DE102019213019A1

DE102019213019A1 - Verfahren und vorrichtung zum analysieren eines ablaufprozesses

Info

Publication number: DE102019213019A1
Application number: DE102019213019.4A
Authority: DE
Inventors: Nikolai Falke; Jan Jenke; Thomas Holm; Calvin Darian Wolting
Original assignee: Wago Verwaltungs GmbH
Current assignee: Wago Verwaltungs GmbH
Priority date: 2019-08-29
Filing date: 2019-08-29
Publication date: 2021-03-04
Also published as: WO2021038079A1; EP4022408A1; CN114341755A; US20220179402A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung sowie ein Verfahren zum Analysieren eines Ablaufprozesses, wobei der Ablaufprozess zumindest einen sich wiederholenden Teilprozess aufweist, und wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:a. Aufzeichnen von Prozessdaten des Ablaufprozesses, über einen Referenzzeitraum;b. Automatisches Bestimmen von Phasengrenzen basierend auf den aufgezeichneten Prozessdaten,c. Identifizieren zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses, welcher durch zwei benachbarte Phasengrenzen in seiner Dauer zeitlich begrenzt ist;d. Bestimmen, zumindest einer Referenzgröße für jeden identifizierten, sich wiederholenden Teilprozess aus den im Zeitraum aufgezeichneten Prozessdaten;e. Aufzeichnen von Prozessdaten des Ablaufprozesses, über einen dem Referenzzeitraum nachfolgenden Zeitraum und wiederholen der Schritte b. und c., um das erneute Auftreten eines identifizierten Teilprozesses zu erkennen;f. Vergleichen der aufgezeichneten Prozessdaten des erkannten Teilprozesses mit der zumindest einen Referenzgröße des entsprechenden identifizierten Teilprozesses, um Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren sowie eine Vorrichtung zum Analysieren eines Ablaufprozesses, insbesondere zum Analysieren eines zyklischen oder nichtzyklischen Ablaufprozesses, der typischerweise mehrere Teilprozesse aufweist.
HINTERGRUND
Möchten Anwender oder Nutzer einen Ablaufprozess, wie einen Produktionsprozess und/oder Logistikprozess, beispielsweise durch Einsatz von künstlicher Intelligenz optimieren, besteht die erste Hürde im Zugang zu der Steuerungseinrichtung, die den Ablauf des Ablaufprozesses steuert bzw. regelt. Oft stehen dabei bereits existierende Maschinen und/oder Anlagen im Mittelpunkt, bei denen der Zugang zur Steuerungseinrichtung, insbesondere zur Programmlogik, dem Hersteller oder Lieferanten der Maschine/Anlage vorbehalten ist. Eigenständigen Zugang zur Steuereinrichtung zu erhalten, ist für den Nutzer und Anwender - falls überhaupt möglich - meist mit zusätzlichen Kosten oder mit erheblichem Aufwand verbunden.
Vor diesem Hintergrund stellt sich die vorliegende Erfindung die Aufgabe Prozessdaten eines Ablaufprozesses, insbesondere dessen zeitliche Abläufe und Zustände, zu ermitteln und zu analysieren, um Prozessdaten betreffend den Soll- und Ist-Ablaufprozess zu gewinnen, ohne dabei Zugang zur eigentlichen Steuerungseinrichtung zu haben, welche den Ablaufprozess steuert/regelt.
Insbesondere stellt sich die vorliegende Erfindung die Aufgabe basierend auf ermittelten Prozessdaten einen zyklischen oder nichtzyklischen Ablaufprozess in sich wiederholende Teilprozesse einzuteilen, um im Folgenden die Prozessstabilität in Hinblick auf die einzelnen Teilprozesse des Ablaufprozess bewerten zu können.
Vorbekannten Verfahren, wie das aus EP 2 946 568 A1 bekannt Verfahren zum Überwachen von elektronischen und/oder elektrischen Geräten, nutzen über ein Hauptstromkabel gemessene/überwachte Leistungsparameter um den Energiebedarf eines Geräts zu ermitteln und zu senken. Weiterhin ist ein sogenanntes NILM (Non-Intrusive Load Monitoring) Verfahren bekannt. Das NILM-Verfahren basiert auf der Annahme, dass jedes technische Gerät einer Anlage ein individuelles Signal erzeugt. Diese Signale werden als aggregierter Gesamtstromverbrauch der Anlage erfasst. Mit Mustererkennungsalgorithmen (NILM-Algorithmen) und maschinellen Lernverfahren werden individuelle Gerätesignale im Gesamtstromverbrauch aufgeschlüsselt, also disaggregiert. Durch die Desaggregation kann der Energieverbrauch einzelner Geräte ermittelt und zur energetischen Optimierung der Anlage genutzt werden.
Diese vorbekannten Verfahren sind auf die energetische Optimierung von Geräten gerichtet und ermöglichen nicht allgemeine Prozessdaten betreffend den Soll- und Ist-Ablaufprozess zu gewinnen. Insbesondere ermöglichen diese vorbekannten Verfahren nicht Prozessdaten eines zyklischen oder nichtzyklischen Ablaufprozesses derart zu analysieren um den Ablaufprozess automatisiert in sich wiederholende Teilprozesse einzuteilen, um im Folgenden die Prozessstabilität und/oder Prozessqualität in Hinblick auf die einzelnen Teilprozesse des Ablaufprozess bewerten zu können.
BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Die Aufgabe wird - zumindest teilweise - durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1, eine Vorrichtung gemäß Anspruch 17 und ein Computerprogram gemäß Anspruch 19 gelöst. Weitere Aspekte der Erfindung sind in den jeweiligen Unteransprüchen und deren Kombinationen beschrieben.
Insbesondere wird die Aufgabe durch ein Verfahren zum Analysieren eines Ablaufprozesses gelöst, wobei der Ablaufprozess zumindest einen sich wiederholenden Teilprozess aufweist. Das Verfahren umfasst jedenfalls die Schritte a bis f:

a. Aufzeichnen von Prozessdaten des Ablaufprozesses, über einen Referenzzeitraum,
b. Automatisches Bestimmen von Phasengrenzen basierend auf den aufgezeichneten Prozessdaten,
c. Identifizieren zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses, welcher durch zwei benachbarte Phasengrenzen in seiner Dauer zeitlich begrenzt ist,
d. Bestimmen, zumindest einer Referenzgröße für jeden identifizierten, sich wiederholenden Teilprozess aus den im Zeitraum aufgezeichneten Prozessdaten,
e. Aufzeichnen von Prozessdaten des Ablaufprozesses, über einen dem Referenzzeitraum nachfolgenden Zeitraum und Wiederholen der Schritte b. und c., um das erneute Auftreten eines identifizierten Teilprozesses zu erkennen,
f. Vergleichen der aufgezeichneten Prozessdaten des erkannten Teilprozesses, mit der zumindest einen Referenzgröße des entsprechenden identifizierten Teilprozesses, um Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen.

Ein zu analysierender Ablaufprozess kann ein zyklischer oder nicht-zyklischer Ablaufprozess sein. Der zu analysierende Ablaufprozess weist jedoch zumindest einen sich wiederholenden Teilprozess auf. Das Verfahren ermöglicht die automatisierte Einteilung dieses Ablaufprozesses in Teilprozesse, wobei ein Teilprozess durch zwei benachbarte Phasengrenzen in seiner Dauer zeitlich begrenzt wird. Die automatisierte Einteilung des Ablaufprozesses in Teilprozesse umfasst die Verfahrensschritte b. (automatisches Bestimmen von Phasengrenzen) und c. (Identifizieren des sich wiederholenden Teilprozesses). Der zu analysierende Ablaufprozess kann sich wiederholende Teilprozesse sowie sich nicht-wiederholende Teilprozesse aufweisen, wobei ein sich wiederholender Teilprozess während der Ablaufdauer des Ablaufprozesses wiederholt auftreten kann. Ebenso kann ein sich wiederholender Teilprozess nur einmal während der Ablaufdauer des Ablaufprozesses auftreten.
