CN113165176A - 制造隔热构件的方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种制造隔热构件(500)的***和方法。该方法包括以下步骤：向计算云(310)提供原始部件(501)的至少一部分的几何数据，原始部件具有至少一个待被施加有隔热材料(502)的施加部分，使用计算云(310)基于几何数据来确定制造站点施加器(410)之间的相对移动的移动数据，制造站点施加器适于将隔热材料(502)施加到原始部件的施加部分(501)上，‑使用计算云(310)确定施加到施加部分上的隔热材料(502)的量，‑使用计算云(310)生成控制数据集，控制数据集至少包括移动数据和隔热材料(502)的量，以及‑将控制数据集提供至远离计算云(310)的制造站点控制计算机(420)站点(400)和/或生成所述几何数据的计划站点。

Description

制造隔热构件的方法和***

本发明分别涉及云制造隔热构件或隔热元件。具体而言，本发明涉及制造隔热构件的方法、用于制造隔热构件的计算云、用于制造隔热构件的制造站点施加器(applicator)以及***。

隔热构件可例如以多种方式使用，以实现绝热、隔音等。这些隔热构件的应用领域相应地是广泛的，扩展至例如许多行业(诸如，建造行业、汽车行业、包装行业等)中的应用。举例而言，这些隔热构件可以用作可在各种行业使用的内部装饰、外墙覆盖层、建造构件、包装材料等。

通常，这些隔热构件通过制造人员将隔热材料施加至载体来手动地制造。载体还可以被称为原始部件，其中设置有所施加的隔热材料的原始部件可以被称作隔热构件或隔热构件的一部分。在这方面，已经发现，手动生产这种隔热元件不但困难、劳动密集从而成本密集，而且例如对于所使用的可能还需要防护装备的材料或待采取的工作位置等，还对制造人员构成健康风险。

EP2533960B1涉及一种制造用于建造建筑物的预隔热骨架框架区段的方法。更具体地，它描述了一种制造用于多种尺寸的建筑物的预隔热骨架框架区段的方法。首先，接收具有至少一个隔室的组件，所述至少一个隔室具有待被至少部分地填充有泡沫隔热层的中空空间，其中将包含至少一个隔室的数据的数据载体适配至组件，所述数据使得能够确定在至少一个隔室中形成具有预定厚度的泡沫隔热层所需的原材料的量。然后，读数据载体，且基于数据载体上的数据来确定待***至少一个隔室中以用于形成具有预定厚度的泡沫隔热层的原材料的量。此外，所确定的至少一个隔室中用于形成具有预定厚度的泡沫隔热层的量的原材料被***，且在预定时间段内允许泡沫隔热层在至少一个隔室中发泡和硬化。这样做的一个缺点是，可以认为需要提供具有完整的基础设施的制造站点，使得必须集中地提供。另外，它是一种在应用方面非常专业的结构。

US2011/302877A1描述了一种集中式制造***。它包括一个组装线，所述组装线包括一个或多个框架站以及一个或多个隔热站。框架站被配置为构建由墙柱和覆盖物(诸如，干式墙)组成的墙框架。墙柱和干式墙限定框架中待隔热的腔。然后将墙部分转移至隔热站。隔热站被配置为用闭孔泡沫填充墙框架中的腔，所述闭孔泡沫以容许的形式注入每个腔中。在泡沫固化之后，墙部分则被移动至待构建房屋的建造站点且被用于制造。这种制造***的缺点是，墙部分的生产不在使用墙部分(例如，用于房屋建造)的站点进行，因此需要精心运输半成品或成品。

因此，仍然存在对于提供制造隔热构件的更高效且更有效的装置的需求。因此，本发明的一个目的是提供用于制造隔热构件的更高效且更有效的装置。

本发明的第一方面提供了一种分别制造隔热构件或隔热元件的方法。所述方法可以以(例如，设置为计算机程序元素的)程序指令来实施，且可以例如由一个或多个计算设备执行，具体地由一个或多个计算设备执行，且更具体地由分布式计算机***的一个或多个计算设备执行。优选地，这样的分布式计算机***可以包括一个或多个计算设备，具体地计算云、客户端-服务器***等以及制造站点计算设备诸如边缘计算设备等中的一个或多个。在一些实施方案中，可以设想，个体计算步骤可以在不同的数据处理单元上处理。这意味着，分布式计算机***可以经由云计算集中地实施，或经由边缘计算远程地实施，或通过云计算和边缘计算的组合实施。如本文中所使用的，所述计算设备可以被分布至彼此远离的若干站点。例如，可能存在设计站点、工厂管理站点、施加器和/或机器人操作站点和/或管理站点，这些站点在下文中被共同地称为计划站点。此外，可能存在执行物理制造的制造站点，且至少在一些实施方案中，存在计算云站点，所述计算云站点还可以称为中央站点。可能的是，共同称为计划站点的一个或多个站点访问所述中央站点或与所述中央站点通信。

制造隔热构件的方法包括以下步骤，这些步骤未必需要以所列出的顺序执行：

-向计算云提供原始部件的至少一部分的几何数据，所述原始部件具有待被施加隔热材料的至少一个施加部分。

原始部件还可以被称为隔热材料的载体。设置有隔热材料的原始部件可以被称为隔热构件。可以通过使用与计算设备(例如，计算云)相关联的一个或多个用户接口来生成几何数据。这些用户接口进一步可以与计划站点相关联，且可以包括用于CAD设计、工厂管理以及机器人操作和/或管理任务的用户接口装置。所述用户接口可以在分布式计算设备上执行，所述分布式计算设备还可以使用计算云的计算资源。换句话说，用户接口可以远离计算云。另外，至少一个用户接口可以适于生成几何数据输出信号，所述几何数据输出信号通过用户对所述用户接口的图标、按钮等的操纵而生成。

-使用计算云基于几何数据来确定制造站点施加器与原始部件之间的相对移动的移动数据，所述制造站点施加器适于将隔热材料施加到施加部分上。

可以基于所确定的移动数据来使所述施加器与所述原始部件相对于彼此移动，其中可以仅使所述施加器移动、仅使所述原始部件移动或者使所述施加器和所述原始部件这二者移动。因此，可能存在至少两个移动数据，具体地适于控制所述施加器的移动的至少一个移动数据(例如，指令)以及适于控制所述原始部件的移动的至少一个移动数据(例如，指令)。所述施加器可以被设置为自动***，诸如工业机器人。所述制造站点远离所述计划站点和/或所述计算云。所述制造站点可以相应于直接进一步处理产品、直接安装产品等的建造站点。例如，隔热构件可以在制造和/或建造站点处或附近(即，在几百米的半径内)直接使用，以构建房屋等。

-使用所述计算云来确定用于施加到所述施加部分上的隔热材料的量。

待被施加到所述施加部分上的隔热材料的量可以在例如所述原始部件的个体表面部分之间变化。此外，可以基于经由与所述计划站点相关联的用户接口所获得的数据来确定隔热材料的量。例如，所述用户接口可以适于生成隔热材料量输出信号，所述隔热材料量输出信号由用户对所述用户接口的图标、按钮等的操纵而生成。

如本文中所使用的，用户接口通常可以适于向用户提供用于数据操纵的装置(诸如，图标、按钮、选择字段)，其中所操纵的数据可以被提供为相应的输出信号。此外，如本文中所使用的，用户接口通常可以适于提供数据的图形显示，所述图形显示被提供至用户接口作为由所述计算云和/或所述制造站点所生成的输入信号。所述图形显示可以包括用于数据的可视化(诸如，进度条等)、突出显示数据等的装置。

使用所述计算云生成至少包括所述移动数据以及隔热材料的量的控制数据集。

生成所述控制数据集可以包括一个或多个计算过程，且可以基于几何数据例如经由与所述计划站点相关联的一个或多个用户接口来获得。所述控制数据集可以包括输出信号中的一个或多个，所述输出信号由用户通过使用所述一个或多个用户接口来生成。

-提供控制数据集，所述控制数据集可用于制造站点数据接口施加器。

所述控制数据集可以直接地或间接地传送至所述制造站点。可以经由数据接口来提供所述控制数据集，所述数据接口可连接至或被连接至网络通信***。

通过这种构造，可以提供用于制造隔热构件的高效且有效的装置。具体地，由于建造信息的直接整合，制造过程可以更可靠、更简单且更成本有效。此外，可以通过由计算云计算资源来执行该方法。此外，由于可以基于云来执行所述方法，所以所述方法可以被设置为可扩展的且特别灵活的。可以经由所述计算云基本上同时地执行制造的所有步骤。因此，可以提供基于云的自动制造***。

在一个实施方案中，所述方法可以进一步包括以下步骤：通过计算云或控制计算机来控制施加器(诸如，施加机器人)与原始部件之间的相对移动，以及基于所述控制数据集来控制所述隔热材料的施加。出于此目的，所述控制计算机可以至少暂时地数据连接至所述计算云，以获得所述控制数据集。因此，可以在远程站点上自动地执行将所述隔热材料施加到所述原始部件上。

在另一实施方案中，可以使用所述计算云，基于最终隔热构件的期望隔热值来确定隔热材料的所需量。出于此目的，可以经由与所述计划站点相关联的用户接口来提供所述期望隔热值，所述期望隔热值可以称为指示所述隔热构件抵抗热传导流的程度如何的R值。例如，可以将隔热材料的所需量提供作为通过使用一个或多个用户接口所生成的信号。所述用户接口可以适于生成隔热材料量输出信号，所述隔热材料量输出信号由用户对所述用户接口的图标、按钮等的操纵而生成。因此，可以基于实际相关值来自动地确定所需量，从而不必对所制造的隔热构件进行进一步测试。

