- Detalles
- Categoría: Otras
- Visto: 356
Si Vd. es cliente de versione antiguas de SigmaPlot, dado que Microsoft finalizó oficialmente el soporte para Windows 10 el 15 de octubre de 2025, debe saber que las versiones anteriores de SigmaPlot, diseñadas para sistemas operativos Windows anteriores, ya no cuentan con soporte oficial.
Aviso importante:
Desde esa fecha, no hemos podido brindar asistencia técnica confiable ni actualizaciones de seguridad para las versiones de SigmaPlot anteriores a la v16. Si bien puede continuar utilizando su versión actual, tenga en cuenta que esto podría exponer su sistema a posibles vulnerabilidades de seguridad.
Para garantizar que su análisis de datos continúe sin interrupciones, le recomendamos actualizar a SigmaPlot v16, la única versión totalmente certificada y probada para funcionar sin problemas en Windows 11, el sistema operativo que Microsoft seguirá soportando.
Contacte con nosotros si desea actualizar su versión.
- Detalles
- Categoría: Comsol
- Visto: 399
El estudio, recientemente publicado por Abuto y sus colaboradores [1] en la revista “Biomass and Bioenergy” de la editorial “Elsevier”, investiga la producción de biohidrógeno a partir de hidrocarburos residuales en yacimientos petrolíferos agotados utilizando bacterias inmovilizadas y modelizado con COMSOL Multiphysics®.
COMSOL Multiphysics® se utilizó para crear un dominio tridimensional axisimétrico que acopló múltiples interfaces físicas para simular la producción de biohidrógeno en medios porosos. La Figura 1 muestra la geometría del reactor.
Figura 1. Geometría del reactor en COMSOL Multiphysics®.
Interfaces físicas clave
- Transporte de especies diluidas: modeló la difusión del sustrato mediante ecuaciones de difusión-reacción.
- Ecuación en forma de coeficiente (PDE): implementó la cinética de crecimiento microbiano y la acumulación de biomasa.
- Transferencia de calor en medios porosos: capturó los efectos térmicos y la generación bioquímica de calor.
Formulación del modelo
El modelo comenzó con la conservación de masa mediante ecuaciones de continuidad, asumiendo un flujo convectivo despreciable en reservorios agotados. El transporte de sustrato se modelizó con ecuaciones de difusión-reacción con difusividad efectiva ajustada por la porosidad y la tortuosidad. La cinética microbiana utilizó ecuaciones tipo Monod modificadas para efectos de temperatura, presión y salinidad 7. Los factores de estrés ambiental se incorporaron mediante correcciones de temperatura tipo Arrhenius y funciones de inhibición.
Flujo de implementación
El proceso implicó la creación de la geometría con un reservorio poroso cilíndrico y perlas esféricas de inmovilización como subdominios distintos (Figura 1). Variables definidas por el usuario permitieron introducir correcciones ambientales, mientras que el seguimiento de la producción acumulada de hidrógeno se realizó mediante ecuaciones diferenciales ordinarias globales (ODE).
Figura 2. Geometría del reactor en COMSOL Multiphysics®.
Como se muestra en la Figura 2, la concentración máxima de hidrógeno obtenida fue de 7,45 mmol L⁻¹, coincidiendo con el máximo experimental de 7,63 mmol L⁻¹ a las 120 h.
Una muestra más del gran potencial de COMSOL Multiphysics® para el estudio de nuevas técnicas para la producción de hidrógeno.
Referencias
[1] D. Abutu et al. Modelling biohydrogen production from residual hydrocarbons by immobilized bacteria using COMSOL multiphysics, Biomass and Bioenergy, Volume 211, 2026, 109165.
- Detalles
- Categoría: Maple
- Visto: 442
Aumente su productividad con el Asistente de IA: ¡Su Asistente de IA personal le ayudará a realizar tareas desconocidas o complejas en Maple en una fracción del tiempo!
