediseñados, establece prioridades y provee de un contexto para iniciar y mantener planes de mejora que permitan alcanzar objetivos establecidos”. (Martínez, 2009), así mismo se trabaja en equipo con los profesores de la institución para que la planta docente participe en

la obtención del perfil

deseable del profesor universitario; demostrando su competencia al desarrollar las cuatro acciones sustantivas que propone el programa de mejoramiento al profesorado (P ROMEP); de esta forma el docente crece profesionalment e y este desarrollo impacta a su vez en la formación integral de los estudiant es.

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El papel que desarrolla la Institución muestra su compromiso apoyando

estas estrategias

mediante el proceso de selección y cont ratación ya que como lo menciona Cárc amo (1968, p. 135): “La selección del personal tiene como objetivo fundament al: proveer a una organización de personal adecuado tanto en cantidad como en calidad”. 2. DES ARROLLO Este tipo de problemas pertenece a la familia de los problemas de distritos que tienen muchas aplicaciones diferentes, tales como distritos políticos, el diseño de territorios escolares, servicios sociales, servicios de emergencia, las ventas y el diseño del área de servicio. Un extenso estudio reciente de los problemas de distritación y metodologías para enc ontrar buenas soluciones a estos problemas se puede enc ontrar en K alcsics, Nickel y Schröder [2] 4.

METODOLOGÍA

Con la intención de mejorar la calidad de los profesores

de la institución

se promovió

la

generación de un proyecto de investigación que aportara estrategias motivadoras, entre ellas: la necesidad de mejora en el desempeño de su misión, facilitando as í la organización de las actividades académicas y la forma en la que se tributa a la visión institucional. Se pusieron en práctica las siguientes estrategias: 1.

Auto diagnostico “Análisis FODA”

2.

Planeación operativa

3.

Redis eño de los criterios de contrat ación

4.

Comunicación de los criterios

5.

Establecimiento de compromisos por parte de la Institución, directivos y docent es.

6.

Involucramiento de las part es institución, directivos y docent es.

7.

Análisis de datos, este punt o corresponde a la medición de indicadores, que permiten revisar los resultados obtenidos después de implementar el modelo.

8.

Mejora continua, en el proceso de selección y contrat ación de docentes.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 A continuación se explica brevemente cada una de las estrategias descritas. 1.

Autodiagnóstico “ Análisi s FODA ”

La realización del autodiagnóstico permitió reflexionar en los component es de los procedimientos de gestión con la intención de que la ejecución de estos contribuya a los objetivos establecidos en la filosofía institucional y esto incremente la calidad de la planta docente y finalmente beneficie en la formación de los estudiantes. Uno de los principales objetivos de este proyecto de investigación es el relacionado con la capacidad académica, donde busca, ser un polo de desarrollo cient ífico, tecnológico, académico, humanístico, de alto impacto social, por sus contribuciones relevantes a la generación y aplicación del conocimiento as í, como la atención de problemáticas significativas del desarrollo social y económic o del Estado y del País. (FIME, 2011). 2.

Planeación Operativa

El sistema de calidad con que cuenta la facultad es una herramienta que facilita el control de los procesos, y su concepción como un sistema que interactúa entre sí. Este tipo de planeación permite: Fortalecer la cultura de trabajo en la Institución, seguir los proyectos desde su planeación hasta la mejora continua, tomando como referencia la visión de la Facult ad, el Plan de desarrollo Institucional y la Planeación estratégica. Este procedimiento se implementa de ac uerdo al proceso documentado y certificado por la norma ISO9001:2008, es aplicado como estrategia que coadyuva a la realización del proceso de selección y contrat ación de docentes.

3.

Rediseño de los criterios de contratación

Tomando en cuenta los requerimientos de los organismos evaluadores que acreditan nuestros programas académicos y con el propósito de ser una Institución de reconocido nivel Internacional, se realiza este trabajo en el área de posgrado, comenzando por el análisis de los criterios que s e sugiere sean tomados en cuent a para la selección y contratación del personal, los cuales tienen su base en los marcos de referencia que rigen nuestra quehacer. Dichos criterios fueron divulgados entre los actores que intervienen en el mencionado proceso. El proyecto de investigación se ha llevado a cabo por etapas, iniciando por los profesores investigadores de tiempo completo; en esta categoría están situados la mayoría de los profesores del posgrado. Criterios para la selección y contratación de docentes.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Los criterios establecidos como importantes para realizar la selección y contratación de docentes, fueron sugeridos en bas e a los requerimientos que establecen los organismos acreditadores de modo que el proces o de selección y contratación fuera transparente y objetivo, tal como lo sugiere Díaz (2009), la selección de personal debe sustentarse en procedimientos que aseguren el mayor grado de objetividad, transparencia e imparcialidad. De allí que quienes evalúen deben reunir esas cualidades y buscar, en el mérito de los postulant es, el referente principal para la toma de decisiones.

Para esto se toma en consideración al Consejo de Acreditación de la Enseñanza de la Ingeniería (CA CEI), el cual: “Es reconocido como una as ociación civil que involucra a diversos sectores de la sociedad relacionados con la formación y ejercicio profesional de los ingenieros” (CACE I, 2011). Otro de los marcos de referencia tomados en cuenta para este proy ecto es el Programa Nacional de Posgrados de Calidad (PNP C), el cual tiene como misión: “Fomentar la mejora continua y el aseguramiento de la calidad del posgrado nacional”, (PNPC, 2011). Así mismo, se consideran los programas dirigidos específicamente al desarrollo profesional de los Profesores, uno de ellos es el PROMEP y el S.N.I. Esta distinción simboliza la calidad y prestigio de las contribuciones científicas.

Con la definición de estos criterios se pretende estrechar la integración entre el posgrado y la licenciatura con el propósito de que los profesores con grado de doctor participen activament e y así brindar a nuestros estudiantes, nuevas herramient as de trabajo que contribuyan en su formación y para esto se propician las siguientes acciones:

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Invitación a los profesores a pertenecer a un núcle o básico con la int ención de que c on su conocimient o y experiencia puedan revisar y evaluar internamente los programas educativos de maestría, promover su participación en un comité carrera de licenciat ura y lograr trabajo colegiado que enriquezca los mismos, as í mismo que se preparen para lograr alcanzar el Perfil Promep, como un requerimiento para la impartición de cátedra en el posgrado de igual manera es nec esario el increment o de docentes en el Sistema Nacional de Investigadores (S NI), el cual tiene

por

objetivo promover y fortalecer, a través de la evaluación, la c alidad de la investigación, ya que este contribuy e a la formación y consolidación de investigadores con conocimientos científicos y tecnológicos del más alto nivel, de igual forma se efec túa una análisis del trabajo realizado mediante su Currículum Vitae Único (CV U), lo que permite validar las actividades académicas en las que está participando el profesor, es importante la participación de los profesores en cuerpos académic os, que fortal ezcan los programas educ ativos y se motiva la impartición de cát edra en la licenciatura

y el Posgrado con el fin de compartir su ex periencia y motivar actividades de

investigación a este nivel.

4.

Comunicación de Criterios

A partir del inicio del proyecto, estos criterios se divulgaron entre los involucrados en el proceso de selección y contratación de doc entes, entre ellos están los coordinadores, ya que estos son quienes realizan el proceso de selección, así mismo se informó a los profesores -investigadores recont ratados y a los profesores de nuevo ingreso.

5.

Establecimiento de compromisos

Al ser comunicados los criterios se estableció un compromiso de revisión, el cual será realizado antes de su siguiente contratación, esta revisión se llevará a cabo a través del comité de selección y contratación, así mismo serán considerados en la evaluación de desempeño que integra el estudio de reconocimiento para mejorar su situación laboral, de acuerdo a los lineamientos establecidos por el reglamento académico.

6.

Involucramiento de las partes

La participación activa de profesores, y directivos de la propia institución, trabajan para facilitar los medios y propiciar el trabajo colegiado para el logro de objetivos de calidad de la FIME.

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7.

Análisi s de datos

Se efectúa un análisis de información referente a la planta docente, para conocer las posibi lidades de implementación de este proy ecto, este nos permite sensibilizarnos de el sentido de pertenencia de los profesores identificar, así como las oportunidades de desarrollo del personal docente, mostrando los aspectos positivos en ellos los cuales pueden influir en su desarrollo personal, profesional y por consecuencia en beneficio la formación de los estudiantes y de la misma institución. 4. MEDI CIÓN DE RES ULTADOS Se establecieron metas concretas, para definir sus avances, y así determinar si las acciones están contribuy endo a la visión institucional; por esta razón se establecieron indicadores a cumplir, por ejemplo: a) Cantidad de profesores que consiguieron obtener el perfil deseable P ROMEP. b) Cantidad de Profesores que ingres aron al Sistema Nacional de Investigadores. Los resultados se muestran en las gráficas 4 y 5. La implementación de estas estrategias ha permitido elevar los indicadores de medición que muestra la cantidad de profesores que poseen el perfil deseable del docente universitario y lo mismo ocurrió con el ingreso al Sistema Nacional de investigadores. Como se muestra en las siguientes gráficas.

En la gráfica siguiente se muestran los datos al iniciar el proyecto.

CON PROMEP 32%

SIN PROMEP 68%

Gráfico No.3 Profes ores de Tiempo Complet o con Perfil Deseable PROMEP. Fuent e: elaboración personal de los autores

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El gráfico (3) muestra el porcentaje de profesores que c uentan con el perfil deseable establecido por el Programa de Mejoramiento al profesorado. Los resultados mostrados (en la gráfica 4) fueron obtenidos en la primera etapa, debido a la participación activa de los profesores, los criterios de contratación establecidos y un programa de capacitación para los docentes.

Series1, 3, 138

Series1, 1, 118

2008

Series1, 2, 116

2009

2010

Gráfico No.4 Tendencia de profesores de tiempo completo que han obtenido el Perfil deseable PROMEP. Fuent e: elaboración personal de los autores Es de destacar que una vez puesto en marc ha el proyecto se han obtenido satisfactorios en el

resultados

porcentaje de profeso res que accedieron al Sistema Nacional de

Investigadores, como se refleja en la gráfica 5. En la siguiente grafica se observa un incremento en la cantidad de profesores que ingresaron al sistema nacional de investigadores de un 20 al 33%.

Series1, 2, 33 Series1, 1, 20 20%

33%

2009

2010

Gráfico No.5 Tendencia de profesores de tiempo completo que han Ingresado al Sistema Nacional de Investigadores. Fuent e: elaboración personal de los autores

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Con la implementación del diseño ya perfeccionado del proceso de selección y contratación, los indicadores antes mencionados ahora se han incrementado positivamente.

8.

Mejora continua, en el proceso de selección y contratación de docentes.

Una vez revisados los indicadores de medición, se analizan las áreas de oport unidad detectadas durante el proceso y se realizan acciones preventivas y correctivas para mejorar la eficiencia del mismo, entre las acciones implementadas para la mejora están: inducción para los Coordinadores de Posgrado, con el propósito de que se conociera el nuevo proceso, formalización y divulgación de los criterios mediante la documentación del proceso y su certificación, así como el seguimiento a los profesores-investigadores.

5. CONCLUCIONES La experiencia de este trabajo al aplicar una nueva estrategia en el proceso de selección y contratación de docent es en el posgrado, favoreció en la definición de un perfil requerido para los profesores que son contratados para el programa de posgrado de la FIME, posibilitó el análisis de los datos, ahondar en el c onocimiento de

las actividades que realizan

los profes ores -

investigadores de la FIME, valorarlas, reconocerlas y en algunos casos proponer acciones de mejora que apoyen a que el profesor logre sus objetivos profesionales, as í mismo dio lugar al establecimiento de metas que tributan a los objetivos de calidad y por cons ecuencia a la visión Institucional, de igual manera se propició un acercamiento con los profesores para asegur arnos que los candidatos reunirán los requerimient os que demanda la Facultad, el c uerpo académico de Gestión académico-administrativa de Instituciones de educación superior, cont ribuyó en la concepción de estas estrategias de acuerdo a sus líneas de generación y aplicación del conocimient o y permitió el trabajo colegiado por parte de los miembros y colaboradores del mismo, finalment e se establecieron compromisos que permiten lograr nuestro objetivo principal “cont ar con profesores que coadyuven positivament e a la formación de los estudiantes del área de ingeniería” así mismo que estos profesores posean los rasgos deseables de un docente universitario y por consecuencia sean reconocidos por organismos nacionales

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Índice de satisfacción de los alumnos sobre los docente s Eliezer Garza Elizondo Eliezer Garza González Ramón Cantù Cuellar RESUMEN: La evaluación del desempeño docente por part e de los estudiantes se realiza principalmente para conocer si los profesores cumplen con los objetivos de su labor. El objetivo de este trabajo es analizar el grado de satisfacción de los estudiant es sobre los docentes que imparten cursos en un segundo idioma en la FIME de la UA NL a partir de una encuesta especializada para conocer ese grado de satisfacción por parte de los estudiantes como una herramienta para incrementar su desarrollo integral. Un análisis de mat erias impartidas en el idioma inglés en la FIME de la UA NL y qu e fue desarrollado por etapas es presentado: primeramente se recabó información de todos los alumnos encontrados en su salón de clase. Posteriormente, s e ordenó los cuestionarios para procesar la información. Finalmente se elaboró una tabla con la inform ación procesada. Los resultados indican que un gran porcentaje de estudiant es manifestaron su satisfacción y aceptación sobre estos cursos. Además, debido a esta aceptación, los resultados sugieren un incremento en el número de cursos a impartir en inglés, por lo que será primordial, inc rementar la planta de profesores que impartan cátedras en un segundo idioma.

Palabras clave: Desarrollo Integral, Cuestionario, Índice de satisfacción, E valuación del docente.

1. INTRODUCCIÓN En la actualidad, el sistema globalizado en el que vivimos, es un reto para nuestros estudiantes (GUILLE RMO RIZO PINZÓN et al., 2010, p. 20). Por lo que se les debe preparar para poder ser competitivos a nivel mundial, a través del mejoramiento de la calidad de la educación superior. Actualmente un segundo idioma es indispens able para que nuestros egresados sean competitivos dentro del mundo globalizado en que vivimos, por lo que resulta adecuado que al realizar la E valuación del desempeño del docent e por los estudiantes, no es un concepto nuevo en nuestro país ya que se ha venido realizando mediant e diversos sistemas de medición desde muchos años atrás, El método mas usado he investigado es la evaluación que hacen los estudiant es desde su punto de vista del trabajo realizado por el docente en el aula Los cuestionarios de evaluación docente bilingüe aplicada a los estudiante es una fuente confiable de información sobre el desempeño de los docentes aun que no es nuevo en nuestro país ya que en algunas instituciones ya tienen varias déca das aplicando estas encuestas.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 El proyecto de la DES referente a esta parte es encial de la formación integral de los estudiantes en un segundo idioma, consistió en formarlos con la categoría de Estudiantes de ingeniería de Clase Mundial, según lo establece la Visión, con un nivel de conocimientos y habilidades equivalentes a la de otros estudiantes de cualquier escuela de ingeniería mecánica, de cualquier universidad del mundo. Sin embargo, era conocido que la implementación de estas cátedras en inglés, iba a generar una serie de problemáticas que la propia DES debería de enfrent ar, entre estas era la de maximizar la utilización de los recursos propios de la DES: su presupuesto, sus instalaciones, recursos humanos y la resistencia al cambio. Agregando a las anteriores restricciones, las cátedras impartidas en idioma inglés en la FIME, son un es fuerzo particular de esta Facultad, con el solo propósito de buscar mejor perfil de estudiantes egresados, enfrentando la inexorable ley de obtener mayor calidad con el correspondiente mayor costo, tanto financiero como humano. Como lo menciona López Cuellar E. en su editorial (López Cuéllar E, Ingenierías, 2009, p. 3 -7), es de suma importancia poder medir la calidad de programas para poder tomar decisiones de mejora. De aquí surge la imperiosa necesidad de analizar estos esfuerzos académicos empleando como una herramienta, una encuesta de satisfacción a los alumnos a cerca de la calidad con la que estas cátedras en inglés son impartidas y poder conocer si estos esfuerzos académicos, están siendo bien canalizados hacia los estudiantes y aprovechados por ellos mismos. Esto surgió ya que en la FIME, este programa de cátedras en inglés fue implementado en el año 2005 con la finalidad de atender el desarrollo integral de nuestros estudiantes. Sin embargo hasta el 2008, no se daba seguimiento para conocer el grado de satisfacción de nuestros estudiant es que cursaban estas materias en la segunda lengua. Es decir, no había una retroalimentación para saber, si estos cursos eran impartidos con una buena calidad. En este sentido, se desarrolló esta encuesta especializada para conocer ese grado de satisfacción por parte de los estudiant es como una herramienta para incrementar su desarrollo integral. Esto con la finalidad de poder t ener una referencia sobre la calidad de estos cursos, y también poder tomar acciones que permitan incrementarla y poder as í, aprovec har de una mejor manera, los recursos académicos empleados de la DES en este proyecto integral. E n este trabajo se presenta este análisis de materias impartidas en el idioma inglés en la FIME de la UANL, el cual fue desarrollado por etapas: primeramente se recabó información de todos los alumnos encontrados. Posteriormente, se ordenó los cuestionarios para procesar la información. Y finalmente s e elaboró una tabla con la información procesada. Los res ultados de esta encuesta demuestran en el proceso de enseñanza aprendizaje de los estudiantes al final del semestre, es satisfactorio.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 2. OBJETIVOS La medición de la opinión de los alumnos a sus maestros sobre las mat erias impartidas en el idioma Inglés, tiene como objetivo la cuantificación de aptitudes y actitudes. Por ende la medición de este proceso, ayuda a la elaboración de alternativas adecuadas para la toma de decisiones en la conducción de la DES.

3. HIPÓTESIS Los estudiantes que seleccionan optativamente tomar materias en ingles en la FIME obtienen el cumplimient o de sus expectativas en su desarrollo integral, ya que tienen el conocimiento del segundo idioma. Las expectativas de los estudiantes a cerca de las materias en inglés pueden ser evaluadas, analizadas y atendidas a partir de una encuesta de satisfacción sobre estas cátedras bilingües. 4. METODO 

Recabar información

Tal como lo expresa Nares et al. (Nares, Fernández, Álvarez y Torres, 2008, p. 33), la información obtenida

de primera mano y present ada “Es cuando la evaluación se estructura y aplica de

manera correcta es un factor de alto nivel educativo. Por lo tanto la importancia de conocer la percepción de los alumnos de la FIME, sobre los maestros que imparten materias en inglés, no hay otra manera más que pregunt arles, y se hizo a través de un cuestionario de opinión, aplicado de manera anónima a todos los alumnos enc ontrados en al salón de clase del 14 al 18 de Marzo del 2011. Es decir no se levant ó ninguna muestra, se levantó un censo y el total de cuestionarios aplicados fue 448. El cuestionario de opinión aplicado consta de 11 preguntas. Las 10 primeras constan de cinco opciones de respuesta, en base a la escala actitudinal de Rensis Likert. Procurando el balanceo de las opciones, evitando posibles sesgos y todas las opciones de respuesta están en orden descendente de mayor a menor importancia. La onceava pregunta es de respuesta libre para el alumno.

Para obtener una valuación, se suman los porcent ajes de los resultados excelente y bueno, es decir incisos a) y b). Finalmente, y en orden para tener un solo resultado, la valuación final será el promedio de los porcent ajes sumados.

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El resultado obtenido entonc es será satisfactorio si supera el 80%. Esta forma de valuación es hecha para las opiniones emitidas por los estudiantes en los 448 cuestionarios, considerando todos los maestros. Aplicando este procedimiento, se obtiene también la valuación de cada maestro de manera individual.

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Análisis de la información

Gráfico 1: Gráfico de resultados por pregunta En la Tabla 1 se presenta la información de los 448 cuestionarios, en cantidades absolutas y porcentajes. En el primer bloque de cantidad de res puestas absolutas, se pres enta la distribución absoluta de los 448 cuestionarios por opción de cada pregunt a. En el Gráfico 1, se present a la información de los cuestionarios por pregunta en gráficos tipo circular. Observe como la parte azul inciso a) +b) representan la mayoría del porcent aje. Esto queda que al sumarse ambos porcentajes por pregunta, y luego se promedian, se da un t otal de aceptación del 84% Los resultados arrojan un rango de calificación o de aceptación por pregunta de 68% como calificación mínima, en la pregunta 1 y 6, a una máxima de 97%, en la pregunt a 9; esto después de haber sumado los resultados en el inciso a) y b).

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De los mejores resultados según la opción “excelente”inciso a) donde el porc entaje en la pregunta 9, es de 80%, en donde se le pregunt a al alumnos si el maestro dio a conocer en el primer día de clase al programa de la materia, objetivos generales, temas bibliografía, etc. En segundo lugar queda la pregunta 7, con un 79%, en donde se les cuestiona a los estudiantes si las tareas y trabajos solicitados fueron realizados en el idioma ingles, en la pregunt a 5, obt uvo un 78%, en donde se les cuestiona si el maestro tiene una actitud adecuada hacia los estudiantes. En suma las respuestas recabadas, procesadas y presentadas en la Tabla 1, arrojan, un alto nivel de aceptación de los estudiantes inscritos en las cátedras ofertados en ingl és en la FIME, con una calificación ponderada por todos los cuestionarios de 86.87% .

5. CONCLUCIONES Los estudiantes que seleccionan opt ativamente tomar materias en inglés en la FIME, cumplen sus expectativas. Esta hipót esis según la Tabla1, las repuestas de los 448 estudiantes encuestados, arrojan en cada pregunta computarizada una calificación de 84% en las respuestas a) + b) como máximo de una escala de 0 a 100% Por otro lado, no existen elementos empíricos que ayuden a crear opciones de mejoramiento académic o en la conducción académica de la FIME. Y a que a partir de los 10 cuestionamientos hechos a los estudiantes, podemos ver las actitudes y aptitudes de los maestros y la dirección de la DES pudiéndose paretear y con ello jerarquizar sus áreas de oportunidad y diseñar su plan de acción con elementos empíricos. En suma se ha expuesto el método científico para desplegar opciones que ayuden a la toma de decisiones por el staff de la DES, en función de la percepción directa del cliente o usuario en el proceso de enseñanza aprendizaje, el estudiante. Los resultados en el proces o de enseñanz a aprendizaje de los estudiantes al final del semestre, es satisfactorio. En síntesis se puede decir que la educación universitaria debe proporcionar al estudiant e los medios necesarios para conformar su modo de pensar y de actuar a fin de ser útil en el aspecto social desde una posición en verdad humana (Nares et al., 2008). Por lo que se ve la necesidad de identificar, aquellos estudiantes con conocimiento de un segundo idioma, o bien proponiendo programas de cátedras en un segundo idioma, como se está realizando en FIME.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 La Tutoría en los Alumnos Becados del Programa Nacional de Becas para la Educación Superior (PRONABES) en la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica M.C. Hugo E. Rivas Lozano, MC. Blanca Xóchitl Maldonado Valadez, Lic. María del Rocío Saucedo Vargas 1. INTRODUCCIÓN Para fomentar el acceso y la permanencia de estudiantes en programas de reconocida calidad, el Gobierno Federal está promoviendo, en las Instituciones Públicas de E ducación S uperior, la acreditación de los programas educativos por parte de organismos especializados. (COPAES, 2009) La tut oría es una de las c uatro acciones sustanciales que todo profes or debe realizar según los requerimient os de los organismos certificadores (CACE I, CIEES, PNPC, PROMEP Y SNI). La Coordinación de Tut orías implementó en agosto del 2008 diversos programas de apoyo para los estudiant es de la FIME. Dentro de estos programas se encuentran las tutorías para alumnos becarios del Programa Nacional de Becas para la Educación Superior (PRONABES). Este programa de tutorías fue desarrollado por la Coordinación de Tutorías en conjunto con el departamento de becas de la Subdirección de Des arrollo Estudiantil c on el objetivo de contribuir para que el transito de los alumnos por la FIME culmine en el tiempo y forma establecidos (ANUIES, 2011). En este trabajo se describe una propuesta de trabajo tutorial para los becarios PRONABES con el objetivo de crear una nueva cultura entre estudiantes y maestros, en la cual cada uno desempeñe y asuma su papel de una manera comprometida y responsable con el fin de formar mejores profesionales en conocimiento y valores. 2. JUSTIFICACIÓN Es responsabilidad de la Subdirección de Des arrollo Estudiantil en conjunto con la Coordinación de Tutorías, según el reglamento de Operación y los Indicadores de E valuación y Gestión del Programa Nacional de Beca y Financiamiento (PRONABES, 2011), para las instituciones públicas que cuenten con becarios de dicho programa, asignar un tutor a cada uno de los becarios del PRONABES, procurando que éste cuente con el perfil idóneo reconocido por el PROMEP de la SEP, para coadyuvar a su buen desempeño académico y terminación oportuna de los estudios, desarrollar la capacidad del estudiant e para asumir res pons abilidades en el ámbito de su formación profesional, ofrecer apoyo y supervisión en temas de mayor dificultad de las diversas asignatura, proporcionar la información oportuna que permita a los alumnos la toma de decisiones

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académic as pertinentes, el uso adecuado de los servicios y apoyos institucionales, así como la realización de t rámites y procedimientos acordes co n su situación escolar. Como retribución, los estudiant es brindan un servicio apoyando en diversas actividades relacionadas con la tutoría. 3. MARCO TEORICO Las tutorías de la FIME se dividen en tres categorías, una de estas categorías es la Tutoría Permanente de Licenciatura. Dentro de esta se encuent ra clasificada

la tutoría de Desarrollo

Estudiantil que a su vez se divide en diferentes modalidades, una de ellas es becas. A partir de agosto del 2008 se comenzaron a convocar a los alumnos P RONABES a la coordinación de tutorías con el fin de que apoyaran a la facultad en diversas actividades. Una de ellas era aport ar una hora a la semana durante el semestre como asistentes de los tutores que impart ían tutorías en la coordinación, esto se asignaba a los alumnos que cursaban los primeros semestres. Los alumnos de semestres mas avanzados apoyaban a la coordinación impartiendo tutorías a sus compañeros de 2° semestre. Se llevaba a cabo una tutoría ent re alumno y alumno, en la cual llevaban información a cerca de los servicios que otorga la FIME a los alumnos como son las asesorías, equipos deportivos, idiomas y becas. Se les convocaba a una capacitación en la cual se explicaban las 4 sesiones que impartirían a sus compañeros y el material que utilizarían para c ada sesión (Fraile, 2004). En el marc o de los compromisos establecidos por las Reglas de Operación y los Indicadores de E valuación y Gestión del P rograma Nacional de Beca y Financiamiento (PRONABES), que deberán cumplir las instituciones públicas que cuenten con becarios de dicho programa, en Agosto del 2008 se convoco a tut ores P TC con perfil P ROMEP para participar en el programa de t utorías para becarios PRONABES. Debido a la gran población de estudiantes de la FIME, se han integrado al programa maestros que no c uentan con el perfil P ROMEP (PROMEP, 2009). Estos maestros han demostrado el compromiso y la volunt ad de apoyar tanto a los alumnos como a la facultad en el desarrollo de la tutoría. Los becarios PRONABES recibían 4 sesiones de tutorías en grupo programadas con la colaboración de la Subdirección de Desarrollo Estudiantil y la Coordinación de Tut orías (Muñoz, 2011). Estas sesiones se eran impartidas por el personal de Tutorías y profesores de la FIME. La mejora que se propone en este nuevo modelo de tutorías es proporcionar t utorías individuales a cada becario PRONABES (Del Rinc ón, 2003). Agregado a esto cada becario de los semestres de 1° a 6° tendrá como comisión apoyar a un tut or c omo asistente durante las tutorías a los alumnos de primer semestre. Los alumnos de 7° a 10° tendrán a su cargo un alumno de primer o segundo semestre al cual le brindaran tutoría de alumno a alumno.

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En el siguiente es quema se muestra la clasificación de las mod alidades de tutorías de la FIME las cuales se definieron mediante una investigación riguros a donde se tomaron en c uenta los lineamientos de las entidades certificadoras ( CIEES, CA CEI, PROMEP Y COPAES), los requerimient os de los P.E y las necesidades de maestros y alumnos quedando es quematizado de la siguiente manera. (CACE I, 2009; PROMEP, 2009; COPAES, 2009)

MODELO ACTUAL DE TUTORIAS

TUTORIAS BASICAS COORDINACION DE TUTORIAS

-INDUCCION -PLENARIAS -INDIVIDUALES

-ASESORIA ACADEMICA -EXAMEN DE REGULARIZACION -SABATINOS CAMBIO DE CARRERA

-TUTORIAS ACADEMICAS (SUBDIRECCION ACADEMICA)

ALUMNOS SUSPENDIDOS 5 Y 6 CARRERA REVALIDACION Y CAMBIO DE FACULTAD PROYECTOS JURADO DE EXAMEN INTERCAMBIO ACADEMICO DIRECCION DE TESIS PROYECTOS FIN DE CARRERA

TUTORIAS PERMANENTES DE LICENCIATURA RESPONSABLE DE P.E.

-GESTORIA (ESCOLAR)

-TUTORIAS ADMINISTRATIVAS (SUBDIRECCION ADMINISTRATIVA)

TUTORIAS DE LA FIME

-SERVICIO SOCIAL -BOLSA DE TRABAJO -PRACTICAS PROFESIONALES

COORDINACION DE TUTORIAS

-DEPORTIVAS

-TUTORIAS DE DESARROLLO ESTUDIANTIL

DEPORTIVA

-CULTURALES

POR ESCASOS RECURSOS

(SUBDIRECCION DE DESARROLLO ESTUDIANTIL )

-EXCELENCIA ACADEMICA

POR PROMEDIO

-BECAS

PRONABES ESTUDIANTINA

PROYECTOS

-TUTORIAS ACADEMICAS TUTORIAS PERMANENTES DE POSGRADO

DIRECCION DE TESIS

-TUTORIAS ADMINISTRATIVAS (SUBDIRECCION DE POSGRADO)

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INTERCAMBIO ACADEMICO

(SUBDIRECCION DE POSGRADO)

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ESCOLAR

POR SER EMPLEADO O HIJO DE TRABAJADOR DE LA UANL

Proyecto

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Objetivo Diseñar el proyecto de tutorías PRONABES. Meta 1 Para agosto del 2011 tener listo el proy ecto de tutorías PRONABES en un 100% Estrategia 1.1 - Investigación del reglamento y manual operativo de PRONABES. Estrategia 1.2 - Resumir la información concerniente a tutorías. Estrategia 1.3 - Investigación sobre tutorías PRONABES en otras facultades. Estrategia 1.4 - Recolección de información Estrategia 1.5 - Llevar a cabo el proceso de tutorías PRONABE. Meta 2 Que el 60% de alumnos con beca PRONABES tenga un tutor. Estrategia 2.1 - Invitación a tutores a participar en el proy ecto de tutorías PRONABES Estrategia 2.2 - Junta informativa Estrategia 2.3 - Información Impresa Meta 3 Que el 70% de los becarios PRONABES de 7° a 10° semestre brinden tutoría individual. Estrategia 3.1 - Invitación a becarios PRONABES de 7° a 10° semestre.

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Estrategia 3.2 - Capacitación a becarios PRONABES. Estrategia 3.3 - Asignación de alumno para tutoría individual. Estrategia 3.4 - Impartición de la tutoría. 5. RES ULTADOS Con este nuevo programa tut orial se busca contribuir a elevar la calidad educativa de los estudiant es becarios PRONABES, fomentando no solo el desarrollo int electual si no también en su desarrollo integral, procurando los valores, actitudes y hábitos positivos. Se pretende promover el desarrollo de sus habilidades intelectuales, mediante la utilización de estrategias de atención personalizada adicionales para así cont ribuir a evitar la deserción y a aumentar su rendimient o escolar. Finalmente al implementar la tutoría entre Becario P RONABES -alumno, además de fomentar la confianza entre los estudiantes al realizar la tutoría alumno-alumno con el cual puede expresarse en algunos casos con más confianza, esto basado en experiencias ant eriores en las cuales los becarios PRONABES brindaban tutoría en grupo a sus compañeros de segundo semestre, se busca cubrir una mayor población de alumnos tutorados y así contribuir a disminuir el índice de deserción, disminuir la

reprobación y aumentar la eficiencia terminal para cumplir con los

lineamientos que los organismos certificadores solicitan

6. CONCLUSIONES La propuesta de t rabajo pretende contribuir por medio de la tutoría de los alumnos becados del PRONABES a elevar la eficiencia terminal, disminuir el índice de reprobación y la deserción de los estudiant es. Este proyecto proporciona un servicio de calidad a un mayor número de estudiantes de la FIME con la tutoría que se les brindará a los becarios del P RONABES, como la tutoría que se brindara en la modalidad becario P RONABES-alumno además de cumplir con los lineamientos de

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las Reglas de Operación de PRONABES y con los requerimient os de los Organismos Certificadores, siempre con la apertura para realizar los cambios que necesarios durante la aplicación del programa. Una vez implementado el modelo y en base a los resultados se podrán realizar los cambios pertinentes para la mejora continua del programa.

7. BIBLIOGRAFÍA 1.

Del Rincón Igea, B. (2003). Las tutorías personalizadas como factor de calidad en la universidad ISBN 84-607-8924-1, Págs. 129-152

2.

Lobato Fraile, C. (2004), Echeverría Samanes, B., Tutorías y sistemas de apoyo a los estudiant es, Vol. 1, 2004, ISBN 84-271-2646-8, Págs. 299-302

3.

Recio Muñoz, T. (2001) Reflexiones sobre las tutorías en las facultades de ciencias / 2002, ISBN 84-338-2909-2, Págs. 49-61 Programa de Mejoramiento del Profesorado (PROMEP), Manual 2009, El Perfil Deseable del

4.

Profesor Universitario, Cap. V, Págs. 69, 70. 5.

PRONABES (2011), SEP. Reglas de Operación del P rograma Nacional de Becas y Financiamiento. http://pronabes.sep.gob.mx/ro/PRONABES_RO_2011%20311210. pdf Recuperado el 7 de julio del 2011.

6.

ANUIES (2011). P rogramas Institucionales de Tutoría. Una propuesta de la ANUIES para su organización y funcionamient o en las Instituciones de E ducación Superior, Cap.1. Colección Biblioteca de la Educación Superior. México: Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior.

7.

ANUIES (2002). SEP. Lineamientos B ásicos para el Ejercicio de la Tutoría dirigida a Becarios del P RONABES

8.

CACE I, Manual (2009).

9.

COPAES, Manual de P rocedimient os para el Reconocimiento de Organismos Acreditadores de Programas Académicos de Nivel Superior (2009).

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Medidas de seguridad e higiene en empresas en México M.C. Elizabet Rodríguez García M.C. Amanda Vázquez Garc ía M.C. Santiago Neira Rosales Palabras Clave: Seguridad, Higiene, Empresas 1. INTRODUCCIÓN El término SE GURIDA D E HIGIE NE es un conjunto de normas expedidas para la protección de los trabajadores, orientadas a prevenir las causas de enfermedades profesionales y evit ar accidentes en el t rabajo que pueden t raer a las personas una disminución de la aptitud para el desempeño de la actividad a la que se encuentran dedicados como consecuencia de la relación laboral. Corrales, C. Cimo. Notas sobre seguridad e higiene. Recuperado el 8 de agosto del 2011 en www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/rrhh/segehigienework.htm El presente trabajo es una investigación bibliográfica cuyo objetivo pretende mostrar las medidas necesarias de prevención de los accidentes y enfermedades de trabajo, a fin de lograr que la prestación de un trabajo se desarrolle en condiciones de seguridad, higiene y medio ambiente adecuados para los trabajadores, conforme a lo dispuesto en la Ley Federal del Trabajo y los Tratados Internacionales celebrados y ratificados por los Estados Unidos Mexicanos en dicha materia. Cámara

de

Diputados

del

H.

Congreso

de

la

Unión,

www.aprendizaje.com.mx/Curso/Proceso2/ HSI-1.htm En México los reglamentos (normas ) que pueden s er considerados como prot ección p ara los trabajadores son: a) La Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos. b) La Ley Federal del Trabajo. c) La Ley del seguro Social. Los principales hechos, as í como ot ras reformas legislativas, constituyen un cambio de innovación filosófica y jurídica, que motivaron a su realización y estos fueron fort alecidas por la Revolución Mexicana.

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Durante el Porfiriat o, las condiciones de vida de los obreros y jornaleros industriales, grupo integrante de la clase popular o baja, eran en extremo miser ables e inhumanas, ya que estaban sujetos a jornadas de 12 a 14 horas diarias de trabajo con miserables salarios de 18 a 37 centavos por día, que solamente en casos excepcionales llegaban a 50 centavos o un peso diario. En el caso de accidentes de trabajo, algunas compañías pagaban de 10 a 15 pesos por la pérdida de un brazo o pierna, más los gastos de hospital. En respuestas a las tensiones sociales y como medida de atenuarlas, algunos estados de la federación promulgaron una serie de normas referidos a dichos antecedent es. Ley federal del trabajo. (1995) México. 2. JUSTIFICACIÓN Algunas empresas en México no son competitivas por falta de productividad y calidad en sus productos, ocasionando esto perdidas para la empresa, porque aun que se han logrado grandes avances en la seguridad e higiene industrial, siguen existiendo accidentes de trabajo, impactando esto en los niveles de productividad. Debido a la globalización, las industrias, negocios y organizaciones nec esitan operar con mayor efectividad ya que se encuentran ante un mundo cada vez más competitivo, teniéndose que hacer esfuerzos para bajar los costos y aumentar la calidad. El patrón deberá elaborar un diagnóstico de las condiciones de seguridad e higiene en los centros de trabajo con cien o más trabajadores,

así como establec er por escrito y llevar a cabo un

programa de seguridad e higiene en el trabajo que considere el cumplimient o de la normatividad, de acuerdo a las características propias de las actividades y procesos industriales. Aquellas empresas que no se encuentren en el supuesto del párrafo que antecede, deberán elaborar una relación de medidas preventivas generales y espec íficas de seguridad e higiene en el trabajo, de acuerdo a las actividades que desarrollen. El programa y la relación de medidas generales y específicas de seguridad e higiene en los centros de trabajo deberán contener las medidas previstas en el present e Reglamento y en las Normas aplicables. Asimismo, será responsabilidad del patrón contar con los manuales de procedimie ntos de seguridad e higiene específicos a que se refieren las Normas aplicables.

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Será responsabilidad del patrón que se elabore, evalúe y, en su cas o, actualice periódicamente, por lo menos una vez al año, el programa o la relación de medidas de seguri dad e higiene del centro de trabajo y pres entarlos a la Secretaría cuando ésta así lo requiera. En la elaboración del programa o de la relación de medidas de seguridad e higiene en el trabajo, se deberán de considerar los riesgos potenciales, de ac uerdo a la naturaleza de las actividades de la empresa o establecimient o. En caso de que se modifiquen los procesos productivos, proc edimientos de trabajo, instalaciones, distribución de planta y con ello los puestos de trabajo, o se empleen nuevos materiales, el programa o la relación de medidas de seguridad e higiene en el c entro de trabajo, deberán modificarse y adecuars e a las nuevas condiciones y riesgos existentes. Será responsabilidad del patrón difundir y ejecut ar el programa o la relación de medidas de seguridad e higiene a que s e refiere este Capítulo, debiendo capacitar y adiestrar a los trabajadores en su aplicación. NIEBEL, B (2004). Ingeniería Industrial, Métodos, ESTA NDARES Y DISEÑO DEL TRABAJO. México: Alfaomega. ASFAHL,C (2010). Seguridad Industrial y administración de la Salud, México: Prentice Hall .

3. OBJETIVOS Proporcionar información sobre las medidas necesarias de prevención en accidentes y enfermedades de trabajo y desarrollar condiciones de s eguridad, higiene y medio ambiente adecuados para los trabajadores, conforme a lo dispuesto en la Ley Federal del Trabajo y los Tratados Int ernacionales celebrados y ratificados por los Estados Unidos Mexicanos .

4. METODOLOGÍ A Se realizo una investigación bibliográfica a través de diferentes medios y fuentes, para adquirir la información sobre seguridad e higiene en el trabajo, posteriormente se discutió sobre las posturas de los diferentes autores respecto al t ema, llegando a acuerdos en cada uno de los apartados del presente doc ument o.

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Concluyendo que toda persona que labore en los Talleres, no portará anillos, reloj, pulseras, corbatas, collares, etc., el cabello (para el caso de las damas deberá ser sujetado, los caballeros deberán traer el cabello corto). Es obligación traer zapatos de s uela y de preferencia con casquillo de protección, como medida de P revención de Accidentes, fundamentalmente en el Á rea Automotriz, Soldadura, Fundición y Manufactura, html.www.seguridad-industrial

ORDEN Y LIMPIEZA. 1.

Mantén limpio y ordenado tu puesto de trabajo.

2.

No dejes materiales alrededor de las máquinas. Colócalos en lugar seguro y donde no estorben el paso.

3.

Recoge las tablas con clavos, recort es de chapas y cualquier otro objeto que pueda causar un accidente.

4.

Guarda ordenadamente los materiales y herramientas. No los dejes en lugares inseguros.

5.

No obstruyas los pasillos, escaleras, puertas o salidas de emergencia.

EQUIPOS DE PROTECCIÓN INDIVIDUAL. 1. Utiliza el equipo de seguridad que la empres a pone a tu disposición. 2. Si observas alguna deficiencia en él, ponlo enseguida en conocimient o de tu superior. 3. Mantén tu equipo de seguridad en perfecto estado de conservación y cuando esté deteriorado pide que sea cambiado por otro. 4.

Llevar ajustadas las ropas de trabajo; es peligroso llevar partes desgarradas, sueltas o que

cuelguen. 5. En trabajos con riesgos de lesiones en la cabeza, utiliza el casco. 6.

Si ejecutas o presencias trabajos con proy ecciones, salpicaduras, deslumbramientos. etc.

Utiliza gafas de seguridad. 7.

Si hay riesgos de lesiones para tus pies, no dejes de usar calzado de seguridad.

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8. Cuando trabajes en alturas colócate el cinturón de seguridad. 9.

Tus vías respiratorias y oídos también pueden ser prot egidos.

Herramientas manuales. 1.

Utiliza las

herramientas

manuales

sólo para sus

fines

específicos.

Inspecciónalas

periódicamente. 2. Las herramientas defectuosas deben ser retiradas de uso. 3. No lleves herramient as en los bolsillos salvo que estén adaptados para ello. 4. Cuando no la utilices deja las herramientas en lugares que no puedan producir accidentes.

Escaleras de mano. 1. Antes de utilizar una escalera comprueba que se encuentre en perfecto estado. 2. No utilices nunca escaleras empalmadas una con ot ra, salvo que estén preparadas para ello. 3. Atención si tienes que situar una escalera en las proximidades de instalaciones con tensión. Provéelo antes y toma precauciones. 4. La escalera debe estar siempre bien asent ada. Cerciórate de que no se pue da deslizar. 5. Al subir o bajar, da siempre la cara a la escalera.

Electricidad. 1.

Toda

instalación

debe

considerarse

bajo

tensión

mient ras

no

se

c ompruebe

lo

contrario con los aparatos adec uados. 2. No realices nunca reparaciones en instalaciones o equipos con tensión. Asegúrate y pregunta. 3. Si trabajas con máquinas o herramientas aliment adas por tensión eléctrica, aíslate. Utiliza prendas y equipos de seguridad.

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4. Si observas alguna anomalía en la instalación eléctrica, comuníc ala. No trates de arreglar lo que no sabes. 5. Si los cables están gastados o pelados, o los enchufes rotos se corre un grave peligro, por lo que deben ser reparados de forma inmediata. 6. Al menor chispaz o desconecta el aparat o o máquina. 7. Presta atención a los calentami entos anormales en motores, cables, armarios. 8. Si notas cosquilleo al utilizar un aparato, no esperes más: desconéctalo. 9. Presta especial atención a la electricidad si trabajas.

Riesgos químicos. 1. Si trabajas con líquidos químicos, piensa que tus ojos serían los más perjudicados ante cualquier salpicadura. 2. También otras partes del cuerpo pueden ser afectadas. Utiliza el equipo adec uado. 3. Si mezclas ácido con agua, hazlo así: ácido sobre agua, nunca al revés; podría provoc ar una proyección sumamente peligrosa. 4. No remuevas ácidos con objetos metálicos; puede provocar proyecciones. 5. Si te salpica ácido a los ojos, lávate inmediatamente con abundante agua fría y acude siempre al servicio médico. 6. Si manipulas productos corrosivos toma precauciones para evit ar su derrame; si este se produce actúa con rapidez según las normas de seguridad. 7. Si trabajas con productos químicos extrema tu limpieza personal, particularmente antes de las comidas y al abandonar el trabajo. 8. Los riesgos para tu organismo pueden llegar por distintas vías: respirat oria, oral, por contacto..etc. Todas ellas requieren at ención.

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El riesgo de incendios. 1. Conoce las causas que pueden provocar un incendio en tu área de trabajo y las medidas preventivas necesarias. 2. Recuerda que el buen orden y limpieza son los principios más import antes de prevención de incendios. 3. No fumes en lugares prohibidos, ni tires las colillas o cigarros sin apagar. 4. Controla las chispas de cualquier origen ya que pueden ser causa de muc hos incendios. 5. Ante un caso de incendio conoce tu posible acción y cometido. 6. Los extintores son fáciles de utilizar, pero sólo se conocen; entérate de cómo funcionan. 7. Si manejas productos inflamables, presta mucha atención y respeta las normas de seguridad.

EMERGENCIAS. 1. Preocúpate por conocer el plan de emergencia. Conoc e las instrucciones de la empresa

al

respecto. 2. Sigue las instrucciones que se te indiquen, y en particular, de quien tenga la responsabilidad en esos momentos. 3. No corras ni empujes a los demás; si estás en un lugar cerrado busca la salida más cercana sin atropellamientos. 4.

Usa

las

salidas

de

emergencia,

nunca

los

ascensores

o

montacargas.

5. Presta at ención a la señalización. te ayudará a localizar las salidas de emergencia. 6. Tu ayuda es inestimable para todos.

ACCIDENTES. 1. 2.

Mantén la calma pero actúa con rapidez. Tu tranquilidad dará confianza al lesiona do. Piensa

antes

de

actuar.

Asegúrate

de

que

no

hay

más

peligros.

3. Asegúrate quien nec esita más tu ayuda y atiende al herido o heridos con c uidado y precaución. 4. No hagas más de lo indispensable; recuerda que tu misión no es reemplazar al médico.

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Comisiones Consultivas de Seguridad e Higiene en el trabajo.

5. RES ULTADOS 1. El orden y la vigilancia dan seguridad al trabajo. Colabora en conseguirlo. 2. Corrige o da aviso de las condiciones peligrosas e inseguras. 3. No uses máquinas o vehículos sin estar autorizado para ello. 4. Usa las herramientas apropiadas y cuida de su conservación. Al terminar el trabajo déjalas en el sitio adecuado. 5. Utiliza, en cada paso, las prendas de protección establecidas. Mantenlas en bue n estado. 6. No quites sin autorización ninguna protección de seguridad o señal de peligro. Piensa siempre en los demás. 7. Todas las heridas requieren atención. Acude al servicio médico o botiquín 8. No gastes bromas en el trabajo. Si quieres que te respeten respet a a los demás. 9. No improvises, sigue las instrucciones y cumple las normas. Si no las conoces, pregunta 10. Presta atención al trabajo que estás realizando. Atención a los minutos finales. La prisa es el mejor aliado del accidente

6. CONCLUSIONES La normativa de seguridad industrial es la base en la que se debe sustentar tanto el contenido de los proyectos como las prescripciones mínimas para garantizar la seguridad de las instalaciones industriales. Estas garantías mínimas de segurid ad están recogidas en diversa normativa, las cuales varían constantemente y producen, no en pocos casos, distintas interpretaciones sobre las mismas.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Aparte de un correcto diseño industrial, tanto de funcionamiento como de seguridad, las instalaciones industriales se deben legalizar siguiendo diversos proc edimientos administrativos. No sólo esta normativa en el ámbito de la seguridad afecta a los proyectos industriales, sino que ahora más que nunca, el ingeniero debe conocer la normativa en el ámbito de protección ambient al y en el ámbito urbanístico. Todas estas circunstancias producen un panorama en el cual el ingeniero debe estar constantemente at ento a las variaciones y ampliaciones de los requisitos y exigencias reglamentarias.

