Die Erfindung betrifft Verfahren, (Mess-)Vorrichtungen, und Komponenten davon, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materialbearbeitungs- oder - herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdi mensionalen Datenstroms mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energieinformati onen unter Verwendung von Ereignismustern. Die Erfindung ist dabei auf alle Prozesse anwendbar, bei denen mittels insbesonde re akustischer und/oder magnetischer Sensoren hochfrequent Informationen wäh rend und/oder nach einer Materialbearbeitung oder -herstellung gewonnen werden können, wie dies z.B. in WO 2010/051954 und WO 2017/071812 beschrieben ist, z.B. beim zerspandenden Bearbeiten, beim Spritzgießen, beim Umformen, beim Induktivhärten, beim Schweißen oder dergleichen. Nachfolgend wird die Erfindung zum Zwecke der Illustration am Beispiel des Biegerichtens beschrieben. Die Aus führungen sind jedoch auch auf die anderen Anwendungen übertragbar.

Beim Biegerichten auf einer Richtpresse wirkt ein Stempel auf ein zu richtendes Bauteil zwecks plastischer Verformung wiederholt und an verschiedenen Stellen solange ein, bis ein gewünschter Rundlauf erreicht ist. Ein typischer Biegerichtvor gang beispielsweise einer aus gehärtetem Stahl ausgebildeten Antriebswelle für den Kraftfahrzeugbereich kann dabei etwa eine oder zwei Minute andauern mit Lastphasen im Größenordnungsbereich von typischerweise unter 1 Sekunde ge folgt von im wesentlichen vergleichbar langen Entlastungsphasen. Die auf das Bau teil einwirkende Verformungsenergie kann optisch nicht ohne Weiteres erkennbare Schäden, insbesondere Mikrorisse, am Bauteil hervorrufen und auch die Biege richtvorrichtung kann Schaden nehmen oder verschleißen. Zur Erkennung derarti ger Schäden bei Materialbearbeitungs- oder -herstellungsprozessen ist es aus der WO 2010/051954 bekannt, mittels eines Schallsensors Schallsignale während des Biegericht-Prozesses kontinuierlich zu erfassen und einer mehrdimensionalen Auswertung mit einer Mustererkennung zuzuführen, um typische Ereignisse wie etwa Risse oder Werkzeugbruch zu erkennen.

Fig. 1 illustriert den dabei erfassten Datenstrom als Funktion der Zeit t, der Fre quenz f und der Intensität I, wie dies in der WO 2010/051954 illustriert ist. Die hier beispielhaft dreidimensional illustrierte Landschaft weist dabei Muster auf, die ver schiedenen Ereignissen zugeordnet werden können.

So ist in der Belastungsphase 1 eine Landschaft erkennbar, die von den Land schaften in den Belastungsphase 2 oder in den Entlastungsphasen 3 abweicht. Werden die Landschaften mit bekannten Mustern beispielsweise für einen Riss verglichen, kann festgestellt werden, ob das Bauteil fehlerfrei oder fehlerbehaftet und damit Ausschuss ist. Entspricht eine Landschaft 4 im Bereich der Belastungs phase 1 beispielsweise einem Muster für einen Riss, wird das Bauteil als fehlerhaft aussortiert. Entspricht diese Landschaft 4 hingegen dem Muster für ein Betriebsge räusch, wie im Bereich der vorangehenden Belastungsphase 2, ist das Bauteil feh lerfrei.

Schwierig ist hierbei die genaue Diskriminierung. So kann mittels einfacher Muster erkennung, beispielsweise durch den bekannten Vergleich der aufgenommenen Landschaft mit einer Vergleichsumhüllenden eines Vergleichsmusters, zwar ein Übereinstimmungsgrad ermittelt werden. Allerdings zeigt sich in der Praxis, dass die Übereinstimmung häufig deutlich unterhalb von 100% liegt und zudem mehrere Muster für verschiedene Ereignisse mit größenordnungsmäßig gleichem Überein stimmungsgrad identifiziert werden können, beispielsweise mit 80% Wahrschein lichkeit für ein Muster und mit 65% Wahrscheinlichkeit für ein anderes Muster. Je nach Qualitätsanforderung an das Bauteil führt dies dazu, dass fehlerfreie Bauteile fälschlicherweise als fehlerhaft aussortiert werden oder fehlerbehaftete Bauteile als fehlerfrei durchgehen.

Zudem ist die Anpassung an den jeweiligen Prozess aufwändig. So müssen nicht nur Datenbanken für den Prozess und die jeweilige Prozessumgebung bereit ge stellt und/oder angepasst werden. Auch die individuelle Anpassung der Vergleichs logik erfordert in der Regel eine Neuprogrammierung. So weisen die Muster für er laubte Abweichungen und für Stör- bzw. Betriebsgeräusche beim Biegerichten er heblich von denjenigen beim Spritzgießen ab; auch die optimale Vergleichslogik ist bei unterschiedlichen Prozessen stets anders.

