La IA está cobrando importancia en todos los aspectos de nuestra vida, y esto es especialmente cierto en lo que respecta a los grandes modelos lingüísticos. Su promesa es facilitar nuestro trabajo y multiplicar por mil el impacto de nuestros esfuerzos. Sin embargo, también existe la amenaza implícita de que puedan reemplazar a los humanos por completo y hacer que la mayoría de nosotros seamos redundantes. Cuando se trata de matemáticas, tanto la promesa como la amenaza parecen ser más pronunciadas que en cualquier otro campo. Después de todo, la educación y la investigación en matemáticas tienen una larga historia de aprovechar la tecnología con gran efecto. Al mismo tiempo, un campo basado en la estructura y la lógica es un candidato ideal para que la IA lo absorba.
En esta presentación, investigaremos las posibles y probables implicaciones de la aparición de la IA en las matemáticas. Exploraremos en qué son buenas las IA, en qué podrían mejorar y cuál podría ser su relación con los humanos en el mundo de las matemáticas. Analizaremos las implicaciones en la enseñanza, el aprendizaje, la práctica y el aprovechamiento de las matemáticas, y cómo podrían ser las herramientas matemáticas en un mundo donde la IA sea omnipresente.
Biografía del Dr. Laurent Bernardin
El Dr. Laurent Bernardin es presidente y director ejecutivo de Maplesoft. Ha trabajado en Maplesoft durante más de 25 años y, antes de su nombramiento en su puesto actual, ocupó los puestos de director de tecnología y director de operaciones. Bernardin cree firmemente que las matemáticas son importantes. Bajo su liderazgo, Maple ha pasado de ser un proyecto de investigación en computación simbólica a un entorno completo para cálculos matemáticos utilizado por cientos de miles de ingenieros, científicos, investigadores y estudiantes de todo el mundo.
Por Joshua Zable.
Aunque nunca recibí una formación formal en metodologías o filosofías de mejora continua, mi mentalidad siempre ha sido la de encontrar formas de mejorar. Antes de incorporarme a Minitab, no conocía tantas metodologías formales para mejorar. Al igual que las artes marciales, muchas de las metodologías tienen similitudes y se componen tanto de filosofías como de técnicas. A continuación, realizamos un esfuerzo para presentarlas (y esta no es de ninguna manera una lista exhaustiva). Tal vez lo anime a profundizar en una que le resulte interesante y le ayude en su camino personal o profesional.
Planificar-Hacer-Verificar-Actuar (En inglés Plan-Do-Check-Act o PDCA). Este concepto, simple pero efectivo, es la base de la mayoría de los esfuerzos de mejora continua. Al establecer un objetivo, tomar medidas, medir el impacto e implementar la mejora, la mayoría de las metodologías se enmarcan en este método general. Sin embargo, más específicamente, el método PDCA también se refiere a una metodología utilizada para mejorar un proceso o producto dividiéndolo en pasos y mejorando cada uno de ellos.
Kata. De origen marcial, los "kata" son rutinas estructuradas que consisten en patrones. En lo que respecta a la mejora continua, el Kata es una rutina repetitiva de cuatro pasos, basada en la filosofía Planificar-Hacer-Verificar-Actuar (PDCA) que, cuando se practica, puede generar un hábito de pensar y trabajar de manera creativa y científica para construir una cultura de mejora e innovación en una organización. La metodología Kata es un concepto más amplio que se puede aplicar a varios campos para el desarrollo de habilidades y la mejora operativa.
Lean. Lean es tanto una mentalidad como una metodología. Filosóficamente, una organización Lean alienta a todos a detectar los desperdicios y a informar a la gerencia para que se aborden. La metodología se centra en maximizar el valor del cliente mientras se minimiza el desperdicio y se eliminan los defectos. Los métodos Lean utilizan datos, pero se basan más en herramientas Lean específicas para comprender mejor un proceso, buscar desperdicios y prevenir errores.
Six Sigma. Basado en el concepto de lograr la calidad Six Sigma (o mejorar los niveles a largo plazo por debajo de 3,4 defectos por millón de oportunidades), Six Sigma es una de las metodologías de mejora continua más populares. Conocida por su proceso DMAIC compuesto por Definir, Medir, Analizar, Mejorar y Controlar, los profesionales de Six Sigma utilizan estadísticas, análisis financieros y gestión de proyectos para identificar y reducir defectos y errores, minimizar la variación y aumentar la calidad y la eficiencia. Con el tiempo, Six Sigma se ha expandido desde un enfoque de calidad a un concepto empresarial más general que ayuda a las organizaciones a satisfacer mejor los requisitos de los clientes y mejorar los productos, procesos y servicios.
Lean Six Sigma. No es de sorprender que Lean Six Sigma combine lo mejor de ambos enfoques, aprovechando la velocidad y la reducción de desperdicios de Lean con el rigor (y el análisis estadístico) de Six Sigma para eliminar defectos. ¿Busca una guía? Aquí tiene un enlace a un libro de gran éxito que puede ayudarlo en su camino.
Kaizen. Traducido del japonés, Kaizen significa literalmente “buen cambio”, “cambio para mejor” o “mejora”. La filosofía Kaizen se centra en la mejora continua de todos los empleados de una empresa y se extiende a todas las funciones y procesos empresariales. Kaizen suele estar diseñado para abordar un problema en particular en el transcurso de una semana, lo que se conoce como “kaizen blitz” o “kaizen event”, que se centran en proyectos que pueden lograr mejoras revolucionarias en un corto período de tiempo.
Sistema de producción de Toyota (TPS). Según Toyota, el sistema de producción de Toyota es “una filosofía de fabricación original que tiene como objetivo eliminar el desperdicio y lograr la mayor eficiencia posible”. Al igual que Kaizen, el TPS es una cultura organizacional y un sistema operativo de fábrica enfocado en brindar la mejor calidad, el menor costo y el menor tiempo de entrega mediante la eliminación del desperdicio. Siempre a la vanguardia de la mejora de la calidad, conozca cómo Toyota implementó el control estadístico de procesos en tiempo real (SPC) de Minitab y el análisis predictivo para reducir la tasa de no conformidad de los ajustes frontales en el Yaris y Yaris Cross del 5 % al 0,15 % y cómo confía en Minitab para lograr su objetivo de una tasa de no conformidad del 0 %.
Toyota Kata. A diferencia del TPS, Toyota Kata no fue creado por Toyota. Toyota Kata es un enfoque sistemático para desarrollar hábitos de mejora continua que perduren, desarrollado por el experto en Lean Mike Rother en su libro de gestión: Toyota Kata: Managing People for Improvement, Adaptiveness, and Superior Results. Su método se basa en el proceso de Toyota, pero adapta las lecciones aprendidas en la línea de producción a una estrategia de mejora. A diferencia del Kata normal, Toyota Kata es una metodología específica con una estructura y un propósito claros, diseñada para la mejora continua en los negocios y la fabricación. Toyota Kata también implica roles específicos (aprendiz y entrenador) y una rutina altamente estructurada (Improvement and Coaching Kata).
Kanban. Otra rama de TPS, Kanban es un método de gestión visual del flujo de trabajo que se utiliza para la mejora continua, a menudo asociado con prácticas ágiles y eficientes. Ha evolucionado desde sus orígenes en la fabricación y ahora es popular en varias industrias, incluidas las de desarrollo de software y servicios. La herramienta principal de Kanban es el tablero Kanban, que representa visualmente el flujo de trabajo. Por lo general, incluye columnas como "Por hacer", "En progreso" y "Terminado".
Scrum. Popularizado en la industria del software, Scrum es un marco ágil que se utiliza para gestionar y completar proyectos complejos. Scrum integra la mejora continua mediante la inspección periódica, la adaptación y las reflexiones del equipo. Con esta metodología, los proyectos se dividen en sprints (que suelen durar entre 1 y 4 semanas) durante los cuales el equipo trabaja para completar el Sprint Backlog. Al dividir el proyecto en partes, con reuniones diarias, comentarios periódicos de las partes interesadas y transparencia, esta metodología permite a una organización abordar proyectos e impulsar mejoras.
Teoría de restricciones (TOC). La teoría de restricciones (TOC ) es una filosofía de gestión desarrollada para identificar y gestionar el cuello de botella o restricción (ya sea física, política o proceso) que limita el rendimiento de un sistema. Este enfoque estructurado implica identificar la restricción, explotar la restricción (es decir, optimizar su uso), subordinar todo lo demás (es decir, garantizar que los recursos que no son restricciones no produzcan más de lo que la restricción puede manejar), elevar la restricción (es decir, tomar medidas para aumentar la capacidad o habilidad de la restricción) y repetir el proceso para identificar la siguiente restricción.
Gestión de la calidad total (TQM). La gestión de la calidad total es un enfoque de gestión integral centrado en mejorar la calidad de los resultados de una organización, incluidos los bienes y servicios, mediante la mejora continua de las prácticas internas. La TQM hace hincapié en la satisfacción del cliente, la participación de los empleados y la resolución sistemática de problemas. Este enfoque aprovecha muchas de las metodologías mencionadas anteriormente, como Kaizen, PDCA, Six Sigma y más.
El artículo "A 2D stability analysis of the rock surrounding underground liquified natural gas storage cavern based on COMSOL Multiphysics" publicado por C. Zhang y colaboradores de prestigiosas corporaciones y Universidades Chinas en la revista “Energy Geoscience” de la editorial Elsevier, analiza la estabilidad de las rocas que rodean cavidades subterráneas de almacenamiento de gas natural licuado (liquefied natural gas, LNG). La Figura 1 muestra un almacenamiento subterráneo típico de LNG en roca de granito.

