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Patent Searching and Data


Title:
ANALYSIS METHOD AND DEVICES FOR SAME
Document Type and Number:
WIPO Patent Application WO/2020/224717
Kind Code:
A1
Abstract:
The invention relates to a method for predicting process deviations in a processing system, for example in a painting system, by means of which process deviations can be easily and reliably predicted, said method comprising the following: - automatically creating a prediction model; - predicting process deviations during operation of the processing system using the prediction model.

Inventors:
ALT SIMON (DE)
SCHLOTTERER TOBIAS (DE)
WEICKGENANNT MARTIN (DE)
HUMMEL MARKUS (DE)
BERNER JENS (DE)
BENSCH HAUKE (DE)
VOIGT DANIEL (DE)
Application Number:
PCT/DE2020/100359
Publication Date:
November 12, 2020
Filing Date:
April 29, 2020
Export Citation:
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Assignee:
DUERR SYSTEMS AG (DE)
International Classes:
G05B23/02; G05B17/02; G06N3/08; G06N20/00
Foreign References:
US20150277429A12015-10-01
DE102006045429A12007-04-26
US20060259198A12006-11-16
Other References:
ANDREW KUSIAK ET AL: "The prediction and diagnosis of wind turbine faults", RENEWABLE ENERGY, PERGAMON PRESS, OXFORD, GB, vol. 36, no. 1, 19 May 2010 (2010-05-19), pages 16 - 23, XP028362402, ISSN: 0960-1481, [retrieved on 20100524], DOI: 10.1016/J.RENENE.2010.05.014
ZHENYU WU ET AL: "An Integrated Ensemble Learning Model for Imbalanced Fault Diagnostics and Prognostics", IEEE ACCESS, vol. 6, 1 January 2018 (2018-01-01), pages 8394 - 8402, XP055736016, DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2807121
Attorney, Agent or Firm:
HOEGER, STELLRECHT & PARTNER PATENTANWÄLTE MBB (DE)
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Claims:
Patentansprüche

1. Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer

verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackier anlage (102), wobei das Verfahren Folgendes umfasst:

automatisches Erstellen eines Vorhersagemodells;

Vorhersage von Prozessabweichungen im Betrieb der verfahrens technischen Anlage (101) unter Verwendung des Vorhersage modells.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das

Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer indust riellen Zuluftanlage (128), in einer Vorbehandlungsstation (112), in einer Station zur kathodischen Tauchlackierung (114) und/oder in einer Trocknerstation (116, 120, 124) durchgeführt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass

mittels des Vorhersagemodells Prozessabweichungen von produktions kritischen Prozesswerten in der verfahrenstechnischen Anlage (101) vorhergesagt werden auf Basis von sich ändernden Prozesswerten während einem Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101).

4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass zum automatischen Erstellen des Vorhersagemodells Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101) über einen vorgegebenen Zeitraum gespeichert werden.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass der vor

gegebene Zeitraum, über welchen Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101) gespeichert werden, abhängig von einem oder mehreren der folgenden Kriterien vorgegeben wird : die verfahrenstechnische Anlage (101) ist in dem vorgegebenen Zeitraum zu mindestens ungefähr 60 %, vorzugsweise zu min destens ungefähr 80 %, in einem betriebsbereiten Zustand, ins besondere für einen Produktionsbetrieb;

die verfahrenstechnische Anlage (101) ist in dem vorgegebenen Zeitraum zu mindestens ungefähr 60 %, vorzugsweise zu min destens ungefähr 80 %, in einem produktionsfähigen Zustand; die verfahrenstechnische Anlage (101) wird in dem vorgegebenen Zeitraum insbesondere mit sämtlichen möglichen Betriebs strategien betrieben;

einer vorgegebenen Anzahl von Prozessabweichungen und/oder Störfällen in dem vorgegebenen Zeitraum.

6. Verfahren nach Anspruch 4 oder 5, dadurch gekennzeichnet, dass zum Erstellen des Vorhersagemodells ein maschinelles Lernverfahren durch geführt wird, wobei die über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen zur Erstellung des Vorhersage modells verwendet werden.

7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass das maschi nelle Lernverfahren auf Basis von Features durchgeführt wird, welche aus den über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerten und/oder Statusgrößen extrahiert werden.

8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass zur Extrak tion der Features eines oder mehrere der folgenden verwendet werden : statistische Kennzahlen;

Koeffizienten aus einer Hauptkomponentenanalyse; lineare Regressionskoeffizienten;

dominante Frequenzen und/oder Amplituden aus dem Fourier- Spektrum. 9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass zu einem Training des Vorhersagemodells eine ausgewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichungen (222) und eine ausgewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen ohne Prozess

abweichungen (220) verwendet werden.

10. Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Anzahl von Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichung aufgrund eines oder mehrerer der folgenden Kriterien erfolgt:

einem zeitlichen Mindestabstand zwischen zwei Prädiktions datensätzen mit Prozessabweichungen;

einer automatischen Auswahl anhand von definierten Regeln; einer Auswahl durch einen Benutzer.

11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass

Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichungen als solche gekenn zeichnet werden, wenn innerhalb eines vorgegebenen Zeitintervalls eine Prozessabweichung auftritt.

12. Verfahren nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass die über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen durch eine Vorverarbeitung in Prädiktionsdatensätze zusammengefasst werden.

13. Verfahren nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass die Vor verarbeitung Folgendes umfasst:

Regularisierung der über den vorgegebenen Zeitraum gespeicher ten Prozesswerte;

Zusammenfassung der Prozesswerte und/oder Statusgrößen in Prädiktionsdatensätze durch Einteilung der Prozesswerte und/oder Statusgrößen in Zeitfenster mit zeitlicher Verschiebung. 14. Vorhersagesystem (146) zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, welches zur Durchführung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackier anlage (102), nach einem der Ansprüche 1 bis 13 ausgebildet und ein gerichtet ist.

15. Industrielles Steuerungssystem (100), welches ein Vorhersagesystem (146) nach Anspruch 14 umfasst.

Description:
Analyseverfahren und Vorrichtungen hierzu

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Fehleranalyse in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Fehleranalyse in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, bereitzustellen, mittels welchem Fehlersituationen einfach und zuverlässig analysierbar sind.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Fehleranalyse in einer

verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, gelöst.

Das Verfahren zur Fehleranalyse in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, umfasst vorzugsweise Folgendes:

insbesondere automatisches Erkennen einer Fehlersituation in der verfahrenstechnischen Anlage;

Speichern eines Fehlersituationsdatensatzes zu der jeweiligen erkannten Fehlersituation in einer Fehlerdatenbank;

automatische Ermittlung einer Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder automatische Ermittlung von für die Fehlersituation relevanten Prozesswerten auf Basis des Fehlerdatensatzes einer jeweiligen erkannten Fehlersituation.

Unter für die Fehlersituation ursächlichen Prozesswerten werden im Rahmen dieser Beschreibung und der beigefügten Ansprüche insbesondere für die Fehlersituation ursächliche und/oder mit diesen zusammenhängende Prozess werte verstanden. Der Begriff "insbesondere" wird im Rahmen dieser Beschreibung und der beigefügten Ansprüche ausschließlich zur Beschreibung möglicher fakultativer und/oder optionaler Merkmale verwendet.

Günstig kann es sein, wenn die Fehlersituation automatisch mittels eines Meldesystems erkannt wird.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass zur automatischen Ermittlung der Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder der für die Fehlersituation rele vanten Prozesswerte einer oder mehrere Prozesswerte automatisch basierend auf einem oder mehreren der folgenden Verknüpfungskriterien mit der Fehler situation verknüpft werden :

einer Vorverknüpfung aus einem Meldesystem;

einer Zuordnung eines Prozesswerts zu demselben Anlagenteil der verfahrenstechnischen Anlage, in dem die Fehlersituation aufgetreten ist;

einer Verknüpfung eines Prozesswerts mit einer historischen Fehler situation aufgrund einer aktiven Auswahl eines Benutzers;

einer aktiven Auswahl des Prozesswerts durch einen Benutzer.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass zur automatischen Ermittlung der Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder der für die Fehlersituation rele vanten Prozesswerte eine automatische Priorisierung der mit der Fehler situation verknüpften Prozesswerte basierend auf einem oder mehreren der folgenden Priorisierungskriterien automatisch durchgeführt wird :

einer Prozessrelevanz der Prozesswerte;

einer Position eines Prozesswerts oder eines den Prozesswert ermitteln den Sensors innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage;

einem Betrag einer Abweichung eines Prozesswerts von einem definier ten Prozessfenster und/oder von einem Normalzustand; einer Priorisierung von historischen Prozesswerten in historischen Fehlersituationen;

durch Übernehmen einer Priorisierung der Fehlerursache und/oder der Prozesswerte aus einem Meldesystem;

einer Priorisierung durch einen Benutzer.

Eine basierend auf der Prozessrelevanz der Prozesswerte durchgeführte Prio risierung erfolgt vorzugsweise derart, dass prozesskritische Prozesswerte höher priorisiert werden.

Unter einem prozesskritischen Prozesswert wird im Rahmen dieser Beschrei bung und der beigefügten Ansprüche insbesondere ein Prozesswert verstan den, welcher in dem Meldesystem als prozesskritisch hinterlegt ist und/oder von einem Benutzer als prozesskritisch definiert worden ist.

Eine basierend auf einer Position des Prozesswerts oder eines den Prozesswert ermittelnden Sensors innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage durch geführte Priorisierung erfolgt vorzugsweise derart, dass Prozesswerte, welche demselben, einem nahegelegenen und/oder einem vergleichbaren Anlagenteil zugeordnet sind, höher priorisiert werden.

Unter vergleichbaren Anlagenteilen werden im Rahmen dieser Beschreibung und der beigefügten Ansprüche insbesondere Anlagenteile mit ähnlichem oder identischem Aufbau verstanden.

Vergleichbare Anlagenteile sind beispielsweise baugleiche oder bauähnliche industrielle Zuluftanlagen, baugleiche oder bauähnliche Konditionierungs- module einer industriellen Zuluftanlage oder baugleiche oder bauähnliche Pumpen oder Motoren.

Eine Position des den Prozesswert ermittelnden Sensors wird vorzugsweise anhand einer Systematik aus einem Nummerierungssystems (sogenanntes "plant numbering System") in der verfahrenstechnischen Anlage identifiziert. Prozesswerte werden vorzugsweise mittels des Nummerierungssystems eindeutig bezeichnet.

Vorzugsweise werden Prozesswerte abhängig von ihrer Bezeichnung in dem Nummerierungssystem priorisiert.

Das Nummerierungssystem umfasst zur eindeutigen Bezeichnung von Senso ren und/oder Prozesswerten vorzugsweise die Bezeichnung einer Funktions einheit, die Bezeichnung einer Funktionsgruppe der jeweiligen Funktionseinheit und/oder die Bezeichnung eines Funktionselements der jeweiligen Funktions gruppe, welcher der jeweilige Sensor und/oder Prozesswert zugeordnet ist.

Günstig kann es ferner sein, wenn die eindeutige Bezeichnung eines Prozess wertes mittels des Nummerierungssystems eine Bezeichnung einer Art der gemessenen Größe umfasst, beispielsweise eine Temperatur, einen Durch fluss, einen Druck.

Beispielsweise ist eine Zuluftanlage einer Lackieranlage eine Funktionseinheit, wobei ein Konditionierungsmodul der Zuluftanlage eine Funktionsgruppe ist und wobei eine Pumpe der Zuluftanlage ein Funktionselement ist.

Ein Normalzustand eines Prozesswerts wird vorzugsweise mittels eines

Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung ermittelt.

Eine basierend auf einer Priorisierung von historischen Prozesswerten in histo rischen Fehlersituationen durchgeführte Priorisierung erfolgt vorzugsweise derart, dass Prozesswerte analog zu der historischen Fehlersituation priorisiert werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass zur automatischen Ermittlung der Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder der für die Fehlersituation rele vanten Prozesswerte weitere Fehlerursachen und/oder Prozesswerte vor geschlagen werden, wobei das Vorschlägen anhand eines oder mehrerer der folgenden Vorschlagskriterien automatisch durchgeführt wird:

einer Prozessrelevanz der Prozesswerte;

einer Position eines Prozesswerts oder eines den Prozesswert ermitteln den Sensors innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage;

einem Betrag einer Abweichung eines Prozesswerts von einem definier ten Prozessfenster und/oder von einem Normalzustand;

einer Priorisierung von historischen Prozesswerten in historischen Fehlersituationen;

physikalischen Abhängigkeiten der Prozesswerte.

Ein prozesskritischer Prozesswert wird vorzugsweise bevorzugt vorgeschlagen.

Ein basierend auf einer Position des Prozesswerts oder eines den Prozesswert ermittelnden Sensors innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage durch geführter Vorschlag erfolgt vorzugsweise derart, dass Prozesswerte, welche demselben, einem nahegelegenen und/oder einem vergleichbaren Anlagenteil zugeordnet sind, eher vorgeschlagen werden.

Vorzugsweise werden Prozesswerte abhängig von ihrer Bezeichnung in dem Nummerierungssystem vorgeschlagen.

Ein basierend auf einer Priorisierung von historischen Prozesswerten in histori schen Fehlersituationen durchgeführter Vorschlag erfolgt vorzugsweise derart, dass in der historischen Fehlersituation hoch priorisierte Prozesswerte bevor zugt vorgeschlagen werden.

Zum Ermitteln eines Vorschlags basierend auf physikalischen Abhängigkeiten der Prozesswerte werden die physikalischen Abhängigkeiten vorzugsweise als Expertenregel von einem Benutzer definiert. Vorzugsweise ist eine Priorisierung der vorgeschlagenen Fehlerursachen und/oder Prozesswerte durch einen Benutzer änderbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass historische Fehlersituationen aus einer Fehlerdatenbank anhand eines oder mehrerer der folgenden

Ähnlichkeitskriterien ermittelt werden :

einer Fehlerklassifikation der historischen Fehlersituation;

einer historischen Fehlersituation an demselben oder einem vergleich baren Anlagenteil;

identischen oder ähnlichen Prozesswerten der historischen Fehler situation zu Prozesswerten der erkannten Fehlersituation.

Historische Fehlersituationen mit einer zu der erkannten Fehlersituation identi schen Fehlerklassifikation werden vorzugsweise bevorzugt ermittelt.

Eine Identität oder Ähnlichkeit der Prozesswerte der historischen Fehler situation zu den Prozesswerten der erkannten Fehlersituation wird vorzugs weise durch einen Vergleichsalgorithmus ermittelt.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass historische Prozesswerte aus einer Prozessdatenbank ermittelt werden, welche zu Prozesswerten der erkannten Fehlersituation identisch oder ähnlich sind.

