EP4078305A1 - Früherkennung und reaktion auf fehler in einer maschine - Google Patents

Früherkennung und reaktion auf fehler in einer maschine

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Publication number
EP4078305A1
EP4078305A1 EP20829774.7A EP20829774A EP4078305A1 EP 4078305 A1 EP4078305 A1 EP 4078305A1 EP 20829774 A EP20829774 A EP 20829774A EP 4078305 A1 EP4078305 A1 EP 4078305A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
machine
signals
data processing
processing system
data
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Pending
Application number
EP20829774.7A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Christian Bauer
Daniele Borrelli
Manuel Kiefer
Thomas KIEWELER
Martin Lukas
Jens Ottnad
Andrea SCHAERER
Martin Schober
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.)
Trumpf Werkzeugmaschinen SE and Co KG
Original Assignee
Trumpf Werkzeugmaschinen SE and Co KG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Trumpf Werkzeugmaschinen SE and Co KG filed Critical Trumpf Werkzeugmaschinen SE and Co KG
Publication of EP4078305A1 publication Critical patent/EP4078305A1/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]
    • G05B19/4184—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 fault tolerance, reliability of production system
    • G—PHYSICS
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/406—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by monitoring or safety
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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    • G05B19/408—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by data handling or data format, e.g. reading, buffering or conversion of data
    • 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
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/37—Measurements
    • G05B2219/37532—Synchronized data acquisition

Definitions

  • the invention relates to a method and a system for early detection and reaction to errors in a machine.
  • the object of the present invention is to provide a method and a system with which real-time monitoring of a machine is possible, so that errors can be recognized at an early stage and a response can be made to them.
  • This object is achieved according to the invention by a method for early detection and reaction to errors in a machine with the following process steps: a) acquisition of machine-internal signals and machine-external signals, b) broadband transmission of the acquired signals to a data processing system, c) error detection by the Data processing system based on the transmitted signals on the basis of a common time base, d) direct intervention by the data processing system in the machine when an error is detected and / or an error message is output by the data processing system.
  • the monitored machine can be a machine tool, for example. In particular, it can be a machine in productive operation.
  • the machine-internal signals can be sensor signals and / or process signals.
  • Machine-internal sensor signals can be, for example, current, speed, actual position and / or setpoint values.
  • Process signals can be, for example, laser power, gas pressure, scattered light, etc.
  • the machine-internal signals can also come from controls, for example from a programmable logic controller (PLC) or a numerical controller (NC). They can also come from drives.
  • PLC programmable logic controller
  • NC numerical controller
  • Signals external to the machine can be acoustic, optical or movement signals, for example. They can come from microphones, micro-electro-mechanical systems (MEMS) sensors, cameras, etc. Measurement and process variables are recorded. They represent data.
  • the measured and process variables are transmitted as signals. After the transmission, the data contained in the signals are processed.
  • Signal transmission and data transmission are used synonymously in the following.
  • Broadband data transmission is understood to mean, in particular, a transmission with more than 30 Mbit / s. Broadband transmission can be wired, for example via a fiber optic cable, or wirelessly, for example in accordance with the 5G standard.
  • the data processing system can be scalable. In particular, the data processing system can be designed as a processing platform.
  • a processing platform can be a network system that contains components for processing data streams and batch processes (file-based), as well as components for distributed data processing and data storage.
  • the processing platform can be suitable and set up to receive various forms of data, whether stream or file, then process (analyze) them (distributed), manage and store them appropriately and, if necessary, also visualize them appropriately.
  • the data processing system can be designed as a high-performance computer in a cloud environment.
  • This can be an external, remote and / or internet-based cloud or an in-house cloud.
  • a cloud is understood to mean, in particular, a data center with a broadband network connection, high computing power and mass storage.
  • the cloud can include programs and hardware in the form of servers.
  • data from several different companies, including companies that do not belong together can also be anonymized, collected and correlated. This can further improve the result of the fault detection.
  • the data processing system can intervene directly in the machine. This means that the highest processing quality can be guaranteed.
  • the machine can be protected against destruction. It is also conceivable to only output a message, in particular an error message, to an operator who can then intervene in the machine.
  • the broadband high-speed data transmission or high-speed signal transmission enables the data to be ported in real time, in particular, to scalable high-performance computers in cloud environments, where correlating data evaluations can be carried out for early error detection.
  • This functionality can be used as an advance warning system for machine tools and other systems.
  • Online diagnostic functionality can be provided on the basis of a common time base for all existing measurement and process variables. This means that errors can be detected at an early stage during ongoing operation and possible intervention in the machining process through direct data processing. Due to the availability of broadband data transmission, raw data streaming is possible.
  • the computationally intensive signal processing for example including AI-based approaches, can be carried out entirely in scalable computing clusters.
  • the signals can be at least partially synchronized prior to transmission.
  • the signal recording can take place synchronously within the system under consideration, in that reference clocks that run exactly in the same direction are made available.
  • Online diagnostics functionality means immediate data processing in order to be able to provide the user with information at an early stage if discrepancies are detected, so that the user can intervene in the ongoing process if necessary, e.g. in the event of vibrations in the workpiece to be machined or burrs.
  • Automatic, controlled intervention in the machining process is also conceivable. This can be done online and virtually in real time.
  • the signals can at least partially be synchronized after transmission. The subsequent synchronization can take place in the cloud, for example on the basis of known signal patterns. Mixed forms are conceivable. Individual signals can therefore be recorded or synchronized synchronously with one another prior to transmission, and further signals can only be synchronized in a later process after transmission.
  • signal groups are formed, the signals being synchronized within a signal group. Subsequently, the signals of one signal group can be synchronized with signals of another signal group or with their individual signals.
  • At least some signals can be recorded with different temporal resolutions.
  • the synchronization can take place before or after the data transfer. Signals with different temporal resolutions can also be synchronized with one another.
  • Error detection can be carried out on the basis of population comparisons.
  • signal patterns and / or error patterns can be determined and / or stored beforehand.
