EP3689611A2 - Verfahren zum betreiben einer druckmaschine - Google Patents

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EP3689611A2
EP3689611A2 EP19209614.7A EP19209614A EP3689611A2 EP 3689611 A2 EP3689611 A2 EP 3689611A2 EP 19209614 A EP19209614 A EP 19209614A EP 3689611 A2 EP3689611 A2 EP 3689611A2
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EP
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operating
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EP19209614.7A
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EP3689611B1 (de
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Anna Asam
Holger Fleischmann
Manuel Kosok
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Manroland Goss Web Systems GmbH
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Manroland Goss Web Systems GmbH
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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
    • B41F33/16—Programming systems for automatic control of sequence of operations
    • G—PHYSICS
    • G07—CHECKING-DEVICES
    • G07C—TIME OR ATTENDANCE REGISTERS; REGISTERING OR INDICATING THE WORKING OF MACHINES; GENERATING RANDOM NUMBERS; VOTING OR LOTTERY APPARATUS; ARRANGEMENTS, SYSTEMS OR APPARATUS FOR CHECKING NOT PROVIDED FOR ELSEWHERE
    • G07C3/00—Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for operating a printing press.
  • a printing press is an investment that must be operated as efficiently as possible in a printing house. Failures and malfunctions on the printing press which interrupt the printing operation impair the efficiency of the operation of the printing press. So far, it has been difficult to predict failures and malfunctions on the printing press in order to take measures in good time, for example between two print jobs to be processed, in order to prevent an actual failure or an actual malfunction in the printing operation. There is therefore a need for a method for operating a printing press, with the aid of which failures and malfunctions on a printing press can be reduced simply and reliably.
  • the present invention is based on the object of creating a novel method for operating a printing press.
  • This object is achieved by a method for operating a printing press according to claim 1.
  • the method according to the invention for operating a printing press comprises at least the following steps: automatic collection of signal data from the printing press. Automatic storage of the collected signal data of the printing press. Automatic collection of operating data from the printing press. Automatic storage of the collected operating data of the printing press. Automatic merging of the stored signal data of the printing press and the stored operating data. Automatic assignment of the merged signal data to the operating data. Automatic analysis of the data assigned to each other to recognize patterns. Automatic derivation of rules from patterns recognized in the course of data analysis. Automatic prediction of events on the press using the derived rules. Automatic visualization of the predicted events.
  • the above steps of the method according to the invention can be used to predict failures and malfunctions on a printing press. This enables a printing press to be operated more effectively and productively. Impending failures and malfunctions can be responded to in good time, for example to carry out maintenance work between two print jobs.
  • the method further comprises the following steps: Automatic collection of maintenance and service data of the printing press. Automatic storage of the maintenance and service data of the printing press. Automatic merging of the stored maintenance and service data with the stored signal data and stored operating data. Automatic assignment of the merged maintenance and service data to the merged signal data and to the operating data. This enables a printing press to be operated even more efficiently. By assigning or linking the maintenance and service data with the signal data and operating data, not only possible malfunctions and failures on the printing press can be predicted, the execution of maintenance work and service work can also be made more efficient, since maintenance work and service work in the sense of a past Expert systems can be used.
  • the mutually associated data is automatically analyzed to identify patterns via a data mining analysis and / or cluster analysis and / or trend line analysis and / or peer group analysis and / or association analysis and / or regression analysis and / or root cause analysis.
  • the automatic analysis of the data assigned to one another comprises the recognition of patterns parameterizing an actually arrived error state and assigning a sensory fingerprint of the error state. This can further improve the analysis of the merged and associated data.
  • the derived rules are applied to a constantly emerging live stream of data for the automatic prediction of events in order to predict error states and / or to assess the effectiveness of the operation of the printing press and / or to predict a change in the operation of the printing press .
  • events on the printing press can be advantageously predicted during the operation of the printing press, in particular failures or malfunctions of the printing press. It is possible to react in good time to such upcoming events in order to avoid an actual failure or an actual malfunction during the printing of a print job. Ultimately, this can increase the productivity and effectiveness of the printing press.
  • the invention relates to a method for operating a printing press, in particular a web printing press.
  • Such a printing press serves for printing on a printing material in the printing units of the printing press. It is important to have a printing press to operate as efficiently as possible with high productivity, in particular faults and failures when printing on the printing material, i.e. when processing a print job, should be avoided. Rather, there is a need to predict failures and malfunctions on the printing press and thus trigger maintenance and service work in good time in order to avoid an actual failure of the printing press.
