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Universidad EAFIT
Carrera 49 # 7 sur -50 Medellín Antioquia Colombia
Carrera 12 # 96-23, oficina 304 Bogotá Cundinamarca Colombia
(57)(4) 2619500 contacto@eafit.edu.co

Líneas de investigación

​​​A través de sus líneas de investigación, el Grupo de Investigación en Análítica y cadenas de suministro​, pretende realizar actividades de alta calidad en el campo de la ingeniería matemática y la matemática aplicada.​

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Investigación de operaciones​

​​​Agrupa el c​onocim​i​ento en las técnicas matemáticas alrededor del pensamiento sistémico, formalizado mediante simulación y modelación con agentes, dinámica de sistemas ​​y uso de técnicas heurísticas, para la formulación de modelos o soluciones a problemáticas transversales e interdisciplinares.​​ 
Sus efectos se enfocan en la formación de profesionales que usen la investigación de operaciones en modelado y simulación en el ejercicio de sus actividades laborales. Además del posiciona​miento del Grupo como modelador de sistemas complejos que requieran este tipo de modo de pensamiento para la solución de diferentes problemas. ​
Entre sus logros se destaca el fortalecimiento de la línea de formación en Modelación y Simulación del pregrado en Ingeniería Matemática de la Universidad EAFIT. También se proyecta sobre el Doctorado en Ingenieria Matemática.

Métodos estadísticos

​​Analiza y aplica métodos estadísticos para la solución de problemáticas en los campos de finanzas, ​economía, actuaría e ingeniería. En este sentido ha realizado diferentes artículos​, los cuales han sido publicados en revistas especializadas. 
Sus efectos se enfocan en cursos, proyectos y la línea​ de énfasis de​ la Maestría en Matemáticas Aplicadas.​​​ Además se proyecta sobre el Doctorado en Ingenieria Matemática

Si​stem​as de control​

​Diseña, analiza y aplica métodos de control convencional y no convencional basados en el modelo matemático de los sistemas dinámicos a controlar. 
Además usa téc​nicas de estimación, del estado y de parámetros, para la obtención de modelos de sistemas dinámicos lineales y no lineales.​ 
Entre sus logros se destaca un esquema de prototipado rápido de software basado en Matlab/Simulink, publicaciones, aplicación al modelado de mercados en sectores estratégicos, estimación de estados usando métodos bayesianos, control no lineal, control óptimo híbrido, control basado en métodos numéricos​, control multifrecuencia, control digital y software "Multirate Control Toolbox". 
Sus efectos se enfocan en cursos, proyectos y la línea de énfasis de la Maestría en Matemáticas Aplicadas.​ Además se proyecta sobre el Doctorado en Ingenieria Matemática​

Analítica​

La línea en Analítica se centra en la investigación, desarrollo y aplicación de técnicas avanzadas de analítica, específicamente analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva, para resolver desafíos complejos en diversos contextos organizacionales. Integramos métodos avanzados de estadística, probabilidad, procesos estocásticos, optimización y simulación para ofrecer soluciones que mejoren la toma de decisiones en las organizaciones y fomenten la transferencia de conocimiento y tecnología. Adicionalmente, la línea también se enfoca en la investigación para la gestión de cadenas de suministro utilizando herramientas analíticas avanzadas. Esto garantiza un impacto significativo y contribuye al desarrollo tecnológico, la mejora de la eficiencia operativa, la reducción de costos y el aumento de la competitividad de las organizaciones, resolviendo de manera efectiva los problemas en la gestión de cadenas de suministro.​

Gestión de la cadena de suministro

La línea de investigación en Gestión de la cadena de suministro se enfoca en el estudio y el mejoramiento de los procesos que permiten la planificación, ejecución y control de las actividades dentro de las cadenas de suministro. Este enfoque busca mejorar la eficiencia operacional, reducir costos, aumentar la competitividad y asegurar la sostenibilidad de las organizaciones. Para lograr estos objetivos, se desarrollan y aplican modelos cuantitativos, técnicas de simulación y métodos de optimización, integrando herramientas tecnológicas.​

Última modificación: 29/11/2024 22:06