7. BIBLIOGRAFÍA Ley federal del trabajo. (1995) México. NIEBEL, B (2004). Ingeniería Industrial, Métodos, ESTA NDARES Y DISEÑO DEL TRABAJO. México: Alfaomega. ASFAHL,C (2010). Seguridad Industrial y administración de la Salud, México: Prentice Hall. www.gestiopolis.com/recursos/documentos/fulldocs/rrhh/segehigienework.htm www.aprendizaje.com.mx/Curso/Proceso2/ HSI-1.htm www.losrecursoshumanos.com/.../900-normas-basicas-de-higiene-y-seguridad-industrial.html html.www.seguridad-industrial ccosht.stps.gob.mx

Comisiones Consultivas de Seguridad e Higiene en el trabajo.

El nuevo Reglament o Federal de Seguridad e Higiene y Medio Ambiente de Trabajo. Álvaro Castro Estrada. RODELLA R

LESA,

Adolfo,

Seguridad

e

higiene

en

el

Secretaría del Trabajo y Previsión Social, Norma Oficial Mexicana, México. www.stps.gob.mx

143

Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica

trabajo,

Marcombo.

MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

ANEXO

NORMAS OFICIAL ES MEXICANAS: RODELLAR LESA, Adolfo, Seguridad e higiene en el trabajo, Marcombo. Secretaría del Trabajo y Previsión Social, Norma Oficial Mexicana, México. www.stps.gob.mx

Clave de la Fecha Norma

Descripción

NO M-001-

Edificios, locales, instalacione s y áreas en los centros de trabajo -Condicione s

STPS-1999 NO M-002STPS-2000 NO M-003STPS-1999

NO M-004STPS-1999

NO M-005STPS-1998

13/12/1999

08/09/2000

28/12/1999

de seguridad e higiene . Condiciones de se guridad, pre vención, prote cción y combate de ince ndios e n los centros de trabajo. Actividades agrícolas -Uso de insumos fitosanitarios o plaguicidas e insumos de nutrición vege tal o fe rtilizantes-Condiciones de seguridad e higiene .

Sistemas de prote cción y dispositivos de seguridad e n la maquinaria y equipo que se utilice en los centros de trabajo. (Con la e ntrada en vigor de 31/05/1999 la presente Norma se cance lan las siguientes Normas Oficiales Mexicanas: NO M-107-STPS-1994,NOM-108-STPS-1994, NOM-109-STPS-1994, NOM110-STPS-1994, NOM-111-STPS-1994, NOM-112-STPS-1994 Re lativa a las condiciones de se guridad e higie ne e n los centros de trabajo 02/02/1999 para e l mane jo, transporte y almacenam iento de sustancias quím icas pe ligrosas.

NO M-006STPS-2000

09/03/2001

Mane jo y almacenam iento de mate riales-Condiciones y procedimie ntos de seguridad.(cance la a la NOM-006-STPS-1993)

NO M-007STPS-2000

09/03/2001

Actividades agrícolas -Instalacione s, maquinaria, e quipo y he rramientasCondiciones de se guridad.

NO M-008STPS-2001 NO M-009STPS-1999

144

10/07/2001

31/05/2000

Actividades de aprove cham iento fore stal made rable y de ase rrade ros Condiciones de se guridad e higie ne. Equipo suspe ndido de acceso-Instalación, ope ración y mante nim iento Condiciones de se guridad.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 NO M-010STPS-1999

NO M-011STPS-2001

NO M-012STPS-1999

NO M-013STPS-1993 NO M-014STPS-2000 NO M-015STPS-2001

Condiciones de se guridad e higie ne en los centros de trabajo donde se 13/03/2000 mane je n, transporten, proce sen o almacenen sustancias químicas capaces de gene rar contaminación en e l medio ambiente laboral.

17/04/2002

Condiciones de se guridad e higie ne en los centros de trabajo donde se ge ne re ruido.

Condiciones de se guridad e higie ne en los centros de trabajo donde se 20/12/1999 produzcan, usen, mane jen, almacenen o transporten fue ntes de radiaciones ionizante s.

06/12/1993

10/04/2000

14/06/2002

Re lativa a las condiciones de se guridad e higie ne e n los centros de trabajo donde se ge ne ren radiaciones e le ctromagné ticas no ionizante s. Exposición laboral a presione s ambientales anormales-Condiciones de seguridad e higie ne. Condiciones té rm icas e le vadas o abatidas-Condiciones de se guridad e higiene .

NO M-016STPS-2001

12/07/2001

Ope ración y mantenimiento de fe rrocarriles -Condiciones de seguridad e higiene .

NO M-017STPS-2001

05/11/2001

Equipo de prote cción pe rsonal-Se le cción, uso y mane jo en los centros de trabajo.

NO M-018STPS-2000

Sistema para la ide ntificación y comunicación de pe ligros y riesgos por 27/10/2000 sustancias quím icas peligrosas en los ce ntros de trabajo. (cancela a la NO M114-STPS-1994)

NO M-019STPS-1993

NO M-019STPS-2004 NO M-020STPS-2002 NO M-021STPS-1993 NO M-022STPS-1999 NO M-023STPS-2003 NO M-024STPS-2001

NO M-025-

145

Constitución y funcionam iento de las Comisiones de se guridad e Higiene e n 22/10/1997 los centros de trabajo (Esta Norma cancela a la publicada e l 5 de diciembre de 1994).

04/01/2005

28/08/2002

24/05/1994

28/05/1999

Constitución, organización y funcionamie nto de las comisione s de seguridad e higiene e n los centros de trabajo. Re cipientes suje tos a pre sión y calde ras -Funcionamie nto-Condiciones de seguridad. (cancela a la NO M-122-STPS-1996) Re lativa a los reque rimientos y caracte rísticas de los informes de los riesgos de trabajo que ocurran, para integrar las estadísticas. Ele ctricidad estática en los ce ntros de trabajo -Condiciones de seguridad e higiene .

02/10/2003 Trabajos en minas-Condiciones de seguridad y salud en e l trabajo.

11/01/2002 Vibracione s-Condiciones de seguridad e higiene e n los centros de trabajo.

23/12/1999 Condiciones de iluminación en los ce ntros de trabajo.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 STPS-1999

NO M-026STPS-1998

NO M-027STPS-2000 NO M-028STPS-2004 NO M-100STPS-1994

Colores y se ñales de seguridad e higie ne, e identificación de riesgos por 13/10/1998 fluidos conducidos en tube rias.(cance la a la NO M-027-STPS-1993 y a la NO M-028-STPS-1993)

08/03/2001 Soldadura y corte -Condicione s de seguridad e higiene .

14/01/2005 O rganización de l trabajo -Se guridad en los procesos de sustancias químicas.

08/01/1996

Seguridad-Ex tintores contra ince ndio a base de polvo quím ico se co con pre sión contenida -Espe cificaciones.

NO M-101STPS-1994

08/01/1996 Seguridad-Ex tintores a base de espuma quím ica.

NO M-102STPS-1994

10/01/1996

NO M-103STPS-1994

Seguridad-Ex tintores contra ince ndio a base de bióx ido de carbono. Parte 1. Re cipientes.

10/01/1996 Seguridad-Ex tintores contra ince ndio a base de agua con presión conte nida.

NO M-104STPS-2001

17/04/2002

Agentes ex tinguidores-Polvo quím ico se co tipo ABC a base de fosfato mono amónico.

NO M-106STPS-1994

11/01/1996

Seguridad-Age ntes ex tinguidores -Polvo químico se co tipo BC , a base de bicarbonato de sodio.

NO M-113STPS-1994 NO M-115STPS-1994 NO M-116STPS-1994

146

22/01/1996 Calzado de prote cción.

31/01/1996 Cascos de prote cción-Espe cificaciones, mé todos de prueba y clasificación.

01/02/1996 Seguridad-Re spiradore s purificadores de aire contra partículas nocivas.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Método numérico para la solución de ecuaciones no lineales simultáneas mediante el uso de técnicas heurí stica s Ramón Cantú Cuéllar Eliezer Garza Elizondo José Encarnación Castillo Barrera María Elena Guerra Torres 1. INTRODUCCIÓN Para la solución de sistemas de dos ecuaciones no lineales de dos variables, existen dentro del análisis numérico una serie de métodos tales como el método de Newton y el método modificado de Newton, las cuales conducen de manera iterativa a una solución aproximada a la real, empleando derivadas parciales de primero y segundo orden. En este artículo mostraremos la existencia de ot ro método de solución, usando un punto inicial en dos dimensiones al que le es sumada cierta magnitud a cada uno de sus componentes, lo que de manera iterativa conduce a la solución del sistema de ecuaciones analizado, con un buen margen de error y sin el empleo de derivadas, mediante una técnica heurística.

2. JUSTIFICACIÓN Es posible desarrollar un método numérico para la solución de ecuaciones no lineales simultáneas, con un punt o de partida inicial, que permite obt ener una solución del problema suficientemente aceptable, basado en una técnica heurística, dada la naturaleza de los mét odos numéricos, los cuales generalmente ofrecen soluciones cercanas a la solución real, con algún margen de error establecido. La contribución del presente trabajo es ofrecer una t écnica numérica alternativa a los métodos existentes para la solución de ec uaciones no lineales simultáneas, teniendo como principal característica que no emplea derivadas parciales, sino sólo un punto inicial de partida, por lo que el método propuesto es mas accesible que las otras técnicas alternativas a las cuales reemplaza, al requerirse de menor información sobre las funciónes que componen el sistema de ecuaciones no lineales.

3. OBJETIVOS Desarrollar un método numérico para la obtención del punto de inters ección en ecuaciones no lineales, sin el empleo de derivadas, basado en el concepto de técnicas heurísticas, mediante una

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4. METODOLOGÍ A Una heurística es un procedimiento simple, a menudo basado en el s entido c omún, que se supone 1

ofrecerá una buena solución a problemas difíciles, de un modo fácil y rápido . Aunque uno de los inconvenientes que pres entan los métodos heurísticos es que, por lo general, no es posible 2

conocer la calidad de la s olución q ue ofrecen , como ocurre en los problemas de programación matemática, en análisis numérico si es posible, dado que la serie de s oluciones obt enidas iterativamente son evaluadas en las funciones no lineales analizadas y entre mas cercana s ea a cero la evaluación de las soluciones obtenidas mediante la heurística, será mejor la solución obtenida, con el margen de error permisible ξ para las funciones. La heurística a emplear puede 3

ser considerada dentro de la clasific ación como “Método de búsqueda por entorn os”

Estos

métodos parten de una solución inicial y mediante alteraciones de esa solución, van pasando de forma iterativa, y mientras no se cumpla un criterio de parada, hasta llegar a una solución suficientemente cercana a la óptima.

2

Por otra parte, si el modelo matemático incluye dos (o mas) ecuaciones no lineales simultáneas, 4

los métodos de Newton-Raphson y el de Halley ecuaciones

simultáneas

por

medio

de

5

puede ser extendido para resolver esas

polinomios

lineales

y

cuadráticos

de

Taylor,

6

respectivamente, siendo conocidas dichas técnicas como método de Newton y método modificado 7

de Newton . En general el método modificado de Newton debe ser convergente a la solución más rápido y sobre una región más grande que el método de Newton, sin embargo, con un mayor 8

trabajo de cálculo. En nuestra publicación anterior se presentó un método heurístico para la solución de ec uaciones no lineales, el cual puede también ser generalizado para resolver el mismo problema empleando una heurística diferente. La heurística en la que basaremos el método propuesto consiste en descomponer las funciones no lineales para las que se busca su punto de intersección y expresarla como una fracción definida en el numerador con los sumandos con coeficiente negativo entre los que tien en signo positivo y viceversa, según el problema a resolver lo requiera, se utilizará en la fórmula recursiva del método una constante arbitraria c, en cuyo término se elegirá el signo que permita llegar a la solución siguiendo la dirección de búsqueda d e la solución para los dos valores de las variables x y y, que permitirá definir la t écnica de solución que llamaremos “método heurístico”. Suponiendo que se tiene el siguiente sistema de ec uaciones no lineales de la forma

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2

2

f(x,y) = Ax + By + C = 0

2

2

g(x,y) = Dx + Ey + F = 0

(1)

(2)

donde ambas funciones, la f y la g, están definidas y son dos vec es diferenciables sobre cierto cuadrante del plano (x,y) y que tienen un punto de intersección con coordenadas positivas y un punto inicial (x 0, y 0) cercano a la solución, la fórmula recursiva para este tipo de problemas con el método heurístico es

x i 1

 m( x i , y i )  1   n ( x , y ) i i   xi   c

(3)

y

y i 1

 M( x i , y i )  1   N( x i , y i )    yi  c

(4)

donde m(x,y) está formada por los sumandos de f(x,y) con signo negativo, n(x,y) es la suma de los términos de f(x,y) con signo positivo y similarmente, M(x,y) es la s uma de los términos de g(x,y) con signo positivo, N(x,y) es representada por los términos de g(x,y) que tengan signo negativo, y c es una constante arbitraria. El signo del segundo término de (1) y (2) puede ser el mismo o diferente según sea el caso y también es elegido arbitrariamente, para poder tomar la dirección apropiada hacia el punto de intersección de las dos funciones. Es importante aclarar que en el caso de que el punto inicial tenga c oordenadas negativas, puede cambiar el signo de algunos sumandos, y ese signo obtenido al hacer la substitución es el que debe ser considerado a la hora de la definir la funciones m, n, M y N.

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5. RES ULTADOS 1. Supongamos que se des ea encontrar la intersección en el primer cuadrante de las gráficas de las siguientes dos funciones:

2

2

f(x,y) = x + y – 4 = 0

g(x,y) =

+y

2

=0

partiendo del punto (1,1), las funciones que generan las fórmulas recursivas son m(x,y) = 4, n(x,y) 2

2

= x + y , M(x,y) =

2

+ y , N(x,y) = 1, tomando c = 2 , y usando la fórmula (7) con el segundo

término con signo negativo y la fórmula (8) c on signo positivo, se llega a la solución óptima en diez iteraciones (1.8324, 0.7928), se resumen en la Tabla 1 los result ados de las iteraciones.

Iteración i

xi

yi

___________________________________________________________________

150

1

1.5000

0.9444

2

1.6365

0.8735

3

1.7177

0.8435

4

1.7638

0.8238

5

1.7915

0.8116

6

1.8085

0.8039

7

1.8194

0.7991

8

1.8257

0.7960

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9

1.8298

0.7940

10

1.8324

0.7928

Tabla 1: Resultados de las iteraciones del método heurístico para sistemas de ecuaciones no lineales.

6. DISCUSIONES En lo que se refiere a la aplicación del método heurístico en la solución de sistemas de ec uaciones no lineales, la principal ventaja de este método es el que no emplea derivadas parciales, pero se llega a la solución óptima en un número mayor de iteraciones que los métodos de Newton y modificado de Newt on, como se aprecia en la tabla 2 para el mismo ejemplo resuelto con el método heurístico. El método modificado de Newton llega más rápidamente a la solución en dos iteraciones, pero requieren de más trabajo por el empleo de derivadas parciales de segundo orden.

Método de solución

Número de Iteraciones

Valor óptimo Valor óptimo Valor de f(x,y) de x

de y

óptimo

Valor de g(x,y) óptimo

_______________________________________________________________________________ Newton

3

1.8374

0.79055

0.0010

0.0000

Newton modificado

2

1.8393

0.7919

0.0101

0.0030

0.7928

-0.0130

Método heurístico

9

1.8324

Tabla 2: Comparación de los métodos de Newton y el método heurístico.

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0.0010

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7. CONCLUSIONES Se ha propuesto un método heurístico para obt ener la solución de ecuaciones no lineales simultáneas, partiendo de un punto dado, que aunque el número de iteraciones es mayor que las requeridas para los métodos de Newt on, tiene como ventaja que no emplea derivadas parciales y la sencillez en la que se efectúan las iteraciones.

8. BIBLIOGRAFÍA 1.- Zanakis, S.R.y E vans, R.J. (1981) Heuristic Optimization : Why, When and How to Use It” Lecture Notes, Interfaces, Vol. 11 no. 5, 2.- Díaz, A., Glover, F., Ghaziri, H., González Velarde, J.L., Laguna M., Moscazo, P., Tseng, F. T. (1996) Optimización Heurística y Redes Neuronales. Madrid: Paraninfo 3.- Silver, E.A., Vidal, R.V.y De Werra, D (1980). A Tut orial on Heuristic Methods. European Journal of Operational Research, Vol. 5, 4.- Burden, R. L. y Faires, J. D. (2005) Numerical Analysis, Belmont: Brooks-Cole 5.- Leader, J. J. (2004) Numerical Analysis and Scientific Computation Introduction to Numerical Methods and FORTRAN Programming. New York: Addison Wesley. 6.- Constantinide A. Y Mostoufi, N. (2000) Numerical Methods for Chemical E ngineers with MATLAB Applications. Upper Saddle River, Prentice Hall. 7.- Mc Calla, T. R.(1981) Introduction to Numerical Methods and FORTRA N Programming New YorK, John Wiley. 8.- Cantú Cuéllar , R., Mata Aranda N.., Guerra Torres , M.A., Elizondo Villarreal, R. (2010). Método numérico para la solución de ecuaciones no lineales mediante el empleo de una heurística. En Guerra Torres M.E. García Rebolloso D.M., Martínez Martínez D.M. Huerta Montealvo E. (Ed.) (2010) Libro de Memorias de los Trabajos Libres del VI

Congreso de ingeniería Industrial y de

Sistemas de la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UA NL, (p 215-220) San Nicolás de los Garza N.L México.

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El establecimiento de frecuencias mínimas de pas o y confección de tablas de tiempo son los dos problemas a los que los pl aneadores de la operación se enfrentan día a día. Si la tabla de tiempos no se planea correctament e los programadores de la operación suelen modificar en base a su experiencia la tabla de tiempos y esto puede traer repercusiones para las etapas de asignaci ón de vehículos y asignación de operadores, ya que se modifica la planeación hecha, y cualquier c ambio efectuado en las frecuencias mínimas y su tabla de tiempos puede oc asionar necesitar un mayor número de vehículos y operadores, también se modifican los horarios de trabajo de los operadores. La importancia de las tablas de tiempos (itinerarios) según [7] es determinar los intervalos entre vehículos para diferentes periodos del día, en el caso donde los itinerarios son adecuados y los intervalos s e mantienen, el usuario experimenta la c onveniencia y comodidad de un buen servicio. Señalan los tiempos que se requieren para que un us uario se traslade de un punto a otro. Son importantes para los operadores ya que cuando se calcula mal una tabla de tiempo, ellos realizan un mayor trabajo que el que les corresponde. En general las tablas de tiempo son importantes para la empresa porque ayudan a mantener bajo control salarios y otros costos de la operación, además las tablas de tiempo son la bas e de una operación controlada y ordenada. El objetivo de este trabajo de investigación es desarrollar una aproximación metodológica des de la perspectiva de la investigación de operaciones al problema integrado del establecimiento de frecuencias de paso mínimo y la construcción de la tabla de tiempos en una empresa de trans porte urbano, considerando objetivos de diversos actores sociales (empresa, pasajeros, gobierno, etc..).

2. JUSTIFICACIÓN A lo largo de la literatura podemos encont rar

que el problema de tabla de tiempos h a sido

abordado desde diferentes ángulos o con diferentes técnicas, una de ellas es la utilización de métodos exactos como es el caso de Ceder[1] que le permite crear una tabla de tiempos con máxima sincronización. Hay algunas otras investigaciones de planificación de horarios que se realizan por medio de cumplimient o de restricciones [3], donde se present a un modelo donde consideran diferentes características del sistema de transporte y lo resuelven por medio de satisfacción de restricciones. También se puede observar en [ 3] que ya consideran las principales características del sistema de transporte (requerimientos de los pasajeros, restricciones de cartera, niveles de servicio).

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Existen algunas investigaciones de tablas de tiempo donde utilizan heurísti cas como GRASP, por ejemplo se puede mencionar el trabajo de Mauttone & Urquhart [2] quienes hacen una heurística basada en GRASP optimizando simultáneamente diferentes objetivos de usuarios y operadores. También se puede mencionar el trabajo propuesto por Nachtigall & Voget [9] quienes crearon una metodología basada en algoritmos genéticos cuyo objetivo es minimizar los tiempos de viaje de los pasajeros, ellos combinan algoritmos genéticos con una heurística greedy y un procedimient o de mejora local. Sin embargo en

la literatura solo se han encontrado estas dos propuestas que abordan el

problema de tablas de tiempo de manera multiobjetivo. Aunque existen investigaciones acerca de la planeación de tablas de tiempo abordadas desde una gran variedad de perspectivas, algunas ya consideran diferent es criterios, visualizan al problema como multiobjetivo, incluso existen investigaciones que manejan las transiciones de un periodo de tiempo a otro de manera suave, tal es el caso de Ceder[8] quien presenta dos técni cas para el manejo de transiciones suaves entre periodos con diferentes demandas, a las que nombra como carga acumulada, esta consiste en desplazar los tiempos de salida así en lugar de estar espaciados uniformemente estarán espaciados de manera no uniform e para obtener c argas similares en el máximo punto de carga y frecuencia ac umulada, cuyo objetivo es establec er en los tiempos de transición un nivel de ocupación promedio en lugar de un tiempo de cabecera promedio No existe ningún trabajo en la bibliografía revisada que integre el establecimient o de frecuencias de paso mínimo y la tabla de tiempos considerando múltiples objetivos .

3. DES CRIPCION DEL PROBLEMA En este trabajo se investiga el problema de establecer de forma integrada la frecuencia mínima de paso de las rut as de los autobuses de una empresa de transporte público y aplicar diferentes criterios en la realización de tablas de tiempo que brinden una mejor programación de horarios en el transporte público de la ciudad de Monterrey, dando beneficios a todos los actores sociales, como a las agencias de transporte cuy a met a es ofrecer a la población servicios de calidad con una baja tarifa con el menor costo y maximizar sus ganancias, otro actor social son los pas ajeros quienes desean minimizar s us tiempos de viaje y transbordo, mayor comodidad a lo largo de su recorrido y un tarifa baja, el gobierno es otro actor s ocial que desea que las agencias de t rans porte reduzcan la contaminación, la congestión del trafico y que brinden una mayor movilidad a la

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población. Los intereses de todos los actores sociales entran en conflicto y hacen que el problema sea multiobjetivo.

4. OBJETIVO GENERAL Des ar r oll ar una herr ami enta desde l a pers pectiva de l a investi gaci´o n de operaci ones par a el pr obl ema de integr aci´o n del es tabl eci mi ent o de fr ec uenci as de pas o m´ı ni m as y l a c ons tr ucci´o n de l a tabla de ti em- pos en una empr es a de trans por te ur bano, c onsi der ando objetivos de diversos actor es s ociales (empr es a, pasaj er os,gobi er no,etc..)

Obje tivos Espec ífic os

1. Cr ear el model o gener al que integr e l a fr ec uenci a de paso m´ıni mo y l a tabla de tiempos, tomando en c onsider ación difer entes criteri os par a dar un mayor beneficio a los actor es s oci ales invol uc rados en el pr oc es o de planeación del tr ans por te ur bano.

2. Impl ement ar y c ompar ar al goritmos o m´etodos de s ol uci´o n 3. Validar el model o y su i mpl ementaci ón en un cas o de estudi o l oc al

M´et o do para det er minar la frec uenc ia de paso Pr opues to por Ceder M´etodo de frec uencia: Deter mi na el m´a xi mo entre el punto de m´a xi ma car ga en el d´ıa y la fr ec uencia m´ıni ma r equeri da.

Modelo matemático Conjuntos M: Conjunto de rutas K: Conjuntos de tramos V: Conjunto de horarios

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Bij: Conjunt o de pares de tramos en los que potencialmente se sincronizan las rutas i y j J(i): Conjunto de rut as que tienen tramos en común con la ruta i

Variables v

Yijkupq :1 si la llegada del autobús con tiempo de salida p en la rut a i y del autobús con tiempo de salida q en la ruta j al tramo k y u en el periodo v están separadas por el tiempo límite de espera y 0 en otro caso v

Xip : 1 si existe viaje en la ruta i con tiempo de salida p en el periodo v y 0 en ot ro caso v

Fi : Frecuencia calculada mediante el método de Ceder para la rut a i en el periodo v v

fi : frecuencia de la ruta i en el periodo v

Parámetros v

CostoFijoi : Costos fijos de la ruta i en el periodo v (personal de operación, personal administrativo, gastos administrativos) v

CostoVariablei : Costos variables de la ruta i en el periodo v (combustible, lubricantes, llantas, refacciones, mantenimiento) : tiempo de cabecera mínimo para la ruta i en el periodo v v

:tiempo de cabecera máximo para la ruta i en el periodo v tik : tiempo de viaje desde el punto v

de origen en la ruta i al tramo k en el periodo v Tiempollegadaipk : tiempo de llegada del viaje i con tiempo de salida p al tramo k en el periodo v : tiempo máximo de espera de la ruta i en el periodo v

: tiempo mínimo de espera de la ruta i en el periodo v v

:Tiempo des eado antes del fin de T para la última salida de la ruta i en el periodo v v

T : Tiempo de planeación v

s jk : tiempo que duran los autobuses de la línea j en el tramo k en el periodo v v

Pk : Total de pasajeros a bordo en el tramo k en el periodo v : cantidad mínima de tiempo que un pasajero nec esita para cambiar de ruta i a la rut a j en el tramo k en el periodo v : Máxima carga de pasajeros a bordo en el día en la ruta i : Cantidad total de pasajeros-km en la ruta i en el periodo v

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Li: Longit ud de la ruta i v

doi : Ocupación deseada del autobús de la rut a i en el periodo v v

aik : Elementos de la matriz de incidencias de la ruta i para los tramos k en el periodo v v

bi : demanda de la ruta i en el periodo v

La primera función objetivo minimiza los costos de la ruta y la segunda maximiza el número de sincronizaciones

s.a.

Método de frecuencia: ; ;

; ;

Demanda: En la restricción (1) se asegura el cumplimiento de la demanda (1)..

Relación viajes-frecuencias: Indica que la cantidad de viajes programados será may or o igual que la frecuencia obt enida mediante el método de frecuencia

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(2)..

;

Primer viaje: Las restricciones (3) y (4) garantizan que la primera salida está dentro del tiempo máximo de cabecera (3)..

;

;

(4)..

;

;

Siguiente viaje a partir del instante p: Las restricciones (5)-(7) nos aseguran que la diferencia ent re una salida y la salida siguiente están dentro de los tiempos mínimo y máximo de cabecera (5)..

;

;

Último viaje: Las restricciones (8) y (9) son útiles para obligar que la última salida sea a un tiempo fin del periodo de planeación

antes del

; ;

Sincronización: La restricción (10)-(11) indican que la sincronización existe cuando dos autobuses de rutas diferentes llegan a un mismo nodo dentro de una ventana de tiempo

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5. METODOLOGÍ A Par a l a res olución de este pr obl ema nos ins pir amos en una bús queda tabu´ bi - objetivo, esto debi do a que el pr obl ema es NP- c ompl eto s egu´ n Ibarra y Ríos [7], debi do a es to, no exis te una s oluci´o n ex acta que s e enc uent re de maner a eficiente.

Algoritmo de bu´s queda tabu 1. Para cada solución x i en X generar solución factible x i y hacer TLi= ∅ 2. ND= ∅, c ount= 1 y

k

= 1/ n par a t odos los objetivos k

3. repetir

DEPORTIVA

POR ESCASOS REC

4. P ar a c ada s ol uci ón x i en X hac er

POR PROMED

PRONABES

ESTUDIANTIN

5.

POR SER EMPLEADO O TRABAJADOR DE L

6. P ar a c ada s olución j in X donde f (x j) es no domi nada por f (x i) y f(x i )

f(x j) hac er

7. w= g(d(f(x i), f (x j), )) k

k

8. P ar a t odos l os objetivos k donde f (x i ) > f (x j) hac er 9. fin 10. Si

entonces

vec tor al eatori o de Λ

11. normalizar( ) 12. E nc ontr ar l a s olución y i que max i mi z a

k

· f (x i) donde y i

N (x i ) y A (x i , y i )

TLi

13. Si TLi esta a su m´a xi ma capacidad entonces se eli mi na el el emento más vi ej o de TLi

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14. agr egar A (y i , x i) a TLi como el element o mas reci ente 15. x i = y i 16. Si f (y i) es no domi nado por ni ngú n punto en ND entonc es i mpl ement ar el punt o f (y i) a ND y actualiz ar 17. Si criterio de c ambi o entonc es s elecci onar s ol uci´o n al eatori a de X i gual a otra s ol uci´o n al eatori amente s eleccionada de X 18. c ount++ 19 fin 20. hasta crit erio de par ada

6. RES ULTADOS Se empleo´ una i ns tanci a c on las si guientes c ar ac ter´ıs tic as Datos General es Peri odos

2

Rutas

2

Tramos

74

Ptos. si nc .

4

A c ont inuaci ón s e pres entan l os par ámetr os que se vari ar on

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F. Oc up.

90

70

60

Capacidad

60

70

80

Cos to V.

6.48

8.5

10

Cabeceras

5,10

6,12

4,11

V. Tiempo

5,10

8,10

5,13

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Soluci ones no domi nadas :

Viajes

Sincr oni z.

Par´a metr os

Tiempo Ej ec uci´o n

17

26

90 60 6.48 5-10 5-10

10

19

31

80 60 6.48 5- 10 5- 10

10

22

33

70 60 6.48 5-10 5-10

19

15

18

90 70 6.48 5-10 5-10

10

16

20

80 70 6.48 5-10 5-10

10

19

31

70 70 6.48 5- 10 5- 10

10

El r es ultado c on un menor c osto es aquel donde s e obtuvi er on 15 viaj es, ya que estos están rel aci onados al c os to. El r es ultado en el c ual s e obtuvi er on 33 sincr onizaciones , es a s u vez el más cos tos o. El mej or res ultado s er á entonc es aquel donde obtenemos el may or núm er o de si ncr oniz aci ones al menor costo, en l a tabla las mej ores soluci ones s on donde obtuvi mos 19 viajes con un t ot al de 31 sincr oniz aci ones.

Soluciones No Dominadas 1

Costo

0.8 0.6 0.4 0.2 0 0

0.5

1

Sincronizaciones

Figura 1: Si ncr oniz aciones vs. Cos to En l a fi gur a 1 podemos obs er var las s ol uciones no domi nadas , las cuales for man l a fronter a de par eto.

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7. CONCLUSIONES Des pu´es de anali z ar los res ul tados podemos c oncl ui r que a may or factor de oc upaci´o n y c apaci dad del autobús menor fr ec uenci a y menor nu´ mer o de si ncr oniz aciones . P or l o tant o menor costo. A menor factor de

oc upación y c apaci dad

del autobús , may or fr ec uencia y nu´ mer o de

sincr oniz aci ones. P or l o tant o may or c os to.

8. BIBLIOGRAFÍA [1] Ceder, A. ( 2007) P ublic transi t pl anni ng and operation: theory, model ling and prac ti ce Burling- t on,MA, USA: Els evier [2] Eranki, A. ( 2004) . A model to c reate bus ti metables to attain maxi mu m sy nc hroniz ati on consi deri ng waiti ng ti mes at transfer stops. Tesis de maestr´ıa no publi c ada, Universi dad de Florida del S ur , US A. [3] Nac htigallt, K.,

Voget,

S. ( 1996) .

A genetic

al gorit hm

appr oac h t o

peri odic

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sync hr oniz a- tion. Computers Ops Res. 23 (5), 453- 463 [4] O r ndor fer, R., Rotsc hel , M., Fetsc h, M. ( 2004). Models for li ne pl anni ng in public tr ans port. Computer ai ded Systems in P ublic Trans port. 600 ( 4),363- 378 [5] Des aulni ers , G.,Hick man., M. ( 2007) . P ublic Trans i t. Montreal,Q uebec,Canada:Els evi er [6] Moli ner o Moli ner o, A., S anc hez A r ell ano, L., Trans por te publico, dis en ˜ o, operac´o n y administraci´o n. Tol uc a, E do. de M´exic o: Universi dad A ut´o noma del E stado de M´exic o [7] Ibarra Roj as , O ., Ri os S olis, Y .,( 2011) . S y nc hroni z ati on of bus ti metabli ng no pubicado, FIME, Univer si dad A ut´o noma de Nuev o Leon,M´exic o

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Es necesario del apoyo de las nuevas herramientas tecnológicas, como l os “Sistemas de Información Geográfica (GIS) y los S ensores Remotos ”, para obtener información clara y precisa sobre los diferent es tipos de suelo existentes dent ro del lot e de producción y sobre el nivel hídrico de los cultivos en tiempo real.

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En este art ículo se presenta la planeación de la producción agrícola en un sistema de riego de t al manera que se determina la superficie y el patrón de cultivos óptimo a ser sembrado, res petando la cantidad limitada de insumos y de recursos naturales disponibles, generando el mayor beneficio posible para el agricultor y minimizando a su vez los costos de producción. Una vez que se ha determinado la superficie y el patrón de cultivos que debe de ser sembrado y tomando en cuenta que el agua es un recurso nat ural que se está agotando, el siguiente paso consiste en optimizar la cantidad de agua empleada para el riego de los cultivos procurando que todos los cultivos mantengan su nivel hídrico óptimo según su etapa fenológica de crecimiento.

2. JUSTIFICACIÓN. Si bien es cierto que en la literatura los problemas referentes a la planeación de la producción agrícola han sido de los problemas en los que se ha efectuado la modelación matemática, hasta este momento se han encontrado únicamente documentos en los que la planeación se hace, en la mayoría de los casos, con estimaciones. Recientemente, se están utilizando nuevas herramientas tecnológicas como los Sistemas de Información Geográfica (GIS), los Sensores Remotos, los Sistemas de Posicionamient o Global (GPS), entre otros, para llevar a cabo esta planeación. Sin embargo, no se han encontrado documentos en los que se combinen las técnicas de modelado con las herramientas de innovación tecnológica para llevar a cabo la planeación de la producción. Con el us o de las nuevas herramientas tecnológicas se pretende obtener información exacta y precisa s obre las propiedades reales del suelo y sobre las nec esidades hídricas de los cultivos en tiempo real. El conocimiento sobre el tipo de suelo existente dentro del lot e es de fundament al importancia, ya que, al conocer el tipo de suelo donde se ha plantado ciert o cultivo entonces se puede determinar con mayor precisión y exactitud la cantidad de recursos a utilizar durante el ciclo de producción ahorrando capital de inversión por parte del productor. Este proyecto proporciona información muy valiosa a los tomadores de decisiones ya que en una primera fase, al inicio del ciclo de producción, permite determinar el patrón de cultivos óptimo a ser sembrado de tal manera que se genere el mayor beneficio posible para el agricultor. Una vez que se conoce el patrón de c ultivos óptimo sembrado, la siguiente fase, durante t odo el ciclo de producción, consiste en suministrar a los cultivos únicamente la cantidad de recursos e insumos (agua, fertilizantes, etc.) requeridos dependiendo a sus necesidades hídricas en tiempo real, esto ayuda a ahorrar capital de inversión por parte de los productores y a evitar el derroche innecesario

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de recursos, principalment e del agua. Lo anterior sustituye la improvisación y el inapropiado estudio de las propiedades del suelo por técnicas de planeación y de administración de la producción.

3. OBJETIVOS. Elaborar una herramienta de modelación matemática que ayude a determinar la planeación de la producción agrícola en los sistemas de riego, utilizando nuevas herramientas tecnológicas, de t al manera que permita decidir la superficie y el pat rón de cultivos óptimo a ser sembrado que genere el mayor beneficio para el productor, y que a su vez ayude a optimizar la cantidad de agua y de recursos que se tienen disponibles durante cada periodo de irrigación atendiendo a los requerimient os hídricos de los cultivos en tiempo real.

4. METODOLOGÍ A. 

Obtener datos y característica s del problema.

Para llevar a cabo nuestro objetivo es necesario dividir nuestro problema en dos fases. E n la primera fase del problema se va a determinar la superficie y el patrón de cultivos óptimo que debe de ser plantado y en la segunda fase, después de que se sabe c uáles cultivos han sido plantados, se va a determinar la cantidad de agua que va a s er regada durante cada periodo de irrigación, respetando las necesidades hídricas de los cultivos en tiempo real, de manera que se optimice la cantidad de agua total disponible.

Los factores a considerar en cada parte del problema son

mencionados a continuación:

-

Determinar la superficie y el patrón de cultivos óptimo.

En esta fase del problema se tiene que tener en cuenta el número de parcelas a ser sembradas, las cuales se encuentran seccionadas de acuerdo al tipo de suelo existente en ellas; los diferentes tipos de cultivos que pueden ser sembrados; para cada cultivo se conoce la esperanza del rendimiento en t oneladas por hectárea, la cantidad de semilla requerida y el costo por sembrar una hectárea de tierra y la esperanza del beneficio que se obtiene por vender una tonelada del cultivo

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seleccionado. También existe un límite de agua que no debe de ser excedido, un costo generado por su obtención y se conoce la cantidad de agua que se necesita para cada cultivo dependiendo el tipo de suelo en donde ha sido plantado. El modelo debe decidir qué culti vo sembrar en cada parcela, respetando las limitaciones antes mencionadas, maximizando el beneficio total del productor.

-

Determinar la cantidad de agua a regar en cada periodo de irrigación.

Una vez que se ha decidido qué cultivos plantar en las parcelas, el siguiente problema es optimizar la cantidad total de agua dis ponible en cada periodo de irrigación de tal manera que se utilice la menor cantidad de agua en el riego de los cultivos. Para realizar esta tarea se va a hacer uso de los sensores de humedad Cuestiones a considerar: la cantidad de a gua que se tiene disponible en cada periodo de irrigación, el nivel hídrico que tiene el cultivo en cada periodo, el nivel óptimo de humedad que debe de alcanzar el cultivo para mantener el 100% de su rendimient o y, un elemento muy import ante a considerar es que el rendimiento actual va a depender directamente del rendimiento anterior y del nivel de humedad que alcanzó la parcela en el periodo. Otro factor que hay que tomar en cuenta es la ganancia obtenida por vender una tonelada del cultivo plant ado. El modelo debe decidir la cantidad de agua a regar en cada cultivo, procurando mantener su nivel óptimo de humedad, dependiendo de la cantidad de agua total disponible en el periodo.



Elaborar el modelo matemático. En cada fase del problema se ha elaborado un modelo matemático que considera todos los factores mencionados anteriormente.

- Modelo Matemático I: Determinar la superficie y el pat rón de cultivos óptimo.

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Parámetros: 

Hj: Cantidad de hectáreas totales en la parcela j.



Hs jk : Cantidad de hectáreas en la parcela j en la sección k .



W ijk: Esperanza de la cantidad de agua requerida en m3 por hectárea para el cultivo i en la parcela j en la sección k .



A: Esperanza de la cantidad total de agua.



Ca: Costo por obtener 1 m de agua.



Cs i: Costo por comprar semilla del cultivo i.



Cpi: Costo por sembrar 1 hectárea del cultivo i.



Si: Cantidad de semilla existente del cultivo i.



Ri: Cantidad de semilla requerida para sembrar 1 hectárea del cultivo i.



Ti: Esperanza de la cantidad de Tn que se produc en por hectárea del cultivo i.



Bi: Esperanza del beneficio obtenido por vender 1 Tn del cultivo i.



Di: Cantidad de demanda en Tn a satisfac er para el cultivos i.

3

Variables:





1

Si el cultivo i se planta en la parcela j.

0

En otro caso.

x ij =

y i = Cantidad en kg de semilla comprada para el cultivo i.

Modelo matemático:

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Descripción de las ecuaciones: (1) La función objetivo maximiza la ganancia total, es decir, el beneficio que se obtiene por plantar un cultivo menos el costo por plantarl o menos el costo por regarlo menos el costo por comprar semilla. (2) Cada parcela puede contener a lo más un cultivo. (3) La producción obtenida en todas las parcelas debe satisfacer la demanda de cada cultivo. (4) Debe existir la cantidad de semilla necesaria para sembrar las parcelas. (5) La cantidad de agua a utilizar en las parcelas no debe de exceder la cantidad de agua total disponible. (6) La variable xij sólo puede tomar valores binarios (0 ó 1), la variable yi sólo puede tomar valores enteros.

- Modelo II: Determinar la cantidad de agua regar en cada periodo de irrigación.

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Parámetros: 

Gj: Esperanza de la ganancia total de vender 1 Tn de cultivo de la parcela j.



Pjhp: Porcentaje de rendimient o alcanzado en la parcela j si mantiene el nivel de humedad h en el periodo p.



Hj: Cantidad de hectáreas de la parcela j.



Ajp: Nivel de humedad almacenado en la parcela j en el periodo p.



W p: Cantidad de agua total en el periodo p.



Faj: Factor de absorción de agua en la parcela j.

Variables:



1

Si la parcela j tiene el nivel de humedad h en el periodo p.

0

En otro caso.

Njhp =



x jp = Cantidad de agua regada en la parcela j en el periodo p.



Niveljp = Nivel de humedad alcanzado de la parcela j en el periodo p.



Rjp = Rendimiento en Tn por hectárea de la parcela j en el periodo p.

Modelo matemático:

170

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

Descripción de las ecuaciones: (7)

La función objetivo maximiza la ganancia total de las parc elas en cada periodo.

(8)

Especifica el nivel de humedad que ha adquirido la parcela después de ser regada.

(9)

Sólo es un indicador que det ermina qué nivel de humedad tiene cada parcela.

(10)

La cantidad de agua regada en las parc elas no debe exceder la cantidad de agua total en el periodo.

(11)

El rendimiento en cada parcela depende del rendimiento anterior y del nivel de humedad alcanzado.

La variable Njhp toma valores binarios y las variables xjp, Nivelip Rip toman valores positivos. 5. RES ULTADOS

- Modelo I: Det erminar la superficie y el patrón de cultivos óptimo a ser plantado. Por simplicidad y para demostrar los resultados obtenidos para este modelo se han proporcionado los siguientes datos (los dat os no son reales, sólo son utilizados como ejemplificación): 7 cultivos a ser sembrados. Tabla 1. Datos generales de cada cultivo a ser plantado. Rendimiento

Requerida

Costo por

Costo por comprar

Sem illa

Beneficio

Dem anda

(Tn/Hect)

(Kg/Hect)

sembrar 1 Hect

semilla (kg)

existente (kg)

($/Tn)

(Tn)

Sorgo R

9

20

1500

20

0

1000

0

Trigo R

4.5

120

1500

30

1000

800

0

3

Chile R

4

70

3000

53

1000

2000

8

4

Cebada R

6

120

1500

9

1000

1839

0

5

Frijol R

3.1

40

2000

18

2000

1016

0

Cultivo

Nombre

1 2

171

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Maíz R

8

30

2000

10

1000

1500

20

7

Avena R

4

100

1500

10

500

1516

0

Se tienen 100 parcelas a cultivarse, cada parcela tiene entre 1 y 3 tipos de suelos 3

diferentes, la cantidad de agua para todo el ciclo de producción es de 1,000,000 de m . La Tabla 2 muestra la parcela, la s ección, el número de hectáreas por sección y la cantidad de agua que requiere el cultivo por sección. Tabla 2. Agua requerida por cultivo en cada sección de cada parcela.

Parcela

Cantidad de agua utilizada por cultivo

Hectáreas por

Sección

sección

1

2

3

4

5

6

7

1

1

1

980

790

630

730

660

920

850

1

2

3

600

550

730

560

570

740

910

2

1

3

520

610

790

990

890

580

800

2

2

2

960

750

760

690

740

900

950

2

3

2

980

570

940

970

690

980

700

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

99

1

3

940

910

540

800

940

710

930

99

2

3

950

930

630

820

750

890

730

99

3

2

850

760

780

730

680

860

790

100

1

3

660

930

940

750

800

790

650

100

2

3

810

800

590

800

940

780

690

100

3

3

570

590

790

730

810

940

660

Los dat os generales que indican el número de parcela, la cantidad de secciones por 3

parcela, el número de hectáreas totales y el costo por obtener 1 m de agua para la parcela se observan en la Tabla 3.

Tabla 3. Datos generales de cada parcela.

Parcela

172

Secciones

Hectáreas

Costo agua

1

2

4

10

2

3

7

5

.

.

.

.

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.

.

.

.

.

.

.

99

3

8

10

100

3

9

11

Resultados. A continuación se presenta una serie de instancias que son utilizadas con el propósito de observar el comportamiento del modelo y como ejemplificación de los resultados obtenidos . -

Se modifica la cantidad de agua que requiere el cultivo en cada sección de cada parcela (Tabla 2).

-

Instancia

Cultivos

Parcelas

1

7

100

2

7

100

3

7

4 5

Cantidad máxima de

Agua Total

Beneficio

3

1,000,000

$ 309,486.00

3

1,000,000

$ 321,090.00

100

3

1,000,000

$ 326,156.00

7

100

3

1,000,000

$ 296,169.00

7

100

3

1,000,000

$ 332,923.00

secciones

Para cada instancia anterior se modifica la cantidad de agua total disponible en el ciclo de producción.

-

Instancia

Cultivos

Parcelas

Secciones

Agua Total

6

7

100

3

1,000

7

7

100

3

1,000

8

7

100

3

1,000

9

7

100

3

1,000

10

7

100

3

1,000

Beneficio

Infactible

Además de la modificación anterior, se elimina la cantidad de demanda a satisfacer para los cultivos.

173

Instancia

Cultivos

Parcelas

Secciones

Agua Total

11

7

100

3

1,000

$

7,068.00

12

7

100

3

1,000

$

7,000.00

13

7

100

3

1,000

$

7,100.00

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Beneficio

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-

14

7

100

3

1,000

$

5,994.00

15

7

100

3

1,000

$

6,880.00

No existe demanda por satisfacer y la cantidad de agua se incrementa nuevamente. Instancia

Cultivos

Parcelas

Secciones

Agua Total

Beneficio

16

7

500

3

1,000,000

$ 366,080.00

17

7

500

3

1,000,000

$ 354,409.00

18

7

500

3

1,000,000

$ 374,320.00

19

7

500

3

1,000,000

$ 368,926.00

20

7

500

3

1,000,000

$ 357,430.00

Soluciones encontradas. Por simplicidad, se van a utilizar las instancias de la 11 a la 15. Instancia

Solución encontrada

Beneficio

11

Plantar cebada en la parcela 22

$

7,068.00

12

Plantar maíz en la parcela 75

$

7,000.00

13

Plantar maíz en la parcela 83

$

7,100.00

14

Plantar cebada en la parcela 63

$

5,994.00

15

Plantar maíz en la parcela 29

$

6,880.00

- Modelo II: Determinar la cantidad de agua a regar a cada cultivo en cada periodo.

Para poder resolver este modelo es necesario obtener datos del modelo ant erior, en este caso, como ejemplificación, vamos a utilizar los datos de la instancia 13, donde indic a que se va a sembrar el cultivo 6 (maíz) en la parcela 83.

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Agua

Nivel

Rendimiento

Beneficio

Ganancia

Actual

(Tn/Hect)

($/Tn)

($)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

(m 3)

1

0.3

0.3

0.2

0.2

-0.1

-0.1

-0.1

-0.2

-0.1

-0.1

1000

2

8.00

1,500.00

$ 12,000.00

2

0.2

0.2

0.2

0.2

0.2

-0.1

-0.1

-0.2

-0.1

-0.1

800

3

8.00

1,500.00

$ 12,000.00

3

0.1

0.1

0.2

0.2

0.2

0.1

0.1

-0.2

-0.1

-0.1

800

3

7.2

1,500.00

$ 10,800.00

4

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.2

0.3

-0.2

-0.1

-0.1

800

4

7.2

1,500.00

$ 10,800.00

5

0.1

0.1

0.1

0.1

0.1

0.2

0.2

0.1

-0.1

-0.1

800

4

6.48

1,500.00

$ 9,720.00

Nivel de humedad alcanzado en el periodo

Soluciones encontradas. Porcentaje de

Rendimiento

Beneficio

rendim iento alcanzado

(Tn)

($/Tn)

Se riega a un nivel óptimo

100%

8.00

1,500.00

$ 12,000.00

2

Se riega a un nivel óptimo

100% del anterior

8.00

1,500.00

$ 12,000.00

3

Se riega a un nivel sub-óptimo

90% del anterior

7.2

1,500.00

$ 10,800.00

4

Se riega a un nivel óptimo

100% del anterior

7.2

1,500.00

$ 10,800.00

5

Se riega a un nivel sub-óptimo

90% del anterior

6.48

1,500.00

$ 9,720.00

Periodo

Solución encontrada

1

Ganancia ($)

6. DISCUSIONES Como ya se ha mencionado anteriormente, el agua es un recurso natural que se está agotando, un aspecto importante que s e tiene que discutir es a qué se le debe de dar prioridad, si realizar la planeación de la producción en base a la limitant e del agua, esto nos llevaría a la disminución de los beneficios o, hacer la planeación de tal manera que se obtenga el mayor beneficio posible pero sin importar las consecuencias naturales que ello implica. Hay otros elementos que se tienen que discutir, por ejemplo, la cantidad de agua que consume cada cultivo dependiendo al tipo de suelo (arenoso, rocoso, etc.), la cantidad de niveles de humedad que se tienen que considerar para cada cultivo y para cada tipo de suelo, el nivel de afectación del rendimiento del cultivo si es que éste no es regado a nivel óptimo o en c aso de que sea regado a un nivel mayor del óptimo, entre otros.

