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¡Presentamos un nuevo lugar para tu arte relacionado con Maple! Es fácil enviar tu obra de arte y aceptamos obras de arte en casi cualquier medio. Esto significa que queremos ver tus gráficos de ordenador, animaciones, bordados, esculturas y más inspirados en las matemáticas. ¡Estamos ansiosos por ver lo que creas!
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La última incorporación a la Galería es una impresionante visualización matemática de la conferencia magistral del Dr. Laureano González Vega en la pasada Conferencia Maple 2024.
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- Categoría: Minitab
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Por Alyssa Sarro en colaboración con Luc Burgard y su equipo en Recipharm.
Tuvimos la oportunidad de conversar con Luc Burgard, el distinguido director de operaciones de Recipharm. Si bien Luc trabaja actualmente en la fabricación de productos farmacéuticos, tiene una sólida experiencia en investigación biotecnológica y fabricación de automóviles.
Luc ha pasado de ser ingeniero de campo a ser líder de operaciones y demuestra sólidas habilidades de liderazgo con un profundo conocimiento de las complejidades de la industria. Hace hincapié en el análisis de datos como una herramienta indispensable para la toma de decisiones estratégicas y estábamos ansiosos por explorar su perspectiva.
Construyendo un equipo especializado
Luc se ha encontrado con un desafío importante en su carrera: la pronunciada curva de aprendizaje asociada con las herramientas complejas de análisis de datos. Cree que la inversión de tiempo necesaria para familiarizar a las personas con estas herramientas a menudo supera los beneficios. Por eso utiliza Minitab.
Desde sus inicios como ingeniero de calidad hasta su función actual como director de operaciones, Luc ha aprovechado constantemente el software estadístico Minitab Statistical Software para potenciar a sus equipos. Valora especialmente funciones como el Asistente de Minitab y el Quality Trainer (ahora Education Hub), en los que ambos aceleran el proceso de formación al ofrecer un enfoque práctico para aprender estadística aplicada. Los usuarios pueden aplicar sus conocimientos de inmediato mientras comprenden los principios subyacentes, lo que hace que el análisis de datos sea más accesible y eficaz.
¡Descargue nuestra guía sobre cómo aprovechar el software estadístico Minitab para las necesidades específicas de la industria: "A Primer on Leveraging Minitab Statistical Software for Industry-Specific Data-Driven Decision Making"!
Experiencia enfocada
A la hora de formar sus equipos, Luc se centra en seleccionar a colegas especializados con profundos conocimientos estadísticos que puedan identificar y abordar rápidamente los problemas complejos a medida que surjan. En lugar de establecer equipos grandes y sólidos, explica que para abordar problemas operativos complejos, Luc pide a un equipo de solucionadores de problemas que realice avances mediante la aplicación de técnicas analíticas que ayuden a revelar las causas profundas ocultas y los fallos de los procesos. Su comprensión de la importancia de formar un equipo completo comienza con estos individuos expertos y se transmite a los demás.
El compromiso de Luc de invertir en el crecimiento de su equipo se centra en la mejora continua. Las organizaciones exitosas dependen de una sólida colaboración interdisciplinaria para impulsar la innovación y la eficiencia.
El director de operaciones desempeña un papel fundamental en el fomento de dicha colaboración, ya que supervisa los distintos departamentos y garantiza su alineamiento con los objetivos generales de la empresa. Luc analizó su perspectiva sobre la colaboración interfuncional como algo necesario para la mejora de los procesos, el aumento del rendimiento operativo y el apoyo a la innovación.
Fomentar la colaboración interfuncional:
- Identificar interdependencias: comprender cómo interactúan estos departamentos e identificar áreas potenciales de mejora. Cree en aprovechar las fortalezas de su equipo, en lugar de centrarse en sus debilidades.
- Fomentar objetivos compartidos: garantizar que cada departamento trabaje en pos de objetivos comunes, alineando sus esfuerzos con la estrategia general de la empresa. Para Luc, estos objetivos giran en torno a la seguridad, la calidad, la entrega y los costos.
