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Por Óliver Franz.
El control de calidad es un pilar fundamental en la fabricación de dispositivos médicos. Después de todo, si los productos no cumplen con los más altos estándares de seguridad y funcionalidad, las personas podrían sufrir un diagnóstico erróneo, sufrir lesiones o incluso morir. Cada dispositivo debe cumplir con especificaciones y regulaciones exactas; incluso las desviaciones menores pueden tener repercusiones importantes.
Utilizando un ejemplo como la optimización de un componente para MRI, destacaremos cómo Minitab Statistical Software puede ayudar a identificar rápidamente fuentes de riesgo en su proceso de producción y abordarlas, ahorrando tiempo, dinero y potencialmente también vidas.
¿CÓMO SE MIDE LA RESISTENCIA DE LA BOBINA?
En la fabricación de dispositivos médicos, la resistencia de la bobina, especialmente en los sistemas de imágenes por resonancia magnética (MRI), denota la facilidad con la que la corriente eléctrica fluye a través de las bobinas dentro de estas máquinas. Un ohmio es la unidad de medida de la resistencia eléctrica y representa la resistencia que encuentra una corriente eléctrica al pasar a través de un material. Es vital ya que afecta directamente la calidad de los campos magnéticos, crucial para obtener imágenes de diagnóstico claras y precisas. Al gestionar los niveles de resistencia de la bobina, los fabricantes garantizan una mejor claridad de imagen, cumplimiento normativo y seguridad, lo que mejora la precisión del diagnóstico y el bienestar del paciente.
Las mediciones de resistencia de la bobina normalmente se encuentran dentro de rangos específicos en la fabricación de resonancia magnética para garantizar el rendimiento y la seguridad. Por ejemplo, en nuestro caso, las bobinas de transmisión, que generan pulsos de radiofrecuencia, suelen presentar lecturas de resistencia más altas. Comprender estos rangos es crucial ya que afectan la eficiencia del campo magnético, lo cual es fundamental para obtener imágenes precisas. Las mediciones precisas de la resistencia de la bobina dentro de este rango mantienen la calidad y confiabilidad del sistema de resonancia magnética, y las desviaciones requieren más investigaciones para mantener estándares estrictos.
Obtuvimos datos de muestra de un fabricante de estas bobinas para rastrear si las clasificaciones de ohmios eran consistentes y, en caso contrario, determinar qué factores condujeron a una variación estadísticamente significativa en la resistencia en ohmios.
Si se trabaja como operador, gerente o director en una organización que fabrica cualquier tipo de producto, este post puede interesar.
¿QUÉ MUESTRAN LOS GRÁFICOS DE CONTROL SOBRE NUESTROS DATOS?
Para empezar, se recopilan datos de 50 ejecuciones de fabricación y se determina la lectura de resistencia media de cada ejecución. Luego, se colocan los datos en Minitab Statistical Software (este proceso se puede realizar automáticamente en tiempo real con Real-Time SPC). Luego se solicita a Minitab que genere un gráfico I-MR de la medición de la resistencia de la bobina (medida en ohmios):
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Este gráfico muestra los puntos de datos en los que la medición era mucho más alta de lo que debería haber sido en el gráfico de valores individuales. El equipo ahora podría señalar tres momentos específicos en los que la resistencia promedio de la bobina fue mucho mayor de lo que debería haber sido o estuvo fuera de control.
¿QUÉ FACTORES PODRÍAN CAUSAR LA VARIABILIDAD?
Luego, el equipo decidió que necesitaban realizar una lluvia de ideas para determinar posibles variables que podrían causar variabilidad en la resistencia de la bobina de resonancia magnética. Para ello, el equipo se reunió y discutió posibles factores que podrían conducir a la variabilidad. Determinaron que la variabilidad probablemente fue causada por uno de cuatro atributos generales: problemas relacionados con las materias primas, problemas relacionados con el proceso, problemas de diseño o error humano. Luego determinaron algunas causas de cada factor que podrían provocar una variabilidad significativa.
