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Die
Erfindung betrifft ein Verfahren zur fortlaufenden Ermittlung der
Verlässlichkeit
einer für
einen Prozess oder einen Anlagenzustand relevanten Datenreihe.
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Moderne
Fertigungsanlagen sind komplexe Gebilde, mit einer Vielzahl von
Einflussgrößen, die für einen
reibungslosen Ablauf berücksichtigt
werden müssen.
Jede dieser Einflussgrößen unterliegt
daher Überwachung
und Instandhaltung, da Fertigungsausfälle oder -störungen rasch
zu hohen Kosten führen
können.
Es ist daher erforderlich, Instandhaltungsarbeiten möglichst
derart zu planen, dass schwerwiegende Störungen bereits im Vorfeld so weit
als möglich
vermieden werden können.
Andernfalls könnten
durch eine solche Störung
Kosten verursacht werden, die einen eventuellen wartungsbedingten
Stillstand weit übertreffen.
Um solche Planungen zu unterstützen
und zu optimieren, ist es erforderlich, die gesamte Anlage, bzw.
den ablaufenden Prozess kontinuierlich zu überwachen, um bei Erkennung
möglicher
Anomalien passend terminierte Maßnahmen ergreifen zu können. Derartige
Prozessüberwachung
oder – beobachtung
kann mit Hilfe von Prozessleitsystemen erfolgen, welche einen Überblick über die
Gesamtanlage und die dort stattfindenden Vorgänge haben.
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In
solchen Prozessleitsystemen werden in großem Stil Messwerte verschiedener
Art, wie z.B. Temperaturen oder Bandgeschwindigkeiten, aus dem Prozess
erfasst und mit möglichst
hoher Performance verarbeitet. Diese Messwerte können sowohl in regelmäßigen wie
auch in unregelmäßigen Abständen beim
Leitsystem eintreffen und sind im Idealfall mit sogenannten Quality
Codes und Zeitstempeln der Erfassung, vergeben von der Datenquelle, versehen.
Diese Quality Codes geben Aufschluss über die Verlässlichkeit
des jeweiligen einzelnen Messwerts (GOOD, BAD, etc.). Insgesamt
empfängt oder
verarbeitet das Leitsystem also ein Wertetripel T:
= (ν,q,t)mit
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- ν:
- = vom Prozess gelieferter
oder aus Verarbeitung resultierender Wert,
- q:
- = vom Prozess gelieferter
oder aus Verarbeitung resultierender Quality Code von ν,
- t:
- = vom Prozess gelieferter
Erfassungs- oder nach Verarbeitung gültiger Zeitpunkt von ν.
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Über den
Zeitverlauf betrachtet ergeben sich somit Zeitreihen der Messgrößen-Tripel
T.
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Weiterhin
werden anhand der Messwerte Statistikwerte, wie etwa die Häufigkeit
des Auftretens eines Ereignisses oder Werts, ermittelt, die ebenfalls durch
ein T angegeben werden und somit ebenfalls Zeitreihen darstellen.
Gekoppelt an ein Prozessleitsystem ist weiterhin üblicherweise
eine Visualisierungskomponente, mit deren Hilfe eine Anzeige solcher
Werte erfolgen kann. Eine solche Anzeige kann dabei etwa entweder
als Zeit-Wert-Diagramm (Zeitreihendarstellung) oder auch nur als
Anzeige des letzten erfassten Wertes erfolgen. Die für die Anzeige erforderlichen
Daten werden aus Gründen
der Performance und des Speicherbedarfs dann nicht in Form der gesamten, über die
Zeit wachsende, Zeitreihe vom Leitsystem an die Visualisierung übergeben,
sondern es wird nur das jeweils letzte Wertetripel vom Leitsystem
bereitgestellt und die Visualisierung übernimmt dieses.
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Als
am Wichtigsten wird nun in der Regel der Mess- oder Statistikwert ν zusammen
mit dem t selbst erachtet, d.h. visualisiert wird primär der eigentliche
Wert; möglicherweise
können
sogar auch nur das ν und
das t vom Visualisierungssystem zur Anzeige gebracht werden. Gezeigt
wird einem Betrachter dann, sofern die Visualisierung als Zeitreihe erfolgt,
der Verlauf des ν über die
Zeit (normalerweise bei Prozesswerten der Fall), bzw. über ein
vorgegebenes Intervall, oder das jeweils zuletzt aktuelle ν (bei Statistikwerten).
