En Stanford, la ingeniería de sistemas económicos surgió como disciplina a finales de los años sesenta. El plan de estudios del departamento tenía cuatro áreas centrales: análisis de decisiones, optimización, ciencias económicas y sistemas dinámicos. Se hacía hincapié tanto en la práctica como en la teoría. El Departamento de Ciencias de la Gestión e Ingeniería de Stanford (MS&E), fundado en 2000, es una extensión del antiguo Departamento de Ingeniería de Sistemas Económicos. MS&E se centra en el codiseño de plataformas de ingeniería y sistemas sociales en el siglo XXI, a escala y con datos omnipresentes. El objetivo es comprender, diseñar, implantar y controlar sistemas integrados de personas y máquinas a gran escala. El espectro intelectual abarca desde la analítica y la computación hasta las ciencias sociales y del comportamiento. Este artículo describe ejemplos de proyectos pasados y presentes en los ámbitos de la energía, la educación, la economía, el medio ambiente y la salud. De cara al futuro, es probable que asistamos a la aparición continua de nuevas tecnologías, al aumento de la cantidad de datos, al incremento de los niveles de conectividad, a los avances informáticos, a la ubicuidad del aprendizaje automático y la inteligencia artificial, y a la creciente importancia de la necesidad de abordar los problemas sociales y medioambientales. Todo ello dará lugar a nuevas formas de analizar los problemas y a nuevas y ricas oportunidades para que las herramientas de los sistemas económicos de ingeniería tengan impacto.
At Stanford, engineering economic systems emerged as a discipline in the late 1960’s. The department’s curriculum had four central areas: decision analysis, optimization, economic sciences, and dynamic systems. The emphasis was on both practice and theory. The Management Science and Engineering Department at Stanford (MS&E), founded in 2000, is an outgrowth of the former Engineering Economic Systems Department. MS&E focuses on the codesign of engineering platforms and social systems in the 21st century, at scale and with pervasive data. The goal is to understand, design, implement, and control large-scale, integrated systems of people and machines. The intellectual spectrum ranges from analytics and computation to social and behavioral sciences. This article describes examples of past and present projects in the areas of energy, education, the economy, the environment, and health. Looking to the future, we are likely to see the continual emergence of new technologies, increasing amounts of data, increasing levels of connectivity, advances in computing, ubiquity of machine learning and artificial intelligence, and increasing importance of the need to address social and environmental problems. These will lead to new ways of analyzing problems and rich new opportunities for the tools of engineering economic systems to have impact.
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