Por Stacey McDaniel.
Al iniciar cualquier proceso de transformación empresarial, podría pensar que necesita las herramientas adecuadas para guiarlo. La Inteligencia Artificial nunca reemplazará el conocimiento humano que puede aportar a un proyecto específico. Si bien necesita herramientas para realizar las tareas, su personal es su mayor activo para cualquier transformación. Establecer un "Círculo de Excelencia" (CdE) es una forma en que cada vez más empresas construyen una base moderna para lograr la excelencia operativa (OPEX). En los próximos meses, abordaremos herramientas, diferentes metodologías y otros aspectos de la búsqueda de la excelencia. Hoy, comenzamos con lo básico.
Una encuesta realizada a los asistentes a la Semana OPEX: Cumbre Mundial de Transformación Empresarial de enero de 2025 reveló que el 55% afirmó que sus organizaciones están compuestas por equipos OPEX pequeños y sobrecargados que se encargan de todo. Un Círculo de Excelencia es el marco para un entorno altamente transformador y prioriza la comunicación para alcanzar el éxito. Libera de responsabilidades a un equipo pequeño y, en cambio, las extiende a diversos grupos y equipos, desde los gerentes hasta los responsables.
Significado de Círculo de Excelencia: En excelencia operativa, el "Círculo de Excelencia" se refiere a un marco de mejora continua que impulsa un desempeño superior, la mejora de la calidad y la colaboración efectiva.
Si su organización desea aumentar la participación en el mercado, mejorar la calidad y la eficiencia, potenciar la innovación, ofrecer un mejor servicio al cliente y mejorar la satisfacción de los empleados (¿y quién diría que no a eso?), comenzar con un Círculo de Excelencia le ayudará.
Necesita a las personas adecuadas al mando antes de poder dirigir el proyecto. Lo mismo aplica a cualquier proyecto de mejora: si elige cuidadosamente a los participantes en un Círculo de Excelencia, su proyecto estará en marcha y avanzando rápidamente. Los éxitos y fracasos del proceso deben registrarse y comunicarse dentro del Círculo de Excelencia, y los resultados deben compartirse de forma interdisciplinaria para que todo el equipo pueda aprender y ajustar sus propios procesos en función de los hallazgos.
La clave para construir un Círculo de Excelencia es involucrar a personas de todos los niveles, desde la alta dirección hasta los empleados de primera línea. A menudo, la gerencia indicará cómo "cree" que va la cosa, mientras que los que actúan darán una mejor idea de cómo va "realmente". Al comenzar a construir un Centro de Excelencia, considere estos aspectos clave:
Una parte fundamental de establecer un Círculo de Excelencia es inculcar la cultura de mejora en toda la organización. Cuando los empleados saben que se les escucha, se involucran más y son más productivos. En la segunda parte, abordaremos algunas herramientas útiles para la colaboración.
La simulación de procesos fisiológicos basados en estructuras anatómicas específicas del paciente tiene múltiples aplicaciones en la medicina moderna, y COMSOL Multiphysics® se presenta como una herramienta con un gran para ello. Un campo emergente es la simulación térmica en medicina vascular, que puede ayudar a diagnosticar y tratar enfermedades como la isquemia crónica de las extremidades (CLTI por sus siglas en inglés: chronic limb-threatening ischemia).
El objetivo del artículo titulado “Thermal simulation of the lower limb in vascular medicine: A proof-of-concept by using computed tomography images” y desarrollado por Parkinen et al. [1] en la revista Medical Engineering & Physics (Elsevier) es desarrollar un modelo tridimensional de flujo sanguíneo y temperatura de la extremidad inferior utilizando datos de tomografía computarizada (CT) y el software COMSOL Multiphysics®. Este modelo pretende simular la temperatura superficial de la extremidad en relación con la estructura vascular, proporcionando una herramienta prometedora para la detección temprana y el seguimiento post-intervención de enfermedades vasculares.
La Figura 1 muestra la geometría 3D de los angiosomas de las extremidades inferiores. Para construir el modelo, se utilizó un conjunto de datos de CT de alta resolución de la extremidad inferior. El proceso de modelización incluyó varios pasos clave:

Figura 1. Geometría 3D de los angiosomas de las extremidades inferiores. Izquierda: cara dorsal de la extremidad inferior; derecha: cara plantar de la extremidad inferior.

