JP2021026758A - データ収集システム、並びに工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するためのシステム及び方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】特に誘電分析測定をリアルタイムで厳密に行うデータ収集システムを提供する。【解決手段】工業製造機２０に配置された１個以上のセンサ２２ａ，２２ｂに接続するセンサインターフェース４と、ワークピースの物理的特性を示す測定値を１個以上のセンサ２２ａ，２２ｂから受信するよう構成されたモジュールプロセッサと、クラウドインターフェース３と、機械インターフェース５とを備える。測定値はワークピースの物理的特性を示す。クラウドインターフェース３は、クラウドベースリソース４０に接続するよう構成され、機械インターフェース５は、工業製造機２０のコントローラ２１に接続されるよう構成されている。モジュールプロセッサは測定値をクラウドベースリソース４０に送信し、かつ、製造制御信号を工業製造機２０のコントローラ２１に送信するよう構成されている。【選択図】図１
Description
本発明は、データ収集システム、特に誘電分析（DEA）測定をするためのデータ収集システム、並びに工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するためのシステム及び方法に関する。
本発明は、任意の工業製造システムに適用可能であるが、本発明及びそれに対応する根本的な問題は、ハイテク複合部品の樹脂トランスファー成形プロセスとの関連で以下により詳細に説明する。
複合部品の工業製造は、最終製品の特性が硬化プロセスの条件に大きく依存するため、熱硬化性材料における硬化挙動の再現性に影響される。従って、そのようなプロセスを現場にてリアルタイムで厳密に監視できることが望ましい。
実施可能な測定法には、誘電分析（DEA）、動的機械分析、熱機械分析、熱重量分析、及び示差熱分析がある。DEA及び他の測定法により、複合材料、接着剤、コーティング、又は熱硬化性樹脂システムの硬化パターンに関する洞察を得ることができる。実施可能な測定法の１つ以上を採用すれば、複数の物理的特性、例えば、誘電損率、イオン伝導率、粘弾性特性、動的弾性率、ガラス転移温度、結晶化温度、昇華温度、又はイオン粘度を、双極子分極及びイオンマイグレーションパターンの測定によって特定することができる。
これらの目的の少なくとも一部は、各独立請求項の主題によって達成される。有利な実施形態は、独立請求項に関連する従属請求項に記載した通りである。
本発明の第１態様によれば、特に誘電分析（DEA）測定をするためのデータ収集システムは、工業製造機におけるアクティブ加工ゾーン内に配置された１個以上のセンサに接続するよう構成されたセンサインターフェースと、そのセンサインターフェースに結合され、かつ、工業製造機におけるアクティブ加工ゾーン内で加工されたワークピースの物理的特性を示す測定値を１個以上のセンサから受信するよう構成されたモジュールプロセッサと、そのモジュールプロセッサに結合されたクラウドインターフェースと、モジュールプロセッサに結合された機械インターフェースとを備える。測定値は、工業製造機におけるアクティブ加工ゾーン内で加工されたワークピースの物理的特性を示す。クラウドインターフェースは、クラウドベースリソースに接続するよう構成され、機械インターフェースは、工業製造機のコントローラに接続されるよう構成されている。モジュールプロセッサは、１個以上の誘電センサから受信した測定値を、クラウドインターフェースを介してクラウドベースリソースに送信し、かつ、製造制御信号を、機械インターフェースを介して工業製造機のコントローラに送信するよう構成され、製造制御信号は、クラウドインターフェースを介してクラウドベースリソースから受信したパラメータに基づいている。
本発明の第２態様によれば、工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するためのシステムは、１つ以上のアクティブ加工ゾーン及びコントローラを有する１個以上の工業製造機と、工業製造機における１つ以上のアクティブ加工ゾーン内に配置された１個以上のセンサと、本発明の第１態様に係るデータ収集システムとを備える。コントローラは、データ収集システムの機械インターフェースに接続され、１個以上のセンサは、データ収集システムのセンサインターフェースに接続されている。工業製造機のコントローラは、データ収集システムから受信した製造制御信号に基づいて、工業製造機の動作を制御するよう構成されている。
