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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer Fertigungsanomalie bei einer Fertigung eines Kraftfahrzeugs mittels eines Produktionsassistenzsystems gemäß dem Oberbegriff von Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Produktionsassistenzsystem.
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Bei der Prüfung und Inbetriebnahme elektronischer Fahrzeugsysteme werden unter anderem sogenannte Umlauftester, welche insbesondere als Erfassungseinrichtungen ausgebildet sind, eingesetzt. Der Umlauftester wird während des Produktionsprozesses an das Kraftfahrzeug angeschlossen und in das Kraftfahrzeug gelegt, damit er mit diesem die einzelnen Produktionsschritte durchläuft und währenddessen die definierten Prüfabläufe ausführt. Dabei kann es vorkommen, dass der Umlauftester von Beginn an nicht aktiv ist oder während des Produktionsprozesses nicht getriggert wird und folglich die vorgesehenen Prüfungen und Inbetriebnahme der Steuergeräte nicht durchführt. Dies kann zur Folge haben, dass das Kraftfahrzeug in die Nacharbeit muss.
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Die
DE 10 2014 118 845 A1 offenbart eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Erkennung von Anomalien von Feldgeräten, mit der beziehungsweise bei dem ein Verfahren zur Erkennung von Anomalien von Feldgeräten mindestens eines Feldgerätetyps mindestens einer mindestens einen Feldgerätetyp umfassenden Feldgerätefamilie mindestens einer mindestens eine Feldgerätefamilie umfassenden Produktlinie, durchführbar ist, bei dem Einzelgeräte der einzelnen Feldgerätetypen betrieben werden, während aufeinanderfolgender Überwachungszeiträume ein Ereignistyp und ein Ereigniszeitpunkt umfassende Einzelereignisdaten von durch Einzelgeräte der betriebenen Feldgeräte ausgelösten Einzelereignissen in einer Ereignisdatenbank erfasst werden, anhand der Einzelereignisdaten vergangene Überwachungszeiträume mindestens eine Referenzverteilung ermittelt wird, die eine Häufigkeitsverteilung angibt, mit der durch Einzelgeräte einer vordefinierten Feldgerät-Gruppe ausgelöste Einzelereignisse eines Ereignistyps innerhalb eines Überwachungszeitraums oder in Abhängigkeit von einer den Ereigniszeitpunkten auf einer Zeitskala zugeordneten Zeit, auftraten, und eine Anomalie erkannt wird, wenn in einem aktuellen Überwachungszeitraum erfasste, durch Einzelgeräte einer der Feldgerät-Gruppen ausgelöste Einzelereignisse eines der Ereignistypen mit einer von einer gemäß der für diese Feldgerät-Gruppe und diesem Ereignis zu übermittelten Referenzverteilung zu erwartenden Häufigkeit abweichenden Häufigkeit oder mit einer auf der Zeitskala von der für diese Feldgerät-Gruppe und diesem Ereignistyp ermittelten Referenzverteilung abweichenden Häufigkeitsverteilung auftreten.
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Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren sowie ein Produktionsassistenzsystem zu schaffen, mittels welchen verbessert Fertigungsanomalien während eines Fertigungsprozesses eines Kraftfahrzeugs erkannt werden können.
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Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren sowie durch ein Produktionsassistenzsystem gemäß den unabhängigen Patentansprüchen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungsformen sind in den Unteransprüchen angegeben.
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Ein Aspekt der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Erkennen einer Fertigungsanomalie bei einer Fertigung eines Kraftfahrzeugs mittels eines Produktionsassistenzsystems, bei welchem eine Erfassungseinrichtung des Produktionsassistenzsystems während des Herstellungsprozesses des Kraftfahrzeugs im Kraftfahrzeug angeordnet wird und während des Herstellungsprozesses Informationen zu dem Herstellungsprozess von der Erfassungseinrichtung an die elektronische Recheneinrichtung des Produktionsassistenzsystems übertragen werden und in Abhängigkeit der übertragenen Informationen die Fertigungsanomalie mittels der elektronischen Recheneinrichtung erkannt wird.
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Es ist vorgesehen, dass in Abhängigkeit einer Positionsinformation der Erfassungseinrichtung und/oder in Abhängigkeit einer Fertigungsschrittinformation die Fertigungsanomalie durch Auswertung der Positionsinformation und/oder der Fertigungsschrittinformation erkannt wird.
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Insbesondere ist es dadurch ermöglicht, dass verbessert eine Fertigungsanomalie während der Herstellung des Kraftfahrzeugs erkannt werden kann.
