Por Agnes Ogee.

Cómo mejorar el flujo, la calidad y el rendimiento

La transformación digital en la fabricación suele abordarse desde una perspectiva estratégica, pero su impacto real se manifiesta en la planta de producción, donde los equipos deben lidiar con datos inconexos, visibilidad limitada y la necesidad de solucionar problemas de forma reactiva. ¿Qué métodos prácticos permiten la monitorización en tiempo real y la resolución de problemas de forma rápida y estructurada para impulsar mejoras de rendimiento cuantificables?

Una reciente visita Gemba a Poclain Hydraulics sro durante la Cumbre Lean de Checoslovaquia ofrece un ejemplo pragmático de cómo se produce este cambio en la práctica.

Mi colega Seb Saar y yo queremos agradecer a los miembros del equipo de Poclain Hydraulics sro que nos guiaron durante la visita Gemba: Kristyna Safarova, David Cerny, Zuzana Kubesova, Ondrej Osicka, Michal Cermak y Giovanni Baffoni.

El desafío: complejidad, variación y visibilidad limitada. Poclain se enfrentó a una transición de una producción de alto volumen y baja variedad a una de alto volumen y alta variedad. Esto generó mayor variabilidad, cambios de producción más frecuentes y una presión creciente sobre la calidad y el tiempo de actividad. Los niveles de calidad, junto con las paradas no planificadas, afectaban el flujo de producción. En esta etapa, estos factores pueden empezar a influir en los costos, la satisfacción del cliente y los retrasos. Sin una recopilación y un análisis de datos estructurados, las decisiones eran en gran medida reactivas. Los equipos se basaban en la experiencia en lugar de en un análisis coherente, lo que dificultaba abordar las causas fundamentales y prevenir problemas recurrentes. La solución: Digitalización de datos de máquinas, flujos de trabajo y resolución de problemas. El enfoque de Poclain se centró en mejorar la forma en que se toman las decisiones, fortaleciendo el papel de los datos en las operaciones diarias.

• Recopilación digital de datos en origen: Los operarios capturan datos en tiempo real directamente en la planta de producción, incluyendo el rendimiento de la maquinaria, el tiempo de inactividad, los defectos de calidad y los tiempos de ciclo. Esto ayuda a los equipos a comprender mejor el problema y garantiza que sus decisiones iniciales se basen en información consistente y fiable.
• Visibilidad en tiempo real para una actuación más rápida: Los paneles de control a nivel de máquina proporcionan acceso inmediato a la Eficiencia General de los Equipos (OEE), análisis de Pareto de las causas de fallos y alertas por desviaciones, como microparadas que superan los umbrales definidos. Cuando surgen problemas, los equipos pueden responder con rapidez, reduciendo los retrasos y limitando el impacto en las fases posteriores de la producción.
• Resolución estructurada de problemas en todos los niveles: Un procedimiento de escalamiento claro facilita la resolución coherente de problemas. Los operadores abordan los problemas inmediatos, los jefes de equipo ayudan a identificar la causa raíz y los equipos de calidad realizan análisis más profundos cuando es necesario. Esta estructura refuerza la resolución repetible de problemas y reduce la variabilidad en su manejo.
• Instrucciones de trabajo digitales y estandarizadas: Los operarios acceden a instrucciones paso a paso mediante flujos de trabajo activados por código de barras. Esto mejora la velocidad de cambio de formato, reduce los errores y garantiza una ejecución uniforme, algo especialmente importante en entornos con alta variedad de productos, donde la variación es constante.

Implementación: construir un sistema que los equipos puedan usar realmente.

Durante la visita Gemba, el gerente de ingeniería y mantenimiento mencionó que la transformación digital aporta valor cuando acelera o automatiza una operación que funciona correctamente. En Poclain, esto incluye un fuerte enfoque en la capacitación, la gestión visual de las prácticas Lean y el seguimiento constante de los indicadores clave de rendimiento (KPI) de producción y calidad.

Un cambio importante fue pasar de la resolución aislada de problemas a la captura y reutilización del conocimiento. Las causas raíz, las acciones y los resultados se documentan y comparten, lo que permite que las mejoras se extiendan a todos los equipos y evita que se repitan los mismos problemas.

Este ejemplo refuerza una serie de principios prácticos. La digitalización facilita la toma de mejores decisiones cuando se basa en necesidades operativas reales. Los datos en tiempo real permiten una actuación más rápida y segura. La resolución estandarizada de problemas reduce la necesidad de solucionar problemas puntuales y mejora la coherencia. La recopilación de conocimientos garantiza que las mejoras sean sostenibles y repetibles. La visibilidad entre equipos fortalece la alineación y el rendimiento general.

¿Cómo se transforman los datos de fabricación en acciones concretas?

Muchas organizaciones ya recopilan grandes cantidades de datos, pero tienen dificultades para convertirlos en acciones concretas. El progreso comienza con un enfoque estructurado que vincule los datos con las decisiones.

Esto incluye recopilar los datos correctos al nivel adecuado, prepararlos para el análisis y aplicar técnicas analíticas para identificar las causas raíz y los factores clave. Posteriormente, es necesario compartir la información obtenida mediante paneles de control claros e integrarla en los flujos de trabajo diarios para que los problemas se resuelvan rápidamente cuando surjan.

Con las herramientas y la metodología adecuadas, los equipos pueden pasar de operaciones reactivas a una gestión del rendimiento proactiva y basada en datos.

Dé el siguiente paso

Si su objetivo es mejorar la visibilidad en todos los procesos de fabricación, reducir los tiempos de inactividad y los problemas de calidad, y facilitar una toma de decisiones más rápida en la planta de producción, el siguiente paso es replantearse cómo fluyen los datos a través de su organización.

