EP4551483A1 - Verfahren zur automatischen regelung einer behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren transportbändern zum anpassen einer behälterdichte und behältertransportvorrichtung - Google Patents

Verfahren zur automatischen regelung einer behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren transportbändern zum anpassen einer behälterdichte und behältertransportvorrichtung

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Publication number
EP4551483A1
EP4551483A1 EP23719706.6A EP23719706A EP4551483A1 EP 4551483 A1 EP4551483 A1 EP 4551483A1 EP 23719706 A EP23719706 A EP 23719706A EP 4551483 A1 EP4551483 A1 EP 4551483A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
conveyor belts
container
data
distance
containers
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
EP23719706.6A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Thomas ALRBECHT
Benedikt BOETTCHER
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.)
Krones AG
Original Assignee
Krones AG
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 Krones AG filed Critical Krones AG
Publication of EP4551483A1 publication Critical patent/EP4551483A1/de
Pending legal-status Critical Current

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    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G47/00—Article or material-handling devices associated with conveyors; Methods employing such devices
    • B65G47/52—Devices for transferring articles or materials between conveyors i.e. discharging or feeding devices
    • B65G47/68—Devices for transferring articles or materials between conveyors i.e. discharging or feeding devices adapted to receive articles arriving in one layer from one conveyor lane and to transfer them in individual layers to more than one conveyor lane or to one broader conveyor lane, or vice versa, e.g. combining the flows of articles conveyed by more than one conveyor
    • B65G47/71—Devices for transferring articles or materials between conveyors i.e. discharging or feeding devices adapted to receive articles arriving in one layer from one conveyor lane and to transfer them in individual layers to more than one conveyor lane or to one broader conveyor lane, or vice versa, e.g. combining the flows of articles conveyed by more than one conveyor the articles being discharged or distributed to several distinct separate conveyors or to a broader conveyor lane
    • B65G47/715—Devices for transferring articles or materials between conveyors i.e. discharging or feeding devices adapted to receive articles arriving in one layer from one conveyor lane and to transfer them in individual layers to more than one conveyor lane or to one broader conveyor lane, or vice versa, e.g. combining the flows of articles conveyed by more than one conveyor the articles being discharged or distributed to several distinct separate conveyors or to a broader conveyor lane to a broader conveyor lane
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G43/00—Control devices, e.g. for safety, warning or fault-correcting
    • B65G43/08—Control devices operated by article or material being fed, conveyed or discharged
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
    • B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
    • B65G43/00—Control devices, e.g. for safety, warning or fault-correcting
    • B65G43/10—Sequence control of conveyors operating in combination
    • 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—Program-control systems
    • G05B19/02—Program-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]
    • G05B19/4189—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 the transport system
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/048—Activation functions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/08—Learning methods

Definitions

  • the invention relates to methods for automatically controlling a container transport device with one or more conveyor belts for adjusting a container density of containers according to claim 1 and a container transport device according to claim 15.
  • DE 195 30 626 A1 discloses a method and a device for detecting the occupancy of a conveyor for vessels with a storage and / or deflection area, the occupancy being determined contactlessly by a distance measurement between a reference point located upstream of the storage and a rearmost vessel of the accumulated container flow is recorded.
  • the object of the invention is to provide a method and a container transport device which enable gentle and quiet transport of containers on conveyor belts.
  • a method for automatically controlling a container transport device with one or more conveyor belts for adjusting a container density of containers that are transported on the one or more conveyor belts includes, at different times, recording distance data from containers on the one or more conveyor belts by means of a distance measuring device, a transmission of the distance data by the Distance measuring device to a control device, processing the distance data into control data in the control device and non-linear control of belt speeds of the one or more conveyor belts using the control data.
  • the distance measuring device can include various types of sensors that are designed to detect the position of objects, for example containers. This can be done optically (light barrier) and/or mechanically (traffic switch), using a sound sensor, using a camera, using Hall sensors and/or using proximity sensors.
  • the distance data may be a distance from one container to another container, or the distances that one container has to several other containers, and/or the distances that several containers have to one container, and/or the distances that several containers have to several other containers, and/or a distance that a container has to a railing, and/or the distances that several containers have to a railing.
  • the distance data may include a number of containers present in a defined area and/or a distribution of the containers in a defined area.
  • An identity can each be assigned to the one or more conveyor belts.
  • Linear or non-linear control can be used for control where an output signal is not always proportional to the input signal.
  • the non-linear control is used to regulate the speeds of one or more conveyor belts. If there are several conveyor belts for each of the conveyor belts, the speed and direction of travel of the other conveyor belts can be taken into account when regulating its own speed. In addition, the speeds can be controlled in such a way that a changing number of containers supplied can be responded to, so that a container density on the multiple conveyor belts can be adjusted at any time.
  • Detecting the distance data using the distance measuring device can include infrared, sound, sonar and/or laser, lidar, and/or a mechanical distance measurement, such as one or more traffic jam switches. It is also possible to determine the distances using an image or a video stream, in which the distance between two or more containers recognized in the image is related to the known container diameter.
  • Distance data can be recorded continuously or in a clocked manner. For example, a distance between a container and at least one neighboring container can be detected or the distances between several containers can be recorded.
  • the distance data may include the information specified in the list above.
  • the nonlinear control may include setting a speed gradient across the multiple conveyor belts.
  • the speed gradient can increase when there is a traffic jam in the container transport device.
  • the velocity gradient may decrease at distances that exceed a given distance value.
  • a first speed gradient can be set for conveyor belts that are moved in a first direction
  • a second speed gradient can be set for conveyor belts that are moved in a second direction.
  • the first and second velocity gradients may be the same or different.
  • a gradient can indicate the course of a change (descent or increase) in a quantity over a certain distance.
  • the size can be viewed as the speed of the conveyor belts or the speed of the drive motors and the route can be viewed as a first, second, third, etc. conveyor belt.
