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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung einer Förderanlage mit Förderelementen gemäß dem Patentanspruch 1. Ferner betrifft die Erfindung ein Computerprogramm gemäß dem Patentanspruch 9 sowie einen elektronisch lesbaren Datenträger gemäß dem Patentanspruch 10.
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Förderanlagen werden häufig in der Montage beziehungsweise Produktion eingesetzt. So kommt eine Förderanlage mit mehreren Förderelementen, welche jeweils als Fahrzeugträger ausgebildet sein können, beispielsweise bei der Fahrzeugmontage, insbesondere bei der Kraftfahrzeugmontage, zum Einsatz. Somit ist die Förderanlage eine Fördertechnik, welche mehrere Fahrzeugträger umfassen kann, welche sich in der Regel auf einer feststehenden Bahn im Kreis bewegen. Für die Montage mit der Förderanlage werden somit sich wiederholende Aufgaben durchgeführt. Ein Ausfall eines der Fahrzeugträger führt in der Regel zu einem Stillstand der gesamten Anlage und ist daher mit hohen Kosten verbunden.
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So zeigt die
EP 1 800 196 B1 eine Vorrichtung zur Vorhersage der mittleren Zeitspanne zwischen zwei Ausfällen eines technischen Systems.
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Nachteilig beim Stand der Technik ist, dass beispielsweise ein tatsächlicher, aktueller Zustand der Förderanlage unbekannt ist und somit kein Frühwarnsystem für Unregelmäßigkeiten vorhanden ist. Dadurch besteht die Möglichkeit des Auftretens von nicht vorhergesehenen Ausfällen aufgrund einer technischen Störung. Damit gehen hohe Kosten einher, beispielsweise durch Stillstand in der Montage.
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Daher ist es Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein Verfahren, ein Computerprogramm sowie einen Datenträger bereitzustellen, durch welche einem Ausfallen eines Förderelements einer Förderanlage auf besonders vorteilhafte Weise vorgebeugt werden kann.
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Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungen sind Gegenstand der unabhängigen Patentansprüche und der Beschreibung.
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Das erfindungsgemäße Verfahren dient zur Überwachung einer Förderanlage mit Förderelementen. Dabei ist das jeweilige Förderelement zur Aufnahme eines jeweiligen Bauteils, beispielsweise eines Karosseriebauteils in der Kraftfahrzeugfertigung, ausgebildet. Das Bauteil wird mittels des jeweiligen Förderelements entlang einer Förderstrecke der Förderanlage, beispielsweise einer Kreisbahn, für Montageschritte beziehungsweise Fertigungsschritte an Montagepunkte bewegt, welche entlang der Förderstrecke angeordnet sind.
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Damit das Vorbeugen eines Ausfalls der Förderanlage besonders vorteilhaft ermöglicht wird, umfasst das Verfahren mehrere Schritte:
- In einem ersten Schritt erfolgt ein Erfassen zumindest eines jeweiligen Parameterwerts für jedes der Förderelemente. Der wenigstens eine jeweilige Parameterwert charakterisiert beziehungsweise beschreibt einen Zustand des jeweiligen Förderelements. Ferner wird ein jeweiliger Standort für das jeweilige Förderelement erfasst. Dabei erfolgt das Erfassen des Parameterwerts und des Standorts zu definierten Zeitpunkten innerhalb eines Zeitintervalls.
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In einem zweiten Schritt erfolgt das Ablegen der erfassten Parameterwerte, mit einem jeweiligen Identifikationswert, welcher beispielsweise eine Zuordnungs-ID und/oder Identifikationsnummer ist, und das Ablegen der Standorte in einer Speichereinrichtung, zur Bildung eines Datensatzes.
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In einem dritten Schritt erfolgt das Bilden einer jeweiligen Datengruppe, welche die Parameterwerte und Standorte zu jeweils einer der Identifikationsnummern und somit zum jeweiligen Förderelement umfasst.
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In einem vierten Schritt erfolgt das Filtern der Datengruppe nach wenigstens einem bekannten Abweichungswert.
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In einem fünften Schritt erfolgt das Zusammenfügen der Datenpunkte zu dem Datensatz unter Berücksichtigung des wenigstens einen Abweichungswerts.
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In einem sechsten Schritt erfolgt das Trainieren eines Anomaliemodells für die zu überwachenden Förderelemente anhand der erfassten Parameterwerte, insbesondere in Abhängigkeit vom jeweiligen Standort.
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In einem siebten Schritt erfolgt ein Erkennen einer Anomalie eines der Parameterwerte anhand des Anomaliemodells.