Minitab ayuda a conectar la recopilación, preparación, análisis y visualización de datos en un enfoque estructurado que facilita la toma de mejores decisiones en todos los niveles. Al hacer que los datos complejos sean más fáciles de comprender y utilizar, los equipos pueden identificar cuellos de botella, resolverlos con mayor rapidez y demostrar un impacto empresarial cuantificable.

Modelar calentamiento por inducción en materiales magnéticos es un reto de doble no linealidad: la permeabilidad magnética cambia con el campo H (curva B-H), y además toda esa curva se transforma con la temperatura, hasta que al superar la temperatura de Curie el material pierde completamente su carácter magnético. Ignorar cualquiera de estas no linealidades compromete seriamente la precisión del modelo.

¿Cómo gestionar esta complejidad en COMSOL Multiphysics^®? Un reciente post publicado en el blog de COMSOL trata esta cuestión [1].

El enfoque Frequency-Transient separa las dos escalas temporales del problema: los campos EM se resuelven en frecuencia, y el campo térmico en el tiempo. Las no linealidades magnéticas se capturan mediante curvas B-H efectivas, calculadas a partir de datos experimentales o mediante expresiones analíticas cuando esos datos no están disponibles. La interfaz Magnetic Field Formulation resuelve directamente en H, haciéndola especialmente robusta frente a estas no linealidades fuertes.

Para acelerar la convergencia sin sacrificar precisión, el operador nojac() evita la diferenciación simbólica en la relación B-H, reduciendo el coste por iteración. Se utiliza un solver “Frequency-Transient”, que por defecto empleará una estrategia de resolución segregada. El campo magnético se resuelve utilizando un solver directo, y este es un excelente caso para probar el nuevo NVIDIA CUDA® direct sparse solver (NVIDIA CuDSS) si se dispone de una tarjeta gráfica adecuada [2].

La Figura 1 muestra el ejemplo (representándose la permeabilidad relativa) de un caso de este tipo, modelizado y simulado en COMSOL Multiphysics^® y que se basa en un canal cuadrado de acero calentado mediante una bobina de tres espiras. Puedes encontrar el modelo tutorial en la galería de aplicaciones de COMSOL.

Figura 1. Permeabilidad relativa efectiva, que se ve afectada por la intensidad del campo y la temperatura.

Referencias

[1] W. Frei. COMSOL Blog: “Inductive Heating of Temperature-Dependent Magnetic Materials”. https://www.comsol.com/blogs/inductive-heating-of-temperature-dependent-magnetic-materials
[2] COMSOL Blog: “Faster Simulation with NVIDIA GPU Support for COMSOL Multiphysics®”. https://www.comsol.com/blogs/faster-simulation-with-nvidia-gpu-support-for-comsolmph
[3] COMSOL Application Gallery: https://www.comsol.com/model/inductive-heating-of-parts-with-temperature-nonlinear-bh-curves-150261

Operaciones más rápidas: Muchas operaciones comunes, como la resolución de sistemas polinómicos y los cálculos con unidades, son significativamente más rápidas.

Las mejoras de rendimiento en Maple 2026 incluyen:

• El rendimiento de los cálculos que implican cantidades con unidades ha mejorado notablemente en Maple 2026, especialmente en comparaciones, operaciones por partes y operaciones básicas.
• La inicialización del vector de punto flotante por hardware se ha optimizado aún más.
• La resolución de algunos sistemas polinomiales es más rápida gracias a un nuevo subalgoritmo en Groebner [ RationalUnivariateRepresentation ]. Este comando, que es invocado por comandos de Maple de nivel superior, utiliza computación paralela y es considerablemente más rápido para sistemas grandes.

Minicursos en la Conferencia COMSOL

¡Le invitamos a asistir a la Conferencia COMSOL 2026 en Cambridge! Acompáñenos del 23 al 25 de septiembre en Churchill College para reunirse cara a cara con líderes de la industria y ampliar sus habilidades en modelado y simulación.

En la conferencia, podrá elegir entre más de 20 minicursos impartidos por ingenieros de aplicaciones de COMSOL, que abarcan el modelado en una amplia gama de disciplinas de ingeniería. ¡Vea a continuación un adelanto de lo que puede esperar del minicurso de este año sobre modelado y simulación acústica!

Minicurso: Acústica

El módulo de acústica complementario para COMSOL Multiphysics^® permite a ingenieros y científicos modelar una gran variedad de fenómenos acústicos utilizando modelos y solucionadores acústicos especializados.

Esta sesión ofrecerá una visión general de las capacidades del Módulo Acústico, destacando las últimas funciones y características disponibles en el software. También veremos cómo configurar y analizar los resultados de una simulación sencilla de un sistema de silenciador.

¡Haz clic en el enlace de abajo para obtener más información sobre lo que ofrece la conferencia de este año!

Maple 2026.1 es una actualización de mantenimiento para Maple 2026. Contiene correcciones y mejoras para Maple 2026 en diversas áreas, entre las que se incluyen:

• Mejoras de accesibilidad
  
  • Compatibilidad ampliada con la navegación por teclado en todo el producto.
  • Compatibilidad mejorada con lectores de pantalla
  • Se ha añadido un acceso directo al modo de accesibilidad en el menú Inicio de Windows.
• Se ha añadido la opción de excluir el contenido de la hoja de cálculo del procesamiento del Asistente de IA.
• Mejoras en el rendimiento y la usabilidad de la función Explorar.
• Mejoras adicionales a la nueva funcionalidad Plotting Themes introducida en Maple 2026.
• Se corrigió un problema que, en algunos casos, impedía que los usuarios con caracteres especiales en su nombre de usuario de Windows utilizaran el Asistente de IA.
• Mejoras en el motor matemático, incluyendo las funciones sum, evala y dsolve/numeric.

Obtener la actualización

En Maple 2026, desde el menú Herramientas, seleccione Buscar actualizaciones y siga las instrucciones.

