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Die vorliegende Erfindung betrifft ein Überwachungssystem, insbesondere zur Beurteilung einer oder mehrerer Eigenschaften eines Produkts, ein Verfahren, insbesondere zur Detektion von Fertigungsfehlern, sowie eine Verwendung eines Überwachungssystems.
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Es gibt Bauteile, welche nicht vollständig zerstörungsfrei auf ihre Funktionalität hin geprüft werden können bzw. bei welchen zerstörungsfreie Prüfmethoden nicht wirtschaftlich wären. Dies ist z. B. bei Kurbelwellen der Fall. Andere Bauteile können zwar zerstörungsfrei geprüft werden, müssen aber bestimmten Prüfzyklen oder Prüfverfahren unterzogen werden. Problematisch ist hierbei die Auswertung bzw. die Interpretation der in den Prüfzyklen gewonnenen Daten. Die Überprüfung erfolgt oft manuell und die Entscheidung, ob ein Wert als „in Ordnung“ oder „nicht in Ordnung“ erachtet wird, beruht in der Regel auf der Erfahrung des einzelnen Prüfers und nicht auf einem nachvollziehbaren Schema. Ähnliches gilt, wenn sich das Bauteil bereits in Betrieb befindet. Hier ist es bekannt, Sensoren jeglicher Art zu verwenden und die gewonnenen Daten z. B. anhand eines definierten Schemas zu bewerten, woraufhin eine Aussage über den Zustand des Bauteils getroffen werden kann. Hierbei kann aber immer nur ein Ist-Zustand abgebildet werden. Weder ist eine Voraussage über das zukünftige Bauteilverhalten möglich noch können die Ursachen möglicher Fehler erkannt oder aufgedeckt werden.
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Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Überwachungssystem, ein Verfahren, insbesondere zur Detektion von Fertigungsfehlern, sowie eine Verwendung eines Überwachungssystems anzugeben, welche die vorgenannten Nachteile beseitigen und insbesondere eine Prognose eines Bauteilverhaltens ermöglichen.
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Diese Aufgabe wird durch ein Überwachungssystem gemäß Anspruch 1, ein Verfahren gemäß Anspruch 10 sowie durch eine Verwendung gemäß Anspruch 12 gelöst. Weitere Vorteile und Merkmale ergeben sich aus den Unteransprüchen sowie der Beschreibung und den beigefügten Figuren.
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Erfindungsgemäß umfasst ein Überwachungssystem zur Beurteilung bzw. Vorhersage einer oder mehrerer Eigenschaften eines Produkts, insbesondere vor dessen Inbetriebnahme, eine Datenstruktur, welche archivierte erste und archivierte zweite Daten umfasst, wobei die archivierten ersten Daten Informationen aus einem Produktentstehungsprozess zumindest eines Produkts eines Typs umfassen, und wobei die archivierten zweiten Daten Eigenschaftsdaten des zumindest einen Produkts umfassen, und wobei das Überwachungssystem ein Rechensystem oder eine Auswerteeinheit umfasst, welche ausgelegt ist, die archivierten ersten und die archivierten zweiten Daten derart zueinander bzw. miteinander in Beziehung zu setzen, dass auf Basis von aktuellen bzw. aktuell oder gerade erfassten/gemessenen, ersten Daten eines Produkts dieses Typs eine Vorhersage, Vorausberechnung bzw. Prognose von zweiten Daten des Produkts möglich bzw. ermöglicht ist.
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Bei den Eigenschaftsdaten handelt es sich insbesondere um Qualitätsdaten und/oder um Daten aus dem Betrieb des entsprechenden Produkts. Die Eigenschaftsdaten enthalten also Informationen über Eigenschaften des entsprechenden Produkts, wobei diese Eigenschaften z. B. Informationen dahingehend umfassen, ob ein Produkt in Ordnung oder nicht in Ordnung ist, ob es einen gewissen Schadensfall gezeigt hat oder nicht, mit anderen Worten, ob es z. B. ausgefallen ist oder nicht.
