MATLAB und Simulink ermöglichen es Ingenieuren, der wachsenden Komplexität moderner Produktionsanlagen und der Forderung nach höherer Flexibilität gerecht zu werden.
Ingenieure für Industrieautomation und Maschinenbau nutzen dazu Model-Based Design in MATLAB und Simulink:
- Entwurf und Prüfung von Maschinensteuerungen und Überwachungslogik
- Durchführung automatischer Tests von Gerätefunktionen
- Entwurf von Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) für vorausschauende Wartung und Betriebsoptimierung
- Generierung von Echtzeit-Code (C/C++, IEC 61131-3) für industrielle Steuerungen und SPS
Digitaler Zwilling
Mit MATLAB und Simulink können Ingenieure Modelle mit physikbasierten Multi-Domain-Modellierungstools sowie Daten aus ihren Anlagen definieren. Sowohl datengesteuerte als auch physikalische Modelle können mit echten Daten aus Betriebsanlagen abgestimmt werden, um als digitaler Zwilling zu fungieren. Ingenieure können diese digitalen Zwillinge für Prognosen, Was-wäre-wenn-Simulationen, Anomalieerkennung, Fehlerisolierung und mehr verwenden.
Mit MATLAB und Simulink können Ingenieure einen digitalen Zwilling einsetzen, wo immer es für ihre Anwendung sinnvoll ist (Edge-Smart-Geräte, SPS oder industrielle Steuerungen oder in der IT-Infrastruktur des Systems).
Erfolgsberichte von Kunden
- MATLAB-Konferenz zu Erdöl und Erdgas 2019: Digitaler Zwilling einer Bohranlage: Vorhersagen der Anlagenleistung mit Simulink (22:59)
- Tata Steel spart Energie bei Kühltürmen durch Software-Algorithmen
- Festo entwickelt innovativen Roboterarm mit Model-Based Design
- Transpower gewährleistet Zuverlässigkeit des nationalen Stromnetzes in Neuseeland mit Reservenmanagement-Tool
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Künstliche Intelligenz
Mit von MATLAB und Simulink können Ingenieure KI- und datenwissenschaftliche Algorithmen in industrielle Automatisierungsanwendungen einbetten, ohne ein Experte in Datenwissenschaft oder maschinellem Lernen zu sein. Beispielsweise können Ingenieure Daten von schlechter Qualität verwalten, indem sie spezielle Anwendungen zur Kennzeichnung von Daten oder zum Trainieren von KI-Modellen verwenden.
Erfolgsberichte von Kunden
- Krones AG entwickelt Prozesssteuerung auf Reinforcement-Learning-Basis in Contiloop AI für Blasformmaschinen für PET- und rPET-Flaschen
- Mondi implementiert Statistik-basierte Zustandsüberwachung und vorausschauende Instandhaltung mit Machine Learning
- Baker Hughes entwickelt Software für die vorausschauende Wartung mit Datenanalysen und Machine Learning
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Virtuelle Inbetriebnahme
Mit MATLAB und Simulink können Ingenieure ein Simulationsmodell der Komponenten, Systeme oder Anlagen verwenden, um ihren Entwurf zu testen und zu validieren, bevor sie ihn auf der tatsächlichen Prototyping- oder Produktionsmaschine einsetzen. Die virtuelle Inbetriebnahme ermöglicht es den Ingenieuren, Konstruktionsfehler frühzeitig im Prozess zu erkennen und zu eliminieren und so die Entwicklungs- und Validierungszeit zu verkürzen und gleichzeitig Risiken und potenzielle Schäden zu minimieren.
Erfolgsberichte von Kunden
- Metso entwickelt mit Model-Based Design eine Steuerung für ein energiesparendes digitales Hydrauliksystem für Papierherstellungsanlagen
- ENGEL beschleunigt die Entwicklung von Steuerungenen für Spritzgießmaschinen
- Verifikation und virtuelle Inbetriebnahme konfigurierbarer Handlingsysteme (Highlights) (5:40)
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Fertigungsintegrierung
MATLAB- und Simulink-Algorithmen können in der Fertigung auf Maschinen der Feldebene (Edge), der Überwachungs- und Steuerungsebene oder der Unternehmensebene (Server- oder Cloud-IT) eingesetzt werden.
MATLAB und Simulink können über eine breite Palette von Bussen und Protokollen kommunizieren, wie z.B.:
- OPC UA
- Ethernet TCP oder UDP
- EtherCAT
- CAN
- Seriell (z.B. RS232 oder RS485)
- Modbus
- GPIB
Ingenieure können auch MATLAB und Simulink mit Software integrieren, wie z.B. mit der AVEVA™ PI System™.
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