„Auch mit wenig Vorwissen zu KI konnten wir mit begrenztem Budget und innerhalb einer engen Frist ein Diagnosemodell in MATLAB erstellen, das den Ausfall einer Windturbinenkomponente mit über 90% Genauigkeit erkennt.“
Jung Chul Choi, Korea Institute of Energy Research
MATLAB ist die einfachste und produktivste Umgebung, in der Technikteams Algorithmen zur vorausschauenden Instandhaltung entwickeln und im Betrieb bereitstellen können.
Erkennung von Anomalien, Ermittlung von Fehlern und Abschätzung der verbleibenden Lebensdauer mit domänenspezifischen Funktionen und Low-Code-KI
Wiederverwendung von Modellen aus dem Entwurf, Generierung synthetischer Sensordaten, Erstellung und Integration digitaler Zwillinge
Integration in IT/OT-Systeme in der Cloud oder Generierung von C/C++ Code zur Echtzeitverarbeitung
Einen zuverlässigen vorausschauenden Algorithmus zu entwickeln, ist mehr als nur KI: Sie greifen auf Ihre Daten zu, bereinigen und erkunden sie, um dann mithilfe Ihrer technischen Expertise die besten Merkmale zum Trainieren vorausschauender Algorithmen zu extrahieren. Legen Sie direkt mit anwendungsspezifischen Funktionen und Referenzbeispielen los.
Mit in Simulink und Simscape erstellten physikbasierten Modellen können Sie synthetische Daten über Fehler und Zustandsverschlechterung generieren, die besten Sensoren ermitteln und die zukünftige Leistung simulieren.
Verkürzen Sie Antwortzeiten, übertragen Sie geringere Datenmengen und stellen Sie Ergebnisse sofort den Mitarbeitern zur Verfügung, indem Sie Ihre MATLAB-Algorithmen auf Embedded Geräten und in Enterprise-IT/OT-Systemen implementieren.
Weitere Informationen
Sie können auch eine Website aus der folgenden Liste auswählen:
Amerika
Europa
Asien-Pazifik
