Grupo de Investigación Tecnologías Emergentes Sostenibles e Inteligentes GITESI

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Coordinador de la línea: Daniel Betancur Vásquez M.Sc.

Correo de contacto: dbetancurv@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero Mecatrónico, Maestría en Automatización y Control Industrial con énfasis en Inteligencia Artificial.

Otras áreas de interés: Data Science, Inteligencia Artificial, Visión artificial, Chatbots, Investigación aplicada, Robótica, Desarrollo de software inteligente.

Enfoque de la línea de investigación:

-  Modelos grandes de lenguaje

-  GPT

-  Visión artificial

-  Algoritmos computacionales

-  Procesamiento de lenguaje natural

-  Chatbots

-  Redes neuronales generativas.

Objetivo: Fomentar la investigación desde los semilleros y los proyectos de investigación, desarrollo e innovación que permitan la formación de estudiantes y docentes para idear, formular, presentar y ejecutar proyectos que involucren conocimientos en Inteligencia Artificial y sus áreas relacionadas que permitan incrementar las interacciones Universidad-Empresa-Estado-Sociedad y generar mayor impacto social.

1.1 Fundamentación Línea de Investigación

La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de las ciencias computacionales que ha crecido exponencialmente en el mundo y ha sido una tecnología y foco de estudio emergente en Latinoamérica en las últimas décadas. Para acotar el término de inteligencia artificial, es necesario conocer un poco el acta del proyecto “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, allí se comenzó a designar este término comúnmente a objetos no biológicos que mediante una programación son dotados de la capacidad de realizar labores que en algún tiempo eran restringidas a los humanos, entre otras denominaciones asignadas a través de los años. En el mercado, en países asiáticos y europeos, se ha proyectado mejorar su economía con la IA como un innovador factor de producción, además de que mejora los múltiples sistemas de desarrollo en eficiencia, eficacia y funcionabilidad. En países desarrollados y en vía de desarrollo como Colombia, se ha realizado el análisis del aumento del PIB (producto interno bruto) con la utilización de tecnologías asociadas a la IA con proyección al 2030 (Andara, 2019), mostrando resultados favorables a las diferentes industrias asociadas. Según (Martínez, 2019), las ramas de estudio principales de la IA son:

-  Razonamiento del sentido común y de lógica formal: Se trata de encontrar la manera en hacer que, en ciertas situaciones, una máquina resuelva un problema con razonamiento como lo desempeñaría un ser humano.

-  Aprendizaje automático: Aprendizaje de patrones de manera automática, con la flexibilidad con la que se adapta el razonamiento.

-  Modelos de lenguaje grandes: Generación de texto y aprendizaje basado en documentación y grandes fragmentos de texto, basado en modelos como GPT y Stabble Difussion.

-  Redes neuronales artificiales: Generación de algoritmos computacionales de aprendizaje con la arquitectura biológica de las neuronas del cerebro.

Áreas de actuación de la línea de investigación:

-  Procesamiento del Lenguaje Natural y LLM.

-  Clasificadores y redes neuronales convolucionales (CNN).

-  Visión artificial y reconocimiento de objetos.

-  Modelos Predictivos.

La Inteligencia artificial es la rama del conocimiento que se centra en generar funciones de aprendizaje automático para identificar, detectar, clasificar, adaptar y desarrollar patrones en un fenómeno natural o artificial. Como temas grosso modo incluye todo lo que obedece al Machine Learning, el Procesamiento del Lenguaje Natural y la adaptación de las neurociencias a la algoritmia matemática.

De manera inequívoca podemos trascender la aplicación de la inteligencia artificial en la malla curricular aprovechando las bases estadísticas plasmadas. Además, la inteligencia artificial ve reflejado su mayor desarrollo al combinar métodos estadísticos y álgebra lineal, creando algoritmos de aprendizaje automático que puedan adaptar su comportamiento a bases de datos cualitativos y cuantitativos, aplicando lo conocido por el estudiante en sus prerrequisitos curriculares.  La disciplina cumple un papel importante y pertinente en el mundo laboral actual de la ingeniería de sistemas debido a la gran aplicación de los algoritmos de inteligencia artificial y ciencias computacionales en las diferentes empresas de la industria de la informática. La optativa, por lo tanto, ofrece una variable de profundización para el estudiante, el cual posee la opción de ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial en temas como redes neuronales, algoritmos de aprendizaje automático, Machine Learning, Deep Learning, estadística avanzada aplicada a la ciencia de datos y códigos más robustos como procesamiento del lenguaje natural, entre otros. La industria del software se ha venido desarrollando e innovando en el Valle de Aburrá. La inteligencia artificial promete una apertura en el campo laboral suficientemente amplia para considerar su inclusión en el pénsum y en el área de optativas. Su profundización mejora el espectro de aprendizaje del estudiante para aplicar tanto a la industria de desarrollo, como a la administrativa e investigativa.