Ein zu analysierender Ablaufprozess kann beispielsweise ein Ablaufprozess in der Produktion oder der Logistik sein. Die Teilprozesse spiegeln verschiedene Prozessschritte wider. Ein Beispiel für einen Ablaufprozess in der Produktion ist eine sich wiederholende Aufgabe, die von einem Roboter ausgeführt wird. Der Ablaufprozess kann beispielsweise die folgenden drei Teilprozesse umfassen: Bauteil greifen, Position ändern, Bauteil loslassen. Ein weiteres Beispiel für einen Ablaufprozess ist ein Spritzgussprozess mit den Teilprozessen: Werkzeug schließen, Einspritzen, Nachdruck, Plastifizieren, Werkzeug öffnen. Ein Beispiel für einen nichtzyklischen Ablaufprozess umfasst die Teilprozesse Maschine an, Maschine aus, Standby. Ein weiteres Beispiel für einen nicht-zyklischen Ablaufprozess umfasst die Teilprozesse Raum belegt, Raum nicht belegt, Raum mit mehreren Besuchern belegt. Die einzelnen Teilprozesse sind jeweils durch Phasengrenzen voneinander getrennt.
Basierend auf den identifizierten Teilprozessen kann, beispielsweise durch Mittelung der entsprechenden Prozessdaten, die während des Referenzzeitraums aufgenommen wurden, zumindest eine Referenzgröße bestimmt werden. Die Prozessdaten sowie die Referenzgröße(n) können jeweils sich zeitlich verändernde Größen oder ein Satz sich zeitlich verändernder Größen sein. Die Prozessdaten und die Referenzgröße(n) können beispielsweise durch zeitliche Kurvenverläufe aufgezeichnet und dargestellt werden. Insbesondere kann die Referenzgröße einen unteren und/oder oberen Schwellenwert umfassen, welche die Grenzen des Normbetriebs des jeweiligen Teilprozesses definieren.
Der Referenzzeitraum kann frei gewählt werden. Bei nicht-zyklischen Ablaufprozessen kann der Referenzzeitraum beispielsweise solange gewählt werden, bis zumindest ein sich wiederholender Teilprozess erkannt wurde. Bei zyklischen Ablaufprozessen kann der Referenzzeitraum beispielsweise zumindest gleich der Periodendauer des Ablaufprozesses gewählt werden.
Durch das Aufzeichnen von Prozessdaten des Ablaufprozesses, über einen dem Referenzzeitraum nachfolgenden Zeitraum und Wiederholen der Schritte b. und c. kann das erneute Auftreten eines identifizierten Teilprozesses erkannt werden. Der dem Referenzzeitraum nachfolgenden Zeitraum muss sich nicht unmittelbar an den Referenzzeitraum anschließen, sondern kann zu einem beliebigen späteren Zeitpunkt beginnen.
Nach Erkennen eines sich wiederholenden Teilprozesses können die entsprechenden aufgezeichneten Prozessdaten mit der zumindest einen Referenzgröße des entsprechenden identifizierten Teilprozesses verglichen werden. Dies ermöglicht Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen und zu klassifizieren. Somit kann ein Maß für die Stabilität und/oder Qualität eines Teilprozesses und/oder zumindest eines Teils des Ablaufprozesses bestimmt werden.
Insbesondere ermöglicht das Verfahren eine Veränderung und/oder eine Art der Veränderung eines sich wiederholenden Teilprozesses zu erkennen. Da die Bestimmung von Phasengrenzen für jeden Ablaufprozess separat vorgenommen werden muss, wird dieser Schritt automatisiert durchgeführt. Die Erfindung kann eine Phasengrenzenbestimmung ermöglichen, die möglichst stark einer Phasengrenzenbestimmung nach optischem Empfinden bei grafisch dargestellten Prozessdaten (Kurvenverläufe) entspricht. Dadurch muss der Nutzer des Ablaufprozesses die Bestimmung der Phasengrenzen bzw. die Identifizierung und Erkennung sich wiederholender Teilprozesse nicht manuell durchführen.
Beispielsweise kann die Phasengrenzenbestimmung innerhalb einer Ablaufdauer T erfolgen. Dafür können einzelne Merkmale oder deren Kombination der aufgezeichneten Prozessdaten analysiert werden. Dies erfordert zunächst die Bestimmung von Phasengrenzen. Phasengrenzen teilen dabei Phasen ähnlicher Merkmalsausprägung (d.h. Teilprozesse) voneinander ab. Ziel der Bestimmung der Phasengrenzen ist es, eine möglichst ähnliche Einteilung des Ablaufprozesses zu erreichen, die auch Ergebnis einer manuellen Einteilung basierend auf einer optischen Analyse der grafisch dargestellten Prozessdaten wäre.
Ein Zyklus eines zyklischen Ablaufprozesses oder ein nichtzyklischer Ablaufprozesses kann durch Y = Y_0..T beschrieben werden. Y kann ein ein- oder ein mehrdimensionales Signal (Prozessdaten), z. B. die Leistungsaufnahme oder die Vibration einer Maschine, sein. T ist dabei die Periodendauer des wiederkehrenden Zyklus, bzw. die Ablaufdauer des nichtzyklischen Ablaufprozesses.
Der Ablaufprozess Y kann zunächst in K Phasen (Teilprozesse) eingeteilt werden, die durch Phasengrenzen getrennt werden: t_k ∈ [0,T], k ∈ {0,...,K}. Die einzelnen Phasen können dann durch yt_k..t_k+1 beschrieben werden. Bei zyklischen Prozessen gilt t_K =̂ t₀ + T, bei nichtzyklischen Prozessen gilt t₀ = 0 und t_K = T. Zur Bestimmung der Phasengrenzen eignet sich zum Beispiel das Verfahren der Change Point Detection. Dabei können für jede Phase die Kosten c_m(yt_k..t_k+1 ) berechnet und zu Gesamtkosten $V_{K, m} (t_{k}, Y) : = {\begin{matrix} \sum_{k = 0}^{K - 1} c_{m} (y_{t_{k} .. t_{k + 1}}) & K > 0 \\ c_{m} (Y_{0.. T}) & K = 0 \end{matrix}$
aufsummiert werden. Die Kostenfunktionen c_m(yt_k..t_k+1 ) erfassen eine Messgröße wie z.B. die Abweichung vom Mittelwert, Änderungen der Varianz oder Abweichungen von einem linearen Verhalten innerhalb einer Phase Yt_kt..t_k+1. Verschiedene Kostenfunktionsmodelle m erfassen verschiedene Messgrößen. Durch den Einsatz von Suchmethoden werden verschiedene Phasengrenzen „vorgeschlagen“. Die Phasengrenzen t_k werden durch die Minimierung der Gesamtkosten ermittelt: $\underset{t_{k}}{m i n} V_{K, m} (t_{k}, Y) .$
Nach der Bestimmung der Phasengrenzen, kann mit der eigentlichen Analyse des Ablaufprozesses über einen längeren Zeitraum t > > T begonnen werden. Insbesondere kann angezeigt werden, welcher Teilprozess aktuell ausgeführt wird und es können Teilprozesse hervorgehoben werden, die vom Normbetrieb abweichen. Damit steht für den Nutzer des Ablaufprozesses ein Ansatzpunkt für die tiefere Analyse des Ablaufprozesses bereit. Speziell der Teilprozess mit der höchsten Abweichung zum Normbetrieb kann beispielsweise ein Betrachtungsschwerpunkt einer sich anschließenden Analyse sein, um die Prozessstabilität und/oder Prozessqualität zu optimieren. Des Weiteren kann eine Auswertung der Abhängigkeiten zwischen IO/NIO-Teilen, welche während des Ablaufprozesses bearbeitet/hergestellt wurden und entsprechenden Teilprozessen für eine Fehleranalyse herangezogen werden.
