MATLAB und Simulink für den automatisierten Materialtransport

Entwicklung von Embedded Software, Optimierung des Betriebs und Vorhersage von Maschinenausfällen

Ingenieure aus dem Bereich des automatisierten Materialtransports nutzen Model-Based Design vom Entwurf bis hin zum laufenden Betrieb ihrer Ausrüstung.

Mit MATLAB^® und Simulink^® können Sie:

durch systematische, durchgängige Nutzung digitaler Modelle während des gesamten Entwicklungsprozesses fortschrittliche autonome sowie Steuerungs-Algorithmen entwickeln
die Softwarequalität durch automatische Generierung von Echtzeitcode (IEC 61131-3 oder C/C++) erhöhen
Maschinensoftware durch virtuelle Inbetriebnahme in Simulationen optimieren und verifizieren
Software für die Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance auf Embedded Systems sowie Cloud- und Edge-Systemen entwickeln und bereitstellen

Entwurf von Steuerungs- und autonomen Systemen

Model-Based Design ist ein mathematischer und visueller Ansatz zur Entwicklung komplexer Steuerungssysteme und autonomer Systeme, bei dem vom Entwurf über die Analyse und Simulation bis hin zur automatischen Codegenerierung und Verifikation durchgängig digitale Modelle eingesetzt werden. Model-Based Design kann für Anwendungen des automatisierten Materialtransports wie Pick-and-Place, Bewegungssteuerungen, autonome Algorithmen mit KI oder die Vibrationsunterdrückung für Roboterarme, AGVs, Staplerkräne und vieles weitere eingesetzt werden. Es ermöglicht zudem ein virtuelles Prototyping, wodurch Sie die Systemleistung analysieren können, bevor überhaupt fertige Hardware für Tests zur Verfügung steht.

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Automatische Codegenerierung

Aus digitalen Modellen können Sie direkt Code wie C, C++, CUDA^®, Verilog^® VHDL^® und Strukturierten Text generieren. Für SPS und Industriesteuerungen, die mit Ladder-Diagrammen, Strukturiertem Text oder C arbeiten, ist die Generierung von Produktionscode verfügbar. Simulink PLC Coder™ generiert automatisch IEC 61131-3-konformen Code für Ladder-Diagramme und Strukturierten Text und minimiert so den manuellen Programmieraufwand und eingeschleppte Fehler. Die Codegenerierung unterstützt außerdem typische Entwicklungsumgebungen (IDEs) von Drittanbietern.

Simulink PLC Coder generiert Test Benches, die Sie bei der Verifikation von Strukturiertem Text und Ladder-Diagrammen auf Steuerungen und in Simulations-Tools unterstützen. Darüber hinaus erstellt er Codegenerierungs-Berichte mit statischen Codemetriken und bidirektionaler Rückverfolgbarkeit zwischen Modell und Code. Im automatisierten Materialtransport kommen weltweit zahlreiche verschiedene SPS zum Einsatz. Simulink PLC Coder gestattet Ihnen die Auswahl des Bereitstellungs-Targets und die Implementierung von Software auf unterschiedlichsten SPS.

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Virtuelle Inbetriebnahme

Der Einsatz von MATLAB und Simulink zur virtuellen Inbetriebnahme von Maschinen erspart Ihnen Zeit, indem Sie die Maschinensoftware mit digitalen Modellen sowie in Desktop- und Echtzeit-Simulationen noch vor dem Testen der eigentlichen Hardware frühzeitig verifizieren und validieren können. Durch eine virtuelle Inbetriebnahme erhöhen Sie die Softwarequalität und können verschiedenste Szenarien sowie die Interaktion sämtlicher Komponenten ausgiebig testen, bevor diese physisch verfügbar sind. Darüber hinaus gestattet die virtuelle Inbetriebnahme eine Feinabstimmung der Regelungsparameter noch vor der endgültigen Inbetriebnahme der tatsächlichen Ausrüstung (wie Staplerkränen, Deckenhebezeugen, etc.), und damit Vibrations- und Schwingungsunterdrückungs-Steuerungen überflüssig zu machen.

Simulation eines Deckentransportsystems

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Predictive Maintenance

Durch Predictive Maintenance können Sie im Betrieb befindliche Industriegeräte wie Pick-and-Place-Roboter, Förderbänder und Staplerkräne mithilfe digitaler Modelle (z. B. digitaler Zwillinge) warten. Diese digitalen Modelle nutzen Sensordaten und andere relevante Informationen, um Anomalien zu erkennen, den Zustand von Komponenten zu überwachen und die Restnutzungsdauer (Remaining Useful Life, RUL) zu schätzen.

Mit MATLAB, Simulink und der Predictive Maintenance Toolbox™ können Sie Software zur Zustandsüberwachung und Predictive Maintenance entwickeln und in Cloud-Systemen sowie auf Edge-Geräten bereitstellen.

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Nutzung von MATLAB und Simulink für Ausrüstung zum Materialtransport

Wie machen Sie sich innovative Mechatronik bestmöglich zunutze?

Clearpath Robotics beschleunigt die Algorithmen-Entwicklung für Industrieroboter

3T entwickelt Roboter-Notbremssysteme mittels Model-Based Design

„Mit Simulink und HDL Coder haben wir Programmierfehler vermieden und den Verzögerungsabgleich, das Pipelining und andere mühsame und fehleranfällige Aufgaben automatisiert. Änderungswünsche unserer Kunden können wir jetzt unkompliziert und zügig umsetzen und sind schneller auf dem Markt.“
Ronald van der Meer, 3T