Presentaron el Sistema de Planificación Logística para Problemas de Recolección/Distribución, un desarrollo que permite seleccionar qué clientes visitar cada día de la semana para satisfacer su demanda periódica, asignar vehículos a cada visita y obtener el ruteo óptimo. El sistema integra información en tiempo real mediante GPS, puede gestionarse desde la base de operaciones y cuenta con una app móvil para el conductor.

Este desarrollo combina sistemas de información, modelación matemática y optimización, y fue financiado por el proyecto IO 2025 de la Agencia Santafesina de Ciencia, Tecnología e Innovación.

Esta distinción constituye un merecido reconocimiento a su extraordinaria trayectoria nacional e internacional en investigación, desarrollo tecnológico, docencia y formación de recursos humanos, y representa, a la vez, una fuente de orgullo e inspiración para toda la comunidad de INGAR.

Más información

Título de la Tesis:

“Un enfoque basado en grafos de conocimiento y grafos acíclicos dirigidos para la automatización y la reproducibilidad de flujos de trabajo computacionales en plataformas robóticas de experimentación intensiva”

Director: Dr. Ernesto Martínez (INGAR – CONICET/UTN)

Codirector: Dr. M. Nicolás Cruz Bournazou (TU Berlín)

Jurado:

• Dr. Gerardo ACOSTA (CIFICEN – UNCPBA/CICPBA/CONICET)
• Dr. D. Camilo CORRALES MUÑOZ (INRAe – Toulouse, Francia)
• Dr. Aldo VECCHIETTI (INGAR – CONICET/UTN).

Fecha y hora: Martes 17 de marzo de 2026, 11:00 hs.

El objetivo de esta actividad es:

• Informar a los interesados sobre la Convocatoria a Becas Internas de Investigación 2026 UTN.
• Presentar a los estudiantes de últimos años de Ingeniería en Sistemas de Información (ISI) posibles líneas para desarrollar Proyectos Finales de Carrera (PFC).

Proyectos que se presentarán:

1. Framework para el diseño de Sistemas Ciber-Físicos industriales – Director: Silvio Gonnet
2. Integración vertical de datos mediante una red de ontologías – Directora: Marcela Vegetti
3. Especialización en Lenguaje Computacional para el Formalismo de Simulación DEVS – Directora: Maria Julia Blas
4. Marcos de trabajo para realizar defensa en profundidad en sistemas – Directora: Maria Luciana Roldán
5. Prosumidores usando gemelos digitales – Director: Ernesto Martínez
6. Sistemas multiagente e inferencia activa para redes eléctricas – Director: Gonzalo Álvarez

Lugar: INGAR – Avellaneda 3657
Fecha y hora: 9 de marzo de 2026 | 16:00 hs
Confirma tu asistencia o solicita más info al contacto del INGAR (*mail protegido*)

Su labor científica se centra en la síntesis, diseño, simulación y optimización de procesos,
con especial énfasis en la integración de procesos intensivos en el uso de hidrógeno y
oxígeno, procesos de la industria aceitera y procesos híbridos de captura de carbono. Su
producción contribuye tanto al avance del conocimiento como al abordaje de desafíos
tecnológicos de alto impacto.

Esta promoción constituye un reconocimiento a su compromiso y trayectoria, y reafirma el
objetivo del Instituto de impulsar el desarrollo científico y tecnológico en áreas estratégicas
para el país.

RESUMEN

El plan de trabajo se centrará en el diseño y optimización de procesos de recuperación de solventes mediante la implementación de procesos híbridos destilación/membranas de pervaporación cerámicas, con especial enfoque en la recuperación de tetrahidrofurano (THF), un solvente ampliamente utilizado en la industria química y farmacéutica. Se considerarán soluciones THF-agua y metanol-THF-agua.  Para este último caso, la metodología de optimización tendrá en cuenta la frontera de destilación que actúa como límite a los destilados factibles de ser obtenidos vía destilación. Se prevé trabajo tanto experimental como de modelado.

