FUNDAMENTACIÓN DISCIPLINAR


¿Por qué estudiar el Doctorado en Ciencias en Ingeniería, con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas?


En la sociedad actual, existen problemáticas prioritarias de medio ambiente, desarrollo sustentable, desarrollo tecnológico y social, que deben ser abordadas por expertos en el análisis y modelación de sistemas, quienes cuenten con conocimiento de vanguardia en la generación y aplicación de herramientas sistémicas, matemáticas y computacionales.

El Doctorado en Ciencias en Ingeniería, con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas representa una propuesta original y de interés para estudiantes de posgrado que quieran especializarse en la atención de estas problemáticas a nivel regional y nacional. Este doctorado está encaminado a generar y aplicar conocimiento utilizando un enfoque sistémico en conjunción con la aplicación de herramientas matemáticas y computacionales de vanguardia para el modelado, análisis y solución de sus problemáticas relevantes.


Formar Doctores en Ciencias en Ingeniería, con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas con una sólida preparación académica orientada a la investigación basada en conocimientos de vanguardia que contribuyan al estudio, modelación, análisis y formulación de soluciones para sistemas de ingeniería, con el fin de impactar en el entorno académico-científico, empresarial y social dentro del ámbito regional, nacional e internacional.
En el año 2023, el programa de Doctorado en Ciencias en Ingeniería, con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas es reconocido como un programa de excelencia por su alta calidad académica sustentada en cuerpos académicos consolidados, líneas de generación y aplicación de conocimiento de vanguardia que permite contar con egresados comprometidos que se actualicen e innoven continuamente en el análisis y modelado de sistemas; generando productos de alto impacto a nivel nacional e internacional a través de la realización de proyectos de investigación colaborativa.
Objetivo General
  • Formar recursos humanos con conocimientos científicos y técnicos para llevar a cabo proyectos de investigación que permitan el análisis y la modelación de sistemas de ingeniería por medio de herramientas sistémicas, matemáticas y computacionales que se han desarrollado en la actualidad en el ámbito internacional.

Objetivos Específicos
  • Promover habilidades de pensamiento crítico para la solución de problemáticas de relevancia social a través de la generación, innovación y aplicación de nuevas técnicas y métodos en ingeniería de sistemas, análisis y modelado matemático y computacional.
  • Generar conocimiento de vanguardia para el análisis y modelación de sistemas de ingeniería a través del enfoque sistémico y de herramientas matemáticas y computacionales.
  • Desarrollar competencias de investigación para el diseño e implementación de proyectos relacionados con el análisis y modelación de sistemas que aporten a la solución de problemas actuales de los diferentes sectores de la sociedad, a partir de la aplicación del método científico.
  • Desarrollar competencias de trabajo colaborativo e interdisciplinar que coadyuve a la mejora de problemáticas sociales desde un punto de vista sustentable, utilizando un enfoque sistémico y analítico.
La línea de generación y aplicación de conocimiento (LGAC) que será cultivada en el Doctorado en Ciencias en Ingeniería, con Énfasis en Análisis y Modelación de Sistemas es:

Análisis y Modelación de Sistemas:

  • El objetivo de esta línea es analizar y modelar sistemas de ingeniería, y con ellos poder estudiar y comprender su comportamiento en el tiempo.
    En esta LGAC se desarrolla la conceptualización, diseño y análisis de sistemas al tomar en cuenta el contexto general de su entorno. Para ello, se aplica el enfoque sistémico, herramientas matemáticas y computacionales con el fin de obtener su modelado, con base en técnicas de análisis y diagnóstico, técnicas heurísticas para la planeación, modelos de madurez, modelos dinámicos, autómatas celulares, algoritmos evolutivos, redes de Petri y modelos de simulación entre otros.

La LGAC propuesta se origina de la conjunción de las LGACs cultivadas en ambos cuerpos académicos que soportan este programa de doctorado, y está basada en la multidisciplinariedad y la relación que existe entra cada una de las disciplinas que se trabajan. Esta línea está fundamentada en la producción científica de los cuerpos académicos, donde se vinculan el enfoque sistémico, los modelos computaciones, y la formalidad matemática utilizados en la modelación de sistemas.