En Maple 2026, se amplía el compromiso de Maplesoft de aprovechar la IA de maneras significativas y prácticas que aumenten su productividad sin comprometer la precisión de sus cálculos matemáticos. Como novedad en Maple 2026, puede usar la IA de forma directa o indirecta para:
- Aumente su productividad con el nuevo Asistente de IA. Su Asistente de IA personal le ayudará a realizar tareas complejas o desconocidas en Maple en mucho menos tiempo. Aquí tiene algunos ejemplos de la ayuda que puede solicitar:
- Deme el comando para resolver un sistema de ecuaciones lineales.
- Proporcione el código Maple para trazar una espiral paramétrica.
- Genere una breve explicación de los valores propios para estudiantes de una clase introductoria de álgebra lineal.
- Muestre la serie de Taylor de sin(x) hasta el orden 5 y proporcióneme el comando de Maple que hace esto.
- Escriba un procedimiento para aplicar la regla del trapecio para aproximar una integral.
- Genere un documento que presente cinco preguntas de práctica sobre diferenciación utilizando la regla de la cadena, y que comience con un ejemplo resuelto.
- ¿Cómo se puede mejorar la explicación de combinaciones frente a permutaciones en el documento actual?
- Importe sus documentos a Maple. Convierta sus archivos PDF, apuntes impresos, notas manuscritas y otros documentos en documentos de Maple donde las matemáticas cobran vida.
- Haga que su IA externa sea experta en matemáticas. Conecte Maple a su LLM favorito y dígale que deje las matemáticas en manos de los expertos.
- Impulse sus propias exploraciones y aplicaciones que utilizan IA con el paquete mejorado de procesamiento del lenguaje natural.
- Aproveche las herramientas de aprendizaje con inteligencia artificial de Maple Calculator y Maple Learn, ahora disponibles para los usuarios de Maple como beneficio del Programa de Mantenimiento Elite (EMP).
- Detalles
- Categoría: Minitab
- Visto: 435
Por Stacey McDaniel.
Cuando su metodología ya no encaja
Los proyectos rara vez se desarrollan exactamente como se planearon. Las prioridades cambian. Los requisitos evolucionan. Una metodología que parecía lógica al inicio puede empezar a resultar restrictiva a mitad de la ejecución. Cuando esto sucede, los equipos necesitan adaptarse. El problema es que adaptarse a menudo genera más trabajo del que ahorra.
Es por eso que es importante la nueva función Reiniciar proyectos en Minitab Engage.
Reiniciar un proyecto activo sin perder el progreso
Reiniciar Proyectos permite a los equipos de proyecto o de ingeniería/mejora reiniciar un proyecto activo con una metodología diferente sin perder nada del trabajo original. Si un equipo necesita cambiar de un formato de gestión de proyectos a otro o adoptar una metodología diferente, puede hacerlo sin tener que reconstruir el proyecto desde cero.
Todo permanece intacto. Las herramientas, documentos, formularios y datos del proyecto se conservan y organizan dentro del proyecto reiniciado. No se pierde nada. No es necesario recrear nada manualmente.
Preserve sus datos, herramientas y documentación
En muchas empresas, se evitan los cambios de metodología porque son disruptivos. Cambiar de marco a mitad de un proyecto suele implicar la duplicación de archivos, la reintroducción de datos y el riesgo de problemas de control de versiones. Por lo tanto, los equipos siguen adelante con una estructura que ya no encaja, simplemente porque cambiarla resulta demasiado costoso.
Cuando cambian los requisitos del proyecto, los líderes autorizados pueden realinear rápidamente el flujo de trabajo a un formato más adecuado. El proyecto continúa avanzando, pero con una estructura que respalda mejor los objetivos actuales. La metodología no se adapta al trabajo. ¿Quizás se pueda adaptar la metodología al trabajo?
Dado que todas las herramientas y datos existentes se conservan en el proyecto reiniciado, existe un registro claro de lo que se hizo y el motivo del cambio. Nada se fragmenta. Nada queda enterrado en un espacio de trabajo duplicado.
Adapte los formatos de gestión de proyectos con confianza
Las organizaciones modernas no operan bajo un único marco estático. Diferentes iniciativas requieren enfoques diferentes. Los esfuerzos de innovación pueden requerir una estructura. Las mejoras operativas pueden requerir otra. A medida que las carteras se vuelven más complejas, la capacidad de cambiar de metodología sin tener que empezar de cero se convierte en una ventaja estratégica.
