Ingeniería

Aplicación creativa de principios científicos para diseñar o desarrollar estructuras, máquinas, aparatos o procesos de fabricación, o trabajos  que los utilizan solos o en combinación; o para construir u operar los  mismos con pleno conocimiento de su diseño; o para pronosticar su comportamiento bajo condiciones específicas condiciones de operación; todo en lo que respecta a una función prevista, economía de operación y seguridad para la vida y propiedad.

Disciplina que divide un problema concreto en pequeñas partes que analiza para obtener un problema abstracto o un modelo y así ofrecer acciones o alternativas de solución. 

1. Definición del problema
2. Construcción del modelo
3. Resolución del modelo
4. Validación del modelo
5. Implementación y control del modelo

• Implica definir el alcance del problema investigado.
• Esta función debe ser realizada por todo el equipo de IO.
• El objetivo es identificar tres elementos principales del problema de decisión.

• Generación de alternativas de decisión.
• Seleccionar un número reducido de las alternativas más efectivas.
• Definir líneas gruesas de acción consistentes con los objetivos del estudio.

• Proponer diferentes cursos de acción conducentes a obtener el mejoramiento deseado.
• Identificar las decisiones que son tomadas en el ámbito del sistema y que pueden ser modificadas.
• Cuantificación de los objetivos específicos a fin de poder evaluar la eficiencia y/o eficacia de las soluciones propuestas.

• Generación de alternativas de decisión.
• Seleccionar un número reducido de las alternativas más efectivas.
• Definir líneas gruesas de acción consistentes con los objetivos del estudio.

• Dimensión Espacial del Sistema:  Límites entre el sistema y el marco de referencia.
• Dimensión Temporal del Sistema u Horizonte
• Nivel de las Decisiones
• Separabilidad de las decisiones
• Grado de Precisión Numérica
• Tiempo y Recursos Humanos Disponibles
• Tecnología Disponible

Un modelo es una abstracción o representación simplificada de una parte o segmento de la realidad de la que se tienen interés

Implica un intento de transformar la definición del problema en relaciones matemáticas para determinar una solución analítica, el IO puede optar por simplificar el modelo y utilizar un método heurístico, o simulación.

1. Icónicos
2. Analógicos
3. Simbólicos.

Son imágenes a escala del sistema cuyo problema se quiere resolver, son la representación física, a escala reducida o aumentada de un sistema real.

Se basan en la representación de las propiedades de un sistema cuyos problemas se quieren resolver utilizando otro sistema cuyas propiedades son equivalentes; a solución se reinterpreta de acuerdo con el sistema original.

Son conceptualizaciones abstractas del problema real a base del uso de las letras, números, variables y ecuaciones para representar las variables de decisión y sus relaciones para describir el comportamiento aproximado del sistema.

1. Variables y parámetros de decisión.
2. Restricciones.
3. Función objetivo.

Las variables de decisión son las incógnitas que deben determinarse resolviendo el modelo. Los parámetros (determinísticos o probabilísticos) son los valores conocidos que relacionan las variables de decisión con las restricciones y función objetivo.

Son las limitaciones tecnológicas, económicas y otras del sistema (implícitas o explícitas) que restrinjan las variables de decisión a un rango de valores factibles.

Define la medida de efectividad del sistema como una función matemática de las variables de decisión.

Implica el uso de algoritmos de optimización definidos y análisis de sensibilidad, es la obtención de información adicional sobre el comportamiento de la solución óptima cuando el modelo experimenta algunos cambios de parámetros.

Comprobar si el modelo propuesto hace en realidad lo que dice que hace. El modelo es validado si, en condiciones de datos de entrada iguales, reproduce de forma razonable el desempeño pasado.

• Se omitieron valores o relaciones relevantes.
• Se incluyeron variables o relaciones no relevantes.
• Se consideraron valores de datos estimados incorrectamente.

Implica la transformación de los resultados en instrucciones de operación compresibles que se emitirán a las personas que administrarán el sistema recomendado.

•  Establecer procedimientos para asegurar la disponibilidad de los datos que requiere el modelo.
• Establecer los procedimientos para resolver el modelos y obtener la solución, adoptando un paquete computacional dentro de la organización.
• Establecer procedimientos para transformar las soluciones en acciones específicas.

