DE102019116664A1

DE102019116664A1 - Verfahren zur applikationsspezifischen Anpassung eines Sensors an eine Prozessumgebung der Automatisierungstechnik

Info

Publication number: DE102019116664A1
Application number: DE102019116664.0A
Authority: DE
Inventors: Alfred Wagner
Original assignee: IFM Electronic GmbH
Current assignee: IFM Electronic GmbH
Priority date: 2019-06-19
Filing date: 2019-06-19
Publication date: 2020-12-24
Anticipated expiration: 2039-06-20
Also published as: DE102019116664B4

Abstract

Bei einem Verfahren zur applikationsspezifischen Anpassung eines Sensors an eine Prozessumgebung der Automatisierungstechnik werden zusätzliche Informationen von weiteren Sensoren oder übergeordneten Einheiten ausgewertet, um den applikationsunspezifischen Prozesswert applikationsspezifisch anzupassen, um einen Mehrwert an Information zu gewinnen.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur applikationsspezifischen Anpassung eines Sensors an eine Prozessumgebung der Automatisierungstechnik.
Üblicherweise werden Sensoren vom Sensorhersteller an den Kunden ohne Kenntnis von der geplanten Applikation (Einsatzort bzw. geplante Prozessumgebung) ausgeliefert. Die Sensoren sind deshalb nicht an die Applikation angepasst. Sie verarbeiten das Messsignal standardmäßig und geben deshalb auch einen Prozesswert aus, der prinzipiell applikationsunspezifisch ist.
Aufgabe der Erfindung ist es deshalb ein Verfahren zur applikationsspezifischen Anpassung eines Sensors an eine Prozessumgebung der Automatisierungstechnik anzugeben, welches ein Mehr an Information für den Anwender liefert.
Gelöst wird diese Aufgabe durch das im Anspruch 1 angegebene Verfahren.
Vorteilhafte Weiterentwicklungen des Verfahrens sind in den Unteransprüchen angegeben.
Die wesentliche Idee der Erfindung besteht darin, dass während einer Einlernphase durch zusätzliche applikationsspezifische Informationen in einer Auswerteeinheit aus den applikationsunspezifischen Prozesswerten, die der Sensor ursprünglich liefert, applikationsspezifische Prozesswerten generiert werden, wobei zwischen den applikationsspezifischen Prozesswerten und den applikationsunspezifischen Prozesswerten ein funktionaler Zusammenhang besteht. Wenn der funktionale Zusammenhang ermittelt worden ist, kann dieser funktionale Zusammenhang von der Auswerteeinheit in den Sensor übertragen werden und der Sensor liefert dann zukünftig einen applikationsspezifischen Prozesswert, der dem Anwender in einfacher Weise eine detailliertere Information über den Zustand seiner Applikation liefert.
Nachfolgend ist die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels näher erläutert. Das Ausführungsbeispiel bezieht sich auf eine spezielle Applikation, die in der Zeichnung dargestellt ist.
1 zeigt eine Schmierstoffapplikation mit einer Steuerung 1 z. B. einer SPS, die mit einer IO-Link Mastereinheit 3 verbunden ist. An die IO-Link Mastereinheit 3 ist eine Eingabeeinheit 7 für einen Anwender 8, ein Füllstandssensor 5, ein pH-Sensor 6, ein Temperatursensor 4 sowie ein kapazitiver Grenzstandssensor LMT 2, z. B. ein Genzstandssensor der Produktfamilie LMT Fa. ifm electronic gmbh angeschlossen. Sensoren dieser Produktfamilie werden typischerweise zur Grenzstanderfassung oder Leckageerkennung von Hydraulikölen, Kühlschmierstoffen KSS z. B. in Werkzeugmaschinen verwendet oder zur Überwachung von Tanks und Trockenlaufschutz von Pumpen in der Lebensmittel- und Prozessindustrie eingesetzt. Zur Auswertung wird ein Impedanzspektroskopieverfahren verwendet. Dabei wird das elektrische Verhalten des zu überwachenden Medien im Frequenzbereich zwischen 50 und 200 MHz analysiert. Von der Sondenspitze ausgehend bildet sich ein elektrisches Feld, das durch den Füllstand beeinflusst wird. Je nach Art und Zusammensetzung des Mediums ergeben sich unterschiedliche elektrische Eigenschaften, die zur Auswertung genutzt werden.
