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Categoría: Twinn Witness

Publicado: 01 Diciembre 2022

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Royal HaskoningDHV ha lanzado Twinn, una nueva marca de soluciones digitales, que ayuda a las organizaciones a gestionar oportunidades y riesgos para tomar decisiones estratégicas y operativas mejor informadas

Hace tres años, Lanner fue adquirida por Royal HaskoningDHV. Durante este tiempo, hemos fortalecido aún más nuestras soluciones digitales y complementado la amplia experiencia en ingeniería y dominio de RHDHV con nuestras tecnologías de simulación y gemelos digitales líderes en el mundo, con el objetivo final de generar más valor para nuestros clientes y socios en todo el mundo.

Hoy, nos complace compartir con ustedes que Lanner ahora forma parte de Twinn by Royal HaskoningDHV, una marca de soluciones digitales que brinda inteligencia para la toma de decisiones a través de nuestra profunda experiencia en el dominio, software y datos, líderes en el mundo. Twinn le ayuda a administrar oportunidades y riesgos y a tomar decisiones estratégicas y operativas más informadas.

Al reunir nuestras soluciones digitales bajo una marca unificadora, podemos brindar un mejor servicio a nuestros clientes al proporcionar la inteligencia de decisiones para ayudarlo a comprender sus operaciones, predecir el estado futuro de sus procesos, prevenir interrupciones y optimizar el rendimiento. Twinn se basa en la experiencia de los 6000 ingenieros de Royal HaskoningDHV y más de 140 años de herencia de innovación para ayudarle a impulsar el rendimiento hoy y transformar su negocio para el mañana.

El CEO Erik Oostwegel dijo: "En el entorno empresarial actual, las organizaciones necesitan formas eficientes y efectivas de comprender la compleja interacción entre sus mundos físico y digital. A través de su combinación de software, datos y profunda experiencia en el dominio, Twinn ayuda a responder preguntas específicas de la dinámica de la industria. Además, proporciona información procesable para superar los desafíos relacionados con la sostenibilidad, la resiliencia y la transformación digital”.

Twinn reúne la cartera de software líder y soluciones de datos de Royal HaskoningDHV, incluidas marcas reconocidas como Aquasuite, Smart Mooring, Lanner, Ambiental, Uptime y Ensis. Se basará aún más en la profunda experiencia en el dominio de Royal HaskoningDHV para brindar soluciones en múltiples sectores, incluidos los servicios financieros, los servicios públicos de agua, la industria, la energía, el transporte marítimo y la logística.

Como marca de soluciones digitales, permite a las organizaciones:

• Comprender la realidad de su estado actual de operaciones y el impacto de los riesgos y oportunidades.
• Predecir el estado futuro de procesos, activos y recursos
• Evitar las interrupciones anticipando y preparándose para el cambio
• Optimizar el rendimiento mejorando la toma de decisiones en tiempo real y la automatización de procesos

El Director Global Digital de Royal HaskoningDHV, David de Graaf, comentó: "Twinn tiene la agilidad de una empresa de tecnología al tiempo que aprovecha nuestros 140 años de experiencia en ingeniería y experiencia en todas las industrias. Fortalece nuestro enfoque en el crecimiento futuro a medida que encontramos nuevas formas de brindar valor a los clientes y fortalecer nuestras soluciones competitivas. Es otro paso en nuestra misión de mejorar las sociedades mejorando las decisiones que los clientes toman hoy para un mañana más sostenible".

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Categoría: ChemOffice

Publicado: 24 Noviembre 2022

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Ya está disponible la nueva versión de ChemDraw y ChemOffice 22.0. Esta versión contiene varias mejoras que permiten al usuario dibujar y representar moléculas de gran tamaño junto con nuevas modalidades de administración de fármacos terapéuticos. Estas nuevas características incluyen:

• Dibujo de moléculas grandes (oligonucleótidos, péptidos, etc.) en ChemDraw Professional
  Se han añadido importantes mejoras en la representación de los biopolímeros. Estas incluyen:
  