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Schließlich erfolgt in einem achten Schritt ein Berechnen der Anomaliehäufigkeit pro Förderelement und pro definiertem Zeitintervall.
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Bei den Förderelementen handelt es sich vorteilhafterweise um Fahrzeugträger bei der Kraftfahrzeugmontage. Mit anderen Worten ist durch das Verfahren mithilfe eines kontinuierlichen Vergleichs von neu erfassten Parameterwerten mit bereits abgelegten Parameterwerten, welche einen Zustand des jeweiligen Förderelements charakterisieren und somit beispielsweise verbaute Komponenten der als Fahrzeugträger ausgebildeten Förderelemente erfassen, möglich, Anomalien unter den Fahrzeugträgern frühzeitig zu erkennen. Dadurch kann beispielsweise eine Einleitung vorbeugender Maßnahmen, wie beispielsweise eine Reparatur, veranlasst werden.
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Eine Detektion beziehungsweise das Erkennen der Anomalie erfolgt durch das Anomaliemodell, welches beispielsweise mithilfe von maschinellem Lernen in Bezug auf ausgewählte Parameterwerte, wie etwa beispielsweise einem Wirkstrom eines Motors eines Förderelements, erfasst wird. Im Anschluss erfolgen eine beispielsweise statische Auswertung des Auftretens von Anomalien sowie ein Vergleich der Anomaliehäufigkeit unter allen Förderelementen. Durch diesen Vergleich wird es ermöglicht, da die Förderanlage eine Vielzahl von technisch gleichen, insbesondere identischen, Förderelementen umfasst, eine große Anzahl an Parameterwerten in den Datensatz zu integrieren, wodurch eine große Anzahl an Vergleichsdaten zur Anomalieerkennung und zum Training zur Verfügung steht.
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Anders gesagt, soll durch das Verfahren auffällige Förderelemente innerhalb der Gesamtheit der Förderelemente gefunden werden. Identifizierbar sind die Förderelemente jeweils durch den eindeutigen Identifikationswert, somit ist jedes Förderelement einzigartig in der Menge der Förderelemente. Um ein auffälliges Förderelement zu erkennen, wird dessen wenigstens ein Parameterwert verglichen mit anderen erfassten Parametwerten verglichen.
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Für das Verfahren, beziehungsweise auch während das Verfahren angewandt wird, wird entschieden, welcher der wenigstens einen Parameterwerte oder welche Art von Parameterwert verwendet werden soll. Danach folgt die Aggregation beziehungsweise das Erfassen der Parameterwerte. Das Erfassen zu definierten Zeitpunkten innerhalb eines Zeitintervalls bedeutet, dass beispielsweise innerhalb einer Stunde alle zehn Sekunden ein Parameterwert erfasst. Dabei wird bei dem Erfassen der jeweilige Standort des Förderelements in der Förderanlage mit erfasst. Dabei kann das kurze Zeitintervall, also das, welches zwischen zwei definierten Zeitpunkten liegt, derart gewählt werden, dass somit auch immer an einem definierten Standort der Parameterwert erfasst wird.
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Beispielsweise sind die Parameterwerte auch abhängig vom Standort beziehungsweise der Position des jeweiligen Förderelements in der Förderanlage. Die Datengruppe umfasst somit alle Parameterwerte eines der Förderelemente an unterschiedlichen Standorten, je nachdem, zu welchem Zeitpunkt während der Parameterwerterfassung das Förderelement an welcher Position beziehungsweise welchem Standort verweilt. Somit kann eine mögliche Beispielsdatengruppe beziehungsweise ein möglicher Beispielsdatensatz als Eingabe zum Trainieren des Anomaliemodells n Proben mal m Parameterwerte umfassen. In dem Anomaliemodell können nun anhand beispielsweise einer n mal m Matrix Abweichungen von einem mittleren Parameterwert erfasst werden, wodurch eine Anomalie erkannt und eine Anomaliehäufigkeit berechnet werden kann. Dabei können beispielsweise Abweichungen von Gauß-Verteilungen in Standardabweichungen ermittelt werden, um eine Anomalie aufzudecken.
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Der Standort kann als jeweilige Blockstelle fest vorgegeben sein, wobei die Förderstrecke der Förderanlage somit in diskrete Blockstellen unterteilt wird, an welchen beispielsweise ein Parameterwert erfasst wird. Dabei kann solch eine Blockstelle beispielsweise auch mit einem Montagepunkt zusammenfallen. Dies ist jedoch abhängig einer Position des Montagepunkts beziehungsweise der Blockstelle auf der Förderstrecke.
