Silabo 2013a Toma de Decisiones

UNIVERSIDAD NACIONAL DANIEL ALCIDES CARRIN FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES

ESCUELA DE FORMACIN PROFESIONAL DE ADMINISTRACIN

SILABO TOMA DE DECISIONES

1. INFORMACIN GENERAL 1.1 CDIGO : 01-501 1.2 REQUISITO : 01 414 1.3 SECCIN : A y C 1.4 CRDITOS : 03 1.5 EXTENSIN HORARIA : 02 HT 02 HP; TOTAL 04 1.6 SEMESTRE ACADMICO : IX 1.7 DURACIN : 17 Semanas

Del 08 de Abril al 02 de Agosto de 2013 1.9 DOCENTE : Lic. Adm. Y. Alfredo PAITA PANEZ

Categora : Asociado Condicin : Nombrado Dedicacin : Tiempo completo E-mail: [email protected] http://www.facebook.com/licalfredopaita

2. SUMILLA La asignatura Toma de Decisiones, corresponde al rea de formacin especializada, es de carcter conceptual y aplicativo, cuyo propsito es sistematizar la informacin a fin de orientar una mejor decisin empresarial. Comprende las siguientes unidades: Anlisis de Decisiones. Simulacin Monte Carlo. Colas de espera, Pronsticos Empresariales.

3. OBJETIVOS 3.1 OBJETIVO GENERAL

Al trmino de la asignatura Toma de Decisiones, el alumno ser capaz de: Analizar, planear y sistematizar la Toma de Decisiones en las organizaciones y negocios a travs de tcnicas y modelos inherentes al problema de estudio en forma metodolgica y sustentable.

3.2 OBJETIVOS ESPECIFICOS El estudiante ser capaz de: - Analizar y resolver problemas de decisiones con una gran incertidumbre. - Desarrollar modelo de simulacin Montecarlo. - Desarrollar modelos de cola de espera aplicados a problemas reales - Aprender a usar los modelos de pronstico en todos los niveles en la empresa e institucin

pblica.



4. PROGRAMACIN DE CONTENIDOS

Unidad I: ANLISIS DE DECISIONES Objetivo especfico: Analizar y resolver problemas de decisiones con una gran incertidumbre

Semana Sesin CONTENIDOS

1 1

- Presentacin del silabo

- Definicin, importancia, limitaciones, evaluacin de alternativas e informacin

2 - Caso practico

2 3

- Decisiones programadas y no programadas

- Proceso de toma decisiones

4 - Herramientas de resolucin de problemas

3

5 - Caso practico: Anlisis y solucin de problemas aplicado a la empresa, empleando

herramientas cualitativas y cuantitativas (Diagrama de Paretto, Diagrama de Ishikawa).


herramientas cualitativas y cuantitativas (Diagrama de flujo, Matriz de relacin).

4


herramientas cualitativas y cuantitativas (Diagrama de comportamiento, Diagrama de Gantt).


herramientas cualitativas y cuantitativas (Entrevistas, Listas checables).

CONTROL DE LECTURA: Anlisis y solucin de problemas CASO PRACTICO: Recopilacin y presentacin de casos prcticos.

FUENTES DE INFORMACION FUENTES BIBLIOGRFICAS 1. Turner,S (2004) Herramientas para el xito, Mc graw Hill, Mxico. 2. Rambaud, Laurie. (2006) Resolucin de problemas estructurados 8D. 3. INCOLDA (1994) Las 7 herramientas bsicas, Bogot. 4. Thompson, Phillip C.. Crculos de Calidad. Cmo hacer que funcionen. Grupo Editorial Norma.

Primera Edicin. Colombia 1994.

INTERNET 1. Anlisis de problemas, en:

http://books.google.com.pe/books?id=P1wVofNLtdsC&printsec=frontcover&dq=toma+de+decisiones&hl=es&sa=X&ei=M11tUfilLIi48wTb5oC4BA&ved=0CEcQ6AEwBQ

Unidad II: SIMULACIN DE MONTECARLO Objetivo especfico: Desarrollar modelo de simulacin Montecarlo.


