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Por Oliver Franz.
Los retrasos en el alta hospitalaria pueden ser una gran frustración para los hospitales. Cuando un paciente que está listo para irse a casa permanece en cama durante horas o incluso un día más, las consecuencias se extienden a todo el sistema. Las camas de pacientes críticos permanecen ocupadas, la recuperación postoperatoria se ralentiza y los nuevos ingresos se retrasan. Estos retrasos interrumpen los flujos de trabajo, sobrecargan la capacidad del personal y reducen la cantidad de pacientes que un hospital puede atender al día.
Solucionar el problema no es tan sencillo como ajustar un solo proceso. Los retrasos en el alta suelen deberse a varios problemas que se solapan. Los equipos pueden operar con horarios diferentes, la comunicación puede ser inconsistente y las pequeñas ineficiencias entre departamentos se acumulan. Por eso, los hospitales recurren cada vez más a la resolución estructurada de problemas, un enfoque metódico que descubre las causas raíz, prioriza las soluciones y garantiza que los cambios funcionen.
Minitab Engage y Simul8 ofrecen las herramientas necesarias para que este enfoque sea escalable: Engage ayuda a los equipos a estructurar y gestionar el trabajo de mejora, mientras que Simul8 proporciona simulación de procesos para probar las soluciones antes de implementarlas.
Construya una base de mejora más sólida con Minitab Engage
Minitab Engage proporciona la estructura necesaria para abordar problemas complejos como las altas retrasadas. Actúa como una plataforma centralizada donde los equipos pueden definir desafíos, incorporar información de varios departamentos y gestionar todo el ciclo de vida del proyecto desde un solo lugar. Aporta claridad a todos los roles y garantiza que las mejoras no se pierdan en conversaciones fragmentadas ni correos electrónicos olvidados.
Una vez definido el problema, Engage ofrece herramientas como árboles CTQ, diagramas de causa y efecto y matrices de priorización para analizar los factores contribuyentes. Estas herramientas son clave para la resolución estructurada de problemas, ya que ayudan a los equipos a mapear el proceso de alta, identificar puntos de fricción y evaluar dónde las intervenciones serán más efectivas. Cada proyecto tiene una responsabilidad clara y se monitorea con métricas definidas, como el tiempo promedio de alta, el porcentaje de altas antes del mediodía y la duración de la estancia.
Esta estructura convierte inquietudes vagas en objetivos específicos y medibles. Todos los involucrados en el proyecto trabajan con la misma estrategia y visualizan el progreso en tiempo real mediante paneles visuales.
Visualice el impacto antes de actuar con Simul8
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Identificar la causa de los retrasos es solo una parte del desafío. El siguiente paso es determinar qué cambiar y si ese cambio realmente mejorará los resultados. Aquí es donde entra en juego la simulación de procesos. Simul8 ofrece a los equipos de atención médica una forma de modelar el proceso de alta y probar los ajustes virtualmente antes de implementar cualquier cambio operativo. Utilizando datos hospitalarios reales, los equipos pueden crear una simulación que refleje el funcionamiento actual de las altas. Esto incluye el volumen real de pacientes, la disponibilidad del personal, la sincronización de los equipos y los horarios departamentales. Con este modelo implementado, los cambios propuestos pueden probarse en un entorno realista. Por ejemplo, Simul8 puede ayudar a determinar si adelantar las rondas médicas reduciría las altas tardías. Puede evaluar el impacto de asignar un coordinador de altas o aumentar la disponibilidad de transporte durante las horas punta. Cada escenario se desarrolla en la simulación con restricciones reales, lo que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a comprender el impacto real antes de tomar medidas. |
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Este enfoque minimiza el riesgo. Ayuda a generar consenso entre departamentos, aumenta la confianza en el plan y previene consecuencias imprevistas que podrían agravar el problema. Los hospitales tienen la oportunidad de validar lo que funciona sin experimentar en entornos clínicos reales.
Las soluciones de Minitab pueden suponer un día menos de estancia en el hospital.
Engage + Simul8: una solución de ciclo completo
Minitab Engage y Simul8 alcanzan su máximo potencial cuando se utilizan conjuntamente. Engage proporciona un marco estructurado de resolución de problemas para planificar el proyecto, recopilar las opiniones de las partes interesadas, analizar las causas raíz y supervisar el progreso. Simul8 permite usar la simulación de procesos para modelar los cambios propuestos y pronosticar su impacto antes de su implementación .
Juntos, impulsan un ciclo completo de mejora: definen el problema, prueban soluciones en un entorno virtual seguro e implementan solo lo que funciona. Este enfoque brinda a los equipos la confianza para actuar y las herramientas para adaptarse rápidamente si los resultados no cumplen con las expectativas.
