DE102019121281A1

DE102019121281A1 - Datenerfassungssystem, System und Verfahren für Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen

Info

Publication number: DE102019121281A1
Application number: DE102019121281.2A
Authority: DE
Inventors: Alexander Chaloupka; Marco Zier; Bernd Bohanka; Elena Moukhina; Thilo Hilpert; Simon Popp
Original assignee: Netzsch Geraetebau GmbH
Current assignee: Netzsch Process Intelligence De GmbH
Priority date: 2019-08-07
Filing date: 2019-08-07
Publication date: 2021-02-11
Also published as: EP3786731A1; US20210041857A1; CN112351057A; US11493907B2; JP6878655B2; JP2021026758A

Abstract

Ein Datenerfassungssystem (10) insbesondere für dielektrische Analysemessungen enthält eine Sensorschnittstelle (4), die konfiguriert ist, sich mit einem oder mehreren Sensoren (22a; 22b) zu verbinden, die sich in einer aktiven Bearbeitungszone (23) einer industriellen Herstellungsmaschine (20) befinden, einen Modulprozessor (1), der mit der Sensorschnittstelle (4) gekoppelt und konfiguriert ist, Messwerte von einem oder mehreren Sensoren (22a; 22b) zu empfangen, die mit der Sensorschnittstelle (4) gekoppelt sind, eine Cloudschnittstelle (3), die mit dem Modulprozessor (1) gekoppelt ist, und eine Maschinenschnittstelle (5), die mit dem Modulprozessor (1) gekoppelt ist. Die Messwerte geben physische Eigenschaften von Werkstücken an, die in der aktiven Bearbeitungszone (23) einer industriellen Herstellungsmaschine (20) verarbeitet werden. Die Cloudschnittstelle (3) ist konfiguriert, sich mit cloudbasierten Ressourcen (40) zu verbinden, und die Maschinenschnittstelle (5) ist konfiguriert, sich mit einem Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20) zu verbinden. Der Modulprozessor (1) ist konfiguriert zum Übertragen der empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren dielektrischen Sensoren (22a; 22b) an cloudbasierte Ressourcen (40) über die Cloudschnittstelle (3) und zum Senden von Herstellungssteuersignalen an den Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20) über die Maschinenschnittstelle (5), wobei die Herstellungssteuersignale auf Parametern basieren, die von cloudbasierten Ressourcen (40) über die Cloudschnittstelle (3) empfangen wurden.

Description

GEBIET DER ERFINDUNG
Diese Erfindung bezieht sich auf ein Datenerfassungssystem, insbesondere für dielektrische Analyse- (DEA) Messungen, sowie Systeme und Verfahren für Echtzeit-Inline-Überwachung industrieller Herstellungsprozesse.
Wenn sie auch auf alle Arten industrieller Herstellungssysteme anwendbar sind, werden diese Erfindung und die entsprechenden zugrundeliegenden Aufgaben ausführlicher in Verbindung mit Harztransferformprozessen von Hightech-Verbundbauteilen erklärt.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Industrielle Herstellung von Verbundbauteilen verlässt sich auf der wiederholbaren Steuerung des Härtungsverhaltens von Duroplasten, da die Eigenschaften des Endprodukts stark von den Bedingungen des Härtungsprozesses abhängen. Daher ist es wünschenswert, in der Lage zu sein, alle solchen Prozesse in Echtzeit und vor Ort genau zu überwachen.
Unter den möglichen Messverfahren befinden sich dielektrische Analyse (DEA), dynamische mechanische Analyse, thermomechanische Analyse, thermogravimetrische Analyse und differenziale thermale Analyse. DEA und die anderen Messverfahren erlauben Einblicke in die Härtungsmuster von Verbundmaterialien, Klebstoffen, Beschichtungen oder duroplastischen Harzsystemen. Durch Einsatz von einem oder mehr der möglichen Messverfahren können mehrere physische Eigenschaften, wie etwa der dielektrische Verlustfaktor, die Ionenleitfähigkeit, viskoelastische Eigenschaften, dynamische Koeffizienten, Glasübergangstemperaturen, Kristallisierungstemperaturen, Sublimierungstemperaturen oder Ionenviskosität mittels Messung der Dipolpolarisierungs- und Ionenmigrationsmuster bestimmt werden.
KURZDARSTELLUNG DER ERFINDUNG
Wenigstens einige dieser Ziele werden durch den Inhalt der jeweiligen unabhängigen Ansprüche erreicht. Vorteilhafte Ausführungsformen werden in den Unteransprüchen beschrieben, die mit den unabhängigen Ansprüchen zusammenhängen.
Nach einem ersten Aspekt der Erfindung umfasst ein Datenerfassungssystem, insbesondere für dielektrische Analyse- (DEA) Messungen, eine Sensorschnittstelle, die konfiguriert ist, sich mit einem oder mehr Sensoren zu verbinden, die sich in einer aktiven Bearbeitungszone einer industriellen Herstellungsmaschine befinden, einem Modulprozessor, der mit der Sensorschnittstelle gekoppelt und konfiguriert ist, Messwerte von einem oder mehr Sensoren zu empfangen, die mit der Sensorschnittstelle gekoppelt sind, eine Cloudschnittstelle, die mit dem Modulprozessor gekoppelt ist, und eine Maschinenschnittstelle, die mit dem Modulprozessor gekoppelt ist. Die Messwerte geben physische Eigenschaften von Werkstücken an, die in der aktiven Bearbeitungszone einer industriellen Herstellungsmaschine verarbeitet werden. Die Cloudschnittstelle ist konfiguriert, sich mit cloudbasierten Ressourcen zu verbinden, und die Maschinenschnittstelle ist konfiguriert, sich mit einem Controller der industriellen Herstellungsmaschine zu verbinden. Der Modulprozessor ist zum Übertragen der empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren an cloudbasierte Ressourcen über die Cloudschnittstelle und zum Senden von Herstellungssteuersignalen an den Controller der industriellen Herstellungsmaschine über die Maschinenschnittstelle konfiguriert, wobei die Herstellungssteuersignale auf Parametern basieren, die von cloudbasierten Ressourcen über die Cloudschnittstelle empfangen wurden.