本発明の第３態様によれば、工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するための方法は、１個以上のセンサを、工業製造機における１つ以上のアクティブ加工ゾーン内に配置するステップと、工業製造機におけるアクティブ加工ゾーン内で加工されたワークピースの物理的特性を示す測定値を、１個以上のセンサからデータ収集システムに送信するステップと、１個以上のセンサから受信した測定値を、データ収集モジュールにより、データ収集モジュールのクラウドインターフェースを介してクラウドベースリソースに送信するステップと、クラウドインターフェースを介して、クラウドベースリソースからパラメータをデータ収集システムにて受信するステップと、クラウドベースリソースから受信したパラメータに基づく製造制御信号を、工業製造機のコントローラに送信するステップとを含む。
本発明のモジュール、システム、並びに方法を用いれば、製造コスト、部品品質、並びに材料挙動に関して、複合部品を製造中に特徴付けることが有利に可能である。これらパラメータをより深く理解することにより、硬化サイクル時間を最適化し、バッチとバッチとの間のプロセス変動に適応し、特定のプロセス環境を正確に再現することが可能になる。最終部品の構造的な健全性及び完全性は、充填又は硬化による欠陥の有無に依存（その欠陥の有無は、その場における充填及び硬化の挙動に依存する）するため、硬化プロセスをリアルタイムでインライン監視すれば、品質管理を製造機によって実施することができる。
更に、クラウドベースリソースを使用して、リアルタイム及びその場で生成された測定データを分析することは特に有利である。このようなクラウドベースリソースは、異なる製造条件下で様々な製造現場からより多くのデータをプールして、データからより多くの情報を体系的に抽出することを可能とする。クラウドベースリソースの使用は、予測可能性、品質管理、事前計画、最適化、及び／又は、ロバスト性に関する高度なデータ分析により、特により迅速で一貫した価値を生み出すことを可能とする。
クラウドベースリソースからデータ収集モジュールへのフィードバックメカニズムにより、データ収集モジュールは、クラウドベースリソースで行われたデータ分析によって得られた知識及び洞察を考慮しつつ、工業製造プロセスのローカル挙動に有利な影響を及ぼすことができる。従って、有利には、ローカル工業製造プロセスは、瞬時のローカル製造条件に関してのみならず、同様の条件下における（空間的又は時間的に）他のリモート工業製造プロセスの経験及び予測を反映する統計データに関して最適化される。
第１態様における幾つかの実施形態によれば、データ収集モジュールは、データバスを介してヒューマンインターフェースデバイスに接続するよう構成されたヒューマンマシンインターフェースを更に備えることができる。幾つかの実施形態において、モジュールプロセッサは、１個以上のセンサから受信した測定値を、ヒューマンマシンインターフェースを介してヒューマンインターフェースデバイスに送信するよう構成することができる。これら実施形態の幾つかにおいて、モジュールプロセッサは、１個以上のセンサから受信した測定値を、ヒューマンインターフェースデバイスに送信する前に、クラウドインターフェースを介してクラウドベースリソースから受信したパラメータに基づいて前処理するよう構成することができる。このように、有利には、現在進行中のローカル製造プロセスに関連するデータは、現在の製造条件を考慮しつつ、クラウドベースリソースによって評価された付加的な統計データで強化することができる。従って、プロセス情報がより包括的であるため、製造プロセスの監視はオペレータにとってより容易である。
第１態様における幾つかの更なる実施形態によれば、モジュールプロセッサは、機械インターフェースを介して工業製造機のコントローラからトリガ信号を受信するよう構成することができる。そのようなトリガ信号は、誘電センサ、超音波センサ、熱重量センサ、動的機械センサ、示差熱センサなどの１個以上のセンサから受信した誘電測定値における臨界時点を示し得る。これら実施形態の幾つかにおいて、モジュールプロセッサは、１個以上のセンサから受信した測定値を、クラウドインターフェースを介してクラウドベースリソースに送信する前に、受信したトリガ信号が示す臨界時点に基づいて前処理するよう構成することができる。各臨界点は、測定された物理的パラメータの曲線を、製造プロセス中における特定の事象に整合させることができ、これにより測定曲線を有意に統計分析するための前提条件が強化される。
