EP4045986A1 - Verfahren für eine modellbasierte bestimmung von modellparametern - Google Patents

Verfahren für eine modellbasierte bestimmung von modellparametern

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EP4045986A1
EP4045986A1 EP20789070.8A EP20789070A EP4045986A1 EP 4045986 A1 EP4045986 A1 EP 4045986A1 EP 20789070 A EP20789070 A EP 20789070A EP 4045986 A1 EP4045986 A1 EP 4045986A1
Authority
EP
European Patent Office
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parameters
model
production
parameter
production model
Prior art date
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Pending
Application number
EP20789070.8A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Martin Backmann
Markus Bussmann
Melanie Schuh
Lennart Ederleh
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.)
Windmoeller and Hoelscher KG
Original Assignee
Windmoeller and Hoelscher KG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Windmoeller and Hoelscher KG filed Critical Windmoeller and Hoelscher KG
Publication of EP4045986A1 publication Critical patent/EP4045986A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/41885—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by modeling, simulation of the manufacturing system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B13/00—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion
    • G05B13/02—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric
    • G05B13/04—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators
    • G05B13/042—Adaptive control systems, i.e. systems automatically adjusting themselves to have a performance which is optimum according to some preassigned criterion electric involving the use of models or simulators in which a parameter or coefficient is automatically adjusted to optimise the performance
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Definitions

  • the present invention relates to a method for a model-based determination of model parameters of a production model of a
  • Film extrusion line a process for creating a production model of a film extrusion line
  • Computer program product for carrying out a method for a model-based determination and a computer program product for carrying out a method for creating a production model.
  • film extrusion systems can be evaluated on the basis of input parameters and output parameters with regard to a production situation and / or with regard to a film product situation. This applies in particular to the setting, that is to say the control and / or regulation of the film extrusion system.
  • Input parameters necessary to set the film extrusion system so that it creates a defined film product situation.
  • Such input parameters can be, for example, parameters of the raw materials, parameters of the recipe, but also parameters of the film extrusion system itself.
  • the evaluation of the quality of the film product also depends on a large number of parameters.
  • the usage parameter i.e. the actual fulfillment of a function of the film, but also measurable film parameters such as tear resistance or stretchability can be used here as output parameters.
  • the object of the present invention to at least partially remedy the disadvantages described above.
  • a method is used for a model-based determination of model parameters of a production model of a film extrusion plant. Such a procedure has the following steps:
  • a method according to the invention now serves to determine model parameters on the basis of a production model of a film extrusion plant.
  • a production model can be an algorithmic model, for example.
  • more complex models as will be explained later, can also be used using so-called neural networks, i.e. using so-called artificial intelligence.
  • the production model is able to produce a correlation between at least two model parameters of the film extrusion system. It is irrelevant for the first step whether the two model parameters are both input parameters, both output parameters or both, that is to say input parameters and output parameters, when carrying out a method according to the invention.
  • the method can be used in to base a control situation on a film extrusion plant on this relationship of the further control, in particular a control intervention. This can be done as follows.
  • a first step at least two model parameters are recorded.
  • three or more model parameters can also be recorded in this step, which only complicates the subsequent task to a small extent, since the correlation and thus the complexity of the relationships is stored in the production model.
  • two input parameters are selected as model parameters
  • a raw material parameter and a system parameter can be selected as input parameters.
  • the stability of production in the form of the system parameter can now be determined in advance as a function of at least one or more raw material parameters, since the establishment of a parameter relationship between these two recorded model parameters now makes it possible to determine at least one further model parameter.
  • the entire complexity of a film extrusion system can now be mapped in a production model of this film extrusion system.
  • this is the correlation between at least two model parameters.
  • the production model is preferably able to set a large number of different model parameters for the film extrusion plant in a parameter relationship with one another. This allows specific and, above all, easily accessible measurement data, for example variables such as pressure or temperature as well as flow velocities, to be able to draw conclusions about parameters that are less easily measurable or previously only estimable. How and in what way such a production model can be created will be explained in more detail later.
  • model parameters in the form of input parameters are at least one of the following:
  • Raw material parameters can be, for example, the density, the grain size or the like of the granular raw material.
  • Economic parameters can be model parameters in the form of the price of the raw material, the corresponding stock situation, i.e. whether there is a large or small amount of this raw material, or the like.
  • a recipe parameter is to be understood as meaning, for example, the weight proportions or the volume proportions of the individual raw materials within the recipe.
  • specific parameters are to be understood precisely on the specific film extrusion system. This must be distinguished from process parameters that can also be measured on the film extrusion system, for example pressure, temperature, volume flow or similar measurable, in particular physical ones Sizes.
  • Machine parameters for example the speed, the heating power or the electrical power consumption, can also be used as model parameters.
  • secondary parameters can also be used, which can be recorded next to or in the vicinity of the film extrusion system. This can be, for example, the hall temperature, a state of contamination or vibrations.
  • Film layer parameters can also be used as model parameters. In particular, this concerns the influence of mutually adjacent layers of the film product. Last but not least, it is also conceivable to use productivity parameters, for example the efficiency of the system with regard to energy yield or film production, as model parameters.
  • model parameters in the form of the output parameters are at least one of the following:
  • a film parameter can be understood to mean, for example, the tear strength or the stretchability of the resulting film product. Such film parameters can in particular be measured directly or through experiments. Usage parameters, i.e. the actual use of the film product, can also be used as model parameters. For example, the tearability can be understood as a film parameter in the form of the usage parameter in such a way that it is checked whether a suitably manufactured sack tears or remains firmly together. Further processing parameters, such as, for example, the tensile force in the case of a transport film when this transport film is being wound, can also be used in the manner according to the invention.
  • the model parameters in the form of the input parameters as an input list and / or the model parameters in the form of the output parameters as the output list of the production model are recorded.
  • the input list and / or the output list thus form defined interfaces for the communication of the data with the production model. This means that, particularly in the case of complex determination tasks with a large number of model parameters, these individual data are recorded in lists and can therefore be clearly assigned.
  • This list-like data interface allows simplified communication with actual measurement methods, but also with manual data entry for individual model parameters.
  • a neural network of the production model is used in the formation of the parameter relationship between the recorded model parameters and / or in the determination of the non-recorded model parameters.
  • the production model is essentially completely based on a neural network.
  • a neural network is a combination of nodes and weighted connections between the nodes, with simple mathematical operators being implemented in a prioritized manner at each of these nodes.
  • the production model is at least partially designed as artificial intelligence.
  • combinations with normal algorithms and / or with empirical boundary conditions are also conceivable.