Vorzugsweise wird zur Ermittlung der historischen Prozesswerte eine Prozess datenbank durchsucht. Günstig kann es sein, wenn eine Identität oder Ähn lichkeit der Prozesswerte mittels eines Vergleichsalgorithmus ermittelt wird.

Die Ermittlung der historischen Prozesswerte erfolgt vorzugsweise

automatisch. Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass die ermittelten historischen Prozess werte als zu einer historischen Fehlersituation gehörig gekennzeichnet werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass zu einer erkannten Fehlersituation ein Fehlersituationsdatensatz in einer Fehlerdatenbank gespeichert wird.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass ein jeweiliger Fehleridentifikations datensatz eine oder mehrere der folgenden Fehlersituationsdaten umfasst: eine Fehlerklassifikation der Fehlersituation;

mit der Fehlersituation verknüpfte Prozesswerte basierend auf einer Vorverknüpfung aus einem Meldesystem;

Informationen über einen Zeitpunkt des Auftretens einer jeweiligen Fehlersituation;

Informationen über eine Zeitdauer des Auftretens einer jeweiligen Fehlersituation;

Informationen über den Ort des Auftretens einer jeweiligen Fehler situation;

Alarme;

Statusmeldungen.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass der Fehlersituationsdatensatz einer jeweiligen Fehlersituation Fehleridentifikationsdaten zur eindeutigen Identifi kation der erkannten Fehlersituation umfasst.

Die Fehleridentifikationsdaten sind vorzugsweise zur eindeutigen Bezeichnung einer Fehlersituation verwendbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass in dem Fehlersituationsdatensatz einer jeweiligen Fehlersituation Dokumentationsdaten und Fehlerbehebungs daten gespeichert werden.

Dokumentationsdaten umfassen vorzugsweise Betriebsanleitungen, Hand bücher, Schaltpläne, Verfahrensschemata und/oder Datenblätter der von einer jeweiligen Fehlersituation betroffenen Anlagenteile.

Fehlerbehebungsdaten umfassen vorzugsweise Informationen zur Behebung einer Fehlersituation, insbesondere Handlungsanweisungen zur Behebung einer Fehlersituation.

Insbesondere sind Dokumentationsdaten und Fehlerbehebungsdaten auch durch einen Benutzer zu dem Fehlersituationsdatensatz hinzufügbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass Prozesswerte im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage zeitlich synchronisiert mit einer erkannten Fehlersituation gespeichert werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage ist vorgesehen, dass Prozesswerte mit einem Zeitstempel versehen werden, mittels welchem die Prozesswerte einem Zeitpunkt ein deutig zuordenbar sind.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Fehleranalysesystem zur Fehler analyse in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackier anlage, welches zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, ausgebildet und eingerichtet ist.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein industrielles Steuerungssystem, welches ein erfindungsgemäßes Fehleranalysesystem umfasst. Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage.

Der vorliegenden Erfindung liegt die weitere Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, bereitzustellen, mittels welchem Prozessabweichungen einfach und zuverlässig vorhersagbar sind.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Vorhersage von Prozess abweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, gelöst.

Das Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrens technischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, umfasst vorzugs weise Folgendes:

automatisches Erstellen eines Vorhersagemodells;

Vorhersage von Prozessabweichungen im Betrieb der verfahrens technischen Anlage unter Verwendung des Vorhersagemodells.

Vorzugsweise ist eine Prozessabweichung von produktionskritischen Prozess werten mittels des Vorhersagemodells vorhersagbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass das Verfahren zur Vorhersage von

Prozessabweichungen in einer industriellen Zuluftanlage, in einer Vor behandlungsstation, in einer Station zur kathodischen Tauchlackierung und/oder in einer Trocknerstation durchgeführt wird.

Industrielle Zuluftanlagen, Vorbehandlungsstationen und/oder Stationen zur kathodischen Tauchlackierung sind insbesondere sehr träge verfahrens technische Anlagen. Produktionskritische Prozesswerte derartiger verfahrenstechnischer Anlagen ändern sich daher im Betrieb derselben nur sehr langsam.

Aufgrund der großen Trägheit derartiger verfahrenstechnischer Anlagen ist mittels des Vorhersagemodells eine Prozessabweichung im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage vorzugsweise frühzeitig vorhersagbar.

Vorzugsweise kann somit ein Zeitgewinn für eine Reparatur und/oder Instand haltung derartiger verfahrenstechnischer Anlagen vor dem Eintreten einer Prozessabweichung erreicht werden.

Eine industrielle Zuluftanlage umfasst vorzugsweise mehrere

Konditionierungsmodule, beispielsweise ein Vorheiz-Modul, ein Kühlmodul, ein Nachheiz-Modul und/oder ein Befeuchtermodul.

Vorzugsweise ist das erstellte Vorhersagemodell auf ähnliche verfahrens technische Anlagen übertragbar.

Beispielsweise ist es denkbar, dass ein Vorhersagemodell, welches für eine Vorbehandlungsstation erstellt wurde, für eine Station zur kathodischen Tauchlackierung verwendbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass mittels des Vorhersagemodells Prozess abweichungen von produktionskritischen Prozesswerten in der verfahrens technischen Anlage vorhergesagt werden, insbesondere auf Basis von sich ändernden Prozesswerten während einem Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage.

Unter produktionskritischen Prozesswerten werden im Rahmen dieser

Beschreibung und der beigefügten Ansprüche insbesondere Prozesswerte verstanden, deren Abweichung von einem vorgegebenen Prozessfenster zu einer Qualitätsabweichung, insbesondere zu Qualitätsmängeln, führt. Produktionskritische Prozesswerte einer industriellen Zuluftanlage sind beispielsweise die Temperatur und die relative Luftfeuchte der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft, insbesondere an einem

Ausblasteil der industriellen Zuluftanlage.

Mittels einer industriellen Zuluftanlage konditionierte Luft wird in einer

Lackieranlage vorzugsweise einer Lackierkabine zugeführt und wirkt sich somit vorzugsweise unmittelbar auf eine Behandlungsqualität der in der Lackier kabine behandelten Werkstücke, insbesondere der in der Lackierkabine behandelten Fahrzeugkarosserien, aus.

Beispielsweise ist es möglich, mit dem Vorhersagemodell Prozess

abweichungen von produktionskritischen Prozesswerten für einen Prädiktions horizont von mindestens ungefähr 10 Minuten, beispielsweise von mindestens ungefähr 15 Minuten, vorzugsweise von mindestens ungefähr 20 Minuten, vorherzusagen.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass zum automatischen Erstellen des Vorher sagemodells Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der verfahrens technischen Anlage über einen vorgegebenen Zeitraum gespeichert werden.

Wenn die verfahrenstechnische Anlage eine industrielle Zuluftanlage ist, umfassen die gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen vorzugs weise Folgendes:

Zielgrößen der industriellen Zuluftanlage, insbesondere Temperatur und relative Luftfeuchte der mittels der industriellen Zuluftanlage konditio nierten Luft, insbesondere an einem Ausblasteil der industriellen Zuluft anlage;

Stellgrößen, insbesondere Ventilstellungen von Ventilen von Heiz- und/oder Kühlmodulen der industriellen Zuluftanlage, Drehfrequenzen von Pumpen, insbesondere der Befeuchterpumpe, und/oder Dreh frequenzen von Ventilatoren;

interne Größen, insbesondere Vor- und/oder Rücklauftemperaturen in der Heiz- und/oder Kühlmodulen der industriellen Zuluftanlage und/oder Luftkonditionen zwischen Konditionierungsmodulen;

gemessene Störgrößen, insbesondere Außentemperatur und/oder rela tive Außenluftfeuchte an einem Einblasteil der industriellen Zuluft anlage;

ungemessene Störgrößen; und/oder

Statusgrößen, insbesondere Befeuchterpumpe (an/aus), manueller Modus für Pumpen (an/aus), Versorgungsventile (offen/geschlossen), Ventilator (an/aus).

Unter Prozesswerten werden im Rahmen dieser Beschreibung und der beigefügten Ansprüche insbesondere zeitabhängige, kontinuierliche Signale verstanden.

Unter Statusgrößen werden im Rahmen dieser Beschreibung und der bei gefügten Ansprüche insbesondere zeitabhängige diskrete Ereignisse verstan den.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass der vorgegebene Zeitraum, über welchen Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage gespeichert werden, abhängig von einem oder mehreren der folgenden Kriterien vorgegeben wird:

die verfahrenstechnische Anlage ist in dem vorgegebenen Zeitraum zu mindestens ungefähr 60 %, vorzugsweise zu mindestens ungefähr 80 %, in einem betriebsbereiten Zustand, insbesondere für einen

Produktionsbetrieb;

die verfahrenstechnische Anlage ist in dem vorgegebenen Zeitraum zu mindestens ungefähr 60 %, vorzugsweise zu mindestens ungefähr 80 %, in einem produktionsfähigen Zustand; die verfahrenstechnische Anlage wird in dem vorgegebenen Zeitraum insbesondere mit sämtlichen möglichen Betriebsstrategien betrieben; einer vorgegebenen Anzahl von Prozessabweichungen und/oder Stör fällen in dem vorgegebenen Zeitraum.

Wenn die verfahrenstechnische Anlage eine industrielle Zuluftanlage ist, ist diese vorzugsweise in einem betriebsbereiten Zustand für einen Produktions betrieb, wenn :

ein Ventilator der industriellen Zuluftanlage in Betrieb ist (Statusgröße des Ventilators ist "an");

Konditionierungsmodule der industriellen Zuluftanlage in einem

Automatik-Modus betrieben werden;

mindestens ein Regelventil geöffnet ist; und/oder

eine Befeuchterpumpe in Betrieb ist (Statusgröße der Befeuchterpumpe ist "an").

Unter einem produktionsfähigen Zustand einer verfahrenstechnischen Anlage wird im Rahmen dieser Beschreibung und der beigefügten Ansprüche insbe sondere verstanden, dass sich Zielgrößen der verfahrenstechnischen Anlage innerhalb eines vorgegebenen Prozessfensters befinden.

Wenn die verfahrenstechnische Anlage eine industrielle Zuluftanlage ist, ist diese in einem produktionsfähigen Zustand, wenn sich die Zielgrößen der industriellen Zuluftanlage, insbesondere eine Temperatur und relative Luft feuchte der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft, insbe sondere an einem Ausblasteil der industriellen Zuluftanlage, innerhalb eines vorgegebenen Prozessfensters befinden.

Eine Vorbehandlungsstation oder eine Station zur kathodischen Tauch lackierung sind insbesondere nur mit einer einzigen Betriebsstrategie betreib bar. Eine industrielle Zuluftanlage ist insbesondere mit mehreren Betriebs strategien betreibbar, insbesondere abhängig von Umgebungsbedingungen.

Eine industrielle Zuluftanlage ist beispielsweise mit den folgenden Betriebs strategien betreibbar: Heizen-Befeuchten, Kühlen-Heizen, Kühlen-Befeuchten, Kühlen, Heizen, Befeuchten.

Wenn die verfahrenstechnische Anlage eine industrielle Zuluftanlage ist, ist es insbesondere denkbar, dass Prozesswerte und/oder Statusgrößen zum auto matischen Erstellen des Vorhersagemodells über einen Zeitraum von beispielsweise mindestens ungefähr 6 Monaten, insbesondere über einen Zeitraum von mindestens ungefähr 9 Monaten, vorzugsweise über einen Zeit raum von mindestens ungefähr 12 Monaten, gespeichert werden.

Wenn die verfahrenstechnische Anlage eine Vorbehandlungsstation oder eine Station zur kathodischen Tauchlackierung ist, ist es insbesondere denkbar, dass Prozesswerte und/oder Statusgrößen zum automatischen Erstellen des Vorhersagemodells über einen Zeitraum von beispielsweise mindestens unge fähr 2 Wochen, insbesondere über einen Zeitraum von mindestens ungefähr 4 Wochen, vorzugsweise über einen Zeitraum von mindestens ungefähr 6 Wochen, gespeichert werden.

Beispielsweise ist es denkbar, dass in dem vorgegebenen Zeitraum

mindestens ungefähr 30, vorzugsweise mindestens ungefähr 50, Prozess abweichungen und/oder Störfälle auftreten.

Es ist insbesondere auch denkbar, dass der vorgegebene Zeitraum, über welchen Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der verfahrens technischen Anlage gespeichert werden, mehrere nicht zusammenhängende Teilzeiträume umfasst.

Wenn der Zeitraum, über welchen Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage gespeichert werden, mehrere nicht zusammenhängende Teilzeiträume umfasst, weisen die Teilzeiträume vorzugsweise jeweils eines oder mehrere der folgenden Kriterien auf:

eine Mindestdauer des Teilzeitraums, beispielsweise mindestens ungefähr 30 Minuten;

ein Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage in einem produktions fähigen und/oder eingeschwungenen Zustand zu Beginn des Teilzeit raums;

ein Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage in einem ein

geschwungenen Zustand am Ende eines Teilzeitraums.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess abweichungen ist vorgesehen, dass zum Erstellen des Vorhersagemodells ein maschinelles Lernverfahren durchgeführt wird, wobei die über den vor gegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen zur Erstellung des Vorhersagemodells verwendet werden.

Zum automatischen Erstellen des Vorhersagemodells durchgeführte maschinelle Lernverfahren umfassen vorzugsweise eines oder mehrere der folgenden : Gradient Boosting, Random-Forest, Support-Vector-Machine.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess abweichungen ist vorgesehen, dass das maschinelle Lernverfahren auf Basis von Features durchgeführt wird, welche aus den über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerten und/oder Statusgrößen extrahiert werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess abweichungen ist vorgesehen, dass zur Extraktion der Features eines oder mehrere der folgenden verwendet werden :

statistische Kennzahlen;

Koeffizienten aus einer Hauptkomponentenanalyse;

lineare Regressionskoeffizienten;

- dominante Frequenzen und/oder Amplituden aus dem Fourier-Spektrum. Statistische Kennzahlen umfassen beispielsweise ein Minimum, ein Maximum, einen Median, einen Mittelwert und/oder eine Standardabweichung.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass zu einem Training des Vorhersagemodells eine ausgewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen mit Prozess

abweichungen und eine ausgewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen ohne Prozessabweichungen verwendet werden.

Insbesondere ist es denkbar, dass die ausgewählte Anzahl der Prädiktions datensätze mit Prozessabweichungen zumindest näherungsweise der aus gewählten Anzahl von Prädiktionsdatensätzen ohne Prozessabweichung ent spricht.