Con Proyectos de Reinicio, Engage facilita ese nivel de adaptabilidad. Los equipos pueden adoptar formatos de gestión de productos nuevos o revisados a medida que se desarrollan, sin sacrificar el esfuerzo previo.
Mantener la gobernanza y ganar flexibilidad
Esta función se basa en permisos, lo que permite a los arquitectos de datos y a los miembros del comité directivo controlar cuándo y cómo se reinician las operaciones. La gobernanza se mantiene intacta. El equipo directivo mantiene la visibilidad del cambio. Los equipos mantienen el impulso.
Si sus equipos alguna vez han dudado en cambiar de dirección porque les parecía demasiado trabajo administrativo, esta función aborda directamente esa barrera. Pueden cambiar de rumbo cuando sea necesario. Pueden adaptar su marco de trabajo a medida que evoluciona su estrategia. Y pueden hacerlo sin perder el progreso ni el control.
Los proyectos cambian. Su sistema debería poder adaptarse a ellos. Reiniciar proyectos lo hace posible en Minitab Engage.
- Detalles
- Categoría: Comsol
- Visto: 394
Cuando se trabaja con escalas temporales extremadamente cortas (por debajo de nanosegundos), la ley de Fourier deja de ser suficiente para describir el transporte térmico. En estos regímenes aparecen fenómenos como velocidad finita de propagación del calor entre electrones y red cristalina, que requieren de modelos refinados para estudiar la transferencia de calor.
Un reciente artículo del blog de COMSOL muestra cómo implementar en COMSOL Multiphysics®[1] modelos que se desvían de la Ley de Fourier, como:
- Hyperbolic heat transfer (Cattaneo–Vernotte). Para implementar este modelo, que contiene una derivada parcial de segundo orden, es necesario utilizar una interfaz de PDE en Forma General como se muestra en la Figura 1.
- Two-temperature models (electron–lattice).
Estos modelos permiten simular procesos como calentamiento por láser ultracorto, donde pueden aparecer incluso “ondas térmicas” a escala nanométrica.
Un buen ejemplo de cómo extender COMSOL Multiphysics® mediante PDEs y ODEs personalizadas para estudiar fenómenos térmicos avanzados.
Figura 1. Implementación del modelo de una etapa hiperbólico (HOS) en COMSOL Multiphysics®. Para incluir la derivada temporal de segundo orden, necesitamos utilizar la interfaz de PDE en Forma General.
Referencias
[1] V. Paasonen. Modeling Ultrafast Heat Transfer with COMSOL Multiphysics®. COMSOL Blog. https://www.comsol.com/blogs/modeling-ultrafast-heat-transfer-with-comsolmph
- Detalles
- Categoría: Maple
- Visto: 436
Maple 2026 combina mejoras significativas en la funcionalidad principal con la integración inteligente de IA y una colección sin precedentes de nuevos beneficios para los miembros del Programa de Mantenimiento Elite (EMP), para que pueda hacer más con las matemáticas, más rápido.
