EP3967495A1 - Steuerungssystem und -verfahren für druckmaschinen zum einstellen und überwachen von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten parametern - Google Patents

Steuerungssystem und -verfahren für druckmaschinen zum einstellen und überwachen von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten parametern Download PDF

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EP3967495A1
EP3967495A1 EP20195498.9A EP20195498A EP3967495A1 EP 3967495 A1 EP3967495 A1 EP 3967495A1 EP 20195498 A EP20195498 A EP 20195498A EP 3967495 A1 EP3967495 A1 EP 3967495A1
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EP
European Patent Office
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data
printing
drying
parameters
crosslinking
Prior art date
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Withdrawn
Application number
EP20195498.9A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Heinz AUMÜLLER
Michael SCHEFTNER
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.)
Hubergroup Deutschland GmbH
Original Assignee
Hubergroup Deutschland GmbH
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 Hubergroup Deutschland GmbH filed Critical Hubergroup Deutschland GmbH
Priority to EP20195498.9A priority Critical patent/EP3967495A1/de
Publication of EP3967495A1 publication Critical patent/EP3967495A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B41—PRINTING; LINING MACHINES; TYPEWRITERS; STAMPS
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    • B41F23/0409—Ultraviolet dryers
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    • B41P—INDEXING SCHEME RELATING TO PRINTING, LINING MACHINES, TYPEWRITERS, AND TO STAMPS
    • B41P2233/00—Arrangements for the operation of printing presses
    • B41P2233/10—Starting-up the machine

Definitions

  • the invention relates to a control system for printing presses for setting and monitoring parameters relevant to drying, migration and/or crosslinking for pigmented and unpigmented printing inks such as printing inks and toners, coatings, primers and laminating adhesives, and a method for controlling printing press parameters which control drying, migration and/or crosslinking of the applied materials. Furthermore, the invention relates to a computer-readable medium and a computer program comprising control instructions for the method mentioned.
  • Optimum drying and curing of layers of printing ink or varnish as well as primers or lamination adhesives, ie coating materials in printing processes, and their controllability is essential for the production of high-quality printed products.
  • the coating materials mentioned can be cured or dried physically and/or chemically, for example by crosslinking.
  • drying can be carried out by evaporating solvents using thermal air dryer units or by absorbing or penetrating solvents into the printed substrate.
  • chemical drying and crosslinking processes the hardening or drying of oxidatively hardening printing inks or paints can take place through oxidation with the oxygen in the air.
  • Another example of chemical crosslinking reactions occurs when using 2K paints or varnishes that are mixed with a hardener (second component) to form a polymeric, three-dimensional network during chemical curing.
  • a hardener second component
  • Such 2K systems can consist, for example, of polyol-isocyanate combinations, or of epoxy-amine systems.
  • the control instructions of the control system can be output to one or more UV lamps or electron beam dryers.
  • the hardening or drying can be carried out by process combinations from the drying mechanisms mentioned.
  • a variety of dryer units can be used depending on the types of drying. For example, IR radiators, warm air dryers, UV radiators, EBC (electron beam hardening) radiators, microwaves or lasers are used for drying in printing processes.
  • IR radiators warm air dryers
  • UV radiators UV radiators
  • EBC (electron beam hardening) radiators microwaves or lasers
  • a large number of processes are known for the production of printed products. These processes can be divided into the following known groups: gravure printing processes, relief printing processes including flexo printing or letterpress printing processes, offset printing processes, screen printing processes, pad printing processes, toner-based digital printing processes and inkjet printing processes.
  • gravure printing processes relief printing processes including flexo printing or letterpress printing processes
  • offset printing processes screen printing processes
  • pad printing processes toner-based digital printing processes
  • inkjet printing processes inkjet printing processes.
  • printing processes such as offset printing require the operating personnel to be highly qualified and, because of their complexity and/or process-related fluctuation parameters, make the reproducibility of printed products more difficult.
  • Drying and curing parameters are typically adjusted manually by an operator in offset printing systems or processes. Based on empirical values, an operator can, for example, change the power, position or number of radiators or other dryer units. Manual and person-dependent adjustments are mostly based on the empirical values of the respective operator and therefore cannot be standardized. Different approaches can lead to different results in the quality of the printed products and/or to instability and unpredictability in the printing process.
  • the radiation or drying power of the printing machine is often regulated in such a way that it is in excess used and/or that printing is performed at low speed. Setting too high a radiation or dryer output on the printing press, however, results in high energy consumption and/or high emissions of pollutants such as ozone or solvents and/or a high level of waste heat, which can result in undesirable heating of the press room. Strong heating can also change the tack and viscosity of printing inks and/or varnishes, which can have a negative impact on the printing process.
  • the dimensional stability and/or processability of substrates is also temperature dependent.
  • Another goal is to reduce both the energy consumption for drying and crosslinking processes. Energy savings allow for better press profitability and lower production costs. Another goal is to reduce pollutant emissions to an unavoidable minimum. Another goal is to optimize the control process in such a way that the service life of the dryer units used, which are associated with high initial investment costs, such as UV lamps or ESH emitters, for example, is extended. At the same time, there should be no loss of efficiency due to printing machines that produce too slowly.
  • the invention relates to an optimization or control system for printing machines for setting and monitoring parameters that are crucial for drying, migration and/or crosslinking for pigmented and unpigmented printing inks, varnishes, primers and/or laminating adhesives
  • the control system comprises: an input unit for accepting input data comprising operating data and order data of a printing machine, a central processing unit for receiving the input data and a storage unit for storing the input data and/or information about at least one printed product.
  • the central processing unit is designed to determine at least one reference value for the drying and/or crosslinking quality based on the input data stored in the memory unit and the stored information using at least one predictive analysis technique.
  • the input unit is designed to accept measurement data.
  • the control system has at least one sensor and/or an input interface for acquiring the measurement data.
  • control system is characterized in that the central processing unit has a self-learning synchronization module which is designed to compare the specific reference value continuously or at regular intervals with current measurement data or with a comparison variable determined using the measurement data, whereby depending on a deviation at least a reference value at least one process parameter relevant to drying, migration and/or crosslinking can be calculated by means of the synchronization module and the at least one process parameter can be output to at least one printing press and/or an operating unit of the printing press.
  • a self-learning synchronization module which is designed to compare the specific reference value continuously or at regular intervals with current measurement data or with a comparison variable determined using the measurement data, whereby depending on a deviation at least a reference value at least one process parameter relevant to drying, migration and/or crosslinking can be calculated by means of the synchronization module and the at least one process parameter can be output to at least one printing press and/or an operating unit of the printing press.
  • At least one reference value can be determined using a predictive analysis technique, which can be compared with current measurement data or with a comparison variable determined on the basis of the measurement data in order to determine process parameters relevant to drying, migration and/or crosslinking for pigmented and unpigmented printing inks, coatings, primers and To regulate lamination adhesive on at least one printing machine accordingly.
  • a tolerance band can be assigned to each reference value. In this case, during the comparison with current measurement data or with a comparison variable determined using the measurement data, it is checked whether the measured values or the comparison variable lie within the tolerance range or not.
  • This process can be used for a variety of coating materials, i.e. printing inks, paints, primers or laminating adhesives.
  • control according to the invention of process parameters of the drying or crosslinking can advantageously result in a reduction in waste, an increase in application throughput and a considerable saving in energy and reduced emissions of pollutants.
  • a particular advantage is that, by means of the self-learning synchronization module, parameters of the predictive analysis technology, which are conventionally defined as static, can be optimized continuously or at regular intervals using current measurement data, and as a result the process parameters that are relevant for drying and crosslinking can be adjusted according to current circumstances.
  • control system is designed or programmed in such a way that, based on a predictive analysis of input data and/or based on information stored in the memory unit about a printed product and the reference value obtained in this way, process parameters for drying or crosslinking are continuously or at least periodically updated and readjusted at intervals.
  • a drying unit such as a UV lamp can only be set to the power required for optimal drying. If the energy consumption of drying units such as thermal air dryers and UV lamps is reduced to the required value, the drying units also produce less waste heat and/or pollutants. At the same time, there is less heating of machine elements or the entire machine, so that the service life of the printing press is increased and/or a controlled pressroom temperature can be achieved, or an existing air conditioning system in the pressroom can also be operated with less energy or electricity.
  • Another advantage is that the required or maximum crosslinking of radiation-curing printing inks or varnishes on the printed substrate can be ensured through optimized drying and curing control.
  • an overall migration for printed paper or printed cardboard that comes into contact with food can be optimized in such a way that the overall migration has a limit value of 10 mg/dm 2 , as well as the specific limit values for individual components in accordance with the EU plastics regulation No.
  • the central processing unit preferably has an operating unit such as a software-based user interface that can show the user, such as the operator at the printing press, the drying or curing quality to be expected or the drying or curing quality resulting from the set drying parameters.
  • an operating unit such as a software-based user interface that can show the user, such as the operator at the printing press, the drying or curing quality to be expected or the drying or curing quality resulting from the set drying parameters.
  • the status of the optimization options can then be pointed out via the operating unit.
  • the optimization options and the associated control instructions can either take place after manual approval by the operator or automatically.
  • the optimized control system can be preset in such a way that the control instructions for process optimization are output directly to the printing machine via the interface, in order to be able to intervene quickly in the printing process to correct and/or optimize it.
  • the central processing unit processes all incoming data and/or accesses stored data, which can be stored input data on the one hand and stored information on the other.
  • Stored information is understood to mean historical data about at least one printed product, i.e. information based on experience and/or the results of previous order data and/or operating data. If no such empirical knowledge is stored when the optimized control system is initialized, it can be reconstructed from comparable production scenarios, for example by providing information from printing machine manufacturers, from suppliers of the printing materials (inks, varnishes, primers, lamination adhesives, substrates) and/or from the customer will. Alternatively or additionally, information on production times and/or production volumes of the print jobs related to the respective printing press can be used, with all the information obtained being stored in the central storage unit.
  • Predictive analytics techniques use historical data to predict future outcomes or outcomes.
  • the predictive analysis technology can integrate measurement methods, statistical and mathematical processes, a large number of models such as state space models as well as artificial intelligence and combinations thereof.
  • the predictive analysis technique comprises one or more of the following techniques: Theoretical and/or experimental system analysis, measurement analysis using measurement data recorded by sensors and/or measuring instruments, empirical models, statistical models, stochastic models, mathematical methods, analyzes based on machine learning or an AI module (artificial intelligence module), a Big data analysis or a deep data analysis.
  • AI module artificial intelligence module
  • Empirical models according to the present invention mean any type of approximation of empirical observations by a mathematical function. This means that, based on one or more data sets, an attempt is made to determine a functional relationship that reproduces the data sufficiently well.
  • An empirical model can fall back on linear models or models of the 2nd or higher order. For example, to find a regression line (linear or first-order model) that best fits the measurement data, stochastic or statistical methods such as the least squares method can be used.
  • An empirical model can preferably be obtained for printing processes by performing a statistical design of experiments.
  • the statistical design of experiments is based on a systematic experimental design and evaluation of the measurement results obtained.
  • the experiments can include all conceivable experimental setups or just a part (optimal design, D-optimal design, partial factorial design).
  • test plans are implemented that result in the smallest scope.
  • reference is made to statistical textbooks such as " Statistics for Experiments” by George EP Box et al., ISBN-13: 978-0471718130 .
  • the parameters varied in the experiment can be one or more process parameters selected from the group consisting of: type and number of superimposed coatings, area coverage of each individual layer of printing ink, varnish, primer and / or laminating adhesive, color density or weight per unit area dry printing ink, varnish, etc., type of substrate/printing material, printing speed, for UV curing: type of UV lamp, UV lamp power and UV dose, for heat drying: temperature, airflow speed and other parameters relevant to drying and crosslinking.
  • the self-learning synchronization module can lead to more precise results than conventional control methods and the process parameters for the relevant components of the Optimizing the printing machine, such as drying units.
  • the arithmetic, testing and comparison operations that run automatically in an AI module can contain ever more precise trial and error test runs in which deviations from the specified product that may occur due to continuous self-documentation, i.e. the use of stored information about the printed product Target state, such as a desired drying and crosslinking quality can be eliminated better and better.
  • Continuous or intermittent measurement analyzes for mapping the "actual" status can support the control system, for example by using the resulting measurement data as training data for an AI module. In this way, possible deviations from the target state can be recognized and corrected promptly in order to ensure consistent drying and crosslinking quality.
  • So-called inline sensors are suitable for continuous measurement, which are positioned in the printing press and can output measurement signals directly or indirectly to the central processing unit for further processing and/or storage.
  • the inline sensors are located directly in the production line.
  • external measurement data from so-called offline sensors which can also be called out-of-line sensors or sensors outside the production line, can be used.
  • the sensors and measurement analysis methods used depend, among other things, on the curing or crosslinking process. In the following sections on inline and offline sensors, examples of the known measurement methods are given. With all measuring methods, it should be noted that the measurements should preferably be taken on so-called test or calibration areas and/or fields of the individual colors, e.g.
  • “Worst case areas” should take into account critical single or multi-layer areas where, depending on the print job, either the highest layer thicknesses are applied or the layer structure places the highest demands on chemical and/or physical curing.
  • the measurements are advantageously carried out under the real printing machine conditions, ie inline or intermittently offline with currently printed test fields.
  • so-called synchronization proofs are carried out, which are used to synchronize or calibrate a print job under real conditions. This allows current measurement data to be compared to calibration curves or empirical models from the ink manufacturer or other tests previously performed in a laboratory.
  • the central processing unit can select a predictive analysis technique either automatically or as specified by an operator and, using an empirical model in combination with the print job-related data, for example, can calculate a "worst case area" and a corresponding reference value, preferably with a tolerance band.
  • the predictive analysis technique is designed to predict the drying or curing quality or to determine it with the help of a reference value. This reference value can then be compared with the current measured values of the same test area (here "worst case area"). For example, depending on a comparison with a previously specified minimum limit value of the drying or crosslinking quality, the control system can adjust the process parameters with a significant influence on drying, migration and/or crosslinking.
  • the process parameters with a significant influence on drying and/or crosslinking include a printing speed and/or type and/or number and/or position and/or power and/or geometry of a radiation or a thermal airflow drying unit.
  • control system for acquiring measurement data comprises at least one sensor, the at least one sensor being selected from a group comprising: an inline sensor, an offline sensor and a virtual sensor and combinations thereof.
  • a virtual sensor can be provided based on a predictive analysis technique such as a simulation model.
  • a virtual sensor can be trained using data generated by a model and/or measurement data from real measurement sensors.
  • So-called offline sensors or external analysis methods can be used to determine the current measurement data. These include a simple scratch test, for example with a fingernail or a fixed needle, to determine scratch resistance.
  • the following additional offline tests which are carried out either manually or with the help of measurement-analytical devices such as spectrometers can be used to determine measurement data for typical properties of the drying or crosslinking quality: Tape test (adhesion), solvent test (resistance to surface swelling), extraction of extractable components and spectroscopic quantity determination, e.g. by measuring the UV/VIS spectrum or IR spectrum on the extracted sample, spectroscopic determination of the concentration of relevant molecules or groups of atoms to determine the degree of conversion (e.g.
  • an offline measuring device such as an RFA (X-ray fluorescence analysis) hand-held spectrometer from Bruker (S1 Titan Series, TRACER 5 Family) can be used.
  • the printed substrate can be extracted with a solvent (e.g. ethanol) or aqueous solutions of complexing agents (e.g. ethylenediaminetetraacetate (EDTA) solution) and then the extract can be measured with the XRF scanner.
  • a solvent e.g. ethanol
  • aqueous solutions of complexing agents e.g. ethylenediaminetetraacetate (EDTA) solution
  • EDTA ethylenediaminetetraacetate
  • the amount of metal-containing components can be determined, which can be used in particular for the analysis of metal-containing drying substances in oxidatively drying systems or with cationic photoinitiators.
  • Radiation-curing printing inks or coatings contain, for example, onium salts as cationic photoinitiators.
  • Suitable onium salts can include, for example, triphenylsulfonium salts, diazonium salts, diaryliodonium salts, as well as ferrocenium salts and various other metallocene compounds.
  • the structure of two known onium salts, namely diphenyliodonium and triphenylsulfonium salt are shown below.
  • the smear resistance and the carbonation can be tested with the WIKAT test device from the Fogra Research Institute for Media Technologies eV. Carbonation is understood to be an examination of micro-scrubbing of ink against a white reverse sheet or an adjacent surface under high pressure with a minimal stroke, as occurs, for example, when cutting with staple cutters. If drying is insufficient, the printed color or the applied varnish will be transferred more or less strongly to the backing paper.
  • the force required for delamination can be measured offline with suitable testing machines such as a zwickiLine Z5.0 material testing machine and compared with target values.
  • suitable testing machines such as a zwickiLine Z5.0 material testing machine
  • Other offline measurement analysis methods not listed here are conceivable as long as they are directly related to drying and/or curing, are easily reproducible and can be used with sufficient accuracy for synchronization or adaptation.
  • inline sensors which can supply current measurement data inline in the ongoing production process or in the production line almost in real time, is particularly advantageous for continuous and efficient cooperation with the self-learning synchronization module.
  • some of the above-mentioned offline methods can be automated by installing a measuring sensor, for example, in a (pressure) roller located opposite a drying unit or a radiator.
  • a measuring sensor for example, in a (pressure) roller located opposite a drying unit or a radiator.
  • a permanently installed needle in the printing machine can be used together with a camera sensor for automated visual evaluation by the central processing unit.
  • a printed sheet or section can also be extracted automatically when the stack or roll is changed, after which, for example, an automated extraction test, tape test and/or carbonation test can be carried out.
  • an automated measurement can be carried out close to the process in a so-called bypass and online measurement data can be provided for process optimization.
  • a first UV/VIS or IR sensor can be placed before the UV dryer unit and a second sensor of the same type after the UV dryer unit.
  • the measured UV absorptions in a defined area e.g. a test field
  • measurement methods and possible measurement sensors mentioned above do not represent an exhaustive list.
  • Other measurement sensors such as conductivity sensors, which are usually used in the field of printing technology, can be used for measurements in the control system or control method according to the invention.
  • the central processing unit serves as a process optimization tool and can be designed as a server or in the form of a plurality of central processing units, so-called server clusters, or microservices.
  • Other computing systems such as a personal computer, tablet or the like can be connected to the central processing unit in a wireless or wired manner via networks or buses.
  • control system comprises a plurality of printing presses, the central processing unit being able to be connected to the printing presses by means of a network if the printing presses provide for this type of communication or this option can be retrofitted.
  • the network can be a communications network such as the Internet, or it can be a non-public network.
  • the various printing machines must be clearly identifiable, as is usually the case with unique machine identifiers.
  • the central processing unit can be connected to at least one printing machine or to an operating unit of one or more printing machines by wire or wirelessly via data connections, for example in order to receive current operating data and on the other hand to output the optimized process parameters of drying, migration and/or networking to one or more printing machines to control.
  • the operating unit is preferably assigned directly to the central processing unit and is preferably designed as a keyboard, mouse, trackball and/or touch-sensitive user interface and allows the operator quick access.
  • the synchronization module is configured to determine adjustment factors or interpolation factors for variable parameters as a function of the order data or changing operating data.
  • the synchronization module as part of the central processing unit, can determine necessary adjustment or interpolation factors in order to compensate for parameters that fluctuate or change from job to job, e.g. print job to print job (e.g. substrate type (e.g. cardboard, matt or glossy coated paper, uncoated paper , film, etc.), substrate manufacturers or product lines (e.g. satin-coated papers such as MultiArtSilk, MagnoSatin, etc.), ink type (e.g. oxidatively drying or radiation-curing), ink series based on ink manufacturers (e.g. from hubergroup GmbH: Resista 250, MGA Natura, UEH5000, etc.), paint type (e.g.
  • print job to print job e.g. substrate type (e.g. cardboard, matt or glossy coated paper, uncoated paper , film, etc.), substrate manufacturers or product lines (e.g. satin-coated papers such as MultiArtSilk, MagnoSatin, etc.), ink type (e.g
  • the synchronization module is configured to carry out an order analysis in advance based on the order data in order to optimize an order and/or print motif sequence per printing press and/or the process parameters in relation to the process steps.
  • optimization can take place according to the total layer thicknesses or surface coverage of the individual colors, varnishes, primers or laminating adhesives to be printed, so that, for example, the printing of jobs and/or print motifs with low total layer thicknesses or surface coverage can be started and then the printing of Orders and/or print subjects with higher total layer thicknesses or surface coverage follows.
  • the energy consumption can be optimized, since the radiation power can be adjusted depending on the order in the case of radiation-curing printing inks and coatings.
  • the input data can be recorded and stored automatically via the input unit and/or manually via the operating unit.
  • the measurement data from inline sensors can be recorded and saved in real time and then used for further calculations.
  • manual input of data is necessary for offline measurements, for example, in order to make the measurement results available to the control system that can be optimized.
  • Storage can take place on standard computer-readable storage media, if necessary on server computers and/or use a cloud system in order to be able to store the large number of data.
  • the input data for the central processing unit includes both operational data and order data, which are listed below.
  • the operating data are selected from a group comprising: printing process, machine type, machine parameters (e.g. roller type, rubber blanket, dampening solution, alcohol, etc.), environmental parameters, substrate or substrate types, substrate series, coating materials (ink series, ink types, additives, primers, varnishes, laminating adhesive ), dampening solution (fountain solution type, dampening solution dosage), process water values (e.g. conductivity, pH value), layer structure and the quantities of ink, varnish, primer or laminating adhesive to be transferred, and combinations thereof.
  • machine parameters e.g. roller type, rubber blanket, dampening solution, alcohol, etc.
  • environmental parameters e.g., environmental parameters, substrate or substrate types, substrate series, coating materials (ink series, ink types, additives, primers, varnishes, laminating adhesive ), dampening solution (fountain solution type, dampening solution dosage), process water values (e.g. conductivity, pH value), layer structure and the quantities of ink, varnish, primer or laminating
  • Ambient parameters include the temperature in the pressroom or at predetermined locations in the printing press or the humidity.
  • Printing processes can be understood to mean the following in particular: gravure printing processes, relief printing processes including, inter alia, the flexographic printing process, offset printing processes, inkjet printing processes and toner-based digital printing processes.
  • the machine parameters can depend on the one hand on the machine type or manufacturer and on the other hand on the printing process.
  • the order data are selected from a group comprising: Print data based on an analysis of the digital print data, preferably using a page description language comprising a pdf analysis or order-related data, with the respective surface coverage of printing ink, varnish, primer and/or laminating adhesive being based on at least part of the print area or on the entire application area the order data or the order-related data can be calculated.
  • Order-related data preferably also includes further processing data, which are selected from a group comprising: Die-cutting, creasing, cutting, folding, stitching, laminating, gluing, hot foil stamping, cold foil stamping, embossing, heat sealing and stacking.
  • the method preferably also includes the following method step: providing the current measurement data by means of measurement methods using at least one of the following sensors: an offline sensor, an inline sensor, a virtual sensor and combinations thereof.
  • a measurement method using an offline sensor is selected, this is preferably done from the group comprising atomic absorption spectrometry (AAS), ICP-OES (optical emission spectrometry with inductively coupled plasma), ICP-MS (mass spectrometry with inductively coupled plasma) and UV-VIS spectrometry to metal ions cationic photoinitiators such as onium salts from radiation-curing coating materials or metal ions from oxidative dryers from oxidatively drying coating materials.
  • AAS atomic absorption spectrometry
  • ICP-OES optical emission spectrometry with inductively coupled plasma
  • ICP-MS mass spectrometry with inductively coupled plasma
  • UV-VIS spectrometry to metal ions cationic photoinitiators such as onium salts from radiation-curing coating materials or metal ions from oxidative dryers from oxidatively drying coating materials.
  • the method preferably also includes the following method step: providing a synchronization module that is designed to determine adjustment factors or interpolation factors for variable parameters as a function of the order data or changing operating data in order to automatically adjust the variable parameters.
  • the synchronization module preferably carries out an order analysis based on the order data in order to optimize an order sequence per printing press and/or the process parameters as a function of the process steps.
  • a computer-readable medium is provided on which instructions for controlling at least one printing machine are stored in order to carry out the above-mentioned method for controlling drying or crosslinking parameters.
  • a computer program which comprises instructions which, when the program is executed, cause a computer to carry out the method steps mentioned above.
  • a central processing unit 120 is provided for receiving input data from an input unit 110 .
  • the central processing unit 120 processes all incoming data and calculates optimal settings or process parameters for the drying, migration or crosslinking.
  • These optimal process parameters are output by control instructions from an output unit 170 to the respective printing press (not shown here).
