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BIOVIA para Alimentación y Bebidas
Soluciones integradas para innovar, formular y escalar con precisión
Los consumidores están redefiniendo las reglas del juego. Buscan alimentos y bebidas más saludables, naturales, sostenibles y con etiquetas transparentes. Esto exige a las empresas:
- Reformular recetas para reducir azúcares, grasas, aditivos.
- Acelerar lanzamientos de productos alineados con nuevas tendencias.
- Cumplir estrictamente con normativas de seguridad y trazabilidad.
BIOVIA, dentro del ecosistema de la plataforma 3DEXPERIENCE®, ofrece un conjunto de soluciones específicamente diseñadas para responder a estos desafíos.
BIOVIA Formulation Design
Diseña, evalúa y optimiza nuevas formulaciones alimentarias virtualmente.
- IA y Machine Learning para explorar variantes con mejor perfil nutricional, sin comprometer el sabor.
- Simulación virtual para reducir pruebas físicas.
- Herramientas “Formulate-to-Cost” para mantener márgenes críticos y asegurar disponibilidad de ingredientes.
BIOVIA ONE Lab
Digitaliza la ejecución en el laboratorio para una I+D más eficiente y trazable.
- Gestión de flujos de trabajo, tareas y cumplimiento normativo en un único entorno.
- Integración con balances, instrumentos y equipos de laboratorio.
- Reducción de errores humanos y retrabajos.
- Trazabilidad total desde la formulación hasta la verificación experimental.
Ejemplo de aplicación: un científico recibe una fórmula diseñada en Formulation Design, y ejecuta automáticamente un protocolo en ONE Lab con las condiciones, cantidades y pasos definidos, registrando los resultados de forma estructurada y auditable.
BIOVIA Notebook
Cuaderno de laboratorio electrónico para capturar conocimiento, colaborar y proteger la propiedad intelectual.
- Registro digital de experimentos, observaciones, resultados y conclusiones.
- Búsqueda avanzada y reutilización de conocimiento previo.
- Compatible con normativas como FDA 21 CFR Part 11.
- Ideal para fomentar la colaboración entre I+D, calidad y regulatorio.
Beneficios para tu empresa
| OBJETIVO | BIOVIA TE AYUDA A... |
| Reformular productos | Diseñar variantes más saludables y sostenibles en menos tiempo |
| Acelerar lanzamientos | Reducir hasta en 35% la duración del ciclo de desarrollo |
| Mejorar cumplimiento | Trazabilidad completa y control sobre los datos del laboratorio |
| Digitalizar procesos | Conectar formulación, ejecución, documentación y análisis en un único ecosistema |
| Proteger el know-how | Captura de datos estructurada, accesible y reutilizable |
Ecosistema conectado: de la idea al producto final
- Formulación virtual → BIOVIA Formulation Design
- Planificación y ejecución experimental → BIOVIA ONE Lab
- Documentación, colaboración y validación → BIOVIA Notebook
- Escalado y fabricación → Integración con DELMIA / Perfect Production
- Compliance, trazabilidad y respuesta rápida → BIOVIA CISPro y Pipeline Pilot
¿Para qué tipo de productos?
- Snacks y cereales
- Lácteos y derivados vegetales
- Bebidas (refrescos, funcionales, alcohólicas)
- Salsas, condimentos y preparados
- Plant-based y alternativas proteicas
Las soluciones de Dassault Systèmes cuentan con la confianza de las principales empresas mundiales de alimentación y bebidas:
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- Categoría: Minitab
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Frances Sneddon.
Las políticas comerciales geopolíticas parecen ser más fluidas que nunca. Los recientes cambios en la política comercial estadounidense han generado una gran incertidumbre para los fabricantes. Los posibles aranceles no solo podrían transformar la cadena de suministro global, sino que las rápidas fluctuaciones en las políticas dificultan aún más la toma de decisiones. Los fabricantes globales se ven presionados para responder con rapidez, pero las herramientas de pronóstico tradicionales suelen ser insuficientes cuando las condiciones son complejas y cambian rápidamente. La simulación ofrece una alternativa eficaz.
