DE10040731A1 - Verfahren zur Durchführung eines automatisierten Produktionsprozesses - Google Patents

Abstract

In einem Verfahren zur Durchführung eines automatisierten Produktionsprozesses wird der Produktionsprozess in Abhängigkeit von der Messung physikalischer oder chemischer Parameter des Produktes und/oder des Produktionsprozesses sowie Störgrößen (Produkt/Prozessparameter) gesteuert. Es wird ermittelt, welche Kenngrößen die Qualität und/oder Quantität des Produktes und/oder Produktionsprozesses hinreichend genau charakterisieren und welche einstellbaren und nicht einstellbaren, jedoch veränderlichen Produkt/Prozessparameter einen Einfluß auf die Kenngrößen haben (Einflußgrößen). Durch Auswerten bewußter oder zufälliger Änderungen der Einflußgrößen wird die gegenseitige Abhängigkeit zwischen den Einflußgrößen bestimmt und als Abhängigkeitsmodell (neuronales Netz) gespeichert. Aufgrund des Abhängigkeitsmodells können die optimalen Kenngrößen und die zugehörigen einstellbaren Einflußgrößen berechnet und eingestellt werden. DOLLAR A Das Abhängigkeitsmodell (neuronales Netz) wird durch Auswerten der in der Produktion anfallenden Prozessdaten laufend sebsttätig fortgeschrieben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Durchführung eines automatisierten Produktionsprozesses nach dem Oberbegriff des Anspruches 1.

In jedem industrialisierten Produktionsprozeß gibt es zwei sich immer wieder überschneidende Komponenten: Den Prozeß selbst als die Gesamtheit der mechanischen, elektronischen und nachrichtlichen Instrumente und den Menschen als das Managementsystem, das die Produktion steuert.

Die Aufgabe, eine Produktionsanlage zu steuern, kann mehr oder weniger schwierig sein, entsprechend der Komplexität des jeweiligen Prozesses und entsprechend der Anzahl von beteiligten Variablen. Die Aufgabe kann höchst kritische Aspekte annehmen, wenn es sich um besonders ausgefeilte automatisierte Systeme handelt. Diese Tatsache ist von besonderer Bedeutung. Denn die Automation der Produktionsprozesse ist eines der strategischen Ziele, die für die moderne Industrie von größter Bedeutung ist.

Praktisch alle Firmen haben diesen Versuch der Automatisierung in Angriff genommen, um sich dem Markt schnell und wettbewerbsfähig anpassen zu können, einem Markt, der hoch diversifizierte (unterschiedliche) Produkte zu niedrigen Preisen und mit immer kürzer werdenden Innovationszyklen (Neuauflagen) erfordert.

Die Ergebnisse dieses Versuches der Automatisierung sind nicht auf allen Gebieten positiv, sie haben jedoch bestätigt, insbesondere auf den sogenannten "reifen" Sektoren (in denen ein Endprodukt der technologischen Entwicklung jedenfalls vorläufig erreicht zu sein scheint), daß die Automatisierung einen unverzichtbaren Faktor für die Innovation darstellt, insbesondere soweit die Innovation das Produktionsverfahren betrifft.

Die Automation von Produktionsprozessen hat die bis dahin von Menschen ausgeführten Funktionen auf Roboter verlagert. Dadurch sind grundlegende Änderungen in den traditionellen Arbeitsfunktionen und in der technologischen Struktur des Produktionsbetriebes entstanden.

Dennoch hat die Automatisierung wegen der entstehenden Komplexität ihre Grenzen. Wenn ein gewisses Maß an Komplexität der Automatisierung erreicht ist, geht die Möglichkeit der Kontrolle und die Flexibilität verloren und die Vorteile mindern sich. Das gilt auch für solche automatisierten Produktionsverfahren, in denen eine Vielzahl von physikalischen oder chemischen Parametern des Produktes oder des Produktionsprozesses sowie Störgrößen - mehr oder weniger - laufend gemessen und in einer Regelschleife zur Steuerung des Produktionsprozesses benutzt werden.

Während die Entwicklung der Automatisierung bisher dahin ging, immer komplexere und ausgefeilte Prozeßeinheiten zu schaffen, ist vernachlässigt worden, daß zwar die bisherige menschliche Funktion des Werkers Operator) ersetzt werden kann, nicht aber die Funktion der Planung, Entwicklung, Organisation, Kontrolle und Steuerung (Management) des Produktionsprozesses. Die Anforderungen der Produktion haben zugenommen und sind immer komplexer geworden, während im Vergleich zu der gestiegenen Produktionskapazität die Betreiber immer noch dieselben Prinzipien und Entscheidungskriterien, Begriffe und Modelle verfolgen.

