KR20010006363A - 자동화 장치 - Google Patents
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Abstract
간단하고 저렴한 국부적 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화가 설비로부터 떨어진 장소로부터 달성될 수 있도록, 제어 기술적인 프로세스 서술을 위해서 대략 수학적-물리적 모델(1), 신경 네트워크 모델(2a, 2b) 또는 지식을 기초로하는 장치의 형태로 된 프로세스 모델에 의존하는, 컴퓨터를 기초로하는 제어 장치(10)를 포함하는, 특히 개별 설비 소자의 또는 제 1 차 산업에 속하는 완전한 설비의 디자인, 플래닝, 실행, 작동 개시, 수리 및 최적화를 위해 공업용 설비(22 내지 25)를 제작하고 작동시키기 위한 자동화 장치를 개선하기 위해서는, 서로 연결된 하나 또는 다수의 제어 장소(8, 14, 20)에 의한 국부적인 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화가 제안되며, 이 경우에는 근대의 공공 커뮤니케이션 수단을 충분히 이용함으로써 프로세스 변동이 온라인 방식으로 혹은 오프라인 방식으로 연속으로 모니터링되거나 또는 적어도 모델에 따라 체크되며, 프로세스 모델(1), 파라미터 및 소프트웨어가 설비 특유의 방식으로 매칭될 수 있다.
Description
예를 들어 반죽 롤과 같은 공업용 설비의 성능에 대해 증가되는 요구들은 경제성, 안전성 및 신뢰성면에서 최고로 작동되는 작업 프로세스 및 생산 프로세스를 요구한다. 따라서, 미리 디자인에서부터 예외없이 컴퓨터에 의해 지지되는 정보 흐름을 이용하여 생산 프로세스를 최대로 광범위하게 자동화하는 것이 공지되어 있다. 이 경우에는 특히 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화를 위해, 상기 프로세스를 서술하고 그에 따라 공업용 설비의 시뮬레이션 및 조절을 가능하게 하는 수학적-물리적 프로세스 모델이 효과적이다.
이 목적을 위해 사용되는 제어 장치는 DE 195 08 474 A1호 또는 DE 195 08 476 A1호에 공지되어 있다. 컴퓨터를 기초로하는 상기 제어 장치는 공업용 설비의 또는 상기 설비내에서 진행되는 생산 프로세스의 상태를 독자적으로 인식하여, 지능적인 프로세스 가이드를 보장하는, 상황에 적합한 명령을 발생한다. 뿐만 아니라, 목표값 프리세팅의 기초를 이루는 프로세스 모델이 예를 들어 신경 네트워크와 같은 적응 방법의 도움으로 오프라인 방식으로 또는 온라인 방식으로 개선됨으로써, 영속적인 프로세스 최적화가 이루어진다.
미리 공개되지 않은 독일 특허 출원서 196 249 26.0호에는 또한 설비 제어 장치를 갖는 공업용 설비를 작동 개시하기 위한 방법이 공지되어 있는데, 상기 방법은 비제어 기능 및 제어 기능을 수행하며, 상기 방법의 제어 기능은 수학적 모델, 신경 네트워크 모델 또는 전문가 장치의 형태로 된 프로세스 모델로 동작한다. 공지된 상기 방법은, 작동 개시가 비제어 기능의 작동 개시 및 제어 기능의 광범위한 작동 개시로 세분되어 실행되는 것을 특징으로 하며, 비제어 기능의 작동 개시는 현장에 있는 사람들에 의해 제어 기능을 전반적으로 초기화함으로써 이루어지고, 제어 기능의 작동 개시는 설비로부터 떨어진 적어도 하나의 장소, 특히 테크놀로지 센터로부터 데이터 라인을 통해 데이터가 원격 전송됨으로써 이루어진다.
