CH687994A5 - Vorrichtung zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen. - Google Patents

Description

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Beschreibung

Die vorliegende Erfindung betrifft eine Vorrichtung zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen, mit Sensoren zur Messung von Parametern, welche die Produktion beeinflussen und mit einer Regelung zur Ableitung von Regeigrössen aus diesen Parametern und zur Bildung von Stellgrös-sen für die Spinnereimaschine aus den gewonnenen Regeigrössen, wobei diejenigen Parameter, die einen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, durch konventionelle Algorithmen in die Regelung einbezogen sind.

Mit den heute bekannten Vorrichtungen und Systemen dieser Art ist eine Produktionssteigerung nur dann möglich, wenn die einzelnen Parameter, wie beispielsweise Anzahl der Fadenbrüche, Klima, Verstaubung, Luftführung, exakt bestimmbar und ihre Auswirkungen auf den Spinnprozess bekannt sind. Das heisst mit anderen Worten, dass zwischen Parameter und Regelgrösse jeweils ein eindeutiger mathematischer Zusammenhang bestehen muss. Da diese Bedingung aber immer nur für bestimmte einzelne Parameter in einer bestimmten Spinnerei und keinesfalls allgemein gilt, können bei den bekannten Systemen nur sehr wenige Parameter für die Produktionssteigerung herangezogen werden, so dass auch die Einflussmöglichkeit auf die Produktion und somit auch die Möglichkeit von deren Steigerung nur relativ gering ist.

Durch die Erfindung soll nun eine Vorrichtung zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen angegeben werden, die eine verbesserte Beeinflussung der Produktion ermöglicht und bei der für die Gewinnung der Regeigrössen eine grössere Anzahl von Parametern verwendet werden kann.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäss dadurch gelöst, dass in die Regelung weitere, insbesondere nicht oder nur schwer messbare, Parameter eingebbar sind, und dass diejenigen Parameter, die keinen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, mittels einer Fuzzy-Logik in die Regelung einbezogen sind.

Der wesentliche Unterschied der Fuzzy-Logik zur traditionellen Regelungstechnik liegt darin, dass die erstere kein Modell des zu regelnden Prozesses benötigt, und dass die Parameter nicht nur einen einzigen definierten Wert, sondern mehrere unscharfe Mengen, die sogenannten Fuzzy-Sets, aufweisen.

Die erfindungsgemässe Vorrichtung hat somit zwei wesentliche Vorteile: Einerseits müssen nicht alle Parameter als mathematisch definierte Funktion der Regeigrössen vorliegen, und andererseits müssen auch nicht alle Parameter zwingend mit einer Sensorik messbar sein. Beide Vorteile führen dazu, dass der Vorrichtung auch vom Bedienungspersonal wahrgenommene Parameter eingegeben werden können, und das bedeutet wiederum eine trächtliche Erweiterung der Palette der verwendbaren Parameter.

Im folgenden wird die Erfindung anhand eines Ausführungsbeispiels und der Zeichnungen näher erläutert; es zeigt:

Fig. 1 den Aufbau eines erfindungsgemässen Regelsystems,

Fig. 2 ein Diagramm mit Fuzzy-Sets: und

Fig. 3 eine grafische Darstellung der Regelung der Drehzahl einer Ringspinnmaschine anhand der Fadenbruchzahl.

Fig. 1 zeigt eine Blockbilddarstellung eines Regelsystems für eine Ringspinnmaschine RS, wobei das Regelsystem vorzugsweise auf dem bekannten Datensystem USTER RINGDATA (USTER - eingetragenes Warenzeichen der Zellweger Uster AG) aufbaut und von diesem bekannte Komponenten mitverwendet. Diese bekannten Komponenten sind insbesondere eine sogenannte Maschinenstation MS, an die die verschiedenen Sensoren für zu erfassende Parameter angeschlossen sind, eine Maschineneingabestation ES für Dateneingabe, wie Artikelwechsel, oder Datenangabe, wie Schleichspindelbericht, und eine Motoransteuerung MA der Ringspinnmaschine RS.

