WO2013000504A1 - Method for assisting the commissioning of a technical system - Google Patents

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WO2013000504A1
WO2013000504A1 PCT/EP2011/060812 EP2011060812W WO2013000504A1 WO 2013000504 A1 WO2013000504 A1 WO 2013000504A1 EP 2011060812 W EP2011060812 W EP 2011060812W WO 2013000504 A1 WO2013000504 A1 WO 2013000504A1
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operating state
component
components
commissioning
values
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PCT/EP2011/060812
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Werner Hoffmann
Ingmar Patrick Hofmann
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Siemens Aktiengesellschaft
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Publication date
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    • G05B2219/35494—Online documentation, manual, procedures, operator, user guidance, assistance

Definitions

  • the invention relates to a method for supporting the commissioning of a system, in particular in the automation environment.
  • the commissioning of complex technical systems is performed usually by specially trained for this system and for the commissioning ⁇ drove setting staff.
  • the manufacturer usually supports manuals such as For example, manuals or Getting Started documents, including checklists, are provided. These documents are often in paper form and / or electronically, for example as a PDF file.
  • the manuals are usually product-specific and not customer-specific, ie they describe a system in general and not exactly the characteristic or variant that the customer has ordered and purchased.
  • the product description contains elaborated application scenarios ("Application Notes"), which often describe, via sample solutions, how a product can be used in the customer's system environment.
  • the object of the invention is to provide the user with a method or system for commissioning support to the hand that leads him in the commissioning of its equipment or be ⁇ ner system, which in turn may consist of several components, supports and "monitored" ,
  • a further object of the invention is to specify a system or method which helps the commissioning engineer to recognize what (still) has to be done, what dependencies exist between individual steps and when he has completed such a step or the entire commissioning ,
  • the method comprises the following steps:
  • a component of the system is ermit ⁇ telt at least, known in the value of the operating condition and is ursamba ⁇ Lich for a non fault-free condition of the system. Then, an instruction to alter the at least one determined component Radiozu ⁇ object is generated, and then the operating state values are recalculated so ⁇ far as possible and / or necessary. Then the Radiozu ⁇ standing of the system is checked and the procedural listed above Repeated steps are repeated if the system is not yet in a fault-free state.
  • the components are each in a definable operating state which is defined by at least one value which is either fixed unchangeable, changeable from existing values and active relationships calculated or unknown.
  • the system comprises means for checking the operating state of the technical system, means for determining at least one component of the system when the value of the Radiozu ⁇ object is known and the cause of a non-error-free operation condition of the system,
  • the solution is based on the following basic idea: For the commissioning (IBS) of a technical system the user is given a generic In Sa GmbHsunter- support system in hand, the subsystem-specific, causal knowledge situational processed determined ermit ⁇ Telte misconfigurations and reports.
  • the "knowledge” which in this case is used, is in Wesentli ⁇ chen the same knowledge that for a knowledge-based diagnostic nose of the system, for example in the event of an error, is used.
  • Bayes' network For the diagnosis of technical systems causal probability networks are used in recent times. A variant of such networks is the so-called Bayes' network.
  • Bayes' networks serve to represent uncertain knowledge and possible conclusions.
  • a Bayes' sches network is a special form of .keitstheoreti ⁇ rule model.
  • a Bayes' sches network is also shown as a ⁇ ter dishes acyclic graph, where nodes and edges of random variables describing conditional dependencies among variables.
  • Each node of the network is assigned a conditional probability distribution of the random variable represented by it, which results from the combination of the conditional probabilities of the parent nodes.
  • These conditional probability distributions can be described by probability tables or probability functions. It is often worked with discrete or normal distributions.
  • Parents of a node v are those nodes of which one edge leads to v.
  • suitable information for the instructions of the change of the operating state should be visualized for the user, in particular the recommended actions to be carried out for the commissioning of the technical system.
  • the values of the operating states of the components of the system (the probabilities contained in the diagnostic knowledge of the Bay network should be redetermined).
  • the network nodes ie the random variables
  • the edges represent cause-effect relationships.
  • the situation-dependent strength of the cause-and-effect relationships is represented by tables of related probabilities, ie a Bayesian network with discrete feature values.
  • a characteristic value for example, represent a symptom (eg. B. IS "lamp does not emit light") and a ande ⁇ rer feature value represents the cause of failure to represent (z. B. "lamp has no power”).
  • Each error cause is assigned an a priori probability against which to calculate the probabilities of all the symptoms not provided with evidence on ⁇ together with the specified conditional probabilities. Example: If the "lamp has no power", then the probability that the "lamp does not emit light” is equal to 100%.
  • the symptom "lamp does not emit light” can now be used with probability or evidence is occupied by 100%, on the (possible) cause of error "lamp has no power” with a certain probability ge ⁇ closed.
  • this probability ie the probabilistic inference on Bayesian networks, there are various commercial and free inference machines.
  • This type of manual also allows control over which steps have already been carried out by the user during commissioning or which components of the system are already "in order” (ie correctly put into operation) and which steps are still open.
  • a module eg a power source
  • a first variant eg battery
  • a second variant eg. Dynamo, mains connection
  • the figures illustrate an exemplary embodiment of the commissioning ⁇ reduction of a lamp according to the claimed method.
  • FIG. 1 shows an exemplary Bayesian network for the diagnosis case
  • FIG. 3 shows the "lamp” associated Bayesian network "Bat ⁇ teriekasten” alternative to "power supply"
  • Figure 4 lerursachen an overview, for example, from Figure 1 with two Def ⁇
  • Figure 5 shows the overview of Figure 4 after removal of a first
  • Figure 6 is an overview of a Bayesian network for a modular system consisting of lamp and power supply
  • Figure 7 is an overview analogous to Figure 6 after the Netzste ⁇ cker was inserted.
  • FIG. 1, reference numeral 11, 12, 13 feature node (short feature, more precisely a random variable representing a (diagnostic) feature) with values according to reference numeral 114
  • Figure 1 10 causal relationship between features
  • Figure 12 113: a table associated with a feature node with a priori probabilities
  • Figure 1, IIa a table associated with a feature node with values of the operating state, (conditional probabilities that quantify the dependencies between causal relationships 10)
  • Figure 1 114 feature value (short value, also: expression) of a feature
  • Figure 1, 1 technical (sub-) system, represented as a logical container for a Bayesian network
  • Example of the commissioning of a lamp with ausnocba ⁇ rem light source which can be supplied for example either from a network ⁇ part or a battery box with power. This embodiment is not intended to limit the claimed subject matter in any way.
  • the commissioning and diagnostic knowledge for the involved components is determined: the lamp / light, the power supply and the battery box.
  • the lamp / light for example by a so-called knowledge editor, three Bayesian
  • the figure 1 represents the principle, combined diagnostic and In jos sos Giveaway for the lamp is the Bayesian network 1 representing the facts.
  • the luminous means 13 not de ⁇ fect correctly installed
  • the lamp, in the network Darge ⁇ represents as operating state 11. Since the network is not yet in a defined application context, the a priori probabilities for the characteristics "operating voltage” 112 and " Condition of the bulb "113 Undefined. This is represented here by the setting "all probability values 112, 113 to 1".
  • the operating state IIa is obtained according to the pre-assigned in the operating state matrix probability values, in this case, the lamp is lit, when a voltage is ⁇ inserted and the lamp is correctly mounted. Other ⁇ if the lamp does not light up:
  • FIG. 2 illustrates the basic, combined diagnostic and commissioning knowledge for an exemplary power supply unit, which has the operating voltage 12 mentioned in FIG. concretised.
  • Bayes' see Network 2 represents the Sachver ⁇ halt.
  • the power plug (of the power supply) may be plugged in (ie connected without error) or not.
  • the a-priori probabilities for the "state of the power plug" 23 are still undefined (represented by the fact that all probability values 214 are still set to 1 in the modeling for the state of the power plug are) .
  • the a priori probability distribution of the "supply state of assurance" 22 is an inherent property of the fuse used in each case which is already be ⁇ known. They can be roughly approximated in the Modellie ⁇ tion with "ten thousand fuses is defective" be ⁇ give, so here is therefore: The feature value "fuse OK" a- priori probability 0.9999 and the value "fuse defective” the Complementary Probability 0.0001.
  • FIG. 3 illustrates the basic, combined diagnostic and commissioning knowledge for the battery box - an alternative solution to the power supply of the example of FIG. 2 for providing an operating voltage.
  • the Bayesian network 3 represents the situation: Batteries are inserted into the Batte ⁇ riefach and they are fully charged, then is Be ⁇ operating voltage.
  • FIG. 4 again shows the graph of FIG.
  • attribution 411, 412, 413 of the node is (possibly by a knowledge editor) determines which components can be linked diagnostically with others. Details about this extension of diagnostic knowledge at system time can be found eg. Example, the document WO 2008064616 AI be removed. After completion of the knowledge engineering, ie the definition of all relationships, dependencies and known probabilities, this knowledge is now available to the user, who can use it to machine support his commissioning task.
  • the user starts the commissioning (IBS) Under ⁇ support system and notify the system if necessary in respect of which component it wants to receive an automatic commissioning support - in this example the lamp.
