MATLAB e Simulink per la manutenzione predittiva
Gli ingegneri utilizzano MATLAB® e Simulink® per sviluppare e distribuire software di monitoraggio delle condizioni e manutenzione predittiva per sistemi IT e OT aziendali.
- Accesso ai dati in streaming e archiviati utilizzando interfacce integrate per l’archiviazione su cloud, database relazionali e non relazionali e protocolli come REST, MQTT e OPC UA.
- Pre-elaborazione dei dati ed estrazione di feature per monitorare le condizioni delle apparecchiature utilizzando app per l’elaborazione dei segnali e tecniche statistiche.
- Sviluppo di modelli di apprendimento automatico per isolare la causa principale dei guasti e prevedere i guasti e la vita utile residua (RUL).
- Distribuzione di algoritmi e modelli prescelti di sistemi operativi come sistemi embedded, dispositivi edge e il cloud generando automaticamente componenti software basate su C/C ++, Python, HDL, PLC, GPU, .NET o Java®.
“MATLAB ci ha consentito di convertire dati illeggibili in un formato utilizzabile; di automatizzare le procedure di filtraggio, analisi dello spettro e pre-elaborazione dei dati provenienti da camion localizzati in siti diversi; infine, di applicare le tecniche di machine learning in tempo reale per prevedere il momento ideale per la realizzazione degli interventi di manutenzione.”
Andrew Harper, Celestion
Accedi ai dati ovunque si trovino
I dati delle apparecchiature possono essere strutturati o non strutturati e risiedere in più fonti, ad esempio in file locali, sul cloud (ad es. AWS® S3, Azure® Blob), in database e storici dei dati di sistema. Ovunque siano i tuoi dati, puoi consultarli con MATLAB. Quando non disponi di dati sufficienti sui guasti, puoi generarli da un modello Simulink della tua macchina inserendo errori di segnalazione e modellando dinamiche di guasti del sistema.
Pulisci ed analizza i tuoi dati per semplificarli
I dati sono disordinati. Con MATLAB, puoi pre-elaborarli, ridurne la dimensionalità e studiare le feature.
- Allinea i dati campionati a velocità diverse e tieni conto dei valori mancanti e degli outlier.
- Rimuovi il rumore, filtra i dati e analizza i segnali transitori o mutevoli mediante tecniche avanzate di elaborazione di segnali.
- Semplifica i set di dati e riduci l’overfitting dei modelli predittivi utilizzando metodi statistici e dinamici per l’estrazione e la selezione delle feature.
Rileva e prevedi i guasti con il machine learning
Prevedi i guasti identificandone la causa principale mediante tecniche di classificazione, regressione e modellazione di serie storiche.
- Esplora e seleziona in modo interattivo le variabili più importanti per stimare la RUL o classificare le modalità di guasto.
- Addestra, confronta e convalida più modelli predittivi con le funzioni integrate.
- Calcola e visualizza gli intervalli di confidenza per quantificare l’incertezza nelle previsioni.
Distribuisci algoritmi nei sistemi di produzione
Riduci i tempi di risposta, trasmetti meno dati e rendi i risultati immediatamente disponibili agli operatori in officina implementando i tuoi algoritmi MATLAB su dispositivi embedded e sistemi IT/OT aziendali.
- Elimina la codifica manuale generando automaticamente codice C/C ++ da MATLAB e Simulink per le risorse-target e i dispositivi edge.
- Scala le tue analisi MATLAB sul cloud con i server di produzione e integrali con Spotfire, PI Server e altre piattaforme.
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