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Categoría: Minitab

Publicado: 13 Septiembre 2024

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¿DIRIGE PROYECTOS O UN PROGRAMA?

En una llamada reciente con un cliente, surgió la pregunta: «¿Está ejecutando proyectos o un programa?». El cliente hizo una pausa y dijo: «¿Cuál es la diferencia?». Como aprendí en la escuela primaria, si tienes una pregunta, es muy probable que alguien esté pensando exactamente lo mismo, así que pregunta. Siguiendo esa lógica, pensé que si hay un solo cliente que pueda beneficiarse de la explicación, ¡vale la pena escribir un artículo!

¿CUÁL ES LA DIFERENCIA ENTRE UN PROYECTO Y UN PROGRAMA?

Fundamentalmente, tanto la gestión de proyectos como la de programas son cruciales para alcanzar los objetivos de la organización. La principal diferencia es que operan a distintos niveles y tienen distintos enfoques. La gestión de proyectos consiste en ejecutar proyectos específicos de forma eficiente y eficaz, mientras que la gestión de programas consiste en coordinar varios proyectos para alcanzar objetivos estratégicos más amplios.

Gestión de proyectos

La gestión de proyectos es la aplicación de conocimientos, habilidades, herramientas y técnicas a las actividades de un proyecto para cumplir los requisitos del mismo. Pueden iniciarse formalmente con un mapa del proyecto, o informalmente mediante una sesión de brainstorming con herramientas de intercambio de ideas. Un proyecto es un esfuerzo temporal con una fecha concreta de inicio y finalización, emprendido para crear un producto, servicio o resultado único.

Los proyectos suelen contar con un jefe de proyecto y se consideran exitosos si se completan a tiempo, dentro del presupuesto y con los estándares de calidad especificados. Existen diferentes metodologías de gestión de proyectos creadas para ayudar a alcanzar el éxito. Algunas de las más populares son Lean, Six Sigma, Método del Camino Crítico (CMP), Gestión de Proyectos de Cadena Crítica, Programación Extrema (XP), Scrum y PRINCE2.

¿Está ejecutando un proyecto? Deje que Minitab Workspace le ayude

Gestión de programas

La gestión de programas es la gestión coordinada de múltiples proyectos relacionados, que están alineados con los objetivos estratégicos de la organización. Un programa es un conjunto de proyectos que se gestionan conjuntamente para lograr ventajas y un control que no se obtendrían gestionándolos individualmente.

Los programas suelen ser continuos y pueden no tener una fecha de finalización definida, aunque pueden tener fases e hitos. Ejemplos de programas son los programas de mejora continua, los programas de excelencia operativa, los programas de gestión del cambio, los programas de innovación y los programas de cumplimiento.

Los programas requieren la supervisión de diferentes gestores de proyectos, la coordinación de recursos entre diferentes proyectos y el seguimiento del rendimiento general del programa.

Aproveche la capacidad de Minitab Engage, la única solución hecha para construir un programa de mejora continua exitoso

OPTIMICE LA EJECUCIÓN CON LA PREPARACIÓN Y LAS HERRAMIENTAS ADECUADAS

A pesar de sus diferencias, el éxito de la gestión de proyectos y la gestión de programas depende de la preparación, la planificación y un equipo fuerte. En lugar de lanzarse sin más a un proyecto o poner en marcha un programa, asegúrese de tener una idea clara de los objetivos y las herramientas adecuadas para garantizar su éxito.

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Categoría: Maple

Publicado: 12 Septiembre 2024

Visto: 1596

Por Austin Roche.

VerifyTools es un paquete que ha estado disponible en Maple durante aproximadamente 24 años, pero hasta ahora nunca se había documentado, ya que originalmente estaba destinado solo para uso interno. La documentación correspondiente se incluirá en la próxima versión de Maple. Aquí presentamos una vista previa:

VerifyTools es similar al paquete TypeTools. Un tipo es esencialmente un predicado que una sola expresión puede satisfacer o no. Análogamente, una verificación es un predicado que se aplica a un par de expresiones, comparándolas. Así como los tipos se pueden combinar para producir tipos compuestos, las verificaciones también se pueden combinar para producir verificaciones compuestas. Se pueden crear, recuperar, consultar o eliminar nuevos tipos utilizando los comandos AddType, GetType (o GetTypes), Exists y RemoveType, respectivamente. De manera similar, en el paquete VerifyTools podemos crear, recuperar, consultar o eliminar verificaciones utilizando AddVerification, GetVerification (o GetVerifications), Exists y RemoveVerification.