  • the IBS support system then loads the Bayesian network 1 and creates an instance of the previously generally defined network, for example, in memory. Now a significant step takes place: the system knows (eg by means of a corresponding attribution of the feature nodes) which values of the network are pre-assigned with concrete probability values in the context of "commissioning", ie can be provided with evidence e.
  • the system knows (eg by means of a corresponding attribution of the feature nodes) which values of the network are pre-assigned with concrete probability values in the context of "commissioning", ie can be provided with evidence e.
  • a newly purchased lamp is neither connected to a voltage source 412 nor a light source 413 has already been used.
  • the IBS support system only reports one problem to the user for remedying: the cause of the error "No voltage” of the characteristic "Operating voltage”.
  • the (overall) illumination system 4 to be commissioned comprises a set of individual, combinable components 1, 2, 3, which, in turn, subdivided themselves into other modules.
  • the specific see system now results from the fact that z. B. a compo ⁇ nent x in the variant a and a component y in the Vari ⁇ ante b is used.
  • the probability distribution for the "operating state” of the lighting system 4 can now also be calculated, namely from the "operating voltage” 12 and the "state of the light source” 13. Since the light ⁇ in IBS any preceding step has already been screwed 413. now, the operation state of the lighting system with 99, 99% for the feature value "lamp” new calculation ⁇ net.

Abstract

The application describes a method and an apparatus for assisting the production of a flawless operating state for a technical system which comprises at least one component, wherein at least some components are in an operative relationship with one another. The components are each in a definable operating state which is defined by at least one value which: is unalterably stipulated, or alterably calculated from available values and operative relationships, or unknown. For the production of the flawless operating state of the technical system, the user is provided with a generic commissioning assistance system which processes subsystem-specific, causal knowledge in a situation-dependent manner, and ascertains and reports ascertained misconfigurations.

Description

Beschreibung description
Verfahren zur Unterstützung der Inbetriebsetzung eines technischen Systems Method for supporting the commissioning of a technical system
Fachgebiet der Erfindung Field of the invention
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Unterstützung der Inbetriebsetzung eines Systems, insbesondere im Automatisie- rungsumfeld. The invention relates to a method for supporting the commissioning of a system, in particular in the automation environment.
Die Inbetriebsetzung von komplexeren technischen Systemen wird in der Regel von für dieses System und für die Inbe¬ triebsetzung speziell geschultem Personal durchgeführt. Hier- für werden vom Hersteller zur Unterstützung meist Handbücher wie z. B. Betriebsanleitungen oder "Getting Started"- Dokumente, auch mit Checklisten, zur Verfügung gestellt. Diese Unterlagen liegen häufig in Papierform und/oder elektronisch, beispielsweise als PDF-Datei vor. Die Handbücher sind aber üblicherweise produkt- und nicht kundenspezifisch, d. h. sie beschreiben ein System allgemein und nicht genau die Ausprägung bzw. Variante, die der Kunde bestellt und gekauft hat. In wenigen (vorbildlichen) Fällen enthält die Produktbeschreibung ausgearbeitete Anwendungsszenarien ("Application Notes"), die oft über Musterlösungen beschreiben, wie ein Produkt im Systemumfeld des Kunden eingesetzt werden kann. The commissioning of complex technical systems is performed usually by specially trained for this system and for the commissioning ¬ drove setting staff. For this purpose, the manufacturer usually supports manuals such as For example, manuals or Getting Started documents, including checklists, are provided. These documents are often in paper form and / or electronically, for example as a PDF file. However, the manuals are usually product-specific and not customer-specific, ie they describe a system in general and not exactly the characteristic or variant that the customer has ordered and purchased. In a few (exemplary) cases, the product description contains elaborated application scenarios ("Application Notes"), which often describe, via sample solutions, how a product can be used in the customer's system environment.
Stand der Technik Das Problem wurde bisher durch die Verwendung von Handbüchern, Checklisten usw. in Papierform bzw. in nicht maschinell verarbeitbarer Form gelöst. Außerdem war die Information auf ein gesamtes System oder auf einzelne Komponenten global zugeschnitten, aber nicht auf den jeweiligen Einsatzfall. Oft werden in Handbüchern auch einfache Flussdiagramme verwendet, anhand derer ein Inbetriebsetzer oder Servicetechniker seine Arbeitshandlungen vornimmt. Gerade bei größeren Systemen ist es daher zwingend erforderlich, geeignet erfahrenes oder ge¬ zielt geschultes Personal zur Verfügung zu haben. PRIOR ART The problem has hitherto been solved by the use of manuals, checklists etc. in paper form or in non-machine processable form. In addition, the information was globally tailored to an entire system or to individual components, but not to the specific application. Often, manuals also use simple flowcharts, which are used by a commissioning engineer or service technician to do his work. Especially with larger systems It is therefore absolutely necessary to have suitably experienced or specially trained personnel available.
Aufgabe der Erfindung ist es, dem Anwender ein Verfahren oder System zur Inbetriebsetzungsunterstützung an die Hand zu geben, das ihn bei der Inbetriebnahme seines Gerätes oder sei¬ ner Anlage, die sich wiederum aus mehreren Komponenten zusammen setzen kann, führt, unterstützt und "überwacht". The object of the invention is to provide the user with a method or system for commissioning support to the hand that leads him in the commissioning of its equipment or be ¬ ner system, which in turn may consist of several components, supports and "monitored" ,
Weiterhin ist es Aufgabe der Erfindung, ein System oder Ver- fahren anzugeben, welches dem Inbetriebsetzer dabei hilft, zu erkennen, was (noch) zu tun ist, welche Abhängigkeiten zwischen einzelnen Schritten bestehen und wann er einen solchen Schritt oder die ganze Inbetriebsetzung abgeschlossen hat. A further object of the invention is to specify a system or method which helps the commissioning engineer to recognize what (still) has to be done, what dependencies exist between individual steps and when he has completed such a step or the entire commissioning ,
Darstellung der Erfindung Presentation of the invention
Diese Aufgabe wird gelöst durch Verfahren gemäß Patentan¬ spruch 1 zur Unterstützung der Herstellung eines fehlerfreien Betriebszustandes eines technischen Systems das zumindest ei¬ ne Komponente umfasst und wobei zumindest einige Komponenten (1, 2, 3) in einer Wirkbeziehung zueinander stehen. Die Komponenten befinden sich jeweils in einem definierbaren Betriebszustand der definiert ist durch zumindest einen Wert, der: unveränderbar festgelegt, oder veränderbar aus vorliegenden Werten und Wirkbeziehungen berechnet, oder unbekannt ist . This object is achieved by methods according to patent claim ¬ 1 to support the production of a fault-free operating state of a technical system comprising at least ei ¬ ne component and wherein at least some components (1, 2, 3) are in an operative relationship to each other. The components are each in a definable operating state which is defined by at least one value which: is fixed unchangeably, or changeably calculated from existing values and active relationships, or is unknown.
Das Verfahren umfasst dabei folgende Schritte: The method comprises the following steps:
zunächst wird zumindest eine Komponente des Systems ermit¬ telt, bei der Wert des Betriebszustandes bekannt und ursäch¬ lich für einen nicht fehlerfreien Betriebszustand des Systems ist. Dann wird eine Anweisung zur Änderung des Betriebszu¬ standes der zumindest einen ermittelten Komponente generiert, danach werden die Betriebszustands-Werte neu berechnet, so¬ weit möglich und/oder notwendig. Dann wird der Betriebszu¬ stand des Systems überprüft und die oben aufgeführten Verfah- renschritte werden wiederholt sofern das System sich noch nicht in einem fehlerfreien Zustand befindet. First, a component of the system is ermit ¬ telt at least, known in the value of the operating condition and is ursäch ¬ Lich for a non fault-free condition of the system. Then, an instruction to alter the at least one determined component Betriebszu ¬ object is generated, and then the operating state values are recalculated so ¬ far as possible and / or necessary. Then the Betriebszu ¬ standing of the system is checked and the procedural listed above Repeated steps are repeated if the system is not yet in a fault-free state.
Die Aufgabe wird weiterhin gelöst gemäß Patentanspruch 9 durch eine Vorrichtung zur Unterstützung der Herstellung eines fehlerfreien Betriebszustandes eines technischen Systems zur Durchführung des Verfahrens gemäß einem der Patentansprü¬ che 1 bis 8, wobei das technische System zumindest eine Kom¬ ponente umfasst und die Komponenten in einer Wirkbeziehung zueinander stehen können. Die Komponenten befinden sich jeweils in einem definierbaren Betriebszustand der definiert ist durch zumindest einen Wert, der entweder unveränderbar festgelegt, veränderbar aus vorliegenden Werten und Wirkbeziehungen berechnet oder unbekannt ist. The object is further achieved according to claim 9 by a device for supporting the production of a fault-free operating state of a technical system for performing the method according to any of Patentansprü ¬ che 1 to 8, wherein the technical system comprises at least one Kom ¬ component and the components in a Can be active relationship to each other. The components are each in a definable operating state which is defined by at least one value which is either fixed unchangeable, changeable from existing values and active relationships calculated or unknown.