Die Bestimmung der Phasengrenzen mittels Change Point Detection-Verfahren erfordert typischerweise die Kenntnis der Anzahl der Phasen/Teilprozesse des Ablaufprozesses, sowie Kenntnis darüber, welche Kombination aus Suchmethode und Kostenfunktion geeignet ist, um den Ablaufprozess zu beschreiben. Werden beispielsweise in dem Ablaufprozess verschiedene konstante Werte angenommen, so ist eine Kostenfunktion zur Beschreibung des Abbauprozesses geeignet, die die Abweichung vom Mittelwert bemisst. Sind die Anzahl der Phasen/Teilprozesse des Ablaufprozesses unbekannt, kann die Anzahl der Phasen/Teilprozesse des Ablaufprozesses automatisiert bestimmt werden.
Insbesondere kann der Ablaufprozess ein zyklischer Ablaufprozess sein, und der Referenzzeitraum kann zumindest eine, bevorzugt zumindest zwei, Periodendauern T des zyklischen Ablaufprozesses umfassen. Insbesondere kann das Verfahren als zusätzlichen Schritt das automatisierte Bestimmen der Periodendauer umfassen. Mit steigender Länge des Referenzzeitraum kann die Referenzgröße exakter ermittelt werden, sodass zuverlässigere Aussagen über die Stabilität und Qualität der eines Teilprozesses und/oder zumindest eines Teils des Ablaufprozesses getroffen werden können. Das automatisierte Bestimmen der Periodendauer ermöglicht die Analyse zyklischer Ablaufprozesse mit zunächst unbekannter Periodendauer. Zyklische Ablaufprozesse ermöglichen eine besonders genaue Überwachung der Prozessstabilität, da durch die periodischen Prozessdaten (wie die Leistungsaufnahme) eine eindeutige Referenzgröße, beispielsweise in Form einer Referenzperiode, existiert. Abweichungen zu dieser Referenzgröße lassen sich messen und geben Aufschluss über Veränderungen im Ablaufprozess bzw. über Veränderungen in entsprechenden Teilprozessen.
Das Verfahren kann weiterhin das automatisierte Bestimmen der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse während einer Periodendauer oder einer Ablaufdauer des Ablaufprozesses umfassen. Somit können auch Ablaufprozesse analysiert werden, deren Anzahl an Teilprozessen vor Beginn der Analyse unbekannt ist.
Insbesondere kann das automatisierte Bestimmen der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse zumindest die Berechnung einer Differenz zwischen einer Referenzverteilung und einem normalisieren Gain-Werts und/oder die Auswertung zumindest einer Kostenfunktion umfassen.
Um eine sinnvolle Anzahl der Phasen (Teilprozesse) im Ablaufprozess automatisiert zu bestimmen, kann zunächst ein normalisierter Gain $g a i n_{K}^{n o r m}$
berechnet werden. Dieser normalisierte Gain beschreibt, um welchen Betrag sich die Gesamtkosten durch das Hinzufügen einer weiteren Phase verringern: $g a i n_{K}^{n o r m} : = {\begin{array}{l} \frac{V_{K - 1, m} - V_{K, m}}{V_{0, m}} & \forall K > 2 \\ \frac{V_{0, m} - V_{2, m}}{V_{0, m}} & f \ddot{u} r K = 2 \\ 1 & f \ddot{u} r K = 0 \lor K = 1 \end{array}$
Es ist zu beachten, dass der Gain nur für K ≥ 2 Phasen eine Bedeutung hat. Ferner gilt $g a i n_{K}^{n o r m}$
da V_K,m (streng) monoton fällt. Diesem Ansatz liegt die Annahme zugrunde, dass der Gain mit steigender Anzahl an Phasen K gegen null konvergiert und dass es spezifische Stelle K₀ existiert, an der der Verlauf der Gain-Kurve abrupt abflacht (s. 6). Um diese Stelle K₀ zu finden, kann eine Referenzverteilung der Form ref_K := $e^{- \frac{1}{s} K^{2}}$
definiert werden, die keine derartige abrupte Änderung aufweist. Der Parameter s ermöglicht eine Streckung der Referenzfunktion und ist somit ein Maß für die Sensitivität. Ein sogenannter Gap gap_K beschreibt die Differenz zwischen Referenzverteilung und Gain: $g a p_{K, m} : = r e f_{K} - g a i n_{K, m}^{n o r m} .$
Der maximale Gap indiziert die optimale Anzahl der Phasen, d.h. der Teilprozesse des Ablaufprozesses. Mit anderen Worten, der maximale Gap befindet an der Stelle, an der sich das Einfügen einer zusätzlichen Phase zum ersten Mal nicht mehr lohnt: $K_{o p t} = (\underset{K}{argmax} g a p_{K, m}) - 1.$
Ebenso kann zur automatisierten Bestimmung der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse (Phaseneinteilung) eine Kennzahl für die Qualität q_cr („er“ für cost reduction (Kostenreduktion)) der Kostenreduktion bestimmt werden. Eine Phaseneinteilung T wird durch eine Menge an Phasengrenzen T = {t₀,..., t_K} beschrieben und kann beispielweise wie oben dargestellt ermittelt werden. Für eine Phaseneinteilung können die normierten Kosten $\frac{\sum_{k = 0}^{K - 1} c_{m} (y_{t_{k} .. t_{k + 1}})}{c_{m} (Y_{0.. T})}$
berechnet werden. Um Vergleichbarkeit zu schaffen, kann dieser Wert über alle betrachteten Kostenfunktionen gemittelt werden. Im Folgenden Sei M die Menge aller betrachteten Kostenfunktionsmodelle und #M deren Mächtigkeit: $q_{c r} (T,Y,M) = \frac{1}{# M} \sum_{m \in M} \frac{\sum_{k = 0}^{K - 1} c_{m} (y_{t_{k} .. t_{k + 1}})}{c_{m} (Y_{0.. T})}$
Dieser Wert kann als der Anteil interpretiert werden, auf den die Gesamtkosten eines Prozesses Y durch eine Phaseneinteilung T durchschnittlich, d. h. bezogen auf eine Menge an Kostenfunktionen, reduziert wird. Die Phaseneinteilung T mit dem geringsten Wert für q_cr kann als bestmögliche Phaseneinteilung angesehen werden. Somit lassen sich z. B. die Phaseneinteilungen verschiedener Kombinationen aus Kostenfunktionen und Suchmethoden vergleichen. Dies erlaubt die automatisierte Auswahl von Kostenfunktionen und Suchmethoden bzw. die automatisierte Kombination von Kostenfunktionen und Suchmethoden um Ablaufprozesse zu analysieren.
Die Kennzahl für die Qualität q_cr kann auch als über alle Modelle gemittelte Kostenfunktion $c_{a v g} (Y_{t_{k} .. t_{k + 1}}) = \frac{1}{# M} \sum_{m \in M \ {a v g}} \frac{c_{m} (y_{t_{k} .. t_{k + 1}})}{c_{m} (Y_{0.. T})}$
interpretiert werden, die über alle K Phasen aufsummiert wird.