Si esa opción aparece atenuada, significa que la función "Buscar actualizaciones" no está habilitada. En su lugar, puede descargar la actualización haciendo clic en el enlace que aparece más abajo.

Por Alyssa Sarro.

Por qué la configuración de la simulación ralentiza a los equipos

Crear un modelo de simulación puede parecer un proyecto en sí mismo. Trazar los procesos, definir la lógica y asegurar que todo se conecte correctamente suele llevar tiempo, especialmente para equipos nuevos en simulación o que trabajan con plazos ajustados.

Cuando la configuración tarda demasiado, el análisis se retrasa. Los cuellos de botella persisten y se pierden oportunidades para mejorar el rendimiento.

Las últimas actualizaciones de Simul8 se centran en simplificar la creación y el uso de modelos. Gracias a las funciones de Creación rápida y Plantillas guiadas, los equipos pueden pasar de la ideación a la implementación con mayor rapidez, sin sacrificar la precisión ni la estructura.

Creación rápida: una forma más sencilla de crear modelos.

¿Y si la parte que más tiempo consume en la configuración de la simulación dejara de ser un obstáculo? Quick Build elimina uno de los mayores impedimentos: la configuración del modelo.

En lugar de dibujar diagramas de flujo o escribir lógica compleja, los usuarios ahora pueden crear simulaciones introduciendo los detalles del proceso en cuatro tablas estructuradas: llegadas, actividades, rutas y recursos. Una vez definidas, Simul8 genera automáticamente un modelo funcional.

Si puedes describir tu proceso, puedes simularlo. Este enfoque reduce significativamente el tiempo de configuración, ya que te permite pasar del concepto al modelo en minutos, al tiempo que refuerza los fundamentos esenciales de la simulación.

Este enfoque simplifica todo el proceso de configuración, a la vez que refuerza los fundamentos de la simulación. No solo es más rápido, sino también más claro, especialmente para quienes tienen poca experiencia en simulación. Los usuarios reciben orientación sobre los componentes esenciales durante el proceso de construcción, lo que reduce la probabilidad de omitir pasos o de configurar incorrectamente la lógica.

Para los equipos que desean validar ideas rápidamente o iterar cambios en los procesos, Quick Build proporciona una vía directa para pasar del concepto al modelo.

Plantillas guiadas: Mejore la forma en que evalúa los cuellos de botella y la capacidad de fabricación.

Para los equipos que buscan una mayor orientación, las plantillas guiadas ofrecen un punto de partida práctico basado en escenarios de fabricación reales.

Cada plantilla guía a los usuarios a través de un enfoque de modelado estructurado, definiendo el proceso, analizando el comportamiento del sistema e interpretando los resultados. En lugar de partir de cero, los equipos pueden seguir un camino claro y paso a paso que refleja cómo se aplica la simulación en la práctica.

Esta guía ayuda a los equipos a ir más allá de la simple creación de modelos y a generar información útil para la toma de decisiones, incluyendo la identificación de cuellos de botella, limitaciones de capacidad, cambios en la plantilla y posibles inversiones. Los resultados se presentan de forma clara y comprensible, lo que permite a los equipos avanzar con confianza.

Al combinar escenarios realistas con instrucciones estructuradas, las plantillas guiadas hacen que la simulación sea más accesible al tiempo que refuerzan las mejores prácticas.

Reducir la complejidad, aumentar la confianza

La simulación es más valiosa cuando es fácil de iniciar y genera confianza. La función de Creación Rápida acelera la creación de modelos al simplificar la construcción de simulaciones, mientras que las Plantillas Guiadas generan confianza al mostrar a los usuarios cómo aplicar la simulación a desafíos del mundo real. En conjunto, estas funciones reducen el tiempo de configuración y permiten centrarse más en el análisis y la mejora.

Tanto si su equipo es nuevo en la simulación como si busca ampliar su uso a toda la organización, estas funciones facilitan el inicio y el avance con claridad.

Porque el valor de la simulación reside en las decisiones que posibilita.

Desde hoy Minitab Statistical Software (tanto la versión web como la de escritorio) dispondrá de

• Gráficos de Control Interactivos Ahora permite explorar los gráficos de control de subgrupos, individuos y atributos de forma más eficaz gracias a la navegación interactiva y una mayor consistencia visual, lo que facilita y agiliza la detección de patrones y causas especiales.
  
  • Gráficos de variables para individuos y subgrupos
  • Gráficos de atributos

Minitab Statistical Software (solo versión de escritorio)

• Mejoras de Abrir desde el Repositorio
• Mejora en el flujo de trabajo de edición para gráficos creados desde el menú de Gráficos (excluyendo Graph Builder)
• Edición de etiquetas del Constructor de Gráficos: Los usuarios ahora pueden modificar el número de decimales que se muestran para las etiquetas de líneas de referencia en gráficos producidos desde el Constructor de Gráficos.
• Estudio de Gage Tipo 2 Soporte VDA 5: Los estudios de R&R de Gage ahora respaldan los estándares VDA 5 de la Asociación Alemana de la Industria Automotriz.
• Distribución Normal Plegada añadida al Análisis de Capacidades No Normales y al Sixpack de Capacidades No Normales.
• Mejoras en la tabla interactiva de variabilidad añadida al Graph Builder
• Incremento de la magnitud máxima de datos desde 1e+18 a 1e+30

Módulo de Análisis Predictivo

• Optimización de respuestas múltiples en análisis predictivo: En el Módulo de Análisis Predictivo, ahora se puede optimizar simultáneamente la configuración de predictores en múltiples respuestas y tipos de modelos, incluyendo TreeNet®, Random Forests® y modelos MARS®.

Minitab Data Center (solo versión web)

• Combinar conjuntos de datos: Combina múltiples conjuntos de datos usando Join y Union.
• Transponer conjuntos de datos: Reorganizar los datos convirtiendo filas en columnas y columnas en filas.