Insbesondere ist es denkbar, dass die ausgewählte Anzahl von Prädiktions datensätzen mit Prozessabweichungen und die ausgewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen ohne Prozessabweichung identisch sind.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass die Auswahl der Anzahl von Prädiktions datensätzen mit Prozessabweichung aufgrund eines oder mehrerer der folgen den Kriterien erfolgt:

einem zeitlichen Mindestabstand zwischen zwei Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichungen;

einer automatischen Auswahl anhand von definierten Regeln;

einer Auswahl durch einen Benutzer.

Ein zeitlicher Mindestabstand zwischen zwei Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichungen beträgt beispielsweise mindestens ungefähr zwei Stunden. Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass Prädiktionsdatensätze mit Prozess abweichungen als solche gekennzeichnet werden, wenn innerhalb eines vor gegebenen Zeitintervalls eine Prozessabweichung auftritt.

Ein vorgegebenes Zeitintervall besteht vorzugsweise aus einer Zeitspanne des Prädiktionsdatensatzes und einem gewählten Prädiktionshorizont.

Beispielsweise ist es denkbar, dass die Zeitspanne des Prädiktionsdatensatzes 30 Minuten beträgt und dass der gewählte Prädiktionshorizont 15 Minuten beträgt.

Ein Prädiktionsdatensatz ohne Prozessabweichungen wird als solcher gekenn zeichnet, wenn innerhalb des vorgegebenen Zeitintervalls keine Prozess abweichung vorliegt.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass die über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen durch eine Vor

verarbeitung in Prädiktionsdatensätze zusammengefasst werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozess

abweichungen ist vorgesehen, dass die Vorverarbeitung Folgendes umfasst:

Regularisierung der über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerte;

Zusammenfassung der Prozesswerte und/oder Statusgrößen in

Prädiktionsdatensätze durch Einteilung der Prozesswerte und/oder Statusgrößen in Zeitfenster mit zeitlicher Verschiebung.

Vorzugsweise ist eine Zeitdauer eines Zeitfensters größer als die zeitliche Verschiebung.

Die Zeitdauer eines Zeitfensters beträgt beispielsweise 30 Minuten. Die zeitliche Verschiebung beträgt beispielsweise 5 Minuten.

Vorzugsweise umfassen dabei zeitlich aufeinanderfolgende Prädiktions datensätze jeweils Prozesswerte und/oder Statusgrößen mit einer zeitlichen Überlappung, beispielsweise von 5 Minuten.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Vorhersagesystem zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, welches zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Vorhersage von

Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, ausgebildet und eingerichtet ist.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein industrielles Steuerungssystem, welches ein erfindungsgemäßes Vorhersagesystem umfasst.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen weist vorzugsweise einzelne oder mehrere der im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Fehleranalyse beschriebenen Merkmale und/oder Vorteile auf.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Fehleranalyse weist vorzugsweise ferner einzelne oder mehrere der im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen beschriebenen Merkmale und/oder Vorteile auf.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage.

Der vorliegenden Erfindung liegt die weitere Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, bereitzustellen, mittels welchem Anomalien und/oder Fehlersituationen einfach und zuverlässig erkennbar sind.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, gelöst.

Das Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer verfahrens technischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, umfasst vorzugs weise Folgendes:

automatisches Erstellen eines Anomalie- und/oder Fehlermodells der verfahrenstechnischen Anlage, welches Informationen über die

Auftretenswahrscheinlichkeit von Prozesswerten umfasst;

automatisches Einlesen von Prozesswerten der verfahrenstechnischen Anlage im Betrieb derselben;

automatische Erkennung einer Anomalie und/oder einer Fehlersituation durch Ermitteln einer Auftretenswahrscheinlichkeit mittels des Anoma lie- und/oder Fehlermodells auf Basis der eingelesenen Prozesswerte der verfahrenstechnischen Anlage und durch Überprüfen der Auftretens wahrscheinlichkeit auf einen Grenzwert.

Vorzugsweise sind mittels des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung Fehlersituationen, das heißt Defekte und/oder Ausfälle an Bau teilen, Sensoren und/oder Aktoren, identifizierbar.

Vorzugsweise ist mit dem Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer verfahrenstechnischen Anlage ein Normalzustand der verfahrens technischen Anlage automatisiert ermittelbar.

Mittels des Anomalie- und/oder Fehlermodells sind insbesondere statische und/oder dynamische Zusammenhänge in der verfahrenstechnischen Anlage beschreibbar. Unter einer Anomalie wird im Rahmen dieser Beschreibung und der bei gefügten Ansprüche insbesondere eine Abweichung eines Prozesswerts von einem Normalzustand verstanden.

Das Anomalie- und/oder Fehlermodell umfasst vorzugsweise einen

Strukturgraphen.

Der Strukturgraph umfasst insbesondere mehrere Cliquen, wobei Zusammen hänge zwischen Knoten einer jeweiligen Clique vorzugsweise durch eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion beschrieben werden.

Mittels jeweils einer Clique des Strukturgraphen werden vorzugsweise Zusammenhänge für Sensoren und/oder Aktoren der verfahrenstechnischen Anlage beschrieben.

Vorzugsweise wird eine Anomalie wird erkannt, wenn ein Grenzwert für die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Prozesswerts in einer Clique eines Strukturgraphen des Anomalie- und/oder Fehlermodells unterschritten wird.

Günstig kann es sein, wenn eine erkannte Anomalie mit anomalen Prozess größen für einen Benutzer grafisch dargestellt wird.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass

das Anomalie- und/oder Fehlermodell Strukturdaten umfasst, welche Informationen über eine Prozessstruktur in der verfahrenstechnischen Anlage enthalten, und/oder dass

das Anomalie- und/oder Fehlermodell Parametrierungsdaten umfasst, welche Informationen über Zusammenhänge zwischen Prozesswerten der verfahrenstechnischen Anlage enthalten. Die Strukturdaten umfassen insbesondere Informationen über Zusammen hänge zwischen Sensoren und/oder Aktoren in der verfahrenstechnischen Anlage.

Die Parametrierungsdaten umfassen insbesondere Informationen über die Auftretenswahrscheinlichkeit von Prozesswerten.

Insbesondere werden Strukturdaten und/oder Parametrierungsdaten zum Erstellen des Anomalie- und/oder Fehlermodells genutzt.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass zum Erstellen des Anomalie- und/oder Fehlermodells einer oder mehrere der folgenden Schritte durchgeführt werden :

Strukturidentifikation zur Ermittlung einer Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage;

Ermittlung von Kausalitäten in der ermittelten Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage;

Strukturparametrierung der Zusammenhänge in der ermittelten

Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage.

Das Anomalie- und/oder Fehlermodell umfasst vorzugsweise Struktur informationen, Kausalitätsinformationen und/oder Strukturparametrierungs informationen.

Vorzugsweise ist mittels der Strukturidentifikation die Strukturparametrierung erleichterbar.

Insbesondere ist mittels der Strukturidentifikation ein Parametrierungs aufwand und somit insbesondere ein Rechenaufwand für die Struktur parametrierung reduzierbar. Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass bei der Strukturidentifikation zur Ermittlung einer Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage ein Strukturgraph ermittelt wird, welcher insbesondere Zusammenhänge in der verfahrens technischen Anlage abbildet.

Der Strukturgraph umfasst vorzugsweise mehrere Knoten und mehrere die Knoten paarweise miteinander verbindende Kanten.

Der Strukturgraph umfasst vorzugsweise mehrere Cliquen.

Günstig kann es sein, wenn mittels der Strukturidentifikation Zusammenhänge in dem ermittelten Strukturgraphen ermittelt werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass die Ermittlung des Strukturgraphen unter Verwendung eines oder mehrerer der folgenden erfolgt:

eines maschinellen Lernverfahrens;

Expertenwissen;

bekannten Schaltplänen und/oder Verfahrensschemata;

Bezeichnungen in einem Nummerierungssystem der verfahrens technischen Anlage.

Günstig kann es sein, wenn zur Strukturidentifikation, insbesondere zur Ermittlung des Strukturgraphen, eine Systematik aus einem

Nummerierungssystems (sogenanntes "plant numbering System") in der verfahrenstechnischen Anlage verwendet wird, beispielsweise mittels einer Semantikanalyse.

Das Nummerierungssystem umfasst insbesondere Informationen über eine Funktionseinheit, beispielsweise über den Anlagentyp einer

verfahrenstechnischen Anlage, Informationen über eine Funktionsgruppe der jeweiligen Funktionseinheit, Informationen über ein Funktionselement der jeweiligen Funktionsgruppe und/oder Informationen über einen Datentyp.

Vorzugsweise umfasst das Nummerierungssystem mehrere Ebenen.

Eine erste Ebene des Nummerierungssystems umfasst beispielsweise

Informationen über eine jeweilige Funktionseinheit.

Eine zweite Ebene des Nummerierungssystems umfasst beispielsweise

Informationen über eine jeweilige Funktionsgruppe.

Eine dritte Ebene des Nummerierungssystems umfasst beispielsweise

Informationen über ein jeweiliges Funktionselement.

Eine vierte Ebene des Nummerierungssystems umfasst beispielsweise

Informationen über einen jeweiligen Datentyp.

Vorzugsweise umfasst ein Nummerierungssystemdatensatz eindeutige

Bezeichnungen der Funktionselemente der verfahrenstechnischen Anlage.

Beispielsweise umfasst eine eindeutige Bezeichnung eines Funktionselements Informationen zu der ersten, zweiten, dritten und/oder vierten Ebene.

Vorzugsweise wird bei der Semantikanalyse eine Extraktion von Informationen aus dem Nummerierungssystemdatensatz durchgeführt, beispielsweise basierend auf eindeutigen Bezeichnungen der Funktionselemente der verfahrenstechnischen Anlage.

Vorzugsweise werden bei der Semantikanalyse eine oder mehrere

Stringsuchen in einem Nummerierungssystemdatensatz durchgeführt.

Insbesondere kann vorgesehen sein, dass dabei Informationen aus einem Nummerierungssystemdatensatz extrahiert werden. Bei der Extraktion der Informationen wird insbesondere eine erste Stringsuche in dem Nummerierungssystemdatensatz durchgeführt, wobei insbesondere ein extrahierter Datensatz erhalten wird.

Aus dem Nummerierungssystemdatensatz extrahierte Informationen werden vorzugsweise für die Semantikanalyse kategorisiert.

Bei der Kategorisierung wird beispielsweise eine zweite Stringsuche in dem extrahierten Datensatz durchgeführt, welcher bei der Extraktion der

Informationen erhalten wird.

Beispielsweise ist es denkbar, dass bei der Semantikanalyse, insbesondere bei einer oder mehreren Stringsuchen, identifizierbar ist, welche physikalische Größe mit einem Sensorelement gemessen wird.

Mittels der Semantikanalyse identifizierbare physikalische Größen sind beispielsweise folgende: thermodynamische Größen (Temperatur und/oder Feuchte); hydraulische Größen (Druck, Volumen und/oder Füllstand);

mechanische Größen (Drehzahl, Drehmoment und/oder Drehposition);

elektrische Größen (Frequenz, Spannung, Stromstärke und/oder elektrische Leistung).

Günstig kann es ferner sein, wenn bei der Semantikanalyse, insbesondere bei einer oder mehreren Stringsuchen, Statusgrößen identifizierbar sind.

Bei der Semantikanalyse identifizierbare Statusgrößen umfassen

beispielsweise folgende Informationen : Informationen über einen

Betriebszustand einer Befeuchterpumpe (an/aus); Informationen über einen manuellen Modus für Pumpen (an/aus); Informationen über einen

Öffnungsstatus eines Versorgungsventils (offen/geschlossen); Informationen über einen Betriebszustand eines Ventilators (an/aus). Die Ermittlung des Strukturgraphen mittels eines maschinellen Lernverfahrens erfolgt vorzugsweise unter Verwendung von Zusammenhangsmaßen, mittels welcher nichtlineare Zusammenhänge wiedergebbar sind, beispielsweise mittels Transinformation ("mutual Information").

Unter Expertenwissen wird im Rahmen dieser Beschreibung und der bei gefügten Ansprüche beispielsweise Wissen über Zusammenhänge zwischen Sensoren im Prozess verstanden.

Vorzugsweise sind Kanten zwischen Knoten des Strukturgraphen durch eine Vorkonfiguration des Strukturgraphen mittels Informationen aus Experten wissen, bekannten Schaltplänen und/oder Verfahrensschemata ausschließbar. Insbesondere ist dabei ein Rechenaufwand für die Ermittlung des Struktur graphen reduzierbar.

Prozesswerte werden vorzugsweise mittels des Nummerierungssystems ("plant numbering System") eindeutig bezeichnet.

Günstig kann es daher sein, wenn der Strukturgraph unter Verwendung der jeweils eindeutigen Bezeichnung der Prozesswerte ermittelt wird.

Insbesondere ist es denkbar, dass der mittels eines maschinellen Lern verfahrens ermittelte Strukturgraph mittels Expertenwissen, mittels bekannter Schaltpläne und/oder Verfahrensschemata und/oder mittels der Bezeichnun gen in dem Nummerierungssystem der verfahrenstechnischen Anlage auf seine Plausibilität überprüft wird.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass die verfahrenstechnische Anlage zur

Strukturidentifikation, insbesondere zur Ermittlung des Strukturgraphen, mit Testsignalen angeregt wird. Vorzugsweise werden bei der Anregung mit Testsignalen gezielt Anomalien und/oder Fehlersituationen erzeugt.

Testsignale werden insbesondere unter Berücksichtigung von Auslegungsdaten erzeugt. Insbesondere sind aufgrund der Auslegungsdaten Grenzen für die Testsignale vorgebbar, beispielsweise ist bei der Vorgabe von Sprung funktionen eine maximale Amplitude der Stellgrößensprünge vorgebbar.

Unter Auslegungsdaten werden im Rahmen dieser Beschreibung und der beigefügten Ansprüche insbesondere eine oder mehrere der folgenden Infor mationen verstanden :

Sensortyp (Temperatursensor, Durchflusssensor, Ventilstellungssensor, Drucksensor etc.) und/oder Aktortyp (Ventil, Ventilator, Klappe, E- Motor);

zulässige Wertebereiche von Sensoren und/oder Aktoren;

Signaltyp von Sensor und/oder Aktor (float, integer).

Insbesondere wird die verfahrenstechnische Anlage mittels der Testsignale dynamisch angeregt.