• Incrementar la posibilidad de tomar mejores decisiones.
• Mejora la coordinación entre los múltiples componentes de la organización (genera un mayor nivel de ordenación).
• Mejora el control del sistema al instituir procedimientos sistemáticos que supervisan por un lado las operaciones que se llevan a cabo en la organización y por el otro, evita el regreso a un sistema peor.
• Logra un mejor sistema al hacer que éste opere con costos más bajos, con interacciones más fluidas, eliminando cuellos de botella y logrando una mejor coordinación entre los elementos más importantes de todo el sistema.

1. Los dueños (accionistas, etc.), que desean obtener ganancias (dividendos, valuación de acciones, etc.).
2. Los empleados, que aspiran a un empleo seguro con un salario razonable.
3. Los clientes, que quieren un producto confiable a un precio justo.
4. Los proveedores, la nación, que quiere el pago de impuestos justo y que se tome en cuanta el interés común.
5. El gobierno y, por ende, la nación, que quiere el pago de impuestos justo y que se tome en cuenta el interés común.

Cualquier operación que involucre la transformación en un producto de cualquier materia prima (biológica o no biológica) mediante la acción de microorganismos, cultivos de células, animales o vegetales o por materiales derivados de los mismos como enzimas.

• Descripción del metabolismo.
• Señalización.
• Regulación de genes en las células.
• Efectos sistémicos en organismos multicelulares.
• Análisis de las dinámicas de población.

1. Problema
2. Sistema
3. Modelo
4. Programa de computo
5. Análisis estadístico
6. Resumen de desempeño

La simulación es la representación del comportamiento de las características de un sistema real por medio del uso de ecuaciones matemáticas (algebraicas, ODE, PDE lineales/ no lineales).

1. Rating problem (Evaluación): Cuando las entradas del proceso se conocen y las variables de salida deben ser determinadas (puede ser resuelto directamente resolviendo el modelo de ecuaciones).
2. Desing problem (Diseño): Las salidas del sistema son las valores deseados, se debe de determinar las variables de entrada para obtener las variables de salida (se emplean métodos de optimización).

• Estable: Las variables y los parámetros permanecen constantes y no cambian con el tiempo.
• Dinámica: se llevan a cabo en reactores en lote, son selectivos y costo-efectivos, consideran el tiempo.
• Monte Carlo: • Implica la combinación del promedio de distribución (modelo determinista) de propiedades obtenidas por un modelo estocástico(aquellos modelos en los que se simula variables aleatorias para calcular funciones).
• Simulación de eventos discretos: Involucran modelos dinámicos, estocásticos y discretos en los que las variables de estado cambian de valor en instantes no periodos de tiempo.
• Molecular: permite analizar el comportamiento o evolución de un sistema (físico, químico o biológico) a través de las fuerza entre los átomos que lo conforman, usando supercomputadoras.

• Reduce el número de experimentos, por lo tanto reduce el tiempo por lo tanto los costos.
• Permite profundizar en puntos específicos del proceso especialmente en modelos basados en aspectos físicos que no se pueden llevar acabo en la experimentación.
• Se pueden estudiar diferentes escenarios de optimización
• Permite mejorar la automatización y control del proceso

La simulación de un protocolo entero requiere de la integración de modelos para cada operación individual.

Los simuladores de proceso se emplean para interpretar y analizar la información contenida en los diagramas de flujo de proceso con el fin de prevenir fallos y evaluar el rendimiento del proceso.

Permite a los investigadores analizar o predecir la acción de los sistemas en respuesta a ciertos cambios en las variables de entrada, mientras que el análisis de costo identifica las etapas costosas del proceso y otros asuntos de costo que tienen los mayores impactos en la rentabilidad del proceso global.

Características operativas

de un bioproceso

• Involucran cambios drásticos de transformaciones físicas, químicas y bilógicas del material en el proceso.
• El desarrollo de software especializado es mucho mas lento.
• Muchas de las transformaciones no han sido caracterizadas, por la variación en la composición de los materiales o su origen biológico 

1. Modelo matemático
2. Datos teóricos
3. Modelo de simulación
4. Simulación de datos (sintético)
5. Modelo físico
6. Mediciones (información actual)

Asegurar que el programa informático del modelo computarizado y su aplicación son correctos

• Observación de las graficas correspondientes al ajuste de las predicciones del modelo con respecto a los datos experimentales
• Métodos estadísticos basados en los errores de predicción (los residuos deben tener media cero, estar distribuidos de forma simétrica y ser independientes del tiempo y de las entradas)
• Estudio del comportamiento del modelo con conjuntos de datos independientes (datos no empleados para la calibración)
• Análisis de la precisión de los parámetros estimados mediante los intervalos de confianza.