Un enfoque borroso para el análisis y la gestión de riesgos en los sistemas de información.

En los modelos promovidos por las normativas internacionales de análisis y gestión de riesgos en sistemas de información los activos están interrelacionados entre sí, de modo que un ataque sobre uno de ellos se puede transmitir a lo largo de toda la red, llegando a alcanzar a los activos más valiosos para la Organización. Es necesario entonces asignar el valor de todos los activos, así como las relaciones de dependencia directas e indirectas entre éstos, o la probabilidad de materialización de una amenaza y la degradación que ésta puede provocar sobre los activos. Sin embargo, los expertos encargados de asignar tales valores, a menudo aportan únicamente información imprecisa, de modo que las técnicas borrosas pueden ser muy útiles en este ámbito. Para poder dar un tratamiento computacional a esta información imprecisa es necesario proveer a los expertos de un método con el que puedan expresar sus juicios probabilísticos o sus valoraciones sobre los activos de información en forma de números difusos y evitando sesgos informativos. Una vez obtenidos tales valores, hemos de construir algoritmos que nos permitan establecer indicadores de impacto y riesgo para las amenazas que se ciernen sobre los activos de información, y finalmente debemos proponer conjuntos óptimos de salvaguardas y controles para reducir el riesgo a un nivel asumible. En este trabajo desarrollamos elementos que permiten realizar todo este proceso partiendo de los conceptos básicos de Lógica Borrosa y de las metodologías internacionales de análisis y gestión de riesgos en los sistemas de información

Asignación óptima del presupuesto de mantenimiento en una institución de educación pública

El mantenimiento es una parte fundamental para el correcto funcionamiento de maquinaria, equipo y bienes muebles, más aún cuando a través de dicha maquinaria o equipo se obtienen los mayores beneficios económicos de una empresa, así que los criterios de asignación de presupuesto para mantenimiento pueden ser muy evidentes, sin embargo, esto no ocurre de la misma manera cuando los bienes generan beneficios intangibles y sociales, la tarea de asignación de recursos económicos, generalmente escasos para una gran cantidad de equipos se puede convertir en una tarea comprometedora, dado que se podría llegar a asignar recursos económicos a equipos que no lo requieren en gran medida o no requieren la asignación durante la vigencia. Esta investigación tiene como objetivo general desarrollar una herramienta que aporte significativamente y con eficiencia en la toma de decisiones objetiva para la asignación de presupuesto de mantenimiento, para esto, se ha indagado acerca del mantenimiento, la normatividad alrededor de esta temática, la jerarquización de los activos para el mantenimiento, los métodos de jerarquización, el análisis costo-riesgo y alternativas computacionales para resolver este tipo de problemas, desde la heurística, pasando por los métodos exactos y finalizando con las metaheurísticas, para posteriormente aprovechar este estado del arte y marco teórico en el desarrollo de la herramienta de asignación óptima del presupuesto de mantenimiento en una institución de educación pública.Maintenance is a fundamental part for the correct machinery working, equipment and assets, even when through this machinery or equipment the greatest economic benefits of a company are obtained, the budget assignment criteria for maintenance can be very evident, however, this is not the same when assets generate intangible and social benefits, the task of assign economic resources generally lack of it for a large number of equipment, can become a compromising task, since it could be to assign financial resources to assets that do not require it to a great extent or do not require the assignment during the term. The general objective of this research is to develop a tool that contributes significantly and efficiently in objective decision-making for the assignment of the maintenance budget, for this, it has been inquired about maintenance, the regulations around this subject, the hierarchy of assets for maintenance, hierarchical methods, cost-risk analysis and computational alternatives to solve this type of problem, from heuristics, through exact methods and ending with metaheuristics, to later take advantage of this state of the art and theoretical background in the development of the optimal maintenance budget assginment tool in a public education institution.MaestríaMagíster en Investigación Operativa y EstadísticaTabla de contenido 1 Introducción 8 1.1 Definición del problema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.2 Justificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.1 Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 1.3.2 Objetivos específicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Marco teórico y estado del arte 11 2.1 Mantenimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 2.2 Análisis de criticidad de Ciliberti . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.3 Mantenimiento basado en criticidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 2.4 Análisis de criticidad Norsok Standard Z-008 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.5 Método de análisis de criticidad de los puntos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.6 Técnicas de análisis de riesgo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 2.6.1 Técnicas cualitativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2.6.2 Técnicas semi-cuantitativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.6.3 Técnicas cuantitativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.7 Problema de asignación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 2.8 Redes Neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 2.9 Lógica Difusa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 3 Métodos 32 3.1 Asignación de presupuesto para mantenimiento de equipos de laboratorio . . . . . 32 3.2 Asignación presupuesto para mantenimiento de equipos, mantenimiento de planta física y mantenimiento en general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 4 Resultados 50 4.1 Modelo de distribución presupuesto para mantenimiento de equipos de laboratorio . 50 4.2 Modelo presupuesto mantenimiento de equipos, mantenimiento de planta física y mantenimiento en general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5 Conclusiones 56 6 Bibliografía 6