¿Por qué la simulación de eventos discretos?
La simulación de eventos discretos le permite crear un modelo visual y dinámico de sus operaciones, desde el abastecimiento hasta la producción y la distribución, y evaluar cómo los diferentes escenarios tarifarios afectarán el rendimiento. A diferencia de las hojas de cálculo estáticas o los modelos lineales, la simulación considera la variabilidad, los plazos, los cuellos de botella y los ciclos de retroalimentación. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones más acertadas y resilientes en situaciones de incertidumbre.
Desafíos clave y soluciones basadas en simulación
Desafío n°1: Aumento de los costes de las materias primas y los componentes
Utilice la simulación para crear un modelo de costos que monitoree dinámicamente el impacto de los diferentes niveles arancelarios en su lista de materiales. Simule diferentes estrategias de abastecimiento (por ejemplo, cambio de proveedores o modificación del volumen de pedidos) para evaluar el costo total en destino, la erosión del margen y el impacto en las ganancias.
Desafío n°2: Interrupciones de la cadena de suministro y viabilidad de las rutas
Utilice la simulación para modelar las redes de la cadena de suministro actuales y futuras. Compare los tiempos de tránsito, los requisitos de inventario, los niveles de servicio y los costos asociados en diferentes configuraciones. Identifique los cuellos de botella y los nuevos riesgos que generan los cambios de proveedores.
Desafío n°3: Mayor presión operativa para reducir costes
Utilice la simulación para optimizar los cronogramas de producción, la utilización de recursos y los flujos de trabajo. Pruebe estrategias de manufactura esbelta e identifique qué cambios en los procesos internos generan el mayor ahorro con el menor riesgo.
Desafío n°4: Suavidad de la demanda debido al aumento de los precios al consumidor
Utilice la simulación para modelar la elasticidad de precios y simular cómo las diferentes estrategias de precios afectan la demanda, el inventario y la capacidad. Analice las compensaciones entre precio, volumen y rentabilidad para fundamentar las estrategias de ventas y marketing.
Desafío n°5: Alineación interna y justificación de decisiones
Utilice modelos visuales e interactivos para comunicar suposiciones y riesgos. Ayude a las partes interesadas a comprender los impactos previstos del cambio y a probar ideas alternativas en un entorno sin riesgos.
Superando la incertidumbre con simulación
La simulación no elimina la incertidumbre, pero ofrece a los fabricantes una forma de explorar opciones de forma proactiva, prepararse para la volatilidad y tomar decisiones más inteligentes y ágiles. Dado que es probable que la política arancelaria siga siendo inestable, la simulación ofrece una ventaja competitiva para afrontar la complejidad que se avecina.
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- Categoría: Signals ChemDraw
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Captura estructurada desde el punto de entrada químico
Las estructuras químicas representan uno de los tipos de datos más frecuentemente generados en los laboratorios de I+D. Signals ChemDraw permite:
- La digitalización precisa de estructuras moleculares, integradas directamente con sistemas ELN o bases de datos corporativas.
- La captura automática de metadatos relevantes (usuario, fecha, ID de experimento, proyecto, etc.) en cada entidad química generada.
- La normalización de datos estructurales mediante formatos estándar como .mol, .cdx o .sdf, facilitando la interoperabilidad con sistemas downstream.
Facilitando la trazabilidad y el enriquecimiento semántico
Una estructura química sin contexto no tiene valor en entornos data-driven. Signals ChemDraw resuelve este problema permitiendo:
- La asociación semántica de entidades moleculares con protocolos experimentales, compuestos de referencia, y resultados analíticos.
- La integración de nomenclatura IUPAC, identificadores estructurales (InChI, SMILES) y propiedades calculadas, listos para ser explotados mediante algoritmos de IA o modelos QSAR.
- La vinculación con ontologías y taxonomías internas para una clasificación coherente y escalable.