Die modernen Systeme der Generierung und Sichtbarmachung von Prozeßdaten mit Hilfe der neuen Technologien in der automatischen Steuerung waren in dem Produktionsmanagement zu nichts nütze, bestenfalls sind diese Daten nicht beachtet worden.

Daher entsteht das Bedürfnis, das Betriebsmanagement mit der Automation zu synchronisieren und die Methoden für das Management durch das operativ tätige Personal zu erneuern, indem dem Personal durchentwickelte Hilfsmittel zur Beherrschung der Komplexität moderner, automatisierter Produktionsverfahren bereitgestellt werden.

Es ist Aufgabe der Erfindung, das Verfahren zur Durchführung eines automatisierten Produktionsprozesses so auszugestalten, daß das Verfahren der geänderten Rolle des Menschen gerecht wird.

Dadurch soll die Erfindung den Mangel an innovativer Entwicklung beseitigen, der zwischen dem hohen Stand der Automationstechnik auf der einen Seite und dem immer noch konventionellen System der Hilfsmittel besteht, welche von den Betriebsleuten in ihren Entscheidungen zur Steuerung und Beherrschung des Produktionsprozesses angewandt werden.

Die Lösung dieser Aufgabe ergibt sich aus Anspruch 1.

• - Es wird hierdurch eine neuartige Prozeßsteuerung geschaffen.
• - Das dadurch entstehende Abhängigkeitsmodell (neuronale Netz) ist je nach Komplexität des Prozesses einmalig und fix, d. h.: es wird nicht verändert.
• - Da die Erfindung aber gerade für komplexe Produktionsprozesse, wie sie für die heutige Technik normal sind, Anwendung findet und neue Perspektiven der Entscheidungsfindung ermöglicht, wird durch Anspruch 2 in Weiterbildung der Erfindung vorgeschlagen, daß das Abhängigkeitsmodell durch Auswerten der in der Produktion laufend oder zeitweilig anfallenden Prozessdaten laufend selbsttätig korrigiert, ergänzt oder in sonstiger Weise fortgeschrieben und gespeichert wird. Diese Fortschreibung vollzieht sich, ohne daß der Betriebsmann dies merkt oder hierdurch belästigt wird.

Durch Anspruch 3 werden geeignete Hilfsmittel zur Ermittlung und Darstellung der gegenseitigen Abhängigkeiten zwischen den Einflußgrößen sowie der Auswirkung der Einflußgrößen auf die Kenngrößen und zur Entwicklung der Abhängigkeitsmodelle bereitgestellt.

Im folgenden wird die Erfindung anhand von Beispielen und anhand der Fig. 1 bis 5 weiter beschrieben.

Als Produktionsprozesse in dieser Erfindung kommen in Betracht:

• - Kontinuierliche Prozesse, die typisch sind, für die petrochemische, chemische oder ähnliche Industrien.
• - Diskontinuierliche oder diskrete Prozesse, die insbesondere im Maschinenbau, Fahrzeugbau und ähnlichen Industrien angewandt werden.
• - Gemischte Prozesse, typisch z. B. für den chemisch-textilen Sektor, wo kontinuierliche und diskontinuierliche Prozesse sich in zwei unterschiedlichen Prozeßstufen derselben industriellen Produktion folgen und die Gewichtung jeder Stufe sehr unterschiedlich sein kann.

Ein Produktionsprozeß, durch den Roh- und Hilfsmaterialien in ein gewünschtes Endprodukt überführt werden, kann durch ein schematisches Modell dargestellt werden, indem die eingestellten physikalischen oder chemischen Parameter des Produktes und/oder des Produktionsprozesses, die Störgrößen wie z. B. Luftfeuchtigkeit, Lufttemperatur, Luftdruck, elektrische Spannungsausfälle und dergleichen und durch die überwachten Parameter z. B. Temperaturen, Drücke, repräsentiert wird. Die Steuerung dieses Prozesses geschieht normalerweise dadurch, daß man von Hand oder automatisch eine bestimmte Anzahl von variablen Parametern einstellt, von denen man annimmt, daß sie den Produktionsprozeß repräsentieren und für den Produktionsprozeß maßgeblich sind. Gerade diese variablen Parameter, die in angemessener Weise visualisiert und statistisch ausgewertet werden, z. B. durch Alarmsignale, Mittelwertbildung, Trendbildung usw., sollen dem Betriebsmann erlauben, die Steuerungsmöglichkeiten des Prozesses und folglich auch die Variationsmöglichkeiten des Endproduktes zu beherrschen und sich dadurch den veränderlichen Markanforderungen anzupassen.

