DE102020126355A1 - Verfahren zum Betreiben einer Maschine in einer Verarbeitungsanlage für Behälter und Maschine zur Behandlung von Behältern - Google Patents

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Abstract

Verfahren (100) zum Betreiben einer Maschine (200, 300, 400, 500) in einer Verarbeitungsanlage für Behälter (20), insbesondere Getränkebehälter, wobei die Behälter (20) mit der Maschine (200, 300, 400, 500) verarbeitet und/oder transportiert (101), wobei während der Verarbeitung und/oder des Transports wenigstens ein Eingangssignal und wenigstens ein Ausgangssignal der Maschine (200, 300, 400, 500) erfasst werden (102), wobei basierend auf dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal ein Selbstidentifikationsmodell der Maschine (200, 300, 400, 500) ermittelt wird (103), das wenigstens einen aktuellen Betriebspunkt der Maschine (200, 300, 400, 500) abbildet, wobei mit dem Selbstidentifikationsmodell wenigstens ein Maschinenparameter der Maschine (200, 300, 400, 500) und/oder einer nachfolgenden Maschine automatisch konfiguriert oder optimiert wird (105), und/oder wobei mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose der Maschine (200, 300, 400, 500) automatisch durchgeführt wird (106).

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Maschine in einer Verarbeitungsanlage für Behälter mit den Merkmalen des Oberbegriffs von Anspruch 1 und eine Maschine zur Behandlung von Behältern mit den Merkmalen des Oberbegriffs von Anspruch 10.
  • Üblicherweise werden mit derartigen Verfahren und Maschinen Behälter verarbeitet und/oder transportiert. Beispielsweise kann es sich bei einer derartigen Maschine um eine Behälterherstellungsmaschine, einen Füller, einen Verschließer, einen Rinser, eine Etikettiermaschine, eine Behälterinspektionsmaschine, eine Direktdruckmaschine, einen Transporteur, einen Palettierer, eine Verpackungsmaschine, einen Roboter, ein autonomes Transportfahrzeug und/oder eine Pumpe handeln, die in der Verarbeitungsanlage betrieben wird, insbesondere in einer Getränkeverarbeitungsanlage. Bei derartigen Verfahren werden üblicherweise Behälter hergestellt, mit einem fließfähigen Produkt befüllt, verschlossen, transportiert und/oder als Gebinde verpackt. Bei dem fließfähigen Produkt kann es sich beispielsweise um ein Lebensmittelprodukt, wie ein Getränk handeln. Denkbar sind jedoch auch flüssige Medikamente, Kosmetik- oder Reinigungsprodukte.
  • Üblicherweise werden Maschinenparameter derartiger Maschinen bei einer Inbetriebnahme oder Umrüstung auf einen bestimmten Behältertyp eingestellt und dann während des Betriebs nicht mehr verändert.
  • Nachteilig dabei ist, dass sich die Maschinenparameter auf einen Betriebszustand der Maschine bei der Inbetriebnahme bzw. Umrüstung beziehen, sich jedoch das Verhalten der Maschine verändern kann, beispielsweise aufgrund eines Verschleißes oder eines geänderten Massenstroms. Dadurch kann es zu Abweichungen des aktuellen Betriebspunkts von dem gewünschten Soll-Verhalten kommen, so dass die Maschine weniger effizient arbeitet.
  • Die WO 2017/186708 A1 offenbart ein Verfahren zum Optimieren des Abfüllens eines Behälters, wobei der eingestellte Füllparameter basierend auf einem Algorithmus variiert wird, um eine Gesamtfülldauer zu optimieren. Als Algorithmus wird ein selbstlernender Algorithmus vorgeschlagen, bei welchem selbstlernende Strukturen in der Art eines neuronalen Netzwerkes vorgesehen sind.
  • Auch bei diesem Verfahren ist nachteilig, dass die Berechnung und Optimierung vor dem Wechsel auf ein neues Produkt erfolgt, und dass der aktuelle Betriebspunkt der Maschine unberücksichtigt bleibt. Zudem erfordert ein derartig selbstlernender Algorithmus eine hohe Rechenleistung.
  • Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher, ein Verfahren zum Betreiben einer Maschine in einer Verarbeitungsanlage für Behälter und eine Maschine zur Behandlung von Behältern bereitzustellen, die effizienter und zuverlässiger arbeiten.
  • Zur Lösung dieser Aufgabenstellung stellt die Erfindung ein Verfahren zum Betreiben einer Maschine in einer Verarbeitungsanlage für Behälter mit den Merkmalen des Anspruchs 1 bereit. Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind in den Unteransprüchen genannt.
  • Dadurch, dass während der Verarbeitung und/oder des Transports das wenigstens eine Eingangssignal und das wenigstens eine Ausgangssignal der Maschine erfasst werden und darauf basierend das Selbstidentifikationsmodell der Maschine ermittelt wird, das den wenigstens einen aktuellen Betriebspunkt der Maschine abbildet, kann das reale Verhalten der Maschine zum aktuellen Betriebspunkt in dem Selbstidentifikationsmodell modelliert werden. Folglich spiegelt das Selbstidentifikationsmodell beispielsweise einen nach der Inbetriebnahme oder Umrüstung auftretenden Verschleiß entsprechend wieder. Dadurch, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell der wenigstens eine Maschinenparameter der Maschine und/oder der nachfolgenden Maschine automatisch konfiguriert oder optimiert wird, kann dabei der aktuelle Betriebspunkt der Maschine entsprechend berücksichtigt werden. Zusätzlich oder alternativ ist es möglich, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose der Maschine automatisch durchgeführt wird. Dadurch kann beispielsweise bestimmt werden, ob der Verschleiß ein zulässiges Maß überschreitet und eine Wartung durchgeführt werden muss.