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Hinsichtlich des Typs des Produkts sind vorliegend keine Grenzen gesetzt. In bevorzugten Ausführungsformen handelt es sich insbesondere um Komponenten bzw. Bauteile für den Automobilbau. Hierbei kann es sich um komplexe Produkte wie Motoren, welche eine Vielzahl von Einzelkomponenten umfassen, handeln, aber auch um einzelne Komponenten, wie beispielsweise Kurbelgehäuse, Zylinderköpfe, Kolben, Kurbelwellen, etc.
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Die Datenstruktur weist zweckmäßigerweise ein oder mehrere Speichersysteme auf, um die archivierten ersten und zweiten Daten zu speichern bzw. zu sammeln, beispielsweise in der Form von Datensätzen. Bevorzugt erfolgt die Speicherung derart, dass die korrelierenden bzw. zusammengehörenden ersten und zweiten Daten einander zuordenbar sind, wobei die hierzu benötigten Funktionalitäten über Datawarehouses und/oder Data Lakes zur Verfügung gestellt werden können. Beispielsweise ist eine Datenbank vorgesehen, um die Datenstruktur abzubilden, wobei als mögliche Datenspeicher insbesondere elektronische Speicher bevorzugt sind, welche auch das Cloud-Computing umfassen. Zweckmäßigerweise ist also sichergestellt, dass die archivierten ersten Daten und die archivierten zweiten Daten ein und desselben Produkts einander zugeordnet sind. Indem nun die Datensätze einer Vielzahl von Produkten desselben Typs zueinander bzw. miteinander in Beziehung gesetzt werden, ist es möglich, Abhängigkeiten bzw. Muster und Auffälligkeiten etc. zu erkennen. Es ist also möglich, die Informationen aus dem Produktentstehungsprozess mit den Informationen aus dem Betrieb eines Produkts bzw. mit den Eigenschaftsdaten zu vergleichen und daraus Erkenntnisse abzuleiten. Mit Vorteil wird diese Information genutzt, um auf Basis aktuell erfasster, beispielsweise gemessener erster Daten eines Produkts, während des Produktentstehungsprozesses bzw. auch am Ende des Produktentstehungsprozesses eine Prognose zu erstellen, ob ein Prozessschritt erfolgreich war bzw. wie sich das Produkt in Zukunft verhalten wird, mit anderen Worten, ob es qualitativ in Ordnung ist. Zweckmäßigerweise kann z. B. auf Basis von aktuell erfassten ersten Daten erkannt werden, dass ein Motor, beispielsweise nach 7000 Betriebsstunden, einen Schaden erleidet, beispielsweise einen Kolbenklemmer. Besonders vorteilhaft ist in diesem Zusammenhang, dass eine Vielzahl von unterschiedlichsten Informationen verwendet werden kann. Der Rückgriff auf unterschiedlichste Daten während des Produktentstehungsprozesses ermöglicht es, Abhängigkeiten aufzudecken bzw. zu erkennen, welche ansonsten nicht identifizierbar wären. So kann ein Produkt die unterschiedlichsten Prozessschritte durchlaufen, wobei ggf. jeder Prozessschritt für sich als „in Ordnung“ eingestuft wurde, die Kombination dieser an sich für gut befundenen Prozessschritte kann aber zu einem fehlerhaften Produkt führen. Die Auswertung der aktuellen ersten Daten kann kontinuierlich während des gesamten Produktentstehungsprozesses durchgeführt werden, wodurch ein schnelles Reagieren und insbesondere eine schnelle Fehlerbehebung, beispielsweise in Form einer Nachbearbeitung, ermöglicht wird. Evtl. kann die Fehlerbehebung auch darin liegen, nachgelagerte Prozessschritte anders, mit anderen Worten „angepasst“, auszuführen.
