¿Qué es el MRP y cómo funciona? Planeación de Requerimientos de Materiales (Fácil y Rápido)

 

¡Aprende a dominar la Planeación de Requerimientos de Materiales (MRP) en un minuto! En este video es una guía clave para estudiantes de Ingeniería Industrial que buscan optimizar los costos de inventario en logística y cadenas de suministro. Descubrirás qué es el MRP, cuáles son sus requisitos esenciales (como el MPS, el listado BOM y el registro de inventarios) y cómo aplicar técnicas básicas como la explosión y el desfasamiento (offsetting) para calcular requerimientos netos y emitir órdenes de compra o producción en el momento exacto. ¡Optimiza tu producción y asegura la disponibilidad de materiales para tus clientes sin saturar tus almacenes!

Prueba de Kolmogórov-Smirnov para ajuste de una distribución de probabilidades continua hipotética

 La prueba de Kolmogorov-Smirnov es una herramienta estadística de bondad de ajuste fundamental en la simulación, utilizada para determinar si un conjunto de datos recolectados en campo se ajusta a una distribución de probabilidad teórica específica. A diferencia de otras pruebas, esta se basa en la comparación de las funciones de distribución acumuladas (empírica frente a teórica) y utiliza como estadístico de prueba la distancia vertical máxima entre ambas curvas. Es especialmente valorada en la ingeniería industrial por ser más precisa que la prueba Chi-cuadrada en muestras pequeñas, ya que no requiere agrupar los datos en intervalos, permitiendo validar con rigor científico los datos de entrada que alimentarán modelos en software como Promodel para asegurar que los resultados de la simulación sean confiables y apegados a la realidad.

Algoritmo Lineal Congruencial (ALC)

 ¡Bienvenidos a una nueva sesión de Simulación! En este video exploramos el fascinante mundo de los Generadores Seudoaleatorios, un pilar fundamental para cualquier modelo de simulación en ingeniería industrial. A través de este material, aprenderás a diseñar y ejecutar tu propio generador de números en Excel utilizando el algoritmo congruencial mixto. Analizamos paso a paso la "ecuación del azar", explicando la importancia de los parámetros clave y el concepto de periodo del generador para asegurar la validez de tus datos. Esta guía práctica está diseñada para que domines la creación de valores aleatorios desde cero, facilitando la transición de la teoría a la implementación técnica en herramientas de uso cotidiano. ¡Acompáñanos y comienza a construir las bases de tus futuros modelos de simulación!

Simulación de Variables Aleatorias

En este video exploramos el Tema 2: Números Aleatorios, pieza fundamental para introducir variabilidad real en modelos de simulación dentro de ProModel. Analizamos la diferencia entre números aleatorios puros y pseudoaleatorios, detallando las propiedades de uniformidad e independencia que deben cumplir. Además, aprenderás a validar estos datos mediante pruebas de medias y frecuencias (Chi-cuadrada), así como a transformar valores U(0,1) en variables aleatorias aplicables a casos reales (como tiempos de falla o arribos) utilizando métodos de transformada inversa y composición. Finalmente, mostramos cómo realizar pruebas de bondad de ajuste con herramientas como Stat::Fit para garantizar que tus modelos sean estadísticamente confiables y precisos.

Diagnóstico del entorno y desarrollo de la idea de un proyecto de inversión

 

El contenido aborda desde la identificación de fuentes de ideas —como el aprovechamiento de recursos naturales, el valor agregado a materias primas y el desarrollo sostenible — hasta la ejecución de diagnósticos mediante factores PESTEL y el análisis de stakeholders. Con un enfoque alineado al desarrollo regional sustentable, se profundiza en la importancia de la justicia social, la autosuficiencia alimentaria y el impacto en las cadenas de valor locales. Además, se brindan herramientas estratégicas clave como la matriz FODA y la definición de objetivos SMART para transformar una idea inicial en una propuesta viable de mercado.

Fundamentos de Simulación

En este video, exploramos los fundamentos de Simulación. A lo largo de esta presentación, desglosamos conceptos clave como la definición de sistemas y modelos, entendidos como abstracciones lógicas y matemáticas de la realidad necesarias para la simplificación de procesos complejos. Analizamos la importancia de simular para la optimización de costos, el análisis de riesgos y la evaluación de escenarios "What-if" , además de identificar los elementos esenciales de un modelo: entidades, locaciones y eventos. Además, abordamos el reto de la variabilidad y el azar, y detallamos las cinco etapas críticas para el éxito de cualquier proyecto de simulación: definición, recolección de datos, construcción, validación y experimentación.

Introducción a la Logística y SCM: Conceptos, Importancia y Tendencias 4.0

 

¡Bienvenidos! En este video exploramos los fundamentos de la Logística y Cadenas de Suministro. Analizamos desde las definiciones esenciales hasta el impacto estratégico de la infraestructura multimodal en regiones clave como Veracruz.