Akustische Repräsentation von Zuständen einer industriellen Anlage

Industrielle Anlagen wie etwa Kraftwerke oder Fabriken weisen heute im Zuge der Digitalisierung Mensch-Maschine-Schnittstellen auf, über welche ein Anlagenfahrer die industrielle Anlage überwacht. Die Mensch-Maschine-Schnittstelle ermöglicht dem Anlagenfahrer eine Anlagensteuerung. Hierzu werden über tausend Signale, z.B. Sensormeldungen, Betriebszustände und weitere Daten verarbeitet und visuell z. B. über Monitore an den Anlagenfahrer ausgegeben. Beispielsweise lassen sich bestimmte Betriebszustände der industriellen Anlage nur über Sensoren messen und ausschließlich visuell auf den Monitoren anzeigen. In Abhängigkeit von besonderen Ereignissen, wie etwa Fehlern, werden akustische Warnsignale auf dem Audiokanal ausgegeben .

Aus der DE 603 01 760 T2 ist ein Verfahren bekannt, um in Abhängigkeit von einem Zustand eines Kraftfahrzeugs (etwa Geschwindigkeitsüberschreitung, Blinker gesetzt) ein akustisches Signal (z.B. Blinker-Geräusch) auszugeben. Der Zustand umfasst hierbei einen Bedienzustand und einen Fahrzustand. Die Zuordnung der Zustände zu den akustischen Signalen ist als tabellarische Zuordnung implementiert.

Weiterhin ist aus der DE 197 01 801 AI ein Verfahren bekannt, um für ein Kraftfahrzeug mit Elektroantrieb ein künstliches Motorengeräusch als akustisches Signal zu erzeugen und auszugeben. Hierbei werden Eigenschaften des akustischen Signals in direkter Abhängigkeit von einer Geschwindigkeit des Kraftfahrzeugs eingestellt.

Es stellt sich die Aufgabe, ein Verfahren und eine Anordnung zur Repräsentation von Zuständen einer industriellen Anlage anzugeben, welche die Überwachung des Zustands der indus- triellen Anlage für einen Anlagenfahrer vereinfachen und gegebenenfalls verbessern.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass Signale einer industriellen Anlage mit einem maschinellen Klas- sifikator verarbeitet werden, wobei ein aktueller Zustand der industriellen Anlage als Ergebnis ermittelt wird. Anhand des aktuellen Zustands wird rechnergestützt ein Audio-Profil aus einer Menge von Audio-Profilen gewählt. Das Audio-Profil wird in ein akustisches Signal umgewandelt, welches anschließend an einen Anlagenfahrer ausgegeben wird.

Die Anordnung zur akustischen Repräsentation von Zuständen einer industriellen Anlage beinhaltet einen maschinellen Klassifikator, welcher zur Verarbeitung von Signalen der industriellen Anlage und zur Ermittlung eines aktuellen Zustands der industriellen Anlage programmiert ist. Die Anordnung beinhaltet ferner eine erste Recheneinheit, welche zur Auswahl eines Audio-Profils aus einer Menge von Audio- Profilen anhand des aktuellen Zustands programmiert ist.

Drittens beinhaltet die Anordnung eine zweite Recheneinheit, welche zur Umwandlung des Audio-Profils in ein akustisches Signal programmiert ist. Weiterhin beinhaltet die Anordnung eine Schnittstelle zu einem Klangerzeuger, welcher mit einem akustischen Ausgabemittel verbunden und zur Ausgabe des akustischen Signals an einen Anlagenfahrer ausgelegt ist.

