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Por Bruno Scibilia.
¿Tratando de resolver un problema complejo? Debe comenzar enumerando todas las variables sospechosas. Luego, identifique los pocos factores críticos y sepárelos de los demás que no son esenciales para comprender la causa. Echemos un vistazo a una herramienta gráfica muy simple, muy intuitiva, que puede ser utilizada por prácticamente cualquier persona y que no requiere ningún conocimiento estadístico previo: el Gráfico de Variabilidad.
¿QUÉ ES UN GRÁFICO DE VARIABILIDAD?
Los gráficos de variabilidad son una excelente manera de presentar visualmente los datos del análisis de varianza (ANOVA) y son excelentes en las primeras etapas del análisis de causa raíz. Su principal fortaleza es permitirle visualizar muchas fuentes diversas de variaciones en un solo diagrama mientras brinda una visión general de los efectos de los factores.
Los gráficos de variabilidad pueden ayudar a realizar una investigación y estudiar patrones de variación de muchas causas posibles en un solo gráfico. Le permiten visualizar variaciones posicionales o cíclicas en los procesos. También se pueden utilizar para estudiar variaciones dentro de un subgrupo, entre subgrupos, etc.
Para crear una Gráfica de variabilidad en Minitab Statistical Software, elija Estadísticas > Herramientas de calidad > Gráfica de variabilidad... Luego seleccione su variable de respuesta y hasta ocho factores en el cuadro de diálogo.
Obtenga una descripción general y más información detallada
VISUALIZACIÓN DE LOS TIEMPOS DE ESPERA DEL CENTRO DE LLAMADAS CON GRÁFICOS DE VARIABILIDAD
Suponga que necesita examinar los tiempos de espera de varios centros de llamadas que forman parte de una gran empresa de servicios financieros. Los clientes y clientes potenciales llaman para abrir nuevas cuentas, obtener información sobre tarjetas de crédito, solicitar soporte técnico y acceder a otros servicios. Tienes datos sobre categorías de clientes, tipos de servicio (solicitudes), y el tiempo de espera en segundos para atender cada llamada telefónica (duración). Puede utilizar gráficos de variabilidad para analizar los tiempos de espera.
Eche un vistazo a la tabla de variabilidad de arriba. Se muestran los centros de llamadas, las categorías de clientes, los tiempos de espera y los tipos de solicitudes. Cada centro de llamadas se ha dedicado a tipos específicos de solicitudes. Por ejemplo, las llamadas de soporte técnico solo se procesan en el centro de llamadas de Montpellier.
¿Observe en la parte superior derecha cuál es la duración más larga en el centro de llamadas de Montpellier? Si echa un vistazo a los otros gráficos en el proyecto de Minitab, también puede ver los días y las horas. Sugieren que los tiempos de espera son más largos los lunes en Montpellier y generalmente tienden a ser más largos en Montpellier que en Saint-Quentin todos los días. Los tiempos de espera también son mucho más largos para las solicitudes de soporte técnico los lunes.
Sin embargo, tenga en cuenta que cuando no hay un factor dominante obvio, o cuando las "señales" del proceso son demasiado "débiles" para ser detectadas fácilmente, es útil aumentar el gráfico de variabilidad con técnicas estadísticas más potentes (como ANOVA o un análisis de regresión) para estimar numéricamente los efectos debidos a cada factor.
PRÓXIMOS PASOS DESPUÉS DEL GRÁFICO DE VARIABILIDAD
Gracias a la excelente visualización de los componentes de variación en el gráfico de variabilidad, la empresa de servicios financieros pudo ver fácilmente que las llamadas de soporte técnico y los lunes eran los problemas principales y obvios. Ahora la empresa puede dar el siguiente paso y comenzar a investigar por qué existen esos problemas y cómo solucionarlos.
Conozca también el nuevo módulo de CENTRO DE CONTACTO DE CLIENTE de Minitab
El nuevo módulo de Centro de contacto con cliente ayuda a todo tipo de organizaciones con servicios de llamadas de clientes a analizar los centros de llamadas analizando el nivel de servicio, tiempos de espera, utilización y costes del servicio, volumen de solicitudes, gestión del tiempo de respuesta y duración del servicio, resolución de solicitudes, y calificación del servicio, entre otras muchas.
