WO2022238032A1 - Etikettiermaschine und verfahren zum konfigurieren einer etikettiermaschine - Google Patents
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- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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- B65C—LABELLING OR TAGGING MACHINES, APPARATUS, OR PROCESSES
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Abstract
Die Erfindung betrifft eine Etikettiermaschine wenigstens zum Etikettieren und/oder Bedrucken von Behältern, insbesondere von Behältern in der Lebensmittelindustrie und der Getränkemittelindustrie, und ein Verfahren zum Konfigurieren von Etikettiermaschinen. Dabei wird ein Verfahren der künstlichen Intelligenz verwendet, um die Konfigurationsparameter für eine Etikettiermaschine zu erstellen. Ein Künstliches-Intelligenz-Modul (Kl-Modul) erhält verschiedene Eingabedaten, die unter anderem auch Datensätze von konfigurierten Etikettiermaschinen umfassen. Das Kl-Modul erstellt ein trainiertes Parametrisierungsmodell, um die Konfigurationsparameter für die Etikettiermaschine zu erstellen. Die Etikettiermaschine wird durch die Konfigurationsparameter des Kl-Moduls konfiguriert und optimiert.
Description
Etikettiermaschine und Verfahren zum Konfigurieren einer Etikettiermaschine
Die Erfindung betrifft eine Etikettiermaschine zum Etikettieren und/oder Bedrucken von Behältern, insbesondere von Behältern, wie z.B. Flaschen aus Glas, Kunststoff, Karton- oder Pulpematerial oder Dosen, in der Lebensmittelindustrie und der Getränkeindustrie, und ein Verfahren zum Konfigurieren von Etikettiermaschinen.
Bekanntermaßen werden Lebensmittelbehälter, insbesondere Getränkeflaschen, Dosen und andere Getränkeverpackungen, beschriftet bzw. etikettiert. In den meisten Fällen handelt es sich um große Mengen von Behältern, die etikettiert, beschriftet, bedruckt oder beschichtet werden müssen, womit auch ein größerer technischer Aufwand bei der Konfiguration einhergeht. Um solche Behälter in großer Stückzahl auszustatten, sind Etikettiermaschinen bekannt, die verschiedene Größen annehmen können. Gerade größere Etikettiermaschinen können dabei als Fertigungsstraße ausgebildet sein und können eine große Anzahl von verschiedensten Modulen umfassen. Der modulare Aufbau derartiger Maschinen ist beispielsweise aus W003/024861A1 , DE19741476A1 , EP1449778A1 , EP2199220B1, EP1706322B1 bekannt. Etikettiermaschinen können ein
Behandlungskarussell mit fester oder variabler Teilung (EP2100815B1), einen Linearförderer (DE4312605A1), oder Langstatorsysteme (DE102011086708A1 , EP3374274B1) für den Behältertransport im Behandlungsbereich aufweisen. In diesem Behandlungsbereich sind Etikettier- und/oder Druckmodule positionierbar. Ferner sind auch Ausrichtmodule bekannt, um Behälter vor dem eigentlichen Ausstattungsvorgang zuerst in eine definierte Ausrichtstellung zu drehen. Dazu werden elektromotorische Antriebe verwendet, die ausgehend von erfassbaren Behältermerkmalen, wie z.B. Pressnaht, Embossing oder dgl., mit Hilfe einer geeigneten Steuerung individuelle Ausrichtdrehungen ausführen können (EP1205388A1, EP1751008B1). Ein Ausrichtmodul umfasst somit auch geeignete Sensoren oder Kameras zum Erfassen der Behälterstellung. In bestimmten Fällen kommen auch Inspektionsmodule zum Einsatz, um noch in der Maschine an den fertig ausgestatteten Behältern eine Etiketten- und oder Druckbildkontrolle auszuführen.
Aber auch kleinere Etikettiermaschinen umfassen eine Vielzahl von unterschiedlichen Modulen, die bei dem Etikettiervorgang Zusammenarbeiten und entsprechend aufeinander eingestellt werden müssen. Diese Konfiguration der Etikettiermaschine und deren viele Module besteht im Wesentlichen in der Anpassung von vielen Parametern, die oft voneinander
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abhängen. Diese Aufgabe erfordert neben benötigtem Fachwissen auch viel technische Erfahrung und bindet entsprechend auch Arbeitszeit.
