- Detalles
- Categoría: Minitab
- Visto: 431
Por Agnes Ogee.
Cómo mejorar el flujo, la calidad y el rendimiento
La transformación digital en la fabricación suele abordarse desde una perspectiva estratégica, pero su impacto real se manifiesta en la planta de producción, donde los equipos deben lidiar con datos inconexos, visibilidad limitada y la necesidad de solucionar problemas de forma reactiva. ¿Qué métodos prácticos permiten la monitorización en tiempo real y la resolución de problemas de forma rápida y estructurada para impulsar mejoras de rendimiento cuantificables?
Una reciente visita Gemba a Poclain Hydraulics sro durante la Cumbre Lean de Checoslovaquia ofrece un ejemplo pragmático de cómo se produce este cambio en la práctica.
Mi colega Seb Saar y yo queremos agradecer a los miembros del equipo de Poclain Hydraulics sro que nos guiaron durante la visita Gemba: Kristyna Safarova, David Cerny, Zuzana Kubesova, Ondrej Osicka, Michal Cermak y Giovanni Baffoni.
El desafío: complejidad, variación y visibilidad limitada.Poclain se enfrentó a una transición de una producción de alto volumen y baja variedad a una de alto volumen y alta variedad. Esto generó mayor variabilidad, cambios de producción más frecuentes y una presión creciente sobre la calidad y el tiempo de actividad. Los niveles de calidad, junto con las paradas no planificadas, afectaban el flujo de producción. En esta etapa, estos factores pueden empezar a influir en los costos, la satisfacción del cliente y los retrasos. Sin una recopilación y un análisis de datos estructurados, las decisiones eran en gran medida reactivas. Los equipos se basaban en la experiencia en lugar de en un análisis coherente, lo que dificultaba abordar las causas fundamentales y prevenir problemas recurrentes. La solución: Digitalización de datos de máquinas, flujos de trabajo y resolución de problemas. El enfoque de Poclain se centró en mejorar la forma en que se toman las decisiones, fortaleciendo el papel de los datos en las operaciones diarias. |
 |
- Recopilación digital de datos en origen: Los operarios capturan datos en tiempo real directamente en la planta de producción, incluyendo el rendimiento de la maquinaria, el tiempo de inactividad, los defectos de calidad y los tiempos de ciclo. Esto ayuda a los equipos a comprender mejor el problema y garantiza que sus decisiones iniciales se basen en información consistente y fiable.
- Visibilidad en tiempo real para una actuación más rápida: Los paneles de control a nivel de máquina proporcionan acceso inmediato a la Eficiencia General de los Equipos (OEE), análisis de Pareto de las causas de fallos y alertas por desviaciones, como microparadas que superan los umbrales definidos. Cuando surgen problemas, los equipos pueden responder con rapidez, reduciendo los retrasos y limitando el impacto en las fases posteriores de la producción.
- Resolución estructurada de problemas en todos los niveles: Un procedimiento de escalamiento claro facilita la resolución coherente de problemas. Los operadores abordan los problemas inmediatos, los jefes de equipo ayudan a identificar la causa raíz y los equipos de calidad realizan análisis más profundos cuando es necesario. Esta estructura refuerza la resolución repetible de problemas y reduce la variabilidad en su manejo.
- Instrucciones de trabajo digitales y estandarizadas: Los operarios acceden a instrucciones paso a paso mediante flujos de trabajo activados por código de barras. Esto mejora la velocidad de cambio de formato, reduce los errores y garantiza una ejecución uniforme, algo especialmente importante en entornos con alta variedad de productos, donde la variación es constante.
Implementación: construir un sistema que los equipos puedan usar realmente.
Durante la visita Gemba, el gerente de ingeniería y mantenimiento mencionó que la transformación digital aporta valor cuando acelera o automatiza una operación que funciona correctamente. En Poclain, esto incluye un fuerte enfoque en la capacitación, la gestión visual de las prácticas Lean y el seguimiento constante de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de producción y calidad.
