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- Categoría: Minitab
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La agricultura es una de las industrias más grandes del mundo, con un valor estimado de 4,82 billones de dólares en 2025. Esta industria no solo suministra alimentos y otros bienes, sino que también proporciona estabilidad económica en muchas regiones. Como factor clave de la economía estadounidense, es fundamental optimizar los procesos y las operaciones.
¿CÓMO PUEDE MINITAB AYUDAR CON LOS PROBLEMAS EN LA AGRICULTURA?
Elegir las herramientas adecuadas para analizar datos y optimizar la monitorización del crecimiento, la previsión de la demanda o la cadena de suministro puede ser abrumador, ¡pero ahí es donde Minitab permite prosperar! La gama de productos de Minitab permite recopilar, analizar, procesar y visualizar datos, lo que ayuda a tomar las mejores decisiones. Estas son solo algunas de las soluciones con las que Minitab puede ayudar.
SOLUCIÓN #1: MONITORIZACIÓN DEL CRECIMIENTO
Al administrar un sitio grande, vulnerable a factores como plagas, cambios climáticos o enfermedades de las plantas, es fundamental estar al tanto de lo que sucede en tiempo real. Monitorizar el crecimiento y el estado de las plantas es más sencillo con Minitab Connect al alcance de la mano.
Se pueden recibir notificaciones de cualquier cambio repentino a través de los potentes paneles de control de Minitab Connect. Para ello, se introducen los datos y se realiza un seguimiento de variables como los niveles de pH, los niveles de humedad, las raíces de las plantas o el análisis de la composición del suelo. A medida que estos factores cambian en tiempo real, las gráficos en Minitab Connect se modifican simultáneamente, lo que proporciona información sobre tendencias, modificaciones y valores atípicos que puedan ocurrir.
SOLUCIÓN #2: MANEJO DE PLAGAS
No hay nada peor que saber que todo tu esfuerzo está siendo destruido por pequeños bichos e insectos. Tener plagas puede ser difícil, especialmente cuando se ha estado intentando deshacerse de ellas y no se sabe qué métodos funcionan mejor. A nivel mundial, las plagas cuestan a la economía alrededor de 220 mil millones de dólares al año, y los insectos invasores cuestan alrededor de 70 mil millones de dólares.
Con la función de Diseño de Experimentos (DOE) de Minitab Statistical Software , puede evaluarse la eficacia de los métodos de control de plagas y ahorrar tiempo y dinero. El DOE permite a los usuarios probar múltiples métodos de forma eficiente. Este enfoque estructurado, como el uso de un pesticida en lugar de un depredador natural, facilita la operación, la seguridad y la rentabilidad. Implementar esta herramienta contribuye a la salud del suelo y plantas, a la vez que ayuda a determinar las estrategias de control de plagas más eficaces. A largo plazo, el DOE ayuda a tomar medidas preventivas para evitar ser víctima de las plagas.
SOLUCIÓN #3: OPTIMIZACIÓN DE LA CADENA DE SUMINISTRO
El transporte de la cosecha a socios u otras ubicaciones puede ser complicado debido a factores como el clima, el tráfico o errores humanos. Para garantizar entregas eficientes, es fundamental optimizar los procesos de transporte. Las herramientas de Análisis de Regresión y Mejora de Procesos de Minitab pueden ayudar a optimizar la logística al identificar las condiciones más efectivas para el transporte de mercancías.
Al analizar datos históricos sobre rutas, patrones climáticos, tiempos de entrega y errores humanos, puede predecirse y planificarse escenarios de entrega óptimos. Con Minitab Connect, pueden introducirse datos históricos y en tiempo real para crear tableros que visualicen los procesos de transporte. Estas visualizaciones ayudan a detectar tendencias emergentes y, al combinarlas con análisis más profundos, permiten determinar las causas raíz y tomar medidas proactivas para mejorar la eficiencia
SOLUCIÓN #4: PREVISIÓN DE LA DEMANDA
Encontrar el equilibrio perfecto entre satisfacer la demanda y evitar el exceso de producción (que podría generar desperdicio) es mucho más fácil con el software estadístico Minitab. Con el módulo de Análisis Predictivo, puede pronosticarse la producción óptima analizando tendencias pasadas con sus métodos predictivos preferidos.
Además, el análisis de series temporales puede brindar mayor información sobre las tendencias observadas y su probabilidad de recurrencia. En este caso, se puede predecir cuántos cultivos deben cosecharse antes de que surjan nuevas tendencias de ventas. Minitab también puede brindar información sobre qué productos están ganando popularidad con el tiempo e identificar tendencias emergentes en el sector.