1.2 Proyectos Ejecutados

-  Automatización a la producción de tomate chonto por vibración asistida. 2020

-  Automatización a la producción de la papa por aeroponía.

-  Automatización a la producción pecuaria.

-  Modelo predictivo, basado en analítica de datos, del consumo de sustancias psicoactivas en víctimas del conflicto armado en Medellín y Envigado: análisis situado en la emergencia sanitaria por Covid-19.

-  Detección automática de variables poblacionales y anatómicas para el monitoreo y la cosecha de cultivos de producción masiva de lombriz roja californiana.

-  Evaluación de parámetros laborales usando técnicas de inteligencia artificial mediante datos biomecánicos adquiridos a partir de un exoesqueleto digital pasivo para evaluación de procedimientos industriales

-  Modelo de gestión de prevención y seguimiento usando técnicas de procesamiento del lenguaje natural en un entorno de Telemedicina para maternas en época de Post-pandemia.

1.3 Semillero de investigación en Inteligencia Artificial (SIA)

Objetivo: Conocer los patrones de aprendizaje de la naturaleza física y virtual, para desarrollar algoritmos que reconozcan, clasifiquen, identifiquen, transformen y modelen fenómenos en las ciencias exactas, naturales, económicas, educacionales e industriales.

Proyectos de formación en investigación:

-  Elaboración de un Atlas-Catálogo de Cúmulos Abiertos aplicando como tecnologías mediadoras: telescopios robóticos y visión artificial. Basándose en el libro Atlas Catálogo de Cúmulos Abiertos de Manuel Cruz para la verificación y actualización de la información. Líder del proyecto: León Jaime Restrepo Quirós, en cooperación con Daniel Betancur (coordinador de línea) y Mateo Mejía Herrera, docente de la línea.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN BIG DATA Y ANALÍTICA

Coordinador de la línea: Juan Pablo Restrepo Uribe M.Sc, Ingeniero biomédico.

Correo de contacto: juanrestrepo@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero biomédico, maestría en Automatización y Control Industrial

Otras áreas de interés: Inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, visión artificial, métodos de diagnóstico médico, procesamiento de señales.

Link CvLAC: CvLAC - RG (minciencias.gov.co)

Enfoque de la línea de investigación: Adquisición de datos; Procesamiento de bases de datos; Bases de datos masivas; Minería de datos; Modelos de negocio; IOT – adquisición masiva 

Objetivo: Comprender, desarrollar y aplicar técnicas y metodologías para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos complejos y heterogéneos.

2.1 Fundamentación

En los últimos años, gracias al avance de la tecnología en telecomunicaciones y a la necesidad de generar soluciones que asistan al mundo en la nueva era de la Industria 4.0, donde se genera un ecosistema que converge en la integración de tecnologías emergentes, donde se fundamenta una reforma curricular del programa de Ingeniería Informática de la IUE y que se sustenta desde la bibliografía en su documento.

Se hace necesario desde la línea de investigación de Big Data y Analítica; bajo la línea de énfasis de la Inteligencia Artificial como Optativa, facilitar la exploración profunda de la economía de los datos enfocados en su gestión y administración, para soportar la toma de decisiones en las compañías; llevando a los estudiantes desde la introducción a la Ingeniería Informática, por un camino de conocimiento para irse apropiando de los conceptos base sobre los cuales se desarrollará el programa.

Lo anterior, permitirá el entendimiento del Big Data desde la concepción básica para un enfoque que abarca: conocimientos, inquietudes, prácticas y perspectivas de análisis, que serán identificado desde las lógicas de programación y su trascendencia a la caracterización profunda, buscando su aplicabilidad y apropiación desde los contenidos como especialistas en la temática para soportar con argumentos los planteamientos en: Arquitectura de Software, Computación en la nube, Programación Web, Programación Móvil, entre otras, que habilitan su exploración.”

2.2 Proyectos

- Factores que influyen en los resultados de las pruebas saber pro en el módulo razonamiento cuantitativo: caso de estudio de la Facultad de Ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado.

