- Profesor: Víctor Martínez Saucedo
TecNM - Instituto Tecnológico de Iztapalapa
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Esta asignatura aporta al perfil del Ingeniero en Gestión Empresarial la capacidad de modelar sistemas de producción para implementar la mejora continua de éstos.
Aplica el estudio de tiempos y movimientos a sistemas de producción para mejorar y aumentar su productividad.
Ingeniería de Procesos se inserta en la mitad de la trayectoria escolar, antes de cursar aquéllas a las que da soporte. De manera particular, lo trabajado en esta asignatura se aplica en el estudio de los temas: sistemas de producción, productividad y métodos de trabajo, estudio de tiempos y movimientos, planeación y diseño de instalaciones.
- Profesor: Rafael Ruiz Castillo
En este curso de Gestión de Capital Humano, dejaremos atrás la visión operacional para abordar el talento desde un enfoque puramente estratégico que genera ventaja competitiva, analizando desde los modelos organizacionales y la planeación anticipada del personal según el entorno, hasta el análisis y descripción de puestos para una integración efectiva; asimismo, aprenderán a diseñar planes de capacitación y desarrollo alineados a las necesidades humanas de la organización y a aplicar evaluaciones del desempeño integrales, precisas y confiables que reflejen objetivamente el aporte de cada colaborador.
- Profesor: Ángel Limón Chayres
En esta asignatura se aporta al perfil del Ingeniero en Gestión Empresarial y el Gastrónomo, la competencia para analizar, interpretar y diagnosticar información financiera de las organizaciones que fundamentaran la toma de decisiones. Para integrar esta materia se considera la necesidad del sector productivo de ejecutivos con la capacidad en la toma de decisiones por lo que con anterioridad se impartieron las asignaturas necesarias para formar esta competencia, por la que se ubica en el quinto semestre y servirá de base a otras materias posteriores.
- Profesor: Rocio Aurora Cruz Gonzlez
Estadística Inferencial II
Es una herramienta avanzada de análisis multivariado, diseño experimental y modelado predictivo para tomar decisiones complejas basadas en datos muestrales. Las aportaciones que se tienen son: permite planear y ejecutar experimentos estructurados, para identificar que factores influyen de manera directa en un proceso industrial o científico.
- Profesor: Armando Polina Saldivar