Ya sea que se esté monitorizando los niveles de fertilizantes en la granja o controlando plagas, Minitab puede ayudar a tomar mejores decisiones. Desde la recopilación de datos hasta la ejecución de análisis, póngase manos a la obra con Minitab.
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- Categoría: Comsol
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Introducción y objetivos
La hipoxia tumoral —baja concentración de oxígeno en tejidos— desempeña un papel decisivo en la progresión del cáncer y la resistencia a terapias. Para investigar estos efectos in vitro, Zhang y sus colaboradores (2026) desarrollaron, con la ayuda del programa de simulación multifísica COMSOL Multiphysics®, un dispositivo microfluídico 3D capaz de generar ocho gradientes paralelos de oxígeno disuelto (DO), acoplado a un sistema de cultivo celular en microplacas. El objetivo fue reproducir de forma controlada distintos microambientes tumorales y estudiar la respuesta celular bajo condiciones hipóxicas.
Los resultados de este trabajo han sido presentados en el artículo titulado “A 3D-printed multi-channel microfluidic device for precise dissolved oxygen regulation in cancer hypoxia research” [1] recientemente publicado en la revista Talanta de Elsevier.
Modelización y simulación
La Figura 1 muestra el esquema del chip microfluídico para la generación de gradientes de concentración de oxígeno disuelto. La solución anóxica y la solución saturada en oxígeno se introducen respectivamente por las entradas #1 y #2 en la red microfluídica. Cada solución se divide en siete flujos con una proporción de caudal de 1:2:3:4:5:6:7. Luego, estos flujos se mezclan entre sí para formar ocho gradientes de concentración relativa: 0, 1/7, 2/7, 3/7, 4/7, 5/7, 6/7 y 1. Cada solución con concentración específica fluye a través de su salida correspondiente con el mismo caudal.
Figura 1. Esquema del diseño del chip microfluídico para la generación de gradientes de concentración de oxígeno disuelto.
COMSOL Multiphysics® fue la herramienta elegida para simular el comportamiento del dispositivo antes de su fabricación y durante su validación. Se emplearon los módulos Laminar Flow y Transport of Diluted Species para representar el flujo del medio de cultivo y la difusión del oxígeno en condiciones fisiológicas (37 °C, viscosidad y densidad del medio DMEM con suero).
Resultados y conclusiones
La Figura 2 muestra el resultado de una simulación en COMSOL Multiphysics® del chip generador de gradientes de oxígeno disuelto. Las simulaciones mostraron una altísima concordancia con los resultados experimentales (R² = 0.998 para simulación vs. R² = 0.997 en mediciones reales), validando tanto la precisión del diseño como la fidelidad del modelo, como se muestra en la Figura 3. El sistema mantuvo gradientes estables durante 72 horas, con tasas de viabilidad celular superiores al 95 %.
Figura 2. Simulación en COMSOL del chip generador de gradientes de oxígeno disuelto. Los niveles de saturación de oxígeno se representan mediante una escala cromática que va del rojo (alta concentración) al azul (baja concentración).
Figura 3. Oxígeno disuelto calculado en las simulaciones con COMSOL y el teórico.
El estudio demuestra cómo la simulación multifísica en COMSOL Multiphysics®, integrada desde las fases iniciales del diseño, permite desarrollar dispositivos complejos y fiables para investigación biomédica.
Referencia
[1] Zhang et al. (2026), Talanta, https://doi.org/10.1016/j.talanta.2025.128469
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- Categoría: Twinn Witness
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Datos del proyecto
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Sky Italia es una empresa de medios de comunicación y entretenimiento fundada en 2003 y perteneciente al Grupo Sky, uno de los grupos de entretenimiento líderes en Europa. Cuenta con más de 5500 empleados y casi 5 millones de familias están suscritas a sus servicios.
El reto: mejorar el servicio al cliente ante el aumento de la demanda
Ante la creciente presión sobre su centro de atención al cliente, Sky lanzó una iniciativa para reestructurar sus operaciones. Tenía tres objetivos claros:
- Mejorar la calidad del servicio
- Aumentar la capacidad comercial con un importante impulso en la facturación
- Reducir costes haciendo más eficiente la retención de clientes
Con 20 millones de contactos en el sistema, la estructura y los procesos existentes eran bastante complejos, y cualquier cambio podía tener consecuencias impredecibles y costosas.