Luego fueron a Minitab Workspace y crearon un diagrama de espina de pescado para visualizar las variables potenciales:
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Ahora disponían de un diagrama claro y pulido para presentar a dirección, que describía las posibles causas de la variabilidad en la resistencia de la bobina que indicaban los gráficos de control.
¿QUÉ PASA CON OTROS FACTORES?
A medida que el equipo profundizó en otras fuentes de variación para determinar qué podría estar causando que algunas mediciones quedaran fuera del rango esperado, decidieron centrarse primero en el factor humano y el posible error del operador.
Había seis operadores en total y cada línea tenía dos operadores separados trabajando en ellos en el momento de la recopilación de datos. El equipo implementó una prueba ANOVA unidireccional. En términos simples, ANOVA unidireccional muestra si existen diferencias significativas en las medias de tres o más grupos independientes. Aquí estaban sus resultados:
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Visualmente, el operador O tuvo lecturas mucho más altas que todos los demás operadores. Y con un valor P de 0,002, era justo decir que esta discrepancia era estadísticamente significativa.
¿CUÁL ES EL VALOR DE UTILIZAR DATOS EN LA FABRICACIÓN DE DISPOSITIVOS MÉDICOS?
En este caso, se ahorraron miles de dólares. Al investigar y eliminar una fuente importante de variación en su proceso mediante la capacitación del operador O, pudieron hacer que el proceso fuera más capaz de cumplir con las especificaciones. Con algo de capacitación correctiva y apoyo y supervisión adicionales, el operador mejoró y redujo la lectura de ohmios de las bobinas que era responsable de producir.
Además, poder identificar a un operador específico fue clave. En lugar de volver a capacitar a todo el personal (una tarea costosa y que requiere mucho tiempo), los esfuerzos podrían dirigirse a la persona que más los necesita. Y se eliminó el prejuicio; el valor p demostró que la diferencia entre el operador O y los demás operadores era estadísticamente significativa y no podía explicarse por casualidad.
Minitab también se puede utilizar para:
- Manejo eficiente de extensos conjuntos de datos para un análisis integral.
- Realizar análisis estadísticos complejos para descubrir conocimientos y tendencias.
- Generación de informes personalizables adaptados a requisitos regulatorios y estándares de calidad específicos.
Comenzar a utilizar Minitab es fácil, independientemente de su función. No es necesario ser estadístico y Minitab cuenta con un equipo dedicado de profesionales para ayudar con la implementación o la capacitación.
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Introducción
Las cámaras anecoicas son relevantes para la caracterización de antenas. En el artículo de Tian Peng y co-autores [1] se muestra la construcción de una cámara anecoica miniaturizada utilizando COMSOL Multiphysics y un modelo PML (Perfectly Matched Layer) inhomogéneo. Los autores describen cómo esta cámara se diseñó y construyó para aplicaciones en el campo de la teoría y técnicas de microondas. La utilización de COMSOL Multiphysics permitió simular y optimizar el diseño de la cámara para garantizar un rendimiento óptimo. Este enfoque ofrece una solución para la creación de cámaras anecoicas miniaturizadas, lo que puede tener implicaciones significativas en diversas aplicaciones de microondas. El artículo detalla la metodología utilizada para diseñar y construir la cámara anecoica miniaturizada, así como los resultados obtenidos a través de simulaciones y pruebas experimentales.
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En cuanto a la metodología, los autores utilizaron COMSOL Multiphysics para modelar y simular la cámara anecoica. Emplearon un modelo PML inhomogéneo para absorber eficientemente las ondas electromagnéticas incidentes, asegurando así un rendimiento óptimo de la cámara en términos de atenuación de las reflexiones y la difracción. Este enfoque permitió un diseño preciso y una optimización detallada de la cámara para adaptarse a las necesidades específicas de las aplicaciones de microondas.
