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Categoría: Minitab

Publicado: 16 Diciembre 2024

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Por Oliver Franz.

La importancia de reducir los defectos abarca todas las industrias, ya sea que trabaje en la fabricación de automóviles, la producción de productos electrónicos, la industria farmacéutica o en un gran espacio de fabricación. Los defectos en la producción pueden ser costosos y generar repeticiones de trabajos, demoras e ineficiencias que afectan directamente el resultado final.

Un ejemplo de esto se puede ver en la industria de fabricación de semiconductores. El análisis estadístico en la fabricación se ha vuelto cada vez más crítico. Por lo general, los semiconductores se venden directamente a grandes empresas, distribuidores o revendedores. Si ocurren defectos en el proceso de fabricación, pueden repercutir en toda la cadena de suministro, lo que genera importantes pérdidas financieras y desafíos operativos.

Métodos para reducir defectos en semiconductores

Generamos un conjunto de datos hipotéticos que refleja lo que se observa a menudo en la industria. En este ejemplo, el fabricante de semiconductores estaba experimentando una larga serie de días con índices de defectos superiores a la media en los semiconductores probados.

En este escenario, el equipo calculó tasas de defectos superiores a la media en 41 de los últimos 50 días. Incluyeron los datos que recopilaron en esos días, como la temperatura de la soldadura, la velocidad de la línea y el porcentaje de humedad. El equipo supuso que cualquiera de estos factores (o una combinación de ellos) podría haber contribuido a estos defectos.

Luego, utilizamos el software estadístico Minitab y aplicamos la regresión logística binaria por pasos para determinar si alguno de estos factores tenía un impacto estadísticamente significativo en las tasas de defectos. Esto es lo que produjo Minitab:

Los resultados revelan que la humedad es un predictor significativo de las tasas de defectos en semiconductores con un valor P de 0,017. Esto demuestra un claro impacto en la calidad del producto. Por cada aumento del 1% en la humedad, la probabilidad de un defecto aumenta en un 13,1%. En términos prácticos, mantener niveles de humedad controlados en el entorno de producción podría reducir sustancialmente los defectos, mejorando en última instancia las tasas de rendimiento y la satisfacción del cliente.

El gráfico de línea ajustada binaria de Minitab ayuda a visualizar esta relación. A medida que aumentaba la humedad, también lo hacía la probabilidad de defectos:

Realizar mejoras

Para abordar los defectos relacionados con la humedad en la producción de semiconductores, el equipo podría utilizar un análisis de modos de falla y efectos (FMEA) en Minitab Workspace para evaluar los riesgos potenciales.

En este ejemplo, podrían identificar problemas como juntas de soldadura deficientes, mayor oxidación y uniones débiles de los componentes, todos los cuales podrían verse exacerbados por una humedad alta. Luego, el equipo clasificaría estos riesgos en función de su gravedad, probabilidad y detectabilidad. Las acciones de mayor prioridad podrían centrarse en controlar de manera más eficaz la humedad en áreas clave, monitorear de cerca los niveles de humedad y mejorar el entorno general en las instalaciones de producción. Estos pasos apuntarían a reducir los defectos y mejorar la calidad del producto al garantizar que la humedad se mantenga dentro del rango óptimo.

Mejor calidad del producto, resultados finales más seguros

La reducción de defectos suele comenzar por abordar las causas fundamentales del proceso de fabricación. En el caso de la fabricación de semiconductores, identificar la humedad como un factor clave en las tasas de defectos ayudó al equipo a tomar medidas específicas. Al utilizar herramientas como Minitab y FMEA, pudieron priorizar las mejoras que reducirían directamente los defectos, lo que garantizaría una mejor calidad del producto y operaciones más eficientes. En última instancia, estos esfuerzos contribuyen a lograr procesos de producción más fluidos y un resultado final más sólido y seguro.

