Por Josué Zable.
Cada uno tiene su propio tipo de gráfico o herramienta visual favorita. Todavía no estoy listo para declarar este como mi favorito, pero este viejo pero bueno debería recibir más tiempo y atención. Así es: estoy hablando de los Gráficos de Control con Etapas, también llamados a veces Gráficos de Control Antes/Después.
Si no está familiarizado con él, puede leer el post del blog de Minitab que explica qué son y cómo crear uno en Minitab. En pocas palabras, son gráficos de control que ayudan a analizar un proceso antes y después de una mejora, monitorizando no sólo el cambio sino también cómo significa el proceso y la variabilidad que cambió debido a la mejora. Esto proporciona información adicional, no sólo sobre el impacto de la mejora, sino también sobre si es parte de un proceso estable (y sostenible).
Ahora que está familiarizado con la utilidad Gráficos de control antes/después, aquí hay cuatro formas en las que podría utilizar este tipo de visualización:
Imagine que tiene la responsabilidad de reducir el tiempo del ciclo (es decir, el tiempo total que un equipo de producción dedica a producir una sola unidad) para permitir una producción más rápida y aumentar la capacidad para satisfacer la creciente demanda de su producto. Te embarcas en un proyecto de mejora y después de realizar cambios mides tu éxito. Un gráfico de control por etapas es una excelente manera de resaltar los beneficios de su proyecto de mejora.

Las empresas son dinámicas y cambian constantemente. Algunos de estos cambios son fuerzas externas, como acciones de la competencia o un cambio en el entorno operativo, y otros pueden deberse a un cambio estratégico (es por eso que los análisis FODA son tan populares, pero estoy divagando). Imagine que fuera un fabricante de desinfectante para manos y necesitara pronosticar la demanda de su producto. Tu experiencia antes de la COVID, durante la COVID y después es extremadamente diferente. Destacar este cambio puede ayudar a explicar los cambios significativos en el negocio.

En este caso de atención médica, resaltar la mejora es fundamental tanto para los profesionales como para los pacientes. Ya sean médicos que siguen las terapias o un centro que sigue las mejoras, no sólo desean comprenderlas, sino que también quieren comunicar claramente los beneficios a los pacientes. Puede leer sobre cómo un hospital podría realizar un seguimiento de una métrica clave como la reducción de los tiempos de admisión (en el blog mencionado anteriormente) o cómo se puede utilizar para comunicar los posibles beneficios de la cirugía.
Esto podría hacerse después de mejorar o para medir el impacto del desgaste o la falta de servicio a lo largo del tiempo. El equipo de fábrica es costoso y crítico para las operaciones. Ajustar o arreglar el equipo puede aumentar la productividad y se puede mostrar fácilmente mediante un gráfico de control de antes y después. Los gráficos de control por etapas también pueden resultar particularmente útiles incluso para medir el impacto del mantenimiento normal. Lea acerca de un excelente ejemplo de alguien que midió el rendimiento de gasolina de un automóvil para ver si el servicio de mantenimiento mantuvo el rendimiento constante.
Como puede ver, los gráficos de control son herramientas simples pero muy poderosas que pueden ayudarlo a determinar si un proceso está bajo control (lo que significa que solo tiene una variación normal y aleatoria) o fuera de control (lo que significa que muestra una variación inusual, probablemente debido a un "causa especial").
Y cuando utiliza Minitab Statistical Software, puede elegir Asistente > Gráficos de control... y obtener orientación paso a paso a través del proceso de creación de un gráfico de control, desde determinar qué tipo de datos tiene hasta asegurarse de que sus datos cumple con los supuestos necesarios, hasta interpretar los resultados de su gráfico.
El paper de Pengtao Yue, Chunfeng Zhou, James J. Feng, Carl F. Ollivier-Gooch, y Howard H. aborda [1] la simulación de la dinámica interfacial en fluidos viscoelásticos utilizando el método de campo de fase y elementos finitos con mallas adaptativas.
El artículo presenta un enfoque para simular la dinámica de interfaces en fluidos viscoelásticos mediante el método de campo de fase (PFM) junto con el método de elementos finitos (FEM) utilizando mallas adaptativas. Los fluidos viscoelásticos son aquellos que muestran propiedades tanto viscosas como elásticas, lo que significa que exhiben tanto flujo como deformación elástica.
El método de campo de fase se utiliza para modelar la evolución de la interfaz entre diferentes fases o componentes de un fluido. En este caso, se aplica para representar la interfaz entre dos fases de un fluido viscoelástico. El enfoque combina la PFM con FEM, lo que permite una representación precisa de la dinámica interfacial y la capacidad de manejar geometrías complejas.
Una característica importante del trabajo es el uso de mallas adaptativas. Esto significa que la resolución de la malla se ajusta automáticamente en función de la complejidad y la variabilidad de la solución en diferentes regiones del dominio. Esto ayuda a optimizar el uso de recursos computacionales al enfocar la resolución donde más se necesita.
El artículo describe la formulación matemática del modelo de campo de fase para fluidos viscoelásticos y cómo se implementa junto con el método de elementos finitos. Luego, se presentan resultados de simulaciones para demostrar la capacidad del enfoque propuesto para capturar diferentes fenómenos interfaciales en fluidos viscoelásticos.
Dicha metodología se encuentra disponible en COMSOL Multiphysics dentro de la rama de Mathematics, Moving Interface. Ver la figura 1, en la cabecera, que muestra las interfaces matemáticas en donde se encuentra Phase Field in Fluids.
El ejemplo Two-Phase Flow with Fluid–Structure Interaction [2] demuestra técnicas para modelar una interacción fluido-estructura que contiene dos fases de fluido en COMSOL Multiphysics. Ilustra cómo un fluido más pesado puede inducir movimiento en un obstáculo modificando el propio flujo del fluido. Este modelo utiliza la técnica arbitraria Lagrangiana-Euleriana (ALE) junto con una interfaz multiphysics predefinida de flujo de dos fases, campo de fase, tal como el artículo referenciado.
La geometría del modelo consiste en un pequeño contenedor, en cuyo centro hay un delgado obstáculo. Inicialmente, un fluido más pesado (agua) está presente en el dominio izquierdo y el aire está presente en todas partes. El modelo es similar a un clásico benchmark de ruptura de presa, excepto que el obstáculo interrumpe el flujo del agua hacia el dominio derecho. El obstáculo comienza a doblarse debido a la fuerza inercial del fluido más pesado. Ver Fig. 2.