  • Another advantage can be achieved if, in a method according to the invention, the formation of the parameter relationships takes place bidirectionally, in particular multidirectionally, via the production model.
  • the production model can not only create parameter relationships from defined input parameters to defined output parameters, but also vice versa.
  • a multidirectional parameter relationship is particularly conceivable, so that it is irrelevant for the implementation of the method which model parameters can be exactly determined and which are to be generated by the parameter relationship of the production model.
  • both the acquisition of model parameters and the determination of model parameters are essentially open in all directions, so that a universal network is available for any acquisition possibilities, any questions and any determination tasks for the method according to the invention.
  • the recorded model parameters are at least partially prioritized, in particular as a function of the non-recorded model parameters to be determined.
  • This prioritization can be stored in the production model. However, such prioritizations can also be set manually.
  • the prioritization of model parameters can be present both on the acquisition side and on the determination side, i.e. the output side of the production model.
  • the prioritization allows different weightings to be provided so that certain model parameters can be weighted more or less with regard to the corresponding determination task. If, for example, transparency is very important as a property of a film product, the corresponding transparency parameter can be assigned a high priority as a model parameter. If, for example, production stability is important in a different application situation, an associated production parameter or process parameter of the film extrusion system can be introduced into the production model with a correspondingly increased prioritization.
  • At least partially external parameters from an external system are used as model parameters in the form of input parameters, the external parameters being normalized to the production model before the parameter relationship is established.
  • a third-party system can be an identical system, but also a different film extrusion system.
  • different sensor protocols can also be standardized and implemented for the film extrusion system to be used and thus usable.
  • the opposite direction is also conceivable, so that an extraction is possible from a method according to the invention, which can be transferred to other external systems.
  • the present invention also relates to a method for creating a production model of a film extrusion plant for use in a method according to the invention for the determination.
  • Such a procedure has the following steps:
  • the production model can be stored and thus created algorithmically, empirically, as artificial intelligence or as any combination of such solutions.
  • the relationship and weighting between the individual nodes can be made possible in an automated manner, for example using a so-called deep learning process.
  • the acquisition of the model parameters is used in particular in a real film extrusion plant. Real data can therefore form the basis for generating a production model.
  • the production model can be generated as a specific, i.e. system-specific, production model for exactly one film extrusion system. However, it is basically also conceivable to generate a superordinate, that is to say general, production model for a type of system of the film extrusion system.
  • parameter relationships that have already been stored in the production model are at least partially overwritten or changed in a creation method according to the invention.
  • Overwriting in new contexts or further development based on new training data means that the production model is not only created once, but can also develop itself further as a self-learning system, so to speak. In this way, in particular, wear or other parameters that change over the period of use can be taken into account and automatically stored in the production model.
  • a general production model can be created for a system type of a film extrusion system, if a specific production model can be applied to exactly one specific film extrusion line.
  • a general production model can also be referred to as a start model, with which operation can start.
  • offline influences which can therefore not be determined directly on the film extrusion system.
  • offline influences can also be fed back into the film extrusion system and thus into the general and / or into the specific production model. This enables complex model parameter relationships to be mapped in the production models.
  • Another subject matter of the present invention is a computer program product comprising instructions which, when the program is executed on a computer, cause the computer to carry out the steps of a determination method according to the invention.
  • the present invention also relates to a computer program product comprising instructions which, when the program is executed on a computer, cause the computer to carry out the steps of a detection method according to the invention.
  • Figure 1 shows an embodiment of a film extrusion system according to the invention
  • FIG. 2 a further embodiment of a film extrusion system according to the invention
  • FIG. 4 another possible parameter relationship
  • Figure 6 shows the use of incoming lists and outgoing lists
  • Figure 7 shows another use of incoming lists and outgoing lists
  • FIG. 8 a first step in the creation of a model according to the invention
  • FIG. 9 shows a further step in the creation of a model according to the invention.
  • FIG. 10 shows a further step in the creation of a model according to the invention.
  • FIG. 11 the created model according to the invention.
  • a first film extrusion system 10 is shown schematically. This is equipped with two extruders 20 which make molten extrusion material available in a nozzle 30.
  • This configuration of the film extrusion system 10 is schematically a flat film system in which the film web 40 is applied via the nozzle 30 is placed on a cooling roller and withdrawn via a winding roller 50.
  • the nozzle 30 is provided as an annular nozzle, a bubble-shaped film web 40 being inflated. After the film web 40 has been laid flat and folded over, it is likewise wound up on top of a winding roll 50.
  • FIGS. 3 and 4 now show schematically how possible correlations can be adjusted with a production model PM according to the invention. It is easy to see here that a bidirectional determination is possible.
  • FIG. 3 shows, for example, how three input parameters EP are stored as model parameters MP in the production model PM.
  • the parameter relationships created therein now generate two output parameters AP, which are available as model parameters MP for further use.
  • These output parameters AP can now be used directly for the control of the film extrusion system 10.
  • a further evaluation in particular a manual evaluation, is also conceivable.
  • FIG. 4 shows the opposite solution to FIG. 3.
  • the output parameters AP are model parameters with which the production model PM is fed.
  • the output from the production model PM are now three input parameters EP as model parameters MP.
  • the variants of FIGS. 3 and 4 can also be combined with one another, so that not only a bidirectional, but in particular a multidirectional parameter relationship between a large number of different model parameters MP is possible in a method according to the invention.
  • FIG. 5 shows how an input parameter EP can be actively deleted from an input situation via prioritization.
  • a multidirectional relationship is also shown here, an input parameter EP and an output parameter AP taking place as an output from the production model. The input is again made by another input parameter EP and another output parameter AP.
  • FIGS. 6 and 7 show the possibility of using input lists EL and output lists AL, in which the corresponding input parameters EP and output parameters AP are entered.
  • the initial situation is shown in FIG. 6, the individual parameter data being shown with XXX.
  • the associated outputs are now generated in a complex manner through the created parameter relationships, so that the input list EL and the output list AL, shown here with YYY, is supplied with the corresponding output data values.
  • the production model PM generates a completion of both the input list EL and the output list AL on the basis of a complex input situation into the production model PM.
  • FIGS. 8 to 11 show one possibility of creating such a production model PM.
  • input parameters EP and output parameters AP are recorded, which according to FIG. 9 are now correlated with first parameter relationships.
  • this is carried out repeatedly with a high frequency, so that the parameter model PM is formed and solidified via the empirical parameter relationships of a large number of generated parameter relationships.
  • artificial intelligence for the production model PM this can also be referred to as deep learning or training of the CI.