Früher - vor dem Zeitalter der Digitalisierung - konnte der Anlagenfahrer durch die industrielle Anlage gehen und teilweise bereits hören, ob es mechanische Probleme gab. Ein solcher emotionaler, unterschwelliger Kontakt für den Anlagenfahrer zur industriellen Anlage wird durch das Verfahren und die Anordnung bereitgestellt. Gegenüber bisherigen Mensch- Maschine-Schnittstellen rückt die akustische Wahrnehmung des Anlagenfahrers nun nicht mehr in den Hintergrund und wird erstmals wieder als Möglichkeit zur zusätzlichen Anlagenüberwachung genutzt. Das Verfahren und die Anordnung stellen einen Ersatz für das frühere, natürliche mechanische Betriebs- geräusch der industriellen Anlage bereit. Der Anlagenfahrer wird dadurch erneut in die Lage versetzt, zu überprüfen, ob sich die industrielle Anlage richtig anhört, obwohl das akustische Signal nicht das tatsächliche Betriebsgeräusch, sondern ein synthetisch erzeugtes Signal ist.

Somit kann der Anlagenfahrer den Zustand der industriellen Anlage wieder durch das Hören erfahren. Wenn sich das akustische Signal verändert, wird automatisch die Aufmerksamkeit des Anlagenfahrers geweckt, so wie beispielsweise die Veränderung von Fahrgeräuschen in einem Kraftfahrzeug den Fahrer alarmiert und beispielsweise darauf aufmerksam macht, dass eine Benzinpumpe ungewöhnlich laut oder gar nicht mehr surrt oder die Bremsen ungewöhnlich quietschen.

Die neu geschaffene akustische und in der Folge auch emotionale Möglichkeit für den Anlagenfahrer, den Zustand der industriellen Anlage wahrzunehmen, ergänzt die visuelle Wahrnehmung im Rahmen der Mensch-Maschine-Schnittstelle und deren optischen Ausgabemitteln in sinnvoller Weise. So kann der Anlagenfahrer nun die industrielle Anlage auch über längere Zeiträume intuitiv akustisch überwachen. Er kann den Zustand der industriellen Anlage schneller und gesamtheitlicher und dennoch detailliert erfassen. Dies war bisher durch das reine Betrachten von vielen Werten auf optischen Ausgabemitteln nicht möglich.

Beispielsweise könnte ein Anlagenfahrer neben der visuellen Kontrolle einer Bildschirmausgabe der Mensch-Maschine- Schnittstelle der industriellen Anlage auch mehrmals am Tag für einige Minuten - oder auch kontinuierlich im Hintergrund - das akustische Signal anhören und somit Unregelmäßigkeiten aufdecken, die bei einer reinen visuellen Betrachtung seiner Aufmerksamkeit entgehen würden.

Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass dem Anlagenfahrer nun fortlaufend ein Referenzsignal in Form des akustischen Signals auf einem wenig überfrachteten Sinneskanal bereitge- stellt wird, sodass bereits eine kleine Änderung im akustischen Signal hohe Aufmerksamkeit beim Anlagenfahrer hervorrufen kann.

Gemäß einer Ausführungsform ist der maschinelle Klassifikator ein Programm einer Anlagenautomatisierung, ein Expertensystem, ein neuronales Netz oder eine Support-Vektor-Maschine. Diese Ausführungsform hat den Vorteil, dass weit über 1000 Signale, welche üblicherweise in der industriellen Anlage ausgewertet werden müssen, durch den maschinellen Klassifika- tor verarbeitet werden können.

In einer Weiterbildung kommen die Signale aus über 1000 unterschiedlichen Quellen. Weiterhin werden diese Signale vor oder während der Verarbeitung mit dem maschinellen Klassifi- kator gefiltert, gewichtet, aggregiert und/oder abstrahiert. Der maschinelle Klassifikator verarbeitet neben den Signalen auch Trends der Signale, betriebliche Schlüsselkennzahlen und/oder Informationen aus einem Produktions-Leitsystem, einem Unternehmensressourcen-Planungs-System, einem System für Produktionsplanung und -Steuerung und/oder Archiven.