Preguntas frecuentes: Resolución estructurada de problemas en el ámbito sanitario
¿Qué es la resolución estructurada de problemas? La resolución estructurada de problemas es un método paso a paso para identificar problemas, encontrar las causas raíz, generar soluciones e implementar cambios. Generalmente incluye herramientas como diagramas de causa y efecto, árboles CTQ y matrices de priorización.
¿Cuál es un ejemplo de un problema estructurado? Un problema estructurado podría ser: "¿Por qué menos del 40 % de los pacientes reciben el alta antes del mediodía?". Esto se puede desglosar, analizar con datos y mejorar con cambios específicos en los procesos.
¿Cuál es la diferencia entre la resolución de problemas estructurada y la no estructurada? La resolución de problemas estructurada sigue una metodología clara y utiliza datos para guiar la toma de decisiones. La resolución de problemas no estructurada es más improvisada y menos repetible, lo que a menudo genera resultados inconsistentes.
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Ya se encuentra disponible el registro en las modalidades de formación en COMSOL Multiphysics® que ofrece la Multiphysics Modeling School de la Universidad de Málaga:
- Fundamentals of Modeling with COMSOL Multiphysics: se trata de un curso introductorio 100% online diseñado para ingenieros, científicos y estudiantes, este curso proporciona una base sólida para utilizar COMSOL Multiphysics en la simulación y el análisis de sistemas físicos del mundo real.
- Master’s Degress in COMSOL Multiphysics Modeling: Diseñados para ingenieros, científicos y estudiantes, estos másteres proporcionan un conocimiento profundo y habilidades avanzadas en el uso de COMSOL Multiphysics para simular y analizar sistemas físicos del mundo real en diferentes áreas.
Existen cuatro versiones especializadas del Máster, en las que podrás matricularte según tu formación previa o interés en aprender:
- Electromagnetismo y Óptica
- Ingeniería Química y Electroquímica
- Mecánica Estructural y Acústica
- Mecánica de Fluidos y Transferencia de Calor
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- Categoría: Minitab
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La agricultura es una de las industrias más grandes del mundo, con un valor estimado de 4,82 billones de dólares en 2025. Esta industria no solo suministra alimentos y otros bienes, sino que también proporciona estabilidad económica en muchas regiones. Como factor clave de la economía estadounidense, es fundamental optimizar los procesos y las operaciones.
¿CÓMO PUEDE MINITAB AYUDAR CON LOS PROBLEMAS EN LA AGRICULTURA?
Elegir las herramientas adecuadas para analizar datos y optimizar la monitorización del crecimiento, la previsión de la demanda o la cadena de suministro puede ser abrumador, ¡pero ahí es donde Minitab permite prosperar! La gama de productos de Minitab permite recopilar, analizar, procesar y visualizar datos, lo que ayuda a tomar las mejores decisiones. Estas son solo algunas de las soluciones con las que Minitab puede ayudar.
SOLUCIÓN #1: MONITORIZACIÓN DEL CRECIMIENTO
Al administrar un sitio grande, vulnerable a factores como plagas, cambios climáticos o enfermedades de las plantas, es fundamental estar al tanto de lo que sucede en tiempo real. Monitorizar el crecimiento y el estado de las plantas es más sencillo con Minitab Connect al alcance de la mano.
Se pueden recibir notificaciones de cualquier cambio repentino a través de los potentes paneles de control de Minitab Connect. Para ello, se introducen los datos y se realiza un seguimiento de variables como los niveles de pH, los niveles de humedad, las raíces de las plantas o el análisis de la composición del suelo. A medida que estos factores cambian en tiempo real, las gráficos en Minitab Connect se modifican simultáneamente, lo que proporciona información sobre tendencias, modificaciones y valores atípicos que puedan ocurrir.
SOLUCIÓN #2: MANEJO DE PLAGAS
No hay nada peor que saber que todo tu esfuerzo está siendo destruido por pequeños bichos e insectos. Tener plagas puede ser difícil, especialmente cuando se ha estado intentando deshacerse de ellas y no se sabe qué métodos funcionan mejor. A nivel mundial, las plagas cuestan a la economía alrededor de 220 mil millones de dólares al año, y los insectos invasores cuestan alrededor de 70 mil millones de dólares.
Con la función de Diseño de Experimentos (DOE) de Minitab Statistical Software , puede evaluarse la eficacia de los métodos de control de plagas y ahorrar tiempo y dinero. El DOE permite a los usuarios probar múltiples métodos de forma eficiente. Este enfoque estructurado, como el uso de un pesticida en lugar de un depredador natural, facilita la operación, la seguridad y la rentabilidad. Implementar esta herramienta contribuye a la salud del suelo y plantas, a la vez que ayuda a determinar las estrategias de control de plagas más eficaces. A largo plazo, el DOE ayuda a tomar medidas preventivas para evitar ser víctima de las plagas.
