在物聯網應用中，MATLAB和 Simulink可以幫助您設計、建立原型和部署，例如預測性維護、運營優化、監督控制等等。

使用連接云存儲、關系型和非關系型數據庫的內置接口以及諸如 REST、MQTT 和 OPC UA 等協議訪問和預處理流數據和存檔數據。

從成千上萬個經過驗證的預置函數快速設計自定義物聯網分析和算法，用于數據清理、機器學習和深度學習、計算機視覺、控制和優化等主題。使用現有函數，對其進行自定義或創建自己的函數。

開發數據驅動和基于物理模型，以理解、控制和優化所連萬物及創建數字孿生。

通過自動生成基于 C/C++、HDL、PLC、GPU、.NET 或 Java的軟件組件，將 MATLAB 分析和 Simulink 模型部署到您選擇的資產、邊緣或云。

使用包含 MATLAB 分析的即用型物聯網平臺 ThingSpeak，可以建立小型系統原型和操作化。

訪問流數據和存檔數據

使用 MATLAB 和大數據開發算法。MATLAB 支持眾多來源的帶時間戳的非結構化數據，包括云存儲服務（例如AWS S3、Azure Blob）、OPC UA、RESTful web services和數據庫。通過集成 MATLAB 與MQTT等消息代理和 Kafka 等流媒體協議，處理連接資產的實時數據。

您可以使用內置功能輕松執行數據整理和清理，以替換缺失或錯誤的值、平滑數據，以及對齊使用不同時間戳格式的數據集。

開發分析、控制和優化算法

MATLAB 為物聯網應用開發提供成千上萬種函數，包括用于預測性維護、信號和圖像處理、反饋和監督控制、優化以及機器學習的函數。

通過使用現有函數、對其進行自定義或創建自己的函數，使用 MATLAB 開發算法的速度遠快于傳統編程語言。同一算法適用于許多常見的物聯網場景，包括流媒體或大數據。

構建數據驅動和基于物理的數字孿生

通過 MATLAB，可以使用來自工業智能機器的數據定義模型。您還可以使用 Simulink 中的多域建模工具創建基于物理模型。數據驅動和基于物理模型都可以使用來自運營資產的數據進行調整，以作為數字孿生。這些數字孿生可用于預測、假設仿真、異常檢測、故障隔離等。

自動部署到邊緣、資產或云

可以在邊緣、資產或云上部署 MATLAB 程序或 Simulink 模型。對于桌面、服務器、本地或云應用程序，可以生成運行時可執行文件、組件或容器。對于嵌入式設備，可以自動生成 C/C++、Verilog/VHDL 或 GPU 代碼。探索和測試物聯網系統算法應該運行的位置：無論是應該在資產或邊緣上運行的時間關鍵型控制回路，還是應該在本地數據中心或云上運行的大數據分析。

ThingSpeak：基于 MATLAB 的物聯網平臺

ThingSpeak是一款易于使用的基于云的物聯網平臺，適用于原型設計和小規模生產應用程序。使用 MQTT 或 REST API 從您的設備向 ThingSpeak 發送數據。從任何連接到互聯網的瀏覽器查看實時數據的即時可視化視圖。使用 ThingSpeak，您可以規劃 MATLAB 代碼在新數據到達時運行實時分析和可視化。通過創建警報和觸發反應來處理您的數據。