Aus DE102019203060 A1 ist ein Verfahren zur Produktführung in einer Abfüllanlage für Glasflaschen bekannt. In dem Verfahren sollen Leergut-Parameter und Vollgut-Parameter und insbesondere beim Abfüllen auftretende Maschinenfehlerzustände automatisch festgestellt werden. Auf Grundlage einer Datenanalyse von gespeicherten Initialdaten und Ergebnisdaten wird eine Entscheidung über das Ausleiten fehlerhafter Leerflaschen oder Vollflaschen berechnet. Diese Datenanalyse zur Bestimmung ob eine Flasche fehlerhaft ist oder fehlerhaft abgefüllt ist, kann durch maschinelle Lernprozesse im Sinne einer künstlichen Intelligenz oder dergleichen geschehen.
Jedoch ist bisher kein Verfahren bekannt, um eine Etikettiermaschine oder Module einer Etikettiermaschine effizienter zu konfigurieren.
Es besteht daher der Bedarf für verbesserte Etikettiermaschinen und verbesserte Verfahren zum Konfigurieren von Etikettiermaschinen.
Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch eine Etikettiermaschine gemäß Anspruch 1 und ein Verfahren gemäß Anspruch 6 gelöst. Weitere Ausführungsformen und Weiterbildungen sind in den Unteransprüchen beschrieben.
Eine Ausführungsform der Erfindung betrifft eine Etikettiermaschine für die Lebensmittelindustrie, insbesondere für die Getränkeindustrie. Die Etikettiermaschine kann eine Vielzahl von Modulen zum Etikettieren, Bedrucken, Beschriften, Beschichten, Beieimen, Ausrichten oder Inspizieren von Behältern und eine Steuereinheit zum Anwenden von Konfigurationsparametem auf die Vielzahl von Modulen umfassen. Die vorhergehend genannten Funktionen können wahlweise oder in unterschiedlichen Kombinationen ausführbar sein. Die Module sind bevorzugt schnellwechselbar ausgeführt, um unterschiedlichste Ausstattungsvarianten flexibel realisieren zu können. So kann die Maschine beispielsweise in einer Konfigurationsvariante Behälter etikettieren, während in einer anderen Variante Behälter berührungslos per Inkjet oder mit anderen Druckverfahren ein- oder mehrfarbig direkt auf die Behälteroberfläche bedruckt werden. Es können auch Anwendungsfälle realisiert werden, die beides erfordern, oder die ein Bedrucken/Beschriften von Etiketten ermöglichen sollen, z.B. um diese zu individualisieren (Ergänzungsdruck), zu datieren oder mit einem Code zu versehen. Auch das Aufträgen von Klebstoffen auf Etiketten und/oder Behälter kann mit umfasst sein.
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Die Konfigurationsparameter werden mittels einem Künstliche-Intelligenz-, Kl-, Modul erstellt und die Steuereinheit überträgt die vom Kl-Modul erstellten Konfigurationsparameter an die entsprechenden Module, um die Module zu konfigurieren.
Eine Ausführungsform der Erfindung betrifft ein Verfahren zum Konfigurieren einer Etikettiermaschine in der Lebensmittelindustrie, insbesondere eine Etikettiermaschine in der Getränkemittelindustrie. Dabei werden Eingabedaten empfangen, welche eine Etikettierung eines Behälters betreffen. Die Eingabedaten können Parameter-Datensätze von konfigurierten Etikettiermaschinen und Operationsdaten umfassen.
Mittels einem Kl-Modul werden Konfigurationsparametern für die Etikettiermaschine erstellt. Die Konfigurationsparameter können auf den empfangenen Eingabedaten basieren. Danach können die Konfigurationsparameter auf die Etikettiermaschine angewendet werden, um ein oder mehrere Module der Etikettiermaschine zu konfigurieren. Insbesondere werden die vielfältigen Antriebe, Sensoren, Kameras, Aktoren, Druckköpfe (für Farben, Klebstoffe) und deren Versorgungseinheiten konfiguriert.
Beispielhafte Aspekte der Erfindung sind in den Zeichnungen dargestellt. Es zeigen:
Figur 1 : ein Diagramm, das die Übersicht über ein System zum Konfigurieren einer Etikettiermaschine mittels Künstlicher Intelligenz zeigt;
Figur 2: ein Diagramm, wie in Figur 1 gezeigt, mit weiteren Details des
Künstliche-Intelligenz-Moduls;
Figur 3: ein Verfahren zum Konfigurieren einer Etikettiermaschine; und
Figur 4: ein Verfahren zum Erstellen und Trainieren eines
Parametrisierungsmodells.
