EP2481586A1 - Druckmaschinenleitstand - Google Patents

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EP2481586A1
EP2481586A1 EP12000605A EP12000605A EP2481586A1 EP 2481586 A1 EP2481586 A1 EP 2481586A1 EP 12000605 A EP12000605 A EP 12000605A EP 12000605 A EP12000605 A EP 12000605A EP 2481586 A1 EP2481586 A1 EP 2481586A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
printing machine
control station
printing
neural network
machine control
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP12000605A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Josef Hammer
Rainer Liebold
Stefan Leißner
Robert Dr. Wolfrat
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Manroland AG
Original Assignee
Manroland AG
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Publication date
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Publication of EP2481586A1 publication Critical patent/EP2481586A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
    • B41F—PRINTING MACHINES OR PRESSES
    • B41F33/00—Indicating, counting, warning, control or safety devices
    • B41F33/0009—Central control units

Definitions

  • the invention relates to a printing machine control station according to the preamble of claim 1 and to a printing machine according to the preamble of claim 11.
  • the printing operation of printing presses is controlled according to the prior art of printing press control systems via control room in conjunction with an electronic or radio-based network topology (LAN, WLAN), wherein the control system detects signals and data from electrical and / or electro-optical sensors of individual printing press components and the actual states of the respective printing machine component are transmitted to a central control station in such a way that visualization of the data and signals takes place at the control station for the operating personnel.
  • LAN local area network
  • WLAN wireless local area network
  • the printing press components of a web-fed printing press comprise a plurality of components, such as e.g. Reel changers, printing units (inking and dampening units as well as printing cylinders), dryers, web guide and web guider as well as folding / cutting unit with jib module for the products to be produced by printing technology.
  • components such as e.g. Reel changers, printing units (inking and dampening units as well as printing cylinders), dryers, web guide and web guider as well as folding / cutting unit with jib module for the products to be produced by printing technology.
  • the different operating states or actual states of the printing machine components are subjected to a nominal-actual comparison for determining deviations by means of conventional computer-based and software-supported methods, wherein in the case of deviations, the operator at the control center measures by means of an input module to remedy and safe driving Pressing machine or its components takes.
  • the present invention seeks to provide an improved printing machine control station for controlling and regulating the printing press components of a rotary printing machine and to provide an associated printing press.
  • an electronically controlled and computer-based neuro-fuzzy module for capturing actual press data is used such that a comparison with stored printing machine component target data of the production process for the production of printed products, such as newspapers, books, tabloid or Broadsheet products and the neuro-fuzzy module is operated on the basis of a neural network or neural network topology.
  • the neural network classifies and structures the data and signals recorded dynamically over time from the respective printing machine components: reel splicer, printing units (inking and dampening units and printing cylinders with handling device for handling printing plates), driers, web guide and web guider, and folding / cutting device with jib module.
  • the neuro-fuzzy module is connected to an electronic forecasting computer of the printing machine control station, which is integrated in the printing machine control station, in electronic and / or electro-optical connection, wherein the forecasting computer future-oriented printing process production history data of the electronically controlled printing machine components of the printing press in real time determined and determined and visualized to the operating personnel at a control room or at a mobile control station.
  • the forecasting computer transfers the latter in good time to a secured state or halted stop state.
  • an electronically controlled plant and component-related statistical process module is used at the control station, the actual state compared to the target state of one or more components of the printing press on the basis of the neuro-fuzzy module determined state data of the printing press or components maps for the operator at the control station or mobile control station, wherein the mobile control center as an i-pad (registered trademark of Apple Inc.) or tablet (P ersonal C omputer) may be formed.
  • the mobile control center as an i-pad (registered trademark of Apple Inc.) or tablet (P ersonal C omputer) may be formed.
  • the neuro-fuzzy module can also be integrated on a machine component control such as reel splicer, printing units (inking and dampening units and printing cylinder with handling device for handling printing plates), dryer, web guide and web guide and folding / cutting apparatus with jib module and is operatively connected to the printing machine control station of the printing press on the basis of a neural network or a neural network topology.
  • a machine component control such as reel splicer, printing units (inking and dampening units and printing cylinder with handling device for handling printing plates), dryer, web guide and web guide and folding / cutting apparatus with jib module.
  • FIG. 1 schematically shows a printing press (1) with the exemplary printing machine components - which are not exhaustive - such as: roll changer (2), four printing units (inking and dampening and printing cylinder with handling device for handling printing plates) (3), dryer (4), Web guide (5) and web guiding control (6) as well as folding and cutting apparatus (7a, 7b) with jib module (8) for products to be produced by pressure, via the control station (9a, b) with integrated neuro-fuzzy module (10) Base of a neural network (15) for printing a substrate web (16) electronically and electro-optically controlled and regulated.
  • the exemplary printing machine components - which are not exhaustive - such as: roll changer (2), four printing units (inking and dampening and printing cylinder with handling device for handling printing plates) (3), dryer (4), Web guide (5) and web guiding control (6) as well as folding and cutting apparatus (7a, 7b) with jib module (8) for products to be produced by pressure, via the control station (9a, b) with integrated neuro-fuzzy
  • the neuro-fuzzy module (10) is connected to an electronic forecasting computer (11) integrated in the printing machine control station or mobile control station (9a, b) in electronic and electro-optical bidirectional connection, so that the forecasting computer (11) uses temporally future-oriented printing technology
  • Production process data of the electronically or electro-optically controlled printing press components (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b) are determined and determined via neural bidirectional network (15) of the printing press (1) and sent to the operating personnel at the control station (9a) or visualized at a further mobile control station (9b), said mobile control station (9b) is an i-pad or tablet PC.
  • an electronically controlled process and system related statistical process module (12) is used that the actual state in Compared to a target state of the printing machine components (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) of the printing press (1) and is used for error analysis, wherein the forecasting computer (11), in the case of a hazardous condition for the printing press (1) or their printing machine components (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8), these in a secure state or the printing press (1) or their printing machine components (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) in a safe state "plant / component stop" transferred.
  • the neural network (15) or the neural network topology is advantageously designed redundant or the neuro-fuzzy module on a machine component control such as roll changers, printing units (inking and dampening and printing cylinder with handling device for handling printing plates), dryer , Web guide and web guider as well as folding / cutting unit integrated with jib module.
  • a machine component control such as roll changers, printing units (inking and dampening and printing cylinder with handling device for handling printing plates), dryer , Web guide and web guider as well as folding / cutting unit integrated with jib module.

