Selbsttätig adaptives Überwachungsverfahren für ein Gerät in einer Anlage

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Überwachen eines Ge räts in einer Anlage, das zu einem selbsttätigen Adaptieren geeignet ist. Die Erfindung betrifft auch Computerprogramm produkte, die dazu ausgebildet sind, das Verfahren auf einem Erfassungssystem für das Gerät und/oder einer zugeordneten übergeordneten Auswertungseinheit auszuführen. Ebenso be trifft die Erfindung ein korrespondierendes Erfassungssystem, eine korrespondierende übergeordnete Auswertungseinheit und eine automatisierte Anlage, auf der das erfindungsgemäße Ver fahren eingesetzt wird.

Aus der Internationalen Anmeldung WO 2017/112591 Al ist ein Verfahren zur Fehlerdiagnose an einer Maschine bekannt, bei dem ein mobiles Endgerät eingesetzt wird. Das mobile Endgerät ist kommunikativ mit einem Cloud-Server verbunden, mit dem Audio-Daten austauschbar sind. Die Audio-Daten werden durch Erfassen von Geräuschen erzeugt, die die Maschine erzeugt.

Die Audio-Daten werden auf dem Cloud-Server analysiert und ein Analyseresultat an das mobile Endgerät ausgegeben.

In Anlagen, insbesondere automatisierten Anlagen, wird eine steigende Anzahl an Geräten eingesetzt, deren Betrieb selbst tätig zu überwachen ist. Für die dazu eingesetzten Erfas sungssysteme selbst wird ein einfacher, wartungsarmer und wirtschaftlicher Betrieb angestrebt. Ebenso besteht Bedarf an Erfassungssystemen, die sich automatisch auf bisher unbekann te Betriebszustände der anpassen können. Der Erfindung liegt die Aufgabenstellung zugrunde, eine Möglichkeit zum Überwa chen von Geräten in einer Anlage bereitzustellen, die in zu mindest einem der skizzierten Aspekte eine Verbesserung bie tet. Die Aufgabenstellung wird durch ein erfindungsgemäßes Verfah ren zum Überwachen eines Geräts in einer Anlage gelöst. Die Anlage kann als einfache Applikation mit reduziertem Automa tisierungsgrad ausgebildet sein, wie beispielsweise eine He beanlage oder eine Förderpumpe. Die Anlage kann auch als au tomatisierte Anlage, beispielsweise als Produktionsanlage für eine Chemikalie, Zement, Glas oder Lebensmittel ausgebildet sein, als Fertigungsstraße, als Kraftwerk oder als Leitsys tem, insbesondere als Prozessleitsystem oder als Verkehrs leitsystem. Die Anlage umfasst zumindest ein Gerät, durch das ein Anlagenprozess auf der Anlage durchgeführt wird. Das Ge rät kann beispielsweise ein Ventil, ein Roboter, eine Werk zeugmaschine, ein Antrieb, ein Heizelement, eine Pumpe, ein Wärmetauscher, oder ein Kühlelement sein. Das Gerät ist in der Anlage während deren Betrieb zumindest einem Sensor zuge ordnet und durch den Sensor überwachbar. Der Sensor ist mit einer sensorgebundenen Auswertungseinheit versehen, durch die Messwerte des Sensors empfangbar und auswertbar sind. Das Verfahren umfasst einen ersten Schritt, in dem das Gerät, der Sensor und die sensorgebundene Auswertungseinheit bereitge stellt werden und in einen aktiven Betriebszustand versetzt werden. Im aktiven Betriebszustand erfolgt ein Erfassen zu mindest einer Messgröße des Geräts durch den Sensor. Zur Messgröße werden mittels des Sensors Messwerte erzeugt, die an die sensorgebundene Auswertungseinheit weitergeleitet wer den.

In einem zweiten Schritt erfolgt ein Ermitteln eines Abwei chungsparameters anhand der Messwerte der zumindest einen Messgröße, die im ersten Schritt erfasst wird. Hierzu werden die Messwerte in ein Prognosemodell eingegeben, durch das ein Betriebsverhalten und/oder Schädigungsverhalten im Anlagen prozess simulierbar und/oder bewertbar ist. Alternativ oder ergänzend ist mit dem Prognosemodell auch ein Betriebsverhal ten und/oder Schädigungsverhalten des Geräts selbst oder ei nes anderen Geräts in der Anlage simulierbar und/oder bewert bar. Insbesondere ist durch das Prognosemodell ein zu erwar tender Schädigungsfortschritt im Anlagenprozess oder einem der Geräte vorhersagbar. Durch den Abweichungsparameter ist charakterisiert, inwieweit ein vorliegender Betriebszustand des Geräts von einem angestrebten und/oder erwarteten Be triebszustand abweicht. Der Abweichungsparameter kann dazu insbesondere eine quantitative Information liefern.

