CN103547511A - 一种操作一具有故障诊断功能的容器处理系统的方法 - Google Patents

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Abstract

操作容器处理系统(1)的方法，其中，容器按第一预定义方式，被该容器处理系统(1)的一第一处理装置(2)处理，随后从该第一处理装置(2)送达该容器处理系统(1)的一第二处理装置(4)，再按第二预定义方式被该第二处理装置(4)处理，第一传感装置(22a，24a)记录该第一处理装置(2)对容器(10)处理的第一批大量第一参考特征值(RK1)，第二传感装置(42a，44a)记录该第二处理装置(4)对容器(10)处理的第二批大量第二参考特征值(RK2)；该些参考特征值(RK1，RK2)存储在一存储装置(16)中，和一用于表征各参考特征值(RK1，RK2)按序产生的时间值，以及大量的测试特征值(PK1，PK2)一起被记录，至少一个表征现在或未来系统错误的信息项(I)会基于至少一测试特征值(PK1，PK2)和至少一参考特征值(RK1，RK2)的比较结果而被输出。

Description

一种操作一具有故障诊断功能的容器处理系统的方法
技术领域
本发明涉及一种操作容器处理系统的方法。
背景技术
一直以来，容器处理系统在现有技术中已经公知。通常这些系统由众多不同装置组成，比如包括用于将塑料预成型件塑造成塑料容器的吹塑机，贴标签装置，灌注机，消毒装置等。
为了该系统的无故障运行，不仅需要该系统的各独立装置互相匹配，而且各装置本身也需要无故障运行。因此可以想象，系统特定部分的一错误首先会对另一系统部分产生影响，并且直到导致系统停止运行才会显现出来。
实践中，在故障产生时，机械操作员通常可以凭借他们的经验预测出哪个系统部分导致了现在的错误。虽然这些错误是偶然发生的，然而有时是以一定几率发生的。例如，如果总是以特别高的频率制造和运送容器，结果是许多容器会出现在例如传送带的传送装置上，这时下游的装置例如标签机就会停止运行。
发明内容
发明的目的在于提供一种能促进或者实现所述故障诊断的方法和机器。本发明中是通过权利要求1中的方法和权利要求15中的容器处理系统实现的。从属权利要求的内容是较佳的实施方式和改进。
在本发明的一种操作容器处理系统的方法中，容器按照一第一预定义方式，被该容器处理系统的一第一处理装置处理，随后容器从该第一处理装置运送到该容器处理系统的一第二处理装置，接着容器按照一第二预定义方式，被该第二处理装置处理。
进一步，第一传感装置被用来记录第一批大量的第一参考特征值，该些第一参考特征值是用该第一处理装置对容器进行处理的特征值。此外，第二传感装置被用来记录第二批大量的第二参考特征值，该些第二参考特征值是用该第二处理装置对容器进行处理的特征值。被记录的参考特征值被存储在一存储装置中。
本发明中，该些参考特征值和一时间值一起被记录，该时间值用于分别表征各参考特征值的产生，而且记录大量的测试特征值。进一步的，至少一部分的信息作为至少一测试特征值和至少一参考特征值的比较结果，从而被输出，该信息是在决定该系统现在或将来状态，特别是系统故障状态时用于表示特性的。
然而，也可以输出该系统其他状态下的信息，比如能量消耗，产品生产能力，维护间隔期等。
这里所述的参考特征值包括可以被记录或收集的（测量）信号，这些信号可以用于表征（参考）特征值。因此，一传感装置就能够记录用于表征一参考特征值的某一测量信号，这样参考特征值至少以间接的形式被记录下来。然而，也可以记录（测量）信号而不是参考特征值。
较佳地，被记录下来的该些信号或参考特征值同其他信息存放在一起。因此，元信息以和信号相关的形式被存放。依靠该结构和信号，例如以该类型信息被存放的信息可以是描述相关位置、如方位的，机器，机器或系统的一个区域等的信息。而且，与机器或者加工材料名字相关的信息，或者和某一装置或者数据类型相关的信息也可以被存放。
然而，除此以外，与某些状态相关的符号和数字也会被分配。因此，数值1可以代表某一啤酒类型。
而且，一信息处理系统可以读取进一步的元数据。比如，以某一用于表征某一容器盖的信号为例，可以从该信息系统中查出与该容器盖的制造商相关的信息，这样有关这些信号的信息可以被进一步地提炼。因此，所述的信号具有能指明某一容器盖来自某一制造商的提炼意义。
该时间值可以是绝对时间值，然而，也可以仅仅是和该些参考特征值相关的相对时间值，该相对时间值允许了该参考特征值和其他参考特征值相关的时间定位，比如可以记录如下信息：某一参考特征值在时间上早于或晚于一其他参考特征值和/或在某一时间窗内。
优选地，在控制该容器处理系统的同时考虑到该些信息。因此，基于该些信息，例如该处理装置的速度降低或提高，或者例如一警报信号会被发送给机器操作者。
由此建议特别是长时间地，特别更佳的是持续收集该些参考特征值。进一步地，在工作处理中，该些测试特征值优选地被永久的测定，并和该些参考特征值对比。由此，比如当某一测试特征值或一组测试特征值发生偏离时就能推断出系统错误或者处于故障状态。也可以通过该对比方式判定是否存在会导致一定概率错误的不规律。