Ausgehend hiervon liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, Verfahren, Vorrich tungen, und Komponenten davon, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materi- albearbeitungs- oder -herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdimensionalen Datenstroms mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energieinformationen unter Verwendung von Ereignis-Mustern zu schaffen, die bei flexiblerer Anpassbarkeit eine verbesserte Diskriminierung ermöglichen.

Diese Aufgabe wird entsprechend den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst.

Vorteilhafte Ausgestaltungen sind den Unteransprüchen zu entnehmen.

Die Erfindung schafft eine Messvorrichtung, z.B. ein Messgerät, mit vorteilhafter weise über eine grafische Benutzerschnittstelle oder dergleichen einfach an den jeweiligen Materialbearbeitungs- und/oder Herstellungsprozess anpassbarem Ope ratore nnetzwerk mit wenigstens einem Entscheidungsoperator und vorzugsweise weiteren, insbesondere kaskadierend und/oder parallel angeordneten Operatoren, insbesondere Musteroperatoren, sowie darauf aufbauende Verfahren und Vorrich tungen.

Die Messvorrichtung ermöglicht erfindungsgemäß in einigen Ausführungen eine vollautomatische Entscheidungsfindung, z.B. OK oder NichtOK bei oder nach einer Material- oder Bauteil-Bearbeitung oder .-Herstellung, und ist intuitiv, einfach und präzise an die jeweiligen Material-, Bauteil-, Herstellungs-, und/oder Bearbeitungs- Rahmenbedingungen anpassbar, vorteilhafterweise unter Verwendung vorgegebe ner und/oder parametrisierbarer Operatoren und/oder Operatorennetzwerke und ggf. Verwendung vorgegebener Standardparameter und/oder -muster für bestimm te Material-, Bauteil-, Herstellungs-, und/oder Bearbeitungs-Standard- Rahmenbedingungen oder -Szenarien. Insbesondere kann vorgesehen sein, derart als Template Vorgegebenes anzupassen durch: Kennfelder/Parametrisierungen; weitere Operatoren und deren Verknüpfung; und/oder Neudefinition von Operato ren.

Die erfindungsgemäße Messvorrichtung kann einen Sensor zum hochfrequenten Erfassen einer Messgröße, wie etwa Schall, Körperschall, Strom, Spannung, opti sche oder magnetische Messwerte und dergleichen, umfassen oder an diesen ge- koppelt sein und weist einen Operator auf, der in einem Operatorennetzwerk ein gebunden sein kann.

Das erfindungsgemäße Operatorensystem stellt quasi eine eigene Konfigurations umgebung oder Programmiersprache insbesondere für Messgeräte dar. Hierbei werden für bestimmte Sensoren oder allgemein Operatoren bereitgestellt, die die Messwerte für die verarbeitenden Operatoren bereitstellen.

Sensoren, die bereits existierende Kommunikationsprotokolle, wie z.B. OPC-UA unterstützen, können über einen OPC-UA Operator eingebunden werden.

Auf diese Weise können nahezu beliebig viele verschiedene Sensoren in program mierte Analysen einbezogen werden.

Die so programmierbare Mustererkennung erlaubt es beliebige Signale, im Falle von Schall oder Körperschall können diese Signale Geräusche und wohlbekannte Arbeitsemissionen von Maschinen darstellen, zu erkennen, ihre konkrete Ausprä gung zu berechnen und in Echtzeit aus dem Datenstrom zu eliminieren.

Damit erhält man hochdynamische Signal- bzw. Geräuschfilter, die alle Kriterien eine Noise-cancellation Funktion erfüllen.

Die Erfindung ermöglicht es damit einem Messgerät, extrem„laute“ Grundsignale präzise aus dem Datenstrom zu entfernen und dann im„restlichen“ Datenstrom kleine Besonderheiten zu erkennen.

Erfindungsgemäß kann dies so gelöst werden, dass ein Eingangssensordatenstrom von Musteroperatoren auf bekannte Geräusche hin durchsucht wird, diese werden dann eliminiert und es entsteht ein neuer Datenstrom, der durch nachfolgende und/oder parallele weitere Musteroperatoren analysiert und prozessiert werden kann, bis die Ergebnisse entscheidungsreif analysiert sind und einem Entschei dungsoperator zugeführt werden können. Ein derartiger Entscheidungsoperator ist erfindungsgemäß ausgestaltet zur Ent scheidung, ob z.B. ein Bauteil in einem Materialbearbeitungs- und/oder - herstellungsprozess (oder dergleichen) oder die Bearbeitungs- und/oder Herstell lungseinrichtung OK oder Nicht OK ist. Der Entscheidungsoperator weist einen Eingang für einen Stör-Mustererkennungsoperator, einen Eingang für einen Ereig- nis-Mustererkennungsoperator (8) und/oder einen Eingang für einen Frei- Musteroperator (9) auf, ggf. auch mehrere Eingänge z.B. für mehrere Ereignis- Mustererkennungsoperatoren und/oder mehrere Eingänge z.B. für mehrere Frei- Mustererkennungsoperatoren. Eine interne Logik und interne Parameter zur para- metrisier- und/oder programmierbaren Verknüpfung der Eingangsdaten, und mit einem Ausgang für ein OK oder Nicht-OK-Signal sind zweckmäßigerweise vorge sehen.

