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DesafíoUn fabricante líder de máquinas de moldeo por inyección estaba desarrollando un nuevo diseño que prometía ofrecer un rendimiento fiable a un nuevo precio, más bajo que nunca. Sin embargo, el nuevo diseño tenía que cumplir requisitos estrictos para el dimensionado del motor y requería un controlador especializado que garantizara la misma fiabilidad que esperan sus clientes. SoluciónPara garantizar motores dimensionados con precisión y un diseño de controlador preciso, la compañía utilizó MapleSim y B&R Automation Studio para obtener un feedback basado en un modelo durante su proceso de diseño. Utilizando una técnica llamada puesta en servicio virtual, la compañía podría usar un modelo preciso y basado en la física de su nuevo diseño para comprender la dinámica de su nueva máquina y tomar decisiones informadas para el dimensionamiento del motor y el diseño de control. ResultadoAl utilizar los resultados de la puesta en servicio virtual, la empresa pudo identificar los requisitos de carga precisos para sus nuevos motores y su perfil de movimiento, eliminando los costes adicionales de los motores sobredimensionados. Además, la estrategia de control de la máquina se probó exhaustivamente contra el modelo dinámico, evitando los riesgos de dañar la máquina real durante la prueba. Con la ayuda de MapleSim y B&R Automation Studio, la nueva máquina podría ofrecerse a un precio más bajo que antes, a la vez que ofrece el mismo alto nivel de fiabilidad requerido en la industria del moldeo por inyección. |
La industria del moldeo por inyección es un mercado diverso y competitivo donde los productos innovadores deben cumplir los requisitos más exigentes. Para muchas empresas, estos requisitos se prestan a enfoques conservadores para los nuevos productos y a una estrategia de prueba sólida para minimizar las fallas operativas. Todas estas prácticas pueden resultar en un tiempo de comercialización más lento y mayores costos de desarrollo. Para seguir siendo competitivas, estas compañías están adoptando nuevas técnicas basadas en modelos que informan sobre las elecciones de diseño con más precisión que nunca.
Una empresa líder en moldeo por inyección desarrolló recientemente una nueva máquina que podría cumplir con los estrictos requisitos de rendimiento con motores más pequeños y rentables. El nuevo diseño ahorraría dinero con motores más pequeños, pero impuso nuevos requisitos de controlador para evitar daños costosos en la máquina. Para lograr este nuevo diseño sin excesos en costes ni tiempos, la compañía utilizó una estrategia de diseño basada en modelos llamada puesta en servicio virtual. Con esta estrategia, se podría usar un modelo basado en la física del nuevo diseño para informar sobre los requisitos precisos para el dimensionamiento del motor, y también podría servir como una plataforma de prueba efectiva para los nuevos y complejos controladores.
Sin su propia experiencia en la puesta en servicio virtual, la compañía recurrió a los servicios de software y desarrollo de Maplesoft y B&R. Usando MapleSim, la herramienta de modelado y simulación de Maplesoft, se desarrolló un modelo dinámico de la máquina. Con los servicios de B&R, se creó el modelo, que proporcionó la base virtual para la estrategia de dimensionamiento y control del motor de la máquina.
Dimensionamiento de motores rentable para un nuevo perfil de movimiento
Usando MapleSim, se creó un modelo basado en la física del nuevo diseño (Figura 1). La compañía proporcionó a B&R los detalles de su nuevo mecanismo, incluidas las geometrías, las especificaciones del material y el perfil de movimiento propuesto de la máquina. Con esta información, el modelo MapleSim fue creado para probar los requisitos de carga de los motores. Al importar la información CAD existente de la compañía a MapleSim, el modelo se configuró y personalizó en cuestión de días, lo que permitió que el dimensionamiento del motor comenzara antes de lo que los procesos tradicionales de la compañía hubieran permitido.
Figura 1: El modelo MapleSim del nuevo mecanismo de cierre del molde incluía geometrías del mecanismo, especificaciones del motor y otros detalles para garantizar una simulación realista.