  • the first conveyor belt can be arranged adjacent to the second, the second adjacent to the third conveyor belt, etc., or the first, second, third, etc. conveyor belts can be connected in series.
  • the non-linear control can further include adjusting electrically adjustable railings and/or deflector plates and/or lane plates of the one or more conveyor belts and/or adjusting an inclination of the one or more conveyor belts relative to a horizontal plane.
  • the adjustment can include sectional adjustment.
  • the space available for containers between the electrically adjustable railings and/or deflector plates and/or lane plates of the one or more conveyor belts can be increased or reduced.
  • An additional buffer can be created during ongoing operation of the container transport device by adjusting it, which requires an increase in the space available.
  • the nonlinear control can further include controlling several points of one or more elastically designed deflector plates of the or several conveyor belts in order to adapt a contour of the elastically designed deflector plates.
  • the method can further comprise recording current occupancy data of an occupancy of the or several conveyor belts with containers by means of one or more position measuring devices.
  • capturing may include taking images with one or more cameras.
  • the position devices can, for example, record the position data of one or more containers. Based on the number of position data, conclusions can be drawn about the occupancy of the one or more conveyor belts with containers.
  • the position measuring devices can additionally or alternatively record position data, which also includes, for example, distance data as indicated in the list above.
  • the method can further include transmitting the current occupancy data to a central computer unit, processing the current occupancy data with an algorithm available on the central computer unit to produce processed occupancy data, and using the processed occupancy data to control drives of the one or more conveyor belts.
  • Transmitting the current occupancy data can include transmitting the current occupancy data to a cloud, a smart device, PLC (Programmable Logic Controller) and/or IPC (InterProcess Communication) instead of or in addition to the central computer unit.
  • the current occupancy data can alternatively or additionally be recorded with a smart device, which includes, for example, a smart camera, and, for example, can also be processed into processed occupancy data using an algorithm available on the smart device, and this processed occupancy data can be used for controlling drives of the one or more conveyor belts be used.
  • processing can take place continuously.
  • the processed occupancy data can be compared with a predetermined occupancy (target occupancy) of the one or more conveyor belts with containers. If the specified occupancy is exceeded, the control can, for example, cause the drive speed to increase. If the specified occupancy is not reached, the control can, for example, cause the drive speed to be reduced or increased.
  • target occupancy a predetermined occupancy of the one or more conveyor belts with containers.
  • the method can further include processing the current occupancy data with a further algorithm available on the central computer unit and then calculating a speed for the one or more conveyor belts using the further algorithm.
  • Processing the current occupancy data can be done instead of or in addition to the further algorithm available on the central computer unit, processing the current
  • the occupancy data is stored using an additional algorithm available on a cloud, on a smart device, on a PLC (Programmable Logic Controller) and/or on an IPC (InterProcess Communication).
  • the method can further include calculating an adjustment of electrically adjustable railings and/or deflector plates and/or lane plates of the one or more conveyor belts and/or adjusting an inclination of the one or more conveyor belts relative to a horizontal plane.
  • the adjustment can include sectional adjustment.
  • the method may additionally or alternatively include predicting and/or learning a strategy for adjusting electrically adjustable railings and/or deflector plates and/or lane plates of the one or more conveyor belts and/or adjusting an inclination of the one or more conveyor belts relative to a horizontal plane .
  • predicting and/or learning can include reaching a predetermined occupancy level of the conveyor belt or reaching predetermined occupancy levels of the conveyor belts.
  • a predetermined occupancy it can be provided that the space between the electrically adjustable railings and/or deflector plates and/or alley plates of the one or more conveyor belts can be increased by adjusting. If the specified occupancy is not reached, it can be provided that the space between the electrically adjustable railings and/or deflector plates and/or alley plates of the one or more transport belts can be reduced by adjusting.
  • the further algorithm can include a neural network or a model-based online optimization.
  • model-based online optimization the model can learn the behavior of the container transport device in a training program.
  • the container transport device can be regulated during operation of the container transport device in the event of a deviation from a target behavior (model predictive control).
  • the neural network can, for example, include an observation layer, which can be followed by a fully ConnectedLayer.
  • a ReLU activation function, followed by a fullyConnectedLayer, can then be provided four times.
  • the fifth fullyConnectedLayer can be followed by a Tanh activation function.
  • the Tanh activation function can be followed by a ScalingLayer.
  • the output of the neural network can be input into a function to determine a mean squared error.
  • An output node of the neural network may include a Tanh activation function. Through the Tanh activation function, suggested actions can be mapped to the range [-1 , 1].
  • ScalingLayer follows the Tanh activation function. For example, it may be easier to map the output of the neural network to a defined range [min, max] of each belt speed of the one or more conveyor belts.
  • the speed of a second conveyor belt may have a defined range of [0.8 0.6]m/s and the speed of a third belt may have a defined range of [0.7, 0.5], so that the output of the Tanh activation function sets the value to the range [-1 , 1] and in a subsequent ScalingLayer each tape speed action can be adapted to the respective defined range.
  • the neural network may include at least one hidden layer and each of the at least one hidden layer may include a ReLU activation function.
  • the ReLU activation function with its piecewise linear function is suitable. For example, it can output an input directly if the input is positive and output zero if the input is not positive.
  • An output of the neural network may comprise an array.
  • the array can include a respective assignment of the identity of the conveyor belt to its belt speed or an identity of one of the multiple conveyor belts to its belt speed.
  • the neural network can include at least one fullyConnectedLayer, which allows the neural network to learn features from all combinations of features from the previous layer.
  • Computations by neurons of the neural network may depend on the outputs of the previous layers, which may have been multiplied with weights and given an offset.
  • training data can be generated by an agent in the form of trials and errors.
  • the agent can try out random actions and can evaluate the result (reward function). He can then adjust these actions until he finds the optimal actions.
  • the action can also be added to a noise function to allow the agent to explore uncontested states.
  • the agent can store these states in a buffer of a fixed size. For each iteration, the weights of the neural network can be set with a randomly selected mini-batch from the buffer is updated so that the data can be distributed independently (this happens because the agent itself generated the training data).