A diferencia de otras soluciones que simplemente monitorizan indicadores clave de rendimiento, este módulo de Minitab ayuda a ofrecer mejoras y medir el éxito. Utilizando una guía paso a paso para ayudar a los usuarios a analizar sus datos, Minitab ayuda a los centros de llamadas a reducir los tiempos de espera y respuesta, mejorar la utilización de los recursos, administrar los costes, reducir los eventos adversos y medir la satisfacción de los clientes y trabajadores.
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Si es usted experto en acústica, le interesará ver estos vídeos sobre simulación acústica realizada con COMSOL Multiphysics.
La flexibilidad y potencia multifísica de COMSOL Multiphysics y su módulo Acoustics Module, le permitirán modelar y optimizar cualquier dispositivo acústico que esté diseñando. En estos vídeos podrá ver diferentes tipos de problemáticas acústicas, como la radiación acústica, el modelado de transductores piezoeléctricos, la inspección de materiales con ultrasonidos, así como un repaso a las funcionalidades más importantes que incorpora COMSOL y su módulo acústico.
1) Introducción práctica al modelado de la radiación acústica
Este vídeo muestra el uso práctico de COMSOL Multiphysics y su módulo de acústica para la simulación del campo acústico generado por fuentes acústicas de distinta geometría y número, como analogía a la emisión acústica de transductores.
2) MUCOM: Acústica con COMSOL Multiphysics
COMSOL Multiphysics y su módulo de acústica sirven para modelar el comportamiento acústico de infinidad de productos y diseños. Se usan para estudiar y predecir factores como la calidad del sonido y el rendimiento de la reducción de ruido en dispositivos que involucran fenómenos acústicos. En esta sesión asistiremos a una introducción general a las capacidades de modelado acústico de COMSOL Multiphysics, su módulo de acústica y el contenido de la asignatura “Acústica” del máster de simulación MUCOM.
3) Introducción al modelado de ultrasonidos para la inspección no invasiva de materiales
La propagación de ondas acústicas en sólidos presenta propiedades distintas a la propagación acústica en líquidos, con la aparición de ondas transversales no evanescentes una de sus principales características. Su conocimiento abre un amplio abanico de aplicaciones de las técnicas de inspección ultrasónicas para caracterización no destructiva de materiales. En este taller, se combina la explicación teórica de la propagación acústica en sólidos con ejemplos prácticos paso a paso realizados con COMSOL Multiphysics.
4) Introducción práctica al modelado de transductores acústicos piezoeléctricos
Mostramos el uso práctico de COMSOL Multiphysics y su módulo de acústica para simular el efecto piezoeléctrico inverso de un emisor acústico ultrasónico, como introducción al diseño de transductores piezoeléctricos. En el efecto piezoeléctrico inverso, cuando se aplica una diferencia de potencial entre ciertas caras del material, éste experimenta deformaciones mecánicas. El conocimiento de esta fenomenología abre un amplio abanico en el desarrollo de transductores piezoeléctricos en distintos ámbitos de aplicación como la inspección ultrasónica, la captación de energía, la acústica médica, la acústica submarina, o la ingeniería de audio.
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Minitab constantemente analiza las necesidades del mercado en busca de maximizar las inversiones de los usuarios en sus soluciones. Además de recibir información de los usuarios, el 30 de abril de 2021 sacaron una nueva versión de Quality Trainer para todos sus nuevos clientes. Esta nueva versión se llama The Minitab Education Hub y los clientes de Quality Trainer recibirán acceso libre simultáneamente junto con la renovación de Quality Trainer en 2022.
¿Qué es Minitab Education Hub?
Minitab Education Hub es una plataforma basada en la web flexible y fácil de usar que permite la formación y entrenamiento analítico. Minitab Education Hub alberga Quality Trainer, cursos de formación estadística propietarios de Minitab y proporciona itinerarios de aprendizaje personalizados (ver diagrama inferior) junto con recursos educacionales complementarios como vídeos y documentación técnica.