Ein solcher Produktionsprozess mit wesentlichen Einflußfaktoren ist in Fig. 1 dargestellt. Die Abhängigkeiten von den Einstellgrößen, nicht einstellbaren Parametern (d. h.: Störgrößen), Logistik (Roh- und Hilfsmaterial einschl. elektrische, pneumatische Energie und Wasser) und die Möglichkeiten der Messung, Kontrolle und Steuerung von Produktion und Produkt durch Messung von aussagekräftigen Parametern (Kenngrößen) ist ersichtlich, jedoch bei komplexen Prozessen nur unvollständig darstellbar.

Derartige Produktionssysteme können heute mit Hilfe des "Computer Integrated Manufacturing" (CIM) als virtuelle Systeme in einem orthogonalen Koordinatensystem dargestellt werden.

Dabei werden in der untersten Ebene, wie dies in Fig. 2 dargestellt ist, alle Elemente des Prozesses, also z. B. Maschinen, Reaktoren, Sensoren, Steuerelemente dargestellt. Die höheren Ebenen 1 bis 4 enthalten andere funktionale Bereiche mit der Besonderheit, daß diese zunehmend komplexe Reaktionen enthalten und unterschiedlich oder gleichmäßig ansteigenden Reaktionszeiten entsprechen. Jeder Bereich einer auszuführenden automatischen Steuerung ist auf der jeweiligen Ebene des CIM als autonomer Funktionsbereich anzusehen, dazu bestimmt, als Teil eines einheitlichen Automationssystems vollständig integriert zu werden. Nach dem Grundprinzip das CIM erfolgt daher die Planung von oben nach unten und die Durchführung von unten nach oben, so daß die Automation zwar in Schritten, jedoch in einem einheitlichen Bezugsrahmen entwickelt, d. h. geplant und ausgeführt werden kann.

In Fig. 3 ist eine Anlage zur Herstellung kontinuierlicher, synthetischer Fasern in einem Diagramm dargestellt mit den Prozeßstufen: Speicherung der Polymerchips, Trocknung des Polymers, Spinnen, Aufwickeln, automatischer Transport der Spulen, Zwischenspeicherung, Auswahl und Verpackung (nicht gezeigt). Der Prozeß besteht also einerseits aus einem kontinuierlichen und andererseits aus einem diskontinuierlichen Prozeß, wobei die Gewichtung beider Prozeßbestandteile 50 : 50 ist. in der funktionellen Darstellung dieses Prozesses nach den CIM-Prinzipien sind lediglich die beiden ersten Ebenen vorhanden (repräsentiert). Dabei werden auf der linken Seite die Ebenen des kontinuierlichen Prozesses und auf der rechten Seite die Ebenen des diskontinuierlichen Prozesses dargestellt. Der diskontinuierliche Prozeß bezieht sich insbesondere auf die automatisierte Handhabung dies Produktes (der Spulen). Dabei wurde auf der Ebene 1 in ingenieurmäßiger Betrachtung der Funktionen eine weitere Unterteilung angebracht, mit den Untersektionen

• - Automation,
• - Steuerung und Kontrolle,
• - Überwachung.

Wenn man dieses Diagramm vom Standpunkt des Betriebsmannes aus betrachtet, so wirkt die Darstellung relativ inhaltslos. Es sind lediglich Daten, jedoch keine Information erhältlich, wobei als Daten die punktweise von den Anzeigegeräten signalisierten Werte, z. B. Temperatur, als Information die Summe von miteinander zusammenhängenden Daten bezeichnet werden.

Zwar können die Daten, die in der Ebene 1 der industriellen Praxis anfallen, auch einige typische Informationen, wie zeitliche Daten, Trends, Durchschnittswerte, Extremwerte darstellen; jedoch sind diese Informationen nicht ausreichend, um die richtige Prozeßstrategie zu ermitteln und zu verfolgen.

Die Daten und die daraus zusammengestellten Informationen dienen bisher lediglich zur Erzeugung eines Alarmsignals und zur Auslösung der notwendigen Maßnahmen zur Bewältigung des Alarms (Management und Alarm).