  • This data which may be the input of the neural network, may be uniform areas that may cover part of a conveyor belt in order to be able to calculate the occupancy, for example an occupancy rate, of each of these areas and determine whether the containers are evenly distributed. If the containers are not evenly distributed, the agent can adjust the action every n seconds to ensure that the containers are evenly distributed.
  • the number of uniform areas can be 5, 11 or 22 or smaller or larger.
  • the data can also be an image or video from the camera showing the occupancy of the areas with containers.
  • a container transport device comprises one or more conveyor belts and a control device, wherein the container transport device is designed to carry out a method as described above or below.
  • Figure 1 shows schematically the layers of a neural network
  • Figure 2 schematically shows an oblique view of several conveyor belts and a subsequent mass transport with a first number of uniform areas
  • Figure 3 schematically shows an oblique view of the several conveyor belts and the subsequent mass transport with a second number of uniform areas.
  • Figure 1 shows a schematic representation of the layers of a neural network 14 as it can be used for the method and the container transport device, as described above or below. A different or similar neural network can also be used.
  • a first fullyConnectedLayer 2 is connected to the observation layer 1, so that the neural network 14 can learn the features from all combinations of features of the observation layer 1.
  • the first fullyConnectedLayer 2 is followed by a first ReLU activation function 3. For example, it can output an input directly if the input is positive and output zero, if the input is not positive.
  • the results of the first ReLU activation function 3 are passed to a second fullyConnectedLayer 4 so that the neural network 14 can learn the features from all combinations of features from the previous layers.
  • the second fullyConnectedLayer 4 is followed by a second ReLU activation function 5.
  • the second ReLU activation function 5 can also output an input directly if the input is positive and output zero if the input is not positive.
  • the results of the second ReLU activation function 5 are passed to a third fullyConnectedLayer 6 so that the neural network 14 can learn the features from all combinations of features from the previous layers.
  • the third fullyConnectedLayer 6 is followed by a third ReLU activation function 7.
  • the third ReLU activation function 7 can also output an input directly if the input is positive and output zero if the input is not positive.
  • the results of the third ReLU activation function 7 are passed to a fourth fullyConnectedLayer 8 so that the neural network 14 can learn the features from all combinations of features from the previous layers.
  • the fourth fullyConnectedLayer 8 is followed by a fourth ReLU activation function 9.
  • the fourth ReLU activation function 9 can also output an input directly if the input is positive and output zero if the input is not positive.
  • the results of the fourth ReLU activation function 9 are passed to a fifth fullyConnectedLayer 10 so that the neural network 14 can learn the features from all combinations of features from the previous layers.
  • the fifth fullyConnectedLayer 10 is followed by a Tanh activation function 11.
  • Tanh activation function 11 suggested actions can be mapped to the area [-1, 1].
  • the Tanh activation function 11 is followed by a ScalingLayer 12.
  • the preceding Tanh activation function 11 can make it easier to map the output of the neural network to a defined range [min, max].
  • the output of the neural network 14 is input into a function 13 for determining a mean squared error.
  • Figure 2 shows schematically an oblique view of a system 16, which includes several conveyor belts 17-22, 23-27, 28 and a subsequent mass transport 31 with a first number of uniform areas 32-42.
  • the first number is 11.
  • a first group of conveyor belts 17-22 and a single conveyor belt 28 can move in a first direction and a second group of conveyor belts 23-27 in a second direction be drivable, the first and second directions being aligned opposite to one another.
  • the mass transport 31 is shown to be drivable in a third direction, which runs perpendicular to the first and second directions.
  • the mass transport 31 may also be drivable in a fourth direction, which is opposite to the third direction.
  • FIG. 3 shows schematically an oblique view of a system 43, its transport belts 17-22, 23-27, 28 and its subsequent mass transport 31 like the conveyor belts 17-22, 23-27, 28 and mass transport already described with regard to Figure 2 31 are provided.
  • the second number of uniform areas 44-65 is 22 in the illustration. Because the second number is larger than the first number, a better one can be achieved for the second system in which the second number of uniform areas 44-65 is used Adjustment of the container density, i.e. the occupancy, can be achieved.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur automatischen Regelung einer Behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren Transportbändern (17-28) zum Anpassen einer Behälterdichte von Behältern, die auf dem oder den mehreren Transportbändern transportiert werden. Das Verfahren umfasst zu verschiedenen Zeiten jeweils ein Erfassen von Abstandsdaten von Behältern auf dem oder den mehreren Transportbändern mittels einer Abstandsmessvorrichtung, ein Übermitteln der Abstandsdaten durch die Abstandsmessvorrichtung an eine Steuerungsvorrichtung, ein Verarbeiten der Abstandsdaten zu Steuerungsdaten in der Steuerungsvorrichtung und eine nichtlineare Regelung von Bandgeschwindigkeiten des oder der mehreren Transportbänder mittels der Steuerungsdaten. Zudem betrifft die Erfindung eine Behältertransportvorrichtung umfassend ein oder mehrere Transportbänder und eine Steuerungsvorrichtung, wobei die Behältertransportvorrichtung zum Ausführen eines Verfahrens ausgebildet ist.

Description

Verfahren zur automatischen Regelung einer Behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren Transportbändern zum Anpassen einer Behälterdichte und Behältertransportvorrichtung
Die Erfindung betrifft Verfahren zur automatischen Regelung einer Behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren Transportbändern zum Anpassen einer Behälterdichte von Behältern gemäß dem Anspruch 1 und eine Behältertransportvorrichtung gemäß dem Anspruch 15.
Stand der Technik
DE 195 30 626 A1 offenbart ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Erfassen der Belegung eines Förderers für Gefäße mit einem Stau- und/oder Umlenkbereich, wobei die Belegung berührungslos durch eine im Wesentlichen parallel zur Förderebene erfolgende Abstandsmessung zwischen einem stauaufwärtsliegenden Bezugsort und einem hintersten Gefäß des gestauten Behälterstroms erfasst wird.