Un cambio importante fue pasar de la resolución aislada de problemas a la captura y reutilización del conocimiento. Las causas raíz, las acciones y los resultados se documentan y comparten, lo que permite que las mejoras se extiendan a todos los equipos y evita que se repitan los mismos problemas.
Este ejemplo refuerza una serie de principios prácticos. La digitalización facilita la toma de mejores decisiones cuando se basa en necesidades operativas reales. Los datos en tiempo real permiten una actuación más rápida y segura. La resolución estandarizada de problemas reduce la necesidad de solucionar problemas puntuales y mejora la coherencia. La recopilación de conocimientos garantiza que las mejoras sean sostenibles y repetibles. La visibilidad entre equipos fortalece la alineación y el rendimiento general.
¿Cómo se transforman los datos de fabricación en acciones concretas?
Muchas organizaciones ya recopilan grandes cantidades de datos, pero tienen dificultades para convertirlos en acciones concretas. El progreso comienza con un enfoque estructurado que vincule los datos con las decisiones.
Esto incluye recopilar los datos correctos al nivel adecuado, prepararlos para el análisis y aplicar técnicas analíticas para identificar las causas raíz y los factores clave. Posteriormente, es necesario compartir la información obtenida mediante paneles de control claros e integrarla en los flujos de trabajo diarios para que los problemas se resuelvan rápidamente cuando surjan.
Con las herramientas y la metodología adecuadas, los equipos pueden pasar de operaciones reactivas a una gestión del rendimiento proactiva y basada en datos.
Dé el siguiente paso
Si su objetivo es mejorar la visibilidad en todos los procesos de fabricación, reducir los tiempos de inactividad y los problemas de calidad, y facilitar una toma de decisiones más rápida en la planta de producción, el siguiente paso es replantearse cómo fluyen los datos a través de su organización.
Minitab ayuda a conectar la recopilación, preparación, análisis y visualización de datos en un enfoque estructurado que facilita la toma de mejores decisiones en todos los niveles. Al hacer que los datos complejos sean más fáciles de comprender y utilizar, los equipos pueden identificar cuellos de botella, resolverlos con mayor rapidez y demostrar un impacto empresarial cuantificable.
- Detalles
- Categoría: Comsol
- Visto: 478
Modelar calentamiento por inducción en materiales magnéticos es un reto de doble no linealidad: la permeabilidad magnética cambia con el campo H (curva B-H), y además toda esa curva se transforma con la temperatura, hasta que al superar la temperatura de Curie el material pierde completamente su carácter magnético. Ignorar cualquiera de estas no linealidades compromete seriamente la precisión del modelo.
¿Cómo gestionar esta complejidad en COMSOL Multiphysics®? Un reciente post publicado en el blog de COMSOL trata esta cuestión [1].
El enfoque Frequency-Transient separa las dos escalas temporales del problema: los campos EM se resuelven en frecuencia, y el campo térmico en el tiempo. Las no linealidades magnéticas se capturan mediante curvas B-H efectivas, calculadas a partir de datos experimentales o mediante expresiones analíticas cuando esos datos no están disponibles. La interfaz Magnetic Field Formulation resuelve directamente en H, haciéndola especialmente robusta frente a estas no linealidades fuertes.
Para acelerar la convergencia sin sacrificar precisión, el operador nojac() evita la diferenciación simbólica en la relación B-H, reduciendo el coste por iteración. Se utiliza un solver “Frequency-Transient”, que por defecto empleará una estrategia de resolución segregada. El campo magnético se resuelve utilizando un solver directo, y este es un excelente caso para probar el nuevo NVIDIA CUDA® direct sparse solver (NVIDIA CuDSS) si se dispone de una tarjeta gráfica adecuada [2].