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Categoría: Signals ChemDraw

Publicado: 12 Diciembre 2024

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• ChemDraw
• Revvity Signals Software
• Signals ChemDraw
• Revvity

COMUNICACIÓN VISUAL

Cómo hacer que moléculas pequeñas (y grandes) luzcan lo mejor posible

Durante mucho tiempo, la química orgánica se ha representado en blanco y negro. Sin embargo, como animales visuales, los humanos tendemos a entender las cosas con más claridad cuando hay color de por medio. Hasta hace poco, los usuarios solo podían colorear los tipos de átomos por elemento o cambiar el color de los átomos y los enlaces en ChemDraw. En la práctica, esto funcionaba razonablemente bien con enlaces de color rojo y azul oscuro, pero comenzó a resultar cada vez menos útil cuando se necesitaba un tercer color, especialmente al proyectar en un proyector de baja calidad en una habitación sin persianas. Para abordar ese problema, introdujimos el coloreado de relleno de anillo para carbociclos en ChemDraw 19 para facilitar la visualización y la comunicación.


Con ChemDraw 20, se agregó la capacidad complementaria de resaltar enlaces y átomos con color. Además, se introdujo una nueva función aclamada por los usuarios y su acceso directo correspondiente: la limpieza 3D (Ctrl/Cmd + Shift + D), que produce una conformación de energía minimizada de una molécula con sombreado de color basado en el eje Z.
De esta manera, cuando se presente ante un público de usuarios en una conferencia o durante su reunión semanal de laboratorio, puede decir "el doble enlace en verde" o "el enlace amida en amarillo" con la confianza de que su audiencia sabrá de qué está hablando.
Es importante destacar que los anillos rellenos de color también se desvanecen cuando se utilizan con la función de limpieza 3D, lo que facilita aún más la percepción del 3D en dibujos de moléculas complejas.

Espera, hemos estado hablando mucho de 3D. ¿Se puede crear 3D en ChemDraw?

¡Sí, puede!

Al hablar con nuestros usuarios y escucharlos, nos dimos cuenta de que los químicos tienen la necesidad de representar estructuras químicas cada vez más complejas, inherentemente tridimensionales, a través de una representación 2D. Para los químicos, la necesidad de representar una molécula en 3D no necesariamente equivale a "Necesito un modelo 3D de mi molécula que llene el espacio". A menudo significa obtener ayuda para representar su molécula. Con la función de limpieza 3D de ChemDraw 20, puede generar conformaciones de moléculas con energía minimizada en tan solo unos pocos clics. La combinación de las capacidades de coloración con la limpieza 3D le permite percibir y apreciar mejor la profundidad y la forma real de las moléculas (Figuras 4 y 5)

INTEGRACIÓN CON APLICACIONES LÍDER DE BÚSQUEDA

SciFindern y Reaxys

Como químico, no se empieza a crear algo así como así. Se busca en la literatura y en la técnica anterior para saber si el compuesto o material que se intenta preparar no se ha creado ya y, de ser así, cómo se logró (además, ¿cuál fue el rendimiento?). En 2014, y a petición de muchos químicos, se presentó la primera integración entre ChemDraw 14 y SciFinder® de CAS, que se percibió como una mejora significativa que beneficiaba enormemente a los usuarios de ambas aplicaciones. El eslogan era “La elección para la investigación química se encuentra con la elección para el dibujo químico”. Las opciones eran claras. Desde 2014, se han introducido cada vez más integraciones para ayudar a eliminar las barreras existentes entre ChemDraw y las aplicaciones de investigación clave para aumentar la productividad de los investigadores y la velocidad de su investigación. En 2018, se introdujo la integración entre ChemDraw y Reaxys®, seguida de ChemDraw y SciFindern® en 2019.

Seguridad de PubChem, Google Scholar/Patentes y personalización

Al darnos cuenta de la importancia de esas integraciones, también refactorizamos la arquitectura subyacente de ChemDraw para permitir que los desarrolladores creen complementos personalizados con aplicaciones de terceros mediante JavaScript y (https://github.com/Revvity/ChemDraw-AddIns/tree/master/Documentation). Luego comenzamos a agregar nuevas integraciones con cada nueva versión de ChemDraw Desktop en Signals ChemDraw.

1. El explorador ChemACX permite a los usuarios buscar moléculas por estructura, nombre o número CAS en la base de datos de Revvity de más de 20 millones de sustancias disponibles comercialmente y encontrar precios y disponibilidad comercial.
2. El resumen de seguridad química de laboratorio de PubChem (Fig. 7: 2) permite a los químicos ver los pictogramas del SGA y los códigos de declaraciones de peligro y de declaraciones de precaución asociados con una molécula determinada.
3. El complemento Google Scholar/Patents, que permite a los usuarios dibujar moléculas desde la comodidad de ChemDraw y buscar artículos de investigación o patentes donde se pueda encontrar la estructura.