Hier erhält
der Betrachter zwar die Information über den "Zustand" der jeweiligen Größe (Prozess- oder Statistikwert);
er erhält
jedoch keine Auskunft darüber,
ob und in welchem Maß die angezeigten
Informationen auch verlässlich
sind. So kann z.B. ein defekter Temperaturfühler über einen längeren Zeitraum eine als normal
zu bewertende Temperatur liefern, während in Wirklichkeit die Temperatur
möglicherweise
einen kritischen Wert erreicht haben mag. Nur durch die Betrachtung
der Reihe von Messwerten bleibt diese Information dem Benutzer verborgen.
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Sollte
ein Visualisierungssystem eine Darstellung der Quality Codes mit
den angezeigten Werten ermöglichen,
so kann ein Betrachter immerhin daraus subjektive Rückschlüsse ziehen
und somit zu einem "subjektiven
Zuverlässigkeitsgrad" für die Zeitreihe
zu dem Zeitpunkt der Betrachtung gelangen. Dies erfordert jedoch
zum einen die Aufmerksamkeit und für den Quality Code-Verlauf
die Interpretationsfähigkeit
des Benutzers. Zum anderen ist, bedingt durch den subjektiven Charakter
eines so gebildeten Zuverlässigkeitsgrads,
ein zu definierten Graden der Verletzung von Zuverlässigkeiten
eventuelles Auslösen
einer Handlungskette damit nicht möglich: für verschiedene Betrachter würde dieser
Grad anders aussehen. Eine solche Beobachtung der Zeitreihe mit
Rückschlüssen entspräche aber
einer herkömmlichen
Zeitreihenanalyse unter Berücksichtigung
der Gesamtmenge der Daten, was jedoch in der hier geschilderten
Lösung
nicht zum Einsatz kommt.
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Trotz
dieser möglichen
Einbeziehung der Quality Codes in die Anzeige ist es dennoch nicht möglich, jederzeit
Erkenntnis über
einen Grad der Verlässlichkeit
der Gesamtheit der Messwerte eines möglichen Intervalls zu erlangen.
Mit Hilfe eines solchen Grads wären
jedoch im Rahmen von Qualitätsbestrebun gen
sinnvolle, fest vorgegebene Grenzwerte möglich. Mittels dieser Grenzwerte
könnte
die Toleranz etwa von nicht einwandfreien Messwerten innerhalb einer
Messreihe beschränkt
werden, um so bei Toleranzverletzungen rascher Wartungsarbeiten einplanen
oder weitere Aktionen der notwendigen Gradzahl weder Leitsystem-
noch Visualisierungsseitig existiert. Auch könnten durch geeignete Analyse der
Muster von Quality Code-Reihen
Rückschlüsse auf
mögliche
Anlagenzustände
getroffen werden.
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Daher
liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur fortlaufenden
Ermittlung der Verlässlichkeit
einer für
einen Prozess oder einen Anlagenzustand relevanten Datenreihe zu
schaffen.
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Die
Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen nach Anspruch
1 gelöst.
Hierdurch ist eine automatisierte Beantwortung der Frage nach der
Gesamtzuverlässigkeit
möglich.
Die Kennzahl ermöglicht
eine verbesserte Erkennung von sich abzeichnenden Störungen in
einem Prozess oder einer Anlage und damit des Bedarfs und der Planung
von Wartungsarbeiten. Eine solche Kennzahl erlaubt die Einführung von
Schwellenwerten, anhand derer Reaktionen des Personals erfolgen
können.
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Eine
vorteilhafte Weiterbildung der Erfindung besteht, wenn die Kennzahl
durch Basiswerte, z.B. in Form eines Zahlentripels dargestellt ist,
die als Basis für
die Ermittlung einer neuen Kennzahl für die Verlässlichkeit einer neuen Gesamtheit
mit einem neu aufgenommenen Wert und dessen zugehöriger Verlässlichkeit
dienen. Dies ist ein iteratives Vorgehen, das auf einfache Weise
mit wenigen Rechenschritten die Ermittlung der Kennzahl ermöglicht und
entsprechend geringen Speicherplatz für die Bearbeitung benötigt.
