Máster en Dirección de la Producción y Mejora de Procesos

En empresas industriales, la Dirección de Producción es una posición clave cuya buena gestión impacta directamente en los resultados de la empresa y, por lo tanto, es un factor crítico de éxito en la consecución de ventajas competitivas gracias a la innovación continua en los procesos industriales y Lean Management - Lean Manufacturing.
El Máster en Dirección de Producción y Mejora en Procesos Industriales de OBS Business School pone especial atención en la planificación de los recursos, la definición de una buena estrategia de organización industrial y en la innovación de producto y procesos productivos. Además, a lo largo del master en producción industrial se estudiarán las diversas formas de gestionar el cambio a través de proyectos, haciendo especial hincapié en el seguimiento y control de la producción y el desarrollo competencial directivo.
Además de los contenidos mencionados anteriormente, el Master se centra en el estudio de las dos principales metodologías de producción: Lean Manufacturing y Quick Response Manufacturing (QRM) y prepara al alumno para la obtención de las certificaciones: QRM Basic (QRM Institute) y Lean Manufacturing (Lean Management Institute). Los alumnos se examinarán de estas dos certificaciones a lo largo del Máster y, si cumplen con los requisitos, podrán obtenerlas al finalizarlo.
Este master en organización industrial online oferta un destacado abanico de propuestas pedagógicas, como Webinars con expertos invitados de empresas industriales. Además, incorpora un Módulo DISC de Desarrollo de las Competencias más importantes en el área de conocimiento. Asimismo, los participantes tendrán acceso a una potente herramienta de benchmarking industrial (INCO-I), con la que podrán medir el grado de excelencia de su planta productiva.

Plan de Estudios del Máster en Data Management e Innovación Tecnológica

1.- Data Management

• Ciclo de vida de la información
• Data Warehousing y la Arquitectura BI
• Data Governance.
• Data Migration
• Máster Data.

2.- Gestión de Nuevas Tecnologías en la Empresa

• Gestión de nuevas tecnologías vs gestión empresarial tradicional.
• El reto y la visión del Chief Data Officer (CDO)
• Tendencias tecnológicas relacionadas al Data Management
• Cobit como marco de referencia para la gestión TI
• Information Technology Infrastructure Library (ITIL)
• Cómo la gestión tecnológica favorece la innovación en la empresa.

3.- Tecnologías Big Data en el Negocio

• Porqué el Big Data
• Principales retos para la organización
• Usos del Big Data
• Perspectivas y visión de negocio para aprovechar el Big Data.

4.- Arquitectura de sistemas y tecnología para Big Data

• Sistemas distribuidos de almacenamiento y procesamiento de datos. 
• Tecnologías modernas para el manejo de Big Data 
• Arquitecturas enfocadas a la modernización del Data Warehouse
• Cloud Computing: soluciones en la nube pública para el manejo de datos
• Procesamiento por lotes y en tiempo real

5.- Business Intelligence & Business Analytics orientado al Big Data

• Business Intelligence y Business Analytics
• Su presencia y repercusión en las distintas áreas de negocio empresarial.
• La evolución de los modelos de negocio
• Claves de la BI y la BA en el entorno de Big Data

6.- Gestión de proyectos tecnológicos

• Alcance del proyecto de innovación tecnológica
• Presupuesto
• Contratos y adquisiciones
• Formación de usuarios
• Evaluación del proyecto de innovación tecnológica

7.- Gestión de la Seguridad de la Información

• Visión Estratégica de la Seguridad de los datos en la Empresa.
• Elementos de la Seguridad de la Información.
• Espionaje industrial.
• Estándares y Certificaciones.
• Fundamentos del Cyberattack
• Análisis de Riesgos TI

8.- Application Integration & Business Process Management (BPM)

• SOA
• Ciclo de vida BPM
• Reglas de negocio
• Bus de Servicios
• Orquestación de Servicios.

9.- Gestión de la Innovación

• Fundamentos de la Innovación
• Innovación como proceso
• Tipología
• El cambio organizacional
• El curso innovador de la tecnología y su repercusión en la empresa.

10.- Social CRM

• Mobile CRM
• Visión integral del Cliente
• Analíticas en Medios Sociales
• Análisis de Sentimiento
• Location Based Systems
• Indoor Positioning.

Trabajo final de Máster

• El trabajo final constituye un elemento fundamental en el desarrollo del MDMIT. En su elaboración, los participantes deben tener en cuenta todos los aspectos relacionados con el desarrollo y gestión de un proyecto relacionado a las tecnologías de información, definiendo la posición estratégica de la empresa en el área y diseñando la puesta en práctica de aquellas medidas y políticas empresariales que consideren más adecuadas para alcanzar los objetivos relacionados con el área de Data Management, tanto a corto como a medio y largo plazo.
• Fundamentalmente, consiste en elaborar una propuesta de carácter innovador alrededor de una solución tecnológica basada en Data Management dentro de un entorno empresarial real o de emprendimiento. Dicha propuesta debe estar enmarcada dentro de los temas y conocimientos adquiridos a lo largo del Máster.
• Los alumnos recibirán la formación adecuada en los términos de las mejores prácticas de la gestión de proyectos para elaborar su trabajo final que le permitirá obtener el título del Máster. Alcance, Tiempo, Costos, Riesgos, son algunas de las áreas de conocimiento que serán vistas para realizar el Proyecto, el cual será defendido ante un tribunal de profesores al finalizar todas las asignaturas del Máster.

c.- Actividades adicionales. Webinars de Expertos y Talleres

• A lo largo del curso, se realizarán una serie de webinars con expertos de tecnologías de información, tendencias Data Management y la Innovación, proveedores líderes (Gartner Magic Quadrant) de herramientas (software).
• En el Taller de "Data Mining", el alumno tendrá la oportunidad de tener una experiencia práctica sobre las teorías de minería de datos, de esta manera tendrá una visión más detalla del Analytics.

 

El objetivo fundamental del proceso de admisión es asegurar la idoneidad de los candidatos. Todos los participantes deben obtener el máximo provecho de esta experiencia de aprendizaje, a través de un contexto en el que sea posible desarrollar una relación a largo plazo con compañeros de clase, profesores y antiguos alumnos.

Estas son las etapas del proceso de admisión:

• Condiciones previas de admisión
• Solicitud de admisión
• Entrevista personal
• Carta de motivación
• Evaluación Comité de Admisiones
• Matriculación