Experiencia de usuario personalizada y detallada
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Minitab Education Hub permite a los usuarios seguir su dedicación y progreso a través de informes y tableros detallados. Los administradores obtienen percepción del rendimiento global del programa y su utilización. Los usuarios pueden tomar itinerarios de aprendizaje específicos, una serie de cursos relacionados diseñados para dirigir sus temas o áreas de interés específicos. Se emiten certificados de conclusión por cada itinerario de aprendizaje y dispone de capacidades flexibles de evaluación, incluyendo información instantánea sobre cuestionarios. |
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¿Cuál es el beneficio para los clientes?
Minitab Education Hub contiene el nuevo itinerario de Aprendizaje de Análisis Predictivo que trata temas como Analítica Predictiva y Regresión Múltiple, así como artículos técnicos de casos de estudio que se han añadido al contenido original. Con esta nueva versión se ha facilitado nuevo material de forma más eficiente. El usuario encontrará que la navegación en el Education Hub le permite un acceso más racional a los temas específicos. Como Administrador se podrá evaluar de forma más eficiente el progreso de los usuarios, así como poder hacer crecer a los usuarios a través de temas más avanzados, distribuyendo itinerarios de aprendizaje individuales frente a la suite completa de contenidos.
Soporte multilingüe
El contenido de Minitab Education Hub (actividades de aprendizaje en línea) actualmente está disponible en inglés, español, francés, portugués, chino simplificado y japonés. Se está concluyendo la versión en alemán que estará disponible a final de año. Con la nueva versión existen 36 idiomas adicionales para la interfaz de usuario.
Una solución flexible basada en la web
Minitab Education Hub es una plataforma basada en la web flexible y fácil de usar que soporta múltiples navegadores, sistemas operativos, y ajustes de navegación. Con los sistemas operativos móviles soportados, los usuarios pueden aprender en cualquier momento y en cualquier sitio.
Importación de usuarios
Importar usuarios es tan fácil como exportar los nombres y correos electrónicos de los usuarios desde Quality Trainer e importarlo dentro del The Minitab Education Hub. El equipo de apoyo al cliente de Minitab ha preparado guías y plantillas de importación a través del Portal de soporte técnico.
Acceso a Minitab Education Hub
En el momento que se programe la renovación anual de Quality Trainer, los usuarios recibirán un email de activación desde Minitab con instrucciones para acceder y crear una clave de entrada. Una vez recibido el email, por favor marque como favorito el sitio www.minitabeducationhub.com. El Administrador de la Licencia tendrá acceso a una guía de administración de la licencia que le proporcionará instrucciones sobre cómo asignar las licencias de la empresa directamente en The Minitab Education Hub.
Nota importante: Esta actualización correrá en paralelo con la suscripción de Quality Trainer únicamente durante el próximo ciclo de renovación. Al final de este ciclo, la suscripción de Quality Trainer será discontinuada y la suscripción al Minitab Education Hub continuará en su lugar.
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Ahora los usuarios de COMSOL puede ver el Administrador de Modelos en acción y conocer las funcionalidades de gestión de modelos que aporta, gracias a un video tutorial que se encuentra en la zona de aprendizaje (Learning Center) de COMSOL.
Con el Administrador de Modelos, en lugar de guardar y almacenar múltiples versiones de un modelo en archivos de modelos separados, puede usarse Model Manager de COMSOL Multiphysics®. Este espacio de trabajo permite almacenar y organizar de manera eficiente los archivos del modelo, así como los archivos relevantes para el mismo, incluyendo archivos CAD, datos experimentales y múltiples versiones de cualquier dato de entrada utilizado en un modelo.
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Minitab Statistical Software ha incorporado recientemente nuevos módulos de alto nivel opcionales que ayudarán a los usuarios a aplicar análisis estadísticos complejos en sus procesos diarios, sin la necesidad de conocer en profundidad la teoría estadística de cada procedimiento.
