Destinatarios

El curso está especialmente diseñado para profesionales que influyen en procesos logísticos y quieren incorporar un enfoque más analítico a su toma de decisiones, así como para quienes buscan comprender de manera aplicada cómo el uso de datos y simulación puede mejorar el rendimiento de sus organizaciones, sin necesidad de conocimientos previos de Power BI ni de anyLogistix.

Objetivos

• Utilizar Power BI a nivel básico para visualizar información y construir cuadros de mando sencillos.
• Construir y ejecutar modelos básicos de cadenas de suministro en anyLogistix para evaluar distintos escenarios logísticos.
• Valorar el potencial de estas herramientas para su propia empresa.

Contenidos

1. Introducción al curso: De los datos a las decisiones logísticas
2. Introducción a PowerBI para la toma de decisiones logísticas
   1. Fundamentos de inteligencia de negocio
   2. Integración y procesamiento de datos
   3. Visualización de la información para la toma de decisiones
3. Introducción al modelado de redes logísticas con anyLogistix
   1. Localización de instalaciones
   2. Simulación de la cadena de suministro
   3. Optimización del transporte

Borja Ponte, Ingeniero Industrial, es Profesor Titular de Universidad en el Departamento de Administración de Empresas de la Universidad de Oviedo y coordinador del Grado en Ingeniería de Organización Industrial (Escuela Politécnica de Ingeniería de Gijón). Está especializado en logística y gestión de la cadena de suministro, con un enfoque aplicado en analítica de datos, simulación e inteligencia artificial para la toma de decisiones empresariales. Cuenta con experiencia internacional en universidades del Reino Unido (Cardiff University y The Open University) y ha colaborado en proyectos con empresas y entidades públicas en estos campos. Su trayectoria ha sido reconocida con premios como el Premio CEL Universidad a la mejor tesis doctoral en logística en España.

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Manuel Luna es Profesor Permanente Laboral del área de Organización de Empresas en la Universidad de Oviedo. Su actividad docente e investigadora se centra en la transformación tecnológica de la actividad empresarial, especialmente en los procesos de toma de decisiones basados en datos y la inteligencia de negocio. En este contexto, cuenta con experiencia en proyectos de investigación y colaboración con empresas para la implementación de sistemas de información y la aplicación de modelos predictivos y prescriptivos basados en inteligencia artificial, orientados a la mejora de la planificación estratégica y operativa, así como de la gestión de riesgos.

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