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El software en sí se compraba como un gasto capitalizado, con tarifas y soporte basados en usuarios, procesadores o transacciones, o una mezcla embriagadora de los tres. Las actualizaciones y las nuevas versiones, a menudo con dos o tres años de diferencia, suelen implicar una importante carga de trabajo de administración para implementar, configurar y mantener. A medida que crecía la carga de trabajo, las organizaciones invirtieron en más capacidad de procesamiento y almacenamiento para permitir un mayor rendimiento. Entre el coste, la complejidad y el esfuerzo, el control interno del software y los sistemas ofrecía una ventaja significativa: los usuarios podían personalizar en gran medida sus soluciones para proporcionar soluciones altamente personalizadas.
Y entonces llegó... 'Negocios a la velocidad del pensamiento'
Si avanzamos hasta el entorno actual, la charla se centra casi exclusivamente en el paso a la nube, incluyendo términos como "software como servicio" (SaaS) y "nativo de la nube". Pero, ¿qué significa la nube para la ciencia y por qué es importante?
La metodología en la nube solo es importante debido a los beneficios que ofrece el enfoque en lugar de las tecnologías subyacentes. Pero esos beneficios solo fluyen si las afirmaciones de la arquitectura de la nube coinciden con la realidad.
Para empezar, vale la pena desentrañar la terminología. Esencialmente, nativo de la nube se refiere al software que se diseñó para operaciones en la nube, casi lo contrario de las técnicas de diseño implementadas para los sistemas locales. Las tecnologías incluyen contenedores, microservicios, orquestación y más. Las metodologías y los enfoques de desarrollo para el software nativo de la nube conducen directamente a una mayor seguridad, escalabilidad y confiabilidad, combinados con costos operativos significativamente más bajos.
En el caso de las soluciones en la nube, "SaaS" se refiere a un modelo de entrega en el que el proveedor es responsable de crear, operar, actualizar y mantener el software, que luego se proporciona como un servicio. Para una analogía del mundo real, piense en Uber y Lyft que ofrecen "transporte como servicio", mientras que los conductores poseen, administran y mantienen los vehículos.
Las soluciones nativas de la nube están diseñadas para ser entregadas en el modelo SaaS, pagadas como una suscripción mensual o anual sin desembolso de capital ni propiedad. El diseño nativo de la nube permite lanzamientos rápidos de nuevas funciones, mejor calidad, mejores prácticas de seguridad, alta disponibilidad, accesibilidad desde cualquier ubicación, compatibilidad entre dispositivos y comodidad, por nombrar algunos beneficios clave.
No todas las soluciones en la nube son iguales
La conversión o migración de arquitecturas de sistemas más antiguas a soluciones nativas de la nube puede ser un proceso costoso, lento y doloroso para la industria del software. Hay muchos ejemplos en los que los proveedores han hecho poco más que trasladar sus soluciones existentes de los centros de datos internos a los proveedores de alojamiento público, como Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure. Sin un diseño nativo de la nube, estas soluciones no aportarán los beneficios de la computación en la nube.
Naturalmente, hay algunas compensaciones con el enfoque de suscripción SaaS nativo de la nube: si bien la solución se puede configurar ampliamente, no se puede personalizar por completo. Para tomar un ejemplo de consumidor, todos los usuarios de Gmail pueden configurar y personalizar la interfaz, y agregar integraciones con múltiples servicios de Google y otros. Sin embargo, los usuarios no pueden cambiar el funcionamiento interno, como la forma en que Gmail maneja, almacena, archiva y recupera mensajes.
El enfoque SaaS significa que todos los usuarios acceden al mismo software, configurado como cada usuario prefiera. Con solo una versión para desarrollar y mantener, los proveedores de software SaaS descubren que pueden lanzar actualizaciones y actualizaciones de forma regular y frecuente, ofreciendo mejoras y mejoras en el servicio con una cadencia mensual, semanal o incluso más rápida.