Es wird hier deutlich, daß die in Fig. 2 auf den übergeordneten Ebenen II, III und IV dargestellten Funktionen,

nach wie vor nur durch Menschen wahrgenommen werden können und es muß diese menschliche Komponente der Automation weiter entwickelt werden, um den Produzenten in die Lage zu versetzen, die Produktionsanlage zu beherrschen.

Ganz unabhängig vom Grad der Automatisierung wird dabei der Betriebsmann stets von folgenden Fragen gejagt:

• 1. Sind die berücksichtigten variablen Parameter ausreichend, um den Produktionsprozeß wirklich zu steuern?
• 2. Bedeutet die Steuerung einer oder einiger der Variablen tatsächlich die Steuerung des Gesamtprozesses?
• 3. Welches sind die bedeutensten Variablen des Prozesses?
• 4. Welche Variablen bestimmen, daß das Produkt die gewünschten Spezifikationen hat?
• 5. Welche Änderungen der maßgeblichen Variablen ist erforderlich, damit das Produkt wieder die Spezifikationen erreicht.
• 6. Gibt es ein Modell des gesamten Produktionsprozesses?

Durch die Erfindung werden diese Fragen zusammengeführt. Die einzelnen Variablen bilden das Gesamtsystem. Sie sind in einer vielfältigen Weise miteinander verbunden. Daher sieht die Erfindung vor, daß der Gesamtprozeß in einem Modell erfaßt und daß dieses Modell in der Prozeßsteuerung gespeichert und zur Steuerung des Prozesses ausgewertet wird. Dazu wird zunächst bestimmt, welche physikalischen und/oder chemischen Parameter des Produktes und/oder des Produktionsprozesses das Produkt oder den Prozeß so genau charakterisieren, daß die Qualität des Produktes innerhalb der Spezifikation und die erfolgte Quantität innerhalb der vorgegebenen Mengen liegt. Diese Parameter werden als Kenngrößen bezeichnet. Diese Kenngrößen werden beeinflußt von einstellbaren und nicht einstellbaren Produktparametern und/oder Prozeßparametern. Auch diese sogenannten Einflußgrößen sind im einzelnen zu ermitteln.

Es wird sodann ermittelt, welche Auswirkungen auf andere Produktparameter oder Prozeßparameter durch Änderungen der Einflußgrößen hervorgerufen werden. Ebenso wird die Auswirkung der Änderung der Einflußgrößen auf andere Einflußgrößen untersucht. Hierzu werden Änderungen der Einflußgrößen bewußt in einem Modellprozeß herbeigeführt oder es werden zufällige Änderungen ausgewertet. Jedenfalls wird ein Abhängigkeitsmodell der einzelnen Parameter und Einflußgrößen erstellt, so daß sich ein netzartiger Zusammenhang zwischen allen Einflußgrößen und Parametern ergibt.

Hierbei sind mathematische und/oder statistische Methoden hilfreich. Es kann auf diese Weise ein neuronales Netz gebildet werden, das anhand der ermittelten Abhängigkeiten erlaubt, in Ermangelung eines mathematischen Modells die Lösung von Bewegungen innerhalb dieses neuronalen Netzes selbst zu generieren.

Dieses neuronale Netz wird ständig anhand der Erfahrungen fortgeschrieben, da die von dem Netz aufgrund einer Änderung ermittelten Lösungen anhand geeigneter Messungen innerhalb des Produktionsprozesses ständig überwacht und die Korrekturwerte wiederum innerhalb dieses neuronalen Netzes abgelegt und gespeichert sowie im Anschluß daran entsprechend berücksichtigt und ausgewertet werden. Ein derartiges Modell gegenseitiger Abhängigkeiten von Parametern, ihren Auswirkungen auf eine Kenngröße und die Rückführung der durch Messung ermittelten tatsächlichen Auswirkungen auf das Modell ist in Fig. 4 dargestellt. Es sind hier die in den einzelnen Ebenen in Erscheinung tretenden Parameter und Einflußgrößen in ihrer Gegenseitigen Abhängigkeit und Verknüpfung dargestellt. Dabei ist hinzuzufügen, daß es sich nur um ein Schema handelt, aus welchem keine Gewichtung der Parameter und keine Quantifizierung und keine Gewichtung der Abhängigkeiten ersichtlich ist. Es ist jedoch aus dem Modell ersichtlich, daß dieses Modell, wenn es als Programm- und Speichermodul in der Steuereinrichtung der Produktionsanlage hinterlegt wird, für den Bediener nicht in Erscheinung tritt, d. h.: für ihn eine "Black Box" ist. Es erlaubt jedoch die Eingabe von Entscheidungen und Steuergrößen in den dafür vorgesehenen Ebenen - siehe Ebene IV - mit Rückwirkung und Durchgriff auf alle anderren Ebenen.

