EP3962708A1 - Verfahren zum betreiben einer vorrichtung, computerprogrammprodukt und vorrichtung zum herstellen eines produktes - Google Patents

Verfahren zum betreiben einer vorrichtung, computerprogrammprodukt und vorrichtung zum herstellen eines produktes

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Publication number
EP3962708A1
EP3962708A1 EP20723079.8A EP20723079A EP3962708A1 EP 3962708 A1 EP3962708 A1 EP 3962708A1 EP 20723079 A EP20723079 A EP 20723079A EP 3962708 A1 EP3962708 A1 EP 3962708A1
Authority
EP
European Patent Office
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parameters
machine
quality
parameter
values
Prior art date
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Pending
Application number
EP20723079.8A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Christoph NIGL
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.)
Alpla Werke Alwin Lehner GmbH and Co KG
Original Assignee
Alpla Werke Alwin Lehner GmbH and Co KG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alpla Werke Alwin Lehner GmbH and Co KG filed Critical Alpla Werke Alwin Lehner GmbH and Co KG
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Pending legal-status Critical Current

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    • B29C2945/76949—Using stored or historical data sets using a learning system, i.e. the system accumulates experience from previous occurrences, e.g. adaptive control
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    • B29C49/783—Measuring, controlling or regulating blowing pressure

Definitions

  • the present invention relates to a method for operating an apparatus for manufacturing a product, in particular an apparatus for molding a hollow body or a
  • Injection molded part a computer program product and a device for producing a product according to the preamble of the independent claims.
  • the behavior of a device changes depending on the environment in which it is operated or what material is processed in the device. External parameters such as room temperature or outside temperature or air humidity have an influence on the device.
  • Properties of the device itself can also change.
  • a device can heat up during the production process, which has the consequence, for example, that certain parts of the device change in length or that operating resources, such as hydraulic oil or the like, have a viscosity that changes during operation. All of these changes have an impact on the product to be manufactured. It is therefore necessary to continuously check the properties of the products. In certain processes it is sufficient if, for example, every 100th product is tested, other processes make it necessary that every single product is tested. Such test processes are complex and expensive. In addition, not all products can be tested non-destructively.
  • a method for blow molding containers is known from WO 2011/023155 A1, in which, based on measured parameters characterizing the blow molding process, at least one property of the fully blown container is calculated and compared with a target value. The parameter influencing the blow molding process is changed based on an established deviation.
  • the simulations in question should be carried out using expert knowledge.
  • the object of the invention is to remedy one or more disadvantages of the prior art.
  • a method and a device are to be provided which make it possible to operate devices for the production of products essentially automatically and to produce products of as constant a quality as possible, and in particular to reduce the effort required to control the products produced.
  • a method according to the invention for operating a device for manufacturing a product comprises the steps:
  • the quality parameters of the product can be, for example, the material distribution in the finished product, the contour of the finished product, the wall thickness of the finished product, the weight of the finished product, the temperature distribution of the immediately demolded product or the color - and surface quality of the finished product.
  • the product can also be an intermediate product. Accordingly, it may be in the quality parameters corresponding to a characteristic of the product, also a Para act meter of the intermediate product, such as the tempera ture of an art S toffschmelze or a diameter of a
  • Tube preforms in extrusion blow molding are
  • quality parameters are generally recorded by means of suitable sensors and made available as measured values, in particular automatically.
  • quality parameters such as color or surface properties, which can be indicators of the surface quality, for example, are assessed by a machine operator and their size is communicated to the system as measured values through manual inputs.
  • the machine parameters of the device can be, for example, the temperature of a tool, the tempera ture of a corresponding operating medium such as hydraulic oil or compressed air or cooling water and the like or, in the case of a blow molding machine, for example, the temperature of a mold, the volume of a Blowing gas flow or its temperature, to parameters of the stretching process such as Reckgeschwindig speed, to temperatures of a preform, to correspond to the melt pressure in a corresponding cavity, to speed of a screw conveyor, to volume, type or shape and temperature of starting material such as plastic granulate, which ge promotes, act.
  • the static charge of the machine or the supplied plastic granulate for example, can also be recorded as machine parameters. It goes without saying that not all of the machine parameters mentioned here can be set directly. For example, the shape of the granulate can only be changed by replacing the granulate that has been fed in. It can thus be provided that in addition to adjustable machine parameters, non-adjustable machine parameters are also recorded.
  • All of these machine parameters can in particular be measured or read out and made available as real values.
  • An associated machine data record is in the present case a data record of the device with which the program product from which the quality parameter originates.
  • a quality data record By capturing a quality data record, several measured values of a quality parameter of a product are included. Preferably, several measured values from several quality parameters are recorded simultaneously and made available in a quality data record.
  • the machine data set is chronologically assigned to the quality data set, in other words, linked to it, and a data set is generated which contains both measured values and real values.
  • that quality data record is preferably assigned to each machine data record which was relevant for the manufacture of the product or a preliminary product and thus the quality parameters associated therewith.
  • a setpoint value of at least one machine parameter based on the determined correlation, based on a Setpoint of a quality parameter or several quality parameters makes it possible to precisely control a device for manufacturing a product.
  • a control of the product after its manufacture can be superfluous, since the prior identification of the relationships between quality parameters and machine parameters, in other words, the determination of the correlation between the respective machine parameters and quality parameters, and the corresponding setting of the machine parameters the result, namely the target value to be achieved for the quality parameter, is predictable.
  • a large number of setpoint values of machine parameters are preferably provided on the basis of a setpoint value of a quality parameter, such as a wall thickness of a blown body. All setpoint values of the machine parameters that can be influenced in terms of control and / or regulation technology are preferably provided.
  • At least one environmental data set can be recorded.
  • the environmental data set comprises measured values of one or, in particular, several environmental parameters or environmental parameters.
  • This environmental data set is temporally assigned to the machine data set and thus forms part of the respective recorded data sets. With the acquisition of an environmental data set, it is also possible to determine the influence of the environmental conditions on the corresponding quality parameters and to include them in the correlation and thus in particular to expand the control model by one or more boundary conditions.
  • the environmental parameters can include parameters such as air temperature or humidity, but also the air pressure, the time of day (especially day or night), the geographical position of the machine and / or the factory in which the machine is operated (and accordingly the associated climatic conditions) or parameters about the status of the factory hall in which the machine is located, for example open or closed gates or windows, which can say something about air movement, such as drafts.
  • the ambient air temperature can have an influence on the cooling rate of the product, which in turn can possibly have an influence on a corresponding wall thickness of the product if, for example, the material solidifies more slowly at certain points.
  • one or more machine parameters must be set differently. These relationships are recorded by determining the correlations between the measured values and real values and, in the case of an environmental parameter as a boundary condition, the measured values of the environmental parameters. These relationships are then made available in a control model.
  • the data records can be determined at least once on the basis of test results from the device for manufacturing a product and can be made available to create the control model for the device.
  • a large number of quality data sets and machine data sets can be created from these measured values and real values, and a large number of data sets can be generated from these.
  • the determination of correlations is simplified and the corresponding correlations are more precise. This enables the creation of a more precise control model.
  • the data records can therefore be determined by collecting a large number of measured values and real values from production systems and made available for creating the control model for the device.
  • This learning phase creates a very close-knit link between the machine parameters, quality parameters and environmental parameters, which in turn leads to a very precise model of the relationships, which in turn leads to a very precise control model.
  • the provision of the aforementioned setpoint or several setpoints for machine parameters can take place in the form of a transfer of these values to a control of a corresponding device for manufacturing a product, for example automatically or manually.
  • the controller can be part of a computer and comprise one or more computer program products.
  • the device for manufacturing a product can be operated in accordance with these specifications and carry out a corresponding production process or manufacturing process.
  • This value or these values are compared with the setpoint or values of the quality parameter or parameters and a deviation is determined.
  • the device is then controlled, in particular regulated, on the basis of this deviation with the aid of the control model, in particular taking into account the actual value of the at least one environmental parameter.
  • the actual values of the machine parameters are compared with the respective setpoint.
  • the device can be based on a deviation of the Actual value of the machine parameter controlled by the corresponding setpoint, in particular regulated.
  • a respective value of a machine parameter such as the speed at which a mold is opened or closed
  • Other machine parameters cannot be directly regulated. This applies, for example, to the viscosity of an operating medium.
  • the temperature can be influenced, for example, which in turn has an effect on the viscosity. This effect in turn can be derived from one of the previously determined correlations.
