« Malgré les contraintes que représentent une faible expérience en IA, un budget limité et un délai serré, nous avons réalisé dans MATLAB un modèle de diagnostic capable de détecter les défaillances des composants d'une éolienne avec une précision de plus de 90 %. »
MATLAB offre aux ingénieurs l'environnement le plus simple et le plus productif pour développer des algorithmes de maintenance prédictive, puis les déployer.
Détectez les anomalies, identifiez les défauts et estimez la durée de vie utile restante avec des caractéristiques spécifiques au domaine et l'IA low-code
Réutilisez les modèles issus du design, générez des données de capteurs synthétiques, construisez et intégrez des jumeaux numériques
Intégrez-vous aux systèmes IT/OT dans le cloud ou générez du code C/C++ pour un traitement temps réel
La création d'un algorithme prédictif fiable ne se limite pas à l'IA : accédez à vos données, nettoyez-les et explorez-les, puis utilisez votre expertise en ingénierie pour extraire les meilleures caractéristiques afin d'entraîner des algorithmes prédictifs. Familiarisez-vous rapidement avec des fonctions spécifiques aux applications et des exemples de référence.
Grâce aux modèles basés sur la physique prédéfinis dans Simulink et Simscape, vous pouvez générer des données synthétiques de défaillance et de dégradation, identifier les meilleurs capteurs et simuler la performance future.
Réduisez les temps de réponse, transmettez moins de données et communiquez immédiatement les résultats aux opérateurs en implémentant des algorithmes MATLAB sur des dispositifs embarqués et des systèmes IT/OT d'entreprise.