根据一个实施方案，经由与所述计算云相关联的至少一个用户接口，可以输入所述隔热值和/或隔热材料类型，其中所述计算云基于所述输入的隔热值和/或隔热材料类型来确定所需的隔热材料厚度。与所述计划站点相关联的用户接口可以提供与所述隔热值和/或隔热材料类型相关联的一个或多个数据输入字段和/或数据选择字段，诸如图标、按钮等。所述用户接口可以适于响应于用户对所述至少一个数据输入字段和/或数据选择字段的操纵而生成输出信号，所述输出信号包括关于所述隔热值和/或隔热材料类型的信息。这可以提供一种直观的方式来配置所述隔热值，而无需关于材料属性等进行手动计算。

在一个实施方案中，使用所述计算云，可以确定所述施加部分的面积大小。出于此目的，可以通过云来处理所述几何数据。因此，可以进一步对确定隔热材料的所需量进行改善。

根据另一实施方案，使用所述计算云，可以确定施加至所述施加部分的所述隔热材料的多个施加层。出于此目的，可以通过云来处理所述几何数据。因此，可以进一步对确定隔热材料的所需量进行改善。

在一个实施方案中，可以使所述控制数据集在所述计算云中排队，且其中经由与所述计算云相关联的用户接口，包括至少一个另外的数据集的队列的顺序和/或内容是可改变的。所述用户接口可以是适于列出一个或多个个体作业的作业计划接口，该作业计划接口可以进一步与所述计划站点相关联，每个作业与相应的控制数据集相关联。所述用户接口可以适于响应于用户对所述用户接口的一个或多个图标、按钮等的操纵而生成输出信号。具体地，基于所述输出信号，所述用户接口可以适于命令所述计算云分别改变个体作业或个体控制数据集的顺序和/或内容。同样地，所述计算云可以适于生成包括在所述用户接口的图形显示中待显示的经改变的顺序的对应信号。此外，所述计算云可以适于以相应经改变的顺序将个体控制数据集提供为可用于所述制造站点，例如施加器和/或控制计算机和/或施加机器人。因此，可以进一步改善制造的灵活性。

根据另一实施方案，所述队列可以与关联于所述计划站点(具体地所述工厂管理站点或所述施加器和/或机器人操作站点)的用户接口相关联。所述用户接口可以适于允许通过用户操纵操作(诸如，拖放所述队列的个体条目)来操纵所述队列的内容和/或顺序，以及生成包括队列数据的输出信号。同样地，所述计算云和/或所述控制计算机可以适于处理所述输出信号，以适应包括在所述输出信号中的内容和/或顺序。

在一个实施方案中，使用所述计算云和/或所述控制计算机，可以基于所述队列来估计、预测或确定所需的隔热材料的总量。换句话说，所述队列可以包括一个或多个个体作业，每个作业与相应的控制数据集相关联，其中对应的控制数据集包括指示所述个体作业所需的隔热材料的量的数据，且其中所述计算云适于将与个体作业相关联的部分量总计为总量。

在另一实施方案中，可以将所估计的、所预测的或所确定的隔热材料的总量提供至所述计划站点，例如提供至与所述计划站点相关联的用户接口。例如，所述计算云和/或所述控制计算机可以适于生成相应的输出信号，所述输出信号可以被处理，从而生成示出所估计的、所预测的或所确定的隔热材料的总量的图形显示。因此，可以从所述云和/或所述制造站点向所述计划站点提供反馈。

根据另一实施方案，可以通过使用机器学习算法来执行所需的隔热材料的总量的估计、预测或确定。可以基于一个或多个训练数据集来训练所述机器学习算法，所述训练数据集具体地可以包括在例如制造站点处所收集的历史数据。所述历史数据可以包括例如几何数据、性能值(诸如，期望隔热值)、与期望隔热值相关联的隔热材料的量等。

在一个实施方案中，使用所述计算云，可以基于所述队列来估计、预测或确定至少将所述隔热材料施加到所述施加部分上的总处理时间。换句话说，所述队列可以包括一个或多个个体作业，每个个体作业与相应的控制数据集相关联，其中对应的控制数据集包括指示所述个体作业的所需处理时间的数据，且其中所述计算云适于将与所述个体作业相关联的部分处理时间总计为总处理时间。例如，可以基于所获得的几何数据、施加器的类型来确定所需处理时间，其中对于不同的类型等，可能有不同的速度等。

在另一实施方案中，可以将所估计的、所预测的或所确定的总处理时间提供至所述计划站点，例如提供至与所述计划站点相关联的用户接口。例如，所述计算云和/或所述控制计算机可以适于生成相应的输出信号，所述相应的输出信号可以被处理以生成适于显示所估计的、所预测的或所确定的总处理时间的图形显示。因此，可以从所述云和/或所述制造站点向所述计划站点提供反馈。

根据另一实施方案，可以通过使用机器学习算法来执行所需的总处理时间的估计、预测或确定。出于此目的，可以通过使用一个或多个训练数据集来训练所述机器学习算法。

根据一个实施方案，所述方法进一步包括在施加所述隔热材料期间，可以通过制造站点过程监视装置将过程数据收集在过程数据集中。制造站点过程监视装置可以包括一个或多个检测装置，例如光学检测装置(诸如，摄像机、IR摄像机等)。因此，可以由制造站点提供包括过程数据(具体地，关于所述隔热材料的施加的过程数据)的反馈。

在另一实施方案中，所述过程数据集可以被提供至所述计划站点，例如提供至与所述计划站点相关联的用户接口。例如，可以在图形装备概述用户接口中显示来自检测装置(诸如，摄像机)、来自安全锁以及其他装备的多个参数。例如，所述用户接口和/或与其相关联的计算设备可以适于基于所述过程数据集来生成待显示的数据。因此，可以基于在远程制造站点处所收集的过程数据集，在计划站点处(例如，实时)监视过程数据。

根据一个实施方案，可以基于所述过程数据集来动态地确定已经施加到所述施加部分上的隔热材料的量。此量具体地可以由所述计算云来确定。因此，可以由所述制造站点提供关于已经施加到所述施加部分上的隔热材料的量的反馈。

在另一实施方案中，所确定的已经施加到所述施加部分上的隔热材料的量可以被提供至所述计划站点，例如提供至与所述计划站点相关联的用户接口。例如，动态确定的量可以被显示在所述用户接口中，例如显示在与工厂管理和/或施加器操作相关联的用户接口中。出于此目的，与所述用户接口相关联的计算云和/或控制计算机和/或计算机设备可以适于生成待显示在用户接口中的图形显示，所述图形显示包括例如指示基于预期总量的当前的施加进度的进度条。

根据一个实施方案，可以基于所述过程数据集来动态地确定施加至所述施加部分的隔热材料的利用率和/或成本。此量具体地可以通过所述计算云来确定。因此，可以通过所述制造站点提供关于施加至所述施加部分的隔热材料的利用率和/或成本的反馈。

在另一实施方案中，可以将所述利用率和/或成本提供至所述计划站点，例如提供至与所述工厂管理相关联的用户接口。例如，所述用户接口可以显示与对应的控制数据集相应的每个作业的实时成本。因此，所述隔热构件的制造商可以动态地了解成本。

在一个实施方案中，使用所述计算云，可以触发材料物流***来订购材料的库存量(stock quantity)。材料库存可能包含原始部件、隔热材料或在制造期间所使用的其他供应品。因此，可以提供可靠的连续制造线。此外，可以提供适于跟踪材料使用且在需要时自动订购材料的自动***。

根据一个实施方案，所述计算云包括人工智能模块(AI模块)，其中所述AI模块至少执行所述计算云的确定任务和/或估计任务。所述AI模块可以包括一个或多个模型，具体地一个或多个数据驱动的模型。此外，所述AI模块和/或所述至少一个模型可以包括一个或多个人工神经网络，例如由所述制造站点所提供的过程数据集可以被提供至所述人工神经网络作为输入数据，且所述人工神经网络可以适于分析、预测、确定所施加的隔热材料的施加过程是否符合预定要求等。所述AI模块可以适于将这些结果提供至所述计划站点(具体地待图形化显示的工厂管理用户接口)作为输出信号。因此，所述工厂管理用户接口可以适于响应于所述AI模块的输出信号而生成图形显示。例如，这样的图形显示可以被提供作为仪表板，且可以包括与所述施加过程相关联的信息，诸如原始部件的利用率，例如示出在一定时间段期间(例如，每分钟)已生产了多少部件、所述施加器已被利用的程度如何等等。

在一个实施方案中，所述计算云以及至少所述控制计算机可以第一操作模式操作，其中在第一数据处理装置和第二数据处理装置之间存在数据连接，且所述施加器至少经由所述计算云以及所述控制计算机被控制，或者所述计算云以及至少所述控制计算机可以第二操作模式操作，其中所述第一数据处理装置和所述第二数据处理装置之间的数据连接被中断，至少所述控制数据集被缓存在所述控制计算机处，且基于所缓存的控制数据集来控制所述施加器。因此，不需要在所述计算云和所述制造站点之间提供永久的数据连接。