由此本发明中建议刻意地模拟，基于某一现有环境去判定会发生的故障的人类经验。
比如，在某一数值时，一预测系统可以做出故障相关的推断。然而，也可以基于某一当下值，做出同该系统部分或一其他系统部分的将来故障相关的推断。
优选地，众多或者所有的机器数据较佳地通过一控制系统（MES/LDS收集，这样就可以比如永久地记录机器速度，传送带上的容器数量，控制开关（Stauschaltern）的输出值，温度，机器型号，不同制造商的消耗等。例如产生一故障时，可以通过所述机器环状态境判断。
前述的特征值，比如参考特征值和测试特征值，可以是表示系统特性的任何特征值或信号。它们可以是直接和容器相关的特征值，比如容器的对称度、容器的温度、容器的材料特性等，也可以是与各个系统部分相关的特征值，比如传输速度、转矩、温度以及环境变量，该些环境变量几乎不能或者根本不会被影响，比如空气湿度、照度等。该些特征值也可以与容器中填充的介质相关，比如液体的温度等。
在进一步优选的实施例中，在测定的测试特征值的基础上对至少一所述的用于处理容器的装置进行控制或操控。在该环境下，故障环境被更佳地认为是对理想环境的任何偏差，即不是必须是直接导致系统故障的错误。
进一步建议所有被记录的参考特征值，较佳的是至少一部分，被整体考虑，以作为总体的信息或者情况，以便于基于这些数据，以这种方式教导机器实现人工智能。更特别的是，可以实现一神经原网络，该神经原网络被设计成或者各自表现为自我学习系统。而且，可以使用支持向量机（SVM）。一这种SVM将大量的对象或数据划分到不同的类别中从而使该些类别的边界周围保持一尽可能宽的无对象区域。设置SVM的出发点是大量的对象能够各自知晓它们的类别。这里的每一个对象被表现为向量空间中的一向量。
对该处理系统一教导过程可以是自动的或者半自动的。进一步地可以通过神经元网络或该SVM执行现有数据的模式搜索。比如如果已经发现先前的测试特征值的某一模式，或者某一测试特征值会导致错误，用户可以注意到在不久的将来某一机器极有可能会发生错误，或者停止运转。通过将该些参考特征值和该些时间值进行关联，就可以在事后确定该系统的某些故障和某些测试或参考特征值之间的关联。
在这里该些特征值不仅可以是由传感器自动收集的信号，而且也可以是从控制器处获得的，简单的和被运算过的值。在这方面，比如旋转编码器或者驱动器的类似元件可作为传感器。该些信息，即由传感器自动收集的信号，从自控制器出获得的简单的和被运算过的值等，会优选地和一台、几台或所有机器相关联。
优选地，至少一测试特征值和至少一参考特征值，通过同一所述传感装置测定。
在进一步优选的实施例中，该些测试特征值和该些参考特征值，通过一配属于该第一或第二处理装置的传感器进行测定。而且对故障状态的检测进行表征的信息与该第二或第一处理装置相关。这意味着某一故障状态，即当下状态和理想状态的之间的偏移，如果发生在一处理装置中，然而故障直到另一处理装置中才会出现。
总之优选地，将与一其他机器相关的信息输出，该其他机器不是产生错误的机器。比如如果在一下游机器处理某一容器的期间产生了一错误，将时间间隔考虑在内，就能检查出错误是否已经在某一上游机器处理这个特定的容器时就已经产生了。也可以是例如在某一机器产生了错误时，识别出多个其他的机器是以择一的方式还是累计的方式对该故障负责。
在一进一步优选的方法中，记录了大量的测试特征值。因此，不再基于仅仅一测试特征值而是基于大量测试特征值进行预测，该些测试特征值的相互作用可以得出某一结论（可以用于寻找一错误）。也可以将大量的测试特征值和大量的参考特征值进行对比，以便于优选地能以这种方式得出故障状态的预测。优选地，该些测试特征值在工作运行中被持续的和该些参考特征值进行对比，以便于判定故障环境。这里也可以对参考特征值进行调整以适应工作情况，或者在工作运行中分别进行改变。
在一进一步优选的方法中，为了输出信息，测试特征值和/或参考特征值被逻辑性地相互联系起来。由此比如可以实现某一错误只可能在几个情形下产生，比如，如果容器的传送速度超过了限速，这时容器会具有某一几何形状。作为将该些测试特征值进行逻辑性连接，多个测试特征值，比如来自不同传感器的，也可以被用来输出信息。
