DE19917858A1 - Verfahren und Vorrichtung zur Prozeßführung und Prozeßoptimierung von technischen Vorgängen, insbesondere bei der Herstellung von Faserplatten - Google Patents
Verfahren und Vorrichtung zur Prozeßführung und Prozeßoptimierung von technischen Vorgängen, insbesondere bei der Herstellung von FaserplattenInfo
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Abstract
Verfahren und Vorrichtung zur Prozeßführung und Prozeßoptimierung von technischen Vorgängen, insbesondere bei der Herstellung von Faserplatten. DOLLAR A Wenn im Rahmen von technischen Vorgängen Produkte hergestellt werden sollen, müssen geeignete (optimale) Betriebspunkte zur Optimierung der Herstellungsgüte ermittelt werden, wozu mit einzelnen Gütefunktionen verschiedene Qualitätsparameter und die damit verursachten Kosten berücksichtigt werden können. Erfindungsgemäß werden je ein Modell für wenigstens eine Gütefunktion für die herzustellenden Produkte und gleichermaßen die zugehörige Kostenfunktion, und eine Gesamtgütefunktion ermittelt, wobei der Anwender festlegt, welche Güte als Mindesterfordernis erreicht werden muß. Vorzugsweise wird eine optimierende Gesamtgütefunktion gebildet, wobei die Modelle zur Qualitätsvorhersage anhand einer Datenanalyse erstellt werden. Mit dem Verfahren können rechnergesteuerte Anlagen betrieben werden, wobei der Monitor gleichermaßen die Bedienoberfläche zum Betrieb der Anlage, insbesondere eines Refiners zur Herstellung von Faserstoff aus Holz, darstellt.
Description
Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Prozeß
führung und Prozeßoptimierung von technischen Vorgängen,
wobei zur Optimierung der Herstellungsgüte ein geeigneter
Arbeitspunkt ermittelt wird, der mit einzelnen Gütefunktionen
verschiedene Qualitätsparameter des herzustellenden Produktes
berücksichtigt. Insbesondere bezieht sich die Erfindung auf
die Anwendung des Verfahrens zur Herstellung von Faser
platten. Daneben bezieht sich die Erfindung auch auf eine
zugehörige Vorrichtung unter Einsatz eines Rechners.
In der industriellen Praxis spielt die Prozeßführung und
Prozeßoptimierung bei der großtechnischen Herstellung von
Produkten eine zunehmende Rolle. Durch die Anwendung von
Leitsystemen läßt sich die Prozeßführung weitestgehend
automatisieren und bei geeigneten Arbeitspunkten durchführen.
Neben der Automatisierung ist dabei die Optimierung der
Herstellungsgüte der herzustellenden Produkte ein wesent
liches Kriterium.
Letzteres gilt beispielsweise für die Zellstoff- und Papier-In
dustrie, bei der aus dem Rohstoff "Holz" und/oder "Altpa
pier" über verschiedene Prozeßschritte beispielsweise Papier
als Endprodukt hergestellt wird. Ein wichtiger Teilschritt
ist dabei die Herstellung von Holzfasern im sog. Refiner,
einem Mahlwerk, zwischen dessen gegenläufig rotierenden
Scheiben das Holz in seine einzelnen Fasern zerrieben wird.
Aus einem derartigen Holzfaserstoff können auch Faserplatten
hergestellt werden, die wegen der ökologischen Eigenschaften
zunehmende Anwendung in der industriellen Praxis finden.
Vom allgemeinen Stand der Technik ist es bereits bekannt, für
herzustellende Produkte Gütefunktionen für verschiedene
Qualitätsparameter aufzustellen. Speziell zur Anwendung bei
der Span- und Faserplattenproduktion wird in der Zeitschrift
"Holz als Roh- und Werkstoff" 55 (3) (1997), Seiten 133 bis
140 aufgezeigt, daß eine geeignete Prozeßmodellierung zur
Online-Qualitätskontrolle und Prozeßoptimierung führen kann.
Üblicherweise wird davon ausgegangen, daß die Produktions
kosten mit der Güte der herzustellenden Produkte steigen.
Davon ausgehend ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren
der eingangs genannten Art derart weiterzuentwickeln, daß bei
einer vom Anwender vorgegebenen Güte die Produktionskosten
minimiert werden.
