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Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein entsprechendes System zur Reduzierung von Montagefehlern bei den, an einer Montagelinie gefertigten, Montage-Erzeugnissen.
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Montage-Erzeugnisse, wie z.B. Fahrzeuge, werden an Montagelinien mit einer Mehrzahl von nacheinander angeordneten Montagezonen gefertigt. In den einzelnen Montagezonen werden nach und nach durch ein oder mehrere Monteure Komponenten eines Montage-Erzeugnisses montiert, bis am Ende der Montagelinie ein fertiges Montage-Erzeugnis bereitgestellt wird.
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Bei der Montage der Komponenten in den einzelnen Montagezonen können durch die ein oder mehreren Monteure Fehler gemacht werden, die dann zu Montagefehlern in einem Montage-Erzeugnis führen. Derartige Montagefehler können im Rahmen einer Prüfung detektiert und anschließend durch Nacharbeit korrigiert werden. Die Korrektur von Montagefehlern ist dabei typischerweise mit relativ hohen Kosten verbunden.
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Das vorliegende Dokument befasst sich mit der technischen Aufgabe, ein Verfahren und ein entsprechendes System bereitzustellen, durch die die Anzahl von Montagefehlern an einer Montagelinie reduziert werden kann, um insbesondere die durchschnittlichen Produktionskosten eines Montage-Erzeugnisses zu reduzieren.
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Die Aufgabe wird durch die unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen werden u.a. in den abhängigen Ansprüchen beschrieben.
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Gemäß einem Aspekt wird ein (Computer-implementiertes) Verfahren zur Vermeidung eines Montagefehlers an einem Montage-Erzeugnis beschrieben. Dabei wird das Montage-Erzeugnis an einer Montagelinie montiert. Die Montagelinie kann in mehrere Montagezonen unterteilt sein, wobei in jeder Montagezone ein oder mehrere Montageschritte durch unterschiedliche Monteure (d.h. Menschen) und/oder durch Maschinen, Anlagen bzw. Roboter durchgeführt werden, um ein fertiges Montage-Erzeugnis zu erstellen.
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Insbesondere kann zu einem bestimmten (aktuellen) Zeitpunkt ein erstes Montage-Erzeugnis an der Montagelinie produziert werden. Das erste Montage-Erzeugnis kann dabei einen ersten Erzeugnis-Typ aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Erzeugnis-Typen aufweisen, wobei die unterschiedlichen Erzeugnis-Typen jeweils an der Montagelinie montiert werden können. Insbesondere kann es vorkommen, dass direkt nacheinander Montage-Erzeugnisse von unterschiedlichen Erzeugnis-Typen an der Montagelinie hergestellt werden. Die unterschiedlichen Erzeugnis-Typen können z.B. unterschiedlichen Ausstattungsvarianten eines Fahrzeug-Modells (z.B. eines bestimmten Modells eines Straßenkraftfahrzeugs, etwa eines Personenkraftwagens) entsprechen.
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Das Verfahren umfasst das Ermitteln von ersten Werten für eine Mehrzahl von Montageparametern, die bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses vorliegen. Die Montageparameter können z.B. ein oder mehrere umfassen von: eine Taktzeit, die für die Montage des ersten Montage-Erzeugnisses verwendet wird; ein Wochentag und/oder eine Uhrzeit, an denen das erste Montage-Erzeugnis montiert wird; eine Sequenz von Typen von Montage-Erzeugnissen, innerhalb der das erste Montage-Erzeugnis montiert wird; ein Ausmaß eines Rückstands eines Monteurs bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses; und/oder eine Verteilung von unterschiedlichen Montageschritten auf unterschiedliche Montagezonen der Montagelinie für die Montage des ersten Montage-Erzeugnisses. Für ein oder mehrere dieser Montageparameter können vor oder während der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses erste Werte ermittelt werden, die die Montagesituation beschreiben, die bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses vorliegt.
