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
Shell은 MATLAB을 사용한 예측 분석으로 화학 플랜트의 이벤트와 이상 증상을 감지합니다.
MATLAB Parallel Server 및 머신 비전 툴로 Shell을 변환하는 방법
Shell과 AACoE가 MDCS를 사용하여 엔지니어들에게 쉽고 간편한 AI 툴을 제공함으로써 프로세스의 속도를 높이고 안정성을 향상하는 방법을 보여줍니다.
Sasol의 엔지니어들이 Sasol 정제소의 증기 터빈에 대한 종단간 예측 정비 프로그램을 구현한 방법을 알아볼 수 있습니다.
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.
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.
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.
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.
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."
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