Die in dieser Weiterbildung genannte Filterung, Gewichtung, Aggregation und Abstraktion der Signale hat den Effekt, dass das akustische Signal, welches an den Anlagenfahrer ausgegeben wird, vereinfacht wird. Eine direkte Verschaltung der einzelnen Signale zu dem dynamisch generierten akustischen Signal würde den Anlagenfahrer wegen der großen Anzahl von Signalen überfordern. Stattdessen wird ein Zustand (aus einer begrenzten Menge von Zuständen) ermittelt, dessen Audio- Profil für den Anlagenfahrer leicht zu erkennen ist.

In einer Weiterbildung ist der aktuelle Zustand ein Normalbetrieb, Anfahren, Abfahren, Bereitschaftszustand, Ruhezustand oder Störfall der industriellen Anlage.

Gemäß einer Ausführungsform sind die Audio-Profile aus der Menge von Audio-Profilen standardisiert. Diese Ausführungs- form hat den Vorteil, dass der Anlagenfahrer ganz unter ^¬ schiedliche industrielle Anlagen besuchen und trotzdem anhand des akustischen Signals erkennen kann, welche Situation vorliegt. Somit ergibt sich ein ähnlicher Effekt wie bei Airbus- Cockpits, welche bei allen Airbus-Maschinen sehr ähnlich sind, beispielsweise im A380 und im A319. Die Standardisierung bietet somit den Vorteil, dass Zustände der industriellen Anlage auch auf unterschiedlichen Anlagen sofort erkannt werden können. Dies erleichtert Schulung und Einsatz von Mit- arbeitern für die Anlagensteuerung.

Neben dem Verfahren und der Anordnung umfasst die Erfindung ferner einen computerlesbaren Datenträger, auf dem ein Computerprogramm gespeichert ist, welches das soeben beschriebene Verfahren ausführt, wenn es in einem Computer abgearbeitet wird .

Weiterhin umfasst die Erfindung ein Computerprogramm, das in einem Computer abgearbeitet wird und dabei das zuvor be- schriebene Verfahren ausführt.

Weitere vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind durch die Merkmale der Unteransprüche gekennzeichnet. Im folgendem werden Ausführungsbeispiele der Erfindung anhand von Figuren näher erläutert. Es zeigen:

Figur 1 eine akustische Repräsentation von Zuständen einer industriellen Anlage,

Figur 2 eine Detailansicht der Erzeugung und Ausgabe eines akustischen Signals.

Figur 1 zeigt eine akustische Repräsentation von Zuständen einer industriellen Anlage 100. Ein maschineller Klassifika- tor 9 verarbeitet Signale 101 der industriellen Anlage 100 und ermittelt als Ergebnis einen aktuellen Zustand der industriellen Anlage 100. In Abhängigkeit von dem aktuellen Zustand wird ein Audio-Profil 2 aus einer Menge von Audio- Profilen 2 gewählt. Das ausgewählte Audio-Profil 2 wird anschließend in ein akustisches Signal umgewandelt und an einen Anlagenfahrer ausgegeben. Die letzten Schritte sind im Detail in Figur 2 gezeigt.

Figur 1 zeigt weiterhin eine erste Verknüpfung 111, welche eines der Audio-Profile 2 mit einem bestimmten Zustand der industriellen Anlage 100 verknüpft. Beispielsweise könnte dies der Zustand "Anfahren" sein. Eine zweite Verknüpfung 112 verknüpft drei Ausprägungen eines Audio-Profils 2 mit einem weiteren Zustand der industriellen Anlage 100. Hierbei könnte es sich beispielsweise um einen Zustand "Normalbetrieb" der industriellen Anlage 100 handeln.