Weiterhin kann als alternative Kostenfunktion ein generisches Kostenfunktionsmodell „gen“ genutzt werden, das verschiedene Kostenfunktionen kombiniert, indem die normierten Kosten für eine Phase minimiert werden: $c_{g e n} (Y_{t_{k} .. t_{k + 1}}) = min_{m \in \ {g e n}} \frac{c_{m} (y_{t_{k} .. t_{k + 1}})}{c_{m} (Y_{0.. T})} .$
Diese Alternative beinhaltet keine automatische Auswahl einer Suchmethode, kann jedoch mit der oben beschriebenen Variante, der Berechnung von der Qualität q_cr kombiniert werden.
Somit kann die Auswahl einer Kostenfunktion und einer Suchmethode bzw. deren Kombination automatisiert werden. Ebenso können unterschiedliche Kostenfunktionsmodelle zur Bestimmung der Phasengrenzen bzw. zur Phaseneinteilung innerhalb eines Ablaufprozesseses genutzt werden.
Insbesondere kann ein Steuerprogramm des Ablaufprozesses und/oder genaue Prozessphasen des Ablaufprozesses zu Beginn der Analyse des Ablaufprozesses für eine Vorrichtung, welche zum Analysieren des Ablaufprozesses eingerichtet ist, unbekannt sein. Dies ermöglicht die automatisierte Analyse von Ablaufprozessen.
Die Prozessdaten können Sensordaten, insbesondere Summensignale von Sensorsignalen, insbesondere bevorzugt ausschließlich, Gesamtleistungsaufnahmedaten des Ablaufprozesses und/oder Vibrationsdaten einer Industrieanlage seien. Die Nutzung von Prozessdaten wie Summensignalen, Gesamtleistungsaufnahmedaten, Vibrationsdaten und/oder dergleichen ermöglicht die Analyse von Ablaufprozessen, ohne explizit Zugang zur eigentlichen Steuerungseinrichtung zu haben, welche den Ablaufprozess steuert/regelt.
Die Prozessdaten können beispielsweise die energetische Bilanz einer Maschine/Anlage beschreiben, deren Ablaufprozess analysiert werden soll. Beim Betrieb der Maschine/Anlage wird eingespeiste elektrische Energie in andere Energieformen umgewandelt. Bewegt sich ein Aktor oder wird ein Sensor genutzt, wird dazu elektrische Energie aufgewandt. Daher kann beispielsweise der Ablaufprozess, samt seiner Teilprozesse, mittels der Gesamtleistungsaufnahmedaten beschrieben und anhand dieser analysiert werden. Zur Analyse ist es nicht notwendig einzelne Sensorsignale aufzunehmen und auszuwerten. Stattdessen genügt die Aufnahme/Auswertung eines Summensignals. Somit können Ablaufprozesse analysiert werden zu denen nur Summensignale zur Verfügung stehen. Die Aufnahme dieser Summensignale, wie die Gesamtleistungsaufnahmedaten, Vibrationsdaten und/oder dergleichen ist einfach zu erzielen und kann kostengünstig durchgeführt werden.
Insbesondere können zum automatischen Bestimmen von Phasengrenzen eines Ablaufprozesses und zum Identifizieren zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses des Ablaufprozesses unterschiedliche Suchmethoden und Kostenfunktionen genutzt werden. Dies ermöglicht eine präzise Beschreibung des Ablaufprozesses und eine möglichst exakte Bestimmung der Phasengrenzen.
Weiterhin kann der Schritt des automatischen Bestimmens von Phasengrenzen mit Hilfe von Change Point Detection Verfahren durchgeführt werden. Wie oben bereits beschrieben, ermöglichen die Bestimmung von Phasengrenzen mit Hilfe von Change Point Detection Verfahren eine exakte automatische Bestimmung von Phasengrenzen zwischen Teilprozessen.
Die Referenzgröße eines Teilprozesses kann zumindest eine der folgenden Größen aufweisen: Mittelwert, Standardabweichung, Varianz. Zudem kann die Referenzgröße einen oberen und/unteren Schwellenwert aufweisen, wobei die Referenzgröße sowie die Schwellenwerte den Normbetrieb charakterisieren können. Mittelwert, Standardabweichung und Varianz können leicht bestimmt werden. Zudem können die aufgezeichneten Prozessdaten eines erkannten Teilprozesses, leicht mit diesen Referenzgrößen des entsprechenden identifizierten Teilprozesses verglichen werden, um Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen. Zudem ermöglicht die Bestimmung einer Referenzgröße die Eliminierung und/oder Reduzierung von Störgrößen. Dies kann beispielsweise durch Mittelung erfolgen. Die so ermittelte Referenzgröße kann beispielsweise als ideale Referenzperiode zum späteren Vergleich mit weiteren Prozessdaten/Vergleichsgrößen gespeichert werden.
Insbesondere kann das Identifizieren zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses das Identifizieren ähnlicher Kurvenverläufe der Prozessdaten umfassen, wobei ähnliche Kurvenverläufe vorzugsweise eine bestimmte Abfolge von positiven und/oder negativen Anstiegen innerhalb vorbestimmter Toleranzbereiche aufweisen. Somit können sich entsprechende Teilprozesses schnell und zuverlässig identifiziert werden.
Das Verfahren kann weiterhin das Bestimmen zumindest einer Vergleichsgröße für den erkannten Teilprozesses umfassen, wobei das Vergleichen ein Vergleichen der zumindest einen Vergleichsgröße mit der zumindest einen Referenzgröße umfasst. Die Bestimmung einer Vergleichsgröße ermöglicht eine vereinfachte Beurteilung der Prozessstabilität und/oder Prozessqualität, da die Vergleichsgröße des erkannten Teilprozesses direkt mit der Referenzgröße des entsprechenden Teilprozesses verglichen werden kann. Die Abweichung von Vergleichsgröße und Referenzgröße kann dann als Maß für die Stabilität und/oder Qualität des Teil- bzw. Ablaufprozesses verwendet werden.
Das Vergleichen kann ein Vergleichen des Werts der zumindest einen Vergleichsgröße zum aktuellen Zeitpunkt mit einem Wert der entsprechenden Referenzgröße zu einem früheren Zeitpunkt beinhalten. Die Vergleichsgröße eines Teilprozesses kann zumindest eine der folgenden Größen aufweisen: Mittelwert, Standardabweichung, Varianz. Zusätzlich oder alternativ kann das Vergleichen ein Vergleichen des Werts der zumindest einen Vergleichsgröße des erkannten Teilprozesses mit dem Wert dieser Vergleichsgröße eines weiteren entsprechenden Teilprozesseses während derselben Periode des Ablaufprozesses beinhalten. Der Vergleich der Vergleichsgröße mit dem Wert der entsprechenden Referenzgröße ermöglicht eine Beurteilung der Stabilität und/oder Qualität des Teil- bzw. Ablaufprozesses im Vergleich zu einem Referenzablaufprozess. Dies entspricht einem Soll- und Ist-Ablaufprozess-Vergleich. Der Vergleich des Werts der zumindest einen Vergleichsgröße des erkannten Teilprozesses mit dem Wert dieser Vergleichsgröße eines weiteren entsprechenden Teilprozesseses während derselben Periode des Ablaufprozesses ermöglicht die Beurteilung der Stabilität und Qualität des Ablaufprozesses während der Ausführung des Ablaufprozesses. Somit können Abweichungen vom Normbetrieb schnell erkannt werden.
Der Normbetrieb kann durch die Referenzgröße und optional durch einen vorbestimmten Toleranzbereich der Referenzgröße für jeden identifizierten Teilprozesses bestimmt werden. Der Toleranzbereich der Referenzgröße kann insbesondere durch einen oberen und unteren Schwellenwert bestimmt werden. Liegen die aufgezeichneten Prozessdaten bzw. die Vergleichsgröße eines erkannten Teilprozesses außerhalb des Toleranzbereichs, kann auf eine Abweichung vom Normbetrieb geschlossen werden. Diese Abweichung kann dem Nutzer des Ablaufprozesses mitgeteilt werden.