Minitab DOE by Effex (Minitab Solution Center Core, Analytics, Copilot - solo aplicación web)

• Minitab DOE de Effex introduce capacidades avanzadas de diseño experimental y optimización basadas en la nube, incluyendo diseños OMARS® propietarios y uno de los catálogos de diseño más extensos de la industria. Esta función puede activarse en la suscripción.

Preferencias de despliegue de aplicación de escritorio:

• Manual - Elija Manual si prefiere controlar cuándo los usuarios finales reciben actualizaciones de software. Será responsable de distribuir la aplicación de escritorio a su lado
• Automático - Elija Automático si prefiere que todos los usuarios de escritorio puedan instalar actualizaciones por sí mismos. Si no se les pide a los usuarios que actualicen la actualización, pueden descargar la última versión de la aplicación de escritorio Minitab Statistical Software desde la página de licenciamiento de Minitab.

Puede gestionar sus preferencias de despliegue desde esa misma página de licenciamiento.

Minitab Engage (solo aplicación web)

• Ahora los usuarios pueden elegir un campo de texto como variable de agrupación para los resúmenes del panel de control.
• Ahora los usuarios pueden incluir datos de fases del flujo de trabajo en los informes del panel de control. Para empezar a usar esta nueva función, que un arquitecto de datos cree y publique un sandbox después de que se actualice la suscripción.

Nota: Estas funciones no requieren una actualización en la aplicación de escritorio.

Por Pushkar Saraf.

La ingeniería es el arte de gestionar la complejidad. En Carnegie Mellon, aprendí que los grandes ingenieros manejan simultáneamente múltiples capas de requisitos, limitaciones y compensaciones, traduciendo ese modelo mental en sistemas que funcionan. Ya sea software, puentes o baterías, dependemos de los ingenieros para que el mundo sea confiable.

Sin embargo, al trabajar con herramientas avanzadas como COMSOL, esa capacidad mental suele verse mermada por la propia mecánica del software. Los ingenieros dedican horas a la limpieza de la geometría, a resolver problemas de mallado, a configurar las condiciones de contorno y a descifrar los errores del resolvedor. Estas tareas son necesarias, pero no son ingeniería, sino gestión de software.

En Cosmon, nos planteamos una pregunta sencilla: ¿Qué pasaría si dejáramos de lidiar con nuestras herramientas y volviéramos a centrarnos en resolver el problema? Para responder a esta pregunta, creamos Nexus, el primer agente de IA para ingenieros que fabrican productos físicos.

Poniendo a prueba a Nexus

Por supuesto, la "IA" es la palabra de moda de la década, y los ingenieros se muestran escépticos, con razón y profesionalidad. No queríamos crear un chatbot que escribiera poesía sobre física; queríamos un sistema que realmente entendiera física y pudiera usar herramientas como COMSOL junto con nosotros.

Para demostrarlo, probamos Nexus, nuestro agente de IA, con los problemas de simulación más comunes en ingeniería, los puntos de referencia clásicos que todo ingeniero reconoce (y que probablemente le han quitado el sueño). A continuación, presentamos cinco conclusiones de esas pruebas de validación:

Cerrando la brecha de traducción con transparencia

Los ingenieros están capacitados para pensar en términos de restricciones, cargas y ecuaciones físicas. Sin embargo, el software de simulación obliga a pensar en términos de nodos, elementos de malla y configuraciones del solucionador. Existe una brecha entre la intención del ingeniero y la ejecución del software, y ahí es donde la productividad se resiente.

Para visualizar algo tan simple como el estrés, a menudo hay que navegar por menús anidados, recordar nombres de variables específicos y modificar configuraciones complejas solo para que el gráfico se vea bien. Es un proceso de búsqueda de la configuración adecuada en lugar de una ingeniería de alto valor.

Al probar el modelo de llave inglesa, Nexus omitió por completo esta configuración manual. En lugar de tener que determinar qué subnodos agregar, el agente formuló automáticamente un plan que identificaba la configuración correcta, agregaba los nodos de deformación necesarios y establecía las unidades antes de ejecutar los gráficos a la perfección.

Habilitar la iteración rápida

La ingeniería no se trata de ejecutar una simulación una sola vez, sino de iterar. "¿Qué sucede si la pared está a 200 °C en lugar de 100 °C?" En una interfaz gráfica tradicional, cada iteración obliga a navegar de nuevo por el árbol del modelo, encontrar el nodo físico específico y actualizar manualmente los parámetros. Es un proceso lento que interrumpe el hilo de pensamiento.

El lenguaje natural transforma la iteración en una conversación. En nuestra prueba de transferencia de calor en 2D, con una sola instrucción, definimos las complejas condiciones de contorno mixtas: «aislamiento a la izquierda, temperatura fija en la parte inferior». Dado que la configuración se basa en texto, probar un nuevo escenario térmico no requiere navegar por menús; simplemente se modifica la frase y el agente reconfigura la física al instante.

Creatividad a la velocidad del pensamiento con el diseño generativo.

En los flujos de trabajo tradicionales, la exploración del diseño es tediosa. Si se quiere optimizar un disipador de calor, por ejemplo, normalmente hay que configurar manualmente barridos paramétricos, definir rangos de parámetros para la "densidad de aletas" y la "altura de las aletas", y luego dedicar horas al posprocesamiento de los datos para encontrar el equilibrio óptimo.

Retamos a Nexus a gestionar todo el ciclo de "Diseño de experimentos" para un disipador de chips AMD. El agente no solo ejecutó el modelo, sino que actuó como analista principal.

• El barrido: El agente configuró de forma autónoma un estudio paramétrico para probar tres configuraciones distintas: Mínima (100 aletas), Línea base (400 aletas) y Máxima (625 aletas).
• La conclusión: en lugar de simplemente devolver los datos brutos, Nexus generó una tabla comparativa e identificó el punto de rendimientos decrecientes. Destacó que aumentar el número de aletas de 400 a 625 (un incremento del 56 % en material/complejidad) solo produjo una disminución de la temperatura de 0,12 °C.