Die Testsignale sind insbesondere Signale, mittels welcher Stellgrößen in der verfahrenstechnischen Anlage veränderbar sind. Beispielsweise werden mittels der Testsignale Stellgrößen von Ventilen und/oder Pumpen der verfahrens technischen Anlage verändert.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass die Ermittlung von Kausalitäten in der ermittelten Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage unter Verwen dung eines oder mehrerer der folgenden erfolgt:

bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage mit Testsignalen generierte Systemeingangssignale und Systemausgangssignale;

Expertenwissen;

bekannte Schaltpläne und/oder Verfahrensschemata; Bezeichnungen in einem Nummerierungssystem der verfahrens technischen Anlage.

Kausalitäten in der ermittelten Prozessstruktur werden beispielsweise aus bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage mit Testsignalen ermittelten Systemeingangssignalen und Systemausgangssignalen der verfahrens technischen Anlage abgeleitet, beispielsweise anhand des jeweiligen zeitlichen Verlaufs der Systemeingangssignale und der Systemausgangssignale.

Alternativ oder ergänzend dazu ist es denkbar, dass Kausalitäten aus bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage mit Testsignalen ermittelten Systemeingangssignalen und Systemausgangssignalen mittels Verfahren zur kausalen Inferenz abgeleitet werden.

Unter Kausalitäten werden im Rahmen dieser Beschreibung und der bei gefügten Ansprüche insbesondere Kausalitätsrichtungen, das heißt "Pfeil richtungen", in dem ermittelten Strukturgraphen verstanden.

Vorzugsweise sind mittels der ermittelten Kausalitäten in der ermittelten Prozessstruktur beziehungsweise in dem ermittelten Strukturgraphen die für eine erkannte Anomalie ursächlichen Prozesswerte auffindbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass zur Strukturparametrierung der Zusammen hänge in der ermittelten Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage eines oder mehrere der folgenden verwendet werden :

Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbesondere Gaußsche Mischmodelle;

bekannte physikalische Zusammenhänge zwischen Prozesswerten; physikalische Kennfelder von Funktionselementen der verfahrens technischen Anlage, beispielsweise Kennfelder von Ventilen. Vorzugsweise erfolgt die Strukturparametrierung unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbeson dere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle.

Günstig kann es sein, wenn mittels physikalischer Kennfelder von Funktions elementen der verfahrenstechnischen Anlage Zusammenhänge zwischen zwei Größen des Funktionselements beschreibbar sind.

Mittels eines bekannten Ventilkennfelds eines Ventils ist beispielsweise ein Zusammenhang zwischen einer Ventilstellung und einem Volumenstrom beschreibbar.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass zur Strukturparametrierung unter Verwen dung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbesondere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle, Daten aus dem regulären Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage und/oder durch eine Anregung der verfahrenstechnischen Anlage mittels Testsignalen gewonnene Daten verwendet werden.

Beispielsweise werden zur Strukturparametrierung unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen insbeson dere in einer Datenbank gespeicherte Stell-, Mess- und/oder Regelgrößen verwendet.

Vorzugsweise werden zur Strukturparametrierung unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen Daten aus dem laufenden Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage verwendet, welche über einen Zeitraum von mindestens 2 Wochen, vorzugsweise von mindestens 4 Wochen, beispielsweise von mindestens 8 Wochen, gespeichert werden.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass die zur Strukturparametrierung unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichte funktionen, insbesondere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle, verwendeten Daten vor der Strukturparametrierung vorverarbeitet werden.

Bei der Vorverarbeitung werden vorzugsweise Daten aus dem regulären Betrieb der Anlage anhand von Alarmen und Statusbits, welche den Zustand der verfahrenstechnischen Anlage beschreiben, welche nicht betriebs beziehungsweise produktionsbereiten Betriebszuständen der verfahrens technischen Anlage zugeordnet sind (beispielsweise abgeschaltete Anlage, Wartungsphasen, etc.) ausgeschlossen.

Günstig kann es ferner sein, wenn Daten aus dem regulären Betrieb der Anlage durch Filterung vorverarbeitet werden, beispielsweise mittels Tiefpass filtern und/oder mittels Butterworthfiltern.

Vorzugsweise werden Daten aus dem regulären Betrieb auf eine einheitliche Zeitschrittweite interpoliert.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass bei der Erstellung des Anomalie- und/oder Fehlermodells ein Grenzwert für die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Prozesswertes festgelegt wird, wobei eine Anomalie bei einer Unterschreitung des Grenzwertes erkannt wird.

Die Festlegung des Grenzwerts erfolgt vorzugsweise automatisiert.

Die Festlegung des Grenzwerts erfolgt vorzugsweise mittels eines nicht-linea ren Optimierungsverfahrens, beispielsweise mittels des Nelder-Mead- Verfahrens.

Alternativ oder ergänzend dazu ist es denkbar, dass die Festlegung des Grenzwerts mittels Quantilen erfolgt. Grenzwerte für die Auftretenswahrscheinlichkeit der Prozesswerte sind vorzugsweise optimierbar, beispielsweise durch Vorgabe einer "False-Positive- Rate".

Vorzugsweise werden die Grenzwerte nach der ersten Erstellung des Anoma lie- und/oder Fehlermodells angepasst, insbesondere im Fall einer zu hohen Anzahl an Fehlalarmen.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass mittels des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung eine Fehlerursache einer erkannten Anomalie und/oder einer erkannten Fehlersituation identifiziert wird.

Insbesondere ist die Fehlerursache mittels des Strukturgraphen des Anomalie- und/oder Fehlermodells identifizierbar.

Vorzugsweise wird der Strukturgraph zur Identifikation der Anomalie und/oder der Fehlersituation und/oder zur Identifikation der Fehlerursache für einen Benutzer visualisiert.

Mittels des Strukturgraphen ist insbesondere eine "Root-Cause-Analyse" reali sierbar. Insbesondere sind anomale Prozesswerte innerhalb einer Prozess struktur der verfahrenstechnischen Anlage identifizierbar.

Vorzugsweise ist eine erkannte Anomalie durch einen Benutzer als Fehler situation oder Fehlalarm kennzeichenbar.

Fehlersituationen werden insbesondere in einer Fehlerdatenbank gespeichert.

Bei einer Ausgestaltung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehler erkennung ist vorgesehen, dass die verfahrenstechnische Anlage eine oder mehrere der folgenden Behandlungsstationen einer Lackieranlage umfasst oder durch diese gebildet wird: Vorbehandlungsstation;

Station zur kathodischen Tauchlackierung;

Trocknerstationen;

industrielle Zuluftanlage;

Lackierroboter.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein Anomalie- und/oder Fehler erkennungssystem zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung, welches zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer verfahrenstechnischen Anlage, beispielsweise in einer Lackieranlage, ausgebildet und eingerichtet ist.

Das Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystem bildet insbesondere ein Meldesystem, mittels welchem eine Fehlersituation in der verfahrens technischen Anlage automatisiert erkennbar ist.

Die vorliegende Erfindung betrifft ferner ein industrielles Steuerungssystem, welches ein erfindungsgemäßes Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystem umfasst.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung weist vorzugsweise einzelne oder mehrere der im Zusammenhang mit dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Fehleranalyse und/oder dem erfindungs gemäßen Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen beschriebenen Merkmale und/oder Vorteile auf.

Das erfindungsgemäße Verfahren zur Fehleranalyse und/oder das erfindungs gemäße Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen weisen vorzugs weise einzelne oder mehrere der im Zusammenhang mit dem erfindungs gemäßen Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung beschriebenen Merkmale und/oder Vorteile auf. Weitere Merkmale und/oder Vorteile der Erfindung sind Gegenstand der nach folgenden Beschreibung und der zeichnerischen Darstellung von Ausführungs beispielen.

In den Zeichnungen zeigen :

Fig. 1 eine schematische Darstellung einer verfahrenstechnischen Anlage und eines industriellen Steuerungssystems;

Fig. 2 eine schematische Darstellung einer verfahrenstechnischen Anlage, insbesondere einer Lackieranlage;

Fig. 3 eine schematische Darstellung einer industriellen Zuluftanlage;

Fig. 4 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus

Fig. 3 beim Auftreten einer Fehlersituation;

Fig. 5 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus

Fig. 3 beim Auftreten einer weiteren Fehlersituation;

Fig. 6 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus

Fig. 3 beim Auftreten einer weiteren Fehlersituation;

Fig. 7 eine weitere schematische Darstellung einer industriellen Zuluft anlage;

Fig. 8 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus

Fig. 7 in einem Betriebszustand ohne Prozessabweichung;

Fig. 9 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus

Fig. 7 in einem Betriebszustand mit einer Prozessabweichung aufgrund von sich ändernden Umgebungsbedingungen; Fig. 10 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus Fig. 7 in einem Betriebszustand mit einer Prozessabweichung aufgrund des Einschaltens eines Wärmerückgewinnungssystems;

Fig. 11 die schematische Darstellung der industriellen Zuluftanlage aus

Fig. 7 in einem Betriebszustand mit einer Prozessabweichung aufgrund des Ausfalls eines Ventils;

Fig. 12 eine schematische Darstellung von in Prädiktionsdatensätze

zusammengefassten Prozesswerten;

Fig. 13 eine schematische Darstellung der Prädiktionsdatensätze aus Fig.

12, welche als Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichungen und als Prädiktionsdatensätze ohne Prozessabweichung gekennzeichnet sind;

Fig. 14 eine schematische Darstellung einer Vorbehandlungsstation;

Fig. 15 eine schematische Darstellung von Verfahrensschritten zur

Erstellung eines Anomalie- und/oder Fehlermodells der Vorbehandlungsstation;

Fig. 16 eine schematische Darstellung eines Graphen mit einer aus der

Vorbehandlungsstation aus Fig. 14 abgeleiteten Prozessstruktur;

Fig. 17 eine Clique eines Faktorgraphen;

Fig. 18 ein Modell eines funktionalen Zusammenhangs in der Clique aus

Fig. 17; und

Fig. 19 eine der Clique aus Fig. 17 entsprechende Clique, welche durch

Zuweisung einer Fehlerursache um einen Knoten erweitert ist. Gleiche oder funktional äquivalente Elemente sind in sämtliche Figuren mit denselben Bezugszeichen versehen.

Fig. 1 zeigt ein als Ganzes mit 100 bezeichnetes industrielles Steuerungs system für eine verfahrenstechnische Anlage 101.

Die verfahrenstechnische Anlage 101 ist beispielsweise eine Lackieranlage 104, welche insbesondere in Fig. 2 dargestellt ist.

Anhand der Fig. 1 bis 6 wird insbesondere ein Verfahren zur Fehleranalyse in der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere in der Lackieranlage 102, erläutert.

Anhand der Fig. 1, 2 und 7 bis 13 wird insbesondere ein Verfahren zur Vorher sage von Prozessabweichungen in der verfahrenstechnischen Anlage 101, ins besondere in der Lackieranlage 102, erläutert.

Anhand der Fig. 1, 2 und 14 bis 19 wird insbesondere ein Verfahren zur Ano malie- und/oder Fehlererkennung in der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere in der Lackieranlage 102, erläutert.

Die in Fig. 2 dargestellte verfahrenstechnische Anlage 101, insbesondere die Lackieranlage 102, umfasst vorzugsweise mehrere Behandlungsstationen 104 zur Behandlung von Werkstücken 106, insbesondere zur Behandlung von Fahrzeugkarosserien 108.

Die Behandlungsstationen 104 sind bei der in Fig. 2 dargestellten

Ausführungsform der Lackieranlage 102 insbesondere miteinander verkettet und bilden daher eine Lackierlinie 110.

Zur Behandlung von Werkstücken 106, insbesondere zum Lackieren von Fahrzeugkarossieren 108, durchlaufen die Werkstücke 106 die Behandlungs stationen 104 vorzugsweise nacheinander. Beispielsweise ist es denkbar, dass ein Werkstück 106 nacheinander folgende Behandlungsstationen 104 in der angegebenen Reihenfolge durchläuft.

Ein Werkstück 106 wird in einer Vorbehandlungsstation 112 vorbehandelt und von der Vorbehandlungsstation 112 zu einer Station zur kathodischen Tauch lackierung 114 gefördert.

Von der Station zur kathodischen Tauchlackierung 114 wird das Werkstück 106 nach Aufbringen einer Beschichtung auf dasselbe zu einer Trocknerstation 116 nach der Station zur kathodischen Tauchlackierung 114 gefördert.

Nach dem Trocknen der in der Station zu kathodischen Tauchlackierung 114 auf das Werkstück 106 aufgebrachten Beschichtung in der Trocknerstation 116 wird das Werkstück 106 vorzugsweise in eine Base-Coat-Kabine 118 gefördert, in welcher wiederum eine Beschichtung auf das Werkstück 106 aufgebracht wird.

Nach dem Aufbringen der Beschichtung in der Base-Coat-Kabine 118 wird das Werkstück 106 vorzugsweise in eine Base-Coat-Trocknerstation 120 gefördert.

Nach dem Trocknen der in der Base-Coat-Kabine 118 auf das Werkstück 106 aufgebrachten Beschichtung in der Base-Coat-Trocknerstation 120 wird das Werkstück 106 vorzugsweise in eine Clear-Coat-Kabine 122 gefördert, in welcher eine weitere Beschichtung auf das Werkstück 106 aufgebracht wird.

Nach dem Aufbringen der Beschichtung in der Clear-Coat-Kabine 122 wird das Werkstück 106 vorzugsweise einer Clear-Coat-Trocknerstation 124 zugeführt.

Nach dem Trocknen der in der Clear-Coat-Kabine 122 auf das Werkstück 106 aufgebrachten Beschichtung in der Clear-Coat-Trocknerstation 124 wird das Werkstück 106 vorzugsweise einer Kontrollstation 126 am Ende des

Produktionsprozesses zugeführt. In der Kontrollstation 126 wird vorzugsweise eine Qualitätskontrolle durch einen Qualitätsprüfer durchgeführt, beispielsweise mittels einer Sichtkontrolle.

Die verfahrenstechnische Anlage 101, insbesondere die Lackieranlage 102, umfasst vorzugsweise ferner eine industrielle Zuluftanlage 128 zur

Konditionierung der Luft, welche beispielsweise der Base-Coat-Kabine 118 und/oder der Clear-Coat-Kabine 122 zugeführt wird.

Mittels der industriellen Zuluftanlage 128 ist vorzugsweise eine Temperatur und/oder eine relative Luftfeuchte der Luft, welche der Base-Coat-Kabine 118 und/oder der Clear-Coat-Kabine 122 zugeführt wird, einstellbar.

Mittels des industriellen Steuerungssystems 100 ist vorzugsweise ein

Produktionsprozess, insbesondere ein Lackierprozess, in Behandlungsstationen 104 der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Lackieranlage 102, steuerbar.