  • Das Verfahren kann in der Verarbeitungsanlage durchgeführt werden. Die Verarbeitungsanlage kann eine Getränkeverarbeitungsanlage umfassen oder sein. Mit derartigen Verarbeitungsanlagen werden üblicherweise Behälter hergestellt, mit einem fließfähigen Produkt befüllt, verschlossen, transportiert und/oder als Gebinde verpackt. Bei dem fließfähigen Produkt kann es sich beispielsweise um ein Lebensmittelprodukt, wie ein Getränk handeln. Denkbar sind jedoch auch Kosmetik- oder Reinigungsprodukte.
  • Behälter können dazu vorgesehen sein, Getränke, Nahrungsmittel, Hygieneartikel, Pasten, chemische, biologische und/oder pharmazeutische Produkte aufzunehmen. Die Behälter können als Flaschen, insbesondere als Kunststoffflaschen, als Glasflaschen oder (Metall-) Dosen ausgebildet sein. Bei Kunststoffflaschen kann es sich im speziellen um PET-, PEN-, HD-PE- oder PP-Flaschen handeln. Ebenso kann es sich um biologisch abbaubare Behälter oder Flaschen handeln, deren Hauptbestandteile aus nachwachsenden Rohstoffen, wie zum Beispiel Zuckerrohr, Weizen oder Mais bestehen. Denkbar ist, dass die Behälter mit einem Verschluss versehen sind.
  • Die Maschine kann eine Behälterherstellungsmaschine, einen Füller, einen Verschließer, einen Rinser, eine Etikettiermaschine, eine Behälterinspektionsmaschine, eine Direktdruckmaschine, einen Transporteur, einen Palettierer, eine Verpackungsmaschine, einen Roboter, ein autonomes Transportfahrzeug und/oder eine Pumpe umfassen. Die Maschine kann eine Verarbeitungseinheit und/oder eine Transporteinheit umfassen, um die Behälter zu verarbeiten und/oder zu transportieren. Denkbar ist auch, dass die Maschine ein Fahrzeug zum Transport der Behälter und/oder von Rüstkomponenten der Maschine umfasst, insbesondere ein autonom fahrendes Fahrzeug.
  • Mit „Verarbeiten der Behälter“ kann hier gemeint sein, dass die Behälter hergestellt, gereinigt, gefüllt, verschlossen, etikettiert, inspiziert, mit einem Direktdruck versehen, auf einer Transportpalette angeordnet und/oder zu einem Gebinde verpackt werden. „Transport der Behälter“ kann hier bedeuten, dass die Behälter von einer vorangegangenen Maschine zu der Maschine transportiert werden. Ebenso kann dies bedeuten, dass die Behälter von der Maschine zu einer nachfolgenden Maschine transportiert werden.
  • Das wenigstens eine Eingangssignal und/oder das wenigstens eine Ausgangssignal kann ein analoges oder digitales, elektrisches Signal umfassen, beispielsweise von einem Sensor, einer Eingabeeinheit und/oder von einer Maschinensteuerung. Beispielsweise kann das wenigstens eine Eingangssignal ein vorgegebener, zeitlicher Verlauf eines elektrischen Stroms für einen Antrieb und das wenigstens eine Ausgangssignal das elektrische Signal eines Beschleunigungssensors umfassen, mit dem eine Bewegungskurve der Maschine beim Transport der Behälter erfasst wird. Denkbar ist auch, dass das wenigstens eine Eingangssignal eine Steuerungskennlinie umfasst. Die Steuerungskennlinie kann beispielsweise in einem Computersystem, insbesondere einer Maschinensteuerung der Maschine als digitale Daten vorliegen. Anders ausgedrückt, können der Maschine mit dem wenigstens einen Eingangssignal Werte vorgegeben werden, um die Verarbeitung und/oder den Transport zu steuern. Entsprechend können mit dem wenigstens einen Ausgangssignal Werte erfasst werden, wie die Maschine auf das wenigstens eine Eingangssignal reagiert. Das wenigstens eine Eingangssignal und/oder das wenigstens eine Ausgangssignal können zeitabhängige Werte umfassen.
  • Das Selbstidentifikationsmodell kann ein mathematisches Modell sein, um das Übertragungsverhalten des wenigstens einen Eingangssignals zum wenigstens einen Ausgangssignal abzubilden. Vorzugsweise kann das Selbstidentifikationsmodell derart ausgebildet sein, dass es eine Veränderung des wenigstens einen Ausgangssignals aufgrund einer Veränderung des wenigstens einen Eingangssignals voraussagt. Beispielsweise kann das wenigstens eine Ausgangssignal durch den wenigstens einen Maschinenparameter verändert sein. Dadurch ist es möglich, die Auswirkung einer Änderung des wenigstens einen Maschinenparameters auf das Verhalten der Maschine vorauszusagen.