Im Allgemeinen findet zurzeit keine bzw. eine unzureichende Regelung einer Behälterdichte beim Behältertransport auf einem Transportband statt. Dadurch können hohe Drücke auf Behälter entstehen, die zu Glasbruch oder Scuffing (Abrieb, Kratzern) führen können und die beim Transport von sensiblen Kunststoffbehältern (beispielsweise aus PET) oder sonstiger dünnwandiger oder empfindlicher Behälter, wie Dosen aus Aluminium oder Weißblech unerwünscht sind. Durch aneinanderstoßende Behälter kann auch eine Geräuschentwicklung entstehen, und es kann zu Abweichungen von gewünschten Sollverteilungen der Behälter auf dem Transportband kommen.
Aufgabe
Die Aufgabe der Erfindung ist es, ein Verfahren und eine Behältertransportvorrichtung zur Verfügung zu stellen, die einen schonenden und leisen Transport von Behältern auf Transportbändern ermöglichen.
Lösung
Die Aufgabe wird gelöst durch das Verfahren nach Anspruch 1 und die Behältertransportvorrichtung nach Anspruch 15. Bevorzugte Ausführungsformen sind in den Unteransprüchen offenbart.
Ein Verfahren zur automatischen Regelung einer Behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren Transportbändern zum Anpassen einer Behälterdichte von Behältern, die auf dem oder den mehreren Transportbändern transportiert werden, umfasst zu verschiedenen Zeiten jeweils ein Erfassen von Abstandsdaten von Behältern auf dem oder den mehreren Transportbändern mittels einer Abstandsmessvorrichtung, ein Übermitteln der Abstandsdaten durch die Abstandsmessvorrichtung an eine Steuerungsvorrichtung, ein Verarbeiten der Abstandsdaten zu Steuerungsdaten in der Steuerungsvorrichtung und eine nichtlineare Regelung von Bandgeschwindigkeiten des einem oder der mehreren Transportbänder mittels der Steuerungsdaten.
Die Abstandsmessvorrichtung kann verschiedene Arten einer Sensorik umfassen, die ausgebildet ist, die Position von Objekten, beispielsweise Behältern, zu erfassen. Dies kann optisch (Lichtschranke) und/oder mechanisch (Stauschalter), mittels Schallsensor, mittels einer Kamera, mittels Hall-Sensoren und/oder mittels Näherungssensoren erfolgen.
Die Abstandsdaten können einen Abstand von einem Behälter zu einem anderen Behälter oder die Abstände, die ein Behälter zu mehreren anderen Behältern hat, und/oder die Abstände, die mehrere Behälter zu einem Behälter haben, und/oder die Abstände, die mehrere Behälter zu mehrerem andern Behältern haben, und/oder einen Abstand, der ein Behälter zu einem Geländer hat, und/oder die Abstände, die mehrere Behälter zu einem Geländer haben, umfassen. Alternativ können die Abstandsdaten eine Anzahl von Behältern, die in einem definierten Bereich vorhanden sind, und/oder eine Verteilung der Behälter in einem definierten Bereich umfassen.
Dem oder den mehreren Transportbändern kann jeweils eine Identität zugeordent sein.
Eine lineare oder nichtlineare Regelung kann für eine Regelung herangezogen werden, bei der ein Ausgangssignal nicht immer proportional zum Eingangssignal ist.
Hier dient die nichtlineare Regelung dazu die Geschwindigkeiten von einem oder mehreren Transportbändern zu regeln. Dabei kann beim Vorhandensein von mehreren Transportbändern für jedes der Transportbänder die Geschwindigkeit und die Laufrichtung der anderen Transportbänder bei der Regelung seiner eingen Geschwindigkeit mit berücksichtigt werden. Zudem können die Geschwindigkeiten derart gesteuert werden, dass auf eine sich ändernde Anzahl von zugeführten Behälter reagiert werden kann, sodass eine Behälterdichte auf den mehreren Transportbändern zu jeder Zeit anpassbar sein kann.
Das Erfassen der Abstandsdaten mittels der Abstandsmessvorrichtung kann Infrarot, Schall, Sonar und/oder Laser, Lidar, und/oder eine mechanische Abstandsmessung, wie beispielsweise einen oder mehrere Stauschalter, umfassen. Es ist auch möglich, die Abstände mittels eines Bildes oder eines Videostreams zu ermitteln, dabei wird der, auf dem Bild erkannte Abstand zwischen zwei oder mehreren Behältern zu dem bekannten Behälterdurchmesser in Relation gesetzt.
Das Erfassen von Abstandsdaten kann kontinuierlich oder getaktet erfolgen. Beispielsweise kann ein Abstand eines Behälters zu wenigstens einem benachbarten Behälter erfasst werden oder die Abstände mehrerer Behälter zueinander können erfasst werden. Die Abstandsdaten können die Angaben umfassen, die in der obigen Liste angegeben wurden.
Die nichtlineare Regelung kann ein Einstellen eines Geschwindigkeitsgradienten über die mehreren Transportbänder umfassen. Beispielsweise kann der Geschwindigkeitsgradient bei einem Stau in der Behältertransportvorrichtung zunehmen. Beispielsweise kann der Geschwindigkeitsgradient bei Abständen, die einen gegebenen Abstandswert überschreiten, abnehmen.
Für Transportbänder, die in eine erste Richtung bewegt werden, kann ein erster Geschwindigkeitsgradient eingestellt werden, und für Transportbänder, die in eine zweite Richtung bewegt werden, kann ein zweiter Geschwindigkeitsgradient eingestellt werden. Der erste und der zweite Geschwindigkeitsgradient können gleich oder verschieden sein.