En cuanto a los resultados, los autores encontraron que el modelo PML inhomogéneo utilizado en COMSOL Multiphysics demostró ser altamente efectivo para absorber las ondas electromagnéticas dentro de la cámara anecoica. Las simulaciones mostraron una excelente concordancia entre los resultados teóricos y experimentales, lo que validó la precisión del modelo utilizado. Además, las pruebas experimentales realizadas confirmaron el rendimiento esperado de la cámara, demostrando su capacidad para proporcionar un entorno libre de reflexiones y difracciones para aplicaciones de microondas.
En resumen, la combinación de la metodología de diseño basada en COMSOL Multiphysics y el modelo PML inhomogéneo resultó en una cámara anecoica miniaturizada altamente eficiente para aplicaciones en el campo de la teoría y técnicas de microondas. Los resultados obtenidos respaldan la utilidad y la viabilidad de este enfoque para la construcción de cámaras anecoicas en una variedad de contextos de investigación y desarrollo en microondas.
Ejemplo en la librería de aplicaciones de COMSOL
Existe un ejemplo práctico en la Librería de Aplicaciones de COMSOL, titulado “Anechoic Chamber Absorbing Electromagnetic Waves”, Application ID: 38681. El modelo está concebido de tal manera que dentro de la cámara hay absorbedores configurados con una matriz de objetos piramidales dirigiendo el campo incidente propagante hacia sus absorbedores vecinos. Al absorber ondas electromagnéticas dentro de la cámara y bloquear señales entrantes desde afuera, la cámara crea un espacio virtual infinito que tiene casi ninguna reflexión interna y no sufre de ruidos externos no deseados de RF.
Este modelo simula una antena bicónica, popularmente utilizada en pruebas de EMI y EMC, que se encuentra en el centro de una pequeña cámara anecoica. El patrón de radiación de campo lejano y el parámetro S (S11) computados demuestran que los absorbedores de microondas reducen significativamente la reflexión de las paredes sin distorsionar el rendimiento de la antena. Ver Figura de la cabecera, que muestra una Cámara anecoica construida en una habitación de 3,9m x 3,9m x 3,3m [2]. Está compuesta por absorbedores de microondas en paredes conductoras delgadas.
Referencias
[1] Tian Peng, Fazhong Shen , Dexin Ye , Chun Wang, Tianyi Zhou , Chao Ma , Bin Zhang, Wangzhao Cui, Changzhi Li , and Lixin Ran. Miniaturized Anechoic Chamber Constructed Based on an Inhomogeneous PML Model. IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques, Vol. 67, No. 9, September 2019. Doi: http://doi.org/10.1109/TMTT.2019.2924924.
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Anechoic Chamber Absorbing Electromagnetic Waves
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Se ha hecho un esfuerzo sustancial en la teoría de grafos para la versión Maple 2024, incluyendo nuevos comandos para la prueba y generación de gráficos.
- El nuevo comando AllGraphs devuelve un iterador que puede utilizarse para recorrer todos los gráficos que coinciden con un conjunto particular de criterios, como el número de vértices y aristas, si los gráficos deben estar conectados y si el siguiente gráfico no debe ser isomorfo a ningún gráfico anterior devuelto por el iterador.
- Los nuevos comandos permiten encontrar la condensación de una gráfica, construir una gráfica de relaciones, calcular el índice de Wiener de una gráfica, probar si un conjunto es un conjunto dominante de una gráfica, probar si una gráfica dada es una gráfica de Arquímedes, construir la gráfica moral dada una gráfica dirigida, encuentrar una tripleta de asteroide en una gráfica y verificar si una gráfica contiene una tripleta de asteroide.
- El nuevo comando MinCut utiliza la salida de flujo para calcular un conjunto de cortes y el comando MaxFlow se ha ampliado para funcionar en todos los gráficos.