Der zu überwachende Kühlschmierstoff 9 befindet sich in einem zu einer Bearbeitungsmaschine gehörenden Behälter.
Für die Kühlschmiermittelüberwachung benötigt der Anwender bisher mehrere unterschiedliche Sensoren um die Qualität des KSS beurteilen zu können. Mit viel Erfahrung entscheidet der Kunde selbst anhand welcher Messwertkonstellationen ein Aufffüllen oder Wechsel des KSS (9) eine Bearbeitungsmaschine (10) notwendig ist, oder ob Additive zugeführt werden müssen. Je höher sein Qualitätsanspruch dabei ist, umso mehr Werte muss er erfassen und sich die Auswirkungen deren Kombinatorik überlegen und ein Gesamtergebniss ableiten. Da der Kunde nie weiss, ob der Zustand für eine Aktion bereits erreicht ist, ist er genötigt, die Messungen relativ häufig durchzuführen oder er geht das Risiko bewusst ein, für eine gewisse Zeit im „Blindflug“ zu arbeiten.
Häufig werden zur Qualitätsbestimmung Proben des KSS genommen und mit einem Refraktometer analysiert.
Würde man den Sensor für die jeweilige Situation jedesmal erneut einteachen, könnte der nächste KSS-Wechsel signalisiert werden.
Solch einen häufigen Teachvorgang ist natürlich nicht praktikabel.
Die Erfindung ermöglicht es mit nur einem guten Sensor z. B. einem Grendsstandssensor LMT, der eine ausrechend hohe messtechnische Auflösung besitzt, durch den Vergleich vieler Messdaten unterschiedlicher Sensoren in der gleichen Applikation den Qualitätszustand des Kühlschmierstoffs in einem ausreichend Maße zu erfassen.
Für ein möglichst gutes Gesamtergebnis sind weitere Werte anderer Messstellen, sowie die Algorithmik („Intelligenz und Rechenpower“), die die vielen Werte zueinander in Bezug zu bringen erforderlich.
Erfindungsgemäß wird daher der Grenzstandssensor LMT 2 über IO-Link mit einem IO-Link-Master 3, mit verwendbarer Rechenleistung, verbunden. An diesem IO-Link Master sind auch die weiteren Sensoren 4, 5, 6 angeschlossen, so dass die gesamten Informationen der Applikations-Umgebung an einer Stelle zur Verfügung stehen.
Interessante Größen sind z.B. die Temperatur (4), der Füllstand (5) des Mediums und der PH-Wert (6), sowie eine Eingabemöglichkeit (7) seitens Kunden (8), um für eine gewisse Zeit, die eingleiteten Aktionen nach bisheriger Methode dem Auswertealgorithmus bekannt zu machen. (z.B: Medium nachgefüllt, Medium ausgewechselt, Additive nachgefüllt, Filter gewechselt, ...)
Die leistungsfähige Auswerteeinheit (3) befindet sich nach der ersten Inbetriebnahme in einem Art „Lernmodus“.
Nach mehreren Zyklen, in der alten, händischen Methodik, ist der Algorithmus in der zentralen Plattform (3)(hier ein IO-Link Master) in der Lage, dem Grenzstandssensor LMT (2), eine für diese Applikation und für den Sensor passende Auswertung, d.h. den funktionalen Zusammenhang zwischen applikationsunspezifischen Prozesswert und applikationsspezifischen Grenzwert, zu berechnen und dem Gerät zu senden. Damit passt sich lediglich die im LMT ohnehin integrierte relativ einfache Kennlinie auf die aktuelle Applikation an, ohne selbst einen besonders aufwendigen Algorithmus dafür vorhalten zu müssen.
