MATLAB和Simu金宝applink为化学和石化工业
工艺工程师使用MATLAB®和Sim金宝appulink®分析实时传感器数据，执行控制策略，并基于大数据和机器学习预测性维护系统。
MATLAB和Simu金宝applink帮助工艺工程师:
- 通过在高速传感器数据应用数字技术开发预测维护系统
- 使用带有历史数据的机器学习来排除过程中的问题
- 使用数据建模，以改善工艺性能
- 制定并实施先进的预测控制(APC)策略
- 采用数字化，而不依赖于数据的科学家或IT人员
“作为一家制造公司，我们没有与机器学习的专业数据的科学家，但MathWorks公司提供了使我们能够开发生产的预防性维护系统在几个月内的工具和技术知识。”
博士迈克尔Kohlert，蒙迪格罗瑙
观看为例
除了过程模拟器
传统的过程模拟器通常足以稳定状态，但他们不能处理的，真正的植物处理输入的动态特性。有了MATLAB，您可以编写自己的公式和算法，让您在整个模型的完全控制。
你也可以与流程仿真集成MATLAB如Aspen Plus和的gPROMS定制单元操作，先进的分析，设计控制方案，并利用优化程序，如遗传算法。
为什么阅读庄信万丰选择了MATLAB在过程模拟器发动机排气后处理系统模型。
有预测性维护和信号处理优化资产
MATLAB能够帮助您开发定制你的设备的具体操作和建筑型材预测性维护算法。使用预测性维护工具箱™设计条件指标和评估你的旋转设备的剩余使用寿命。
您可以使用信号处理工具箱™自动化您的控制回路的性能监控，远程确定在管道腐蚀或蚀斑的程度，并检测管道泄漏的位置和数量。
阅读贝克休斯如何使用MATLAB30-40％实现预测性维护平台，为石油和天然气开采设备，降低整体成本。
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机器学习和大数据
统计和机器学习工具箱中的交互式应用程序允许您应用机器学习技术，而不必成为数据科学方面的专家。MATLAB还为处理大数据提供了一个单独的、高性能的环境——无论是结构化的还是非结构化的。这使您能够更快地执行故障检测和诊断，并更好地监视您的流程。
如何阅读一世2C2研究人员分析了数以百万计的过程数据和发达的机器学习模型的行预测奶粉的功能特性。
深度学习和图像处理
只需几行MATLAB代码，您可以构建使用过程数据来预测异常状况深度学习模型。使用图像处理工具箱™应用向通用流程一样分割图像数据和批量处理大量的图像数据集自动执行。可以在图像使用MATLAB处理应用，例如火焰特性，设备的热成像，和塑料薄膜的质量检验。随着MATLAB深度学习，你可以直接从图像和视频数据的学习功能交涉。
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数据建模的过程改进
使用MATLAB中的多变量分析工具，以确定影响工艺性能的独立驱动变量。系统辨识工具箱™允许您创建和不容易从第一原则或规范建模动态系统的使用模式。该工具箱也可以交互进行在线参数和状态估计。
观看如何使用壳牌MATLAB（3:35）开发模式和批处理过程进行实时优化。
制定并实施APC策略
您可以使用MATLAB控制产品来设计控制方案，并进行动态下载188bet金宝搏仿真植物的行为进行更好的分析。设计，模拟和部署线性和使用模型预测控制工具箱™工厂非线性模型预测控制器。
控制工程师也可以嵌入从Aspen Plus的过程模型和的gPROMS到Simulink。金宝app通过这种方式，你可以重新部署现有的模型在您首选的环境来设计控制策略。
了解如何塔塔钢铁通过优化控制策略，通过一个数字双晶片，他们的工业冷却塔节省了40%的能源。
数字化
MathWorks公司可以帮助您采纳和实施大数据战略，具体到你的组织的需求。您可以使用预置的MATLAB工具箱和参考架构，以简化应用范围广：从企业IT系统，云和生产数据基础设施整合到缩放你的计算以集群或与非MATLAB用户应用程序共享部署您的模型。
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表壳如何拥抱数字化（29:14）使用MATLAB生产服务器™。壳牌工程师自动化的流程，不同来源的数据集成，建筑模型和部署他们的分析到云和企业系统。
关闭循环与DCS部署
MATLAB算法可与各种与OPC工具箱™DCS系统的集成。OPC开发工具提供了访问直接从MATLAB和Simulink实时和历史数据的OPC。金宝app你可以读，写和从设备，如DCS，监控和数据采集系统，和PLC记录OPC数据。OPC工具箱，您可以用来自符合OPC DA，HDA和UA标准实时服务器和数据历史数据进行工作。
阅读基因泰克如何使用MATLAB和OPC工具箱建立生物反应器监控算法开发平台。
“在MATLAB和Simulink中开发我们自己的系统的另一个好处是，我们可以获取Johnson Matthey工程师积累的金宝app组织知识和专业知识，而不是依赖于其他公司的通用解决方案。”
蒂姆·瓦特林，庄信万丰
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