Der Entscheidungsoperator kann ein mehrdimensionales, insbesondere zwei-, drei vier- oder fünfdimensionales Entscheidungsfeld, insbesondere mit einem oder meh reren Zuordnungsbereich(en), umfassen.

Der Entscheidungsoperator kann mehrere, insbesondere zwei, drei oder vier, Ent scheidungsfelder mit jeweils wenigstens einer zeitlich variablen Grenzlinie aufwei sen.

Ergänzend zu Entscheidungsoperator(en) und/oder Mustererkennungsoperator(en) sind zweckmäßigerweise weitere Operatoren für die Kommunikation mit der Au ßenwelt, im industriellen Umfeld mit Maschinensteuerungen oder übergeordneten Datensystemen, vorgesehen.

Ein erfindungsgemäßer Mustererkennungsoperator kann einen Eingang für einen Datenstrom und einem Ausgang für einen Datenstrom und/oder Wert, der ein Maß für eine Übereinstimmung mit einem Muster einer Vielzahl von Mustern einer Mus terdatenbank entspricht, aufweisen. Der Mustererkennungsoperator erkennt zweckmäßigerweise Ereignismuster und/oder Störmuster, insbesondere anhand einer Parametrisierung, eines Ent scheidungsfelds und/oder einer Mustererkennung.

Zweckmäßigerweise weist der Mustererkennungsoperator ein zwei-, drei- oder mehrdimensionales Kennfeld auf mit einem oder mehreren Zuordnungsbereichen.

Mehrere Operatoren bilden ein erfindungsgemäßes Operatorennetzwerk, umfas send einen, zwei oder mehr Mustererkennungsoperatoren (7, 8), ggf. einen oder mehrere Frei-Musteroperator (9) und wenigstens einen Entscheidungsoperator (6), und/oder weitere Operatoren. Das Operatorennetzwerk kann einen Benachrichti gungsoperator, einen Maschinensteuerungsoperator und/oder einen Differenzope rator aufweisen.

Dabei können im Operatorennetzwerk mehrere Operatoren, insbesondere Muster operatoren, parallel oder kaskadierend angeordnet sein.

Eine zweckmäßig vorgesehene mehrfache Datentransformationen erlaubt dabei die schrittweise Verarbeitung von Daten bis hin zu zwei- oder mehrdimensionalen Gra phen, einzelnen Werten und Ja/Nein Entscheidungen. Damit entstehen durch An wendung der Operatorenprogrammierung und evtl dem Einsatz verschiedener ex terner Sensoren ganz verschiedene Messgeräte, lediglich durch die Implementie rung der unterschiedlichen Analysealgorithmen, die mittels Drag and Drop in die Operatorennetze eingefügt werden.

Einmal gefundene Parametrierungen einzelner Operatoren, die ja wie im Falle von Mustersuchen oder Entscheidungssuche, sehr komplex sein können, werden vor teilhafterweise als Template-Parametrierung gespeichert und können in anderen Messkontexten wiederverwendet werden.

Komplette Operatorennetze können ebenfalls als Template-Netze gespeichert wer den und stehen als Basis für ähnliche oder erweiterte Messsysteme zur Verfügung. Die Operatorennetze können auf allen kompatiblen Hardwaresystem (Messgeräten) ausgeführt werden und stellen damit eine allgemeine Analyseschicht bis hin zur grafischen Darstellung verwendbare Messgeräteprogrammierung dar.

Verbunden sind die Operatoren mit Verbindungen, auch Connections genannt, die zwischen den einzelnen Operatoren die jeweils verarbeiteten Daten transportieren.

Diese Verbindungen können als Zwischenspeicher auch mit Pipeline Funktion pa- rametriert werden. Sie gewährleisten damit eine asynchrone Abarbeitung der Da ten, was insbesondere beim Übergang zwischen verschieden schnell arbeitenden Operatoren oder Datenströmen notwendig ist.

Die Connections sind damit auch in der Lage verteilte Operatorennetze, die auf verschiedener Hardware, per Internet, mit industriellen Bussystemen oder ander weitig verbunden sind, zu einem komplexen Analysenetzwerk zu verbinden.

Mobile Geräte, die die erfindungsgemäßen Operatoren unterstützten, können Teil eines integrierten Operatorennetzes werden, entweder als Sensor oder auch als Anzeigemodul.

Die Erfindung sieht daher mobile, insbesondere stromautonome Vorrichtungen, insbesondere in Form eines Sensors oder Anzeigemoduls, vor, die als Operator mit einem Eingangs- und/oder Ausgangsdatenstrom zur Einbettung in ein Operatoren netzwerk oder in eine Messvorrichtung ausgestaltet sind. Die Kommunikation er folgt dabei auf bekannte Weise drahtgebunden oder drahtlos über ein Standardpro tokoll wie etwa TCP/I P oder dergleichen.