第２態様における幾つかの実施形態によれば、システムは、データ収集システムのクラウドインターフェースに接続されたクラウドベースリソースを更に備える。これら実施形態の幾つかにおいて、システムは、共通のデータバスを介して互いに結合された少なくとも２個のデータ収集システムを備えることができる。これら幾つかの実施形態において、第１データ収集システムは、工業製造機のコントローラ用の構成データを、共通のデータバスを介して、第２データ収集システムに転送するよう構成することができる。そのような実施形態は、有利には、より大きなデータセットのクラウドベース又はエンタープライズベースの分析を行って得られた包括的な洞察に基づいて、データ収集システムの構成を整合させることにより、類似又は同等の状況下での製造プロセスの並列化を可能とする。
第２態様における幾つかの実施形態によれば、工業製造機は、例えば、アクティブ加工ゾーンとして１つ以上の金型キャビティを有する樹脂トランスファー成形機であり、センサは、樹脂トランスファー成形機における金型キャビティ内に配置された金型内センサである。
第２態様における幾つかの実施形態によれば、データ収集システムは、工業製造機の製造プロセス中に、１個以上のセンサの測定条件を変更可能とするセンサ制御デバイスを有する。変化する製造条件下においては、測定条件をリアルタイムで有利に適合させて、より正確で、より信頼性が高く、適切に分析された測定結果を提供することができる。クラウドベースの統計分析を用いれば、測定条件におけるそのような変更は、特定の製造プロセスの開始前に予め計画することができる。
第３態様における幾つかの実施形態によれば、クラウドベースリソース、又は他のエンタープライズベースのコンピューティングリソースは、１個以上のセンサから送信した測定値に関して統計分析を行い、その統計分析の結果に基づいてパラメータを出力することができる。
第３態様における幾つかの実施形態によれば、工業製造機は、複合製造機、例えばアクティブ加工ゾーンとして金型キャビティを有する樹脂トランスファー成形機とすることができる。これら実施形態の幾つかにおいて、センサは、複合製造機における金型キャビティ内に配置された金型内センサとすることができる。そのようなセンサは、例えば、金型内におけるセンサ表面近傍において、熱硬化性樹脂の電気的応答を測定することができる。
本発明は、添付の図面に示す例示的な実施形態を参照してより詳細に説明する。
添付の図面は、本発明の更なる理解のために本明細書に組み込まれている。図面は、本発明の実施形態を示しており、明細書の記載と共に、本発明の原理を説明するのに役立つ。本発明の他の実施形態及び利点の多くは、以下の詳細な説明を参照すれば容易に理解されよう。図面の要素は、互いに必ずしも縮尺通りではない。同一参照符号は、対応する同様の部分を表している。
図面において、同一参照符号は、特に記載がない限り、同様又は機能的に同様の構成要素を表している。「トップ」、「ボトム」、「左」、「右」、「上」、「下」、「水平」、「垂直」、「後」、「前」などの方向を示す用語は、説明のために使用されているだけであり、実施形態を図面における特定の配置に限定するものではない。
本明細書には特定の実施形態が図示及び記載されているが、当業者であれば、本発明の範囲内で、図示及び記載された特定の実施形態を、様々な代替及び／又は同等の実施形態に置き換え得ることが理解されよう。基本的に、本明細書は、記載された特定の実施形態における任意の適合又は変形を含む。
図１は、工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するためのシステム100を示す。この工業製造プロセスは、１個以上の工業製造機20、例えば、樹脂トランスファー成形機又は一般に複合製造機で行われる。工業製造機20は、製造企業内に配置されていてもよく、参照符号「L1」で例示されているように、機械レベルで機能的に配置することができる。図１に明示されているのは１個の工業製造機20だけだが、製造企業が複数の工業製造機20を使用できることは言うまでもない。工業製造機20は通常、製造プロセスが行われ得るアクティブ加工ゾーン23を有することができる。アクティブ加工ゾーン23は、樹脂トランスファー成形（RTM）機としての例示的な構成においては、例えば金型キャビティであり得るが、他の任意の動作構成要素を含んでもよい。