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Außerdem umfasst das Verfahren das Ermitteln einer ersten Montagefehler-Prognose für das erste Montage-Erzeugnis auf Basis eines Modells zur Montagefehler-Prognose und auf Basis der ersten Werte für die Mehrzahl von Montageparametern. Die erste Montagefehler-Prognose kann dabei anzeigen, ob bei dem ersten Montage-Erzeugnis ein erster (d.h. ein bestimmter) Montagefehler (am Ausgang der Montagelinie) vorliegen wird oder nicht. Insbesondere kann die erste Montagefehler-Prognose eine Wahrscheinlichkeit anzeigen, mit der der erste Montagefehler bei Vorliegen der ersten Werte der Mehrzahl von Montageparametern bei dem ersten Montage-Erzeugnis vorliegen wird.
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Das Modell zur Montagefehler-Prognose kann dabei eingerichtet sein, für unterschiedliche Kombinationen von Werten der Mehrzahl von Montageparametern eine Montagefehler-Prognose für den ersten Montagefehler bereitzustellen. Dabei kann das Modell zur Montagefehler-Prognose auf historischen Montagedaten basieren, die für in der Vergangenheit an der Montagelinie montierte Montage-Erzeugnisse ermittelt wurden.
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Die historischen Montagedaten können insbesondere eine Vielzahl von historischen Montage-Datensätzen umfassen (für eine entsprechende Vielzahl von in der Vergangenheit an der Montagelinie montierten Montage-Erzeugnissen). Ein historischer Montage-Datensatz für ein in der Vergangenheit an der Montagelinie montiertes Montage-Erzeugnis kann dabei anzeigen: Werte für die Mehrzahl von Montageparametern, die bei der Montage des in der Vergangenheit an der Montagelinie montierten Montage-Erzeugnisses vorlagen; und das Vorliegen bzw. das Nicht-Vorliegen des ersten Montagefehlers bei dem in der Vergangenheit an der Montagelinie montierten Montage-Erzeugnis.
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Die historischen Montagedaten können dazu verwendet werden, ein Modell zur Montagefehler-Prognose zu trainieren, um einen statistischen Zusammenhang zwischen den historischen Kombinationen von Werten der Mehrzahl von Montageparametern und dem Vorliegen/Nicht-Vorliegen des ersten Montagefehlers darzustellen. Das Modell zur Montagefehler-Prognose kann insbesondere einen Entscheidungsbaum und/oder ein neuronales Netzwerk umfassen, die mit den historischen Montagedaten trainiert wurden. Insbesondere können Klassifikationsalgorithmen dazu verwendet werden, das Modell zur Montagefehler-Prognose bereitzustellen.
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Das Modell zur Montagefehler-Prognose für die historischen Montagedaten kann derart sein, dass eine Gütemaß verbessert, insbesondere optimiert, wird. Das Gütemaß kann eine Form aufweisen, so dass das Gütemaß verbessert wird, wenn eine Wahrscheinlichkeit von richtig prognostizierten ersten Montagefehlern bei den in der Vergangenheit an der Montagelinie montierten Montage-Erzeugnissen (d.h. eine Wahrscheinlichkeit der sogenannten „True Positives“) erhöht wird. Alternativ oder ergänzend kann das Gütemaß eine Form aufweisen, so dass das Gütemaß verbessert wird, wenn eine Wahrscheinlichkeit von fälschlicherweise prognostizierten ersten Montagefehlern bei den in der Vergangenheit an der Montagelinie montierten Montage-Erzeugnissen (d.h. eine Wahrscheinlichkeit der sogenannten „False Positives“) reduziert wird.
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Das Verfahren umfasst außerdem das Veranlassen, in Abhängigkeit von der ersten Montagefehler-Prognose, einer Maßnahme zur Vermeidung des ersten Montagefehlers bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses. Zu diesem Zweck kann z.B. eine Montagezone der Montagelinie ermittelt werden, in der der erste Montagefehler an dem ersten Montage-Erzeugnis verursacht werden könnte. Des Weiteren kann ein Hinweis in Bezug auf den ersten Montagefehler an einen Monteur in der ermittelten Montagezone ausgegeben werden (z.B. auf einer Ausgabeeinheit, etwa einem Bildschirm, in der Montagezone). Alternativ oder ergänzend können ein oder mehrere Werte der Mehrzahl von Montageparametern, die für die Herstellung des ersten Montage-Erzeugnisses verwendet werden, präventiv verändert werden. Dabei können insbesondere Werte verwendet werden, durch die die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten des ersten Montagefehlers reduziert wird (im Vergleich zu der Wahrscheinlichkeit für den ersten Montagefehler bei Verwendung der ursprünglichen Werte der Mehrzahl von Montageparametern).