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Außerdem ist
es vorteilhaft, wenn die Kennzahl ausgewertet wird und ein davon
abhängiges Steuersignal,
z.B. von einer Prozess- oder Anlagensteuerung gebildet wird. Dieser
automatisierte Ablauf ermöglicht
eine rechtzeitige Wartung, um eventuelle Störungen oder Ausfälle zu vermeiden.
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Eine
besonders einfache Möglichkeit
der Berechnung des Zuverlässigkeitsgrads
besteht, wenn die Mess- oder Zustandswerte und die zugehörigen Verlässlichkeitswerte
als Zeitreihen vorliegen. In diesem Fall kann der Zuverlässigkeitsgrad
ausgehend von Zeitabschnitten gebildet werden, denen durch die Verlässlichkeitswerte
eine bestimmte Qualität
zuordbar ist.
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Eine
weitere vorteilhafte Ausführung
besteht, wenn der Wert der Kennzahl farblich angezeigt wird, wobei
z.B. durch die Farbe rot eine entsprechende Warnung über einen
bevorstehenden gefährlichen Anlagenzustand
gegeben werden kann.
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Ein
Ausführungsbeispiel
der Erfindung wird im folgenden anhand einer Zeichnung näher erläutert. Es
zeigen:
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1 eine
dem erfindungsgemäßen Verfahren
zugrunde liegende Gesamtstruktur mit Prozess, Leitsystem und Visualisierungssystem,
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2 den
Ablauf zur erfindungsgemäßen Ermittlung
der Verlässlichkeit
einer für
einen Prozess oder Anlagenzustand gültigen Datenreihe,
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3 eine
zeitliche Abfolge einer Datenreihe,
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4 zwei
Diagramme mit unterschiedlicher zeitlicher Verteilung zweier Datenreihen
mit Verlässlichkeitswerten,
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5 die
Gesamtstruktur gemäß 1 mit spezieller
Berechnung und Anzeige eines Zuverlässigkeitsgrades als Kennzahl
einer Gesamtheit einer Datenreihe mit Verlässlichkeitswerten sowie Anzeige des
Zuverlässigkeitsgrades
als Farbwert,
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6 ein
Beispiel für
die zur Berechnung des Zuverlässigkeitsgrads
angesetzten Zeitdauern mit bestimmter Qualität.
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1 zeigt
eine Gesamtstruktur mit einem Prozess P, einem Leitsystem L und
einem Visualisierungssystem V, an deren Stelle auch eine nachgelagerte
Verarbeitungskomponente treten kann. Anhand dieser Gesamtstruktur
wird die Funktionsweise und Verwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens
beschrieben. Aus dem Prozess P werden beispielsweise für die Prozessgrößen A, B
in der Regel über
einen Standardmechanismus wie OPC (OLE FOR PROCESS CONTROL) zu verschiedenen
Zeitpunkten Wertetripel TA, TB an
das Leitsystem L, z.B. auch ein Steuersystem, gemeldet. Die Wertetripel
TA, TB beinhalten
jeweils den Mess- oder
Zustandswert ν, die
zugehörige
Verlässlichkeit
q und den betreffenden Zeitpunkt für die jeweilige Prozessgröße A oder B,
die z.B. eine Temperatur sein kann.