Contactos

Dr. Héctor José María Espinosa (*mail protegido*)

Dr. Danilo Figueroa Paredes (*mail protegido*)

Felicitaciones por este importante reconocimiento y agradecimiento por el compromiso de
continuar impulsando la investigación, la innovación y la transferencia tecnológica en
beneficio de la sociedad.

Investigadores promovidos

Gonzalo Álvarez Disciplina: Ingeniería Civil, Eléctrica, Mecánica e Ingenierías Relacionadas Tema de investigación: Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica. Con Énfasis en la Penetración de la Energía Eólica

María Julia Blas Disciplina: Informática y Comunicaciones Tema de investigación: Infraestructura Informática basada en un Lenguaje de Interoperabilidad para el Modelado y Simulación DEVS

Martín Luna Disciplina: Ingeniería de Procesos Tema de investigación: Herramientas para el Desarrollo, Escalado y Operación de Procesos Productivos en la Industria Biotecnológica: Sensores Inteligentes y Gemelos Digitales

Diego G. Oliva Disciplina: Ingeniería de Procesos Tema de investigación: Modelado, Síntesis y Optimización de Sistemas de Producción de Energía

Ramiro J. Sánchez Disciplina: Ingeniería de Procesos Tema de investigación: Diseño Conceptual de Procesos Híbridos basados en Membranas

Estas publicaciones abarcan temas como Optimización de Cadenas de Suministro, Sustentabilidad y Transición Energética, Bioprocesos, Bioingeniería, Inteligencia Artificial y Modelado Predictivo, fortaleciendo la presencia del Instituto en la comunidad científica y su aporte al desarrollo tecnológico y social.

Listado de publicaciones en Journals

• Porporatto, L. G., Achkar, V. G., Fumero, Y., Brunaud, B. B., Torres, N., Corsano, G. (2025). MILP reformulation and extension of multi-echelon inventory optimization model based on the guaranteed service approach. Computers and Chemical Engineering, 202, Article 109305. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109305
• Manassaldi, J. I., Incer-Valverde, J., Morosuk, T., Mussati, M. C., Mussati, S. F. (2025). A novel optimization strategy for designing cryogenic energy storage systems. Energy, 332, Article 136490. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.136490
• Mione, F. M., Luna, M. F., Kaspersetz, L., Neubauer, P., Martínez, E. C., Cruz-Bournazou, M. N. (2025). A property graph schema for automated metadata capture, reproducibility and knowledge discovery in high-throughput bioprocess development. Digital Discovery, 4(9), 2401–2422. https://doi.org/10.1039/d5dd00070j
• Fischer, C. D., Mussati, M. C., Morosuk, T., Mussati, S. F. (2025). Optimization of hybrid CO₂ capture processes. Energy, 330, Article 136724. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.136724
• Figueroa Paredes, D. A., Sánchez, R. J., Laoretani, D. S., Fuentes, M., Fernández, M. B., Espinosa, J. (2025). Variants of the hybrid distillation/pervaporation process: Conceptual model-based optimization and environmental analysis for IPA dehydration. Separation and Purification Technology, 363, Article 132281. https://doi.org/10.1016/j.seppur.2025.132281
• Bagajewicz, M. J., Nahes, A. L. M., Queiroz, E. M., Oliva, D. G., Francesconi, J. A., Costa, A. L. H. (2025). Globally optimal basic design of multiple-unit heat exchangers. AIChE Journal, 71(7), Article e18838. https://doi.org/10.1002/aic.18838
• Luna, M. F., Mione, F. M., Kaspersetz, L., Neubauer, P., Martínez, E. C., Cruz-Bournazou, M. N. (2025). Automated regression of bioreactor models using a Bayesian approach for parallel cultivations in robotic platforms. Biochemical Engineering Journal, 219, Article 109729. https://doi.org/10.1016/j.bej.2025.109729
• Tibaldo, A. S., Montagna, J. M., Fumero, Y. (2025). MILP model for simultaneous batching, production and distribution operations in single-stage multiproduct batch plants. International Journal of Industrial Engineering Computations, 16(3), 671–692. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2025.4.005
• Tibaldo, A. S., Montagna, J. M., Fumero, Y. (2025). Efficient mixed-integer linear programming model for integrated management of ready-mixed concrete production and distribution. Automation in Construction, 173, Article 106074. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106074
• Schmidhalter, I., Mussati, M. C., Mussati, S. F., Marcovecchio, M. G., Aguirre, P. A. (2025). Optimal green ammonia system design for minimum levelized costs in Southern Argentina. International Journal of Hydrogen Energy, 121, 337–350. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.03.317
• Blas, M. J., Toniolo, M., Gonnet, S. (2025). Enhancing routed DEVS models with event tracking. Journal of the Brazilian Computer Society, 31(1), 412–425. https://doi.org/10.5753/jbcs.2025.4613
• Dominguez, J. A., Vegetti, M., Gonnet, S. (2025). Asset administration shell submodel for representing the procedural part of ISA-88 recipes. IEEE Latin America Transactions, 23(1), 36–42. https://doi.org/10.1109/TLA.2025.10810401
• Alvarez, G. E. (2025). Optimising large-scale generation and transmission systems via neural network-based wind energy forecasting: An integrated approach applied to Argentina. International Journal of Ambient Energy, 46(1), Article 2571521. https://doi.org/10.1080/01430750.2025.2571521
• Cunico, M. L., Vanzetti, N. A., Kröhling, D. E., & Vecchietti, A. (2025). Integrated approach between machine learning and operations research: A case study in grain logistics. Industrial and Engineering Chemistry Research, 64(47), 22813–22825. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.5c03168

