Développer du logiciel embarqué, optimiser les opérations, et prédire
Les ingénieurs de l'industrie de la manutention automatisée utilisent l'approche Model-Based Design de la conception des équipements à leur exploitation.
Avec MATLAB® et Simulink®, vous pouvez :
- Développer des algorithmes avancés d'autonomie et de contrôle grâce à une utilisation systématique de modèles numériques tout au long du processus de développement
- Améliorer la qualité du software grâce à la génération automatique de code temps réel (IEC 61131-3 ou C/C++)
- Optimiser et vérifier le software machine dans des simulations grâce au virtual commissioning
- Développer des logiciels de surveillance d'état et de maintenance prédictive et les déployer vers des systèmes embarqués, cloud et de périphérie
Design de systèmes de contrôle et autonomes
L'approche Model-Based Design est une approche mathématique et visuelle pour le développement de systèmes complexes de contrôle et autonomes, qui vous permet d'utiliser des modèles numériques de l'étape de design, d'analyse et de simulation jusqu'à la génération automatique de code et la vérification. Vous pouvez utiliser l'approche Model-Based Design dans des applications de manutention automatisée telles que le « pick-and-place », le contrôle des mouvements, les algorithmes autonomes utilisant l'IA, la suppression des vibrations pour un bras robotisé, les VGA (véhicules à guidage automatisé), les transstockeurs, et bien plus encore. Grâce au prototypage virtuel, vous pouvez aussi analyser les performances du système avant que le hardware fabriqué ne soit disponible pour les tests.
Témoignages clients
- Un étudiant diplômé de l'Institut Polytechnique de Turin démontre l'intérêt de la modélisation physique et de la simulation dynamique à Comau, leur partenaire industriel
- Ricoh développe un modèle détaillé pour le design des actionneurs d'un robot
- Mitsubishi Heavy Industries développe un bras robotique pour éliminer les débris de combustible nucléaire
- Vérification de l'implémentation du système de « picking » pour un robot industriel avec ROS et MATLAB
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Génération automatique de code
Vous pouvez générer du code, notamment en C, C++, CUDA®, Verilog®, VHDL® et en texte structuré à partir de modèles numériques. La génération de code de production est disponible pour les PLC et les contrôleurs industriels fonctionnant avec des schémas à contacts, du texte structuré et du code C. Simulink PLC Coder™ vous aide à réduire le codage manuel et les erreurs humaines grâce à la génération automatique de code pour les schémas à contacts et le texte structuré IEC 61131-3. Il supporte également les environnements de développement intégré (IDE) tiers les plus courants.
Simulink PLC Coder génère des test benches qui vous aident à vérifier le code structuré et les schémas à contacts avec des PLC et des outils de simulation. Il offre également des rapports sur la génération de code contenant des métriques de code statique et une traçabilité bidirectionnelle entre le modèle et le code. Le domaine de la manutention automatique utilise globalement un grand nombre de PLC. Avec Simulink PLC Coder, vous pouvez choisir la cible de déploiement et déployer le software sur divers PLC.
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Virtual commissioning
L'utilisation de MATLAB et Simulink pour le virtual commissioning de machines peut vous faire gagner du temps, car cela permet une vérification et une validation anticipées du logiciel de la machine grâce à des modèles numériques utilisant des simulations temps réel sur ordinateur, avant les tests sur le hardware réel. Le virtual commissioning vous permet d'améliorer la qualité du logiciel, de tester différents scénarios, et offre une interaction entre composants avant les tests sur le hardware réel. Avec le virtual commissioning, vous pouvez aussi régler les paramètres de contrôle avant le commissioning final avec le hardware réel (par exemple un transstockeur ou un système de levage et de transfert de charge) pour éviter les vibrations et contrôler la suppression de l'oscillation.
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Maintenance prédictive
Avec la maintenance prédictive, vous pouvez assurer la maintenance des équipements industriels tels que les robots « pick-and-place », les transporteurs et les transstockeurs, en utilisant des modèles numériques (par exemple les jumeaux numériques). Ces modèles numériques exploitent les données issues de capteurs et d'autres informations pertinentes pour détecter les anomalies, surveiller l'état des composants et estimer la durée de vie restante utile (RUL).
Vous pouvez utiliser MATLAB, Simulink et Predictive Maintenance Toolbox™ pour développer et déployer des logiciels de surveillance de l'état et de maintenance prédictive vers des systèmes cloud et des équipements de périphérie.
Témoignages clients
- Krones développe le jumeau numérique d'un robot de manutention de colis
- Mondi implémente le contrôle d'état et la maintenance prédictive basés sur les statistiques pour concevoir des processus industriels avec le Machine Learning
- Atlas Copco réduit les coûts de propriété en utilisant la simulation et les jumeaux numériques
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Utiliser MATLAB et Simulink pour les équipements de manutention
« Avec Simulink et HDL Coder, nous avons éliminé les erreurs de programmation et automatisé le delay balancing, le pipelining, ainsi que d'autres tâches fastidieuses et sujettes aux erreurs. En conséquence, nous avons pu implémenter de manière simple et rapide des demandes de modifications émanant de nos clients, et ainsi réduire le délai de mise sur le marché. »
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