Titel

Verfahren zum Ermitteln einer Zustandsinformation betreffend eine Bandschleif- maschine mittels eines maschinellen Lernsystems

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer Zustandsinformation be treffend eine Bandschleifmaschine mittels eines maschinellen Lernsystems. Fer ner betrifft die Erfindung das maschinelle Lernsystem sowie ein Verfahren zum Anlernen des maschinellen Lernsystems. Die Erfindung betrifft weiter ein Compu terprogramm, ein computerlesbares Speichermedium und eine Computervorrich tung, die jeweils dazu vorgesehen und eingerichtet sind, die vorgeschlagenen Ver fahren auszuführen. Ferner betrifft die Erfindung eine Bandschleifmaschine zur Durchführung der Verfahren sowie einen Schleifschuh zur Verwendung in einer Bandschleifmaschine.

Stand der Technik

Die Erfindung geht aus von einer Bandschleifmaschine aufweisend zumindest ein Schleifband zur schleifenden Bearbeitung eines Werkstücks. Derartige Band schleifmaschinen sind aus dem Stand der Technik bekannt, zum Beispiel aus EP 2 576 137 Al. In der schleifenden Bearbeitung von Materialien bedingen neben den Einstellungen (beispielsweise Prozessparameter) und dem Zustand der Band schleifmaschine (beispielsweise Verschleiß der Bandschleifmaschine) auch die Ei genschaften und der Zustand des zum Schleifen verwendeten Schleifbands eine Qualität des erzielten Schleifresultats erheblich.

In DE 10 2017 120 260 Al wurde ein Verfahren zum Überwachen eines Schleif bandes vorgeschlagen, bei dem eine Emission ermittelt wird, welche von dem Schleifband beim Bearbeiten des Werkstückes ausgeht, wobei Referenzkurven für Zustände des Schleifbands im Hinblick auf eine Erwärmung oder im Hinblick auf von dem Schleifband ausgehende Schallwellen mit Ist-Werten der Erwärmung und den Schallwellen verglichen werden.

Es besteht ein ständiges Bedürfnis, die genannten Einflussgrößen besser kontrol lieren und überwachen zu können, um derart ein qualitativ höherwertiges Schleif resultat, einen geringeren Schleifbandverschleiß und eine längere Lebensdauer der Bandschleifmaschine erzielen zu können.

Offenbarung der Erfindung

Die Erfindung geht aus von einer Bandschleifmaschine aufweisend zumindest ein Schleifband zur schleifenden Bearbeitung eines Werkstücks.

Die Erfindung betrifft in einem ersten Aspekt ein, insbesondere computerimple mentiertes, Verfahren zum Ermitteln einer Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine, wobei das Verfahren zumindest die folgenden Verfahrens schritte umfasst:

• Bereitstellen von Messdaten betreffend die Bandschleifmaschine,

• Ermitteln der Zustandsinformation aus den bereitgestellten Messdaten mittels eines maschinellen Lernsystems, wobei das maschinelle Lernsystem eingerich tet ist, die Zustandsinformation basierend auf den bereitgestellten Messdaten zu ermitteln, insbesondere auch auszugeben.

Das Verfahren zum Ermitteln der Zustandsinformation kann in einer Ausführungs form des Verfahrens ausschließlich in Hardware implementiert sein. In einer alter nativen Ausführungsform kann das Verfahren auch in Form von Software oder in einer Mischung aus Software und Hardware realisiert sein. Insbesondere kann das Verfahren ein computerimplementiertes Verfahren darstellen, das mittels einer Computervorrichtung durchgeführt wird. Zur Durchführung des Verfahrens kann die Computervorrichtung zumindest eine Prozessorvorrichtung und ferner zumin dest eine Speichervorrichtung aufweisen, in der das Verfahren als Computerpro gramm hinterlegt ist. Unter einer Bandschleifmaschine ist ein Werkzeug zur schleifenden Bearbeitung eines Werkstücks zu verstehen, bei der das Schleifmittel in Form eines umlaufen den Schleifbands realisiert ist. Der Begriff„Bandschleifmaschine“ schließt im Fol genden ein in der Bandschleifmaschine verwendetes Schleifband und einen in der Bandschleifmaschine verwendeten Schleifschuh und dergleichen mit ein. Die Bandschleifmaschine kann beispielsweise in Form einer handgehaltenen Band schleifmaschine („Bandschleifer“) oder in Form einer großen Bandschleifanlage in Industriemaßstab realisiert sein. Derartige industrielle Bandschleifmaschinen wer den beispielsweise zum großflächigen Schleifen von Werkstücken wie beispiels weise Platten aus Rohwerkstoff (wie Spanplatten, MDF-, HDF- und OSB-Platten) eingesetzt. Bei einem Schleifprozess wird das Schleifband, insbesondere kontinu ierlich, relativ zur Oberfläche des zu bearbeitenden Werkstücks bewegt und derart eine abrasive Wirkung auf das Werkstück ausgeübt. Das Schleifband wird dabei typischerweise durch Walzen in einer Bandumlaufrichtung angetrieben und mittels eines Schleifschuhs in einer Anpressrichtung gegen die Oberfläche des zu bear beitenden Werkstücks gedrückt. Die Länge des Schleifbands in Bandumlaufrich tung kann bei einer industriellen Bandschleifmaschine beispielsweise zwischen 1.5 und 5 Meter betragen. Eine Breite des Schleifbands, d.h. senkrecht zur Band umlaufrichtung, kann bei einer solchen Bandschleifmaschine beispielsweise zwi schen 0.3 und 5.0 Meter betragen. Bei handgehaltenen Bandschleifmaschinen können die Schleifbänder eine Länge in Bandumlaufrichtung aufweisen, die typi scherweise zwischen 0.35 und 1 Meter beträgt. Eine Breite des Schleifbands einer handgehaltenen Bandschleifmaschine kann typischerweise zwischen 7.5 cm und 15 cm betragen. Andere Längen und Breiten sind ebenfalls denkbar.

Unter„bereitstellen von Messdaten“ ist insbesondere zu verstehen, dass einer das Verfahren durchführenden Vorrichtung, insbesondere einer Prozessorvorrichtung oder einer Computervorrichtung oder einer eine Prozessorvorrichtung umfassen den Computervorrichtung, die entsprechenden Messdaten - betreffend die Band schleifmaschine - bereitgestellt oder übergeben oder signaltechnisch zugeleitet werden. In einer Ausführungsform des Verfahrens können die entsprechenden Messdaten durch Einlesen der Messdaten aus einer Datei bereitgestellt werden. Beispielsweise können Messdaten durch Einlesen von auf einem Datenserver o- der von in einer Speichervorrichtung auf der Bandschleifmaschine hinterlegten Da ten bereitgestellt werden. In einer alternativen oder zusätzlichen Ausführungsform des Verfahrens können Messdaten unter Verwendung von Sensoren, insbeson dere Sensoren der Bandschleifmaschine, ermittelt oder gemessen und anschlie ßend bereitgestellt werden. Unter Sensoren sind dabei messtechnische Vorrich tungen zu verstehen, mittels der Messdaten betreffend die Bandschleifmaschine erfasst werden können. In einer Ausführungsform des Verfahrens werden die Messdaten unter Verwendung zumindest eines Schallsensors, insbesondere ei nes Luftschallsensors und/oder eines Körperschallsensors und/oder eines Vibrati onssensors, gemessen und bereitgestellt. Schallsensoren ermöglichen, von der Bandschleifmaschine und/oder dem Schleifband ausgehende mechanische Schwingungen (Schallwellen) zu erfassen. Die mittels eines Schallsensors erfass ten und bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine und lassen insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich mechanischer Eigenschaf ten des Schleifbands und/oder der Bandschleifmaschine während eines Schleif prozesses zu. Die mechanischen Eigenschaften können beispielsweise Aussagen auf Defekte im Schleifband zulassen oder auch auf eine Zusetzung oder Abnut zung des Schleifbands. Zusetzen bezeichnet dabei das Auffüllen von Zwischen räumen zwischen Schleifkörnern auf dem Schleifband mit Schleifspan oder Schleifstaub. Ferner lassen sich Merkmale eines Schleifbands, wie beispielsweise gezielt aufgebrachte Erhebungen auf dem Schleifband - beispielsweise in Form eines Strichcodes - einiesen und derart Aussagen über ein verwendetes Schleif band ableiten. Insbesondere ist auch denkbar, Schallsensoren zu verwenden, die hinsichtlich des detektierbaren Frequenzbereichs besonders eingerichtet und/oder eingeschränkt sind. Denkbar sind insbesondere Infraschallsensoren (typischer weise unter 16 Hz), Hörschallsensoren (typischerweise von 16 Hz bis 20 kHz), Ultraschallsensoren (typischerweise von 20 kHz bis 1,6 GHz) und/oder Hyper schallsensoren (typischerweise oberhalb 1 GHz) oder Kombinationen derer. Die Wahl des zumindest einen Schallsensors und insbesondere auch des Frequenz bereichs, in dem der zumindest eine Schallsensor aktiv erfasst, ist in einer Ausfüh rungsform des Verfahrens auf eine bestimmte Bandschleifmaschine abgestimmt. Insbesondere Körperschallsensoren und Vibrationssensoren ermöglichen, menschlich nicht oder kaum wahrnehmbare Erschütterungen, Vibrationen, Reso nanzen oder dergleichen in Messdaten zu erfassen und so dem erfindungsgemä ßen Verfahren zum Ermitteln der Zustandsinformation betreffend die Bandschleif maschine bereitzustellen. In einer Ausführungsform des Verfahrens kann der zu mindest eine Schallsensor beispielsweise durch einen MEMS-Mikrofon-Sensor und/oder durch einen Laser-Mikrofon-Sensor und/oder durch einen Piezo-Sensor oder dergleichen realisiert sein. Derartige Sensoren sind dem Fachmann bekannt. Die Auswertung der mittels des zumindest einen Schallsensors erfassten und be reitgestellten Messdaten umfasst insbesondere das Auffinden charakteristischer Frequenzanteile und/oder Schallamplituden. In einer alternativen oder zusätzli chen Ausführungsform des Verfahrens werden die Messdaten unter Verwendung zumindest eines weiteren Sensors erfasst (gemessen) und bereitgestellt, wobei der zumindest eine weitere Sensor aus einer Liste von Sensoren gewählt ist, die umfasst:

• Sensoren zur Stromaufnahme der Bandschleifmaschine, insbesondere der An triebsvorrichtung des Schleifbands der Bandschleifmaschine: Beispielsweise kann eine Spule als Sensor vorgesehen sein, mittels der eine Stromaufnahme eines Antriebsmotors induktiv erfasst wird. Die derart bereitgestellten Messda ten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich eines Zustands des Schleifbands (Zu setzung, Abnutzung oder dergleichen) und/oder der Bandschleifmaschine (Ver schleiß der Lager, Verschleiß des Antriebsmotors oder dergleichen) zulassen. Beispielsweise wurde gefunden, dass die Stromaufnahme mit einer Reibung zwischen Schleifband und Werkstück korreliert, wobei die Reibung maßgeblich von einem Zusetzen des Schleifbands beeinflusst wird;

• Lufttemperatursensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rück schlüsse hinsichtlich einer Erwärmung während eines Schleifprozesses zulas sen, die wiederum mit einer Zusetzung oder Abnutzung oder dergleichen des Schleifbands und/oder mit einem Verschleiß der Bandschleifmaschine (Ver schleiß der Lager, Verschleiß des Antriebsmotors oder dergleichen) korreliert;

• Luftfeuchtesensoren und/oder Feuchtigkeitssensoren: Die derart bereitgestell ten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie ins besondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich einer Materialbeschaffen heit des Werkstücks zulassen, die wiederum mit einem Schleifverhalten und/o der Schnittverhalten des Schleifbands, einer Standzeit des Schleifbands, einer Oberflächengüte des erzielten Schleifresultats, einem Zusetzen des Schleif bands (beispielsweise Verkleben bei höherer Feuchte) oder dergleichen korre liert; • Abstandssensoren und/oder Entfernungssensoren, insbesondere Laserab standssensoren bzw. Laser- Entfernungssensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine beispielsweise dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich einer Schwin gung des Schleifbands („Bandflattern“) zulassen und korrelieren somit mit einer Spannung des Schleifbands („Zugspannung“);

• Bildgebende, insbesondere visuelle, Sensoren, ganz insbesondere Kameras, Hochgeschwindigkeitskameras, Kameras mit Blitzlicht oder Stroboskopblitzlicht - die beispielsweise bei Wellenlängen des sichtbaren Spektrums oder des UV- Spektrums oder des IR-Spektrums betrieben werden: Die derart bereitgestell ten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie ins besondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich optischer Eigenschaften des Schleifbands und/oder der Bandschleifmaschine während eines Schleifpro zesses zulassen. Die optischen Eigenschaften können beispielsweise Aussa gen auf Defekte im Schleifband zulassen oder auch auf eine Zusetzung oder Abnutzung des Schleifbands. Ferner lassen sich Merkmale eines Schleifbands, wie beispielsweise ein gezielt aufgebrachter Strichcode oder QR-Code, einie sen und derart Aussagen über ein verwendetes Schleifband ableiten;

• Temperatursensoren, insbesondere IR-Sensoren, ganz insbesondere Wärme bildsensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleif maschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich einer Temperatur und/oder einer Temperaturverteilung des Schleif bands und/oder der Bandschleifmaschine während eines Schleifprozesses zu lassen. Die thermischen Eigenschaften können beispielsweise Aussagen auf Defekte im Schleifband zulassen oder auch auf eine Zusetzung oder Abnutzung des Schleifbands. Beispielsweise korreliert eine Zusetzung des Schleifbands mit einer Erhöhung der Reibung und bewirkt somit eine Erhöhung der Schleif bandtemperatur. Ferner können die Messdaten eine Temperatur und/oder eine Temperaturverteilung eines Werkstücks betreffen (beispielsweise vor, während und nach dem Schleifprozess) und ebenfalls Analysen und Rückschlüsse be treffend die Bandschleifmaschine ermöglichen;

• Dickenmesssensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rück- Schlüsse hinsichtlich eines Materialabtrags des Werkstücks und/oder einer Zu setzung des Schleifbands oder dergleichen zulassen und korrelieren somit bei spielsweise mit einer Abnutzung des Schleifbands;

• Drehmomentsensoren: Die mittels Drehmomentsensoren bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbe sondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich eines Antriebs des Schleif bands zulassen und können beispielsweise mit einer Reibung zwischen Schleif band und Werkstück korrelieren, wobei die Reibung beispielsweise wiederum von einem Zusetzen des Schleifbands beeinflusst wird;

• Staubmengenmesssensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich eines Materialabtrags des Werkstücks und/oder einer Zusetzung des Schleifbands oder dergleichen zulassen und korrelieren somit mit einer Abnutzung des Schleifbands. Staubmengenmesssensoren können beispielsweise in einem Abluftrohr der Bandschleifmaschine angeordnet sein und eine Menge und/oder eine Partikelgrößenverteilung von erzeugtem Schleif staub erfassen;

• Beschleunigungssensoren, Wegstreckensensoren, Inertialsensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich mechanischer Bewegung des Schleifbands und/oder der Schleifbandmaschine zulassen. Bei spielsweise können die Messdaten Komponenten innerhalb der Schleifband maschine betreffen oder das Werkstück betreffen (z.B. Vorschubgeschwindig keit während eines Schleifprozesses). Die Messdaten korrelieren insbesondere mit Betriebsparametern und/oder Abweichungen von gewünschten Betriebspa rametern der Bandschleifmaschine und ermöglichen somit ebenfalls Aussagen zu einer Abnutzung des Schleifbands und/oder der Bandschleifmaschine;

• Ortungssensoren: Die derart bereitgestellten Messdaten betreffen die Band schleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rück schlüsse hinsichtlich in die Bandschleifmaschine und/oder in das Werkstück eingebrachter Objekte - wie beispielsweise metallischer Gegenstände (z.B. Nä gel) - und/oder hinsichtlich in das Schleifband eingebrachter Objekte - wie bei spielsweise Metallspäne - während eines Schleifprozesses zulassen. Die Messdaten können somit Aussagen auf mögliche (absehbare) Defekte im Schleifband zulassen oder auch auf mögliche Gefahren beim Betrieb der Band schleifmaschine zulassen. Beispielhafte Ortungssensoren können Magnetfeld sensoren, Radarsensoren, Induktivsensoren, Kapazitivsensoren, Kernspinre sonanzsensoren oder dergleichen umfassen;

• Berührungssensitive Sensoren: Die mittels berührungssensitiven Sensoren be reitgestellten Messdaten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich haptischer Oberflä cheneigenschaften des Werkstücks und/oder des Schleifbands zulassen (bei spielsweise Rauigkeit) und können beispielsweise mit einer Reibung zwischen Schleifband und Werkstück korrelieren. Fernern können berührungssensitive Sensoren zur Ermittlung von„Bandflattern“ (Schwingungen auf dem Schleif band) verwendet werden;