Para minimizar los riesgos del proceso de reestructuración, Sky recurrió al software de simulación predictiva Twinn Witness (anteriormente bajo la marca Lanner) y a nuestro socio italiano Studio Zeta. El objetivo era crear un modelo virtual de las operaciones del centro de atención al cliente que les permitiera plantear preguntas hipotéticas en un entorno seguro antes de implementar cualquier cambio.
La solución: utilizar simulación predictiva para probar los cambios propuestos en el modelo operativo
Sky y Studio Zeta modelaron las operaciones actuales del centro de atención al cliente en Witness. Esto permitió a Sky experimentar con posibles cambios sin afectar las operaciones existentes.
Sky planteó la hipótesis de que la forma más eficaz de lograr sus objetivos sería reconfigurar el equipo de atención al cliente en cuatro segmentos:
- Comercial
- Prevención
- Retención
- Servicio técnico
La idea era que los operadores pudieran brindar un mejor servicio a los clientes gracias a sus conocimientos y recursos especializados, con recursos adicionales ad hoc disponibles según fuera necesario. Cada segmento tendría entonces objetivos específicos para respaldar los objetivos generales.
Utilizando Witness, Sky probó esta hipótesis. En total, realizaron más de 250 experimentos en seis escenarios para validar que la configuración propuesta lograría sus objetivos y cumpliría las metas de rendimiento futuras.
En el año siguiente al lanzamiento del nuevo modelo operativo, los niveles de retención comercial se duplicaron, la satisfacción del cliente creció en 5 puntos y nuestra medición de resolución de una sola llamada mejoró en un 8%.Federico Ferlenghi |
Impacto: aumento del 100% en la retención de clientes y del 8% en la resolución de una sola llamada
El nuevo modelo operativo validado ha tenido resultados impresionantes, y Sky ahora cuenta con uno de los centros de atención al cliente más avanzados y eficientes de Italia.
Federico Ferlenghi, Director de Atención al Cliente de Sky Italia, resumió el impacto:
"Sin duda, hemos logrado resultados muy positivos desde la implementación completa del sistema. En comparación con el sistema anterior, los resultados fueron muy positivos tanto a nivel estratégico como operativo. Durante el año posterior al lanzamiento del nuevo modelo operativo, los niveles de retención comercial se duplicaron, la satisfacción del cliente aumentó 5 puntos y nuestra medición de resolución en una sola llamada mejoró un 8 %.
Volveremos a confiar en Studio Zeta y Witness si necesitamos revisar el rendimiento de esta solución en el futuro".
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- Categoría: Comsol
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Feha límite para el resumen final: 1 de agosto
¡Estamos a dos semanas de la fecha límite para la presentación de resúmenes para la Conferencia COMSOL 2025 en Ámsterdam! En el evento, tendrá la oportunidad de presentar su trabajo de modelado y simulación ante un público en vivo. Tras la conferencia, los pósteres, presentaciones y artículos aprobados se publicarán en una colección en línea con alcance global.
Solo necesita enviar un título y un resumen (máximo 500 palabras). Su resumen debe: describir el trabajo que planea presentar, incluyendo el uso del software COMSOL Multiphysics® ; resumir los resultados obtenidos o esperados; y exponer las conclusiones o implicaciones generales. El comité de programa revisará los trabajos. Si su resumen es aceptado, se le notificará antes del 22 de agosto.
Fechas importantes
- 27 de junio: Fecha límite entrega de resúmenes temprana
- 01 de agosto: Fecha límite entrega de resúmenes final
- 22 de agosto: Notificación de aprobación de resúmenes
- 19 de septiembre: Fecha límite para entrega de artículo/póster
- 29 de octubre: Inicio de la Conferencia
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- Categoría: Minitab
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Por Dennis Corbin.
Las encuestas se han vuelto comunes en casi todos los sectores, especialmente con el uso de teléfonos inteligentes y redes sociales. Los datos de las encuestas pueden ayudar a los analistas a comprender el comportamiento y las actitudes de los clientes.
Y no es tan directo como leer un número en un medidor. Es necesario formular preguntas para comprender el complejo fenómeno social del comportamiento. La redacción, las respuestas para seleccionar y el proceso de recopilación de encuestados forman parte de una estructura compleja para recopilar datos significativos.
El software estadístico Minitab tiene herramientas para ayudar a los analistas a
- Organizar datos: desde la estructura hasta la limpieza,
- Simplificar los datos: desde la agrupación/segmentación hasta la reducción de la dimensión,
- Visualizar datos: desde datos categóricos hasta datos numéricos y
- Analizar datos: del análisis descriptivo al predictivo.
