化学および石油化学

機械学習とビッグデータ

Statistics and Machine Learning Toolbox の対話型アプリにより、データサイエンスの専門家でなくても機械学習の手法を適用できます。また、MATLAB は、構造化されているかどうかにかかわらず、ビッグデータの処理のための高性能な一元環境を提供します。これにより故障の検出や診断を速やかに行うことができ、プロセスをより効率的に監視できます。

I2C2 の研究者が何百万行ものプロセスデータを分析し、粉乳の機能特性を予測するための機械学習モデルを開発した方法についてお読みください。

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ディープラーニングおよび画像処理

わずか数行の MATLAB コードで、プロセスデータを使用して異常な状態を予測するためのディープラーニング モデルを構築できます。Image Processing Toolbox アプリを使用して、画像データのセグメント化や大きな画像データセットのバッチ処理などの一般的なプロセスを自動化します。MATLAB は、炎の特性評価、装置のサーマルイメージング、プラスチックフィルムの品質検査などの画像処理アプリケーションに使用できます。MATLAB のディープラーニングにより、画像データやビデオデータから特徴表現を直接学習できます。

APC 戦略の開発および実装

MATLAB の制御製品を使用すると、制御スキームをデザインしたり、プラントでの動作をより的確に解析するための動的なシミュレーションを実行したりできます。Model Predictive Control Toolbox を使用して、プラント用の線形および非線形モデル予測コントローラーを設計、シミュレーション、および展開できます。

制御エンジニアは、Aspen Plus と gPROMS のプロセスモデルを Simulink に埋め込むこともできます。この方法で既存のモデルを再活用しながら、制御戦略を設計できます。

Tata Steel がデジタルツインを活用して制御戦略を最適化し、産業用冷却タワーのエネルギーを 40% 削減した方法についてお読みください。

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DCS 配布によって情報伝達を完結させる

MATLAB のアルゴリズムは、Industrial Communication Toolbox を使用してさまざまな DCS システムと統合することができます。このツールボックスは、MATLAB と Simulink から直接、リアルタイムおよびヒストリカルな OPC データへのアクセスを可能にします。DCS、監視制御およびデータ収集システム、PLC などのデバイスからの OPC データの読み取り、書き込み、およびログに記録できます。Industrial Communication Toolbox を使用すると、Modbus センサー、PI サーバーからのデータ、OPC DA、HDA、UA 規格に準拠したその他のデータヒストリアンからのデータも扱うことができます。

Genentech が MATLAB と Industrial Communication Toolbox を使用して、バイオリアクター用の監視制御アルゴリズム開発プラットフォームを構築する方法についてお読みください。

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