• Reflektanzsensoren: Die mittels Reflektanzsensoren bereitgestellten Messda ten betreffen die Bandschleifmaschine dahingehend, dass sie insbesondere Analysen und Rückschlüsse hinsichtlich Oberflächeneigenschaften des Werk stücks und/oder des Schleifbands zulassen (beispielsweise Rauigkeit) und kön nen beispielsweise mit einer Reibung zwischen Schleifband und Werkstück kor relieren. Typische Reflektanzsensoren können beispielsweise unter Verwen dung von Laserstrahlung realisiert sein, wobei die Laserstrahlung an einer zu untersuchenden Oberfläche reflektiert und eine reflektierte Laserintensität de- tektiert wird;

oder Kombination derer. Messdaten von Sensoren der genannten Liste eignen sich gut, eine Ermittlung der Zustandsinformation nach erfindungsgemäßem Ver fahren durchzuführen. Durch das Bereitstellen von Messdaten, die mittels einer Mehrzahl, insbesondere verschiedener, Sensoren erfasst werden, kann eine be sonders präzise und zuverlässige Ermittlung einer Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine durchgeführt werden. Insbesondere können derart an eine zu analysierende Bandschleifmaschine angepasste Messdaten zur Durchfüh rung des Verfahrens bereitgestellt werden. Ferner können teilweise redundante Messdaten ermöglichen, Fehlanalysen zu vermeiden und derart eine präzisere Er mittlung einer Zustandsinformation zu ermöglichen. Ferner können basierend auf Messdaten, die mittels einer Mehrzahl, insbesondere verschiedener, Sensoren er fasst werden, unterschiedliche und/oder komplementäre und/oder redundante Zu standsinformationen ermittelt werten. In einer Ausführungsform des Verfahrens zum Ermitteln einer Zustandsinformation werden die Messdaten selektiv oder wählbar bereitgestellt oder abgerufen, insbe sondere von der Bandschleifmaschine selektiv oder wählbar bereitgestellt oder ab gerufen. Beispielsweise kann vorgesehen sein, die Messdaten auf einer Speicher vorrichtung, insbesondere einer Netzwerkspeichervorrichtung (einem Server) oder einer Speichervorrichtung der Bandschleifmaschine, zu speichern, wobei die Messdaten selektiv von der Speichervorrichtung abgerufen werden und anschlie ßend der das Verfahren durchführenden Computervorrichtung, beispielsweise ei nem Server in einer Cloud, bereitgestellt werden. So kann insbesondere erreicht werden, dass ein zur Durchführung des Verfahrens zu übertragendes Datenvolu men variabel ist und insbesondere abhängig von einer zu ermittelnden Zustandsin formation selektiv bereitstellbar ist. Dies bedeutet, dass nur diejenigen Messdaten, die zur Durchführung des Verfahrens zum Ermitteln einer bestimmten Zustandsin formation tatsächlich benötigt werden, bereitgestellt werden, während andere möglicherweise vorhandene Messdaten nicht bereitgestellt werden. In einem Aus führungsbeispiel werden die Messdaten in einer Datenbank oder wie in einer Da tenbank bereitgehalten. Insbesondere ist eine Zustandsinformation, die einen Nut zer interessiert, durch eine Eingabe oder Auswahl durch den Nutzer, beispiels weise mittels einer Eingabevorrichtung oder mittels einer Menüauswahl oder der gleichen, auswählbar.

In einer Ausführungsform des Verfahrens zum Ermitteln einer Zustandsinformation werden die Messdaten vor Bereitstellen gefiltert. Insbesondere werden Stimman teile (insbesondere menschliche Sprache) in den Messdaten herausgefiltert. Alter nativ oder zusätzlich werden anderweitige Störeinflüsse, beispielsweise ein Hin tergrundsignalanteil, aus den Messdaten herausgefiltert. Auf diese Weise können Störeinflüsse in den Messdaten, die eine zuverlässige Ermittlung einer Zustandsin formation beeinträchtigen, entfernt werden. Insbesondere werden Störeinflüsse, auf die das maschinelle Lernsystem nicht trainiert ist und/oder auf die das maschi nelle Lernsystem nur unter hohem Aufwand trainiert werden kann, aus den Mess daten entfernt. Stimmanteile in den Messsignalen stellen nach derzeitiger Erkennt nis einen besonders großen Störeinfluss dar.

Unter einer Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine ist eine In formation zu verstehen, die eine Aussage zum Zustand der Bandschleifmaschine - wie Fortschritt von Verschleiß, Wartungsnotwendigkeit - und/oder zum Zustand des Schleifbands - wie Fortschritt von Verschleiß, Austauschnotwendigkeit - und/oder zum Betrieb der Bandschleifmaschine - wie Prozessparameter, Vor schläge zur Änderung eines Prozessparameters - zulässt. Insbesondere erlaubt es die Ermittlung einer Zustandsinformation, eine Maschinen-, Prozess- und/oder Bedieneffizienz zu erhöhen, beispielsweise durch eine Frühindikation von Proble men, Fehlern, notwendigen Aktivitäten (wie Wartung) und eine damit einherge hende Reduzierung von Maschinenstillständen, Ausschuss (gleichbleibend hohe Qualität im Schleifprozess) und Schulungsbedarf an Nutzer, die die Bandschleif maschine bedienen. In einer Ausführungsform des Verfahrens ist eine Zustandsin formation derart definiert oder gewählt, dass sie zumindest eine der folgenden Ei genschaften betrifft:

• eine Eigenschaft, welche ein zu bearbeitendes Werkstück charakterisiert, bei spielsweise einen Materialtyp wie„Holz“,„Metall“ oder eine Materialeigenschaft wie„hohe Härte“,„mittlere Härte“ oder dergleichen;

• eine Eigenschaft, welche Fertigungsfehler auf dem Werkstück charakterisiert, beispielsweise sogenannte dynamische Streifen,„Rattermarken“ oder Rautie fen auf dem Werkstück;

• eine Eigenschaft, welche einen Betriebsmodus oder Betriebsparameter der Bandschleifmaschine charakterisiert, beispielsweise eine Leistungsaufnahme, eine Vorschubrate des Werkstücks oder einen„Sommerbetrieb“/,, Winterbetrieb“ (die Jahreszeit hat insbesondere Einfluss auf eine Feuchtigkeit von Schleifbän dern, wobei sich die Feuchtigkeit wiederum auf eine Elastizität der Schleifbän der auswirkt und somit auf eine Abtragsrate, Standzeit oder dergleichen der Schleifbänder);

• eine Eigenschaft, welche Fehleinstellungen der Bandschleifmaschine charak terisiert, beispielsweise eine zu hohe Schleifbandspannung oder eine zu hohe Schleifbandumlaufgeschwindigkeit oder einen ungeeigneten Anpressdruck des Schleifschuhs oder dergleichen;

• eine Eigenschaft, welche eine Lastverteilung der Bandschleifmaschine charak terisiert, beispielsweise eine über die Breite des Schleifbands ungleiche Abnut zung des Schleifbands und/oder eine bei mehreren parallel verwendeten Schleifbändern auftretende ungleiche Abnutzung der einzelnen Schleifbänder;

• eine Eigenschaft, welche einen Abnutzungsgrad oder einen Verschleiß der Bandschleifmaschine charakterisiert, beispielsweise einen Alterungsprozess an Lagern, Walzen, Schleifschuh, ein Ausleiern von Maschinenkomponenten, eine Parameterdrift oder dergleichen;

• eine Eigenschaft, welche ein in der Bandschleifmaschine verwendetes Schleif band charakterisiert, beispielsweise einen Schleifbandtyp wie„P120“ oder vor zugsweise zu verwendende Einstellungen zur optimalen Nutzung des Schleif bands (Schleifbandumdrehungszahl, Schleifbandspannung etc.);

• eine Eigenschaft, welche ein Zusetzen und/oder Abstumpfen des Schleifbands charakterisiert,

• eine Eigenschaft, welche einen Defekt des Schleifbands charakterisiert, bei spielsweise das Vorhandensein von Rissen im Schleifband oder von Fremdpar tikeln wie Metallspäne in oder auf dem Schleifband;

oder Kombinationen derer.

Es ist ferner denkbar, in einer Ausführungsform des Verfahrens vorzusehen, dass unterschiedliche Zustandsinformationen ermittelt werden oder eine zu ermittelnde Zustandsinformation durch einen Nutzer der Bandschleifmaschine wählbar ist. Derart kann ein besonders umfassendes und flexibel anpassbares Verfahren an gegeben werden, mit dem ein Nutzer eine besonders gute Übersicht über den Zu stand der Bandschleifmaschine, des Schleifbands und/oder des Werkstücks er hält.

