Minitab, LLC, ha anunciado que ha alcanzado el estatus de socio de SAP en el programa SAP® PartnerEdge®. Esta es una clara indicación del alto nivel de calidad que Minitab, LLC ofrece a las empresas que utilizan soluciones SAP.
Jeff Slovin, presidente y director ejecutivo de Minitab, dijo: “Nuestra asociación con SAP® resalta la necesidad de que las soluciones líderes de Minitab ayuden a las organizaciones a lograr la transformación digital. Real-Time SPC™ de Minitab impulsa mejoras inmediatas en la calidad y la monitorización de procesos, lo que ayuda a las empresas a lanzar al mercado productos de alta calidad más rápido y lograr importantes ahorros de costes. Es una parte integral del nuevo paradigma para la fábrica del futuro y para desbloquear el valor de la Industria 4.0”.
Minitab, LLC alcanzó el estatus de socio de SAP como resultado de las referencias positivas de los clientes, sus ofertas únicas de soluciones SAP y su compromiso continuo para lograr las certificaciones de SAP.
Esta asociación permite a los clientes de fabricación digital de SAP® acceder a la mejor solución Real-Time SPC™ de Minitab y obtener conocimientos de producción más profundos, lo que resulta en mejoras significativas en los procesos al aprovechar las potentes capacidades de control de procesos estadísticos de Minitab. A través de esta potente combinación, los clientes pueden ampliar el alcance y el beneficio de los valiosos datos de SAP® Digital Manufacturing para ofrecer mejoras inmediatas en la calidad y los procesos. El control estadístico de procesos en tiempo real es de vital importancia para la fabricación inteligente, ya que utiliza datos en tiempo real para optimizar la producción y mejorar la calidad más rápido que nunca.
Real-Time SPC™ de Minitab combina el poder del control de procesos estadísticos tradicionales con tecnologías modernas basadas en la nube para ofrecer monitoreo y alertas de procesos estadísticos en tiempo real en una solución conveniente e integral. Esto permite a las organizaciones aumentar la calidad y la productividad en la planta de fabricación, al tiempo que reduce los costos y el tiempo de inactividad innecesario.
Minitab, LLC es socio del programa SAP PartnerEdge. Desarrollado sobre SAP Business Technology Platform e integrado con SAP® Digital Manufacturing, Real-Time SPC™ de Minitab impulsa a los clientes a convertirse en empresas inteligentes. El programa SAP PartnerEdge proporciona herramientas de habilitación, beneficios y soporte para facilitar la creación de aplicaciones disruptivas de alta calidad enfocadas en necesidades comerciales específicas, de manera rápida y rentable.
El estudio "New mechanistic model to simulate microalgae growth", publicado en Algal Research (ElSevier) [1], presenta un innovador enfoque para simular el crecimiento de microalgas, desarrollado por Alessandro Solimeno y colaboradores.
El objetivo principal del estudio fue desarrollar un modelo mecanicista que pueda predecir con precisión el crecimiento de microalgas en diferentes condiciones de cultivo.
Utilizando COMSOL Multiphysics como plataforma de simulación, los autores crearon un modelo detallado que integra los principales procesos bioquímicos y físicos que influyen en el crecimiento de las microalgas. Esto incluyó la modelización de la cinética de crecimiento, la absorción de nutrientes, la fotoinhibición y los procesos de transferencia de masa y energía.
Los resultados del estudio mostraron concordancia entre los datos experimentales y las predicciones del modelo desarrollado. Además, el modelo permitió a explorar el efecto de diferentes variables de proceso, como la intensidad lumínica y la concentración de nutrientes, en el crecimiento de las microalgas.
El modelo de simulación proporciona una herramienta valiosa para comprender mejor los mecanismos que regulan el crecimiento de las microalgas, pero además ofrece oportunidades para optimizar el diseño y el control de sistemas de cultivo de microalgas en diversas aplicaciones.
El uso de COMSOL Multiphysics fue fundamental en este estudio, permitiendo a los investigadores desarrollar y validar de manera eficiente un modelo de simulación complejo y multidisciplinario.