Para garantizar la precisión del modelo MapleSim, el cliente proporcionó datos de su perfil de movimiento anterior para este mecanismo. Al demostrar los mismos requisitos de carga para el perfil de movimiento tradicional, se demostró que el modelo tenía un alto grado de realismo, lo que le dio a la compañía confianza para avanzar y explorar su nuevo perfil de movimiento propuesto para este mecanismo.
Figura 2: Los resultados de la simulación en MapleSim pudieron mostrar los requisitos del motor dado el perfil de movimiento propuesto, además de una ventana de visualización tridimensional para una inspección visual rápida.
El nuevo perfil de movimiento se implementó en MapleSim, y los resultados se pueden ver en la Figura 2 . Los resultados de la simulación muestran automáticamente una visualización en 3D para una verificación rápida del diseño, y los requisitos de carga del motor posteriores se muestran junto con la visualización. Estos resultados se formularon en un gráfico común Speed-Torque (Figura 3). En este gráfico, se ve que el ciclo de trabajo de la máquina (verde) está dentro de los requisitos de motor de la compañía (azul). Esta información aseguró a la compañía que, en cada punto del perfil de movimiento propuesto por la máquina, el motor estaría operando dentro de límites seguros, y que el motor en sí mismo estaba dimensionado sin un margen de error innecesariamente grande.
Figura 3: El gráfico Speed-Torque, como se ve aquí, demostró que el par motor requerido (verde) permanecería dentro de las características operativas del motor especificado (azul) durante todo el ciclo de trabajo de la máquina.
Prueba de estrategia de control
La nueva máquina dividiría las cargas del motor por la mitad mediante el uso de un mecanismo de cierre de doble eje, lo que ayudaría a reducir los costos de un solo motor más grande. Un requisito clave en este nuevo diseño es que ambos ejes permanecen en paralelo durante la apertura y el cierre del molde. Si cualquiera de los ejes se desalinea, la máquina corre el riesgo de sufrir daños significativos. Para evitar este daño, la estrategia de control debe garantizar la alineación del eje en una variedad de condiciones. Para reducir los riesgos de daños a la máquina, se utilizaron técnicas de puesta en servicio virtual para probar el rendimiento del controlador contra el modelo basado en la física que se creó anteriormente.
Para preparar el modelo MapleSim para la puesta en servicio virtual, se perfeccionó para reflejar el nuevo diseño de doble eje ( Figura 4 ). El nuevo mecanismo fue duplicado y conectado a un subsistema de molde, que modeló el molde como un sistema de amortiguación de resorte. Este subsistema proporcionó la cantidad de fuerza requerida sobre el mecanismo a medida que procedía a cerrar el molde y experimentar el empuje del material de moldeo por inyección.
Figura 4: Al duplicar el mecanismo en MapleSim, el nuevo mecanismo de cierre se modeló en preparación para el diseño del control en B&R Automation Studio.
El modelo MapleSim se exportó luego como una Unidad de maqueta funcional (FMU), que actúa como un modelo ejecutable independiente que se puede utilizar en una variedad de otras herramientas de diseño ( Figura 5 ). La FMU se importó a B&R Automation Studio, donde funciona como una variedad de entradas (pares de motor) y salidas (datos del sensor) que pueden ejecutarse en tiempo real para pruebas de control.
Figura 5: La Unidad de Mock-Up de funciones (FMU) actúa un conjunto de entradas y salidas que pueden ser utilizadas por el software de automatización para el diseño de control y las pruebas en tiempo real.
Una vez en B&R Automation Studio, se probó la precisión del nuevo modelo y controlador para garantizar que pudieran proporcionar resultados significativos para los objetivos de la empresa. En las semanas posteriores a la prueba del perfil de movimiento, la compañía creó un prototipo físico de su nuevo mecanismo de doble eje. Si bien este prototipo podría proporcionarles información de prueba, la información clave, la robustez del controlador para mantener la alineación del eje, impondría un daño significativo en la máquina, lo que hace que las pruebas repetidas sean una opción extremadamente costosa en un prototipo físico. Al usar un modelo virtual, estos riesgos pueden evitarse.
Figura 6: El modelo MapleSim, al importarlo a B&R Automation Studio, demostró un realismo muy preciso en comparación con un prototipo físico.