5

9 - Qu es un sistema, modelos, tipos de modelos y simulacin

10 - Simulacin del Monte Carlo

- Aplicacin practica, Nmeros aleatorios

6 11 - Simulacin MC con variables discretas

12 - Simulacin MC con variables continuas

7 13 - Modelo de distribucin inversa

14 - Simulacin MC en Excel produccin

8 15 - Simulacin MC en Excel finanzas

16 EVALUACION PARCIAL

CONTROL DE LECTURA: Simulacin de Monte Carlo con excel ACTIVIDAD: Recopilacin y presentacin de casos prcticos.



FUENTES DE INFORMACION FUENTES BIBLIOGRFICAS 1. Javier Faulin, Angel A. Juan, Simulacin de Monte Carlo con Excel INTERNET 2. Investigacin de Operaciones en:

http://books.google.com.pe/books?id=3oHztjMSuL8C&pg=PA639&dq=simulacion+monte+carlo&hl=es&sa=X&ei=uYdtUaC3IZSw8QTiioGAAg&ved=0CDgQ6AEwAg#v=onepage&q=simulacion%20monte%20carlo&f=false Pag Nro 639

3. Parra Guerrero Francisca, Gestin de stocks en: http://books.google.com.pe/books?id=W4vBVvEGjS8C&pg=PA160&dq=simulacion+monte+carlo&hl=es&sa=X&ei=uYdtUaC3IZSw8QTiioGAAg&ved=0CEgQ6AEwBQ#v=onepage&q=simulacion%20monte%20carlo&f=false

Unidad III: MODELO DE COLA DE ESPERA Objetivo especfico: Desarrollar modelos de cola de espera aplicados a problemas reales


9 17 - Introduccin a la teora de colas, origen, concepto, objetivo, problemas tpicos,

18 - Actividad

10 19 - Clientes, costos asociados a un sistema de colas

20 - Tipos de colas

11

21 - Caso practico teora de cola aplicado a supermercados, empleando herramientas cuantitativas y

cualitativas

22 - Caso practico teora de cola aplicado a un hospital, empleando herramientas cuantitativas y

cualitativas

12

23 - Caso practico teora de cola aplicado a laboratorio farmacutico, empleando herramientas

cuantitativas y cualitativas

24 - Caso practico teora de cola aplicado al transito, empleando herramientas cuantitativas y

cualitativas

CONTROL DE LECTURA: Los alumnos realizan lectura comprensiva sobre teora de colas ACTIVIDAD: Recopilacin y presentacin de casos prcticos.

FUENTES DE INFORMACION FUENTES BIBLIOGRFICAS 1. Jos Juan Pazos Arias, Andrs Surez Gonzlez, Rebeca P. Daz Redondo, Teora de colas y

simulacin de eventos discretos. Prentice Hall, 2003 INTERNET 2. Teora de colas Bembos en: http://www.slideshare.net/mejorsito/teoria-de-colas-bembos-13474983 3. Problemas de Teoras de Colas en: http://books.google.com.pe/books?id=UJ-

btgAACAAJ&dq=teoria+de+colas+ejercicios+resueltos&hl=es&sa=X&ei=5MdwUaC6MuXD4APEmoGQBQ&ved=0CEgQ6AEwBQ

Unidad IV: PRONSTICOS EMPRESARIALES Objetivo especfico: Aprender a usar los modelos de pronstico en todos los niveles en la empresa e institucin pblica.


13 25 - Definicin, tipos, mtodos de calculo, clasificacin, componentes de una serie de tiempo

26 - Factores controlables, factores incontrolables, qu pronosticar?,

14 27 - Tcnicas: cualitativas, cuantitativas, etapas de un pronstico

28 - Caso practico pronstico de mercado, empleando herramientas cuantitativas y cualitativas

15 29 - Caso practico pronstico de produccin, empleando herramientas cuantitativas y cualitativas

30 - Caso practico pronstico de finanzas, empleando herramientas cuantitativas y cualitativas



16 31

- Caso practico pronstico de recursos humanos, empleando herramientas cuantitativas y cualitativas

32 EVALUACION FINAL

17 33,34 EXAMEN DE APLAZADOS

CONTROL DE LECTURA: Los alumnos realizan lectura comprensiva, crtica y elaboran un mapa conceptual, sobre el modulo de proceso ACTIVIDAD: Recopilacin y presentacin de casos prcticos.