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Abstract

Modellparametern (MP) eines Produktionsmodells (PM) einer Folienextrusionsanlage (10), aufweisend die folgenden Schritte: − Erfassen von wenigstens zwei Modellparametern (MP) in Form von Eingangsparametern (EP) des Produktionsmodells (PM) zur Erfassung einer Produktionssituation der Folienextrusionsanlage (10) und/oder in Form von Ausgangsparametern (AP) des Produktionsmodells (PM) zur Erfassung einer Folienproduktsituation der Folienextrusionsanlage (10), − Ausbilden einer Parameterbeziehung zwischen den erfassten Modellparametern (MP) mittels des Produktionsmodells (PM), − Ermitteln wenigstens eines weiteren Modellparameters (MP) in Form eines nicht erfassten Eingangsparameters (EP) und/oder eines nicht erfassten Ausgangsparameters (AP) des Produktionsmodells (PM).

Description

Verfahren für eine modellbasierte Bestimmung von Modellparametern
B e s c h r e i b u n g
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren für eine modellbasierte Bestimmung von Modellparametern eines Produktionsmodells einer
Folienextrusionsanlage, ein Verfahren für die Erstellung eines Produktionsmodells einer Folienextrusionsanlage, ein
Computerprogrammprodukt für die Durchführung eines Verfahrens für eine modellbasierte Bestimmung sowie ein Computerprogrammprodukt für die Durchführung eines Verfahrens für die Erstellung eines Produktionsmodells.
Es ist bekannt, dass Folienextrusionsanlagen anhand von Eingangsparametern und Ausgangsparametern hinsichtlich einer Produktionssituation und/oder hinsichtlich einer Folienproduktsituation bewertet werden können. Dies gilt insbesondere für die Einstellung, also die Steuerung und/oder die Regelung der Folienextrusionsanlage. So ist beispielsweise eine Vielzahl von Eingangsparametern notwendig, um die Folienextrusionsanlage so einzustellen, dass sie eine definierte Folienproduktsituation erzeugt. Solche Eingangsparameter können zum Beispiel Parameter der Rohstoffe, Parameter der Rezeptur, aber auch Parameter der Folienextrusionsanlage selbst sein. Auch die Bewertung der Qualität des Folienproduktes hängt an einer Vielzahl von Parametern. Beispielsweise kann hier als Ausgangsparameter der Nutzungsparameter, also die tatsächliche Erfüllung einer Funktion der Folie, aber auch messbare Folienparameter wie Reißfestigkeit oder Stretchfähigkeit darstellen.
Bekannte Lösungen basieren bei der Steuerung und/oder Regelung der Folienextrusionsanlage zu einem großen Teil auf der Erfahrung und dem Wissen des Bedienpersonals. So ist dem Bedienpersonal aufgrund der Erfahrungen der Betriebsweise der Folienextrusionsanlagen bekannt, welche Einstellungen vorzunehmen sind, um ein definiertes Folienprodukt zu erzielen bzw. einzelne Ergebnisparameter in der Folienproduktsituation zu verändern, insbesondere zu verbessern. Dies führt jedoch dazu, dass bei unterschiedlichem Bedienpersonal auch unterschiedliche und vor allem nicht nacharbeitbare Prozesse dazu führen, dass unterschiedliche Folienproduktsituationen sich einstellen. Zwar reicht dies üblicherweise grundsätzlich trotzdem aus, um ein ausreichendes Maß an Qualität für das Folienprodukt zu gewährleisten, jedoch wird im Fehlerfall ein hoher Ausschuss erzielt. Insbesondere bei der Umstellung zwischen unterschiedlichen Folienprodukten, aber auch beim Wechsel des Bedienpersonals besteht also ein hohes Risiko, dass das Folienprodukt sich hinsichtlich der Produktionsqualität verändert.
Es ist daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die voranstehend beschriebenen Nachteile zumindest teilweise zu beheben. Insbesondere ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, in kostengünstiger und einfacher Weise eine verbesserte, insbesondere eine nacharbeitbare Einflussmöglichkeit für den Produktionsprozess zu schaffen.
Die voranstehende Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 , ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 9, ein Computerprogramm mit den Merkmalen des Anspruchs 15 sowie ein Computerprogrammprodukt mit den Merkmalen des Anspruchs 16. Weitere Merkmale und Details der Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Dabei gelten Merkmale und Details, die im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren für die Bestimmung erläutert sind, selbstverständlich auch im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren für die Erstellung, dem erfindungsgemäßen Computerprogrammprodukt für die Bestimmung sowie dem erfindungsgemäßen
Computerprogrammprodukt für die Erstellung und jeweils umgekehrt, sodass bezüglich der Offenbarung zu den einzelnen Erfindungsaspekten stets wechselseitig Bezug genommen wird bzw. werden kann.
Erfindungsgemäß dient ein Verfahren einer modellbasierten Bestimmung von Modellparametern eines Produktionsmodells einer Folienextrusionsanlage. Ein solches Verfahren weist die folgenden Schritte auf:
- Erfassen von wenigstens zwei Modellparametern in Form von
Eingangsparametern des Produktionsmodells zur Erfassung einer
Produktionssituation der Folienextrusionsanlage und/oder in Form von Ausgangsparametern des Produktionsmodells zur Erfassung einer
Folienproduktsituation der Folienextrusionsanlage,
- Ausbilden einer Parameterbeziehung zwischen den erfassten Modellparametern mittels des Produktionsmodells,
- Ermitteln wenigstens eines weiteren Modellparameters in Form eines nicht erfassten Eingangsparameters und/oder eines nicht erfassten Ausgangsparameters des Produktionsmodells.
Ein erfindungsgemäßes Verfahren dient nun einer Bestimmung von Modellparametern auf Basis eines Produktionsmodells einer Folienextrusionsanlage. Ein solches Produktionsmodell kann zum Beispiel ein algorithmisches Modell sein. Jedoch sind auch komplexere Modelle, wie sie später noch erläutert werden, unter der Verwendung sogenannter neuronaler Netzwerke, also unter Verwendung von sogenannter künstlicher Intelligenz einsetzbar. Erfindungsgemäß ist das Produktionsmodell in der Lage, eine Korrelation herzustellen zwischen wenigstens zwei Modellparametern der Folienextrusionsanlage. Dabei ist es für den ersten Schritt unerheblich, ob bei der Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens die zwei Modellparameter beide Eingangsparameter, beide Ausgangsparameter oder beides, also Eingangsparameter und Ausgangsparameter, sind. Erfindungsgemäß kann das Verfahren eingesetzt werden, um in einer Kontrollsituation an einer Folienextrusionsanlage diese Beziehung der weiteren Kontrolle, insbesondere einem Kontrolleingriff, zugrunde zu legen. Dies kann wie folgt geschehen.