Dieses Modell paßt sich dem tatsächlich gefahrenen Prozeß ständig an, erfaßt laufend die Werte der Prozeßvariablen, ermittelt alle anderen Parameter des Prozesses und des Produktes, die nicht kontinuierlich durch irgendwelche Meßgeräte signalisiert werden.

Um gute Resultate zu erzielen, müssen die Variablen, die zum Gegenstand des neuronalen Netzes gemacht werden, den Prozeß wirksam repräsentieren (Kenngrößen). Vor dem Beginn der Planung dieses neuronalen Netzes ist es daher erforderlich, daß die Technologen die Variablen analysieren, welche nach ihrer Ansicht den Prozeß repräsentieren. Dadurch wird das Maß ihrer Bedeutsamkeit für den Prozeß verifiziert. Für diese Analyse stehen Mittel der "Chemometry" bereit. Hierbei handelt es sich um mathematische und statistische Methoden zur Analyse und Interpretation komplexer multivariabler Systeme. In Fig. 5 sind die Ebenen 2 und 3 mit den durch diese Erfindung geschaffenen zusätzlichen Automationselementen, Vernetzungen des Datenflusses, den daraus gewonnenen Informationen und den sich daraus ergebenden Steuerungsmöglichkeiten noch einmal dargestellt. Es handelt sich insbesondere um folgende aus den Daten der Ebenen 0 und 1 gewonnenen Informationskomplexe der Ebene 2 und folgende sich dadurch ergebende strategische Entscheidungselemente auf Ebene 3:

Mit diesen Mitteln wird es möglich, aus den durch Messung ermittelten Prozeßdaten nicht nur statistische Werte und Trends zu gewinnen, sondern auch Erklärungen über den Verlauf des Prozesses und seine inneren Zusammenhänge zu gewinnen, festzustellen, welches die wichtigsten Parameter sind und wie sie zusammenhängen, den Verlauf und Trend auch der Variablen zu ermitteln, die nicht laufend signalisiert werden und laufende Kontrollblätter zu erzeugen. Dabei wird nicht mehr nur der Verlauf einzelner Variablen sondern eine Matrix des gesamten Prozesses dargestellt, die es erlaubt, den Prozeß als Ganzes und das daraus gewonnene Endprodukt zu steuern.

Claims (3)

1. Verfahren zur Durchführung eines automatisierten Produktionsprozesses, bei welchem der Produktionsprozess in Abhängigkeit von der Messung physikalischer oder chemischer Parameter des Produktes und/oder des Produktionsprozessen sowie Störgrößen (Produkt/Prozessparameter) gesteuert wird, dadurch gekennzeichnet, daß
ermittelt wird, welche physikalischen oder chemischen Parameter des Produktes und/oder des Produktionsprozessen die gewünschte Qualität und/oder Quantität des Produktes und/oder Produktionsprozesses hinreichend genau charakterisieren (Kenngrößen);
ermittelt wird, welche einstellbaren und nicht einstellbaren, jedoch veränderlichen Produkt/Prozessparameter einen Einfluß auf die Kenngrößen haben (Einflußgrößen);
durch Auswerten bewußter oder zufälliger Änderungen der Einflußgrößen hinsichtlich ihrer Auswirkung auf andere Produkt/Prozessparameter bzw. andere Einflußgrößen die gegenseitige Abhängigkeit zwischen den Einflußgrößen bestimmt und als Abhängigkeitsmodell (neuronales Netz) gespeichert wird;
aufgrund der gegenseitigen Abhängigkeiten der Einflußgrößen die optimalen Kenngrößen und die zugehörigen einstellbaren Einflußgrößen berechnet und eingestellt werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, daß, das Abhängigkeitsmodell (neuronale Netz) durch Auswerten der laufend oder zeitweilig anfallenden Prozessdaten laufend selbsttätig korrigiert, ergänzt oder in sonstiger Weise fortgeschrieben und gespeichert wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, daß die gegenseitige Abhängigkeit zwischen den Einflußgrößen sowie die Auswirkung der Einflußgrößen auf die Kenngrößen durch Anwendung mathematischer und statistischer Methoden analysiert und interpretiert und daß die daraus entwickelten Abhängigkeitsmodelle zur Steuerung des Produktionsprozesses anhand der gemessenen einstellbaren Einflußgrößen gespeichert werden.