在一进一步优选的方法中，该些参考特征值从一组参考特征值中被选出来，该一组参考特征值包括（电学意义的）电流特征值、电压特征值（比如电源电压）、工作特征值（比如电机的运行或者机器消耗的能量）、压力特征值（比如填充压力、吹塑压力、容器内部的压力等）、体积特征值（用于描述比如容器体积、填充体积和/或容积）、温度特征值（比如霍尔温度、填充材料温度、电机温度，和/或机器温度）、体积流量特征值（用来确定下述流量：比如空气、水、热量、油、化学试剂和/或产品）、质量流特征值（比如原材料，如小麦的流量）、质量浓度特征值、速度特征值（比如传送带的速度或者被传送的容器的速度）、重量值（比如瓶子的重量或包装的重量）、pH值（比如水或酸性物质的pH值）、力特征值（比如推动力）、转矩特征值、冲量特征值（Impulskennwerte）、功率特征值（比如涉及一机器功率）、数量特征值、时间特征值（比如每个信号的信号时间、一天的时间、一个时区、一个工作日或一个季度）、型号特征值（比如当前瓶子的型号、容器型号、包装型号或者产品型号）、操作工干预、其他特征值（比如表观功率、电阻/Vol、白利糖度（Brix）、自动指导操作步骤设计逻辑（Plato）、希沃特（Sievert）、导纳（Siemens）、等级、湿度），以及它们的结合等。
也可以判定周期或频率特征值（比如每分钟填充次数，每小时容器的数量，每妙的瓶子数量或者每小时的封口次数），或者比例特征值（比如输出的百分比或者各类别的分配比例）。
还可以记录下述与几何尺寸有关的值，例如长度、宽度或高度，作为特征参考值。这些值可以是例如机器之间的传送带的长度，包装盒和/或容器的尺寸或者高度数字（比如海拔高度）。
由此，信息从处理系统中被收集起来，其中优选地，传感装置或控制器的可用的任何信息都会被收集。
进一步可以分类这些信息，比如分成速度信息（和系统以及传送带相关），与温度有关的信息、与电压有关的信息、电流、功率、工作、故障、计数模式等。
在一进一步优选的方法中，当该容器处理系统中有一错误的时候，用于表征该错误的参考特征值会被确定并存储。比如如果发生了一个故障，对该故障的分析会被优选地执行，由此通常可以找到一台或多台引起故障的机器。这样就可以完全自动地执行。这里就可以停止与一机器或多个（有问题的）机器相关的故障。
一旦与多个不同故障，或者错误状态有关的参考特征值被记录在一数据库中，并且较佳地将这些信息存储着，该系统会在进一步的运行中寻找异常。此处也可以将该些信息和一肇事机器产生联系，较佳地可以执行对异常的分析。
在一进一步优选的方法中，该些测试特征值或参考特征值通过统计方法被运用。为此，优选地使用统计方法以便于从获得的数据或参考特征值或测试特征值中推断出模式。如果这些模式在某一故障时间内，比在其他时间更频繁地出现，那么可以得出错误产生的结论。故障的时间被计算后，同时特别地顾及到引发错误的机器的传送速度。也可以顾及到独立机器之间的路程时间。进一步也可以重复使用某一参考特征值，并确定一平均值，由此可以通过和这个平均值对比，来检查是否某一测试特征值落入预估的正常范围。
在一进一步优选的方法中，在一较早时间点，某一上游设备测定的测试特征值，和在某一下游设备测定的测试特征值产生联系。
如果某一错误在一下游设备被测定到，就要考虑到在该先前的机器上处理容器的一预定时间，而且要检测该先前的机器的对应值。
此处优选地将容器在该些处理装置之间的路程时间纳入考虑。
此处运算获得的时间期限以一种模糊值进行检索，即不仅检查确切的时间点，也检测这些时间点附近的时间。也可以通过一预定的模糊值检索收集的测试特征值。除此之外，不只是产生错误的机器的信息，邻近机器的信息也会被搜寻。而且此处也是通过模糊值进行检索。
进一步地，可以采用启发式算法（heuristics），即基于经验的技术来解决问题。这也可以用来影响数值或者各模糊值。
如果系统或各处理系统检测到某些模式，这些模式会被记住。如果这些模式（更频繁地）出现在参考特征值中，即在信息流中，那么相应的动作会被触发，比如会向机械操作工输出警告。
在很多机器和很多模式中，可以定义“可疑模式”这一级别，“可疑模式”的产生会导致级别的升级，或者分别导致某一故障环境。这一级别可以体现，并被用来对操作工进行及时警告，该警告有关于该处理系统，或者该时刻各运行的危险程度。
在一进一步优选的方法中，该系统可以分析模式，并可以向用户提供改进策略。在这种情况下，半自动和全自动的方法都可以被考虑。如果某些模式例如被推断为单独类别，比如由增速导致故障的频率增加，系统会运算出最优的速度。此处该些模式优选地被认为是多个测试特征值。在这种情况下，以该种方式从容器处理系统收集的测试特征值和参考特征值，被持续地用作控制装置的反馈和模式搜寻的信息。如果故障的准确模式被检测到，该统可以介入，比如短时间内减少速度，以便于在发生前避免故障。这样，实现了预先的故障排除。
此处不仅要使用到同一类别的信息，还要考虑到不同值之间的结合来来评估错误模式，在此基础上检测故障的出现。比如如果某一传送带上的速度高了，该传送带上的瓶子数量就会变少，并且该些瓶子可以具有某一类别（比如0.5PET），那么数量增加的故障会发生。通过这些大量信息，模式被自动地搜寻和关联，其中优选地整合启发式算法。优选地，如前文所述，人工智能的方法也被运用，以便于检测模式。这个方法可以自动地通过故障分析形成。
在一进一步优选的方法中，该处理系统有至少三个处理容器的装置。优选地，至少一处理装置从一组装置中被选出来，这些装置包括用于将塑料预成型件成型为塑料容器的成型装置、灌装容器的填充装置、传送容器的传送装置、消毒容器的消毒装置、用盖子封闭容器的封口装置、给容器贴标签的贴标签装置，以及它们的结合等。