Preparación para flujos de machine learning y modelado predictivo
La utilidad de los datos estructurales en entornos de IA depende de su calidad sintáctica y semántica. Signals ChemDraw facilita esta preparación mediante:
- Exportación directa a plataformas de modelado o data lakes compatibles.
- Integración en pipelines automatizados de análisis de datos.
- Soporte para estructuras químicas utilizadas en entrenamiento de modelos de predicción de propiedades, actividad biológica o comportamiento fisicoquímico.
Conclusión
Signals ChemDraw no solo permite la generación de estructuras químicas de forma eficiente y precisa, sino que las contextualiza desde su creación. Al estandarizar, enriquecer y vincular la información molecular desde el primer punto de contacto, permite que los datos estén preparados para su reutilización en entornos de IA y análisis avanzados. La transformación digital en I+D comienza con herramientas que entienden que una molécula no es solo un dibujo, sino un nodo de información crítica.
Para más información técnica sobre cómo integrar Signals ChemDraw en tu ecosistema de datos científicos, contacta con nuestro equipo experto.
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- Categoría: Comsol
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El pasado 22 de junio, Addlink tuvo el placer de participar en la EEA Summer School de Acústica celebrada en el marco del Forum Acusticum – Euronoise 2025, un evento internacional de referencia en el ámbito de la acústica que este año tuvo lugar en la Escuela de Ingenierías en Telecomunicaciones de la Universidad de Málaga. La jornada reunió a jóvenes investigadores, estudiantes de posgrado y expertos en acústica de toda Europa y otras partes del mundo con el objetivo de fomentar el intercambio de conocimiento, experiencias y herramientas tecnológicas punteras en este campo. |
 Luis Godinho, director del ISISE (Institute for Sustainability and Innovation in Structural Engineering), uno de los expertos participantes del evento |
Durante la sesión formativa, Addlink contribuyó con una presentación técnica dedicada a COMSOL Multiphysics®, destacando su potencial como plataforma avanzada de modelización y simulación de fenómenos acústicos y vibracionales. Se mostraron casos prácticos donde se ilustraron tanto problemas clásicos de propagación del sonido como configuraciones más complejas que implican la interacción entre múltiples físicas, como la acústica estructural, la aeroacústica o la transferencia de calor acoplada al sonido.
Antonio Atienza Márquez, profesor en la Multiphysics Modeling School de la universidad de Málaga e ingeniero de aplicaciones de Addlink, presentó las múltiples capacidades de COMSOL Multiphysics para modelar y analizar sistemas y fenómenos acústicos.
Uno de los aspectos más valorados por los asistentes fue la capacidad de COMSOL Multiphysics® para integrar diversas físicas en un único entorno de trabajo coherente, intuitivo y altamente personalizable. Esta flexibilidad permite a los usuarios abordar problemas reales de ingeniería de manera más eficiente, facilitando la iteración de diseños y la optimización de sistemas acústicos con un enfoque multiparamétrico y multidisciplinar.
Desde Addlink agradecemos la invitación a formar parte de esta iniciativa y celebramos la oportunidad de seguir colaborando en la formación de la próxima generación de especialistas en acústica. Eventos como este refuerzan nuestro compromiso con la difusión del conocimiento y el apoyo a la comunidad científica y técnica mediante herramientas que impulsan la innovación en múltiples sectores industriales y académicos.
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- Categoría: Minitab
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Por Oliver Franz.
Al principio, fue sutil. Un flujo lento de reseñas de rango medio. Algunos comentarios vagos sobre "una habitación sofocante" o "no dormí bien". Pero con el tiempo, una cadena hotelera nacional notó un patrón: los índices de satisfacción de los huéspedes estaban cayendo. La caída no fue drástica, pero sí suficiente para alertar.
No había ningún problema evidente. Al contrario, parecía que algo no cuadraba, sobre todo con los huéspedes alojados en la planta superior. La dirección quería claridad, no conjeturas. Así que recurrieron a un software para los retos de la industria hotelera: Minitab Solution Center, para investigar el problema con los datos.