El comando de paquete VerifyTools:-Verify también está disponible como el comando de nivel superior de Maple, el cual ya debería ser familiar para los usuarios expertos de Maple. De manera similar, el comando VerifyTools:-IsVerification también está disponible como un tipo, es decir,

VerifyTools:-IsVerification(ver);

devolverá lo mismo que

type(ver, 'verificación');

Los siguientes ejemplos muestran lo que se puede hacer con estos comandos. Tenga en cuenta que en cada ejemplo en el que se utiliza el comando Verify, es equivalente al comando de nivel superior de Maple, verify. (Tenga en cuenta también que los comandos de VerifyTools que se muestran a continuación serán ligeramente diferentes en comparación con la versión Maple2024):

> with(VerifyTools):

Supongamos que queremos crear una verificación que compruebe que la longitud de un resultado no ha aumentado en comparación con el resultado esperado. Podemos hacerlo mediante el comando AddVerification:

> AddVerification(length_not_increased, (a, b) -> evalb(length(a) <= length(b)));

Primero, podemos comprobar la existencia de nuestra nueva verificación y obtener su valor:

> Exists(length_not_increased);

true

> GetVerification(length_not_increased);

(a, b) → evalb(length(a) ≤ length(b))

Para las verificaciones con nombre, IsVerification es equivalente a Exists (ya que los nombres solo se reconocen como verificaciones si existe una entrada para ellos en la base de datos de verificación):

> IsVerification(length_not_increased);

true

Por otra parte, una verificación estructurada no trivial se puede comprobar con IsVerification,

> IsVerification(boolean = length_not_increased);

true

Mientras que Exists solo acepta nombres:

> Exists(boolean = length_not_increased);

Error, invalid input: VerifyTools:-Exists expects its 1st argument, x, to be of type symbol, but received boolean = length_not_increased

El comando anterior que utiliza Exists también es equivalente a la siguiente llamada de tipo:

> type(boolean = length_not_increased, verification);

true

Ahora usemos la nueva verificación:

> Verify(x + 1/x, (x^2 + 1)/x, length_not_increased);

true

> Verify((x^2 + 1)/x, x + 1/x, length_not_increased);

false

Por último, eliminemos la verificación:

> RemoveVerification(length_not_increased);

> Exists(length_not_increased);

false

> GetVerification(length_not_increased);

Error, (in VerifyTools:-GetVerification) length_not_increased is not a recognized verification

GetVerifications devuelve la lista de todas las verificaciones conocidas por el sistema:

> GetVerifications();

[Array, FAIL, FrobeniusGroupId, Global, Matrix, MultiSet, PermGroup, RootOf, SmallGroupId, Vector, address, after, approx, array, as_list, as_multiset, as_set, attributes, boolean, box, cbox, curve, curves, dataframe, dataseries, default, default, dummyvariable, equal, evala, evalc, expand, false, float, function, function_bounds, function_curve, function_shells, greater_equal, greater_than, in_convex_polygon, indef_int, interval, less_equal, less_than, list, listlist, matrix, member, multiset, neighborhood, neighbourhood, normal, permute_elements, plot, plot3d, plot_distance, plotthing_compile_result, polynom, procedure, ptbox, range, rational, record, relation, reverse, rifset, rifsimp, rtable, set, sign, simplify, sublist, `subset`, subtype, superlist, superset, supertype, symbol, table, table_indices, testeq, text, true, truefalse, type, undefined, units, vector, verifyfunc, wildcard, xmltree, xvm]

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Categoría: Minitab

Publicado: 09 Septiembre 2024

Visto: 1181

Por Stacey McDaniel.

El panorama de la atención médica está evolucionando a un ritmo sin precedentes, impulsado en gran medida por la transformación digital que se está produciendo en toda la industria. En esta era digital, la capacidad de aprovechar conjuntos de datos complejos a través de herramientas sofisticadas como Minitab no es solo una ventaja, sino una necesidad para las organizaciones de atención médica que buscan revolucionar la atención al paciente, agilizar las operaciones y mejorar la eficiencia de los costes. Esta publicación profundiza en el impacto multifacético del análisis de datos en la atención médica y demuestra las formas en que Minitab puede ayudar a abordar esta transformación.