Die erwähnten Sensoren sind beispielsweise ein pro Maschinenseite vorgesehener und an der Ringbank entlanggeführter Wandersensor, ein Unterwindsensor und ein Produktionssensor. Der Produktionssensor erfasst die Umdrehungen des Auslaufzylinders am Streckwerk und liefert Basis-Informationen über Produktionsmengen und Abliefergeschwindigkeiten, Häufigkeit und Dauer längerer Stillstände und dergleichen. Mit dem Unterwindsensor wird die Unterwindstellung der Ringbank zur Erfassung der Anzahl und Dauer der Kopsabnahmen registriert. Der Wandersensor ist einmal pro Maschinenseite vorgesehen und wird an der Ringbank entlanggeführt. Er erfasst dabei berührungslos die Rotationsbewegung der Ringläufer und liefert Informationen über Fadenbrüche an jeder Spinnstelle und die mittlere Zeit zu deren Behebung sowie über die mittlere Drehzahl der Ringläufer und somit über die Spinnstellen mit zu geringer Drehzahl.

Die Maschinenstation MS ist über eine Leitung 1 an eine beim Datensystem USTER RINGDATA auch als Zentraleinheit bezeichnete Steuerstufe ST angeschlossen, in der unter anderem die über die Leitung 1 von der Maschinenstation MS erhaltenen Informationen über die messbaren Parameter zu Regeigrössen verarbeitet werden. Die bisher beschriebene Konfiguration des Regelsystems ist aus dem USTER News Bulletin Nr. 27 vom August 1979 «Die Erfassung der Fadenbrüche in der Ringspinnerei» bekannt. Der Wandersensor ist ausserdem in der CH-A 601 093 (= US-A 4 122 657) beschrieben.

Die Motoransteuerung MA erhält auf einer Leitung 2 eine Stellgrösse, zur Verstellung des Antriebs der Ringspinnmaschine RS anhand der in der Steuerstufe ST gewonnenen Regeigrössen. Wesentlich an dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem ist nun der Umstand, dass die Steuerstufe ST nicht nur Informationen über die messbaren Parameter, sondern auch Informationen über nicht messbare Parameter erhält, und dass auch die letzteren Parameter bei der Gewinnung der Regeigrössen berücksichtigt werden. Die Steuerstufe ST erhält die Informationen über die messbaren Parameter von den

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an die Maschinenstation angeschlossenen Sensoren und die Informationen über nicht messbare Parameter von der mit der Maschinenstation MS über eine Leitung 3 verbundenen Eingabestation ES.

Die traditionelle Regelungstechnik, seien dies Zu-standsregler, P-Regler (Regler mit Proportionalan-teil, also mit einem Einstellparameter), Pl-Regler (Regler mit Proportional- und Integralanteil, also mit zwei Einstellparametern), PID-Regler (Regler mit Proportional-, Integral- und Differentialanteil, also mit drei Einstellparametern) oder dergleichen geht davon aus, dass die Zusammenhänge des zu regelnden Prozesses bekannt und beschreibbar sind und in einem Modell abgebildet werden können. Diese Modellbildung beinhaltet auch Störgrössen wie beispielsweise Temperaturdrift, wobei es auch bekannt ist, die Störgrössen so in die Regelung zu integrieren, dass sie sich auf den Regelprozess nicht negativ auswirken. Aber auch hier muss ein mathematischer Zusammenhang zwischen Stör-grösse und Regelgrösse vorliegen. Ist dies nicht der Fall, dann wird die Regelung, von Zufällen abgesehen, versagen.

Auf der anderen Seite ist aber die die Produktion der Ringspinnmaschine wesentlich bestimmende Drehzahl der Spindeln nicht nur von den mit den erwähnten Sensoren überwachten und gemessenen Parametern abhängig, sondern auch von Einfluss-grössen wie beispielsweise Klima, Flugstaub, Luftführung oder auch von subjektiven und individuellen Parametern des Bedienungspersonals, wie beispielsweise dessen Arbeitsbelastung. Diese zusätzlichen Einflussgrössen kann man nach zwei unterschiedlichen Kriterien in je zwei Klassen einteilen, wobei sich die beiden Gruppen von Klassen teilweise überschneiden können.