In einem ersten erfindungsgemäßen Schritt erfolgt das Erfassen von wenigstens zwei Modellparametern. Selbstverständlich sind auch drei oder mehr Modellparameter in diesem Schritt erfassbar, was die nachfolgende Aufgabe nur zu einem geringen Teil verkompliziert, da die Korrelation und damit die Komplexität der Zusammenhänge im Produktionsmodell hinterlegt ist. Sind beispielsweise als Modellparameter zwei Eingangsparameter gewählt, so kann zum Beispiel als Eingangsparameter ein Rohstoffparameter und ein Anlagenparameter gewählt werden. So kann beispielsweise die Stabilität der Produktion in Form des Anlagenparameters nun in Abhängigkeit von wenigstens einem oder mehreren Rohstoffparametern vorab bestimmt werden, da durch die Ausbildung einer Parameterbeziehung zwischen diesen beiden erfassten Modellparametern nun das Ermitteln wenigstens eines weiteren Modellparameters möglich wird. Es ist also auf Basis der Rohstoffparameter und zum Beispiel von einem Anlagenparameter möglich, weitere Parameter, zum Beispiel Prozessparameter, insbesondere zum Beispiel einen Druckwert oder einen Temperaturwert in der Folienextrusionsanlage zu bestimmen, ohne dass eine tatsächliche Messung hierfür erfolgen muss.
Wie anhand des voranstehenden Beispiels deutlich wird, kann nun die ganze Komplexität einer Folienextrusionsanlage in einem Produktionsmodell dieser Folienextrusionsanlage abgebildet werden. Dies ist im einfachsten Fall die Korrelation zwischen wenigstens zwei Modellparametern. Bevorzugt ist jedoch das Produktionsmodell in der Lage, eine Vielzahl unterschiedlicher Modellparameter für die Folienextrusionsanlage miteinander in eine Parameterbeziehung zu setzen. Dies erlaubt es, durch spezifische und vor allem einfach zugängliche Messdaten, zum Beispiel Größen wie Druck oder Temperatur sowie Fließgeschwindigkeiten, auf weniger leicht messbare oder bisher nur schätzbare Parameter rückschließen zu können. Wie und auf welche Weise ein solches Produktionsmodell erstellbar ist, wird später noch näher erläutert werden.
Unter der Nutzung eines Produktionsmodells in einem erfindungsgemäßen Verfahren wird es nun möglich, unabhängig von dem Kenntnisstand und der Erfahrung des Bedienpersonals hochwertige Folienprodukte mit der Folienextrusionsanlage zu erzielen. Insbesondere ist es auf diese Weise möglich, die Kontrolle der Folienextrusionsanlage zumindest teilweise, vorzugsweise sogar gänzlich oder im Wesentlichen gänzlich zu automatisieren. So ist es nun möglich, das erfindungsgemäße Verfahren nicht nur für eine Parameterbeziehung zwischen zwei Modellparametern, sondern für eine beliebig hohe Anzahl von Parameterbeziehungen durchzuführen, und insbesondere das Verfahren auch in automatisierter Weise einem Optimierungslauf zugrunde zu legen. Mit anderen Worten kann nun unter Nutzung des Produktionsmodells die Folienextrusionsanlage in automatisierter und darüber hinaus sogar in verbesserter oder optimierter Weise betrieben werden.
Neben der voranstehend beschriebenen Optimierung und Automation der Folienextrusionsanlage ist ein weiterer entscheidender Vorteil des erfindungsgemäßen Verfahrens die Nacharbeitbarkeit. So kann durch die Verwendung des Produktionsmodells sichergestellt werden, dass bei gleichen Modellparametern auch die gewünschten gleichen Ergebnisse erzielt werden. Dies ist insbesondere dann der Fall, wenn eine Korrelation zwischen Modellparametern in Form von Eingangsparameter und Modellparametern in Form von Ausgangsparametern erzeugt wird.
Es bleibt also zusammenzufassen, dass komplexe Zusammenhänge, welche bisher ausschließlich durch die Erfahrung und den Kenntnisstand des Bedienpersonals wiedergebbar waren, nun automatisiert erfassbar sind, und durch die Verwendung des Produktionsmodells in der Steuerung bzw. Regelung und damit in der Kontrolle der Folienextrusionsanlage einsetzbar sind.
Für die Durchführung eines erfindungsgemäßen Verfahrens ist es dabei unerheblich, ob dieses sozusagen inline, also während des Betriebs der Folienextrusionsanlage, oder offline vor oder nach dem Betrieb der Folienextrusionsanlage stattfindet. Eine Inline-Verwendung kann der direkten Kontrolle der Folienextrusionsanlage in steuernder und/oder in regelnder Weise dienen. Bei einer Offline-Nutzung des erfindungsgemäßen Verfahrens kann eine Vorhersage getroffen werden, zum Beispiel ob und in welcher Weise welche Folienqualität als Folienproduktsituation mit welchen Eingangsparametern als Modellparametern überhaupt erzielbar ist. Dies erlaubt es, nicht nur die grundsätzliche Fertigungsfähigkeit zu definieren, sondern insbesondere auch in optimierter Weise eine automatische Erfassung von grundsätzlich möglichen Produktvarianten zu erstellen.
Ausgehend von den bekannten Lösungen, welche im Wesentlichen ausschließlich auf dem Kenntnisstand und der Erfahrung des Bedienpersonals basieren, kann ein erfindungsgemäßes Verfahren nun die Automation, die Optimierung und darüber hinaus die tatsächliche Nutzung der Folienextrusionsanlage deutlich verbessern.