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Gemäß einer Ausführungsform umfassen die ersten Daten Produktionsdaten, wobei das Überwachungssystem ausgelegt ist, die Produktionsdaten zu erfassen und/oder zu verarbeiten. Produktionsdaten können Messwerte von Fertigungsanlagen, Montageparameter wie Verschraubungsdaten, Betriebsdaten der jeweiligen Anlage (wie Stromverbrauch) etc. sein. Hierzu ist das Überwachungssystem zweckmäßigerweise mit entsprechenden Sensoren bzw. Sensorsystemen ausgestattet bzw. weist diese auf. Gemäß einer Ausführungsform ist das Überwachungssystem auch dahingehend ausgelegt, dass es die entsprechende Sensorik und Aktuatorik, welche in den bei der Produktherstellung verwendeten Werkzeugen und Geräten ohnehin verwendet wird, mitbenutzen kann bzw. z. B. auslesen kann. Diese aktuellen ersten Daten können dann mit den archivierten ersten Daten, welche in der Datenstruktur hinterlegt sind und welche Informationen zu bereits geprüften und ausgelieferten Motoren enthalten, verglichen werden. Anhand des Vergleichs kann zweckmäßigerweise ermittelt werden, ob z. B. ein Motor fehlerhaft ist bzw. worin die Fehlerursache liegt.
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Gemäß einer Ausführungsform umfassen die ersten Daten Testdaten, insbesondere Kalttestdaten, wobei das Überwachungssystem ausgelegt ist, die Testdaten zu erfassen bzw. zu verarbeiten. Auch hier gilt, dass das Überwachungssystem zweckmäßigerweise dahingehend ausgelegt ist, auf die Sensorik bzw. Aktuatorik entsprechender Prüfstände bzw. Testläufe zuzugreifen und diese Daten zu verarbeiten. Alternativ kann das Überwachungssystem auch selbst dahingehend ausgebildet sein, dass es derartige Testdaten selbst erfassen kann bzw. weist Schnittstellen für die Ein- und Ausgabe dieser Daten auf. Alternativ oder zusätzlich ist es auch möglich, mehrere erste Daten bzw. Datensätze miteinander zu kombinieren, beispielsweise mehrere Testdatensätze bzw. auch unterschiedliche Datensätze wie Testdatensätze und Produktionsdaten, wie etwaige Verschraubungsdaten, etc.
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Gemäß einer Ausführungsform umfassen die Testdaten z. B. Daten aus Endfunktionstests wie z. B., im Falle eines Verbrennungsmotors, aus einem Heißtest oder Kalttest, insbesondere also beispielsweise Kalttestdaten. Der Kalttest ist ein Testverfahren im Montageprozess eines Verbrennungsmotors, bei dem geprüft wird, ob die vorangegangenen Montageschritte korrekt ausgeführt wurden. Der Motor wird dabei passiv durch einen Elektromotor angetrieben und nicht aus eigener Kraft. Zweckmäßigerweise werden hierbei Körperschalldaten erfasst und aufgezeichnet. Die Charakteristika von Körperschalldaten und Kalttestdaten etc. erzeugen Datenprofile zu speziellen Motorentypen und Fehlerursachen. Die Analyse der Testdaten und deren Charakterisierung kann anhand verschiedener Verfahren erfolgen. Körperschallsignale können beispielsweise mithilfe einer Fourier-Transformation in bestimmte Ordnungsspektren aufgegliedert werden. Dadurch lassen sich einzelne Sensordaten in verschiedene Muster einordnen. Außerdem kann eine drehzahlabhängige Analyse der Daten erfolgen, mit deren Hilfe Auffälligkeiten auf einem bestimmten Kurbelwellenwinkel abgebildet werden können. Sowohl die Rohdaten als auch die Transformationen davon können für die Analyse verwendet werden.
