鉱業向けのMATLABおよび仿真软万博1manbetx件
金属工学者とプロセスエンジニアは，MATLAB®とS万博1manbetximulink的®を使用して，スループットを最适化し，ダウンタイムを最小化して，そして安全性を向上させます。彼らは，リアルタイムのセンサーデータを解析し，鉱业の运用をモデル化してシミュレーションし，制御戦略を実装して，人工知能システムを活用します。
MATLABおよびSi万博1manbetxmulink中により，鉱业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解析手法を适用して予知保全システムを开発
- 機械学習を使って履歴データからプロセスの問題をトラブルシューティング
- プラントと設備のモデルとシミュレーションを使用して処理性能を改善
- データサイエンティストおよび它担当者と協力して,デジタル化を適用
- デジタルツインを使用してセンサーがダウンしたときもプラントの运用を継続
“MATLABにより,以前は読み取れなかったデータを使用可能な形式に変換し,複数のトラックや地域のフィルター処理,スペクトル解析,ステップ変換の自動化が可能になりました。さらに,機械学習技術をリアルタイムに適用することで,理想的なメンテナンス時期を予測することができるようになりました。」
Gulshan Singh, Baker Hughes
データ抽出
予知保全および信号处理による资产の最适化
MATLABは，その机器特有の运用プロファイルやアーキテクチャプロファイルに合わせてカスタマイズした，予知保全アルゴリズムを作成するのに役立ちます.Predictive维护工具箱™を使用して，机器の状态を示す指标や回転机器の残存耐用时间の推定を行います。
信号处理工具箱™により，制御ループのパフォーマンス监视の自动化，リモートでのパイプラインの腐食や孔食の测定，およびパイプラインの漏れの位置と量の検出を行います。
贝克休斯がMATLABを使用して,ガスおよび石油の抽出機器に予知保全プラットフォームを実装し,全体のコストを30% ~ 40%削減した方法についてお読みください。
データ处理
機械学習,ディープラーニング,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はビッグデータの処理およびディープラーニングモデル開発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。
さまざまなデータベースを統合し,機械学習をプロセスの最適化に使用することで,Ruukkiのエンジニアが解析时间を数日から1分未満に削减した方法についてお読みください。
故障データのシミュレーション
従来,エンジニアはセンサーから収集したデータに基づいて,鉱業プラントおよびプロセスの最適化を行ってきました。ただし,機器で発生するあらゆる故障モードをセンサーデータとして収集できるわけではありません。代わりに,機器のモデルを作成し,故障の動作状況をシミュレーションしたデータを使って,それらの故障を表現することができます。
万博1manbetxSimulink的と的Simscape™を使用すると，物理的なコンポーネントとダイナミクスの観点から机器の动作を表すモデルを构筑できます。パラメーター値を変更したり，故障を插入したり，モデルのダイナミクスを変更することで，机器のさまざまな故障モードを表现することができます。
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の使用方法を见る(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。
仮想試運転を使用したプロセス制御アルゴリズムの開発と展開
MATLABおよび仿真万博1manbetx软件製品を使用して,信頼性の高いアルゴリズムを設計し,動的シミュレーションを実行して,目標とする結果を得ることができます。MATLABとS万博1manbetximulink的では、アルゴリズムコードを自動的に生成して、ソフトウェアインザループ、ハードウェアインザループ、ラピッド プロトタイピングのアプローチでテストすることで、仮想試運転を使用して設計の妥当性を確認できます。
自动的に実稼働システムのコードを生成して,サードパーティ製のプラットフォームと直接連携する方法について詳しくは,こちらをご覧ください。
（パート1およびパート2)を視聴して,仮想試運転によってコストのかかるダウンタイムのリスクを軽減し,時間を節約してシステムの性能を向上させる方法をご確認ください。
塔塔钢铁がデジタルツインを介して制御戦略を最適化することにより,産業用冷却塔のエネルギーを40%削減した事例をご覧ください。
サプライチェーンのロジスティクス
計画およびアクティビティスケジューリングの簡素化
離散イベントシミュレーションを活用して生産およびスケジューリングの効率を向上させます。SimEvents™により,タスクのタイミングの影響およびバッチ生産プロセスにおけるリソースの使用状況を調査することができます。MATLABおよびSimulink 製品では、予測、容量計画、サプライチェーン管理に関する意思決定のためのオペレーションズリサーチを実施することもできます。
GE运输系统がMATLABを活用して機関車用の運転支援システムを開発した様子をご覧ください。
デジタルトランスフォーメーション
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。これをクラウドで実現する方法について見る。
OSIsoft公司PIシステムに直接接続する方法もご确认ください。
壳牌でのデジタル化の活用を見る(29:14)をご覧ください.Shellのエンジニアは，さまざまなソースからのデータの统合や，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开といったプロセスを自动化しました。
「MATLABは，私たち地质学者が専门知识を使用して予测フレームワーク，解析およびアナログマッチングにおける业界固有のアルゴリズムを実装することを可能にしました.MathWorksコンサルタントの支援を受けて，これらのアルゴリズムを简単に使用できるアプリケーションとして展开し，世界中の同僚たちと共有しました。」
尼克·豪斯,壳牌
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