Die Erfindung schafft damit Verfahren und Vorrichtungen, z.B. das Messgerät, zum Erkennen von Ereignissen in einem Materialbearbeitungs- und/oder - herstellungsprozess auf Basis eines während des Prozesses gewonnenen mehrdi mensionalen Datenstroms (z.B. aus einem Körperschall-Sensor oder anderen ge nannten Sensoren stammend) mit zeitlich aufgelösten Frequenz- und Energiein- formationen unter Verwendung von Störungs- und/oder Ereignismustern und/oder Energiedaten, wobei die Daten einen Musteroperator oder mehrere parallel oder nacheinander angeordnete Musteroperatoren durchlaufen und einem Entschei dungsoperator oder mehreren parallel oder nacheinander angeordneten Entschei dungsoperatoren zugeführt werden.

Die Erfindung schafft ferner eine grafische Benutzerschnittstelle zum Erstellen und/oder Editieren eines erfindungsgemäßen Operatorennetzwerks, und/oder eine Messvorrichtung umfassend die grafische Benutzerschnittstelle, wobei die grafische Positionier- und Verknüpfbarkeit vorgegebener Operatoren ermöglicht wird.

Bei einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zum Durchführen des Verfahrens sind ein Operatorennetzwerk und/oder eine grafische Benutzerschnittstellle zum Erstel len und/oder Editieren des Operatorennetzwerks vorgesehen.

Weitere Merkmale und Ausführungsformen ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung beispielhafter Ausführungen der Erfindung.

Nachfolgend werden Aspekte der Erfindung unter Bezugnahme auf in er beigefüg ten Zeichnung illustrierte Ausführungsformen beschrieben.

Ein erfindungsgemäßes Operatorennetzwerk 5 ist in beispielhafter Konfiguration in Fiq. 2 dargestellt. Es umfasst einen Entscheidungsoperator 6, der hier eingangssei tig mit einem Störmusteroperator 7, einem Ereignismusteroperator 8 und/oder ei nem Freimusteroperator 9 und ausgangsseitig mit einem Signaloperator 10, einem Zähloperator 1 1 und/oder einem Speicheroperator 12 verbunden ist.

Jeder Operator ist dabei ein Programmmodul mit vorgegebenen Eingangs und/oder Ausgangsschnittstellen und einer internen Logik, zum Filtern von Daten, Erfassen von Daten, Aufbereiten von Daten, Treffen von Entscheidungen, Spei chern von Daten, Interagieren mit Computern, Datenbanken, Benutzern und/oder dergleichen, und/oder Aktivieren von Vorrichtungen wie Signalen, Motoren, Ab schaltvorrichtungen und/oder dergleichen, usw.

Der hier dargestellte Störmusteroperator 7 kann wie in Fiq. 3 dargestellt aufgebaut sein. Ein Datenstrom 13, beispielsweise als Raw-Datenstrom eines Sensors, insbe sondere Schallsignalsensors, oder als durch insbesondere andere Operatoren be arbeiteter, z.B. frequenzgefilterter und/oder geglätteter Datenstrom, gelangt zu ei nem Positionsbestimmungsoperator 14, der unter Berücksichtigung einer von ei nem Zeitoperator 15 bereitgestellten Prozesszeit die zeitliche Position der Daten innerhalb des Prozesses feststellt und einem Mustervergleichsoperator 16 zuführt. Ein Energiebestimmungsoperator 17 ist ebenfalls mit den Operatoren 13, 15 ver bunden, bestimmt die Energie im Datenstrom z.B. in Form der Schallintensität und korreliert diese mit der Prozesszeit, um das Ergebnis dem Mustervergleichsopera tor 16 zuzuführen. Anhand dieser beiden Eingangsdatenströme sowie ggf. wie dar gestellt dem Datenstrom aus dem Datenstromoperator 13, der Zeitkomponente aus dem Zeitoperator 15 und/oder Musterdaten aus einem Musteroperator 18, der vor teilhafterweise an eine Musterdatenbank angeschlossen ist oder anderweitig Mus ter für Ereignisse abrufen kann, ermittelt der Mustervergleichsoperator 16 ein Maß für die Übereinstimmung der vom Datenstromoperator 13 gelieferten Daten mit ei nem vom Musteroperator 18 gelieferten Muster, oder mehrere Maße für mehrere Muster. Das Maß kann z.B. eine Zahl zwischen 0% und 100% sein oder zwischen 0 und 255 oder dergleichen. Das Übereinstimmungsmaß wird am Ergebnisausgang 19 bereitgestellt.

