Session 5: Transferprojekt Intelligente Diagnoseplattform zur Erkennung von Prozessanomalien in Produktionslinien 06. Juli 2016, Bielefeld www.its-owl.de
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Einführung Weber Maschinenbau GmbH Seit mehr als 30 Jahren gehört Weber zu den besten Adressen in der Lebensmittel verarbeitenden Industrie. Kunden in aller Welt schwören auf Service, Know-how und die einzigartige Qualität der High Tech Company. 1981 Firmengründung in Breidenbach Rund 1000 Mitarbeiter an 11 Standorten weltweit Produktion ausschließlich an den deutschen Standorten Mehr als 55 Vertriebs- und Service-Partner weltweit Breidenbach Neubrandenburg Groß Nemerow it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 3
Einführung Weber Maschinenbau GmbH - Niederlassungen Servicecenter OWL / Versmold Laerstrasse 14 33775 Versmold GERMANY it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 4
Einführung Weber Maschinenbau GmbH - Produkte it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 5
Einführung Weber Maschinenbau GmbH - Produkte Pellmaschine it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 6
Einführung Weber Maschinenbau GmbH - Produkte Laserscanner Röntgenscanner it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 7
Einführung Weber Maschinenbau GmbH - Produkte Einleger Slicer it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 8
Einführung Weber Maschinenbau GmbH - Produkte Pick Robot Food Robot it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 9
Einführung Weber Maschinenbau GmbH Produktverbund / Produktionslinie it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 10
Einführung Weber Maschinenbau GmbH Automation Automatisierungsaufbau PLC mit CoDeSys Middleware OPC UA Bedienung HTML 5 (Responsive Design) it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 11
Einführung Standort Lemgo - Expertise für Intelligente Automation init Institut für industrielle Informationstechnik Gegründet 2007 7 Professoren, derzeit 65 Beschäftigte Angewandte Grundlagenforschung Exzellente Aus- und Weiterbildung Über 3,0 Mio. Euro Drittmittel pro Jahr init ist eines von zwei Forschungsinstituten im CIIT-Netzwerk CIIT CENTRUM INDUSTRIAL IT Forschungs- und Entwicklungszentrum im Bereich der industriellen Automation Forschungsinstitute und Technologieunternehmen unter einem Dach Gemeinsamer Forschungskern: Verknüpfung von Informationsund Automatisierungswelt it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 12
Einführung Ausgangssituation für das Transferprojekt Motivation Dynamische Prozesserkennung Verbesserung der Prozesssicherheit Vorausschauende Verschleißerkennung Vereinfachtes Handling Heutige meist schwellenbasierte Anomalieerkennung stößt an Grenzen und ist häufig auf einzelne Maschinenteile beschränkt it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 13
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Zielsetzung Intelligente Diagnoseplattform zur Erkennung von Prozessanomalien in Produktionslinien: itsowl-tt-idepp Zielsetzung Realisierung einer intelligenten Diagnoseplattform Automatisiertes Lernen von Modellen mittels Hybrider Automaten Erkennung zeitlicher und diskreter Anomalien Analyse unter realen Produktionsbedingungen it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 15
Vorgehensweise Phasen/Meilensteine Aufgaben/Methoden Resultate Anforderungen 1 Datenaufnahme 2 Modell-Lernen 3 Evaluierung 4 Modul spezifizieren/ analysieren Datenaufnahme spezifizieren (OPC-UA, SPS-Trace) Datenaufnahme via OPC-UA und SPS-Trace Aufzeichnungen Aufnahme Prozessnormalverhalten und Fehlerszenarien Datenvorverarbeitung Automatisiertes Modell-Lernen via Hybrider Automaten Test und Bewertung des Modells Güte der Anomalieerkennung bestimmen (Fehlerszenarien) Modul- und Prozessbeschreibung Rohdaten des Normal- und Fehlverhalten Modell des Normalverhaltens Prototypische Monitoring Plattform it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 16
Vorgehensweise Anforderungen: System- und Signalidentifikation / -spezifikation Diskret: Lichtschranken, Positionssensoren, OMAC States Kontinuierlich: Ströme und Positionen elektrischer Komponenten (z.b. von Messerkopf, Hubantrieb, Zuführung) it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 17
Vorgehensweise Datenaufnahme (Traces, OPC UA, CSV) it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 18
Vorgehensweise Modell-Lernen - Lernen des diskreten und kontinuierlichen Verhaltens (HyBUTLA-Algorithmus) Lern-Konzept Software Suite Data-Logging OPC UA Modell-Lernen Anomalieerkennung/Diagnose it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 19
Vorgehensweise Anomalieerkennung - Fehlerdetektion durch Abweichungen der Prozessdaten von Modell-Vorhersage Observation Vergleich Modell-Vorhersage Zustandsbewertung / HMI it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 20
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Ergebnisse OPC UA Datenanbindung realisiert Automatisiert gelerntes Modell eines Slicers Anomalie Erkennung von Zustands- und Zeitfehlern Vorbereitung der Analyse unter realen Produktionsbedingungen it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 22
Ergebnisse OPC UA Datenanbindung realisiert Datenbank it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 23
Ergebnisse Automatisiert gelerntes Modell eines Slicers PrdktEnde PrdktInPos PrdktAnf PrdktSchneiden PrdktEinlauf it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 24
Ergebnisse Anomalie Erkennung von Zustands- und Zeitfehlern PrdktEnde PrdktInPos PrdktAnf PrdktSchneiden PrdktEinlauf it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 25
Ergebnisse Vorbereitung der Analyse unter realen Produktionsbedingungen it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 26
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Resümee und Ausblick Resümee Die Projektziele wurden erreicht Sehr gute und praxisnahe Zusammenarbeit Der Wunsch die OPC-UA Kommunikation zu verwenden wurde umgesetzt Ausblick Einbindung in die Serie wir geprüft Weitere Projekte sind vorgesehen Ausweitung auf die Linienbetrachtung it s OWL Clustermanagement GmbH 23.06.2016 28
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