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Die Erfindung betrifft den Bereich der Anlagentechnik. Insbesondere betrifft die Erfindung eine Vorrichtung und ein Verfahren zur Erhöhung einer Gesamtanlageneffektivität einer Automatisierungsanlage.
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Die Auslegung und Einstellung der Anlage für einen optimalen Betrieb erfolgt meist nur im Planungsprozess und während der Inbetriebsetzung. Sie wird selten während des Betriebes angepasst, da man wenig an einem bereits laufendem System ändern möchte. Somit können Störungen, Schwankungen von Produktionsbedingungen (z.B. Temperatur), Verschleiß, Veränderungen während der Betriebszeit, Fehler oder Ausfälle von Komponenten die Effektivität erheblich reduzieren und zu finanziellen Verlusten und Schäden führen. Schwankungen und Variabilität können aber auch inhärent durch den Produktionsprozess selbst hervorgerufen oder sogar gewünscht sein. Letzteres ist bspw. bei der Herstellung heterogener Produktionsgüter (insb. Produktionsgüter mit unterschiedlichen Geometrien oder Materialbeschaffenheiten) der Fall. Im Folgenden werden die genannten Störungen, Schwankungen, Veränderungen usw. verallgemeinernd als Unsicherheiten und Fehler bezeichnet.
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Bedingt durch die starre Anlagenauslegung führen Unsicherheiten und Fehler während des Produktionsbetriebs in aller Regel zu einer suboptimalen Anlageneffektivität. Informationen, die in diesem Falle zu einer Erhöhung der Anlageneffektivität notwendig sind, können oft nur durch kostspielige zusätzliche Hardware oder durch Modelle des Fertigungsprozesses gewonnen werden. Die Komplexität der Modelle wird besonders durch das gleichzeitige Auftreten diskreter und kontinuierlicher Variablen erhöht. Bestehende Verfahren sind häufig nur auf rein diskrete Systeme oder rein kontinuierliche Systeme anwendbar. Die Ermittlung der benötigten Informationen ist daher sehr aufwändig und die Modellerstellung stark problem- und lösungsspezifisch. Eine Übertragung von Lösungsverfahren auf andere Probleme ist daher oft nur mit hohem Aufwand möglich.
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In der Fertigungsindustrie sind zudem die notwendigen Informationen aufgrund schneller Fertigungsprozesse zeitkritisch und oftmals in wenigen Millisekunden zu bestimmen. Um die Informationen hinreichend schnell zur Verfügung zu stellen, müssen die zu berechnenden Informationen auf Zellebene bestimmt werden. Dies erfordert die manuelle Erstellung von Code, welcher teuer und oft fehlerbehaftet und unvollständig ist.
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Die Erhöhung der Gesamtanlageneffektivität während der Betriebsphase für hybride Prozesse wird heute durch zusätzlich geschaffene Hardwareredundanz, die Mehrkosten verursacht, oder spezifische Modelle, die betriebsparallel auf Zellebene ausgewertet werden, erreicht. Dies ermöglicht eine gesteigerte Zuverlässigkeit und Verfügbarkeit oder die Optimierung basierend auf zusätzlicher berechneten Anlagenparametern und -Zuständen. Jedoch sind derartige Lösungen in der Regel unflexibel und problemspezifisch und daher auf andere Probleme und Anwendungsfälle – wenn überhaupt – nur mit hohem Aufwand übertragbar. Zudem erlauben diese Lösungen meist keine garantierten Aussagen zu den betrachteten Anwendungsfällen bei gleichzeitiger Berücksichtigung von Unsicherheiten. Des Weiteren sind die Modelle durch den manuellen Codierungssaufwand häufig fehlerbehaftet oder unvollständig. Code-Generatoren, wie sie z. B. in Werkzeugen wie Comos eingesetzt werden, ermöglichen lediglich die Erzeugung von Code-Strukturen und -Templates, ohne jedoch die jeweilige Programmlogik zu hinterlegen. Das manuelle Erstellen des Programmcodes stellt eine weitere Fehlerquelle dar. Ebenso sind Probleme bei Re-Engineering-Aktivitäten üblich. Eine möglichst flexible und erweiterbare Modellerstellung (Engineering) und Kopplung der Modelle an die Steuerung und Runtime-Auswertung für Modelle hybrider Prozesse ohne externe Tools ist nicht bekannt. Prozessmodelle auf Leit-, MES- oder ERP-Ebene sind möglich, werden aber hier nicht weiter vertieft. Für rein kontinuierliche Prozesse, wie sie z. B. in der Chemiebranche häufig zu finden sind, werden bereits gängige Verfahren eingesetzt; so z. B. Kalman-Filter. Diese Verfahren sind allerdings nicht direkt auf hybride Prozesse übertragbar.
