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Primer aniversario de la publicación DYNA MANAGEMENT.
Link a artículos publicados en esta publicación:
Mantenimiento Productivo Total en una microempresa http://www.dyna-management.com/Articulos/Ficha.aspx?idMenu=80df9fc1-dc08-4a89-9d26-d165064024af&Cod=5795
Mantenimiento Predictivo en pequeña y mediana empresa http://www.dyna-management.com/Articulos/Ficha.aspx?idMenu=80df9fc1-dc08-4a89-9d26-d165064024af&Cod=5790
TITULO: PROBLEMAS RESUELTOS DE ADMINISTRACIÓN DE LA PRODUCCIÓN Y OPERACIONES
AUTORA: MARÍA CARMEN CARNERO MOYA
EDITORIAL: PARANINFO
ISBN: 9788497324519
PÁGINAS:352
AÑO DE PUBLICACIÓN: 2013
Este texto ofrece al lector tanto el planteamiento como la resolución de una serie de problemas que ayudan a comprender la razón de ser de las principales decisiones estratégicas que se tratan en las asignaturas de Administración de la Producción y Operaciones y de Organización Industrial, impartidas en las titulaciones de grado o máster de las Escuelas de Ingeniería. No obstante, resulta igualmente apropiado para profesores y alumnos de las Facultades de Administración de Empresas.
Por ello, el libro está estructurado en ocho capítulos, que cubren los siguientes campos: curvas de aprendizaje, predicción de la demanda, selección de nuevos productos, capacidad, transporte, localización de instalaciones, distribución en planta y just-in-time. En cada uno de ellos se resuelven de forma absolutamente detallada hasta 114 problemas, para los que se incorpora gran variedad de técnicas de resolución, algunas de las cuales no son habituales en la bibliografía actual, como CRAFT, el método de persecución de objetivos, el método de Huff y ELECTRE I y II.
En definitiva, este texto ayudará al alumno en su aprendizaje y le permitirá adquirir el dominio práctico en diferentes cuestiones de la Administración de la Producción y Operaciones, lo que le facilitará su aplicación en la práctica empresarial.
Además como material de apoyo adicional, a través de la página web de Ediciones Paraninfo (www.paraninfo.es), el alumno puede descargarse una colección de test de cuestiones teóricas y prácticas que le servirá para aplicar los conocimientos adquiridos.
EL LIBRO SE PUEDE ADQUIRIR EN:
INTERNATIONAL JOURNAL OF DATA SCIENCE
EDITOR IN CHIEF: PROF. JOHN WANG
http://www.inderscience.com/jhome.php?jcode=ijds#about
With the Age of Big Data upon us, we risk drowning in a flood of digital data. Big data spans five dimensions (volume, variety, velocity, volatility and veracity), generally steered towards one critical destination – value. Big data has now become a critical part of the business world and daily life. Containing big information and big knowledge, big data does indeed have big value. IJDS confronts the challenges of extracting a fountain of knowledge from “mountains” of big data.
Topics covered include:
• Big data cloud, mining and management
• Big data storage, processing, sharing and visualisation
• Big data systems, tools, theory and applications
• Business analytics, intelligence and mathematics
• Computer science, hacking skills
• Informatics and information systems and technology
• Machine learning, web-based decision making
• Management science, social sciences and statistics
• Mathematical optimisation and mathematics of decision sciences
• Multiple source data processing and integration
• Network and social-graph analysis
• Optimisation, performance measurement
• Security and privacy
• System analysis and theory
• Volume, velocity and variety of big data on cloud
Objectives:
IJDS employs an interdisciplinary approach and bridges the gap between different disciplines, including computer science, OR/MS, statistics, data mining, DSS, graphic design and human-computer interaction. The process of knowledge creation therefore can include multiple components and perspectives. By adopting such a diverse set of tools/techniques while employing the synergies involved, companies and organisations can make faster (real-time), frequent and fact-based decisions.
IJDS therefore aims to provide a professional forum for examining the processes and results associated with obtaining data, as well as munging, scrubbing, exploring, modelling, interpreting, communicating and visualising data. Data science takes data in cyberspace as a research object. The goal is an integrated and interconnected process designed to form a common ground from which a knowledge-based system can be built, shared and supported by professionals from different disciplines.