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7. CONCLUSIONES Los modelos propuestos tanto para planear la producción como para determinar la cantidad de agua a regar en cada cultivo plant ado, funcionan de manera eficaz y eficient e y pueden ser utilizados como una herramienta muy importante en el apoy o para la toma de decisiones en la planeación y en el ahorro de recursos agrícolas, principalmente en el ahorro de agua, ya que se obtienen soluciones muy buenas, exactas y rápidas. También se ha observado que todos los factores que intervienen en el ciclo de producción de un cultivo (rendimiento, costos, beneficios, cantidad de agua requerida, etc.) juegan un papel muy importante en el proceso de toma de decisiones del productor. Por lo ta nto, es de suma importancia analizar la cantidad de recursos que se van a tener disponibles, antes y durante la producción, para poder t omar una buena decisión que genere el mayor beneficio para el productor y que minimice los costos de producción. Consideramos que con estas herramientas matemáticas se va a poder sustituir las técnicas de improvisación de los productores por técnicas adecuadas para el proceso de planeación de la producción que permitan tomar decisiones más acertadas en la optimización de los recurs os.

8. BIBLIOGRAFÍA [1] M. Almiñana, L.F. Escudero, M. Landete, J.F. Monge, A. Rabasa and J. Sánchez -S oriano. WISCHE: A DSS for water irrigation scheduling. Omega 38: 492-500, 2010. [2] Ali Morad Hassanli, Mohammad Ali Ebrahimiz adeh and Simon Beecham. The effect of irrigation met hods wit h effluent and irrigation scheduling on water use efficiency and corn yields in an arid region. Science Direct. Agricultural Water Management 96: 93-99, 2009. [3] Mohammad N. Almasri and Laurie S. McNeill. Optimal planning of wastewater reuse using the suitability approach. A conceptual framework for the West Bank Palestine. Science Direct. Desalination 248: 428-435, 2009. [4] Ashley Murray and Isha Ray. Wastewater for agriculture: A reuse -oriented planning model and its application in peri-urban China. Science Direct. Water Research 44: 1667-1679, 2010 [5] Dwitikrishna Panigrahi, Pradeep K umar Mohanty, Milu Acharya and P rafulla Chandra Senapati. Optimal utilization of natural resources for agricultural sustainability in rainfed hill plateaus of Orissa. Agricultural Water Management 97: 1006 -1016, 2010.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Proceso de planificación mega con enfoque vinculación

Rosario Lucero Cavazos Salazar Eduardo Alonso Castillo Montemayor Alan Paul Beltran Ibarra 1.- INTRODUCCIÓN En la actualidad las Instituciones de Educación Superior (IES) requieren procesos bien estructurados y mejor diseñados para ser competitivas. Esta necesidad puede ser satisfec ha con la implementación de un modelo de planeación estratégica que integre desde la planificación misma, su implementación y la evaluación de los procesos, este modelo es una metodología propuesta como Administración Estratégica Integral (ADE I). En este sentido, el proyecto se enfoca en generar propuestas que cubran los requerimientos generados para alcanzar la visión y misión institucionales y en destacar la importancia del cambio cultural. Los cambios en la política educativa y ec onómica cent rados en el principio de la globalización obligan, no sólo a la sociedad sino primordialment e a los individuos, a ser más competentes en todos los ámbitos de la vida. En resumen, el proyecto propuesto puede dividirse en seis etapas o pasos: El primer paso que contempla este proy ecto es la identificación de la visión y misión actuales de la Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (FIME), sus objetivos y estrategias; se propone un rediseño de la visión y la misión de la facultad, enfocadas al estudiante de la misma, y a quien es posible considerar como el cliente. No hay que olvidar que finalmente el estudiant e debe satis facer necesidades de clientes externos a la FIME, como posibles contratantes, otras instituciones educativas y la sociedad en general. El segundo pas o considera el análisis del ent orno externo a fin de conocer las oportunidades, amenazas, fortalez as y debilidades, con el objetivo de c onocer las tendencias y las mega tendencias que pueden influir en la FIME. El tercer paso se centra en las oportunidades y amenazas identificadas des de un enfoque amplio de la administración de la FIME para conocer las condiciones actuales y prever contingencias futuras para alcanzar una eficaz toma de decisiones. El cuarto analiza los recursos de la organización, es decir, cuáles son los recursos con los que cuenta la institución ya sean materiales, económic os, humanos, tecnológicos, culturales, etc. El último paso es la implementación de las estrategias y la evaluación de resultados, aplicando un

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tablero de cont rol donde se miden y se comparan los resultados obtenidos y se les da un parámetro o “semaforización” para determinar el avance obt enido. La planeación es necesariamente dinámica y cambiante de acuerdo al ent orno Mega (sociedad), Macro (institucional) y Micro (individual).

2. ANTECEDENTES. La realidad de México plantea un des afío sin precedentes en su historia: la juvent ud está expuesta a un ent orno con poc as posibilidades de desarrollo, empleos mal remunerados y la presión social por presentarse como individuos exitosos sin importar los medios. Solo una pequeña porción de los jóvenes en México tienen acceso a la educación superior, y apenas el 2% de ellos termina titulándose de acuerdo a los periodos establecidos en los centros educativos. ANUIES (2010 ) Una herramienta fundamental para dar oportunidades a los jóvenes es la educación superior, en la que las IES juegan un papel fundamental. En consecuencia deben diseñarse estrategias que permitan solucionar las necesid ades del entorno, es decir, preparar estudiantes que puedan integrarse a la plant an productiva, que puedan crear empleo, que puedan ser parte del sector público o que puedan incorporarse al sector académico como profesionistas de calidad listos para desempeñar su papel en la sociedad. Por estas razones se propone la metodología ADE I a las IES para utilizarse c omo una herramienta de análisis, contextualización, análisis de causas, selección y diseño de intervenciones e implementación de estrategias para lograr los cambios de cultura de los individuos que integran estas instituciones y que promuevan su vinculación con el entorno. Es importante destacar que esta metodología puede ser implementa en cualquier organización. 3. MARCO TEORICO. Sistema s de Valor Según Porter (1996), estrategia es la configuración de un sistema de actividades singular que posiciona a la empresa en su sector para lograr una rentabilidad superior a largo plazo. Así, el objetivo de la estrategia es incrementar la diferencia entre valor del producto para el cliente (la disponibilidad a pagar por el producto) y el costo y establecer una ventaja competitiva

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Gestión estratégica. La estrategia se refiere a la capacidad de guiar, y en una empresa esta capacidad define el proceso de formular y comunicar a todas las pers onas involucradas los objetivos organizacionales, señalando de esta manera la dirección a seguir para conseguir las metas. El objetivo de la estrategia es ganarle al competidor, lo que requiere de buenas prácticas, no s ólo teóricas, por lo cual hoy el estratega tiene que integrar un diseño con imaginación int uitiva, aprendizaje emergente y un manejo adecuado de la trans formación y consolidación de prácticas, así como la capacidad de abarcar tant o el conocimiento individual como la interacción social, y la cooperación tanto como el conflicto (Wigodski, 2007). En el diseño de la estrategia se parte de una certera y lúcida interpretación de la realidad que de soporte a la definición de la misma en cuanto a los siguientes dilemas: cuán compleja o simple a de ser, cuánta integración s e requiere para las diversas perspectivas, cuán genéric a u original debe ser, el foco a nivel de negocio, cuánto control o espontaneidad, diseñar en lo colectivo o lo individual, que ritmo de cambio, cuánta decisión del líder o del grupo, c uándo dejar de pensar y comenzar actuar y que horizonte de tiempo considerar. Estos dilemas, aun no resueltos por los enfoques que configuran la evolución del pensamiento estratégico, son el reto que enfrentan los estrategas para lograr coherencia interna a través del tiempo y responder a una modificación relevante del entorno (Wigodski, 2007). Procesos de Planeación Estratégica Cuando una empres a bien gestionada aplica sus vastos recursos, experiencia y talento de gestión a los problemas que entiende y en los que posee un interés, puede tener un mayor impacto sobre el bienestar social que cualquier otra institución u organización filantrópica (Porter, 2006 Al generar empleo, invertir capital, adquirir bienes y hacer negocios diariament e, las corporaciones tienen una profunda y positiva influencia s ocial. Lo más importante que una corporación puede hacer por la sociedad, y por cualquier comunidad, es contribuir a una economía prospera. De aquí la importancia del involucramiento corporativo en la sociedad bajo un enfoque estratégic o, en el que se trans formen las actividades de la cadena de valor para beneficio de la sociedad y en pro de mejorar áreas importantes del cont exto competitivo (Kramer, 2006).

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Herramientas: Análisi s FODA, tecnología s del de sempeño humano y detección de necesidades. Análisis FODA para Godet, Michel (2000) es una técnica que permite el análisis de problemas precisando las fortalezas y debilidades de una organiz ación, relacionadas con sus opo rtunidades y amenazas en el mercado. Las fortalez as y debilidades se refieren a la organización y sus productos, mientras que las oportunidades y amenazas por lo general, se consideran como factores externos sobre las cuales la propia organiz ación no tiene control. Con esta información es posible explot ar las fortalezas, superar las debilidades, aprovechar oportunidades y defenderse contra las amenazas. La Tecnología del Desempeño Humano o HP T es una met odología sistémica para el abordaje integral de la mejora continua y sostenible del desempeño individual, grupal y organizacional. (Bernárdez, 2005). Fue postulada inicialmente por Tom Gilbert, Roger Kaufman y Robert Mager, fundadores en 1962 de la International Society for Performanc e Improvement como un mod elo de trabajo interdisciplinario que permitiera a managers, supervis ores y especialistas trabajar conjunta y coordinadamente en la mejora del desempeño aplicando diversos métodos con un plan y estrategia común. En el marc o de la prevención, la det ección de necesidades es una fas e y una estrategia de evaluación diagnóstica, se ubica como la primera etapa dentro de la planeación estratégica. Es la base del diseño y la operación de cualquier proyecto, implica un conjunto de procedimientos de investigación documental y de campo, dirigidos a analizar en sus dimensiones reales la problemática de interés, en el contexto y en la población objetivo. Delimita las características, necesidades y demandas de la población objetivo y la distribución del problema a t ravés del tiempo, a fin de increment ar la oport unidad y eficiencia del plan de acción. Se denomina determinación de nec esidades al proceso en el que se definen los des ajustes en resultados y se seleccionan los más important es para ser su reducción o resolución, con base en tres niveles de planificación; Mega, Macro y Micro, y se elabora en base a nueve pasos en los que se utilizan diferentes herramientas y técnicas dependiendo del tipo de detección de necesidades (K aufman, 2004). Plan estratégico Toda c oncepción de planeación en las organizaciones hace referencia implícita a dos cuestiones centrales: por un lado la existencia de recursos materiales y humanos limitados para hacer frente a necesidades crecientes, de donde surge la exigencia de su rac ionaliz ación para el óptimo

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aprovechamiento de los mismos; y por otro lado la configuración de escenarios futuros hacia donde se quiere transitar. Es decir, el conc epto de planeación es atravesado simultáneamente por la necesidad de dar respuesta a urgencias presentes y por la de orientar y dar satisfacción a visiones de futuro. Estos requerimientos se hacen aún más evidentes en los tiempos actuales en que la competencia en todos los órdenes de la vida se ha instalado como categoría cent ral en las relaci ones ent re los hombres. De ahí que el implementar métodos adecuados para hacer frente a estos requerimientos por lo que se propone el ADEI que se describe a continuación y representado en la Figura 1.

Análisis de Desarrollo

Cont extualización

Desarrollo Deseado -Visión Brechas

-Misión -Objetivos -Metas

Análisis de Caus as

Definir las causas que impiden pasar del desarrollo actual al desarrollo deseado

Selección y Diseño de intervenciones

Definir estrategias y políticas importantes (Mega, Macro y Micro)

Implementación

Desarrollar planes detallados

Desarrollo Actual

Mejora Continua

Segui miento y Evalua ción

Estos requerimientos se hacen aún más evidentes en los tiempos actuales en que la competencia en todos los órdenes de la vida se ha instalado como categoría cent ral en las relaciones ent re los hombres. De ahí que el implementar métodos adecuados para hacer frente a estos requerimientos por lo que se propone el ADEI que se describe a continuación y representado en la Figura 1.

Figura 1. Plan Estratégico (ADEI)

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4. METODO. En la Universidad Autónoma de Nuevo León (UANL) se ha asegurado que la planeación institucional, para ser eficaz en sus objetivos y resultados, se caracteriza por ser un ejercicio realista, creativo y flexible que involucre a la comunidad universitaria y que permita construir una visión de largo plazo que defina con precisión el quehacer de la institución. Esto hace necesario gerenciar la educación en la FIME con eficiencia y rendimiento para el logro de la excelencia ac adémic a. En este sentido los docentes y autoridades deben ser gestores de la calidad, deben buscar una ruptura de los viejos paradigmas para que se facilite el aprendiz aje de nuevos saberes y operar con nuevos modelos mentales. Según Fuguet art ículo de opinión (1998) “El sector político del país debe tener conciencia de que la demanda de participación en la educación es cada vez mayor. La participación permitirá su desarrollo sobre la base de referentes que propicien el aprendizaje significativo: liderazgo, motivación, autoestima, autogestión, redes de trabajo, reconocimiento y aceptación de la diversidad e incertidumbre”. El nivel de int ervención estratégica implementado involucro trabajar sobre causas de problemas u oportunidades en el cont exto de la institución. En este c ontexto analiz amos las necesidades y características del entorno, como por ejemplo, las demandas sociales, las tendencias, las fuerzas competitivas sobre educación qu e pueden afectar a la FIME. Así mismo, se valido la contextualización del proceso estratégico mediante enc uestas, present aciones y entrevistas a directivos, profesores, estudiantes y consejos consultivos de la institución. Se analizó a la institución desde afuera hacia adentro, definiéndose: la Visión ideal y mercado a integrar, Misión y objetivos a largo plazo (objetivos de misión), Necesidades estratégicas (brechas entre la visión y misión y la situación actual), Objetivos estratégicos e indicadores para medirlos con enfoque; mega (impacto social), mac ro (market share), micro (productos y servicios) y Alineación de procesos. En el primer paso del proc eso estratégic o se identifico y analizó, los requerimientos sociales y las tendencias educativas que impactan en la pertinencia y desarrollo de la FIME. Esta información, aunada al enfoque de trabajar con el cliente del client e, se utilizó para definir las necesidades que hay que resolver en la institución. Esto nos llevó a poder definir el perfil de egreso de los estudiant es y los requerimientos de la sociedad, industria y gobierno.

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Para el siguiente paso se elaboró la matriz FODA desde una perspectiva general hasta una más acotada, lo que permitió establecer la correlación de estratégicas en el mapa estratégico (figura 2) con foco en la obtención de resultados en los niveles Mega; resultados de impacto social, Macro; valor generado que benefician a la institución y Micro; productos internos. Sin olvidar que los resultados deben ser medibles por métodos objeti vos rigurosos y de “afuera hacia adentro”, partiendo de la contribución social, el valor agregado y el reconocimiento de los clientes, incluso en los niveles de procesos y recursos.

Figura 2: Mapa Estratégico En el tercer y último pas o del proceso estr atégico se elaboró el tablero de control, donde se describen los objetivos, indicadores, metas, semaforización, frecuencia de medición, responsables y proyectos debidamente alineados bajo la perspectiva financiera, clientes, procesos internos y aprendizaje-c recimient o, tal como se muestra en la figura 3.

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Figura 3: Tablero de control. 5. RES ULTADOS Y DISCUSIÓN. El proceso de planeación estratégic a generó propuestas para alcanzar la visión y misión de la FIME enmarcados en la mejora continua, además demostró ser una herramienta objetiva y fiable, toda vez que, las propuestas generadas fueron un producto clasificado como prioritario por el equipo directivo de la institución. Gran parte del futuro de la FIME depende de la voluntad y la planificación pos itiva de la comunidad en general. La tendencia hacia una economía globalizada fuerza a muchas organizaciones e

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instituciones a mejorar su posición competitiva en el mercado global. De aquí que los modelos que hablan de planificación, en términos estratégicos, constituyen una posible solución, especialmente porque incorporan el análisis de las organización a un nivel global. Por esto fue grato desarrollar este proyecto en busca de nuevas propuestas sustentadas en las nuevas aportaciones sobre la planificación estratégica como un modelo heurístico centrado en un pensamiento que da prioridad al nivel mega (todo aquello que una orga nización utiliza, hac e, produce, alcanza y entrega a la sociedad en su conjunto), es decir, todo aquello que añade valor a la sociedad. Llegar a las propuestas documentadas requirió de la t écnica de indagación y del descubrimiento. Esto permitió hallaz gos que vinculan y relacionan todos los elementos de la institución con los clientes externos a los que se les debe aportar un valor añadido, bajo la política de no retocar y considerar cambiar los paradigmas actuales por paradigmas deseables que coadyuven al logro de las propuestas. Estos hallazgos, a su vez, dieron paso a la reflexión sobre las “nuevas realidades”: el cambio es tan rápido que no podemos darnos el lujo de dar una res puesta lineal, cada persona es un bien que se deprecia rápidamente a menos qu e crezca constantemente, las nuevas estructuras organizacionales son redes, la vitalidad organizacional es solo tan buena como la vitalidad y competencia de su gente. A fin de no c aer en propuestas que generalmente son rechazadas porque se sustentan con enfoques de objetivos y costos para alcanzarlos, se concentró en generar estas, en las consecuencias de no llegar a resolver las necesidades, esto es, hablar tanto de costes de resolver la necesidad como los costes de ignorarla. Aunado a las propuestas antes mencionadas se logro elaborar, para someter a consideración directiva, la visión y misión institucional que constituyen el elemento central en la definición de las directivas y los propósitos institucionales con base en la clase de mundo que queremos ayud ar a crear para los individuos del mañana. Por último la validez del proceso de planeación estratégica empleado se logro al realizar el comparativo de este con el marco conceptual para la planificación Mega de Roger Kaufman (2004)

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6. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES El proceso de planeación estratégica es fundamental para la implementación de proyectos, el logro de un buen desempeño requiere de elegir la mejor estrategia y para ello es necesario: a) La institución debe crear una c ultura de Calidad en la organización que sea clara que sea llevada a la práctica. b) Los directivos de la institución s on la clave y el motor en la creación de dicha cultura de la Calidad: deben ser promotores de la misma y coherent es con ella. c) Los directivos de la institución deben comprender el reto al cual s e enfrent an y que una vez iniciada la ejecución del proyecto, no debe haber marcha at rás o ajustes mayores por circunstancias que no fueron consideradas con antelación. d) Una manera de llevar a cabo el cambio propuesto es la metodología A DEI, que contempla la definición de la Misión y la Visión de una organización, analiza los riesgos y oportunidades del entorno para identificar los objetivos que deben ser alcanzados en base a programas y metas de trabajo. e) En una institución educativa, los profesores, junto con los directivos son el principal medio para lograr un cambio cultural. f) Los profesores debe tener entonces un perfil que incluya capacitación, liderazgo, sentido de trabajo en equipo, pro-actividad y conductas deseadas de responsabilidad y respeto. La principal recomendación a efectuar es continuar la investigación en este campo para avanzar en la metodología propuesta, y que ésta sea evaluada con periodicidad por directivos, estudiantes, personal administrativo y docente

para que de manera sistemática se efectúen procesos de

mejora continua. 7. REFERENCIAS ARBONIES, A. L. (2002): Cómo responden regiones y países al reto de la S ociedad del Conocimient o, Extraído de V I Foro de Orientación Estratégic a, Cons orcio Zona Franca de Vi go ANUIES, Díaz de Cossío R., "Los desafíos de la educación superior mexicana", Revista Este País, México, abril, 2010. BERNA DE Z, M. (2005) Tecnología del Desempeño Humano

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Un Problema de Gestión Fore stal con Requerimientos de Adyacencia de Rodales

Carlos Beltrán Pérez Roger Z. Ríos Mercado Oscar A. Aguirre Calderón RESUMEN Se present a un estudio que tiene por objetivo establecer de manera óptima la cosecha de madera para bosques de clima templado frío en México mediante dos modelos de optimización que restringen espacialmente daños ecológicos a través del impedimento de corta de rodales (o conjuntos de rodales) adyac entes, y de la restricción de reverdecimient o que fuerza la posibilidad de cort ar cada rodal en un solo período durante todo el horizont e de planificación. De estos modelos, conocidos como problemas con restricciones de adyacencia, hasta donde se conoc e, no hay ejemplos anteriores de su aplicación en México a pes ar de ser empleados desde hace décadas en país es como Finlandia, Suecia, Canadá, Estados Unidos y Australia. Los problemas con restricciones de adyacencia están clasificados como NP -difíciles y en dependencia del tamaño de la instancia pueden requerir de diferentes mét odos de solución como el método exacto o el empleo de heurísticas. La experimentación se enfoca por un lado en establecer el método de solución a emplear para cada modelo, y por otro, en avalar la eficacia de las metodologías de solución. Palabras clave: Investigación de Operaciones; Gestión Forestal; Programación Entera Mixta; Programación Espacial de la Cosecha.

1. INTRODUCCIÓN Las actividades humanas y sus impactos asociados sobre el medio ambient e siguen siendo reconocidos como un reto para la sustentabilidad a largo plazo del planeta. El manejo forestal representa una industria que depende de los recursos naturales, en partic ular, de los bosques y su madera en un contexto de múltiples usos. Los modelos de optimización para programar la cosec ha en un bosque se han caracterizado en tomar decisiones sobre los bloques o rodales a cosechar para un horizonte de planeación que va desde años hasta décadas. Las variables de decisión en estos modelos son enteras y están diseñadas para encontrar una secuencia de rodales o bloques a ser cosechados para satis facer demandas temporales de madera y otras condiciones restrictivas.

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Para enfrentar implícita o explícitamente tales preocupaciones es deseable limitar espacialmente los impactos dent ro de los modelos para programar la cosecha. De esta manera s e ha confiado tradicionalmente en las restricciones de adyacencia y en las condiciones de reverdecimiento para regular las actividades y su localización a través del tiempo (Murray 2007). Un problema c on requerimientos de adyacencia busca evitar que dentro de un bosque que está dividido en rodales o bloques no se tale ningún par adyacente de rodales (o conjunto de rodales) en un mismo período, de modo que mient ras algunos rodales disjuntos son cosechados para cumplir con demandas preestablecidas de volumen de madera, otros al mismo tiempo maduren y regeneren sus recurs os. Para ejemplificar el concepto de las restricciones de adyac encia, en la figura 1 está representado un bosque dividido a priori en nueve rodales. Si dentro de un período cualesquiera t se eligies e cosechar toda la madera del rodal número 5, marcado en negro, (Figura 1.a), la consecuencia automática de esa elección forzará a que en ese período s ólo queden elegibles a cosechar los rodales no adyacentes al bloque 5 (Figura 1. b), es decir los bloques 1,2,7 y 9. Sucesivamente, si en dicho período además del bloque 5 se optara también por extraer la madera del rodal 2, quedaría prohibido cosechar la madera del bloque 1, y vic eversa, aplicándose la misma lógica con el par de rodales restantes 7 y 9.

1.a)

1.b)

Figura 1. Rodal cosechado, en negro (a), generaría veda de cosecha en rodales vecinos 3, 4, 6, y 8 en el mismo período (b)

Murray (1999) definió dos modelos básicos que contienen las características más importantes para los problemas de manejo forestal con restricciones de adyacencia, los cuales hasta la fecha siguen siendo referidos por la c omunidad cient ífica especializada. Estos modelos son el URM (Uni t Restricted Model) o Modelo Restringido por Unidad, y el ARM (Area Restricted Model) o Modelo Restringido por Á rea.

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Estas especies intolerantes a la sombra como el oyamel (Abies religiosa), el encino (Quercus), el abeto rojo (Tsuga),

y la mayoría de es pecies de pino (del género Pinus sp.) , no pueden

desarrollarse cuando existe sombra producida por una densa acumulación de individuos de su propia especie o de otra, y son especialmente favorecidas cuando se aplica un método de corta y regeneración ya que tras una corta t otal, los nuevos árboles result an coetáneos, y por la misma razón sus alturas tienden a ser homogéneas permitiendo que los rayos solares lleguen a toda la población (Granados et al. 2007).

Los bosques templados fríos de México, poblados por especies intolerantes, se encuentran formando la vegetación de las principales cordilleras de México (Sierra Madre Oriental, Sierra Madre Occidental y Sierra Madre del Sur). Los principales tipos son: bosque de pino, bosque de oyamel, bosque de encino, bosque de enebro y bosque mes ófilo de mont aña. En la figura 2 se presenta la cobertura potencial de los principales tipos de vegetación en México, en la que se observa que las especies de árbol para este tipo de bos ques suman una important e proporción del total de la superficie arbolada del país.

Este tipo de bosques son candidatos al método de tala rasa o cort a de regeneración por bloques. No obstante es important e establecer en qué condiciones es pertinent e aplicar este tipo de métodos, como la madurez

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Figura 2. Vegetación en México (Semarnat 2006)

económic a-biológica que el arbolado de un rodal debe alcanzar para poder ser cosechado.

Para cumplir esta condición de madurez, se ha agregado en este trabajo una restricción adicional al modelo URM que fuerza a que un rodal pueda ser talado únicamente cuando los árboles han alcanzado en promedio su edad de maduración (modelo URM1).

El modelo URM

El modelo restringido por área se basa en tres supuestos: 1. - Se debe respetar un área máxima de corta continua en un mismo período, 2.- El tamaño de cada rodal es igual o ligerament e inferior al área máxima de corta, de modo que si cada par de rodales vecinos es cortado en el mismo período, quedaría automáticamente violada el área máxima de corta permitida, y 3. - Cada rodal puede ser cortado una sola vez durante todo el horizonte de planificación. En la Figura 3 se ilustra la suposición distintiva del URM, en la que el el área máxima de corta continua, a diferencia del ARM, es muy similar al tamaño de los rodales.

El modelo ARM El modelo restringido por área comparte los supuestos 1 y 3 con el URM, sin embargo, el supuesto 2 se modifica de la siguiente manera: el tamaño de cada rodal es menor en por lo menos la mitad del área máxima de corta, de modo que no sólo los pares de rodales vecinos deben restringirse a ser talados, sino grupos de 3, 4 o más bloques, dependiendo del área máxima predefinida y la de los bloques vecinos candidatos a formar subconjunt os no adyacentes a otros subconjuntos. Esta condición aumenta exponencialmente la cantidad de restricciones para los grupos de rodales adyacent es, provocando un crecimiento de la misma magnitud en el grado combinatorio del problema con cada aumento del tamaño de la instancia. En la Figura 4 se ilustra la suposición distintiva del ARM, en la que el el área máxima de corta continua puede duplicar o triplicar el tamaño de los rodales.

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Figura 3. Área máxima similar al tamaño de los bloques, supuesto distintivo del URM

Figura 4. Área máxima duplica o triplica tamaño de los bloques, supuesto distintivo del ARM . 2. JUSTIFICACIÓN Los bosques sostienen la industria maderera, pero su destrucción causa daños irreversibles. Los pinos mexicanos, junto con ot ros árboles como los oyameles, los encinos y los cipreses, forman los llamados bosques de coníferas que cubren alrededor de 17 millones de hectáreas del territorio nacional, equivalente al 34 % de la superficie arbolada del país , que junto a otras características naturales arriba citadas, pueden ser candidatos a un método de corta y regeneración por rodales. En este trabajo se presenta una metodología de solución ampliamente utilizada en país es modelo en cultura forestal, con la finalidad de maximizar el aprovec hamiento de las masas forestales de los bosques templados fríos mexicanos evitando comprometer la condición futura de los mismos.

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Los requerimientos o restricciones para estos modelos matemáticos orillan al uso de variables de decisión enteras (Hillier y Lieberman 2002), en donde conforme aumenta el número de rodales o bloques que integran un bosque, y por tanto el número de variables de tipo entero, el problema crece combinatoriamente junto con el tiempo de cómputo para ser solucionado.

En la mayoría de los problemas combinat orios la razón del crecimiento del tiempo de cómputo respecto al aumento del tamaño de la instancia es de tipo exponencial. En tales casos el campo de la optimización los ha denominado como problemas NP-difíciles, a excepción de problemas en los que se han podido encontrar algoritmos eficient es para resolverlos en un tiempo de cómputo razonable. En la literatura, los trabajos de Goycooolea et al. (2005) y Gunn y Richards (2005) se refieren a los problemas con restricciones de adyacencia como no triviales debido a su complejidad NP-difícil, y hay un número importante de trabajos que han dedicado sus es fuerzos al diseño de algoritmos heurísticos como los de Murray y Church (1995), herramientas de simulación como las de O'Hare et al. (1989) y téc nicas exactas como programación dinámic a empleadas por Hoganson y Borges (1998) que han conseguido acortar los tiempos de cómputo aportando s oluciones de buena calidad.

En el trabajo se presentan los modelos con restricciones de adyacencia URM y ARM como respuesta ante escenarios y limitaciones actuales en México en el ámbit o forestal, y como punto de partida de un estudio que permitirá determinar en un bosque aprovechable el dónde cos echar, el moment o de hacerlo y el volumen que se obtendrá en cada período para obtener un máximo global de volumen de madera, cuidando en todo momento restricciones ecológicas. Se proponen modificaciones al modelo URM para obtener vent ajas adicionales como la madurez económico biológica de los árboles. Se plantea el estudio posterior del Modelo Restringido por Área o ARM (por sus siglas en inglés ), que implica muc ho may or es fuerzo computacional que el URM (Murray y Weintraub 2002), en el que se espera construir un algoritmo heurístico que genere soluciones de buena calidad.

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3. OBJETIVO. En este trabajo se busca aport ar y validar una contribución efectiva a la gestión forestal mexicana a través de dos modelos de optimización estudiados en esta investigación. Para ello se realiza una experimentación y análisis completo de resultados correspondientes al modelo URM que avalen la eficacia de la metodología. Otra met a es desarrollar una herramienta computacional que identifique los pares adyacentes requeridos por el modelo A RM y desarrollar e implement ar una heurística constructiva-adaptativa que solucione en un tiempo comput acional razonable instancias para este modelo. Para validar el trabajo con el segundo modelo matemático se realiza una etapa de experimentación y análisis completo de res ultados cor respondientes a la heurística por desarrollar para el modelo ARM que avalen la eficacia de la met odología. Otro objetivo es contribuir a la obtención y generación de conocimiento de alt o nivel profesional y científico.

Planteamiento del modelo Conjuntos: Ωi = Conjunto de rodales adyacentes al rodal i (URM, URM1)

fit (x) =Función recursiva que suma todas las unidades vecinas asociadas con X it (ARM) Parámetros:

A = Área máxima continua permisible a ser cosechada

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Variables de decisión:

1 si el bloque i es cosechado en el período t X it   0 en otro caso

Max  it X it i

Función objetivo:

X it  X i 't  1 i, i '  i , t M i X it  ait

i,t

 v X  U t  v X  L t  X  1 i it

Sujeta a:

(1)

t

it

(2) (3)

t

(4)

t

(5)

l

it

it

l

it

(6)

i

X it  0,1

(7)

fit ( x)  A i, t

(8)

El modelo matemático que se presenta describe a los modelos URM, URM1 y ARM. Murray (1999), describe al URM con la función (1), y las restricciones (2), (4)-(7). El URM1, extensión del modelo URM, incluye desde la función (1) hasta la restricción (7). El A RM, también definido por Murray (1999), es descrito por la función (1) y por las restricciones (4) a la (8). La función objetivo (1) busca maximizar el beneficio asociado al programar la cosecha de los rodales. La restricción (2) evita la cosecha en rodales adyacentes. La restricción (3) permite cosechar sólo rodales con árboles maduros. Las restricciones (4) y (5) procuran uniformidad en la extracción de madera a través de los períodos. La restricción de reverdecimiento (6) permite la extracción de madera, a lo más, una vez por rodal. La restricción (7) impone requerimientos de integralidad sobre las variables de decisión. La restricción (8) es una función recursiva que evita que cualquier conjunto posible de rodales en los que forme parte el bloque x it rebase un área

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4. METODOLOGÍ A. La serie de pas os a seguir para obt ener una óptima calendarización de los rodales a cosechar a través del tiempo es la siguiente. En el paso 1, una vez obtenido el mapa del bosque que se va a administrar, se hace la rodalización de primer y segundo orden; para

la de primer orden se

identifican los rodales que están

a)

b)

Figura 5. Conversión de bloques adyacentes (a), a un grafo planar (b) determinados por las condiciones de orografía y pendiente del lugar, y para la la de segundo orden se identifican los subrodales, que están determinados por las especies veget ales. En el paso 2, se conviert en los rodales, o subrodales encontrados, en nodos y las adyacencias o contigüidades entre los rodales en aristas, de modo que se forme un grafo planar, en el que no existan cruces ent re las aristas, como lo sugiere la Figura 5. En el paso 3 se ha de definir el horizonte planeación (HP) o período de gestión en el que se planeará la cosec ha. Esta etapa depende de la edad de maduración promedio de las especies de árbol por rodal, ya en estos métodos de solución cada rodal puede talarse una sola vez a través de todos los períodos que estén contenidos en el HP y si éste último se define muy grande o muy pequeño respecto a la edad de madurez, puede subaprovecharse el bosque. El paso 4 define el pronóstico del volumen de madera que habrá en cada rodal a través de todos los períodos. En el paso 5 se definen los límites superiores e inferiores de madera a extraer de cada rodal, dependiendo en el primer caso de leyes o restricciones tácticas y ecológicas que limiten la cantidad de madera a extraer del bosque, y en el segundo caso de expectativas mínimas de producción maderable. Si el problema se apega al modelo URM, el s exto paso se basa en aliment ar en un ordenador la estructura del modelo con todos los datos obtenidos para obtener como result ado un

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calendario o programa con la especificación de qué rodales a cortar y en qué período hacerlo. Para este trabajo el solver de modelación matemática empleado fue GAMS. Si el problema se apega al modelo ARM, el último paso es llenar los datos de la instancia del bosque en la interfase de la aplicación, aún por diseñar, para finalmente ejecut ar la aplicación y obtener los resultados. 5. RES ULTADOS. Los resultados experimentales preliminares permiten saber que el URM y el URM1 permiten encontrar la solución óptima en un tiempo comput acional corto para bosques compuestos de hasta 1000 rodales y con horizontes de planificación de hasta 9 períodos. URM y URM1 con generador de instancias Para verificar lo afirmado en la literatura respecto a la manera en que se present an l os pares adyacent es

Tabla 1. Crecimiento de los bloques adyacentes en relación al número de bloques

Tiempos de ejecución URM1 para nueve períodos Instancia Número de rodales Tiempo ejecución (s) 1-URM1 450 .231 2-URM1 650 .317 3-URM1 800 .412 4-URM1 1000 .515

Tabla 2. Tiempos de ejecución para el modelo URM

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Tabla 3.

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Figura 6. Gráfica de tiempos de ejecución para el URM

Figura 7.

Gráfica de tiempos de ejecución para el URM1según la cantidad de rodales, se hicieron pruebas con datos obt enidos de un generador de instancias para el modelo URM. En la segunda tabla se observan los tiempos computacionales de ejecución para bosques que van desde 450

hasta 1000 bloques. En la Tabla 1 se muestra un ejemplo de la cantidad de

restricciones de adyacencia requeridas par a instancias desde 50 hasta 1000 rodales, y se observa que la relación de crecimiento no es exponencial. En las Tablas 2 y 3 se ilustra cómo el tiempo de ejecución computacional para encontrar la solución óptima para los modelos URM y URM1, aún en el cas o de 1000 rodales, no excede un segundo de tiempo-máquina. En las Figuras 6 y 7 se muestra gráficamente éste incremento del tiempo computacional requerido para con instancias de diferente tamaño. Como se puede obs ervar el incremento es de tipo lineal para ambos modelos. Las características del ordenador utilizado para estos experiment os son: Modelo: SUNW,Sun-Fire-V440; procesador: sparc; versión sistema operativo 5.9. 6. DISCUSIONES. Cont rario a lo esperado en el inicio de la experimentación con el modelo URM, que está ubicado en una familia de problemas no triviales, el tiempo de cómputo no creció de forma exponencial con el tamaño del problema hasta instancias de 1000 bloques y nueve períodos. Sin embargo, y a pesar de que la experimentación para es a cantidad de bloques es considerada suficiente por el hecho de que un bos que difícilmente contendrá tal número de rodales, es de esperar que si la experimentación siguiera con instancias mayores se encontrará una cantidad de bloques en la que, de ahí en lo sucesivo para instancias de mayor tamaño, el tiempo computacional se volverá

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intratable, ya que se sabe que el URM al igual que el ARM son problemas con restricciones de adyacencia, catalogados como problemas NP -Difíciles. 7. CONCLUSIONES. La experiment ación hasta el moment o sugiere que para resolver los modelos URM y URM1 con instancias iguales o menores a 1000 rodales y nueve períodos se utiliza el método exacto, es decir, la introducción directa de los datos a un programa optimizador de programas enteros mixtos lineales (e.g. GAMS/CPLE X) que una vez configurado con la estructura específica de los modelos matemáticos permitirá obtener la solución óptima en un tiempo computacional corto. La literatura sugiere que para el modelo A RM, que es combinat oriament e más complicado que el URM, se deberá diseñar un método heurístico que ayude a encontrar soluciones de buena calidad cercanas al óptimo en tiempos computacionales reducidos.

8. REFERENCI AS. A.T. Murray (2007). Spatial environmental concerns. En Handbook of Operations Research in Natural Resources, Capítulo 22, pp. 419-429, International Series in Operations Research & Management Science, Volumen 99, Springer, Berlín, 2007.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 H. M. Hoganson y J. G. Borges (1998). Using dynamic programming and overlapping subproblems to address adjacency in large harvest scheduling problems. Forest Science, 44, pp.526–538. F. Hillier y G. Lieberman (2002). Investigación de Operaciones. Séptima Edición. McGraw-Hill. México. Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales, México (2006). Atlas del Medio Ambiente y Recursos Naturales.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Un procedimiento de asignación de recursos para un problema estocástico de incendios fore stales Beatriz A. Rivera-Aguilar Roger Z. Ríos-Merc ado Marco A. González-Tagle RESUMEN Este trabajo aborda el problema de asignación de recursos enfocado en el área forestal. El objetivo es encontrar una distribución óptima de los recursos disponibles (camiones de bomberos ) para atender y minimizar el valor esperado de aquellos incendios que no tienen una respuesta estándar. Se plantea como un problema de optimizac ión estocástica y se emplea una técnica de solución por escenarios, donde cada escenario representa una ciert a configuración de incendios en una región de estudio dada ponderada por su probabilidad de ocurrencia. Se emplea un modelo matemático de la literatura el cual ha sido exitosamente usado en el estado de California, Estados Unidos., con algunas adaptaciones que lo hacen que lo hacen más acorde a la situación local. Nosotros utilizamos este enfoque y proponemos una adaptación a un problema real de un municipio del estado de Nuevo León, México. Se ilustra la validez de la metodología de solución en un caso de estudio.

1.- INTRODUCCIÓN El problema de asignación de recursos consiste básicament e en distribuir los recursos limitados que se tienen en divers as necesidades de acuerdo a determinados criterios de planeación. Las aplicaciones de este problema son inmensas y se dan en diversos sec tores entre los que destacan: empresas e instituciones gubernament ales. Este trabajo esta enfocado a la administración de recursos en el ámbito forestal, en específico en los incendios forestales. Cuando un incendio inicia los encargados de darle seguimie nto se enfrentan a diferentes problemas en su planeación, no solo tienen que invertir y desplegar diferentes rec ursos para s u atención: recursos mat eriales, humanos, tiempos, etc., sino también se enfrentan a problemas de incertidumbre como lugar y tiempo en que incidirá un incendio, la planificación para combatirlo y de los recursos disponibles designar los que tendrán que utilizar. [1] Conocer la demanda esperada y desplegar recursos para un “ataque inicial” para combatir un incendio es una part e importante en la planeación de incendios forestales. [2]

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Un ataque inicial se define como la atención inmediata que se le debe dar a un incendio luego de ser detectado, enviar recursos para la cont ención y no -propagación del mismo, marcar un perímetro y combatirlo antes de que sobre pase la línea marcada, si esto ocurriera el incendio se ha salido de control, y esto llevaría a pérdidas desmedidas. Por respuesta estándar s e entiende c omo el número deseado de recursos que pueden llegar a un incendio dentro de un tiempo de respuesta especificado. Un estudio reciente de asignación de recursos con incertidumbre y la metodología para encont rar la solución óptima a este problema puede ser encontrada en Haight y Fried [3]. 2. JUSTIFICACIÓN. En México hac e algunos años la SEMARNA T y el Servicio Forestal Canadiense desarrollaron un modelo canadiense para predicción de incendios a nivel nacional, sin embargo los resultados arrojan mapas de baja precisión ya que no consideraron características importantes de los bosques mexicanos y por lo tanto no se emplea este trabajo como una guía de prevención. Por lo cual en el área de Nuevo León cuando ocurre un incendio forestal la atención para el despliegue de recursos y de personal se da de 1 ó 2 días después de que fue detectado el incendio. Por tanto no se tiene ninguna planificación o estructura de cómo distribuir los recursos disponibles que se tienen para combatir los incendios. Por t al motivo res ulta int eres ante c onsiderar la realización de un modelo de respuesta estándar para apoy ar la toma de decisiones en este sentido. 3. OBJETIVOS. En este trabajo se abordará un caso de asignación de recurs os para la extinción de incendios forestales en áreas potenciales del estado de Nuevo León, México. Se desea encontrar una distribución donde se utilicen los recursos disponibles que se tienen para atender y minimizar un cierto número esperado de incendios al día que no tienen una respuesta estándar. Lo anterior es con el fin de facilitar una buena planeación y distribución de recursos de extinción de incendios y reducir todas las pérdidas que se tendrían si los incendios no pudieran ser atendidos.

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del estado de Nuevo León, y evaluar el desempeño del método desarrollado con base en un diseño ex perimental adecuado. 4. METODOLOGÍ A. En primera instancia se aplica el modelo matemático ant es mencionado, el cual tiene como función objetivo minimizar el número esperado de los incendios que no tienen una respuesta estándar. Para aplicar el modelo matemático es necesario contar con cierta información requerida, se debe conocer sobre las estaciones de bomberos: ubicación, capacidad de almacenamiento y tiempos (entre estaciones y ubicaciones de incendios), sobre los incendios: su incertidumbre, ubicación e intensidad (mediante una técnica de probabilidad basada en datos hi stóricos se construyen escenarios de incendios necesarios para el modelo) además de conocer cuantos y cuales son los recursos con los que se cuentan. El modelo tiene la decisión de variables en dos etapas: Etapa 1, variables de tipo enteras que indican el número de recursos que se asignarán a cada estación; y Etapa 2, variables de tipo enteras que indican el número de recursos que serán enviados de cada estación a cada ubicación de incendio. Estas decisiones por etapas y sus asignaciones correspondientes se hacen porque aquí es donde afecta lo estocástico del problema, ya que dependiendo de la probabilidad de ocurrencia de inc endio y la intensidad del mismo en un área potencial los recursos tendrán que ser asignados; primero a las estaciones, y después estás tendrán que asignarlos a cada zona potencial. El modelo se formula con la siguiente notación. Función Objetivo: Minimizar el número esperado de los incendios que no tienen una respuesta estándar. Índices: j = índice de estaciones de bomberos (j = 1, 2, …,J) k = índice de ubicaciones potenciales de incendio (k = 1, 2, …,K) s = índice de escenarios de incendios (s = 1, 2, …,S)

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J

S

rks = número de recurs os requeridos en la ubicación k en el escenario s tjk = tiempo de respuesta de la estación j a la ubicación de incendio k T = máximo tiempo de respuesta para la respuesta estándar Nk = Conjunto de estaciones de la cual los recursos pueden llegar a la ubicación de incendio k con el máximo tiempo de respuesta.

Variables de decisión: x j = variable entera que representa el número de recursos asignados en la estación j y jks = variable entera que representa el número de recursos en la estación j que son desplegados a la ubicación de incendio k en el escena rio s z ks = variable binaria igual a 1 si la ubicación de incendio k recibe una res puesta estándar durante el escenario s; e igual a 0 de otro modo

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(1)

Sujeto a:

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

El objetivo (1) es minimizar el número esperado de los incendios que no tienen una respuesta estándar. La restricción (2) garantiza que todos los recursos disponibles que s e tienen sean asignados a las estaciones de bomberos. Restricción (3) define la capacidad de cada estación. Restricción (4) requiere que el número de recursos desplegados de cada estación j a la ubicación de inc endio k en el escenario s sea menor ó igual al número de recurs os que contiene la estación. Restricción (5) es la condición de s í un incendio recibe una res puesta estándar; un incendio recibe una respuesta estándar (

) solo sí el número de recursos desplegados a la ubicación de

incendio dentro del máximo tiempo de respuesta ( recursos requeridos (

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).

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) es mayor ó igual que el número de

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El método propuesto está basado en un modelo de optimización c ombinando la incertidumbre. Esto consiste en que de acuerdo a la probabilidad de ocurrencia de los incendios y la intensidad de ellos, el modelo se construye no como un modelo determinista sino estocástico y por ello, es necesario la creación de diferentes escenarios, los cuales pueden llegar a ocurrir dependiendo de las variantes del problema, y para ello es necesario utilizar una técnica de probabilidad que ayude a generar estos escenarios, esta técnica s e basa en los datos históricos de incendios ocurridos en una región. El modelo se resuelve tomando en cuenta que la probabilidad de oc urrencia de cualquier escenario es la misma; y como resultado principal se tiene cuant os incendios fueron los que no pudieron recibir una respuesta estándar y las mejores asignaciones que s e pudieron hacer de acuerdo a los rec ursos que se tienen y a los diferentes escenarios que pudieron ocurrir; estas asignaciones se hacen en primera instancia a las estaciones de bomberos y después a cada ubicación potencial de incendio. 5. RES ULTADOS A continuación se muestran los resultados preliminares de la funcionalidad del modelo matemático. Estos resultados son de un pequeño ejemplo con el cual se trabajó para ilustrar de forma breve y concisa como opera este método. Los datos que se utilizaron en el modelo fueron los siguientes: 5 estaciones de bomberos 20 zonas potenciales de incendios 20 escenarios 25 recursos en total pueden almacenar todas las estaciones 20 recursos disponibles 30 min es el tiempo que se tomó para especificar el tiempo máximo de respuesta 0.05 probabilidad de que oc urra cualquier escenario Enseguida se muestran las tablas que ilustran la información antes mencionada.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 La Tabla 1 Muestra la cantidad máxima de camiones de bomberos que cada estación puede almacenar en sus instalaciones.

Estación j

Cota bj

1

5

2

3

3

7

4

4

5

6

Tabla 1. Cotas b j para el número de recursos que se pueden almacenar en las estaciones de bomberos.

