プロセスエンジニアは MATLAB および Simulink を使用して、ビッグデータおよび機械学習に基づいたリアルタイム センサー データの解析、制御戦略の実装、および予知保全システムの作成を行います。
MATLAB および Simulink により、プロセスエンジニアは以下のことを行えます。
- 高速センサーデータに数値手法を適用して予知保全システムを開発
- 履歴データを活用した機械学習を使って、プロセスの問題をトラブルシューティング
- データモデリングを使って、プロセスのパフォーマンスを向上
- 高度な予測制御 (APC) 戦略を開発および実行
- データ サイエンティストや IT 担当者 に依存することなくデジタル化を採用
「製造業である当社には機械学習の専門知識をもつデータサイエンティストはいませんでしたが MathWorks 製のツールや技術的なノウハウのおかげで、運用環境の予知保全システムを数か月で開発できました」
導入事例
Shell では、MATLAB による予測分析を使用して、化学プラントにおける事象や異常を検出しています。
MATLAB 並列サーバーとマシンビジョンツールが Shell を変革させる方法
Shell と AACoE が、MDCS を使用して簡単で手間の少ない AI ツールをエンジニアに提供し、プロセスを高速化して信頼性を高める方法について説明します。
Sasol のエンジニアが Sasol 製油所で蒸気タービンのエンドツーエンドの予知保全プログラムを実装する方法について説明します。
プロセスシミュレータを上回る機能
従来のプロセスシミュレータは多くの場合、定常状態を取り扱うのには十分ですが、実際のプラントで発生する動的な入出力には対応しきれません。MATLAB を使用すると、モデル全体を把握する独自の方程式やアルゴリズムを作成できます。
Aspen Plus や gPROMS などのプロセスシミュレータと MATLAB を連携させ 、ユニット操作のカスタマイズ、より高度な解析、制御スキームの設計、そして遺伝的アルゴリズムなどの最適化ルーチンも活用することが可能です。
Customer Stories
予知保全および信号処理による資産の最適化
MATLAB は、その機器特有の運用プロファイルやアーキテクチャ プロファイルに合わせてカスタマイズした、予知保全アルゴリズムを作成するのに役立ちます。Predictive Maintenance Toolbox を使用して、機器の状態を示す指標や回転機器の残存耐用時間の推定を行います。
Signal Processing Toolbox により、制御ループのパフォーマンス監視の自動化、リモートでのパイプラインの腐食や孔食の測定、およびパイプラインの漏れの位置と量の検出を行います。
方法を見る (39:51) Tupras、精製所で自動化された制御ループパフォーマンス評価システムを導入。
Customer Stories
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。
Customer Stories
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。
データモデリングによるプロセスの向上
MATLAB の多変量解析ツールを使用して、プロセスのパフォーマンスに影響を及ぼす変数を特定します。System Identification Toolbox では、第一原理や仕様からのモデリングが容易ではない動的システムのモデルを作成および使用できます。また、このツールボックスを使用すると、オンライン パラメーター推定および状態推定を対話形式で行うことができます。
Shell での MATLAB の使用方法を見る (3:35) モデルを開発し、バッチ処理でリアルタイム最適化を実行した方法についてご覧ください。
Customer Stories
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。
Customer Stories
デジタル化
MathWorks は、それぞれの組織のニーズに応じたビッグデータ戦略の策定・実装をサポートします。あらかじめ用意された MATLAB ツールボックスおよびリファレンス アーキテクチャを使用すると、エンタープライズ IT システム、クラウド、生産データ インフラストラクチャとの統合、計算をクラスタへ拡張、モデルをアプリケーションとして展開し、MATLAB を使用していないユーザーと共有するなど、さまざまな領域での応用を簡略化できます。
AVEVA™ システムと直接接続して、リアルタイムのオペレーショナル インテリジェンスを実現する方法をご確認ください。
Shell における MATLAB Production Server を使用したデジタル化推進の取り組み (29:14) をご覧ください。Shell のエンジニアは、さまざまなソースからのデータの統合や、モデルの作成、クラウドおよびエンタープライズ システムへの解析の展開といったプロセスを自動化しました。
Customer Stories
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。
Customer Stories
「MATLAB と Simulink で独自のシステムを開発するメリットには、他社の画一的なソリューションに依存することなく、Johnson Matthey のエンジニアがこれまでに習得した組織的な知識と専門知識を取り入れられる点もあります。」
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