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En el mundo de las energías renovables, los módulos fotovoltaicos (PV) destacan como actores clave en el cambio hacia la sostenibilidad. Sin embargo, su rendimiento enfrenta un desafío significativo debido a la humedad en condiciones del mundo real. Comprender esta interacción es crucial para optimizar la longevidad y eficiencia de los paneles solares. En el presente estudio [1], se adopta un enfoque innovador al utilizar configuraciones idénticas en diferentes ubicaciones alrededor del mundo, ofreciendo una comparación única de diversos climas. Los módulos vienen equipados con sensores miniatura dentro ellos. Las configuraciones utilizadas proporcionan perspectivas del comportamiento real de la humedad. Ver figura de la cabecera, donde se muestran Mini módulos expuestos a condiciones exteriores [1].
Lo que distingue a este estudio es el uso estratégico de COMSOL para simulaciones exhaustivas de la entrada de humedad, utilizando el modelo de difusión de Fick y la segunda ley de difusión de Fick. Para mejorar la precisión, se crearon dos geometrías bidimensionales distintas.
La primera geometría, una sección transversal vertical del módulo, introdujo múltiples condiciones de contorno (BC). Una BC de Dirichlet en la interfaz aire-cubierta se calculó a partir de las condiciones del aire medidas a través de la solubilidad de la cubierta, utilizando la ley de Henry de sorción. Se asumió la constante presión parcial de vapor de agua entre el sensor de aire y la interfaz aire-cubierta. El valor de la humedad relativa (RH) en esa interfaz se recalculó utilizando la ecuación de Arden-Buck. Dos BC adicionales en la interfaz cubierta-encapsulante enfatizaron la continuidad del flujo y describieron el estado de equilibrio basado en la ley de Henry.
La segunda geometría simulada abordó la difusión horizontal frente a la celda, corrigiendo discrepancias observadas en simulaciones que dependen únicamente de la primera geometría. Esto también facilitó la integración de grietas en la celda. Las condiciones de contorno de Dirichlet en el borde de la celda incorporaron mediciones del sensor, con datos faltantes completados utilizando resultados de la simulación inicial. La temperatura del módulo, anclada a mediciones del sensor más cercano al centro de la celda, enriqueció la simulación con condiciones ambientales del mundo real.
Como conclusión, este trabajo presentó un novedoso modelo de simulación bidimensional en dos etapas, donde la investigación combinó la difusión de Fick en secciones transversales verticales y horizontales con condiciones de contorno cuidadosamente establecidas. Este enfoque innovador proporcionó una representación más precisa de la difusión de humedad frente a la celda fotovoltaica. Al comparar los resultados de la simulación con las mediciones, el estudio demostró que este enfoque logra un equilibrio entre la precisión de la simulación y la eficiencia computacional, destacando el papel clave de COMSOL Multiphysics en el avance de nuestra comprensión de la dinámica de la humedad en los módulos fotovoltaicos.
Referencias
[1] S. Mitterhofer et al., "Measurement and Simulation of Moisture Ingress in PV Modules in Various Climates," in IEEE Journal of Photovoltaics, doi: 10.1109/JPHOTOV.2023.3323808.
Web: https://ieeexplore.ieee.org/document/10295538.
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La nueva versión contiene las siguientes implementaciones:
- Modelos actualizados: Nuevos modelos US EPA AERMOD & AERMET (versión 23132) tanto en compilaciones de 32 como 64 bits.
- Versión de AERMOD paralela actualizada: Nueva versión MPI (paralelo) para AERMOD 23132.
- Elevaciones de terreno: Añadido soporte para fuentes líneas flotantes (buoyant line), RLINE, & RLINEXT cuando se importan elevaciones.
- Notas adicionales: Revise las notas de la versión completas para una lista detallada de los cambios en el enlace inferior.
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Por Agnès Ogee.
Analizar la voz del cliente es una forma importante de medir y mejorar su satisfacción. En este artículo demostraremos cómo se puede convertir un gran volumen de comentarios textuales en información procesable para servir mejor a los clientes.