本发明的第二方面提供了一种用于制造隔热构件的计算云。所述计算云包括第一数据接口，所述第一数据接口适于至少获得与所述隔热构件相关联的数据，所述数据由制造计划站点的至少一个用户接口提供。所述计算云进一步包括第一数据处理单元，所述第一数据处理单元适于处理所获得的与所述隔热构件相关联的数据，以确定待被施加隔热材料的原始部件的几何数据，以确定与将所述隔热材料施加到所述原始部件的至少一部分上相关联的移动数据，且以确定待被施加到所述施加部分上的隔热材料的量，以及所述第一数据处理单元适于生成控制数据集。所述计算云进一步包括第二数据接口，所述第二数据接口适于至少将所述控制数据集提供至制造站点施加器，所述制造站点施加器适于处理所述控制数据集，以将所述隔热材料施加到所述施加部分上。所述计算云可以适于执行具体地上面所描述的基于云的方法步骤。如本文中所使用的，所述计算云可以具体地是计算机***，所述计算机***提供可以经由网络通信***所提供的共享的可配置计算机***资源和服务。

因此，可以提供一种用于制造隔热构件的高效且有效的装置。具体地，可以通过所述计算云计算资源来执行所述方法。此外，由于可以基于云来执行所述方法，因此所述方法可以被设置为可扩展的且具体地灵活的。可以经由所述计算云基本上同时执行制造的所有步骤。因此，可以提供基于云的自动制造***。

在一个实施方案中，所述第一数据接口和/或所述第二数据接口可以适于经由数据网络***(诸如，因特网)进行通信。

在一个实施方案中，所述计算云可以包括在所述计算云内实施或可连接至所述计算云的人工智能模块(AI模块)。所述AI模块可以包括分类器等，所述分类器等适于处理由制造站点控制计算机所提供的过程数据集。所述AI模块可以适于分析关于所施加的隔热材料的施加质量的过程数据，以自动地生成施加报告等。所述AI模块可以进一步适于将相应的数据提供至所述计划站点。

本发明的第三方面提供了一种用于制造产品的制造站点施加器。在一些实施方案中，所述产品可以是隔热构件。所述制造站点施加器可以包括控制计算机(例如，上述边缘计算设备)，所述控制计算机具有第三数据接口以及第二数据处理单元，所述第三数据接口适于通过计算云至少获得控制数据集，所述第二数据处理单元适于处理所获得的控制数据集，所述控制数据集至少包括待被施加另一材料(例如,隔热材料)的原始部件的几何数据、与将所述另一材料施加到所述原始部件的至少一部分上相关联的移动数据以及待被施加到所述施加部分上的所述另一材料的量数据。此外，所述制造站点施加器可以包括施加机器人，所述施加机器人适于由所述控制计算机基于所述控制数据集来控制且将所述另一材料施加到所述施加部分上。注意，所述控制计算机可以被设置为嵌入在所述施加机器人中的嵌入式***。它可以处理适于处理所获得的控制数据集的嵌入式软件，诸如固件。

因此，可以提供一种用于制造隔热构件的高效且有效的装置。具体地，可以通过所述计算云的计算资源来执行所述方法。此外，由于可以基于云来执行所述方法，所以所述方法可以被设置为可扩展的且具体地灵活的。可以经由所述计算云基本上同时执行制造的所有步骤。因此，可以提供基于云的自动制造***。

在一个实施方案中，原始部件可以被提供为建造面板。例如，所述原始部件可以包括平坦的表面、凹槽、腔等。所述原始部件可以由木材、金属、塑料等制成。

根据一个实施方案，所述施加器可以包括隔热材料供应设备，所述隔热材料供应设备可连接至或被连接至所述施加机器人。

在另一实施方案中，所述隔热材料供应设备可以被设置为可以包括泵、加热设备等的泡沫反应器、比例调节器等。

根据一个实施方案，所述控制计算机可以具有通向所述隔热材料供应设备的另一数据接口，所述另一数据接口可连接至或被连接至所述施加器。所述控制计算机可以进一步基于由所述计算云所提供的控制数据集可控制或被控制。

在一个实施方案中，所述计算云可以适于基于从所述制造站点所获得的过程数据集来动态地改变所述施加器与所述原始部件之间的相对移动。

本发明的第四方面提供了一种用于制造隔热构件的***。所述***包括根据第二方面的计算云以及根据第三方面的制造站点施加器，所述制造站点施加器至少暂时地可连接至所述计算云。

在一个实施方案中，所述***可以进一步包括一个或多个用户接口，所述用户接口与至少暂时地可连接至所述计算云的计划站点相关联。所述计划站点和/或所述用户接口可以与关联于CAD设计、工厂管理、机器人操作和/或管理任务的图形显示装置和/或数据操纵装置相关联。

本发明的第五方面提供了用于制造隔热建造构件的计算机程序元素，所述程序在由处理单元执行时适于执行具体地根据第一方面的方法。所述计算机程序元素或其部分可以适于具体地通过根据第二方面的计算云和/或通过根据第三方面的制造站点施加器来处理。

本发明的另一方面提供了一种提供生产材料的计算机实施的方法。提供生产材料的方法包括以下步骤，这些步骤未必需要以所列出的顺序执行：

-从制造站点获得与制造站点材料容器相关联的数据。

-通过数据处理单元处理所获得的与所述制造站点材料容器相关联的数据，以至少确定所述制造站点材料容器中可用材料的量。

-根据所述制造站点材料容器中可用材料的量的所述确定，向所述制造站点提供至少适于触发补给指令的数据。

本方法可以以计算机程序指令实施，例如被设置为一个或多个计算机程序产品，且可以例如由一个或多个计算设备执行，具体地由一个或多个计算设备执行，且更具体地由分布式计算机***的一个或多个计算设备执行。优选地，这样的分布式计算机***可以包括一个或多个计算设备，具体地，计算云、客户端-服务器***等以及制造站点计算设备(诸如，边缘计算设备等)中的一个或多个。在一些实施方案中，可以设想，可以在不同的数据处理单元上处理个体计算步骤。这意味着，分布式计算机***可以经由云计算集中地实施，或经由边缘计算远程地实施，或者通过云计算和边缘计算的组合来实施。如本文中所使用的，所述计算设备可以被分布至彼此远离的若干站点。例如，可能存在设计站点、工厂管理站点、施加器和/或机器人操作站点和/或管理站点，这些站点在下文中被共同称为计划站点。此外，可能存在制造站点，在所述制造站点处执行物理制造，且至少在一些实施方案中，可能存在计算云站点，所述计算云站点还可以被称为中央站点。可能的是，共同称为计划站点的站点中的一个或多个访问所述中央站点或与所述中央站点通信。

在至少一些实施方案中，在所述制造站点处可以布置物理生产或制造***，所述物理生产或制造***包括一个或多个生产或制造装置。所述***的这些装置中的一个可以是如上面所描述的制造站点材料容器。此外，例如，所述***可以包括施加装置，所述施加装置适于施加由所述制造站点材料容器所保持的生产材料。所述施加装置还可以包括例如机器人等。如果生产材料待被施加作为泡沫等，则所述***(例如，施加装置或机器人)可以进一步包括喷枪。在至少一些实施方案中，所述制造站点材料容器可以连接至比例调节器，以从待被施加的制造站点材料容器中传送所述生产材料，例如通过使用施加装置或机器人。例如，所述比例调节器可以包括泵等或者可以由泵等形成。此外，在所述制造站点处，所述***可以包括边缘计算设备，所述边缘计算设备适于控制所述***的一个或多个装置，诸如制造站点材料容器、可选的施加装置、可选的比例调节器等。优选地，所述***(例如，边缘计算设备)可以包括数据接口和/或通信接口，所述数据接口和/或通信接口适于与上述站点中的一个或多个站点(具体地，所述中央站点和/或所述计算云)进行电子通信，所述一个或多个站点转而可适于与上述站点中的一个或多个进行通信。在上述站点中的一个或多个处，还可以提供一个或多个适于输入和/或输出数据的用户接口。如本文中所使用的，用户接口通常可以适于向用户提供用于数据操纵的装置(诸如，图标、按钮、选择字段)，其中所操纵的数据可以被提供作为相应的输出信号。此外，如本文中所使用的，用户接口通常可以适于提供数据的图形显示，所述数据的图形显示被提供至所述用户接口作为由所述计算云和/或所述制造站点所生成的输入信号。所述图形显示可以包括用于数据的可视化(例如，进度条等)、突出显示数据等的装置。

如本文中所使用的，术语“远程”可以被理解为意味着，所述制造站点材料容器通过数据线等至少与执行本方法的计算装置分离。在这种情况下，所述计算装置可以是边缘计算设备，所述边缘计算设备位于所述制造站点处或附近的某处，且被连接至所述制造站点材料容器。在一些实施方案中，术语“远程”可以被理解为意味着，所述制造站点材料容器位于第一站点处，优选地位于上述制造站点处，而执行本方法的计算装置位于不同的站点处，所述不同的站点可能位于另一城镇、另一国家、另一洲等。如果所述方法由服务器或计算云执行，则所述不同的站点可以是例如上述中央站点。然而，在一些实施方式中，本方法可以在制造站点处例如通过使用边缘计算设备来执行。

