Diplomado en Ingeniería Industrial: operaciones, evaluación de proyectos, calidad Seis Sigma y procesos lean con analítica de datos
El Diplomado en Ingeniería Industrial es un programa 100% online de la Facultad de Ingeniería y Negocios UST, para profesionales que necesitan diseñar y gestionar procesos, operaciones y proyectos con una base cuantitativa, integrando la ingeniería industrial clásica con analítica de datos e inteligencia artificial.
En una economía abierta y globalizada, la competitividad es clave para la sustentabilidad de cualquier empresa. Las organizaciones enfrentan la transformación digital y la transición hacia la industria inteligente, donde no basta con procesos efectivos: hay que convertir grandes volúmenes de datos en decisiones estratégicas.
El programa recorre la administración de operaciones sustentables, la ingeniería económica de proyectos, el control estadístico de procesos y Seis Sigma, y el diseño de procesos industriales, con la metodología de «aprender haciendo» y aplicaciones en Excel, BI y machine learning.
● Inicio: 31 de agosto 2026 | ● Online | ● 108 Horas
Dirigido a
Profesionales universitarios o técnicos de ingeniería, salud, administración o áreas afines que necesiten profundizar en ingeniería industrial y gestión de procesos, y profesionales que toman decisiones en logística, administración, producción de bienes y servicios, y control de calidad.
Perfil de Egreso
El egresado será capaz de diseñar sistemas industriales inteligentes y sustentables, integrando metodologías clásicas de la ingeniería industrial con analítica de datos e inteligencia artificial, y de optimizar procesos y operaciones mediante simulación, machine learning y control estadístico, para diagnosticar y resolver problemas complejos en logística, producción y servicios con evidencia cuantitativa.
Elementos Diferenciadores
Ingeniería industrial con datos e IA: integra métodos clásicos con análisis exploratorio de datos, BI, machine learning e inteligencia artificial aplicada.
Aprender haciendo: aplicaciones en Excel para evaluación de proyectos, costos y flujos de caja.
Calidad y mejora continua: control estadístico de procesos, Seis Sigma con ciclo DMAIC y manufactura esbelta.
Mirada multidisciplinaria: aplicable a contextos industriales, logísticos, de servicios y de salud.
Conoce el diplomado en video
Conoce el Diplomado en Ingeniería Industrial
Presentación del programa, Universidad Santo Tomás.
Bienvenida: lunes 31 de agosto 2026 a las 19:00 horas.
Clases sincrónicas: martes, miércoles y jueves de 19:00 a 22:00 horas.
Duración: 108 horas cronológicas · 4 módulos.
Plan de Estudio
Módulo I: Administración de operaciones para la sustentabilidad
Decisiones estratégicas en operaciones Gestión de operaciones, eficiencia, calidad y productividad, estrategia de operaciones sustentable, localización, pronósticos y administración de la demanda, y uso de IA con prompts efectivos en el trabajo.
Capacidad y planificación de la producción Estrategias y horizontes de planificación de la capacidad, outsourcing, y estrategias y métodos de planificación agregada.
Mercados y organización industrial 4.0 Teoría de la firma en la era digital, estructuras de mercado y teoría de juegos, con BI, análisis exploratorio de datos (EDA) y machine learning para optimizar la producción.
Módulo II: Ingeniería de proyectos
Ingeniería económica y costos Tipos de costo, estimación bottom-up y top-down, punto de equilibrio, fijación de precios y factibilidad técnica y económica.
Valor del dinero en el tiempo Interés simple y compuesto, diagramas de flujo de efectivo, factores financieros y tasas nominales y efectivas en Excel.
Evaluación de alternativas y decisiones VAN, valor anual, TIR, período de recuperación, sensibilización de flujos de caja, análisis de reemplazo y vida económica de activos.
Módulo III: Gestión de la calidad
Metodologías estadísticas aplicadas a procesos Evolución del control de calidad y las 7 herramientas básicas de la calidad.
Control estadístico de procesos Variación común y especial, cartas X-R, X-S, p, np, c, u, CUSUM y EWMA, capacidad del proceso y calidad en servicios.
Metodología Seis Sigma Seis Sigma como estrategia de negocio, estructura de proyectos y ciclo DMAIC.
Módulo IV: Procesos industriales
Optimización de procesos Diseño óptimo de procesos e instalaciones, pensamiento esbelto y manufactura esbelta (lean).
Estudio de tiempos y capacidad Dimensionamiento de planta e inventario, balanceo de líneas, productividad, ubicación de plantas, lay-out y manejo de materiales.
Diseño de procesos y análisis de flujo Celdas de manufactura, reproceso, carga unitaria, flujo de materiales y análisis de flujo y relaciones en la planta.
(*) Los programas de Diplomados UST recibirán su diploma en formato digital.
Preguntas frecuentes sobre el Diplomado en Ingeniería Industrial
+Ver las 6 preguntas
¿Qué estudia la ingeniería industrial?
Estudia cómo diseñar, operar y mejorar sistemas productivos y de servicios para que sean más eficientes, de mejor calidad y rentables. Integra la gestión de operaciones, la planificación de la producción, la evaluación económica de proyectos, el control de calidad, la logística y el diseño de procesos, cada vez más apoyada en datos y analítica.
¿Necesito ser ingeniero para postular?
No. Está dirigido a profesionales universitarios o técnicos de ingeniería, salud, administración o áreas afines que necesiten herramientas de gestión de procesos y operaciones.
¿Incluye Seis Sigma y lean?
Sí. El Módulo III aborda control estadístico de procesos y la metodología Seis Sigma con ciclo DMAIC, y el Módulo IV incluye pensamiento y manufactura esbelta.
¿Se usan herramientas de datos e inteligencia artificial?
Sí. El programa incorpora análisis exploratorio de datos, BI, machine learning y uso de IA con prompts efectivos, además de aplicaciones en Excel.
¿El diplomado es online?
Sí, es 100% online, con clases sincrónicas los martes, miércoles y jueves de 19:00 a 22:00 horas, y una duración de 108 horas cronológicas.
¿Qué es Seis Sigma y el ciclo DMAIC?
Seis Sigma es una metodología de mejora de procesos que busca reducir la variabilidad y los defectos usando herramientas estadísticas. Se implementa con el ciclo DMAIC: Definir el problema, Medir el desempeño actual, Analizar las causas, Mejorar el proceso y Controlar los resultados. En el Módulo III la aplicas junto con el control estadístico de procesos.
