Qualitäts- und Kostenoptimierung von verfahrenstechnischen Prozessen mit Data-Mining-Methoden

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1 Qualitäts- und Kostenoptimierung von verfahrenstechnischen Prozessen mit Data-Mining-Methoden Dr. Thomas Bernard 6. Karlsruher Automations-Treff (KAT) Leit- und Automatisierungstechnik der Zukunft Karlsruhe,

2 1. Data-Mining im Produktionsumfeld 2. ProDaMi-Suite: Flexible Data-Mining-Plattform 3. Optimierung verfahrenstechnischer Prozesse 4. Zusammenfassung 2

3 1. Data Mining im Produktionsumfeld Problem: Stetige Zunahme der Komplexität von Produktionsprozessen Prozessüberwachung und Optimierung auf Grundlage physikalischer Modelle oftmals zeitaufwendig und kostenintensiv Bei Prozessen mit stark schwankenden Produktionsparametern (z.b. Rohstoffqualität) physikalische Modellierung oft nur qualitativ möglich Sensor-/ Anlagendaten bisher nur unzureichend genutzt; Data Mining bislang im Produktionsumfeld nicht etabliert Fraunhofer-Projekt ProDaMi ( ) mit Fraunhofer-Instituten IOSB, ITWM, IPK ProDaMi 3

4 1. Data Mining im Produktionsumfeld Problem: Stetige Zunahme der Komplexität von Produktionsprozessen Prozessüberwachung und Optimierung auf Grundlage physikalischer Modelle oftmals zeitaufwendig und kostenintensiv Bei Prozessen mit stark schwankenden Produktionsparametern (z.b. Rohstoffqualität) physikalische Modellierung oft nur qualitativ möglich Sensor-/ Anlagendaten bisher nur unzureichend genutzt; Data Mining bislang im Produktionsumfeld nicht etabliert Fraunhofer-Projekt ProDaMi ( ) mit Fraunhofer-Instituten IOSB, ITWM, IPK ProDaMi 3

5 Typische Problemstellungen im Produktionsumfeld Bereich Prozessführung und überwachung Analyse und Optimierung kontinuierlicher Produktions- und Fertigungsprozesse Performance und Condition Monitoring von verfahrenstechnischen Prozessen Kennlinienbasierte Prognose und Prozessführung von verfahrenstechnischen Prozessen Bereich Produktionsplanung und -steuerung Kennwertekorrelationen in Fertigungsanlagen Generierung und Aktualisierung der Fertigungsstammdaten In ProDaMi als Anwendungsklassen berücksichtigt 4

6 Data-Mining-Workflow im Produktionsumfeld Iterativer Prozess (Expertenwissen notwendig)! Physikalisches Wissen integrieren (z.b. über Soft-Sensoren) Fayyad 1996: Knowledge Discovery in Databases (KDD) 5

7 2. ProDaMi-Suite: Flexible Data-Mining-Plattform ProDaMi-Suite: Modulares System von Data-Mining-Werkzeugen zur Generierung von Wissen für Überwachungs- und Optimierungsaufgaben Am Markt verfügbare Data-Mining-Werkzeuge (Rapid Miner, Matlab, SPSS,...) lassen sich leicht anbinden ProDaMi-Suite lässt sich leicht in heterogene Daten- und Kommunikationsstruktur des Produktionsumfeldes integrieren Prototypische Realisierung klassenspezifischer ProDaMi-Werkzeuge für typische Anwendungsklassen aus der Stückgutfertigung und der Prozessindustrie 6

8 Module der ProDaMi-Suite GUI GUI GUI ProDaMi/PPS Produktionsplanung und -steuerung ProDaMi/PFÜ Prozessführung und -überwachung... ProDaMi/XX weitere Module ProDaMi/ Interface Anbindung an online Systeme Datenimport Konfektionierung Parametrierung Methodenauswahl Ergebnisse Wissen von Daten... Muster... zu Wissen! Zieldaten Vorverarbeitete Daten ProDaMi/ Data Warehouse Transformierte Daten ProDaMi/ DM-Engine ProDaMi/ Assistent 7

9 Data Mining Engine strukturbeschreibende Verfahren (überwachtes Lernen) (z.b. Varianzanalyse, Diskriminanzanalyse, Regression, Klassifikation) strukturentdeckende Verfahren (unüberwachtes Lernen) (z.b. Assoziationsanalyse, Clusterverfahren, Self Organizing Maps) Nutzung von Bibliotheken unter Matlab, Rapid Miner, Open Source sowie Integration eigener Entwicklungen 8