- Facilitar el intercambio de conocimientos: fomentar el intercambio de información y las mejores prácticas entre equipos, lo que conduce a una toma de decisiones más informada. Cada dato debe llegar a varios departamentos; es importante garantizar un flujo de datos fluido entre los equipos.
Luc habló sobre la cantidad de departamentos diferentes que supervisa y bromeó diciendo: “¡Sería más fácil decirte en qué no participo!”. Desde el desarrollo de procesos y la adquisición estratégica hasta la fabricación y la ingeniería, es necesario que tenga datos que crucen cuatro o cinco dimensiones para tomar decisiones. Además, Luc desempeña un papel clave en el fomento de la innovación en todas las operaciones: el reciente lanzamiento de ReciPredict demostró el poder de combinar el análisis de datos complejos con otras capacidades y herramientas en la organización, en beneficio de los clientes de Recipharm.
Optimización de datos entre equipos
Explicó que en todas las empresas nos cuesta conseguir los datos correctos a tiempo, incorporarlos a un panel de control y hacer todo lo que se necesita antes de la interpretación: “Todo funciona de forma aislada”. Sin embargo, la optimización de los datos entre equipos es la forma en que Luc toma decisiones informadas. Al hacerlo, el director de operaciones tiene el poder de:
- Identificar cuellos de botella: identifique áreas donde se puede mejorar la eficiencia identificando cuellos de botella o ineficiencias en el proceso de producción.
- Medir el rendimiento: realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar la eficacia de las iniciativas e identificar áreas de mejora.
- Tome decisiones basadas en evidencia: utilice datos para respaldar la toma de decisiones, reduciendo la dependencia de suposiciones e intuiciones.
Aprovechar la tecnología
Un ejemplo notable del impacto de Minitab es la utilización por parte de Luc del Control de calidad de respuesta rápida (QRQC). Al emplear el QRQC como marco de trabajo, los equipos pueden identificar y abordar rápidamente los problemas de calidad, lo que reduce el tiempo de inactividad y mejora la calidad general del producto. Las capacidades estadísticas de Minitab permiten a los equipos analizar datos para las iniciativas de QRQC, lo que proporciona información sobre las causas fundamentales de los defectos y orienta las acciones correctivas específicas.
Su adopción y uso estratégicos del software Minitab Statistical Software durante más de 20 años subrayan el potencial transformador de la toma de decisiones basada en datos en las operaciones modernas. Al dotar a los equipos de las herramientas y el conocimiento necesarios para analizar datos, Luc ha fomentado una cultura de excelencia operativa y mejora continua.
Luc mencionó que los equipos han aplicado la IA en copilotos, lo que ha demostrado ser útil para el procesamiento de texto. Sin embargo, el riesgo radica en quedarse atrapado en plataformas mágicas con promesas exageradas que ofrecen análisis básicos. Muchas herramientas tienen problemas con los datos estructurados, lo que genera ineficiencia. Los proveedores promueven la inteligencia cuando lo que ofrecen es conocimiento. El verdadero éxito de la IA a menudo requiere soluciones personalizadas, que combinen proveedores, ingenieros y matemáticos.
En Minitab, nos centramos en técnicas de IA probadas y confiables que se alinean con los valores de nuestra marca de calidad, confianza y precisión, evitando las "alucinaciones de IA". Nuestros métodos se prueban rigurosamente y utilizamos técnicas confiables y probadas como IA basada en reglas, sistemas expertos y aprendizaje automático en nuestras soluciones. Investigamos nuevas tecnologías para asegurarnos de que cumplan con estos estándares.