Es kann Vorteile mit sich bringen, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren es sich bei den Modellparametern in Form von Eingangsparametern um wenigstens einen der folgenden handelt:
- Rohstoffparameter
- Wirtschaftsparameter
- Rezepturparameter
- Anlagenparameter
- Prozessparameter
- Maschinenparameter
- Sekundärparameter
- Folienschichtparameter
- Produktivitätsparameter
Bei der voranstehenden Aufzählung handelt es sich um eine nicht abschließende Liste. Unter Rohstoffparametern kann es sich zum Beispiel um die Dichte, die Korngröße oder Ähnliches des kornförmigen Rohstoffs handeln. Wirtschaftsparameter können Modellparameter in Form des Preises des Rohstoffs, der entsprechenden Vorratssituation, ob also viel oder wenig Menge an diesem Rohstoff vorhanden ist, oder Ähnliches sein. Unter einem Rezepturparameter sind zum Beispiel die Gewichtsanteile oder die Volumenanteile der einzelnen Rohstoffe innerhalb der Rezeptur zu verstehen. Als Anlageparameter im Sinne der vorliegenden Erfindung sind spezifische Parameter genau an der spezifischen Folienextrusionsanlage zu verstehen. Davon zu unterscheiden sind Prozessparameter, welche ebenfalls an der Folienextrusionsanlage messbar sind, zum Beispiel der Druck, die Temperatur, der Volumenstrom oder ähnliche messbare, insbesondere physikalische Größen. Auch Maschinenparameter, zum Beispiel die Drehzahl, die Heizleistung oder die elektrische Leistungsaufnahme können als Modellparameter eingesetzt werden. Selbstverständlich sind auch Sekundärparameter einsetzbar, welche neben oder in der Nachbarschaft zur Folienextrusionsanlage erfassbar sind. Dabei kann es sich zum Beispiel um die Hallentemperatur, um einen Verschmutzungszustand oder um Vibrationen handeln. Auch Folienschichtparameter sind als Modellparameter einsetzbar. Insbesondere handelt es sich hierbei um den Einfluss von zueinander benachbarten Schichten des Folienproduktes. Nicht zuletzt ist es auch denkbar, Produktivitätsparameter, also zum Beispiel die Effizienz der Anlage hinsichtlich der Energieausbeute oder der Folienproduktion, als Modellparameter einzusetzen.
Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren es sich bei den Modellparametern in Form der Ausgangsparameter um wenigstens einen der folgenden Handel:
- Folienparameter
- Nutzungsparameter
- Weiterverarbeitungsparameter
Auch bei der voranstehenden Liste handelt es sich um eine nicht abschließende Aufzählung. Unter einem Folienparameter kann zum Beispiel die Reißfestigkeit oder die Stretchfähigkeit des entstandenen Folienproduktes zu verstehen sein. Solche Folienparameter sind insbesondere direkt oder durch Versuche messbar. Auch Nutzungsparameter, also der tatsächliche Einsatz des Folienproduktes, können als Modellparameter herangezogen werden. Beispielsweise kann die Reißfähigkeit als Folienparameter in Form des Nutzungsparameters so verstanden werden, dass geprüft wird, ob ein entsprechend hergestellter Sack reißt oder fest zusammenbleibt. Auch Weiterverarbeitungsparameter, wie zum Beispiel die Zugkraft bei einer Transportfolie beim Wickeln dieser Transportfolie, kann in erfindungsgemäßer Weise eingesetzt werden.
Weitere Vorteile kann es mit sich bringen, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren die Modellparameter in Form der Eingangsparameter als Eingangsliste und/oder die Modellparameter in Form der Ausgangsparameter als Ausgangsliste des Produktionsmodells erfasst werden. Die Eingangsliste und/oder die Ausgangsliste bilden also definierte Schnittstellen für die Kommunikation der Daten mit dem Produktionsmodell aus. Darunter ist zu verstehen, dass insbesondere bei komplexen Bestimmungsaufgaben mit einer Vielzahl von Modellparametern diese einzelnen Daten listenweise erfasst werden und damit eindeutig zuordenbar sind. Diese listenartige Datenschnittstelle erlaubt also eine vereinfachte Kommunikation mit tatsächlichen Messmethoden, aber auch mit einer manuellen Dateneingabe für einzelne Modellparameter.
Vorteilhaft ist es ebenfalls, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren bei der Ausbildung der Parameterbeziehung zwischen den erfassten Modellparametern und/oder bei der Ermittlung der nicht erfassten Modellparameter ein neuronales Netz des Produktionsmodells eingesetzt wird. Insbesondere basiert das Produktionsmodell im Wesentlichen vollständig auf einem neuronalen Netzwerk. Ein solches neuronales Netz ist im Sinne der vorliegenden Erfindung eine Kombination aus Knoten und gewichteten Verbindungen zwischen den Knoten, wobei an jedem dieser Knoten einfache mathematische Operatoren in priorisierter Weise umgesetzt sind. Mit anderen Worten ist das Produktionsmodell zumindest teilweise als künstliche Intelligenz ausgebildet. Selbstverständlich sind jedoch auch Kombinationen mit normalen Algorithmen und/oder mit empirischen Randbedingungen denkbar.
Ein weiterer Vorteil ist erzielbar, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren die Ausbildung der Parameterbeziehungen über das Produktionsmodell bidirektional, insbesondere multidirektional erfolgt. Das bedeutet, dass das Produktionsmodell nicht nur von definierten Eingangsparametern zu definierten Ausgangsparametern Parameterbeziehungen erstellen kann, sondern zumindest auch umgekehrt. Bei besonders komplexen Aufgaben mit drei oder mehr Modellparametern ist insbesondere eine multidirektionale Parameterbeziehung denkbar, sodass es für die Durchführung des Verfahrens unerheblich ist, welche Modellparameter exakt bestimmbar sind, und welche erzeugt werden sollen durch die Parameterbeziehung des Produktionsmodells. Somit ist sowohl die Erfassung von Modellparametern als auch die Ermittlung von Modellparametern im Wesentlichen in allen Richtungen offen, sodass ein universelles Netz zur Verfügung steht für beliebige Erfassungsmöglichkeiten, beliebige Fragestellungen und beliebige Ermittlungsaufgaben an das erfindungsgemäße Verfahren. Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren die erfassten Modellparameter zumindest teilweise priorisiert werden, insbesondere in Abhängigkeit der zu ermittelnden nicht erfassten Modellparameter. Diese Priorisierung kann im Produktionsmodell hinterlegt sein. Solche Priorisierungen können jedoch auch manuell gesetzt werden. Die Priorisierung von Modellparametern kann dabei sowohl auf der Erfassungsseite als auch auf der Ermittlungsseite, also der Ausgabeseite des Produktionsmodells vorhanden sein. Die Priorisierung erlaubt es, unterschiedliche Gewichtungen vorzusehen, sodass bestimmte Modellparameter hinsichtlich der entsprechenden Ermittlungsaufgabe stärker oder weniger stark gewichtet werden können. Ist beispielsweise die Transparenz als Eigenschaft eines Folienproduktes von sehr hoher Wichtigkeit, so kann der entsprechende Transparenzparameter als Modellparameter mit einer hohen Priorität belegt werden. Ist beispielsweise in einer anderen Einsatzsituation die Produktionsstabilität wichtig, so kann beispielsweise ein zugehöriger Produktionsparameter oder Prozessparameter der Folienextrusionsanlage mit entsprechend erhöhter Priorisierung in das Produktionsmodell eingebracht werden.
Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren als Modellparameter in Form von Eingangsparametern wenigstens teilweise Fremdparameter von einer Fremdanlage eingesetzt werden, wobei die Fremdparameter vor der Ausbildung der Parameterbeziehung auf das Produktionsmodell normiert werden. Eine solche Fremdanlage kann eine identische Anlage, aber auch eine unterschiedliche Folienextrusionsanlage sein. Durch die Normierung können unterschiedliche Sensorprotokolle auch für die einzusetzende Folienextrusionsanlage normiert und umgesetzt und damit verwendbar werden. Selbstverständlich ist auch die umgekehrte Richtung denkbar, sodass aus einem erfindungsgemäßen Verfahren eine Extraktion möglich ist, welche auf andere Fremdanlagen übertragbar ist. Dies erlaubt es, zum Beispiel mit sogenannten Cloudsystemen nicht nur innerhalb einer einzelnen Folienextrusionsanlage, sondern auch über verteilt aufgestellte Folienextrusionsanlagen, auch über geografisch unterschiedlich aufgestellte Folienextrusionsanlagen, das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen. Auch bei neu aufgestellten Folienextrusionsanlagen kann auf diese Weise eine schnelle Integration des Verfahrens in den laufenden Betrieb möglich werden. Nicht zuletzt kann auf diese Weise eine Lernfähigkeit und damit eine Rückkopplung für das Produktionsmodell nicht nur innerhalb der Folienextrusionsanlage, sondern über einen gesamten Maschinenpark zur Verfügung gestellt werden.
Ebenfalls Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Verfahren für die Erstellung eines Produktionsmodells einer Folienextrusionsanlage für die Nutzung in einem erfindungsgemäßen Verfahren für die Ermittlung. Ein solches Verfahren weist die folgenden Schritte auf:
- Erfassen von Modellparametern in Form von Eingangsparametern des Produktionsmodells,
- Erfassen von zugehörigen Modellparametern in Form von Ausgangsparametern des Produktionsmodells,
- Ermitteln einer Parameterbeziehung zwischen den erfassten Eingangsparametern und den erfassten Ausgangsparametern,
- Abspeichern der ermittelten Parameterbeziehung in dem Produktionsmodell.
Durch die Erstellung und damit durch das Schaffen der Einsatzmöglichkeit eines erfindungsgemäßen Verfahrens zu Ermittlung werden die entsprechend gleichen Vorteile erzielt, wie sie bezüglich des Hauptverfahrens erläutert worden sind. Grundsätzlich ist das Produktionsmodell algorithmisch, empirisch, als künstliche Intelligenz oder als beliebige Kombination aus solchen Lösungen abspeicherbar und damit erstellbar. Die Beziehung und die Gewichtung zwischen den einzelnen Knoten können dabei in automatisierter Weise, zum Beispiel durch ein sogenanntes Deep-Learning-Verfahren, möglich werden. Die Erfassung der Modellparameter ist dabei insbesondere bei einer realen Folienextrusionsanlage eingesetzt. Reale Daten können also die Basis bilden, um ein Produktionsmodell zu generieren. Dabei kann das Produktionsmodell als spezifisches, also anlagenspezifisches, Produktionsmodell für genau eine Folienextrusionsanlage erzeugt werden. Jedoch ist es grundsätzlich auch denkbar, für einen Anlagentyp der Folienextrusionsanlage ein übergeordnetes, also generelles Produktionsmodell zu erzeugen.
Vorteile kann es mit sich bringen, wenn bei einem erfindungsgemäßen Erstellungsverfahren die Schritte wiederholt, insbesondere zumindest teilweise im laufenden Produktionsprozess der Folienextrusionsanlage durchgeführt werden. Das wiederholte Durchführen des Erstellungsprozesses erlaubt es sozusagen, einen Aufbau und eine Erstellung des Produktionsmodells an der laufenden Folienextrusionsanlage durchzuführen. Auch können auf diese Weise Eingriffe des Bedienpersonals in manueller Weise überwacht und in dem Produktionsmodell abgelegt werden. Dieses Ablegen basiert nicht nur auf den Eingriffen, sondern auch auf den Ergebnissen, welche sich durch diese Eingriffe einstellen. Zusätzlich oder alternativ können selbstverständlich auch Laborwerte verwendet werden, um zur Erfassung von Modellparametern beizutragen.
Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren für die Schritte des Erfassens bereits vorhandene historische Daten verwendet werden. Beispielsweise können Datenspeicher bereits im Betrieb befindlicher Folienextrusionsanlagen ausgelesen werden. Aus solchen alten Folienextrusionsanlagen können die Daten also verwendet werden, um mit einer großen Datenmenge ein Anlernverfahren für ein Produktionsmodell zur Verfügung zu stellen. Auch empirische Informationen und/oder physikalisch bekannte Zusammenhänge können hier berücksichtigt werden. Das Ganze ist zusätzlich noch ergänzbar mit Trainingsdaten aus einem Inline- Messverfahren und/oder einem Offline-Messverfahren der Folienextrusionsanlage. All dies wird insbesondere eingesetzt für das Training einer künstlichen Intelligenz, zum Beispiel in Form eines neuronalen Netzwerks für das Produktionsmodell.
Vorteilhaft ist es darüber hinaus, wenn bei einem erfindungsgemäßen Erstellungsverfahren bereits abgespeicherte Parameterbeziehungen in dem Produktionsmodell zumindest teilweise überschrieben oder geändert werden. Das Überschreiben bei neuen Zusammenhängen bzw. das Weiterentwickeln anhand neuer Trainingsdaten führt dazu, dass das Produktionsmodell nicht nur einmalig erstellt, sondern als selbstlernendes System sich sozusagen selbst weiterentwickeln kann. Insbesondere kann auf diese Weise der Verschleiß oder andere sich über die Nutzungszeit verändernde Parameter berücksichtigt werden und automatisch in dem Produktionsmodell abgelegt werden.
Ebenfalls vorteilhaft ist es, wenn bei einem erfindungsgemäßen Verfahren der Schritt des Abspeicherns in einem allgemeinen Produktionsmodell erfolgt zur Ausbildung eines spezifischen Produktionsmodells. So kann beispielsweise ein allgemeines Produktionsmodell erstellt werden für einen Anlagentyp einer Folienextrusionsanlage, wenn ein spezifisches Produktionsmodell auf exakt eine spezifische Folienextrusionsanlage anwendbar ist. Ein solch allgemeines Produktionsmodell kann auch als Startmodell bezeichnet werden, mit welchem der Betrieb starten kann. Über den laufenden Betrieb wird nun ausgehend von diesem allgemeinen Produktionsmodell durch ein teilweises Überschreiben der Parameterbeziehungen sich dieses weiterentwickeln zu einem für exakt diese Folienextrusionsanlage spezifischen Produktionsmodell.
