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Categoría: Minitab

Publicado: 16 Julio 2025

Visto: 1200

• Minitab
• Minitab Statistical Software
• Minitab Solution Center
• Minitab Data Center
• Minitab Dashboard

La nueva actualización para Minitab Solution Center, incluye Minitab Statistical Software y a los módulos de Minitab. Esta versión contiene importantes funciones, ajustes de mantenimiento y solucion de errores entre los que se incluyen:

Minitab Statistical Software

• Mejoras en el gráfico de variabilidad: Los usuarios con datos apilados puede crear múltiples gráficos de variabilidad utilizando una variable de agrupamiento. Los usuarios puede también especificar una transformación logarítimica para la escala Y en el gráfico de Medias.

Minitab Data Center (Solo aplicación web)

• Reordenación de columnas: Las columnas ahora pueden reordenarse dentro de Data Center.
• Visualizaciones de Panel de Resumen de Datos para Gráficos de Barras e Histogramas: Dentro del panel Data Summary para una columnas seleccionada, se puede acceder a una visualización responsive con consejos sobre herramientas y barras de desplazamiento.
• Columna calculad: Los usuarios pueden crear columnas calculadas basadas en datos presentes dentro de otras columnas.

Minitab Dashboard (Solo aplicación web)

• Copiar y Reasignar Activos: Los usuarios pueden duplicar activos de dashboard utilizando copiar/pegar. Los usuario pueden ver y cambiar la hoja de trabajo fuente y columnas para una activo existente.

Esta actualización también incluye una actualización de Minitab Module Desktop, que es compatible con Transportation Module y Retail Solutions Module de Minitab.

• Transportation Module: Este complemento opcional está diseñado como una solución para profesionales del transporte. Proporciona acceso adicional a indicaciones directas, orientación estadística y páginas de soporte en un formato fácil de usar.
• Retail Solutions Module: Este complemento opcional está diseñado como una solución para profesionales del sector minorista. Proporciona acceso adicional a indicaciones directas, orientación estadística y páginas de soporte en un lenguaje accesible para el sector minorista, diseñado específicamente para ellos.

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Categoría: Maple

Publicado: 15 Julio 2025

Visto: 1133

• Maple Flow
• Migración
• .xmcd

Convierta sus archivos .XMCD con el Asistente de migración de Maple Flow

El Asistente de migración es un complemento especialmente diseñado para Maple Flow que ayuda a los ingenieros a convertir archivos .xmcd en documentos de Maple Flow totalmente editables. Maple Flow es un entorno libre, basado en matemáticas, diseñado para que los ingenieros creen y presenten cálculos en un formato profesional claro. Elija la conversión de archivo único o por lotes como una forma rápida y efectiva de preservar los cálculos críticos de su proyecto.

¿Aún no se decide? ¡¡¡Por qué usar el Asistente de Migración!!! ¡Es rápido! El contenido se convierte en segundos. Extrae ecuaciones, variables, unidades e imágenes en una hoja de cálculo editable de Maple Flow. ¡Se acabaron los problemas de seguridad! Con el fin del soporte para Mathcad 15 de PTC y la imposibilidad de ejecutarlo en Windows 11, los equipos de ingeniería necesitan una solución permanente que evite problemas de seguridad del software y permita una funcionalidad completa. Desbloquee su contenido actual de Mathcad 15. Evite tener que reconstruir manualmente las hojas de cálculo desde cero y siga trabajando con confianza en una plataforma diseñada para los flujos de trabajo de ingeniería actuales.

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Categoría: Minitab

Publicado: 15 Julio 2025

Visto: 964

• Inteligencia artificial
• Minitab Solution Center
• Minitab AI

Por Stacey McDaniel.

Sumergirse en la Inteligencia Artificial (IA) puede resultar abrumador al principio, pero rápidamente se está convirtiendo en una ventaja para las organizaciones preparadas para liderar. En la Cumbre Mundial de Transformación Empresarial OPEX 2025, escuché directamente de los líderes hablar sobre sus verdaderos desafíos y avances, y cómo están convirtiendo la IA en un potente motor de crecimiento.

Uso creciente de IA

En 2023, el acceso a grandes modelos lingüísticos (LLM) se hizo disponible para cualquier persona interesada, gracias a innovaciones como ChatGPT de OpenAI y Gemini de Google. El uso de grandes modelos lingüísticos se ha convertido en sinónimo de IA. Hoy en día, la IA está en el centro de las conversaciones en equipos directivos y salas de juntas de todo el mundo, y todos desean explorar cómo estos modelos podrían impulsar sus negocios.