可以经由数据线、网络(诸如，因特网等)等以电子方式获得待获得的数据。

如本文中所使用的，术语“制造站点材料容器”可以被宽泛地解释。例如，它可以是适于至少暂时地将生产材料保持在其中且使其依次或立即可用于分配或取出的任何类型的容器等。一个或多个制造站点材料容器可以被布置在托盘等上。在一些实施方案中，所述制造站点材料容器可以被提供例如作为桶。这种制造站点材料容器可以在被清空后或在空的时候在一个物理过程中被替换。举例而言，在桶的情况下，替换的物理过程可以包括拧松桶的线和/或线缆，将新的桶或若干新的桶放在托盘上，且将一个或多个桶连接至所述***。此外，所述制造站点材料容器还可以通过再填充而可再使用。可以在数据库中指定所使用的制造站点材料容器，所述数据库至少可以由执行本方法的计算设备访问。这样的信息可以包括分配给购买所述制造站点材料容器的特定用户或客户的标识符，从而可以将特定的制造站点材料容器分配给特定的客户。此外，所述制造站点材料容器的这种规格可以包括所述制造站点材料容器(例如，容器)作为一个整体的体积、重量等中的一个或多个，或者可以仅指所述制造站点材料容器中所包含的仅所述生产材料的生产材料。体积可以以例如升(l)或立方分米、立方米等表示，且重量可以以千克(kg)表示。还可能的是，指定以百分比计的相对尺寸(即，体积和/或重量)，其中满容器可以被指定为100％，四分之三的满容器可以被指定为75％，一半的满容器可以被指定为50％，四分之一的满容器可以被指定为25％。应注意，关于百分比，取决于期望分辨率，原理上可以使用0％至100％之间的任何非整数值或整数值。这样的制造站点材料容器可以被分配至特定的客户，所述特定的客户可以是这样的客户，所述客户可以是生产材料(具体地，数据库内的生产材料)的任何用户。在一些实施方案中，可以捕获在生产期间从所述制造站点材料容器中所取出的材料，从而所述值可以从100％改变到99％，98％，…，60％，…，50％，…，25％，…，10％到0％，其中改变步骤可能取决于期望分辨率。优选地，所述计算设备被配置为例如通过捕获或获得对应的数据和/或信息知晓所述制造站点材料容器内可用的和/或剩余的材料的实际量，诸如实际体积或重量。

生产材料可以是任何类型的材料，诸如混凝土、聚酰胺、聚氨酯等。在至少一些实施方案中，待提供的生产材料可以是可发泡材料(诸如，聚氨酯)，且可以例如被提供在桶中。在一些实施方案中，生产材料可以在施加期间由至少两种不同的材料组成，其中第一材料可以被保持在第一制造站点材料容器中，且第二材料可以被保持在第二制造站点材料容器中。在这种情况下，可以根据本方法监视和/或控制一个以上的制造站点材料容器。

可以经由数据线、网络(诸如，因特网等)等以电子方式提供待提供的数据。通过这些数据例如可以触发或生成数据输出。数据输出可以包括图形输出、声音输出等中的一个或多个。优选地，这是经由用户接口输出的，所述用户接口可以包括显示器、扬声器等。优选地，所述数据可以包括消息等，所述消息等可以被视为触发的一个实施例。补给指令可以包括向用户补给生产材料的请求，优选地以上述数据输出的形式。在一些实施方案中，可以请求确认补给指令的接收和/或补给的执行，然后可以从所述制造站点将所述确认提供作为反馈数据。可能存在一个或多个用于触发材料的补给的阈值设置。如果材料的量下降到这样的一个阈值，则可以触发材料补给。举例而言，可以将这样的阈值设置为xkg的剩余重量，x l的剩余体积和/或x％的剩余重量或体积。

如本文中所使用的，术语“补给”可以被宽泛地解释，即，在不改变制造站点材料容器本身的情况下重新填充材料，或者改变容器连同其内容物等。术语“补给指令”可以包括例如请求、警报，它们还可以被同义地理解。

所述方法可以用于各种行业(诸如，建筑、风力涡轮机等)的各种制造过程中。一些实施方案可能涉及例如在众多行业(诸如，建造行业、汽车行业、包装行业等)中所使用的隔热构件的制造。举例而言，这种绝热构件可以用作可在各种行业使用的内部装饰、外墙覆盖层、建造构件、包装材料等。

本方法可以提供用于提供生产材料的改善的、高效的且有效的装置。具体地，可以启动、监视和/或控制材料的远程补给。此外，可以远程地监视和/或控制材料流和/或材料购买。

根据一个实施方案，所述方法可以进一步包括处理所获得的与所述远程制造站点材料容器相关联的数据，以确定一个或多个另外的已调度作业(即，已经被调度的另外的作业)是否至少可能地用可用材料的量可执行，且如果可用材料的量至少可能地不足以用于执行所述另外的已调度作业，则触发补给指令。

例如，可以使待在所述制造站点处所执行的一个或多个作业(具体地，待使用生产材料的制造作业)例如在所述中央站点(例如，所述计算云)处、在所述计划站点处和/或在所述制造站点(例如，所述边缘计算设备)处排队。这些作业可以经由例如用户接口输入，所述用户接口可以被设置在所述制造站点处，或者优选地在作业计划站点处，所述作业计划站点可以远离所述制造站点和/或所述中央站点(例如，计算云)安置。这些作业可以包括关于执行这些作业预期所需要的生产材料的量的信息，或者所述信息可以通过计算、估计等从这些作业中导出。例如，此信息可能从产品规格中已知，或者可以通过处理控制数据集来获得，所述控制数据集可以基于待生产或制造的产品的几何数据且可以例如经由与所述计划站点相关联的一个或多个用户接口获得。举例而言，如果所述制造站点材料容器中可用材料达到上述阈值(例如，初始总体积或总重量的5％)，且预期所述队列的下一作业需要更多的材料(例如，6％，…，10％，20％等材料)可能地加上安全附加装载(surcharge)，则可以触发补给指令。

因此，可以确保所述作业可以在开始执行一个作业之前被执行。这可以减少或避免产品浪费。

在一个实施方案中，所述方法可以进一步包括在触发补给指令时，同时地或延时地触发至少来自所述制造站点材料容器的材料馈送的停止。

例如，可以在已经完成先前的作业之后，触发或启动至少材料供给、材料施加等的停止。触发(例如，信号、消息、数据字段等)可以被包含在提供至如上所述的制造站点的数据中。

因此，可以确保所述作业可以在开始执行一个作业之前被执行。这可以减少或避免产品浪费。

根据一个实施方案，所述方法可以进一步包括从所述制造站点获得与补给的状态相关联的数据。

这些数据可以经由数据线、网络(诸如，因特网等)等以电子方式获得。所述数据可以由检测装置(诸如，填充传感器或液位传感器、流量传感器、光学检测装置等)自动地生成，或者可以在补给材料、容器等之后由操作员手动地触发。对于后者，例如提示可能与补给指令一起出现或在补给指令之后出现，可以在已经完成补给时手动地确认所述提示。

因此，可以从上述站点中的任何其他站点获得关于在所述制造站点处可用的生产材料的量的信息。具体地，上述站点中的任何其他站点可以从例如中央站点(具体地，从所述计算云)获得该信息。

在一个实施方案中，与补给的状态相关联的数据可以包括以下信息：是否已经补给了材料和/或所述制造站点材料容器是否是运作的。此外，在一些实施方案中，这些数据可以包括关于使用哪个确切的制造站点容器的信息。出于此目的，可以获得、捕获和/或处理它的标识符，例如ID号等。

例如，与补给的状态相关联的数据可以通过例如检测补给来自动地生成，或者可以响应于操作员的手动用户输入来生成。

因此，可以从上述站点中的任何其他站点获得关于在所述制造站点处可用的生产材料的量的信息。具体地，上述站点中的任何其他站点可以从例如中央站点(具体地，从所述计算云)获得所述信息。

根据一个实施方案，与补给的状态相关联的数据可以包括补给材料的材料标识符，优选地计算机可读的材料标识符，所述材料标识符至少与补给材料的类型相关联。举例而言，所述材料标识符可以由ID号等表示或形成。

例如，所述材料标识符可以适于以电子方式读取和/或检测。出于此目的，可以使用RFID读取器、RF模块(例如，NFC模块)、光学扫描仪、摄像机等。在一些实施方案中，所述材料标识符可以包括RFID标签、条形码、QR码等。所述材料标识符可以被布置在所述制造站点材料容器、托盘等上。举例而言，所述材料标识符可以由ID号、序列号等表示或形成。

因此述材料，可以进一步改善所的远程补给的启动、监视和/或控制。

在一个实施方案中，所述方法可以进一步包括将所捕获的唯一分配给一个特定制造站点材料容器的材料标识符与先前记录的唯一分配给所述制造站点材料容器的标识符进行比较，以及(i)如果所述标识符匹配，则使用与补给的状态相关联的数据更新分配给所述制造站点的材料量信息，或者(ii)如果所述标识符彼此不同，则使用与补给的状态相关联的数据触发警报信号。

例如，可以从上述数据库或任何其他合适的数据库获得唯一分配给所述制造站点材料容器的标识符。可以具体地在中央站点处例如由上述计算云或服务器提供所述数据库。在此，对于材料的每个用户(即，对于每个客户)，可以提供已经被递送至对应的客户的材料的一个或多个容器的规格。因此，可以将材料量信息的更新分配给对应的客户，具体地数据库内的对应的客户。例如，可以将分配给所述制造站点材料容器的更新材料量信息从先前的值更新为新的实际值，所述新的值或实际值表示当前可用的生产材料的量。替代地，如果所捕获的材料标识符不同于分配给所述制造站点材料容器和/或客户的已知的(即，先前记录的)标识符，则可以触发所述警报信号，所述警报信号可以是适于引起图形输出和/或音频输出等的任何类型的信号。