Esto permite a los ingenieros plantear preguntas de alto nivel, como "¿Merece la pena añadir más aletas?", y obtener una respuesta respaldada por datos de inmediato, lo que permite pasar de centrarse en la construcción del modelo a comprender las ventajas y desventajas del diseño.

Reduciendo el cuello de botella CAD-CAE

Existe una verdad incómoda en la simulación: la mayoría de los analistas de CAE no son diseñadores CAD. Son expertos en física, pero tener que interrumpir un análisis para abrir un software CAD, redibujar una pieza, exportarla y volver a importarla a COMSOL supone una enorme pérdida de productividad.

Desafiamos a Nexus a superar esta brecha de habilidades utilizando un modelo estándar de "Actuador Térmico". Comenzamos con una instrucción general: "Construye una geometría simple que se asemeje a un actuador térmico de dos brazos calientes". El agente actuó como diseñador, generando de forma autónoma la geometría inicial y ayudando a ejecutar el estudio de referencia.

Pero el verdadero poder residía en la iteración. Con tan solo proporcionarle una imagen que describía una actualización geométrica, el agente interpretaba la intención visual, colaboraba con el usuario para gestionar la modificación CAD directamente en el software, remallaba el dominio y ejecutaba un nuevo estudio. El resultado era una física completamente convergente en una pieza modificada, lograda sin que el ingeniero utilizara ninguna herramienta CAD específica.

Automatización de la “última milla” de la generación de informes de simulación

Uno de los mayores ladrones de tiempo en la simulación no es resolver los problemas físicos, sino elaborar un informe claro y compartible, adaptado a las especificaciones de las partes interesadas. Tradicionalmente, los ingenieros exportan documentos predefinidos desde el software o se ven obligados a revisar los resultados, exportar datos, formatear encabezados, resumir los resultados y buscar metadatos faltantes.

Nexus eliminó todo ese flujo de trabajo.

A partir de una sola instrucción, generó un informe técnico dinámico y personalizado que incluía la geometría, una descripción general de la simulación y los resultados del estudio acústico, todo ello organizado en formato .docx o .pdf. En lugar de recopilar la documentación a posteriori, los ingenieros obtienen un informe listo para compartir en el momento en que finaliza el estudio.

Esto transforma la elaboración de informes, que antes era una tarea manual , en un resultado automático , lo que permite a los ingenieros centrarse en la siguiente pregunta y no en el papeleo.

Es hora de replantearse la situación

La ingeniería no se trata solo de resolver problemas, sino de imaginar soluciones. Con agentes inteligentes que se encargan del trabajo repetitivo y minucioso, los ingenieros pueden finalmente centrarse en las preguntas importantes: "¿Qué pasaría si...?" y "¿Por qué no?". Al potenciar el juicio humano en lugar de sustituirlo, Nexus puede transformar la simulación, convirtiéndola de una tarea tediosa en un espacio para la creatividad y el descubrimiento.

Más herramientas de programación: Los nuevos comandos y opciones de bajo nivel simplifican el código y permiten ofrecer una experiencia más fluida a los usuarios de tu trabajo.

Los usuarios de Maple tienen acceso al mismo lenguaje de programación potente en el que está escrita gran parte de la biblioteca matemática de Maple. Algunas de las actualizaciones del lenguaje de programación en Maple 2026 incluyen:

• Ahora puede crear una base de datos vectorial, o almacén de vectores, utilizando el paquete VectorSearch.
• Maple 2026 introduce un nuevo tipo, variable, que resulta especialmente útil en combinación con indets o subsindets al extraer variables de una expresión.
• Un nuevo comando, FileTools:-SuggestName, ayuda a generar nombres de archivos de datos cuando se desea mantener las distintas iteraciones de los datos calculados en el mismo directorio a lo largo de varias ejecuciones.
• El mecanismo de conversión de tipos, que permite que un procedimiento acepte automáticamente muchas estructuras de datos mientras que en el código solo tiene que gestionar una, ahora proporciona mensajes de error más detallados al usuario para que le resulte más fácil llamar al procedimiento correctamente.

Un equipo de investigadores acaba de publicar en la revista “Materials & Design” de la prestigiosa editorial “Elsevier” un trabajo sobre arrays de nanopilares de aleaciones Cu–Al–Ni con memoria de forma [1], capaces de disipar hasta el 40% de la energía mecánica aplicada (valores de amortiguamiento más del doble que cualquier metal de alta disipación conocido).

Como se muestra en la Figura 1, el trabajo combina experimentos in situ en microscopio electrónico con simulaciones de elementos finitos en COMSOL Multiphysics® 6.3, implementando el modelo constitutivo de Souza–Auricchio para reproducir la transformación martensítica superelástica. Las simulaciones no solo validaron los resultados experimentales, sino que revelaron algo inesperado: los llamativos "escalones" en las curvas de histéresis no eran un efecto del material, sino consecuencia de un desalineamiento geométrico de apenas 1,5° en el punzón de carga. La Figura 1 muestra

Tres de los autores del artículo realizaron el Máster en COMSOL Multiphysics Modeling de la Multiphysics Modeling School de la Universidad de Málaga [2], formación que se refleja directamente en la solidez y rigor del modelado computacional presentado.

Figura 1. Ensayos de nanocompresión in situ y simulación. (a) Micrografía del montaje de nanocompresión in situ para un nanopilar individual de Cu–Al–Ni (∼900 nm de diámetro en la parte superior y 4 µm de altura) cargado con un punzón de diamante plano-cónico de 1 µm de diámetro en la punta. (b) Curva experimental carga–desplazamiento superelástica obtenida bajo un ciclo triangular de carga–descarg. (c, d) Modelo de elementos finitos en COMSOL Multiphysics® del nanopilar durante la nanocompresión, mostrando las distribuciones de la tensión de von Mises (c) y la fracción de volumen de martensita (d). (e) Respuesta superelástica carga–desplazamiento simulada utilizando el modelo constitutivo de Souza–Auricchio.