- Apropiación de las tecnologías de la información y las comunicaciones de las Pymes del Aburrá Sur (Antioquia).

Uso de TICS para mejorar las prácticas pedagógicas en la IUE.

2.3 Semillero de Investigación: Big Data y Analítica

Objetivo: Contribuir a la formación investigativa de los estudiantes en el análisis y extracción de información valiosa a partir de datos masivos.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN

Coordinador de la línea: Jorge Andrés Dapena Ossa

Correo de contacto: jadapena@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero informático, Magister en seguridad informática.

Enfoque línea de investigación: Pruebas de penetración, informática forense, gestión de riesgos informáticos y sistemas de gestión de seguridad informática, vulnerabilidades, amenazas y prevención.

Otras áreas de interés:  Desarrollo de software, modelado en 3D, Desarrollo de videojuegos, Marketing digital.

Link a CvLAC: CvLAC-RG   

Objetivo: Fomentar la investigación y la apropiación del conocimiento en materia de seguridad informática a través de proyectos de investigación y trabajo en los semilleros. Buscando generar una cultura de seguridad informática y prevención, buscando un impacto positivo en la comunidad y la sociedad.

3.1. Fundamentación

En las últimas dos décadas, hemos sido testigos del crecimiento exponencial en la adopción de tecnologías de información, tanto en organizaciones y empresas como a nivel personal. Cada día, empresas y organizaciones procesan y producen enormes cantidades de información haciendo uso de diversas plataformas tecnológicas. Las cuales aumentan constantemente en tamaño y complejidad. Actualmente, se da por sentado el valor, tanto monetario como estratégico, de la información en la operación y crecimiento de las organizaciones. Además, diversas nuevas tecnologías han irrumpido en el escenario tecnológico. El internet de las cosas, las cadenas de bloques, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automatizado han revolucionado el escenario tecnológico.  Sin embargo, este panorama presenta una serie de retos y oportunidades enormes en el área de seguridad de la información.

Los ataques y amenazas informáticas no han parado de crecer en años recientes, tanto en número como en complejidad.

Las pérdidas asociadas a ataques informáticos crecen año a año. Organizaciones, gobiernos e individuos se exponen constantemente a sufrir pérdidas económicas muy significativas por causa de ataques informáticos como el ransomware. Además, la pérdida reputacional asociada a la divulgación pública de información confidencial de organizaciones importantes puede repercutir de forma negativa sobre el valor de las marcas y las acciones de las compañías.

Según (ISC)², una de las asociaciones sin fines de lucro más grandes del mundo de profesionales certificados en seguridad informática, se ha presentado un marcado aumento en la escasez de profesionales de seguridad cibernética al anunciar los hallazgos de su Estudio de Fuerza Laboral de Seguridad Cibernética 2022 (ISC)².

El estudio revela que la fuerza laboral global de ciberseguridad está en su punto más alto, con un estimado de 4.7 millones de profesionales. A pesar de agregar 464 000 profesionales de ciberseguridad más este año, los datos revelaron que se necesitan 3,4 millones más de profesionales de ciberseguridad para proteger los activos de manera efectiva.

Teniendo en cuenta los factores mencionados anteriormente, la necesidad de formación de profesionales en el área de seguridad se vuelve una imperiosa necesidad.

3.2 Áreas de énfasis

- Pruebas de penetración

- Block Chain

- Gestión del riesgo informático

- Informática forense

- Sistemas de gestión de seguridad informática

- Vulnerabilidades web

- Vulnerabilidades IOT

3.3 Proyectos relevantes (en formulación)

- Laboratorio de informática forense

- Planes de capacitación en seguridad para organizaciones (Extensión)

- Plataforma para la gestión de riesgos de seguridad informática orientada a PYMES (Ejecución)

- Plataforma de asistente virtual de protección de niñas, niños ya adolescentes frente al ciber acoso

3.4 Semillero de Investigación en Seguridad informática

Objetivo: Desarrollar competencias y habilidades tanto investigativas como prácticas sobre temas relacionados con la gestión de la seguridad de la información en los estudiantes de pregrado, posgrado y público en general.

Coordinador: Jorge Andrés Dapena

Correo: jadapena@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN AUTOMATIZACIÓN INDUSTRIAL

Coordinador de la línea: Mariana Durango Flórez.

Correo de contacto: mdurangof@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniera electrónica y Magíster en Automatización y Control Industrial.