La Figura 1 muestra el ejemplo (representándose la permeabilidad relativa) de un caso de este tipo, modelizado y simulado en COMSOL Multiphysics® y que se basa en un canal cuadrado de acero calentado mediante una bobina de tres espiras. Puedes encontrar el modelo tutorial en la galería de aplicaciones de COMSOL.
Figura 1. Permeabilidad relativa efectiva, que se ve afectada por la intensidad del campo y la temperatura.
Referencias
[1] W. Frei. COMSOL Blog: “Inductive Heating of Temperature-Dependent Magnetic Materials”. https://www.comsol.com/blogs/inductive-heating-of-temperature-dependent-magnetic-materials
[2] COMSOL Blog: “Faster Simulation with NVIDIA GPU Support for COMSOL Multiphysics®”. https://www.comsol.com/blogs/faster-simulation-with-nvidia-gpu-support-for-comsolmph
[3] COMSOL Application Gallery: https://www.comsol.com/model/inductive-heating-of-parts-with-temperature-nonlinear-bh-curves-150261
- Detalles
- Categoría: Maple
- Visto: 407
Operaciones más rápidas: Muchas operaciones comunes, como la resolución de sistemas polinómicos y los cálculos con unidades, son significativamente más rápidas.
Las mejoras de rendimiento en Maple 2026 incluyen:
- El rendimiento de los cálculos que implican cantidades con unidades ha mejorado notablemente en Maple 2026, especialmente en comparaciones, operaciones por partes y operaciones básicas.
- La inicialización del vector de punto flotante por hardware se ha optimizado aún más.
- La resolución de algunos sistemas polinomiales es más rápida gracias a un nuevo subalgoritmo en Groebner [ RationalUnivariateRepresentation ]. Este comando, que es invocado por comandos de Maple de nivel superior, utiliza computación paralela y es considerablemente más rápido para sistemas grandes.
- Detalles
- Categoría: Comsol
- Visto: 353
Minicursos en la Conferencia COMSOL
¡Le invitamos a asistir a la Conferencia COMSOL 2026 en Cambridge! Acompáñenos del 23 al 25 de septiembre en Churchill College para reunirse cara a cara con líderes de la industria y ampliar sus habilidades en modelado y simulación.
En la conferencia, podrá elegir entre más de 20 minicursos impartidos por ingenieros de aplicaciones de COMSOL, que abarcan el modelado en una amplia gama de disciplinas de ingeniería. ¡Vea a continuación un adelanto de lo que puede esperar del minicurso de este año sobre modelado y simulación acústica!
Minicurso: Acústica
El módulo de acústica complementario para COMSOL Multiphysics® permite a ingenieros y científicos modelar una gran variedad de fenómenos acústicos utilizando modelos y solucionadores acústicos especializados.
Esta sesión ofrecerá una visión general de las capacidades del Módulo Acústico, destacando las últimas funciones y características disponibles en el software. También veremos cómo configurar y analizar los resultados de una simulación sencilla de un sistema de silenciador.
¡Haz clic en el enlace de abajo para obtener más información sobre lo que ofrece la conferencia de este año!
- Detalles
- Categoría: Maple
- Visto: 461
Maple 2026.1 es una actualización de mantenimiento para Maple 2026. Contiene correcciones y mejoras para Maple 2026 en diversas áreas, entre las que se incluyen:
- Mejoras de accesibilidad
- Compatibilidad ampliada con la navegación por teclado en todo el producto.
- Compatibilidad mejorada con lectores de pantalla
- Se ha añadido un acceso directo al modo de accesibilidad en el menú Inicio de Windows.
- Se ha añadido la opción de excluir el contenido de la hoja de cálculo del procesamiento del Asistente de IA.
- Mejoras en el rendimiento y la usabilidad de la función Explorar.
- Mejoras adicionales a la nueva funcionalidad Plotting Themes introducida en Maple 2026.
- Se corrigió un problema que, en algunos casos, impedía que los usuarios con caracteres especiales en su nombre de usuario de Windows utilizaran el Asistente de IA.
