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XXIX ENDIO – XXVII EPIO
BUENOS AIRES – 1, 2 Y 3 DE JUNIO DE 2016
PROGRAMA SÍNTESIS
UNIVERSIDAD CATÓLICA ARGENTINA
DIRECCIÓN: Alicia Moreau de Justo 1400, Edificio Santo Tomás Moro, Subsuelo.
Auditorio Monseñor Derisi. Ciudad Autónoma de Buenos Aires
MIÉRCOLES 1
08:30–09:30
INSCRIPCIONES – ACREDITACIONES
Frente al Auditorio Monseñor Derisi
PALABRAS DE BIENVENIDA PRESIDENTE E.P.I.O.
09:30-09:50
Mg. Gloria Trovato
Seminario I - Parte I
10:00-13:00
“Modelos de Apoio à Decisão nas Organizações”
Disertante: Rodrigo Pires Ferreira y Adiel Teixeira de Almeida
UFPE – Brasil
Auditorio Monseñor Derisi
ALMUERZO LIBRE
13:00–14:45
15:00-17:00
Exposición de TC y RE
Exposición de TC y RE
MCD: 6,15,23,25,32
ENS: 5,19,26
Aula A (Frente Auditorio)
Aula B (Frente Auditorio)
17:00-17:30
COFFEE BREAK
17:30-19:30
“Explotando datos para mejorar la toma de decisiones en la exploración petrolera”
Disertante: Amanda Delgado Recke
ExxonMobil Business Support Center Argentina S.R.L
Conferencia I
Auditorio Monseñor Derisi
19:30–20:15
ACTO APERTURA
Palabras de Autoridades UCA – Comité Organizador – Presidente EPIO
Conferencia Inaugural Ing. Isidoro Marín
Academia Nacional de Ingeniería
Auditorio Monseñor Derisi
20:15
LUNCH DE BIENVENIDA
Seminario
CONSTRUINDO MODELOS DE APOIO À DECISÃO NAS ORGANIZAÇÕES E O MÉTODO
FITRADEOFF
RODRIGO JOSÉ PIRES FERREIRA E ADIEL TEIXEIRA DE ALMEIDA
Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)
[email protected] - [email protected]
RESUMO
Resumo: A tomada de decisão nas organizações é sempre uma forte razão de apreensão de seus gerentes e
executivos, cujo desempenho no processo decisório impacta diretamente na competitividade dessas
organizações e consequentemente na sua existência futura. Decisão está presente no cotidiano das organizações
públicas ou privadas. Por isso, cada vez mais tem-se exigido o uso de métodos adequados. Mas qual seria o mais
adequado? Esta é a questão central abordada neste seminário, num contexto mais integrado ao processo
decisório nas organizações. Uma das maiores dificuldades no uso de modelos de apoio a decisão
envolvendo múltiplos critérios envolve a obtenção de parâmetros necessários a avaliação inter-critério dos
métodos multicritério. A fase de avaliação inter-critério que considera a combinação dos diferentes critérios
pode ser considerada uma das mais difíceis para os decisores quanto ao uso de um método multicritério (DE
ALMEIDA, 2013). O método FITradeoff (Flexible and Interactive Tradeoff) usa o conceito de elicitação flexível que
requer menos esforço do decisor e conseqüentemente pode levar a menos inconsistências durante o processo de
elicitação. O FITradeoff é um novo procedimento flexível e interativo de elicitação de tradeoff para modelos
aditivos multicritério criado para situações de escolha (DE ALMEIDA et al., 2016). Dentre as principais
características do método FITradeoff pode-se citar: o uso do procedimento de tradeoff para elicitar pesos de um
modelo aditivo, o uso do conceito de elicitação flexível incorporado em um sistema de apoio a decisão, a
natureza das informações solicitadas é cognitivamente mais fácil para o decisor compreender e a redução da
quantidade de informação requerida do decisor.
RODRIGO JOSÉ PIRES FERREIRA
Is an Assistant Professor of the Management Engineering Department, Universidade Federal de Pernambuco
(UFPE). He received BSc and MSc degrees in Management Engineering from UFPE. He obtained a PhD in
Management Engineering from UFPE in 2008. He is a researcher at CDSID and RANDOM. His research interests
include multicriteria decision aiding, multi-objective optimization, maintenance optimization, condition
monitoring and fault diagnosis, reliability modeling and manufacturing systems modeling and planning. He
has authored some scientific papers in journals such as Reliability Engineering & Systems and IMA Journal of
Management Mathematics.
ADIEL TEIXEIRA DE ALMEIDA
Is a Full Professor of Management Engineering at the Universidade Federal de Pernambuco UFPE) and founding
coordinator of CDSID (Center for Decision Systems and Information Development – www.cdsid.org.br). He holds
a BSc degree in Electrical Engineering and a PhD in Management Engineering from the University of Birmingham,
England. Before his current position, he worked in a power electricity company. Also, he has been working as a
consultant and with R&D projects, dealing with decision models in risk, reliability and maintenance. He has
authored several scientific papers in reviewed journals related to Risk, Reliability, Maintenance, Multicriteria and
Group Decision Making. He serves on the Editorial Board of Management and Engineering of several scholarly
journals (www.cdsid.org.br/member/adiel/). He has been a member of the IEEE Reliability Society for 21 years.
Aula A
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Mischel Carmen
Apoio à Decisão para Ações de Eficiência Energética na
Belderrain, César
MCD
TC
Indústria com Avaliação de Cenários
Jahnecke, Wendell
Pacheco
Especialistas de uma ESCO (Energy Saving Company), por meio de uma consultoria em eficiência energética,
entregama o empresárioum diagnóstico contendoações de eficientização e de uso racional de energia.
Entretanto, o empresario tem dificuldades em priorizar e executar as ações recomendadas, mesmo em
conjunto com os especialistas. O objetivo deste trabalho é fornecer ao empresario uma metodologia de apoio à
decisão para implementar as ações de eficiência energética indicadas, seja com recursos próprios ou
financiamentos, de forma gradativa ou completa, priorizando o unã o alguma ação. Serão utilizados os
conhecimentos de VFT (Value Focused Thinking) e de MCDA (Multiple Criteria Decision Analysis) e o método
SMARTS (Simple Multi-Attribute Rating Techniqueusing Swings). São a presentadas duas estratégias para
aplicação em dois cenários previstos. O aplicativo V.I.S.A (Visual Interactive Sensitivity Analysis for Multi-Criteria
Decision Making) é utilizado para simular a escolha da melhoração de eficiência energética. O método SMARTS
e o V.I.S.A. mostraram-se eficazes no apoio à decisão para resolução do problema.
6
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Verónica A.
Mortara, Alejandra
El Proceso Analítico de Jerarquías Aplicado a Seleccionar la
MCD
15 M. Esteban, Luciana
TC
Mejor Solución a un Problema de Producción
Tabone, Claudia N.