Eine Zustandsinformation wird aus den bereitgestellten Messdaten mittels eines maschinellen Lernsystems ermittelt, wobei das maschinelle Lernsystem eingerich tet ist, die entsprechende Zustandsinformation basierend auf den bereitgestellten Messdaten zu ermitteln, insbesondere auch auszugeben. Unter dem maschinellen Lernsystem ist dabei insbesondere eine technische Realisierung eines selbstler nenden Systems zu verstehen, das aus vorgegebenen Beispielen - den soge nannten Trainingsdaten - lernt und nach Beendigung der Lernphase die gelernten Verhalte verallgemeinern kann, indem es Muster und Gesetzmäßigkeiten in den Trainingsdaten identifiziert und abrufbar macht. Derartige maschinelle Lernsys teme sind prinzipiell bekannt, beispielsweise aus DE 10 2005 050 577 Al. Es wird vorgeschlagen, dass in einer Ausführungsform des Verfahrens zum Ermitteln einer Zustandsinformation das maschinelle Lernsystem ein, insbesondere künstliches, neuronales Netz umfasst. Das neuronale Netz besteht dabei aus einer Verkettung neuronaler Schichten, wobei die Topologie des Netzes zur Durchführung des Ver fahrens eingerichtet und angepasst, insbesondere parametrisiert, ist. Dem maschi nellen Lernsystem, insbesondere dem neuronalen Netz, werden dabei zunächst Messdaten als Eingangsgröße (Trainingseingangsdaten) bereitgestellt, wobei die Trainingseingangsdaten anschließend durch das maschinelle Lernsystem, insbe sondere durch das neuronale Netz, propagiert werden. Insbesondere bei einem neuronalen Netz berechnet entsprechend jede (verdeckte) Schicht des neuronalen Netzes eine Ausgangsgröße, die wiederum als Eingangsgröße einer folgenden Schicht des Netzes verwendet wird. Die letzte Schicht des Netzes (Ausgabe- Schicht) erlaubt das Ablesen der entsprechenden Zustandsinformation, die basie rend auf den eingegebenen Messdaten abgeschätzt wurde. Ein maschinelles Lernsystem, insbesondere ein neuronales Netz wie beispielsweise ein bayessches Netz, weist dabei den Vorteil auf, dass gegenüber existierenden statistischen An sätzen - wie sie beispielsweise aus dem Stand der Technik in DE 10 2017 120 260 Al bekannt sind - eine zuverlässigere und präzisere Ermittlung einer Zu standsinformation betreffend die Bandschleifmaschine (einschließlich Schleifband und Werkstück) möglich ist. Insbesondere können auch bei großen Mengen an Messdaten und unterschiedlichen Einflussfaktoren auf eine Zustandsinformation sinnvolle Ergebnisse bei der Ermittlung der entsprechenden Zustandsinformation erhalten werden. In einer Ausführungsform des Verfahrens ist das neuronale Netz als ein rekurrentes neuronales Netz oder als ein faltendes neuronales Netz reali siert. Denkbar ist auch, dass das maschinelle Lernsystem eine Regression aus führt, also einen Verlauf einer Zustandsinformation vorhersagt. In einer Ausführungsform des Verfahrens wird die Bandschleifmaschine zumindest teilweise basierend auf der ermittelten Zustandsinformation gesteuert und/oder wird eine Information zumindest teilweise basierend auf der ermittelten Zu standsinformation mittels einer Ausgabevorrichtung ausgegeben. Zur Steuerung der Bandschleifmaschine wird dazu die ermittelte Zustandsinformation an eine Steuervorrichtung der Bandschleifmaschine ausgegeben, insbesondere übermit telt. Mittels der Steuervorrichtung kann somit unter Verwendung der Zustandsin formation eine Steuergröße zum Ansteuern eines physikalischen Aktors der Band schleifmaschine ermittelt werden. Eine Steuervorrichtung dient dabei der Steue rung, insbesondere dem Betrieb, eines physikalischen Aktors, beispielsweise durch Anwendung von Regelroutinen und/oder Steuerroutinen. Die Steuervorrich tung ist zumindest dazu vorgesehen, zumindest teilweise anhand der ermittelten Zustandsinformation eine weitere Verarbeitung durchzuführen und derart die ent sprechende Zustandsinformation in eine Steuergröße zum Ansteuern des Aktors zu übersetzen. Beispielsweise ist denkbar, dass in Abhängigkeit der ermittelten Zustandsinformation eine automatische Einstellung von Prozessparametern wie beispielsweise der Bandumlaufgeschwindigkeit erfolgt. Auf diese Weise kann ein besonders effizientes Überwachungsverfahren zum Überwachen und Steuern der Bandschleifmaschine, insbesondere zum automatischen Anpassen der Band schleifmaschine, angegeben werden. Die Bandschleifmaschine kann derart zu ei ner zumindest teilautonomen Bandschleifmaschine funktionalisiert werden. Insbe sondere wird somit ermöglicht, dass die Bandschleifmaschine einen Schleifpro zess selbsttätig beginnt, selbsttätig beendet und/oder selbsttätig zumindest einen Parameter betreffend die Durchführung des Schleifprozesses auswählt und/oder beeinflusst. Die Ausgabevorrichtung kann eine Ausgabevorrichtung der das Ver fahren durchführenden Computervorrichtung und/oder eine Ausgabevorrichtung der Bandschleifmaschine und/oder eine separat ausgebildete Ausgabevorrichtung sein. Eine separat ausgebildete Ausgabevorrichtung kann beispielsweise durch einen Computer, ein mobiles Datengerät wie ein Tablet, oder dergleichen realisiert sein. Beispielsweise ist denkbar, eine Information zumindest teilweise basierend auf der ermittelten Zustandsinformation unter Verwendung einer taktilen, akusti schen oder visuellen Ausgabevorrichtung auszugeben. Insbesondere kann eine Ausgabe in grafischer Form unter Verwendung eines Bildschirms erfolgen. Alter nativ oder zusätzlich kann eine Ausgabe unter Verwendung einer Datenkommuni kationsvorrichtung an ein externes Gerät erfolgen. Es sei darauf hingewiesen, dass unter Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Ermittlung einer Zustandsinformation, insbesondere in Kombination mit der Ausgabe der zumin dest teilweise auf der ermittelten Zustandsinformation basierenden Information, die ermittelte Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine der menschlichen Wahrnehmung des Nutzers vorteilhaft zugänglich wird. Die Informa tion bezeichnet dabei eine zur Ausgabe mittels einer Ausgabevorrichtung aufbe reitete, insbesondere nutzerfreundlich aufbereitete, und zumindest teilweise auf der ermittelten Zustandsinformation basierenden Information. Insbesondere kann die Information zur Ausgabe auch der Zustandsinformation entsprechen. Bei- spielsweise ist denkbar, dass die Information in Form eines Ampelsignals - wel ches den Zeitpunkt eines Schleifbandwechsels signalisiert - direkt an einer Band schleifmaschine einem Nutzer der Bandschleifmaschine ausgegeben wird.

Gemäß einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein, insbesondere computerim plementiertes, Verfahren zum Anlernen eines maschinellen Lernsystems, insbe sondere eines neuronalen Netzes, vorgeschlagen. Das Verfahren kann prozessor gestützt sein. Das Verfahren zum Anlernen bewirkt, dass das maschinelle Lern system zur Durchführung des zuvor beschriebenen Verfahrens zum Ermitteln ei ner Zustandsinformation betreffend eine Bandschleifmaschine eingerichtet, d.h. speziell angelernt und/oder parametrisiert ist. Das Verfahren zum Anlernen weist zumindest die folgenden Verfahrensschritte auf:

• Bereitstellen von Trainingsdaten bestehend aus Trainingseingangsdaten und Trainingsausgangsdaten, wobei die Trainingseingangsdaten Messdaten betref fend eine Bandschleifmaschine zu einer Vielzahl von Zustandsinformationen und die Trainingsausgangsdaten jeweils zumindest eine zugeordnete Zu standsinformation betreffend die Bandschleifmaschine umfassen,

• Anlernen des maschinellen Lernsystems, insbesondere des neuronalen Net zes, wobei Parameter des maschinellen Lernsystems derart angepasst werden, dass das maschinelle Lernsystem abhängig von den angepassten Parametern und abhängig von den bereitgestellten Trainingseingangsdaten die jeweils zu gehörigen Trainingsausgangsdaten ermittelt.

In einem weiteren Verfahrensschritt wird das angelernte maschinelle Lernsystem zu einer Computervorrichtung, insbesondere einer Steuervorrichtung einer insbe sondere zu überwachenden Bandschleifmaschine (d.h. einer Bandschleifma schine), hinzugefügt.