  • Mit dem „aktuellen Betriebspunkt der Maschine“ kann ein Betriebszustand bei der Verarbeitung und/oder dem Transport der Behälter gemeint sein. Beispielsweise kann es sich um einen Betriebszustand bei der Verarbeitung eines bestimmten Behältertyps handeln. Denkbar ist auch, dass damit die Verarbeitung und/oder der Transport eines bestimmten Behälterstroms gemeint ist.
  • Bei der Konfiguration oder Optimierung kann mit einem Startwert des wenigstens einen Maschinenparameters wenigstens ein Eingabewert für das Selbstidentifikationsmodell der Maschine bestimmt werden. Anschließend kann mit dem Selbstidentifikationsmodell daraus wenigstens ein Ausgabewert bestimmt werden, der das Verhalten der Maschine voraussagt. Anschließend kann der wenigstens eine Maschinenparameter in der Art variiert werden, dass die Maschine ein gewünschtes oder optimiertes Verhalten zeigt.
  • Denkbar ist auch, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell die Diagnose der Maschine automatisch durchgeführt wird. Beispielsweise kann wenigstens ein Kennwert der Maschine aus dem Selbstidentifikationsmodell bestimmt werden, um einen Rückschluss auf eine Fehlerart oder eine Verschleißerscheinungen im aktuellen Betriebspunkt zu ermöglichen.
  • Das Selbstidentifikationsmodell kann kontinuierlich während des Betriebs der Maschine ermittelt werden. Dadurch kann kontinuierlich ein digitales Abbild der Maschine erstellt und so gewährleistet werden, dass der wenigstens eine Maschinenparameter und/oder die Diagnose der Maschine immer aktuell sind. Zudem kann so auf kurzfristige Änderungen des Betriebspunktes der Maschine reagiert werden. Dabei können das wenigstens eine Eingangssignal und das wenigstens eine Ausgangssignal kontinuierlich erfasst werden. Denkbar ist auch, dass das Selbstidentifikationsmodell kontinuierlich erfasst wird, um verschiedene Betriebspunkte der Maschine abzubilden.
  • Das Selbstidentifikationsmodell kann eine oder mehrere Selbstidentifikationsgleichungen umfassen, insbesondere eine lineare inhomogene Differentialgleichung und/oder eine Differenzengleichung. Dadurch kann das Selbstidentifikationsmodell besonders einfach bestimmt werden. Beispielsweise kann die lineare inhomogene Differentialgleichung die Form b 3 ∗ y ⃛ + b 2 ∗ y ¨ + b 1 ∗ y ˙ + b 0 ∗ y = a 0 ∗ u
    Figure DE102020126355A1_0001
    aufweisen, wobei y das wenigstens eine Eingangssignal und u das wenigstens eine Ausgangssignal umfasst, und wobei bo, b1, b2, b3 und a0 Koeffizienten der linearen inhomogenen Differentialgleichung sind, die bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodells bestimmt werden. Die Bestimmung kann beispielsweis mittels einer linearen Regression erfolgen. Gleichung (1) beschreibt lediglich beispielhaft eine lineare inhomogene Differentialgleichung 3. Ordnung. Denkbar ist, dass die lineare inhomogene Differentialgleichung (1) vom hier dargestellten Grad 3 abweicht.
  • Die Differenzengleichung kann die Form
    Figure DE102020126355A1_0002
  • Aufweisen, wobei yk, yk-1, yk-2, yk-3 zeitlich diskretisierte Werte des wenigstens einen Ausgangssignals und uk, uk-1, uk-2, uk-3 zeitlich diskretisierte Werte des wenigstens einen Eingangssignals umfassen, und wobei
    Figure DE102020126355A1_0003
    die Koeffizienten der Differenzengleichung sind, die bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodells bestimmt werden. Dies kann beispielsweise durch eine Überführung der Koeffizienten b0, b1, b2, b3 und a0 der linearen inhomogenen Differentialgleichung in die Koeffizienten
    Figure DE102020126355A1_0004
    der Differenzengleichung geschehen. Beispielsweise offenbart die Druckschrift Lutz, H., & Wendt, W.: „Taschenbuch der Regelungstechnik“, Frankfurt am Main, 2007: Wissenschaftlicher Verlag Harri Deutsch ab Seite 540 ff. ein Überführungsverfahren, bei dem die lineare inhomogene Differentialgleichung in s-Übertragungsfunktionen transformiert, dazu die korrespondierenden z-Übertragungsfunktionen aus einer z-Transformationstabelle ermittelt und daraus die Differenzengleichung bestimmt wird. Gleichung (2) beschreibt lediglich beispielhaft eine Differenzengleichung 3. Ordnung. Denkbar ist, dass die Ordnung der Differenzengleichung (2) vom hier dargestellten Grad 3 abweicht.
  • Denkbar ist, dass eine Ordnung der Selbstidentifikationsgleichung schrittweise erhöht wird, wobei eine Gütefunktion und/oder ein Gütewert ermittelt wird, insbesondere wobei zur Ermittlung der Gütefunktion und/oder des Gütewerts eine Abweichung zwischen dem wenigstens einen Ausgangssignal und wenigstens einem auf Basis der Selbstidentifikationsgleichung simulierten Ausgangssignal bestimmt wird. Dadurch kann eine besonders günstige Ordnung der Selbstidentifikationsgleichung ermittelt werden, bei der das Verhalten der Maschine mit möglichst geringer Rechenleistung simuliert werden kann. Bei der Ordnung kann es sich um die Ordnung der Differentialgleichung und/oder der Differenzengleichung handeln.