Hablemos de un caso de uso relacionado con una encuesta de satisfacción realizada por una asociación deportiva francesa que se encuentra entre las seis primeras en términos de número de licenciatarios. La licencia permite a los miembros practicar en clubes afiliados y participar en competiciones oficiales. La asociación pidió a sus miembros que evaluaran su satisfacción con el proceso de concesión de licencias.
Los factores impulsores detrás de este proyecto de mejora del proceso de concesión de licencias fueron llegar a miembros potenciales de manera más efectiva y alentarlos a renovar su licencia. Las federaciones deportivas se financian mediante subvenciones y patrocinios institucionales, proporcionales al número de afiliados. Mantener o incluso aumentar el volumen de licencias es vital y está directamente influenciado por la satisfacción en torno al proceso de concesión de licencias.
Se identificaron tres problemas principales que daban la impresión de que el proceso de concesión de licencias no era satisfactorio:
- El número de 50.000 jugadores sin licencias estaba creciendo
- Otras asociaciones deportivas parecían tener herramientas en línea más modernas para los licenciatarios.
- Los clubes afiliados encontraron tedioso el procesamiento de las solicitudes de licencia
La asociación deportiva decidió poner en marcha un proyecto de mejora para afrontar estos retos.
Comienza el proyecto de mejora
Este diagrama de Gantt en Minitab Workspace detalla los pasos y el cronograma del proyecto.
La asociación deportiva consultó a asociaciones regionales y locales y se centró en varios elementos como:
- El proceso de concesión de licencias de otras asociaciones deportivas.
- Obligaciones legales
- Precios
- Segmentación (características del jugador como edad, sexo, geografía, tipo de práctica deportiva, etc.)
- La plataforma online para la concesión de licencias.
- Las opiniones de los licenciatarios
Para recabar la opinión de los licenciatarios, la asociación creó una encuesta para recabar su opinión con los siguientes criterios:
- La encuesta no debería tardar más de 6 minutos en completarse.
- El análisis de las respuestas debe proporcionar métricas como calificaciones, puntuaciones y sugerencias de mejora.
- La muestra de respuestas debe ser representativa de las diferentes categorías de titulares de licencias .
Un cuestionario para recoger opiniones e ideas
Se devolvieron 19.921 cuestionarios de los 200.000 enviados.
La plataforma de la encuesta proporcionó algunas estadísticas descriptivas rudimentarias que permitieron una evaluación inicial de los resultados. El desglose de las respuestas a las preguntas demográficas demostró que la muestra era una representación justa de todas las categorías de titulares de licencias. La asociación constató que la mayoría de los miembros no habían tenido dificultades con el proceso de renovación de la licencia. Un tercio de los potenciales licenciatarios pidieron ayuda a su club con el proceso, otro tercio consultó la ayuda online.
Los gráficos y estadísticas básicos proporcionados en esta etapa no consideraron la variación de las respuestas entre las categorías de licenciatarios. ¿La geografía, la edad, el género, la antigüedad o la práctica influyeron en la opinión?
Además, los comentarios textuales fueron ignorados en esta interpretación de los resultados de la encuesta. La pregunta entonces fue: "¿Qué ideas valiosas podrían surgir de estos comentarios?"
Para llevar el estudio más lejos, se contrató Minitab Statistical Software para proporcionar análisis de datos.
Se exploró el resultado del Análisis de Componentes Principales (PCA) para identificar criterios discriminatorios. El equipo se dio cuenta de que el área geográfica de los encuestados no tenía ningún impacto, por lo que este parámetro se excluyó del análisis posterior. El diagrama de contribución ayudó al equipo a visualizar grupos, informando quejas o necesidades similares que podrían justificar cambios en los procedimientos o la personalización.
El gráfico de carga del menú Análisis multivariado de Minitab Statistical Software descubrió varias tendencias
Este análisis reveló que los jugadores jóvenes y los principiantes estaban interesados en practicar durante las vacaciones escolares. Los jugadores adultos querían una aplicación móvil, torneos, entradas para competiciones y productos de la tienda online. Independientemente de la edad, los jugadores querían tener una cuenta en línea en el sitio web de la asociación deportiva y beneficiarse de servicios adicionales.
