Investigamos problemas complejos a partir de datos, comportamiento y contexto, construyendo marcos de análisis que permitan comprender con mayor precisión cómo funcionan organizaciones, sistemas y decisiones.
La asignación de lotes a secadero puede abordarse como un problema de decisión bajo restricciones. Mediante programación lineal e inteligencia de datos es posible modelar capacidad, tiempos, prioridades y condiciones operativas para determinar qué lote conviene procesar primero y bajo qué criterio.
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Exploramos y descubrimos cómo abastecer tres sucursales sin tener que ampliar la planta de abastecimiento de una cadena de supermercados ubicada en Córdoba.
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Las demoras logísticas pueden originarse en múltiples puntos del proceso: preparación, asignación, carga, recorrido, espera o recepción. Mediante relevamiento operativo y análisis de datos es posible localizar dónde se concentra la pérdida de tiempo y qué condiciones la están generando.
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La Industria 4.0 introduce una transformación estructural en la forma en que las organizaciones producen, interpretan y utilizan información. En este contexto, los datos dejan de funcionar únicamente como registros operacionales para convertirse en infraestructura estratégica capaz de modelar decisiones, anticipar comportamientos y reorganizar sistemas complejos.
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La metodología se apoya en poblaciones sintéticas con perfiles fisiológicos, cognitivos, conductuales y contextuales diferenciados, permitiendo analizar patrones colectivos de interacción, aceptación y rechazo frente a productos dentro de un marco comparativo sistemático.
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Este documento de investigación analiza la relación entre dinámica de sistemas y experiencia operativa, proponiendo una mirada donde procesos, datos, personas, decisiones, cultura e infraestructura se entienden como partes interdependientes de una misma arquitectura organizacional.
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