Los proveedores de servicios técnicos utilizan MATLAB y Simulink para resolver los problemas técnicos de sus clientes. A partir de la plataforma de cálculo y diseño de MATLAB, los equipos de trabajo pueden compartir un conjunto común de productos para intercambiar tareas e ideas. También se pueden agregar toolboxes, apps y productos complementarios específicos de cada disciplina, y desplegarlos en áreas concretas a la vez que todo el equipo de trabajo recibe formación en las prestaciones de MATLAB y Simulink. Estos productos permiten acelerar los proyectos en sectores industriales tales como sistemas aeroespaciales y de automoción, comunicaciones inalámbricas e imágenes médicas.
Con MATLAB y Simulink, puede:
- Desarrollar sistemas de ingeniería
- Optimizar diseños de sistemas integrados
- Simular fenómenos físicos complejos
- Utilizar el diseño basado en modelos y la generación automática de código para implementar algoritmos
- Implementar el desarrollo ágil de sistemas
- Escalar mediante el cálculo en la nube
“Desarrollamos todos estos modelos de alta calidad, y aunque no queríamos que se afectara la fidelidad, sí queríamos disminuir el tiempo de simulación para ejecutar este tipo de procesos de simulación iterativa”.
Uso de MATLAB y Simulink para servicios técnicos de ingeniería
Transformación digital para el desarrollo empresarial
Construya su organización de servicios de ingeniería sobre herramientas de modelado y análisis confiables. Las toolboxes y los complementos compatibles de MATLAB y Simulink ayudan a crear un equipo de trabajo flexible y eficiente que pueda crecer y adaptarse a las nuevas tendencias. Puede emplear arquitecturas y apps de referencia predefinidas para simplificar numerosas aplicaciones: desde la integración con sistemas empresariales de TI, la nube y la infraestructura de datos de producción, hasta el escalado del cálculo a clusters o el despliegue de modelos y código como aplicaciones para compartirlas con usuarios que no dispongan de MATLAB.
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Deep Learning y procesamiento de imágenes
Con unas pocas líneas de código de MATLAB, puede crear modelos de Deep Learning que emplean datos medidos para identificar objetos y predecir estados anormales. Las apps de Image Processing Toolbox permiten automatizar los procesos más utilizados, tales como la segmentación de datos de imágenes y el procesamiento por lotes de conjuntos de datos de imágenes de gran tamaño. Puede emplear MATLAB en aplicaciones de procesamiento de imágenes, tales como imágenes térmicas de equipos, clasificación biomédica para análisis médicos e inspección de la calidad de fabricación. En MATLAB, Deep Learning permite el aprendizaje de representaciones de características directamente a partir de datos de imágenes, vídeos o señales.
Diseño basado en modelos y desarrollo de productos
Implemente el diseño basado en modelos con MATLAB y Simulink para reducir el tiempo de desarrollo en un 50% o incluso más. En el diseño basado en modelos, los modelos de sistema constituyen el centro del proceso de desarrollo, lo que reduce en gran medida las barreras de comunicación entre los equipos de trabajo y contribuye a verificar el rendimiento del sistema desde la fase inicial a través de la simulación. Puede trasladar recursos y cambiar el enfoque, de la implementación de código y la depuración de controladores de bajo nivel al diseño de sistemas y la realización de pruebas.
Con App Designer, MATLAB Compiler y Simulink Compiler, puede crear aplicaciones independientes con interfaces de usuario personalizadas y compartirlas con otras personas, aunque no sepan usar MATLAB y Simulink.
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Despliegue en CPU, FPGA, SoC y todo tipo de hardware
MATLAB y Simulink permiten desplegar modelos en muchas plataformas de despliegue en un entorno de producción. Puede convertir los modelos a C, C++, HDL y CUDA® para desplegarlos en dispositivos edge o integrados. Con MATLAB y Simulink, también puede integrar los modelos con aplicaciones empresariales de escritorio o de servidor desarrolladas internamente. Para acelerar las simulaciones y las aplicaciones, puede usar código C/C++ y MEX generado, GPU o un grupo de nodos de cálculo.
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Desarrollo ágil de sistemas
El diseño basado en modelos aplica los principios ágiles al desarrollo de sistemas que incluyen tanto componentes físicos como software. El diseño basado en modelos abarca todo el ciclo de desarrollo, desde la captura de requisitos, la arquitectura del sistema y el diseño de componentes, hasta la implementación, la verificación, las pruebas y el despliegue. Las simulaciones de sistemas multidominio generan diseños funcionales que facilitan la interacción con clientes, de modo que pueda adaptarse rápidamente a los cambios en los requisitos. La generación automática de código produce software operativo que se puede desplegar y probar inmediatamente en plataformas de hardware.
Simulink se integra con Jenkins™, Jira, Git™, GitHub® y otras herramientas de desarrollo ágil.
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