Das System umfasst Mittel zur Überprüfung des Betriebszustandes des technischen Systems, Mittel zur Ermittlung zumindest einer Komponente des Systems bei der der Wert des Betriebszu¬ standes bekannt und ursächlich für einen nicht fehlerfreien Betriebszustand des Systems ist, The system comprises means for checking the operating state of the technical system, means for determining at least one component of the system when the value of the Betriebszu ¬ object is known and the cause of a non-error-free operation condition of the system,
Mitteln zur Generierung einer Anweisung zur Änderung des Betriebszustandes der zumindest einen ermittelten Komponente (1, 2, 3), und mit Mitteln zur Neu-Berechnung der Betriebszu- stands-Werte, solange das System sich noch nicht in einem fehlerfreien Zustand befindet. Means for generating an instruction for changing the operating state of the at least one determined component (1, 2, 3), and with means for recalculating the operating state values as long as the system is not yet in a fault-free state.
Die Lösung beruht auf den folgenden grundlegenden Gedanken: Für die Inbetriebsetzung (IBS) eines technischen Systems wird dem Anwender ein generisches Inbetriebsetzungsunter- Stützungssystem in die Hand gegeben, das teilsystemspezifisches, kausales Wissen situationsabhängig verarbeitet, ermit¬ telte Fehlkonfigurationen ermittelt und meldet. Das "Wissen", das hierbei zum Einsatz kommt, ist im Wesentli¬ chen dasselbe Wissen, das auch für eine wissensbasierte Diag- nose des Systems, zum Beispiel im Fehlerfall, zum Einsatz kommt . The solution is based on the following basic idea: For the commissioning (IBS) of a technical system the user is given a generic Inbetriebsetzungsunter- support system in hand, the subsystem-specific, causal knowledge situational processed determined ermit ¬ Telte misconfigurations and reports. The "knowledge" which in this case is used, is in Wesentli ¬ chen the same knowledge that for a knowledge-based diagnostic nose of the system, for example in the event of an error, is used.
Weitere Aspekte der Erfindung werden durch die Unteransprüche angegeben. Further aspects of the invention are indicated by the subclaims.
Zur Diagnose von technischen Systemen werden in neuerer Zeit kausale Wahrscheinlichkeitsnetze eingesetzt. Eine Variante solcher Netze ist das sogenannte Bayes' sehe Netz. For the diagnosis of technical systems causal probability networks are used in recent times. A variant of such networks is the so-called Bayes' network.
Bayes' sehe Netze dienen der Repräsentation unsicheren Wissens und daraus möglichen Schlussfolgerungen. Ein Bayes' sches Netz ist eine spezielle Form eines wahrscheinlichkeitstheoreti¬ schen Modells. Bayes' networks serve to represent uncertain knowledge and possible conclusions. A Bayes' sches network is a special form of wahrscheinlichkeitstheoreti ¬ rule model.
Ein Bayes' sches Netz wird auch dargestellt als ein gerichte¬ ter azyklischer Graph, in dem die Knoten Zufallsvariablen und die Kanten bedingte Abhängigkeiten zwischen den Variablen beschreiben. Jedem Knoten des Netzes ist eine bedingte Wahr- scheinlichkeitsverteilung der durch ihn repräsentierten Zufallsvariable zugeordnet, die sich aus der Kombination der bedingten Wahrscheinlichkeiten der Elternknoten ergibt. Diese bedingten Wahrscheinlichkeitsverteilungen lassen sich durch Wahrscheinlichkeitstabellen oder Wahrscheinlichkeitsfunktio- nen beschrieben. Es wird häufig mit diskreten oder Normalverteilungen gearbeitet. Eltern eines Knotens v sind diejenigen Knoten, von denen eine Kante zu v führt. A Bayes' sches network is also shown as a ¬ ter dishes acyclic graph, where nodes and edges of random variables describing conditional dependencies among variables. Each node of the network is assigned a conditional probability distribution of the random variable represented by it, which results from the combination of the conditional probabilities of the parent nodes. These conditional probability distributions can be described by probability tables or probability functions. It is often worked with discrete or normal distributions. Parents of a node v are those nodes of which one edge leads to v.
Vorteilhafterweise sollten geeignete Informationen zu den An- Weisungen der Änderung des Betriebszustands für den Benutzer visualisiert werden, insbesondere die zur Inbetriebsetzung des technischen Systems auszuführenden Handlungsempfehlungen. Advantageously, suitable information for the instructions of the change of the operating state should be visualized for the user, in particular the recommended actions to be carried out for the commissioning of the technical system.
Die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten innerhalb des Diagno- sewissens kann beispielsweise mit Hilfe der oben beschriebe¬ nen Bayes' sehen Netze durchgeführt werden. Jedem berechenbaren Betriebszustand einer Komponente ist eine a-priori Wahrscheinlichkeit zugeordnet. Anhand der Wirkbezie¬ hungen zu weiteren Komponenten lassen sich wiederum die Wahrscheinlichkeiten von Betriebszuständen dieser Komponenten be- rechnen. The calculation of the probabilities within the diagnostic sewissens, for example, using the above-described ¬ NEN Bayes' see networks are performed. Each calculable operating state of a component is assigned an a-priori probability. The chances of operating conditions of these components can in turn be expected on the basis of loading Wirkbezie ¬ relationships to other components.
Abhängig von der Auswahl der ersten Komponente zur Änderung des Betriebszustandes nach Durchführung des zugehörigen An- weisungssschrittes sollten die Werte der Betriebszustände der Komponenten des Systems (die im Diagnosewissen des Bay- es' sehen Netzes enthaltenen Wahrscheinlichkeiten) neu bestimmt werden. Depending on the selection of the first component for changing the operating state after carrying out the associated instruction step, the values of the operating states of the components of the system (the probabilities contained in the diagnostic knowledge of the Bay network should be redetermined).
In dem erfindungsgemäßen Netz stellen die Netzknoten (also die Zufallsvariablen) Merkmale (insbesondere Betriebszustände) dar und die Kanten repräsentieren Ursache- Wirkbeziehungen. In einer Ausführungsform wird die situationsabhängige Stärke der Ursache-Wirkbeziehungen durch Tabellen bedingter Wahrscheinlichkeiten, also einem Bayes' sehen Netz mit diskreten Merkmalswerten, repräsentiert. In the network according to the invention, the network nodes (ie the random variables) represent features (in particular operating states) and the edges represent cause-effect relationships. In one embodiment, the situation-dependent strength of the cause-and-effect relationships is represented by tables of related probabilities, ie a Bayesian network with discrete feature values.
Ein Merkmalswert kann beispielsweise ein Symptom darstellen (z. B. Ist-Zustand "Lampe gibt kein Licht ab") und ein ande¬ rer Merkmalswert stellt die Fehlerursache dazu dar (z. B. "Lampe hat keinen Strom") . Jeder Fehlerursache ist eine a- priori Wahrscheinlichkeit zugeordnet, anhand derer sich zu¬ sammen mit den spezifizierten bedingten Wahrscheinlichkeiten auch die Wahrscheinlichkeiten aller nicht mit Evidenz versehenen Symptome berechnen lassen. Beispiel: Wenn die „Lampe keinen Strom" hat, dann ist die Wahrscheinlichkeit, dass die „Lampe kein Licht" abgibt gleich 100%. A characteristic value, for example, represent a symptom (eg. B. IS "lamp does not emit light") and a ande ¬ rer feature value represents the cause of failure to represent (z. B. "lamp has no power"). Each error cause is assigned an a priori probability against which to calculate the probabilities of all the symptoms not provided with evidence on ¬ together with the specified conditional probabilities. Example: If the "lamp has no power", then the probability that the "lamp does not emit light" is equal to 100%.
Auch der umgekehrte Weg ist möglich: bei vorliegenden Symptomen (vorliegender "Evidenz") lassen sich die (a-posteriori) Wahrscheinlichkeiten der Fehlerursachen berechnen. The opposite way is also possible: with existing symptoms (present "evidence"), the (a-posteriori) probabilities of the causes of the error can be calculated.
Damit kann im Diagnosefall aus dem Symptom "Lampe gibt kein Licht ab", das nun mit einer Wahrscheinlichkeit bzw. Evidenz von 100% belegt wird, auf die (mögliche) Fehlerursache "Lampe hat keinen Strom" mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit ge¬ schlossen werden. Zur Berechnung dieser Wahrscheinlichkeit (en) , also der probabilistischen Inferenz auf Bayes- Netzen, existieren diverse kommerzielle und freie Inferenzma- schinen . Thus, in the case of diagnosis, the symptom "lamp does not emit light" can now be used with probability or evidence is occupied by 100%, on the (possible) cause of error "lamp has no power" with a certain probability ge ¬ closed. To calculate this probability (s), ie the probabilistic inference on Bayesian networks, there are various commercial and free inference machines.