Cómo se ve la nube para la investigación y el desarrollo científico
En investigación y desarrollo científico, el software nativo de la nube ofrece claras ventajas. Uno de los principales retos a los que se enfrentan las organizaciones clínicas y de investigación es el crecimiento exponencial de los datos y la necesidad de un análisis rápido. Este aumento de la carga de trabajo puede abrumar fácilmente los sistemas locales existentes, lo que provoca inversiones costosas y casi continuas en nueva potencia de procesamiento y almacenamiento. Estos gastos desvían fondos de la ciencia esencial. En el pasado, el gasto de invertir en sistemas adecuados de alto rendimiento constituía una barrera importante para las organizaciones más pequeñas. Las empresas más grandes también podrían tener dificultades para encontrar el equilibrio entre los sistemas capaces de atender los picos de trabajo y no invertir en exceso en capacidad que estaría inactiva durante la actividad habitual.
Las soluciones en la nube han resuelto muchos de estos problemas de rendimiento, costo y escalabilidad y, al hacerlo, han democratizado la investigación y el análisis, poniendo la capacidad casi ilimitada al alcance de casi cualquier presupuesto. En lugar de estar vinculado a inversiones de capital sustanciales, SaaS hace que el poder y la escalabilidad de las soluciones en la nube sean accesibles para organizaciones de cualquier tamaño.
Estado del mercado de soluciones de software
A medida que el mercado de la nube comercial ha madurado, las soluciones de software también han seguido evolucionando. Un ejemplo de esto es la cartera de soluciones de software ofrecidas por Revvity Signals, que han sido diseñadas y codificadas como soluciones de software totalmente nativas de la nube, que cubren toda la gama de investigación y desarrollo clínico, y se encuentran entre las pocas (y posiblemente las mejores) soluciones nativas de la nube en este sector. Todos los usuarios acceden a la misma versión de software, con nuevas funciones y capacidades publicadas mensualmente. El modelo de suscripción en la nube permite a los usuarios escalar verticalmente para análisis intensivos con capacidad casi ilimitada y reducir la escala cuando sea necesario. Revvity Signals se encarga de todos los aspectos del desarrollo y mantenimiento de software, lo que permite a los investigadores centrarse en su misión principal: desarrollar y explorar nuevas terapias farmacológicas.
Por último, la Inteligencia Artificial (IA) y la Nube
Con suficientes datos de entrenamiento y potencia de procesamiento, la IA ofrece un inmenso potencial de reconocimiento de patrones, ahora totalmente habilitado por la capacidad y la escalabilidad de la nube. Dado que la investigación en muchos campos depende del descubrimiento de patrones, la IA podría transformar pronto el panorama de los descubrimientos. Al grano: las soluciones nativas de la nube están en una posición ideal para explotar el mundo de la IA. Grandes conjuntos de datos están fácilmente disponibles, el ecosistema de la nube proporciona una infraestructura segura y confiable, y los servicios de IA se pueden conectar y escalar según la demanda. Las soluciones nativas de la nube, como las que ofrece Revvity Signals, pueden acceder a la IA basada en la nube de forma rápida y sencilla.
Para los investigadores con visión de futuro, la elección de una solución verdaderamente nativa de la nube tendrá un impacto significativo en la investigación actual y en las cargas de trabajo futuras que aún no se han imaginado. La plataforma Revvity Signals está preparada para soportar ambos.
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Maplesoft proporciona el entorno matemático esencial para la investigación científica. Desde el modelado de reacciones químicas simples hasta el modelado PK/PD, la simulación de sistemas biológicos, el modelado biomecánico, el diseño de ensayos de fármacos sólidos, la optimización de parámetros, el análisis de datos y más, los productos de Maplesoft son herramientas invaluables para los científicos que trabajan en biología, química, bioquímica, bioingeniería, farmacología, química computacional y otras ciencias de la vida.
