CN115563999B - 传感器组件和用于运行传感器组件的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种传感器组件，其具有一个或多个传感器、相应地表征对象的一个或多个运行装置和处理单元，所述处理单元通过通信连接装置与所述一个或多个传感器连接，其中，每个传感器设计用于读取并且单义地识别运行装置。在每个传感器中将运行装置的检测的时间点、运行装置的运行装置标识、单义地识别传感器的传感器标识以及为了检测运行装置而测定的与时间、传感器和运行装置相关的质量特征码q(t,s,b)作为传感器数据传输给处理单元。借助于在处理单元中实施的矩阵分解算法从测量到的质量特征码q(t,s,b)分离出传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)。此外，本发明涉及一种相应的方法。

Description

传感器组件和用于运行传感器组件的方法
技术领域
本发明涉及一种传感器组件和一种用于运行传感器组件的方法。
背景技术
所述传感器组件被使用在设备、例如生产线用于制造确定的商品中，以便控制、检验和监测工作过程。
传感器组件典型地包括分散地布置在生产线上的传感器的组件，所述传感器特别是设计为由码读取器构成的光学传感器的形式。通过所述码读取器检测呈标记形式的运行装置，所述运行装置布置在对象上，所述对象沿着生产线被引导。各个码读取器可以通过总线系统与共同的控制装置连接。控制装置可以根据由码读取器读取的标记获知，哪个对象由哪个传感器被检测并且由此控制工作过程和/或生产过程。
这种设备中的问题在于，在需要的改变、例如改变的生产规格中需要计划者的干预。这要求相对高的响应时间。
特别是所述工作方式在出现传感器功能性的干扰或损害时是不利的。由此特别是导致对对象上的标记的错误读取。
原则上虽然可以通过码读取器检测标记的读取过程的质量。但是一个主要的问题在此是，不能断定，错误读取是由识别损坏还是由码读取器的传感器功能的损害引起。
发明内容
本发明的任务在于，提供具有高的功能性的传感器组件。
本发明的特征设置用于解决该任务。本发明的有利的实施方式和符合目的的进一步方案在优选技术方案中被描述。
本发明涉及一种传感器组件，其具有一个或多个传感器、相应地表征对象的一个或多个运行装置和处理单元，所述处理单元通过通信连接装置与所述一个或多个传感器连接，其中，每个传感器设计用于读取并且单义地识别运行装置。在每个传感器中将运行装置的检测的时间点、运行装置的运行装置标识、单义地识别传感器的传感器标识以及为了检测运行装置而测定的与时间、传感器和运行装置相关的质量特征码q(t,s,b)作为传感器数据传输给处理单元。借助于在处理单元中实施的矩阵分解算法从测量到的质量特征码q(t,s,b)分离出传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)。
此外，本发明涉及一种相应的方法。
根据本发明的传感器组件包括一个、然而特别有利地多个传感器。通过所述一个或多个传感器可以检测布置在对象上的运行装置。通过这个或每个传感器可以读出并且单义地识别运行装置，由此也可以单义地识别以运行装置表征的对象。
传感器组件由此可以特别有利地被使用在设备、例如生产线中。传感器组件的传感器则分散地布置在设备或生产线上。根据由传感器检测到的运行装置能够跟踪对象。此外可以根据通过传感器检测到的运行装置预给定、改变、控制和监测工作过程或生产过程。
通常将传感器组件的传感器配置给处理单元，其中，传感器通过通信连接装置与处理单元连接。在传感器组件使用在设备中的情况中，设备的设备控制装置也通过通信连接装置与处理单元和传感器连接。
通信连接装置可以通常设计为有线地或无接触地工作。原则上，通信连接装置可以总线系统构成。通信连接装置特别是可以由OPC UA(open platform communicationsunified architecture)架构构成。
运行装置特别有利地由标记构成，所述有利地可以由呈光学传感器形式的传感器被读取和识别。
标记可以通常由特定的几何的和/或反射的对象结构构成。
特别有利地，标记由施加到对象上的码构成。码特别是可以设计为1D条形码、2D条形码或堆叠码、即一维的堆叠的条形码。
与此相应地，光学传感器可以设计为码读取器，所述码读取器可以设计为扫描的或基于摄像机的传感器。
有利地，处理单元集成在设备的设备控制装置中或者集成在配置给设备的计算机单元中。
替换地，处理单元集成在云中或者在虚拟化系统中实现。
虚拟化系统是下述系统，在所述系统中，操作系统的多个实例(Instanzen)彼此隔离地使用主系统的通道。
最后可能的是，处理单元集成在所述传感器之一中。