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Insbesondere ist somit ein Verfahren, insbesondere zur maschinellen Erkennung, von Anomalien des Prüfablaufs gezeigt. Die zugrundeliegenden Daten werden aus der Datenbank des Monitoring-Tools extrahiert, welches Statusänderungen der Positionen des Zustands der Erfassungseinrichtung eventbasiert persisitiert. Auf Basis der erkannten Anomalien sollen im Monitoring-Tool schon während des Produktionsprozesses Warnungen ausgegeben werden. Auf Basis dieser Meldungen können „schlafende“ Erfassungseinrichtungen gegebenenfalls während des Produktionsprozesses ausgetauscht werden.
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Bei der Anomaliedetektion handelt es sich um ein Konzept der Mustererkennung in Daten, welche nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen. Diese Mustererkennung kann automatisiert über Verfahren des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Dabei gibt es Verfahren des supervised, semi-supervised und unsupervised learnings. Bei Supervised-Verfahren ist eine Menge von gelabelten Trainingsdaten erforderlich, welche sowohl normale Datensätze als auch Anomalien enthält. Beim Semi-Supervised-Verfahren ist ebenfalls eine Menge von gelabelten Trainingsdaten vorhanden, welche aber ausschließlich normale Datensätze enthält. Beim Unsupervised-Verfahren sind keine gelabelte Trainingsdaten erforderlich. Abhängig von den vorhandenen Trainingsdaten ergeben sich Verfahren der jeweiligen Kategorie als mögliche Alternativen.
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Insbesondere werden als Datengrundlage für das automatisierte Erkennen der Anomalien Zustandsdaten der Geräte verwendet. Beispielsweise sind dies die Bewegungsdaten der Erfassungseinrichtung, die geprüften Fahrzeugtypen mittels der Erfassungseinrichtung oder des Status der Gerätehardware. Die Daten werden extrahiert und entsprechend der verwendeten Verfahren transformiert.
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Unabhängig vom angewendeten Verfahren, mit anderen Worten welche Daten extrahiert werden, wird ein Modell mittels maschinellen Lernens entwickelt. Dieses wird, auf Basis historischer Daten, erzeugt und in regelmäßigen Abständen aktualisiert. Das entwickelte Modell kann in dem Monitoring-Tool, mit anderen Worten in der elektronischen Recheneinrichtung, zur Überwachung der Testgeräte integriert werden. Neue Datensätze werden online durch das Modell auf Fehlerzustände geprüft. Falls eine Anomalie erkannt wird, wird eine entsprechende Warnung ausgegeben, die auf die Anomalie hinweist. Eine Warnung kann beispielsweise im Werk als Anlass für eine Überprüfung der Erfassungseinrichtung und gegebenenfalls zu deren Austausch verwendet werden.
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Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltungsform werden die Informationen eventbasiert an die elektronische Recheneinrichtung übertragen.
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Weiterhin kann vorgesehen sein, dass auf Basis eines maschinellen Lernens der elektronischen Recheneinrichtung die Fertigungsanomalie erkannt wird.
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Ebenfalls vorteilhaft ist, wenn in Abhängigkeit einer Statusinformation der Erfassungseinrichtung die Fertigungsanomalie erkannt wird.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltungsform kann ein Fahrzeugtyp des Kraftfahrzeugs beim Erkennen der Fertigungsanomalie berücksichtigt werden.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Produktionsassistenzsystem zum Erkennen einer Fertigungsanomalie bei einer Fertigung eines Kraftfahrzeugs, mit einer Erfassungseinrichtung und mit einer elektronischen Recheneinrichtung, wobei das Produktionsassistenzsystem zum Durchführen eines Verfahrens nach dem vorhergehenden Aspekt ausgebildet ist. Insbesondere wird das Verfahren mittels des Produktionsassistenzsystems durchgeführt.
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Vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Verfahrens sind als vorteilhafte Ausgestaltungsformen des Produktionsassistenzsystems anzusehen. Das Produktionsassistenzsystem weist dazu gegenständliche Merkmale auf, welche eine Durchführung des Verfahrens oder eine vorteilhafte Ausgestaltungsform davon ermöglichen.
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Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie anhand der Zeichnung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in der einzigen Figur alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen.
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Dabei zeigt die einzige Fig. eine schematische Ansicht einer Ausführungsform eines Produ ktionsassistenzsystems.
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In der Fig. sind gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
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Die Fig. zeigt in einer schematischen Ansicht eine Ausführungsform eines Produktionsassistenzsystems 10. Das Produktionsassistenzsystem 10 weist eine Erfassungseinrichtung 12 und eine elektronische Recheneinrichtung 14 auf. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel ist insbesondere vorgesehen, dass das Produktionsassistenzsystem 10 eine Anzeigeeinrichtung 16 aufweist.