Wenn man als erstes Kriterium die technische Messbarkeit der Einflussgrössen oder Parameter wählt, dann kann man die Parameter in technisch messbare und in technisch nicht messbare einteilen. Nimmt man als Kriterium die Möglichkeit der Herstellung eines mathematischen Zusammenhangs zwischen Parametern und Regeigrössen, dann kann man die Parameter in solche mit und in solche ohne mathematischen Zusammenhang mit der betreffenden Regelgrösse einteilen. Das in Fig. 1 dargestellte Regelsystem soll nun ermöglichen, alle vier genannten Klassen von Parametern in die Regelung miteinzubeziehen. Dies wird durch eine Synthese von herkömmlicher adaptiver Regelung und Fuzzy-Logik erreicht.

Bezüglich der Fuzzy-Logik wird auf die mittlerweile umfangreiche Literatur zu diesem Thema verwiesen, beispielsweise auf das Buch «Fuzzy Set Theory and its Applications» von H.-J. Zimmermann, Kluwer Academic Publishers, 1991. Die sogenannten Fuzzy-Sets wurden vor 25 Jahren eingeführt, um nicht exakte und unvollständige Datensätze, wie sie in der realen Welt oft auftreten (Bilder, subjektive Beschreibungen) mathematisch zu beschreiben. Während die klassische Steuerungslogik nur die beiden scharfen Werte Ja oder Nein, 0 oder 1 aufweist, kennt die Fuzzy-Logik eine Zugehörigkeitsfunktion, die zur Beschreibung der Zugehörigkeit eines Objekts zu einer bestimmten Menge innerhalb des Bereichs 0 bis 1 beliebige Werte annehmen kann.

Wenn mit Hilfe der Fuzzy-Set-Theorie Regelungstechnik betrieben wird, dann ist die grundlegende Idee dabei die, die Erfahrungen eines menschlichen Prozessoperateurs in das Design des Reglers einfliessen zu lassen. Dabei wird ausgehend von einem Satz linguistischer Regeln, die die Kontrollstrategie des Operateurs beschreiben, ein Regelalgorithmus konstruiert, bei dem die Worte als Fuzzy-Sets definiert sind. Auf diese Weise können Erfahrungen und Intuition implementiert werden und es wird kein Prozessmodell benötigt.

Die erwähnte Synthese der herkömmlichen adaptiven Regelung und der Fuzzy-Logik wird konkret durch die folgenden vier Massnahmen bewirkt:

1. Messung der technisch messbaren Parameter durch Sensoren. Diese Parameter sind beispielsweise die folgenden:

- Lufttemperatur in °C,

- Luftfeuchtigkeit in mg/m3,

- Fadenbruchniveau in Anzahl Fadenbrüche pro 1000 Spindelstunden,

- statistisch schlechte Spinnstellen (das sind diejenigen Spindeln, die statistisch zu viele Fadenbrüche produzieren, d.h. die um mehr als 3% vom Mittelwert abweichen),

- Schleicherspindeln (das sind Spindeln mit deutlich abweichenden Drehzahlen, was zu einem Drehungsverlust und somit zu einem veränderten Garncharakter, insbesondere zu einer geringeren Reisskraft, führt),

- elektrisches Feld in V/m, und so weiter.

2. Bekanntgabe der technisch nicht messbaren Parameter an das System durch Eingabe an der Eingabestation ES nach dem menschlichen Empfinden. Derartige Parameter sind beispielsweise gewisse schwer erfassbare klimatische Faktoren wie die Gewitterneigung (keine, mittlere oder starke Gewitterneigung), oder subjektive Faktoren, wie beispielsweise die Arbeitsbelastung der Bedienungsperson (zu gering, mittel, zu gross), und so weiter.

3. Einbezug derjenigen Parameter, bei denen ein mathematischer Zusammenhang zur Regelgrösse hergeleitet werden kann, in die Regelung durch konventionelle Regelalgorithmen.

4. Einbezug derjenigen Parameter, bei denen ein mathematischer Zusammenhang zur Regelgrösse nicht hergeleitet werden kann, in die Regelung mittels Fuzzy-Logik.

