DE102019116137B4 - Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten - Google Patents

Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten Download PDF

Info

Publication number
DE102019116137B4
DE102019116137B4 DE102019116137.1A DE102019116137A DE102019116137B4 DE 102019116137 B4 DE102019116137 B4 DE 102019116137B4 DE 102019116137 A DE102019116137 A DE 102019116137A DE 102019116137 B4 DE102019116137 B4 DE 102019116137B4
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
data
field devices
repair
cases
production
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
DE102019116137.1A
Other languages
English (en)
Other versions
DE102019116137A1 (de
DE102019116137B8 (de
Inventor
Tommi Dirk Kramer
Patrick Galli
Hans Joachim Fröhlich
Ulrich Kaiser
Michael Herzog
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Endress and Hauser Group Services AG
Original Assignee
Endress Hauser Group Services AG
Endress and Hauser Group Services AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Endress Hauser Group Services AG, Endress and Hauser Group Services AG filed Critical Endress Hauser Group Services AG
Priority to DE102019116137.1A priority Critical patent/DE102019116137B8/de
Publication of DE102019116137A1 publication Critical patent/DE102019116137A1/de
Publication of DE102019116137B4 publication Critical patent/DE102019116137B4/de
Application granted granted Critical
Publication of DE102019116137B8 publication Critical patent/DE102019116137B8/de
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41875Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by quality surveillance of production
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02PCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten der Automatisierungstechnik, umfassend:- Erfassen von Daten von Feldgeräten, umfassend Identifikationsdaten (A), den jeweiligen Typ (B) eines Feldgeräts, Konfigurationsdaten (C) beinhaltend anwendungsspezifische Daten, Daten zu den Hardwarekomponenten der Feldgeräte und/oder Parameterdaten, und Daten (D) betreffend das Produktionsdatum eines jeweiligen Feldgeräts;- Korreliertes Speichern der Daten auf einer Serviceplattform (SP);- Im Falle, dass für eines der Feldgeräte ein Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfall (E) auftritt, Speichern des Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfalles (E) auf der Serviceplattform (SP) verknüpft mit den Daten des jeweiligen Feldgeräts;- Ermitteln von Serienfehlern der Feldgeräte anhand statistischen Auswertens aller auf der Serviceplattform (SP) gespeicherten Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle (E);- Festlegen von Produktionsintervallen (Δt), wobei ein Produktionsintervall (Δt) einen definierten Zeitraum aufweist;- Jeweiliges Ermitteln der in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) gefertigten Feldgeräte, anhand der Daten (D) betreffend das Produktionsdatum;- Jeweiliges Ermitteln der Anzahl an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle (E), welche in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) aufgetreten sind;- Berechnen eines Fehlerindexes (FI) für ein jeweiliges Produktionsintervall (Δt), wobei ein Fehlerindex (FI) das Verhältnis von der Anzahl an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) zu der Anzahl der gefertigten Feldgeräte darstellt;- Erfassen der mittleren Anzahl (#E) von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) für die in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) umfassten Feldgeräte über die Zeit;- Vergleichen des zeitlichen Verlaufs der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) mit einer zweiten statistischen Verteilungskurve (SV2); und- Erstellen einer Notifikation, falls der zeitliche Verlauf der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) um einen vorbestimmten Faktor (Fmax2) von der zweiten statistischen Verteilungskurve (SV2) abweicht.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten der Automatisierungstechnik.
  • Aus dem Stand der Technik sind bereits Feldgeräte bekannt geworden, die in industriellen Anlagen der Automatisierungstechnik zum Einsatz kommen. In der Prozessautomatisierung ebenso wie in der Fertigungsautomatisierung werden vielfach Feldgeräte eingesetzt. Als Feldgeräte werden im Prinzip alle Geräte bezeichnet, die prozessnah eingesetzt werden und die prozessrelevante Informationen liefern oder verarbeiten. So werden Feldgeräte zur Erfassung und/oder Beeinflussung von Prozessgrößen verwendet. Zur Erfassung von Prozessgrößen dienen Sensoreinheiten. Diese werden beispielsweise zur Druck- und Temperaturmessung, Leitfähigkeitsmessung, Durchflussmessung, pH-Messung, Füllstandmessung, etc. verwendet und erfassen die entsprechenden Prozessvariablen Druck, Temperatur, Leitfähigkeit, pH-Wert, Füllstand, Durchfluss etc. Zur Beeinflussung von Prozessgrößen werden Aktorsysteme verwendet. Diese sind beispielsweise Pumpen oder Ventile, die den Durchfluss einer Flüssigkeit in einem Rohr oder den Füllstand in einem Behälter beeinflussen können. Neben den zuvor genannten Messgeräten und Aktoren werden unter Feldgeräten auch Remote I/Os, Funkadapter bzw. allgemein Geräte verstanden, die auf der Feldebene angeordnet sind.