Paso 1: Defina qué significa realmente “satisfacción”
El equipo de operaciones comenzó planteando una pregunta engañosamente simple: ¿Qué significa realmente “satisfacción del huésped”?
Utilizando la herramienta Árbol CTQ de la utilidad <href="https://www.youtube.com/watch?v=4xc2lbwBQTs&ab_channel=Minitab">Lluvia de ideas del Minitab Solution Center, identificaron los factores clave para una excelente experiencia hotelera. La necesidad principal era obvia : «Estancia excepcional», pero la siguiente capa requería más reflexión. A medida que generaban ideas, comenzaron a clasificar las necesidades de los huéspedes en cuatro categorías principales: comodidad, limpieza, rapidez del servicio y servicios.
Cada una de esas categorías se diversificó aún más. Para "Comodidad", inicialmente incluyeron artículos como "habitaciones tranquilas" y "camas cómodas". Pero aún no habían terminado.
El equipo hizo clic en Generación rápida, una función impulsada por Minitab AI que sugiere contribuyentes adicionales según patrones de miles de árboles CTQ similares en diferentes industrias:
Fue entonces cuando apareció algo nuevo bajo la rama “Confort”: “Temperatura ambiente confortable”.
No se había mencionado en la lluvia de ideas inicial, pero resonó de inmediato.
El personal de recepción recordó haber recibido frecuentes quejas informales sobre la temperatura en las habitaciones, especialmente en la quinta planta. Nadie las había registrado como problemas de servicio formales, pero en cuanto la IA lo detectó, el equipo supo que valía la pena investigarlo.
Ahora tenían una hipótesis medible y una pista de datos específica que seguir.
Paso 2: Visualizar el patrón
El equipo importó seis meses de datos operativos y de encuestas a Minitab Statistical Software, un software de confianza para equipos del sector hotelero que buscan convertir la opinión de los huéspedes en información práctica. Con Graph Builder, crearon un diagrama de dispersión que compara la temperatura ambiente y la satisfacción de los huéspedes.
La asociación era evidente. A medida que subían las temperaturas, la satisfacción disminuía. El efecto era especialmente visible en las estancias donde la temperatura ambiente superaba los 25 °C.
Esto proporcionó una prueba visual de una observación anecdótica.
Paso 3: Pruébelo con regresión
Para cuantificar el impacto, el equipo realizó un análisis de regresión lineal múltiple en Minitab, utilizando la temperatura y el piso como predictores de la satisfacción:
La IA integrada de Minitab generó un resumen en lenguaje sencillo de los hallazgos. Demostró:
Predictores significativos: Tanto la temperatura (valor p = 0,000) como el piso (valor p = 0,000) fueron predictores estadísticamente significativos de la satisfacción, lo que indica que los aumentos en cualquiera de las variables se asociaron con disminuciones en la satisfacción de los huéspedes.
Ecuación de regresión: Satisfacción = 12,062 – 0,04605 × Temperatura – 0,1996 × Suelo
Esto significa que cada grado de aumento en la temperatura ambiente reducía la satisfacción en aproximadamente 0,05 puntos en promedio, y cada piso más alto contribuía a una disminución adicional de 0,2 puntos.
Ajuste del modelo: el R cuadrado del modelo fue del 13,24 %, lo que sugiere que si bien la temperatura y el piso eran importantes, otros factores también influyen en la satisfacción.
Significación general: El modelo de regresión fue estadísticamente significativo en general (valor F = 30,29, valor p = 0,000), lo que confirma que estos predictores juntos explican de manera significativa la variación en los puntajes de satisfacción.
No se trató simplemente de un puñado de huéspedes exigentes; fue una caída en la experiencia impulsada por el entorno y validada estadísticamente.