La Lógica "fuzzy" y su aplicación en la limitación de Recursos

El propósito de este proyecto es profundizar en los problemas que generan la asignación y la limitación de los recursos en la programación de proyectos, analizando y aplicando los conceptos de la lógica "fuzzy" (lógica dufusa) para encontrar soluciones. En primer lugar se examinan los antecedentes históricos de la gestión y limitación de recursos. A continuación se definen las fases del ciclo de vida del proyecto y la importancia que tienen las etapas de la planificación y la programación para garantizar el éxito del producto final. Después se clasifican los problemas RCPSP (Resource-Constrained Project Scheduling Problem), y se estudian los métodos exactos (deterministas) y los aproximados (algoritmos heurísticos, metaheurísticos e hiperheurísticos) que se utilizan en la resolución de problemas RCPSP. Tras esto, se estudia la teoría de la decisión (su relación con la imprecisión en la estimación de valores, cuál es la diferencia entre imprecisión e incertidumbre, etc.). A partir de esto, se realiza una introducción a la lógica "fuzzy": se explica su filosofía, los conceptos generales que la sustentan y cómo se opera con la aritmética difusa, haciéndose un repaso sobre el estado de la cuestión en relación a la limitación de recursos con valores imprecisos. A partir de los conocimientos anteriores, se estudia una instancia sacada de la PSPLIB ("Project Scheduling Library"-Biblioteca de Problemas Programación), utilizándola para 4 supuestos y discutiendo los resultados obtenidos. Por último se enumeran las conclusiones del proyecto, señalando como mejorar y optimizar la programación y la eficiencia de los recursos que son necesarios para realizar las distintas tareas de un proyecto de edificación.González Redondo, MJ. (2013). La Lógica "fuzzy" y su aplicación en la limitación de Recursos. http://hdl.handle.net/10251/33512.Archivo delegad

La gamificación al servicio de las Ciencias Sociales. Teoría y práctica docente

Este trabajo pretende ser la unión entre la teoría y la práctica de la gamificación aplicada a la propuesta de diseño, análisis y evaluación de materiales educativos, para la asignatura de Geografía e Historia, en el curso de 2o de ESO D del Centro Educativo Zola. El estudio sigue dos vertientes claramente definidas, la primera hace referencia a una estructura teórica en la que se dará una visión general y amplia sobre los juegos en relación con la educación y el aprendizaje desde la óptica de distintas disciplinas, lo que servirá de base para introducir y desarrollar el concepto de gamificación aplicado a la Pedagogía. La segunda, se refiere al trabajo práctico realizado con el curso mencionado, a partir de las premisas obtenidas sobre la aplicación de dinámicas de gamificación. Así pues, este trabajo quiere dar una visión global y completa del desarrollo de los juegos y de sus elementos, para la elaboración de herramientas (de gamificación) que permitan el aprendizaje a partir de una óptica distinta. Se parte de la premisa de que en la actualidad cada vez hay más adolescentes que dedican gran cantidad de su tiempo de ocio a distintas actividades lúdicas como los videojuegos y que, sin embargo, esto no se ve reflejado en las aulas en las que pasan, en torno a seis horas al día