Die Konfiguration von Etikettiermaschinen ist technisch anspruchsvoll, da eine Vielzahl von Parametern eingestellt werden muss, die teilweise auch voneinander abhängen. Das bedeutet, wenn ein Parameter richtig eingestellt ist, kann die Veränderung eines anderen Parameters einen nachteiligen Effekt auf den bereits vermeintlich richtig eingestellten Parameter haben und diesen wieder ungünstig verändern. Um solche Kreuzeffekte zu verhindern, ist in der Regel viel Erfahrung im Bereich von Etikettiermaschinen nötig.
Beispielsweise sind bei Rundläufer-Etikettiermaschinen verschiedene elektromotorische Antriebe flaschen- und sortenabhängig bei der Erstmontage oder Nachrüstungen zu parametrieren. Dazu gehören unter anderem Servoantriebe für Drehteller,
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einen Langstatorantrieb, insbesondere zum Transport von Behältern, ein Karussell, einen Antrieb zur Höhenverstellung eines Karusselloberteils, einen Antrieb zur Höhen- und/oder Radialverstellung der Etikettieraggregate, Anpassung der Etikettenübertragungsglieder, der Druckköpfe und Sensoren und viele andere Parameter.
Wie in Figur 1 gezeigt, ist gemäß der Erfindung ein Künstliche-Intelligenz-Modul (kurz: Kl-Modul) 110 mit einer Etikettiermaschine 100 verbunden. Diese Verbindung ist eine funktionale Verbindung und umfasst gemäß einer Ausführungsform, dass das Kl-Modul 110 über ein Netzwerk oder eine andere Datenverbindung mit einer Etikettiermaschine 100 verbunden ist. Das Kl-Modul 110 kann als externe Vorrichtung mit der Etikettiermaschine 100 verbunden sein. Die Erfindung ist jedoch nicht auf diese Ausführung beschränkt und das Kl- Modul 110 kann auch in der Etikettiermaschine 100 integriert sein. Beispielsweise kann das Kl-Modul 100 in einer Hauptsteuerung der Etikettiermaschine 100 implementiert sein.
Das Kl-Modul 110 kann auch auf einem entfernten Server implementiert werden und für die Konfiguration von mehreren verschiedenen Etikettiermaschinen 110 ausgelegt sein. In diesem Fall ist es einfacher möglich, dass das Kl-Modul 110 Zugriff auf Datensätze für eine große Anzahl von verschiedenen Modulen für verschiedene Etikettiermaschinen hat und diese Datensätze einfacher erweitert werden können.
Das Kl-Modul 110 erhält bzw. nutzt verschiedene Datensätze und erstellt aus diesen eingegebenen Daten die Konfigurationsparameter für die Etikettiermaschine 100. Bei den Eingabedaten kann dabei grundsätzlich zwischen Operationsdaten und Parameter- Datensätzen unterschieden werden.
Die Operationsdaten sind Daten und Informationen, welche die Rahmenbedingungen des Etikettiervorgangs beschreiben. Das sind beispielsweise CAD-Datensätze von Musterbehältern, wie einer Musterflasche, durch Abscannen eines etikettierten/bedruckten Musterbehälters erzeugte Datensätze, Angaben zu den Etiketten (Papier, Kunststoff, Druckbild), der zu verwendenden Klebstoffe (Heißleim, Kaseinleim, Haftkleber, Tinte) und/oder gegebenenfalls Materialangaben zum Behälter sowie Verschluss. Das Abscannen eines Musterbehälters kann ggf. auch in der Maschine selbst durch mindestens eine Umdrehung des Musterbehälters auf einem Drehteller vorgenommen werden, sofern ein geeigneter Scanner (z.B. eine Kamera) vorhanden ist. Durch einen Scanvorgang sind beispielsweise geometrische Daten (Höhe, Durchmesser, Kontur, Pressnähte, Embossing) der Behälter und Informationen über die Position der Etiketten/Druckbilder erfassbar. Besonders bevorzugt sind auch Codes oder Druckbildinformationen auf den Etiketten oder dem Musterbehälter selbst erfassbar, um Druckköpfe oder eine Etiketten- und/oder
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Druckbildinspektion zu konfigurieren. Es sind auch weitere Operationsdaten denkbar, welche grundsätzlich zur Konfiguration der Etikettiermaschine 100 benötigt werden.