  • signal data of the printing press data from all data sources that can be connected on the data side are collected and stored in the printing press, in particular actual values and target values of regulating and control devices, and / or states and events in the printing press, and / or measured values from sensors, such as from Light barriers, web break monitors, operation counters, vibration sensors, temperature sensors, cameras, pressure sensors, and / or control data from actuators, such as drives, initiators and valves. All these signal data, which occur on the printing press during the printing operation, are automatically collected in accordance with block 10 and automatically stored in accordance with block 13, in particular in a database.
  • Block 11 visualizes the automatic collection of operating data of the printing press and block 14 the automatic storage of the collected operating data, in particular in a database.
  • data on the use of the printing press which result from a production planning and a production process, are collected and stored, in particular a time occupancy of the printing press with print jobs, and / or a production process of the printing press, and / or Type of production of the printing press, and / or downtimes and malfunctions of the printing press, and / or properties of consumables used, such as printed substrates, printed inks and dampening solution used.
  • the signal data automatically collected and stored in blocks 10 and 13 and the operating data automatically collected and stored in blocks 11 and 14 are automatically combined in a block 16. This data is stored in a central database in particular.
  • the signal data of the printing press is then automatically assigned to the operating data in a block 17.
  • the automatic assignment can take place, for example, via a time signature or time stamp of the signal data and the operating data.
  • the automatically assigned data are then subjected to an automatic analysis, specifically in block 18 of FIG Fig. 1 .
  • the automatically associated data are preferably analyzed via a data mining analysis and / or a cluster analysis and / or a trend line analysis and / or a peer group analysis and / or an association analysis and / or a regression analysis and / or a root cause analysis.
  • Such analysis methods can in particular be based on neural networks and automatically recognize patterns, anomalies or the like in the data assigned to one another.
  • the analysis of the data assigned to one another in block 18 can furthermore comprise an automatic parameterization of a real error state and the storage of a significant, sensory fingerprint of the error state. If an error state is recognized on the basis of the operating data, the corresponding signal data and further operating data can be assigned to this error state as a sensory fingerprint.
  • rules are then automatically derived in block 19 from the patterns recognized in the course of the data analysis in block 18.
  • rules are, in particular, so-called if-then rules, in particular such that if at least one defined condition for signal data is fulfilled and at least one defined condition for defined operating data is still fulfilled, a defined failure or a defined fault is likely or is unlikely.
  • events on the printing press are automatically predicted, for which purpose the derived rules of block 19 are applied to the constantly emerging live stream of all detectable and evaluable data in order to predict error states and / or to assess the effectiveness of the operation of the printing press and / or to predict changes in the operation of the printing press, for which purpose at least one live stream of the signal data 10 is fed to the block 20 as an input variable in order to apply the rules to this signal data.
  • a live stream of the operating data 11 can also be supplied to the block 20.
  • the predicted events are automatically visualized, in particular for the operator of the printing press on a printing press control center and / or for the manufacturer of the printing press by transmitting the events via the Internet.
  • Fig. 1 shows that in the preferred embodiment not only the signal data collected and stored in blocks 10 and 13 and operating data collected and stored in blocks 11 and 14 are combined in block 16, but also maintenance and service data automatically collected in block 12, which are automatically saved in block 15.
  • the maintenance and service data are then combined with the signal data and operating data in block 16, the maintenance and service data then being assigned to the signal data and the operating data in block 17.

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Abstract

Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine, mit folgenden Schritten: Automatisches Sammeln (10) von Signaldaten der Druckmaschine. Automatisches Speichern (13) der gesammelten Signaldaten der Druckmaschine. Automatisches Sammeln (11) von Betriebsdaten der Druckmaschine. Automatisches Speichern (14) der gesammelten Betriebsdaten der Druckmaschine. Automatisches Zusammenführen (16) der gespeicherten Signaldaten der Druckmaschine und der gespeicherten Betriebsdaten der Druckmaschine. Automatisches Zuordnen (17) der zusammengeführten Signaldaten der Druckmaschine zu den Betriebsdaten der Druckmaschine. Automatisches Analysieren (18) der zueinander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern. Automatisches Ableiten (19) von Regeln aus den im Zuge der Datenanalyse erkannten Mustern. Automatisches Vorhersagen (20) von Ereignissen an der Druckmaschine unter Anwendung der abgeleiteten Regeln. Automatisches Visualisieren (21) der vorhergesagten Ereignisse.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine.