  • Der Ausfall eines Feldgeräts bedeutet mitunter einen hohen Kosten- und Zeitaufwand. Insbesondere in kritischen Prozessen muss - bis das Feldgerät repariert oder ausgetauscht worden ist - der betreffende Anlagenteil heruntergefahren werden. Als Alternative dazu werden oftmals im Vorfeld Redundanzen in den betreffenden Anlagenteil eingebaut. Hierbei handelt es sich in der Regel um zu den eingesetzten Feldgeräten identische Feldgeräte, welche im Fehlerfall ein betreffendes Feldgerät ersetzen.
  • Mitunter ist es schwierig, die genaue Ursache eines Ausfalls, bzw. eines Defekts eines Feldgeräts zu ermitteln. Es ist insbesondere wünschenswert festzustellen, ob ein Ausfall eines Feldgeräts ein Einzelfall ist, oder ob für Feldgeräte aus derselben Serie ähnliche Ausfälle zu erwarten sind. Bisher erfolgt die Detektion von Serienfehlern jedoch reaktiv, unsystematisch oder aufgrund von subjektiv wahrgenommener Häufung von Reklamationen oder Service-Ereignissen eine Feldgeräte-Serie.
  • Dies führt dazu, dass Serienfehler von Feldgeräten mitunter erst mit langer zeitlicher Verzögerung festgestellt werden können, was einen Anstieg der Schadensfälle im Feld nach sich zieht, bevor die Möglichkeit einer Abhilfe besteht. Hierdurch erhöht sich das Schadensrisiko, sowie die Kosten für Abhilfemaßnahmen und eventueller Schadensbehebung.
  • Die DE 691 11 861 T2 bezieht sich auf ein System zum Sammeln von Informationen betreffend die Qualität von Produkten von Kunden sowohl während der Herstellung als auch des Verkaufs des Produktes und auf das Wiedergewinnen und Analysieren der angehäuften Information.
  • Die US 5 596 712 A betrifft ein Verfahren und ein System zur Suche nach einem ursächlichen Zusammenhang einer Störung oder eines Fehlers eines Produktes auf der Grundlage von Informationen über den Fehler des Produktes, um dadurch die Ursache des Fehlers zusammen mit Maßnahmen zur Behebung des Fehlers anzuzeigen, sowie ein System und ein Verfahren zum Sammeln und Speichern von Informationen über die Qualität des Produktes und zum Suchen und Analysieren von Informationen über die Qualität des Produktes.
  • Ausgehend von dieser Problematik liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren vorzustellen, welches es erlaubt, Serienfehlern von Feldgeräten schnell und zuverlässig zu detektieren.
  • Die Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten der Automatisierungstechnik gelöst, umfassend:
    • - Erfassen von Daten von Feldgeräten, umfassend Identifikationsdaten, den jeweiligen Typ eines Feldgeräts, Daten zu den Hardwarekomponenten der Feldgeräte Konfigurationsdaten, beinhaltend anwendungsspezifische Daten, Daten zu den Hardwarekomponenten der Feldgeräte und/oder Parameterdaten, und Daten betreffend das Produktionsdatum eines jeweiligen Feldgeräts;
    • - Korreliertes Speichern der Daten auf einer Serviceplattform;
    • - Im Falle, dass für eines der Feldgeräte ein Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfall auftritt, Speichern des Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfalles auf der Serviceplattform verknüpft mit den Daten des betreffenden Feldgeräts; und
    • - Ermitteln von Serienfehlern der Feldgeräte anhand statistischen Auswertens aller auf der Serviceplattform gespeicherten Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle.
  • Der Vorteil der Erfindung liegt in einer Verkürzung der Zeit zur Erkennung von Serienfehlern im Vergleich zu bisher bekannten Methoden. Es kann präzise abgeschätzt werden, ob ein bestimmter Serienfehler in der installierten Basis existiert und welche Feldgeräte dieser betrifft, da alle Feldgeräte, deren Daten für das Verfahren verwendet werden, eindeutig identifizierbar sind. Hierdurch besteht die Möglichkeit, proaktive auf die detektierten Serienfehler zu reagieren, beispielsweise mittels Serviceeinsätzen zur Korrektur des Serienfehlers.
  • Das Verfahren basiert auf einer Analyse einer Vielzahl von Daten zu in verschiedenen Applikationen eingesetzten Feldgeräten. Zusätzlich werden Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle, welche zu bestimmten Feldgeräten aufgetreten sind, hinzugefügt. Diese Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle werden als Events auf der Serviceplattform gespeichert. Die Events enthalten insbesondere Daten zu dem Zeitpunkt des Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfalles, Informationen zu der Art des Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfalles und eventuell Details/Bemerkungen seitens des Servicepersonals.
  • Der gespeicherte Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfall enthält insbesondere Informationen zur Fehlerursache, den Fehlercode und/oder Umgebungsinformationen der Feldgeräte.
  • Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass das Verfahren weiter umfasst:
    • - Festlegen von Produktionsintervallen, wobei ein Produktionsintervall einen definierten Zeitraum aufweist;
    • - Jeweiliges Ermitteln der in einem jeweiligen Produktionsintervall gefertigten Feldgeräte, anhand der Daten betreffend das Produktionsdatum;
    • - Jeweiliges Ermitteln der Anzahl an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle, welche in einem jeweiligen Produktionsintervall aufgetreten sind;
    • - Berechnen eines Fehlerindexes für ein jeweiliges Produktionsintervall, wobei ein Fehlerindex das Verhältnis von der Anzahl an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen zu der Anzahl der gefertigten Feldgeräte darstellt.
  • Je größer der berechnete Fehlerindex für ein Produktionsintervall ist, desto höher die Fehlerzahl pro Feldgerät, welche in dem Produktionsintervall gefertigt wurden.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass das Verfahren weiter umfasst:
    • - Berechnen eines spezifischen Fehlerindexes durch Filtern der Anzahl der in einem jeweiligen Produktionsintervall gefertigten Feldgeräte mit einem Feldgerätetyp, Konfigurationsdaten und/oder Anwendungsdaten.
  • Während der zuvor berechnete Fehlerindex alle Typen von Feldgeräten einschließt, die während eines Produktionsintervalls gefertigt wurden, erlaubt der spezifische Fehlerindex eine Einschränkung auf Feldgeräte bestimmter Kategorien. So kann es vorgesehen sein, nur bestimmte Feldgerätetypen zu berücksichtigen oder nur Feldgeräte zu berücksichtigen, die nach der Produktion in einer bestimmten Applikation eingesetzt sind. Es kann auch vorgesehen sein, dass der spezifische Fehlerindex eine Einschränkung auf zwei oder mehr Kategorien umfasst.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass Gesamtzeiten erfasst werden, in welchen ein jeweiliges Feldgerät in Betrieb genommen ist, und Gesamtzeiten erfasst werden, in welchen das Feldgerät außer Betrieb ist, wobei ein Verhältnis der Gesamtzeiten, in welchen ein jeweiliges Feldgerät in Betrieb genommen ist, und der Gesamtzeiten, in welchen das Feldgerät außer Betrieb ist, berechnet wird und wobei für die Berechnung des Fehlerindex, bzw. des spezifischen Fehlerindex nur diejenigen Feldgeräte herangezogen werden, bei denen das berechnete Verhältnis größer einem vorbestimmten Wert ist. Auf diese Art und Weise werden Feldgeräte aus der Statistik genommen, welche nur wenig in Einsatz sind/waren.
  • Gemäß einer Ausgestaltung ist vorgesehen, dass das Verfahren weiter umfasst:
    • - Vergleichen des zeitlichen Verlaufs des Fehlerindexes, bzw. des spezifischen Fehlerindexes, über die Produktionsintervalle mit einer statistischen Verteilungskurve; und
    • - Erstellen einer Notifikation, falls der zeitliche Verlauf des Fehlerindexes (FI), bzw. des spezifischen Fehlerindexes, um einen vorbestimmten Faktor von der statistischen Verteilungskurve abweicht.
  • Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass das Verfahren weiter umfasst:
    • - Erfassen der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen für die in einem jeweiligen Produktionsintervall umfassten Feldgeräte über die Zeit;
    • - Vergleichen des zeitlichen Verlaufs der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen mit einer statistischen Verteilungskurve; und
    • - Erstellen einer Notifikation, falls der zeitliche Verlauf der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen um einen vorbestimmten Faktor von der statistischen Verteilungskurve abweicht.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass die statistische Verteilungskurve auf einer Weibull-Verteilung basiert. Die Weibull-Verteilung eignet sich zur statistischen Vorhersage eine Ausfallwahrscheinlichkeit eines Geräts über dessen Lebensdauer. Anstatt der Weibull-Verteilung kann es sich bei der statistischen Verteilungskurve auch um eine weitere passende Verteilungskurve handeln, welche die Ausfallwahrscheinlichkeit eines Geräts über die Zeit repräsentiert.
  • Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass die Notifikation an alle Nutzer versendet wird, und/oder an eine für den jeweiligen Benutzer zuständige Instanz versendet wird, insbesondere Servicepersonal, welche ein Feldgerät verwenden, welches in einem Zeitraum produziert wurde, in welchem der zeitliche Verlauf des Fehlerindexes, bzw. des spezifischen Fehlerindexes, um den vorbestimmten Faktor von der statistischen Verteilungskurve abweicht. Hierdurch ist ein beschleunigtes Einleiten bestimmter Korrekturmaßnahmen ermöglicht, da die Nutzer der betroffenen Feldgeräte unmittelbar informiert werden.
  • Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens ist vorgesehen, dass die Serviceplattform in einer Cloud-Architektur eingebettet ist und über das Internet kontaktierbar ist. Unter Cloud Computing wird in diesem Fall das Speichern von Informationen und das Zugreifen auf die gespeicherten Informationen über das Internet verstanden. Die Serviceplattform ermöglicht das Ausführen von Anwendungsapplikationen, beispielsweise ein Asset-Management-System, welche die jeweiligen Verfahrensschritte durchführen können.
  • Die Erfindung wird anhand der nachfolgenden Figur näher erläutert. Es zeigen
    • 1: einen schematischen Überblick über das erfindungsgemäße Verfahren;
    • 2: ein erstes Ausführungsbeispiel zum Ermitteln eines Serienfehlers; und
    • 3: ein zweites Ausführungsbeispiel zum Ermitteln eines Serienfehlers.
  • In 1 ist das erfindungsgemäße Verfahren schematisch dargestellt. Aus mehreren Datenquellen werden Daten A, B, C, D, E von Feldgeräten erhoben und an eine cloudbasierte Serviceplattform SP ermittelt. Die Daten A, B, C, D, E stammen hauptsächlich von Datenbanken des Nutzers der Feldgeräte und werden per Internet an die Serviceplattform SP übermittelt. Es kann auch vorgesehen sein, dass ein Benutzer per Internet auf die Serviceplattform SP zugreift und die Daten A, B, C, D, E in diese händisch eingibt. Alternativ erheben die Feldgeräte selbst Daten zumindest einen Teil der Daten A, B, C, D, E und übermitteln diese direkt via Internet, oder indirekt über ein oder mehrere Teilnetzwerke und Netzwerkteilnehmer, an die Serviceplattform.
  • Bei den Daten A, B, C, D, E handelt es sich insbesondere um umfassend Identifikationsdaten A des Feldgeräts (Seriennummer, Tag, etc.), den jeweiligen Typ B eines Feldgeräts (beispielsweise kapazitiver Grenzstandmesser „Liquipoint FTW23“), Konfigurationsdaten C (Daten enthaltend Hardwarekomponenten, Softwarekomponenten und/oder Parameterdaten eines Feldgeräts) und Daten D betreffend das Produktionsdatum eines jeweiligen Feldgeräts. Des Weiteren werden Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle E erhoben und auf der der Serviceplattform SP gespeichert.
  • Auf der Serviceplattform SP sind eine oder mehrere Anwendungsapplikationen implementiert, welche die folgenden Verfahrensschritte 1), 2), 3) als automatisierte Prozesse ausführen.
  • In einem ersten Verfahrensschritt 2) werden die Daten A, B, C, D, E statistisch analysiert. Hierfür werden die Daten A, B, C, D, E aufbereitet und mit einer statistischen Verteilungskurve SV1, SV2 verglichen und Abweichungen F der realen Daten A, B, C, D, E von der statistischen Verteilungskurve SV1, SV2 ermittelt. Die Daten können A, B, C, D, E hierfür auch vor dem statistischen Vergleich hinsichtlich bestimmter Feldgerätetypen oder bestimmter Applikationen der Feldgeräte gefiltert werden. Im Falle, dass Abweichungen auftreten, können diese auf einen Serienfehler bei der Produktion der Feldgeräte hinweisen.
  • In einem zweiten Verfahrensschritt 2) wird in einem solchen Fall eine Notifikation erstellt, welche Informationen über den Serienfehler, das Datum der betroffenen Produktion und eventuell den Typ der betroffenen Feldgeräte beinhaltet.
  • In einem dritten Verfahrensschritt 3) wird ermittelt, welche Benutzer eines oder mehrere der Feldgeräte besitzen/verwenden, welches von dem Serienfehler (=Geräte produziert in einem Produktionszeitraum/Produktionsintervall, welche gehäuft Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle aufweisen) betroffen sind. Anschließend wird die Notifikation per Internet an diese Benutzer übermittelt, so dass diese geeignete Maßnahmen vornehmen können, beispielsweise in Gestalt einer Wartung/Reparatur oder eines Austauschs der Feldgeräte.
  • 2 und 3 zeigen jeweils ein Ausführungsbeispiel der statistischen Ermittlung von Serienfehlern.
  • In 2 ist ein Diagramm gezeigt, dessen Abszisse einen zeitlichen Verlauf t zeigt und dessen Ordinate den Wert eines Fehlerindexes FI darstellt. Ziel ist es, die Daten der Feldgeräte A, B, C, D, E derart aufzuarbeiten, dass eine Ausfallstatistik in Form des Fehlerindexes über die jeweiligen Produktionszeiträume der Feldgeräte erstellt werden kann. Hierfür werden in einem ersten Schritt Produktionsintervalle Δt festgelegt. Die Länge eines Produktionsintervalls Δt kann frei bestimmt werden. Es hat sich gezeigt, dass die Aufteilung in 1-Wochen-Intervalle oder 1-Monat-Intervalle vorteilhaft ist. Der zeitliche Start- und Endpunkt der Gesamtanalyse (bspw. Startpunkt: 01.01.2016; Endpunkt: 31.12.2016) kann frei bestimmt werden.
  • Anschließend werden anhand der Daten D alle Feldgeräte bestimmt, welche in einem jeweiligen Produktionsintervall Δt gefertigt werden, um die Anzahl aller in einem jeweiligen Produktionsintervall Δt gefertigten Feldgeräte zu bestimmen.