- Mejoras en el motor matemático, incluyendo las funciones sum, evala y dsolve/numeric.
Obtener la actualización
En Maple 2026, desde el menú Herramientas, seleccione Buscar actualizaciones y siga las instrucciones.
Si esa opción aparece atenuada, significa que la función "Buscar actualizaciones" no está habilitada. En su lugar, puede descargar la actualización haciendo clic en el enlace que aparece más abajo.
- Detalles
- Categoría: Minitab
- Visto: 426
Por Alyssa Sarro.
Por qué la configuración de la simulación ralentiza a los equipos
Crear un modelo de simulación puede parecer un proyecto en sí mismo. Trazar los procesos, definir la lógica y asegurar que todo se conecte correctamente suele llevar tiempo, especialmente para equipos nuevos en simulación o que trabajan con plazos ajustados.
Cuando la configuración tarda demasiado, el análisis se retrasa. Los cuellos de botella persisten y se pierden oportunidades para mejorar el rendimiento.
Las últimas actualizaciones de Simul8 se centran en simplificar la creación y el uso de modelos. Gracias a las funciones de Creación rápida y Plantillas guiadas, los equipos pueden pasar de la ideación a la implementación con mayor rapidez, sin sacrificar la precisión ni la estructura.
Creación rápida: una forma más sencilla de crear modelos.
¿Y si la parte que más tiempo consume en la configuración de la simulación dejara de ser un obstáculo? Quick Build elimina uno de los mayores impedimentos: la configuración del modelo.
En lugar de dibujar diagramas de flujo o escribir lógica compleja, los usuarios ahora pueden crear simulaciones introduciendo los detalles del proceso en cuatro tablas estructuradas: llegadas, actividades, rutas y recursos. Una vez definidas, Simul8 genera automáticamente un modelo funcional.
Si puedes describir tu proceso, puedes simularlo. Este enfoque reduce significativamente el tiempo de configuración, ya que te permite pasar del concepto al modelo en minutos, al tiempo que refuerza los fundamentos esenciales de la simulación.
Este enfoque simplifica todo el proceso de configuración, a la vez que refuerza los fundamentos de la simulación. No solo es más rápido, sino también más claro, especialmente para quienes tienen poca experiencia en simulación. Los usuarios reciben orientación sobre los componentes esenciales durante el proceso de construcción, lo que reduce la probabilidad de omitir pasos o de configurar incorrectamente la lógica.
Para los equipos que desean validar ideas rápidamente o iterar cambios en los procesos, Quick Build proporciona una vía directa para pasar del concepto al modelo.
Plantillas guiadas: Mejore la forma en que evalúa los cuellos de botella y la capacidad de fabricación.
Para los equipos que buscan una mayor orientación, las plantillas guiadas ofrecen un punto de partida práctico basado en escenarios de fabricación reales.
Cada plantilla guía a los usuarios a través de un enfoque de modelado estructurado, definiendo el proceso, analizando el comportamiento del sistema e interpretando los resultados. En lugar de partir de cero, los equipos pueden seguir un camino claro y paso a paso que refleja cómo se aplica la simulación en la práctica.
Esta guía ayuda a los equipos a ir más allá de la simple creación de modelos y a generar información útil para la toma de decisiones, incluyendo la identificación de cuellos de botella, limitaciones de capacidad, cambios en la plantilla y posibles inversiones. Los resultados se presentan de forma clara y comprensible, lo que permite a los equipos avanzar con confianza.
Al combinar escenarios realistas con instrucciones estructuradas, las plantillas guiadas hacen que la simulación sea más accesible al tiempo que refuerzan las mejores prácticas.