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Im
Leitsystem L werden die Wertetripel TA,
TB einerseits einer normalen Verarbeitung 1a,
z.B. zur anschließenden
Darstellung der Prozessgröße A als Messreihe
oder zur Bildung eines Statistikwertes für die Prozessgröße B zugeführt, zusätzlich aber
auch einer Berechnungskomponente 1b zur Berechnung einer
Kennzahl ZG für
die Verlässlichkeit
der Gesamtheit der aufgenommenen Mess- oder Zustandswerte ν für eine Prozessgröße basierend
auf den zu diesen zugehörigen
Verlässlichkeitswerten
q, um hiervon abhängig
in den Prozess oder in die Anlage einzugreifen. Das bedeutet, dass
die Berechnung der auch als Zuverlässigkeitsgrad ZG bezeichneten Kennzahl
aus der Folge der in den Wertetripeln TS ankommenden
Verlässlichkeitswerte
q, auch Quality Codes genannt, erfolgt. Dies ermöglicht die Ermittlung eines
Zuverlässigkeitsgrades
ZG auch für
höherwertige
Informationen, z.B. Verknüpfungsresultate
etc., was durch den gestrichelten Pfeil symbolisiert ist. Der berechnete
Zuverlässigkeitsgrad
ZG wird in einem Wertetripel ZG (A) für die Prozessgröße A zur Abholung
durch das Visualisierungssystem V verpackt oder einer weiteren,
dem Leitsystem L nachgeschalteten Verarbeitungskomponente bereitgestellt. Das
Visualisierungssystem V kann auf einfache Art sowohl den verarbeiteten
Prozesswert als auch den dafür
gültigen
Zuverlässigkeitsgrad
ZG entgegennehmen und anzeigen.
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Dies
gilt analog für
eine Verarbeitungskomponente, z.B. eine Prozess-Anlagensteuerung,
die außerdem
den Zuverlässigkeitsgrad
beispielsweise durch Vergleich mit einem Schwellenwert auswerten und
davon abhängig
ein Steuersignal erzeugen kann.
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Der
Zuverlässigkeitsgrad
ZG wird gemäß dem Ablaufdiagramm
in 2 ermittelt. Darin beschreibt eine Abfolge von
Wertetripeln T zwei Zeitreihen, nämlich den Verlauf des Prozesswertes,
auch Mess- oder Zustandswert ν und
den Verlauf des Verlässlichkeitswerts
q (Quality Code) der Prozessgröße. Es wird
davon ausgegangen, dass unterschiedliche Muster von Quality-Code-Verläufen unterschiedliche
Beurteilungen der Gesamtsituation zulassen.
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Der
Ablauf der Berechnung des Zuverlässigkeitsgrads
ZG beginnt mit der Messung und Aufnahme eines neuen Wertetripels
T als erstem Schritt S1. Es wird die Zeitdifferenz zwischen dem
Zeitpunkt dieses aktuellen Wertetripels T-akt und
dem Zeitpunkt des davor zuletzt eingegangenen T-akt-1 betrachtet und
diese der in T-akt-1 gemeldeten Qualität bei der Berechnung
des neuen Zuverlässigkeitsgrads
ZG in einem weiteren Schritt S2 zugerechnet. Bis zum aktuellen Zeitpunkt
wird somit die vorherige Qualität
als gültig
angenommen. Der neue, aktuelle Zuverlässigkeitsgrad ZG-akt ergibt
sich aus den Basiswerten des davor zuletzt ermittelten Zuverlässigkeitsgrades ZG-akt-1 und dem neuen, aktuellen Wertetripel
T.
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Aus
solchen zeitbasierten Daten kann der Zuverlässigkeitsgrad ZG auf unterschiedliche
Weise berechnet werden, z.B. als einfacher Anteilswert der Zeitanteile
der Qualitäten
oder unter Beachtung der Häufigkeiten
und Dauern von Quality Code-Sequenzen, Klassifizierungen derselben
und Berechnung mittels dieser Klassen. Sind von z.B. 60 in einem
betrachteten Zeitintervall eingegangene Meldungen 40 mit dem Quality
Code GOOD versehen, ergibt sich für diese Qualität die Häufigkeit
40/60 = 0.66.
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Um
die große
Menge der eintreffenden Daten zu beherrschen, wird jedoch nicht
eine Berechnung auf Basis der gesamten bisher entstandenen Zeitreihe
durchgeführt,
da dies zuviel Speicher und damit Performance kosten würde. Stattdessen
wird bei jeder Berechnung in einem Schritt S3 ein Satz von Basisinformationen
gebildet/aktualisiert. Anschließend
wird der neue Zuverlässigkeitsgrad
ZG als Zahlenwert verpackt als Messwert ν in einem Tripel T bereitgestellt
(Schritt S4) und gespeichert (Schritt S5). Die Speicherung gemäß Schritt
S5 kann entweder im Hauptspeicher oder auf Festplatte erfolgen.