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Von Vorteil ist insbesondere die zerstörungsfreie und schnelle Prüfmöglichkeit von Bauteilen. Zweckmäßigerweise kann das Überwachungssystem z. B. dazu eingesetzt werden, einen etwaigen Schleifbrand zu erkennen. Der Schleifbrand ist eine thermisch bedingte Schädigung von geschliffenen Werkstückrandzonen und kann entstehen, wenn beim Schleifen gehärteter Oberflächen eine zu große Wärmeentwicklung auftritt. Dabei entstehen Anlasszonen, Neuhärtezonen bis hin zu Rissen, mit veränderter Härte und reduzierter Druckspannung oder sogar Zugspannung. Über Ätzverfahren lässt sich der Schleifbrand auch zerstörungsfrei erkennen, die bekannten Verfahren sind aber relativ zeitaufwendig. Mit Vorteil können daher mit dem Überwachungssystem aktuell während des Schleifens erfasste erste Daten, beispielsweise in Form von Körperschalldaten, dazu genutzt werden, Eigenschaftsdaten eines Produkts, beispielsweise einer Nockenwellen oder Kurbelwelle, vorauszuberechnen. Hinterlegte Modelle, welche auf archivierten ersten und zweiten Daten basieren, dienen dabei als Grundlage um vorhersagen zu können, ob bei der Nockenwelle oder der Kurbelwelle z. B. Schleifbrand vorliegt.
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Gemäß einer Ausführungsform umfassen die ersten Daten auch Nacharbeitsdaten, Prüfstandsdaten, Messwerte von Fertigungsanlagen, Montageparameter wie Verschraubungsdaten, Betriebsdaten der jeweiligen Anlage (wie Stromverbrauch) etc.
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Zweckmäßigerweise ist das Rechensystem ausgelegt, eine Mustererkennung durchzuführen. Die Produktionsdaten wie auch die Testdaten, beispielsweise die Kalttestdaten, der archivierten ersten Daten, wie auch die zweiten Daten, werden z. B. einer (mathematischen) Mustererkennung unterzogen. Eine Mustererkennung ist dahingehend zu verstehen, dass in einer Menge von Daten Regelmäßigkeiten, Wiederholungen, Ähnlichkeiten oder Gesetzmäßigkeiten erkannt werden. Zweckmäßigerweise können die gesammelten archivierten ersten Daten und/oder die zweiten Daten also vor diesem Hintergrund analysiert werden und das dabei gewonnene Wissen bzw. die dabei gewonnen Erkenntnisse können zur Interpretation der aktuell erfassten ersten Daten herangezogen werden. Damit kann vorausberechnet oder prognostiziert oder vorhergesagt werden, ob das in Rede stehende Produkt im Betrieb bzw. im Feld einmal ausfallen wird, wobei hierfür auf Informationen aus dem Produktentstehungsprozess, also vor der eigentlichen Inbetriebnahme des Produkts, zurückgegriffen wird. Mit großem Vorteil ist also eine Prognose des zukünftigen Produktverhaltens bzw. der zukünftigen Bauteileigenschaften möglich. In der Informatik sind derzeit unterschiedliche Ansätze zur Mustererkennung bekannt, welche sich in syntaktische, statistische oder strukturelle einteilen lassen. Zweckmäßigerweise ist das Überwachungssystem ausgelegt, eine oder mehrere derartige Ansätze bereitzustellen.
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Alternativ können die archivierten ersten und zweiten Daten auch z. B. von Hand ausgewertet und z. B. statistisch erfasst werden. Möglich ist es beispielsweise, Entscheidungsbäume zu erstellen, um die archivierten ersten und zweiten Daten miteinander in Beziehung zu setzen bzw. Muster zu erkennen und Erkenntnisse abzuleiten. Diese Erkenntnisse können in (mathematische) Modelle umformuliert werden, welche eine Vorausberechnung von zweiten Daten ermöglicht.
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Gemäß einer Ausführungsform ist das Rechensystem ausgelegt, eine Modellbeziehung zwischen den archivierten ersten und/oder den archivierten zweiten Daten zu erstellen, wobei die Modellbeziehung ausgelegt ist, die aktuellen ersten Daten bzw. zumindest Teile davon als Eingangsgrößen zu verarbeiten. Zweckmäßigerweise werden also die archivierten ersten und/oder zweiten Daten dahingehend verwendet, ein, beispielweise mathematisches, Modell aufzubauen, welches die aktuell erfassten ersten Daten als Eingangsgrößen verarbeitet und zukünftige zweite Daten dieses Produkts auf Basis der aktuell erfassten ersten Daten simuliert/vorausberechnet. Die archivierten ersten und zweiten Daten werden also dazu verwendet, ein mathematisches Modell zu trainieren bzw. anzupassen. Hierbei können klassische Polynommodelle bzw. neuronale Netze etc. Anwendung finden, wobei der Modelltyp nicht auf die vorgenannten zwei Beispiele beschränkt ist.