Vorzugsweise umfasst das industrielle Steuerungssystem 100 dazu ein

Prozesskontrollsystem 130.

Das in Fig. 1 dargestellte industrielle Steuerungssystem 100 umfasst vorzugsweise ferner eine Datenbank 132.

Die Datenbank 132 des industriellen Steuerungssystems 100 umfasst vorzugsweise eine Prozessdatenbank 134 und eine Fehlerdatenbank 136.

Günstig kann es ferner sein, wenn das industrielle Steuerungssystem 100 ein Meldesystem 138 und ein Analysesystem 140 umfasst.

Das industrielle Steuerungssystem 100 umfasst vorzugsweise ferner ein Visualisierungssystem 142, mittels welchem Informationen für einen Benutzer visualisierbar sind. Vorzugsweise umfasst das Visualisierungssystem 142 dabei einen oder mehrere Bildschirme, auf welchen Informationen darstellbar sind.

Das Analysesystem 140 umfasst vorzugsweise ein Fehleranalysesystem 144 oder wird durch dieses gebildet.

Günstig kann es ferner sein, wenn das Meldesystem 138 ein Vorhersage system 146 zur Vorhersage von Prozessabweichungen in der verfahrens technischen Anlage 101 umfasst oder durch dieses gebildet wird.

Alternativ oder ergänzend dazu ist es denkbar, dass das Meldesystem 138 ein Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystem 148 umfasst.

Das Fehleranalysesystem 144 ist insbesondere dazu eingerichtet und aus gebildet, das anhand der Fig. 1 bis 6 erläuterte Verfahren zur Fehleranalyse in der verfahrenstechnischen Anlage 101 durchzuführen.

Das Vorhersagesystem 146 ist insbesondere dazu eingerichtet und aus gebildet, das anhand der Fig. 1, 2 und 7 bis 13 erläuterte Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in der verfahrenstechnischen Anlage 101 durchzuführen.

Das Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystem 148 ist insbesondere dazu ausgebildet, dass anhand der Fig. 1, 2 und 14 bis 19 erläuterte Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in der verfahrenstechnischen Anlage 101 durchzuführen.

Die in den Fig. 3 bis 6 dargestellte industrielle Zuluftanlage 128 umfasst vorzugsweise mehrere Konditionierungsmodule 150, beispielsweise ein

Vorheiz-Modul 154, ein Kühlmodul 156, ein Nachheiz-Modul 158 und/oder ein Befeuchtermodul 160. Beispielsweise ist die industrielle Zuluftanlage 128 der Lackieranlage 102 eine Funktionseinheit, wobei ein Konditionierungsmodul 150 der Zuluftanlage 128 eine Funktionsgruppe ist und wobei eine Umlaufpumpe 152 der Zuluftanlage ein Funktionselement ist (vergl. Fig. 3 bis 6).

Zusätzlich zu den Umlaufpumpen 152 des Vorheiz-Moduls, des Kühlmoduls 156 und des Nachheiz-Moduls 158 umfasst die industrielle Zuluftanlage 128 vorzugsweise ferner eine Befeuchterpumpe 153 des Befeuchtermoduls 160.

Günstig kann es ferner sein, wenn die Zuluftanlage 128 einen Ventilator 162 umfasst.

Die Zuluftanlage 128 umfasst vorzugsweise ferner ein Wärmerückgewinnungs system 164 zur Wärmerückgewinnung.

Der Zuluftanlage 128 ist vorzugsweise aus einer Umgebung derselben ein Luftstrom 165 zuführbar.

Ein mittels der Zuluftanlage 128 konditionierter Luftstrom 167 ist vorzugs weise der Base-Coat-Kabine 118 und/oder der Clear-Coat-Kabine 122 zuführ bar.

Die Zuluftanlage umfasst vorzugsweise in den Figuren zeichnerisch nicht dargestellte Sensoren, mittels welcher Prozesswerte erfassbar sind.

Beispielsweise sind mittels der Sensoren die folgenden Prozesswerte erfassbar, welche in den Fig. 3 bis 6 vorzugsweise jeweils mittels eines Bezugszeichens gekennzeichnet sind:

Außentemperatur 166;

Außenfeuchte 168;

Temperatur der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft 170; Feuchte der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft 172;

Volumenströme 174, 176, 178 in den Konditionierungsmodulen 150; Ventilstellungen 180, 182, 184 von Ventilen 181, 183, 185 in den Konditionierungsmodulen 150.

Günstig kann es ferner sein, wenn eine Drehfrequenz 193 der Befeuchter pumpe 153 und eine Drehfrequenz 195 des Ventilators 194 erfasst werden.

Vorzugsweise werden die Prozesswerte 166 bis 184 in der Prozessdatenbank 134 abgespeichert.

Ferner kann vorgesehen sein, dass die folgenden Statusgrößen erfasst werden, welche in den Fig. 3 bis 6 vorzugsweise jeweils ebenfalls mittels eines Bezugszeichens gekennzeichnet sind:

Pumpenstatus 186, 188, 190 der Umlaufpumpen 152 der

Konditionierungsmodule 150 und Pumpenstatus 192 der Befeuchter pumpe 153 (an/aus);

Ventilatorstatus 194 (an/aus);

Ventilstatus 196, 198, 200 der Konditionierungsmodule 150

(geschlossen/geöffnet) ;

Status 202 des Wärmerückgewinnungssystems 164 (an/aus).

Vorzugsweise werden auch die Statusgrößen 186 bis 202 in der Prozess datenbank 134 gespeichert.

Das Verfahren zur Fehleranalyse in der verfahrenstechnischen Anlage 101 wird vorzugsweise nunmehr unter Bezug auf die Fig. 3 bis 6 erläutert.

Die industrielle Zuluftanlage 128 bildet hierbei insbesondere die verfahrens technische Anlage 101. Im Folgenden werden verschiedene Beispielsituationen beschrieben, aus welchen die Funktionsweise des Fehleranalysesystems 144 ersichtlich ist.

Beispielsituation 1 (vergl. Fig. 4) :

(Ventilleckage)

Eine Ventilleckage am Vorheiz-Modul 154 tritt auf. Es wird ein Volumenstrom 174 > 0 gemessen. Der Pumpenstatus 186 ist "aus" und der Ventilstatus 196 des Regelventils ist "geschlossen".

Die Fehlersituation ist im Meldesystem als Logik (Pumpenstatus 186 = "aus"; Volumenstrom 174 > 0 und Ventilstatus 196 "geschlossen") hinterlegt. Das Meldesystem hat also die Prozess- und Statuswerte vorzugsweise als Vor verknüpfung gespeichert.

Die Fehleranalyseschritte beim Auftreten einer Meldung aufgrund der Ventil leckage sind vorzugsweise die folgenden :

1) Die Meldung wird einem Benutzer mittels des Visualisierungssystems 142, beispielsweise mittels eines Bildschirms des Visualisierungssystems 142, angezeigt.

2) Ein Benutzer möchte die Situation analysieren und öffnet ein

Diagnosefenster.

3) Im Diagnosefenster werden dem Benutzer der mit der Meldung vor verknüpfte Prozesswert 174 sowie die Statusgrößen 186 und 196 angezeigt. Das Fehleranalysesystem 144 bekommt diese Information vorzugsweise direkt aus dem Meldesystem 138.

4) Eine Priorisierung der mit der Fehlersituation verknüpften Prozesswerte wird vorzugsweise nicht vorgenommen, da der Fehlersituation nur der Prozesswert 174 zugeordnet ist. 5) Der Benutzer speichert die Fehlersituation mit der Verknüpfung in der Fehlerdatenbank 136 ab.

6) Bei erneutem Auftreten der Fehlersituation "Ventilleckage" an dem

gleichen oder vergleichbaren Ventil wird dem Benutzer vorzugsweise die vergleichbare Fehlersituation angezeigt.

Beispielsituation 2 fvergl. Fig. 5) :

(Überschreiten der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft aufgrund einer zu hohen Außentemperatur 166)

Die Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditio nierten Luft wird überschritten, da die Außentemperatur 166 sich außerhalb eines Auslegungsfensters der industriellen Zuluftanlage 128 befindet.

Die Meldung wird beim Verlassen eines vorgegebenen Prozessfensters der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft erzeugt und wird von dem Meldesystem 138 an das Visualisierungssystem 142 gemeldet.

Die Meldung ist mit dem Wert der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft verknüpft. Die Meldung ist jedoch nicht mit der Außentemperatur 166 verknüpft.

Die Fehleranalyseschritte beim Auftreten der Meldung aufgrund der

Temperaturänderung sind vorzugsweise die folgenden :

1) Die Meldung wird einem Benutzer mittels des Visualisierungssystems

142, beispielsweise mittels eines Bildschirms des Visualisierungssystems 142, angezeigt. ) Ein Benutzer möchte die Situation analysieren und öffnet ein

Diagnosefenster. ) Im Diagnosefenster wird dem Benutzer der mit der Meldung verknüpfte Prozesswert 170 angezeigt. ) Eine Priorisierung der mit der Fehlersituation verknüpften Prozesswerte wird vorzugsweise nicht vorgenommen, da der Fehlersituation nur der Prozesswert 166 zugeordnet ist. ) Zusätzlich werden dem Benutzer vorzugsweise folgende Prozesswerte vorgeschlagen :

Feuchte der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten

Luft 172 (prozesskritische Größe, zeigt Anomalie im Verhalten);

Außentemperatur 166 (zeigt Anomalie im Verhalten);

Außenfeuchte 168 (zeigt Anomalie im Verhalten). ) Der Benutzer wählt die vorgeschlagenen Prozesswerte aus und fügt sie der Fehlersituation hinzu. ) Der Benutzer kann die Ursache der Temperaturabweichung aus dem Analysesystem 140, insbesondere aus dem Fehleranalysesystem 144, direkt erfassen, da ihm die relevanten Prozesswerte vorgeschlagen werden. ) Der Benutzer fügt eine Dokumentation zu der Fehlersituation mit einem Fehlerbehebungsvorschlag hinzu. ) Der Benutzer speichert die Fehlersituation mit der Verknüpfung und den Dokumenten in der Fehlerdatenbank ab. 10) Das Fehleranalysesystem 144 erfasst vorzugsweise neben einer Fehler- ID, einer Fehlerklassifikation (Temperaturerhöhung), einem Fehlerort (Ausblasteil der industriellen Zuluftanlage 128) auch Referenzen (IDs) der Prozessgrößen 170, 172, 166, 168 in der priorisierten Reihenfolge und eine Menge von Merkmalen (z.B. Mittelwerte, Minimum, Maximum, Streuung der Prozessgrößen während des Auftretens der Fehler situation) sowie die Zeitdauer vom Auftreten der Fehlersituation bis zum Speicherzeitpunkt beziehungsweise Ende der Fehlersituation.

Beispielsituation 3 (vergl. Fig. 5) :

(Überschreiten der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft aufgrund einer zu hohen Außentemperatur)

Die Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft wird erneut überschritten aufgrund der Außentemperatur. Das Fehlerbild ist ähnlich zur Beispielsituation 2.

Die Analyseschritte beim Auftreten der Meldung aufgrund der Temperatur änderung sind vorzugsweise die folgenden :

1) Die Meldung wird einem Benutzer mittels des Visualisierungssystems 142, beispielsweise mittels eines Bildschirms des Visualisierungssystems 142, angezeigt.

2) Der Benutzer möchte die Fehlersituation analysieren und öffnet ein

Diagnosefenster.

3) Im Diagnosefenster werden dem Benutzer die mit der Meldung

verknüpften Prozesswerte: 170, 172, 166, 168 in beschriebener

Reihenfolge angezeigt. 4) Eine Prozessliste und deren Priorisierung ergeben sich aus einer ähnli chen Fehlersituation. Die Ähnlichkeit zur Fehlersituation aus Beispiel situation 2 wird vom Fehleranalysesystem 144 über einen metrischen Abgleich der Prozesswerte bestimmt.

5) Die ähnliche Fehlersituation wird dem Benutzer angezeigt

6) Der Benutzer kann die Verläufe der Prozesswerte in der gezeigten priori- sierten Reihenfolge sowie die Dokumente der ihm gezeigten ähnlichen Fehlersituation zur Lösungsfindung nutzen.

7) Der Benutzer speichert die Fehlersituation ab.

Beispielsituation 4 fvergl. Fig. 6) :

(Störung in einem Versorgungssystem)

Einem Brenner im Vorheiz-Modul 154 wird zu wenig Brenngas zugeführt. Der Volumenstrom 174 sinkt.

Um mehr Brenngas zu erhalten, wird das Ventil 181 des Vorheiz-Moduls 154 weiter geöffnet, die Ventilstellung 180 ändert sich.

Auch das Ventil 185 des Nachheiz-Moduls 158 öffnet, um die Störung des Vorheiz-Moduls 154 zu kompensieren. Die Ventilstellung 184 ändert sich.

Die Störung kann aufgrund der niedrigen Außentemperatur 166 nicht kompen siert werden und die Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft bricht ein.

Die Analyseschritte beim Auftreten der Meldung aufgrund der Störung im Versorgungssystem sind vorzugsweise die folgenden : 1) Die Meldung wird einem Benutzer mittels des Visualisierungssystems 142, beispielsweise mittels eines Bildschirms des Visualisierungssystems 142, angezeigt.

2) Der Benutzer möchte die Fehlersituation analysieren und öffnet ein

Diagnosefenster.

3) Im Diagnosefenster wird dem Benutzer aufgrund der Vorpriorisierung im Meldesystem 138 der mit der Meldung verknüpfte Prozesswert 170 angezeigt.

4) Eine Priorisierung findet nicht statt.

5) Es werden folgende Prozesswerte vorgeschlagen :

Feuchte der mittels der industriellen Zuluftanlage konditionierten Luft 172 (prozesskritische Größe, zeigt Anomalie im Verhalten);

Volumenstrom 174, Ventilstellung 180, Ventilstellung 186

(abhängig von der Abweichung vom Normalzustand).

6) Die Fehlersituationen aus den Beispielsituationen 2 und 3 werden nicht als ähnlich eingestuft (unterschiedliches Signalverhalten, da hoher metrischer Abstand der Prozesswerte).

7) Die vorgeschlagenen Prozesswerte können der Fehlersituation hinzu gefügt und in der Fehlerdatenbank abgespeichert werden.