  • Bei einer Druckmaschine handelt es sich um ein Investitionsgut, das in einer Druckerei möglichst effizient betrieben werden muss. Ausfälle und Störungen an der Druckmaschine, welche den Druckbetrieb unterbrechen, beeinträchtigen die Effizienz des Betriebs der Druckmaschine. Bislang bereitet es Schwierigkeiten, Ausfälle und Störungen an der Druckmaschine vorherzusagen, um bereits rechtzeitig, zum Beispiel zwischen zwei zu bearbeitenden Druckaufträgen, Maßnahmen einzuleiten, um einen tatsächlichen Ausfall bzw. eine tatsächliche Störung im Druckbetrieb zu verhindern. Es besteht daher Bedarf an einem Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine, mithilfe dessen einfach und zuverlässig Ausfälle und Störungen an einer Druckmaschine reduziert werden können.
  • Hiervon ausgehend liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein neuartiges Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine zu schaffen. Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine gemäß Anspruch 1 gelöst. Das erfindungsgemäße Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine umfasst zumindest die folgenden Schritte: Automatisches Sammeln von Signaldaten der Druckmaschine. Automatisches Speichern der gesammelten Signaldaten der Druckmaschine. Automatisches Sammeln von Betriebsdaten der Druckmaschine. Automatisches Speichern der gesammelten Betriebsdaten der Druckmaschine. Automatisches Zusammenführen der gespeicherten Signaldaten der Druckmaschine und der gespeicherten Betriebsdaten. Automatisches Zuordnen der zusammengeführten Signaldaten zu den Betriebsdaten. Automatisches Analysieren der zueinander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern. Automatisches Ableiten von Regeln aus im Zuge der Datenanalyse erkannten Mustern. Automatisches Vorhersagen von Ereignissen an der Druckmaschine unter Anwendung der abgeleiteten Regeln. Automatisches Visualisieren der vorhergesagten Ereignisse.
  • Mithilfe der obigen Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens können Ausfälle und Störungen an einer Druckmaschine vorhergesagt werden. Hiermit kann eine Druckmaschine effektiver und produktiver betrieben werden. Auf bevorstehende Ausfälle und Störungen kann rechtzeitig reagiert werden, um zum Beispiel Wartungsarbeiten zwischen zwei Druckaufträgen auszuführen.
  • Nach einer vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung umfasst das Verfahren weiterhin die folgenden Schritte: Automatisches Sammeln von Wartungs- und Servicedaten der Druckmaschine. Automatisches Speichern der gesammelten Wartungs- und Servicedaten der Druckmaschine. Automatisches Zusammenführen der gespeicherten Wartungs- und Servicedaten mit den gespeicherten Signaldaten und gespeicherten Betriebsdaten. Automatisches Zuordnen der zusammengeführten Wartungs- und Servicedaten zu den zusammengeführten Signaldaten und zu den Betriebsdaten. Hiermit kann eine Druckmaschine noch effizienter betrieben werden. Durch das Zuordnen bzw. Verknüpfen der Wartungs- und Servicedaten mit den Signaldaten und Betriebsdaten können nicht nur mögliche Störungen und Ausfälle an der Druckmaschine vorhergesagt werden, weiterhin kann die Ausführung von Wartungsarbeiten und Servicearbeiten effizienter gestaltet werden, da auf zurückliegende Wartungsarbeiten und Servicearbeiten im Sinne eines Expertensystems zurückgegriffen werden kann.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Weiterbildung erfolgt das automatische Analysieren der einander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern über eine Data-Mining-Analyse und/oder Cluster-Analyse und/oder Trendlinien-Analyse und/oder Peer-Group-Analyse und/oder Assoziations-Analyse und/oder Regressions-Analyse und/oder Root-Cause-Analyse. Diese Analyse-Verfahren erlauben eine besonders vorteilhafte automatische Analyse der zueinander zugeordneten Daten zur Mustererkennung.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung umfasst das automatische Analysieren der zueinander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern ein Parametrisieren eines real eingetroffenen Fehlerzustands und ein Zuordnen eines sensorischen Fingerabdruckes des Fehlerzustands. Hiermit kann die Analyse der zusammengeführten und zueinander zugeordneten Daten weiter verbessert werden.