Ein Gradient kann den Verlauf einer Änderung (Gefälle oder Anstieg) einer Größe auf eine bestimmte Strecke angeben. Die Größe kann hierbei als die Geschwindigkeit der Transportbänder oder die Drehzahl der Antriebsmotoren angesehen werden und die Strecke kann hierbei als ein erstes, zweites, drittes, usw. Transportband angesehen werden. Das erste Transportband kann benachbart zum zweiten, das zweite benachbart zum dritten Transportband usw. angeordnet sein oder das erste, zweite, dritte, usw. Transportband können in Reihe geschaltet sein.
Die nichtlineare Regelung kann weiter ein Verstellen von elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder und/oder ein Verstellen einer Neigung des oder der Transportbänder gegenüber einer horizontalen Ebene umfassen. Beispielsweise kann bei in Abschnitte unterteilten, elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen das Verstellen ein abschnittsweises Verstellen umfassen.
Durch das Verstellen kann beispielsweise der zur Verfügung stehende Platz für Behälter zwischen den elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder vergrößert oder verkleinert werden. Durch ein Verstellen, das ein Vergrößern des zur Verfügung stehenden Platzes bedingt, kann im laufenden Betrieb der Behältertransportvorrichtung ein zusätzlicher Puffer erzeugt werden.
Die nichtlineare Regelung kann weiter ein Ansteuern von mehreren Punkten eines oder mehrerer elastisch ausgeführter Abweisbleche des oder der mehreren Transportbänder zum Anpassen einer Kontur des oder der elastisch ausgeführten Abweisbleche umfassen.
Durch diese Ansteuerung können ein Transport und/oder eine Umlenkung der Behälter schonend gestaltet werden. Das Verfahren kann weiter ein Erfassen aktueller Belegungsdaten einer Belegung des oder der mehreren Transportbänder mit Behältern mittels einer oder mehrerer Positionsmessvorrichtungen umfassen. Beispielsweise kann das Erfassen ein Aufnehmen von Bildern mit einer oder mehreren Kameras umfassen.
Die Positionsvorrichtungen können beispielsweise die Positionsdaten von einem oder mehreren Behältern erfassen. Anhand der Anzahl von Positionsdaten kann auf die Belegung des oder der mehreren Transportbänder mit Behältern rückgeschlossen werden.
Die Positionsmessvorrichtungen können zudem oder alternativ Positionsdaten erfassen, die beispielsweise auch Abstandsdaten, wie in der obigen Liste angegeben, umfassen.
Das Verfahren kann weiter ein Übermitteln der aktuellen Belegungsdaten an eine zentrale Rechnereinheit, ein Verarbeiten der aktuellen Belegungsdaten mit einem auf der zentralen Rechnereinheit verfügbaren Algorithmus zu verarbeiteten Belegungsdaten und ein Verwenden der verarbeiteten Belegungsdaten für eine Regelung von Antrieben des oder der mehreren Transportbänder umfassen. Ein Übermitteln der aktuellen Belegungsdaten kann anstatt oder zusätzlich an die zentrale Rechnereinheit ein Übermitteln der aktuellen Belegungsdaten an eine Cloud, ein Smart Device, PLC (Programmable Logic Controller) und/oder IPC (InterProcess Communication) umfassen. Die aktuellen Belegungsdaten können alternativ oder zusätzlich mit einem Smart Device, das beispielsweise eine smarte Kamera umfasst, erfasst und beispielsweise zudem mit einem auf dem Smart Device verfügbaren Algorithmus zu verarbeiteten Belegungsdaten verarbeitet und diese verarbeiteten Belegungsdaten können für eine Regelung von Antrieben des oder der mehreren Transportbänder verwendet werden.
Beispielsweise kann das Verarbeiten kontinuierlich erfolgen.
Beispielsweise können die verarbeiteten Belegungsdaten mit einer vorgegebenen Belegung (Soll-Belegung) des oder der mehreren Transportbänder mit Behältern verglichen werden. Wird die vorgegebene Belegung überschritten, kann die Regelung beispielsweise eine Erhöhung der Antriebsgeschwindigkeit bedingen. Wird die vorgegebene Belegung unterschritten, kann die Regelung beispielsweise eine Verkleinerung oder eine Erhöhung der Antriebsgeschwindigkeit bedingen.
Das Verfahren kann weiter ein Verarbeiten der aktuellen Belegungsdaten mit einem auf der zentralen Rechnereinheit verfügbaren weiteren Algorithmus und daraus ein Berechnen einer Geschwindigkeit für das oder die mehreren Transportbänder mit dem weiteren Algorithmus umfassen.
Ein Verarbeiten der aktuellen Belegungsdaten kann anstatt oder zusätzlich mit dem weiteren auf der zentralen Rechnereinheit verfügbaren weiteren Algorithmus ein Verarbeiten der aktu- eilen Belegungsdaten mit einem auf einer/der Cloud, auf einem/dem Smart Device, auf ei- nem/dem PLC (Programmable Logic Controller) und/oder auf einer/der IPC (InterProcess Communication) verfügbaren weiteren Algorithmus erfolgen.
Beispielsweise kann das Verfahren weiter ein Berechnen eines Verstellens von elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder und/oder ein Verstellen einer Neigung des oder der Transportbänder gegenüber einer horizontalen Ebene umfassen. Beispielsweise kann bei in Abschnitte unterteilten, elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen das Verstellen ein abschnittsweises Verstellen umfassen.
Das Verfahren kann zudem oder alternativ ein Vorhersagen und/oder ein Erlernen Strategie eines Verstellens von elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder und/oder ein Verstellen einer Neigung des oder der T ransportbänder gegenüber einer horizontalen Ebene umfassen. Beispielsweise kann das Vorhersagen und/oder Erlernen ein Erreichen eines vorgegebenen Belegungsgrads des Transportbands bzw. ein Erreichen von vorgegebenen Belegungsgraden der Transportbänder umfassen.
Wird eine vorgegebene Belegung überschritten, kann vorgesehen sein, dass durch das Verstellen der Platz zwischen den elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder vergrößert werden kann. Wird die vorgegebene Belegung unterschritten, kann vorgesehen sein, dass durch das Verstellen der Platz zwischen den elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren T ransportbänder verkleinert werden kann.