Figura 2. Izquierda: el modelo mallado. Derecha: el modelo de simulación base sin modulación térmica ni arterial.
La Figura 3 muestra el flujo de trabajo para modificar datos médicos en estructuras listas para simulación en COMSOL Multiphysics®.

Figura 3. El flujo de trabajo para modificar datos médicos en estructuras listas para simulación.
El modelo tridimensional de la extremidad inferior se construyó con éxito, mostrando una estructura anatómica precisa y una distribución térmica coherente con los datos clínicos. Los estudios de caso realizados indicaron que el modelo puede simular el comportamiento térmico periférico, aunque se observaron mecanismos compensatorios en individuos sanos que no fueron completamente capturados por el modelo actual.
En la Figura 4 se observa la comparación visual de los perfiles de las extremidades recuperadas con y sin bloqueo arterial, obtenidas en las simulaciones realizadas en COMSOL Multiphysics®.

Figura 4. Comparación del perfil térmico entre la simulación y el perfil de temperatura del sujeto 1 tras la recuperación térmica sin calentamiento externo. Los paneles A) y B) presentan la simulación térmica con y sin bloque de MPA, respectivamente. Los paneles C) y D) presentan las mediciones correspondientes con la cámara termográfica.
La metodología desarrollada es prometedora para futuras simulaciones fisiológicas individualizadas en medicina vascular. Este modelo podría ayudar en el diagnóstico temprano de enfermedades vasculares y en el seguimiento post-intervención, mejorando la atención personalizada al paciente.
Por tanto, ¡este artículo es un claro ejemplo del potencial de COMSOL Multiphysics® para la modelización y simulación de aplicaciones de ingeniería biomédica!
[1] Pakarinen et al. Thermal simulation of the lower limb in vascular medicine: A proof-of-concept by using computed tomography images, Medical Engineering & Physics, 2024, 134, 104260.
Por Caitlin Pagano.
En el mundo de la automatización industrial, alcanzar una tasa de desperdicio del 0% es uno de los mayores desafíos. Esto significa que no se producen productos defectuosos, lo que se traduce en menos desperdicio, menores costos y una mayor satisfacción del cliente. Si bien alcanzar esta meta es ambicioso, existen varias medidas que las empresas pueden tomar para mejorar sus procesos y alcanzarla.
El primer paso para lograr una tasa de desperdicio del 0% es comprender dónde se producen los errores. A menudo, la causa reside en variaciones en el proceso de producción, que pueden deberse a ajustes incorrectos, máquinas defectuosas o incluso errores humanos. Identificar estas causas es crucial para saber dónde se necesitan mejoras.
Una solución clave es implementar procesos de mejora continua, como Lean y Six Sigma. Al optimizar los procesos y eliminar variaciones, las empresas pueden reducir la probabilidad de errores. Esto requiere un seguimiento regular y la implementación de acciones correctivas basadas en los datos recopilados.
Además, el mantenimiento preventivo desempeña un papel fundamental. Muchos defectos se deben a máquinas que no reciben el mantenimiento adecuado o que están envejecidas. Al establecer un plan de mantenimiento preventivo sólido, las empresas pueden reducir la probabilidad de fallos en las máquinas y mejorar la calidad del producto.
La capacitación de los empleados también es un aspecto importante. Los empleados deben comprender cómo configurar correctamente las máquinas, mantener los estándares de calidad y responder con rapidez a las desviaciones del proceso. Esto garantiza que los errores se detecten y corrijan con mayor rapidez, reduciendo así la tasa de desperdicios.
Lograr una tasa de desperdicio del 0% es un desafío, pero con el enfoque adecuado, es posible. Al comprender las variaciones, actuar de forma preventiva y capacitar adecuadamente a los empleados, las empresas pueden mejorar la calidad de sus productos y minimizar el desperdicio.
Herramientas como Minitab pueden ayudar en este proceso. Con la ayuda de análisis estadísticos, las empresas pueden supervisar eficientemente los datos del proceso, identificar las causas de variación e implementar mejoras específicas, acercándose cada vez más a una tasa de desperdicio del 0%.