  • error indicators including markers, etc.
  • Error detection and possibly even error selection is then possible on this basis. If there is sufficient domain knowledge, error identification is therefore also possible. Domain knowledge globally describes the relationship between vibration excitation by machine components, axis dynamics, absolute position of the kinematic chain, possibly depending on the working area, actuators, e.g. valves, the operating status of a processing unit and noise emissions (sound waves).
  • machining units For example, lasers, punching devices, presses, milling heads, saws, drills and water jets can be used as processing units. With machine tools the machining units are moved in a certain axis direction via drives and possibly mechanical components connected in between, such as gears or portals. This is often referred to as the axis for short. All components, in particular axes, that contribute to a movement of a processing unit are called kinematic chains. Domain knowledge also includes the relationship between individual components, in particular the infrastructure, movement trajectories, processing processes and properties of all components involved. In addition, data models can be stored that are used for error detection.
  • Population comparisons can be carried out on the basis of measurement data from machines of the same construction (machine series) or the machine itself (historical measurement data recording) in the same or similar operating states.
  • the measurement data can be recorded continuously, evaluated based on experts as well as self-learning and stored in data models.
  • the error detection can take place recursively on time series of the individual object. Historical data from the same machines can also be used for this purpose. A comparison can be made with identical and comparable operating states that have already been recorded.
  • measured value acquisition can be supplemented by interpolation.
  • an adaptive adjustment up-sampling / down-sampling
  • resolution and / or quantification of individual signals can take place. This ensures that a sufficient database is created for the evaluation.
  • a system for early detection and reaction to errors in a machine also falls within the scope of the invention a) a machine, in particular a machine tool, the machine having detection devices for detecting machine-internal signals, b) at least one machine-external detection device for detecting at least one machine-external signal, c) a data processing system, d) a broadband data transmission channel for signal transmission, e) where the data processing system for error detection using the machine-internal and machine-external signals on the basis of a common time base and for direct action on the machine and / o which is set up to output an error message.
  • the machine can have a data transmission interface for broadband transmission of the detected signals.
  • the machine-internal signals can be transmitted via the data transmission interface. If the machine-external detection devices are not completely independent, the machine-external signals can also be transmitted via the data transmission interface of the machine.
  • a machine controller can be set up for broadband data transmission.
  • the at least one external acquisition device can have a data transmission interface for broadband transmission of the acquired machine-external signal.
  • the data processing system can have a broadband data transmission interface.
  • the broadband data transmission channel can transmit data between the machine and / or the at least one machine-external detection device and the data processing system.
  • the broadband Data transmission channel Transferring data between the data transmission interfaces.
  • the system according to the invention can be scalable.
  • the scalable data processing system can be designed as a processing platform.
  • the data processing system is in particular set up for direct data processing in order to be able to provide information at an early stage when discrepancies or errors are recognized and / or to be able to intervene in the machining process of the machine in an automatically controlled manner.
  • the error detection can take place on the basis of population comparisons or recursively on time series of the individual object using statistical variables, pattern recognition, time series, calculated variables, etc. For the population comparisons, patterns, error patterns or data models can be determined and made available.
  • the data processing system is set up to process the corresponding amount of data and to execute the algorithms required for diagnosis.
  • a central acquisition and data transmission unit can be provided. This can for example be designed as a real-time capable data acquisition unit with at least one physical communication interface and in particular with a data storage functionality.
  • the central acquisition and data transmission unit can summarize and synchronize both external and internal signals and transmit the data collectively. With many signal sources, several such acquisition and data transmission units can be provided and the data can be merged and / or synchronized in the data processing system in the cloud.
  • a bidirectional transmission of signals is possible.
  • a broadband transmission channel or several broadband transmission channels can be provided.
  • a central acquisition and data transmission unit can be both a sender and a receiver and can communicate directly with machine controls and machine drives and thus have a direct influence on processes that are carried out by the machine.
  • a synchronization device for synchronizing signals can be provided on the data processing system side and / or on the machine side. Signals can be recorded with different time resolutions, but time synchronization is required before the data transmission (requires time-synchronous signal recording within the system under consideration by ensuring that the clocks run exactly the same) or after the data transmission. Mixed forms can also be provided so that individual signals are synchronized with one another in time before transmission and further signals are only synchronized in a subsequent process for time synchronization after transmission. A cluster formation is also conceivable. There can be several signal groups within which individual signals are synchronized with one another in terms of time.
  • the data processing system can be implemented in a cloud environment. It can be an internet cloud or an on-premise edge cloud (decentralized data processing at the edge of a network).
  • a signal cluster with several time-synchronous signals can be provided.
  • a machine control can be provided on which the data processing system acts.
  • the data processing system can act directly on the machine control or via an acquisition and data transmission unit mentioned above. An effect on several machine controls is also conceivable.
  • a memory for storing signal patterns, error images and / or data models can be provided which is connected to the data processing system.
  • a comparison with the recorded and transmitted data can be made on the basis of the stored data. This allows errors to be detected in real time.
  • the recorded signals are sampled at as high a frequency as possible and, in the case of analog signals, are resolved / quantized as finely as possible.
  • adaptive adjustment both reduction and increase of the data rate and resolution of individual signals is conceivable. This adjustment can be dependent on the current or future planned operating status.
  • FIG. 1 shows a first embodiment of a system according to the invention
  • FIG. 2 shows a second embodiment of a system according to the invention
  • FIG. 3 shows a flow chart to explain the method according to the invention.
  • FIG. 1 shows a first embodiment of a system 10 for early detection and reaction to errors in a machine 11.
  • the machine 11 can, for example, be designed as a machine tool.
  • the machine 11 has detection devices 12, 13, 14 for understanding machine-internal signals.
  • the detection devices 12 to 14 can be sensors and / or controls and / or drives of the machine 11.
  • the signals of the Er chargedsein directions 12 to 14 can be via a data transmission interface 15, which is used for broadband transmission of the detected machine-internal signals is designed to be transmitted.