US-PS 4,783,998호에는 또한 제너레이터를 조절하기 위한 방법이 공지되어 있으며, 이 방법에서는 제너레이터에서 검출된 측정값이 분석 및 평가를 위해 컴퓨터에 원격 전송된다. 이 경우의 단점으로서는, 검출된 측정값이 다만 예를 들어 제너레이터 샤프트와 같은 개별 부품에 대해서만 관련되기 때문에 결과적으로 제너레이터의 전체 동작에 대한 진술에는 적용될 수 없다는 점이다. 그에 비해 DE 195 08 474 A1호 및 DE 195 08 476 A1호에 공지된 제어 장치 및 독일 특허 출원서 196 249 26.0호에 공지된 방법에 의해서는 모델에 따른 연관성으로 인해 복잡한 설비의 전체 프로세스의 최적화가 가능하지만, 그러나 이것은 높은 비용과 연결된다. 이에 대한 원인은 무엇보다도, 설비 특유의 최적화를 멀리 떨어진 장소로부터 국부적으로 실행할 수 있기 위해 특수한 전송 경로가 필요하다는 것이다.
본 발명은, 제어 기술적인 프로세스 서술을 위해서 대략 수학적-물리적 모델, 신경 네트워크 모델 또는 지식을 기초로하는 장치의 형태로 된 프로세스 모델에 의존하는, 컴퓨터를 기초로하는 제어 장치를 포함하며, 특히 개별 설비 소자의 또는 제 1 차 산업에 속하는 완전한 설비의 디자인, 플래닝, 실행, 작동 개시, 수리 및 최적화를 위해 공업용 설비를 제작하고 작동시키기 위한 자동화 장치에 관한 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 자동화 장치를 특징짓는 소자의 개략도이며,
도 2는 공업용 설비의 프로세스 최적화를 도시한 개략도이며,
도 3은 테크놀로지 센터의 개략도이며,
도 4는 테크놀로지 센터와 공업용 설비 사이의 데이터 전송을 도시한 개략도이며,
도 5는 국부적인 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화를 도시한 개략도이다.
본 발명의 목적은, 전술한 단점들을 피하면서 간단하고 경제적인 국부적 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화가 설비로부터 원격으로 달성될 수 있도록, 공업용 설비를 제조하고 작동시키기 위한 자동화 장치를 개선하는 것이다.
상기 목적은 서문에 언급된 방식의 자동화 장치에서 본 발명에 따라, 서로 연결된 하나 또는 다수의 제어 장소에 의해 국부적인 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화가 이루어짐으로써 달성되며, 이 경우에는 근대의 공공 커뮤니케이션 수단을 충분히 이용함으로써 프로세스 변동이 온라인 방식으로 혹은 오프라인 방식으로 연속으로 모니터링되거나 또는 적어도 모델에 따라 체크되며, 프로세스 모델, 파라미터 및 소프트웨어는 설비 특유의 방식으로 매칭될 수 있다.
상기 방식으로 형성된 자동화 장치는, 원격으로 전송될 데이터가 기존의 커뮤니케이션 수단에 의해 개별 공업용 설비에 전송됨으로써 저렴한 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화 설비로부터 떨어진 장소로부터 가능해진다. 상기 데이터는 프로세스 특유의 파라미터와 관련될 뿐만 아니라, 프로세스 모델의 변동 또는 심지어 현장에 있는, 즉 개별 공업용 설비에 있는 소프트웨어의 변동까지도 고려하기 때문에, 설비의 기능이 개선되는 동시에 전체적으로 엔지니어링-비용이 절감된다.
본 발명의 추가 장점에 따라, 한편으로는 중앙 계산 용량 및 근대의 작동 개시 공구를 이용하기 위해서, 그리고 다른 한편으로는 개별 설비로부터 개발로의 노우-하우-역흐름을 보장하기 위해서 과학 기술적인 원격 작동 개시 장치가 제공된다. 최고의 시간 효율에 도달하기 위해서는 바람직하게 온라인-원격 최적화 방법 및/또는 오프라인-원격 최적화 방법이 제공된다.