Desarrollo de una herramienta de Business Intelligence como soporte para la selección de Proyectos y creación de Carteras de Proyectos en PYMES

La selección de proyectos que realizan las empresas para poder crear las carteras de proyectos sigue siendo una tarea compleja que incluye una gran cantidad de parámetros y variables. A pesar de que se han desarrollado diferentes métodos teóricos, estos no resultan tan fácilmente implantables en la práctica y menos aún en el caso de las PYMES (Pequeñas y Medianas Empresas). Por lo tanto, existe la necesidad de un método que permita utilizar indicadores más sencillos adaptados a las características de las PYMES y que, para facilitar su acceso y alimentación, se pueda implantar de forma digital. Es por ello que se ha desarrollado una herramienta de Business Intelligence, mediante el programa MS Power BI, alimentando una serie de datos en formularios y tablas simples, siendo capaz de dar soporte a la toma de decisiones de selección de proyectos y carteras de proyectos de una forma visual, interactiva y fácilmente interpretable.Project selection carried out by companies in order to create project portfolios remains a complex task that includes a large number of parameters and variables. Although different theoretical methods have been developed, they are not so easily implantable in practice, and even less so in the case of SMEs (Small and Medium-sized Enterprises). Therefore, there is a need for a method that allows the use of simpler indicators adapted to the characteristics of SMEs and that, for ease of access and feeding, can be implemented digitally. For this reason, a Business Intelligence tool has been developed, using MS Power BI software, feeding a series of data in simple forms and tables, being able to support the decision-making on the selection of project and project portfolios in a visual, interactive and easily interpretable form.Departamento de Organización de Empresas y Comercialización e Investigación de MercadosMáster en Dirección de Proyecto

Modelado de un proceso de manufactura no convencional basado en lógica difusa y un micro algoritmo genético

La manufactura, es un proceso para la construcción de piezas pequeñas como tornillos, tuercas, broqueles, aretes entre otros productos, cuyo término fue definido por primera vez en el año de 1567; se deriva de las palabras en latín manus que significa manos y factus que significa hacer, derivado de los términos anteriores manufactura significa hecho a mano, la construcción de los productos antes mencionados se realizan bajo dos enfoques: maquinado convencional y no convencionales como el Proceso de Maquinado Electroquímico por Descarga Eléctrica (ECDM) (Groover, 2007), (Kalpakjian & Schmid, 2002). El proceso de Maquinado Electroquímico por Descarga Eléctrica ECDM ha sido objeto de modelado empleando utilizando técnicas de Soft Computing , una de ellas es lógica difusa, en dos propuestas diferentes presentadas por (Lin, et al., 2000) y (Antil, et al., 2014) donde toman como parámetros de entrada voltaje, corriente, ciclo de trabajo, polaridad de la pieza de trabajo, fluido dieléctrico, tiempo de encendido y como parámetros de salida, la tasa de remoción, desgaste de la pieza, y rugosidad de la superficie en ambos casos el proceso a modelar es validado a través de conjuntos experimentales del proceso. Los modelos difusos de los procesos de manufactura no convencional son susceptibles a convertirse en problemas optimización. Esta es una una de las áreas de la ingeniería, que se constituye como un conjunto de postulados cuya finalidad es encontrar en un espacio de búsqueda el mejor resultado posible o la óptima solución a problemas de alguna rama del conocimiento científico en entornos económicos, sociales y naturales si y solo si estos son modelables a través de funciones matemáticas (Gen & Cheng, 2000) . En la presente investigación se construye un modelo computacional para un proceso de manufactura no convencional a partir de técnicas de Soft Computing específicamente lógica difusa para la construcción del modelo y un micro algoritmo genético como optimizador de funciones de membresía para los parámetros de Tasa de Remoción de Material y Diámetro de Sobrecorte