  • the system 10 also has machine-external acquisition devices 17, 18 for acquiring signals external to the machine.
  • the detection devices 17, 18 can be microphones or cameras, for example.
  • the external acquisition devices 17, 18 can each have a data transmission interface 19, 20 for broadband transmission of the acquired machine-external signal.
  • the recorded signals can be transmitted to a data processing system 21 via a broadband transmission channel 23, the data processing system 21 likewise having a broadband data transmission interface 22.
  • the data processing system 21 is set up to detect errors using the machine-internal and machine-external signals on the basis of a common time base and can act directly on the machine 11, in particular a machine control 16.
  • a machine-side synchronization device 24 can be provided on the one hand.
  • a synchronization device 25 which can have a data transmission interface (not shown), can be provided on the data processing system side. It is also conceivable that some signals are synchronized on the machine side and other signals are synchronized on the data processing system side.
  • a memory 27 for example, signal patterns, error images and / or data models can be stored, on the basis of which the data processing system 21 can carry out data processing and analysis as well as error detection.
  • the data processing system 21 is implemented in a cloud environment 26.
  • FIG. 2 shows an alternative embodiment of a system 110 according to the invention.
  • Detection devices 112, 113, 116 to 118 are provided, wherein the detection devices 112, 113, 116 can be internal to the machine, while the detection devices 117, 118 can be external to the machine.
  • the detection devices 117, 118 can be, for example, a microphone and a camera. If the acquisition devices 117, 118 are completely independent, they require their own (broadband) data transmission interface. Otherwise, your data can be recorded, possibly aggregated, and then transmitted via a recording and data transmission unit 119.
  • the detection device 112 can be designed as a MEMS sensor, for example.
  • the detection devices 113, 116 can be machine controls.
  • the detection devices 112, 113, 116 to 118 communicate with the central detection and data transmission unit 119, which can be designed as a sensor box (network). In particular, it can be designed as a real-time capable external data acquisition unit with at least one physical communication interface and in particular a data storage functionality.
  • the acquisition and data transmission unit 119 has an interface for broadband signal transmission. This interface can represent the broadband data transmission interface of the machine 111.
  • the central acquisition and transmission unit 119 can communicate with a cloud-based data processing system 122 via a broadband data transmission channel 123.
  • the data processing system 122 has a broadband data transmission interface.
  • the transmitted signals and data can be analyzed and processed using predetermined algorithms, population diagnosis, domain knowledge, etc. In particular, errors can be detected in this way.
  • the data transmission channel 123 can be designed to be bidirectional, so that a direct action on the machine 111 can take place via the data processing system 122.
  • data can be transferred to the central acquisition and data transmission unit 119 and from there to the controls 113, 116. In this way, direct intervention in the machine 111 can take place.
  • a further data transmission channel 126 is provided, via which direct intervention in a controller 113 can take place.
  • a common time base must be created so that a data analysis can be carried out. This is indicated by the areas 124, 125 marked with arrows.
  • Hard real-time synchronization can take place in area 124. In particular, signals can be recorded synchronously. Hard real-time synchronization is not absolutely necessary in area 125, but time information on the signals is necessary so that time synchronization can be carried out after the data transmission.
  • FIG. 3 shows a flow chart to illustrate the method according to the invention.
  • machine-internal signals and machine-external signals are recorded.
  • step 201 there is broadband transmission of the recorded signals to a data processing system.
  • step 202 the data processing system uses the transmitted signals to detect errors on the basis of a common time base.
  • step 203 the data processing system intervenes directly in the machine when an error is recognized or an error message is output.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein System (10, 110) zur Früherkennung und Reaktion auf Fehler in einer Maschine (11, 111) mit a. einer Maschine (11, 111), insbesondere Werkzeugmaschine, wobei die Maschine (11, 111) Erfassungseinrichtungen (12-14, 112, 113, 116) zur Erfassung von maschineninternen Signalen sowie eine Datenübertragungsschnittstelle (15) zur breitbandigen Übertragung der erfassten maschineninternen Signale aufweist, b. zumindest einer maschinenexternen Erfassungseinrichtung (17, 18, 117, 118) zum Erfassen von zumindest einem maschinenexternen Signal, wobei die externe Erfassungseinrichtung (17, 18, 117, 118) eine Datenübertragungsschnittstelle (19, 20) zur breitbandigen Übertragung des erfassten maschinenexternen Signals aufweist, c. einem Datenverarbeitungssystem (21, 122) mit einer breitbandigen Datenübertragungsschnittstelle (22), d. einem breitbandigen Datenübertragungskanal (23, 123) zur Signalübertragung zwischen den Datenübertragungsschnittstellen (15, 19, 20, 22), e. wobei das Datenverarbeitungssystem (21, 122) zur Fehlerdetektion anhand der maschineninternen und maschinenexternen Signale auf Grundlage einer gemeinsamen Zeitbasis und zur direkten Einwirkung auf die Maschine (11, 111) eingerichtet ist.

Description

Früherkennung und Reaktion auf Fehler in einer Maschine
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Früherkennung und Reak tion auf Fehler in einer Maschine.
Die Echtzeitüberwachung von Maschinen im Produktivbetrieb ist bisher nicht mög lich, da die erforderliche Datenmenge für ein Datenstreaming zu groß ist und die notwendige Rechenleistung zur Verarbeitung der Datenmenge nicht zur Verfügung steht. Für eine präzise Diagnosefunktion werden externe Beobachtersignale und maschineninterne Sensor- und Prozesssignale benötigt. Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein Verfahren und ein System bereit zustellen, mit dem eine Echtzeitüberwachung einer Maschine möglich ist, so dass Fehler frühzeitig erkannt werden können und darauf reagiert werden kann. Gelöst wird diese Aufgabe erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Früherken nung und Reaktion auf Fehler in einer Maschine mit den Verfahrensschritten: a) Erfassen von maschineninternen Signalen und maschinenexternen Signa len, b) breitbandige Übertragung der erfassten Signale an ein Datenverarbei tungssystem, c) Fehlerdetektion durch das Datenverarbeitungssystem anhand der über- tragenen Signale auf Grundlage einer gemeinsamen Zeitbasis, d) direkter Eingriff durch das Datenverarbeitungssystem in die Maschine bei Erkennen eines Fehlers und/oder Ausgabe einer Fehlermeldung durch das Datenverarbeitungssystem .