NOVEDADES DE LA VERSIÓN 2026
|
|
Aumente la productividad con el nuevo Asistente de IA |
|
¡Su asistente personal de IA le ayudará a realizar tareas desconocidas o complejas en Maple en una fracción del tiempo! |
|
|
|
Traiga sus documentos a Maple |
|
Convierta sus archivos PDF, notas de cursos impresas, garabatos escritos a mano y otros documentos en documentos de Maple donde las matemáticas están en vivo y listas para usarse. |
|
|
|
Calculadora Maple, ¡Incluida! |
|
Obtenga Maple Calculator Premium en su teléfono. ¡Ahora incluida con su membresía EMP! |
|
|
|
Más matemáticas, matemáticas más rápidas |
|
Experimente una funcionalidad básica mejorada, mejoras solicitadas por los clientes y mucho más. |
|
|
|
Planifíquelo a su manera |
|
Dele a todos sus gráficos un aspecto consistente y personalizado, fácilmente, con nuevos temas de trazado. |
|
|
|
¡Maple Learn, incluido! |
|
Obtenga acceso completo a la herramienta matemática en línea Maple Learn, para usarla directamente o para implementar el contenido educativo que cree en Maple. ¡Parte de sus beneficios EMP! |
|
|
|
Resolvedores de vanguardia para ecuaciones de recurrencia lineal |
|
Nuevos algoritmos resuelven aún más problemas LRE, más rápido, en informática, matemáticas aplicadas, economía, biología, procesado de señales digitales y muchos otros campos. |
|
|
|
Haga que su IA sea matemáticamente inteligente |
|
Conecte Maple a su LLM favorito y dígale que deje las matemáticas en manos de los expertos. |
|
|
|
Pruebe otro, y otro |
|
El generador de problemas de práctica de Maple es mejor que nunca, por lo que los estudiantes pueden seguir intentando problemas similares en más áreas de matemáticas, hasta que se sientan seguros. |
|
|
|
Más herramientas de programación |
|
Los nuevos comandos y opciones de bajo nivel simplifican el código y le permiten brindar una experiencia más fluida a los usuarios de su trabajo. |
|
|
|
Interacciones fluidas |
|
Varias mejoras pequeñas pero importantes en la interfaz hacen que trabajar en el entorno de Maple sea mucho más fluido. |
|
|
|
Unidades más rápidas |
|
Muchas operaciones comunes que involucran unidades son significativamente más rápidas. |
|
|
|
¡Muchos más beneficios del EMP! |
|
¡Su membresía en el Programa de Mantenimiento Elite de Maplesoft le brinda más beneficios que nunca! |
|
- Detalles
- Categoría: Minitab
- Visto: 448
Por Stacey McDaniel.
La fábrica del futuro no es un concepto exclusivo de las conferencias tecnológicas. Ya está tomando forma en las plantas de producción de todo el mundo. Los fabricantes se ven presionados a mejorar la calidad, acelerar la producción, gestionar la volatilidad de la cadena de suministro y compensar la escasez de mano de obra. El denominador común de estos esfuerzos es la analítica.
Los datos cuentan una historia clara:
- El 86% de los fabricantes cree que el uso eficaz de los datos será esencial para la competitividad en 2030.1
- El 72% cita la escasez de mano de obra como un factor importante para la adopción de análisis.2
- El 69% de los ejecutivos están aumentando la inversión en análisis e inteligencia artificial para fortalecer la resiliencia de la cadena de suministro.3
- El 64% de los fabricantes que ya invierten en fabricación inteligente reportan una mayor rentabilidad.4
La implicación es directa. Para triunfar en 2026 y en adelante, los fabricantes deben usar la analítica para mejorar la calidad, optimizar los flujos de trabajo y proteger los márgenes en cada etapa de la producción. Los sistemas centrales pueden ser difíciles de reemplazar, pero la forma en que las organizaciones utilizan los datos dentro de esos sistemas siempre puede evolucionar.
Cómo Minitab puede sentar las bases
Diseñado específicamente para entornos de fabricación, Minitab ayuda a las organizaciones a mejorar la calidad, agilizar las operaciones y diseñar mejores productos. Y lo que es más importante, habilita el ecosistema conectado, predictivo y en constante mejora que define la fábrica del futuro.
Construyendo una fábrica de máquinas conectadas
Las fábricas modernas generan enormes volúmenes de datos provenientes de equipos, sensores, operadores y sistemas de calidad. El reto no es la recopilación de datos, sino convertir los datos sin procesar en información procesable.
Minitab permite a los fabricantes recopilar datos directamente desde el taller y varias bases de datos, realizar análisis para obtener información importante sobre lo que sucede en la línea y permitir una toma de decisiones confiable en tiempo real.
El resultado no es sólo visibilidad, sino control.
Optimización de procesos basada en datos
La estabilidad del proceso es fundamental en la fábrica del futuro. La variación genera desperdicios, desechos, reprocesos e insatisfacción del cliente. Las capacidades de análisis estadístico de Minitab identifican patrones de variación que a menudo son invisibles al ojo humano.
Mediante herramientas como el análisis de regresión, el análisis de capacidad y el modelado avanzado, los fabricantes pueden identificar las causas raíz de los defectos, optimizar los parámetros del proceso y mejorar el rendimiento. La mejora continua se convierte en una práctica disciplinada y basada en datos, en lugar de un ejercicio reactivo.