Los resultados de las pruebas de realismo se pueden ver en la Figura 6 , que muestra un ajuste muy estrecho entre el rendimiento del modelo y el rendimiento del prototipo físico. Esta precisión le dio confianza al cliente para proceder con las pruebas de solidez del controlador. Al insertar un bloque de fricción personalizable en solo uno de los ejes, el modelo podría ajustarse para simular una variedad de condiciones que darían lugar a una desalineación. La prueba del controlador se realizó utilizando una variedad de valores de fricción, y se demostró que el impacto del controlador en la alineación del eje fue exitoso para alinear el eje después de que se introdujeron las fricciones ( Figura 7) Al probar el controlador con el modelo virtual, se pueden ejecutar innumerables simulaciones en una fracción del tiempo que de otro modo tomaría con una máquina física, ahorrando tiempo y dinero para garantizar una máquina robusta y confiable.
Figura 7: Los resultados de las pruebas del controlador mostraron que un factor ambiental, como fricciones desiguales en los ejes, podría ser rápidamente explicado por el controlador.
Conclusión
La puesta en servicio virtual puede ayudar a las empresas a explorar, probar y validar nuevos diseños, todo mientras reduce el tiempo y el dinero gastados en el desarrollo de productos. En este caso, la compañía pudo crear una máquina de moldeo por inyección de bajo costo utilizando un nuevo diseño de doble eje con motores más pequeños y económicos. Mediante el uso de MapleSim, se simularon los requisitos de carga precisos de los motores, asegurando que la compañía haya seleccionado el motor adecuado para el trabajo. Para evitar los costos y las demoras de los prototipos perjudiciales para las pruebas del controlador, pudieron garantizar la robustez del controlador mediante la puesta en servicio virtual. En conjunto, estas técnicas le han dado a esta compañía un nuevo y poderoso conjunto de herramientas de diseño, ayudándoles a continuar un paso adelante en un mercado ya competitivo.
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• Diseño de antena óptica
• Gestión térmica de edificios
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• Análisis de ingeniería sísmica
• Ciudades inteligentes
• Diseño de batería
• Editorial invitada: "La colaboración es clave para la medicina individualizada"
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Por Shelby Anderson
Como que la tecnología hace que nuestras vidas sean más fáciles que nunca, no es de extrañar que las empresas y los instructores de todo el mundo hayan estado renovando la educación para incluir componentes digitales en el proceso de aprendizaje. Este enfoque basado en la combinación de la capacitación presencial tradicional realizada por instructores expertos, con módulos de aprendizaje electrónico, materiales educativos en línea y oportunidades digitales para la interacción (incluidos juegos, cuestionarios, contenidos web, videos, artículos, audiolibros, podcasts, participación digital, etc.) se llama aprendizaje mixto. Incluso líderes en estrategia como McKinsey & Company han afirmado que "el futuro de las academias corporativas radica en el aprendizaje combinado".
Surge entonces la pregunta: ¿cómo se puede crear un programa de aprendizaje combinado de éxito? Contactamos con una destacada experta en el campo de la capacitación y la educación, y destacada preparadora de TEDx con gran pasión por ayudar a los demás, Cristina Chis, para obtener más información al respecto. Cristina nos explicó que no existe una combinación perfecta de materiales presenciales, e-learning y complementariosm, que sean adecuados para todas las formaciones. Como los individuos y las organizaciones son únicos y existen ventajas y desventajas en cada método por separado, el viaje de aprendizaje combinado debe adaptarse y personalizarse para cada tipo de objetivo de aprendizaje y audiencia.
Aprendizaje continuo desde prácticamente cualquier lugar
Al centrarse primero en el aprendizaje electrónico, Cristina destacó los beneficios del aprendizaje en cualquier momento, en cualquier lugar y en cualquier dispositivo (ATAWAD) sin la preocupación de tener que viajar o limitaciones de tiempo específicas. El aprendizaje electrónico también permite que las personas aprendan de forma independiente y activa con la opción de explorar sus preguntas y procesar la información en su propio momento. Sin embargo, crear una herramienta de aprendizaje electrónico puede llevar mucho tiempo. Cristina mencionó que un módulo de aprendizaje bien hecho de 20 minutos puede llevar entre 7 y 8 horas para darle vida y puede quedar obsoleto fácilmente.