  • Nach einer weiteren vorteilhaften Weiterbildung der Erfindung werden zum automatischen Vorhersagen von Ereignissen die abgeleiteten Regeln auf einen ständig entstehenden Live-Stream von Daten angewendet, um Fehlerzustände vorherzusagen und/oder die Effektivität des Betriebs der Druckmaschine beurteilen und/oder eine Veränderung des Betriebs der Druckmaschine vorherzusagen. Hierdurch können während des Betriebs der Druckmaschine Ereignisse an der Druckmaschine vorteilhaft vorhergesagt werden, insbesondere Ausfälle oder Störungen der Druckmaschine. Es kann rechtzeitig auf derart bevorstehende Ereignisse reagiert werden, um während des Druckens eines Druckauftrags einen tatsächlichen Ausfall bzw. eine tatsächliche Störung zu vermeiden. Letztendlich kann hierdurch die Produktivität und Effektivität der Druckmaschine gesteigert werden.
  • Bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung. Ausführungsbeispiele der Erfindung werden, ohne hierauf beschränkt zu sein, an Hand der Zeichnung näher erläutert. Dabei zeigt:
    • Fig. 1:
    ein Blockschaltbild zur Verdeutlichung des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Betreiben einer Druckmaschine.
  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine, insbesondere einer Rollendruckmaschine.
  • Eine derartige Druckmaschine dient dem Bedrucken eines Bedruckstoffs in den Druckwerken der Druckmaschine. Dabei ist es von Bedeutung, eine Druckmaschine möglichst effizient mit hoher Produktivität zu betreiben, insbesondere sollten Störungen und Ausfälle bei dem Bedrucken des Bedruckstoffs, also beim Abarbeiten eines Druckauftrags, vermieden werden. Vielmehr besteht Bedarf daran, Ausfälle und Störungen an der Druckmaschine vorherzusagen und so rechtzeitig Wartungsarbeiten und Servicearbeiten auszulösen, um einen tatsächlichen Ausfall der Druckmaschine zu vermeiden.
  • Mit der hier vorliegenden Erfindung wird vorgeschlagen, beim Betreiben einer Druckmaschine fortlaufend und automatisch Signaldaten der Druckmaschine zu sammeln und zu speichern. So visualisiert der Block 10 der Fig. 1 das automatische Sammeln von Signaldaten der Druckmaschine und der Block 13 das automatische Speichern der gesammelten Signaldaten in einer Datenbank.
  • Als Signaldaten der Druckmaschine werden dabei Daten aller datenseitig anbindbaren Datenquellen in der Druckmaschine gesammelt und gespeichert, insbesondere Ist-Werte und Soll-Werte von Regeleinrichtungen und Steuerungseinrichtungen, und/oder Zustände und Ereignisse in der Druckmaschine, und/oder Messwerte von Sensoren, wie von Lichtschranken, Bahnrisswächtern, Betriebszählern, Schwingungssensoren, Temperatursensoren, Kameras, Drucksensoren, und/oder Steuerdaten von Aktuatoren, wie von Antrieben, Initiatoren und Ventilen. All diese Signaldaten, die an der Druckmaschine während des Druckbetriebs anfallen, werden gemäß dem Block 10 automatisch gesammelt und gemäß dem Block 13 automatisch gespeichert, insbesondere in einer Datenbank.
  • Ferner werden zusätzlich zu den Signaldaten Betriebsdaten der Druckmaschine automatisch gesammelt und gespeichert. Der Block 11 visualisiert das automatische Sammeln von Betriebsdaten der Druckmaschine und der Block 14 das automatische Speichern der gesammelten Betriebsdaten, insbesondere in einer Datenbank.
  • Als Betriebsdaten der Druckmaschine werden dabei Daten über die Nutzung der Druckmaschine, die sich aus einer Produktionsplanung und einem Produktionsverlauf ergeben, gesammelt und gespeichert, insbesondere eine zeitliche Belegung der Druckmaschine mit Druckaufträgen, und/oder ein Verlauf von Produktionen der Druckmaschine, und/oder die Art von Produktionen der Druckmaschine, und/oder Stillstände und Störungen der Druckmaschine, und/oder Eigenschaften eingesetzter Verbrauchsmaterialien, wie bedruckter Bedruckstoffe, gedruckter Druckfarben und verwendeter Feuchtmittel.