如前文所述，对于测试特征值和参考特征值的关联，一模糊等级被优选地考虑到。因此优选地，采用一模糊逻辑（fuzzy logic），其中，如前文所述，该模糊等级可以和时间期限以及和的记录数值进行相关考虑。
此处所述的方法的结果就是，即使在大量系统部分互相联系时，通过检测故障和肇事机器，实现了机器和系统的改进。这些信息被用来检测某些机器类型和机器结构的一般故障频率。每种机器类型的故障率可以提供进一步改进的指示，也可以导致品质指标的提高。进一步的，一种服务，特别是一基于网络的服务可以用来使系统优化，该服务基于故障分析，能向机器操作者建议显著的改进。该改进比如可以是一个建议，该建议提示从某一供给装置来的消耗品只达到了有限程度的效率。
优选地，容器处理中的故障，比如在灌装操作中，也可以通过一操作数据集被记录和存储。此处的故障也可以被各系统操作员自动检测到。如果一超出了某一限制（比如一系统超过10分钟的停止工作）的故障发生在某一系统，一错误记录被优选地创建，该错误记录也列出发生在上游系统部件的错误，而且也优选地列出处理系统的运行状态和进一步的信息。优选地，该记录是机器可读的（machine-readable），且能和系统制造商通过电子形式进行联系。
通过信息的形式，故障的原由也被检测到。这可以通过某些方法执行，且依靠一主机、一流水线生产的机器过程、故障类型（缺陷、堵塞、本身故障等）和发生时间。机器制造商可以将故障或错误状态与各系统部件的运行状态（比如在任务数量的基础上）关联起来，由此对每种机器类型进行检测出给出故障频率最高的肇事机器名单。这些信息被优选地连接到SAP，以便于编译一致的数据清单。
这些故障频率的名单可以进一步提供机器的系统弱点的线索，且由此提供了改进的可能性。这样，一持续的改进程序可以开始并持续，或者各自估量。也可以创建大量机器的质量特征值，以便于找到系统中最薄弱的机器。
此处建议一方法的较佳地程序，最初该些参考特征值或信号可以被记录，特别是可以循环方式读入。接着，获得的数据可以被压缩，但是数据的内容还是被较佳地保留着。在进一步的步骤中，数据可以特别在数据库管理系统被存储。
在分析的背景下，机器的状态，例如主机故障可以被检测。该故障的原因（该机器引起的故障和上游机器引起的故障）也可以被检测出。此处也可以为了进行分析检测各个分析所需的参考特征值或信号，该检测可以在预定的时间和/或空间范围内完成。这样，可以得出各单独机器的时间轴之间的区别，该时间轴是在故障出现和无故障运行之间的时间轴。这样，为了检测一起因的时间范围，将两个或更多的机器之间的路程时间也纳入考虑。在机器的分析范围下，与机器以及机器区域相关的信号信息，可以在故障发生的时间环境或故障区域内被分析。而且，也可以检测是否有某个故障或者某组故障出现频率高，例如，与生产环境，或者机器的重置状态有关的故障。
也可以显示某些频繁发生的事。如果信号间或者特征值之间，出现了大量的频繁发生的事（相互关系），这些频繁发生的事会被显示。
由此，比如故障基本产生在10点和11点之间，这一信息可以被输出。
优选地，这些结果由人进行评估。例如，结果可能是一打包机导致了在上午8点到10点之间的多次停机，或者在温度超过30°（30Grad）时系统发生更多的故障。这现在就归功于操作员工对当前环境的分析和剔除。
而且，基于本发明中的方法，系统也可以半自动或者全自动被控制。
例如如果确认机器X频繁发生故障，如果信号或特征值1具备某一等级和某一趋势，以及如果信号或者特征值2具有某一等级，然后这可以如下规划：
信号1（等级，趋势）和信号2（等级）→机器X（功率下降的趋势）
在所发现的相互关系的基础上，用户可以预先确定如何控制信号以使功率下降的可能性。这意味着用户可以通知该系统进行可行的控制。通过该系统可以判断该系统的哪个参数可以被使用，以便于改进该输出信号的趋势或者等级。
由此，如果输出信号落入可以最小化系统功率的范围内，软件可以优选地修改输出信号。
基于具有降低功率但提高生产效率的运行状态，可进行产量分析。
本发明进一步涉及到一容器处理系统，该容器处理系统包括以一第一预设方式处理容器的一第一处理装置，以及以一第二预设方式处理容器的一第二处理装置，在沿容器传送的方向上，该第二处理装置设置在该第一处理装置后。进一步，该容器处理系统还设置有一用于记录至少一第一参考特征值的第一传感装置以及一用于记录至少一第二参考特征值的第二传感装置，该第一参考特征值用于表征该第一处理装置对容器的处理，该第二参考特征值用于表征该第二处理装置对容器的处理；该容器处理系统还设置有一用于存储特征值的存储装置，该存储装置被设计成，能允许时间值和参考特征值产生联系，该时间值用于表征该些参考特征值产生的时间点或时间段。
本发明中，设置有一比较装置，该比较装置允许记录的测试特征值和参考特征值的对比。还有一处理装置，该处理装置用于基于对比，输出至少一条表示现状的判定，或者将来系统故障情景的特性的信息。
