Andrés Abad

Ph.D. in Industrial and Operations Engineering
University of Michigan, Ann Arbor

El Dr. Andrés Abad posee títulos de Ph.D. y M.Sc. en Industrial and Operations Engineering por la University of Michigan, en Ann Arbor, Estados Unidos; y de Ing. en Estadística Informática por la ESPOL. Durante sus estudios en EEUU recibió los reconocimientos académicos ScholarPOWER Award en los años 2008 y 2009. Dirige el Laboratorio de Investigación en Inteligencia Artificial Industrial INARI en el Centro de Tecnologías de la Información (CTI) en ESPOL, dedicado a investigar el uso del Deep Learning en la resolución de problemas industriales reales. Su interés profesional y de investigación se enfoca en el desarrollo de aplicaciones del Deep Learning, Machine Learning, Data Science y optimización matemática, publicando ampliamente en revistas científicas indexadas categoría A1. Mantiene contacto permanente con la industria nacional, y ha realizado proyectos de consultoría para diversas firmas en el Ecuador. En los últimos años, ha servido de asesor ministerial en temas de industria y tecnología, ha asesorado al departamento de data science y ha desarrollado proyectos de aplicación de machine learning para una importante empresa de retail. Es profesor en la carrera Ingeniería Industrial en la Facultad de Ingeniería en Mecánica y Ciencias de la Producción, Profesor en la Escuela de Negocios ESPAE, y profesor de varios programas de posgrados en la ESPOL.

2010       Doctor en Ingeniería Industrial y de Operaciones, Universidad de Michigan, Ann Arbor                   Estados Unidos.

2008       MS.c. en Ingeniería Industrial y de Operaciones, Universidad de Michigan, Estados                       Unidos

2005       Ingeniero en Estadística, Escuela Superior Politécnica del Litoral, Ecuador

Artículos académicos

Alcivar, I., Abad, A.G. (2016) “Design and evaluation of a gamified system for ERP training”, Computers in Human Behavior, 58, pp. 109-118.

Abad, A.G., Jin, J., Son, Y.-J. (2014) “Estimation of expected human attention weights based on a decision field theory model”, Information Sciences, 278, pp. 520-534.

Abad, A.G., Paynabar, K., Jin, J.J. (2011) “Modeling and analysis of operator effects on process quality and throughput in mixed model assembly systems” Journal of Manufacturing Science and Engineering, Transactions of the ASME, 133 (2), art. no. 021016

Abad, A.G., Jin, J. (2011) “Complexity metrics for mixed model manufacturing systems based on information entropy” International Journal of Information and Decision Sciences, 3 (4), pp. 313-334.

Participación en conferencias académicas

Hernandez, J., Abad, A.G. (2018) “Spatial and temporal feature extraction using a restricted boltzmann machine model” Artículo presentado en Communications in Computer and Information Science, 833, pp. 3-13, Medellin, Colombia.

Abad, A.G., Reyes-Castro, L.I. (2017) “Collaborative filtering using denoising auto-encoders for market basket data” Artículo presentado en 67th Annual Conference and Expo of the Institute of Industrial Engineers 2017, pp. 1882-1887, Pittsburgh, Estados Unidos.

Abad, A.G. (2014) “Operational performance metrics based on mixed model manufacturing systems model” Artículo presentado en IIE Annual Conference and Expo 2014, pp. 3737-3746, Montreal, Canada.

Silva, C., Abad, A. (2014) “Simulating retail stores in Latin America to improve productivity” Artículo presentado en IIE Annual Conference and Expo 2014, Montreal, Canada.

Actas de conferencias académicas

Reyes-Castro, L.I., Abad, A.G. (2020) “A dynamic Bayesian network model for inventory level estimation in retail marketing.” Proceedings of the 2016 Industrial and Systems Engineering Research Conference, ISERC 2016, pp. 1561-1566.

Abad, A.G., Reyes Castro, L.I. (2020) “A probabilistic adaptive search system for exploring the face space.” Proceedings of the 2016 Industrial and Systems Engineering Research Conference, ISERC 2016, pp. 1269-1274.

Cobos, R., Hernandez, J., Abad, A.G. (2019) “Retail Traffic-Flow Analysis Using a Fast Multi-object Detection and Tracking System” Communications in Computer and Information Science, 1096 CCIS, pp. 29-39.

Hernandez, J., Abad, A.G. (2018) “Learning from multivariate discrete sequential data using a restricted Boltzmann machine model” 2018 IEEE 1st Colombian Conference on Applications in Computational Intelligence, ColCACI 2018 – Proceedings, art. no. 8484854.

Abad, C.L., Abad, A.G., Lucio, L.E. (2017) “Dynamic memory partitioning for cloud caches with heterogeneous backends” Artículo presentado en ICPE 2017 – Proceedings of the 2017 ACM/SPEC International Conference on Performance Engineering, pp. 87-90.

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