生产分析

制造分析操作和事件数据和技术的使用,以确保质量、提高性能和产量,降低成本。生产流程的分析尤为重要制造业包括半导体、化学、能源生产和生物药剂学。

生产4.0分析是产业的一个组成部分,是人工智能和机器学习密切相关,物联网,数字化,AR / VR、电气化、清洁能源等新技术。MATLAB^®使数据工程师和工艺工程师开发缺陷检测和先进过程控制算法,并将它们部署到应用程序为工业系统。

使用MATLAB进行生产分析

检测缺陷在制造业分析使用目视检查系统基于深度学习技术和私人数据从工业相机、SEM、x射线图像,和其他来源。MATLAB可以帮助工程师与整个工作流包括数据准备、人工智能建模和部署。

访问操作和测试数据通过数据库制造业(SQL, NoSQL)分析,特定的文件格式(STDF),或工业物联网通信系统(OPC)生产设备。你也可以连接到云数据使用MATLAB云接口受欢迎的服务,比如Amazon S3, Azure数据湖,和Google存储。

应用机器学习或多目标优化制造业的技术分析multiple-variate数据实现先进的过程控制,监控过程,预测漂移和违约,确定根本原因,并优化生产配方。你可以选择从最受欢迎的分类、聚类、和回归算法使用交互式应用程序,如分类和回归学习者应用。自动化构建优化的机器学习模型使用的过程AutoML技术包括特征选择、模型选择和hyperparameter调优。

部署数据分析功能制造业生产系统在嵌入式硬件或边缘企业IT系统。MathWorks帮助它和工程一起工作提供切实的业务结果通过使用你选择的IT基础设施没有重新编码成其他语言。

数字双模型有助于克服典型制造分析困难:昂贵的硬件测试成本,难以获得故障数据,时间多传感器之间的一致性,和复杂的设计空间。数字双模型可以包括基于物理的方法使用Simscape™、统计数据驱动的方法或基于ai的方法。模型反映了操作资产当前的环境,年龄,和配置,通常包括资产数据直接流到优化算法。

有关机器学习与MATLAB的更多信息,请参阅统计和机器学习工具™。