Una encuesta realizada por McKinsey a finales de 2024 reveló que el uso de IA reportado aumentó en 2024: el 78% de los encuestados afirma que sus organizaciones utilizan IA en al menos una función empresarial, frente al 72% a principios de 2024 y el 55% del año anterior. La inteligencia artificial ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más inteligentes, a brindar un mejor servicio a los clientes y a operar con mayor eficiencia. Es hora de explorar lo que la IA puede hacer por su organización.

Principales problemas que enfrentan las empresas en las transformaciones de IA

Dentro de las sesiones de OPEX es donde aprendí sobre los desafíos comunes que enfrentan las organizaciones con respecto a la adopción de tecnologías de IA:

• Datos: La mala calidad de los datos, la falta de datos suficientes o los silos de datos siguen siendo puntos críticos en muchas organizaciones.
• Cultura y miedo al cambio: la propuesta de implementar IA es relativamente nueva para muchas organizaciones, y el liderazgo y los empleados pueden necesitar comprenderla mejor para aceptarla.
• Dotación de personal: sin la experiencia adecuada en alfabetización de datos y en IA, las empresas pueden necesitar mejorar las habilidades de los empleados actuales o buscar nuevos.

En Minitab, ayudamos a nuestros clientes a convertir sus datos en información valiosa. No nos sorprendió saber que el éxito de la IA se basa en datos de calidad, ya que hemos desarrollado capacidades para facilitar la investigación y el uso de datos en todas nuestras soluciones.

Mantener la calidad de los datos

Esto es fundamental; saber que se ingresan los datos correctos a su instancia de IA marca la diferencia. Minitab puede ayudar a garantizar la calidad de los datos al abordar características como:

• Precisión: Análisis de datos para identificar inconsistencias o errores
• Completitud: Identificación de valores faltantes y su manejo adecuado
• Coherencia: Identificar patrones y tendencias en los datos
• Oportunidad: Monitoreo y análisis en tiempo real

Adelántese con IA que trabaja para usted

Minitab lleva muchos años aprovechando el poder del aprendizaje automático y la IA basada en reglas para ofrecer resultados fiables y precisos a nuestros clientes. El Centro de Soluciones de Minitab integra numerosas funciones basadas en IA para:

• Explicar los resultados y los detalles técnicos en lenguaje natural para todos los niveles de usuarios.
• Ayudar en la lluvia de ideas para acelerar la resolución de problemas.
• Proporcionar información útil o sugerencias para que su recorrido analítico sea más rápido y sencillo.

Las empresas no son inmunes a la mala calidad de los datos. Antes de que los datos se sometan a análisis con IA, la utilidad Centro de Datos del Centro de Soluciones de Minitab:

• Automatizar las comprobaciones de calidad de los datos: La empresa puede configurar comprobaciones automatizadas para garantizar la precisión y la integridad de los datos. Una vez creado el modelo y comparado con los datos reales, el equipo añadirá datos continuamente para garantizar un seguimiento riguroso y el perfeccionamiento del pronóstico. Esto incluye la identificación de valores faltantes, valores atípicos e inconsistencias.
• Generar resúmenes: Se pueden generar resúmenes rápidos de métricas clave para ofrecer una visión general de los datos. Esto ayuda a comprender la distribución y las tendencias de un vistazo.
• Repetir tareas de preparación de datos: las tareas de preparación de datos comúnmente utilizadas se pueden guardar y reutilizar, lo que agiliza el proceso para análisis futuros.

Empieza a resolver problemas. Da el siguiente paso.

El cambio no siempre es fácil, pero no tiene que afrontarlo solo. Con el socio adecuado, sus datos pueden trabajar más para usted, y la IA también. Ahora es el momento de ver lo que se puede lograr al priorizar a sus clientes, sus equipos y sus decisiones en su estrategia de IA.

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Categoría: Maple

Publicado: 11 Julio 2025

Visto: 1367

• interfaz
• Maple Flow
• nueva versión

Esta última versión lleva los cálculos de diseño de ingeniería al siguiente nivel con una nueva remozada interfaz, funciones de formato inteligente, herramientas habilitadas para IA, aún más opciones de conectividad y el motor matemático más potente hasta la fecha.

Esta versión incluye muchas funciones de productividad y conectividad que los clientes han estado solicitando y, en particular, hace que Maple Flow sea aún más atractivo para quienes ya están familiarizados con Mathcad.