Von da an kann sich der Anwender auf die Sensorsignale verlassen und muss erst dann reagieren, wenn es der Sensor über seine Ausgänge eine erforderliche Aktion meldet.
Der Anwender reduziert seine Tätigkeit also auf das wirklich Notwendige und befindet sich nie im Blindflug, da jetzt der Sensor (2) eine kontinuierliche Überwachung übernimmt.
Die Erfindung beschreibt die Möglichkeit für einen Sensor eine relativ messende bzw. nicht oder ungenau kalibrierte Sensorauswertung, durch kommunikativ vernetzte Sensoren von unterschiedlichen Messstellen, aber gleicher Applikation, zu einem höherwertigen oder genaueren, wie z.B. absolut messenden, Auswertung zu machen.
Durch die Vernetzung entsteht an einer einzigen Stelle eine große Menge an Informationen der Applikation bzw. der Applikationsumgebung, die dort weiterverarbeitet werden können.
Eine Applikation kann dabei entweder eine einzelne Maschine, mehrere Maschinen gleichen Typ's oder gar mehrere Maschinen unterschiedlichen Typ's sein.
Eine zentrale, übergreifend wirkendende, leistungsfähige Auswertesoftware, die in einer übergeordneten Auswerteeinheit abläuft, kann über das gleiche Kommunikationsnetzwerk neue oder verbesserte Informationen für die jeweiligen Sensoren bereitstellen. Die verschalteten Sensoren erhalten somit während der Betriebszeit Informationen, die ihre eigene Leistungsfähigkeit optimiert oder sogar in Teilen verändert.
Die Hauptaufgabe des Sensors konzentriert sich dabei auf die Gewinnung und Auswertung des Messsignals d.h. von möglichst viel Ursprungs-Informationen des Einbauortes, ohne die vollumfängliche Auswertung kennen und beherrschen zu müssen.
Die an der zentralen Stelle (Auswerteeinheit) berechneten bzw. aufbereiteten Informationen insbesondere des funktionalen Zusammenhangs werden vom Sensor entgegengenommen, der anhand seiner vorgesehenen Funktionalität entsprechende Ausgangssignale generiert und der eigentlichen Steuerungsaufgabe zuführt.
Damit steht dem Anwender ein Mehr an Informationen zur Verfügung.
In 2 ist der funktionalen Zusammenhangs F_{s1, s2, s3} zwischen applikationsspezifischen Prozesswerten und applikationsunspezifischen Prozesswerten dargestellt, wobei aus den m- Parametern s-relevante Parameter (s=3) ermittelt werden, die den funktionalen Zusammenhang als Scharparameter charakterisieren (Temp und Werkstoff/ Kurve 1, 2, 3)
Der Sensor LMT im Sensornetzwerk misst einen noch applikationsunspezifischen Prozesswert (Prozentangabe), der auf der x-Achse aufgetragen ist.
Durch Messungen der applikationsspezifischen Prozesswerte und Ermittlung des funktionalen Zusammenhangs kann eine Umrechnung zwischen den applikationsunspezifischen Prozesswerten und den applikationsspezifischen Prozesswerten (hier beispielsweise die Konzentration eines Kühlschmiermittels) durchgeführt werden (Kurve 1).
Für diese applikationsspezifischen Prozesswerte kann ein Grenzwert festgelegt werden, der zwischen einem (noch) guten Medium und einem zu wechselndem Medium trennt („KSS-Wechsel“).
Die Kurve 1 gilt aber nur in teilweise engen Einsatzbereichen und muss ggfs. an den laufenden Prozess angepasst werden.
Durch Messen weiterer Parameter (z.B. Temperatur) oder der Bereitstellung weiterer relevanter Parameter aus unterschiedlichen Datenquellen (z.B. Auftragsplanung, Wartungsplänen, etc.) kann eine übergeordnete Instanz die Umrechnung anpassen, sodass trotz neuer Umgebungsbedingungen (Kurve 2) oder z.B. neuer Bearbeitungsmaterialien (Kurve 3) ein korrekter applikationsspezifischer Prozesswert errechnet werden kann und mit einer fixen Entscheidungsgrenze für den KSS-Wechsel operiert werden kann.
