Predictive Maintenance Toolbox™ では、センサーデータの管理、状態インジケーターの設計、機器の残存耐用時間 (RUL) の推定ができます。

このツールボックスには、統計解析、スペクトル解析、時系列解析など、データに基づく手法とモデルベースの手法を使って特徴量の調査、抽出、ランク付けを行うための関数と対話型アプリが用意されています。周波数法や時間周波数法を使用して振動データから特徴量を抽出することで、回転機の健全性を監視することができます。生存モデル、類似性モデル、トレンドベース モデルを使用して RUL を予測すると、機器の故障時期を推定することができます。

ローカルファイル、クラウドストレージ、分散ファイルシステムからインポートしたセンサーデータを整理および解析することができます。Simulink^® モデルから生成された故障のシミュレーション データをラベル付けすることもできます。このツールボックスには、モーター、ギアボックス、バッテリーなどの機器向けの参照例が含まれており、独自の予知保全および状況監視のアルゴリズムの開発に再利用することができます。

アルゴリズムを運用可能にするために、C/C++ コードを生成してエッジに展開したり、実稼働環境のアプリケーションを作成してクラウドに展開したりすることができます。