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Durch das beschriebene Verfahren können Montagefehler in zuverlässiger Weise noch vor der Entstehung vermieden werden. So können die Produktionskosten von Montage-Erzeugnissen reduziert werden.
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Ein an der Montagelinie montiertes Montage-Erzeugnis kann nach der Montage ggf. ein oder mehrere Montagefehler aus einer Mehrzahl von unterschiedlichen Montagefehlern aufweisen. Beispielsweise kann das Montage-Erzeugnis aus einer Vielzahl von unterschiedlichen Komponenten bestehen, die an der Montagelinie in unterschiedlichen Montagezonen an das Montage-Erzeugnis montiert werden. Durch einen fehlerhaften Einbau der unterschiedlichen Komponenten können unterschiedliche Montagefehler verursacht werden.
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Das Verfahren kann ausgelegt sein, um für jeden der Mehrzahl von unterschiedlichen Montagefehlern eine Montagefehler-Prognose zu ermitteln (und basierend darauf ggf. eine Fehler-vermeidende Maßnahme einzuleiten). Dabei können die Montagefehler-Prognosen für die unterschiedlichen Montagefehler jeweils auf Basis von unterschiedlichen Montagefehler-abhängigen Modellen ermittelt werden. Die unterschiedlichen Modelle können dabei insbesondere mit dedizierten historischen Montagedaten für die unterschiedlichen Montagefehler trainiert worden sein. Durch die Verwendung von unterschiedlichen Modellen für unterschiedliche Montagefehler kann die Zuverlässigkeit der Fehlerdetektion weiter erhöht werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein System zur Überwachung einer Montagelinie beschrieben. Das System ist eingerichtet, erste Werte für eine Mehrzahl von Montageparametern zu ermitteln, die bei der Montage eines ersten Montage-Erzeugnisses an der Montagelinie vorliegen. Das System ist weiter eingerichtet, eine erste Montagefehler-Prognose für das erste Montage-Erzeugnis auf Basis eines Modells zur Montagefehler-Prognose und auf Basis der ersten Werte für die Mehrzahl von Montageparametern zu ermitteln. Dabei ist das Modell zur Montagefehler-Prognose eingerichtet, für unterschiedliche Kombinationen von Werten der Mehrzahl von Montageparametern eine Montagefehler- Prognose für das Vorliegen eines ersten Montagefehlers bereitzustellen. Außerdem ist das System eingerichtet, in Abhängigkeit von der ersten Montagefehler-Prognose, eine Maßnahme zur Vermeidung des ersten Montagefehlers bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses zu veranlassen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Software (SW) Programm beschrieben. Das SW Programm kann eingerichtet werden, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Speichermedium beschrieben. Das Speichermedium kann ein SW Programm umfassen, welches eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
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Es ist zu beachten, dass die in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme sowohl alleine, als auch in Kombination mit anderen in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen verwendet werden können. Desweiteren können jegliche Aspekte der in diesem Dokument beschriebenen Verfahren, Vorrichtungen und Systemen in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden. Insbesondere können die Merkmale der Ansprüche in vielfältiger Weise miteinander kombiniert werden.
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Im Weiteren wird die Erfindung anhand von Ausführungsbeispielen näher beschrieben. Dabei zeigen
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1 ein Blockdiagramm einer beispielhaften Montagelinie; und
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2 ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens zur Vermeidung eines Montagefehlers.