Die Beschreibung im Folgenden, dass mittels genau einem mit Evidenz belegten Symptoms genau eine Fehlerursache ermittelt wird, ist nicht einschränkend zu werten. Ebenso kann eine Verallgemeinerung auf mehrere Symptome und/oder Fehlerursa¬ chen geschehen: eine Fehlerursache kann mehrere Symptome ver¬ ursachen und umgekehrt kann ein Symptom mehrere Fehlerursa¬ chen haben. Eine Menge von Symptomen, die eine gemeinsame Fehlerursache haben, wird in technischen Systemen auch als Störungsbild oder beobachteter Fehlerzustand bezeichnet. The description below, that exactly one cause of error is determined by means of exactly one evidence-based symptom, is not restrictive. Likewise, a generalization to more symptoms and / or Fehlerursa ¬ chen can happen: an error can cause several symptoms ver ¬ causes and vice versa a symptom can have several Fehlerursa ¬ chen. A set of symptoms that have a common cause of failure is also referred to in technical systems as a fault pattern or observed fault condition.
Damit erlaubt das gleiche Wissen: . This allows the same knowledge:.
• die Fehlerursachenermittlung ("Diagnose") für das beobachtete Störungsbild, also den Rückschluss von .bekannten Sym¬ ptomen auf mögliche Fehlerursachen, und . • the error cause investigation ( "Diagnostics") for the observed interference image, so the conclusion of .bekannten Sym ¬ ptomen on possible causes, and.
• die Klassifikation von beobachteten (Fehler-) Zuständen auf Basis maschinell ermittelter bzw. vom Benutzer eingegebener Symptome .  • the classification of observed (fault) conditions based on machine-determined or user-entered symptoms.
Im oben benutzten Beispiel können wir davon sprechen, wenn die Lampe kein Licht abgibt, dass das Störungsbild, also der beobachtete Ist-Zustand, "Lampe leuchtet nicht" vorliegt.  In the example above, we can speak of when the lamp does not emit light that the disturbance image, so the observed actual state, "lamp is not lit" is present.
Das gleiche Diagnosewissen, welches bereits für die Untersu¬ chung von Fehlerursachen verwendet wird, kann ebenfalls innerhalb eines Inbetriebsetzungsassistenten eingesetzt werden. Der Ansatz beruht auf dem Gedanken, dass sich ein neu gekauftes System, das in Betrieb gesetzt werden muss und aus ein¬ zelnen zusammenzubauenden Komponenten besteht als System mit "eingebauten" Fehlern (nämlich fehlenden Verbindungen, Para- metrierungen etc.) auffassen lässt. Diagnosewissen in Form von Ursache-Wirkungsbeziehungen (z. B. repräsentiert durch Bayes-Netze) wird also bei der Inbetrieb¬ setzungsunterstützung nicht in der "Diagnoserichtung" (also der Schlussfolgerung von bekannten Symptomen [Wirkungen] auf deren Fehlerursachen) ausgewertet, sondern in umgekehrterThe same diagnosis knowledge which is already used for the investi ¬ monitoring the causes of errors, can also be used within a Inbetriebsetzungsassistenten. The approach is based on the idea that a newly purchased system that needs to be put into operation and from a ¬ individual components to be assembled there is a system with "built-in" errors (namely, missing links, para- metrierungen etc.) can take. Diagnostic knowledge in the form of cause-effect relationships (eg. As represented by Bayesian networks) is thus evaluated with the commissioning ¬ reduction support not in the "Diagnostic direction" (that is, the conclusion of known symptoms [Effects] their error matches), but in the reverse
Richtung: von als bekannt angenommenen Fehlerursachen ("Glühbirne nicht eingeschraubt") zu deren Auswirkungen ("Lampe leuchtet nicht") . Die logische Umkehrung der Kausalität zum Zweck einer Prognose anstelle einer Diagnose ist für sich al- leine genommen nicht neu. Dabei wird aber nun angenommen, dass ein System, das in Betrieb gesetzt werden soll, per De¬ finition Fehlerursachen enthält - nämlich all diejenigen, die im Rahmen der Inbetriebsetzung abgestellt werden müssen. Dieser Ansatz hat den Vorteil, dass einmal erfasstes Wissen so- wohl bei der Inbetriebsetzung als auch später während des Betriebes der Anlage zur Diagnose eingesetzt werden kann. Auch die Software zur Verarbeitung und Darstellung des Wissens kann in beiden Einsatzfällen dieselbe sein. Aus Kundensicht liegt der Vorteil einer rechnerunterstützten Inbetriebsetzung darin, dass nicht mehr ausschließlich statische Anleitungen in Papierform oder einem elektronischen Dateiformat genutzt werden müssen, sondern ein "Assistent" den Benutzer führen kann. Direction: from known causes of failure ("bulb not screwed in") to its effects ("lamp not lit"). The logical reversal of causality for the purpose of prognosis instead of diagnosis is not new in itself. However, it is now assumed that a system which is to be put into operation contains de fi nition causes of faults - namely all those which have to be shut down during commissioning. This approach has the advantage that once acquired knowledge can be used both during commissioning and later during operation of the system for diagnosis. The software for processing and displaying the knowledge can be the same in both cases. From the customer's point of view, the advantage of a computer-aided start-up is that it is no longer necessary to use only static manuals in paper form or an electronic file format, but that an "assistant" can guide the user.
Auch erlaubt diese Art von Anleitung eine Kontrolle darüber, welche Schritte bei der Inbetriebsetzung bereits vom Anwender durchgeführt worden sind bzw. welche Komponenten des Systems bereits "in Ordnung" (also korrekt in Betrieb gesetzt) sind, und welche Schritte noch offen sind. This type of manual also allows control over which steps have already been carried out by the user during commissioning or which components of the system are already "in order" (ie correctly put into operation) and which steps are still open.
Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass eine derartige Inbe¬ triebsetzungsanleitung modular aufgebaut und damit spezifisch für den jeweiligen Anwendungsfall genutzt werden kann. So kann ein Modul (z. B. eine Stromquelle) in einer ersten Variante (z. B. Batterie) oder in einer zweiten Variante (z. B. Dynamo, Netzanschluß) eingesetzt werden - je nach dem, wie das System des Anwenders ausgelegt ist. Another advantage is that such Inbe ¬ instru-setting instructions modular and thus can be used specifically for each application. Thus, a module (eg a power source) in a first variant (eg battery) or in a second variant (eg. Dynamo, mains connection) - depending on how the user's system is designed.
Beschreibung der bevorzugten Ausgestaltungsformen Description of the preferred embodiments
Kurzbeschreibung der Zeichnungen Brief description of the drawings
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von Ausführungsbei¬ spielen erläutert. In the following the invention will be explained with reference to Ausführungsbei ¬ games.
Die Figuren erläutern als Ausführungsbeispiel die Inbetrieb¬ setzung einer Lampe gemäß dem beanspruchten Verfahren. The figures illustrate an exemplary embodiment of the commissioning ¬ reduction of a lamp according to the claimed method.
Dabei zeigen Show
Figur 1 ein beispielhaftes Bayes-Netz für den Diagnosefall  FIG. 1 shows an exemplary Bayesian network for the diagnosis case
"Lampe"  "Lamp"
Figur 2 das zum Beispiel "Lampe" zugehörige Bayes-Netz "Netz¬ teil" 2, the for example "light" associated Bayesian network "Network ¬ part"
Figur 3 das zum Beispiel "Lampe" zugehörige Bayes-Netz "Bat¬ teriekasten" alternativ zu "Netzteil" FIG. 3 shows the "lamp" associated Bayesian network "Bat ¬ teriekasten" alternative to "power supply"
Figur 4 eine Übersicht zum Beispiel aus Figur 1 mit zwei Feh¬ lerursachen Figure 4 lerursachen an overview, for example, from Figure 1 with two Def ¬
Figur 5 die Übersicht aus Figur 4 nach Behebung einer ersten  Figure 5 shows the overview of Figure 4 after removal of a first
Fehlerursache  error cause
Figur 6 eine Übersicht über ein Bayes-Netz für ein modular aufgebautes System bestehend aus Lampe und Netzteil Figure 6 is an overview of a Bayesian network for a modular system consisting of lamp and power supply
Figur 7 eine Übersicht analog Figur 6, nachdem der Netzste¬ cker eingesteckt wurde. Figure 7 is an overview analogous to Figure 6 after the Netzste ¬ cker was inserted.