En particular, existen módulos para aplicar todo la potencia del análisis de datos de Minitab Statistical Software para enfrentar los desafíos en las cadenas de suministro, en los centros de atención al cliente, y en los centros de salud.
Estos módulos introducen la terminología profesional de los diferentes campos, y analizan los indicadores clave de cada problemática (KPI) para permitir tener una información fidedigna del rendimiento del servicio en cuestión, y poder aplicar fácilmente métodos de optimización en su organización.
Un cuarto módulo opcional de Minitab Statistical Software añade algoritmos de análisis predictivos a los ya presentes en el producto base. El módulo de analítica predictiva permite aumentar la potencia analítico de Minitab con los mejores algoritmos de aprendizaje automático, los más precisos de su clase, que brindan conocimientos más profundos sobre los datos.
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Con sede en Tokio, Takeda Pharmaceutical Company Ltd. es una empresa biofarmacéutica global centrada en el paciente, basada en valores e impulsada por I+D que tiene el firme compromiso de ofrecer "una mejor salud y un futuro más brillante" a las personas en todo el mundo. Su pasión y su búsqueda de tratamientos que puedan cambiar la vida de los pacientes están profundamente arraigadas en más de 230 años de un prestigioso historial en Japón.
Philippe Noquéro, Master Black Belt (MBB) certificado y Líder de Six Sigma en Europa, es responsable de las iniciativas de Six Sigma en toda la red de Takeda en Europa como parte del programa general AGILE 4.0 que ha implementado la organización.
Takeda ha mantenido una larga relación con Minitab y ha utilizado el análisis para resolver problemas de manufactura, identificar y ejecutar oportunidades de mejora y diseñar experimentos adecuados para lograr mejoras en los procesos con una supervisión mínima, entre otras cosas.
El desafío
En Suiza, Takeda Neuchâtel produce tres medicamentos que tratan dos tipos de trastornos o deficiencias de la coagulación:
- Trastorno sanguíneo de tipo 1: Hemofilia A – estos pacientes sufren de una falta o deficiencia de la proteína VIII. La hemofilia A es la forma más común y mejor conocida de los trastornos y deficiencias de la coagulación. Takeda produce estos dos medicamentos coagulantes para este trastorno:
- Factor VIII: Es la proteína necesaria para la cadena de coagulación de la sangre
- Factor VIII de larga duración: Se trata de una versión de acción prolongada del Factor VIII en el organismo del paciente
- Trastorno sanguíneo de tipo 2: La enfermedad de Von Willebrand (VWD) – este trastorno sanguíneo no permite que la sangre se coagule correctamente. Las personas con VWD tienen un nivel bajo de la proteína del factor de von Willebrand o la proteína no funciona como debería. Takeda produce un medicamento coagulante para este trastorno:
- Factor de von Willebrand: La proteína necesaria para la cadena de coagulación de la sangre
Los tres fármacos también se denominan "tratamiento recombinante", lo que significa que se producen sin añadir derivados humanos o animales. Los medicamentos se obtienen mediante producción biotecnológica, utilizando el cultivo de células. Como tales, los productos farmacéuticos ofrecen un grado extremadamente alto de seguridad, pureza y eficacia.
Takeda quería producir más de estos fármacos de forma más eficiente, por lo que se propuso encontrar una forma de aumentar el rendimiento de los cultivos celulares utilizados durante el proceso de producción. Para lograrlo, los investigadores necesitaban saber qué parámetros del proceso afectan al rendimiento de los cultivos celulares.
La solución
El equipo de Philippe dio seguimiento a múltiples lotes y recopiló datos sobre casi 30 parámetros del proceso que pueden afectar al rendimiento del cultivo celular de la proteína esencial para la coagulación de la sangre. Philippe utilizó muchas herramientas estadísticas durante su análisis exploratorio, incluyendo técnicas de ingeniería de características para preparar los datos para el análisis. El equipo descubrió que podían utilizar el método de mínimos cuadrados parciales (PLS) para identificar los factores críticos que afectan el rendimiento. La regresión de mínimos cuadrados parciales describe la relación entre muchos predictores y una o más respuestas continuas. Resulta especialmente útil cuando los predictores son muy colineales o cuando hay más predictores que observaciones.