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Optional
kann dieser Zahlenwert jedoch in andere Darstellungen umgewandelt
und anstelle oder zusätzlich
zum Zahlenwert, aber stets als T, gemäß Schritt S6 bereitgestellt
werden. Beispiele für solche
umgewandelten Zuverlässigkeitsgrade
ZG wären
eine bestimmte Normierung oder eine Farbdarstellung als RGB-Wert.
Die Bereitstellung erfolgt dann wieder über einen Standardmechanismus
wie OPC, so dass Komponenten, die vom ZG Gebrauch machen wollen,
diesen einfach abholen können.
Dadurch, dass der ZG im ν enthalten
ist, bestehen auch keine besonderen Anforderungen an die Auswertefähigkeiten
etwa der Visualisierung im Bezug auf Ts.
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Zu
beachten ist, dass die Berechnung des ZG sowohl auf Rohdaten, d.h.
Ts, die direkt vom Prozess zum Leitsystem kommen, als auch auf bereits im
Leitsystem verarbeiteten Ts, etwa um einen Zuverlässigkeitsgrad
ZG für
komplexere Strukturen zu berechnen, erfolgen kann.
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Weiterhin
zu beachten ist, dass aufgrund dieses Vorgehens ein verwendeter
Algorithmus daher iterativ anwendbar sein muss und auch die Zusammensetzung
der Basisinformationen direkt abhängig von diesem Algorithmus
ist.
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Das
Ziel dieser Lösung
ist es also, unter Verwendung minimaler Information, also auf Basis
lediglich des letzten eingetroffenen/verarbeiteten Messwertes, zu
jedem Zeitpunkt eines Messintervalls eine Aussage über die
Verlässlichkeit
der bis dato entstandenen Zeitreihe zu gestatten.
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Im
folgenden Beispiel gemäß 5 zur
Veranschaulichung der Funktionsweise der Ermittlung und Verwendung
des Zuverlässigkeitsgrads
ZG wird stark vereinfacht ein Verhältniswert basierend auf Zeitabschnitten
für die
Qualität,
d.h. den Verlässlichkeitswert
gebildet.
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Basis
der Überlegungen
ist die Tatsache, dass der Verlauf der für jede Prozessgröße beim
Leitsystem eintreffenden Wertetripel Ts zwei logisch verbundene
Zeitreihen, d.h. die der eigentlichen Messwerte und der Quality
Codes, ergibt. Da die Menge der Quality Codes jedoch sehr umfangreich
ist, d.h. viele verschiedene Qualitätsstufen bereitstellt, von denen
für die
hier anstehende Betrachtung nur der Quality Code GOOD die signifikanteste
Information enthält,
werden alle ankommenden Quality Codes, die nicht GOOD sind, vereinfacht
als NOT_GOOD behandelt. Es wird also für die Quality Codes eine zweiwertige
Zeitreihe gebildet.
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Die
beiden im Diagramm gemäß 3 übereinander
gelegten Zeitreihen enthalten als Gesamtbild den Verlauf der eigentlichen
Messgröße M und den
Verlauf der dazu gehörigen,
vereinfachten Quality Codes Q, aufgetragen über den jeweiligen Zeitstempeln
Z. Beispielhaft ist hier ein Tripel Tn markiert.
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Auch
die bloße
Beschaffenheit einer Quality Code-Zeitreihe, also die Betrachtung
des temporalen Verlaufs, lässt
Rückschlüsse auf
die Gesamtbeurteilung zu, unabhängig
von der tatsächlichen
Anzahl der eingetroffenen Tripel wie 4 veranschaulicht.
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Die
beiden Quality Code-Reihen Q können
in den jeweiligen GOOD- bzw. NOT-GOOD-Abschnitten völlig unterschiedliche
Häufigkeiten
von Messpunkten aufweisen, so dass etwa eine Ver- Wendung der Anzahl der Tripel als ungeeignet
ausscheidet. Daher wird die für
den Zuverlässigkeitsgrad
notwendige Information aus den Zeitstempeln abgeleitet. Es werden
die Anteile von GOOD- bzw. NOT-GOOD-Zeitabschnitten
für die
Berechnung herangezogen.
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Die
Laufzeit des Systems stellt sich wie folgt dar:
- 1.