Zárate
El proceso de toma de decisiones es un tema complejo y crítico. Las decisiones que se toman a nivel gerencial
requieren pensamiento y discusión cuidadosa dado que de las mismas dependerán el buen funcionamiento y la
eficiencia de los distintos subsistemas que componen a la organización. Se tomó como caso de análisis una
PyME marplatense dedicada a la elaboración de un innovador producto alimenticio cuyo sistema productivo no
responde en forma adecuada a los requerimientos de los clientes, generando un nivel de servicio por debajo del
objetivo. Se analizaron tres alternativas potenciales que solucionan el problema de distinta forma y en distintos
grados. Para la toma de la decisión se utilizó el Proceso Analítico de Jerarquías, método que permite la
incorporación de criterios objetivos y subjetivos. Se realizaron entrevistas a las personas involucradas en la
toma de decisiones de la organización, quienes identificaron los criterios más relevantes y emitieron juicios
para los criterios y alternativas planteadas. Se trabajó, principalmente, considerando a los participantes como
un único grupo. Se utilizó el software Expert Choice® para procesar esta información que permitió seleccionar
una de las alternativas como mejor solución. También se evaluó la sensibilidad de la misma y resultó ser
sumamente robusta.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Nadia Ayelen
Luczywo, José
Francisco Zanazzi,
Aplicación del Método Procesos DRV en un Problema de
MCD
23
RE
Daniel Alberto
Selección de Oferentes en una Entidad Universitaria
Pontelli, José María
Conforte, José Luis
Zanazzi,
Las actividades colectivas no son sencillas porque resulta necesario considerar las posturas de diversas
personas para lograr un acuerdo. Además existen perturbaciones que condicionan el éxito del trabajo en
equipo. Entre estas, se cuentan las presiones propias del grupo y ciertas dificultades derivadas de la
información utilizada en los procesos de toma de decisiones, (incertidumbre, imprecisión, datos confusos o
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Nadia Ayelen
Luczywo, José
Francisco Zanazzi,
Aplicación del Método Procesos DRV en un Problema de
MCD
23
RE
Daniel Alberto
Selección de Oferentes en una Entidad Universitaria
Pontelli, José María
Conforte, José Luis
Zanazzi,
inexistentes). Este trabajo aborda el problema de seleccionar un proveedor externo para la gestión de residuos
patógenos en una entidad universitaria. Las publicaciones sobre problemas similares basadas en métodos
MCDM adoptan un modelo típico de decisor individual, lo que no aprovecha la riqueza del aprendizaje grupal.
Por el contrario, los autores proponen aquí el uso de una herramienta multicriterio novedosa (Procesos DRV),
desarrollada para sustentar decisiones grupales que considera las perturbaciones mencionadas y brinda como
logros adicionales la construcción de conocimiento compartido, el consenso entre las personas y el compromiso
con las acciones acordadas.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Germán Bragagnolo,
Análisis de Relocalización de una Planta Productora del Rubro
Laura Boaglio,
MCD
RE
Gastronómico
Daniel Alberto
Pontelli
Este trabajo analiza la situación de una pequeña empresa productora y distribuidora de comidas frizadas de
tipo gourmet ubicada en la ciudad de Córdoba, que en la actualidad se encuentra en un proceso de crecimiento
y necesita sostener esa expansión con estrategias dirigidas a mejorar su capacidad productiva. Un aspecto
relevante del problema es la posible reubicación de la planta productora, en observación al crecimiento de la
cuota de mercado atendida por la empresa. Para determinar la conveniencia de llevar a cabo el traslado se
realizan estudios enfocados en las ubicaciones de los clientes y proveedores, con relación a la distancia, a los
volúmenes a transportar y a sus costos. También se considera la viabilidad de mejorar la capacidad de la planta
actual y las disponibilidades de inmuebles en el mercado. Los objetivos específicos del presente trabajo se
puntualizan en adaptar métodos de localización que aporten opciones para la reubicación de la planta
productora, en identificar alternativas de locación factibles, en definir sus criterios de evaluación y en señalar la
alternativa que mejor responda a los condicionamientos considerados.
25
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Florencia Margara,
Sofía Valentina
Efectos de Diferentes Métodos de Normalización en el
Harrington,
MCD
32
RE
Cálculo del Índice de Desarrollo Humano
Maximiliano Gabriel
Sierra, Mariana
Funes
Un Indicador Compuesto (IC) busca resumir un concepto multidimensional, expresado en término de un
conjunto de subindicadores, en un índice simple sobre la base de un modelo conceptual subyacente. En los
casos en los que los subindicadores estén expresados en diferentes unidades de medida, a los efectos de
permitir la comparación y agregación al construir el IC, será conveniente y en algunos casos, necesario,
normalizarlos. En virtud de que la elección del procedimiento de normalización no es un tema menor en la
construcción de un Indicador Compuesto, en el presente trabajo analizamos los efectos de cuatro métodos de
normalización (fracción del rango, fracción de la suma, fracción del máximo y del vector) en el cálculo del Índice
d El Índice de Desarrollo Humano (IDH) desarrollado por el Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo
(PNUD).
Aula B
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Tomás Bruno, Pablo Enseñanza de Herramientas de Investigación Operativa en
ENS
TC
Echevarría
un Problema de Satisfacibilidad Booleana
En este trabajo, se presenta la experiencia realizada en el Trabajo Práctico de un curso introductorio a la
Investigación Operativa. Dicho trabajo práctico se viene realizando desde hace varios años con diferentes
características. En el segundo cuatrimestre del año 2015, se enmarcó en el problema de Satisfacibilidad
booleana (SAT). El trabajo consistió en modelizar un problema sencillo y resolverlo mediante las herramientas
de software GLPK y MINISAT. Luego se aplicó la resolución obtenida a conjuntos de datos con diferentes
tamaños y soluciones. La tercera parte consistió en convertir los problemas a MAXSAT, para buscar soluciones
cercanas a la óptima en los casos en que no se encontró ésta. Finalmente, los alumnos debieron formular
heurísticas para resolver los problemas y comparar los resultados y los tiempos obtenidos en cada caso. El
resultado obtenido fue muy satisfactorio: por un lado se logró un Trabajo que integró todos los temas de la
materia, desde programación lineal hasta las herramientas de resolución de problemas combinatorios de gran
tamaño. Por otro lado, la respuesta de los alumnos fue muy positiva, ya que en todo momento se mostraron
muy motivados y comprometidos con el trabajo, mientras lograron construir y aplicar exitosamente diferentes
herramientas de resolución.
5
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Víctor Andrés
Kowalski, Isolda
Avances en un Modelo de Formación Por Competencias en
ENS
19
TC
Mercedes Erck,
Investigación Operativa Para Ingenieros/as Industriales
Hector Darío
Enriquez
El presente trabajo pretende compartir los avances de la implementación de un modelo de formación por
competencias en un curso de Ingeniería Industrial en la asignatura Investigación Operativa en la Facultad de
Ingeniería de la Universidad Nacional de Misiones (UNaM). El modelo se apoya sobre tres partes significativas:
la definición de las competencias a formar, la mediación pedagógica (selección de modalidades y métodos de
enseñanza), y finalmente la determinación de cómo evaluar las competencias. Se emplearon técnicas de
investigación cualitativa y cuantitativa para desarrollar el diseño instruccional. Este diseño se implementó
durante tres años académicos con significativas modificaciones, que son propias de un modelo que se orienta a
la mejora continua. Los resultados muestran la viabilidad del modelo, una real contribución a la mejora
académica, y su contribución a la implementación de la formación basada en competencias en otras asignaturas
de la carrera.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Silvia Adriana
ENS
Literatura en la Clase de Investigación Operativa
RE
Ramos, Gustavo
Pereyra
En esta ponencia presentamos un ejemplo de uso de textos literarios como casos a analizar en una asignatura
del área de Investigación Operativa. Esta experiencia busca acercar a los estudiantes a textos que no están
directamente vinculados con sus estudios universitarios, promoviendo el placer de la lectura a partir de una
mejor comprensión de los temas de la asignatura. Asimismo, dado que cada estudiante tiene que escribir un
ensayo acerca del libro elegido, fomenta las competencias de escritura y de comprensión de situaciones
problemáticas.