  • a deviation of the actual value from the corresponding target value of the respective machine parameter means that the corresponding target value of the quality parameter, on the basis of which the target value of the machine parameter was determined, also deviates.
  • a control or regulation of the corresponding machine parameter or possibly one or more machine parameters that have a corresponding influence on these machine parameters and / or correlate with them thus makes it possible to achieve the corresponding setpoint value of the quality parameter.
  • the respective actual value of the machine parameters and the at least one environmental parameter can be recorded continuously during operation of the device.
  • the actual values of the respective machine parameters and of the at least one environmental parameter during operation of the device are recorded (cyclically) at predefinable time intervals.
  • the correlations are transferred to the device only once. Due to the very close-knit linking of machine parameters, quality parameters and environmental parameters, a statement about the quality parameter can be made with fixed machine parameters or fixed machine parameters without having to re-measure them.
  • the device can be set to the quality parameters to be achieved and the device selects the respective machine parameters in accordance with the control model. As soon as the measured machine parameters, that is to say the actual values, agree with the selected machine parameters, ie the setpoint values, it can be assumed that the actual value of the quality parameter corresponds to the selected setpoint value of the quality parameter.
  • the present invention thus also relates to the operation of a device, in particular a method for operating a pre direction, for manufacturing a product, in particular a device for molding a hollow body or an injection molded part, the correlations obtained in a learning phase with the method described here being stored statically, in particular as a static control model, in this device.
  • a device in particular a method for operating a pre direction, for manufacturing a product, in particular a device for molding a hollow body or an injection molded part
  • the correlations obtained in a learning phase with the method described here being stored statically, in particular as a static control model, in this device.
  • the corresponding target values of the machine parameters are selected and set.
  • the target parameter is entered in an external database and the target parameters are fed into the device from the external database. This can for example be done manually by means of input by a machine operator. An automatic transfer, for example via an electronic interface, is also possible.
  • an actual value of at least one of the quality parameters is compared cyclically with the target value of the quality parameter.
  • comparisons are particularly advantageous when the device for manufacturing a product is operated in test mode, in other words during the learning phase. These comparisons can be used to determine whether the correlations that have been determined agree with practice and / or in order to obtain further measured values.
  • the control model can preferably be determined in accordance with the correlation or correlations between the quality parameter or parameters and the machine parameters, taking into account the at least one quality parameter by means of machine learning.
  • the correlation or the correlations can be determined by means of an implementation of artificial intelligence, in particular with a neural network. This allows the establishment and recognition of connections, i.e. correlations, regardless of whether there is a direct or causal connection between individual measured values and real values.
  • machine learning far-reaching and / or superordinate patterns of a large number of individual measured values and real values can be recognized and / or compared with one another and / or linked with one another.
  • the machine data record can include several machine parameters, in particular real values of several machine parameters.
  • Each machine parameter can be assigned a weighting of its influence on each quality parameter according to its correlation with the one or more quality parameters of the quality data set.
  • the control model therefore has a weighting of the individual machine parameters.
  • this machine parameter has an influence, for example on a further quality parameter of the product, which can also be negative, for example, then it can be provided to assign a somewhat lower weighting to this machine parameter.
  • the machine parameter with the greatest influence on a respective quality parameter is not necessarily the machine parameter with the highest weighting.
  • the highest weighting can, for example, have a machine parameter which, although it has a correspondingly large influence on a certain quality parameter of the product, does at the same time has very little influence on other quality parameters and / or on other machine parameters.
  • one or more of the respective machine parameters can be controlled or regulated with the respective weighting in relation to the quality parameter or parameters in accordance with the control model.
  • a check is carried out to determine whether one or more of the actual values of the machine or environmental parameters recorded during the control of the device lie within a value range of the machine parameters recorded when the control model was created and / or the recorded environmental parameters.
  • the ambient temperature was recorded as one of the environmental parameters to create the control model
  • the lowest value indicates the lower limit of the value range, the highest value the upper limit.
  • the value range in which the environmental parameter was recorded can thus extend, for example, from 15 ° to 30 °. For actual values outside this value range, there are no longer any values in the control model that are based on measured data.
  • the error message can also be interpreted as an indication that a measuring sensor or measuring probe is defective.
  • a check can be made to determine whether the deviation from the value range is significant. If the deviation is significant, an error signal can be output.
  • a significant deviation can exist if either the deviating actual value relates to a machine parameter which is regulated with a high weighting on the setpoint of one or more quality parameters, or if the deviation has exceeded an, in particular adjustable, threshold value.
  • control model switches off the device or at least requests manual control interventions if the test has shown that the deviation is significant or occurs repeatedly.
  • the computer program product comprises commands which, when executed on a computer, cause the computer to carry out the steps of the method described here.
  • Another aspect of the invention relates to an apparatus for manufacturing a product.
  • This device is in particular a device for molding a hollow body.
  • the device comprises a computer program product as described here.
  • a device designed according to the invention makes it possible to determine all correlations between the device itself and the product to be manufactured, and subsequently makes it possible to dispense with extensive testing of the respective manufactured products in the later production process.
  • the device according to the invention can be part of a device for injection molding or for blow molding.
  • the device is an extruder, a dryer for starting material for the production of the product, an extrusion blower or a stretch blower.
  • FIG. 1 a schematic representation of an apparatus for manufacturing a product
  • FIG. 2 a sequence S chema of a method according to the invention
  • FIG. 1 shows a simplified schematic representation of a device for manufacturing a product, which is embodied here as a blow molding machine 100, for example.
  • the blow molding machine 100 has a feed 110, a Blasformbe rich 120 and a discharge 130.
  • preforms are fed to the blow molding machine in a known manner.
  • these are blown with compressed air and stretched with the aid of a stretching rod.
  • the completely inflated containers are collected and / or removed in the discharge 130. This manufacturing process as such is known and is therefore not explained in more detail here.
  • FIG. 1 also shows a controller 200.
  • the controller 200 is connected to sensors which are arranged on the blow molding machine 100 via connections 102 indicated here by dashed lines.
  • the controller 200 can be designed as a separate unit, but will generally be an integral part of the device.
  • the sensors can be temperature sensors, clocks, position sensors and the like. Real values of machine parameters can be recorded with the sensors.
  • the sensors are only indicated schematically here.
  • a temperature sensor 101 is shown as a placeholder for a large number of sensors.
  • connections 102 between the controller 200 and the blow molding machine are provided in the illustrated embodiment wired bound via cables. These connections can, however, also be implemented wirelessly or via optical waveguides.
  • FIG. 2 shows a schematic sequence of a method for operating a device for manufacturing a product, for example a method for operating the blow molding machine 100 from FIG. 1.
  • a quality data record 10 is recorded.
  • the quality data record 10 includes, for example, several measured values of the wall thickness of a container.
  • a machine data record 20 is recorded.
  • the machine data record 20 includes real values of the temperature sensor 101 (see FIG. 1).
  • the quality data record 10 and the machine data record 20 have been recorded simultaneously.
  • the quality data set 10 can be assigned to the machine data set 20 in terms of time and a data set 30 can be formed. Within the data set 30, the measured values and the real values are correlated over time.
  • the wall thickness Dl of a first container B1 in discharge 130 is measured.
  • the wall thickness Dl corresponds to a quality parameter.
  • the temperature Kl of the cavity in which a second container B2 is inflated at the same point in time t1 is measured in the blow molding area 120 (see FIG. 1).
  • the temperature Kl corresponds to a machine parameter.
  • the temperature VI of a preform of a third container B3 is measured in the feed 110 (see FIG. 1).
  • This temperature VI can be treated as a machine parameter or as a quality parameter. In the present example, the temperature VI is treated as a machine parameter.
  • all containers B1, B2 and B3 are moved on a station. That is, the preform of the third Container B3 is moved from the feed 110 into the blow molding area 120 and the inflated second container B2 is moved from the blow molding area 120 into the discharge area 130, while the first container B1 is removed from the discharge area 130. A new preform of a fourth container B4 is provided in the feed 110.
  • the wall thickness D2 of the container B2 is now measured at time t2.
  • the preform of the container B3 is located in the cavity for inflating the container B3, the temperature K2 being measured.
  • the temperature V2 of the new preform of a container B4 is measured again.
  • a second data record 30 ' is created. This includes the acquisition of a second machine data record 20 'and the acquisition of a second quality data record 10' and accordingly the generation of a data record 30 'as described above.
  • the quality data records 10 and 10 'can comprise further quality parameters, which are preferably all recorded simultaneously.
  • another quality parameter can be, for example, the opacity of a wall of the container or the concentricity of a closure with respect to a container base.
