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Die Erfindung betrifft ein Kommunikationssystem mit mehreren Teilnehmern und einem Kommunikationsnetzwerk. Das Kommunikationssystem kann kurz auch DAGNA (Digital Arrangement for Global Network Access) genannt werden. Die Teilnehmer können untereinander über das Kommunikationsnetzwerk kommunizieren.
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Ein solches Kommunikationssystem ist beispielsweise in
DE 10 2018 109 252 A1 beschrieben. Das Kommunikationssystem hat mehrere Maschinen zum Bearbeiten eines Werkstücks, beispielsweise Pressen. Jede Maschine hat einen lokalen KI-Knoten zur Steuerung. Übergeordnete Funktionen zur Maschinensteuerung werden in einem zentralen KI-Knoten bereitgestellt. Die lokalen KI-Knoten der Maschinen sind selbstlernend ausgestaltet, beispielsweise mittels eines künstlichen neuronalen Netzes, wobei KI-Knoten derselben Maschinen ein Subsystem bilden, in dem sich dynamisch ändernde Prozessablaufdaten der Maschinen unter Umgehung des zentralen KI-Knotens übermittelt werden. Dadurch soll eine Echtzeitkommunikation ermöglicht werden.
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Bei solchen Kommunikationssystemen besteht das Problem, dass mit steigender Anzahl der Teilnehmer (Knoten) die auszutauschenden Datenmengen stark zunehmen und eine große Bandbreite in der Datenübertragung erfordern, insbesondere wenn eine Echtzeitübertragung benötigt wird. Bei geographisch weit verzweigten Kommunikationssystemen, beispielsweise über eine Mehrzahl von Standorten (beispielsweise auch länderübergreifend), sind hohe Investitionskosten und/oder Betriebskosten die Folge. In der Industrie besteht jedoch ein Bedarf, Geräte und Maschinen zu vernetzen, beispielsweise zu Überwachungs- und/oder Wartungs- und/oder Aktualisierungszwecken.
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Es kann daher als Aufgabe der vorliegenden Erfindung angesehen werden, ein Kommunikationssystem zu schaffen, das unabhängig von der Architektur bzw. der Topologie eines Kommunikationsnetzwerkes eine effektive Möglichkeit bereitstellt, die für die Kommunikation erforderliche Bandbreite zu begrenzen bzw. zu reduzieren.
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Diese Aufgabe wird durch ein Kommunikationssystem mit den Merkmalen des Patentanspruches 1 sowie ein Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruches 9 gelöst.
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Das erfindungsgemäße Kommunikationssystem weist mehrere Teilnehmer und ein Kommunikationsnetzwerk auf. Die Teilnehmer sind über das Kommunikationsnetzwerk kommunikationsverbunden. Das Kommunikationsnetzwerk kann jede Art von Architektur bzw. Topologie aufweisen. Die Kommunikation über das Kommunikationsnetzwerk kann drahtgebunden und/oder drahtlos erfolgen. Das Kommunikationsnetzwerk kann eine Internetverbindung aufweisen. Das Kommunikationsnetzwerk kann ein WAN- und/oder LAN- und/oder WLAN-Verbindung aufweisen.
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Die Teilnehmer des Kommunikationssystems können auch als Netzwerkelemente bezeichnet werden. Jeder Teilnehmer ist adressierbar und dazu eingerichtet, mit einem oder mehreren anderen Teilnehmern des Kommunikationssystems protokollgesteuert mit oder ohne Fehlerkorrektur zu kommunizieren. Bei dem Kommunikationsnetzwerk kann es sich beispielsweise um ein Peer-to-Peer-Netzwerk handeln.
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Mehrere und vorzugsweise alle Teilnehmer weisen eine lernfähige KI-Einheit auf. Die KI-Einheit ist insbesondere dazu eingerichtet, einen Algorithmus zum automatischen Lernen, beispielsweise einen Algorithmus zum tiefen Lernen (Deep-Learning) auszuführen. Das Lernen jeder KI-Einheit kann unüberwacht, selbsttätig während des Betriebs des Kommunikationssystems durchgeführt werden. Überwachtes Lernen ist vorzugsweise nicht vorgesehen.