工業製造機20の動作は通常、機械コントローラ21によって制御され、その機械コントローラ21は、プログラマブルロジックコントローラ（PLC）又は厳しい環境下で工業製造プロセスを制御するよう特別に構成されたプログラム可能な他の任意の工業デジタルコンピュータとすることができる。機械コントローラ21は、第１データバスB1により、機械インターフェース５を介してデータ収集システム10に接続されている。
アクティブ加工ゾーン23内には、１個以上のセンサを、例えばRTM機における金型キャビティ23内の金型内センサとして配置することができる。センサは、例えば、櫛形電極センサ又はプレート状電極静電容量センサなどの誘電センサとすることができる。付加的又は代替的に、超音波センサ、温度センサ、動的機械センサ、応力ゲージ、示差熱センサなど、他のタイプのセンサを使用することも可能である。図１に明示されているのは２個のセンサ22a，22bだけだが、同じ又は異なるタイプ、感度、及び再利用性を有するセンサが３個以上使用可能であることは言うまでもない。
センサ22a，22bは、データ収集システム10のセンサインターフェース４に結合されている。この結合は、ワイヤーによるものであってもよく、その場合、データ収集システム10のセンサインターフェース４は、任意の個数のセンサのために様々なセンサインターフェースポート4a〜4nを有することができる。代替的又は付加的に、センサ22a，22bは、例えば無線周波数データリンクを介して、データ収集システム10に無線で結合されてもよい。そのために、データ収集システム10は、例えばインフラストラクチャなしで動的に形成され、かつネットワークノード間で継続的に自己構成されるモバイルアドホックネットワーク（MANET）として、センサ22a，22bとの間で無線周波数データリンク又は光データリンクを確立するよう構成された１個以上の無線通信アダプタ11，12及び／又は13を有することができる。無線通信アダプタ11，12及び／又は13は、例えば、WiFi（登録商標）、WLAN、Bluetooth（登録商標）、IrDA、LiFi、可視光通信（VLC）、RFID、ZigBee、又は他の適切なデータ交換プロトコルを含むことができる。
機械レベルL1は、図２においてより詳細に示す測定用データ収集システム10も含む。データ収集システム10は、センサ制御デバイス８に結合されたセンサインターフェース４を有する。センサ制御デバイス８により、センサ22a，22bの測定条件は、オンザフライで、即ち工業製造機20の製造プロセス中に変更することができる。
データ収集システム10内に配置された中央演算ユニットとしてのモジュールプロセッサ１は、センサインターフェース４に接続された１個以上のセンサ22a，22bから誘電測定値を受信するよう構成されている。データ収集システム10は更に、クラウドアクセスデバイス７を介してモジュールプロセッサ１に結合されたクラウドインターフェース３を有する。クラウドインターフェース３は、任意のタイプの無線、有線、又は混合の接続リンクＣにより、図１の参照符号40で集合的に示すクラウドベースリソースに接続することができる。
本開示内の「クラウド」及び「クラウドベースリソース」という用語は、インターネットなどの共通のデータネットワークを介して互いに通信可能な揮発性構成の進化ネットワークを意味する。これら「クラウドベースリソース」は通常、階層的に上位のデータ分析レベルL3に配置することができ、製造システム100自体の近傍に物理的に配置する必要はない。「クラウドベースリソース」は、任意の種類のクラウドサービス、例えば、アプリケーションクラウド、インフラストラクチャクラウド、クライアントクラウド、プラットフォームクラウド、サーバクラウド、及び他のタイプの進化ネットワークを含む。クラウドは、全てのクラウド参加者が、クラウドにおける様々なリソースのデータを保存したり取得したりすることを分散的に可能にする。