Fadens

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Überwachung eines Herstellungsprozesses eines synthetischen Fadens gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1.

Ein gattungsgemäßes Verfahren zur Überwachung eines Herstellungsprozesses eines synthetischen Fadens geht aus der WO 2019/137835 A1 hervor.

Bei der Herstellung und Behandlung von synthetischen Fäden ist es üblich, Pro dukt- und / oder Prozessparameter kontinuierlich zu überwachen, um so eine mög lichststabile Prozessführung und insbesondere möglichst eine stabile Produktqualität an dem Faden zu erhalten. Insbesondere bei der Herstellung von texturierten Fäden hat sich die Überwachung einer Fadenspannung an dem laufenden Faden bewährt, um Prozessstörungen und / oder Produktschwankungen zu erkennen. Bei dem be kannten Verfahren zur Überwachung des Herstellungsprozesses wird an dem laufen den Faden kontinuierlich eine Fadenspannung gemessen. Die dabei erzeugten Mess signale der Fadenspannung werden mit einem Schwellwert einer zulässigen Faden spannung verglichen, um sogenannte Fehlergraphen zu identifizieren und für weitere Analysen nutzen zu können. Mit Hilfe maschineller Lernprogramme werden aus den Fehlergraphen die jeweiligen Fehlerursachen im Herstellungsprozess erkannt, um diese beispielsweise durch einen Operator zu beseitigen, um letztendlich die Qualität des Fadens auf ein gleichmäßiges Niveau zu halten.

In der Praxis wurde nun festgestellt, dass in einem Herstellungsprozess eine Viel zahl von Fehlergraphen und somit eine Vielzahl von Fehlerursachen auftreten, die den Herstellungsprozess mehr oder weniger stark beeinflussen. So sind Fehlerursachen im Herstellungsprozess bekannt, die einen sofortigen Eingriff, wie beispielsweise bei ei nem Fadenbruch, erfordern.

Es ist nun Aufgabe der Erfindung, das gattungsgemäße Verfahren zur Überwa chung eines Herstellungsprozesses eines synthetischen Fadens derart weiterzubilden. dass eine effektive Bedienbarkeit des Herstellungsprozesses zur Gewährleistung einer gleichmäßigen Fadenqualität möglich ist.

Ein weiteres Ziel der Erfindung liegt darin, die zur Steuerung einer Vielzahl von Be arbeitungsstellen auftretenden Anweisungen an eine Bedienperson zu minimieren.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß dadurch gelöst, dass die Fehlerursachen separat erfasst werden und dass deren Auftreten innerhalb eines Zeitfensters jeweils alseine Störhäufigkeit registriert werden. Unter einem Fehlergraphen ist im Rahmen der vorliegenden Anmeldung vorzugsweise ein solcher Messsignalverlauf C,Snap- shot") der Fadenspannung zu verstehen, in dem das Messignal der Fadenspannung eine vorgegebene Grenzwertschwelle unterschreitet oder überschreitet, und/oder in dem das Messignal der Fadenspannung einen durch vorgegebene Grenzwerte defi nierten Bereich verlässt (Grenzwertverletzung). Es hat sich als vorteilhaft herausge stellt, wenn ein Fehlergraph zeitlich begrenzt ist, beispielsweise höchstens 20 Sekun den, bevorzugt höchstens 10 Sekunden beträgt. Es hat sich weiterhin als vorteilhaft herausgestellt, wenn der Zeitpunkt der Grenzwertverletzung zeitlich gesehen etwa mittig in einem Fehlergraph liegt. Der Zeitpunkt der Grenzwertverletzung kann zeitlich gesehen am Rand des Fehlergraphen liegen.

Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindungen sind durch die Merkmale und Merkmalskombinationen der Unteransprüche definiert.

Die Erfindung war auch nicht durch das bekannte Verfahren zum Regeln einer Fa denspannung an einer Falschdrahtvorrichtung der DE 4329 136 A1 naheliegend. Hierbei werden die Häufigkeit von anormalen Fadenspannungsfadenzuständen er fasst. Damit lässt sich zwar die Häufigkeit eines Fadenspannungsfehlers registrieren, die jedoch keinen Hinweis auf einer möglichen Fehlerursache beinhalten. Aus einer Fehlerhäufigkeit lässt sich jedoch noch keine Fehlerursache ableiten.