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Jede KI-Einheit ist dazu eingerichtet, die von wenigstens einem anderen Teilnehmer empfangenen Eingangsdatensätze und/oder eigene zu übermittelnde oder bereits übermittelte Ausgangsdatensätze für einen Vergleich zu verwenden. Durch den Vergleich sollen bzw. können in den Eingangsdatensätzen und/oder Ausgangsdatensätzen übereinstimmende Datensatzteile identifiziert werden. Je mehr Eingangsdatensätze und/oder Ausgangsdatensätze zur Verfügung stehen, desto besser und/oder vollständiger können durch das fortgesetzte Lernen die übereinstimmenden Datensatzteile ermittelt werden. Der als übereinstimmend erkannte Anteil der tatsächlich übereinstimmenden Datensatzteile, kann durch das Lernen erhöht und fehlerhafte Erkennungen können verringert werden.
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Die KI-Einheit ist außerdem dazu eingerichtet, den wenigstens einen zu übermittelten Ausgangsdatensatz derart anzupassen, dass die identifizierten übereinstimmenden Datensatzteile im Ausgangsdatensatz nicht enthalten sind und beispielsweise vor dem Senden entfernt werden. Dadurch kann die Datenmenge des wenigstens einen zu übermittelnden Ausgangsdatensatzes verringert werden. Als Folge davon reduziert sich dadurch auch die erforderliche Bandbreite für die Kommunikation innerhalb des Kommunikationssystems.
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Da die KI-Einheiten der Teilnehmer selbsttätig während des Betriebs lernen, ist es nicht erforderlich, die Eingangsdatensätze und/oder Ausgangsdatensätze zu klassifizieren. Die Art der Daten spielt keine Rolle. Die KI-Einheiten lernen automatisch, welche Datensatzteile in Eingangsdatensätzen und/oder den Ausgangsdatensätzen übereinstimmen. Solche Datensatzteile können zukünftig beim Übermitteln von Ausgangsdatensätzen weggelassen werden, da sie Daten enthalten, die den anderen Teilnehmern bereits bekannt sind. Diese Datensatzteile können somit statisch oder quasistatisch sein.
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Durch die lernenden KI-Einheiten ist das Kommunikationssystem adaptiv und kann sich an verändernde zu übermittelnde Daten anpassen. Wenn beispielsweise ein Teilnehmer in einem bisher übereinstimmenden Datensatzteil eine Datenveränderung feststellt, kann der Teilnehmer daraufhin feststellen, dass sich der übereinstimmende Datensatzteil verändert hat und den geänderten Parameter bei der nächsten Übertragung eines Ausgangsdatensatzes übertragen. Die anderen Teilnehmer können diesen Parameter dann entsprechend verwenden. Wenn der geänderte Parameter ausreichend oft übertragen wurde, können die Teilnehmer diesen wieder als Bestandteil des wenigstens einen übereinstimmenden Datensatzteils erkennen und bei der weiteren Kommunikation weglassen. Eine derartige Änderung eines Parameters kann beispielsweise auftreten, wenn sich ein vorgegebener Parameter ändert (z.B. ein Sollwert oder ein Schwellenwert, etc.). Diese Änderung kann aufgrund einer Eingabe erfolgen, beispielsweise durch eine veränderte Parametervorgabe über eine Bedienschnittstelle oder eine andere geeignete Einrichtung, die Bestandteile eines Teilnehmers ist oder mit einem der Teilnehmer kommunikationsverbunden ist. Die Parameteränderung kann alternativ oder zusätzlich durch selbsttätiges Lernen eines Teilnehmers erfolgen.
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Es ist vorteilhaft, wenn jede KI-Einheit außerdem dazu eingerichtet ist, die Eingangsdatensätze zu analysieren und die Teilnehmer basierend auf den Eingangsdatensätzen zu kategorisieren bzw. wenigstens einer Gruppe zuzuordnen. Jede KI-Einheit kann beispielsweise dazu eingerichtet sein, anhand eines empfangenen Eingangsdatensatzes zu erkennen, ob die Struktur und der Aufbau eines empfangenen Eingangsdatensatzes der Struktur und dem Aufbau entspricht, den die betreffende KI-Einheit für die eigenen Ausgangsdatensätze verwendet, so dass dadurch festgestellt werden kann, dass der Teilnehmer, der den Eingangsdatensatz gesendet hat, zu derselben Gruppe gehört wie die betreffende KI-Einheit, die den Eingangsdatensatz empfangen hat. Auf diese Weise können im Kommunikationssystem identische oder typgleiche Teilnehmer bzw. Geräte identifiziert und einer gemeinsamen Gruppe zugeordnet werden. Jede Gruppe kann Teilnehmer enthalten, die durch ausreichend ähnliche Geräte oder identische Geräte gebildet sind. Beispielsweise können die Ventilatoren eines gleichen Typs die Teilnehmer einer gemeinsamen Gruppe darstellen. Beispielsweise können Wärmeübertrager, einstellbare Lüftungsklappen, Temperatursensoren, Feuchtigkeitssensoren, usw. Geräte sein, die jeweils einer gemeinsamen Gruppe zugeordnet werden. Unterschieden werden die Geräte basierend auf den von ihnen jeweils gesendeten Ausgangsdatensätzen.