因此，可以从上述站点中的任何其他站点获得关于所述制造站点处可用的生产材料的量的信息。具体地，上述站点中的任何其他站点可以从例如中央站点以及具体地从所述计算云获得所述信息。

根据一个实施方案，所述方法可以进一步包括监视和/或跟踪从所述制造站点材料容器中取出的材料的量。

例如，可以在中央站点处且具体地通过所述计算云和/或通过上述边缘计算设备来执行所述监视和/或跟踪。在一些实施方案中，待监视和/或待跟踪的数据(例如，变量)可以包括以下中的一个或多个：消耗量/使用(例如，以kg为单位测量的)、产量(例如，以m²/kg为单位测量的)、覆盖率(例如，以m²为单位测量的)等。可以针对每个客户、每个个体作业(例如，每个待生产或制造的产品)、每个作业集合(例如，在建造作业的情况下每个房屋)、每个制造站点、每个材料类型、每个所安装的制造站点材料容器(例如，桶等)来监视和/或跟踪这些数据中的至少一些。这些数据可以包括估计值和/或确定值。举例而言，在例如上述计划站点中，可以基于由客户所上载的对应产品的CAD数据来估计和/或确定这些数据。然后，所述计划站点、中央站点和/或所述边缘计算设备监视和/或跟踪从所述制造站点所获得的数据，且基于例如数据库中的实际和/或确定的数据来更新值。更详细地，在例如上述计划站点中，可以通过数据处理单元来处理对应产品的CAD数据。由此，可以导出例如待被施加到原始部件的生产材料的体积。因此，可以通过期望隔热值导出生产材料的所需厚度，所述期望隔热值可以被称为指示所述隔热构件抵抗热传导流的程度的R值。从对应的材料规格中可以知晓生产材料的密度。基于此，可以通过计算确定所有相关的数据。

因此，可以进一步改善对生产材料的使用、客户行为等的监视和/或跟踪。

在一个实施方案中，所述方法可以进一步包括根据以下中的至少一个来预测在指定的或可确定的时间段内预期需要的材料的量：(i)一个或多个另外已调度的作业的材料使用信息，(ii)当前用户的过去使用的材料使用信息，和/或(iii)至少一个参考用户的过去使用的材料使用信息。

例如，此预测可以基于计算和/或估计。在一些实施方案中，一个或多个机器学习算法可以被用于此目的，所述算法可用作软件库且可以适于通过由一组合适的训练数据来训练所述算法。对于每个已调度的作业，至少近似值可以是已知的，即通过处理产品设计数据(例如，CAD数据)，如上面所描述的。此外，可以知晓在所述制造站点可用的生产材料的量，即通过监视和/或跟踪先前递送至所述制造站点的生产材料的量和/或到目前为止所使用的量。举例而言，可以知晓特定客户仅剩余量x的生产材料，例如数目x的容器。由所述预测可以导出，排队的作业的数目可能需要量y的生产材料，其中y可能具有不同于x的值。此外，可以以适合于特定施加的任何时间单位(诸如，秒(s)、分钟(min)、小时(h)、天(d)、周(wk)等)给出时间段。由此，所述参考用户可以是位于可比较区域中的用户，制造可比较产品等，从而使用相似量的材料。

因此，可以提前确定是否必须触发材料购买订单和/或何时必须触发材料购买订单和/或必须订购多少量的材料。

根据一个实施方案，所述方法可以进一步包括获得与可用于补给的材料的制造站点库存量相关联的数据。

例如，材料的库存量可以被保持在材料库存(诸如，货栈、库房等)中，从所述材料库存中取出所述生产材料以用于实际处理，例如，被包装在所述制造站点材料容器中。然而，所述材料库存未必需要是分立的房间或建筑物，而可以仅仅是除了所述制造站点材料容器之外可以存储另外生产材料的地方。

因此，可以提前确定是否必须触发材料购买订单和/或何时必须触发材料购买订单和/或必须订购多少量的材料。

在一个实施方案中，所述方法可以进一步包括依赖于所获得的与材料的可用库存量相关联的数据来触发材料的附加库存量的订单。

可以提供附加库存量，以重新填充或替换所述制造站点材料容器。所述触发可以在合适的站点(例如，上述站点中的一个或多个(诸如，工厂管理站点))处产生合适的消息等，制造过程可以从所述合适的消息被管理、被监视、被控制等。

因此，可以以改善的自动化程度来管理或控制材料购买订单。

本发明的另一方面提供了一种提供生产材料的计算机实施的方法，包括：

-向处理单元提供与制造站点材料容器相关联的数据。

-响应于所提供的与制造站点材料容器相关联的数据，获得至少适于依赖于对所述制造站点材料容器中可用材料的量的确定来触发补给指令的数据。

此方法可以由计算设备来执行，所述计算设备可以具体地位于所述制造站点处。此计算设备可以是例如上述制造站点计算设备，且更具体地是所述边缘计算设备。

根据一个实施方案，所述方法可以进一步包括捕获与所述制造站点材料容器的补给相关联的数据，所捕获的数据至少与至少指示所补给的材料的类型的材料标识符相关联；以及，提供所捕获的数据。

例如，所述材料标识符可以是计算机可读装置，诸如条形码、QR码、RFID标签等。它可以被设置在所述制造站点材料容器(诸如，容器、桶等)上，或者被设置在托盘上，或者被设置在这二者上。在所述制造站点处，可能存在一个或多个适于捕获和/或检测所述材料标识符的装置，诸如光学检测装置，例如摄像机、条形码扫描仪、QR码扫描仪、RFID阅读器等。

因此，可以进一步改善制造过程的自动化。具体地，可以进一步改善材料监视和/或跟踪。

本发明的另一方面提供了一种计算设备，包括用于执行上述方面的方法的装置。

例如，可以提供一个或多个计算设备，其中在一些实施方案中，可以在不同的站点处提供所述计算设备。举例而言，第一计算设备可以被设置在所述中央站点处，例如作为上述计算云。此外，第二计算设备可以被设置在所述制造站点处，例如作为上述边缘计算设备。

在一些实施方案中，所述计算云可以包括第一数据接口，所述第一数据接口适于至少获得由所述制造计划站点的至少一个用户接口所提供的与产品相关联的数据。在一些实施方案中，所述产品可以是隔热构件。所述计算云进一步包括第一数据处理单元，所述第一数据处理单元适于处理所获得的与所述产品相关联的数据，以确定例如待被施加有另一材料(例如，隔热材料)的原始部件的几何数据，以确定与将所述另一材料施加到所述原始部件的至少一部分上相关联的移动数据，且以确定待被施加到所述施加部分上的所述另一材料的量，且所述第一数据处理单元适于生成控制数据集。所述计算云可以进一步包括第二数据接口，所述第二数据接口适于至少将所述控制数据集提供至制造站点施加器，所述制造站点施加器适于处理所述控制数据集，以将所述隔热材料施加到所述施加部分上。所述计算云可以适于执行上面所描述的具体地基于云的方法步骤。如本文中所使用的，所述计算云可以具体地是计算机***，所述计算机***提供可以经由网络通信***所提供的共享的可配置计算机***资源和服务。

本发明的另一方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令，当所述程序由计算设备执行时，所述指令导致所述计算设备执行根据上述方面的任何实施方案的方法。所使用的计算设备可以是上述方面的一个或多个计算设备，所述一个或多个计算设备还可以连接至彼此。

本发明的另一方面提供了一种用于制造产品的制造站点施加器。在一些实施方案中，所述产品可以是隔热构件。所述制造站点施加器可以包括控制计算机(例如，上述边缘计算设备)，所述控制计算机具有第三数据接口以及第二数据处理单元，所述第三数据接口适于至少通过计算云获得控制数据集，所述第二数据处理单元适于处理所获得的控制数据集，所述控制数据集至少包括待被施加有另一材料(例如，隔热材料)的原始部件的几何数据、与将所述另一材料施加到所述原始部件的至少一部分上相关联的移动数据以及待被施加到所述施加部分上的所述另一材料的量数据。此外，所述制造站点施加器可以包括施加机器人，所述施加机器人适于由所述控制计算机基于控制数据集进行控制，且适于将所述另一材料施加到所述施加部分上。注意，所述控制计算机可以被设置为嵌入在所述施加机器人中的嵌入式***。它可以处理适于处理所获得的控制数据集的嵌入式软件，诸如固件。

本发明的另一方面提供了一种用于制造产品的***。所述***可以包括根据上述方面的计算云以及根据上述方面的制造站点施加器，所述制造站点施加器至少暂时地可连接至所述计算云。

本发明的这些和其他方面将从下文所描述的实施方案变得明显，且参考下文所描述的实施方案进行阐明。

下面将参考以下附图描述本发明的示例性实施方案。

图1示出了根据本发明的一个实施方案的用于制造产品的***的示意性框图。

图2示出了根据本发明的一个实施方案的CAD设计功能模块的示意性框图，所述CAD设计功能模块可以包括处理单元、计算机设备和/或计算机程序指令，当由计算机设备的处理器处理所述计算机程序指令时，所述计算机程序指令执行与用于制造产品的***的计划站点相关联的技术功能。

