La manipulación manual de ecuaciones es una labor intensiva que requiere mucho tiempo y muy propensa a errores. En pocas palabras, realizar algebra a mano es caro.

Cuando los ingenieros se enfrentan a procesos costosos siempre encuentran formas de mecanizarlos y reducir costes. El cálculo matemático no debería ser tratado de forma distinta. Los sistemas de cálculo simbólico (Computer Algebra Systems) mecanizan la manipulación de ecuaciones reduciendo la necesidad de intervención humana y así eliminan una fuente de riesgo de errores. Estos sistemas, que fueron originalmente impulsados por matemáticos y físicos, son ahora más capaces que nunca de abordar un amplio espectro de problemas de ingeniería.

A través del siguiente documento técnico...

  • entenderemos los beneficios de los sistemas de cálculo simbólico en el contexto de diferentes…

La edición de 2017 de Multiphysics Simulation contiene ejemplos de amplio alcance de cómo se está utilizando la simulación numérica para transformar el I+D y el diseño de productos en todas las industrias.

 

Este ejemplar destaca cómo las compañías de electrificación de vehículos, los fabricantes de componentes 5G y grandes grupos de investigación científica se han beneficiado del uso del modelado multifísico y las apps de simulación para abordar retos tecnológicos únicos.

 

Conozca cómo los ingenieros del CERN diseñaron un dispositivo de protección de fallos que ayudo a evitar costosos apagones del LHC (Large Hadron Collider) y cómo se utiliza la simulación para producir conectores bajo demanda para aplicaciones RF de alta velocidad en Signal Microwave. Puede leer todos los casos reales de clientes desde el enlace del…

Maplesoft™ acaba de anunciar a nueva versión de MapleSim™, una avanzada herramienta de modelado a nivel de sistemas que permite la innovación y reduce el riesgo del desarrollo, permitiendo a las ingenierías crear mejores productos más rápidamente.

MapleSim es un entorno natural para el modelado de sistemas multidominio que soporta la creación rápida y verificación de conceptos iniciales de forma que los ingenieros pueden probar más ideas en menos tiempo, identificar y prevenir interacciones inesperadas entre diferentes dominios, y generar modelos computacionalmente eficientes. MapleSim es utilizado en una amplia variedad de aplicaciones e industrias, incluyendo la creación de Réplicas Digitales (Digital Twins) basadas en la física. Como que las Réplicas Digitales en MapleSim no requieren comprobar los datos para predecir el…

Minitab informa a los usuarios que disponen de una licencia de su software estadístico Minitab 17, en el caso de que no hayan actualizado a Minitab 18, que la política de soporte de Minitab actual indica que una versión del software solo está soportada durante un año después de que la próxima versión es liberada. Como Minitab 18 fue liberada en junio de 2017, el soporte para Minitab 17 finalizará el próximo 7 de junio de 2018.

Soporte limitado para Minitab 17 a partir del 8 de junio de 2018:

 

  • Asistencia sobre el uso del software o interpretación de los resultados - se discontinua el servicio después del 7 de junio de 2018.
  • Soporte al licenciamiento – se incluye asistencia para el paso de la licencia a un nuevo PC.

 

Por favor, nótese que Minitab actualmente proporciona Soporte de licenciamiento limitado para Minitab 16, pero…

Minitab informa que su política de Soporte actual indica que una versión de su software Companion by Minitab (antes conocido como Quality Companion) dispone de soporte completo hasta un año después de la liberación de la siguiente versión. Como Companion by Minitab fue liberado en primavera de 2017, el soporte completo para Quality Companion 3 finalizará el 7 de junio de 2018.

Companion by Minitab es una aplicación diseñada específicamente para ejecutar y reportar proyectos de mejora continua. Incluye herramientas como FMEA, mapas de flujo devalor, y simulación de Monte Carlo con un panel de configuración (dashboard) que proporciona resúmenes de un programa completo de mejora de la compañía.

El departamento de Sistemas y Automatización de Fabricación de la Universidad Técnica de Liberec, en la República Checa, aboga desde hace mucho tiempo por la tecnología de simulación predictiva de Lanner, WITNESS, que utiliza tanto en sus enseñanzas académicas como en sus colaboraciones con socios fabricantes.

La Universidad Técnica de Liberec y WITNESS

El uso de la simulación predictiva es versátil, añade gran valor a muchas industrias y aplicaciones, desde el diseño o el análisis de una línea de producción a la planificación de mantenimiento o la justificación de opciones de negocio. Gracias a su versatilidad es, naturalmente, una parte crucial del currículum académico para aquellos que estudian un grado enfocado a la fabricación.

La Simulación Predictiva es un tema principal enseñado en el Departamento de Sistemas y Automatización de…

Por Eston Martz

La gente puede cometer errores cuando realiza un test de hipótesis con análisis estadísticos. Específicamente, pueden hacer errores de Tipo I o Tipo II.

A medida que se analizan los propios datos y se hacen test de las hipótesis, la comprensión de la diferencia entre los errores de Tipo I y Tipo II se convierte en algo extremadamente importante, porque existe un riesgo de cometer cada tipo de error en cada análisis, y la cantidad del riesgo está bajo nuestro control.

Así que si se está testeando una hipótesis sobre un asunto de seguridad o calidad que podría afectar a la vida de las personas, o un proyecto que podría ahorrar millones de dólares a su negocio, ¿qué tipo de error tendría consecuencias más serias o más costosas? ¿Existe un tipo de error que sea más importante de controlar que otro?

Antes de que…