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Al proporcionar a su personal de ventas capacitación y experiencia en el uso de herramientas estadísticas, este líder mundial de la industria química creó una potente manera de ayudar a los clientes potenciales o consolidados a comprender el valor de sus productos y servicios lo que, a su vez, ayudó a aumentar las ventas.
Como empresa química global comprometida con la mejora de la producción de papel, la fabricación de cuero y el tratamiento del agua, Buckman está también comprometida con la mejora continua dentro de su propio negocio. Esta filosofía permite a la empresa ofrecer un servicio excepcional y soluciones químicas innovadoras que ayudan a sus clientes a aumentar la productividad, reducir el riesgo, mejorar la calidad del producto y proporcionar un retorno de la inversión medible.
La iniciativa de mejora continua única de Buckman cubre las operaciones globales de la empresa. Como en la mayoría de las implementaciones, Buckman usa Lean Six Sigma (LSS) y estadísticas para completar proyectos de mejora interna. Pero Buckman también capacita a sus equipos técnicos de ventas para utilizar LSS y herramientas estadísticas para que puedan proporcionar más valor a los clientes. Con Minitab Statistical Software para ayudarlos a analizar sus datos, Buckman desarrolló nuevas formas de impulsar las ventas y transformar su negocio.
El reto
La iniciativa de calidad de Buckman comenzó como respuesta a problemas que surjen en muchas otras empresas.
“Tuvimos un sólido crecimiento de las ventas, pero nuestra ganancia operativa era relativamente plana”, dice Drew Mohler, cinturón negro de Lean Six Sigma y consultor senior de desarrollo organizacional en Buckman. “Añadíamos actividades y costes que superaban cualquiera de los beneficios que recibíammos por el aumento de las ventas, por lo que la brecha cada vez mayor entre las ventas y las ganancias se convirtió en el objetivo de nuestra iniciativa de mejora continua”.
Primero, Buckman evaluó todos los roles en la organización, con el objetivo de eliminar la actividad sin valor añadido.
“Ese esfuerzo provocó un cambio de paradigma en la forma en que nuestra organización ve la forma en que trabajamos”, agregó Mohler. “Inculcó la filosofía de toda la empresa de pensar siempre en formas mejores, más rápidas o más rentables de hacer el trabajo”.
Con esta mentalidad establecida, la empresa comenzó a estructurar un programa de mejora continua que utilizaba herramientas Lean Six Sigma como marco para completar proyectos en cada una de sus operaciones globales. Mohler, que era responsable de capacitar a los asociados de ventas en Lean Six Sigma, sabía que las capacidades de análisis de datos serían clave para que los equipos completaran con éxito los proyectos de mejora. Pero esto también planteó una pregunta crítica: ¿quién más dentro de la organización se beneficiaría de la comprensión y el uso de herramientas estadísticas?
Cómo ayudó Minitab
En muchas empresas que implementan LSS, las herramientas estadísticas se enseñan en un curso de cinturón verde o cinturón negro, como parte de un conjunto de herramientas más amplio enmarcado por la metodología DMAIC, un enfoque que divide los proyectos en cinco fases: Definir, Medir, Analizar, mejorar (Improve) y Controlar. En estas implementaciones, el uso de herramientas estadísticas se enmarca únicamente en el trabajo a través de un proyecto de mejora. Buckman eligió un enfoque diferente, reconociendo que las herramientas estadísticas de LSS son útiles para cualquier función que analice datos. Si estas herramientas se enseñaran independientemente del modelo DMAIC, podrían enseñarse a una audiencia más amplia que solo a los cinturones verdes o negros.
“Adoptamos un enfoque Lean para la implementación de Lean Six Sigma, dándonos cuenta de que muchos de nuestros asociados que deberían usar herramientas estadísticas no se beneficiarían del plan de estudios completo de un curso de cinturón LSS”, dice Mohler. "Al observar esta visión ampliada, nos dimos cuenta de que un grupo clave al que se le debería enseñar estas herramientas eran nuestros asociados de ventas".
En Buckman, los agentes de ventas técnicas que tienen experiencia en química, biología o ingeniería trabajan directamente con los clientes de la empresa para ayudarles a evaluar sus procesos y buscar oportunidades de mejora. El análisis de los datos de los clientes es una parte clave del proceso de venta de Buckman.
“Con las soluciones químicas de Buckman, nuestros equipos de ventas técnicas trabajan para mejorar los sistemas de nuestros clientes”, dice Mohler. "En esencia, funcionan como ingenieros de procesos para nuestros clientes".
Mohler y sus colegas desarrollaron dos cursos Lean Six Sigma separados. El primer curso, un curso de cinturón amarillo, se centró en el proceso tradicional DMAIC y las herramientas “blandas” de mejora de la calidad. Este es el curso que Buckman enseña a los asociados que liderarán proyectos de mejora simples. El segundo curso es un curso de análisis de datos y herramientas estadísticas dirigido a los asociados de ventas de la organización.
