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Predictive Maintenance

MathWorks R2018a gibt Konstrukteuren mehr Optionen

Das jüngste Release enthält neue Möglichkeiten für die Datenanalyse mit Blick auf vorausschauende Wartung. Ebenfalls im Paket: Deep Learning und autonomes Fahren.

26.03.2018
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MathWorks R2018a gibt Konstrukteuren mehr Optionen (Foto: The MathWorks, Inc.)

Nicht nur Ingenieure lernen MathWorks meist schon vor dem Studium kennen: als State-of-the-Art-Software für numerische Berechnungen und die Modellierung dynamischer Systeme. Jetzt hat das Release 2018a den Funktionsumfang von MATLAB und Simulink noch einmal deutlich erweitert, unter anderem um eine Predictive Maintenance Toolbox und neue Deep-Learning-Optionen.

Die Toolbox zur vorausschauenden Wartung kann mit eigenen Daten ebenso umgehen wie mit Cloud-Quellen und verteilten Systemen. Bei der Entwicklung eigener prädiktiver Wartungs- und Zustandsüberwachungsalgorithmen helfen die mitgelieferten Referenzbeispiele für Motoren, Getriebe, Batterien und andere Maschinen. Parallel dazu hat die Neural Network Toolbox ein Zusatzpaket bekommen, das die Machine-Learning-Prozesse beschleunigt, Optimierungstechniken implementiert und unter anderem auch Netze mit DAG-Topologien (gerichtete, azyklische Graphen) sowie vortrainierte Netze wie GoogLeNet, ResNet oder SegNet unterstützt. Außerdem kann die Software jetzt C-Code für Deep-Learning-Netze auf Intel- und ARM-Prozessoren generieren sowie CUDA-Code ausgeben. Die Gründe, warum Predictive-Maintenance-Projekte scheitern , liegen also sicher nicht auf der Entwickler- und Konstruktionsseite.

Mit dem Vehicle Dynamics Blockset steht außerdem eine komplette, anpassbare 3D-Standardmodellarchitektur für Automotive-Simulationen parat, von Antrieb, Lenkung, Federung, Bremsen und weiteren Fahrzeugkomponenten bis hin zu Bäumen, Straßen und Verkehrszeichen.