Dr. Manuel Vargas Guzmán
Profesor Asociado
Grados Académicos:
- Doctor en Ciencias de la Ingeniería, mención Ingeniería Industrial. Universidad de Santiago de Chile.
- Magíster en Ingeniería Industrial. Universidad de Chile.
Áreas de Especialización:
- Gestión de Operaciones
- Inteligencia Artificial
- Educación en Ingeniería
- Industria 4.0
El Dr. Manuel Eduardo Vargas Guzmán es Ingeniero Civil Industrial por la Universidad de Santiago de Chile y ha sido Director del Magíster en Sistemas de Gestión Integrados de la misma universidad.
Su trayectoria profesional y académica se ha desarrollado en torno a la gestión de operaciones, inteligencia artificial aplicada, complejidad, y educación en ingeniería. Ha ocupado cargos académicos en diversas universidades del país y ha contribuido al fortalecimiento de programas de formación en pregrado y postgrado. Su enfoque de investigación está centrado en la aplicación de herramientas de machine learning y optimización para la mejora de procesos industriales, logísticos y de gestión, así como en el estudio de sistemas complejos en entornos organizacionales.
Ha liderado y participado en numerosos proyectos de investigación con financiamiento interno y externo, incluyendo FONDECYT y colaboraciones internacionales. Entre sus trabajos más destacados se encuentran publicaciones sobre logística inversa, empaques inteligentes, gestión estratégica y tecnologías habilitantes de la Industria 4.0. Sus artículos han sido publicados en revistas científicas indexadas en WoS y Scopus, y presentados en congresos internacionales como INFORMS e IFORS. Además, ha sido evaluador de proyectos para ANID, CORFO y otras agencias.
- Investigador Principal – FONDECYT de Iniciación 11200993 (2020).
- Investigador Principal – Fondos de Innovación del CIES – USS (2018).
Publicaciones y Congresos:
Artículos en Revistas Indexadas (WoS y Scopus):
- Gracia, M.D.; Mar-Ortiz, J.; Vargas, M. Truck Appointment Scheduling: A Review of Models and Algorithms. Mathematics 2025, 13, 503. DOI
- Alfaro, M.; Santander, P.; Fuertes, G.; Ternero, R.; Vargas, M. Water Reservoir Placement Methodology for Forest Firefighting: A Case Study of Valparaíso, Chile. Forests 2024, 15, 201. DOI
- Fuertes, G., Alfaro, M., Vargas, M., et al. (2020). Conceptual framework for the strategic management: a literature review—descriptive. Journal of Engineering. DOI
Ponencias en Congresos Internacionales:
- Carolina Lagos, Guillermo Fuertes, Raul Carrasco, Sebastian Gutierrez, Manuel Vargas, Rafael Rodrigues. 2016. Facing the data analysis complexity for the energetic efficiency management at great copper mining, in Codelco Chuquicamata, Chile. IEEE International Conference on Automatica (ICA-ACCA). DOI
- Raúl Carrasco, Ismael Soto, Pablo Adasme, Miguel Alfaro, Manuel Vargas. 2014. Pronósticos de precios del cobre usando algoritmos genéticos. XXI Congreso ACCA Asociación Chilena de Control Automático.
- O. Maltés Pérez; C. Pizarro M.; M. Díaz Araya; M. Vargas G.; M. Peralta Müller. 2014. Método de casos. Una metodología activa para adquirir aprendizajes significativos en Química. SOCHEDI, 2014.
Puede encontrar todas sus publicaciones aquí
Pregrado:
- Gestión de Operaciones
- Inteligencia Artificial Aplicada
- Educación en Ingeniería
- Planificación Estratégica
Postgrado:
- Modelos Avanzados de Gestión
- Seminario de Tesis en Magíster en Sistemas de Gestión Integrados
Docencia en Otras Instituciones
Universidad San Sebastián, Facultad de Ingeniería y Tecnología, Santiago, Chile
- Gestión de Operaciones e Inteligencia Artificial
Universidad Andrés Bello, Facultad de Ingeniería, Viña del Mar, Valparaíso, Chile
- Gestión de Operaciones
- Teoría de Decisiones
- Investigación de Operaciones
Universidad Católica Del Norte, Facultad de Ingeniería, Coquimbo, Chile
- Gestión de Operaciones
- Introducción a la Ingeniería
- Investigación de Operaciones.
Gestión Académica:
- Director del Magíster en Sistemas de Gestión Integrados
- Evaluador externo para proyectos CORFO y FONDECYT
El cuerpo académico del Departamento de Ingeniería Industrial de la USACH destaca por su excelencia en docencia e investigación, con experiencia en optimización, gestión y análisis de datos, vinculándose activamente con la industria.