Afortunadamente, el proveedor líder de software de análisis de datos, Minitab, ha asumido el liderazgo en el aprendizaje digital para dominar la estadística, el análisis de datos y Minitab Statistical Software con un programa dinámico, Quality Trainer. Esta herramienta en línea enseña a individuos y organizaciones a cómo analizar sus datos en cualquier momento con lecciones animadas, cuestionarios y ejercicios prácticos.
Cristina destacó que el contenido a medida y la personalización pueden ser una gran ventaja del e-learning. Quality Trainer tiene una ventaja específica para los líderes de equipo, mentores y directores de formación, ya que pueden hacer un seguimiento del progreso del usuario y asignar secciones específicas del curso.
Stryker, una empresa líder en tecnología médica que proporciona implantes innovadores y equipos médicos y quirúrgicos a proveedores de atención médica en más de 120 países de todo el mundo, buscó ayuda en Quality Trainer cuando hizo obligatoria la formación estadística para todos los nuevos ingenieros. Quality Trainer proporcionó a Stryker la capacidad de formar de manera rentable a sus nuevas contrataciones, inmediatamente, sin tener que esperar a la formación en grupo.
Ed Kelley, un ingeniero de calidad avanzado en Stryker, habló de la herramienta con cariño: "Realmente aprecio que Quality Trainer nos ayude a implementar proactivamente la formación de nuestra gente, para que puedan hacer mejor su trabajo", dijo.
En este caso, el aprendizaje electrónico fue la opción más efectiva para su capacitación en análisis de datos debido al tiempo y al costo.
Compartir conocimiento de otros y conectarse en tiempo real
Continuando, Cristina reveló que la formación presencial tenía sus propios beneficios, incluyendo demostraciones adaptadas, a medida para el grupo, porque el formador puede responder instantáneamente, sondear, evaluar y aumentar la implicación de los alumnos en función de la comunicación no verbal y el lenguaje corporal. La formación presencial es un tiempo dedicado para aprender, pero eso puede conllevar altos costos debido al viaje y al tiempo fuera del trabajo necesarios. Cristina también mencionó que los introvertidos pueden sentirse más cómodos y a gusto con entornos de aprendizaje electrónico, ya que el aprendizaje electrónico asíncrono proporciona esos tiempos de procesamiento y preparación cruciales, más independencia y control sobre el nivel de interacción con otros participantes. Sin embargo, el aprendizaje electrónico puede eliminar la comunicación con los demás y el estar juntos en un grupo crea más discusiones interactivas y un vínculo en la clase de formación.
Dándose cuenta de la importancia de la formación presencial, Minitab organiza sesiones de formación práctica durante todo el año a través de sesiones públicas en varios lugares del mundo y en diversas empresas para que todos tengan la oportunidad de aprender estadística y el software estadístico Minitab.
Con nuestros expertos instruyendo y brindando orientación, los asistentes como Barbara Lis de Raynor Intraocular Lenses Limited encontraron que la formación fue beneficiosa debido a la forma en que el profesor explicó la estadística y respondió las preguntas.
"Aplicaré lo que aprendí para mejorar la calidad del producto; esto debería acelerar el análisis de datos que hago y facilitarlo, de forma que pueda realizar tareas adicionales", dijo.
Para obtener todavía mayor formación presencial y crear redes, las personas pueden considerar su asistencia a conferencias, eventos y talleres. Minitab realiza eventos exclusivos durante todo el año, incluida la de 2019 Minitab Insights Conference o eventos Insights de un día, por todo el mundo.
En general, Cristina indicó que el aprendizaje combinado puede ser muy valioso para todas las personas y organizaciones con la mezcla adecuada. Sin embargo, como señalan Cristina y McKinsey & Company, “no hay un número mágico para asignar el tiempo entre el aprendizaje digital y el aprendizaje presencial; "diferentes industrias, y diferentes compañías dentro de ellas, deben determinar la combinación que tenga más sentido para sus circunstancias y prioridades de desarrollo de capacidades".