  • the central processing unit 120 takes into account data and results from earlier measurements and application jobs or information from printed products, insofar as this is possible at the beginning of a printing process, as well as job data.
  • the input unit 110 is designed for the automatic or manual acceptance of input data including operating data and order data of a printing press.
  • the central processing unit 120 has a memory unit 121 or a database for storing data and in particular input data and information about at least one printed product. Furthermore, the central processing unit 120 has a synchronization module 122 .
  • the synchronization module 122 of the central processing unit 120 is designed to be self-learning by predicting drying or crosslinking parameters be optimized 422 by current measurement data from measurement methods or sensors 150.
  • the machine learning can take place, for example, via a self-learning, artificial intelligence (AI) module 145.
  • the AI module 145 can be configured to learn based on the data stored in the storage unit 121, comprising input data and/or stored information, using algorithms by means of recursive self-improvement.
  • the algorithms of the AI module 145 can, among other things, create a statistical model 142 which is based on training data such as empirical data or measurement data from inline sensors 152 or offline sensors 151 .
  • the recording of current parameters, eg machine parameters, the comparison with order data, measurement data, historical data such as empirical data (information about at least one printed product) and reference values obtained from predictive analysis techniques takes place constantly and during production.
  • the synchronization module 122 can optimize predictions of drying or crosslinking quality with current measurement data continuously and/or at regular intervals in the case of offline measurements. This preferably takes place without interrupting the print production.
  • the self-learning synchronization module 122 is designed to select at least one predictive analysis technique 140 in order to be able to determine at least one reference value for the drying or crosslinking quality based on the selected model or method.
  • Analysis techniques 140 include one or more of the following models, methods, or analysis: theoretical and/or experimental system analysis 141, science-based theoretical model 148, empirical model 147, measurement analysis using measurement data collected by sensors 150, statistical model 142, stochastic model 143, mathematical method 144, analysis based on machine learning or an AI module (artificial Intelligence Module) 145, Big Data Analysis and Deep Data Analysis 146.
  • the in 1 illustrated predictive analysis techniques 140 do not rule out an interaction of the individual methods or models.
  • a combination of the analysis techniques can be chosen depending on which parts of a process can be obtained which information most easily.
  • empirical models 147 can be used, for example, to Data reduction in combination with stochastic models 143 or statistical methods 142 can be formed.
  • the system analyzes 141 based on a scientific basis can be divided into theoretical modeling 148 and experimental or empirical modeling 147 .
  • the principles of the process to be predicted (here drying, curing, crosslinking and migration potential of the applied coating materials) and also the parameters simplifying the system can usually be obtained by way of the theoretical system analysis148.
  • Theoretical system analyzes or models are based in particular on theoretical knowledge such as physical or chemical laws. Since some process sequences are not precisely known or purely physical/chemical modeling is too complex, experimental system analysis 147 or empirical modeling is often added to the theoretical system analysis 148 .
  • measured signals are used, i.e.
  • the so-called state space model can represent all relationships between the input, output and state variables of a dynamic system in the form of differential equations and with matrices and/or vectors. Measurements, for example at the system output, can be used to predict unknown parameters.
  • the state of a dynamic system such as the degree of drying at a point in time t, can be predicted or estimated by a series of state variables.
  • a valid model such as a state space model can be used to predict and thus optimize and control drying or curing in the printing process. It is an advantage of the control system that that depending on the available data, different predictive analysis techniques or methods 140 can be selected or combined.
  • the measurement data required for the experimental system analyzes or the empirical models 147 are obtained by suitable measurement sensors 150 or measurement methods.
  • a large number of parameters such as process parameters or machine parameters can be recorded or determined by means of measuring sensors 150 .
  • the current measurement data can be taken directly from the inline measurement sensors built into the printing machine (152 see 2 ) be transmitted. In this way, the incoming measurement data are recorded directly via the input unit 110, ie automatically and without delay. Alternatively or additionally, the measurement data can be input via manual input.
  • FIG. 2 shows a schematic detailed view of the central processing unit (CPU) 120 with the synchronization module 122 and interfaces 111, for example for receiving measurement data 115 from measurement sensors 150, or input data from a user interface, which is designed as an operating unit 125.
  • the sensors 150 are divided into what are known as off-line sensors 151 and in-line sensors 152 . They can be arranged both externally and internally in relation to the printing press.
  • measurement data 115 from inline sensors 152 which can be transmitted in real time to the synchronization module 122 via a suitable interface 111, are data from the measurement of operating data 118 of the printing press and/or measurement data 115, which are used to optimize a process parameter for drying - and curing quality can be used.
  • This data includes, for example, IR/NIR data, color measurement data from control colors, radiation power and/or intensity from integrated radiation dose sensors, visual data from camera sensors from integrated scratch test results, measurement data from spectroscopic or spectrometric investigations, conductivity measurement data, measurement data from magnetic investigations and luminescence measurement data.
  • Other known inline sensors or virtual sensors can also be used if the measurement data 115 obtained are suitable for determining or optimizing the process parameters relevant to the drying or curing quality.
  • the measurement data 115 mentioned above can also be obtained discontinuously with the aid of offline sensors 151 and offline measurement methods.
  • Such so-called external measurement data such as results of scratch tests, tape tests, solvent resistance tests, extraction tests, spectroscopic investigations, conductivity measurements, magnetic investigations, luminescence measurements can be entered manually via a user interface such as an operating unit 125 .
  • this measurement data can be transmitted wirelessly or wired using known transmission technologies such as Bluetooth, WLAN and/or NFC (Near Field Communication). be received by a suitable interface 111 of the central processing unit (CPU) 120.
  • the operating unit 125 can be designed as a software-based user interface and/or as a mobile unit with a display or screen.
  • the computing unit 120 does not necessarily have to be on site, but can also be a global infrastructure such as the Internet of Things (Internet of Things IoT) or cloud-based.
  • the input data can be stored in the storage unit 121, with the data being able to be stored locally or in a cloud 128.
  • FIG. 3 shows a schematic data flow diagram for a control method and control system for at least one printing press 180, with data flows between the interfaces 111 and components such as sensors 150 being shown, among other things.
  • the central processing unit 120 is designed to process data, ie to carry out analyzes of raw data, and for this purpose receives data from various sources.
  • order data 114 should be mentioned as source data, which is in the form of pdf (Portable Document Format) or other suitable description languages such as in bitmap format or Postscript (trade name of Adobe Systems USA), or in the form of proprietary file formats of the respective manufacturer, e.g. Adobe Photoshop ® , Adobe Illustrator ® , Adobe Acrobat Pro DC ® , Esko Art Pro or QuarkXpress.
  • Order data 114 such as digital print data or image data can be analyzed in the central processing unit 120 with the aid of a raw data or order analysis 124 .
  • An analysis of pdf files is preferred.
  • the process parameters 181 can be optimized in detail for the respective order and in relation to the process steps.
  • Measurement data 115 can be obtained from various sources.
  • a possible external data source is a sample 164 such as an extraction sample, where the amount of extractable components from the printed substrate can be determined spectroscopically.
  • These external or manual tests can be carried out once, in certain maintenance cycles, or per order, preferably in so-called “live” or “inline” tests and/or in bypass during the current order.
  • the measurement data 115 obtained in the tests or test methods can be transmitted to the central processing unit 120 either directly from measurement sensors 150 or manually via suitable interfaces 111 .
  • operating data can be received directly from the printing press 180 via the interface 111 by the central processing unit 120 .
  • the operating data can be transmitted via sensors 150, which are located outside of the printing press 180 in a press room (external sources) or in the vicinity of or on the printing press 180, measurement data 115 and operating data such as environmental parameters 165 via the interface 111 to the central processing unit 120 for further analysis (see vertical box of sensors 150 and environmental parameters 165 with horizontal data flow arrow towards interface 111).
  • Typical environmental parameters 165 are the temperature (T [°C]), such as the temperature in the application machine, or the relative humidity (RH [%]).
  • the machine parameters 168 also include actuator data 169 such as a speed or feed, application/printing speed, roller settings, roller types and settings, and type, power and geometry of the dryer unit(s).
  • Process parameters 181 for drying that can be set via control instructions 171 are, in particular, the printing speed and the performance of the dryer units. Depending on the dryer type (UV, ESH, IR, microwave, hot air, etc.), either the Radiator output or temperature and air speed for heat dryers can be controlled as process parameters. In the case of laser dryers, control instructions 171 can be given with regard to power and/or wavelength. In the case of the dryer units, the drying should be set with the lowest possible performance with the required drying quality.
  • Other machine parameters are: pick-up volumes, rubber blanket (type), printing form parameters (printing form type), screen frequency of the printing form, printing form quality, print subject and color assignment, gluing of printing forms (substructure), cliché structure (concentricity with several repeats, avoidance of vibration), printing cylinder parameters such as the printing cylinder roughness (gravure printing) , ink fountain and settings, squeegee type and squeegee quality, with inkjet printers, among other things, droplet size, nozzle type and print head (type).
  • the central processing unit 120 uses a predictive analysis technique 140 for optimization.
  • This analysis technique can be science-based and can comprise an empirical model 147 and/or a theoretical system analysis 148 .
  • statistical methods 142 such as statistical optimization methods such as least-squares estimation can be used to determine a regression line that best fits the measured values, or stochastic models 143 based on probability calculations, as well as mathematical methods 144 used for predictive analysis.
  • Artificial intelligence modules are preferably used to determine the process parameters 181 for controlling a printing press.
  • Such AI modules translate input data such as order data 114, operating data 118 and/or measurement data 115 through an internal processing chain into output variables such as control instructions 171, optimal process parameters 181, machine target values 168′ and/or optimal order sequences for all outstanding orders.
  • the internal processing chain can be trained by presenting a large number of learning values, for example measurement data 115 for the input variables and the internal processing chain is successively adjusted such that these learned values for the input variables are mapped as well as possible to the associated learned values for the output variables.
  • the AI module is preferably designed to be dynamic and can continue to improve automatically through continuous learning.
  • Such a dynamic AI module can also automatically adjust itself to changes during the current print job that lead to deviations from the optimal drying settings and associated process parameters 181 . For example, manual intervention, ie manual synchronization and/or order-related cross-checking and the resulting adjustments, are no longer necessary, or at least less and less necessary.
  • control system is designed to be self-learning and serves as an interface that links and evaluates the results and measurement data 115 of a wide variety of drying and curing analyzes and subsequently optimizes the process parameters relevant to the drying setting.
  • manual optimization effort can be significantly reduced and job interruptions, long makeready times and waste, i.e. prints that have become unusable due to insufficient drying, for example, or are otherwise faulty or damaged (migration values too high), can be avoided.
  • the central processing unit 120 can call up a big data analysis 146 or deep data analysis that corresponds to a specific printing press or can be associated with multiple printing machines and defines data that is important and relevant to the operator of the printing machine(s).
  • a big data analysis technique can use the collected data in a self-learning manner to identify indicators of waste and thus predict and solve problems. By collecting as much data as possible and evaluating it, a more precise predictive analysis or prediction can be carried out with an increasing learning curve before the start of production. In this way, problems such as excessive migration or insufficient drying/crosslinking can be avoided in the printed product.
  • Figure 4a shows a first exemplary embodiment of a method 400 according to the invention for controlling process parameters relevant to drying, migration and crosslinking.
  • a current print job is to be printed on a known printing machine with a known ink series and a known substrate.
  • Control begins with method steps 410 through 414 relating to the entry of input data into the input unit 110. Even if Figure 4a represents the method steps in a specific order, it is pointed out that this order of the method steps is not mandatory and other orders are possible. Individual method steps can also be omitted if parameters cannot be entered at the beginning because they only become known, or are calculated or estimated, at a later point in time.
  • the input unit 110 (in Figure 4a not shown see Figure 4b ) an input 410 of operating data 118 of a known printing press 180.
  • This operating data 118 can include the manufacturer and type.
  • a flexographic printing machine 481 with web-fed rotary printing is shown as an exemplary printing machine 180 .
  • Other printing presses, such as sheet-fed offset printing presses, can also be controlled using method 400.
  • Further operating data 118 are entered in steps 412 to 414 using the input unit 110 .
  • the input can be manual or, if necessary, partially automated or fully automated.
  • the order data 114 is entered, the order data 114 being made available by way of example in the form of pdf (portable document format).
  • the order data 114 such as digital print data or image data, are processed by the central processing unit 120 in the method step 418 received and processed in the central processing unit 120 with the aid of a raw data or order analysis 124 .
  • the known boundary conditions such as the known color series or the coating material 161 used, are entered in method step 412 .
  • the colors used can be selected from commercially available color series.
  • step 413 a known substrate 160, which can also be called printing material, is entered.
  • step 414 depending on the known printing machine 180, machine parameters 168 such as the number and type of dryer units and the printing speed v(print) can be entered.
  • All input data including the aforementioned operating data 118, order data 114 and information about a printed product are received by the central module 120 in step 418 from the central processing unit 120 and stored in the memory unit 121 in step 419 .
  • measurements can be carried out continuously or discontinuously in method step 421 or measurement data 115 can be determined using suitable methods and measurement methods 421 .
  • the measured measurement data 115 are received by the central processing unit 120 via a suitable interface 111 or input unit 110 in method step 418 .
  • a predictive analysis technique 140 is selected in the central processing unit 120 (CPU) based on the input data (118, 114) and/or stored information. In method step 420 , the selected analysis technique 140 determines at least one reference value for the drying or crosslinking quality.
  • a state space model or an empirical model 147 can be used as a possible predictive analysis method 140, which can depict the basic behavior of the drying or crosslinking and can thus determine a suitable reference value for the degree of drying or curing.
  • the model used or the predictive analysis technique 140 can be parameterized and adjusted in order to achieve a sufficiently precise match between the predictive model used and reality.
  • measurement data 115 can be measured in method step 480 , i.e. when the print job is printed on the printing press, using measurement methods in method step 421, or at least initially based on historical measurement values based on experience or data from a database stored in memory unit 121.
  • the measured values 115 can be calculated or estimated by at least one selected predictive analysis technique 140 in order to be able to depict the degree of drying or crosslinking and in particular the reference value specific for the degree of drying and crosslinking even without carrying out real measurements. If an artificial intelligence module 145 is available as analysis technique 140, measured values 115 from measurement methods 421 of both a real and a virtual sensor can serve as training data for the AI module.
  • the synchronization module 122 of the central processing unit 120 is used to calculate optimized process parameters 181 and process settings for approximating the reference value using current measurement data 115 .
  • the synchronization module 122 is preferably optimized or learned 422 with at least one value determined by measurement or a large number of measurement data 115. These measurement data 115 can be obtained continuously or discontinuously and optionally come from a virtual sensor.
  • the measurement data of a real or virtual sensor can use, for example, AI module 145 algorithms or machine learning algorithms of a predictive analysis technique 140 in order to optimize the drying or curing-relevant process parameters for a maximum approximation to the reference value.
  • the process parameters relevant to drying or curing are adjusted or optimized. If, on the other hand, the reference value or a predetermined tolerance band around the reference value has already been reached and the relevant process parameters for drying, crosslinking or migration are thus already optimally set, the feedback from the synchronization module 122 is that no adjustments or changes to the relevant process parameters need to be made.
  • At least one process parameter 181 is calculated in method step 425 on the basis of the at least one reference value. In this way, to control the printing process, one or more process parameters 181 can be sent to the output unit (see reference number 170 in Figure 4b ) are transmitted.
  • the control instructions 171 relating to at least one process parameter 181 are output to the printing press 180 in method step 470 .
  • process parameters of the drying units such as UV lamps (see 485 in Figure 4b ) or heat dryer units (see 486 in Figure 4b ) can be controlled, for example by increasing the power if curing is too low and reducing the power if curing is too high.
  • the process parameter 181 printing speed (vPrint) can also be increased or reduced.
  • a flexographic printing machine 481 with web-fed rotary printing is shown as an exemplary printing machine 180, which can be used with the method 400, which is described in Figure 4a is shown schematically, is controllable.
  • Figure 4b shows as substrate 160 a so-called printing material web, such as paper, metal or plastic foil, which is unrolled from the unwinding cylinder 463 and at the end of the printing process is rolled up onto the winding cylinder 462 and associated roll stand (not shown).
  • the substrate 160 is conveyed in the direction 469, with higher printing speeds v(print) being able to be achieved in the rotary-fed printing mode in comparison to the processing of individual sheets in sheet-fed printing presses.
  • the printing speed v(print) can be determined, for example, by actuator data 169, i.e. by the rotational speed of the reeling cylinder 462, and can be automatically received by the input unit 110 in method step 418 via suitable data transmission means or data lines (represented schematically by the arrow between the reeling cylinder 462 and arrow 418) and are processed in the central processing unit 120.
  • Important machine parameters 168 for drying such as the printing speed v(print), as well as performance parameters and/or geometries of the dryer units 487 can be entered into or received from input unit 110 (see also step 414 Figure 4a ).
  • the type of dryer systems such as UV lamps 485 or heat dryer units 486, which dry with thermal air or hot air up to 250 °C, and/or the number and output of the dryer units 487 of the printing press 180 can be entered or received.
  • machine parameters 168 of the chamber doctor blade system such as the doctor blade type, parameters of the anilox roller(s) 466 or the respectively associated printing forme cylinder 467 and the at least one impression cylinder 465 can be recorded.
  • a dryer unit such as a heat dryer unit 486 or a UV radiator 485 is positioned behind each printing unit 461 or inking unit.
  • another dryer unit 487 for complete curing or crosslinking which is preferably designed as a drying channel. All dryer units are connected to the printing machine control in the central processing unit 120 .
  • UV dryers 485 or other dryer units 486, 487 can be selected by means of an operating unit (not shown). In order to ensure controlled drying, it can be set that the print is only started when each dryer unit required for the respective print job has reported back to the central processing unit 120 that it is ready for operation. This measure prevents waste from being produced with insufficiently dried or non-crosslinked printing inks or coatings.
  • UV-curing inks can be used as the coating material 161 .
  • radiation-curing inks are used in the last three inking units with downstream UV emitters 485.
  • the UV flexographic printing machine 481 shown has, for example, 6 inking or printing units. Configurations other than the machine configuration shown, for example with more or fewer printing units, are also conceivable.
  • At least one cooling roller can follow after the last drying unit 487 for complete curing or drying.
  • the curing of the coating material 161 should be optimal Settings of the process parameters 181 largely completed.
  • a measuring system is permanently installed in the printing machine 481 for a continuous scratch test, which comprises a scratch needle 452 and a camera sensor 450.
  • the camera sensor 450 forwards the measurement data 115 in the form of image data to the central processing unit 120 in order to carry out an automated visual evaluation to check the degree of curing or the scratch resistance.
  • This measurement data 115 can be used inline without interrupting the printing process via the data line (see arrow to input unit 110) in order, with the help of synchronization module 122 and/or data stored in memory unit 121, to calculate the process parameters relevant to drying and crosslinking and thus also predictive analysis technology 140 to optimize.
  • proofs with test fields are preferably printed at the level of the camera position, which have so-called order-specific “worst case areas” or critical multi-layer areas. If the measurement methods 421 are carried out in such critical areas, it can be assumed that, with sufficient drying or curing of such critical areas of the print subject, areas that are easier to dry with, for example, fewer layers or lower layer thicknesses also have sufficient polymerization or drying.
  • the synchronization module 122 can create interpolation factors or an adapted model that specifies at least one optimized process parameter for the current measurement data 115 that leads to a maximum approximation of the reference value.
  • a possible synchronization method for optimizing the at least one process parameter is to minimize a difference between the target values and the measured actual values of the respective measured variable and to draw conclusions about the optimal setting of the at least one process parameter for maximum approximation to the reference value.
  • control instructions 171 or 172 are output to a UV emitter 485 or a dryer unit 487 (470).
  • the output of control instructions to the heat dryer units 486 is also possible, but not shown here. In this way, the emitter output and intensity of the dryer units can be adjusted and set individually for each print job in order to achieve an optimal print result in terms of drying.
  • the type of printing machine and the type of UV lamp and the number of UV lamps are known, but this example 500 is a printing machine 180 that is several years old (eg 10 years) and the age of the UV lamps is unknown. It is well known that classic UV lamps such as mercury vapor lamps change their lamp output over time with longer operating times, especially at the lamp ends. In addition, the performance of UV radiators usually decreases over long periods of operation due to dirt or the reflectors becoming tarnished.
  • the procedure is 500 designed to adapt the relevant process parameters of drying and crosslinking, such as the actually required UV intensity, to the current operating conditions with the help of the synchronization module 122 by means of current measurements on a calibration field.
  • the exemplary control method 500 begins with the method steps 510 to 515 and each includes the inputting 510 of input data comprising operating data 118 and order data 114.
  • the KBA Rapida 106 is a 6-color sheetfed offset press with an integrated coating unit.
  • Advantageous with this machine type KBA RA 106-6+L are high Printing speeds with v(print) up to 20000 sheets/h.
  • a variety of substrates such as thick cardboard, paper, foil and much more can be printed with the KBA RA 106.
  • the Invercote® G used in Example 500 is board for the graphics sector or for high-quality packaging and is commercially available with basis weights between 180 and 380 g/m 2 .
  • a number of dryer units here 2 Hg UV lamps
  • additional dryer units can optionally be positioned as intermediate dryers between the offset printing units (cf. positions of the UV dryer 785 or dryer unit 486 on the 781 or 782 of 7 ).
  • step 511 the order data 114 is entered, the order data 114 being made available by way of example in the form of pdf (Portable Document Format) and having a calibration field for the measuring 553 method step.
  • the order data 114 such as digital print data or image data, and the above-mentioned operating data 118 are received by the central processing unit 120 in method step 418.
  • measurement data 115 are received by the central processing unit 120 .
  • method steps 550 to 554 are carried out.
  • the printing form is proofed with a calibration field stored in the pdf and with the known boundary conditions such as color series, substrate and number or type of UV lamps.
  • This proofing can also be called synchronization proofing, since the calibration or test field can be used to synchronize or calibrate the print job defined by the order data 114 to real conditions.
  • step 551 the calibration field or a part of the calibration field with an area of approximately 20 cm 2 is cut out.
  • other areas of the calibration field between 1 and 50 cm 2 can be selected, as long as the sample extracts a sufficient amount of at least one soluble component, such as photoinitiators, from the printing ink and can be measured in the linear measuring range of the spectrometer.
  • Photoinitiators can be, for example, cationic onium salts such as diphenyliodonium and triphenylsulfonium salts, or photoinitiators for free-radically curing systems, or combinations of both.
  • the next step 552 the extraction of at least one soluble component of the calibration field on the printed coating material 161, takes place in a solvent bath, preferably in 10 mL ethanol, with the cut-out sample remaining in this solvent bath for a predetermined minimum time (e.g. 10 s).
  • the solvent can also contain alcohols other than ethanol or water-alcohol mixtures, or mixtures of the substances mentioned. Other solvent types, mixtures and amounts are also possible as long as the solvent to sample area ratio is preferably between 0.25 and 20 mL per cm 2 sample.
  • suitable cationic photoinitiators are extracts that contain polydentate ligands such as EDTA (ethylenediaminetetraacetate) or EDTE (ethylenediaminetetraacetic acid).
  • a solvent extract is obtained.
  • the extinction of the alcoholic extract or the extract containing complexing agent is measured with a measuring sensor 150, namely a UV/VIS spectrometer such as Lambda II from Perkin Elmer.
  • the measurement 553 takes place offline with a resolution of 1 nm, a scan rate of 240 nm/min and a gap of 2 nm at a wavelength of 310 nm.
  • Other wavelengths in the range of 190 nm and 4000 nm are also suitable as long as the soluble component to be measured the sample absorbs or emits radiation in the selected wavelength range.
  • a solvent-resistant 1.0 mL disposable cuvette from Rotilabo, which is permeable in this wavelength range, can be used as the measuring cell for this measurement. In this way, measured values 115 of the spectroscopic characteristics of the each dissolved components are obtained depending on the existing drying conditions.
  • step 554 the measurement data 115 or the measurement value of the calibration field are entered into the input unit. Since this is an offline measurement method, this input can be made manually by an operator using a suitable control unit.
  • predictive analysis techniques 140 and in particular empirical models 147 are stored in a database or in the storage unit 121 of the central processing unit 120.
  • an empirical model 147 for the printing machine type KBA RA 106, for the known coating material 161, namely the low-migration and low-odor ink series (NewVPack MGA) and for the known substrate 160 is selected.
  • At least one reference value is determined on the basis of the selected empirical model 147 (see reference number 420).
  • a plurality of reference values for different areas of the printed substrate or print subject can also be calculated.