하드웨어 소자 및 소프트웨어 소자가 제공되는 경우도 또한 장점이 되는데, 상기 소자들은 진화론적, 특히 발생학적 알고리즘에 의해 최적화될 수 있도록 형성된다. 발생학적 알고리즘의 사용은 매우 우수한 최적도에 도달할 수 있는 높은 가능성을 제공해준다. 따라서, 프로세스 모델을 진화론적 전략을 이용하여, 특히 발생학적 프로그래밍을 이용하여 최적화하는 것이 바람직하다. 진화론적 전략은 특히 전세계적인 최적도의 방향으로 진행하는 값에 관하여 신경 네트워크를 체크하는 것도 가능하게 한다. 높은 계산 비용으로 인해, 이것을 오프라인 방식으로 실행하게 하는 것이 제안된다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따라 모듈 방식 소프트웨어 구성 부품을 위해 미리 제공된 프레임이 제공된다. 이와 같은 방식으로 프로그래밍 작업 없이 소프트웨어 구성 부품의 교체가 달성될 수 있음으로써, 설비 특유의 매칭 및 전체 자동화 장치의 장시간 관리가 보장된다. 기존의 데이터 라인과 관련하여 필요에 적합한 유연성에 도달하기 위해 커뮤니케이션 수단이 전화-연결 장치, ISDN-연결 장치, 인공 위성 연결 장치 또는 인터넷-연결 장치/인트라넷-연결 장치이면 또한 바람직하다.
본 발명의 바람직한 추가 장점에 따라 제어 장소는 가상 사무소로서 형성된다. 이와 같은 방식으로 근대의 커뮤니케이션 수단을 충분히 이용함으로써, 예를 들어 네트워크 연결을 기초로 전세계적인 자원의 결합을 보장하는 국부적 플래닝, 개발 또는 애프터-세일-관리가 달성된다.
본 발명의 개선예에 따라 제어 장치에는 설비 특유의 파라미터의 적응을 위한, 설비 특유의 방식으로 형성된 프로세스 모델을 저장하기 위한, 예비 계산 알고리즘의 저장을 위한, 경향 추적을 저장하기 위한, 적응 알고리즘을 저장하기 위한, 신경 네트워크 모델을 트레이닝하고 및/또는 최적화하기 위한 계산 장치 및 컴퓨터 장치에 의해 영향을 받을 수 있는 진단 저장기가 제공될 수 있다. 이것은, 공업용 설비가 과학 기술적인 프리세팅에 따라 설비로부터 멀리 떨어진 장소로부터 최적화될 수 있다는 장점을 제공한다. 이 목적을 위해서는 또한, 상기 제어 장소가 데이터 원격 전송을 통해 공업용 설비의 제어 장치와 연결되는, 설비로부터 멀리 떨어진 테크놀로지 센터인 것이 제안된다.
본 발명의 바람직한 개선예에 따라 상기 테크놀로지 센터는 내부 네트워크를 포함하며, 이 네트워크는 공업용 설비와의 커뮤니케이션을 위해서 안전-데이터 전송 장치를 통해 원격-작동 개시 네트워크 및/또는 작동 최적화 네트워크와 연결된다. 상기 방식의 방호벽은 안전한 동작을 가능하게 하고 스피온 공격으로부터 보호한다.
외부 전문 지식 및 상이한 프로젝트 팀을 연결하기 위해서는 또한, 상기 테크놀로지 센터에 공간적으로 분리된, 데이터 라인을 통해 상기 테크놀로지 센터와 연결되는 외부 장소가 할당되는 것이 제안된다.
본 발명의 추가 실시예에서는, 수집된 데이터를 위한 평가 소프트웨어를 갖는 동시에 로그로 들어가기에 적합하게 형성된 관리자 유닛이 제공된다. 이와 같은 방식으로 최적화 조치가 계속해서 실행됨으로써, 미래의 최적화 조치를 위한 체크가 가능하다. 바람직하게 테크놀로지 센터 내부에는 데이터 뱅크 그리고 일반적인 및 설비 특유의 테크놀로지 모듈에 있는 과학 기술적인 지식이 존재하며, 이 지식이 테크놀로지 모듈 및 제어 장치의 데이터 수집 유닛에 전송될 수 있음으로써 결과적으로 새로운 데이터를 간단히 입력할 때 공업용 설비의 전체 프로세스가 단계적으로 개선될 수 있다.
