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Dentro de los actos de celebración del 20 aniversario de AEC Seis Sigma, esta tarde, a las 16:00, nuestra colaboradora y experta en Minitab, la Dra. Lourdes Pozueta ofrece una ponencia que lleva por título: "Habilidades SEIS SIGMA en el tratamiento de datos multivariante: Presentación Caso CALIPER".
En la ponencia, Lourdes Pozueta presentará una experiencia real que tuvo que abordar en el sector de la automoción cuando su cliente se encontró afectado por nuevos requerimientos relacionados con la vibración de la pieza que producían por fundición. Además, resaltará la importancia de la formación de los profesionales en habilidades para enfrentarse a estos desafíos y oportunidades, como viene demostrando en los cursos de Formación Minitab Certificada sobre visualización de datos, calidad y mejora continua, diseño de experimentos y modelos predictivos.
Esta ponencia está dirigida a los alumnos de los cursos de temas de calidad y mejora continua que la Asociación Española para la Calidad (AEC) periódicamente ofrece.
Desde el pasado Lourdes Pozueta es la entrenadora de los cursos certificados Minitab
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En su continuo esfuerzo por facilitar herramientas para la simulación multifísica, COMSOL dispone de una biblioteca de "Verification Examples" o Ejemplos de Verificación. Este conjunto de modelos constituye un gran un recurso para ingenieros y científicos que buscan garantizar la precisión y fiabilidad de sus modelos de simulación. Ver [1].
Verificación rigurosa para mayor confianza
Los "Verification Examples" son una colección de modelos cuidadosamente diseñados y probados para demostrar y verificar la precisión de las soluciones numéricas obtenidas con COMSOL Multiphysics [1]. Estos ejemplos abarcan una amplia gama de aplicaciones en diferentes áreas de la ingeniería y la ciencia, incluyendo mecánica estructural, transferencia de calor, flujo de fluidos, electromagnetismo y más.
Cada ejemplo de verificación sigue un riguroso proceso de validación que incluye comparaciones con soluciones analíticas, resultados experimentales o datos de referencia altamente confiables. Esta metodología no solo asegura que los usuarios puedan confiar en los resultados de sus simulaciones, sino que también les proporciona una base sólida para comprender mejor las capacidades y limitaciones del software.
Beneficios para los usuarios
- Ahorro de tiempo y esfuerzo: Los usuarios pueden acceder a modelos predefinidos que han sido verificados y validados, lo que reduce el tiempo y esfuerzo necesarios para configurar y validar sus propias simulaciones desde cero.
- Confianza en los resultados: Al utilizar ejemplos que han sido rigurosamente probados, los usuarios pueden tener mayor confianza en la precisión de los resultados obtenidos en sus propias aplicaciones.
- Aprendizaje y formación: Los ejemplos de verificación sirven como excelentes recursos educativos, ayudando a los nuevos usuarios a aprender a utilizar el software de manera efectiva y a los usuarios experimentados a profundizar en técnicas avanzadas de simulación.
- Mejora continua: La comunidad de usuarios de COMSOL puede contribuir con sus propios ejemplos de verificación, promoviendo un entorno colaborativo donde el conocimiento y la experiencia se comparten y amplían continuamente.
Casos destacados de verificación
Entre los ejemplos destacados de la bibiloteca se incluyen:
- Cable Tutorial Series (Application ID: 43431 [2]):
Este conjunto de ocho modelos tutoriales y su documentación asociada permite investigar las propiedades resistivas, capacitivas, inductivas y térmicas de un cable submarino HVAC de tres núcleos con aislamiento XLPE y armadura magnética trenzada (500 mm², 220 kV). La serie incluye análisis en 2D, 2D axial, 2.5D y 3D completo, y se valida según la norma IEC 60287, artículos recientes y modelos analíticos. Los tutoriales están dirigidos a expertos de la industria, ingenieros y estudiantes interesados en la modelización por elementos finitos de fenómenos electromagnéticos. Además de tratar sobre cables, ofrecen consejos numéricos, buenas prácticas de ingeniería, evaluación de resultados y posprocesamiento avanzado. La serie comienza con principios básicos y aumenta en complejidad, culminando en un modelo inductivo 3D a escala industrial. Es útil tanto para la industria como para cursos universitarios sobre modelización numérica de dispositivos electromagnéticos.
Fig. 1. Densidad de pérdida volumétrica en las pantallas y la armadura de un cable submarino HVAC de tres núcleos con aislamiento XLPE y cubierta de plomo, a una temperatura nominal de fase de 90°C. - Flow Around an Inclined NACA 0012 Airfoil (Application ID: 14629 [3]):
Este modelo simula el flujo alrededor de un perfil alar NACA 0012 inclinado a diferentes ángulos de ataque utilizando el modelo de turbulencia SST. Los resultados muestran un buen acuerdo con los datos experimentales de sustentación de Ladson y los datos de presión de Gregory y O'Reilly [4].
Veáse la figura 2, en la cabecera del artículo, que presenta la amplitud de la velocidad y líneas de corriente para el flujo alrededor de un perfil alar NACA 0012.