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Categoría: Maple

Publicado: 12 Diciembre 2024

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Listas desplegables para definir variables

La nueva función de lista desplegable (drop-down list) añade una forma flexible de asignar el valor de una variable desde una lista preestablecida incorporada en la hoja de cálculo. Las listas desplegables se pueden usar dentro de los diseños de referencia para manejar una variedad de valores de parámetros típicos y reducir en gran medida el riesgo de errores de ingreso manual.

Los valores de la lista desplegable se pueden definir a partir de una matriz dentro de la hoja de cálculo, importar desde un archivo de texto o ingresar en una tabla. Al cambiar el valor seleccionado de la lista, los contenedores matemáticos posteriores se actualizan automáticamente.

Compatibilidad con fasores

Los ingenieros ahora pueden introducir y ver números complejos en formato fasorial. Los fasores se utilizan al analizar circuitos eléctricos, sistemas de energía, procesamiento de señales y análisis vibracional.

Otras novedades:

• Ahora las unidades se pueden introducir como formato matemático 2-D directamente desde el Panel de contexto, lo que ahorra tiempo al trabajar con unidades con fracciones o potencias.
• Y muchas más mejoras y actualizaciones solicitadas por los usuarios.

Disponible para: Todos los usuarios de Maple Flow 2024.

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Categoría: Comsol

Publicado: 10 Diciembre 2024

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En la publicación Postprocesados hiperrealistas en COMSOL Multiphysics®[1] publicada en la sección de noticias de Addlink Software Científico se mostró cómo visualizar los resultados que obtenidos en las simulaciones numéricas de forma hiperrealista. No obstante, COMSOL Multiphysics® permite la integración de otros programas gráficos que pueden ser de gran utilidad para conseguir incluso un mayor nivel de detalle y calidad visual en el postprocesados de nuestros resultados. Este es el caso del programa Blender [2].

Blender es un software gratuito y de código abierto, ampliamente utilizado para la creación de gráficos 3D, animaciones y efectos visuales. Con sus herramientas avanzadas de modelado, texturizado y renderizado, Blender se ha convertido en una opción popular tanto entre artistas independientes como en estudios de animación y diseño, permitiendo la creación de visualizaciones realistas en proyectos de cine, videojuegos y arquitectura. Este programa permite renderizar imágenes estáticas y animaciones.

Para crear una animación en Blender a partir de resultados obtenidos en COMSOL Multiphysics®, es necesario utilizar dos pequeños scripts en Java y Python. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo realizar dicha animación.

Para comenzar, en el entorno de COMSOL Multiphysics®, despliega la sección de “Results” en el Constructor de modelo. Con el botón derecho, selecciona “Exportar”. A continuación, selecciona “Image” tal y como se muestra en la Figura 1. En los ajustes que aparecerán, se elige el gráfico que interese y, en “Output”, selecciona Archivo y el formato glTF. Busca el directorio donde deseas guardar el archivo, asigna un nombre y, por último, haz clic en el botón Exportar en la parte superior. Esto generará una escena 3D del gráfico, que podrás importar a Blender.

Recuerda que, para realizar una animación, necesitarás abrir un script en Java desde el Application Method de COMSOL, que permita exportar la secuencia de imágenes de forma completa y efectiva. Para hacerlo, podremos ejecutar el script desde el “Application Builder” creando un método tal y como se muestra en la Figura 2. En la figura se aclara que el nombre asignado en el script de Java al gráfico hace referencia al valor de etiqueta que se muestra en las propiedades del gráfico.
Figura 1. Configuración e la opción "Export Image".

Figura 2. Script Java escrito en un método del "Application Builder".

Tras escribir el método, haciendo clic con el botón derecho en el nombre del mismo, se selecciona la opción de “Ejecutar”. Será necesario esperar hasta que se completen todas las operaciones; finalmente, se visualizarán las imágenes en formato “glTF” generadas en el directorio que se haya indicado.