상기 테크놀로지 센터가 하드웨어 장치, 소프트웨어 도구, 작동 개시 도구, 소프트웨어 개발 도구, 소프트웨어 발생 도구, 인공 신경 네트워크 및 통계상의 평가 프로그램을 위한 트레이닝 도구를 포함하며, 상기 도구들이 설비와 무관하게 사용될 수 있는 것도 또한 바람직하다. 설비와 무관한 장치 및 도구를 사용함으로써, 불가피한 경우에만 장치 특유의, 즉 특수하게 개발된 장치 및 도구를 사용하는 보편적인 자동화 장치가 달성될 수 있다. 마지막으로, 테크놀로지 센터가 모니터, 컴퓨터 장치 및 카메라를 이용하여 멀티스테이션 투영 사무소, 구성 사무소, 작동 개시 사무소 또는 작동 최적화 사무소로서 형성되며, 직접 대화, 도면 변경 또는 소프트웨어 데이터가 언어 및 비디오 화상에 의해 보충 또는 대체 방식으로 원격 전송될 수 있는 것이 제안된다. 테크놀로지 센터의 외부 장소도 또한 이와 같은 방식으로 형성될 수 있다. 특히 바람직한 효과는, 트레이닝 데이터의 수집으로부터 새로운 파라미터의 출력까지 통일적인 동작이 필요한 인공적인 신경 네트워크로 동작할 때 나타난다. 테크놀로지 센터의 전술한 실시예에 의해, 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화에 참가한 사람들이 모두 한 장소에, 특히 공업용 설비의 현장에 있는 것처럼 동작될 수 있다.
본 발명의 대상의 추가 세부 사항 및 장점은 도면에 도시된 바람직한 실시예를 참조하여 하기에서 자세히 설명된다.
도 1에 개략적으로 도시된 자동화 장치의 중심에는 공업용 설비의 생산 프로세스를 기술하는 수학적-물리학적 프로세스 모델(1)이 있다. 따라서 이 수학적-물리학적 프로세스 모델(1)을 이용하면, 설비 프로세스를 시뮬레이팅하고 상기 설비를 기계적으로 및 전기적으로 설계할 수 있다. 수학적-물리학적 프로세스 모델(1)의 정확성을 개선하기 위해, 공업용 설비의 측정값 저장을 기초로하여 훈련되는 신경 네트워크(2a, 2b)가 사용된다. 이 때 신경 네트워크(2a, 2b)의 훈련은 계산 비용에 따라 오프라인(2b) 방식으로 또는 온라인(2a) 방식으로 이루어질 수 있다. 그밖에 신경 네트워크(2a, 2b)의 적용은 수학적-물리학적 프로세스 모델(1)과 함께 이루어질 수 있거나 (소위 상대적인 신경-네트워크) 또는 지금까지 수학적-물리학적 기술을 회피하던 (소위 절대적 신경-네트워크) 기술 프로세스의 모델을 형성하기 위해 관련을 맺을 수 있다. 온라인 방식으로 훈련될 수 있는 신경 네트워크(2b)는 자동화 장치를 공업용 설비에 매칭시키기 위해 상기 공업용 설비의 "날짜 형태"를 인식하는 것이 필요한 경우에 특히 효과적이다. 이 때 훈련은 온라인 방식으로 검출된 측정값을 기초로하여 이루어지며, 이 측정값은 나중에 파라미터 및/또는 프로세스 모델을 최적화하기 위해 흘러간다.
개별 공업용 설비에 대한 수학적-물리학적 프로세스 모델(1)의 최상의 매칭은 발생학적 알고리즘(3)에 의해 달성될 수 있다. 상이한 해결 부가물의 추계학적인 변형에 의해서 상기 진화론적인 알고리즘으로 설비 특유의 프로세스 모델을 위한 최적의 파라미터 세팅이 발견될 수 있다. 그에 따라 개별 공업용 설비의 과학 기술적인 작동 개시가 설비로부터 떨어진 계산 센터로 옮겨질 수 있고, 그럼으로써 과학 기술적인 작동 개시가 자동화된다. 이전에 기술된, 발생학적 알고리즘(3)을 이용한 파라미터 최적화에 대한 부가는 발생학적 프로그래밍(4)을 형성한다. 상기 진화 전술에 의하여 프로세스 모델의 구조적인 개선이 달성될 수 있다.
