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Por Joshua Zable.
En Minitab, nuestra cultura se basa en un principio: seguir las mejores ideas. Cuando descubrimos algo que pueda beneficiar significativamente a nuestros clientes, trabajamos para incorporarlo a nuestro ecosistema.
El diseño de experimentos siempre ha sido fundamental para una mejor toma de decisiones en fabricación, I+D y mejora de procesos. Sin embargo, a medida que evolucionan los desafíos de nuestros clientes, nuestras capacidades deben evolucionar con ellos. Por eso nos entusiasma presentar métodos de diseño avanzados, incluyendo los diseños experimentales patentados de OMARS.
¿Qué son los diseños OMARS y por qué son importantes?
Los diseños OMARS (Orthogonal Minimally Aliased Response Surface) abordan uno de los desafíos más comunes en la experimentación del mundo real:
¿Cómo puedo identificar los factores influyentes y determinar sus configuraciones óptimas para alcanzar mis objetivos?
El problema que resuelven los diseños de OMARS
Muchos equipos siguen un camino familiar:
- Comience con un diseño de detección que tenga en cuenta todos los factores potencialmente influyentes
- Identificar las entradas más importantes
- Ejecute un segundo experimento con menos factores para construir un modelo de mayor fidelidad y recomendar configuraciones óptimas.
La guía tradicional suele decir: “Comience con un experimento de detección y continúe con un experimento de superficie de respuesta”.
En la práctica, ese enfoque puede requerir más pruebas de las que los equipos pueden afrontar de manera realista.
Los diseños de OMARS combinan el cribado y el modelado de superficies de respuesta en un solo diseño, lo que reduce significativamente el número de ejecuciones necesarias. Optimizan la ubicación de las ejecuciones para el modelo específico en el que se desea confiar, lo que permite a los equipos pasar directamente del descubrimiento de factores a modelos listos para la optimización.
El resultado: mejor predicción donde más importa, menos pruebas innecesarias y menores costos experimentales.
Los diseños de OMARS facilitan el aprendizaje continuo en lugar de secuencial. En lugar de reiniciarse entre fases, los equipos avanzan con confianza.
Cuando el rigor estadístico se combina con la flexibilidad experimental, las organizaciones ganan
Con las capacidades ampliadas de DOE de Minitab, los clientes obtienen acceso tanto a métodos tradicionales probados como a innovaciones experimentales modernas. Esta cartera más amplia ayuda a las organizaciones a resolver desafíos complejos del mundo real con mayor eficacia y eficiencia, sin sacrificar el rigor.
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Un estudio reciente publicado por los autores Hasan et al. [1] en la revista “Thermal Advances” de la editorial “Elsevier”, destaca cómo COMSOL Multiphysics® es una herramienta con gran potencial para diseñar y optimizar el rendimiento de enfriadores avanzados de tecnología termoeléctrica (TEC: Thermoelectric Coolers) basados en un material llamado telurio de plomo (PbTe). Esto permite predecir el comportamiento de los dispositivos antes de fabricarlos.
La Figura 1 muestra la geometría y materiales de los que está compuesto el refrigerador TEC objetivo de estudio y modelizado por los investigadores en COMSOL Multiphysics®.
Figura 1.Esquema del refrigerador TEC de material PbTe, con dimensiones y materiales.
¿Qué herramientas de COMSOL Multiphysics® se utilizaron?
Para entender cómo funciona el enfriador, los investigadores conectaron diferentes módulos del programa:
- Módulo de Transferencia de Calor: Se usó para observar cómo varía la temperatura desde la cara fría (donde se absorbe el calor) hasta la cara caliente (donde se expulsa).
- Módulo AC/DC (Electricidad): Permitió calcular cuánta energía eléctrica se necesita y cómo fluye la corriente a través de los componentes para generar el efecto de enfriamiento.
¿Qué se logró descubrir gracias a COMSOL Multiphysics®?
Gracias a estas simulaciones, el equipo pudo ajustar el diseño sin gastar en materiales, logrando resultados muy precisos:
- Optimización del tamaño: Se probaron diferentes grosores para las capas de cobre y cerámica hasta encontrar el equilibrio perfecto donde el sistema no pierde energía.