Schliesslich ist das Regelsystem so konzipiert, dass weitere, heute noch nicht bekannte Parameter definiert werden können, seien diese technisch messbar oder technisch nicht messbar. Ausserdem kann in das Regelsystem eingegeben werden, welche Beziehung zwischen Parameter und Regelgrösse erwartet wird.

Die praktische Umsetzung dieser vier Massnahmen erfolgt in den Schritten Bestimmung der Parameter, Definition der Parameter und von deren Beziehung zur Regelgrösse und schliesslich Auswertung der Beziehungen. Die Bestimmung der technisch messbaren Parameter erfolgt analog wie beim USTER RINGDATA, das heisst, dass diese Parameter durch Sensoren automatisch gemessen

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und an das Regelsystem weitergegeben werden. Beispielsweise werden Fadenbrüche durch den schon erwähnten Wandersensor erfasst, der an jeder Spindel die Läuferdrehzahl misst und eine Läuferdrehzahl von null Umdrehungen pro Zeiteinheit als Fadenbruch interpretiert. Der Wandersensor erfasst also die Spindeldrehzahl und die Fadenbrüche und liefert die entsprechenden Daten an die Maschinenstation MS, von wo sie über die Leitung 1 in die Steuerstufe ST und damit in das Prozessleitsy-stem gelangen.

Technisch nicht oder nur mit viel Aufwand messbare Parameter werden zuerst mit einem Namen versehen und anschliessend definiert. So ist beispielsweise Gewitterneigung der Name für die Wahrscheinlichkeit des Aufziehens eines Gewitters. Sie ist von verschiedenen Faktoren abhängig, unter anderem von der allgemeinen Wetterlage, dem Luftdruck, dem örtlichen elektrischen Feld, der örtlichen Ionisation der Luft, und so weiter. Zur Definition der Gewitterneigung werden beispielsweise alle Bedienungspersonen einer Spinnerei befragt, welche Gewitterneigung sie subjektiv empfinden, und es wird der Grad der empfundenen Gewitterneigung einer von drei Klassen (keine, mittlere oder starke Gewitterneigung) zugeordnet. Diese Aussagen werden mit der durch Angaben von meteorologischen Fachleuten objektivierten Gewitterneigung verglichen und es werden die genannten drei Klassen in der aus Fig. 2 ersichtlichen Art zusammengestellt. Dabei ist jede Klasse zum Beispiel ein trapezförmiges Fuzzy-Set, mit der Gewitterneigung GN auf der Abszisse und mit der Gewichtung G auf der Ordinate. Typisch für diese Sets ist, dass Überlappungsbereiche der einzelnen Zustände existieren, in denen eindeutigen Werten der Gewitterneigung auf der x-Achse mehrere Zustände zugeordnet werden können.

Bei dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem ist zwischen der Steuerung ST und der Motoransteuerung MA ein Fuzzy-Controller FC angeordnet. Dieser besteht aus einer Regelbasis 4 und einer Interferenzmaschine 5 für die Prämissen und aus einem Aktionsinterface 6 für die Schlussfolgerungen. Streng genommen ist auch die als Bedienungsinterface wirkende Eingabestation ES Bestandteil des Fuzzy-Controllers FC.

Der Entwurf des Fuzzy-Controllers FC wird grob in folgenden Schritten vollzogen:

- Definition aller Eingangs- und Ausgangsvariablen

- Definition der unscharfen Mengen für die linguistischen Variablen, die die Ein- und Ausgangsgrössen repräsentieren. Linguistische Variable sind Wörter und Ausdrücke der Umgangssprache oder einer natürlichen Sprache; beim Beispiel von Fig. 2 heisst die linguistische Variable «Gewitterneigung». Diese Variable soll als Werte die natürlichsprachigen Ausdrücke (keine, mittlere, starke) annehmen können, wobei diese Ausdrücke Namen für die in Fig. 2 dargestellten Fuzzy-Sets sind.

- Aufstellen der Regeln

- Festlegung der Interferenzmaschine. Die meisten kommerziellen Systeme erlauben die Wahl zwischen dem Minimum- und dem Algebraic-Produkt-Operator. Der Minimum-Operator ist der Operator für den Durchschnitt von zwei Fuzzy-Sets, der Al-gebraic-Produkt-Operator ist ein Operator aus der Klasse der T-Normen, das sind zweiwertige Funktionen aus dem Bereich [0,1] x [0,1], die unter anderem monoton sind und das Kommutativ- und das Assoziativgesetz erfüllen.