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Wie eingangs dargelegt, befasst sich das vorliegende Dokument mit der Reduzierung von Montagefehlern in Montage-Erzeugnissen, die von Monteuren an einer Montagelinie montiert wurden. In diesem Zusammenhang zeigt 1 eine beispielhafte Montagelinie 100. Die Montagelinie 100 umfasst typischerweise einen Montageträger 101, auf dem mit einer bestimmten Taktung Montage-Objekte 102 an einer Mehrzahl von Montagezonen 106 vorbeigeführt werden. Innerhalb einer Montagezone 106 werden von ein oder mehreren Monteuren 105 Montageschritte an dem Montage-Objekt 102 durchgeführt. Die erforderlichen Montageschritte für ein aktuelles Montage-Objekt 102 können dabei einem Monteur 105 über eine Ausgabeeinheit 103 (z.B. über einen Bildschirm) angezeigt werden. Die Montageschritte müssen dabei von dem Monteur 105 innerhalb des Zeitfensters erledigt werden, in dem sich ein Montage-Objekt 102 innerhalb der Montagezone 106 des Monteurs 105 befindet.
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Bei der Montage an einer Montagelinie 100 kann es vorkommen, dass ein Monteur 105 einen Montageschritt fehlerhaft oder gar nicht ausführt. Dies führt dann zu einem Montagefehler des Montage-Objektes 102 am Ende der Montagelinie 100 (d.h. zu einem Montagefehler des Montage-Erzeugnisses). Derartige Montagefehler müssen in einer Prüfung detektiert und in einer Nachbehandlung korrigiert werden, was zu einer Erhöhung der durchschnittlichen Produktionskosten führt.
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Montagefehler können insbesondere dann auftreten, wenn an einer Montagelinie 100 unterschiedliche Typen von Montage-Erzeugnissen montiert werden (wie z.B. überschiedliche Typen von Fahrzeugen und/oder Fahrzeuge mit unterschiedlichen Ausstattungskomponenten). Unterschiedliche Typen von Montage-Erzeugnissen können z.B. unterschiedliche Montageschritte innerhalb einer Montagezone 106 erfordern, was zu Fehlern führen kann.
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In diesem Dokument wird ein Verfahren beschrieben, das es ermöglicht, auf Basis von historischen Montagedaten bereits während des Montageprozesses eine Prognose in Bezug auf ein oder mehrere unterschiedliche Montagefehler für ein Montage-Erzeugnis zu erstellen, das sich noch im Montageprozess befindet. So können bereits während des Montageprozesses Maßnahmen eingeleitet werden, um prognostizierte Montagefehler zu vermeiden.
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Die historischen Montagedaten umfassen eine Vielzahl von Montage-Datensätzen für eine entsprechende Vielzahl von Montage-Erzeugnissen. Der Montage-Datensatz für ein bestimmtes Montage-Erzeugnis kann dabei tatsächliche Werte für eine Mehrzahl von Montageparametern anzeigen, die bei der Montage des bestimmten Montage-Erzeugnisses vorgelegen haben. Des Weiteren kann der Montage-Datensatz für das bestimmte Montage-Erzeugnis ein oder mehrere Montagefehler anzeigen, die bei dem bestimmten Montage-Erzeugnis tatsächlich vorgelegen haben.
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Beispielhafte Montageparameter sind:
- • eine Taktzeit der Montagelinie 100, die für die Montage eines Montage-Erzeugnisses verwendet wird bzw. wurde;
- • ein Wochentag und/oder eine Uhrzeit, an denen ein Montage-Erzeugnis montiert wird bzw. wurde;
- • eine Sequenz von Typen von Montage-Erzeugnissen, innerhalb der ein Montage-Erzeugnis montiert wird bzw. wurde;
- • ein Ausmaß eines Rückstands eines Monteurs bei der Montage eines Montage-Erzeugnisses;
- • eine Abtaktung bzw. eine Verteilung von unterschiedlichen Montageschritten auf unterschiedliche Montagezonen 106; und/oder
- • eine Rotation von Monteuren 105 zwischen unterschiedlichen Montagezonen 106.
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Für ein in der Vergangenheit hergestelltes Montage-Erzeugnis können Werte für ein oder mehrere der o.g. Montageparameter ermittelt und in einem Montage-Datensatz zusammengefasst werden. Des Weiteren kann bei einer Prüfung festgestellt werden, ob und ggf. welche ein oder mehrere Montagefehler bei dem herstellten Montage-Erzeugnis vorgelegen haben. Auch diese Information kann Teil des Montage-Datensatzes sein.