Bei der überwachten Maschine kann es sich beispielsweise um eine Werkzeugma schine handeln. Insbesondere kann es sich um eine Maschine im Produktivbetrieb handeln. Bei den maschineninternen Signalen kann es sich um Sensorsignale und/oder Pro zesssignale handeln. Maschineninterne Sensorsignale können beispielsweise Strom-, Geschwindigkeits-, Lageist- und/oder Sollwerte sein. Prozesssignale kön nen beispielsweise Laserleistung, Gasdruck, Streulicht, etc. sein. Weiterhin können die maschineninternen Signale aus Steuerungen stammen, beispielweise aus einer speicherprogrammierbaren Steuerung (PLC) oder einer numerischen Steuerung (NC). Außerdem können Sie von Antrieben stammen. Maschinenexterne Signale können beispielsweise akustische, optische oder Bewe gungssignale sein. Sie können stammen von Mikrofonen, Micro-Electro-Mechanical Systems(MEMS)-Sensoren, Kameras, etc. Mess- und Prozessgrößen werden erfasst. Sie stellen Daten dar. Die Mess- und Prozessgrößen werden als Signale übertragen. Nach der Übertragung werden die in den Signalen enthaltenen Daten verarbeitet. Signalübertragung und Datenüber tragung wird im Folgenden synonym verwendet. Unter einer breitbandigen Datenübertragung wird insbesondere eine Übertragung mit mehr als 30 Mbit/s verstanden. Die breitbandige Übertragung kann drahtge bunden, beispielsweise über ein Glasfaserkabel, oder drahtlos erfolgen, beispiels weise gemäß dem 5G-Standard. Das Datenverarbeitungssystem kann skalierbar sein. Insbesondere kann das Da tenverarbeitungssystem als Prozessierungsplattform ausgebildet sein. Eine Pro- zessierungsplattform kann ein Verbundsystem sein, das Komponenten zur Verar beitung von Datenstreams und von Batchprozessen (Datei-basiert) enthält, sowie Komponenten zur verteilten Datenprozessierung und Datenspeicherung. Die Pro- zessierungsplattform kann geeignet und eingerichtet sein, verschiedene Formen von Daten, ob Stream oder Datei, zu empfangen, diese dann (verteilt) zu verar beiten (analysieren), geeignet zu verwalten und zu speichern und ggf. auch pas send zu visualisieren. Weiterhin kann das Datenverarbeitungssystem als Hoch leistungsrechner in einer Cloud-Umgebung ausgebildet sein. Dabei kann es sich um eine externe, orstentfernte und/oder internetbasierte, Cloud oder um eine be triebsinterne Cloud handeln. Unter einer Cloud wird insbesondere ein Rechenzent rum mit breitbandigem Netzanschluss, hoher Rechenleistung und Massenspeicher verstanden. Die Cloud kann Programme und Hardware in Form von Servern um fassen. In einer externen Cloud können Daten von mehreren unterschiedlichen Betrieben, auch von nicht zusammnegehörenden Betrieben, auch anonymisiert, gesammelt und korreliert werden. Das kann das Ergebnis der Fehlerdetektion wei ter verbessern. Aufgrund der Fehlerdetektion kann ein direkter Eingriff durch das Datenverarbei tungssystem in die Maschine erfolgen. Dadurch kann eine höchste Bearbeitungs qualität gewährleistet werden. Außerdem kann die Maschine vor Zerstörung ge schützt werden. Es ist auch denkbar, lediglich einen Hinweis, insbesondere eine Fehlermeldung, an einen Bediener auszugeben, der dann in die Maschine eingrei- fen kann.
Die breitbandige Hochgeschwindigkeitsdatenübertragung bzw. Hochgeschwindig keitssignalübertragung ermöglicht die Portierung der Daten quasi in Echtzeit auf insbesondere skalierbare Hochleistungsrechner in Cloudumgebungen, wo korrelie rende Datenauswertungen zur Fehlerfrüherkennung durchgeführt werden können. Diese Funktionalität kann als ein Vorwarnsystem für Werkzeugmaschinen und an dere Anlagen verwendet werden. Auf Grundlage einer gemeinsamen Zeitbasis aller vorhandenen Mess- und Prozessgrößen kann eine Online-Diagnosefunktionalität bereitgestellt werden. Somit kann eine frühzeitige Fehlerdetektion im laufenden Betrieb und eventueller Eingriff in den Bearbeitungsprozess durch unmittelbare Datenprozessierung erfolgen. Aufgrund der Verfügungsstellung einer breitbandi gen Datenübertragung ist ein Rohdatenstreaming möglich. Die rechenintensive Signalverarbeitung beispielsweise unter Einbeziehung von KI-basierten Ansätzen, kann vollständig in skalierbaren Rechenclustern erfolgen.
Die Signale können zumindest teilweise vor der Übertragung synchronisiert wer den. Beispielsweise kann die Signalaufzeichnung innerhalb des betrachteten Sys tems zeitsynchron erfolgen, indem exakt gleichlaufende Referenzuhren zur Verfü- gung gestellt werden.
Eine Online-Diagnosefunktionalität bedeutet eine unmittelbare Datenverarbeitung, um bei erkannten Abweichungen dem Anwender frühzeitig Hinweise geben zu kön nen, damit dieser gegebenenfalls in den laufenden Prozess eingreifen kann, z.B. im Fall von Schwingungen im zu bearbeitenden Werkstück oder bei einer Gratbil dung. Ebenfalls denkbar ist ein automatischer, gesteuerter Eingriff in den Bearbei tungsprozess. Dies kann online und quasi in Echtzeit erfolgen. Die Signale können zumindest teilweise nach der Übertragung synchronisiert wer den. Die nachträgliche Synchronisierung kann in der Cloud, beispielsweise anhand von bekannten Signalmustern, erfolgen. Mischformen sind denkbar. Es können also einzelne Signale vor der Übertragung zueinander zeitlich synchron erfasst werden oder synchronisiert werden und weitere Signale können erst in einem spä teren Prozess nach der Übertragung synchronisiert werden.
