MATLAB e Simulink per metalli, materiali ed estrazione

Gli ingegneri di processo usano MATLAB® and Simulink® per analizzare dati di sensori in tempo reale, implementare strategie di controllo, e creare sistemi di manutenzione predittiva che si fondano sui big data e sul machine learning.

MATLAB e Simulink aiutano gli ingegneri minerari a:

  • Sviluppare sistemi di manutenzione predittiva applicando tecniche numeriche sui dati di sensori ad alta velocità
  • Usare il machine learning con dati storici per risolvere i problemi di processo
  • Utilizzare la modellazione dei dati per migliorare la performance dei processi
  • Adottare la digitalizzazione senza dipendere da data scientist o personale IT

"MATLAB ci ha consentito di convertire dati illeggibili in un formato utilizzabile; di automatizzare le procedure di filtraggio, analisi dello spettro ed esecuzione di trasformate per più camion e regioni; infine, di applicare le tecniche di machine learning in tempo reale per prevedere il momento ideale per la realizzazione degli interventi di manutenzione."

Gulshan Singh, Baker Hughes

 Gulshan Singh, Baker Hughes

Simulazione dei dati di guasto

Tradizionalmente, gli ingegneri ottimizzano gli impianti minerari e i processi sulla base di dati raccolti da sensori.

Tuttavia, non sempre sono disponibili i dati dei sensori per svariati possibili casi di guasto in una macchina. Invece, puoi usare i dati di simulazioni per rappresentare guasti creando un modello della tua macchina e simulando condizioni operative anomale.

Simulink e Simscape™ ti consentono di costruire un modello della tua macchina che può descrivere il suo comportamento in termini di componenti fisiche e dinamiche. Puoi rappresentare diverse modalità di guasto della macchina modificando i valori dei parametri, inserendo errori, e cambiando le dinamiche del modello.

Ottimizzare gli asset con la manutenzione predittiva e l’elaborazione di segnali

MATLAB può aiutarti a sviluppare algoritmi di manutenzione predittiva personalizzati per le operazioni specifiche e il profilo architettonico della tua strumentazione. Usa Predictive Maintenance Toolbox™ per progettare indicatori di condizione e stimare la vita utile residua delle tue apparecchiature rotative.

Puoi utilizzare Signal Processing Toolbox™ per automatizzare il monitoraggio della prestazione dei tuoi loop di controllo, determinare da remoto l’entità della corrosione o vaiolatura delle tubature, e rilevare la posizione e la quantità di perdite nelle stesse.

Leggi come Baker Hughes ha utilizzato MATLAB per implementare una piattaforma di manutenzione predittiva su apparecchiature per l’estrazione di gas e petrolio, riducendo i costi complessivi del 30-40%.

Machine learning, Deep Learning e Big Data

Le applicazioni interattive di Statistics and Machine Learning Toolbox™ ti consentono di applicare tecniche di machine learning senza dover essere un esperto di scienza dei dati. Inoltre, MATLAB fornisce un ambiente unico e ad alte prestazioni per lavorare con i big data e sviluppare modelli di deep learning. Ciò ti consente di effettuare la rilevazione e la diagnosi dei guasti più rapidamente, e monitorare più efficacemente i processi.

Leggi come gli ingegneri di Ruukki hanno ridotto le tempistiche di analisi da diversi giorni a meno di un minuto grazie all’integrazione di vari database e usando il machine learning per ottimizzare i processi.

Miglioramento dei processi grazie alla modellazione dei dati

Utilizza gli strumenti di analisi multivariata di MATLAB per stabilire le variabili indipendenti trainanti che condizionano le prestazioni dei processi. System Identification Toolbox™ ti consente di creare e utilizzare modelli di sistemi dinamici che non sono facilmente modellabili sulla base di principi primi e specifiche. Gli strumenti ti consentono inoltre di realizzare stime interattive online sui parametri e sullo stato.

Big data e analisi predittiva in Shell (3:35) per sviluppare modelli e ottimizzare in tempo reale un processo batch.

Sviluppare e implementare strategie di controllo dei processi

Puoi usare i prodotti per controlli MATLAB per progettare schemi di controllo ed eseguire simulazioni dinamiche per un'analisi migliore del comportamento dell’impianto. Convalida il tuo progetto con i test hardware-in-the-loop e la prototipazione rapida.

Leggi come Tata Steel ha risparmiato il 40% di energia nelle proprie torri di raffreddamento industriali ottimizzando la strategia di controllo grazie a un gemello digitale.

Digitalizzazione

MathWorks può aiutarti ad adottare e implementare strategie di big data specifiche per le necessità della tua organizzazione. Puoi usare i toolbox pre-integrati MATLAB e le architetture di riferimento per semplificare una vasta gamma di applicazioni: dall’integrazione con i sistemi IT aziendali, il cloud e le infrastrutture dei dati di produzione, fino alla scalabilità dei tuoi calcoli in cluster o all’impiego dei tuoi modelli come applicazioni da condividere con chi non è utente MATLAB. Guarda come puoi raggiungere questo obiettivo sul cloud.

Per saperne di più anche su come puoi collegarti direttamente con i sistemi PI OSIsoft.

Guarda come Shell ha adottato la digitalizzazione (29:14) usando MATLAB Production Server™. Gli ingegneri Shell hanno automatizzato i loro processi per integrare dati da diverse fonti, creare modelli costruttivi, impiegando le loro analisi su sistemi cloud e aziendali.

Semplificare la pianificazione e programmare le attività

Migliorare l’efficienza nella produzione e pianificazione grazie a simulazioni di eventi discreti. Con SimEvents™, puoi studiare gli effetti della tempistica delle attività e dell’utilizzo delle risorse in un processo produttivo batch. Usando i prodotti MATLAB e Simulink, puoi inoltre condurre ricerche operative per le decisioni correlate alla previsione, programmazione della capacità, e gestione della catena di fornitura.

Leggi come SK Innovation ha sviluppato una strategia di selezione del greggio ottimale presso la propria raffineria, usando gli ottimizzatori di MATLAB.

“MATLAB consente a noi geologi di sfruttare la nostra esperienza in contesti predittivi, di analisi e di confronto analogico per implementare algoritmi che sono unici per il nostro settore. Con l’aiuto dei consulenti MathWorks, abbiamo poi impiegato tali algoritmi, trasformandoli in un’applicazione di facile utilizzo per i nostri colleghi in tutto il mondo."

Nick Howes, Shell

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