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Da die Modelle unter anderem auf archivierten Daten basieren, wachsen Sie immer weiter und werden automatisch optimiert. Zweckmäßigerweise findet das „in Beziehung Setzen“ der Daten auch fehlerbezogen statt. Wenn z. B. genügend Daten für einen speziellen Fehlertyp vorhanden sind bzw. die charakteristischen Daten (charakteristischer Satz von ersten Daten) für diesen Fehlertyp erkannt wurden, kann auf dieser Basis ein geeignetes Modell erstellt und dazu genutzt werden, um beispielsweise Fahrzeuge zu identifizieren, die den Fehler im Betrieb zwar noch nicht aufweisen, diesen aber unter Umständen bald haben werden. Diese Fahrzeuge können dann z. B. zurückgerufen werden oder es wird, ggf. im Rahmen des nächsten Werkstattbesuchs, eine Rückrufaktion durchgeführt.
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Gemäß einer Ausführungsform ist das Rechensystem auch ausgelegt, die aktuellen ersten Daten untereinander bzw. mit den archivierten ersten Daten zu vergleichen. Beispielsweise gibt es einen archivierten ersten Datensatz, der zu einem Produkt „gehört“, das im Feld/Betrieb nicht ausgefallen ist. Dieser Datensatz kann als Referenzdatensatz herangezogen werden, mit dem die aktuell erfassten ersten Daten verglichen werden, wobei bevorzugt Grenzwerte festgelegt werden, anhand derer erkannt werden kann, ob das Produkt fehlerfrei sein wird. Hierzu können beispielsweise auch Informationen aus der Mustererkennung verwendet werden.
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Zweckmäßigerweise ist das Rechensystem auch dahingehend ausgelegt, dass es einen charakteristischen Satz von ersten Daten und/oder auch zweiten Daten identifizieren kann, wobei auch hierfür beispielsweise die vorgenannte Mustererkennung zum Einsatz kommt. Insofern ist es nicht nötig, sämtliche Informationen aus dem Produktentstehungsprozess oder auch aus dem Betrieb zu berücksichtigen, sondern einen charakteristischen Datensatz zu erstellen, welcher für eine ausreichend zuverlässige Beurteilung des zukünftigen Bauteilverhaltens ausreicht.
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Falls es bereits bestehende Prüfungen im Produktionsprozess bzw. in den verwendeten Fertigungsverfahren gibt, werden z. B. hierbei gesammelte Daten ebenfalls in charakteristische Muster eingeteilt und für die Bauteilzustandsbestimmung bzw. die Vorausberechnung der zweiten Daten verwendet. Hierbei werden zweckmäßigerweise sowohl Muster betrachtet, die sich aus einzelnen ersten Daten wie Prozessparametern und z. B. zweiten Daten ergeben, als auch Daten, welche eine charakteristische Kombination mehrerer ersten Daten wie Prozessparameter bzw. zweiter Daten aufweisen.
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Gemäß einer Ausführungsform sind die ersten und die zweiten Daten zeit- und/oder prozess-getriggert aufgezeichnet. Dies bedeutet, dass die aufgezeichneten Daten exakt einem bestimmten Fertigungsprozess bzw. einem bestimmten Prüfstandsversuch zuordenbar sind. Damit ist es möglich, beispielsweise bestimmte Produktionsdaten oder auch Testdaten, eindeutig mit beispielsweise einem bestimmten Motorverhalten in Verbindung zu bringen bzw. umgekehrt. Produktionsprozesse können dadurch punktgenau verbessert oder riskante Produktionsabschnitte erkannt werden. Außerdem können durch die umfassende Datenermittlung und die gezielte Mustererkennung/- charakterisierung bei diesen Daten die Prüfungen reduziert werden bzw. auf effiziente Prüfinhalte beschränkt werden. Hierbei ist besonders von Vorteil, dass charakteristische Datensätze ermittelt werden können. Zweckmäßigerweise können auf diese Weise auch ungünstige Bauteilpaarungen erkannt werden, beispielsweise wenn zwei Bauteile aus dem Toleranz-Grenzbereich verbaut werden und es dadurch unter Umständen zu Fehlern kommt.