EL IMPACTO DEL ANÁLISIS DE DATOS EN LOS RESULTADOS DE LOS PACIENTES

La misión principal de la atención sanitaria es brindar una atención centrada en el paciente que conduzca a resultados óptimos. El análisis de datos desempeña un papel crucial para lograr este objetivo. Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes, los proveedores de atención sanitaria ahora pueden predecir patrones de enfermedades, lo que permite intervenciones tempranas y planes de atención personalizados. Este enfoque proactivo no solo mejora los resultados de los pacientes, sino que también reduce significativamente la carga sobre los sistemas de atención sanitaria al evitar que las enfermedades alcancen etapas agudas. Además, la integración de análisis en los registros médicos electrónicos (EHR) ofrece a los médicos información en tiempo real y pautas basadas en evidencia, lo que respalda la toma de decisiones clínicas superiores en el punto de atención.

OPTIMIZACIÓN DE LAS OPERACIONES PARA UNA MEJOR PRESTACIÓN DE SERVICIOS DE SALUD

La eficiencia operativa es fundamental para el éxito de cualquier organización de atención médica. El análisis de datos ofrece una vía para optimizar la asignación de recursos, reducir los tiempos de espera y mejorar la gestión del flujo de trabajo. Al analizar el flujo de pacientes, los niveles de personal y la utilización de recursos, los centros de atención médica pueden identificar cuellos de botella e ineficiencias, allanando el camino para un sistema de prestación de atención al paciente más fluido y eficiente. Esto no solo mejora la experiencia del paciente, sino que también contribuye a una reducción significativa de los costos operativos, lo que hace que la atención médica sea más accesible y asequible.

TRATAMIENTOS PERSONALIZADOS A TRAVÉS DE LA MEDICINA PERSONALIZADA

La era de la medicina de talla única está llegando a su fin y está dando paso a planes de tratamiento personalizados y adaptados a los perfiles de cada paciente. El análisis de datos, con su capacidad para procesar e interpretar conjuntos de datos complejos, es el núcleo de este cambio transformador. Al aprovechar los datos de los pacientes, incluida la información genética, los factores de estilo de vida y el historial médico, los proveedores de atención médica pueden diseñar estrategias de tratamiento altamente personalizadas. Este nivel de personalización garantiza que los pacientes reciban los tratamientos más eficaces, lo que mejora la eficacia de las intervenciones de atención médica y la satisfacción del paciente.

DETECCIÓN DE FRAUDES Y GARANTÍA DEL CUMPLIMIENTO NORMATIVO EN EL ÁMBITO SANITARIO

Las actividades fraudulentas y el incumplimiento de las normas reglamentarias plantean importantes desafíos para la industria de la atención médica. El análisis de datos es una herramienta poderosa para identificar irregularidades en los datos de facturación, mitigando así el riesgo de fraude en la atención médica. Además, el análisis puede agilizar el proceso de cumplimiento al garantizar la precisión de los informes y el cumplimiento de las normas de privacidad de datos. Al protegerse contra el fraude y garantizar el cumplimiento de las normas, las organizaciones de atención médica pueden proteger a sus pacientes y a sí mismas de posibles repercusiones legales y financieras.

UTILIZACIÓN DEL ANÁLISIS PREDICTIVO PARA UNA GESTIÓN EFICAZ DE RIESGOS

El análisis predictivo, un subconjunto del análisis de datos, tiene un inmenso potencial para transformar la gestión de riesgos de la atención médica. Al analizar patrones y tendencias dentro de los datos de atención médica, las organizaciones pueden predecir reingresos de pacientes, identificar pacientes de alto riesgo e intervenir antes de que las condiciones empeoren. Esto no solo mejora los resultados de los pacientes, sino que también optimiza la asignación de recursos de atención médica. Además, el análisis predictivo puede ayudar a gestionar enfermedades crónicas de manera más eficaz, reduciendo la carga general de atención médica.

