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1. WO2020192822 - METHOD FOR DETERMINING A PROPERTY OF A MACHINE, IN PARTICULAR A MACHINE TOOL, WITHOUT METROLOGICALLY CAPTURING THE PROPERTY

Note: Text based on automatic Optical Character Recognition processes. Please use the PDF version for legal matters

[ DE ]

Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine, insbesondere einer Werkzeugmaschine, ohne messtechnisches Erfassen der Eigenschaft

Die Erfindung betrifft ein computerimplementiertes Verfahren zum Bestimmen einer

Eigenschaft einer Maschine, insbesondere einer Werkzeugmaschine, ohne messtechnisches Erfassen der Eigenschaft. Ferner betrifft die Erfindung ein System zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine, insbesondere einer Werkzeugmaschine, ohne messtechnisches Erfassen der Eigenschaft. Ein weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein

computerimplementiertes Verfahren zum Bestimmen eines voraussichtlichen

Qualitätszustands eines mit einer Maschine gefertigten Bauteils.

Anwendung finden kann die Erfindung beim Betrieb von Maschinen, insbesondere im Umfeld der industriellen Fertigung von Bauteilen. Bei derartigen Anwendungen müssen die

Maschinen, insbesondere Werkzeugmaschinen, nicht nur eine hohe Leistungsfähigkeit, sondern auch eine hohe Verfügbarkeit aufweisen. Allerdings kommt es, beispielsweise aufgrund von Abnutzungserscheinungen, oftmals zu überraschenden Ausfällen der

Maschinen und/oder zu Qualitätsdefiziten der hergestellten Produkte. Die Gründe für solche Ausfälle liegen oftmals darin, dass Betriebspunkte der Maschinen ungünstig gewählt sind oder der Zustand von Verschleißteilen der Maschine nicht unmittelbar überwacht werden kann.

Vor diesem Hintergrund ist es wünschenswert, Eigenschaften einer Maschine zu bestimmen, die messtechnisch nicht erfasst werden, um daraus Handlungsempfehlungen, beispielsweise zur Wartung der Maschine oder zur Optimierung des Betriebsmodus, abzuleiten. Dies kann beispielsweise durch statistische Berechnungen erfolgen. Allerdings erschweren sich ändernde Betriebsmodi bzw. das Fertigen verschiedener Bauteile auf derselben Maschine die, insbesondere dynamische, Berechnung von Abnutzungszuständen und der

Lebensdauern der Komponenten der Maschinen.

In der US 2016/0 091 393 A1 wird ein Verfahren zum Analysieren von Betriebsdaten einer Maschine beschrieben, bei welchem Bearbeitungsverfahren anhand eines Abgleichs ähnlicher Prozesse durch ein Interactive Closest Point (ICP) - Verfahren identifiziert werden. Die Prozesse werden geclustert. Eine Verschlechterung eines Werkzeugs wird anhand eines Trends der Betriebsdaten in einem Cluster von Bearbeitungsverfahren durch einen

Monotonietest detektiert.

Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es, ein zuverlässiges Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine ohne messtechnisches Erfassen der Eigenschaft anzugeben.

Die Aufgabe wird gelöst durch ein computerimplementiertes Verfahren mit den Merkmalen des Patentanspruchs 1.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren werden zunächst eine oder mehrere Zeitreihen einer oder mehrerer physikalischer Messgrößen der Maschine erfasst. Unter einer solchen Zeitreihe wird im Sinne der Erfindung ein zeitlicher Verlauf einer physikalischen Messgröße verstanden. In der oder den einzelnen Zeitreihen werden dann Veränderungsstellen detektiert, also Punkte oder Intervalle, in denen eine Veränderung im zeitlichen Verlauf der jeweiligen Messgröße eintritt. Diese Veränderungsstellen können als Markierung für

Schnittpunkte in der Zeitreihe eingesetzt werden, welche die Zeitreihe in einzelne

Sequenzen unterteilen. Anhand der detektierten Veränderungsstellen werden dann in der oder den einzelnen Zeitreihen Mustersequenz-Instanzen extrahiert. Diese Mustersequenz-Instanzen können beispielsweise durch die Veränderungsstellen begrenzt sein. Eine

Mustersequenz-Instanz kann somit durch den zeitlichen Verlauf der jeweiligen Messgröße zwischen zwei detektierten Veränderungsstellen gebildet sein. Anhand der extrahierten Mustersequenz-Instanzen werden mehrere von Mustersequenz-Klassen erzeugt, d.h. in der Menge der extrahierten Mustersequenz-Instanzen identifiziert. Diese Mustersequenz-Klassen umfassen jeweils eine Vielzahl von Mustersequenz-Instanzen, die eine gewisse Ähnlichkeit bzw. eine bestimmte Gemeinsamkeit aufweisen. Dann wird mindestens eine Kenngröße mehrerer Mustersequenz-Instanzen derselben, insbesondere ausgewählten, Mustersequenz-Klasse ermittelt sowie ein zeitlicher Verlauf dieser Kenngröße. Anhand der ermittelten Kenngröße und/oder anhand des zeitlichen Verlaufs der ermittelten Kenngröße wird dann in einem nachfolgenden Verfahrensschritt die Eigenschaft der Maschine ermittelt, die messtechnisch nicht erfasst werden muss. Somit wird es möglich, einen nicht durch eine Messung erfassten physikalischen Effekt, insbesondere eine physikalische Größe oder eine Zustandsangabe, wie zum Beispiel einen Abnutzungsgrad einer Komponente der Maschine, zu bestimmen. Hierdurch kann die Wartung der Maschine genauer geplant werden, so dass die Verfügbarkeit der Maschine erhöht wird.