- Resultados exactos: La simulación predijo una diferencia de temperatura máxima de 52.83 K y una potencia térmica de 2.55 W, valores que coinciden casi exactamente con las mediciones reales llevadas a cabo en laboratorio y que, por tanto, muestran como COMSOL Multiphysics® es una herramienta excelente que permite calibrar y validar modelos.
- Mapas visuales: El programa generó mapas de colores, como el análisis térmico que se muestra en la Figura 2, que muestran dónde se calienta más el dispositivo, permitiendo a los ingenieros reforzar esas zonas para que el enfriador dure más tiempo.
Figura 2.Resultados de simulación del refrigerador TEC en COMSOL Multiphysics. Análisis térmico.
En conclusión, el uso de COMSOL Multiphysics® no solo acelera la investigación, sino que permite crear dispositivos de enfriamiento más ecológicos y potentes, esenciales para la electrónica del futuro y sistemas de control de temperatura de alta precisión.
Referencias
[1] Hasan et al. Optimizing the thermoelectric cooler performance of PbTe through numerical modeling using COMSOL multiphysics. Thermal Advances (2026) 100102.
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Por Josué Zable.
El deterioro es uno de los riesgos más costosos y frustrantes que enfrentan los fabricantes. Los fabricantes comprenden el coste del deterioro, ya sea la destrucción de un lote de producto o la interrupción de los compromisos con los clientes.
De hecho, si está leyendo esto, probablemente comprenda la importancia de prevenir el deterioro, o quizás esté buscando una solución a un problema actual. Lo que quizá no esté considerando es el coste del seguro que seguirá a cargo de su empresa mucho después del evento, lo que implicará un gasto significativo en seguros.
Los gastos de seguro asociados con daños pueden ser sustanciales
Las compañías de seguros se centran en evaluar los riesgos y planificar en función de ellos. Cuando un evento genera un pago de seguro, las aseguradoras deben reevaluar el riesgo y aumentar las primas. En caso de deterioro, estos son ejemplos del impacto en los gastos de seguro:
- Un solo evento de deterioro moderado (por ejemplo, una pérdida de $100,000 a $500,000): Podría resultar en aumentos de primas del 10% al 20% y un aumento del deducible de 1.5 a 2 veces. Si bien la cobertura generalmente se mantiene, incluso un evento pequeño puede poner a una compañía en la lista de vigilancia de las aseguradoras.
- Evento de deterioro importante (p. ej., pérdida de $500,000 a $5 millones): Podría resultar en aumentos de primas del 20% al 40% y un aumento del deducible de 2x a 5x. Si bien la cobertura generalmente se mantendrá, podría haber un nuevo requisito de comprobante de controles mejorados.
- Evento de deterioro repetido (2 o más reclamos en 2-3 años): Podría resultar en aumentos de prima del 40 al 100 % (¡o más!) y un deducible muy alto o una cobertura reducida. Peor aún, la aseguradora podría incluso rechazar la renovación.
El seguro le hace las mismas preguntas que usted debería hacer
Fundamentalmente, las aseguradoras, como usted, quieren evitar eventos de deterioro. Tras un evento, empezarán a preguntarse si su proceso estaba controlado estadísticamente, qué estaba monitoreando o si hubo señales de alerta. Además, intentarán evaluar la probabilidad de que un evento se repita, dado el proceso implementado.
No sea reactivo, sea proactivo
Lo curioso de las primas de seguros es que, una vez que suben, rara vez bajan. Una empresa puede sobrevivir a un evento de deterioro, pero sus primas de seguros no. Las organizaciones más resilientes combinan la cobertura de seguros con las Soluciones de Minitab para reducir tanto la frecuencia como la gravedad de los eventos de deterioro o eliminarlos por completo.
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El gran reto de la movilidad eléctrica no es solo la autonomía, sino el tiempo de carga. Todos queremos cargas ultra-rápidas, pero la física nos impone un límite: el recubrimiento de litio (lithium plating), que degrada la batería y puede ser peligroso.
