Aprende a gestionar inventarios y almacenes con las herramientas y tecnologías clave que lideran la logística moderna.
El curso “Gestión Inteligente de Inventarios y Almacenes” entrega herramientas avanzadas y actualizadas para enfrentar de forma estratégica y operativa los desafíos que implica administrar inventarios y centros de distribución en entornos dinámicos y competitivos.
Comienza con una revisión detallada de los principales modelos de clasificación y control de inventarios, abordando técnicas como ABC/XYZ, políticas de reposición y estrategias de gestión de la demanda, con énfasis en su impacto sobre el nivel de servicio al cliente. Luego, se exploran buenas prácticas en el diseño y operación de almacenes inteligentes, considerando aspectos como configuración del layout, flujos operacionales, estrategias de picking, sistemas de cross-docking y tecnologías para la automatización logística.
El curso profundiza en la implementación de sistemas WMS (Warehouse Management Systems), el uso de tecnologías como AGVs, robótica, IoT y blockchain, y el análisis de datos para optimizar niveles de stock, reducir pérdidas y mejorar la toma de decisiones. Finalmente, se identifican riesgos frecuentes en la gestión de inventarios y bodegas, junto con indicadores clave (KPIs) para el control y mejora continua.
Este curso combina teoría aplicada, tecnologías actuales y casos reales, preparando a los participantes para enfrentar la transformación digital de la logística con visión estratégica.
Inicio de clases:
Noviembre 2026
Fin del curso
Diciembre 2026
Valor vigente
Online: $ 345.000.-
Streaming: $ 443.000.-
Formas de Pago
Webpay (Tarjetas de Crédito y Débito)
Cheque
Factura
Transferencia Bancaria / Depósito
PayPal
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Ingeniero Agrónomo por la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (PUCV) y Doctor en Biología Vegetal por la University of California – Davis. Ha integrado investigación académica y consultoría internacional en fruticultura. Lidera proyectos de innovación científica y tecnológica, y es Decano de la Facultad de Ciencias Agronómicas y de los Alimentos de la PUCV. Ha desarrollado metodologías de data science para apoyar decisiones logísticas complejas.
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