Das Verfahren umfasst ferner einen dritten Schritt, in dem ein prognosemodellkonformer Betriebszustand erkannt, wenn der Abweichungsparameter einen einstellbaren Schwellenwert unter schreitet. Mittels des einstellbaren Schwellenwerts ist un terscheidbar, ob die Abweichung des vorliegenden Betriebszu stands eine hinnehmbare Schwankung darstellt oder ob diese gesteigerte Vorsicht gebietet. Der Schwellenwert kann bei spielsweise durch einen Benutzer eingestellt werden, so dass dessen Kenntnisse über die Anlage in das erfindungsgemäße Verfahren einbeziehbar sind. Unter einem Unterschreiten ist im dritten Schritt ein betragsmäßiges Unterschreiten zu ver stehen. Wenn der einstellbare Schwellenwert überschritten wird, wird ein vierter Schritt durchgeführt.

Im vierten Schritt erfolgt ein Speichern der Messwerte der Messgröße, die im ersten Schritt erfasst wird. Die gespei cherten Messwerte werden an eine übergeordnete Auswertungs einheit übertragen, um anhand dieser das Prognosemodell zu modifizieren. Durch das Überschreiten des einstellbaren Schwellenwerts durch den Abweichungsparameter wird im erfin dungsgemäßen Verfahren das Vorliegen einer Betriebssituation erkannt, die eine nähere Analyse durch das Prognosemodell er fordert. Insbesondere ist so erkennbar, dass eine vorliegende Betriebssituation durch das Prognosemodell nicht hinreichend präzise abgedeckt wird, so dass dessen Weiterbildung geboten ist.

Erfindungsgemäß ist das Prognosemodell auf der sensorgebunde nen Auswertungseinheit in ausführbarer Form gespeichert. Der zweite und dritte Schritt, in denen der Abweichungsparameter ermittelt und mit dem einstellbaren Schwellenwert verglichen wird, erfolgt somit auf der sensorgebundenen Auswertungsein- heit. Die im vierten Schritt gespeicherten Messwerte stellen Daten dar, die den erkannten nicht prognosemodellkonformen Betriebszustand prägnant abbilden. Die im vierten Schritt ge speicherten Daten sind in einfacher Weise von anderen Mess werten trennbar. Das Übertragen der im vierten Schritt ge speicherten Messwerte auf die übergeordnete Auswertungsein heit konzentriert sich somit auf die Messwerte, die zum Modi fizieren des Prognosemodells erforderlich sind. Der Datenver kehr zwischen der sensorgebundenen Auswertungseinheit und der übergeordneten Auswertungseinheit wird so reduziert, was eine effiziente Datenhaltung erlaubt. Die Erfindung basiert unter anderem auf der überraschenden Erkenntnis, dass ein Betreiben des Prognosemodells auf der sensorgebundenen Auswertungsein heit weniger Energie erfordert als häufiger Datenverkehr. Insbesondere ist ein energieaufwändiges Übertragen von Mess werten vermeidbar. Bei Sensoren und/oder sensorgebundenen Verarbeitungseinheiten, die über einen Energiespeicher, bei spielsweise eine Batterie, betrieben werden, ist so der Ener giespeicher länger nutzbar. Der sich daraus reduzierende War tungsaufwand erlaubt einen wirtschaftlichen Betrieb von Er fassungssystemen mit solchen Sensoren und sensorgebundenen Auswertungseinheiten. Zusätzlich ist das Prognosemodell wäh rend des Betriebs der Anlage selbsttätig adaptierbar, was wiederum einen zuverlässigen und kosteneffizienten Betrieb erlaubt.

In einer Ausführungsform des beanspruchten Verfahrens erfolgt ein fünfter Schritt, in dem durch die übergeordnete Auswer tungseinheit ein modifiziertes Prognosemodell erstellt wird. Das Prognosemodell in der sensorgebundenen Auswertungseinheit wird im fünften Schritt durch das erstellte modifizierte Prognosemodell ersetzt. Das Ersetzen kann dabei auch als ein Erweitern des Prognosemodells erfolgen, von dem das Verfahren ausgeht. Die übergeordnete Auswertungseinheit verfügt über eine gesteigerte Rechenleistung und eine leistungsfähigere Energieversorgung als die sensorgebundene Auswertungseinheit. Das aufwendige Erstellen von modifizierten Prognosemodellen ist dadurch in zweckmäßiger Form auf der übergeordneten Aus- Wertungseinheit durchführbar. Das Modifizieren des Prognose modells ist separat mit einstellbaren Algorithmen möglich, so dass künftige Algorithmen in einfacher Weise für die sensor gebundene Auswertungseinheit nutzbar sind. Das Prinzip einer rollierenden Aktualisierung wird so verwirklicht. Die selbst tätige Adaptiertähigkeit des beanspruchten Verfahrens wird so weiter gesteigert.

