공정 엔지니어는 MATLAB 및 Simulink 를 사용하여 실시간 센서 데이터를 분석하고, 제어 전략을 구현하고, 빅 데이터 및 머신 러닝을 기반으로 한 예측 유지보수 시스템을 생성합니다.
MATLAB 및 Simulink 는 공정 엔지니어에 도움이 됩니다.
- 고속 센서 데이터에 수치 기법을 적용하여 예측 유지보수 시스템 개발
- 과거의 데이터를 활용한 머신 러닝 사용으로 프로세스 문제 해결
- 데이터 모델링을 사용하여 공정 성능 개선하기
- 고급 예측 제어(APC) 전략 개발 및 구현
- 데이터 과학자 또는 IT 인력 에 의존하지 않고 디지털화 도입
"제조 회사로서 머신 러닝 전문 지식이 있는 데이터 과학자가 있는 것은 아니지만, MathWorks에서 툴과 기술 노하우를 제공하여 몇 달 만에 시스템 구축 예방 유지보수 시스템을 개발할 수 있었습니다."
예제 보기
공정 시뮬레이터를 넘어
전통적 공정 시뮬레이터는 일반적으로 정상 상태 조건에 충분하지만 실제 설비가 다루는 투입물의 동적 특성을 다룰 수는 없습니다. MATLAB을 사용하면 방정식과 알고리즘을 직접 작성하여 전체 모델을 완벽하게 제어할 수 있습니다.
사용자 지정 단위 작업, 고급 분석, 제어 방식 설계 및 유전 알고리즘과 같은 최적화 루틴 활용을 위해 Aspen Plus 및 gPROMS와 같은 공정 시뮬레이터에 MATLAB을 통합 할 수도 있습니다.
![자산 최적화를 위한 예측 유지보수](https://kr.mathworks.com/solutions/energy-production/energy-resources/chemicals-materials/_jcr_content/mainParsys/band_copy_copy_10388/mainParsys/column_0_copy_copy_c/1/image.adapt.full.medium.jpg/1737632999190.jpg)
예측 유지보수 및 신호 처리를 통한 자산 최적화
MATLAB은 장비의 특정 작동 및 아키텍처 프로파일에 대해 맞춤화된 예측 유지보수 알고리즘을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. Predictive Maintenance Toolbox 를 사용하여 상태 지표를 설계하고 회전식 장비의 잔여 수명을 예측합니다.
Signal Processing Toolbox 를 사용하여 제어 루프의 성능 모니터링 자동화, 파이프라인의 부식 또는 점식 범위의 원격 판단, 파이프라인 누출의 위치 및 수량 감지가 가능합니다.
방법 학습하기 (39:51) Tupras가 당사 공장에서 자동 제어 회로 성능 평가 시스템을 구현했습니다.
머신 러닝 및 빅 데이터
Statistics and Machine Learning Toolbox 의 대화형 앱을 통해 데이터 과학의 전문가가 될 필요 없이 머신 러닝 기법을 적용할 수 있습니다. 또한, MATLAB은 구조화되었든 구조화되지 않았든 빅 데이터 작업을 위한 고성능 단일 환경을 제공합니다. 이를 통해 장애 감지 및 진단을 더욱 빠르게 수행하고 프로세스를 더욱 원활하게 모니터링할 수 있습니다.
I2C2 연구원들이 수백만 행의 공정 데이터를 분석하고 분유의 기능적 특성을 예측하기 위한 머신 러닝 모델을 개발한 방법을 알아보십시오.
![다양한 데이터 소스 통합](https://kr.mathworks.com/solutions/energy-production/energy-resources/chemicals-materials/_jcr_content/mainParsys/band_608939543_copy_/mainParsys/upsize/mainParsys/columns/2/image_copy.adapt.full.medium.jpg/1737632999321.jpg)
![이미지 프로세싱 및 PDE 이미지 프로세싱 및 PDE](https://kr.mathworks.com/solutions/energy-production/energy-resources/chemicals-materials/_jcr_content/mainParsys/band_608939543_copy__117833734/mainParsys/upsize/mainParsys/columns/1/image_copy_1032412680.adapt.full.medium.jpg/1737632999422.jpg)
딥러닝 및 이미지 프로세싱
MATLAB 코드 몇 줄만으로 처리 데이터를 사용하여 비정상 조건을 예측하는 딥러닝 모델을 빌드할 수 있습니다. Image Processing Toolbox 응용 프로그램을 사용하여 이미지 데이터를 분할하고 큰 이미지 데이터 세트를 일괄 처리하는 것과 같은 공통 프로세스를 자동화합니다. 화염 특성화, 장비의 열 이미징 및 플라스틱 필름 품질 검사와 같은 이미지 처리 응용 프로그램에 MATLAB을 사용할 수 있습니다. MATLAB에서 딥러닝을 통해 이미지 및 비디오 데이터로부터 직접 특징 표현을 학습할 수 있습니다.