  • Representación gráfica de secuencias: esta nueva opción ofrece a los científicos una representación visual de péptidos u oligonucleótidos. La representacion de estos dependen del tipo de polímero, y el color está codificado según el residuo que representa. Cualquier gráfico es fácilmente ampliable para revelar la estructura molecular del residuo en una secuencia, lo que permite destacar rápidamente sólo las partes más importantes del biopolímero.
  • FASTA: ChemDraw ahora comprende completamente el formato FASTA para las secuencias, permitiendo a los usuarios pegar una cadena FASTA en ChemDraw como secuencias de monómeros HELM.
  • Biblioteca de monómeros naturales: Se ha añadido una nueva biblioteca de monómeros al editor de HELM para acceder rápida y fácilmente a los monómeros naturales.
• Enlaces de hidrógeno en ChemDraw Prime: Ahora es posible dibujar y representar enlaces de hidrógeno en ChemDraw. Anteriormente, se utilizaban líneas de puntos para representar los enlaces de hidrógeno, pero no se reconocían químicamente. ChemDraw tiene ahora una herramienta específica para la colocación de dichos enlaces y los reconoce explícitamente de forma robusta y correcta, identificando los donantes y aceptores de enlaces de hidrógeno. Los enlaces de hidrógeno se escriben ahora correctamente en los archivos cdxml y MOL.

Otras novedades de esta versión son

• Soporte de archivos de imágenes cristalográficas (.CIF) en ChemDraw Prime: ChemDraw ahora accepta el formato "chem_comp_atom" en archivos de imágenes cristalográficas (.CIF). ChemDraw abrirá ahora estos archivos en 3D deduciendo los enlaces, el orden de los enlaces y el número de hidrógenos del archivo. Como todos los átomos serán representados explícitamente, incluyendo los hidrógenos, se ha incluido una función adicional que permite al usuario "desactivar" los hidrógenos explícitos disponibles en el menú de la estructura.
• Complemento de Synthia Lite en ChemDraw Professional: Se puede seleccionar cualquier molécula dibujada en ChemDraw y enviarla al software de retrosíntesis Synthia™ Lite para planificar una ruta sintética personalizada según las necesidades del usuario. Aunque esta aplicación requiere una cuota de suscripción, hay una prueba gratuita disponible.
• Mejoras en los objetos imprimibles en 3D (.3MF) ChemOffice: El soporte para copiar y guardar como objeto imprimible en 3D (.3MF, para el formato de fabricación en 3D) se ha ampliado para soportar la extensión del color de relleno de anillo a estos objetos 3D. Los usuarios pueden ahora copiar moléculas con colores de relleno anular y resaltados como un objeto .3MF desde ChemDraw y pegarlo en una diapositiva de PowerPoint para interactuar con él y animarlo en 3D. Se han realizado mejoras adicionales en la exportación para que las estructuras sean imprimibles en 3D.
• Nuevas teclas de acceso rápido en ChemDraw Prime: En esta versión se ha introducido una nueva tecla de acceso directo a átomos y enlaces 'g'. Usando 'g' sobre un enlace cambia la zona activa de dibujo a un enlace seleccionado. Usando 'g' sobre un átomo cambia la zona activa de dibujo a un átomo seleccionado. Este enlace o átomo seleccionado puede moverse en el lienzo simplemente utilizando las flechas del teclado. Al pulsar la tecla de escape, la selección vuelve a ser una zona activa. En esta versión se ha añadido una nueva tecla de acceso rápido, la rotación 3D, que permite al usuario rotar una estructura 3D simplemente pulsando "Shift+Alt+Flechas" en Windows y "Shift+Opción+Flechas" en Mac.
• ChemOffice+: La aplicación en la nube de ChemOffice+, recientemente introducida, se actualiza trimestralmente. En su versión actual, permite a los usuarios crear y configurar informes de PowerPoint a partir de Signals Notebook Chemistry Experiments & Collections en tan solo unos clics.
• Compatibilidad de ChemDraw / ChemOffice 22.0:
  
  • Windows 10 (64 bits) y Windows 11 (64 bits)
  • Microsoft Office 2019, Microsoft Office 2021 y Microsoft Office 365
  • macOS 11.6 (Big Sur), macOS 12.5 (Monterey) y macOS 13.0 (Ventura)
  • Adobe Acrobat DC

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Categoría: Minitab

Publicado: 22 Noviembre 2022

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• Minitab
• Minitab Statistical Software
• Minitab Model Ops
• seguros

Por Cody Steele.

La primera póliza de seguro de automóvil fue vendida al Dr. Truman Martin de Buffalo, Nueva York, en febrero de 1898 por Travelers Insurance Company. Como alguien que aprecia los datos, lo que me llama la atención es que la primera patente de odómetro para un automóvil se emitió en 1903, y no sería hasta la década de 1920 cuando los odómetros se convirtieran en una característica estándar en la mayoría de los automóviles. En los primeros días de la redacción de pólizas de seguros de automóviles, la industria no tenía acceso a un dato tan simple.