26
Conferencia
EXPLOTANDO DATOS PARA MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN LA EXPLORACIÓN
PETROLERA
AMANDA DELGADO RECKE - ELOISA PICCOLI
Exxon Mobil Business Support Center Argentina S.R.L.
[email protected] - [email protected]
RESUMEN
La industria petrolera se divide en cuatro grandes ramas: exploración, desarrollo y producción
(upstream), transporte y almacenamiento (midstream), refinado, distribución y comercialización (downstream), y
fabricación de productos químicos (chemicals).
Si bien todas ellas requieren altos niveles de inversión, el mayor riesgo se encuentra en los proyectos de
upstream. Y es ahí donde grupos multidisciplinarios de especialistas como geólogos, geofísicos e ingenieros,
deciden dónde y cómo se realizará una nueva perforación.
Muchas de las aplicaciones técnicas con las que cuentan pueden considerarse estándares en la industria;
con lo cual, la ventaja competitiva de cada compañía radica en la calidad, rapidez y precisión del análisis de los
diversos datos disponibles (mediciones sísmicas, interpretación, modelado). De allí la importancia de brindar a los
profesionales equipos que faciliten y agilicen el procesamiento de la información a toda hora y en cualquier lugar.
ExxonMobil está trabajando en un proyecto que apunta a mejorar dicho procesamiento, reemplazando
los equipos técnicos tradicionales con máquinas de alta performance ubicadas en centros de datos.
La característica distintiva de éste proyecto es haber decidido almacenar la información generada por
estos equipos (machine data) para fundamentar futuras decisiones en base al análisis inteligente de dichos datos.
La propuesta de la conferencia es compartir los pasos exploratorios que se están realizando con los datos
de las máquinas mediante técnicas de data mining.
Una de las primeras preguntas que se busca responder es si existen distintos patrones de uso entre los
usuarios de los equipos, para poder asignar aquellos más potentes a las personas que más los necesitan. Hoy en
día esa asignación es arbitraria en base al grupo de trabajo del profesional.
Este criterio arbitrario incide directamente en los costos que podrían ser significativamente menores
mediante una asignación más eficiente.
AMANDA BEATRIZ DELGADO RECKE
Graduada en Ingeniería en Informática. Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) en 2011. Último año
focalizado en Sistemas de Información.
Trabaja en Exxon Mobil Buenos Aires Business Support Center Argentina S.R.L. Actualmente se desempeña como
Upstream Technical Computing Service Engineer, abocada al desarrollo e ingeniería de soluciones de
infraestructura y tecnología requeridas por geocientistas e ingenieros; el monitoreo y análisis de performance; la
automatización de procesos y la explotación de datos para una asignación más eficiente de recursos con técnicas
y herramientas de Analytics. En la misma empresa ha realizado Asesoramiento en Servicios Web y de Contenidos
y se ha desempeñado como Analista de Aplicaciones.
Ha sido Analista de Programación en Integración de Aplicaciones Enterprise en Cognizant Technology Solutions en
el periodo junio 2011 – enero 2013.
Ha participado en el Programa de Práctica Global Infosys Technologies Ltd. (Bangalore, India) en el período enero
– abril de 2011.
Durante el período julio – diciembre de 2010 fue Analista de Negocios en Factoría de Software en Focus Business
Solutions.
MARÍA ELOÍSA PÍCCOLI
Es Licenciada en Recursos Humanos de la Universidad Argentina de la Empresa (2005) y Licenciada en
Administración de Empresas de la misma Universidad (2007).
Actualmente está relazando su Tesis de Maestría en Data Mining and Knowledge Discovery de la Facultad de
Ciencias Exactas de la Universidad de Buenos Aires sobre “Análisis biomecánico de caballos deportivos mediante
la utilización de sensores y técnicas de Data Mining para mejorar su rendimiento”.
Trabaja en ExxonMobil Buenos Aires Business Support Center Argentina S.R.L. como Service Management
Advisor. En la misma empresa se ha desempeñado como Application Analyst en el período marzo 2011 –
setiembre 2014 y como Staffing and Development Analyst desde noviembre 2007 a marzo 2011.
XXIX ENDIO – XXVII EPIO
BUENOS AIRES – 1, 2 Y 3 DE JUNIO DE 2016
PROGRAMA SÍNTESIS
UNIVERSIDAD CATÓLICA ARGENTINA
DIRECCIÓN: Alicia Moreau de Justo 1400, Edificio Santo Tomás Moro, 4º Piso.
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
JUEVES 2
08:30–10:30
10:30–11:30
Seminario I- Parte II
“Modelos de Apoio à Decisão nas Organizações”
Disertante:Rodrigo Ferreira
UFPE – Brasil
Conferencia II
“Decisiones en Sistemas Complejos -Visión
desde la Inteligencia Artificial”
Disertante:Jorge E. SAGULA
Aula 401
Universidad Nacional de Luján
Aula 402
11:30
Colocación de Posters
Hall 4to. Piso
11:30-11:50
COFFEE BREAK
Conferencia III
12:00-13:00
"Behavioural Operational Research (BOR)"
Disertante: Dra. Carmen Belderrain
Instituto Tecnológico de Aeronáutica - ITA
– Brasil
Aula 401
Consulta a autores de Posters
33,34,35,36, 37,38
ALMUERZO LIBRE
13:00–14:30
Seminario III- parte I
14:30–17:30
Técnicas Metaheurísticas Distribuidas para
problemas de ruteo de vehículos en torno de
grandes volúmenes de datos (BIG DATA/IOT)
Disertantes: Ricardo Di Pasquale y Mariano
Trigila
Universidad Católica Argentina
Seminario II- Parte I
"Conceptos de Machine Learning"
Disertante: Mariano Bonoli Escobar
Facultad de Ingeniería – UBA
Aula 402
Aula 401
COFFEE BREAK
17:30-17:45
17:4519:15
19:15–21:15
22:00
Exposición de TC y RE
Exposición de TC y RE
DEA: 20,29,31
LE: 3; SIMU:8; TI:16
Aula 401
Aula 402
ASAMBLEA E.P.I.O.
CENA DE CAMARADERÍA
Restaurante “La Parolaccia Trattoria” Puerto Madero
Conferencia
DECISIONES EN SISTEMAS COMPLEJOS. VISIÓN DESDE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
JORGE E. SAGULA
Universidad Nacional de Luján, Proyecto DISCo
UCP, Asesor Científico en Carreras de Sistemas e Ingeniería
[email protected]
RESUMEN
Un sistema complejo es la consecuencia de varias estructuras interrelacionadas, que la vinculación de sus
componentes provee información adicional no percibida previamente por el observador: surge conocimiento
emergente.