Die Erfindung besitzt den besonderen Vorteil, dass zwischen Fehlerursachen un terschieden werden kann, um den Einfluss der jeweiligen Störquelle auf den Herstel- lungsprozess und auf die Qualität des Fadens zu beurteilen. Somit lässt sich das Auf treten innerhalb eines Zeitfensters als eine Störhäufigkeit der Fehlerursache registrie ren. Die Störhäufigkeit der jeweiligen Fehlerursache kann somit als ein Parameter ge nutzt werden, um einen differenzierten Eingriff zur Fehlerbeseitigung einzuleiten.

Da in einem Herstellungsprozess für einen synthetischen Faden eine Vielzahl von Fehlerursachen unterschiedlichster Art auftreten können, die beispielsweise im Rohr material, in der Maschine oder in der Einstellung usw. begründet liegen, sind deren Auswirkungen auf den Prozess und auf die Qualität des Fadens sehr unterschiedlich. Um derartige Unterschiede in den Fehlerursachen berücksichtigen zu können, ist die Verfahrensvariante besonders vorteilhaft, bei welcher den Störhäufigkeiten jeder der Fehlerursachen jeweils ein zulässiger Häufigkeitsgrenzwert zugeordnet wird. So be steht die Möglichkeit, das Auftreten kritischer Fehlerursachen und das Auftreten weni ger kritischer Fehlerursachen mit unterschiedlicher Gewichtung beim Eingriff in den Herstellungsprozess zu berücksichtigen. Bei einem Fadenriss ist sicherlich ein soforti ger Eingriff in den Herstellungsprozess nötig. Bei einer Verschmutzung odereinem Verschleiß eines Bauteils jedoch nicht.

Hierbei hat sich besonders bewährt, dass der Häufigkeitsgrenzwert der Störhäu figkeit eines der Fehlerursachen eine Anzahl der Fehlerursache beinhaltet, die im Her stellungsprozess für zulässig gilt. So lässt sich zu jeder Fehlerursache im Prozess allein aus der Anzahl ihres Auftretens der Häufigkeitsgrenzwert bestimmen, um gezielte Ein griffe in den Herstellungsprozess zu ermöglichen.

Zur weiteren Differenzierung ist die Verfahrensvariante vorgesehen, bei welcher der Häufigkeitsgrenzwert der Störhäufigkeit eines der Fehlerursachen sich auf einen Zeitabschnitt und / odereine Bearbeitungsstelle bezieht. So ist beispielsweise bei der Herstellung eines gekräuselten Fadens es üblich, den Faden von einer Vorlagespule abzuziehen und zu kräuseln. So könnte beispielsweise die Laufzeit der Vorlagespule als ein Zeitabschnitt gewählt werden, um die darin auftretenden Fehlerursachen in ihrer Störhäufigkeit zu bewerten. Zudem ist es dabei üblich, dass die Fäden parallel nebeneinander einzeln in einer Vielzahl von Bearbeitungsstellen geführt werden, so dass die Trennung bei der Fehlerursache in den Bearbeitungsstellen ebenfalls von Vorteil ist.

Um die im Herstellungsprozess aufgetretene Fehlerursache zu beseitigen, ist die Verfahrensvariante vorgesehen, bei welcher bei einer Überschreitung eines der Häu figkeitsgrenzwerte der Störhäufigkeiten einer Person eine Meldung übermittelt wird. Damit ist ein gezielter Eingriff in den Herstellungsprozess durch die verantwortliche Person gewährleistet.

Da bei der Vielzahl von Fehlerursachen das Auftreten in unterschiedlichen Formen stattfinden kann, die die Zuordnung eines Häufigkeitsgrenzwertes erschweren, ist die Weiterbildung der Erfindung besonders vorteilhaft, bei welcher die Störhäufigkeiten der Fehlerursachen mit Hilfe von Algorithmen auf Basis statistischer Verfahren sowie Methoden des maschinellen Lernens analysiert werden, um häufige Sequenzen von Störhäufigkeiten und / oder eine Anomalie von Störhäufigkeiten zu identifizieren. Diese Verfahrensvariante hat den besonderen Vorteil, dass auffällige Häufigkeiten der Fehlerursachen selbstständig von dem System erkannt werden, ohne dass vorgege bene Häufigkeitsgrenzwerte definiert werden müssen.