Darüber hinaus kann im dritten Schritt eine Abtastrate für die zumindest eine Messgröße, die mit dem Sensor erfasst wird, verringert werden, wenn der Abweichungsparameter den einstellbaren Schwellenwert unterschreitet. Im beanspruchten Verfahren ist bei Vorliegen eines prognosemodellkonformen Be triebszustands erwartbar, dass dieser über einen verlängerten Zeitraum beständig bleibt. Ein dementsprechend unnötiges Er fassen der Messgröße wird so vermieden. Auch dadurch wird ei ne Reduzierung des Energiebedarfs erreicht, was zu einer ver längerten Nutzungsdauer des Energiespeichers führt.

Alternativ oder ergänzend kann die Abtastrate für die zumin dest eine Messgröße erhöht werden, wenn im vierten Schritt der einstellbare Schwellenwert überschritten wird. Im vierten Schritt ist feststellbar, dass ein Betriebszustand vorliegt, der nicht prognosemodellkonform ist und daher eine detail lierte Messung gebietet. Durch eine erhöhte Abtastrate für die erfasste Messgröße sind zeitlich enger gerasterte Mess werte erzeugbar, durch die nicht prognosemodellkonforme Be triebszustand exakter darstellbar ist. Je detaillierter das nicht prognosemodellkonforme Betriebszustand gemessen wird, umso zielgerichteter ist das Prognosemodell modifizierbar.

Die Anpassungsfähigkeit des beanspruchten Verfahrens wird so weiter gesteigert. Weiter alternativ oder ergänzend kann die Abtastrate für die zumindest eine Messgröße verringert wer den, wenn der Abweichungsparameter über eine einstellbare Be obachtungsspanne im Wesentlichen konstant bleibt. Das bean spruchte Verfahren erkennt dadurch, dass ein Fortbestehen des im vierten Schritt erkannten Betriebszustands zu erwarten ist und durch weiteres Sammeln von Messwerten kein effizient nutzbarer Zugewinn für das Prognosemodell erzielbar ist. Folglich vermeidet das beanspruchte Verfahren die Erzeugung nutzloser Datenbestände von Messwerten.

Ferner kann im vierten Schritt eine Warnung an einen Benutzer ausgegeben werden. Dadurch ist anzeigbar, dass das bean spruchte Verfahren einen nicht prognosemodellkonformen Be triebszustand erkennt und das Prognosemodell in eine selbst tätige Modifizierung eintritt. Ein situationsgerechtes Ein greifen des Benutzers in den Anlagenprozess ist so früh ein leitbar, wodurch die Betriebssicherheit der Anlage, insbeson dere einer automatisierten Anlage, gesteigert wird. Ebenso ist dem Benutzer so anzeigbar, dass ein Übertragen von ge speicherten Messwerten bevorsteht. Das Übertragen der gespei cherten Messwerte ist durch die Warnung auch durch ein Ausle sen der sensorgebundenen Auswertungseinheit mittels eines Handgeräts gezielt möglich. Ein Abwickeln des Datenverkehrs zwischen der sensorgebundenen Auswertungseinheit und der übergeordneten Auswertungseinheit über vorhandene stationäre Infrastruktur ist so vermeidbar. Ebenso ist dem Benutzer an zeigbar, dass auf der sensorgebundenen Auswertungseinheit Messwerte gespeichert sind, durch die eine vorteilhafte Wei terbildung des Prognosemodells zu erwarten ist und ein manu elles Herunterladen dieser Messwerte geboten ist. Alternativ oder ergänzend können die im vierten Schritt gespeicherten und übertragenen Messwerte durch den Benutzer weiter bearbei tet werden, insbesondere kategorisiert werden. Durch die Ka- tegorisierung ist beispielsweise ein Gut-Zustand von einem Fehler-Zustand unterscheidbar. Alternativ kann das weitere Bearbeiten auch von einem Algorithmus durchgeführt werden. Weiter alternativ oder ergänzend kann das Modifizieren des Prognosemodells auch mittels einer Eingabe des Benutzers oder eines Algorithmus unterbunden werden um so ein unbeabsichtig tes Modifizieren des Prognosemodells zu vermeiden. Gleicher maßen kann mit dem Ausgeben der Warnung das eingeleitete Er fassen und Speichern von Messwerten etikettiert werden. Dadurch kann beispielsweise ein auslösendes Ereignis näher bezeichnet oder typisiert werden, wodurch spätere Modifikati- onen des Prognosemodells spezifischer und sachgerechter durchführbar sind. Die Güte des Prognosemodells wird so über die Lebensdauer des Geräts weiter gesteigert.