Der Musteroperator 18 greift dabei auf Störmuster zu, wie sie beim Prozess auftre- ten, wie etwa das Auftreffen des Stempels auf dem zu richtenden Bauteil, ein Brummgeräusch durch Vibrationen der Richtvorrichtung, Umwelteinflüsse wie etwa Klopfen durch Bedienpersonal, Schleifgeräusche des Werkzeugs auf dem Werk stück usw. Am Ergebnisausgang 19 kann beispielsweise die Wahrscheinlichkeit von 67% dafür ausgegeben werden, dass ein Störmuster identifiziert worden ist. Der Ereignismusteroperator 8 kann auf im Wesentlichen gleiche Weise wie der Störmusteroperator 7 aufgebaut sein. So kann seine Logik ebenfalls einen Daten stromoperator, einen Zeitoperator, einen Positionsbestimmungsoperator, einen Energiebestimmungsoperator, einen Mustervergleichsoperator und/oder einen Musteroperator umfassen, die ähnlich oder identisch verbunden und intern mit Ge wichtungsfaktoren und dergleichen konfiguriert sein können, wobei der Musterope rator auf Ereignismuster aus einer Musterbibliothek zugreift, die Störungen darstel len, wie etwa Muster für Spannungsrisse oder Werkzeugbrüche beim spanenden Verarbeiten und dergleichen. Der Ereignismusteroperator 8 gibt an seinem Ergeb nisausgang 19, siehe Fig. 2, einen Wert dafür bereit, dass ein derartiges Ereignis stattgefunden hat, z.B. 82 %.

Der Freimusteroperator 9 kann wie in Fig. 4 dargestellt neben einem Datenstrom operator 13, einem Zeitoperator 15 und einem Positionsbestimmungsoperator 14 wie in Fig. 3 einen Energiedeterminationsoperator 20 aufweisen, der z.B. die Ener gie, wie etwa die Schallsignalintensität, und/oder die Dauer, berechnet und an sei nem Ergebnisausgang 19 bereitstellt. Hier findet keine Mustererkennung statt, statt dessen die Analyse der Energie.

Zweckmäßigerweise werden sind die Vorgänge und/oder Ergebnisse mittels Visua lisierungsoperatoren 21 auf einem Bildschirm oder dergleichen darstellbar.

Die Operatoren sind erfindungsgemäß in einer grafischen Benutzerschnittstelle anord- und konfigurierbar. So können sie per Drag-and-Drop mit der Maus oder dergleichen aus einer Liste von Operatoren gezogen und auf einem Arbeitsblatt angeordnet werden. In den Fig, 2, 3, 4 als Linien illustrierte Datenverbindungen zwischen den Ein- und Ausgängen sind ebenfalls grafisch konfigurierbar. Durch Rechtsklick oder dergleichen auf einen Operator können dessen innere Parameter oder Logik gewählt und/oder verändert werden. So kann z.B. beim Energiedetermi- nierungsoperator 20 die Formel für die Berechnung des Energiewertes bestimmt werden, im Mustervergleichsoperator 16 kann der Algorithmus gewählt werden, anhand dessen das Maß der Übereinstimmung zwischen den erfassten Daten und einem Muster bestimmt wird (beispielsweise durch Aufaddieren der Differenzen oder dergleichen) usw.

Die grafische Benutzerschnittstelle ermöglicht es dem Benutzer, ein auf den jewei ligen Prozess individuell abgestimmtes Operatorennetzwerk schnell und felxibel zu implementieren, anzupassen und zu pflegen, ohne auf den Hersteller oder auf Pro grammierer angewiesen zu sein.

Dem Entscheidungsoperator 6 kommt bei der Konfiguration eine besondere Bedeu tung dahingehend zu, dass er die Diskriminierung in fehlerfreie (OK) oder fehlerhaf te (Nicht OK, NOK) Bauteile/Werkstücke in zuverlässiger Weise ermöglicht.

Im in Fig. 2 dargestellten Beispiel sind OK-, NOK- und NO-Eingänge 22, 23, 24 des Entscheidungsoperators 6 mit den Ergebnisausgängen 19 der Operatoren 7, 8, und 9 verbunden.

Am OK-Eingang 22 wird vom Störmusteroperator 7 ein (Wahrscheinlichkeits-)Wert nebst weiteren Informationen dafür geliefert, dass zur Zeit ein unerhebliches Stör signal detektiert wird, das Werkstück also„OK“ ist. Am NOK-Eingang 23 wird vom Ereignismusteroperator 8 ein (Wahrscheinlichkeits-)Wert nebst weiteren Informati onen dafür geliefert, dass zur Zeit ein erhebliches Ereignis wie etwa ein Span nungsriss detektiert wird, das Werkstück also nicht OK („NOK“) ist. Am NO-Eingang 24 werden weitere Informationen geliefert ohne Mustervergleich („NO“ pattern re- cognition, keine Mustererkennung). Die weiteren Informationen können dabei einen Energiewert wie etwa die Schallintensität und/oder eine Dauer, wie etwa die zeitli che Dauer der Energie ab Überschreiten eines Schwellenwerts bis zum Unter schreiten des Schwellenwerts oder dergleichen, umfassen.