Minería de texto para detectar mejor las sugerencias
Ochocientos de 19.921 participantes respondieron las preguntas abiertas, por lo que el equipo pensó que sería útil utilizar la minería de texto para analizar estos comentarios.
El análisis semántico y la agrupación de palabras, el descubrimiento de frases y temas principales arrojaron algunas ideas interesantes.
Palabras más frecuentes (usando WordStat)
Palabras similares comentando los pasos de la solicitud de licencia se repitieron varias veces, como la documentación solicitada, la complejidad del trámite, la simplificación necesaria y el desglose del costo.
Frases más frecuentes
Varias iteraciones de frases se referían a los certificados solicitados, el coste, el pago en línea y la firma.
Se identificaron siete temas significativos
Los grupos temáticos que surgieron fueron el desglose de precios, la firma electrónica, la simplificación, el modelo de licencia de gestores y los certificados solicitados.
El dendrograma anterior refuerza las conclusiones extraídas de las tablas anteriores.
Recomendaciones basadas en un análisis en profundidad de las opiniones expresadas
Gracias a este análisis adicional, el equipo pudo sugerir mejoras. Se recomendó la posibilidad de firmar electrónicamente el formulario de solicitud, así como una simplificación de la plataforma en línea, la eliminación de documentos superfluos para validar la licencia de los voluntarios y una mejor comunicación sobre los servicios gratuitos disponibles.
El proceso y la oferta se optimizaron antes de la siguiente ronda de suscripciones de licencias.
Las encuestas de opinión ayudan a medir la satisfacción del cliente. A menudo se pasa por alto la valiosa retroalimentación textual. Sin un estudio semántico, considerar cada línea de texto resulta tedioso. El desafío es distinguir las opiniones expresadas por determinados perfiles de clientes. Estos pueden ser clave para la toma de decisiones decisivas para mejorar la satisfacción del cliente.
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COMSOL Multiphysics® versión 6.2 ya está disponible e introduce una funcionalidad muy innovadora para aplicaciones de simulación y gemelos digitales, así como una tecnología de resolución más rápida.
Los usuarios ahora pueden aumentar la velocidad computacional de sus aplicaciones de simulación utilizando modelos subrogados basados en datos, lo que lleva a una experiencia de usuario más interactiva y promueve un uso más amplio de las simulaciones dentro de una organización. Además, el nuevo marco de modelo subrogado permite crear nuevos tipos de aplicaciones de simulación independientes y gemelos digitales eficaces.
Las simulaciones multifísicas de maquinaria eléctrica con materiales no lineales, así como las simulaciones de respuesta al impulso para acústica, son más rápidas en un orden de magnitud o más. Los modelos CFD ahora se resuelven hasta un 40% más rápido. En aplicaciones de ingeniería química, la nueva versión incluye funcionalidad para la simulación de interfaces vapor-líquido, incluidos procesos de condensación y vaporización. Los usuarios de productos basados en mecánica estructural verán capacidades actualizadas de modelado de daños y fracturas, junto con funcionalidades para el cálculo de deformación de placas de circuito y análisis de dinámica multicuerpo de motores eléctricos.
A continuación resumimos las principales novedades de la versión 6.2 del software COMSOL®.
Actualizaciones generales
- Modelos subrogados para una ejecución rápida de aplicaciones
- Eventos de temporizador para usar aplicaciones como gemelos digitales
- Complementos para crear pestañas de cinta personalizadas con menús y botones
- Visualización con sombras en el suelo.
- Gráficos de líneas de flujo en superficies curvas
- Resaltado de sintaxis para expresiones.
- Filtrado de nodos para el árbol del Model Builder
- Botón Compare with Saved para ver todos los cambios de un modelo desde la última vez que se guardó
- Selecciones generales de tangente continua
- Operaciones mejoradas de búsqueda y mantenimiento para Model Manager.
