El amplio soporte de Maple para unidades se ha ampliado aún más para incluir cálculos más rápidos, una integración más estrecha con la funcionalidad principal y un nuevo sistema de unidades.
Por Óliver Franz.
La mejora continua (CI) es una metodología que ayuda a las empresas a encontrar formas de mejorar el rendimiento y la eficiencia. Todas las industrias pueden beneficiarse de la implementación de los principios de la CI.
Al invertir en CI, las pequeñas, medianas y grandes empresas de construcción comercial y residencial pueden perfeccionar sistemáticamente sus procesos, adoptar nuevas tecnologías y desarrollar una cultura de aprendizaje y desarrollo continuo. Este enfoque no sólo conduce a mejores resultados del proyecto, sino que también impulsa el éxito y la competitividad a largo plazo en la industria.
En esta publicación exploraremos áreas clave donde la incorporación de principios de CI puede tener un impacto significativo en los proyectos de construcción, desde impulsar la innovación hasta mejorar la seguridad y el control de calidad.
Minitab puede ayudarlo a respaldar sus objetivos en la industria de la construcción principalmente a través de la recopilación y el análisis de datos. Minitab ofrece una variedad de herramientas, como gráficos de control, análisis de capacidad de procesos, informes de tableros, herramientas de lluvia de ideas, modelos predictivos y muchas más. Al recopilar datos de diversos procesos de construcción (por ejemplo, materiales, mano de obra, tiempo, costos), las empresas pueden identificar tendencias y áreas de mejora.
Las herramientas SPC y los diagramas de Pareto de Minitab mejoran el control de calidad y el análisis de causa raíz para las empresas. Estas herramientas permiten a las empresas identificar rápidamente problemas en proyectos importantes y tomar medidas correctivas cuando sea necesario, ayudando a resolver problemas de manera eficiente. Y con los informes del panel, comunicar el progreso y el estado de sus proyectos es fácil de entender para todos.
En esta ocasión reportamos sobre un avance para la ingeniería y la ciencia computacional. COMSOL Multiphysics ha dado un paso adelante con la integración de ChatGPT®, la inteligencia artificial avanzada de OpenAI. Esta sinergia promete transformar la manera en que los ingenieros y científicos abordan las simulaciones y modelados complejos.
La combinación de las capacidades de simulación multifísica de COMSOL y la inteligencia conversacional de ChatGPT abre nuevas posibilidades para la eficiencia y precisión en el desarrollo de proyectos. ChatGPT® puede asistir a los usuarios en la creación de modelos, responder preguntas técnicas en tiempo real, y proporcionar recomendaciones basadas en vastas cantidades de datos y conocimientos [1].
Nos ponemos en la situación de un usuario nuevo en COMSOL Multiphysics y con el lenguaje Java [2]. Supongamos queremos producir un código para implementar en el Application Builder y producir un modelo con ciertas características. La Figura 1 muestra la pregunta en lenguaje común, el cual es interpretado con el resultado en Figura 2.

Figura 1. Pregunta abierta a ChatGPT con resultado inmediato de los pasos generales a implementar y posterior código en la siguiente figura.
El código generado aparece en la Figura 2. Se crea el modelo, componente, se define un material, se elige la física y se implementan condiciones de contorno. Adicionalmente y no mostrado en la figura es la creación de la malla y el cálculo del modelo.

Figura 2. Respuesta de ChatGPT® para producir un código Java para COMSOL Multiphysics.
En la Figura 3 está el código generado por ChatGPT® e implementado en el Application Builder. Se observa que no hay errores ni advertencias. Para más detalles, ver [3]. Al hacer click con el botón derecho del ratón es posible ejecutar el método. Tras ello, se obtiene como resultado la construcción del modelo de la Figura 4.

Figura 3. Código del método Java en el Application Builder de COMSOL Multiphysics.

Figura 4. Resultado de implementar el método en el Application Builder.
Gracias a la integración de ChatGPT, los usuarios no solo optimizan sus modelos de transferencia de calor de manera más eficiente, sino que también resuelve problemas rápidamente y obtienen recomendaciones precisas para mejorar su diseño. La colaboración entre la inteligencia artificial y el usuario humano puede contribuir a obtener un resultado más eficiente y confiable.
Este ejemplo muestra cómo la integración de ChatGPT en COMSOL Multiphysics puede facilitar el flujo de trabajo, mejorar la precisión de las simulaciones y acelerar el proceso de desarrollo de productos.
[1] Learning Center COMSOL: Modeling with ChatGPT®
[2] COMSOL Blog: Automate Your Modeling Tasks with the COMSOL API for use with Java®
[3] Documentación de COMSOL: Programming Reference Manual
ChatGPT es una marca registrada de OpenAI, Inc.
Java es una marca registrada de Oracle y/o sus afiliados.
En el caso de Maple Flow usted está en el asiento del conductor: cada característica nueva tiene una conexión directa con la demanda impulsada por el usuario de trabajar más rápido y más eficientemente.
Diríjase aquí para ver un resumen de todas las novedades, pero aquí compartimos otros aspectos destacados por Samir Khan.
Si su resultado contiene un vector o una matriz grande, ahora puede desplazarse para ver más datos. También puede cambiar el tamaño de la matriz para ver más o menos filas y columnas.