Weiterhin ist es denkbar, dass Signalgruppen gebildet werden, wobei die Signale innerhalb einer Signalgruppe synchronisiert werden. Im Anschluss daran können die Signale einer Signalgruppe mit Signalen einer anderen Signalgruppe oder an deren Einzelsignalen synchronisiert werden.
Zumindest einige Signale können mit unterschiedlicher zeitlicher Auflösung erfasst werden. Die Synchronisation kann vor oder nach der Datenübertragung erfolgen. Auch können Signale unterschiedlicher zeitlicher Auflösung zueinander synchroni siert werden.
Die Fehlerdetektion kann auf Basis von Populationsvergleichen durchgeführt wer den. Hierzu können Signalmuster und/oder Fehlerbilder vorher ermittelt und/oder gespeichert werden. Aus den Signalmustern und/oder Fehlerbildern können Feh lerindikatoren (auch Marker, etc.) bestimmt werden, die auf die Gesamtheit der bisher vorliegenden (Mess-)Daten angewandt werden (sowohl Daten der Maschi nenserie als auch Daten der Maschinenhistorie der Einzelmaschine). Auf dieser Basis ist dann eine Fehlerdetektion und ggf. sogar eine Fehlerselektion möglich. Bei ausreichend vorhandenem Domänenwissen ist folglich auch eine Fehleridenti fikation möglich. Domänenwissen beschreibt global den Zusammenhang aus Schwingungsanregung durch Maschinenkomponenten, Achsdynamik, Absolutposi tion der kinematischen Kette, gegebenenfalls in Arbeitsraumabhängigkeit, Stell gliedern, z.B. Ventile, dem Betriebszustand einer Bearbeitungseinheit und Ge- räuschemissionen (Schallwellen).
Als Bearbeitungseinheit kommen beispielsweise Laser, Stanzvorrichtung, Presse, Fräskopf, Säge, Bohrer und Wasserstrahl in Frage. Bei Werkzeugmaschinen werden die Bearbeitungseinheiten über Antriebe und möglicherweise dazwischen geschaltete mechanische Komponenten, wie Getriebe oder Portale, in eine be stimmte Achsrichtung bewegt. Abkürzend wird dies häufig als Achse bezeichnet. Sämtliche Komponenten, insbesondere Achsen, die zu einer Bewegung einer Be- arbeitungseinheit beitragen, werden kinematische Kette genannt. Weiterhin zählt zum Domänenwissen der Zusammenhang einzelner Komponenten, insbesondere die Infrastruktur, Bewegungstrajektorien, Bearbeitungs- Prozesse und Eigenschaf ten aller beteiligten Komponenten. Außerdem können Datenmodelle hinterlegt werden, die zur Fehlerdetektion her angezogen werden. Populationsvergleiche können auf der Basis von Messdaten von baugleichen Maschinen (Maschinenserie) oder der Maschine selbst (historische Messdatenaufzeichnung) in gleichen oder ähnlichen Betriebszuständen durchge führt werden. Die Messdaten können laufend erfasst, Experten-basiert wie auch selbstlernend bewertet und in Datenmodellen abgelegt werden.
Dabei kann die Fehlerdetektion rekursiv auf Zeitreihen des Einzelobjekts erfolgen. Auch hierzu können historische Daten derselben Maschinen verwendet werden. Es kann ein Vergleich mit identischen und vergleichbaren Betriebszuständen erfolgen, die bereits aufgezeichnet wurden.
Bei sich physikalisch-technisch langsam verändernden Größen, beispielsweise der Temperatur, kann eine Messwerterfassung durch Interpolation ergänzt werden. Insbesondere bei ausreichender Systemkenntnis kann eine adaptive Anpassung (Up-Sampling/Down-Sampling) von Datenrate, Auflösung und/oder Quantifizie rung einzelner Signale erfolgen. Damit kann sichergestellt werden, dass eine aus reichende Datenbasis für die Auswertung geschaffen wird. In den Rahmen der Erfindung fällt außerdem ein System zur Früherkennung und Reaktion auf Fehler in einer Maschine mit a) einer Maschine, insbesondere Werkzeugmaschine, wobei die Maschine Er fassungseinrichtungen zur Erfassung von maschineninternen Signalen aufweist, b) zumindest einer maschinenexternen Erfassungseinrichtung zum Erfassen von zumindest einem maschinenexternen Signal, c) einem Datenverarbeitungssystem, d) einem breitbandigen Datenübertragungskanal zur Signalübertragung, e) wobei das Datenverarbeitungssystem zur Fehlerdetektion anhand der ma schineninternen und maschinenexternen Signale auf Grundlage einer ge meinsamen Zeitbasis und zur direkten Einwirkung auf die Maschine und/o der zur Ausgabe einer Fehlermeldung eingerichtet ist.
Die Maschine kann eine Datenübertragungsschnittstelle zur breitbandigen Über tragung der erfassten Signale aufweisen. Insbesondere können die maschinenin ternen Signale über die Datenübertragungsschnittstelle übertragen werden. Wenn die maschinenexternen Erfassungseinrichtungen nicht vollständig unabhängig sind, können auch die maschinenexternen Signale über die Datenübertragungs schnittstelle der Maschine übertragen werden. Insbesondere kann eine Maschinen steuerung zur breitbandigen Datenübertragung eingerichtet sein. Die zumindest eine externe Erfassungseinrichtung kann eine Datenübertragungs schnittstelle zur breitbandigen Übertragung des erfassten maschinenexternen Sig nals aufweisen.