이전에 기술된 소자들에 대한 기본 전제는 적합한 소프트웨어 체계이다. 이 경우 물체용의 프로그래핑(5)은, 명확한 구조 및 규격화된 인터페이스가 버젼 관리 및 구성 관리를 위한 베이스를 형성함으로써, 상이하게 적용하기 위한 소프트웨어의 재활용 가능성을 보장한다. 사용자 소프트웨어의 재활용 가능성은 물체에 대한 방향 설정 외에 부가적으로 시종일관된 모듈화에 의해서도 상승된다. 통일적인 소프트웨어 모듈을 사용하기 위해서는, 모듈 방식 소프트웨어 구성 부품을 위해 예정된 프레임을 형성하는 소위 프레임 워크(6)도 기여한다. 가장 간단한 경우 프레임 워크는, 소프트웨어 구성 부품의 교체가 복잡한 프로그래밍 작업 없이도 가능한 방식으로 개별 소프트웨어 구성 부품들이 그 내부로 삽입될 수 있는 "소프트웨어 케이스"이다. 이와 같은 방식으로 자동화 장치의 오랜 시간 동안의 유지가 보장된다.
공업용 설비의 작동 개시는 통상적으로 4 단계로 세분될 수 있다. 제 1 단계는 개별 장치의 하드웨어 구성 및 런-업으로 이루어진다. 그 다음에 사용자 소프트웨어 및 인터페이스 테스트가 이루어진다. 제 3 단계는 공업용 설비의 테스팅으로서, 이것은 예를 들어 로울 제분기의 경우에는 "제 1 밴드"의 로울링일 수 있다. 마지막 제 4 단계는 자동화의 틀내에서 가장 큰 의미를 부여하는 기술적 작동 개시를 형성한다. 이러한 상태를 고려하기 위해 자동화 장치는, 근래의 커뮤니케이션 수단을 통해 설비로부터 떨어져 있는 계산 센터로부터 기술적인 작동 개시를 가능하게 하는 원격-작동 개시 장치(7)로 되돌아간다. 이 경우에는 중앙 계산 용량 및 개발자의 지원을 준비하는 외에 공업용 설비로부터 개발로의 노우-하우-역흐름도 이루어진다. 이와 같은 방식으로, 짧은 반응 시간을 특징으로 하는 원격 진단에 의해서 공업용 설비의 장시간 동안의 관리가 실행될 수 있다.
전세계적으로 존재하는 자원을 충분히 활용하기 위해서 근래의 커뮤니케이션 수단을 통해 서로 연결된 소위 가상 사무소(8)가 이용된다. 이 가상 사무소는 예를 들어 국부적인 플래닝, 개발 또는 애프터-세일-관리를 가능하게 한다.
전술한 소자(1 내지 8)를 포함하는 자동화 장치는 도 2에서 개략적으로 볼 수 있다. 로울 제분기(9)로 형성된 공업용 설비에는 테크놀로지 모듈(11) 및 데이터 수집 장치(12)를 포함하는 제어 장치(10)가 제공된다. 반죽 롤(9)의 작동 개시의 처음 3 단계는 현장에 있는 작동 개시 장치(13)에 의해 실행된다. 그와 달리 제 4 단계에서 이루어지는 테크놀로직 작동 개시는, 근래의 커뮤니케이션 수단(15)을 통해 로울 제분기(9)의 제어 장치(10)와 연결되는 테크놀로지 센터(14)에 의해서 이루어진다. 테크놀로지 센터(14)는 구성자, 개발자, 플래너 및 작동 개시자의 프로세스 특유의 지식을 포함한다. 추가로 테크놀로지 센터(14)는 일반적인 및 설비 특유의 테크놀로지 모듈(16, 17), 상이한 공업용 설비를 위한 데이터 뱅크(18) 및 플래닝을 위한 설비 특유의 장치(19)를 이용한다. 상기 방식의 사회 시설은 과학 기술적인 원격-작동 개시를 가능하게 할뿐만 아니라, 애프터-세일-관리 및 반죽 롤(9)의 수선도 허용된다. 이 경우 상기 작동 개시 장치(13)는 수선 장치이다. 장애의 경우가 나타나면, 이 장애의 경우는 테크놀로지 센터(14)에 있는 컴퓨터 커패시턴스의 신속한 접속에 의해서 및 테크놀로지 센터(14)에 있는 전문가의 편입에 의해서 신속한 에러 진단 및 에러 제거가 이루어질 수 있다. 이 경우 소프트웨어 모듈은, 전문가 팀으로부터 반죽 롤(9)로 도달될 필요없이 프레임 워크(6)의 존재 여부에 의해서 교체될 수 있다.