Die Aufgabe ist erfindungsgemäß dadurch gelöst, daß ein
Modell für wenigstens eine Gütefunktion und gleichermaßen die
zugehörige Kostenfunktion bestimmt werden und daß eine Ge
samtgütefunktion ermittelt wird, wobei der Anwender festlegt,
welche Güte als Mindesterfordernis erreicht werden muß. Bei
der Erfindung wird also immer eine optimierende Gesamtgüte
funktion gebildet, wozu die Modelle zur Qualitätsvorhersage
anhand einer Datenanalyse erstellt werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren wird vorzugsweise in der Zell
stoff- und Papierindustrie angewandt. Es eignet sich insbe
sondere zur Prozeßführung und Prozeßoptimierung bei der
Herstellung von Faserplatten, wobei Modelle für wenigstens
eine der für die Faserplatten maßgeblichen Gütefunktionen
bestimmt werden:
- - Biegefestigkeit,
- - Wasseraufnahme,
- - Chemischer Sauerstoffbedarf (CSB),
- - Elastizitätsmodul,
und daß daraus zusammen mit den zugehörigen Kosten die Gesamt
gütefunktion ermittelt wird. Vorzugsweise werden die Güte
funktion für die Biegefestigkeit und die Wasseraufnahme,
welche für die Herstellung von Faserplatten besonders cha
rakteristische Größen sind, bestimmt und in die Gesamtgüte
funktion geeignet bewertet eingebracht.
Bei einer geeigneten Vorrichtung zur Durchführung des erfin
dungsgemäßen Verfahrens mit einem Rechner, wobei auf einem
Monitor die zugehörigen Daten darstellbar sind, stellt der
Monitor gleichermaßen die Bedienoberfläche zum Betrieb einer
Anlage, insbesondere eines Refiners zur Herstellung des
Faserstoffes aus Holz, dar.
Weitere Einzelheiten Vorteile und Vorteile der Erfindung
ergeben sich aus der nachfolgenden Figurenbeschreibung von
Ausführungsbeispielen anhand der Zeichnung in Verbindung mit
den Patentansprüchen. Es zeigen
Fig. 1 ein Optimierungsmodell in der Anwendung zur
Herstellung von Faserstoff aus Holz,
Fig. 2 das bei Fig. 1 zugrunde gelegte Refiner-Modell,
Fig. 3 eine Darstellung einer vorteilhaften Bewertung von
zwei Gütekriterien,
Fig. 4 eindimensionale Darstellungen zur Verdeutlichung der
Auswahl der Optimierungsfunktion für die Gesamtgüte,
Fig. 5 eine Darstellung mit der Datenbasis, dem daraus ent
standenen Modell und den erhaltenen Kurven, die eine
Aussage über die Zuverlässigkeit der Optimierungs
ergebnisse erlauben,
Fig. 6 eine Bedienoberfläche zur Realisierung des Verfahrens
der Berücksichtigung von Gütefunktion einerseits und
Kostenfunktion andererseits.
In Fig. 1 bedeuten 10 ein Refiner-Modell mit Ein- und Aus
gängen, wo auf weiter unten im einzelnen eingegangen wird, 20
eine Einheit zur Qualitätsbewertung, 30 eine Einheit zur
Kostenbewertung und 40 eine Summationseinheit zur Verknüpfung
der Funktionen aus den Einheiten 20 und 30. Daraus ergibt
sich eine zu minimierende Gesamtfunktion.
Beispielsweise hat das Refiner-Modell sechs Eingänge 1 bis 6
und vier Ausgänge 7 bis 9 und 11 für jeweils charakteristi
sche Größen.
In das Refiner-Modell 10 gelangen über die Eingänge 1 bis 6,
beispielsweise ein Signal 1 vom 1-Refiner, ein Signal 2 vom
I-Pregrinding-Refiner, ein Signal 3 von der Umdrehungszahl
der Transportschnecke, ein Signal 4 vom Dampfdruck, ein
Signal 5 vom Holzalter und ein Signal 6 von der verwendeten
Holzmischung.