Der weitere Algorithmus kann ein Neuronales Netz oder eine modellbasierende Online-Optimierung umfassen. Bei der modellbasierenden Online-Optimierung kann das Modell in einem Trainingsprogramm ein Verhalten der Behältertransportvorrichtung erlernen. Mittels der Online-Optimierung kann während eines Betriebs der Behältertransportvorrichtung bei einer Abweichung von einem Sollverhalten eine Regelung der Behältertransportvorrichtung erfolgen (Model Predictive Regelung).
Das Neuronale Netz kann beispielsweise eine Beobachtungsschicht umfassen, auf die eine fullyConnectedLayer folgen kann. Anschließend kann viermal eine ReLU-Aktivierungsfunktion, auf die eine fullyConnectedLayer folgt, vorgesehen sein. Auf die fünfte fullyConnectedLayer kann eine Tanh-Aktivierungsfunktion folgen. Auf die Tanh-Aktivierungsfunktion kann eine ScalingLayer folgen. Die Ausgabe des Neuronalen Netzes kann in eine Funktion zum Ermitteln eines mittleren quadratischen Fehlers eingegeben werden. Ein Ausgangsknoten des Neuronalen Netzes kann eine Tanh-Aktivierungsfunktion umfassen. Durch die Tanh-Aktivierungsfunktion können vorgeschlagene Aktionen auf den Bereich [-1 , 1] abgebildet werden.
Dies kann nützlich sein, wenn eine ScalingLayer auf die Tanh-Aktivierungsfunktion folgt. Beispielsweise kann es einfacher sein, die Ausgabe des Neuronalen Netzwerks auf einen definierten Bereich [min, max] jeder Bandgeschwindigkeit des oder der mehreren Transportbänder abzubilden.
Beispielsweise kann die Geschwindigkeit eines zweiten Transportbands einen definierten Bereich von [0.8 0.6]m/s und die Geschwindigkeit eines dritten Bands einen definierten Bereich von [0.7, 0.5] haben, sodass die Ausgabe der Tanh-Aktivierungsfunktion den Wert auf den Bereich [-1 , 1] abbildet und in einer nachfolgenden ScalingLayer jede Bandgeschwindigkeitsaktion an den jeweiligen definierten Bereich angepasst werden kann.
Das Neuronale Netz kann mindestens eine versteckte Schicht umfassen und jede der mindestens einen versteckten Schicht kann eine ReLU-Aktivierungsfunktion umfassen. Aus den bekannten Aktivierungsfunktionen bietet sich die ReLU-Aktivierungsfunktion mit ihrer stückweisen linearen Funktion an. Beispielsweise kann sie eine Eingabe direkt ausgeben, wenn die Eingabe positiv ist und Null ausgeben, wenn die Eingabe nicht positiv ist.
Eine Ausgabe des Neuronalen Netzes kann ein Array umfassen. Beispielsweise kann das Array eine jeweilige Zuordnung der Identität des Transportbands zu seiner Bandgeschwindigkeit bzw. einer Identität eines der mehreren Transportbänder zu seiner Bandgeschwindigkeit umfassen.
Das Neuronale Netz kann mindestens eine fullyConnectedLayer umfassen, wodurch das Neuronale Netz Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der vorherigen Schicht lernen kann.
Berechnungen von Neuronen des Neuronalen Netzes können von den Ausgaben der vorhergehenden Schichten ab, die mit Gewichten multipliziert und mit einem Offset belegt worden sein können.
Für ein Trainieren des Neuronalen Netzes können Trainingsdaten durch einen Agenten in Form von Versuchen und Fehlern generiert werden. Zu Beginn des Trainings kann der Agent zufällige Aktionen ausprobieren und kann das Ergebnis (Belohnungsfunktion) bewerten. Dann kann er diese Aktionen anpassen, bis er die optimalen Aktionen gefunden hat. Die Aktion kann auch zu einer Rauschfunktion hinzugefügt werden, um dem Agenten zu erlauben, unbestrittene Zustände zu erforschen. Der Agent kann diese Zustände in einem Puffer mit einer festen Größe speichern. Für jede Iteration können die Gewichte des Neuronalen Netzes mit einem zufällig ausgewählten Mini-Batch aus dem Puffer aktualisiert werden, sodass die Daten unabhängig verteilt werden können (dies geschieht, weil der Agent selbst die Trainingsdaten generiert hat).
Diese Daten, die die Eingabe des Neuronalen Netzes sein können, können gleichmäßige Bereiche sein, die einen Teil eines Transportbands abdecken können, um die Belegung, beispielsweise eine Belegungsrate, jedes dieser Bereiche berechnen und festzustellen zu können, ob die Behälter gleichmäßig verteilt sind. Wenn die Behälter nicht gleichmäßig verteilt sind, kann der Agent die Aktion alle n Sekunden anpassen, um sicherzustellen zu können, dass die Behälter gleichmäßig verteilt sind.
Beispielsweise kann die Anzahl der gleichmäßigen Bereiche 5, 11 oder 22 oder kleiner oder größer sein. Die Daten können auch ein Bild oder ein Video von der Kamera sein, das die Belegung der Bereiche mit Behältern zeigt.
Eine Behältertransportvorrichtung umfasst ein oder mehrere Transportbänder und eine Steuerungsvorrichtung, wobei die Behältertransportvorrichtung zum Ausführen eines Verfahrens, wie weiter oben oder weiter unten beschrieben, ausgebildet ist.
Kurze Figurenbeschreibung
Die beigefügten Figuren stellen beispielhaft zum besseren Verständnis und zur Veranschaulichung Aspekte und/oder Ausführungsbeispiele der Erfindung dar. Es zeigt:
Figur 1 schematisch die Schichten eines Neuronalen Netzes,
Figur 2 schematisch eine schräge Ansicht auf mehrere Transportbänder und einen anschließenden Massentransport mit einer ersten Anzahl von gleichmäßigen Bereichen und
Figur 3 schematisch eine schräge Ansicht auf die mehreren Transportbänder und den anschließenden Massentransport mit einer zweiten Anzahl von gleichmäßigen Bereichen.