In einer weiteren Ausführungsform des beanspruchten Verfah rens ist die sensorgebundene Auswertungseinheit mit der über geordneten Auswertungseinheit über eine Drahtlos-Verbindung gekoppelt. Die Drahtlos-Verbindung kann dabei als Wireless- LAN-Verbindung, Bluetooth-Verbindung, Zig-Bee-Verbindung, Wireless-HART-Verbindung, Mobilfunk-Verbindung, insbesondere als 5G-Verbindung, als NBIoT, als LoRaWAN-Verbindung, oder als jegliche andere drahtlose Feldbus-Verbindung ausgebildet sein. Das Übertragen von gespeicherten Messwerten geht bei einer Drahtlos-Verbindung zur übergeordneten Auswertungsein heit mit einem erhöhten Energiebedarf einher. Insbesondere bei sensorgebundenen Auswertungseinheiten, die über einen Energiespeicher wie eine Batterie betrieben werden, wird durch das beanspruchte Verfahren eine Energieersparnis er zielt, durch die auch eine erhöhte Lebensdauer des Energie speichers gewährleistet ist. Insgesamt wird der Wartungsbe darf in Anlagen, insbesondere in automatisierten Anlagen, durch das beanspruchte Verfahren reduziert. Je mehr sensorge bundene Auswertungseinheiten, und damit auch Sensoren, in der Anlage vorgesehen sind, umso höher ist die Ersparnis an War tungsaufwand. Durch den reduzierten Datenverkehr mit der übergeordneten Auswertungseinheit ist diese mit relativ ein facher Hardware bereitstellbar. Das Gleiche gilt für die Inf rastruktur für den Datenverkehr zwischen der übergeordneten Auswertungseinheit und den sensorgebundenen Auswertungsein heiten. Durch Einsatz des beanspruchten Verfahrens sind Anla gen, insbesondere automatisierte Anlagen, mit gesteigerter Komplexität in praxistauglicher und kosteneffizienter Weise herstellbar .

Des Weiteren kann der Abweichungsparameter, der im zweiten Schritt ermittelt wird, einer Abweichung eines Ist-Zustands des Geräts von einem Soll-Zustand entsprechen. Der Soll- Zustand ist durch das Prognosemodell ermittelbar und zur Er- fassung der Abweichung vorgebbar. Beispielsweise kann eine durch den Sensor im ersten Schritt als Messgröße erfassten Ist-Temperatur des Geräts von einer Soll-Temperatur abweichen und so einen nicht prognosemodellkonformen Zustand anzeigen. Der nicht prognosemodellkonforme Zustand kann bei einem bei spielsweise als Elektromotor ausgebildeten Gerät eine Über hitzung oder einen Ausfall des Elektromotors, der aufgrund des ausbleibenden Betriebs kalt bleibt. Alternativ oder er gänzend kann der Abweichungsparameter auch einer Abweichung des Ist-Verhaltens des Geräts von einem Soll-Verhalten ent sprechen, das durch das Prognosemodell vorgegeben ist. Ein Soll-Verhalten kann beispielsweise ein Anstieg eines Durch flusses an einer Messstelle an einem Rohr sein, wenn strom aufwärts der Messstelle ein Ventil einen Öffnen-Befehl er hält. Ein Ausbleiben des Anstiegs des Durchflusses ist dabei als Indiz für einen Ausfall des Ventils und/oder des entspre chenden Sensors aufzufassen. Der Abweichungsparameter kann ferner aus einer Kombination einer Mehrzahl von Messgrößen ermittelt werden, die separat oder in gegenseitigem Zusammen hang einen Ist-Zustand und/oder ein Ist-Verhalten darstellen. Insbesondere kann der Abweichungsparameter aus einer Mehrzahl an Messgrößen und/oder Befehlen an das entsprechende Gerät ermittelt werden. Das beanspruchte Verfahren ist infolgedes sen an eine Vielzahl an Anwendungsfällen anpassbar und weist ein breites Einsatzspektrum auf.

In einer weiteren Ausführungsform des beanspruchten Verfah rens kann der Abweichungsparameter als eine statistische Grö ße ausgebildet sein, die ausgehend von der zumindest einen Messgröße während des Betriebs des Geräts ermittelt wird. Insbesondere kann der Abweichungsparameter ein Root-Mean- Square-Wert, kurz RMS-Wert, als vRMS-Wert, als aRMS-Wert, als DKW-Wert, der sogenannte Diagnose-Kennwert nach A. Sturm, als Crest-Wert, als Scheitelwert, als Kurtosis-Wert, als Skew- ness-Wert oder als Spitzenwert ausgebildet sein. Ebenso kann der Abweichungsparameter zumindest eine der erfassten Mess größen selbst sein. Statistische Größen sind mit reduziertem Rechenaufwand ermittelbar und bieten für eine Vielzahl an Ge- raten eine aussagefähige Angabe über den bisherigen oder ak tuellen Betriebszustand. Dadurch wird der Rechenaufwand für das beanspruchte Verfahren weiter reduziert.