  • the empirical model 147 is preferably of the 2nd order and has the following fixed parameters in particular: Printing machine and its configuration, substrate, ink series (manufacturer and type), dampening solution (manufacturer and type), solid density of the individual printing inks as well as printing speed and lamp parameters, sample area, extraction agent and time and parameters of the spectrometer used.
  • step 521 reference values are compared with measured actual values with the aid of the measurement data 115, and a possible deviation is then calculated in step 522 . If there is a deviation ⁇ in step 522 , the empirical model 147 is adjusted in method step 523 . This can be done by otherwise fixed parameters of the empirical model 147 being adjusted using adjustment factors or interpolation factors using the synchronization module 122 . The new or adapted empirical model 147' is stored in the memory unit 121 and used for further calculations.
  • step 523 can be skipped (illustrated by the dot-dashed arrow between method steps 522 and 524) and the analysis 124 of the pdf file can be carried out in step 524 with the model 147 originally selected in step 520.
  • the "worst case areas" are calculated on the basis of the order data 114 and using the adapted or selected empirical model 147' or 147, respectively.
  • the "worst case areas" are critical color areas of the respective print subject consisting, for example, of the multi- or single-layer areas most critical to drying, which place the highest demands on the drying settings.
  • step 425 at least one process parameter 181 relevant to drying or crosslinking is calculated, wherein a maximum approximation to the reference value is to be achieved with the adapted model 147'.
  • the UV lamp intensity required for sufficient drying or full curing is calculated.
  • the lamp intensity can be less than 100%, such as 75%. If the calculation results in a lamp intensity of more than 100%, another process parameter must be adjusted, for example by increasing the number of UV lamps used or by reducing the printing speed.
  • the control instructions 171 relating to at least one process parameter 181, such as the UV lamp intensity required for adequate drying, are output to the printing machine 180 via the output unit 170 and optionally displayed to an operator. If there is no automatic control, the displayed UV lamp intensity can be released via a control unit for sufficient drying as a control instruction to the printing machine. In this way, for example, process parameters of the drying units such as UV emitters (see 785 in 7 ) can be optimally controlled.
  • step 480 the print job is printed in the printing machine 180 on the basis of the at least one reference value and the calculated process parameters 181.
  • FIG. 6 shows a schematic of another embodiment of the method 600 according to the invention, which is also suitable for offset printing presses of the KBA Rapida 106+6+L type.
  • the method 600 is essentially comparable to the method 500, in particular with regard to the input of input data and the measurement methods.
  • the predictive analysis technique 140 namely the substrate 160 is unknown.
  • two calibration fields are printed instead of just one calibration field and each test field is measured analogously to example 500.
  • example 500 instead of only one calibration field in example 600, 2 calibration fields are printed, cut out and measured in step 553 after extraction in a solvent.
  • the measurement method is carried out using an offline sensor 151, since measurements are taken out of line or outside of the production line.
  • the measurement data 115 determined discontinuously by the offline measurement method using a spectrometer are received by the central processing unit 120 for further processing.
  • the input data and measurement data can be stored in the memory unit 121 or used directly in a selected predictive analysis technique 140.
  • empirical models 147 for the known press type and the known NewV Pack MGA ink series are selected from the memory unit as predictive analysis techniques. Since there is still no empirical model 147 for the substrate series used, at least 2 empirical models 147 are selected from the database with substrates that come closest to the NilklaSelect substrate or are comparable with it. The empirical models 147 are then used to calculate target values for the respective measured variable and the target values from the empirical models 147 are compared with the actual values from the measurement results 115. It is then analyzed which empirical model 147 the difference between the Target values and the measured actual values 115 can be minimized in order to select the empirical model 147 with the best fit in step 621. At least one reference value for the drying and crosslinking quality is determined with the aid of steps 620, 521 and 621 (see bracket 420).
  • a possible deviation from the at least one reference value is calculated in step 522 , as in example 500. If there is a deviation ⁇ in step 522, constants and/or static Parameters and/or factors of the empirical model 147, such as ink/water balance, ink layer thickness, substrate quality (same type, paper but different characteristics), optimized with the help of adjustment factors or interpolation factors based on the measurement data 115 and thereby the empirical model 147 in the method step 523 adjusted.
  • the new or adapted empirical model 147' is stored in the memory unit 121 and the order analysis 124 in particular is used in step 524 for the further calculations.
  • step 523 can be skipped (illustrated with the aid of a dashed box and an arrow between method steps 522 and 524). and the order analysis 124 of the pdf file with the exception of the 2 calibration fields is carried out in step 524 with the model 147 originally selected in step 621 .
  • the process parameters 181 are calculated in step 425 on the basis of the "worst case areas" calculated in step 524 using the optimal empirical model 147 ′. In this way, the process parameters 181 can be set in the best possible way.
  • step 470 relates to the output of control instructions relating to process parameters 181 .
  • the required intensity of UV lamps see 485 in 7
  • a heat dryer unit see 486 in 7
  • the print job is printed in step 480 on the basis of the output process parameters 181 .
  • FIG. 7 shows schematically an embodiment of a control system 700 for a plurality of printing machines 180, 781 and 782.
  • the printing machine 180 and the offset printing machines 781 and 782 are connected to a network 788 via the central processing unit 120 and suitable interfaces 111.
  • each printing machine can be configured analogously to the in figure 5 or 6 control methods shown in connection with the memory unit 121 and/or the synchronization module 122 can be controlled.
  • the offset printing machine 781 has, for example, 4 offset printing units 701-704 and a coating unit 705 connected downstream.
  • 6 printing units can be provided as with the Rapida 106 sheetfed offset press (KBA RA 106-6+L, Koenig and Bauer Radebeul, Germany), or printing presses with more than 6 printing units, additional coating units or upstream printing units for the application of primers.
  • Paper or cardboard in sheet format 760 is used as the substrate 160.
  • a variety of other substrates 160, such as plastic or metal foil, may be used so long as the substrate 160 is available in the appropriate sheet format.
  • printing press 781 Since printing press 781 is designed for UV sheetfed offset with UV varnish as the coating material, printing press 781 has a plurality of UV dryer units 485, which are arranged at different points and are each connected to the controller of central processing unit 120 via lines (not shown). . On the one hand, intermediate dryers are arranged between the printing units (701 and 702 or 702 and 703) and on the other hand, there are a number of UV dryers 485 behind the last coating unit and before the delivery, before the printed product 163 is placed on the stack of sheets.
  • the printing press 782 represents an example of conventional sheet-fed offset with UV coating, with a heat dryer unit 486 being arranged in front of the coating unit and three UV emitters 485 being positioned after the coating unit and in front of the stack of printed sheets 763.
  • other components that are not shown, such as signal lines or measuring sensors 150, for example for measuring the temperature or humidity (not in 7 shown) attached.
  • the examples shown are not limiting, since a variety of inks or primers and/or varnishes and associated dryer units 487 can be used individually depending on the print jobs and the respective printing units.
  • the central processing unit 120 serves as a process optimization tool for each individual printing press and can be embodied as a server or in the form of a plurality of central processing units 120 .
  • Other computing systems such as a personal computer (not shown) or the like, may communicate with central processing unit 120 via network 788, either wirelessly or by wire.
  • a particular advantage of the control system and method is that by means of the self-learning synchronization module, parameters of the predictive analysis technology, which are usually entered as static or fixed parameters, can be adjusted and optimized continuously or at regular intervals using current measurement data, and the process parameters that are relevant for drying and crosslinking can thus be adjusted according to the current conditions .

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Steuerungssystem 100 und -verfahren für Druckmaschinen zum Einstellen und Überwachen von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Parametern für pigmentierte und unpigmentierte Druckfarben, Lacke, Primer und Laminationskleber umfassend, eine Eingabeeinheit 110 zur Annahme von Eingabedaten umfassend Betriebsdaten und Auftragsdaten einer Druckmaschine; eine zentrale Recheneinheit 120 zum Empfangen der Eingabedaten, und eine Speichereinheit 121 zur Speicherung der Eingabedaten und von Information über wenigstens ein gedrucktes Produkt; wobei die zentrale Recheneinheit 120 ausgebildet ist, basierend auf den in der Speichereinheit 121 gespeicherten Eingabedaten und/oder der gespeicherten Information unter Verwendung von wenigstens einer prädiktiven Analysetechnik 140 wenigstens einen Referenzwert für die Trocknungs- oder Vernetzungsqualität zu bestimmen. Ferner ist die Eingabeeinheit 110 zur Annahme von Messdaten ausgebildet und die zentrale Recheneinheit 120 weist ein selbstlernendes Synchronisationsmodul 122 auf, das ausgebildet ist, den bestimmten Referenzwert kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen mit aktuellen Messdaten 115 oder einer anhand der Messdaten 115 ermittelten Vergleichsgröße zu vergleichen, wobei in Abhängigkeit von einer Abweichung zum Referenzwert wenigstens ein trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanter Prozessparameter an wenigstens eine Druckmaschine und/oder eine Bedieneinheit der Druckmaschine ausgebbar ist.

Description

    Technologischer Hintergrund
  • Die Erfindung betrifft ein Steuerungssystem für Druckmaschinen zum Einstellen und Überwachen von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Parametern für pigmentierte und unpigmentierte Druckfarben wie Drucktinten und Toner, Lacke, Primer und Laminationskleber sowie ein Verfahren zur Steuerung von Druckmaschinenparametern, welche die Trocknung, Migration und/oder Vernetzung der applizierten Materialien beeinflussen. Ferner betrifft die Erfindung ein computerlesbares Medium und ein Computerprogramm umfassend Steuerungsanweisungen für das genannte Verfahren.
  • Eine optimale Trocknung und Härtung von Druckfarben- oder Lackschichten sowie Primern oder Laminationsklebern, d.h. von Beschichtungsstoffen bei Druckprozessen, und deren Kontrollierbarkeit ist essentiell für die Herstellung qualitativ hochwertiger Druckprodukte. Bekannterweise kann eine Härtung bzw. eine Trocknung von genannten Beschichtungsstoffen physikalisch und/oder chemisch z.B. durch Vernetzung erfolgen. Zum einen kann bei der physikalischen Trocknung die Trocknung durch Verdampfung von Lösungsmitteln unter Einsatz von Thermolufttrocknereinheiten oder durch Wegschlagen bzw. Penetration von Lösungsmitteln in das bedruckte Substrat erfolgen. Zum anderen kann bei chemischen Trocknungs- und Vernetzungsvorgängen die Härtung bzw. Trocknung bei oxidativ aushärtenden Druckfarben oder Lacken durch Oxidation mit dem Luftsauerstoff erfolgen. Ein weiteres Beispiel für chemische Vernetzungsreaktionen tritt bei der Verwendung von 2K-Lacken oder -Farben auf, die mit einem Härter (zweite Komponente) vermischt sind, um mit diesem bei der chemischen Aushärtung ein polymeres, dreidimensionales Netzwerk zu bilden. Solche 2K-Systeme können beispielsweise aus Polyol-Isocyanat-Kombinationen bestehen, oder aus EpoxyAmin-Systemen. Wenn strahlenhärtende Druckfarben und Lacke verwendet werden, kann die chemische Vernetzung energieangeregt mit Hilfe von Strahlung erfolgen. Hierzu können die Steueranweisungen des Steuerungssystems an eine oder mehrere UV-Lampen oder Elektronenstrahltrockner ausgegeben werden. Schließlich kann die Härtung oder Trocknung durch Verfahrenskombinationen aus den genannten Trocknungsmechanismen erfolgen.
  • In Abhängigkeit der Trocknungsarten können eine Vielzahl von Trocknereinheiten verwendet werden. Zur Trocknung bei Druckprozessen werden beispielsweise IR-Strahler, Warmluft-Trockner, UV-Strahler, ESH (Elektronenstrahl-Härte-) Strahler, Mikrowellen oder Laser verwendet. Zudem sind für die Herstellung von Druckprodukten eine Vielzahl von Verfahren bekannt. Diese Verfahren lassen sich in folgende bekannte Gruppen einteilen: Tiefdruckverfahren, Hochdruckverfahren umfassend u.a. das Flexo-Druck- oder Buchdruckverfahren, Offsetdruckverfahren, Siebdruckverfahren, Tampondruckverfahren, tonerbasiertes Digitaldruckverfahren und Tintenstrahl-Druckverfahren. In den vergangenen Jahren hat die Anwendung von Computertechnik bei Druckverfahren zugenommen. Seit Anfang der 1990er Jahre findet insbesondere der Digitaldruck immer mehr Verbreitung. Dabei können digitale Druckverfahren wie beispielsweise der Tintenstrahldruck ohne Druckform auskommen, da ein Computer das Druckbild direkt an den Drucker sendet.
  • Es ist zu beachten, dass die verschiedenen Druckverfahren unterschiedlich komplex sind. Insbesondere Druckverfahren wie beispielsweise der Offsetdruck setzen eine hohe Qualifikation des Bedienpersonals voraus und erschweren aufgrund ihrer Komplexität und/oder verfahrensbedingter Schwankungsparameter die Reproduzierbarkeit von Druckerzeugnissen. Trocknungs- und Aushärtungsparameter werden in Offsetdrucksystemen bzw. -verfahren typischerweise von einer Bedienperson manuell angepasst. Basierend auf Erfahrungswerten kann eine Bedienperson beispielsweise die Leistung, Position oder Zahl von Strahlern oder anderen Trocknereinheiten verändern. Manuelle und personenabhängige Anpassungen basieren zumeist auf den Erfahrungswerten der jeweiligen Bedienperson und sind daher nicht standardisierbar. Unterschiedliche Herangehensweisen können zu unterschiedlichen Ergebnissen in der Qualität der Druckerzeugnisse und/oder zu Instabilität und Unvorhersagbarkeit im Druckprozess führen.
  • Um eine unvollständige Trocknung bzw. Vernetzung von UV-härtenden oder anders aushärtenden Druckfarben oder Lacken zu vermeiden, wird die Strahlungs- oder Trocknerleistung der Druckmaschine häufig so geregelt, dass sie im Überschuss eingesetzt und/oder, dass mit niedriger Geschwindigkeit gedruckt wird. Die Einstellung einer zu hohen Strahlungs- oder Trocknerleistung an der Druckmaschine bedingt jedoch einen hohen Energieverbrauch, und/oder einen hohen Schadstoffausstoß von beispielsweise Ozon oder Lösemittel und/oder eine hohe Abwärmeleistung, die eine unerwünschte Erwärmung des Drucksaals zur Folge haben kann. Starke Erwärmung kann zudem die Zügigkeit und Viskosität von Druckfarben und/oder Lacken verändern, was den Druckprozess negativ beeinflussen kann. Die Dimensionsstabilität und/oder Verarbeitbarkeit von Bedruckstoffen ist ebenfalls temperaturabhängig. Sowohl Karton und Papier, als auch Kunststoff-Folien erfordern ein optimales Zusammenspiel aus Temperatur und Luftfeuchtigkeit, um im Druckprozess problemlos verwendet werden zu können. Daher besteht der Bedarf höhere Aushärtegrade als notwendig und damit unnötigen Energieeintrag in Farben und Substrate, sowie unnötigen Energie- und Schadstoffausstoß zu vermeiden. Eine andere zeitintensive Variante, um eine unvollständige Trocknung oder Aushärtung zu vermeiden, sind niedrige Druckgeschwindigkeiten, welche jedoch zu geringer Effizienz der Druckmaschine und/oder höheren Produktionskosten führen.
  • Da die gängigen Vorgehensweisen aufgrund oben genannter Probleme teilweise ineffizient sind und/oder aufgrund variabler Prozessparameter zu inakzeptablen Ungenauigkeiten und schwankenden Ergebnissen führen können, besteht ein Bedarf an einem verbesserten Überwachungsmechanismus, um die für die Trocknung, Migration und/oder Vernetzung ausschlaggebenden Parameter besser und flexibler an den jeweiligen Druckprozess anzupassen.
  • Zudem sind beim Bedrucken von Lebensmittelverpackungen, insbesondere für den indirekten Lebensmittelkontakt, also für die Außenseite von Lebensmittelverpackungen, wie auch für den Direktkontakt, optimierte und reproduzierbare Trocknungs- und/oder Aushärtungsergebnisse aus Sicherheitsgründen erforderlich, da auf diese Weise eine mögliche Abklatschmigration bei der gemeinsamen Lagerung von bedruckten und unbedruckten Substraten, beispielsweise bei aufeinander gestapelten, einseitig bedruckten Substraten, oder eine Migration von gesundheitsbedenklichen Bestandteilen, oder von solchen Bestandteilen, die den Geschmack und Geruch von Lebensmitteln beeinträchtigen können, aus Druckfarben- oder Lacken, wie z.B. UV-Photoinitiatoren, durch den Bedruckstoff ins Lebensmittel besser vermieden werden kann.
  • Es sind Verfahren zum Kontrollieren des Migrationspotentials von auf Lebensmittelverpackungen gedruckten Beschichtungsstoffen beispielsweise aus der EP 3 388 815 A1 , der WO2018/189248 A1 und der EP 2 338 043 B1 bekannt. Eine zum Anmeldezeitpunkt dieser Anmeldung noch nicht veröffentlichte europäische Anmeldung mit der Anmeldenummer 19163236.3 betrifft Kontrollverfahren des Aushärtegrades insbesondere von strahlungshärtenden Beschichtungsstoffen für einzelne Druckmaschinen.
    • Beschreibung der Erfindung
  • Es ist ein Ziel der vorliegenden Erfindung, Kostenreduktionsmaßnahmen bereitzustellen, indem sichergestellt wird, dass eine oder mehrere Druckmaschinen durch den Einsatz eines Steuerungssystems kontinuierlich und stabil produzieren und/oder der Betrieb durch Vorhersagbarkeit der Druckergebnisse optimiert wird.
  • Darüber hinaus ist es ein Ziel, sowohl den Energieverbrauch für Trocknungs-, und Vernetzungsverfahren zu reduzieren. Energieeinsparungen erlauben bessere Rentabilität der Druckmaschinen und niedrigere Produktionskosten. Ein weiteres Ziel ist es, den Schadstoffausstoß auf ein unvermeidbares Minimum zu reduzieren. Es ist außerdem ein Ziel, das Steuerungsverfahren so zu optimieren, dass die Lebensdauer eingesetzter, mit hohen Anfangsinvestitionskosten verbundener Trocknereinheiten wie beispielsweise UV-Lampen oder ESH-Strahler verlängert wird. Zugleich sollten keine Effizienzverluste durch zu langsam produzierende Druckmaschinen erfolgen.
  • Ferner besteht beim Einsatz von gegenwärtigen Verfahren das Problem, dass schwankende Prozessparameter oder andere Variablen nicht berücksichtigt werden können. Der damit einhergehende hohe manuelle Optimierungsaufwand soll durch genauere Steuerungsverfahren und durch die Reduktion von manuellen Anpassungen vermindert werden. Ferner besteht der Bedarf, ein Steuerungssystem bzw. -verfahren bereitzustellen, welches weniger Unterbrechungen der Produktion bzw. kürzere Rüstzeiten ermöglicht.
  • Es ist noch ein weiteres Ziel, ein genaues und sicheres Steuerungssystem und -verfahren bereitzustellen, um stets die Einhaltung behördlicher Vorgaben bzw. Normen bezüglich Migration aus der Druckfarbe und/oder den Lacken oder weiteren Beschichtungsmaterialien sicherzustellen, wenn Lebensmittelverpackungen oder andere Druckprodukte wie beispielsweise Einleger für die genannten Verpackungen, welche in Kontakt mit Lebensmitteln kommen können, bedruckt werden sollen.
  • Diese und andere Ziele sollen mit Hilfe der Erfindung besser als mit herkömmlichen Methoden und/oder den vorhandenen Steuerungssystemen von Druckmaschinen erreicht werden. Die genannten Ziele bzw. Aufgaben werden insbesondere mit einem erfindungsgemäßen System, einem Verfahren, einem computerlesbaren Medium und einem Computerprogramm zur Steuerung von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Prozessparametern von Druckmaschinen gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche erfüllt. Bevorzugte Ausführungsformen des Steuerungssystems bzw. des Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung werden in den abhängigen Ansprüchen offenbart und in der folgenden Beschreibung im weiteren Detail erörtert.
  • In Übereinstimmung mit einer oder mehreren Ausführungsformen der Erfindung bezieht sich die Erfindung auf ein Optimierungs- oder Steuerungssystem für Druckmaschinen zum Einstellen und Überwachen von für die Trocknung, Migration und/oder Vernetzung entscheidenden Parametern für pigmentierte und unpigmentierte Druckfarben, Lacke, Primer und/oder Laminationskleber, wobei das Steuerungssystem umfasst:
    eine Eingabeeinheit zur Annahme von Eingabedaten umfassend Betriebsdaten und Auftragsdaten einer Druckmaschine, eine zentrale Recheneinheit zum Empfangen der Eingabedaten und eine Speichereinheit zur Speicherung der Eingabedaten und/oder von Informationen über wenigstens ein gedrucktes Produkt. Dabei ist die zentrale Recheneinheit ausgebildet, basierend auf den in der Speichereinheit gespeicherten Eingabedaten und der gespeicherten Information unter Verwendung von wenigstens einer prädiktiven Analysetechnik wenigstens einen Referenzwert für die Trocknungs- und/oder Vernetzungsqualität zu bestimmen. Ferner ist die Eingabeeinheit zur Annahme von Messdaten ausgebildet. Vorzugsweise umfasst das Steuerungssystem wenigstens einen Sensor und/oder eine Eingabeschnittstelle zur Erfassung der Messdaten.
  • Ferner ist das Steuerungssystem dadurch gekennzeichnet, dass die zentrale Recheneinheit ein selbstlernendes Synchronisationsmodul aufweist, das ausgebildet ist, den bestimmten Referenzwert kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen mit aktuellen Messdaten oder mit einer anhand der Messdaten ermittelten Vergleichsgröße zu vergleichen, wobei in Abhängigkeit von einer Abweichung zum wenigstens einen Referenzwert wenigstens ein trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanter Prozessparameter mittels des Synchronisationsmoduls berechenbar ist und der wenigstens eine Prozessparameter an wenigstens eine Druckmaschine und/oder eine Bedieneinheit der Druckmaschine ausgebbar ist.
  • Unter Verwendung einer prädiktiven Analysetechnik kann wenigstens ein Referenzwert bestimmt werden, der mit aktuellen Messdaten oder mit einer auf Basis der Messdaten ermittelten Vergleichsgröße verglichen werden kann, um trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevante Prozessparameter für pigmentierte und unpigmentierte Druckfarben, Lacke, Primer und Laminationskleber an wenigstens einer Druckmaschine entsprechend zu regulieren. Jedem Referenzwert kann ein Toleranzband zugeordnet werden. In diesem Fall wird bei dem Vergleich mit aktuellen Messdaten oder mit einer anhand der Messdaten ermittelten Vergleichsgröße, geprüft, ob die Messwerte bzw. die Vergleichsgröße innerhalb des Toleranzbandes liegen oder nicht.
  • Dieses Verfahren kann für eine Vielzahl von Beschichtungsstoffen, d.h. Druckfarben, Lackfarben, Primer oder Laminationskleber, angewandt werden.
  • Durch die erfindungsgemäße Steuerung von Prozessparametern der Trocknung bzw. Vernetzung kann vorteilhafterweise eine Makulaturreduzierung erfolgen, der Auftragsdurchsatz gesteigert und eine erhebliche Energieeinsparung sowie ein reduzierter Schadstoffausstoß ermöglicht werden. Ein besonderer Vorteil ist, dass mittels des selbstlernenden Synchronisationsmoduls Parameter der prädiktiven Analysetechnik, die herkömmlich als statisch definiert sind, kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen durch aktuelle Messdaten optimiert werden und dadurch die Prozessparameter, die für die Trocknung und Vernetzung relevant sind, entsprechend den aktuellen Gegebenheiten angepasst werden können. In anderen Worten ist das Steuerungssystem derart ausgebildet bzw. programmiert, dass aufgrund einer prädiktiven Analyse von Eingabedaten und/oder aufgrund einer in der Speichereinheit abgelegten Information über ein gedrucktes Produkt und den so erhaltenen Referenzwert, Prozessparameter zur Trocknung bzw. Vernetzung laufend oder zumindest in regelmäßigen Abständen aktualisiert und nachjustiert werden. Auf diese Weise kann eine Trocknereinheit wie z.B. UV-Lampe lediglich mit derjenigen Leistung eingestellt werden, welche zur optimalen Trocknung erforderlich ist. Wird der Energieverbrauch von Trocknereinheiten wie Thermolufttrocknern und UV-Lampen auf den jeweils erforderlichen Wert reduziert, produzieren die Trocknereinheiten auch weniger Abwärme und/oder Schadstoffe. Zugleich ergibt sich eine verringerte Aufheizung von Maschinenelementen bzw. der gesamten Maschine, so dass sich die Lebensdauer der Druckmaschine erhöhen und/oder eine kontrollierte Drucksaaltemperatur erreicht werden kann, bzw. eine vorhandene Klimatisierung des Drucksaales mit ebenfalls weniger Energie bzw. Strom betrieben werden kann.
