Los ingenieros de diseño pueden:

Conecte un modelo de MapleSim a su plataforma de automatización para investigar el rendimiento de la máquina y eliminar errores de su código de PLC.
Por Joshuá Zable.
Después de pasar décadas tanto en Wall Street como en Main Street, he visto múltiples ciclos económicos a través de diferentes lentes. Las empresas comienzan a eliminar puestos de trabajo y a retirar inversiones, lo que ahoga la innovación, daña su marca y, lo que es peor, nos mete aún más en la recesión. Creo que hay una mejor manera: si invierte en la mejora continua y la excelencia operativa, puede apretarse el cinturón empresarial, sin comprometer sus perspectivas de crecimiento futuro.
En este artículo resaltaré los argumentos filosóficos, económicos y basados en datos para invertir en la mejora continua y OPEX durante una recesión.
Vivimos y respiramos la mejora continua en nuestra vida personal todos los días. Cuando nuestro sustento está en riesgo, simplemente no eliminamos la comida o el entretenimiento de nuestras vidas. En su lugar, encontramos una forma más inteligente y rentable de realizar las actividades que disfrutamos.
Por ejemplo, dejamos de cenar fuera y comenzamos a cocinar en casa. Vemos Netflix como una alternativa para ir al cine. ¿Sabes que? A menudo nos damos cuenta de que las actividades alternativas son mejores a largo plazo. No estamos eliminando componentes clave de nuestras vidas, simplemente los estamos haciendo de manera más eficiente. Como resultado, reducimos algunos caprichos innecesarios porque los reconocemos así… como caprichos. Esa cena de gala sigue siendo una cena de gala.
Si su organización está contratando, desarrollando tecnología o gastando dinero en marketing en cosas que sabe que son "caprichos corporativos", ahora es el momento perfecto para embarcarse en una iniciativa de mejora.
Si cree en la teoría macroeconómica básica (a menudo basada en Y=C+I+G+(X-M), entonces la economía está impulsada por el gasto de todos los grupos de la economía: consumo de los hogares (C), inversión empresarial (I), gasto público (G) y la balanza comercial (calculada como exportaciones menos importaciones). Si miras las decisiones comerciales que estás tomando, ¿estás contribuyendo a nuestro crecimiento económico o lo estás impactando negativamente? La excelencia operativa te permite seguir sumando al crecimiento económico, que finalmente beneficiará a su organización.
En la siguiente imagen, puede obtenerse una mejor comprensión de cómo Minitab es una plataforma de mejora continua basada en datos.
.png)
Si es un líder de programa que busca formas de ser más efectivo, puede ser tan simple como encontrar una solución de gestión de proyectos de mejora continua. De hecho, un estudio realizado por Forrester concluyó que al invertir en software de gestión de proyectos, como Minitab Engage, las organizaciones pueden generar un retorno de la inversión promedio de tres años de 4 a 1 y un punto de equilibrio de ~6 meses.2
¿Y por qué es eso? Porque tan bueno como una operación que cree que podría estar ejecutando, ejecutar proyectos de mejora puede ser un desafío sin la ayuda y los recursos adecuados. Según el informe sobre el estado de la gestión de proyectos de 2021 de Wellingtone, el 50% de los jefes de proyectos dedican uno o más días en recopilar manualmente los informes de proyectos y Forrester encontró que los directores de proyecto emplean ~10 horas por mes configurando los proyectos, 4 horas simplemente gestionando correos electrónicos y 6 horas revisando los proyectos.3
De hecho, uno de los clientes de Minitab, Hermann Miskelly, ahorró más de 120 horas-hombre cada mes al implementar Minitab Engage.
Hay muchos enfoques y filosofías diferentes para la mejora continua y la excelencia operativa. Todos tienen una cosa en común: giran en torno a la resolución de problemas estructurados y basados en datos. Durante los últimos cincuenta años, Minitab ha creado soluciones para respaldar este enfoque, junto con una sólida oferta de aprendizaje para ayudarle a comenzar su viaje de mejora para brindar resultados más impactantes.
Si no tiene los recursos internos para ejecutar un programa o desea apoyarse en un experto, hemos escogido convenientemente a nuestros socios consultores que pueden ayudarle.
Fuentes:
En general, la geometría en COMSOL Multiphysics consta de distintos objetos dispuestos de una u otra forma. Tras realizar una determinada secuencia geométrica, existen 2 formas de finalización: Union y Assembly. La representación geométrica es relevante para luego realizar el mallado. El mallado por su parte, es un aspecto muy relevante para obtener resultados satisfactorios en COMSOL Multiphysics. Este concepto es explicado dentro en la parte de Geometry / Form the Geometry de COMSOL Learning Center [1], donde existen recursos de aprendizaje para todos los temas.
El mallado conlleva realizar varias acciones dependiendo del problema y de la física que gobierna el fenómeno de interés. ¿Qué pasa si existen dominios conectados o desconectados entre sí? Allí surge la idea de Union o Assembly. Lo anterior tiene que ver con cómo se finaliza una geometría. Por lo tanto, se evidencia la íntima relación existente entre la Geometría y la Malla. Para comprender cómo ocurre el proceso de mallado para el caso de Union y Assembly mostraremos un ejemplo en 2D. Notar que, en el caso bidimensional, el objeto se representa por una superficie sólida, y el dominio está formado por una parte de él (si el objeto está formado por varios dominios). El contorno está formado por las curvas que definen el dominio; es decir, líneas o segmentos para el caso de rectángulos de este ejemplo. Para visualizar los dominios y contornos es posible ir a Component 1 > View 1. En la ventana de Configuración de View 1 habilitar Show geometry labels. Ver Figura 1.