La predicción del comportamiento requiere un paradigma mixto para su sustentabilidad: comenzando por un
proceso de simulación, siguiendo por análisis heurísticos (por la administración de conjeturas e intuiciones) y
luego, la comprensión cualitativa como pilar de soluciones de mayor rigor, de corte matemático.
Los Sistemas Complejos constituyen la “vida misma”, consecuentemente existen en diferentes dominios de
variada amplitud, desde la Economía hasta los Sistemas Sociales pasando por áreas de la Inteligencia Artificial,
tales como: Algoritmos Genéticos, Computación Evolutiva, Redes Neurales, Aprendizaje, Sistemas Distribuidos,
etc., permitiendo concluir variaciones de grados de complejidad; así, es necesario realizar un proceso de
investigación interdisciplinaria a fin de poder caracterizar y registrar, aun aproximadamente, las variaciones en
los grados de complejidad.
Para acceder a buenas soluciones de conflictos en sistemas complejos es necesario (y bajo este enfoque,
imprescindible), desarrollar un estudio integral del sistema, a partir de la investigación interdisciplinaria, desde la
cognición y la epistemología, traduciendo el proceso global en Gestión Integral del Conocimiento, disponiendo de
tecnología del método científico para la resolución mediante la toma de decisión inteligente, integrando no solo
los componentes del sistema sino a los actores que serán artífices en la búsqueda de soluciones adecuadas del
sistema en cuestión.
Este proceso tiene por objeto: analizar, evaluar y desarrollar conceptos orientados al desarrollo de aplicaciones
interdisciplinarias dirigiéndose a alcanzar una transferencia adecuada en resolución de problemas en dominios
específicos, proveyendo modelos decisionales de resolución de conflictos mediante la integración de tecnologías
multi-objetivo y multi-criterio, tanto en aspectos cualitativos como cuali-cuantitivos, modelando sistemas de
decisión inteligentes, en pro de resolver incertidumbre y brindar aproximaciones para imprecisión, persiguiendo
el objetivo de producir mejoras en aplicaciones reales existentes, y esencialmente, proveer nuevas
aproximaciones en diferentes contextos.
JORGE E. SAGULA
Doctorando en Matemática, Orientación Teoría de Juegos y Agentes Inteligentes (tesis en desarrollo, finalización
pendiente)
Director del Proyecto DISCo (Decisiones Inteligentes en Sistemas Complejos); Universidad Nacional de Luján,
Argentina (2011-2016)
Director de LADSI (Laboratorio de Aprendizaje y Decisión en Sistemas Inteligentes); Universidad Católica de
Santiago del Estero (2004-Continúa)
Director Científico de Carreras de Ingeniería y Licenciatura en Sistemas de la UCP (2009-2016)
Director de Inteligencia Artificial en NEUROCIENCIAS E INTELIGENCIA ARTIFICIAL S. A. (2014-Continúa)
Director Proyecto SiTIO, Ciudad de Buenos Aires (2016-…..)
Director Académico de EDUMAT (Entidad Civil) (2001-Continúa)
Autor de 5 Libros y más de 100 artículos en Educación Matemática, Matemática Aplicada, Inteligencia Artificial y
Modelos de Resolución de Incertidumbre.
Posters
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Liliana Garcia, María
De La Paz Guillón, Proyecto de Mejora en una Industria del Packaging utilizando
33
P
EST
Alicia Hernández,
Herramientas de la Calidad
Pablo Zwenger
El proyecto de mejora al que hace referencia el presente trabajo se origina en una industria del packaging del
partido de Bahía Blanca. La empresa comenzó sus actividades 25 años atrás como un emprendimiento
netamente familiar a pequeña escala. Paulatinamente logró posicionarse en el mercado, con tecnología de
avanzada y una considerable profesionalización, contando en el presente con más de 2400 clientes a lo largo de
todo el país. En la actualidad, como parte de este crecimiento y en el marco de su política de mejora continua,
los titulares de la firma se plantearon la necesidad de disminuir la presencia de productos no conformes. La
aplicación de herramientas estadísticas para la calidad permitió identificar la etapa crítica del proceso de
producción donde se genera la mayor parte de los productos no conformes, y las posibles causas que los
generan. Utilizando datos de 48 clientes, que representan una producción de más 100000 unidades, se
realizaron hojas de verificación, gráficos de sectores, gráficos de Pareto, pruebas de hipótesis, brainstorming,
diagramas de Ishikawa y gráficos de control. Los resultados obtenidos constituyen información útil para el
conocimiento y mejora del proceso. En este trabajo se presentan las principales conclusiones obtenidas.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Liliana Noemí
Caputo, José Luis
34
Determinando Relaciones Conceptuales con ASI
P
EST
Romero, Eduardo
Adolfo Porcel
El objetivo de este trabajo es presentar la técnica de análisis estadístico implicativo (ASI) y ejemplificar su uso
mediante el análisis de un ítem de evaluación, para establecer la existencia o no de relaciones de características
del conjunto de números reales y de sus subconjuntos a los que pertenecen ciertos números. Para alcanzarlo,
se analizó un ítem de la prueba de diagnóstico del cursillo de ingreso 2013 a las carreras de la Facultad de
Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE. ASI es un método de análisis estadístico que permite
establecer relaciones del tipo “si a, entonces, casi b” entre las respuestas a ítems de evaluación. Estas
relaciones permiten explorar las relaciones conceptuales establecidas por el sujeto evaluado y detectar las
dificultades cognitivas que dichos conceptos les ofrecen. Se concluye que ASI permite detectar aquellas
relaciones conceptuales que no integran la red cognitiva de los sujetos evaluados. Así pues, parece necesario
prever y poner en práctica actividades de enseñanza que favorezcan el establecimiento de dichas relaciones.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Federico Petris, José
Ignacio Lascurain,
Eric Brian Quinteros,
35 Patricia Segvenian,
Modelo de Simulación de Crecimiento de un Sitio Web.
P
SIMU
Santiago H. Bareiro,
Diego A. Godoy,
Henry Kotynski
El objetivo de este trabajo es el análisis del comportamiento de la demanda de solicitudes de un sitio web,
sugiriendo cuándo y hacia dónde dirigir la política de inversión del mismo para permitir sostener nuevos
usuarios y mantener la calidad del servicio a lo largo del tiempo. Para ello se procedió a modelar el sistema con
el fin de implementarlo en el software de simulación Stella utilizando la metodología de avance del tiempo con
ΔT constante. Se establecieron tres diferentes escenarios de prueba para determinar el mejor curso de acción.
