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- Categoría: Maple
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Las mejoras clave incluyen un mejor manejo de discontinuidades en funciones por partes de forma predeterminada y compatibilidad con barras de colores para muchos más gráficos 2D y 3D.
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- Categoría: Minitab
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Por Jon Finerty
Los profesionales de operaciones se enfrentan a un desafío constante: garantizar un flujo de información fluido y una toma de decisiones basada en los datos entre equipos y sistemas geográficamente dispersos. Los métodos tradicionales de recopilación y análisis de datos suelen ser lentos, aislados y propensos a los errores. Esto puede provocar ineficiencias, retrasos en la obtención de conocimientos y, en última instancia, obstaculizar la capacidad de su organización para optimizar el rendimiento y alcanzar su máximo potencial.
Minitab Connect presenta una potente solución a estos desafíos al integrar perfectamente datos de tecnología operativa (OT) con datos de tecnología de la información (TI). Al actuar como un centro centralizado, Minitab Connect consolida datos de diversas fuentes en sus operaciones globales, que incluyen:
- Datos de la planta de fabricación: líneas de producción, sensores de máquinas y sistemas de control de calidad.
- Datos de la cadena de suministro: niveles de inventario, cronogramas de entrega y métricas de desempeño de proveedores.
- Datos del cliente: cifras de ventas, encuestas de opinión y reclamaciones de garantía.
Al reunir todos estos datos en una plataforma unificada, Minitab Connect le permite:
- Obtener visibilidad en tiempo real: supervise los indicadores clave de rendimiento (KPI) desde un único panel, independientemente de la ubicación, lo que permite la identificación proactiva de problemas y tiempos de respuesta más rápidos.
- Mejorar la colaboración: fomente la comunicación y el intercambio de conocimientos entre equipos, incluidos los departamentos de TI y OT, permitiendo una mejor toma de decisiones basada en una visión holística de las operaciones.
- Generar conocimientos basados en los datos: aproveche las potentes herramientas de análisis estadístico de Minitab para descubrir patrones ocultos, identificar tendencias y tomar decisiones basadas en datos para una mejora continua.
A continuación se presentan algunos beneficios específicos que Minitab Connect puede ofrecer a los profesionales de operaciones:
- Optimización de procesos mejorada: identifique cuellos de botella, reduzca el desperdicio y optimice los procesos de producción basándose en información de datos en tiempo real, incluidos datos OT de sensores y máquinas.
- Calidad mejorada del producto: supervise el control de calidad y los datos de OT en diferentes ubicaciones y aborde de forma proactiva cualquier problema potencial.
- Gestión optimizada de la cadena de suministro: obtenga visibilidad en tiempo real de los niveles de inventario, identifique posibles escaseces y optimice la logística para una entrega eficiente.
- Costes reducidos: tome decisiones basadas en datos que minimicen el desperdicio, optimicen la asignación de recursos y, en última instancia, reduzcan los costes operativos.
Minitab Connect es más que una simple herramienta de integración de datos; es un catalizador para la excelencia operativa. Al eliminar los silos de datos y fomentar una cultura basada en datos, permite a los profesionales de operaciones tomar decisiones informadas, optimizar procesos y desbloquear el verdadero potencial de sus operaciones globales.
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- Categoría: Comsol
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![Cover Image: Reproducido según imagen original en la referencia [1]](/images/productos/comsol/2024/Cover 04-04-24.png "Cover Image: Reproducido según imagen original en la referencia [1]")
En esta ocasión compartimos algunas ideas clave extraídas de un reciente artículo de Aoqi Xu, publicado en Energy, titulado “Performance prediction and optimization of annular thermoelectric generators based on a comprehensive surrogate model”. En este estudio innovador, Xu explora el mundo de los generadores termoeléctricos (GTE), presentando enfoques novedosos para mejorar su rendimiento mediante herramientas avanzadas de simulación como COMSOL Multiphysics [1].
Los generadores termoeléctricos tienen potencial para aprovechar el calor residual y convertirlo en energía eléctrica. Sin embargo, optimizar su rendimiento requiere una comprensión profunda de fenómenos térmicos y eléctricos dentro del dispositivo. Aquí es donde destaca la investigación de Xu, ofreciendo un modelo subrogado que predice y optimiza con precisión el rendimiento de los GTE anulares. Ver referencia [2] para modelos subrogados.
