DE102018109252A1

DE102018109252A1 - KI-System

Info

Publication number: DE102018109252A1
Application number: DE102018109252.0A
Authority: DE
Inventors: Ralf Duckeck; Alexander Metzger
Original assignee: L Schuler GmbH
Current assignee: L Schuler GmbH
Priority date: 2018-04-18
Filing date: 2018-04-18
Publication date: 2019-10-24
Also published as: WO2019201813A1

Abstract

Die Erfindung betrifft ein KI-System (10) mit mehreren Maschinen (13). Jede Maschine (13) ist zum Bearbeiten und/oder zum Transfer eines Werkstücks (14) eingerichtet. Unter der Bearbeitung eines Werkstücks (14) wird sowohl eine spanende Bearbeitung und/oder eine nicht spanende Bearbeitung und/oder ein Umformen und/oder ein Messen und/oder ein Prüfen des Werkstücks (14) verstanden. Das KI-System (10) hat einen zentralen KI-Knoten (11) und in jeder Maschine (13) jeweils einen lokalen KI-Knoten (12). Sämtliche lokale KI-Knoten (12) sind mit dem zentralen KI-Knoten (11) kommunikationsverbunden. Die lokalen KI-Knoten (12) werden jeweils einem oder mehreren Untersystemen (21, 22, 23, 24) zugeordnet. Ein gemeinsames Untersystem (21, 22, 23, 24) bilden diejenigen lokalen KI-Knoten (12), die zu identischen oder ähnlichen Maschinen (13) gehören oder deren Maschinen (13) identische oder ähnliche Maschinenbaugruppen (19) haben. Innerhalb des KI-Systems (10) werden von jedem lokalen KI-Knoten (12) Daten an andere KI-Knoten (11, 12) übertragen. Dabei werden sich während des Betriebs dynamisch ändernde Prozessablaufdaten (P) der Maschinen (13) nur zwischen den lokalen KI-Knoten (12) eines gemeinsamen Untersystems (21, 22, 23, 24) übertragen. Dadurch werden die zu übertragenden und auszuwertenden Datenmengen innerhalb des KI-Systems (10) reduziert und innerhalb eines Untersystems (21, 22, 23, 24) wird eine Echtzeitübertragung ermöglicht.

Description

Die Erfindung betrifft ein KI-System mit mehreren über Pfade eines Netzwerks miteinander kommunikationsverbundenen KI-Knoten. Ein KI-Knoten kann beispielsweise zu einer Maschine zum Handhaben von Werkstücken gehören. „KI“ ist die Abkürzung für „Künstliche Intelligenz“. Im Zusammenhang mit dieser Anmeldung soll der Begriff „KI“ bzw. „Künstliche Intelligenz“ so verstanden werden, dass das KI-System bzw. ein KI-Knoten dazu eingerichtet ist, aus ermittelten und/oder empfangenen Daten selbstständig zu lernen und dazu insbesondere eine Struktur zum tiefen Lernen („Deep-Learning“-Struktur) aufweist, beispielsweise ein neuronales Netz.
Es wurden vielfältige Versuche unternommen, um das Verhalten und den Zustand von Maschinen vorherzusagen. Dabei ist es üblich, Sensorsignale der Maschine zu sammeln und auszuwerten. Ein solches System ist beispielsweise aus DE 44 47 288 B4 bekannt. Dort ist ein Diagnosemodul mit einem Parametermodelmodul, einem modifizierten ARTMAP-Neuronalnetzwerk, einem Fuzzy-Logic-Modul und einem Expertensystem beschrieben. Dadurch sollen die Diagnosemöglichkeiten schneller und präziser sein und die Schwächen der beinhalteten einzelnen Module durch deren Vereinigung in dem Diagnosemodul behoben werden.
Ein solches System hat jedoch den Nachteil, dass eine Vorhersage von bestimmten Zuständen der Maschine, insbesondere Ausfällen von Maschinenkomponenten oder Fehlern im Betriebsablauf, nur eingeschränkt möglich ist.
Es kann daher als Aufgabe der vorliegenden Erfindung angesehen werden, ein KI-System für einen verbesserten Betrieb der Maschine bereitzustellen.
Diese Aufgabe wird durch ein KI-System mit den Merkmalen des Patentanspruches 1 gelöst.
Das erfindungsgemäße KI-System weist mehrere Maschinen auf, die jeweils zum Bearbeiten und/oder zum Transfer eines Werkstücks eingerichtet sind. Bei den Maschinen handelt es sich insbesondere um Maschinen zum Umformen eines Werkstücks und/oder um Pressen. Bei der Maschine kann es sich beispielsweise um eine Presse zum Tiefziehen und/oder Fließpressen und/oder Abstreckgleitziehen und/oder Stanzen und/oder Schmieden und/oder Schneiden und/oder Prägen handeln. Die Maschine zum Transfer von Werkstücken kann beispielsweise eine Greifeinrichtung oder eine andere Transfereinrichtung sein, die insbesondere zum Zuführen und/oder Entnehmen eines Werkstücks zu einer Bearbeitungsmaschine oder aus einer Bearbeitungsmaschine eingerichtet ist.