Referencias

[1] Jose F. Gómez-Cortés, A. Abadín, E. Ruiz-Reina, E. Gonzalez, Maria L. Nó, Jose M. San Juan, Ultra-high mechanical damping in nanopillar arrays of Cu–Al–Ni shape memory alloys: Experimental and computational approaches, Materials & Design, Volume 266, 2026, 116105.
[2] Multiphysics Modeling School, Universidad de Málaga.

Por Joshua Zable.

No soy maquinista. Ni siquiera interpreto a uno en la televisión. Pero a medida que Minitab ha ido adentrándose en el mundo de la fabricación, he aprendido junto a nuestros clientes. Recientemente, aprendí sobre la importantísima "etiqueta verde" en la planta de producción.

También aprendí que conseguir tu primera etiqueta verde es un momento para celebrar. Aunque quizás nunca la consiga yo misma, puedo compartir lo que se necesita para obtenerlas y, lo que es más importante, para seguir consiguiéndolas.

¿Qué es una etiqueta verde en la industria manufacturera?

Una etiqueta verde es una señal visual de que un producto o proceso ha superado la inspección o cumple con las especificaciones definidas. La idea es sencilla. Lo difícil es conseguir esa etiqueta verde de forma consistente en todos los turnos, líneas y plantas.

Requiere tener visibilidad de lo que está sucediendo, comprender por qué está sucediendo y tener control sobre lo que sucederá después.

También es importante aclarar que una etiqueta verde no es un estándar formal. Es una señal en el taller que puede representar varias cosas según el contexto:

• Aprobación de calidad cuando el producto cumple con las especificaciones.
• Validación del proceso donde el proceso se completa correctamente dentro de los límites.
• Estabilidad del proceso donde la variación es predecible y está bajo control.
• Logro de rendimiento en el que se cumplen objetivos como OEE, rendimiento o desperdicio.
• Disponibilidad de los equipos donde las máquinas funcionan de manera fiable

¿Por qué las plantas reactivas tienen dificultades para mantener sus etiquetas verdes?

La preparación impulsa la consistencia. Las plantas que dependen del seguimiento manual o del criterio del operario suelen tener dificultades porque los problemas se detectan demasiado tarde. Para cuando surgen los problemas, ya han afectado la calidad o el rendimiento.

La recopilación automatizada de datos cambia esa dinámica. Soluciones como Scytec DataXchange proporcionan visibilidad en tiempo real del tiempo de actividad, los tiempos de ciclo y la OEE, para que los equipos puedan ver exactamente lo que sucede en la planta en el momento en que ocurre.

En el laboratorio de calidad, Prolink ayuda a los equipos a verificar si se cumplen las especificaciones y, además, a detectar tendencias. Esta visibilidad permite a los equipos abordar los problemas con anticipación, antes de que provoquen inspecciones fallidas o la pérdida de las etiquetas verdes.

Este cambio de un enfoque reactivo a uno proactivo es donde comienza el desempeño consistente. Los datos se convierten en la base para tomar decisiones más rápidas y seguras.

¿No tiene etiqueta verde? ¿Cómo encontrar la causa raíz?

Una vez que se tiene visibilidad, el siguiente desafío es comprender la variabilidad. Muchos equipos pueden ver que algo no funciona bien, pero no pueden explicar claramente por qué.

Aquí es donde el análisis estadístico se vuelve fundamental. Con Minitab Solution Center, los equipos pueden analizar los datos de los procesos para descubrir las causas raíz y distinguir la información relevante del ruido. En lugar de adivinar, pueden identificar los factores que generan defectos o variaciones.

Si es necesario realizar algún cambio, herramientas de simulación como Simul8 permiten a los equipos probar diferentes escenarios antes de implementarlos en la práctica. Esto reduce el riesgo y ayuda a garantizar que las mejoras tengan el impacto esperado.

Una vez implementadas las mejoras, mantener el control es igualmente importante. Soluciones como Real Time SPC ayudan a supervisar los procesos de forma continua para que los equipos puedan detectar desviaciones a tiempo y mantener las mejoras a lo largo del tiempo.

¿Cómo es realmente una fábrica que cumple con los requisitos para obtener la etiqueta verde? Descárguese nuestra infografía para descubrirlo.

¿Cómo se consiguen etiquetas verdes de forma constante?

Las etiquetas verdes se obtienen mediante procesos disciplinados y basados ​​en datos. El objetivo no es asignar etiquetas verdes, sino crear procesos que las permitan obtener de forma consistente.

Esto requiere conectar datos de diferentes sistemas, transformarlos en información valiosa y utilizarla para guiar las decisiones en tiempo real. Con la combinación adecuada de visibilidad y análisis, los equipos pasan de reaccionar ante los problemas a prevenirlos.

Minitab respalda ese proceso en cada etapa, ya sea que una organización esté comenzando con la recopilación de datos o avanzando hacia el análisis predictivo y la mejora continua a gran escala.

Cuando los datos son claros y útiles, los equipos pueden mejorar más rápido, reducir la variabilidad y ofrecer una calidad constante. Eso es lo que impulsa el desarrollo de las etiquetas verdes.

AERMOD, uno de los modelos de dispersión atmosférica más utilizados en el mundo para analizar las concentraciones de contaminantes en el aire ambiente, se aplica habitualmente a una amplia variedad de emisiones con flotabilidad variable. Una pregunta recurrente sobre el modelo es qué contaminantes puede (o no puede) modelar. El modelo incluye una lista de tipos de contaminantes que se utiliza para identificar el contaminante que se está modelando en una ejecución específica.