Puede cambiar el tamaño de las filas y columnas si son demasiado grandes o pequeñas, y habilitar selectivamente los encabezados de filas y columnas.

Si el vector o matriz en su resultado contiene una unidad, ahora puede cambiar la escala de las unidades con el Panel contextual (para toda la matriz) o en línea (para entradas individuales).

Hace algunas versiones, presentamos la paleta Variables para ayudarlo a realizar un seguimiento de todos los parámetros definidos por el usuario en el punto del cursor de la cuadrícula.
Ahora puede insertar variables en la hoja de trabajo desde la paleta Variables. Simplemente haga doble clic en el nombre apropiado.

Maple Flow ya incluye la función de finalización de comandos: simplemente escriba las primeras letras de un comando y aparecerá una lista de posibles finalizaciones. Simplemente elija la finalización que necesita con un toque rápido de la tecla Tab.
Hemos potenciado esta característica para brindar argumentos potenciales para muchas funciones populares. Escriba el nombre de una función seguido de un corchete de apertura y aparecerá una lista.

En caso de que se lo haya perdido, la lista de finalización de argumentos también incluye (cuando tienen sentido) variables definidas por el usuario.

Ahora puede vincular diferentes partes de la misma hoja de trabajo. Esto se puede utilizar para crear una tabla de contenido que le permita saltar a diferentes partes de hojas de trabajo más grandes.

Esta página enumera todas las novedades de la versión actual y todas las versiones anteriores. Quizás hayas notado que tenemos tres lanzamientos al año, cada uno con muchos elementos solicitados por los usuarios. Déjame saber qué quieres ver a continuación. ¡Quizás no tengas que esperar tanto!





Por Jon Finerty.
En el mundo del control de calidad, aprovechar el análisis predictivo puede revolucionar la forma en que las organizaciones abordan la gestión de calidad proactiva. El conjunto de herramientas de análisis predictivo de Minitab permite a los profesionales de calidad anticipar, prevenir y abordar problemas de calidad, garantizando estándares consistentes y excelencia del producto.
Una aplicación clave del análisis predictivo de Minitab son las estrategias de mantenimiento predictivo. Al analizar datos históricos de sensores de equipos y métricas de rendimiento, los profesionales de calidad pueden predecir fallas en los equipos antes de que ocurran. Esta capacidad permite la programación proactiva de las actividades de mantenimiento, minimizando el tiempo de inactividad no planificado y reduciendo significativamente los costos de mantenimiento.
Ejemplo: una planta de fabricación utiliza el análisis predictivo de Minitab para monitorear el rendimiento de la máquina. Al analizar los datos de los sensores, el sistema predice posibles fallas en equipos críticos. Esto permite a la planta programar el mantenimiento preventivo durante los tiempos de inactividad planificados, evitando costosas interrupciones en los programas de producción.

Los profesionales de la calidad pueden aprovechar el análisis predictivo de Minitab para pronosticar resultados de calidad y optimizar procesos. Al aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático, las organizaciones puede predecir tasas de defectos, optimizar los parámetros de producción y perfeccionar las medidas de control de calidad basándose en conocimientos predictivos.
Los profesionales de la calidad pueden aprovechar el análisis predictivo de Minitab para comprender mejor aspectos de su proceso y el impacto que tiene en la calidad. Al realizar un análisis de causa raíz, las organizaciones pueden obtener información sobre las variables más importantes en un proceso que podría estar impactando negativamente la calidad. Esto permite acciones correctivas centradas en el determinante más importante de la calidad y, por lo tanto, un camino más rápido hacia el control de calidad.
Ejemplo: Tate & Lyle, líder mundial en la industria de alimentos y bebidas, utilizó el análisis predictivo de Minitab para mejorar la textura de uno de sus productos. A pesar de que el proceso contaba con más de 1000 predictores que interactuaban entre sí, pudieron identificar qué predictores impactaban más en la distribución del tamaño de las partículas e implementar mejoras.