MATLAB y Simulink permiten a los ingenieros hacer frente a la creciente complejidad de los equipos de producción modernos y a la demanda de una mayor flexibilidad.
Los ingenieros de maquinaria y automatización industriales utilizan el diseño basado en modelos en MATLAB y Simulink para:
- Diseñar y probar los sistemas de control y la lógica de supervisión de la maquinaria
- Ejecutar pruebas automáticas sobre las funciones de los equipos
- Diseñar algoritmos de inteligencia artificial (IA) para el mantenimiento predictivo y la optimización de operaciones
- Generar código en tiempo real (C/C++, IEC 61131-3) para PLC y controladores industriales
Gemelos digitales
Con MATLAB y Simulink, los ingenieros pueden definir modelos utilizando datos de sus activos y herramientas de modelado multidominio basadas en la física. Tanto los modelos basados en datos como los basados en física se pueden ajustar con datos reales procedentes del activo operativo y actuar como gemelos digitales. Los ingenieros pueden usar estos gemelos digitales para predicción, simulaciones what-if, detección de anomalías, aislamiento de fallos, etc.
Con MATLAB y Simulink, los ingenieros pueden implementar un gemelo digital en el mejor lugar para su aplicación, ya sea en dispositivos edge inteligentes, PLC, controladores industriales o en la infraestructura de TI del sistema.
Casos de éxito
- Conferencia MATLAB 2019 sobre petróleo y gas: El gemelo digital de una máquina perforadora: uso de Simulink para predecir el rendimiento de la perforadora (22:59)
- Tata Steel ahorra energía en torres de refrigeración usando algoritmos de software
- Festo desarrolla un innovador brazo robótico utilizando el diseño basado en modelos
- Transpower asegura la fiabilidad de la red eléctrica nacional de Nueva Zelanda con una herramienta de gestión de reservas
Inteligencia artificial
Con MATLAB y Simulink, los ingenieros pueden embeber algoritmos de IA y data science en aplicaciones de automatización industrial sin necesidad de ser expertos en data science o machine learning. Por ejemplo, los ingenieros pueden administrar datos de mala calidad usando apps específicas para etiquetar los datos o entrenar modelos de IA.
Casos de éxito
- Krones AG desarrolla un control de proceso basado en Reinforcement Learning para el moldeo por soplado Contiloop AI de botellas de PET y rPET
- Mondi implementa el mantenimiento predictivo y la supervisión del estado de maquinaria basados en estadísticas con machine learning
- Baker Hughes desarrolla software de mantenimiento predictivo usando data analytics y machine learning
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Puesta en servicio virtual
Con MATLAB y Simulink, los ingenieros pueden utilizar un modelo de simulación de los componentes, sistemas o plantas que quieren probar y validar su diseño antes de implementarlos en prototipos reales o equipos de producción. La puesta en servicio virtual permite a los ingenieros identificar y eliminar los errores de diseño desde la fase inicial del proceso, reduciendo el tiempo de desarrollo y validación a la vez que disminuyen el riesgo y los posibles daños.
Casos de éxito
- Metso desarrolla un controlador para un sistema hidráulico digital de ahorro de energía para equipos de fabricación de papel mediante el diseño basado en modelos
- ENGEL acelera el desarrollo de controladores de máquinas de moldeo por inyección
- Verificación y virtual commissioning de sistemas de manutención configurables (Aspectos destacados) (5:40)
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Integración en producción
Los algoritmos de MATLAB y Simulink se pueden desplegar en producción en dispositivos en el nivel de campo (edge), en el nivel de supervisión y control, o en el nivel de empresa (servidor o TI en la nube).
MATLAB y Simulink se pueden comunicar a través de una amplia gama de buses y protocolos, tales como:
- OPC UA
- Ethernet TCP o UDP
- EtherCAT
- CAN
- Serie (por ejemplo, RS232 o RS485)
- Modbus
- GPIB
Los ingenieros también pueden integrar MATLAB y Simulink con software tal como AVEVA™ PI System™.
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