En AERMOD View, la lista de tipos de contaminantes está disponible en las opciones Pollutant/Averaging de Control Pathway.

Lista de identificación de contaminantes en la ruta de control de AERMOD

Muchos de los tipos se tratan como etiquetas sin significado especial, ya que AERMOD generalmente no considera las transformaciones químicas. Algunos nombres de contaminantes, solos o en combinación con otras opciones del modelo, pueden afectar la forma en que AERMOD calcula los resultados finales. Consulte la lista a continuación para obtener más detalles sobre estos contaminantes con significado especial:

• SO2
  
  • Activa el uso de una disminución de vida media de 4 horas cuando se utiliza el coeficiente de dispersión urbana.
  • Calcula la distribución de las concentraciones máximas diarias de 1 hora de acuerdo con las National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) cuando el período de 1 hora es el único período de promedio a corto plazo.
• NO2
  
  • Es necesario utilizar opciones especiales para simular la conversión de NO a NO2. Estas opciones incluyen ARM2, OLM, PVMRM, GRSM y TTRM/TTRM2.
  • Calcula la distribución de las concentraciones máximas diarias de 1 hora de acuerdo con los estándares National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) cuando el período de 1 hora es el único período de promedio a corto plazo.
• PM-2.5 NAAQS (es decir PM-2.5, PM2.5, PM25 o PM-25):
  
  • Restringe los períodos de cálculo de promedios a promedios de 24 horas y ANUALES.
  • Limita los datos meteorológicos a años completos.
  • La opción MAXDCONT para analizar las contribuciones a las violaciones de las normas NAAQS solo funcionará en varios años si la información meteorológica se proporciona como un único conjunto de archivos multianuales (es decir, sin utilizar la opción MULTYEAR).

Si no encuentra el nombre de su contaminante o sustancia tóxica específica en la lista, puede utilizar la opción OTHER para definir el nombre de su contaminante (hasta 8 caracteres).

Tipo OTHER Pollutant para otro tipo de contaminante no listado

El código de AERMOD puede aplicar automáticamente parámetros de deposición opcionales para nombres específicos especificados mediante la opción OTHER. Al modelar la deposición de gas, se pueden especificar los siguientes ID para acceder a los valores de difusividad, resistencia cuticular y constantes de la ley de Henry:

• HG0 (Mercurio elemental)
• HGII (Mercurio divalente)
• TCDD (Dioxina)
• BAP (Hidrocarburos Aromáticos Policíclicos)
• SO2
• NO2

Para la deposición de partículas según el Método 2, los valores de fracción de masa fina y diámetro medio de partícula se asocian automáticamente con los siguientes identificadores:

• AS (Arsénico)
• CD (cadmio)
• PB (Líder)
• HG (Mercurio)
• POC (Hidrocarburos Aromáticos Policíclicos)

Agentes de IA y simulación avanzada en ciencia, tecnología e innovación

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una tecnología emergente para convertirse en una infraestructura transversal con impacto real en múltiples ámbitos del conocimiento humano. En la industria, su adopción ya es visible en procesos de optimización, mantenimiento predictivo o análisis operativo. En la investigación científica, la IA está comenzando a modificar profundamente la manera en que se formulan hipótesis, se analizan datos complejos y se diseñan experimentos numéricos. En ambos casos, su impacto va mucho más allá de acelerar cálculos: está transformando la forma misma en que pensamos, exploramos y entendemos sistemas complejos.

En ciencia e ingeniería, este cambio adquiere un carácter especialmente profundo. A diferencia de otras revoluciones tecnológicas centradas en la mecanización o la automatización del trabajo físico, nos encontramos ahora ante una transformación que afecta directamente al trabajo intelectual, al proceso de construcción de modelos y al modo en que se produce conocimiento. Tanto la ingeniería industrial como gran parte de la investigación aplicada se sustentan en modelos físicos, leyes bien establecidas y conocimiento experto acumulado durante siglos. La integración de la inteligencia artificial no puede entenderse como una sustitución de ese conocimiento, sino como una ampliación radical de nuestra capacidad para utilizarlo, explorarlo y combinarlo.

Herramientas como COMSOL Multiphysics representan el núcleo de este enfoque. COMSOL Multiphysics no es un sistema de inteligencia artificial, sino una plataforma de simulación basada en conocimiento formal de la física, la química y la ingeniería, expresado mediante ecuaciones de gobierno, leyes constitutivas, acoplamientos multifísicos coherentes y una gestión rigurosa de unidades y escalas. Este conocimiento estructurado convierte a COMSOL Multiphysics en una fuente fiable de verdad física, tanto en contextos industriales como en investigación avanzada. Es, en esencia, una codificación computacional de décadas de desarrollo científico.

Sobre esta base sólida es donde emerge un nuevo actor conceptual: los agentes de inteligencia artificial. A diferencia de otros usos habituales de la IA, como los modelos predictivos o los modelos surrogados cuyo objetivo principal es aproximar resultados, un agente de IA introduce un cambio cualitativo. Un agente no se limita a calcular o interpolar, sino que está entrenado para comprender el lenguaje de la ciencia y la ingeniería, interpretar objetivos expresados en términos físicos o funcionales y tomar decisiones operativas dentro de herramientas reales.

Nexus, desarrollado por Cosmon, encarna plenamente este nuevo paradigma. Nexus es un agente de IA entrenado para operar en contextos científicos y de ingeniería avanzada, con conocimiento práctico de física, química e ingeniería aplicada, y con la capacidad de interactuar directamente con plataformas como COMSOL Multiphysics. Más aún, Nexus es capaz de decidir qué interfaces físicas y qué condiciones de contorno son necesarias para definir un problema, a partir de una descripción del mismo en lenguaje natural. Al interpretar el objetivo científico o ingenieril expresado por el usuario, el agente puede identificar los fenómenos relevantes, seleccionar los acoplamientos multifísicos adecuados y formular computacionalmente el problema de forma coherente.

