Du conditionnement alimentaire à la découpe de métaux, en passant par le moulage par injection, les grands fabricants de machines de production utilisent les capacités de MATLAB et Simulink pour répondre à la complexité croissante de leurs équipements :
- Construction de modèles mécatroniques de leurs systèmes pour la simulation sur ordinateur et le virtual commissioning
- Conception et vérification d'algorithmes de logique de supervision et de contrôle
- Exécution de centaines de scénarios de simulation sans recourir à des prototypes ou à des systèmes de production
- Génération de code temps réel (IEC 61131-3 ou C/C++) pour un déploiement sur différentes plateformes PLC
De la conception initiale à la mise en service, les constructeurs de machines tirent parti de MATLAB et Simulink pour construire des équipements à la fois efficaces, fiables et flexibles.
Virtual commissioning
Le virtual commissioning avec MATLAB, Simulink et Simscape vous permet de tester et vérifier en amont le logiciel de la machine en la modélisant numériquement. Lors des simulations sur ordinateur et Hardware-in-the-Loop, l'interaction entre les assemblages mécaniques, le logiciel de la machine et le produit en construction peut être testée dans différents scénarios avant que la machine ne soit physiquement disponible. Cette approche permet de réduire les coûts, de développer des produits de qualité, de réutiliser les projets et d'accélérer les temps de mise en service sur le terrain.
Témoignages clients
- Metso développe un contrôleur pour un système hydraulique numérique économe en énergie destiné aux équipements de fabrication de papier à l'aide de l’approche Model-Based Design
- ENGEL accélère le développement des contrôleurs de machine de moulage par injection
- Vérification et virtual commissioning de systèmes de manutention configurables (points clés) (5:40)
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Maintenance prédictive
Les ingénieurs utilisent MATLAB et Simulink pour développer des logiciels de contrôle d'état et de maintenance prédictive pour les machines de production.
Les applications interactives facilitent l'accès aux données et leur prétraitement grâce à des protocoles industriels comme OPC UA, sans recourir à la programmation manuelle. Les ingénieurs peuvent concevoir des algorithmes (par exemple, pour estimer la durée de vie restante des équipements) et les déployer sur leurs PLC ou sur leurs appareils périphériques. Cela leur permet d'optimiser les intervalles de service et de réduire les coûts de maintenance, en comparaison avec la maintenance réactive ou préventive.
Témoignages clients
- Mondi implémente le contrôle d'état et la maintenance prédictive basés sur les statistiques pour concevoir des processus industriels avec le Machine Learning
- Baker Hughes développe un logiciel de maintenance prédictive pour les équipements d'extraction de gaz et de pétrole grâce à l'analyse de données et au Machine Learning
- Krones développe le jumeau numérique d'un robot de manutention de colis
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Génération de code PLC
En utilisant l'approche Model-Based Design, les ingénieurs développent des fonctionnalités machine et peuvent exécuter des centaines de scénarios de test grâce à la simulation sur ordinateur. À l'issue de la vérification, ils peuvent générer du code IEC 61131-3 (texte structuré ou schéma à contacts) ou du code C/C++ indépendant du hardware depuis MATLAB et Simulink. Le logiciel ainsi mis au point peut être déployé sur toutes les principales plateformes PLC.
Fournisseur |
IDE |
IEC 61131-3 |
C/C++ |
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| 3S - Smart Software Solutions | CODESYS™ |
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| B&R Industrial Automation | Automation Studio™ |
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| Bachmann Electronic | SolutionCenter |
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| Beckhoff Automation | TwinCAT® |
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| Bosch Rexroth | IndraWorks |
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| Mitsubishi® Electric | CW Workbench |
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| Ingeteam | Ingesys IC3 |
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| Omron® | Sysmac® Studio |
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| Phoenix Contact® | PC WORX™ |
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| Rockwell Automation® | RSLogix™/Studio 5000 |
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| Siemens® | TIA Portal/STEP® 7 |
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Témoignages clients
- Metso développe un contrôleur pour un système hydraulique numérique économe en énergie
- Festo développe un bras robotique innovant en utilisant l'approche Model-Based Design
- Vintecc développe un système PLC pour une moissonneuse batteuse multi-essieux en utilisant l'approche Model-Based Design
- ENGEL accélère le développement des contrôleurs de machine de moulage par injection
- AVL développe un contrôleur dynamique pour un système de contrôle de température moteur grâce à la génération de code embarqué pour PLC
- Metso développe un contrôleur pour un système hydraulique numérique économe en énergie destiné aux équipements de fabrication de papier à l'aide de l'approche Model-Based Design
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Inspection automatisée
MATLAB et Simulink proposent un environnement pour l'inspection automatisée dans la fabrication. Les ingénieurs utilisent les fonctionnalités de Machine Learning, de Deep Learning, de traitement d'images et de Computer Vision pour développer des algorithmes qui détectent et localisent différents types d'anomalies. Les algorithmes vérifiés sont ensuite déployés par l'intermédiaire :
- De texte structuré et de schémas à contacts IEC 61131-3 pour les PLC et les PAC
- De code C et C++ optimisé pour les systèmes embarqués
- De code VHDL® et Verilog® pour FPGA et ASIC
- De code CUDA® pour les GPU NVIDIA®
En savoir plus
- ASML développe une technologie de métrologie virtuelle pour la fabrication de semi-conducteurs avec le Machine Learning
- Musashi Seimitsu Industry développe un robot d'inspection visuelle automatisé pour la fabrication automobile (engrenages coniques)
- FLIR accélère le développement de systèmes FPGA pour l'imagerie thermique
Utiliser MATLAB et Simulink pour les machines industrielles
« En utilisant l'approche Model-Based Design avec MATLAB et Simulink, nous sommes parvenus à atteindre simultanément plusieurs de nos objectifs. Nous avons développé un contrôleur complexe pour un système hydraulique numérique plus fiable, plus précis et plus efficace que les systèmes précédents. Nous avons également accéléré le développement, ce qui nous a permis de prendre de l'avance sur notre concurrence. »
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