  • Anders ausgedrückt, können bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodells aus dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal Koeffizienten der einen oder mehrerer Selbstidentifikationsgleichungen bestimmt werden. Denkbar ist auch, dass dabei eine Totzeit berücksichtigt wird. Die Totzeit kann eine Zeitdauer der Verzögerung der Maschine auf das Eingangssignal umfassen. Das heißt, die Maschine mit Totzeit reagiert beispielsweise nicht unmittelbar auf eine Veränderung des Eingangssignals. Die Reaktion auf die Veränderung kann um die Totzeit verzögert stattfinden.
  • Denkbar ist, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell auf betriebsbedingte Veränderung der Maschine geschlossen wird, und darauf mit der automatischen Konfiguration oder Optimierung des wenigstens einen Maschinenparameters zu reagieren und/oder die Diagnose der Maschine automatisch durchzuführen. Dadurch können mit dem Verfahren die betriebsbedingten Veränderungen der Maschine automatisch kompensiert werden.
  • Beispielsweise kann die betriebsbedingte Veränderung einen Verschleiß, einen veränderten Behälterdurchsatz und/oder eine veränderte Manipulationsmasse der Maschine umfassen, wobei sich dadurch das ermittelte Selbstidentifikationsmodell derart ändert, dass daraufhin mit dem geänderten Selbstidentifikationsmodell der wenigstens eine Maschinenparameter der Maschine und/oder der nachfolgenden Maschine automatisch angepasst wird. Beispielsweise kann sich ein Verschleiß besonders auf eine Drehgeschwindigkeit und auf eine Position der Behälter in der Maschine auswirken und damit auf y und ẏ. Folglich wären davon dann besonders die Koeffizienten b1 und b2 in der Gleichung (1) betroffen. Es kann also über ein Veränderungsmuster in den Koeffizienten des Selbstidentifikationsmodells auf eine bestimmte betriebsbedingte Veränderung geschlossen werden. Dadurch kann besonders zielführend auf die betriebsbedingte Veränderungen reagiert werden.
  • Der wenigstens eine Maschinenparameter kann einen Regelparameter, eine zugeführte Kunststoffmenge, eine Energiemenge, eine Trajektorie, Geschwindigkeit und/oder einen Aktionszeitpunkt umfassen. Anders ausgedrückt kann es sich bei dem wenigstens einen Maschinenparameter um eine Einstellung und/oder Vorgabe für den Betrieb der Maschine handeln.
  • Darüber hinaus stellt die Erfindung zur Lösung der Aufgabenstellung eine Maschine zur Behandlung von Behältern mit den Merkmalen des Anspruchs 10 bereit.
  • Die Maschine kann zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 - 9 ausgebildet sein. Die Maschine kann die zuvor in Bezug auf das Verfahren zum Betreiben der Maschine in der Verarbeitungsanlage für Behälter beschriebenen Merkmale, insbesondere nach einem der Ansprüche 1 - 9 sinngemäß umfassen.
  • Dadurch, dass die Maschine mit der Erfassungseinheit ausgebildet ist, um während der Verarbeitung und/oder des Transports das wenigstens ein Eingangssignal und das wenigstens eine Ausgangssignal der Maschine zur erfassen, können sie beispielsweise als digitale Signale aufgezeichnet werden. Dadurch, dass die Maschine die Selbstidentifikationseinheit umfasst, um basierend auf dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal das Selbstidentifikationsmodell der Maschine zu ermitteln, das den wenigstens einen aktuellen Betriebspunkt der Maschine abbildet, kann das reale Verhalten der Maschine zum aktuellen Betriebspunkt in dem Selbstidentifikationsmodell modelliert werden. Folglich spiegelt das Selbstidentifikationsmodell beispielsweise einen nach der Inbetriebnahme oder Umrüstung auftretenden Verschleiß korrekt wieder. Dadurch, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell der wenigstens eine Maschinenparameter der Maschine und/oder der nachfolgenden Maschine automatisch konfiguriert oder optimiert wird, kann dabei der aktuelle Betriebspunkt der Maschine entsprechend berücksichtigt werden. Zusätzlich oder alternativ ist es möglich, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose der Maschine automatisch durchgeführt wird. Dadurch kann beispielsweise bestimmt werden, ob der Verschleiß ein zulässiges Maß überschreitet und eine Wartung durchgeführt werden muss.
  • Denkbar ist, dass die Maschine ein Computersystem, insbesondere eine Maschinensteuerung mit der Erfassungseinheit und/oder der Selbstidentifikationseinheit umfasst. Dadurch kann das Selbstidentifikationsmodell vor Ort in der Maschine ermittelt werden. Denkbar ist, dass das Computersystem in der Maschine integriert oder räumlich davon abgesetzt ist. Die Erfassungseinheit kann beispielsweise einen Analog-/Digitalwandler umfassen, um analoge Signale von Sensoren zu erfassen. Denkbar ist, dass die Maschine die Sensoren umfasst, um das wenigstens eine Eingangssignal und das wenigstens eine Ausgangssignal zu messen. Das Computersystem kann eine CPU, eine Speichereinheit, eine Netzwerkschnittstelle, eine Eingabeeinheit, eine Ausgabeeinheit und/oder eine Steuerungseinheit zur Steuerung der Maschine umfassen. Die Erfassungseinheit und/oder die Selbstidentifikationseinheit können wenigstens teilweise als Computerprogrammprodukt mit Maschineninstruktionen in dem Computersystem implementiert sein, die, wenn sie ausgeführt werden, das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 - 9 wenigstens teilweise ausführen.