Esto representa un punto de inflexión histórico. Por primera vez, el paso desde una intención expresada conceptualmente hasta una formulación matemática y computacional concreta deja de ser una tarea exclusivamente manual y artesanal. La ingeniería y la ciencia computacional entran así en una etapa en la que la interacción con modelos físicos complejos se acerca mucho más al modo en que los humanos razonan y se hacen preguntas.

En este nuevo paradigma, la relación es clara y profundamente complementaria. COMSOL Multiphysics continúa proporcionando el marco físico riguroso y resolviendo las ecuaciones completas del problema. Nexus se apoya en ese conocimiento estructurado para orquestar el trabajo intelectual, automatizar tareas repetitivas, reformular estudios, gestionar iteraciones y facilitar la exploración sistemática del espacio de diseño o de parámetros. La inteligencia del agente no sustituye al modelo físico, pero sí transforma radicalmente la manera en que interactuamos con él.

Las implicaciones de este cambio son enormes, tanto en la industria como en la ciencia. En ingeniería aplicada, la simulación deja de ser únicamente una herramienta de validación para convertirse en un entorno exploratorio continuo, capaz de reducir incertidumbre, acelerar la innovación y minimizar riesgos antes de fabricar o escalar. En investigación avanzada, la simulación se consolida como un laboratorio computacional en el que probar hipótesis, descubrir fenómenos emergentes y recorrer espacios de parámetros que antes resultaban inabordables. En ambos casos, la iteración, tradicionalmente costosa y fragmentada, se convierte en un proceso fluido y casi inmediato.

Este impacto se amplifica aún más en entornos de computación de alto rendimiento. En HPC, cada ejecución conlleva consumo de recursos, tiempos de espera y limitaciones operativas. Un agente capaz de formular correctamente el problema desde el inicio, validar configuraciones y evitar simulaciones redundantes multiplica el valor científico e industrial de cada cálculo, convirtiendo la simulación en una verdadera herramienta de generación de conocimiento a gran escala.

Si la revolución industrial transformó la sociedad al amplificar la fuerza física humana mediante máquinas, la convergencia entre modelos físicos rigurosos y agentes de inteligencia artificial está amplificando ahora la capacidad intelectual de científicos e ingenieros. Nos encontramos ante una revolución de calado aún mayor, no por su impacto inmediato en la producción material, sino por su efecto directo sobre la manera en que se produce ciencia, tecnología e innovación.

Para quienes quieran ver este nuevo paradigma en acción, en la Iberian COMSOL Multiphysics Conference 2026 se presentará una ponencia‑demostración dedicada a mostrar cómo los agentes de inteligencia artificial pueden colaborar con modelos multifísicos en COMSOL Multiphysics mediante el uso de Nexus. La sesión será impartida por Rui Aguiar, fundador y CEO de Cosmon, investigador y emprendedor especializado en inteligencia artificial aplicada a sistemas científicos y tecnológicos complejos. Esta ponencia ofrecerá una visión práctica y accesible de cómo estas tecnologías están redefiniendo la interacción entre conocimiento físico, simulación y creatividad humana.

El “sputtering” consiste en bombardear una superficie sólida con iones de un gas o un plasma para desplazar sus átomos, permitiendo tanto depositar películas delgadas como eliminar material de forma selectiva. Se usa ampliamente en la creación de circuitos integrados, óptica y dispositivos MEMS [1], y el argón es el gas preferido por su inercia química y su capacidad de desplazamiento.

El principal reto del proceso es que múltiples fenómenos ocurren simultáneamente: generación de plasma, bombardeo iónico y cambios morfológicos en la superficie. Controlar parámetros como la presión del gas, el potencial de ionización o el voltaje del sustrato es esencial para obtener buenos resultados. Aquí es donde la simulación marca la diferencia, permitiendo optimizar el proceso y reducir costosos experimentos físicos.

En COMSOL Multiphysics^®, el Módulo de “Particle Tracing” permite modelizar este fenómeno con precisión. En el modelo tutorial “Modeling Argon Ion Sputtering on a Silicon Surface” [2] disponible en la galería de aplicaciones de COMSOL Multiphysics® podemos encontrar un ejemplo práctico sobre esta temática. La Figura 1 muestra un esquema del modelo.

Figura 1. Esquema del modelo implementado en COMSOL Multiphysics® para estudiar el fenómeno de “sputtering” de argón sobre silicio.

Se utiliza la interfaz “Charged Particle Tracing” para simular trayectorias iónicas y “Deformed Geometry” para visualizar la evolución de la superficie, el modelo recrea dos haces de argón incidentes a ±45° sobre silicio. La trayectoria de las partículas se muestra en la Figura 2.

Figura 2. Trayectorias de partículas y progresión del “sputtering” con haces incidentes a 45° y −45° en COMSOL Multiphysics®.

Los resultados son reveladores: el rendimiento de “sputtering” aumenta casi linealmente con el ángulo de incidencia entre 30° y 70°, y las esquinas de la geometría sufren mayor erosión. Una información clave para optimizar cualquier proceso de grabado.

Puedes encontrar todos los detalles del modelo tutorial en la galería de aplicaciones y el Blog de COMSOL Multiphysics® [1,2].

[1] Aditi Karandikar. COMSOL Blog 2026: “Modeling Argon Sputtering on a Silicon Surface”. https://www.comsol.com/blogs/modeling-argon-sputtering-on-a-silicon-surface
[2]COMSOL Application Galley “Modeling Argon Ion Sputtering on a Silicon Surface”. https://www.comsol.com/model/modeling-argon-ion-sputtering-on-a-silicon-surface-140971

Prueba otro, y otro más: el generador de problemas de práctica de Maple es mejor que nunca, para que los estudiantes puedan seguir practicando con problemas similares en aún más áreas de las matemáticas, hasta que se sientan seguros. ¡Y mucho más!