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BCMaterials, Centro Vasco de Materiales, Aplicaciones y Nanoestructuras, ofrece actualmente un puesto de investigador por 1 año para avanzar en el desarrollo de los procedimientos de orientación, detección y actuación en un sistema de magnetotaxis para el control remoto de bacterias magnetotácticas como nanorobots para aplicaciones biomédicas.
El objetivo principal del puesto es la simulación multiescala (comportamiento macroscópico de elementos finitos y micromagnéticos) de materiales magnéticos para sensores que deben detectar la presencia y el movimiento de bacterias magnetotácticas. También realizará simulaciones de campos magnéticos y gradientes de campo, y campos de hipertermia magnética.
Para optar a este puesto es necesario contar con experiencia en COMSOL Multiphysics.
Los interesados pueden ponerse en contacto por correo-e con Alfredo García Arribas, investigador y profesor de la Universidad del País Vasco.
BCMaterials es un centro de investigación autónomo lanzado en junio de 2012 por Ikerbasque, la Fundación Vasca para la Ciencia y la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) como centro de investigación de Materiales, Aplicaciones y Nanoestructuras. El centro está incluido en la red BERC (Basque Excellence Research Centers) y su misión es generar conocimiento sobre la nueva generación de materiales, convirtiendo este conocimiento en soluciones y dispositivos (multi)funcionales para el beneficio de la sociedad.
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Por Joshua Zable
Cuando la forma en que funciona el mundo cambia constantemente ahora más que nunca, exigen picos para ciertos productos (piense en las máscaras N95, papel higiénico y desinfectante para manos) y disminuye o desaparece para otros (¿con qué frecuencia usó el término "no esencial "antes de las últimas semanas?). En este clima de negocios, las empresas deben actuar rápidamente para hacer frente a las fluctuaciones tanto de la oferta como de la demanda.
En realidad, Amazon declaró la semana pasada que está retrasando la entrega de productos no esenciales y que no aceptará productos de vendedores de terceros en sus almacenes para su procesamiento a menos que sean "productos básicos del hogar, suministros médicos u otros productos de alta demanda".
Cuando se ve que desarrollos rápidos como éste frecuentemente alteran los patrones bien establecidos de oferta y demanda, puede esperar un efecto "látigo" en la cadena de suministro. Cuando las empresas no toman medidas para mitigar el efecto látigo, se producen ineficiencias en la cadena de suministro. Los cambios en el inventario en respuesta a los cambios en la demanda de los clientes se vuelven cada vez más exagerados a medida que uno avanza en la cadena de suministro.
La gestión inteligente de la cadena de suministro implica el aprovechamiento de la integración de todo el canal para satisfacer mejor las necesidades de los clientes. Al coordinar las actividades de gestión de calidad, la productividad y la eficiencia pueden aumentar. Si bien muchos emplean técnicas clásicas de control de procesos estadísticos, tiempos extraordinarios como estos requieren el uso de herramientas adicionales.
La mayoría de las metodologías estadísticas de control de procesos asumen un comportamiento de proceso de estado estable donde se ignora la influencia del comportamiento dinámico. Los gráficos de control, un método popular y efectivo, tienen un inconveniente importante: solo consideran el último punto de datos y no llevan una memoria de los datos anteriores. Como resultado, los pequeños cambios en la media de una variable aleatoria tienen menos probabilidades de ser detectados rápidamente.
En un entorno empresarial dinámico, adelantarse al látigo es fundamental. La combinación del control clásico de procesos estadísticos, como los gráficos de control, junto con métodos adicionales puede ser extremadamente útil. Por ejemplo, los gráficos de control de promedio móvil exponencialmente ponderado (EWMA), un método mucho menos popular, mejoran la detección de pequeños cambios en el proceso. La detección rápida de pequeños cambios en la característica de calidad de interés y la facilidad de los cálculos a través de ecuaciones recursivas son algunas de las muchas buenas propiedades del gráfico EWMA que lo hacen atractivo.
Desafortunadamente, tiempos difíciles como estos requieren que pensemos de manera diferente. También nos brinda la oportunidad de explorar métodos de calidad estadística probados adicionales. Esto no solo nos ayudará a lidiar de manera proactiva con el entorno dinámico actual, sino también a construir una base aún más sólida para el futuro.
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- Categoría: Comsol
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En la Conferencia 2020 de COMSOL, tiene la oportunidad de mostrar su uso innovador de la simulación numérica y sus aplicaciones en una presentación oral o póster.
Envíe un resumen (500 palabras o menos) para comenzar. Los resúmenes serán revisados por el comité del programa para su aceptación, y los resúmenes aceptados pueden ser considerados para los premios al mejor artículo o al mejor póster.