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Durch das erfindungsgemäße Verfahren ergeben sich somit mehrere Vorteile. Zum einen ist ein gezieltes Vorbeugen von Systemausfällen möglich. Des Weiteren ist eine Generierung sehr aussagekräftiger Daten durch die große Anzahl der zur Verfügung stehenden Vergleichselemente in Form der Parameterwerte und/oder Förderelemente möglich. Des Weiteren kann das Verfahren auf unterschiedliche Anlagen angewandt werden, unabhängig beispielsweise von der Anzahl der Förderelemente und/oder von der Art der Förderanlage, so kann diese beispielsweise eine Gehängeanlage, eine Schubplattenanlage oder von anderer Art sein.
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Weiterhin kann das Verfahren beispielsweise besonders günstig durchgeführt werden, da beispielsweise auf bereits vorhandene Sensoren zur Erfassung der Parameterwerte zurückgegriffen werden kann. Zusätzlich oder alternativ können Parameter aus quasi beliebigen, verbauten Komponenten verwendet werden, welche beispielsweise in der jeweiligen Komponente ausgelesen werden können. So können diese Parameterwerte auch für eine andere Aufgabe erfasst werden. Des Weiteren ist ein herstellungsunabhängiger Einsatz möglich, da Parameterdaten beziehungsweise Parameterwerte von unterschiedlichen Komponenten der Förderelemente genutzt werden können.
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Weiterhin ist ein vorteilhafter Einsatz auch bei Inbetriebnahme neuer Anlagen möglich, da so eine schnellere Reduktion der auftretenden Fehler ermöglicht wird.
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In vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt das Ablegen der Parameterwerte mit jeweils zugehörigem Identifikationswert und Standorten in die Speichereinrichtung über ein Netzwerk. Dadurch können die Förderanlage und die Speichereinrichtung getrennt voneinander ausgebildet sein. Mit anderen Worten sind die zum Erfassen der Parameterwerte ausgebildeten Sensoren an der Förderanlage beziehungsweise an den Förderelementen über ein Netzwerk, beispielsweise mittels eines IP-Protokoll, wie dem Internet, mit der Speichereinrichtung verbunden, womit die Speichereinrichtung somit beispielsweise als Cloud-Speicher beziehungsweise Cloud-Computer ausgebildet sein kann. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders flexibel angewandt werden kann. Darüber hinaus ergibt sich der Vorteil, dass beispielsweise zur Überwachung mehrerer Förderanlagen nur eine Speichereinrichtung vorgehalten werden muss.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt das Trainieren des Anomaliemodells mittels maschinellen Lernens beziehungsweise wird mittels maschinellen Lernens durchgeführt. Dabei wird das maschinelle Lernen beispielsweise durch einen lernenden, insbesondere selbstlernenden, Algorithmus und/oder durch ein neuronales Netz ausgeführt. Dabei kann der Algorithmus durch das Netz ausgeführt werden. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass auf besonders vorteilhafte Weise ein Anomaliemodell erstellt werden kann, welches im Vergleich zu einem durch konventionelle Algorithmen erstellten Modell beispielsweise flexibler auf weitere Parameterwerte reagieren kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird als der wenigstens eine Parameterwert ein Wirkstrom, eine Lesegüte, eine Temperatur, eine Meldenummer, eine Geschwindigkeit und/oder eine Position erfasst. Dabei ist der Wirkstrom beispielsweise der Strom eines Fahrwerks, Hubwerks und/oder Drehwerks des Förderelements und dieser wird vorteilhafterweise beispielsweise in einem Zehn-Sekunden-Intervall aggregiert, wobei ein Mittelwertmaximum und eine Varianz erfasst beziehungsweise berechnet werden. Bei der Lesegüte handelt es sich vorteilhafterweise um eine Barcodescanner-Lesegüte, wodurch auf besonders einfache Weise beispielsweise Identifikationsnummern erfassbar sind. Des Weiteren können diverse Fahrzeugdaten des Fahrzeugträgers beziehungsweise des jeweiligen Förderelements erfasst werden. Ferner können Geberdifferenzen bestimmt beziehungsweise erfasst werden. Bei den Geschwindigkeiten handelt es sich beispielsweise um Drehgeschwindigkeiten. Als Position können Positionswerte wie beispielsweise eine Hubhöhe, Drehwinkel oder Ähnliches erfasst werden. Darüber hinaus ist denkbar, dass beispielsweise Softwareversionen von Steuergeräten des jeweiligen Förderelements erfasst werden. Darüber hinaus können Betriebsstunden erfasst werden, welche einen Hinweis auf Verschleiß entsprechender Teile liefern. Darüber hinaus können Generierdaten eines Sicherheitsprogramms erfasst werden. Zusätzlich oder alternativ können beispielsweise eine Fahrstrecke beziehungsweise ein Wegzähler in Form beispielsweise eines Tachos erfasst werden. Darüber hinaus können durchschnittliche Zykluszeiten erfasst werden. Dabei sind die hier gegebenen Beispiele keineswegs abschließend. Vorteilhafterweise werden für ein jeweiliges der Förderelemente mehrere der genannten Parameterwerte erfasst, wodurch auf besonders vorteilhafte Weise einem Stillstand der Förderanlage vorgebeugt werden kann.