  • Anschließend wird das zeitliche Auftreten der Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle E analysiert und für jedes Produktionsintervall Δt die Summe aller zwischen dem Startpunkt des Produktionsintervalls und dem heutigen Datum aufgetretenen Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle E derer Feldgeräte, welche in einem jeweiligen Produktionsintervall Δt gefertigt wurden, bestimmt. Anschließend wird jeweils der Fehlerindex FI berechnet, wobei der Fehlerindex FI das Verhältnis von der Summe der Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen E zu der Anzahl der gefertigten Feldgeräte darstellt. Der Fehlerindex FI stellt also ein Maß für die Fertigungsqualität dar. Je höher der Fehlerindex FI liegt, desto höher ist die Fehleranzahl derer Feldgeräte, welche in dem entsprechenden Produktionsintervall Δt gefertigt wurden.
  • In 2 ist nun der Fehlerindex FI aller im Jahr 2016 gefertigten Feldgeräte aufgetragen, aufgeteilt in Produktionsintervalle Δt, welche den jeweiligen Fertigungsmonat darstellen. Δt1 betrifft also den Fertigungszeitraum Januar 2016, Δt12 entsprechend den Fertigungszeitraum Dezember 2016. Der zeitliche Verlauf des Fehlerindexes wird mit einer ersten statistischen Verteilungskurve SV1 verglichen. Im vorliegenden Fall entspricht die Kurve einer linearen Funktion, welche mit der Zeit abnimmt. Dies resultiert daraus, dass bei Annahme, dass die Produktionstechnik über das Jahr 2016 hinweg gleichblieb, die Summe der Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle E mit fortschreitendem Zeitverlauf weniger wird, da der Zeitabstand eines Produktionsintervalls Δt bis zum heutigen Datum abnimmt. Somit treten statistisch zwischen Δt1 und dem heutigen Datum in Summe mehr Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle E für die in Δt1 gefertigten Feldgeräte, als zwischen Δt12 bis zum heutigen Datum für die in Δt12 gefertigten Feldgeräte.
  • Für jedes Produktionsintervall Δt wird eine Abweichung F1 des jeweiligen Fehlerindexes FI von der ersten statistischen Verteilungskurve SV1 bestimmt. Ist diese Abweichung F1 größer als ein vorbestimmter Faktor Fmax1, so wird die oben beschriebene Notifikation erstellt. Im vorliegenden Fall überschreitet die Abweichung F1 bei dem Produktionsintervall Δt12 den vorbestimmten Faktor Fmax1. Dies könnte auf einen Serienfehler im Produktionsprozess hindeuten, da die im Zeitintervall Δt10 gefertigten Feldgeräte eine höhere Ausfallwahrscheinlichkeit als die in den anderen Zeitintervallen gefertigten Feldgeräte aufweisen. Zur genaueren Analyse könnten die Daten der Feldgeräte auf konkrete Feldgerätetypen oder Applikationen eingeschränkt werden, um die oben beschriebene Methode mit einem spezifischen Fehlerindex zu wiederholen. Auch kann in einem solchen Fall das Produktionsintervall Δt verkleinert werden, um die betroffenen Feldgeräte weiter einzugrenzen.
  • In 3 ist eine weitere statistische Auswertung gezeigt. Auch wenn für in 2 gezeigte Produktionsintervalle Δt durch die in 2 gezeigte Analyse keine signifikante Abweichung F1 von der statistischen Fehlerkurve SV1 festgestellt werden konnte, können die in einem solchen Produktionsintervall Δt gefertigten Feldgeräte dennoch Serienfehler aufweisen.
  • Für diesen Fall werden diese Feldgeräte in einer weiteren statistischen Auswertung analysiert. Im vorliegenden Fall werden die in Produktionsintervall Δt2 gefertigten Feldgeräte analysiert. Konkret wird analysiert, in welchem Monat t1, ..., t12 nach Produktion, bzw. ab Datum der Erstinbetriebnahme, welche mittlere Anzahl #E an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen E aufgetreten ist. Hierfür wird die jeweils in einem Monat t1, ..., t12 ermittelte Summe Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle E durch die Anzahl der im Produktionsintervall Δt2 geteilt. Selbstverständlich können auch größere oder kleinere Abstände zwischen den Zeitpunkten t1, ..., t12 werden.
  • Im Anschluss wird der zeitliche Verlauf der mittleren Anzahl #E mit einer zweiten statistischen Verteilungskurve SV2 verglichen. Im vorliegenden Fall bietet sich hierfür eine Weibull-Verteilung an. Hierbei wird eine Abweichung F2 der mittleren Anzahl #E von der statistischen Verteilungskurve SV2 berechnet. Ist diese Abweichung F2 größer als ein vorbestimmter Faktor Fmax2, so wird die oben beschriebene Notifikation erstellt. Im vorliegenden Fall überschreitet die Abweichung F bei dem achten Monat ab Produktion t8 den vorbestimmten Faktor Fmax2. Dies kann auf einen Serienfehler der im Produktionsintervall Δt2 gefertigten Feldgeräte hinweisen, obwohl dies nach der Analyse wie zu 2 beschrieben nicht festgestellt wurde. Auch hier könnten zur genaueren Analyse die Daten der Feldgeräte auf konkrete Feldgerätetypen oder Applikationen eingeschränkt werden, um die oben beschriebene Methode für diese konkrete Auswahl zu wiederholen.
  • Bezugszeichenliste
  • 1), 2), 3)
    Verfahrensschritte
    Δt
    Produktionsintervall
    A
    Identifikationsdaten
    B
    Feldgerätetypen
    C
    Konfigurationsdaten
    D
    Produktionsdaten
    E
    Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle
    F1, F2
    Abweichung
    Fmax1,2
    vorbestimmter Faktor der Maximalabweichung
    FI
    Fehlerindex
    SP
    Serviceplattform
    SV1, SV2
    statistische Verteilungskurven