Jede Maschine des KI-Systems weist einen lokalen KI-Knoten auf, wobei jeder lokale KI-Knoten eine Rechenleistung zur Steuerung und/oder Überwachung der jeweils zugeordneten Maschine bereitstellt. Das KI-System hat außerdem einen zentralen KI-Knoten, der eine zentrale Rechenleistung bereitstellt und übergeordnete Funktionen wahrnehmen kann. Der zentrale KI-Knoten ist mit sämtlichen lokalen KI-Knoten kommunikationsverbunden und im Unterschied zu den lokalen KI-Knoten nicht nur einer Maschine zugeordnet. Der zentrale KI-Knoten kann beispielsweise dazu eingerichtet sein, das Übertragungsprotokoll zwischen den KI-Knoten im KI-System zu definieren und/oder die Kommunikation im KI-System zu verwalten bzw. zu steuern.
Vorzugsweise ist jeder lokale KI-Knoten und/oder der zentrale KI-Knoten dazu eingerichtet, einen Algorithmus zum automatischen Lernen auszuführen. Insbesondere kann der betreffende KI-Knoten eine Deep-Learning-Algorithmus handeln. Vorzugsweise weist jeder lokale KI-Knoten und/oder der zentrale KI-Knoten ein neuronales Netz auf, beispielsweise ein faltendes neuronales Netzwerk (Convolutional Neural Network, CNN). Beispielsweise kann jeder lokale Knoten 12 und/oder der zentrale Knoten dazu eingerichtet sein, basierend auf Mustererkennungsalgorithmen und/oder Mustervorhersagealgorithmen selbsttätig zu lernen.
Die lokalen KI-Knoten sind zumindest teilweise kommunikationsverbunden und insbesondere ermöglicht ein Netzwerk der Kommunikation von sämtlichen lokalen KI-Knoten untereinander. Beispielsweise können sämtliche KI-Knoten des KI-Systems über ein lokales Netzwerk, ein überörtliches Netzwerk oder eine andere Kommunikationseinrichtung derart miteinander kommunikationsverbunden sein, dass die Möglichkeit gegeben ist, dass jeder KI-Knoten mit jedem beliebigem anderen KI-Knoten kommunizieren kann. Beispielsweise können sämtliche KI-Knoten über ein firmeninternes Intranet und/oder das Internet miteinander kommunikationsverbunden sein. Vorzugsweise ist der zentrale KI-Knoten entfernt von den lokalen KI-Knoten angeordnet. Die lokalen KI-Knoten können sich in räumlicher Nähe zueinander oder an entfernten geographischen Orte (beispielsweise unterschiedlichen Städten oder Ländern) befinden.
Der zentrale KI-Knoten und/oder wenigstens einer der lokalen KI-Knoten ist dazu eingerichtet, auf Basis der verfügbaren Daten der lokalen KI-Knoten wenigstens ein Untersystem zu bilden. Die verfügbaren Daten sind dabei die Daten, die der betreffende KI-Knoten von anderen KI-Knoten empfängt und gegebenenfalls die Daten, die ein lokaler KI-Knoten von der den lokalen KI-Knoten aufweisenden Maschine empfängt.
Ein Untersystem weist ausschließlich lokale KI-Knoten auf. Das Untersystem ist entweder durch die lokalen KI-Knoten gebildet, die in ähnlichen oder identischen Maschinen enthalten sind oder durch die lokalen KI-Knoten der Maschinen mit ähnlichen oder identischen Maschinenbaugruppen.
Beispielsweise kann ein Untersystem alle lokalen KI-Knoten der im KI-System vorhandenen Tiefziehpressen aufweisen. Ein Untersystem kann somit Pressen desselben Pressentyps aufweisen, also beispielsweise alle Tiefziehpressen oder alle Fließpressen oder alle Abstreckpressen oder alle Stanzpressen oder alle Schneidpressen oder alle Schmiedepressen oder alle Prägepressen. Ein Untersystem kann auch Maschinen unterschiedlichen Maschinentyps aufweisen, wobei zu einem solchen Untersystem die Maschinen gehören, die jeweils eine gleiche oder eine ähnliche Maschinenbaugruppe aufweisen. Beispielsweise können Maschinen des KI-Systems gleiche oder ähnliche Hydraulikpumpen, Antriebsmotoren, Aktuatoren, usw. aufweisen. Somit ist es auch möglich, dass ein lokaler KI-Knoten mehreren Untersystemen angehört.
Die lokalen KI-Knoten eines gemeinsamen Untersystems sind dazu eingerichtet, sich dynamisch ändernde Prozessablaufdaten der Maschinen unter Umgehung des zentralen KI-Knotens zu übermitteln, vorzugsweise in Echtzeit. Dadurch kann zwischen Maschinen bzw. lokalen KI-Knoten desselben Untersystems eine sehr schnelle Kommunikation ermöglich werden. Die Datenmengen, die innerhalb eines Untersystems übertragen werden, sind deutlich geringer als die Datenmengen des gesamten KI-Systems. Durch das Bilden von einem oder mehreren Untersystemen wird bereits am sendenden lokalen KI-Knoten eine Filterung der Daten erreicht, so dass jedem lokalen KI-Knoten nur die Daten übermittelt werden, die für ihn zum Lernen, zum Steuern der Maschine oder zum Anpassen seiner Steuerung vorteilhaft oder notwendig sind. Die künstliche Intelligenz des KI-Systems ist somit nicht ausschließlich im zentralen KI-Knoten verfügbar, sondern auch in den lokalen KI-Knoten. Dadurch kann die Kommunikation zum und vom zentralen KI-Knoten reduziert werden.