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  • Inking, Control Or Cleaning Of Printing Machines (AREA)

Abstract

Druckmaschinenleitstand zur Steuerung einer Druckmaschine, insbesondere einer Rollenrotationsdruckmaschine.

Description

  • Die Erfindung betrifft einen Druckmaschinenleitstand gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 sowie eine Druckmaschine gemäß Oberbegriff nach Anspruch 11.
  • Der Druckbetrieb von Druckmaschinen wird nach dem Stand der Technik von Druckmaschinensteuerungssystemen via Leitstand in Verbindung mit einer elektronischen oder funkgestützten Netzwerktopologie (LAN, WLAN) gesteuert bzw. geregelt, wobei das Steuerungssystem Signale und Daten von elektrischen und/oder elektro-optischen Sensoren einzelner Druckmaschinenkomponenten erfasst und die Ist-Zustände der jeweiligen Druckmaschinenkomponente an einen zentralen Leitstand derart übermittelt, dass eine Visualisierung der Daten und Signale am Leitstand für das Bedienpersonal erfolgt.
  • Die Druckmaschinenkomponenten einer Rollendruckmaschine umfassen eine Vielzahl von Komponenten wie z.B. Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb- und Feuchtwerke sowie Druckzylinder), Trockner, Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul für die drucktechnisch herzustellenden Produkte.
  • Die unterschiedlichen Betriebszustände bzw. Ist-Zustände der Druckmaschinenkomponenten werden dazu mittels konventionellen rechnerbasierten und softwaregestützten Verfahren einem Soll-Ist-Vergleich zur Ermittlung von Abweichungen unterzogen, wobei im Falle von Abweichungen, der Bediener am Leitstand Maßnahmen mittels eines Eingabemoduls zur Behebung und abgesicherten Fahrweise der Druckmaschine bzw. deren Komponenten ergreift.
  • Hiervon ausgehend liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, einen verbesserten Druckmaschinenleitstand zur Steuerung und Regelung der Druckmaschinenkomponenten einer Rotationsdruckmaschine zu schaffen sowie eine zugehörige Druckmaschine anzugeben.
  • Diese Aufgabe wird mit den kennzeichnenden Merkmalen des Anspruchs 1 und 11 gelöst.
  • Dazu wird ein elektronisch gesteuertes und rechnerbasiertes Neuro-Fuzzy-Modul zur Erfassung von Druckmaschinen-Ist-Daten derart verwendet, dass ein Vergleich mit hinterlegten Druckmaschinenkomponenten-Soll-Daten des Produktionsprozesses zur Herstellung von Druckprodukten, wie beispielsweise Zeitungen, Bücher, Tabloid- bzw. Broadsheet-Produkten erfolgt und das Neuro-Fuzzy-Modul auf der Basis eines neuronalen Netzwerkes bzw. neuronaler Netzwerktopologie betrieben wird.
  • Dadurch wird vorteilhaft eine Produktionsverlaufsvorhersage der Druckmaschine mittels Daten- und Signalmustererkennung bei hohen Datensatz- bzw. Signaldichten der einzelnen Druckmaschinenkomponenten im Produktionslauf ermöglicht.
  • Das neuronale Netzwerk klassifiziert und strukturiert hierzu die von den jeweiligen Druckmaschinenkomponenten: Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb- und Feuchtwerke sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten), Trockner, Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul zeitlich dynamisch erfassten Daten und Signale.
  • In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung steht das Neuro-Fuzzy-Modul mit einem elektronischen Prognoserechner des Druckmaschinenleitstandes, der im Druckmaschinenleitstand integriert ist, in elektronischer und/oder elektro-optischer Verbindung, wobei der Prognoserechner zukunftsgerichtete drucktechnische Produktionsverlaufsdaten der elektronisch gesteuerten Druckmaschinenkomponenten der Druckmaschine in Echtzeit ermittelt und bestimmt und dem Bedienpersonal an einem Leitstand bzw. an einem mobilen Leitstand visualisiert.
  • Hierdurch wird vorteilhaft erreicht, dass der Prognoserechner im Falle eines sich ergebenden Gefahrenzustandes der Druckmaschine oder deren Druckmaschinenkomponenten, diese rechtzeitig in einen abgesicherten Zustand oder Halte-Stoppzustand überführt.