La Tabla 2 Muestra los tiempos en que tardan los camiones de bomberos en llegar desde las estaciones a cada ubicación potencial de incendio. Estaci

Ubicación potencial k

ón j

1

1

15

2

1

0

0

1

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5

3

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0 12 0

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Tabla 2. Tiempos de respuesta (en min.) tjk de la estación j a la ubicación k

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La Tabla 3 Muestra los requerimientos que se necesitan en la ubicación de incendio potencial k en el escenario s, para contener el inc endio que se puede pres entar de acuerdo con la probabilidad de ocurrencia de incendio y la intensidad del mismo. Ubicación

Escenario s

k

1

2

3

4

5

6

7

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13

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1

1

1

2

3

3

3

3

2

2

1

2

2

1

2

3

3

3

3

14

0

0

0

0

0

1

1

1

1

3

2

3

2

1

2

2

1

2

3

3

15

0

0

0

3

3

3

3

2

2

2

1

2

3

2

1

3

2

3

2

2

16

0

0

0

1

1

3

3

3

2

2

2

2

2

2

2

2

2

2

3

3

17

0

3

3

3

2

3

1

1

1

2

3

2

1

2

3

2

1

2

3

2

18

3

3

3

2

1

1

1

3

2

3

2

3

2

3

2

1

1

1

2

3

19

1

1

1

1

1

3

3

2

3

2

3

3

3

2

2

2

2

3

2

1

20

1

0

0

0

0

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

1

2

Tabla 3. Número de rec ursos requeridos rks en la ubicación k , en el escenario s. Una vez resuelto el modelo c on los dat os ant eriormente detallados, se observa la curva de la gráfica (Figura 1.) la cual nos muestra el costo-beneficio entre el número de camiones desplegados y el número de incendios que no tuvieron una respuesta estándar; esta gráfica tiene una forma convexa en la cual la no-cobertura disminuye a una tasa decreciente a medida que aumenta el número de motores desplegados.

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La Tabla 4 Muestra los resultados (del lado izquierdo) del valor de la función objetivo respecto a los recursos disponibles; para este caso se trabajó variando los recursos, para observar el comport amiento del modelo matemático y cor roborar su funcionalidad en cuanto al número de incendios que no se podrían cubrir dado 1 recurso, 2 recursos, …, hasta los 20 rec ursos; esto es, el valor de la función objetivo dado las 20 configuraciones de escenarios detallados en la Tabla 3 y solo contando con 1 recurso disponible es de: “15.55” incendios que no se van a alcanzar a cubrir con 1 recurso disponible, y así sucesivamente se fueron incrementando la cantidad de recursos disponibles para observar la relación coherente de a más recursos menor s erá el número de incendios no cubiert os. Ahora los resultados mostrados de la Tabla 4. (del lado derecho) no es más que la mejor decisión de cuantos y a que estación asignar los camiones para que cubran los incendios; esto es, tomando el ejemplo anterior, dado mis 20 configuraciones de escenarios contando solo con 1 recurso disponible, el número de incendios no cubiertos es de: “15.55”, ent onces la mejor decisión que se pudo hacer para atender a los incendios fue asignarle ese camión a la estación “2”., y a sí sucesivamente, se muestran las mejores asignaciones al ir incrementando los recursos.

Camiones

Valor

Camiones desplegados

disponibles

objetivo

1

2

3

4

5

(incendios no cubiertos)

210

0

16.5

1

15.55

1

2

14.7

1

3

13.9

1

1

1

4

13.2

1

1

1

1

5

12.6

1

1

1

1

6

11.95

1

2

1

1

7

11.35

1

2

1

2

1

8

10.8

2

2

1

2

1

9

10.25

1

2

3

2

1

10

9.6

1

2

3

2

2

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1

1

MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 11 9.2 1 2 3 3 1 12

8.7

1

2

3

4

2

13

8.35

1

2

3

3

4

14

7.85

1

3

3

4

4

15

7.5

1

3

3

4

4

16

7.05

2

2

4

4

4

17

6.7

1

3

5

4

4

18

6.35

2

3

5

4

4

19

5.9

4

2

5

4

4

20

5.55

4

3

5

4

4

Tabla 4. Valor de la función objetivo y número de camiones desplegados por estación.

Figura 1: Recursos disponibles vs Número es perado de incendios no cubiertos. 6. DISCUSIONES Como ya se ha mencionado anteriormente, el agua es un recurso natural que se está agotando, un aspecto importante que s e tiene que discutir es a qué se le debe de dar prioridad, si realizar la planeación de la producción en base a la limitant e del agua, esto nos llevaría a la dism inución de los beneficios o, hacer la planeación de tal manera que se obtenga el mayor beneficio posible pero sin importar las consecuencias naturales que ello implica.

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Hay otros elementos que se tienen que discutir, por ejemplo, la cantidad de agua que consume cada cultivo dependiendo al tipo de suelo (arenoso, rocoso, etc.), la cantidad de niveles de humedad que se tienen que considerar para cada cultivo y para cada tipo de suelo, el nivel de afectación del rendimiento del cultivo si es que éste no es regado a nivel óptimo o en caso de que sea regado a un nivel mayor del óptimo, entre otros.

7. CONCLUSIONES El modelo anteriormente presentado fue aplic ado a un problema pequeño, para resolver problemas de asignación de recursos con incertidumbre; los res ultados preliminares mostrados nos indican que el modelo funciona correctamente y por lo tanto podremos utilizarlo y adaptarlo para un caso real de un área forestal de Nuevo, León., México. Las soluciones obtenidas para diferentes instancias del problema nos dan el óptimo. Como se observa en la gráfica (ver Figura 1), los resultados son los esperados, ya que claramente se ve la relación entre a más rec ursos disponibles el número esperado de incendios no cubiertos es menor. Trabajo Futuro Como trabajo futuro se pretende desarrollar una herramienta computacional, la cual desplegará resultados visuales y numéricos del modelo de optimización aplicado a cierta área de estudio. Además se pretende aplicar la metodología a casos de estudio de zonas forestales del estado de Nuevo, León., y tal vez en ot ros estados.

8. BIBLIOGRAFÍA [1] Martell, D. L. (1982). A review of operational research studies in forest fire management. Canadian Journal of Forest Research, 12(2): 119–140. [2] Martell, D. L. (2002) Current practices and new challenges for operational researches . Handbook of Operations Research in Natural Resources, Springer Scienc e/Business Media, New York, NY, 489-509. [3] Haight, R. G. y Fried, J. S. (2007). Deploying wildland fire suppression resources with a scenario-based standard response model. INFOR, 45(1): 31–39.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Uso de técnica s de metamodelación en la optimización vía simulación Mary Carmen Acosta Cervantes María Guadalupe Villarreal Marroquín Óscar Leonel Chacón-Mondragón José M. Castro Mauricio Cabrera-Ríos RESUMEN. En este trabajo se comparan diferent es técnicas de metamodelación - Regresión saturada, Regresión de segundo orden y Redes neuronales artificiales - en coordinación con un método de optimización de simulaciones desarrollado originalmente por Villarreal y Cabrera-Ríos, 2007. El objetivo de este estudio es converger rápidamente a configuraciones atractivas. Los resultados evidencian una convergencia más rápida c on redes neuronales artificiales. Se presenta también una aplicación en un proceso simulado de moldeo por inyección para demostrar la aplicación del método como prescrito con los nuevos resultados de desempeño de las redes neuronales. Palabras Clave : Metamodelos, diseño de experimentos, optimización, simulación, moldeo por inyección.

1. INTRODUCCIÓN En muchos sistemas reales es necesario tomar decisiones sobre cambios en la estructura del diseño. Un modelo de simulación se puede utilizar cuando es impráctico realizar estos cambios en el sistema real o cuando existen limitaciones de tiempo y costo. Algunas veces, es también útil o necesario que un metamodelo reemplace el modelo de simulación para análisis y optimización. Muchos estudios de metamodelación requieren converger a soluciones atractivas en pocas corridas de simulación.

Existe una variedad de técnicas de metamodelación. Mayormente en la práctica la regresión polinomial es la más popular. En Kleijnen, Noordegraaf y Nielen (2001) la regresión polinomial es utilizada en el análisis de sensibilidad en simulaciones con salidas censuradas.

Las Redes Neuronales Artificiales (RNAs) también han ganado popularidad. E n Altiparmak, Dengiz, y Bulgak (2002) se construyó una RNA basada en técnicas de inteligencia artificial para determinar el tamaño óptimo de los buffers en una línea de ens amble asincrónica. En Vosniakos,

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Tsifakis y Benardos (2006) se utilizó una RNA para reemplazar el modelo de simulación en el diseño de celdas de manufactura; en Moniaci, Pasero y Carmellino (2005) utilizaron una RNA para representar la efectividad de una línea de producción.

Kriging es otra técnica de metamodelación muy atractiva porque puede asegurar que las predicciones tienen exactamente el mismo valor como la salida observada de la simulación. En Martin y Simpson (2002) se presenta un método basado en metamodelos Kriging adaptativo con el objeto de representar lo mejor posible toda la superficie de respuesta; Gunes, Cekli y Rist (2008), exploran met amodelación Kriging en la construcción efectiva de algoritmos de optimización global en conjunto con Recocido Simulado; además Liu y Staum (2009) presentan un procedimiento eficiente de simulación de dos niveles us ando metamodelación Kriging Estocástica, en la estimación esperada del déficit como medida de riesgo en cartera.

Las Funciones de B ase Radial también han sido instauradas como técnicas de met amodelación. Ejemplos de su aplicación los podemos encontrar en Shin, Sargent y Goel (2002), donde se propone un nuevo enfoque para desarrollar met amodelos de simulación utilizando a las funciones de base radial e ilustran este enfoque en una aplicación al sistema de colas M/M/1. Más recientement e en Meghabghab y Kandel (2004), las funciones de base radial han sido utilizadas para construir metamodelos de los motores de búsqueda de la WWW.

La interpolación S pline c onsiste en dividir el rango de las variables en segmentos y ajustar una curva apropiada en cada segment o. Como técnica de metamodelación es muy popular en la literatura. Jin, Chen y Simpson (2001) comparan la Regresión Splines Adaptativa Multivariada (Multivariate adaptive regression splines –MA RS del inglés) con regresión polinomial, Kriging y funciones de bases radiales para un conjunto de 13 problemas matemáticos. En Santos y Santos (2010), otra aplicación de splines de suaviza do (smoothing splines en inglés) es ilustrado en el clásico sistema de colas M/M/1 y en un caso de una fábrica de partes automotrices.

Se han realizado una variedad de estudios comparativos de las técnicas de metamodelación. Un ejemplo es presentado en Li, Ng, Xie y Goh (2010), donde comparan redes neuronales artificiales,

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 funciones de base radial, máquinas de vectores soporte, Kriging y MARS en la optimización de simulaciones en sistemas de apoy o a la toma de decisiones.

En Villarreal (2007) y en Villarreal, Mulyana, Castro y Cabrera-Ríos (2008) se abordaron los métodos de optimización aplicada a la simulación que utilizan metamodelos de regresión saturada. El presente trabajo se alineó a los estudios realizados en estas referencias utilizando metamodelos de regresión saturada, regresión de s egundo orden y redes neuronales artificiales. En base al metamodelo con mejor desempeño resultante se aplicará el método en un caso de estudio de simulación de flujo de polímeros. 2. JUSTIFICACIÓN Este trabajo se enfoca en la necesidad de optimizar modelos de simulación que toman largo tiempo computacional de ejecución. Cuando estos modelos son usados en optimización, es necesario garantizar la generación de soluciones atractivas manteniendo un número de simulaciones manejable. Una posibilidad es utilizar modelos sustitutos generados a partir de datos simulados, esto es, utilizando metamodelos. El método de optimización de simulaciones de Villarreal y Cabrera- Ríos (2007) desarrollado para su aplicación en sistemas y proc esos de manufactura utiliza las técnic as de metamodelación con el fin de encontrar soluciones altamente atractivas en pocas corridas de simulación. Esto representa ahorros de tiempo y costo en la práctica, recursos que muchas veces no se tienen dis ponibles ya sea porque es difícil c ontar con el tiempo para realizar cambios al sistema o bien, cuando no existe un presupuesto destinado para éste fin.

3. OBJETIVOS Aplicar diversas técnicas de metamodelación en coordinación con un método de optimización de simulaciones desarrollado originalmente por Villarreal y Cabrera-Ríos (2007), para comparar su desempeño en términos de efectividad y eficiencia en encont rar soluciones atractivas.

4. METODOLOGÍ A

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DOE inicial. El método inicia con un Diseño de Experimentos (DOE por sus siglas en inglés). El i

i

DOE consistirá en n corridas represent adas por combinaciones x = (x1, x2, x3,…, xv ) de las v i

variables controlables a incluir en el problema de optimización, así como su e valuación E[f(x )], donde i=1,2,…,n. Dependiendo del número de variables de decisión es recomendable utilizar un DOE espec ífico con el fin de no realizar corridas de simulación innecesarias. 2.

Seleccionar solución incumbente. Se selecciona la combinación del DOE con el mejor valor de la función objetivo. Esta combinación se convierte en la k -ésima solución incumbente (inicialmente k=0) [x k-mejor, E[f(xk-mejor)]]. También en este paso se inicializa un contador de iteraciones k:= 0.

ITERA CION PRINCIPAL 3.

Actualizar contador: k = k +1.

4.

Obtener el k -ésimo metamodelo. Se utilizan los puntos obtenidos en el DOE inicial y los puntos encontrados en cada iteración del método para construir el k -ésimo metamodelo. Las variables de ent rada deberán estar escaladas en el rango [-1,1].

5.

Optimizar el k -ésimo met amodelo para obtener xk. En este paso se desea obtener una nueva solución (x k ) del modelo de simulación utilizando el metamodelo derivado del paso 4. Para esto se formula un problema de optimización donde el metamodelo es utilizado como función objetivo a ser minimizada (o maximizada) s ujeto a las restricciones pertinentes. Se procede a utilizar la técnic a de múltiples comienzos con un optimizador local (e.g. Solver, MS Excel) para obtener una solución atractiva, x k .

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DOE inicial con n mediciones provenientes de simulación [x i , E[f(x i )]], i= 1,…, n.

Asignar k=0 y seleccionar el Mejor Punto del DOE como INCUMBENTE [x k-mejor, E[f(x k-mejor)]] K=k+1

Añadir x k

^

Obtener k-ésimo metamodelo f(.)k

Optimizar metamodelo para obtener k-ésimo mejor punto [x k, ^f(x k)k] Ejecutar simulación para obtener [x k, E[f(x k)]] Evaluar si x k es mejor que x (k-1)-mejor

Actualizar incumbente [x k-mejor, E[f(x k-mejor)]]

Si ¿Seguir?

No Parar y reportar

Fig. 1 Método de original de optimización de simulaciones, Villarreal y Cabrera-Ríos. 6.

Ejecutar una simulación en el punto nuevo. En esta etapa se estima, vía simulación, el valor de E[f(x k )] cuidando que si el modelo de simulación fue replicado, en esta estimaci ón se tengan el mismo número de réplicas y se report e la media.

7.

Evaluar si el punt o nuevo es mejor que el incumbente. En esta fase se quiere evaluar si el punto encontrado (x k ) tiene un valor objetivo estrictamente menor al mejor punto encontrado hasta este momento (x (k-1)-mejor), esto es, si E[f(xk )] < E[f(x (k-1)-mejor)].

8.

Actualizar la solución incumbente. En este punt o se actualizará la solución incumbente de acuerdo a la evaluación del punto ant erior. Si E[f(xk )] < E[f(x(k-1)-mejor)], entonces se asignará [xkmejor,

9.

E[f(xk-mejor)] := [xk , E[f(xk )]], de otra manera, la solución incumbente no cambiará.

Evaluar los criterios de terminación del método. El mét odo deberá t erminar si: 1) el nuevo punto (x k ) forma part e de los puntos del DOE inicial o es igual a alguno de los puntos utilizados 2

en previas iteraciones, 2) el coeficiente de determinación R del k-ésimo metamodelo es igual o mayor a un valor ε especificado (valores de 0.95 y 1.00 para ε son sugeridos) y 3) un número máximo de iteraciones definido por el usuario.

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Entonces, si alguno de los criterios de terminación se cumple, el método para y se toma la solución incumbente como la salida final. Si ninguno de los criterios se cumple, entonces se añade x k al conjunto de puntos disponibles (i.e. los puntos del diseño de experiment os inicial y los obt enidos mediante la optimización del metamodelo en cada iteración) para construir un nuevo metamodelo, y se regresa a la iteración principal. El objetivo de ir c onstruyendo un nuevo metamodelo en cada iteración es lograr la convergencia a una solución altamente atractiva en un número modesto de ejecuciones del modelo de simulación. El método originalment e se desarrolló utilizando la regresión saturada como técnica de metamodelación. Com o una extensión al método se evaluarán otras técnicas de metamodelación, que hasta ahora incluyen los modelos de regresión de segundo orden y las redes neuronales artificiales. La aplicación del método se realizó con el uso de MS Excel.

Evaluación del método El algoritmo de Optimización de simulaciones fue aplicado a siete funciones de prueba para optimización global: 1) S phere, 2) Rosenbrock, 3) Rastrigin, 4) Griewank, 5) Goldstein -Price, 6) Easom, and 7) Schwefel. Todas las funciones están consideradas en un espacio de 2 dimensiones. Información de las funciones de prueba para optimización global puede c onsultarse en Pohlheim (1994). Diseño de experimentos. El diseño experimental utilizado fue el Diseño compósito central (DCC) k

para K factores, generalmente consta de un diseño factorial 2 con nf corridas, 2K corridas axiales o estrella y nc corridas centrales de acuerdo con Mont gomery (2010). La Figura 2 muestra un DCC para K= 2 factores utilizando un valor de α= 0.5, 4 corridas axiales y una corrida central. Regresión Saturada. En los metamodelos de regresión saturados, se utilizan todos los grados de libertad posibles en un diseño experimental, es decir, n-1 coeficientes siendo n el número de puntos en el diseño. Para el caso particular de este trabajo, se part e de 8 coeficientes utilizados en la regresión saturada, esto en base a que s e tiene inicialmente 9 puntos del DCC. Matemáticamente el primer metamodelo es representado por la ecuación:

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Regresión de Segundo Orden. La regresión de segundo orden utiliza hasta los términos cuadráticos de las variables. La expresión matemática está dada por:

Redes Neuronales Artificiales. Algunas arquitecturas de las RNAs son conocidas como aproximadores universales. Las RNAs utilizadas como técnic a de metamodelación en esta evaluación son las redes multicapa y de avance (Multilayered feed forward en inglés). La Figura 3 muestra una red neuronal multicapa compuesta por 3 capas: la capa de entrada, tiene 2 neuronas que representan el valor de las variables de entrada x1 y x2, la capa oculta con 2 neuronas y una capa de salida con una neurona que representa la predicción de la función objetivo.

DCC con 9 puntos 1.00

x2

0.50

-1.00

0.00 -0.50

0.00

0.50

1.00

-0.50 -1.00

x1

Fig. 2 Diseño experimental inicial con 9 puntos.

Fig. 3 Red neuronal artificial de tres capas entrenada por retropropagación del error.

Matemáticamente, el modelo de red neuronal de tres capas ecuación:

puede ex pres arse mediant e la , donde fact1 y fact2 son funciones

de activación para la capa de entrada y la capa oculta respectivamente,

representa la

respuesta predicha y xi los datos de entrada, Vj y W ij son los pesos de la capa de salida y de entrada respectivamente, b j y c son los pesos que salen de las neuronas de sesgo y tienen valor de constante de 1.

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5. RES ULTADOS Para cada función de prueba se tienen los valores óptimos conocidos. Estos valores s on la referencia

para

comparar

las

evaluaciones

del

algoritmo

utilizando

cada

técnica

de

metamodelación. La tabla 1 resume los valores de los óptimos conocidos para cada función.

Valor óptimo objetivo

Solución óptima

Zona de búsqueda

Sphere

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

x1, x2 Є [-5.12,5.12]

Rosenbrock

0

[(1,1), f(1,1)= 0]

x1, x2 Є [-2.00,5.00]

Rastringin

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

x1, x2 Є [-5.00,5.00]

Griew ank

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

x1, x2 Є [-50,70]

GoldsteinPrice

3

[(0,-1), f(0,-1)= 3]

x1, x2 Є [-2.00,2.00]

Easom

-1

[(Π,Π),f(Π,Π)=-1]

x1, x2 Є [-100,100]

-837.966

[(420.9687,420.9687), f(420.9687,420.9687)= -837.966]

x1, x2 Є [-500,500]

Función

Schwefel

Tabla 1. Valores óptimos conocidos para cada función de prueba.

De la tabla 2.1 a la tabla 2.3 se presentan los resultados obtenidos de la aplicación del método de optimización basada en simulación para cada metamodelo.

Regresión saturada

Función

Número de simulaciones

Mejor valor encontrado

Mejor solución final encontrada

R2

Sphere

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

1.0000

R2 = 1, el punto (0, 0) ya había sido simulado.

Rosenbrock

13

56.50

[(1.5,1.5), f(1.5,1.5)= 56.5]

1.0000

R2= 1

Rastringin

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.8379

El punto (0, 0) ya había sido simulado.

Griew ank

18

0.13

[(9.33,13.81), f(9.33,13.81)= 0.13]

0.9943

El punto (-50, -50) ya había sido simulado.

GoldsteinPrice

16

3

[(0,-1), f(0,-1)= 3]

1.0000

R2= 1

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Criterio de parada

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10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.1552

El punto (0, 0) ya había sido simulado.

Schwefel

10

-361.178

[(-500,-500), f(-500,-500)= -361.178]

1.0000

R2 = 1, el punto (-500, -500) ya había sido simulado.

Tabla 2.1. Solución a funciones de prueba con metamodelos de regresión saturada.

Regresión de segundo orden

Función

Número de simulaciones

Mejor valor encontrado

Mejor solución final encontrada

R2

Sphere

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

1.0000

R2 = 1, el punto (0, 0) ya había sido simulado.

Rosenbrock

21

56.50

[(1.5,1.5), f(1.5,1.5)= 56.5]

0.9276

El punto (-0.02, 2.71) ya había sido simulado.

Rastringin

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.8379

El punto (0, 0) ya había sido simulado.

Griew ank

13

0.59

[(10,40), f(10,40)= 0.59]

0.8451

El punto (-18.48, 15.74) ya había sido simulado.

GoldsteinPrice

13

3

[(0,-1), f(0,-1)= 3]

0.9688

El punto (0.43, -0.44) ya había sido simulado.

Easom

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.1552

El punto (0, 0) ya había sido simulado.

Schwefel

10

-361.178

[(-500,-500), f(-500,-500)= -361.178]

0.9439

El punto (-500, -500) ya había sido simulado.

Criterio de Parada

Tabla 2.2. Solución a funciones de prueba con metamodelos de regresión de segundo orden.

Redes neuronales artificiales

Función

Número de simulaciones

Mejor valor encontrado

Mejor solución final encontrada

R2

Sphere

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.6206

El punto (-5.12, 5.12) ya había sido simulado.

Rosenbrock

10

56.50

[(1.5,1.5), f(1.5,1.5)= 56.5]

0.9977

El punto (-2, 5) ya había sido simulado.

Rastringin

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.4826

El punto (-5, -5) ya había sido simulado.

Griew ank

10

0.59

[(10,40), f(10,40)= 0.59]

0.7516

El punto (-50, 70) ya había sido simulado.

GoldsteinPrice

11

3

[(0,-1), f(0,-1)= 3]

0.9567

El punto (2, -2) ya había sido simulado.

Easom

10

0

[(0,0), f(0,0)= 0]

0.1562

El punto (100, 100) ya habia sido simulado.

Schwefel

10

-361.178

[(-500,-500), f(-500,-500)= -361.178]

0.9416

El punto (-500, -500) ya habia sido simulado.

Criterio de parade

Tabla 2.3. Solución a funciones de prueba con metamodelos de RNAs.

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La Figura 4 y Figura 5, muestran la función Griewank as í como el met amodelo final, respectivamente a manera de ilustrar una instancia de evaluación.

Función Griewank f(x1,x2) vs x1, x2

f(x1,x2)

4.0 3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0.0

Metamodelo de la función Griewank f(x1,x2) vs x1, x2

1.2 0.6 f(x1,x2)

50

70

25 0 -50

-25

0 x2

25

50

70

x1

-25 -50

Fig. 4 Función Griew ank en un espacio de 2 dimensiones.

0.0 -0.6

1.0

-1.2

0.5

-1.8

0.0 -1.0

-0.5

-0.5

0.0 x2

0.5

1.0

x1

-1.0

Fig. 5 Metamodelo de regresión saturada final de la función Griewank encontrado con el método de optimización de simulaciones.

Se observó que con la aplicación del algoritmo a las 7 funciones de prueba de optimización global y utilizando met amodelos de regresión saturada, el método encontró el mejor valor en 3 ocasiones, funciones Sphere, Rastrigin y Goldstein -Price; además encontró valores muy cercanos al óptimo en 2 ocasiones, funciones Griewank e Easom; falló en llegar al óptimo en 2 ocasiones, funciones Rosenbrock y Schwefel. Como parte de nuestro objetivo, estos resultados se obtuvieron manteniendo un número manejable de simulaciones. Adicionalmente, utilizando la regresión cuadrática como metamodelos, el método encontró resultados similares a la regresión saturada pero con una reducción en el número de simulaciones. Se encontró el mejor valor en 3 ocasiones, funciones Sphere, Rastrigin y Goldstein -Price; además encontró valores muy cercanos al óptimo en 2 ocasiones, funciones Griewank e Easom; falló en llegar al óptimo en 2 ocasiones, funciones Rosenbrock y Schwefel. En la evaluación con metamodelos de RNAs, no sólo se encontraron los mismos resultados que en la regresión de s egundo orden sino que además el número de simulaciones se redujo considerablemente, siendo en 6 de las funciones 10 simulaciones, toman do de esta forma ventaja sobre el resto de los metamodelos.

Instancia de Moldeo por inyección En esta sección se present a una instancia de la aplicación del método de optimización de simulaciones en coordinación c on redes neuronales como técnica de metamod elación a un proceso de moldeo por inyección. Este caso de estudio tiene como objetivo seleccionar la mejor

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configuración, es decir, seleccionar los valores del tiempo de inyección (Ti) y la temperatura del material (T m) para un componente de una parte aut omotriz con el fin de reducir al mínimo el tiempo de ciclo de inyección (Tc). La parte Speedo es una pieza de demostración incluida en el software TM

de simulación Moldflow

(Aut odesk Moldflow Insight 2011) y se simula como moldeada por

inyección utilizando el termoplástico P 252-01 manufacturada por Rhetech. Los rangos de las o

variables controlables son, para el Ti de 0. 5 a 1.5 segundos y para el T m de 182 a 232 C (los rangos son sugeridos por la base de datos de materiales de Moldflow). El resto de las co ndiciones del proceso s e mantuvieron fijos con los valores recomendados por defecto. La parte S peedo se presenta en la Figura 6. El diseño experiment al inicial utilizado fue un diseño compósito central con un valor de α= 1 (ver Figura 7). La tabla 3 muestra las evaluaciones del DOE inicial. El metamodelo utilizado es una red neuronal artificial como se presentó en las previas evaluaciones de las funciones de prueba, esto debido a que mostró mejor desempeño en términos de reducción de simulaciones en la obtención de la solución óptima o una solución muy cercana.

Tm oC

Tiempo de inyección vs. temperatura del material

232 227 222 217 212 207 202 197 192 187 182 0.5

Fig. 6 Pieza speedo.

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1.5

Ti seg

Fig. 7 Diseño de experimentos Compósito Central con 9 puntos.

2.5

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Diseño de experimentos inicial Corrida

Ti

Tm

Tc

1

1.5

182

15.8420

2

1

194.5

15.5578

3

2

194.5

16.6317

4

0.5

207

15.5252

5

1.5

207

16.5944

6

2.5

207

17.4265

7

1

219.5

16.5576

8

2

219.5

17.3849

9

1.5

232

17.5956

Tabla 3. Evaluaciones del DOE inicial.

A detalle se observan los resultados de las evaluaciones en la tabla 4.

Iteración

Ti

Tm

E[f(Ti, Tm)]= Tc

Punto incumbente

R2

DOE

0.5

207

15.5252

E[(0.5 seg, 207 oC)]= 15.5252 seg

-

1

0.5

182

14.2754

E[(0.5 seg, 182 oC)]= 14.2754 seg

0.9854

2

0.5

182

14.2754

E[(0.5 seg, 182 oC)]= 14.2754 seg

0.9938

Criterio de parada cumplido: el punto (0.5 seg, 182 oC) ya había sido simulado.

Tabla 4. Resultados obtenidos por el método en cada iteración.

Como resultado de la aplicación del método se reportó la solución encontrada al evaluar 11 simulaciones. El tiempo de ciclo mínimo requerido para llenar el molde será de 14.2754 segundos, o

el cual se obtendrá con 0. 5 segundos del tiempo de inyección y 182 C para la t emperatura del material.

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6. DISCUCIONES

Se observó que la red neuronal utilizada como metamodelo tiene el mejor desempeño cuando es utilizada en coordinación con el método de optimización de simulaciones. Cabe mencionar que no es de vital importancia la aproximación del metamodelo ya que no buscamos una excelente representación de los datos sino que sea un metamodelo que nos lleve a una buena región de búsqueda.

7. CONCLUSIÓN Los metamodelos generados a partir de dat os simulados han sido utilizados como herramientas para dar solución a problemas de optimización. En este trabajo se presentó una comparación de técnicas de metamodelación en coordinación con un método de optimización de simulacion es aplicado a 7 funciones de prueba de optimización global. Este método emplea el diseño experimental además de la met amodelación. De acuerdo a la evaluación, las RNAs pueden ser una mejor técnica de metamodelación que garantice llevar a soluciones atractivas en un número reducido de simulaciones en comparación con la regresión de segundo orden y la regresión saturada, considerando que con ésta última se desarrolló el método originalmente. Se present ó además, una instancia del mét odo aplicado a un proceso de moldeo por inyección. El método es de sencilla codificación y utiliza recursos de computacionales modestos. Los resultados de las evaluaciones serán utilizados como referencias de desempeño para evaluar con metamodelos de RNAs incrementando la complejidad y con modelos Kriging.

8. BIBLIOGRAFIA Altiparmak, F., Dengiz, B. y Bulgak, A. (2002). Optimization of buffer sizes in assembly system using int elligent techniques. In P roceedings of the 2002 Winter Simulation Conference, 11571162, WSC 2002. Gunes, H., Cekli, H. E. y Rist, U. (2008). Data enhancement, smoothing, reconstruction and optimization by kriging interpolation. In P roceedings of the 2008 Winter Simulation Conference, 379-386, WSC 2008.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Valoración de los componente s del IPC de la bolsa mexicana de valores con el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) como medida adecuada y Su contra ste con su precio de mercado. Dr. Juvencio Jaramillo Garza Dr. Jesús Fernando Isaac Garc ía Dr. Oscar Flores Rosales 1. INTRODUCCIÓN La presente investigación, muestra un análisis y el desarrollo histórico de: si los mercados se comport an en forma eficiente, la administración de cart eras de fondos

y el comportamiento

financiero, principalmente en el merc ado de los Estados Unidos, el cuál es el más significativo del mundo. Los descubrimientos más relevantes se encuentran en los grandes mercados del mundo (como el de Nueva York), que es donde se han hecho la mayoría de las investigaciones. Actualmente hay una diversidad de estudios sobre el tema y se va a realizar un repaso de la literatura sobre los contrastes de los tres tipos de eficiencia (débil, semifuert e y fuerte); una buena síntesis puede verse en Fama (1970) y en Copeland y Weston (1988). Lo primordial es evidenciar si las conclusiones son o no congruent es con la realidad. Las fuentes como los bancos, la colocación de acciones en la bolsa, emisión de deuda e incluso la generación de instrument os de permuta financiera permite que en estas fuent es se hagan transacciones de inversiones y/o financiamientos. El riesgo no sistemático (riesgo diversificable) y el riesgo sistemático (riesgo no diversificable) son dos variables que influyen en el rendimiento de un activo financiero esto de acuerdo a la teoría clásica de inversión. El riesgo no sistemático (riesgo diversificable) es relacionado con los factores internos que afectan al activo en particular, como el desempeño de la empr esa que emite dicho instrumento. Markowitz (1959) encuentra que diversific ando los valores negociables en un portafolio se reduce el riesgo, pero Fama (1976) encuentra que ni aun haciendo esto, se puede eliminar la totalidad del riesgoNavarro y Santillán (1998) y Vázquez (2001), estudian los factores que inciden en el rendimiento de las acciones en México basados en la teoría del CAPM y el APT.

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2. JUSTIFICACIÓN Eficentar el tiempo de estudio

de los elementos mecánicos propuestos para su análisis de

comport amiento a través de variables y parámetros geométricos, así como también la selección de los materiales a través de la inclusión en Excel de tablas y/o ligas de páginas web de proveedores de mat eriales, logrando con esto hacer que el estudiante inte ractúe en el cont exto real a través del internet. Otras vent ajas del uso del Excel son que el programa desarrollado puede ser reutilizado en alguna otra aplicación similar con las respectivas modificaciones,

generar una carpeta o

portafolio de evidencias en electrónico, desarrollar la habilidad del estudiant e de programar el algoritmo de cálculo e interactuar con estudiantes de la carrera de sistemas. Actualmente en las aplicaciones de la ingeniería mecánica para el desarrollo del producto o diseño de maquinas es común el uso de métodos geométricos a través de algún software de CAD. Por lo que este llega a ser dis eñado solo por geomet ría, sin tener el estudio del análisis y calculo de comport amiento el cual logra optimizar el diseño del mismo y lo más import ante asegurar el funcionamiento satisfactorio del mismo.

3. OBJETIVOS El modelo de Markowitz Harry Markowitz (1952) publicó en la revista Journal of Finance un art ículo basado en su tesis doctoral y titulado “Portfolio Selection” en el área de la teoría de selección de carteras, en el cual mostraba un modelo de conducta racional del tomador de decisiones para la selección de carteras de títulos -valores con liquidez inmediata. El modelo de Markowitz a través del tiempo en México ha permitido que las carteras generen mayor rentabilidad y un menor riesgo por medio del Índice de Precios y Cotizaciones (IPC) de la Bolsa Mexicana de Valores (BMV) ya que el IP C de la BMV representa la eficiencia de la cartera de mercado teórica. Haugen (1993), Fisher y Statman (1997) encuentran que las carteras no son tan eficientes como debieran debido a la inclusión de cualquier restricción adicional.

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Mendizábal y Tamayo (2000) encuentran que la gestión pasiva se traza seguir a una cartera de referencia que refleje los movimientos del mercado debido a que existe información perfecta y ningún inversionista puede superar al merc ado. Los Modelos CAP M y APT En el área de las Finanzas Corporativas, uno de los temas de investigación más importantes en los últimos años, ha sido la Valuación de Activos de Capit al o Valuación de Acciones , la cual intenta determinar los factores que explican la tasa de ret orno de un portafolio determinado. Hay actualment e dos modelos de valuación de activos de capital elaborados los cuales son: Modelo de Fijación de P recios de Capital conocido como CAPM (Capital Asset Pricing Model) y el de la Teoría de Fijación de P recios de Arbitraje denominado como APT (Arbitrage Pricing Theory), los cuales son expuestos aquí. Las características primordiales de ambos modelos que se explican aquí son los supuestos necesarios para mostrarlos, con sus planteamientos utilizando variables macroec onómicas, financieras y operativas, llevado a cabo para contrastarlos con la realidad. Otras investigaciones prácticas de estos dos tipos de riesgo indujeron a Sharpe (19 64) a exponer el concepto de diversificación y el enfoque de portafolios. En síntesis, la idea de tal enfoque es que los valores negociables pueden mezclars e de una manera tal que se minimice el riesgo relativo, es decir, si se contempla los patrones de flujos de caja esperados sobre el tiempo de varios valores, y se mezcla tales valores en un portafolio, la dispersión del flujo total de caja se minimiza y la dispersión del retorno sobre la inversión se minimiza aun mas (Horne, 1979). Históricamente en forma análoga Sharpe (1963, 1964) y Treynor (1965) desplegaron el primer modelo usado para solucionar este problema y después fue ampliado por Mossin (1966). Lintner (1965) y Black (1972). El Capital Asset Pricing Model (CAPM) muestra que en un merc ado eficiente la t asa de retorno de cualquier activo riesgoso es una función de su covarianz a o correlación con la tasa de retorno del portafolio de mercado, es decir, aquel portafolio que contempla a t odos y a cada uno de los activos de la economía, en cierta proporción. La hipótesis de mercado eficiente, dice que los precios de las acciones o de los activos financieros en general, siempre tienden a pronunciar todo lo conocido sobre la acción y las perspectivas de las empresas, individualment e y como un todo en la economía. Ross (1976) elaboró un modelo alternativo para este propósito, llamado Arbitrage

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Pricing Theory (APT). El AP T es relacionado al CAPM en que también es un modelo de valuación de activos en equilibrio, es decir, en un mercado eficiente. El retorno de cualquier activo riesgoso es visto como una mezcla lineal de varios factores, y no tan sólo de la tasa de retorno del portafolio de mercado. Supuestos del CAPM El modelo de valuación de activos de capital o modelo de equilibrio de activos financieros, mejor acreditado como CAPM, fue elaborado por S harpe (1964) y Litner (1965). Ambos fundamentaron sus exposiciones en las investigaciones realizadas por Markowitz y Tobin (1960), quienes aseveraron que t odos los inversionistas prefieren s us carteras a t ravés del razonamiento de la media-varianza. El propósito del modelo es medir e interpretar la relación que existe entre el riesgo y el rendimiento; ya que a través de esta relación lineal s e puede establecer el equilibrio de los mercados financieros. Como todo modelo economét rico, el CAPM fundamenta su pertinencia en supuestos más o menos condicionales, que le han permitido lograr c onclusiones universalmente admitidas. De acuerdo con Sharpe (1964), en siete supuestos esenciales sobre los que esta cimentado. Modelo CAPM El modelo de valoración de activos (CAPM) constituye que el retorno por riesgo de un activo es igual a su bet a multiplicado por el premio por riesgo del portafolio de mercado. El beta calcula el grado de co-movimient o entre el ret orno del activo y el retorno del portafolio de mercado. Sin embargo, en los últimos años, el CAPM ha sido discutido por varios estudios empíricos. Por ejemplo, Fama y French (1992) informaron la “muerte del bet a”. Sobre la base de una muestra para 1963-1990, los autores indicaron que el beta tiene un bajo valor de predicción del retorno de una acción. Otros elementos, tales como la razón bolsa/libro y el tamaño de la firma, trascendieron ser más importantes a la hora de explicar los retornos accionarios. En el marco conceptual del CAPM, en un ambient e de incertidumbre la toma de decisiones para calcular el riesgo y el rendimiento de un activo que se c onserva como parte de una cartera y en condiciones de equilibrio de mercado para la asignación de precios, el riesgo de una acción se

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divide en riesgo diversificable o riesgo es pecífico de una compañía y el riesgo no diversificable o de mercado el cual para el CAPM es el más relevante y es calculado por su coeficiente beta. El coeficiente beta vincula el exceso de rendimient o de la acción respecto de la tasa libre de riesgo, el cual s e calcula a través de una regresión lineal de dos variables de acuerdo al supuesto de que el rendimiento en exceso de la acción, examinada como una serie de tiempo, tiene varianza condicional homocedástica. Modelo APT Modelo de Fijación de P recios de Arbitraje (Chen, 1983) fue promovido por Ross (1976) como una opción al Modelo de Fijación de Precios de Capital (CAPM). El AP T puede ser más general que el CAPM y que permite múltiples factores de riesgo. A oposición del CAPM, el AP T no demanda la identificación del portafolio del mercado. Pero, esto habitualmente tiene un costo. Es frecuente que el AP T suministra una relación aproximada entre el rendimiento es perado de un activo con un número inex plorado de factores no identificados. A este nivel el oponerse a la teoría es imposible, (a menos que existan oportunidades de arbitraje) y por ende el poder demostrar que el modelo depende de supuestos adicionales. El APT involucra muchas medidas de riesgo sistemático. Cada beta calcula la sensibilidad del retorno de las acciones de la compañía a un factor aislado y tácito de la economía. McKinsey & Company (2003), explica la discrepancia en las primas al riesgo calculadas por los modelos APT y CAPM para cinco industrias en el sector de telecomunicaciones. El petróleo y los bancos centrales son más arriesgados en cada dimensión. Productos forestales son menos arriesgados y los servicios eléctricos tienen mucho menos ries go de incumplimiento. Una prima al riesgo más grande significa que la industria es más s ensible a un tipo de ries go dado que sería estimado por el CAPM. Los bancos y otras instituciones financieras son más sensibles a cambios imprevistos en la inflación de largo plazo y el mercado ac arrea una prima al riesgo más alta. McKinsey & Company (2003), explica el efecto neto de usar el CAPM vs. el AP T para calcular el costo de capital de nueve industrias. La trascendencia de estas discrepancias en la valuación de flujos de efectivo a perpetuidad de capit al contable son las diferentes variables que emplea el APT.

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4. METODOLOGÍ A Gómez-B ezares, Madariaga y Santib añez (1994) emplearon las metodologías clásicas de contraste, as í como las novedades que han ido apareciendo en la literatura financiera en el transcurso de los últimos años, con el objetivo de establecer hasta qué punto puede afirmarse que el modelo planteado, el CAPM, es capaz de exponer el comportamiento de nuestro mercado, o dicho de otro modo, hasta qué punto las rentabilidades de los títulos se comport an según lo propuesto por el modelo. El objetivo es ver s í el inversionista puede batir al mercado utilizando el CAPM. Si las conclusiones de los anteriores estudios establecieran la clara aceptación del modelo, lo que ahora se expone no tendría ningún sentido: si el mercado s e comport a fielmente de acuerdo a lo propuesto por el modelo, no habría manera de obt ener rentabilidades extraordinarias mediante su empleo, ya que, como promedio, los títulos alcanzarían en función del riesgo sistemático que contribuy en a su propietario, siendo la relación entre rentabilidad media y riesgo exact o y conocido. Existen varios métodos de c ontrastar el Modelo de Valoración de Activos de Capital, más conoc ido por las siglas CAPM, elaborado por Sharpe (1964), Lintner (1965), Mossin (1966), etc. Es bien sabido que el modelo visualiza que, en el equilibrio, los t ítulos deben rendir linealmente en función de su riesgo calculado por la beta (o covarianza ent re l a rentabilidad del título y del mercado relativizada por la varianza de ésta última). Los trabajos de Black, Jensen y Scholes (1972), Blume y Friend (1973) y el de Fama y Macbeth (1973), que en su moment o fijaron rumbo en la historia de los cont rastes, ya que formaron las metodologías básicas de contrastación que, con pocas novedades, han sobrevivido hasta nuestros días. Estas novedades, son básicamente de carácter econométrico y consisten en el sucesivo afinamiento de los procedimientos de estimación de los diferentes modelos empíricos. El estudio de los contrastes multivariantes realizado por Gibbons (1982) propicio que este campo se haya transformado en uno de los más importantes trabajos y ha sido objeto de diversos estudios empíricos, de entre los que podríamos mencionar los trabajos de Shanken (1985, 1986) y, en el caso español, Rubio (1988). Fama y MacBet h (1973) concluyeron por utilizar el mes como periodo sobre el que se miden las rentabilidades y el cuatrienio como periodo de cont raste del modelo. Sin embargo, Kothari, Shanken y Sloan (1992) emplearon periodos anuales para medir las rent abilidades alcanzando

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resultados aceptables. Gómez-B ezares, Madariaga y Santibáñez, 1994 emplearon el conjunt o de datos comprendido entre 1959 y 1988 empleando períodos mensuales y anuales. Kothari, S hanken y Sloan (1992) señalan, sin embargo, que los resultados de Fama y French (2002) obedecen, en gran medida, de la utilización de datos mensuales. En la contrastación empírica, al tener que usar aproximaciones, no deben sorprender los malos resultados (Roll y Ross, 1994). En cualquier caso, Stambaugh (1982) encontró que los contrastes del modelo son poco sensibles a la aproximación utilizada como cartera de mercado. 5. RES ULTADOS EL CONCEPTO DE EFI CIENCIA Fama (1970) define mercado eficiente como aquel cuyos precios siempre reflejan la información disponible. De acuerdo a esto, en una bolsa “eficiente” los precios de los valores que se cotizan muestran toda la información referent e a dichos valores; es decir, un merc ado eficiente evaluará de manera apropiada los títulos que en él se cotizan. De esta forma el mercado orienta correctamente la asignación de los recursos, revelando a los agentes cuáles deben ser sus decisiones de inversión. LA DES CRIPCI ÓN DE EFICI ENCI A El Capital Asset Pricing Model (CAPM) es uno de los beneficios primordiales de la teoría financiera moderna. a)

De acuerdo con Fama y French (1992), la predicción cent ral del CAPM es que la cartera de

mercado es eficiente según el criterio media-varianz a. De acuerdo a Copeland y Weston (19 88), en equilibrio todos los activos, deberían tener un precio tal que su tasa de retorno ajustada por riesgo sistemático esté exactamente sobre una línea rec ta, la llamada Línea del Mercado de Valores. Markowitz (1952) encuent ra que en el caso que se mida el riesgo total des viación estándar de los

ret ornos, las mezclas respectivas se mostrarían sobre la forma

eficiente.

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apoyándose en la

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Fama (1976, 1991)

hallan que si los mercados son eficientes y reúnen toda la información

relevante, entonces esto permitiría que los precios y los retornos asociados no pueden ser pronosticados con certeza. Debido a que toda la información está ya reunida en estos, tales precios y retornos sólo se desplazarán por eventos aun no representados, los que son, por definición, impredecibles. Ganarle al mercado, cuando los mercados son eficientes y los precios manifiestan toda la información utilizable, sería más una cuestión de suerte que de habilidad o de conocimiento, La libre competencia entre los participantes del merc ado de inversionistas se realiza en un ambiente aleatorio de los precios de las acciones en los cuales se muestran la información tr ascendental en cuanto a que acción comprar o vender ant es que el resto del merc ado t ome conocimiento de dicha información. Lorie, Dodd y Hamilton (1985) encuentran que la cotización se centre en el valor int rínseco, es decir, paradójicamente, que los que participan en él, al menos una parte import ante de ellos, piensen que no lo es y traten de lograr oportunidades de enriquecerse, examinando para ello la información disponible con la ilusión de vender a un precio más alt o que el intrínseco o comprar a uno más bajo. Los analistas financieros aplican métodos cada vez más sofisticados en la toma de decisiones debido a la presencia de pequeñas ineficiencias, lo cual se traduce en generar rentabilidades extraordinarias, pero esto cada vez se complica en generar t ales rentabilidades debido a su actuación pers onal lo cual propicia que se produzca un mercado eficiente, es decir, el inversionista invierte en una cartera bien diversificada lo cual hace que sus títulos se enc uent ren bien valorados. Esto se contrapone a dos técnicas muy utilizadas en la práctica en los mercados de valores: el análisis técnico y el análisis fundamental. De acuerdo a Cuthbertson (1996)

dice que el análisis fundamental descansa en leyes

consideradas fundamentales para el análisis económico, como la oferta y la demanda. Dentro de los recursos que usa este tipo de análisis se encuent ran los siguientes: los pronósticos de beneficios y dividendos de la empresa, los estados contables, la calidad de la gerencia, la valoración del ries go de la compañía y el posible desarrollo de las principales variables macroec onómicas, tales como las expectativas sobre los tipos de interés, para determinar el precio intrínseco de la acción.