En lugar de utilizar el marco DMAIC como la columna vertebral de la capacitación en estadística, Buckman tomó el proceso de venta y vinculó las herramientas estadísticas adecuadas a cada paso. Este marco dividió el flujo de ventas en partes más manejables y analizó las actividades de análisis de datos que se utilizan para:
- Obtener conocimiento de los procesos del cliente
- Planificar, ejecutar, evaluar y vender nuevos programas químicos
- Gestionar programas químicos en curso
- Resolver problemas dentro de la cuenta
“El objetivo final era que nuestros agentes de ventas se sintieran cómodos con el uso de herramientas estadísticas prácticas, para que pudieran hacer mejores recomendaciones (recomendaciones basadas en datos) para ayudar a nuestros clientes”, señala Mohler. "Creemos que centrar nuestros esfuerzos en mejorar la satisfacción del cliente hará que Buckman sea más rentable y sostenible".
En la clase de estadística, los asociados reciben capacitación sobre las herramientas que necesitan para sus actividades laborales. Conceptos como gráficos de control, pruebas de hipótesis, análisis de capacidad y correlación se enseñan con ejemplos prácticos que utilizan las herramientas de análisis de datos disponibles en Minitab Statistical Software.
Para realizar análisis estadísticos como la capacidad del proceso, que puede ayudar a determinar si un proceso es capaz de producir resultados que cumplan con los requisitos del cliente, los asociados usan el Asistente de Minitab. El Asistente es una herramienta basada en menús que guía a los usuarios paso a paso a través de su análisis. Incluye árboles de decisión que facilitan la elección de qué análisis utilizar para examinar los datos.
El Asistente describe el proceso para elegir el análisis correcto e incluye árboles de decisiones interactivos que plantean preguntas para ayudar a los usuarios a elegir la herramienta estadística adecuada.
“Cuando aprenden estadística, lo último que quieren nuestros agentes es algo complicado, y encuentran que los árboles de decisión que les ayudan a elegir qué análisis usar son extremadamente útiles”, dice Mohler. "Existe un factor de intimidación con el aprendizaje de la estadística, pero no cuando se usa el Asistente".
A los empleados también se les enseña a visualizar sus datos utilizando los distintos gráficos y tablas de Minitab. Por ejemplo, suponga que un asociado realiza una prueba para mejorar el brillo del papel que se produce para uno de los clientes de Buckman y recopila datos antes y durante la prueba para evaluar si su producto ha marcado una diferencia. El gráfico de control por etapas proporciona una herramienta poderosa para mostrar el impacto que la química de la empresa tuvo en el proceso.
El gráfico de control con las etapas anteriores muestra el impacto que tuvo un producto en el promedio del proceso.
Los agentes de ventas también aprendieron a realizar pruebas de hipótesis con el Asistente. Las pruebas de hipótesis se utilizan para determinar si hay suficiente evidencia en una muestra de datos para inferir una conclusión dada para toda la población.
Para determinar si hubo una mejora estadísticamente significativa como resultado de un producto de Buckman, a los agentes se les enseña a ejecutar una prueba t de 2 muestras en Minitab para evaluar la diferencia entre las dos medias. En lugar de simplemente tomar un promedio de los resultados del antes y el durante y hacer declaraciones sobre el éxito del ensayo, a los agentes se les enseña a usar herramientas estadísticas para evaluar con mayor precisión los resultados de un ensayo.
Los informes resumidos del Asistente ayudan a los agentes de ventas a sacar las conclusiones correctas de sus análisis y explicar los resultados.
La interpretación incorporada con el Asistente hace que sea sencillo para los agentes ver si existe una diferencia estadísticamente significativa entre los dos medios, lo que les permite a ellos (y a sus clientes) verificar el éxito de una prueba.
“Minitab nos ha ayudado a desmitificar las estadísticas y enseñar con éxito algo que se ha percibido como más complicado de lo que realmente es”, dice Mohler. "Nuestros agentes de ventas se han aferrado al análisis de datos y han podido ver los beneficios de primera mano".
Para brindar orientación complementaria sobre el aprendizaje de herramientas estadísticas, Mohler y el equipo de implementación de LSS se aseguraron de que los agentes tuvieran acceso a Quality Trainer, el curso de aprendizaje electrónico de Minitab que enseña estadísticas de calidad y cómo analizar datos con Minitab.
“Quality Trainer ayuda a nuestros agentes a obtener una mayor comprensión de las herramientas estadísticas, tanto antes como después de asistir a la capacitación”, dice Mohler“. Minitab y Quality Trainer son herramientas potentes que son fáciles de aprender y usar, y apreciamos los recursos de soporte técnico que facilitan nuestras licencias”.
Resultados
Desde el lanzamiento de la capacitación en herramientas estadísticas hace 3 años, Buckman ha capacitado a más de 500 agentes de ventas de campo en todo el mundo. Y los resultados se están notando en otras partes de la empresa.
“Nuestros equipos de Investigación y Desarrollo también están interesados en aprender cómo aprovechar Minitab para el trabajo de análisis de datos que realizan habitualmente. Actualmente estamos desarrollando clases para ellos que se centrarán en herramientas de análisis útiles para el desarrollo de productos y pruebas de laboratorio”, dice Mohler. “Nuestra mentalidad corporativa se ha transformado en un enfoque que permite a todos los miembros de nuestra organización tomar decisiones basadas en datos”.