Paso 4: Realizar la reparación
Con la claridad en la mano, el hotel actuó con rapidez. El equipo de ingeniería ajustó el flujo de aire a la planta superior y reemplazó las compuertas que no funcionaban bien durante el calor exterior intenso.
Los gerentes ahora revisan las métricas de CTQ mensualmente, utilizando imágenes en vivo de Graph Builder para detectar señales de alerta temprana antes de que escalen.
Resultados que se mantienen
En las ocho semanas siguientes al cambio:
- Una mejora de un punto porcentual en la satisfacción general
- La comodidad mejoró y las críticas negativas sobre la temperatura disminuyeron en más del 70 %
- La calificación general del hotel mejoró con menos reseñas de tres estrellas.
Los planes de viaje de verano no siempre salen como se esperaba, ni tampoco las experiencias de los huéspedes. Pero al igual que un viajero inteligente usa mapas, aplicaciones, pronósticos y reseñas para planificar el viaje más cómodo, los equipos de hotelería pueden confiar en los datos para tomar decisiones más inteligentes. Este hotel utilizó los datos no solo para corregir el rumbo, sino para lograr un mejor destino: mayor satisfacción de los huéspedes, mejores reseñas y una estancia más cómoda para todos.
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- Categoría: Lakes
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El modelo AERMOD incluye unidades predeterminadas para las entradas de emisiones y las salidas de concentración o deposición. Las emisiones se expresan en gramos por segundo (g/s) y las concentraciones se calculan en microgramos por metro cúbico (µg/m³) . Sin embargo, puede que sea necesario modificar estas unidades predeterminadas para representar mejor los datos del proyecto. Este cambio se puede realizar fácilmente mediante las opciones Source Pathway.
En Source Pathway, busque en Source Options y selecciona la configuración de Emission Output Unit.
Para habilitar unidades personalizadas, seleccione el botón User Defined. El usuario podrá introducir sus propios valores para cada uno de los tres campos:
- Unit Factor: El factor utilizado para convertir las unidades de entrada de la tasa de emisión a las unidades de salida. El factor predeterminado de 1000000 se utiliza para obtener microgramos a partir de la entrada de gramos.
- Emission Unit Label: La etiqueta aplicada a la unidad de emisión. Puede tener hasta 40 caracteres.
- Concentration Unit Label: La etiqueta de la unidad de salida. Puede tener hasta 40 caracteres.
Como se muestra arriba, las unidades personalizadas también se pueden aplicar a los cálculos de deposición.
Un ejemplo de cómo los ajustes en las etiquetas de unidades pueden mejorar la legibilidad de los datos es cuando las unidades predeterminadas producen valores numéricos demasiado grandes o demasiado pequeños para que el modelo los escriba con precisión. Por ejemplo, emisiones muy bajas para una fuente dada (p. ej., 1E-6 g/s) pueden resultar en concentraciones demasiado pequeñas para que el modelo las escriba (<1E-5 µg/m³). En esta situación, se podría:
- Modificar el factor de unidad a 1000
- Reducir la magnitud de la Emission Unit Label a MICROGRAMOS/SEC
- Escriba la Concentration Unit Label como NANOGRAMS/M**3
- Cambie el valor de las emisiones de entrada en el cuadro de diálogo Entrada de fuentes para reflejar la nueva unidad
Con esta modificación, los valores de salida tendrán mayor precisión haciendo que los gráficos de contorno sean más fáciles de leer.
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- Categoría: MapleSim
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MapleSim 2025 ofrece una serie de mejoras para ahorrar tiempo y esfuerzo al crear y analizar simulaciones.
Esta versión incluye una nueva biblioteca de componentes para respaldar el modelado de controladores de motores, actualizaciones de varias aplicaciones dentro del producto que facilitan aún más la realización de optimizaciones y análisis, y un motor de cálculo actualizado para aprovechar las mejoras recientes que estuvieron disponibles en Maple 2025.
Nueva biblioteca de componentes: controladores de motor
Los aspectos más destacados incluyen:
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Actualizaciones de las aplicaciones de análisis de modelos
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