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:

  • Parte 1: Poisson's and Laplace Equations
  • Parte 2: Diffusion-Type Equations
  • Parte 3: Convection–Diffusion Equations
  • Parte 4: Coordinate Transformations
  • Parte 5: Helmholtz Equation
  • Parte 6: Multiphysics Systems of Equations
  • Parte 7: Vector- and Tensor-Valued Systems of Equations
  • Parte 8: Using the Weak Form for Scalar Equations
  • Parte 9: Using the Weak Form for Equation Systems

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:

UTILIZAR EL ANÁLISIS DEL SISTEMA DE MEDICIÓN PARA MINIMIZAR LA VARIACIÓN EN LA PRODUCCIÓN

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.

UTILIZAR EL CONTROL ESTADÍSTICO DE PROCESOS PARA MEJORAR LOS RENDIMIENTOS Y EVITAR DESPERDICIOS EN EL PROCESO DE FABRICACIÓN

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.

UTILIZAR EL DISEÑO DE EXPERIMENTOS PARA MEJORAR LOS PROCESOS DE FABRICACIÓN

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.

UTILIZAR EL APENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA LA VALIDACIÓN POSTERIOR AL SILICIO

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).

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Encuentre su próxima idea.

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:

  • Minicursos, donde aprender nuevas técnicas de simulación
  • Galería de pósteres que muestran cómo se utiliza la simulación multifísica en I+D
  • Presentaciones de usuarios que cubren temas en todos los campos de la ingeniería.
  • Estaciones de demostración, donde puede recibir orientación 1 a 1 y probar el software COMSOL Multiphysics®
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  • Vea de primera mano una próxima versión del software COMSOL®
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La nueva versión AERMOD View 11.2 ya está disponible. Entre las novedades de esta revisión se encuentran las siguientes implementaciones:

  • AERMET View: Varias actualizaciones importantes que incluyen mejoras al especificar características de superficie Multi-Year
  • Land Use Creator: Ahora incluye soporte para estaciones Prognostic
  • AERMOD MPI: Se ha añadido un observador de ejecución de modelos para mejorar la finalización de la ejecución
  • Notas adicionales: Revise el documento completo Release Notes para una lista detallada de todos los cambios y corrección de errores
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".

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

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

Estos son algunos ejemplos relevantes de casos de uso de análisis predictivo en la industria de seguros.

Ejemplo 1
Uso de análisis avanzados y datos de terceros para entregar una cotización y vincular una póliza en minutos, en lugar de días.2

Ejemplo 2
Predecir la rotación de clientes, de modo que se tomen las medidas adecuadas para retener a los clientes.3

Ejemplo 3
Predecir el riesgo de un seguro de vida y considerar múltiples modelos rápidamente para obtener los mejores resultados.4

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.