Utilizando este método, el equipo identificó algunos parámetros clave del proceso, visibles en la visualización de los coeficientes estandarizados, que indican la importancia de cada predictor en el modelo.
Philippe sabía que tendría que compartir estos resultados con otros miembros del equipo y con colegas de otras áreas. Dado que la regresión de mínimos cuadrados parciales es una técnica relativamente avanzada, puede ser difícil que todos los interesados puedan entenderla y utilizarla por sí solos. Los científicos e ingenieros de Takeda están capacitados y entrenados para analizar los datos por sí solos utilizando Minitab Statistical Software. Philippe decidió evaluar cómo un árbol de decisión CART podía complementar el análisis de regresión de mínimos cuadrados parciales. Este enfoque ofreció dos ventajas: Los árboles CART permitieron confirmar los resultados del análisis PLS y, en general, son más fáciles de usar y de entender.
Un resultado beneficioso que se obtiene de un árbol CART es una gráfica que indica la importancia relativa de las variables. La variable con la mayor puntuación de mejora se establece como la más importante, y las demás variables se clasifican según corresponda. Los resultados coincidieron con el enfoque de mínimos cuadrados parciales y generaron interesantes debates sobre el rendimiento de los cultivos. CART también proporciona el árbol de decisión individual, otra visualización intuitiva (no se muestra).
Los resultados
Utilizando múltiples modelos de aprendizaje de máquina, los investigadores aprendieron más sobre el rendimiento de los cultivos celulares y pudieron identificar los parámetros críticos. Los resultados del árbol de decisión CART se alinearon con los de la regresión de mínimos cuadrados parciales. Los árboles de decisión CART pueden ser utilizados por más científicos e ingenieros porque, en general, son más fáciles de usar e interpretar. Esto ayuda a acelerar la comprensión de los resultados, así como su interpretación por parte de los usuarios de Minitab en Takeda. Aunque son nuevos en comparación con las técnicas tradicionales de modelado, son intuitivos y sirven para complementar las herramientas estadísticas que los ingenieros y científicos ya conocen.
Como paso siguiente, Philippe y su equipo planean incorporar árboles de decisión avanzados, como las técnicas de modelado Random Forests y TreeNet® (árboles con potenciación de gradiente), utilizando Minitab Statistical Software con el fin de mejorar la precisión del modelo.
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CLIENTE LA ORGANIZACIÓN
EL RETO PRODUCTOS UTILIZADOS RESULTADOS
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La versión del software COMSOL® 6.0 update 2 contiene mejoras de rendimiento y estabilidad para COMSOL Multiphysics®, COMSOL Server™, y COMSOL Client. Esta actualización también incluye mejoras significativas y actualizaciones para el servidor Model Manager, que incluyen una nueva herramienta de gestión de activos con una interfaz web.
La actualización se aplica sobre la versión de COMSOL 6.0 (Build: 6.0.0.312, 6.0.0.318, o 6.0.0.354). La actualización es acumulativa (eso significa, que incluye las mejoras de rendimiento y estabilidad de las versiones 6.0 update 0 y update 1) y puede ser aplicada directamente en una instalación de la versión 6.0, 6.0 update 0, o 6.0 update 1.
Si dispone de una versión anterior a la versión 6.0 y una licencia válida que esté en suscripción de mantenimiento, entonces realice una instalación completa de la versión 6.0 desde la página de descarga del producto, que ya incluirá todas las actualizaciones.
Todos los productos de software de COMSOL® experimentan mejoras de estabilidad introducidas como actualizaciones. La siguiente lista contiene las mjoras más importantes en la versión COMSOL® 6.0 update 2 (incluyendo las de la update 0 y update 1).
