Programando la mejora continua Control Estadístico de Procesos con Python para estudiantes de Administración Programando la mejora continua Control Estadístico de Procesos con Python para estudiantes de Administración Julián Alberto Uribe Gómez Colección Ĺınea Profesoral Uribe Gómez, Julián Alberto, autor. Programando la mejora continua. Control Estad́ıstico de Procesos con Python para estudiantes de Administracíon / Julián Alberto Uribe Gómez (autor). Medelĺın: Institución Universitaria ITM, Editorial ITM, 2025. Primera edición. xiv, 144 páginas; 21.5 x 27.9 cm. Ilustraciones. 1. Programación 2. Computación 3. Tecnoloǵıa de la información 4. Aplicaciones empresariales 5. Aplicaciones de negocios 6. Software de matemáticas y estad́ısticas I. T́ıt. II. Serie 519.7. Primera edición: mayo de 2025 Julián Alberto Uribe Gómez (autor). © Institución Universitaria ITM Sello Editorial ITM Calle 75 75-101 Medelĺın, Colombia Teléfono: 604 440 51 00 ext. 5197 http://catalogo.itm.edu.co editorialitm@itm.edu.co ISBN DIGITAL: 978-628-7751-22-4 DOI: http://doi.org/10.22430/reporte.6683 Corrección de estilo: Olga Lućıa Muñoz Diseño y diagramación en LATEX: Julián Alberto Uribe Gómez Diseño de cubierta: Mauricio Raigosa Álvarez Las ideas y opiniones de este libro son responsabilidad exclusiva de los autores, quienes son igualmente responsables de las citaciones, referencias y de la originalidad de su obra. En consecuencia, el ITM no responderá ante terceros por el contenido técnico o ideológico del texto ni asume responsabilidad alguna por las infracciones a las normas de propiedad intelectual. Todos los derechos reservados. El texto puede ser reproducido en todo o en parte y por cualquier medio citando la fuente. http://catalogo.itm.edu.co http://doi.org/10.22430/reporte.6683 Índice general Índice de figuras IV Índice de tablas VII Introducción IX 1 Control Estad́ıstico de Procesos 1 1.1 ¿Qué es el Control Estad́ıstico de Procesos? . . . . . . . . 5 1.2 ¿Qué es un proceso? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 ¿Cuáles son las herramientas de calidad? . . . . . . . . . . 7 1.4 ¿Cuál es la historia del Control Estad́ıstico de Procesos? . 10 1.5 ¿Cuáles son las causas de variabilidad en un proceso? . . . 11 1.6 ¿Qué es una carta de control de variables? . . . . . . . . . 11 1.7 ¿Cuáles son las cartas de control de variables? . . . . . . . 12 1.8 ¿Qué es una carta de control de atributos? . . . . . . . . . 14 1.9 ¿Cuáles son las cartas de control de atributos? . . . . . . . 14 1.10 Supuestos clave en la interpretación de las cartas de control 16 1.11 Preguntas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 1.12 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.13 Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 1.14 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.15 Referencias adicionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 2 Entorno de programación Python 24 2.1 ¿Qué es el lenguaje de programación Python? . . . . . . . 27 2.2 ¿Qué se puede hacer con Python? . . . . . . . . . . . . . . 28 2.3 ¿Cómo se puede utilizar Python para análisis de datos? . . 28 2.4 ¿Qué es la libreŕıa NumPy? . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 i 2.5 ¿Se puede utilizar Python para Control Estad́ıstico de Pro- cesos? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 2.6 ¿Qué es un notebook de Python? . . . . . . . . . . . . . . 31 2.7 ¿Qué es Google Colaboratory? . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.8 Preguntas de investigación . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.9 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.10Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.11Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 2.12Referencias adicionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 3 Estad́ıstica básica para control de procesos 36 3.1 ¿Qué es la población? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 3.2 ¿Qué es la muestra? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 3.3 ¿Cómo se calcula la muestra con base en una población? . 41 3.4 ¿Qué es una variable y qué tipos de variables existen? . . . 43 3.5 ¿Qué tipos de datos existen? . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 3.6 Medidas estad́ısticas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47 3.6.1 Medidas de tendencia central . . . . . . . . . . . . . 47 3.6.2 Medidas de variabilidad . . . . . . . . . . . . . . . . 48 3.6.3 La distribución normal . . . . . . . . . . . . . . . . 49 3.7 Estad́ıstica básica con Python . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.7.1 Media . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53 3.7.2 Mediana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 3.7.3 Moda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.7.4 Rango . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.7.5 Varianza . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 3.7.6 Desviación estándar . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57 3.7.7 Estad́ısticas básicas y diagrama de cajas y bigotes . 58 3.8 Soluciones programadas para la estad́ıstica básica en ĺınea 61 3.9 Ejercicios resueltos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 3.10Ejercicios propuestos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 3.11Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 3.12Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 3.13Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 3.14Referencias adicionales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 80 ii 4 Control Estad́ıstico de Procesos aplicado con Python 82 4.1 Cartas de control para variables . . . . . . . . . . . . . . . 85 4.1.1 Ejemplo Carta X̄ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 4.1.2 Ejemplo Carta R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 4.1.3 Ejemplo Carta S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96 4.1.4 Ejemplo Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.2 Cartas de control para atributos . . . . . . . . . . . . . . . 108 4.2.1 Ejemplo Carta P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.2.2 Ejemplo Carta np . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 114 4.2.3 Ejemplo Carta C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 118 4.2.4 Ejemplo Carta U . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123 4.3 Preguntas de repaso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128 4.3.1 Ejercicios cartas para variables . . . . . . . . . . . . 129 4.3.2 Ejercicios cartas para atributos . . . . . . . . . . . . 134 4.4 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138 4.5 Glosario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 4.6 Referencias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139 iii Índice de figuras 1.1 Mapa conceptual caṕıtulo 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Puntos fuera de los ĺımites de control . . . . . . . . . . . . 17 1.3 Puntos con tendencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 1.4 Puntos marcando un patrón o periodicidad . . . . . . . . . 18 1.5 Puntos acercándose al ĺımite central . . . . . . . . . . . . 18 1.6 Puntos con estratificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.7 Puntos con acercamiento a los ĺımites de control . . . . . . 19 2.1 Mapa conceptual caṕıtulo 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.1 Mapa conceptual caṕıtulo 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 3.2 Representación de la curva normal . . . . . . . . . . . . . 50 3.3 QR repositorio de trabajo Media . . . . . . . . . . . . . . 54 3.4 QR repositorio de trabajo Varianza y Desviación estándar 58 3.5 Gráfico de caja y bigotes resultante de la libreŕıa Seaborn 60 3.6 Gráfico de caja y bigotes resultante de la libreŕıa Seaborn explicado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 60 3.7 QR Herramienta complementaria en JavaScript . . . . . . 61 3.8 QR repositorio de ejercicios resueltos para esta sección . . 62 3.9 Ejercicio resuelto 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 3.10Ejercicio resuelto 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 3.11Ejercicio resuelto 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 3.12Ejercicio resuelto 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 3.13Ejercicio resuelto 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 3.14Ejercicio resuelto 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.15Ejercicio resuelto 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69 3.16Ejercicio resuelto 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70 iv 3.17Ejercicio resuelto 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.18Ejercicio resuelto 10 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72 4.1 Mapa conceptual caṕıtulo 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . 82 4.2 Datos ejemplo Carta X̄ y R . . . . . . . . . . . . . . . . . 85 4.3 Código ejemplo Carta X̄ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 4.4 Gráfico ejemplo Carta X̄ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 4.5 QR repositorio ejercicio Carta X̄ . . . . . . . . . . . . . . 90 4.6 Código ejemplo Carta R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93 4.7 Gráfico ejemplo Carta R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94 4.8 QR repositorio ejercicio Carta R . . . . . . . . . . . . . . 95 4.9 Datos ejemplo Carta S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 4.10Código ejemplo Carta S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 4.11Gráfico ejemplo Carta S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 4.12QR repositorio ejercicio Carta S . . . . . . . . . . . . . . . 