- Definition der Berechnung der scharfen Ausgangsgrössen

- Optimierung des Reglerverhaltens.

Wie schon erwähnt wurde, wird bei dem in Fig. 1 dargestellten Regelsystem bei der Definition der Eingangsvariablen und deren Beziehung zur Regelgrösse zwischen eindeutig beschreibbaren und nicht mathematisch beschreibbaren Beziehungen unterschieden. Eindeutig beschreibbare Beziehungen sind die Fadenbrüche und das Klima.

Die Regulierung der Drehzahl anhand der Fadenbrüche ist eine adaptive Regelung, wobei dem System folgende Parameter eingegeben werden können:

- Einstellung des Soll-Fadenbruchniveaus

- Einstellung, ab welcher Abweichungsgrösse des Fadenbruchniveaus reguliert werden soll

- Berücksichtigung der Ausreisser- und/oder der Schleicherspindeln

- Berücksichtigung aller anderen Einflussparameter anhand des Wahrheitsgrades der Regeln

- Einstellung des Schleppintervalls (= zu beobachtendes Zeitfenster für die Messgrösse)

- Einstellung der Drehzahlveränderung pro Regelschritt.

Die Regulierung der Drehzahl anhand der Klimadaten ist grundsätzlich eine Zustandsregelung, die durch Berücksichtigung der Wahrheitsgrade der anderen Einflussparameter zur adaptiven Regelung erweitert ist. Im System bereits integriert ist eine Tabelle der Verspinnbarkeit von Garnen in Abhängigkeit von Temperatur und Luftfeuchtigkeit; die folgenden Parameter können dem System mitgeteilt werden:

- Garnmummer

- Anpassung der im System integrierten Tabelle der Verspinnbarkeit von Garnen in Abhängigkeit von Temperatur und Luftfeuchtigkeit

- Einstellung, ab welcher Abweichungsgrösse des Klimas (Temperatur und Luftfeuchtigkeit) reguliert werden soll

- Einstellung der Drehzahlveränderung pro Regelschritt.

Neben den eindeutig beschreibbaren Beziehungen kennt das Regelsystem noch die folgenden Beziehungen zwischen den einzelnen Einflussgrössen (Eingangsvariablen) und der Regelgrösse:

a. Je grösser die Einflussgrösse, desto kleiner die Regelgrösse,

b. je kleiner die Einflussgrösse, desto grösser die Regelgrösse,

c. je kleiner die Einflussgrösse, desto kleiner die Regelgrösse,

d. je grösser die Einflussgrösse, desto grösser die Regelgrösse,

e. alle Kombinationen von a bis d verknüpft mit allen Einflussgrössen.

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Weiter kann dem System der zu erwartende Wahrheitsgrad der Beziehungen eingegeben werden, wodurch eine kontinuierliche Anpassung des Systems anhand von Erfahrungswerten erfolgt.

Für die Auswertung der Beziehungen werden dem System Grenzwerte für die Drehzahlen eingegeben, innerhalb derer sich die Regelung bewegen darf (minimale unter maximale obere Drehzahl). Ausserdem wird bei der Auswertung die eingegebene Drehzahlveränderung, d.h. die Absenkung oder Steigerung der Drehzahl, pro Regelschritt und pro Erfassungsgrösse verwendet.

Bei den Fadenbrüchen erfolgt bei Über- oder Unterschreiten des Soll-Fadenbruchniveaus über die Beobachtungsdauer des Schleppintervalls die Drehzahlregulierung schrittweise innerhalb des zulässigen Drehzahlintervalls unter Berücksichtigung und Nachführung des Wahrheitsgrades.