Das Datenverarbeitungssystem kann eine breitbandige Datenübertragungsschnitt- stelle aufweisen.
Der breitbandige Datenübertragungskanal kann Daten zwischen der Maschine und/oder der zumindest einen maschinenexternen Erfassungseinrichtung und dem Datenverarbeitungssystem übertragen. Insbesondere kann der breitbandige Datenübertragungskanal Daten zwischen den Datenübertragungsschnittstellen übertragen.
Das erfindungsgemäße System, insbesondere das Datenverarbeitungssystem, kann skalierbar sein. Das skalierbare Datenverarbeitungssystem kann als Prozes- sierungsplattform ausgebildet sein. Das Datenverarbeitungssystem ist insbeson dere eingerichtet zur unmittelbaren Datenprozessierung, um bei erkannten Abwei chungen bzw. Fehlern frühzeitig Hinweise geben zu können und/oder automatisch gesteuert in den Bearbeitungsprozess der Maschine eingreifen zu können. Die Fehlerdetektion kann auf der Basis von Populationsvergleichen oder rekursiv auf Zeitreihen des Einzelobjekts anhand statistischer Größen, Mustererkennung, Zeit reihen, berechneter Größen, etc. stattfinden. Für die Populationsvergleiche können Muster, Fehlerbilder oder Datenmodelle ermittelt und zur Verfügung gestellt wer den. Das Datenverarbeitungssystem ist eingerichtet, die entsprechende Daten- menge zu verarbeiten und die zur Diagnose erforderlichen Algorithmen auszufüh ren.
Es kann eine zentrale Erfassung- und Datenübertragungseinheit vorgesehen sein. Diese kann beispielsweise als eine echtzeitfähige Datenerfassungseinheit mit min- destens einer physikalischen Kommunikationsschnittstelle und insbesondere mit einer Datenspeicherungsfunktionalität ausgebildet sein. Die zentrale Erfassungs und Datenübertragungseinheit kann sowohl externe als auch interne Signale zu sammenfassen und synchronisieren und die Daten gesammelt übertragen. Bei vie len Signalquellen können mehrere solcher Erfassungs- und Datenübertragungsein- heiten vorgesehen sein und die Daten können im Datenverarbeitungssystem in der Cloud zusammengeführt und/oder synchronisiert werden. Eine bidirektionale Übertragung von Signalen ist möglich. Es können ein breitbandiger Übertragungs kanal oder mehrere breitbandige Übertragungskanäle vorgesehen sein. Eine zent rale Erfassungs- und Datenübertragungseinheit kann sowohl Sender als auch Emp- fänger sein und kann mit Maschinensteuerungen und Maschinenantrieben direkt kommunizieren und so einen direkten Einfluss auf Prozesse nehmen, die durch die Maschine ausgeführt werden. Datenverarbeitungssystemseitig und/oder maschinenseitig kann eine Synchroni sationseinrichtung zur Synchronisierung von Signalen vorgesehen sein. Signale können in unterschiedlicher Zeitauflösung erfasst werden, jedoch ist eine Zeitsyn chronisation vor der Datenübertragung (erfordert zeitsynchrone Signalaufzeich- nung innerhalb des betrachteten Systems durch Sicherstellung exakt gleichlaufen der Uhren) oder nach der Datenübertragung erforderlich. Es können auch Misch formen vorgesehen sein, so dass einzelne Signale vor der Übertragung zueinander zeitlich synchron sind und weitere Signale erst in einem nachfolgenden Prozess zur Zeitsynchronisation nach der Übertragung synchronisiert werden. Auch eine Clus- terbildung ist vorstellbar. Es kann mehrere Signalgruppen geben, innerhalb derer einzelne Signale zueinander zeitlich synchron sind.
Das Datenverarbeitungssystem kann in einer Cloudumgebung realisiert sein. Da bei kann es sich um eine Internet Cloud oder um eine Edge-Cloud on-premise (dezentralisierte Datenverarbeitung am Rand eines Verbunds) handeln.
Wie oben bereits erwähnt, kann ein Signalcluster mit mehreren zeitsynchronen Signalen vorgesehen sein. Es kann eine Maschinensteuerung vorgesehen sein, auf die das Datenverarbei tungssystem einwirkt. Dabei kann das Datenverarbeitungssystem direkt auf die Maschinensteuerung einwirken oder über eine oben erwähnte Erfassungs- und Da tenübertragungseinheit. Eine Einwirkung auf mehrere Maschinensteuerungen ist ebenfalls denkbar.
Es kann ein Speicher zur Speicherung von Signalmustern, Fehlerbildern und/oder Datenmodellen vorgesehen sein, der mit dem Datenverarbeitungssystem verbun den ist. Auf Grundlage der gespeicherten Daten kann ein Vergleich mit den erfass ten und übertragenen Daten erfolgen. Dadurch können Fehler in Echtzeit erkannt werden.
Die erfassten Signale werden möglichst hochfrequent abgetastet und bei Ana logsignalen möglichst fein aufgelöst/quantisiert. Bei ausreichender Systemkenntnis ist eine adaptive Anpassung (sowohl Reduktion als auch Erhö hung) von Datenrate und Auflösung einzelner Signale denkbar. Diese Anpassung kann abhängig vom aktuellen oder zukünftigen geplanten Betriebszustand sein. Weitere Merkmale und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden detaillierten Beschreibung von Ausführungsbeispielen der Erfindung, anhand der Figuren der Zeichnung, die erfindungswesentliche Einzelheiten zeigt, sowie aus den Ansprüchen. Die dort gezeigten Merkmale sind nicht notwendig maßstäblich zu verstehen und derart dargestellt, dass die erfindungsgemäßen Besonderheiten sichtbar gemacht werden können. Die verschiedenen Merkmale können je einzeln für sich oder zu mehreren in beliebigen Kombinationen bei Varianten der Erfindung verwirklicht sein.
In der schematischen Zeichnung sind Ausführungsbeispiele der Erfindung darge- stellt und in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert.