Insbesondere können die Ergebnisse des Vergleichs auf einer Benutzerschnittstelle, wie einer grafischen Benutzerschnittstelle dem Nutzer des Ablaufprozesses angezeigt werden. Weiterhin können die Ergebnisse des Vergleichs oder ein Signal, welches die Abweichung indiziert, an eine weitere Steuerung, wie die Steuereinrichtung des Ablaufprozesses weitergeleitet werden, um beispielsweise den Ablaufprozess zu stoppen oder in einen Fehlermodus zu wechseln.
Das Verfahren kann weiterhin die Bewertung der Prozessstabilität des Ablaufprozesses und/oder zumindest eines Teilprozesses, basierend auf einer ermittelten Abweichung vom Normbetrieb umfassen. Die Prozessstabilität kann beispielsweise auf einer Skala von 0 bis 1 bewertetet werden. Der Wert 1 entspricht in diesem Fall einer Soll-Prozessstabilität, die initial, beispielsweise bei der Aufnahme der Prozessdaten im Referenzeitraum T_ref , bestimmt wurde. Wird eine Abweichung vom Normbetrieb festgestellt, beispielsweise durch Vergleich der Vergleichsgröße mit der entsprechenden Referenzgröße, kann die Prozessstabilität für den entsprechenden und zu bewertenden Teilprozess mit einem Wert kleiner 1 bewertet werden. Unterschreitet die Prozessstabilität des Ablaufprozesses und/oder Teilprozesses einen vordefinierten unteren Schwellenwert, kann beispielsweise der Ablaufprozess und/oder Teilprozess gestoppt, eine Wartung veranlasst und/oder ein Wartungsintervall angepasst werden.
Das Verfahren kann weiterhin das Identifizieren der Art der Abweichung vom Normbetrieb umfassen. Die Art der Abweichung kann automatisiert erfolgen. Insbesondere kann das Identifizieren der Art der Abweichung vom Normbetrieb durch die Auswertung des zeitlichen Verlaufs der Prozessstabilität des Ablaufprozesses und/oder zumindest eines Teilprozesses erfolgen. Dazu wird nach jedem Erkennen eines Teilprozesses die Prozessstabilität für den Durchlauf bewertet gespeichert. Der zeitliche Verlauf der Prozessstabilität kann dann grafisch dargestellt werden, um die Art der Abweichung vom Normbetrieb schnell und einfach identifizieren zu können.
Beispielsweise können die folgenden Arten von Abweichungen identifiziert werden: Versatz (Shift),, Driften, Rauschen und/oder anderweitige Anomalien. Die Art der Abweichung kann durch die Auswertung der Prozessdaten, der Vergleichsgröße und/oder der Prozessstabilität identifiziert werden. Diesen Abweichungsarten können abhängig vom Teilprozess Fehlerfälle des Ablaufprozesses und/oder der Maschine zugeordnet werden, wie der Ausfall eines Teils der Maschine, der Verschleiß eines Teils der Maschine, oder der Kollision eines Teils der Maschine. Insbesondere die Auswertung des zeitlichen Verlaufs der Prozessstabilität zur Identifikation der Art der Abweichung vom Normbetrieb ermöglicht eine schnelle und einfache Identifikation der Abweichungsart, auch über einen längeren Beobachtungszeitraum.
Die Aufgabe wird auch durch eine Vorrichtung zum Analysieren eines Ablaufprozesses gelöst, wobei die Vorrichtung zumindest eine Sensoranordnung zum Aufzeichnen von Prozessdaten des Ablaufprozesses umfasst. Die Vorrichtung ist dazu eingerichtet, das zuvor beschriebene Verfahren auszuführen. Die Vorrichtung kann insbesondere von der Maschine/Anlage, die den zu analysierenden Ablaufprozess ausführt verschieden sein. Dies ermöglicht die Analyse von Ablaufprozessen bei bereits vorhandenen Systemen, wie Maschinen oder Anlagen durch Nachrüsten der Vorrichtung.
Die Sensoranordnung kann einen Stromsensor, einen Leistungsaufnahmesensor und/oder ein Vibrationssensor umfassen. Andere Sensoren sind ebenso möglich.
Insbesondere kann die Sensoranordnung dazu eingerichtet sein zumindest ein Summensignal des zu analysierenden Ablaufprozesses aufzuzeichnen.
Weiterhin kann die Vorrichtung eine grafische Benutzerschnittstelle umfassen, welche dazu eingerichtet ist, Prozessdaten, eine Referenzgröße und/oder eine Vergleichsgröße darzustellen, wobei die grafische Benutzerschnittstelle insbesondre dazu eingerichtet sein kann, dass ein Nutzer des Ablaufprozesses dargestellte Phasengrenzen und/oder dargestellte Prozessdaten eines Teilprozesses (manuell) beschriften kann. Hierdurch kann den Aufgezeichneten Prozessdaten eines Teilprozesses ein konkreter Ablauf des Ablaufprozesses, wie z.B. Bauteil greifen, Position ändern, Bauteil loslassen, zugeordnet und somit die Beurteilung der Prozessstabilität und/oder Prozessqualität vereinfacht werden.
Die Aufgabe wird auch durch ein Computerprogram, umfassend Programmanweisungen, gelöst, die von zumindest einem Prozessor ausgeführt werden können und die den Prozessor dazu veranlassen eine Vorrichtung gemäß einem zuvor beschriebenen Verfahren zu steuern.
Figurenliste
Im Folgenden werden einige Ausführungsformen und Aspekte der Erfindung anhand der angefügten Figuren näher erläutert. Dabei zeigt

1 eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zum Analysieren eines Ablaufprozesses;
2 einen schematischen Ablauf eines Verfahrens zum Analysieren eines Ablaufprozesses;
3 eine exemplarische Darstellung von Prozessdaten eines Ablaufprozesses;
4 eine exemplarische Darstellung von Prozessdaten eines weiteren Ablaufprozesses;
5A bis 5C eine exemplarische Darstellung von Prozessdaten eines weiteren Ablaufprozesses;
6 ein exemplarisches Beispiel für eine normalisierter Gain-Funktion, und
7A bis 7D eine exemplarische Darstellung von Abweichungen vom Normbetrieb.

AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER FIGUREN
1 zeigt eine schematische Darstellung einer Vorrichtung 50 zum Analysieren eines zyklischen oder nicht-zyklischen Ablaufprozesses Y. Ein Beispiel für einen zyklischen Ablaufprozess Y ist eine sich wiederholende Aufgabe, die von einem Roboter ausgeführt wird. Der Ablaufprozess Y kann beispielsweise die folgenden drei Teilprozesse y_t,k..t,k+1 umfassen: Bauteil greifen y_t,o..t,1, Position ändern y_t,i..t,2, Bauteil loslassen y_t,2..t,o+T. Ein weiteres Beispiel für einen Ablaufprozess Y ist ein Spritzgussprozess mit den folgenden fünf Teilprozessen _Yt,k..t,k+1: Werkzeug schließen y_t,o..t,1, Einspritzen y_t,1..t,2, Nachdruck y_t,2..t,3, Plastifizieren y_t,3..t,4, Werkzeug öffnen y_t,4..t,o+T. Die einzelnen Teilprozesse y_t,k..t,k+1 sind jeweils durch Phasengrenzen t_o...t_k voneinander getrennt. Ein Beispiel für einen nicht-zyklischen Ablaufprozess Y umfasst die Teilprozesse y_t,k..t,k+1 Maschine an, Maschine aus, Standby. Ein weiteres Beispiel für einen nicht-zyklischen Ablaufprozess Y umfasst die Teilprozesse y_t,k..t,k+1 Raum belegt, Raum nicht belegt, Raum mit mehreren Besuchern belegt.