由此建议相对于该装置设置一系统，该系统允许对当前（可以是过去和/或将来）错误状态的分析，或者允许通过一不会导致错误频率提高的输出，对饮料灌注系统的运行进行的分析。
进一步的优选和实施例表现在附图中。
附图说明
图1展示了本发明中容器处理系统的一可行实施例。
图2展示了一基于本发明的问题的示意图。
图3a，3b展示了本发明的方法。
图4展示了一时间关系的示意图。
图5展示了一时间关系的示意图。
图6展示了一时间关系的进一步示意图。
图7a-7c展示了三幅时间关系的示意图。
图8a，8b展示了两幅机器关系的示意图。
图9a-9c展示了两幅时间效应的示意图。
图10展示了值的关系的示意图。
具体实施方式
下面举出较佳实施例，并结合附图来更清楚完整地说明本发明。
图1展示了本发明中容器处理系统1的一可行实施例。容器处理系统1包括一用于处理容器10的第一处理装置2，此处的容器10是塑料预成型件10。具体地，第一处理装置2是用于加热塑料预成型件10的炉，同时塑料预成型件10通过一传送装置22传送穿过。为此，炉包括多个加热元件24，例如红外加热元件，也可以是微波装置。标记22a和24a表示用来检测加热过程中的特征变量的传感装置。由此，传感装置22a可以是传送装置22的控制器，并且通过这种方法用来测定例如塑料预成型件的传送速度，在加热装置2中的停留时间等。装置24可以例如是用于测定独立元件24温度的温度测量装置，或者可以是例如用于无接触的测定塑料预成型件的温度。
加热过程后，塑料预成型件可以借助另一处理装置8，此处可以是一消毒装置，进行消毒。由此，标记82a相应地表示用于在消毒过程中测定特征的一传感器，该些特征值比如消毒的环境，消毒剂的温度等。标记84表示将塑料预成型件供给到消毒装置8的供给装置。
标记4通常表示一处理装置，例如用于将塑料预成型件成型为塑料容器的成型装置。此处的该装置可以具有多个成型工位44，该些成型工位此处设置在一相连的支架42上（特别是一可转动的吹塑轮），而且围绕该支架旋转。标记42a在此表示为一传感装置，该传感装置输出表示塑料预成型件传送特征的数据，例如转速、位置值等。
标记84表示用于将容器传送到该处理装置8的传送星轮。通过传感装置可以读取传送的特征。标记44a表示一个或多个传感器，该些传感器输出有关成型过程特征的特征值，例如加压空气的流量、吹塑空气阀的开启时间、压力等。该些塑料预成型件通过一供给装置46被供给到第二处理装置，且通过一卸载装置48被卸载。再一次的，可以设置抓持元件45，用于抓持塑料容器。在这种情况下，可以设置用于评估传送过程的传感装置（未示出）。
标记6表示另一个处理装置，该处理装置用于灌装成型后的塑料容器。此处也设置有一包括多个灌装元件61的支架62，还有驱动装置65以及传感装置65a，该传感装置65a用于获得处理的特征数据，例如需要灌装的产品的流量、被灌装的产品的温度等。标记64再次表示为用于供应空容器的供应星轮，标记66表示为用于卸载灌装好的容器的卸载星轮。
标记12表示另一处理装置，该处理装置例如用于封闭例如灌装好的容器的。这表示另外可以设置进一步的处理装置，例如用于给容器贴标签的标签部件，用于传送容器的传送装置等。标记20表示用于控制该容器处理系统的控制装置。此外，各独立的处理装置可以具有自己的控制装置。
也可以使得该容器处理系统各独立处理装置，进行互相的互锁或同步，即以互相匹配的速度运行。而且，也可以在独立处理装置之间设置缓冲装置，该些缓存装置能抵消处理装置短期的故障。该些缓冲装置也能包括传感装置，而这些传感装置的数据也可以被读取。也可以设置当前缓冲装置中的容器的数量为特征值，或者测定缓冲装置中容器数量随着时间的变化。
图2展示了一基于本发明的问题的示意图。X轴表示系统速度，Y轴表示每小时生产的容器的实际数量。可以看到每小时的产量随着速度增加而增加。然而，随着加工速度的增加，故障的数量也提高了。这意味着系统总体的产量也减少了。
本发明的目标在于推断出这故障关系，并控制系统以实现最优效果。
为此可以使得独立传感装置或容器处理系统的信息被持续地，用作模型搜寻信息的反馈使用。例如如果一个故障的明确模式被检测到，系统会短时间内阻碍或减少速度，以便于防止可能在第一位置引发的错误。这样，实现了预测故障的消除。
图3a，3b以原理图的方式展示了本发明的方法。在操作中，独立传感装置22a，24a，42a等的数据集被间歇地，或持续地测量，且以参考特征值RK1（T1），RK2（T1），RK3（T1）和RKn（T1）的形式被存储进存储装置16。独立参考特征值RK1到RKn和被测量的时间T1相关。在一另一时间T2，对应的参考特征值被记录并存储进存储装置16。这样获得了从参考特征值RK1到RKn的多个数据集。
标记RK1（T3）到RKn（T3）表示机器产生错误状态前和/或产生错误状态时记录的参考特征值。如果有必要，在持续状态下可以使新记录的参考特征值代替旧的值。