Aspectos destacados:

• Respuesta más rápida y cálculo mejorado al realizar operaciones con matrices grandes y trabajar con hojas de cálculo extensas.
• Añada una tabla de contenido para organizar su hoja de cálculo y navegar rápidamente entre secciones.
• El nuevo Asistente de fórmulas con IA ayuda a localizar ecuaciones comunes mediante un mensaje de IA integrado.
• Puede ejecutar una hoja de cálculo de Maple Flow directamente desde Maple u otra hoja de cálculo de Maple Flow, o usar el nuevo complemento de Maple Flow para Excel para ejecutarla desde una hoja de cálculo de Excel.
• Migre archivos XMCD de Mathcad antiguos a Maple Flow con el complemento gratuito Asistente de migración.

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Categoría: Minitab

Publicado: 09 Julio 2025

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• Minitab
• mejora continua
• Minitab Workspace
• Monte Carlo
• Simul8
• eventos discretos

Por Frances Sneddon.

Minitab ahora ofrece dos tipos de simulación: Monte Carlo y simulación de eventos discretos. ¿Cuál es la diferencia? ¿Cuándo se utiliza cada una?

Minitab Workspace le ayuda a analizar la variabilidad y optimizar la configuración con la simulación de Monte Carlo, mientras que Minitab Simul8 le permite modificar y mejorar flujos de procesos completos mediante la simulación de eventos discretos. Pero ¿cuál es la opción ideal para su desafío?

Cambiar el proceso vs. cambiar la configuración

En un nivel fundamental, la diferencia entre estas dos técnicas de simulación se reduce a qué aspecto del sistema se desea modificar:

• La Simulación de Monte Carlo (MC) se utiliza cuando se desea cambiar la configuración del proceso actual. Monte Carlo se centra en ajustar parámetros clave, como la temperatura, las propiedades del material o los tiempos de servicio, para determinar las condiciones óptimas de operación. Se utiliza ampliamente para el análisis probabilístico y la evaluación de riesgos.
• La Simulación de Eventos Discretos (DES) es ideal cuando se desea modificar los pasos del proceso y considerar el impaecto del tiempo. Esto incluye la reestructuración de flujos de trabajo, la eliminación de cuellos de botella, la introducción del procesamiento en paralelo o la experimentación con nuevas secuencias operativas. Dado que DES considera explícitamente el tiempo, ayuda a analizar retrasos, tiempos de espera y utilización de recursos en sistemas dinámicos. Simul8 por ejemplo, permite a los usuarios visualizar y probar cambios en el diseño de procesos para optimizar la eficiencia.

En resumen: para Monte Carlo piense en parámetros, para eventos discretos piense en procesos.

Cómo funcionan

Simulación de Monte Carlo:

• Utiliza muestreos aleatorios y distribuciones de probabilidad para analizar la variabilidad y la incertidumbre en un sistema.
• Generalmente se aplica a problemas que involucran entradas estocásticas donde los resultados exactos son difíciles de determinar.
• Ayuda a identificar las mejores condiciones operativas en situaciones de incertidumbre.
• Ejemplo de caso de uso: Una fábrica desea determinar la configuración de temperatura óptima para una máquina para minimizar los productos defectuosos.

Simulación de eventos discretos:

• Simula sistemas como una serie de eventos discretos a lo largo del tiempo, capturando cómo los procesos evolucionan dinámicamente e interactúan con las limitaciones de recursos.
• Captura el flujo de entidades individuales (por ejemplo, clientes, piezas, transacciones) a través de un proceso.
• Ayuda a los tomadores de decisiones a optimizar la eficiencia del proceso probando diferentes configuraciones.
• Ejemplo de caso de uso: Una planta de fabricación desea reducir los retrasos en la producción reorganizando las estaciones de trabajo y reasignando recursos.

Cuándo utilizar cada enfoque

¿Cuál es el adecuado para Usted?

Si intenta rediseñar o mejorar un proceso, la Simulación de Eventos Discretos es la opción ideal. Le permite experimentar con cambios estructurales y visualizar cómo las diferentes configuraciones del proceso impactan el rendimiento a lo largo del tiempo.

Si busca evaluar el riesgo, la incertidumbre o encontrar la configuración óptima para un proceso sin modificar su estructura, la simulación de Monte Carlo es la mejor opción. Le ayuda a comprender cómo la variación en las entradas afecta los resultados, lo que resulta ideal para identificar las mejores condiciones operativas.

Cada método (Monte Carlo y Simulación de Eventos Discretos) ofrece un valor único por sí solo. Pero su verdadero potencial reside en su uso conjunto. Por ejemplo, se puede usar Monte Carlo para determinar los mejores parámetros de entrada para un sistema y, posteriormente, usar Simulación de Eventos Discretos para observar su rendimiento en el contexto dinámico del proceso real.

