化学および石油化学産業向けMATLABおよび仿真软万博1manbetx件
プロセスエンジニアはMATLAB®および仿万博1manbetx真软件®を使用して,ビッグデータおよび機械学習に基づいたリアルタイムセンサーデータの解析,制御戦略の実装,および予知保全システムの作成を行います。
MATLABおよび仿真万博1manbetx软件により,プロセスエンジニアは以下のことを行えます。
- 高速センサーデータに数値手法を適用して予知保全システムを開発
- 履歴データを活用した機械学習を使って,プロセスの問題をトラブルシューティング
- データモデリングを使って,プロセスのパフォーマンスを向上
- 高度な予測制御(APC)戦略を開発および実行
- データサイエンティストや它担当者に依存することなくデジタル化を採用
“製造業である当社には機械学習の専門知識をもつデータサイエンティストはいませんでしたがMathWorks製のツールや技術的なノウハウのおかげで,運用環境の予知保全システムを数か月で開発できました”
Michael Kohlert博士，Mondi Gronau
導入事例
プロセスシミュレータを上回る機能
従来のプロセスシミュレータは多くの場合,定常状態を取り扱うのには十分ですが,実際のプラントで発生する動的な入出力には対応しきれません。MATLABを使用すると,モデル全体を把握する独自の方程式やアルゴリズムを作成できます。
阿斯彭加やgPROMSなどのプロセスシミュレータとMATLABを連携させ,ユニット操作のカスタマイズ,より高度な解析,制御スキームの設計,そして遺伝的アルゴリズムなどの最適化ルーチンも活用することが可能です。
Johnson Mattheyがエンジンの排気ガス後処理システムをモデリングする際に,プロセスシミュレータではなくMATLABを選択した理由についてお読みください
機械学習とビッグデータ
统计和机器学习工具箱™の対話型アプリにより,データサイエンスの専門家でなくても機械学習の手法を適用できます。また、MATLABは構造化されているかどうかにかかわらず,ビッグデータの処理のための高性能な一元環境を提供します。これにより故障の検出や診断を速やかに行うことができ,プロセスをより効率的に監視できます。
I2C2の研究者が何百万行ものプロセスデータを分析し,粉乳の機能特性を予測するための機械学習モデルを開発した方法についてお読みください。
ディープラーニングおよび画像処理
わずか数行のMATLABコードで,プロセスデータを使用して異常な状態を予測するためのディープラーニングモデルを構築できます。图像处理工具箱™アプリを使用して,画像データのセグメント化や大きな画像データセットのバッチ処理などの一般的なプロセスを自動化します。MATLABは,炎の特性評価,装置のサーマルイメージング,プラスチックフィルムの品質検査などの画像処理アプリケーションに使用できます。MATLABのディープラーニングにより,画像データやビデオデータから特徴表現を直接学習できます。
Dexerials公司がリアルタイムでフィルム製造の欠陥を検出するためにAIをどのように使用しているかについてお読みください。
データモデリングによるプロセスの向上
MATLABの多変量解析ツールを使用して,プロセスのパフォーマンスに影響を及ぼす変数を特定します。系统辨识工具箱™では,第一原理や仕様からのモデリングが容易ではない動的システムのモデルを作成および使用できます。また,このツールボックスを使用すると,オンラインパラメーター推定および状態推定を対話形式で行うことができます。
壳牌でのMATLABの使用方法を見る(35分)モデルを開発し,バッチ処理でリアルタイム最適化を実行した方法についてご覧ください。
APC戦略の開発および実装
MATLABの制御製品を使用すると,制御スキームをデザインしたり,プラントでの動作をより的確に解析するための動的なシミュレーションを実行したりできます。模型预测控制工具箱™を使用して,プラント用の線形および非線形モデル予測コントローラーを設計,シミュレーション,および展開できます。
制御エンジニアは,阿斯彭加とgPROMSのプロセスモデルを仿真软件に埋め込むこ万博1manbetxともできます。この方法で既存のモデルを再活用しながら,制御戦略を設計できます。
塔塔钢铁がデジタルツインを活用して制御戦略を最適化し,産業用冷却タワーのエネルギーを40%削減した方法についてお読みください。
デジタル化
MathWorksは,それぞれの組織のニーズに応じたビッグデータ戦略の策定・実装をサポートします。あらかじめ用意されたMATLABツールボックスおよびリファレンスアーキテクチャを使用すると,エンタープライズ它システム,クラウド,生産データインフラストラクチャとの統合,計算をクラスタへ拡張,モデルをアプリケーションとして展開し,MATLABを使用していないユーザーと共有するなど,さまざまな領域での応用を簡略化できます。
OSIsoftπシステムと直接接続して,リアルタイムのオペレーショナルインテリジェンスを実現する方法をご確認ください。
壳牌におけるMATLAB生产服务器を使用したデジタル化推進の取り組み(29:14)をご覧ください。壳牌のエンジニアは,さまざまなソースからのデータの統合や,モデルの作成,クラウドおよびエンタープライズシステムへの解析の展開といったプロセスを自動化しました。
DCS配布によって情報伝達を完結させる
MATLABアルゴリズムは,OPC工具箱™を使用してさまざまなDCSシステムと統合できます。OPC工具箱は,MATLABと仿真软件から直接万博1manbetxリアルタイムおよび過去のOPCデータへのアクセスを可能にします。DCS,監視制御およびデータ収集システム,PLCなどのデバイスからOPCデータを読み取り,書き込み,およびログに記録できます。OPC工具箱を使えば、OPC DA,注重科技进步UA規格に準拠したライブサーバーやデータヒストリアンからのデータを扱うことができます。
基因泰克がMATLABとOPC工具箱を使用して,バイオリアクター用の監視制御アルゴリズム開発プラットフォームを構築する方法についてお読みください。
“MATLABと仿真万博1manbetx软件で独自のシステムを開発するメリットには,他社の画一的なソリューションに依存することなく,约翰逊のエンジニアがこれまでに習得した組織的な知識と専門知識を取り入れられる点もあります。」
蒂姆·沃特林，约翰逊·马修
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