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- Categoría: Maple
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Aumentar nuestra comprensión de cómo se propagan las enfermedades infecciosas es una herramienta vital para combatir las amenazas actuales y futuras para la salud. Negesse Alemu, profesor adjunto de matemáticas en la Universidad de Gondar en Etiopía, donde Maple se utiliza ampliamente para la educación y la investigación en matemáticas, estadística, ingeniería, física y otros campos, considera que Maple es una herramienta inestimable para su investigación en modelado de enfermedades infecciosas, así como para involucrar a los estudiantes en el estudio de este importante tema.
Investigación en modelado de enfermedades infecciosas
Maple es una herramienta esencial en la investigación de Alemu sobre el modelado de enfermedades infecciosas, donde hace uso de las capacidades simbólicas, numéricas y de visualización de Maple. La dinámica de la transmisión de enfermedades se modela utilizando un sistema de ecuaciones diferenciales, que incluye parámetros simbólicos que representan las variables bajo investigación. Luego, el sistema se resuelve y se simula numéricamente. Las simulaciones se grafican para demostrar visualmente los efectos de los parámetros elegidos sobre la transmisión de enfermedades de una manera que sea fácil de entender. Alemu también utiliza las herramientas de exportación de gráficos de Maple para crear gráficos 2D y 3D de calidad de publicación de sus resultados para incluirlos en sus artículos científicos.
Figura 1. Modelado de la propagación de la enfermedad y estrategias de control del sarampión
Además de la facilidad de combinar exploraciones simbólicas, numéricas y visuales en un único entorno, Alemu también utiliza Maple por su lenguaje de programación. “Me parece que el lenguaje de programación de Maple es muy cómodo para trabajar. Los comandos y las estructuras son fáciles de recordar, por lo que puedo dedicar mis horas de investigación de forma más productiva”.
"Cuando enseño con Maple, mis alumnos reaccionan como si estuvieran jugando a un juego. Les encanta y nunca se aburren”.
Involucrar a los estudiantes
Alemu también utiliza Maple durante las demostraciones de laboratorio para involucrar a sus estudiantes con visualizaciones, lo que le parece mucho más eficaz para transmitir ideas importantes, pero también para captar y mantener la atención de sus estudiantes en primer lugar. “Cuando doy clases con Maple, mis estudiantes responden como si estuvieran jugando a un juego”, dice Alemu. “Les encanta y nunca se aburren”.
También descubre que a los estudiantes les gusta explorar por su cuenta en Maple. Sus estudiantes crean sus propias exploraciones y aplicaciones, y comparten con él lo que han hecho. Realmente aprecia el entorno intuitivo de Maple que le permite a él y a sus estudiantes aprender unos de otros.
Alemu atribuye los resultados de investigación que Maple le permitió alcanzar como una de las razones por las que obtuvo su puesto actual en la universidad. Y con la ayuda constante de Maple, Alemu continuará su trabajo para aumentar nuestra comprensión de cómo se propagan las enfermedades y cómo se pueden controlar.
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- Categoría: Signals ChemDraw
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OCTUBRE
Las siguientes mejoras están disponibles para usuarios, administradores y desarrolladores en la plataforma Signals. Es posible que ciertas funciones solo estén disponibles con la licencia adecuada y/o con la habilitación de un administrador.
Fundamentos
Ahora hay una opción para borrar el formato de la barra de herramientas en Elementos de texto y en la vista de definición de hoja de cálculo. En ocasiones, cuando el contenido se copia de sitios web y otras fuentes de terceros, puede llevar información de formato que interrumpe la visualización de los datos escritos en el contenido del texto. Esta opción, que también está disponible en la barra de menú Formato, borra el formato y debería aliviar estos problemas.VitroVivo
La aplicación Sequence of Events ahora admitirá el cálculo del volumen de dosis y las tasas de bombeo para la administración de dosis. El volumen de la dosis se calcula automáticamente en función de la medición del peso corporal de cada animal.
Inventa
El tiempo de espera de sesión ahora controla tanto Signals como Data Factory. Anteriormente, el tiempo de espera de Data Factory se fijaba en 30 minutos. Ahora, el tiempo de espera de Data Factory seguirá la configuración del sistema en Configuración de señales y se puede configurar para un máximo de 1 día.