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Vorteilhafterweise wird mit dem erfindungsgemäßen Verfahren als das jeweilige Förderelement ein Fördergehänge, ein Palettenwagen und/oder eine Schubplatte überwacht. Darüber hinaus kann es sich um Elemente eines Förderbandes oder dergleichen handeln. Daraus ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren für eine Vielzahl unterschiedlicher Förderelemente und somit besonders flexibel eingesetzt werden kann.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung erfolgt in einem weiteren Schritt des Verfahrens eine Visualisierung der jeweiligen Anomaliehäufigkeit für einen jeweiligen Parameterwert des jeweiligen Förderelements, beispielsweise als Wärmebildkarte beziehungsweise Heatmap, auf einem Ausgabegerät, wie beispielsweise einem Bildschirm. Durch die Ausgabe der Anomaliehäufigkeit auf dem Ausgabegerät kann auf besonders vorteilhafte Weise eine möglicherweise notwendige Instandhaltung beziehungsweise Überwachung der Anlage erfolgen.
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In einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung wird als der wenigstens eine bekannte Abweichungswert ein Reparaturwert, ein Anfahrtswert und/oder ein Ortswert erfasst. Mit anderen Worten werden aus der jeweiligen Datengruppe für bestimmte Identifikationswerte, das heißt also für bestimmte Förderelemente, Daten entfernt, welche die Modellierung des Anomaliemodells stören oder verschlechtern würden.
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Dies können Daten sein, welche an einem bestimmten Ort auf der Förderstrecke erhoben wurden. Dies kann zum Beispiel der Ort sein, an dem ein Bauteil durch das Förderelement aufgenommen wird, wodurch es zu prozessbedingten Anomalien kommen kann, welche somit nicht als Anomalien im Sinne der Ausfallsicherheit gewertet werden sollten. Darüber hinaus kann dies Daten betreffen, die kurz nach einer Prozessstörung erhoben wurden, während der Anfahrtsphase entstehen ebenfalls prozessbedingte Anomalien. Des Weiteren können die Daten verworfen werden für Zeiträume, in denen Versuche und/oder Reparaturen stattfinden. Durch das Aussortieren der genannten Abweichungswerte, also der Reparaturwerte für stattfindende Reparaturen oder Versuche, der Anfahrwerte für Anfahrtsphasen und der Ortswerte und/oder Zeitwerte kann das Anomaliemodell besonders präzise bestimmt werden. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass eine Vermeidung von Ausfällen der Förderanlage besonders vorteilhaft gegeben ist.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der Erfindung wird bei einem Schwellenwert der berechneten Anomaliehäufigkeit eine Reparaturanweisung ausgegeben. Mit anderen Worten wird aufgrund der Anomaliehäufigkeit, aus welcher beispielsweise noch ein zusätzlicher Anomaliescore gebildet werden kann beziehungsweise die Anomaliehäufigkeit einen Anomaliescore repräsentiert, eine Anweisung für eine Reparatur ausgegeben beziehungsweise eine Reparatur veranlasst, wenn aus dem berechneten Anomaliemodell ersichtlich wird, dass ein Ausfall einer Komponente des Förderelements und somit des Förderelements beispielsweise unmittelbar bevorsteht. Dadurch ergibt sich der Vorteil, dass das Verfahren besonders vorteilhaft dazu beiträgt, Ausfälle der Förderanlage zu vermeiden.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung umfasst ein Computerprogramm. Das Computerprogramm kann beispielsweise in einen Speicher einer Steuereinrichtung einer Förderanlage geladen werden und umfasst Programmmittel, um die Schritte des Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Steuereinrichtung der Förderanlage ausgeführt wird.
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Ein weiterer Aspekt der Erfindung betrifft einen elektronisch lesbaren Datenträger. Der elektronisch lesbare Datenträger umfasst darauf gespeicherte elektronisch lesbare Steuerinformationen, die zumindest ein Computerprogramm wie soeben vorgestellt umfassen oder derart ausgestaltet sind, dass sie bei der Verwendung des Datenträgers in einer Steuereinrichtung einer Förderanlage ein hier vorgestelltes Verfahren ausführen kann.