Fig.2: Imagen del modelo Two-Phase Flow with Fluid-Structure Interaction, Application ID: 4515 por COMSOL Inc.
[1] Pengtao Yue, Chunfeng Zhou, James J. Feng, Carl F. Ollivier-Gooch, Howard H. Phase-field simulations of interfacial dynamics in viscoelastic fluids using finite elements with adaptive meshing. Journal of Computational Physics 219 (2006) 47–67. https://doi.org/10.1016/j.jcp.2006.03.016.
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Two-Phase Flow with Fluid–Structure Interaction
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Minitab, LLC, ha anunciado que ha alcanzado el estatus de socio de SAP en el programa SAP® PartnerEdge®. Esta es una clara indicación del alto nivel de calidad que Minitab, LLC ofrece a las empresas que utilizan soluciones SAP.
Jeff Slovin, presidente y director ejecutivo de Minitab, dijo: “Nuestra asociación con SAP® resalta la necesidad de que las soluciones líderes de Minitab ayuden a las organizaciones a lograr la transformación digital. Real-Time SPC™ de Minitab impulsa mejoras inmediatas en la calidad y la monitorización de procesos, lo que ayuda a las empresas a lanzar al mercado productos de alta calidad más rápido y lograr importantes ahorros de costes. Es una parte integral del nuevo paradigma para la fábrica del futuro y para desbloquear el valor de la Industria 4.0”.
Minitab, LLC alcanzó el estatus de socio de SAP como resultado de las referencias positivas de los clientes, sus ofertas únicas de soluciones SAP y su compromiso continuo para lograr las certificaciones de SAP.
Esta asociación permite a los clientes de fabricación digital de SAP® acceder a la mejor solución Real-Time SPC™ de Minitab y obtener conocimientos de producción más profundos, lo que resulta en mejoras significativas en los procesos al aprovechar las potentes capacidades de control de procesos estadísticos de Minitab. A través de esta potente combinación, los clientes pueden ampliar el alcance y el beneficio de los valiosos datos de SAP® Digital Manufacturing para ofrecer mejoras inmediatas en la calidad y los procesos. El control estadístico de procesos en tiempo real es de vital importancia para la fabricación inteligente, ya que utiliza datos en tiempo real para optimizar la producción y mejorar la calidad más rápido que nunca.
Real-Time SPC™ de Minitab combina el poder del control de procesos estadísticos tradicionales con tecnologías modernas basadas en la nube para ofrecer monitoreo y alertas de procesos estadísticos en tiempo real en una solución conveniente e integral. Esto permite a las organizaciones aumentar la calidad y la productividad en la planta de fabricación, al tiempo que reduce los costos y el tiempo de inactividad innecesario.
Minitab, LLC es socio del programa SAP PartnerEdge. Desarrollado sobre SAP Business Technology Platform e integrado con SAP® Digital Manufacturing, Real-Time SPC™ de Minitab impulsa a los clientes a convertirse en empresas inteligentes. El programa SAP PartnerEdge proporciona herramientas de habilitación, beneficios y soporte para facilitar la creación de aplicaciones disruptivas de alta calidad enfocadas en necesidades comerciales específicas, de manera rápida y rentable.
El estudio "New mechanistic model to simulate microalgae growth", publicado en Algal Research (ElSevier) [1], presenta un innovador enfoque para simular el crecimiento de microalgas, desarrollado por Alessandro Solimeno y colaboradores.
El objetivo principal del estudio fue desarrollar un modelo mecanicista que pueda predecir con precisión el crecimiento de microalgas en diferentes condiciones de cultivo.
Utilizando COMSOL Multiphysics como plataforma de simulación, los autores crearon un modelo detallado que integra los principales procesos bioquímicos y físicos que influyen en el crecimiento de las microalgas. Esto incluyó la modelización de la cinética de crecimiento, la absorción de nutrientes, la fotoinhibición y los procesos de transferencia de masa y energía.
Los resultados del estudio mostraron concordancia entre los datos experimentales y las predicciones del modelo desarrollado. Además, el modelo permitió a explorar el efecto de diferentes variables de proceso, como la intensidad lumínica y la concentración de nutrientes, en el crecimiento de las microalgas.
El modelo de simulación proporciona una herramienta valiosa para comprender mejor los mecanismos que regulan el crecimiento de las microalgas, pero además ofrece oportunidades para optimizar el diseño y el control de sistemas de cultivo de microalgas en diversas aplicaciones.
El uso de COMSOL Multiphysics fue fundamental en este estudio, permitiendo a los investigadores desarrollar y validar de manera eficiente un modelo de simulación complejo y multidisciplinario.
[1] Alessandro Solimeno, Roger Samsó, Enrica Uggetti, Bruno Sialve, Jean-Philippe Steyer, Adrián Gabarró, Joan García. New mechanistic model to simulate microalgae growth. Algal Research 12, 2015, Pages 350-358 Doi: https://doi.org/10.1016/j.algal.2015.09.008.
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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