Zur Zuordnung der lokalen KI-Knoten zu einem Untersystem kann beispielsweise eine einmalige Identifizierung der den lokalen KI-Knoten aufweisenden Maschine durchgeführt und daraufhin eine Zuordnung zu einem entsprechenden Untersystem erfolgen. Beispielsweise kann der zentrale KI-Knoten die Kennzeichnung jeder neu zu dem KI-System hinzugefügten Maschine vom jeweiligen lokalen KI-Knoten empfangen und wenigstens einem relevanten Untersystem zuordnen. Diese Aufgabe kann alternativ auch dezentral von einem oder mehreren der vorhandenen lokalen KI-Knoten übernommen werden. Alternativ dazu ist es auch möglich, die Daten einer neu zum KI-System hinzugefügten Maschine auszuwerten und mit den Daten anderer lokaler KI-Knoten oder mit vorgegebenen Vergleichsdaten zu vergleichen und daraufhin eine Zuordnung zu einem oder mehreren Untersystemen durchzuführen. Die Analyse der Daten und die Zuordnung zum Untersystem kann durch den zentralen KI-Knoten und/oder einen oder mehreren der lokalen KI-Knoten erfolgen.
Es ist vorteilhaft, wenn die Maschinen dazu eingerichtet sind, einen Prozessablauf bei der Bearbeitung oder beim Transfer des Werkstücks zyklisch zu wiederholen. Ein solcher zyklischer Ablauf ist typisch für die Bearbeitung oder die Handhabung von Werkstücken in der Serienfertigung. Im Falle einer Presse besteht ein Zyklus beispielsweise darin, das Werkzeug ausgehend von einer Ausgangslage in eine Endlage zum Umformen des Werkstücks zu bewegen und anschließend wieder in die Ausgangslage zurückzubewegen. Typischerweise entsprechen die Zyklusdaten dabei der Periodendauer für einen vollständigen Hub eines Pressenstößels.
Es ist vorteilhaft, wenn jeder lokale KI-Knoten dazu eingerichtet ist, die sich dynamisch während des Betriebs verändernden Prozessablaufdaten von stationären Daten der den lokalen KI-Knoten aufweisenden Maschine zu unterscheiden. Bei den Prozessablaufdaten handelt es sich insbesondere um die Daten, die sich während eines einzigen Zyklus zeitlich verändern. Vorzugsweise handelt es sich bei allen anderen Daten um stationäre Daten.
In diesem Zusammenhang ist darauf hinzuweisen, dass die stationären Daten nicht für die gesamte Lebensdauer einer Maschine völlig konstant sind. Die stationären Daten können sich beispielsweise über einen längeren Zeitraum von mehreren Zyklen ebenfalls ändern, wie etwa die Temperatur einer Maschine oder einer Maschinenbaugruppe, die Umgebungstemperatur, usw. Im Unterschied zu den Prozessablaufdaten sind die stationären Daten somit im Hinblick auf einen einzelnen Zyklus im Wesentlichen konstant uns somit statisch oder quasistatisch. Die stationären Daten ändern sich innerhalb eines einzigen Zyklus nur innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereichs, während sich die Prozessablaufdaten innerhalb eines einzigen Zyklus über ein vorgegebenes Mindestmaß hinaus ändern.
Jeder lokale KI-Knoten kann dazu eingerichtet sein, die Daten als Prozessablaufdaten zu identifizieren, die sich während eines einzigen Zyklus um mindestens einen jeweils vorgegebenen Mindestschwellenwert zeitlich verändern und/oder das jeder lokale KI-Knoten dazu eingerichtet ist, die Daten als Prozessablaufdaten zu identifizieren, die sich in mindestens zwei aufeinanderfolgenden Zyklen gleich oder ähnlich zeitlich ändern. Diese Merkmale können sehr einfach zur Erkennung der Prozessablaufdaten und zur Unterscheidung der Prozessablaufdaten von den stationären Daten verwendet werden. Vorzugsweise sind alle Daten, die keine Prozessablaufdaten sind, stationären Daten.
Es ist bevorzugt, wenn jeder lokale KI-Knoten dazu eingerichtet ist, nur die stationären Daten an den zentralen KI-Knoten zu übermitteln. Es kann außerdem vorteilhaft sein, wenn jeder lokale KI-Knoten dazu eingerichtet ist, nur die Prozessablaufdaten der den lokalen KI-Knoten aufweisenden Maschine an den wenigstens einen anderen lokalen KI-Knoten des gemeinsamen Untersystems zu übermitteln.
Insbesondere ist jeder lokale KI-Knoten dazu eingerichtet, die Steuerung der den lokalen KI-Knoten aufweisenden Maschine basierend auf den Daten von anderen lokalen KI-Knoten desselben Untersystems automatisch anzupassen. Die lokalen KI-Knoten sind daher selbstlernend ausgestaltet. In diesem Zusammenhang ist es auch möglich, den Lernalgorithmus eines lokalen KI-Knotens an die anderen lokalen KI-Knoten desselben Untersystems zu übermitteln.
