Predictive Maintenance Toolbox

 

Predictive Maintenance Toolbox

Diseñe y pruebe algoritmos de supervisión de condiciones y mantenimiento predictivo

Ingeniería de características

Utilice la app Diagnostic Feature Designer o extraiga y clasifique características de datos de sensores de manera programática con enfoques basados en señales y en modelos para detectar y predecir fallos con IA.

Detección de fallos y anomalías

Utilice métodos de modelado con IA, dinámicos y estadísticos para supervisión de condiciones. Realice un seguimiento de los cambios en un sistema, detecte anomalías e identifique fallos.

Estimación de RUL

Entrene modelos de estimación de RUL con datos históricos para predecir el tiempo hasta el fallo y optimizar la planificación del mantenimiento.

Maquinaria rotativa

Extraiga características basadas en la física específicas de maquinaria rotativa. Clasifique fallos de rodamientos, detecte fugas en bombas, realice un seguimiento de cambios de rendimiento de motores, identifique fallos en cajas de cambios, y mucho más. Utilice la librería de ejemplos de referencia para comenzar rápidamente.

Gestión y preprocesamiento de datos

Acceda a datos de sensores almacenados de manera local o remota. Prepare datos para desarrollar algoritmos eliminando valores atípicos, filtrando y aplicando diversas técnicas de preprocesamiento de tiempo, frecuencia y tiempo-frecuencia.

Generación de datos de fallos

Simule degradaciones y fallos infrecuentes con modelos basados en la física creados en Simulink y Simscape. Modifique los valores de los parámetros, inyecte fallos y cambie la dinámica del modelo. Cree gemelos digitales para supervisar el rendimiento y predecir el comportamiento futuro.

Despliegue en un dispositivo edge

Utilice MATLAB Coder para generar código C/C++ directamente a partir de funciones de cálculo de características, algoritmos de supervisión de condiciones y algoritmos predictivos para procesamiento edge en tiempo real.

Despliegue en la nube

Utilice MATLAB Compiler y MATLAB Compiler SDK para escalar algoritmos a la nube como librerías compartidas, paquetes, apps web, contenedores Docker, y más. Despliegue en MATLAB Production Server en Microsoft® Azure® o AWS® sin necesidad de recodificar.

Serie de vídeos sobre mantenimiento predictivo

Aprenda mantenimiento predictivo con esta serie de vídeos.

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