도 3에는 테크놀로지 센터(14)의 구성이 개략적으로 도시되어 있다. 테크놀로지 센터(14)에는 공간적으로 분리된 외부 장소(20)가 할당되는데, 이 외부 장소는 데이터 라인을 통해 테크놀로지 센터(14)와 연결된다. 뿐만 아니라 테크놀로지 센터(14)는, 지역의 서비스 영역을 관리하고 선험적인 경험을 평가하는 서비스국(21)과 연결된다. 예컨대 ISDN, 모뎀, 인트라넷 또는 인터넷과 같은 근래의 통신 수단(15)을 통해 테크놀로지 센터(14)는 상이한 공업용 설비(22 내지 25)와 연결된다. 테크놀로지 센터(14)는, 방호벽(27)을 통해 원격-작동 개시 네트워크(28)와 연결된 내부 사무소 네트워크(26)를 포함한다. 사무소 네트워크(26) 및 원격-작동 개시 네트워크(28)는 각각 소수의 컴퓨터(29)로 이루어지며, 상기 컴퓨터들은 예를 들어 이서넷을 통해 트위스트 패르-단자와 서로 연결된다. 방호벽(27)은, 외부로부터 내부 사무소 네트워크(26)로의 자격이 없는 접근이 이루어지는 것을 저지하는 감시국(30)을 포함한다.
도 4에는 ISDN-데이터 라인을 통한 공업용 설비의 제어 장치(10)와 원격-작동 개시 네트워크(28)의 연결이 도시되어 있다. 소위 루터(31)의 도움으로, 예를 들어 작동 개시 장치(13)와 테크놀로지 센터(14) 사이의 대화를 가능하게 하기 위한 제어 장치(10)와 원격-작동 개시 네트워크(28) 사이의 최상의 연결이 각각 자동으로 만들어진다. 상기 방식의 연결은 규칙적으로 수행될 수 있지만, 주중의 요일 또는 하루 동안의 시간에 관하여 변동될 수도 있다.
전술한 자동화 장치에 의해, 도 5에서 또한 알 수 있는 바와 같이, 전세계적인 자원들의 참작이 가능하다. 이 때 예컨대 ISDN과 같은 근대 커뮤니케이션 수단(15)의 사용은 시간적으로 및 공간적으로 독립적인 전세계적인 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화를 위한 전제를 만들어준다. 더욱이 중요한 것은 이 목적을 위해서 가상 사무소(8)의 설치도 기여한다는 것인데, 상기 가상 사무소는 예를 들어 플래닝, 개발 또는 애프터-세일-관리와 관련한 지역적인 설비 지원을 보장해준다.
