trusion Symposium des SFB 476 der RWTH Aachen Dr.-Ing. Marcus Schlüter aixtrusion GmbH Sensible und aufwändige Herstellungsprozesse

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1 X Bedienerzentriertes Informationsmanagement am Beispiel der Ex von Kautschukprofilen Symposium des SFB 476 der RWTH Aachen Dr.-Ing. Marcus Schlüter X GmbH information systems and automation Motivation und Problemstellung Sensible und aufwändige Herstellungsprozesse - Lange Durchlaufzeiten und Anfahrprozesse, hohe Prozessträgheit - Visko-elastisches Materialverhalten - Vergleichsweise geringe Automatisierungsgrade - Prozessüberwachung durch optisches Inspektionssystem vorhanden Prozessstabilität in großem Maße bedienerabhängig - Ausschussrate abhängig vom Erfahrungswissen der Maschinenführer - Einschätzung der aktuellen Fehlersituation von vielen Faktoren abhängig Identifikation und Wiederverwendung von Erfahrungswissen zur Unterstützung der Maschinenführer X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 1

2 Exsanlagen zur Herstellung von Kautschukprofilen Innenmischer Walzwerk Kautschukextruder Entgasungsextruder UHF -Strecke Schockheizung Heißluftkanal UHF -Strecke Salzbad Optische Oberfl. u. Geometrie - kontrolle Wasserkühlung Luftkühlung Zuschnitt Abzug Mischen Ex Vulkanisation und Schäumen Qualitätsüberw. Konfektionierung [IKV Aachen, PIXARGUS, Troester] X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Betrieb von Exsanlagen Oberflächenfehler schlecht Temperatur korrigieren Analyse Prozesszustand Dimensionsfehler Abzugsgeschw. mod. Gewünschter Prozesszustand Durchsatz zu gering Drehzahl erhöhen X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 2

3 hat_profil Profil Rahmen BischenStippen zusammengesetzt hat_verbinder MittelStippen verbindet hat_einleger Einleger Teilprofil Verbinder VieleStippen profil_kategorisiert_durch Stippen Siehe PIXARGUS Produziertes Oberflächen Geometrie- Schwefel Produkt -Güte Güte Ruß Produkt Metall Textil Profil-Güte Kautschuk kategorisiert_durch Prozessstatus #1 Grundstoff Mischung Einleger-Material Prozess- Kategorie Güte Prozessstatus #2 Güte Prozessstatus #3 Mischungsmischung_kategorisiert_durch Material Güte Mooney- E-Modul Viskosität Produkt prozessschritt_kategorisiert_durch Produzierendes Produkt Siehe elektronisches Logbuch. kontrolliert Anlage TeilElement Prozessschritt Bedienschritt Bedienprozess durchgeführt_in Produktionsprozess- Arbeitsprozess- Modul Einzelteil Element Element Exslinie Extruder IR-Modul Schraube Temp-Sensor Prozessablauf Case-Based Reasoning (CBR) Retrieve - Identifikation ähnlicher Situationen zu vorliegendem Problem Reuse - Vorschlag von in gefundenen Fällen assoziierten Lösungen für aktuelles Problem Revise - Bewertung/Anpassung der vorgeschlagenen Lösung Retn - Rückspeicherung der ausgeführten Lösung X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Konzept zur Wiederverwendung von Erfahrungswissen Betriebs- und Bediendaten Prozessdaten Umweltdaten Gütedaten Weitere Datenquellen Datenintegration retn Bedienerschnittstelle revise Datenreduktion/Mustererkennung Wissensspeicher reuse retrieve Situationen MIDAS X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 3

4 Besondere Herausforderungen Fast ausschließlich kooperative Arbeitspakete möglich - Erfassung und Auswertung der Prozessdaten - Erstellung des Domänenwissensmodells - Konzeptuelle und technische Entwicklung von Lösungen (z.b. GUI und Architektur) Domänenwissen muss zur langfristigen Nutzung implizit, explizit und dynamisch im System vorhanden und erweiterbar sein - 'Wachsende' Strukturen (Zusätzliche Systeme, Modifikationen) - Zusätzliches Wissen und Prozessverständnis muss integrierbar sein Große Flexibilität der Strukturen erforderlich (Ontologie) Verlust zurückliegender Zusammenhänge nicht tolerierbar X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Kernontologie aus dem SFB 476 IMPROVE Categories+ Schemes Source Content Documents+ Versions Description User Dependencies Product Object Process Method Fragment Diagram Device Storage Core Ontology Partial Models/Ontologies Process Trace Format Location Tool, Database Document Management System X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 4