Nachfolgend ist das erfindungsgemäße Verfahren näher erläutert:

Bei dem Verfahren zur applikationsspezifischen Anpassung eines Sensors an eine Prozessumgebung der Automatisierungstechnik wobei der Sensor zur Generierung eines applikationsunspezifischen Prozesswertes (LMT Prozentangabe) in einem ersten Ausgangszustand ein Messsignal auswertete und der applikationsunspezifischen Prozesswert (LMT Prozentwert) gemäß einer ersten Rechenvorschrift gewonnen wird,

a. Erfassung und Auswertung des Messsignals (Amplitude, Resonanzfrequenz) und Ermittlung des applikationsunspezifischen Prozesswertes (LMT Prozentwert)
b. Ermittlung weiterer Messwerte (Temp, pH-Wert, Füllstand)
c. Übertragen des applikationsunspezifischen Prozesswertes (LMT Prozentwert) an eine Auswerteeinheit (z.B. IO-Link Master)
d. Manuelle oder automatisierte Eingabe eines applikationsspezifischen Prozesswertes (Refraktometer/Konzentration)
e. Gegebenenfalls manuelle Eingabe von Aktivitäten (Kühlschmierstoffwechsel, Filterwechsel, Kühlschmiermittelnachfüllung) an einer Eingabeeinheit, wenn ein bestimmter Applikationszustand eintritt (Kühlschmierstoff zu stark verschmutzt) aufgrund von Knowhow der Prozessumgebung
f. Gegebenenfalls Übertragung von System-Zusatzinformationen (ERP-System), die für die Prozesssteuerung relevant sind (zu bearbeitender Werkstoff)
g. Generierung eines n-Tupels aus dem applikationsspezifischen Prozesswert, applikationsunspezifischen Prozesswert und m-weiteren Parametern z.B. Temp, pH, Füllstand, Aktivitäten oder Systeminformationen (in 2 die Punktegruppen Kreuze, Dreiecke bzw. Quadrate)
h. Wiederholtes Ausführen der Verfahrensschritte a-g
i. Ermittlung eines funktionalen Zusammenhangs F_s1, _s2, _s3 zwischen applikationsspezifischen Prozesswerten und applikationsunspezifischen Prozesswerten wobei aus den m- Parametern s-relevante Parameter ermittelt werden, die den funktionalen Zusammenhang als Scharparameter charakterisieren (Temp und Werkstoff/ Kurve 1, 2 und 3)
j. Ermittlung von applikationsspezifische Grenzwerten GW_s1, _s2, _s3 (6%) für die Funktionen F_s1, _s2, _s3
k. Übertragung der Funktionen F_s1, _s2, _s3 und der Grenzwerte GW_s1, _s2, _s3 an den Sensor
l. Signalisierung, dass eine manuelle oder automatisierte Eingabe eines applikationsspezifischen Prozesswertes (Refraktometer/Konzentration) gemäß Verfahrensschritt d nicht mehr erforderlich ist
m. Signalisierung, dass eine manuelle Eingabe von Aktivitäten gemäß Verfahrensschritt e nicht mehr erforderlich ist
n. Automatisierte Signalisierung der erforderlichen Aktivitäten (Schmierstoffwechsel) aufgrund des ermittelten Prozesswertes und der zu den charakteristischen Scharparameteren gehörenden Funktion F_{s1, s2, s3}

In vorteilhafter Weise ist in Auswerteeinheit ein Computerprogramm implementiert ist, das ein selbstlernendes Programmteil basierend auf künstlicher Intelligenz umfasst, welches aus sich wiederholenden mit im Wesentlichen gleichbleibenden bzw. gleichveränderlichen Applikationsbilder Grenzwerte generiert werden, die an den ersten Sensor übertragen werden, um spezifischen Applikationssituationen z. B. Erreichen eines applikationsspezifischen Grenzwertes GW_s1, _s2, _s3 (6%) frühzeitig zu erkennen.