En otro ejemplo, un ingeniero de una de las plantas de Buckman que quería recibir capacitación de Minitab asistió a una de las clases de ventas de campo. “Regresó a su oficina entre el segundo y tercer día de la capacitación y realizó un estudio de capacidad en Minitab”, dice Mohler. "Se dio cuenta de que la planta podría hacer un ligero ajuste a un parámetro de proceso para un producto que ahorraría más de cuarenta mil dólares al año".
Con su capacitación en estadísticas de campo, los agentes de ventas de Buckman están mejorando sus tasas de conversión, pero lo que es más importante, están brindando más valor a los clientes.
"Desde que implementamos la capacitación en estadísticas de campo, tenemos ejemplos de dónde hemos vendido nuevos negocios o protegido negocios existentes debido a nuestras habilidades mejoradas de análisis de datos". señala Mohler. “Pero lo que realmente hemos visto es una mayor confianza en nuestros agentes de ventas.
“Debido a que han realizado el trabajo estadístico entre bastidores, están mejor preparados para explicar los beneficios resultantes de nuestros productos y nuestros clientes nos ven como mucho más conocedores de sus sistemas. Esto por sí solo hace que el programa de formación sea un éxito ".
Lo que comenzó como un proyecto de mejora continua a nivel ejecutivo se ha infiltrado rápidamente en el resto de la organización.
“Seguimos adoptando la mejora continua y el pensamiento basado en datos y sabemos que esta cultura es fundamental para nuestro éxito a largo plazo”, dice Mohler. "Hemos descubierto que cualquiera que use datos puede beneficiarse de Minitab".
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ORGANIZACIÓN VISIÓN GENERAL
PRODUCTOS UTILIZADOS RESULTADOS
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Por Marilyn Wheatley
El mapa de calor es una de las nuevas visualizaciones que se introdujo recientemente en la última versión de Statistical Software. Los mapas de calor pueden ayudar a visualizar el impacto de muchas categorías sobre un valor numérico y son una opción excelente para ver detalles cuando se tratan conjuntos de datos más grandes.
Alguno de los beneficios clave de los mapas de calor de Minitab LLCluyen su facilidad de uso, la interactividad, la flexibilidad y, lo mejor de todo, la facilidad de comprensión de los resultados. Los mapas de calor también ofrecen una forma sencilla de identificar patrones o detectar rápidamente valores extremos en los datos.
Estos gráficos permiten la visualización de hasta 10 categorías en una métrica numérica. El gradiente de color en el mapa de calor se muestra automáticamente basándose en la estadística resumen seleccionada, como la media o la suma de la métrica numérica. Los colores del gradiente representan los valores más altos de la estadística resumen en rojo, y los valores más bajos en azul.
Vamos a echar un vistazo a cinco usos fundamentales para los mapas de calor.
Uso #1: Pérdida de clientes
Se utiliza CART® (Classification & Regression Trees) en Minitab para construir un modelo que prediga la probabilidad de pérdida de clientes. El mapa de calor inferior muestra la probabilidad de pérdida predicha por el modelo y se basa en cinco de los importantes predictores identificados por el gráfico de Importancia de Variables Relativa de CART. Basándose en el gradiente de color, las sombras más oscuras de rojo representan clientes con el más alto riesgo de abandono, mientras que los clientes que son menos probables de perder se representan en azul.
Al pasar el cursor sobre las agrupaciones de colores en el mapa de color se muestra automáticamente un texto emergente que proporciona más detalles sobre las categorías del gráfico así como la métrica de resumen para la combinación particular de categorías.
Uso #2: Duración de la estancia del paciente
En sanidad, puede utilizarse un mapa de calor para visualizar el tiempo de estancia del paciente basándose en el tipo de paciente y la demografía. En este mapa de calor vemos que los pacientes con un código de descarga de Centro de Enferemería Especializada (en inglés SNF o Skilled Nursing Facility) que son representados en rojo oscuro tienen un tiempo de estancia medio más alto en comparación con otros grupos de pacientes.
Uso #3: Gestión de proyectos
En este ejemplo, una organización utilizó la calculadora de Minitab para determinar el número de días transcurridos entre el comienzo y la fecha final de proyectos en sus carteras. El mapa de calor más abajo muestra la suma de días totales para completar por región y tipo de proyecto.
Uso #4: Áreas de grandes gastos
Un mapa de calor proporciona un forma rápida para identificar grandes gastos. El mapa de calor de Minitab ofrece una funcionalidad de desplazamiento interactivo, de forma es fácil visualizar muchos detalles cuando existan mucho niveles asociados con las categorías en cada lado del gráfico, que en este caso son los estados de EE.UU. mostrados en el lado izquierdo del gráfico.
Uso #5: Datos ordenados por tiempo
Un mapa de calor ofrece una forma adecuada para visualizar datos ordenados por tiempo para una agrupación por categorías. En este ejemplo, vemos tiempos de llamada por tipos de llamada para cada mes en 2017 y parte de 2018.
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Por Shelby Anderson.
Suficientemente loco, 2020 finalmente está llegando a su fin. ¿Estamos listos para que 2021 sea un éxito?
Las herramientas de planificación de proyectos y mapeo visual son algunas de las mejores maneras de ver las relaciones entre las ideas y la información, mientras miramos al futuro y decidioms qué nuevos proyectos abordar. Estas herramientas nos ayuda a visualizar y nos capacitan para recopilar pensamientos, organizar conocimientos, manipular conceptos, descubrir nuevas ideas, resolver problemas y más.