In Folge der Bereitstellung von Trainingseingangsdaten ermittelt das maschinelle Lernsystem, insbesondere das neuronale Netz, aus diesen Daten einen ersten Ausgabewert. Dieser Ausgabewert wird im Anlernprozess einem Trainingssystem (beispielsweise einer Computervorrichtung) zugeführt, wobei das Trainingssystem hieraus eine Vorschrift zur Anpassung der Parameter ermittelt, welche vorgibt, wel cher oder welche Parameter des maschinellen Lernsystems auf welche Weise ei ner Anpassung unterzogen werden soll(en), um eine präzisere Ermittlung der vor gegebenen Trainingsausgangsdaten zu ermöglichen. Im Falle eines neuronalen Netzes kann diese Anpassung durch Vorgabe erwarteter bzw. gewünschter Werte für den Ausgabewert und anschließende Rückwärts- Propagation erfolgen. Ferner wird vorgeschlagen, dass in einer Ausführungsform des Verfahrens zum Anlernen die Trainingseingangsdaten aus einer Liste ausgewählt sind, die zumindest Mess daten umfasst, wie sie von einem Sensor der folgenden Liste bereitgestellt werden: Sensoren zur Stromaufnahme, Lufttemperatursensoren, Luftfeuchtesensoren und/oder Feuchtigkeitssensoren, Abstandssensoren und/oder Entfernungssenso ren, bildgebende, insbesondere visuelle, Sensoren, Temperatursensoren, insbe sondere IR-Sensoren, ganz insbesondere Wärmebildsensoren, Dickenmess sensoren, Drehmomentsensoren, Staubmengenmesssensoren, Beschleuni gungssensoren, Wegstreckensensoren, Inertialsensoren, Ortungssensoren, be rührungssensitive Sensoren, Reflektanzsensoren oder Kombination derer. Ferner wird vorgeschlagen, dass die Trainingsausgangsdaten aus einer Liste von Zu standsinformationen ausgewählt sind, die zumindest folgende Eigenschaften be treffen: einer Eigenschaft, welche ein zu bearbeitendes Werkstück charakterisiert; einer Eigenschaft, welche Fertigungsfehler auf dem Werkstück charakterisiert; ei ner Eigenschaft, welche einen Betriebsmodus oder Betriebsparameter der Band schleifmaschine charakterisiert; einer Eigenschaft, welche Fehleinstellungen der Bandschleifmaschine charakterisiert; einer Eigenschaft, welche eine Lastvertei lung der Bandschleifmaschine charakterisiert; einer Eigenschaft, welche einen Ab nutzungsgrad oder einen Verschleiß der Bandschleifmaschine charakterisiert; ei ner Eigenschaft, welche ein in der Bandschleifmaschine verwendetes Schleifband charakterisiert; einer Eigenschaft, welche ein Zusetzen und/oder Abstumpfen des Schleifbands charakterisiert; einer Eigenschaft, welche einen Defekt des Schleif bands charakterisiert oder Kombinationen derer. Derart kann ein besonders ziel gerichtetes Verfahren zum Anlernen angegeben werden, dass auf in einem Ver fahren zum Ermitteln einer Zustandsinformation betreffend eine Bandschleifma schine vorteilhaft zu verwendende bereitgestellte Messdaten angepasst ist, da es als Grundlage für das Anlernen die gleichen Informationsquellen verwendet.

In einer Ausführungsform des Verfahrens zum Anlernen werden in einem weiteren Verfahrensschritt weitere eine, insbesondere zu überwachende, Bandschleifma schine betreffende Messdaten bereitgestellt, wobei den weiteren Messdaten zu mindest eine, insbesondere vorgegebene, Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine, insbesondere durch einen Experten, zugeordnet wird und derart das maschinelle Lernsystem mit den weiteren Messdaten weiter angelernt wird. Unter„weiter anlernen“ ist insbesondere zu verstehen, dass das maschinelle Lernsystem wiederholt mit den nun bereitgestellten weiteren Trainingsdaten der, insbesondere zu überwachende, Bandschleifmaschine angelernt wird. Auf diese Weise kann realisiert werden, dass das maschinelle Lernsystem zunächst unter Verwendung„allgemeiner Messdaten“ vortrainiert wird, anschließend einer Com putervorrichtung, insbesondere einer Steuervorrichtung, ganz insbesondere einer Steuervorrichtung einer zu überwachenden Bandschleifmaschine, zugeordnet wird und dann mit weiteren, auf die zu überwachende Bandschleifmaschine abge stimmten Trainingsdaten weiter trainiert bzw. weiter angelernt wird. Folglich kön nen auf eine jeweilige Bandschleifmaschine besonders gut trainierte maschinelle Lernsysteme realisiert werden, die ferner eine besonders zuverlässige Ermittlung einer Zustandsinformation betreffend die jeweilige Bandschleifmaschine ermögli chen.

In einer Ausführungsform des Verfahrens zum Anlernen umfassen die Trainings eingangsdaten Messdaten und weitere Messdaten zu einer Vielzahl von Zu standsinformationen und die Trainingsausgangsdaten jeweils zumindest eine zu geordnete Zustandsinformation, wobei sich die Messdaten und die weiteren Mess daten auf

• mindestens zwei Bandschleifmaschinen ungleichen Typs beziehen oder auf

• mindestens zwei Bandschleifmaschinen gleichen Typs mit unterschiedlicher Verwendung (d.h. mit voneinander abweichenden Schleifprozessen, insbeson dere bezogen auf prozessierte Materialien, Prozessparameter oder derglei chen) beziehen oder auf

• zwei Bandschleifmaschinen gleichen Typs mit gleicher Verwendung beziehen. Insbesondere stellt eine erste Bandschleifmaschine eine solche dar, von der die allgemeinen Trainingsdaten bereitgestellt werden. Ganz insbesondere stellt die zweite Bandschleifmaschine eine zu überwachende Bandschleifmaschine dar, de ren Computervorrichtung, insbesondere deren Steuervorrichtung das maschinelle Lernsystem hinzugefügt wurde. Somit kann die erste Bandschleifmaschine iden tisch mit der zweiten Bandschleifmaschine sein oder alternativ auch unterschiedli che von der zweiten Bandschleifmaschine sein. In diesem Falle stellt die zweite Bandschleifmaschine eine weitere Bandschleifmaschine dar. Die erste der drei Al ternativen ermöglicht, ein besonders allgemeingültiges maschinelles Lernsystem anzugeben, das zu einer Vielzahl von Bandschleifmaschinen eine Zustandsinfor mation ermitteln kann. Die zweite Alternative ermöglicht, ein für eine Bandschleif maschine besonders allgemeingültiges maschinelles Lernsystem anzugeben, das zu einer Vielzahl von Schleifprozessen - insbesondere unter Verwendung einer Vielzahl von Materialien, Prozessparametern etc. - eine Zustandsinformation be treffend die Bandschleifmaschine ermitteln kann. Die dritte Alternative ermöglicht, ein für eine Bandschleifmaschine besonders spezifisches maschinelles Lernsys tem anzugeben, das zu einer verhältnismäßig geringen Anzahl von Schleifprozes sen - insbesondere unter Verwendung einer Vielzahl von Materialien, Prozesspa rametern etc. - eine Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine er mitteln kann. Allerdings kann hier eine besonders hohe Zuverlässigkeit und Ro bustheit in der Ermittlung der Zustandsinformation erzielt werden.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung wird das maschinelle Lernsystem, insbe sondere das neuronale Netz, zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfah rens zur Ermittlung einer Zustandsinformation vorgeschlagen. Das maschinelle Lernsystem wird insbesondere durch Ausführen des erfindungsgemäßen Verfah rens zum Anlernen des maschinellen Lernsystems erhalten.

In einem weiteren Aspekt wird ein Computerprogramm vorgeschlagen. Das Com puterprogramm ist eingerichtet, eines der vorherigen genannten Verfahren auszu führen. Das Computerprogramm umfasst Anweisungen, welche bei Ausführung auf einer Computervorrichtung, d.h. insbesondere bei Ausführung durch eine Pro zessorvorrichtung einer Computervorrichtung, veranlassen, eines der beschriebe nen Verfahren mit allen seinen Schritten auszuführen.

Ferner wird ein computerlesbares Speichermedium vorgeschlagen, auf welchem das Computerprogramm hinterlegt, insbesondere gespeichert, ist. Speicherme dien an sich sind einem Fachmann dabei bekannt.

Des Weiteren wird eine Computervorrichtung, insbesondere eine Steuervorrich tung einer Bandschleifmaschine, vorgeschlagen, die eingerichtet ist, eines der be schriebenen Verfahren auszuführen. Insbesondere wird eine Computervorrichtung zum Ermitteln einer Zustandsinformation betreffend eine Bandschleifmaschine mit zumindest einer Prozessorvorrichtung und einer Speichervorrichtung vorgeschla gen, wobei auf der Speichervorrichtung Befehle hinterlegt sind, die beim Ausfüh ren dieser durch die Prozessorvorrichtung bewirken, dass die Computervorrich tung das Verfahren ausführt. Unter einer„Prozessorvorrichtung“ soll insbesondere eine Vorrichtung verstanden werden, die zumindest einen Informationseingang, eine Informationsverarbeitungseinheit zur Bearbeitung sowie eine Informations ausgabe zur Weitergabe der bearbeiteten und/oder ausgewerteten Informationen aufweist. In einem Ausführungsbeispiel umfasst die Prozessorvorrichtung zumin dest einen Prozessor. Eine„Speichervorrichtung“ dient dabei dazu, ein zur Durch führung eines der beschriebenen Verfahren notwendiges Computerprogramm für die Prozessorvorrichtung bereitzuhalten.