Sinergia
En Synergy, los usuarios ahora pueden crear una orden de trabajo desde dentro de una idea. Después de seleccionar un conjunto de diseños para enviar a una CRO, seleccione el botón + Orden de trabajo. La Orden de Trabajo creada contendrá una Tabla de Referencia con los Diseños seleccionados.
Los usuarios de CRO ahora pueden buscar sus colaboraciones, órdenes de trabajo y experimentos de sinergia dentro de sus carpetas inteligentes, lo que les permite encontrar más fácilmente sus experimentos o filtrar sus tableros Kanban.
Las acciones externas ahora pueden ser utilizadas en Signals Synergy, tanto por el patrocinador como por los usuarios de CRO. Las acciones externas configuradas para muestras, tablas de muestras, archivos PDF, documentos de Microsoft, dibujos químicos y hojas de trabajo están disponibles en Signals Synergy.
Por último, los Administradores del Sistema de Patrocinadores o de Synergy ahora pueden elegir si especificar un Administrador de CRO para una CRO determinada, lo que permite al Patrocinador elegir si una CRO determinada tiene un Administrador de CRO con acceso a la gestión limitada y de autoservicio de los usuarios de su CRO.
Química
Al pegar una secuencia de péptidos FASTA con información de encabezado en un dibujo químico, ya sea directamente o a través de la herramienta de texto del editor HELM, el encabezado FASTA aparecerá como una anotación.
Tablas definidas por el administrador y tablas de variación
Los encabezados de las tablas definidas por el administrador y las tablas de variación ahora pueden tener sus valores calculados a través de una ecuación. Los encabezados de tipo Fecha/Hora, Número, Número con unidad y Texto se pueden configurar para usar ecuaciones utilizando entradas de otros encabezados.
Inventario
La actualización de la búsqueda de ubicación ya no está alfabética y, en su lugar, devolverá la "mejor coincidencia" del texto ingresado sin ningún filtro adicional.
La solicitud interna se puede iniciar desde experimentos y objetos definidos por el administrador (ADO) mediante la opción Solicitud interna en la esquina superior derecha.
Al crear una Solicitud Interna, se abrirá un modal con la Muestra, el Material y los Contenedores que se encuentran en la Tabla de Muestras, las Tablas de Materiales y la Tabla de Tareas a Realizar en un experimento o ADO.
El usuario debe seleccionar la muestra, el material o los recipientes que desea solicitar y completar la cantidad y la ubicación.
Se pueden realizar Solicitudes Internas adicionales y los usuarios verán el estado de las Solicitudes Internas actuales.
Búsqueda a través de CAS en la tabla de búsqueda de contenedores.
Filtrar por lista de autotexto en la tabla de búsqueda de contenedores.
Tabla de búsqueda de personas responsables de actualización masiva en contenedores.
Seleccione un usuario actual de Signals Notebook para que sea la nueva persona responsable.
Después de la actualización, se generará un informe.
Cuadrícula de autocompletar Ubicaciones Si los usuarios tienen una serie de contenedores que deben colocarse en una ubicación de cuadrícula, pueden completar automáticamente la ubicación con un patrón "Z" o "N". La columna Posición está disponible para cualquier ajuste adicional. El patrón se llenará de izquierda a derecha o de arriba a abajo comenzando con A1 y omitirá las coordenadas actualmente llenas.
Nuevo privilegio que permite al usuario Aliquot Containers.
Los usuarios necesitarán la capacidad de Agregar contenedores y el Contenedor de alícuota para ver el botón Contenedor de alícuota en la página del contenedor.
Materiales
Exportar lote/lote de material desde la página Lote/Lote. Los usuarios con el privilegio de Exportar Materiales también podrán exportar lotes/lotes.
En la esquina superior derecha habrá un área de Acciones donde aparecerán las opciones de Exportar Lotes.