SOLUCIÓN #3: OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO
El transporte de la cosecha a socios u otras ubicaciones puede ser complicado debido a factores como el clima, el tráfico o errores humanos. Para garantizar entregas eficientes, es fundamental optimizar los procesos de transporte. Las herramientas de Análisis de Regresión y Mejora de Procesos de Minitab pueden ayudar a optimizar la logística al identificar las condiciones más efectivas para el transporte de mercancías.
Al analizar datos históricos sobre rutas, patrones climáticos, tiempos de entrega y errores humanos, puede predecirse y planificarse escenarios de entrega óptimos. Con Minitab Connect, pueden introducirse datos históricos y en tiempo real para crear tableros que visualicen los procesos de transporte. Estas visualizaciones ayudan a detectar tendencias emergentes y, al combinarlas con análisis más profundos, permiten determinar las causas raíz y tomar medidas proactivas para mejorar la eficiencia
SOLUCIÓN #4: PREVISIÓN DE LA DEMANDA
Encontrar el equilibrio perfecto entre satisfacer la demanda y evitar el exceso de producción (que podría generar desperdicio) es mucho más fácil con el software estadístico Minitab. Con el módulo de Análisis Predictivo, puede pronosticarse la producción óptima analizando tendencias pasadas con sus métodos predictivos preferidos.
Además, el análisis de series temporales puede brindar mayor información sobre las tendencias observadas y su probabilidad de recurrencia. En este caso, se puede predecir cuántos cultivos deben cosecharse antes de que surjan nuevas tendencias de ventas. Minitab también puede brindar información sobre qué productos están ganando popularidad con el tiempo e identificar tendencias emergentes en el sector.
Ya sea que se esté monitorizando los niveles de fertilizantes en la granja o controlando plagas, Minitab puede ayudar a tomar mejores decisiones. Desde la recopilación de datos hasta la ejecución de análisis, póngase manos a la obra con Minitab.
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- Categoría: Comsol
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Introducción y objetivos
La hipoxia tumoral —baja concentración de oxígeno en tejidos— desempeña un papel decisivo en la progresión del cáncer y la resistencia a terapias. Para investigar estos efectos in vitro, Zhang y sus colaboradores (2026) desarrollaron, con la ayuda del programa de simulación multifísica COMSOL Multiphysics®, un dispositivo microfluídico 3D capaz de generar ocho gradientes paralelos de oxígeno disuelto (DO), acoplado a un sistema de cultivo celular en microplacas. El objetivo fue reproducir de forma controlada distintos microambientes tumorales y estudiar la respuesta celular bajo condiciones hipóxicas.
Los resultados de este trabajo han sido presentados en el artículo titulado “A 3D-printed multi-channel microfluidic device for precise dissolved oxygen regulation in cancer hypoxia research” [1] recientemente publicado en la revista Talanta de Elsevier.
Modelización y simulación
La Figura 1 muestra el esquema del chip microfluídico para la generación de gradientes de concentración de oxígeno disuelto. La solución anóxica y la solución saturada en oxígeno se introducen respectivamente por las entradas #1 y #2 en la red microfluídica. Cada solución se divide en siete flujos con una proporción de caudal de 1:2:3:4:5:6:7. Luego, estos flujos se mezclan entre sí para formar ocho gradientes de concentración relativa: 0, 1/7, 2/7, 3/7, 4/7, 5/7, 6/7 y 1. Cada solución con concentración específica fluye a través de su salida correspondiente con el mismo caudal.
Figura 1. Esquema del diseño del chip microfluídico para la generación de gradientes de concentración de oxígeno disuelto.
COMSOL Multiphysics® fue la herramienta elegida para simular el comportamiento del dispositivo antes de su fabricación y durante su validación. Se emplearon los módulos Laminar Flow y Transport of Diluted Species para representar el flujo del medio de cultivo y la difusión del oxígeno en condiciones fisiológicas (37 °C, viscosidad y densidad del medio DMEM con suero).
Resultados y conclusiones
La Figura 2 muestra el resultado de una simulación en COMSOL Multiphysics® del chip generador de gradientes de oxígeno disuelto. Las simulaciones mostraron una altísima concordancia con los resultados experimentales (R² = 0.998 para simulación vs. R² = 0.997 en mediciones reales), validando tanto la precisión del diseño como la fidelidad del modelo, como se muestra en la Figura 3. El sistema mantuvo gradientes estables durante 72 horas, con tasas de viabilidad celular superiores al 95 %.
Figura 2. Simulación en COMSOL del chip generador de gradientes de oxígeno disuelto. Los niveles de saturación de oxígeno se representan mediante una escala cromática que va del rojo (alta concentración) al azul (baja concentración).
Figura 3. Oxígeno disuelto calculado en las simulaciones con COMSOL y el teórico.