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Dabei sind Vorteile des Verfahrens als Vorteile des Computerprogramms und des elektronisch lesbaren Datenträgers anzusehen und jeweils umgekehrt.
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Weitere Merkmale der Erfindung ergeben sich aus den Ansprüchen, den Figuren und der Figurenbeschreibung. Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen oder in Alleinstellung verwendbar.
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Die Erfindung wird nun anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels sowie unter Bezugnahme auf die Zeichnungen näher erläutert. Es zeigt:
- 1 in einer schematischen Draufsicht eine Förderanlage mit Förderelementen zur jeweiligen Aufnahme eines Bauteils und mit einer Förderstrecke;
- 2 ein schematisches Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Überwachung der Förderanlage gemäß 1;
- 3 in einer schematischen Perspektivansicht ein Förderelement der Förderanlage gemäß 1;
- 4 in einem Diagramm durch das Verfahren erfasste Parameterwerte in Abhängigkeit der Zeit;
- 5 in einem Diagramm eine durch das Verfahren ermittelte Anomaliehäufigkeit; und
- 6 ein weiteres schematisches Ablaufdiagramm einer alternativen Ausführungsform des Verfahrens.
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1 zeigt in einer schematischen Draufsicht eine Förderanlage 10 mit einer Vielzahl an Förderelementen 12. Dabei dient das jeweilige Förderelement 12, welches beispielsweise als ein in 3 gezeigtes Fördergehänge ausgebildet ist, zur Aufnahmen eines Bauteils 14. Dieses Bauteil 14 kann beispielsweise als Teil einer Kraftfahrzeugkarosserie ausgebildet sein, welches mittels des jeweiligen Förderelements 12 entlang einer Förderstrecke 16 für Montageschritte, beispielsweise zum Montieren des Kraftfahrzeugs, an Montagepunkte 18 bewegt wird.
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Wünschenswert ist, dass die Förderanlage 10, um insbesondere besonders hohe Kosten bei der Montage beziehungsweise bei der Produktion beispielsweise von Kraftfahrzeugen, einzusparen, möglichst ausfallsicher betrieben werden kann. Dazu wird im Folgenden ein Verfahren vorgestellt.
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So zeigt 2 in einem schematischen Ablaufdiagramm die Schritte S1 bis S8 des Verfahrens zur Überwachung der Förderanlage 10. Die Schritte sind:
- In Schritt S1 erfolgt ein Erfassen zumindest eines jeweiligen Parameterwerts für jedes der Förderelemente 12, welcher einen Zustand des jeweiligen Förderelements 12 charakterisiert beziehungsweise beschreibt. Ferner erfolgt das Erfassen eines jeweiligen Standorts für das jeweilige Förderelement 12 zum Zeitpunkt des Erfassens. Das Erfassen erfolgt dabei zu definierten Zeitpunkten innerhalb eines Zeitintervalls. Dabei ist der Abstand zwischen zwei Zeitpunkten innerhalb des Zeitintervalls ein weiteres und kürzeres Zeitintervall.
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Im Schritt S2 erfolgt das Ablegen der Parameterwerte mit einer jeweiligen Identifikationsnummer beziehungsweise einem Identifikationswert, welcher das jeweilige Förderelement 12 identifizierbar macht, sowie der Standorte zur Bildung eines Datensatzes in einer Speichereinrichtung.
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Im Schritt S3 erfolgt das Bilden einer jeweiligen Datengruppe, welche die Parameterwerte und Standorte zu jeweils einer der Identifikationsnummern und somit zum jeweiligen Förderelement 12 umfasst.
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In einem Schritt S4 erfolgt das Filtern der jeweiligen Datengruppe nach wenigstens einem bekannten Abweichungswert.
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Im Schritt S5 erfolgt das Zusammenfügen der jeweiligen Datengruppe zu dem Datensatz unter Berücksichtigung des wenigstens einen, jeweiligen Abweichungswerts.
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Im Schritt S6 erfolgt das Trainieren eines Anomaliemodells für das zu überwachende Förderelement 12 in Abhängigkeit der erfassten Parameterwerte und/oder in Abhängigkeit vom Standort.
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Im Schritt S7 erfolgt das Erkennen einer Anomalie eines der Parameterwerte anhand des Anomaliemodells.
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Im Schritt S8 erfolgt das Berechnen der Anomaliehäufigkeit pro Förderelement 12 und pro definiertem Zeitintervall.