Nach einem zweiten Aspekt der Erfindung umfasst ein System für Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen eine industrielle Herstellungsmaschine, die eine oder mehr aktive Bearbeitungszonen und einen Controller, einen oder mehr Sensoren, die sich in einer oder mehr der aktiven Bearbeitungszonen einer industriellen Herstellungsmaschine befinden, und mindestens ein Datenerfassungssystem nach dem ersten Aspekt der Erfindung aufweist. Der Controller ist mit der Maschinenschnittstelle des Datenerfassungssystems verbunden und der eine oder die mehreren Sensoren sind mit der Sensorschnittstelle des Datenerfassungssystems verbunden. Der Controller der industriellen Herstellungsmaschine ist konfiguriert, den Betrieb der industriellen Herstellungsmaschine basierend auf Herstellungssteuersignalen zu steuern, die von dem Datenerfassungssystem empfangen wurden.
Nach einem dritten Aspekt der Erfindung umfasst ein Verfahren für Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen das Platzieren von einem oder mehreren Sensoren in einer oder mehreren aktive Bearbeitungszonen einer industriellen Herstellungsmaschine, das Senden von Messwerten von dem einem oder den mehreren Sensoren an ein Datenerfassungssystem, wobei die Messwerte physische Eigenschaften von Werkstücken anzeigen, die in der aktiven Bearbeitungszonen einer industriellen Herstellungsmaschine bearbeitet werden, das Senden der empfangenen Messwerte durch das Datenerfassungsmodul von dem einen oder den mehreren Sensoren an cloudbasierte Ressourcen über eine Cloudschnittstelle des Datenerfassungssystems, das Empfangen von Parametern von cloudbasierten Ressourcen über die Cloudschnittstelle am Datenerfassungssystem, und das Senden von Herstellungssteuersignalen an einen Controller der industriellen Herstellungsmaschine, wobei die Herstellungssteuersignale auf den Parametern basieren, die von cloudbasierten Ressourcen empfangen wurden.
Bei den Modulen, Systemen und Verfahren der Erfindung ist es vorteilhaft möglich, Verbundteile bezüglich Herstellungskosten, Bauteilqualität und Materialverhalten in der Produktion zu charakterisieren. Einen besseren Einblick in diese Parameter zu haben, erlaubt das optimieren der Härtungszykluszeiten zum Anpassen der Prozessvariationen von Batch zu Batch und zum genauen Wiederholen bestimmter Prozessumgebungen. Da die strukturelle Robustheit und Integrität der Endbauteile von dem Vorhandensein oder Fehlen von füllungs- oder härtungsinduzierten Mängeln abhängig ist - was wiederum von dem Füll- und Härtungsverhalten vor Ort abhängt - kann eine Qualitätskontrolle durch genaues Überwachen der Härteprozesse in Echtzeit und Inline mit der Herstellungsmaschine umgesetzt werden.
Ferner ist es ein besonderer Vorteil, cloudbasierte Ressourcen einzusetzen, um die Messdaten, die erzeugt werden, in Echtzeit und vor Ort zu analysieren. Solche cloudbasierten Ressourcen können ein Pooling größerer Mengen von Daten von verschiedenen Herstellungsorten unter verschiedenen Herstellungsbedingungen erlauben, sodass mehr Informationen systematisch von den Daten extrahiert werden kann. Der Einsatz cloudbasierter Ressourcen ermöglicht insbesondere schnellere und einheitlichere Wertschöpfung durch fortschrittliche Datenanalyse bezüglich Vorhersehbarkeit, Qualitätskontrolle, Vorausplanung, Optimierung und/oder Robustheit von Herstellungsprozessen.
Ein Feedbackmechanismus von den cloudbasierten Ressourcen zurück zu dem Datenerfassungsmodul versetzt das Datenerfassungsmodul in die Lage, das örtliche Verhalten der industriellen Herstellungsprozesse unter Beachtung von Wissen und Einblicken, die durch die Datenanalyse erhalten werden, die in den cloudbasierten Ressourcen ausgeführt wird, vorteilhaft zu beeinflussen. Vorteilhaft werden die industriellen Herstellungsprozesse so nicht nur bezüglich der sofortigen lokalen Herstellungsbedingungen optimiert, sondern auch bezüglich statistischer Daten, die Erfahrungen und Vorhersagen anderer (räumlich oder zeitlich) entfernter industrieller Herstellungsprozesse unter ähnlichen Bedingungen widerspiegeln.