Ha habido un rápido avance hasta hoy, cuando la industria de seguros es uno de los consumidores de datos más importantes. Mientras que antes, las compañías de seguros ni siquiera tenían acceso a datos como la distancia recorrida por un automóvil, ahora algunas compañías permitirán instalar dispositivos o software que les proporcionen datos en tiempo real sobre el comportamiento al volante.

Para ilustrar aún más cuán rápido están cambiando las cosas en la industria de seguros, el siguiente gráfico destaca un aumento en la cantidad de artículos de Google Scholar publicados sobre el tema del análisis predictivo en seguros a lo largo de los años.

Lamentablemente, es fácil sentirse abandonado por el nuevo mundo del análisis de datos. Incluso las personas que trabajan con datos de manera regular pueden sentirse un poco abrumadas. Al describir el éxito de implementar un nuevo modelo de análisis predictivo, el proveedor de seguros Lemonade afirma: "no es algo que una empresa anticuada podría simplemente adoptar y adaptar; estas herramientas y técnicas son difíciles de injertar en una empresa que no se construyó con ellas como principio de diseño central.¹"

Afortunadamente, a medida que la gestión de datos y el análisis predictivo se vuelven más valiosos, no es necesario tener los modelos de Lemonade para aprovechar el cambio en la industria.

APLICACIÓN DEL ANÁLISIS PREDICTIVO EN EL MUNDO REAL

SOLUCIONES DE ANÁLISIS PREDICTIVO DE MINITAB

Por suerte, Minitab ha desarrolado las robustas herramientas necesarias para facilitar más que nunca el aprovechamiento de los datos.

Considere los siguietnes casos:

Minitab Statistical Software garantiza la capacidad de utilizar modelos de análisis predictivo revolucionarios, como TreeNet® y Random Forests® para proporcionar conocimientos más profundos de los datos. Ya sea que se desee comparar el perfil de riesgo para el seguro de propiedad de dos parques comerciales contiguos, o marcar un reclamo marítimo interior por fraude, estas poderosas herramientas de análisis predictivo pueden brindar mayor información a partir de sus datos.

Minitab Model Ops permite implementar los modelos que construye en Minitab Statistical Software. De esa manera, con las entradas en un formulario web, puede obtener nuevas predicciones de su modelo, en un abrir y cerrar de ojos. Por ejemplo, algunas entradas en un formulario web pueden generar una predicción a partir de un modelo potente que le permite presupuestar negocios a un nuevo cliente.

CONSIDERACIONES FINALES

Cada una de estas herramientas es potente por sí sola, pero son aún más poderosas juntas. Utilice las herramientas en las que confía de Minitab para que sea más rápido y fácil obtener los conocimientos que necesita de sus datos.

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Categoría: Lakes

Publicado: 21 Noviembre 2022

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• AERMOD View
• Environmental Protection Agency (EPA)
• medioambiente

Durante mucho tiempo, el uso de AERMOD para calcular el promedio anual máximo durante un período de varios años requería múltiples ejecuciones de modelos y cada año se procesaba por separado. Eso cambió con una actualización de la EPA de EE.UU. que permitió que el modelo produjera resultados promedio anuales de años individuales a través del archivo de salida de posprocesamiento Post-Processing Output File (POSTFILE).

Es importante tener en cuenta que el archivo de salida principal de AERMOD (*.ADO con AERMOD View) aún contiene los resultados promedio anuales de varios años. Sin embargo, Lakes Software ha facilitado la localización de los promedios separados en AERMOD View.

Para habilitar la opción de ver promedios anuales de años individuales en AERMOD View , siga los pasos a continuación:

Paso 1. Abra la ventana Control Pathway

Paso 2. Selecciones las opciones Pollutant/Averaging

Paso 3. Habilitar el periodo de promediado Annual

Paso 4. Permitir la opción Report Maximum Annual Average for Each Met Year

Paso 5. Ir a la ventana Meteorology Pathway

Paso 6. Añadir sus archivos de superficie multi-anual (*.SFC) y perfil (*.PFL)

Paso 7. Finalizar la configuración del proyecto y correr el modelo

La opción Report Maximum Annual Average for Each Met Year automáticamente genera un archivo de Post-procesado de promedio anual para la ejecución del modelo.