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Die Maximierung der Gesamtanlageneffektivität (GAE) von Automatisierungsanlagen ist zentraler Bestandteil einer Automatisierungslösung. Die Gesamtanlageneffektivität setzt sich aus der Verfügbarkeit und Leistung der Anlage und der Qualität der erzeugten Güter zusammen und wird beispielsweise durch Anlagenstillstände oder ungenau eingestellte Anlagenparameter verringert. Es liegt daher der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, die Gesamtanlageneffektivität einer Automatisierungsanlage zu verbessern.
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Diese Aufgabe wird mit einer Vorrichtung zur Erhöhung der Gesamteffektivität einer Automatisierungsanlage gelöst. Hierzu weist die Vorrichtung eine Steuereinheit und eine Lösereinheit auf, die mit der Steuereinheit in Wirkverbindung steht. Ferner ist vorgesehen, dass die Automatisierungsanlage ein diskret-kontinuierliches System ist, das ein nicht-konvexes mathematisches Problem bereitstellt, wobei mit der Lösereinheit und/oder mit einer Relaxierungseinheit das nicht-konvexe Problem in ein lineares Problem umwandelbar ist und mit der Steuereinheit die Automatisierungsanlage auf der Grundlage des linearen Problems steuerbar ist.
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Hierbei werden hybride Prozesse berücksichtigt. Unter hybriden Prozessen sind in diesem Zusammenhang Prozesse zu verstehen, deren Modellierung sowohl diskrete als auch kontinuierliche Variablen erfordert.
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In einem erfindungsgemäßen Ausführungsbeispiel ist vorgesehen, dass zwischen der Steuereinheit und der Lösereinheit eine Relaxierungseinheit geschaltet ist, mit der Datenstrukturen umwandelbar sind, die der Lösungseinheit zuführbar sind. Eine Relaxierungseinheit kann als eigenes Modul bereitgestellt werden oder innerhalb der Steuereinheit und/oder innerhalb der Lösereinheit integriert sein.
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Ferner ist in einer erfindungsgemäßen Ausführungsform vorgesehen, dass mit der Steuereinheit Berechnungszyklen zur Berechnung von Steuersignalen durchführbar sind und die Lösereinheit in jedem Berechnungszyklus der Steuereinheit ausführbar ist. Dies bedeutet, dass auf Veränderungen in dem Automatisierungsprozess kurzfristig reagiert werden kann.
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In einer weiteren erfindungsgemäßen Ausführungsform kann vorgesehen werden, dass mit der Lösereinheit das nicht konvexe Problem in ein gemischt ganzzahliges lineares Problem umwandelbar ist.
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Ferner kann mit Vorteil vorgesehen werden, dass die Umwandlung eine Online-Umwandlung ist. Dies bedeutet, dass das nicht konvexe Problem in ein gemischt ganzzahliges lineares Problem umwandelbar in Echtzeit umwandelbar ist.
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In einem weiteren Ausführungsbeispiel kann vorgesehen werden, dass die Steuereinheit eine SPS-Einheit ist, die auf einer PC basierten Plattform ausführbar ist. Eine SPS oder speicherprogrammierbare Steuerung (SPS, englisch: Programmable Logic Controller, PLC) ist ein Gerät, das zur Steuerung oder Regelung einer Maschine oder Anlage eingesetzt werden kann und auf digitaler Basis programmiert werden kann.