クラウドは、サービスとしてのプラットフォーム（PaaS）、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）、又はサービスとしてのインフラストラクチャ（IaaS）など、様々なサービスを第三者エンティティに対して実行することができる。クラウドは一般に第三者が利用できるが、クラウドベースリソースの運用は、特定のクラウドサービス事業者によって提供され得る。クラウドを介して、データ収集モジュール10又は他の製造システム10内の他のローカルデバイスへのリモートアクセスを行うことが可能であり、この場合のリモートアクセスは、例えば、再構成及び／又はメンテナンスのために、リモートコンピューティングデバイス50によって行うことができる。
センサ22a，22bから取得されたデータ収集システム10内の測定値は、モジュールプロセッサ１で処理され、クラウドアクセスデバイス７及びクラウドインターフェース３を介してクラウドベースリソース40に送信することができる。測定値は、一般に、工業製造機20のアクティブ加工ゾーン23内で加工されるワークピースの物理的特性、例えば、誘電率、誘電損率、イオン伝導率、粘弾性特性、動的弾性率、ガラス転移温度、結晶化温度、昇華温度、又はイオン粘度を示す。これら物理的パラメータは、双極子分極及びイオンマイグレーションパターンの測定によって特定することができる。
センサ22a，22bから取得された測定値を、クラウドベースリソース40、又はエンタープライズベースの他のコンピューティングリソースでより良好に分析する準備のために、モジュールプロセッサ１は、受信した測定値の臨界時点を示すトリガ信号に関して、機械コントローラ21を監視又はポーリングすることができる。例えば、RTM機20における金型キャビティ23の開放又は閉鎖は、測定値の測定曲線に整合可能な臨界時点であり得る。モジュールプロセッサ１は、特に、受信したトリガ信号が示す関連の臨界時点に基づいて、センサ22a，22bから受信した測定値を前処理することができる。その後、その前処理した測定値は、より詳細で有用なデータ分析をするために、クラウドインターフェース３を介して、クラウドベースリソース40に送信することができる。
モジュールプロセッサ１は、製造条件、予想される製造結果などに関する予測情報又は分析情報を含むパラメータをクラウドベースリソース40から受信する。これらパラメータは、機械インターフェース５を介して工業製造機20のコントローラ21に製造制御信号を送信するときに、モジュールプロセッサ１によって考慮可能である。モジュールプロセッサ１は、パラメータを分析して、工業製造機20の製造条件を最適に設定することができる。そのために、データ収集システム10は、構成信号を機械可読命令に変換して、機械コントローラ21に送信するための機械制御デバイス９を有することができる。
図１に示すように、参照符号「L2」で集合的に表す制御レベルがあってもよく、その制御レベルL2においては、ヒューマンインターフェースデバイス（HID）32、及びエンタープライズベースのコンピューティングリソースとしての製造企業サーバ32を配置することができる。HID32は、共通のデータバスB2を介して、データ収集システム10のヒューマンマシンインターフェース２に接続することができる。モジュールプロセッサ１は、センサ22a，22bから取得した測定値、又はクラウドベースリソース40から取得したパラメータ及び統計分析結果をHID32に送信して、人間のオペレータ又は使用者が手動で確認及び評価できるようにすることが可能である。そのために、モジュールプロセッサ１は、センサ22a，22bから受信した測定値を、HID32に送信する前に、クラウドベースリソース40から受信したパラメータに基づいて前処理するよう構成することができる。これにより、HID32を使用するオペレータは、品質管理、プロセス制御及び／又はプロセス監視をするためのより明確なピクチャを得ることができる。
更に、人間のオペレータは、例えばデータ収集システム10に含まれるユーザ入力パネル15を使用することにより、データ収集システム10の動作を直接的に制御又は管理することも可能である。モジュールプロセッサ１に結合されたデータ収集システム10内のデータストレージ14は、オペレーティングシステムデータ及び／又は構成データ、並びに人間のオペレータがユーザ入力パネル15を使用して作業するための一時的な測定値データを保持することができる。