102 4.13Datos ejemplo Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . . . . . . 103 4.14Código ejemplo Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . . . . . . 105 4.15Gráfico ejemplo Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . . . . . 106 4.16QR repositorio ejercicio Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . 108 4.17Datos ejemplo Carta P y np . . . . . . . . . . . . . . . . . 109 4.18Código ejemplo Carta P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 111 4.19Gráfico ejemplo Carta P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112 4.20QR repositorio ejercicio Carta P . . . . . . . . . . . . . . 114 4.21Código ejemplo Carta np . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 4.22Gráfico ejemplo Carta np . . . . . . . . . . . . . . . . . . 116 4.23QR repositorio ejercicio Carta np . . . . . . . . . . . . . . 118 4.24Datos ejemplo Carta C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119 4.25Código ejemplo Carta C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120 4.26Gráfico ejemplo Carta C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 121 4.27QR repositorio ejercicio Carta C . . . . . . . . . . . . . . 122 4.28Datos ejemplo Carta U . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 124 4.29Código ejemplo Carta U . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 125 4.30Gráfico ejemplo Carta U . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126 4.31QR repositorio ejercicio Carta U . . . . . . . . . . . . . . 128 4.32QR repositorio ejercicios Cartas de Control . . . . . . . . 129 v 4.33Datos ejercicio Carta X̄ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 130 4.34Datos ejercicio Carta R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 131 4.35Datos ejercicio Carta S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 132 4.36Datos ejercicio Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133 4.37Datos ejercicio Carta P . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134 4.38Datos ejercicio carta np . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135 4.39Datos ejercicio Carta C . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 136 vi Índice de tablas 1.1 Definiciones de Control Estad́ıstico de Procesos . . . . . . 6 1.2 Herramientas de análisis de datos . . . . . . . . . . . . . . 9 1.3 Ecuaciones de las cartas de control para variables . . . . . 14 1.4 Ecuaciones de las cartas de control para atributos . . . . . 16 3.1 Variables Administrativas y su clasificación . . . . . . . . 46 3.2 Ecuaciones de medidas de tendencia central . . . . . . . . 48 3.3 Ecuaciones de medidas de variabilidad . . . . . . . . . . . 49 3.4 Resultado salida estad́ısticas básicas propiedad Describe . 59 3.5 Registro solución ejercicio 1 . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.6 Registro solución ejercicio 2 . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.7 Registro solución ejercicio 3 . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.8 Registro solución ejercicio 4 . . . . . . . . . . . . . . . . . 74 3.9 Registro solución ejercicio 5 . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.10Registro solución ejercicio 6 . . . . . . . . . . . . . . . . . 75 3.11Registro solución ejercicio 7 . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.12Registro solución ejercicio 8 . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.13Registro solución ejercicio 9 . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.14Registro solución ejercicio 10 . . . . . . . . . . . . . . . . 77 4.1 Valores del factor A2 para diferentes tamaños de muestra . 87 4.2 Valores de los factores D3 y D4 para diferentes tamaños de muestra en la Carta R . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 4.3 Valores de los factores B3 y B4 para diferentes tamaños de muestra en la Carta S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98 4.4 Valores del factor A3 para diferentes tamaños de muestra en la Carta X̄-S . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 vii 4.5 Registro solución ejercicio 1 Carta X̄ . . . . . . . . . . . . 130 4.6 Registro solución ejercicio 2 Carta R . . . . . . . . . . . . 131 4.7 Registro solución ejercicio 3 Carta S . . . . . . . . . . . . 132 4.8 Registro solución ejercicio 4 Carta X̄-S . . . . . . . . . . . 134 4.9 Registro solución ejercicio 1 Carta P . . . . . . . . . . . . 135 4.10Registro solución ejercicio 2 Carta np . . . . . . . . . . . . 136 4.11Registro solución ejercicio 3 Carta C . . . . . . . . . . . . 137 4.12Registro solución ejercicio 4 Carta U . . . . . . . . . . . . 