Claims (7)

  1. Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten der Automatisierungstechnik, umfassend: - Erfassen von Daten von Feldgeräten, umfassend Identifikationsdaten (A), den jeweiligen Typ (B) eines Feldgeräts, Konfigurationsdaten (C) beinhaltend anwendungsspezifische Daten, Daten zu den Hardwarekomponenten der Feldgeräte und/oder Parameterdaten, und Daten (D) betreffend das Produktionsdatum eines jeweiligen Feldgeräts; - Korreliertes Speichern der Daten auf einer Serviceplattform (SP); - Im Falle, dass für eines der Feldgeräte ein Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfall (E) auftritt, Speichern des Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfalles (E) auf der Serviceplattform (SP) verknüpft mit den Daten des jeweiligen Feldgeräts; - Ermitteln von Serienfehlern der Feldgeräte anhand statistischen Auswertens aller auf der Serviceplattform (SP) gespeicherten Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle (E); - Festlegen von Produktionsintervallen (Δt), wobei ein Produktionsintervall (Δt) einen definierten Zeitraum aufweist; - Jeweiliges Ermitteln der in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) gefertigten Feldgeräte, anhand der Daten (D) betreffend das Produktionsdatum; - Jeweiliges Ermitteln der Anzahl an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfälle (E), welche in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) aufgetreten sind; - Berechnen eines Fehlerindexes (FI) für ein jeweiliges Produktionsintervall (Δt), wobei ein Fehlerindex (FI) das Verhältnis von der Anzahl an Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) zu der Anzahl der gefertigten Feldgeräte darstellt; - Erfassen der mittleren Anzahl (#E) von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) für die in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) umfassten Feldgeräte über die Zeit; - Vergleichen des zeitlichen Verlaufs der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) mit einer zweiten statistischen Verteilungskurve (SV2); und - Erstellen einer Notifikation, falls der zeitliche Verlauf der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) um einen vorbestimmten Faktor (Fmax2) von der zweiten statistischen Verteilungskurve (SV2) abweicht.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, weiter umfassend: - Berechnen eines spezifischen Fehlerindexes durch Filtern der Anzahl der in einem jeweiligen Produktionsintervall (Δt) gefertigten Feldgeräte mit einem Feldgerätetyp, Konfigurationsdaten und/oder Anwendungsdaten (C).
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei Gesamtzeiten erfasst werden, in welchen ein jeweiliges Feldgerät in Betrieb genommen ist, und Gesamtzeiten erfasst werden, in welchen das Feldgerät außer Betrieb ist, wobei ein Verhältnis der Gesamtzeiten, in welchen ein jeweiliges Feldgerät in Betrieb genommen ist, und der Gesamtzeiten, in welchen das Feldgerät außer Betrieb ist, berechnet wird und wobei für die Berechnung des Fehlerindex (FI), bzw. des spezifischen Fehlerindex, nur diejenigen Feldgeräte herangezogen werden, bei denen das berechnete Verhältnis größer einem vorbestimmten Wert ist.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, weiter umfassend: - Vergleichen des zeitlichen Verlaufs des Fehlerindexes (FI), bzw. des spezifischen Fehlerindexes, über die Produktionsintervalle (Δt) mit einer ersten statistischen Verteilungskurve (SV1); und - Erstellen einer Notifikation, falls der zeitliche Verlauf des Fehlerindexes (FI), bzw. des spezifischen Fehlerindexes, um einen vorbestimmten Faktor (Fmax1) von der ersten statistischen Verteilungskurve (SV1) abweicht.
  5. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die zweite statistische Verteilungskurve (SV2) auf einer Weibull-Verteilung basiert.
  6. Verfahren nach Anspruch 1, 4 oder 5, wobei die Notifikation an alle Nutzer und/oder an eine für den jeweiligen Benutzer zuständige Instanz, insbesondere Servicepersonal, versendet wird, welche ein Feldgerät verwenden, welches in einem Zeitraum produziert wurde, in welchem der zeitliche Verlauf des Fehlerindexes (FI), bzw. des spezifischen Fehlerindexes, um den vorbestimmten Faktor von der ersten statistischen Verteilungskurve (SV1) abweicht und/oder der zeitliche Verlauf der mittleren Anzahl von Reparatur- und/oder Fehlerbehebungsfällen (E) um den vorbestimmten Faktor (Fmax2) von der zweiten statistischen Verteilungskurve (SV2) abweicht.
  7. Verfahren nach zumindest einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Serviceplattform (SP) in einer Cloud-Architektur eingebettet ist und über das Internet kontaktierbar ist.
DE102019116137.1A 2019-06-13 2019-06-13 Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten Active DE102019116137B8 (de)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102019116137.1A DE102019116137B8 (de) 2019-06-13 2019-06-13 Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102019116137.1A DE102019116137B8 (de) 2019-06-13 2019-06-13 Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten

Publications (3)

Publication Number Publication Date
DE102019116137A1 DE102019116137A1 (de) 2020-12-17
DE102019116137B4 true DE102019116137B4 (de) 2024-01-11
DE102019116137B8 DE102019116137B8 (de) 2024-03-07

Family

ID=73546715

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102019116137.1A Active DE102019116137B8 (de) 2019-06-13 2019-06-13 Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE102019116137B8 (de)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69111861T2 (de) 1990-03-19 1996-04-18 Hitachi Ltd Integriertes System zur Qualitätskontrolle.
US5596712A (en) 1991-07-08 1997-01-21 Hitachi, Ltd. Method and system for diagnosis and analysis of products troubles
US6922656B2 (en) 2002-04-18 2005-07-26 Caterpillar Inc Method and system of identifying a problem prone part
US20130304245A1 (en) 2012-05-08 2013-11-14 International Business Machines Corporation Production line quality processes

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69111861T2 (de) 1990-03-19 1996-04-18 Hitachi Ltd Integriertes System zur Qualitätskontrolle.
US5596712A (en) 1991-07-08 1997-01-21 Hitachi, Ltd. Method and system for diagnosis and analysis of products troubles
US6922656B2 (en) 2002-04-18 2005-07-26 Caterpillar Inc Method and system of identifying a problem prone part
US20130304245A1 (en) 2012-05-08 2013-11-14 International Business Machines Corporation Production line quality processes