Organizar datos
Minitab cuenta con herramientas y funciones para ayudar a los analistas en cualquier etapa de su análisis, y uno de los pasos más complicados es el primero: recopilar, importar y organizar los datos. Dependiendo del software que utilice para recopilar los datos o del método empleado para introducirlos en un programa, podría requerir una pequeña reestructuración o limpieza.
Dependiendo de cómo se recopilen los datos, los analistas podrían querer eliminar espacios adicionales, extraer o buscar palabras específicas, separar el texto en varias columnas, estandarizar el tipo de texto o combinar diferentes columnas en una sola. Con Calc > Calculadora de Minitab, un analista puede usar diversos comandos textuales para abordar los problemas mencionados:
- Limpio
- Concatenar
- Fijado
- Artículo
- Izquierda, Derecha, Medio
- Superior, Inferior, Propia
- Buscar
- Recortar
- Palabra
Minitab también ofrece a los usuarios una manera sencilla de gestionar errores tipográficos o recodificar respuestas por motivos gráficos en el menú Datos > Recodificar. Para trabajos de recodificación más pequeños, la opción estándar Datos > Recodificar > A texto permite gestionar fácilmente la recodificación sin necesidad de crear largas sentencias "si/entonces" anidadas. Complete fácilmente la tabla para recodificar las respuestas:
Para encuestas mucho más extensas con la posibilidad de múltiples errores tipográficos que requieran intervención humana, se requeriría un poco más de trabajo con una tabla de conversión. En el ejemplo a continuación, C1 presenta múltiples errores ortográficos y de mayúsculas y minúsculas, y se utilizó una tabla de conversión para corregir los datos originales de C3 al nuevo código estandarizado de C4.
Se pueden encontrar otras herramientas útiles para la estructuración y el manejo de datos en el Menú Datos de Minitab o en el Menú Calc.
Simplificando datos
Algunas empresas podrían estar implementando grupos focales o encuestando a sus clientes. Muchos productos de consumo pueden preguntar a los clientes sobre nuevos diseños, comentarios, etc. Los departamentos de Recursos Humanos podrían implementar encuestas sociopsicológicas para comprender a las personas al contratarlas. Estas encuestas podrían generar una gran cantidad de datos y requerir técnicas de simplificación para analizarlos o graficarlos fácilmente.
Una manera sencilla de lograr esto es crear un valor de índice arbitrario con la Calculadora de Minitab. Por ejemplo, promediando las respuestas, sumándolas para obtener un total general, etc. Un proceso con mayor respaldo estadístico que consiste en tomar múltiples variables y combinarlas en un subconjunto más pequeño se puede lograr con el Análisis Factorial , el Análisis de Componentes Principales o el Análisis de Conglomerados de Variables . Estos métodos pueden ayudar a reducir el número de variables a analizar o graficar para facilitar su interpretación.
Algunas empresas podrían estar interesadas en segmentar a sus clientes en categorías específicas para enfocar sus campañas de marketing. Se podría recopilar mucha información sobre los clientes mediante una aplicación o un sitio web para crear segmentos mediante el Análisis de Conglomerados de Observaciones , la Conglomerados de K-Medias o el Análisis Discriminante de Minitab .
La creación de estos grupos o clústeres segmentados puede ayudar a optimizar la asignación de recursos. Una empresa de gestión hospitalaria podría utilizar una encuesta enviada a sus administradores para comprender los problemas que afectan a hospitales específicos y, mediante la agrupación, crear grupos definidos estadísticamente para determinar si los hospitales son similares y explorar iniciativas de mejora específicas para cada grupo.
En el dendrograma anterior, se observa que los hospitales con ID 523 y 702 son los más diferentes. Se observa que los grupos de hospitales azul y verde son más similares. Será necesario realizar un análisis más profundo para determinar si estas diferencias son positivas o negativas.
Visualización de datos
Nuestros estadísticos y programadores de Minitab comprenden las necesidades de los analistas y crean herramientas intuitivas de fácil acceso para cualquier tipo de datos. El Asistente > Análisis Gráfico de Minitab permite a los usuarios seleccionar las herramientas adecuadas para su análisis.
Los analistas deben responder a la primera pregunta: "¿Cuál es su objetivo?". Si el usuario necesita más ayuda, puede hacer clic en "Ayúdenme a elegir" para acceder a un árbol de decisiones más detallado.
El menú Asistente de Minitab no solo ayuda a los analistas a elegir el gráfico correcto, sino que también les ayuda a identificar posibles patrones en los datos. En el gráfico a continuación, el informe de diagnóstico ayuda al analista a comprender los patrones típicos para analizar y analizar.
