産業オートメーション、機械向け MATLAB および Simulink

エンジニアは、現代の生産機器の複雑化や、柔軟性に対する要求の増大に対応するため、MATLAB® および Simulink® を活用しています。

産業オートメーションや機械のエンジニアは、MATLAB や Simulink でモデルベースデザインを使用して、次のことを行います。

  • 機械制御および監視ロジックの設計およびテスト
  • 機器の機能に対する自動テストの実施
  • 予知保全およびオペレーション最適化のための AI (人工知能) アルゴリズムの設計
  • 産業用コントローラーおよび PLC 用のリアルタイムコード (C/C++、IEC 61131-3) の生成

「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 が提供する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」

Dr. Michael Kohlert, Mondi

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デジタルツイン

エンジニアは、MATLAB や Simulink を使用して、物理ベースのマルチドメイン モデリング ツールやアセットのデータを使用してモデルを定義できます。データ駆動型モデルと物理モデルはいずれも、稼働中のアセットの実環境データで調整することで、デジタルツインとして機能させることができます。エンジニアは、このようなデジタルツインを使用して、予測、what-if シミュレーション、異常検出、故障分離などを行うことができます。

また、MATLAB や Simulink を使用して、用途に適した場所 (エッジ スマート デバイス、PLC、産業用コントローラー、またはシステムの IT インフラストラクチャ) にデジタルツインを実装することができます。


AI (人工知能)

エンジニアは、MATLAB や Simulink を使用して、産業オートメーションのアプリケーションに AI やデータ サイエンス アルゴリズムを組み込むことができます。データサイエンスや機械学習のエキスパートである必要はありません。たとえば、エンジニアは専用アプリを使ってデータをラベル化したり、AI モデルの学習を行ったりすることで、品質の低いデータも管理できます。


仮想試運転

エンジニアは、MATLAB や Simulink でコンポーネント、システム、またはプラントのシミュレーション モデルを使用して、実際のプロトタイピングや運用機器に実装する前に、設計のテストと妥当性確認を行うことができます。仮想試運転を使用すると、エンジニアはプロセスの早期の段階で設計エラーを特定して排除できるため、開発と妥当性確認にかかる時間を短縮して、リスクと潜在的な損害を軽減できます。


運用環境への統合

MATLAB や Simulink のアルゴリズムは、運用環境のデバイスにフィールドレベル (エッジ)、監視および制御レベル、または企業レベル (サーバーまたはクラウド IT) で展開できます。

MATLAB および Simulink では、幅広いバスやプロトコルを介して通信を行うことができます。以下に例を示します。

  • OPC UA
  • イーサネット TCP または UDP
  • EtherCAT
  • CAN
  • シリアル (例: RS232 または RS485)
  • Modbus
  • GPIB

エンジニアは、MATLAB や Simulink を OSIsoft® PI System™ などのソフトウェアと統合することもできます。