COMSOL Multiphysics®
- Se ha corregido una vulnerabilidad de seguridad potencial actualizando Apache Log4j a la versión 2.17.1. Ver el artículo de la base de conocimiento aquí.0
- Se reasignó la tabla de colores Gaia para utilizar una distribución de colores logarítmica (en lugar de lineal).1
- Se solucionó un problema de refresco en la búsqueda de resultados que surgía cuando múltiples instancias de COMSOL Multiphysics® se conectaban y guardaban en la misma base de datos local.1
- Se ha añadio soporte para triple clic con el mouse en celdas de tabla editables para selecionar todo el contenido (Windows®).1
- La información de progreso ahora aparece al guardar modelos en una base de datos de Model Manager.1
- Guardar desde la ventana de Recuperación de archivos para modelos utiliznado un add-in ahora funciona como se esperaba.1
- Solucionado un problema donde los ajustes del orden residual manual para la adaptación de la malla podían funcionar inadecuadamente para soluciones con varias componentes de campo.1
- Se ha reducido el número de archivos de recuparación para grandes barridos paramétricos en algunos casos.1
- Solucionada la carga de viejos modelos con conmutadores de material.1
- Se han añadido src2dst_mph y dst2src_mph al Constructor de físicas. Son versiones multifísicas especiales de src2dst y dst2src definidas por pares de contacto.1
- Solucionado un problema que hacía fallar algunas veces la reconexión de una app desde otro ordenador.1
- Mejora del rendimiento para la versión Apple silicon (M1) de COMSOL Multiphysics®.2
- Mejora del rendimiento para circint(), ballint() y operadores similares.2
- Búsqueda arreglada en librerías de materiales internas y definidas por el usuario, que ahora ignora los espacios en blanco. Por ejemplo, al buscar BSL7 se encontrará tanto Ohara S-BSL 7 Glass como Ohara BSL7Y Glass en la librería de materiales ópticos.2
- Solucionado un problema donde los mensajes de información sobre las herramientas de la cinta para algunos acoplamientos multifísicos habían perdido información en la ventana de Ayuda.2
- Corregido el mapeado de selecciones en mallas importadas transformadas.2
- Resultados de medidas geométricas corregidos en componentes donde existen mallas que definen su propio modelo geométrico.2
- Solucioinado un problema que a veces causaba que el objeto geométrico erróneo se midiera al mezclar mallas y geometrías importadas en el mismo componente.2
- Funcionalidad mejorada al combinar geometría y malla que definen sus propios modelos geométricos en el mismo componente.2
- Posicionamiento mejorado de puntos de nodo que ahora es más robusto para caras curvadas definidas por una malla lineal.2
- Solucionado un problema donde modelos de orden reducido fallaban para contar de forma apropiada las dependencias directas del operador de evaluación y salidas no lineales en frecuencia o tiempo si la expresión definida no era freq o t, respectivamente.2
- Solucionado el zoom por defecto para seleccionar el comportamiento para informar de imágenes de selección de forma que no puedan ser sebrescritas al escoger una vista bloqueada para los ajustes de Vista.2
- Solucionadas las propiedades de numeración de un archivo de plantilla de Microsoft® Word® especificada por el usuario de forma que ahora son utilizadas al generar informes en un formato de Microsoft® Word®.2
- Solucionado un error inesperado que podía ocurrir al generar informes desde plantillas.2
- Solucionado un error en el conjunto de datos FFT Spatial que causaba un cuelgue.2
- Solucionado un problema donde las funciones de interpolación definidas por una tabla de resultados podían dar a veces el valor erróneo al evaluarlo después de abrir un archivo, pero después de calcular o actulaizar la solución.2
- Añadida una opción para utilizar las AMD® Optimizing CPU Libraries (AOCL), que ahora están disponibles además de las opciones disponibles previamente para utilizar las Intel® Math Kernel Library (MKL) y las standard BLAS library para procesadores AMD® con arquitectura ZEN. Para utilizar AOCL, arrancar COMSOL® con la opción de línea de comando -blas aocl.2
- Mejoras de estabilidad.2
- Mejoras de rendimiento.1
- Mejoras de seguridad.1
Model Manager
- Ahora puede bajarse automáticamente y abrirse una base de datos de demostración utilizando la acción Download Demo Database for Model Manager en el menú Ayuda.2
- En el sistema operativo Windows® este menú está disponible como submenú en el menú Archivo.