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Im Schritt S1, in welchem ein Bezug der die jeweiligen Förderelemente 12 charakterisierenden Parameterwerte geschieht, kann beispielsweise folgendermaßen durchgeführt werden: Beispielsweise kann alle zehn Sekunden über einen Zeitraum von einer Stunde für jedes der Förderelemente 12 der wenigstens eine definierten Parameterwerte wiederholt erhalten werden und jeweils gleich für den Schritt S2 in der Speichereinrichtung gespeichert beziehungsweise abgelegt werden. Die Speichereinrichtung ist vorteilhafterweise über ein Netzwerk mit der Förderanlage 10 verbunden und kann somit beispielsweise als Speicher in einer Cloudumgebung ausgelegt sein.
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Nach dem Ablegen in der Speichereinrichtung stehen die Daten für eine weitere Analyse in den weiteren Schritten des Verfahrens zur Verfügung. Des Weiteren erfolgt das Erfassen beispielsweise dergestalt, dass für einen der Standorte, welcher jeweils als Blockstelle einen Teilbereich der Förderstrecke 16 beschreiben kann, alle Parameterwerte von den Förderelementen 12 in einem Zeitfenster erfasst werden, wobei sich beispielsweise durch alle zehn Sekunden in einer Stunde zu erfassenden Zeitintervallen eine Menge an Parameterwerten für den Datensatz ergibt. So kann die Menge an Parameterwerten, welche aus der Summe der für das jeweilige Förderelement 12 zum jeweiligen Zeitpunkt erfassten parameterwerte gebildet ist, ausreichend groß werden (beispielsweise für gute Statistik), um im Schritt S6 ein besonders vorteilhaftes Anomaliemodell zu bestimmen.
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Der Datensatz aus den in der Speichereinrichtung abgelegten Parameterwerten, Identifikationswerten beziehungsweise -nummern und Standorten erhält somit die Informationen, welche analysiert beziehungsweise überwacht werden sollen, um eine Ausfallsicherheit der Förderanlage 10 zu erhöhen. So ist beispielsweise Strom, Temperatur oder Barcodelesegüte, ferner die eindeutige ID der einzelnen Förderelemente 12 darin enthalten. Des Weiteren enthält der Datensatz den jeweiligen Standortparameter und somit den Standort, damit ein ortsabhängiges Anomaliemodell gebildet werden kann, welches besonders vorteilhaft zum Überwachen der Förderanlage 10 verwendet werden kann, wodurch die Ausfallsicherheit besonders hoch sein kann.
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Im Schritt S3 erfolgt das Bilden der Datengruppe durch eine Aufteilung der abgelegten Daten, welche Parameterwerte und Standorte beinhalten, nach Förderelementen 12 mithilfe der Identifikationswerte. So wird in diesem Schritt S3 der Datensatz nach den einzelnen Identifikationswerten der Förderelemente 12 gruppiert. Anschließend werden für jeden Identifikationswert bestimmte Datensätze, sofern auffällig, entfernt, die die Modellierung stören oder verschlechtern würden.
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Das Bestimmen dieser Auffälligkeit geschieht in Schritt S4 durch das Filtern der jeweiligen Datengruppen. Dabei sind die Datensätze, die entfernt werden, Daten, die an bestimmten Orten am Bandbereich erhoben wurden, dies kann zum Beispiel der Ort sein, an dem als Bauteil 14 ein(e) Fahrzeug(-karosserie) aufgenommen wird und es zu einer prozessbedingten Anomalie kommt. Hierbei kann man davon sprechen, dass der wenigstens eine Abweichungswert ein Ortswert ist.
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Des Weiteren können die Daten, die kurz nach einer Prozessstörung erhoben wurden und während einer Anfahrtsphase entstehen, ebenfalls prozessbedingte Anomalien sein. Hierbei kann der Abweichungswert somit einen Anfahrtswert umfassen. Des Weiteren werden Zeiträume, in denen Versuche oder Reparaturen stattfinden, ebenfalls aus den Daten entfernt, wodurch der Abweichungswert ein sogenannter Reparaturwert sein kann.
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Im Schritt S5 wird ein Datensatz gebildet, der sämtliche Datengruppen mit ihren durch das filtern korrigierten Werten umfasst, wobei mit Werte die Parameterwerte und/oder Standortwerte, welche insbesondere miteinander korreliert sein können, gemeint sind.