Cabe mencionar que, para optimizar el proceso, primero se debe exportar una imagen de escena 3D que contenga únicamente los elementos constantes en toda la animación, como las paredes sólidas. Después, se ejecutará el script para las escenas que solo contienen los gráficos en movimiento. De esta manera, al importar a Blender, se obtendrá un único objeto para las paredes y diferentes objetos para cada paso de tiempo de los gráficos animados. La Figura 3 muestra un único objeto “Walls” que permanece visible durante toda la animación en Blender, mientras que hay un objeto “Mesh” para cada paso de tiempo.

Figura 3. Árbol de objetos de Blender.

Una vez que se han exportado todas las imágenes en formato “glTF”, se pueden importar en Blender (Figura 4). En el cuadro de diálogo que aparecerá, busca la ubicación donde COMSOL exportó las imágenes, selecciona todas y haz clic en el botón Importar. Este proceso puede tardar varios minutos, dependiendo del tamaño y cantidad de imágenes. Tras completarse, se podrán visualizar todas las imágenes importadas en el árbol de objetos. En el caso del ejemplo Dam Break, aparecerán los prefijos Mesh_0 y Mesh_1, que indican la isosuperficie y la pared vertical del fluido, respectivamente. Esto es normal en algunos casos, ya que el grupo gráfico de COMSOL Multiphysics® está compuesto por un gráfico de superficies y otro de isosuperficies.

Figura 4. Forma de importar “import” imágenes con formato “glTF” en Blender.

A continuación, se aconseja ejecutar el script en Python que se muestra en la Figura 5, que ocultará todos los objetos que comienzan con el prefijo Mesh, de modo que solo se visualicen una única vez en un fotograma específico. Para acelerar o ralentizar la animación, se puede modificar el valor de 2.5 en la línea 29 del código que se muestra en la Figura 5. Valores más altos harán que la animación sea más lenta, mientras que valores más bajos la harán más rápida.

Figura 5. Ejemplo de script en Python para crear una animación a partir de las imágenes en formato glTF importadas de COMSOL Multiphysics®.

Para lograr el realismo necesario, es fundamental definir los materiales con las propiedades adecuadas para cada objeto. Por ejemplo, en la Figura 6 se muestra la definición de los materiales de la pared de la columna. Existen recursos en línea donde se pueden obtener materiales predefinidos. Por defecto, los objetos tendrán un material similar al importado de COMSOL Multiphysics®, ya que la imagen en formato glTF retiene los valores de color. Además, es importante añadir fuentes de luz para garantizar una iluminación adecuada de los objetos, así como ajustar el ángulo de dichas fuentes. También es posible añadir otras geometrías 3D en Blender, como paredes, suelos, techos o cualquier otro objeto o escenario que no forme parte de la simulación de COMSOL Multiphysics®.

Figura 6. Ejemplo de la definición del material de la pared de la columna.

Finalmente, en la Figura 7 se observa el resultado obtenido una vez completado el renderizado con Blender.

Figura 7. Animación del modelo Dam Break renderizado en Blender.

Otros ejemplos

Las Figuras 8 y 9 muestran otros ejemplos que permiten comparar los postprocesados hiperrealistas obtenidos en COMSOL Multiphysics® y los que se consiguen tras completar el renderizado en Blender.

Figura 8. Gráfico y líneas de corriente en el modelo “Sports car” obtenidos en Blender y COMSOL Multiphysics®.

Figura 9. Wave-Based Time-Domain Room Acoustics. Visualización en Blender y COMSOL Multiphysics®.

Nota: Versión de Blender 4.2 utilizada para la redacción de esta noticia. Los pasos de importación pueden variar en versiones diferentes.

Referencias

[1] Addlink, 2024. "Técnicas para un postprocesado realista en COMSOL Multiphysics®".
[2] Blender (Blender Foundation), 2024. https://www.blender.org/

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Categoría: BIOVIA

Publicado: 04 Diciembre 2024

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• BIOVIA
• BIOVIA COSMO-RS
• BIOVIA COSMOtherm
• TURBOMOLE

Entendiendo el efecto hidrofóbico

Aunque parezca bastante abstracto, las interacciones de moléculas y átomos a nivel microscópico a menudo tienen efectos profundos en las propiedades macroscópicas de los materiales y la vida misma.