Es zeigen:
Fig. 1 eine erste Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Systems;
Fig. 2 eine zweite Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Systems;
Fig. 3 ein Flussdiagramm zur Erläuterung des erfindungsgemäßen Verfah rens.
Die Figur 1 zeigt eine erste Ausführungsform eines Systems 10 zur Früherkennung und Reaktion auf Fehler in einer Maschine 11. Die Maschine 11 kann beispielsweise als Werkzeugmaschine ausgebildet sein. Die Maschine 11 weist Erfassungseinrich tungen 12, 13, 14 zur Auffassung von maschineninternen Signalen auf. Bei den Erfassungseinrichtungen 12 bis 14 kann es sich um Sensoren und/oder Steuerun gen und/oder Antriebe der Maschine 11 handeln. Die Signale der Erfassungsein richtungen 12 bis 14 können über eine Datenübertragungsschnittstelle 15, die zur breitbandigen Übertragung der erfassten maschineninterne Signale ausgebildet ist, übertragen werden.
Weiterhin weist das System 10 maschinenexterne Erfassungseinrichtungen 17, 18 zur Erfassung von maschinenexternen Signalen auf. Bei den Erfassungseinrichtun gen 17, 18 kann es sich beispielsweise um Mikrofone oder Kameras handeln. Die externen Erfassungseinrichtungen 17, 18 können jeweils eine Datenübertragungs schnittstelle 19, 20 zur breitbandigen Übertragung des erfassten maschinenexter nen Signals aufweisen.
Die erfassten Signale können über einen breitbandigen Übertragungskanal 23 an ein Datenverarbeitungssystem 21 übertragen werden, wobei das Datenverarbei tungssystem 21 ebenfalls eine breitbandige Datenübertragungsschnittstelle 22 aufweist. Das Datenverarbeitungssystem 21 ist zur Fehlerdetektion anhand der maschineninternen und maschinenexternen Signale auf Grundlage einer gemein samen Zeitbasis eingerichtet und kann direkt auf die Maschine 11, insbesondere eine Maschinensteuerung 16, einwirken.
Damit die Daten durch das Datenverarbeitungssystem 21 verarbeitet und ausge- wertet werden können, müssen diese eine gemeinsame Zeitbasis aufweisen. Um die erfassten Signale zu synchronisieren kann einerseits eine maschinenseitige Synchronisationseinrichtung 24 vorgesehen sei. Andererseits kann datenverarbei tungssystemseitig eine Synchronisationseinrichtung 25, die eine nicht dargestellte Datenübertragungsschnittstelle aufweisen kann, vorgesehen sein. Dabei ist es auch denkbar, dass einige Signale maschinenseitig synchronisiert werden und an dere Signale datenverarbeitungssystemseitig synchronisiert werden. In einem Speicher 27 können beispielsweise Signalmuster, Fehlerbilder und/oder Datenmo delle abgelegt sein, anhand derer das Datenverarbeitungssystem 21 eine Daten verarbeitung und Analyse sowie Fehlererkennung durchführen kann. Das Daten- Verarbeitungssystem 21 ist in einer Cloudumgebung 26 realisiert.
Die Figur 2 zeigt eine alternative Ausführungsform eines erfindungsgemäßen Sys tems 110. Auf Seiten der Maschine 111 sind Erfassungseinrichtungen 112, 113, 116 bis 118 vorgesehen, wobei die Erfassungseinrichtungen 112, 113, 116 ma schinenintern sein können, während die Erfassungseinrichtungen 117, 118 ma schinenextern sein können. Bei den Erfassungseinrichtungen 117, 118 kann es sich beispielsweise um ein Mikrofon und eine Kamera handeln. Wenn die Erfas- sungseinrichtungen 117, 118 komplett eigenständig sind, benötigen sie eine ei gene (breitbandige) Datenübertragungsschnittstelle. Ansonsten können ihre Daten über eine Erfassungs- und Datenübertragungseinheit 119 erfasst, ggf. aggregiert und dann übertragen werden. Die Erfassungseinrichtung 112 kann beispielsweise als MEMS-Sensor ausgebildet sein. Bei den Erfassungseinrichtungen 113, 116 kann es sich um Maschinensteuerungen handeln.
Die Erfassungseinrichtungen 112, 113, 116 bis 118 kommunizieren mit der zent ralen Erfassungs- und Datenübertragungseinheit 119, die als Sensorbox (-Netz werk) ausgebildet sein kann. Insbesondere kann sie als echtzeitfähige externe Da- tenerfassungseinheit mit mindestens einer physikalischen Kommunikationsschnitt stelle und insbesondere einer Datenspeicherungsfunktionalität ausgebildet sein. Die Erfassungs- und Datenübertragungseinheit 119 weist eine Schnittstelle zur breitbandigen Signalübertagung auf. Diese Schnittstelle kann die breitbandige Da- tenübertagungsschnittstelle der Maschine 111 darstellen.
Maschinenseitig kann eine Unterteilung in eine Sensor-Aktorebene 120 und Kom munikationsebene 121 vorgesehen sein, wobei auf letzterer eine Datensammlung und -Vorverarbeitung erfolgen kann. Die zentrale Erfassungs- und Übertragungseinheit 119 kann über einen breitban digen Datenübertragungskanal 123 mit einem cloudbasierten Datenverarbeitungs system 122 kommunizieren. Dazu weist das Datenverarbeitungssystem 122 eine breitbandige Datenübertragungsschnittstelle auf. In dem Datenverarbeitungssys tem 122 können die übertragenen Signale und Daten anhand von vorgegebenen Algorithmen, Populationsdiagnose, Domainwissen, etc. analysiert und verarbeitet werden. Insbesondere können auf diese Art und Weise Fehler detektiert werden. Der Datenübertragungskanal 123 kann bidirektional ausgebildet sein, so dass über das Datenverarbeitungssystem 122 eine direkte Einwirkung auf die Maschine 111 erfolgen kann. Insbesondere können dazu Daten an die zentrale Erfassungs- und Datenübertragungseinheit 119 und von in dieser an die Steuerungen 113, 116 übergeben werden. Auf diese Art und Weise kann ein direkter Eingriff in die Ma schine 111 erfolgen. Alternativ oder zusätzlich ist denkbar, dass ein weiterer Da tenübertragungskanal 126 vorgesehen ist, über den ein direkter Eingriff in eine Steuerung 113 erfolgen kann. Damit eine Datenanalyse durchgeführt werden kann, muss eine gemeinsame Zeit basis geschaffen werden. Dies ist durch die mit Pfeilen markierte Bereiche 124, 125 angedeutet. Im Bereich 124 kann eine harte Echtzeitsynchronisation erfolgen. Insbesondere können Signale zeitsynchron erfasst werden. Im Bereich 125 ist eine harte Echtzeitsynchronisation nicht zwingend erforderlich, aber eine Zeitinforma- tion zu den Signalen ist notwendig, damit nach der Datenübertragung eine zeitliche Synchronisation durchgeführt werden kann.