- API para bases de datos de Model Manager
- Módulo de Cuantificación de Incertidumbre: parámetros de entrada correlacionados
- Módulo de optimización: topología basada en frecuencias propias y optimización de formas
Electromagnetismo
- Simulaciones de motores y transformadores no lineales más rápidas con periodicidad en dimensión temporal
- Nuevas opciones para análisis acústico, estructural, multicuerpo, de transferencia de calor y de optimización de motores eléctricos.
- Modelos de materiales dispersivos para tejidos y dieléctricos.
- Modelado de conductores trenzados, como cables litz.
- Estabilización automática de simulaciones de campos magnéticos.
- Análisis de alta frecuencia mejorado basado en el método del elemento límite (BEM)
- Manejo más eficiente de reacciones químicas en plasmas
- Vista previa de los perfiles de dopaje de semiconductores antes de resolverlos.
- Nuevas opciones de modelado de RF para promediar la tasa de absorción específica (SAR) en tamaños de muestra de 1g y 10 g
- Modelado de la propagación de ondas luminosas a través de cristales líquidos.
Mecánica estructural
- Campo de fases en sólidos para modelado de daños y fracturas.
- Método de extensión de crack virtual
- Estabilización automática de modelos de contacto.
- Cálculo de deformación para placas de circuito
- Análisis multifísico de estructura magnética para motores eléctricos.
- Transporte en sólidos para electromigración, fragilización por hidrógeno y otros fenómenos.
- Transporte de humedad fuertemente acoplado con deformaciones estructurales.
- Análisis de relajación de inercia para estructuras no restringidas aceleradas por cargas externas.
- Nuevo modelo de material viscoplástico especializado para aplicaciones de litio en baterías
- Nuevos modelos de materiales para la viscoplasticidad de polímeros.
- Modelado de fibra más potente
- Múltiples mejoras para las aleaciones con memoria de forma
- Estimación de parámetros especializados de datos experimentales para materiales no lineales.
- Nueva biblioteca de piezas para celdas unitarias y elementos de volumen representativos
- Piezoresistividad multifísica con capas en capas.
Acústica
- Cálculos de respuesta al impulso más rápidos en orden de magnitud para acústica de habitaciones y cabinas
- Modelado de absorción realista con impedancia límite dependiente de la frecuencia para análisis en el dominio del tiempo
- Materiales anisotrópicos para ondas poroelásticas.
- Nueva condición de puerto para análisis aeroacústico de estructuras como tomas de motores turborreactores
- Muros deslizantes y tensión superficial para el modelado acústico termoviscoso.
- Método de elemento límite (BEM) más rápido para acústica
- Método de evaluación de forma de onda asintótica (AWE) para barridos de frecuencia densos
- Análisis modal para multifísica vibroacústica.
- Importación de formato de archivo de audio de forma de onda (WAV)
Fluido y calor
- Cálculos hasta un 40% más rápidos para flujo turbulento
- 7 nuevos modelos de turbulencia RANS para flujo con alto número de Mach
- Simulación de grandes remolinos (LES) para flujo compresible
- Flujo potencial para la inicialización
- Enfoque del plano de mezcla para maquinaria rotativa.
- Formulación de conformación para flujo viscoelástico.
- Datos meteorológicos de ASHRAE desde la posición GPS
- Conexión de resistencia térmica entre superficies distantes.
- Radiación en medios participativos para modelos axisimétricos 2D.
- Mayor rendimiento y flujo de trabajo para cargas térmicas orbitales con radiación de calor
- Flujo de reacción no isotérmico en medios porosos.
- Nueva opción para acoplar el flujo de la ley de Darcy en medios porosos con dominios no porosos
- Funcionalidad de estimación de parámetros ahora incluida en el módulo de flujo de polímero
- Modelado de recocido en el procesamiento de metales.
Química y Electroquímica
- Modelado del equilibrio gas-líquido para flujos multifásicos
- Límites de resistencia de contacto para electroquímica y corrosión.