El estudio demuestra cómo la simulación multifísica en COMSOL Multiphysics®, integrada desde las fases iniciales del diseño, permite desarrollar dispositivos complejos y fiables para investigación biomédica.
Referencia
[1] Zhang et al. (2026), Talanta, https://doi.org/10.1016/j.talanta.2025.128469
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- Categoría: Twinn Witness
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Datos del proyecto
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Sky Italia es una empresa de medios de comunicación y entretenimiento fundada en 2003 y perteneciente al Grupo Sky, uno de los grupos de entretenimiento líderes en Europa. Cuenta con más de 5500 empleados y casi 5 millones de familias están suscritas a sus servicios.
El reto: mejorar el servicio al cliente ante el aumento de la demanda
Ante la creciente presión sobre su centro de atención al cliente, Sky lanzó una iniciativa para reestructurar sus operaciones. Tenía tres objetivos claros:
- Mejorar la calidad del servicio
- Aumentar la capacidad comercial con un importante impulso en la facturación
- Reducir costes haciendo más eficiente la retención de clientes
Con 20 millones de contactos en el sistema, la estructura y los procesos existentes eran bastante complejos, y cualquier cambio podía tener consecuencias impredecibles y costosas.
Para minimizar los riesgos del proceso de reestructuración, Sky recurrió al software de simulación predictiva Twinn Witness (anteriormente bajo la marca Lanner) y a nuestro socio italiano Studio Zeta. El objetivo era crear un modelo virtual de las operaciones del centro de atención al cliente que les permitiera plantear preguntas hipotéticas en un entorno seguro antes de implementar cualquier cambio.
La solución: utilizar simulación predictiva para probar los cambios propuestos en el modelo operativo
Sky y Studio Zeta modelaron las operaciones actuales del centro de atención al cliente en Witness. Esto permitió a Sky experimentar con posibles cambios sin afectar las operaciones existentes.
Sky planteó la hipótesis de que la forma más eficaz de lograr sus objetivos sería reconfigurar el equipo de atención al cliente en cuatro segmentos:
- Comercial
- Prevención
- Retención
- Servicio técnico
La idea era que los operadores pudieran brindar un mejor servicio a los clientes gracias a sus conocimientos y recursos especializados, con recursos adicionales ad hoc disponibles según fuera necesario. Cada segmento tendría entonces objetivos específicos para respaldar los objetivos generales.
Utilizando Witness, Sky probó esta hipótesis. En total, realizaron más de 250 experimentos en seis escenarios para validar que la configuración propuesta lograría sus objetivos y cumpliría las metas de rendimiento futuras.
En el año siguiente al lanzamiento del nuevo modelo operativo, los niveles de retención comercial se duplicaron, la satisfacción del cliente creció en 5 puntos y nuestra medición de resolución de una sola llamada mejoró en un 8%.Federico Ferlenghi |
Impacto: aumento del 100% en la retención de clientes y del 8% en la resolución de una sola llamada
El nuevo modelo operativo validado ha tenido resultados impresionantes, y Sky ahora cuenta con uno de los centros de atención al cliente más avanzados y eficientes de Italia.
Federico Ferlenghi, Director de Atención al Cliente de Sky Italia, resumió el impacto:
"Sin duda, hemos logrado resultados muy positivos desde la implementación completa del sistema. En comparación con el sistema anterior, los resultados fueron muy positivos tanto a nivel estratégico como operativo. Durante el año posterior al lanzamiento del nuevo modelo operativo, los niveles de retención comercial se duplicaron, la satisfacción del cliente aumentó 5 puntos y nuestra medición de resolución en una sola llamada mejoró un 8 %.
Volveremos a confiar en Studio Zeta y Witness si necesitamos revisar el rendimiento de esta solución en el futuro".
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- Categoría: Comsol
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Feha límite para el resumen final: 1 de agosto
¡Estamos a dos semanas de la fecha límite para la presentación de resúmenes para la Conferencia COMSOL 2025 en Ámsterdam! En el evento, tendrá la oportunidad de presentar su trabajo de modelado y simulación ante un público en vivo. Tras la conferencia, los pósteres, presentaciones y artículos aprobados se publicarán en una colección en línea con alcance global.
Solo necesita enviar un título y un resumen (máximo 500 palabras). Su resumen debe: describir el trabajo que planea presentar, incluyendo el uso del software COMSOL Multiphysics® ; resumir los resultados obtenidos o esperados; y exponer las conclusiones o implicaciones generales. El comité de programa revisará los trabajos. Si su resumen es aceptado, se le notificará antes del 22 de agosto.
Fechas importantes
- 27 de junio: Fecha límite entrega de resúmenes temprana
- 01 de agosto: Fecha límite entrega de resúmenes final
- 22 de agosto: Notificación de aprobación de resúmenes
- 19 de septiembre: Fecha límite para entrega de artículo/póster
- 29 de octubre: Inicio de la Conferencia