Derartige Maschinenlernsysteme basieren darauf, dass ein kontinuierliches Ler nen stattfindet. Hierzu ist die Verfahrensvariante besonders vorteilhaft, bei welchem die Sequenzen von Störhäufigkeiten gegenüber einer Person einer Personengruppe gemeldet werden und bei welchem die Sequenzen von Störhäufigkeiten von der Per son aus- und bewertet werden. Damit ist sowohl ein schneller Zugriff zur Abstellung der Fehlerursache im Herstellungsprozess als auch die Rückmeldung an das Maschi nenlernsystem gewährleistet.

Um mögliche Qualitätsunterschiede bei der Herstellung einer Vielzahl von Fäden in einer Vielzahl von Bearbeitungsstellen aufdecken zu können, ist die Weiterbildung der Erfindung vorgesehen, bei welcher in dem Herstellungsprozess mehrere Fäden in mehreren Bearbeitungsstellen parallel geführt und überwacht werden und bei wel chem die Störhäufigkeiten der Fehlerursachen in den Bearbeitungsstellen korreliert analysiert werden. Neben der Qualität des Fadens lässt sich auch die Qualität der ein zelnen Bearbeitungsstellen daraus ableiten.

Abhängig von dem Fehlergraph und der daraus folgenden Fehlerursache können unterschiedliche Handlungen erforderlich werden, die durch unterschiedliche Perso nengruppen wahrgenommen werden. So ist ein Wartungspersonal für die Wartung der Maschine zuständig. Ein Prozesspersonal betreut dagegen die Einstellung der Ma schine. Das Rohmaterial für den Herstellungsprozess wird dagegen durch das Bedie nungspersonal bereitgestellt. Um bei der Beseitigung von Fehlerursachen im Herstel lungsprozess möglichst schnell und gezielte Eingriffe zu ermöglichen, ist daher die Verfahrensvariante vorgesehen, bei welcher den Fehlerursachen jeweils ein von meh reren Personengruppen zugeordnet sind und bei welcher im Fall einer Grenzwert überschreitung der Störhäufigkeit der betreffenden Fehlerursache oder im Fall der Meldung der Sequenzen / Anomalie der Störhäufigkeiten benachrichtigt werden. Da mit lassen sich vorteilhaft Zeitverzögerungen bei der Beseitigung von Fehlerursachen vermeiden.

Zur Automatisierung des Herstellungsprozesses ist die Verfahrensvariante vorge sehen, bei weicher den Fehlerursachen jeweils einer von mehreren Steuerbefehlen zugeordnet sind, die im Fall einer Grenzwertüberschreitung der Störhäufigkeit der be treffenden Fehlerursache oder im Fall der Meldung der Sequenz / Anomalie der Stör häufigkeiten aktiviert werden. So können automatisierte Eingriffe bei der Fehlerbesei tigung im Herstellungsprozess vorteilhaft integriert werden.

Die Erfindung besitzt den besonderen Vorteil, dass aus der Vielzahl von Fehlerur sachen in einem Herstellungsprozess eine Gewichtung erfolgen kann, welche der Fehlerursachen sich wie auf die Qualität des Herstellungsprozesses und die Qualität des Fadens auswirkt. Insbesondere bei der Vielzahl der Daten an Fehlergraphen ist somit ein gezielter und schneller Eingriff zur Beseitigung von Fehlerursachen vorteil haft möglich. Das erfindungsgemäße Verfahren zur Überwachung des Herstellungsprozesses eines synthetischen Fadens wird nachfolgend anhand eines Ausführungsbeispiels eines Herstellungsprozesses unter Bezug auf die beigefügten Figuren näher erläutert.

Es stellen dar:

Fig. 1 schematisch ein Ausführungsbeispiel einer Bearbeitungsstelle einer Textilma schine zur Herstellung eines synthetischen gekräuselten Fadens Fig. 2 schematisch ein Ablaufdiagramm zur Überwachung des Herstellungsprozes ses gemäß dem Ausführungsbeispiel nach Fig. 1 Fig. 3 schematisch mehrere Fehlergraphen mit jeweils einem Messsignalverlauf der Fadenspannung verschiedener Fehlerursachen Fig. 4 schematisch ein Ablaufdiagramm zur Überwachung des Herstellungsprozes ses gemäß dem Ausführungsbeispiel nach Fig. 1

In der Fig. 1 ist schematisch ein Ausführungsbeispiel einer Bearbeitungsstelle ei ner Textilmaschine, in diesem Fall eine Texturiermaschine zur Herstellung eines ge kräuselten synthetischen Fadens gezeigt. Derartige Texturiermaschinen weisen eine Vielzahl von solchen Bearbeitungsstellen auf, die identisch aufgebaut sind. Insoweit wird an dieser Stelle nur eine der Bearbeitungsstellen einer Textilmaschine näher be schrieben.