Enfoque línea de investigación: Automatización de sistemas mediante el Internet de las Cosas (IoT) y optimización de procesos de la agricultura de precisión.

Otras áreas de interés:  Desarrollo de algoritmos metaheurísticos y analíticos, implementación y calibración de sensores, automatización de procesos involucrados en la agricultura de precisión (e.g. sistemas de riego, análisis energético).

Link a CvLAC: CvLAC-RG

Objetivo: Fomentar y realizar aportes al estado del arte por medio de investigación a través de proyectos considerando al sector privado, docentes, investigadores y estudiantes de la Institución Universitaria de Envigado; en áreas relacionadas con el Internet de las Cosas y optimización de procesos aplicados a la agricultura de precisión, tanto en la industria como en la sociedad, a nivel nacional e internacional.

Fundamentación:

La automatización industrial revolucionó los procesos de manufactura con la implementación de tecnologías tales como la robótica, los cuales tienen un rol transformador de las industrias y las nuevas percepciones sobre el mundo laboral. Así, la automatización se encuentra en nuestro día a día de manera endógena en cada uno de nuestros procesos. Varios campos de acción tal como la medicina, agricultura y seguridad han sido estudiados para el uso de las tecnologías emergentes como lo es el internet de las cosas (IoT), lo cual ha permitido llevar a otra escala la automatización de procesos, donde los datos pueden ser obtenidos a tiempo real, y puede generarse una toma de decisiones por parte de los usuarios sin tener que interactuar físicamente con los sistemas. Por otra parte, siendo Colombia un país considerado como fuerte en la producción agrícola, en los últimos años se ha notado un incremento en las aplicaciones de sistemas IoT en el campo de la agricultura de precisión, el cual emplea sistemas de monitoreo y automatización para el manejo eficiente de cultivos, lo que plantea un sinfín de aplicaciones tales como la creación de algoritmos de optimización, implementación de plataformas de censado, etc. En ese sentido, la línea de Automatización Industrial de la Institución Universitaria de Envigado (IUE) se centra en áreas como el estudio y diseño de sistemas IoT (i.e. sensores, adquisición de datos agrícolas, automatización de procesos etc.) para su despliegue en zonas donde se quiera practicar la agricultura de precisión. Así, la línea propone y desarrolla proyectos transversales e interdisciplinares que buscan un impacto no solo en los círculos y sociedades científicas, sino también en pro de la mejora de los procesos industriales locales, con sentido de pertinencia social, ambiental y ética.

Áreas de énfasis

- Algoritmos metaheurísticos y analíticos.

- Sistemas IoT

- Diseño e implementación de sistemas de agricultura de precisión.

Proyectos Ejecutados (en orden cronológico del más reciente al más antiguo)

1. Desarrollo de un robot de exploración espacial (ROVER) mediante tecnologías de realidad virtual, diseño y fabricación digital
2. Evaluación de un entorno virtual de entrenamiento para el control de prótesis de miembro superior usando señales BCI-EMG
3. Estrategias de neuromarketing aplicadas a la introducción de una marca de café colombiano al mercado internacional: una evaluación de la percepción y decisión de compra en consumidores de diferentes países utilizando realidad virtual.
4. Evaluación de modelos de Deep Learning para agricultura de precisión: Diagnóstico de deficiencias de macronutrientes en hojas de papa
5. Interfaz cerebro-computador basada en el lenguaje: convirtiendo palabras de acciones en señales de control.
6. Ornicius: desarrollo de un robot para la limpieza de deshechos en superficies hídricas (piscinas, ríos, etc.).
7. Cárcinos: desarrollo de un robot recolector de basuras en superficies terrestres.

Semillero de investigación Automatización Industrial

Coordinador: Mariana Durango Flórez

Correo: mdurangof@correo.iue.edu.co

Proyectos de formación en investigación asociados al semillero:

Tecnologías de Realidad Virtual, Diseño y Manufactura Asistida por Ordenador para la mediación pedagógica en el proceso de adaptación, fabricación y montaje de un rover funcional con base en ExoMy de la ESA.

Evaluación de modelos de Deep Learning para agricultura de precisión: Diagnóstico de deficiencias de macronutrientes en hojas de papa.

Líderes del proyecto: profesores León Restrepo y José Zuluaga 

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO TECNOLÓGICO SOSTENIBLE

Coordinador de la línea: Diego Alejandro Herrera Jaramillo.

Correo de contacto: daherrera@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero mecatrónico y Magíster en Automatización y Control Industrial.

