MATLAB und Simulink unterstützt Sie bei der Entwicklung, Prototypenerstellung und Bereitstellung von IoT-Anwendungen wie z. B. Predictive Maintenance, Prozessoptimierung, Überwachungssteuerung und mehr.
- Greifen Sie mithilfe integrierter Schnittstellen für Cloud-Speicher, relationale und nicht relationale Datenbanken sowie Protokolle wie REST, MQTT und OPC UA auf Streaming-Daten und archivierte Daten zu und bereiten Sie diese auf.
- Entwickeln Sie benutzerdefinierte IoT-Analysen und Algorithmen schnell aus Tausenden bewährter, vordefinierter Funktionen zu Themen wie Data Cleaning, Machine und Deep Learning, Computer Vision, Steuerungen und Optimierung. Nutzen Sie vorhandene Funktionen, passen Sie diese an oder erstellen Sie Ihre eigenen.
- Entwickeln Sie datengesteuerte und physikalische Modelle, um Ihre vernetzten Geräte zu untersuchen, zu steuern und zu optimieren, und erstellen Sie digitale Zwillinge.
- Stellen Sie MATLAB-Analysen und Simulink-Modelle für wahlweise Assets, Edge oder Cloud bereit, indem Sie automatisch Softwarekomponenten auf Basis von C/C++, HDL, PLC, GPU, .NET oder Java® generieren.
- Nutzen Sie ThingSpeak, eine einsatzbereite IoT-Plattform mit MATLAB-Analytik, um Prototypen für kleinere Systeme zu erstellen und diese zu operationalisieren.
“Wir erfassen Frequenzen auf dem Netz, injizieren sie in unser Simulink-Modell und vergleichen die Simulationsergebnisse mit dem tatsächlichen Systemverhalten. Mit Simulink können wir unser Modell kontinuierlich kalibrieren und verbessern und letztendlich die Genauigkeit unserer Reserven-Schätzungen verbessern.”
Zugriff auf Streaming- und archivierte Daten
Verwenden Sie MATLAB mit Big Data für die Entwicklung Ihrer Algorithmen. MATLAB unterstützt Daten mit Zeitstempeln und unstrukturierte Daten aus vielen verschiedenen Quellen, darunter Cloud-Speicherdienste (z. B. AWS S3, Azure Blob), OPC UA, RESTful-Webservices und Datenbanken. Arbeiten Sie mit Live-Daten aus vernetzten Assets, indem Sie MATLAB mit Message Brokern wie MQTT und Streaming-Protokollen wie Kafka integrieren.
Mit den integrierten Funktionen zum Ersetzen fehlender oder fehlerhafter Werte, zum Glätten von Daten und zum Ausrichten von Datensätzen, die unterschiedliche Zeitstempelformate verwenden, können Sie einfach Datenmanipulationen und -bereinigungen durchführen.
Entwickeln von Analyse-, Steuer- und Optimierungsalgorithmen
MATLAB bietet Tausende von Funktionen für die IoT-Anwendungsentwicklung, u. a. für Predictive Maintenance, Signal- und Bildverarbeitung, Feedback- und Überwachungssteuerung, Optimierung und Machine Learning.
Entwickeln Sie Algorithmen mit MATLAB viel schneller als mit herkömmlichen Programmiersprachen, indem Sie bestehende Funktionen nutzen, diese anpassen oder Ihre eigenen erstellen. Der gleiche Algorithmus kann für viele gängige IoT-Szenarien verwendet werden, einschließlich Streaming oder Big Data.
Erstellung datengesteuerter und Physik-basierter digitaler Zwillinge
Mit MATLAB können Sie ein Modell anhand von Daten aus Ihrer industriellen Smart Machine definieren. Sie können Simulink auch verwenden, um ein physikalisches Modell mit Hilfe von Multi-Domain-Modellierungswerkzeugen zu erstellen. Sowohl datengesteuerte als auch physikalische Modelle können mit Daten aus Betriebsanlagen abgestimmt werden, um als digitaler Zwilling zu fungieren. Diese digitalen Zwillinge können für Prognosen, Was-wäre-wenn-Simulationen, Anomaliedetektion, Fehlerisolierung und mehr eingesetzt werden.
Weitere Informationen
- Was sind digitale Zwillinge? (8:28)
- Digitale Zwillinge für Predictive Maintenance
- Tools für datengesteuerte und physikbasierte Modellierung
- Parameterschätzung mit Simulink-Compiler
- Verwendung von Modellen zur Erzeugung von Ausfalldaten und -szenarien
- Ko-Simulation mit FMUs oder Drittanbieter-Tools
- Klassifizieren von Daten mithilfe der Classification Learner-App (4:34)
- Deep Learning mit MATLAB (E-Book)
- Machine Learning mit MATLAB
Automatisierung der Bereitstellung für Edge, Asset oder Cloud
MATLAB-Programme oder Simulink-Modelle können auf Edge, Asset oder Cloud bereitgestellt werden. Für Desktop-, Server-, lokale oder Cloud-Anwendungen können Sie Laufzeit-Programmdateien, Komponenten oder Container generieren. Für Embedded Geräte können Sie automatisch C/C++, Verilog/VHDL- oder GPU-Code generieren. Erkunden und testen Sie, wo die Algorithmen Ihres IoT-Systems ausgeführt werden sollen – handelt es sich um einen zeitkritischen Regelkreis, der auf Asset oder Edge ausgeführt wird, eine Big Data-Analyse, die in einem lokalen Rechenzentrum erfolgt oder Monte-Carlo-Simulationen, die in der Cloud ausgeführt werden.
ThingSpeak: Eine MATLAB-fähige IoT-Plattform
ThingSpeak ist eine einfach zu bedienende Cloud-basierteIoT-Plattform für Prototypenentwicklung und kleinere Produktionsanwendungen. Senden Sie Daten von Ihren Geräten über MQTT oder REST APIs an ThingSpeak. Zeigen Sie sofortige Visualisierungen Ihrer Live-Daten über jeden beliebigen mit dem Internet verbundenen Webbrowser an. Mit ThingSpeak können Sie planen, dass MATLAB-Code Live-Analysen und Visualisierungen ausführt, sobald neue Daten eintreffen. Handeln Sie basierend auf Ihren Daten, erstellen Sie Meldungen und lösen Sie Reaktionen aus.
Weitere Informationen
- ThingSpeak für die kommerzielle Verwendung
- Predictive Maintenance eines Rohrventilators mit von ThingSpeak und MATLAB (4:34)
- Analysieren des Verkehrs mit einer Webcam, Raspberry Pi und ThingSpeak
- Cadmus erfasst und analysiert Energiedaten nahezu in Echtzeit
- Lesen und Schreiben von Daten in ThingSpeak über den MATLAB Desktop
Starten Sie mit den MathWorks Consulting Services
Ganz gleich, ob sich Ihr Team noch in der Anfangsphase befindet oder Sie bereits erfahrene MATLAB- und Simulink-Anwender sind: MathWorks Consulting Services arbeitet mit Ihnen zusammen, um einen individuell auf Ihre Anforderungen abgestimmten Plan zu entwickeln und die Projektentwicklung zu beschleunigen. Mit personalisiertem Coaching und einem völlig transparenten Ansatz ist es unser Ziel, dass Sie die Kontrolle über Ihre optimierten Prozesse, Tools und Entwicklungen behalten.
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