Figura 1. Almacenamiento subterráneo típico de LNG en roca de granito.
Los proyectos de almacenamiento subterráneo de LNG han crecido significativamente en los últimos años [2]. Estas cavidades pueden representar un papel crucial en la seguridad energética, pero su construcción enfrenta retos técnicos debido a las bajas temperaturas y las tensiones internas que pueden afectar la estabilidad de las rocas. Los autores de la investigación anteriormente citada utilizan COMSOL Multiphysics® para evaluar el comportamiento del almacenamiento geotérmico.
Los investigadores desarrollaron un modelo numérico bidimensional en COMSOL Multiphysics® para investigar la influencia de varios factores, como la profundidad del almacenamiento geológico, la temperatura del LNG y la presión interna, en la estabilidad de las rocas. El modelo matemático incluyó ecuaciones para modelar el acoplamiento del estrés y la temperatura criogénica.
Los resultados mostraron que la deformación de las rocas circundantes aumenta exponencialmente con el incremento de la profundidad de enterramiento de la cavidad. Por otro lado, la deformación de las rocas circundantes disminuye con la reducción de la temperatura del LNG, lo que sugiere que temperaturas más bajas favorecen la estabilidad. La Figura 2 muestra el desplazamiento producido después de inyectar LNG a distintas temperaturas. También se encontró que, al aumentar la presión, la se redujeron las deformaciones. El estudio concluyó que la profundidad de enterramiento, la temperatura del gas y la presión interna son factores clave para garantizar la seguridad de las cavidades. El uso de COMSOL Multiphysics permite realizar simulaciones detalladas y precisas teniendo en cuenta la interacción entre factores térmicos y mecánicos, facilitando la evaluación detallada y optimización de parámetros clave de la estabilidad de las rocas en cavidades de almacenamiento subterráneo de LNG.