Los resultados obtenidos reflejan un comportamiento aproximado al arquetipo de inversión insuficiente y
demuestran, por un lado, que el curso de acción menos favorable es aumentar la tasa de inversión en
publicidad para forzar el aumento en la cantidad de usuarios sin preocuparse por la calidad de servicio. Por otro
lado, la política que se sugiere es la de tratar de mantener valores aceptables de calidad de servicio, invirtiendo
en los recursos necesarios para aumentar la capacidad de respuesta del sitio, evitando así la insatisfacción de
los usuarios.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Alicia G. Salamón,
Enfoque Multimetodológico para la Identificación de Criterios
María A. Boggio,
36
Clave para la Evaluación de Proyectos del Portfolio SI/TI de
P
SYMUL
José D. Cuozzo,
una Organización
Laura L. Boaglio
El trabajo plantea el tratamiento de una situación problemática de decisión en una organización que debe
priorizar y seleccionar los proyectos de SI/TI (Sistemas de información / Tecnologías de información) de un
conjunto de proyectos que forman su cartera o portfolio a fin de invertir y gestionar los recursos escasos entre
una serie de proyectos candidatos que compiten. Por tanto, se pretende analizar un problema de decisión
crucial, que debe ser abordado por una organización para garantizar su eficiencia y, posiblemente, su
supervivencia. Para ello se parte del abordaje de la situación problemática mediante combinaciones de
metodologías generadas en el ámbito de la Investigación Operativa, conformando un enfoque
Multimetodológico para su tratamiento.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Villarreal Fernanda,
37
Análisis Envolvente de Datos: Revisión en R
P
DEA
Adrian Castaño
El Análisis Envolvente de Datos, DEA (Data Envelopment Analysis) es una técnica no-paramétrica de
programación matemática aplicable en problemas de evaluación de unidades o sistemas de producción de
bienes o servicios que emplean el mismo tipo de entradas para producir un mismo tipo de salidas. Si bien en la
actualidad existen varios software comerciales utilizados para resolver los diferentes modelos DEA, en este
trabajo se presenta la aplicación del modelo DEA BCC utilizando dos paquetes disponibles en el software libre R:
“Benchmarking” y “rDEA”.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Gloria Trovato,
Estructuración del Problema de Percepción de Riesgos
38
Romina Arrillaga,
P
SYMUL
Utilizando Soda
Luis Pacheco
Durante el trascurso del año 2012, diversas denuncias realizadas por vecinos de un barrio de la ciudad de
Tandil, basadas en la voladura de polvillo de cereal a la que atribuían enfermedades respiratorias, alergias
cutáneas y molestias domésticas, generaron un “conflicto” entre las partes involucradas que hasta hoy no ha
arribado a una solución definitiva. (El Eco Digital a), b), c), d), 2012). El objetivo es presentar una estructuración
del problema de percepción de riesgos por contaminantes atmosféricos a partir de la aplicación de una
herramienta que permita identificar y modelar las diferentes percepciones de los interesados de la situación
planteada. Se utiliza la entrevista como instrumento de recolección de información primaria y la metodología
SODA -Strategic Options Development and Analysis- para arribar a una definición del problema y las primeras
acciones que permitirían mitigarlo. El análisis efectuado dejó al descubierto la dificultad de aunar percepciones
ante cuestiones relacionadas con la salud y el bienestar humano. Además del problema original del conflicto,
surgieron otros factores determinantes.
Conferencia
BEHAVIOURAL OPERATIONAL RESEARCH (BOR)
CARMEN BELDERRAIN
Instituto Tecnológico de Aeronáutica – ITA – Brasil
[email protected]
RESUMO
BOR, abreviação de “Behavioral Operational Research”, é uma área emergente de Pesquisa Operacional (PO),
tema de recente discussão nos últimos congressos europeus.
BOR pode ser definido como o estudo dos aspectos comportamentais relacionados ao uso de métodos de PO na
modelagem, resolução de problemas e apoio à decisão. Em PO Hard ou clássica foca-se, principalmente, na
resolução dos problemas, esquecendo-se, de alguma forma, dos indivíduos, sejam estes os donos do problema,
os decisores ou os analistas.
BOR é caracteristicamente uma forma de análise do usuário / facilitador, focando nos aspectos psicológicos e
sociais, nas habilidades e estilos relacionados ao uso de um modelo para a solução de um certo problema
(Hämäläinen, Luoma & Saarinen, 2013).
Comunidades do pensamento sistêmico, PO Soft e métodos de estruturação de problemas (PSM – Problem
Structuring Methods) por muito tempo criticaram a PO Hard por estar restritamente preocupada com modelos
matemáticos. Num crescente número de métodos de PO, os pensadores sistêmicos têm chamado a atenção para
a sociologia e a filosofia na modelagem e resolução de problemas. PO Soft investigou a possibilidade de se utilizar
métodos qualitativos, incluindo crenças subjetivas e valores para apoiar a tomada de decisão.
Por que estudar BOR em PO?
Os processos de PO são altamente sensíveis aos efeitos comportamentais. Estudando-os, pretende-se ajudar no
processo de tomada de decisões.
Acredita-se que ao prestar mais atenção aos fatores humanos comportamentais, integrando diferentes
conhecimentos e abordagens, será possível melhorar os resultados da prática de PO, que muitas vezes se limita à
métodos matemáticos e técnicas de otimização (PO Hard) (Hämäläinen, Luoma & Saarinen, 2013).
Além disso, o comportamento também está relacionado com a ética, uma vez que o praticante de PO tem
controle cognitivo sobre todas as questões relacionadas às questões éticas.
MISCHEL CARMEN NEYRA BELDERRAIN
Graduada em Investigación Operativa por La Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima – Perú, Mestre em
Ingeniería de Sistemas y Computación por la Universidade Federal de Rio de Janeiro e Doctora em Ingenieria
Aeronáutica y Mecánica por el Instituto Tecnológico de Aeronáutica - Brasil.
Actualmente es catedrática em el Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).
Vice-Coordinadora del Programa de Post Grado de Investigación Operativa del ITA/UNIFESP.
Becária de Productividad Cientifica del CNPq.
Coordenadora del Centro de Gestión em Ingenieria del ITA.
Tiene experiência em Ingeniería de Producción com enfasis em Investigación Operativa actuando en Métodos de
Estructuración de Problemas, Métodos de apoyo a Decisión Multicritério, Multimetodologia y Metodologias de
enseñanza de IO.
Sócia Fundadora, en 1982, de La Asociación Latino Americana de Investigación Operativa (ALIO) – actualmente
Asociación Latino-Ibero-Americano de Pesquisa Operacional.
Revisora de artículos científicos para congresos y periódicos a nível nacional e internacional.
Líder principal del Grupo de Investigación “Métodos Quantitativos: Aplicações de Estatística e Pesquisa
Operacional”, registrado em el CNPq y reconocido por el ITA.
Autora de artículos en revistas cientificas nacionales e internacionales.
Directora principal de 09 Tesis de Doctorado y 42 Tesis de Maestria además de orientar Trabajos de Final de
Curso de Pre-Grado y Trabajos de Iniciación Cientifica.
CV: http://lattes.cnpq.br/3574552458175171
Seminarios
TÉCNICAS METAHEURÍSTICAS DISTRIBUIDAS PARA PROBLEMAS DE RUTEO DE
VEHÍCULOS EN ENTORNOS DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS (BIG DATA/IOT)
RICARDO DI PASQUALE - MARIANO TRIGILA
Universidad Católica Argentina
[email protected] [email protected]
RESUMEN
En este seminario proponemos tratar problemas de optimización combinatoria que involucran
grandes volúmenes de datos de entrada mediante la implementación de metaheurísticas en entornos
de computación distribuida.
