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Máster Universitario en Modelización e Investigación Matemática, Estadística y Computación*

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Modelos de Logística

Código asignatura
MMIMECOM-1-008
Curso
Primero
Temporalidad
Segundo Semestre
Carácter
Optativa
Créditos
6
Pertenece al itinerario Bilingüe
No
Guía docente

DESCRIPCIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN DE LA ASIGNATURA

La Logística es una parte fundamental de la actividad económica y empresarial en la sociedad actual. Dentro de la Logística aparecen una multitud de problemas de optimización en los que se busca minimizar unos costes o maximizar unos beneficios dadas unas restricciones sobre los recursos disponibles, el nivel de servicio, etc. En estas situaciones, las técnicas matemáticas resultan esenciales para encontrar soluciones satisfactorias.

En la asignatura se introduce la formulación de algunos modelos matemáticos de optimización que surgen en la gestión de la cadena de suministro y se presentan las técnicas más habituales para su resolución.

Para cursar la asignatura se recomienda que el estudiante tenga conocimientos básicos de Investigación Operativa o haya cursado la asignatura de Técnicas clásicas de Optimización en el primer semestre del máster.

No los hay.

COMPETENCIAS DE LA ASIGNATURA

Competencias específicas de la asignatura:

9943-Conocer los modelos matemáticos que se aplican en la logística.

9944-Conocer las herramientas informáticas para el análisis de estos modelos.

9945-Tener capacidad para plantear problemas reales de logística a través de los modelos estudiados en la asignatura.

9946-Resolver problemas prácticos de logística.

Competencias básicas y generales: CB6, CB7, CB10, CG1857.

Competencias específicas de la titulación: CE1865, CE1860, CE1841, CE1859

RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA

Ser capaz de:

  • Identificar y formular modelos matemáticos de optimización a partir de la descripción de un sistema real en el contexto de la actividad logística.
  • Justificar la técnica de resolución empleada dado el modelo matemático para encontrar soluciones óptimas en cada modelo.
  • Utilizar un lenguaje de modelización y un programa informático para la resolución efectiva de los modelos propuestos.
  • Resolver casos prácticos relacionados con empresas, analizar los resultados y proponer recomendaciones para la toma de decisiones.

CONTENIDOS TEORICO-PRACTICOS

  1. Modelos de programación matemática en la actividad logística:
    • Introducción a la gestión de la cadena de suministro. Conceptos básicos de optimización. Clasificación de métodos de optimización.
    • Modelos para la ubicación de instalaciones y la planificación de la producción, modelos de asignación de recursos, modelos de rutas de vehículos y modelos integrados en la cadena de suministro.
  2. Modelos de aprovisionamiento con demanda y tiempos de entrega fijos y aleatorios.
  3. Técnicas y software de resolución de problemas de optimización. Casos de éxito de colaboraciones con empresas.

METODOLOGÍA

El contenido teórico se expone en clases magistrales y se motivará con ejemplos ilustrativos de aplicaciones reales de los modelos. Estas clases se complementan con clases de problemas (prácticas de aula informática) en los que se proponen ejercicios que contribuyan a alcanzar los resultados del aprendizaje de la asignatura.

El trabajo autónomo del estudiante es parte esencial. Los profesores de la asignatura orientarán en todo momento ese trabajo y estimularán que se haga con regularidad y dedicación. Se animará igualmente a que utilicen las tutorías personales donde pueden aclarar cualquier duda o dificultad que se les presente en la asignatura.

Sistemas de evaluación

Se consideran los siguientes tipos de evaluación:

  • SISTEMA DE EVALUACIÓN CONTINUA
  • SISTEMA DE EVALUACIÓN FINAL

Herramientas y porcentajes de calificación

SISTEMA DE EVALUACIÓN CONTINUA: trabajos individuales o en grupo 100%

SISTEMA DE EVALUACIÓN FINAL: examen escrito o trabajos individuales 100%

CONVOCATORIA ORDINARIA: ORIENTACIONES Y RENUNCIA

CRITERIOS DE LA EVALUACIÓN CONTINUA:

Para poder realizar la evaluación continua el estudiante deberá haber asistido, al menos, al 80% de las clases magistrales.

El estudiante ha de realizar dos trabajos individuales o en grupo propuestos por los profesores relativos a los modelos de programación matemática (A) y las técnicas de resolución de problemas (C) con un peso del 80%.

Una tercera tarea de forma individual de modelos de inventario (B). Esta tarea consistirá en la resolución de un ejercicio con un peso del 20%.

Para superar la asignatura será necesario alcanzar una nota de al menos 5, con una puntuación de al menos 4 en cada uno de los trabajos.

CRITERIOS DE LA EVALUACIÓN FINAL:

Los estudiantes que lo soliciten, podrán someterse a una evaluación final, que podrá consistir en una prueba única o en un conjunto de pruebas y trabajos.

Se podrá establecer de manera excepcional la asistencia a determinadas sesiones presenciales, y la superación, en su caso, de las pruebas que en ellas se establezcan. Los estudiantes deberán solicitar la evaluación diferenciada mediante escrito razonado dirigido al Coordinador del Máster, desde el momento de la matrícula hasta transcurridos, como máximo, cinco días desde el inicio del curso. La solicitud se acompañará de todos los documentos que acrediten la imposibilidad de seguir con normalidad el desarrollo del curso. La Comisión Académica del Máster, resolverá en el plazo máximo de veinte días.

RENUNCIA:

El alumnado que haya realizado las actividades a lo largo del curso, pero no se presente a la convocatoria ordinaria, será calificado como No presentado/a.

CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA: ORIENTACIONES

Los criterios de evaluación serán los mismos que en la convocatoria ordinaria.

MATERIALES DE USO OBLIGATORIO

Apuntes y prácticas de la asignatura "Modelos de Logística" publicados en la plataforma virtual de apoyo a la docencia Moodle (UPV/EHU)

BIBLIOGRAFÍA DE PROFUNDIZACIÓN

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M. Mocholi Arce y R. Sala Garrido. Programación lineal. Metodología y problemas. Editorial Tebar Flores (1993)

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REVISTAS

Computers & Operations Research
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European Journal of Operational Research
http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws\_home/505543/description\#description
Journal of Global Optimization
http://www.kluweronline.com/issn/0925-5001
Journal of the Operational Research Society
http://www.palgrave-journals.com/jors/index.html
Journal of Scheduling
http://www.springerlink.com/content/111647/?MUD=MP
Operations Research Letters
http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws\_home/505567/description\#description
TOP
http://www.springer.com/business+%26+management/operations+research/journal/11750

DIRECCIONES DE INTERNET DE INTERÉS

SEIO, Sociedad de Estadística e Investigación Operativa: http://www.seio.es

EURO, The Association of European Operational Research Societies: http://www.euro-online.org

COIN-OR INFORMS (2008). Computational Infrastructure for Operations Research. CPLEX IBM (2011): http://www.coin-or.org

CPLEX Optimizer: http://www-01.ibm.com/software/integration/optimization/cplex-optimizer

LINGO, Optimization Modeling Software for Linear, Nonlinear, and Integer Programming: http://www.lindo.com/index.php/lshome