Claims (16)
- 제어 기술적인 프로세스 서술을 위해서 대략 수학적-물리적 모델(1), 신경 네트워크 모델(2a, 2b) 또는 지식을 기초로하는 장치의 형태로 된 프로세스 모델에 의존하는, 컴퓨터를 기초로하는 제어 장치(10)를 포함하며,특히 개별 설비 소자의 또는 제 1 차 산업에 속하는 완전한 설비의 디자인, 플래닝, 실행, 작동 개시, 수리 및 최적화를 위해 공업용 설비(22 내지 25)를 제작하고 작동시키기 위한 자동화 장치에 있어서,서로 연결된 하나 또는 다수의 제어 장소(8, 14, 20)에 의해 국부적인 프로세스 가이드 및 프로세스 최적화가 이루어지며,근대의 공중 커뮤니케이션 수단(15)을 사용하여 프로세스 변동이 온라인 방식으로 또는 오프라인 방식으로 진행되도록 감독하거나 적어도 모델 방식으로 체크하며, 프로세스 모델(1), 파라미터 및 소프트웨어가 설비 특유의 방식으로 매칭될 수 있는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항에 있어서,과학 기술적인 원격-작동 개시 장치(7)를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 또는 제 2항에 있어서,온라인-원격 최적화 방식 및/또는 오프라인-원격 최적화 방식을 특징으로 하는 자동화 장치,
- 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,특히 발생학적인 진화론적 알고리즘(3)에 의해 최적화될 수 있도록 형성된 하드웨어 소자 및 소프트웨어 소자가 제공되는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 내지 제 4항 중 어느 한 항에 있어서,프로세스 모델(1)이 진화론적 전략에 의해서, 바람직하게는 발생학적 프로그래밍(4)에 의해서 최적화되는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 있어서,모듈 방식 소프트웨어 구성 부품을 위해 미리 제공된 프레임(6)을 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서,상기 커뮤니케이션 수단(15)이 전화-연결 장치, ISDN-연결 장치, 인공 위성 연결 장치 또는 인터넷-연결 장치/인트라넷-연결 장치인 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 내지 제 7항 중 어느 한 항에 있어서,상기 제어 장소(14)가 가상의 사무소(8)로서 형성되는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 내지 제 8항 중 어느 한 항에 있어서,상기 제어 장치(10)에는 설비 특유의 파라미터에 적응시키기 위한, 설비 특유의 방식으로 형성된 프로세스 모델(1)을 저장하기 위한, 예비 계산 알고리즘을 저장하기 위한, 경향 추적을 저장하기 위한, 적응 알고리즘을 저장하기 위한, 신경 네트워크 모델(2a, 2b)을 트레이닝하고 및/또는 최적화하기 위한 컴퓨터 장치(29) 및 커뮤니케이션 수단(15)에 의해 영향을 받을 수 있는 진단 저장기(11, 12)가 제공될 수 있는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 1항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 있어서,상기 제어 장소는, 데이터 원격 전송 장치(15)에 의해 공업용 설비(22 내지 25)의 제어 장치(10)와 연결되는, 설비로부터 떨어져 있는 테크놀로지 센터(14)인 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 10항에 있어서,상기 테크놀로지 센터(14)는, 공업용 설비(22 내지 25)와의 커뮤니케이션을 위해서 안전-데이터 전송 장치(27)를 통해 원격-작동 개시 네트워크(28) 및/또는 작동 최적화 네트워크와 연결되는 내부 네트워크(26)를 포함하는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 10항 또는 제 11항에 있어서,상기 테크놀로지 센터(14)에는 공간적으로 분리된 외부 장소(20)가 할당되며, 상기 외부 장소는 데이터 라인(5)을 통해 테크놀로지 센터(14)와 연결되는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 10항 내지 제 12항 중 어느 한 항에 있어서,수집된 데이터용 평가 소프트웨어를 포함하는 동시에 로그로 들어가기에 적합하게 형성된 관리자 유닛이 제공되는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 10항 내지 제 13항 중 어느 한 항에 있어서,상기 테크놀로지 센터(14) 내부에는 데이터 뱅크(18) 그리고 일반적인 및 설비 특유의 테크놀로지 모듈(16, 17)에 있는 과학 기술적인 지식이 존재하며, 이 지식이 테크놀로지 모듈(11) 및 제어 장치(10)의 데이터 수집 유닛(12)에 전송될 수 있는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 10항 내지 제 14항 중 어느 한 항에 있어서,상기 테크놀로지 센터(14)는 하드웨어 장치, 소프트웨어 도구, 작동 개시 도구, 소프트웨어 개발 도구, 소프트웨어 발생 도구, 인공 신경 네트워크(2a, 2b) 및 통계상의 평가 프로그램을 위한 트레이닝 도구를 포함하며, 상기 도구들이 설비와 무관하게 사용될 수 있는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
- 제 10항 내지 제 15항 중 어느 한 항에 있어서,상기 테크놀로지 센터(14)는 모니터, 컴퓨터 장치(29) 및 카메라를 이용하여 멀티스테이션 투영 사무소, 구성 사무소, 작동 개시 사무소 또는 작동 최적화 사무소로서 형성되며, 직접 대화, 도면 변경 또는 소프트웨어 데이터가 언어 및 비디오 화상에 의해 보충 또는 대체 방식으로 원격 전송될 수 있는 것을 특징으로 하는 자동화 장치.
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