Fig. 3 zeigt eine grafische Darstellung der Regelung der Drehzahl einer Ringspinnmaschine anhand der Fadenbruchzahl. In der oberen Hälfte der Figur ist die Drehzahl D (in Umdrehungen pro Minute) und in der unteren Hälfte ist die Fadenbruchrate FDB (in Anzahl Fadenbrüche pro tausend Spindellaufstunden) jeweils über der Zeit t aufgetragen. Ausserdem sind die zulässige maximale obere Drehzahl Do, die zulässige minimale untere Drehzahl Du, das Soll-Fadenbruchniveau FBs sowie symmetrisch zu diesem liegende, jeweils um 5% beabstandete Grenzen für die Abweichungen der Fadenbruchrate eingezeichnet.

Darstellungsgemäss läuft die Ringspinnmaschine zum Zeitpunkt ti mit einer Drehzahl Di, wobei die Fadenbruchrate knapp obehalb des Soll-Fadenbruchniveaus FBs liegt- Zum Zeitpunkt t2 überschreitet die Fadenbruchrate die Grenze FBS + 5%, worauf die Drehzahl um den eingestellten Betrag abgesenkt wird. Da die Fadenbruchrate aber weiter steigt und beim Zeitpunkt t3 die Grenze FBS + 10% übersteigt, und da auch die Zeit ta—ti grösser als das eingestellte Schleppintervall ist, wird zu diesem Zeitpunkt die Drehzahl D erneut um den eingestellten Betrag abgesenkt, und so weiter.

Beim Einflussfaktor Klima (Lufttemperatur, Luftfeuchtigkeit) erfolgt die Regelung analog wie bei den Fadenbrüchen. Bei Über- oder Unterschreiten der Soll-Temperatur oder der Soll-Feuchtigkeit wird die Drehzahl schrittweise innerhalb des zulässigen Drehzahlintervalls geändert.

Bei den nicht mathematisch beschreibbaren Beziehungen erfolgt die Drehzahlregulierung anhand der eingegebenen Regeln a bis e, wobei die Berechnung der Ausgangsgrössen vorzugsweise mittels Schwerpunktbildung (CoA-Center of Area) oder Bildung des Höchstwertmittels (MoM-Mean of Maximum) erfolgt.

Claims (6)

Patentansprüche

1. Vorrichtung zur Produktionssteigerung von Spinnereimaschinen, mit Sensoren zur Messung von Parametern, welche die Produktion beeinflussen, und mit einer Regelung zur Ableitung von Regeigrössen aus diesen Parametern und zur Bildung von Stellgrössen für die Spinnereimaschine aus den gewonnenen Regeigrössen, wobei diejenigen Parameter, die einen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, durch Algorithmen in die Regelung einbezogen sind, dadurch gekennzeichnet, dass in die Regelung weitere, technisch nicht messbare, Parameter einbezogen sind, und dass diejenigen Parameter, die keinen eindeutigen mathematischen Zusammenhang mit der jeweiligen Regelgrösse aufweisen, mittels einer Fuzzy-Logik in die Regelung einbezogen sind.

2. Vorrichtung nach Anspruch 1, dessen Regelung eine an die Sensoren angeschlossene Steuerstufe und eine mit den Stellgrössen beaufschlagte Ansteuerung für die Spinnereimaschine (RS) aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass zwischen Steuerstufe (ST) und Ansteuerung (MA) ein Fuzzy-Controller (FC) angeordnet ist.

3. Vorrichtung nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass in den Fuzzy-Controller (FC) die nicht messbaren Parameter nach dem menschlichen Empfinden eingegeben werden, wobei diese Eingabe in Form von Fuzzy-Sets mit verschiedenen Werten erfolgt.

4. Vorrichtung nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass die genannten nicht messbaren Parameter durch Umwelt- oder Umgebungsfaktoren und/oder durch das Empfinden des Bedienungspersonals gebildet sind.

5. Vorrichtung nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass die genannten nicht messbaren Parameter durch die Gewitterneigung und/oder durch die Arbeitsbelastung des Bedienungspersonals gebildet sind.

6. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 1 bis 5, bei welchem die gewonnenen Stellgrössen auf den Antrieb der Spinnereimaschine wirken und deren Drehzahl beeinflussen, dadurch gekennzeichnet, dass für den jeweiligen Parameter Sollwerte und für die Drehzahl ein zulässiges Intervall vorgegeben wird, und dass die Regulierung der Drehzahl in diskreten Schritten erfolgt.

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