Figura 2. Desplazamiento producido después de la inyección de LNG a las temperaturas de (a) -162°C, (b) −192 °C, y (c) −222 °C.
[1] C. Zhang, P. Duan, Y. Cheng, N. Chen, H. Huang, F. Xiong, S. Dong. A 2D stability analysis of the rock surrounding underground liquified natural gas storage cavern based on COMSOL Multiphysics, Energy Geoscience (2024), 5, 100301.
[2] P. MacGillis-Falcon. As LNG industry booms, salt caverns converted into massive underground gas storage facilities, Oil & Gas Watch 2024.
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En Synergy, tanto el usuario patrocinador como el usuario CRO pueden poner una orden de trabajo en espera. Al colocar la orden de trabajo en espera, el usuario puede ingresar un motivo. Mientras está en espera, el Patrocinador puede editar la Orden de Trabajo según sea necesario para proporcionar información adicional y reanudar cuando (si) el problema se ha resuelto.




























La aplicación Study Designer ahora tiene una nueva función, "Recordar datos de formularios", que permite a los usuarios conservar los datos del formulario habilitando un interruptor de alternancia. Una vez activada, esta función retiene automáticamente la información ingresada en cualquier forma, lo que reduce la necesidad de ingresar datos repetitivos. Esta funcionalidad se extiende a todos los formularios clave dentro del Diseñador de estudios, incluidos los formularios de definición de cohorte, definición de tratamiento y definición de grupo de tratamiento.

La aplicación de resumen integrado (ISA) ofrece una nueva experiencia de consulta y resumen de datos. Todas las capacidades ISA anteriores ahora están disponibles para todos los sistemas. ISA es una alternativa a las aplicaciones de análisis Global Search + SAR. El modo de consulta estándar usa la configuración definida por el administrador para crear una experiencia de búsqueda más simplificada y con plantillas, y permite la agregación de cualquier atributo (no solo los puntos de conexión). El modo de consulta rápida devuelve toda la información conocida sobre una entidad o tipo de medición en particular con un solo clic.
Los usuarios ahora pueden ejecutar una consulta estándar de ISA utilizando solo criterios de material.













































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Los administradores ahora pueden actualizar automáticamente las propiedades calculadas para un tipo seleccionado de materiales. Esto ejecutará las propiedades calculadas para las bibliotecas de sustancias químicas y proteínas, incluidos los nombres de las sustancias químicas calculadas. La configuración está disponible en Configuración avanzada en la página Configuración de materiales. Los administradores pueden designar la biblioteca y confirmar que desean volver a calcular los campos de ese conjunto de materiales. Una vez completado el proceso, se mostrará la última actualización y el número de materiales actualizados. En este punto, el Administrador puede actualizar Materiales adicionales.