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El punto de unión del binomio entre los técnicos y los fundamentalistas es que ambos sustentan que en el present e existen tendencias que generan hechos o señales que pueden enfocar al inversionista a lograr en un futuro inmediato un beneficio extraordinario siempre que sepa n interpretar en la forma adecuada la información. LOS TIPOS DE EFICI ENCI A Roberts (1967) diferencia tres tipos de eficiencia, Brealey y Myers (1988), donde se cita el trabajo inédito de Roberts (1967): a) Eficiencia débil: el precio ex pres a toda la información histórica, las series de datos históricos no contienen información que pueda ser usada para obtener rentabilidades extraordinarias. b) Eficiencia semifuerte: el precio expresa toda la información pública, tal es el caso del anuncio de los beneficios anuales o de los tipos de interés. En este caso sólo s ería posible obtener rentabilidades extraordinarias mediante la utilización de informaciones privilegiadas, si es que éstas existen. c) Eficiencia fuert e: el precio expresa toda la información existente, en tal caso nadie puede obtener una rentabilidad extraordinaria mediant e la utilización de informaciones privilegiadas, bien porque no existen, bien porque son públicas. En síntesis, un mercado es eficient e, cuando empleando información no podemos obtener rentabilidades extraordinarias por estar es a información comprendida en el precio. 6. DISCUCIONES Así, el CAPM, desarrollado en un ambiente que asume un mercado eficiente, demanda que la cartera óptima de un inversionista implicaría invertir en la cartera de mercado de activos riesgosos con la simetría adecuada de endeudamiento, a la tasa de interés libre de riesgo. En síntesis, de acuerdo al desempeño de la hipótesis de eficiencia de mercado, la estrategia genérica más apropiada de cualquier inversionista adverso al riesgo pudiera implementar una estrategia pasiva basada en la indexación. Esto es, invertir en la cartera de mercado y mantenerla por todo el horizonte de inversión elegido. Toda otra estrategia de inversión no sería más eficiente, en términos de retorno-ries go, sobretodo cuando se incorporan al análisis los costos de transacción. De acuerdo a Roll (1977) cualquier inversionista que hubiera obtenido en el pasado un

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retorno ajustado por riesgo mayor que el obtenido por la cartera de mercado, habría solo tenido suerte y no habría razón para creer que pudiera tener resultados similares en el fut uro. Treynor y Mazuy (1996) proponen nuevamente la ecuación del CAPM con el propósito de aislar mejor los elementos que el funcionamient o de una cart era excepto la parte explicable por el mercado. Lo hicieron adoptando un plan de regresión cuadrático. Jensen (1968) empleó un índic e de retorno anormal para analizar el rendimiento de 115 fondos de inversión entre 1955 y 1964. Su hallazgo es que, en promedio, tales fondos no fueron hábiles de pronosticar los precios futuros de los activos, y, en consecuenc ia, no fueron tampoco hábiles en lograr retornos lo suficientement e mayores para cubrir los costos de transacción y menos sus propias comisiones. Palacios (1973) examina el rendimiento de los fondos de inversión en España y encuentra que hasta 1969, los fondos generan retornos superiores al mercado para luego se batidos por este. Este hallazgo lo atribuye a la aparición de los analistas financieros en 1966. Lucas (1998) examina 36 fondos de renta variable ent re 1992 y 1996 en España. Sus resultados reflejan que solo 11 de los 36 superan el retorno del IBE X35. Sin embargo, dado que este índice de mercado no considera dividendos el porcentaje de ganadores estaría sobre dimensionado. Bollen y Busse (2001) utilizan series diarias desde 2/1/85 al 29/ 12/95 para examinar la eficacia de estrategias activas de inversión frente a la indexación. Hallan mayor evidencia de éxito que en los estudios efectuados previamente con retornos mensuales. Frino y Gallagher (2001) calculan el resultado de fondos que emplean estrat egias activas de inversión. Los rendimientos tanto de los fondos como del índice, están calculados en exceso sobre el activo libre de riesgo (la variable empleada como aproximación suele ser el tipo de interés de los bonos del tesoro a un mes). Elaboran una comparación de resultados después de gastos de fondos de inversión activos y pasivos. En términos relativos, los res ultados del estudio reflejan que los fondos indexados superan a los fondos activos. Berstein (1999) muestra que el costo de administración promedio de un fondo indexado es mayor al de un fondo no indexado ya que la rotación del fondo indexado t ípico es de 15% anual en comparación al 76% de un fondo negociado activamente. En síntesis, hay costos adicionales cargados a los inversionistas.

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Ibbotson y Kaplan (2000) señalan que los hallaz gos de la encuesta de Brinson, Singe r y Beebower (1991) no eran importantes y presentaban que la discrepancia en los rendimientos de los fondos se debía principalmente a la selección de los períodos convenientes de mercado o de modelo. Informan que la distribución estratégica de activos en promedio, muestra el 100% de los ret ornos en el tiempo, el 90% de la varianza de los retornos en el tiempo y el 40% de la varianza de los retornos entre los gestores de inversiones. Al emplear una regresión de corte t rans versal de los retornos anuales de los fondos, hallan que el 40% de la varianza de rendimiento entre fondos es aclarado por discrepancias en la distribución estrat égica de activos y el otro 60% es aclarado por la selección de valores, comisiones y por tomas de puls o al mercado. En síntesis, la elección de la política de distribución de activos, y por consecuencia, la elección del índice de referencia muestra la mayor parte del rendimiento de la cartera. De acuerdo a esta explicación, sería improductivo practicar una gestión de distribuciones activa. La estrat egia mas apropiada sería dejar que el índice o índices de referencia ordenaran el desarrollo de la cartera. Producto de lo anterior en la industria de gestión de carteras, la participación de mercado de la indexación en relación con la de una estrategia de inversión activa ha c recido de una manera importante. Gruber (1996) encuentra que los fondos gestionados pasivamente o simplemente indexados muestran opciones atractivas y de bajo costo respecto a los fondos gestionados activamente. Wiesenberger (2000) informa que estimando el rendimiento de 40 fondos que utilizan una indexación optimizada, solo 19 han lo grado sobresalir el índic e de referencia en el transcurs o de toda la vida de los fondos. Además, no parece haber correlación entre el tipo de técnica inversión utilizada y el batir el índice. La raz ón para no superar el índice parece ser los gastos de administración y por comisiones por la elevada rotación de la cartera. Los gastos promedio de un fondo indexado de manera optima es 1.1% anual. Mientras, que esto es mas bajo que el 1.47% cobrado por los fondos administrados activament e, es mucha mayor que el 0.57% promedio cargado por los fondos simplemente indexados. Los “super-inversionistas” implementan ideas del análisis fundament al, lo c ual pone en tela de duda la eficiencia del mercado, esto de ac uerdo a Graham y Dodd (1934). Graham y Dodd (1934) definen la estrategia de inversión de valor como “el arte de encont rar acciones cuyo precio de mercado este situado bien por debajo de su valor intrínseco”. Ellos proponen que un inversionista prudente debiera comprar acciones que tengan bajos precios

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relativos a utilidades, dividendos, precios históricos, patrimonios contables y otras medidas de valor para así tener mas altos retornos promedios en el largo plazo. Graham y Dodd (1934) proponen que para tener poder de explic ar los eventos debe haber análisis cualitativo y cuantitativo, y que los análisis cuantitativos deben usar los ratios históricos y presentes para realizar análisis comparativos de la compañía, con los ratios de otras firmas y de la industria, y con los del merc ado en general. Se ha cuestionado la utilidad de los Modelos de Valuación de Activos de Capital, tales como el CAPM, por muc ho el más difundido y estudiado. Conc retamente, la teoría del mercado eficient e dice que cualquier noticia importante que impacte al valor de un t ítulo se expresa prontamente y en toda su extensión, en su precio. Sin embargo, se ha hallado evidencia empírica de que la reacción inicial a cualquier noticia importante no tiene todo el impacto en el primer momento sino que se va modificando durant e un laps o de tiempo más o menos dilatado. Carhart (1997) halla que los inversionistas desconoc en la relevancia del tamaño de la muestra en el proceso de inferencia estadística, y estiman que es posible identificar tendencias a partir de una serie corta de dat os utilizables. Un error habitual es la valoración de la calidad de la administración de un fondo a partir de la rentabilidad histórica, aunque se tenga de series temporales poco representativas. Malkiel (1995) analizo esta situación en el mercado americano de fondos comunes de inversión de renta variable, entre 1971 y 1991. Halló evidencia de persistencia durante la década de los años sesenta (en promedio, el 65.1% de los ganadores repetía al año siguiente), pero en la década de los ochenta (solamente repitió el 51.7% de los ganadores ). Encontró que el nivel de eficiencia se aumentó con el pas o del tiempo fruto de la revolución tecnológica que facilitó ampliar un sistema de comunicaciones

mucho

más

rápido,

lo cual

disminuyó

la

probabilidad

de

hallar

consistentement e probabilidades de inversión superiores a las del resto del mercado. Seyhun (1986) analiza si las compras y ventas que realizan los gerentes, anteriormente al anuncio de una Oferta Pública de Adquisición (OPA) de acciones, pueden pronosticar las rentabilidades que se lograrán c uando la empres a informe

públicament e la OPA. Hallan que los directivos

aumentan más las compras que las vent as antes de una OPA y que existe una correlación positiva entre la reacción del mercado ante el anuncio de la OPA y el número de acciones que habían sido compradas por los directivos. Pero, no se puede admitir la hipótesis de que se genere un

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sobrepago premeditado por los directivos de la empresa compradora con la finalidad de alc anzar un beneficio personal. En conclusión, no puede eliminarse, la posibilidad de hallar estrategias de inversión activas que permitan generar retornos que superen a los alcanzados por una estrat egia pasiva o indexación. Los modelos de valuación de activos de capit al con múltiples factores pueden ser catalogados en tres tipos, en función a la forma respectiva del cumplimiento de la hipótesis de Mercado Eficiente: a)

Estadísticos: Ross (1976) plant ea que estos modelos son llam ados también modelos de

factores ciegos debido a que los factores no están directamente relacionados a ninguna variable real, sino que mas bien los factores del modelo y los betas sobre dichos factores son, llegado el caso, inferidos de las series estadísticas de retornos a través de técnicas estadísticas, tales como la de componentes principales. El beneficio de dichos modelos es que, al ajustarlos permanentemente, deberían identificar de manera adecuada los patrones de conducta que rigen los retornos de los activos en el pasado cercano. De aquí también surge, sin embargo, la principal crítica a estos modelos. b)

Macroec onómicos: En donde las variables explicativas de los ret ornos hacen mención a

factores de riesgo sistemático, tales como el CAPM de Trey nor ( 1965) y Sharpe (1963, 1964); y el APT de Ross (1976), de acuerdo a Chen (1983) y Chen, Roll y Ross (1986). En particular, se supone que cada activo tiene una o varias betas, cada una c on relación a un aspecto exclusivo de la economía. E ntre tanto que los cambios en las variables económicas son directamente observables, las betas deben ser estadísticamente inferidas. c)

Fundamentales. Aquellos en los cuales las variables explicativas de los retornos hacen

relación a factores de riesgo no sistemáticos propios d el análisis fundamental, t al como lo señalan Fama y Frenc h (1992) y Lakonisok, Shleifer y Vishny (1994) entre otros. El beneficio de estos modelos es que facilitan enfocarse en los aspectos espec íficos de las empresas y sus acciones, los que por definición involucran elementos macroeconómicos y del entorno, a su vez, facilitan examinar las acciones desde un contexto particular y aislado, no necesariamente desde la perspectiva de una cartera. Connor (1995) analiza los tres tipos de modelos con múltiples variables, hallando que el modelo fundamental sobrepasa por poco al modelo estadístico, en términos de poder explicatorio, pero que en ambos superan por mucho al modelo macroeconómico.

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El mayor poder interpretativo del modelo fundamental se basa en variables que enfocan a la industria y en los índices que calculan el riesgo. P or el contrario, en el modelo mac roeconómico sólo el diferencial de tipos y de riesgo son las variables relevantes. En cuanto al modelo estadístico, según Copeland y Weston (1988) “una de las cosas frustrantes es que este procedimiento no nos dice cuales son los factores”. En función a esto, señalan Chen, Roll y Ross (1986), a pesar de que es matemáticamente viable emplear el análisis de factores para reconocer sin ambigüedades los factores de riesgo que exponen los retornos de los activos, es práctica común relacionar estos factores estadísticos a variables reales y emplear estas últimas en un modelo. 7. BIBLIOGRAFIA • Berstein, William (1999): “When indexing fails”. wwwefficientfrontier.com • Black, F. (1972): “Capital market equilibrium with restricted borrowing”, Journal of business, Julio, págs. 444-455. • Black, Jensen y Scholes. “The capital asset pricing model”: Some empirical test. Studies in the Theory of Capital Markets. Pp. 79-124. 1972. • Blume, M.E. and I. Friend (1973): “A new look at the capital asset pricing model”, Journal of finance, Marzo, págs. 19-33. • Bollen, N., and J. Busse (2001), On the Timing Ability of Mutual Fund Managers,” Journal of Finance 65 (3), June • Brinson G.P., Singer B. D. and Beebower G.L. (1991): “Determinants of portfolio performance II: an update”. Financial Analysts Journal, May - June. • Carhart, M. (1997): “On persistence in mutual fund performance”. Journal of Finance, Vol. 52: 5782 • Chen, Nai-Fu, (1983): “Some empirical Tests of the Theory of Arbit rage Pricing”. The Journal of Finance Vol 38 N°5. • Chen, N., R. Roll and S. Ross: Economic Forces and the Stock Market”. Journal of Finaance V ol 59, N3. 1986.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 • Mossin, J. (1966): “E quilibrium in a capital asset market”, Econometrica, Octubre, págs. 768-783. • Palacios, Juan (1973): “The sotck market in spain. Test of E fficiency and capital market theory”. Tesis sin publicar, GSB, Stanford University. • Roll Richard (1977): “A critique of the asset pricing theory `s tests”. Journal of Financial Economics 4, March, 129-176. • Roll Richard and Stephen Ross (1980): “A n Empirical Investigation of the A rbitrage Pricing Theory”. Journal of Finance 35, December, 1073-1103. • Roll, R. and S.A. Ross (1994): “On t he cross-sectional relation bet ween expected returns and betas”, Journal of finance, Marzo, págs. 101-121. • Ross, Stephen (1976): “The arbitrage theory of capit al asset pricing”. Journal of Economic Theory 13, 1341-1360. • Rubio, G. (1988): “Further international evidence on asset pricing. The case of the Spanish capit al market”, Journal of bank ing and finance, 12, págs. 221-242. • Seyhun, H., “Insiders´ P rofits, Costs of Trading and Market E fficiency.” Journal of Financial Economics 16, 1986. • Shanken, J. (1985): “Multivariate tests of the zero -beta CAPM”, Journal of financial economics, 14, págs. 327-348. • Shanken, J. (1986): “Testing portfolio efficiency when t he zero-beta rate is unknown: A note”, Journal of finance, Marzo, págs. 269-276. • Sharpe W. (1964). “Capital Asset Prices: A theory of Market Equilibrium Under Conditions of Risk”. Journal of Financ e, Vol. 19(1):425-442. • Sharpe W. F. (1963): “A simplified model for portafolio analysis”, Management science, Enero, pags. 277-293. • Stambaugh, R.F. (1982): “On t he exclusion of assets from tests of the t wo-parameter model: a sensitivity analysis”, Journal of financial economics, Noviembre, págs. 237-268. • Treynor, J.L. (1965): “How to rate management of investment funds”. Harvard business review, Enero – Febrero, pags. 63-75.

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CAPITULO 2: SISTEMAS M.C. Jesús Adolfo Meléndez Guevara M.C. Mayra Deyanira Flores Guerrero M.C. Jorge Alejandro Lozano González

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Sara Elena Garza Villarreal Satu Elisa Schaeffer

RESUMEN. Una clase de redes sociales que ha recibido mucha atención en la literatura corresponde a las redes de colaboración científica. En éstas, los individuos producen trabajos de forma conjunta—ya sea directamente mediante la relación social de co-autoría de artículos científicos o indirectamente mediante citas ent re artículos. El presente trabajo, que se avoc a en las del primer tipo, propone una metodología de análisis estructural basado en agrupamiento local por niveles con retroalimentación para hacer minería de datos relevantes, como grupos temáticos. Como resultados preliminares, se presentan grupos obtenidos en un primer nivel de agrupamiento sobre la red de co-autoría extraída de la colección bibliográfic a DBLP.

Palabras clave: redes de colaboración cient ífica; análisis estructural; minería de grafos; agrupamient o.

1.- INTRODUCCION A pesar de que su popularidad ha crecido en los últimos años debido a la introducción de plataformas como Fac ebook, Twitter y MySpace, las redes sociales han sido un tema de interés para la investigación desde los años 70. En sí, una red social es un mapa de interacciones entre seres humanos, o sea, un modelo matemático que captura las conexiones entre los elementos sociales de un sistema; cada conexión re fleja alguna forma de interacción entre dos o más individuos—podría s er comunicación, colaboración o simplemente gustos o costumbres similares. Una subclase de redes sociales que ha recibido mucha atención en la literatura son las redes de colaboración, en particular las de colaboración científica. En una red de colaboración, los individuos producen trabajos de forma conjunta y la co-autoría es la relación (social) analizada. Las redes de colaboración son fáciles de obtener, ya que la información sobre colaboraciones en trabajos está bien doc ument ada. Un ejemplo popular es la red de artistas de Hollywood, donde dos personas están conectadas si han trabajado juntas en el elenc o de por lo menos una producción. Otro ejemplo de este tipo son los números Erdös de los computólogos y matemáticos, los cuales indican el largo de la c adena de c o-autoría más corta que conecta a cada cient ífico que publica en esos temas al matemático húngaro Pál Erdös, quien era altamente productivo y conectado en el campo de la teoría de la computación.

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Otro tipo de red “social” cient ífica se forma usando como conexiones, en vez de las co-autorías, las citas entre los artículos. Mientras que la co-autoría es una relación simétrica—si A es co-aut or de B, entonces B es co-autor de A—las referencias bibliográficas son asimétricas y dan lugar a una red dirigida: el que A haya sido autor de un artículo que citó a un trabajo de B y sus colegas, no implica que exista una cita en la dirección contraria. Otra diferencia importante entre estos do s tipos de redes es que mientras la co-autoría se deduce desde la relación ent re varios autores y un artículo (si una persona fue autor en un artíc ulo o trabajo, el autor y el respectivo artículo están conectados en el modelo), las referencias bibliográfic as son entre artículos (si un art ículo refiere a otro, están c onectados en el modelo). En ambos casos es posible derivar una red de colaboración, aunque el sentido de c olaboración cambia: en el primer caso, dos personas están c onectadas si ambas fueron autores de por lo menos un artículo (en común), m ientras en el segundo, dos personas están conectadas por una conexión dirigida si el artículo en el cual uno es autor cita a por lo menos un art ículo del otro. La Figura 1 ilustra ambas situaciones.

Figura 1. Una red de co-autoría puede descomponerse o proy ectarse en dos “modos”: el modo de autor a autor y el modo de trabajo a trabajo. Es fácil notar que en ambas redes no todas las conexiones son iguales en importancia. El haber sido los únicos dos autores de un artículo s í implica que hayan colaborado, pero si son dos entre un total de veinte, como es t ípico en medicina, no hay garantía que ni se conozcan personalmente los dos autores.

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En la red de las referencias bibliográficas aplica algo parecido: si un autor refiere a múltiples trabajos de otro aut or en varios de sus trabajos, es más probable que o se conozcan o trabajen en temas muy cerc anament e relacionados, mientras una cita ocasional no implica gran c osa sobre su colaboración posible o actual. Actualmente, existen varios repositorios disponibles a partir de los cuales se pueden extraer redes de colaboración científica (por ejemplo, la base de datos DBLP o las colecciones provistas por Stanford). La información de co-autoría está presente en todas estas bases de datos, y en varios también se incluyen las listas de referencias bibliográficas que contiene cada artíc ulo). Por otro lado, las conclusiones que se puede llegar a tener a través del análisis de este tipo de redes es de interés: la búsqueda de pot enciales c olaboradores, co-asesores de trabajos de tesis o expertos en un tema en particular es una tarea muy común entre los individuos y las instituciones que se dedican a la ciencia y el desarrollo tecnológico, igual como la evaluación de impacto del trabajo de los investigadores y su posicionamient o en su campo (si son líderes de su área o si por lo menos colaboran con los líderes). Adicionalmente un análisis de datos bibliográficos permite detectar temas emergentes (i.e., temas en que la actividad de investigación va subiendo en cuanto a volumen de publicaciones y personas involucradas) y la manera en que la ciencia evoluciona; también se puede detectar de qué campo son las personas que emigran a un tema emergente. El estudio de estas redes permite analizar la ciencia en sí, lo que ofrece apoy o a la toma de decisiones sobre cuestiones como financiamiento de proyectos, remodelado y equipamiento de laboratorios, creación o cierre de programas de posgrado, contratación de personal nuevo y calificación de personal existente para estímulos de desempeño, entre otros temas. El tipo de análisis que proponemos es mediante agrupamiento de redes (en inglés: net work clustering), que consiste en c onstruir conjuntos cohesivos de entidades (t rabajos, aut ores, revistas, etc.); el agrupamiento orient a el análisis, más que nada, hacia el contexto de minería de datos —es decir, la extracción de información útil. El pres ente documento está organizado de la siguiente manera: en la sección 2 se ex pone el problema a abordar; en la sección 3, por otra parte, se discuten trabajos relacionados; las secciones 4 y 5 describen el enfoque de solución propuesto y los primeros resultados, respectivamente; por último, en la sección 6 se ofrecen conclusiones y se describe trabajo futuro .

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2.- PLANTEAMI ENTO DEL PROBLEMA Nuestro problema consiste en analizar estructuralmente una red colaborativa de co-autoría científica mediante agrupamiento. Por análisis estructural, nos referimos al estudio de la red en términos de sus conexiones. Para ello, presentaremos primero el contexto que enmarc a a las redes colaborativas de co-autoría cient ífica y después nos enfocaremos en el prot ocolo de investigación. El modelo matemático estándar para cualquier red que se encuentre c onstituida por elementos e interconexiones entre ellos es el grafo. Formalmente, un grafo consiste en una estructura G = (V,E), donde V y E son conjuntos. Los elementos de la red, denot ados por el conjunto conocen como los vértices del grafo; las interconexiones, denotadas por el conjunto

, se

, se conocen

como las aristas. Cuando las aristas reflejan un peso (que puede representar distancias, costos, intensidades, etc.) hablamos de un grafo ponderado. Un tipo especial de grafo es el grafo bipartito, el cual cuent a con dos características distintivas: (1) el conjunto

de vértices se puede dividir en dos subconjuntos propios

mutuamente excluyentes (

y

, los cuales son

∅) y (2) todas las aristas del grafo van de un subconjunto al

otro (

).

Las redes de colaboración en general están precisament e representadas por grafos bipartitos, donde el primer subconjunto de vértices está dado por actores (es decir, entidades sociales) y el segundo por eventos o colaboraciones (ejecuciones de los actores). A las redes donde tenemos distintos tipos de vértices (en este caso, actores y colaboraciones) también se les conoce en la literatura de redes sociales como redes de dos modos. El estudio de dichas redes, no obstant e, es mucho más útil cuando se realizan proyecciones en un solo modo, i.e. se conectan vértices del mismo tipo pasando a través de los vértices del otro tipo. Para el caso de las redes de colaboración científica, donde los actores son cient íficos y las colaboraciones son trabajos realizados en coautoría, las dos proyecciones posibles son (a) de autor a autor, utilizando como conexión los trabajos escritos en común y (b) de trabajo a t rabajo, utilizando como conexión los autores en común.

La Figura 1 muestra estas proyecciones.

Hipóte si s. Considerando que este grafo y sus dos proyecciones constituyen una fuente de información importante, nuestra hipótesis consiste en que es posible el analizar su estructura para extraer información útil sobre el expertise de los científicos, las relaciones entre los temas estudiados y las dinámicas de los grupos de trabajo.

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3.- TRABAJO EXISTENTE Algunos de los trabajos más relevantes del área comprenden análisis estructural sobre redes científicas de colaboración y minería de redes basada en estructura. Los trabajos más importantes en cuanto a análisis de redes científicas de colaboración están dados por Newman (2001a, 2001b, 2001c, 2001d, 2004a, 2004b), quien ha descubierto características recurrentes en esta clase de redes: ■

Enlazado preferencial: Conocido también como “los ricos se hacen más ricos”, el enlazado preferencial establece que aquellos vértic es que tienen cantidad considerable de aristas tienen mayor probabilidad de generar en un futuro más que aquellos que tienen menos.

■

Fenómeno del embudo: Los caminos entre los diferentes vértices de la red casi siempre pasan por algunos vértices; esto indica la prominencia de un número reducido de científicos.

■

Transiti vidad: Resulta habitual encontrar una alta concentración de triángulos entre los vértices, lo cual indica que la probabilidad de colaboración ent re dos cient ífic os es más alta cuando tienen conocidos en común.

Entre los algoritmos que aprovechan la estructura para extraer información de interés se encuentran PageRank (Brin y Page, 1998) y HITS (Kleinberg, 1998)—ambos basados en el álgebra matricial. PageRank, por su parte, provee un mecanismo pa ra evaluar la popularidad de las páginas Web. HITS, por otro lado, encuentra dos tipos de páginas dada una “consulta amplia”: autoridades (páginas más relevantes dada la cons ulta) y hubs (listados de autoridades). Más cercano al enfoque actualmente presentado, se encuentran los métodos para análisis estructural sobre redes basados en agrupamiento loc al. Este tipo de agrupamiento se utiliza en redes masivas con al menos cientos de miles de vértices y millones de aristas, ya que atacan el problema de agrupamiento de manera escalable. El agrupamient o local fue inicialmente propuesto por Schaeffer (2004, 2006) para analizar la Web chilena y posteriorment e adaptado por Garza y Brena (2009, 2010) para extraer grupos temáticos sobre la red de art ículos de Wikipedia.

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Escoger un vértice inicial (llamado “semilla”) que no haya sido explorado.

2.

Dada esta semilla, encontrar un grupo de vértices que maximice una función de cohesión grupal.

3.

Descartar los vértices del grupo encontrado como posibles semillas para futuras iteraciones.

4.

Repetir los pasos 1-3 hasta que no queden semillas por explorar.

De los pasos anteriores, el más significativo es el segundo, ya que implica la detección de grupos. Ésta se realiza mediante agregaciones sucesivas de vértices que vayan aumentando la cohesión del grupo; los vértices candidatos para ser agregados son aquellos que pertenecen al vecindario del grupo actual. En cuanto a la cohesión, ésta se puede medir de varias maneras; una de ellas — utilizada en el presente trabajo—es la combinación de densidad local y densidad relativa (Virtanen 2004), que mide la cantidad de aristas del grupo con respecto al ideal y con respecto a la cantidad que va del grupo hacia afuera (nót ese que un buen grupo, entonces, tendría muchas aristas y todas ellas serían internas al mismo grupo). También se han desarrollado variantes de este enfoque; una de las más repres entativas está dada por Lancichinetti et al. (2009) al proponer un algoritmo jerárquico mediant e el ordenamient o de diferentes agrupaciones (si un grupo contiene a otro, entonces el más pequeño se considera en un nivel inferior de la jerarquía).

4.- SOLUCIÓN PROP UESTA Para hacer el análisis estructural sobre una red de colaboración científica, los siguientes pasos son necesarios: Pre-proce samiento de la información. Debido a que comenzamos con una pila de datos donde no todo es útil o consistente, el primer paso consiste en depurar la información y seleccionar aquellos datos que puedan servir para hac er el análisis. En este caso, los datos bibliográficos más relevantes son: el nombre del autor, el t ítulo del artículo (estos dos identifican las entidades principales de la red), fecha de publicación (sirve para hacer análisis temporal) y revista (sirve para la validación posterior). Si trabajamos con una red no de co -aut oría sino de citas, habría que obtener también las referencias bibliográficas de cada art ículo.

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Creación del grafo bipartito. Una vez que contamos con la información depurada, podemos crear el grafo bipartito—que es la fuente original de donde se extraerán las proyecciones para realiz ar el agrupamient o. Para obtener este grafo, la misma información nos debe proveer una manera para asociar los autores con sus art ículos. Obtención de las proyecciones. Con el grafo bipartito original, es posible extraer las proyecciones en un solo modo (autor-autor y trabajo-trabajo). Una consideración relevante es que no todas las colaboraciones tienen la misma importancia. Pensemos, por ejemplo, en la prominencia de un autor que ha publicado un artículo con otros diez a comparación de un autor que ha publicado un autor con otros dos; ya que la intuición nos marca que en el segundo caso los lazos entre los autores deberían ser más fuertes, la incorporació n de pesos en los grafos proyectados resulta una opción natural. La fórmula para calc ular el peso entre dos vértices está definida en la Ecuación 1:

(1)

Agrupamiento. El algoritmo de agrupamiento que se propone para hacer el análisis estructural de la red utiliza búsqueda local para maximizar una función de cohesión, y además se desarrolla por niveles. Como ya habíamos mencionado, la parte correspondiente al agrupamiento local ha sido explorada con anterioridad, por lo que nos remitiremos al desarrollo por niveles. Densidades ponderadas. Hemos generalizado las fórmulas para las densidades relativa y local, de tal suert e que puedan adaptarse al caso de grafos ponderados. Las ecuaciones 2 y 3 repres entan estas nuevas fórmulas:

W int W total

X

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,

W int

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(2)

.

(3)

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En este caso, el término

int

designa la suma de los pesos de las aristas internas al grupo

arista se considera interna si conecta dos vértices que se encuentran en el grupo), suma de los pesos de todas las aristas en el grupo y

total

(una

designa la

equivale a la cantidad de elementos

presentes en el grupo. Agrupamiento local por niveles. Una vez que se ha ejecutado el algoritmo en el grafo proyectado, i.e., que se cuenta con un conjunto plano de grupos, se vuelve a comenzar un ciclo de ejecución con un nuevo grafo proyectado, pero ahora considerando lo siguiente: ●

Cada grupo se convierte en un vértice del grafo (i.e., los antiguos vértices se convierten en “meta-vértices” de acuerdo al agrupamiento generado).

●

Los pes os de las aristas ahora se c omponen con ret roalimentación del agrupamient o del otro grafo proyectado. Por ejemplo, un grupo de artículos ahora se tomará como un solo artículo y las aristas consistirían no de la cantidad de autores individuales en común, sino de la cantidad de meta-vértices de aut ores en común.

Como en el agrupamiento jerárquic o convencional, se estarían creando nuevos niveles hasta llegar a una c ondición de t erminación. En este caso, se pueden vislumbrar dos condiciones posibles: (1) queda un solo grupo ó (2) los grupos obtenidos en el nivel i + 1 difieren muy poc o de los obt enidos en el nivel i—en otras palabras, se llega a una estabilidad. 5.- PROTOTIPO Y P RIMEROS RESULTADOS La colección utilizada para extraer la red de co-autoría y realizar el agrupamiento corresponde a la Bibliografía en Ciencias Computacionales DBLP (http://dblp.uni-trier.de), la cual cuenta con información de art ículos, memorias, tesis, capítulos y libros en computación. De esta colección, se seleccionaron los datos referentes a los art ículos; dichos datos se leyeron de un archivo XML y se colocaron en una base de datos relacional. El grafo bipartito obtenido contiene aproximadamente un millón de vértices y un millón y medio de aristas. La proyección trabajo-trabajo consiste de 500,000 vértices y ocho millones de aristas, aproximadamente, mientras que la proyección autor-autor contiene alrededor de 500,000 vértices y un millón de aristas.

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Experimentos iniciales Para probar la factibilidad del algoritmo en redes de colaboración científica, se ejecutaron experimentos preliminares que consistieron en lo siguiente:  Obtención de grupos aislados sobre la colección completa.  Obtención de agrupamientos sobre sub-colecciones más pequeñas. Grupos aislados. Este grupo de experimentos fue el primero en llevars e a cabo, ya que fungió como prueba de concepto y también sirvió para ajustar los parámetros del algoritmo de agrupamient o (por ejemplo, la función de peso en las aristas). Para realizar los experimentos, se seleccionaron semillas diferentes entre s í, y se obtuvieron grupos a partir de ellas. Para evaluar estos grupos, utilizamos matrices visuales de similitud; debido a que los element os de cada grupo (acomodados de manera contigua en estas matrices) deben de ser más similares entre ellos y menos similares al resto, debería ser posible apreciar una matriz de bloques diagonales. Como vemos en la Figura 2, éste es el caso con nuestros grupos iniciales.

(a)

(b)

Figura 2. Matrices visuales de similitud. La escala representa el grado de similitud ent re dos vértices (entre más claro, menos similar). (a) Representa siete grupos obtenidos sobre la proyección de t rabajos, mientras que (b) representa cinco grup os obtenidos sobre la proyección de autores. Agrupamientos en sub -coleccione s. Tras obtener grupos aislados, es de int erés el apreciar de manera preliminar el comportamiento del algoritmo con colecciones más pequeñas (en especial porque su ejecución cons ume mayor cantidad de tiempo y recursos cuando s e hace a gran escala). Para ello, se seleccionaron vértices al azar y se generaron sub-grafos a partir de ellos

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mediante el recorrido de primero por anchura (BFS); con el fin de ver rápidamente la calidad del agrupamient o, se generó un visualizador que dibuja el grafo que representa la sub-colección y colorea cada vértice de acuerdo al grupo en que fue colocado (es decir, los vértices de un mismo grupo tienen todos el mismo color); este visualizador está basado en un componente realizado por terceros, el cual utiliza la técnica de atracción de partículas para el dibujado. La Figura 3 muestra una corrida realizada sobre un sub-grafo proyectado de artículos de 600 vértices y 2,700 aristas, utilizando densidad rel ativa como función de aptitud. Como podemos ver en esta figura, los elementos de cada grupo detectado se encuentran en posiciones bastante cercanas.

Figura 3. Representación visual de un agrupamiento sobre una sub-colección de trabajos. Cada color refiere un grupo distinto. 6.- CONCLUSIONES Y TRABAJO FUTURO Se ha presentado un enfoque de análisis estructural sobre redes de co-autoría científica basado en agrupamient o con el fin de extraer información útil (minería de datos). El algoritmo de agrupamiento propuesto se vale de las dos proyecciones (t rabajos y autores) obtenidas del grafo bipartito que representa la red de colaboración para brindar retroalimentación al ir escalando niveles. Un primer acercamiento de este enfoque s e realizó extrayendo una red de c o-autoría de la colección bibliográfica DBLP y obteniendo grupos de trabajos y autores con ésta.

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Actualmente, el algoritmo obtiene sólo el primer nivel de agrupamiento; la implementación que permite ir subiendo niveles es parte del trabajo futuro. De igual manera, los esfuerzos se concentrarán en realizar ot ro tipo de evaluaciones para establecer de manera más precisa la calidad de los grupos descubiertos (por ejemplo, una evaluación comparativa con otros algoritmos similares de agrupamiento).

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9.- RECONOCIMI ENTO Los autores reconocen y des ean agradecer el apoyo otorgado por el CONA Cy T (proy ecto 144601) para la realización de esta investigación.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Evaluación del impacto económico por ataques informáticos en las empresa s de Monterrey y su área Metropolitana Carlos Bernardo Garza Treviño Aída Lucina González Lara Joaquín Huante Hernández RESUMEN: Se presenta una evaluación de lo que impacta económicamente a las empresas a causa de ataques informáticos, espec íficamente las empresas públicas y privadas que se encuentran ubicadas en la Ciudad de Monterrey Nuevo León, y toda su área metropolitana. Por medio de una encuesta se realizó este análisis. Este artículo contiene los antecedentes de esta temática, una descripción de la causa que originó el estudio, la forma en cómo se llevó a cabo la recolección de los datos para su análisis que también serán presentados de forma gráfic a en este documento, concluyendo en la import ancia para que sea considerada como una prioridad en las organizaciones y para el país, que están preocupadas por la calidad de sus productos o servicios . Palabras clave: Ataque Informático, Seguridad Informática, Impacto Económico, Sistemas de Información.

1. INTRODUCCIÓN Actualmente la información en las organizaciones es un activo valioso [10, 16] que debe de resguardarse y protegerse para que no llegue a ser utilizado por instancias no autoriz adas con la finalidad de hacer un mal uso de la misma, como ejemplo, puede ser la información bancaria de un empleado, su número de seguro social, su dirección, teléfono, horario de trabajo, etc. Ésta es solo una de las preocupaciones que debería tener toda empresa, la seguridad de su personal se vería afectada en caso de suceder cualquier tipo de incident es en los que se pierda o utilice esta información inadecuadamente. Es necesario que la alta dirección deba estar consciente de la importancia de este tema de seguridad de la información [1], ya que al final es la responsable de los datos que maneja y una pérdida de la misma, implicaría que el producto o servicio ya no sea de la calidad esperada, la confianza se vea perdida, la imagen de la organización baje sus ventas, o afecte directa o indirectamente en sus procesos. O bien, si alguien no autorizado accede a la información de los clientes de la empresa y los ofrece a su competidor por un precio razonable, tendría un alto impacto en los resultados de la empres a. La tecnología avanza de forma tal, que la información se vuelve cada vez más accesible, asimismo los sistemas de información asumen cada vez más un rol estratégico en la toma de decisiones, por lo cual es import ante que estos sistemas y su entorno, sean custodiados, monitorizados y

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atendidos por personal capacitado [9]. Aún as í es posible que en algún momento se pueda sufrir un ataque informático (es un solo intento de acceso no autorizado, o intento de uso no autorizado, independientemente del éxito obtenido. El éxito, puede o no, ser el result ado de la alteración, liberación o denegación del servicio) [11]. 2. ANTECEDENTES Los intentos de at aques informáticos, en las diferentes áreas de negocio o servicios, han ido en aumento, según datos recopilados en los reportes del centro de recursos de robo de identidad de los Estados Unidos de América [17], la gráfica 1 muestra una relación de los intentos de ataque y la gráfica 2 la cantidad de los registros que fueron accedidos y expuestos, por año. En enero del 2009, por poner un ejemplo [17], la empresa estadounidense Heartland Payment Systems, report ó un robo de la información crediticia de alrededor de 130 millones de registros de tarjetas de crédito. Esta empresa proc esa transacciones de tarjetas en 250,000 restaurantes, y otros tipos de negocios. Se informó que se realizaron cargos fraudulentos en las tiendas Walmart del estado de Texas en los E.U.A.; y la empresa Heartland desconoce el lapso de tiempo que el código malicioso estuvo en el lugar, ni la manera en que llegó ahí, mucho menos la cantidad de cuentas que fueron afectadas. La información robada incluye nombres, números de tarjetas de crédito y débito con sus fechas de expiración.

Gráfica 1.- Números de ataques, por año

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Gráfica 2.- Número de registros expuestos, por año Esta información nos da un panorama de la manera en que los ataques o intentos de ataque a la violación de la información va en c ontinuo aumento, y que las tecnologías de la información son pieza clave en el almacenamiento y resguardo de estos bienes no materiales. Se han realizado estudios en los Estados Unidos de América [10], en los que se recopila información, mediante encuestas, de las organizaciones que deseen participar y enviar información de sus ataques registrados y costeados. Los resultados de este informe, mencionan, que las pérdidas en promedio, debidas a causas de incidentes de seguridad, tuvieron una disminuci ón de $289,000 dólares en el año 2008 a $234,244 dólares en 2009. Asimismo, estos encuestados reportaron grandes incrementos en incidentes de fraudes financieros (19.5%, sobre 12% del año anterior); infección por malware (es un programa que tiene intentos maliciosos, pueden ser virus: programas que se auto-replican dentro de otro programa y/o documentos que se convierten en portadores de ese código malicioso; troyanos: se hacen pasar por programas útiles, pero contienen código malicioso; y gusanos: son prog ramas que se auto-replican a t ravés de una red informática) [18] (64.3% sobre 50% el año anterior); negación del servicio (29.2%, sobre 21% del año anterior); pass word sniffing (es el acto de usar una herramienta de captura de paquetes, para ver, específic amente, nombres de usuarios y contraseñas) [19] (17.3%, sobre 9% del año pasado); y sitios web desfigurados (13.5% sobre 6% del año anterior). Todas estas cifras, aún y cuando son de un país extranjero, son relevantes para reflexionar y sensibilizar a nuestro entorno de los riesgos a los que estamos expuestos día con día, y con base en esto, tomar acciones encaminadas a mitigarlos.

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Con referencia a la situación en la que se encuentra México, en materia de seguridad informática, se tiene un avanc e en cuant o a la prot ección de los datos personales [12], gracias a una serie de esfuerzos que

finalmente fueron aprobados a nivel constitucional en los art ículos 16 y 73, el

derecho de toda persona a la protección de su información. La reforma al artículo 16 consistió en añadir un segundo párrafo que menciona lo siguiente: “Toda persona tiene derec ho a la protección de sus datos personales, al acceso, rectificación y cancelación de los mismos, así como a manifestar su oposición, en los términos que fije la ley, la c ual establecerá los supuestos de excepción a los principios que rijan el tratamiento de datos, por razones de seguridad nacional, disposiciones de orden público, seguridad y salud públicas o para proteger los derechos de terceros”. Y en el artículo 73 se ot orga el derecho para que, el Congreso de la Unión tenga la facultad para legislar en materia de protección de datos personales que estén en posesión de particulares. Estas reformas a los artículos constitucionales, deberán ser aprobadas por las legislatur as locales del resto del país, actualmente solo Chiapas ha aprobado las dos reformas y Aguascalientes solo la reforma del art ículo 16. 3. PROBLEMA El acceso no autorizado a los sistemas de información de las organizaciones públicas o privadas, es latente, como lo vimos en gráficas anteriores. Y, en México, no se c uenta con un estudio formal para medir y registrar los impactos que tiene y provoca este problema, tal como se maneja en los Estados Unidos de América, en donde, s e les s olicita a los miembros del Instituto de Seguridad Computacional llenar una encuesta con la información de los at aques registrados en sus organizaciones, los impactos económicos que generaron, y demás información que se origina en relación a este problema; con esta información una vez que se recolecta y se almacena históricamente, se puede analizar y con ello, evaluar la efectividad de la seguridad de la información, o tomar decisiones en identificar qué área de negocios es la más probable para provocar ataques informáticos. Si bien algunas de las empresas registran sus ataques e impactos, el compartir dicha información con el resto de sus semejant es a nivel nacional, puede parecer desconfiado, o que su imagen se vea afectada. Sin embargo, trae mayores beneficios porque los es fuerz os pueden estar más alineados a la problemática y existiría una mejor cultura de seguridad de la información [7].

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Los registros de ataques informáticos también servirían de indicadores nacionales para medir la efectividad de proy ectos de inversión q ue el gobierno realiza en este rubro. Y general, estudios que promuevan esta cultura de seguridad informática a nivel nacional 4. METODOLOGÍ A Se elaboró una encuesta abierta dirigida a las empresas de la ciudad de Mont errey y su área metropolitana, obteniendo 31 respuestas de empresas. Sabiendo que, si bien no es el promedio total de la población de empresas en este territorio, es relevante para efectos de este estudio. La encuesta estuvo dividida en dos secciones, la primera, enfocada a la obtención de la identificación de la empresa de manera general, y la segunda, relacionada al tema de seguridad informática de la misma. Teniendo un tot al de 22 reactivos para c ontestar, siendo todos obligatorios. El método de aplicación fue a través de una página de internet, creada por una herramienta de documentos de Google. La encuesta estaba dirigida a profesionales de tecnologías de la información, pero con el objetivo de sensibilizar la importancia del registro de los at aques informáticos, se dio la apertura para que otros puestos no relacionados a informática, pudieran responder la encuesta. Ya que la seguridad de la información no es sólo tema que deba import ar e involucrar a la informática, sino que debe ser relevante para otras áreas de la empresa como: Administración, Finanzas, Jurídico, TI, Recursos Humanos, Comunicación Social, Mercadotecnia [1]. Dado que la encuesta fue vía remota, es decir, por int ernet, no se obt uvo una asesoría directa personalizada para res ponder la misma, en su caso, cada pregunta cont enía una breve explicación o acotación para guiar al encuestado. Se realizó un análisis de dat os por medio de hojas de cálculo especializadas pa ra obtener la información requerida por medio de filtros específicos y gráficas representativas. Los datos se obtuvieron de la propia herramient a de documentos en la que se aplicó esta encuesta.

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Resultados. Las empresas que fueron encuestadas se ubican en los siguientes municipios: 1.

Apodaca

2.

Guadalupe

3.

Monterrey

4.

San Nicolás de los Garz a

5.

San Pedro Garza García

6.

Santa Catarina

Solo una enc uesta no pertenecía a esta lista, para lo cual, el encuestado seleccionó la opción “No se encuentra en esta lista”. Estos datos relevantes son los siguientes: 

El 48% de las empresas encuestadas sí registra los ataques informáticos.



El 100% de las empresas encuestadas, considera que, en su opinión personal, es valioso para su organización medir el impacto (en esfuerzo y costo) originados por at aques informáticos.



El 79% de las empresas encuestadas sabe que la alt a dirección considera valiosa e importante la seguridad informática.

Gráfica3. El monto en miles de pesos de cuánto ha sido la pérdida económica y la cantidad de empresas se encuentran en el rango.

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Gráfica4. Mont o en miles de pes os de la inversión para prevenir los ataques, y en qué proporción se distribuyen estos rangos.

Gráfica5. El número de empresas que utilizan mejores prácticas en Monterrey y su área metropolitana.

A continuación se muestran las siguientes gráficas que presentan información filtrada por las empresas que llevan a cabo prácticas propias o internacionales relacionadas a la seguridad informática.

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Gráfica 6. Monto de pérdidas anuales, de las empresas que utilizan prácticas propias o internacionales en seguridad informática.

Gráfica 7. Mont o de inversión anual para prevenir ataques informáticos, de las empresas que utilizan prácticas propias o internacionales en seguridad informática

5. CONCLUCIONES Es necesario establecer un mecanismo o política para registrar los ataques informáticos dentro de las empresas, con el objetivo de medir su impacto económico principalmente. Se tiene una amplia sensibilidad a la import ancia de registrar esta información, sin embargo, en base a la encuesta realizada, menos de la mitad de las empresas no lo llevan a cabo, y por lo tanto existe desconocimiento en cuanto al monto de pérdidas e inversión en esta área. Con base en esta información recolectada por medio de la encuesta, se invita a realizar otro estudio, para identificar las causas por las cuales no se registran este tipo de incidentes, o bien,

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hacia qué actividad están enfocados los esfuerz os en caso de existir un at aque informático. Se sugiere también, realizar este ejercicio de recopilación de información a nivel nacional, con una periodicidad definida y mantenida por algún organismo público o privado, con acceso libre para la consulta de resultados. Se obtuvo también, como otro dato relevante, que el 73% de las empresas que utilizan prácticas internacionales como COB IT, ITIL, ISO, etc. sí registran este tipo de información acerca de los ataques informáticos, por lo que se observa que, el implementar algunas de estas prácticas, beneficia a c ualquier organización para utilizar mejores prácticas internacionales que apoy an esta cultura de seguridad informática. [14, 15]. 6. CONCLUSIONES Consideramos dos formulaciones equivalent es para el problema de localización capacitado en dos etapas.