  • the machine data records 20 and 20 'can also have measured values of further machine parameters.
  • the data sets 30 and 30 ' are brought together and a correlation 40 is determined between the measured values and the real values.
  • a setpoint 50 of the recorded machine parameters can be determined for each setpoint value of a quality parameter, or in the case of several machine parameters in the respective machine data sets 20, 20 ', setpoint values 50 for each detected machine parameter.
  • the target values must be determined using two fixed values (target value of the quality parameter and the unchangeable value of the device / environment), which possible combinations.
  • a setpoint value of the quality parameter is selected and corresponding setpoint values 50 of machine parameters are transferred to the controller 200 (see FIG. 1) in order to make the blow molding machine 100 (see FIG. 1) operate accordingly.
  • the control model can be transferred to the control, or just the corresponding values of the machine parameters that were determined using the control model.
  • the control can readjust them. If, for example, values should change that the controller cannot influence (for example outside temperature), the setpoint values 50 can be adjusted according to a specification for the corresponding value that cannot be influenced.
  • the setpoint values 50 are anchored in a data matrix, in particular in a control model, which has been transferred to the controller 200 (see FIG. 1) as part of the setpoint value 50 of the quality parameter.

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Abstract

Es ist ein Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung zur Her Stellung eines Produktes beschreiben, welches die folgenden Schritte umfasst: - Erfassen von zumindest einem Qualitätsdatensatz (10, 10') umfassend Messwerte eines oder mehrerer Qualitätsparameter, die je einer Eigenschaft des Produktes entsprechen; - Erfassen von zumindest einem zugehörigen Maschinendatensatz (20, 20') umfassend Realwerte von mehreren einstellbaren Maschinenparametern der Vorrichtung; - zeitliches Zuordnen des Qualitätsdatensatzes (10, 10') zum Maschinendatensatz (20, 20')und Generieren eines ersten Datensatzes (30) umfassend zeitlich korrelierte Messwerte und Realwerte; - mindestens einmaliges Wiederholen der vorangegangenen Schritte zum Generieren wenigstens eines zweiten Datensatzes (30'); - Bestimmen einer Korrelation (40) zwischen dem oder den Qualitätsparametern und den Maschinenparametern durch Vergleich der erfassten Datensätze (30, 30') und Erstellung eines Steuerungs modells für die Vorrichtung, - Bereitstellen eines entsprechenden Sollwertes für zumindest einen der einstellbaren Maschinenparameter anhand des Steuerungsmodells, ausgehend von einem Sollwert des oder der Qualitätsparameter. Es ist auch ein Computerprogrammprodukt zur Durchführung des Verfahrens und eine Vorrichtung umfassend dieses Computerprogrammprodukt beschrieben.

Description

Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung, Computerprogrammprodukt und Vorrichtung zum Herstellen eines Produktes
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes, insbesondere einer Vorrichtung zum Formen eines Hohlkörpers oder eines
Spritzgiessteiles, ein Computerprogrammprodukt sowie eine Vor richtung zur Herstellung eines Produktes gemäss dem Oberbegriff der unabhängigen Ansprüche.
Aus dem Stand der Technik sind unterschiedliche Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes be kannt. Typischerweise werden beim Betreiben einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes vor dem eigentlichen Produkti onsprozess eine Vielzahl an Parametern an der Vorrichtung einge stellt. Während des Herstellungsprozesses können sich diese Pa rameter verändern, sei es durch manuelles Justie
ren/Nachjustieren oder dadurch, dass sich im Verlauf des Prozes ses Eigenschaften der Vorrichtung selbst ändern. So ändert sich beispielsweise das Verhalten einer Vorrichtung abhängig davon, in welcher Umgebung diese betrieben wird oder welches Material in der Vorrichtung verarbeitet wird. Äussere Parameter, wie Raumtemperatur oder Aussentemperatur oder Luftfeuchte haben ei nen Einfluss auf die Vorrichtung. Auch Eigenschaften der Vor richtung selbst können sich ändern. Beispielsweise kann sich ei ne Vorrichtung während des Produktionsprozesses erwärmen, was beispielsweise zur Folge hat, dass sich gewisse Teile der Vor richtung in ihrer Länge ändern oder Betriebsmittel, wie bei spielsweise Hydrauliköl oder dergleichen, eine sich im Laufe des Betriebs ändernde Viskosität aufweisen. Alle diese Änderungen haben einen Einfluss auf das herzustellende Produkt. Es ist da her erforderlich, die Eigenschaften der Produkte laufend zu kon trollieren. In gewissen Prozessen genügt es, wenn beispielsweise jedes lOOste Produkt geprüft wird, andere Prozesse machen es er forderlich, dass jedes einzelne Produkt geprüft wird. Derartige Prüfprozesse sind aufwändig und teuer. Zudem können nicht alle Produkte zerstörungsfrei geprüft werden.
Aus der WO 2011/023155 Al ist ein Verfahren zur Blasformung von Behältern bekannt, bei dem basierend auf gemessenen, den Blas formungsvorgang charakterisierenden Parametern, mindestens eine Eigenschaft des fertig geblasenen Behälters errechnet und mit einem Sollwert verglichen wird. Basierend auf einer festgestell ten Abweichung wird der den Blasformungsvorgang beeinflussende Parameter verändert. Die betreffenden Simulationen sollen mit tels Expertenwissen durchgeführt werden.
Dieses bekannte Verfahren ist aufwändig und ungenau. Das Bereit stellen von Expertenwissen erfordert einen hohen Aufwand und ba siert auf subjektiven Urteilen.
Es ist Aufgabe der Erfindung, einen oder mehreren Nachteilen des Standes der Technik abzuhelfen. Insbesondere sollen ein Verfah ren und eine Vorrichtung bereitgestellt werden, die es ermögli chen, Vorrichtungen zur Herstellung von Produkten im Wesentli chen automatisch zu betreiben und Produkte von möglichst gleich bleibender Qualität herzustellen, und dabei insbesondere den Aufwand zur Kontrolle der hergestellten Produkte zu reduzieren.
Diese Aufgabe wird durch die in den unabhängigen Patentansprü chen definierten Vorrichtungen und Verfahren gelöst . Weitere Ausführungsformen sind Gegenstand der abhängigen Patentansprü che .
Ein erfindungsgemässes Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes, insbesondere ein Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung zum Formen eines Hohlkörpers oder eines Spritzgiessteiles, umfasst die Schritte:
- Erfassen von zumindest einem Qualitätsdatensatz umfassend Messwerte eines oder mehrerer Qualitätsparameter, die je einer Eigenschaft des Produktes entsprechen; - Erfassen von zumindest einem zugehörigen Maschinendatensatz umfassend Realwerte von mehreren, insbesondere von allen, ein stellbaren Maschinenparametern der Vorrichtung;
- zeitliches Zuordnen des Qualitätsdatensatzes zum Maschinenda tensatz und Generieren eines ersten Datensatzes umfassend zeit lich korrelierte Messwerte und Realwerte;
- mindestens einmaliges Wiederholen der vorhergehenden Schritte zum Generieren wenigstens eines zweiten Datensatzes;
- Bestimmen einer Korrelation zwischen dem oder den Qualitätspa rametern und den Maschinenparametern durch Vergleich der erfass ten Datensätze und Erstellen eines Steuerungsmodells für die Vorrichtung, und
- Bereitstellen eines entsprechenden Sollwertes für zumindest einen der einstellbaren Maschinenparameter anhand des Steue rungsmodells, ausgehend von einem Sollwert des oder der Quali tätsparameter .
Bei den Qualitätsparametern des Produktes kann es sich bei spielsweise um die Materialverteilung im fertigen Produkt, um die Kontur des fertigen Produkts, um Wanddicken des fertigen Produkts, um das Gewicht des fertigen Produktes, um die Tempera turverteilung des unmittelbar entformten Produktes oder auch um die Färb- und Oberflächenbeschaffenheit des fertigen Produktes handeln .
Bei dem Produkt kann es sich auch um ein Zwischenprodukt han deln. Entsprechend kann es sich bei dem Qualitätsparameter, der einer Eigenschaft des Produktes entspricht, auch um einen Para meter des Zwischenproduktes handeln, beispielsweise die Tempera tur einer KunstStoffschmelze oder einen Durchmesser eines
Schlauchvorformlings beim Extrusionsblasformen.
