I provider di servizi tecnici utilizzano MATLAB e Simulink per risolvere i problemi tecnici dei propri clienti. Grazie alla piattaforma di calcolo e progettazione MATLAB, i team sono in grado di condividere un insieme comune di prodotti per scambiare lavori e idee. È anche possibile aggiungere toolbox, app e prodotti complementari specifici per varie discipline e implementarli in determinate aree durante la formazione dell’intero team sulle funzionalità di MATLAB e Simulink. Questi prodotti consentono di accelerare i progetti in segmenti industriali come i sistemi aerospaziali e automobilistici, le comunicazioni wireless e la diagnostica per immagini.
Con MATLAB e Simulink, è possibile:
- Sviluppare sistemi ingegneristici
- Ottimizzare le progettazioni di sistemi embedded
- Simulare fenomeni fisici complessi
- Utilizzare la progettazione Model-Based e la generazione automatica di codice per implementare algoritmi
- Adottare lo sviluppo agile per lo sviluppo di sistemi
- Sfruttare il cloud computing per la scalabilità
“Disponevamo di tutti questi modelli ad alta fedeltà e non volevamo scendere a compromessi sulla fedeltà, ma volevamo minimizzare il tempo di simulazione per l’esecuzione di questo tipo di processi di simulazione iterativi.”
Utilizzo di MATLAB e Simulink per i servizi tecnici di ingegneria
Trasformazione digitale per lo sviluppo aziendale
Costruisci la tua organizzazione di servizi ingegneristici su strumenti di modellazione e analisi affidabili. MATLAB e Simulink ti aiutano a creare un team flessibile ed efficiente in grado di crescere e adattarsi alle ultime tendenze con toolbox e prodotti complementari compatibili. È possibile utilizzare le applicazioni e le architetture di riferimento predefinite per semplificare una vasta gamma di applicazioni: integrazione con i sistemi IT aziendali, il Cloud e le infrastrutture dei dati di produzione, scalabilità dei calcoli in cluster e distribuzione di modelli e codice come applicazioni da condividere con gli utenti che non dispongono di MATLAB.
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Deep Learning ed elaborazione di immagini
Con poche righe di codice MATLAB è possibile costruire modelli di Deep Learning che utilizzano i dati misurati per identificare oggetti e prevedere condizioni anomale. Le app di Image Processing Toolbox consentono di automatizzare processi comuni come la segmentazione dei dati di immagine e l’elaborazione in batch di grandi set di dati di immagine. È possibile utilizzare MATLAB in applicazioni di elaborazione di immagini come l’imaging termico delle attrezzature, la classificazione biomedica per l’analisi sanitaria e l’ispezione della qualità di produzione. Con il Deep Learning in MATLAB è possibile acquisire rappresentazioni di feature direttamente da dati di immagine, video o segnali.
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Progettazione Model-Based e sviluppo dei prodotti
Implementa la progettazione Model-Based con MATLAB e Simulink per ridurre il tempo di sviluppo almeno del 50%. Nella progettazione Model-Based, i modelli di sistema diventano il centro del processo di sviluppo, il che riduce notevolmente le barriere di comunicazione tra i team e consente di verificare fin da subito le prestazioni del sistema attraverso la simulazione. È possibile trasferire le risorse e l’attenzione dall’implementazione del codice e dal debug dei driver di basso livello alla progettazione e al test del sistema.
Con App Designer, MATLAB Compiler e Simulink Compiler, è possibile creare applicazioni standalone con interfacce utente personalizzate e condividerle con altri utenti, anche se non hanno familiarità con MATLAB e Simulink.
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Distribuzione di CPU, FPGA, SoC e tutti i tipi di hardware
MATLAB e Simulink consentono di distribuire i modelli su numerosi target di distribuzione in un ambiente di produzione. È possibile convertire i modelli in C, C++, HDL e CUDA® per l’implementazione in dispositivi embedded o edge. Con MATLAB e Simulink, inoltre, è possibile integrare i modelli con applicazioni desktop o server aziendali sviluppate in-house. Per accelerare le simulazioni e le applicazioni, è possibile utilizzare il codice C/C++ e MEX generato, le GPU o un pool di nodi di calcolo.
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Sviluppo agile di sistemi
La progettazione Model-Based estende i principi della metodologia agile allo sviluppo di sistemi che includono componenti fisici e software. La progettazione Model-Based si applica all’intero ciclo di sviluppo, dalle fasi di acquisizione dei requisiti, all’architettura del sistema e della progettazione dei componenti fino alle procedure di implementazione, verifica, test e distribuzione. Le simulazioni di sistemi multi-dominio accelerano la progettazione e facilitano le interazioni con i clienti per consentire il rapido adeguamento ai requisiti mutevoli. La generazione automatica di codice consente di produrre software che può essere immediatamente distribuito e testato su un hardware target.
Simulink si integra con Jenkins™, Jira, Git™, GitHub® e altri strumenti di sviluppo agile.
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