Zur Analyse des Ablaufprozesses Y kann die Vorrichtung 50 Prozessdaten 20, 20', 20" aufzeichnen. Insbesondere kann die Vorrichtung 50 eine Sensoranordnung 52 zum Aufzeichnen von Prozessdaten 20, 20', 20" des Ablaufprozesses umfassen. Die Prozessdaten 20, 20', 20" können eine Gesamteingangsgröße (Summensignal), wie beispielsweise die Gesamtleistungsaufnahme, sein. Ebenso können die Prozessdaten 20, 20', 20" ein anderweitiges Summensignal sein, wie beispielsweise Vibrationsdaten einer Industrieanlage, Temperaturdaten, Geräuschemissionsdaten, oder dergleichen. Entsprechend kann die Sensoranordnung 52 zumindest einen Stromsensor, einen Leistungsaufnahmesensor, ein Vibrationssensor, einen Temperatursensor, einen Geräuschemissionssensor und/oder andere Prozessdatensensoren umfassen.
Die Einzelnen Ausgangsgrößen 22, 24, 26, 28 des Ablaufprozess Y (z.B. komponentenspezifische Leistungsaufnahme, komponentenspezifische Vibrationsdaten, komponentenspezifische Temperaturdaten, komponentenspezifische Geräuschemissionsdaten, Lagedaten einzelner Komponenten, oder dergleichen) können für den Nutzer des Ablaufprozess Y und/oder für die Vorrichtung 50 nicht zugänglich sein und somit für die Analyse des Ablaufprozesses Y nicht zur Verfügung stehen. Um dennoch den Ablaufprozess Y analysieren zu können, können die Prozessdaten 20, 20', 20" aufgezeichnet und gemäß dem Verfahren 100 zum Analysieren eines Ablaufprozesses analysiert werden.
2 zeigt einen schematischen Ablauf eines Verfahrens 100 zum Analysieren eines Ablaufprozesses. Das Verfahren umfasst die Schritte (a.) des Aufzeichnens 110 von Prozessdaten, optional des automatisierten Bestimmens 115 der Periodendauer des Ablaufprozesses, (b.) des Bestimmens 120 von Phasengrenzen, optional des automatisierten Bestimmens 125 der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse, (c.) des Identifizierens 130 eines sich wiederholenden Teilprozesses, (d.) des Bestimmens 140 einer Referenzgröße, (e.) des Aufzeichnens 150 von Prozessdaten und (f.) des Vergleichens 160 der aufgezeichneten Prozessdaten, um Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen. Somit kann durch Betrachtung der Prozessdaten 20, 20', 20" - auch ohne Kenntnis der Ausgangsgrößen 22, 24, 26, 28 - der Ablaufprozess Y analysiert werden.
3 zeigt eine exemplarische Darstellung von Prozessdaten 20 eines Ablaufprozesses Y, die während eines Zeitraums T_ref (Referenzeitraum) und/oder einer Zeitdauer T_mes (Messzeitraum) aufgezeichnet wurden. Zudem zeigt 3 die Ausgangsgrößen 22 und 24, welche beispielsweise die Leistungsaufnahme einzelner Komponenten - wie einzelner Aktuatoren - einer Industrieanlage im zeitlichen Verlauf darstellen. Verfahrensgemäß werden die Prozessdaten 20, die beispielsweise den zeitlichen Verlauf der Gesamtleistungsaufnahme der Industrieanlage darstellen, aufgezeichnet. Die Ausgangsgrößen 22 und 24, die beispielsweise je den zeitlichen Verlauf einer komponentenspezifischen Leistungsaufnahme einer Komponente der Industrieanlage darstellen, werden nicht aufgezeichnet und stehen somit für die Analyse des Ablaufprozesses Y nicht zur Verfügung. Basierend auf den während des Referenzeitraums T_ref aufgezeichneten Prozessdaten 20 werden Phasengrenzen automatisiert bestimmt und sich wiederholende Teilprozesse identifiziert. Weiterhin wird zumindest eine Referenzgröße für jeden identifizierten, sich wiederholenden Teilprozess bestimmt. Entsprechend können während eines Messzeitraums T_mes , der dem Referenzeitraums T_ref nachfolgt, weitere Prozessdaten aufgezeichnet werden. Auch diese Prozessdaten würden in dem obigen Beispiel den zeitlichen Verlauf der Gesamtleistungsaufnahme der Industrieanlage darstellen. Verfahrensgemäß wird das erneute Auftreten eines identifizierten Teilprozesses erkannt. Die während des Messzeitraums T_mes aufgezeichneten Prozessdaten können dann mit einer zuvor bestimmten Referenzgröße des entsprechenden identifizierten Teilprozesses verglichen werden, um Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen.
Insbesondere können die aufgezeichneten Prozessdaten Summensignale sein, wie beispielsweise Gesamtleistungsaufnahmedaten des Ablaufprozesses. Die Nutzung von Summensignalen ermöglicht die Analyse von Ablaufprozessen, ohne explizit Zugang zu Ausgangsgrößen 22, 24 zu haben, welche beispielsweise den zeitlichen Verlauf einer komponentenspezifischen Leistungsaufnahme einer Komponente der Industrieanlage darstellen.
4 zeigt eine exemplarische Darstellung von Prozessdaten 20, 20' eines weiteren Ablaufprozesses Y. Diese exemplarische Darstellung soll das automatische Bestimmen der Phasengrenzen basierend auf dem Change Point Detection Verfahren beispielhaft illustrieren. Dazu werden die die aufgezeichneten Prozessdaten 20, 20' (Signal) in Phasen (d.h. Teilprozesse y_tk..tk+1 ) eingeteilt. Die Phasengrenzen werden durch t₀ ...t₃ beschrieben. Zur Bestimmung der Phasengrenzen muss die Summe aller Kosten c(yt_o..t₂) des Signalverlaufs $V (t; y) = \sum_{k = 0}^{3} (c (y_{t_{k} .. t_{k + 1}}))$
durch Variierung der Phasengrenzen t_K minimiert werden. Die Kostenfunktionen messen beispielsweise die Abweichung des Signals zu seinem Mittelwert (hier y_o,ref, y_1,ref, y_z,ref) zwischen zwei benachbarten Phasengrenzen. Kostenfunktionen für weitere Merkmale oder deren Kombination können ebenfalls genutzt werden. Die Phasengrenzen ergeben sich durch die Minimierung der Funktion V(t; y). In 4 ist in ein Signal dargestellt, das die Prozessdaten 20, die während eines Referenzeitraums T_ref aufgezeichnet wurden, repräsentiert. Ebenso kann das dargestellte Signal Prozessdaten 20' repräsentieren, die während eines Messzeitraums T_mes aufgezeichnet wurden. Das dargestellte Signal 20, 20' nimmt in dem gezeigten Beispiel der 4 drei Werte an. Wenn die Kostenfunktionen die Abweichungen zum Mittelwert zwischen zwei benachbarten Phasengrenzen messen, wird ein Minimum der Funktion V(t; y) angenommen, wenn die Grenzen t_k so gewählt werden, dass sie genau bei den Zeitpunkten liegen, an denen das Signal seinen Wert ändert. Dies ist der Fall zwischen t₀ und t₁ für y_t,o..t,1,ref zwischen t₁ und t₂ für y_t,1..t,2,ref und zwischen t₂ und T (bzw. t₃) für y_{t,2..t,o+T,ref}. Die automatisch bestimmten Phasengrenzen sind somit t₀ , t₁, und t₂.