  • Die in den Blöcken 10 und 13 automatisch gesammelten und gespeicherten Signaldaten sowie die in den Blöcken 11 und 14 automatisch gesammelten und gespeicherten Betriebsdaten werden in einem Block 16 automatisch zusammengeführt. Dabei werden diese Daten insbesondere in einer zentralen Datenbank gespeichert.
  • Nachfolgend erfolgt in einem Block 17 ein automatisches Zuordnen der Signaldaten der Druckmaschine zu den Betriebsdaten. So können die Signaldaten und die Betriebsdaten nicht ohne eine derartige Zuordnung sinnvoll ausgewertet werden. Die automatische Zuordnung kann zum Beispiel über eine Zeitsignatur oder Zeitstempel der Signaldaten und der Betriebsdaten erfolgen.
  • Anschließend werden die automatisch einander zugeordneten Daten einer automatischen Analyse unterzogen, und zwar im Block 18 der Fig. 1. Das automatische Analysieren der einander zugeordneten Daten erfolgt dabei vorzugsweise über eine Data-Mining-Analyse und/oder eine Cluster-Analyse und/oder eine Trendlinien-Analyse und/oder eine Peer-Group-Analyse und/oder eine Assoziations-Analyse und/oder eine Regressions-Analyse und/oder eine Root-Cause-Analyse.
  • Derartige Analyseverfahren können insbesondere auf neuronalen Netzwerken beruhen und automatisch Muster, Anomalien oder dergleichen in den zueinander zugeordneten Daten erkennen.
  • Das Analysieren der zueinander zugeordneten Daten in Block 18 kann weiterhin ein automatisches Parametrisieren eines real eingetroffenen Fehlerzustands und das Speichern eines signifikanten, sensorischen Fingerabdrucks des Fehlerzustands umfassen. Dann, wenn auf Basis der Betriebsdaten ein Fehlerzustand erkannt wird, können diesem Fehlerzustand die entsprechenden Signaldaten und weiteren Betriebsdaten als sensorischer Fingerabdruck zugeordnet werden.
  • Nach der Analyse der zueinander zugeordneten Daten in Block 18 erfolgt dann in Block 19 ein automatisches Ableiten von Regeln aus den im Zuge der Datenanalyse des Blocks 18 erkannten Mustern. Bei diesen Regeln handelt es sich insbesondere um sogenannte Wenn-Dann-Regeln, insbesondere dergestalt, dass dann, wenn mindestens eine definierte Bedingung für Signaldaten erfüllt ist und weiterhin mindestens eine definierte Bedingung für definierte Betriebsdaten erfüllt ist, ein definierter Ausfall oder eine definierte Störung wahrscheinlich oder unwahrscheinlich ist.
  • In einem nachfolgenden Block 20 werden automatisch Ereignisse an der Druckmaschine vorhergesagt, wobei hierzu die abgeleiteten Regeln des Blocks 19 auf den ständig entstehenden Live-Stream aller erfassbarer und auswertbarer Daten angewendet werden, um Fehlerzustände vorherzusagen und/oder die Effektivität des Betriebs der Druckmaschine zu beurteilen und/oder Veränderungen des Betriebs der Druckmaschine vorherzusagen, wobei hierzu zumindest ein Live-Stream der Signaldaten 10 dem Block 20 als Eingangsgröße zugeführt wird, um auf diese Signaldaten die Regeln anzuwenden. Auch kann zusätzlich ein Live-Stream der Betriebsdaten 11 dem Block 20 zugeführt werden.
  • In einem nachfolgenden Block 21 erfolgt ein automatisches Visualisieren der vorhergesagten Ereignisse, insbesondere für den Betreiber der Druckmaschine auf einem Druckmaschinenleitstand und/oder für den Hersteller der Druckmaschine durch Übermittlung der Ereignisse via Internet.
  • Fig. 1 zeigt, dass im bevorzugten Ausführungsbeispiel nicht nur die in den Blöcken 10 und 13 gesammelten und gespeicherten Signaldaten sowie in den Blöcken 11 und 14 gesammelten und gespeicherten Betriebsdaten im Block 16 zusammengeführt werden, sondern zusätzlich auch in einem Block 12 automatisch gesammelte Wartungs- und Servicedaten, die im Block 15 automatisch gespeichert werden. Dabei werden dann in Block 16 auch die Wartungs- und Servicedaten mit den Signaldaten und Betriebsdaten zusammengeführt, wobei dann in Block 17 die Wartungs- und Servicedaten den Signaldaten und den Betriebsdaten zugeordnet werden. In dieser Weiterbildung ist es dann nicht nur möglich, Störungen und Ausfälle vorherzusagen, sondern im Sinne eines Expertensystems bereits entsprechende Wartungs- und Servicearbeiten auszulösen.