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In einem erfindungsgemäßen Ausführungsbeispiel kann vorgesehen werden, dass mit der Lösungseinheit eine Bestimmung von Werten auf Zellebene durchführbar ist. Die Zellebene ist eine Ebene zwischen Steuerungsebene und Leitebene in der Automatisierungspyramide und besteht aus dem Zusammenschluss einer Steuerung mit der gesteuerten Strecke.
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Ferner wird die Aufgabe der vorliegenden Erfindung mit einem Verfahren zur Erhöhung der Gesamteffektivität einer Automatisierungsanlage gelöst. Hierzu weist das Verfahren ein Bereitstellen eines nichtlinearen Modells eines Automatisierungsprozesses auf, wobei das Modell durch die Automatisierungsanlage bereitgestellt wird. Ferner weist das Verfahren ein Verwenden von Messdaten auf, die der Automatisierungsprozess bereitstellt. Auch sieht das Verfahren ein Bereitstellen eines nichtlinearen gemischt-ganzzahligen Gleichungssystems zur Beschreibung des Automatisierungsprozesses vor. Ferner sieht das Verfahren eine Umwandlung des gemischt-ganzzahligen Gleichungssystems in ein quadratisch-polynomiales Gleichungssystems und ein Steuern des Automatisierungsprozesses mit einer Steuereinheit vor, die das quadratisch-polynomiale Gleichungssystem berücksichtigt.
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In einer erfindungsgemäßen Ausführungsform des Verfahrens kann ferner eine Durchführung einer automatisierten Relaxierung vorgesehen werden, so dass aus dem nicht-konvexen polynomialen Problem ein lineares Problem entsteht. Ferner kann ein Lösen des linearen Problems mit einer Lösereinheit durchgeführt werden.
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In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform des Verfahrens kann ein Bereitstellen einer garantierten Aussage über den Zustand der Automatisierungsanlage vorgesehen werden. Unter garantierten Aussagen sind Aussagen zu verstehen, die unter den gegebenen Modellen und den berücksichtigten Unsicherheiten mathematisch bewiesen werden können.
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Die Gesamteffektivität der Automatisierungsanlage wird dadurch erhöht, dass die Verfügbarkeit der Anlage steigt, die Leistung der Anlage erhöht wird, oder die Qualität der erzeugten Produkte verbessert wird. Durch Erhöhung der Gesamteffektivität wird erreicht, dass Prozessstillstände oder ungenau eingestellte Betriebspunkte vermieden werden und so unnötige Mehrkosten im Produktionsbetrieb vermieden werden. Hierbei kann eine Fehlerdetektion, eine Fehlerlokalisierung und ein fehlertoleranter Betrieb sowie eine Zustandsschätzung für diskret-kontinuierliche Prozesse auf Zellebene mit dem vorgeschlagenen Ansatz bereitgestellt werden, der garantierte Aussagen und Unsicherheiten des Prozesses berücksichtigt.
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Hierfür wird eine Lösereinheit bzw. ein Löser oder Solver verwendet, der das gemischt ganzzahlige lineare Problem mittels einer Steuereinheit löst. Hierzu können mathematische Schätzverfahren, u.a. für biologische Prozesse, verwendet werden, die bisher in der Fertigungsautomatisierung nicht eingesetzt werden. Insgesamt wird ein mathematisches Verfahren zur Lösung von Gleichungssystemen mit einem Ablaufsystem einer Steuereinheit, beispielsweise einer SPS, zur Online-Umwandlung nicht konvexer Probleme in gemischt-ganzzahlige lineare Probleme verwendet, um technische Automatisierungsprozesse zu steuern.
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Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung können für folgende Anwendungsfälle verwendet werden:
- – für eine garantierte Schätzung nicht messbarer unsicherer Größen und Variablen Erhöhung der GAE durch Berechnung zusätzlicher Anlagenparameter.