* Maximum Annual Average POST file for Each Met Year POSTFILE ANNUAL ALL PLOT TEST-RUN.AD\ANNUAL_GALL.PLT 31

Una vez finalizado correctamente el modelo, el archivo se mostrará en la vista Plots Tree View bajo la cabecera Max Annual Average for Each Met Year. Utilice el menú desplegable Layer para elegir qué año desea visualizar en la pantalla principal.

El archivo también se puede abrir en la vista Plot File Grid View para ver los datos en formato de tabla. El mismo control Layer permite al usuario seleccionar qué año se muestra.

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Categoría: Twinn Witness

Publicado: 21 Noviembre 2022

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(cc)

Por Briain O'Dowd.

La Agencia Internacional de la Energía (AIE, o IEA en inglés) la ha llamado "la primera crisis verdaderamente global de la historia" y está golpeando a Europa de manera desproporcionada. El gas ruso representa el 30-45 % de la demanda europea de gas y gasta casi 100 millones de euros, por lo que reducir la dependencia tendrá el potencial de salvar vidas este invierno.

Con la creciente amenaza de que el gas ruso no esté disponible este invierno, el Gas Natural Licuado (GNL) se ha convertido en la solución más disponible con un mercado global establecido y una infraestructura de gas fácilmente disponible en toda Europa. Como combustible de transición hacia un futuro más verde, el GNL normalmente produce entre un 40% y un 45% menos de dióxido de carbono (CO2) que el carbón y entre un 30% y un 35% menos que el petróleo, lo que lo convierte en el combustible fósil con bajas emisiones de carbono.

Con la fiebre del GNL en toda Europa, las Unidades de Regasificación de Almacenamiento Flotante (FRSU) pueden implementarse más rápidas que la infraestructura terrestre, lo cual es particularmente atractivo en medio de este contexto geopolítico y económico. Comprender la viabilidad de la implementación es solo el primer paso. Los verdaderos desafíos surgen cuando se considera cómo equilibrar las restricciones de almacenamiento, la extracción variable y la variabilidad en la escala de los buques y el tamaño de los paquetes, y cómo optimizar la planificación de la demanda anual. Muchos de estos desafíos se pueden identificar y mitigar antes de que la FRSU esté operativa.

La planificación de la demanda de FSRU es particularmente compleja en este momento

Administrar y escalar las FSRU en este entorno dinámico e incierto implica grandes desafíos. Además de los fundamentos sobre la programación de barcos y el tamaño del barco/paquete, los operadores deben tener en cuenta variables como:

• Confiabilidad del equipo
• Mantenimiento planificado y no planificado
• Fluctuaciones estacionales, restricciones de luz diurna y patrones climáticos/de mareas
• Operaciones portuarias y de canales
• Tasas de regasificación
• Contratos de suministro y tarifas de despacho de gas

Hay un gasto significativo involucrado en hacerlo mal. Por ejemplo, si un barco no puede descargar su paquete, la demora puede escalar rápidamente y costar a los operadores cientos de miles de dólares por día.

La simulación predictiva simplifica la optimización del plan de demanda anual

Ninguna hoja de cálculo puede manejar este nivel de complejidad, y ahí es donde la simulación predictiva añade valor real. Modela activos y procesos dinámicos, lo que le permite analizar escenarios hipotéticos que involucran variables complicadas, y sin riesgos.

El simulador de logística de GNL de Lanner (basado en WITNESS) lo hace fácil con una solución lista para usar. Se basa en 30 años de experiencia trabajando en la industria del GNL y los algoritmos incorporados lo ayudan a optimizar el plan de demanda anual para un perfil determinado, considerando todas las variables y sistemas involucrados en las operaciones.

Veamos un ejemplo.

Planificación de capacidad, proveedores satisfechos e inversiones específicas

Estas son 3 formas en que un importante operador europeo de GNL se benefició de la simulación predictiva mientras buscaba atraer nuevos transportistas.

Utilizaron el Simulador de logística de GNL para demostrar a los proveedores que podían proporcionar la capacidad requerida. De hecho, la modelación incluso demostró que habría capacidad por encima de las proyecciones iniciales, lo que les permitió establecer contratos por un 6% más.

Además, utilizando el simulador, el equipo ejecutó escenarios para diferentes oportunidades de expansión de capacidad para determinar cuál ofrecería el mejor retorno de la inversión. Esto les ayudó a dirigir 165 millones de euros de inversión de capital de la forma más eficaz.

La simulación predictiva puede ayudar a planificar, escalar y eliminar riesgos en este momento crítico en la historia de la industria energética.