Los usuarios deben elegir el formato para la exportación.
La exportación puede tardar unos minutos, cuando finalice, el usuario recibirá una notificación y una opción de descarga.
La actualización controlada por el administrador de las propiedades de material calculadas ahora está disponible para todos los sistemas. Esta función vuelve a ejecutar las propiedades calculadas para materiales químicos y proteicos, incluidos los nombres químicos calculados. La configuración está disponible en Configuración avanzada en la página Configuración de materiales. Una vez finalizado el proceso, se mostrará la última actualización y el número de materiales actualizados. En este punto, el administrador puede actualizar tipos de material adicionales si lo desea.
Tareas y solicitudes
La creación masiva de tareas a partir de la tabla Samples ahora proporciona información de muestras y contenedores.
Si la fila tiene una referencia a una muestra, un ID de material o un contenedor, se mostrará en la fila para que el usuario elija asociarla con la tarea.
La opción de asignar tareas a grupos ahora está disponible para todos los sistemas. Los grupos se pueden asignar durante o después de la creación de una tarea o tareas. Solo se puede asignar un grupo a una tarea determinada. Si está habilitado en su configuración de usuario, los miembros del grupo asignado serán notificados de una asignación de tareas.
Administración
Los administradores de sistemas ahora pueden realizar cambios masivos más fácilmente en los usuarios, administrando licencias, grupos de sistemas, roles y desactivación.
Las licencias se pueden agregar o eliminar a todos los usuarios mostrados a través de una opción en la vista de licencias.
También se pueden seleccionar usuarios y realizar cambios en los usuarios seleccionados, ya sea la desactivación o cambios en las licencias, grupos de sistemas y/o roles. Se pueden realizar cambios masivos para agregar, eliminar o actualizar las licencias, roles y/o grupos de sistemas seleccionados.
El administrador del sistema también puede ordenar por ID de usuario, Último inicio de sesión o Creado, o filtrar a ciertos rangos de tiempo de Último inicio de sesión o Creado, para reducir mejor los usuarios que se seleccionarán para acciones masivas.
Integraciones y APIs
La definición de "readOnly" un objeto de tipo experimento (p. ej. Experimentos, Experimentos paralelos, ADO, Solicitudes, etc.) se ha actualizado para permitir que ExternalAPI actualice estas propiedades, pero que los usuarios sigan siendo de solo lectura a través de la interfaz de usuario.
El punto de conexión de usuarios PATCH /users/{userId} se ha mejorado para permitir la activación/desactivación de la licencia de un usuario.
Tenga en cuenta que solo puede actualizar los atributos/roles/systemGroups de un usuario O sus licencias, no puede combinar ambas operaciones en una llamada a la API.
GET /users/licenses es un nuevo punto de conexión para obtener la información de las licencias de los inquilinos y sus identificadores para usarlos al actualizar a los usuarios.
Las acciones externas ahora se pueden establecer solo en plantillas específicas, similares a las tablas definidas por el administrador, para todas las entidades que usan plantillas como experimentos y placas.
Tenga en cuenta que las acciones externas existentes para estas entidades se establecen en "Aplicar a todas las plantillas" para mantener la funcionalidad actual.
Las acciones externas ahora se pueden establecer solo en plantillas específicas, similares a las tablas definidas por el administrador, para todas las entidades que usan plantillas como experimentos y placas.
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- Categoría: Comsol
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Introducción/Objetivos
La gestión eficiente del agua es un aspecto crucial en la agricultura, especialmente en regiones áridas donde los recursos hídricos son limitados. Los investigadores Zhang et al. han desarrollado y validado un modelo tridimensional en COMSOL Multiphysics® para simular el movimiento del agua en el suelo durante el riego por aspersión. La investigación de estos autores se presenta en el artículo titulado “Simulating coefficient of soil moisture content uniformity of sprinkler irrigation systems using a COMSOL-3D model” publicado en la revista “Agricultural Water Management” de la editorial Elsevier.