Darüber hinaus kann das Prognosemodell, anhand dessen der Ab weichungsparameter im zweiten Schritt ermittelt wird, als Künstliche Intelligenz ausgebildet sein. Das Modifizieren des Prognosemodells erfolgt hierbei durch ein Trainieren des Prognosemodells mit den im vierten Schritt übertragenen Mess werten. Die Künstliche Intelligenz kann insbesondere als ein Neuronales Netz ausgebildet sein, das zu einer Inbetriebnahme mit Ausgangsdaten trainiert wird. Durch Hinzuziehen der im vierten Schritt übertragenen Messwerte ist eine gesteigerte Mengen Ausgangsdaten bereitstellbar, mit denen die Künstliche Intelligenz weiter trainierbar ist. Das Trainieren kann durch ein Zurücksetzen der Künstlichen Intelligenz erfolgen, die mittels der gesteigerten Menge an Ausgangsdaten ab initio neu trainiert wird. Alternativ kann das Trainieren auf dem beste henden Stand der Künstlichen Intelligenz aufsetzen und die hinzugezogenen Messwerte zu einem zusätzlichen Trainings durchlauf nutzen. Ein als Künstliche Intelligenz ausgebilde tes Prognosemodell ist durch die im vierten Schritt des bean spruchten Verfahrens gespeicherten Messwerte durch Trainieren selbsttätig modifizierbar, was ein beschleunigtes Anpassen des Prognosemodells an eine veränderte Betriebssituation er laubt. Alternativ oder ergänzend kann das Prognosemodell auch als Digitaler Zwilling, auch Digital Twin genannt, ausgebil det sein. Die Funktionsweise Digitaler Zwillinge ist bei spielsweise in der Anmeldung US 2017/0286572 Al beschrieben. Der Offenbarungsgehalt von US 2017/0286572 Al wird durch Ver weisung in die vorliegende Anmeldung miteinbezogen. Durch das Prognosemodell, das in der übergeordneten Auswertungseinheit ausführbar ist, ist beispielsweise ein fehlerhafter Sensor in der Anlage detektierbar.

Die Aufgabenstellung wird auch durch ein erfindungsgemäßes sensorgebundenes Computerprogrammprodukt gelöst, das zu einem Überwachen eines Geräts einer Anlage, insbesondere einer au- tomatisierten Anlage, ausgebildet ist. Das Computerprogramm produkt ist zu einem Verarbeiten von Messwerten eingerichtet, die von einem Sensor erfasst werden. Der Sensor ist mit einer sensorgebundenen Auswertungseinheit ausgestattet, auf der das Computerprogrammprodukt ausführbar ist. Dazu ist das Compu terprogrammprodukt in einer Speichereinheit der sensorgebun denen Auswertungseinheit nicht-flüchtig speicherbar. Das Com puterprogrammprodukt ist erfindungsgemäß zu einem Ausführen zumindest einer Ausführungsform des oben skizzierten Verfah rens ausgebildet. Das sensorgebundene Computerprogrammprodukt kann dazu das Prognosemodell umfassen, mit dem ein Abwei chungsparameter anhand von Messwerten von zumindest einer Messgröße ermittelbar ist, die mittels des Sensors erfassbar ist. Das sensorgebundene Computerprogrammprodukt kann dazu ausgebildet sein, im Zusammenwirken mit anderen Computerpro grammprodukten, beispielsweise einem übergeordneten Computer programmprodukt, das beanspruchte Verfahren umzusetzen.

Ebenso wird die Aufgabe durch ein übergeordnetes Computerpro grammprodukt gelöst. Das übergeordnete Computerprogrammpro dukt ist zu einem Überwachen eines Geräts einer Anlage, ins besondere einer automatisierten Anlage, ausgebildet. Das übergeordnete Computerprogrammprodukt ist zu einem Modifizie ren eines Prognosemodells ausgebildet, das unter anderem in einem oben skizzierten Verfahren einsetzbar ist. Das zu modi fizierende Prognosemodell auf einer übergeordneten Auswer tungseinheit ausführbar ausgebildet, also in einer Speicher einheit der übergeordneten Auswertungseinheit nicht-flüchtig speicherbar. Das übergeordnete Computerprogrammprodukt ist erfindungsgemäß zu einer Ausführung zumindest einer Ausfüh rungsform des oben beschriebenen Verfahrens ausgebildet. Dazu kann die übergeordnete Steuerungseinheit beispielsweise als Leitrechner, Speicherprogrammierbare Steuerung, oder als Com- puter-Cloud ausgebildet sein. Ferner kann das übergeordnete Computerprogrammprodukt dazu ausgebildet sein, mit einem sen sorgebundenen Computerprogrammprodukt, das auf einer sensor gebundenen Auswertungseinheit ausführbar gespeichert ist, Zu ^¬ sammenwirken, um das beanspruchte Verfahren umzusetzen. Ferner wird die Aufgabenstellung durch ein System von Compu terprogrammprodukten gelöst, das ein übergeordnetes Computer programmprodukt nach einer der oben skizzierten Ausführungs formen umfasst. Das System umfasst auch ein sensorgebundenes Computerprogrammprodukt, das nach einer der oben dargestell ten Ausführungsformen ausgebildet ist. Die technischen Vorzü ge des beanspruchten Verfahrens sind so in besonders vorteil hafter Weise erzielbar.