En las centrales nucleares, los cables eléctricos de media y baja tensión son críticos para la seguridad operativa. Sin embargo, factores como la radiación, el calor y el estrés eléctrico pueden acelerar su degradación, afectando su rendimiento y aumentando el riesgo de fallos. El artículo “Post-irradiation degradation of low voltage cables in nuclear power plants: Insights from X-ray microtomography and COMSOL Multiphysics” [1] investiga los efectos de la radiación gamma en estos cables, combinando análisis experimentales con modelización y simulación numérica en COMSOL Multiphysics®.
Se utilizaron cables con núcleo de aluminio y aislamiento de HEPR (High Modulus Ethylene-Propylene) y PVC, tal y como se muestra en la Figura 1, expuestos a una dosis de 300 kGy de radiación gamma. A lo largo del experimento, se analizaron cambios estructurales mediante microtomografía computarizada (microCT) y se modelizaron sus efectos en COMSOL Multiphysics®. La simulación permitió calcular la densidad de potencia volumétrica (Figura 2) y el campo eléctrico, comparando cables con y sin defectos inducidos por radiación.

Figura 1. Cables modelizados en COMSOL Multiphysics®. (A) antes de la exposición a la radiación, y (B) después de una exposición de radiación de 300 kGy.

Figura 2. Densidad de potencia volumétrica del cable eléctrico con núcleo de aluminio (A) sin defectos y (B) con defectos después del envejecimiento por radiación.
[1] Da Silva et al. Post-irradiation degradation of low voltage cables in nuclear power plants: Insights from X-ray microtomography and COMSOL Multiphysics, Radiation Physics and Chemistry, 2025, 232, 112621.
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Moderna, dinámica y reorganizada por tareas, la nueva interfaz facilita el aprovechamiento de las numerosas funciones de Maple accesibles a través de barras de herramientas y menús. ¡Además, se ha mejorado el editor de ecuaciones! |
El motor matemático de Maple se ha actualizado de innumerables maneras para que pueda resolver más problemas, más rápido. Por demanda popular, estas mejoras incluyen transformadas numéricas inversas de Laplace, identificación de la fórmula para el término n de una secuencia de números enteros y el radio de convergencia de una serie infinita. |
¡Por fin una forma de comparar visualmente expresiones largas y complejas! |
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El comando simplify ahora hace que sea aún más fácil expresar muchas expresiones que contienen funciones exponenciales y logaritmos. |
La finalización de argumentos ahora incluye variables definidas por el usuario en la lista de sugerencias, lo que simplifica aún más el uso del comando. |
Las herramientas Check My Work de Maple, que ayudan a los estudiantes a encontrar errores en sus soluciones completamente elaboradas, ahora les ofrecen la oportunidad de probar nuevas preguntas con características similares. |
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Las soluciones paso a paso en Maple se han mejorado para proporcionar soluciones aún mejor trabajadas para problemas de integración y ahora cubren incluso más problemas de álgebra lineal. |
El software ODE para estudiantes, que proporciona un entorno de aprendizaje para ecuaciones diferenciales de la misma forma que se enseñan en el aula, ahora proporciona soluciones y explicaciones mejores y más compactas. |
Las capacidades de Maple para trabajar con unidades continúan expandiéndose y muchos comandos de uso común manejan las unidades automáticamente. |
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El compromiso de Maple de trabajar sin problemas con otras herramientas se ve reforzado por las mejoras en la generación de código y la capacidad de ejecutar hojas de trabajo de Maple Flow desde dentro de Maple. |
Maple 2025 incluye una vista previa de la tecnología de una nueva herramienta impulsada por IA en la que estamos trabajando y que le brinda una ventaja en la creación de sus documentos de Maple. Dígale a la IA lo que está buscando usando el nuevo generador de hojas de trabajo y obtendrá un documento de Maple lleno de texto y expresiones matemáticas en vivo. ¡Esta es una vista previa técnica, pero creemos que la encontrará útil! |
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La nueva página dedicada de COMSOL nos presenta un mundo donde cualquiera, sin necesidad de ser un experto en simulación, puede acceder a ella.
En ese mundo tanto los colegas de campo, como los trabajadores de fábrica, los investigadores o los equipos de diseño son capaces de basar sus decisiones en predicciones basadas en simulaciones.
Las empresas que desarrollan y distribuyen sus propias aplicaciones de COMSOL pueden extender los beneficios de la toma de decisiones basada en simulación a más colaboradores dentro del flujo de trabajo de I+D, e incluso a colegas y clientes más alejados. El resultado es una colaboración eficaz y una innovación acelerada.