5 MErKofer Ontologie hat_profil Profil Rahmen BischenStippen zusammengesetzt hat_verbinder MittelStippen verbindet hat_einleger Einleger Teilprofil Verbinder VieleStippen profil_kategorisiert_durch Produziertes Schwefel Produkt Ruß Produkt Metall Textil Kautschuk kategorisiert_durch Grundstoff Mischung Einleger-Material Kategorie mischung_kategorisiert_durch Material Produkt Produzierendes Produkt Stippen Siehe PIXARGUS Oberflächen Geometrie- -Güte Güte Anlage Modul TeilElement durchgeführt_in Einzelteil kontrolliert Prozessschritt Produktionsprozess- Element Siehe elektronisches Logbuch. Bedienschritt Bedienprozess Arbeitsprozess- Element Exslinie Extruder IR-Modul Schraube Temp-Sensor Prozessablauf X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Xperience - Konzeptuelles Systemmodell extr. line 1 process data extr. line 2 extr. line n concentrator product data Process Data Warehouse PDW online- QS Data Mining/Simulation heuristic models physical models neuronal networks statistical models Profil-Güte Prozessstatus #1 Prozess- Güte Prozessstatus #2 Güte Prozessstatus #3 Mischungs- Güte Mooney- E-Modul Viskosität prozessschritt_kategorisiert_durch offline- QS PRIME process machine experience user Inteface contexts, situations hints PRIME process integrated environment X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 5

6 Xperience.MErKoFer - Kernkomponenten des Systems XP.M.IChaS (Data Mining -> Knowledge Identification -> Knowledge Management) Logical segmentation XP.M.ELB XP.M.TrendView Piecewise (linear) approximation ASCII/DB XP.M.Concentrator XP.M.GUI.Dance Pattern recognition Situation clustering Knowledge Repository PDW-Wrapper PDW Domn Model XP.M.PDW ELB BDE Online QA Situations PIXARGUS ConceptBase ConceptBase X GmbH Pirolweg 21 D Aachen ELB - Logbook GUI (Eingabe des Produktionsstatus) X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 6

7 ELB - GUI.Dance (positive Situationen) X GmbH Pirolweg 21 D Aachen ELB - GUI.Dance (negative Situationen) X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 7

8 ELB - GUI.Dance (Detllierte Situationsdarstellung) X GmbH Pirolweg 21 D Aachen ELB - Trendvisualisierung der Prozessgrößen X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 8

9 Übersicht ausgewählter Prozessparameter (ca. 4,5 h Dauer) X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Mustercharakterisierung Muster charakterisiert durch - Zeitliche Ausdehnung der Prozessgrößenänderungen - Numerisches Maß der Änderung - Art der Änderung - Stufe - Schwingung - Rampe - Zusammenfassung relevanter Muster zu Situationen - Liste zustandsbehafteter Größen (Produkte) - Basierend auf PRIME-Situations-Modell X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 9

10 XP.M - Koordination der Musteranalyse OPC/ Wetter Prozessdaten ELB Bedienerinteraktion Profile Quality Profilgüte Abfrage Fehlerdetls Datenintegration Concentrator Benachrichtigung Fehlersituationen MFA Gezielte Prozessdatenabfrage Ablaufkontrolle Kategorisierte Muster Synch Synchronisierte Daten SePaRec Mustererkennung X GmbH Pirolweg 21 D Aachen XP.M.SePaRec: Approx Werte - maximale Präzision 1139 Sections, 4556 Values X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 10

11 XP.M.SePaRec - Variation der makroskopischen Genauigkeit 84 Sections, 336 Values X GmbH Pirolweg 21 D Aachen XP.M.SePaRec - Variation der mikroskopischen Genauigkeit 598 Sections, 2392 Values X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 11