Gleichermaßen wird die beschriebene Aufgabe durch ein erfin dungsgemäßes Erfassungssystem gelöst, das zu einem Überwachen einer Anlage, insbesondere einer automatisierten Anlage, aus gebildet ist. Das Erfassungssystem umfasst einen Sensor, der dazu geeignet ist, zumindest eine Messgröße in der Anlage zu erfassen und die erfasste Messgröße in Form von Messwerten auszugeben. Dem Sensor ist eine sensorgebundene Auswertungs einheit zugeordnet, so dass die sensorgebundene Auswertungs einheit dazu geeignet ist, die vom Sensor erzeugten Messwerte zu empfangen und zu verarbeiten, also auszuwerten. Die sen sorgebundene Auswertungseinheit kann eine Speichereinheit aufweisen, auf der ein sensorgebundenes Computerprogrammpro dukt nicht-flüchtig speicherbar ist und in einem Betrieb des Erfassungssystems ausführbar ist. Erfindungsgemäß ist das Er fassungssystem dazu ausgebildet, zumindest eine der Ausfüh rungsformen des oben skizzierten Verfahrens durchzuführen. Hierzu kann das sensorgebundene Computerprogrammprodukt bei spielsweise nach einer der oben dargelegten Ausführungsformen ausgebildet sein.

Ferner wird die zugrundeliegende Aufgabenstellung durch eine erfindungsgemäße übergeordnete Auswertungseinheit gelöst, die zu einem Überwachen einer Anlage, insbesondere einer automa tisierten Anlage, ausgebildet ist und mit einer Mehrzahl an Erfassungssystemen verbindbar ist. Durch die Erfassungssyste me ist jeweils ein Gerät der Anlage überwachbar. Die überge ordnete Auswertungseinheit ist erfindungsgemäß mit einem übergeordneten Computerprogrammprodukt nach einer der oben beschriebenen Ausführungsformen ausgestattet. Insbesondere kann die übergeordnete Auswertungseinheit eine Speicherein heit aufweisen, in der das übergeordnete Computerprogrammpro dukt nicht-flüchtig speicherbar ist. Beispielsweise kann die übergeordnete Auswertungseinheit als Leitrechner, als Spei cherprogrammierbare Steuerung, oder als Computer-Cloud ausge bildet sein.

Die beschriebene Aufgabe wird genauso durch eine erfindungs gemäße Anlage, insbesondere automatisierte Anlage, gelöst, die eine Mehrzahl an Geräten umfasst, durch die ein Anlagen prozess durchführbar ist. Erfindungsgemäß wird zumindest ei nes der Geräte mittels eines Verfahrens nach einer der oben dargestellten Ausführungsformen überwacht.

Die Erfindung wird im Folgenden anhand einzelner Ausführungs formen in Figuren näher erläutert. Die Figuren sind insoweit in gegenseitiger Ergänzung zu lesen, dass gleiche Bezugszei chen in unterschiedlichen Figuren die gleiche technische Be deutung haben. Die Merkmale der einzelnen Ausführungsformen sind untereinander auch kombinierbar. Ferner sind die in den Figuren gezeigten Ausführungsformen mit den oben skizzierten Merkmalen kombinierbar. Es zeigen im Einzelnen:

FIG 1 schematisch einen Aufbau einer ersten Ausführungsform der beanspruchten Anlage;

FIG 2 einen Ablauf einer ersten Ausführungsform des bean spruchten Verfahrens;

FIG 3 einen Teil eines Ablaufs einer zweiten Ausführungsform des beanspruchten Verfahrens.