Die Audio-Profile 2 verfügen jeweils über eine Schnittstelle 201. Über die Schnittstelle 201 können Profil-Parameter der Audio-Profile 2 an Eigenschaften des jeweiligen Zustands an- gepasst werden. So könnte eine Eigenschaft des Zustands

"Normalbetrieb" angeben, ob die industrielle Anlage 100 mit niedriger, mittlerer oder hoher Auslastung betrieben wird. Abhängig von dieser Eigenschaft könnte über die Schnittstelle 201 ein zugehöriger Profil-Parameter des zugeordneten Audio- Profils 2 so eingestellt werden, dass in Abhängigkeit von der Eigenschaft ein langsames, mittelschnelles oder schnelles Musikstück abgespielt wird. So kann es sich bei den drei überlappend gezeigten Ausprägungen des Audio-Profils 2 um unterschiedliche Instanzen des gleichen Audio-Profils 2 handeln, welche sich nur durch Werte ihrer Profil-Parameter unterscheiden .

Eine dritte Verknüpfung 113 verknüpft ein weiteres Audio- Profil 2 mit einem weiteren Zustand der industriellen Anlage 100, beispielsweise dem Zustand "Abfahren". Abschließend ist eine vierte Verknüpfung 114 gezeigt, welche mehrere Instanzen eines Audio-Profils 2 mit einem weiteren Zustand, beispielsweise "Störfall" verknüpft. Der Zustand "Störfall" kann wiederum durch unterschiedliche Eigenschaften charakterisiert sein, welche beispielsweise den Schweregrad des Störfalls un- terscheiden. In Abhängigkeit von dieser Eigenschaft werden erneut über die Schnittstelle 201 entsprechende Parameter an das Audio-Profil 2 übertragen, wodurch anhand der entsprechenden Profil-Parameter eine der möglichen Instanzen gebildet wird.

Figur 1 zeigt weiterhin eine Entwicklungsphase 110, dargestellt durch einen Pfeil, welcher von rechts nach links eingezeichnet ist. In der Entwicklungsphase 110 wird mit den Audio-Profilen 2 begonnen. Diese liegen idealer Weise bereits in standardisierter Form vor, das heißt, sie sind für typische Zustände industrieller Anlagen genormt. Dies hat den Vorteil, dass ein Anlagenfahrer unterschiedliche industrielle Anlagen besuchen und sich sofort orientieren kann, weil überall akustische Signale mit den gleichen Audio-Profilen 2 ausgegeben werden. In der Entwicklungsphase 110 werden die bereits vorliegenden Audio-Profile 2 rückwärts mit den Zuständen der industriellen Anlage 100 verknüpft. Hierbei wird auch festgelegt, wie sich Eigenschaften der Zustände auf Profil- Parameter der Audio-Profile 2 auswirken sollen.

In einem nächsten und wesentlich komplexeren Schritt der Entwicklungsphase 110 müssen jedoch die Zustände der industriellen Anlage 100 aus deren einzelnen Signalen 101 abgeleitet werden. Hierzu dient beispielsweise ein Filter 91, welcher dem maschinellen Klassifikator 9 vorgeschaltet ist oder ein Bestandteil des maschinellen Klassifikators 9 ist. Mit dem Filter 91 werden die Signale 101, welche aus über tausend unterschiedlichen Quellen kommen können, vor oder während der Verarbeitung mit dem maschinellen Klassifikator 9 gefiltert, gewichtet, aggregiert und/oder abstrahiert. Weiterhin kann der maschinelle Klassifikator 9 bei der Erkennung des aktuellen Zustands beziehungsweise zur Festlegung der Eigenschaften des aktuellen Zustands neben den Signalen 101 auch Trends der Signale 101, betriebliche Schlüsselkennzahlen (englische Bezeichnung KPI, "Key Performance Indicators") und/oder Informationen aus einem Produktionsleitsystem (englisch MES, "Ma- nufacturing Execution System"), einem Unternehmensressourcen- Planungssystem (englische Bezeichnung ERP, "Enterprise Res ^¬ source Planning"), einem System für Produktionsplanung und - Steuerung (englische Bezeichnung PPS, "Production Planning System") und/oder Archiven verarbeiten. Auch kann zur Festlegung der Eigenschaften der Zustände auf Daten wie Qualitätsdaten oder Verfügbarkeiten zurückgegriffen werden, welche sich den genannten Systemen entnehmen lassen. Die Signale 101 sowie die zahlreichen weiteren genannten Informationsquellen werden somit Zuständen zugeordnet, wobei es sich um eine m:n- Zuordnung handelt.