共通のデータバスB2は、２個以上のデータ収集システム10を互いに結合するために使用することもできる。この場合、各データ収集システム10は、共通のデータバスB2を介して、工業製造機20におけるコントローラ21の構成データを他のデータ収集システム10に転送することができる。更に、データ収集システム10が接続された企業全体のネットワークのコンピュータ、例えば製造企業サーバ32などのエンタープライズベースのコンピューティングリソースを介して、構成データを転送することも可能である。
図３は、工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するための方法Мにおける段階のフローチャートを概略的に示す。方法Мは、特に、図１との関連で説明したような製造システム100に適用することができる。方法Мには、図２との関連で説明したようなデータ収集システムを使用することができる。
第１ステージM1においては、工業製造機20のアクティブ加工ゾーン23内に１個以上のセンサ22a，22bを配置する。工業製造機20は、例えば、アクティブ加工ゾーン23として金型キャビティを有する樹脂トランスファー成形機などの複合製造機20とすることができる。センサ22a，22bは、金型キャビティ内に配置された金型内センサとして使用される誘電センサとすることができる。この場合、誘電センサ22a，22bは、金型内におけるセンサ表面近傍において、熱硬化性樹脂の電気的応答を測定することができる。
第２段階M2においては、測定値をセンサ22a，22bからデータ収集システム10に送信する。測定値は、工業製造機20のアクティブ加工ゾーン23内で加工されたワークピースの物理的特性を示す。
第３段階M3において、データ収集システム10は、受信した測定値を、データ収集システム10のクラウドインターフェース３を介してクラウドベースリソース40に送信し、そのクラウドベースリソース40にて、センサ22a，22bから送信された測定値に関する統計分析を行うことができる。行われた統計分析の結果として、パラメータを、データ収集システム10に返信し、第４段階M4において、データ収集システム10は、クラウドインターフェース３を介してパラメータを受信する。
その後の第５段階M5において、データ収集システム10は、製造制御信号を工業製造機20のコントローラ21に送信する。これら製造制御信号は、クラウドベースリソース40から受信したパラメータに基づいており、工業製造機20の動作をリアルタイム又は少なくともほぼリアルタイムで最適化するものである。
上述した詳細な説明においては、開示内容を簡素化するために、様々な特徴が１つ又は複数の例にまとめられている。上述した説明は、例示的なものであり、限定的なものでないことを理解されたい。上述した説明は、代替案、修正案、並びに同等物を包含することを意図している。当業者が明細書の上記部分を検討すれば、他の多くの実施例が明らかであろう。
本明細書の実施形態は、本発明の原理及び適用を最適に理解するために選択及び記載され、これにより当業者は、本発明及び様々な変形を有する実施形態を、特定の用途に適した様々な修正を加えつつ最大限に利用することができる。添付の特許請求の範囲及び本明細書全体を通じて、用語「including」及び「in which」は、それぞれ、「comprising」及び「wherein」の平易な英語と同じ意味で使用されている。更に、「a」又は「one」は、本明細書において複数を排除しない。
１ モジュールプロセッサ
２ ヒューマンマシンインターフェース
３ クラウドインターフェース
４ センサインターフェース
４a〜n センサインターフェースポート
５ 機械インターフェース
６ ユーザ制御デバイス
７ クラウドアクセスデバイス
８ センサ制御デバイス
９ 機械制御デバイス
10 データ収集システム
11 無線通信アダプタ
12 無線通信アダプタ
13 無線通信アダプタ
14 データストレージ
15 ユーザ入力パネル
20 工業製造機
21 機械コントローラ
22a，b センサ
23 アクティブ加工ゾーン
31 製造企業サーバ
32 ヒューマンインターフェースデバイス
40 クラウドベースリソース
50 リモートコンピューティングデバイス
100 製造システム
B1 データバス
B2 データバス
Ｃ 接続リンク
L1 機械レベル
L2 制御レベル
L3 データ分析レベル
М 方法
M1〜5 方法の段階
２ ヒューマンマシンインターフェース