Duración

3.5 años (7 semestres)


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Núcleo Académico Básico

Contamos con doce investigadores de tiempo completo con grado de Doctor



  1. Ortega, O., Robles, C., Garnica, J. (2017). Diagnóstico organizacional orientado a la mercadotecnia en pymes familiares. En El Marketing y la Orientación hacia el Consumidor Local. Pachuca: Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo. ISBN 978-607-482-522-0

  2. Rivera-Gómez, H., Lara, J., Montaño-Arango, O., Hernández-Gress, E.S., Corona-Armenta, J.R. (2018). Joint production and repair efficiency planning of a multiple deteriorating system. Flexible Services and Manufacturing Journal, 1-26, https://doi.org/10.1007/s10696-018-9313-2

  3. Eduardo Cruz Aldana, Antonio Oswaldo Ortega Reyes, Jaime Garnica González, Eva Selene Hernández Gress, Carlos Robles Acosta, Octavio Castillo Acosta. (2018). Theoretical Foundation of a Human-Techno-Structural Model of Managerial Competences for the Public Transport of Dry Cargo. American Journal of Industrial and Business Management, 8, 1073-1092

  4. Rivera, H., Montaño, O., Corona, J. R. Garnica, J., Hernández, E. S. y Barragán, I. Production and Maintenance Planning for a Deteriorating System with Operation-Dependent Defectives, Applied Sciences, 8 (165), pp. 1-23. ISSN: 2076-3417. http://dx.doi.org/10.3390/app8020165

  5. Rivera, H., Montaño, O., Corona, J. R. y Rivera, H. Modelo de madurez para la valoración de las mejores prácticas de la PyME manufacturera. Caso Estado de Hidalgo, México, Mercados y Negocios, 1 (37), pp. 55-76. ISSN: 1665-7039.

  6. Gustavo Erick Anaya Fuentes, Eva Selene Hernández Gress, Juan Carlos Seck Tuoh Mora, Joselito Medina Marín, (2018) Solution to travelling salesman problem by clusters and a modified multi-restart iterated local search metaheuristic. PLoS ONE 13(8): e0201868. https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0201868

  7. Irving Barragan-Vite, Juan C. Seck-Tuoh-Mora, Norberto Hernandez-Romero, Joselito Medina-Marin, Eva S. Hernandez-Gress, Distributed control of a manufacturing system with one-dimensional cellular automata. Complexity, In Press, accepted on July 2018

  8. J.M. Saucedo-Solorio, A.N.Pisarchik, (2014) Synchronization of map-based neurons with memory and synaptic delay. Physiscs Letters A, 378(30-31), pp 2108-2112

  9. Federico Nunez-Pina, Joselito Medina-Marin, Juan Carlos Seck-Tuoh-Mora, Norberto Hernandez-Romero, Eva Selene Hernandez-Gress, (2018) Modeling of Throughput in Production Lines Using Response Surface Methodology and Artificial Neural Networks, Complexity, Vol. 2018, Article ID 1254794, 10 pages, 2018. https://doi.org/10.1155/2018/1254794

  10. Carlos Alberto Carrillo-Santos, Juan Carlos Seck-Tuoh-Mora, Norberto Hernández-Romero, Luis Enrique Ramos-Velasco, (2018) Wavenet identification of dynamical systems by a modified PSO algorithm, Engineering Applications of Artificial Intelligence, 73, 1-9, https://doi.org/10.1016/j.engappai.2018.04.025

  11. Oleksandr Karelin, Anna Tarasenko, Viktor Zolotov, and Manuel Gonzalez-Hernandez (2018), Study of the equilibrium state of systems with two renew able resources based on functional operators with shift, IAENG International Journal of Applied Mathematics, vol. 48, no.1, pp. 98-104, ISSN: 1992-9978, ISSN: 1992-9986, Hong Kong.

  12. Lagos Eulogio, P., Seck Tuoh Mora J.C., Hernández Romero N., Medina Marin J., (2017) A new method design for adaptive IIR system identification using hybrid CPSO and DE, Nonlinear Dynamics, vol. 88, no. 4, pp. 2371-2389.

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Dr. Juan Carlos Seck Tuoh Mora

Dr. Juan Carlos Seck Tuoh Mora
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Dr. José Ramón Corona Armenta

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Dr. Jaime Garnica González

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Dr. Oleksandr Karelin Anatolyecivh

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Dr. Joselito Medina Marín

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Dr. Oscar Montaño Arango

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Dr. Antonio Oswaldo Ortega Reyes

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Dr. Irving Barragán Vite

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