Erfindungsgemäß ist der Entscheidungsoperator 6 so konfiguriert, dass er mehrdi mensionale Entscheidungsfelder kaskadierend enthält und basierend auf dem Er gebnis der kaskadierten mehrdimensionalen Entscheidung ein Trigger-Signal an den Signaloperator 10 sendet, um ein Werkstück als fehlerhaft (oder ggf. fehlerfrei) zu kennzeichnen, damit ein fehlerhaftes Werkstück ausgeschleust werden kann. Ebenso können die Ergebnisse und/oder Daten durch Weitergabe an den Spei cheroperator 12 gespeichert werden und über den Zähloperator 11 kann der Aus schuss pro Zeiteinheit oder insgesamt erfasst und am Visualisierungsoperator 21 angezeigt werden, beispielsweise in Form einer Skala, um Trends zu visualisieren.

Das erste multidimensionale Entscheidungsfeld ist in Fiq. 5 illustriert. Es trägt den OK-Wert aus dem Störungsoperator 7 und den NOK-Wert aus dem Ereignismus teroperator 8 gegeneinander auf. Im vorgenannten Beispiel ist zur Belastungsphase 1 in Fig. 1 ein OK-Wert von 67% und ein NOK-Wert von 82% ermittelt worden. Dies entspricht dem Datenpunkt 25, der oberhalb einer über die grafische Benutzer schnittstelle konfigurierbaren Grenzlinie 26 liegt. Ein weiterer Datenpunkt 27 liegt unterhalb der Grenzlinie 26. Bei den Datenpunkten 25, 26 handelt es sich um nicht eindeutige Zuordnungen, d.h. die Ereignisse könnten mit hoher Wahrscheinlichkeit entweder ein unerhebliches Störsignal oder ein erhebliches Ereignismustersignal sein, während weitere Datenpunkte 28, 29 eindeutig(er) sind, da sie entweder zu 0% NOK oder 0% OK sind.

Die Grenzlinie 26 dient hierbei als erste Stufe der Diskriminierung. Die uneindeuti gen Datenpunkte werden für die nächste Stufe einem multidimensionalen NOK- Entscheidungsfeld gemäß Fiq. 6. einem multidimensionalen OK-Entscheidungsfeld gemäß Fiq. 7 und/oder einem multidimensionalen NO-Entscheidungsfeld gemäß Fiq. 8 zugeführt.

So ist der Datenpunkt 25 jeweils mit seinen weiteren Daten, hier beispielhaft der Energie und der Dauer, aufgetragen und befindet sich oberhalb einer NOK- Grenzlinie 30 in Fig. 5, unterhalb einer OK-Grenzline 31 in Fig. 6 und außerhalb des schraffierten NOK-Bereichs 32 zwischen den NO-Grenzlinien 33, 34 in Fig. 7. In weiteren Ausführungsformen kann ein zwei- oder mehrdimensionales Entschei dungsfeld die Parameter Energie, Dauer, zeitliche Position, Zähler, zeitliche Skalie rung, Amplitudenskalierung und dergleichen umfassen und/oder anstelle einer Grenzlinie kann eine Grenzfläche verwendet werden. Der Entscheidungsoperator 6 ist zweckmäßigerweise so konfiguriert, dass er den Datenpunkt 25 als NOK wertet, da der Datenpunkt 25 hinsichtlich jedenfalls zwei der drei Operatoren OK, NOK und NO im NOK-Bereich 32 liegt.

Die Grenzlinien 26, 30, 31 , 33, 34 sind individuell an den jeweiligen Prozess an passbar.

Eine weitere Dimension in den Fig. 5, 6, 7, 8 kann die Zeit sein. So ist es zweck mäßig, die Grenzlinien 26, 30, 31 , 33, 34 abhängig von der Zeit im Prozess einzu stellen. Beispielsweise ist zu Beginn jeder Belastungsphase 1 , 3 die auf das Werk stück beim Biegerichten ausgeübte Kraft und damit die Bruchwahrscheinlichkeit gering, während sie am Ende der jeweiligen Belastungsphase 1 , 3 maximal ist. So kann es zweckmäßig sein, zu Beginn der Belastungsphase eine Grenzlinie 26‘ ein zustellen, die großzügiger ist als die Grenzlinie 26, während am Ende der Belas tungsphase eine Grenzlinie 26“ eingestellt wird, bei der wegen der hohen einwir kenden Kraft früher von einem NOK-Ereignis ausgegangen wird, siehe Fig. 5. Ein Datenpunkt 27 kann damit OK sein, wenn er zu Beginn der Belastungsphase er fasst wird, während er am Ende oberhalb der Grenzlinie 26“ liegt und NOK ist. Der zeitliche Verlauf zwischen der Grenzlinie 26‘ bei t=Belastungsphasenbeginn bei 0ms über die Grenzlinie 26 zur Grenzlinie 26“ bei t=Belastungsphasenende bei bspw. 1000ms kann beliebig, beispielsweise linear eingestellt werden.