图3示出了根据本发明的一个实施方案的机器人操作功能模块的示意性框图，所述机器人操作功能模块可以包括处理单元、计算机设备和/或计算机程序指令，当由计算机设备的处理器处理所述计算机程序指令时，所述计算机程序指令执行与用于制造产品的***的计划站点相关联的技术功能。

图4示出了根据本发明的一个实施方案的工厂管理器功能模块的示意性框图，所述工厂管理器功能模块可以包括处理单元、计算机设备和/或计算机程序指令，当由计算机设备的处理器处理所述计算机程序指令时，所述计算机程序指令执行与用于制造隔热构件的***的计划站点相关联的技术功能。

图5示出了根据本发明的一个实施方案的用于制造产品的方法的流程图。

图6示出了根据本发明的一个实施方案的用于制造产品的方法的流程图。

图7示出了根据本发明的一个实施方案的用于制造产品的方法的流程图。

附图仅是示意性表示且仅用于例示本发明。相同或等同的元件始终被提供有相同的附图标记。

图1以示意性框图示出了用于制造具体产品500的***100。尽管以下关于被设计为隔热构件(作为产品500的一个实施例)的示例性产品来描述***100，但是***100当然还可以用于制造其他产品。***100的示例性应用可以是3D打印、汽车行业中的多种产品等。

因此，在一些实施方案中，产品500可以是隔热构件，诸如在预制建筑行业中用于嵌板建筑物的建造板等。在一些实施方案中，产品500可以由一种或多种生产材料来制造，所述生产材料诸如是具有至少一个材料施加部分(例如，表面、腔等)的原始部件501、施加到原始部件501上的另一材料502等。如果待制造的产品500是隔热构件，则另一材料502可以是隔热材料。在一些实施方案中，另一材料502可以是可发泡的隔热材料，诸如聚氨酯等。

仍参考图1，***100可以被划分为不同的站点，即至少被划分为：一个或多个计划站点200；中央站点300，所述中央站点300可以是计算云站点；以及，制造站点400，在所述制造站点400处可以执行产品500的实际制造。在图1中，不同的站点分别由虚线或云表示指示。站点200、300、400可以彼此远离地布置，且可以经由数据线或网络通信***(诸如，因特网)可连接或被连接。注意，中央站点300可以用作站点200和400之间的一种中央数据交换。

***100在计划站点200处包括一个或多个功能模块210、220、230、240、2nn，这些功能模块可以由一个或多个计算设备提供，这些计算设备还可以彼此远离地布置。例如，功能模块210、220、230、240、2nn可以包括处理单元、计算机设备和/或计算机程序指令，所述计算机程序指令在由计算机设备的处理器处理时执行技术功能。功能模块210、220、230、240可以与CAD设计(例如，功能模块210)、工厂管理(例如，功能模块220)、机器人操作(例如，功能模块230)和/或管理任务(例如，功能模块240)相关联。功能模块210、220、230、24可以与图形显示装置和/或数据操纵装置相关联，所述图形显示装置和/或数据操纵装置与相应的控制装置相关联，所述控制装置适于数据连接至计算云站点300具体地计算云310。CAD设计功能模块210例如适于提供用于创建与产品500相关联的几何数据的装置。在一些实施方案中，这些几何数据可能与例如原始部件501相关。工厂管理器功能模块220例如适于分别提供作业计划器或作业调度器。此外，工厂管理器功能模块220适于处理与制造站点400的利用率相关联的数据。机器人操作功能模块230例如适于通过使用制造站点400来执行工厂管理器功能模块220的作业。注意，功能模块210、220、230、240、2nn适于使用计算云站点300的计算机***资源和/或服务。还可以设想，在一些实施方案中，功能模块210、230、240、2nn由本地计算机***提供和/或在本地计算机***上被处理。因此，计划站点包括可连接或被连接至云计算站点300的数据接口201。

***100在计算云站点300处包括计算云310，所述计算云310适于经由网络通信***(诸如，因特网)来提供计算机***资源和服务。因此，计算云310包括第一数据处理装置311，所述第一数据处理装置311包括一个或多个处理器、数据存储器等。

计算云310包括第一数据接口311，计算云经由所述第一数据接口311可连接或被连接至计划站点200。因此，计算云310适于至少获得与产品500相关联的数据，所述数据至少部分地由计划站点200提供。这些数据可以通过计划站点200的例如功能模块210、220、230、240、2nn经由数据接口201、311来提供。计算云310还包括第一数据处理单元312，所述第一数据处理单元312适于处理所获得的与产品500相关联的数据，从而确定产品(诸如，待被施加有隔热材料502的原始部件501)的几何数据。可以通过使用CAD设计功能模块210来生成几何数据。此外，第一数据处理单元311适于确定与制造产品500相关联的移动数据(诸如，与将隔热材料502施加到原始部件501的至少一部分上相关联的移动)，以及确定生产材料的数量或量(诸如，待被施加到施加部分上的隔热材料502的数量或量)，以及适于生成控制数据集。计算云310还包括第二数据接口313，所述第二数据接口313适于至少将控制数据集提供至制造站点400，所述制造站点400适于处理控制数据集，从而将隔热材料502施加到原始部件501的施加部分上。计算云310还包括人工智能模块314，所述人工智能模块314包括例如机器学习装置、人工神经网络等。

***100在制造站点400处包括：施加器410，具体地控制计算机420，所述控制计算机420具有：第三数据接口421，适于至少获得由计算云310所提供的控制数据集；以及，第二数据处理单元422，适于处理所获得的控制数据集，所获得的控制数据集至少包括产品500的几何数据(诸如，待被施加有隔热材料502的原始部件501的几何数据)、与将隔热材料502施加到原始部件501的施加部分上相关联的移动数据以及与生产材料(诸如，待被施加到施加部分上的隔热材料502)的量或数量数据相关联的数据。此外，制造站点400包括适于由控制计算机420基于控制数据集来控制的施加机器人430。如果产品500是隔热构件，则施加机器人430可以适于将隔热材料502施加到原始部件501的施加部分上。在一些实施方案中，施加机器人430是具有六个或更多个自由度的工业机器人，其中可以设想其他类型的机器人。另外，施加机器人430适于通过抓握、喷涂、浇注等来处理生产材料，诸如移动原始部件501和/或移动、施加隔热材料502等。出于此目的，施加器410且具体地施加机器人430包括例如诸如喷枪、喷头等的工具。此外，制造站点400分别包括隔热材料供应设备或制造站点材料容器440，所述隔热材料供应设备或制造站点材料容器440适于将材料(诸如，原始部件501、隔热材料502等)提供且具体地保持、馈送和/或传送至施加机器人430。在一些实施方案中，制造站点材料容器440本身或与其相互作用的装置还可以包括泡沫反应器、比例调节器等，所述泡沫反应器、比例调节器等包括泵等。此外，制造站点材料容器440可以包括一个或多个生产材料的容器、一个或多个托盘等。制造站点400还包括制造站点过程监视装置450，所述制造站点过程监视装置450可以包括一个或多个检测或监视装置，诸如摄像机、条形码扫描器、RFID读取器、流量传感器、液位传感器等。制造站点过程监视装置450被连接至控制计算机420，以生成过程数据集和/或与制造站点材料容器440相关联的数据。在一些实施方案中，数据包括例如与已经使用的生产材料相关联的过程数据，例如已经被施加至原始部件501的施加部分的隔热材料502等。此外，制造站点过程监视装置450和/或控制计算机420适于将过程数据集451(参看图4)提供至计算云310。

此外，在一些实施方案中，制造站点400包括适于保持、馈送和/或移动例如原始部件501的保持设备460。保持设备460可连接或被连接至控制计算机420，从而基于由计算云310所提供的控制数据集来进行控制。注意，可以通过仅控制施加机器人430相对于原始部件501移动，或者仅控制保持设备460相对于原始部件501移动，或者通过控制施加机器人430和保持设备460这二者相对于彼此移动，使原始部件501和施加机器人430相对于彼此移动。

仍然参考图1，制造站点400包括材料库存470。材料库存470适于存储生产材料的库存量，所述生产材料在制造站点材料容器440中使用或被用作制造站点材料容器440。例如，在材料库存470中，可以存储一个或多个包含生产材料的制造站点材料容器440(例如，桶)。材料库存470可以包括用于与其他站点中的任何一个(具体地与计划站点200和/或中央站点300)交换数据的装置，诸如数据接口、通信接口、检测装置等。

图2示出了计划站点200的示意性框图。CAD设计功能模块210提供与计算云310相关联的图形CAD设计用户接口211。CAD设计用户接口211适于允许用户加载CAD文件212(例如，.dwg、.dxf、.ehx文件)，所述CAD文件212待显示且缓存或存储至计算云310。注意，CAD设计功能模块210使用由计算云310所提供的计算机资源。例如，以这种方式，可以将产品的几何数据(例如，一堆原始部件501或单个原始部件501)加载到CAD设计功能模块210中。举例而言，几何数据(例如，名称)和属性通过软件CAD设计功能模块210(具体地通过使用计算云310的计算机资源)来自动地识别。在一些实施方案中，为机器人路径自动地预选择原始部件501的施加部分(例如，腔)。不适合选定参数的原始部件501的几何数据以图形方式突出显示。CAD设计功能模块210将原始部件501的几何尺寸与机器人路径的间距、内边距等进行比较，如果前者对于后者而言太小，则以图形方式突出显示原始部件501的几何尺寸与机器人路径的间距、内边距等。在至少一些实施方案中，经由CAD设计用户接口211可以操纵几何数据。CAD设计用户接口211适于生成包括经操纵的几何数据的输出信号。