根据本发明，由传感器组件的每个传感器将不仅根据被读取的运行装置的运行装置标识而且单义地识别传感器的传感器标识、以及也在读取运行装置时被测定的质量特征码q(t,s,b)作为传感器数据传输给处理单元。
质量特征码q(t,s,b)与时间相关并且与读取运行装置的传感器和运行装置自身相关。
所述质量特征码q(t,s,b)包括操作介质、即码的特性、特别是运行装置的反射率、运行装置的对比度、传感器的用于检测运行装置所需的读取过程的数量、必要时在评估读取过程时需要的误差校正或者由其推导出的参数。
根据本发明，借助于矩阵分解算法从质量特征码q(t,s,b)获取传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)，也就是说，对于传感器和运行装置获取单独的质量值。由此根据本发明实现，一方面传感器的质量和另一方面运行装置的质量可以单独地并且彼此不相关地被检测。这导致显著地扩展传感器组件的功能性，因为直接在通过传感器对运行装置实施的读取过程中可以彼此不相关地检测传感器和运行装置的质量和由此当前的功能能力。
传感器质量值和运行装置质量值可以显示给使用者，其中，特别是也可以显示所述质量值的时间变化曲线。由此，使用者可以单独地可视地检验传感器组件的所有的部件。
此外，质量值可以用于实施传感器组件和特别是通过传感器组件监测的设备的检验或控制功能。在此有利的是，所述检验功能或控制功能自动地被实施，其中，所述检验功能或控制功能直接可以在测定质量值之后开始进行。
有利地对于矩阵分解算法形成矩阵Mij，其中，脚注i或j表征传感器组件的传感器，并且另外的脚注j或i表征传感器组件的运行装置。在测量过程中通过传感器组件的传感器对于矩阵Mij测定质量特征码qij。以函数f(qs,qb)的形式选择用于质量特征码与变量qs,qb的关系的方程(Ansatz)，所述变量相应于所述传感器质量值q(t,s)和所述运行装置质量值q(t,b)。所述函数的函数值与在测量过程中测定的矩阵值、即质量特征码qij相匹配。
在矩阵分解算法中，用于可测量到的质量特征码与传感器或操作介质因素的关系的方程以所述形式隐藏、即估算不可测量的变量qs,qb。通常所述关系能够以函数f(qs,qb)的形式预给定，其中，所述函数在最简单的情况中由乘积qsqb构成。
因为传感器组件通常具有I个传感器和J个运行装置的组件并且在传感器组件中可以检测每个运行装置的每个传感器并且可以对于每个组合测定质量特征码，由质量特征码得出矩阵qij。
在传感器组件运行用于监测设备期间在预给定的测量时间期间确定测量值qij(t,s,b)。根据以运行装置表征的对象沿着设备如何被引导，被确定的运行装置通过各个传感器一次地被检测、多次地被检测或者根本不被检测。因此对于各个矩阵值qij获得一个测量值或者未获得测量值，或者也获得多个测量值。
函数f(qs,qb)这样被匹配，以使得实现与测量值qij最大可能地匹配或也多次匹配。为此，可以使用通常的优化方法、例如最小二乘法。特别是在高维矩阵qij中有利地使用KI(人工智能)算法。
通过所述矩阵分解算法矩阵对于质量特征码确定被隐藏的变量qs,qb，也就是说，对质量特征码q(t,s,b)分离出传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)。
处理单元的结构与所述计算有利地这样相匹配，以使得处理单元具有用于存储传感器数据的数据采集单元和用于计算质量值q(t,s)，q(t,b)的计算单元。
符合目的地，在计算单元中计算由质量值q(t,s),q(t,b)推导出的特征值。
根据一个有利的设计方案，操作单元配置给处理单元，所述操作单元设计用于输入输入值并且用于输出输出值。
在此可以在操作单元上显示传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)和/或由所述传感器质量值和运行装置质量值推导出的特征值。
特别是在计算单元上将质量值q(t,s),q(t,b)和/或由所述质量值推导出的特征值的时间变化曲线可视化。
输入值可以通过操作单元被输入，以便选择被显示的质量值或特征值。
有利地，操作单元具有互联网接口。
由此提供互联网显示系统。
根据一个有利的实施方式，在预给定的观测时间段T对于每个传感器测定适用值h(T,s)，该适用值表明在该传感器处测定的传感器质量值q(t,s)以多大概率大于阈值Ss。此外，对于每个运行装置测定适用值h(T,b)，该适用值表明对于该运行装置测定的运行装置质量值q(t,b)以多大概率大于阈值Sb。
在此，通过将输入值输入到操作单元中可以选择传感器和/或运行装置和/或预给定作为参数的观测时间段T和/或阈值，适用值h(T,s),h(T,b)针对所述传感器和/或所述运行装置被测定。
阈值通常也可以借助于KI(人工智能)算法在传感器组件运行期间被优化。