데이터 모델링을 통한 공정 개선
MATLAB의 다변량 분석 툴을 사용하여 프로세스 성능에 영향을 미치는 독립적 변수를 판단하십시오. System Identification Toolbox 를 통해 제1원칙 또는 사양으로부터 쉽게 모델링할 수 없는 동적 시스템 모델을 만들고 사용할 수 있습니다. 이 툴박스를 사용하여 온라인 파라미터 및 상태 추정을 대화형 방식으로 수행할 수도 있습니다.
Shell에 MATLAB이 사용되는 방식 보기 (3:35) 모델을 개발하고 배치 프로세스에서 실시간 최적화 수행하기.
![성능 개선 성능 개선](https://kr.mathworks.com/solutions/energy-production/energy-resources/chemicals-materials/_jcr_content/mainParsys/band_copy_copy_10388_2062104771/mainParsys/column_0_copy_copy/2/image.adapt.full.medium.jpg/1737632999531.jpg)
APC 전략 개발 및 구현
MATLAB 제어 제품을 사용하여 제어 스킴을 설계하고 플랜트 동작의 더욱 원활한 분석을 위한 동적 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다. Model Predictive Control Toolbox 를 사용하여 플랜트의 선형 및 비선형 모델 예측 컨트롤러를 설계, 시뮬레이션 및 배포하십시오.
컨트롤 엔지니어는 Aspen Plus 및 gPROMS의 공정 모델을 Simulink에 임베드할 수 있습니다. 이러한 방식으로 기존 모델을 재배포하여 원하는 환경에서 제어 전략을 설계할 수 있습니다.
Tata Steel에서 디지털 트윈을 통한 제어 전략 최적화로 산업 냉각 타워의 에너지를 40%나 절감한 비결을 알아보십시오.
디지털화
MathWorks는 조직의 요구 사항에 맞는 빅 데이터 전략 채택 및 구현을 도울 수 있습니다. 사전 구축된 MATLAB 툴박스 및 참조 아키텍처를 사용하여 엔터프라이즈 IT 시스템, 클라우드 및 시스템 구축 데이터 인프라와의 통합부터 계산을 클러스터로 확장하거나 MATLAB 사용자가 아닌 사용자와 공유할 수 있도록 응용 프로그램으로 배포하는 등 다양한 응용 프로그램을 단순화할 수 있습니다.
AVEVA™ PI 시스템과 직접 연결하고 실시간 운영 인텔리전스를 활성화하는 방법에 대해 알아보십시오.
MATLAB Production Server 로 디지털화를 구현한 Shell의 사례 (29:14) 를 시청해 보십시오. Shell의 엔지니어들은 여러 소스로부터의 데이터 통합, 모델 구축 및 클라우드와 엔터프라이즈 시스템으로의 분석 배포를 위한 프로세스를 자동화했습니다.
![디지털 변환](https://kr.mathworks.com/solutions/energy-production/energy-resources/chemicals-materials/_jcr_content/mainParsys/band_copy_copy_10388_2120197713/mainParsys/column_0_copy_copy/2/image.adapt.full.medium.jpg/1737632999733.jpg)
![DCS 배포로 루프 폐쇄 DCS 배포로 루프 폐쇄](https://kr.mathworks.com/solutions/energy-production/energy-resources/chemicals-materials/_jcr_content/mainParsys/band_608939543_copy__2109120905/mainParsys/upsize/mainParsys/columns/1/image_copy_103241268.adapt.full.medium.jpg/1737632999830.jpg)
DCS 배포로 루프 폐쇄
Industrial Communication Toolbox 를 사용하여 MATLAB 알고리즘을 다양한 DCS 시스템에 통합할 수 있습니다. 이 툴박스를 통해 MATLAB 및 Simulink에서 실시간 및 과거 OPC 데이터에 직접 액세스할 수 있습니다. DCS, 감독 제어 및 데이터 수집 시스템, PLC와 같은 기기에서 OPC 데이터를 읽고, 쓰고, 기록할 수 있습니다. 또한 Industrial Communication Toolbox를 사용하면 Modbus 센서, PI 서버의 데이터, 그리고 OPC DA, HDA, UA 표준에 부합하는 그 외의 데이터 기록을 사용하여 작업할 수도 있습니다.
Genentech가 MATLAB 및 Industrial Communication Toolbox를 사용하여 바이오리액터를 위한 감독 제어 알고리즘 개발 플랫폼을 빌드하는 방법을 알아보십시오.
"MATLAB 및 Simulink에서 자체 시스템을 개발하는 또 하나의 장점은 광범위로 적용하는 다른 회사의 솔루션에 의존하기보다 Johnson Matthey 엔지니어들이 축적한 조직의 지식과 적립되는 전문 지식을 확보할 수 있다는 것입니다."