Modelado/Simulación
El modelo desarrollado permite simular el proceso de infiltración de agua cuando se utiliza un sistema de riego por aspersión en diferentes tipos de suelo, y evaluar la uniformidad de humedad del suelo. Se utilizaron los módulos de medios porosos y de flujo subsuperficial [2] COMSOL Multiphysics®. Para las simulaciones la profundidad del terreno considerada fue de 1 m. Como se muestra en la Figura 1, las boquillas de aspersión fueron dispuestas en forma de cuadrado y situadas a una altura de 1,7 m. Para modelizar cómo se distribuye el agua en la superficie, los autores incorporaron en el modelo medidas empíricas, y los tipos de suelo considerados fueron: arcilloso, arcilloso franco y arcilloso limoso. Con respecto al mallado, se utilizó una malla tetraédrica libre, aplicándose un refinamiento local de la malla en el área cercana a los vértices geométricos con una malla "extremadamente fina". La Figura 1 muestra las condiciones de contorno del modelo.
Figura 1. Condiciones de contorno utilizadas en el modelo desarrollado.
Resultados/Conclusiones
Los resultados de las simulaciones mostraron reproducir con buena precisión las medidas experimentales. Como resultados a destacar, se comprobó que un mayor tiempo de transporte de agua mejora la uniformidad de la humedad del suelo, lo que sugiere que un riego prolongado permite que el agua se distribuya de manera más uniforme en las distintas capas del suelo. El análisis dimensional del estudio reveló que la distribución de la humedad en el suelo está influenciado tanto por las propiedades del suelo como por la humedad inicial del mismo y la duración del riego. La Figura 2 muestra el contenido de humedad del suelo (soil moisture content, SMC) para los distintos tipos de suelo considerados, después de 24 horas de riego
Figura 2. Distribución del agua a diferentes profundidades para tres condiciones de textura del suelo 24 horas después del riego.
Este estudio muestra el potencial de COMSOL Multiphysics para analizar y optimizar procesos de riego en aplicaciones agrícolas, permitiendo optimizar los sistemas en función de factores como la tipología del terreno.
Referencias
[1] R. Zhang, Y. Liu, D. Zhu, P. Wu, X. Zhang. Simulating coefficient of soil moisture content uniformity of sprinkler irrigation systems using a COMSOL-3D model. Agricultural Water Management (2024), 305, 109116
[2] Módulo de flujo subsuperficial de COMSOL Multiphysics®.
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- Categoría: BIOVIA
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La importancia de los campos de fuerza en la simulación molecular
Los campos de fuerza son fundamentales en la simulación molecular, ya que determinan cómo interactúan las partículas a través de enlaces y otras interacciones. Estos campos son cruciales para predecir propiedades macroscópicas de sistemas como polímeros, incluyendo densidad y temperatura de transición vítrea. Existen varios campos de fuerza, como COMPASSIII y OPLS, cada uno optimizado para diferentes materiales. Además, se utilizan métodos de átomo unido y grano grueso para simplificar simulaciones, permitiendo pasos de tiempo más largos y una mayor eficiencia computacional.
Desarrollo de campo de fuerza personalizado en Materials Studio
En Materials Studio, se desarrolló un campo de fuerza personalizado OPLS-UA mediante la modificación de parámetros atomísticos y validación de torsiones a través de análisis conformacional. Se integraron secuencias de comandos en Perl para extraer energía de torsión y se compararon resultados con la literatura. El campo se probó en seis sistemas de polímeros, equilibrándolos mediante simulaciones de dinámica molecular. Para automatizar el proceso de cálculo del radio de giro, se crearon protocolos Pipeline Pilot, lo que redujo el tiempo y el error humano, validando así la precisión del campo de fuerza.