Control estadístico de calidad a escala empresarial
La fabricación inteligente requiere monitorización en tiempo real y la detección temprana de cambios en los procesos. Minitab facilita el control estadístico de procesos en toda la empresa con gráficos de control automatizados, alertas y monitoreo sistemático en todas las líneas y plantas.
Al integrar el control estadístico de procesos (SPC) en las operaciones diarias, los fabricantes reducen el riesgo de fallos de calidad a gran escala. Los operadores e ingenieros pueden detectar con antelación variaciones por causas especiales, intervenir con rapidez y mantener un rendimiento constante. Este nivel de control proactivo es esencial en entornos complejos y de alto volumen.
Visión predictiva y mantenimiento basado en la condición
La fábrica del futuro no espera los fracasos. Los anticipa.
Las capacidades de modelado predictivo de Minitab, que incluyen análisis de confiabilidad y técnicas de aprendizaje automático, permiten a los equipos pronosticar resultados clave y el comportamiento de los equipos. Al aplicar estrategias de mantenimiento predictivo y basado en la condición, los fabricantes pueden minimizar las paradas no planificadas, reducir los costos de servicio y prolongar la vida útil de los activos.
No se trata de promesas abstractas de IA. Se trata de modelos estadísticamente rigurosos que los ingenieros comprenden, validan y en los que confían.
Experimentación estructurada e innovación más rápida
Las fábricas preparadas para el futuro también deben innovar con mayor rapidez. El diseño de experimentos permite a los equipos probar múltiples factores simultáneamente, optimizar los procesos con menos ensayos y reducir el coste y el tiempo asociados a la experimentación.
Las capacidades de DOE de Minitab proporcionan un marco estructurado para mejorar los procesos existentes y desarrollar nuevos productos. Los ingenieros pueden simular escenarios de producción, evaluar las compensaciones y probar los cambios en los procesos antes de su implementación. Esto reduce el riesgo y acelera el tiempo de comercialización.
Optimización de la cadena de suministro y del inventario
La analítica en la fábrica del futuro va más allá de la línea de producción. Al mejorar la visibilidad del inventario e integrar los datos de la cadena de suministro, los fabricantes pueden mejorar la precisión y la resiliencia de la planificación.
Minitab facilita la comprensión interdisciplinaria, conectando la producción, la calidad y el rendimiento de la cadena de suministro. Los ejecutivos y los equipos de excelencia operativa obtienen una visión compartida y basada en datos del rendimiento, lo que facilita la toma de decisiones estratégicas más acertadas en un entorno cada vez más volátil.
Gobernanza escalable y habilitación de la fuerza laboral
La fabricación inteligente no puede depender de expertos aislados. Requiere flujos de trabajo repetibles, gobernanza y una amplia adopción. Minitab admite metodologías estandarizadas en todas las plantas, lo que permite que la gerencia, los equipos de excelencia operativa, el personal de I+D y de planta trabajen desde un marco analítico común.
Con las plantillas y la capacitación adecuadas, los operadores pueden realizar comprobaciones de control y análisis básicos directamente en planta. Los ingenieros pueden realizar investigaciones estadísticas más profundas. La dirección puede supervisar los KPI con confianza en los datos subyacentes. Esta alineación es crucial en una era marcada por la escasez de personal y la creciente complejidad.
Construyendo la fábrica del futuro
La fábrica del futuro se basa en datos conectados, información predictiva y mejora continua en toda la organización. No se define por una sola tecnología, sino por la eficacia con la que los fabricantes utilizan los datos para orientar sus decisiones e impulsar los resultados.
Minitab apoya esta transformación conectando datos, decisiones y resultados. Desde la monitorización de la producción en tiempo real y el mantenimiento predictivo hasta la mejora de la calidad y la innovación de productos, los fabricantes obtienen la base analítica necesaria para competir.
A medida que las organizaciones se preparan para 2026 y años posteriores, la pregunta no es si invertir en analítica, sino cómo implementarla de forma práctica, escalable y medible.
Cuando esté listo para construir una fábrica más inteligente, Minitab le proporciona las herramientas y la experiencia para ayudarle a hacer realidad la fábrica del futuro.