Nach einer Aufbereitung und Filterung der über tausend Signale 101 der industriellen Anlage 100 durch den Filter 91 werden diese Informationen durch den maschinellen Klassifikator 9 klassifiziert, um einen aktuellen Zustand zu erkennen und dessen Eigenschaften zu ermitteln. In der Entwicklungsphase 110 wird der umgekehrte Weg gegangen, indem zunächst Zustände der industriellen Anlage 100 definiert werden. Diese werden anschließend mit den abstrahierten Signalen der industriellen Anlage 100 verknüpft. Die Audio-Profile 2 bleiben in der Entwicklungsphase 110 also gleich, das heißt, ein Audio-Profil 2 für einen Normalbetrieb wird nicht verändert. Stattdessen wird die Definition des Zustands "Normalbetrieb" an die jeweilige Konstruktion der industriellen Anlage 100 angepasst.

Im Normalbetrieb der industriellen Anlage 100 wird eine gleichbleibende Geräuschkulisse als Audio-Profil 2 ausgegeben. Signale einzelner Motoren werden dabei nicht direkt berücksichtigt. Die Audio-Profile 2 können beispielsweise als Rauschen, Rauschen mit einem Signalton, Rauschen mit einem parameterabhängigen Ton oder Musikstücke implementiert werden.

Der maschinelle Klassifikator 9 kann beispielsweise als Programm einer Anlagenautomatisierung, als Expertensystem, als neuronales Netz oder als Support-Vektor-Maschine implementiert werden. Im ersten Fall wird die Anlagenautomatisierung in geeigneter Weise programmiert, um die zuvor beschriebenen Verfahrensschritte durchzuführen. Ein neuronales Netz bietet den Vorteil, dass es zum einen sehr gut zur Filterung, Gewichtung, Aggregation und Abstraktion der Signale 101 geeignet ist. Deshalb eignet sich ein neuronales Netz auch besonders für den Filter 91. Der Filter 91 kann jedoch auch eine Eingangsschicht eines neuronalen Netzes sein, welches den maschinellen Klassifikator 9 realisiert. Ein weiterer Vorteil eines neuronalen Netzes besteht darin, dass die Klassifikation anhand von Datensätzen automatisch erlernt werden kann. In diesem Fall muss nicht explizit angegeben werden, nach welchen Regeln die über tausend Signale 101 zu Zuständen klassifiziert werden sollen. Stattdessen werden Datensätze für unterschiedliche Zustände der industriellen Anlage 100 gesammelt. Die Datensätze werden jeweils mit dem jeweiligen Zustand annotiert. Anschließend wird das neuronale Netz mit den Datensätzen trainiert und ist danach in der Lage, den Zustand selbständig zu klassifizieren.

Figur 2 zeigt eine Detailansicht der Erzeugung und Ausgabe eines akustischen Signals 5. Wie zuvor beschrieben wird zunächst in Abhängigkeit eines aktuellen Zustand 1 ein Audio- Profil 2 gewählt, wobei Profil-Parameter 3 des Audio-Profils 2 in Abhängigkeit von Eigenschaften des aktuellen Zustands 1 eingestellt werden. Ziel ist es nun, den aktuellen Zustand 1 der industriellen Anlage 100, welcher bisher nur visuell angezeigt wurde, dem Anlagenfahrer auch akustisch zugänglich zu machen. Der aktuelle Zustand 1 der industriellen Anlage 100 soll somit akustisch aufbereitet und wiedergegeben werden. Eine Möglichkeit hierzu ist eine Erzeugung einer akustischen Kulisse als akustisches Signal 5, welche sich bei Abweichungen von einem Normalfall in Abhängigkeit von hierbei veränderten Parametern der industriellen Anlage 100 verändert.