- Modelo de interacción poro-pared (difusión de Knudsen) para descripciones precisas de electrodos de difusión de gas
- Definiciones automáticas de variables de estado de carga y estado de salud para el modelado de baterías
- Distribución de carga inicial mejorada para el estado inicial de carga, voltaje de celda y voltajes de electrodos.
- Funcionalidad mejorada para el modelado de protección catódica impresa de tuberías.
- Función de estimación de parámetros ahora incluida en el módulo de ingeniería de reacciones químicas
CAD y malla
- Nuevas funciones de medición de distancia y medición de centroide
- Control detallado de la torsión a lo largo de una trayectoria de barrido.
- Expresiones lógicas para selecciones.
- Función de malla barrida de aplicación más amplia
- Generación más sencilla de mallas para límites periódicos.
- Nuevo método de remallado de superficies para mallas de estereolitografía (STL) importadas
- Selección de bordes mejorada para caras de tapa
- La importación CAD admite las versiones de archivos más recientes
- Manejo automático de posiciones de capas interiores de cobre para importación ECAD
- Mejora de las caras desplazadas y la funcionalidad de loft.
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Las dos noticias anteriores trataron el tema de corrosión, dando primero una introducción y luego ejemplos prácticos sobre el tema. En esta ocasión mostraremos el módulo de electroquímica (Electrochemistry Module) en COMSOL Multiphysics. Dicho módulo aborda problemas de índole electroquímica desde un punto de vista más general de lo que lo pudiera hacer Corrosion Module.
El Módulo de Electroquímica de COMSOL Multiphysics [1] es una extensión que permite a los usuarios realizar simulaciones y análisis relacionados con fenómenos electroquímicos. Algunas de sus principales características incluyen el modelado de sistemas electroquímicos. Por ejemplo, es posible simular reacciones químicas y electroquímicas, así como procesos de transferencia de carga y transporte de iones y electrones. El módulo otorga una amplia gama de aplicaciones tales como la corrosión, la electrólisis, la electroquímica ambiental, la batería y la celda de combustible, entre otros.
En cuanto al acoplamiento multifísico, este módulo permite acoplar las simulaciones electroquímicas con otros fenómenos físicos, como la transferencia de calor, la mecánica de sólidos, la transferencia de masa y más. Para aquello, posee una interfaz de usuario intuitiva para definir geometrías, propiedades del material y condiciones de contorno. En relación con la visualización y análisis de resultados, el módulo permite la visualización detallada de los resultados de simulación para comprender el comportamiento de los sistemas electroquímicos.
A continuación, presentamos un ejemplo resuelto con el módulo de Electroquímica. Se trata de un Wire Electrode [2], lo cual hace referencia al estudio de una celda electroquímica. Es un buen punto de partida para hacer visible las posibilidades de simular las distribuciones de densidad de corriente primaria, secundaria y terciaria. Para contextualizar, el modelo se puede considerar como una celda unitaria de un electrodo de malla metálica más grande que es común en varios procesos industriales. Uno de los aspectos más importantes en el diseño de celdas electroquímicas es la distribución de densidad de corriente en el electrolito y los electrodos. Distribuciones no uniformes de la densidad de corriente pueden ser perjudiciales para el funcionamiento de los procesos electroquímicos. En muchos casos, las partes de un electrodo que están sometidas a una alta densidad de corriente pueden degradarse a una tasa más rápida. El conocimiento de la distribución de la densidad de corriente es necesario para optimizar la utilización de los electrocatalizadores que suelen estar compuestos de metales nobles costosos. La deposición y el consumo no uniformes, las sobretensiones innecesariamente altas, las pérdidas de energía y las posibles reacciones secundarias no deseadas representan efectos que deben minimizarse. Este es el motivo por el cual el modelo apunta a obtener las distribuciones de densidad de corriente de una celda electroquímica arbitraria con electrodos metálicos. Ver la Figura de la cabecera, que muestra el Campo de flujo (arriba: diagrama de cortes con la magnitud de la velocidad) y el perfil de concentración (abajo: gráfico de superficie para el ánodo. Se incluye un corte con flechas de superficie para la dirección de la velocidad) a 1,8 V.
