Predicciones De Markov En Ingeniería Industrial

Predicciones De Markov Aplicadas A La Evolución Académica De Los Estudiantes De Ingeniería Industrial De La UNET
(Markov’s predictions applied to academic evolution of industrial engineering students from UNET)
Fernando Ibarra1
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Universidad Nacional Experimental del Táchira. Departamento de Ingeniería Industrial. libarra@unet.edu.ve

Resumen
Una herramienta con un potencial inmenso deaplicación en numerosos sistemas humanos, poco divulgada, conocida como Cadena de Markov, de tiempo discreto, es aplicada para modelar, el progreso en el tiempo de los alumnos de la carrera de Ingeniería Industrial, de la Universidad Nacional Experimental del Táchira (UNET). Esta implementación probabilística, fácilmente adaptable a otros procesos reales de naturaleza aleatoria, permitió obtenerestimaciones válidas, que contribuyen al entendimiento de la dinámica del desempeño y prosecución de los alumnos en la carrera. Su objetivo primordial es la formulación de un modelo de cadena de Markov, que represente la evolución y desenvolvimiento de los alumnos de pregrado en Ingeniería Industrial de la UNET, con la finalidad de pronosticar su tiempo promedio de permanencia en la universidad,además de estimar las probabilidades de evolución de los alumnos en cada semestre de la carrera, así como sus probabilidades de graduación o abandono. En su búsqueda de fundamentos matemáticos para el modelado de sistemas, los ingenieros industriales tienen en las Cadenas de Markov, una poderosa y útil metodología cuantitativa para construir modelos analíticos, que sirvan de apoyo al mejoramiento deprocesos de servicio o manufactura.

Palabras clave: Estado, Matriz, Transición, Estocástico, Modelo Abstract
A tool with a huge potential for application in many human systems, little disclosed, known as Chains Markov at discrete time, is applied to model the progress in time for students in the career of Industrial Engineering from Táchira National University (UNET). This probabilisticapplication, easily adaptable to other processes which show random behavior, yielded valid estimates that contribute to understand the dynamics of performance and students evolution in their academic career. Its primary objective is to formulate a model of Markov chain, which represents the evolution and development of undergraduate students at Industrial Engineering school, in order to predict itsaverage spent time in college, in addition to estimating likely evolution of pupils in each half of the career, and their chances of future graduation or withdrawal. In their quest for mathematical foundations for modeling systems, industrial engineers have in Markov chains, a powerful and useful quantitative methodology to approximate analytical models, to support the improvement of service ormanufacturing processes.

Key Words: State, Matrix, Transition, Stochastic, Model

1.

Introducción

La solidez de toda disciplina científica, gravita en la capacidad para expresar sus postulados de manera precisa, con preferencia en relaciones cuantitativas entre las causas y los efectos de los fenómenos de su incumbencia. Evaluar periódicamente los resultados de cualquier proceso a lo largodel tiempo, constituye un requisito fundamental para mejorar su funcionamiento. Todo sistema evoluciona en el tiempo. Según Heráclito de Efeso (544 AC): “Todo fluye. Todo cambia. Nada permanece”. Durante su existencia, todo sistema pasa por cada uno de sus estados posibles. En el caso de sistemas de naturaleza imprevisible, a medida que transcurre el tiempo, el sistema se desarrolla dentro de suentorno, enfrentando incertidumbres inherentes a sus opciones existenciales. Plasmar en una herramienta cuantitativa el recorrido incierto de los sistemas, y determinar sus posibilidades evolutivas, sintetizadas en un instrumento estadístico, aparte de estimar la cantidad de etapas requeridas para pasar de un estado a otro, constituye un aporte relevante para evaluar el desempeño global del...