MATLAB 및 Simulink를 사용한 예측 정비
사용자 지정 예측 정비 알고리즘 개발 및 배포
“우리는 AI와 관련한 사전 경험은 거의 없었지만 제한된 예산과 촉박한 기한 내에 MATLAB에서 풍력 터빈 부품 고장을 90%가 넘는 정확도로 감지할 수 있는 진단 모델을 완성해 냈습니다.”
엔지니어 역량 강화
MATLAB 은 엔지니어가 예측 정비 알고리즘을 개발하여 구동 중인 시스템에 배포할 수 있는 가장 쉽고 생산적인 환경입니다.
예측 알고리즘 설계
도메인별 특징 및 로우코드 AI로 이상 검출, 결함 식별 및 잔여 수명 추정
구성요소 및 시스템 모델링
설계로부터 모델 재사용, 합성 센서 데이터 생성, 디지털 트윈 구축 및 통합
자유로운 배포
클라우드에서 IT/OT 시스템에 통합 또는 실시간 처리를 위한 C/C++ 코드 생성
예측 알고리즘 설계
신뢰성 있는 예측 알고리즘을 만드는 일은 단순히 AI만의 문제가 아닙니다. 데이터에 액세스하고 이를 정리 및 탐색한 후 공학 전문 지식을 활용하여 예측 알고리즘 훈련에 가장 좋은 특징을 추출해야 합니다. 응용 사례 특정 함수와 참조 예제로 빠르게 시작할 수 있습니다.
- 클라우드 저장공간, 데이터베이스, 데이터 기록에 대한 내장 인터페이스 및 산업 프로토콜을 사용하여 스트리밍 데이터와 아카이브 데이터에 액세스
- 대화형 방식 통계 및 신호 처리 기법으로 데이터 정리 및 탐색
- 진단 특징 디자이너를 사용하여 시간 영역, 주파수 영역 및 응용 사례별 특징 추출 및 순위 지정
- 로우코드 AI, 통계 및 모델 기반 방법을 사용하여 결함 식별 및 고장 수명 예측
자유로운 배포
임베디드 기기와 기업용 IT/OT 시스템에서 MATLAB 알고리즘을 구현하여 응답 시간을 단축하고 데이터 송신량을 줄이며, 작업자가 즉시 활용할 수 있는 결과를 산출할 수 있습니다.
- 자산 및 에지 기기에서의 직접 실시간 처리를 위해 MATLAB에서 C/C++ 코드를 생성하여 수작업 코딩 방지
- 재코딩 또는 사용자 지정 인프라 생성 없이 다양한 클라우드 플랫폼에 통합하여 MATLAB 알고리즘 확장