Los profesionales de datos y análisis necesitan específicamente continuar desarrollando sus capacidades debido al volumen de datos disponibles y al liderazgo de la organización en la búsqueda de innovaciones y eficiencias, pero afortunadamente el aprendizaje combinado puede llevarlos a ese nivel.
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Los cuadernos de laboratorio electrónico (ELN) fueron una de las primeras inversiones digitales que realizaron las empresas de I+D. Estas aplicaciones se han convertido en el medio principal para capturar, analizar y almacenar datos experimentales y son, además, la clave para una buena conectividad entre laboratorios.
En este tutorial definiremos los requisitos funcionales esenciales de un ELN, así como las expectativas de ahorro de tiempo y aumentos de productividad, y responderemos a sus preguntas para incorporar el mejor ELN para su laboratorio.
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- Categoría: Twinn Witness
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Les informamos de la disponibilidad de la nueva versión WITNESS Horizon 22.5a. Esta nueva versión ofrece varias actualizaciones y mejoras, descritas más abajo:
Qué hay nuevo
Model Watch puede encenderse On (opcionalmente con un camino de archivo especificado) apagarse Off vía WCL
Mejoras de funcionalidades
- Guardar un archivo XML .wxm formateará el archivo sobre múltiples líneas para facilitar la comparación de control de versiones
- Se ha mejorado la velocidad de Data Table ‘Load Data’ desde el menú contextual del botón derecho del ratón
Arreglos
- Cargar datos desde Excel en una tabla de datos Data Table reemplazará los cálculos erróneos de Excel (#DIV/0!,#N/A,#NUM!,#NAME?,#REF! etc.) con datos por defecto
- El mensaje de advertencia de seguridad de la licencia ahora se refiere al formato correcto del número de versión del software
- WITNESS proporciona un mensaje de error cuando se utiliza una columna de enteros en una tabla de datos (Data Table Integer) en un cálculo de división por cero
- El editor de iconos (Icon Editor) edita correctamente los iconos de todos los tamaños disponiblees y puede utilizarse en modo color o en monocromo
- Las celdas de una tabla de datos (Data Table) pueden utilizarse en una sentencia IF de la forma F i1 = 0 AND DT[1,1] = 0
- Experimenter muestra correctamente la corrección si se introducen datos inválidos para la longitud de la ejecución (Run Length) y se lanza otra app desde la barra de tareas (Task Bar)
- Experimenter puede actualizar la cantidad de mano de obra (Labor) en diferentes turnos cuando el Labor y esos turnos (Shifts) están todos en diferentes módulos (Modules)
- Se ha corregido un mensaje de error en una regla de entrada (Input) o salida (Output) para un elemento en una jerarquía de módulo
- El depurador WITNESS Debugger puede manejar cualquier entrada de teclado
- Los archivos de salida CSV (Data Table CSV Output) ya no producen líneas en blanco extra al final
- Ahora la asignación de Variables excesivamente grande es gestionada correctamente
- RecordNameValue puede tratar NONE pasados como un parámetro
- Las funciones W3DXXX se comportan igual en modo Batch cuando el modelo ha sido Quick3D como cuando no lo ha sido
- Parts y Labor viajando a lo largo de pseudo caminos entre elementos se comportan de una manera consistente, p. ej. siempre viajan a la parte delantera de una cola de partes, siempre viajan a la localización del vehículo en una pista de carga (Loading) o descarga (Unloading)
- Errores corregidos con los informes de pastel y estadísticas (Pie Chart & Data Table Statistics) cuando la salida va a archivo o pantalla
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- Categoría: Signals Notebook
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Junio 2019
Actualizaciones de usabilidad
Los usuarios de Signals Notebook ahora pueden utilizar sus propias vistas previas personalizadas para MS Office, PDF y artículos adjuntos. Las imágenes de vista previa se pueden revertir a la vista predeterminada.
Ahora se pueden agregar archivos de imagen a los experimentos directamente a través del botón “agregar contenido”. La opción de imagen permite cargar archivos, arrastrar y soltar y pegar.
