“A pesar de tener poca experiencia en IA, con un presupuesto limitado y un plazo ajustado, logramos completar un modelo de diagnóstico en MATLAB capaz de detectar fallos en componentes de turbinas eólicas con más del 90% de precisión”.
Jung Chul Choi, Korea Institute of Energy Research
MATLAB es el entorno más fácil y productivo para desarrollar algoritmos de mantenimiento predictivo y desplegarlos en servicio.
Detecte anomalías, identifique fallos y estime la vida útil restante con IA low code y funcionalidades específicas del dominio
Reutilice modelos de un diseño, genere datos de sensores sintéticos, y construya e integre gemelos digitales
Realice integración con sistemas de TI/TO en la nube o genere código C/C++ para procesamiento en tiempo real
Crear un algoritmo predictivo fiable implica más que usar IA. Puede acceder a datos, limpiarlos y explorarlos, y luego utilizar su propia experiencia en ingeniería para extraer las mejores características a fin de entrenar algoritmos predictivos. Utilice funciones específicas de la aplicación y ejemplos de referencia para comenzar rápidamente.
Con los modelos basados en la física integrados en Simulink y Simscape, puede generar datos sintéticos de fallos y degradación, identificar los mejores sensores y simular el rendimiento futuro.
Reduzca los tiempos de respuesta, transmita menos datos y ponga los resultados inmediatamente a disposición de operadores implementando los algoritmos de MATLAB en dispositivos integrados y sistemas empresariales de TI/TO.
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