El Dr. Miguel Mussati es Investigador Independiente del CONICET y Docente Investigador de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN). Es Ingeniero Químico egresado de la UTN – Facultad Regional Villa María y Doctor en Ingeniería Química por la Universidad Nacional del Litoral (UNL). Completó su formación posdoctoral en el Computer Aided Process Engineering Center
(CAPEC), en la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), mediante una beca externa de CONICET.

Su línea de investigación se enmarca en el área de Ingeniería de Sistemas de Procesos (PSE), con especial énfasis en el modelado, simulación y optimización de sistemas complejos orientados a la sostenibilidad ambiental y energética, utilizando herramientas avanzadas de programación matemática. Ha dirigido o codirigido proyectos de investigación financiados por el CONICET, la Universidad Tecnológica Nacional y la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, abordando temáticas como hidrógeno verde, captura de CO₂, energías renovables y tratamiento biológico de aguas residuales. Asimismo, ha participado activamente en procesos de transferencia tecnológica hacia organismos públicos, empresas privadas y mixtas.

En el ámbito de la gestión institucional, se ha desempeñado como Vicedirector de INGAR y Director Académico de las carreras de Especialización y Maestría en Ingeniería Ambiental de la UTN – Facultad Regional Santa Fe. Ha integrado el Consejo Directivo de INGAR en diversos períodos.

En el ámbito universitario, forma parte de la Comisión de Posgrado del Rectorado de la UTN. Ha actuado como jurado de tesis doctorales y de maestría en la UTN, UNL, UNS y UNT. Ha dirigido y codirigido tesis doctorales de becarios de CONICET, así como de investigadores asistentes y becarios posdoctorales.

Junto a colegas de INGAR, ha establecido vínculos de cooperación científica con instituciones de Alemania y Dinamarca, desarrollando trabajos colaborativos en áreas como energías renovables, transición energética e innovación en procesos industriales. Estas colaboraciones han dado lugar a publicaciones en revistas científicas de alto impacto.

Como Director del Instituto, mi propósito es impulsar proyectos de investigación, desarrollo tecnológico y articulación con el entorno productivo, promoviendo una cultura de excelencia académica y compromiso institucional. Mi gestión se orientará al  fortalecimiento de capacidades científicas, la cooperación interdisciplinaria y la proyección nacional e internacional del conocimiento generado en INGAR.

 

 

– Dr. Miguel C. Mussati, Director del Instituto INGAR

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