基于MATLAB和Si金宝appmulink的采矿
冶金学家和工艺工程师使用MATLAB®和仿真软金宝app件®优化吞吐量，减少停机时间，提高安全性。他们分析实时传感器数据，建模和模拟采矿作业，实施控制策略，并利用人工智能系统。
MATLAB和Simu金宝applink帮助采矿工程师:
- 通过将数值技术应用于高速传感器数据，开发预测性维护系统
- 使用具有历史数据的机器学习来排除流程问题
- 使用工厂和设备建模和仿真来提高工艺性能
- 与数据科学家和IT人员合作，采用数字化技术
- 当传感器关闭时，使用数字孪生设备继续工厂的运行
“MATLAB使我们能够将以前无法读取的数据转换成可用的格式;自动过滤、光谱分析和变换步骤的多卡车和地区;最后，实时应用机器学习技术来预测进行维护的理想时间。”
Gulshan Singh, Baker Hughes
提取
通过预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB可以帮助您开发自定义的预测性维护算法，以特定的操作和架构配置您的设备。使用预测性维护工具箱™设计条件指标，并估计您的旋转设备的剩余使用寿命。
您可以使用信号处理工具箱™自动监控控制回路的性能，远程确定管道腐蚀或点蚀的程度，并检测管道泄漏的位置和数量。
阅读贝克休斯如何使用MATLAB为天然气和石油开采设备实施预测性维护平台，并将总体成本降低30-40%。
处理
机器学习、深度学习和大数据
统计和机器学习工具箱中的交互式应用程序™ 让您应用机器学习技术，而不必成为数据科学方面的专家。MATLAB还为处理大数据和开发深度学习模型提供了单一、高性能的环境。这使您能够更快地执行故障检测和诊断，并更好地监控流程。
阅读Ruukki工程师如何减少他们的分析通过集成各种数据库和使用机器学习进行流程优化，时间从几天到不到一分钟。
模拟故障数据
传统上，工程师根据从传感器收集的数据优化采矿工厂和流程。然而，传感器数据并不总是适用于机器中的多种可能的故障模式。相反，您可以通过创建机器模型并模拟错误的操作条件，使用模拟数据来表示故障。
金宝appSimulink和Simscape™使您能够构建一个可以根据其物理组件和动力学描述其行为的机器模型。您可以通过修改参数值、注入故障和改变模型动力学来表示机器的不同故障模式。
通过数据建模改进流程
利用MATLAB中的多元分析工具，确定影响工艺性能的独立驱动变量。System Identification Toolbox™允许您创建和使用不容易根据第一原则或规范建模的动态系统模型。工具箱还允许您交互式地执行在线参数和状态估计。
看看Shell是如何使用MATLAB的(3:35)开发模型并对批处理过程进行实时优化。
供应链物流
简化计划和安排活动
通过离散事件模拟提高生产和调度效率。使用SimEvents™，您可以研究批生产过程中任务时间和资源使用的影响。使用MATLAB和Simulink金宝app产品，您还可以进行下载188bet金宝搏与预测、容量规划和供应链管理相关的决策的操作研究。
了解通用电气运输公司如何利用MATLAB开发了机车辅助驱动系统。
数字转换
数字化
MathWorks可以帮助您采用和实现特定于组织需求的大数据策略。您可以使用预构建的MATLAB工具箱和参考架构来简化广泛的应用程序:从集成企业IT系统、云和生产数据基础设施到将计算扩展到集群或将模型部署为应用程序与MATLAB之外的用户共享。看看如何在云上实现这一点．
了解更多关于如何也可以直接与OSIsoft PI连接系统。
看看Shell是如何拥抱数字化的(29:14)使用MATLAB生产服务器™. 壳牌工程师自动化了他们的流程，用于集成来自不同来源的数据、构建模型以及将分析部署到云和企业系统。
“作为地质学家，MATLAB使我们能够利用我们在预测框架、分析和模拟匹配方面的专业知识，实现行业内独一无二的算法。在MathWorks顾问的帮助下，我们将这些算法作为一个易于使用的应用程序部署到世界各地的同事中。”
尼克·豪斯，谢尔
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