Also Published As

Publication number Publication date
DE102019116137A1 (de) 2020-12-17
DE102019116137B8 (de) 2024-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE112016003171B4 (de) Verfahren zum Überwachen einer Antriebseinheit einer Fahrzeugkarosseriemontagelinie und eine Vorrichtung dafür
EP1250632B1 (de) System und verfahren zur ermittlung der produktionsanlagen-effektivität, von fehlerereignissen und der fehlerursachen
DE102019219332A1 (de) Lerndatenprüfung-Unterstütztungsvorrichtung, Maschinelles-Lernen-Vorrichtung und Ausfallvorhersagevorrichtung
DE102016015332A1 (de) Präventivwartungsverwaltungssystem und -verfahren zum Erstellen eines Wartungsplans einer Maschine sowie Zellensteuereinrichtung
EP2864847B1 (de) Überwachung einer ersten ausrüstung einer technischen anlage zur herstellung eines produkts
DE112015004142T5 (de) System und Verfahren zur Vorhersage des Ausfalls von Maschinenkomponenten
EP3210088B1 (de) Verfahren und assistenzsystem zur erkennung einer störung in einer anlage
EP1959325A2 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Reduktion einer Ausfall-Häufigkeit
DE102016121850B4 (de) Wartungsempfehlungshinweissystem
WO2020216530A1 (de) Verfahren zum bestimmen von restnutzungszyklen, restnutzungszyklusbestimmungsschaltung, restnutzungszyklusbestimmungsvorrichtung
EP3014372B1 (de) Werkstatt-diagnosesystem
DE102019116137B4 (de) Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten
EP3623890A1 (de) Verfahren zum überwachen von mehreren verfahrenstechnischen anlagen
DE102020200051A1 (de) Verfahren zum Bestimmen von Restnutzungszyklen, Restnutzungszyklusbestimmungsschaltung, Restnutzungszyklusbestimmungsvorrichtung
EP3341807B1 (de) Verfahren und system zur instandhaltung von feldgeräten in einer anlage der automatisierungstechnik
DE102007015369A1 (de) Verfahren zur Überwachung des logischen Programmablaufs von kritischen Funktionen in Programmen eines Feldgeräts der Prozess- und Automatisierungstechnik
DE102017219549A1 (de) Verfahren zur Zustandsüberwachung einer Fertigungsanlage
EP1598717B1 (de) Verfahren zum Überwachen einer Mehrzahl von Gasanlagen
DE102016225566A1 (de) Verfahren zur Ermittlung von Zustandsinformation bezüglich eines produktiven Robotersystems
DE102019116139A1 (de) Verfahren zum Überprüfen des Produktionsprozesses von Feldgeräten mittels eines Machine-Learning-, bzw. Prognosesystems
DE112017007659T5 (de) Qualitätsanalyseeinrichtung und Qualitätsanalyseverfahren
EP3783448A1 (de) Verfahren zur prüfung eines produktionsprozesses zur herstellung von bauteilen
DE102022211058B4 (de) Computer-implementiertes Überwachungsverfahren, hydraulisches System und computerlesbares Speichermedium
DE102023113134A1 (de) Verfahren und Vorrichtung zur Erfassung von Messdaten einer Maschine sowie Reifenheizpresse aufweisend eine Vorrichtung zur Erfassung von Messdaten
EP3772713A1 (de) Verfahren zum betrieb eines systems mit optimaler verfügbarkeit und system mit optimaler verfügbarkeit

Legal Events

Date Code Title Description
R163 Identified publications notified
R081 Change of applicant/patentee

Owner name: ENDRESS+HAUSER GROUP SERVICES AG, CH

Free format text: FORMER OWNER: ENDRESS + HAUSER CONSULT AG, REINACH, CH

R082 Change of representative

Representative=s name: ANDRES, ANGELIKA, DIPL.-PHYS., DE

R012 Request for examination validly filed
R082 Change of representative

Representative=s name: KRATT-STUBENRAUCH, KAI, DR., DE

Representative=s name: KRATT-STUBENRAUCH, KAI, DR.-ING., DE

R082 Change of representative

Representative=s name: KRATT-STUBENRAUCH, KAI, DR., DE

Representative=s name: KRATT-STUBENRAUCH, KAI, DR.-ING., DE

R016 Response to examination communication
R018 Grant decision by examination section/examining division
R082 Change of representative

Representative=s name: KRATT-STUBENRAUCH, KAI, DR.-ING., DE