Dies ist zu unterscheiden von einer akustischen Alarmsignali- sierung, da dort nur im Fehlerfall eine akustische Ausgabe erfolgt. Vielmehr erfolgt gemäß dem Ausführungsbeispiel eine kontinuierliche akustische Ausgabe, welche auch dann erfolgt, wenn kein Fehler vorliegt. Dies hat den Vorteil, dass der An- lagenfahrer bereits geringe Abweichungen von einem Normalzu ^¬ stand akustisch wahrnehmen kann, und nicht erst im Fehlerfall durch ein akustisches Signal informiert wird.

Gemäß dem Ausführungsbeispiel zeigt Figur 2 ein akustisches Signal 5, welches über einen Klangerzeuger 6 und ein akustisches Ausgabemittel 7, beispielsweise einen Lautsprecher, an den Anlagenfahrer ausgegeben wird. Das akustische Signal 5 wird hierbei beispielsweise durch einen Sequenzer 8 synthe ^¬ tisch erzeugt. Alternativ kann auch ein Synthesizer oder Sampler zum Einsatz kommen. Wie durch die Pfeile in Figur 2 gezeigt, beeinflusst hierbei der aktuelle Zustand 1 der in ^¬ dustriellen Anlage 100 das akustische Signal 5. Gemäß dem Ausführungsbeispiel erfolgt die Beeinflussung des akustischen Signals 5 durch den aktuellen Zustand 1 hierbei kontinuierlich, das heißt der aktuelle Zustand 1 der industriellen Anlage 100 wird fortwährend bestimmt bzw. ausgewertet und kontinuierlich zur Anpassung des akustischen Signals 5 verwendet. Dies bezieht sich insbesondere auch auf Zeiträume, in denen kein Fehler in der industriellen Anlage 100 vorliegt oder zumindest kein Fehler in der industriellen Anlage 100 erkannt ist.

Ein Sampler ist ein elektronisches, häufig über das Datenübertragungs-Protokoll MIDI angesteuertes Musikinstrument, welches Töne jeglicher Art aufnehmen und z.B. auf Tastendruck in verschiedener Tonhöhe abspielen kann. Ein Sequenzer ist eine elektronische Anordnung oder ein Computerprogramm zur Aufnahme, Wiedergabe und Bearbeitung von Musik. Ein Synthesizer ist ein Musikinstrument, welches durch Klangsynthese elektronisch Töne erzeugt. MIDI (Abkürzung für die englische Wortfolge "musical Instrument digital interface") ist ein Datenübertragungs-Protokoll für eine Übertragung musikalischer Steuerinformationen zwischen elektronischen Musikinstrumenten wie Keyboards, Synthesizern, Computern, etc.. Die Funktion des in Figur 2 gezeigten Synthesizers 8 kann beispielsweise durch einen MIDI-Sequenzer in Software oder Hardware, jedoch auch durch alternative Implementierungen mittels eines oder mehrerer Sampler oder Synthesizer erfolgen.

Figur 2 zeigt ferner, dass jeder der Profil-Parameter 3 eine Spur 4 des akustischen Signals 5 beeinflusst. Die unterschiedlichen Spuren 4 werden durch den Sequenzer 8 zum akustischen Signal 5 zusammengesetzt.

Figur 2 zeigt somit eine akustische Konstruktion des akustischen Signals 5 sowie eine Manipulation dessen einzelner Spuren 4. Eine Implementierung des Sequenzers 8 erfolgt hierbei beispielsweise in Anlehnung an Sequenzer für die Erzeugung von Musik. Entsprechende Sequenzer in Hardware oder Software sind wohlbekannt und ermöglichen es, Samples oder synthetisierte Signale auf den unterschiedlichen Spuren 4 zu verwalten sowie gemeinsam als das akustische Signal 5 abzuspielen. Hierbei lassen sich die abgespielten Spuren 4 durch verschiedenste Verfahren manipulieren. So besteht etwa die Möglichkeit, Tonhöhe, Ansprechzeit, Lautstärke usw. dynamisch zu verändern.