Nach einigen Ausführungsformen des ersten Aspekts kann das Datenerfassungsmodul ferner eine Mensch-Maschinenschnittstelle umfassen, die konfiguriert ist, über einen Datenbus mit einer Menschenschnittstellenvorrichtung verbunden zu werden. In einigen Ausführungsformen kann der Modulprozessor konfiguriert sein, die empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren über die human-Maschinenschnittstelle an die Menschenschnittstellenvorrichtung zu übertragen. In einigen dieser Ausführungsformen kann der Modulprozessor konfiguriert sein, die empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren basierend auf Parametern, die von cloudbasierten Ressourcen über die Cloudschnittstelle empfangen wurden, vorzuverarbeiten, bevor sie an die Menschenschnittstellenvorrichtung übertragen werden. Vorteilhaft können Daten bezüglich lokaler Herstellungsprozesse, die aktuell laufen, in dieser Weise durch weitere statistische Daten angereichert werden, wie durch cloudbasierte Ressourcen unter Beachtung der aktuellen Herstellungsbedingungen bewertet wird. Daher kann die Überwachung der Herstellungsprozesse für einen Bediener einfacher sein, wenn die Prozessinformationen umfassender sind.
Nach einigen weiteren Ausführungsformen des ersten Aspekts kann der Modulprozessor konfiguriert sein, ein Triggersignal von dem Controller der industriellen Herstellungsmaschine über die Maschinenschnittstelle zu empfangen. Solche Triggersignale können kritische Zeitpunkte in den von dem einem oder den mehreren Sensoren, wie etwa dielektrischen Sensoren, Ultraschallsensoren, thermogravimetrischen Sensoren, dynamisch mechanischen Sensoren, differenzialthermalen Sensoren oder dergleichen, empfangenen Messwerten sein. In einigen dieser Ausführungsformen kann der Modulprozessor die empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren auf der Grundlage des kritischen Zeitpunkts, der durch das empfangene Triggersignal bestimmt angezeigt wird, vor der Übertragung der empfangenen Messwerte an cloudbasierte Ressourcen über die Cloudschnittstelle vorverarbeitet werden. Kritische Punkte können die Kurven der gemessenen physischen Parameter an bestimmten Ereignissen während des Herstellungsprozesses Ausrichtungen und damit die Vorbedingungen für aussagekräftige statistische Analyse der Messkurven verbessern.
Nach einigen Ausführungsformen des zweiten Aspekts kann das System ferner cloudbasierte Ressourcen umfassen, die mit der Cloudschnittstelle des Datenerfassungssystems verbunden sind. In einigen Ausführungsformen kann das System mindestens zwei Datenerfassungssysteme umfassen, die miteinander über einen gemeinsamen Datenbus gekoppelt sein können. In einigen dieser Ausführungsformen kann ein erstes Datenerfassungssystem konfiguriert sein, Konfigurationsdaten für den Controller der industriellen Herstellungsmaschine auf ein zweites Datenerfassungssystem über den gemeinsamen Datenbus zu übertragen. Eine solche Umsetzung erlaubt vorteilhaft die Parallelisierung von Herstellungsprozessen unter ähnlichen oder gleichen Umständen durch Ausrichtung der Konfiguration des Datenerfassungssystems auf Grundlage von Übergreifenden Einblicken, die mittels Durchführung von cloudbasierten oder unternehmensbasierten Analysen größerer Datensätze festgestellt wurden.
Nach einigen Ausführungsformen des zweiten Aspekts kann die industrielle Herstellungsmaschine beispielsweise eine Harztransferformmaschine sein, die ein oder mehrere Nester als aktive Bearbeitungszone aufweist, und wobei die Sensoren In-Form-Sensoren sind, die in dem Formnest der Harztransferformmaschine platziert sind.
Nach einigen Ausführungsformen des zweiten Aspekts kann das Datenerfassungssystem eine Sensorsteuervorrichtung umfassen, die eine Änderung der Messbedingungen des einen oder der mehreren Sensoren während eines Herstellungsverfahrens der industriellen Herstellungsmaschine umfasst. Unter sich verändernden Herstellungsbedingungen können die Messbedingungen vorteilhaft in Echtzeit angepasst werden, um genauere, zuverlässigere und angemessen aufgelöste Messergebnisse bereitzustellen. Unter Verwendung der cloudbasierten statistischen Analysen kann eine solche Änderung der Messbedingungen vorausschauend im Voraus vor dem Start eines vorgegebenen Herstellungsprozesses geplant werden.
Nach einigen Ausführungsformen des dritten Aspekts können die cloudbasierten Ressourcen oder die anderen unternehmensbasierten Rechnerressourcen eine statistische Analyse auf die übertragenen Messwerte des einen oder der mehreren Sensoren ausführen und die Parameter auf Grundlage der Ergebnisse der durchgeführten statistischen Analyse ausgeben.
Nach einigen Ausführungsformen des dritten Aspekts kann die industrielle Herstellungsmaschine eine Verbundstoffherstellungsmaschine sein, beispielsweise eine Harztransferformmaschine mit einem Formnest als aktive Bearbeitungszone. In einigen dieser Ausführungsformen können die Sensoren In-Form-Sensoren sein, die in einem Formnest der Verbundstoffherstellungsmaschine platziert sind. Solche Sensoren können beispielsweise konfiguriert sein, elektrische Reaktionen von duroplastischen Herzen in dem Formnest in der Höhe der Sensorfläche der In-Form-Sensoren zu messen.
Figurenliste
Die Erfindung wird ausführlicher mit Verweis auf beispielhafte Ausführungsformen beschrieben, die in den beiliegenden Zeichnungen dargestellt sind.
Die beiliegenden Zeichnungen sind enthalten, um ein weiteres Verständnis dieser Erfindung zu ermöglichen und sind in diese Beschreibung einbezogen und stellen einen Teil davon dar. Die Zeichnungen illustrieren die Ausführungsformen dieser Erfindung und dienen gemeinsam mit der Beschreibung der Erklärung der Grundsätze der Erfindung. Andere Ausführungsformen dieser Erfindung und viele der vorgesehenen Vorteile dieser Erfindung sind leicht zu verstehen, wenn sie durch Verweis auf die folgende ausführliche Beschreibung besser verständlich werden. Die Elemente der Zeichnungen sind nicht notwendigerweise im gleichen Maßstab zueinander gezeichnet. Gleiche Referenzziffern bezeichnen entsprechend ähnliche Teile.