Eine erste Ausführungsform einer beanspruchten automatisier ten Anlage 10 ist in FIG 1 schematisch in ihrem Aufbau darge stellt. Die automatisierte Anlage 10 umfasst eine Mehrzahl an Geräten 12, die dazu dienen, einen Anlagenprozess 15 auf der automatisierten Anlage 10 ablaufen zu lassen. An den Geräten 12 laufen aufgrund des Anlagenprozesses 15 physikalische Vor gänge ab, die sich in Form von Messgrößen 25 äußern, die an den jeweiligen Geräten 12 messbar sind. Ebenso treten Mess größen 25 an einem Prozessmedium 16 auf, auf das durch die Geräte 12 im Anlagenprozess 15 eingewirkt wird. Auch die am Prozessmedium 16 auftretenden Messgrößen 25 sind messbar. Zum Messen der Messgrößen 25 weist die automatisierte Anlage 10 ein Erfassungssystem 55 auf, das eine Mehrzahl an Sensoren 22 umfasst. Die Sensoren 22 sind jeweils dazu ausgebildet, zu mindest eine Messgröße 25 zu erfassen, die an einem der Gerä te 12 oder dem Prozessmedium 16 vorliegen. Jeder der Sensoren 22 ist mit einer sensorgebundenen Auswertungseinheit 24 ver bunden, die dazu ausgebildet ist, Messwerte 27, die vom ent sprechenden Sensor 22 erzeugt werden, zu empfangen und zu verarbeiten. Die Sensoren 22 und ihre jeweiligen sensorgebun denen Auswertungseinheiten 24 werden über Energiespeicher, die als Batterien ausgebildet sind, mit Energie versorgt. Die Sensoren 22 und die sensorgebundenen Auswertungseinheiten 24 sind auch mit einer feldseitigen Kommunikationseinheit 28 ausgestattet, die dazu ausgebildet ist, mit einer steuerungs seitigen Kommunikationseinheit 48 drahtlos zu kommunizieren. Die steuerungsseitige Kommunikationseinheit 48 ist mit einer übergeordneten Auswertungseinheit 40 verbunden, die ebenfalls zum Überwachen der automatisierten Anlage 10 dient. Die feld seitige Kommunikationseinheit 28 ist insbesondere dazu ausge bildet, Messwerte 27 an die steuerungsseitige Kommunikations einheit 48 zu übertragen, was zwischen diesen einen Datenver kehr 45 darstellt. Die sensorgebundenen Auswertungseinheiten 62 verfügen jeweils über ein sensorgebundenes Computerpro grammprodukt 62, durch das vorgebbar ist, welche Messwerte 27 an die übergeordnete Auswertungseinheit 40 zu übertragen ist. In den jeweiligen sensorgebundenen Computerprogrammprodukten 62 ist jeweils ein Prognosemodell 30 ausführbar gespeichert, durch das die von den Sensoren 27 erzeugten Messwerte 27 aus wertbar, auswählbar und speicherbar sind. Insbesondere ist das Prognosemodell 30 basierend auf den von jeweiligen Sensor 22 erfassten Messwerten 27 betreibbar. Auf der übergeordneten Auswertungseinheit 40 ist ein Abbild des Prognosemodells 30 in einer Speichereinheit 42 nicht-flüchtig gespeichert. Auf der übergeordneten Auswertungseinheit 40 ist ein übergeordne- tes Computerprogrammprodukt 64 gespeichert, das zu einem Mo difizieren des auf der übergeordneten Auswertungseinheit 40 gespeicherten Prognosemodells 30 ausgebildet ist. Hierzu ist das übergeordnete Computerprogrammprodukt 64 dazu ausgebil det, die Messwerte 27, die über die steuerungsseitige Kommu nikationseinheit 48 empfangen werden, zu verarbeiten. Die in FIG 1 gezeigte Ausführungsform der automatisierten Anlage 10 befindet sich in einem Stadium, in dem zumindest ein erster Schritt 110 des erfindungsgemäßen Verfahrens 100 abgeschlos sen ist. Im ersten Schritt 110 sind das zu überwachende Gerät 12, ein entsprechender Sensor 22 und eine zugehörige sensor gebundene Auswertungseinheit 24 funktionsfähig bereitge stellt. In der automatisierten Anlage 10 liegt ein aktiver Betriebszustand vor, so dass eine dem Anlagenprozess 15 ent sprechende Messgröße 25 vorliegt, die mit dem Sensor 22 ge messen wird. Die sich so ergebenden Messwerte 27 sind durch die sensorgebundene Auswertungseinheit 24 zu verarbeiten.

Ein Ablauf einer ersten Ausführungsform des beanspruchten Verfahrens 100 zum Überwachen eines nicht näher gezeigten Ge räts 12 ist in FIG 2 abgebildet. Das in FIG 2 gezeigte Ver fahren 100 geht davon aus, dass der erste Schritt 110, wie exemplarisch in FIG 1 skizziert, bereits im Gange ist. Der Ablauf der ersten Ausführungsform des beanspruchten Verfah rens 100 ist in Form eines Diagramms 70 dargestellt. Das Dia gramm 70 weist eine horizontale Zeitachse 72 auf und eine vertikale Größenachse 74. Während eines aktiven Betriebs der nicht näher gezeigten automatisierten Anlage 10 liegt eine veränderliche Messgröße 25 vor, die mit einem Sensor 22 er fasst wird. Zur Messgröße 25 werden in zeitlich beabstandet Messwerte 27 erhoben, also erzeugt. Zwischen dem Erheben von zwei Messwerten 27 für die Messgröße 25 liegen inaktive Pha sen 34 des Sensors 22, aus denen sich eine Abtastrate 36 für die Messgröße 25 ergibt. Für die Messgröße 25 ist ein Soll- Wert 32 vorgegeben. Während eines zweiten Schritts 120 des Verfahrens 100 erfolgt ein Ermitteln eines Abweichungsparame ters 33, durch den eine Abweichung der Messgröße 25 von ihrem Sollwert 32 quantifiziert ist. Bis zum Eintritt eines Scha- densereignisses 75 unterschreitet der Abweichungsparameter 33 einen einstellbaren Schwellenwert 35. Durch ein Unterschrei ten des einstellbaren Schwellenwerts 35 ist angezeigt, dass der vorliegende Betriebszustand und/oder ein Verhalten des Geräts 12 mit einem Prognosemodell 30 konform ist. Das Prog nosemodell 30 ist in der sensorgebundenen Auswertungseinheit 24 ausführbar gespeichert und ist auch dazu geeignet, den Ab weichungsparameter 33 zu ermitteln und/oder diesen mit dem einstellbaren Schwellenwert 35 zu vergleichen. Das Erkennen des prognosemodellkonformen Betriebszustands des Geräts 12 und/oder der automatisierten Anlage 10 erfolgt in einem drit ten Schritt 130 des Verfahrens 100.