Als Ausgänge werden vom Refiner-Modell 10 beispielsweise ein
Signal 7 für die Biegefestigkeit, ein Signal 8 für die
Wasseraufnahme, ein Signal 9 für die Energiekosten und ein
Signal 11 für die Rohstoffkosten erhalten. Die Signale 6 und
7 gelangen zur Einheit 20 der Qualitätsbewertung und die
Signale 9 und 11 zur Einheit der Kostenbewertung.
In Fig. 2 ist gezeigt, daß die Signale 1 bis 6 in unter
schiedliche Berechnungseinheiten 12 bis 14 als Teil des
Refiner-Modells gelangen. Die Einheit 12 dient zur Kosten
berechnung einer sog. Energiefunktion, die Einheit 13 zur
Vorverarbeitung und Berechnung von Betriebsgrößen für den
Refiner und die Einheit 14 zur Kostenberechnung der Roh
stoffe. Beispielsweise mittels geeigneter Fuzzy-Modelle 15
läßt sich eine Vorhersage der Qualität aus den Refiner-Pa
rametern ermöglichen. Als Ergebnisse stehen die Signale 7,
8, 9 und 11 der Fig. 1 an.
Zur Absatzoptimierung kann es hinreichend sein, nur zwei ge
eignete Modellgütefunktionen zu verwenden, die je durch ein
Modell, resultierend aus einer Datenanalyse, bestimmt sind.
Beispielsweise beschreibt die eine Modellgüte die aus der
Produktion mitgegebenen Parametern resultierende Biegefestig
keit und die andere resultierende Wasseraufnahmefähigkeit.
Der Anwender legt die von ihm gewünschte maximale Wasserauf
nahmefähigkeit und die minimale Biegefestigkeit fest. Darüber
hinaus bestimmt er, wie stark diese Anforderungen an die
Qualität zu berücksichtigen sind, falls sie in ihrer Gesamt
heit nicht erfüllt werden können. Die zu optimierende Gesamt
gütefunktion setzt sich aus den Bewertungen der Modellgüte
funktion und der pro Tonne produzierte Hartfaserplatten
anfallenden Kosten für die Rohstoffe, die elektrische Energie
und den benötigten Dampf zusammen.
Die Gesamtgütefunktion wird so festgelegt, daß sie die beiden
Modellgütefunktionen und die Produktionskosten einbezieht. Es
wird somit eine multikriterielle Gütefunktion gebildet. Damit
kann das Ziel der Optimierung, die Kosten für die Produktion
von Hartfaserplatten unter Berücksichtigung der Randbedin
gungen an die Qualität der Platten zu minimieren, erreicht
werden. Dementsprechend entspricht die Gesamtgütefunktion der
Summe aus den berechneten Produktionskosten und einer Bewer
tung der durch die Modellgütefunktion berechneten Qualitäts
eigenschaften der Hartfaserplatten.
Die Bewertung weist dabei Produktionsparameter, mittels derer
die Qualitätsanforderungen nicht erfüllt werden, eine mit der
Zunahme des Grades der Verletzung der Anforderungen quadra
tisch steigende Energie zu. Produktionsparameter, mittels
derer die Anforderungen erfüllt werden, werden durch eine
einheitliche geringe Energie bewertet, so daß das Minimum der
Gesamtgütefunktion in diesem Bereich ausschließlich von den
berechneten Produktionskosten abhängt. Werden Qualitätsanfor
derungen gestellt, die durch keine Produktionsparameter er
füllt werden können, liegt das Optimum im quadratischen
Bereich der Bewertung. Durch Parameter α1 (s. u.) kann dabei
die Lage des Optimums so variiert werden, daß die einzelnen
Anforderungen unterschiedlich stark berücksichtigt werden.
Der Anwender kann somit zwischen den einzelnen, in ihrer
Gesamtheit nicht erfüllbaren Anforderungen "abwägen".
In Fig. 3 ist anschaulich dargestellt, wie für zwei Krite
rien eine kombinierte Bewertungsfunktion aussehen kann. Dabei
sind in den Koordinaten der als X1 und X2 zwei Kriterien mit
Maßzahlen von 0 bis 100 angegeben, die für sich unterschied
liche Gütefunktionen haben und zu einer gemeinsamen Güte
bewertung 31 verknüpft werden, die das Ergebnis der Einheit
20 aus Fig. 2 wiedergibt.
