Datos personales
Breve reseña curricular
Doctorado en Tecnología de la Computación e Ingeniería Ambiental. Universidad Católica San Antonio Murcia (UCAM). 2016-2022.Ingeniería Industrial. Universidad Politécnica de Cartagena(UPCT). Murcia. 2005-2012.
Ingeniería Organización Industrial. Universidad Politécnica de Cartagena(UPCT).Murcia. 2012 –2015.
Máster en Prevención de Riesgos Laborales. Universidad Católica San Antonio Murcia (UCAM). 2016-2017.
Máster Logística Integral Profesional. Supply Chain Management. Universidad Europea de Valencia (ADL-ESTEMA) 2012-2013.
Master´s Certificate in Project Management. Associate´s Certificate in Project Management. The George Washington University. Washington DC. United States. 2012.
Experiencia Profesional:
ElPozo Alimentación S.A- Ingeniero Industrial de Métodos y Tiempo. 2017- Actualmente.
Docente en Universidad Internacional de Valencia
Docente UCAM
José Montoya Belmonte
Profesor/a Doctor/a NO Acreditado/a
- Email:
- [email protected]
- Formación académica:
- -
- Ingeniero Industrial
- -
- Ingeniero Industrial Especialidad Organización Industrial
- -
- Máster en Prevención de Riesgos Laborales
- -
- Máster en Logística Integral Profesional Supply chain
- -
- Doctor en Tecnología de la Computación e Ingeniería Ambiental
- Facultad:
- Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas
- Categoría docente:
- Nivel IV: Doctor no acreditado.
- Título de doctor:
- Sí
- - Linkedin:
- http://linkedin.com/in/josé-montoya-belmonte-52716332
- - Facebook:
- - Twitter:
Experiencia Docente
| Facultad | Titulación | Asignatura | Fecha Impartición | |
|---|---|---|---|---|
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster en Economía Circular y Desarrollo Sostenible | Trabajo Final de Máster | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster Universitario en Supply Chain Management and Logistics | Proyecto de Gestión de la Cadena de Suministro | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster Universitario en Supply Chain Management and Logistics | Logística 4.0 | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster Universitario en Gestión de Proyectos / Project Management | Trabajo Fin de Máster (Project Management) | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster Universitario en Supply Chain Management and Logistics | CF - Fundamentos de la Administración y Dirección de Empresas | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster Universitario en Supply Chain Management and Logistics | CF - Organización y gestión interna | 2025 |
| Docencia VIU actual | Ciencia y Tecnología | Máster en Big Data y Data Science | Trabajo Fin de Máster | 2025 |
| Docencia VIU actual | Facultad de Ciencias Sociales y Jurídicas | Máster Universitario en Economía Circular y Desarrollo | Marketing y Comunicación verde | 2025 |
Experiencia Profesional actual
| Organización | Puesto | Duración |
|---|---|---|
| UNIVERSIDAD INTERNACIONAL DE VALENCIA | Doctor no acreaditado | 23-12-2022- actualidad |
| Universidad Católica San Antonio de Murcia | Profesor Docente | 01-09-2022- actualidad |
| GRUPO ATU | Tutor, formador | 21-01-2021- actualidad |
| Elpozo Alimentación SA | Ingeniero | 05-06-2017- actualidad |
Experiencia Profesional
No posee experiencia profesional previa
Experiencia Investigadora
| Código ORCID | 0000-0002-4106-7995 |
| Researcher ID | rid40244 |
| CVN Extendido | VER |
| Líneas de Investigación | IoT, Logistic, INDUSTRY 4.0 |
| 5 Publicaciones relevantes |
Proyectos de I+D+i financiados en convocatorias competitivas de Administraciones o entidades públicas y privadas
No hay proyectos registrados
Estancias en centros de I+D+i públicos o privados
No hay estancias registradas
Premios y reconocimientos
No hay premios registrados
Grupos
Nombre del grupo:
Digital technologies in urban sustainability Acronimo:
DIGURB-SUST
Descripción/objetivos del Grupo:
Urban sustainability seeks to improve the social, economic, and environmental conditions of a city to ensure the quality of life for current and future residents. Conversely to the static nature of urban development, the consideration of time in urban planning is essential to anticipate and validate future urban changes. Smart cities emerged as a panacea in the last decades, but they are a mere receptor for a massive amount of data from a large network of devices and sensors (Internet of Things) dispersed in the city. City information modelling has been developed to use big data to represent an interactive 3D model of urban areas since then. For instance, urban digital twins (UDTs) simulate changing urban scenarios to make more efficient urban ecosystems. However, the interaction with these models is yet a pending challenge to be faced. Aiming to bridge this gap, new digital technologies based on virtual reality offer pioneering instruments to provide individuals with an immersive experience promoting the enhancement of a wide range of environmental, social, economic, and institutional aspects.
DIGURB-SUST thus pursues the application of digital technologies in sustainable urban development by particularly addressing social and institutional (governance) dimensions. Furthermore, DIG_URB_SUST intends to attract the attention and collaboration of experts in smart cities, urban digital twins, metaverse, data science, machine learning, artificial Intelligence, blockchain, virtual/mixed/augmented reality, Internet of Things, among others, to achieve urban sustainability.
Co-Ip:
Nº usuarios:
2
Nombre del grupo:
Supply Chain & Operations Decision Making Acronimo:
SCODeM
Descripción/objetivos del Grupo:
This research group aims to develop high level research on the application of decision making theories and optimization tools in supply chain, logistics, transport and production systems. The role of decision making tools in information system and computer programming is inevaitable. The focus is on the smart logistics, supplier management, waste reduction in manufacuring, location problems, sustainable design of transportaiton systems. In addition, researchers design robust decision making models (MCDM, MCDA, MODM) and develop high standards analysis to test those methods. Sort of algorithms like MABAC, CoCoSo, MARCOS, LBWA, and fuzzy extentions of them are configured and validated by software and instruments. The research group has annual conferences and several call for papers in top and high quality journals.
Ip:
Co-Ip:
No hay Co-ip
Nº usuarios:
2
Proyectos
No pertenece a ningún proyecto