En su último artículo, COMSOL Multiphysics® demuestra cómo pasar de una carga estándar de 38 minutos a una optimizada de solo 22 minutos (un 40% más rápida) manteniendo la misma salud de la celda.
¿Qué módulos de COMSOL se utilizan para lograr esto?
Para resolver este desafío de ingeniería, el modelo combina dos herramientas clave:
- Battery Design Module: Es el corazón de la simulación. Permite modelar la química interna y el transporte de iones. Se utiliza para predecir el sobrepotencial local en el ánodo, identificando el punto exacto donde comenzaría el recubrimiento de litio.
- Optimization Module: En lugar de usar una corriente constante (que es ineficiente), este módulo calcula una función de control que varía la corriente en tiempo real. Utiliza el método MMA (Method of Moving Asymptotes) para encontrar el perfil de carga más rápido posible sin violar las restricciones de degradación.
El resultado clave
La simulación permite encontrar el Frente de Pareto: un gráfico que muestra el equilibrio perfecto entre "tiempo de carga" y "ciclos de vida permitidos". La Figura 1 muestra el número máximo de ciclos frente al tiempo de carga para alcanzar un estado de carga (SOC) del 90% y del 100%. También se incluye el resultado de una corriente de carga constante (línea discontinua) para ilustrar mejor el beneficio de utilizar una corriente variable en el tiempo.
Conclusión: Gracias al diseño basado en simulación, ya no tenemos que adivinar. Podemos programar sistemas de gestión de baterías (BMS) con perfiles de carga inteligentes que maximizan el rendimiento sin sacrificar la seguridad.
Figura 1. Se representa gráficamente el número máximo de ciclos frente al tiempo de carga para alcanzar un estado de carga (SOC) del 90% y del 100%. También se incluye el resultado de una corriente de carga constante (línea discontinua) para ilustrar mejor el beneficio de utilizar una corriente variable en el tiempo.
Referencias
K.E. Jensen. COMSOL Blog (2025). Minimizing the Charging Time of a Battery. https://www.comsol.com/blogs/minimizing-the-charging-time-of-a-battery
COMSOL Application Gallery. Minimizing the Charging Time of a Lithium-Ion Battery. Application ID: 143291. https://www.comsol.com/model/minimizing-the-charging-time-of-a-lithium-ion-battery-143291
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Por Joshua Zable.
El deterioro es uno de los riesgos más costosos y frustrantes que enfrentan los fabricantes. Ya sea que opere en el sector de alimentos y bebidas, productos farmacéuticos, productos químicos o logística de cadena de frío, un solo deterioro puede destruir un lote completo, interrumpir los compromisos de los clientes y generar reclamaciones de seguros que repercuten en toda la empresa mucho después de que el producto se agote.
Si bien el seguro contra daños desempeña un papel fundamental en la protección contra pérdidas catastróficas, el seguro por sí solo no previene el deterioro; solo responde una vez producido el daño. Las organizaciones más resilientes combinan la cobertura del seguro con el control estadístico de procesos y el análisis para reducir tanto la frecuencia como la gravedad de los eventos de deterioro. Aquí es donde Minitab ayuda a las organizaciones a transformar radicalmente la economía del deterioro.
Por qué el deterioro es un problema tan persistente
El deterioro rara vez ocurre sin previo aviso. En la mayoría de los casos, sigue un patrón predecible:
- Cambios pequeños y graduales en la temperatura, el pH, la humedad, la presión o la concentración.
- Variabilidad creciente que pasa desapercibida
- Se cruza un umbral
- El producto se vuelve inutilizable
El desafío radica en que estas señales de alerta temprana a menudo se ocultan en el ruido operativo diario. Los sistemas de monitoreo tradicionales se centran en si un producto o proceso cumple con las especificaciones, pero para cuando se excede un límite de especificación, ya se ha producido un deterioro. Por eso, Minitab ofrece soluciones como el software Prolink y el Control Estadístico de Procesos (SPC) en Tiempo Real para comprender la tendencia antes de que sea demasiado tarde.
Cómo las soluciones de Minitab ayudan a prevenir el deterioro antes de que ocurra
Minitab permite a las organizaciones pasar de la recuperación reactiva de pérdidas a la prevención proactiva de pérdidas, utilizando métodos estadísticos que revelan el riesgo mucho antes de que se pierda el producto.