适用值h(T,s)提供传感器的运行适用性的可靠程度。为此，适用值h(T,b)单独地并且不相关地同样提供操作介质、特别是码的运行适用性的可靠程度。由适用值h(T,s),h(T,b)特别是可以确定传感器和/或运行装置的剩余使用寿命。
使用者通过显示适用值获得关于传感器组件的所有部件的运行适用性的概况。
特别有利地，由适用值h(T,s),h(T,b)比较来确定改善潜力。
所述改善潜力通过如下方式确定，即最佳适用值用作参考值并且然后对于所有其他的适用值产生与该参考值的差值。差值越大，则相关的传感器或相关的操作介质的改善潜力越大。使用者可以为此使用维修、保养或者甚至对具有大的改善潜力的传感器或运行装置进行更换，以通过新的传感器或运行装置将其替换。
更有利地，由适用值h(T,s),h(T,b)确定再现性值。
为此特别是测定适用值的静态偏差(标准偏差)。偏差越小，则再现性越好。
根据一个有利的实施方式，由适用值h(T,s),h(T,b)确定处理指示。
处理指示可以在处理单元中被编译成机器可读的指令并且自动地被实施。由此可以在自动的过程中连续地改善传感器组件的运行适用性。
改善潜力特别是也可以用于生成处理指示。为此可以优选地实施改善潜力的范围划分。
如果改善潜力处于低的范围内，则不产生处理需求，因为相应的传感器或运行装置是完全或几乎完全适合运行的。
如果例如传感器的改善潜力处于中间范围别，则可以生成处理指示，即传感器必须被清洁或定向。
如果改善潜力处于高的范围内，则可以产生如下处理指示，更换相关的传感器或运行装置。
根据一个另外的有利的实施方式，由适用值h(T,s),h(T,b)生成机器可读的控制指令。
控制指令可以被输送到设备的设备控制装置、特别是在那里设置的MES-或ERP-系统，以便由此根据被测定的适用值控制所述设备。
更有利地，由适用值h(T,s),h(T,b)生成用于传感器的参数化指示。
为此，在传感器中实施适合的软件，通过所述软件直接转换参数化指示，以便相应地将传感器参数化。
参数值的改变特别是对于具有高的改善潜力的传感器实施，以便改善该传感器的运行适用性。
符合目的地，参数化指示仅仅被传输给下述传感器，所述传感器在其功能性方面相应于如下传感器，由该传感器的适用值获得参数化指示。
由此使为传感器错误地参数化不可能。
根据一个有利的进一步方案，对于一个设备的传感器测定的参数化指示被传输给另外的设备的传感器。
设备由此可以全面地实施传感器的自动的参数化。
根据一个有利的实施方式，传感器组件具有设置在不同位置上的多个传感器，并且在处理单元中实施运行装置沿着传感器的路径分析。
由此一方面运行装置的路径可以通过设备跟踪。此外可以分析，运行装置在其路径上由哪个传感器来探测。
特别有利地，对于每个运行装置这样实施路径分析，以使得在预给定的时间段内生成由哪个传感器检测运行装置的时间顺序，其中，由时间顺序生成下述路径，所述路径由单个的路径区段构成，所述路径区段由传感器的对构成，所述传感器的对相应地依次检测运行装置。
在此，对于运行装置的路径的每个路径区段测定绝对频率，在所述时间段以所述绝对频率经过所述路径区段。
路径和/或路径区段的频率作为结果被可视化。
由此可以分析，运行装置在时间段内处于哪里并且哪个路径特别频繁或很少被采用。此外可以分析，哪个传感器特别频繁地或很少地被用于检测操作介质。最后可以发现不均匀的负荷。据此可以如下地优化设备的运行，以使得所述设备具有更均匀的负荷，由此可以实现设备的更高的生产能力。
根据本发明的一个有利的进一步方案，和运行装置质量值q(t,b)以外还从质量特征码除了传感器质量值q(t,s)分离出另外的测量参数。
为此的一个实例是环境光或干扰光的检测。所述附加的光照射改变了传感器的接收级，也就是说，所述影响可以通过传感器自身的传感器信号被检测。
为了将所述影响参数与传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)分离，矩阵分解算法可以如下地扩展，以使得除了用于传感器或操作介质影响的隐藏的变量qs,qb以外还引入用于由于光照射导致的环境影响的另外的隐藏的变量qu。
替换地或附加地，设置环境传感器用于检测另外的测量参数。
所述环境传感器的实例是用于检测传感器温度或环境温度的传感器装置。此外，传感器装置可以设置用于检测振动或空气湿度。最后也可以检测通过传感器实施对操作介质的探测的角度位置。
另外的测量参数通常能够与传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)相关联。
所述附加的测量参数也可以被可视化。对于所述测量参数也可以确定适用值或改善潜力。
附图说明
下面借助附图阐述本发明。附图示出:
图1:根据本发明的传感器组件的一个实施例的示意图。
图2:根据图1的传感器组件的框图。
图3:根据图2的传感器组件补充的第一变体对。