Ebenfalls Vorteile bringt es mit sich, wenn bei einem erfindungsgemäßen Erfassungsverfahren für das Erfassen der Modellparameter wenigstens einer der folgenden verwendet wird:
- Laborwerte
- Rückmeldungen von Kunden
- Rückmeldungen von Nutzern
Bei der voranstehenden Aufzählung handelt es sich um eine nicht abschließende Liste. Insbesondere handelt es sich hier um sogenannte Offline-Einflüsse, welche also nicht direkt an der Folienextrusionsanlage bestimmbar sind. In manueller, aber auch in automatisierter Weise sind auch solche Offline-Einflüsse in die Folienextrusionsanlage und damit in das allgemeine und/oder in das spezifische Produktionsmodell rückkoppelbar. Dies erlaubt es, auch bei komplexen Modellparameterbeziehungen diese in den Produktionsmodellen abzubilden.
Ein weiterer Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei einer Ausführung des Programms auf einem Computer diesen dazu veranlassen, die Schritte eines erfindungsgemäßen Bestimmungsverfahrens durchzuführen.
Ebenfalls Gegenstand der vorliegenden Erfindung ist ein Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei einer Ausführung des Programms auf einem Computer diesen dazu veranlassen, die Schritte eines erfindungsgemäßen Erfassungsverfahrens durchzuführen. Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung, in der unter Bezugnahme auf die Zeichnungen Ausführungsbeispiele der Erfindung im Einzelnen beschrieben sind. Dabei können die in den Ansprüchen und in der Beschreibung erwähnten Merkmale jeweils einzeln für sich oder in beliebiger Kombination erfindungswesentlich sein. Es zeigen schematisch:
Figur 1 eine Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Folienextrusionsanlage,
Figur 2 eine weitere Ausführungsform einer erfindungsgemäßen Folienextrusionsanlage,
Figur 3 eine mögliche Parameterbeziehung,
Figur 4 eine weitere mögliche Parameterbeziehung,
Figur 5 eine weitere mögliche Parameterbeziehung,
Figur 6 die Verwendung von Eingangslisten und Ausgangslisten,
Figur 7 eine weitere Verwendung von Eingangslisten und Ausgangslisten,
Figur 8 ein erster Schritt bei der Erstellung eines erfindungsgemäßen Modells,
Figur 9 ein weiterer Schritt bei der Erstellung eines erfindungsgemäßen Modells,
Figur 10 ein weiterer Schritt bei der Erstellung eines erfindungsgemäßen Modells und
Figur 11 das erstellte erfindungsgemäße Modell.
In Figur 1 ist schematisch eine erste Folienextrusionsanlage 10 dargestellt. Diese ist mit zwei Extrudern 20 ausgestattet, welche geschmolzenes Extrusionsmaterial in einer Düse 30 zur Verfügung stellen. Bei dieser Ausgestaltung der Folienextrusionsanlage 10 handelt es sich schematisch um eine Flachfolienanlage, bei welcher über die Düse 30 die Folienbahn 40 auf einer Kühlrolle aufgesetzt und über eine Wickelrolle 50 abgezogen wird. Alternativ dazu ist es auch möglich, wie zum Beispiel in der Figur 2 dargestellt, die Folienextrusionsanlage 10 als Blasfolienextrusionsanlage auszubilden, wobei auch hier zwei Extruder 20 schematisch vorgesehen sind. Die Düse 30 ist als ringförmige Düse vorgesehen, wobei eine blasförmige Folienbahn 40 aufgeblasen wird. Nach Flachlegen und Umlegen der Folienbahn 40 wird diese ebenfalls oben auf einer Wickelrolle 50 aufgewickelt.
Die Figuren 3 und 4 zeigen nun schematisch, wie mögliche Korrelationen mit einem erfindungsgemäßen Produktionsmodell PM verstellbar sind. Hier ist gut zu erkennen, dass eine bidirektionale Bestimmung möglich ist. Figur 3 zeigt zum Beispiel, wie drei Eingangsparameter EP als Modellparameter MP in das Produktionsmodell PM eingespeichert werden. Die darin erstellten Parameterbeziehungen erzeugen nun als Ausgabe zwei Ausgangsparameter AP, welche als Modellparameter MP für die weitere Verwendung zur Verfügung stehen. Diese Ausgangsparameter AP können nun direkt für die Kontrolle der Folienextrusionsanlage 10 verwendet werden. Auch eine weitere Auswertung, insbesondere eine manuelle Auswertung, ist jedoch denkbar.
Die Figur 4 zeigt die umgekehrte Lösung zur Figur 3. Hier sind die Ausgangsparameter AP Modellparameter, mit welchen das Produktionsmodell PM gefüttert wird. Die Ausgabe aus dem Produktionsmodell PM sind nun hier drei Eingangsparameter EP als Modellparameter MP. Selbstverständlich können die Varianten der Figuren 3 und 4 auch miteinander kombiniert werden, sodass nicht nur eine bidirektionale, sondern insbesondere eine multidirektionale Parameterbeziehung zwischen einer Vielzahl unterschiedlicher Modellparameter MP bei einem erfindungsgemäßen Verfahren möglich ist.
In der Figur 5 ist dargestellt, wie aktiv aus einer Eingabesituation über Priorisierung ein Eingangsparameter EP gestrichen werden kann. Auch ist hier eine multidirektionale Beziehung gezeigt, wobei ein Eingangsparameter EP und ein Ausgangsparameter AP als Ausgabe aus dem Produktionsmodell erfolgt. Die Eingabe erfolgt von wiederum einem anderen Eingangsparameter EP und einem anderen Ausgangsparameter AP.
Um bei einer größeren Anzahl von Modellparametern MP einfache Schnittstellen zu schaffen, zeigen die Figuren 6 und 7 die Möglichkeit der Verwendung von Eingangslisten EL und Ausgangslisten AL, in welchem die entsprechenden Eingangsparameter EP und Ausgangsparameter AP eingetragen werden. In der Figur 6 ist dabei die Ausgangssituation dargestellt, wobei die einzelnen Parameterdaten mit XXX dargestellt sind. Sobald diese vorhandenen und erfassten Daten der Modellparameter MP aus der Eingangsliste EL und Ausgangsliste AL in das Produktionsmodell PM eingespeichert worden sind, werden durch die erstellten Parameterbeziehungen nun in komplexer Weise die zugehörigen Ausgaben erzeugt, sodass die Eingangsliste EL und die Ausgangsliste AL, hier dargestellt mit YYY, mit den entsprechenden Ausgangsdatenwerten versorgt wird. Mit anderen Worten wird hier mit einer multidirektionalen Beziehung durch das Produktionsmodell PM eine Vervollständigung sowohl der Eingangsliste EL als auch der Ausgangsliste AL auf Basis einer komplexen Eingabesituation in das Produktionsmodell PM erzeugt.