En particular, trabajamos en una variante del problema clásico de ruteo de vehı ́culos con
ventanas de tiempo (VRPTW) sobre datos reales de tránsito, con el objetivo de obtener soluciones
robustas.
Es sabido que los enfoques clásicos suelen dar buenos resultados en situaciones donde las
distancias son grandes, o en situaciones en las que no intervengan problemas de tráfico típicos de
grandes ciudades. En entornos donde los problemas logísticos se desarrollan en una ciudad, o en un
área densamente poblada, los problemas de tránsito suelen condicionar las rutas de distribución. En
estos casos, sucede que las soluciones óptimas del VRPTW (teniendo en cuenta distancias lineales y
velocidades promedio) suelen ser descartadas de plano por impracticables.
La característica más importante de esta variante del VRPTW es que mejora el proceso de
optimización de rutas vehiculares en zonas urbanas con problemáticas de tránsito mediante la
utilización de tecnologías Big Data, Internet of Things (IoT), Arquitecturas Lambda, metaheurísticas de
ruteo y modelos de flujo de tránsito.
Desde el punto de vista de la arquitectura de software, pretendemos presentar los fundamentos
para la elaboración de una plataforma centralizada y fiable para el estudio y el ajuste constante de las
rutas de distribución y servicios, capaz de:
 Procesar un modelo complejo de predicción de tráfico a partir de información histórica masiva
provista por elementos de la red de transporte, como semáforos y cabinas de peaje, así como
información proveniente de dispositivos Io T distribuidos en los vehículos,
 Proveer soporte para novedades en línea producidas en la red de tránsito que afecten las rutas
resultantes.
RICARDO DI PASQUALE
Profesional de la Ingeniería de Software con veinte años de experiencia en la industria, especializado en
Arquitectura de Software. Docente universitario.
Formación académica:
 Ingeniero en Informática (Universidad Católica Argentina). 2001.
 Magíster en Ingeniería de Software (Instituto Tecnológico de Buenos Aires – Universidad Politécnica de
Madrid). 2011.
 Doctorando en Ciencia y Tecnología. Fecha posible de presentación de tesis: 2017. Tema de Tesis.
Experiencia Laboral destacada:
 Docente Pro-Titular en Universidad Católica Argentina (desde 2007) en Cátedras de Bases de Datos de la
carrera de Ingeniería Informática. Dirección de trabajos finales de Ingeniería Informática. Trabajos de
Investigación.

Coordinador Sistemas de Información (SI) - Arquitectura e Ingeniería de Software en CAMMESA (desde
2009) coordinando un equipo de 30 profesionales del desarrollo de Software en aplicaciones que van
desde el despacho nacional de cargas hasta la elaboración de los aplicativos de gestión y optimización de
la logística de combustible líquido (tanto terrestre como marítima).
 Sr. Application Architect (2004-2009) en First Data International.
Publicaciones y participaciones en congresos más recientes:
 Intertech 2016: “Enseñando computación paralela con clusteres de bajo costo” (Mariano Trigila, Ricardo
Di Pasquale)
 JAIIO/SIO 2015: “Técnicas metaheurísticas basadas en file system distribuidos para problemas de ruteo
de vehículos que involucran grandes volúmenes de datos”.
 CISL 2014: “Big Data: Implementación de un Algoritmo Genético simple para la deducción de reglas de
asociación”
MARIANO TRIGILA
Profesional experimentado con más de 23 años en el mercado de las tecnologías de información y
telecomunicaciones. Profesor, Investigador y Formador de formadores. Experiencia en Proyectos, desarrollos
tecnológicos, desarrollo de software, análisis e investigación de mercado y de negocio.
Formación Académica:
 Tramitando el Doctorado en ciencia y tecnología en la Universidad Nacional General Sarmiento. (2016 –
2020).
 Profesor – “Postítulo Formación Pedagógica” - IAPE (Instituto Argentino de Perfeccionamiento Educativo)
– (2013).
 Licenciado en Sistemas Universidad CAECE – 2008
 Analista de sistemas en Computación ORT – 2003
 Técnico Electromecánico – 1991
Experiencia Laboral destacada:
 Docente asistente en Universidad Católica Argentina (desde 2013) en cátedras de Informática del ciclo
común de Ingeniería.
 Docente Investigador en Universidad Católica Argentina (desde 2013) en el área de cluster paralelos.
 Coordinador Académico en Universidad Católica Argentina (desde 2016) en cátedras de Informática del
ciclo común de Ingeniería.
 Formador de Formadores en GCBA (Gobierno de la ciudad de Buenos Aires), en el área de informática,
programación, desarrollo de software y prácticas docentes.
 Coordinador de negocio tecnológico en Henz Consulting (2009 – 2015).
 Líder de proyecto en investigación de mercado TIC en IDC – Trends Consulting (2005 – 2006).
 Líder de proyectos del departamento de telecomunicaciones en Inducor S.A (2004 – 2005).
 Responsable recursos de red, provisión de servicio y planificación en Telefónica (1997 – 2003).
 Especialista técnico en operación y mantenimiento de centrales telefónicas digitales públicas en
Telefónica (1992 – 1997).
Publicaciones y participaciones en congresos más recientes:
 Intertech 2016: “Enseñando computación paralela con clusteres de bajo costo”. (Mariano Trigila, Ricardo
Di Pasquale). S.S. Bahía, Brasil
 WCSEIT2015: “CLUSTER LAPPA: Implementación de un cluster a bajo costo para procesamiento paralelo”
VIGO, ESPAÑA. (Mariano Trigila).
CONCEPTOS DE MACHINE LEARNING
MARIANO BONOLI ESCOBAR
Facultad de Ingeniería – UBA
[email protected] – [email protected]
RESUMEN
En los últimos años, se ha producido un aumento constante de la cantidad de información disponible por
distintas empresas e instituciones. En muchos casos, esta información se utiliza para generar pronósticos, a los
cuales se les pide cada vez más confiabilidad en plazos cada vez más cortos. Este contexto favoreció el desarrollo
reciente de un conjunto de técnicas y metodologías que podemos encuadrar dentro del Machine Learning (ML).
Al tal punto llegó este desarrollo, que en los últimos meses han surgido varias plataformas para la
integración de proyectos de ML. Entre ellas encontramos a dos gigantes como Amazon (con AMS: Amazon
Machine Learning) y Microsoft (con Microsoft Azure). Google e IBM también cuentan con proyectos similares.
Conocer los fundamentos del Machine Learning reconociendo su alcance y limitaciones, permite
entender las potencialidades de esta nueva metodología, y a su vez, determinar cuándo y cómo un proyecto
puede ser encarado con esta metodología.
MARIANO F. BONOLI ESCOBAR
Estudios:
- Ingeniero Industrial. Facultad de Ingeniería UBA
- Máster en Data Mining e Investigación de Mercados. Universidad de Bologna
Docencia:
- Docente de Estadística Técnica. Facultad de Ingeniería UBA.
- Docente de Estadística Técnica Superior. Facultad de Ingeniería UBA.
- Docente de Probabilidad y Estadística. Facultad de Ingeniería UTN FRH.
