Metallurgisti e ingegneri di processo utilizzano MATLAB e Simulink per ottimizzare la produttività, ridurre al minimo i tempi di fermo e aumentare la sicurezza. Analizzano dati di sensori in tempo reale, modellano e simulano attività minerarie, implementano strategie di controllo e sfruttano i sistemi di intelligenza artificiale.
MATLAB e Simulink aiutano gli ingegneri minerari a:
- Sviluppare sistemi di manutenzione predittiva applicando tecniche numeriche ai dati di sensori ad alta velocità
- Usare il machine learning con dati storici per risolvere i problemi di processo
- Utilizzare la modellazione e simulazione di impianti e attrezzature per migliorare le prestazioni del processo
- Collaborare con data scientist e personale IT per adottare la digitalizzazione
- Utilizzare un gemello digitale per proseguire le attività degli impianti quando i sensori sono fuori uso
“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.”
Estrazione
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%.
Elaborazione
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 utilizzando il machine learning per ottimizzare i processi.
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 simulazione 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.
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. Il toolbox ti consente, inoltre, di realizzare stime interattive online sui parametri e sullo stato.
Scopri come Shell utilizza MATLAB per sviluppare modelli e ottimizzare in tempo reale un processo batch.
Sviluppo e implementazione di algoritmi di controllo del processo con il commissioning virtuale
È possibile utilizzare i prodotti MATLAB e Simulink per progettare algoritmi affidabili ed eseguire simulazioni dinamiche per ottenere i risultati desiderati. MATLAB e Simulink ti consentono di convalidare il tuo progetto con il commissioning virtuale generando automaticamente il codice dell'algoritmo e testandolo tramite approcci Software-In-the-Loop, Hardware-In-the-Loop e prototipazione rapida.
Scopri di più su come generare codice per sistemi di produzione automaticamente e connetterti direttamente con piattaforme di terze parti.
Guarda (Parte 1 e Parte 2) per scoprire come il commissioning virtuale aiuta a ridurre il rischio di costosi tempi di fermo, aiutandoti a risparmiare tempo e migliorare le prestazioni del sistema.
Leggi come Tata Steel ha risparmiato il 40% di energia nelle sue torri di raffreddamento industriali ottimizzando la strategia di controllo tramite un gemello digitale.
Logistica della catena di fornitura
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.
Scopri come GE Transportation ha sviluppato un sistema di assistenza alla guida per locomotive utilizzando MATLAB.
Previsione della produzione per operazioni di estrazione mineraria con la simulazione
Digital Transformation
Digitalizzazione
MathWorks può aiutarti ad adottare e implementare strategie di big data specifiche per le necessità della tua organizzazione. Puoi usare i toolbox predefiniti 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.
Scopri come puoi collegarti direttamente con i sistemi PI AVEVA™.
Scopri come Shell ha adottato la digitalizzazione utilizzando 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.
“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.”
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