IMPULSAR LA PARTICIPACIÓN Y LA SATISFACCIÓN DE LOS PACIENTES MEDIANTE EL ANÁLISIS DE DATOS

En el entorno sanitario actual, la participación y la satisfacción de los pacientes son fundamentales. El análisis de datos ofrece información valiosa sobre las preferencias, los comportamientos y los comentarios de los pacientes, lo que permite a las organizaciones sanitarias adaptar sus servicios y estrategias de comunicación en consecuencia. Al analizar los datos sobre la experiencia de los pacientes, los proveedores de atención sanitaria pueden identificar áreas de mejora, mejorar los programas de educación de los pacientes y, en última instancia, fomentar una base de pacientes más comprometida y satisfecha.

La integración del análisis de datos en las operaciones de atención médica y los procesos de toma de decisiones está revolucionando la industria. Socios como Minitab pueden ayudar a las organizaciones a analizar conjuntos de datos complejos y obtener información útil. Al adoptar el análisis de datos, las organizaciones de atención médica pueden lograr mejores resultados para los pacientes, mayor eficiencia operativa y rentabilidad, todo ello mientras abordan las complejidades de la prestación de servicios de atención médica modernos. El futuro de la atención médica está impulsado por los datos y el momento de aprovechar el análisis de datos es ahora.

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Categoría: Twinn Witness

Publicado: 06 Septiembre 2024

Visto: 1787

Nos complace anunciar que Witness 27 ya está disponible para su descarga para todos los clientes con una licencia de Witness mantenida.

Witness 27 continúa concentrándose en la facilidad de uso, para que la creación, interacción y actualización de modelos sea más rápida que nunca. Algunas de las nuevas características incluyen:

• Capacidades de depuración mejoradas
• Nueva funcionalidad para registrar viajes, creando más opciones de informes
• Nueva personalización para las visualizaciones de tuberías, que mejora aún más las mejores capacidades de modelado de fluidos de su clase que se encuentran en Witness

Puede obtener una vista previa del lanzamiento en el video a continuación y acceder a la descarga en el portal de atención al cliente.

Como recordatorio, el portal myLanner se ha mudado. Se puede acceder a las descargas, recursos y soporte de Witness a través de la plataforma de usuario Smart Society de Royal HaskoningDHV. Si aún no tiene una cuenta o necesita ayuda para iniciar sesión, comuníquese con Lanner en Lanner.Witness@rhdhv.com.

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Categoría: Comsol

Publicado: 04 Septiembre 2024

Visto: 1367

En esta entrada del blog de COMSOL, el blogger invitado René Christensen de Acculution ApS analiza la función de ajuste de fracciones parciales que se incluyó en la versión COMSOL Multiphysics 6.2.

En la versión 6.2 de COMSOL Multiphysics®, hay una nueva función de ajuste de fracciones parciales. Esta funcionalidad analiza una función de la frecuencia de valor complejo dada a través de sus partes reales e imaginarias. El resultado es una suma de varias fracciones que se ajustan a la función y describen el sistema de una manera muy compacta en el rango de frecuencia en cuestión. Las fracciones se conocen como fracciones parciales y juntas forman una función de transferencia numérica, que es relevante para obtener información sobre el funcionamiento interno del sistema subyacente y también permite una fácil transformación al dominio del tiempo. Las partes reales e imaginarias de los valores de entrada generalmente provienen de simulaciones a priori , pero también pueden ser valores importados de otro software o incluso de otras mediciones.

Tabla de contenido

Este es el listado de lo que podrá encontrar en esa entrada del blog

1. Transformación de tiempo a frecuencia
2. Funciones de transferencia
3. Descomposición en fracciones parciales
4. Ajuste de fracciones parciales
5. Polos reales
6. Polos complejos
7. Polos repetitivos
8. Polos inestables
9. Función de transferencia no racional: retardo temporal
10. Función de transferencia no racional: microacústica
11. Simetría conjugada, frecuencias negativas
12. Reflexiones finales

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Categoría: NAG

Publicado: 04 Septiembre 2024

Visto: 1476

Los algoritmos numéricos y estadísticos de NAG funcionan con mucho lenguajes y entornos

Para una transición perfecta del prototipo a la producción.

La Librería NAG está diseñada para ser la biblioteca de algoritmos numéricos y estadísticos más flexible disponible. Incluso incluye documentación interactiva y permite cambiar de lenguaje fácilmente.

La visión de NAG es que todas las empresas puedan sacar el máximo partido a sus modelos y sistemas computacionales. Por eso, los expertos de NAG están siempre a su disposición para ofrecerle asesoramiento y hablarle sobre la mejor forma de utilizar la Librería de NAG.