1 illustriert schematisch ein System für Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen nach einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung;
2 illustriert schematisch ein dielektrisches Analysedatenerfassungsmodul nach einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung; und
3 illustriert schematisch ein Ablaufdiagramm von Stufen eines Verfahrens zur Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen nach einer beispielhaften Ausführungsform der Erfindung.

In den Figuren bezeichnen gleiche Referenzziffern gleiche oder funktional ähnliche Bauteile, wenn nicht anders angegeben. Alle Richtungsbezeichnungen, wie „oben“, „unten“, „links“, „rechts“, „über“, „unter“, „horizontal“, „vertikal“, „hinten“, „vorne“ und ähnliche Begriffe werden nur zur Erklärungszwecken verwendet und sollen die Ausführungsformen nicht auf die spezifischen Anordnungen beschränken, die in den Zeichnungen dargestellt sind.
AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG DER ERFINDUNG
Wenn auch spezifische Ausführungsformen hierin illustriert und beschrieben wurden, ist durch gewöhnliche Fachleute zu versehen, dass die spezifischen Ausführungsformen die gezeigt und beschrieben sind, durch eine Vielzahl alternativer und/oder äquivalenter Umsetzungen ersetzt werden können, ohne vom Geist der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Allgemein soll diese Anmeldung alle Anpassungen oder Variationen der spezifischen Ausführungsformen abdecken, die hierin beschrieben werden.
1 illustriert schematisch ein System 100 zur Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen, die in einer oder in mehreren industriellen Herstellungsmaschinen 20 stattfinden, wie etwa einer Harztransferformmaschine oder allgemein einer Verbundstoffherstellungsmaschine. Die industriellen Herstellungsmaschinen 20 können in einem herstellenden Unternehmen platziert sein und können sich funktional auf einer Maschinenebene befinden, in 1 beispielhaft mit dem Referenzzeichen „Ll“ dargestellt. Auch, wenn in 1 nur eine industrielle Herstellungsmaschine 20 explizit dargestellt ist, sollte klar sein, dass das Herstellungsunternehmen mehr als eine industrielle Herstellungsmaschine 20 einsetzen kann. Die industrielle Herstellungsmaschine 20 kann allgemein eine aktive Bearbeitungszone 23 umfassen, in der ein Herstellungsverfahren stattfinden kann. Die aktive Bearbeitungszone 23 kann beispielsweise ein Formnest sein - in der beispielhaften Konfiguration als eine Harztransferform- (RTM) Maschine -, kann jedoch auch andere operationale Bauteile umfassen.
Der Betrieb der industriellen Herstellungsmaschine 20 wird allgemein durch einen Maschinencontroller 21 gesteuert, der beispielsweise eine speicherprogrammierbare Steuerung (SPS) oder ein anderer programmierbarer industrieller digitaler Computer sein kann, der speziell für die Steuerung von industriellen Herstellungsprozessen in einer harten Umgebung angepasst ist. Der Maschinencontroller 21 ist über einen ersten Datenbus B1 durch eine Maschinenschnittstelle 5 mit einen Datenerfassungssystem 10 verbunden.
Innerhalb der aktiven Bearbeitungszone 23 könne ein oder mehrere Sensoren 22a, 22b platziert sein, beispielsweise als In-Form-Sensoren in einem Formnest 23 einer RTM-Maschine. Die Sensoren können beispielsweise dielektrische Sensoren sein, wie etwa verschränkte Elektrodensensoren oder Plattenelektrodenkapazitätssensoren. Es ist auch möglich, weiterhin oder stattdessen andere Sensortypen einzusetzen, wie etwa Ultraschallsensoren, Temperatursensoren, dynamischmechanische Sensoren, Spannungsmessgeräte, differenzialthermale Sensoren oder dergleichen. Es sind nur zwei Sensoren 22a, 22b ausdrücklich in 1 zu sehen, aber es versteht sich, dass auch mehr als zwei Sensoren desselben oder eines anderen Typs, einer anderen Sensitivität und Wiederverwendbarkeit eingesetzt werden können.
Die Sensoren 22a, 22b sind mit einer Sensorschnittstelle 4 des Datenerfassungssystems 10 gekoppelt. Die Koppelung kann entweder mit einem Draht erfolgen, in welchem Fall die Sensorschnittstelle 4 des Datenerfassungssystems 10 verschiedene Sensorschnittstellenports 4a bis 4n für eine beliebige Anzahl Sensoren umfassen kann. Alternativ oder zusätzlich dazu können die Sensoren 22a, 22b auch drahtlos mit dem Datenerfassungssystem 10 gekoppelt sein, beispielsweise über eine Funkfrequenzdatenverbindung. Dazu kann das Datenerfassungssystem 10 einen oder mehrere drahtlose Kommunikationsadapter 11, 12 und/oder 13 umfassen, die konfiguriert sind, eine Funkfrequenz- oder optische Datenverbindung mit den Sensoren 22a, 22b herzustellen, beispielsweise als ein mobiles Ad-Hoc-Netzwerk (MANET), das dynamisch ohne Infrastruktur gebildet ist und sich ständig selbst unter den teilnehmenden Netzwerkknoten konfiguriert. Die Adapter 11, 12 und/oder 13 für drahtlose Kommunikation können beispielsweise WiFi, WLAN, Bluetooth^®, IrDA, LiFi, Visible-Light Communication (VLC), RFID, ZigBee oder andere geeignete Datenaustauschprotokolle umfassen.