- Herramientas avanzadas de modelado matemático y estadístico
- Potentes solucionadores simbólicos y numéricos
- Lenguaje de programación con reconocimiento matemático para la creación rápida de prototipos y desarrollo de soluciones
- Herramientas de desarrollo de aplicaciones interactivas y generación de código para la implementación de soluciones
- Entorno de documentación técnica completo que combina cálculos en vivo y exploraciones interactivas con explicaciones, imágenes y más
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En el ámbito de la gestión de carteras, la eficiencia es clave. La reciente actualización en Mark 29.3 de la Biblioteca nAG Optimization Modelling Suite incluye una mejora en el resolvedor de programación cónica de segundo orden (SOCP). Profundicemos en los aspectos prácticos de la mejora y su impacto en la optimización de los modelos de cartera.
La aplicación del SOCP en la optimización de carteras
La programación cónica de segundo orden (SOCP) extiende la programación lineal tradicional y es uno de los principales métodos para resolver problemas de programación cuadrática con restricciones cuadráticas convexas (QCQP), lo que demuestra ser una herramienta vital en finanzas cuantitativas. Su aplicación en la optimización de carteras es particularmente notable debido a su flexibilidad para manejar un conjunto diverso de restricciones. Puede maximizar el índice de Sharpe, administrar el error de seguimiento, cumplir con las restricciones de apalancamiento o abordar los costos de impacto en el mercado.
Rendimiento mejorado del resolvedor SOCP de nAG
La última actualización del solucionador SOCP aporta un aumento sustancial del rendimiento. En comparaciones directas con el solucionador predeterminado en CVXPY en los modelos clásicos de Markowitz, el resolvedor nAG SOCP ofrece mejoras de velocidad significativas y, al mismo tiempo, mantiene un alto nivel de precisión. También maneja restricciones cuadráticas que tienen matrices de covarianza densas y grandes (por ejemplo, de error de seguimiento) de manera eficiente y ofrece una gran solidez frente a los solucionadores predeterminados CVXPY. Vea los resultados de la evaluación comparativa.
Comparación de tiempos en 10 problemas de optimización de cartera (programación cuadrática)
Implicaciones prácticas
Cuanto más rápido se resuelva el tiempo, el resolvedor SOCP nAG ofrece beneficios tangibles para la optimización de carteras. Los profesionales que se ocupan de problemas de optimización clásicos que involucran matrices de covarianza grandes, restricciones de solo largo plazo y restricciones presupuestarias encontrarán este resolvedor mejorado muy útil. El enfoque en la velocidad y la precisión se traduce directamente en modelos de cartera más eficientes y precisos.
Al aprovechar la eficiencia y la escalabilidad de un resolvedor SOCP avanzado , los profesionales pueden acelerar la toma de decisiones, la precisión y la rentabilidad. Con capacidades en tiempo real y una mayor flexibilidad, los gestores de cartera pueden adaptarse rápidamente a las condiciones cambiantes del mercado, lo que genera un rendimiento superior y una ventaja estratégica.
Conclusión
En el ámbito de la optimización de carteras, la mejora del resolvedor SOCP nAG ofrece una solución pragmática. Al agilizar el proceso de optimización, permite a los analistas sortear restricciones complejas con rapidez y precisión. A medida que buscamos perfeccionar los modelos financieros, el resolvedor nAG SOCP se destaca como una herramienta confiable que ofrece mejoras prácticas que impactan directamente en la eficiencia de la optimización de la cartera. El resolvedor está disponible para Python, C/C++, .NET y C#, Java, Fortran y Excel/VB, y cuenta con soporte técnico de primera línea, ejemplos y documentación.