- La feature de la licencia MODELMANAGER ahora se incluye al prestar la licencia de COMSOL Multiphysics®.2
- COMSOL Multiphysics® ahora proporciona una notificación cuando el camino de una nueva base de dato local de Model Manager parace estar en un disco en la nube, lo que ahora no está soportado. Ver la entrada de la Base de Conocimiento Nº 1295 para más información.2
- Formatos adicionales soportados al importar archivos CAD almacenados en una base de datos del Model Manager en una geometría: Parasolid®, ACIS® (SAT), STEP, IGES, y AutoCAD® (DXF™/DWG™).2
Model Manager Server
- COMSOL Multiphysics® ahora puede conectarse a un servidor de Model Manager con licencias fijadas a una CPU (CPU) y licencias de usuario único (NSL) además de licencias en red flotante (FNL).2
- El servidor de Model Manager ahora incluye un sistema de gestión de activos basado en la web que los usuarios de COMSOL Multiphysics® pueden utilizar para enlazer modelos y resultados de simulación a varios documentos, presentaciones, notas de proyecto, diapositivas, y otros archivos suplementarios y metadata. Utilizar el sistema de gestión de activos también es una forma sencilla de compartir estos archivos y metadata con gente de la organización que pueda no tener acceso a COMSOL Multiphysics® — todo mientras se mantiene todo en la misma base de datos que almacena los modelos.2
- Ahora se soporta directamente seguridad de capa de transporte (HTTPS), autentificación externa con AD/LDAP, y autentificación basada en proxy inversa con la interfaz web de administración de sistema servidor del Model Manager.2
- Ahora es posible configurar la gestión de usuario y control de acceso para una base de datos de servidor desde la interfaz web de administración de base de datos de servidor de Model Manager.2
- Solucionada una vulnerabilidad de seguridad potencial al actualizar Apache Log4j a la versión 2.17.1. Ver artículo en la Base de conocimiento aquí.0
- Se ha asegurado que los servidores Apache Solr administrados solo escuchen en la interfaz localhost en Linux® y macOS.1
- Mejoras de estabilidad.0,1
- Mejoras de seguridad.1
COMSOL Compiler™
- Solucionado un problema de licenciamiento con aplicaciones compiladas en la versión 6.0. Ver artículo de la base de conocimiento aquí.0
Application Builder
- Solucionada una pérdida de memoria en la Aplicación de Prueba.1
- Solucionado un problema la precisión del formato de números para objetos de formulario de visualización de datos utilizados en add-ins.1
- Solucionado un problema al utilizar TLS para la conexión del servidor SMTP al enviar emails.2
AC/DC Module
- Mejora de rendimiento: mejora significativa al evaluar parámetros de la bobina en estudios de Perturbación en el dominio de la frecuencia.1
- Un nuevo complemento Extractor de circuito está disponible bajo el módulo AC/DC en la ventana de librerías Add-in para generar circuitos eléctricos desde físicas resueltas.2
Acoustics Module
- Solucionado un problema en las condiciones de Puerto y Puerto concentrado en la interfaz de Acústica de presión cuando se utilizan las condiciones juntas con simetrías (la condición Simetría). Los casos donde el puerto se utiliza junto con simetrías ahora se manejan correctamente cuando la configuración es significativa.2
CAD Import Module
- Soporte para importar archivos de SOLIDWORKS® 2022.1
CFD Module
- Definiciones de variables fijas en condiciones de par de continuidad de flujo.1
- Solucionado un problema donde cualquier modelo creado en la versión 6.0 que utiliza un medio poroso con un modelo de turbulencia k-epsilon activado o cualquier otro modelo de turbulencia basado en RANS de ecuación de transporte podría haber producido resultados incorrectos. Con esta actualización, ya no es posible utilizar esta combinación de físicas, y únicamente los modelos de turbulencia algebraica (Algebraic yPlus y L-VEL) están soportados en combinación con un medio poroso. Hay planeado para una versión futura una implementación de modelos de turbulencia basados en RANS de ecuación de transporte en medios porosos.2
