Desde el envasado de alimentos hasta el corte de metales y el moldeo por inyección, las empresas líderes fabricantes de maquinaria de producción abordan la creciente complejidad de sus equipos, utilizando las prestaciones de MATLAB y Simulink para:
- Crear modelos mecatrónicos de los sistemas para la simulación en escritorio y virtual commissioning
- Diseñar y verificar algoritmos de lógica de supervisión y controles
- Ejecutar cientos de escenarios en simulación sin necesidad de prototipos ni sistemas de producción
- Generar código en tiempo real (IEC 61131-3 o C/C++) para el despliegue en diferentes plataformas PLC
Desde el diseño inicial hasta la puesta en servicio, los fabricantes de maquinaria utilizan MATLAB y Simulink para crear equipos optimizados en eficiencia, fiabilidad y flexibilidad.
Virtual commissioning
MATLAB, Simulink y Simscape para virtual commissioning permiten probar y verificar el software de la máquina desde una fase inicial con un modelo digital de la máquina. En la simulación en escritorio y hardware-in-the-loop, la interacción entre los montajes mecánicos, el software de la máquina y el producto que se está fabricando se puede probar en diferentes escenarios antes de que la máquina física esté disponible. Este enfoque reduce los costes, genera productos de alta calidad, permite la reutilización de los proyectos y acelera los plazos de la puesta en servicio en el campo.
Casos de éxito
- Metso desarrolla un controlador para un sistema hidráulico digital de ahorro de energía para equipos de fabricación de papel con el diseño basado en modelos
- ENGEL acelera el desarrollo de controladores de maquinaria de moldeo por inyección
- Verificación y virtual commissioning de sistemas de manutención configurables (Aspectos destacados) (5:40)
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Mantenimiento predictivo
Los ingenieros utilizan MATLAB y Simulink para desarrollar software de supervisión de estado y mantenimiento predictivo de maquinaria de producción.
Las apps interactivas facilitan el acceso a los datos a través de protocolos industriales como OPC UA y el preprocesamiento, sin necesidad de programación manual. Los ingenieros pueden diseñar algoritmos tales como RUL (vida útil restante) y desplegarlos en PLC o dispositivos edge. Esto permite optimizar los intervalos de servicio y reducir los costes de mantenimiento en comparación con el mantenimiento reactivo o preventivo.
Casos de éxito
- Mondi implementa mantenimiento predictivo y supervisión de estado basados en estadísticas en los procesos de fabricación con Machine Learning
- Baker Hughes desarrolla software de mantenimiento predictivo para equipos de extracción de gas y petróleo con data analytics y Machine Learning
- Krones desarrolla un gemelo digital de un robot de manejo de paquetes
Generación de código PLC
Con el diseño basado en modelos, los ingenieros pueden desarrollar la funcionalidad de la maquinaria y ejecutar cientos de escenarios de prueba con la simulación en escritorio. Después de la verificación, pueden generar código IEC 61131-3 (texto estructurado y diagrama en escalera) o C/C++ desde MATLAB y Simulink. El software resultante se puede desplegar en todas las principales plataformas PLC.
Proveedor |
IDE |
IEC 61131-3 |
C/C++ |
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| 3S - Smart Software Solutions | CODESYS™ |
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| B&R Industrial Automation | Automation Studio™ |
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| Bachmann Electronic | SolutionCenter |
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| Beckhoff Automation | TwinCAT® |
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| Bosch Rexroth | IndraWorks |
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| Mitsubishi® Electric | CW Workbench |
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| Ingeteam | Ingesys IC3 |
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| Omron® | Sysmac® Studio |
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| Phoenix Contact® | PC WORX™ |
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| Rockwell Automation® | RSLogix™/Studio 5000 |
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| Siemens® | TIA Portal/STEP® 7 |
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Casos de éxito
- Metso desarrolla un controlador para un sistema hidráulico digital de ahorro de energía
- Festo desarrolla un innovador brazo robótico con el diseño basado en modelos
- Vintecc desarrolla un sistema PLC para una cosechadora de múltiples ejes con el diseño basado en modelos
- ENGEL acelera el desarrollo de controladores de maquinaria de moldeo por inyección
- AVL desarrolla un controlador dinámico para un sistema de acondicionamiento de motores usando la generación de código embebido para PLC
- Metso desarrolla un controlador para un sistema hidráulico digital de ahorro de energía para equipos de fabricación de papel con el diseño basado en modelos
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Inspección automatizada
MATLAB y Simulink proporcionan un marco para la inspección automatizada en la fabricación. Los ingenieros utilizan funcionalidades para Machine Learning, Deep Learning, procesamiento de imágenes y visión artificial para desarrollar algoritmos que detectan y localizan diversos tipos de anomalías. Los algoritmos verificados se despliegan a través de:
- Diagramas en escalera y texto estructurado IEC 61131-3 para PLC y PAC
- Código C y C++ optimizado para sistemas integrados
- Código VHDL® y Verilog® para FPGA y ASIC
- Código CUDA® para GPU NVIDIA®
Más información
- ASML desarrolla tecnología de metrología virtual para la fabricación de semiconductores con Machine Learning
- Musashi Seimitsu Industry desarrolla un robot de inspección visual automatizada para la fabricación en el sector de automoción (engranajes cónicos)
- FLIR acelera el desarrollo de FPGA para imágenes térmicas
Uso de MATLAB y Simulink para maquinaria industrial
"Mediante el diseño basado en modelos con MATLAB y Simulink, logramos varios objetivos a la vez. Desarrollamos un sofisticado controlador para hidráulica digital que es más fiable, preciso y eficiente que los sistemas anteriores y aceleramos el desarrollo, lo que nos da una ventaja competitiva".
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