138 viii Introducción En un entorno empresarial altamente competitivo, la búsqueda continua de la mejora y la excelencia se han convertido en pilares fundamentales para el éxito de las industrias y organizaciones en cualquier sector productivo. En este contexto, el Control Estad́ıstico de Procesos (por sus siglas CEP) se presenta como una poderosa herramienta para monitorear y optimizar la calidad de los procesos, identificando y reduciendo la variabilidad no deseada. El libro Programando la mejora continua: Control Estad́ıstico de Procesos con Python para estudiantes de Administración tiene como objetivo proporcionar una in- troducción práctica al CEP utilizando el lenguaje de programación Python. En cuatro caṕıtulos estructurados de manera didáctica se abordarán los aspectos fundamentales para comprender y aplicar el CEP en el ámbito de la gestión empresarial. El primer caṕıtulo presenta una sólida base teórica del CEP, introduciendo concep- tos clave como la variabilidad, las causas comunes y especiales, y las cartas de control. Se exponen técnicas y herramientas para la recolección y análisis de datos, aśı como la interpretación de las cartas de control. El segundo caṕıtulo se enfoca en el entorno de programación Python, destacando su versatilidad y potencial para el análisis de datos. Se exploran las principales ca- racteŕısticas del lenguaje, aśı como las libreŕıas más utilizadas en el ámbito del CEP, proporcionando a los estudiantes las herramientas necesarias para implementar solucio- nes eficientes y automatizadas. El tercer caṕıtulo aborda los conceptos de estad́ıstica básica que son necesarios para comprender y analizar los datos recopilados en el control de procesos. Se presentan las medidas de centralidad y dispersión, la distribución de probabilidad normal, entre otros temas fundamentales y necesarios para el control de procesos. Y el cuarto caṕıtulo plantea la aplicación del CEP utilizando Python. Se desarrollan ejemplos prácticos de implementación de cartas de control y técnicas de análisis de datos en dicha herramienta, permitiendo a los estudiantes y demás grupos de interés, adquirir habilidades prácticas y aplicar de manera efectiva el CEP en un entorno empresarial. El texto Programando la mejora continua: Control Estad́ıstico de Procesos con Python para estudiantes de Administración es un recurso completo y accesible que combina el conocimiento teórico del CEP con la implementación práctica, utilizando lenguajes de programación como Python. Este libro fue diseñado para equipar a los estudiantes de Administración o a cualquier otro interesado con las habilidades nece- sarias para transformar la mejora continua y la calidad en los procesos empresariales, mediante el uso eficiente de herramientas de análisis de datos y programación. ix Las capacidades que pretende generar este libro de apoyo son las listadas a conti- nuación: Capacidad para realizar gráficos de control haciendo uso de programas y entornos informáticos. Conocer y aplicar tecnoloǵıas para la práctica de la Administración. Capacidad de comunicar los resultados y las conclusiones derivadas del ejercicio de análisis estad́ıstico básico. Incorporar nuevas tecnoloǵıas y herramientas computacionales para la solución de problemáticas en actividades académicas y profesionales. Apoyar a las organizaciones en la aplicación del CEP en contextos amplios y multidisciplinarios que requieran la integración de metodoloǵıas y análisis para la toma de decisiones. Referencias Conover, R. W. (2011). Statistical process control in manufacturing and service industries. Wiley. Dean, R. B. (2013). Statistical process control: Tutorial and applications. CRC Press. Ge, Z. & Song, Z. (2013). Multivariate statistical process control. Springer-Verlag. Montgomery, D. C. & Runger, G. C. (2010). Statistical process control: Theory and applications. Wiley. Pyzdek, T. & Black, W. H. (2010). Six sigma for dummies. Wiley. Pyzdek, T. & Black, W. H. (2006). Statistical process control for the service industries. McGraw-Hill. Pyzdek, T. & Keller, L. (2014). Statistical process control for quality improvement. McGraw-Hill. Pyzdek, T. & Keller, L. (1992). The use of statistical process control in manufacturing. ASQC Quality Press. Saaty, T. L. (2012). Statistical methods for process improvement. Springer. Siegal, D. J. (2016). Statistical process control: A practical guide. Springer. Siegal, D. J. (2006). Statistical process control: A literature review. x Smith, G. M. (2018). Fundamentals of statistical quality control. Wiley. Sousa, S., Rodrigues, N., Nunes, E. (2017). Application of SPC and Quality Tools for Process Improvement Procedia Manufacturing, (11), 1215-1222. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2017.07.247 Wheeler, D. J. (2013). The statistical process control handbook. SPC Press. xi Caṕıtulo 1 Control Estad́ıstico de Procesos Figura 1.1 Mapa conceptual caṕıtulo 1. Fuente: elaboración propia. 1 Presentación Asegurar los estándares de los procesos organizacionales se ha convertido en un im- perativo en las industrias actuales, razón por lo cual surgen herramientas estad́ısticas para apoyar esta labor. Sin embargo, es importante tener en cuenta que todos los proce- sos -sin importar su naturaleza- están sujetos a variaciones que afectan los estándares, por lo cual se buscan métodos simples para medir estas variaciones; estos métodos son las cartas de control. Contenido del caṕıtulo Procesos. Herramientas de calidad. Variabilidad. Cartas de control. Objetivo general Desarrollar en los administradores la capacidad de evaluar cŕıticamente y sintetizar las aplicaciones del Control Estad́ıstico de Procesos (CEP) en sus organizaciones. Por medio de su contenido, los lectores analizarán fuentes de variabilidad, diseñarán y exa- minarán cartas de control, interpretarán resultados y formularán decisiones basadas en datos. El enfoque se centra en evaluar y optimizar la calidad, la eficiencia y los procesos de toma de decisiones empresariales. El objetivo final es capacitar a los administradores en la creación de estrategias innovadoras de mejora continua, integrando el CEP como una herramienta fundamental en la optimización de procesos y la ventaja competitiva organizacional. Objetivos espećıficos Analizar cŕıticamente los conceptos fundamentales del CEP, evaluando la inter- relación entre variabilidad, causas comunes y especiales, y ĺımites de control en diversos contextos organizacionales. 2 Evaluar la eficacia de las principales herramientas del CEP, como las cartas de control para variables y atributos, sintetizando e interpretando los resultados para formular conclusiones sobre el estado del proceso. Diseñar estrategias de recolección y análisis de datos relevantes para el CEP, inte- grando técnicas estad́ısticas avanzadas y desarrollando soluciones personalizadas utilizando herramientas de software como Python. Crear soluciones innovadoras aplicando el CEP en casos prácticos del ámbito de la administración, diagnosticando áreas cŕıticas de un proceso y formulando propuestas de mejora basadas en el análisis exhaustivo de datos. Formular un marco de toma de decisiones basado en el CEP, evaluando situaciones fuera de control, argumentando su impacto en la calidad del proceso y diseñando acciones correctivas o preventivas estratégicas. Desarrollar habilidades de toma de decisiones basadas en el CEP, identificando situaciones fuera de control, evaluando el impacto en la calidad del proceso y tomando acciones correctivas o preventivas. Competencia Al finalizar este caṕıtulo, los administradores, estudiantes y demás publico interesa- do estarán capacitados para definir los conceptos fundamentales del Control Estad́ıstico de Procesos de manera efectiva. Indicadores de logro El estudiante define los conceptos de control estad́ıstico y de procesos. El estudiante identifica los tipos de cartas de control. El estudiante define las causas de variabilidad en los procesos. Resultados de aprendizaje Comprender los fundamentos teóricos del CEP, incluyendo los conceptos de va- riabilidad, distribución de datos, ĺımites de control y causas comunes y especiales de variación. 3 Conocimientos previos No se requieren conocimientos previos para la comprensión de los conceptos pre- sentados en este caṕıtulo. 4 Julián Alberto Uribe Gómez julian.uribego@gmail.com Ingeniero Industrial, especialista, maǵıster en Gestión Tecnológica, docente e investiga- dor de la Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas de la Institución Universi- taria ITM, de Medelĺın. Ha sido docente de pregrado y posgrado en varias instituciones de educación superior. Cuenta con más de 10 años de experiencia en industrias de procesos y servicios, gestionando proyectos de planeación, control, análisis de sistemas, estrategia e innovación en áreas relacionadas con simulación y optimización de siste- mas, investigación en gestión hospitalaria y atención médica, desarrollo de sistemas, diseño experimental, análisis estad́ıstico, anaĺıtica y ciencia de datos. También se ha desempeñado como asesor y consultor en empresas de construcción en áreas de siste- mas y desarrollo, construyendo modelos y herramientas anaĺıticas y tableros de control de gestión organizacional. Sus intereses de investigación abarcan la gestión tecnológica e innovación, simulación de sistemas, optimización, estad́ıstica, ciencia y anaĺıtica de datos, inteligencia artificial y transformación digital. Autor del libro Fundamentos de control estad́ıstico para Gestores y Administradores Tecnológicos publicado por la Edi- torial ITM 2021.