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Auf Basis einer Vielzahl von historischen Montage-Datensätzen kann dann ermittelt werden, ob bestimmte Konstellationen von Werten von Montageparametern mit einer erhöhten Wahrscheinlichkeit zu einem bestimmten Montagefehler führen. Insbesondere können auf Basis der Vielzahl von historischen Montage-Datensätzen ein Klassifikator bzw. ein Modell angelernt werden. Das Modell kann eingerichtet sein, für eine bestimmte Kombination von Werten von Montageparametern eine Montagefehler-Prognose bereitzustellen. Dabei kann die Montagefehler-Prognose für zumindest einen Montagefehler die Wahrscheinlichkeit anzeigen, dass der zumindest eine Montagefehler bei einem Montage-Erzeugnis vorliegt. Mit anderen Worten, die Montagefehler-Prognose kann anzeigen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmter Montagefehler bei einem Montage-Erzeugnis vorliegen wird, wenn für die Herstellung des Montage-Erzeugnisses eine bestimmte Kombination von Werten der Montageparameter vorliegt.
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Beispielhafte Modelle bzw. Modell-Typen, die mit der Vielzahl von historischen Montage-Datensätzen angelernt werden können, sind Entscheidungsbäume (z.B. CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detectors), QUEST, C 5.0, etc.), neuronale Netze (z.B. ein Mehrschicht-Perzeptron, radikale Basisfunktion, etc.), Entscheidungslisten, Support Vector Maschines, Logit-Modelle, etc.
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Es kann vorteilhaft sein, für unterschiedliche Montagefehler unterschiedliche Modelle zu verwenden. Mit anderen Worten, für zwei unterschiedliche Montagefehler können unterschiedliche Modelle, insbesondere unterschiedliche Modelle von unterschiedlichen Modell-Typen, angelernt werden, um eine Prognose darüber zu ermitteln, ob ein jeweiliger Montagefehler bei einem Montage-Erzeugnis vorliegt oder nicht.
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Die jeweiligen über historische Montagedaten angelernten Modelle können mit separaten Testdaten überprüft werden. Die Testdaten umfassen dabei typischerweise ebenfalls historische Montage-Datensätze. So kann die Zuverlässigkeit der Modelle für die Ermittlung einer Montagefehler-Prognose überprüft werden.
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Die angelernten Modelle können dann während des Betriebs einer Montagelinie 100 dazu verwendet werden, mögliche Montagefehler zu vermeiden, und so die Produktionskosten zu reduzieren. Für ein erstes Montage-Objekt 102, das sich zu einem aktuellen Zeitpunkt auf dem Montageträger 101 befindet oder befinden wird, können erste Werte von ein oder mehreren Montageparametern ermittelt werden. Anhand eines (ggf. Montagefehler-spezifischen) Modells kann dann auf Basis der ersten Werte der ein oder mehreren Montageparameter prädiziert werden, ob (ggf. mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit) ein bestimmter Montagefehler bei dem, aus dem Montage-Objekt 102 hergestellten, Montage-Erzeugnis vorliegen wird.
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Wenn ein bestimmter Montagefehler an dem Montage-Erzeugnis prognostiziert wird, so können bereits während des Montageprozesses ein oder mehrere Maßnahmen eingeleitet werden, um zu vermeiden, dass der Montagefehler tatsächlich auftritt. Insbesondere kann die Montagezone 106 ermittelt werden, an dem der Montagefehler entstehen könnte. Es kann dann von einem Steuer-System 104 der Montagelinie 100 ein Hinweis an einen Monteur 105 in der ermittelten Montagezone 106 gesendet werden (z.B. über die Ausgabeeinheit 103), um den Monteur 105 auf das Fehlerrisiko hinzuweisen. So können gezielt prognostizierte Montagefehler vermieden werden.