Verwendete Nomenklatur am Beispiel der Figur 1 (analog einge¬ setzt bei den anderen Figuren) : Nomenclature used the example of Figure 1 (¬ analog is set in the other figures):
Figur 1, Bezugszeichen 11, 12, 13: Merkmalsknoten (kurz Merkmal, genauer: ein (diagnostisches) Merkmal repräsentierende Zufallsvariable) mit Werten gemäß Bezugszeichen 114  FIG. 1, reference numeral 11, 12, 13: feature node (short feature, more precisely a random variable representing a (diagnostic) feature) with values according to reference numeral 114
Figur 1, 12: Eingangsknoten Figure 1, 12: input node
Figur 1, 11: Ausgangsknoten Figure 1, 11: output node
Figur 1, 10: Kausale Wirkbeziehung zwischen Merkmalen Figur 1, 112, 113: einem Merkmalsknoten zugeordnete Tabelle mit a-priori-Wahrscheinlichkeiten Figure 1, 10: causal relationship between features Figure 1, 112, 113: a table associated with a feature node with a priori probabilities
Figur 1, IIa: einem Merkmalsknoten zugeordnete Tabelle mit Werten des Betriebszustands, (bedingten Wahrscheinlichkeiten, die die Abhängigkeiten zwischen kausalen Beziehungen 10 quantifizieren)  Figure 1, IIa: a table associated with a feature node with values of the operating state, (conditional probabilities that quantify the dependencies between causal relationships 10)
Figur 1, 114: Merkmalswert (kurz Wert, auch: Ausprägung) eines Merkmals  Figure 1, 114: feature value (short value, also: expression) of a feature
Figur 1, 1: technisches (Teil-) System, repräsentiert als lo- gischer Container für ein Bayes'sches Netz  Figure 1, 1: technical (sub-) system, represented as a logical container for a Bayesian network
Figur 4, 415: Eingegebene Evidenz Figure 4, 415: Evidence entered
Das Ausführungsbeispiel in den Figuren 1 bis 7 zeigt die Er¬ stellung und Verwendung von Diagnosewissen für eine Inbe- triebsetZungsunterstützung (oder auch Fehlerbeseitigung) amThe embodiment in Figures 1 to 7 shows the He ¬ position and use of diagnostic knowledge for putting into operation support (or debug) the
Beispiel der Inbetriebsetzung einer Leuchte mit auswechselba¬ rem Leuchtmittel, die beispielsweise entweder von einem Netz¬ teil oder einer Batteriebox mit Strom versorgt werden kann. Dieses Ausführungsbeispiel soll sich in keiner Weise ein- schränkend auf den beanspruchten Gegenstand auswirken. Example of the commissioning of a lamp with auswechselba ¬ rem light source, which can be supplied for example either from a network ¬ part or a battery box with power. This embodiment is not intended to limit the claimed subject matter in any way.
Zunächst wird das Inbetriebsetzungs- und Diagnosewissen für die beteiligten Komponenten ermittelt: die Lampe/Leuchte, das Netzteil und die Batteriebox. Dazu werden, beispielsweise durch einen sogenannten Wissensredakteur, drei Bayes'scheFirst, the commissioning and diagnostic knowledge for the involved components is determined: the lamp / light, the power supply and the battery box. For this purpose, for example by a so-called knowledge editor, three Bayesian
Netze erstellt, die in den Figuren 1 bis 3 dargestellt sind. Created networks, which are shown in Figures 1 to 3.
Die Figur 1 stellt das prinzipielle, kombinierte Diagnose- und Inbetriebsetzungswissen für die Lampe dar. Das Bayes'sche Netz 1 repräsentiert den Sachverhalt: liegt Betriebsspannung 12 an, und das Leuchtmittel 13 arbeitet fehlerfrei (nicht de¬ fekt, korrekt eingebaut) , dann (dargestellt durch die Pfeile 10) leuchtet, vereinfacht gesagt, die Lampe, im Netz darge¬ stellt als Betriebszustand 11. Da sich das Netz noch nicht in einem definierten Anwendungskontext befindet, sind die a- priori Wahrscheinlichkeiten für die Merkmale "Betriebsspannung" 112 und "Zustand des Leuchtmittels" 113 Undefiniert. Dies wird hier repräsentiert durch die Einstellung "alle Wahrscheinlichkeitswerte 112, 113 auf 1". The figure 1 represents the principle, combined diagnostic and Inbetriebsetzungswissen for the lamp is the Bayesian network 1 representing the facts. When operating voltage is 12, and the luminous means 13 (not de ¬ fect correctly installed) is working properly, then ( represented by the arrows 10) lights, in simple terms, the lamp, in the network Darge ¬ represents as operating state 11. Since the network is not yet in a defined application context, the a priori probabilities for the characteristics "operating voltage" 112 and " Condition of the bulb "113 Undefined. This is represented here by the setting "all probability values 112, 113 to 1".
Der Betriebszustand IIa ergibt sich gemäß den in der Be- triebszustands-Matrix vorbelegten Wahrscheinlichkeitswerten, in diesem Fall leuchtet die Lampe, wenn eine Spannung ange¬ legt ist und das Leuchtmittel korrekt montiert ist. Anderen¬ falls leuchtet die Lampe nicht: The operating state IIa is obtained according to the pre-assigned in the operating state matrix probability values, in this case, the lamp is lit, when a voltage is ¬ inserted and the lamp is correctly mounted. Other ¬ if the lamp does not light up:
P (Betriebszustand=Lampe leuchtet P (operating status = lamp lights up
I Betriebsspannung=Spannung liegt an  I operating voltage = voltage is applied
Λ  Λ
Zustand des Leuchtmittels=Leuchtmittel eingeschraubt ) = 1  State of the bulb = bulb screwed in) = 1
P (Betriebszustand=Lampe leuchtet nicht P (operating status = lamp does not light up
I Betriebsspannung=Spannung liegt an  I operating voltage = voltage is applied
Λ  Λ
Zustand des Leuchtmittels=Leuchtmittel eingeschraubt ) = 0  State of the bulb = bulb screwed in) = 0
P (Betriebszustand=Lampe leuchtet P (operating status = lamp lights up
I Betriebsspannung=Spannung liegt an  I operating voltage = voltage is applied
Λ  Λ
Zustand des Leuchtmittels=Kein Leuchtmittel  Condition of the bulb = No bulbs
usw . wobei : etc. in which :
P (X=x) Wahrscheinlichkeit dafür,  P (X = x) probability of
dass das Merkmal X den Wert x annimmt  that the characteristic X assumes the value x
I "unter der Voraussetzung, dass"  I "provided that"
/\ Logisches "und"  / \ Logical and
Die Figur 2 stellt das prinzipielle, kombinierte Diagnose- und Inbetriebsetzungswissen für ein beispielhaftes Netzteil dar, welches die in Figur 1 genannte Betriebsspannung 12 kon- kretisiert. Das Bayes' sehe Netz 2 repräsentiert den Sachver¬ halt. Der Netzstecker (des Netzteils) kann gesteckt sein (d. h. fehlerfrei angeschlossen), oder nicht. Ist gemäß der bei¬ spielhaften Modellierung der "Zustand des Netzsteckers" 23 gesteckt und der "Zustand der Sicherung" 22 OK, dann liegt "Betriebsspannung" 112 an (siehe auch den Graphen, die Voraussetzungen 22 und 23, die Wirkung 12 und die Pfeile 20) . Weitere Voraussetzungen und Abhängigkeiten sind möglich. Da sich das Netz noch nicht in einem definierten Anwendungskon- text befindet, sind die a-priori Wahrscheinlichkeiten für den "Zustand des Netzsteckers" 23 noch Undefiniert (repräsentiert dadurch, dass in der Modellierung für den Zustand des Netzsteckers alle Wahrscheinlichkeitswerte 214 noch auf 1 gesetzt sind) . Die a-priori-Wahrscheinlichkeitsverteilung des "Zu- Stands der Sicherung" 22 ist hingegen eine inhärente Eigenschaft der jeweils verwendeten Sicherung welche bereits be¬ kannt ist. Sie kann hier daher grob genähert in der Modellie¬ rung mit "eine von zehntausend Sicherungen ist defekt" ange¬ geben werden, also: Der Merkmalswert "Sicherung OK" hat a- priori die Wahrscheinlichkeit 0,9999 und der Wert "Sicherung defekt" die Komplementärwahrscheinlichkeit 0,0001. FIG. 2 illustrates the basic, combined diagnostic and commissioning knowledge for an exemplary power supply unit, which has the operating voltage 12 mentioned in FIG. concretised. Bayes' see Network 2 represents the Sachver ¬ halt. The power plug (of the power supply) may be plugged in (ie connected without error) or not. According to the game stick at ¬ modeling of the "state of the power cord" 23 plugged in and the "state of the fuse" 22 OK, then there is "operating voltage" 112 (see also the graph, the conditions 22 and 23, the effect of 12 and the arrows 20). Further requirements and dependencies are possible. Since the network is not yet in a defined application context, the a-priori probabilities for the "state of the power plug" 23 are still undefined (represented by the fact that all probability values 214 are still set to 1 in the modeling for the state of the power plug are) . The a priori probability distribution of the "supply state of assurance" 22, however, is an inherent property of the fuse used in each case which is already be ¬ known. They can be roughly approximated in the Modellie ¬ tion with "ten thousand fuses is defective" be ¬ give, so here is therefore: The feature value "fuse OK" a- priori probability 0.9999 and the value "fuse defective" the Complementary Probability 0.0001.