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Gemäß einer Ausführungsform umfasst das Produkt zumindest ein Bauteil bzw. eine Vielzahl von Bauteilen, wobei die ersten und zweiten Daten bauteil-getriggert aufgezeichnet sind. Dies bedeutet, dass die Daten bzw. die Datensätze, seien es erste oder zweiten Daten, exakt den jeweiligen Bauteilen zugeordnet werden können. Die archivierten ersten und zweiten Daten sind also konkret auf bestimmte Bauteileigenschaften referenzierbar. Bei entsprechenden Auffälligkeiten von Bauteilen bzw. Produkten im Feld können so die entsprechenden Prozessparameter und Produktionsdaten gezielt auf Muster überprüft werden, welche beispielsweise bei fehlerhaften Bauteilen oder bestimmten Fehlertypen immer wieder vorkommen. Diese Muster können dann wieder eine Entscheidungsgrundlage für aktuell gefertigte Bauteile bilden.
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Zweckmäßigerweise lässt sich dadurch erreichen, dass anhand der während der Fertigung gesammelten Informationen eine Bauteilprüfung durchgeführt wird. Mit Vorteil können dadurch zusätzliche Prüfverfahren entfallen. Insbesondere kann die vorgenannte Überprüfung zerstörungsfrei erfolgen und es kann auf weitere zwischengeschaltete Prüfzyklen verzichtet werden.
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Die Erfindung richtet sich auch auf ein Verfahren, insbesondere zur Detektion von Fertigungsfehlern, umfassend die Schritte:
- - Bereitstellen von archivierten zweiten Daten, wobei die zweiten Daten Eigenschaftsdaten zumindest eines Produkts eines Typs umfassen;
- - Bereitstellen von archivierten ersten Daten, wobei die ersten Daten Informationen aus dem Produktentstehungsprozess des zumindest einen Produkts umfassen;
- - Erkennen bzw. Analysieren von Abhängigkeiten und Beziehungen zwischen den archivierten ersten und zweiten Daten;
- - Erfassen von aktuellen ersten Daten während eines Produktentstehungsprozesses eines Produkts des Typs und Vorausberechnung von zweiten Daten auf Basis der aktuellen ersten Daten und den Abhängigkeiten und Beziehungen bzw. unter Berücksichtigung der Abhängigkeiten und/oder Beziehungen.
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Es gelten für das Verfahren die im Zusammenhang mit dem Überwachungssystem erwähnten Vorteile und Merkmale analog sowie entsprechend bzw. umgekehrt.
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Zweckmäßigerweise umfasst das Verfahren weiter den Schritt:
- - wobei nach Inbetriebnahme des Produktes aktuelle zweite Daten als Eingangsgrößen für die Prognose mitverwendet werden.
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Zweckmäßigerweise läuft das Überwachungssystem also auch während des Betriebs bzw. (Weiter-)Verwendung des Produkts weiter. Die hinterlegten Muster, Modelle, Vergleichsmethoden etc. werden also weiter angepasst bzw. „lernen“ weiter. Im Rahmen eines Werkstattbesuchs ist es dann beispielsweise möglich, das Überwachungssystem auszulesen und eine Prognose über das zukünftige Produkt bzw. Bauteilverhalten anzustellen. Zweckmäßigerweise ist es z. B. möglich, zu erkennen, dass ein bestimmtes Bauteil bald ausfallen wird, obwohl der aktuelle Fehlerspeicher, beispielsweise des Motors, gar keinen Fehler zeigt.
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Zweckmäßigerweise werden die vorausberechneten zweiten Daten auch in der Datenstruktur gespeichert und abgelegt, wodurch z. B. dokumentiert ist, dass ein Bauteil mit dem Label „in Ordnung“ das Werk verlassen hat.
