Predictive MaintenanceDie neuesten Produkte
Daten erfassen und analysieren: Das sind die Grundvoraussetzungen für Condition-Monitoring- beziehungsweise Predictive-Maintenance-Lösungen. Computer&AUTOMATION stellt neue Produkte aus diesen Bereichen vor.
Mathworks stellt heute Release 2018a (R2018a) mit einer Reihe neuer Funktionen in Matlab und Simulink vor. Mit der neuen Predictive Maintenance Toolbox können Ingenieure Daten kennzeichnen, Zustandsindikatoren entwerfen und etwaige Störfälle bei Maschinen voraussagen und vermeiden. Zur Analyse können Maschinendaten aus lokalen Dateien, Cloud-Storage und verteilten Dateisystemen importiert werden. Die Toolbox enthält Referenzbeispiele für Motoren, Getriebe, Batterien und andere Maschinen, die hilfreiche Richtwerte für die Entwicklung eigener prädiktiver Wartungs- und Zustandsüberwachungsalgorithmen zur Verfügung stellen. Weitere Updates des Release 2018a im Bereich Datenanalyse umfassen die Möglichkeit, Daten hoher Dichte mithilfe von Streudiagrammen zu visualisieren. Texte können ab sofort noch genauer analysiert werden, denn die Text Analytics Toolbox erkennt nun Sätze, E-Mail-Adressen und URLs und kann Ausdrücke aus mehreren Worten extrahieren und zählen. Auch gibt es neue Funktionen im Bereich Deep Learning: Die Neural Network Toolbox stellt nun ein Support-Paket bereit, mit dem man Deep-Learning-Schichten und -Netze, die in TensorFlow-Keras entworfen wurden, implementieren kann. Optimisierungstechniken wie Adam, RMSProp und Gradienten-Clipping sorgen für ein besseres Trainieren von Netzen. Zudem lassen sich Netze in Form gerichteter, azyklischer Graphen (DAG) unter Verwendung mehrerer GPUs beschleunigt Trainieren.