In der Tabelle 121 sind die jeweiligen Abhängigkeiten definiert (Betriebsspannung liegt nur an wenn sowohl der Zustand des Netzsteckers als auch der Zustand der Sicherung OK ist) . Zur Vereinfachung werden im Beispiel nur die "booleschen" Wahrheits- bzw. Wahrscheinlichkeitswerte 0 und 1 verwendet und keine "Leaks", also nicht-modellierte (da unbekannte) aber dennoch mögliche Fehlerursachen modelliert. Diese Ver- einfachungen (Boole'sche Wahrscheinlichkeitswerte und "Clo- sed-World Annahme") im Ausführungsbeispiel soll sich in kei¬ ner Weise einschränkend auf den beanspruchten Gegenstand aus¬ wirken. Ausführungen der Erfindung mit n-wertigen Wahrscheinlichkeitswerten in den Tabellen bedingter Wahrscheinlichkei- ten und der Berücksichtigung von Leaks bei der Berechnung der Wahrscheinlichkeitswerte für ein "Open-World"-Modell, sind möglich und sinnvoll. Die Figur 3 stellt das prinzipielle, kombinierte Diagnose- und Inbetriebsetzungswissen für die Batteriebox dar - eine Alternativlösung zum Netzteil des Beispiels aus Figur 2 zur Bereitstellung einer Betriebsspannung. Das Bayes'sche Netz 3 repräsentiert den Sachverhalt: sind Batterien in das Batte¬ riefach eingelegt und sind diese voll geladen, dann liegt Be¬ triebsspannung an. Dieser diagnostisch und für die Inbetriebsetzung relevante Sachverhalt wird in der Figur durch das Merkmal "Zustand der Batterien" 32, das Merkmal "Zustand des Batteriefachs" 33 und das Merkmal "Betriebsspannung" 12 der Batteriebox sowie die prinzipiellen kausalen Beziehungen 30 zwischen den Merkmalen und deren genauen Quantifizierung 122 dargestellt . The respective dependencies are defined in table 121 (operating voltage is only present if both the state of the mains plug and the state of the fuse are OK). For the sake of simplicity, only the "Boolean" truth and probability values 0 and 1 are used in the example and no "leaks", that is to say non-modeled (since unknown) but nevertheless possible error causes, are modeled. These simplifications (Boolean probability values and "Clo sed World Acceptance") in the embodiment should act in kei ¬ ner by way of limitation on the claimed subject matter from ¬. Embodiments of the invention with n-valued probability values in the tables of conditional probabilities and the consideration of leaks in the calculation of the probability values for an "open-world" model are possible and useful. FIG. 3 illustrates the basic, combined diagnostic and commissioning knowledge for the battery box - an alternative solution to the power supply of the example of FIG. 2 for providing an operating voltage. The Bayesian network 3 represents the situation: Batteries are inserted into the Batte ¬ riefach and they are fully charged, then is Be ¬ operating voltage. This diagnostic and commissioning relevant facts in the figure by the feature "state of the batteries" 32, the feature "state of the battery compartment" 33 and the feature "operating voltage" 12 of the battery box and the principal causal relationships 30 between the features and their exact quantification 122.
Da sich auch dieses Netz noch nicht in einem definierten Anwendungskontext befindet, sind die a-priori Wahrscheinlich¬ keiten der Ausprägungen 314 für den "Zustand des Batteriefachs" 33 Undefiniert (repräsentiert durch "alle Wahrschein- lichkeitswerte auf 1") . Die a-priori-Also, since that network is not already in a defined application context, the a-priori Probably ¬ possibilities of occurrences 314 in the "state of the battery compartment" 33 Undefined are (represented by "all probability lichkeitswerte to 1"). The a priori
Wahrscheinlichkeitsverteilung des "Zustands der Batterien" 32 ist hingegen eine inhärente Eigenschaft der jeweils verwende¬ ten Batterien, und kann hier daher beispielsweise auf "in einem Zehntel der (Diagnose- oder IBS-Fälle) sind die Batterien leer" zumindest grob abgeschätzt werden. Somit ist der Wahr¬ scheinlichkeitswert für "Batterie leer" gleich 0,1 und ent¬ sprechend (da es nur diese beiden Zustände gibt) , der Wahr¬ scheinlichkeitswert für "Batterie voll" oder eher "Batterie nicht leer" gleich 0,9, 314. Der Graph 12, 32, 33 ist analog zu den Graphen in den Figuren 1 und 2 zu lesen. Probability distribution of the "state of the batteries" 32, however, is an inherent property of the respective use ¬ th batteries, and can therefore, for example here "in a tenth of the (diagnostic or IBS cases) the batteries are dead" at least be roughly estimated. Thus, the perception is ¬ scheinlichkeitswert for "battery empty" equal to 0.1 and de ¬ speaking (since there are only these two state), the fortune ¬ scheinlichkeitswert "not empty battery" for "battery full" or rather equal to 0.9, 314. The graph 12, 32, 33 can be read analogously to the graphs in FIGS. 1 and 2.
In der Figur 4 wird nochmals der Graph aus Figur 1 dargestellt. Durch eine Kennzeichnung ausgewählter Merkmalsknoten 11, 12, 13, als Eingangsknoten 32 und Ausgangsknoten 11 sowie eine (in diesem Ausführungsbeispiel nicht näher spezifizier¬ ten) Attributierung 411, 412, 413 der Knoten wird (ggf. durch einen Wissensredakteur) festgelegt, welche Komponenten sich diagnostisch mit anderen verknüpfen lassen. Details zu dieser Erweiterung diagnostischen Wissens zur Systemlaufzeit können z. B. der Druckschrift WO 2008064616 AI entnommen werden. Nach Abschluss des Wissensengineerings, also der Festlegung aller Beziehungen, Abhängigkeiten und bekannten Wahrscheinlichkeiten steht dieses Wissen nun dem Anwender zur Verfügung, der es zur maschinellen Unterstützung seiner Inbetriebsetzungsaufgabe verwenden kann. FIG. 4 again shows the graph of FIG. By marking selected feature nodes 11, 12, 13, as input nodes 32 and output nodes 11 and (in this embodiment unspecified ¬ specified) attribution 411, 412, 413 of the node is (possibly by a knowledge editor) determines which components can be linked diagnostically with others. Details about this extension of diagnostic knowledge at system time can be found eg. Example, the document WO 2008064616 AI be removed. After completion of the knowledge engineering, ie the definition of all relationships, dependencies and known probabilities, this knowledge is now available to the user, who can use it to machine support his commissioning task.
Dazu startet der Anwender das Inbetriebsetzungs- ( IBS ) Unter¬ stützungssystem und teilt ggf. dem System mit, für welche Komponente er eine maschinelle IBS-Unterstützung erhalten möchte - in diesem Beispiel die Lampe. Das IBS- Unterstützungssystem lädt daraufhin das Bayes-Netz 1 und erzeugt eine Instanz des zuvor allgemein definierten Netzes, beispielsweise im Arbeitsspeicher. Nun erfolgt ein wesentli¬ cher Schritt: dem System ist (z. B. durch eine entsprechende Attributierung der Merkmalsknoten) bekannt, welche Werte des Netzes im Kontext der "Inbetriebsetzung" mit konkreten Wahrscheinlichkeitswerten vorbelegt, also mit Evidenz e versehen werden können. In diesem Beispiel wird davon ausgegangen, dass eine neu gekaufte Lampe weder mit einer Spannungsquelle 412 verbunden ist, noch bereits ein Leuchtmittel 413 einge- setzt wurde. Dieser Sachverhalt ist in Figur 4 dargestellt: dort wurden die Werte "Keine Spannung" des Merkmals "Be¬ triebsspannung" und "Kein Leuchtmittel" des Merkmals "Zustand des Leuchtmittels" jeweils auf eine Wahrscheinlichkeit von 100,00 (Prozent) gesetzt. Diese mit 100% bewerteten und damit garantiert zutreffenden "Fehler"-Ursachen werden dem Anwender visualisiert und zur Behebung angeboten. In diesem Beispiel entscheidet sich der Anwender zunächst dafür, ein Leuchtmit¬ tel in die Lampe einzusetzen. Dadurch ändert sich am Merkmal "Zustand des Leuchtmittels" 513 im nächsten Schritt die Wahr- scheinlichkeit des Merkmalswertes "Kein Leuchtmittel" 415 von 100,00 auf 0,00 (Prozent) und die des Wertes "Leuchtmittel eingeschraubt" 414 von 0,00 auf 100,00 (Prozent), wie in Fi- gur 5 dargestellt. Der erste Schritt zur Inbetriebsetzungs an dieser Stelle ist damit durchgeführt. For this, the user starts the commissioning (IBS) Under ¬ support system and notify the system if necessary in respect of which component it wants to receive an automatic commissioning support - in this example the lamp. The IBS support system then loads the Bayesian network 1 and creates an instance of the previously generally defined network, for example, in memory. Now a significant step takes place: the system knows (eg by means of a corresponding attribution of the feature nodes) which values of the network are pre-assigned with concrete probability values in the context of "commissioning", ie can be provided with evidence e. In this example it is assumed that a newly purchased lamp is neither connected to a voltage source 412 nor a light source 413 has already been used. This is illustrated in Figure 4: there the values "No power" of the feature "Be ¬ operating voltage" and "No light source" of the feature "state of the light source" were each set to a probability of 100.00 (per cent). These 100% rated and thus guaranteed "error" causes are visualized to the user and offered for correction. In this example, the user first decides to use a Leuchtmit ¬ tel in the lamp. As a result, in the next step, the probability of the characteristic value "no light source" 415 changes from 100.00 to 0.00 (percent) and that of the value "light source screwed-in" 414 changes from 0.00 to the feature "state of the light source" 513 100.00 (percent), as in Financial gur 5 shown. The first step for commissioning at this point is thus carried out.