Para ayudar a empezar, aquí están las mejores herramientas de planificación y lluvia de ideas para ayudar a dar vidas a los proyectos, seguirlos hasta su finalización y lograr el éxito en 2021.
Herramienta de lluvia de ideas: mapas de ideas
¿Qué es un mapa de ideas?
Un mapa de ideas es un diagrama que organiza visualmente pensamientos e información. Es una representación visual del proceso de pensamiento que es jerárquica y muestra relaciones entre ideas usando palabras clave, colores e imágenes para representar diferentes conceptos.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar un mapa de ideas?
Los mapas de ideas brindan beneficios como:
- Una solución para organizar y transmitir información compleja
- Visualización de ideas interconectadas
- Mayor memoria y retención
- Colaboración y comunicación mejoradas entre los miembros del equipo
Cómo crear un mapa de ideas
Para crear un mapa de ideas, siga estos pasos:
- Determine el propósito de su mapa de ideas y anótelo
- Comience con el concepto o tema principal a explorar.
- Agregar ramas con conceptos o subtemas relacionados
- Conectar ramas con otros temas que son más específicos
- Utilice palabras clave para explicar las relaciones entre las ramas.
- Agregue colores para vincular visualmente ideas
Puede ser difícil saber por dónde empezar al crear un mapa de ideas, pero el uso de un software de mapas de ideas como Minitab Workspace puede ayudar a que el proceso sea mucho más fácil con plantillas integradas y la capacidad de exportar y compartir fácilmente con otros.
Herramienta de planificación: Diagrama de Gantt
¿Qué es un diagrama de Gantt?
Un diagrama de Gantt es una vista visual o un tipo de diagrama de barras, que ilustra el cronograma de un proyecto. Este gráfico incluye una serie de barras o líneas horizontales que muestran la cantidad de trabajo realizado para la producción completada en ciertos períodos de tiempo en relación con la cantidad de trabajo planificada.
Denominada así en honor a su inventor, Henry Gantt, esta herramienta de planificación de proyectos se diseñó por primera vez entre 1910 y 1915, pero los diagramas de Gantt modernos también muestran las relaciones de dependencia entre las actividades y el estado actual de la programación.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar un diagrama de Gantt?
Los diagramas de Gantt ofrecen beneficios como:
- Una descripción general más organizada del proyecto
- Comunicación mejorada entre los miembros del equipo y los jefes de proyectos
- Comunicación de planes de alto nivel y actualizaciones de estado a ejecutivos y partes interesadas
- Evita la sobrecarga de recursos y garantiza que ningún miembro del equpo esté sobrecargado
- Capacidad para realizar un seguimiento del progreso, actualizar y ver los puntos de control del proyecto en un formato escrito claro
Cómo crear un diagrama de Gantt
Hay varios componentes clave en un diagrama de Gantt, que incluyen:
- Cuando empezó el proyecto
- Que incluyen las diversas tareas del proyecto
- Quién ha sido asignado para trabajar en cada tarea individual
- Cuando se supone que las tareas deben empezar y terminar
- Cuánto tiempo durará cada tarea
- Si se supone que ciertos equipos deben colaborar y trabajar juntos en un proyecto determinado
- Cuándo terminará el proyecto
Elaborar un diagrama de Gantt puede resultar abrumador según el tamaño del proyecto, la cantidad de miembros del equipo y los plazos. Crear un diagrama de Gantt en Minitab Workspace; sin embargo, es fácil y garantiza que se puedan realizar las actualizaciones necesarias, designar partes responsables, agregar detalles y exportar el diagrama de Gantt para compartir y colaborar en equipo al máximo.
Para más información, lea el artículo: Guía definitiva para los diagramas de Gantt.
Planifique un 2021 de éxito con Minitab
¿Busca soluciones sencillas para conseguir el mayor impacto en su trabajo y proporcionar valor de negocio? Minitab Workspace permite avanzar en el trabajo con potentes herramientas visuales, mapas de procesos, diagramas de lluvia de ideas y formularios, todo en una interfaz intuitiva al alcance de la mano. Estas herramientas ayudan a formar procesos e identificar oportunidades, lo que en última instancia hace que los problemas sean más fáciles de resolver.
Mejore su trabajo con el conjunto de herramientas definitivo para visualizar, optimizar, y mapear claramente el valor del negocio, mejor que nunca.
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El próximo 18 de diciembre finaliza la fase extraordinaria de Preinscripción y Matriculación de la edición 2020-2021 del Máster Universitaria en Simulación Numérica en Ciencia e Ingeniería con COMSOL Multiphysics.
Se trata de un máster completamente en línea y en español, organizado por la Universidad de Málaga, entidad que ofrece a los estudiantes del máster acceso al software COMSOL Multiphysics y la posibilidad de realizar el Trabajo de Fin de Máster (TFM) en empresas tecnológicas o centros de investigación colaboradores.
PROGRAMA DE PUESTA AL DÍA
El equipo académico ha elaborado una propuesta que permite a los alumnos de matriculación extraordinaria equiparar su nivel con el de los alumnos que comenzaron el máster a mediados de octubre:
- Acceso a las grabaciones de las clases en línea realizadas hasta el momento.