Figur 1 zeigt des Weiteren beispielhaft die Operationsdaten als CAD Daten 131, Scan von Musterbehältern 132, wie beispielsweise Musterflaschen, und andere Operationsparameter 133. Die weiteren Operationsparameter 133 können die oben genannten Parameter über Materialien, Klebstoffe und allgemeinte Angaben zur Etikettiermaschine 100 sein. Mit anderen Worten, die Operationsdaten sind als Datenblöcke 131 , 132 und 133 in Figur 1 von links kommend dargestellt.
Diese Operationsdaten werden vom Kl-Modul 110 zur Erzeugung von Konfigurationsparametern und optimierten Konfigurationsparametern verwendet, wie nachfolgend ausführlicher beschrieben ist.
Neben den Operationsdaten 131 , 132 und 133 kann das Kl-Modul HOParameter- Datensätze aus einer Datenbank 120 als eine weitere Art von Eingabedaten nutzen. Die Parameter-Datensätze in der Datenbank 120 sind Datensätze, welche die Konfigurationsparameter von bereits zuvor konfigurierten Etikettiermaschinen umfassen und zum Erstellen der neuen Konfigurationsparameter genutzt werden können. Des Weiteren kann jeder dieser Datensätze auch Daten zu dem entsprechenden Produkt umfassen, das durch die bereits konfigurierte Etikettiermaschine hergestellt wird. Dies können Daten über etikettierte Behälter sein, die mit den bereits konfigurierten Etikettiermaschinen gefertigt wurden. Mit anderen Worten, die Datenbank 120 speichert verschiedene Daten von einer Vielzahl von konfigurierten Etikettiermaschinen.
Das Kl-Modul 110 kombiniert und verwendet die verschiedenen Eingabedaten, um einen Satz von Konfigurationsparametern zu erstellen, der die Etikettiermaschine 100 entsprechend den Vorgaben des jeweils zu etikettierendem Produktes und/oder des Benutzers konfiguriert. Beispielsweise kann der Satz von Konfigurationsparametern die Etikettiermaschine 100 so konfigurieren, dass die ausgegebenen etikettierten/bedruckten Behälter genau den CAD-Daten 131 und/oder dem Scan 132 eines Musterbehälters unter Rücksichtnahme aller Operationsparameter 133 entsprechen.
Diese interne Berechnung der Konfigurationsparameter kann durch verschiedene Künstliche-Intelligenz-Modelle gestützt sein. Die Konfigurationsparameter werden von dem Kl- Modul 110 an die Etikettiermaschine 100 übertragen, beispielsweise an die Hauptsteuerung der Etikettiermaschine 100, um die Etikettiermaschine 100 durch die entsprechenden Konfigurationsparameter zu konfigurieren.
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Die Etikettiermaschine 100 kann nach der Konfiguration Informationen über deren Betrieb und deren erfolgter Konfiguration zurück in das Kl-Modul 110 übertragen, was in Figur 1 durch die gestrichelte Linie „Feedback“ dargestellt ist. Die Konfiguration kann dabei zusätzliche manuell durchgeführte weitere Konfiguration und Konfigurationsparameter umfassen. Diese Rückmeldung der Etikettiermaschine 100 zum Kl-Modul 110 wird durch das Kl-Modul 110 analysiert, um die Konfigurationsparameter zu optimieren und diese wieder an die Etikettiermaschine 100 zu übertragen. Es kann dabei zu beliebig vielen Optimierungsdurchläufen kommen und die Neukonfiguration von einem oder mehreren Parametern der Etikettiermaschine 100 kann auch im laufenden Betrieb als Hintergrundprozess durchgeführt werden. Die Vielzahl von Durchläufen zur Optimierung kann hierbei zum Trainieren des Kl-Moduls 110 und zum Optimieren des Modells und der Parameter des Modells verwendet werden.
Somit können verschiedene Module der Etikettiermaschine 100 konfiguriert und entsprechend den Konfigurationsparametern des Kl-Moduls 110 angepasst werden. Beispielsweise können diese Module einen Servoantrieb für Drehteller, einen Antrieb zur Höhenverstellung eines Karusselloberteils und/oder einen Antrieb zur Höhenverstellung von Etikettier- und Druckaggregaten umfassen; es können aber auch weitere Module konfiguriert werden, wie z.B. ein Ausricht- oder Inspektionsmodul. Auf diese Weise kann ein behälterabhängiges Drehprogramm für die Drehteller selbsttätig konfiguriert werden.
