Les fournisseurs de services techniques utilisent MATLAB et Simulink afin de résoudre les problèmes techniques pour leurs clients. En s'appuyant sur la plateforme de calcul et de design MATLAB, les équipes peuvent partager un ensemble commun de produits pour échanger leurs travaux et des idées. Vous pouvez également ajouter des produits supplémentaires, des applications et des toolboxes spécifiques à une discipline et les déployer dans des domaines particuliers tout en formant l'ensemble de l'équipe aux fonctionnalités de MATLAB et Simulink. Ces produits vous permettent d'accélérer les projets dans des domaines industriels comme les systèmes aérospatiaux et automobiles, les télécommunications et l'imagerie médicale.
Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez :
- Développer des systèmes d'ingénierie
- Optimiser les designs de systèmes embarqués
- Simuler des phénomènes physiques complexes
- Utiliser l'approche Model-Based Design et la génération automatique de code pour implémenter des algorithmes
- Adopter le développement agile de systèmes
- Exploiter le Cloud Computing pour la scalabilité
« Nous avions tous ces modèles haute-fidélité et nous ne voulions pas faire de compromis sur la fidélité, mais nous souhaitions arriver à un temps de simulation très faible pour exécuter ce type de processus de simulation itératif. »
Aseem Routray, KPIT Technologies Limited
Utiliser MATLAB et Simulink pour les services techniques d'ingénierie
Digitalisation pour le développement des entreprises
Développez votre organisation de services d'ingénierie en vous appuyant sur des outils de modélisation et d'analyse auxquels l'industrie fait confiance. MATLAB et Simulink vous aident à constituer une équipe flexible et efficace, capable d'évoluer et de s'adapter aux dernières tendances grâce à des toolboxes et des modules complémentaires compatibles. Vous pouvez utiliser des applications et des architectures de référence prédéfinies pour simplifier de nombreuses applications : depuis l'intégration avec les systèmes informatiques de l'entreprise, le cloud et les infrastructures de données de production, jusqu'à la mise à l'échelle de vos calculs sur des clusters ou le déploiement de vos modèles ou de votre code sous forme d'applications pouvant être partagées avec des utilisateurs en dehors de l'environnement MATLAB.
Témoignages clients
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Deep Learning et traitement d'images
Avec seulement quelques lignes de code MATLAB, vous pouvez développer des modèles de Deep Learning qui utilisent vos données mesurées pour identifier des objets et prédire les conditions anormales. Les applications d'Image Processing Toolbox vous permettent d'automatiser des processus courants comme la segmentation d'image et le traitement en mode batch de volumes importants d'images. Vous pouvez utiliser MATLAB dans des applications de traitement d'images telles que l'imagerie thermique des équipements, la classification biomédicale pour l'analyse de données de santé et l'inspection de la qualité de fabrication. Grâce au Deep Learning dans MATLAB, votre système peut apprendre les représentations des caractéristiques directement à partir d'images, de vidéos ou de signaux.
Approche Model-Based Design et développement de produits
Implémentez l'approche Model-Based Design avec MATLAB et Simulink pour réduire le temps de développement de 50 % ou plus. Dans l'approche Model-Based Design, vos modèles de systèmes deviennent le centre de votre processus de développement, ce qui réduit considérablement les problèmes de communication entre les équipes et aide à vérifier les performances du système dès le début à travers la simulation. Vous pouvez déplacer vos ressources et votre attention de l'implémentation du code et du débuggage de pilotes de bas niveau vers le design et le test de systèmes.
Avec App Designer, MATLAB Compiler et Simulink Compiler, vous pouvez créer des applications autonomes dotées d'interfaces utilisateur (UI) personnalisées et les partager avec d'autres personnes, même si elles ne savent pas comment utiliser MATLAB et Simulink.
Témoignages clients
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CPU, FPGA, SoC et tous les types de déploiement sur du hardware
MATLAB et Simulink vous permettent de déployer des modèles sur de nombreuses cibles de déploiement dans un environnement de production. Vous pouvez convertir des modèles en code C, C++, HDL, et CUDA® pour un déploiement sur des dispositifs embarqués ou périphériques. Avec MATLAB et Simulink, vous pouvez également intégrer des modèles à des applications serveur ou desktop développées en interne. Pour accélérer les simulations et les applications, vous pouvez utiliser du code C/C++ et MEX généré, des GPU ou des pools de nœuds de calcul.
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Développement agile de systèmes
L’approche Model-Based Design étend les principes agiles au développement de systèmes comprenant des composants physiques ainsi que du logiciel. L’approche Model-Based Design est applicable à l'ensemble du cycle de développement : la capture des exigences, l'architecture du système et le design des composants, jusqu'à l'implémentation, la vérification, le test et le déploiement. Les simulations de systèmes multi-domaines permettent d'accélérer le design et facilitent les interactions avec le client pour que vous puissiez vous adapter rapidement à l'évolution des exigences. La génération automatique de code produit du software fonctionnel que vous pouvez immédiatement déployer et tester sur le hardware cible.
Simulink s'intègre à Jenkins™, Jira, Git™, GitHub® et à d'autres outils de développement agile.
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