Digital Twins for Smart Manufacturing
With the increasing popularity of AI, new frontiers are emerging in predictive maintenance and manufacturing decision science. However, there are many complexities associated with modeling plant assets, training predictive models for them, and deploying these models at scale, including:
Generating failure data, which can be difficult to obtain, but physical simulations can be used to create synthetic data with a variety of failure conditions.
Ingesting high-frequency data from many sensors, where time-alignment makes it difficult to design a streaming architecture.
This talk will focus on building a system to address these challenges using MATLAB®, Simulink®, Apache™ Kafka®, and Microsoft® Azure®. You will see a physical model of an engineering asset and learn how to develop a machine learning model for that asset. To deploy the model as a scalable and reliable cloud service, we will incorporate time-windowing and manage out-of-order data with Apache Kafka.
Recorded: 6 Nov 2019
Featured Product
Predictive Maintenance Toolbox
Up Next:
Related Videos:
Web サイトの選択
Web サイトを選択すると、翻訳されたコンテンツにアクセスし、地域のイベントやサービスを確認できます。現在の位置情報に基づき、次のサイトの選択を推奨します:
また、以下のリストから Web サイトを選択することもできます。
最適なサイトパフォーマンスの取得方法
中国のサイト (中国語または英語) を選択することで、最適なサイトパフォーマンスが得られます。その他の国の MathWorks のサイトは、お客様の地域からのアクセスが最適化されていません。
南北アメリカ
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
ヨーロッパ
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
アジア太平洋地域
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)