- Acceso a todo el material docente a través del Camus Virtual de la Universidad de Málaga.
- Tutorías personales en línea con la dirección académica y el profesorado para la recuperación y puesta al día en la docencia impartida.
Los interesados deben ponerse en contacto, con la mayor brevedad posible, con la dirección académica del máster MUCOM.
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Por Jenn Atlas
Piense en la última vez que voló en avión. ¿Cómo fue la experiencia? La mayoría de la gente probablemente puede pensar en un par de aspectos que afectarons a sus pasados vuelos, tanto de forma positiva como negativa, y finalmente dieron forma a sus satisfacción.
Cuando se trata de viajes aéreos, la satisfacción del pasajero es una métrica clave para las aerolíneas. El solo hecho de saber que sus pasajeros están satisfechos es bueno, pero saber por qué lo están, todavía es mejor. Estos conocimientos realmente pueden ayudar a una aerolínea a comprender dónde están sus puntos fuertes y dónde pueden mejorar desde la perspectiva del cliente. Vamos a verlo más de cerca.
Un estudio de satisfacción del cliente pidió a los pasajeros que calificaran su satisfacción general, junto con otros aspectos de su vuelo (por ejemplo, la ubicación del asiento, la facilidad de reserva en línea, el espacio para las piernas, el retraso de la salida en minutos). La encuesta encontró que el 54% de los pasajeros estaban satisfechos con su vuelo, lo que nos dice que, en general, la mayoría de clientes está satisfecho con su experiencia.
Entender por qué los clientes están satisfechos
Es fantástico saber que la mayoría de los clientes están satisfechos con su experiencia de vuelo. La siguientes preguntas lógicas son: ¿Por qué los clientes están satisfechos y qué separa a un cliente satisfecho de un cliente neutral/insatisfecho? La encuesta ha proporcionado muchos predictores (>15) para investigar y una gran cantidad de datos (más de 100.000 filas). Aprovechando el menú de Analítica Predictiva en la última versión de Minitab Statistical Software, podemos utilizar CART® para identificar rápidamente los impulsores clave de la satisfacción del cliente.
CART®, o Classification and Regression Trees (Árboles de clasificación y regresión), es un algoritmo de árboles de decisión que se utiliza para ayudar a encontrar patrones y relaciones importantes en las variables de los datos. Si la pregunta o el reto al que uno se enfrenta tiene una respuesta categórica binomial o multinomial, se utiliza el CART Clasificación, mientras que cualquier asunto que tenga una respuesta continua con muchos predictores categóricos o continuos debería utilizar el CART Regresión.
En esta encuesta se clasifica a los clientes en dos grupos, ya sea que estén satisfechos o no, por lo que se utiliza la Clasificación CART®. La idea principal detrás de CART es que se dividen las variables predictoras en diferentes regiones para que la variable dependiente (también conocida como variable objetivo, que en este caso es la satisfacción), pueda precedirse con mayor precisión. Minitab Statistical Software encontrará automáticamente el mejor árbol de decisiones para el usuario y proporcionará estadísticas del modelo para que pueda comprenderse si el modelo es útil.
Al analizar estos datos, el modelo predeterminado es bastante grande, lo que está perfectamente bien. Se supone que solo se desea concentrarse y comprender los impulsores clave de la satisfacción. En este caso, la gráfica de Importancia de Variable Relativa puede indicar qué predictores son las variables más importantes del árbol.
Como puede verse a continuación, el entretenimiento a bordo y la comodidad del asiento son las variables más importantes a la hora de predecir la satisfacción, seguidas de la facilidad de reserva y el soporte en línea, que también se clasificaron como muy importantes.
Flexibilidad para ajustarse a un modelo alternativo
Los árboles CART a menudo pueden ser bastante grandes. Ver un árbol más pequeño con información similiar puede ser útil, especialmente si planeamos comunicar nuestros hallazgos a otros colegas. Afortunadamente, la última versión de Minitab Statistical Software contiene una vista de modelo interactiva que permite explorar, ver y examinar modelos alternativos en una ventana adecuada.
Como puede verse a continuación, se ha seleccionado un árbol mucho más pequeño, por lo que podemos ver las variables clave y las divisiones.
Diagramas de árbol para ayudar a comprender los detalles
Ahora, al observar el árbol con más detalle, se puede ver que cuando el entretenimiento a bordo se calificó por encima de 3.5, aproximadamente el 81% de los clientes calificaron su experiencia como satisfecha.
La barra indicadora roja y azul (mostrada arriba y en cada nodo del árbol) hace que esos resultados sean fáciles de ver con el azul satisfecho y el rojo insatisfecho). Esto también ayuda a notar que cuando los clientes calificaron el entretenimiento a bordo con menos de 3.5, tendieron a estar más satisfechos si el asiento estaba cerca de la ventana o el pasillo pero muchos menos satisfechos si tenían un asiento del medio (siguiendo el camino del lado izquierdo del árbol).