1. Control estadístico de procesos en tiempo real como sistema de alerta temprana
Al utilizar gráficos de control como I-MR, Xbar-R y EWMA, Minitab ayuda a los equipos a monitorear variables críticas del proceso en tiempo real e identificar cambios estadísticamente significativos, no solo eventos fuera de especificación.
En lugar de preguntar: "¿El proceso todavía está dentro de los límites?" , SPC plantea una pregunta más poderosa:
"¿El proceso todavía se está comportando normalmente?"
Esto permite a los equipos detectar las derivas de forma temprana, intervenir antes de que se alcancen los umbrales de deterioro y salvar lotes que de otro modo serían desechados.
2. Análisis de capacidad para cuantificar el riesgo de deterioro
Muchos procesos cumplen técnicamente las especificaciones, pero operan demasiado cerca de los límites de deterioro para ser seguros. El análisis de capacidad de Minitab (Cp, Cpk, Pp, Ppk) cuantifica el margen existente entre la operación normal y la pérdida.
Este conocimiento ayuda a las organizaciones a:
- Identificar procesos con alto riesgo de deterioro
- Rediseñar los objetivos operativos para aumentar los márgenes de seguridad
- Priorizar los esfuerzos de mejora donde la exposición al riesgo es mayor
Desde una perspectiva de seguros, esto demuestra que el riesgo de deterioro se está gestionando activamente, no simplemente se acepta.
3. Análisis del sistema de medición para garantizar que puede confiar en los datos
La prevención de deterioro depende de mediciones precisas. Si los sensores presentan desviaciones, los instrumentos presentan sesgos o las pruebas de laboratorio carecen de repetibilidad, es posible que nunca se detecten las señales de alerta temprana.
El análisis del sistema de medición (MSA) de Minitab garantiza que:
- Los sensores de temperatura, humedad y proceso son confiables
- Las mediciones de laboratorio son repetibles y reproducibles.
- Las decisiones se basan en datos fiables
Esto no sólo reduce el riesgo de deterioro, sino que también refuerza la documentación en caso de una reclamación al seguro.
4. Análisis de causa raíz para evitar pérdidas repetidas
Cuando se produce un deterioro, las aseguradoras y los auditores inevitablemente preguntan: "¿Qué cambió y cómo evitarán que esto vuelva a suceder?"
Minitab proporciona un enfoque estructurado para responder esa pregunta utilizando:
- Análisis de Pareto para identificar contribuyentes dominantes
- Regresión y ANOVA para aislar factores causales
- Simul8 para probar escenarios hipotéticos
- Diseño de Experimentos (DOE) para validar acciones correctivas
En lugar de tratar el deterioro como un costo inevitable, las organizaciones utilizan Minitab para convertir cada incidente en una mejora permanente.
5. Análisis predictivo para anticipar condiciones de alto riesgo
Más allá de la detección y la corrección, las series de tiempo y el análisis predictivo de Minitab ayudan a las organizaciones a anticipar el riesgo de deterioro.
Al analizar patrones históricos, los equipos pueden:
- Identificar las condiciones que preceden consistentemente a los eventos de deterioro
- Predecir ventanas de riesgo estacionales o relacionadas con la demanda
- Implementar controles preventivos antes de que ocurran fallas
Esto es especialmente valioso para sistemas de refrigeración, procesos por lotes y operaciones de cadena de frío donde las fallas suelen ser intermitentes y acumulativas.
Además de ahorrar costes, evite que suban las primas de seguros
Todas las empresas entienden que los productos dañados les cuestan dinero, pero no necesariamente consideran su impacto de largo alcance sobre los costos.