Uno de los puntos destacados del trabajo de Xu es el desarrollo de un modelo de subrogado que encapsula la interacción entre diferentes parámetros que influyen en el rendimiento de los GTE. Este modelo no solo facilita la predicción rápida del rendimiento, sino que también permite la optimización eficiente de los diseños de GTE, lo que conduce a mejoras significativas en la eficiencia de conversión de energía.
Además, la investigación de Xu contribuye a avanzar en el campo de la conversión de energía termoeléctrica al ofrecer ideas valiosas sobre los mecanismos subyacentes que rigen el rendimiento de los GTE. Al elucidar las relaciones entre los parámetros de diseño y las métricas de rendimiento, los ingenieros pueden tomar decisiones para mejorar la eficiencia y la fiabilidad de los sistemas de GTE.
En resumen, el artículo de Xu subraya el papel de las técnicas avanzadas de simulación, particularmente COMSOL Multiphysics, en el diseño y la optimización de generadores termoeléctricos. A medida que continuamos explorando soluciones de energía sostenible, la integración de estas herramientas en los flujos de trabajo de diseño será útil para materializar todo el potencial de las tecnologías termoeléctricas.
Referencias
[1] Aoqi Xu, Changjun Xie, Liping Xi, Wenchao Zhu, Binyu Xiong, Hoay Beng Gooi. Performance prediction and optimization of annular thermoelectric generators based on a comprehensive surrogate model. Energy 290, 1 (2024) 130195. DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2023.130195.
[2] Modelos Subrogados en COMSOL Multiphysics.
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- Categoría: Maple
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- Con Maple 2024, puede ejecutar correctamente incluso comandos desconocidos en el primer intento, sin tener que consultar las páginas de ayuda para obtener los argumentos correctos en el orden correcto, gracias a la finalización automática de argumentos.
- Después de ingresar un nombre de comando, en muchos casos útiles, Maple ofrecerá automáticamente una lista de argumentos sugeridos para esa función, incluidas variables y opciones.
- Puede seleccionar el que desee usando la tecla Tab, para poder continuar escribiendo sin problemas sin tener que usar el mouse o la tecla de acceso rápido.
- Según corresponda, las sugerencias utilizarán las variables ya definidas en su documento y/o proporcionarán ejemplos que luego podrá modificar.
- Combinado con la finalización de comandos y símbolos, ahora puede ingresar nombres de comandos completos, argumentos y opciones, con muchas menos pulsaciones de teclas y sin errores.
- Las sugerencias de argumentos están disponibles cuando se trabaja en notación matemática estándar, sintaxis Maple y en regiones de edición de código.
- Ahora puede desplazarse por matrices grandes directamente dentro de su documento, así como abrir el navegador de matrices, mientras mantiene una vista compacta de la matriz.
- Una nueva opción de formato de caracteres le permite tachar el texto de su documento.
- Puede cambiar la fuente utilizada en las regiones de edición de código modificando la fuente de estilo del código, por motivos de preferencia o para facilitar la impresión y exportación de PDF cuando sea necesario.
- La herramienta Dibujo, que le permite crear diagramas y bocetos en Maple, así como dibujar en trazados e imágenes, ahora admite segmentos de arco.
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- Categoría: Comsol
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Conéctese con los líderes de la industria en el evento de modelado y simulación del año
22-24 de octubre de 2024
FLORENCIA TEATRO DEL MAGGIO MUSICALE FIORENTINO
La Conferencia COMSOL 2024 de Florencia reúne a ingenieros, científicos, investigadores y directivos en un evento de simulación y modelado presencial de tres días de duración. Intercambie ideas, aprenda de los oradores principales e invitados, explore la sala de carteles y elija entre más de 25 minicursos dirigidos por instructores donde aprenderá las mejores prácticas y técnicas de modelado relevantes para áreas de interés específicas.
