Maestría en Ingeniería Industrial

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Browsing Maestría en Ingeniería Industrial by browse.metadata.evaluator "Arias Osorio, Javier Eduardo"

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    Modelo de optimización para la planeación de recursos en un departamento de emergencia considerando el nivel de criticidad de los pacientes
    (Universidad Industrial de Santander, 2025-05-19) Mogollón Carreño, Dilan Jhoanny; Garavito Hernández, Edwin Alberto; Escobar Rodríguez, Laura Yeraldín; Arias Osorio, Javier Eduardo; López Vargas, Juan Camilo
    Los sistemas de salud enfrentan desafíos a la hora de planificar y asignar los recursos debido a la incertidumbre relacionada con la llegada de pacientes sin cita previa. Esta situación es debido a la imposibilidad de anticipar el momento en el que un paciente llegará, así como las condiciones para definir el procedimiento necesario para su atención. Este problema se traduce directamente en altos tiempos de espera, saturación del departamento de emergencia (ED) y escasez en los recursos necesarios para un tratamiento oportuno. El hacinamiento de pacientes en los ED es consecuencia directa de una planeación de recursos deficiente (Graham et al.,2018), problema que ha sido tratado desde la caracterización y clasificación de pacientes en función de los niveles de gravedad asociados al triage. En este trabajo, se propone un modelo de optimización de recursos en un departamento de emergencia. Para el desarrollo del modelo se definieron cuatro fases: la primera (1) asociada a una revisión de literatura, luego (2) definición de parámetros de entrada y análisis de datos para la construcción del modelo, seguido (3) el diseño del modelo de optimización que permite definir del numero de personal necesario para dar tratamiento a un número de pacientes definido y finalmente (4) explorar el comportamiento del modelo desde la simulación de datos.
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    Modelo de red bayesiana para el análisis de riesgos y resiliencia de la cadena de suministro
    (Universidad Industrial de Santander, 2025-05-26) Vega Prada, Yulayth Katherine; Lamos Díaz, Henry; yulayth.vega@gmail.com; Durán Peña, Julián Andrés; Arias Osorio, Javier Eduardo
    En este trabajo se desarrolla un modelo de red bayesiana para la predicción de riesgos y el análisis de resiliencia en una cadena de suministro. La metodología comienza con la definición del modelo conceptual, el cual se implementa en el entorno de programación Google Colab, utilizando el lenguaje de programación Python. A través de este entorno se simula la dinámica operativa de una cadena de suministro hipotética, a partir de la cual se obtienen los parámetros de entrada necesarios para construir la red bayesiana. Esta red constituye una representación gráfica y probabilística que modela las relaciones de dependencia entre los actores de la cadena de suministro. Una vez definida, se lleva a cabo el análisis de riesgos y el de resiliencia. En el análisis de riesgos, se determinan las probabilidades marginales de los participantes de la red y se comparan con los resultados obtenidos mediante el método de eliminación de variables de la biblioteca de Python pgmpy (diseñada para trabajar con modelos gráficos probabilísticos), evidenciando una concordancia total. Por otro lado, en el análisis de resiliencia, se propone una métrica para su evaluación. Esta investigación ofrece un modelo que combina simulación y redes bayesianas para medir no solo los riesgos de la cadena de suministro, sino también evaluar su capacidad para resistir interrupciones mediante la métrica de resiliencia propuesta.