Investigación:
- Investigador grupo GESE. UTN FRH
- Desarrollo paquete R: Wind Resurce
- Desarrollo de Barómetro de satisfacción ciudadana
- Investigador grupo Estadística Aplicada. Facultad de Ingeniería FIUBA
- Modelos de elección discreta (Discret Choice Models)
- Modelos de Customer Satisfaction
Consultoría:
Consultor independiente en temas relacionados con la estadística y data mining.
Aula 401
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Patricia Iñiguez,
Mariana Arburua,
Juan Manuel
Revisión de Técnicas Basadas en Herramientas e Indicadores
Gallardo, Ernesto
20
Estadísticos en la Selección de Variables en el Estudio de
TC
DEA
Luis Ferreyra,
Eficiencia de los CAPS de la Ciudad de Río Cuarto
Fernando Javier
Negro, Adriana
Laura Iñiguez
Las exigencias de DEA respecto a la especificación del problema empírico afectan a dos cuestiones que tienen
como objetivo construir el modelo que mejor ajuste a la realidad. Ellas son la selección de las variables y el
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Patricia Iñiguez,
Mariana Arburua,
Juan Manuel
Revisión de Técnicas Basadas en Herramientas e Indicadores
Gallardo, Ernesto
20
Estadísticos en la Selección de Variables en el Estudio de
TC
DEA
Luis Ferreyra,
Eficiencia de los CAPS de la Ciudad de Río Cuarto
Fernando Javier
Negro, Adriana
Laura Iñiguez
modelo matemático. La primera cuestión es relevante si se pretende que la medición de eficiencia sea fiable. El
número de variables se vincula fuertemente al tamaño de la muestra, cuanto mayor sea ésta, mayor será el
número de variables inputs y outputs que se pueden considerar en el modelo. En el caso particular bajo estudio
la muestra es de diecisiete centros lo que limita el número de variables a considerar. Se ha realizado una
preselección obteniéndose un conjunto de quince variables, cinco inputs y diez outputs. En el presente se
realiza una selección aplicando técnicas basadas en herramientas e indicadores estadísticos. Para el método
EMC se realiza un proceso por agregación de variables y se consideran cinco pares iniciales para el método RB.
Finalmente se seleccionan los escenarios siguiendo la propuesta de Aragão de Castro Senra, Nanci, Soares de
Mello y Angulo Meza (2007). Así, se obtiene un conjunto de variables que maximiza la eficiencia media y
minimiza el número de unidades eficientes.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Patricia Iñiguez,
Mariana Arburua,
Juan Manuel
Revisión de Técnicas Multicriterio para la Selección de
Gallardo, Ernesto
29
Variables en el Estudio de Eficiencia de los CAPS de la Ciudad
RE
DEA
Luis Ferreyra,
de Río Cuarto
Fernando Javier
Negro, Adriana
Laura Iñiguez
Se sabe que la medida de eficiencia que determina DEA es relativa y depende de la muestra bajo estudio. Por
ello se exige que las DMUs sean homogéneas tanto en los recursos utilizados, como en la producción obtenida y
en el entorno en el que operan. A la hora de especificar el modelo empírico hay dos cuestiones a considerar: 1)
Identificación y selección de las variables y, 2) El tipo de modelo matemático. En este caso se realizó un proceso
de identificación y selección de variables utilizando técnicas estadísticas. Ese proceso parte de un conjunto de
quince variables, cinco inputs y diez outputs y finaliza cuando se obtiene un número adecuado. En esta nueva
etapa se pretende separar un número apropiado de inputs y outputs aplicando las técnicas desarrolladas por
Lins y Moreira (1999), Soares de Mello et al (2004) y Aragão de Castro Senra et al (2007). Obtenidos los
conjuntos de variables, los mismos se analizan aplicando el Método Multicriterio Combinatorio por Escenarios
de Aragão de Castro Senra et al (2007), considerando no sólo los que resultan del uso de los métodos antes
indicados sino también los que surgen como mejores por aplicación de los basados en técnicas estadísticas.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Josefina Racagni,
Análisis Comparativo de Tres Métodos de Selección de
31
Hernán Pablo
RE
DEA
Variables en DEA
Guevel
El objetivo del presente trabajo es comparar diferentes métodos para la selección de variables basados en el
Análisis Envolvente de Datos (DEA) que partir de un conjunto más amplio de indicadores, permitirán reducir
dimensiones.
Aula 402
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
3
Miguel Miranda
Optimización de Sistemas de Colas Con Arribos Masivos
TC
LE
En el presente trabajo se formulan modelos matemáticos para optimizar cuantitativamente el tamaño de los
lotes que arriban a un sistema de colas que presta el servicio a los clientes individualmente. Estas instalaciones
son muy comunes en diversidad de procesos de producción, transportes, almacenamiento y comunicaciones.
Un objeto adicional de este trabajo consiste en deducir y proporcionar expresiones que permitan determinar en
forma simple las variables características de estos sistemas. Como ejemplo de aplicación se formula un
problema de inventarios con demanda aleatoria para optimizar el lote de adquisición.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
8 Alan O'Shanghnessy Diseño de Simulador Dinámico para Empresas de Transporte
TC
SIMU
El presente trabajo está constituido por tres etapas, la primera estudia y analiza el caso de una empresa de
seguridad, a fin de diagramar un modelo fiel a su comportamiento real, y presenta los indicadores de
desempeño relevantes que permitan conocer la situación de la organización. En una segunda etapa, se adapta
dicho modelo al programa STELLA y se simula la actividad de la empresa para un tiempo de cinco años. Se
pueden visualizar los resultados del simulador y el estado de los indicadores de desempeño de la compañía. Por
último, en la tercera etapa, se comparan los resultados obtenidos en la primera etapa –sistema real- y en la
segunda etapa –simulador-. De dicha comparación se deduce que una herramienta de simulación calibrada
reproduce las conductas de la empresa objeto de estudio, permitiendo así la obtención de resultados similares
a los observados.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Maria Rosa Dos
Reis, Marcos H.
Un Enfoque Genético como Asistente para la Toma de
16
Trotti, Moisés
TC
TI
Decisiones en Situaciones de Emergencia – Proyecto Koinonía
Bueno, Gustavo
Illescas
En una emergencia climática, la disponibilidad y el acceso a los recursos de manera inmediata, es un influyente
fundamental en la toma y ejecución de decisiones cortoplacistas que permitan atenuar el impacto de la
situación. La Asociación Civil Proyecto Koinonía y alumnos de la UNCPBA, en el marco de sus actividades
curriculares, han implementado una herramienta informática denominada AYUDARG dando soporte a una
agrupación en red de ONGs. Trotti et al. (2015) desarrollaron una funcionalidad adicional, la cual, mediante un
algoritmo genético, permite realizar una asignación eficiente de recursos en casos de emergencia. En el
presente trabajo se mejoran los resultados obtenidos en Trotti et al. (2015), generando recorridos más
eficientes con la máxima asignación posible de recursos, en tiempos de ejecución adecuados. Se produce una
mejora al proceso general logístico, y se contempla la existencia de penalizaciones por sobre asignación o falta
de asignación de recursos al momento de atender a los damnificados. La aplicación del algoritmo genético en la
herramienta web generada, implementando una variación del problema del viajante con una aproximación
heurística sobre el problema “nearestneighbor”, permite lograr una aceptable solución para la ayuda en la toma
de decisiones en situaciones de emergencia.