Sämtliche dieser Qualitätsparameter werden in der Regel mittels geeigneter Sensoren erfasst und als Messwerte insbesondere auto matisiert zur Verfügung gestellt. Es ist jedoch auch möglich, dass Qualitätsparameter wie beispielsweise Färb- oder Oberflä chenbeschaffenheit, die beispielsweise Indikatoren für die Ober flächenqualität sein können, durch einen Maschinenführer beur teilt werden und deren Grösse als Messwerte durch manuelle Ein gaben dem System mitgeteilt werden.
Bei den Maschinenparametern der Vorrichtung kann es sich bei spielsweise um die Temperatur eines Werkzeuges, um die Tempera tur eines entsprechenden Betriebsmittels wie Hydrauliköl oder Druckluft oder Kühlwasser und dergleichen oder, im Falle bei spielsweise einer Blasformmaschine, um die Temperatur eines Formwerkzeuges, um das Volumen eines Blasgasstroms oder dessen Temperatur, um Parameter des Reckverlaufs wie Reckgeschwindig keit, um Temperaturen eines Vorformlings, um einen entsprechen den Massedruck in einer entsprechenden Kavität, um Geschwindig keit einer Förderschnecke, um Volumen, Art oder Form und Tempe ratur von Ausgangsmaterial wie Kunststoffgranulat, welches ge fördert wird, handeln. Ebenfalls kann als Maschinenparameter beispielsweise die statische Ladung der Maschine oder des zuge führten Kunststoffgranulats erfasst werden. Es versteht sich von selbst, dass nicht alle der hier genannten Maschinenparameter unmittelbar einstellbar sind. So kann beispielsweise die Form des Granulats nur durch den Austausch des zugeführten Granulats geändert werden. Es kann somit vorgesehen sein, nebst einstell baren Maschinenparametern auch nicht einstellbare Maschinenpara meter zu erfassen.
Sämtliche dieser Maschinenparameter können insbesondere mess technisch erfasst oder ausgelesen werden und als Realwerte zur Verfügung gestellt werden. Vorzugsweise werden mehrere Maschi nenparameter gleichzeitig erfasst und in einem Maschinendaten satz bereitgestellt.
Bei einem zugehörigen Maschinendatensatz handelt es sich vorlie gend um einen Datensatz der Vorrichtung, mit welcher das Pro- dukt, von welchem der Qualitätsparameter stammt, hergestellt wird .
Durch das Erfassen eines Qualitätsdatensatzes sind mehrere Mess werte eines Qualitätsparameters eines Produktes umfasst. Vor zugsweise werden mehrere Messwerte von mehreren Qualitätsparame ter gleichzeitig erfasst und in einem Qualitätsdatensatz bereit gestellt .
Durch das Erfassen eines Maschinendatensatzes sind mehrere Real werte eines entsprechenden Maschinenparameters umfasst. Diese können einen zeitlichen Verlauf des entsprechenden Realwertes abbilden .
Der Maschinendatensatz wird dem Qualitätsdatensatz zeitlich zu geordnet, mit anderen Worten, mit diesem verknüpft, und es wird ein Datensatz generiert, der sowohl Messwerte als auch Realwerte enthält. Vorzugsweise wird hierbei jener Qualitätsdatensatz je nem Maschinendatensatz zugordnet, der für die Herstellung des Produktes oder eines Vorproduktes und damit den damit verbunde nen Qualitätsparametern relevant war.
Grundsätzlich ist es nicht notwendig zu einem bestimmten Zeit punkt immer alle Qualitätsparameter zu erfassen; so könnte bei spielsweise das Gewicht des fertigen Produktes immer erfasst werden während beispielsweise die Oberflächenqualität nur bei jedem zehnten Produkt erfasst wird. Durch Vergleich mehrerer solcher Datensätze kann eine Korrelation zwischen dem Qualitäts parameter oder den Qualitätsparametern und dem Maschinenparame ter oder den Maschinenparametern bestimmt werden. Bei diesen Korrelationen kann es sich sowohl um kausale Zusammenhänge han deln, als auch um indirekte Korrelationen die beispielsweise über eine dritte Grösse miteinander verbunden sind.
Das Bereitstellen eines Sollwertes zumindest eines Maschinenpa rameters anhand der bestimmten Korrelation, ausgehend von einem Sollwert eines Qualitätsparameters oder mehrerer Qualitätspara meter ermöglicht es, eine Vorrichtung zum Herstellen eines Pro duktes präzise zu steuern. Insbesondere kann eine Kontrolle des Produktes nach dessen Herstellung überflüssig werden, da durch das vorgängige Erkennen der Zusammenhänge zwischen Qualitätspa rametern und Maschinenparametern, mit anderen Worten, das Be stimmen der Korrelation zwischen den jeweiligen Maschinenparame tern und Qualitätsparametern, und durch das entsprechende Ein stellen der Maschinenparameter das Resultat, nämlich der zu er reichende Sollwert des Qualitätsparameters, voraussehbar ist.
Vorzugsweise wird ausgehend von einem Sollwert eines Qualitäts parameters, wie beispielsweise eine Wanddicke eines Blaskörpers, eine Vielzahl von Sollwerten von Maschinenparametern bereitge stellt. Vorzugsweise werden sämtliche Sollwerte der Maschinenpa rameter, auf die steuerungs- und/oder regelungstechnisch Ein fluss genommen werden kann, bereitgestellt.
Es kann auch vorgesehen sein, Korrelationen zwischen den Real werten mehrerer Maschinenparameter zu bestimmen, da es vorstell bar ist, dass sich mehrere Maschinenparameter ebenfalls gegen seitig beeinflussen.
Dadurch kann vorausgesagt werden, inwiefern sich das Ändern ei nes Maschinenparameters auf einen anderen Maschinenparameter auswirkt, und in weiterer Folge ebenfalls inwiefern sich ein Qualitätsparameter gegebenenfalls verändert.
Zusätzlich kann zumindest ein Umgebungsdatensatz erfasst werden. Der Umgebungsdatensatz umfasst Messwerte von einem oder insbe sondere mehreren Umgebungsparametern oder Umweltparametern. Die ser Umgebungsdatensatz wird zeitlich dem Maschinendatensatz zu geordnet und bildet damit einen Bestandteil der jeweiligen er fassten Datensätze. Mit dem Erfassen eines Umgebungsdatensatzes ist es möglich, zu sätzlich den Einfluss der Umweltbedingungen auf den entsprechen den Qualitätsparameter zu erfassen und in die Korrelation einzu beziehen und damit insbesondere das Steuerungsmodell um einen oder mehrere Randbedingungen zu erweitern.
Die Umgebungsparameter können Parameter wie beispielsweise Luft temperatur oder Luftfeuchte umfassen, aber auch der Luftdruck, die Tageszeit (insbesondere Tag oder Nacht), die geographische Position der Maschine und/oder der Fabrik, in welcher die Ma schine betrieben wird (und entsprechend die damit verbundenen klimatischen Bedingungen) oder Parameter über den Status der Fabrikhalle, in welcher die Maschine steht, beispielsweise offe ne oder geschlossenen Tore oder Fenster, was beispielsweise et was über die Luftbewegung, wie Luftzug, aussagen kann.
So kann beispielsweise bei einem Blasvorgang die Lufttemperatur der Umgebung einen Einfluss auf die Abkühlgeschwindigkeit des Produktes haben was wiederum gegebenenfalls einen Einfluss auf eine entsprechende Wanddicke des Produktes haben kann, wenn bei spielsweise das Material an gewissen Stellen langsamer erstarrt.
Es versteht sich von selbst, dass zum Erreichen eines bestimmten Sollwertes eines Qualitätsparameters mehrere voneinander unter schiedliche Kombinationen von Sollwerten von Maschinenparametern geeignet sein können.
Je nach Randbedingungen, wie beispielsweise der Umgebungstempe ratur, müssen ein oder mehrere Maschinenparameter unterschied lich eingestellt werden. Diese Zusammenhänge werden durch das Bestimmen der Korrelationen zwischen den Messwerten und Realwer ten und, im Fall eines Umgebungsparameters als Randbedingung, den Messwerten der Umgebungsparameter, erfasst. Diese Zusammen hänge werden im Anschluss in einem Steuerungsmodell bereitge stellt . Die Datensätze können zumindest einmalig anhand von Testergeb nissen der Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes ermittelt und zur Erstellung des Steuerungsmodells für die Vorrichtung be reitgestellt werden.