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Anschließend wird ein, insbesondere standardabhängiges, Anomaliemodell trainiert. Das Training des Anomaliemodells geschieht im Prinzip nach folgender Logik: In dem gewählten Zeitraum beziehungsweise Zeitintervall wird für jeden Standortbereich ein eigenes Anomaliemodell trainiert. Dadurch berücksichtigt man die Tatsache, dass die Förderelemente 12 je nach Standort andere Bewegungsabläufe ausführen. Die einzelnen Anomaliemodelle werden mit einem oder auch mehreren Parametern als Input trainiert und modellieren den Normalzustand am jeweiligen Standortbereich. Die einzelnen Anomaliemodelle der jeweiligen Standorte (Blockstellen) können zu einem gemeinsamen, globalen Anomaliemodell zusammengefasst werden.
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Für das Trainieren des (jeweiligen und/oder globalen) Anomaliemodells kann auf bereits existierende Methoden und Algorithmen zurückgegriffen werden. Dabei ist vorteilhafterweise die Analysemethode speziell auf den jeweiligen Parameterwert zugeschnitten und hängt ab von dessen Erfassung und beispielsweise der dabei möglichen Fehler(-werte).
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Im Schritt S7 erfolgt die Anwendung der Anomalieerkennung, und die Berechnung der Anomaliehäufigkeit pro Gehänge beziehungsweise Förderelement 12 erfolgt daraufhin in Schritt 8. Dabei wird das trainierte Anomaliemodell auf den Datensatz angewandt und es wird ein sogenannter Anomaliescore, welcher im Prinzip von 0 bis 1 beziehungsweise von 0 bis 100 Prozent geht, berechnet. Der Anomaliescore drückt das Verhältnis Anzahl der Anomalien der Parameterwerte pro Förderelement 12 zu der Gesamtanzahl der Bestimmten Parameterwerte für einen Zeitraum für jedes der Förderelemente 12 aus. Ein höherer Anomaliescore kann somit eine stärkere Abweichung vom Normalzustand eines jeweiligen Förderelements 12 signalisieren.
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Des Weiteren kann in einem zusätzlichen, in der 2 nicht gezeigten Schritt des Verfahrens eine Visualisierung der jeweiligen Anomaliehäufigkeit, insbesondere als Heatmap oder dergleichen, auf einem Ausgabegerät erfolgen. Dabei ist die Heatmap eine übersichtliche Art und Weise die jeweiligen Parameterwerte zu visualisieren. Darüber hinaus kann in einem alternativen oder zusätzlichen weiteren Schritt bei einem Schwellenwert der berechneten Anomaliehäufigkeit beziehungsweise des Anomaliescores eine Reparaturanweisung ausgegeben werden. So kann mithilfe dieser Anweisung das Förderelement 12, welches die Anomalie aufweist, beispielsweise aus der Förderanlage 10 entfernt und instand gesetzt werden, während die Förderanlage 10 während der Reparatur weiter betrieben werden kann. Somit wird vermieden, dass das Förderelement 12 beispielsweise inmitten der Förderstrecke 16an einer Stelle stehen bleibt, von der es nicht auf eine einfache Art und Weise entfernt werden kann.
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Wie 3 zeigt, kann das jeweilige Förderelement 12 als ein Fördergehänge ausgebildet sein und das Bauteil 14 ist beispielsweise eine Fahrzeugkarosserie. Zusätzlich oder alternativ kann das Förderelement 12 beispielsweise auch als Palettenwagen und/oder als Schubplatte oder dergleichen ausgebildet sein. Dabei kann das Förderelement 12 beispielsweise einen ersten Motor 20 und einen zweiten Motor 22 aufweisen.
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4 zeigt als Diagramme einen jeweils als jeweiligen Parameterwert des jeweiligen Motors 20, 22, erfassten Strom, welcher über die Zeit aufgetragen ist. Dabei zeigt das obere Diagramm in 4 Daten für den Motor 20 und das untere Diagramm Daten für den Motor 22. Dabei ist zu erkennen, dass für den Motor 20 im hinteren Bereich des Diagramms, markiert durch das gestrichelte Kästchen eine Anomalie auftritt.
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Allgemein liefert eine hier vorgestellte Förderanlage 10 eine Vielzahl an Daten für mehrere Arten von Parameterwerten, welche in der Speichereinrichtung, welche beispielsweise als Cloudspeicher ausgelegt ist, hinterlegt werden (können). So können die zur Verfügung stehenden Parameterwerte beispielsweise Werkströme für Fahrwerk, Hubwerk oder Drehwerk des jeweiligen Förderelements umfassen. Ferner können Parameterwerte umfassen: Barcodelesescanner-Lesegüten, Temperaturen, Meldenummern, diverse Fahrzeugdaten, Geberdifferenzen, Geschwindigkeiten/Drehgeschwindigkeiten, Positionswerte, Hubhöhen, Drehwinkel, Softwareversion einer Steuereinheit des Förderelements 12, VU-Fehlercodes, Betriebsstunden, generierte Sicherheitsprogramme, Wegzähler und/oder durchschnittliche Zykluszeiten.