In einer Ausführungsform der Computervorrichtung ist die Computervorrichtung dazu eingerichtet, unter Verwendung einer ermittelten Zustandsinformation eine Steuergröße zum Ansteuern eines physikalischen Aktors, insbesondere eine Steu ergröße zum Ansteuern der Bandschleifmaschine, und/oder eine Steuergröße zum Ansteuern einer Ausgabevorrichtung zu ermitteln und/oder eine Funktion aus zuführen. In einem Ausführungsbeispiel kann der physikalische Aktor als ein auto matisches Warenlagersystem realisiert sein, mittels dem benötigte Schleifbänder, Schleifschuhe oder dergleichen automatisiert ausgegeben werden. Eine Funktion kann beispielsweise durch eine von der ermittelten Zustandsinformation abhän gige Änderung von Systemeinstellungen oder Prozesseinstellungen der Band schleifmaschine implementiert sein.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung wird eine Bandschleifmaschine umfas send ein Schleifband zur schleifenden Bearbeitung eines Werkstücks vorgeschla gen, die durch zumindest einen Schallsensor zur Erfassung und Bereitstellung von Messdaten zur Durchführung eines der erfindungsgemäßen Verfahren gekenn zeichnet ist. In einer Ausführungsform der Bandschleifmaschine ist der zumindest eine Schallsensor, insbesondere ein Luftschallsensor und/oder ein Körper schallsensor und/oder ein Vibrationssensor, an oder in einem Schleifschuh der Bandschleifmaschine angeordnet. Ein Schleifschuh besteht typischerweise aus ei ner Trägervorrichtung und einem Schleifschuhbelag, wobei der Schleifschuhbelag typischerweise in die Trägervorrichtung eingeschoben oder an/in dieser anderwei- tig angeordnet wird. Der Schleifschuh samt Schleifschuhbelag ist dazu vorgese hen, ein sich in Bandumlaufrichtung relativ zum Schleifschuhbelag bewegendes Schleifband reibungsarm zu lagern und gleichzeitig gegen das Werkstück zu pres sen (oder als Widerstand gegen ein gegen den Schleifschuh gepresstes Werk stück zu wirken). Bevorzugt ist der zumindest eine Schallsensor an oder in der Trägervorrichtung des Schleifschuhs angeordnet oder integriert. Alternativ oder zusätzlich ist der zumindest eine Schallsensor an oder in dem Schleifschuhbelag angeordnet. Auf diese Weise kann realisiert werden, dass der Schallsensor be sonders nah am Ort des Schleifprozesses lokalisiert ist und Messdaten besonders effektiv und insbesondere störungsarm erfasst werden können. Insbesondere las sen sich mit dieser Anordnung des zumindest einen Schallsensors besonders zu verlässig Zustandsinformationen ermitteln, die eine Eigenschaft des Schleifbands und/oder eine Eigenschaft des Schleifprozesses charakterisieren. In einer Ausfüh rungsform ist der zumindest eine Schallsensor im Wesentlichen mittig - bezogen auf eine Breite des Schleifbands senkrecht zur Bandumlaufrichtung und/oder be zogen auf eine Breite des Schleifschuhs senkrecht zur Bandumlaufrichtung - am Schleifschuh und/oder in der Bandschleifmaschine angeordnet. Derart kann reali siert werden, dass eine besonders gute Signalerfassung innerhalb der Band schleifmaschine möglich ist. Alternativ oder zusätzlich können eine Mehrzahl von Schallsensoren über eine Breite des Schleifbands und/oder über eine Breite des Schleifschuhs verteilt und/oder über eine Breite des Schleifschuhs verteilt am Schleifschuh und/oder in der Bandschleifmaschine angeordnet sein.

In einer alternativen oder zusätzlichen Ausführungsform der Bandschleifmaschine ist der zumindest eine Schallsensor, ganz insbesondere ein weiterer Schallsensor, insbesondere ein Luftschallsensor und/oder ein Körperschallsensor und/oder ein Vibrationssensor, einer Walze der Bandschleifmaschine zugeordnet angeordnet. Eine Walze kann dabei als Kontaktwalze, Umlenkwalze, Spannwalze, Antriebs walze oder dergleichen gewählt sein. Der Walze„zugeordnet angeordnet“ bedeu tet, dass der Schallsensor in oder an oder unmittelbar an der Walze angeordnet ist. Beispielsweise kann der zumindest eine Schallsensor an einer Walzenaufhän gung einer Walze der Bandschleifmaschine angeordnet sein. Alternativ kann der zumindest eine Schallsensor auch in eine Walze integriert realisiert sein. Es wurde gefunden, dass auf diese Weise realisiert werden kann, dass der Schallsensor be sonders nah am Ort der Erzeugung des Schleifbandvorschubs angeordnet ist und Messdaten besonders effektiv und insbesondere störungsarm erfasst werden kön nen. Insbesondere lassen sich mit dieser Anordnung des zumindest einen Schallsensors besonders zuverlässig Zustandsinformationen ermitteln, die eine Eigenschaft der Bandschleifmaschine und/oder eine Eigenschaft des Schleifpro zesses charakterisieren.

In einer Ausführungsform der Bandschleifmaschine sind zumindest zwei Schallsensoren beidseitig - bezogen auf eine Breite des Schleifbands und/oder bezogen auf eine Breite des Schleifschuhs - am Schleifschuh und/oder in der Bandschleifmaschine und/oder einer Walze zugeordnet angeordnet. Überra schenderweise hat sich eine beidseitige Anordnung von zwei Schallsensoren, ins besondere an einer Walze, als vorteilhaft erwiesen bezogen auf eine Signalerfas sung in der Bandschleifmaschine.

In einer Ausführungsform der Bandschleifmaschine ist der zumindest eine Schallsensor, insbesondere unter Verwendung eines Gateways, mit der Compu tervorrichtung, insbesondere der Steuervorrichtung der Bandschleifmaschine und/oder mit einer zur Bandschleifmaschine externen Computervorrichtung, ver bunden oder verbindbar. Die Verbindung kann kabelgebunden oder kabellos rea lisiert sein. Beispielsweise kann die Verbindung unter Verwendung einer Ethernet- Verbindung, einer Glasfaserverbindung, einer Internetverbindung, einer Funkver bindung oder einer Direktverbindung realisiert werden. Insbesondere ist der Schallsensor über das Gateway auch mit weiteren signaltechnischen Komponen ten der Bandschleifmaschine verbunden oder verbindbar, beispielsweise mit wei teren Sensoren.

In einer Ausführungsform der Bandschleifmaschine ist der Schallsensor durch ei nen MEMS-Mikrofon-Sensor und/oder durch einen Piezo-Sensor und/oder durch einen Laser- Mikrofon-Sensor realisiert.

In einem weiteren Aspekt der Erfindung wird ein Schleifschuh zur Verwendung in einer Bandschleifmaschine vorgeschlagen, umfassend zumindest einen Schallsensor, insbesondere einen Luftschallsensor und/oder einen Körper schallsensor und/oder einen Vibrationssensor, zur Bereitstellung von Messdaten zur Durchführung eines der vorgeschlagenen Verfahren. Wie beschrieben ist der zumindest eine Schallsensor insbesondere in einer Trägervorrichtung des Schleifschuhs angeordnet. Ferner kann der zumindest eine Schallsensor im We sentlichen mittig bezogen auf eine Breite des Schleifschuhs (d.h. senkrecht zur Umlaufrichtung des Schleifbandes) angeordnet sein. Alternativ können eine Mehr zahl von Schallsensoren über eine Breite des Schleifschuhs verteilt an oder in dem Schleifschuh angeordnet sein.

Unter„vorgesehen“ und„eingerichtet“ soll im Folgenden speziell„programmiert“, „ausgelegt“,„konzipiert“,„parametrisiert“ und/oder„ausgestattet“ verstanden wer den. Darunter, dass ein Objekt zu einer bestimmten Funktion„vorgesehen“ ist, soll insbesondere verstanden werden, dass das Objekt diese bestimmte Funktion in zumindest einem Anwendungs- und/oder Betriebszustand erfüllt und/oder ausführt oder dazu ausgelegt ist, die Funktion zu erfüllen.

Es sei angemerkt, dass die bei der Beschreibung der Verfahren diskutierten Merk male, die eine strukturelle Umsetzung implizieren, analog auch auf entsprechende Vorrichtungen übertragbar sind, die ebenfalls als offenbart gelten. So kann bei spielsweise ein im Zusammenhang mit dem Verfahren zum Ermitteln einer Zu standsinformation offenbarter Frequenzbereich eines Schallsensors direkt über tragen werden auf einen Schallsensor, der in entsprechendem Frequenzbereich arbeitet.

Zeichnungen

Die Erfindung ist anhand von in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbei spielen in der nachfolgenden Beschreibung näher erläutert. Die Zeichnung, die Beschreibung und die Ansprüche enthalten zahlreicher Merkmale in Kombination. Der Fachmann wird die Merkmale zweckmäßigerweise auch einzeln betrachten und zu sinnvollen weiteren Kombinationen zusammenfassen. Gleiche Bezugszei chen in den Figuren bezeichnen gleiche Elemente.

Es zeigen:

Figur 1 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform einer Band schleifmaschine in Schnittansicht, Figur 2 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines

Schleifschuhs samt Schleifband in Perspektivansicht,

Figur 3 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines neu ronalen Netzes,

Figur 4 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines Ver fahrens zum Anlernen eines maschinellen Lernsystems,

Figur 5 eine schematische Darstellung einer Ausführungsform eines Ver fahrens zur Ermittlung einer Zustandsinformation.