Zur Kommunikation innerhalb eines Untersystems ist es vorteilhaft, wenn jeder lokale KI-Knoten dazu eingerichtet ist, die kürzeste und/oder optimalste Übertragungsstrecke zu einem oder zu allen anderen lokalen KI-Knoten desselben Untersystems zu ermitteln. Dadurch kann eine schnellstmögliche Datenübertragung sichergestellt werden, insbesondere die Übertragung der Prozessablaufdaten in Echtzeit. Zur Übermittlung der kürzesten und/oder optimalsten Übertragungsstrecke können bekannte Algorithmen aus der Graphentheorie, wie etwa der Moore-Bellman-Ford-Algorithmus oder der Dijkstra-Algorithmus eingesetzt werden.
Die Ausgestaltung der KI-Knoten und insbesondere der lokalen KI-Knoten kann so erfolgen, wie es in der nicht vorveröffentlichten deutschen Patentanmeldung mit dem Aktenzeichen 10 2018 100 424.9 erläutert ist.
Durch die Verknüpfung einer Vielzahl von Maschinen in einem gemeinsamen KI-System steht eine sehr große Datenmenge zur Verfügung, die zum Lernen und somit für das Anpassen der Steuerung einer Maschine verwendet werden kann. Jedem lokalen KI-Knoten stehen somit nicht nur die Daten der jeweils eigenen Maschine, sondern auch die Daten von einer oder mehreren weiteren Maschinen aus demselben Untersystem zur Verfügung. Dadurch kann das selbsttätige Lernen schneller und mit einer höheren Genauigkeit durchgeführt werden. Um die dabei anfallenden Datenmengen bewältigen zu können, werden nicht sämtliche verfügbaren Daten an alle KI-Knoten des KI-Systems übermittelt, sondern es werden gezielt die Prozessablaufdaten und/oder Lernalgorithmen innerhalb eines gemeinsamen Untersystems ausgetauscht. Das Übermitteln von stationären Daten im Untersystem kann unterbleiben. Stationäre Daten können zusätzlich dem zentralen KI-Knoten übermittelt werden.
Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Nachfolgend werden bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung anhand der beigefügten Zeichnungen im Einzelnen erläutert. Es zeigen:

1 eine schematische, blockschaltbildähnliche Darstellung eines Ausführungsbeispiels eines KI-Systems mit einem zentralen KI-Knoten und mehreren lokalen KI-Knoten,
2 eine beispielhafte Darstellung zweier lokaler KI-Knoten und des zentralen KI-Knotens aus 1 und
3 und 4 jeweils ein schematisch dargestelltes Ausführungsbeispiel einer Maschine mit einem lokalen KI-Knoten.

In 1 ist schematisch ein Ausführungsbeispiel eines KI-Systems 10 veranschaulicht. Das KI-System 10 hat einen zentralen KI-Knoten 11 und mehrere lokale KI-Knoten 12. Jeder lokale KI-Knoten 12 gehört zu einer Maschine 13. Jede Maschine 13 ist bei Ausführungsbeispiel zum Bearbeiten und/oder Transfer eines Werkstücks 14 eingerichtet. Bei der Maschine 13 kann es sich beispielsweise um eine Presse zum Umformen des Werkstücks 14 handeln, wie es schematisch in 3 veranschaulicht ist. Die Maschine 13 kann zum Beispiel auch zum Transfer eines Werkstücks eingerichtet sein (4). Bei der Presse gemäß 3 kann es sich um eine Presse zum Tiefziehen und/oder Fließpressen und/oder Abstreckgleitziehen und/oder Stanzen und/oder Schmieden und/oder Schneiden und/oder Prägen handeln. Auch andere Maschinen zum Urformen oder Umformen oder Bearbeiten oder Messen oder Prüfen eines Werkstücks 14 können einen lokalen KI-Knoten 12 aufweisen und zu dem KI-System 10 gemäß 1 gehören.
Wie es schematisch in 2 dargestellt ist, weist der zentrale KI-Knoten 11 einen zentralen Speicher 15 sowie einen zentralen KI-Prozessor 16 auf. Der zentrale KI-Prozessor 16 kann durch eine Prozessoreinheit oder mehrere miteinander verbundene Prozessoreinheiten gebildet sein. Die wenigstens eine Prozessoreinheit kann eine zentrale Prozessoreinheit (CPU) oder eine Grafikprozessoreinheit (GPU) sein.
Entsprechend hierzu weist jeder lokale KI-Knoten 12 einen lokalen Speicher 17 und einen lokalen KI-Prozessor 18 auf. Der lokale KI-Prozessor 18 kann durch eine einzige Prozessoreinheit oder mehrere miteinander verknüpfte Prozessoreinheiten gebildet sein. Die wenigstens eine Prozessoreinheit kann eine zentrale Prozessoreinheit (CPU) oder eine Grafikprozessoreinheit (GPU) sein.