Die 5A bis 5C zeigen jeweils eine exemplarische Darstellung von Prozessdaten 20 eines weiteren Ablaufprozesses Y. Die Prozessdaten 20 können beispielsweise den zeitlichen Verlauf der Gesamtleistungsaufnahme einer Industrieanlage während des Ablaufprozesses Y repräsentieren. Jeweils links ist das Rohsignal der aufgezeichneten Prozessdaten dargestellt. Rechts sind die Prozessdaten nach der Analyse gemäß der Verfahrensschritte (b.) und (c.), d.h. nach dem automatischen Bestimmen 120 der Phasengrenzen t₀ ..., t_k und dem Identifizieren 130 zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses y_t,k..t,k+1 dargestellt. Die jeweiligen (Roh-)signale sind verrauschte Signale, wobei 5A ein Signal mit sprunghaften Änderungen des Mittelwerts, 5B ein zackenartiges Signal und 5C ein gemischtes Signal zeigt. Diese Signale sind als Eingangsdaten (Prozessdaten) zur Analyse des Ablaufprozesses geeignet.
6 zeigt ein exemplarisches Beispiel für die der automatisierten Bestimmung der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse zugrundeliegende Berechnung einer Differenz zwischen einer Referenzverteilung und einem normalisieren Gain-Werts $g a i n_{K}^{n o r m},$
wie er bereits oben beschrieben wurde.
Die 7A bis 7D zeigen jeweils eine exemplarische Darstellung eines zeitlichen Verlaufs der Prozessstabilität S für die Teilprozesse y_t,o..t,1, y_t,1..t,2 , y_t,2..t,o+T. Die Prozessstabilität kann beispielsweise auf einer Skala von 0 bis 1 bewertetet werden. Der Wert 1 entspricht in diesem Fall einer Soll-Prozessstabilität, die initial, beispielsweise bei der Aufnahme der Prozessdaten im Referenzeitraum T_ref , bestimmt wurde. Wird eine Abweichung vom Normbetrieb festgestellt, beispielsweise durch Vergleich der Vergleichsgröße mit der entsprechenden Referenzgröße, kann die Prozessstabilität für den entsprechenden und zu bewertenden Teilprozess mit einem Wert kleiner 1 bewertet werden.
Die in den 7A bis 7D dargestellten zeitlichen Verläufe der Prozessstabilität S für die Teilprozesse y_t,o..t,1, y_t,1..t,2 , y_t,2..t,0+T sind über einen langen Zeitraum t>>T aufgenommen. Jeder Punkt eines zeitlichen Verlaufs repräsentiert die Prozessstabilität eines entsprechenden Teilprozesses y_t,o..t,1, y_t,1..t,2 , y_t,2..t,0+T, wie sie nach Durchlaufen (und Erkennen) des jeweiligen Teilprozesses bewertet wurde.
Zudem ist in den 7A bis 7D ein unterer Schwellenwert Smin der Prozessstabilität S eingezeichnet. Wird die Prozessstabilität S nach Durchlaufen (und Erkennen) des jeweiligen Teilprozesses größer bewertet als S_min , so liegt keine Abweichung bzw. eine tolerierbare Abweichung vom Normbetrieb vor. Unterschreitet die Prozessstabilität S des Ablaufprozesses und/oder Teilprozesses diesen vordefinierten unteren Schwellenwert S_min , kann beispielsweise der Ablaufprozess und/oder Teilprozess gestoppt, eine Wartung veranlasst und/oder ein Wartungsintervall angepasst werden.
In 7A liegt die Prozessstabilität S für alle Teilprozesse y_t,0..t,1, y_t,1..t,2 ,y_t,2..t,0+T oberhalb des unteren Schwellenwert S_min . Folglich weicht keiner der Teilprozesse y_t,o..t,1, y_t,1..t,2 , y_t,2..t,0+T vom Normbetrieb ab bzw. es liegt allenfalls eine tolerierbare Abweichung vom Normbetrieb vor. Die (Teil-)Prozessqualität und (Teil-)Prozessstabilität kann mit gut bewertet werden.
In 7B weicht die Prozessstabilität S für den Teilprozess y_t,i..t,2 vom Normbetrieb ab, d.h. die Prozessstabilität S liegt zumindest teilweise unterhalb des Schwellenwertes Smin. Insbesondere sinkt die Prozessstabilität S für den Teilprozess y_t,i..t,2 mit fortlaufender Beobachtungsdauer t. Die Art der Abweichung (hier: Drift) kann klassifiziert und an den Nutzer ausgegeben werden. Das Auftreten einer Abweichung der Art „Drift“ kann beispielsweise auf den Verschleiß einer Komponente hindeuten, welche während des Teilprozesses y_t,i..t,2 in Betrieb ist.
Auch in 7C weicht die Prozessstabilität S für den Teilprozess y_t,2..t,0+T vom Normbetrieb ab. Hier kommt es zu keinem langsamen abdriften der Prozessstabilität S (wie bei 7B), sondern es tritt eine plötzliche Änderung auf. Die Art der Abweichung (hier: Shift) kann klassifiziert und an den Nutzer ausgegeben werden. Das Auftreten einer Abweichung der Art „Shift“ kann beispielsweise auf eine plötzliche Beschädigung einer Komponente hindeuten, welche während des Teilprozesses y_t,2..t,0+T in Betrieb ist.
In 7D zeigt einen beispielhaften vierten Fall. Hier tritt eine „Anomalie“ bei der Bewertung der Prozessstabilität S für den Teilprozess y_t,2..t,o+Tauf. Die Art der Abweichung (hier: Anomalie) kann klassifiziert und an den Nutzer ausgegeben werden. Das Auftreten einer Abweichung der Art „Anomalie“ kann beispielsweise auf einen nicht optimal eingestellten Ablauf- bzw. Teilprozess hindeuten. Beispielsweise kommt es zu einer Kollision oder einem „verhaken“ von beteiligten Komponenten. Ebenso kann eine Abweichung der Art „Anomalie“ auf einen baldigen Ausfall einer Komponente hindeuten.
Typischerweise wird eine erkannte Abweichung und/oder die Art der erkannten Abweichung an den Nutzer des Ablaufprozesses ausgegeben. Dieser kann dann die Interpretation der Prozessdaten, der Vergleichsgröße und/oder der Prozessstabilität, insbesondere des zeitlichen Verlaufs der Prozessstabilität vornehmen, um Rückschlüsse auf die Abweichung vom Normbetrieb, die Art der Abweichung vom Normbetrieb und/oder die Ursache für die Abweichung vom Normbetrieb für den gesamten Ablaufprozess und/oder einzelne Teilprozesse ziehen zu können.
Die Beurteilung der (Teil-)Prozessqualität und -stabilität kann durch die vorliegende Erfindung vereinfacht werden. Dies kann separat für jeden Teilprozess und/oder für den gesamten Ablaufprozess erfolgen. Insbesondere müssen zur Beurteilung der (Teil-)Prozessqualität keine rohen Sensordaten interpretiert werden.
