Von der Lebensmittelverpackung bis hin zum Metallschneiden und Spritzgießen setzen führende Hersteller von Produktionsausrüstung MATLAB und Simulink ein, um mit der zunehmenden Komplexität ihrer Anlagen Schritt zu halten.
- Aufbau mechatronischer Modelle von Systemen für die Desktop-Simulation und virtuelle Inbetriebnahme
- Entwurf und Verifikation von Algorithmen für Steuerungen und Überwachungslogiken
- Simulation Hunderter Szenarien ohne Einsatz physischer Prototypen oder Produktionssysteme
- Generierung von Echtzeit-Code (IEC 61131-3 oder C/C++) für die Bereitstellung auf verschiedensten SPS-Plattformen
Vom ersten Entwurf bis zur Inbetriebnahme profitieren Maschinenbauer bei der Entwicklung auf Effizienz, Zuverlässigkeit und Flexibilität optimierter Anlagen vom Einsatz von MATLAB und Simulink.
Virtuelle Inbetriebnahme
Die virtuelle Inbetriebnahme mit MATLAB, Simulink und Simscape ermöglicht frühzeitige Tests und Verifikationen von Maschinensoftware mithilfe digitaler Modelle dieser Maschinen. In Desktop- und Hardware-in-the-Loop-Simulationen lässt sich die Interaktion zwischen mechanischen Baugruppen, der Maschinensoftware und dem herzustellenden Produkt in verschiedensten Szenarien testen, noch bevor die physische Maschine verfügbar ist. Dieser Ansatz senkt Kosten, ermöglicht die Produktion hochwertiger Produkte sowie die Wiederverwertbarkeit von Projekten und beschleunigt die Inbetriebnahme vor Ort.
Erfolgsberichte von Kunden
- Metso entwickelt mit Model-Based Design eine Steuerung für ein energiesparendes digitales Hydrauliksystem für Papierherstellungsanlagen
- ENGEL beschleunigt die Entwicklung von Steuerungen für Spritzgießmaschinen
- Verifikation und virtuelle Inbetriebnahme konfigurierbarer Handlingsysteme (Highlights) (5:40)
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Predictive Maintenance
Ingenieure nutzen MATLAB und Simulink zur Entwicklung von Software zur Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance von Produktionsmaschinen.
Interaktive Apps erleichtern den Zugriff auf Daten über Industrie-Protokolle wie OPC UA sowie deren Vorverarbeitung, ohne irgendwelchen Programmcode schreiben zu müssen. Ingenieure können Algorithmen entwerfen (etwa für die verbleibende Nutzungsdauer [VND]) und diese auf ihren SPS oder Edge-Devices bereitstellen. Dies gestattet die Optimierung von Wartungsintervallen und senkt Kosten im Vergleich zur reaktiven oder vorbeugenden Wartung.
Erfolgsberichte von Kunden
- Mondi implementiert Statistik-basierte Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance für Fertigungsprozesse mit Machine Learning
- Baker Hughes entwickelt Software für die Predictive Maintenance von Gas- und Öl-Förderanlagen mit Datenanalysen und Machine Learning
- Krones entwickelt einen Digitalen Zwilling eines Paket-Handlingroboters
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Generierung von SPS-Code
Mit Model-Based Design entwickeln Ingenieure Maschinenfunktionen und können Hunderte von Testszenarien in Desktop-Simulationen ausführen. Nach der Verifikation können sie hardware-unabhängigen IEC 61131-3- (strukturierter Text und Leiterdiagramm) oder C/C++-Code direkt aus MATLAB und Simulink heraus generieren. Die so erzeugte Software eignet sich zur Bereitstellung auf allen verbreiteten SPS-Plattformen.
Anbieter |
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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Erfolgsberichte von Kunden
- Metso entwickelt eine Steuerung für energiesparende digitale Hydraulik
- Festo entwickelt innovativen Roboterarm mit Model-Based Design
- Vintecc entwickelt SPS-System für Mehrachsen-Erntemaschine mit Model-Based Design
- ENGEL beschleunigt die Entwicklung von Steuerungen für Spritzgießmaschinen
- AVL entwickelt ein dynamisches Steuergerät für ein Motorkonditionierungs-System durch Generierung von Embedded Code für SPS
- Metso entwickelt mit Model-Based Design eine Steuerung für ein energiesparendes digitales Hydrauliksystem für Papierherstellungsanlagen
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Automatisierte Inspektion
MATLAB und Simulink stellen ein Framework für automatisierte Inspektionen in der Fertigung bereit. Ingenieure nutzen Funktionen für Machine Learning, Deep Learning, Bildverarbeitung und Computer Vision zur Entwicklung von Algorithmen, die verschiedenste Arten von Anomalien erkennen und lokalisieren. Die verifizierten Algorithmen werden dann bereitgestellt in Form von:
- Strukturiertem Text und Leiterdiagrammen nach IEC 61131-3 für SPS und PAC
- Für Embedded Systems optimiertem C- und C++-Code
- VHDL®- und Verilog®-Code für FPGAs und ASICs
- CUDA®-Code für NVIDIA®-GPUs
Nutzung von MATLAB und Simulink für Industriemaschinen
“Durch Model-Based Design mit MATLAB und Simulink haben wir mehrere Ziele gleichzeitig erreicht. Wir haben einen ausgefeilten Regler für digitale Hydrauliken entwickelt, der zuverlässiger, genauer und effizienter ist als bisherige Systeme, und wir haben die Entwicklung beschleunigt, was uns einen Wettbewerbsvorteil verschafft.”
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