Después de la conferencia, su trabajo publicado será reconocido por una audiencia mundial a través de nuestra colección de Presentaciones de usuarios en línea.
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Por Abigail Hancher.
Covid-19 ha golpeado duro al mundo. No importa dónde se encuentre, prevalece la incertidumbre y la necesidad de claridad y estabilidad es más importante que nunca. Con gobiernos, personas y empresas que buscan respuestas, la simulación de modelos predictivos proporciona respuestas basadas en datos para ayudarlo a tomar las decisiones correctas.
No hay una bola de cristal para mirar hacia el futuro y ver cuánto durará el brote de coronavirus y el impacto que tendrá en las empresas y la economía. Lo que sí sabemos es que está afectando a todos los rincones del mundo y a todas las industrias. Las decisiones comerciales deben tomarse de la mejor manera posible para mantener nuestras economías en funcionamiento, idealmente utilizando hechos y datos para tomar decisiones informadas, en lugar de reacciones instintivas basadas en lo que pueda parecer.
En un momento en que algunas compañías y fabricantes buscarán reducir la producción, otros aumentarán sus tasas de producción para satisfacer una mayor demanda y garantizar que las cadenas de suministro operen de la manera más eficiente posible. Fuera de contexto, esto es normal para muchos fabricantes, hay momentos en que la producción es alta, y otros momentos en que las cosas se ralentizan, y tienen que responder a estos picos y descensos de la manera más ágil e inteligente posible.
Durante más de 20 años, la simulación predictiva de Lanner ha proporcionado a los fabricantes una visión de los procesos existentes, lo que permite planificar futuras operaciones de producción y cadena de suministro con una certeza incomparable. Desde Mars hasta Britvic y desde Nissan hasta Ford , las empresas de todos los sectores utilizan la simulación para garantizar que sus negocios funcionen a sus niveles óptimos, al tiempo que satisfacen la demanda de los consumidores.
La planificación de averías futuras, la disminución de la demanda, el aumento de los pedidos, las fuerzas de trabajo más pequeñas debido al tiempo libre, el software WITNESS de Lanner se ha utilizado para modelar y planificar respuestas a todas las variables enumeradas, y más, una y otra vez, ofreciendo a las empresas del mundo una visión de cómo para mitigar el riesgo y operar sus negocios de la manera más eficiente.
Este es un desafío al que se enfrentan casi todas las empresas y fabricantes en este momento. ¿Cómo pueden continuar operando en tiempos inciertos? No hay una solución rápida y la situación cambia a diario, sin embargo, durante un evento disruptivo como el brote de Coronavirus, la simulación predictiva puede ofrecer claridad y hechos muy necesarios basados en datos, para permitir que los Directores de Operaciones se aseguren de que sus negocios puedan manejar el situación actual lo mejor que pueden.
En este momento, los supermercados se enfrentan a un gran aumento de la demanda y tienen que reponer las existencias que se compran más rápido de lo que se entregan utilizando cadenas de suministro complejas. Sin embargo, estamos seguros de que pueden satisfacer las demandas de los consumidores, y lo sabrán en base a datos en profundidad y modelos de simulación predictiva, que confirmarán lo que pueden y no pueden lograr en función de sus niveles de existencias, vehículos disponibles y labor.
En momentos como este, cuando las cosas pueden parecer tan inciertas y estamos buscando hechos que nos ayuden a continuar con nuestras vidas, la simulación predictiva se puede utilizar para ofrecer claridad y certeza en el futuro, para garantizar que nuestras empresas puedan continuar sirviendo a sus clientes y Proporcionar la normalidad que todos necesitamos en este momento.
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- Categoría: Comsol
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En el artículo del blog de COMSOL, "Modeling the Spread of COVID-19 with COMSOL Multiphysics®", Ed Fontes aplica modelos matemáticos con COMSOL Multiphysics para analizar y entender el progreso de la pandemia de COVID-19.
¿Cuánta gente se infectará? ¿Cuántos podrían morir?
Ed nos explica su visión del tema, basándose en los modelos de la literatura. Desgraciadamente un tema de mucha actualidad que no deja a nadie indiferente.
Ed Fontes completa el artículo proporcionando el archivo de COMSOL Multiphysics con el modelo SEIR para la pandemia de COVID-19 que incluye la app con los cálculos y gráficos. Para descargarse el modelo es necesario disponer de una cuenta accesss de COMSOL y disponer de una licencia del software.
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- Categoría: Minitab
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No solo vea sus datos. Haga algo al respecto. Descubrir. Predecir. Lograr. Con Minitab.