Durch den Eintritt des Schadensereignisses 75 wird der im ersten Schritt 110 ablaufende Anlagenprozess 15 beeinträch tigt. Die erfasste Messgröße 25 weicht nach Eintritt des Schadensereignisses 75 zunehmend von ihrem Soll-Wert 32 ab. Infolgedessen steigt der Abweichungsparameter 33 und über schreitet den einstellbaren Schwellenwert 35. Durch das Über schreiten des einstellbaren Schwellenwerts 35 wird in einem vierten Schritt 140 ein Vorliegen eines nicht-prognosemodell- konformen Betriebszustands erkannt. Gegenüber dem dritten Schritt 130 wird im vierten Schritt eine reduzierte inaktive Phase 34, also eine erhöhte Abtastrate 36, für den Sensor 22 vorgegeben. Dadurch werden Messwerte 27 nach Eintritt des Schadensereignisses 75 enger getaktet erfasst, wodurch eine zeitlich präzisere Beschreibung des Zustands der Geräts 12 nach Eintritt des Schadensereignisses möglich ist. Mittels der Messwerte 27, die während des vierten Schritts 140 ge speichert werden, ist das Prognosemodell 30 modifizierbar. Solange ein prognosemodellkonformer Betriebszustand vorliegt wie im dritten Schritt 130, sind Übertragungen von Messwerten 27 an eine übergeordnete Auswertungseinheit 40 minimierbar, und somit Datenverkehr 45 zwischen der sensorgebundenen Aus wertungseinheit 24 und der übergeordneten Auswertungseinheit 40 reduzierbar. Wenn im vierten Schritt 140 hingegen ein nicht-prognosemodellkonformer Betriebszustand erkannt ist, erfolgt ein Übertragen der im vierten Schritt 140 vorhandenen Messwerte 27 an die übergeordnete Auswertungseinheit 40. Mit tels der so übertragenen Messwerte 27 ist ein Abbild des Prognosemodells 30, das in der sensorgebundenen Auswertungs einheit 24 eingesetzt wird, gespeichert, modifizierbar. Das in der übergeordneten Auswertungseinheit 40 hinterlegte Prog nosemodell 30 ist dadurch an bisher unbekannte Betriebssitua tionen und/oder Schadensereignisse anpassbar. Der zwischen der sensorgebundenen Auswertungseinheit 24 und der übergeord neten Auswertungseinheit 40 reduzierte Datenverkehr 45 er laubt eine Energieersparnis im Betrieb des Erfassungssystems 20. Insbesondere sind die Energiespeicher 26, die als Batte rien ausgebildet sind, so länger nutzbar und Wartungsinter valle, in denen diese auszutauschen sind, verlängerbar.

Eine zweite Ausführungsform des beanspruchten Verfahrens 100 ist in FIG 3 in einem Ausschnitt gezeigt. Die Ausführungsform in FIG 3 geht davon aus, dass der erste, zweite, dritte und vierte Schritt 110, 120, 130, 140 bereits durchgeführt sind. Die im vierten Schritt 140 gespeicherten Messwerte 27 sind an die übergeordnete Auswertungseinheit 40 übertragen, wo ein fünfter Schritt 150 durchgeführt wird. Das Abbild des Progno semodells 30, das in der sensorgebundenen Auswertungseinheit 24 eingesetzt wird, ist in seiner Funktionsweise durch eine Mehrzahl an Modellparametern 31 charakterisiert. Das Abbild des Prognosemodells 30 wird zusammen mit den im vierten Schritt 140 übertragenen Messwerten 27 als Eingabe an einen Trainingsalgorithmus 50 eingegeben. Durch ein zumindest ein maliges Durchlaufen des Trainingsalgorithmus 50 wird ein mo difiziertes Prognosemodell 39 erstellt. Das modifizierte Prognosemodell 39 ist ebenfalls durch eine Mehrzahl an Mo dellparametern 31 in seiner Funktionsweise charakterisiert. Das modifizierte Prognosemodell 39 umfasst eine Mehrzahl an modifizierten Modellparametern 37, durch die sich das modifi zierte Prognosemodell 30 vom bereits vorhandenen Prognosemo dell 30 abhebt. Das modifizierte Prognosemodell 39 ist mit tels eines übergeordneten Computerprogrammprodukts 64 auf der übergeordneten Auswertungseinheit 40 ausführbar. Des Weiteren erfolgt im fünften Schritt 150 ein Übertragen des modifizier- ten Prognosemodells 39 auf eine sensorgebundene Auswertungs einheit 24, so dass das dort vorhandene Prognosemodell 30 er setzt wird. Folglich wird durch den fünften Schritt 150 ein in einer sensorgebundenen Auswertungseinheit 24 gespeichertes Prognosemodell 30 modifiziert. Hierdurch ist das Erfassungs system 20 selbsttätig adaptierbar und die Genauigkeit des Prognosemodells 30 steigerbar.