  • Ein weiterer Vorteil ist, dass durch eine optimierte Trocknungs- und Aushärtungssteuerung auch die erforderliche oder auch maximale Vernetzung von strahlenhärtenden Druckfarben oder Lacken auf dem bedruckten Substrat sichergestellt werden kann. Damit können Vorgaben nach Deutschem, Europäischem, bzw. Schweizer, bzw. US-Recht, oder rechtliche Vorgaben in anderen Ländern so eingehalten werden, dass ein Übergang von Stoffen auf verpackte Lebensmittel auf ein vorgeschriebenes Minimum reduziert werden kann. Beispielsweise kann mit Hilfe des optimierten Steuerungssystems eine Gesamtmigration für bedruckte Papiere oder bedruckte Kartonagen, die mit Lebensmittel in Kontakt kommen, so optimiert werden, dass die Gesamtmigration einen Grenzwert von 10 mg/dm2, sowie auch die spezifischen Grenzwerte für Einzelkomponenten gemäß der Kunststoffverordnung EU Nr. 10/2011 der europäischen Kommission, gemäß der Schweizer Bedarfsgegenständeverordnung SR 817.023.21 und/oder gemäß anwendbaren Regelungen der Food & Drug Administration der Vereinigten Staaten von Amerika für Food Contact Materials wie beispielsweise die 21CFR 175 (Adhesives and Components of Coatings) nicht überschreitet.
  • Die zentrale Recheneinheit weist vorzugsweise eine Bedieneinheit wie eine softwarebasierte Benutzeroberfläche auf, die dem Nutzer, wie z.B. dem Bediener an der Druckmaschine, die zu erwartende bzw. die aus den eingestellten Trocknungsparametern resultierende Trocknungs- oder Aushärtungsqualität anzeigen kann. Über die Bedieneinheit kann dann vorteilhafterweise auf den Stand der Optimierungsmöglichkeiten hingewiesen werden. Die Optimierungsmöglichkeiten und damit verbundenen Steueranweisungen können entweder nach manueller Zustimmung durch die Bedienperson oder automatisch erfolgen. In anderen Worten, wenn eine manuelle Zwischenkontrolle nicht erforderlich ist, kann das optimierte Steuerungssystem so voreingestellt sein, dass die Steueranweisungen zur Prozessoptimierung direkt per Schnittstelle an die Druckmaschine ausgegeben werden, um somit schnell in den Druckprozess korrigierend und/oder optimierend eingreifen zu können.
  • Die zentrale Recheneinheit verarbeitet alle eingehenden Daten und/oder greift auf gespeicherte Daten zu, die zum einen gespeicherte Eingabedaten sein können und zum anderen gespeicherte Informationen. Dabei werden unter gespeicherten Informationen historische Daten über wenigstens ein gedrucktes Produkt verstanden, d.h. Informationen, die auf der Erfahrung und/oder den Ergebnissen von vorangegangenen Auftragsdaten und/oder Betriebsdaten basieren. Wenn kein derartiges Erfahrungswissen bei der Initialisierung des optimierten Steuerungssystems gespeichert ist, kann dieses aus vergleichbaren Produktionsszenarien rekonstruiert werden, indem beispielsweise Informationen von Druckmaschinenherstellern, von Lieferanten der Druckmaterialien (Farben, Lacke, Primer, Laminationskleber, Substrate) und/oder vom Auftraggeber zur Verfügung gestellt werden. Alternativ oder ergänzend können Informationen zu Produktionszeiten und/oder Produktionsumfängen der Druckaufträge bezogen auf die jeweilige Druckmaschine herangezogen werden, wobei alle erhaltenen Informationen in der zentralen Speichereinheit abgespeichert werden.
  • Prädiktive Analysetechniken verwenden historische Daten, um zukünftige Resultate oder Ergebnisse vorhersagen zu können. Hierzu kann die prädiktive Analysetechnik Messmethoden, statistische und mathematische Verfahren, eine Vielzahl von Modellen wie z.B. Zustandsraummodelle sowie Künstliche Intelligenz und Kombinationen davon integrieren.
  • Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Steuerungssystems und -verfahrens umfasst die prädiktive Analysetechnik eine oder mehrere der folgenden Techniken:
    Theoretische und/oder experimentelle Systemanalyse, Messanalysen mittels durch Sensoren und/oder Messinstrumente erfasster Messdaten, empirische Modelle, statistische Modelle, stochastische Modelle, mathematische Methoden, Analysen auf Basis von maschinellem Lernen oder von einem KI-Modul (künstliche Intelligenz-Modul), einer Big Data Analyse oder einer Deep Data Analyse.
  • Dabei ist zu bemerken, dass die oben genannte Einteilung von Analysetechniken Überschneidungen der einzelnen Methoden nicht ausschließt bzw. die einzelnen Arten nicht immer voneinander trennbar sind und gegebenenfalls miteinander kombiniert werden können. Beispielsweise können empirische Modelle sowohl als stochastische als auch als mathematische Methoden gebildet werden. Es ist ein Vorteil des Steuerungssystems, dass unterschiedliche Analysemethoden ausgewählt bzw. verbunden werden können. Zudem wird das Wort "umfassen" oder Varianten wie "einschließen" in der gesamten Beschreibung so verstanden, dass es die Einbeziehung der angegebenen Zahl der Merkmale impliziert, wobei das Vorhandensein anderer nicht genannter Merkmale aber nicht ausgeschlossen ist.
  • Als Beispiel der genannten prädiktiven Analysetechniken wird im Folgenden das empirische Modell beschrieben. Unter empirischen Modellen gemäß der vorliegenden Erfindung wird jede Art von einer Approximation von empirischen Beobachtungen durch eine mathematische Funktion verstanden. D.h. ausgehend von einem oder mehreren Datensätzen wird versucht, einen funktionalen Zusammenhang zu bestimmen, der die Daten ausreichend gut reproduziert. Ein empirisches Modell kann dabei auf lineare Modelle oder Modelle 2. oder höherer Ordnung zurückgreifen. Um beispielsweise eine Regressionsgerade (linear oder Modell 1. Ordnung), die am besten zu den Messdaten passt, zu finden, können stochastische bzw. statistische Methoden verwendet werden, wie die Methode der kleinsten Quadrate.
  • Ein empirisches Modell kann für Druckverfahren bevorzugt erhalten werden, indem eine statistische Versuchsplanung ausgeführt wird. Die statistische Versuchsplanung beruht auf einer systematischen Versuchsplanung und Evaluation der erhaltenen Messergebnisse. Je nach Wahl des Designs der Versuchsplanung können die Experimente dabei alle denkbaren Versuchsanordnungen umfassen oder nur einen Teil (optimales Design, D-optimales Design, teilfaktorielles Design). Üblicherweise werden Versuchspläne umgesetzt, für die sich der kleinste Umfang ergibt. Für weitere Details zu den genannten statistischen Versuchsplänen wird auf statistische Fachbücher verwiesen wie z.B. "Statistic for Experiments" von George E.P. Box et al., ISBN-13: 978-0471718130.
  • Bei der oben genannten statistischen Versuchsplanung werden ein oder mehrere Parameter in den Experimenten verändert, um einen funktionellen Zusammenhang zwischen den Messdaten aus beispielsweise einer Spektralanalyse eines bedruckten Substrates und diesen Parametern zu erhalten. Vorzugsweise können die in dem Experiment variierten Parameter ein oder mehrere Prozessparameter sein, die ausgewählt sind aus der Gruppe umfassend: Art und Anzahl der übereinander liegenden Beschichtungen, Flächendeckung jeder einzelnen Schicht aus Druckfarbe, Lack, Primer und/oder Laminationskleber, Farbdichte oder flächenbezogenes Gewicht der trockenen Druckfarbe, Lack etc., Art des Substrates/Bedruckstoffes, Druckgeschwindigkeit, bei UV Härtung: UV-Lampenart, UV-Lampenleistung und UV-Dosis, bei Wärmetrocknung: Temperatur, Luftstromgeschwindigkeit und andere trocknungs- und vernetzungsrelevante Parameter.
  • Insbesondere unter Verwendung von KI-Modulen, die u.a. künstliche neuronale Netze oder Machine Learning (maschinelles Lernen) umfassen und anderer Verfahren wie Big-Data-Analysen, kann das selbstlernende Synchronisationsmodul zu präziseren Resultaten als herkömmliche Steuerungsverfahren führen und die Prozessparameter für die relevanten Komponenten der Druckmaschine, wie Trocknungseinheiten optimieren. Die maschinell in einem KI-Modul ablaufenden Rechen-, Prüf- und Vergleichsoperationen können immer genauere Trial- and Error-Testläufe beinhalten, in denen durch dauernde Selbst-Dokumentation, d.h. durch Verwendung von abgespeicherter Information über das gedruckte Produkt möglicherweise eintretende Abweichungen von dem vorgegeben Sollzustand, wie z.B. eine gewünschte Trocknungs- und Vernetzungsqualität immer besser eliminiert werden können.
  • Dabei können kontinuierliche oder intermittierende Messanalysen zur Abbildung des "Ist"-Zustandes das Steuerungssystem unterstützen, indem z.B. die daraus resultierenden Messdaten einem KI-Modul als Trainingsdaten dienen. Auf diese Weise können mögliche Abweichungen vom Sollzustand zeitnah erkannt und korrigiert werden, um eine gleichbleibende Trocknungs- bzw. Vernetzungsqualität sicherzustellen.
  • Zur kontinuierlichen Messung sind beispielsweise sogenannte Inline-Sensoren geeignet, die in der Druckmaschine positioniert sind und Messsignale direkt oder indirekt an die zentrale Recheneinheit zur weiteren Verarbeitung und/oder Speicherung ausgeben können. Die Inline-Sensoren befinden sich direkt in der Produktionslinie. Alternativ oder ergänzend können externe Messdaten von sogenannten Offline-Sensoren, die auch Out-of-line-Sensoren oder Sensoren außerhalb der Produktionslinie genannt werden können, verwendet werden. Die verwendeten Sensoren bzw. Messanalysemethoden sind u.a. abhängig von dem Aushärtungs- bzw. Vernetzungsverfahren. In den folgenden Abschnitten zu Inline- und Offline-Sensoren werden von den bekannten Messmethoden Beispiele genannt. Dabei ist bei allen Messmethoden zu beachten, dass die Messungen vorzugsweise an sogenannten Test- oder Kalibrierbereichen und/oder -feldern der einzelnen Farben, z.B. von einzelnen oder mehreren applizierten und/oder mitgedruckten Kontrolldruckfarben und/oder Test- bzw. Kalibrierfeldern des Übereinanderdruckes (worst case areas), erfolgen. "Worst case areas" sollen kritische Ein- oder Mehrschichtbereiche berücksichtigen, bei denen druckauftragsabhängig entweder die höchsten Schichtstärken aufgetragen werden oder der Schichtaufbau die höchsten Anforderungen an die chemische und/oder physikalische Aushärtung stellt.
  • Vorteilhafterweise werden die Messungen unter den realen Druckmaschinen-Bedingungen, d.h. inline oder mit aktuell gedruckten Testfeldern intermittierend offline durchgeführt. Um aktuelle Messdaten zu erhalten, werden sogenannte Synchronisationsandrucke durchgeführt, die zur Synchronisation bzw. Kalibration eines Druckjobs unter Realbedingungen dienen. Hiermit können aktuelle Messdaten mit Kalibrierkurven oder empirischen Modellen des Druckfarbenherstellers oder anderen Tests, die in einem Labor vorab durchgeführt wurden, verglichen werden.
  • Die zentrale Recheneinheit kann entweder automatisch oder nach Vorgabe einer Bedienperson eine prädiktive Analysetechnik auswählen und mit Hilfe beispielsweise eines empirischen Modells in Kombination mit den druckauftragsbezogenen Daten ein "worst case area" und einen korrespondierenden Referenzwert, vorzugsweise mit einem Toleranzband, berechnen. Die prädiktive Analysetechnik ist damit ausgebildet, die Trocknungs- bzw. Aushärtungsqualität vorherzusagen bzw. mit Hilfe eines Referenzwertes zu bestimmen. Dieser Referenzwert kann dann mit den aktuellen Messwerten desselben Testbereiches (hier "worst case area") verglichen werden. Beispielsweise kann, abhängig von einem Vergleich mit einem vorher festgelegten minimalen Grenzwert der Trocknungs- bzw. Vernetzungsqualität, das Steuerungssystem regeln, die Prozessparameter mit maßgeblichem Einfluss auf Trocknung, Migration und/oder Vernetzung anzupassen.
  • In einer vorteilhaften Ausführungsform umfassen die Prozessparameter mit maßgeblichem Einfluss auf Trocknung und/oder Vernetzung, eine Druckgeschwindigkeit, und/oder Art, und/oder eine Anzahl, und/oder eine Position, und/oder eine Leistung, und/oder Geometrie einer Strahlungs- oder einer Thermoluftstromtocknereinheit.
  • In einer vorteilhaften Ausführungsform umfasst das Steuerungssystem zur Erfassung von Messdaten wenigstens einen Sensor, wobei der wenigstens eine Sensor ausgewählt ist aus einer Gruppe umfassend: ein Inline-Sensor, ein Offline-Sensor und ein virtueller Sensor und Kombinationen davon. Dabei kann ein virtueller Sensor auf Basis von einer prädiktiven Analysetechnik wie z.B. ein Simulationsmodell bereitgestellt werden. Ein virtueller Sensor kann mit durch ein Modell erzeugten Daten und/oder Messdaten von realen Messsensoren angelernt werden.
    • Offline-Sensoren
  • Zur Bestimmung der aktuellen Messdaten können sogenannte Offline-Sensoren oder externe Analyseverfahren eingesetzt werden. Darunter zählen ein einfacher Kratztest z.B. mit dem Fingernagel oder einer fixierten Nadel, um die Kratzfestigkeit festzustellen. Folgende weitere Offlinetests, die entweder manuell bzw. unter Zuhilfenahme von messanalytischen Geräten wie Spektrometern durchgeführt werden können, können zur Bestimmung von Messdaten für typische Eigenschaften der Trocknungs- bzw. Vernetzungsqualität verwendet werden:
    Tesatest (Haftung), Lösemitteltest (Beständigkeit gegenüber Aufquellen der Oberfläche), Extraktion von extrahierbaren Komponenten und spektroskopische Mengenbestimmung, z,B. durch Messung des UV/VIS-Spektrums oder IR-Spektrums an extrahierter Probe, spektroskopische Konzentrationsbestimmung von relevanten Molekülen oder Atomgruppen zur Bestimmung des Umsetzungsgrades (z.B. über Intensität der acrylischen Doppelbindung bei strahlenhärtenden Systemen, Abnahme der Isocyanat-Bande im IR-Spektrum bei 2K-Systemen aus Isocyanaten und Polyolen, um die Umsetzung der Isocyanat-Bande zu bestimmen). Schließlich können Messverfahren wie die Ellipsometrie und andere Messungen zur Messung der Schichtdicke verwendet werden.
  • Für Spektralanalysen kann als Offline-Messgerät, beispielsweise ein RFA (Röntgenfluoreszenzanalyse) Handspektrometer der Firma Bruker (S1 Titan Series, TRACER 5 Family) verwendet werden. Zur Messung kann beispielsweise eine Extraktion von bedrucktem Substrat mit Lösemittel (z. B. Ethanol) oder wässrigen Lösungen von Komplexbildnern (z.B. Ethylendiamintetraacetat (EDTA)-Lösung) erfolgen und anschließend der Extrakt mit dem RFA-Scanner gemessen werden. Mit Hilfe der RFA kann die Menge an metallhaltigen Komponenten bestimmt werden, was insbesondere bei der Analyse von metallhaltigen Trockenstoffen in oxidativ trocknenden Systemen oder bei kationischen Photoinitiatoren genutzt werden kann.
  • Für oxidativ trocknende Druckfarben bzw. Lacke können neben einem RFA-Scanner folgende Offline -Messungen verwendet werden:
    • Messung der Konzentration von Mangan/Cer/Eisen oder anderen Metallionen aus den Trockenstoffen/Sikkativen in der Druckfarbe oder dem Öldrucklack in Kontrollfeldern der Einzelfarben über ESR-Spektroskopie, wenn einzelne Bögen oder Abschnitte zur Prüfung entnommen werden, in Kombination mit einer Farbdichtemessung und/oder in Verbindung mit der Schichtdicke, die beispielsweise mittels eines Bruker DektaXT, eines taktilen Profilometers, ermittelt werden kann. Ferner können die Mettalionen aus den Trockenstoffen/Sikkativen wie oben beschrieben per Extraktion, beispielsweise mit einer EDTA-Lösung, extrahiert werden und anschließend mit spektrometrischen Methoden wie Atomabsorptionsspektrometrie (AAS), ICP-OES (Optische Emissionsspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) und ICP-MS (Massenspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) bestimmt und quantifiziert werden.
    • Messung mit Raman-Spektroskopie, z.B. Intensität der Raman-Banden von Acrylat-Doppelbindungen, welche dann ebenfalls deren Umsetzung entspricht.
    • REM/EDX (Rasterelektronenmikroskopie/ energiedispersive Röntgenspektroskopie), beispielsweise für Metallionen oder Ionen schwererer Atome aus Komplextrocknern oder kationischen Photoinitiatoren, wobei letztere bei strahlungshärtenden Beschichtungsstoffen eingesetzt werden.
  • Strahlungshärtende Druckfarben bzw. Lacke enthalten als kationischen Photoinitiatoren z.B.: Oniumsalze. Geeignete Oniumsalze können beispielsweise Triphenylsulfoniumsalze, Diazoniumsalze, Diaryliodoniumsalze sowie Ferroceniumsalze und verschiedene andere Metallocenverbindungen umfassen. Die Struktur von zwei bekannten Oniumsalzen, nämlich Diphenyliodonium- und Triphenylsulfoniumsalz, ist unten dargestellt.
    Figure imgb0001
  • Die genannten Oniumsalze charakterisieren sich dadurch, dass sie unter UV-Strahlung eine starke Lewis-/Broensted-Säure produzieren, die dann eine ringöffnende Polymerisation von cyclischen Etherharzen initiiert. Eine vereinfachte schematische Darstellung ist unten für ein Triarylsulfoniumsalz (Ar3S+ MtXn -) dargestellt:
    1. 1.
      Figure imgb0002
    2. 2.

               H+MtXn - + M → HM+ MtXn -

    3. 3.

               HM+ MtXn - + nM → H(M)nM+ MtXn -

    wobei HMtXn eine Lewis-Säure wie HBF4, HPF6, HAsF6, HSbF6st und Mt neben den genannten Metallen Bor (B), Arsen (As) und Antimon (Sb) auch für das Nichtmetall Phosphor (P) und weitere Metalle stehen kann, Y ein Wasserstoffdonor (Lösungsmittel oder Monomer) und M ein Monomer ist.
  • Antimon (Sb), Eisen (Fe) und weitere Metallionen sind nachweis- und quantifizierbar mit Hilfe von folgenden Offline-Messmethoden:
    • Atomabsorptionsspektrometrie (AAS), ICP-OES (Optische Emissionsspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) und ICP-MS (Massenspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) eines Extrakts, vorzugsweise eines sauren Extrakts wie z.B: verdünnter Essigsäure;
    • Neben obigen spektrometrischen Offline-Messmethoden ist auch der Nachweis über einen farbigen Komplex, der beispielweise durch Versetzen des Extrakts mit Rhodamin B entsteht, und der über UV/VIS-Spektrometrie quantifiziert werden kann, denkbar.
  • Ferner kann die Wischfestigkeit und das Karbonieren mit dem Testgerät WIKAT des Fogra Forschungsinstituts für Medientechnologien e.V. geprüft werden. Dabei versteht man unter Karbonieren eine Prüfung von Mikroscheuern von Farbe gegen einen weißen Gegenbogen oder eine benachbarte Oberfläche unter hohem Druck bei minimalem Hubweg, wie es z.B. beim Schneiden mit Stapelschneidern auftritt. Bei unzureichender Trocknung wird die gedruckte Farbe bzw. der applizierte Lack mehr oder weniger stark auf das Konterpapier übertragen.
  • Ferner können bei Materialverbunden wie Laminaten mit geeigneten Prüfmaschinen wie z.B. mit einer zwickiLine Materialprüfmaschine Z5.0 die zur Delamination benötigte Kraft offline gemessen und mit Sollwerten verglichen werden. Weitere hier nicht aufgeführte Offline-Messanalysemethoden sind denkbar, solange sie direkt mit der Trocknung und/oder Aushärtung zusammenhängen, gut reproduzierbar sind und hinreichend genau zur Synchronisation bzw. Anpassung verwendet werden können.
    • Inline-Sensoren zur Echtzeit-Überwachung
  • Besonders vorteilhaft zur kontinuierlichen und effizienten Zusammenarbeit mit dem selbstlernenden Synchronisationsmodul ist die Anwendung von sogenannten Inline-Sensoren, die inline im laufenden Produktionsprozess bzw. in der Produktionslinie nahezu in Echtzeit aktuelle Messdaten liefern können.
  • Hierzu können zum Teil oben genannte Offline-Verfahren automatisiert werden, indem ein Messsensor beispielsweise in eine einer Trocknungseinheit oder einem Strahler gegenüberliegende (Druck-)walze eingebaut ist. Für einen automatisierten und kontinuierlichen Kratztest für strahlungshärtende Systeme sowie 2K-Systemen mit Isocyanaten kann eine fest in der Druckmaschine installierte Nadel zusammen mit einem Kamerasensor zur automatisierten visuellen Auswertung durch die zentrale Recheneinheit verwendet werden. Für UV-härtende Druckfarben und Lacke und 2K-Systeme kann zudem ein automatischer Auszug eines Druckbogens oder - abschnitts beim Stapel- oder Rollenwechsel erfolgen, wonach beispielsweise ein automatisierter Extraktionstest, Tesatest und/oder Karboniertest erfolgen kann. Mit Hilfe eines automatisierten Einzeleinzuges bzw. Auszuges aus der Produktionslinie kann in einem sogenannten Bypass prozessnah eine automatisierte Messung erfolgen und Online-Messdaten zur Prozessoptimierung bereitgestellt werden.
  • Weitere Inline-Sensoren, die für die Messung der Trocknungs- und Vernetzungsqualität von UV-härtenden Druckfarben oder Lacken verwendet werden können und z.B. nach einem Druck- oder Lackwerk oder in der Substratauslage der Druckmaschine oder vor der Substrataufwicklung am Ende eines Druckprozesses angeordnet sein können, sind in folgenden Verfahren aufgeführt:
    • Messung eines IR-Spektrums mittels ATR-IR (attenuated total reflection / abgeschwächte Totalreflektion- Infrarotspektroskopie) speziell im Bereich der Acrylat-Doppelbindung, um deren Umsetzungsgrad zu bestimmen.
    • Messung des UV/VIS-Spektrums zur Überprüfung der UV-Emission und Strahlerleistung von UV-Lampen, wobei beispielsweise Farbänderungen von Intensität-Labels und/oder verwendeten Kontrolldruckfarben genutzt werden können, die sich unter UV-Bestrahlung farblich verändern.
    • Messung des Gleitreibungskoeffizienten und Abgleich mit Soll-Werten von komplett ausgehärteter Farbe/Lack.
  • Vorteilhafterweise kann nicht nur ein Sensor, sondern wenigstens zwei oder mehr Sensoren bereitgestellt werden. Beispielsweise können ein erster UV/VIS- oder IR-Sensor vor der UV-Trocknereinheit und ein zweiter Sensor derselben Art nach der UV-Trocknereinheit angeordnet sein. Daraufhin können die gemessenen UV-Absorptionen in einem definierten Bereich (z.B. einem Testfeld) verglichen werden und die Differenzmesswerte z.B. als charakteristisch für die Absorption der Photoiniatoren (bei UV-Sensoren) bzw. die Absorption der Acrylat-Doppelbindung (bei IR Sensoren) ausgewertet werden.
  • Für oxidativ trocknende Druckfarben bzw. Lacke können folgende Inline-Messungen oder automatisierte Messungen in einem sogenannten Bypass verwendet werden wie z.B.:
    • RFA-Scanner.