Es hat sich gezeigt, daß speziell für die Faserplattenher
stellung eine sigmoid-quadratische Bewertung praxisgerechte
Ergebnisse liefert. Dies wird für zwei Kriterien in der Dar
stellung der Fig. 3 durch die Gütebewertungsfunktion 31 als
eine Ebene mit hinreichender Güte und sich daran anschließen
den ansteigenden Rändern mit sich verschlechternder Güte ver
deutlicht.
Die allgemeine Form der sigmoid-quadratischen Funktion für
einen n-dimensionalen Eingaberaum ist als Gleichung (1) im
Anhang mit den Parametern h1, h0, α1, αo, di, p, σi, k wieder
gegeben.
Der Verlauf der Funktion kann über die Parameter beeinflußt
werden, wobei in Fig. 3 die in Klammern angegebenen Werte
genutzt wurden:
- - di [d1 = -1,d2 = 1]: Ausrichtung der Funk tion: Für d1 = 1 bzw. = -1 ist die Funktion monoton steigend bzw. fallend in χi und gibt damit eine obere bzw. untere Schranke für den Parameter ), χi an; iE {1, 2, . . ., n}.
- - σi[σ1 = 1,σ2 = 1]: Skalierung des Wertebereichs der i-ten Dimension zur Normierung der Modellausgaben; iE {1,2, . . ., n}.
- - ho, h1[ho = 100, h1 = 1000]: Der Parameter ho gibt das Niveau der nahezu konstanten Ebene an, während hi das Niveau angibt, ab dem der quadratische Verlauf einsetzt. Die Höhe des "Absatzes" ist daher h1 - ho.
- - k[k = 1] Gibt die Steilheit des "Absatzes" an. Kleinere Werte bewirken einen steileren Verlauf.
- - p[p = 2]: Mit diesem Parameter kann die initiale Steigung
der quadratischen Funktion am Übergang beeinflußt werden.
Unter der Annahme eines unendlich steilen Absatzes (k → 0)
ist die Ableitung der Bewertungsfunktion in Richtung χi am
Übergang der entsprechenden Variablen gerade
iE{1,2, . . ., n}. Zu kleine Werte für p können die Konver genz wegen des resultierenden flachen Verlaufs der Energie funktion verlangsamen. - - αo, αi, α2 [αo = 50, α1 = 50, α2 = 50]: Über die Faktoren αi
können die quadratischen Funktionen skaliert werden, wobei
die Skalierungsfaktoren durch
normiert werden.
Diese Faktoren sind nur von Bedeutung, wenn die durch die Grenzen χi,max/min gestellten Forderungen insgesamt nicht erfüllbar sind, also zum Beispiel die geforderte maximale Wasseraufnahmefähigkeit in Kombination mit der geforderten minimalen Biegefestigkeit nicht erreicht werden kann. Die zu den durch Variation der Prozeßparameter erzielbaren Merkmalskombinationen gehörende Punktmenge in der Eingabe menge der sigquad-Funktion liegt in diesem Fall vollständig außerhalb des durch die χi,max/min begrenzten Gebietes. Durch die Skalierung der quadratischen Funktionen kann nun die Lage des lokalen Minimums der Bewertungsfunktion auf dieser Punktmenge beeinflußt werden. Dabei wird im Optimierungs ergebnis die Forderung an den Parameter χ1 um so stärker berücksichtigt, je größer α1 gegenüber den übrigen Gewich tungen ist; iE {1, 2, . . ., n}. - - s[s = 2]: Dieser Exponent bestimmt die Sensitivität der Verschiebung des lokalen Optimums bei Variation der Ska lierungsfaktoren α1; iE {1, 2, . . ., n}.
Fig. 4 demonstriert den Einfluß der Variation einiger dieser
Parameter auf eine eindimensionale sigmoid-quadratische Funk
tion mit den Parameterwerten d = 1, σ = 5, ho = 0, h1 = 100,
k = 0,5, p = 3, αo = 2, α1 = 2 und s = 10.