Die Maschinenebene L1 umfasst auch ein Datenerfassungssystem 10 für Messungen, das ausführlicher in 2 dargestellt ist. Es enthält die Sensorschnittstelle 4, die mit einer Sensorsteuervorrichtung 8 gekoppelt ist. Mittels der Sensorsteuervorrichtung 8 können die Messbedingungen der Sensoren 22a, 22b im laufenden Betrieb modifiziert werden, d. h. während eines Herstellungsprozesses der industriellen Herstellungsmaschine 20.
Ein Modulprozessor 1 als zentrale Rechnereinheit innerhalb des Datenerfassungssystems 10 ist konfiguriert zum Empfangen dielektrischer Messwerte von einem oder mehreren Sensoren 22a, 22b, die mit der Sensorschnittstelle 4 verbunden sind. Das Datenerfassungssystem 10 umfasst weiterhin eine Cloudschnittstelle 3, die mit dem Modulprozessor 1 über eine Cloudzugangsvorrichtung 7 verbunden ist. Die Cloudschnittstelle 3 kann mit cloudbasierten Ressourcen über jede Art von drahtloser, verkabelter oder gemischter Verbindung C verbunden sein, wie allgemein mit dem Referenzzeichen 40 in 1 angezeigt.
Der Begriff „Cloud“ und „cloudbasierte Ressourcen“ in der Bedeutung dieser Offenbarung wird verwendet, um evolvierende Netze flüchtiger Anordnung zu bezeichnen, die miteinander über ein gemeinsames Datennetz kommunizieren können, wie etwa über das Internet. Solche „cloudbasierten Ressourcen“ können sich allgemein in einer hierarchisch oberen Datenanalyseebene L3 befinden und müssen sich nicht physisch in der Nähe des Herstellungssystems 100 selbst befinden. „Cloudbasierte Ressourcen“ können jede Art von Cloudservice umfassen, wie etwa Anwendungsclouds, Infrastrukturclouds, Clientclouds, Plattformclouds, Serverclouds und andere Typen evolvierender Netze. Clouds können es jedem Cloudteilnehmer ermöglichen, Daten in einer verteilten Weise auf verschiedenen Ressourcen der Cloud zu speichern und davon abzurufen. Clouds können verschiedenen Dienste für Drittentitäten ausführen, wie etwa Platform as a Service (PaaS), Software as a Service (SaaS) oder Infrastructure as a Service (IaaS). Während Clouds Dritten allgemein zur Verfügung stehen können, kann der Betrieb von cloudbasierten Ressourcen durch einen spezifischen Clouddienstleister bereitgestellt werden. Über Clouds können Fernzugriffe auf das Datenerfassungsmodul 10 oder andere lokale Vorrichtungen in dem Herstellungssystem 10 erfolgen, beispielsweise per externer Rechnervorrichtungen 50 zum Zweck der Rekonfiguration und/oder Wartung.
Messwerte, die von den Sensoren 22a, 22b im Datenerfassungssystem 10 abgerufen werden, können durch den Modulprozessor 1 verarbeitet werden und mittels der Cloudzugangsvorrichtung 7 über die Cloudschnittstelle 3 an cloudbasierte Ressourcen 40 übertragen werden. Die Messwerte geben allgemein physische Eigenschaften von Werkstücken an, die in der aktiven Bearbeitungszone 23 einer industriellen Herstellungsmaschine 20 verarbeitet werden, wie etwa beispielsweise die Dielektrizitätskonstante, der dielektrische Verlustfaktor, die Ionenleitfähigkeit, viskoelastische Eigenschaften, dynamische Koeffizienten, Glasübergangstemperaturen, Kristallisierungstemperaturen, Sublimierungstemperaturen oder Ionenviskosität. Diese physischen Parameter können mittels Messung von Dipolpolarisierungs- und Ionenmigrationsmustern bestimmt werden.
Um die Messwerte, die von den Sensoren 22a, 22b abgerufen wurden, für bessere Analyse in den cloudbasierten Ressourcen 40 oder in anderen unternehmensbasierten Rechnerressourcen vorzubereiten, kann der Modulprozessor 1 den Maschinencontroller 21 auf Triggersignale überwachen oder pollen, die kritische Zeitpunkte der empfangenen Messwerte anzeigen. Beispielsweise kann das Öffnen oder Schließen des Formnests 23 einer RTM-Maschine 20 ein solcher kritischer Zeitpunkt sein, der dann an der Messkurve der Messwerte ausgerichtet sein kann. Der Modulprozessor 1 kann insbesondere die empfangenen Messwerte von den Sensoren 22a, 22b auf der Grundlage der relevanten oder assoziierten kritischen Zeitpunkte vorverarbeiten, die durch die empfangenen Triggersignale angezeigt werden. Solche vorverarbeitete Messwerte können dann über die Cloudschnittstelle 3 für eine ausführlichere und wertvolle Datenanalyse an die cloudbasierten Ressourcen 40 übertragen werden.