图4:根据图2的传感器组件补充的第二变体对。
图5:用于根据图1和2的传感器组件的适用值的图表。
图6:用于根据图1和2的传感器组件的改善潜力的图表。
图7:用于根据图1和2的传感器组件的路径分析的实例。
图8:用于根据图1和2的传感器组件的传感器的角度位置的范围的视图。
图9a:用于根据图1和2的传感器组件的传感器的角度位置的视图。
图9b:根据图9a的角度位置与质量值的关联性。
图10:用于根据图1和2的传感器组件的传感器的OEE(overall equipmenteffectiveness)计算的实例。
具体实施方式
图1示意性地示出根据本发明的传感器组件100的一个实施例。图2示出所述传感器组件100的框图。
传感器组件100包括传感器201–204的组件，所述传感器在这种情况中由呈码读取器形式的光学传感器构成。码读取器能够以扫描装置或摄像机传感器的形式设计。传感器201-204布置在生产线301的预给定的加工站上。对象801，802沿着生产线301被输送，借助所述生产线实施工作过程或者所述生产线被需要用于实施工作过程。每个对象801，802以呈码的形式的运行装置101–104单义地表征。如果对象801，802处于传感器201–204的读取区域中，则可以读取在那里被施加的码。
传感器组件100的拓扑结构以及传感器201-204和运行装置101–104的数量淡然不受限于图1和2的视图。
如图2所示地，传感器201-204通过通信连接装置401与处理单元501连接。处理单元501包括存储单元502、数据采集单元503和计算单元504。有利地，存储单元502集成在数据采集单元503中。
处理单元501与操作单元601连接，所述操作单元设计用于输入和输出数据。
图3和4示出根据图2的传感器组件100的扩展的如下两个变体，即控制生产线301的设备的设备控制装置701被接入。在根据图3的组件中，通信连接装置401用于连接设备控制装置701。在根据图4的组件中，作为第二通信通道的控制连接装置402设置用于连接设备控制装置701。所述第二通信通道例如通过如下方式使用自己的硬件或软件接口，即所述第二通信通道使用与第一通信通道相同的连接、例如以太网，其中，然而使用不同的软件连接(端口)。
根据本发明，在借助于传感器201-204检测运行装置101–104时不仅运行装置标识而且自己的传感器标识以及在检测运行装置101–104时测定的质量特征码q(t,s,b)也作为传感器数据被传输给处理单元501并且被存储在存储单元502中。
质量特征码q(t,s,b)是与时间相关的参数并且不仅与传感器201-204的参数而且与被读取的运行装置101–104的参数相关。
所述质量特征码q(t,s,b)包括运行装置101–104、即码的特性、特别是其反射率、运行装置101–104的对比度、传感器201–204的用于检测运行装置101–104所需的读取过程的数量，必要时在评估读取过程时需要的误差校正或者由其推导出的参数。
根据本发明，在处理单元501中借助于矩阵分解算法从质量特征码q(t,s,b)获取传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)，也就是说，对于每个传感器201-204和每个运行装置101-104获取单独的质量值。由此根据本发明实现，一方面传感器201-204的质量和另一方面运行装置101–104的质量可以单独地并且彼此不相关地被检测。
传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)可以借助于操作单元601显示给使用者，其中，特别是也可以显示该质量值的时间变化曲线。
此外，在预给定的观测时间段T对于每个传感器201-204测定适用值h(T,s)，该适用值表明在该传感器201-204处测定的传感器质量值q(t,s)以多大概率大于阈值Ss。此外，对于每个运行装置101-104测定适用值h(T,b)，该适用值表明对于该运行装置101-104测定的运行装置质量值q(t,b)以多大概率大于阈值Sb。
使用者可以通过操作单元601预给定作为参数的观测时间段和阈值Ss，Sb。
适用值表明传感器201-204和运行装置101–104的运行适用性的程度。
图5示例性地示出传感器201–204的所述适用值。适用值基于0％至100％的值被标准化，其中，值100％相应于完全的、不受限的运行适用性，并且值0％相应于完全不充分的运行适用性。
如图5所示地，传感器201具有最低的适用值，并且传感器204具有最高的适用值。
所述适用值可以在操作单元601上被可视化。
由适用值可以推导出改善潜力。为此，最高的适用值被采用作为参考值并且对于其余的适用值产生与该参考值的差值。
