Industrial Communication Toolbox

 

Industrial Communication Toolbox

Échanger des données via OPC UA, Modbus, MQTT et d'autres protocoles industriels

Maintenance prédictive et surveillance de l'état

Accédez aux données de fabrication et d'équipements pour créer des applications de surveillance de l'état. Grâce à Predictive Maintenance Toolbox, développez des applications de maintenance prédictive pour votre processus industriel ou votre usine.

OPC UA

Accédez aux données historiques et temps réel des équipements en toute sécurité depuis des serveurs compatibles OPC UA. Trouvez des nœuds disponibles sur un serveur OPC UA et lisez les données historiques dans MATLAB en spécifiant les nœuds et une plage temporelle. Utilisez des abonnements OPC UA pour surveiller le changement des valeurs et traiter les données en fonction des conditions que vous avez définies.

Modbus

Utilisez les applications et les fonctions pour la communication Modbus afin d'envoyer et de recevoir des données provenant de contrôleurs industriels tels que les PLC.

Serveurs PI

Connectez-vous au AVEVA PI System et accédez à des séries temporelles depuis MATLAB pour poursuivre leur analyse et les visualiser.

OPC dans Simulink

Connectez votre modèle Simulink aux données simulées ou temps réel pour les tests et la validation à l'aide de la norme OPC. Validez les modèles Simulink pour le contrôle de processus avancé ou la fabrication intelligente.

MQTT

Connectez-vous à des courtiers conformes à MQTT via TCP ou en utilisant les protocoles WebSocket. Abonnez-vous à des thèmes sur le courtier et traitez les messages sur les thèmes auxquels vous êtes abonné(e). Publiez des messages sur les thèmes du courtier.

OPC HDA

Lisez des données brutes ou traitées provenant des serveurs OPC Historical Data Access et utilisez MATLAB pour les interpréter, les manipuler et les visualiser.

OPC DA

Échangez des données avec les serveurs classiques OPC Data Access dans MATLAB et Simulink.

« Grâce à notre collaboration avec les services de consulting MathWorks, nous avons développé une plateforme robuste pour la supervision avec MATLAB et nous avons fait évolué notre système pilote vers un système moderne de contrôle automatisé. Cette modernisation a permis à nos chercheurs de faire passer rapidement les algorithmes de l'idée aux étapes d'implémentation, de simulation et de déploiement. »

Dr Ryan Hamilton, Genentech

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