FUENTES DE INFORMACION FUENTES BIBLIOGRFICAS 1. Pineda Luis, Tcnicas de pronsticos para la toma de decisiones empresariales, 2003

INTERNET 2. Toma de decisiones con periodos de tiempo crtico en econmica y finanzas, en:

http://home.ubalt.edu/ntsbarsh/business-stat/stat-data/Forecasts.htm

5 ESTRATEGIAS METODOLGICAS

El desarrollo de la asignatura se realizar utilizando como estrategias las sesiones de aprendizaje conceptual vivencial, los cuales irn acompaados de anlisis de casos, desarrollando las experiencias de aprendizaje orientados por los siguientes mtodos:

a. Expositivo/ leccin magistral, suministrando informacin organizada y actualizada, efectuando

demostraciones tericas, presentando experiencias, generando discusin por grupos. b. Organiza, orienta y facilita con iniciativa y creatividad, el proceso de construccin de conocimientos

de los alumnos. El estudiante asume responsabilidad de participacin activa en la construccin de sus conocimientos durante las sesiones, en los trabajos asignados.

c. Video; para motivar en los estudiantes d. Desarrollar y exponer los trabajos de investigacin e. Estudio de casos a travs de modelos matemticos, para ejercitar el anlisis, debate de ideas y la

generacin de soluciones f. Discusin en equipos de trabajo, para propiciar la capacidad de trabajo en equipo, la iniciativa y la

cooperacin. g. Socializacin de mapas conceptuales h. Visitas o prcticas de campo a las empresas a nivel nacional o regional i. Seminario taller sobre contenidos de la asignatura segn Plan

6 EQUIPOS Y MATERIALES 6.1 PARA EL DOCENTE

Materiales educativos: Textos, Separatas electrnicas, Internet, aula virtual, mdulos, guas, revistas especializadas, CDs con contenido de curso

Materiales educativos para la exposicin: diapositivas, mapas mentales, casos prcticos Equipo de enseanza: Multimedia, Laptop, Parlantes, puntero laser Modelos matemticos

6.2 PARA EL ESTUDIANTE Laptop, computadora de escritorio, diapositivas, mapas mentales, casos prcticos, USB.

7 SISTEMA DE EVALUACIN



UNIDAD INDICADORES DE LOGRO INSTRUMENTOS DE

EVALUACION

I

Reconoce el concepto, importancia, limitaciones de la toma de decisiones

Reconoce las decisiones programadas y no programadas

Reconoce las herramientas de resolucin de problemas

Aplica las herramientas de resolucin de problemas a casos prcticos

Intervenciones orales Presentacin de trabajo aplicativo y

sustentacin Presentacin y sustentacin de casos Control de lectura

II

Reconoce un sistema, modelos, tipos y simulacin.

Reconoce la simulacin Monte Carlo Reconoce y aplica la simulacin

Montecarlo a variables discretas y continuas.

Reconoce el modelo de distribucin inversa.

Desarrolla simulacin Monte Carlos con hojas de clculo.

Escala valorativa Pruebas objetivas Intervenciones orales Presentacin de trabajo aplicativo y


III

Reconoce la teora de colas, objetivos, problemas tpicos, clientes y tipos de colas

Aplica la teora de colas con herramientas cualitativas y cuantitativas

Intervenciones orales Presentacin de trabajo aplicativo y


IV

Reconoce los tipos, mtodos de calculo, clasificacin, los factores controlable del pronstico de ventas

Reconoce las tcnicas cualitativas y cuantitativas del pronstico

Sustenta casos prcticos de pronstico

Escala valorativa Pruebas objetivas Intervenciones orales Presentacin de trabajo aplicativo y


REQUISITO PARA APROBAR EL CURSO - Cumplir con rendir las evaluaciones escritas al trmino de cada parcial - Asistencia de 70% - Cumplir con presentar y/o sustentar los trabajos en forma oportuna - Cumplir con realizar las intervenciones personales - La fraccin de 0.5 ms, se considera como unidad a favor del alumno en el promedio final - La escala de calificacin es vigesimal (0 - 20)

Primer parcial (Media de Trabajos de investigacin) + Evaluacin 2

Segundo parcial (Media de Trabajos de investigacin) + Evaluacin 2

Promedio final PP + PP 2



Pasco, 08 de Abril de 2013

___________________________ Lic. Adm. Y. Alfredo PAITA PANEZ

DOCENTE

___________________________ ____________________________ Dr. Csar RAMOS INGA VB Comisin de Slabo DIRECTOR EFP. ADMINISTRACIN

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