MATLAB® e SIMULINK® NA INDÚSTRIA QUÍMICA E PETROQUÍMICA

Big Data e Machine Learning para implantação de estratégias específicas do setor


Engenheiros de processos utilizam o MATLAB® e Simulink® para analisar dados de sensores em tempo real, implementar estratégias de controle e criar sistemas de manutenção preditiva baseados em Big Data e Machine Learning.

 

Principais aplicações:

  • Desenvolvimento de sistemas de manutenção preditiva através da aplicação de técnicas numéricas em sensores de dados de alta velocidade
  • Machine Learning com uso de dados históricos para solução de problemas nos processos
  • Estratégias avançadas de controle preditivo (APC – Advanced Predictive Control)
  • Digitalização da indústria sem a necessidade de contratação de cientistas de dados
Manutenção Preditiva e Processamento de Sinais

 

Com o MATLAB®, você pode desenvolver algoritmos customizados para manutenção preditiva, para as demandas específicas de seus equipamentos. Utilizando a Predictive Maitenance Toolbox™, é possível definir indicadores de condições e estimar a vida útil dos equipamentos. A Signal Processing Toolbox™ é a ferramenta que vai automatizar o monitoramento do desempenho dos circuitos de controle, determinando de forma remota a extensão de eventuais corrosões nos dutos e detectando também a localização e quantidade de vazamentos.

Machine Learning e Big Data

 

Statistics and Machine Learning Toolbox™ é a ferramenta ideal pata aplicação de técnicas de aprendizado de máquina sem a necessidade de um cientista de dados em sua equipe. Além disso, o MATLAB® também propicia alto desempenho em trabalhos com Big Data, seja com dados estruturados ou não-estruturados. Desta forma, você poderá detectar e diagnosticar falhas com mais agilidade e monitorar melhor seus processos.

Deep Learning e Processamento de Imagens

 

Com apenas algumas linhas de código do MATLAB®, você pode criar modelos de Machine Learning e utilizar seus próprios dados para prever condições anormais. Utilizando o Image Processing Toolbox™, você poderá automatizar processos como segmentação de dados de imagens e processamento de grandes conjuntos de dados de imagens. O MATLAB® é também muito útil em aplicações de processamento de imagens, identificando por exemplo imagens com caracterização de chama, imagens térmicas de equipamentos e inspeção de qualidade de filmes plásticos. O aprendizado pode se dar a partir de dados de imagem ou vídeo.

Melhoria de processos com modelagem de dados

 

Através de ferramentas de análise multivariada no MATLAB®, você será capaz de determinar variáveis que afetam o desempenho do processo. O System Identification Toolbox® permite que você crie e utilize modelos de sistemas dinâmicos que são de difícil modelagem a partir de regras primitivas ou especificações. Esta ferramenta também permite estimativas interativas de parâmetros de estados.

APC – Advanced Predictive Control

 

Com o MATLAB® você pode executar simulações dinâmicas para análise do comportamento de sua planta. projete, simule e implante controladores preditivos de modelos lineares e não lineares para sua planta utilizando o Model Predictive Control Toolbox™. É possível também incorporar modelos de processo Aspe Plus e gPROMS no Simulink® e desta forma re-implementar modelos existentes para definir estratégias de controle em seu ambiente de preferência.

Transformação Digital

 

A OPENCADD pode ajudá-lo a implementar estratégias de Big Data específicas às necessidades da sua empresa.

Utilizando o MATLAB® e as arquiteturas de referência pré-construídas, você poderá simplificar suas aplicações. Desde a integração com sistemas de TI corporativos, passando pela nuvem e infraestrutura de dados de produção, até o dimensionamento de clusters e compartilhamento externo, você poderá contar com o MATLAB para simplificar seus processos e melhorar sua conectividade.

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