Análisis de datos
Minitab cuenta con numerosas herramientas para el análisis descriptivo y predictivo. Supongamos que un equipo de I+D de una empresa de dispositivos quirúrgicos realiza una encuesta a cirujanos sobre el nuevo diseño de un producto. El menú Tablas incluye herramientas diseñadas para cuantificar respuestas categóricas o puede usar un diagrama de Pareto para visualizar los datos.
Se pueden utilizar una tabulación cruzada y el chi-cuadrado para analizar y comprender la relación entre dos variables. Se añadió un gráfico de barras apiladas para visualizar la relación bivariada de una encuesta de marketing a clientes. En el siguiente ejemplo, parece existir una diferencia estadística en la tasa de propiedad entre las regiones: urbana, suburbana y rural, donde los encuestados urbanos no poseen el producto.
Las herramientas predictivas también permiten explorar relaciones y tomar decisiones empresariales impactantes. La regresión logística binaria permite predecir la probabilidad de que ocurra un evento específico y permite determinar reglas de decisión que permiten estandarizar las decisiones y prevenir posibles problemas.
La empresa utilizó su propia Encuesta de Índice Empresarial (Business Index Survey) de empresas con las que ha trabajado anteriormente y midió los ingresos generados por los clientes, determinando si el cliente corporativo generaba altos o bajos ingresos. La empresa implementará esta misma Encuesta de Índice Empresarial para todos los futuros clientes corporativos nuevos, con el fin de tomar decisiones sobre cómo venderles. Utilizando la herramienta de Predicción , el analista determinó que una puntuación mínima de 58,6 en la Encuesta de Índice Empresarial indica que el cliente tiene un 80 % de probabilidades de generar altos ingresos.
Profundizando en los datos de la encuesta
Desde el cálculo del tamaño de la muestra hasta análisis sofisticados, Minitab cuenta con las herramientas necesarias para analizar datos de encuestas y extraer conclusiones sólidas para su negocio. Para obtener más información y ejemplos adicionales que detallan cómo usar estas y otras herramientas útiles, Minitab ofrece un completo sistema de ayuda y soporte técnico gratuito.
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- Categoría: Lakes
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Los gráficos de contorno son uno de los resultados más comunes de los modelos de dispersión del aire. Son útiles para identificar rápidamente la concentración máxima y las tendencias en los datos, pero también requieren una interpretación minuciosa.
Un ejemplo es la salida PLOTFILE generada por el modelo de dispersión de aire AERMOD. En AERMOD View de Lakes Environmental, los usuarios habilitan este tipo de salida mediante la configuración de Contour Plot Files en la ruta de salida Output Pathway. Estos archivos reportan valores máximos definidos por el usuario (de 1 a 999) en cada receptor modelado. Para períodos de promedio a corto plazo (p. ej., 1 hora, 24 horas, etc.), estos valores máximos son independientes del tiempo, lo que significa que cada valor reportado puede ocurrir en momentos diferentes.
Configuración de archivos de gráficos de contorno en AERMOD View
Conocer la fecha y hora de la ocurrencia de una concentración máxima es fundamental para el análisis e interpretación de datos. Los archivos Contour Plot Files contienen esta información, y AERMOD View incluye una utilidad llamada Plot File Grid View que facilita su búsqueda y lectura. Consulte los pasos a continuación para acceder a la Plot File Grid View.
Paso 1: después de ejecutar exitosamente el modelo, navegue hasta el menú del árbol Plots.
Paso 2: Seleccione el archivo de gráfico de interés. Los archivos de gráfico se ordenan por grupo de origen, valor máximo y período de promedio.
En el ejemplo anterior, el archivo de gráfico seleccionado representa el primer valor máximo del promedio de 1 hora de todas las fuentes combinadas (grupo de fuentes ALL).
Paso 3: Seleccione el botón View As Grid del menú de árbol para abrir la Plot File Grid View.
Paso 4: Desplácese hacia la derecha para localizar la columna Date. Ahora puede verificar la fecha y la hora en que se modeló la concentración.
Otras características de la vista Plot File Grid View incluyen:
- La capacidad de ordenar los datos por columna. Simplemente haga clic en el encabezado de la columna para ordenarlos en orden ascendente o descendente.
- Promedio automático de los valores de concentración y deposición encontrados en el archivo.
- Funcionalidad de exportación Export para exportar los datos a formato CSV para facilitar el posprocesamiento y análisis.