La exportación a PDF desde un experimento también se ha actualizado para proporcionar marcas de tiempo más obvias, información sobre la persona que firma y aprueba en el encabezado y, además, permite cambiar la configuración predeterminada para incluir el encabezado, el pie de página y adjuntar documentos dentro del PDF exportado.
Actualizaciones de química
La búsqueda química ahora admite puntos de conexión variables y grupos alternativos.
Ahora se puede acceder más fácilmente a las propiedades atómicas y de enlace a través de un nuevo icono en la barra de herramientas.
Las siguientes capacidades solo están disponibles para usuarios y administradores de Signals Notebook Standard o Private Cloud y no están disponibles como parte de Signals Notebook Individual Edition.
Actualizaciones de las tablas
La siguiente capacidad está actualmente en versión beta y está disponible para los clientes que la soliciten.
Ahora se pueden configurar las tablas para conectarse con bases de datos externas, ya sea llenando los datos de esas bases de datos o insertándolos en ellas. Las conexiones de base se establecen ahora en una nueva carpeta inteligente, fuente de datos externa. Las fuentes de datos externas se configuran para admitir una operación GET, POST y / o PATCH.
Las plantillas de tabla se configuran para utilizar la fuente de datos externa. Las plantillas de tabla existentes se pueden configurar de forma retroactiva para conectarse también.
Una vez que se configuran las plantillas de tabla, el usuario final puede agregar tablas a los experimentos. Las tablas conectadas a fuentes de datos externas pueden recuperar datos de ellas una vez que el usuario final inserta una ID única.
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- Categoría: BIOVIA
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El cliente: una empresa del sector biofarma centrada en el desarrollo sostenible
Este cliente de BIOVIA ha sido durante mucho tiempo un campeón en incorporar altos estándares de responsabilidad corporativa en toda su totalidad. Esta empresa cubre una variedad de diferentes áreas terapéuticas incluyendo neurociencia, cardiovascular, musculoesquelético, urología, diabetes, oncología y autoinmunidad.
La meta: introducir la química verde dentro del desarrollo del proceso
Este cliente de BIOVIA buscaba abordar su sostenibilidad, centrándose en los problemas que pudiera suponer el flujo de trabajo obtenido durante el proceso químico. Adicionalmente, ya que esta empresa realiza operaciones en todo el mundo, a menudo era difícil para los equipos en diferentes áreas de la cadena de valor comunicarse efectivamente. El uso de un enfoque basado en papel solo exacerbó este problema, ya que reciclar y reutilizar la información de experimentos pasados era prácticamente imposible.
Necesitaban un enfoque más unificado para agilizar la síntesis: Diseñar, automatizar el intercambio de datos y mejorar la colaboración. Buscaban ser una empresa más ecológica mediante la instauración de un cuaderno de laboratorio electrónico (ELN).
La solución: unificación del ambiente electrónico
El objetivo principal de la implementación de un cuaderno de laboratorio electrónico (ELN) debía ser cumplir el mantra principal de la empresa: diseñar procesos comerciales desde el principio pero con el final ya en la mente. Con el uso del cuaderno de laboratorio electrónico se agilizan los flujos de trabajo, se minimiza el uso de recursos físicos y permite conectar toda la cadena de valor para colaborar eficazmente desde el principio hasta el final del proceso.
La reducción de residuos está en el corazón de la química verde. El cuaderno de laboratorio electrónico de BIOVIA es inherentemente respetuoso con el medio ambiente, evita procesos basados en papel que a menudo se superponen con materiales desperdiciados y actividades improductivas.
Los resultados: un mejor y más ecológico diseño de procesos
Hoy, el equipo de química de procesos ha mejorado masivamente el rendimiento ecológico y robustez de su flujo de trabajo de fabricación. Por ejemplo, un proceso produjo un 20% más de producto respecto al proceso convencional, debido a la mejora de facilidades.
El cuaderno de laboratorio de BIOVIA permite a los equipos de toda la empresa aprovechar los experimentos anteriores y diseñar, más ecológicamente, nuevos procesos a partir de información conocida.
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