  • Weitere Merkmale und Vorteile Erfindung werden nachfolgend anhand den Figuren dargestellten Ausführungsbeispiele näher erläutert. Dabei zeigt:
    • 1 ein erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines Verfahrens zum Betreiben einer Maschine in einer Verarbeitungsanlage für Behälter als Flussdiagramm,
    • 2 ein erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel einer Behälterherstellungsmaschine in einer seitlichen Ansicht,
    • 3 ein weiteres, erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines Füllers in einer Draufsicht,
    • 4 ein weiteres, erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines autonomen Transportfahrzeugs in einer seitlichen Ansicht, und
    • 5 ein weiteres, erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines Palettierers in einer Draufsicht.
  • In der 1 ist ein erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines Verfahrens 100 zum Betreiben einer Maschine in einer Verarbeitungsanlage für Behälter als Flussdiagramm dargestellt. Das Verfahren 100 kann mit denen nachfolgend bezüglich der 2 - 5 beschriebenen Maschinen 200, 300, 400, 500 zur Behandlung von Behältern 20 durchgeführt werden.
  • Im Schritt 101 werden die Behälter mit der Maschine verarbeitet und/oder transportiert. Wie beispielsweise den 2 - 5 zu sehen ist, werden sie dabei hergestellt, befüllt, transportiert und/oder palettiert. Denkbar sind auch, dass sie bei der Verarbeitung verschlossen, gereinigt, etikettiert, inspiziert, mit einem Direktdruck bedruckt, verpackt und/oder mit einem Roboter behandelt werden.
  • Im Schritt 102 werden während der Verarbeitung und/oder des Transports wenigstens ein Eingangssignal und wenigstens ein Ausgangseingangssignal erfasst. Beispielsweise kann es sich bei dem wenigstens einen Eingangssignal um eine Steuerkurve eines zeitlichen Stromverlaufs für einen Antrieb der Maschine und bei dem wenigsten einen Ausgangssignal um eine gemessene Verarbeitungs- und/oder Transportgeschwindigkeit der Behälter handeln.
  • Anschließend wird im Schritt 103 basierend auf dem wenigstens ein Eingangssignal und dem wenigstens ein Ausgangssignal ein Selbstidentifikationsmodell der Maschine ermittelt. Dazu umfasst das Selbstidentifikationsmodell eine oder mehrere Selbstidentifikationsgleichungen, wie beispielsweise eine lineare inhomogene Differentialgleichung und/oder eine Differenzengleichung. Bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodells werden dann aus dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal Koeffizienten der einen oder mehreren Selbstidentifikationsgleichungen bestimmt.
  • Beispielsweise werden auf Basis der zuvor beschriebenen Steuerkurve des zeitlichen Stromverlaufs für den Antrieb und aus der gemessenen Verarbeitung- und/oder Transportgeschwindigkeit der Behälter über eine lineare Regression die Koeffizienten b0, b1, b2, b3 und a0 der Differentialgleichung (1) bestimmt. Denkbar ist auch, dass die Koeffizienten b0, b1, b2, b3 und a0 der Differentialgleichung (1) in die Koeffizienten
    Figure DE102020126355A1_0005
    der Differenzengleichung (2) überführt werden. Die Überführung erfolgt dabei mit dem oben bereits angesprochenen Überführungsverfahren aus der Druckschrift Lutz, H., & Wendt, W.: „Taschenbuch der Regelungstechnik“, Frankfurt am Main, 2007: Wissenschaftlicher Verlag Harri Deutsch ab Seite 540 ff.
  • Bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodells kann eine Totzeit berücksichtigt werden. Die Ermittlung der Totzeit der Maschine erfolgt dabei iterativ in dem Algorithmus der Selbstidentifikation. In einer Iteration wird das wenigstens eine gemessene Ausgangssignal um eine bestimmte Totzeit zeitlich verschoben. Im Anschluss wird ein Selbstidentifikationsmodell der Maschine identifiziert und das wenigstens eine Ausgangssignal wird simuliert. Durch einen Vergleich des simulierten und des gemessenen Ausgangssignals bzw. der simulierten und der gemessenen Ausgangssignale wird die Güte des für die in der Iteration festgelegte Totzeit ermittelten Modells berechnet. Die Güte eines Modells ist ein Maß für die Übereinstimmung des Selbstidentifikationsmodells mit der realen Maschine. Die Totzeit, die zu dem Selbstidentifikationsmodell mit der besten Güte führt, wird als resultierende Totzeit betrachtet.
  • Im Schritt 104 wird mit dem Selbstidentifikationsmodell auf betriebsbedingte Veränderungen an der Maschine rückgeschlossen, um darauf mit der automatischen Konfiguration oder Optimierung des wenigstens einen Maschinenparameters zu reagieren und/oder die Diagnose der Maschine automatisch durchzuführen. Beispielsweise kann die betriebsbedingte Veränderung einen Verschleiß, einen veränderten Behälterdurchsatz und/oder eine veränderte Manipulationsmasse der Maschine umfassen, wobei sich dadurch das ermittelte Selbstidentifikationsmodell derart ändert, dass daraufhin mit dem geänderten Selbstidentifikationsmodell der wenigstens eine Maschinenparameter der Maschine und/oder der nachfolgenden Maschine automatisch angepasst wird. Beispielsweise würde der Verschleiß bewirken, dass bei Einhaltung der zuvor genannten Steuerungskennlinie des zeitlichen Stromverlaufs für den Antrieb die tatsächliche Verarbeitungs- und/oder Transportgeschwindigkeit der Behälter sinkt. Dies würde sich entsprechend durch eine Veränderung bei den Koeffizienten b0, b1, b2, b3 und a0 der Differentialgleichung (1) auswirken. Entsprechend könnte dann von den veränderten Koeffizienten auf die betriebsbedingte Veränderung der Maschine rückgeschlossen werden.