[1] Alessandro Solimeno, Roger Samsó, Enrica Uggetti, Bruno Sialve, Jean-Philippe Steyer, Adrián Gabarró, Joan García. New mechanistic model to simulate microalgae growth. Algal Research 12, 2015, Pages 350-358 Doi: https://doi.org/10.1016/j.algal.2015.09.008.
Las mejoras clave incluyen un mejor manejo de discontinuidades en funciones por partes de forma predeterminada y compatibilidad con barras de colores para muchos más gráficos 2D y 3D.
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Por Jon Finerty
Los profesionales de operaciones se enfrentan a un desafío constante: garantizar un flujo de información fluido y una toma de decisiones basada en los datos entre equipos y sistemas geográficamente dispersos. Los métodos tradicionales de recopilación y análisis de datos suelen ser lentos, aislados y propensos a los errores. Esto puede provocar ineficiencias, retrasos en la obtención de conocimientos y, en última instancia, obstaculizar la capacidad de su organización para optimizar el rendimiento y alcanzar su máximo potencial.
Minitab Connect presenta una potente solución a estos desafíos al integrar perfectamente datos de tecnología operativa (OT) con datos de tecnología de la información (TI). Al actuar como un centro centralizado, Minitab Connect consolida datos de diversas fuentes en sus operaciones globales, que incluyen:
Al reunir todos estos datos en una plataforma unificada, Minitab Connect le permite:
A continuación se presentan algunos beneficios específicos que Minitab Connect puede ofrecer a los profesionales de operaciones:
En esta ocasión compartimos algunas ideas clave extraídas de un reciente artículo de Aoqi Xu, publicado en Energy, titulado “Performance prediction and optimization of annular thermoelectric generators based on a comprehensive surrogate model”. En este estudio innovador, Xu explora el mundo de los generadores termoeléctricos (GTE), presentando enfoques novedosos para mejorar su rendimiento mediante herramientas avanzadas de simulación como COMSOL Multiphysics [1].
Los generadores termoeléctricos tienen potencial para aprovechar el calor residual y convertirlo en energía eléctrica. Sin embargo, optimizar su rendimiento requiere una comprensión profunda de fenómenos térmicos y eléctricos dentro del dispositivo. Aquí es donde destaca la investigación de Xu, ofreciendo un modelo subrogado que predice y optimiza con precisión el rendimiento de los GTE anulares. Ver referencia [2] para modelos subrogados.
Uno de los puntos destacados del trabajo de Xu es el desarrollo de un modelo de subrogado que encapsula la interacción entre diferentes parámetros que influyen en el rendimiento de los GTE. Este modelo no solo facilita la predicción rápida del rendimiento, sino que también permite la optimización eficiente de los diseños de GTE, lo que conduce a mejoras significativas en la eficiencia de conversión de energía.
Además, la investigación de Xu contribuye a avanzar en el campo de la conversión de energía termoeléctrica al ofrecer ideas valiosas sobre los mecanismos subyacentes que rigen el rendimiento de los GTE. Al elucidar las relaciones entre los parámetros de diseño y las métricas de rendimiento, los ingenieros pueden tomar decisiones para mejorar la eficiencia y la fiabilidad de los sistemas de GTE.
En resumen, el artículo de Xu subraya el papel de las técnicas avanzadas de simulación, particularmente COMSOL Multiphysics, en el diseño y la optimización de generadores termoeléctricos. A medida que continuamos explorando soluciones de energía sostenible, la integración de estas herramientas en los flujos de trabajo de diseño será útil para materializar todo el potencial de las tecnologías termoeléctricas.
[1] Aoqi Xu, Changjun Xie, Liping Xi, Wenchao Zhu, Binyu Xiong, Hoay Beng Gooi. Performance prediction and optimization of annular thermoelectric generators based on a comprehensive surrogate model. Energy 290, 1 (2024) 130195. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.130195.
[2] Modelos Subrogados en COMSOL Multiphysics.