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Beim Verfahren zum Erkennen einer Fertigungsanomalie (26) bei einer Fertigung eines Kraftfahrzeugs mittels des Produktionsassistenzsystems 10 wird mittels der Erfassungseinrichtung 12 des Produktionsassistenzsystems 10 während des Herstellungsprozesses des Kraftfahrzeugs im Kraftfahrzeug angeordnet und während des Herstellungsprozesses werden Informationen 18, 20, 22 zu dem Herstellungsprozess von der Erfassungseinrichtung 12 an die elektronische Recheneinrichtung 14 des Produktionsassistenzsystems 10 übertragen und in Abhängigkeit der übertragenen Informationen 18, 20, 22 die Fertigungsanomalie 26 mittels der elektronischen Recheneinrichtung 14 erkannt.
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Es ist vorgesehen, dass in Abhängigkeit einer Positionsinformation 18 der Erfassungseinrichtung 12 und/oder in Abhängigkeit einer Fertigungsschrittinformation 20 die Fertigungsanomalie 26 durch Auswertung der Positionsinformation 18 und/oder der Fertigungsschrittinformation 20 erkannt wird.
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Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Informationen 18, 20, 22 eventbasiert an die elektronische Recheneinrichtung 14 übertragen werden.
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Weiterhin kann vorgesehen sein, dass auf Basis eines maschinellen Lernens der elektronischen Recheneinrichtung 14 die Fertigungsanomalie 26 erkannt wird. Insbesondere kann hierzu ein Anomaliemodell 24 vorgesehen sein, welches insbesondere mittels des maschinellen Lernens angelernt ist.
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Weiterhin kann vorgesehen sein, dass in Abhängigkeit einer Statusinformation 22 der Erfassungseinrichtung 12 die Fertigungsanomalie 26 erkannt wird.
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Ferner kann vorgesehen sein, dass ein Fahrzeugtyp des Kraftfahrzeugs beim Erkennen der Fertigungsanomalie 26 berücksichtigt wird.
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Insbesondere macht sich dabei die Erfindung zunutze, dass eine Anomaliedetektion ein Konzept zur Mustererkennung in Daten aufweist, welche nicht dem erwarteten Verhalten entsprechen. Diese Mustererkennung kann automatisiert über Verfahren des maschinellen Lernens durchgeführt werden. Dabei gibt es Verfahren des supervised, semi-supervised und unsupervised learnings. Mit anderen Worten kann das Anomaliemodell 24 mittels des supervised learnings, des semi-supervised learnings und/oder des unsupervised learnings angelernt werden. Bei Supervised-Verfahren ist eine Menge von gelabelten Trainingsdaten erforderlich, welche sowohl normale Datensätze als auch Anomalien enthält. Beim Semi-Supervised-Verfahren ist ebenfalls eine Menge von gelabelten Trainingsdaten erforderlich, welche aber ausschließlich normale Datensätze enthält. Beim Unsupervised-Verfahren sind keine gelabelten Trainingsdaten erforderlich. Abhängig von den vorhandenen Trainingsdaten ergeben sich Verfahren der jeweiligen Kategorie als mögliche Alternativen.
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Vorliegend ist nun vorgesehen, dass als Datengrundlage für das automatisierte Erkennen der Fertigungsanomalie 26 Zustandsdaten der Erfassungseinrichtung 12 verwendet werden. Insbesondere können hierzu die Positionsinformation 18, die Fertigungsschrittinformation 20 sowie die Statusinformation 22 genutzt werden. Alternativ oder zusätzlich können auch Informationen zum Fahrzeugtypen verwendet werden. Die Daten werden insbesondere extrahiert und entsprechend den verwendeten Verfahren transformiert.
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Zur Erzeugung des Anomaliemodells 24 können insbesondere die definierten Input-Daten genutzt werden. Das Anomaliemodell 24 wird dann auf Basis historischer Daten erzeugt und insbesondere in regelmäßigen Abständen aktualisiert.
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Das entwickelte Anomaliemodell 24 kann dann zur Überwachung der Erfassungseinrichtung 12 auf der elektronischen Recheneinrichtung 14 integriert werden. Neue Datensätze werden online durch das Anomaliemodell 24 auf Fehlerzustände geprüft. Falls die Fertigungsanomalie 26 erkannt wird, wird eine entsprechende Warnung 28, vorliegend insbesondere auf der Anzeigeeinrichtung 16, ausgegeben, die auf die Fertigungsanomalie 26 hinweist. Eine Warnung 26 kann im Werk als Anlass für eine Überprüfung der Erfassungseinrichtung 12 und gegebenenfalls zu deren Austausch verwendet werden. Sollte keine Anomalie festgestellt werden, was im Vorliegenden durch das Bezugszeichen 30 festgestellt ist, so kann der Fertigungsprozess des Kraftfahrzeugs normal weitergeführt werden.
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Insgesamt zeigt die Erfindung eine Anomalieerkennung zur Statusüberwachung von IOT-Geräten in der Fahrzeugproduktion.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102014118845 A1 [0003]