Para cada formulación se c onsideraron 5 relajaciones Lagrangianas y se compararon

respecto a la calidad de las cotas duales proporcionadas y la proximidad de las soluciones factibles encontradas a partir de éstas. Pudimos observar que relajar las restricciones de conservación de flujo en la segunda formulación result a en la m ejor cota dual para el problema. El resultado m ás interesante se refiere al caso en que relajamos las restricciones de cumplimient o de la demanda y las restricciones de capacidad de las plantas para la segunda formulaci ón. Esta relajación proporciona una cota dual pobre, por lo que generalmente no sería considerada, sin embargo, la solución factible encontrada a partir de ella es de muy buena calidad, generalmente menor al 0.5% de suboptimalidad relativa, además esta relajación tiene una estructura que nos permite descomponerla en subproblemas que en su mayoría pueden ser res ueltos por inspección. 7. BIBLIOGRAFÍA Axelrod W, (2008). “The Financial Impact of Cyber Risk, 50 questions every CFO should ask”, American National Standards Institute (ANS I)/ Internet Security Alliance (ISA ). Allen J, (2008). “Making Business-Bas ed Security Investment Decisions – A Dashboard Approach”, CERT Research Annual Report, Soft ware Engineering Institute / Carnegie Mellon. Lee V. y Shao L., (2006). “Estimating Potential IT Security Losses, An Alternative Quantitative Approach”, IEEE Computer Society, Monash University. Farias -Elinos M., (2005). “Consideraciones de la Seguridad Informática”, Conferencia en los Institutos de Salud Pública, Grupo de Seguridad de RedCUDI.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Gómez L., Farías-Elinos M., Mendoza M., (2003). “Importancia del Análisis del Riesgo de Seguridad”, Reunión de Otoño del CUDI, Grupo de Seguridad de RedCUDI. Fisher E., (2005). “Creating a National Framework for Cy bersec urity: An Analysis of Issues and Options”, Congressional Report, Library Of Congress Washington DC Congressional Research Service. Khosla P., (2009). “Information Security for the Next Cent ury”, Carnegie Mellon CyLab. Howard M., y LeBlanc D., (2003). “Writing Secure Code, Practical strategies and techniques for secure application coding in a networked world, Second Edition, Microsoft Press. Castillo U., (2004). “Seguridad, Amenazas y retos de la seguridad en internet y redes institucionales”, Política Digital en línea. Peters S., (2009). “2009 CSI Computer Crime and Security Survey”, Computer Security Institute. Gattiker U., (2004). “The information security dictionary: defining the terms that define security for E-business, Internet, information, and wireless technology”, Springer. Garc ía A., (2003). “Ley Federal de Protección de Datos Pers onales”, Política Digital en línea. Cámara de Diputados del H. Congreso de la Unión, “Constitución Política de los Estados Unidos Mexicanos”, Secretaría General, 2009. ISO/IE C 27001-2005, “Information Technology – Security Techniques – Information security management systems – Requirements”, International Organization for Standardization, 2005. IT Governance Institute, “COBIT 4. 1, Framework, Control Objectives, Management Guidelines, Maturity Models”, IT Governance Institute and Information Systems Audit and Cont rol Association, 2007. PGP Corporation, “Fourth Annual US Cost of Data Breach Study, Benchmark Study of Companies”, Ponemon Institute, 2009. Identity Theft Resource Center, “2009 Data Breach Stats”, 2009. Wang C., “Malware Detection”, Springer, 2006

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 La Tecnología de información como un medio de difusión, ca so FIME-UANL M.A Jaime Arturo Castillo Elizondo M.C Aldo Raudel Martínez Moreno M.C Agustín Guadiana Coronado RESUMEN: E n la actualidad nuestra sociedad vive grandes cambios, los cuales requieren cada vez más buscar alt ernativas para hacer más eficiente la manera en que se difunde la información y el conocimiento, diversific ando las formas de promover y difundir; en base a esto, las universidades públicas, se ven en la necesidad de que su oferta en las diferent es áreas del conocimiento sea promovida, con el objetivo que la c omunidad la conozca.La Facult ad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la Universidad Autónoma de Nuevo León, no es la excepción en referencia a la necesidad de difundir su quehacer con la comunidad a través de los diferentes medios de mayor impacto, lo que permite plantear en este estudio la definición de un plan estratégico de difusión alineado a los objetivos institucionales y considerando el medio de difusión de mayor impacto en la comunidad.

1. INTRODUCCIÓN En la actualidad nuestra sociedad vive grandes cambios, los cuales requieren mayormente la búsqueda de alternativas para hacer más eficiente la manera en que se difunde la información y el conocimient o. Además se necesita diversificar las formas de promover y difundir la ofert a educativa en todos los niveles; por lo que las universidades públicas requieren que la oferta en las di ferentes áreas del conocimiento sean promovidas de manera fácil y completa, llegando a los interesados oportunamente. (Salas, M., Rodríguez, L. 2007). La importancia de la difusión en las universidades Públicas La comunicación organizacional hasta hace algunos años era una especialidad poco relevant e y conocida en el ámbito ac adémico de Latinoamérica; aunque en países como España y México su estudio y aplicación ha sido un tema de importancia. En nuestros días la realidad ha cambiado y a pesar de que son pocas las universidades que poseen una especialidad de comunicación organizacional establecida, son cada vez más las instituciones o empresas que hacen uso de esta estrategia, ya sea para realizar evaluaciones y formulaciones de proyectos, estrategias de marketing, gestión institucional y empres arial o en las nuevas oficinas de comunicación. (Arleco, 2008)

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Medios de Difusión De los distintos medios de difusión utilizados actualmente podemos percibir que han evolucionado de tal manera que hoy en día, existe una gran cantidad de estos, los cuales pueden ser de gran impacto en cualquier ámbito de la sociedad. La búsqueda constant e del hombre por satisfacer de mejor manera su necesidad de comunicación ha sido el impulso, que ha permitido la int roducción en el mundo de elementos cada día más poderosos y veloces en el proceso comunicativo. Lo que contribuye al desarrollo de las formas de comunicación. El internet, como un medio de difusión, permite a cada persona tener la posibilidad de comunicarse directamente con las personas, organizaciones y sociedad a través de los sitios que visita, creando un canal de comunicación directa entre emisor y receptor; esta interacción se distingue porque el usuario es quien decide cuándo, cómo y dónde acceder. Se hac e a través de un medio personalizado porque ofrece la posibilidad a cada usuario de recibir y escoger lo que desea y le interesa, ent re una gama enorme de posibilidades. Una peculiaridad en c oncordancia con la esencia humana de ser libres. (Jiménez, N. 2003) El presente estudio está centrado en la Facultad de Ingeniería Mecá nica y Eléctrica de la Universidad A utónoma de Nuevo León, tomando en cuenta las necesidades de la comunidad FIME y las de la sociedad, apoyados con la tecnología c omo medio para la toma de decisiones, por lo que se desarrolla un plan de difusión para la promoción de las distintas áreas y procesos de la Institución. Lo anterior favorece el desarrollo de una cultura de comunicación organizacional, en la cual pueda verse involuc rada los procesos institucionales, haciendo mayormente eficiente el us o de los diversos medios de difusión con los cuales se cuenta en la actualidad; lo que permite crear una sinergia de participación entre la comunidad FIME, la administración de la facultad y la sociedad en general. 2. JUSTIFICACIÓN En las universidades públicas tomando en cuenta la

cantidad de estudiantes, egresados,

maestros, comunidad en general y bajo la necesidad de mant ener un estrecho vínculo entre la comunidad que posibilite la oportunidad en la información para cada uno de los integrantes, se plantea la necesidad de contar con un medio de difusión capaz de satisfacer las demandas de

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información para un adecuado proceso de toma de decisiones de los diferentes integrantes de la comunidad. Los medios de difusión que actualmente son utilizados por las universidades requieren de un mayor dinamismo en la difusión de la información y el volumen de la misma, lo que no es la excepción en donde se suscribe el presente estudio. Para el caso particular de la FIME y basado en los objetivos estratégic os de la Universidad Autónoma de Nuevo León, podemos percibir que en uno de ellos se plantea la estrategia de fortalecer las capacidades institucionales para la generación, aplicación innovadora y difusión del conocimient o as í como difundir el avance del conocimiento en las diferentes áreas que cultiva la universidad. En bas e a lo descrito anteriormente y buscando hacer más eficiente los medios de difusión de nuestra facultad es que se plantea realizar un estudio que nos permita incrementar y fortalecer nuestra capacidad de difusión acorde a los fundamentos de la Visión 2012 de la UANL, a través de la implementación de un plan de difusión. 3. OBJETIVOS 

Crear un plan estratégico que permita lograr la difusión de las actividades y el quehacer diario de la Facultad de Ingeniería Mecánic a y Eléctrica de la UANL.



Fomentar la cultura de la difusión de la información en la comunidad FIME.



Crear y promover la integración de estudiantes utilizando como herramienta principal el sitio oficial www. fime.uanl.mx.



Establecer lineamientos que nos permitan difundir y propagar una imagen institucional 4. METODO

4. METODOLOGÍ A Para la realización de este estudio, se llevaron a cabo una serie de pasos que permiten cumplir los objetivos establecidos en el mismo, los cuales son descritos a continuación: 1.- Analizar los requerimient os de los diferentes marcos referenciales (Visión UANL 2012, PIDE FIME 2012): En base a los marcos de planeación estratégica de la universidad y la fac ultad como lo son: Visión UA NL 2012, PIDE FIME 2012, respectivamente se analizaron los diferent es objetivos estratégicos para determinar acorde a la nec esidad planteada en el estudio, la definición, lineamientos y pautas para el tema.

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2.- E valuar los medios de difusión de mayor aceptación en la comunidad FIME Se aplicaron instrument os a los diferentes integrant es de la comunidad FIME (estudiantes y maestros) y sociedad en general para conocer el grado de utilización de los diferent es medios de difusión. 3.- Definición del alc ance del plan estratégico de difusión. Basados en los resultados de los instrumentos aplicados, se define el plan estratégi co de difusión el cual considera los elementos de mayor impacto detectados para el desarrollo del plan. 4.- Construcción del proyecto Acorde a la definición del plan estratégico de difusión se desarrollan las diferent es actividades planteadas para el cumplimient o de los objetivos del plan 5.- Implementación Se instala, promueve y difunde el producto resultado del plan estratégico de difusión, lo que permite fomentar la cultura de difusión e integración de la comunidad FIME . 5. RES ULTADOS Siguiendo los pasos de la metodología utilizada en el presente estudio, se logran visualizar una serie de resultados los cuales se mencionan a continuación: Una vez que se reviso y evaluó los diferentes marcos referenciales Visión UA NL 2012, PIDE FIME 2012, se detectaron los principales proyectos estrat égicos relacionados con la difusión los cuales son: 

Fortalecer las capacidades institucionales para la generación, aplicación innovadora y difusión del conocimiento.



Difundir el avance del conocimient o en las diferent es áreas que cultiva la Universidad.



Cons olidar la difusión de la cultura universitaria



Dar a conocer ampliamente a los diferentes sectores de la sociedad los logros y contribuciones más relevant es de la universidad en el cumplimiento de sus funciones.

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Por lo anterior, nos llevó en el presente estudio detectar la propia necesidad y definición de la universidad y de la facultad para desarrollar acciones concretas que favorezcan la difusión, con lo que se da paso a la creación del plan estratégico de difusión de la facultad. Con lo anterior se llevo a cabo la evaluación de los diferentes medios de difusión, más utilizados en FIME, por lo que se aplicaron una s erie de instrumentos tant o estudiantes, maestros, comunidad en general, lo que permitió c onoc er el grado de utilización de los diferentes medios de difusión con los que se cuent a en la actualidad en nuestra institución. (gráfica 1):

Impacto de los Medios de Difusion Publicaciones Cientificas Anuncios de Periodico Revistas Externas Publicaciones de Servicios Pagina Web Libros Noticias Academicas Folleto Institucional

0; 0%

12%

3; 17%

0; 0%

2; 12% 10; 59%

0; 0% 0; 0%

Fuente: Elaboración personal

El grafico anterior nos permitió visualizar el grado de impacto de los diferent es medios de difusión, destacando de manera relevante que la página web es el medio de difusión más utilizado por la comunidad encuestada con un 59% de aceptación, así mismo las publicaciones científicas con un 17% y con un 12% la utilización para la difusión como: folletos institucionales y los anuncios del periódico; de tal manera que con los datos obtenidos nos sugirió establecer la orientación en el plan estratégico de difusión que se requería desarrollar. Internet como medio de difusión fue el element o clave para el desarrollo del plan estratégico de difusión, con el objetivo de tener mayor impacto en el conocimiento del quehacer de la facultad, entre los diferentes integrantes de la comunidad FIME y la sociedad en general. El plan estratégico que fue desarrollado integra el siguiente alcance: 

Creación del portal institucional de la FIME.



Difusión interna para la integración de nuevos servicios.



Cobertura y publicación del quehac er de la institución



Diseño e impresión de folletos institucionales.

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Análisis de Visitas

Grafica 2: Número de visitas a portal www.fime.uanl.mx Visitas Unicas

Total de Visitas 2010; 832.520

636.877 439.953

Año 2008

707.642 499.935

Año 2009

588.172

Año 2010

Fuente: Elaboración personal

En referencia a la cobertura y publicación del quehacer de la institución, el plan estratégico de difusión ha contribuido al desarrollo de una cultura de difusión de las actividades, s ervicios, e información en general de la facultad, obteniendo un incremento en el número de actividades difundidas a través, de las secciones: noticias, event os y servicios del portal institucional, t al como se muestra en la gráfica 3, donde visualizamos que durante el 2010, existe una claro incremento en la utilización de este mecanismo, a través de sus publicaciones.

Publicaciones

Número de Publicaciones

Grafica 3: Número de publicaciones de noticias y eventos

2008 2009 2010

Fuente: Elaboración personal

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 6. DISCUCIONES Las universidades cada vez más muestran interés en difundir las acciones y servicios que ofrecen a sus estudiantes, maestros y comunidad en general, buscando desarrollar una serie de acciones enfocadas a la difusión que les permitan logra r tener mejor comunicación con la sociedad. Por lo anterior logramos percibir que es rec omendable para las universidades tener una definición clara de un plan que permita contribuir a una mayor difusión de sus actividades, funciones y servicios que brindan lo que nos conducen a integrar el medio d e difusión con mayor impacto para su contexto, de forma que nuestro planteamiento sea activar nuestra página web como principal medio de comunicación y gestión informativa de nuestros usuarios. Internet pone a nuestra disposición funcionalidades básicas que abren nuevas posibilidades de desarrollo personal y de gestión de las actividades cotidianas de acceso remoto, por lo cual se percibe una serie de elementos que privilegian la difusión y que h an sido t omados en cuenta para el plan de desarrollo estrat égico de difusión, como se describe a continuación: •

Comunicación. La comunicación es un factor clave para el entorno dentro y fuera de nuestra facultad, y el Int ernet constituye un canal de comunicación escrita y

visual a

escala mundial, cómodo, versátil y barato, el utilizar la red facilita la comunicación y la relación int erpersonal, por lo cual s e desarrolla un bloque de noticias y eventos dentro del portal institucional que permite compartir y debatir ideas, facilita el trabajo cooperativo y la difusión del quehacer diario de nuestra institución. Dando también servicio a diferent es áreas institucionales, como por ejemplo el sistema de calidad, el programa de mantenimiento y vínculos con los servicios escolares, por mencionar algunos. •

Infraestructura: En función a la infraestructura y tratando que profesores y alumnos en base a sus habilidades y experiencias puedan desarrollar sus capacidades comunicativas, a través de la interacción del portal de internet, se ofrec e un servicio de cobertura de red inalámbrica del 100% en las áreas, para este fin.

•

Multilenguaje: Ante el proc eso de globalización y con la finalidad de ampliar la cobertura a un entorno internacional, nuestro portal de internet muestra un segundo idioma, seleccionando como primera etapa el inglés por ser el idioma universal, para posteriormente ampliarlo a los idiomas más utilizados por los organismos internacionales con los que tenemos relación: el alemán y el francés.

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El plan abarca diferentes medios y capacidades comunicativas, dando un mayor énfasis en el desarrollo del portal institucional por ser el de may or impacto en la comunidad, sin dejar a un lado la utilización de diversas herramientas

de difusión tales c omo revistas, folletos, posters,

publicados, mantas, videos institucionales, etc. que están enfocados en difundir de manera impresa y visual las actividades de la FIME, como: noticias, eventos, congresos, seminarios, convocatorias, simposium, coloquios de tal manera que se logre la expansión de las mismas y que permita contribuir con los objetivos empleados en este document o. 7. CONCLUSIÓN Al analizar el contexto de la falt a de instrument os de comunicación de las universidades, percibimos que la tendencia de la sociedad nos está obligando a adaptarnos a los cambios tecnológicos, que día a día evolucionan y nos exigen un cambio más rápido, lo que anteriormente tardaba días en hacerse, hoy en cuestión de minutos podemos lograrlo. De acuerdo a lo antes mencionado y dada la necesidad de los organismos de mejorar la difusión de sus actividades se propuso crear un plan estratégico donde se analizaron los medios existentes por lo que se generó una encuesta de utilización de medios la cual nos mostró la debilidad que se present aba en el área de difusión de información y comunicación social, por lo que nos dimos la tarea de crear y formar un plan estratégico que cumpla con las necesidades y requerimientos , de tal forma que incluya todas las herramientas necesarias para promover y difundir el quehacer de nuestra Institución. Debido al el crecimiento del uso del i nternet y en base de los resultados obtenidos en nuestro estudio nos permite establecer, como principal medio de difusión, el portal institucional, siendo este uno de los elementos claves del plan de difusión. Dado el proceso de mejora continua al cual estamos sujetos y debido al balance positivo del flujo de información, se planea seguir c on una segunda fas e la c ual incluye el poder hacer uso de herramientas y plataformas de gran aceptación, incluyendo las redes sociales que s on de gran auge en la actualidad. Como punt o final mencionamos que el plan de difusión se ha establecido de manera exitosa, superando las expectativas establecidas al inicio de este proyecto, con lo que hemos llegado a mantener y aprovechar los recursos que la sociedad requiere, colocándonos así como una de las dependencias en la UA NL con una definición clara de un plan que contribuye a los objetivos estratégicos de la misma.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Perito en sistemas computacionales: Un campo laboral para el ingeniero en si stemas C. Guerra Torres. Gabriel Fernando Mart ínez Alonso. Juan Ángel Garza Garza RESUMEN. Debido al constante uso de computadoras en el hogar, trabajo, escuelas así como del uso de Internet, los delitos relacionados con los sistemas computacionales se han acrecentado en los últimos 10 años. Sin embargo las Instituciones Jurídicas en México disponen de poco pers onal experto en sistemas computacionales, por lo que requieren del servicio de peritos externos para que se les auxilie en la toma de decisiones en el ejercicio del derecho. En este trabajo, se presentan los requerimientos y las expectativas para que un ingeniero en sistemas computacionales, pueda extender su campo laboral en el área de Perito en Sistemas Computacionales Palabras clave: Perito, Sistemas Computacionales, perit aje

1. INTRODUCCIÓN Las oport unidades laborales para un ingeniero en sistemas son diversas: desarrollo de soft ware, sistemas de seguridad computacional, administrador de redes, desarrollo de videojuegos, entre otras. No obstante que en México los casos jurídicos relacionados con sistemas comput acionales se vuelven cada vez más frecuentes y difíciles de resolver por un juzgado o magistrado. En contraste, el ingeniero en sistemas poco ha explorado ésta área de oportunidad con ocida como Perito en Sistemas Computacionales (PSC). Las instituciones jurídicas en México disponen actualmente de poco personal experto en informática, por lo que para tomar decisiones del ejercicio del derecho jurídico, recurren a otras instituciones como Universidades públicas, Colegio de Ingeniero o al Colegio de Peritos para que se les auxilie. Existen algunos requisitos para que todo ingeniero relacionado con el área de sistemas pueda involucrarse como PSC, como resultado de la experiencia en Perito en Ingeniería; en este trabajo se present an las bases necesarias para que todo Ingeniero en Sistemas, pueda extender sus expectativas de desarrollo y trabajo en el área de Peritos.

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El presente trabajo se encuentra ordenado de la siguiente forma: En el apartado 2 se dan las definiciones de perit aje, perito, y el rol del perito en informática. Así mismo se presenta los requisitos hasta la fecha para ser perito, así c omo los tipos de participaciones del perit o en México. En el apartado 3 se pres entan algun os casos de estudio producto de la experiencia de los autores donde se muestra la participación del ingeniero como perito en informática. En el apartado 4 se dan algunos comentarios finales. 2. Peritaje, perito en si stema s computacionales Según la Real Academia Española (Real Academia Española), perito se define como: Perito, ta. (Del lat. peritus). 1. adj. Entendido, experimentado, hábil, práctico en una ciencia o arte. U. t. c. s. 2. m. y f. Der. Persona que, poseyendo determinados conocimientos científicos, art ísticos, técnicos o prácticos, informa, bajo juramento, al juzgador sobre puntos litigiosos en cuanto se relacionan con su especial saber o experiencia. En el código de comercio de la República Mexicana (Union, 2011) tiene los siguientes artículos que hacen referencia a los peritos: CAPITULO XV De la Prueba Pericial Artículo 1252.- Los peritos deben tener título en la ciencia, arte, técnica, oficio o industria a que pertenezca la cuestión sobre la que ha de oírse su parecer, si la ciencia, arte, técnica, oficio o industria requieren t ítulo para su ejercicio. Si no lo requirieran o requiriéndolo, no hubiere peritos en el lugar, podrán ser nombradas cualesquiera personas entendidas a satisfacción del juez, aun cuando no tengan título. La prueba pericial sólo será admisible cuando se requieran conocimient os especiales de la ciencia, arte, técnica, oficio o industria de que se trate, más no en lo relativo a conocimientos generales que la ley presupone como necesarios en los jueces, por lo que se desecharán de oficio aquellas

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periciales que se ofrezcan por las partes para es e tipo de conocimientos, o que se encuentren acreditadas en autos. Artículo 1255.- Cuando los dictámenes rendidos resulten substancialmente contradictorios de t al modo que el juez considere que no es posible encontrar conclusiones que le aporten elementos de convicción, podrá designar un perito tercero en discordia. A este perito deberá notific ársele para que dentro del plazo de tres días, presente escrito en el que acepte el cargo conferido y proteste su fiel y legal desempeño, debiendo anexar copia de su cédula profesional o documentos que acrediten su calidad de perito en el art e, técnica, oficio o industria para el que se le designa, manifestando, bajo protesta de decir verdad, que tiene la capacidad suficiente para emitir dictamen sobre el particular; así mismo señalará el monto de sus honorarios, en los términos de la legislación local correspondiente o, en su defecto, los que determine, mismos que deben ser autorizados por el juez, y serán cubiert os por ambas partes en igual proporción. El perito tercero en discordia deberá rendir su peritaje precisamente en la audiencia de pruebas o en la fecha en que según las circunstancias del caso señale el juez y su incumplimiento dará lugar a que el tribunal le imponga como sanción pecuniaria, en favor de las partes, el importe de una cantidad igual a la que cotizó por sus servicios al aceptar y protestar el cargo. En el mismo acto, el tribunal dictará proveído de ejecución en contra de dicho perito tercero en discordia, además de hacerlo saber al tribunal pleno, y a la as ociación, colegio de profesionistas o institución que lo hubiera propuesto por así haberlo solicitado el juez, para los efectos correspondientes. En el CÓDIGO FE DERAL DE PROCEDIMIE NTOS PENALES (Unión, 2010) encontramos: Artículo 220 .- Siempre que para el examen de personas, hec hos u objetos, se requieran conocimient os especiales se procederá con intervención de peritos. Artículo 225 .- La designación de peritos hecha por el tribunal o por el Ministerio Público deberá recaer en las personas que desempeñen ese empleo por nombramiento oficial y a sueldo fijo, o bien en pers onas que presten sus servicios en dependencias del Gobierno Federal, en Universidades del país, o que pertenezcan a Asociaciones de P rofesionistas reconocidas en la República. Específic ament e se conoce como peritaje informático a los estudios e investigaci ones orientados a la obtención de una prueba informática de aplicación en un asunto judicial, para que sirva a un juez para decidir sobre la culpabilidad o inocencia de una de las partes.

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Por lo tant o, un PS C se refiere a un profesionista que teniendo experiencia y habilidad en el área de Sistemas Computacionales, le permita mostrar ante un tribunal, la capacidad de tener el arte, ciencia u oficio para emitir un dictamen que auxilie en la resolución de un juicio. La participación de un PSC en el desarrollo de un juicio es meramente una opinión técnica, su función es permitir que un juez disponga de may ores recursos y claridad de hechos para emitir un dictamen. Por lo tanto la opinión de un PSC mediante un dictamen pericial en algunos casos es decisiva y en otros, es solo un elemento más para un juicio. En un PLE ITO, un PS C puede participar auxiliando a: part e afectada (demandante), demandado o como tercero en discordia. En el caso de la parte demandante, por lo general ac reditan un perit o contratado por la misma parte, o bien se avalan de un dictamen técnico elaborado por personal experto y que está relacionado de una u otra forma con la parte demandante. No obstante pueden solicitar los servicios de un perito en la institución jurídica para avalar su demanda o bien evaluar su dictamen en el caso que ya dispongan de uno. En el caso de la parte demandada, por lo general s olicita ante la institución jurídica un expert o en el área que le permit a refut ar las acusaciones de la parte demandante o bien, elaborar un dictamen que refuerce su defensa. En el caso de tercero en discordia, el PS C auxiliará como una t ercera opinión, para el caso en que ambas partes, la demandante y la demandada aseguran tener la verdad. Este perito es proporcionado por la institución judicial en caso de disponerlo, de lo cont rario rec urre a otras instituciones como universidades públicas, para que se les proporcione un experto en el área y que pueda aceptar el cargo de perito de la institución judicial durante un tiempo que le permita opinar al respecto. Un PSC puede participar en diferentes casos relacionado con sistemas computacionales. Aunque en la mayoría de los casos no se tiene un registro espec ífico del delito informático, se pueden mencionar los siguientes:

a) Piratería de soft ware. Consiste en validar si un programa de cómputo o parte del mismo ha sido copiado, distribuido y/o comercializado sin la autorización plena y legal del autor original.

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b) Propiedad intelectual. Caso similar al anterior, pero en este caso se hizo uso de: un algoritmo computacional, una estandarización, una base de datos o su estructura, entre otras, para comercializar un producto informático sin consentimiento del aut or. c) Seguridad informática. Se refiere a todo hecho directa o indirectament e relacionado con el acceso no aut orizado a un sistema informático. Diversas vertient es pueden aparecer en este caso como: acceso a una red de cómputo alámbrica o inalámbrica, acceso a cuentas de correo electrónico, acceso a cuentas de redes sociales, acceso a programas computacionales d) Convenios mediante correos electrónicos. Actualmente las leyes en México aceptan un convenio mediante un correo electrónico, sin embargo no se ha tipificado como se debe validar la veracidad del mismo. P or lo tanto, un PS C debe tener la capacidad de validar entre otras cosas la aut enticidad de un correo electrónico, la procedencia de los mismos, la confiabilidad de los servidores que albergan el servicio de correo electrónico. e) Certificación ó aval de documentación electrónica. Consiste en validar, en cuanto sea posible la veracidad, autenticidad de un documento digital como es: un archivo de texto, audio, video, imágenes, entre otras y que esté involucrado en el desarrollo de un juicio.

Pero ¿Qué se requiere para ser PSC?. En México hasta el 2011 pueden ser perit os las personas que desempeñen ese empleo por nombramient o oficial y a sueldo fijo, o bien a las personas que presten sus servicios en dependencias del Gobierno Federal, en Universidades del país. En el caso de que pertenezcan a universidades públicas del país, o bien como perito particular deberá cumplir con los siguientes requisitos: a) Preferentemente pertenecer al colegio de peritos. b) Profesionista en el área con cédula profesional. c) No contar con ant ecedentes penales. d) Demostrar experiencia en el área.

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3 El procedimiento pericial Cuando una institución jurídica no dis ponga de los servicios de un perito en el área de sistemas computacionales, entonces se efectúa el siguiente procedimient o. 1.- Solicitud de perito. S olicitar a dependencias del Gobierno Federal, en Universidades del país, Colegio de Peritos mediante un oficio el requerimient o de un perito. En este oficio se detalla la procedencia de la solicitud, det alles del juicio y las características del perito 2.- Respuesta a la solicitud. La dependencia responde mediante un oficio si dispone de los peritos con las características solicitadas. En caso de disponer de los peritos especifica el nombre y cargo de los profesionistas. 3.- Revisión del caso. Las personas asignadas por la institución se pres entan en la dependencia jurídica que solicitó los peritos, una vez identificándos e como tales proceden a documentarse con el caso de juicio a fin de determinar si se declaran competentes técnicamente hablando, para apoyar en el desarrollo del juicio 4.- Aceptación del cargo de perito. Si las personas designadas se declaran c ompet entes para el juicio, firman un oficio conocido como “Acept ación del cargo” en donde se adquieren derechos y responsabilidades para acceder a toda información y lugares necesarios para la elaboración del peritaje. A partir de la acept ación disponen de un laps o de tiempo para la elaboración del peritaje 5.- Desarrollo del peritaje. Los peritos se constituyen (constituir es asumir obligación, car go o cuidado) en tiempo y lugar para la elaboración del peritaje en caso necesario, en otros casos solo responden a un cuestionario proporcionado por la institución jurídica. En esta parte los peritos hacen uso de los recursos técnicos, científicos y tecnológicos para las pruebas necesarias que le permitan elaborar un dictamen claro y concreto. 6.- Elaboración del dictamen. Una vez elaborado el peritaje se proc ede a elaborar un documento con los resultados del mismo llamado “Reporte pericial”. Aquí s e detalla el objeto del dictamen, las pruebas realizadas, los res ultados y principalmente las conclusiones del mismo. Los peritos firman el documento y proc eden a ent regarlo a la dependencia jurídica. 7.- Ratificación. Los peritos se present an en la dependencia jurídica y entregan el reporte pericial, posteriormente firman un oficio llamado “Ratificación” cumplieron con el report e pericial.

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en donde s e detalla que los peritos

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4. Casos de Estudio A continuación se present an dos casos de estudio en las que los autores participaron como PSC, por obvias razones no se detallan los datos de los implicados . 4.1 Piratería de software Detalle Una empresa que llamaremos “ElDemandante” desarrolló un programa computacional que llamaremos “MyPrograma” para el c ontrol e invent ario de negocios con el giro llamado casas de empeño. ElDemandante se da cuent a que uno de sus clientes que llamaremos “ElDemandado” deja de pagarles licencia de uso y comienza a comercializar un programa similar a MyPrograma y procede a realizar la demanda. La dependencia jurídica no dispone de peritos y solicita a la FIME -UA NL peritos en el área de sistemas computacionales para auxiliar el caso. P ara ello además de leer documentación proporcionada por ElDemandante que mostraba pruebas de la copia del software, se constituyó como tal en varias sucursales de la misma negociación de ElDemandado

Resultados del pericial Se detectaron dos programas de cómputo “aparent emente” diferentes, es decir con diferentes estilos, formas y c olores de pantallas. Sin embargo, los campos de texto, la logística de uso eran idénticos en los dos programas. Pero llamó poderosament e la atención las bases de datos de cada uno de los programas, una base de datos estaba elaborada en access y la otra en SQL. Aunque estaban en diferentes entornos de desarrollo ambas bases de datos eran idénticas en: número de tablas, nombre de las tablas, cont enido de las t ablas, número y nombre de los campos de las tablas, tipos de datos y longitudes de los campos de las tablas, por lo que es imposible e improbable que dos programadores puedan elaborar la misma base de datos con las mismas características por lo que en resumen la conclusión final fue: “Un programa fue copiado en su totalidad del otro programa”

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Dictamen final Aunque en el reporte pericial se especificó que una copia ilegal de un programa, el Juez dictaminó “Inegercicio del derecho” argumentando que las características “físicas” de ambos programas son diferentes. 4.2 Delito bancario Detalle Una persona que llamaremos “E LEMPLEADO” fue demandado por el banco en el que laboraba, argumentando que mediante el uso de recursos informáticos ELEMPLEADO realizó transferencias bancarias de una importante suma de dinero a varias cuentas de diferent es cuentahabientes y de diversos estados de la república, para la cual se argumentaba por parte del banco que se hizo uso de una computadora de una sucursal en donde laboraba el ELEMPLEA DO por medio de un dispositivo electrónico y un programa de acceso, ambos de forma remota. El banco present o pruebas técnicas proporcionada por el personal de sistemas del mismo banco, mientras que ELEMPLEA DO presentó pruebas que demostraban su inocencia. Por lo tanto la dependencia jurídica solicitó a la FIME -UA NL peritos como terceros en discordia, para que le auxiliaren en el caso solicitando una revisión de las pruebas para verificar su fiabilidad y autenticidad. Resultados del pericial Puesto que el tiempo en el que se efectuó el supuesto delit o a la fec ha de la aceptación d el cargo fue de aproximadament e 10 meses, no se recurrió a revisar la computadora objeto del delit o, ya que se encontraba en las instalaciones del banco, cuando ésta debió ser custodiada por la dependencia jurídica para no alterar su condición en la fecha del presunt o delito. Por lo tanto, se revisaron las pruebas present adas tanto por el banco y por los peritos del ELEMPLEADO. Las pruebas por el banco consistieron en imágenes de video, captura de pantallas mostrando el acceso al sistema y la conexión del dispositivo remoto, Mientras que las pruebas presentadas por los peritos del ELEMPLEA DO consistían en argumentar la no fiabilidad e inconstancia de las pruebas presentadas por el banco. Como peritos t erceros en discordia, se realizó un análisis técnico de las pruebas presentadas por el personal de sistemas del banco detectándos e las siguientes inconsistencias:

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a) S e mencionó que ELEMPLEA DO accedió al sistema con una cuenta ajena y proporcionada por un amigo, para la cual no existía ninguna prueba. b) Se mencionó que E LEMPLEA DO conectó un dispositivo electrónico de 3ra generación para compartir los recursos de la red con otra pers ona que se encontraba afueras del banc o. Sin embargo se les cuestionó que tipo de dispositivo podría hacer esto, ya que en ese entonc es solo eran conocidos los adapt adores inalámbricos para acceder a una red y no para compartir una red. Pero no hubo respuesta a tal cuestionamiento. c) Se mencionó que ELEMP LEADO tenía conocimientos de conectividad espec ífic ament e en redes y prot ocolos de red para poder configurar el programa, siendo que oficialmente había cursado un diplomado básico de computación. d) Se mostraron capturas de pantalla en donde supuestament e ELEMPLEA DO tenía acceso al sistema, conecto el dispositivo y compartió los recursos. Sin embargo las pantallas como prueba, fueron capturadas en diferentes computadoras y además en diferentes sistemas operativos en diferentes idiomas y uno de los sistemas operativos en la fecha del presunto delito, se encontraba en solo en versión de prueba (beta) y el banco aun no cont aba con la licencia en ese tiempo. También no mostraban pruebas que validaran que las pantallas mostradas correspondían solo a la computadora objeto del delito. e) No se detalló como ELEMP LEADO compartió los recursos de red, ya que para esto se requieren permisos de administrador de red. f) Las imágenes de video en ningún momento mostraron el momento en que ELEMP LEADO conecto el dispositivo, solamente que operaba la computadora. g) En las pruebas presentadas por el b anco, continuamente mostraron el concepto “amiguismo” como el recurso el cual ELEMPLEA DO pudo conseguir la contraseña de acceso al sistema. Sin embargo se les mencionó que tal término es inexistente técnicamente hablando y no puede ser considerado como prueba.

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Dictamen En este caso se concluyó que las pruebas presentadas por el banco carecían de veracidad y no eran en ningún momento fiables como para considerarlas como un pruebas téc nicas, por lo que el juez determino “inegercicio del derecho” quedando en libertad la pers ona demandada. 5. Comentarios finales El PSC es una oportunidad laboral para un ingeniero en sistemas. La participación de un perito es meramente una opinión entre muchos otros aspectos, que permite a un juez tomar decisiones concluyentes en el desarrollo de un juicio. Son diversos los casos en los cuales puede auxiliar un PSC, pero es importante aclarar que el ingeniero en sistemas que se des empeñe c omo tal, deberá tener los conocimientos y la experiencia suficiente, que le permitan ejercer como un digno PSCD. 6. Referencias Diput ados,

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Código de Barras Lic. Ariadne B. Sánchez Ruiz 1. ANTECEDENTES Se han utilizado únicamente el medio de la capturista o del empleado capacitado (gastándose millones de pesos) para tener la información. En 1977, repres entant es de la industria y el comercio de 12 países europeos decidieron formar un grupo al que llamaron European Article Numbering Association (EAN); al poco tiempo, y tras unírseles países no europeos, el nombre fue cambiado por el de EAN International. Las siglas fueron conservadas como la identificación del sistema de codificación y simbolización. El objetivo de esta organización es difundir y administrar los estándares de identific ación de productos EAN y/o UPC, así como promover el uso de estándares en el Intercambio Electrónico de Datos (EDI, por sus siglas en inglés). La primera patente para un código de barras, que tenía forma circular, fue solicitada en 1949 en Estados Unidos por N. J. Woodland; los códigos de barras se emplearon por primera vez a principios de la década de 1960 para identificar material rodante ferroviario. y de ahí en adelante ha venido avanz ando su aplicación y desarrollo as í: 1961 es el año de aparición del primer escáner fijo de c ódigos de barras instalado por Sylvania General Telephone. Este aparato leía barras de colores rojo, azul, blanco y negro identificando vagones de ferrocarriles. Para 1967 la Asociación de Ferroc arriles de Norteamérica ( EEUU) aplica códigos de barras para control de tránsito de embarques. El proyecto no duró mucho por falta de adecuado mantenimiento de las etiquetas conteniendo los códigos. En la cadena de supermercados Kroger. En 1967 la sucursal de Cincinnati (Ohio, EEUU) instala el primer sistema de "retail" basado en códigos de barras. Al cliente que encontraba un código que no se podía escanear correctamente se le ofrec ía cupones de compra gratis!!! 1969, el láser hace su aparición. Usando luz de gas de Helio-Neón, el primer escáner fijo es instalado. S u costo: $10 000!!!!. Hoy por hoy el mismo tipo de escáner estaría costando menos de $ 2 000.

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A fines de los años 60 y comienzos de los 70 aparecieron las primeras aplicaciones

industriales

pero solo para manejo de información. En 1969, Rust-Oleum fue el primero en int eractuar un lector de códigos con una c omput adora. El programa ejecutaba inventarios e impresión de

funciones de mantenimiento de

reportes de embarque.

En 1970 aparece el primer terminal portátil de datos fab ricado por Norand. Este utilizaba un "wand" o lápiz de contacto. El código Plessey hace su aparición en Inglaterra ( The Plessey Company, Dorset, Inglaterra), para control de archivos en organismos militares en 1971. Su aplicación se difundió para control de documentos en bibliotecas. Codabar aparece en 1971 y encuentra su mayor aplicación en los bancos de sangre, donde un medio de identificación y verificación automática eran indispensables. Buick ( si, la fábrica de automóviles ) utilizó identificación automática en las operaciones de ensamble de transmisiones, también por los años 70. El sistema era utilizado para conteo de los diferentes tipos de transmisión ens amblados diariamente. Todo un éxito. ITF marca su aparición en 1972, creado por el Dr. David Allais, en ese entonces de Intermec. En el año 1973 se anuncia el código U.P.C. ( Universal Product Code) que se convertiría en el estándar de identificación de productos. De esta forma la actualización automática de inventarios permit ía una mejor y más opo rtuna compra y

reabastecimiento de bienes. Europa se hace

presente con su propia versión de U.P.C. En 1976, el código EAN (E uropean Article Number). En 1974, nuevamente el Dr. Allais conjuntamente con Ray Stevens de Intermec inventan el código 39, el primero de tipo alfanumérico. El primer sistema patentado de verificación de códigos de barras por medio de láser aparece en el mercado en 1978. Al revisar la correspondencia postal muchos observarán lo siguiente marcado en los sobres: Esto es el PostNet, aparece en 1980 siendo usado por el Servicio Postal de los EEUU.

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La tecnología de CCD (Charge Coupled Device) es aplicada en un escáner, 1981. En la actualidad este tipo de tecnología tiene bastante difusión en el mercado asiático, mientras que el láser domina en el mundo occidental. En ese año también aparece el código 128, de tipo alfanumérico. Aparece la norma ANS I MH10.8M que especifica las características técnicas de los códigos 39, Codabar, e ITF (Interleaved Two of Five). El Dr. Allais es incansable. En 1987 desarrolla el primer código bidimensional, el código 49. Le sigue Ted Williams ( Láser Light Systems) con el código 16K (1988). En 1990 se publica la especificación ANS X3.182, que regula la calidad de impresión de códigos de barras lineales. En ese mismo año, Symbol Technologies presenta el código bidimensional PDF417. Mas y más códigos se están desarrollando, sobre t odo en los del tipo de alta densidad. La tecnología de identificación y manejo de datos a través de códigos de barras, ha logrado convertirse en un estándar "de facto" al ser aplicada, cada vez con más frecuencia, tanto en operaciones de distribución y manejo de materiales, como en organizaciones de manufactura industrial. Códigos de barras en México. Para alcanzar un esquema ordenado, seguro y actualizado del ejercicio del comercio electrónico en México, desde 1986 existe la Asociación Mexicana de Estándares para el Comercio Electrónico (AMECE ), la cual promueve el uso de normas y sus beneficios para el desarrollo del comercio electrónico. www.amece.com.mx Entre otras actividades, es la entidad responsable de la implantación del sistema de código de barras en México y, a la fecha, el sistema que AMECE administra permite la identificación del 95.0% de los productos que se distribuyen a través de las cadenas de autoservicio. Antes de los 80’s en México se usaban las conocidas BASES DE DA TOS con sus consecuentes errores. Si tenían un código de barras este debía ser t ecleado por un capturista con un altísimo margen de error. Permite que cualquier producto pueda s er identificado en cualquier parte del mundo, de manera ágil y sin posibilidad de error. Esto es importante si consideramos que un capturista promedio

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(haciendo la misma labor en forma manual), comete, un error p/c 300 caracteres tecleados -las posibilidades de lectura errónea son de una en un trillón en un código de barras. Además de lograr una mejor eficiencia en la captura, almacenamient o, recuperación y manejo de d atos, también se reducen costos de operación gracias la capacidad de los sistemas informáticos para desarrollar estas tareas en forma rápida y sin errores. 2. JUSTIFICACIÓN Este trabajo solo se justifica usando el código de barras el cual esta diseñado para eliminar redundancias, para clasificar adecuadamente y para obtener información del articulo en cuestión. Algunas aplicaciones de los códigos de barras lineales son:          

Cont rol de mercancía. Cont rol de inventarios. Cont rol de tiempo y asistencia. Pedidos de reposición. Identificación de paquetes. Embarques y recibos. Cont rol de calidad. Cont rol de producción. Peritajes. Facturación.

3. OBJETIVO Que el alumno vea una de las aplicaciones de las Matemáticas Discretas que ve en clase. Requerimientos Físicos. Tener conocimient os de Matemáticas Discretas (para saber de donde sale). El lector en forma de pluma o rastrillo, puede tener forma de pistola laser (o sea un scanner). Una computadora. Humanos. Personas concientes de lo que están haciendo. 4. METODOLOGÍ A Se utilizo únicamente las

operaciones

fundamentales

multiplicaciones,

existen muchas

aplicaciones, aunque mucho se ha escrito y dicho sobre los códigos de barras hay muy poco escrito sobre como esta hecho. Aquí solo se tratan los códigos de barras mas usados que son el UPC y el EAN-13. Los mas usados mundialmente hablando.

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Por parte matemática: Una función es un tipo especial de relación (la relación s e da entre conjunt os). Una función f de X en Y es una relación de X en Y con las siguientes propiedades: 1.

El dominio de f es X

2.

Si (x,y), (x,y’) f, entonces y=y’

Si x es un ent ero y es un entero positivo, se define x mod y como el residuo cuando x s e divide entre y A veces, una función de X en Y se denota como f:XY Sirve de apoyo a la materia de Matemáticas Discretas al ser solo un ejemplo de aplicación de las funciones, como se menciono con anterioridad. Función es un cierto tipo de Relación y si la Relación se da entre Conjuntos y Conjunt os es un tema discreto. El codigo de barras es un sistema de identificación automática, único, normalizado y homologado que no sólo permite controlar la gestión de stocks (inventarios) racionalizando así el suministro de mercanc ías, sino que crea nuevos cauces de comunicación entre fabricantes y distribuidores. Los códigos de barras representan datos en una forma legible por las máquinas (computadoras), y son uno de los medios más eficientes para la captación automática de dat os. Esta información puede ser leída por dispositivos ópticos (scanners), los cuales envían la información leída hacia una computadora como si la información se hubiera tecleado. El código de barras almacena datos que pueden ser reunidos de manera rápida y con una gran precisión y ofrecen, con un método simple y fácil la codificación de información de tex to que puede ser leída por lectores electrónicos de bajo costo. El lector decodifica el código de barras a través de la digitalización proveniente de una fuente de luz que cruza el código y mide la intensidad de la luz reflejada por los espacios blancos. El patrón de la luz reflejada se detecta a través de una foto dio do el cual produce una señal eléctrica que coincide exactamente con el patrón impreso del código de barras. En general, emiten una línea de luz roja que se refleja en los pat rones de luz clara y obscura contenidos en las barras y los espacios. Dichos reflejos son tomados por un transductor del scanner que los convierte en una señal eléctrica, que a su vez es transformada por el decodificador del scanner en ceros y unos, o sea, en el dato binario de las computadoras.

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Existen en el mercado lectores ópticos de diferentes formas y tamaños. En forma de pluma o rastrillo (que requieren hacer contacto con el código) o tipo pistola láser, que pueden hacer la lectura a distancia. Cuando el lector óptico toma la información del código de barras, puede ser que éste s e encuentre girado, es por ello que aunque se lea sólo el ancho de las barras y los espacios, es necesario darle al código una alt ura que permit a la lectura. Aunque nos hemos acostumbrado a ver los códigos de barras en los productos que compramos, hoy en día cubren casi cualquier tipo de actividad humana, tanto en la industria e instituciones educativas como en el gobierno, la banca, instituciones médicas, aduanas y aseguradoras, entre otras y se utilizan para manejar más fácil todos los datos que pueden i ncluir y que las empresas e instituciones necesitan para la oportuna toma de decisiones. Así como en el mundo existen muchos idiomas y alfabetos (símbolos), también hay varias simbologías de código de barras. Todos ellos fueron desarrollados con propósitos distintos; a primera vista se parecen, sin embargo, tienen sus diferencias, dependiendo de la aplicación para la que fueron creados. En general, se pueden clasificar en dos grandes grupos: 1.

Los lineales (1-D) como los que se usan en productos y permiten incluir mensajes cortos.

2.

Los de dos dimensiones (2-D) que han empezado a usars e en documentos para controlar su envío o en seguros médicos, pasaportes y, en general, en documentos que requieren la inserción de mens ajes más grandes (de hasta 2 725 dígitos) c omo un expedient e clínico completo.

Existen diversas simbologías que pueden ser utilizadas para distintos fines, sin embargo, a nivel comercial, las más usadas en el mundo son el UP C (12 caracteres)y el EAN (13 caracteres)de ellas vamos a hablar. Es administrado desde 1972 en los Estados Unidos de América por la Uniform Code Council (UCC) y, actualmente se encuentra en la mayoría de los productos de ventas al consumidor en esa nación y Canadá. Los códigos de producto universales (UPC, siglas en ingles para Universal Product Code) son los populares códigos de barras que identifican los productos para que la caja pueda registrar el precio

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de manera automática. Un UP C es un código de 12 dígitos donde el primero caracteriz a el tipo de producto (0 es un tipo de articulo de abarrotes común, 2 es un articulo que se vende por pes o, 3 es un articulo medico, 4 es un articulo especial, 5 es un cupón, 6 y 7 s on artículos no vendidos en tiendas al menudeo) los 5 dígitos siguientes identifican al fabricante, los 5 s ubsecuentes identifican al producto, el ultimo es un digito de verificación o control. Este ultimo puede aparecer o no en su versión impresa. El algoritmo con el que operan es el siguiente: (s+c) mod 10=0* donde s se calcula: s= 3(la suma de todos los núme ros que tienen posición impar) + la s uma de los números con posición par. Ahora hablaremos del EAN 13, particularmente, en Europa el sistema de codificación más extendido es el EAN 13. Ya que hemos visto el UP C. El Código EA N es el más generalizado a nivel mundial y también es el que s e utiliza en México. Consta de un código de 13 cifras en el que: Los tres primeros dígitos identifican al país de procedencia, los seis siguientes registran a la empresa productora, los tres subsecuentes al artículo en sí y un digito de verificación, que es el que da seguridad al sistema y valida a los demás. Los números de localización EAN son asignados y administrados en México por AME CE y en otros países por organizaciones afiliadas a EAN Int ernational. Como muestra analizaremos la estructura general de un código de barras lineal, sin embargo, los conceptos se aplican también a los códigos de dos dimensiones.

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Cabe hacer mención que el ancho de las barras y los espacios, así como el número de cada uno de éstos varía para cada simbología. Quiet Zone
 Se le llama así a la zona libre de impresión que rodea al código y permite al lector óptico distinguir entre el código y el resto de información contenida en el document o o en la etiqueta del producto. Caracteres de datos. Contienen los números o letras particulares del símbolo. Checksum Es una referencia incluida en el s ímbolo, cuyo valor es calculado de forma matemática con información de otros caracteres del mismo código. Se utiliza para ejecut ar un chequeo matemático que valida los dat os del código de barras. Aunque puede ser importante en cualquier simbología, no son requeridos en todas ellas. Se consigue una identificación para todo tipo de productos, desde libros hasta bolsas de papas fritas. Esta codificación ha sido definida de forma estándar por la Organización de Estándares Internacionales y, en ella, cada una de las líneas tiene un determinado valor dependiendo, en principio, de su presencia o ausencia y también de su grosor. Representan caracteres

de información

mediante

barras

negras

y

blancas

dispuestas

verticalmente. El ancho de las barras y espacios puede ser variable, siendo la más ancha un múltiplo de la mas angosta. En binario las barras significaran unos y los espacios ceros. Existen unos aproximadamente 20 códigos de barra. Sin embargo solo analizamos 2. También existen códigos de barra en 2 dimensiones, que se deben scanear mediante un scanner o una c ámara fotográfica digit al. Una de las más utilizadas es el s ímbolo internacional de número de artículo, llamado símbolo EAN por las siglas en inglés de la Asociación E uropea para la Numeración de A rtículos. Toda la información sobre el producto figura en una base de datos, y se accede a ella indicando el número de art ículo.

