MATLAB y Simulink pueden ayudarle a diseñar, prototipar y desplegar aplicaciones IoT tales como mantenimiento predictivo, optimización de operaciones, control de supervisión, etc.
- Acceda a streaming de datos y datos archivados y realice el preprocesamiento mediante las interfaces integradas para almacenamiento en la nube, bases de datos relacionales y no relacionales y protocolos tales como REST, MQTT y OPC UA.
- Diseñe algoritmos y análisis de IoT personalizados de forma rápida a partir de miles de funciones prediseñadas de probada eficacia para ámbitos como la limpieza de datos, machine learning/deep learning, visión artificial, controles y optimización. Utilice las funciones existentes, personalícelas o cree las suyas propias.
- Desarrolle modelos basados en datos y modelos basados en la física para comprender, controlar y optimizar sus elementos conectados y crear gemelos digitales.
- Despliegue análisis de MATLAB y modelos de Simulink en activos, dispositivos periféricos o la nube mediante la generación automática de componentes software basados en C/C++, HDL, PLC, GPU, .NET o Java®.
- Use ThingSpeak, una plataforma para IoT lista para usar con análisis de MATLAB, a fin de prototipar y poner en marcha sistemas de pequeña escala.
Acceso a streaming de datos y datos archivados
Utilice MATLAB con big data para desarrollar sus algoritmos. MATLAB admite datos con marca de tiempo y sin estructurar de diversos orígenes, incluidos algunos servicios de almacenamiento en la nube (por ejemplo, AWS S3 y Azure Blob), OPC UA, servicios web RESTful y bases de datos. Trabaje con datos en directo de los activos conectados mediante la integración de MATLAB con intermediarios de mensajes como MQTT y protocolos de streaming tales como Kafka.
Es posible extraer y limpiar datos mediante las características integradas a fin de reemplazar valores ausentes o erróneos, suavizar los datos y alinear conjuntos de datos que emplean formatos de marca de hora diferentes.
Desarrollo de algoritmos de analíticos, control y optimización
MATLAB proporciona miles de funciones para el desarrollo de aplicaciones IoT, tales como mantenimiento predictivo, procesamiento de señales e imágenes, control de realimentación y de supervisión, optimización y machine learning.
Desarrolle algoritmos de forma mucho más rápida con MATLAB que con los lenguajes de programación tradicionales gracias al uso de las funciones existentes, su personalización o la creación de otras nuevas. El mismo algoritmo puede operar en diversos escenarios de IoT habituales, incluido el streaming de datos o big data.
Creación de gemelos digitales basados en datos y basados en física
Con MATLAB, es posible definir un modelo mediante datos de maquinaria industrial inteligente. También se puede emplear Simulink para crear un modelo basado en física mediante herramientas de modelado multidominio. Tanto los modelos basados en datos como los basados en física se pueden ajustar con datos procedentes del activo operativo de forma que actúen como gemelos digitales. Estos gemelos digitales se pueden utilizar para predicción, simulaciones what-if, detección de anomalías, aislamiento de fallos, etc.
Más información
- ¿Qué son los gemelos digitales? (8:28)
- Gemelos digitales para mantenimiento predictivo
- Herramientas para el modelado basado en datos y basado en física
- Despliegue de la estimación de parámetros con Simulink Compiler
- Uso de modelos para generar escenarios y datos de fallos
- Cosimulación con FMU o herramientas de terceros
- Clasificación de datos con la app Classification Learner (4:34)
- Ebook sobre deep learning con MATLAB
- Machine learning con MATLAB
Automatización del despliegue en el perímetro, en activos o en la nube
Los programas de MATLAB o los modelos de Simulink se pueden desplegar en dispositivos edge, en activos o en la nube. En el caso de las aplicaciones de escritorio, servidor, locales o en la nube, es posible generar ejecutables, componentes o contenedores en tiempo de ejecución. Para los dispositivos embebidos, se puede generar automáticamente código C/C++, Verilog/VHDL o CUDA. Explore y pruebe dónde deberían ejecutarse los algoritmos de su sistema IoT, tanto si es un lazo de control en el que el tiempo es crucial que se debería ejecutar en el activo o en el dispositivo edge, como si se trata de big data analytics que debería ejecutarse en el centro de datos local, o bien de simulaciones Montecarlo que deberían ejecutarse en la nube.
ThingSpeak: una plataforma IoT compatible con MATLAB
ThingSpeak es una plataforma IoT basada en la nube fácil de usar para prototipado y aplicaciones de producción de pequeña escala. Es posible enviar datos a ThingSpeak desde sus dispositivos mediante API MQTT o REST. Podrá acceder a visualizaciones instantáneas de sus datos en directo desde cualquier navegador web conectado a Internet. Con ThingSpeak, puede programar el código MATLAB para ejecutar análisis y visualizaciones en directo a medida que lleguen datos nuevos. Actúe sobre los datos mediante la creación de alertas y la activación de reacciones.
Más información
- ThingSpeak para uso comercial
- Mantenimiento predictivo de un ventilador de conducto usando ThingSpeak y MATLAB (4:34)
- Análisis del tráfico con una webcam, Raspberry Pi y ThingSpeak
- Cadmus recopila y analiza datos de energía en tiempo casi real
- Lectura y escritura de datos en ThingSpeak desde la versión de escritorio de MATLAB
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Servicio de Consultoría de MathWorks a su disposición
Tanto si su equipo está dando los primeros pasos como si ya cuenta con experiencia en el uso de MATLAB y Simulink, los Servicios de consultoría de MathWorks colaborarán con Ud. para desarrollar un plan personalizado y acelerar el desarrollo de los proyectos. Con asesoramiento personalizado y un enfoque totalmente transparente, nuestro objetivo es que asuma el control de sus procesos, herramientas y diseños mejorados.