Wenn auf der Maschine 111 beispielsweise ein Laserschneidprozess durchgeführt wird, kann bei Erkennen eines Fehlers ein Abbruch des Schneidprozesses nach der nächsten zu schneidenden Kontur bewirkt werden. Alternativ kann ein definierter Abbruch auf einer Schneidkontur bewirkt werden. Weiterhin ist es denkbar, dass das Datenverarbeitungssystem 122 aktiv in die Achsregelung der Maschine 11 ein greift oder die Parameter für den Laserbearbeitungsprozess anpasst. Die Figur 3 zeigt ein Flussdiagramm zur Darstellung des erfindungsgemäßen Ver fahrens. Im Verfahrensschritt 200 werden maschineninterne Signale und maschi nenexterne Signale erfasst.
Im Schritt 201 erfolgt eine breitbandige Übertragung der erfassten Signale an ein Datenverarbeitungssystem. Im Schritt 202 erfolgt eine Fehlerdetektion durch das Datenverarbeitungssystem anhand der übertragenen Signale auf Grundlage einer gemeinsamen Zeitbasis. Im Schritt 203 erfolgt ein direkter Eingriff durch das Datenverarbeitungssystem in die Maschine bei Erkennen eines Fehlers oder die Ausgabe einer Fehlermeldung.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Früherkennung und Reaktion auf Fehler in einer Maschine (11, 111) mit den Verfahrensschritten: a. Erfassen von maschineninternen Signalen und maschinenexternen Signalen b. Breitbandige Übertragung der erfassten Signale an ein Datenverar beitungssystem (21, 122) c. Fehlerdetektion durch das Datenverarbeitungssystem (21, 122) an hand der übertragenen Signale auf Grundlage einer gemeinsamen Zeitbasis d. Direkter Eingriff durch das Datenverarbeitungssystem (21, 122) in die Maschine (11, 111) bei Erkennen eines Fehlers.
2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Signale zu mindest teilweise vor der Übertragung synchronisiert werden.
3. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass die Signale zumindest teilweise nach der Übertragung syn chronisiert werden.
4. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass Signalgruppen gebildet werden, wobei die Signale innerhalb einer Signalgruppe synchronisiert werden.
5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass zumindest einige Signale mit unterschiedlicher Zeitauflösung erfasst werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass die Fehlerdetektion auf Basis von Populationsvergleichen durchgeführt wird.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass die Fehlerdetektion rekursiv auf Zeitreihen des Einzelobjekts erfolgt.
8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass zumindest ein erfasstes Signal durch Interpolation ergänzt wird.
9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekenn zeichnet, dass eine adaptive Anpassung von Datenrate, Auflösung und/oder Quantifizierung einzelner Signale erfolgt.
10. System (10, 110) zur Früherkennung und Reaktion auf Fehler in einer Ma schine (11, 111) mit a. einer Maschine (11, 111), insbesondere Werkzeugmaschine, wobei die Maschine (11, 111) Erfassungseinrichtungen (12-14, 112, 113, 116) zur Erfassung von maschineninternen Signalen aufweist, b. Zumindest einer maschinenexternen Erfassungseinrichtung (17, 18, 117, 118) zum Erfassen von zumindest einem maschinenexternen Signal, c. einem Datenverarbeitungssystem (21, 122), d. einem breitbandigen Datenübertragungskanal (23, 123) zur Signal übertragung, e. wobei das Datenverarbeitungssystem (21, 122) zur Fehlerdetektion anhand der maschineninternen und maschinenexternen Signale auf Grundlage einer gemeinsamen Zeitbasis und zur direkten Einwirkung auf die Maschine (11, 111) eingerichtet ist.
11. System nach Anspruch 10, dadurch gekennzeichnet, dass datenverarbei tungssystemseitig und/oder maschinenseitig eine Synchronisationseinrich tung (24, 25) zur Synchronisierung von Signalen vorgesehen ist.
12. System nach Anspruch 10 oder 11, dadurch gekennzeichnet, dass das Da tenverarbeitungssystem (21, 122) als insbesondere skalierbare Prozessie- rungsplattform ausgebildet ist.
13. System nach einem der Ansprüche 10 bis 12, dadurch gekennzeichnet, dass das Datenverarbeitungssystem (21, 122) in einer Cloud-Umgebung (26) re alisiert ist.
14. System nach einem der Ansprüche 10 bis 11, dadurch gekennzeichnet, dass ein Signalcluster mit mehreren zeitsynchronen Signalen vorgesehen ist.
15. System nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 14, dadurch ge kennzeichnet, dass eine Maschinensteuerung (16, 113, 116) vorgesehen ist, auf die das Datenverarbeitungssystem (21, 122) einwirkt.
16. System nach einem der vorhergehenden Ansprüche 10 bis 15, dadurch ge kennzeichnet, dass ein Speicher (27) zur Speicherung von Signalmustern, Fehlerbildern und/oder Datenmodellen vorgesehen ist, der mit dem Daten verarbeitungssystem (21, 122) verbunden ist.
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