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Cada una de las empresas que utilizan el sistema EAN recibe un bloque de números de artículos que puede emplear para identificar todos sus productos. Estos bloques son asignados por una organización nacional de numeración, que a su vez recibe los números del organismo rector internacional, EAN Internacional. Cada código de barras EAN-13 está formado por: Un margen, un dibujo normalizado de separación, un dibujo que representa directamente, seis dígitos e indirectamente un séptimo, un dibujo cent ral de separación, un dibujo de barras y espacios que representa directamente seis dígitos, un dibujo normalizado de separación, un margen como se ilustra a continuación: Cada dígito se representa mediante dos barras y dos espacios que tienen una anchura total de siete unidades; cada barra y cada es pacio pueden tener una anchura de una, dos, tres o c uatro unidades. En la simbología EAN pueden elegirse tres formas distintas, A, B y C, para representar cada dígito. Estas formas se conocen como conjuntos numéricos. Para representar la primera mitad del códi go de barras se emplea una combinación de los conjuntos numéricos A y B; el orden de los conjuntos numéricos utilizados represent a a su vez un séptimo dígito, que aparece al principio de la secuencia de caracteres situada debajo del código de barras. El conjunto numérico C se emplea sólo para la segunda mitad del código de barras. Esto hace que el dispositivo lector pueda leer el código en cualquier sentido y decodificarlo correctament e. Aunque ya hemos dicho de los beneficios en la implementación del sistema de identificación EANUPC son muchos, los cinco de los más importantes para que una empresa se desarrolle más competitivament e: 1.

Optimización en el control de inventarios y aumento de productividad en el punto de pago, eliminando colas y disminuyendo el tiempo de espera. Mejor servicio al cliente.

2.

Disminución de los procesos de marcación de precios, eliminación de errores de digitación y captura de datos de venta en forma rápida y segura.

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3.

Identificación de las principales áreas de mermas

4.

Obtención de información confiable para el manejo del negocio.

5.

Establecimiento de un lenguaje común con sus proveedores a través del código de barras, incrementando la productividad de la relación comercial, lo que facilita la implementación de otras tecnologías como el Int ercambio Electrónico de Documentos (EDI).

Otros beneficios son: 

Proporciona una identificación única a cada producto, servicio o localización.



Permite la captura automática de la información.



Permite la automatización de varios procesos a lo largo de la cadena de abastecimiento.



Permite obtener información rápida y oportuna sobre productos servicios o localizaciones.



Incrementa la productividad y la eficiencia porque optimiza el tiempo en captura de información.



Disminuye la posibilidad del error humano.



Virtualmente no hay retrasos desde que se lee la información hasta que puede ser usada.



Se mejora la exactitud de los datos.



Se tienen costos fijos de labor más bajos.



Se puede tener un mejor control de calidad, mejor servicio al cliente.



Se pueden contar con nuevas categorías de información.



Se mejora la competitividad.

El código de barras le abre las puertas a:

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a.

Administración de Materias Primas

b.

Administración de Bodegas y Centros de Distribución

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c.

Producción

d.

Administración E ficiente de Puntos de Venta

e.

Aplicaciones de Comercio Exterior

f.

Recaudo con Código de Barras

g.

Pagos Electrónic os

h.

Póliza Electrónica

i.

Rutas Críticas de Pacientes

j.

Aportes a la Seguridad Social

k.

Manejo de Convenios

l.

Operación Logística

m. Identificación de Personal Identificación de Personal (ejemplo) Es importante identificar de forma única las personas, bien sea de una empresa, un club, una biblioteca etc., para c ontrolar las actividades y operaciones que realizan; por ejemplo con c ontrol de activos fijos, control de acceso a áreas restringidas y manejo automático de nómina. Es de gran utilidad que dicha identificación sea estándar, a través del Código de B arras simbolizado e impreso en la credencial de identificación, es posible leer automáticament e la información de cada persona al realizar operaciones internas que requieran algún tipo de cont rol. Tome nota de los beneficios que alcanzaría con el aprovechamiento del uso del código de barras en su empresa: Eliminación procesos de digitación en cualquier proceso que implique registrar la identificación de una persona. Agilización en la prestación de cualquier servicio.

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El símbolo estándar está formado por una serie de barras paralelas, de diferente grosor. En la parte inferior del símbolo se repres enta el mismo código en cifras para que sea legible. La utilización del dígito de control tiene por objetivo el establecer un mecanismo que evite errores en el tratamiento automático de los códigos EAN. El dígito de control es la última cifra del código EAN de un producto. Su cálculo se realiza automáticamente en función del valor de las posiciones que le preceden en el código, mediant e un sencillo algoritmo. Algoritmo para calcular el dígito de control Los pasos a seguir a la hora de calcular el dígito de cont rol (para este tipo de simbolización EAN13) son: Posición

13

2

1

Valores 8

4

12

11

10

9

8

7

6

5

4

3

1

2

3

4

5

6

7

8

9

0

Cont rol 1.- Multiplicamos por 1 las posiciones impares y por 3 las posiciones pares del código empezando de derecha a izquierda. Tomemos como ejemplo el siguiente código: 841234567890 sabiendo que el 84 corresponde con España, los siguientes 5 dígitos con la empres a y los últimos 5 dígitos con el artículo/producto. 2.- Sumamos los valores result antes. 8+12+1+6+ 3+12+ 5+18+7+ 24+9+0 = 105 3.- Restamos de la dec ena superior (módulo 10)* el valor de la suma de los valores result antes. El resultado de esta operación es el valor del código de control (primera posición del código de barras). 110 - 105 = 5 ==> valor del código de control.

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Otra posibilidad es dividir la suma resultante (105) por 10 siendo el resto de ésta división el valor del dígito de control. 105 / 10 = 10 Cocient e y 5 de resto El resultado final del código es: 84 12345 67890 5 (EAN-13). * Richard Johnsonbaughn

5. CONCLUSIONES Una función es un tipo especial de relación (la relación s e da entre conjunt os). Una función f de X en Y es una relación de X en Y con las siguientes propiedades: 1.

El dominio de f es X

2.

Si (x,y), (x,y’) f, entonces y=y’

Si x es un ent ero y es un entero positivo, se define x mod y como el residuo cuando x s e divide entre y A veces, una función de X en Y se denota como f:XY Sirve de apoyo a la materia de Matemáticas Discretas al ser solo un ejemplo, como ya se dijo antes, de aplicación de las funciones. Función es un cierto tipo de Relación y si la Relación se da entre Conjunt os y Conjuntos es un tema discreto. 6. BIBLIOGRAFÍA Matematicas Discretas Richard Johnsonbaugh 6ª Edicion Editorial Pearson

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Matematicas Discreta Jean Paul Tremblay Ram Manohar Editorial CECSA

Estructuras de Matematicas Discretas para la Computación Bernard Kolman, Robert Busby, Sharon Ross 3ª Ediion Editorial Pearson

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Del diagrama de funcionamiento se inicia c on la selección de los c omponentes fundamentales, las válvulas direccionales y actuadores, por cada piloto neumático se debe de encont rar una ecuación lógica (Garza, 2006), las ecuaciones están estructuradas por arreglos lógicos básicos (Givant y Halmos, 2009.) de funciones neumáticas. La selección de las posiciones de una válvula neumática es del tipo discret o, esta es la razón por la cual un sistema secuencial neumático es posible que sea expresado mediante ecuaciones lógicas. 4. METODOLOGÍ A Una de las herramientas utilizadas para repres entar el comportamiento de un actuador es el diagrama Espacio-Fase (Croser y Ebel, 2003), en él se representan las tres etapas con que c uenta un actuador lineal, etapa de extensión, ret racción y sostenimiento. La figura 1.0 muestra a dos actuadores interconectados entre sí, el actuador 1A tiene las tres etapas, inicia con la etapa de extensión, llega a su fin de carrera y se mantiene extendido, posteriormente inicia su ret racción, el actuador 2A solo cuenta con las etapas de extensión y retracción, la línea vertical continua indica la separación entre el estado estable y la operación del sistema.

Figura 1.0 Diagrama Espacio-Fase mostrando la interconexión de dos actuadores Las válvulas direccionales se representan mediante el diagrama de mando, una válvula de dos posiciones es representada en el diagrama de mando por la posición A, es fácil discriminar entre las posiciones A y B, si existe A, B esta ausente. La figura 1.1 muestra a una válvula direccional con un piloto neumático por A y retorno por resorte en B, para que se mantenga activada la posición A se debe de mantener activado el piloto neumático, resumiendo que el tiempo que permanezca activa la presión en A es el tiempo que va a permanecer seleccionada la posición A de la válvula. A esta válvula se le conoce como válvula monoestable.

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Figura 1.1 Válvula 4/2 piloto neumático en A retorno por resorte en B (Monoestable) Una válvula con piloto neumático en ambas posiciones es mostrada en la figura 1.2, el comport amiento es diferent e a la válvula que retorna con resorte en alguna de sus posiciones. Para habilitar la posición A de la válvula sólo se requiere de un pulso de presión de aire para que se quede seleccionada y será regresada a la posición B al aplicar un pulso de presión al puerto del piloto de B, esta característica de operación indic a que la válvula tiene memoria mecánica en la operación. La duración de los pulsos aplicados a ambos pilot os pueden ser ínstatenos, estos pulsos son aplicación de presión piloto suministrado por algún dis positivo de control, el res ultado de una sumatoria o multiplicación lógica de varios element os de control. Esta válvula es conocida como biestable.

Figura 1.2 Respuesta de una válvula 4/ 2 pilotos neumáticos en A y B Comport amient o discreto de válvulas neumáticas La representación analítica de un diagrama de funcionamiento se puede realizar mediante ecuaciones lógicas, por el comportamiento discreto que muestran las válvulas direccionales, al tener válvulas de dos posiciones La figura 1.3 muestra a una válvula con pilotos neumáticos en ambas posiciones y con presión bloqueada en B, Vx1 es la salida de presión de la válvula y es igual a 1 (P resión habilitada) cuando exista un pulso instantáneo o una activación fija de presión por el piloto A y se va a desconectar la

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presión (Valor lógico “0”) en Vx1 cuando se aplique un pulso instantáneo o una activación fija en B, concluyendo que con A se enciende la función y con B se apaga la función.

Figura 1.3 Válvula presión bloqueada en B (Función afirmada)

La función de salida de la válvula mostrada en la figura 1. 4, muestra la negación o función complementaria, inicialmente sin activar ningún piloto la presión está habilitada hacia la carga, al activar pilot o en A la presión s e bloquea, dando como resultado la tabla de verdad mostrada en la figura 1. 4.

Figura 1.4 Válvula con presión abierta en B (Función negada)

La función Vx1 mostrada en la figura 1.5 tiene un solo piloto neumático de tal manera que la posición A estará activada el tiempo que dure aplicado el piloto A, al remover la presión en el piloto A inmediatament e se selecciona la posición B por el efecto del resorte.

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Figura 1.5 Piloto neumático en A y retorno por res orte en B

La función complementaria a la función anterior se muestra en la figura 1.6, se realiza con una válvula direccional con presión abierta en B de tal manera que cuando se selecciona A se desconecta la presión por la salida de Vx1

Figura 1.6 Función complementaria con un solo piloto neumático

Este análisis muestra el comportamiento discreto de las válvulas neumáticas facilitando la representación de sistemas neumáticos mediante ecuaciones lógicas obt enidas de un diagrama de funcionamiento. Multiplicación lógica de funciones neumáticas La figura 1.7 muestra el diagrama de funcionamiento de una secuencia neumática, el sistema está compuesto por dos actuadores interconectados en sus movimientos.

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Figura 1.7 Diagrama de funcionamiento de un sistema secuencial neumático

La multiplicación lógica se utilizará cuando se requiera obtener un pulso de presión aportada por los pulsos de varias funciones neumáticas, también es utilizada en la condición de funciones para habilitar o deshabilitar una o mas funciones neumáticas. Esta función lógica se utiliza para obtener pulsos que no c ubran toda la operación de los pilotos de la válvula principal, dirigiendo esta aplicación a válvulas que no tengan es fuerzos mecánicos que vencer, las válvulas con pilotos neumáticos en ambas posiciones (válvula biestable) se encuentran dentro de esta categoría. Del diagrama que se esta considerando se toma la sección de las válvulas de mando, se identifican las ent radas, estas válvulas son activadas mecánic ament e por la acción del actuador, un operador o por un objeto. Las válvulas principales VP1 y VP 2 son las que activan a los actuadores, dependiendo del tipo de pilotos con que cuent en estas válvulas es el número de ecuaciones lógicas que hay que obt ener. Las ecuaciones que representan a estos pilotos estarán estructu radas por las válvulas de ent radas que son LS1, LS2, LS3, LS4 y VM. La figura 1.8 muestra al diagrama de mando del sistema.

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Figura 1.8 Diagrama de mando

Si se seleccionan pilotos neumáticos en A y B para las válvulas principales VP1 y VP2, como lo muestra la figura 1. 9, entonces se obt endrán 4 ecuaciones lógicas, dos para los pilotos A y dos para los pilotos B de ambas válvulas.

Figura 1.9 VP1 y VP2 con pilotos neumáticos en ambas posiciones

La posición A de VP1 requiere de un pulso instantáneo p ara activarse y quedar seleccionada en esa posición, para obtener una ecuación de éste piloto se selecciona el primer cambio de estado del sistema, este es indicado por la primera línea vertical, si se multiplican las posiciones A de las válvulas LS1, LS3 y VM da como resultado la siguient e ecuación.

VP1( A)  LS 1LS 3 VM

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Esta ecuación indic a que los actuadores deben de estar en posición inicial ambos para que pueda funcionar el sistema esa es la primera condición y la segunda es la activación de la válvula manual. La ecuación de VP2 para el piloto de A se vuelve crítica ya que si se realiza la multiplicación de LS2 y LS3 se activaría en el segundo y cuarto cambio de estado, para esta ecuación se debe de agregar un dispositivo que distinga ambos cambi os de estado. La válvula de simultaneidad, mostrada en la figura 1. 10, representa a la multiplicación lógica en un sistema neumático.

Figura 1.10 Multiplicación lógica mediante la válvula de simultaneidad

Sumatoria lógica de funciones neumáticas Esta función lógica es aplicada para obtener el gráfico completo de alguna válvula direccional principal o de control (Vx) y es aplicable a válvulas que tienen un esfuerzo que vencer como un resort e, y por lo tanto son válvulas direccionales con un solo piloto. Para aplicar la sumatoria de funciones neumáticas al diagrama mostrado en la figura 1.8, se debe de cambiar el piloto en las válvulas principales de tal manera que el piloto en B sea sustituido por un resorte, quedando estructuradas las válvulas como pilot os neumáticos en A y retorno por resort e en B (figura 1.11), al realizar éste cambio, solo se requieren obtener 2 ecuaciones para las válvulas principales además de las ecuaciones de las válvulas auxiliares que se agreguen.

Figura 1.11 V álvulas pilotos neumáticos en A y resort e en B Al cambiar las válvulas principales también cambia el diagrama de funcionamiento debido a que no se puede aplicar la sumatoria con los dispositivos existentes, sin embargo se puede pensar que sumando a las funciones neumáticas LS3 y LS2 nos da como resultado la sumatoria requerida para la válvula principal 1 (VP1), pero el problema es que la sumatoria de los dos dispositivos es

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“1” aún sin haber activado el sistema mediante la válvula VM por lo tant o esta sumatoria l ógica de LS3 y LS2

queda descartada como una posible solución, llegando a la conclusión que se

requieren agregar dispositivos auxiliares que ayuden a realizar la suma, por lo t anto el diagrama debe de sufrir modificaciones y esto consiste en agregarle funciones auxiliares, dando como resultado el diagrama mostrado en la figura 1. 12.

Figura 1.12 Funciones de memoria (Vx) agregados al diagrama de mando

Después de haber agregado las funciones de memoria (Vx) se puede obtener el resultado de VP1 realizando la sumatoria lógica de las tres válvulas que pueden representar al gráfico de la válvula dando como resultado la siguiente ecuación.

VP1( A)  V M  Vx 1  Vx 2 Al sumar los gráficos en el diagrama de mando, el result ado es el mismo diagrama mostrado por la válvula VP1. El circuito que represent a a ésta ecuación es la válvula selectora de circuitos mostrada en la figura 1.13, para realizar ésta ecuación se requiere de dos válvulas selectora de circuitos (Festo, 2001).

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Figura 1.13 V álvula selectora de circuitos como sumatoria lógica

EJEMPLOS DE ECUA CIONES LÓGICAS EN FUNCIONES NE UMÁ TICAS

Las ecuaciones lógicas de un sistema neumático están estructuradas por funciones neumáticas afirmadas y negadas, condicionadas por las operaciones lógicas AND y OR, multipli cación y sumatoria lógica respectivamente. Se debe de obtener una ecuación por cada piloto neumático de cualquier válvula direccional, también la función de tiempo debe de tener una ecuación y es precisamente para el piloto z, otra función que debe de tener dos ecuaciones una para c ada piloto es la función contador, uno es para el pilot o que inc rementa el conteo de eventos y el otro el que reestablece al contador. Enseguida se presentan dos ejemplos que muestran la representación de la s ecuencia mediante ecuaciones lógicas Ejemplo 1 Los diagramas de conexiones neumáticas mostrados en la figura 1.14 son part e de un sistema secuencial neumático (Croser et ál, 2003), se debe de obt ener las ec uaciones lógicas que representen a cada una de las funciones Función 1 y Función 2.

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Figura 1.14 Diagrama de conexiones neumáticas Las dos funciones AND y OR son repres entadas por las válvulas de simultaneidad y selectora de circuitos respectivamente, la función neumática V2 al tener presión abierta en la posición B se considera una función negada y es representada en la ecuación lógica como V 2 . Como la función de salida proviene precisamente de la salida de la válvula de simult aneidad la función de la multiplicación es la que representa a ésta función. La ecuación de la válvula selectora de circuitos es ( V1  V 2 ) dando como resultado la siguient e ecuación:

1  (V 1  V 2 ) V 3

Función

Para la función proviene de una válvula selectora de circuitos por lo tanto la ecuación resultante es una sumatoria, teniendo como resultado la siguiente ecuación lógica.

2  (V 1 V 2 )  V 3

Función Ejemplo 2

El sistema mostrado en la figura 1.15 muestra una sección de un diagrama de conexiones neumáticas [1], éste diagrama incluye a la función tiempo y conteo del tipo neumática.

Figura 1.15 Diagrama de conexiones neumáticas que incluye la función tiempo y conteo

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Se deben de obtener las ecuaciones para las 4 funciones, también se deben de obtener 2 ecuaciones una para cada piloto neumático z de los temporizadores y 2 ecuaciones para el contador una ecuación para el piloto de conteo y una ecuación para el piloto de reset. El desarrollo de las ecuaciones se realiza aplicando las funciones lógicas, primero se obtienen las ecuaciones de las funciones:

Función

1  (V 1  V 2 ) V 3

Función

2 V1  V 2  V 4  V 5

Función

3  C 1 T1

Función

4  C1 T 2

Se obtiene una ecuación para cada función de tiempo y para la función contador se obtienen dos ecuaciones una para la función de cont eo y otra para la función que restablece al contador.

T 1( z ) V 5

T 2 ( z ) V 3

C1 ( conteo )  (V 1 V 2 ) V 3

C1( reset ) V1  V 2  V 4  V 5

5. RES ULTADOS Los resultados obtenidos en las conexiones neumáticas, resultado de transferir las ec uaciones lógicas, son efectivos en tiempo y función al llevarlos a la práctica, también se puede realizar la comprobación mediante la simulación con el software FluidS IM de FES TO. 6. CONCLUSIONES La lógica discreta es aplicable de manera confiable en la solución de sistemas secuenciales del tipo neumático. Aunque no se tienen los operadores lógicos que se conocen en electrónica digital, con las dos funciones lógicas de sum a y multiplicación es suficiente para representar de manera efectiva a un sistema. La función de memoria es representada por las válvulas biestables de 3 vías/2 posiciones.

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7. BIBLIOGRAFÍA. Soria-Tello, S., (2009). Temporizadores en cascada aplicado a sistemas secuenciales síncronos. Congreso de Instrumentación SOMI XXIV. Mérida, Yucatán. Octubre de 2009. ISBN 970-32-26736. Garza-Garza J. A., (2006). Sistemas Digitales y Electrónica Digital. Pearson Educación. Primera edición. ISB N: 970-2-60719-1. Givant, Steven; Halmos, Paul (2009). Introduction to B oolean Algebras. Undergraduate Texts in Mathematics, Springer. ISBN 978-0-387-40293-2. Cros er P.; Ebel F. (2003). Neumatica básica. Festo Didactic. Esslingen. ISBN 3-540-00022-4.

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el

proceso de enseñanza aprendizaje, logrando el desarrollo de las habilidades de pensamiento lógico en el manejo del Excel, lo que impacta en una reducción de tiempo de cálculo e iteraciones para la obtención de las soluciones en su aplicación, la práctica docente tradicional no aplica esta herramienta sino la calculadora lo cual hace más tedioso y prolongado el tiempo de los cálc ulos e iteraciones. Por otra parte, el uso de las tecnologías de información y comunicación (TIC’s) en la educación favorecen el aprendizaje del estudiante, ya que mediante el uso de éstas el alumno se vuelve más participativo en el proceso de su propio aprendizaje (Badia, 2006). En lo referente al profesor, éste se debe convertir en un facilitador de la actividad mental constructivista del estudiant e al proveerlo de actividades educativas acordes a sus necesidades de aprendizaje (B ell & Kahrhoff, 2006). El sistema de educación llamado por competencias se basa en esto último expuesto -en la planeación por parte del profesor de su clase mediante una serie de actividades bien planeadas y seleccionadas y guiadas. Con esto, se logra que el alumno se involucre de una manera más significativa en su proceso de enseñanza, lo cual redunda en un aprendizaje de mayor consistencia al verse el alumno más motivado y comprometido c on la asignatura. Cualquier método de instrucción que compromete al estudiante en el proces o enseñanza -aprendizaje es conocido como aprendizaje activo (Martinez, Garza, Mendoza, & Monsivais, 2009). 2. JUSTIFICACIÓN Eficentar el tiempo de estudio

de los elementos mecánicos propuestos para su análisis de

comport amiento a través de variables y parámetros geométricos, así como también la selección de los materiales a través de la inclusión en Excel de tablas y/o ligas de páginas web de proveedores de mat eriales, logrando con esto hacer que el estudiante interactúe en el cont exto real a través del internet. Otras vent ajas del uso del Excel son que el programa desarrollado puede ser reutilizado en alguna otra aplicación similar con las respectivas modificaciones, generar una carpeta o

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portafolio de evidencias en electrónico, desarrollar la habilidad del estudiant e de programar el algoritmo de cálculo e interactuar con estudiantes de la carrera de sistemas. Actualmente en las aplicaciones de la ingeniería mecánica para el desarrollo del producto o diseño de maquinas es común el uso de métodos geométricos a través de algún software de CAD. Por lo que este llega a ser dis eñado solo por geomet ría, sin tener el estudio del análisis y calculo de comport amiento el cual logra optimizar el diseño del mismo y lo más import ante asegurar el funcionamiento satisfactorio del mismo. 3. OBJETIVOS El trabajo muestra que el estudiante logra un mejor aprovechamient o académico mediante una buena planeación de sus actividades (Martinez & Garza, 2007) en donde s e incluya el uso de programas de aplicación, con el uso de esta herramienta por part e del docente, se logra un aprendizaje más

interactivo y colaborativo entre los estudiantes ; un cambio de actitudes

individuales y de equipo, una sinergia profesor-estudiantes que impacta de manera positiva en su formación como ingeniero. 4. METODOLOGÍ A El estudio se realizo en 6 grupos de la asignatura de ingeniería de materiales considerando el modelo educativo tradicional (3 gpos.) y el de competencias (3 gpos.) basándose en los siguientes puntos: a) Descripción de los dos modelos educativos aplicados a las actividades ac adémic as en el contenido de la asignatura. b) Selección de las actividades académicas (casos de estudios y proyectos de curso) para la aplicación del Excel en el modelo por competencias. c) Planteamiento de la aplicación de Excel en el caso de estudio. d) Resultados del estudio del uso del Excel.

a)

Descripción de los dos modelos educativos

El modelo tradicional de aprendizaje consistió en lo siguiente: encuadre de clase, presentación del programa del curso que incluye el contenido t emático de la asignatura, evaluación del curso y la bibliografía. En este modelo el profesor enseña los contenidos, el alumno adquiere una formación mas conductista en la enseñanza siendo más receptor del conocimiento que aplicador del mismo. Enseguida se presenta la forma de evaluación tradicional.

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Tareas (ejercicios propuestos)

10



Participaciones(solución de ejercicios diarios)

12



Notas de curso (libreta de apuntes de clase)



Exámen de medio curso

50



Examen ordinario

50



Total

127

5

Nota: en las actividades, participaciones y tareas el estudiante sólo hac e uso de la calculadora.

El modelo por competencias de aprendizaje tiene por objetivo desarrollar habilidades y competencias en el estudiante, el aprendizaje significativo es el centro del proceso enseñanzaaprendizaje al tiempo que se proporciona una formación integral debido a que el aprendizaje activo considera factores de ent orno que involucran el qué y cómo el estudiant e aprende (Martinez, Garza, Mendoza, & Monsivais, 2009) .Mediante herramient as sistemáticas orientadas a responder estas preguntas se pueden implementar métodos pedagógicos efectivos para crear actividades de aprendizaje (Bell & Kahrhoff, 2006). El modelo por competencias de aprendiz aje consistió en lo

siguiente, encuadre de clase,

presentación del programa del curso a través de la ent rega de un

tríptico de programa de

actividades para el semestre en curso; se divide en tres actividades; a) académicas, b) social, c) deportiva. Cont enido temático y bibliografía Actividades extraclase: casos y proyecto del curso E valuación de la asignatura; considera como actividades a evaluar (puntos):

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

E valuación de conceptos

10



Lectura y síntesis

10



Tareas (ejercicios propuestos)

20



Casos de estudio (2)

40



Proyecto de curs o (1)

20



Exámen de medio curso

10



Examen ordinario

10



Actividad deportiva

10



Total

130

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aso

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Nota: en las actividades de tareas, casos y proyecto se aplica la herramienta Excel.

b) Selección de las actividades académicas (casos de estudios y proyectos de curso) para la aplicación del Excel en el modelo por competencias.

La selección de las actividades de aprendizaje en donde se aplico la herramienta Excel fue en dos casos de estudio y en el proyecto de curso considerando el nivel de aplicación del Excel a través del uso comandos matemáticos; a continuación se presenta uno de los casos de estudio.

Primeramente se debe trabajar el cas o de estudio planteado en papel y calculadora con el objeto de obtener un diagrama de flujo consistente con los parámetros que se desean obtener; posteriorment e se efectuara la codificación de las formulas obtenidas en Excel, como se muestra a continuación: c) Planteamiento de la aplicación de Excel en el caso de estudio.

Las Figuras 1 y 2 muestran el planteamient o del caso de estudio donde se indican los punt os a

estudiar. A continuación se inicia la solución del caso: 1. Se realizó una tabla de datos iniciales requeridos, ver Figura 3, los cuales fueron ligados o vinculados en cálculos posteriores. 2. Análisis de fuerzas. En este punto se obtienen valores de conceptos calculados y que también se ligaron más adelante, ver Figura 4.

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Figura 2 Sistema mecánico

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Figura 3 Datos iniciales

Figura 4 Cálculo de fuerzas

3. Calculo de los valores de esfuerz os; en este punto se introducen formulas para determinar dichos valores, Figura 5. 4. la distribución de los esfuerzos anteriores son represent ados sobre el área crítica a la falla del eje empotrado AB, para determinar el punto crítico, Figura 6.

Figura 5 Cálculo de esfuerzos

Figura 6 Distribucion de esfuerzos

5. Los puntos críticos son el A y el C, donde pudiera iniciarse el origen de la falla de eje, por lo que se tendrá que calcular los llamados esfuerzos principales normales y cortantes en ellos. Considerando el punto A, Figura 7:

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6. Cálculo de direcciones de los esfuerzos principales (Hamrock, Schmid, & Jacobson, 2007),

Figura 7 Cálculo de es fuerzos principales

Figura 8 Cálculo de direcciones principales Figura 8:

Comprobación de la dirección del esfuerzo principal normal máximo Figura 9

7. Resultados del cálculo de los esfuerzos principales, se presenta en forma de tabla los valores obtenidos (Nort on, 2009), Figura 10.

Figura 9 Cálculo de comprobación

Figura 10 Tabla de resultados con ligas de cálculo

8. Calculo del factor de seguridad en el eje (Norton, 2009), Figura 11.

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Figura 11 Cálculo de factores de seguridad

Figura 12 Cálculo de iteración de factores de seguridad

5. RES ULTADOS En el cálculo de los esfuerzos principales y de los factores de seguridad (Shigley & Mischke, 2008) los valores obtenidos no fueron satisfactorios en el primer cálculo, por lo que a través del programa desarrollado en Excel se hizo una copia y se itero el cálculo, considerando las nuevas propuestas de geometría y material lo que en este segundo intento de solución se obtuvo los resultados favorables en el eje. Aquí en este último paso del estudio el Excel reduce el tiempo de operaciones, por lo general, el numero de iteraciones es reducido para lograr un res ultado satisfactorio. Resultados en el uso del Excel En este estudio se obtuvieron los siguient es resultados; 1

Aprovechamiento del Excel en la actividad del caso de estudio, en cuanto a reducción de tiempo de operaciones de cálculo iterativo, en comparación con el uso de la calculadora.

2

Aprovechamiento académico activo, a través de una actividad colaborativa en donde el estudiant e obtiene mejores result ados en el aprendizaje de conceptos, procedimental y Actitudinal.

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La aplicación del Excel y la actividad planeada por el doc ente (proyecto de curso) promueve la int eracción entre los integrantes del equipo y además en la presentación del proyecto la interacción entre los demás estudiantes en el aula.

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La aplicación de los contenidos del programa de la asignatura en el proyecto, en donde en cada et apa aprenden la aplicación de las herramientas del Excel, como introducir fórmulas con aplicaciones algebraicas y trigonométricas, realización de tablas interactivas, gráficos de comportamiento, entre ot ras.

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El desempeño y el aprovechamiento académico del estudiante se inc rementa logrando adquirir las competencias de la asignatura de ingeniería de materiales. En el modelo tradicional el desempeño y aprovechamie nto es bajo, como se muestra en las Figuras 13 y 14.

Figura 13 Comparativo en el desempeño académic o

Figura 14 Comparativo de los modelos educativos

6. DISCUCIONES El uso de Excel como herramienta en ingeniería juega un papel importante en los proces os de cálculo de variables y parámet ros. Ayuda al estudiante a desarrollar la habilidad del pensamiento lógico de una metodología de cálculo, en donde aprende el ordenamiento de los pasos a seguir a través de un diagrama de flujo que c ontiene el planteamiento completo hasta llegar a la solución del estudio encomendado como una actividad de aplicación de conceptos durante el curso de la asignatura. Este orden lógico conlleva al estudiante a interiorizar con más profundidad los conceptos de los contenidos de la asignatura, dando como resultado un aprendizaje significativo más efectivo.

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7. CONCLUSIÓN La aplicación del modelo por competencias considerando el aprendizaje activo produjo un mayor aprovechamiento académico en los estudiantes. La participación, motivación y actitud de los estudiant es también se vieron increment adas. Al participar los alumnos en su propio proceso de aprendizaje muestran una mayor disposición para la consulta, la investigación y en general para la realización de este tipo de actividades interactivas. La aplicación de Excel como herramienta para la programación, muestra una manera cómoda y accesible para que los estudiantes lleven a cabo anális is más profundos e integrales de componentes mecánicos y estructurales en esta asignatura. El caso aquí presentado ilustró la manera de rediseñar un sistema mecánico a través de iteraciones, pues al tener las ecuaciones de diseño programado y al ir ligando los datos iniciales y las fuerzas encontradas a las ecuaciones, es posible lograr en segundos obtener el diseño y rediseño óptimo del elemento mecánico. 8. BIBLIOGRAFIA Badia, A. (2006). Ayuda al aprendizaje con tecnologia en la educacion superior. Revista de universidad y sociedad del conocimient o , 5-6.

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Palabras clave. Administración, Adopción de Tecnologías de Información, Tecnología . Net, Cent ros de Servicios Compartidos, Comportamiento organizacional.

1. INTRODUCCIÓN Planteamiento del problema. La empresa en que se desarrolló el presente estudio, está dedicada al ramo de bebidas y alimentos, e invierte parte de su capital en recursos tecnológicos, con el fin de estar a la vanguardia. Sin embargo, se considera que el solo hecho de t al inversión, no es garant ía para que la tecnología sea adoptada y altamente aprovechada. El estudio se enfoca hacia la tecnología . Net, que la empres a implementó en el momento de la investigación. La tecnología .Net, es una herramienta amigable e interactiva que contiene aplicaciones a través de las cuales, en forma rápida, permite la transmisión de información de casi cualquie r dispositivo. La investigación se realizó con el fin identificar las raz ones que aceleran el proceso de adopción de la tecnología .Net, por los usuarios finales que intervienen en el servicio de pago electrónico.

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Los proces os que abarca el servicio de pago electrónico a través de la tecnología .Net, son los siguientes tres: 1) Digitalización de Facturas, 2) Control de Incidencias para solucionar problemas de pagos, y 3) Workflow o flujo del proceso de solicitud de pagos para proveedores, terceros, empleados y clientes. El área responsable del c ontrol del s ervicio de pago electrónico, pertenece a una de las 7 gerencias que conforman el Centro de S ervicios Compartidos (CS C) de la empresa Fomento Económico Mexicano S.A. El proceso de pago electrónico, es importante para la c ompañía porque en promedio, este proceso corresponde al 60% del total del trabajo de la gerencia que lo opera e interviene más del 50% del personal asignado a la misma y se espera que la aplicación de la tecnología .Net ayude a disminuir en un 50% la rec epción de las aproximadamente 540 llamadas diarias, atendidas y mejorar el flujo de la información al pasar de procesos físicos a electrónicos. Además de que el CS C necesita de información confiable que le permita tomar las decisiones para la adquisición de tecnologías de información, ello a través de conocer y asegurar que los procesos de trabajo basados en las tecnologías de información, logran mayor competitividad y aprovechamient o por el personal que las opera. El conocimiento de los agentes humanos que influyen en la adopción de las tecnologías de información permitirá a la organización tomar las acciones pertinentes para inducir a su personal hacia las mejores prácticas de uso de la tecnología y con ello lograr un mayor impacto en los objetivos para los cuales fue adoptada, tarea que en este caso corresponde al Centro de S ervicios Compartidos, en el que también se centran la mayoría de las transacciones y gestiones financieras de la empres a. 2. OBJETIVOS El estudio s e realizó para: 1) conocer las razones o creencias que de acuerdo a los empleados de la empresa, permiten acelerar el proceso de adopción de la tecnología .Net, utilizada en el pago a los proveedores. Se espera que los resultados permitan a la empresa implementar acciones para que los empleados perciban las condiciones para ac elerar el proceso de adopción y mejorar el rendimiento de las aplicaciones de la tecnología .Net. Limitaciones. La limitación más important e es que el estudio se realizó en una sola empresa, por lo cual los resultados no se pueden generalizar. Otras limitaciones no menos important es es que no se localizaron investigaciones similares con las cuales realizar comparaciones, ni tampoco normas que permitieran establecer punt os de referencia prácticos o lineami entos de estándares nacionales o extranjeros. Sólo se identificaron estudios parcialmente afines, dos de ellos fueron la base para los fundamentos teóricos y metodológicos.

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También es una limitación que los resultados presentados corresponden únicamente a las opiniones aportadas por los entrevistados y sin aplicar ninguna otra verificación, salvo la experiencia del autor, de más 25 años de trabajo en la empresa. Hipótesi s H1. Las personas que pertenecen al CSC utilizan menos tiempo para sentirse cómodas utilizando la tecnología .Net. H2. Las variables para la intención de adoptar la t ecnología .Net, son distintas en las personas que pertenecen al CS C de las que no pertenec en al CS C. H3. Las variables que influy en en la adopción de la tecnología .Net en menor tiempo, son distintas en las personas que pertenecen al CS C de las que no pertenecen al CS C. 3. MATERI ALES Y MÉTODOS Población. La población objeto de estudio corresponde al pers onal que labora en una de las 5 Divisiones en que se estructura la empresa FEMSA, tal es el caso de la División Cervez a. El total del personal de esta división es de 8,000 empleados, de los cuales aproxima damente 800 de ellos, utilizan la tecnología .NE T, para el manejo de los pagos electrónicos. De los cerca de 800 empleados que utilizan .Net, 180 se desempeñan laboralment e en el CS C y los restantes 620 laboran en otras áreas de la División Cerveza. De los 180 empleados que pertenecen al CSC, sólo 100 de ellos utiliza la tecnología .Net en sus actividades laborales. Muestra. La muestra se constituyó en 140 de los 800 empleados que utilizan .Net. Modelo. La Figura 1 contiene el modelo de investigación utilizado, el cual está basado en el diseño de Karahanna (1993) y el de Garc ía Sánchez (1997), los cuales están fundamentados en las concepciones de cinco teorías; a) La Teoría de la Difusión de Innovaciones, b) La Teoría Agencial, c) La Teoría de la Acción Razonada, d) La Teoría de la Conducta Planeada, e) La Teoría de la Equidad. A los anteriores modelos se introdujo nuevas variables controladas: el Centro de Servicios Compartidos (CSC), pertenecer a División Cerveza y laborar o no en el CSC, as í como la variable independiente Tiempo de adopción. Cuestionario. El cuestionario se diseño a partir de los modelos diseñados por Karahanna (1993) y Garc ía (1997), posteriormente se le realizaron las adecuaciones necesarias para que se lograra acopiar los datos que permitieran analizar la adopción de Tec nología .Net.

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Durante los meses de febrero y marzo de 2007 se aplicó una prueba piloto a 30 empleados de la compañía, que laboran en distintos niveles y departamentos. En abril de 2007 se aplicó el formato definitivo, se enviaron 250 cuestionarios, de los cuales se recibieron 140 contestados. REVISIÓN DE LA LITERATURA Adopción de tecnologías de inform ación en los negocios. La economía mundial se está transformando a partir de la constitución de un nuevo patrón industrial, que de acuerdo con Rivera y Mochi (2006) “corresponde a las tecnologías de la información y comunicación. El peso del nuevo patrón industrial en la producción y el comercio mundiales, no sólo radica en el núcleo constituido por cuatro grandes sectores líderes, (microelectrónica, cómputo, t elecomunicaciones y software), sino por las ramificaciones al resto de la estructura industrial y de servicios, que se es tá transformando por la aplicación de las TIC” (p. 97). Estos factores en los últimos años han influido en las empresas, las cuales enfrent an un entorno continuamente cambiante, producto del incremento de la competencia, la internacionalización y sobre tod o por la creciente importancia de la tecnología en todo proceso productivo, que como señalan Hernández y Jiménez (2006), se han convertido en arma de doble filo para la empresa moderna, la cual puede alcanzar gracias a ésta, importantes beneficios o por el contrario, perder parte de su competitividad e incluso llegar a desaparecer del merc ado. Por lo que de acuerdo con Narváez (2008), las organizaciones modernas deben ser ahora “organismos inteligentes, y como todo organismo que busca sobrevivir, éstas deben ser generadoras, almacenadoras y trans formadoras de los conocimientos que permitan enfrent ar y modificar su entorno, ya sea para adaptarse a él o, de ser posible para adoptar el entorno a su beneficio” (2005, p. 4). S egún Kotler (1987), una organización es capaz de alcanzar el éxito si introduce las adaptaciones oportunas y apropiadas ante la versatilidad del entorno en el que se desenvuelve. En este contexto, las entidades deben dot ar a sus estructuras productivas flexibilidad, dinamismo y una rápida capacidad de reacción (Leavy, 1999), características estas, que en la mayoría de los casos pueden ser satisfechas a través de la aplicación de tecnologías de la información (TI). No obstante, su aprovechamiento debe realizarse de manera racional, debiendo ser principalmente consideradas como un instrumento, a través del cual la compañía puede no sólo manejar la información de la que dispone, sino también alc anzar sus fines organizativos (Haeckel, 1985; Bakopoulos, 1985, citados por Hernández y Jiménez, 2006). De este modo, la tecnología ha sido considerada un input del proces o productivo, el cual permite mejorar su posición en el mercado y obtener una ventaja competitiva sostenible.

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Las necesidades de comunicación dependen de la actividad económica que se ll eve a cabo, existiendo una serie de industrias que se encuentran relacionadas en mayor medida con los nuevos sistemas telemáticos. Así, en los últimos años han surgido una serie de empresas cuyo objeto social se apoya básicamente en la tecnología, c onformando un nuevo s ector denominado TIC (tecnologías de la información y de la comunicación). La finalidad, de acuerdo con Fleitman, de “un buen sistema de información, es proporcionar a los ejecutivos encargados de las tomas de decisiones, información que les sirva para conformar la validez de las estrategias que se estén siguiendo y el cumplimiento de los objetivos y programas de la empresa” (2001, p. 14). Estas entidades se dedican a la producción y/o comercialización de telecomunicaciones, por lo que es lógico suponer que su familiaridad en el manejo de las mismas es mayor que la de c ualquier otra actividad. La implement ación de nuevos sistemas tecnológicos relacionados con la información es un hecho clave en la evolución de las empresas en los últimos años. Es por ello que las compañías deben estar preparadas para gestionar este nuevo recurso de modo adecuado, afrontando c onvenientemente el reto de su adopción (Haeckel, 1985, citado por Hernández y Jiménez, 2006). Sin embargo, a pesar de las considerables ve ntajas derivadas de las TI, estas aplicaciones no siempre vienen acompañadas de buenos res ultados, obteniéndose en ocasiones importantes pérdidas que deben ser as umidas por la entidad (Shani y Sena, 1994). En este sentido el Institute for Management Devel opment (2006), menciona que: Muchos proyectos de Tecnologías de Información (TI) han fallado por completo o no han cumplido c on las ex pectativas. La culpa a menudo, es compartida en ambos lados, tanto del negocio como de las TI. Otros señalan una desconexión ent re lo que las industrias de las TI les prometió (sus inversiones se convertirían en ventajas competitivas), y lo que en sus industrias o compañías observan como ‘necesidades competitivas’. Esto considerando que la may oría de las empresas que compiten en una misma industria utilizan más o menos la misma tecnología con la misma finalidad. (p. 819) De este modo, su adopción se plant ea como un gran ret o para algunas empresas, las cuales se ven en la obligación de rediseñar su tradicional plan es tratégico para tratar de introducir herramientas telemáticas como mecanismo de respuesta al entorno (Fernández, 1989). Este esfuerzo adicional, unido a la posible existencia de pérdidas en los primeros períodos de la implantación tecnológica, ha hecho que no todas las compañías hayan optado por incluirlos en el desarrollo de su actividad, siendo muy difícil de predecir el grado de rechazo en función de las características apreciables externamente.

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La adopción de las nuevas tec nologías y en particular de l as Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), ha sido ampliamente analizada por distintos trabajos a lo largo de los años, tratándose de definir correctament e los factores que condicionan una decisión sobre uso en las personas que las operan (Mansfield, 1961; B ass, 1969; Chau y Hu, 2002, citados por Hernández y Jiménez, 2006). La mayoría de estos estudios desarrollan modelos cont rastados empíricamente, y tratan de explicar o bien la intención del sujeto, o bien la int ensidad de uso efectuado de los diversos aspectos informáticos, tales como los ordenadores personales (Igbaria et al., 1995; S o y Bolloju, 2005), el comercio electrónico (Childers et al., 2001) o el intercambio electrónico de datos (A ngeles y Nath, 2000; Karahana et al, 2000). Dichos modelos parten en la mayoría de los casos del papel esencial que juega el componente subjetivo en las decisiones del individuo, e introducen factores tales como la utilidad percibida, la facilidad de us o o la experiencia previa con herramientas similares. Es important e señalar que las empresas no están enfocando su atención hacia estos conceptos de adopción de tecnologías de información, aún y cuando son elementos fundamentales para la permanencia de toda empresa, como lo describe el Institute for Managem ent Development (2006): Investigaciones académicas señalan que sólo el 25% del valor de las TI para el negocio se relacionan con el desligue de la inversión, mientras que 75% del valor está ligado a los “factores suaves”, los cuales tienen que ver con el uso de la información por parte de los gerentes y de los empleados dentro de la empresa, así como parte de los clientes, socios y proveedores externos. Por lo t anto, aquí vamos a una desconexión importante en cuanto a las percepciones y prejuicios de los ge rentes. La mayoría de ellos dedican 90% de su tiempo y atención a las inversiones y el despliegue de TI, que sólo representan 25% del valor que aportan estas tecnologías al negocio. La atención al uso de los sistemas por parte de la gente al interior de la empresa, recibe menos tiempo y atención por parte de la gerencia. Entonces el valor potencial de negocio que reside en el mayor uso de la información y de las TI en las empresas está muy desperdiciado. (p. 84) Las tecnologías de la información o también llamadas nuevas t ecnologías han sido definidas de maneras diversas, as í Gisbert y otros, citado por Bustillo (2005), las define como ‘conjunto de herramientas, soportes y c anales para el tratamiento y acceso a la información’ (p. 20). B erenguer y Ramos-Yzquierdo (2005), afirma que las tecnologías de información tienen un papel claro en el logro de los objetivos de las empresas, las considera herramientas estratégicas, las cuales usadas

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adecuadamente pueden ofrecer vent ajas significativas. Según Narváez (2005), las empresas parten de reconocer que “conocimiento es poder, y se sabe que en la era de la información, los activos intangibles –entre ellos el conocimient o- juegan un papel fundamental para crear ventajas competitivas en las organizaciones.” (p. 5), y las tecnologías de información son uno de los componentes claves para alcanzar cada una de las etapas involucradas en la creación del conocimient o. Estudios de Elena Karahanna, relacionados con la Adopción de TI. El primero de ellos es su tesis doctoral de 1993, en la que abordó los criterios de evaluación y aceptación del usuario final de las TI, el cual es un estudio cognitivo y normativo sobre las creencias en la etapa previa a la adopción de tecnologías. Se apoyó en las Teorías de Difusión de Innovaciones de Rogers (1995) y la Teoría de Acción Razonada de Fishbein y Ajzen (1980). El propósito que perseguía era identificar las razones y los efectos de la aceptación o la resistencia del usuario en la adopción de dichas tecnologías, con el fin de mejorar en la comprensión de estos proces os en el ámbito organizacional. Específicamente buscaba identificar los criterios que los usuarios emplean cuando efectúan las decisiones de adopción o rechazo y cómo determinan eval uaciones y cómo estos criterios afectan dichas decisiones. Aplicó 268 cuestionarios, para su estudio que se basaba en la revisión de la tecnología Windows en una sola organización, en donde sostiene que los usuarios, los adoptantes potenciales de la tecnología de información, difieren los determinantes de la intención de conducta, la actitud y las normas subjetivas. La intención de los adoptantes potenciales es solamente det erminada por la presión normativa, mient ras que cualquiera que sea la intención del usuario, solamente es determinada por la actitud. Además, los adoptantes potenciales basan su actitud en un conjunto variado de características de innovación, a diferencia de los usuarios. Cualquiera que sea la actitud de preadopción se basa en las percepc iones de utilidad, facilidad de uso, demostración de resultados y visibilidad, mientras que la actitud de postadopción se basa solamente en las creencias de instrumentabilidad de la utilidad y en las percepciones de aument o de imagen. (Karahanna et al, 199 9). En años recientes, en 2006, se enfocó en el desarrollo conceptual de la creencia, en el campo de la aceptación de tecnología. A diferencia de muchas investigaciones anteriores que se habían enfocado sólo al limitado as pecto de la compatibilidad, en est e trabajo proporciona una definición conceptual más comprensiva que separa el contenido de compatibilidad en cuatro constructos separados y distintos: compatibilidad con un estilo de trabajo preferido, compatibilidad con prácticas de trabajo existentes, compatibilidad con experiencia anterior y compatibilidad con los valores.