Fig. 1 Habilitación de Show geometry labels.
Ahora dibujamos 2 rectángulos con las dimensiones y posiciones indicadas abajo. En este primer caso, finalizamos la geometría con Form Union. El resultado se ve en Figura 2 (izquierda), donde en la ventana de herramientas de Graphics se puede pulsar sobre Select Domains o Select Boundaries para luego identificarlos. Ver Figura 2 (derecha). Se puede apreciar que existe un único objeto y 2 dominios.
![]() |
![]() |
| Fig. 2. Izquierda: Geometría finalizada como Union. Derecha: Identificación de los dominios 1 y 2. | |
Si ahora se especifica Select Boundaries para los casos de Union y Assembly, el resultado se puede ver en la Figura 3 (izquierda y derecha, respectivamente). Para el caso de Union se tienen 9 contornos, mientras que para el caso de Assembly se tienen 8. En el primer caso (Union), la frontera común está denotada por el número 6 únicamente. Es decir, hay una frontera compartida entre el dominio 1 y 2. Para el caso de Assembly, se tienen 8 contornos y donde antes era una frontera común, ahora existe el contorno 4 y contorno 5. Esto implica que no hay frontera compartida entre los dominios.
Así, el significado de la operación Union da como resultado que existan 2 dominios conectados, donde la unión ocurre a través de contornos compartidos. Por otra parte, la operación Assembly lleva a tener objetos agrupados, separados como un ensamblaje.
![]() |
![]() |
| Fig. 3. Izquierda: Contornos para el caso Union. Derecha: Contornos para el caso Assembly. | |
Las implicancias a nivel de mallado se visualizan a continuación. Para ello, se crea un nodo Size general en tamaño normal. Luego se crea el nodo Size 1 de tamaño Finer y se aplica al Dominio 1. Por otro lado, se crea el nodo Size 2 de tamaño Coarser y se aplica al Dominio 2. Ver Figura 4.