In Fig. 4 sind in den Teilgliedern jeweils der Einfluß eines
Parameters in einer Dimension wiedergegeben: Dargestellt ist
die Veränderung der eindimensionalen Funktion 41 bei Varia
tion jeweils eines Parameters, woraus deutlich wird, daß
viele Eigenschaften der Funktion isoliert voneinander beein
flußt werden können und damit die Funktion an verschiedenste
Anforderungen angepaßt werden kann. Obere und untere Grenzen
der Kurve 41 sind mit den Bezugszeichen 42 und 43 versehen.
Zur Berechnung des Optimums der Gesamtgütefunktion können
unterschiedliche, bekannte mathematische Methoden, wie z. B
Gradientenverfahren oder aber auch stochastische Verfahren,
herangezogen werden. Insbesondere können auch genetische
Algorithmen eingesetzt werden.
Um eine gewisse Güte des Optimierungsergebnisses unabhängig
von der Konvergenz der Optimierungsverfahren und des gewähl
ten Startpunktes zu gewährleisten, wird die Gesamtgüte an
endlich vielen Punkten eines Gitters im Eingaberaum "a
priori" berechnet und der Punkt mit der besten Güte als
Startpunkt verwendet. Da der Berechnungsaufwand hierfür sehr
hoch ist, besteht die Möglichkeit, im Eingaberaum eine fest
legbare Anzahl an Zufallsstichproben zu generieren, von denen
diejenigen mit dem geringsten resultierenden Wert der Gesamt
gütefunktion als Startpunkt für ein Optimierungsverfahren
genutzt wird. Damit ist eine einfache Skalierbarkeit erreicht
und bei mehrfacher Ausführung kann ein bereits berechnetes
Optimierungsergebnis sukzessiv verbessert werden. Diese ein
fache Methode zur Startpunktwahl wird erst durch die Verwen
dung der sigmoid-quadratischen Bewertung ermöglicht. Werden
die Randbedingungen nicht in die Energiefunktion integriert,
kann bei sehr strengen oder sogar unerfüllbaren Randbedin
gungen das Problem des Ermittelns eines Startpunkts von
ähnlicher Komplexität wie das Lösen des Optimierungsproblems
selbst sein. Dies ist insbesondere der Fall, wenn die Rand
bedingungen nicht analytisch angegeben werden können, so daß
Widersprüche in den Randbedingungen nicht ermittelt werden
können. Bei Verwendung der sigmoid-quadratischen Energiefunk
tion kann zur Optimierung prinzipiell ein beliebiger Start
punkt im Suchraum gewählt werden, da die Energiefunktion die
Optimierung, soweit möglich, automatisch in die zulässigen
Gebiete führt.
In Fig. 5 wird die Validierungsstrategie verdeutlicht. Dabei
ist es wesentlich, ob im Bereich der gefundenen Lösung viele
Eingabepunkte der Datenbasis, auf deren Grundlage die Modell
gütefunktion entstanden ist, liegen. Hierzu wird zunächst der
Wert einer entsprechenden Dichtefunktion an der Stelle des
Optimierungsergebnisses berechnet. Liegen viele Datenpunkte
im Bereich des gefundenen optimalen Punktes, so kann der
lokale Modellierungsfehler als Abweichung zwischen Modell und
den realen Daten in der Umgebung des Optimierungsergebnisses
in Form einer Standardabweichung ermittelt werden. Diese
Validierungsstrategie ermöglicht somit die Beurteilung der
praktischen Relevanz der Optimierungsergebnisse. Eine solche
Beurteilung ist besonders bei datengetriebenen Modellen, wie
die zur Refineroptimierung verwandt wurden, von Bedeutung, da
sich die Menge und Qualität der zur Modellierung zur
Verfügung stehenden Daten im allgemeinen in verschiedenen
Bereichen des Parameterraums stark unterscheiden kann. Die
Bewertung der Dichte und der Streuung der zugrunde liegenden
Daten gibt darüber hinaus unmittelbar Hinweise für weitere
auszuführende Versuche an der zu optimierenden Anlage.
Es kann somit anhand Fig. 5 eine Aussage über die Qualität
des berechneten Optimums getroffen werden, wobei in einem
abstrakten Beispiel anhand des Graphen 51 den Modelloutput,
der bei Vorgabe einer anhand der Kreuze verdeutlichten
Datenbasis erhalten wurde, gezeigt ist. Die Linien 52 und 53
verdeutlichen die Messung der lokalen Abweichung.