In der Fig. 1 ist schematisch die Bearbeitungsstelle 1 und eine Spulstelle 2 der Textilmaschine dargestellt. Die Bearbeitungsstelle 1 weist ein Gatter 4 auf, in welcher eine Vorlagespule 5 und eine Reservespule 6 gehalten sind. Die Vorlagespule 5 liefert einen Faden 3, der zum Verstrecken und Texturieren in der Bearbeitungsstelle 1 über führt wird. Die Vorlagespule 5 wird auch als sogenannte POY-Spule bezeichnet, da sie zuvor in einem Schmelzspinnverfahren erzeugt wurde und mit einem frisch gespon nen POY-Faden gewickelt wurde. Ein Fadenende der Vorlagespule 5 ist mit einem Fa denanfang der Reservespule 6 durch einen Fadenknoten miteinander verbunden. So wird ein kontinuierlicher Abzug des Fadens 3 nach Beendigung der Vorlagespule 5 realisiert. Das Fadenende der Reservespule 6 wird dann mit dem Fadenanfang einer neuen Vorlagespule 5 verbunden.

Der Abzug des Fadens 3 von der Vorlagespule 5 erfolgt durch ein erstes Liefer werk 7.1. Das Lieferwerk 7.1 wird übereinen Antrieb 8.1 angetrieben. Das Lieferwerk 7.1 ist in diesem Ausführungsbeispiel durch eine angetriebene Galetten und eine frei drehbare Rolle gebildet, die mehrfach vom Faden umschlungen sind. Im weiteren Ver lauf ist dem Lieferwerk 7.1 eine Heizeinrichtung 9, eine Kühleinrichtung 10 und ein Texturieraggregat 11 nachgeordnet. Das Texturieraggregat 11 ist vorzugsweise als ein Friktionsdrallgeber ausgeführt, um an dem multifilen Faden einen Falschdrall zu er zeugen, der sich in eine Kräuselung der einzelnen Filamente des Fadens auswirkt. Zum Verstrecken des Fadens ist dem Texturieraggregat 11 ein zweites Lieferwerk 7.2 nach geordnet, das durch den Antrieb 8.2 angetrieben wird. Das Lieferwerk 7.2 ist im Auf bau identisch zu dem ersten Lieferwerk 7.1, wobei das zweite Lieferwerk 7.2 mit einer höheren Umfangsgeschwindigkeit zum Verstrecken des Fadens betrieben wird. Inner halb der Bearbeitungsstelle 1 wird der synthetische Faden 3 somit texturiert und gleichzeitig verstreckt.

Nach dem Kräuseln des Fadens 3 wird dieser durch ein drittes Lieferwerk 7.3 zu der Spulstelle 2 geführt. Das Lieferwerk 7.3 wird durch den Antrieb 8.3 angetrieben. Das Lieferwerk 7.3 ist als sogenanntes Klemmlieferwerk ausgebildet, dass eine ange triebene Welle und eine Andrückrolle aufweist. Der Faden 3 wird in einem Klemmspalt am Umfang der Welle geführt. Die Spulstelle 2 weist einen Spulenhalter 13 auf, wel cher eine Spule 14 trägt. Der Spulenhalter 13 ist schwenkbar ausgebildet und lässt sich zum Auswechseln der Spulen 14 manuell oder automatisiert bedienen. Dem Spu lenhalter 13 ist eine Treibwalze 15 zugeordnet, die durch einen Walzenantrieb 15.1 angetrieben wird. Zum Verlegen des Fadens am Umfang der Spule 15 ist der Spulstelle 2 eine Changiereinrichtung 12 zugeordnet, die einen antreibbaren Changierfadenfüh rer aufweist. Der Changierfadenführer wird hierzu über den Changierantrieb 12.1 oszil lierend angetrieben. Der Changierantrieb 12.1 und der Walzenantrieb 15.1 der Spul stelle 2 sind als Einzelantriebe ausgebildet und mit einer Maschinensteuereinheit 16 verbunden. Ebenso sind die Antriebe 8.1, 8.2 und 8.3 der Lieferwerke 7.1, 7.2 und 7.3 sowie derTexturierantrieb 11.1 des Texturieraggregates 11 der Bearbeitungsstelle 1 als Einzelantriebe ausgeführt und mit der Maschinensteuereinheit 16 gekoppelt.