  • Anschließend wird im Schritt 105 mit dem Selbstidentifikationsmodell mindestens ein Maschinenparameter der Maschine und/oder einer nachfolgenden Maschine automatisch konfiguriert oder optimiert. Beispielsweise könnten bei dem zuvor angesprochenen Verschleiß die Regelparameter einer PID-Regelung so angepasst werden, dass die Steuerkennlinie des zeitlichen Stromverlaufs für den Antrieb ohne Überschwinger besonders schnell in die gewünschte Verarbeitungs- und/oder Transportgeschwindigkeit der Behälter umgesetzt wird.
  • Denkbar ist auch, dass zusätzlich oder alternativ dazu im Schritt 106 die Diagnose der Maschine automatisch durchgeführt wird. Beispielsweise könnte bei einem zu hohen Verschleiß eine entsprechende Warnung auf einer Anzeige ausgegeben werden, sodass der Antrieb gewartet oder ersetzt werden kann.
  • In der 2 ist ein erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel einer Behälterherstellungsmaschine 200 in einer seitlichen Ansicht dargestellt. Sie umfasst einen Vorratsbehälter 213 für die Vorformlinge 10, einen Ofen 212 zum Erwärmen der Vorformlinge 10, eine Streckblaseinheit 211 mit dem Transporteur 214 und den daran angegliederten Streckblasformen 215, um die Behälter 20 aus den Vorformlingen 10 während des Transports herzustellen, und einen weiteren Transporteur 240, um die fertig hergestellten Behälter 20 mit der daran angegliederten Inspektionseinheit 230 zu inspizieren.
  • Darüber hinaus ist die Maschinensteuerung 220 zu sehen, die die Erfassungseinheit 221 umfasst, um während der Verarbeitung und des Transports das wenigstens eine Eingangssignal und das wenigstens eine Ausgangssignal der Maschine 200 zu erfassen. Beispielsweise kann als das wenigstens eine Eingangssignal eine zugeführte Kunststoffmenge, insbesondere die Menge an Vorformlingen 10 und als das wenigstens eine Ausgangssignal die mit der Inspektionseinheit 230 erfasste Flaschenqualität erfasst werden. Zur Erfassung des wenigstens einen Eingangssignals und/oder des wenigstens einen Ausgangssignals ist die Maschinensteuerung über die Verbindungsleitungen 250 mit den Einheiten 211, 212, 230 verbunden.
  • Des Weiteren ist zu sehen, dass die Maschinensteuerung 220 die Selbstidentifikationseinheit 222 umfasst, um basierend auf dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal ein Selbstidentifikationsmodell der Maschine 200 zu ermitteln, wobei mehrere Betriebspunkte beim Hochfahren der Behälterherstellungsmaschine 200 und dann bei der fortwährenden Produktion abgebildet werden.
  • Denkbar ist, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell ein optimaler Energieeinsatz als Maschinenparameter für die jeweiligen Betriebspunkte während des Hochfahrens und der fortwährenden Produktion ermittelt wird.
  • In der 3 ist ein weiteres, erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines Füllers 300 in einer Draufsicht dargestellt. Der Füller 300 umfasst eine Fülleinheit 310 mit dem Karussell 311 und den daran angegliederten Füllventilen 312. Die Behälter 20 werden während des Transports mit den Füllventilen 312 mit einem fließfähigen Produkt, insbesondere einem Getränk befüllt und die erreichte Füllhöhe mit der Inspektionseinheit 330 bestimmt.
  • Zu sehen ist auch, dass die Maschinensteuerung 320 über die Verbindungsleitungen 350 mit der Fülleinheit 310 und der Inspektionseinheit 330 verbunden ist.
  • Die Maschinensteuerung 320 umfasst zudem die Erfassungseinheit 321, um Drücke in den Füllventilen 312 als das wenigstens eine Eingangssignal und die Füllhöhe als das wenigstens eine Ausgangssignal zu erfassen.
  • Ferner ist die Maschinensteuerung 320 mit der Selbstidentifikationseinheit 322 ausgebildet, um basierend auf den Drücken der Füllventile 312 und den Füllhöhen der einzelnen Behälter 20 ein Selbstidentifikationsmodell des Füllers 300 zu ermitteln, beispielsweise beim fortwährenden Füllbetrieb.
  • Anschließend werden mit dem Selbstidentifikationsmodell Regelparameter optimiert, um besonders schnell die erforderliche Füllhöhe zu erreichen..