Chemical Reaction Engineering Module
- El subnodo de Dispersión ahora está disponible en los nodos Catalizador poroso y Cama empacada.1
- Ahora aparece un error cuando la capacidad térmica (Cp), utilizada en acoplamiento multifísicos de Flujo reactivo, es cero.2
Heat Transfer Module
- Se ha añadido una advertencia para informar que los acoplamiento multifísicos Flujo de humedad y Flujo reactivo no soportan el modelo de turbulencia LES.1
- Las funcionalidades Fuente de calor, Valores iniciales y Fuera de plano, ahora son aplicables en Medios Porosos utilizando tipos con desequilibrio térmico local y cama empacada. Las características Flujo de calor, Conector de sistema concentrado, superficie a ambiente, fuente de calor de contorno, y Potencia de haz depositado, ahora son aplicables en contornos adyacentes de Medios porosos utilizando tipos de medio poroso de desequilibrio térmico local o cama empacada. Cuando estas características se aplican en dominios de desequilibrio térmico local, camas empacadas o en contornos adyacentes, la temperatura efectiva se utiliza en las ecuaciones de la funcionalidad. Para aplicar la temperatura del fluido o sólido de los medios porosos en su lugar, utilizar la subfuncionalidad de los nodos Fluido, Matriz porosa o Pellets.1
- Solucionado un problema con la temperatura inicial para el Conector de Sistema Térmico Concentrado.1
- Corregida la contribución de la Fuente de Calor de Contorno Par cuando la fuente de calor se define desde una funcionalidad entrada.1
- Solucionada la opción de correlación elástica Mikik en la funcionalidad Contacto Térmico Par.1
- Solucionados algunos problemas al definir el factor de volumen y superficie en cáscaras debido a la curvatura o modelado con axisimetría 2D.1
- Solucionao un problema con el almacenamiento del factor de vista en Radiación superficie a superficie para evitar recálculos innecesarios.2
- Habilitada la funcionalidad de Capas finas en pares.2
- Corregida la velocidad de Solido para casos donde la Malla móvil y la Geometría deformada se combinan.2
- El acoplamiento Pipe Connection, que requiere una licencia para el módulo Pipe Flow Module, ahora puede ser utilizado para un acoplamiento con flujo de fluido utilizando una licencia para el módulo Heat Transfer Module.2
LiveLink™ for Simulink®
- Solucionado un problema para el trazado de partículas utilizado en una cosimulación cuando se utiliza un método de modelo para correr continuamente una secuencia de resolvedor sin una actualización del modelo.2
Microfluidics Module
- Añadido un valor inicial perdido para la Temperatura en la interfaz Slip Flow.1
Optimization Module
- Solucionado un problema con el escalado semianisotrópico en las funcionalidades de transformación para optimización de forma.2
Porous Media Flow Module
- Solucionado un problema con el acoplamiento de poroelasticidad al abrir modelos creados con versiones anteriores a 6.0.1.
- La ecuación para medios porosos no saturados cuando se utilizan los modelos de almacenamiento desde densidad y porosidad fueron modificados, lo que elimina el error de variable indefinida para la variable almacenamiento.1
Ray Optics Module
- Solucionado un error donde la acumulación de dominio en óptica de rayos daba un resultado erróneo para el primer elemento de malla alcanzado por un rayo saliendo de un dominio sin mallar.2
RF Module
- Mejorada la adaptación de malla en subconjuntos de dominios, en particular para modelos con capas perfectamente adaptadas, mediante la exclusión de contribuciones residuales de dominios en los que la adaptación no es realizada. Consecuentemente, el estimador del error en esos dominios será cero.1
Subsurface Flow Module
- Solucionado un problema con el acoplamiento de poroelasticidad cuando se abren modelos creados con versiones anteriores a la 6.0.1.
- Mejorada la visualización de la ecuación para la Ley de Darcy incluyendo fuerzas gravitacionales.1
0 Nuevo en update 0 (23 diciembrec 2021)
1 Nuevo en update 1 (11 febrero 2022)
2 Nuevo en update 2 (26 abril 2022)