MATLAB y Simulink para fabricantes de maquinaria
Las empresas líderes fabricantes de máquinas de producción utilizadas en tareas tales como envasado de alimentos y corte y moldeo por inyección de metales utilizan MATLAB® y Simulink® para abordar la creciente complejidad de los equipos.
- Creación de modelos mecatrónicos de los sistemas para la simulación en escritorio y la puesta en servicio virtual
- Diseño y verificación de controles y algoritmos de lógica de supervisión
- Ejecución de cientos de escenarios en simulación sin necesidad de prototipos ni sistemas de producción
- Generación de 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 se benefician de MATLAB y Simulink para crear equipos optimizados en eficiencia, fiabilidad y flexibilidad.
"Mediante el uso del diseño basado en modelos con MATLAB y Simulink, hemos logrado 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".
Kari Leminen, Metso
Uso de MATLAB y Simulink para maquinaria industrial
Puesta en servicio virtual
La puesta en servicio virtual con MATLAB, Simulink y Simscape™ permite probar y verificar el software de la maquinaria 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 puesta en servicio sobre el terreno.
Casos de éxito
- Metso desarrolla un controlador para un sistema hidráulico digital de ahorro de energía para equipos de fabricación de papel mediante el diseño basado en modelos
- ENGEL acelera el desarrollo de controladores de máquinas de moldeo por inyección
- Verificación y puesta en servicio virtual de sistemas de manipulación configurables (lo más destacado) (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 (por ejemplo, para la vida útil restante [RUL]) y desplegarlos en sus 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 el mantenimiento predictivo y la supervisión del estado de maquinaria 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 mediante data analytics y machine learning
- Krones desarrolla un gemelo digital de un robot de manejo de paquetes
Generación de código PLC
Mediante el diseño basado en modelos, los ingenieros desarrollan la funcionalidad de la maquinaria y pueden 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++ mediante 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 utilizando el diseño basado en modelos
- Vintecc desarrolla un sistema PLC para una cosechadora de varios ejes mediante el diseño basado en modelos
- ENGEL acelera el desarrollo de controladores de máquinas 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 mediante el diseño basado en modelos
Más información
- ¿Qué es Simulink PLC Coder? (1:56)
- Importación, modelización, simulación y generación de código de diagrama en escalera
- Plataformas PLC que admiten el diseño basado en modelos
- Siemens: SIMATIC Target 1500S para Simulink
- Beckhoff: Integración de MATLAB y Simulink: demostración de péndulo XTS
- Beckhoff: TwinCAT 3: plataforma para MATLAB y Simulink
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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 con el fin de 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 embebidos
- 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 la automoción (engranajes cónicos)
- FLIR acelera el desarrollo de FPGA para la captura de imágenes térmicas
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