Der lokale KI-Knoten 12 bzw. der lokale KI-Prozessor 18 ist dazu eingerichtet, die Maschine 13, zu der er gehört, zu steuern. Insbesondere wird mittels des lokalen KI-Knotens 12 der Prozessablauf beim Bearbeiten oder Transferieren eines Werkstücks 14 gesteuert. Bei den hier beschriebenen Ausführungsbeispielen ist die Maschine 13 dazu eingerichtet, den Prozessablauf zur Bearbeitung oder zum Transfer eines Werkstücks 14 zyklisch zu wiederholen, beispielsweise im Rahmen einer Serienfertigung bestimmter Bauteile.
Jede Maschine 13 weist mehrere Maschinenkomponenten bzw. Maschinenbaugruppen 19 auf. Die Maschinenbaugruppen 19 zweier Maschinen 13 können gleich oder ähnlich sein. Beispielsweise können zwei Maschinen 13, wie etwa zwei Pressen, den gleichen Antriebsmotor, insbesondere den gleichen Pressenantrieb aufweisen. Eine Maschinenkomponente bzw. eine Maschinenbaugruppe kann auch durch eine Motor-Pumpen-Einheit, eine Hydrauliksteuereinheit, oder ähnliches gebildet sein. In 2 sind gleiche oder ähnliche Maschinenbaugruppen 19 durch dasselbe graphische Symbol schematisch veranschaulicht. Die beiden Maschinen haben beispielsweise jeweils eine durch das Rechteck mit abgerundeten Ecken symbolisierte Maschinenbaugruppe 19, während sich die anderen Maschinenbaugruppen der beiden Maschinen 13 unterscheiden.
Sämtliche KI-Knoten 11, 12 des KI-Systems 10 sind über ein Kommunikationsnetzwerk 20 miteinander kommunikationsverbunden. Daher ist es möglich, dass sämtliche KI-Knoten 11, 12 miteinander kommunizieren und Daten untereinander übertragen. Das Kommunikationsnetzwerk 20 kann beispielsweise ein lokales Firmennetzwerk bzw. Intranet und/oder ein regionales oder überregionales Netzwerk sein, wie beispielsweise das Internet. In Abwandlung dazu kann es auch ausreichend sein, dass in dem KI-System 10 nicht sämtliche lokale KI-Knoten 12 miteinander kommunizieren können, sondern beispielsweise die Kommunikation der lokalen KI-Knoten 12 auf eine Gruppe oder ein Untersystem, wie es nachfolgend noch erläutert werden wird, des KI-Systems 10 beschränkt ist.
Jeder lokale KI-Knoten 12 ist dazu eingerichtet, Daten an den zentralen KI-Knoten 11 zu übertragen und/oder Daten vom zentralen KI-Knoten 11 zu empfangen. Jeder lokale KI-Knoten 12 ist außerdem dazu eingerichtet, Daten an wenigstens einen anderen lokalen KI-Knoten 12 zu übertragen und Daten von wenigstens einem anderen lokalen KI-Knoten 12 zu empfangen.
Der zentrale KI-Knoten 11 und/oder wenigstens einer der lokalen KI-Knoten 12 ist dazu eingerichtet, auf Basis der im jeweils verfügbaren Daten von wenigstens einem lokalen KI-Knoten 12 wenigstens ein Untersystem 21, 22, 23, 24 zu bilden. Bei dem in 1 beispielhaft gezeigten KI-System 10 sind ein erstes Untersystem 21 (dargestellt in durchgezogenen Linien), ein zweites Untersystem 22 (dargestellt in gestrichelten Linien), ein drittes Untersystem 23 (dargestellt in punktierten Linien) sowie ein viertes Untersystem 24 (dargestellt in doppelt strichpunktierter Linie) gebildet. Jedes Untersystem 21-24 weist jeweils mehrere lokale KI-Knoten 12 auf. Zu einem einzigen gemeinsamen Untersystem 21-24 werden die lokalen KI-Knoten 12 zugeordnet, die entweder zu identischen oder ähnlichen Maschinen 13 gehören oder die lokalen KI-Knoten 12, deren Maschinen 13 identische oder ähnliche Maschinenbaugruppen 19 aufweisen.
Bei dem in 1 schematisch dargestellt Ausführungsbeispiel sind das erste Untersystem 21, das zweite Untersystem 22 und das dritte Untersystem 23 jeweils durch solche lokalen KI-Knoten 12 gebildet, die zu ähnlichen oder identischen Maschinen 13 gehören. Beispielsweise können die lokalen KI-Knoten 12 des ersten Untersystems 21, des zweiten Untersystems 22 und des dritten Untersystems 23 jeweils zu Pressen desselben Pressentyps gehören, beispielsweise jeweils zu Tiefziehpressen, Schmiedepressen, Stanzpressen, usw. Das vierte Untersystem 24 umfasst Maschinen 13 unterschiedlichen Typs, die nicht ähnlich oder identisch sind. Das vierte Untersystem 24 ist durch die lokalen KI-Knoten 12 der Maschinen 13 gebildet, die jeweils eine identische oder ähnliche Maschinenbaugruppe 19 aufweisen. Beispielsweise könnten die Maschinen 13 jeweils Pressen unterschiedlichen Pressentyps sein, die aber den gleichen Pressenantrieb aufweisen.