Das Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in der verfahrens technischen Anlage 101 wird vorzugsweise nunmehr unter Bezug auf die Fig. 7 bis 13 erläutert. Wenn die verfahrenstechnische Anlage 101 eine industrielle Zuluftanlage 128 ist, umfassen gespeicherte Prozesswerte und/oder Statusgrößen vorzugsweise Folgendes (vergl. Fig. 7) :

Zielgrößen 204 der industriellen Zuluftanlage 128, insbesondere

Temperatur 170 und relative Luftfeuchte 172 der mittels der

industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft, insbesondere an einem Ausblasteil der industriellen Zuluftanlage 128;

Stellgrößen 206, insbesondere Ventilstellungen 180, 182, 184 von Ventilen von Heiz- und/oder Kühlmodulen 154, 156, 158 der

industriellen Zuluftanlage 128, Drehfrequenzen 193 von Pumpen 152, insbesondere der Befeuchterpumpe 153, und/oder Drehfrequenzen 195 von Ventilatoren 162;

interne Größen 208, insbesondere Vor- und/oder Rücklauftemperaturen 210 in den Heiz- und/oder Kühlmodulen 154, 156, 158 der industriellen Zuluftanlage 128 und/oder Luftkonditionen zwischen Konditionierungs modulen 150;

gemessene Störgrößen 210, insbesondere Außentemperatur 166 und/oder relative Außen luftfeuchte 168 an einem Einblasteil der industriellen Zuluftanlage 128;

ungemessene Störgrößen 212; und/oder

Statusgrößen 214, insbesondere Befeuchterpumpe 153 (an/aus);

manueller Modus für Pumpen 152, 153 (an/aus); Versorgungsventile 181, 183, 185, Ventilator 162 (an/aus).

Im Folgenden werden verschiedene beispielhafte Betriebszustände beschrie ben, aus welchen die Funktionsweise des Vorhersagesystems 146 ersichtlich ist.

Beispielhafter Betriebszustand 1 :

(ohne Abweichung) Fig. 8 zeigt einen ersten beispielhaften Betriebszustand der industriellen Zuluftanlage 128 ohne Prozessabweichung. Der erste beispielhafte Betriebs zustand stellt somit vorzugsweise einen Positiv-Fall dar.

Die Außentemperatur 166 und Außenfeuchte 168 sind nicht konstant. Das Vorheiz-Modul 154 und das Befeuchtermodul 160 sind aktiv.

Ein Regelsystem der industriellen Zuluftanlage 128 hält die Temperatur 170 und die relative Luftfeuchte 172 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft auf einem konstanten Wert.

Gemäß den Statusgrößen 214 (Ventilator 162= "an" und Ventil- und Pumpen modus = "Automatik") ist die industrielle Zuluftanlage 128 betriebsbereit.

Aufgrund der konstanten Temperatur 170 und relativen Luftfeuchte 172 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft ist die indust rielle Zuluftanlage 128 vorzugsweise ferner produktionsbereit.

Beispielhafter Betriebszustand 2 :

(Erhöhung der Außentemperatur 166 unter Abnahme der relativen Außen feuchte 168 oberhalb der Auslegungsparameter; Einfluss einer gemessenen Störgröße 210 auf Zielgröße 204)

Fig. 9 zeigt einen zweiten beispielhaften Betriebszustand der industriellen Zuluftanlage 128 bei einer Erhöhung der Außentemperatur 166 unter

Abnahme der relativen Außenfeuchte 168 durch einen Wetterumschwung.

Die Prozesswerte zeigen folgendes Verhalten : a) Die erhöhte Außentemperatur 166 nach dem Wetterumschwung ist außerhalb der Auslegungsparameter. b) Die Leistung des bisher aktiven Vorheizers-Moduls 154 wird von der Regelung reduziert. c) Da die Reduktion der Heizleistung nicht ausreicht wird von der Regelung das Ventil 183 des Kühlmoduls 156 geöffnet und damit die Kühlleistung erhöht. d) Die Drehfrequenz 193 der Befeuchterpumpe 153 wird von der Regelung erhöht, um die abnehmende Außenfeuchte 168 auszugleichen. e) Da die Kühlleistung aufgrund der zu geringen Auslegung des Kühl

moduls 156 nicht ausreicht, kommt es zu einer Abweichung der

Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditio nierten Luft.

Das Verlassen des vorgegebenen Prozessfensters für die Temperatur 170 ist aufgrund der Trägheit der industrielle Zuluftanlage 128 und der Kompensation der Regelung verzögert.

Beispielhafter Betriebszustand 3 :

(Umstellung auf Winterbetrieb mit Wärmerückgewinnung; Einfluss einer ungemessenen Störgröße 212 auf Zielgröße 204)

Fig. 10 zeigt einen dritten beispielhaften Betriebszustand der industriellen Zuluftanlage 128 bei einem Zuschalten des Wärmerückgewinnungssystems 164, welches den Luftstrom 165 bei kalten klimatischen Verhältnissen aus Abwärme erwärmt.

Die Zuschaltung des Wärmerückgewinnungssystems 164 erfolgt durch ein manuelles Ventil, weshalb der Einfluss der Wärmerückgewinnung durch das des Wärmerückgewinnungssystem 164 nicht messbar ist (ungemessene Stör größe 212). Die Prozesswerte zeigen folgendes Verhalten : a) Die Heizleistung des Wärmerückgewinnungssystems 164 wird erhöht, der Wert ist nicht messbar. b) Das Ventil 181 des Vorheiz-Moduls 154 schließt aufgrund der Erhöhung der Heizleistung. c) Im Kühlmodul 156 öffnet das Ventil 183, um durch zusätzliche Kühl leistung die Temperatur zu halten. d) Die Drehfrequenz 193 der Befeuchterpumpe 153 wird von der Regelung so angepasst, dass die Luftfeuchte 172 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft gehalten wird. e) Es kommt zu einer Abweichung der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft, da das Kühlmodul 156 die Wärmezufuhr nicht schnell genug kompensieren kann. Die Abweichung erfolgt aufgrund der Trägheit der industriellen Zuluftanlage 128 und der Kompensation der Regelung verzögert.

Beispielhafter Betriebszustand 4:

(Ausfall des Ventils 181 des Vorheizer-Moduls 154)

Fig. 11 zeigt einen vierten beispielhaften Betriebszustand der industriellen

Zuluftanlage 128 mit einem Ausfall des Ventils 181 des Vorheiz-Moduls 154.

Die Prozesswerte zeigen folgendes Verhalten : a) Das Ventil 181 des Vorheiz-Moduls 154 schließt aufgrund eines Geräte fehlers, wodurch sich die Heizleistung verringert. b) Das Ventil 185 des Nachheiz-Moduls 158 öffnet, um die fehlende Heiz leistung zu kompensieren. c) Da die Heizleistung des Nachheiz-Moduls 158 nicht ausreicht, kommt es zu einer Abweichung der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft.

Das Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in der verfahrens technischen Anlage 101, insbesondere in der industriellen Zuluftanlage, wird im Folgenden mit Hinblick auf die oben beschriebenen Betriebszustände 1 bis 4 erläutert.

Vorzugsweise sind die Betriebszustände 2 bis 4 mit Prozessabweichungen im Betrieb der industriellen Zuluftanlage 128 mittels des Verfahrens zur Vorher sage von Prozessabweichungen mit einem Prädiktionshorizont 216 von beispielsweise ungefähr 15 Minuten vorhersagbar.

Als Datengrundlage für das Training eines Vorhersagemodells wird eine Zeit spanne betrachtet, in welcher die industrielle Zuluftanlage 128 im Normalfall (>80%) in einsatzbereitem Betriebszustand (vergl. beispielhafter Betriebs zustand 1) läuft.

Die aufgezeichneten Daten enthalten die beispielhaften Betriebszustände 2 bis 4 vorzugsweise jeweils mehrmals. Diese können im laufenden Betrieb auf getreten oder alternativ absichtlich herbeigeführt worden sein, beispielsweise durch Schließen eines Ventils 181, 183, 185.

Die Daten werden vorzugsweise anschließend vorverarbeitet und regularisiert, was beispielsweise Fig. 12 zu entnehmen ist. Dort sind beispielhaft die Ventil stellung 180 des Ventils 181 des Vorheiz-Moduls 154 sowie die Temperatur 170 und relative Luftfeuchte 172 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft aufgetragen. Die regularisierten Daten werden beispielsweise in 30 Minuten Zeitfenster 218 eingeteilt, jeweils mit einer zeitlichen Verschiebung von beispielsweise 5 Minuten.

Die in Zeitfenster 218 regularisierten Daten bilden insbesondere Prädiktions datensätze, insbesondere Prädiktionsdatensätze ohne Prozessabweichungen 220 und Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichung 222 (vergl. Fig. 7).

Für die Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichung 222 wird anhand der Statusgrößen 214 geprüft, ob die verfahrenstechnische Anlage 101 betriebs bereit war (beispielsweise Ventilator 162 "an", Konditionierungsmodule 150 im Automatikbetrieb).

Falls nein : entsprechende Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichung 222 werden verworfen und nicht zum Training des Vorhersagemodells verwendet.

Falls ja: entsprechende Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichung 222 kommen für das Training des Vorhersagemodells in Frage.

Aufgrund eines zeitlichen Mindestabstands von beispielsweise einer Stunde wird in Fig. 7 nur ein Prädiktionsdatensatz mit Prozessabweichung 222 aus gewählt.

Eine Auswahl der Prädiktionsdatensätze ohne Prozessabweichungen 220 erfolgt vorzugsweise analog zur Auswahl der Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichung 222.

Bei einem zeitlichen Mindestabstand von beispielsweise einer Stunde wird nur ein Prädiktionsdatensatz ohne Prozessabweichungen 220 für das Training des Vorhersagemodells ausgewählt. Aus den ausgewählten Prädiktionsdatensätzen ohne Prozessabweichungen 220 und aus den ausgewählten Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichungen 222 werden anschließend vorzugsweise Features extrahiert.

Zur Extraktion der Features werden beispielsweise statistische Kennzahlen, beispielsweise Minimum, Maximum, Median, Mittelwert und/oder die Standard abweichung, verwendet. Günstig kann es ferner sein, wenn zur Extraktion der Features lineare Regressionskoeffizienten verwendet werden.

Das Training des Vorhersagemodells erfolgt vorzugsweise auf Basis der extra hierten Features der ausgewählten Prädiktionsdatensätze ohne Prozess abweichungen 220 und auf Basis der ausgewählten Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichungen 222, insbesondere mittels eines maschinellen Lern verfahrens, beispielsweise mittels Gradient Boosting.

Mittels des trainierten Vorhersagemodells werden vorzugsweise Prozess abweichungen von produktionskritischen Prozesswerten in der industriellen Zuluftanlagen 128 vorhergesagt auf Basis von sich ändernden Prozesswerten während einem Betrieb der industriellen Zuluftanlage 128.

Das Vorhersagemodell wird insbesondere anhand der beispielhaften Betriebs zustände 2 bis 4 erläutert:

Beispielhafter Betriebszustand 2:

Das Vorhersagemodell sagt nach Eintritt der Temperaturerhöhung eine

Prozessabweichung voraus. Grundlage hierfür sind die gemessenen Störgrößen 210, insbesondere Außentemperatur 166 und die Außenfeuchte 168, die Reaktion der Konditionierungsmodule 150 sowie der Verlauf der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft am Ausblasteil.

Beispielhafter Betriebszustand 3:

Das Vorhersagemodell sagt nach Einschalten der Wärmerückgewinnungs systems eine Temperaturerhöhung der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft voraus. Grundlage sind die Reaktion der Konditionierungsmodule 150 sowie der Verlauf der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft am Ausblasteil.

Beispielhafter Betriebszustand 4:

Das Vorhersagemodell sagt die Temperaturerhöhung der Temperatur 170 der mittels der industriellen Zuluftanlage 128 konditionierten Luft auf der Basis der Wetterbedingungen und der Ventilstellung 180 des Ventils 181 des Vorheiz- Moduls 156 voraus.

Das Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlerkennung in der verfahrens technischen Anlage 101 wird vorzugsweise nunmehr unter Bezug auf die Fig.

14 bis 19 erläutert.

Mittels des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung sind vorzugs weise Fehlersituationen, insbesondere Defekte und/oder Ausfälle an Bauteilen, Sensoren und/oder Aktoren, identifizierbar. Die Vorbehandlungsstation 112 bildet hierbei beispielsweise die verfahrens technische Anlage 101.

Die Vorbehandlungsstation 112 umfasst vorzugsweise ein Vorbehandlungs becken 224, in welchem Werkstücke 106, vorzugsweise Fa h rzeugka rosse rien 108, vorbehandelbar sind.

Die Vorbehandlungsstation 112 umfasst vorzugsweise ferner eine erste Pumpe 226, eine zweite Pumpe 228, einen Wärmetauscher 230 und ein Ventil 232.

Die Prozesswerte V62Punkt, S86, T95, T85, T15 sowie T05 erhalten ihre Bezeichnung aufgrund einer eindeutigen Bezeichnung in einem

Nummerierungssystem der verfahrenstechnischen Anlage 101.

Die Prozesswerte T95, T85, T15 und T05 stellen insbesondere Temperaturen innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere innerhalb der Vorbehandlungsstation 112, dar.

Der Prozesswert S86 ist eine Ventilstellung des Ventils 232.

Der Prozesswert V62Punkt ist ein Volumenstrom.

Vorzugsweise wird zur Durchführung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung ein Anomalie- und/oder Fehlermodell 233 der verfahrens technischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation 112, erstellt, welches Informationen über die Auftretenswahrscheinlichkeit der oben genannten Prozesswerte umfasst (vergl. Fig. 15).

Die Erstellung des Anomalie- und/oder Fehlermodells 233 erfolgt vorzugsweise wie folgt:

Zunächst werden Testsignale insbesondere unter Berücksichtigung von

Auslegungsdaten 234 im Rahmen einer Testsignalgenerierung 236 erzeugt. Insbesondere werden aufgrund der Auslegungsdaten 234 Grenzen für die Testsignale vorgegeben, beispielsweise eine maximale Amplitude von Stell größensprüngen bei der Vorgabe von Sprungfunktionen.

Die Auslegungsdaten 234 umfassen beispielsweise eine oder mehrere folgenden Informationen :

Sensortyp (Temperatursensor, Durchflusssensor, Ventilstellung, Druck sensor etc.) und/oder Aktortyp (Ventil, Ventilator, Klappe, E-Motor); zulässige Wertebereiche von Sensoren und/oder Aktoren;

Signaltyp von Sensor und/oder Aktor (float, integer).

Die verfahrenstechnische Anlage 101, insbesondere die Vorbehandlungsstation 112, wird mittels der Testsignale vorzugsweise dynamisch angeregt. Dies ist in Fig. 15 mit dem Bezugszeichen 238 gekennzeichnet. Dabei ist es denkbar, dass bei der Anregung mit Testsignalen gezielt Anomalien und/oder Fehler situationen erzeugt werden.

Bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation 112, mit Testsignalen werden vorzugsweise

Systemeingangssignale 240 und Systemausgangssignale 242 generiert.

Die Systemeingangssignale 240 und die Systemausgangssignale 242 werden vorzugsweise in einer Testsignaldatenbank 244 gespeichert.

Anschließend wird vorzugsweise eine Strukturidentifikation 246 der

verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation 112, durchgeführt. Dabei wird vorzugsweise ein Strukturgraph 247 der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation 112, ermittelt (vergl. Fig. 16). Die Strukturidentifikation 246, insbesondere die Ermittlung des Struktur graphen erfolgt vorzugsweise unter Verwendung eines maschinellen Lern verfahrens, vorzugsweise unter Verwendung von Zusammenhangsmaßen, mittels welcher nichtlineare Zusammenhänge wiedergebbar sind, beispiels weise mittels Transinformation ("mutual Information").

Günstig kann es ferner sein, wenn zur Strukturidentifikation 246 Experten wissen 248 herangezogen wird, das heißt insbesondere Wissen über

Zusammenhänge im Prozess.

Dabei sind beispielsweise Kanten zwischen Knoten des zu ermittelnden

Strukturgraphen durch eine Vorkonfiguration des Strukturgraphen mittels Informationen aus Expertenwissen, bekannten Schaltplänen und/oder

Verfahrensschemata 250 ausschließbar. Insbesondere ist dabei ein Rechen aufwand für die Ermittlung des Strukturgraphen reduzierbar.

Günstig kann es ferner sein, wenn der Strukturgraph unter Verwendung der jeweils eindeutigen Bezeichnung der Prozesswerte anhand eines

Nummerierungssystems der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation 112, ermittelt wird, das heißt anhand einer

Semantik 252 der Bezeichnung der Prozesswerte.

Insbesondere ist es denkbar, dass der mittels des maschinellen Lernverfahrens ermittelte Strukturgraph mittels Expertenwissen 248, mittels bekannter Schaltpläne und/oder Verfahrensschemata 250 und/oder mittels der Bezeich nungen in dem Nummerierungssystem der verfahrenstechnischen Anlage 101 (Semantik 252) auf seine Plausibilität überprüft wird.

Vorzugsweise werden anschließend Kausalitäten 254 in der ermittelten

Prozessstruktur, insbesondere "Pfeilrichtungen" in dem ermittelten Struktur graphen, ermittelt. Kausalitäten 254 in der ermittelten Prozessstruktur werden beispielsweise aus bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage 101 mit Testsignalen ermittelten Systemeingangssignalen 240 und Systemausgangssignalen 242 der verfahrenstechnischen Anlage 101 abgeleitet, beispielsweise anhand des jeweiligen zeitlichen Verlaufs der Systemeingangssignale 240 und der

Systemausgangssignale 242.

Alternativ oder ergänzend dazu ist es denkbar, dass Kausalitäten 254 aus bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage 101 mit Testsignalen ermit telten Systemeingangssignalen 240 und Systemausgangssignalen 242 mittels Verfahren zur kausalen Inferenz abgeleitet werden.

Zur Ermittlung der Kausalitäten 254 werden vorzugsweise ferner Experten wissen 248, Verfahrensschemata 250 und/oder die Bezeichnungen in dem Nummerierungssystem der verfahrenstechnischen Anlage 101 (Semantik 252) herangezogen.

Vorzugsweise sind mittels der ermittelten Kausalitäten 254 in der ermittelten Prozessstruktur beziehungsweise in dem ermittelten Strukturgraphen die für eine erkannte Anomalie ursächlichen Prozesswerte auffindbar.

Nach der Strukturidentifikation 246 und/oder der Ermittlung der Kausalitäten 254 wird vorzugsweise eine Strukturparametrierung 256 durchgeführt.

Mittels der Strukturidentifikation 246 ist vorzugsweise die Struktur

parametrierung 256 erleichterbar. Ein Rechenaufwand für die Struktur parametrierung 256 ist mittels der Strukturidentifikation 246 vorzugsweise reduzierbar.

Die Strukturparametrierung 256 erfolgt vorzugsweise unter Verwendung eines Verfahrens zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbeson dere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle. Die Strukturparametrierung 256 wird beispielsweise für die gemeinsame Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion fl der in Fig. 17 dargestellten Clique 258 anhand Gaußscher Mischmodelle durchgeführt (vergl. Fig. 18).

Vorzugsweise wird für die Strukturparametrierung 256 ebenfalls Experten wissen 248 herangezogen.

Zur Strukturparametrierung 256 werden beispielsweise bekannte physikalische Zusammenhänge zwischen Prozesswerten und/oder physikalische Kennfelder von Funktionselementen der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation, herangezogen. Beispielsweise wird ein Kennfeld des Ventils 232 herangezogen.

Günstig kann es ferner sein, wenn Expertenwissen 248 über Fehlersituationen zur Strukturparametrierung 256 herangezogen wird.

Mittels eines bekannten Ventilkennfelds des Ventils 232 ist beispielsweise ein Zusammenhang zwischen der Ventilstellung S86 und dem Volumenstrom V62Punkt beschreibbar.

Zur Strukturparametrierung 256 unter Verwendung von Verfahren zur

Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbesondere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle, werden vorzugsweise in einer Betriebs datenbank 260 gespeicherte Daten aus dem regulären Betrieb der verfahrens technischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation 112, und/oder Daten aus der Testsignaldatenbank 244 verwendet.

Beispielsweise werden zur Strukturparametrierung 256 unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen insbeson dere in einer Datenbank 244, 260 gespeicherte Stell-, Mess- und/oder Regel größen verwendet. Vorzugsweise werden zur Strukturparametrierung 256 unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen Daten aus dem laufenden Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vorbehandlungsstation, verwendet , welche über einen Zeitraum von mindestens 2 Wochen, vorzugsweise von mindestens 4 Wochen, beispiels weise von mindestens 8 Wochen, gespeichert werden.

Die Daten werden vor der Strukturparametrierung 256 vorzugsweise vor verarbeitet.

Bei der Vorverarbeitung werden vorzugsweise Daten der verfahrens

technischen Anlage 101, welche nicht betriebs- beziehungsweise produktions bereiten Betriebszuständen der verfahrenstechnischen Anlage 101 zugeordnet sind (beispielsweise abgeschaltete Anlage, Wartungsphasen, etc.), aus geschlossen, insbesondere anhand von Alarmen und Statusbits, welche den Zustand der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere der Vor behandlungsstation 112, beschreiben.

Günstig kann es ferner sein, wenn Daten der verfahrenstechnischen Anlage 101 durch Filterung vorverarbeitet werden, beispielsweise mittels Tiefpass filtern und/oder mittels Butterworthfiltern.

Vorzugsweise werden die Daten ferner auf eine einheitliche Zeitschrittweite interpoliert.

Bei der Erstellung des Anomalie- und/oder Fehlermodells 233 wird vorzugs weise im Rahmen einer Grenzwertoptimierung 264 ein Grenzwert für die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Prozesswertes festgelegt.

Der Grenzwert für die Auftretenswahrscheinlichkeit wird vorzugsweise derart festgelegt, dass eine Anomalie bei einer Unterschreitung des Grenzwertes erkannt wird. Die Festlegung des Grenzwerts erfolgt vorzugsweise mittels eines nicht linearen Optimierungsverfahrens, beispielsweise mittels des Nelder-Mead- Verfahrens.

Alternativ oder ergänzend dazu ist es denkbar, dass die Festlegung des Grenzwerts mittels Quantilen erfolgt.

Grenzwerte für die Auftretenswahrscheinlichkeit der Prozesswerte sind vorzugsweise optimierbar, beispielsweise durch Vorgabe einer "False-Positive- Rate".

Ferner ist es denkbar, dass die Grenzwerte nach der ersten Erstellung des Anomalie- und/oder Fehlermodells 233 angepasst werden, insbesondere im Fall einer zu hohen Anzahl an Fehlalarmen.

Eine Anomalie -und/oder Fehlererkennung anhand des Anomalie- und/oder Fehlermodells 233 erfolgt vorzugsweise wie folgt:

Es kommt beispielsweise zu einem Ventilausfall des Ventils 232 und damit zu einer Abweichung der Sensorwerte vom abgebildeten Normalzustand in den einzelnen Cliquen.

Die Auftretenswahrscheinlichkeiten der Sensorwerte in den Cliquen werden im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage 101, insbesondere im Betrieb der Vorbehandlungsstation 112, ausgewertet und bei Unterschreitung der berech neten Grenzwerte kommt es zu detektierten Anomalien in den verschieden Cliquen.

Der Ventilausfall des Ventils 232 führt zunächst zu einer Anomalie in der Clique 258 der Ventilstellung S86, wobei eine Meldung durch das Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystems 148 ausgegeben wird. Im weiteren Zeitverlauf entstehen durch Fehlerfortpflanzung weitere Anoma lien welche später auch die prozessrelevante Größe, beispielsweise die

Beckentemperatur T35 des Beckens 224, beeinflussen.

Vorzugsweise enthält die Meldung durch das Anomalie- und/oder Fehler erkennungssystems 148 eine oder mehrere der folgenden Informationen :

Detektionszeitpunkt der Anomalie;

Clique(n) des Auftretens der Anomalie mit beteiligten Sensoren.

Durch die frühzeitige Erkennung der Anomalie und die Meldung an den Benut zer kann bei einem rechtzeitigen Eingreifen vorzugsweise eine Abweichung der prozessrelevanten Größe, das heißt der Beckentemperatur T35 des Beckens 224, verhindert werden.

Der Benutzer kann anschließend eine Fehlerursache, das heißt den Ventil ausfall, für das Auftreten der Anomalie definieren.

Durch die Zuweisung der Fehlerursache wird die Clique 258 um einen Knoten 266 erweitert und die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der anomalen Daten in den funktionalen Zusammenhang integriert (vergl. Fig. 19).

Nach der Integration der Fehlerursache wird das Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung wie zuvor ausgeführt. Beim Auftreten einer Anoma lie werden zusätzlich die Wahrscheinlichkeiten der definierten Fehlerursachen ausgegeben.

Ein Benutzer erhält nun durch die Meldung des Anomalie- und/oder Fehler erkennungssystems 148 eine oder mehrere der folgenden Informationen :

Detektionszeitpunkt der Anomalie;

Clique(n) des Auftretens der Anomalie mit beteiligten Sensoren;

Wahrscheinlichkeiten der definierten Fehlerursachen. Besondere Ausführungsformen sind die folgenden :

Ausführungsform 1 :

Verfahren zur Fehleranalyse in einer verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackieranlage (102), wobei das Verfahren Folgendes umfasst:

insbesondere automatisches Erkennen einer Fehlersituation in der verfahrenstechnischen Anlage (101);

Speichern eines Fehlersituationsdatensatzes zu der jeweiligen erkannten Fehlersituation in einer Fehlerdatenbank (136);

automatische Ermittlung einer Fehlerursache für die Fehler situation und/oder automatische Ermittlung von für die Fehler situation relevanten Prozesswerten auf Basis des Fehler datensatzes einer jeweiligen erkannten Fehlersituation.

Ausführungsform 2:

Verfahren nach Ausführungsform 1, dadurch gekennzeichnet, dass zur automatischen Ermittlung der Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder der für die Fehlersituation relevanten Prozesswerte einer oder mehrere Prozesswerte automatisch basierend auf einem oder mehreren der folgenden Verknüpfungskriterien mit der Fehlersituation verknüpft werden :

einer Vorverknüpfung aus einem Meldesystem;

einer Zuordnung eines Prozesswerts zu demselben Anlagenteil der verfahrenstechnischen Anlage (101), in dem die Fehlersituation aufgetreten ist;

einer Verknüpfung eines Prozesswerts mit einer historischen Fehlersituation aufgrund einer aktiven Auswahl eines Benutzers; einer aktiven Auswahl des Prozesswerts durch einen Benutzer. Ausführungsform 3:

Verfahren nach Ausführungsform 2, dadurch gekennzeichnet, dass zur automatischen Ermittlung der Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder der für die Fehlersituation relevanten Prozesswerte eine auto matische Priorisierung der mit der Fehlersituation verknüpften Prozess werte basierend auf einem oder mehreren der folgenden Priorisierungs- kriterien automatisch durchgeführt wird:

einer Prozessrelevanz der Prozesswerte;

einer Position eines Prozesswerts oder eines den Prozesswert ermittelnden Sensors innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage (101);

einem Betrag einer Abweichung eines Prozesswerts von einem definierten Prozessfenster und/oder von einem Normalzustand; einer Priorisierung von historischen Prozesswerten in historischen Fehlersituationen;

durch Übernehmen einer Priorisierung der Fehlerursache und/oder der Prozesswerte aus einem Meldesystem (138);

einer Priorisierung durch einen Benutzer.

Ausführungsform 4:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 1 bis 3, dadurch gekenn zeichnet, dass zur automatischen Ermittlung der Fehlerursache für die Fehlersituation und/oder der für die Fehlersituation relevanten Prozess werte weitere Fehlerursachen und/oder Prozesswerte vorgeschlagen werden, wobei das Vorschlägen anhand eines oder mehrerer der folgen den Vorschlagskriterien automatisch durchgeführt wird :

einer Prozessrelevanz der Prozesswerte;

einer Position eines Prozesswerts oder eines den Prozesswert ermittelnden Sensors innerhalb der verfahrenstechnischen Anlage (101); einem Betrag einer Abweichung eines Prozesswerts von einem definierten Prozessfenster und/oder von einem Normalzustand; einer Priorisierung von historischen Prozesswerten in historischen Fehlersituationen;

physikalischen Abhängigkeiten der Prozesswerte.

Ausführungsform 5:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 1 bis 4, dadurch gekenn zeichnet, dass historische Fehlersituationen aus einer Fehlerdatenbank (136) anhand eines oder mehrerer der folgenden Ähnlichkeitskriterien ermittelt werden :

einer Fehlerklassifikation der historischen Fehlersituation;

einer historischen Fehlersituation an demselben oder einem vergleichbaren Anlagenteil;

identischen oder ähnlichen Prozesswerten der historischen Fehler situation zu Prozesswerten der erkannten Fehlersituation.

Ausführungsform 6:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 1 bis 5, dadurch gekenn zeichnet, dass historische Prozesswerte aus einer Prozessdatenbank (134) ermittelt werden, welche zu Prozesswerten der erkannten Fehler situation identisch oder ähnlich sind.