Im Vergleich der Darstellung in den Figuren 4 und 5 sieht man weiterhin, dass der Betriebszustand 411 der Lampe trotz Behe- bung einer "Fehler"-Ursache weiterhin "Lampe leuchtet nicht" ist .  In comparison of the illustration in FIGS. 4 and 5, it can furthermore be seen that the operating state 411 of the lamp continues to be "lamp does not light up" despite the rectification of a "fault" cause.
In der Konsequenz meldet das IBS-Unterstützungssystem dem Anwender nur noch ein Problem zur Behebung an: die Fehlerursa- che "Keine Spannung" des Merkmals "Betriebsspannung". DieseAs a consequence, the IBS support system only reports one problem to the user for remedying: the cause of the error "No voltage" of the characteristic "Operating voltage". These
Fehlerursache lässt sich durch den Anschluss einer Spannungs¬ quelle beheben: das IBS-Unterstützungssystem ermittelt nun diejenigen Komponenten, die sich mit der Lampe verbinden lassen, hier also das Netzteil oder die Batteriebox. Der Anwen- der wählt eine passende Komponente aus und verbindet sie mit der Lampe. Diese Tätigkeit stellt einen Inbetriebsetzungs¬ schritt dar. Details zu dieser Erweiterung diagnostischen Wissens sind wiederum WO 2008064616 AI zu entnehmen. Fehlerhafte Module sind in den Figuren zur Verdeutlichung mit einem Ausrufezeichensymbol "!" gekennzeichnet. Cause of error can be avoided by connecting a voltage source ¬: the IBS support system now determines those components that can be connected to the lamp, so here the AC adapter or the battery box. The user selects a suitable component and connects it to the lamp. This activity represents a step commissioning ¬. Details about this extension diagnostic knowledge, in turn, are WO 2008064616 refer to AI. Faulty modules are in the figures for clarity with an exclamation point symbol "!" characterized.
Um ein Inbetriebssetzungs-Unterstützungssystem gemäß Figur 6 zu erhalten welches sich in vorteilhafter Weise dynamisch an eine bestimmte Variante des vorliegenden Systems anpasst, wird angenommen, dass sich das inbetriebzusetzende (Gesamt-) Beleuchtungssystem 4 aus einer Menge von einzelnen, kombinierbaren Komponenten 1, 2, 3 zusammensetzt, welche sich ggf. wiederum selbst in weitere Module unterteilen. Das spezifi- sehe System ergibt sich nun dadurch, dass z. B. eine Kompo¬ nente x in der Variante a und eine Komponente y in der Vari¬ ante b eingesetzt wird. Entsprechend gibt es spezifische (Di¬ agnose-) Wissensmodule 6 für die Variante a der Komponente x bzw. die Variante b der Komponente y. Der Anwender entschei- det abhängig davon wie sein System ausgelegt ist, welchesIn order to obtain a commissioning support system according to FIG. 6 which advantageously adapts dynamically to a specific variant of the present system, it is assumed that the (overall) illumination system 4 to be commissioned comprises a set of individual, combinable components 1, 2, 3, which, in turn, subdivided themselves into other modules. The specific see system now results from the fact that z. B. a compo ¬ nent x in the variant a and a component y in the Vari ¬ ante b is used. Accordingly, there are specific (Di ¬ agnose-) knowledge modules 6 for the variant a of the component x and the variant b of the component y. The user decides depending on how his system is designed, which
Wissensmodul jeweils zum Einsatz kommen soll. Eine exemplari¬ sche Darstellung findet sich in Figur 6. Hier werden die Komponenten aus Figur 1 und Figur 2 zusammengeführt zu einem komplexeren technischen Gesamtsystem bestehend aus den Untersystemen Leuchtmittel, Netzstecker und Sicherung. Das Netz mit den entsprechenden Knoten 11, 12, 13. 22, 23 repräsentiert die Kombination aus den in bereits für sich beschriebenen Untersystemen und den jeweiligen Wirkbeziehungen (repräsentiert durch die Pfeile zwischen den Knoten 11, 12, ...) . Der Betriebszustand der Lampe ist (in Figur 6 dargestellt) noch "Lampe leuchtet nicht". Die zugehörige nächste IBS-Anweisung muss gemäß der Betriebszustands-Knowledge module should be used in each case. An examplary ¬ cal account is given in Fig. 6 Here, the components of Figure 1 and Figure 2 are merged to form a more complex overall technical system consisting of the subsystems bulbs, power plugs and fuse. The network with the corresponding nodes 11, 12, 13, 22, 23 represents the combination of the subsystems already described for themselves and the respective active relationships (represented by the arrows between the nodes 11, 12,...). The operating state of the lamp is (shown in Figure 6) still "lamp does not light". The associated next IBS instruction must be executed according to the operating state
Wahrscheinlichkeiten der Komponenten lauten "Netzstecker stecken" . Probabilities of the components are "Plug in power".
In der Figur 7 kann man nun im Gesamtsystem erkennen, dass nach Durchführung der generierten Anweisung, also "Netzstecker gesteckt" 523 die Wahrscheinlichkeiten für die Betriebs¬ spannung 512 neu berechnet wurden: unter Berücksichtigung der inhärenten Eigenschaft des Zustands der Sicherung 422 (99,99% aller Sicherungen sind funktionsfähig) ergibt sich damit eine neue Wahrscheinlichkeitsverteilung des Merkmals "Betriebsspannung": mit 99.99% Wahrscheinlichkeit liegt der Merkmals¬ wert "Spannung liegt an" vor. In Figure 7, you can now in the whole system realize that after conducting the generated statement, that "power cord is plugged" 523, the probabilities for the operation ¬ tension were recalculated 512: considering the inherent property of the state of the fuse 422 (99.99 % of all backups are functional), this results in a new probability distribution of the feature "operating voltage" with 99.99% probability is the feature worth ¬ "voltage present" before.
Mit Hilfe der neu berechneten Wahrscheinlichkeiten für die "Betriebsspannung" kann nun auch die Wahrscheinlichkeitsverteilung für den "Betriebszustand" des Beleuchtungssystems 4 weiter berechnet werden, nämlich aus der "Betriebsspannung" 12 und dem "Zustand des Leuchtmittels" 13. Da das Leuchtmit¬ tel in einem vorhergehenden IBS Schritt bereits eingeschraubt wurde 413 wird nun der Betriebszustand des Beleuchtungssystem mit 99, 99% für den Merkmalswert "Lampe leuchtet" neu berech¬ net . With the help of the newly calculated probabilities for the "operating voltage", the probability distribution for the "operating state" of the lighting system 4 can now also be calculated, namely from the "operating voltage" 12 and the "state of the light source" 13. Since the light ¬ in IBS any preceding step has already been screwed 413. now, the operation state of the lighting system with 99, 99% for the feature value "lamp" new calculation ¬ net.
Diese Berechnungsschritte werden solange wiederholt, bis für alle betroffenen Knoten (also solche, deren Wahrscheinlichkeiten nicht durch Evidenz unveränderbar festgelegt sind) im Netz die Betriebszustandswerte überprüft und ggf. neu berech¬ net wurde. These computation steps are repeated until, for all affected nodes (ie those whose probabilities are not fixed by evidence immutable) in Network checks the operating state values and possibly was re-calculation ¬ net.
Sofern nach Berechnung der gewünschte Zustand des technischen Systems noch nicht erreicht wurde, muss das Vorgehen wieder¬ holt werden. Die in diesem Ausführungsbeispiel verwendete wiederholte Berechnung bedingter Wahrscheinlichkeiten mittels des Satzes von Bayes auf Wahrscheinlichkeitsnetzen (probabi- listische Abduktion) ist nicht Teil der Erfindung (Stand der Technik) und wird hier daher nur angerissen. If, after calculating the desired state of the technical system has not been reached, the procedure must be obtained ¬ again. The repeated calculation of conditional probabilities by means of Bayes's set on probabilistic networks (probabilistic abduction) used in this embodiment is not part of the invention (prior art) and is therefore only touched upon here.
Im vorliegenden Fall in Figur 7 dargestellt wurde nun mit dem letzten Inbetriebnahmeschritt ein funktionsfähiges Gesamtsys¬ tem hergestellt, da für den Betriebszustand 500 nun eine hin- reichend hohe Wahrscheinlichkeit (99,99%) dafür berechnet wurde, dass die Lampe leuchtet. Damit kann das Verfahren zur Inbetriebsetzung (alternativ zur Fehlersuche) beendet werden. A functional Gesamtsys ¬ system was shown in Figure 7. In the present case now with the last startup step produced because of the operating state 500 is now a sufficiently high probability (99.99%) was calculated that the lamp lights. This can be used to complete the commissioning procedure (as an alternative to troubleshooting).
Das aufgeführte Ausführungsbeispiel ist nur exemplarisch ge¬ dacht und ist nicht einschränkend zu sehen. Einzelne Kompo¬ nenten können aus wesentlich mehr als zwei Modulen bestehen, welche ggf. auch weitere Abhängigkeiten untereinander aufwei¬ sen . The listed embodiment is only an example thought ¬ and is not to be seen limiting. Individual compo ¬ nents may consist of much more than two modules, which possibly also other interdependencies aufwei ¬ sen.