Ob zwei Maschinen 13 des KI-Systems 10 identisch oder ähnlich sind, kann beispielsweise durch eine Kennzeichnung erkannt werden, die jeder lokale KI-Knoten 12 enthält und an einen anderen lokalen KI-Knoten 12 oder vorzugsweise den zentralen KI-Knoten 11 übermittelt. Beispielsweise kann der zentrale KI-Knoten 11 anhand der Kennzeichnung die Zuordnung des lokalen KI-Knoten 12 der betreffenden Maschine 13 zu einem Untersystem 21-24 vornehmen.
Alternativ oder zusätzlich ist es auch möglich, die während des Betriebs einer Maschine 13 von Sensoren der Maschinen 13 erfassten Sensordaten über den lokalen KI-Knoten 12 im lokalen KI-Knoten 12 auszuwerten oder zu übertragen und durch einen anderen KI-Knoten 11, 12 auszuwerten, beispielsweise durch den zentralen KI-Knoten 11. Anhand eines Vergleichs der erhaltenen Sensordaten mit anderen Sensordaten oder mit Mustern oder Vorlagen im betreffenden Speicher 15, 17 kann die Zuordnung einer Maschine und mithin des lokalen KI-Knotens 12 zu einem Untersystem 21 bis 24 erfolgen. Diese Zuordnung wird immer dann durchgeführt, wenn eine neue Maschine 13 an das KI-System 10 angeschlossen wird. Üblicherweise ist es ausreichend, diese Zuordnung ein einziges Mal im Rahmen einer Initialisierung einer neuen Maschine 13 im KI-System 10 vorzunehmen.
Innerhalb des KI-Systems 10 werden nicht sämtliche von Sensoren einer Maschine 13 erfasste Daten oder von einem lokalen KI-Knoten 12 erzeugten Ansteuerdaten für die unterschiedlichen Maschinenbaugruppen 19 an alle anderen KI-Knoten 11, 12 im KI-System 10 übertragen. Dies würde die Übertragung sehr großer Datenmengen zur Folge haben. Daher wird erfindungsgemäß in den lokalen KI-Knoten 12, die die Daten innerhalb des KI-Systems 10 übermitteln bzw. senden, bereits eine Unterscheidung getroffen, um welche Art von Daten es sich handelt. Dynamische Prozessablaufdaten P werden innerhalb des jeweiligen Untersystems 21, 22, 23, 24 lediglich zu den jeweils anderen lokalen KI-Knoten 12 übertragen. Die dynamischen Prozessablaufdaten P werden von den lokalen KI-Knoten 12 nicht an den zentralen KI-Knoten 11 übermittelt. Auch zwischen den unterschiedlichen Untersystemen 21, 22, 23, 24 werden dynamische Prozessablaufdaten P nicht übermittelt.
Beispielsgemäß handelt es sich bei den dynamischen Prozessablaufdaten P um solche Daten, die sich innerhalb eines Zyklus bei der Bearbeitung, der Prüfung, dem Messen, dem Transfer, usw. des Werkstücks dynamisch verändern. Beispielsweise kann es sich bei Prozessablaufdaten einer Presse um die Position des Pressenstößels, eine aufgebrachte Presskraft, die Bewegungsgeschwindigkeit des Pressenstößels, die Position oder die Geschwindigkeit einer Schwebeplatte eines Ziehkissens, die Drehzahl oder das Drehmoment eines Antriebsmotors, usw. handeln. Die Prozessablaufdaten P beschreiben daher den sich zeitlich ändernden Zustand der Maschine 13 während eine einzigen, sich wiederholenden Zyklus.
In einer Maschine 13 werden auch stationäre Daten S erfasst und innerhalb des KI-Systems 10 übertragen. Beispielgemäß werden stationäre Daten S von jedem lokalen KI-Knoten 12 lediglich an den zentralen KI-Knoten 11 übermittelt. Eine Übertragung von stationärer Daten S zwischen lokalen KI-Knoten 12 und/oder zwischen Untersystemen 21, 22, 23, 24 erfolgt beispielsgemäß nicht. Bei den stationären Daten S handelt es sich insbesondere um alle Sensor- und/oder Steuerdaten einer Maschine 13, die nicht zu den Prozessablaufdaten P gehören. Beispielsweise können stationäre Daten S eine Adresse bzw. Kennzeichnung einer Maschine 13, ein Temperaturwert einer Umgebungstemperatur, ein vorgegebener Parameter, beispielsweise ein Grenzwert für eine maximale Presskraft oder eine maximale Stößelgeschwindigkeit, usw. sein. Die stationären Daten S sind nicht zwingend dauerhaft zeitinvariant, ändern sich jedoch innerhalb eines Zyklus nicht oder nur unterhalb eines Mindestschwellenwertes, der für die einzelnen Signale bzw. Daten jeweils vorgegeben und definiert sein kann. Im Zeitraum eines einzigen Zyklus sind die stationären Daten S sozusagen statish oder quasi statisch. Somit wird bereits in den lokalen KI-Knoten 12 eine Auswahl dahingehend getroffen, welche Daten an die anderen lokalen KI-Knoten 12 desselben Untersystems 21, 22, 23, 24 übermittelt werden und welche Daten (stationäre Daten S) an den zentralen KI-Knoten 11 übermittelt werden.
Damit kann die Kommunikation innerhalb des KI-Systems 10 und die hierfür erforderliche Bandbreite minimiert werden. Jeder KI-Knoten 12 erhält nur diejenigen Daten, die er benötigt und die für das selbstständige Lernen und Anpassen der Steuerung der jeweiligen Maschine 13 vorteilhaft oder notwendig sind.