Enfoque línea de investigación:

Energías renovables

Sistemas de control

Electrónica de potencia

Otras áreas de interés:  Internet de las cosas (IoT), algoritmos de optimización, estimación de parámetros de sistemas eléctricos, diagnóstico a través de métodos eléctricos.

Link a Cv-LAC: CvLAC-RG

Objetivo: Extender el conocimiento científico a través de proyectos de investigación, desarrollo e innovación considerando al sector privado, docentes, investigadores y estudiantes de la Institución Universitaria de Envigado; en áreas de energía renovables, sistemas de control, electrónica de potencia y el IoT orientado a sistemas eléctricos renovables.

5.1 Fundamentación:

La población mundial enfrenta hoy grandes retos, uno de ellos es la contaminación ambiental causada por el consumo energético proveniente del combustible fósil como carbón y petróleo. Sin lugar a duda, el cambio climático ya es una realidad para la cual diversos países ya han propuesto estrategias para desacelerar este impacto negativo al planeta.

Por esta razón, fuentes de energías alternativas que no generen contaminación ambiental han venido tomando una gran popularidad como la solución para reemplazar fuentes de energía convencionales. Estas energías renovables se basan en la transformación de fenómenos físicos como la luz solar y el viento en energía eléctrica; además de no contaminar, se consideran recursos de disponibilidad ilimitada, comparado con los combustibles fósiles que cada día las reservas a lo largo del planeta se ven consumidas.

Entre las diferentes alternativas renovables, la energía fotovoltaica es una de las más conocidas por su fácil implementación y el alto potencial de aprovechar la energía proveniente del sol. Además, una nueva alternativa de combustible cada vez se hace más realidad, esta es el hidrógeno verde; cuyo concepto se basa en la generación de hidrógeno como un combustible amigable y no contaminante con el medio ambiente a partir de energías alternativas como la fotovoltaica. De esta manera, todos los tipos de industria a nivel mundial han comenzado su proceso de transformación del consumo energético a base de combustible fósil a fuentes de energías limpias como la solar y el hidrógeno verde.

Por otro lado, al interior del grupo de Investigación se concibe la innovación tecnológica como herramienta de transferencia, considerando acciones encaminadas hacia la incorporación en la sociedad de nuevos y mejorados productos, servicios, procesos o métodos a partir del conocimiento y las capacidades científicas del grupo de investigación.

En esta línea de investigación se busca contribuir con el fortalecimiento de la productividad de las empresas a través de la optimización y mejoramiento de sus procesos y el desarrollo y sofisticación de productos, a través de la transferencia de conocimiento utilizando metodologías y herramientas como el Design Thinking, Lean Startup, Solución creativa de problemas y la gestión de la innovación, con el fin de promover la rentabilidad y competitividad de las mismas y del territorio.

Le ayudamos a las empresas a:

- Validación de los productos antes de ser producidos en serie

- Aumentar la competitividad industrial en apropiación de nuevas tecnologías

- Reducir el tiempo en el diseño y desarrollo de productos.

5.2 Áreas de énfasis

- Sistemas de control

- Simulación de circuitos

- Modelamiento de sistemas

- Innovación y desarrollo de productos

- Innovación en procesos

- Vigilancia estratégica y áreas de oportunidad

- Diseño de productos y servicios por medio de metodologías ágiles y de innovación.

- Diseño y desarrollo de prototipos que permitan validar requerimientos técnicos

- Búsqueda y solución de tecnologías para el escalamiento de la solución, mapeo de aliados que puedan brindar apoyo para el desarrollo del producto.

- Estructuración de Modelos y casos de negocio para iniciativas de innovación

- Desarrollo de prototipos, validaciones y lanzamiento de productos al mercado

5.3 Proyectos en ejecución y formulación

- Solar tracker

- Evaluación de capacidades de innovación en el grupo de Investigación de Sistemas e informática de la Institución Universitaria de Envigado

- Estructuración del Sistema de Gestión de la Innovación de la facultad de ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado.

- Generación de hidrógeno verde a bajo costo

- Estimación del estado de salud para baterías de segunda vida

- Diseño de una microrred para movilidad eléctrica para un río navegable.

5.4 Semillero de investigación

- Desarrollo Tecnológico Sostenible: Energías renovables y electrónica de potencia.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN PRODUCTIVIDAD Y COMPETITIVIDAD

Coordinador de la línea: Daniel Ricardo Zapata Valencia

Correo de contacto: drzapata@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero industrial especialista en gerencia de proyectos en inteligencia de negocios.