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2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines beispielhaften Verfahrens 200 zur Vermeidung eines Montagefehlers an einem Montage-Erzeugnis, das an einer Montagelinie 100 montiert wird. Das Verfahren 200 umfasst das Ermitteln 201 von ersten Werten für eine Mehrzahl von Montageparametern, die bei der Montage eines ersten Montage-Erzeugnisses vorliegen. Die ersten Werte können dabei vor oder bei Beginn der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses und/oder noch während der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses auf der Montagelinie 100 ermittelt werden.
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Das Verfahren 200 umfasst außerdem das Ermitteln 202 einer ersten Montagefehler-Prognose für das erste Montage-Erzeugnis auf Basis eines Modells zur Montagefehler-Prognose und auf Basis der ersten Werte für die Mehrzahl von Montageparametern. Das Modell zur Montagefehler-Prognose ist dabei eingerichtet, für unterschiedliche Kombinationen von Werten der Mehrzahl von Montageparametern eine Montagefehler-Prognose für einen ersten Montagefehler bereitzustellen. Wie in diesem Dokument dargelegt, kann das Modell zur Montagefehler-Prognose anhand von historischen Montagedaten von Montage-Erzeugnissen, die an der Montagelinie hergestellt wurden, trainiert worden sein. Das Modell kann somit statistische Zusammenhänge zwischen Kombinationen von Werten der Mehrzahl von Montageparametern und zumindest einem bestimmten (ersten) Montagefehler in den historischen Montagedaten anzeigen.
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Außerdem umfasst das Verfahren 200 das Veranlassen 203, in Abhängigkeit von der ersten Montagefehler-Prognose, einer Maßnahme zur Vermeidung des ersten Montagefehlers bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses. Insbesondere kann ein Hinweis an eine Ausgabeeinheit 103 in einer bestimmten Montagezone 106 gesendet werden, um einen Monteur 105 zu veranlassen, den ersten Montagefehler bei der Montage des ersten Montage-Erzeugnisses zu vermeiden. Somit können Montagefehler in zuverlässiger und effektiver Weise vermieden werden.
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Es wird somit vorgeschlagen, bestimmte Muster, die es zwischen den Fehlern, die in der Montage von Montage-Erzeugnissen (z.B. Fahrzeugen) auftreten, und den vorherrschenden Rahmenbedingungen bzw. Montageparametern der Montage zu ermitteln. Diese Muster können mit Hilfe von Data Mining Verfahren sichtbar gemacht und im Zuge einer präventiven Fehlerfrühwarnung genutzt werden. Es ergibt sich somit eine präventive Montageoptimierung, bei der Montagefehler-spezifische Modelle generiert werden, und für die Prognose von Montagefehlern verwendet werden. Es können dann mit Hilfe der einzelnen fehlerspezifischen Modelle potentielle kritische Montage-Erzeugnisse und/oder Montage-Zeitpunkte ermittelt werden. Wird eine kritische Situation (z.B. ein potentieller Montagefehler bei einem bestimmten Montage-Erzeugnis) detektiert, so kann eine entsprechende Frühwarnung an die jeweilige Montagezone 106 gesendet werden, um zu bewirken, dass der Montagefehler vermieden wird.
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Die in diesem Dokument beschriebenen Maßnahmen, d.h. insbesondere die autonome Montageüberwachung; die autonome Messung von relevanten Montageparametern bei der Montage; die durchgehende Musteranalyse zwischen Werten der Montageparameter und aufgetretenen Montagefehlern in der Montage mit Hilfe von Data Mining Methoden; die autonome Modellgenerierung zur Fehlerprognose; und/oder die autonome Versendung von Meldungen an Monteure 105 und/oder an Montagezonen 106, können dazu verwendet werden, gezielte präventive Vorarbeit zu leisten und Montagefehler zu vermeiden. So können die Montagekosten für Montage-Erzeugnisse reduziert werden, da Nacharbeiten vermieden werden können.
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Die vorliegende Erfindung ist nicht auf die gezeigten Ausführungsbeispiele beschränkt. Insbesondere ist zu beachten, dass die Beschreibung und die Figuren nur das Prinzip der vorgeschlagenen Verfahren, Vorrichtungen und Systeme veranschaulichen sollen.