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An dieser Stelle sei erwähnt, dass die archivierten zweiten Daten beispielsweise im Rahmen verschiedener Werkstattbesuche aus den Steuergeräten der Fahrzeuge ausgelesen werden können. Alternativ bzw. zusätzlich stammen die archivierten zweiten Daten auch aus Kundenbefragungen, Werkstattbefragungen etc. Um den vorgenannten Vergleich, beispielsweise im Rahmen eines Werkstattbesuchs, durchzuführen, kann es z. B. vorgesehen sein, die archivierten ersten Daten sowie die aktuell erfassten ersten Daten des entsprechenden bzw. jeweiligen Produkts in einem entsprechenden Speichermedium des Fahrzeugs abzulegen, sodass die Bordelektronik auf diese Informationen zugreifen kann, um die Funktionalität des Überwachungssystems bereitzustellen.
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Die Erfindung bezieht sich auch auf die Verwendung eines erfindungsgemäßen Überwachungssystems zur Detektion von Fehlern, insbesondere von Fertigungsfehlern, bei Bauteilen bzw. Produkten. Bevorzugt ist die Verwendung des Überwachungssystems insbesondere in einem Steuergerät eines Kraftfahrzeugs.
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Sämtliche der vorgenannten Merkmale und Vorteile, betreffend das Überwachungssystem und das Verfahren, gelten analog und entsprechend für die Verwendung bzw. umgekehrt und untereinander.
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Weitere Vorteile und Merkmale ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungsformen des Überwachungssystems bzw. des Verfahrens oder der Verwendung mit Bezug auf die beigefügten Figuren. Unterschiedliche Merkmale können dabei im Rahmen der Erfindung miteinander kombiniert werden.
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Es zeigen:
- 1: ein Schema eines Überwachungssystems;
- 2: ein weiteres Schema eines Überwachungssystems bzw. des entsprechenden Verfahrens zur Verdeutlichung von dessen Arbeitsweise.
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1 zeigt ein Überwachungssystem, umfassend eine Datenstruktur 10, welche archivierte erste Daten bzw. Datensätze 11 und archivierte zweite Daten bzw. Datensätze 12 eines Produkts eines bestimmten Typs aufweist. Die archivierten zweiten Daten 12 stammen beispielsweise aus Kundenbefragungen, Werkstattbefragungen, ausgelesenen Steuergeräten, Daten aus Versuchsfahrzeugen etc. Die ersten Daten 11 umfassen Informationen aus dem Produktentstehungsprozess, wie beispielsweise Testdaten, Prüfstandsdaten, Messwerten von Fertigungsanlagen etc. Das Überwachungssystem umfasst weiter ein Rechensystem 14. Das Rechensystem 14 erfasst aktuelle erste Daten 21, welche im Rahmen eines aktuellen Herstellungs- bzw. Produktionsprozesses eines Produkts dieses Typs aufgezeichnet wurden oder werden. Das Rechensystem 14 ist ausgelegt, die aktuell erfassten ersten Daten 21 sowie die gesammelten bzw. archivierten ersten Daten 11 und die gesammelten bzw. archivierten zweiten Daten 12 miteinander zu verrechnen, in Beziehung zu setzen, zu korrelieren, modellmäßig abzubilden etc. Damit ist es möglich, vorausberechnete zweite Daten 22 zu erstellen, welche ihrerseits in der Datenstruktur 10 abgelegt werden können. Mit anderen Worten ist also eine Prognose über das zukünftige Bauteilverhalten möglich bzw. es ist eine Detektion von Fertigungsfehlern möglich, welche erlaubt, insbesondere zerstörungsfrei, zu prüfen, ob ein Bauteil bzw. Produkt in Ordnung ist oder nicht. Basis sind dabei die aktuell erfassten ersten Daten 21 bzw. Teile davon. Die aktuell erfassten ersten Daten 21 werden ihrerseits in der Datenstruktur abgelegt und damit zu archivierten zweiten Daten 11.