Ebenso kann die Auswahl der Etikettier- und Druckaggregate, deren Positionierung am Karussell, die Anmeldung und Synchronisierung der Aggregatsteuerung mit der Maschinenhauptsteuerung automatisch ohne manuellen Programmieraufwand durch selbsttätige Konfiguration erfolgen.
Das Kl-Modul 110 kann verschiedene Modelle für Maschinenlernen und neuronale Netzwerke umfassen. Die Erfindung ist dabei nicht auf ein spezielles Maschinenlernverfahren eingeschränkt und es können verschiedene Kl-Modelle und Maschinenlernverfahren verwendet werden, wie beispielsweise überwachtes Lernen, bestärkendes Lernen, Musteranalyse und Mustererkennung, Robotik, künstliche neuronale Netze, Deep-Learning, Klassifikation, Regressionsverfahren, Clustering, Zeitreihenanalyse, Selbstlernende Systeme, etc.
Figur 2 zeigt das Kl-Modul 110 aus Figur 1 mit weiteren Details einer beispielhaften Ausführungsform. Das Kl-Modul 110 kann eine Simulationseinheit 205, eine Auswerte-Einheit 215, und eine Parameter-Einstelleinheit 225 umfassen.
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Die Simulationseinheit 205 erhält die Eingabedaten, wie oben in Figur 1 beschrieben, und wendet das entsprechende Kl-Verfahren auf die Eingabedaten an. Beispielsweise kann die Simulationseinheit 205 die Etikettiermaschine 100 und deren Module in einer virtuellen Simulationsumgebung simulieren und Konfigurationsparameter zum Konfigurieren der simulierten Module auf die simulierte Etikettiermaschine anwenden. Die Simulationsausgabe der Simulationseinheit 205 wird an die Auswerteeinheit 215 ausgegeben. Die Auswerteeinheit 215 analysiert die Daten der Simulationseinheit 205 und bestimmt, ob die von der Simulationseinheit initial festgelegten Konfigurationseinstellungen zu verwertbaren Ergebnissen führt. Durch Rückmeldung bzw. Rückführung der Auswertung von der Auswerteeinheit 215 in die Simulationseinheit 205 werden die Konfigurationsparameter optimiert und erstellt.
Es ist hierbei zu beachten, dass die Simulationseinheit 215 nicht notwendigerweise die Aufgabe hat, eine Simulation durchzuführen, sondern im Wesentlich dafür zuständig ist, ein Konfigurationsmodell oder Parametrisierungsmodell zu erstellen. Dies kann beispielsweise mittels Maschinenlernverfahren basierend auf den vorher beschriebenen Eingabedaten erfolgen.
Das so erzeugte Parametrisierungsmodell, also die Konfigurationsparameter der Etikettiermaschine 100, kann dann im Zusammenspiel zwischen Simulationseinheit 205 und Auswerteeinheit 215 validiert und optimiert werden.
Sobald die Auswerteeinheit 215 bestimmt, dass die Auswertungsergebnisse der Konfigurationsparameter ausreichend sind, werden die Daten an die Parameter-Einstelleinheit 225 übergeben. Die Parameter-Einstelleinheit 225 extrahiert aus den Daten die Konfigurationsparameter und überträgt sie an die Etikettiermaschine 100.
In der Etikettiermaschine 100 werden die Konfigurationsparameter angewendet, um die einzelnen Module zu konfigurieren.
Sobald die Etikettiermaschine 100 mit den vom Kl-Modul 110 erstellten Konfigurationsparametern konfiguriert ist, werden die Feedback-Daten von der Etikettiermaschine 100 zum Kl-Modul 110 zurückgemeldet, wie zuvor beschrieben ist. Insbesondere können die Feedback-Daten an die Auswerte-Einheit 215 in dem Kl-Modul übertragen werden, die das Ergebnis analysiert und auswertet. Diese Analyse kann zurück in die Simulationseinheit 205 geführt werden und für die Optimierung verwendet werden. Dadurch können beliebig viele Durchläufe ausgeführt werden, bis die Konfigurationsparameter optimal eingestellt werden.
