MATLAB para el Mantenimiento Predictivo - MATLAB & Simulink

Mantenimiento predictivo

MATLAB y Simulink para el mantenimiento predictivo

Desarrolle y despliegue algoritmos de mantenimiento predictivo personalizados

Impulse sus proyectos de ingeniería

MATLAB es el entorno más fácil y productivo para desarrollar algoritmos de mantenimiento predictivo y desplegarlos en servicio.

Diseño de algoritmos predictivos

Detecte anomalías, identifique fallos y estime la vida útil restante con IA low code y funcionalidades específicas del dominio

Modelado de componentes y sistemas

Reutilice modelos de un diseño, genere datos de sensores sintéticos, y construya e integre gemelos digitales

Despliegue en cualquier plataforma

Realice integración con sistemas de TI/TO en la nube o genere código C/C++ para procesamiento en tiempo real

Diseño de algoritmos predictivos

Crear un algoritmo predictivo fiable implica más que usar IA. Puede acceder a datos, limpiarlos y explorarlos, y luego utilizar su propia experiencia en ingeniería para extraer las mejores características a fin de entrenar algoritmos predictivos. Utilice funciones específicas de la aplicación y ejemplos de referencia para comenzar rápidamente.

  • Acceda a datos en streaming y archivados utilizando interfaces integradas para almacenamiento en la nube, bases de datos, historiadores de datos y protocolos industriales.
  • Limpie y explore datos con técnicas estadísticas y de procesamiento de señales interactivas
  • Extraiga y clasifique características de los dominios del tiempo y la frecuencia, y específicas de la aplicación con Diagnostic Feature Designer
  • Identifique fallos y anticipe el tiempo hasta el fallo utilizando métodos estadísticos, de IA low code y basados en modelos

Modelado de componentes y sistemas

Con los modelos basados en la física integrados en Simulink y Simscape, puede generar datos sintéticos de fallos y degradación, identificar los mejores sensores y simular el rendimiento futuro.

  • Cree o reutilice modelos de Simulink y Simscape de componentes y sistemas
  • Ajuste los parámetros de modelos para que coincidan con el rendimiento real de los equipos
  • Genere datos sintéticos de fallos y degradación para entrenar algoritmos predictivos
  • Despliegue modelos en forma de gemelos digitales

Despliegue en cualquier plataforma

Reduzca los tiempos de respuesta, transmita menos datos y ponga los resultados inmediatamente a disposición de operadores implementando los algoritmos de MATLAB en dispositivos integrados y sistemas empresariales de TI/TO.

  • Elimine codificación manual generando código C/C++ desde MATLAB para procesamiento en tiempo real directamente en activos y dispositivos edge
  • Escale los algoritmos de MATLAB mediante la integración con diversas plataformas en la nube, sin necesidad de recodificar ni crear infraestructura personalizada