Zur Überwachung des Herstellungsprozesses in der Bearbeitungsstelle 1 wird ei ne Fadenspannung an dem Faden 3 in einer Messstelle zwischen dem Lieferwerk 7.2 und 7.3 kontinuierlich gemessen. Die Messstelle ist in der dargestellten Position bei spielhaft zwischen den Lieferwerken 7.2 und 7.3 gezeigt. Vorzugsweise wird die Fa denspannung auch im Fadenlauf vor dem Lieferwerk 7.2 gemessen. Hierzu ist eine Sensorvorrichtung 17 vorgesehen, die einen Fadenspannungssensor 17.1 und einen Messsignalaufnehmer 17.2 aufweist. Die Sensorvorrichtung 17 ist mit einer Datenana lyseeinheit 18 verbunden. Die Datenanalyseeinheit 18 ist mit einem Transmitter 19 gekoppelt, der unter Verwendung kabelgebundener oder kabelloser Übertragungs technologien mit geeigneten Empfangssystemen verbunden ist, um Informationen und Signale zu übertragen. Die Datenanalyseeinheit 18 weist mehrere Softwaremodu- le auf, um die Messsignale der Sensorvorrichtung 17 und die daraus gewonnenen Da ten zur Überwachung des Herstellungsprozesses zu analysieren.

In der Fig. 2 ist hierzu ein erstes Schema von der Datenanalyseeinheit 18 in Form von einem Ablaufdiagramm gezeigt.

Wie aus der Darstellung in Fig. 2 hervorgeht, ist der Sensoreinrichtung ein Faden spannungsanalysemodul 20 zugeordnet. Das Fadenspannungsanalysemodul 20 nimmt die Messsignale der Sensoreinrichtung kontinuierlich auf und erzeugt soge nannte Fehlergraphen. Die Fehlergraphen definieren einen anormalen Messsignalver lauf der Fadenspannung. Solche Fehlergraphen werden immer dann datentechnisch erzeugt, wenn sich die online gemessene Fadenspannung im Herstellungsprozess, den durch vorgegebene Grenzwerte definierten Bereich verlässt. Bewegt sich die Fa denspannung des Fadens deutlich außerhalb des definierten Bereiches, hat das Aus wirkung auf die Qualität des Fadens und somit auf die Qualität des hergestellten Pro duktes. So werden durch das Fadenspannungsanalysemodul 20 eine Vielzahl von Fehlergraphen generiert. Hierbei liegt den Fehlergraphen jedoch eine bestimmte Ur sache zugrunde, die als Störgröße den Herstellungsprozess des Fadens beeinflusst. Um den Fehlergraphen die zugrundeliegenden Fehlerursachen zuordnen zu können, ist ein Maschinenlernmodul 21 vorgesehen. Das Maschinenlernmodul 21 verfügt über Algorithmen, um auf Basis statistischer Verfahren sowie Methoden des maschinellen Lernens die Fehlerursachen zu den Fehlerbildern zu identifizieren. Derartige Maschi- nenlernmodule sind aufgrund einer zuvor durchlaufenden intensiven Lernphase ge eignet, um die hinter den Fehlergraphen steckenden Fehlerursachen zu ermitteln. Die se Analyse erfolgt kontinuierlich, so dass aus den zugeführten Fehlergraphen entspre chende Fehlerursachen generiert werden. So lassen sich eine Mehrzahl von unter schiedlichen Fehlerursachen ermitteln, die in dem Fehlerursachenmodul 22 registriert werden. Die Fehlerursache ist durch die Kennbuchstaben FC in Fig. 2 bezeichnet. Durch die kontinuierliche Überwachung der Fadenspannung und die dabei kontinu ierlich generierten Fehlergraphen werden somit auch kontinuierlich die Fehlerursa chen ermittelt. Da nicht jede Fehlerursache einen direkten Eingriff in den Herstel lungsprozess verlangt, wird die Häufigkeit ihres Auftretens innerhalb eines Zeitfensters oder innerhalb einer Bearbeitungsstelle erfasst. Hierzu ist ein Störhäufigkeitsmodul 23 vorgesehen, in welchem die Störhäufigkeiten der Fehlerursachen fortlaufend ermittelt werden. Die Störhäufigkeit stellt hier die Summe der Fehlerursachen dar und ist als IFC bezeichnet.