  • In der 4 ist ein weiteres, erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines autonomen Transportfahrzeugs 400 in einer seitlichen Ansicht zu sehen. Beispielsweise können damit die Behälter 20 zwischen zwei hier nicht dargestellten Behandlungsstationen transportiert werden. Zu sehen ist, dass das autonome Transportfahrzeug eine Antriebseinheit 410 umfasst, mit dem wenigstens ein Teil der Räder 440 angetrieben werden. Zudem umfasst das autonome Transportfahrzeug 400 eine Navigationseinheit 430, in der sowohl eine vorgegebene Fahrtroute abgelegt als auch entsprechende Sensoren vorhanden sind, um die tatsächlich gefahrene Fahrtroute und beispielsweise die aktuelle Fahrgeschwindigkeit zu erfassen.
  • Zu sehen ist auch die Maschinensteuerung 420, die mit der Erfassungseinheit 421 und der Selbstidentifikationseinheit 422 ausgebildet ist.
  • Mit der Erfassungseinheit 421 werden beispielsweise die vorgegebene Fahrtroute und die tatsächliche gefahren Fahrtroute als das wenigstens eine Eingangssignal bzw. als das wenigstens eine Ausgangssignal erfasst. Denkbar ist, dass dabei die Antriebsenergie für verschiedene Fahrtrouten als Betriebspunkte erfasst werden.
  • Mit der Selbstidentifikationseinheit 422 wird aus dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal ein Selbstidentifikationsmodell des autonomen Transportfahrzeugs 400 ermittelt, das die verschiedenen Betriebspunkte der Maschine abbildet.
  • Die Selbstidentifikationseinheit ist ferner dazu ausgebildet, mit dem Selbstidentifikationsmodell Regelparameter für die Steuerung der Antriebseinheit 410 derart zu optimieren, dass für die verschiedenen Betriebspunkte ein optimaler Energieeinsatz und eine minimale Abweichung zwischen vorgegebener und gefahrener Fahrtroute möglich ist.
  • Denkbar ist auch, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose des autonomen Fahrzeugs 400 erfolgt, beispielsweise kann aus dem Selbstidentifikationsmodell ein Rückschluss auf einem Verschleiß der Antriebseinheit 410 erfolgen.
  • In der 5 ist ein weiteres, erfindungsgemäßes Ausführungsbeispiel eines Palettierers 500 in einer Draufsicht dargestellt. Zu sehen ist, dass die Behälter 20 zunächst mit einem ersten Transporteur 550 in Transportrichtung T einem Sortiertisch 510 zugeführt werden, um dort die Behälter 20 Gruppen G anzuordnen. Dazu werden die Positionen der zunächst ungeordneten Behälter 20 mit der Kameraeinheit 540 erfasst. Anschließend werden die Behälter 20 mit den Robotern 511 aufgegriffen und in der Gruppe G zusammengestellt. Sie werden so gruppiert und mit dem Schieber 512 auf den zweiten Transporteur 560 abgeschoben. Dort wird dann die korrekte Gruppierung mit einer weiteren Kamera 530 inspiziert.
  • Des Weiteren ist die Maschinensteuerung 520 mit der Erfassungseinheit 521 zu sehen, mit der beispielsweise die Anzahl und Anordnung der ungeordneten Behälter 20 dem ersten Transporteur 550 als das wenigstens eine Eingangssignal und die erreichte Anordnung in der Gruppe G auf dem zweiten Transporteur 560 als das wenigstens eine Ausgangssignal erfasst werden.
  • Anschließend wird dann mit der Selbstidentifikationseinheit 522 der Maschinensteuerung 520 ein Selbstidentifikationsmodell der Verpackungsmaschine 500 ermittelt, das die verschiedenen Betriebspunkte für unterschiedliche Verarbeitungsmengen abbildet.
  • Des Weiteren ist die Selbstidentifikationseinheit 522 der Maschinensteuerung 520 dazu ausgebildet, die Regelparameter der Roboter 511 automatisch zu optimieren, um unnötige Abbrems- und Beschleunigungsvorgänge bei den unterschiedlichen Betriebspunkten zu vermeiden.
  • Dadurch, dass bei dem Verfahren 100 und den Maschinen 200, 300, 400, 500 gemäß der zuvor beschriebenen Ausführungsbeispiele während der Verarbeitung und/oder des Transports das wenigstens eine Eingangssignal und das wenigstens eine Ausgangssignal der Maschine 200, 300, 400, 500 erfasst werden und darauf basierend das Selbstidentifikationsmodell der Maschine 200, 300, 400, 500 ermittelt wird, das den wenigstens einen aktuellen Betriebspunkt der Maschine 200, 300, 400, 500 abbildet, kann das reale Verhalten der Maschine 200, 300, 400, 500 zum aktuellen Betriebspunkt in dem Selbstidentifikationsmodell abgebildet werden. Folglich spiegelt das Selbstidentifikationsmodell das Verhalten entsprechend wieder. Dadurch, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell der wenigstens eine Maschinenparameter der Maschine 200, 300, 400, 500 automatisch konfiguriert oder optimiert wird, kann der aktuelle Betriebspunkt der Maschine 200, 300, 400, 500 entsprechend berücksichtigt werden. Zusätzlich oder alternativ ist möglich, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose der Maschine 200, 300, 400, 500 automatisch durchgeführt wird. Dadurch kann beispielsweise bestimmt werden, ob der Verschleiß ein zulässiges Maß überschreitet und eine Wartung durchgeführt werden muss. Dadurch arbeiten das Verfahren 100 und Maschinen 200, 300, 400, 500 besonders effizient und zuverlässig.