Los árboles CART son muy útiles cuando se desea comprender las variables imporantes, pero también facilitan explorar las variables viendo los valores divididos en el modelo. Utilizando el árbol de arriba, las aerolíneas probablemente no se sorprenderán demasiado al saber que los clientes quieren un buen entretenimiento a bordo y un asiento cómodo, pero saber que incluso si el entretenimiento a bordo no es excelente, pueden mantener a los pasajeros satisfechos con un asiento cómodo, es un factor de conocimiento importante.
CART es una herramienta útil para la colección de herramientas analíticasya que no requiere muchas suposiciones y se puede hacer con bastantes rapidez. Si se dispone de datos que no han sido analizados porque el análisis predictivo y el aprendizaje automático parecían intimidantes, se tiene que probar CART; ahora es aún más fácil con la última versión de Minitab Statistical Software.
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COMSOL News 2020 cuenta con ingenieros, investigadores y científicos que están utilizando experimentos virtuales y modelado numérico para desarrollar procesos, dispositivos y técnicas innovadoras. Lea cómo los usuarios de COMSOL en todo el mundo están utilizando COMSOL Multiphysics®, COMSOL Compiler™, y COMSOL Server™ para modelar, simular y diseñar aplicaciones.
Este año el ejemplar trae temas que incluyen:
- Laser de fusión de lecho de polvo (ITRI, Taiwan)
- Altavoces con radiador de modo balanceado (Tectonic Audio Labs, EEUU)
- Sistemas de prueba inalámbricos
- Lentes ópticas (COMSOL)
- Equipo aéreo para ferrocarriles (Raychem RPG, India)
- Entornos de pruebas EMI/EMC (Bluetest, Suecia)
- Diseño de antena para grabación móvil (RAI, Italia)
- Baterías de flujo semisólido (VITO/Energyville, Bélgica)
- Procesos de horneado de ánodos (TU Delft, Paises Bajos)
- Diseño de dispositivos médicos (Emphysys, EEUU)
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COMSOL Multiphysics® versión 5.6 ofrece resolvedores más rápidos y ajustados en memoria, manejo eficiente de ensamblajes CAD, planos de recorte, plantillas de diseño para construcción de aplicaciones y cuatro nuevos productos: Fuel Cell & Electrolyzer Module, Livelink for Simulink, Polymer Flow Module, y el módulo Liquid & Gas Properties Module.
COMSOL, proveedor de soluciones de software para modelado multifísico, simulación y diseño e implementación de aplicaciones, ha lanzado la versión 5.6 del software COMSOL Multiphysics®. La nueva versión cuenta con resolvedores más rápidos y con menos memoria para cálculos multinúcleo y en clúster, manejo de ensamblajes CAD más eficiente y plantillas de diseño de aplicaciones. Una gama de nuevas funciones gráficas, que incluyen planos de recorte, renderizado de material realista y transparencia parcial, ofrecen una visualización mejorada de los resultados de la simulación. Cuatro nuevos productos amplían las capacidades de COMSOL Multiphysics para modelar celdas de combustible y electrolizadores, flujo de polímeros, sistemas de control y modelos de fluidos de alta precisión.
Un revestimiento con un troquel de ranuras simulado con el nuevo módulo de flujo de polímeros. Los modelos de flujo de fluidos como este, también ven importantes mejoras de rendimiento en COMSOL Multiphysics versión 5.6.
Resolvedores más rápidos y con mayor eficiencia de memoria para una amplia gama de aplicaciones
El rendimiento del resolvedor ha mejorado enormemente en la versión 5.6, en beneficio de los usuarios de COMSOL® que trabajan con modelos grandes y tienen millones de grados de libertad. "En la versión 5.6, hemos realizado mejoras generales en las tecnologías de resolución de descomposición de dominios y multirredes algebraicas. Estas mejoras benefician a la mayoría de los modelos que utilizan estos resolvedores, lo que proporciona mejoras de rendimiento de hasta un 30%, mejoras en el rango de 20 a 50% tanto para el tiempo de CPU como para los requisitos de memoria. Para CFD, hemos mejorado el precondicionador acoplado de velocidad-presión y también hemos añadido un nuevo precondicionador que desacopla las actualizaciones de estas variables. Con todas estas mejoras, los recortes en el tiempo de CPU pueden incluso superar el 50% para CFD dependientes del tiempo”, dijo Jacob Ystrom, director de tecnología de análisis numérico en COMSOL. Algunos tipos de análisis estructural viscoelástico son ahora más de 10 veces más rápidos. Una nueva formulación del método de elementos de contorno permite el análisis de modelos acústicos que son hasta un orden de magnitud más grandes que las versiones anteriores. Este tipo de análisis es útil en la investigación y el desarrollo de sonares y automoción.
Visualización de la intensidad del blanco del submarino utilizando la nueva formulación del método de elementos de contorno (BEM) adecuada para grandes simulaciones. El nivel de presión sonora del campo disperso se calcula aquí para 1,5 kHz en agua a 100 m del submarino.
Planos de recorte, manejo mejorado de ensamblajes CAD y plantillas de aplicación
Los planos de recorte permiten una fácil selección de límites y dominios dentro de modelos CAD complejos. Otras novedades gráficas incluyen visualizaciones que son en parte opacas y en parte transparentes y la capacidad de hacer que las imágenes importadas formen parte de una visualización. La representación de materiales de, por ejemplo, metales, se puede mezclar con visualizaciones de campo y tener reflejos ambientales que parecen más reales. El manejo de ensamblajes CAD más grandes ha mejorado con operaciones sólidas más sólidas y una detección más fácil de espacios y superposiciones en ensamblajes. En Application Builder, las nuevas plantillas de aplicaciones proporcionan una forma rápida e intuitiva de crear interfaces de usuario organizadas para aplicaciones de simulación.