En resumen, el Módulo de Electroquímica de COMSOL Multiphysics es una herramienta esencial para modelar y analizar sistemas electroquímicos en una amplia gama de aplicaciones, brindando la capacidad de comprender y optimizar procesos y diseños relacionados con la electroquímica.
Referencias
[1] Electrochemistry Module de COMSOL
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Wire Electrode
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En un artículo anterior se analizó el nuevo Visor de tablas Top-50 (Top-50 Table Viewer), una de las nuevas incorporaciones a CALPUFF View Versión 10.0 que ayuda a los modeladores a visualizar la salida del posprocesador CALPOST. Otra adición a esta versión de CALPUFF View es la vista de cuadrícula de valores clasificados (Ranked Values Grid View).
Los valores clasificados de CALPOST son similares a la opción Valores más altos ("Higuest Values") que se encuentra en la ruta de salida del modelo de dispersión de aire AERMOD. Los modeladores definen el valor de salida clasificado y los resultados del modelo se ordenan receptor por receptor con los valores reportados definidos por el usuario.
Por ejemplo, al especificar un valor clasificado de 2, se devolverá el segundo valor más alto de cada receptor para la especie, el proceso y el período de promedio seleccionados. CALPOST puede calcular hasta cuatro valores clasificados que van del 1.º al 10.º rango. Después de una ejecución exitosa de CALPOST, CALPUFF View utiliza los datos para generar gráficos de contorno de cada rango, especie, proceso y período promedio seleccionado.
Con el lanzamiento de la versión 10.0, los modeladores ahora pueden ver el resultado de los valores clasificados en un visor de tabla cuadriculada para extraer y analizar el resultado del modelo más fácilmente. Para acceder a la vista de cuadrícula de valores clasificados:
- Vaya a la pestaña CALPOST Tree View que se encuentra en la parte inferior izquierda de la ventana de la aplicación.
- Seleccione el archivo de gráfico de valores clasificados (Ranked Values) que desee de la lista de especies.
- Haga clic derecho en el archivo para abrir el menú contextual.
- Seleccione la selección "View as grid" en este menú contextual.
La información del archivo de gráfico se muestra en un formato de cuadrícula fácil de leer. La información se puede ordenar por columna haciendo clic en el encabezado de la columna. También puede arrastrar y soltar las columnas para cambiar el orden en que se muestran. El valor promedio de cada columna de clasificación se muestra en el panel inferior, debajo de la columna RANK.
El valor numérico en cada columna RANK representa el valor clasificado como se especifica en la configuración de Opciones de CALPOST - Ranked Values. Por ejemplo, “1 RANK” representa los valores de salida más altos (Rango 1).
En la parte superior de este cuadro de diálogo, se muestra el nombre y la ubicación del archivo de gráfico. En esta lista desplegable puede seleccionar qué archivo de gráfico desea ver en formato de cuadrícula. Debajo se puede ver una descripción del archivo de trama junto con el número total de receptores.
Los datos también se pueden exportar a formato CSV usando el botón 
en la parte inferior del cuadro de diálogo.
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Los aspectos más importantes para interpretar de un histograma son su forma (que en general debe parecerse a una campana) y el rango de variación. De hecho, algunos histogramas incluyen una línea suavizada que resigue el perfil de las barras para facilitar su visualización.
Cuando nos referimos a la forma del histograma queremos describir si hay concentración de los datos en torno a un valor, el grado de dispersión y la presencia de patrones no aleatorios (varios grupos, anomalías, etc.)
¿Cómo se interpreta el rango de variación de un histograma?
En un histograma podemos interpretar como es la dispersión global de los datos (rango de variación) leyendo en el eje horizontal (eje x) de dónde a dónde va nuestra variable numérica. A partir de aquí nos podemos preguntar: ¿es la dispersión de los datos la que esperábamos? ¿Es la dispersión la que queremos? ¿Es posible cumplir las especificaciones con esta dispersión? Las respuestas a estas preguntas nos pueden dar pistas sobre cómo es el proceso y dónde actuar para mejorarlo.
¿Cómo se interpreta un histograma con forma simétrica?