    • REM/EDX (Rasterelektronenmikroskopie/energiedispersive Röntgenspektroskopie) Messungen von Druckmustern z.B. mit Offline-Messgeräten wie dem NEX LS von Rigaku (EDXRF- Energy dispersive X-ray fluorescence)
  • Die oben genannten Messverfahren und mögliche Messsensoren stellen keine abschließende Aufzählung dar. Andere Messsensoren wie Leitfähigkeitssensoren, die im Gebiet der Drucktechnologie üblicherweise Einsatz finden, können für Messungen in dem erfindungsgemäßen Steuerungssystem bzw. -verfahren genutzt werden.
    • Zentrale Recheneinheit
  • Die zentrale Recheneinheit dient erfindungsgemäß als Prozessoptimierungstool und kann als Server oder in Form einer Mehrzahl von zentralen Rechnereinheiten, sogenannten Serverclustern, oder Microservices ausgebildet sein. Andere Rechensysteme wie ein Personal Computer, Tablet oder Ähnliches kann drahtlos oder drahtgebunden über Netzwerke oder Busse mit der zentralen Recheneinheit in Verbindung stehen.
  • Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform umfasst das Steuerungssystem eine Mehrzahl von Druckmaschinen, wobei die zentrale Recheneinheit mittels eines Netzwerkes mit den Druckmaschinen verbindbar ist, sofern die Druckmaschinen diese Kommunikation bauartbedingt vorsehen oder diese Möglichkeit nachrüstbar ist.
  • Auf diese Weise kann eine Mehrzahl von Druckmaschinen vernetzt und zentral gesteuert werden. Das Netzwerk kann ein Kommunikationsnetzwerk wie das Internet sein oder ein nicht öffentliches Netzwerk. Dabei müssen die verschiedenen Druckmaschinen eindeutig identifizierbar sein, wie es üblicherweise über eindeutige Maschinenkennungen erfolgt.
  • Die zentrale Recheneinheit kann drahtgebunden oder drahtlos über Datenverbindungen mit wenigstens einer Druckmaschine oder mit einer Bedieneinheit einer oder mehrerer Druckmaschinen verbunden sein, um beispielsweise aktuelle Betriebsdaten zu empfangen und andererseits die optimierten Prozessparameter der Trocknung, Migration und/oder Vernetzung auszugeben, um eine oder mehrere Druckmaschinen zu steuern. Die Bedieneinheit ist bevorzugt direkt der zentralen Recheneinheit zugeordnet und vorzugsweise als Tastatur, Maus, Trackball und/oder berührungssensitive Benutzeroberfläche ausgebildet und ermöglicht der Bedienperson einen schnellen Zugriff.
  • Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist das Synchronisationsmodul konfiguriert, Anpassungsfaktoren oder Interpolationsfaktoren für variable Parameter in Abhängigkeit von den Auftragsdaten oder sich ändernden Betriebsdaten zu bestimmen.
  • Das Synchronisationsmodul als Teil der zentralen Recheneinheit kann auf diese Weise notwendige Anpassungs- oder Interpolationsfaktoren bestimmen, um schwankende bzw. sich von Auftrag zu Auftrag, beispielsweise Druckjob zu Druckjob, ändernde Parameter (z.B. Substrattyp (z.B. Karton, matt oder glänzend gestrichenes Papier, ungestrichenes Papier, Folie, etc.), Substrathersteller bzw. Produktlinien (z.B. satiniert gestrichene Papiere wie MultiArtSilk, MagnoSatin, etc.), Farbtyp (z.B. oxidativ trocknend oder strahlenhärtend), Farbserie bezogen auf Farbhersteller (z.B. von der Firma hubergroup Deutschland GmbH: Resista 250, MGA Natura, UEH5000, etc.), Lacktyp (z.B. Mattlack, Glanzlack, UV-Lack), Lackserie bezogen auf den Lackhersteller (z.B. von der Firma hubergroup Deutschland GmbH: 58MGA1100, 58MGA2400, 60UC1100, 40UC5250, etc.), Flächendeckung, Farbbelegung, Farbreihenfolge, Drucktücher, Schöpfvolumina, Druckformen/Druckwalzen/Siebdruckformen/Klischees, Rasterfrequenz, etc.), die als starre Parameter beispielsweise in einem empirischen Modell gesetzt sind, auszugleichen.
  • Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform ist das Synchronisationsmodul konfiguriert, basierend auf den Auftragsdaten vorab eine Auftragsanalyse durchzuführen, um eine Auftrags- und/oder Drucksujetreihenfolge pro Druckmaschine und/oder die Prozessparameter in Bezug auf die Prozessschritte zu optimieren.
  • Auf diese Weise kann z.B. eine Optimierung gemäß der zu druckenden GesamtSchichtdicken bzw. Flächenbelegungen der einzelnen Farben, Lacke, Primer oder Laminationskleber erfolgen, sodass beispielsweise mit dem Druck von Aufträgen und/oder Drucksujets mit niedrigen Gesamtschichtdicken bzw. Flächenbelegungen begonnen wird und danach der Druck von Aufträgen und/oder Drucksujets mit höheren Gesamtschichtdicken, bzw. Flächenbelegungen folgt. Auf diese Weise kann der Energieverbrauch optimiert werden, da bei strahlungshärtenden Druckfarben und Lacken die Strahlungsleistung auftragsabhängig angepasst werden kann.
  • Gemäß einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des Steuerungssystems sind die Eingabedaten über die Eingabeeinheit automatisiert und/oder über die Bedieneinheit manuell erfassbar und speicherbar.
  • Durch eine automatische Erfassung der Eingabedaten können in Echtzeit z.B. die Messdaten von Inline-Sensoren erfasst und gespeichert werden und anschließend zur Weiterberechnung genutzt werden. Eine manuelle Eingabe von Daten ist dagegen beispielsweise bei Offline-Messungen notwendig, um die Messergebnisse dem optimierbaren Steuerungssystem zur Verfügung zu stellen. Die Speicherung kann auf üblichen computerlesbaren Speichermedien, gegebenenfalls auf Serverrechnern erfolgen und/oder ein Cloudsystem nutzen, um die hohe Anzahl von Daten speichern zu können.
  • Die Eingabedaten für die zentrale Recheneinheit umfassen sowohl Betriebsdaten als auch Auftragsdaten, die im Folgenden aufgeführt werden.
  • Die Betriebsdaten sind ausgewählt aus einer Gruppe umfassend: Druckverfahren, Maschinentyp, Maschinenparameter (z.B. Walzentyp, Gummituch, Feuchtmittel, Alkohol, etc.), Umgebungsparameter, Substrat bzw. Substrattypen, Substratserien, Beschichtungsstoffe (Farbserien, Farbtypen, Additive, Primer, Lacke, Laminationskleber), Feuchtmittel (Feuchtmitteltyp, Feuchtmitteldosierung), Brauchwasserwerte (z.B. Leitwert, pH-Wert), Schichtaufbau und die zu übertragenen Mengen an Farbe, Lack, Primer oder Laminationskleber, und Kombinationen davon.
  • Unter Umgebungsparameter wird u.a. die Temperatur im Drucksaal bzw. an vorbestimmten Orten in der Druckmaschine oder die Luftfeuchtigkeit verstanden.
  • Unter Druckverfahren können insbesondere folgende verstanden werden: Tiefdruckverfahren, Hochdruckverfahren umfassend u.a. das Flexo-Druckverfahren, Offsetdruckverfahren, Tintenstrahl-Druckverfahren und tonerbasierte Digitaldruckverfahren. Die Maschinenparameter können zum einen abhängig vom Maschinentyp bzw. Hersteller und zum anderen abhängig vom Druckverfahren sein.
  • Die Maschinenparameter sind weiterhin bevorzugt ausgewählt aus einer Gruppe umfassend:
    • Druckgeschwindigkeit, Druckzylinderparameter, Druckformparameter, Art, Anzahl, Position, Leistung und Geometrie der wenigstens einen Trocknereinheit, Farbmengen, Walzentypen, Walzeneinstellungen und Gummituch bei Offsetdruck, Düsentyp oder Druckkopf bei Inkjet-Druck; und
    • bei Tief- und Flexodruck: Rakeltyp. Schöpfvolumina, Raster- oder Aniloxwalzentyp, Rasterfrequenz, sowie Klischeeaufbau,beim Flexodruck.
  • Die Auftragsdaten sind ausgewählt aus einer Gruppe umfassend:
    Druckdaten basierend auf einer Analyse der digitalen Druckdaten, bevorzugt unter Verwendung einer Seitenbeschreibungssprache umfassend eine pdf-Analyse oder auftragsbezogene Daten, wobei auf wenigstens einem Teil des Druckbereiches oder auf die gesamte Applikationsfläche bezogen die jeweilige Flächendeckung an Druckfarbe, Lack, Primer und/oder Laminationskleber mittels der Auftragsdaten, oder der auftragsbezogenen Daten berechenbar ist.
  • Vorzugsweise umfassen auftragsbezogene Daten ferner Weiterverarbeitungsdaten, die ausgewählt sind aus einer Gruppe umfassend:
    Stanzen, Rillen, Schneiden, Falzen, Heften, Laminieren, Kleben, Heißfolienprägen, Kaltfolienprägen, Prägen, Heißsiegeln und Stapeln.
  • Weiterverarbeitungsschritte wie Ausstanzungen bei Verpackungen mit Fenstern oder Heißsiegeln mit Folien stellen unterschiedliche Anforderungen an die Trocknung bzw. Vernetzung, so dass durch die Berücksichtigung dieser auftragsbezogenen Daten die Trocknungs- oder Vernetzungsqualität weiter optimiert werden kann.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur optimierten Steuerung von trocknungs-, migrations- oder vernetzungsrelevanten Prozessparametern von Druckmaschinen bereitgestellt, das folgende Verfahrensschritte umfasst:
    • Empfangen von Eingabedaten mittels einer Eingabeeinheit, wobei die Eingabedaten Betriebsdaten und Auftragsdaten einer Druckmaschine umfassen;
    • Speichern der Eingabedaten und von Information über wenigstens ein gedrucktes Produkt mittels einer Speichereinheit, und mittels einer zentralen Recheneinheit Bestimmen wenigstens eines Referenzwertes für die Trocknungs- und/oder Vernetzungsqualität basierend auf einzelnen oder mehreren Eingabedaten und/oder der gespeicherten Information unter Verwendung von wenigstens einer prädiktiven Analysetechnik, ferner kontinuierliches oder diskontinuierliches Vergleichen des wenigstens einen Referenzwertes mit aktuellen Messdaten oder mit einer zumindest teilweise auf den aktuellen Messdaten basierenden Vergleichsgröße, wobei ein Synchronisationsmodul der zentralen Recheneinheit auf Basis des Vergleichens kontinuierlich oder diskontinuierlich lernt, wie die Trocknungs- und oder Vernetzungsqualität tatsächlich ist, und ferner Berechnen einer Abweichung von dem wenigstens einen Referenzwert und bei einer Abweichung Berechnung der erforderlichen Anpassung wenigstens eines trocknungs- und/oder vernetzungsrelevanten Prozessparameters, und wobei der wenigstens eine berechnete trocknungs- und/oder vernetzungsrelevante Prozessparameter direkt oder nach Freigabe durch eine Bedienperson der Druckmaschine über eine Bedieneinheit an wenigstens eine Druckmaschine ausgegeben wird.
  • Die erfindungsgemäßen Verfahrensschritte entsprechen den strukturellen Merkmalen des Steuerungssystems wenigstens des Anspruches 1 und darüber hinaus gemäß den Merkmalen der abhängigen Ansprüche, wobei die oben genannten Vorteile auch auf die entsprechenden Verfahrensschritte zutreffen.
  • Vorzugsweise umfasst das Verfahren ferner folgenden Verfahrensschritt: Bereitstellen der aktuellen Messdaten mittels Messverfahren durch wenigstens einen der folgenden Sensoren: einen Offlinesensor, einen Inlinesensor, einen virtuellen Sensor und Kombinationen davon.
  • Wird ein Messverfahren mittels Offlinesensor ausgewählt, erfolgt dies bevorzugt aus der Gruppe umfassend Atomabsorptionsspektrometrie (AAS), ICP-OES (Optische Emissionsspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma), ICP-MS (Massenspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) und UV-VIS Spektrometrie, um Metallionen aus kationischen Photoinitiatoren wie Oniumsalzen aus strahlungshärtenden Beschichtungsstoffen oder Metallionen aus oxidativen Trocknern aus oxidativ trocknenden Beschichtungsstoffen zu erfassen.
  • Vorzugsweise umfasst das Verfahren ferner folgenden Verfahrensschritt: Bereitstellen eines Synchronisationsmodules, das ausgelegt ist, Anpassungsfaktoren oder Interpolationsfaktoren für variable Parameter in Abhängigkeit von den Auftragsdaten oder sich ändernden Betriebsdaten zu bestimmen, um die variablen Parameter automatisch anzupassen.
  • Bevorzugt führt das Synchronisationsmodul basierend auf den Auftragsdaten eine Auftragsanalyse durch, um eine Auftragsreihenfolge pro Druckmaschine und/oder die Prozessparameter in Abhängigkeit von den Prozessschritten zu optimieren.
  • Weiterhin wird ein computerlesbares Medium bereitgestellt, auf dem Anweisungen zum Steuern wenigstens einer Druckmaschine gespeichert sind, um das oben genannte Verfahren zum Steuern von Trocknungs- oder Vernetzungsparametern durchzuführen.
  • Schließlich wird ein Computerprogramm bereitgestellt, das Anweisungen umfasst, die bei der Ausführung des Programmes einen Computer veranlassen, die oben genannten Verfahrensschritte durchzuführen.
    • Kurze Beschreibung der Figuren
  • Weitere Vorteile und Merkmale der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung von Ausführungsbeispielen anhand der Figuren. Es zeigen:
    • Fig. 1 eine schematische Ansicht eines erfindungsgemäßen Steuerungssystems;
    • Fig. 2 schematische Detailansicht der zentralen Recheneinheit eines Steuerungssystems mit Synchronisationsmodul, Speichereinheit und Schnittstellen zu Komponenten wie Messsensoren;
    • Fig. 3 schematisches Datenflussdiagramm eines weiteren Ausführungsbeispiels eines Steuerungssystems mit einer Druckmaschine und Komponenten wie Sensoren;
    • Fig. 4a ein erstes Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Steuerungsverfahrens;
    • Fig. 4b ein Steuerungssystem für eine Flexodruckmaschine mit Rollenrotationsdruck zur Ausführung eines erfindungsgemäßen Steuerungsverfahrens gemäß Fig. 4a;
    • Fig. 5 ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Steuerungsverfahrens mit Druckmaschine mit zum Teil unbekannten Parametern, mit bekannten UV-Trocknereinheiten, bekannter Farbserie und bekanntem Substrat;
    • Fig. 6 ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Steuerungsverfahrens mit Druckmaschine mit zum Teil unbekannten Parametern, mit bekannten UV-Trocknereinheiten, bekannter Farbserie und unbekanntem Substrat; und
    • Fig. 7 ein weiteres Ausführungsbeispiel eines Steuerungssystemes für eine Mehrzahl von Druckmaschinen.
    Detaillierte Beschreibung der Figuren
  • Fig. 1 zeigt schematisch ein erfindungsgemäßes Steuerungssystem und -verfahren 100 zum Einstellen und Überwachen von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Parametern für pigmentierte und unpigmentierte Druckfarben, Lacke, Primer und/oder Laminationskleber. Eine zentrale Recheneinheit 120 wird zum Empfangen von Eingabedaten einer Eingabeeinheit 110 bereitgestellt. Die zentrale Recheneinheit 120 verarbeitet alle eingehenden Daten und berechnet optimale Einstellungen bzw. Prozessparameter für die Trocknung, Migration oder Vernetzung. Diese optimalen Prozessparameter wie z.B. Sollwerte für Maschinenparameter oder eine optimale Auftragsreihenfolge werden durch Steuerungsanweisungen von einer Ausgabeeinheit 170 an die jeweilige Druckmaschine (hier nicht gezeigt) ausgegeben.
  • Bei diesem Optimierungsprozess berücksichtigt die zentrale Recheneinheit 120 Daten und Ergebnisse aus früheren Messungen und Applikationsjobs oder Information von gedruckten Produkten, sofern dies zu Beginn eines Druckprozesses möglich ist, sowie Auftragsdaten. Hierzu ist die Eingabeeinheit 110 zur automatischen oder manuellen Annahme von Eingabedaten umfassend Betriebsdaten und Auftragsdaten einer Druckmaschine ausgebildet. Die zentrale Recheneinheit 120 weist eine Speichereinheit 121 bzw. eine Datenbank zur Speicherung von Daten und insbesondere von Eingabedaten und von Information über wenigstens ein gedrucktes Produkt auf. Ferner weist die zentrale Recheneinheit 120 ein Synchronisationsmodul 122 auf.
  • Das Synchronisationsmodul 122 der zentralen Recheneinheit 120 ist selbstlernend ausgebildet, indem Vorhersagen von Trocknungs- oder Vernetzungsparametern durch aktuelle Messdaten von Messmethoden oder Sensoren 150 optimiert werden 422. Das maschinelle Lernen kann beispielsweise über ein selbstlernendes, künstliche Intelligenz (KI)-Modul 145 erfolgen. Das KI-Modul 145 kann ausgebildet sein, basierend auf den in der Speichereinheit 121 gespeicherten Daten, umfassend Eingabedaten und/oder gespeicherte Information, unter Verwendung von Algorithmen mittels rekursiver Selbstverbesserung zu lernen. Beim maschinellen Lernen können die Algorithmen des KI-Moduls 145 u.a. ein statistisches Modell 142 erstellen, das auf Trainingsdaten wie empirische Daten oder Messdaten von Inline-Sensoren 152 oder Offline-Sensoren 151 beruht. Die Erfassung von aktuellen Parametern z.B. Maschinenparametern, der Abgleich mit Auftragsdaten, Messdaten, historischen Daten wie Erfahrungsdaten (Information über wenigstens ein gedrucktes Produkt) sowie mit aus prädiktiven Analysetechniken erhaltenen Referenzwerten findet ständig und während der Produktion statt. Auf diese Weise kann das Synchronisationsmodul 122 kontinuierlich und/oder im Falle von Offline-Messungen in regelmäßigen Abständen Vorhersagen von Trocknungs- oder Vernetzungsqualität mit aktuellen Messdaten optimieren. Bevorzugt findet dies ohne Unterbrechung der Druckproduktion statt.
  • Das selbstlernende Synchronisationsmodul 122 ist ausgebildet, wenigstens eine prädiktive Analysetechnik 140 auszuwählen, um basierend auf dem gewählten Modell bzw. einer Methode wenigstens einen Referenzwert für die Trocknungs- oder Vernetzungsqualität bestimmen zu können. Die Analysetechniken 140 umfassen eine oder mehrere der folgenden Modelle, Methoden oder Analysen:
    theoretische und/oder experimentelle Systemanalyse 141, wissenschaftsbasiertes theoretisches Modell 148, empirisches Modell 147, Messanalysen mittels von Sensoren 150 erfasster Messdaten, statistisches Modell 142, stochastisches Modell 143, mathematische Methode 144, Analyse aufgrund von maschinellem Lernen oder von einem KI-Modul (künstliche Intelligenz-Modul) 145, Big Data Analyse und Deep Data Analyse 146.
  • Dabei ist zu bemerken, dass die in Fig. 1 illustrierten prädiktiven Analysetechniken 140 ein Zusammenspiel der einzelnen Methoden bzw. Modelle nicht ausschließen. Eine Kombination von den Analysetechniken kann abhängig davon gewählt werden, für welche Teile eines Prozesses welche Informationen am einfachsten gewonnen werden können. Beispielsweise können empirische Modelle 147 z.B. zur Datenreduzierung in Kombination mit stochastischen Modellen 143 oder statistischen Methoden 142 gebildet werden.
  • Die auf einer wissenschaftlichen Basis beruhenden Systemanalysen 141 können in eine theoretische Modellbildung 148 und experimentelle bzw. empirische Modellbildung 147 unterteilt werden. Auf dem Wege der theoretischen Systemanalyse 148 kann man üblicherweise die Grundsätze des vorherzusagenden Prozesses (hier Trocknung, Aushärtung, Vernetzung und Migrationspotential der applizierten Beschichtungsstoffe) und auch das System vereinfachende Parameter erhalten. Dabei stützen sich theoretische Systemanalysen oder Modelle insbesondere auf theoretische Kenntnisse wie physikalische bzw. chemische Gesetzmäßigkeiten. Da manche Prozessabläufe nicht genau bekannt sind oder eine rein physikalische/chemische Modellbildung zu aufwändig, wird häufig als Ergänzung zur theoretischen Systemanalyse 148 die experimentelle Systemanalyse 147 bzw. die empirische Modellbildung hinzugenommen. Hierbei verwendet man gemessene Signale d.h. Messdaten aus einem Experiment, das üblicherweise gemäß eines erstellten Versuchsplans oder sogenannten Designs (optimales Design, D-optimales Design, teilfaktorielles Design (Fractional factoral design)) ausgeführt wird. Als Ergebnis kann man sogenannte empirische Modelle beispielsweise zur Anpassung steuerbarer Prozessparameter zur Optimierung chemischer Reaktionsprozesse (oxidative Trocknung, UV/EB-Polymerisationsverfahren, Isocyanat/Polyol-Reaktion, Epoxygruppen/Aminogruppen-Reaktion etc.) erhalten.
  • Ein- und Mehrgrößensysteme kann man mit Hilfe eines mathematischen Modells 144 beschreiben. Zum Beispiel kann das sogenannte Zustandsraummodell sämtliche Beziehungen der Eingangs-, Ausgangs- und Zustandsgrößen eines dynamischen Systems in Form von Differentialgleichungen und mit Matrizen und/oder Vektoren darstellen. Messungen beispielsweise am Ausgang des Systems können zur Vorhersage von unbekannten Parametern genutzt werden. Dabei kann der Zustand eines dynamischen Systems wie der Grad der Trocknung zu einem Zeitpunkt t durch eine Reihe von Zustandsgrößen vorhergesagt bzw. geschätzt werden. Ein valides Modell wie z.B. ein Zustandsraummodell kann zur Vorhersage und damit Optimierung und Regelung der Trocknung bzw. Aushärtung im Druckprozess verwendet werden. Dabei ist es ein Vorteil des Steuerungssystems, dass in Abhängigkeit der verfügbaren Daten unterschiedliche prädiktive Analysetechniken oder -methoden 140 ausgewählt bzw. verbunden werden können.
  • Die für die experimentellen Systemanalysen bzw. die empirischen Modelle 147 notwendigen Messdaten werden durch geeignete Messsensoren 150 bzw. Messmethoden erhalten. Mittels Messsensoren 150 kann eine Vielzahl von Parametern wie Prozessparametern oder Maschinenparametern erfasst bzw. bestimmt werden. Die aktuellen Messdaten können direkt von in der Druckmaschine eingebauten Inline-Messsensoren (152 siehe Fig. 2) übertragen werden. Auf diese Weise werden die eingehenden Messdaten über die Eingabeeinheit 110 direkt, d.h. automatisch und ohne Verzögerung, erfasst. Alternativ oder zusätzlich kann die Eingabe der Messdaten über eine manuelle Eingabe erfolgen.
  • Fig. 2 zeigt eine schematische Detailansicht der zentralen Recheneinheit (CPU) 120 mit dem Synchronisationsmodul 122 sowie Schnittstellen 111, z.B. zum Empfang von Messdaten 115 von Messsensoren 150, oder von Eingabedaten einer Benutzerschnittstelle, die als Bedieneinheit 125 ausgebildet ist. Die Sensoren 150 werden in sogenannte Offline-Sensoren 151 und Inline-Sensoren 152 aufgeteilt. Sie können sowohl extern, als auch intern in Bezug auf die Druckmaschine angeordnet sein.
  • Beispielhaft für Messdaten 115 aus Inline-Sensoren 152, die über eine geeignete Schnittstelle 111 an das Synchronisationsmodul 122 in Echtzeit übertragen werden können, sind Daten aus der Messung von Betriebsdaten 118 der Druckmaschine und/oder Messdaten 115, die zur Optimierung eines Prozessparameters für die Trocknungs- und Aushärtungsqualität verwendet werden können. Diese Daten umfassen beispielsweise IR/NIR-Daten, Farbmessdaten von Kontrollfarben, Strahlungsleistung und/oder -intensität von integrierten Strahlendosissensoren, visuelle Daten von Kamerasensoren von integrierten Ritztestergebnissen, Messdaten spektroskopischer bzw. spektrometrischer Untersuchungen, Leitfähigkeitsmessdaten, Messdaten magnetischer Untersuchungen und Lumineszenz-Messdaten. Andere bekannte Inline-Sensoren oder virtuelle Sensoren sind ebenfalls einsetzbar, sofern die gewonnenen Messdaten 115 dazu geeignet sind, die für die Trocknungs- oder Aushärtungsqualität relevanten Prozessparameter zu bestimmen oder zu optimieren.