In vorteilhafter Weise werden an der übergeordneten Einheit kritische Applikationssituationen vom Anwender anfänglich manuell eingegeben, bis das selbstlernende Programmteil, die kritische Situation mit einer hohen Wahrscheinlichkeit nur aufgrund der Zusatzinformationen ohne händische Eingabe sicher erkennen kann.
Die Erfindung ist nicht auf Schmiermittelapplikationen beschränkt.
Nutzen von leistungsfähigen, aber im Verhältniss kostengünstigen und leicht wartbaren und auf die Applikation anpassbare Auswerteeinheiten zur Generierung von neuen oder verbesserten Informationen für die einzelnen Sensoren. Zurückspielen der für die sensorisch wichtigen, jedoch entsprechend aufbereitet und reduzierten Informationen in einen leistungsarmmen Sensor.
Anpassung bzw. Optimierung der Sensorfunktionalität unter Anwendung der neuen Informationen.
Es geht darum, im Zuge der Digitalisierung und der aktuell entstehenden Industrie 4.0 Mechanismen, diese auch in der untersten Ebene der Automatisierung zu nutzen.
Zunächst bleibt festzuhalten: Ohne Sensorik, wenig I40.
D.h. die Anzahl Sensoren wird eher steigen, während die Bereitschaft dafür viel Geld zu bezahlen eher geringer werden wird.
Insbesondere wenn es sich um Rechenpower handelt, die künftig ohnehin in der Anlagenstruktur genügend davon zur Verfügung stehen wird.
Beispiele dafür: Anzeigedisplay mit nutzbarer Rechenpower, Gateways mit nutzbarer Rechenpower, Industrie-PC's im Automatisierungsnetz, Firmen-Server, Rechenleistung in der Cloud.
Die Bandbreite ist also groß.
Die kleinste Variante kann ein Anzeigedisplay sein, mit einem vom Sensor ausgelagerten embedded - Code. Die größte Variante könnte die Nutzung einer KI (künstliche Intelligenz) ausgeführt in einer Cloud außerhalb der Firma des Kunden sein.
Diese leistungsfähigen Plattformen können zwar alle mehr oder weniger Rechenpower bereitstellen, was sie aber allesamt nicht können, ist die präzise Erfassung der physikalischen Größen direkt an der zu messenden Stelle.
Um den stetig wachsenden Anforderungen bezüglich Präzision, Baugröße, Preis gerecht zu werden, ist es notwendig, sich im Sensor auf die wesentliche Kernaufgabe der Messgrößenerfassung zu konzentrieren, während andere Dinge besser, mit teilweise ungenutzter oder zumindest sehr günstiger Rechenperformance, außerhalb des Sensors erledigt werden sollte.
Ein weiterer Aspekt ist die immer schnellere Veränderungsnotwendigkeit der Applikationen.
Anpassungen im Bereich der Sensorik sind aufwendig und damit teuer. Oft ist eine Umentwicklung des Sensors sehr langwierig und eine nachfolgende Demontage in der Applikation gar nicht möglich.
Durch die Verlagerung der applikationsspezifischen Algorithmik in höherwertige, Messwerterfassungsunabhänge Systeme, reduziert sich eine Applikations- bzw. Funktionsanpassung auf ein reines Softwareupdate und ist somit leicht wartbar, bis hin zur Fernwartung.
Die Wesentlichen Vorteile die die Erfindung bietet sind u.a. die Verwendung der, aus Platz- oder Kostengründen, meist knappen Ressourcen eines (Massen-) Industriesensors auf die sensorischen Messgrößenaufnahme, als wesentliche Kernaufgabe.
Die sensorspezifischen Informationen des Sensors werden zu einer höher performanten Plattform übertragen, um dort mit anderen Informationen und leistungsstarken Algorithmen aufbereitet, auf den notwendigen Informationsgehalt reduziert und wieder dem Sensor übertragen zu werden.