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Dabei ist zusammengefasst das Verfahren derart mit den hier vorgestellten Parameterwerten durchführbar, dass zum Beispiel ein Bezug aller Fördergehängedaten, das heißt Förderelementdaten, aus dem Cloudspeicher abgerufen wird, dann erfolgt eine Aufteilung der Daten nach Fahrzeugträger, also den jeweiligen Förderelementen 12. Ferner erfolgt eine Filterung nach Ort, Zeit und gegebenenfalls Prozessstörungen und weiteren Parametern. Anschließend erfolgt das Zusammenfügen der Daten sowie das Trainieren eines Anomaliemodells für die zu überwachenden Parameter abhängig vom Standort. Im Anschluss erfolgen das Anwenden der Anomalieerkennung sowie eine Berechnung der Anomaliehäufigkeit pro Gehänge und pro definiertem Zeitintervall.
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5 zeigt in einem schematischen Diagramm den Vorher-Nachher-Vergleich eines Anomaliescores für einen Fahrzeugträger, wobei der senkrechte Strich im hinteren Drittel des Diagramms den Zeitpunkt markiert, ab welchem eine Reparatur einer entsprechenden Komponente, welche eine Anomalie verursachte, an dem entsprechenden Förderelement 12 durchgeführt wurde.
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So können beispielsweise in einer nicht gezeigten Heatmap auffällige Abweichungen von den Normalwerten für einen der Fahrzeugträger 12 erkannt werden. Bei der darauffolgenden Analyse des Fahrzeugträgers kann beispielsweise somit eine verschlissene Bremse als Ursache festgestellt werden. Ohne das Verfahren der Überwachung würde die verschlissene Bremse nicht vorbeugend ersetzt werden können, sondern hätte einen unvorhersehbaren Ausfall der gesamten Förderanlage 10 zur Folge gehabt.
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6 zeigt in einer systematischen Übersicht eine Ausführungsform des Verfahrens. Dabei zeigt 6 ferner, dargestellt durch die geschweifte Klammer 22, eine möglich hinter dem Verfahren stehende IT-Infrastruktur, mit der der wenigstens eine jeweilige Parameterwert erfasst wird. Dabei kann sich in der IT-Architektur 24 ein Cloudrechner 26 befinden.
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Das jeweilige Förderelement 12, welche im linken Bereich der 6 gezeigt sind, kann eine speicherprogrammierbare Steuerung 28 (SPS) aufweisen. So werden Parameter(werte) in die jeweilige SPS 28 übertragen. Es kann ein Datenvorverarbeitung in der SPS 28 erfolgen. Es kann eine Datenverarbeitung zu einer zentralen SPS der Förderanlage 10 erfolgen, dargestellt durch die drei linken Pfeile der 6. Diese zentral SPS beziehungsweise Kopf-SPS 30 ist an den Cloudrechner 26 angebunden. Die Kopf-SPS 30 ist vorteilhafterweise als Steuereinrichtung ausgebildet. Eine Verarbeitung der Daten erfolgt somit in der IT-Architektur 24. Dort kann einer Visualisierung und ein Alarming beziehungsweise eine Alarmierung erfolgen. Beispielsweise über ein Gateway 32 kann eine Anbindung an ein Alarmsystem erfolgen. Das Alarmsystem kann beispielsweise als ein Prozessleitsystem und/oder Störmeldesystem ausgebildet sein.
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Durch das vorgestellte Verfahren ist somit auf besonders vorteilhafte Weise eine Überwachung der Fördertechnik in der Montage möglich.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Förderanlage
- 12
- Förderelement
- 14
- Bauteil
- 16
- Förderstrecke
- 18
- Montagepunkt
- 20
- Motor
- 22
- Motor
- 24
- IT-Architektur
- 26
- Cloudrechner
- 28
- Speicherprogrammierbare Steuerung (SPS)
- 30
- Kopf-SPS
- 32
- Gateway
- 34
- Alarmsystem
- S1
- Erster Schritt
- S2
- Zweiter Schritt
- S3
- Dritter Schritt
- S4
- Vierter Schritt
- S5
- Fünfter Schritt
- S6
- Sechster Schritt
- S7
- Siebter Schritt
- S8
- Achter Schritt
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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