此外，CAD设计功能模块210适于经由与计算云310相关联的图形CAD设计用户接口211来输入其他产品相关的信息，诸如最终隔热构件500的期望隔热值，例如所谓的R值。在一些实施方案中，基于输入的期望隔热值，CAD设计功能模块210使用计算云310的计算机资源来确定隔热材料502的一个或多个层的所需厚度以及隔热材料502相对于从CAD文件212中所获得的几何数据的超调量。CAD设计用户接口211适于生成包括输入的期望隔热值的输出信号。

CAD设计功能模块210进一步允许经由与计算云310相关联的图形CAD设计用户接口211来输入用于将隔热材料502施加至原始部件501的施加部分的总体施加方向，诸如垂直的以及水平的。CAD设计功能模块210可以适于将所选定的施加方向自动地应用至所述堆中的所有原始部件。此外，CAD设计功能模块210允许经由与计算云310相关联的图形CAD设计用户接口211来调整用于将隔热材料502施加至原始部件501的施加部分的施加参数，诸如待由施加机器人430和/或材料供应设备440执行的速度、内边距、间距、方向。

在一些实施方案中，CAD设计功能模块210允许经由与计算云310相关联的图形CAD设计用户接口211来选择“相框”选项。在此过程中，施加机器人430以将隔热材料502施加至原始部件501的所有四个边缘(具体地，原始部件501的腔的四个边缘)开始，然后仅以正常模式施加隔热材料502，以所述正常模式将隔热材料502施加至由四个边缘所包围的表面。

基于上述数据中的一些或全部，CAD设计功能模块210允许生成控制数据集，所述控制数据集至少暂时地被存储至计算云310。

图3示出了计划站点200的另一示意性框图。机器人操作功能模块230提供与计算云310相关联的图形机器人操作用户接口231。在机器人操作用户接口231中，由CAD设计功能模块210所提供的一个或多个控制数据集排队且被显示。换句话说，所有这些待完成的作业都以图形方式表示列出。图形机器人操作用户接口231允许控制数据集***纵，以便被重新布置、被删除等。此外，机器人操作用户接口231允许显示预测的、估计的或确定的作业持续时间，估计的完成时间，预测的、估计的或确定的每个待显示的作业的泡沫量，其中从计算云310获得底层数据，所述计算云310提供所需的计算机资源和服务。换句话说，计算云310总结此信息，以允许图形机器人操作用户接口231显示最可能将何时完成排队的作业以及将需要哪个数量或量的生产材料(例如，隔热材料501)。

此外，机器人操作用户接口231允许操作员选择排队的作业中的一个或多个，且将其提供(例如，加载)至控制计算机420，这些作业与一个或多个控制数据集相关联。因此，施加机器人430和/或制造站点材料容器440和/或保持设备460然后被控制，以自动地处理控制数据集中所包括的计算机指令来制造产品500，例如将隔热材料502施加到原始部件501的施加部分上。在施加期间，过程监视装置450监视与产品500的制造相关联的一个或多个参数，诸如制造站点材料容器440、隔热材料502的施加等。此外，过程监视装置450将包括这些数据的过程数据集451(参看图4)提供至计算云310。

图4示出了计划站点200的另一示意性框图。例如，计划站点200的功能模块210、220、230、240、2nn中的一个提供与计算云310相关联的图形用户接口221。图形用户接口221允许显示过程监视装置450的多个参数。此外，由计算云310所确定的、动态估计的已经使用的生产材料(例如，隔热材料502)的量或数量被显示。注意，基于这些数据，可以从材料供应商处购买附加的生产材料，例如原始部件501和/或隔热材料502。在一些实施方案中，基于过程数据集451自动地触发材料物流***，以订购材料的库存量。

此外，图形用户接口221允许显示作业报告，所述作业报告由计算云310自动地生成且被提供至工厂管理器功能模块220。出于此目的，工厂管理器用户接口221适于处理由计算云310所生成的信号，且适于在以图形方式实施的进度条或适于突出显示相关信息的其他合适的图形装置中显示信号中所包含的数据。例如，所述信号可以被包含在过程数据集451中。

图5示出了制造隔热构件500的方法的流程图。在步骤S1中，将原始部件501的至少一部分的几何数据提供至计算云310，所述原始部件501具有至少一个待被施加有隔热材料502的施加部分。在步骤S2中，基于所述几何数据，使用计算云310确定适于将隔热材料502施加到原始部件501的施加部分上的制造站点施加器410之间的相对移动的移动数据。在步骤S3中，使用计算云310确定用于施加到施加部分上的隔热材料502的量。在步骤S4中，使用计算云310确定至少包括移动数据以及隔热材料502的量的控制数据集。在步骤S5中，将控制数据集提供至制造站点控制计算机420。

图6示出了根据一个实施方案的提供生产材料的计算机实施的方法的流程图。在步骤S1中，可以从制造站点400获得与制造站点材料容器440相关联的数据。例如，如以上所描述的，这些数据可以被表示或被包含在过程数据集451中。在步骤S2中，由数据处理单元来处理所获得的与制造站点材料容器440相关联的数据，例如过程数据集451，从而至少确定制造站点材料容器440中的可用材料的量。如以上所描述的，所使用的数据处理单元可以是第一数据处理单元312以及第二数据处理单元422中的至少一个。在步骤S3中，将至少适于依赖于制造站点材料容器440中可用材料的量的所述确定来触发补给指令的数据提供至制造站点400。可以经由第三数据接口421提供这些数据，所述第三数据接口421可以被直接地或间接地连接至制造站点材料容器440和/或控制计算机420。例如，补给指令可能包含类似以下的消息：“请由容器yyyyyy补给容器号xxxxxx”。此外，用户提示可以包括：“容器yyyyyy是否已连接？请确认！”。一旦确认用户提示，就可以将对应的数据提供至对应的数据处理单元。

可选地，所述方法进一步可以包括以下步骤：处理所获得的与制造站点材料容器440相关联的数据，以确定另外已调度的作业是否至少可能地用可用材料的量可执行，以及如果可用材料的量至少可能地不足以执行另外已调度的作业，则触发补给指令。如上面所描述的，可以在管理器功能模块220(例如，作业调度器)中调度一个或多个作业。补给指令可以包括送往制造站点400处的操作员的消息、用户提示等中的一个或多个，且可以由例如控制计算机420来处理。因此，这些数据可以经由第三数据接口421来提供。进一步可选地，所述方法进一步可以包括以下步骤：当触发补给指令时，同时地或延时地触发至少来自所述制造站点材料容器440的材料馈送的停止。这可以经由例如第三数据接口421被触发。可选地，所述方法可以包括从制造站点400获得与补给的状态相关联的数据的步骤。例如，这些数据可以如上面所描述的被表示或被包含在过程数据集451中，且可以如上面所描述的由制造站点过程监视装置450自动地生成，或者可以根据由操作员的手动输入(例如，通过确认用户提示)生成。

可选地，与补给的状态相关联的数据包括材料是否已经被补给和/或制造站点材料容器440是否可操作的信息。可选地，与补给的状态相关联的数据包括所补给的材料的材料标识符，所述材料标识符至少与所补给的材料的类型相关联。可选地，所述方法可以包括以下步骤：将材料标识符与唯一地分配给制造站点材料容器440的标识符进行比较，且(i)如果标识符匹配，则使用与补给的状态相关联的数据更新分配给制造站点材料容器440的材料量信息；或者(ii)如果标识符彼此不同，则使用与补给的状态相关联的数据触发警报信号。警报信号可以由送往例如计划站点200的消息等来表示。可选地，所述方法可以包括监视从制造站点材料容器440中取出的材料量的步骤。可选地，所述方法可以包括以下步骤：至少依赖于一个或多个另外已调度的作业的材料使用信息，预测在指定的或可确定的时间段内预期所需的材料量。可以从管理器功能模块220获得此信息中的一些或全部。可选地，所述方法可以包括以下步骤：获得与待提供至制造站点材料容器440以用于补给的材料库存470中可用材料库存量相关联的数据。可选地，所述方法可以包括以下步骤：依赖于所获得的与材料的可用库存量相关联的数据来触发材料的附加库存量的订单。此触发可以经由第三数据接口421来完成，所述第三数据接口421还可以被连接至材料库存470。

图7示出了根据一个实施方案的提供生产材料的计算机实施的方法的流程图。在步骤S1中，与制造站点材料容器440相关联的数据被提供至数据处理单元。如上面所描述的，所使用的数据处理单元可以是第一数据处理单元312和第二数据处理单元422中的至少一个。例如，这些数据可以如上面所描述的被表示或被包含在过程数据集451中，且可以如上面所描述的由制造站点过程监视装置450自动地生成，或者可以通过操作员的手动输入(例如，通过确认用户提示)来生成。在步骤S2中，响应于所提供的与制造站点材料容器440相关联的数据，获得至少适于依赖于制造站点材料容器440中可用材料的量的确定来触发补给指令的数据。

可选地，所述方法可以包括以下步骤：捕获与待提供至制造站点材料容器440的补给材料相关联的数据，所捕获的数据至少与材料标识符相关联，所述材料标识符至少指示所述补给材料的类型；以及，提供所捕获的数据。这些数据可以通过使用例如制造站点过程监控装置450或其他合适的装置来捕获和/或检测。