- – für eine Fehlerdetektion und -lokalisation, z. B. Sensorausfall, GAE wird erhöht durch eine schnelle Diagnosemöglichkeit zur Fehlerbehebung.
- – für eine Fehlerverdeckung, z. B. Ersatzsignal GAE wird erhöht durch (temporäre) Aufrechterhaltung des Produktionsbetriebs trotz Fehlers.
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Insgesamt zielt die erfindungsgemäße Lösung auf eine möglichst flexible technische Realisierung für hybride Prozesse ab. Die erfindungsgemäße Lösung bezieht sich auf unsicherheits- und fehlerbehaftete Fertigungsprozesse, deren Modellierung sowohl diskrete als auch kontinuierliche Variablen erfordert und deren Berechnung auf Zellebene erfolgen muss und daher zeit- und ressourcenkritisch ist. Die betrachteten Fertigungsprozesse werden in der Folge verallgemeinernd hybride Prozesse genannt. Hybride Prozesse sind dadurch charakterisiert, dass sie sowohl diskrete als auch kontinuierliche Variablen erfordern und weder der eine noch der andere Anteil vernachlässigt werden kann. Beispiele für hybride Prozesse sind in der Papierherstellung (Pulp&Paper) oder in der Fördertechnik zu finden.
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In den vergangenen Jahren wurden methodische Grundlagen geschaffen, basierend auf Wissen zur konvexen Optimierung und Relaxierung. Ferner existieren mathematische Grundlagen und Methoden für die garantierte Fehlerdetektion, Parameter und Zustandsschätzung.
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Wird ein hybrider Prozess mathematisch modelliert, so entsteht in der Regel ein nichtlineares, gemischt-ganzzahliges Gleichungssystem. Zur Adressierung der genannten Anwendungen ist es notwendig ein Erfüllbarkeitsproblem (feasibility problem, kurz: FP) aufzustellen und alle Lösungen, d.h. die Menge aller erfüllenden Variablenbelegungen, zu bestimmen. In das Erfüllbarkeitsproblem fließen nicht nur die Modellgleichungen ein, sondern auch Messdaten, Vorwissen zu Parameterunsicherheiten, sowie Spezifikationen zum Prozessablauf wie z.B. temporale Logik. Auf Grund der nichtlinearen, gemischt-ganzzahligen Gleichungen entsteht ein nicht-konvexes FP, für welches eine Lösung nur sehr schwer direkt bestimmt werden kann. Deshalb lassen sich über das FP direkt keine garantierten Aussagen machen. Aus diesem Grund wird das nicht-konvexe Problem konvexifiziert.
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Die Konvexifizierung erfolgt in mehreren Schritten. Zuerst wird das Problem quadratisch-polynomial dargestellt. Eine quadratisch-polynomiale-Darstellung oder eine hinreichend gute Approximation in dieser Darstellungsform ist für nahezu alle Prozesse möglich. Im zweiten Schritt wird eine Relaxierung durchgeführt. Durch die Relaxierung wird aus dem nicht-konvexen polynomialen Problem ein lineares Problem das auch binäre und ganzzahlige Werte enthalten kann. Hierbei muss das lineare Problem nicht notwendigerweise konvex sein.
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Es besteht die Möglichkeit, dass das Problem, falls die diskreten Variablen auf feste Werte gesetzt werden, konvex ist. Dieses konvexifizierte Erfüllbarkeitsproblem wird im Folgenden mit der englischen Abkürzung MILP bezeichnet. MILP können effizient und numerisch stabil mit handelsüblichen Lösern bzw. Lösereinheiten (bspw. IBM ILOG CPLEX) gelöst werden. Das Verfahren zur Relaxierung und Umwandlung des FP in ein MILP ist bekannt und veröffentlicht.