Claims

Patentansprüche claims
1. Verfahren zur Unterstützung der Herstellung eines fehlerfreien Betriebszustandes eines technischen Systems (4), das zumindest eine Komponente (1, 2, 3) umfasst, wobei die Komponenten (1, 2, 3) in einer Wirkbeziehung zueinander stehen können und A method for supporting the production of a fault-free operating state of a technical system (4) comprising at least one component (1, 2, 3), wherein the components (1, 2, 3) can interact with each other and
die Komponenten (1, 2, 3) sich jeweils in einem definierbaren Betriebszustand befinden  the components (1, 2, 3) are each in a definable operating state
und der Betriebszustand der Komponente definiert ist durch zumindest einen Wert, der:  and the operating state of the component is defined by at least one value that:
- unveränderbar festgelegt, oder  - fixed unchangeable, or
- veränderbar aus vorliegenden Werten und Wirkbeziehungen berechnet, oder  - changeable calculated from existing values and interactions, or
- unbekannt ist,  - unknown,
mit folgenden Schritten:  with the following steps:
a) ermitteln zumindest einer Komponente (1, 2, 3) des Systems (4) bei der Wert des Betriebszustandes be¬ kannt und ursächlich für einen nicht fehlerfreien Be- triebszustand des Systems (4) ist, a) determining at least one component (1, 2, 3) of the system (4) in the value of the operating state be ¬ known and is the cause of a not error-free operating state of the system (4),
b) generieren einer Anweisung zur Änderung des Betriebszustandes der zumindest einen ermittelten Komponente (1, 2, 3),  b) generating an instruction for changing the operating state of the at least one determined component (1, 2, 3),
c) neu berechnen der Betriebszustandswerte,  c) recalculate the operating state values,
d) überprüfen des Betriebszustandes des Systems (4) und wiederholen der Schritte a) bis c) wenn das System sich noch nicht in einem fehlerfreien Zustand befindet . 2. Verfahren nach Patentanspruch 1,  d) Check the operating state of the system (4) and repeat steps a) to c) if the system is not yet in a faultless state. 2. Method according to claim 1,
dadurch gekennzeichnet, dass  characterized in that
die geeignete Anweisung zur Änderung des Betriebszustandes der zumindestens einen ermittelten Komponente (1, 2, 3) visualisiert wird. Verfahren nach einem der vorherigen Patentansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass the appropriate instruction for changing the operating state of the at least one determined component (1, 2, 3) is visualized. Method according to one of the preceding claims, characterized in that
das Verfahren zur erstmaligen Inbetriebsetzung eines technischen Systems (4) auszuführenden Handlungsempfehlungen generiert . generates the procedure for initial commissioning of a technical system (4) to be performed action recommendations.
Verfahren nach einem der vorherigen Patentansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Method according to one of the preceding claims, characterized in that
der den Betriebszustand der Komponente definierenden Wert welcher veränderbar aus vorliegenden Werten und Wirkbeziehungen berechnet wird mittels Berechnung von Wahrscheinlichkeiten mit Hilfe eines kausalen Wahrscheinlichkeits¬ netzes, insbesondere eines Bayes-Netzes durchgeführt wird. the defining value which is calculated from the present variable values and relationships active operating state of the component is carried out by calculation of probabilities using a causal probability ¬ network, in particular a Bayesian network.
Verfahren nach Patentanspruch 4, Method according to claim 4,
dadurch gekennzeichnet, dass characterized in that
dem Betriebszustand einer Komponente (1, 2, 3) eine a- priori Wahrscheinlichkeit zugeordnet ist, anhand derer sich die Betriebszustände derjenigen Komponenten berechnen lassen, welche in Wirkbeziehung zu dieser Komponente stehen . the operating state of a component (1, 2, 3) is associated with an a priori probability, on the basis of which the operating states of those components can be calculated, which are in operative relation to this component.
Verfahren nach einem der Patentansprüche 4 oder 5, Method according to one of the claims 4 or 5,
dadurch gekennzeichnet, dass characterized in that
die Wahrscheinlichkeitsverteilung mittels Tabellen the probability distribution by means of tables
und/oder Funktionen beschrieben ist. and / or functions is described.
Verfahren nach einem der Patentansprüche 4 bis 6, Method according to one of the claims 4 to 6,
dadurch gekennzeichnet, dass characterized in that
weitere situationsbedingte Informationen, insbesondere ei¬ ne Stärke der Wirkbeziehung zwischen Komponenten in die Berechnung mit einbezogen werden, insbesondere mit Hilfe von bedingten Wahrscheinlichkeiten, oder insbesondere mit einem Bayes' sehen Netz mit diskreten Merkmalswerten. Further situational information, in particular ei ¬ ne strength of the interaction between components are included in the calculation, in particular by means of conditional probabilities, or in particular with a Bayes' see network with discrete feature values.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Patentansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei dem System um ein Automatisierungssystem handelt. 8. The method according to any one of the preceding claims, characterized in that it is an automation system in the system.
9. Vorrichtung zur Unterstützung der Herstellung eines fehlerfreien Betriebszustandes eines technischen Systems (4) zur Durchführung des Verfahrens gemäß einem der Patentansprüche 1 bis 8, 9. A device for supporting the production of a faultless operating state of a technical system (4) for carrying out the method according to one of the claims 1 to 8,
wobei das technische System (4) zumindest eine Komponente (1, 2, 3) umfasst, und  wherein the technical system (4) comprises at least one component (1, 2, 3), and
die Komponenten (1, 2, 3) in einer Wirkbeziehung zueinander stehen können und  the components (1, 2, 3) can interact with each other and
die Komponenten (1, 2, 3) sich jeweils in einem definierbaren Betriebszustand befinden  the components (1, 2, 3) are each in a definable operating state
und der Betriebszustand der Komponente definiert ist durch zumindest einen Wert, der:  and the operating state of the component is defined by at least one value that:
- unveränderbar festgelegt, oder  - fixed unchangeable, or
- veränderbar aus vorliegenden Werten und Wirkbeziehungen berechnet, oder  - changeable calculated from existing values and interactions, or
- unbekannt ist,  - unknown,
mit :  With :
- Mitteln zum Überprüfen des Betriebszustandes des technischen Systems (4)  - means for checking the operating state of the technical system (4)
- Mitteln zur Ermittlung zumindest einer Komponente (1, 2, 3) des Systems (4) bei der Wert des Betriebszustandes bekannt und ursächlich für einen nicht fehlerfreien Betriebszustand des Systems (4) ist,  - means for determining at least one component (1, 2, 3) of the system (4) in the value of the operating state known and is the cause of a non-error-free operating state of the system (4),
- Mitteln zur Generierung einer Anweisung zur Änderung des Betriebszustandes der zumindest einen ermittelten Kompo¬ nente ( 1 , 2 , 3 ) , und - means for generating an instruction to change the operating state of the at least one determined Kompo ¬ nente (1, 2, 3), and
- Mittel zur Neuberechnung der Betriebszustandswerte, solange das System sich noch nicht in einem fehlerfreien Zustand befindet.  - means for recalculating the operating state values as long as the system is not yet in a faultless state.
10. Vorrichtung nach Patentanspruch 9, 10. Device according to claim 9,
gekennzeichnet, durch Mittel zur Visualisierung der Anweisungen zur Änderung des Betriebszustandes des Systems, insbesondere die zur Inbe¬ triebsetzung auszuführenden Handlungsempfehlungen. marked by Means to visualize the instructions for changing the operating state of the system, in particular the recommended actions to be performed for commissioning ¬ drive reduction.
11. Vorrichtung nach einem der Patentansprüche 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung der Wahrscheinlichkeiten innerhalb des Diagnosewissens mit Hilfe eines Bayes' Netze durchgeführt werden. 11. Device according to one of the claims 9 or 10, characterized in that the calculation of the probabilities within the diagnostic knowledge using a Bayes' networks are performed.
12. Vorrichtung nach einem der Patentansprüche 9 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass 12. Device according to one of the claims 9 to 11, characterized in that
Mittel zur Speicherung von dem Betriebszustand einer Komponente (1, 2, 3) zugeordneten a-priori Wahrscheinlichkei¬ ten vorgesehen sind, anhand derer sich die Betriebszustän- de derjenigen Komponenten berechnen lassen, welche in Wirkbeziehung zu dieser Komponente stehen die Wahrscheinlichkeitsverteilung, insbesondere mittels Tabellen Means are provided for storing operating conditions of a component (1, 2, 3) associated with a priori probabilities ¬ th, on the basis of which the operating conditions of those components can be calculated, which are in operative relation to this component, the probability distribution, in particular by means of tables
und/oder Funktionen.  and / or features.
13. Vorrichtung nach einem der Patentansprüche 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass 13. Device according to one of the claims 9 to 12, characterized in that
es sich bei dem System um ein Automatisierungssystem handelt.  the system is an automation system.
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DE102022200694A1 (en) 2022-01-21 2023-08-10 Siemens Aktiengesellschaft Manufacturing method for a monitoring device for an automation system

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