Ausführliche Figurenbeschreibung
Die Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung von den Schichten eines Neuronalen Netzes 14 wie es für das Verfahren und die Behältertransportvorrichtung, wie weiter oben oder weiter unten beschrieben, verwendet werden kann. Es kann auch ein anderes oder ähnliches Neuronales Netz verwendet werden.
An die Beobachtungsschicht 1 schließt eine erste fullyConnectedLayer 2 an, sodass das Neuronale Netz 14 die Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der Beobachtungsschicht 1 lernen kann.
Auf die erste fullyConnectedLayer 2 folgt eine erste ReLU-Aktivierungsfunktion 3. Beispielsweise kann sie eine Eingabe direkt ausgeben, wenn die Eingabe positiv ist und Null ausgeben, wenn die Eingabe nicht positiv ist. Die Ergebnisse der ersten ReLU-Aktivierungsfunktion 3 werden an eine zweite fullyConnectedLayer 4 geleitet, sodass das Neuronale Netz 14 die Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der vorherigen Schichten lernen kann.
Auf die zweite fullyConnectedLayer 4 folgt eine zweite ReLU-Aktivierungsfunktion 5. Beispielsweise kann auch die zweite ReLU-Aktivierungsfunktion 5 eine Eingabe direkt ausgeben, wenn die Eingabe positiv ist und Null ausgeben, wenn die Eingabe nicht positiv ist. Die Ergebnisse der zweiten ReLU-Aktivierungsfunktion 5 werden an eine dritte fullyConnectedLayer 6 geleitet, sodass das Neuronale Netz 14 die Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der vorherigen Schichten lernen kann.
Auf die dritte fullyConnectedLayer 6 folgt eine dritte ReLU-Aktivierungsfunktion 7. Beispielsweise kann auch die dritte ReLU-Aktivierungsfunktion 7 eine Eingabe direkt ausgeben, wenn die Eingabe positiv ist und Null ausgeben, wenn die Eingabe nicht positiv ist. Die Ergebnisse der dritten ReLU-Aktivierungsfunktion 7 werden an eine vierte fullyConnectedLayer 8 geleitet, sodass das Neuronale Netz 14 die Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der vorherigen Schichten lernen kann.
Auf die vierte fullyConnectedLayer 8 folgt eine vierte ReLU-Aktivierungsfunktion 9. Beispielsweise kann auch die vierte ReLU-Aktivierungsfunktion 9 eine Eingabe direkt ausgeben, wenn die Eingabe positiv ist und Null ausgeben, wenn die Eingabe nicht positiv ist. Die Ergebnisse der vierten ReLU-Aktivierungsfunktion 9 werden an eine fünfte fullyConnectedLayer 10 geleitet, sodass das Neuronale Netz 14 die Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der vorherigen Schichten lernen kann.
Auf die fünfte fullyConnectedLayer 10 folgt eine Tanh-Aktivierungsfunktion 11. Mittels der Tanh-Aktivierungsfunktion 11 können vorgeschlagene Aktionen auf den Bereich [-1 , 1] abgebildet werden.
Auf die Tanh-Aktivierungsfunktion 11 folgt eine ScalingLayer 12. Durch die vorhergehende Tanh-Aktivierungsfunktion 11 kann es einfacher sein, die Ausgabe des Neuronalen Netzwerks auf einen definierten Bereich [min, max] abzubilden.
Die Ausgabe des Neuronalen Netzes 14 wird in eine Funktion 13 zum Ermitteln eines mittleren quadratischen Fehlers eingegeben.
Die Figur 2 zeigt schematisch eine schräge Ansicht auf eine Anlage 16, die mehrere Transportbänder 17-22, 23-27, 28 und einen anschließenden Massentransport 31 mit einer ersten Anzahl von gleichmäßigen Bereichen 32-42 umfasst. Die erste Anzahl beträgt hierbei 11. Eine erste Gruppe von Transportbändern 17-22 und ein einzelnes Transportband 28 können in eine erste Richtung und eine zweite Gruppe von Transportbändern 23-27 in eine zweite Richtung antreibbar sein, wobei die erste und die zweite Richtung zueinander entgegengesetzt ausgerichtet sind. Der Massentransport 31 ist in der Darstellung in eine dritte Richtung antreibbar, die senkrecht zu der ersten und zweiten Richtung verläuft. Der Massentransport 31 kann auch in eine vierte Richtung antreibbar sein, die entgegengesetzt zu der dritten Richtung ist. Oberhalb der Transportbänder 17-22. 23-27, 28 sind Geländer 29, 30 vorgesehen, die für eine Führung und/oder Umlenkung von auf den Transportbänder 17-22. 23-27, 28 transportierten Behältern dienen können. Die Geländer 29, 30 können elektrisch verstellbare Geländer sein. Statt Geländern oder zusätzlich dazu können Abweisbleche und/oder Gassenbleche vorgesehen sein. Die Figur 3 zeigt schematisch eine schräge Ansicht auf eine Anlage 43, deren T ransportbänder 17-22, 23-27, 28 und deren anschließender Massentransport 31 wie die bereits hinsichtlich der Figur 2 beschriebenen Transportbänder 17-22, 23-27, 28 und Massentransport 31 vorgesehen sind. Die zweite Anzahl von gleichmäßigen Bereichen 44-65 beträgt in der Darstellung 22. Dadurch, dass die zweite Anzahl größer ist als die erste Anzahl, kann für die zweite Anlage, in der die zweite Anzahl von gleichmäßigen Bereichen 44-65 verwendet wird, eine bessere Anpassung der Behälterdichte, also der Belegung, erreicht werden.

