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智慧工廠與工業4.0

智慧工廠系列1:資料導向的生產流程優化與預測

藉由MATLAB & Simulink加速工業4.0的旅程

本段演講將帶您一探工業4.0的概貌以及基本技術,幫助您了解製如何建造製造產業的關鍵應用來開啟專屬於您的工業4.0旅程。

自動光學檢測與瑕疵偵測的產業應用

在本段演講,你將了解如何利用MATLAB來開發,以深度學習為基礎可偵測不同種類異常現象、且在地化的方法。

透過離散事件模擬來優化製造流程

透過在SimEvents建立的離散事件模擬模型,日常的營運可以被使用於系統資產的優化,藉以讓產量最大化、成本最小化、或者達成其他目標。在本段演講,我們將探究製造生產系統的建模與優化。

智慧工廠的製造分析

透過本段演講,您可以了解製造分析的多種使用場景與相關技術,例如機台的監控與異常偵測、品質管理、產線流程優化等等,並且獲得如何將製造分析運用在工作上的啟發。

預測性維護入門系列

預測性維護Part 1:簡介

本段影片說明了幾種不同的維護策略,並為你展示開發預測性維護演算法歷經的工作流程。

預測性維護Part 2:透過特徵擷取來找出狀態指標

狀態指標可以藉由分辨機器狀態是健康或故障來幫助你更清楚地了解你的資料。你可以利用時域、頻域、以及時頻域特徵從資料推導出狀態指標。本段影片使用一個三缸泵的範例來說明預測性維護的工作流程以及辨識出狀態指標的方法。

預測性維護Part 3:剩餘使用壽命估計

預測性維護讓你可以估計機器的剩餘使用壽命(remaining useful life,RUL)。RUL的預測可以提供你關於機器何時會發生故障的見解,方便你預先安排維修時程。

預測性維護Part 4:如何使用Diagnostic Feature Designer來擷取特徵

在這段影片,我們將討論如何透過Diagnostic Feature Designer萃取三缸泵的有用特徵,並且利用Classification Learner為故障的分類訓練機器學習模型。

預測性維護Part 5:數位分身

預測性維護是數位分身的其中一項主要應用。這段影片將討論何謂數位分身?為什麼要使用數位分身?數位分身要如何建立?

智慧工廠應用

工業4.0、數位分身、與預測性維護大解密

本段演講將介紹MATLAB與Simulink如何提供工程師足夠處理能力,以因應涉及到開發工業4.0、數位分身、預測性維護等實際應用所面臨的挑戰。