Dies ermöglicht das Bereitstellen von Datensätzen in einer spe zifischen Form. So ist es vorstellbar, dass einzelne Maschinen parameter über einen gewissen Zeitraum konstant gehalten werden und andere Maschinenparameter über diesen Zeitraum variiert wer den. Über die Länge dieses Zeitraumes können einer oder mehrere Qualitätsparameter am Produkt gemessen werden, und entsprechend können die Messwerte der Qualitätsparameter und die entsprechen den Realwerte der Maschinenparameter in entsprechende Qualitäts datensätze respektive Maschinendatensätze übergeben werden.
Zusätzlich oder alternativ kann es vorgesehen sein, eine Viel zahl von Messwerten und Realwerten aus Produktionsanlagen mit Vorrichtungen zum Herstellen von Produkten zu sammeln und bei spielsweise in einer Datenbank zur Verfügung zu stellen. Aus diesen Messwerten und Realwerten kann eine Vielzahl von Quali tätsdatensätzen und Maschinendatensätzen erstellt werden, und aus diesen wiederum eine Vielzahl an Datensätzen generiert wer den. Durch den Vergleich dieser Vielzahl von Datensätzen ist das Bestimmen von Korrelationen vereinfacht, und die entsprechenden Korrelationen sind präziser. Dies ermöglicht die Erstellung ei nes präziseren Steuerungsmodells.
Die Datensätze können also durch Sammeln einer Vielzahl von Messwerten und Realwerten aus Produktionsanlagen ermittelt und zur Erstellung des Steuerungsmodells für die Vorrichtung bereit gestellt werden.
Die Verfahrensschritte, wie vorliegend beschrieben, entsprechen im Wesentlichen einer Lernphase. Durch diese Lernphase entsteht eine sehr engmaschige Verknüpfung zwischen den Maschinenparametern, Qualitätsparametern und Umge bungsparametern, die wiederum zu einem sehr genauen Modell der Zusammenhänge führt, was wiederum zu einem sehr genauen Steue rungsmodell führt .
Das in diesem Verfahren beschriebene Bereitstellen eines Soll wertes für zumindest einen Maschinenparameter kann im Anschluss an diese Lernphase erfolgen.
Das Bereitstellen des vorgenannten Sollwertes oder mehrerer Sollwerte für Maschinenparameter kann in der Form einer Übergabe dieser Werte an eine Steuerung einer entsprechenden Vorrichtung zum Herstellen eines Produktes erfolgen, beispielsweise automa tisch oder manuell. Die Steuerung kann Teil eines Computers sein und eines oder mehrere Computerprogrammprodukte aufweisen. Im Anschluss an die Übergabe kann die Vorrichtung zum Herstellen eines Produktes entsprechend dieser Vorgaben betrieben werden und einen entsprechenden Produktionsprozess oder Herstellprozess durchführen .
Es kann vorgesehen sein, dass Istwerte mehrerer der Maschinenpa rameter und wenigstens einem der Umgebungsparameter erfasst wer den und ausgehend von diesen Istwerten anhand des Steuerungsmo dells der oder die diesen Istwerten entsprechenden Werte des o- der der Qualitätsparameter ausgegeben wird. Dieser Wert oder diese Werte werden mit dem oder den Sollwerten des oder der Qua litätsparameter verglichen und eine Abweichung bestimmt. Die Vorrichtung wird dann ausgehend von dieser Abweichung anhand des Steuerungsmodells, insbesondere unter Berücksichtigung des Ist wertes des wenigstens einen Umgebungsparameters, gesteuert, ins besondere geregelt.
Alternativ oder zusätzlich kann vorgesehen sein, dass die Ist werte der Maschinenparameter mit dem jeweiligen Sollwert vergli chen werden. Die Vorrichtung kann anhand einer Abweichung des Istwertes des Maschinenparameters vom entsprechenden Sollwert gesteuert, insbesondere geregelt werden.
Dabei kann vorgesehen sein, dass bei der Regelung der Vorrich tung nur die Ist-Werte der Maschinenparameter und/oder der Um weltparameter erfasst werden. Das heisst, die Qualitätsparameter werden nicht erfasst. Diese ergeben sich automatisch richtig, wenn die Ist-Werte der Maschinenparameter den Soll-Werten der Maschinenparamater entsprechen.
Dabei kann vorgesehen sein, direkt einen Einfluss auf einen je weiligen Wert eines Maschinenparameters, wie beispielsweise die Geschwindigkeit, mit welcher eine Form geöffnet oder geschlossen wird, zu nehmen. Andere Maschinenparameter können nicht direkt regelbar sein. Dies betrifft beispielsweise die Viskosität eines Betriebsmittels. Durch geeignete Kühlvorrichtungen kann aber beispielsweise Einfluss auf die Temperatur genommen werden, was wiederum einen Effekt auf die Viskosität hat. Dieser Effekt wie derum kann aus einer der vorab bestimmten Korrelationen herge leitet werden .
Zudem kann es Parameter geben, die praktisch nicht beeinflussbar sind, wie beispielsweise Umweltparameter, welche naturgemäss kaum verändert werden können. Um deren Abweichungen von einem gewünschten Wert zu kompensieren, können entsprechend korrelie rende Maschinenparameter gesteuert oder geregelt werden.
Eine Abweichung des Istwertes vom entsprechenden Sollwert des jeweiligen Maschinenparameters bedeutet, dass der entsprechende Sollwert des Qualitätsparameters, anhand dessen der Sollwert des Maschinenparameters bestimmt wurde, ebenfalls abweicht. Eine Steuerung oder Regelung des entsprechenden Maschinenparameters oder gegebenenfalls eines oder mehrerer Maschinenparameter die einen entsprechenden Einfluss auf diesen Maschinenparameter ha ben und/oder mit diesem korrelieren, ermöglicht es somit, den entsprechenden Sollwert des Qualitätsparameters zu erreichen. Der jeweilige Istwert der Maschinenparameter und des wenigstens einen Umgebungsparameters können während des Betriebes der Vor richtung kontinuierlich erfasst werden.
Dadurch ist eine kontinuierliche Überwachung des Qualitätspara meters ermöglicht .
Alternativ kann vorgesehen sein, die Istwerte der jeweiligen Ma schinenparameter und des wenigstens einen Umweltparameters wäh rend des Betriebes der Vorrichtung in vorgebbaren Zeitabständen (zyklisch) zu erfassen.
Dies kann insbesondere bei Parametern von Vorteil sein, die sich nur langsam verändern oder die nur einen sehr geringen Einfluss auf die Qualitätsparameter haben. So können die Datenmenge und der Aufwand zur Erfassung des jeweiligen Maschinenparameters verringert werden.
In einer bevorzugten Form des Verfahrens werden die Korrelatio nen, also das Steuerungsmodell, der Vorrichtung lediglich einmal übergeben. Durch die sehr engmaschige Verknüpfung von Maschinen parametern, Qualitätsparametern und Umweltparametern kann bei festliegendem Maschinenparameter, beziehungsweise bei festlie genden Maschinenparametern, eine Aussage über den Qualitätspara meter getroffen werden, ohne dass dieser nachgemessen werden muss. Mit anderen Worten, die Vorrichtung kann auf den zu errei chenden Qualitätsparameter eingestellt werden und die Vorrich tung wählt entsprechend des Steuerungsmodells die jeweiligen Ma schinenparameter aus. Sobald die gemessenen Maschinenparameter, also die Istwerte, mit den ausgewählten Maschinenparametern, al so den Sollwerten, übereinstimmen kann davon ausgegangen werden, dass der Istwert des Qualitätsparameter dem ausgewählten Soll wert des Qualitätsparameters entspricht.
Die vorliegende Erfindung betrifft also auch den Betrieb einer Vorrichtung, insbesondere ein Verfahren zum Betreiben einer Vor- richtung, zur Herstellung eines Produktes, insbesondere einer Vorrichtung zum Formen eines Hohlkörpers oder eines Spritzgiess teils, wobei in dieser Vorrichtung die in einer Lernphase mit dem vorliegend beschriebenen Verfahren erhaltenen Korrelationen statisch, insbesondere als ein statisches Steuerungsmodell, hin terlegt sind. Dabei werden ausgehend von einem gewünschten Soll wert eines Qualitätsparameter die entsprechenden Sollwerte der Maschinenparameter ausgewählt und eingestellt.
Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass der Sollparameter in einer externen Datenbank eingegeben wird und die Sollparameter von der externen Datenbank in die Vorrichtung eingespeist wer den. Dies kann beispielsweise manuell mittels Eingabe durch ei nen Maschinenbediener erfolgen. Eine automatische Übergabe bei spielsweise über eine elektronische Schnittstelle ist ebenso möglich .
Es kann vorgesehen sein, dass ein Istwert wenigstens eines der Qualitätsparameter zyklisch mit dem Sollwert des Qualitätspara meters verglichen wird.
