MATLAB et Simulink peuvent vous aider à concevoir, prototyper et déployer des applications IoT pour la maintenance prédictive, l'optimisation d'opérations, le contrôle de surveillance et bien d'autres encore.
- Accédez et prétraitez des données archivées et en temps réel par l'intermédiaire d'interfaces intégrées permettant d'accéder à un espace de stockage sur le cloud, à des bases de données relationnelles et non relationnelles et à des protocoles tels que REST, MQTT et OPC UA.
- Concevez rapidement des analytiques et des algorithmes IoT personnalisés à partir de milliers de fonctions éprouvées prédéfinies sur des sujets relatifs au nettoyage des données, au Machine et Deep Learning, à la computer vision, aux contrôles et à l'optimisation. Utilisez des fonctions existantes, personnalisez-les, ou créez-en de nouvelles.
- Développez des modèles basés sur la physique ou sur les données pour comprendre, contrôler, optimiser vos objets connectés et créer des jumeaux numériques.
- Déployez des modèles Simulink et des analyses MATLAB sur les ressources, les périphériques ou le cloud de votre choix, en générant automatiquement des composants logiciels basés sur du C/C++, HDL, PLC, GPU, .NET ou Java®.
- Utilisez ThingSpeak, une plateforme IoT prête à l'emploi pour vos analytiques MATLAB, afin de prototyper et de rendre opérationnels des systèmes à plus petite échelle.
Accéder à des données archivées et temps réel
Utilisez MATLAB avec les données Big Data pour développer vos algorithmes. MATLAB supporte les données horodatées et non structurées provenant de nombreuses sources : services de stockage sur le cloud
(AWS S3, Azure Blob, etc.), OPC UA, services web RESTful, bases de données, etc. Travaillez sur les données réelles de vos ressources connectées en intégrant à MATLAB des agents de messages tels que MQTT et des protocoles de transmission de flux de données tels que Kafka.
Utilisez les fonctionnalités intégrées pour nettoyer facilement des données et remplacer des valeurs manquantes ou erronées, lisser les données et aligner des jeux de données qui utilisent différents formats d'horodatage.
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Développement d'algorithmes analytiques, de contrôle et d'optimisation
MATLAB propose des milliers de fonctions pour le développement d'applications IoT dédiées notamment à la maintenance prédictive, au traitement d’images et du signal, à la surveillance, à l'optimisation et au Machine Learning.
Développez avec MATLAB des algorithmes bien plus rapidement qu'avec les langages de programmation classiques en utilisant les fonctions existantes, en les personnalisant ou en créant les vôtres. Un même algorithme peut être appliqué à divers cas de figures classiques de l'IoT, tels que la transmission de flux de données ou le Big Data.
Conception de jumeaux numériques basés sur la physique et sur les données
Avec MATLAB, vous pouvez définir un modèle à l'aide des données de votre machine industrielle intelligente. Vous pouvez également utiliser Simulink pour créer un modèle basé sur la physique grâce aux outils de modélisation multi-domaines. Servez-vous des données de la ressource opérationnelle pour ajuster vos modèles basés sur la physique et sur les données et disposer ainsi d'un jumeau numérique. Ces jumeaux numériques peuvent être utilisés pour la prédiction, les scénarios de simulation, la détection d'anomalies, l'isolation de défauts, et plus encore.
En savoir plus
- Qu'est-ce que les jumeaux numériques ? (8:28)
- Jumeaux numériques et maintenance prédictive
- Outils de modélisation basée sur la physique et les données
- Déployez une estimation des paramètres à l'aide de Simulink Compiler
- Utilisation de modèles pour générer des données et des scénarios d'incident
- Cosimulation à l'aide d'unités FMU ou d'outils tiers
- Classification de données avec l'application Classification Learner (4:34)
- Ebook sur le Deep Learning avec MATLAB
- Machine Learning avec MATLAB
Automatisation des déploiements sur les ressources, les périphériques et le cloud
Les programmes MATLAB et les modèles Simulink peuvent être déployés sur les ressources, les périphériques et le cloud de votre choix. Pour les applications cloud, serveur, locales ou PC, vous pouvez générer des fichiers exécutables, des composants ou des conteneurs run-time. Pour les dispositifs embarqués, vous pouvez automatiquement générer du code C/C++, Verilog/VHDL ou GPU. Déterminez et testez le meilleur emplacement d'exécution pour les algorithmes de votre système IoT, qu'il s'agisse d'une boucle de contrôle critique devant s'exécuter sur une ressource ou un périphérique, d'une analyse de données Big Data à exécuter dans un centre de données local ou bien de simulations Monte Carlo à exécuter sur le cloud.
ThingSpeak : une plateforme IoT pour MATLAB
Facile d'utilisation, ThingSpeak est une plateforme IoT basée sur le cloud destinée au prototypage et aux applications à petite échelle. Envoyez des données vers ThingSpeak depuis vos appareils via des API MQTT ou REST. Visualisez instantanément vos données réelles à partir de n'importe quel navigateur web connecté à internet. Avec ThingSpeak, vous pouvez programmer l'exécution de codes MATLAB de manière à réaliser des analyses et des visualisations en direct dès l'arrivée de nouvelles données. Intervenez rapidement sur vos données en créant des alertes et en déclenchant des réactions.
En savoir plus
- Utilisation commerciale de ThingSpeak
- Maintenance prédictive d'un ventilateur de conduit à l'aide de ThingSpeak et de MATLAB (4:34)
- Analyse du trafic à l'aide d'une webcam, de Raspberry Pi et de ThingSpeak
- Cadmus collecte et analyse des données énergétiques en quasi temps réel
- Lecture et écriture de données sur ThingSpeak à partir d'une session MATLAB sur PC
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Soyez rapidement opérationnel grâce aux services de Consulting MathWorks
Que vous soyez débutant ou déjà un expert de MATLAB et Simulink, les services de Consulting MathWorks vous permettent de développer un plan sur mesure et d’accélérer le développement de vos projets. En proposant un accompagnement personnalisé et en adoptant une approche totalement transparente, notre objectif est de vous permettre de garder le contrôle de vos processus améliorés, de vos outils et de vos activités de conception.