予知保全向け MATLAB

予知保全向け MATLAB および Simulink

「AI の経験がほとんどなかったにもかかわらず、限られた予算と厳しい納期の中、MATLAB を使用して、風力タービンコンポーネントの故障を 90% 以上の精度で検出する診断モデルを完成させることができました。」

MATLAB は、エンジニアが予知保全アルゴリズムを開発し、運用環境に展開するための最も簡単かつ生産的な環境です。

ドメイン固有の特徴量とローコード AI を使用した異常の検出、故障の特定、残存耐用時間の推定

設計からのモデルの再利用、合成センサーデータの生成、デジタルツインの構築と統合

クラウドでの IT/OT システムとの統合、またはリアルタイム処理のための C/C++ コードの生成

信頼性の高い予測アルゴリズムを作成することは単に AI を活用することにとどまりません。データにアクセスしてクリーニングし、調査したうえで、エンジニアリングの専門知識を使用して予測アルゴリズムの学習に最適な特徴量を抽出します。特定用途向けの関数と参照例を使用するとすぐに始められます。

クラウドストレージ、データベース、データヒストリアン、産業用プロトコル向けの組み込みのインターフェイスを使用してストリーミングおよびアーカイブされたデータにアクセス
対話形式の統計的手法や信号処理手法を使用してデータをクリーニングおよび調査
診断特徴デザイナーを使用して、時間領域、周波数領域、特定用途向けの特徴を抽出してランク付け
ローコード AI、統計的手法、モデルベースの手法を使用して故障を特定し、故障までの時間を予測

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