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Die Relaxierung hat außerdem zur Folge, dass die Lösungsmenge, d.h. die Gesamtheit aller erfüllenden Variablenbelegungen überapproximiert wird. Dadurch ist gewährleistet, dass keine erfüllenden Variablenbelegungen ausgeschlossen werden. Deshalb erlaubt die Überapproximation auch, eine garantierte Modellinvalidierung trotz Unsicherheiten durchzuführen: falls für ein Modell mit unsicheren Parametern und für unsichere Messdaten keine erfüllende Variablenbelegung existiert, so ist das Modell invalidiert. Verallgemeinert ausgedrückt, liefert das beschriebene Verfahren im Gegensatz zur reinen Simulation garantierte Aussagen bzgl. Fehlern, Variablen und Größen unter vollständiger Berücksichtigung von Unsicherheiten.
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In einem Ausführungsbeispiel der Erfindung wird die Übertragung des beschriebenen Verfahrens auf die Zellebene und die SPS vorgeschlagen.
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Ein derartiges Vorgehen (d. h. das Modell des Fertigungsprozesses wird zeitlich parallel zum Fabrikbetrieb benutzt, um zusätzliche Informationen zu bestimmen) wird heute jedoch nicht auf Zell-, sondern wenn überhaupt auf höheren Ebenen (Leit-, MES-, ERP-Ebene) durchgeführt. Mit dem Einzug von Multicore-Technologien auf einer SPS ergeben sich Möglichkeiten, die Lösung solcher Probleme parallel zur Abarbeitung der Automatisierungslogik zu berechnen. Dies ist zwar technisch möglich, jedoch existieren bis heute keine Umsetzungen hierfür. Ein Grund hierfür sind hohe Hardwareanforderungen bzw. hohe Berechnungszeiten. Um hier entgegen zu wirken, sind neben der Relaxierung Methoden zur Reduktion der Modellkomplexität bei gleichzeitiger Wahrung einer gewünschten Berechnungsgenauigkeit Gegenstand aktueller Forschungsaktivitäten. Für kleinere Modelle können allerdings aktuelle Hardwareausstattungen von bspw. PC-basierten Steuerungen ausreichen.
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Erfindungsgemäß wird eine technische Vorrichtung und ein Verfahren zur Erhöhung der Gesamtanlageneffektivität für hybride Prozesse vorgeschlagen. Hierbei sind folgende Ausführungsformen vorgesehen.
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Es kann eine technische Vorrichtung zum Einsatz eines handelsüblichen numerischen Lösers zur Lösung gemischt-ganzzahliqer linearer Probleme auf einer SPS verwendet werden, der in jedem Berechnungszyklus der SPS ausgeführt werden kann.
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Als Ausführungsbeispiel kann eine sogenannte Soft-SPS, d.h. eine SPS, welche in einem Echtzeitkontext auf einer PC-basierten Plattform abläuft, die mindestens einen Prozessorkern erhält, und ein MILP-Löser, der auf einem oder mehreren anderen Prozessorkernen ausgeführt wird, genutzt werden. Die Kommunikation dieser Instanzen könnte vorteilhaft über Interprozesskommunikation stattfinden. Alternativ könnte der MILP-Löser auch auf einem anderen Rechner ausgeführt werden, wobei jedoch der Datenaustausch zwischen SPS und MILP-Löser zusätzlich eingerichtet werden müsste, bspw. mittels einer ereignisorientierten Kopplung.
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Ferner kann ein implementiertes und allgemeingültiges Verfahren zur automatischen Relaxierung eines nicht-konvexen Problems in ein konvexes Problem auf einer SPS bereitgestellt werden, welches in jedem Berechnungszyklus der SPS ausgeführt werden kann.
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Das Modell des hybriden Prozesses kann hierbei Gleichungen, Ungleichungen und logische Bedingungen aufweisen, die zusammen mit Messdaten, diese entsprechen Ereignissen und Werten der SPS, Parametern und Anforderungen sowie Einschränkungen an die Dynamik und die Variablen des Prozesses zur Erstellung des Erfüllbarkeitsproblems und der nachfolgenden Relaxierung genutzt werden. Der Informationsaustausch zwischen SPS und MILP-Löser wird durch das Engineering entsprechend eingerichtet.