Planificación multiperiodo de las frecuencias de paso y las tablas de tiempo con incertidumbre en la demanda y tiempo de viaje

Tesis leída 15 de Junio de 2017.En esta investigación el problema científico que se aborda es la integración del cálculo de frecuencia y la selección de tiempos de salida con incertidumbre en la demanda y tiempo de viaje para la construcción de tabla de tiempos multiperiodo en un sistema de transporte urbano multimodal. El proceso de planificación del transporte urbano incluye cuatro actividades básicas: (1) diseño de la red, (2) construcción de la tabla de tiempos, (3) programación del vehículo y (4) programación de los operadores. Cada una de estas actividades tiene sub-actividades, la salida de cada actividad es la entrada de la siguiente actividad. Estas cuatro actividades se dividen en tres subsistemas: estratégico, táctico y operativo. El objetivo del subsistema estratégico (diseño de la red) es maximizar la calidad del servicio; el subsistema táctico se centra en las decisiones relacionadas con el servicio ofrecido (frecuencia y tabla de tiempos); finalmente, el subsistema operativo (programación de vehículos y programación de los operadores) se relaciona con el modo en que debe ejecutarse la operación. El establecimiento de frecuencias mínimas y la selección de los horarios de salida son dos problemas a los que se enfrentan los planificadores de operaciones durante la construcción de la tabla de tiempo. Típicamente, los planificadores de la operación modifican en base a su experiencia, la tabla de tiempos para ajustarlo a la realidad

Óptimo dimensionamiento y ubicación de bancos de capacitores en redes de distribución usando algoritmo de colonia de hormigas

This article proposes a Method of Optimization by Colony of Ants (OCH) to solve the of the reactive power in the distribution systems; that will allow to determine the location and optimal dimension of a capacitor bank; the problem in the placement of the capacitor bank is to find places to install the capacitors in an electrical distribution network in order to reduce power losses in the distribution system. The OCH is an intelligence method, powerful to solve optimization problems; inspired by the natural behavior of the ant colonies. The proposed methodology, programmed in MATLAB, is validated with the IEEE test systems of 30 nodes with the obtaining and discussion of the results; thus exposing the value of the proposed approach; in which the obtained result was satisfactory, since losses were minimized in the system and the index of voltage profiles was improved.Este artículo propone un Método de Optimización por Colonia de Hormigas (OCH) para resolver el problema de compensación de la potencia reactiva en los sistemas de distribución; el cual permitirá determinar la ubicación y dimensión óptima de un banco de capacitores; el problema en la colocación del banco de capacitores consiste en encontrar lugares para instalar los capacitores en una red de distribución eléctrica con el objetivo de reducir las pérdidas de potencia en el sistema de distribución. La OCH es un método de inteligencia, poderoso para resolver problemas de optimización; inspirado en el comportamiento natural de las colonias de hormigas. La metodología propuesta, programado en MATLAB, se valida con los sistemas de prueba IEEE de 30 nodos con la obtención y discusión de los resultados; exponiendo así el valor del enfoque propuesto; en el cual el resultado obtenido fue satisfactorio, ya que se obtuvo minimización de pérdidas en el sistema y se mejoró el índice de perfiles de voltaje

Localización y ruteo de vehículos capacitado multi-objetivo con consideraciones de sostenibilidad

En la actualidad las empresas, entidades gubernamentales, la comunidad academica y cientifi ca, enfocan su atención en el desarrollo sostenible. Uno de los sectores de mayor interés en este enfoque es la logística, especificamente el area de transporte. La inclusión de consideraciones de desarrollo sostenible implica cambiar la planeación, diseño y operación de sus procesos lo que impacta directamente en la e ficiencia y competitividad..