Fig. 4: Secuencia del mallado.
La Figura 5 izquierda muestra el resultado del mallado para el caso Union, mientras que la Figura 4 derecha muestra el resultado del mallado para el caso Assembly. Se puede observar claramente que cuando la geometría se finaliza como Union, la malla es continua entre el dominio 1 y 2. No obstante, cuando la geometría se finaliza como Assembly, se obtienen 2 mallados independientes para cada dominio.
![]() |
![]() |
| Fig. 5. Izquierda: Mallado con la geometría finalizada como Union. Derecha: Mallado con la geometría finalizada Assembly. | |
La implicación física de formar una unión es que los dominios del modelo no pueden deslizarse ni moverse entre sí. Esto se debe al hecho de que la operación Form Union creará una frontera interior, entre los dos dominios, de modo que la malla resultante se conectará (y se adaptará) a través del contorno interior. Esta es una suposición predeterminada y apropiada para la mayoría de los modelos dentro de COMSOL, pero no es válida cuando se necesita el movimiento de objetos adyacentes. Para tales casos, o cuando se desee tener mallas independientes entre dominios adyacentes, se debe usar Form Assembly.
Por lo tanto, se debe cambiar a Assembly para las siguientes interfaces físicas cuando hay objetos adyacentes que se tocan en la secuencia geométrica:
Referencias:
[1] Centro de aprendizaje de COMSOL
Minitab Insights Global Conference es el principal evento de análisis y datos centrado en el cliente para todos los innovadores y expertos de la industria que buscan extraer más valor de los datos. Este evento anual conecta a las mentes más brillantes de las principales organizaciones para aprender, trabajar en red y descubrir información valiosa a partir de sus datos y lograr la excelencia a través de nuestro conjunto de herramientas y soluciones, el mejor de su clase. Estos visionarios se reúnen con una sola misión; para hacer avanzar los negocios, la vida y la humanidad con el poder de los datos y el análisis.
Regístrese ahora y benefíciese de los descuentos por registro adelantado que finalizarán en breve
La diferenciación automática adjunta (AAD) es una técnica informática para calcular derivadas. Usada correctamente, AAD calcula las derivadas mucho más rápido y con mucha más precisión que los métodos alternativos.
NAG continúa innovando en el área de diferenciación automática a través de su colaboración con científicos informáticos líderes del RWTH Aachen y más allá con la última actualización de su producto de vanguardia. NAG proporciona una biblioteca de encabezados de C++ AD rica en funciones, completa y potente, que incluye Adjoint AD, denominada dco/c++, que ha abordado las necesidades de los clientes durante más de una década.
La herramienta de diferenciación automática dco/c++ de NAG ahora incluye:
Una tecnología híbrida que combina la eficiencia de transformación de fuente con la flexibilidad y facilidad de uso de una herramienta de sobrecarga de operadores, con soporte para código primario, tangente y adjunto.
Esto significa que nuestra última tecnología AD admite todas las combinaciones de modos escalares y vectoriales para calcular derivadas primeras y superiores y lo hace de manera más eficiente que nunca.
En última instancia, esto significa derivadas de primer orden y de mayor orden entre 2 a 10 veces más rápidas (ver figura, tomada del póster técnico "Faster Risk Calculation: Next Generation dco/c++") que con nuestras versiones anteriores y hasta 36000 veces más rápidos que los métodos alternativos. ¿Pero cómo?
Las técnicas de sobrecarga de operadores para C++ han demostrado ser exitosas, robustas y fáciles de utilizar. Esto se debe a que se basan en el estándar C++ y funcionan con todo el conjunto de funciones del lenguaje. El compilador de C++ garantiza la aplicabilidad y el mantenimiento a largo plazo.
La transformación de fuente es una forma excelente de generar códigos de derivadas extremadamente eficientes. ¿Por qué? Las herramientas de transformación de origen tienen dos ventajas: en el paso de transformación y en el paso de compilación. En el paso de transformación, pueden implementar optimizaciones basadas en las propiedades de las reglas de diferenciación subyacentes. Además, en el paso de compilación, los pases de optimización integrados de los compiladores que avanzan constantemente se heredan. Un gran éxito por lo general: En aplicabilidad y mantenibilidad.
Hemos combinado ambos enfoques en nuestra nueva generación de código dinámico: usamos técnicas de sobrecarga para generar una representación del programa en la memoria y analizamos los distintos modos (principal, tangente, adjunto) en un archivo C++. La naturaleza dinámica de este enfoque (construir la representación en tiempo de ejecución) introduce una restricción importante en el código que se va a diferenciar: no se permite que el flujo de control dependa de los datos de entrada. Superamos esta restricción para las ramas con un uso inteligente de las funciones modernas de C++, como las expresiones lambda, en combinación con elementos clásicos del preprocesador. Con eso, nuestro enfoque avanzado ha hecho que la transformación de origen sea más accesible que nunca.
Los usuarios se beneficiarán del nuevo método que brinda robustez y eficiencia computacional, lo que a su vez puede significar un gran ahorro de tiempo y costos computacionales.
NAG continúa brindando a sus clientes los métodos algorítmicos más avanzados y efectivos, con un soporte inigualable. dco/c++ ahora proporciona derivadas precisos para la optimización, el riesgo y muchos otros problemas de mediana a gran escala en casi cualquier campo, incluidas las finanzas, los deportes de motor, la industria aeroespacial, la biomédica, la marina y la ingeniería civil.
Esta solución ofrece la velocidad y la precisión necesarias en problemas complejos para una toma de decisiones más rápida, auspiciosa y segura. Con la experiencia y el soporte de NAG, obtiene el máximo valor de dco/c++, en el menor tiempo posible.
Estas actualizaciones son el resultado de más de 12 años de investigación y desarrollo, y todas nuestras soluciones se prueban rigurosamente, cuentan con el respaldo de expertos y están respaldadas por más de 50 años de experiencia.
La mayoría de los modelos de dispersión de aire utilizan archivos de texto simples para leer entradas y escribir datos de salida. Para visualizar estos archivos, las aplicaciones de Lakes Environmental utilizan el editor de texto predeterminado del sistema. Los usuarios pueden preferir usar un editor de texto diferente para utilizar una funcionalidad diferente o dar formato a los datos de manera diferente. Para aprovechar estas funciones adicionales, puede cambiar el editor de texto predeterminado llamado por el software.
Paso 1: Acceder a la opción Preferences del menú File
Paso 2: Seleccionar System Editor de la lista de Ajustes (Settings)