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Introducción/Objetivos
COMSOL Multiphysics® [2] ofrece un gran potencial para la modelización y simulación de sistemas basados en hidrógeno. Un excelente ejemplo es el estudio titulado “Investigation into hydrogen induced fracture of cable bolts under deep stress corrosion coupling conditions” [1] y publicado en la revista Tunnelling and Underground Space Technology de la Editorial Elsevier. En este trabajo se utiliza COMSOL Multiphysics® para modelizar la difusión de hidrógeno e investigar la fractura inducida en materiales sometidos a condiciones de estrés y corrosión.
Modelización/Simulación
Los autores implementaron en COMSOL Multiphysics® ecuaciones de transporte y mecánica de sólidos para modelizar las deformaciones relacionadas con la expansión del hidrógeno en la red cristalina del acero. El modelo se desarrolló de forma consistente con los resultados experimentales obtenidos empleando muestras de cable como las que se muestra en la Figura 1.
Figura 1. Muestras de cable: (a) vista estereoscópica, (b) vista en sección (alambre central R1 = 2.95 mm, alambre helicoidal R2 = 1.6 mm, alambre helicoidal R3 = 2.95 mm).
Resultados/Conclusiones
La Figura 2 muestra la distribución de la concentración de hidrógeno difundido en las muestras con y sin esfuerzo después de 3 horas. Los resultados de la simulación revelaron que el flujo de difusión del hidrógeno está altamente correlacionado con los gradientes de estrés. En áreas de alta concentración de estrés, el hidrógeno tendía a acumularse, debilitando la estructura del material y promoviendo el inicio de fracturas. La expansión inducida por el hidrógeno también contribuyó significativamente a las tensiones internas, reduciendo la cohesión del material cerca de las puntas de grietas.
Los resultados obtenidos a partir de las simulaciones numéricas llevadas a cabo en COMSOL Multiphysics® fueron coherentes con las observaciones experimentales, demostrando el enorme potencial para prevenir fallos estructurales cuando los materiales se exponen a hidrógeno.
Figura 2. Distribución de hidrógeno: a) distribución de esfuerzo de Von Mises (MPa), b) bajo esfuerzo, y c) sin esfuerzo.
Referencias
[1] Wu et al. Investigation into hydrogen induced fracture of cable bolts under deep stress corrosion coupling conditions. Tunnelling and Underground Space Technology, 2024, 147, 105729.
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Los programas de estudios ambientales atraen a una amplia gama de estudiantes, desde aquellos que se centran en las ciencias y utilizan las matemáticas todos los días hasta aquellos con antecedentes en humanidades que pueden haber hecho muy poco matemáticas en los últimos años. Esta disparidad puede causar serios desafíos para los estudiantes y sus instructores. Para abordar este problema, el Dr. Robert Alexander, profesor del departamento de Estudios Ambientales en Kenyon College y codirector del departamento de Estudios Ambientales, enseña un curso de segundo año en Análisis Ambiental Aplicado. El objetivo de este curso es brindarles a los estudiantes con antecedentes matemáticos más débiles o menos recientes la preparación que necesitan para manejar sus cursos de años superiores, al mismo tiempo que les brinda a todos los estudiantes práctica en la resolución de problemas del mundo real utilizando modelos cuantitativos. Alexander considera que Maple Flow es una herramienta de cálculo ideal para este curso.
Él quiere que sus alumnos comprendan que, cuando trabajan en un problema cuantitativo, deben pensar en algo más que en el cálculo en bruto. Deben tener en cuenta las unidades, validar el resultado para asegurarse de que tenga sentido y documentarlo todo. También quiere que aprendan que, a veces, una estimación razonable es suficiente para darles la información que necesitan, cómo obtener dichas estimaciones y cómo mejorar el resultado cuando sea necesario. “Maple Flow me proporciona exactamente el entorno que necesito para lograr mis objetivos para este curso”, afirma Alexander. “No solo los cálculos son fáciles de realizar, refinar y actualizar, sino que el soporte de unidades integrado y el entorno similar al papel permiten y alientan a los estudiantes a ampliar su enfoque más allá de los cálculos y pensar realmente en lo que están haciendo, lo que significa y cómo comunicarlo”.
