Este vídeo reproduce la sesión que tuvo lugar el pasado 22 de noviembre de 2024 en la que pudimos ver cómo Minitab permite estructurar planes experimentales avanzados para abordar planes de mejora e innovación en las empresas.

En la primera parte, la Dra. Lourdes Pozueta expone cómo la necesidad de experimentar surge tanto en empresas tecnológicas, que se enfrentan al diseño de nuevas aplicaciones en contextos de escaso conocimiento, como en empresas consolidadas, que buscan mejorar la calidad y optimizar procesos y productos existentes de manera sistemática y controlada.

En la segunda parte, Mario Arrue, investigador de IMH Campus, muestra cómo a través de la metodología de Diseño de Experimentos, con la ayuda del software Minitab, pudo analizar y obtener las condiciones óptimas para la fabricación de Inconel 718 con la tecnología de fabricación aditiva de deposición directa de metal.

Los algoritmos de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) son implementaciones en las que se enseña a la computadora a reconocer patrones complejos a partir de los datos disponibles. Existen varios tipos de algoritmos, algunos aportan gran precisión en las predicciones futuras, y otros además nos informan de cierta estructura en los datos que nos permite entender relaciones existentes.

En esta sesión repasamos los modelos de Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML) incorporados nativamente en Minitab o a través de su módulo de analítica predictiva (Minitab Predictive Analytics Module) que nos ayudan a predecir resultados de la forma más precisa posible. También hablamos de medidas de bondad de ajuste, de interpretación de resultados y todo a través de ejemplos prácticos que nos permiten ir más allá en nuestros análisis.

En este tutorial le mostraremos los pasos fundamentales del modelado en COMSOL Multiphysics a través de un modelo altamente multifísico que combina fenómenos eléctricos, de transferencia de calor y de fluidos. Le servirá de punto de arranque de sus proyectos de simulación utilizando COMSOL.

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