Beschreibung der Ausführungsbeispiele

Figur 1 zeigt eine schematische Darstellung einer Ausführungsform einer Band schleifmaschine 10 mit einem Schleifschuh 12 im Schnitt. Ein Werkstück 14 wird auf einem Schleiftisch 16 unter einem umlaufenden Schleifband 18 während eines Schleifprozesses geschliffen. Das Schleifband 18 wird von drei Walzen 20, hier Antriebswalzen, in einer Bandumlaufrichtung 22 angetrieben und durch den Schleifschuh 12 gegen das Werkstück 14 gepresst.

Figur 2 zeigt den Schleifschuh 12 in vergrößerter perspektivischer Darstellung. Der Schleifschuh 12 umfasst eine Trägervorrichtung 26 und einem Schleifschuhbelag 28. Der Schleifschuhbelag 28 weist einen Belagträger 30 aus MDF auf (alternativ auch Kunststoff oder Karton oder Fiber oder metallische Werkstoffe), auf den eine Polsterschicht als Stützbelag 32 aus festem Schaumstoff geklebt ist. Auf den Stützbelag 32 ist ein Gleitbelag 34 geklebt, der aus einem graphit-beschichteten Gewebe realisiert ist. Die Trägervorrichtung 26 ist mit Ausnehmungen 36 verse hen, in welche der Belagträger 30 des Schleifschuhbelags 28 in einer Einschub richtung 38 eingeschoben werden kann. Der Belagträger 30 weist ein zu den Aus nehmungen 36 korrespondierendes, schwalbenschwanzförmiges Quer schnittsprofil auf. Der Belagträger 30 weist in Einschubrichtung 38 eine längliche Gestalt mit einer Länge von 3000 mm auf, wobei sich die Länge hier in Richtung der Breite 40 des Schleifbands 18 erstreckt. Die Breite des Belagträgers 30 senk recht zur Einschubrichtung 38 und senkrecht zur Anpressrichtung 42 weist eine Breite von 75 mm auf. Die Bandschleifmaschine 10 umfasst vier Schallsensoren 44, davon drei Körper schallsensoren 44a, b,c (Schallsensor 44c befindet sich in Figur 1 auf der Rück seite und ist daher nicht separat sichtbar) und einen Luftschallsensor 44d, zur Er fassung und Bereitstellung von Messdaten betreffend die Bandschleifmaschine 10. Die von den Schallsensoren 44 erfassten Messdaten sind Schall-Messdaten. Ein erster Körperschallsensor 44a ist an einer dem Schleifband 18 zugewandten Oberfläche 46 der Trägervorrichtung 26 des Schleifschuhs 12 mittig bezogen auf die Breite 40 des Schleifbands 18 angeschraubt und erfasst dort Körperschall, der durch den Schleifschuh 12 übertragen wird. Derart ist der erste Körperschallsensor 44a in unmittelbarer Nähe des Schleifbands 18 angeordnet. Ein zweiter Körper schallsensor 44b und ein dritter Körperschallsensor 44c sind beidseitig an einer Walze 20 der Bandschleifmaschine 10 angeschraubt (vgl. Figur 1), sodass die zwei Körperschallsensoren 44b, c beidseitig bezogen auf die Breite 40 des Schleif bands 18 an der Walze 20 angeordnet sind. Die Körperschallsensoren 44a, b,c sind als Körperschallsensoren der Firma Dittel / Marposs („AE-Sensor-S“) realisiert, die in einem Frequenzbereich von 250-300kHz Schallsignale detektieren. Der Luft schallsensor 44d ist mittig in der Bandschleifmaschine 10 angeordnet, hier an ei nem nicht näher dargestellten Rahmenelement der Bandschleifmaschine 10 be festigt. Der Luftschallsensor 44d ist hier beispielsweise von der Firma Mars Sensor bezogen und stellt einen Silicon-MEMS-Mikrofon-Sensor dar. Der detektierte Fre quenzbereich beträgt 55Hz bis 20 kHz. Ein Stimmen-Analysator (hier nicht näher dargestellt) dient dazu, Stimmanteile in den von dem Luftschallsensor 44d bereit gestellten Messdaten herauszufiltern.

Ferner sind in der Bandschleifmaschine noch weitere Sensoren 50 vorgesehen, die der Erfassung weiterer Messdaten betreffend die Bandschleifmaschine 10 die nen. Die weiteren Sensoren 50 umfassen einen hier nicht näher dargestellten Sen sor zur Stromaufnahme sowie zwei Wärmebildsensoren 52, die jeweils auf die In nenseite des umlaufenden Schleifbands 18 ausgerichtet ist. Ein Wärmebildsensor 52 befindet sich in Bandumlaufrichtung 22 gesehen vor dem Schleifschuh 12, ein Wärmebildsensor 52 hinter dem Schleifschuh 12. Die Schallsensoren 44 sowie die weiteren Sensoren 50 sind unter Verwendung eines Gateways 48 mit einer Steu ervorrichtung 54 der Bandschleifmaschine 10 und weiter mit einer externen Com putervorrichtung 56 verbunden. Die Verbindung erfolgt dabei kabelfrei, wie durch kleine Funk-Symbole (drei Striche) angedeutet. Mittels der Schallsensoren 44 so wie der weiteren Sensoren 50 werden Messdaten erfasst und an die Steuervor richtung 54 weitergeleitet, auf der sie in einer hier nicht näher dargestellten Spei chervorrichtung gespeichert werden. Von der Speichervorrichtung können sie während der Ausführung des Verfahrens zum Ermitteln einer Zustandsinformation durch die das Verfahren ausführende Computervorrichtung 56 selektiv und wähl bar abgerufen werden.

Die zur Ausführung des Verfahrens zum Ermitteln einer Zustandsinformation be treffend die Bandschleifmaschine 10 vorgesehene Computervorrichtung 56 ist als ein von der Bandschleifmaschine 10 separater Server realisiert. In einem weiteren Ausführungsbeispiel kann die Computervorrichtung 56 auch in der Steuervorrich tung 54 der Bandschleifmaschine 10 integriert sein oder durch diese realisiert sein. Die Computervorrichtung 56 dient dazu, eine Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine 10 zu ermitteln. Dazu führt die Computervorrichtung 56 ein computerimplementiertes Verfahren aus (vergleich Figur 5), das die Verfahrens schritte Bereitstellen von Messdaten betreffend die Bandschleifmaschine 10 und Ermitteln der Zustandsinformation aus den bereitgestellten Messdaten mittels ei nes maschinellen Lernsystems 58 umfasst. In diesem Ausführungsbeispiel erlaubt es das Verfahren, eine durch einen Nutzer der Bandschleifmaschine 10 wählbare bzw. vorgebbare Zustandsinformation zu ermitteln, vgl. Figur 5. Dazu kann der Nutzer mittels einer mit der Computervorrichtung 56 verbindbaren Eingabevorrich tung - hier realisiert als Ein- und Ausgabevorrichtung 60 der Bandschleifmaschine 10 - eine gewünschte Zustandsinformation wählen. Dabei hat er die Auswahl zwi schen neun Zustandsinformationen, die jeweils unterschiedliche Aspekte und Ei genschaften der Bandschleifmaschine 10, des verwendeten Schleifbands 18 und/oder des Schleif prozesses betreffen. Mittels der Ein- und Ausgabevorrichtung 60 kann der Nutzer das Ergebnis der Auswertung, d.h. die ermittelte Zustandsin formation, einsehen bzw. abfragen. Ferner ist die Computervorrichtung 56 über eine Datenkommunikationsvorrichtung (Funk-Verbindung) mit der Steuervorrich tung 54 der Bandschleifmaschine 10 derart verbunden oder verbindbar, dass eine unter Verwendung der Zustandsinformation ermittelte Steuergröße zum Ansteuern eines physikalischen Aktors (hier beispielsweise eines Antriebsmotors einer der Walzen 20) an die Steuervorrichtung 54 ausgebbar ist und somit direkt in eine Aktivität an der Bandschleifmaschine 10 umsetzbar ist. Somit kann die Band schleifmaschine 10 zumindest teilweise basierend auf der ermittelten Zustandsin formation gesteuert werden. Zusätzlich kann eine Information zumindest teilweise basierend auf der ermittelten Zustandsinformation mittels der Ein- und Ausgabe vorrichtung 60 der Bandschleifmaschine 10 an einen Nutzer ausgegeben werden.