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Durch mehrere Durchläufe verstärkt sich der Lerneffekt des Kl-Moduls 110 und die durch künstliche Intelligenz erzeugten Konfigurationsparameter können die Konfiguration der Etikettiermaschine 100 innerhalb kurzer Zeit optimieren.
Figur 3 zeigt ein Verfahren 300 zum Konfigurieren der Etikettiermaschine 100, wie es vorzugsweise durch das Kl-Modul 110 ausgeführt wird.
Zunächst empfängt das Kl-Modul 110 in Schritt S310 die Eingabedaten. Die Eingabedaten können die CAD-Daten 131 , die Scans 132 des Musterbehälters, die Operationsparameter 133 und/oder die Parameter-Datensätze aus der Datenbank 120 umfassen.
In Schritt S320 erstellt das Kl-Modul 110 aus den Eingabedaten die Konfigurationsparameter, die zum Konfigurieren der Etikettiermaschine 100 und/oder den entsprechenden Modulen der Etikettiermaschine 100 dienen. Dieser Schritt S320 kann beispielsweise durch die Schritte und Module ausgeführt werden, wie sie im Zusammenhang mit Figur 2 beschrieben sind. Weitere Details dieses Schrittes S320 werden in Bezug auf Figur 4 noch beschrieben.
In Schritt S330 werden die Konfigurationsparameter aus Schritt S320 auf die Etikettiermaschine 100 und/oder auf die Module der Etikettiermaschine 100 angewendet. Anwenden bedeutet in diesem Fall, dass die Konfigurationsparameter beispielsweise an eine Hauptsteuerung der Etikettiermaschine 100 übertragen werden können, welche die entsprechenden Module mittels den Konfigurationsparametern konfiguriert und einstellt.
Figur 4 zeigt ein Verfahren 400 mit weiteren Details bezüglich der Erstellung der Konfigurationsparameter.
In Schritt S410 wird ein Parametrisierungsmodell basierend auf den empfangenen Eingabedaten erstellt. Das Parametrisierungsmodell kann, wie oben beschrieben, beispielsweise ein Modell der Etikettiermaschine 100 umfassen, welches durch verschiedene Parameter simuliert wird.
In Schritt S420 wird das Parametrisierungsmodell trainiert. Beispielsweise kann das Parametrisierungsmodell mittels dem Kl-Modul 110 basierend auf den Parameter- Datensätzen von konfigurierten Etikettiermaschinen trainiert werden. Die Konfigurationsparameter werden so aus dem trainierten Parametrisierungsmodell abgeleitet.
Die technische Implementierung der Verwendung von Künstlicher Intelligenz zum Einstellen von Konfigurationsparametern für eine Maschine und insbesondere für eine
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Etikettiermaschine reduziert die Zeit und den Arbeitsaufwand enorm und kann auch dabei helfen, die Konfiguration bereits konfigurierter entsprechender Maschinen zu verbessern und zu optimieren.
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Claims
ANSPRÜCHE
1. Etikettiermaschine (100) für die Lebensmittelindustrie, insbesondere für die Getränkemittelindustrie, wobei die Etikettiermaschine umfasst: eine Vielzahl von Modulen wenigstens zum Etikettieren und/oder Bedrucken von Behältern; eine Steuereinheit zum Konfigurieren der Vielzahl von Modulen entsprechend von Konfigurationsparametern für die Vielzahl von Modulen, wobei: die Konfigurationsparameter mittels einem Künstliche-Intelligenz-, Kl-, Modul (110) erstellt werden; und die Steuereinheit die vom Kl-Modul (110) erstellten Konfigurationsparameter an die entsprechenden Module überträgt, um die Module zu konfigurieren.
2. Etikettiermaschine (100) nach Anspruch 1, wobei die Vielzahl von Modulen wenigstens eines der folgenden Module umfasst: einen Servoantrieb für Drehteller, einen Langstatorantrieb, insbesondere zum Transport von Behältern, ein Karussell, einen Antrieb zur Höhenverstellung eines Karusselloberteils, einen Antrieb zur Höhen- und/oder Radialverstellung von Etikettier- und/oder Druckaggregaten, einen Antrieb zur Anpassung von Etikettenübertragungsgliedern, Druckköpfen und/oder Sensoren.
3. Etikettiermaschine (100) nach Anspruch 1 oder 2, wobei die durch das Kl-Modul (110) erstellen Konfigurationsparameter basierend auf Daten von konfigurierten Etikettiermaschinen erstellt werden.