Minitab, LLC, líder del mercado en análisis de datos, análisis predictivo y mejora de procesos, acaba de anunciar una nueva versión de su software estadístico Minitab® y la introducción de Minitab Workspace™. Tanto Minitab como Minitab Workspace™ ayudarán a las organizaciones a alcanzar la excelencia empresarial incluso en condiciones comerciales difíciles, lo que incluye descubrir formas de abordar el efecto látigo de la cadena de suministro, predecir resultados para evitar costes y eliminar el desperdicio de los procesos.
Con un análisis predictivo aún más robusto, la última versión de Minitab permite a las organizaciones mejorar proactivamente los procesos para lograr mejores resultados y evitar errores costosos. Ahora con CART® (árboles de clasificación y regresión), Minitab ofrece la versión original y mejor de una de las herramientas de predicción más populares y útiles en un formato rápido y fácil de usar. Un rendimiento más rápido para sintetizar grandes cantidades de datos y una construcción de modelos más rápida con validación significa encontrar información más rápidamente. Con los clics, no el código y el Asistente de Minitab y las nuevas funciones, como la integración de Python y los gráficos mejorados, compartir ideas en una organización es más fácil que nunca.
Para ayudar a los clientes durante estos tiempos difíciles, la última versión del software estadístico Minitab® estará disponible para todos los titulares de licencias anuales sin coste alguno. La versión más nueva proporciona una solución aún mejor, más rápida y más fácil para ayudar a ejecutivos, profesionales, educadores y estudiantes a visualizar, analizar y aprovechar el poder de sus datos para resolver sus problemas comerciales más difíciles.
Minitab Workspace™ es el conjunto de herramientas definitivo diseñado para elevar el trabajo de su organización al ayudarlo a visualizar, optimizar, priorizar y mapear claramente el valor comercial mejor que nunca. Minitab Workspace™ es una ventanilla única para todas las herramientas y plantillas visuales que necesita una organización. Minitab Workspace ™ se integra perfectamente con el software estadístico Minitab® para que pueda mantener sus proyectos dentro del ecosistema de Minitab.
No importa qué función o departamento, con las herramientas de mapeo como mapas de flujo de valor y mapas de procesos, herramientas de lluvia de ideas como diagramas de espina de pescado y herramientas de análisis de causa raíz como Five Whys, Minitab Workspace ™ le ayuda a analizar procesos para lograr la excelencia empresarial de principio a fin. Los diagramas de Gantt, las plantillas de análisis FODA y los diagramas SIPOC le ayudan a planificar estratégicamente proyectos de creación de valor y ahorro de costos. Minitab Workspace ™ incluso ofrece la simulación Monte Carlo para optimizar sus procesos o productos y el análisis de modos de falla y efectos (FMEA) para ayudar a mitigar el riesgo del proceso o del producto.
Jeffrey T. Slovin, Director Ejecutivo y Presidente de Minitab, dijo: “Durante casi 50 años, Minitab ha ayudado a las organizaciones de nuestros clientes a descubrir información sobre sus datos para tomar decisiones basadas en datos. Nuestras soluciones más recientes tienen como objetivo ayudar a nuestros clientes hoy en día, al proporcionar nuevas formas de descubrir cómo enfrentar sus desafíos, predecir con precisión los resultados y lograr la excelencia empresarial, incluso en circunstancias difíciles".
"Minitab se compromete a desarrollar nuevas soluciones que ayuden a nuestros clientes a lograr su visión de éxito en 2020 y más allá", continuó el Sr. Slovin. “Continuaremos ofreciendo capacitación, soporte técnico y una gran experiencia en la industria junto con soluciones innovadoras para proporcionar a los clientes formas flexibles de aprovechar Minitab. Nuestro objetivo es apoyar a los clientes hoy y ayudarlos a construir una base aún más sólida para el futuro".
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- Categoría: NAG
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NAG introdujo las funciones de Mathieu en la Librería NAG en su actualización reciente (Mark 27). Las funciones de Mathieu tienen un rango de aplicaciones en la solución de problemas que involucran estructuras elípticas, incluida la propagación dentro de guías de onda elípticas, la física de los micrófonos de condensador y la dispersión de cilindros elípticos dieléctricos.
Calcular con precisión las funciones de Mathieu puede ser difícil y hay muchos documentos sobre el tema. Aquí hay una demostración, tomada de una pregunta de StackOverflow, que muestra cómo la implementación de SciPy de Python ocasionalmente tiene problemas. La implementación NAG calcula los resultados correctos como se muestra en la gráfica superior.
Obtenga más información sobre este trabajo en GitHub, y haga clic aquí para la documentación de la rutina de la función Mathieu de la Librería NAG.