Der Modulprozessor 1 empfängt Parameter von den cloudbasierten Ressourcen 40, die vorausschauende oder analytische Informationen zu Herstellungsbedingungen, erwarteten Herstellungsergebnissen und ähnlichem umfassen. Solche Parameter können durch den Modulprozessor 1 bei der Übertragung von Herstellungssteuersignalen an den Controller 21 der industriellen Herstellungsmaschine 20 über die Maschinenschnittstelle 5 in Betracht gezogen werden. Der Modulprozessor 1 kann die Parameter analysieren, um die Herstellungsbedingungen in der industriellen Herstellungsmaschine 20 optimal einzustellen. Dazu kann das Datenerfassungssystem 10 eine Maschinensteuervorrichtung 9 enthalten, die speziell vorgesehen ist, um Konfigurationssignale in maschinenlesbare Anweisungen zu übertragen, um an den Maschinencontroller 21 übertragen zu werden.
Wie in 1 illustriert, kann eine Steuerebene, die allgemein mit dem Referenzzeichen „L2“ bezeichnet wird, in der eine Menschenschnittstellenvorrichtung (HID) 32 sowie ein Herstellungsunternehmensserver 32 als eine unternehmensbasierte Rechnerressource platziert sein können. Die HID 32 kann mit dem Datenerfassungssystem 10 über einen gemeinsamen Datenbus B2 mit einer Mensch-Maschinenschnittstelle 2 des Datenerfassungssystems 10 verbunden sein. Der Modulprozessor 1 kann einen beliebigen der Messwerte, die von den Sensoren 22a, 22b abgerufen wurden, oder Parameter und statistische Analyseergebnisse der cloudbasierten Ressourcen 40 an die HID 32 übertragen, damit ein menschlicher Bediener oder Benutzer sie prüfen und manuell bewerten kann. Dazu kann der Modulprozessor 1 konfiguriert sein, die empfangenen Messwerte von den Sensoren 22a, 22b auf der Grundlage der Parameter zu bewerten, die von cloudbasierten Ressourcen 40 empfangen wurden, bevor sie an die HID 32 übertragen werden. So kann der Bediener, der die HID 32 verwendet, in der Lage sein, ein klareres Bild zum Zweck der Qualitätssteuerung, Prozesssteuerung und/oder Prozessüberwachung zu erhalten.
Es kann auch möglich sein, dass ein menschlicher Bediener den Betrieb des Datenerfassungssystems 10 beispielsweise mittels eines Benutzereingabepanels 15, das in dem Datenerfassungssystem 10 enthalten ist, direkt steuert oder überwacht. Ein Datenspeicher 14 in dem Datenerfassungssystem 10, der mit dem Modulprozessor 1 gekoppelt ist, kann Betriebssystem- und/oder Konfigurationsdaten sowie temporäre Messwertdaten für den menschlichen Bediener enthalten, der durch Nutzung des Benutzereingabepanels 15 arbeiten soll.
Der gemeinsame Datenbus B2 kann ebenfalls eingesetzt werden, um zwei oder mehr Datenerfassungssysteme 10 miteinander zu koppeln. Jedes der Datenerfassungssysteme 10 kann dann in der Lage sein, Konfigurationsdaten für einen Controller 21 einer industriellen Herstellungsmaschine 20 an andere Datenerfassungssysteme 10 über den gemeinsamen Datenbus B2 zu übertragen. Es kann auch möglich sein, Konfigurationsdaten über eine unternehmensbasierte Rechnerressource zu übertragen, wie etwa einen Computer eines unternehmensweiten Netzes, mit dem die Datenerfassungssysteme 10 verbunden werden können, beispielsweise dem Herstellungsunternehmensserver 32.
3 illustriert schematisch ein Ablaufdiagramm von Stufen eines Verfahrens M zur Echtzeit-Inline-Überwachung von industriellen Herstellungsprozessen. Das Verfahren M kann insbesondere in dem Herstellungssystem 100 umgesetzt werde, wie in Verbindung mit 1 illustriert. Das Verfahren M kann ein Datenerfassungssystem einsetzen, wie etwa das Datenerfassungssystem wie in Verbindung mit 2 erklärt.
In einer ersten Stufe M1 sind ein oder mehrere Sensoren 22a, 22b in einer aktiven Bearbeitungszone 23 einer industriellen Herstellungsmaschine 20 platziert. Beispielsweise kann die industrielle Herstellungsmaschine 20 eine Verbundstoffherstellungsmaschine sein, wie etwa eine Harztransferformmaschine mit einem Formnest als aktive Bearbeitungszone 23. Die Sensoren 22a, 22b können dielektrische Sensoren sein, die als In-Form-Sensoren eingesetzt sind, die in diesem Formnest platziert sind. Die dielektrischen Sensoren 22a, 22b können dann elektrische Reaktionen von duroplastischen Herzen in dem Formnest in der Höhe der Sensorfläche der In-Form-Sensoren messen.
Die Messwerte werden in einer zweiten Stufe M2 von den Sensoren 22a, 22b an ein Datenerfassungssystem 10 übertragen. Die Messwerte geben physische Eigenschaften von Werkstücken an, die in der aktiven Bearbeitungszone 23 der industriellen Herstellungsmaschine 20 verarbeitet werden.
Das Datenerfassungssystem 10 überträgt die empfangenen Messwerte in einer dritten Stufe M3 an cloudbasierte Ressourcen 40 über eine Cloudschnittstelle 3 des Datenerfassungssystems 10, wobei eine statistische Analyse der übertragenen Messwerte der Sensoren 22a, 22b ausgeführt werden kann. Als Ergebnis der ausgeführten statistischen Analyse können Parameter zurück an das Datenerfassungssystem 10 übertragen werden, wo sie in einer vierten Stufe M4 über die Cloudschnittstelle 3 an dem Datenerfassungssystem 10 empfangen werden.