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Es ist außerdem vorteilhaft, wenn jede KI-Einheit dazu eingerichtet ist, die Eingangsdatensätze und Ausgangsdatensätze miteinander zu vergleichen, wobei insbesondere nur die Datensätze bei dem Vergleich berücksichtigt werden, deren Teilnehmer einer gemeinsamen Gruppe angehören. Jede KI-Einheit kann daher den Vergleich beispielsweise ausschließlich für die Gruppe durchführen, zu der der Teilnehmer der KI-Einheit gehört, oder optional zusätzlich für eine oder mehrere weitere Gruppen.
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Die wenigstens eine lernfähige KI-Einheit des Kommunikationssystems kann beispielsweise basierend auf einem künstlichen neuronalen Netzwerk ausgebildet sein. Das Lernen kann basierend auf einer ART-Architektur (Adaptive Resonance Theory) basieren. Das Lernen findet insbesondere unüberwacht statt. Alternativ hierzu kann auch ein bestärkendes oder verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning) durchgeführt werden. Vorzugsweise findet jedoch ein überwachtes Lernen nicht statt.
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Bei einem Ausführungsbeispiel ist das Kommunikationsnetzwerk als Peer-to-Peer-Netzwerk mit beliebiger Architektur organisiert.
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Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen, der Beschreibung und den Zeichnungen. Nachfolgend werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand der beigefügten Zeichnungen im Einzelnen erläutert. In den Zeichnungen zeigen:
- 1 eine schematische Prinzipdarstellung eines Kommunikationssystems mit einem Kommunikationsnetzwerk, über das mehrere Teilnehmer kommunikationsverbunden sind,
- 2 eine stark schematisierte Prinzipdarstellung eines Teilnehmers des Kommunikationssystems aus 1 und
- 3 eine schematische Darstellung zum Vergleich von Datensätzen und zur Bildung eines von einem Teilnehmer gesendeten Ausgangsdatensatz.
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In 1 ist eine schematische Prinzipdarstellung eines Kommunikationssystems 10. Das Kommunikationssystem 10 weist ein Kommunikationsnetzwerk 11 auf, an das mehrere Teilnehmer 12 angeschlossen sind. Die Teilnehmer 12 können über das Kommunikationsnetzwerk 11 miteinander kommunizieren.
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Das Kommunikationsnetzwerk 11 kann abweichend von der dargestellten Bus-Architektur auch jede beliebige andere Architektur bzw. Topologie aufweisen. Die Anzahl der Teilnehmer 12 kann variieren und größer oder kleiner sein als die lediglich beispielhaft dargestellte Anzahl von Teilnehmern 12 in 1. Die Kommunikation kann drahtgebunden und/oder drahtlos erfolgen. Das Kommunikationsnetzwerk 11 kann ein LAN und/oder WLAN und/oder WAN aufweisen oder sein.
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Die Teilnehmer 12 bilden beispielsgemäß Netzwerkelemente. Sie sind beim Ausführungsbeispiel adressierbar und kommunizieren protokollgesteuert miteinander. Das Kommunikationssystem bzw. Kommunikationsnetzwerk 11 ist als Peer-to-Peer-Netzwerk ausgestaltet. Alternativ zu diesem Ausführungsbeispiel können auch hierarchische Netzwerkarchitekturen verwendet werden.