３ クラウドインターフェース
４ センサインターフェース
４a〜n センサインターフェースポート
５ 機械インターフェース
６ ユーザ制御デバイス
７ クラウドアクセスデバイス
８ センサ制御デバイス
９ 機械制御デバイス
10 データ収集システム
11 無線通信アダプタ
12 無線通信アダプタ
13 無線通信アダプタ
14 データストレージ
15 ユーザ入力パネル
20 工業製造機
21 機械コントローラ
22a，b センサ
23 アクティブ加工ゾーン
31 製造企業サーバ
32 ヒューマンインターフェースデバイス
40 クラウドベースリソース
50 リモートコンピューティングデバイス
100 製造システム
B1 データバス
B2 データバス
Ｃ 接続リンク
L1 機械レベル
L2 制御レベル
L3 データ分析レベル
М 方法
M1〜5 方法の段階
Claims (14)
- ・工業製造機（20）におけるアクティブ加工ゾーン（23）内に配置された１個以上のセンサ（22a;22b）に接続するよう構成されたセンサインターフェース（４）と、
・前記センサインターフェース（４）に結合され、工業製造機（20）における前記アクティブ加工ゾーン（23）内で加工されたワークピースの物理的特性を示す測定値を、前記センサインターフェース（４）に結合される１個以上の誘電センサ（22a;22b）から受信するよう構成されたモジュールプロセッサ（１）と、
・前記モジュールプロセッサ（１）に結合され、かつ、クラウドベースリソース（40）に接続されるよう構成されたクラウドインターフェース（３）と、
・前記モジュールプロセッサ（１）に結合され、かつ、前記工業製造機（20）のコントローラ（21）に接続されるよう構成された機械インターフェース（５）と、
を備える、特に誘電分析測定をする、データ収集システム（10）であって、
前記モジュールプロセッサ（１）が、前記１個以上のセンサ（22a;22b）から受信した前記測定値を、前記クラウドインターフェース（３）を介してクラウドベースリソース（40）に送信し、製造制御信号を、前記機械インターフェース（５）を介して前記工業製造機（20）の前記コントローラ（21）に送信するよう構成され、前記製造制御信号が、前記クラウドインターフェース（３）を介してクラウドベースリソース（40）から受信したパラメータに基づいている、データ収集システム。 - 請求項１に記載のデータ収集システム（10）であって、データバス（B2）を介してヒューマンインターフェースデバイス（32）に接続するよう構成されたヒューマンマシンインターフェース（２）を更に備え、前記モジュールプロセッサ（１）が、前記１個以上のセンサ（22a;22b）から受信した前記測定値を、前記ヒューマンマシンインターフェース（２）を介して前記ヒューマンインターフェースデバイス（32）に送信するよう構成されているデータ収集システム。
- 請求項２に記載のデータ収集システム（10）であって、前記モジュールプロセッサ（１）が、前記１個以上のセンサ（22a;22b）から受信した前記測定値を、前記ヒューマンインターフェースデバイス（32）に送信する前に、前記クラウドインターフェース（３）を介してクラウドベースリソース（40）から受信したパラメータに基づいて、又はエンタープライズベースのリソースに基づいて前処理するよう構成されている、データ収集システム。
- 請求項１〜３の何れか一項に記載のデータ収集システム（10）であって、前記モジュールプロセッサ（１）が、前記機械インターフェース（５）を介して前記工業製造機（20）の前記コントローラ（21）からトリガ信号を受信するよう構成され、前記トリガ信号が、前記１個以上のセンサ（22a;22b）からの誘電測定値における臨界時点を示す、データ収集システム。
- 請求項４に記載のデータ収集システム（10）であって、前記モジュールプロセッサ（１）が、前記１個以上のセンサ（22a;22b）から受信した前記測定値を、前記クラウドインターフェース（３）を介してクラウドベースリソース（40）に送信するか、又はエンタープライズベースのリソースに送信する前に、受信した前記トリガ信号が示す前記臨界時点に基づいて前処理するよう構成されている、データ収集システム。
- ・１つ以上のアクティブ加工ゾーン（23）及びコントローラ（21）を有する１個以上の工業製造機（20）と、