Das Datenerfassungssystem 10 überträgt dann Herstellungssteuersignale in einer fünften Stufe M5 an einen Controller 21 der industriellen Herstellungsmaschine 20. Diese Herstellungssteuersignal basieren auf den Parametern, die von cloudbasierten Ressourcen 40 empfangen werden, um dem Betrieb der industriellen Herstellungsmaschine 20 in Echtzeit oder mindestens nahe Echtzeit zu optimieren.
In der obigen ausführlichen Beschreibung sind verschiedene Merkmale in einem oder mehr Beispielen oder Beispielen mit dem Zweck der Verschlankung der Offenbarung gruppiert. Es versteht sich, dass die obige Beschreibung als illustrative, und nicht als restriktiv, zu verstehen ist. Sie soll alle Alternativen, Modifikationen und Äquivalente abdecken. Viele andere Beispiele werden einem Fachmann bei der Betrachtung der obigen Beschreibung offenkundig sein.
Die Ausführungsformen wurden gewählt und beschrieben, um die Grundsätze der Erfindung und ihre praktischen Anwendungen bestmöglich zu erklären, und damit andere Fachleute in die Lage zu versetzen die Erfindung und verschiedene Ausführungsformen mit verschiedene Modifikationen, die sich für die speziell betrachtete Verwendung eignet, bestmöglich zu nutzen. In den beiliegenden Ansprüchen und der Beschreibung werden die Begriffe „enthaltend“ und „in dem“ als einfache sprachliche Gegenstücke für die jeweiligen Begriffe „umfassend“ bzw. „worin“ verwendet. Weiterhin schließt „ein“ oder „eine“ in dem vorliegenden Fall nicht mehrere aus.
Bezugszeichenliste

1: Modulprozessor
2: Mensch-Maschinenschnittstelle
3: Cloudschnittstelle
4: Sensorschnittstelle
4a-n: Sensorschnittstellenports
5: Maschinenschnittstelle
6: Benutzersteuervorrichtung
7: Cloudzugangsvorrichtung
8: Sensorsteuervorrichtung
9: Maschinensteuervorrichtung
10: Datenerfassungssystem
11: Drahtloskommunikationsadapter
12: Drahtloskommunikationsadapter
13: Drahtloskommunikationsadapter
14: Datenspeicher
15: Benutzereingabepanel
20: Industrielle Herstellungsmaschine
21: Maschinencontroller
22a-b: Sensoren
23: Aktive Bearbeitungszone
31: Herstellungsunternehmensserver
32: Menschenschnittstellenvorrichtung
40: Cloudbasierte Ressourcen
50: Externe Rechnervorrichtung
100: Herstellungssystem
B1: Datenbus
B2: Datenbus
C: Verbindungslink
L1: Maschinenebene
L2: Steuerebene
L3: Datenanalyseebene
M: Verfahren
M1-5: Verfahrensstufen

Claims

Datenerfassungssystem (10), insbesondere für dielektrische Analysemessungen, umfassend: eine Sensorschnittstelle (4), konfiguriert zum Verbinden eines oder mehrerer Sensoren (22a, 22b), die sich in einer aktiven Bearbeitungszone (23) einer industriellen Herstellungsmaschine (20) befinden; einen Modulprozessor (1), der mit der Sensorschnittstelle (4) gekoppelt und konfiguriert ist, Messwerte von einem oder mehreren dielektrischen Sensoren (22a; 22b) zu empfangen, die mit der Sensorschnittstelle (4) verbunden sind, wobei die Messwerte physische Eigenschaften der Werkstücke anzeigen, die in der aktiven Bearbeitungszone (23) einer industriellen Herstellungsmaschine (20) verarbeitet werden; eine Cloudschnittstelle (3), gekoppelt mit einem Modulprozessor (1), wobei die Cloudschnittstelle (3) konfiguriert ist, sich mit cloudbasierten Ressourcen (40) zu verbinden; und eine Maschinenschnittstelle (5), die mit dem Modulprozessor (1) gekoppelt ist, wobei die Maschinenschnittstelle (5) konfiguriert ist, sich mit einem Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20) zu verbinden, wobei der Modulprozessor (1) zum Übertragen der empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren (22a; 22b) an cloudbasierte Ressourcen (40) über die Cloudschnittstelle (3) und zum Senden von Herstellungssteuersignalen an den Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20) über die Maschinenschnittstelle (5) konfiguriert ist, wobei die Herstellungssteuersignale auf Parametern basieren, die von cloudbasierten Ressourcen (40) über die Cloudschnittstelle (3) empfangen wurden.
Datenerfassungssystem (10) nach Anspruch 1, ferner umfassend: eine Mensch-Maschinenschnittstelle (2), konfiguriert zum Verbinden mit einer Menschenschnittstellenvorrichtung (32) über einen Datenbus (B2), wobei der Modulprozessor (1) konfiguriert ist, die empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren (22a; 22b) über die Mensch-Maschinenschnittstelle (2) an die Menschenschnittstellenvorrichtung (32) zu übertragen.
Datenerfassungssystem (10) nach Anspruch 2, wobei der Modulprozessor (1) konfiguriert ist, die empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren (22a; 22b) basierend auf Parametern, die von cloudbasierten Ressourcen (40) über die Cloudschnittstelle (3) empfangen wurden, oder basierend auf unternehmensbasierten Ressourcen vor der Übertragung an die Menschenschnittstellenvorrichtung (32) vorzuverarbeiten.
Datenerfassungssystem (10) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Modulprozessor (1) konfiguriert ist, ein Triggersignal vom Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20) über die Maschinenschnittstelle (5) zu empfangen, wobei das Triggersignal einen kritischen Zeitpunkt in den dielektrischen Messwerten des einen oder der mehreren Sensoren (22a; 22b) anzeigt.