Das anhand der Fig. 1 bis 5 beschriebene Optimierungsver
fahren wird weitestgehend softwaremäßig auf einem Rechner mit
Monitor 60, der gleichermaßen als Bedienoberfläche dient,
durchgeführt. In Fig. 6 ist verdeutlicht, wie eine Umsetzung
zum beispielhaften Betreiben eines Refiners erfolgen kann.
Auf der Bedienoberfläche 60 ist ein Eingabefeld 61, eine
Funktionsdarstellung 62 des Refiners und ein Parameter- und
Ergebnisfeld 63 wiedergegeben. Nach Eingabe der vom Anwender
für die Faserplatten als Produkt geforderten Gütedaten werden
geeignete Produktionsparameter für den Refiner ermittelt und
Im Feld 63 angezeigt.
Im Eingabefeld 61 werden die Eingangsparameter der Optimie
rung mit der gewünschten Qualitätskennzahl durch das Feld 610
gekennzeichnet: Beispielsweise ist die gewünschte Mindest-Bie
gefestigkeit (flexual strength) am Feld 611 anzeigbar, die
beispielsweise 30,000 N/mm2 betragen kann. Am Feld 612 ist
die geforderte maximale Wasseraufnahme ("water uptake") dar
stellbar, die beispielsweise mit 70% vorgegeben werden kann.
An den Anzeigen 612 und 613 können entsprechende Werte für
die Gewichtung von Biegefestigkeit und Wasseraufnahme vorge
geben werden. Es sind vom Benutzer durch Maus-Eingabe o. dgl.
Minimal- und Maximalgrößen einstellbar. Anschließend kann die
Optimierung durch Anklicken des Labels 615 gestartet werden.
Auf der Anzeige 63 ergeben sich einerseits die Ausgabepara
meter für den Refiner entsprechend Feld 630, andererseits die
resultierenden Qualitäts- und Kostenparameter entsprechend
Feld 640 und schließlich eine Bestätigung bzw. Validierung
entsprechend Feld 650. Im einzelnen ergeben sich durch die
Optimierung entsprechend Feld 631 ein bestimmter Betriebs
strom für das Haupt-Mahlwerk des Refiners und entsprechend
Feld 632 ein bestimmter Strom für das Vor-Mahlwerk des
Refiners und weiterhin dessen vorgegebene Drehgeschwindigkeit
entsprechend Feld 633. Es können zusätzlich Vorgaben für das
Holzalter in Jahren (a's) und Anteil von Hart- und Weichholz
entsprechend den Feldern 634 bis 636 und weiterhin Vorgaben
für den Dampfdruck entsprechend Feld 637 angegeben werden.
Anhand der Bestätigungsanzeige 650 mit den Feldern 651 bis
655 lassen sich Validierungsdaten sowie der Status anzeigen.
Die Felder 651 und 652 zeigen die lokale Dichte der Daten
basis für das Modell der Biegefestigkeit bzw. der Wärmeauf
nahmefähigkeit in der Umgebung des Optimierungsergebnisses
gemäß Feld 630. In den Feldern 653 und 654 wird die lokale
Streuung der Datenbasis im Optimierungsergebnis angezeigt.
Auf dem Feld 640 der Anzeige 63 sind die aus der Verwendung
der Parameter nach Feld 630 resultierenden Qualitätswerte des
erzeugten Holzstoffes angegeben: Beispielsweise zeigen die
Felder 641 und 642 die tatsächlichen Werte von Biegefestig
keit und Wasseraufnahme und die Felder 643, 644 und 645 die
Kosten der dafür notwendigen Mengen an elektrischer Energie,
an Dampfenergie und Holz. Dazu können in den Bestätigungs
anzeigen die lokalen Abweichungen an Biegefestigkeit und
Wasseraufnahme zusätzlich angezeigt werden.
Durch eine interaktive Arbeitsweise können vom Anwender die
Vorgaben G1 variiert und den aktuellen Bedürfnissen angepaßt
werden. Wesentlich ist, daß das Ergebnis hinsichtlich Güte
und Kosten unmittelbar auf der Bedienoberfläche ablesbar ist.