Reducir la complejidad, aumentar la confianza
La simulación es más valiosa cuando es fácil de iniciar y genera confianza. La función de Creación Rápida acelera la creación de modelos al simplificar la construcción de simulaciones, mientras que las Plantillas Guiadas generan confianza al mostrar a los usuarios cómo aplicar la simulación a desafíos del mundo real. En conjunto, estas funciones reducen el tiempo de configuración y permiten centrarse más en el análisis y la mejora.
Tanto si su equipo es nuevo en la simulación como si busca ampliar su uso a toda la organización, estas funciones facilitan el inicio y el avance con claridad.
Porque el valor de la simulación reside en las decisiones que posibilita.
- Detalles
- Categoría: Minitab
- Visto: 417
Desde hoy Minitab Statistical Software (tanto la versión web como la de escritorio) dispondrá de
- Gráficos de Control interactivos. Ahora permite explorar los gráficos de control de subgrupos, individuos y atributos de forma más eficaz gracias a la navegación interactiva y una mayor consistencia visual, lo que facilita y agiliza la detección de patrones y causas especiales.
- Gráficos de variables para individuos y subgrupos
- Gráficos de atributos
Minitab Statistical Software (solo versión de escritorio)
- Mejoras de Abrir desde el Repositorio.
- Mejora en el flujo de trabajo de edición para gráficos creados desde el menú de Gráficos (excluyendo Graph Builder).
- Edición de etiquetas del Constructor de Gráficos: Los usuarios ahora pueden modificar el número de decimales que se muestran para las etiquetas de líneas de referencia en gráficos producidos desde el Constructor de Gráficos.
- Estudio de Gage Tipo 2 Soporte VDA 5: Los estudios de R&R de Gage ahora respaldan los estándares VDA 5 de la Asociación Alemana de la Industria Automotriz.
- Distribución Normal Plegada añadida al Análisis de Capacidades No Normales y al Sixpack de Capacidades No Normales.
- Mejoras en la tabla interactiva de variabilidad añadida al Graph Builder.
- Incremento de la magnitud máxima de datos desde 1e+18 a 1e+30.
Módulo de Análisis Predictivo
- Optimización de respuestas múltiples en análisis predictivo: En el Módulo de Análisis Predictivo, ahora se puede optimizar simultáneamente la configuración de predictores en múltiples respuestas y tipos de modelos, incluyendo TreeNet®, Random Forests® y modelos MARS®.
Minitab Data Center (solo versión web)
- Combinar conjuntos de datos: Combina múltiples conjuntos de datos usando Join y Union.
- Transponer conjuntos de datos: Reorganizar los datos convirtiendo filas en columnas y columnas en filas.
Minitab DOE by Effex (Minitab Solution Center Core, Analytics, Copilot - solo aplicación web)
- Minitab DOE de Effex introduce capacidades avanzadas de diseño experimental y optimización basadas en la nube, incluyendo diseños OMARS® propietarios y uno de los catálogos de diseño más extensos de la industria. Esta función puede activarse en la suscripción.
Preferencias de despliegue de aplicación de escritorio:
- Manual - Elija Manual si prefiere controlar cuándo los usuarios finales reciben actualizaciones de software. Será responsable de distribuir la aplicación de escritorio a su lado
- Automático - Elija Automático si prefiere que todos los usuarios de escritorio puedan instalar actualizaciones por sí mismos. Si no se les pide a los usuarios que actualicen la actualización, pueden descargar la última versión de la aplicación de escritorio Minitab Statistical Software desde la página de licenciamiento de Minitab.
Puede gestionar sus preferencias de despliegue desde esa misma página de licenciamiento.
Minitab Engage (solo aplicación web)
- Ahora los usuarios pueden elegir un campo de texto como variable de agrupación para los resúmenes del panel de control.
- Ahora los usuarios pueden incluir datos de fases del flujo de trabajo en los informes del panel de control. Para empezar a usar esta nueva función, que un arquitecto de datos cree y publique un sandbox después de que se actualice la suscripción.
Nota: Estas funciones no requieren una actualización en la aplicación de escritorio.