Disponibilidad y acceso
La biblioteca de "Verification Examples" está disponible para todos los usuarios de COMSOL Multiphysics a través del portal de usuarios de COMSOL. Los usuarios pueden descargar los modelos directamente, junto con documentación detallada que explica los métodos de verificación y los resultados obtenidos.
Referencias
[1] COMSOL Verification and Validation Models
[2] Cable Tutorial Series
[3] Galería de aplicaciones: Flow Around an Inclined NACA 0012 Airfoil
[4] N. Gregory and C. L. O’Reilly, “Low-Speed Aerodynamic Characteristics of NACA 0012 Aerofoil Section, including the Effects of Upper-Surface Roughness Simulating Hoar Frost,” A.R.C., R. & M. no. 3726, 1970.
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- Categoría: Minitab
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Minitab Statistical Software dispone de un nuevo módulo que le permite acceder al poder del software de estadística para resolver los desafíos en el ámbito de las Tecnologías de la Información (TI) más apremiantes, y todo desde un lenguaje adaptado al ámbito de la industria.
Minitab sigue incluyendo módulos opcionales a su herramienta bandera, Minitab Statistical Software, para permitir a los expertos en tecnología de la información, poder aplicar las últimas técnicas de análisis de datos a sus desarfíos en el ámbito que les ocupa.
El módulo incluye interfaces que recogen las herramientas más propicias para estos tipos de análisis utilizando la nomenclatura propia de las tecnologías de la información, generando un sistema de gran ayuda para poder realizar los análisis más exhaustivos y adecuados para sus problemas TI.
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Lakes Environmental Software se complace en anunciar el lanzamiento de CALPUFF.org, el nuevo sitio oficial del sistema de modelado CALPUFF tras su adquisición a Exponent. CALPUFF, un sistema de modelado de dispersión atmosférica ampliamente utilizado, seguirá siendo un recurso de confianza y accesible para investigadores, consultores ambientales y agencias regulatorias en todo el mundo. Lakes Environmental se dedica a mantener la integridad y disponibilidad de CALPUFF, asegurando su continuo soporte y desarrollo.
Para mejorar la experiencia del usuario, Lakes Environmental recomienda CALPUFF View, una interfaz fácil de usar diseñada para simplificar la configuración y visualización de CALPUFF y sus numerosos modelos de preprocesamiento y posprocesamiento. CALPUFF View hace que la gestión de simulaciones complejas sea más rápida y sencilla, ayudando a los usuarios a realizar sofisticados análisis de dispersión atmosférica con menos complicaciones. Para obtener más información y explorar los beneficios de CALPUFF View, haga clic aquí.
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- Categoría: Comsol
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Falta una semana para la fecha límite de envío de resúmenes finales para la Conferencia COMSOL 2024 en Florencia. Envíe su resumen antes de la medianoche CEST para tener la oportunidad de mostrar su trabajo de modelado y simulación frente a una audiencia en vivo.
A continuación se sugieren algunos temas:
- Electromagnetismo de baja frecuencia
- Acústica y vibraciones
- MEMS, nanotecnología y piezoelectricidad
- Dinámica de fluidos computacional (CFD)
- Transferencia de calor y cambio de fase
- Diseño de batería
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- Categoría: Maple
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Maplesoft acaba de lanzar una actualización de Maple. Maple 2024.1 incluye mejoras en el motor matemático, la exportación a PDF, el paquete Physics, la finalización de comandos y más. Como siempre, recomiendan que todos los usuarios de Maple 2024 instalen esta actualización. En particular, tenga en cuenta que esta actualización incluye correcciones para ODESteps y la simplificación de integrales.
Al mismo tiempo, también han publicado una actualización de MapleSim. MapleSim 2024.1.1 incluye mejoras en la importación/exportación de FMU, el trazado, la cosimulación y más, así como mejoras en la biblioteca Web Handling Library.
Estas actualizaciones están disponibles a través de Herramientas>Buscar actualizaciones en Maple o MapleSim, y también están disponibles en la sección Descargar actualizaciones de productos del sitio web de Maplesoft, donde podrá encontrar más detalles.
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- Categoría: Minitab
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Por Jim Oskins.
¿Recuerdan la película “Big”, protagonizada por Tom Hanks y Zoltar, la máquina adivina? Cada generación tiene un gran programa en el que un oráculo predice el futuro (normalmente resolviendo algún gran problema): “Big”, “Matrix”, “Money Ball”, “Juego de Tronos"… pero ninguno es tan fiable como Minitab Model Ops.
Estoy seguro de que en su trabajo tiene innumerables problemas para los que le gustaría que el aprendizaje automático le ayudara a resolverlos. Muchos clientes con los que trabajo utilizan el módulo de analítica predictiva de Minitab precisamente para esto. Un cliente que utiliza análisis predictivo o análisis de regresión puede implementar sus modelos con Minitab Model Ops. Tuvo que meter una moneda de veinticinco centavos en la boca animatrónica de Zoltar para que hablara. El análisis predictivo es mucho más fácil de usar.