如果需要，加工装置18能以使参考特征值RK1到RKn分别与同一容器相关的方式，使得各独立参考特征值RK1到RKn联系起来。例如，由此可以使得和同一处理的容器相关的参考特征值值RK2（T3），以及参考特征值RK1（T1）联系起来。
如图3所示，测试特征值PK1（T）到PKn（T）在稍后的时间点被记录。独立测试特征值PK1（T）到PKn（T）被传送到一比较装置15，比较装置15可以是存储装置16的一部分。在比较的过程中，可能产生故障前的参考特征值相似的某一状态。相应地，预测到将要发生故障的信息，会凭借加工装置18和显示装置输送给用户。也可以使得系统自动回应，并减少系统的输出变量。
图4展示了一时间关系的示意图。比如，可以使得被一处理装置4处理过的容器，在五分钟后被该第二处理装置6处理。这样就能使得同一容器提前五分钟被该第一处理装置2b处理，或者提前十分钟被一第二处理装置2a处理。此处的处理装置2b可以是图1中的炉，该容器处理装置2a可以是用于制造塑料预成型件的制造装置。也可以将在某一时间点记录的该处理装置4的一参考特征值，与四或十分钟前在该处理装置2a或2b产生的、标记同一容器或同一组容器的另一参考特征值联系起来。另外也可以另一方式重组图3a中的特征值，在该方式下，尽管该些特征值对应的时间不同，仍旧能够标记各个进行过相同处理的容器或进行过相同处理的容器组。
为了产生这些关联，可以同时记录容器各自的传送速度，并且也考虑到在某一段时间内的传送速度和整体速度，从而实现将独立的参考特征值之间产生关联。
通常，计数器值、速度、控制参数、状态和错误，即传感器自动获得的信号、经控制器运算过的简单的值等，可以被作为输出信号或者参考特征值。这些信息可以与一处理装置，几个处理装置或者所有处理装置关联。由此也可以对独立信息分类，比如分为速度值（系统的速度，传送带的速度等）、温度、电压、电流、功率、工作、故障状态、计数器状态、空气湿度（标签）、走道亮度（检验机器、光学传感器）、红外吸收（预成型件）等。
凭借工艺或各自的处理装置，可以不同的控制都有可能进行。于是，比如一机器的速度可以被修正，或者机器参数，例如吹塑机的温度、吹塑机的压力或灌装机的灌装速度等也可以被修正。通知控制人员或拒收消耗品也可实现控制的可能。
独立的测量值、信号、控制变量被分别作为值或参考特征值，该些参考特征值中的一个或多个通常会对其它值产生影响。这些影响多数借助于一时间关系产生。此处的时间关系可以是常量，或者是随一因素，如机器速度，而改变的其它值。
图5展示了一时间关系的整体示意图。由此，例如此处被作为值1和值2的输入值，它们互相以受到时间限制的趋势与其他输出值产生结合，该输出值此处为值3。例如如果有某一值1，且在某一时间段另外产生了一值2，那么有一定概率会产生值3。这种情况下，值1、2和3可以出现在同一处理装置中，然而也可以使得该些值产生在一处理装置，在另一处理装置中产生某些值（值3）。
此处的时间关系可以是常量，或者是随一因素，如机器速度，而改变的其它值。通常该些输入者互相以受到时间限制的趋势与其他输出值产生结合。该关系解释为例如，吹塑机故障，和将来的整个系统或吹塑机的能耗之间的关系。此处可以通过故障或阻塞的方式，来确定吹塑机的实际功率以及暂停关联。
图6展示了该时间关系的示意图。此处，X轴表示系统时间，Y轴表示任意装置的能耗。系统的能源或者能耗在每次机器暂停后减少，机器暂停此处表示为点P。在用范围B1和B2表示的长暂停中，能耗几乎降到“0”。由此能耗和错误之间有着直接的相关性。这样可以根据吹塑机的错误，例如出口处的阻塞，做出相关于将来要消耗的能量的推断（多数几分钟后），例如出口处的阻塞。
图7a-7c展示了三幅这些关系的示意图。如图7a所示，可以从吹塑机参考特征值和吹塑机故障的特征值判断，在一预定的时间后，吹塑机的能耗会下降。该时间常量可以再次是机器速度的结果。
如图7b所示，也可以基于表示吹塑机故障的参考特征值，预测吹塑机的产量在将来会下降。此处机器速度也被用来作为确定时间常量的基础。
也可以基于机器在一时间常量的能耗，提供关于吹塑机产量变化的信息。（参见图7c）
图8a，8b，以及图9a-9c展示了灌装机的产量和标签机的产量之间的比较关系。该关系特别是在灌装系统的一流水线生产情况下运用，该灌装机设在该贴标签机的上游。
如图9a所示，在一段时间或时间常量后，一灌装机产量的减少会对一贴标签机产量的减少产生影响。该时间常量是该机器速度的结果。
图8以时间表的形式展示了关系。此处，对一贴标签机产率的测量，通过正方形表示的测量值表示。用菱形表示灌装机产率的测量值。虚线箭头P1分别指示了灌装机产量的增加或减少的方向。在依赖于该产量的某一段时间后，该贴标签机对应的增加和减少也会产生（箭头2）。基于该关系，可以确定前述的时间常量。
如时间点A所示，该贴标签机的产量意料之外地下降了。这时在时间常量后，产量应该在六分钟后减少，而不是在三分钟后已经减少。在时间点B，瓶子缓冲器会变空。由于在时间点A发生的故障，延迟长于通常的6分钟直到在时间点B发生下降。