Diese Vergleiche sind insbesondere dann von Vorteil, wenn die Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes im Testbetrieb, mit anderen Worten während der Lernphase, betrieben wird. Durch die se Vergleiche kann festgestellt werden, ob die Korrelationen, die bestimmt wurden, mit der Praxis übereinstimmen und/oder um weitere Messwerte zu erhalten.
Vorzugsweise kann das Steuerungsmodell entsprechend der Korrela tion oder der Korrelationen zwischen dem oder den Qualitätspara metern und den Maschinenparametern unter Berücksichtigung des wenigstens einen Qualitätsparameters mittels maschinellen Ler nens bestimmt werden. Insbesondere können die Korrelation oder die Korrelationen mittels einer Implementierung von künstlicher Intelligenz, insbesondere mit einem neuronalen Netzwerk, be stimmt werden. Dies erlaubt das Feststellen und Erkennen von Zusammenhängen, also von Korrelationen, unabhängig davon, ob zwischen einzelnen Messwerten und Realwerten ein direkter oder kausaler Zusammen hang besteht. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können weitreichende und/oder übergeordnete Muster einer Vielzahl von einzelnen Messwerten und Realwerten erkannt und/oder miteinander verglichen und/oder miteinander verknüpft werden.
Der Maschinendatensatz kann mehrere Maschinenparameter umfassen, insbesondere Realwerte von mehreren Maschinenparametern. Dabei kann jeder Maschinenparameter entsprechend seiner Korrelation mit dem einen oder den mehreren Qualitätsparametern des Quali tätsdatensatzes eine Gewichtung seines Einflusses auf jeden Qua litätsparameter zugeordnet werden. Das Steuerungsmodell weist also eine Gewichtung der einzelnen Maschinenparameter auf.
Das heisst, je grösser oder besser die Korrelation zwischen ei nem Maschinenparameter und einem Qualitätsparameter, desto grös ser ist der Einfluss einer Veränderung eines entsprechenden Ma schinenparameters auf den jeweiligen Qualitätsparameter. Ent sprechend kann vorgesehen sein, einem derartigen Maschinenpara meter, mit anderen Worten der entsprechenden Korrelation zwi schen dem jeweiligen Qualitätsparameter und dem jeweiligen Ma schinenparameter, eine entsprechend hohe Gewichtung zuzuordnen.
Falls dieser Maschinenparameter jedoch beispielsweise auf einen weiteren Qualitätsparameter des Produktes einen Einfluss hat, der beispielsweise auch negativ sein kann, so kann vorgesehen sein, diesem Maschinenparameter eine etwas geringere Gewichtung zuzuordnen. Das heisst, der Maschinenparameter mit dem grössten Einfluss auf einen jeweiligen Qualitätsparameter ist nicht zwin gend derjenige Maschinenparameter mit der höchsten Gewichtung. Die höchste Gewichtung kann beispielsweise ein Maschinenparame ter aufweisen, der zwar einen entsprechend grossen Einfluss auf einen bestimmten Qualitätsparameter des Produktes hat, jedoch zeitgleich auf andere Qualitätsparameter und/oder auch auf ande re Maschinenparameter einen sehr geringen Einfluss hat.
Es kann auch vorgesehen sein, mehrere Gewichtungen zu bestimmen, beispielsweise in Bezug auf eine schnelle Änderung und in Bezug auf einen möglichst geringen Einfluss auf weitere Maschinen- o- der Qualitätsparameter.
Zum Erreichen des Sollwertes eines oder mehrerer der Qualitäts parameter kann einer oder mehrere der jeweiligen Maschinenpara meter mit der jeweiligen Gewichtung in Bezug auf den oder die Qualitätsparameter entsprechend dem Steuerungsmodell gesteuert oder geregelt werden.
Entsprechend sind ein genaues Eingreifen und eine präzise Steue rung oder Regelung ermöglicht .
Zusätzlich kann vorgesehen sein, dass geprüft wird, ob einer o- der mehrere der bei der Steuerung der Vorrichtung erfassten Ist werte der Maschinen- oder Umgebungsparameter innerhalb eines Wertebereichs der bei der Erstellung des Steuerungsmodells er fassten Maschinenparameter und/oder der erfassten Umgebungspara meter liegen.
Wurde zum Erstellen des Steuerungsmodells als einer der Umwelt parameter beispielsweise die Umgebungstemperatur erfasst, gibt es typischerweise einen höchsten erfassten Wert und eine tiefs ten erfassten Wert. Der tiefste Wert gibt die untere Grenze des Wertebereichs an, der höchste Wert die obere Grenze. Der Wer tebereich, in welchem der Umgebungsparameter erfasst wurde, kann sich so beispielsweise von 15° bis 30° erstrecken. Für Istwerte ausserhalb dieses Wertebereichs existieren im Steuerungsmodell keine Werte mehr, die auf gemessenen Daten beruhen.
Es kann vorgesehen sein, dass für den Fall, dass einer oder meh rere der bei der Steuerung der Vorrichtung erfassten Istwerte der Maschinen- oder Umgebungsparameter ausserhalb des Wertebe- reichs liegen, geprüft wird, ob die Abweichung der jeweiligen Istwerte insbesondere in einem bestimmten Zeitraum einmalig oder wiederholt auftritt und dass bei wiederholtem Auftreten der je weiligen Abweichung ein Fehlersignal ausgegeben werden kann.
Dies ermöglich es dem Maschinenbediener oder einer übergeordne ten Steuerung mitzuteilen, dass sich die Verfahrensparameter ausserhalb eines durch Messungen gesicherten Bereichs befinden. Die Fehlermeldung kann jedoch ebenfalls als Indiz gewertet wer den, dass ein Messsensor oder Messfühler defekt ist.
Zusätzlich oder alternativ kann für den Fall, dass einer oder mehrere der bei der Steuerung der Vorrichtung erfassten Istwerte der Maschinen- oder Umgebungsparameter ausserhalb des Wertebe reichs liegen, geprüft werden, ob die Abweichung zum Wertebe reich signifikant ist. Falls die Abweichung signifikant ist, kann ein Fehlersignal ausgegeben werden.
Die verhindert, dass auch bei Abweichungen vom Wertebereich die kaum oder gar keinen Einfluss auf den Qualitätsparameter haben, ein entsprechend unnötiges Fehlersignal ausgegeben wird.
Eine signifikante Abweichung kann dann vorliegen, wenn entweder der abweichende Istwert einen Maschinenparameter betrifft, wel cher mit einer hohen Gewichtung auf den Sollwert eines oder meh rerer Qualitätsparameter geregelt wird, oder wenn die Abweichung einen, insbesondere einstellbaren, Schwellwert überschritten hat .
Es kann vorgesehen sein, dass das Steuerungsmodell die Vorrich tung abschaltet oder zumindest manuelle Steuerungseingriffe an fordert, wenn die Prüfung ergeben hat, dass die Abweichung sig nifikant ist oder wiederholt auftritt.
Dies verhindert eine übermässige Produktion von Produkten mit abweichenden Qualitätsparametern und/oder verlangt zumindest ei ne entsprechende Prüfung und einen Anweisung eines Bedieners. Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft ein Computerprogramm produkt. Das Computerprogrammprodukt umfasst Befehle, die bei der Ausführung auf einem Computer diesen dazu veranlassen, die Schritte des vorliegend beschriebenen Verfahrens durchzuführen.
Dies ermöglicht die Implementierung des vorliegend beschriebenen Verfahrens in einer Steuerung und/oder Regelung einer Vorrich tung zum Herstellen eines Produktes.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes. Diese Vorrichtung ist insbesondere eine Vorrichtung zum Formen eines Hohlkörpers. Die Vorrichtung umfasst ein wie vorliegend beschriebenes Computerprogrammpro dukt .
Diese ermöglicht das Bereitstellen einer Vorrichtung zur Her stellung eines Produktes, auf der sowohl ein Lernprozess/eine Lernphase als auch ein Produktionsprozess/eine Produktionsphase durchführbar ist. Mit anderen Worten, eine erfindungsgemäss aus gebildete Vorrichtung ermöglicht es, sämtliche Korrelationen zwischen der Vorrichtung selbst und dem herzustellenden Produkt zu bestimmen, und ermöglicht es in weiterer Folge, im späteren Produktionsprozess auf eine umfangreiche Prüfung der jeweilig hergestellten Produkte zu verzichten.