4. Etikettiermaschine (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 3, wobei die durch das Kl- Modul erstellen Konfigurationsparameter basierend auf Operationsdaten erstellt werden, wobei die Operationsdaten wenigstens CAD-Daten eines Musterbehälters, einen Scan eines Behälters, Angaben zu Etiketten, Angaben zu verwendenden Klebstoffen und/oder Angaben zu Material der Behälter und/oder Behälter-Verschluss umfassen.
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Etikettiermaschine (100) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die Steuereinheit des Weiteren wenigstens eine der folgenden Einstellungen automatisch vornimmt: eine Auswahl von Etikettier- und/oder Druckaggregaten; eine Positionierung der Etikettier- und/oder Druckaggregate an einem Karussell oder einem Langstatorantrieb; eine Anmeldung und Synchronisierung einer Aggregatsteuerung mit einer Maschinenhauptsteuerung; eine Konfiguration für einen Klebstoffauftrag in Abhängigkeit einer Etikettenposition und/oder einer Etikettenkontur; eine Konfiguration für einen Direktaufdruck, wobei Parameter für einen oder mehrere Druckköpfe zum Bedrucken eines Behälters konfiguriert werden. Verfahren zum Konfigurieren einer Etikettiermaschine (100) in der Lebensmittelindustrie, insbesondere für eine Etikettiermaschine in der Getränkemittelindustrie, wobei das Verfahren umfasst:
Empfangen (S310) von Eingabedaten, die wenigstens eine Etikettierung und/oder Bedruckung eines Behälters betreffen, wobei die Eingabedaten Parameter-Datensätze von konfigurierten Etikettiermaschinen und Operationsdaten umfassen;
Erstellen (S320), von Konfigurationsparametern für die Etikettiermaschine mittels einem Künstliche-Intelligenz-, Kl-, Modul (110), wobei die Konfigurationsparameter auf wenigstens den empfangenen Eingabedaten basieren;
Anwenden (S330) der Konfigurationsparameter, um eine Vielzahl von Modulen der Etikettiermaschine (100) zu konfigurieren, wobei die Vielzahl von Modulen wenigstens zum Etikettieren und/oder Bedrucken von Behältern ausgelegt sind. Verfahren nach Anspruch 6, wobei das Erstellen von Konfigurationsdaten des Weiteren umfasst:
Erstellen (S410) eines Parametrisierungsmodells basierend auf den empfangenen Eingabedaten; und
Trainieren (S420), mittels dem Kl-Modul 110, des Parametrisierungsmodells basierend auf den Parameter-Datensätzen von konfigurierten Etikettiermaschinen, wobei die Konfigurationsparameter aus dem trainierten Parametrisierungsmodell abgeleitet werden.
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8. Verfahren nach Anspruch 6 oder 7, wobei die Vielzahl von Modulen wenigstens eines der folgenden Module umfasst: einen Servoantrieb für Drehteller, einen Langstatorantrieb, insbesondere zum Transport von Behältern, ein Karussell, einen Antrieb zur Höhenverstellung eines Karusselloberteils , einen Antrieb zur Höhen- und/oder Radialverstellung von Etikettier- und/oder Druckaggregaten, einen Antrieb zur Anpassung von Etikettenübertragungsgliedern, Druckköpfen und/oder Sensoren.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, wobei die Operationsdaten wenigstens CAD-Daten eines Musterbehälters, einen Scan eines Behälters, Angaben zu Etiketten, Angaben zu verwendenden Klebstoffen und/oder Angaben zu Material der Behälter und/oder Behälter-Verschluss umfassen. 10. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 9, wobei die Konfigurationsparameter zum automatischen Anpassen von wenigstens einer der folgenden Einstellungen ausgelegt sind: eine Auswahl von Etikettier- und/oder Druckaggregaten; eine Positionierung der Etikettier- und/oder Druckaggregate am Karussell oder einem Langstatorantrieb; eine Anmeldung und Synchronisierung einer Aggregatsteuerung mit einer Maschinenhauptsteuerung; eine Konfiguration für einen Klebstoffauftrag in Abhängigkeit einer Etikettenposition und/oder einer Etikettenkontur; eine Konfiguration für einen Direktaufdruck, wobei Parameter für einen oder mehrere
Druckköpfe zum Bedrucken eines Behälters konfiguriert werden.
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