Una simulación de motor eléctrico en COMSOL Multiphysics versión 5.6, donde se utiliza un plano de recorte para facilitar el acceso al interior del modelo para asignar propiedades de material y cargas.
Nuevos productos para celdas de combustible y electrolizadores, flujo de polímero, sistemas de control y propiedades de fluidos
Cuatro nuevos productos amplían lo que se puede hacer con COMSOL Multiphysics, incluido el modelado de celdas de combustible y electrolizadores, flujo de polímero, sistemas de control y propiedades de fluidos.
El módulo de celdas de combustible y electrolizador, Fuel Cell & Electrolyzer Module, proporciona a los ingenieros de tecnología de hidrógeno una nueva funcionalidad para investigar la conversión y el almacenamiento de energía eléctrica. "Vemos un importante mercado emergente en la economía del hidrógeno, pero también en la comprensión y optimización de los procesos de electrolizadores existentes. Con este nuevo producto, podemos ofrecer a los usuarios de las industrias de automoción, energía renovable, tecnología de hidrógeno y procesos electroquímicos la última tecnología en herramientas de simulación y modelado de última generación", dijo Henrik Ekstrom, director de tecnología de productos electroquímicos de COMSOL. En la versión 5.6, el módulo de baterías y pilas de combustible ha cambiado su nombre por el de módulo de diseño de baterías conservando toda la funcionalidad. Usuarios con una suscripción actual del módulo Batteries & Fuel Cells Module recibirá el Battery Design Module como parte de la actualización a la versión 5.6.
El módulo de flujo de polímero, Polymer Flow Module, se puede utilizar para diseñar y optimizar procesos que involucran fluidos viscoelásticos y no newtonianos generales, lo que será beneficioso en industrias como la de polímeros, alimentos, farmacéuticas, cosmética, hogar y química fina. Además de los modelos de reología avanzados, el módulo también presenta una funcionalidad para el seguimiento de superficie libre usando flujo de dos fases.
El módulo de propiedades de líquidos y gases, Liquid & Gas Properties Module, se puede utilizar para calcular las propiedades de gases, líquidos y mezclas, lo que permite simulaciones más precisas en acústica, CFD y transferencia de calor.
Los ingenieros pueden utilizar el producto LiveLink ™ for Simulink® para el diseño de control y la cosimulación de modelos multifísicos COMSOL en diagramas de Simulink. Simulink® es un producto de The MathWorks, Inc.
Fracción de volumen de gas en un electrolizador de agua de membrana de electrolito de polímero utilizado para la producción de hidrógeno, analizada con el nuevo módulo de celda de combustible y electrolizador.
Núcleos de hierro laminado, inductancia parasita, barridos de puerto rápido y dispersión de rayos
El módulo AC/DC incluye una librería de materiales ampliada con 322 nuevos materiales magnéticos de Bomatec. Los datos del material contienen varios tipos de imanes permanentes, como NdFeB, SmCo y AlNiCo, con propiedades que dependen de la temperatura y el campo electromagnético. La nueva versión del módulo AC/DC también proporciona herramientas especializadas para la extracción de la inductancia parásita con cálculos de matriz L, que es esencial para diseñar placas de circuito impreso. Los nuevos modelos de materiales no lineales son útiles para modelar pérdidas de núcleos de hierro laminado en motores y transformadores eléctricos.
El módulo de RF y el módulo de óptica de ondas proporcionan una nueva opción para barridos de puertos que permite cálculos más rápidos de matrices de coeficientes de reflexión, transmisión y parámetros S completos. Para estructuras periódicas dentro de metamateriales y dispositivos plasmónicos, una nueva y potente herramienta de gráfico de polarización hace que la evaluación y visualización de ondas transmitidas y reflejadas sea significativamente más fácil. El módulo de óptica de rayos permite un trazado de rayos más rápido y ofrece herramientas especializadas para la dispersión de las superficies debido a la rugosidad de la superficie y dentro de los dominios volumétricos debido a la dispersión Rayleigh y Mie de las partículas.
Un modelo multifísico de un filtro de cavidad en cascada que opera en la banda 5G de ondas milimétricas, incluidos los cambios de temperatura y el estrés térmico. La visualización demuestra la nueva funcionalidad de transparencia parcial.
Modelado de contacto transitorio, desgaste y grietas
Ahora se puede simular eventos de impacto transitorio en análisis estructurales utilizando la funcionalidad de contacto mecánico en el Structural Mechanics Module y en el módulo MEMS. Para los usuarios del módulo de Mecánica Estructural, el análisis de contacto ahora incluye la funcionalidad para analizar el desgaste mecánico con eliminación dinámica de material. El módulo de Mecánica Estructural incluye herramientas para el modelado de grietas, que proporcionan cálculos del factor de intensidad de tensión y de integral J, así como la propagación de grietas basada en un método de campo de fase. Los elementos de menor dimensión ahora se pueden colocar dentro de los sólidos. Los usos incluyen el modelado de armaduras para anclajes, armaduras y mallas de alambre.