El software de química de solvatación de BIOVIA proporciona el enlace científico para comprender estas conexiones entre las interacciones microscópicas y moleculares y las propiedades experimentales relevantes para la industria de los líquidos, como las solubilidades, las presiones de vapor, los coeficientes de partición y muchas más. De manera ejemplar, en esta entrada del blog, queremos discutir el efecto hidrofóbico anómalo del agua a nivel molecular y sus implicaciones en las aplicaciones industriales y la vida en la Tierra en general.

El fenómeno conocido como efecto hidrofóbico, originario de las palabras griegas ύδωρ (ydor, agua) y φόβος (phobos, miedo), describe cómo las moléculas que "temen" al agua, tienden a unirse para evitar interactuar con ella. Este efecto explica por qué el aceite y el agua no se mezclan, sino que forman fases separadas, o por qué algunos compuestos son mejor solubles en agua que otros.

No se trata solo de un conocimiento árido de los libros de texto, sino de un concepto fundamental para la existencia de la vida en nuestro planeta, que sirve como un impulsor clave detrás de procesos biológicos como la formación de células y el plegamiento de proteínas en estructuras activas o inactivas. Las proteínas son bloques de construcción esenciales de nuestro cuerpo, que consisten en cadenas de aminoácidos. En muchos casos, las proteínas solo funcionan correctamente cuando están en un cierto estado plegado, un estado que generalmente se logra dentro de un rango específico de temperaturas. Entre otros factores, el aumento de las temperaturas puede provocar la desnaturalización de las proteínas, dejándolas inactivas. Este proceso se puede observar fácilmente, por ejemplo, al hervir un huevo, donde la albúmina de huevo se convierte en una sustancia blanca y opaca tras la desnaturalización de las proteínas (principalmente la ovoalbúmina) por encima de 60 ° C. También a temperaturas más bajas, las proteínas pueden sufrir un despliegue reversible, un proceso conocido como desnaturalización en frío. Este comportamiento está directamente relacionado con la sensibilidad a la temperatura del efecto hidrofóbico y, para entenderlo, es necesario investigar la hidrofobicidad del agua en sí.

La sorprendente hidrofobicidad del agua

Puede sonar sorprendente, pero el agua en sí misma puede ser hidrofóbica, al menos hasta cierto punto.

Las moléculas de agua pueden estar dispuestas en formas o grupos específicos. Aquí, las moléculas están conectadas por lo que los químicos llaman un enlace de hidrógeno. En el agua, este tipo especial de enlace se produce entre un átomo de hidrógeno y el átomo de oxígeno de otra molécula de agua. Dado que el agua tiene dos átomos de hidrógeno y cada átomo de oxígeno puede acomodar dos enlaces de hidrógeno, se pueden formar redes complejas que estabilizan diferentes formas de grupos de agua. Curiosamente, la superficie de estos grupos tiene propiedades diferentes a la superficie de las moléculas de agua individuales.


Perfil de densidad de carga de cribado relativo de la superficie de una sola molécula de agua (azul, estructura arriba a la izquierda) y un grupo de 20 moléculas (naranja, estructura arriba a la derecha). Claramente es visible el pico del área neutra de carga en el centro de la curva naranja, que está ausente para las moléculas de agua aisladas.

La imagen muestra la superficie de densidad de carga del agua y un grupo de moléculas de agua conectadas por enlaces de hidrógeno, fácilmente calculables con BIOVIA Turbomole. Las áreas azules y rojas denotan áreas de superficie con grandes densidades de carga de cribado positivas o negativas, mientras que las áreas verdes denotan pequeñas densidades de carga de cribado cercanas a cero. Generalmente, como consecuencia directa de la ley de Coulomb, las cargas opuestas se atraen entre sí. Por lo tanto, los compuestos con grandes densidades de carga de cribado positivas o negativas, prefieren estar en contacto con compuestos de densidades de carga de cribado opuestas coincidentes. Los compuestos con una gran cantidad de área de superficie no polar (verde) prefieren otros compuestos no polares. Como se puede ver, el agua en sí misma tiene bastantes densidades de carga de cribado positivas y negativas (azul, rojo). En contraste con esto, la estructura del grupo tiene un área más neutra con pequeñas densidades de carga de cribado. Por esta razón, estos grupos se comportan en parte como una sustancia hidrofóbica no polar.