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Ferner kann das vorgeschlagene Verfahren zur Schätzung nicht messbarer unsicherer Größen und Variablen, Fehlerdetektion und -lokalisation sowie Fehlerverdeckung im Umfeld einer SPS verwendet werden.
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Thermodynamische Prozesse in der Papierherstellung, wie Verdampfer, können durch Schätzung des Wassergehalts im Zwischenprodukt effizienter gestaltet werden. Abweichungen vom Sollverhalten können den Materialeinsatz bei Verpackungsmaschinen erhöhen, wie Folien als Verpackungsmaterial. Diese Abweichungen können mit dem beschriebenen Verfahren detektiert und lokalisiert werden und somit lange Anlagenstillstände vermieden werden. Sensorausfälle bei Transportprozessen, die zu Produktionsausfällen oder Verzögerungen im Herstellungsprozess führen, könnten verdeckt werden und somit der Herstellungsprozess aufrecht erhalten werden.
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Das erfindungsgemäße Verfahren kann beispielsweise wie folgt ausgebildet werden:
Durch Auswertung des Ergebnisses der Überapproximation können Fehler in der Automatisierungsanlage bestimmt werden, d.h. Fehlerdetektion. Unter der Voraussetzung, dass das Modell des fehlerfreien Betriebes korrekt ist, gilt folgende Aussage:
Ist für die vorliegenden Messdaten der SPS und die Werte der Parameter keine erfüllende Belegung für das MILP-Problem zu finden, so liegt garantiert ein Fehler in der Automatisierungsanlage vor. Werden zudem Fehlerfälle modelliert, so kann dadurch auch eine Fehlerisolation durchgeführt werden. Dies kann zur Generierung eines Befehls für die SPS genutzt werden, um eine Fehlerverdeckung durchzuführen und den Betrieb zumindest zeitweise aufrecht zu erhalten. Letzteres führt zu einer Erhöhung der Verfügbarkeit und somit zu einer Erhöhung der GAE. Des Weiteren ist es möglich, in einem Anlernbetrieb (teaching) der Anlage die Modellparameter des FP besser einzugrenzen (Parameterschätzung). Im produktiven Betrieb kann mit den eingegrenzten Parametern eine „Zustandsschätzung" durchgeführt werden. Wiederum kann das Ergebnis die Ausführung eines Befehls in der SPS triggern so dass das Anlagenverhalten optimiert wird (Erhöhung der GAE).
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Im Folgenden wird die Erfindung und deren Ausführungsformen anhand der Zeichnungen näher beschrieben. Hierbei zeigen
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1 eine schematische beispielhafte Ausführungsform eines Verfahrens; und
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2 ein Ausführungsbeispiel für ein Werkzeug.
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1 zeigt schematisch eine beispielhafte Ausführungsform eines Verfahrens zur Erhöhung der Gesamteffektivität einer Automatisierungsanlage. Hierbei wird eine Steuereinheit 10 verwendet, die hier ausgebildet ist als eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS). Die SPS 10 weist eine programmierbaren Logiksteuereinheit 11 (PLC = programmable logic controller) auf, die innerhalb eines ersten Prozesses 12 ein Steuerprogramm 13 (PLC Programm) ausführt. Innerhalb des Steuerprogramms 13 wird ein zweiter Prozess 14 aufgerufen, der eine Modelleinheit 15 aufweist. Der Modelleinheit 15 werden Daten zur Verfügung gestellt, so dass die Modelleinheit 15 einen ersten Schritt zu Datenhandhabung 16 ausführt. Anschließend führt die Modelleinheit 15 eine Relaxierung 17 der Daten aus, beispielsweise mit einem Relaxierungssverfahren oder einem Relaxierungsalgorithmus. Hierzu ist in der Modelleinheit 15 ein Modell 18 hinterlegt, das dem Relaxierungsverfahren 17 zur Verfügung gestellt wird. Nach dem durchgeführten Relaxierungsverfahren 17 entsteht ein relaxiertes Modell, das einem Löser 19, auch Solver genannt, zugeführt wird. Der Löser 19 ist dazu programmiert, ein gemischt ganzzahliges lineares Problem zu lösen und die daraus resultierenden Daten zu handhaben, und schließlich Ergebnisdaten 20 bereitzustellen, die in einem abschließenden Schritt zur Datenhandhabung der programmierbaren Logiksteuereinheit 11 zur Verfügung gestellt werden.