Se desarrolló un método para convertir polímeros de una representación atomística completa a una de átomo unido eliminando hidrógenos y ajustando los tipos de campo de fuerza. Se creó un script en Perl para automatizar este proceso. Con el campo de fuerza OPLS-UA validado, se pueden modelar reacciones como adición y cicloadición en Materials Studio. Se utilizó el polietileno reticulado (XLPE) como ejemplo, donde se modeló su red mediante un protocolo Pipeline Pilot, ajustando las probabilidades de reacción para investigar sus efectos en las propiedades físicas.
Fragmento de XLPE que muestra los enlaces cruzados formados entre cadenas. Los átomos están coloreados por tipo de campo de fuerza.
Efecto del grado de reticulación en modelos XLPE equilibrados sobre la densidad.Las reacciones de Diels-Alder son importantes en la cicloadición de un dieno con un alqueno, permitiendo la unión de monómeros en sistemas poliméricos complejos. La herramienta Buscador de reacciones se utiliza para dibujar reactivos y productos, mapeando átomos y identificando contactos cercanos entre ellos, lo que proporciona un control significativo. Esto es especialmente útil para modelar estructuras específicas que presentan sitios reactivos atípicos.
Reactivos (izquierda) con contactos cercanos definidos para una reacción de Diels-Alder para formar productos (derecha).Para modelar reacciones de condensación, se utilizó un script Perl personalizable que define los átomos reactivos en monómeros y agentes de curado, organizándolos en una célula amorfa. Este script especifica los átomos reactivos junto con la estructura de entrada y utiliza una subrutina para definir eventos de ruptura de enlaces, produciendo el producto deseado. Su versatilidad permite la reticulación de diversos monómeros y agentes, adaptándose a diferentes requisitos del sistema.
Reactivos (izquierda) con átomos reactivos R1 y R2 definidos para formar el producto (derecha).Conclusión - El Poder de los Materiales Estudio para el Modelado de Redes de Polímeros utilizando Campos de Fuerza de Átomos Unidos
Materials Studio es una plataforma destacada para modelar sistemas y redes de polímeros complejos, ofreciendo diversas herramientas y opciones de personalización. Su integración con Pipeline Pilot, el desarrollo de campos de fuerza personalizados y las secuencias de comandos de Perl brindan un control preciso en la construcción de modelos y simulaciones. Esta versatilidad y control permiten a los investigadores avanzar en el diseño, optimización y predicción de propiedades de polímeros con alta precisión y eficiencia.
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- Categoría: Minitab
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Con sede en Yeongdeungpo-gu, Seúl, Corea del Sur, LG Chem emplea a 14.460 personas en Corea, y a otros 4890 en el extranjero. LG Chem es una empresa farmacéutica y química del Grupo LG, que fabrica medicamentos y dispositivos médicos, y se especializa en fábricas inteligentes y sostenibilidad. Kang Hee Kim, profesional, Jefe del Departamento de Capacitación en Innovación de LG Chem, dijo: “Mi organización tiene la tarea de diseñar sistemas para el avance de la calidad farmacéutica, capacitar a las partes interesadas en estos sistemas y proporcionar instrucciones sobre el uso de programas estadísticos para permitir métodos de trabajo más científicos”.
Por qué LG Chem eligió Minitab
El Sr. Kim dijo que Minitab es el software de estadística oficialmente respaldado por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de EE. UU. y ya es ampliamente utilizado por otras subsidiarias del Grupo LG. También dijo que LG Chem agradecía el entorno basado en la nube y la capacitación y el soporte técnico superiores que Minitab Corea proporcionó. LG Chem a la larga decidió utilizar Minitab Statistical Software.
El Sr. Kim es responsable de capacitar y guiar a la empresa en la implementación efectiva de sistemas avanzados de calidad farmacéutica. Este trabajo consiste principalmente en proporcionar capacitación en Minitab.
“Minitab realiza análisis estadísticos, el lenguaje de la ciencia, con precisión. También es muy compatible con otros programas de procesamiento de texto, lo que facilita la incorporación de los resultados en los documentos”, dijo el Sr. Kim.