Zur Beurteilung, welche Fehlerursache und welche Störhäufigkeit der Fehlerursa che einen Eingriff zur Fehlerbeseitigung erfordert, ist jeder Fehlerursache ein Häufig keitsgrenzwert zugeordnet. Die Häufigkeitsgrenzwerte bestimmen dabei das maximal zulässige Auftreten der Fehlerursache innerhalb eines Zeitabschnittes oder innerhalb einer Bearbeitungsstelle. Diese Grenzwerte, die mit L bezeichnet sind, sind in einem Vergleichsmodul 24 für jede de Fehlerursachen hinterlegt. Die Häufigkeitsgrenzwerte der Störhäufigkeiten werden dann mit den pro Zeitabschnitt oder pro Bearbeitungs stelle erfassten Störhäufigkeit verglichen.

Für den Fall, dass die Störhäufigkeit den Grenzwert noch nicht erreicht und über schritten hat, wird das Auftreten der betreffenden Fehlerursache weiter registriert. Bei einer Überschreitung der Grenzhäufigkeit wird über ein Ausgabemodul 25 eine Nach- rieht, ein Alarm oderein Steuersignal generiert und überden Transmitter 19 an eine Person einer Personengruppe oder der Steuereinheit übermittelt.

Hierbei besteht auch die Möglichkeit, dass in Abhängigkeit von der betreffenden Fehlerursache und deren Störhäufigkeit, eine bestimmte Person zum direkten Handeln aufgefordert wird. So ist es üblich, dass für Wartungen an Maschinenteilen das War tungspersonal verantwortlich ist. Demgegenüber erfolgt die Einstellung der Maschine durch das Prozesspersonal. So lässt sich durch die Datenanalyseeinheit 18 die Infor mation in die dafür zuständige Personengruppe übermitteln.

In dem Herstellungsprozess gemäß dem Ausführungsbeispiel nach Fig. 1 treten eine Vielzahl von Fehlergraphen auf, deren Fehlerursachen unterschiedliche Eingriffe in den Herstellungsprozess erfordern. In der Fig. 3 sind einige Ausführungsbeispiele von typischen Fehlergraphen und deren Fehlerursachen gezeigt, deren Störhäufigkeit durch vorgegebene Häufigkeitsgrenzwerte charakterisiert sind.

In Fig. 3 sind die einzelnen Fehlergraph mit Großbuchstaben A, B, C, D, E bezeich net und mit dem spezifischen Messsignalverlauf der Fadenspannung dargestellt. Das Fehlergraph A stellt einen typischen Fadenbruch dar, der in der Bearbeitungsstelle auftreten kann. Diese Fehlerursache führt zum Abbruch des Herstellungsprozess in der Bearbeitungsstelle und hat in diesem Ausführungsbeispiel den Häufigkeitsgrenzwert der Störhäufigkeit L = 1 erhalten. Bereits das ersten Auftreten einer derartigen Fehler ursache führt zu einer Fehlermeldung an das Prozesspersonal, um den Fadenbruch zu beheben.

Das Fehlergraph B zeigt einen typischen Messsignalverlauf bei einem Knoten überlauf. So wird die Verbindung zwischen der Vorlagespule und der Reservespule übereinen Fadenknoten hergestellt, der bei der Fadenspannungsmessung sichtbar wird. Derartige Fehlerursachen dürfen innerhalb einer Laufzeit einer Vorlagespule einmal auftreten. Somit ist hier als Häufigkeitsgrenzwert der Störhäufigkeit L = 2 ge wählt, wobei der Häufigkeitsgrenzwert Lsich auf einen Zeitabschnitt von 60 Minuten bezieht. So könnte beispielsweise die Laufzeit der Vorlagespule 60 Minuten betragen. Das Fehlergraph C signalisiert als Fehlerursache, dass der Faden bei einem Klemmlieferwerk außerhalb des Klemmspaltes zwischen Andrückrolle und Antriebs welle geführt wird. Diese Fehlerursache kann sich insbesondere beim Aufwickeln des Fadens und bei einem Spulenwechsel sehr negativ auswirken. Insoweit ist als Häufig keitsgrenzwert der Störhäufigkeit L= 4 innerhalb zwei Minuten angegeben. Es wird somit ein sehr kurzer Zeitabschnitt genutzt, um die Störhäufigkeit mit einem Häufig keitsgrenzwert abzugleichen.