La comunicación es clave
Alexander enfatiza a sus estudiantes que no es suficiente llegar a una cifra final. La comunicación del proceso es extremadamente importante. “Utilizo Maple Flow en este curso porque puedo combinar cálculos y texto en el mismo documento con extrema facilidad, exactamente de la forma en que quiero que aparezcan. Les digo a mis estudiantes que su objetivo es producir un documento que pueda ser entregado a otra persona, y esa persona comprenderá inmediatamente cuál es el problema y exactamente cómo se resolvió. El entorno de Maple Flow hace que esto sea fácil de lograr”.
Al principio del curso, los estudiantes a veces sienten que los cálculos son demasiado simples como para requerir documentación. Pero al final del curso, los estudiantes han aprendido el valor de un modelo bien comunicado, especialmente cuando abordan tareas basadas en trabajos anteriores. Cuanto mejor sea su documento original de Maple Flow, más fácil será la nueva tarea.
Los estudiantes usan Maple Flow para explorar preguntas como ¿Qué tan grande era el asteroide que mató a los dinosaurios?1 y ¿Son los osos verdaderos hibernadores?2 con el fin de desarrollar habilidades de modelado cuantitativo.
“Creo que Maple Flow añade mucho valor, no solo para la ingeniería, sino también para programas como estudios ambientales, psicología, sociología y economía”.
Asequibilidad
Alexander solía utilizar una versión antigua de Mathcad® en este curso, pero con el tiempo dejó de funcionar en sistemas operativos más recientes. “Mi escuela simplemente no podía permitirse una licencia para la versión actual de Mathcad. Maplesoft ofrecía precios mucho más flexibles que se adaptaban mejor a nuestras necesidades”.
Alexander está entusiasmado con las posibilidades de utilizar un producto como Maple Flow en otros campos que utilizan cálculos. “Creo que Maple Flow aporta mucho valor, no solo para la ingeniería, sino también para programas como estudios ambientales, psicología, sociología y economía”.
1 Problem from Harte, John. Consider a Spherical Cow: A Course in Environmental Problem Solving. University Science Books. 1988. ISBN: 0-935702-58-x
2 Problem from Harte John. Consider a Cylindrical Cow: More Adventures in Environmental Problem Solving. University Science Books. 2001. ISBN: 1-891389-17-3
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Por Stacey McDaniel.
Todo el mundo hace un seguimiento de las métricas. Si una métrica es lo suficientemente importante como para medirla, es importante encontrar formas de mejorarla. ¿Qué sucede si no se obtiene el NPS (Net Promoter Score) que se busca? La próxima vez, considere el análisis de causa raíz (RCA), una metodología que le ayuda a comprender las razones y los impulsores de nuestras métricas clave y cómo mejorarlas. Se trata de encontrar, comprender y solucionar los problemas recurrentes que hacen que sus clientes se sientan insatisfechos. Cuando se pueda abordar la situación de manera proactiva antes de que se vuelva problemática, eso cambia las reglas del juego.
Elementos del software de análisis de causa raíz
La realización de un análisis de causa raíz implica diferentes métodos y herramientas, pero en general sigue un proceso similar. Para comenzar, se debe definir el problema y su impacto en el servicio al cliente. Luego, deben recopilarse datos y evidencias relacionados con el problema, como comentarios de los clientes, métricas, registros, etc. Una vez que se tenga los datos, puede utilizarse el análisis de datos para investigar las posibles causas y sus relaciones. Para garantizar la precisión, verifique las causas fundamentales probando hipótesis y eliminando alternativas.
La necesidad de mejorar continuamente
Siempre hay margen de mejora, incluso en las empresas más exitosas. Los clientes inteligentes de hoy pueden darse cuenta de si usted está comprometido con su satisfacción o no. A continuación, se ofrece un esquema general de cómo comenzar el proceso de análisis de causa raíz.