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Jeder Teilnehmer 12 ist Bestandteil einer Maschine und/oder eines Gerätes, beispielsweise eines Klimageräts, eines Ventilators, eines Wärmetauschers, usw. Dabei können unterschiedliche Arten bzw. Typen von Geräten jeweils einen Teilnehmer 12 bilden und an ein gemeinsames Kommunikationsnetzwerk 11 angeschlossen sein. Lediglich beispielhaft sind in 1 drei unterschiedliche Arten oder Typen von Teilnehmern veranschaulicht: erste Teilnehmer 12a einer ersten Gruppe 13, zweite Teilnehmer 12b einer zweiten Gruppe 14 und dritte Teilnehmer 12c einer dritten Gruppe 15. Die Teilnehmer 12a bzw. 12b bzw. 12c einer gemeinsamen Gruppe 13 bzw. 14 bzw. 15 sind jeweils Teilnehmer oder Geräte des gleichen oder eines ausreichend ähnlichen Typs. Die Anzahl der Teilnehmer 12 pro Gruppe 13, 14, 15 und die Anzahl der Gruppen 13, 14, 15 kann variieren und von der lediglich beispielhaften Darstellung in 1 abweichen.
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Jeder Teilnehmer 12 ist dazu eingerichtet, über das Kommunikationsnetzwerk 11 Eingangsdatensätze E von einem oder mehreren anderen Teilnehmern 12 zu empfangen und Ausgangsdatensätze A an einen oder mehrere weitere Teilnehmer 12 zu senden.
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Wie es schematisch in 2 dargestellt ist, hat jeder Teilnehmer 12 eine lernfähige KI-Einheit 20 und beispielsgemäß einen Speicher 21. In dem Speicher 21 können empfangene Eingangsdatensätze E und gesendete bzw. zum Senden vorgesehene Ausgangsdatensätze A zumindest temporär abgespeichert werden. Die KI-Einheit 20 kann auf den Speicher 21 zugreifen.
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Während des Betriebs des Kommunikationssystems 10 findet in jedem Teilnehmer 12 durch die lernfähige KI-Einheit 20 ein fortgesetztes Lernen statt. Der Begriff „KI“ steht für „Künstliche Intelligenz“ und soll so verstanden werden, dass die KI-Einheit dazu eingerichtet ist, aus verfügbaren Datensätzen (Eingangsdatensätze E und/oder Ausgangsdatensätze A) selbsttätig zu lernen. Beispielsweise kann die KI-Einheit hierfür ein künstliches neuronales Netz aufweisen. Sie kann eine Struktur zum tiefen Lernen (Deep-Learning) aufweisen.
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Vorzugsweise ist jede KI-Einheit 20 dazu eingerichtet, unüberwacht zu lernen. Alternativ hierzu kann auch ein bestärkendes Lernen oder ein überwachtes Lernen durchgeführt werden. Die Struktur der lernfähigen KI-Einheit 20 kann beispielsweise basierend auf der ART-Architektur (Adaptive Resonance Theory) ausgebildet sein. Andere Lernstrukturen sind ebenfalls einsetzbar.
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Jede KI-Einheit 20 ist dazu eingerichtet, die empfangenen Eingangsdatensätze E, die gesendeten Ausgangsdatensätze A und die zum Senden vorgesehenen Ausgangsdatensätze A miteinander zu vergleichen. Durch das während des Betriebs fortgesetzte Lernen können dadurch übereinstimmende Datensatzteile D (3) identifiziert werden. Jeder Eingangsdatensatz E und/oder jeder Ausgangsdatensatz A kann die übereinstimmenden Datensatzteile D aufweisen.
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Um das über das Kommunikationsnetzwerk 11 basierend auf einem Kommunikationsprotokoll zu übertragende Datenvolumen und mithin die erforderliche Bandbreite zu reduzieren, ist jede KI-Einheit 20 dazu eingerichtet, die Ausgangsdatensätze A ohne die übereinstimmenden Datensatzteile D zu senden, wie es schematisch in 3 veranschaulicht ist. Dadurch können die gesendeten Ausgangsdatensätze A auf die Daten beschränkt werden, die variieren bzw. im Rahmen des Lernens nicht oder noch nicht den übereinstimmenden Datensatzteilen D zugeordnet wurden.