Tomemos un ejemplo de fabricación: se producen componentes automotrices que requieren recubrimiento en polvo y curado en horno. Si los componentes permanecen en el horno demasiado tiempo, se producen defectos. La simulación de Monte Carlo puede ayudarle a comprender cómo el tiempo de curado afecta la calidad del producto y a determinar la duración óptima. Sin embargo, el tiempo de curado no es solo un parámetro, sino que está influenciado por toda la línea de producción. Si la estación posterior al horno está bloqueada, los artículos pueden permanecer en el horno demasiado tiempo, incluso con los parámetros correctos. Aquí es donde entra en juego la Simulación de Eventos Discretos. Permite analizar todo el flujo del proceso para garantizar que el tiempo de curado se mantenga dentro del margen óptimo, mejorando el rendimiento del producto y reduciendo el desperdicio.

Uniéndolo todo: La diferencia de Minitab

Esta capacidad integral, desde la optimización de parámetros hasta el modelado de procesos reales, es lo que distingue a la suite de productos Minitab. Al combinar Monte Carlo, Simulación de Eventos Discretos e incluso Gemelos Digitales para la gestión del rendimiento en tiempo real, Minitab le ofrece un conjunto de herramientas completo e integrado para la mejora continua de procesos.

Descubra cómo las soluciones de Minitab pueden ayudarle a tomar decisiones y resolver problemas. Explore nuestra gama completa de herramientas analíticas y empiece a mejorar sus procesos hoy mismo.

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Categoría: Comsol

Publicado: 08 Julio 2025

Visto: 987

• COMSOL Multiphysics
• Acoustics Module
• sensores
• piezoelectricidad

Introducción y objetivos

La necesidad de monitorear y gestionar el impacto de los vehículos pesados sobre la infraestructura ha llevado al desarrollo de nuevas tecnologías de sensores. El estudio desarrollado por Vrtagic et al. [1] titulado “Design and evaluation of a piezoelectric pressure sensor for mass detection with COMSOL and machine learning modeling” y publicado en la revista internacional “Measurement” de Elsevier, presenta un prototipo de sensor de presión basado en materiales piezoeléctricos, diseñado para detectar el peso de los vehículos mediante la medición en tiempo real de su masa. Los autores utilizaron COMSOL Multiphysics^® para simular la respuesta del sensor.

Modelización y simulación numérica

El diseño del sensor combina seis elementos piezoeléctricos de tipo PZT-5H distribuidos simétricamente tal y como se muestra en la geometría Figura 1. En el modelo de COMSOL Multiphysics^® se acoplaron las físicas de mecánica estructural y electrostática.

Figura 1. Diseño estructural con incorporación de sensores piezoeléctricos y presión de carga.

Por otra parte, se definieron condiciones de contorno con restricciones fijas en los bordes y cargas aplicadas verticalmente en puntos de contacto definidos. La malla empleada fue del tipo free tetrahedral, con refinamiento extra-fino para capturar adecuadamente los gradientes de tensión y potencial eléctrico, tal y como se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Modelo mallado de la geometría completa con y sin la capa superior.

El modelo simula la respuesta en voltaje inducido por cargas entre 21 kg y 70 kg aplicadas en diferentes posiciones, lo que permite generar una base de datos sintética representativa. Las ecuaciones de acoplamiento piezoeléctrico se basan en la formulación tensorial habitual, permitiendo analizar la distribución del campo eléctrico y las deformaciones inducidas.

Resultados/conclusiones

Los resultados de la simulación muestran cómo las tensiones generadas en las zonas de carga provocan diferencias de potencial medibles entre sensores, dependientes tanto de la magnitud como de la posición de la carga. Esta información fue utilizada para alimentar un modelo de aprendizaje máquina. El entrenamiento se realizó con los datos simulados en COMSOL Multiphysics^® y experimentales, logrando un ajuste muy preciso.

Además, se validaron los resultados con un escenario real utilizando una bicicleta y diferentes pesos, confirmando la robustez del modelo incluso en condiciones dinámicas. Los errores en la estimación de la masa total se mantuvieron por debajo del 2% en la mayoría de los casos. El uso de COMSOL permitió adaptar datos sintéticos al comportamiento real del sistema mediante ajustes no lineales tipo exponencial.

Este trabajo demuestra el potencial de COMSOL como herramienta clave en el diseño de sensores inteligentes, facilitando la generación de datos simulados de alta calidad y reduciendo la necesidad de ensayos físicos costosos. Combinado con aprendizaje máquina, se logra un sistema predictivo escalable para aplicaciones en infraestructura vial, movilidad urbana y control de cargas.

Referencias

[1] Vrtagic et al. “Design and evaluation of a piezoelectric pressure sensor for mass detection with COMSOL and machine learning modeling” Measurement 254 (2025) 117945.