  • Es versteht sich, dass in den zuvor beschriebenen Ausführungsbeispielen genannte Merkmale nicht auf diese Merkmalskombination beschränkt sind sondern auch einzelnen oder in beliebigen anderen Kombinationen möglich sind.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
    • WO 2017/186708 A1 [0005]

Claims (10)

  1. Verfahren (100) zum Betreiben einer Maschine (200, 300, 400, 500) in einer Verarbeitungsanlage für Behälter (20), insbesondere Getränkebehälter, wobei die Behälter (20) mit der Maschine (200, 300, 400, 500) verarbeitet und/oder transportiert (101), dadurch gekennzeichnet, dass während der Verarbeitung und/oder des Transports wenigstens ein Eingangssignal und wenigstens ein Ausgangssignal der Maschine (200, 300, 400, 500) erfasst werden (102), dass basierend auf dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal ein Selbstidentifikationsmodell der Maschine (200, 300, 400, 500) ermittelt wird (103), das wenigstens einen aktuellen Betriebspunkt der Maschine (200, 300, 400, 500) abbildet, dass mit dem Selbstidentifikationsmodell wenigstens ein Maschinenparameter der Maschine (200, 300, 400, 500) und/oder einer nachfolgenden Maschine automatisch konfiguriert oder optimiert wird (105), und/oder dass mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose der Maschine (200, 300, 400, 500) automatisch durchgeführt wird (106).
  2. Verfahren (100) nach Anspruch 1, wobei das Selbstidentifikationsmodell kontinuierlich während des Betriebs der Maschine (200, 300, 400, 500) ermittelt wird.
  3. Verfahren (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Selbstidentifikationsmodell eine oder mehrere Selbstidentifikationsgleichungen umfasst, insbesondere eine lineare inhomogene Differentialgleichung und/oder eine Differenzengleichung.
  4. Verfahren (100) nach Anspruch 3, wobei bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodell aus dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal Koeffizienten der einen oder mehreren Selbstidentifikationsgleichungen bestimmt werden.
  5. Verfahren (100) nach Anspruch 3 oder 4, wobei bei der Ermittlung des Selbstidentifikationsmodells eine Totzeit berücksichtigt wird.
  6. Verfahren (100) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei mit dem Selbstidentifikationsmodell auf betriebsbedingte Veränderungen an der Maschine (200, 300, 400, 500) rückgeschlossen wird (104), um darauf mit der automatischen Konfiguration oder Optimierung des wenigstens einen Maschinenparameters zu reagieren (105) und/oder die Diagnose der Maschine automatisch durchzuführen (106).
  7. Verfahren (100) nach Anspruch 6, wobei die betriebsbedingte Veränderung einen Verschleiß, einen veränderten Behälterdurchsatz und/oder eine veränderte Manipulationsmasse der Maschine (200, 300, 400, 500) umfasst, und wobei sich dadurch das ermittelte Selbstidentifikationsmodell derart ändert, dass daraufhin mit dem geänderten Selbstidentifikationsmodell der wenigstens eine Maschinenparameter der Maschine (200, 300, 400, 500) und/oder der nachfolgenden Maschine automatisch angepasst wird.
  8. Verfahren (100) nach, wobei der wenigstens eine Maschinenparameter einen Regelparameter, eine zugeführte Kunststoffmenge, eine Energiemenge, eine Trajektorie, eine Geschwindigkeit und/oder einen Aktionszeitpunkt umfasst.
  9. Verfahren (100) nach einem der vorangegangenen Ansprüche, wobei die Maschine (200, 300, 400, 500) eine Behälterherstellungsmaschine (200), einen Füller (300), einen Verschließer, einen Rinser, eine Etikettiermaschine, eine Behälterinspektionsmaschine, eine Direktdruckmaschine, einen Transporteur, einen Palettierer (500), eine Verpackungsmaschine, einen Roboter, ein autonomes Transportfahrzeug (400) und/oder eine Pumpe umfasst.
  10. Maschine (200, 300, 400, 500) zur Behandlung von Behältern (20), insbesondere von Getränkebehälter, wobei die Maschine zur (200, 300, 400, 500) Verarbeitung mit einer Verarbeitungseinheit (210, 310, 510) und/oder zum Transport der Behälter (20) mit einer Transporteinheit (410) ausgebildet ist, dadurch gekennzeichnet, dass die Maschine (200, 300, 400, 500) mit einer Erfassungseinheit (221, 321, 421, 521) ausgebildet ist, um während der Verarbeitung und/oder des Transports wenigstens ein Eingangssignal und wenigstens ein Ausgangssignal der Maschine (200, 300, 400, 500) zu erfassen, und dass die Maschine (200, 300, 400, 500) eine Selbstidentifikationseinheit (222, 322, 422, 522) umfasst, um basierend auf dem wenigstens einen Eingangssignal und dem wenigstens einen Ausgangssignal ein Selbstidentifikationsmodell der Maschine (200, 300, 400, 500) zu ermitteln, das wenigstens einen aktuellen Betriebspunkt der Maschine abbildet, wobei die Selbstidentifikationseinheit (222, 322, 422, 522) dazu ausgebildet ist, mit dem Selbstidentifikationsmodell wenigstens einen Maschinenparameter der Maschine (200, 300, 400, 500) und/oder einer nachfolgenden Maschine automatisch zu konfigurieren oder zu optimieren, und/oder mit dem Selbstidentifikationsmodell eine Diagnose der Maschine (200, 300, 400, 500) automatisch durchzuführen.
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