Jeder lokale KI-Knoten 12 ist dazu eingerichtet, einen Lernalgorithmus zum automatischen Lernen auszuführen. Insbesondere weist jeder lokale KI-Knoten 12 bzw. jeder lokale KI-Prozessor 18 ein neuronales Netz 25 auf, das durch ein faltendes neuronalen Netzes (CNN) gebildet sein kann. Jeder lokale Knoten 12 bzw. lokale KI-Prozessor 18 kann dazu eingerichtet sein, einen Deep-Learning-Algorithmus auszuführen. Beispielsweise kann jeder lokale Knoten 12 bzw. lokale KI-Prozessor 18 und basierend auf Mustererkennungsalgorithmen und/oder Mustervorhersagealgorithmen selbsttätig zu lernen. Aufgrund der Daten identischer oder ähnlicher Maschinen 13 bzw. identischer oder ähnlicher Maschinenbaugruppen 19 innerhalb eines gemeinsamen Untersystems 21, 22, 23, 24, stehen jedem lokalen KI-Knoten 12 sämtliche relevanten Prozessablaufdaten P für das selbsttätige Lernen zur Verfügung. Die Lerngeschwindigkeit und die Anpassungsfähigkeit der Steuerung einer betreffenden Maschine 13 in jedem Untersystem 21, 22, 23, 24 ist daher sehr hoch. Gleichzeitig wird vermieden, dass sämtlichen KI-Knoten 11, 12 im KI-System 10 unnötige Daten übermittelt werden, die für das Lernen und Anpassen eines lokalen KI-Knotens 12 keine Bedeutung haben. Auf diese Weise ist es möglich, die Prozessablaufdaten P in einem gemeinsamen Untersystem 21, 22, 23, 24 in Echtzeit zu übermitteln. Die Arbeitsabläufe in den Maschinen 13 eines Untersystems können somit in Echtzeit und beispielsgemäß während eines Zyklus des Arbeitsablaufs angepasst werden.
In dem zentralen KI-Knoten 11 können die stationären Daten S ausgewertet werden. Dadurch lassen sich für eine Maschine 13 längerfristige Vorhersagen ermitteln, wie z.B. Wartungszeitpunkte, Instandsetzungszeitpunkte, Ausfallwahrscheinlichkeiten für eine bestimmte Maschinenbaugruppe 19, usw. Die stationären Daten S betreffen nicht den dynamischen Ablauf innerhalb eines Zyklus bei der Bearbeitung bzw. Handhabung eines Werkstücks 14, sondern betreffen Zeiträume, die beispielsweise um einige Größenordnungen größer sind als die Zykluszeitdauer. Die Zykluszeitdauer liegt typischerweise im Bereich zwischen einem Bruchteil einer Sekunde bis zu mehreren Minuten oder im Höchstfall auch wenigen Stunden, während die Zeiträume der Vorhersage und Bewertung von Wartungs- und/oder Instandsetzungsbedarf einer Maschine 13 im Regelfall im Bereich von Wochen oder Monaten oder Jahren liegt.
Das KI-System 10 kann außerdem dazu eingerichtet sein, die innerhalb des KI-Systems 10 verwendeten Übertragungsprotokolle zu synchronisieren und/oder synchron zu verändern. Beispielsweise kann die Übertragung bzw. das zu verwendende Übertragungsprotokoll innerhalb des KI-Systems 10 durch den zentrale KI-Knoten 11 vorgegeben werden. Die Optimierung des Übertragungsprotokolls, um beispielsweise Übertragungszeiten oder Bandbreiten zu minimieren, kann Bestandteil des selbsttätigen Lernens sein, so dass eine Anpassung der Übertragung während des Betriebs des KI-Systems 10 möglich ist. Insbesondere sind die Übertragungsprotokolle innerhalb eines Untersystems 21, 22, 23, 24 möglichst kurz, so dass eine schnelle Übertragung, insbesondere in Echtzeit, möglich ist.
Um innerhalb eines gemeinsamen Untersystems 21, 22, 23, 24 die kürzest mögliche und/oder optimalste Übertragungsstrecke zwischen den dazugehörigen lokalen KI-Knoten 12 zu finden, kann in jedem lokalen KI-Knoten 12 ein dazu geeigneter Algorithmus verwendet werden, beispielsweise ein Bellman-Ford-Moore-Algorithmus oder ein anderer geeigneter Algorithmus, wie sie insbesondere aus der Graphentheorie bekannt sind.