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Los ojos del oráculo son lo más preciado en “Matrix” (excepto quizás Déjà-Vu, el gato negro capaz de reescribir problemas y borrar la memoria de todos excepto la más leve sensación de… ¡déjà-vu!). ¿Recuerda al Agente Smith y al Merovingio buscándola mientras Seraph, Neo, Trinity y compañía la protegían? Su modelo era mejor que otros. ¡TreeNet de Minitab (o quizás MARS) es mi oráculo favorito estos días en el trabajo! "Money Ball" utiliza modelos estadísticos para prescribir cómo se debe organizar un equipo de béisbol. Esto es muy parecido a lo que me preguntó un cliente el otro día: “Estoy estudiando regresión logística binaria y lineal múltiple, CART, TreeNet, Random Forest y MARS. ¿Qué métodos se incluyen en la analítica predictiva y prescriptiva? |
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Me pareció muy revelador... al menos tan interesante como Brad Pitt y Jonah Hill reconstruyendo a los Atléticos de Oakland basándose en datos. ¿De qué sirve una predicción si no se puede usar? ¿No sería bueno prescribir cómo se debe ejecutar un producto o proceso en lugar de simplemente saber cómo funciona? La predicción por sí sola es solo un paso en la jerarquía de la resolución de problemas. Si se puede conectar un modelo a datos en vivo y usarlos para controlar un proceso o prevenir errores... Eso es poder. Eso es Minitab Model Ops.
EJEMPLOS REALES DE ANÁLISIS PREDICTIVO EN ACCIÓN
A continuación se muestran algunos ejemplos. Mi esposa siempre me dice que les cuente a los lectores cómo hacer algo, que no me limite a contar una historia en estos blogs. Ella también es MBB. Te entiende.
En mi primer trabajo después de la universidad, teníamos un proceso de ensamblaje en el que se colocaba un dispositivo de medición en un componente de un automóvil. La instalación y la sensibilidad dependían de varios factores, como la temperatura y la humedad en la planta. Se creó un modelo de regresión para relacionar las condiciones ambientales reales con el riesgo de que el componente tuviera un rendimiento deficiente. Es diferente a los gráficos de control de temperatura y humedad... este es un modelo que toma ambos como datos de entrada para predecir el riesgo futuro mientras el componente aún se está fabricando.Entonces fue una tarea enorme, pero ahora eso se puede modelar fácilmente y con mucha más precisión con nuestras soluciones.
Un cliente de Minitab utilizó recientemente el análisis predictivo para modelar las relaciones complejas entre las características del terreno y las prácticas agrícolas para predecir y prevenir la contaminación del agua. Estamos trabajando en un portal en línea para que las personas o las empresas puedan ingresar sus datos y predecir la probabilidad de contaminación.
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Es muy fácil usar el análisis predictivo. Me parece que la regresión (una herramienta clásica con la que están familiarizados muchos de mis amigos ingenieros… algunos de nosotros hemos creado ecuaciones y=f(x) desde la infancia (o al menos dejamos que nuestra calculadora clásica TI86 nos diga las ecuaciones y haga nuestros gráficos, ¿se acuerdan de ellas?). Simplemente abra Minitab, introduzca allí sus datos históricos u observacionales... generalmente es mejor si tiene 100 filas o más (las opciones de aprendizaje automático particionan sus datos gracias a los métodos de validación de modelos... lo que dificulta la modelización con muy pocos datos). Luego vaya a Estadísticas >Análisis predictivo (que se encuentra justo debajo de los 6 elementos favoritos de la mayoría de las personas, justo después de las herramientas de calidad, justo después de la confiabilidad... encontrará 2 algoritmos de aprendizaje automático en este submenú). Si tiene una respuesta numérica (*su columna para la Y grande que está analizando son solo números), pruebe la regresión CART. O si tiene una respuesta categórica (como aprobado/reprobado... o rasguño/abolladura/sin daño... o clasificaciones de gravedad, algo que no sea solo un número continuo), pruebe la clasificación CART./p> Hay algoritmos más sorprendentes que estos, pero estos son los que tiene gratis, instalados ahora mismo (¡si tienes Minitab versión 19.2020 o posterior!)
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Minitab Predictive Analytics y Model Ops permiten aplicar los conceptos que se presentan en este blog. Háganos saber si podemos mostrarle cómo. Sería un placer para mí guiarlo a través de algoritmos más avanzados que CART (que pueden encontrar incluso más señales ocultas en sus datos). Hay un botón fácil de usar que se llama Aprendizaje automático automatizado (AML). Siempre que mantenga su propio pensamiento crítico, AML puede ejecutar todos los modelos, incluidos los clásicos, y decirle cuál se adapta mejor a sus datos. También podríamos analizar la posibilidad de conectar estos modelos a sus datos en vivo con Minitab Model Ops. Incluso podría utilizar la ecuación de regresión de un DOE si así lo desea... Creo que este sería un puente útil que la mayoría de mis viejos amigos de la industria considerarían... una forma de comenzar a pensar en crecer más allá de las tradiciones que ya conocemos y amamos.