Otras áreas de interés: Tecnologías de la cuarta revolución industrial, Automatización industrial, Fabricación digital, simulación.

Enfoque de la línea de Investigación: Resiliencia empresarial, Métodos y tiempos, Simulación discreta, Filosofías de mejoramiento (Lean, Six Sigma, TPM, TOC, BPM, Demand Driven), Business Intelligence, Explotación y gestión de conocimiento, Producción avanzada, Simulación en entornos virtuales y gamificación.

Link CvLAC: CvLAC-RG

Fundamentación Línea de Investigación

De acuerdo con (Prokopenko, J. 1989) La productividad es un instrumento comparativo para gerentes y directores de empresa, ingenieros industriales, economistas y políticos. Compara la producción en diferentes niveles del sistema económico (individual, y en el taller, la organización, el sector o el país) con los recursos consumidos. Así mismo (Render, B., & Heizer, J. 1996). Definen la productividad como la relación que existe entre las salidas (bienes y servicios) y una o más entradas (recursos como mano de obra y capital). Siendo este termino tan simple en su cálculo, muchas empresas no tienen un control de la productividad de su organización y lo dejan solo limitado a las áreas de operaciones donde es muy común el cálculo de la productividad monofactor de la mano de obra, al calcular las unidades procesadas en respecto a las horas invertidas (o al tiempo invertido) en la realización de esas unidades. En la mayoría de los casos se obvia el calculo de esta a través de unidades equivalentes, lo que no permite una comparación real de la productividad de la organización. Por su parte (Müller, G. 1995) afirma que La productividad es la clave por excelencia para lograr la competitividad. Por otro lado, (Rojas, P. 1999) asegura que con la globalización y toda una serie de elementos innovadores como tecnologías de avanzada, nuevos patrones de consumo y una mayor conciencia sobre la conservación de los recursos naturales, surge toda una reconceptualización del término competitividad, donde las ventajas comparativas como motores de desarrollo evolucionan hacia las ventajas competitivas, las cuales según (Porter, M. E. 2015) consisten en posicionar una empresa para aprovechar al máximo el valor de las capacidades que la distinguen de sus rivales.

La línea de investigación en Productividad y Competitividad busca realizar intervenciones en las empresas con el objetivo de aumentar su productividad y por ende su competitividad, a través de la aplicación de herramientas tales como diseño de instalaciones (tanto industriales como de servicios), estudios de métodos y medición del trabajo aplicando herramientas de la cuarta revolución industrial, simulación discreta, es especial el modelado de sistemas productivos, la investigación y aplicación de las filosofías de mejoramiento, entre las cuales se espera ahondar en Lean, Six Sigma, TPM, TOC, BPM. Así mismo, se espera abordar temas de producción avanzada que permitan a partir de un entendimiento de los siete sistemas productivos poder comprender y proponer mejoras que aumenten la productividad de las empresas y que se puedan mantener en el tiempo a través del control de indicadores tales como la productividad y el OEE. Por último, como reto se tiene poder consolidar todos los datos que se generan en cada una de las temáticas mediante la utilización de herramientas de Business Intelligence, en especial, trabajar con Microsoft Power BI, la cual es la herramienta líder a nivel mundial para el desarrollo de Dashboard y Reporting.
Se espera que con todas las actividades que se realicen, se establezca una relación fuerte entre la universidad y la industria, la cual permita que las organizaciones que se vinculen con esta línea puedan tener indicadores medibles y verificables en cuanto a la productividad operacional y global, gracias a las intervenciones que se hagan con los estudiantes e investigadores del semillero y la línea de productividad y competitividad.

Semillero en Productividad y Competitividad

Objetivo: Desarrollar actividades de formación científica y aplicada, que permita resolver problemas de la industria a través de la implementación de soluciones basadas en herramientas de mejoramiento.

Proyectos de formación en investigación:

- Intervención empresarial en el desarrollo de mejoramientos enfocados en la industria donde se apliquen las temáticas de la línea de investigación.
- Construcción de un marco teórico de cada una de las temáticas trabajadas con el objetivo de formular proyectos aplicados.

Coordinador: Emerson Andrés Giraldo Betancur
Correo de contacto: eagiraldo@correo.iue.edu.co

Conoce el Brochure de los Grupos y Líneas de investigación de la Facultad de Ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado