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Por Frances Sneddon.
Minitab ahora ofrece dos tipos de simulación: Monte Carlo y simulación de eventos discretos. ¿Cuál es la diferencia? ¿Cuándo se utiliza cada una?
Minitab Workspace le ayuda a analizar la variabilidad y optimizar la configuración con la simulación de Monte Carlo, mientras que Minitab Simul8 le permite modificar y mejorar flujos de procesos completos mediante la simulación de eventos discretos. Pero ¿cuál es la opción ideal para su desafío?
Cambiar el proceso vs. cambiar la configuración
En un nivel fundamental, la diferencia entre estas dos técnicas de simulación se reduce a qué aspecto del sistema se desea modificar:
- La Simulación de Monte Carlo (MC) se utiliza cuando se desea cambiar la configuración del proceso actual. Monte Carlo se centra en ajustar parámetros clave, como la temperatura, las propiedades del material o los tiempos de servicio, para determinar las condiciones óptimas de operación. Se utiliza ampliamente para el análisis probabilístico y la evaluación de riesgos.
- La Simulación de Eventos Discretos (DES) es ideal cuando se desea modificar los pasos del proceso y considerar el impaecto del tiempo. Esto incluye la reestructuración de flujos de trabajo, la eliminación de cuellos de botella, la introducción del procesamiento en paralelo o la experimentación con nuevas secuencias operativas. Dado que DES considera explícitamente el tiempo, ayuda a analizar retrasos, tiempos de espera y utilización de recursos en sistemas dinámicos. Simul8 por ejemplo, permite a los usuarios visualizar y probar cambios en el diseño de procesos para optimizar la eficiencia.
En resumen: para Monte Carlo piense en parámetros, para eventos discretos piense en procesos.
Cómo funcionan
Simulación de Monte Carlo:
- Utiliza muestreos aleatorios y distribuciones de probabilidad para analizar la variabilidad y la incertidumbre en un sistema.
- Generalmente se aplica a problemas que involucran entradas estocásticas donde los resultados exactos son difíciles de determinar.
- Ayuda a identificar las mejores condiciones operativas en situaciones de incertidumbre.
- Ejemplo de caso de uso: Una fábrica desea determinar la configuración de temperatura óptima para una máquina para minimizar los productos defectuosos.
Simulación de eventos discretos:
- Simula sistemas como una serie de eventos discretos a lo largo del tiempo, capturando cómo los procesos evolucionan dinámicamente e interactúan con las limitaciones de recursos.
- Captura el flujo de entidades individuales (por ejemplo, clientes, piezas, transacciones) a través de un proceso.
- Ayuda a los tomadores de decisiones a optimizar la eficiencia del proceso probando diferentes configuraciones.
- Ejemplo de caso de uso: Una planta de fabricación desea reducir los retrasos en la producción reorganizando las estaciones de trabajo y reasignando recursos.
Cuándo utilizar cada enfoque
¿Cuál es el adecuado para Usted?
Si intenta rediseñar o mejorar un proceso, la Simulación de Eventos Discretos es la opción ideal. Le permite experimentar con cambios estructurales y visualizar cómo las diferentes configuraciones del proceso impactan el rendimiento a lo largo del tiempo.
Si busca evaluar el riesgo, la incertidumbre o encontrar la configuración óptima para un proceso sin modificar su estructura, la simulación de Monte Carlo es la mejor opción. Le ayuda a comprender cómo la variación en las entradas afecta los resultados, lo que resulta ideal para identificar las mejores condiciones operativas.
Cada método (Monte Carlo y Simulación de Eventos Discretos) ofrece un valor único por sí solo. Pero su verdadero potencial reside en su uso conjunto. Por ejemplo, se puede usar Monte Carlo para determinar los mejores parámetros de entrada para un sistema y, posteriormente, usar Simulación de Eventos Discretos para observar su rendimiento en el contexto dinámico del proceso real.
Tomemos un ejemplo de fabricación: se producen componentes automotrices que requieren recubrimiento en polvo y curado en horno. Si los componentes permanecen en el horno demasiado tiempo, se producen defectos. La simulación de Monte Carlo puede ayudarle a comprender cómo el tiempo de curado afecta la calidad del producto y a determinar la duración óptima. Sin embargo, el tiempo de curado no es solo un parámetro, sino que está influenciado por toda la línea de producción. Si la estación posterior al horno está bloqueada, los artículos pueden permanecer en el horno demasiado tiempo, incluso con los parámetros correctos. Aquí es donde entra en juego la Simulación de Eventos Discretos. Permite analizar todo el flujo del proceso para garantizar que el tiempo de curado se mantenga dentro del margen óptimo, mejorando el rendimiento del producto y reduciendo el desperdicio.
Uniéndolo todo: La diferencia de Minitab
Esta capacidad integral, desde la optimización de parámetros hasta el modelado de procesos reales, es lo que distingue a la suite de productos Minitab. Al combinar Monte Carlo, Simulación de Eventos Discretos e incluso Gemelos Digitales para la gestión del rendimiento en tiempo real, Minitab le ofrece un conjunto de herramientas completo e integrado para la mejora continua de procesos.
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- Categoría: Comsol
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Introducción y objetivos
La necesidad de monitorear y gestionar el impacto de los vehículos pesados sobre la infraestructura ha llevado al desarrollo de nuevas tecnologías de sensores. El estudio desarrollado por Vrtagic et al. [1] titulado “Design and evaluation of a piezoelectric pressure sensor for mass detection with COMSOL and machine learning modeling” y publicado en la revista internacional “Measurement” de Elsevier, presenta un prototipo de sensor de presión basado en materiales piezoeléctricos, diseñado para detectar el peso de los vehículos mediante la medición en tiempo real de su masa. Los autores utilizaron COMSOL Multiphysics® para simular la respuesta del sensor.
Modelización y simulación numérica
El diseño del sensor combina seis elementos piezoeléctricos de tipo PZT-5H distribuidos simétricamente tal y como se muestra en la geometría Figura 1. En el modelo de COMSOL Multiphysics® se acoplaron las físicas de mecánica estructural y electrostática.
Figura 1. Diseño estructural con incorporación de sensores piezoeléctricos y presión de carga.
Por otra parte, se definieron condiciones de contorno con restricciones fijas en los bordes y cargas aplicadas verticalmente en puntos de contacto definidos. La malla empleada fue del tipo free tetrahedral, con refinamiento extra-fino para capturar adecuadamente los gradientes de tensión y potencial eléctrico, tal y como se muestra en la Figura 2.
Figura 2. Modelo mallado de la geometría completa con y sin la capa superior.
El modelo simula la respuesta en voltaje inducido por cargas entre 21 kg y 70 kg aplicadas en diferentes posiciones, lo que permite generar una base de datos sintética representativa. Las ecuaciones de acoplamiento piezoeléctrico se basan en la formulación tensorial habitual, permitiendo analizar la distribución del campo eléctrico y las deformaciones inducidas.
Resultados/conclusiones
Los resultados de la simulación muestran cómo las tensiones generadas en las zonas de carga provocan diferencias de potencial medibles entre sensores, dependientes tanto de la magnitud como de la posición de la carga. Esta información fue utilizada para alimentar un modelo de aprendizaje máquina. El entrenamiento se realizó con los datos simulados en COMSOL Multiphysics® y experimentales, logrando un ajuste muy preciso.
Además, se validaron los resultados con un escenario real utilizando una bicicleta y diferentes pesos, confirmando la robustez del modelo incluso en condiciones dinámicas. Los errores en la estimación de la masa total se mantuvieron por debajo del 2% en la mayoría de los casos. El uso de COMSOL permitió adaptar datos sintéticos al comportamiento real del sistema mediante ajustes no lineales tipo exponencial.
Este trabajo demuestra el potencial de COMSOL como herramienta clave en el diseño de sensores inteligentes, facilitando la generación de datos simulados de alta calidad y reduciendo la necesidad de ensayos físicos costosos. Combinado con aprendizaje máquina, se logra un sistema predictivo escalable para aplicaciones en infraestructura vial, movilidad urbana y control de cargas.
Referencias
[1] Vrtagic et al. “Design and evaluation of a piezoelectric pressure sensor for mass detection with COMSOL and machine learning modeling” Measurement 254 (2025) 117945.
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- Categoría: BIOVIA
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En este artículo abordamos cómo las tecnologías de modelado y simulación molecular permiten:
- Predecir propiedades fisicoquímicas y biológicas de nuevos compuestos, optimizando el diseño de fármacos y materiales avanzados.
- Reducir significativamente los tiempos y costes asociados al desarrollo experimental, gracias a herramientas como BIOVIA Discovery Studio, Materials Studio, COSMO-RS y TURBOMOLE.
- Facilitar el diseño racional de bioterapéuticos, materiales sostenibles y formulaciones innovadoras, mejorando la eficiencia y seguridad de los productos finales.
La simulación computacional se consolida así como un pilar estratégico para la industria farmacéutica, química y de materiales, acelerando la innovación y aportando rigor científico a cada etapa del proceso de I+D.
📖 Puedes leer el artículo completo aquí: Farmabiotec - Especial Inteligencia Artificial
¡Gracias a FarmaBiotec por permitirnos compartir nuestra visión sobre el futuro de la ciencia y la tecnología!
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- Categoría: MapleSim
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Desafío:Para cumplir con los requisitos de rendimiento de una nueva máquina de moldeado por inyección , los ingenieros de Niigon Machines Ltd. se enfrentaron a opciones de actualización de coste prohibitivo. La máquina, que ya operaba en las instalaciones del cliente final, necesitaba reducir el tiempo de ciclo. Los enfoques tradicionales de Niigon implicaban una importante y costosa actualización del sistema mecánico, además de un tiempo de inactividad considerable para la instalación. |
Solución:Para evitar costos excesivos de hardware y tiempos de inactividad de las máquinas, Niigon se asoció con Maplesoft para adoptar un enfoque de puesta en marcha virtual. Para reducir el tiempo de ciclo de sus máquinas, los ingenieros de Maplesoft crearon un modelo dinámico que podía servir como una potente plataforma de pruebas para optimizar el código de control. Mediante un gemelo digital de la máquina, el equipo de control pudo desarrollar, refinar y probar una solución optimizada. Logró cumplir con los requisitos existentes sin incurrir en costos adicionales ni tiempos de inactividad de las máquinas. |
Resultado:La máquina de moldeado por inyección ahora cumple con todos los requisitos y especificaciones de sus clientes, con un aumento de más del 25% en el rendimiento con el mismo hardware. La puesta en marcha virtual proporcionó a Niigon una nueva forma de lograr el máximo rendimiento con su hardware existente, a una fracción del coste de un rediseño mecánico. Los ingenieros de Niigon están implementando técnicas de puesta en marcha virtual para crear una nueva generación de máquinas que logran un rendimiento más rápido y predecible con un tiempo de puesta en marcha significativamente menor. |
En el sector de la automatización, la velocidad y la eficiencia lo son todo. Los ingenieros buscan constantemente nuevas técnicas para aumentar la velocidad de producción sin sacrificar la seguridad ni la calidad. Para mejorar el rendimiento de las máquinas, muchos ingenieros buscan nuevos motores, sistemas hidráulicos y otros componentes que puedan soportar requisitos más exigentes. Con la llegada de la puesta en marcha virtual, los ingenieros de Niigon Machines Ltd. están logrando que sus máquinas actuales funcionen con mayor rapidez, seguridad y eficiencia, utilizando principios de diseño basados en simulación para optimizar sus productos.
omo proveedor de máquinas modernas de moldeo por inyección, Niigon ofrece máquinas modulares y personalizables para satisfacer las demandas de un mercado extremadamente competitivo. Recientemente, entregaron una nueva máquina que operaba dos unidades de inyección en paralelo, aprovechando el accionamiento hidráulico y eléctrico para prensar los moldes (Figura 1). Una vez entregada, su cliente final requería una mayor productividad de la que la máquina podía alcanzar en ese momento.
Figura 1: Un modelo simplificado de la nueva máquina de moldeado por inyección de Niigon, que utiliza dos unidades de moldeado por inyección que funcionan en paralelo.
En su configuración actual, la velocidad de la máquina se veía limitada por oscilaciones indeseadas que aparecían a velocidades de producción más altas, lo que obligaba a operar la máquina a una velocidad inferior a la especificada por el cliente. Estas oscilaciones, que actuaban sobre la platina central, se producían durante la fase del ciclo de la máquina en que estas platinas se cerraban. Los ingenieros de Niigon exploraron diversas opciones para mejorar la configuración de su máquina. Con las técnicas de ingeniería actuales, una solución requeriría la sustitución de los componentes hidráulicos por componentes eléctricos, lo que implicaba un coste en hardware, cientos de horas de ingeniería y pérdidas significativas por tiempo de inactividad de la máquina.
Un nuevo enfoque: puesta en servicio virtual
Ante los altos costos y los plazos ajustados, Niigon decidió considerar un nuevo enfoque para la optimización de máquinas. Se asociaron con Maplesoft, proveedor líder de soluciones de simulación y puesta en marcha virtual, para explorar la optimización de sus estrategias de control con técnicas basadas en simulación. De tener éxito, Niigon podría resolver su problema optimizando con precisión sus controladores para minimizar las oscilaciones no deseadas, sin necesidad de hardware nuevo.
Para obtener resultados lo más rápido posible, Niigon contrató los servicios de Maplesoft Engineering Solutions para desarrollar e implementar una actualización basada en simulación en su máquina. Los expertos de Maplesoft primero desarrollaron un modelo de máquina validado, investigaron las causas subyacentes de las oscilaciones y luego utilizaron el modelo de simulación como plataforma de pruebas virtual para optimizar los controladores de la máquina. Al optimizar el control virtualmente, Niigon pudo desarrollar, probar y optimizar múltiples estrategias sin desconectar la máquina física ni arriesgarse a dañarla durante las pruebas. Una vez desarrollada la estrategia adecuada, la máquina física se actualizó remotamente con el nuevo software.
Desarrollo del modelo
Para crear el modelo de simulación, también conocido como gemelo digital, Niigon proporcionó a Maplesoft diversos datos operativos de su máquina, incluyendo datos de velocidad, posición y par de diferentes componentes. Utilizando MapleSim (Figura 2), la herramienta de modelado y simulación de Maplesoft, se creó un modelo dinámico para replicar el funcionamiento de la máquina física. Para lograr la fidelidad requerida, el modelo incluyó componentes clave de la máquina física, incluyendo sistemas hidráulicos y mecánicos, modelados en el mismo entorno multidominio dentro de MapleSim.
Figura 2: Un ejemplo del espacio de trabajo de MapleSim, que muestra la topología del modelo para parte de la máquina de moldeo por inyección.
Al comparar los datos de la máquina física con los resultados del modelo, los ingenieros de Maplesoft crearon un modelo de simulación que replicaba con precisión las oscilaciones observadas en la máquina física. Ahora podían usar este modelo para investigar la causa de las oscilaciones y simular diversas estrategias para eliminarlas del funcionamiento.
Optimización del código de control
Niigon ya estaba listo para usar su modelo de simulación para desarrollar un nuevo código de control optimizado para la máquina. Como cliente de B&R Industrial Automation, Niigon utilizó Automation Studio para el diseño del control, que permite importar fácilmente modelos de MapleSim para la puesta en marcha virtual. El modelo de MapleSim se conectó a Automation Studio mediante el Conector MapleSim de B&R , lo que permitió a Niigon simular el impacto de su código de control en un modelo basado en simulación en tiempo real (Figura 3).
Figura 3: Ejemplo de la conexión entre MapleSim (derecha) y el software de desarrollo del sistema de control (izquierda), compuesto por B&R Automation Studio y el propio software de interfaz hombre-máquina (HMI). Los ingenieros de Niigon utilizaron el modelo de simulación de MapleSim como plataforma de pruebas virtual para las pruebas en tiempo real dentro de Automation Studio y utilizaron el código de control resultante para la implementación en su sistema HMI.
Al realizar pruebas con una máquina virtual, Niigon pudo ejecutar innumerables iteraciones de estrategias de control de forma remota, sin la máquina física. Con un solo clic, pudieron visualizar la respuesta de su máquina a diferentes estrategias de control, tanto en forma de datos específicos de sensores como de visualizaciones 3D en tiempo real. Tras optimizar virtualmente sus estrategias de control, estaban listos para su implementación en la máquina física.
Uniéndolo todo: Actualizando la máquina
Figura 4: La máquina de moldeo por inyección física, desarrollada por Niigon.
Con los prometedores resultados de sus optimizaciones basadas en modelos, los ingenieros de Niigon y Maplesoft estaban listos para implementar su solución en la máquina física (Figura 4). En una situación típica de puesta en marcha, los ingenieros podrían tardar semanas o meses en definir una configuración de controlador adecuada. Sin embargo, dado que Niigon realizó las pruebas en la máquina virtual, requirieron menos de dos días de inactividad para implementar las optimizaciones en su funcionamiento.
Tras implementar dos importantes estrategias de optimización, las máquinas Niigon lograron reducir el tiempo de ciclo de la máquina en más de un 25% (Figura 5) y eliminar eficazmente los problemas de oscilación durante la producción. «Al principio pensamos que era imposible hacerlo con software», comentó Billy Jiang, diseñador de controles de este proyecto. «Fue increíble cuando obtuvimos estos resultados».
Figura 5: Al optimizar el código de control de la máquina, los ingenieros notaron una reducción significativa en las oscilaciones al comparar el sistema hidráulico sin un controlador optimizado (verde) y con la nueva estrategia de control (rojo).
Al utilizar la puesta en marcha virtual como tecnología de automatización, Niigon logró entregar una máquina que superó los requisitos de rendimiento de su cliente, con menos tiempo de inactividad y un coste inferior al 25% de las soluciones basadas en hardware. Desde la optimización de la máquina de moldeo por inyección, el cliente final ha incorporado un segundo empleado a su línea para seguir el ritmo del aumento de producción.
El futuro de la puesta en servicio virtual en Niigon
Para mí, es una obviedad. Nunca sacarás el máximo provecho de tu sistema mecánico sin simulación.
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Marc Ricke |
En cuestión de meses, la simulación de máquinas pasó de ser una opción poco considerada a una herramienta importante para futuros desarrollos de ingeniería en Niigon. Marc Ricke, ingeniero de control de Niigon, está convencido del rendimiento adicional que la simulación puede aportar a toda su línea de productos. "Para mí, es una obviedad. Nunca se sacará el máximo provecho de un sistema mecánico sin simulación".
A medida que continúan implementando procesos de puesta en marcha virtuales en Niigon, Marc seguirá utilizando Maplesoft Engineering Solutions para consultoría, capacitación y software. «La calidad del servicio que recibimos es invaluable. Ante todo, siempre se preocuparon por ayudarnos a abordar y resolver nuestros problemas lo más rápido posible».
¿Qué le depara el futuro a Niigon? Aunque no pueden precisar qué está en desarrollo, Marc confía en que la simulación les proporcionará una sólida ventaja competitiva en sus futuros productos. En el futuro, cree que los clientes empezarán a demandar las ventajas que ofrece el desarrollo de máquinas basado en simulación.
Al principio, el modelado CAD se consideraba innecesario, y algunos creían que no había problema sin él. Hoy en día, ni siquiera se hablaría de su necesidad. En dos años, esperamos que aquí la gente vea la simulación de la misma manera.
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Frances Sneddon.
Las políticas comerciales geopolíticas parecen ser más fluidas que nunca. Los recientes cambios en la política comercial estadounidense han generado una gran incertidumbre para los fabricantes. Los posibles aranceles no solo podrían transformar la cadena de suministro global, sino que las rápidas fluctuaciones en las políticas dificultan aún más la toma de decisiones. Los fabricantes globales se ven presionados para responder con rapidez, pero las herramientas de pronóstico tradicionales suelen ser insuficientes cuando las condiciones son complejas y cambian rápidamente. La simulación ofrece una alternativa eficaz.
¿Por qué la simulación de eventos discretos?
La simulación de eventos discretos le permite crear un modelo visual y dinámico de sus operaciones, desde el abastecimiento hasta la producción y la distribución, y evaluar cómo los diferentes escenarios tarifarios afectarán el rendimiento. A diferencia de las hojas de cálculo estáticas o los modelos lineales, la simulación considera la variabilidad, los plazos, los cuellos de botella y los ciclos de retroalimentación. Esto ayuda a las empresas a tomar decisiones más acertadas y resilientes en situaciones de incertidumbre.
Desafíos clave y soluciones basadas en simulación
Desafío n°1: Aumento de los costes de las materias primas y los componentes
Utilice la simulación para crear un modelo de costos que monitoree dinámicamente el impacto de los diferentes niveles arancelarios en su lista de materiales. Simule diferentes estrategias de abastecimiento (por ejemplo, cambio de proveedores o modificación del volumen de pedidos) para evaluar el costo total en destino, la erosión del margen y el impacto en las ganancias.
Desafío n°2: Interrupciones de la cadena de suministro y viabilidad de las rutas
Utilice la simulación para modelar las redes de la cadena de suministro actuales y futuras. Compare los tiempos de tránsito, los requisitos de inventario, los niveles de servicio y los costos asociados en diferentes configuraciones. Identifique los cuellos de botella y los nuevos riesgos que generan los cambios de proveedores.
Desafío n°3: Mayor presión operativa para reducir costes
Utilice la simulación para optimizar los cronogramas de producción, la utilización de recursos y los flujos de trabajo. Pruebe estrategias de manufactura esbelta e identifique qué cambios en los procesos internos generan el mayor ahorro con el menor riesgo.
Desafío n°4: Suavidad de la demanda debido al aumento de los precios al consumidor
Utilice la simulación para modelar la elasticidad de precios y simular cómo las diferentes estrategias de precios afectan la demanda, el inventario y la capacidad. Analice las compensaciones entre precio, volumen y rentabilidad para fundamentar las estrategias de ventas y marketing.
Desafío n°5: Alineación interna y justificación de decisiones
Utilice modelos visuales e interactivos para comunicar suposiciones y riesgos. Ayude a las partes interesadas a comprender los impactos previstos del cambio y a probar ideas alternativas en un entorno sin riesgos.
Superando la incertidumbre con simulación
La simulación no elimina la incertidumbre, pero ofrece a los fabricantes una forma de explorar opciones de forma proactiva, prepararse para la volatilidad y tomar decisiones más inteligentes y ágiles. Dado que es probable que la política arancelaria siga siendo inestable, la simulación ofrece una ventaja competitiva para afrontar la complejidad que se avecina.
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- Categoría: Signals ChemDraw
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Captura estructurada desde el punto de entrada químico
Las estructuras químicas representan uno de los tipos de datos más frecuentemente generados en los laboratorios de I+D. Signals ChemDraw permite:
- La digitalización precisa de estructuras moleculares, integradas directamente con sistemas ELN o bases de datos corporativas.
- La captura automática de metadatos relevantes (usuario, fecha, ID de experimento, proyecto, etc.) en cada entidad química generada.
- La normalización de datos estructurales mediante formatos estándar como .mol, .cdx o .sdf, facilitando la interoperabilidad con sistemas downstream.
Facilitando la trazabilidad y el enriquecimiento semántico
Una estructura química sin contexto no tiene valor en entornos data-driven. Signals ChemDraw resuelve este problema permitiendo:
- La asociación semántica de entidades moleculares con protocolos experimentales, compuestos de referencia, y resultados analíticos.
- La integración de nomenclatura IUPAC, identificadores estructurales (InChI, SMILES) y propiedades calculadas, listos para ser explotados mediante algoritmos de IA o modelos QSAR.
- La vinculación con ontologías y taxonomías internas para una clasificación coherente y escalable.
Preparación para flujos de machine learning y modelado predictivo
La utilidad de los datos estructurales en entornos de IA depende de su calidad sintáctica y semántica. Signals ChemDraw facilita esta preparación mediante:
- Exportación directa a plataformas de modelado o data lakes compatibles.
- Integración en pipelines automatizados de análisis de datos.
- Soporte para estructuras químicas utilizadas en entrenamiento de modelos de predicción de propiedades, actividad biológica o comportamiento fisicoquímico.
Conclusión
Signals ChemDraw no solo permite la generación de estructuras químicas de forma eficiente y precisa, sino que las contextualiza desde su creación. Al estandarizar, enriquecer y vincular la información molecular desde el primer punto de contacto, permite que los datos estén preparados para su reutilización en entornos de IA y análisis avanzados. La transformación digital en I+D comienza con herramientas que entienden que una molécula no es solo un dibujo, sino un nodo de información crítica.
Para más información técnica sobre cómo integrar Signals ChemDraw en tu ecosistema de datos científicos, contacta con nuestro equipo experto.