Die erfindungsgemässe Vorrichtung kann ein Bestandteil einer Vorrichtung zum Spritzgiessen oder zum Blasformen sein. Bei spielsweise ist die Vorrichtung ein Extruder, ein Trockner für Ausgangsmaterial für die Herstellung des Produktes, eine Extru sionsblasvorrichtung oder eine Streckblasvorrichtung.
Anhand von schematischen Figuren, welche lediglich Ausführungs beispiele darstellen, wird die Erfindung im Folgenden näher er läutert. Es zeigen:
Figur 1 : eine schematische Darstellung einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes Figur 2: einen AblaufSchema eines erfindungsgemässen Ver fahrens
Figur 1 zeigt eine vereinfachte schematische Darstellung einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes, die vorliegend bei spielsweise als eine Blasformmaschine 100 ausgebildet ist. Die Blasformmaschine 100 weist eine Zuführung 110, einen Blasformbe reich 120 und eine Abführung 130 auf. Mittels der Zuführung 120 werden in bekannter Weise Vorformlinge der Blasformmaschine zu geführt. Im Blasformbereich 120 werden diese mit Druckluft auf geblasen und dabei mit Hilfe einer Reckstange gereckt. In der Abführung 130 werden die fertig aufgeblasenen Behälter gesammelt und/oder entnommen. Dieser Herstellprozess als solches ist be kannt und wird daher hier nicht näher erläutert .
Figur 1 zeigt zudem eine Steuerung 200. Die Steuerung 200 ist über hier gestrichelt angedeutete Verbindungen 102 mit Sensoren, die an der Blasformmaschine 100 angeordnet sind, verbunden. Die Steuerung 200 kann als separate Einheit ausgeführt sein, wird in der Regel aber integraler Bestandteil der Vorrichtung sein. Bei den Sensoren kann es sich um Temperaturfühler, Taktgeber, Posi tionssensoren und dergleichen handeln. Mit den Sensoren sind Re alwerte von Maschinenparametern erfassbar. Die Sensoren sind hier nur schematisch angedeutet. Als Platzhalter für eine Viel zahl an Sensoren ist ein Temperatursensor 101 dargestellt.
Die Verbindungen 102 zwischen der Steuerung 200 und der Blas formmaschine sind im dargestellten Ausführungsbeispiel drahtge bunden über Kabel vorgesehen. Diese Verbindungen können aber auch drahtlos oder über Lichtwellenleiter verwirklicht sein.
Ausserdem ist in Figur 1 ein Human Machine Interface (HMI- Einheit), also eine Bedieneinheit 103 dargestellt. Über diese Bedieneinheit 103 kann ein Maschinenführer die Vorrichtung über wachen und beispielsweise einen Sollwert eines Qualitätsparame ters vorgeben. Figur 2 zeigt einen schematischen Ablauf eines Verfahrens zum Betreiben einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes, beispielsweise ein Verfahren zum Betreiben der Blasformmaschine 100 aus der Figur 1.
In einem ersten Schritt wird ein Qualitätsdatensatz 10 erfasst. Der Qualitätsdatensatz 10 umfasst beispielsweise mehrere Mess werte von Wanddicken eines Behälters.
In einem zweiten Schritt wird ein Maschinendatensatz 20 erfasst. Der Maschinendatensatz 20 umfasst Realwerte des Temperatur sensors 101 (siehe Figur 1) .
Der Qualitätsdatensatz 10 und der Maschinendatensatz 20 sind gleichzeitig erfasst worden. Entsprechend kann der Qualitätsda tensatz 10 dem Maschinendatensatz 20 zeitlich zugeordnet werden und ein Datensatz 30 gebildet werden. Innerhalb des Datensatzes 30 werden die Messwerte und die Realwerte zeitlich korreliert.
Dieses zeitliche Korrelieren wird anhand des folgenden verein fachten Beispiels näher erläutert. Zum Zeitpunkt tl wird bei spielsweise die Wanddicke Dl eines ersten Behälters Bl in der Abführung 130 (siehe Figur 1) gemessen. Die Wanddicke Dl ent spricht einem Qualitätsparameter. Gleichzeitig wird die Tempera tur Kl der Kavität, in der ein zweiter Behälter B2 zum gleichen Zeitpunkt tl aufgeblasen wird, im Blasformbereich 120 (siehe Fi gur 1) gemessen. Die Temperatur Kl entspricht einem Maschinenpa rameter. Wiederum gleichzeitig wird die Temperatur VI eines Vor formlings eines dritten Behälters B3 in der Zuführung 110 (siehe Figur 1) gemessen. Diese Temperatur VI kann als ein Maschinenpa rameter behandelt werden oder als ein Qualitätsparameter. Im vorliegenden Beispiel wir die Temperatur VI als Maschinenparame ter behandelt .
In einem nächsten Schritt werden alle Behälter Bl, B2 und B3 ei ne Station weiterbewegt. Das heisst, der Vorformling des dritten Behälter B3 wird von der Zuführung 110 in den Blasformbereich 120 weiterbewegt und der aufgeblasene zweite Behälter B2 wird vom Blasformbereich 120 in den Abführbereich 130 weiterbewegt, während der erste Behälter Bl aus dem Abführbereich 130 entnom men wird. Ein neuer Vorformling eines vierten Behälters B4 wird in der Zuführung 110 bereitgestellt.
Zum Zeitpunkt t2 wird nun die Wanddicke D2 des Behälters B2 ge messen. Der Vorformling des Behälters B3 befindet sich in der Kavität zum aufblasen des Behälters B3, wobei die Temperatur K2 gemessen wird. Gleichzeitig wird wiederum die Temperatur V2 des neuen Vorformlings eines Behälters B4 gemessen. Diese Vorgänge wiederholen sich nun für die weitern Behälter B2, B3 bis Bn .
Das heisst, die Temperatur Kl des Behälters B2 wird zum Zeit punkt tl gemessen, die Auswirkung dieser Temperatur Kl auf die Wanddicke D2 des Behälters B2 jedoch erst zum Zeitpunkt t2. Mit anderen Worten, für einen Messwert eines Qualitätsparameters, in diesem Beispiels D2, existieren eine Vielzahl an Realwerten, die zeitlich in unterschiedlichen Distanzen vor dem Zeitpunkt der Erfassung des Messwertes des Qualitätsparameters liegen. Im Da tensatz 30 sind diese zeitlichen Korrelationen erstellt.
Im Anschluss an die Erstellung des Datensatzes 30 wird ein zwei ter Datensatz 30' erstellt. Dieser umfasst das Erfassen eines zweiten Maschinendatensatzes 20' und das Erfassen eines zweiten Qualitätsdatensatzes 10' und entsprechend das Generieren eines Datensatzes 30' wie oben beschrieben.
Die Qualitätsdatensätze 10 und 10' können weitere Qualitätspara meter umfassen, die vorzugsweise alle gleichzeitig erfasst wer den. So kann ein weiterer Qualitätsparameter, nebst der Wanddi cke beispielsweise die Opazität einer Wandung des Behälters oder die Konzentrizität eines Verschlusses in Bezug auf einen Behäl terboden sein. Ebenfalls können die Maschinendatensätze 20 und 20' Messwerte von weiteren Maschinenparametern aufweisen.
Im nächsten Schritt werden die Datensätze 30 und 30 ' zusammenge führt und eine Korrelation 40 zwischen den Messwerten und den Realwerten bestimmt.
Anhand dieser Korrelationen können für jeden Sollwert eines Qua litätsparameters ein Sollwert 50 des erfassten Maschinenparame ters, oder im Fall von mehreren Maschinenparametern in den je weiligen Maschinendatensätzen 20, 20', Sollwerte 50 für jeden erfassten Maschinenparameter bestimmt werden. Wie bereits ausge führt, kann es mehrere Kombinationen von Sollwerten 50 der Ma schinenparameter geben, die zum gleichen Sollwert des Qualitäts parameters führen. Für den Fall, dass beispielsweise ein Maschi nenparameter unveränderlich ist (oder gegebenenfalls ein unver änderlicher Umweltparameter in das Verfahren einbezogen ist), müssen die Sollwerte anhand von zwei Fixwerten (Sollwert des Qualitätsparameters und unveränderlicher Wert der Vorrich tung/Umwelt) bestimmt werden, was die möglichen Kombinationen reduziert. Diese Zusammenhänge werden in einem Steuerungsmodell für die Vorrichtung hinterlegt, bzw. anhand dieser Zusammenhänge wird ein Steuerungsmodell für die Vorrichtung erstellt.