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Es kann beispielsweise eine Mindestdatenmenge (z.B. Mindestanzahl an unabhängigen Datensätzen) an verfügbaren Datensätzen E, A festgelegt werden, um mit ausreichender Sicherheit und Genauigkeit übereinstimmende Datensatzteile D zu identifizieren. Die KI-Einheiten 20 können dazu eingerichtet sein, übereinstimmende Datensatzteile D erst dann zu identifizieren und die Ausgangsdatensätze A ohne die übereinstimmenden Datensatzteile D zu senden, wenn diese Mindestdatenmenge verfügbar ist. Dadurch wird sichergestellt, dass von anderen Teilnehmern 12 benötigte relevante Daten nicht übermittelt werden.
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Bei der erfindungsgemäßen Kommunikation ist es nicht erforderlich, von vornherein Teilnehmer bzw. Datensätze zu klassifizieren und zu unterscheiden. Die KI-Einheiten 20 lernen selbsttätig während des Betriebs. Es spielt dabei keine Rolle, ob die übereinstimmenden Datensatzteile D unveränderliche Daten oder sich zumindest während eines Zeitraums nicht ändernde Daten enthalten. Die übereinstimmenden Datensatzteile können somit statisch oder quasistatisch sein. Sie können beispielsweise Sollwerte und/oder Schwellenwerte und/oder andere beliebige Steuerungsdaten oder Regelungsdaten enthalten.
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Jede KI-Einheit 20 und mithin jeder Teilnehmer 12 ist dazu eingerichtet, anhand der empfangenen Eingangsdatensätze E zu erkennen, ob der Teilnehmer 12, der den betreffenden Eingangsdatensatz E gesendet hat, derselben Gruppe angehört, wie der Teilnehmer 12, der den Eingangsdatensatz E empfangen hat oder nicht. Hierzu können die Datenstruktur und/oder Inhalte von bestimmten Datenfeldern ausgewertet werden. Da der Teilnehmer 12 die Datenstruktur und den Inhalt bestimmter Datenfelder kennt, die er selbst für das Erzeugen von Ausgangsdatensätzen A verwendet, kann durch Vergleich die Zugehörigkeit zu derselben Gruppe 13 oder 14, oder 15 ermittelt werden. Dadurch lassen sich die Teilnehmer 12 des Kommunikationssystems 10 sozusagen automatisch gruppieren.
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Die Auswertung von Eingangsdatensätzen E, die ein Teilnehmer 12 empfängt, um übereinstimmende Datensatzteile D zu identifizieren, kann auf die Gruppe 13 oder 14 oder 15 beschränkt werden, der der Teilnehmer 12 selbst angehört. Eingangsdatensätze E von Teilnehmern 12 anderer Gruppen können dabei unberücksichtigt bleiben.
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Die Erfindung betrifft ein Kommunikationssystem 10 sowie ein Verfahren zur Kommunikation zwischen mehreren Teilnehmern 12 des Kommunikationssystems 10. Jeder Teilnehmer 12 hat eine KI-Einheit 20 und ist dazu eingerichtet, Eingangsdatensätze E zu empfangen und Ausgangsdatensätze A zu senden. Die Eingangsdatensätze E und/oder die gesendeten oder zu sendenden Ausgangsdatensätze A werden verwendet, um übereinstimmende Datensatzteile D in den Eingangsdatensätzen E und/oder Ausgangsdatensätzen A zu identifizieren. Wurden solche übereinstimmenden Datensatzteile D erkannt, werden diese beim Senden von Ausgangsdatensätzen A nicht mitgesendet. Der gesendete Ausgangsdatensatz A enthält lediglich den verbleibenden Teil von notwendigen und veränderlichen Daten ohne die übereinstimmenden Datensatzteile D. Die übereinstimmenden Datensatzteile D können beispielsweise vor dem Senden aus einem zum Senden vorgesehenen Ausgangsdatensatz A entfernt werden.
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Bezugszeichenliste
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- 10
- Kommunikationssystem
- 11
- Kommunikationsnetzwerk
- 12
- Teilnehmer
- 12a
- erster Teilnehmer
- 12b
- zweiter Teilnehmer
- 12c
- dritter Teilnehmer
- 13
- erste Gruppe
- 14
- zweite Gruppe
- 15
- dritte Gruppe
- 20
- KI-Einheit
- 21
- Speicher
- A
- Ausgangsdatensatz
- D
- übereinstimmende Datensatzteile
- E
- Eingangsdatensatz
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- DE 102018109252 A1 [0002]