图6示出由根据图5的适用值推导出的改善潜力的结果。传感器204具有最高的适用值，所述最高的适用值用作参考值。由此对于传感器201-203获得图6中所示的改善潜力，所述改善潜力同样可以借助于操作单元601被可视化。
如同由图6可看到的那样，传感器201具有高的改善潜力。这将例如这样的处理需求通知给使用者，即传感器201必须被更换。另外的传感器202，203具有低的改善潜力，从而所述另外的传感器可以在无另外的措施的情况下继续运行。
为了生成适用值或改善潜力的再现性的数值，也可以计算适用值的偏差。
由适用值也可以生成处理指示、特别是也生成控制指令，所述处理指示能够以机器可读的形式被传输给设备控制装置701并且可以在那里直接被实施。
此外，由传感器201–204的适用值可以推导出用于这个或类似的传感器的参数化指示。
最后，由适用值可以确定传感器201–204的剩余使用寿命。
对于传感器组件100可以生成路径分析，所述路径分析表明哪个运行装置101–104在哪个时间由哪个传感器201–204被检测。所述路径分析的结果可以借助于操作单元601被可视化。
图7示出具有传感器201–204的传感器组件10的所述路径分析的结果，对于所述传感器也计算根据图5的适用值。
图7示出以运行装置101表征的产品通过设备的路径。在此示出运行装置101在预给定的时间段内(在此从15:00至15:12)的路径。
如同由图7可看到的那样，运行装置101在短的时间内多次在传感器201和204之间交替移动，这表明在产品的工作过程中的问题。此外可看到，传感器202，203根本未被使用，从而对于该传感器在所观测的时间段内不存在负荷。
矩阵分解算法可以通常如下地扩展，从测量技术地测定的质量特征码q(t,s,b)也可以预先准备另外的测量参数、例如通过环境光的影响。
替换地或附加地，环境传感器、例如温度传感器可以设置用于检测另外的测量参数。
所述测量参数可以与传感器质量值和运行装置质量值相关联。
如同示意性地在图8中示出的那样，所述测量参数的一个实例是运行装置101在传感器201的扫描射束E内的角度位置。角度位置可以在角度范围∝内改变。
图9a示出角度位置的改变。所述角度位置可以针对相应的传感器质量值或适用值示出，以便可以看到不一致性。结果在图9b中示出。
如同在图10中示例性地示出的那样，对于传感器组件100测定的传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)以及由此推导出的特征值可以被考虑用于复杂的评估、例如KPI(Key performance indicator)评估，借助于所述评估来计算OEE(overallequipment effectiveness)特征码，该特征码表示设备的总设备效率的量度值。所述评估也可以在操作单元601上被可视化。
在此，在图10中F表示在通过传感器201–204对运行装置101–104的观测时间段A(运行时间)期间成功的扫描、即成功的读取的数量。D和E是通过传感器201-204在观测时间段期间总共实施的扫描的数量。C是使用者输入值并且定义为关于观测时间段推算的每个时间单位的额定量。有效时间B相应于观测时间段减去无传感器测量的时间段的差值。质量因数F/E相应于传感器201–204的适用值h(T,s)，所述适用值对于阈值Ss被计算，其中，特别是Ss＝0。
由此得出作为效率损失的质量损失和作为有效性损失的由产品的输送短的停止或减小的速度引起的功率损失以及设备的停机时间引起的可用性损失。
附图标记列表
(100)传感器组件
(101-104)运行装置
(201-204)传感器
(301)生产线
(401)通信连接装置
(402)控制连接
(501)处理单元
(502)存储单元
(503)数据采集单元
(504)计算单元
(601)操作单元
(701)设备控制装置
(801，802)对象
E 扫描射束
T 观测时间段。

Claims (38)

1.一种传感器组件(100)，其具有一个或多个传感器(201-204)、相应地表征对象(801，802)的一个或多个运行装置(101-104)和处理单元(501)，所述处理单元通过通信连接装置(401)与所述一个或多个传感器(201-204)连接，其中，每个传感器(201-204)设计用于读取并且单义地识别运行装置(101-104)，其特征在于，在每个传感器(201-204)中将运行装置(101-104)的检测的时间点、所述运行装置(101-104)的运行装置标识、单义地识别所述传感器(201-204)的传感器标识以及为了检测运行装置(101-104)而测定的与时间、传感器和运行装置相关的质量特征码q(t,s,b)作为传感器数据传输给所述处理单元(501)，并且借助于在所述处理单元(501)中实施的矩阵分解算法从测量到的质量特征码q(t,s,b)分离出传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)。