Da zweckmässigerweise eine Vielzahl an Datensätzen 30, 30', dar gestellt als Datensätze 30'', generiert wird, wird zur Bestim mung der Korrelationen 40 maschinelles Lernen eingesetzt. Dies ermöglicht es, eine Vielzahl an Werten miteinander zu verglei chen und Ähnlichkeiten oder Muster und dergleichen festzustellen und miteinander zu verknüpfen, auch wenn die Zusammenhänge nicht mehr offensichtlich sind.
In einem nachfolgenden Schritt des Verfahrens wird ein Sollwert des Qualitätsparameters ausgewählt und werden entsprechende Sollwerte 50 von Maschinenparametern an die Steuerung 200 (siehe Figur 1) übergeben, um die Blasformmaschine 100 (siehe Figur 1) entsprechend zu betreiben. Dabei kann das Steuerungsmodell an die Steuerung übergeben werden oder lediglich die entsprechenden Werte der Maschinenparameter, die anhand des Steuerungsmodells ermittelt wurden. Sobald die gemessenen Realwerte der Blasform maschine 100 (siehe Figur 1) von den Sollwerten 50 abweichen, kann die Steuerung diese nachregulieren. Sollten sich beispiels weise Werte verändern, auf die die Steuerung keinen Einfluss nehmen kann (bspw. Aussentemperatur) , so können die Sollwerte 50 gemäss einer Vorgabe für den entsprechenden unbeeinflussbaren Wert angepasst werden. Dazu sind die Sollwerte 50 in einer Da tenmatrix, insbesondere in einem Steuerungsmodell, verankert, die als Teil des Sollwertes 50 des Qualitätsparameters an die Steuerung 200 (siehe Figur 1) übergeben worden ist.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes, insbesondere einer Vorrichtung zum Formen eines Hohlkörpers oder eines Spritzgiessteils, umfassend die Schritte:
- Erfassen von zumindest einem Qualitätsdatensatz (10, 10') umfassend Messwerte eines oder mehrerer Qualitätsparameter, die je einer Eigenschaft des Produktes entsprechen;
- Erfassen von zumindest einem zugehörigen Maschinendaten satz (20, 20') umfassend Realwerte von mehreren, insbeson dere von allen, einstellbaren Maschinenparametern der Vor richtung;
- zeitliches Zuordnen des Qualitätsdatensatzes (10, 10') zum Maschinendatensatz (20, 20') und Generieren eines ersten Datensatzes (30) umfassend zeitlich korrelierte Messwerte und Realwerte;
- mindestens einmaliges Wiederholen der vorhergehenden Schritte zum Generieren wenigstens eines zweiten Datensat zes ( 30 ' ) ;
- Bestimmen einer Korrelation (40) zwischen dem oder den Qualitätsparametern und den Maschinenparametern durch Ver gleich der erfassten Datensätze (30, 30') und Erstellung eines Steuerungsmodells für die Vorrichtung
- Bereitstellen eines entsprechenden Sollwertes (50) für zumindest einen der einstellbaren Maschinenparameter anhand des Steuerungsmodells, ausgehend von einem Sollwert des o- der der Qualitätsparameter.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass zu sätzlich zumindest ein Umgebungsdatensatz umfassend Mess werte von einem oder insbesondere mehreren Umgebungsparame tern erfasst wird und dieser zeitlich dem Maschinendaten satz (10, 10') zugeordnet wird, um damit einen Bestandteil der jeweiligen erfassten Datensätze (30, 30') zu bilden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Datensätze (30, 30') zumindest einmalig anhand von Testergebnissen der Vorrichtung zur Herstellung eines Pro duktes ermittelt und zur Erstellung des Steuerungsmodells für die Vorrichtung bereitgestellt werden.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekenn zeichnet, dass die Datensätze (30, 30') durch Sammeln einer Vielzahl von Messwerten und Realwerten aus Produktionsanla gen ermittelt und zur Erstellung des Steuerungsmodells für die Vorrichtung bereitgestellt werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekenn zeichnet, dass Istwerte mehrerer der Maschinenparameter und wenigstens einem der Umgebungsparameter erfasst werden und ausgehend von diesen Istwerten anhand des Steuerungsmodells der oder die diesen Istwerten entsprechenden Werte des oder der Qualitätsparameter ausgegeben wird und dieser Wert oder diese Werte mit dem oder den Sollwerten des oder der Quali tätsparameter verglichen und eine Abweichung bestimmt wird und wobei die Vorrichtung ausgehend von dieser Abweichung anhand des Steuerungsmodells, insbesondere unter Berück sichtigung des Istwertes des wenigstens einen Umgebungspa rameters, gesteuert, insbesondere geregelt, wird.
6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Istwerte der Maschinenparameter mit dem jeweils entspre chenden Sollwert (50) verglichen werden und die Vorrichtung anhand einer Abweichung des Istwertes des Maschinenparame ters vom Sollwert (50) gesteuert, insbesondere geregelt, wird .
7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Istwerte des Maschinenparameter und des wenigstens einen Umgebungsparameters während des Betriebes der Vor richtung kontinuierlich erfasst werden.
8. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass die Istwerte des Maschinenparameters und des wenigs tens einen Umgebungsparameters während des Betriebes der Vorrichtung zyklisch erfasst werden.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekenn zeichnet, dass das Steuerungsmodell entsprechend der Korre lation zwischen dem oder den Qualitätsparametern und den Maschinenparametern unter Berücksichtigung des wenigstens einen Qualitätsparameters mittels maschinellen Lernens, insbesondere mittels einer Implementierung von künstlicher Intelligenz, insbesondere mit einem neuronalen Netzwerk, bestimmt wird.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekenn zeichnet, dass der Maschinendatensatz (20, 20') mehrere Ma schinenparameter umfasst und jedem Maschinenparameter ent sprechend seiner Korrelation (40) mit dem einen oder den mehreren Qualitätsparametern des Qualitätsdatensatzes eine Gewichtung seines Einflusses auf jeden Qualitätsparameter zugeordnet wird.
11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass zum Erreichen des Sollwertes eines oder mehrerer der Quali tätsparameter einer oder mehrere der jeweiligen Maschinen parameter mit der jeweiligen Gewichtung in Bezug auf den oder die Qualitätsparameter entsprechend dem Steuerungsmo dell geregelt weden.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 5 bis 11, dadurch ge kennzeichnet, dass zusätzlich geprüft wird, ob einer oder mehrere der bei der Steuerung erfassten Istwerte der Ma schinen- oder Umgebungsparameter innerhalb eines Wertebe reichs der bei der Erstellung des Steuerungsmodells erfass ten Maschinenparametern und/oder der erfassten Umgebungspa rameter liegen.
13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass für den Fall, dass die Istwerte ausserhalb des Wertebe reichs liegen, geprüft wird, ob die Abweichung der Istwerte wiederholt auftritt und dass gegebenenfalls ein Fehlersig nal ausgegeben wird.
14. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass für den Fall, dass die Istwerte ausserhalb des Wertebe reichs liegen, geprüft wird, ob die Abweichung zum Wertebe reich signifikant für das Steuerungsmodell ist und dass ge gebenenfalls ein Fehlersignal ausgegeben wird.
15. Verfahren nach dem Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass eine signifikante Abweichung dann vorliegt, wenn ent weder der abweichende Istwert einen Maschinenparameter be trifft, welcher mit einer hohen Gewichtung auf den Sollwert eines oder mehrerer Qualitätsparameter geregelt wird, oder wenn die Abweichung einen insbesondere einstellbaren
Schwellwert überschritten hat.
16. Verfahren nach einem der Ansprüche 12 bis 15, dadurch ge kennzeichnet, dass das Steuerungsmodell die Vorrichtung ab schaltet oder zumindest manuelle Steuerungseingriffe anfor dert, wenn die Prüfung ergeben hat, dass die Abweichung signifikant ist oder wiederholt auftritt.
17. Computerprogrammprodukt umfassend Befehle, die bei der Aus führung auf einem Computer diesen dazu veranlassen, die Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 16 auszuführen .
18. Vorrichtung zur Herstellung eines Produktes, insbesondere einer Vorrichtung zum Formen eines Hohlkörpers, umfassend ein Computerprogrammprodukt nach Anspruch 17.
19. Vorrichtung nach Anspruch 18, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorrichtung ein Bestandteil einer Vorrichtung zum Spritzgiessen oder zum Blasformen, insbesondere ein Extru der, ein Trockner für Ausgangsmaterial für die Herstellung des Produktes, eine Extrusionsblasvorrichtung oder eine Streckblasvorrichtung, ist.
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