Die vorgenannten Operatoren können beliebig kaskadiert und/oder parallel ange ordnet werden.

So ist es ggf. zweckmäßig, einen weiteren Entscheidungsoperator 6‘ vorzusehen, siehe FkL9, der den Wartungszustand der Biegevorrichtung überwacht. So können hier Muster für Ereignisse anders ausgewertet werden, z.B. führt lässt ein Daten punkt in Fig. 7 mit hoher Energie und langer Dauer auf ein Problem mit der Maschi ne schließen und es kann vorgesehen sein, die Maschine zu stoppen. Weitere Operatoren können vorgesehen sein, z.B. ein Benachrichtigungsoperator, der automatisiert eine E-Mail oder sonstige Nachricht mit relevanten Informationen an den Wartungsdienst und/oder den Prozessverantwortlichen sendet.

In einer weiteren Ausführungsform kann ein Differenzoperator vorgesehen sein. Der Differenzoperator ist so konfiguriert, dass er ein bekanntes Muster, z.B. ein mehr oder weniger konstantes Hintergrundgeräusch oder ein wiederkehrendes Störgeräusch oder andere Stördaten, erkennt, das zugehörige Muster möglichst präzise an die Größenordnung des Datenstroms anpasst und bei hinreichender Übereinstimmung davon subtrahiert. Dann bleibt als Differenz ein bereinigter Da tenstrom übrig, der den weiteren Operatoren zugeführt werden kann. Eine mögliche Anordnung ist in Fiq. 10 illustriert, bei der ein Differenzoperator 35 dem Störungs- musteroperator 7‘ nachgeschaltet ist und auf Basis der Störmustererkennung Stör muster aus dem Datenstrom 13 extrahiert und den bereinigte Datenstrom 36 der weiteren Verarbeitung, z.B. als Eingangsdatenstrom in Fig. 2 für die Operatoren 7, 8, 9, bereitstellt, wobei der nachfolgende Operator 7 - sofern vorhanden - anders eingestellt sein kann, bzw. der Störungsmusteroperator 7‘ nur bestimmte Stö rungsmuster erkennt, wie etwa Welligkeiten, Streuungen etc.

Nachfolgend wird das erfindungsgemäße-Operatorenmodell anhand weiterer Bei spiele erläutert. Insbesondere ist es auf verteilte, heterogene und asynchron arbei tende Hardware und Systeme der Informationstechnik ausführbar.

Analysen werden im erfindungsgemäßen Messgerät durch ein Netz von Operatoren durchgeführt.

Am Anfang steht ein Operator, der den Zugriff auf Eingangsdaten ermöglicht.

Ein Messdatenstrom, der von einer externen Quelle stammt, kann Sensordaten 4 kanalig mit bis zu l OOMsamples und 16bit bzw. 4Ms und 24bit abtasten und in Echtzeit eine FFT mit 25000 Spektren/s pro Kanal berechnen und beides als Input Datenstrom zur Verfügung stellen. 32 digitale lOs zur Maschinensteuerung sowie Profibus und Profinet zur Maschi nenkommunikation können ebenfalls als Inputs und Outputs für die Operatoren zur Verfügung gestellt werden.

Die Analyseabläufe werden im erdindungsgemäßen grafischen Operatoreneditor erstellt, siehe beispielhaft Fig. 11.

Auf der obersten Ebene führen Prozessoren (Clock Slot) Analyseprogramme (Cus- tom Operatoren) aus.

Custom Operatoren stellen Container für Unterprogramme dar, in denen komplexe Netzwerke aus weiteren Unterprogrammen und vorgefertigten Operatoren imple mentiert werden können, siehe Fig. 12, die ein Netzwerk zur Musteranalyse und Entscheidungsfindung beispielhaft darstellt.

Auf der nächsten Ebene ist ein Netzwerk sichtbar, dass Datenstrom, Filterkompo nenten und Mustervergleichsoperationen kombiniert, siehe Fig. 13.

Die einzelnen Operatoren präsentieren im Editor mehr oder weniger komplexe GUI Komponenten, die die Verbindung zu den Daten definieren und die Arbeitsweise der Operatoren parametrieren.

Über die Verbindungen werden Daten in Form einiger Grundtypen, Bool, Number, int64 etc. und komplexere Daten z.B. in Form von JSON Objekten ausgetauscht.

Zur Parametrierung werden ebenfalls JSON Objekte mit der GUI ausgetauscht.

Die Integration neuer Operatoren kann per Plugin vorgenommen werden.

Eine neue Datenquelle muss also v.a. einen Operator-Plugin mitbringen. Im Echtzeit Messablauf werden die Daten durch die Operatoren prozessiert und, wie in diesem Beispiel dargestellt, das am besten passende Muster gefunden, ska liert und sein Pendant im Datenstrom analysiert.

Gleichzeitig wird eine Bewertung entsprechend den Bedürfnissen des Prozesses vorgenommen und eine Entscheidung z.B. bzgl. der Qualität des Werkstückes oder der Performance eines Produktionsprozesses vorgenommen.