- Definir el problema
- Pregunte por qué. ¿Por qué los clientes están insatisfechos? ¿Por qué el NPS es más bajo de lo esperado? Estas preguntas suelen generar más preguntas, de ahí la herramienta de los 5 por qués que se menciona a continuación.
- Recopilar datos para identificar los problemas clave que explican por qué una métrica no está donde se desea que esté
- Reúna al equipo del proyecto y a las partes interesadas apropiadas para una sesión de lluvia de ideas.
- Dependiendo de la naturaleza del problema que haya descubierto, implemente soluciones para abordar las causas fundamentales e, idealmente, prevenirlas en el futuro.
- Monitorear para controlar la efectividad de las medidas adoptadas y ajustarlas según sea necesario (herramienta adicional: los gráficos de control son eficaces para monitorear métricas clave a lo largo del tiempo)
3 herramientas de análisis de causa raíz que conviene tener en cuenta
- Diagrama de Pareto:
Utilice el diagrama de Pareto para identificar los defectos más frecuentes, las causas más comunes de defectos o las causas más frecuentes de quejas de los clientes. Los diagramas de Pareto pueden ayudar a centrar los esfuerzos de mejora en las áreas en las que se pueden lograr mayores avances. Una hoja de trabajo con diagrama de Pareto responde a las siguientes preguntas.
- ¿Qué defectos ocurren con mayor frecuencia?
- ¿Qué defectos tienen el costo más alto o generan el mayor costo de mala calidad (COPQ)?
- ¿Qué entradas causan más o menos defectos?
- Diagrama de espina de pescado:
Utilice un diagrama de espina de pescado (también conocido como diagrama de caso y efecto) para organizar la información de una lluvia de ideas sobre las posibles causas de un problema. Desarrollar un diagrama de espina de pescado con su equipo puede ayudarlo a comparar la importancia relativa de las diferentes causas.
- Reúna al equipo del proyecto y a las partes interesadas apropiadas para una sesión de lluvia de ideas.
- Para cada categoría, enumere todas las posibles causas o entradas de proceso. Puede crear categorías secundarias para las categorías principales y luego enumerar las causas o entradas de proceso en las categorías secundarias. Si las categorías estándar de las causas no son adecuadas para el problema, cree otras nuevas. Los diagramas de espina de pescado pueden incluir cualquier tipo de causa que desee investigar.
- Identificar las causas más importantes
- Cinco por qués:
Utilice el formulario de los cinco por qués para determinar la causa raíz de un problema repitiendo la pregunta "¿Por qué?".
Los cinco por qués responden las siguientes preguntas.
- ¿Cuál es la causa raíz del problema?
- ¿Cuáles son las relaciones entre las diferentes causas fundamentales?
- ¿Cómo podemos evitar que el problema vuelva a ocurrir?
Cómo hacerlo:- Identificar el problema específico.
- Pregunte por qué ocurre el problema.
- Responda la primera pregunta de por qué. Si la respuesta no es la causa raíz, entonces pregunte por qué ocurre esta causa.
- Repita este proceso para cada causa hasta que haya identificado la causa raíz real. La causa raíz real siempre debe indicar un proceso que no funciona bien o que no existe.
- Tome acción sobre la respuesta al por qué final, o la causa raíz real.
No es necesario que haya cinco “por qué”, pero por lo general son suficientes. Cada problema es diferente, por lo que algunos pueden requerir más “por qué”, mientras que otros pueden requerir menos.
El resultado
Una vez que haya identificado las áreas en las que puede brindar un mejor servicio a sus clientes, es momento de actuar y corregir esos errores. A medida que realiza mejoras, es una buena idea recopilar constantemente los comentarios de los clientes para contar con los datos que necesitará para seguir mejorando y comprender las necesidades de sus clientes.
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- Categoría: Signals ChemDraw
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