Beim Anlauf des Leitsystems, das die ZG-Berechnung enthält, werden
die benötigten
Basiswerte zunächst
initialisiert. In diesem Beispiel sind dies für den Ansatz mit Zeitabschnitten
die Summe der GOOD-Zeiten sowie der aktuellen Gesamtlaufzeit des
Systems. Abhängig
vom verwendeten Algorithmus enthalten die Basiswerte unterschiedliche
Informationen, bzw. ist die Menge der Basiswerte anders beschaffen.
- 2. Trifft ein Messwert-Tripel T vom Prozess P beim Leitsystem
L ein, so wird dieses T, sofern für diesen Prozesswert ein Zuverlässigkeitsgrad
gewünscht
ist, sowohl an die normale Verarbeitung 1a innerhalb des
Leitsystems als auch an die ZG-Berechnung 1b geleitet.
Sollte der Zuverlässigkeitsgrad
ZG auf Basis von bereits verarbeiteten Daten, d.h. auf höherwertigen
Informationen mit dann gegenüber
dem Original veränderten Quality
Codes, ermittelt werden, so ist auch das möglich wie durch den gestrichtelten
Pfeil in 5 symbolisiert.
- 3. Das Messwert-Tripel T wird von der ZG-Berechnung 1b entgegengenommen
und der enthaltene Quality Code q wird, entspricht er der GOOD-Definition
(etwa nach OPC-Standard), als GOOD klassifiziert, andernfalls als
NOT GOOD.
- 4. Es wird die Zeitdifferenz zwischen dem t des T akt und dem
t des T_akt-1 ermittelt und je nach Klassifizierung des T zur Summe
der GOOD-Zeiten gerechnet. Der aktuelle Zuverlässigkeitsgrad ZG wird als Verhältnis der
Summe von GOOD-Zeiten
und Gesamtlaufzeit berechnet. Der Zuverlässigkeitsgrad ZG liegt hier
stets im Bereich [0,0; 1,0]; durch optionale Nachbearbeitung wäre eine
Normierung auf einen anderen Bereich möglich.
Die Zuordnung der
einzelnen Zeitdifferenzen zu bestimmten Qualitätswerten und damit die Bildung
der Gesamtzeiten für
die einzelnen Qualitätswerte
kann auf verschiedene Arten erfolgen; die genannte Annahme der zuletzt
gültigen
Qualität
bis zum aktuellen Zeitpunkt wie in 6 dargestellt,
ist nur eine dieser Möglichkeiten.
Die Kreuze markieren das Auftreten einer Meldung mit dem jeweiligen
Quality Code. Aus Vereinfachungsgründen wurden nur Quality Codes
GOOD und NOT GOOD angenommen. Die Zeitdauern für die beiden Quality Codes
ergeben sich entsprechend der gestrichelten Linie.
Es wäre aber
auch möglich
für den
Zeitraum zwischen der letzten Meldung und der vorletzten Meldung
die Qualität
der letzten Meldung zugrunde zu legen. Ein weiterer Ansatz wäre, für die Hälfte der
Zeitdauer zwischen der letzten und vorletzten Meldung die Qualität der letzten
Meldung und die andere Hälfte
die Qualität
der vorletzten Meldung anzunehmen.
- 5. Der ermittelte ZG wird ebenfalls in ein Messwert-Tripel T
codiert mit ν =
ZG, q = GOOD und t = <Berechnungszeitpunkt>. Die Basiswerte für die Iterationen
werden aktualisiert und gesichert.
- 6. Zusätzlich
zum Zahlenwert wird noch durch Nachbearbeitung des Zuverlässigkeitsgrads
ZG eine Umsetzung des Zahlenwertes, der im Bereich [0,0; 1,0] liegt,
auf einen Farbwert in Form eines RGB-Tripels (Rot-Grün-Blau-Tripel)
vorgenommen. Dabei bedeutet dann 0,0 eine völlige Ungenauigkeit und 1,0
eine völlige
Genauigkeit. Analog dazu ist dann ein Farbwert für Rot mit 0,0 und Grün mit 1,0
gleich zu setzen. Zwischenwerte werden dann entsprechend auf einen Rot-Gelb-Grün-Verlauf
abgebildet. Dieser Farbwert, verpackt in ein Tripel T, wird zusätzlich zum Zahlenwert
für weitere
Verwendung bereitgestellt.