A LG Chem también le gustó la compatibilidad sin contratiempos que facilita la elaboración de tablas ANOVA y la posibilidad de exportar los resultados a otras plataformas. El Sr. Kim dijo que aprecia que Minitab es compatible con varios idiomas, y simplemente al cambiar la configuración del idioma, su equipo puede generar resultados de análisis en el idioma elegido.
El desafío
El Sr. Kim dijo que para innovar, en el campo de la ciencia se debe aprovechar la estadística. El mayor desafío de LG Chem fue la falta de conocimiento entre el personal y los ejecutivos de la estadística y el análisis estadístico. El mayor desafío era compartir conocimientos de estadística y brindar capacitación en Minitab en toda la empresa. El equipo del Sr. Kim proporciona instrucciones de cómo usar Minitab, fomenta su uso y demuestra cómo la estadística y el análisis estadístico pueden optimizar las operaciones de LG Chem. “Hoy en día, estamos preparando muchos expertos en Minitab dentro de la empresa, y Minitab actualiza continuamente sus características, lo que justifica aún más nuestro uso continuo del programa”, dijo el Sr. Kim.
La solución
LG Chem utiliza las soluciones de Minitab para resolver muchas tareas, desde los departamentos de producción y calidad hasta los de investigación y desarrollo. Se utiliza en el ámbito del diseño de fármacos, para validar métodos de prueba y realizar investigaciones sobre la estabilidad de los fármacos. “Los productos farmacéuticos requieren estadísticas desde el principio hasta el final del desarrollo, y la mayoría de los departamentos de nuestra empresa utilizan Minitab”, afirmó el Sr. Kim.
LG Chem confía exclusivamente en Minitab para realizar el diseño de experimentos (DOE). El Sr. Kim considera que el DOE es esencial para mejorar la calidad durante el desarrollo farmacéutico y, como siempre, su equipo ofrece formación y capacitación para garantizar que se utilice de manera eficaz.
"No puedo trabajar sin Minitab. Se ha convertido en una rutina".- Kang Hee Kim, profesional, Jefe del Departamento de Capacitación en Innovación de LG Chem |
Los resultados
Con Minitab en funcionamiento, LG Chem ha visto muchas mejoras de calidad, incluida la prevención de fallas de proceso y la reducción de piezas defectuosas.
En 2023, las actividades de innovación en LG Chem dieron como resultado ganancias financieras que superaron los 100 mil millones de KRW (más de 73 millones de dólares estadounidenses). El Sr. Kim dijo que no puede atribuir el 100 % de estos logros únicamente a Minitab, pero puede decir con confianza que Minitab ha contribuido significativamente y se ha convertido en una parte integral de la cultura laboral diaria en su empresa.
El Sr. Kim consideró que trabajar con el equipo de Minitab Corea fue positivo y agradable. Valoró que el equipo siempre propusiera enfoques novedosos y productivos, y que siempre respondiera todas las preguntas de manera rápida y positiva.
“ Dada su capacidad para mejorar nuestros procesos de trabajo, consideramos a Minitab como un factor clave en el éxito de nuestro programa de mejora de la calidad ” .- Señor Kim |
El Sr. Kim cita el interés del director ejecutivo de LG Chem en Minitab y su apoyo a la empresa como factores clave del éxito, junto con contar con la organización y el personal adecuados para impulsar la iniciativa. La competencia en Minitab se considera crucial para las promociones y evaluaciones en la empresa.
"No puedo trabajar sin Minitab. Se ha convertido en algo rutinario", dijo Kim.
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La organización
El desafíoLG Chem se esfuerza por mantener la calidad y la eficiencia en sus tecnologías y procesos de fabricación de vanguardia. La empresa confía en Minitab para que la ayude en este esfuerzo, y el equipo necesita recibir capacitación sobre cómo utilizar las soluciones para lograr el máximo impacto. Productos utilizados>Minitab® Statistical Software Los resultados
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