Datenerfassungssystem (10) nach Anspruch 4, wobei der Modulprozessor (1) konfiguriert ist, die empfangenen Messwerte von dem einen oder den mehreren Sensoren (22a; 22b) auf Grundlage des kritischen Zeitpunkts, der durch das empfangenen Triggersignal angezeigt wird, vorzuverarbeiten, bevor die empfangenen Messwerte über die Cloudschnittstelle (3) an cloudbasierte Ressourcen (40) oder an unternehmensbasierte Ressourcen übertragen werden.
System (100) für Echtzeit-Inline-Überwachung industrieller Herstellungsprozesse, das System (100) umfassend: eine oder mehrere industrielle Herstellungsmaschinen (20), die eine oder mehrere aktive Bearbeitungszonen (23) und einen Controller (21) aufweisen; einen oder mehrere Sensoren (22a; 22b), die sich innerhalb der einen oder mehreren der aktiven Bearbeitungszonen (23) einer industriellen Herstellungsmaschine (20) befinden; und mindestens ein Datenerfassungssystem (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 5, wobei der Controller (21) mit der Maschinenschnittstelle (5) des Datenerfassungssystems (10) verbunden ist und der eine oder die mehreren Sensoren (22a; 22b) mit der Sensorschnittstelle (4) des Datenerfassungssystems (10) verbunden sind, wobei die Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschinen (20) konfiguriert sind, den Betrieb der einen oder mehreren industriellen Herstellungsmaschinen (20) basierend auf Herstellungssteuersignalen zu steuern, die von dem Datenerfassungssystem (10) empfangen wurden.
System (100) nach Anspruch 6, ferner umfassend: cloudbasierte Ressourcen (40), die mit der Cloudschnittstelle (3) des Datenerfassungssystems (10) verbunden sind.
System (100) nach Anspruch 6 oder 7, umfassend mindestens zwei Datenerfassungssysteme (10) nach einem der Ansprüche 1 bis 4, wobei die mindestens zwei Datenerfassungssysteme (10) über einen gemeinsamen Datenbus (B2) oder über eine unternehmensbasierte Rechnerressource miteinander gekoppelt sind.
System (100) nach Anspruch 8, wobei ein erstes der mindestens zwei Datenerfassungsmodule (10) konfiguriert ist, Konfigurationsdaten für den Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20) über den gemeinsamen Datenbus (B2) an ein zweites der mindestens zwei Datenerfassungsmodule (10) zu übertragen.
System (100) nach einem der Ansprüche 6 bis 9, wobei die industrielle Herstellungsmaschine (20) eine Verbundstoffherstellungsmaschine ist, insbesondere eine Harztransferformmaschine, die ein Formnest als die aktive Bearbeitungszone (23) aufweist, und wobei die Sensoren (22a; 22b) In-Form-Sensoren sind, die in einem Formnest der Verbundstoffherstellungsmaschine platziert sind.
System (100) nach einem der Ansprüche 6 bis 10, wobei das mindestens eine Datenerfassungssystem (10) eine Sensorsteuervorrichtung (8) umfasst, die konfiguriert ist, die Messbedingungen des einen oder der mehreren Sensoren (22a; 22b) während eines Herstellungsprozesses der industriellen Herstellungsmaschine (20) zu modifizieren.
Verfahren (M) für Echtzeit-Inline-Überwachung industrieller Herstellungsprozesse, das Verfahren (M) umfassend: Platzieren (M1) eines oder mehrerer Sensoren (22a, 22b) in einer aktiven Bearbeitungszone (23) in einer industriellen Herstellungsmaschine (20); Senden (M2) von Messwerten von dem einen oder den mehreren Sensoren (22a; 22b) an ein Datenerfassungssystem (1), wobei die Messwerte physische Merkmale der Werkstücke anzeigen, die in der aktiven Bearbeitungszone (23) einer industriellen Herstellungsmaschine (20) verarbeitet werden; Übertragen (M3) der empfangenen Messwerte durch das Datenerfassungssystem (1) von dem einen oder den mehreren Sensoren (22a; 22b) an cloudbasierte Ressourcen (40) über eine Cloudschnittstelle (3) des Datenerfassungsmoduls (1); Empfangen (M4) von Parametern von cloudbasierten Ressourcen (40) über die Cloudschnittstelle (3) an dem Datenerfassungssystem (1); und Senden (M5) von Herstellungssteuersignalen an einen Controller (21) der industriellen Herstellungsmaschine (20), wobei die Herstellungssteuersignale auf den Parametern basieren, die von cloudbasierten Ressourcen (40) oder unternehmensbasierten Rechnerressourcen empfangen wurden.
Verfahren (M) nach Anspruch 12, wobei die cloudbasierten Ressourcen (40) oder unternehmensbasierten Rechnerressourcen eine statistische Analyse auf die übertragenen dielektrischen Messwerte von dem einen oder den mehreren dielektrischen Sensoren (22a; 22b) ausführen und die Parameter auf Grundlage des Ergebnisses der ausgeführten statistischen Analyse ausgeben.
Verfahren (M) nach Anspruch 12 oder 13, wobei die industrielle Herstellungsmaschine (20) eine Verbundstoffherstellungsmaschine ist, insbesondere eine Harztransferformmaschine, die ein Formnest als die aktive Bearbeitungszone (23) aufweist, und wobei die Sensoren (22a; 22b) In-Form-Sensoren sind, die in einem Formnest der Verbundstoffherstellungsmaschine platziert sind.