- Los comandos EdgeConnectivity y VertexConnectivity se han actualizado para usar MinCut, de modo que ahora también puedan devolver conjuntos de cortes.
- Los comandos Distance y ShortestPath ahora usan los pesos de los bordes de una matriz ponderada y nuevas opciones para calcular la distancia y la ruta más corta en el gráfico subyacente.
- La colección de gráficos especiales admitidos por el paquete GraphTheory se ha ampliado aún más para incluir los gráficos de Arquímedes, como el icosidodecaedro, el tetraedro truncado, el cuboctaedro y el gran rombicosidodecaedro, así como el gráfico de escalera de Möbius y el gráfico de Wagner.
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Nuestro representado, Lakes Environmental Software, líder en el suministro de software de modelado ambiental robusto, se complace en anunciar la adquisición del sistema de modelado CALPUFF de Exponent.
CALPUFF, un sistema avanzado de modelado de dispersión atmosférica, ha sido ampliamente utilizado por investigadores, consultores ambientales y agencias reguladoras de todo el mundo. Reconociendo la importancia de la continuidad para sus usuarios, Lakes Environmental se compromete a mantener la integridad y disponibilidad de CALPUFF.
"Esta adquisición asegura que CALPUFF siga siendo un recurso fiable y accesible para la comunidad ambiental. Nos comprometemos a apoyar la base de usuarios existente de CALPUFF y a mejorar aún más el software bajo nuestra administración. Lakes Environmental garantiza que el código fuente de CALPUFF seguirá estando disponible de forma gratuita, y garantizamos que no se impondrán restricciones adicionales a su uso", dijo el Dr. Jesse Van Griensven Thé, CEO de Lakes Environmental.
Exponent es una empresa de consultoría de ciencia e ingeniería de primera calidad en la que personas excepcionales trabajan para producir ideas innovadoras y soluciones objetivas para los desafíos vitales de sus clientes. "La transferencia de CALPUFF a Lakes Environmental garantiza que el desarrollo continuo del software se alinee con una empresa cuya misión está dedicada al software ambiental", declaró Rick Reiss, vicepresidente de grupo de Exponent.
Acerca de Lakes Environmental Software
Lakes Environmental Software se compromete a proporcionar soluciones y servicios de software robustos y fáciles de usar a los profesionales del medio ambiente de todo el mundo. Nos especializamos en dispersión de aire, inventario de emisiones, evaluaciones de riesgos para la salud de tóxicos del aire, gestión de datos ambientales y desarrollo de software personalizado.
Acerca de Exponent
Exponent reúne 90+ disciplinas técnicas y 950+ consultores para ayudar a sus clientes a navegar por la creciente complejidad de más de una docena de industrias, conectando décadas de trabajo pionero en el análisis de fallas para desarrollar soluciones para un mundo más seguro, saludable y sostenible.
Los consultores de Exponent ofrecen el más alto valor al aprovechar la experiencia multidisciplinaria y los recursos de las oficinas de Exponent en América del Norte, Asia y Europa. Los consultores, laboratorios, bases de datos y recursos informáticos de Exponent trabajan juntos a la perfección en todo el mundo, lo que le permite producir los conocimientos innovadores necesarios para ayudar a las empresas multinacionales, las startups, los bufetes de abogados, las compañías de seguros, los gobiernos y la sociedad a responder a los incidentes e impulsar sus productos y procesos.- Detalles
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Estamos a 1 mes de la fecha límite de envío anticipado de resúmenes para la Conferencia COMSOL 2024 de Florencia. Todos los autores que envíen un resumen antes del viernes 7 de junio serán elegibles para el descuento de su inscripción anticipada al aceptar el resumen.
Al enviar su resumen, puede solicitar compartir su trabajo en un póster o presentación de diapositivas en la conferencia. Los carteles se exhibirán en la sala de exposiciones durante toda la conferencia y se invitará a los autores a presentar sus trabajos durante las sesiones de carteles. Se seleccionará un número limitado de presentaciones de diapositivas para llenar los espacios disponibles. Se anima a todos los presentadores a enviar un artículo completo que cubra su trabajo, que se publicará en una colección en línea después de la conferencia.