此处也可以留意显示为参考特征值的灌装机值，以及作为测试特征值的贴标签机数据。然而，优选地，一些显示的该灌装机的值和一些该贴标签机的值，被分别作为参考特征值和至少一其他的值，较佳地，多个该灌装机的值或该标签机的值作为测试特征值，以便于如图中的时间进度的方式显示。根据在这种方式下独立的值也被对比（基于时间只是）这一事实，参照被建立了。
图8b，9b和9c展示了关系相反作用。在图8中的时间点A表示该贴标签机的产量下降，而灌装机也相应变化。这种关系被表示在图9b中。如果该贴标签机的产量下降，该灌装机的产量也会在一预定时间常量后下降，该时间常量也是随着机器速度变化。
而且，通常在贴标签机产量的下降比昂起该标签机的产量快速增加后，该灌装机会回到一错误状态，这一关系也可以被确立。该关系在该时间段B中被显示，在该时间段B中，短暂暂停后，随着该贴标签机的产率增加，该灌装机的产率下降。这一行为可以通过分析数据确认，且可以被检查。
图9c显示了这种关系。此处，该标签机产量下降和该灌装机产量快速增加的这两个数据元素，被互相联系起来，并和时间常量一起评估。结果是灌装机的产率下降。
如果基于前述的参考特征值，该行为的模式被检测到，就会做出更慢启动该灌装机的尝试。
进一步地，前文提到和描述过的各结果可以被联系成一张整体图。这些在图10中以一非常概要的形式展示。此处，可以如图中左边部分那样，将各独立的行为模式互相联系，如果需要，可以是进一步的联系操作，例如时间常量，也可以是参考特征值。由此，例如在一第一步骤中，信息I11、I12和I13可以被输出，并轮流和参考特征值联系，或者互相联系，以便于以这种方式达到状态I21和I22。这样，小结构装置可以互相联系，并产生一更大的关系。
由此，整个容器处理系统可以被分析和最优化，且在这种方式下错误可以被避免。由此，比如能耗可以被预测，错误可以被避免，系统可以在更有效率的状态下运行。为此也可以创建对应的算法，或者在容器处理系统运行时，分别半自动或自动采用这些算法。
本申请文件的所有特征，只要单独或者结合相对于现有技术是新颖的，都可以因为其对本发明重要而要求权利。
参考标记
1                容器处理系统
2                第一处理装置
2a               第二处理装置
2b               第一处理装置
4                第二处理装置
6                另一个处理装置
8                处理装置（消毒装置）
10               容器（塑料预成型件）
12               用于对已灌装的容器贴标签的处理装置
15               比较装置
16               存储装置
18               加工装置
20               控制装置
21               传送装置
22a              传感装置
24               加热元件
24a              传感装置
42               支架
42a              传感装置
44               成型工位
44a              一个或多个传感装置
45               抓持元件
46               供给装置
48               卸载装置
61               灌装元件
62               支架
64               供给星轮
65               驱动装置
65a              用于接收特征数据的传感器
66               卸载星轮
82a              传感装置
84               供给装置
PK1,PK2          测试特征值
RK1,RK2,RKn      参考特征值
T1,T2,T3         时间点
A,B              时间点
P                点
B1,B2            范围
P1,P2            箭头
L                功率
I                信息

Claims (16)

1.一种操作容器处理系统（1）的方法，其中，容器按照一第一预定义方式，被该容器处理系统（1）的一第一处理装置（2）处理，随后容器从该第一处理装置（2）运送到该容器处理系统（1）的一第二处理装置（4），接着容器按照一第二预定义方式，被该第二处理装置（4）处理，第一传感装置（22a，24a）被用来记录一第一批大量的第一参考特征值（RK1），该些第一参考特征值是用该第一处理装置（2）对容器（10）进行处理的特征值，此外，第二传感装置（42a，44a）被用来记录第二批大量的第二参考特征值（RK2），该些第二参考特征值是用该第二处理装置（4）对容器（10）进行处理的特征值；被记录的参考特征值被存储在一存储装置（16）中，