In Fig. 14 wird beispielsweise ein Mikroriss in einer Getriebewelle detektiert. Es ist ein 50ms langer Ausschnitt von Körperschalldaten aus einer industriellen Richtma schine für Getriebewellen dargestellt. Die Landschaft entsteht auf der Basis von 25000 Spektren/s nach FFT der Mikrofondaten, die in diesem Fall bis ca. 800kHz ausgewertet werden.

Alle Daten können auf Messgeräten im RAW-Format und in diversen Kompressio nen gespeichert und sowohl in Echtzeit als auch after process analysiert werden (für Lernprozesse).

Beispiele für erfindungsgemäße Sensoren sind u.a. Körperschallmikrofone und pmagnetische Sensoren, sowie breitbandige analoge Verstärker (>100MHz) zur Datengewinnung in industriellen Prozessen.

Das Operatorenkonzept kann auf verteilte, heterogene und asynchron arbeitende Hardware und Systeme der Informationstechnik ausgeweitet werden. Einzelne Ab schnitte eines großen Operatorennetzes können auf verteilten Systemen laufen.

Die erfindungsgemäßen Sensoren können Daten erheben und vorverarbeiten, also als Smart-Sensoren ausgestaltet sein.

Ein Echtzeit-Processing System kann Spektralanalyse durchführen und Muster er kennen. Ein PC führt komplexe Entscheidungen herbei. Die benutzte Hardware und auch die benutzte Software kann höchst unterschiedlich sein. Solange die Inter- faces des Operatorensystems unterstützt werden, kann jedes Device, jeder Service in die gesamte Abarbeitung integriert werden.

Der Hersteller eines Devices, eines Smart Sensors, stellt neben dem eigentlichen Device noch ein Modul zur Operatorenintegration bereit, über dessen GUI die Pa rametrierung vorgenommen werden kann, und dass die Inputs und Outputs für die anderen Teilnehmer des Netzwerkes zur Verfügung stellt.

Dabei können die Datenströme sowohl analog als auch digital sein und auf ver schiedenen Trägern transportiert werden und auch verschiedene Protokolle unter stützen, ihr jeweiliger Operator stellt den Zugriff auf die Daten in kompatibler Form zur Verfügung.

Es können in allen Ausführungen Lernphasen vorgesehen sein, in welchen die Sensoren große Datenmengen übertragen können, Lernen ist langsam. Auf der Basis der Lerndaten können Analysenetze erstellt und parametriert werden. Teile der Operationen werden dann im Sensor selbst ausgeführt, Daten bereits vorpro zessiert und ausgewertet und im besten Falle bereits Ergebnisse übermittelt.

Systeme mit drahtloser Energieversorgung und drahtloser Kommunikation können vollständig versiegelt und damit prozesssicher aufgebaut werden, ihr Einsatz kann wartungsfrei erfolgen.

Für die Netzwerkintegration kann auf jedem Sensor ein OS (z.B. Linux System) mit TCP/IP Connectivity laufen. Alternativ kann ein Sensorhub vorgesehen sein, der das OS System beinhaltet und den Sensor ins Netzwerk bringt. Die Weiterleitung kann drahtlos oder drahtgebunden sein.

Zur Versorgung von drahtlosen Komponenten wie Sensoren kommen erfindungs gemäß vorzugsweise neben Akku Speisung Methoden des Energy-Harvesting und der drahtlosen Energieübertragung zum Einsatz. In vorteilhafter Ausgestaltung kann, soweit die Daten überwiegend per TCP/IP vom Sensorsystem bereitgestellt werden, ein z.B. FPGA basierter smart-switch eine Sammelstelle und weitere Verarbeitungsstufe darstellen. Dieser smart-switch führt parallel computing auf den angeschlossenen Datenströmen aus und stellt seine Ergebnisse dann wiederum per TCP/IP oder auch per PCIe, USB usw. bereit.

Bezugszeichenliste

1 Belastungsphase

2 Belastungsphase

3 Entlastungsphase

4 Landschaft

5 Operatorennetzwerk

6 , 6‘ Entscheidungsoperator

7 Störmusteroperator

8 Ereignismusteroperator

9 Freimusteroperator

10 Signaloperator

1 1 Zähloperator

12 Speicheroperator

13 Datenstromoperator

14 Positionsbestimmungsoperator

15 Zeitoperator

16 Mustervergleichsoperator

17 Energiebestimmungsoperator

18 Musteroperator

19 Ergebnisausgang

20 Energiedeterminationsoperator

21 Visualisierungsoperator

22 OK-Eingang

23 NOK-Eingang

24 NO-Eingang

25 Datenpunkt

26 , 26‘, 26 Grenzlinie

27 Datenpunkt

28 Datenpunkt

29 Datenpunkt

30 NOK-Grenzlinie OK-Grenzlinie NOK-Bereich NO-Grenzlinie NO-Grenzlinie Differenzoperator Datenstrom