Ausführungsform 7:

Verfahren nach Ausführungsform 6, dadurch gekennzeichnet, dass die ermittelten historischen Prozesswerte als zu einer historischen Fehler situation gehörig gekennzeichnet werden. Ausführungsform 8:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 1 bis 7, dadurch gekenn zeichnet, dass zu einer erkannten Fehlersituation ein Fehlersituations datensatz in einer Fehlerdatenbank (136) gespeichert wird.

Ausführungsform 9:

Verfahren nach Ausführungsform 8, dadurch gekennzeichnet, dass ein jeweiliger Fehleridentifikationsdatensatz eine oder mehrere der folgen den Fehlersituationsdaten umfasst:

eine Fehlerklassifikation der Fehlersituation;

mit der Fehlersituation verknüpfte Prozesswerte basierend auf einer Vorverknüpfung aus einem Meldesystem;

Informationen über einen Zeitpunkt des Auftretens einer jeweili gen Fehlersituation;

Informationen über eine Zeitdauer des Auftretens einer jeweiligen Fehlersituation;

Informationen über den Ort des Auftretens einer jeweiligen Fehlersituation;

Alarme;

Statusmeldungen.

Ausführungsform 10:

Verfahren nach Ausführungsform 8 oder 9, dadurch gekennzeichnet, dass der Fehlersituationsdatensatz einer jeweiligen Fehlersituation Fehleridentifikationsdaten zur eindeutigen Identifikation der erkannten Fehlersituation umfasst. Ausführungsform 11 :

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 8 bis 10, dadurch gekenn zeichnet, dass in dem Fehlersituationsdatensatz einer jeweiligen Fehler situation Dokumentationsdaten und Fehlerbehebungsdaten gespeichert werden.

Ausführungsform 12:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 8 bis 11, dadurch gekenn zeichnet, dass Prozesswerte im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101) zeitlich synchronisiert mit einer erkannten Fehlersituation gespeichert werden.

Ausführungsform 13:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 8 bis 12, dadurch gekenn zeichnet, dass Prozesswerte mit einem Zeitstempel versehen werden, mittels welchem die Prozesswerte einem Zeitpunkt eindeutig zuordenbar sind.

Ausführungsform 14:

Fehleranalysesystem (144) zur Fehleranalyse in einer verfahrens technischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackieranlage (102), welches zur Durchführung des Verfahrens zur Fehleranalyse in einer verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackier anlage (102), nach einer der Ausführungsformen 1 bis 13 ausgebildet und eingerichtet ist. Ausführungsform 15:

Industrielles Steuerungssystem (100), welches ein Fehleranalysesystem (144) nach Ausführungsform 14 umfasst.

Ausführungsform 16:

Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer

verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackier anlage (102), wobei das Verfahren Folgendes umfasst:

automatisches Erstellen eines Vorhersagemodells;

Vorhersage von Prozessabweichungen im Betrieb der verfahrens technischen Anlage (101) unter Verwendung des Vorhersage modells.

Ausführungsform 17:

Verfahren nach Ausführungsform 16, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer indust riellen Zuluftanlage (128), in einer Vorbehandlungsstation (112), in einer Station zur kathodischen Tauchlackierung (114) und/oder in einer Trocknerstation (116, 120, 124) durchgeführt wird.

Ausführungsform 18:

Verfahren nach Ausführungsform 16 oder 17, dadurch gekennzeichnet, dass mittels des Vorhersagemodells Prozessabweichungen von produktionskritischen Prozesswerten in der verfahrenstechnischen Anlage (101) vorhergesagt werden auf Basis von sich ändernden Prozesswerten während einem Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101). Ausführungsform 19:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 16 bis 18, dadurch gekennzeichnet, dass zum automatischen Erstellen des Vorhersage modells Prozesswerte und/oder Statusgrößen im Betrieb der

verfahrenstechnischen Anlage (101) über einen vorgegebenen Zeitraum gespeichert werden.

Ausführungsform 20:

Verfahren nach Ausführungsform 19, dadurch gekennzeichnet, dass der vorgegebene Zeitraum, über welchen Prozesswerte und/oder Status größen im Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101) gespeichert werden, abhängig von einem oder mehreren der folgenden Kriterien vorgegeben wird:

die verfahrenstechnische Anlage (101) ist in dem vorgegebenen Zeitraum zu mindestens ungefähr 60 %, vorzugsweise zu min destens ungefähr 80 %, in einem betriebsbereiten Zustand, insbesondere für einen Produktionsbetrieb;

die verfahrenstechnische Anlage (101) ist in dem vorgegebenen Zeitraum zu mindestens ungefähr 60 %, vorzugsweise zu min destens ungefähr 80 %, in einem produktionsfähigen Zustand; die verfahrenstechnische Anlage (101) wird in dem vorgegebenen Zeitraum insbesondere mit sämtlichen möglichen Betriebs strategien betrieben;

einer vorgegebenen Anzahl von Prozessabweichungen und/oder Störfällen in dem vorgegebenen Zeitraum.

Ausführungsform 21 :

Verfahren nach Ausführungsform 19 oder 20, dadurch gekennzeichnet, dass zum Erstellen des Vorhersagemodells ein maschinelles Lern- verfahren durchgeführt wird, wobei die über den vorgegebenen Zeit raum gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen zur Erstellung des Vorhersagemodells verwendet werden.

Ausführungsform 22:

Verfahren nach Ausführungsform 21, dadurch gekennzeichnet, dass das maschinelle Lernverfahren auf Basis von Features durchgeführt wird, welche aus den über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten

Prozesswerten und/oder Statusgrößen extrahiert werden.

Ausführungsform 23:

Verfahren nach Ausführungsform 22, dadurch gekennzeichnet, dass zur Extraktion der Features eines oder mehrere der folgenden verwendet werden :

statistische Kennzahlen;

Koeffizienten aus einer Hauptkomponentenanalyse; lineare Regressionskoeffizienten;

dominante Frequenzen und/oder Amplituden aus dem Fourier- Spektrum.

Ausführungsform 24:

Verfahren nach einer der Ausführungsform 16 bis 23, dadurch gekenn zeichnet, dass zu einem Training des Vorhersagemodells eine aus gewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichungen (222) und eine ausgewählte Anzahl von Prädiktionsdatensätzen ohne Prozessabweichungen (220) verwendet werden. Ausführungsform 25:

Verfahren nach Ausführungsform 24, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Anzahl von Prädiktionsdatensätzen mit Prozessabweichung aufgrund eines oder mehrerer der folgenden Kriterien erfolgt:

einem zeitlichen Mindestabstand zwischen zwei Prädiktions datensätzen mit Prozessabweichungen;

einer automatischen Auswahl anhand von definierten Regeln; einer Auswahl durch einen Benutzer.

Ausführungsform 26:

Verfahren nach Ausführungsform 24 oder 25, dadurch gekennzeichnet, dass Prädiktionsdatensätze mit Prozessabweichungen als solche gekenn zeichnet werden, wenn innerhalb eines vorgegebenen Zeitintervalls eine Prozessabweichung auftritt.

Ausführungsform 27:

Verfahren nach Ausführungsform 26, dadurch gekennzeichnet, dass die über den vorgegebenen Zeitraum gespeicherten Prozesswerte und/oder Statusgrößen durch eine Vorverarbeitung in Prädiktionsdatensätze zusammengefasst werden.

Ausführungsform 28:

Verfahren nach Ausführungsform 27, dadurch gekennzeichnet, dass die Vorverarbeitung Folgendes umfasst:

Regularisierung der über den vorgegebenen Zeitraum gespei cherten Prozesswerte;

Zusammenfassung der Prozesswerte und/oder Statusgrößen in Prädiktionsdatensätze durch Einteilung der Prozesswerte und/oder Statusgrößen in Zeitfenster mit zeitlicher Verschiebung. Ausführungsform 29:

Vorhersagesystem (146) zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage, welches zur Durchführung des Verfahrens zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer

verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackier anlage (102), nach einer der Ausführungsformen 16 bis 29 ausgebildet und eingerichtet ist.

Ausführungsform 30:

Industrielles Steuerungssystem (100), welches ein Vorhersagesystem (146) nach Ausführungsform 29 umfasst.

Ausführungsform 31 :

Verfahren zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer

verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackier anlage (102), wobei das Verfahren Folgendes umfasst:

automatisches Erstellen eines Anomalie- und/oder Fehlermodells (233) der verfahrenstechnischen Anlage (101), welches Informa tionen über die Auftretenswahrscheinlichkeit von Prozesswerten umfasst;

automatisches Einlesen von Prozesswerten der verfahrens technischen Anlage (101) im Betrieb derselben;

automatische Erkennung einer Anomalie und/oder einer Fehler situation durch Ermitteln einer Auftretenswahrscheinlichkeit mittels des Anomalie- und/oder Fehlermodells (233) auf Basis der eingelesenen Prozesswerte der verfahrenstechnischen Anlage (101) und durch Überprüfen der Auftretenswahrscheinlichkeit auf einen Grenzwert. Ausführungsform 32:

Verfahren nach Ausführungsform 31, dadurch gekennzeichnet, dass das Anomalie- und/oder Fehlermodell (233) Strukturdaten umfasst, welche Informationen über eine Prozessstruktur in der verfahrenstechnischen Anlage (101) enthalten, und/oder dass das Anomalie- und/oder Fehlermodell (233) Parametrierungs daten umfasst, welche Informationen über Zusammenhänge zwischen Prozesswerten der verfahrenstechnischen Anlage (101) enthalten.

Ausführungsform 33:

Verfahren nach Ausführungsform 31 oder 32, dadurch gekennzeichnet, dass zum Erstellen des Anomalie- und/oder Fehlermodells (233) einer oder mehrere der folgenden Schritte durchgeführt werden :

Strukturidentifikation (246) zur Ermittlung einer Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage (101);

Ermittlung von Kausalitäten (254) in der ermittelten Prozess struktur der verfahrenstechnischen Anlage (101);

Strukturparametrierung (256) der Zusammenhänge in der ermittelten Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage (101).

Ausführungsform 34:

Verfahren nach Ausführungsform 33, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Strukturidentifikation (246) zur Ermittlung einer Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage (101) ein Strukturgraph ermittelt wird, welcher insbesondere Zusammenhänge in der verfahrenstechnischen Anlage (101) abbildet. Ausführungsform 35:

Verfahren nach Ausführungsform 34, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung des Strukturgraphen unter Verwendung eines oder mehrerer der folgenden erfolgt:

eines maschinellen Lernverfahrens;

Expertenwissen (248);

bekannte Schaltplänen und/oder Verfahrensschemata (250); Bezeichnungen in einem Nummerierungssystem der verfahrens technischen Anlage (101).

Ausführungsform 36:

Verfahren nach Ausführungsform 33 bis 35, dadurch gekennzeichnet, dass die verfahrenstechnische Anlage (101) zur Strukturidentifikation, insbesondere zur Ermittlung des Strukturgraphen, mit Testsignalen angeregt wird.

Ausführungsform 37:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 33 bis 36, dadurch gekennzeichnet, dass die Ermittlung von Kausalitäten (254) in der ermittelten Prozessstruktur der verfahrenstechnischen Anlage (101) unter Verwendung eines oder mehrerer der folgenden erfolgt:

bei der Anregung der verfahrenstechnischen Anlage (101) mit Testsignalen generierte Systemeingangssignale (240) und

Systemausgangssignale (242);

Expertenwissen (248);

bekannten Schaltplänen und/oder Verfahrensschemata (252); Bezeichnungen in einem Nummerierungssystem der verfahrens technischen Anlage (101). Ausführungsform 38:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 33 bis 37, dadurch gekennzeichnet, dass zur Strukturparametrierung (246) der

Zusammenhänge in der ermittelten Prozessstruktur der verfahrens technischen Anlage (101) eines oder mehrere der folgenden verwendet werden :

Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichte funktionen, insbesondere Gaußsche Mischmodelle;

bekannte physikalische Zusammenhänge zwischen Prozess werten;

physikalische Kennfelder von Funktionselementen der verfahrens technischen Anlage (101), beispielsweise Kennfelder von Ventilen (232).

Ausführungsform 39:

Verfahren nach Ausführungsform 38, dadurch gekennzeichnet, dass zur Strukturparametrierung (246) unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbesondere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle, Daten aus dem regulären Betrieb der verfahrenstechnischen Anlage (101) und/oder durch eine Anregung der verfahrenstechnischen Anlage (101) mittels Testsignalen gewon nene Daten verwendet werden.

Ausführungsform 40:

Verfahren nach Ausführungsform 39, dadurch gekennzeichnet, dass die zur Strukturparametrierung (246) unter Verwendung von Verfahren zur Ermittlung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen, insbesondere unter Verwendung Gaußscher Mischmodelle, verwendeten Daten vor der Strukturparametrierung (246) vorverarbeitet werden. Ausführungsform 41 :

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 31 bis 40, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Erstellung des Anomalie- und/oder

Fehlermodells (233) ein Grenzwert für die Auftretenswahrscheinlichkeit eines Prozesswertes festgelegt wird, wobei eine Anomalie bei einer Unterschreitung des Grenzwertes erkannt wird.

Ausführungsform 42:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 31 bis 41, dadurch gekennzeichnet, dass mittels des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung eine Fehlerursache einer erkannten Anomalie und/oder einer erkannten Fehlersituation identifiziert wird.

Ausführungsform 43:

Verfahren nach einer der Ausführungsformen 31 bis 42, dadurch gekennzeichnet, dass die verfahrenstechnische Anlage (101) eine oder mehrere der folgenden Behandlungsstationen (104) einer Lackieranlage umfasst oder durch diese gebildet wird :

Vorbehandlungsstation (112);

Station zur kathodischen Tauchlackierung (114);

Trocknerstationen (116, 120, 124);

eine industrielle Zuluftanlage (128);

Lackierroboter.

Ausführungsform 44:

Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystem (148) zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung, welches zur Durchführung des Verfahrens zur Anomalie- und/oder Fehlererkennung in einer verfahrenstechnischen Anlage (101), beispielsweise in einer Lackieranlage (102), nach einer der Ausführungsformen 31 bis 43 ausgebildet und eingerichtet ist.

Ausführungsform 45:

Industrielles Steuerungssystem (100), welches ein Anomalie- und/oder Fehlererkennungssystem (148) nach Ausführungsform 44 umfasst.

Ausführungsform 46:

Industrielles Steuerungssystem, welches ein Fehleranalysesystem nach Ausführungsform 14, ein Vorhersagesystem zur Vorhersage von Prozessabweichungen in einer verfahrenstechnischen Anlage nach Ausführungsform 29 und/oder ein Anomalie- und/oder Fehler erkennungssystem nach Ausführungsform 44 umfasst.