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Mit dem erfindungsgemäßen Verfahren ist es prinzipiell möglich, eine breite Klasse von hybriden Fertigungsprozessen zu modellieren, da das Verfahren allgemeingültig und somit flexibel einsetzbar ist. Nichtkonvexe, polynomial darstellbare Probleme werden in lineare konvexe Probleme überführt und ermöglichen somit eine effiziente Lösung der Probleme. Ein derartiges Vorgehen auf Zellebene oder direkt auf der SPS ist nicht bekannt.
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Ein erfindungsgemäßes Verfahren führt zur Möglichkeit, mit einem geeigneten Engineering-System domänenspezifische und vorkompilierte Bibliotheken zur Verfügung zu stellen, die nur noch gemäß ihres Einsatzzwecks verschaltet und parametriert werden müssen. Dies schafft die Möglichkeit auch hybride Prozesse für die Erhöhung der Gesamtanlageneffektivität effizient und kostengünstig zu modellieren und auf Zellebene zu lösen. Dabei können Unsicherheiten der Variablen und Parameter (die in jeder technischen Anlage vorkommen) während der Modellierung berücksichtigt werden. Trotz der beschriebenen Unsicherheiten können dabei garantierte Aussagen zu geschätzten Variablen, Größen und Fehlern gemacht werden. Ebenfalls sind mit diesem Vorgehen unterschiedliche Berechnungsmodi möglich (Fehlerdetektion/Fehlerisolation und Parameter-/Zustandsschätzung). Dabei liefert das beschriebene Verfahren im Gegensatz zur reinen Simulation garantierte Aussagen bezüglich Fehlern, Variablen und Größen unter Berücksichtigung von Unsicherheiten. Durch den Ablauf der Berechnung auf der SPS ist keine zusätzliche IT-Kopplungsinfrastruktur mit anderen Recheneinheiten notwendig. Die Verknüpfung der Prozessvariablen erfolgt nicht manuell bzw. per Programmierung, sondern wird mittels eines geeigneten grafischen Modellierungswerkzeuges erzeugt.
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2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines System oder eines Werkzeug, insbesondere eines Modellierungswerkzeuges oder eines Engineering-Werkzeugs, um die Gesamteffektivität einer Automatisierungsanlage zu erhöhen, wobei die erfindungsgemäße Vorrichtung mit einer Steuereinheit 10 und einer Lösereinheit 19 in dem Werkzeug integriert ist. Ferner ist zwischen der Steuereinheit 10 und der Lösereinheit 19 eine Relaxierungsseinheit 17 geschaltet. In Box 1 ist schematisch dargestellt, dass zunächst ein Spezialist branchenspezifische Grundelemente erstellt. Diese Grundelemente werde vorkompiliert werden und weisen beispielsweise einen Know-How-Schutz auf. In Box 2 wird ein Automatisierer bzw. eine Person tätig, die sich auf Automatisierung spezialisiert hat und die Modelle zusammenstellt. Zunächst werden optional, falls dies notwendig ist, die Grundelemente zu einem größeren Modell verschaltet, siehe Schritt 2a. Danach werden die Grundelemente parametriert, siehe Schritt 2b. Danach werden die Variablen der SPS angegeben, über die der Datenaustausch erfolgen soll, siehe Schritt 2c. Danach wird durch ein Kompilieren des erstellten Gesamtmodells eine SCL-Quelle und eine WinAC-ODK-DLL erzeugt, die auf ein Zielsystem, hier: eine PC-basierte Steuerung „WinAC RTX", geladen werden, siehe Schritt 3. Anschließend liest die WinAC-ODK-DLL die SPS-Variablen, führt eine Relaxierung des Modells durch und ruft den MILP-Löser auf, siehe Schritt 4. Ferner liefert der MILP-Löser ein Ergebnis, das von der WinAC-ODK-DLL aufbereitet wird und der SPS zurückgegeben wird, siehe Schritt 5. Die SPS kann daraufhin optimierend oder korrigierend in den Prozess eingreifen.