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Por David Peralta.
Una puntuación de eficacia total del equipo ETE (OEE, en sus siglas en inglés) del 85 % se considera de clase mundial, lo que significa que incluso las organizaciones mejor administradas pierden el 15 % de la producción potencial debido al tiempo de inactividad, los ciclos lentos o la mala calidad. ¿Conoce su puntuación OEE?
Dado que esto es una prioridad para los ingenieros y líderes de calidad, OEE es una herramienta valiosa para medir la salud y la productividad de su proceso de producción actual. También ayuda a identificar áreas de mejora dentro de un proceso y a comparar el rendimiento con los estándares de la industria o los objetivos internos. OEE proporciona a gerentes y ejecutivos una forma sencilla y eficaz de evaluar el estado de sus operaciones actuales o cuantificar los beneficios financieros de las mejoras continuas.
La OEE se considera una métrica de “mejores prácticas” en una variedad de industrias, incluidas las de automoción, la de alimentos y bebidas, la de bienes de consumo, la farmacéutica y la electrónica. En su forma más simple, la métrica evalúa qué tan bien se utiliza un proceso en comparación con su potencial (es decir, porcentaje del tiempo de producción planificado que es completamente productivo).
La OEE es el producto de tres factores:
- % de disponibilidad: mide el porcentaje de tiempo de funcionamiento planificado que está disponible para la producción, teniendo en cuenta el mantenimiento no planificado, las reparaciones, los cambios, las paradas inesperadas y otras pérdidas por tiempo de inactividad.
- % de rendimiento: Mide la velocidad de funcionamiento real del equipo o planta como porcentaje de la velocidad de funcionamiento especificada, atribuyéndose la diferencia a pérdidas como ciclos lentos, ralentí y paros menores.
- % de calidad: mide el porcentaje del rendimiento de producción real que cumple exactamente con las especificaciones del cliente y es correcto la primera vez, teniendo en cuenta los defectos y las pérdidas asociadas por desperdicio o retrabajo.
Una puntuación OEE del 100% significa que está produciendo solo piezas o servicios buenos, lo más rápido posible y sin tiempo de inactividad. Cualquier valor inferior al 100% indica que hay ineficiencias y desperdicios en el proceso.
La fórmula para calcular el OEE es % de disponibilidad x % de rendimiento x % de calidad.
A continuación se explica cómo calcular la OEE utilizando el siguiente ejemplo. Un fabricante de baterías para vehículos eléctricos tiene una capacidad ideal para producir 48 baterías por turno de 8 horas (480 minutos). Durante el primer turno, hubo 1 instancia de mantenimiento planificado que duró 30 minutos y un tiempo de inactividad causado por falla de la máquina de 45 minutos. Además, durante este primer turno se produjeron 46 unidades, de las cuales solo 44 unidades estuvieron dentro de las especificaciones del cliente la primera vez.
¿Estás calculando tu OEE manualmente? Minitab puede ayudarlo a automatizar la recopilación y el cálculo de datos para crear un panel de OEE automatizado para usted.
¿Se le informa instantáneamente de los cambios en su proceso o se encuentra reaccionando cuando su puntuación OEE baja? Supervise sus procesos clave e indicadores de rendimiento con paneles que se actualizan automáticamente y reciba alertas instantáneas cuando se produzcan cambios que requieran acción o una inmersión más profunda en sus datos. ¡Esto le ayudará a ser proactivo no sólo para proteger su puntuación OEE sino también para mejorarla!