10 Anwendungsklassen-spezifische Workflows Anwendungsklassen-spezifisches Know-How in Workflows hinterlegt Beispiel Anwendungsklasse Kennwertkorrrelationen: blau: Benutzerinteraktion notwendig 9

11 Benutzeroberfläche Realisierte GUIs: GUIs basierend auf Entwicklungsplattformen (Matlab, Rapid Miner) Web-basierte GUIs Applikationsspezifische GUIs (z.b. unter C++, C#, Java) Fraunhofer IOSB Fraunhofer IPK 10

12 Kundenspezifische Applikationen der ProDaMi-Suite Schnelle Generierung von Customer Data-Mining Applications auf kundenspezifischen Plattformen und GUIs PRODAMI-Kernfunktionen Spezifikation Kundenanforderungen Data Warehouse Data Mining Assistent Anwendungsklassenspezifische Funktionen Data Warehouse Data Mining GUI C++ Java Matlab... PRODAMI- Applikation 11

13 Nutzergruppen der ProDaMi-Suite 1. Wissenschaftler des Projektkonsortiums Bearbeitung von Industrieprojekten 2. Industriepartner Data-Mining-Experten Implementierung auf kundenspezfischer Plattform einfache GUIs ausreichend GUI - Anforderung 3. Industriepartner Data-Mining-Laien z. B. Prozessingenieure ohne vertieftes Data-Mining-Wissen ProDaMi-Suite soll komplett vorkonfektioniert sein Implementierung auf kundenspezfischer Plattform hochwertige und anwenderfreundliche GUI notwendig 12

14 3. Optimierung verfahrenstechnischer Prozesse Typische Probleme bei verfahrenstechnischen Batch-Prozessen: Optimierung der Anfahrphase, Lastwechsel Bei Prozessen mit stark schwankenden Produktionsparametern (z.b. Rohstoffqualität) oder Störungen ist physikalische Modellierung oft nur qualitativ möglich Gesucht: Einfluss von steuerbaren Prozessparametern auf Produkteigenschaften Zusammenhang? Prozess-Parameter - Maschinenparameter - Regelungsparameter - Rezepte -... Produktions- Prozess Produkt- Eigenschaften -Qualität -Kosten - Ressourcenverbrauch

15 Optimierung verfahrenstechnischer Prozesse Beispiel: Gießen von Motorblöcken? Qualität, Ausschuss 14

16 Optimierung verfahrenstechnischer Prozesse Beispiel: Glasziehprozess? Qualität, Ausschuss 15

17 Wissensgenerierung aus Zeitreihen Problem: Sehr viele Merkmale! Welche sind wichtig? Lösung: Automatisiertes Merkmalsranking basierend auf Support Vector Machines 16

18 Merkmalsranking bei Zeitreihen Relevante Merkmale Interpretierbares Modell Güteindex 17

19 Realisierte GUIs zur Merkmalsauswahl / Mustererkennung Merkmalsauswahl Mustererkennung 18

20 Beispiel: Anfahr-Optimierung eines Glasziehprozesses Glas Ofen Nichtlinear und zeitvariant - dominierender Strahlungseinfluss nichtlinear - Ablagerungen am Ofen zeitvariant Stark schwankende Materialeigenschaften und Störungen Große Messtotzeiten Zeit Ziel: schnelles Erreichen des Sollwertes 19

21 Identifikation günstiger Temperaturführungsmuster Problem in Anfahrphase: Schweissstelle zwischen Gutmaterial und Ansatzstück Vermutung: Mit optimierter Temperaturführung können ungünstige Eigenschaften der Schweissstelle teilweise kompensiert werden Was ist günstige Temperaturführung? Schweisstelle 20

22 Identifikation günstiger Temperaturführungsmuster Ergebnis des Merkmalsranking: Ergebnis aus Produktion Merkmal 1: Fluktuation Rohrtemperatur Merkmal 2: Gradient Rohrtemperatur (in Zeitintervall nach Austritt Schweisstelle aus dem Ofen) Optimale Merkmalswerte Gütekriterium Optimum 21

23 4. Zusammenfassung Modulares System von Data-Mining-Werkzeugen (ProDaMi-Suite) zur Generierung von entscheidungsfähigem Wissen im Produktionsumfeld Flexible Ausprägung der ProDaMi-Suite für unterschiedliche Nutzergruppen; Anwendungsklassen aus den Bereichen Prozessführung und überwachung sowie Produktionsplanung und steuerung Beispiel: Optimierung der Anfahrphase eines Glaszieh-Batchprozesses Aktuelle Forschung: Erlernen kausaler Zusammenhänge aus Messdaten ProDaMi 22

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