Vamos a analizar dos situaciones propias de las empresas relacionadas con la manufactura que se convierten en oportunidades para incrementar la competitividad de estas empresas. En la primera situación nos centraremos en el proceso de producción y en la segunda, en el producto fabricado.
El tema de los costes del sobrepeso es un clásico en muchas empresas manufactureras; en particular, en las empresas de envasado de alimentación, farmacéuticas… donde el peso es una especificación del producto. En estos casos, la fabricación se realiza por lotes y la norma exige que:
Los avances tecnológicos han mejorado notablemente la calidad del envasado, pudiendo trabajar “en automático” en condiciones de variabilidad mínima y aportando datos de valor; en estas condiciones el sobrepeso puede ser muy bajo. Sin embargo, es frecuente encontrarnos con altos sobrecostes porque “la tecnología se vuelve loca”, o hay variaciones inexplicables ante las cuales las personas acaban tomando acciones correctivas costosas, como subir los parámetros de envasado.
En estas situaciones, los DATOS y sus patrones nos pueden ayudar a encontrar las causas raíz de la inestabilidad para tomar acciones en origen sobre la causa, y evitar convivir con los síntomas y los sobrecostes.
Minitab y las HABILIDADES estadísticas para mirar al detalle los datos de los procesos
es una inversión de retorno rápido.
La mirada de datos agregados es una mirada típica de un gestor económico: permite evaluar el coste de la desviación en peso y comparar productos. Sin embargo, no es obvio que una bajada de parámetro de envasado vaya a conllevar una reducción de costes, puesto que bajar las medias puede acarrear producto no conforme por bajo peso. Antes hay que entender la variabilidad.
Los datos diarios de desviación media es una representación que refleja mejor la realidad que se vive en operaciones: la variabilidad en peso diaria es de mucha mayor magnitud que los promedios mensuales, puede llegar a sorprender. Se pueden observar producciones diarias con medias por debajo de “0”, patrones diferentes por productos, …
Los datos unitarios extraídos de algunos días permiten identificar un efecto PARETO: es evidente que hay unas causas especiales que afectan a unas pocas unidades, provocando una desviación de hasta 50 g, que son causantes del alto sobre coste de todo el proceso.
Es recomendable acompañar la gráfica de variación en el tiempo (que permite poner el foco en las tendencias, en los patrones que se repiten a lo largo del tiempo y en la dispersión) con gráficas de distribución de los datos (Histogramas o gráfico de cajas): que permiten poner el foco en encontrar patrones que se alejen de una distribución simétrica tipo campana de Gauss. En este caso habría que poner el foco en las pocas dosificaciones de un alto peso que llegan a la línea de envasado.
El producto 4 en el día 20/02 tiene una desviación media de 5,2 g a pesar de estar centrada la dosificación en el nominal: la solución no está en mover el parámetro del proceso, sino en atacar la causa de variación anómala en altas dosificaciones. Parece ser que la causa de variación no estaba presente el día 21/02 en el que había otros trabajadores en la línea.


En este mismo tipo de empresas, se pone en el mercado productos a los que se asegura una vida útil determinada en ciertas propiedades y es sabido que estos productos se van deteriorando con el tiempo.
Con Minitab podemos abordar el tema de cómo auditar lote antes de ser expedidos para chequear si hay evidencias de que la liberación de un fármaco se mantendrá después de un tiempo determinado en el mercado.
En este ejemplo se auditan 5 lotes piloto de un fármaco y se desea saber en qué momento las píldoras alcanzan 90% de la concentración prevista. La estrategia adoptada es tomar datos representativos y medir la respuesta a lo largo de un tiempo más reducido que la vida del producto. Con estos datos, Minitab calcula la vida útil, un lapso mucho mayor que el recogido en las pruebas experimentales y que es el que se espera que la respuesta permanezca dentro de las especificaciones.

Se puede observar cómo cada lote tiene una vida útil diferente, la vida útil del conjunto es de 54,8 meses y se puede incorporar este conocimiento en la toma de decisiones.

¿QUIERES CONOCER DE PRIMERA MANO ESTOS CASOS?
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