En el módulo Composite Materials Module, la funcionalidad para analizar los efectos poroelásticos se ha ampliado para incluir conchas compuestas. Las aplicaciones incluyen la simulación de suelo en capas, cartón, plástico reforzado con fibra, placas laminadas y paneles sándwich.
El conjunto de modelos de materiales multifísicos no lineales del módulo MEMS ahora incluye elasticidad ferroeléctrica, que se puede utilizar para modelar efectos no lineales en materiales piezoeléctricos como histéresis y saturación de polarización. Esta funcionalidad también está disponible al combinar el Módulo AC/DC con el módulo Structural Mechanics Module o el Acoustics Module.
Una simulación de contacto transitorio al golpear una pelota de golf con un hierro.
Acústica no lineal, puertos mecánicos y análisis de acústica de sala más versátil
El módulo de acústica ahora se puede utilizar para simular ultrasonidos de alta intensidad, así como distorsión del sonido en los altavoces de los dispositivos móviles causada por efectos termoviscosos no lineales. Las nuevas condiciones mecánicas del puerto, disponibles en el módulo de mecánica estructural, el módulo de acústica y el módulo MEMS, simplifican el análisis de las trayectorias de vibración y la retroalimentación mecánica en aplicaciones que involucren la propagación de ondas elásticas ultrasónicas, como la detección ultrasónica y la evaluación no destructiva. Los ingenieros de audio apreciarán las nuevas métricas de acústica de salas del módulo de acústica para mejorar la calidad del sonido de salas y salas de conciertos, incluido el tiempo de reverberación y la claridad basada en simulaciones de acústica de rayos.
La velocidad acústica y las perturbaciones térmicas que muestran el desprendimiento de vórtices cuando una onda de presión de gran amplitud interactúa con una rejilla con pequeñas rendijas estrechas. Este tipo de efecto acústico termoviscoso no lineal es importante en el análisis de altavoces de dispositivos móviles de alta fidelidad.
Flujo multifásico no isotérmico, ecuaciones en aguas poco profundas y propiedades de la superficie para la radiación de calor
El módulo CFD presenta nuevas potentes herramientas para modelar combinaciones de flujo multifásico separado y disperso, incluido el soporte para flujo multifásico disperso comprimible. Los ingenieros y científicos ahora pueden modelar fácilmente superficies libres en combinación con flujo multifásico disperso para estudiar problemas como millones de pequeñas burbujas que estallan a través de una superficie líquida libre. Una nueva interfaz de modelo de mezcla no isotérmica para flujo multifásico se puede utilizar para fenómenos de cambio de fase como la ebullición. En el módulo de flujo en medios porosos y el módulo de transferencia de calor, hay una nueva interfaz de transporte en medios porosos que le permite modelar el flujo de dos fases del transporte de humedad por convección y difusión de vapor acoplado a la convección de agua líquida y el flujo capilar. El módulo de rastreo de partículas tiene una nueva funcionalidad para modelar la evaporación de gotas, que es importante para comprender la dispersión de contagios así como un conjunto de procesos industriales.
Los investigadores e ingenieros que trabajan con aplicaciones hidrológicas se beneficiarán de la nueva opción para simular las ecuaciones de aguas poco profundas, ahora disponible en el módulo CFD. Las ecuaciones de aguas poco profundas se aplican con frecuencia en aplicaciones oceanográficas y atmosféricas para predecir los efectos de los impactos de los tsunamis, las áreas afectadas por la contaminación, la erosión costera, el derretimiento de la capa de hielo polar y más.
En el módulo de transferencia de calor, la nueva funcionalidad para la radiación de superficie a superficie le permite definir propiedades de la superficie que son sensibles a la dirección de la radiación de calor, con aplicaciones como el enfriamiento pasivo de paneles solares. Para modelar superficies de vidrio como límites exteriores en radiación en los medios participativos, la nueva funcionalidad de superficie semitransparente le permite especificar una intensidad de radiación externa y tener en cuenta la parte de esta intensidad entrante que se transmite de manera difusa o especular a través de la superficie.
Biblioteca de materiales para la corrosión y el equilibrio automático de reacciones
El módulo de corrosión ahora incluye una biblioteca de materiales con más de 270 instancias de datos de polarización. El módulo Chemical Reaction Engineering Module presenta una nueva herramienta para el equilibrio automático de reacciones con cálculos de coeficientes estequiométricos, así como tres sistemas termodinámicos predefinidos para aire seco, aire húmedo y mezclas de agua y vapor, con una amplia gama de aplicaciones. También hay una nueva interfaz de camas de pellets reactivos en el módulo de ingeniería de reacción química para el modelado multiescala de reactores de lecho fijo mediante la definición de una microescala de poros muy pequeños dentro de las partículas del catalizador y una macroescala de poros más grandes entre las partículas (estructura de poros bimodal).
Disponibilidad
Los productos de software COMSOL Multiphysics®, COMSOL Server ™ y COMSOL Compiler ™ son compatibles con los siguientes sistemas operativos: Windows®, Linux® y macOS. La herramienta Application Builder es compatible con el sistema operativo Windows®.