Ein weiterer Vorteil ist die Optimierung der Leistungsfähigkeit eines einzelnen Sensors.
Durch die Übertragung von Informationen anderer Sensoren von anderen Messstellen in einen Sensor, kann dieser aufgrund deutlich mehr „Wissen“ seiner Umgebung, bessere eigene Auswerteergebnisse liefern, was häufig zu einer verbesserten Erfüllung der Aufgabe führt.
Jeder einzelne Sensor profitiert also von den Informationen anderer Sensoren bzw. von algorithmisch veredelten und verdichteten Informationen, kommend von einer leistungsfähigen Plattform oder nur von einem anderen Sensor selbst.

Claims

Verfahren zur applikationsspezifischen Anpassung eines Sensors an eine Prozessumgebung der Automatisierungstechnik wobei der Sensor zur Generierung eines applikationsunspezifischen Prozesswertes in einem ersten Ausgangszustand ein Messsignal auswertete und der applikationsunspezifischen Prozesswert gemäß einer ersten Rechenvorschrift gewonnen wird, wobei mehrere Sensoren zur Erfassung verschiedener physikalischer Größen vorgesehen sind, gekennzeichnet durch folgende Verfahrensschritte: a. Erfassung und Auswertung des Messsignals und Ermittlung des applikationsunspezifischen Prozesswertes b. Ermittlung weiterer Messwerte c. Übertragen des applikationsunspezifischen Prozesswertes an eine Auswerteeinheit d. Gegebenenfalls manuelle Eingabe von Aktivitäten an einer Eingabeeinheit, wenn ein bestimmter Applikationszustand eintritt aufgrund von Knowhow der Prozessumgebung e. Gegebenenfalls Übertragung von System-Zusatzinformationen die für die Prozesssteuerung relevant sind f. Generierung eines n-Tupels aus dem applikationsspezifischen Prozesswert, applikationsunspezifischen Prozesswert und m-weiteren Parametern z.B. Temp, pH, Füllstand, Aktivitäten oder System informationen g. Wiederholtes Ausführen der Verfahrensschritte a-g h. Ermittlung eines funktionalen Zusammenhangs F_s1, _s2, _s3 zwischen applikationsspezifischen Prozesswerten und applikationsunspezifischen Prozesswerten wobei aus den m- Parametern s-relevante Parameter ermittelt werden, die den funktionalen Zusammenhang als Scharparameter charakterisieren i. Ermittlung von applikationsspezifische Grenzwerten GW_s1, _s2, _s3 für die Funktionen F_s1, _s2, _s3 j. Übertragung der Funktionen F_s1, _s2, _s3 und der Grenzwerte GW_s1, _s2, _s3 an den Sensor k. Signalisierung, dass eine manuelle oder automatisierte Eingabe eines applikationsspezifischen Prozesswertes gemäß Verfahrensschritt d nicht mehr erforderlich ist I. Signalisierung, dass eine manuelle Eingabe von Aktivitäten gemäß Verfahrensschritt e nicht mehr erforderlich ist m. Automatisierte Signalisierung der erforderlichen Aktivitäten aufgrund des ermittelten Prozesswertes und zu den charakteristischen Scharparameteren gehörenden Funktion F_{s1, s2, s3}
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in der Auswerteeinheit ein Computerprogramm implementiert ist, das ein selbstlernendes Programmteil umfasst, welches aus sich wiederholenden mit im Wesentlichen gleichbleibenden bzw. gleichveränderlichen Applikationsbilder Grenzwerte generiert werden, die an den ersten Sensor übertragen werden, um spezifischen Applikationssituationen frühzeitig zu erkennen.
Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass an der übergeordneten Einheit kritische Applikationssituationen vom Anwender anfänglich manuell eingegeben werden bis das selbstlernende Programmteil, die kritische Situation mit einer hohen Wahrscheinlichkeit nur aufgrund der Zusatzinformationen ohne händische Eingabe sicher erkennen kann.