Das beschriebene Verfahren wurde beispielhaft speziell für
die Anwendung bei einem Refiner in der Zellstoff- und Papier
industrie, insbesondere zur Herstellung von Faserplatten er
läutert. Das dargestellte Optimierungsverfahren kann aber
auch für andere technische Vorgänge, bei denen Produkte er
zeugt werden und unter Berücksichtigung der Güte die Kosten
minimiert werden sollen, angewandt werden.
Claims (12)
1. Verfahren zur Prozeßführung und Prozeßoptimierung von
technischen Vorgängen zur Herstellung von Produkten, wobei
zur Optimierung der Herstellungsgüte ein geeigneter Arbeits
punkt ermittelt wird, der mit einzelnen Gütefunktionen ver
schiedene Qualitätsparameter des herzustellenden Produktes
und die zugehörigen Produktionskosten berücksichtigt, da
durch gekennzeichnet, daß je ein Modell
für wenigstens eine Gütefunktionen und gleichermaßen die zu
gehörige Kostenfunktion bestimmt werden, und daß eine Gesamt
gütefunktion ermittelt wird, wobei der Anwender festlegt,
welche Güte als Mindesterfordernis erreicht werden muß.
2. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet
in der Anwendung bei der Herstellung von Faserplatten aus von
einem Refiner erzeugten Holzstoff, wobei je ein Modell für
wenigstens eine der folgenden Gütefunktionen der herzustel
lenden Faserplatten bestimmt wird:
- - Biegefestigkeit,
- - Wasseraufnahme,
- - Chemischer Sauerstoffbedarf (CSB),
- - Elastizitätsmodul,
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekenn
zeichnet, daß die Gütefunktionen für die Biege
festigkeit und die Wasseraufnahme bestimmt und in die Gesamt
gütefunktion geeignet bewertet eingebracht werden.
4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch
gekennzeichnet, daß eine optimierende Gesamt
gütefunktion gebildet wird.
5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekenn
zeichnet, daß die Gesamtgütefunktion als Summe ein
zelner Größen, insbesondere als Summe von durch sigmoid-qua
dratische Funktionen gewichteten Modellgüten und be
rechneten Produktionskosten, gebildet wird.
6. Verfahren nach Anspruch 1 oder Anspruch 2, dadurch
gekennzeichnet, daß die Modelle zur Quali
tätsvorhersage durch datengetriebene Modellierungsmethoden
erstellt werden oder anderweitig rechnergestützt zur Ver
fügung stehen.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, da
durch gekennzeichnet, daß vom Benutzer
bei der Kostenoptimierung zu berücksichtigende Anforderungen
an die Modellgüten vorgegeben werden.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, da
durch gekennzeichnet, daß das Optimum
der Gesamtgütefunktion mittels geeigneter Rechenverfahren
ermittelt wird.
9. Verfahren nach Anspruch 8, dadurch gekenn
zeichnet, daß nach Ermittlung von geeigneten Steue
rungsgrößen das berechnete Optimum der Gesamtgütefunktion
überprüft und validiert wird.
10. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch
1 oder einem der Ansprüche 2 bis 9, mit einem Rechner und
zugehörigem Monitor, wobei auf dem Monitor die zugehörigen
Daten darstellbar sind, dadurch gekenn
zeichnet, daß der Monitor gleichermaßen die Bedien
oberfläche (60) zum Betrieb der Anlage, insbesondere für
einen Refiner zur Herstellung von Faserstoff aus Holz, dar
stellt.
11. Vorrichtung nach Anspruch 10, dadurch ge
kennzeichnet, daß die Bedienoberfläche (60)
wenigstens ein Eingabefeld (61) und ein Ergebnisfeld (63)
aufweist, wobei durch eine interaktive Arbeitsweise nach Ein
gabe von Solldaten die zu erwartenden Ergebnisse aufgezeigt
werden.
12. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge
kennzeichnet, daß zwischen Eingabefeld (61) und
Ergebnisfeld (63) eine Funktionsdarstellung (62) des Prozeß
mittels, insbesondere eines Refiners, angeordnet ist.
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DE19917858A DE19917858A1 (de) | 1998-04-20 | 1999-04-20 | Verfahren und Vorrichtung zur Prozeßführung und Prozeßoptimierung von technischen Vorgängen, insbesondere bei der Herstellung von Faserplatten |
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DE (1) | DE19917858A1 (de) |
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