Bezugszeichenliste

Y: Ablaufprozesses
y_t,k..t,k+1: Teilprozess
t₀,...,t_k: Phasengrenzen
y_{t,k..t,k+1,ref}: Referenzgröße
y_{t,k..t,k+1,comp}: Vergleichsgröße
S: Prozessstabilität
S_min: unterer Schwellenwert der Prozessstabilität
T_ref: Referenzeitraum
T_mes: Messzeitraum
T: Periodendauer
20, 20', 20": Prozessdaten
22, 24, 26, 28: Ausgangsgrößen
50: Vorrichtung
52: Sensoranordnung
100: Verfahren
110: Aufzeichnen von Prozessdaten
115: Automatisiertes Bestimmen der Periodendauer
120: Bestimmen von Phasengrenzen
125: Automatisiertes Bestimmen der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse
130: Identifizieren eines sich wiederholenden Teilprozesses
140: Bestimmen einer Referenzgröße
150: Aufzeichnen von Prozessdaten
160: Vergleichen der aufgezeichneten Prozessdaten

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

EP 2946568 A1 [0005]

Claims

Verfahren (100) zum Analysieren eines Ablaufprozesses (Y), wobei der Ablaufprozess (Y) zumindest einen sich wiederholenden Teilprozess (y_t,k..t,k+1) aufweist, und wobei das Verfahren (100) die folgenden Schritte umfasst: a. Aufzeichnen (110) von Prozessdaten (20) des Ablaufprozesses (Y), über einen Referenzzeitraum (T_ref); b. Automatisches Bestimmen (120) von Phasengrenzen (t₀,..., t_K) basierend auf den aufgezeichneten Prozessdaten (20), c. Identifizieren (130) zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses (y_t,k..t,k+1), welcher durch zwei benachbarte Phasengrenzen (t_k, t_k+1) in seiner Dauer zeitlich begrenzt ist; d. Bestimmen (140), zumindest einer Referenzgröße (y_{t,k..t,k+1,ref}) für jeden identifizierten, sich wiederholenden Teilprozess (y_t,k..t,k+1) aus den im Zeitraum (T_ref) aufgezeichneten Prozessdaten (20); e. Aufzeichnen (150) von Prozessdaten (20', 20") des Ablaufprozesses (Y), über einen dem Referenzzeitraum (T_ref) nachfolgenden Zeitraum (T_mes) und wiederholen der Schritte b. und c., um das erneute Auftreten eines identifizierten Teilprozesses zu erkennen; f. Vergleichen (160) der aufgezeichneten Prozessdaten (20', 20") des erkannten Teilprozesses (y_t,k..t,k+1) mit der zumindest einen Referenzgröße (y_{t,k..t,k+1,ref}) des entsprechenden identifizierten Teilprozesses, um Abweichungen von einem Normbetrieb festzustellen.
Verfahren (100) nach Anspruch 1, wobei der Ablaufprozesses (Y) ein zyklischer Ablaufprozess ist, und wobei der Referenzzeitraum (T_ref) zumindest eine, bevorzugt zumindest zwei, Periodendauern (T) des zyklischen Ablaufprozesses (Y) umfasst, wobei das Verfahren insbesondere zusätzlich den folgenden Schritt umfasst: Automatisiertes Bestimmen (115) der Periodendauer (T).
Verfahren (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Verfahren zusätzlich den folgenden Schritt umfasst: Automatisiertes Bestimmen (125) der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse (y_t,k..t,k+1) während einer Periodendauer (T) oder einer Ablaufdauer des Ablaufprozesses.
Verfahren (100) nach Anspruch 3, wobei das automatisierte Bestimmen (125) der Anzahl der sich wiederholenden Teilprozesse (y_t,k..t,k+1) zumindest die Berechnung einer Differenz zwischen einer Referenzverteilung und einem normalisieren Gain-Werts und/oder die Auswertung zumindest einer Kostenfunktion umfasst.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Steuerprogramm des Ablaufprozesses (Y) und/oder genaue Prozessphasen des Ablaufprozesses (Y) zu Beginn der Analyse des Ablaufprozesses für eine Vorrichtung, welche zum Analysieren des Ablaufprozesses eingerichtet ist, unbekannt sind.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Prozessdaten (20, 20', 20") Sensordaten, insbesondere Summensignale von Sensorsignalen, insbesondere bevorzugt ausschließlich, Gesamtleistungsaufnahmedaten des Ablaufprozesses und/oder Vibrationsdaten einer Industrieanlage sind.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei zum automatischen Bestimmen (120) von Phasengrenzen eines Ablaufprozesses (Y) und zum Identifizieren (130) zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses (y_t,k..t,k+1) des Ablaufprozesses (Y) unterschiedliche Suchmethoden und Kostenfunktionen genutzt werden.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Schritt des automatischen Bestimmens von Phasengrenzen (120) mit Hilfe von Change Point Detection Verfahren durchgeführt wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die zumindest eine Referenzgröße eines Teilprozesses zumindest eine der folgenden Größen aufweist: Mittelwert, Standardabweichung, Varianz.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Identifizieren (130) zumindest eines sich wiederholenden Teilprozesses (y_t,k..t,k+1) das Identifizieren ähnlicher Kurvenverläufe der Prozessdaten umfasst, wobei ähnliche Kurvenverläufe vorzugsweise eine bestimmte Abfolge von positiven und/oder negativen Anstiegen innerhalb vorbestimmter Toleranzbereiche aufweisen.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Verfahren weiterhin das Bestimmen zumindest einer Vergleichsgröße (y_{t,k..t,k+1,comp}) für den erkannten Teilprozess (y_t,k..t,k+1) umfasst, und wobei das Vergleichen (160) ein Vergleichen der zumindest einen Vergleichsgröße (_{Yt,k..t,k+1,comp}) des erkannten Teilprozesses mit der zumindest einen Referenzgröße (y_{t,k..t,k+1,ref}) eines entsprechenden Teilprozesses umfasst, und wobei die Vergleichsgröße (y_{t,k..t,k+i,comp}) eines Teilprozesses zumindest eine der folgenden Größen aufweisen kann: Mittelwert, Standardabweichung, Varianz.
Verfahren (100) nach dem vorhergehenden Anspruch, wobei das Vergleichen (160) ein Vergleichen des Werts der zumindest einen Vergleichsgröße (y_{t,k..t,k+1,comp}) zum aktuellen Zeitpunkt mit einem Wert der entsprechenden Referenzgröße (y_{t,k..t,k+1,ref}) zu einem früheren Zeitpunkt beinhaltet und/oder ein Vergleichen des Werts der zumindest einen Vergleichsgröße (y_{t,k..t,k+1,comp}) des erkannten Teilprozesses (y_t,k..t,k+1) mit dem Wert dieser Vergleichsgröße eines weiteren entsprechenden Teilprozesseses (y_t,k..t,k+1) während derselben Periode des Ablaufprozesses (Y).
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Normbetrieb durch die Referenzgröße (y_{t,k..t,k+1,ref}) und einen vorbestimmten Toleranzbereich der Referenzgröße (y_t,k..t,k+1) für jeden identifizierten Teilprozesses bestimmt wird.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, weiterhin aufweisend: Bewertung der Prozessstabilität (S), des Ablaufprozesses und/oder zumindest eines Teilprozesses, basierend auf einer Ermittelten Abweichung vom Normbetrieb.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, weiterhin aufweisend: Darstellen der Ergebnisse des Vergleichs auf einer Benutzerschnittstelle und/oder Weiterleiten dieser Ergebnisse an eine weitere Steuerung.
Verfahren (100) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, weiterhin aufweisend: Identifizieren der Art der Abweichung vom Normbetrieb.
Vorrichtung (50), zum Analysieren eines Ablaufprozesses (Y), wobei die Vorrichtung (50) zumindest eine Sensoranordnung (52) zum Aufzeichnen von Prozessdaten (20, 20', 20") des Ablaufprozesses (Y) umfasst, und wobei die Vorrichtung (50) dazu eingerichtet ist, ein Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 17 auszuführen.
Vorrichtung (50) nach Anspruch 17, wobei die Sensoranordnung (52) einen Stromsensor, einen Leistungsaufnahmesensor und/oder ein Vibrationssensor umfasst.
Computerprogram, umfassend Programmanweisungen, die von zumindest einem Prozessor ausgeführt werden können, und die den Prozessor dazu veranlassen eine Vorrichtung gemäß einem Verfahren gemäß einem der Ansprüche 1 bis 16 zu steuern.