2.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，在预给定的观测时间段T对于每个传感器(201-204)测定适用值h(T,s)，该适用值表明在该传感器(201-204)处测定的传感器质量值q(t,s)以多大概率大于阈值Ss，并且对于每个运行装置(101-104)测定适用值h(T,b)，该适用值表明对于该运行装置(101-104)测定的运行装置质量值q(t,b)以多大概率大于阈值Sb。
3.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，传感器(201-204)和/或运行装置(101-104)和/或观测时间段T和/或阈值Ss，Sb能够被预给定，所述适用值h(T,s),h(T,b)针对所述传感器和/或所述运行装置被测定。
4.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，由适用值h(T,s),h(T,b)的比较来确定改善潜力。
5.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，由适用值h(T,s),h(T,b)确定再现性值。
6.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，由适用值h(T,s),h(t,b)确定处理指示。
7.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，由适用值h(T,s),h(T,b)生成机器可读的控制指令。
8.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，由适用值h(T,s),h(T,b)生成用于传感器(201-204)的参数化指示。
9.根据权利要求8所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述参数化指示仅仅被传输给下述传感器，所述传感器在其功能性方面相应于由该传感器的适用值获得所述参数化指示的传感器(201-204)。
10.根据权利要求8所述的传感器组件(100)，其特征在于，对于一个设备的传感器(201-204)测定的参数化指示被传输给另外的设备的传感器。
11.根据权利要求2所述的传感器组件(100)，其特征在于，由适用值h(T,s),h(T,b)确定传感器(201-204)和/或运行装置(101-104)的剩余使用寿命。
12.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述传感器组件具有设置在不同位置上的多个传感器(201-204)，并且在所述处理单元(501)中实施运行装置(101-104)沿着所述传感器(201-204)的路径分析。
13.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，除了所述传感器质量值q(t,s)和所述运行装置质量值q(t,b)以外还能够从所述质量特征码分离出另外的测量参数。
14.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，设置环境传感器用于检测另外的测量参数。
15.根据权利要求13所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述另外的测量参数能够与所述传感器质量值q(t,s)和所述运行装置质量值q(t,b)相关联。
16.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述运行装置(101-104)由标记构成。
17.根据权利要求16所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述运行装置(101-104)由码构成。
18.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述传感器或每个传感器(201-204)是光学传感器。
19.根据权利要求18所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述光学传感器是码读取器。
20.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述传感器(201-204)布置在设备上，其中，借助于所述设备实施对所述对象(801，802)的工作过程。
21.根据权利要求20所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述处理单元(501)集成在所述设备的设备控制装置(701)中或者集成在配置给所述设备的计算机单元中。