  • Die oben genannten Messdaten 115 können auch diskontinuierlich mit Hilfe von Offline-Sensoren 151 und Offline-Messmethoden gewonnen werden. Solche sogenannten externen Messdaten, wie Ergebnisse von Kratztests, Tesatests, Lösemittelbeständigkeitstests, Extraktionstests, spektroskopische Untersuchungen, Leitfähigkeitsmessungen, magnetische Untersuchungen, Lumineszenzmessungen, können manuell über eine Benutzerschnittstelle wie z.B. eine Bedieneinheit 125 eingegeben werden.
  • Wenn die offline sensorisch oder manuell gewonnenen Messdaten (z.B. digitale Daten oder andere) in üblichen Geräten wie beispielsweise PCs oder Smartphones gesammelt oder gespeichert wurden, können diese Messdaten über bekannte Übermittlungstechniken mittels Bluetooth, WLAN und/oder NFC (Near Field Communication) drahtlos oder drahtgebunden von einer geeigneten Schnittstelle 111 der zentralen Recheneinheit (CPU) 120 empfangen werden. Die Bedieneinheit 125 kann als softwarebasierte Benutzerschnittstelle und/oder als mobile Einheit mit einer Anzeige bzw. Bildschirm ausgebildet sein. Zudem muss die Recheneinheit 120 nicht zwingend vor Ort sein, sondern kann auch eine globale Infrastruktur wie das Internet der Dinge (Internet of Things IoT) oder cloudbasiert sein. Die Eingangsdaten sind in der Speichereinheit 121 speicherbar, wobei die Daten lokal oder in einer Cloud 128 abgespeichert werden können.
  • Fig. 3 zeigt schematisch ein Datenflussdiagramm für ein Steuerungsverfahren und Steuerungssystem für wenigstens eine Druckmaschine 180, wobei u.a. Datenflüsse zwischen den Schnittstellen 111 und Komponenten wie Sensoren 150 gezeigt werden.
  • Die zentrale Recheneinheit 120 ist ausgebildet, eine Datenaufbereitung, d.h. Analysen von Rohdaten durchzuführen und empfängt hierzu aus verschiedenen Quellen Daten. Zunächst sind als Quelldaten Auftragsdaten 114 zu nennen, die in Form von pdf (Portable Document Format) oder anderen geeigneten Beschreibungssprachen wie im Bitmapformat oder Postscript (Handelsbezeichnung von Adobe Systems USA), oder in Form von proprietären Dateiformaten des jeweiligen Herstellers, z.B. Adobe Photoshop ®, Adobe Illustrator ®, Adobe Acrobat Pro DC®, Esko Art Pro oder QuarkXpress, zur Verfügung gestellt werden können.
  • Auftragsdaten 114 wie digitale Druckdaten bzw. Bilddaten können mit Hilfe einer Rohdaten- oder Auftragsanalyse 124 in der zentralen Recheneinheit 120 analysiert werden. Dabei ist eine Analyse von pdf-Dateien bevorzugt.
  • Damit können alle aktuell vorherrschenden trocknungs- und härtungsrelevanten Parameter auch mit dem aktuellen Druckauftrag, d.h. den Auftragsdaten, verglichen werden. Mittels der Auftragsdaten 114 oder auftragsbezogenen Daten können in dem Analyseschritt 124 die übertragenen Farbmengen oder Farbschichtdicken oder ein Gesamtfarbauftrag auf Teilbereiche oder auf die komplette Druck- oder Applikationsfläche bezogen berechnet werden. Dabei wird insbesondere analysiert, wo der Bereich mit kritischster Farbzusammensetzung (most critical area) vorliegt, da hier die größte Anforderung hinsichtlich Trocknung, Aushärtung und/oder Vernetzung besteht. Auftragsbezogene Daten, wie beispielsweise Weiterverarbeitungsdaten wie Stanzen, Schneiden, Falten, Heften, Laminieren, Prägen, Heißsiegeln und Stapeln, können auch in die Analyse mit aufgenommen werden. Mit Hilfe des Analyseschrittes 124 können die Prozessparameter 181 detailliert für den jeweiligen Auftrag sowie prozessschrittbezogen optimiert werden.
  • Aus verschiedenen Quellen können Messdaten 115 erhalten werden. Eine mögliche externe Datenquelle ist z.B. eine Probe 164 wie eine Extraktionsprobe, wobei die Menge von aus dem bedruckten Substrat extrahierbaren Komponenten spektroskopisch bestimmt werden kann. Diese externen oder manuellen Prüfungen können einmalig, in gewissen Wartungszyklen, oder pro Auftrag, vorzugsweise in sogenannten "live" oder "inline" Tests und/oder im Bypass während des laufenden Auftrags erfolgen. Die in den Prüfungen oder Testmethoden erhaltenen Messdaten 115 können entweder von Messsensoren 150 direkt oder manuell über geeignete Schnittstellen 111 an die zentrale Recheneinheit 120 übertragen werden.
  • Eine weitere bedeutende Datenquelle sind die Betriebsdaten 118.
    Betriebsdaten können einerseits direkt von der Druckmaschine 180 über die Schnittstelle 111 von der zentralen Recheneinheit 120 empfangen werden. Andererseits können die Betriebsdaten über Sensoren 150, die außerhalb der Druckmaschine 180 in einem Drucksaal (externe Quellen) oder in der Nähe bzw. an der Druckmaschine 180 angeordnet sind, Messdaten 115 und Betriebsdaten wie Umgebungsparameter 165 über die Schnittstelle 111 an die zentrale Recheneinheit 120 zur weiteren Analyse weitergeleitet werden (siehe vertikaler Kasten von Sensoren 150 und Umgebungsparameter 165 mit horizontalem Datenflusspfeil in Richtung Schnittstelle 111). Typische Umgebungsparameter 165 sind die Temperatur (T [°C]), wie die Temperatur in der Applikationsmaschine, oder die relative Feuchtigkeit (RH [%]).
  • Zudem können eine Auswahl oder Kombination folgender Betriebsdaten 118 von der zentralen Recheneinheit, stammend von einer oder mehrerer Druckmaschinen 180 bzw. Applikationsmaschinen, empfangen, bzw. gegebenenfalls relevante Prozessparameter von der zentralen Recheneinheit gesteuert werden:
    • Maschinenparameter 168 (Hier wird zwischen Istwerten 168 und Sollwerten 168' der Maschinenparameter unterschieden, wobei die Istwerte durch Messsensoren 150 messbar und mit Sollwerten von der zentralen Recheneinheit vergleichbar sind, um abhängig von der Differenz Steuerungsanweisungen zur Optimierung der Prozessparameter an die Druckmaschine auszugeben)
    • Druckverfahren und Maschinentyp; Applikationsmaschine/Druckmaschine
    • Beschichtungsstoffe 161 d.h. eingesetzte Farbserien/Farbtypen; eingesetzte Additive; eingesetzte Lackserie/Lacktype, eingesetzter Laminationskleber (Serie, Type); eingesetzter Primer (Serie, Type)
    • Schichtaufbau und die zu übertragenden Mengen an Primer, Farben/Lacke, Decklacke und/oder Finishes (z.B. Strukturlacke, Glanzlacke, Mattlacke, Softtouch, Anti-Beschlaglacke, Anti-Haftlacke, hydrophobe-hydrophile Lacke, Antistatiklacke)
    • Eingesetztes/r Substrat/Bedruckstoff und dessen Qualität
    • Feuchtmitteltype und -konzentration, Farb-Wasser-Balance, pH-Wert, Leitwert, Alkoholgehalt
  • Zu den Maschinenparametern 168 gehören auch Aktorendaten 169 wie z.B. eine Drehzahl oder Vorschub, Applikations-/Druckgeschwindigkeit, Walzeneinstellungen, Walzentypen und Einstellungen, und Type, Leistung und Geometrie der Trocknereinheit(en). Über Steuerungsanweisungen 171 einstellbare Prozessparameter 181 für die Trocknung sind insbesondere die Druckgeschwindigkeit und die Leistung der Trocknereinheiten. Abhängig vom Trocknertyp (UV, ESH, IR, Mikrowelle, Warmluft etc.) sind entweder die Strahlerleistung oder Temperatur und Luftgeschwindigkeit bei Wärmetrocknern als Prozessparameter regelbar. Bei Lasertrocknern können Steueranweisungen 171 bezüglich der Leistung und/oder Wellenlänge erfolgen. Bei den Trocknereinheiten soll die Trocknung mit einer möglichst geringen Leistung bei erforderlicher Trocknungsqualität eingestellt werden.
  • Weitere Maschinenparameter sind: Schöpfvolumina, Gummituch (Type), Druckformparameter (Druckformtyp), Rasterfrequenz der Druckform, Druckformqualität, Drucksujet und Farbbelegung, Klebung von Druckformen (Unterbau), Klischeeaufbau (Rundlauf bei mehreren Rapporten, Schwingungsvermeidung), Druckzylinderparameter wie die Druckzylinderrauhigkeit (Tiefdruck), Farbkasten und Einstellungen, Rakeltyp und Rakelqualität, bei Inkjet-Druckern u.a. Tröpfchengröße, Düsentyp und Druckkopf (Type).
  • Zur Ausgabe von optimalen Maschinensollwerten 168' für den aktuellen Auftrag in Form von Steuerungsanweisungen 171 werden in der zentralen Recheneinheit 120 alle eingehenden Daten sowie gespeicherte Daten aus früheren Messungen und Applikationsjobs herangezogen. Zur Optimierung verwendet die zentrale Recheneinheit eine prädiktive Analysetechnik 140. Diese Analysetechnik kann wissenschaftsbasiert sein und ein empirisches Modell 147 und/oder eine theoretische Systemanalyse 148 umfassen. Alternativ oder in Kombination mit den bereits genannten Techniken können statistische Methoden 142 wie z.B. statistische Optimierungsmethoden wie die Kleinste-Quadrate Schätzung zum Ermitteln z.B. einer Regressionsgeraden, die am besten zu den Messwerten passt, oder stochastische Modelle 143 auf Basis von Wahrscheinlichkeitsrechnungen, sowie mathematische Methoden 144 zur prädiktiven Analyse verwendet werden.
  • Für die Bestimmung der Prozessparameter 181 zur Steuerung einer Druckmaschine werden bevorzugt Künstliche-Intelligenz-Module, KI-Module 145, eingesetzt. Derartige KI-Module übersetzen Eingangsdaten wie Auftragsdaten 114, Betriebsdaten 118 und/oder Messdaten 115 durch eine interne Verarbeitungskette in Ausgangsgrößen wie die Steuerungsanweisungen 171, optimale Prozessparameter 181, Maschinensollwerte 168' und/oder optimale Auftragsreihenfolgen über alle ausstehenden Aufträge. Die interne Verarbeitungskette lässt sich trainieren, indem eine große Zahl Lern-Werte z.B. Messdaten 115 für die Eingangsgrößen vorgelegt und die interne Verarbeitungskette sukzessive dahingehend justiert wird, dass diese Lernwerte für die Eingangsgrößen möglichst gut auf die zugehörigen Lernwerte für die Ausgangsgrößen abgebildet werden. Bevorzugt ist das KI-Modul dynamisch ausgebildet und kann sich durch das fortwährende Lernen selbsttätig weiter verbessern. Ein solches dynamisches KI-Modul kann sich auch selbsttätig auf Veränderungen während des laufenden Druckauftrages, die zur Abweichung von den optimalen Trocknungseinstellungen und zugehörigen Prozessparametern 181 führen, einstellen. So ist beispielsweise ein manueller Eingriff, d.h. manuelle Synchronisation und/oder auftragsbezogene Gegenprüfung und daraus resultierende Anpassungen, nicht mehr oder zumindest immer seltener notwendig.
  • Auf diese Weise ist das Steuerungssystem selbstlernend ausgebildet und dient als eine Schnittstelle, die Ergebnisse und Messdaten 115 unterschiedlichster Trocknungs- und Aushärtungsanalysen verknüpft, bewertet und nachfolgend die für die Trocknungseinstellung relevanten Prozessparameter optimiert. Damit kann der manuelle Optimierungsaufwand signifikant reduziert werden und Auftragsunterbrechungen, lange Rüstzeiten und Makulaturen, d.h. Drucke, die z.B. durch unzureichende Trocknung unbrauchbar wurden oder anderweitig fehler- oder schadhaft (zu hohe Migrationswerte) sind, vermieden werden.
  • Nimmt die Datenmenge der gesammelten Eingangsdaten aufgrund einer großen Anzahl von Druckmaschinen, Aufträgen und/oder von gespeicherten Informationen von bereits gedruckten Produkten stark zu, kann die zentrale Recheneinheit 120 eine Big-Data-Analyse 146 oder Deep Data Analyse abrufen, die einer bestimmten Druckmaschine oder mehreren Druckmaschinen zugeordnet werden kann bzw. können, und die Daten definieren, die für die Bedienperson der Druckmaschine(n) wichtig und relevant sind. Dabei kann eine Big-Data-Analysetechnik die gesammelten Daten selbstlernend verwenden, um Indikatoren für Makulaturen zu identifizieren und damit Probleme vorherzusagen und zu lösen. Durch Sammlung möglichst vieler Daten und Auswertung kann mit steigender Lernkurve bereits vor Produktionsbeginn eine genauere prädiktive Analyse bzw. Vorhersage erfolgen. Auf diese Weise können vorteilhaft Probleme wie zu hohe Migration oder unzureichende Trocknung/Vernetzung beim gedruckten Produkt vermieden werden.
  • Fig. 4a zeigt ein erstes Ausführungsbeispiel eines erfindungsgemäßen Verfahrens 400 zur Steuerung von für die Trocknung, Migration und Vernetzung relevanten Prozessparametern.
  • Das Verfahren 400 betrifft das Drucken eines Druckjobs mit folgenden bekannten Randbedingungen:
    • bekannte Druckmaschine,
    • bekannte Farbserie und
    • bekanntes Substrat.
  • In anderen Worten, ein aktueller Druckjob soll auf einer bekannten Druckmaschine mit bekannter Farbserie und bekannten Substrat gedruckt werden. Die Steuerung beginnt mit den Verfahrensschritten 410 bis 414, betreffend die Eingabe von Eingabedaten in die Eingabeeinheit 110. Auch wenn Fig. 4a die Verfahrensschritte in einer bestimmten Reihenfolge darstellt, wird darauf hingewiesen, dass diese Reihenfolge der Verfahrensschritte nicht zwingend vorgegeben ist und andere Reihenfolgen möglich sind. Es können auch einzelne Verfahrensschritte ausgelassen werden, falls zu Beginn Parameter noch nicht eingegeben werden können, da sie erst zu einem späteren Zeitpunkt bekannt werden, bzw. berechnet oder geschätzt werden.
  • Zu Beginn des Verfahrens 400 erfolgt über die Eingabeeinheit 110 (in Fig. 4a nicht gezeigt siehe Fig. 4b) eine Eingabe 410 von Betriebsdaten 118 einer bekannten Druckmaschine 180. Diese Betriebsdaten 118 können den Hersteller und Typ umfassen. Im Fig. 4b wird als beispielhafte Druckmaschine 180 eine Flexodruckmaschine 481 mit Rollenrotationsdruck gezeigt. Es können auch andere Druckmaschinen wie z.B. Bogenoffsetdruckmaschinen mit dem Verfahren 400 gesteuert werden. Weitere Betriebsdaten 118 werden in den Schritten 412 bis 414 mittels der Eingabeeinheit 110 eingegeben. Die Eingabe kann manuell oder gegebenenfalls teilweise automatisiert oder vollautomatisiert erfolgen.
  • Im Verfahrensschritt 411 erfolgt die Eingabe der Auftragsdaten 114, wobei die Auftragsdaten 114 beispielhaft in Form von pdf (Portable Document Format) zur Verfügung gestellt werden. Die Auftragsdaten 114, wie digitale Druckdaten bzw. Bilddaten, werden von der zentralen Recheneinheit 120 in dem Verfahrensschritt 418 empfangen und mit Hilfe einer Rohdaten- oder Auftragsanalyse 124 in der zentralen Recheneinheit 120 bearbeitet.
  • Die bekannten Randbedingungen wie bekannte Farbserie bzw. eingesetzter Beschichtungsstoff 161, werden im Verfahrensschritt 412 eingegeben. Die verwendeten Farben können aus kommerziell erhältlichen Farbserien gewählt werden.
  • Gemäß Verfahren 400 wird im Schritt 413 ein bekanntes Substrat 160, das auch Bedruckstoff genannt werden kann, eingegeben.
  • Im Schritt 414 können in Abhängigkeit von der bekannten Druckmaschine 180 Maschinenparameter 168 wie Anzahl und Typ der Trocknereinheiten sowie die Druckgeschwindigkeit v(Druck) eingegeben werden.
  • Alle Eingabedaten umfassend die genannten Betriebsdaten 118, Auftragsdaten 114, sowie Information über ein gedrucktes Produkt werden vom zentralen Modul 120 im Verfahrensschritt 418 von der zentralen Recheneinheit 120 empfangen und in der Speichereinheit 121 im Verfahrensschritt 419 abgespeichert.
  • Zudem kann kontinuierlich oder diskontinuierlich im Verfahrensschritt 421 gemessen bzw. durch geeignete Methoden und Messverfahren 421 Messdaten 115 bestimmt werden. Die gemessenen Messdaten 115 werden von der zentralen Recheneinheit 120 über eine geeignete Schnittstelle 111 bzw. Eingabeeinheit 110 im Verfahrensschritt 418 empfangen.
  • Im der zentralen Recheneinheit 120 (CPU) wird basierend auf den Eingabedaten (118, 114) und/oder gespeicherter Information eine prädiktive Analysetechnik 140 ausgewählt. Die ausgewählte Analysetechnik 140 bestimmt im Verfahrensschritt 420 wenigstens einen Referenzwert für die Trocknungs- oder Vernetzungsqualität.
  • Als eine mögliche prädiktive Analysemethode 140 kann ein Zustandsraummodell oder ein empirisches Modell 147 verwendet werden, dass das grundsätzliche Verhalten der Trocknung oder Vernetzung abbilden kann und damit einen geeigneten Referenzwert für den Trocknungs- bzw. Härtungsgrad ermitteln kann. Mit Hilfe von Messwerten 115 kann das verwendete Modell bzw. die prädiktive Analysetechnik 140 parametrisiert und angepasst werden, um so eine ausreichend genaue Übereinstimmung zwischen dem verwendeten prädiktiven Modell und der Realität zu erreichen. Dabei können die Messdaten 115 einerseits im Verfahrensschritt 480 d.h. beim Drucken des Druckjobs auf der Druckmaschine mittels Messverfahren im Verfahrensschritt 421 gemessen werden, oder zumindest anfänglich auf historischen Erfahrungsmesswerten oder Daten aus einer Datenbank, die in der Speichereinheit 121 gespeichert wurden, beruhen. Andererseits können die Messwerte 115 durch wenigstens eine ausgewählte prädiktive Analysetechnik 140 berechnet bzw. geschätzt werden, um den Grad der Trocknung bzw. Vernetzung und insbesondere den für den Trocknungs- und Vernetzungsgrad spezifischen Referenzwert auch ohne die Durchführung von realen Messungen abbilden zu können. Steht ein künstliches Intelligenz-Modul 145 als Analysetechnik 140 zur Verfügung, können Messwerte 115 von Messverfahren 421 sowohl eines realen als auch eines virtuellen Sensors als Trainingsdaten für das KI- Modul dienen.
  • Im Verfahrensschritt 425 wird das Synchronisationsmodul 122 der zentralen Recheneinheit 120 verwendet, um optimierte Prozessparameter 181 und - einstellungen zur Annäherung an den Referenzwert mit aktuellen Messdaten 115 zu berechnen. Die Optimierung bzw. das Lernen 422 des Synchronisationsmoduls 122 erfolgt dabei vorzugsweise mit wenigstens einem messtechnisch ermittelten Wert oder einer Vielzahl von Messdaten 115. Diese Messdaten 115 können kontinuierlich oder diskontinuierlich gewonnen werden und optional von einem virtuellen Sensor stammen. Die Messdaten eines realen oder virtuellen Sensors können beispielsweise KI-Modul 145- Algorithmen oder Machine Learning Algorithmen einer prädiktiven Analysetechnik 140 nutzen, um die trocknungs- bzw. aushärtungsrelevanten Prozessparameter für eine maximale Annäherung an den Referenzwert zu optimieren. Ist der Referenzwert auf Basis der Messdaten nicht ein Abbild des erforderlichen Aushärte- bzw. Trocknungsgrades, erfolgt eine Anpassung bzw. Optimierung der trocknungs- bzw. aushärtungsrelevanten Prozessparameter. Falls dagegen der Referenzwert bzw. ein vorbestimmtes Toleranzband um den Referenzwert bereits erreicht wurde und damit die relevanten Prozessparameter für Trocknung, Vernetzung oder Migration bereits optimal eingestellt sind, ist das Feedback des Synchronisationsmodules 122, dass keine Anpassungen oder Änderungen der relevanten Prozessparameter erfolgen müssen.
  • Auf Basis des wenigstens einen Referenzwertes wird im Verfahrensschritt 425 wenigstens ein Prozessparameter 181 berechnet. Auf diese Weise können zur Steuerung des Druckprozesses ein oder mehrere Prozessparameter 181 automatisch bzw. direkt oder nach Freigabe durch eine Bedienperson der Druckmaschine 180 über eine Bedieneinheit an die Ausgabeeinheit (siehe Referenzzeichen 170 in Fig. 4b) übermittelt werden.
  • Über die Ausgabeeinheit 170 (in Fig. 4b gezeigt) werden im Verfahrensschritt 470 die Steuerungsanweisungen 171 betreffend wenigstens einen Prozessparameter 181 an die Druckmaschine 180 ausgegeben. Auf diese Weise können beispielsweise Prozessparameter der Trocknereinheiten wie UV-Strahlern (siehe 485 in Fig. 4b) oder Wärmetrocknereinheiten (siehe 486 in Fig. 4b) gesteuert werden, indem sie z.B. bei zu geringer Aushärtung die Leistung erhöhen und bei zu hoher Aushärtung die Leistung reduzieren. Alternativ oder zusätzlich kann auch der Prozessparameter 181 Druckgeschwindigkeit (vDruck) erhöht oder reduziert werden.
  • In Fig. 4b wird als beispielhafte Druckmaschine 180 eine Flexodruckmaschine 481 mit Rollenrotationsdruck gezeigt, die mit dem Verfahren 400, das in Fig. 4a schematisch dargestellt ist, steuerbar ist. Fig. 4b zeigt als Substrat 160 eine sogenannte Bedruckstoffbahn, wie z.B. Papier, Metall- oder Kunststofffolie, die von dem Abrollzylinder 463 abgerollt und am Ende des Druckprozesses auf dem Aufrollzylinder 462 und zugehörigen Rollenständer (nicht gezeigt) aufgerollt wird. In Fig. 4b wird das Substrat 160 in Richtung 469 gefördert, wobei in der Rollenrotationsdruckweise höhere Druckgeschwindigkeiten v(Druck) im Vergleich zur Verarbeitung von einzelnen Bogen in Bogendruckmaschinen erreicht werden können. Die Druckgeschwindigkeit v(Druck) kann beispielsweise durch Aktorendaten 169, d.h. durch die Rotationsgeschwindigkeit des Aufrollzylinders 462 bestimmt werden und über geeignete Datenübertragungsmittel bzw. Datenleitungen (schematisch durch Pfeil zwischen Aufrollzylinder 462 und Pfeil 418 dargestellt) von der Eingangseinheit 110 automatisch im Verfahrensschritt 418 empfangen und in der zentralen Recheneinheit 120 verarbeitet werden.
