Maestría en Ingeniería Industrial

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Browsing Maestría en Ingeniería Industrial by browse.metadata.evaluator "Durán Peña, Julián Andrés"

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    Los recursos y las capacidades de las empresas del sector servicios de salud en Colombia como factores determinantes de su actividad exportadora
    (Universidad Industrial de Santander, 2024-02-28) Ronderos Sepúlveda, Lizeth Carolina; Torres Barreto, Martha Liliana; Contreras Pacheco, Orlando Enrique; Durán Peña, Julián Andrés
    Esta investigación estudia la influencia de los recursos y capacidades en las empresas de salud colombianas sobre sus exportaciones. Se empleó un enfoque metodológico que combina un modelo de ecuaciones estructurales y un modelo Logit utilizando los efectos marginales. Antes de seleccionar los recursos y capacidades para trabajar en el modelo, se realizó una caracterización detallada de las empresas del sector salud del país. Los resultados indican que la inversión en Investigación y Desarrollo (I+D) internas que es una sinergia de recursos y capacidades enfocadas en la innovación, desempeña un papel esencial en la capacidad exportadora de la industria de la salud. Sin embargo, se evidencia la necesidad de una realineación estratégica en áreas como la mercadotecnia, formación del personal, y adquisición de maquinaria y tecnología para mejorar la competitividad en los mercados internacionales.
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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.