Predictive Maintenance Toolbox™ では、データのラベル付け、状態を表す特徴量 (状態インジケーター) の設計、マシンの残存耐用時間 (RUL) の推定などが可能です。

このツールボックスには、統計解析やスペクトル解析などのデータに基づく手法や、時系列解析などのモデルに基づく手法などを使用して特徴量を検討、抽出、ランク付けする対話型アプリや各種関数があります。周波数領域や時間周波数領域で振動データから特徴量を抽出すれば、ベアリングや変速機などの回転機器の正常性を監視できます。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、マシンの故障時期を推定できます。

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の解析とラベル付けのほか、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、変速機などの機器向解析例が含まれており、独自の予知保全および状況の監視アルゴリズムの開発に活用できます。