  • Wichtige Maschinenparameter 168 für die Trocknung, wie die Druckgeschwindigkeit v(Druck), sowie Leistungsparameter und/oder Geometrien der Trocknereinheiten 487 können in die Eingabeeinheit 110 eingegeben oder von ihr empfangen werden (siehe auch Schritt 414 Fig. 4a). Zudem können beispielsweise die Art der Trocknersysteme wie UV-Lampen 485 oder Wärmetrocknereinheiten 486, die mit Thermoluft bzw. Heißluft bis zu 250 °C trocknen, und/oder die Anzahl und Leistung der Trocknereinheiten 487 der Druckmaschine 180 eingegeben bzw. empfangen werden. Bei dem gezeigten Rollenrotationsdruck können Maschinenparameter 168 des Kammerrakelsystems (hier Kammerrakel 464) wie der Rakeltyp, Parameter der Rasterwalze(n) 466 bzw. der jeweils zugehörigen Druckformzylinder 467 und des wenigstens einen Gegendruckzylinders 465 erfasst werden.
  • Hinter jedem Druckwerk 461 bzw. Farbwerk ist eine Trocknereinheit wie z.B. eine Wärmetrocknereinheit 486 oder ein UV-Strahler 485 positioniert. Zudem gibt es zur vollständigen Aushärtung bzw. Vernetzung noch eine weitere Trocknereinheit 487, die vorzugsweise als Trocknungskanal ausgebildet ist. Alle Trocknereinheiten sind mit der Druckmaschinensteuerung in der zentralen Recheneinheit 120 verbunden. Mittels einer nicht gezeigten Bedieneinheit können in Abhängigkeit von den Auftragsdaten UV-Trockner 485 oder andere Trocknereinheiten 486, 487 angewählt werden. Um eine kontrollierte Trocknung zu gewährleisten, kann eingestellt werden, dass der Druck nur begonnen wird, wenn jede für den jeweiligen Druckauftrag benötigte Trocknereinheit seine Betriebsbereitschaft an die zentrale Recheneinheit 120 zurückgemeldet hat. Durch diese Maßnahme wird vermieden, dass Makulatur mit nicht ausreichend getrockneten bzw. unvernetzten Druckfarben oder Lacken erzeugt wird.
  • Bei dem gezeigten Beispiel können als Beschichtungsstoff 161 wenigstens teilweise UV-härtende Farben verwendet werden. Strahlungshärtende Farben werden in dem Beispiel in den letzten drei Farbwerken mit nachgeschalteten UV-Strahlern 485 verwendet. Die gezeigte UV-Flexodruckmaschine 481 weist beispielhaft 6 Farb- bzw. Druckwerke auf. Auch andere Konfigurationen als die gezeigte Maschinenkonfiguration, zum Beispiel mit mehr oder weniger Druckwerken, sind denkbar.
  • Nach der letzten Trocknungseinheit 487 kann zur vollständigen Aushärtung bzw. Trocknung wenigstens eine Kühlwalze (nicht gezeigt) nachfolgen. Auf Höhe der Umlenkrolle 468 sollte die Aushärtung des Beschichtungsstoffes 161 bei optimalen Einstellungen der Prozessparameter 181 weitestgehend abgeschlossen sein. Vor der Substrataufwicklung mit dem Aufrollzylinder 462 ist für einen kontinuierlichen Kratztest ein Messsystem fest in der Druckmaschine 481 installiert, welches eine Kratznadel 452 und einen Kamerasensor 450 umfasst. Vom Kamerasensor 450 werden die Messdaten 115 in Form von Bilddaten an die zentrale Recheneinheit 120 weitergeleitet, um automatisiert eine visuelle Auswertung zur Überprüfung des Aushärtungsgrades bzw. der Kratzfestigkeit durchzuführen. Diese Messdaten 115 können inline ohne Unterbrechung des Druckprozesses über die Datenleitung (siehe Pfeil zur Eingabeeinheit 110) genutzt werden, um mit Hilfe des Synchronisationsmoduls 122 und/oder in der Speichereinheit 121 abgespeicherter Daten die trocknungs- und vernetzungsrelevanten Prozessparameter und damit auch die prädiktive Analysetechnik 140 zu optimieren.
  • Für optimale Kontrollmessungen mit dem Kamerasensor 450 werden vorzugsweise Andrucke mit Testfeldern auf Höhe der Kameraposition angedruckt, die sogenannte auftragsspezifische "worst case areas" bzw. kritische Mehrschichtbereiche aufweisen. Werden die Messverfahren 421 an solchen kritischen Bereichen durchgeführt, ist bei einer ausreichenden Trocknung bzw. Durchhärtung solcher kritischer Bereiche des Drucksujets davon auszugehen, dass auch einfacher zu trocknende Bereiche mit beispielsweise weniger Schichten oder geringeren Schichtstärken eine ausreichende Polymerisation bzw. Trocknung aufweisen.
  • Werden vorgegebene Sollwerte für die jeweilige Messgröße nicht erfüllt, können von dem Synchronisationsmodul 122 Interpolationsfaktoren oder ein angepasstes Modell erstellt werden, das für die aktuellen Messdaten 115 wenigstens einen optimierten Prozessparameter angibt, der zu einer maximalen Annäherung an den Referenzwert führt. Ein mögliches Synchronisationsverfahren zur Optimierung des wenigstens einen Prozessparameters ist, eine Differenz zwischen den Sollwerten und den gemessenen Istwerten der jeweiligen Messgröße zu minimieren und daraus auf die optimale Einstellung des mindestens einen Prozessparameters zur maximalen Annäherung an den Referenzwert zurückzuschließen. Liegt keine Abweichung zwischen Soll und Istwerten vor, oder liegt der Istwert in einem vorbestimmten Toleranzband um den Referenzwert, ist eine Optimierung oder Anpassung der Analysetechnik 140 nicht notwendig, da das Steuerungsverfahren bereits mit dem aktuellen Referenzwert die Prozessparameter der Trocknung, Migration und/oder Vernetzung berechnen kann.
  • In Abhängigkeit des wenigstens einen optimierten Prozessparameters werden Steuerungsanweisungen 171 bzw. 172 (siehe beispielhaft gezeichnete gestrichelte Pfeile) an einen UV-Strahler 485 bzw. einer Trocknereinheit 487 ausgegeben (470). Die Ausgabe von Steuerungsanweisungen an die Wärmetrocknereinheiten 486 ist ebenfalls möglich, hier jedoch nicht eingezeichnet. Auf diese Weise können Strahlerleistungen und Intensität der Trocknereinheiten für jeden Druckjob individuell angepasst und eingestellt werden, um ein in Bezug auf die Trocknung optimales Druckergebnis zu erzielen.
  • Fig. 5 zeigt ein weiteres beispielhaftes Verfahren 500 zur Steuerung für trocknungs-, migrations- und vernetzungsrelevanten Prozessparameter, das beispielsweise beim Offsetdruckverfahren mit strahlungshärtenden Druckfarben verwendet werden kann. Das Verfahren 500 betrifft das Drucken eines Druckjobs vorzugsweise mit folgenden bekannten Randbedingungen:
    • bekannte Trocknereinheiten (UV-Lampentyp und Anzahl);
    • bekannter Beschichtungsstoff 161; und
    • bekanntes Substrat 160.
  • Bei dem Verfahrensbeispiel 500 ist zwar der Druckmaschinentyp sowie der UV-Lampentyp und die Anzahl der UV-Strahler bekannt, aber es handelt sich bei diesem Beispiel 500 um eine mehrere Jahre (z.B. 10 Jahre) alte Druckmaschine 180 mit unbekanntem Alter der UV-Strahler. Bekannterweise verändern klassische UV-Strahler wie beispielsweise Quecksilber-Dampflampen mit längeren Betriebszeiten ihre Lampenleistung vor allem an den Lampenenden mit der Zeit. Zudem nimmt bei langen Betriebszeiten in der Regel die Leistung von UV-Strahlern aufgrund von Verschmutzung oder Anlaufen der Reflektoren ab. Auf diese Weise besteht bei alten Druckmaschinen bzw. alten UV-Strahlern das Problem, dass die angezeigten, ursprünglichen Leistungsdaten eines UV-Strahlers von der tatsächlich wirksamen UV-Leistung häufig abweichen oder die Leistung an den Lampenenden geringer ist als in der Mitte der Lampe, was zu einer geringeren, nicht ausreichenden Trocknung oder Vernetzung in diesen Randbereichen führen kann. Daher ist das Verfahren 500 ausgelegt, die relevanten Prozessparameter der Trocknung und Vernetzung, wie die tatsächlich benötigte UV-Intensität, durch aktuelle Messungen an einem Kalibrierfeld an die aktuellen Betriebsbedingungen mit Hilfe des Synchronisationsmoduls 122 anzupassen.
  • Das beispielhafte Steuerungsverfahren 500 beginnt mit den Verfahrensschritten 510 bis 515 und umfasst jeweils das Eingeben 510 von Eingabedaten umfassend Betriebsdaten 118 und Auftragsdaten 114.
  • In dem Ausführungsbeispiel 500 sind insbesondere folgende Betriebsdaten 118 bekannt:
    • Druckmaschine180, insbesondere Hersteller und Maschinentyp: KBA Rapida 106-6+L (Koenig und Bauer AG, Radebeul, Deutschland) (siehe Verfahrensschritt 510);
    • Auftragsdaten 114 in Form eines pdf -Files des Druckjobs mit Kalibrierfeld (siehe Eingabeschritt 511);
    • eingesetzter Beschichtungsstoff 161, wobei hier beispielhaft eine Farbserie für UV-Bogenoffset nämlich NewV Pack MGA der hubergroup Deutschland GmbH angegeben ist (siehe Eingabeschritt 512);
    • eingesetztes Substrat 160, wobei als Substrattypbeispiel Invercote G der Firma Iggesund Paperboard, Sweden, 220g/m2, gewählt wurde (siehe Eingabeschritt 513); und
    • folgende Maschinenparameter 168 (siehe Eingabeschritt 514):
      • Anzahl und Typ der Trocknereinheiten: Zwei 200 Watt Hg-UV-Lampen (Koenig und Bauer AG, Radebeul, Deutschland)
      • Volltondichte: 1,5 ± 0,2(C); 1.5 ± 0,2 (M); 1.45 ±0,2 (Y), 1.8 ±0,2 (K) g/m2 Druckgeschwindigkeit (v(Druck)) beispielhaft 13000 Bogen pro Stunde
    • Eingabe Feuchtmittel 162: 3,5% Substifix AF 8319/09 der hubergroup Deutschland GmbH, welches für den alkoholfreien oder alkoholreduzierten Bogenoffsetdruck mit Filmfeuchtwerken einsetzbar ist (siehe Eingabeschritt 515).
  • Die KBA Rapida 106 ist eine 6-Farben-Bogenoffset-Druckmaschine mit integriertem Lackwerk. Vorteilhaft bei diesem Maschinentyp KBA RA 106-6+L sind hohe Druckgeschwindigkeiten mit v(Druck) bis zu 20000 Bogen/h. Eine Vielzahl von Substraten wie Starkkarton, Papier, Folie und vieles mehr kann mit der KBA RA 106 bedruckt werden. Das im Beispiel 500 verwendete Invercote ® G ist ein Karton für den Grafikbereich oder für hochwertige Verpackungen und ist mit Flächengewichten zwischen 180 und 380 g/m2 kommerziell erhältlich. Eine Mehrzahl von Trocknereinheiten (hier 2 Hg-UV-Lampen) sind am Ende des Druckprozesses positioniert und optional können weitere Trocknereinheiten als Zwischentrockner zwischen den Offsetdruckwerken positioniert werden (vgl. Positionen der UV-Trockner 785 bzw. Trocknereinheit 486 bei den Druckmaschinen 781 bzw. 782 der Fig. 7).
  • Im Schritt 511 erfolgt die Eingabe der Auftragsdaten 114, wobei die Auftragsdaten 114 beispielhaft in Form von pdf (Portable Document Format) zur Verfügung gestellt werden und für den Verfahrensschritt Messen 553 ein Kalibrierfeld aufweist. Die Auftragsdaten 114, wie digitale Druckdaten bzw. Bilddaten, sowie die oben genannten Betriebsdaten 118 werden von der zentralen Recheneinheit 120 in dem Verfahrensschritt 418 empfangen.
  • Weiterhin werden von der zentralen Recheneinheit 120 Messdaten 115 empfangen. Um diese Messdaten 115 zu erhalten, werden die Verfahrensschritte 550 bis 554 ausgeführt.
  • Im Schritt 550 erfolgt das Andrucken der Druckform mit einem im pdf hinterlegten Kalibrierfeld und mit den bekannten Randbedingungen wie Farbserie, Substrat und Anzahl bzw. Typ der UV-Lampen. Dieses Andrucken kann auch Synchronisationsandruck genannt werden, da mit Hilfe des Kalibrier- oder Testfeldes eine Synchronisation bzw. Kalibration des durch die Auftragsdaten 114 festgelegten Druckjobs an Realbedingungen erfolgen kann. Nach dem Drucken des reellen Druckjobs erhält man ein Kalibrierfeld und damit eine Probe des bedruckten Substrates mit definiertem Farbübereinanderdruck und definierter Farbebelegung der einzelnen Farben bzw. definierter aufgetragener Farbmenge pro Fläche bei definierter Lampenintensität und definierter UV-Strahlendosis sowie definierter Druckgeschwindigkeit.
  • Im Schritt 551 erfolgt das Ausschneiden des Kalibrierfelds oder eines Teils des Kalibrierfeldes mit einer Fläche von ca. 20 cm2. Alternativ können auch andere Flächen des Kalibrierfeldes zwischen 1 und 50 cm2 gewählt werden, solange mit der Probe eine ausreichende Menge mindestens eines lösbaren Bestandteiles, wie z.B. Photoinitiatoren, aus der Druckfarbe extrahiert, und in dem linearen Messbereich des Spektrometers gemessen werden kann. Dabei können Photoinitiatoren beispielsweise kationische Oniumsalze wie Diphenyliodonium- und Triphenylsulfoniumsalz sein, oder Photoinitiatoren für radikalisch härtende Systeme, oder Kombinationen von beiden.
  • Der nächste Schritt 552, die Extraktion wenigstens eines löslichen Bestandteiles des Kalibrierfeldes auf dem gedruckten Beschichtungsstoff 161, erfolgt in einem Lösemittelbad, vorzugsweise in 10 mL Ethanol, wobei die ausgeschnittene Probe für eine vorgegebene Mindestzeit (z.B. 10 s) in diesem Lösemittelbad verbleibt. Das Lösemittel kann auch andere Alkohole als Ethanol oder Wasser-Alkohol Mischungen aufweisen, bzw. Mischungen von den genannten Substanzen. Andere Lösemitteltypen, -mischungen und -mengen sind ebenfalls möglich, solange das Verhältnis Lösemittel zur Probenfläche vorzugsweise zwischen 0,25 und 20 mL pro cm2 Probe beträgt. Für kationische Photoinitiatoren eignen sich beispielsweise Extrakte , die mehrzähnige Liganden wie EDTA (Ethylendiamintetraacetat) oder EDTE (Ethylendiamintetraessigsäure) enthalten.
  • Nachdem die Probe aus dem Lösemittel entfernt wurde, erhält man ein Lösemittelextrakt. Im Schritt 553 wird die Extinktion des alkoholischen Extraktes oder des Komplexbildner enthaltenden Extraktes mit einem Messsensor 150, nämlich einem UV/VIS Spektrometer wie z.B. Lambda II von Perkin Elmer gemessen. Das Messen 553 erfolgt offline mit einer Auflösung von 1 nm, einer Scanrate von 240 nm/min und einem Spalt von 2nm bei einer Wellenlänge von 310 nm. Auch andere Wellenlängen im Bereich 190 nm und 4000 nm sind geeignet, solange der zu messende lösbare Bestandteil der Probe in dem ausgewählten Wellenlängenbereich Strahlung absorbiert oder emittiert. Für diese Messung kann man beispielsweise eine lösemittelresistente, in diesem Wellenlängenbereich durchlässige 1,0 mL Einmal-Küvette von Rotilabo als Messzelle verwenden. Auf diese Weise können Messwerte 115 der spektroskopischen Charakteristika der jeweils gelösten Bestandteile in Abhängigkeit von den vorliegenden Trocknungsbedingungen gewonnen werden.
  • Im Schritt 554 werden die Messdaten 115 bzw. der Messwert des Kalibrierfeldes in die Eingabeeinheit eingegeben. Da es sich hier um ein Offline-Messverfahren handelt, kann diese Eingabe manuell durch eine Bedienperson mittels einer geeigneten Bedieneinheit erfolgen.
  • Gemäß dem Ausführungsbeispiel 500 werden in einer Datenbank bzw. in der Speichereinheit 121 der zentralen Recheneinheit 120 prädiktive Analysetechniken 140 und insbesondere empirische Modelle 147 gespeichert. In Abhängigkeit von den eingegebenen Betriebsdaten 118 wird im Schritt 520 ein empirisches Modell 147 für den Druckmaschinentyp KBA RA 106, für den bekannten Beschichtungsstoff 161, nämlich die migrations- und geruchsarme Farbserie (NewVPack MGA) und für das bekannte Substrat 160 ausgewählt. Auf Basis des ausgewählten empirischen Modells 147 wird wenigstens ein Referenzwert bestimmt (siehe Referenzzeichen 420). Es können auch eine Mehrzahl von Referenzwerten für verschiedene Bereiche des bedruckten Substrates oder Drucksujets berechnet werden. Das empirische Modell 147 ist vorzugsweise 2. Ordnung und weist insbesondere folgende fixe Parameter auf:
    Druckmaschine und deren Konfiguration, Substrat, Farbserie (Hersteller und Typ), Feuchtmittel (Hersteller und Type), Volltondichte der einzelnen Druckfarben sowie Druckgeschwindigkeit und Lampenparameter, Probenfläche, Extraktionsmittel und - zeit und Parameter des verwendeten Spektrometers.
  • Im Schritt 521 werden mit Hilfe der Messdaten 115 Sollwerte mit gemessenen Istwerten verglichen und daraufhin im Schritt 522 eine mögliche Abweichung berechnet. Ergibt sich im Schritt 522 eine Abweichung Δ, wird das empirische Modell 147 im Verfahrensschritt 523 angepasst. Dies kann erfolgen, indem ansonsten fixe Parameter des empirischen Modells 147 mit Hilfe von Anpassungsfaktoren oder Interpolationsfaktoren mit Hilfe des Synchronisationsmodules 122 angepasst werden. Das neue bzw. angepasste empirische Modell 147' wird in der Speichereinheit 121 gespeichert und für die weiteren Berechnungen verwendet.
  • Wird keine Abweichung Δ im Schritt 522 berechnet, d.h. bei Δ=0, bzw. befindet sich das ermittelte Δ innerhalb des vorbestimmten Toleranzbandes, kann der Verfahrensschritt 523 übersprungen werden (illustriert mit Hilfe des punktgestrichelten Pfeiles zwischen den Verfahrensschritten 522 und 524) und die Analyse 124 des pdf-Files mit dem ursprünglich in Schritt 520 ausgewählten Modell 147 im Schritt 524 durchgeführt werden.
  • Im Verfahrensschritt 524 werden auf Basis der Auftragsdaten 114 und anhand des angepassten bzw. ausgewählten empirischen Modells 147' bzw. 147 die "Worst case Areas" berechnet. Die "worst case areas" sind kritische Farbflächen des jeweiligen Drucksujets bestehend z.B. aus den trocknungskritischsten Mehr- oder Einzelschichtbereichen, die die höchste Anforderung an die Trocknungseinstellungen stellen.
  • Im Schritt 425 wird wenigstens ein trocknungs- oder vernetzungsrelvanter Prozessparameter 181 berechnet, wobei mit dem angepassten Modell 147' eine maximale Annäherung an den Referenzwert erreicht werden soll. Beispielsweise wird in Schritt 425 die benötigte UV-Lampenintensität für eine ausreichenden Trocknung bzw. Durchhärtung berechnet. Je nach Druckauftrag und damit vorgegebenen kritischen Bereichen (Worst case areas) kann die Lampenintensität weniger als 100% betragen wie beispielsweise 75%. Wird bei der Berechnung eine Lampenintensität von über 100% erhalten, muss ein weiterer Prozessparameter angepasst werden, beispielsweise durch Erhöhung der Anzahl der verwendeten UV-Lampen oder durch Reduktion der Druckgeschwindigkeit.
  • Über die Ausgabeeinheit 170 werden im Verfahrensschritt 470 die Steuerungsanweisungen 171 betreffend wenigstens einen Prozessparameter 181, wie z.B. die für eine ausreichende Trocknung erforderliche UV-Lampenintensität, an die Druckmaschine 180 ausgegeben und optional einer Bedienperson über eine Anzeige angezeigt. Wenn keine automatische Steuerung erfolgt, kann über eine Bedieneinheit die angezeigte UV-Lampenintensität für eine ausreichende Trocknung als Steuerungsanweisung an die Druckmaschine freigegeben werden. Auf diese Weise können beispielsweise Prozessparameter der Trocknereinheiten wie UV-Strahler (siehe 785 in Fig. 7) optimal gesteuert werden.
  • Schließlich wird im Schritt 480 der Druckjob in der Druckmaschine 180 auf Basis des wenigstens einen Referenzwertes und den berechneten Prozessparametern 181 gedruckt.
  • Fig. 6 zeigt schematisch ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens 600, das ebenfalls für Offsetdruckmaschinen des Typs KBA Rapida 106+6+L geeignet ist. Das Verfahren 600 ist insbesondere bei der Eingabe von Eingabedaten sowie den Messmethoden im Wesentlichen mit dem Verfahren 500 vergleichbar. Im Unterschied zu dem Beispiel des Verfahrens 500 in Fig. 5 gibt es jedoch für die prädiktive Analysetechnik 140 eine weitere unbekannte Randbedingung, nämlich das Substrat 160 ist unbekannt. Um trotz der weiteren unbekannten Randbedingung eine genaue Vorhersage bzw. Prädiktion treffen zu können, werden in diesem Beispiel 600 statt nur einem Kalibrierfeld zwei Kalibrierfelder angedruckt und jedes Testfeld analog wie in dem Beispiel 500 gemessen.
  • In dem Ausführungsbeispiel 600 werden im Wesentlichen die gleichen Betriebsdaten 118 wie im Beispiel 500 eingegeben, wobei sich die Auftragsdaten 114 in der Anzahl der Kalibrierfelder sowie des eingegebenen Substrats unterscheiden.
    • Druckmaschine 180, insbesondere Hersteller und Maschinentyp: KBA Rapida 106-6+L (Koenig und Bauer AG, Radebeul, Deutschland) (siehe Verfahrensschritt 610);
    • Auftragsdaten 114 in Form eines pdf -Files des Druckjobs mit zwei Kalibrierfeldern (siehe Eingabeschritt 611);
    • eingesetzter Beschichtungsstoff 161, wobei hier beispielhaft eine Farbserie für UV-Bogenoffset nämlich NewV Pack MGA der hubergroup Deutschland GmbH angegeben ist (siehe Eingabeschritt 612);
    • eingesetztes Substrat 160, wobei als Substrattypbeispiel NiklaSelect der Brigl & Bergmeister GmbH, Österreich, 80g/m2, gewählt wurde (siehe Eingabeschritt 613); und
    • folgende Maschinenparameter 168 (siehe Eingabeschritt 614):
      • Anzahl und Typ der Trocknereinheiten: Zwei 200 Watt Hg-UV-Lampen (Koenig und Bauer AG, Radebeul, Deutschland)
      • Volltondichte: 1,5 ± 0,2(C); 1.5 ± 0,2 (M); 1.45 ±0,2 (Y), 1.8 ±0,2 (K) g/m2 Druckgeschwindigkeit (v(Druck)) beispielhaft 13000 Bogen pro Stunde
    • Eingabe Feuchtmittel: 3,5% Substifix AF 8319/09 (hubergroup Deutschland GmbH, siehe Eingabeschritt 615).
  • Auf eine Wiederholung der Beschreibung der Messverfahrensschritte 550 bis 554 wird verzichtet und auf die Ausführungen in Beispiel 500 verwiesen. Im Unterschied zu Beispiel 500 werden anstelle nur eines Kalibrierfeldes im Beispiel 600 jeweils 2 Kalibrierfelder angedruckt, ausgeschnitten und nach Extraktion in einem Lösemittel im Schritt 553 gemessen. Das Messverfahren erfolgt mit einem Offline-Sensor 151, da out of line bzw. außerhalb der Produktionslinie gemessen wird.
  • Die durch das Offline-Messverfahren mittels eines Spektrometers diskontinuierlich ermittelten Messdaten 115 werden von der zentralen Recheneinheit 120 zur weiteren Verarbeitung empfangen. In der zentralen Recheneinheit 120 können die Eingabedaten sowie Messdaten in der Speichereinheit 121 gespeichert werden oder direkt in einer gewählten prädiktiven Analysetechnik 140 verwendet werden.