  • Zur Visualisierung der Druckmaschinenprozessdaten wird ein elektronisch gesteuertes anlagen- und komponentenbezogenes statistisches Prozess-Modul am Leitstand verwendet, das den Ist-Zustand im Vergleich zum Soll-Zustand einer oder mehrerer Komponenten der Druckmaschine auf Basis der vom Neuro-Fuzzy-Modul ermittelten Zustandsdaten der Druckmaschine bzw. deren Komponenten für den Bediener am Leitstand bzw. mobilen Leitstand abbildet, wobei der mobile Leitstand auch als ein i-Pad (eingetragenes Warenzeichen der Firma Apple Inc.) oder Tablet-PC (Personal Computer) ausgebildet sein kann.
  • Weiterhin wurde erfindungsgemäß erkannt, dass das Neuro-Fuzzy-Modul auch an einer Maschinenkomponentensteuerung wie Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb-und Feuchtwerke sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten), Trockner, Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul integriert sein kann und auf Basis eines neuronalen Netzwerks oder einer neuronalen Netzwerktopologie mit dem Druckmaschinenleitstand der Druckmaschine in Wirkverbindung steht. Hierdurch lassen sich bestehende Druckmaschinen/Rollenrotationsdruckmaschinen vorteilhaft nachrüsten.
  • Anhand der Zeichnung erfolgt die Erläuterung eines Ausführungsbeispiels der Erfindung.
  • Figur 1 zeigt schematisch eine Druckmaschine (1) mit den beispielhaften Druckmaschinenkomponenten - die nicht abschließend anzusehen sind - wie: Rollenwechsler (2), vier Druckeinheiten (Farb- und Feuchtwerke sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten) (3), Trockner (4), Bahnführung (5) und Bahnlaufreglung (6) sowie Falz- und Schneidapparat (7a, 7b) mit Auslegermodul (8) für drucktechnisch herzu-stellende Produkte, die via Leitstand (9a, b) mit integriertem Neuro-Fuzzy-Modul (10) auf Basis eines neuronalen Netzwerks (15) zur Bedruckung einer Bedruckstoffbahn (16) elektronisch und elektro-optisch gesteuert und geregelt werden.
  • Das Neuro-Fuzzy-Modul (10) steht dazu mit einem in den Druckmaschinenleitstand bzw. mobilen Leitstand (9a, b) integrierten elektronischen Prognoserechner (11) in elektronischer und elektro-optischer bidirektionaler Verbindung, so dass der Prognoserechner (11) zeitlich zukunftsgerichtete drucktechnische Produktionsverlaufsdaten der elektronisch oder elektro-optisch gesteuerten Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) via neuronalem bidirektionalen Netzwerk (15) der Druckmaschine (1) ermittelt und bestimmt und dem Bedienpersonal am Leitstand (9a) bzw. an einem weiteren mobilen Leitstand (9b) visualisiert, wobei dieser mobile Leitstand (9b) ein i-Pad oder Tablet-PC ist.
  • Zur Visualisierung des jeweiligen Komponentenzustandes (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) der Druckmaschine (1) wird ein elektronisch gesteuertes prozess- und anlagenbezogenes statistisches Prozess-Modul (12) verwendet, dass den Ist-Zustand im Vergleich zu einem Soll-Zustand der Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) der Druckmaschine (1) abbildet und zur Fehleranalyse dient, wobei der Prognoserechner (11), im Falle eines Gefahrenzustandes für die Druckmaschine (1) oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8), diese in einen abgesicherten Zustand bzw. die Druckmaschine (1) oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) in einen sicheren Zustand "Anlagen-/Komponentenstopp" überführt.
  • In der Fig. 1 nicht weiter dargestellt, ist das neuronale Netzwerk (15) oder die neuronale Netzwerktopologie in vorteilhafterweise redundant ausgelegt bzw. das Neuro-Fuzzy-Modul an einer Maschinenkomponentensteuerung wie Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb- und Feuchtwerke sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten), Trockner, Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul integriert.
  • Dadurch wird einerseits erreicht, dass im Falle einer betriebsbedingten Störung des neuronalen Netzwerkes (15) oder der neuronalen Netzwerktopologie, die Steuerung und Regelung der Druckmaschine (1) und deren Komponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) mittels einem weiteren, d.h. redundant ausgelegten neuronalem Netzwerk (15) oder neuronaler Netzwerktopologie via Leitstand (9a, b) erfolgen kann bzw. andererseits eine Nachrüstung bestehender Druckmaschinen mit einem Neuro-Fuzzy-Modul kostengünstig erfolgen kann.