Por lo tanto, a bajas temperaturas, cuando estos grupos se vuelven más estables, las propiedades superficiales del agua cambian. El agua misma se vuelve cada vez más hidrofóbica y, a su vez, las moléculas hidrofóbicas se vuelven más solubles en agua. Cuando la temperatura aumenta, los grupos se rompen y la solubilidad de las moléculas hidrofóbicas disminuye. A temperaturas aún más altas, otros efectos termodinámicos vuelven a aumentar la solubilidad, lo que lleva a un mínimo de solubilidad, que normalmente se encuentra en algún lugar en el rango de 20 a 80 °C, es decir, cerca de la temperatura ambiente y corporal.

La evaluación precisa de esta dependencia de la temperatura es importante en muchas aplicaciones, que van desde la solubilidad de los aditivos en el procesamiento de petróleo o las aplicaciones de captura de carbono, hasta el cálculo de los coeficientes de partición de los ingredientes farmacéuticos activos.

Avanzando en la innovación con BIOVIA COSMOtherm

BIOVIA COSMOtherm permite simular el efecto hidrofóbico dependiente de la temperatura del agua de una manera eficiente y precisa, como se muestra en una reciente publicación de M. P. Andersson y M. Richter


Se muestran las solubilidades acuosas de hexanol y benzaldehído en un amplio rango de temperaturas. Las solubilidades experimentales (curvas azules) muestran un mínimo alrededor de 320 K (hexanol) y 290 K (benzaldehído) debido al efecto hidrofóbico del agua. COSMOtherm FINE 2023 es capaz de recuperar estos mínimos con alta precisión (325 K para el hexanol y 290 K para el benzaldehído).

La imagen muestra la solubilidad dependiente de la temperatura del hexanol y el benzaldehído en agua. Dado que ambos compuestos son bastante hidrofóbicos, la solubilidad es generalmente bastante pequeña, pero la simulación y el experimento muestran claramente un mínimo de solubilidad alrededor de 290 K (17 °C) para el benzaldehído y 320 K (47 °C) para el hexanol. Con BIOVIA COSMOtherm la solubilidad dependiente de la temperatura de cualquier compuesto en agua se puede evaluar fácilmente de inmediato, incluidas anomalías como el efecto hidrofóbico del agua. Esta capacidad permite realizar cribados in silico a gran escala de las propiedades moleculares con alta precisión que complementan los esfuerzos experimentales, aceleran la innovación y reducen el tiempo de comercialización para nuestros clientes.

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Categoría: Minitab

Publicado: 04 Diciembre 2024

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¡Minitab se complace en anunciar una nueva imagen y experiencia con el estreno de un nuevo reproductor de cursos! El reproductor de cursos es el marco en el que se muestran las rutas de aprendizaje y los cursos de e-learning, así como los cursos dirigidos por instructores. Los siguientes son algunos de los principales cambios que notará.

Nuevo diseño de la ruta de aprendizaje

• A la izquierda, encontrará una descripción detallada del curso, junto con información adicional.
• A la derecha, un widget interactivo le guía por la ruta de aprendizaje, mostrando una clara barra de progreso que refleja su avance. El botón de acción le invita a comenzar o a reanudar el curso desde donde lo dejó la última vez.
• Debajo del widget de progreso, encontrará una sección dedicada a detalles adicionales, como el tiempo de finalización, el número de créditos y otra información útil.
  

  

Nuevo diseño de los cursos

• La barra de título ofrece una descripción general inmediata y completa en la que se muestra si el curso es obligatorio para obtener un certificado de finalización, el tipo de curso (e-learning o dirigido por instructor), el idioma del curso, la cantidad de actividades completadas, junto con el menú desplegable de la ruta de aprendizaje que le permite navegar rápidamente a otros cursos de la ruta.
  

  

• Justo debajo de la barra de título del curso, en el lado izquierdo de la pantalla, se encuentra la Tabla de contenido, que representa la estructura clara y organizada del curso. Aquí podrá acceder fácilmente a todos los materiales de aprendizaje y monitorear su progreso en tiempo real.
  

  

• En el centro, el reproductor se adapta perfectamente a cualquier tipo de contenido del curso, ya sea un video, un módulo SCORM u otros materiales de capacitación, como pruebas o encuestas, lo que asegura una experiencia fluida y agradable.

También se han actualizado las guías del usuario y del administrador de licencias para reflejar la actualización del reproductor de cursos. Puede encontrar estas guías en la página de inicio de Minitab Education Hub.