Claims

Ansprüche
1. Verfahren zur automatischen Regelung einer Behältertransportvorrichtung mit einem oder mehreren Transportbändern (17-28) zum Anpassen einer Behälterdichte von Behältern, die auf dem oder den mehreren Transportbändern (17-28) transportiert werden, wobei das Verfahren umfasst: zu verschiedenen Zeiten jeweils:
- Erfassen von Abstandsdaten von Behältern auf dem oder den mehreren Transportbändern (17-28) mittels einer Abstandsmessvorrichtung,
- Übermitteln der Abstandsdaten durch die Abstandsmessvorrichtung an eine Steuerungsvorrichtung,
- Verarbeiten der Abstandsdaten zu Steuerungsdaten in der Steuerungsvorrichtung,
- nichtlineare Regelung von Bandgeschwindigkeiten des einen oder der mehreren Transportbänder (17-28) mittels der Steuerungsdaten.
2. Das Verfahren nach Anspruch 1 , wobei das Erfassen der Abstandsdaten mittels der Abstandsmessvorrichtung Infrarot, Schall, Sonar und/oder Laser und/oder eine mechanische Abstandsmessung, wie beispielsweise einen oder mehrere Stauschalter, umfasst.
3. Das Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei das Erfassen von Abstandsdaten kontinuierlich oder getaktet erfolgt, wobei beispielsweise ein Abstand eines Behälters zu wenigstens einem benachbarten Behälter erfasst wird oder die Abstände mehrerer Behälter zueinander erfasst werden.
4. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die nichtlineare Regelung umfasst: Einstellen eines Geschwindigkeitsgradienten über die mehreren Transportbänder (17-28), wobei beispielsweise der Geschwindigkeitsgradient bei einem Stau in der Behältertransportvorrichtung zunimmt, wobei beispielsweise der Geschwindigkeitsgradient bei Abständen, die einen gegebenen Abstandswert überschreiten, abnimmt.
5. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die nichtlineare Regelung weiter ein Verstellen von elektrisch verstellbaren Geländern (29, 30) und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder und/oder ein Verstellen einer Neigung des oder der Transportbänder gegenüber einer horizontalen Ebene umfasst, wobei beispielsweise bei in Abschnitte unterteilten, elektrisch verstellbaren Geländern (29, 30) und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen das Verstellen ein abschnittsweises Verstellen umfasst.
6. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei die nichtlineare Regelung weiter ein Ansteuern von mehreren Punkten eines oder mehrerer elastisch ausgeführter Abweisbleche des oder der mehreren Transportbänder zum Anpassen einer Kontur des oder der elastisch ausgeführten Abweisbleche umfasst.
7. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, weiter umfassend:
- Erfassen aktueller Belegungsdaten einer Belegung des oder der mehreren Transportbänder (17-28) mit Behältern mittels einer oder mehrerer Positionsmessvorrichtungen, wobei beispielsweise das Erfassen ein Aufnehmen von Bildern mit einer oder mehreren Kameras umfasst.
8. Das Verfahren nach Anspruch 7, weiter umfassend:
- Übermitteln der aktuellen Belegungsdaten an eine zentrale Rechnereinheit,
- Verarbeiten der aktuellen Belegungsdaten mit einem auf der zentralen Rechnereinheit verfügbaren Algorithmus zu verarbeiteten Belegungsdaten,
- Verwenden der verarbeiteten Belegungsdaten für eine Regelung von Antrieben des oder der mehreren Transportbänder, wobei beispielsweise das Verarbeiten kontinuierlich erfolgt.
9. Das Verfahren nach Anspruch 8, weiter umfassend:
- Verarbeiten der aktuellen Belegungsdaten mit einem auf der zentralen Rechnereinheit verfügbaren weiteren Algorithmus und daraus Berechnen einer Geschwindigkeit für das oder die mehreren Transportbänder (17-28) mit dem weiteren Algorithmus, und beispielsweise weiter Berechnen eines Verstellens von elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen des oder der mehreren Transportbänder, wobei beispielsweise bei in Abschnitte unterteilten, elektrisch verstellbaren Geländern und/oder Abweisblechen und/oder Gassenblechen das Verstellen ein abschnittsweises Verstellen umfasst.
10. Das Verfahren nach Anspruch 9, wobei der weitere Algorithmus ein Neuronales Netz (14) oder eine modellbasierende Online-Optimierung umfasst.
11. Das Verfahren nach Anspruch 10, wobei ein Ausgangsknoten des Neuronalen Netzes (14) eine Tanh-Aktivierungsfunktion (11) umfasst.
12. Das Verfahren nach Anspruch 10 oder 11 , wobei das Neuronale Netz (14) mindestens eine versteckte Schicht umfasst und jede der mindestens einen versteckten Schicht eine ReLU-Aktivierungsfunktion umfasst, wobei beispielsweise die ReLU-Aktivierungsfunktion eine stückweise lineare Funktion ist, die beispielsweise eine Eingabe direkt ausgibt, wenn die Eingabe positiv ist und die Null ausgibt, wenn die Eingabe nicht positiv ist.
13. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 10 bis 12, wobei eine Ausgabe des Neuronalen Netzes (14) ein Array umfasst, wobei beispielsweise das Array eine jeweilige Zuordnung einer Identität des Transportbands zu seiner Bandgeschwindigkeit oder einer Identität eines der mehreren Transportbänder zu seiner Bandgeschwindigkeit umfasst.
14. Das Verfahren nach einem der Ansprüche 10 bis 13, wobei das Neuronale Netz (14) mindestens eine fullyConnectedLayer (2, 4, 6, 8, 10) umfasst, wodurch das Neuronale Netz (14) Merkmale aus allen Kombinationen von Merkmalen der vorherigen Schicht lernt.
15. Behältertransportvorrichtung umfassend ein oder mehrere Transportbänder (17-28) und eine Steuerungsvorrichtung, wobei die Behältertransportvorrichtung zum Ausführen eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 14 ausgebildet ist.
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