La *Maestría en Logística y Cadena de Suministro* tiene el agrado de
invitar al público en general a su seminario, el cual se llevará a
cabo el *lunes
10 de agosto del 2020 a las 6:00 pm* en el *Equipo MS Teams Seminario
Logística Mayo 2020 (Código Equipo **gxo00jo)*. Teniendo la siguiente
presentación:
*Título: * Diseño de Redes de suministro Resilientes
*Ponente: *Dr. José Antonio Marmolejo Saucedo
*Resumen:* El diseño de la red de la cadena de suministro y las decisiones
de planificación operativa pueden tener un impacto drástico en la
rentabilidad y el éxito de una empresa. Ya sea tener un almacén o dos,
cerrar una fábrica o alquilar uno nuevo, o elegir una ruta de red en lugar
de otra, todas son decisiones consecuentes que debe tomar un gerente de
cadena de suministro. Sin embargo, estas decisiones deben ser el resultado
de algo más que experiencia o intuición. Como resultado, las nuevas
tendencias se orientan a recopilar los datos, las herramientas y los
modelos necesarios para apoyar las decisiones de los gerentes de la cadena
de suministro. Actualmente, las empresas más competitivas basan sus
análisis en herramientas de apoyo para la toma de decisiones como el
software especializado que facilita el análisis, la optimización de redes y
la simulación de escenarios disruptivos para ser más resilientes.
*Biografía:* El Dr. José Antonio Marmolejo Saucedo es Doctor en Ingeniería
con especialidad en Investigación de Operaciones graduado con honores por
la Universidad Nacional Autónoma de México. Ahí mismo, realizó estudios de
Maestría en Investigación de Operaciones y Maestría en Ingeniería
Industrial con especialidad en Sistemas de Gestión de la Calidad. Asimismo,
es egresado de la carrera de Ingeniería Industrial en el Instituto
Politécnico Nacional.
En el ámbito de la enseñanza ha sido profesor investigador en la
Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Investigaciones y de
Estudios Avanzados (CINVESTAV) del IPN, Universidad Autónoma de Nuevo León,
Centro de Investigación en Matemáticas (CIMAT), Universidad Anáhuac México
Norte y actualmente es profesor investigador de la Universidad Panamericana
México.
En el rubro de investigación, su campo de conocimiento es la optimización
matemática de gran escala con diversas aplicaciones como la logística,
sistemas eléctricos de potencia y cómputo evolutivo. Es miembro del Sistema
Nacional de Investigadores Nivel II del CONACYT y ha publicado diversos
artículos en revistas de alto impacto internacional. Adicionalmente, ha
dictado conferencias, cursos y talleres a nivel internacional en países
como Lituania, Estados Unidos de Norteamérica, Colombia, Reino Unido,
Brasil, Polonia, Malasia y Canadá.
Profesionalmente, ha trabajado en la Administración Pública Federal del
Gobierno Mexicano en puestos como Director de Planeación y Director e
Capacitación en la Procuraduría General de la República, Subdirector de
Innovación de Procesos en la Secretaría de Salud Federal y Responsable de
Proyectos en la Secretaría de Economía.
Actualmente es miembro de la Sociedad Mexicana de Investigación de
Operaciones y la Asociación Mexicana de Logística.
Esperamos contar con su asistencia.
Alumnos de 2do, 4to y 6to, asistencia obligatoria; así como estudiantes de
TC- CONACYT
--
Dra. Jania Astrid Saucedo Martínez
Posgrado en Logística y Cadena de Suministro
Universidad Autónoma de Nuevo León
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La *Maestría en Logística y Cadena de Suministro* tiene el agrado de
invitar al público en general a su seminario, el cual se llevará a
cabo el *lunes
03 de agosto del 2020 a las 6:00 pm* en el *Equipo MS Teams Seminario
Logística Mayo 2020 (Código Equipo **gxo00jo)*. Teniendo la siguiente
presentación:
*Title: * A kernel search matheuristic for the Multi-vehicle Inventory
Routing Problem
*Speaker: *Dra. Diana L. Huerta Muñoz
*Abstract:* In an inventory routing problem the goal is to determine an
optimal distribution plan to serve a set of customers by routing a limited
fleet of capacitated vehicles over a discrete planning horizon. Each
customer consumes a quantity of products per period and has a maximum
inventory capacity. The aim is to minimize the total distribution cost that
comprises the routing and inventory holding costs. A novel matheuristic is
proposed for this problem which is based on the Kernel Search, a heuristic
framework that has been shown to find high-quality solutions for a number
of Mixed-Integer linear Programming (MIP) problems. The basic idea of this
matheuristic is to identify an initial kernel of promising variables and
several subsets of the remaining variables. Then a sequence of restricted
MIP sub-problems is solved. Extensive computational experiments are
conducted on a large set of benchmark instances. The results show that the
proposed matheuristic is competitive with state-of-the-art algorithms.
*Biografía:*
- Obtuvo el grado de Ingeniero Administrador de Sistemas por la Facultad de
Ingeniería Mecánica y Eléctrica de la UANL en el 2007
- Obtuvo el grado de Maestro en Ciencias en Ingeniería de Sistemas por el
Posgrado de Ingeniería de Sistemas de la UANL en 2009, durante el periodo
2010-2014 trabajó en el equipo de Optimizadores en Prolec GE, Apodaca,
Nuevo León - durante el 2014 inició sus estudios de doctorado en la
Universidad Politécnica de Cataluña(Barcelona, España) obteniendo el grado
de Doctor en Estadística e Investigación Operativa en el 2018
- Del 2018-2019 realizó un posdoctorado en la Universidad de Brescia
(Brescia, Italia) desarrollando algoritmos de optimización para problemas
de rutas de vehículos y ubicación de instalaciones - durante el periodo
2019-2020 trabajó como profesor docente de la carrera de ingeniería
industrial en el InstitutoTecnológico y de Estudios Superiores de
Monterrey, Campus Toluca en áreas de optimización y logística
- Actualmente es miembro del Sistema Nacional de Investigadores, nivel
Candidato en el área I
Esperamos contar con su asistencia.
Alumnos de 2do, 4to y 6to, asistencia obligatoria; así como estudiantes de
TC- CONACYT
--
Dra. Jania Astrid Saucedo Martínez
Posgrado en Logística y Cadena de Suministro
Universidad Autónoma de Nuevo León
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