Paso 3: Escoger entre WordPad, Notepad, o User-Specified.

Una ventaja de utilizar Notepad es la capacidad de identificar números de línea. Con Word Wrap desactivado (vaya al menú Format y anule la selección de Word Wrap), puede habilitar la Status Bar bajo el menú View. La barra de estado rastrea el cursor e indica el número de línea y columna de la posición actual del cursor.

Esto es útil para identificar la ubicación de errores dentro de los archivos del modelo. Por ejemplo, AERMOD siempre imprime un número de línea en los mensajes de advertencia y error. El siguiente mensaje de advertencia hace referencia a la línea 38 como la ubicación de un posible parámetro de fuente fuera de rango (VS para velocidad de salida).

Si abro el archivo de entrada y busco la línea 38, encuentro una fuente puntual con una velocidad de salida > 50 m/s.

También puede elegirse un editor especificado por el usuario en el menú Preferences. El siguiente ejemplo utiliza el programa de código abierto Notepad++ como el nuevo editor predeterminado antes de abrir un archivo de entrada CALMET desde CALPUFF View.



Neena Picardo nos presenta cuatro ejemplos de diseños de celdas de combustible diferentes en el artículo "4 Examples of Fuel Cell Modeling in COMSOL Multiphysics®" del blog de COMSOL.
Últimamente se oye mucho hablar de las pilas de combustible ya que son una de las tecnologías más apreciadas en el ámbito de la energía verde y las tecnologías del hidrógeno.
Una celda de hidrógeno es un dispositivo electroquímico que transforma de forma directa la energía química en eléctrica. La celda de combustible requiere hidrógeno (como combustible)) y oxigeno (como comburente). A partir de estos dos compuestos es capaz de generar electricidad, calor y agua. Que el subproducto generado sea agua es lo que las hace un "combustible limpio", pues no hay generación ni de dióxido de carbono ni de otros gases tóxicos.
COMSOL Multiphysics ofrece un módulo especializado para el análisis, diseño y optimización de estos dispositivos. Se trata del módulo "Fuel Cell & Electrolyzer". Este módulo está pensado para anallizar sistemas de celdas de combustible y electrolizadores, lo cual es útil para diseñar y optimizar las celdas electroquímicas. Los tipos de sistemas que se pueden estudiar incluyen celdas de combustible de membrana de intercambio de protones (PEMFC), celdas de combustible de intercambio de hidróxido (alcalinas) (AFC) y celdas de combustible de óxido sólido (SOFC), así como los correspondientes sistemas de electrolizadores de agua. El módulo acomoda todo tipo de celdas de combustible y electrolizadores.
En el artículo del blog Neena explora cuatro diferentes diseños de celdas de combustible para evaluar los diferentes aspectos de los diseños de celdas de combustible: Pila de combustible de óxido sólido, célula de combustible PEM de baja temperatura, pila de combusible PEM no isotérmica y la refrigeración de una pila de celdas de combustible.