EP3689611B1 - Verfahren zum betreiben einer druckmaschine - Google Patents

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EP3689611B1
EP3689611B1 EP19209614.7A EP19209614A EP3689611B1 EP 3689611 B1 EP3689611 B1 EP 3689611B1 EP 19209614 A EP19209614 A EP 19209614A EP 3689611 B1 EP3689611 B1 EP 3689611B1
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Anna Asam
Holger Fleischmann
Manuel Kosok
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    • B41PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
    • B41FPRINTING MACHINES OR PRESSES
    • B41F33/00Indicating, counting, warning, control or safety devices
    • B41F33/16Programming systems for automatic control of sequence of operations
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07CTIME 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
    • G07C3/00Registering or indicating the condition or the working of machines or other apparatus, other than vehicles

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  • Accessory Devices And Overall Control Thereof (AREA)

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.
  • Die US 9,300,823 B1 offenbart die Ermittlung einer Prognose von Wartungsarbeiten an einer Bedruckstoffförderstrecke durch Auswertung von Zeitintervallen von den Bedruckstoff erfassenden Sensoren.
  • Die EP 2 993 045 A2 offenbart ein Verfahren zum Nachfüllen eines Farbkastens einer Druckmaschine, wobei ein Nachfüllen auf Grundlage einer Kennlinie erfolgt, welche das Volumen des Farbvorrats im Farbkasten als Funktion der Füllstandshöhe abbildet.
  • 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, wobei die Signaldaten eine Mehrzahl von Daten aller datenseitig anbindbaren Datenquellen in der Druckmaschine umfassend 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 umfassen. Automatisches Speichern der gesammelten Signaldaten der Druckmaschine. Automatisches Sammeln von Betriebsdaten der Druckmaschine wobei die Betriebsdaten eine Mehrzahl von Daten über die Nutzung der Druckmaschine, die sich aus einer Produktionsplanung und einem Produktionsverlauf ergeben, umfassend 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 umfassen. 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 eine Mehrzahl von Daten aller datenseitig anbindbaren Datenquellen in der Druckmaschine gesammelt und gespeichert, umfassend 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 eine Mehrzahl von Daten über die Nutzung der Druckmaschine, die sich aus einer Produktionsplanung und einem Produktionsverlauf ergeben, gesammelt und gespeichert, umfassend 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 (6)

  1. Verfahren zum Betreiben einer Druckmaschine, mit folgenden Schritten:
    automatisches Sammeln von Signaldaten der Druckmaschine, wobei die Signaldaten eine Mehrzahl von Daten aller datenseitig anbindbaren Datenquellen in der Druckmaschine umfassend 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 umfassen;
    automatisches Speichern der gesammelten Signaldaten der Druckmaschine,
    automatisches Sammeln von Betriebsdaten der Druckmaschine, wobei die Betriebsdaten eine Mehrzahl von Daten über die Nutzung der Druckmaschine, die sich aus einer Produktionsplanung und einem Produktionsverlauf ergeben, umfassend 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 umfassen,
    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, 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.
  3. Verfahren nach Anspruch 2, 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.
  4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, 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.
  5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, 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.
  6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, 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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