本文中所描述的实施方案的具体实施例可以包括但不限于以下内容：

实施例1可以包括提供生产材料500、501、502的计算机实施的方法，所述方法包括：从制造站点400获得与制造站点材料容器440相关联的数据，通过数据处理单元312、422中的一个或多个来处理所获得的与远程制造站点材料容器440相关联的数据，以至少确定制造站点材料容器440中可用材料的量，以及依赖于对制造站点材料容器440中可用材料的量的所述确定，向制造站点提供至少适于触发补给指令的数据。

实施例2可以包括根据实施例1所述的方法，进一步包括：处理所获得的与制造站点材料容器440相关联的数据，以确定一个或多个另外已调度的作业是否至少可能地用可用材料的量可执行，以及如果可用材料的量至少可能地不足以用于执行另外已调度的作业，则触发补给指令。

实施例3可以包括根据实施例1或2所述的方法，进一步包括：当触发补给指令时，同时地或延时地触发至少来自所述制造站点材料容器440的材料馈送的停止。

实施例4可以包括根据前述实施例中的任何一个所述的方法，进一步包括：从制造站点400获得与补给的状态相关联的数据。

实施例5可以包括根据实施例4所述的方法，其中与补给的状态相关联的数据包括是否已经补给材料和/或远程制造站点材料容器440是否运作的信息。

实施例6可以包括根据实施例4或5所述的方法，其中与补给的状态相关联的数据包括捕获的(特别是计算机可读的)补给材料的材料标识符，所述材料标识符至少与补给材料的类型相关联。

实施例7可以包括根据实施例6所述的方法，进一步包括：将所捕获的唯一分配给一个特定制造站点材料容器440的材料标识符与先前所记录的唯一分配给制造站点材料容器440的标识符进行比较，以及(i)如果标识符匹配，则使用与补给的状态相关联的数据更新分配给制造站点的材料量信息，或者(ii)如果标识符彼此不同，则使用与补给的状态相关联的数据触发警报信号。

实施例8可以包括根据前述实施例中的任何一个所述的方法，进一步包括：监视从制造站点材料容器440所取出的材料的量。

实施例9可以包括根据前述实施例中任何一个所述的方法，进一步包括：依赖于以下中的至少一个来预测在指定的或可确定的时间段内预期所需的材料的量：(i)一个或多个另外已调度的作业，(ii)当前用户的过去使用的材料使用信息，和/或(iii)至少一个参考用户的过去使用的材料使用信息。

实施例10可以包括根据前述实施例中的任何一个所述的方法，进一步包括：获得与可用于补给的材料的制造站点库存量相关联的数据。

实施例11可以包括根据实施例10所述的方法，进一步包括：依赖于所获得的与可用于补给的材料的库存量相关联的数据，触发制造站点材料的附加库存量的订单。

实施例12可以包括一种提供生产材料的计算机实施的方法，包括：向处理单元312、422中的一个或多个提供与制造站点材料容器440相关联的数据，响应于所提供的与制造站点材料容器440相关联的数据，获得至少适于依赖于对制造站点材料容器440中可用材料的量的确定来触发补给指令的数据。

实施例13可以包括根据实施例12所述的方法，进一步包括：捕获与制造站点材料容器440的补给相关联的数据，所捕获的数据至少与材料标识符相关联，所述材料标识符至少指示补给材料的类型；以及，提供所捕获的数据。

实施例14可以包括一种计算设备，所述计算设备包括用于执行实施例1至11或12至13中的任一项所述的方法的装置。

实施例15可以包括一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括指令，当所述程序由计算设备执行时，所述指令导致所述计算设备执行实施例1至11或12至13中的任一项所述的方法。

注意，本发明的实施方案是参考不同的主题来描述的。具体地，参考方法类型权利要求描述了一些实施方案，而参***类型权利要求描述了其他实施方案。然而，本领域技术人员将从以上和以下描述中获知，除非另有声明，否则除了属于一种类型的主题的特征的任何组合之外，与不同主题有关的特征之间的任何组合也被视为随本申请公开。然而，所有特征可以被组合以提供不仅仅是这些特征的简单相加的协同效果。

尽管已经在附图和前面的描述中详细例示和描述了本发明，但是这种例示和描述应被认为是例示性或示例性的，而非限制性的。本发明不限于所公开的实施方案。通过研究附图、公开内容和从属权利要求，实行所要求保护的发明的本领域技术人员可以理解和实现所公开的实施方案的其他变体。

在权利要求中，词语“包括”不排除其他元素或步骤，且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以实现权利要求中所记载的若干项的功能。在互不相同的从属权利要求中引用某些措施这一事实并不表示不能使用这些措施的组合来谋取利益。权利要求中的任何附图标记都不应被解释为限制范围。

Claims (17)

1.一种制造隔热构件(500)的方法，包括以下步骤：

-向计算云(310)提供原始部件(501)的至少一部分的几何数据，所述原始部件(501)具有至少一个待被施加有隔热材料(502)的施加部分，

-使用所述计算云(310)，基于所述几何数据来确定制造站点施加器(410)之间的相对移动的移动数据，所述制造站点施加器(410)适于将所述隔热材料(502)施加到所述原始部件(501)的施加部分上，

-使用所述计算云(310)确定用于施加到所述施加部分上的隔热材料(502)的量，

-使用所述计算云(310)生成至少包括所述移动数据以及隔热材料(502)的量的控制数据集，以及

-将所述控制数据集提供至远离所述计算云(310)的制造站点(400)和/或提供至生成所述几何数据的计划站点。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括以下步骤：

通过所述控制计算机(420)基于所述控制数据集来控制制造站点施加器(410)和所述原始部件(501)之间的相对移动以及所述隔热材料(502)的施加。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中使用所述计算云(310)基于最终隔热构件(500)的期望隔热值来确定隔热材料(502)的所需量。

4.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中经由与所述计算云(310)相关联的至少一个用户接口，输入所述隔热值和/或隔热材料类型，且其中所述计算云(310)基于输入的隔热值和/或隔热材料类型来确定隔热材料厚度。

5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述控制数据集在所述计算云(310)中排队，且其中经由与所述计算云(310)相关联的用户接口，包括至少一个另外的数据集的队列的顺序和/或内容是可改变的。

6.根据权利要求5所述的方法，其中使用所述计算云(310)，基于所述队列来估计或确定所需要的隔热材料(502)的总量。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其中使用所述计算云(310)，基于所述队列来估计或确定至少将所述隔热材料(502)施加到所述施加部分上的总处理时间。

8.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中在施加所述隔热材料(502)期间，将过程数据收集在由制造站点过程监视装置(450)所设置的过程数据(451)中。

9.根据权利要求8所述的方法，其中基于所述过程数据集(451)来动态地确定已经被施加到所述施加部分上的所述隔热材料(502)的量。

10.根据权利要求8或9所述的方法，其中基于所述过程数据集(451)来动态地确定被施加至所述施加部分的隔热材料(502)的利用率和/或成本。

11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中使用所述计算云(310)，触发材料物流***以订购材料的库存量。

12.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述计算云(310)包括人工智能模块(314)AI模块，且其中所述AI模块(314)至少执行所述计算云的确定任务和/或估计任务。

13.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中所述计算云(310)以及至少所述控制计算机以第一操作模式操作或者以第二操作模式操作，在所述第一操作模式中，在所述第一数据处理装置和所述第二数据处理装置之间存在数据连接，且至少经由所述算云(310)和所述控制计算机来控制所述施加机器人，在所述第二操作模式中，所述第一数据处理装置和所述第二数据处理装置之间的数据连接被中断，在所述控制计算机处至少缓存所述控制数据集，且基于缓存的控制数据集来控制所述施加机器人。

14.一种用于制造隔热构件(500)的计算云(310)，包括：

-第一数据接口，所述第一数据接口适于至少获得由制造计划站点的至少一个用户接口所提供的与所述隔热构件相关联的数据，

-第一数据处理单元，所述第一数据处理单元适于处理所获得的与所述隔热构件相关联的数据，以确定待被施加有隔热材料的原始部件的几何数据，以确定与将所述隔热材料施加到所述原始部件的至少一部分上相关联的移动数据且以确定待被施加到所述施加部分上的隔热材料的量，且所述第一数据处理单元适于生成控制数据集；以及

-第二数据接口，所述第二数据接口适于至少将所述控制数据集提供至制造站点施加器，所述制造站点施加器适于处理所述控制数据集，以将所述隔热材料施加到所述施加部分上。

15.一种用于制造隔热构件(500)的制造站点施加器(410)，包括：

-控制计算机(420)，具有第三数据接口以及第二数据处理单元，所述第三数据接口适于通过计算云至少获得控制数据集，所述第二数据处理单元适于处理所获得的控制数据集，所获得的控制数据集至少包括待被施加有隔热材料的原始部件的几何数据、与将所述隔热材料施加到所述原始部件的至少一部分上相关联的移动数据以及待被施加到所述施加部分上的隔热材料的量数据，以及

-施加机器人(430)，所述施加机器人适于由所述控制计算机基于所述控制数据集来控制，以及适于将所述隔热材料施加到所述施加部分上。

16.一种用于制造隔热构件(500)的***(100)，包括：

-根据权利要求14所述的计算云(310)，以及

-根据权利要求15所述的制造站点施加器(410)，所述制造站点施加器至少暂时地可连接至所述计算云(310)。

17.一种用于制造隔热构件(500)的计算机程序元件，所述程序在由处理单元执行时适于执行根据权利要求1至13中的任一项所述的方法。

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