¿Necesita mejorar su puntuación OEE? (Pregunta capciosa, ¿no es así para todos?) Minitab proporciona soluciones para examinar rápidamente muchas variables y encontrar las pocas críticas, minimizando el tiempo para detectar la causa raíz del desempeño deficiente e implementar medidas correctivas. Eso significa que puede mejorar su proceso de manera proactiva y luego utilizar las soluciones de Minitab para implementar controles de proceso para garantizar que las mejoras se mantengan.
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![Tasa de absorción del modelo Specific absorption rate sar in the human brain [2].](/images/productos/comsol/2024/F1.png "Tasa de absorción del modelo Specific absorption rate sar in the human brain [2].")
El artículo "Universal patterns of radio-frequency heating in nanomaterial-loaded structures" publicado en Applied Materials Today en junio de 2021, investiga los patrones de calentamiento por radiofrecuencia en estructuras cargadas con nanomateriales. El estudio, liderado por Muhammad Anas y colaboradores [1], examina cómo la incorporación de nanomateriales afecta el calentamiento por radiofrecuencia en diversas configuraciones estructurales.
Los investigadores utilizaron COMSOL Multiphysics para modelar y analizar el comportamiento térmico de diferentes estructuras cargadas con nanomateriales bajo la influencia de campos electromagnéticos de radiofrecuencia. Sus hallazgos revelan patrones universales en el calentamiento de estas estructuras, lo que proporciona información valiosa para diferentes aplicaciones, desde la hipertermia en medicina hasta la síntesis de materiales y la ingeniería de dispositivos.
El estudio destaca la versatilidad y eficacia de COMSOL como herramienta para investigar fenómenos complejos de transferencia de calor y electromagnetismo en nanomateriales. Además, subraya la importancia de comprender los efectos del calentamiento por radiofrecuencia en estructuras cargadas con nanomateriales para optimizar su diseño y rendimiento en una variedad de aplicaciones tecnológicas y biomédicas.
Ejemplo de la librería de aplicaciones de COMSOL
En cuanto a ejemplos de la librería de aplicaciones y estrechamente relacionados con el tema del artículo se puede mencionar el modelo Specific Absorption Rate sar in the human brain [2]. Dicho modelo está resuelto utilizando el RF Module y Heat Transfer Module. Los científicos utilizan la tasa de absorción específica (SAR, por sus siglas en inglés) para determinar la cantidad de radiación que absorbe el tejido humano. Esta medida es especialmente importante para los teléfonos móviles, que irradian cerca del cerebro. El modelo estudia cómo una cabeza humana absorbe una onda radiada desde una antena y el aumento de temperatura que la radiación absorbida causa.
El aumento en el uso de equipos inalámbricos también ha incrementado la cantidad de energía de radiación a la que están expuestos los cuerpos humanos. Una propiedad común que mide la energía absorbida es el valor SAR (tasa de absorción específica) para determinar la cantidad de radiación que absorbe el tejido humano.
La geometría de la cabeza humana es la misma geometría (Phantom SAM) proporcionada por IEEE, IEC y CENELEC en sus especificaciones estándar de medidas de valor SAR. La geometría original se importó a COMSOL Multiphysics. Además, el modelo muestrea algunos parámetros de material con una función de interpolación volumétrica que estima la variación del tipo de tejido dentro de la cabeza.
Este modelo estudia cómo una cabeza humana absorbe una onda radiada desde una antena y el aumento de temperatura que esto causa. Ver la figura de la cabecera en donde se ilustra la geometría, la posición de la antena y la tasa de absorción SAR en unidades de W/kg, en el cerebro humano [2].
Referencias
[1] Muhammad Anas, Mazin M. Mustafa, Aniruddh Vashisth, Eftihia Barnes, Mohammad A. Saed, Lee C. Moores, Micah J. Green. Universal patterns of radio-frequency heating in nanomaterial-loaded structures. Applied Materials Today, Volume 23, June 2021, 101044. . Doi: https://doi.org/10.1016/j.apmt.2021.101044
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Specific Absorption Rate (SAR) in the Human Brain