XXIX ENDIO – XXVII EPIO
BUENOS AIRES – 1, 2 Y 3 DE JUNIO DE 2016
PROGRAMA SÍNTESIS
UNIVERSIDAD CATÓLICA ARGENTINA
DIRECCIÓN: Alicia Moreau de Justo 1400, Edificio Santo Tomás Moro, 4º Piso.
Ciudad Autónoma de Buenos Aires
VIERNES 3
08:30-10:00
Exposición de TC y RE
Exposición de TC y RE
EST: 22 y 24
GCS: 4 y 17; AD: 18
Aula 401
Aula 402
10:00-10:15
COFFEE BREAK
Seminario III- parte II
10:30-13:30
Técnicas Metaheurísticas Distribuidas para
problemas de ruteo de vehículos en torno de
grandes volúmenes de datos (BIG DATA/IOT)
Disertantes: Ricardo Di Pasquale y Mariano
Trigila
Universidad Católica Argentina
Seminario II- Parte II
"Conceptos de Machine Learning"
Disertante: Mariano Bonoli Escobar
Facultad de Ingeniería – UBA
Aula 402
Aula 401
Cierre del Encuentro-Entrega de Certificados
13:30
Aula 401
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Liliana Noemí
Desempeño de Estudiantes Universitarios de Carreras de
Caputo, Eduardo
22
Ingeniería. Su Análisis Mediante la Técnica de Datos
RE
EST
Adolfo Porcel, Irma
Composicionales
Irene Lucero
En este trabajo se analiza el desempeño de los estudiantes de las carreras Ingeniería Eléctrica e Ingeniería en
Electrónica de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la UNNE, en los años 2010 y 2011,
en el cursado de sus asignaturas. Para ello, se utilizó la técnica de análisis de datos composicionales mediante el
vector de componentes: libres por asistencia, libres por parciales y regulares + promovidos. Los resultados se
presentaron en gráficos ternarios. Se concluye que el uso de esta técnica es adecuado para estudiar dicho
desempeño al término del cursado de las asignaturas, puesto que permitió determinar las cinco asignaturas en
las cuales, en cada año, el rendimiento académico de los alumnos fueron menores y las causas (inasistencias o
reprobación de los parciales) de dichos resultados.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
24
Maria Stewart,
Emilio Picasso,
Mariano Bonoli
Estimación de la Demanda de un Sistema de Car Sharing en
Buenos Aires
RE
EST
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
24
Maria Stewart,
Emilio Picasso,
Mariano Bonoli
Estimación de la Demanda de un Sistema de Car Sharing en
Buenos Aires
RE
EST
El creciente problema de la congestión de tránsito en las grandes ciudades ha sido abordado mediante distintas
medidas tendientes a favorecer el transporte público y desalentar el uso del automóvil particular. En este
marco se han implementado en muchas ciudades sistemas de Carsharing, un servicio de alquiler de automóviles
destinado al uso para un viaje determinado, fundamentalmente de corta distancia y duración. El objetivo de
este trabajo es estimar la demanda de un servicio de carsharing en la ciudad de Buenos Aires. El estudio se
realizó mediante una encuesta que contiene un experimento de selección cuyos resultados fueron analizados
estadísticamente a través de modelos de selección discreta con parámetros aleatorios. El resultado muestra
que este servicio es comparable al auto particular en cuanto a su atractivo como medio de transporte,
significativamente superior al resto de las alternativas de transporte público.
Aula 402
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Enrique Jorge
Santiago
Modelo de Logística Inversa Para la Recolección de Bidones
4
Michemberg Conti,
TC
GCS
de Agroquímicos. Logística Inversa Sustentable
Jorge Alejandro
Mohamad
El presente trabajo tiene como objetivo el estudio y análisis de la disposición de los Bidones de Agroquímicos
utilizados en los procesos agrícolas en un sector de la Provincia de Buenos Aires, Argentina. Para dicho análisis
se aplicarán los conceptos de logística inversa en cuanto a la localización de los centros de acopio y tratamiento
de los bidones desechados, y la determinación de sus capacidades operativas. El modelo a emplear para este
propósito será la Programación Lineal. El resultado obtenido es un modelo de red de distribución de logística
inversa que satisface la recolección de la totalidad de los bidones contaminados generados en el área de
estudio, mediante una distribución desde 6 municipios que disponen de centros de acopio –CAs- hacia otros 7
municipios en los que se encuentran localizados los centros de acopio y tratamiento –CATs-.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
María Agustina
Calderón, Geraldina
Roark, Silvia Beatriz
Clasificación y Planteo de Estrategias en la Cadena de
17
RE
GCS
Urrutia, Diana Inés
Suministro de un Sector Olavarriense
Paravié, Claudia
Adriana Rohvein
El presente estudio realiza un aporte al fortalecimiento de las pymes de un sector industrial de Olavarría a
través del diseño y aplicación de una metodología, basada en una adaptación del modelo de Caobianco et al.
(2009), para clasificar las cadenas de suministro (CS) e identificar las estrategias a aplicar en cada una de ellas.
Se toma una muestra no probabilística de veintiuna empresas metalmecánicas para analizar sus CS a través de
un cuestionario que indaga sobre el tipo de producto y su grado de integración. Clasificadas las cadenas y
reconocidas las estrategias a aplicar en cada una de ellas, se profundiza el estudio evaluando la alineación entre
las estrategias aplicadas y las recomendadas por la metodología.
Los resultados evidencian mayoritariamente la presencia de una cadena de suministro rutinaria con bajo grado
de influencia de la empresa focal. Tal clasificación conlleva a una estrategia enfocada en flujos en línea,
productos estandarizados, precios bajos, calidad consistente, inventarios mínimos, bajo perfil y capacidad de
respuesta estándar. Asimismo, el 62% de las empresas reconocen aplicar estrategias que se condicen con las
recomendadas.
Nro.
Autores
Título
Tipo
Área
Juan Manuel
Cacace, Silvia
Decisiones Robustas con Multiobjetivos y su Aplicación a la
18
Adriana Ramos,
TC
Producción Agrícola. Una Introducción
AD
Horacio Rojo, María
Alejandra Castellini
En los últimos tiempos los sistemas productivos agropecuarios sufrieron una transformación, afectada por las
innovaciones tecnológicas y el crecimiento de nuevos cultivos, que dieron como resultado niveles récord de
producción, además de una transformación de la oferta. Ante la caída de los precios internacionales de los
alimentos, surge la necesidad de tomar decisiones a futuro en función de condiciones de incertidumbre, siendo
que una decisión tomada en un determinado momento va a generar resultados en un plazo de un año. Es por
esto que cobra importancia la necesidad de tener un método que permita considerar las múltiples variables que
puedan influir en la mente de un productor y los objetivos que pretende alcanzar, tanto económicos como de
conservación de su fuente de trabajo. El principal objetivo del presente trabajo es presentar un método de
decisiones robustas que incorpore los distintos objetivos que se pueden plantear a la hora de decidir cómo
planificar la producción. Además se pretende explorar la herramienta de los algoritmos evolutivos con
multiobjetivos (MOEAs) para que a través de la misma se pueda conocer más sobre el modelo, mediante el
análisis de las variables y su impacto en la Curva de Pareto.