Ahora está disponible un nuevo curso en el "Learning Center" de COMSOL sobre el modelado con ecuaciones en derivadas parciales con COMSOL Multiphysics.
El curso "Modeling with Partial Differential Equations in COMSOL Multiphysics" consta de nueve partes, que son:
El curso proporciona una buena y detallada introducción de cómo realizar modelado basado en ecuaciones en el software. En cada parte se guía al usuario a través de la implementación y resolución de diferentes sistemas de ecuaciones (para físicas que ya disponen de interfaces integradas para ser utilizadas para el modelado en el software). Este curso será de gran utilidad tanto a usuarios nuevo como a los experimentados.
Puede accederse al curso bajo la Base de Conocimiento de COMSOL o con el enlace más abajo.
Por Joshua Zable.
La fabricación de semiconductores no es solo uno de los sectores más teconológicamente avanzados, sino que también se encuentra entre los más costosos. A medida que los dispositivos basados en semiconductores se han convertido en algo común en todo, desde ordenadores personales hasta teléfonos y automóviles, la demanda ha seguido aumentando. Mientras que aumentan los volúmenes, aumenta la necesidad de iniciativas de calidad más sólidas. Si bien la mayoría de fabricantes utilizan software estadístico como Minitab para resolver ciertos problemas, aún existe la oportunidad de ampliar su alcance y ofrecer más valor.
¿Cuáles son las buenas noticias? La fabricación de semiconductores tiende a recopilar más datos en promedio que otras industrias. Eso significa que se pueden poner los datos a trabajar más fácilmente de diferentes maneras, como:
El uso de herramientas como R&R y ANOVA para determinar la variación en el sistema de medición es fundamental, especialmente para la fabricación de ssemiconductores. Para garantizar que se puedan cumplir las especificaciones, la repetibilidad y la reproducibilidad de las mediciones, deben ser pequeñas en relación con las tolerancias de especificación medidas. El nuevo módulo de análisis del sistema de medición de Minitab permite a los profesionales de todos los niveles evaluar la variación, el sesgo y la estabilidadl del sistema de medición con facilidad.
El uso de gráficos de control y el análisis de capacidad para medir características críticas, como el grosor de la oblea, tasas de deposición (la tasa del material depositado en la superficie de la oblea comoo una capa delgada para contener propiedades eléctricas), tiempos de punto final (para detectar el tiempo más preciso para detener el proceso de grabado para evitar un grabado excesivo o insuficiente), entre otros, ayudarán a garantizar que el proceso y equipo están bajo control. Si ya se están utilizando métodos SPC, utilizar la próxima generación de control estadístico de procesos de Minitab puede ayudar a mejorar las técnicas y generar ahorros en tiempo real.
Debido a que la fabricación de semiconductores se compone de múltiples procesos complejos, ese posible que incluso los ingenieros más experimentados y competentes no conozcan necesariamente la mejor configuración para el equipo de fabricación. Incluso si se conocen los ajustes óptimios, constantemente se adoptan nuevas tecnologías que introducen situaciones desconocidas y nuevos problemas. El diseño de experimentos ayuda a los ingenieros a construir un modelo integral para ayudar a comprender, con mucha precisión, cómo funciona el sistema.
A diferencia de las pruebas de producción en las que se toman medidas y se toman decisiones de aprobación/falla, en la validación posterior al silicio debe comprenderse con gran detalle el comportamiento del dispositivo en todo tipo de condiciones operativas. Con el aprendizaje automático, se puede comprender mejor cómo las entradas del dispositivo afectan a las slaidas y encontrar relaciones ocultas y complejidades entre ellas. Con el módulo de análisis predictivo de Minitab, puede crearse un modelo predictivo sólido o utilizar herramientas con el gráfico de importancia relativa para resaltar las entradas más críticas que afectan al rendimiento.
Nos complace anunciar que la Conferencia Europea de COMSOL 2023 tendrá lugar del 25 al 27 de octubre en Munich (Alemania).
Nuestro evento de 2023 presenta nuevos minicursos, charlas magistrales y presentaciones para usuarios. Como asistente, verá cómo la simulación multifísica está ayudando a impulsar avances en una variedad de áreas de aplicación y podrá conectarse con otros ingenieros, científicos y profesionales de la simulación.
Podrá encontrar:
La nueva versión AERMOD View 11.2 ya está disponible. Entre las novedades de esta revisión se encuentran las siguientes implementaciones:
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:
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".
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:
Otras novedades de esta versión son
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.
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Estos son algunos ejemplos relevantes de casos de uso de análisis predictivo en la industria de seguros. Ejemplo 1 Ejemplo 2 Ejemplo 3 |
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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.
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.