Claims (12)

  1. Druckmaschinenleitstand zur Steuerung einer Druckmaschine, insbesondere einer Rollenrotationsdruckmaschine dadurch gekennzeichnet, dass der Druckmaschinenleitstand (9a, b) ein elektronisch gesteuertes und rechnergestütztes Neuro-Fuzzy-Modul (10) zur elektronischen oder elektro-optischen Ermittlung von Druckmaschinen-Ist-Daten der Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) umfasst und auf Basis eines neuronalen Netzwerkes (15) oder einer neuronalen Netzwerktopologie (15) betrieben wird.
  2. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass das Neuro-Fuzzy-Modul (10) mit einem elektronischen Prognoserechner (11) des Druckmaschinenleitstandes (9a, b) in elektronischer und/oder elektro-optischer bidirektionaler Verbindung steht.
  3. Druckmaschinenleitstand nach einem der Ansprüche 1 bis 2, dadurch gekennzeichnet, dass der elektronische Prognoserechner (11) im Druckmaschinenleitstand (9a, b) integriert ist.
  4. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Prognoserechner (11) zeitlich zukunftsgerichtete drucktechnische Produktionsverlaufsdaten der elektronisch gesteuerten Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) der Druckmaschine (1) via neuronalem Netzwerk (15) ermittelt und bestimmt und dem Bedienpersonal am Leitstand (9a) und/oder an einem mobilen Leitstand (9b) visualisiert.
  5. Druckmaschinenleitstand nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Visualisierung ein elektronisch gesteuertes statistisches Prozess-Modul (12) am Leitstand/mobilen Leitstand (9, 9b) verwendet wird und den Ist-Zustand im Vergleich zu einem Soll-Zustand der Komponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) der Druckmaschine (1) abbildet.
  6. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der mobile Leitstand (9b) ein i-Pad oder Tablet-PC ist.
  7. Druckmaschinenleitstand nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Prognoserechner (11) im Falle eines Gefahrenzustandes für die Druckmaschine (1) oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8), diese in einen abgesicherten Zustand überführt.
  8. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Druckmaschine (1) oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) in einen "Stoppzustand" überführt wird.
  9. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netzwerkes (15) oder die neuronale Netzwerktopologie (15) redundant ausgelegt ist.
  10. Druckmaschinenleitstand nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netzwerk (15) oder die neuronale Netzwerktopologie (15) die von den Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) zeitlich dynamisch erfassten Daten und Signale klassifiziert und strukturiert.
  11. Druckmaschine, insbesondere Rollenrotationsdruckmaschine nach einem der Ansprüche 1 bis 10.
  12. Druckmaschine nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass das Neuro- Fuzzy-Modul an einer elektronischen Steuerung einer Maschinenkomponente (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) integriert ist und Druckmaschinenkomponenten-Ist-Daten elektronisch oder elektro-optisch ermittelt und mittels neuronalem Netzwerk (15) oder einer neuronalen Netzwerktopologie (15) diese Daten an einen Druckmaschinenleitstand (9a, 9b) mit integriertem elektronischen Prognoserechner (11) der Druckmaschine (1) übermittelt.
EP12000605A 2011-02-01 2012-01-31 Druckmaschinenleitstand Withdrawn EP2481586A1 (de)

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