Die Computervorrichtung 56 implementiert bei Ausführung des Verfahrens 200 zum Ermitteln einer Zustandsinformation betreffend eine Bandschleifmaschine 10 ein maschinelles Lernsystem 58, das eingerichtet ist, die Ermittlung der Zu standsinformation basierend auf den bereitgestellten Messdaten durchzuführen. Insbesondere sind die Schallsensoren 44 und die weiteren Sensoren 50 dazu mit der Computervorrichtung 56 signaltechnisch verbunden oder verbindbar. Derart werden die bereitgestellten Messdaten dem maschinellen Lernsystem 58 als Ein gangsgrößen bereitgestellt. In Abhängigkeit einer Mehrzahl von Parametern des maschinellen Lernsystems 58 ermittelt das maschinelle Lernsystem 58 dann eine Ausgangsgröße, insbesondere die entsprechende Zustandsinformation betreffend die Bandschleifmaschine 10 (wie eingangs erläutert, schließt der Begriff Band schleifmaschine 10 hier ebenfalls die während eines Schleifprozesses enthaltenen Komponenten der Bandschleifmaschine 10, insbesondere Schleifband 18, Werk stück 14, ein).

Figur 3 zeigt eine schematische Darstellung des maschinellen Lernsystems 58, welches in diesem Ausführungsbeispiel durch ein neuronales Netz 58a gegeben ist. Das neuronale Netz 58a umfasst mehrere Schichten 62, die jeweils mittels Verbindungen 64 miteinander verkettet sind und die jeweils mehrere Neuronen 66 umfassen. Dem neuronalen Netz 58a werden dabei zumindest Messdaten als Ein gangsgröße 68 bereitgestellt, wobei die Messdaten anschließend durch das neu ronale Netz 58a propagiert werden. Das neuronale Netz 58a ermittelt dabei schichtweise abhängig von der Eingangsgröße 68 eine Ausgangsgröße 70. Hierfür ermittelt jede Schicht 62 abhängig von der ihr bereitgestellten Eingangsgröße 68 und abhängig von den Parametern dieser Schicht eine Ausgangsgröße 70. Die Ausgangsgröße 70 wird daraufhin durch die Verbindungen 64 an die weiteren Schichten 62 weitergeleitet. Die letzte Schicht 62a des Netzes 58a erlaubt das Ablesen der Zustandsinformation, die basierend auf den bereitgestellten Messda ten berechnet wurde. Figur 4 zeigt ein Verfahrensdiagramm eines Ausführungsbeispiels des computer implementierten Verfahrens 100 zum prozessorgestützten Anlernen des maschi nellen Lernsystems 58, insbesondere des neuronalen Netzes 58a. Das Verfahren 100 wird ausgeführt von einem Trainingssystem (hier nicht näher dargestellt), wel ches das maschinelle Lernsystem 58 anlernt. Dabei werden in Verfahrensschritt 102 dem maschinellen Lernsystem 58 Trainingsdaten bereitgestellt. Die Trainings daten umfassen Trainingseingangsdaten und Trainingsausgangsdaten, wobei die Trainingseingangsdaten Messdaten betreffend eine Bandschleifmaschine 10 zu einer Vielzahl von Zustandsinformationen und die Trainingsausgangsdaten jeweils zumindest eine zugeordnete Zustandsinformation betreffend die Bandschleifma schine 10 umfassen. Die Trainingseingangsdaten sind in diesem Ausführungsbei spiel Messdaten der Schallsensoren 44 sowie der weiteren Sensoren 50. Die Trai ningsausgangsdaten betreffen in diesem Ausführungsbeispiel neun Zustandsin formationen, die jeweils unterschiedliche Eigenschaften der Bandschleifmaschine 10, des verwendeten Schleifbands 18, eines Werkstücks 14 und/oder des Schleif prozesses betreffen: eine Eigenschaft, welche ein zu bearbeitendes Werkstück 14 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche Fertigungsfehler auf dem Werkstück 14 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche einen Betriebsmodus oder Betriebspara meter der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche Fehl einstellungen der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, wel che eine Lastverteilung der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigen schaft, welche einen Abnutzungsgrad oder einen Verschleiß der Bandschleifma schine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche ein in der Bandschleifmaschine 10 verwendetes Schleifband 18 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche ein Zu setzen und/oder Abstumpfen des Schleifbands 18 charakterisiert; eine Eigen schaft, welche einen Defekt des Schleifbands 18 charakterisiert. In Verfahrens schritt 104 wird das maschinelle Lernsystem 58, insbesondere das neuronale Netz 58a, angelernt. Beim Anlernen des maschinellen Lernsystems 58 werden die Pa rameter der jeweiligen Schichten 62 derart angepasst, dass das maschinelle Lern system 58 abhängig von den bereitgestellten Trainingseingangsdaten die jeweils zugeordneten Trainingsausgangsdaten ermittelt. Dabei kann das Anlernen des maschinellen Lernsystems 58 unter Verwendung einer Differenzfunktion (Kosten funktion) durchgeführt werden, die insbesondere eine Differenz zwischen der be rechneten Ausgangsgrößen 70 und der Trainingsausgangsdaten charakterisiert, wobei die Differenzfunktion mittels eines Gradiententabstiegsverfahrens hinsicht lich der Parameter optimiert wird. Ein derartiges Gradiententabstiegsverfahrens ist dem Fachmann aus dem Stand der Technik bekannt. Nachdem die Parameter op timiert wurden, werden diese in Verfahrensschritt 106 in einer Speichervorrichtung der Computervorrichtung 56 hinterlegt. Optional kann sich ein weiterer Verfahrens schritt 108 (hier gestrichelt dargestellt) anschließen, in dem das maschinelle Lern system 58 unter Verwendung weiterer eine Bandschleifmaschine 10 betreffende Messdaten sowie Zustandsinformationen angelernt und somit verfeinert wird. Die weiteren Messdaten können sich dabei auf eine andere Bandschleifmaschine 10 beziehen, wobei die Bandschleifmaschine 10 vom Typ her anders ist als die Band schleifmaschine 10.

Abschließend ist in Figur 5 ein Verfahren 200 zum Ermitteln einer Zustandsinfor mation betreffend eine Bandschleifmaschine 10 dargestellt. Das Verfahren 200 wird dabei von der Computervorrichtung 56 durchgeführt. In einem ersten Verfah rensschritt 202 werden der Computervorrichtung 56 unter Verwendung der Schallsensoren 44 und der weiteren Sensoren 50 Messdaten betreffend die Band schleifmaschine 10 bereitgestellt. Das Bereitstellen kann sich dabei weiter unter gliedern in die Verfahrensschritte 202a - Messen der Messdaten, 202b - Zwi schenspeichern der Messdaten (beispielsweise in der Speichervorrichtung der Bandschleifmaschine 10) und 202c - selektives Abrufen der Messdaten aus der Speichervorrichtung durch die Computervorrichtung 56. In Verfahrensschritt 204 wird mittels des maschinellen Lernsystems 58, insbesondere mittels des neurona len Netzes 58a, abhängig von den bereitgestellten bzw. abgerufenen Messdaten eine Zustandsinformation aus den Messdaten ermittelt. Die Zustandsinformation betrifft dabei die Bandschleifmaschine 10 (und/oder das Schleifband 18 und/oder das Werkstück 14 und/oder den Schleifprozess). Wie bereits erwähnt, erlaubt das Verfahren in diesem Ausführungsbeispiel eine durch einen Nutzer der Bandschleif maschine 10 wählbare bzw. vorgebbare Zustandsinformation zu ermitteln. Dazu kann der Nutzer mittels der mit der Computervorrichtung 56 verbindbaren Ein- und Ausgabevorrichtung 60 der Bandschleifmaschine 10 eine der gewünschten Zu standsinformationen wählen (der Verfahrensschritt der Auswahl ist hier implizit in Verfahrensschritt 202c - selektives Abrufen der Messdaten - enthalten). Dabei hat er die Auswahl zwischen den neun angelernten Zustandsinformationen, die jeweils unterschiedliche Eigenschaften der Bandschleifmaschine 10, des verwendeten Schleifbands 18 und/oder des Schleifprozesses und/oder des Werkstücks 14 be treffen: eine Eigenschaft, welche ein zu bearbeitendes Werkstück 14 charakteri siert; eine Eigenschaft, welche Fertigungsfehler auf dem Werkstück 14 charakteri siert; eine Eigenschaft, welche einen Betriebsmodus oder Betriebsparameter der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche Fehleinstellun gen der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche eine Lastverteilung der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, wel che einen Abnutzungsgrad oder einen Verschleiß der Bandschleifmaschine 10 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche ein in der Bandschleifmaschine 10 ver- wendetes Schleifband 18 charakterisiert; eine Eigenschaft, welche ein Zusetzen und/oder Abstumpfen des Schleifbands 18 charakterisiert; eine Eigenschaft, wel che einen Defekt des Schleifbands 18 charakterisiert. In Verfahrensschritt 206 wird anschließend das Ergebnis der Auswertung, d.h. eine auf der ermittelten Zu standsinformation zumindest teilweise basierende Information, mittels der Ein- und Ausgabevorrichtung 60 an den Nutzer ausgegeben. Zusätzlich - hier im Verfah rensschritt 208 dargestellt - kann die Computervorrichtung 56 eine Steuergröße an die Steuervorrichtung 54 der Bandschleifmaschine 10 ausgeben. Die Steuer größe basiert dabei zumindest teilweise auf der ermittelten Zustandsinformation.