其特征在于，该些参考特征值（RK1，RK2）和一时间值一起被记录，该时间值用于分别表征各参考特征值（RK1，RK2）的产生，而且记录大量的测试特征值（PK1，PK2），至少一部分的信息（I）作为至少一测试特征值（PK1，PK2）和至少一参考特征值（RK1，RK2）的比较结果，从而被输出，该信息是在决定该系统现在或将来状态时用于表示特性的。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，至少一测试特征值和至少一参考特征值，通过同一所述传感装置测定。
3.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，至少一处理装置（2，4）根据该些信息被控制。
4.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，该些测试特征值和该些参考特征值，通过一配属于该第一或第二处理装置（2）的传感装置进行测定，而且对故障状态的检测进行表征的信息与该第二或第一处理装置相关。
5.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，大量的测试特征值被记录。
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，大量的测试特征值和大量的参考特征值被进行对比。
7.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，该些测试特征值被持久与该些参考特征值对比。
8.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，许多测试特征值和参考特征值被逻辑性地相互联系起来。
9.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，该些参考特征值从一组参考特征值中被选出来，该一组参考特征值包括电流特征值、电压特征值、温度特征值、速度特征值、转矩特征值、冲量特征值、功率特征值、数量特征值、时间特征值以及它们的结合等。
10.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，当该容器处理系统（1）中有一错误的时候，用于表征该错误的参考特征值会被确定并存储。
11.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，该些测试特征值或参考特征值通过统计方法被运用。
12.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，在一较早时间点，在某一下游设备（4）测定的测试特征值，和某一上游设备（2）测定的测试特征值产生联系。
13.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，容器（10）在该些处理装置（2，4）之间的路程时间被纳入考虑。
14.如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，至少一处理装置从一组装置中被选出来，这些装置包括用于将塑料预成型件成型为塑料容器的成型装置、灌装容器的填充装置、传送容器的传送装置、消毒容器的消毒装置、用盖子封闭容器的封口装置、给容器贴标签的贴标签装置，以及它们的结合等。
15.如如前述权利要求中的至少一项所述的方法，其特征在于，对于测试特征值和参考特征值的关联，一模糊等级会被考虑到。
16.一种容器处理系统（1），以一第一预设方式处理容器（10）的一第一处理装置（2），以及以一第二预设方式处理容器的一第二处理装置（4），在沿容器（10）传送的方向上，该第二处理装置（4）设置在该第一处理装置（2）后，该容器处理系统还包括一用于记录至少一第一参考特征值（RK1）的第一传感装置（22a，24a）该第一参考特征值用于表征该第一处理装置（2）对容器（10）的处理，该容器处理系统还包括一用于记录至少一第二参考特征值（RK2）的第二传感装置（42a，44a），该第二参考特征值用于表征该第二处理装置（4）对容器（10）的处理；该容器处理系统还设置有一用于存储特征值的存储装置（16），其中，该存储装置（16）被设计成，能允许时间值和参考特征值产生联系，其中，该些时间值用于表征该些参考特征值（RK1，RK2）产生的时间点或时间段；
其特征在于，设置有一比较装置（15），该比较装置允许记录的测试特征值（PK1，PK2）和参考特征值的对比，还有一加工装置（18），该加工装置用于基于对比，输出至少一条表示现状的判定，或者将来系统故障情景的特性的信息（I）。
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