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2 zeigt im Wesentlichen das aus 1 bekannte Überwachungssystem. Mit dem Bezugszeichen Z ist eine Art Zeitleiste bzw. ein Zeitstrahl dargestellt. Das Bezugszeichen Z‘ stellt beispielsweise den Zeitpunkt einer Inbetriebnahme eines Produkts, beispielsweise eines Fahrzeugs, umfassend einen Verbrennungsmotor und/oder einen Elektromotor, dar. Aktuell erfasste erste Daten 21 werden analysiert und mit gesammelten/archivierten ersten und zweiten Daten 11 und 12 einer Datenstruktur 10 von einem Rechensystem 14 miteinander in Beziehung gesetzt. Hieraus werden vorausberechnete zweite Daten 22 erstellt. Diese können nun Aufschluss darüber geben, ob das Produkt, beispielsweise der Motor, in Ordnung ist oder nicht bzw. insbesondere ob er ausfallen wird oder nicht. Die ersten Daten 21 kommen sozusagen auf einen virtuellen Prüfstand, welcher in der 2 mit dem Bezugszeichen 50 skizziert ist. Sind die vorausberechneten zweiten Daten 22 in Ordnung, kann eine Freigabe 52 erteilt werden. Sind die vorausberechneten zweiten Daten 22 nicht in Ordnung, wird eine Problembehandlung 51 durchgeführt. Das entsprechende Produkt oder Bauteil wird dann beispielsweise einer Nacharbeit unterzogen. Der virtuelle Prüfstand 50 ermöglicht dabei nicht nur eine Überprüfung des gerade vorliegenden Bauteilzustands, beispielsweise „in Ordnung“ oder „nicht in Ordnung“ sondern auch eine Voraussage bzw. eine Möglichkeit der Vorhersage, dass der Motor auch nach 10000 Stunden noch „in Ordnung“ ist. Mit dem Bezugszeichen Z“ ist ein Zeitpunkt eines Werkstattbesuchs skizziert. Hierbei werden aktuelle zweite Daten 23 ausgelesen und vom Überwachungssystem, welches beispielsweise im Steuergerät des entsprechenden Fahrzeugs abgebildet ist, verarbeitet. Obwohl beispielsweise der Fehlerspeicher bzw. die im Fahrzeug vorhandenen Fehlerspeicher auf keinerlei Fehler hinweisen, ist es damit möglich, vorauszuberechnen bzw. vorherzusagen, ob das Fahrzeug z. B. bald ausfallen würde, ob beispielweise ein Kolbenklemmer zu erwarten ist, etc.
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Nach alledem können in idealer Weise Daten der im Betrieb/Feld auffälligen Produkte verwendet werden. Es können Analysen von Fehlerursachen durchgeführt werden, welche zu Zeit- und Kostenersparnissen führen. Dadurch ist es möglich, beispielsweise das entsprechende Produkt, wie den Motor, in die entsprechende Reparatur zu schicken. Prüfungsschritte in den Fertigungsverfahren sowie Gewährleistungskosten können reduziert werden. Imageschäden werden vermieden. Automatisch können Produktionsprozesse verbessert werden. Ermöglicht wird weiter eine zerstörungsfreie und insbesondere sehr schnelle Prüfung von Bauteilen. Damit ist es vor allem auch möglich, eine Hundertprozent-Prüfung durchzuführen und nicht nur eine stichprobenartige Prüfung. Es können bisher benötigte Prüfverfahren ggf. eingeschränkt werden und es können kritische Fertigungsschritte identifiziert werden. Der große Vorteil bei dem Überwachungssystem, dem Verfahren bzw. der Verwendung des Überwachungssystems besteht insbesondere auch darin, dass das System hinzulernt und nicht statisch ist.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Datenstruktur
- 11
- archivierte erste Daten/Datensätze
- 12
- archivierte zweite Daten/Datenätze
- 14
- Rechensystem
- 21
- aktuelle erste Daten
- 22
- vorausberechnete zweite Daten
- 23
- aktuelle zweite Daten
- 50
- virtueller Prüfstand
- 51
- Problembehandlung
- 52
- Freigabe
- Z
- Zeitstrahl
- Z‘
- Zeitpunkt, Inbetriebnahme
- Z“
- Zeitpunkt, im Betrieb, (Werkstattbesuch)