12 XP.M.SePaRec - Darstellung der mikroskopischen Approx. 20 Sections, 80 Values X GmbH Pirolweg 21 D Aachen XP.M.SePaRec - Musteranalyse der Zeitreihen Makroskopische Approximation - Genauigkeit der Kurvenannäherung im Detl verringern, dadurch makroskopische Muster gut wiedergegeben - Bei hohem Rauschanteil kann das Übergehen von mikroskopischen Abweichungen extreme Reduktion für erste Abschätzung bringen Erhöhung der Fehlertoleranz kann nicht nur Messfehler wegfiltern, sondern auch Muster verfälschen Verschiedene Bewertungsstrategien denkbar - Bei der weiterführenden Analyse kann z.b. das Niveau der Kurven vernachlässigt werden X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 12

13 Clustering von Situationen mit MIDAS Ähnlichkeitserkennung durch selbstlernendes neuronales Netzwerk Visualisierung mit Hilfe selbstorganisierender Merkmalslandkarten Anbindung an Wissensdatenbank / Data-Mining-Tools X GmbH Pirolweg 21 D Aachen SiEnA - Simulation Environment for Autonomous Development - Große räumliche Entfernung zwischen Entwicklerteam und Anwendungspartner - Die Entwicklung des komplexen heterogenen Systems mit vielen Komponenten erfordert umfangreiche Tests (hohe Kosten) - Nicht-deterministische Fehler erfordern ereignisorientierte Bedieneraktionen - 'Virtuelle Exslinie' bietet Möglichkeit zur verteilten Entwicklung Prozess muss manipulierbar sein Dynamisches Anlagenverhalten muss abbildbar sein X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 13

14 XP.M.SiEnA - Simulationsmodul zur Entwicklung XP.M.ELB PDW ELB XP.M.IChaS Logical segmentation XP.M.Concentrator BDE XP.M.ODaL Piecewise (linear) approximation InfoZoom Online QA Pattern recognition XP.M.PDaC Situation clustering Situations Simulation SIMIT OPC OPC XP.M.SiEnA OPC Exslinie UHF 14 Pixargus PC/PCD X GmbH Pirolweg 21 D Aachen XP.M. SiEnA - I/O-Kanäle auf Automatisierungsebene X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 14

15 XP.M.SiEnA - Modellierung mit 'semi-realistischen' Modellen X GmbH Pirolweg 21 D Aachen XP.M.SiEnA - Auswahl von manipulierbaren Einflussgrößen X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 15

16 SiEnA - Dynamisches Prozessverhalten auf Störgrößen X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Zusammenfassung Aufwändige technische Integration - Automatisierungstechnik - Entwicklung neuartiger Mensch-Maschine-Schnittstellen mit Vorschlagsfunktionalität - Wissensspeicherung in Ontologie Umfangreiches zweistufiges Data Mining - Musteridentifikation, -extraktion und Klassifizierung - Clustering in Merkmalslandkarte zur Ähnlichkeitsanalyse Simulationsumgebung zur verteilten Entwicklung - Qualitative Abbildung des Prozesses mit generischer Simulationsumgebung - Manipulation der aufgezeichneten Prozessdaten zur Validierung der Musteranalysewerkzeuge X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 16

17 Fazit und weiteres Vorgehen Validierung der Data Mining Werkzeuge - Situations-Clustering überprüfen (aufwändige manuelle Aufgabe) - Musterkataloge weiter ausarbeiten - Erkennungsgüte quantifizieren Erweiterung der Domänenontologie im Betrieb - Sensible Informationen dürfen das Unternehmen nicht verlassen - Weitere Erfassung expliziter Zusammenhänge Entwicklung geeigneter Abfragewerkzeuge - Explizite Zusammenhänge und Korrelationen aus dem Data Mining könnten zukünftig auch zur Unterstützung der Prozessentwicklung eingesetzt werden - Auch betriebswirtschaftliche Auswertungsmöglichkeiten denkbar X GmbH Pirolweg 21 D Aachen Kooperationspartner Databases and information systems Online quality control and inspection systems Innovative information systems Plastics processing and engineering know how X GmbH Pirolweg 21 D Aachen 17

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