Gemäß dem Ausführungsbeispiel werden nun die einzelnen Profil-Parameter 3, welche mit ausgewählten Eigenschaften des aktuellen Zustands 1 der industriellen Anlage 100 korrelieren, mit dem Sequenzer 8 gekoppelt. Jeder relevante Profil- Parameter 3 beeinflusst so eine Steuergröße der zugeordneten Spur 4 im Sequenzer 8. Ein Profil-Parameter 3 kann jedoch auch eine Steuergröße für mehrere oder alle Spuren 4 beeinflussen, etwa die Lautstärke oder Geschwindigkeit aller Spuren 4.

Gemäß einer ersten Variante des Ausführungsbeispiels bilden die Spuren 4 bzw. das akustische Signal 5 ein Musikstück ab. Die Abbildung der Profil-Parameter 3 auf Steuergrößen (Tonhöhe, Ansprechzeit, Lautstärke usw.) für die Spuren 4 durch den Sequenzer 8 wird hierbei so kalibriert, dass das Musikstück in Form des akustischen Signals 5 bei einem normalen oder fehlerfreien aktuellen Zustand 1 der industriellen Anlage 100 ganz normal abgespielt wird. Wenn sich jedoch Eigenschaften bzw. die damit korrelierten Profil-Parameter 3 vom Normalbetrieb der industriellen Anlage 100 entfernen, beeinflussen sie mit Hilfe des Sequenzers 8 die jeweiligen Steuergrößen (Tonhöhe, Ansprechzeit, Lautstärke usw. ) der jeweiligen Spur 4. So kann sich etwa die Tonhöhe der Melodie des Musikstücks verändern oder auch dessen Rhythmus leicht aus dem Takt kommen. Auch kann eines der beispielsweise durch MIDI synthetisch erzeugten Instrumente lauter werden und herausstechen.

So wird dem Anlagenfahrer ermöglicht, einen unterschwelligen Eindruck für den Normalzustand der industriellen Anlage 100 zu gewinnen. Bei Änderungen der Eigenschaften des aktuellen Zustands bzw. der Profil-Parameter 3 werden die einzelnen Spuren 4 wie oben bei der ersten Variante beschrieben ebenfalls verzerrt, um den Anlagenfahrer auf die Abweichung aufmerksam zu machen.

Weiterhin wird bei einem Zustandswechsel der industriellen Anlage 100 auch sofort das Audio-Profil 2 gewechselt, so dass der Anlagenfahrer unmittelbar eine deutliche akustische Rückmeldung über den Zustandswechsel erhält.

In einer anderen Variante repräsentiert das akustische Signal 5 kein Musikstück, sondern ist vielmehr ein abstraktes akustisches Signal. Das abstrakte akustische Signal kann hierbei beispielsweise als Rauschen implementiert werden. Eine Zerlegung des abstrakten akustischen Signals bzw. dessen Bildung aus unterschiedlichen Spuren 4 ist hierbei optional und kann auch entfallen. Gleiches gilt auch für die vorangegangenen Varianten, bei denen das akustische Signal 5 nicht notwendigerweise aus mehreren Spuren 4 zusammengesetzt werden muss. Prinzipiell genügt bereits eine einzige Spur 4, welche dann als identisch mit dem akustischen Signal 5 betrachtet werden kann.

Bezüglich der Ausbildung des abstrakten akustischen Signals als Rauschen gibt auch hier eine Variation des Rauschens (Lautstärke, ggf. Knacken oder Knistern) dem Anlagenfahrer Hinweise auf den aktuellen Zustand 1 der industriellen Anla 100.