Claims (8)

  1. Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine, mit folgenden Schritten:
    automatisches Sammeln von Signaldaten der Druckmaschine,
    automatisches Speichern der gesammelten Signaldaten der Druckmaschine,
    automatisches Sammeln von Betriebsdaten der Druckmaschine,
    automatisches Speichern der gesammelten Betriebsdaten der Druckmaschine,
    automatisches Zusammenführen der gespeicherten Signaldaten der Druckmaschine und der gespeicherten Betriebsdaten der Druckmaschine,
    automatisches Zuordnen der zusammengeführten Signaldaten zu den Betriebsdaten der Druckmaschine,
    automatisches Analysieren der zueinander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern,
    automatisches Ableiten von Regeln aus den im Zuge der Datenanalyse erkannten Mustern,
    automatisches Vorhersagen von Ereignissen an der Druckmaschine unter Anwendung der abgeleiteten Regeln,
    automatisches Visualisieren der vorhergesagten Ereignisse.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Signaldaten der Druckmaschine Daten aller datenseitig anbindbaren Datenquellen in der Druckmaschine gesammelt und gespeichert werden, insbesondere
    Ist-Werte und Soll-Werte von Regeleirichtungen und Steuereinrichtungen, und/oder
    Zustände und Ereignisse in der Druckmaschine, und/oder
    Messwerte von Sensoren wie von Lichtschranken, Bahnrisswächtern, Betriebszählern, Schwingungssensoren, Temperatursensoren, Kameras, Drucksensoren, und/oder
    Steuerdaten von Aktuatoren wie von Antrieben, Initiatoren und Ventilen.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass als Betriebsdaten der Druckmaschine Daten über die Nutzung der Druckmaschine, die sich aus einer Produktionsplanung und einem Produktionsverlauf ergeben, gesammelt und gespeichert werden, insbesondere
    eine zeitliche Belegung der Druckmaschine, und/oder
    Verlauf von Produktionen an der Druckmaschine, und/oder
    Art von Produktionen an der Druckmaschine, und/oder
    Stillstände und Störungen an der Druckmaschine, und/oder
    Eigenschaften eingesetzter Verbrauchsmaterialien wie Bedruckstoff, Druckfarbe und Feuchtmittel.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, gekennzeichnet durch folgende Schritte:
    automatisches Sammeln von Wartungs- und Servicedaten der Druckmaschine,
    automatisches Speichern der gesammelten Wartungs- und Servicedaten der Druckmaschine,
    automatisches Zusammenführen der gesammelten Wartungs- und Servicedaten mit den gespeicherten Signaldaten und den gespeicherten Betriebsdaten,
    automatisches Zuordnen der zusammengeführten Wartungs- und Servicedaten zu den zusammengeführten Signaldaten und zu den zusammengeführten Betriebsdaten.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass als Wartungs- und Servicedaten der Druckmaschine folgende Daten gesammelt und gespeichert werden:
    Zeitpunkt und/oder Art und/oder Ergebnis von Wartungs- und Servicearbeiten an der Druckmaschine,
    Tausch und/oder Ausfall und/oder Verschleißgrad und/oder Störung von vorhandenen Bauteilen der Druckmaschine und/oder neu eingebauten Bauteilen der Druckmaschine.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass das automatische Analysieren der zueinander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern über eine Data-Mining-Analyse und/oder Cluster-Analyse und/oder Trendlinien-Analyse und/oder Peer-Group-Analyse und/oder Assoziations-Analyse und/oder Regressions-Analyse und/oder Root-Cause-Analyse erfolgt.
  7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass das automatische Analysieren der zueinander zugeordneten Daten zur Erkennung von Mustern ein Parametrisieren eines real eingetroffenen Fehlerzustands und ein Zuordnen eines sensorischen Fingerabdrucks des Fehlerzustands umfasst.
  8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass zum automatischen Vorhersagen von Ereignissen die abgeleiteten Regeln auf einen ständig entstehenden Live-Stream von Daten angewendet werden, um Fehlerzustände vorherzusagen und/oder die Effektivität des Betriebs der Druckmaschine zu beurteilen und/oder eine Veränderung des Betriebs der Druckmaschine vorherzusagen.
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