・工業製造機（20）における１つ以上の前記アクティブ加工ゾーン（23）内に配置された１個以上のセンサ（22a;22b）と、
・請求項１〜５の何れか一項に記載の１個以上のデータ収集システム（10）と、
を備える、工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するシステム（100）であって、
前記コントローラ（21）が前記データ収集システム（１０）の前記機械インターフェース（５）に接続され、前記１個以上のセンサ（22a;22b）が前記データ収集システム（10）の前記センサインターフェース（４）に接続され、
前記工業製造機（20）の前記コントローラ（21）が、前記データ収集システム（10）から受信した製造制御信号に基づいて、前記１個以上の工業製造機（20）の動作を制御するよう構成されている、システム。 - 請求項６に記載のシステム（100）であって、前記データ収集システム（10）の前記クラウドインターフェース（３）に接続されたクラウドベースリソース（40）を更に備えるシステム。
- 請求項６又は７に記載のシステム（100）であって、請求項１〜４の何れか一項に記載の少なくとも２個のデータ収集システム（10）を備え、前記少なくとも２個のデータ収集システム（10）が、共通のデータバス（B2）を介して、又はエンタープライズベースのコンピューティングリソースを介して互いに結合されている、システム。
- 請求項８に記載のシステム（100）であって、前記少なくとも２個のデータ収集モジュール（10）における第１データ収集モジュールが、前記工業製造機（20）のコントローラ（21）用の構成データを、前記共通のデータバス（B2）を介して、前記少なくとも２個のデータ収集モジュール（10）における第２データ収集モジュールに転送するよう構成されている、システム。
- 請求項６〜９の何れか一項に記載のシステム（100）であって、前記工業製造機（20）が、複合製造機、特にアクティブ加工ゾーン（23）として金型キャビティを有する樹脂トランスファー成形機であり、前記センサ（22a;22b）が、前記複合製造機における金型キャビティ内に配置された金型内センサであるシステム。
- 請求項６〜１０の何れか一項に記載のシステム（100）であって、前記少なくとも１個のデータ収集システム（10）が、前記工業製造機（20）の製造プロセス中に、前記１個以上のセンサ（22a;22b）の測定条件を変更するよう構成されたセンサ制御デバイス（８）を有するシステム。
- ・１個以上のセンサ（22a;22b）を、工業製造機（20）におけるアクティブ加工ゾーン（23）内に配置するステップ（M1）と、
・工業製造機（20）における前記アクティブ加工ゾーン（23）内で加工されたワークピースの物理的特性を示す、前記１個以上のセンサ（22a;22b）からの測定値を、データ収集システム（１）に送信するステップ（M2）と、
・前記１個以上のセンサ（22a;22b）から受信した前記測定値を、前記データ収集システム（１）により、前記データ収集モジュール（１）のクラウドインターフェース（３）を介してクラウドベースリソース（40）に送信するステップ（M3）と、
・前記クラウドインターフェース（３）を介して、クラウドベースリソース（40）からパラメータを前記データ収集システム（１）において受信するステップ（M4）と、
・クラウドベースリソース（40）、又はエンタープライズベースのコンピューティングリソースから受信した前記パラメータに基づく製造制御信号を、前記工業製造機（20）のコントローラ（21）に送信するステップ（M5）と、
を含む、工業製造プロセスをリアルタイムでインライン監視するための方法（М）。 - 請求項１２に記載の方法（М）であって、前記クラウドベースリソース（40）、又はエンタープライズベースのコンピューティングリソースが、１個以上の誘電センサ（22a;22b）から送信した誘電測定値に関して統計分析を行い、行う前記統計分析の結果に基づいて前記パラメータを出力する方法。
- 請求項１２又は１３に記載の方法（М）であって、前記工業製造機（20）が、複合製造機であり、特にアクティブ加工ゾーン（23）として金型キャビティを有する樹脂トランスファー成形機であり、前記センサ（22a;22b）が、前記複合製造機における金型キャビティ内に配置された金型内センサである方法。
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