Si el histograma muestra simetría y un solo pico, se asocia a que los datos se ajustan a una distribución Normal (de campana o de Gauss en honor al matemático que describió esta distribución). Pero lo importante no es el nombre que usemos para describir la forma, sino cómo la interpretamos y la información que extraemos.
En el histograma de abajo vemos la longitud de 100 piezas escogidas al azar que ha medido un ingeniero. El valor nominal de la longitud es 600, y se pretende comprobar si están dentro de tolerancias (599, 601). En el gráfico vemos que la mayoría de las piezas tienen una longitud entre 599 y 600. La forma de campana nos dice que la frecuencia con la que encontramos piezas con longitudes superiores e inferiores al intervalo 599-600 disminuye a medida que nos alejamos del intervalo. Además, cuando observamos el rango de variación, podemos ver que hay muchas piezas que están fuera de tolerancias; más por debajo que por encima porque la distribución (la campana) no está centrada en tolerancias.
¿Cómo se interpreta un histograma con forma asimétrica?
En otros casos, el histograma muestra asimetría, que puede ser a la derecha (si hay un pico con una cola a la derecha) o a la izquierda (si hay un pico con una cola a la izquierda). En este caso, se interpreta que hay un alto número de valores alrededor del pico y que, en el caso de la asimetría a la derecha, los valores se alejan más del pico por la derecha que por la izquierda, es decir, hay menos valores (y más cercanos) por debajo del pico, y más lejanos con frecuencia decreciente por encima del pico.
En otros casos, el histograma muestra asimetría, que puede ser a la derecha (si hay un pico con una cola a la derecha) o a la izquierda (si hay un pico con una cola a la izquierda). En este caso, se interpreta que hay un alto número de valores alrededor del pico y que, en el caso de la asimetría a la derecha, los valores se alejan más del pico por la derecha que por la izquierda, es decir, hay menos valores (y más cercanos) por debajo del pico, y más lejanos con frecuencia decreciente por encima del pico.
¿Cómo se interpretan otras formas en un histograma?
Otra forma habitual en el histograma es encontrar dos (o más) picos. Esto suele ser un indicador de que hay otra variable (que no estamos visualizando directamente) que separa en grupos nuestra variable numérica porque no está fija y afecta. Podría tratarse de tiempos de espera de entre semana vs. fin de semana o de piezas fabricadas en la máquina 1 y la máquina 2.
Es importante en estos casos indagar más para identificar cuál es la variable que cambia y luego tratar cada grupo por separado.
En el ejemplo observamos tres picos en forma de campana que, en conjunto, tienen un rango de variación que hace que no entren en tolerancias. Debemos sospechar que hay alguna variable oculta (que de momento no tenemos en cuenta y no visualizamos) que separa la variable vibración en tres grupos. A pesar de que globalmente la variable no entra en tolerancias (ni por debajo ni por arriba), hay que indagar más sobre los tres grupos porque individualmente tienen poca variación (inferior al rango de tolerancias) y si se pudieran centrar lograríamos fabricar dentro de tolerancias.
¿Cómo se identifican los valores atípicos?
Siguiendo con el concepto del rango de variación, cuando se observan valores muy dispersos (alejados de la mayoría de los valores) y con poca frecuencia nos puede indicar que se trata de valores atípicos, es decir, inusuales. Es importante indagar en el porqué de esos valores, puesto que podemos descubrir información muy valiosa. Puede que se trate de un valor atípico porque hubo un defecto de fabricación, de materia prima o porque estamos comparando el tiempo de espera en un día festivo, o simplemente podemos descubrir que hubo un error al entrar el dato.
¿QUIERE MÁS INFORMACIÓN?
Si le apetece indagar más sobre esta herramienta u otras que pueda utilizar para entender e interpretar mejor sus datos, consulte nuestro curso de Diagnóstico con visualización de datos con Minitab.
Si desea recibir una propuesta formal del coste del curso en su caso particular, póngase en contacto con nuestro departamento comercial por teléfono (934154904 o 915158276) o a través de este FORMULARIO