Demgegenüber signalisiert das Fehlergraph Deinen Fehler im Ausgangsmaterial der Vorlagespule. So können beispielsweise Titerschwankungen in dem Vorlagefaden sich negativ in dem Messsignal der Fadenspannung bemerkbar machen. Derartige Fehlerursachen sind mit geringerer Gewichtung zu bewerten. Hierzu ist der Häufig keitsgrenzwert der Steuerhäufigkeit mit L = 10 innerhalb eines Zeitabschnittes von 5 Minuten definiert.

Das Fehlergraph E zeigt einen Messsignalverlauf der Fadenspannung, weicherauf eine verschmutzte Führungsfläche einer Kühlschiene der Kühleinrichtung hinweist. Diese Fehlerursache könnte beispielsweise dann zu einem Eingriff in den Prozess füh ren, wenn der Häufigkeitsgrenzwert der Störhäufigkeit L = 3 innerhalb eines Zeitab schnittes von 30 Minuten überschritten wird. Derartige Fehlerursachen treten meist zunächst sehr sporadisch auf, so dass erst eine Anhäufung innerhalb einer kurzen Zeit einen Eingriff erfordert.

Bei den in Fig. 3 dargestellten Ausführungsbeispiel bezieht sich der Häufigkeits grenzwert auf jeweils eine der Bearbeitungsstellen der Textilmaschine. Die hierbei für die Häufigkeitsgrenzwerte zugrunde gelegten Zeitabschnitte sind reine Ausführungs beispiele und nicht maßgeblich für den Prozess. Wesentlich hierbei ist, dass bei der Vielzahl von Fehlergraphen und Fehlerursachen die Fehlerursachen erkannt werden, die maßgeblich die Qualität der Produktherstellung beeinflusst. Das erfindungsgemäße Verfahren lässt sich jedoch auch vorteilhaft derart ausfüh ren, dass das Auftreten der Störhäufigkeiten der Fehlerursachen direkt analysiert, wer den ohne Häufigkeitsgrenzwerte zu beachten. Hierzu ist in Fig. 4 ein Ablaufdiagramm einer alternativen Ausführung der Datenanalyseeinheit 18 schematisch dargestellt. Das Ausführungsbeispiel ist im Wesentlichen identisch zu dem vorgenannten Ausfüh rungsbeispiel nach Fig. 2, so dass an dieser Stelle nur die Unterschiede erläutert wer den und ansonsten Bezug der vorgenannten Beschreibung genommen wird.

Bei dem in Fig. 4 dargestellten Ablaufschema ist dem Fehlerursachenmodul 22 ein weiterer Maschinenlernmodul 26 zugeordnet. Das Maschinenlernmodul 26 verfügt über Algorithmen, die auf Basis statistischer Verfahren sowie Methoden des maschinel len Lernens Analysen der Störhäufigkeit vornehmen, um auffällig anormale Störhäu figkeiten oder Sequenzen von Störhäufigkeiten zu identifizieren. Derartige Sequenzen oder Anomalien der Störhäufigkeiten einer betreffenden Fehlerursache wird dann da- zu genutzt, um über das Ausgabemodul 25 einer Person vorzugsweise einem Operator anzuzeigen, so dass dieser diese auswerten und bewerten kann. So kann einerseits die Fehlerursache zur Gewährleistung einer optimalen Qualität im Herstellungsprozess beseitigt werden. Andererseits sind die von dem Operator gemachten Erfahrungen hilfreich, um dem Maschinenlernmodul 26 entsprechende Rückmeldung zukommen zu lassen. Derartige Maschinenlernmodule erlangen somit ein Stadium, in dem mit hoher Wahrscheinlichkeit gezielte Steuerbefehle vom Eingriff in den Prozess möglich sind. Eine automatisierte Herstellungsüberwachung ist somit möglich.