- 7. Die entstandenen Tripel Ts werden vom Leitsystem zur Abholung
durch die Visualisierung V bereitgestellt, etwa in Form von OPC-Tags.
Ebenso stellt das Leitsystem L den Prozesswert bzw. das Resultat
der Verarbeitung 1a desselben bereit.
- 8. Die Visualisierung V nimmt Prozesswert und Zuverlässigkeitsgrad
ZG in beiden Darstellungen entgegen und zeigt diese benachbart an,
so dass die visuelle Verbindung zwischen den Werten vereinfacht
wird.
- 9. Wird z.B. ein Schwellenwert von 0,4 als schlechtestmöglicher
tolerierbarer Wert für
die Zuverlässigkeit
etwa einer Statistik von Ereignissen festgelegt und wird dieser
Wert unterschritten, so kann dies darauf hindeuten, dass zu lange Falschmeldungen
von Ereignissen aufgetreten oder Werte über einen zu langen Zeitraum
als falsch beurteilt worden sein können. Der entsprechende Sensor
bzw. die Komponente sollte daher überprüft werden, bevor ein möglicher
Totalausfall eintritt. Denkbar wäre
hier das automatisierte Auslösen
von Wartungsaufträgen
durch eine zusätzliche
Komponente oder allgemein die frühzeitige Information
des Personals, so dass Wartungsarbeiten möglichst kostensparend, da ohne
größere Beeinträchtigung
des Betriebs, ausgeführt
werden können.
- 10. Existieren für
das Prozessleitsystem noch Vorgaben aus einem Werkskalender, so
weisen diese Zeitreihen auch einen Bezug zu den verschiedenen dort
definierten Intervallen wie Schicht oder Werktag auf. Ist dieser
Werkskalender aktiv, so werden bei jedem Intervallwechsel die Basisinformationen
zurückgesetzt.
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Es
werden zusammenfassend zeitbasierte Informationen von Qualitätsdaten
verwendet, um performant eine stets aktualisierte Kennzahl, den
Zuverlässigkeitsgrad
ZG für
die Gesamtheit der Zeitreihe zu bilden.
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Um
dieses Ziel zu erreichen, erfolgt die Ermittlung iterativ auf Basisinformationen über die
vorangegangenen Abschnitte der Zeitreihen. Diese Basisinformationen
sind jedoch nicht die gesamten bis zu einem Zeitpunkt angefallenen
Zeitreihendaten, sondern eine daraus gewonnene Datenmenge, auf Basis
derer gleitend eine weitere Berechnung stattfinden kann. Die Berechnung
kann daher als Online-Berechnung gehandelt werden, da sie mit einer minimalen
Informationsmenge auskommt (der Speicherbedarf für die Basisinformationen ist
weitaus geringer als der Speicherbedarf für eine Zeitreihe) und mit dieser
performant zur normalen Laufzeit des Leitsystems erfolgen kann,
ohne das Gesamtsystem in seiner Leistungsfähigkeit nennenswert zu beeinträchtigen.
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Dies
stellt einen Vorteil gegenüber
einer Berechnung des Zuverlässigkeitsgrads
mittels einer Analyse der jeweils bislang entstandenen Zeitreihe dar.
Wäre die
Betrachtung von Gesamtreihen erforderlich, so würde bei der möglicherweise
sehr großen Zahl
von auszuwertenden Quality Code-Reihen ein sehr viel größerer Speicher-
und Rechenaufwand vonnöten
sein.
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Durch
die Bereitstellung eines Zuverlässigkeitsgrads
ZG über
einen Standardmechanismus wie OPC ist ein Visualisierungssystem
V in der Lage, zumindest eine qualitätsbezogene Information, eben den
Zuverlässigkeitsgrad
ZG, anzuzeigen, auch wenn die Visualisierung keine Fähigkeiten
zur Auswertung von Quality Codes besitzt. Mittels des Zuverlässigkeitsgrads
ZG kann weiterhin eine Festlegung von Schwellenwerten für eine verbesserte
Terminierung von Wartungsarbeiten erfolgen.