Las aseguradoras consideran los eventos de deterioro como fallos operativos evitables, no como accidentes aleatorios, por lo que la fijación de precios se ajusta en consecuencia. Tras un siniestro por deterioro, las compañías suelen observar uno o más de los siguientes síntomas al renovar el seguro:
- Aumento de la prima del 10 al 40 %
- Deducibles más altos (a menudo 2×–5×)
- Límites de cobertura más bajos
- Nuevas exclusiones o sublímites
- Controles obligatorios o requisitos de seguimiento
- En casos graves o repetidos: no renovación
Si bien Minitab no reemplaza el seguro contra daños, sí revoluciona la forma de hablar sobre seguros. Usar Minitab ayuda a evitar incidentes de daños, lo que a su vez reduce las tarifas del seguro.
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Maple tiene muchas herramientas para el modelado financiero avanzado, así como herramientas accesibles para las finanzas personales.
En el ámbito de las finanzas personales, existen herramientas que pueden utilizarse para realizar cálculos con hipotecas o planes de jubilación. Las herramientas de modelado financiero incluyen una amplia gama de procesos estocásticos que pueden utilizarse para modelar precios de opciones, como el movimiento browniano, los procesos Ito, un proceso SVJJ y más. También incluye herramientas para componer procesos complejos a partir de estos bloques de construcción. También puede crear, manipular y analizar muchos tipos de instrumentos financieros, como opciones y swaptions estadounidenses, bermudeñas y europeas, y varios tipos de bonos; modelos de tipos a corto plazo; estructuras temporales de tipos de interés; y flujos de caja. Los instrumentos pueden entonces ser valorados utilizando métodos analíticos, métodos reticulares o simulación de Monte Carlo, todos utilizando una de las muchas convenciones aritméticas de fechas. Finalmente, los procesos que ocurren en el paquete pueden visualizarse de varias maneras.
Profundice:
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- Categoría: Comsol
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¿Cómo predecir si un smartphone sobrevivirá a una caída antes de fabricarlo? Con el lanzamiento de la versión 6.4, COMSOL Multiphysics® ha transformado el análisis de eventos ultrarrápidos y no lineales a través de su nueva funcionalidad de Dinámica Estructural Explícita (“Explicit Structural Dynamics”).
El resolvedor explícito está diseñado específicamente para fenómenos que duran milisegundos. A diferencia de los métodos tradicionales (implícitos), esta versión permite:
- Simular fracturas dinámicas: Visualizar en tiempo real cómo y hacia dónde se propagan las grietas en la pantalla tras el impacto, como se muestra en la figura 1.
- Manejo de contactos complejos: Gestionar de forma robusta el choque entre múltiples componentes y superficies sin errores de convergencia
- Análisis unificado: Evaluar en un mismo entorno tanto el estrés lento (apilamiento en almacén) como el impacto violento (caída al suelo).
Figura 1. La tensión permanente se desarrolla desde la esquina donde el teléfono impacta el suelo (a) y desde el ancho de la grieta en la pantalla de vidrio en el último momento calculado en el análisis (b).
Módulos y herramientas clave
Para lograr este nivel de detalle, el artículo destaca el uso de:
- Structural Mechanics Module Utilizando las nuevas interfaces "Solid Mechanics, Explicit Dynamics" para capturar ondas de choque
- Nonlinear Structural Materials Module: Vital para modelar la deformación plástica del chasis de aluminio y la fragilidad del vidrio.
Figura 2. Evolución temporal de las cantidades de energía, con la energía cinética mostrada en azul, la energía de deformación mostrada en verde y la energía disipada mostrada en rojo.
Particularidades de la simulación
Lo más relevante para el usuario de COMSOL Multiphysics® es el Balance Energético. La herramienta permite monitorizar cómo la energía cinética se transforma en energía de deformación elástica y cuánta se disipa a través del daño plástico y la rotura (Figura 2). Esto permite identificar los puntos críticos del diseño para reforzar el chasis y proteger la electrónica interna.
Conclusión
COMSOL 6.4 no solo dice si se rompe, sino cómo fluye la energía para evitar que ocurra. Un avance imprescindible para el diseño de dispositivos resilientes. Puedes conocer más detalles sobre este tipo de modelos y simulaciones numéricas en el Blog de y en la galería de aplicaciones®.
Referencias
M. McCarty. COMSOL Blog (2016). Modeling a Cellphone Drop Test with Explicit Structural Dynamics.
COMSOL Application Gallery: Phone Drop Test.