Die Erfindung betrifft ein KI-System 10 mit mehreren Maschinen 13. Jede Maschine 13 ist zum Bearbeiten und/oder zum Transfer eines Werkstücks 14 eingerichtet. Unter der Bearbeitung eines Werkstücks 14 wird sowohl eine spanende Bearbeitung und/oder eine nicht spanende Bearbeitung und/oder ein Umformen und/oder ein Messen und/oder ein Prüfen des Werkstücks 14 verstanden. Das KI-System 10 hat einen zentralen KI-Knoten 11 und in jeder Maschine 13 jeweils einen lokalen KI-Knoten 12. Sämtliche lokale KI-Knoten 12 sind mit dem zentralen KI-Knoten 11 kommunikationsverbunden. Die lokalen KI-Knoten 12 werden jeweils einem oder mehreren Untersystemen 21, 22, 23, 24 zugeordnet. Ein gemeinsames Untersystem 21, 22, 23, 24 bilden diejenigen lokalen KI-Knoten 12, die zu identischen oder ähnlichen Maschinen 13 gehören oder deren Maschinen 13 identische oder ähnliche Maschinenbaugruppen 19 haben. Innerhalb des KI-Systems 10 werden von jedem lokalen KI-Knoten 12 Daten an andere KI-Knoten 11, 12 übertragen. Dabei werden sich während des Betriebs dynamisch ändernde Prozessablaufdaten P der Maschinen 13 nur zwischen den lokalen KI-Knoten 12 eines gemeinsamen Untersystems 21, 22, 23, 24 übertragen. Dadurch werden die zu übertragenden und auszuwertenden Datenmengen innerhalb des KI-Systems 10 reduziert und innerhalb eines Untersystems 21, 22, 23, 24 wird eine Echtzeitübertragung ermöglicht.
Bezugszeichenliste

10: KI-System
11: zentraler KI-Knoten
12: lokaler KI-Knoten
13: Maschine
14: Werkstück
15: zentraler Speicher
16: zentraler KI-Prozessor
17: lokaler Speicher
18: lokaler KI-Prozessor
19: Maschinenbaugruppe
20: Kommunikationsnetzwerk
21: erstes Untersystem
22: zweites Untersystem
23: drittes Untersystem
24: viertes Untersystem
25: neuronales Netz
P: Prozessblaufdaten
S: stationäre Daten

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

DE 4447288 B4 [0002]

Claims

KI-System (10) mit mehrere Maschinen (13) zum Bearbeiten und/oder Transfer eines Werkstückes (14), die jeweils einen lokalen KI-Knoten (12) aufweisen, mit einem zentralen KI-Knoten (11), der mit allen lokalen KI-Knoten (12) der Maschinen (13) kommunikationsverbunden ist, wobei die lokalen KI-Knoten (12) zumindest teilweise untereinander kommunikationsverbunden sind, wobei der zentrale KI-Knoten (11) und/oder wenigstens einer der lokalen KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, auf Basis der verfügbaren Daten der lokalen KI-Knoten (12) wenigstens ein Untersystem (21, 22, 23, 24) zu bilden, wobei ein Untersystem (21, 22, 23, 24) entweder durch die lokalen KI-Knoten (12) von identischen oder ähnlichen Maschinen (13) gebildet wird oder durch die lokalen KI-Knoten (12) von Maschinen (13) mit identischen oder ähnlichen Maschinenbaugruppen (19) gebildet wird, wobei die lokalen KI-Knoten (12) eines gemeinsamen Untersystems (21, 22, 23, 24) dazu eingerichtet sind, sich dynamisch ändernde Prozessablaufdaten (P) der Maschinen (13) unter Umgehung des zentralen KI-Knotens (11) zu übermitteln.
KI-System nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass die Maschinen (13) dazu eingerichtet sind, einen Prozessablauf bei der Bearbeitung oder beim Transfer des Werkstücks (14) zyklisch zu wiederholen.
KI-System nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die sich dynamisch während des Betriebs verändernden Prozessablaufdaten (P) von stationären Daten (S) der den lokalen KI-Knoten (12) aufweisenden Maschine (13) zu unterscheiden.
KI-System nach Anspruch 2 und 3, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die Daten als Prozessablaufdaten (P) zu identifizieren, die sich während eines Zyklus um jeweils einen vorgegebenen Mindestschwellenwert zeitlich verändern und/oder dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die Daten als Prozessablaufdaten (P) zu identifizieren, die sich in mindestens zwei aufeinanderfolgenden Zyklen gleich oder ähnlich zeitlich ändern.
KI-System nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die Daten als stationäre Daten (S) zu identifizieren, die keine Prozessablaufdaten (P) sind.
KI-System nach einem der Ansprüche 3 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die stationären Daten (S) nur an den zentralen KI-Knoten (11) zu übermitteln.
KI-System nach einem der Ansprüche 3 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die Prozessablaufdaten (P) der den lokalen KI-Knoten (12) aufweisenden Maschine (13) nur an den wenigstens einen anderen lokalen KI-Knoten (12) des gemeinsamen Untersystems (21, 22, 23, 24) zu übermitteln.
KI-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, die Steuerung der den lokalen KI-Knoten (12) aufweisenden Maschine (13) basierend auf Daten von anderen lokalen KI-Knoten (12) desselben Untersystems (21, 22, 23, 24) automatisch anzupassen.
KI-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) und/oder der zentrale KI-Knoten (11) dazu eingerichtet ist, einen Algorithmus zum automatischen Lernen auszuführen.
KI-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) und/oder der zentrale KI-Knoten (12) ein neuronales Netz (25) aufweist.
KI-System nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass jeder lokale KI-Knoten (12) dazu eingerichtet ist, innerhalb eines Untersystems (21, 22, 23, 24) die kürzeste Übertragungsstrecke zu einem anderen lokalen KI-Knoten (12) zu ermitteln.