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- Categoría: Minitab
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Minitab Statistical Software Versión 22.1.0, está disponible para los clientes que administran su suscripción de Minitab en el Portal de licencias de Minitab. Esta versión incluye nuevas características y mejoras:
Análisis de Capacidad
- No paramétrico: Determina lo bien que la salida del proceso se ajusta a los requisitos del cliente sin asumir una distribución para los datos. Es muy útil, por ejemplo, para fabricantes de farmacéuticos y dispositivos médicos
- Automatizado: Selecciona automáticamente una distribución apropiada, transformación o método no paramétrico y utiliza el método para determinar lo bien que la salida del proceso se ajusta a los requisitos del cliente
Análisis del sistema de medición
- Evaluate Measurement Process (EMP Cruzado): Calcula la variación en el sistema de medida utilizando el método EMP
Estadística básica
- Prueba de hipótesis de una proporción e intervalos de confianza
Herramientas de visualización de datos
- Gráfica interactiva de Pareto
- Estadísticas tabuladas interactivas
Edición de gráficos
- personalización con líneas de referencia y etiquetas para los datos
Y más...
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- Categoría: Minitab
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Por Cody Steele.
Si ha realizado o planea realizar un trabajo de mejora de procesos, probablemente se habrá preguntado si realmente está obteniendo mediciones lo suficientemente precisas. Debe confiar en sus datos antes de utilizarlos para tomar decisiones críticas sobre ajustes y asignación de recursos. El análisis de sistemas de medición (MSA) se refiere en términos generales a los procedimientos que estiman y evalúan la cantidad de variación en un sistema de medición. Un tipo de estudio es el EMP, también conocido como método de Wheeler. EMP viene del inglés "Evaluate Measurement Process". El estudio EMP evalúa dos fuentes de variación de medición:
- Repetibilidad: La variación que se observa cuando un mismo operador mide la misma pieza muchas veces, utilizando el mismo calibre, en las mismas condiciones.
- Reproducibilidad: La variación que se observa cuando diferentes operadores miden la misma pieza muchas veces, usando el mismo calibre, en las mismas condiciones.
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Basado en la repetibilidad y reproducibilidad, el estudio EMP clasifica los sistemas de medición que van desde la mejor calificación de Primera Clase hasta la peor calificación de Cuarta Clase. En términos prácticos, estas clases explican qué tan bien el sistema de medición detecta un cambio en la media del proceso de al menos 3 desviaciones estándar. Si el sistema de medición puede detectar cambios como estos, entonces el sistema de medición debería ser útil para otras actividades de mejora de procesos. Por ejemplo, muchos gráficos de control utilizan una media de subgrupo de más de 3 desviaciones estándar de la media general como señal de que una causa especial afectó el proceso. Por ejemplo, un fabricante de alimentos de consumo controla el peso de llenado de las cajas de cereales. El fabricante quiere asegurarse de que la variación de diferentes mediciones sea lo suficientemente pequeña como para poder utilizar otros análisis de mejora de procesos. Los resultados de un estudio EMP ayudan a determinar si el sistema de medición es aceptable y cómo mejorarlo. |
¿ES ACEPTABLE EL SISTEMA DE MEDICIÓN?
Las estadísticas del EMP proporcionan al sistema de medición su clasificación. En estos resultados, la clasificación es Primera Clase. El equipo puede estar seguro de que el sistema de medición será lo suficientemente bueno como para utilizarlo en otras actividades de mejora de procesos.
¿CÓMO PUEDE MEJORAR EL SISTEMA DE MEDICIÓN?
El estudio EMP también incluye información que puede utilizarse para decidir cuándo priorizar las mejoras en el sistema de medición. El Análisis de Rangos Medios (ANOMR) y el Análisis de Efectos Principales (ANOME) muestran dónde la reproducibilidad es baja en relación con la variación del proceso. En este ANOMR, el operador B es menos consistente que los otros dos operadores. Mejorar la coherencia para el operador B mejorará el sistema de medición.
En este ejemplo ANOME, diferentes operadores tienden a medir más alto o más bajo que los demás. Mejoras que acerquen las medidas medias de los distintos operadores mejorarán el sistema de medida.
CONFÍE EN SUS DATOS
Para actuar sobre la base de sus datos, debe confiar en que los datos son correctos. El estudio EMP en Minitab Statistical Software le brinda el poder de ver si su sistema de medición es aceptable y cómo mejorarlo. Cuando evalúa la precisión de sus mediciones, puede tener la confianza de que todo lo que sigue se basa en datos en los que puede confiar.