22.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述处理单元(501)集成在云中或者在虚拟化系统中实现。
23.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述处理单元(501)集成在所述传感器(201-204)之一中。
24.根据权利要求1所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述处理单元(501)具有用于存储传感器数据的数据采集单元(503)和用于计算质量值q(t,s),q(t,b)的计算单元(504)。
25.根据权利要求24所述的传感器组件(100)，其特征在于，在所述计算单元(504)中计算由所述质量值q(t,s),q(t,b)推导出的特征值。
26.根据权利要求25所述的传感器组件(100)，其特征在于，一操作单元(601)配置给所述处理单元(501)，所述操作单元设计用于输入输入值并且用于输出输出值。
27.根据权利要求26所述的传感器组件(100)，其特征在于，在所述操作单元(601)上显示传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)和/或由所述传感器质量值和运行装置质量值推导出的特征值。
28.根据权利要求27所述的传感器组件(100)，其特征在于，在所述计算单元(504)上将质量值q(t,s),q(t,b)和/或由所述质量值推导出的特征值的时间变化曲线可视化。
29.根据权利要求26所述的传感器组件(100)，其特征在于，所述操作单元(601)具有互联网接口。
30.一种用于运行传感器组件(100)的方法，所述传感器组件具有一个或多个传感器(201-204)、相应地表征对象(801，802)的一个或多个运行装置(101-104)和处理单元(501)，所述处理单元通过通信连接装置(401)与所述一个或多个传感器(201-204)连接，其中，每个传感器(201-204)设计用于读取并且单义地识别运行装置(101-104)，其特征在于，在每个传感器(201-204)中将运行装置(101-104)的检测的时间点、运行装置(101-104)的运行装置标识、单义地识别传感器(201-204)的传感器标识和为了检测所述运行装置(101-104)而测定的与时间、传感器和运行装置相关的质量特征码q(t,s,b)作为传感器数据传输给所述处理单元(501)，并且借助于在所述处理单元(501)中实施的矩阵分解算法从测量到的质量特征码q(t,s,b)分离出传感器质量值q(t,s)和运行装置质量值q(t,b)。
31.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，对于所述矩阵分解算法形成矩阵Mij，其中，脚注i或j表征所述传感器组件(100)的传感器(201-204)，并且另外的脚注j或i表征所述传感器组件(100)的运行装置(101-104)，在测量过程中通过所述传感器组件(100)的传感器(201-204)对于所述矩阵Mij测定质量特征码qij，以函数f(qs,qb)的形式选择用于所述质量特征码与变量qs,qb的关系的方程，所述变量相应于所述传感器质量值q(t,s)和所述运行装置质量值q(t,b)，并且所述函数的函数值与在所述测量过程中测定的矩阵值、即质量特征码qij相匹配。
32.根据权利要求31所述的方法，其特征在于，借助于优化方法进行所述函数值的匹配。
33.根据权利要求32所述的方法，其特征在于，所述优化方法包含误差最小化。
34.根据权利要求31所述的方法，其特征在于，将f(qs,qb)＝qs·qb选择为方程。
35.根据权利要求31所述的方法，其特征在于，为了计算所述函数的函数值而使用人工智能算法。
36.根据权利要求30所述的方法，其特征在于，对于每个运行装置(101-104)实施路径分析，以使得在预给定的时间段内生成由哪个传感器(201-204)检测所述运行装置(101-104)的时间顺序，其中，由所述时间顺序生成下述路径，所述路径由单个的路径区段构成，所述路径区段由传感器(201-204)的对构成，所述传感器的对相应地依次检测所述运行装置(101-104)。
37.根据权利要求36所述的方法，其特征在于，对于运行装置(101-104)的路径的每个路径区段测定绝对频率，在所述时间段内以所述绝对频率经过所述路径区段。
38.根据权利要求37所述的方法，其特征在于，将所述路径和/或路径区段的频率可视化。
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