Die Figuren 8 bis 11 zeigen eine Möglichkeit, ein solches Produktionsmodell PM zu erstellen. Im Ausgangspunkt werden Eingangsparameter EP und Ausgangsparameter AP erfasst, welche gemäß der Figur 9 nun mit ersten Parameterbeziehungen korreliert werden. Dies wird, wie dies die Figur 10 schematisch darstellt, in einer hohen Häufigkeit wiederholt durchgeführt, sodass sich das Parametermodell PM über die empirischen Parameterbeziehungen einer Vielzahl von erzeugten Parameterbeziehungen ausbildet und verfestigt. Dies kann auch bei einer künstlichen Intelligenz für das Produktionsmodell PM als Deep Learning oder Training der Kl bezeichnet werden.
Die voranstehende Erläuterung der Ausführungsformen beschreibt die vorliegende Erfindung ausschließlich im Rahmen von Beispielen. Selbstverständlich können einzelne Merkmale der Ausführungsformen, sofern technisch sinnvoll, frei miteinander kombiniert werden, ohne den Rahmen der vorliegenden Erfindung zu verlassen.
Bez u qszei che n l iste
10 Folienextrusionsanlage 20 Extruder
30 Düse
40 Folienbahn
50 Wickelrolle PM Produktionsmodell
MP Modellparameter EP Eingangsparameter EL Eingangsliste AP Ausgangsparameter
AL Ausgangsliste

Claims

P a t e n t a n s p r ü c h e
1. Verfahren für eine modellbasierte Bestimmung von Modellparametern (MP) eines Produktionsmodells (PM) einer Folienextrusionsanlage (10), aufweisend die folgenden Schritte:
- Erfassen von wenigstens zwei Modellparametern (MP) in Form von Eingangsparametern (EP) des Produktionsmodells (PM) zur Erfassung einer Produktionssituation der Folienextrusionsanlage (10) und/oder in Form von Ausgangsparametern (AP) des Produktionsmodells (PM) zur Erfassung einer Folienproduktsituation der Folienextrusionsanlage (10),
- Ausbilden einer Parameterbeziehung zwischen den erfassten
Modellparametern (MP) mittels des Produktionsmodells (PM),
- Ermitteln wenigstens eines weiteren Modellparameters (MP) in Form eines nicht erfassten Eingangsparameters (EP) und/oder eines nicht erfassten Ausgangsparameters (AP) des Produktionsmodells (PM).
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei den Modellparametern (MP) in Form von Eingangsparametern (EP) um wenigstens einen der folgenden handelt:
- Rohstoffparameter
- Wirtschaftsparameter
- Rezepturparameter
- Anlagenparameter
- Prozessparameter
- Maschinenparameter
- Sekundärparameter
- Folienschichtparameter
- Produktivitätsparameter
3. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei Modellparametern (MP) in Form der Ausgangsparameter (AP) um wenigstens einen der folgenden handelt:
- Folienparameter
- Nutzungsparameter
- Weiterverarbeitungsparameter
4. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Modellparameter (MP) in Form der Eingangsparameter (EP) als Eingangsliste (EL) und/oder die Modellparameter (MP) in Form der Ausgangsparameter (AP) als Ausgangsliste (AL) des Produktionsmodells (PM) erfasst werden.
5. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ausbildung der Parameterbeziehung zwischen den erfassten Modellparametern (MP) und/oder bei der Ermittlung der nicht erfassten Modellparameter (MP) ein neuronales Netz des Produktionsmodells (PM) eingesetzt wird.
6. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Ausbildung der Parameterbeziehungen über das Produktionsmodell (PM) bidirektional, insbesondere multidirektional erfolgt.
7. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die erfassten Modellparameter (MP) zumindest teilweise priorisiert werden, insbesondere in Abhängigkeit der zu ermittelnden nicht erfassten Modellparameter (MP).
8. Verfahren nach einem der voranstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass als Modellparameter (MP) in Form von Eingangsparametern (EP) wenigstens teilweise Fremdparameter von einer Fremdanlage eingesetzt werden, wobei die Fremdparameter vor der Ausbildung der Parameterbeziehung auf das Produktionsmodell (PM) normiert werden.
9. Verfahren für die Erstellung eines Produktionsmodells (PM) einer Folienextrusionsanlage (10) für die Nutzung in einem Verfahren mit den Merkmalen eines der Ansprüche 1 bis 8, aufweisend die folgenden Schritte:
- Erfassen von Modellparametern (MP) in Form von Eingangsparametern (EP) des Produktionsmodells (PM),
- Erfassen von zugehörigen Modellparametern (MP) in Form von Ausgangsparametern (AP) des Produktionsmodells (PM),
- Ermitteln einer Parameterbeziehung zwischen den erfassten Eingangsparametern (EP) und den erfassten Ausgangsparametern (AP),
- Abspeichern der ermittelten Parameterbeziehung in dem Produktionsmodell (PM).
10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Schritte wiederholt, insbesondere zumindest teilweise im laufenden Produktionsprozess der Folienextrusionsanlage (10) durchgeführt werden.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass für die Schritte des Erfassens bereits vorhandene historische Daten verwendet werden.
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 11 , dadurch gekennzeichnet, dass bereits abgespeicherte Parameterbeziehungen in dem Produktionsmodell (PM) zumindest teilweise überschrieben oder geändert werden.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt des Abspeicherns in einem allgemeinen Produktionsmodell (PM) erfolgt zur Ausbildung eines spezifischen Produktionsmodells (PM).
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 9 bis 13, dadurch gekennzeichnet, dass für das Erfassen der Modellparameter (MP) wenigstens einer der folgenden verwendet wird:
- Laborwerte
- Rückmeldungen von Kunden
- Rückmeldungen von Nutzern
15. Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei einer Ausführung des Programms auf einem Computer diesen dazu veranlassen die Schritte eines Verfahrens mit den Merkmalen eines der Ansprüche 1 bis 8 durchzuführen.
16. Computerprogrammprodukt, umfassend Befehle, die bei einer Ausführung des Programms auf einem Computer diesen dazu veranlassen die Schritte eines Verfahrens mit den Merkmalen eines der Ansprüche 9 bis 14 durchzuführen.
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