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El estudio eligió la forma del constructo de compatibilidad multidimensional, debido a que se consideró que conforma de una mejor manera c omo un modelo c on estructura multivariable. Basados en sus definiciones conceptuales, desarrollaron mediciones operativas para las cuatro variables de compatibilidad. Su modelo teorético lo probó en

una muestra de campo de 278

usuarios (clientes ) de un sistema de administración de un banco grande. La validación de escala indicó que la medición operativa de compatibilidad desarrollada en este estudio tiene propiedades psicométricas aceptables, las cuales apoyan la existencia de cuatro diferentes constructos y los resultados en su mayor parte avalan las relaciones teorizadas (Karahanna et al, 2006). En el mismo 2006, publicó también sobre los valores culturales nacionales, los cuales considera como un conjunto importante de mediadores individuales en la aceptación de la tecnología, que a través de pruebas de personalidad en el nivel de análisis individual se obtu vieron grados diferentes y que como lo habían hipotetizado, las normas sociales son fuertes det erminantes en la conducta de los individuos que evitan el femenino y eluden la alta incertidumbre de los valores culturales y en contra de lo esperado, los valo res de la masculinidad/ feminidad no moderaron la relación entre la utilidad percibida y la intención conductista pero, como esperado, moderó la relación entre la facilidad de uso percibida y la intención conductista (Srite and Karahanna, 2006). Centros de Servi cios Compartidos (CSC). La estandarización y centralización de las aplicaciones administrativas es una prioridad para un gran número de compañías multinacionales. La implementación de servicios compartidos para las funciones administrativas maximiza el potencial de beneficios de su inversión en infraestructura, para ello cambios significativos deben de aplicarse (Rayner y Landry, 2007). La estrategia de Centro de Servicios Compartidos (CSC), según MacPherson (2003), permite a la empresa concentrar los recurs os en una plataforma de actividades deseables. Un Modelo de Maduración del CS C, de acuerdo con Mohan y Witt (2006), debe considerar cómo incluir en sus análisis de tiempo y costo, lo siguiente: a) Distribución contable, las diversas aplicaciones y los procesos no estandarizados, b) Consolidación, servicios al cliente y economías de escala, c) Estandarización, normalizar procesos y aplicación común de ERP, d) Optimización, el desarrollo de la administración, la máxima automatización y la ventaja de los modelos de gobernabilidad. En la década de 1980 y 1990 en Irlanda, los CSC permit ían a las empresas ahorros en mano de obra ent re un 30 y 40% y un período de recuperación entre 2 y 3 años (Mohan y Witt, 2006). De acuerdo con BearingP oint (2005), la metod ología seguida en el CSC, para la implementación de los proyectos es la siguiente: a) P reparación, que consiste en el diagnóstico de la situación inicial, b) Validación, que consiste en el diseño de los procesos, c) Configuración, consiste en la int egración de los procesos en el contexto del negocio, d) Simulación,

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corresponde a las pruebas de factibilidad, e) Entrenamiento, la inducción hacia los nuevos procedimientos

y

tecnologías,

f)

Implantación,

la

operación del

proyecto,

g) Soporte,

aseguramiento del proyecto en cuanto a que las actividades produzcan los resultados esperados. En cuant o a la administración del proyecto, facilita la preparación de programas y proy ectos que consiste en desglosar las actividades, identificar recursos requeridos, mostrar avance contra el plan, definir flujos de trabajo. Teoría de Difusión de Innovaciones. La obra clásica de Rogers, Difusión de Innovaciones, publicada originalmente en 1962, estableció una línea de investigación cuyo modelo consiste en lo siguiente: Describe el proceso mediante el cual una innovación (definida como una idea práctica u objetivo percibido como nuevo por un individuo) es comunicada por medio de ciertos canales a través del tiempo a miembros de un sistema social. El modelo clásico especifica: 1) los estudios en el proceso decisión-innovación y la importancia relativa de varios canales en cada uno de los estudios; 2) la forma en la cual las características percibidas de las innovaciones afectan su tasa de adopción; 3) las características y el comportamiento de los adoptadores `tempranos´ y `tardíos´; 4) el rol de los líderes de opinión en la difusión de innovaciones; y 5) los factores que intervienen en el éxito relativo de los agentes de cambio. (Fuentes, 2005, p. 102) La difusión y la adopción de innovaciones tecnológicas, desempeñan un rol import ante en la implementación de tecnologías. La difusión es estar enterados de una innovación, generalmente se hace a través de diferentes canales de comunicación, consiste de cuatro elementos: a) la misma innovación, b) comunicación acerca de la innovación, c) tiempo tomado para la difusión, d) sistema social donde la difusión y adopción toman el lugar (Majan, Muller y Bass, 1990). La aceptación y uso regular de una innovación es llamada adopción y es tá definida como la velocidad relativa con la cual los miembros de un sistema social adoptan una innovación (Rogers, 1995). Teoría de la Acción Razonada. Alrededor de 1970, Icek Ajzen y Martin Fishbein tuvieron éxito en el desarrollo de un modelo, el cual incluía la actitud como uno de los factores más important es que influían la intención de comportamiento (Severin y Tankard, 2001). El modelo, conocido después como la Teoría de la Acción Razonada, ha sido utilizado y probado en diversos estudios y áreas d e investigación. Aunque muchos de los modelos utilizados actualmente por los investigadores son extensiones de la teoría, las ideas básicas son consecuencia del modelo desarrollado por ellos. Ajzen y Fishbein, citados por Garc ía (1997), tratan de explicar las relaciones entre creencias,

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actitudes, intenciones y conducta. Fue desarrollada en el campo de la actitud y espec íficamente cuando implica un cambio y es aplicable en acciones bajo control de la voluntad, por lo que se trata de una teoría restringida para organizaciones bajo control de los superiores. Teoría de la Conducta Pl aneada. La teoría de la conducta planeada (TCP) de Ajzen de 1991, fue construida como una extensión de la teoría de acción razonada Fis hbein y Ajzen de 1975 (Thompson, Compeau y Higgins, 2006 y Garc ía, 1997), postula que las intenciones de conducta son determinadas por tres constructos: actitud, norma subjetiva y cont rol de conducta percibida. El componente adicional de esta teoría, res pecto a la anterior es el cont rol de conducta percibida y se refiere a la dificultad o facilidad percibida de tomar la conducta, con lo que la t eoría de la conducta planeada, a diferencia de la teoría de la acción razonada, considera factores fuera del cont rol del individuo. Armitage y Conner (2001), consideran que la Teoría de la Conducta Planeada (TCP) ha recibido considerable atención en la literatura, en su estudio hacen una integración cuantitativa y revisión de lo que se ha investigado. De una bas e de datos de 185 estudios independientes publicados hasta finales de 1997, la TCP fue considerada en un 27% y un 39% res pectivamente para estudios de la conducta y la intención. En cuanto al constructo de cont rol, de la conducta percibida, se encontró una considerable variabilidad en la intención y la conducta, independiente de las variables de la acción razonada. Cuando las medidas del comportamiento eran informadas por los mismos participantes, la TCP explicó el 11% más de la variación en comportamiento que cuando las medidas del comportamiento eran objetivas u observadas (los R-cuadrados = .31 y .21, respectivamente). La actitud, la norma subjetiva y la conducta percibida, explican en forma más considerable la variación en los deseos individuales que las int enciones o en las predicciones de estudios realizados con datos de los participantes, pero también se encontró que las int enciones y las predicciones en los participantes fueron mejores predictores del comportamient o. Teoría de la Equidad. Desarrollada por Adams (1963 y 1965), de amplia aplicación en las ciencias sociales, en la cual se señala que ‘siempre que dos individuos intercambian algo, existe la posibilidad de que uno o ambos sientan que el interc ambio no fue equitativo'. Señala también que: a) la presencia de inequidad en una persona crea tensión en ella, y al ser mayor la inequidad la tensión también lo es, b) la tensión que se crea de esta forma motiva a la persona a eliminarla o a reducirla, y esta moti vación será más fuerte en la medida en que la tensión sea mayor. De acuerdo con García (1997), los conceptos de equidad, en la int eracción humana, han sido de interés para los investigadores que t ratan de encontrar soluciones para explicar el proceso de la decisión individual en el uso permanente de una nueva tecnología de información. En estudios más recientes, en donde esta teoría es considerada, se encuentra el estudio de Siegel y Hambrick.

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(2005), el cual examinan el efecto interactivo del uso intens ivo de la tecnología en un grupo de altos directivos con disparidad de salarios. Ellos argumentaron que: a) el uso intensivo de la tecnología impone una exigencia considerable para la informática multicanal y la colaboración entre los directores ejecutivos de una empresa, b) la colaboración es disminuida cuando grandes disparidades de salario existen entre los directivos. De ahí, que la disparidad de salarios debería ser más perjudicial al funcionamiento en empresas de tecnología avanzada que en empresas de tecnología baja. Sustentaron sus aportaciones en los apunt es de Adams, al considerar que los directivos realizan comparaciones sociales para dar sentido a lo que han recibido por su desempeño y con ello determinar si lo recibido les parece lo justo o no. Los resultados del estudio apoyaron las hipót esis y con ello se obtuvieron sugerencias importantes para los enc argados de establecer las compens aciones para los ejecutivos.

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4. RES ULTADOS Y DISCUSIÓN H1: Las personas que pertenecen al CSC utilizan menos tiempo para sentirse cómodas utilizando la tecnología .Net. Los resultados de la prueba t, (.686) superior a .05, no permitieron rec hazar esta hipótesis, no hay diferencia en el tiempo que tardan en s entirse cómodos utilizando la tecnología .Net, entre los empleados que pertenecen al CSC y los empleados de otras áreas. H2: Las variables que influyen en la int ención de adoptar la tecnología .Net, son distintas en las personas que pert enecen al CSC de las que no pertenecen al CS C. Las tablas 1 y 2, contienen los modelos que mejor explic an la intención de adoptar la tecnología .Net. L os coeficientes de regresión de tales modelos describen que de acuerdo a su significancia y relevancia (orden de importancia), que resultaron como explicadores, se puede observar que las variables explicativas son distintas para cada uno de los grupos. Para el primero, los que no pertenecen al CS C, es importante la Compatibilidad con el estilo de t rabajar y posteriormente el Nivel voluntario de decisión, En cambio para los empleados del CSC, son cuatro las variables explicativas: Compatibilidad con el software, Facilidad de uso, Facilidad de demostración de resultados y finalment e la Imagen, como se aprecia en la tabla 2. Los resultados de éstas tablas (1 y 2) son distintos, en el primer caso se observan variables relacionadas con el trabajo, mientras que en el segundo cas o (los que pertenecen al CSC) las variables que mejor explican la intención de uso de la tecnología .Net, son más complejas, porque están enfocadas hacia aspec tos relacionados a una mayor funcionalidad de . Net; es decir, se observa una preocupación en los resultados como herramienta de trabajo (facilidad de uso, demostración de resultados e imagen).

Tabla 1. Coeficientes de regresión por pasos, de los empleados que No pertenecen al CS C, respecto a la int ención de utilizar permanentemente la tecnología .Net Coeficientes Coeficientes

no estandarizado

estandarizados

s

B

Error típ.

Beta

.924

.367

Compatibilidad con el estilo de trabajar .382

.045

Modelo

(Constante)

T

Sig.

2.521

.014

8.583

.000

1

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.724

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Compatibilidad con el estilo de trabajar .442

.039

.836

Nivel voluntario de decisión

.057

.402

.315

9 5.480

.000

.000

Nota. Variable dependiente: Intención de usar permanentemente la tecnología .Net Tabla 2. Coeficientes de regresión por pas os, de los empleados que pertenecen al CSC, respecto a la intención de utilizar permanentemente la tecnología .Net Coeficientes Coeficientes Modelo

estandarizados

no estandarizado s

B

Error típico Beta

T

Sig.

(Constante)

.398

.303

1.313

.194

Compatibilidad con el software

1.688

.149

(Constante)

-1.871

.689

Compatibilidad con el software

1.729

.138

.828

Facilidad de uso

.256

.071

.238

(Constante)

-.344

.810

Compatibilidad con el software

1.911

.142

.915

Facilidad de uso

.224

.068

.209

3.321

-.150

.048

-.216

-3.312 .003

-.095

.797

1

11.31 .808

9

.000

-2.718 .008 12.53

2

1

.000

3.606

.001

-.424

.673

13.44 5

.000

3

Facilidad resultados 4

(Constante)

337

de

demostración

de

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-.119

.001

.905

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de

demostración

resultados Imagen

de

.247

.067

.229

3.707

.000

-1.25

.048

-.180

-2.610 .011

-.055

.026

-.136

-2.164 .034

Nota. Variable dependiente: Intención de usar permanentemente la tecnología .Net

H3: Las variables que influyen en la adopción de la tecnología .Net en menor tiempo, son distintas en las personas que pert enecen al CSC de las que no pertenecen al CS C. Los resultados del análisis de regresión, en donde se evidenció diferencias entre los grup os. Mientras que para los empleados que no pertenecen al CSC, la compatibilidad con el estilo de trabajar es la variable crítica que influye en el tiempo de adopción de la tecnología, para los que pertenecen al CSC, los aspectos críticos son la imagen y la facilidad de demostrar resultados. Estas variables nos describen nuevament e una postura diferente causada por la responsabilidad que cada grupo percibe, es decir, para los primeros, los que no pertenecen al CSC se muestran como usuarios de la tecnología .Net y lo import ante para ellos es la realización de las tareas. Para los segundos (los del CS C), lo primordial son los aspectos de imagen (status, prestigio de us ar la tecnología), es decir la importancia de utilizar “tecnología de punta” y posteriormente los relacionados con las ventajas del uso de esta tecnología, evidenciando la responsabilidad que este último grupo tiene respecto al éxito que se espera al utilizar la tecnología, es decir que cumpla con las expectativas de negocio que se tiene de ella. Con lo anterior el CS C, se hace visible en los resultados, impactando significativa y positivamente en la percepción de una mayor responsabilidad en las personas que en el se desempeñan

Resultados de objetivos. Uno de los objetivos principales de este estudio fue conocer las razones o creencias que de acuerdo a los empleados, permiten acelerar el proceso de adopción de la tecnología .Net. Con el propósito de identificar las creencias que de acuerdo a las percepciones de los propios empleados, influy en en su decisión de adoptar la nueva tecnología, se buscó identificar a las creencias de relación Costo/Beneficio, que s on de mayor interés par a la generalidad de los empleados, y para ello se tomaron las mediciones de las 35 variables o creencias descritas en la

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sección E del cuestionario, se obtuvieron sus medias y se seleccionó a las que resultaron con valor mayor a 1. 5. Posteriormente a estas variables seleccionadas se les aplicaron una prueba t, la cual también c onsideró la variable pertenencia al CSC, con el propósito de identificar posibles diferencias entre ambos grupos. Los resultados de estas pruebas se describen en la Tabla 3, donde las 5 c reencias que resultaron con valor mayor a 1.5 (de las 12 consideradas en el apartado a) y de las cuales se puede apreciar que no existe diferencia significativa en las creencias 3 y 4 para los dos grupos (Los del CSC y los que no s on del CS C), en cam bio s í se aprecian diferencias entre ellos, en las creencias 1, 2 y 5, por resultar su significancía (Sig.) inferior a .05 (.005, .000 y .002, respectivamente).

Tabla 3. Tiempo y esfuerzo para lograr dominar la tecnología . Net y con lo que perderá o gana rá al cambiar a ella definitivamente. Pertenec Desviació

e Creencias

al

N

Media

Sig.

n (bilaTípica

teral)

CSC 1. El tener que aprender y poner en práctica

No

69

2.03

.970

Sí

71

2.44

.712

No

69

.96

1.377

Sí

71

1.73

.774

No

69

1.90

1.152

Sí

71

2.10

1.058

No

69

1.61

1.018

nuevas habilidades técnicas y/o administrativas sería…

.005

2. Si aumentan mis funciones sería…

.000

3. El que me pidan (y lo permita el paquete) que mi trabajo tenga mayor profundidad de análisis (más validaciones, más apoyos o soportes)

.286

sería…

4.

Si

se

genera

un

aumento

en

mi

responsabilidad; al aumentar la cantidad de

339

.122 Sí

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71

1.86

.883

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Si

se

genera

un

aumento

en

mi

No

69

1.58

1.17

responsabilidad; al aumentar la importancia de la información que manejo, sería…

.002 Sí

71

2.11

.80

Nota 1. Las mediciones de las evaluaciones tienen una escala que va de +3 para calificar la creencia como “Extremadamente Deseable”, a -3 para calificarla como “Extremadamente Indeseable”

5. CONCLUSIONES Uno de los principales cuestionamient os que impulsaron a este estudio fue conocer si existe diferencia ent re las personas que se desempeñan en el CSC y las que no se desempeñan en él. Sin embargo, los resultados no evidenciaron t al diferencia. Las causas probables pueden ser: a) el entrenamiento al que es sometido el pers onal c uando se implement an nuevas tecnologías, por parte de la empresa, b) más del 50% de los enc uestados en ambos grupos, son profesionales o realizan tareas profesionales, y c) el trabajo del departamento de recursos humanos, respecto a las características y habilidades que son observadas al momento de la selección del personal. Mayor investigación a este respecto se estima necesaria. No obstante, se puede concluir que los resultados positivos que se aprecian en términos generales de esta prueba, describen la funcionalidad del CSC, en cuant o a que no se perciben problemas relacionados con la adopción de esta tecnología, situación que pudiera ser diferente en caso de no existir el CS C, debido al entrenamiento tec nológico que impart e en forma permanente. También se hace visible el CSC al evidenciar en forma consistente (en las pruebas analizadas) c aracterísticas distintivas del personal del CS C, con relación al que no pertenece a él. En cuanto a las razones o variables para adopt ar la tecnología .Net, descrita en la hipótesis 2, se esperaba que dichas variables fueran distintas entre las personas del CS C y las que no son del CSC. Los resultados muestran que se puede aceptar esta hipótesis. Los aspectos más relevantes de los result ados de esta prueba son que las variables explicativas para el caso de los empleados que no pertenecen al CSC, resultan ser variables relacionadas con aspectos de usuarios de la tecnología .Net, como son la Compatibilidad con el estilo de trabajar y el Nivel voluntario de decisión. En la primera variable se demuestra un evident e int erés por la forma en que es utilizada la tecnología para la realización de sus actividades.

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En la segunda, Nivel voluntario de decisión, describe que para ellos el uso de la tecnología .Net, no es una imposición, sino un entendimiento de que se t rata de una herramienta que les permite mejorar sus actividades o realizarlas de una manera más eficiente. En cambio para los empleados que pertenecen al CS C, las variables difieren a las del grupo anterior. Para este grupo se identific aron 4 variables explicativas, relacionadas con aspectos que van más allá del uso de la tecnología, sino que se relacionan con la administración y gestión (control, diseño e implementación) de la tecnología . Net, como son: Compatibilidad con el soft ware, Facilidad de uso, Facilidad de demostración de result ados y la Imagen. Estos resultados confirman lo que visualizó Garc ía (1997), en su estudio, al describir que variables como Facilidad de demostración de resultados, “puede revestir una mayor importancia para usuarios que trabajan en departamentos de sistemas y con mayor razón si dan soporte a us uarios finales” (p. 131). Conocer las variables que mejor explican el tiempo de adopción de la tecnología .Net, se trabajó en la hipótesis 3, los resultados evidenciaron expectativas diferentes entre los grupos. Para los empleados que no pertenecen al CSC, la compatibilidad con el estilo de trabajar es la variable crítica que influye en el tiempo de adopción de la tecnología, en cambio para los que pertenecen al CSC, los aspectos críticos son la imagen y la facilidad de demostrar res ultados. Estos resultados con posturas diferentes en ambos grupos, como lo describen Fishbein y Ajzen, citados por García (1997), posteriormente Thompson, Compeau y Higgins (2006), corresponden a las intenciones de conducta que son determinadas por tres constructos: como son actitud, norma subjetiva y cont rol de conducta percibida, es decir son conductas que responden a las circunstancias de su entorno o las actitudes esperadas o normalizadas de sus actividades y objetivos laborales y personales. El segundo objetivo fue analizar si el estudio o modelo de García (1997), proporciona o no elementos explicativos sobre la adopción de tecnologías de información y comunic ación, de manera que sea útil y factible de aplicar en desarrollos futuros del CSC de FEMSA. Por los resultados positivos que emanan del presente estudio, se puede considerar aceptable recomendar el modelo de Garc ía como estrategia para implementar estudios relacionados con la toma de decisiones referentes a la adopción de dichas tecnologías de información. Finalmente, nuestra conclusión general es que no obstante las diferencias manifiestas por los grupos (empleados del CSC y empleados no pertenecientes al CSC), se evidencia una mayor tendencia hacia maneras similares de trabajo, aun en actividades y departamentos diferentes y ello debido probablemente a la influencia del CSC para lograr homologar las formas de trabajo, la

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tecnología, la capacitación y la selección del personal. Todo ello, como resultados de sus procesos de planeación para la implementación de las Tecnologías de Información, en el contexto de los servicios administrativos y financieros del grupo FEMSA. Finalmente, consideramos que este estudio puede contribuir con la empresa y el grupo FEMSA, a disminuir el tiempo de adopción de la tecnología e incrementar con ello la productividad y la rentabilidad sobre las inversiones en estos rubros. Recomendaciones. Es también importante recomendar que los resultados de este estudio sean analizados por el Centro de Servicios Compartidos de la empresa, con el fin de validar, mejorar y sobretodo revisar su factibilidad de implementación. Los resultados también pueden ser objeto de análisis en ot ros departamentos como mercadotecnia, ventas, producción, como información útil en sus procesos y finalmente, esperamos que el presente estudio sirva de pu nto de referencia o de comparación para futuros estudios similares. AGRADECIMI ENTOS A FEMSA, su Centro de Servicios Compartidos y a su Cervecería Cuauhtémoc Moctezuma, S.A. de C.V., por las facilidades y los apoyos brindados, sin ellos, no habría sido posi ble la realización de este estudio. 6. REFERENCI AS Agarwal, R. Karahanna, E. (2000). Time flies when you're having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly, 24(4), 665-694. Ajzen, I. & Fishbein, M. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. N.J.: Prentice-Hall. Angeles R. & Nath, R. (2000). An empirical study of E DI trading partner selection criteria in customer supplier relationship. Information & Management (37)5, 241-256. Armitage, C. J., & Conner, M. (2001). Efficacy of the theory of planned behaviour: A meta-analytic review. British Journal of Social Psychology, 40, 471 – 499. BearingPoint. (2005). CSC: Centro de Servicios Compartidos. La arquitectura empresarial eficiente. BearingPoint Business Consulting España. S. L. Consultado el 05 de noviembre de 2006, en: http://www.bearingpoint.es

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

Smuck er, M. K. & Aubrey Kent, A. (2004). The Influence of Referent Selection on Pay, Promotion, Supervi sion, Work, and Co -Worker Sati sfaction Across Three Di stinct Sport Industry Segments. International Sports Journal. .8(1), 27-43. So, J. C. F. & Bolloju, N. (2005). Explaining the intentions to share and reuse knowledge in the context of IT service operations. Journal of Knowledge Managem ent. 9(6): 30-41.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0

RESEÑAS: AIDA LUCINA GONZÁLEZ LARA

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Comparación de métricas en si stemas territoriales Dra. Brenda Aidé Peña Cantú Dr. Roger Z. Ríos Mercado Dr. Hugo J. Escalante Se tiene un problema diseño de t errit orios en la cual una embotelladora de bebidas necesita dividir si número de clientes, dentro de un número de territorios en base a ciertos requerimientos de planeación dados. El diseño territorial puede verse c omo la acción de agrupar un conjunto de unidades básicas de una región geográfica en territorios o agrupaciones con propósitos, ya sea organizacionales, administrativos o comerciales. Existen múltiples medidas usadas para dis eñar territorios, en este trabajo sólo se abordan dos, la métrica denominada p-c entro (TDP C) y la métrica llamada p-mediana (TDPM). El problema a solucionar es dividir el conjunto de unidades básicas que conforman la red de distribución de la empresa en un conjunto de territorios adec uados para sus propósitos comerciales. Para llevar a cabo los experimentos se adquirieron varios conjuntos de casos de pruebas con diferentes características a fin de analizar el comportamiento de ambos modelos variando cada uno de los parámet ros. Dent ro del estudio realizado se evaluaron 20 instancias, donde fueron codificadas en lenguaje C++, cada proceso fue compilado en Sun C++ 8.0 Se comparó el model o TDP C y el modelo TDPM para determinar cual es más robusto, es decir que si compiten los dos modelos se requiere que exista la menor variación de una solución factible con respecto a la solución óptima. Se llevó a cabo la ex perimentación de las 20 instanc ias con los diferentes datos mencionados

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Evaluación del impacto económico por ataques informáticos en las empresa s de monterrey y su área metropolitana M.C. Carlos Bernardo Garza Treviño M.C. Aída Lucina González Lara M.I.I. Joaquín Huant e Hernández El acceso no autorizado a los sistemas de información de las organizaciones públicas o privadas, es latent e. En México, no se cuenta con un estudio formal para medir y registrar los impactos que tiene y provoca este problema, tal como se maneja en los Estados Unidos de América, en donde, se les solicita a los miembros del Instituto de Seguridad Computacional llenar una encuesta con la información de los ataques registrados en sus organizaciones, los impactos económicos que generaron, y demás información que se forma en relación a este problema; con esta información una vez que se recolecta y se almacena históricamente, se puede analizar y con ello, evaluar la efectividad de la seguridad de la información, o tomar decisiones en identificar qué área de negocios es la más probable para provocar ataques informáticos. En este trabajo se presenta una evaluación de lo que impacta económicamente a las empresas a causa de ataques informáticos,

espec íficamente las empresas públicas y privadas que se

encuentran ubicadas en la Ciudad de Monterrey Nuevo León, y toda su área metropolitana. Por medio de una encuesta se realizó este análisis. Este artículo contiene los antecedentes de esta temática, una descripción de la causa que originó el estudio, la forma en cómo se llevó a cabo la recolección de los datos para su análisis que también serán presentados de forma gráfic a en este documento, concluyendo en la import ancia para que sea considerada como una prioridad en las organizaciones y para el país, que están preocupadas por la calidad de sus productos o servicios .

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Experiencia computacional con un algoritmo de localización-asignación para un problema de optimización de sistemas territoriales.

Lic Andrés Castrillón Escobar Dr. Roger Z. Ríos Mercado Dra. Ada Margarita Álvarez Socarrás

El diseño de territorios consiste básicamente en la agrupación de áreas geográficas pequeñas en grandes grupos geográficos llamados territorios de ac uerdo a ciertos criterios de planificación. Este trabajo fue m otivado por una aplicación del mundo real de una empresa de distribución de bebidas embotelladas. La empresa tiene que dividir geográficamente a sus clientes en un número fijo de p territorios en la ciudad de acuerdo con ciertos criterios de planificación. El problema abordado tiene por objetivo encont rar una partición de un conjunto de unidades geográficas en un determinado número de territorios, de tal manera de reducir al mínimo una medida de dispersión de los territorios formados. El algoritmo desarrollado es simple, eficient e, fácil de entender y es capaz de proporcionar soluciones que cumplen con las propiedades necesarias para formar un diseño de territorios válido para la empresa (conexidad, balanc eo, compacidad). Dichas soluciones han sido obtenidas en tiempos razonables a pesar de que el tamaño de las instancias utilizadas es grande. Sin embargo, el algoritmo propuesto es un algoritmo ad hoc para un problema de diseño de territorios con características muy especıficas. Es decir que sólo podría ser utilizado como herramienta para problemas con este tipo de características .

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Planeación de la producción agrícola en un sistema de riego utilizando sensore s de humedad

I.C. Néstor Miguel Cid Garc ía Dra. Yasmín Agueda Ríos Solís Dr. Ángel Gabriel Bravo Loz ano

La planeación de la producción agrícola es una actividad que día a día va aument ando su nivel de importancia debido a la gran cantidad de recursos, elementos y factores que se tienen que considerar. Es muy importante considerar la homogeneidad y/o heterogeneidad existente dentro del lot e de producción, que se encuentra determinada por los cambios en las propiedades del suelo. Las nuevas herramientas tecnológicas, como los "Sensores Remotos de Humedad y los Sistemas de Información Geográfica", proporcionan información clara y precisa sobre las propiedades del suelo y los requerimientos hídricos de los cultivos en tiempo real. El objetivo de este trabajo es elaborar una herramient a de modelación matemática que determine la superficie y el patrón de cultivos óptimo a ser sembrado de tal manera que se genere el mayor beneficio para el productor, y que a su vez optimice la cantidad de agua y de recursos atendiendo a los requerimientos hídricos de los cultivos en tiempo real. Los nuevos modelos propuestos, tanto para planear la producción como para determinar la cantidad de agua a regar, pueden ser utilizados como una herramienta muy importante en el apoyo para la toma de decisiones en la planeación y en el ahorro de recursos agrícolas ya que funcionan de manera eficaz y eficiente. Es de suma importancia analizar la cantidad de recursos disponibles antes y durante la producción para poder tomar una buena decisión que genere el mayor beneficio para el productor, minimice los costos de producción y optimice la cantidad de recurs os utilizados.

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Un problema de gestión fore stal con requerimientos de adyacencia de rodales

Ing. Carlos Beltrán Pérez Dr. Roger Z. Ríos Mercado Dr. Oscar A. Aguirre Calderón

El Manejo forestal es la aplicación de métodos administrativos y principios técnicos forestales para la conducción u operación de una propiedad forestal. Weintraub et al. (2006) afirman que la comunidad de la optimización ha coincidido en regular los impactos ambientales de la t ala mediante modelos con requerimientos de adyacencia para maximizar la producción de madera y mantener o aumentar el nivel de los recursos del bosque. La regla básica de los requerimient os de adyacencia establece la prohibición de cosechar simultáneament e c ualquier par de unidades ady acentes que integran un bosque en el mismo período. Algunas limitaciones actuales son que los métodos de manejo forestal en México no se apoyan en la optimización espacial ni en métodos de programación entera, las cortas a matarrasa son poco utilizadas y no se conocen trabajos de optimización que programen su aplicación simultánea en múltiples subrodales, además los dos modelos clásicos de optimización en el tema no toman en cuenta bosques de subrodales con árboles de diferent e especie. Conocidas estas limitaciones, se busca aport ar una herramient a de optimización utilizada en países modelo en cultura forestal que maximice el aprovechamiento de las masas forestales conservando la biomasa de los bos ques. En optimización existen dos modelos clásicos de manejo forestal con requerimientos de adyacencia que aplican de forma alternada y a través del tiempo cort as totales (matarrasa) en las unidades de manejo: el URM y el ARM (M En el trabajo se propone una extensión del modelo URM que evita la corta de árboles inmaduros, llamado URM1.

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Un procedimiento de asignación de recursos para un problema estocástico de incendios fore stales

Ing. Beatriz A. Rivera Aguilar Dr. Roger Z. Ríos Mercado Dr. Marc o A. Aguirre Tagle

Los res pons ables de at acar los incendios deben enfrentar problemas tales como: incertidumbre, cómo atacarlos, recursos a utilizar (aviones, camiones bomberos, excavadoras ). Se presenta un modelo cuya función objetivo es minimizar el número esperado de incendios que no reciben una respuesta estándar. En la estación de bomberos se toma en cuenta la ubicación, capacidad de almac enamiento y tiempos entre estaciones y ubicaciones de inc endios. Los incendios se ven afectados por los factores de incertidumbre, ubicación e intensida d y son representados mediante escenarios. Para cada escenario se evalúa la cantidad necesaria de recurs os. A mayor int ensidad se utilizan mayores recursos. La decisión se realiza en dos etapas: Número de recursos que se asignarán a cada estación. Número de recursos que serán enviados de cada estación a cada ubicación de incendio. Se construye un modelo matemático para su representación.

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RESEÑAS: CLAUDIA GRACÍA ANCIRA

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MEMORIAS DE LOS TRABAJOS LIBRES DEL VII CONGRESO DE INGENIERÍA INDUSTRIAL Y DE SISTEMAS FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA Y ELÉCTRICA 31 DE AGOSTO, 01 Y 02 DE SEPTIEMBRE DE 2011, SAN NICOLÁS DE LOS GARZA, NUEVO LEÓN, MÉXICO ISBN 000-000-000-000-0 Análisi s ABC de inventarios: cla sificación de consenso derivada de clasificación multicriterio

Ing. Rafael Torres Escobar Rafael Dr. Fernando López Irarragorri

En este art ículo se aborda el cómo reducir los costos de la clasificación de inventarios ABC. Menciona la definición de un inventario como una cantidad de bienes bajo control de una empresa, guardados durante algún tiempo para satisfacer una demanda futura. Señala por qué tener un inventario de las cuales menciona la diferencias en las tasas y tiempos entre el abastecimiento y la demanda, economías de escala, el suavizamiento de la operación, la incertidumbre, el servicio al cliente, la especulación. Habla sobre decisiones de tiempo como, el cuándo se debe ordenar de una s ola vez, tiempo continuo, tiempo intermitent e y decisiones de cantidad como, el cuanto se debe ordenar utilizando modelos estáticos y modelos dinámicos menciona de los modelos dinámicos los sencillo, optimo y heurístico. Refiere que el uso de el modelo ABC se debe fundamentar la gran cantidad de artíc ulos, la decisión ¿Cómo cont rolar?, las decisiones de tiempo y cantidad sobre grupos de art ículos. Menciona que al considerar métodos multi criterios permite el no des arrollar un AB C para cada criterio, los criterios que abordan Criticidad, Tiempo de demora, Obsolescencia, Disponibilidad, Reemplaz abilidad. La estrategia es que para c ada clasificación se toma la más representativa para desarrollar una metodología para la toma de decisiones, utilizando matrices de similitud, modelos taxonómicos y distancias. Indica que se busca la discrepancia mínima y máxima para mantener la proporción de los artículos ABC. Como conclusión menciona clasificación de consenso ayuda al tomador de decisiones a cent rar su atención en los artículos más discordantes y dificiles de clasificar, el modelo matemático se apoya en resultados teóricos de clasificación, de consenso al considerar medidas de proximidad en las cl asificación, las medidas clásicas basadas en el espacio eclideo pueden ser de poca utilidad, el problema de la clasificación de consenso ha sido abordado desde el punto de vista jerárquic o solament e, posibilidad de incluir la toma de decisiones grupales, por los antecedentes parece ser un problema NP-difícil.

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Análisi s e structural de redes de colaboración científica

Dra. Satu Elisa Schaeffer Dra. Sara Elena Garza Villarreal

Este articulo habla de redes científicas de colaboración mediante agrupamiento local. El objetivo es el de proporcionar una met odología que analice redes con el fin de extraer grupos temáticos y líderes, utiliza grafos bipartitos y proyecciones. Para llevarlo se utilizó un algoritmo de agrupamient o con esquema local el c ual funciona seleccionando un vértice inicial (semilla) , en cada iteración, agregar un elemento (vecino) que aumente la cohesión y repetir hasta tener todos los vértices procesados, en el cual se ve el grafo por partes, lo más relevant e de este algoritmo es que en cada corrida es por fases por lo t anto en cada nivel es mejor el agrupamiento, para realizar el experimento se utilizó Colección bibliográfica en ciencias computacionales DBLP con 500K vértices, 8M de grupos y se obtuvo una s erie de grupos y agrupamientos en sub -colecciones pequeñas, utiliza matrices de similitud para analizar los result ados por niveles (art ículos y científicos), se encontró como conclusión: el análisis estruct ural de redes cient íficas Grafo bipartito: artículos y científicos; el agrupamiento local por ni veles: de artículos y de cient íficos; Como trabajo futuro la Implementación del algoritmo por niveles .

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Cota s lagrangianas para el problema de localización capacitado en dos etapas

Dr. Igor Lit vinchev Dr. Miguel Mata Pérez M.C. Edith Lucero Ozuna Espinosa

En este art ículo se aborda la problemática de localización capacitado en dos etapas un único producto es producido en algunas plantas para satisfacer la demanda de los clientes. El producto es transportado de estas plant as hacia algunos depósitos y de ahí a los clientes, las capacidades de las plantas y los almacenes son limitadas. Se utiliza las aproximaciones lagrangianas para encontrar la mejor solución para la distribución. Los parámet ros involucrados para realizar el análisis son: las plantas, los almacenes, los costos y las capacidades las plantas y las capacidades de los almacenes. Se menciona que el problema es difícil y lo aborda t omando un conjunt o se analiza y permite la relajación del mismo y con esto elimina lo menos significativo del conjunto de soluciones y se penalizando algunas restricciones; el objetivo es de minimizar los costos de abrir la planta, abrir un almacén o el uso de un trasporte. Se definió 5 relajaciones: RA1, relajamos (5), que no permiten que un almacén j envíe producto que no recibió, el problema resultant e se puede descomponer en un subproblema para cada etapa; RA2, relajamos (6), que no permiten que una planta i envíe producto si no ha sido elegida, el problema resultante se puede descomponer en un subproblema para yi y en un subproblema para (xij ; sjk ; zj ); RA 3, relajamos (7), que no permiten que un almacén

j envíe producto si no ha sido elegido, el problema resultante se puede

descomponer en un subproblema para zj y en un subproblema para (xij ; sjk ; yi ); RA 4, relajamos (2 y 4), que son las restricciones de capacidad de las plantas y la de demandas satis fechas de los clientes, el problema res ultante se puede descomponer en un subproblema para cada j; RA5, relajamos las restricciones (3 y 5), que son las restricciones de capacidad de las plantas y la que no permit e que una almac én j envíe producto que no recibió, el problema resultante es similar a RB1 y además el subproblema c orrespondiente a las plantas se descompone para cada i. Utiliza un algoritmo simple que recupera factibilidad a partir de la parte continua de las s oluciones lagrangianas obtenidas en cada iteración del algoritmo de subgradiente. Como conclusiones: Fueron calculadas las 10 relajaciones lagrangianas y comparados numéricamente, se pres entan los resultados obtenidos paras las relajaciones que proporcionaron las mejores c otas, Para resolver el problema dual s e utilizaron los métodos de B enders y subgradiente para todas las relajaciones,

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Se propuso un algoritmo para enc ontrar soluciones factibles a partir de las soluciones lagrangianas basado la parte continua de la solución lagrangiana y pudimos observar que el algoritmo para recuperar factibilidad obtiene cotas de alta calidad y generalmente en las primeras iteración, El algoritmo calcula una cota factible en cada iteración del subgradiente nos permite utilizar la mejor encontrada al moment o de actualizar el pas o, Se encontró que una de las relajaciones puede descomponerse en subproblemas sencillos y, a pesar de que no produce una buena cota lagrangiana, por lo que normalmente se ignoraría, resulta en una buena solución factible, dentro del 0.5% de suboptimalidad relativa.

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Estrategias de formación integral de docentes de calidad para las IES el caso de la FIME

M.C. María Blanca Palomares Ruiz M.C. César Sordia Salinas M.C. María Isabel Dimas Rangel Brenda Lizzeth Salazar Rodríguez

En este artíc ulo se aborda la importancia para la UA NL, que es el de buscar que el perfil y desempeño de la plant a académica sea adecuado y pertinente, además que los docentes estén integrados en cuerpos académicos.

Entre los objetivos que plantea es que un número

significativo de sus miembros cuente con: Rec onocimiento del perfil deseable de un profesor universitario, Sistema Nacional de Investigadores (S NI), Sistema Nacional de Creadores (SNC) o a otros organismos académic os (colegios, academias, etc.) ampliamente reconocidos. La FIME se ha planteado una serie de programas que promueven la capacitación del personal académico en las diferentes áreas de la ingeniería. Menciona que el contar con un perfil PROMEP permite “Mejorar substancialmente la formación, la dedicación y el desempeño de los cuerpos académicos de las IES como un medio para elevar la calidad de la educación superior” y el contar con un perfil SNI permite “P romover y fort alecer, a través de la evaluació n, la calidad de la investigación científica y tecnológica, as í como la innovación que se produce en el país. Habla sobre el es fuerzo y el impulso necesario de la Institución por mantenerse en un nivel de competencia en el nivel nacional e internacional y desarrolla un Proceso de Seguimiento de cada profesor para orientarlos a lograr un P erfil Deseable (P D); P ara lograr s e considera las cuatro acciones sustantivas de un profesor universitario (Docencia, Tutoría, Gestión e Investigación).Propone un modelo del proceso de docencia, en el cual se identifican diversos factores o variables, que permitan alcanzar resultados favorables como Actuar, Pensar, Sentir, Formación integral. Usando estrategias para la formación integral de los profesores se impart en cursos para cada acción sustantiva como Pedagógic os , Disciplinares, Diplomados en cuanto a Docencia se refiere, Planeación Operativa, Capacitación de Auditor Interno, Fortalecimiento de las Act. Académicas en cuanto a Gestión se refiere, si hablamos de Tutorías Diplomado de Formación B ásica de Tutores, Curso-Taller Tutoría Individual y Plenaria , para el área de Investigación

Curso-Taller Experiencias PROMEP, Elaboración de Proyectos,

Curs o-Taller de Redacción y Elaboración de A rtículos y Divulgaciones , Curso-Taller APA El uso del Manual del Estilo de Redactar.

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Impacto social del proceso de selección y contratación del docente universitario en el área de ingeniería

M.C. María Blanca E. Palomares Ruiz M.C. María Isabel Dimas Rangel M.C. Arnulfo Treviño Cubero Brenda Lizzeth Salazar Rodríguez

En este art ículo se abordó sobre la destacada participación del docente en la formación de profesionistas integrales. Menciona la importancia de las instituciones de educ ación s uperior (IES) las cuales deben ser vistas como un medio que genera profesionistas integrales. Indica que la labor que realiza el docente en las aulas es de vital importancia debido a que éste es considerado como una influencia en la formación de los estudiantes. Además señala las características de los egresados de Educación Superior en el mundo laboral de las cuales se mencionan el ser multifuncionales, la búsqueda de certificaciones que avalen las fortalezas que el posea, la facilidad para trabajar colaborativamente, el des arrollarse en diferentes áreas de conocimiento relacionadas con su formación, la capacidad de adapt ación, el conocimiento de diferentes idiomas, culturas y apertura para relacionarse en el

mundo laboral

internacional.

Muestra las

principales

preocupaciones de las IES, como el de contar con docent es que contribuyan a positivament e a la formación de los futuros profesionistas; Señala los Rasgos del docente deseable, y propone: el manejo de instrumentos para su apoyo en procesos de aprendizaje y tutoría, el de propic iar el desarrollo de capacidades de los estudiantes, el dominar técnicas y herramientas pedagógicas, el de permanecer en constante renovación profesional, el permanecer en constant e renovación profesional. Menciona que la FIME trabaja y estructura sus procedimientos para cont ribuir al fortalecimiento de

la planta académica de la Institución y por consecuencia colaborar en la

formación integral de sus estudiant es. Así mismo señala los procedimientos para pret ender ofrecer una respuesta conc reta a las demandas de la sociedad a través de estrategias y políticas que impulsen un cambio de cultura, y que posibiliten que éstas se conviertan en mot or para el desarrollo así como un instrument o para la realización de aspiraciones colectivas. (Visión 2012, UANL). Habla sobre el trabajo que se realiza con el equipo de profesores de la institución para que la planta doc ente participe en

la obtención del perfil deseable del profes or universitario;

demostrando su competencia al desarrollar las cuat ro acciones sustant ivas que propone el programa de mejoramiento al profesorado (P ROMEP ). Menciona los objetivos estratégicos y las estrategias para lograr docentes con perfil deseable. Como conclusión se favoreció: la definición de un perfil requerido para los profesores

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y contribuir con estrategias al logro de objetivos

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FIME,

el establecimiento de

metas que tributan a los objetivos de calidad y cumplir nuestro

objetivo principal “contar con profesores que coadyuven positivament e a la formación de los estudiant es del área de ingeniería”.

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Un enfoque multiobjetivo para la planeación de las frecuencia s mínima de paso y las tablas de tiempo de una empresa de transporte urbano

Ing. Paulina Alejandra A vila Torres Dr. Fernando López Irarragorri Dr. Rafael Caballero Fernández

En el artículo se aborda s olución integrada de los problemas de frecuencia de paso mínima y tabla de tiempos, atendiendo diferentes beneficios para los actores sociales (gobierno, usuarios y empresa) del sistema de transporte urbano. El objetivo es el de establecer de form a integrada la frecuencia mínima de paso de las rut as de los autobuses y aplicar diferentes criterios en la realización de tablas de tiempo, dando beneficios a todos los actores sociales del proceso de planeación del transporte. Los objetivos espec íficos son: el de c rear el modelo general que integre la frecuencia de paso mínima y la tabla de tiempos, considerando múltiples objetivos asociados a los actores sociales involucrados en la planeación del transport e urbano, el

implement ar y comparar algoritmos o

métodos de solución y el de validar el modelo y su implementación en un caso de estudio local. Los objetivos empresa trasportista son: Minimizar los costos de operación, Maximizar el nivel de servicio, Maximizar el cubrimient o de la demanda y los objetivo de los usuarios son: Tiempos (espera y viajes) mínimos, viaje más placentero y Tarifa baja. El método determina el máximo entre el punto de máxima carga en el día y la frecuencia mínima requerida. Los supuestos que se analizan son: El tiempo de cabecera máximo es mayor que el tiempo de cabecera mínimo, para cada ruta, Los tiempos de cabecera y los tiempos de espera son determinados por el planeador, La demanda es conocida, El tiempo del recorrido entre tramos es conocido, El tiempo del periodo de planeación es mayor que cero, y es un tiempo suficiente para programar las salidas y Los puntos de sincronización son fijados por el planeador. Se utiliza el algoritmo B_usqueda Tab_u Bi Objetivo.

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RESEÑA: FELIPE DE JESÚS RIVERA VIEZCAS

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Panel sobre experiencias de intercambio académico.

MC Lizbeth Habib Mireles MC Oralia Zamora Pequeño

El propósito de este Panel, realizado el 01 de Septiembre del 2011, fue el dar a conocer a los Alumnos las experiencias, pormenores y requisitos para realizar un intercambio académico a nivel nacional o en el extranjero, expresado de viva voz por los alumnos que han vivido esta experiencia. Los alumnos expresaron que fundamentalmente se deben de reunir dos requisitos bá sicos: el dominio del idioma del país al que acudirá y tener un promedio mínimo de 85%, sin embargo, comentaron que el proceso es largo e int enso, pero que no se deben de desalentar ante los obstáculos que seguramente se presentarán. Adicionalmente, se requerirá la aceptación de la Universidad elegida y la aceptación de la VISA del país sede. Este último paso, en ocasiones es el más difícil de lograr. Comentaron que los trámites pueden durar un semestre para completar todo el proceso, por lo que se debe de planear c on suficiente tiempo, incluso de al menos 3 semestres mínimo para aprender el idioma del país sede, existiendo en la FIME las facilidades para que los alumnos aprendan el idioma de su interés. Los alumnos serán sometidos a las evaluaciones del idioma que solicita cada Universidad en particular. Cabe señalar que todos los Alumnos efectuaron comentarios muy positivos del apoyo recibido por parte de la Coordinación de Intercambio Académico de la FIME. Respecto a las Becas ofrecidas, mencionaron que se ofrecen 20 Becas ME XFITE C a nivel nacional que contempla un 100% de los gastos, vuelo, hospedaje y manutención, aplicadas solo a Francia y para Alemania los requisitos para la VISA es evidenciar $700 Euros, de los cuales la Beca DAAD ofrece $200, la UA NL ofrece en préstamo de $250 a $300 y el resto será cubierto por el Alumno.Finalmente comentaron que se requiere un gran esfuerzo cultural y académico, pero que la experiencia de vivir un intercambio vale la pena.

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