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Das Engineering-Werkzeug kann vorteilhaft folgendermaßen gestaltet sein:
Es können domänenspezifische Bibliotheken mit Grundelementen zur Modellierung hybrider Prozesse, bspw. Transportprozesse mit Förderbändern, Sensoren, Weichen, Vereinzlern etc., verwendet werden. Die Grundelemente können derart verschaltet werden, dass das Gesamtmodell ein in ein MILP umwandelbares Problem ergibt, welches durch eine Runtime berechnet wird.
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Bereits heute gibt es domänenspezifische Bibliotheken zur Modellierung hybrider Prozesse. Jedoch werden diese im Umfeld eines bestimmten Werkzeugs mit einem bestimmten Zweck eingesetzt – so z. B. in Technomatix PlantSimulation zur Auslegung einer Förderstrecke und Bestimmung der Takt- und Auslastungszeiten der jeweiligen Bearbeitungsstationen. Externe Tools wie Matlab/Simulink dienen beispielsweise für den Reglerentwurf. Ein Einsatz auf einer SPS zur betriebsparallelen und zyklusgenauen Bestimmung von Prozesszuständen ist hiermit aber im Allgemeinen nicht möglich oder massiven Einschränkungen unterworfen vergleiche z.B. PLCCoder von Mathworks.
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Es wird eine Möglichkeit zur Verschalung und Parametrierung der Grundelemente sowie zur Verknüpfung mit Variablen bereitgestellt, insbesondere Prozessvariablen, der SPS. Das entstehende Modell wird dabei mit einem Code-Generator derart umgeformt, dass es auf der Runtime entsprechend dem erfindungsgemäßen Verfahrens eingesetzt werden kann.
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Ferner kann eine Festlegung des Einsatzzwecks, z. B. zur Fehlerdetektion/Fehlerlokalisation und zur Parameter-Zustandsschätzung stattfinden.
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Zwischen der Fehlerdetektion/Fehlerlokalisation und der Berechnung einer Parameterschätzung/Zustandsschätzung kann mit dem Engineering-Werkzeug oder einem Engineering-System online, d.h. während des Anlagenbetriebs stoßfrei umgeschaltet werden. Die Entscheidung bezüglich des „Berechnungsmodus" kann von Berechnungszyklus zu Berechnungszyklus neu festgelegt werden.
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Die Relaxierung, Umformung in Datenstrukturen für den MILP-Löser sowie Rückführung der Berechnungsergebnisse wird mit einer oder mehreren ausführbaren Dateien durchgeführt und kann insgesamt in dem Engineering-Werkzeug implementiert sein. Ferner können vorkompilierte und branchenspezifische Grundelemente in dem Engineering-Werkzeug verwendet werden.
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Bezugszeichenliste
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- 1
- Box
- 2
- Box
- 2a
- Schritt
- 2b
- Schritt
- 2c
- Schritt
- 3
- Schritt
- 4
- Schritt
- 5
- Schritt
- 10
- speicherprogrammierbare Steuerung (SPS)
- 11
- Logiksteuereinheit (PLC)
- 12
- erster Prozess
- 13
- Steuerprogramm (PLC Programm)
- 14
- zweiter Prozess
- 15
- Modelleinheit
- 16
- Datenhandhabung
- 17
- Relaxierung
- 18
- Modell
- 19
- Löser
- 20
- Ergebnisdaten