  • Im Verfahrensschritt 620 werden empirische Modelle 147 für den bekannten Druckmaschinentyp und die bekannte Farbserie NewV Pack MGA aus der Speichereinheit als prädiktive Analysetechniken gewählt. Da es für die eingesetzte Substratserie noch kein empirisches Modell 147 gibt, werden wenigstens 2 empirische Modelle 147 aus der Datenbank mit Substraten gewählt, die dem Substrat NilklaSelect am nächsten kommen bzw. damit vergleichbar sind. Daraufhin werden mit den empirischen Modellen 147 Sollwerte für die jeweilige Messgröße berechnet und es erfolgt ein Abgleich der Soll -Werte aus dem empirischen Modellen 147 mit den Ist- Werten aus den Messergebnissen 115. Daraufhin wird analysiert, bei welchen empirischen Modell 147 die Differenz zwischen den Sollwerten und den gemessenen Istwerten 115 minimiert werden kann, um im Schritt 621 das empirische Modell 147 mit dem besten Fit auszuwählen. Mit Hilfe der Schritte 620, 521 und 621 wird wenigstens ein Referenzwert für die Trocknungs- und Vernetzungsqualität bestimmt (siehe Klammer 420).
  • Nach der Auswahl des empirischen Modelles wird wie im Beispiel 500 im Schritt 522 eine mögliche Abweichung zum wenigstens einem Referenzwert berechnet. Ergibt sich im Schritt 522 eine Abweichung Δ, werden Konstanten und/oder statische Parameter und/oder Faktoren des empirischen Modells 147, wie z.B. Farb-/Wasserbalance, Farbschichtstärke, Substratqualität (Typ gleich, Papier aber eine andere Charakteristik), mit Hilfe von Anpassungsfaktoren oder Interpolationsfaktoren anhand der Messdaten 115 optimiert und dadurch das empirische Modell 147 im Verfahrensschritt 523 angepasst. Das neue bzw. angepasste empirische Modell 147' wird in der Speichereinheit 121 gespeichert und für die weiteren Berechnungen insbesondere die Auftragsanalyse 124 im Schritt 524 verwendet.
  • Wird keine Abweichung Δ im Schritt 522 berechnet, d.h. bei Δ=0, bzw. befindet sich das ermittelte Δ innerhalb des vorbestimmten Toleranzbandes, kann der Verfahrensschritt 523 übersprungen werden (illustriert mit Hilfe von gestricheltem Kasten und Pfeil zwischen den Verfahrensschritten 522 und 524), und die Auftragsanalyse 124 des pdf-Files mit Ausnahme der 2 Kalibrierfelder wird mit dem ursprünglich in Schritt 621 ausgewählten Modell 147 im Schritt 524 durchgeführt.
  • Auf Basis der in Schritt 524 mit dem optimalen empirischen Modell 147' berechneten "Worst Case Areas" werden im Schritt 425 die Prozessparameter 181 berechnet. Auf diese Weise können die Prozessparameter 181 bestmöglich eingestellt werden.
  • Daraufhin folgt im Steuerungsverfahren Schritt 470, der die Ausgabe von Steuerungsanweisungen bezüglich Prozessparameter 181 betrifft. Auf diese Weise kann die erforderliche Intensität von UV-Lampen (siehe 485 in Fig. 7) oder alternativ bzw. zusätzlich eine Wärmetrocknereinheit (siehe 486 in Fig. 7), oder auch die geeignete Druckgeschwindigkeit gesteuert werden. Auf Basis der ausgegebenen Prozessparameter 181 wird schließlich der Druckjob im Schritt 480 gedruckt.
  • Fig. 7 zeigt schematisch ein Ausführungsbeispiel eines Steuerungssystems 700 für eine Mehrzahl von Druckmaschinen 180, 781 und 782. Die Druckmaschine 180 sowie die Offsetdruckmaschinen 781 und 782 sind über die zentrale Recheneinheit 120 und geeignete Schnittstellen 111 mit einem Netzwerk 788 verbunden. Jede Druckmaschine kann in Abhängigkeit von der Anzahl der bekannten Randbedingungen analog zu den in Fig. 5 oder Fig. 6 gezeigten Steuerungsverfahren in Verbindung mit der Speichereinheit 121 und/oder dem Synchronisationsmodul 122 gesteuert werden.
  • Die Offsetdruckmaschine 781 weist beispielhaft 4 Offsetdruckwerke 701 - 704 und ein nachgeschaltetes Lackwerk 705 auf. Alternativ können auch 6 Druckwerke wie bei der Bogenoffsetmaschine des Typs Rapida 106 (KBA RA 106-6+L, Koenig und Bauer Radebeul, Deutschland) bereitgestellt werden, oder auch Druckmaschinen mit mehr als 6 Druckwerken, zusätzlichen Lackwerken oder vorgeschalteten Druckwerken für die Applikation von Primern. Als Substrat 160 wird z.B. Papier oder Karton im Bogenformat 760 verwendet. Eine Vielzahl von anderen Substraten 160 wie Kunststoff- oder Metallfolie kann verwendet werden, solange das Substrat 160 in dem geeigneten Bogenformat zur Verfügung steht. Da die Druckmaschine 781 für UV-Bogenoffset mit UV-Lack als Beschichtungsstoff ausgelegt ist, weist die Druckmaschine 781 eine Mehrzahl an UV-Trocknereinheiten 485 auf, die an verschiedenen Stellen angeordnet und jeweils über nicht gezeigte Leitungen mit der Steuerung der zentralen Recheneinheit 120 verbunden sind. Einerseits sind Zwischentrockner zwischen den Druckwerken (701 und 702 bzw. 702 und 703) angeordnet und andererseits findet sich eine Mehrzahl von UV-Trocknern 485 hinter dem letzten Lackwerk und vor dem Ausleger, bevor das bedruckte Produkt 163 auf dem Bogenstapel abgelegt wird.
  • Die Druckmaschine 782 stellt ein Beispiel für konventionellen Bogenoffset mit UV-Lack dar, wobei vor dem Lackwerk eine Wärmetrocknereinheit 486 angeordnet ist und nach dem Lackwerk und vor dem Stapel von bedruckten Bögen 763 drei UV-Strahler 485 positioniert sind. An allen gezeigten Druckmaschinen können weitere nicht gezeigte Komponenten wie Signalleitungen oder Messsensoren 150 z.B. zur Messung der Temperatur oder Feuchtigkeit (nicht in Fig. 7 dargestellt) angebracht sein. Die dargestellten Beispiele sind nicht limitierend, da in Abhängigkeit von den Druckaufträgen und den jeweiligen Druckwerken eine Vielfalt von Farben bzw. Primern und/oder Lacken sowie zugehörige Trocknereinheiten 487 individuell eingesetzt werden können.
  • Die zentrale Recheneinheit 120 dient als Prozessoptimierungstool für jede einzelne Druckmaschine und kann als Server oder in Form einer Mehrzahl von zentralen Rechnereinheiten 120 ausgebildet sein. Andere Rechensysteme wie ein Personal Computer (nicht dargestellt) oder Ähnliches kann drahtlos oder drahtgebunden über das Netzwerk 788 mit der zentralen Recheneinheit 120 in Verbindung stehen. Ein besonderer Vorteil des Steuerungssystems und -verfahrens ist, dass mittels des selbstlernenden Synchronisationsmoduls Parameter der prädiktiven Analysetechnik, die üblicherweise als statische oder fixe Parameter eingegeben werden, kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen durch aktuelle Messdaten angepasst und optimiert werden und dadurch die Prozessparameter, die für die Trocknung und Vernetzung relevant sind, entsprechend den aktuellen Gegebenheiten angepasst werden können.
    • Referenzliste
    • 100
    Steuerungssystem
    110
    Eingabeeinheit
    111
    Schnittstelle
    114
    Auftragsdaten
    115
    Messdaten von Offline Sensoren/Methoden 151 oder Inline Sensoren 152
    118
    Betriebsdaten
    120
    Zentrale Recheneinheit
    121
    Speichereinheit
    122
    Synchronisationsmodul
    124
    Rohdatenanalyse/Auftragsanalyse
    125
    Bedieneinheit
    128
    cloudbasierte Speichereinheit
    140
    prädiktive Analysetechnik
    141
    theoretische und/oder experimentelle Systemanalyse
    142
    statistisches Modell
    143
    stochastisches Modell 143
    144
    mathematische Methode
    145
    KI-Modul (künstliche Intelligenz-Modul)
    146
    Big Data Analyse / Deep Data Analyse
    147
    experimentelle Systemanalyse/ empirisches Modell
    148
    theoretische Systemanalyse/Modell
    150
    Sensoren
    151
    Offline Sensoren oder Messmethoden
    152
    Inline Sensoren
    160
    Substrat
    161
    Beschichtungsstoffe z.B. Farbserie
    162
    Feuchtmittel
    163
    bedrucktes Produkt
    164
    Probe
    165
    Umgebungsparameter
    168
    Maschinenparameter (Istwert)
    168'
    Maschinenparameter (Sollwert)
    169
    Aktorendaten
    170
    Ausgabeeinheit
    171, 172
    Steuerungsanweisungen
    180
    Druckmaschine
    181
    Prozessparameter
    400
    Ausführungsbeispiel für ein Verfahren
    418
    Empfangen der Eingabedaten
    419
    Speichern der Eingabedaten und von Information
    420
    mittels der zentralen Recheneinheit 120 Bestimmen wenigstens eines Referenzwertes mittels einer prädiktiven Analysetechnik 140
    421
    kontinuierliches oder diskontinuierliches Messen; Messverfahren
    422
    Lernen bzw. Optimierung der Prozessparameter durch das Synchronisationsmodul
    425
    Berechnung der Prozessparameter
    450
    Kamerasensor
    452
    Kratznadel
    461
    Kammerrakel-Druckwerk
    462
    Aufrollzylinder
    463
    Abrollzylinder
    464
    Kammerrakel-Druckwerk
    465
    Gegendruckzylinder
    466
    Rasterwalze
    467
    Formzylinder
    468
    Umlenkwalze
    469
    Bewegungsrichtung des Substrates 160 (hier: Bedruckstoffbahn)
    470
    Ausgabe von Steuerungsanweisungen 171
    480
    Drucken des Druckjobs auf Druckmaschine 180
    481
    Flexodruckmaschine mit Rollenrotationsdruck
    485
    Strahlungstrocknereinheit
    486
    Wärmetrocknereinheit/ Thermoluftstromtrocknereinheit
    487
    Trocknereinheit
    500
    weiteres Ausführungsbeispiel des Steuerungsverfahrens
    510
    Eingabe Betriebsdaten Druckmaschine, wobei Parameter teilweise unbekannt sind
    511
    Eingabe Auftragsdaten 114 mit Kalibrierfeld
    512
    Eingabe der Betriebsdaten 118 bezüglich Farbserie 161
    513
    Eingabe bekanntes Substrat
    514
    Eingabe Maschinenparameter 168, insbesondere Anzahl und Typ UV-Trocknereinheit, Volltondichte und Druckgeschwindigkeit
    515
    Eingabe Feuchtmittel
    520
    Auswahl des empirischen Modells für Druckmaschine, bekannte Farbserie und bekanntes Substrat
    521
    Vergleich/Abgleich Soll/Istwerte aus empirischem/-n Modell/-en und Messdaten 115
    522
    Berechnung der Abweichung
    523
    Anpassung des empirischen Modells 147 u. Speichern als neues Modell 147'
    524
    Analyse der Auftragsdaten d.h. des pdfs mit Ausnahme der Kalibrierfelder und Berechnung des worst case areas anhand empirischem Modell 147'
    550
    Andrucken der Druckform mit wenigstens einem Kalibrierfeld
    551
    Ausschneiden des wenigstens einen Kalibrierfeldes z.B. à 20 cm2
    552
    Extraktion des Testfeldes z.B. mit 10 mL Ethanol
    553
    Messen der Extinktion des alkoholischen Extrakts mit UV/VIS Spektrometer
    554
    Eingabe der Messdaten 115 des wenigstens einen Kalibrierfeldes
    600
    Weiteres Ausführungsbeispiel des Steuerungsverfahrens
    610
    Eingabe Betriebsdaten Druckmaschine, wobei Parameter teilweise unbekannt sind
    611
    Eingabe Auftragsdaten 114 mit Kalibrierfeld
    612
    Eingabe der Betriebsdaten 118 bezüglich Farbserie 161
    613
    Eingabe verwendetes Substrat
    614
    Eingabe Maschinenparameter 168 insbesondere Anzahl und Typ UV-Trocknereinheit, Volltondichte und Druckgeschwindigkeit
    615
    Eingabe Feuchtmittel
    620
    Auswahl der empirischen Modelle für bekannte Farbserie aus Speichereinheit, wobei Teile der Druckmaschine und Substrat unbekannt sind
    621
    Auswahl des empirischen Modells
    700
    Steuerungssystem
    701 -704
    Offsetdruckwerke
    705
    Lackdruckwerk
    760
    Substrat/Bedruckstoff in Bogenformat
    763
    bedruckte Bögen
    781
    erste Offset-Druckmaschine
    782
    weitere Offset-Druckmaschine
    788
    Netzwerk

Claims (16)

  1. Ein Steuerungssystem (100) für Druckmaschinen zum Einstellen und Überwachen von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Prozessparametern für pigmentierte und unpigmentierte Druckfarben, Lacke, Primer und/oder Laminationskleber umfassend:
    eine Eingabeeinheit (110) zur Annahme von Eingabedaten umfassend Betriebsdaten (118) und Auftragsdaten (114) einer Druckmaschine (180);
    eine zentrale Recheneinheit (120) zum Empfangen der Eingabedaten, und eine Speichereinheit (121) zur Speicherung der Eingabedaten und von Information über wenigstens ein gedrucktes Produkt (163, 763);
    wobei die zentrale Recheneinheit (120) ausgebildet ist, basierend auf den in der Speichereinheit (121) gespeicherten Eingabedaten und/oder der gespeicherten Information unter Verwendung von wenigstens einer prädiktiven Analysetechnik (140) wenigstens einen Referenzwert für die Trocknungs- oder Vernetzungsqualität zu bestimmen;
    wobei die Eingabeeinheit (110) zur Annahme von Messdaten (115) ausgebildet ist;
    wobei die zentrale Recheneinheit (120) ferner ein selbstlernendes Synchronisationsmodul (122) aufweist, das ausgebildet ist, den bestimmten Referenzwert kontinuierlich oder in regelmäßigen Abständen mit aktuellen Messdaten (115) oder einer anhand der Messdaten (115) ermittelten Vergleichsgröße zu vergleichen; und
    wobei in Abhängigkeit von einer Abweichung zum wenigstens einen Referenzwert wenigstens ein trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanter Prozessparameter (181) mittels des Synchronisationsmoduls (122) berechenbar ist und der wenigstens eine Prozessparameter (181) an wenigstens eine Druckmaschine (180) und/oder an eine Bedieneinheit (125) der Druckmaschine ausgebbar ist.
  2. Steuerungssystem nach Anspruch 1, wobei die prädiktive Analysetechnik (140) eine oder mehrere der folgenden Analysetechniken umfassen:
    theoretische und/oder experimentelle Systemanalyse (141), Messanalysen mittels von Sensoren (150) erfassten Messdaten, wenigstens ein empirisches Modell (147), wenigstens ein statistisches Modell (142), wenigstens ein stochastisches Modell (143), wenigstens eine mathematische Methode (144), wenigstens eine Analyse aufgrund von maschinellem Lernen, wenigstens ein KI-Modul (künstliche Intelligenz-Modul, 145), Big Data Analyse oder Deep Data Analyse (146), und Kombinationen davon.
  3. Steuerungssystem nach Anspruch 1 oder 2, wobei die trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Prozessparameter (181) eine Druckgeschwindigkeit und/oder Art, und/oder Anzahl, und/oder eine Position, und/oder eine Leistung und/oder Geometrie einer Strahlungstrocknereinheit (485) oder einer Thermoluftstromtocknereinheit (486) umfassen.
  4. Steuerungssystem nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei das Steuerungssystem (100) wenigstens einen Sensor (150) zur Erfassung von Messdaten (115) umfasst, wobei der wenigstens eine Sensor (150) ausgewählt ist aus einer Gruppe umfassend:
    ein Inline-Sensor (152), ein Offline-Sensor (151) und ein virtueller Sensor und Kombinationen davon,
    wobei der Offlinesensor (151) vorzugsweise ausgewählt ist aus einer Gruppe umfassend:
    ein Atomabsorptionsspektrometer (AAS), ICP-OES (Optische Emissionsspektrometer mit induktiv gekoppeltem Plasma), ICP-MS (Massenspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) und UV-VIS Spektrometer; und
    wobei der ausgewählte Offlinesensor (151) ausgebildet ist, Metallionen aus kationischen Photoinitiatoren wie Oniumsalzen aus strahlungshärtenden Beschichtungsstoffen oder aus oxidativen Trocknern aus oxidativ trocknenden Beschichtungsstoffen zu erfassen.
  5. Steuerungssystem nach einem der Ansprüche 1 bis 4, ferner umfassend eine Mehrzahl von Druckmaschinen (180, 781, 782, 481), wobei die zentrale Recheneinheit (120) mittels einem Netzwerk (788) mit den Druckmaschinen verbindbar ist.
  6. Steuerungssystem nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei das Synchronisationsmodul (122) konfiguriert ist, Anpassungsfaktoren oder Interpolationsfaktoren für variable Parameter in Abhängigkeit von den Auftragsdaten (114) oder sich ändernden Betriebsdaten (118) zu bestimmen.
  7. Steuerungssystem nach einem der Ansprüche 1 bis 6, wobei das Synchronisationsmodul (122) ferner konfiguriert ist, basierend auf den Auftragsdaten (114) eine Auftragsanalyse (124) durchzuführen, um eine Auftragsreihenfolge pro Druckmaschine und/oder die Prozessparameter in Abhängigkeit von den Prozessschritten zu optimieren,
    wobei vorzugsweise die Eingabedaten über die Eingabeeinheit (110) automatisiert erfassbar und/oder über die Bedieneinheit (125) manuell erfassbar und speicherbar sind.
  8. Steuerungssystem nach einem der Ansprüche 1 bis 7,
    wobei die Betriebsdaten (118) ausgewählt sind aus einer Gruppe umfassend:
    Druckverfahren,
    Maschinentyp,
    Maschinenparameter (168),
    Umgebungsparameter (165),
    Substrat (160), Substratserien,
    Beschichtungsstoffe (161), Farbserie, Farbtyp, Additive, Primer, Lacke, Laminationskleber;
    Schichtaufbau, die zu übertragenen Mengen an Farbe, Lack, Primer oder Laminationskleber,
    Feuchtmittel (162), Feuchtmitteltyp, Feuchmitteldosierung, Brauchwasserwerte und
    Kombinationen davon; und
    wobei ein oder mehrere Maschinenparameter (168) vorzugsweise ausgewählt sind aus der Gruppe umfassend:
    Druckgeschwindigkeit, Druckzylinderparameter, Druckformparameter Leistung und Geometrie der wenigstens einen Trocknereinheit (487, 485, 486), Farbmengen,
    Walzentypen- und -einstellungen und Gummituch bei Offsetdruck,
    Düsentyp oder Druckkopf bei Inkjet-Druck; und
    bei Tief- und Flexodruck: Rakeltyp, Klischeeaufbau, Schöpfvolumina, Raster- oder Aniloxwalzentyp.
  9. Steuerungssystem nach Anspruch 8, wobei die Auftragsdaten (114) ausgewählt sind aus einer Gruppe umfassend:
    Druckdaten basierend auf einer Analyse (124) der digitalen Druckdaten,
    bevorzugt unter Verwendung einer Seitenbeschreibungssprache umfassend eine pdf-Analyse oder auftragsbezogene Daten, wobei auf wenigstens einem Teil des Druckbereiches oder auf die gesamte Applikationsfläche bezogen die jeweilige Flächendeckung an Beschichtungsstoff (161), Druckfarbe, Laminationskleber,
    Primer und/ oder Lack, mittels der Auftragsdaten (114) oder der auftragsbezogenen Daten berechenbar ist.
  10. Steuerungssystem (100) nach Anspruch 9, wobei auftragsbezogene Daten (114) ferner Weiterverarbeitungsdaten umfassen, die ausgewählt sind aus einer Gruppe umfassend:
    Stanzen, Rillen, Schneiden, Falzen, Heften, Laminieren, Kleben, Heißfolienprägen, Kaltfolienprägen, Prägen, Heißsiegeln und Stapeln und Kombinationen davon.
  11. Verfahren (400, 500, 500) zur Steuerung von trocknungs-, migrations- und/oder vernetzungsrelevanten Prozessparametern von Druckmaschinen (180) umfassend die folgenden Verfahrensschritte:
    Empfangen (418) von Eingabedaten mittels einer Eingabeeinheit (110), wobei die Eingabedaten Betriebsdaten (118) und Auftragsdaten (114) einer Druckmaschine (180) umfassen;
    Speichern (419) der Eingabedaten und von Information über wenigstens ein gedrucktes Produkt mittels einer Speichereinheit (121, 128), und
    mittels einer zentralen Recheneinheit (120) Bestimmen (420) wenigstens eines Referenzwertes für die Trocknungs- und/oder Vernetzungsqualität basierend auf einzelnen oder mehreren Eingabedaten und/oder der gespeicherten Informationen unter Verwendung von wenigstens einer prädiktiven Analysetechnik (140),
    ferner kontinuierliches oder diskontinuierliches Vergleichen (521) des wenigstens einen Referenzwertes mit aktuellen Messdaten (115) oder mit einer zumindest teilweise auf den aktuellen Messdaten (115) basierenden Vergleichsgröße, wobei ein Synchronisationsmodul (122) der zentralen Recheneinheit (120) auf Basis des Vergleichens (521) kontinuierlich oder diskontinuierlich lernt (422), wie die Trocknungs- und/oder Vernetzungsqualität tatsächlich ist; und
    ferner Berechnen (522) einer Abweichung von dem wenigstens einen Referenzwert und bei einer Abweichung Berechnung (425) wenigstens eines trocknungs- und/oder vernetzungsrelevante Prozessparameters (181); und
    wobei der wenigstens eine berechnete trocknungs- und/oder vernetzungsrelevanten Prozessparameter (181) direkt oder nach Freigabe durch eine Bedienperson der Druckmaschine (180) über eine Bedieneinheit (125) an wenigstens eine Druckmaschine (180) zur Steuerung ausgegeben (470) wird.
  12. Verfahren nach Anspruch 11, wobei die aktuellen Messdaten mittels Messverfahren (421) von wenigstens einem der folgenden Sensoren (150) bereitgestellt werden:
    ein Offlinesensor (151), ein Inlinesensor (152), virtueller Sensor und Kombinationen davon,
    wobei das Messverfahren mittels Offlinesensor (151) vorzugsweise ausgewählt ist aus der Gruppe umfassend Atomabsorptionsspektrometrie (AAS), ICP-OES (Optische Emissionsspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma), ICP-MS (Massenspektrometrie mit induktiv gekoppeltem Plasma) und UV-VIS Spektrometrie, um Metallionen aus kationischen Photoinitiatoren wie Oniumsalsze aus strahlungshärtenden Beschichtungsstoffen oder Metallionen aus oxidativen Trocknern aus oxidativ trocknenden Beschichtungsstoffen zu erfassen.
  13. Verfahren nach Anspruch 11 oder 12, wobei das Synchronisationsmodul (122), ausgelegt ist, Anpassungsfaktoren oder Interpolationsfaktoren für variable Parameter in Abhängigkeit von den Auftragsdaten (114) oder sich ändernden Betriebsdaten (118) zu bestimmen, um die variablen Parameter automatisch anzupassen.
  14. Verfahren nach einem der Ansprüche 11 bis 13, wobei das Synchronisationsmodul (122) basierend auf den Auftragsdaten (114) eine Auftragsanalyse (124) durchführt, um eine Auftragsreihenfolge pro Druckmaschine (180) und/oder die Prozessparameter (181) in Abhängigkeit von den Prozessschritten zu optimieren.
  15. Ein computerlesbares Medium, auf dem Anweisungen zum Steuern wenigstens einer Druckmaschine (180) gespeichert sind, um das Verfahren zum Steuern von trocknungs-, migrations- oder vernetzungsrelevanten Prozessparametern gemäß einem der Ansprüche 11 bis 14 durchzuführen.
  16. Computerprogramm umfassend Anweisungen, die bei der Ausführung des Programmes durch einen Computer veranlassen, die Verfahrensschritte gemäß einem der Ansprüche 11 bis 14 durchzuführen.
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