Die Maschine kann als Werkzeugmaschine ausgebildet sein. Alternativ ist es möglich, dass es sich bei der Maschine um einen Roboter, beispielsweise einen Fertigungsroboter, oder eine Windkraftanlage, ein Automobil, ein Luftfahrzeug, ein Wasserfahrzeug, ein

Schienenfahrzeug, ein medizintechnisches Gerät handelt. Bei physikalischen Messgrößen

derartiger Maschinen existieren Abschnitte, die kaum Störungsinformationen enthalten bzw. die allgemein kaum Überlagerungen durch verschiedene Informationen haben und sich dadurch besonders gut eignen, um indirekte Informationen bzgl. einer Eigenschaft der Maschine zu extrahieren, sofern geeignete Sensorsignale genutzt werden, hinsichtlich der Eigenschaft der Maschine.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die Eigenschaft der Maschine eine Angabe zu einem Abnutzungszustand der Maschine oder eines Bauteils der Maschine ist. Beispielsweise kann die Eigenschaft ein Abnutzungszustand eines

Werkzeugs der Maschine, insbesondere einer Wendeschneidplatte, eines Bohrers oder eines Fräsers, bevorzugt an einem Tool Center Point (TCP) der Maschine sein. Derartige Angaben sind messtechnisch oftmals nicht unmittelbar erfassbar oder sind abhängig von einer Vielzahl physikalischer Messgrößen. Durch das erfindungsgemäße Verfahren wird es möglich, solche Angaben zuverlässig zu bestimmen. Alternativ bevorzugt ist es, wenn die Eigenschaft der Maschine eine Angabe zu einer Temperatur in einem vorgegebenen Bereich der Maschine ist, beispielsweise in einem Bereich, in dem ein Temperatursensor zum Messen der Temperatur nicht angeordnet werden kann.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass die eine oder die mehreren physikalischen Messgrößen der Maschine ein Drehmoment und/oder eine Drehgeschwindigkeit und/oder ein elektrischer Strom und/oder eine elektrische Spannung und/oder eine Energie und/oder eine Temperatur und/oder eine Beschleunigung und/oder eine Geschwindigkeit und/oder eine Kraft und/oder eine Lageposition ist.

Bevorzugt werden die eine oder die mehreren physikalischen Messgrößen der Maschine durch eine Sensoreinrichtung der Maschine erfasst. Bevorzugt umfasst die

Sensoreinrichtung einen Drehmomentsensor und/oder einen Drehgeschwindigkeitssensor und/oder einen Stromsensor und/oder einen Spannungssensor und/oder einen

Energiesensor und/oder einen Temperatursensor und/oder einen Beschleunigungssensor und/oder einen Geschwindigkeitssensor und/oder einen Kraftsensor und/oder einen

Lagesensor. Die Sensoreinrichtung ist bevorzugt eine Sensoreinrichtung der Maschine, die konfiguriert ist, im Betrieb der Maschine erfasste Messgrößen an eine Steuereinrichtung der Maschine zu übermitteln. Es ist daher nicht erforderlich, eine zusätzliche Sensoreinrichtung an der Maschine vorzusehen, um die zur Ausführung des Verfahrens erforderlichen

Messgröße zu ermitteln. Beispielsweise kann die Sensoreinrichtung eine Sensoreinrichtung an einem elektrischen Antrieb der Maschine sein, die im Betrieb der Maschine zum Steuern des Antriebs eingesetzt wird.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung umfasst das Detektieren von Veränderungsstellen in der oder den Zeitreihen das Detektieren von Wechselpunkten.

Solche Wechselpunkte (engl change point) werden bevorzugt durch einen Algorithmus zur Wechselpunkterkennung (engl change point detection) ermittelt. Alternativ oder zusätzlich kann das Detektieren von Veränderungsstellen in der oder den Zeitreihen das Detektieren von vorgegebenen Wechselsequenzen umfassen. Die vorgegebenen Wechselsequenzen können in einem Wechselsequenz-Speicher gespeichert sein, welcher bevorzugt in einer von der Maschine separat, insbesondere entfernt angeordneten Vorrichtung vorgesehen ist, beispielsweise in einer Cloud-Speichereinrichtung, die mit der Maschine über eine

Kommunikationsverbindung, insbesondere ein Kommunikationsnetzwerk, verbunden ist. Die vorgegeben Wechselsequenzen können beispielsweise aus mindestens drei Punkten bestehen, die eine vorgegebene Abfolge von Steigungen der Zeitreihe definieren.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass das Detektieren von Veränderungsstellen in der oder den ersten Zeitreihen direkt anhand der Zeitreihe erfolgt, d.h. im Zeitbereich, beispielsweise durch Bilden einer Ableitung der Zeitreihe und/oder mittels des Douglas-Peucker-Algorithmus. Alternativ oder zusätzlich kann das Detektieren von Veränderungsstellen in der oder den ersten Zeitreihen indirekt anhand einer Transformation der Zeitreihe erfolgen, beispielsweise anhand einer Fourier-Transformation oder einer Wavelet-Transformation. Bevorzugt erfolgt vor dem Detektieren von

Veränderungsstellen eine Vorverarbeitung der Zeitreihen und/oder es erfolgt nach dem Detektieren von Veränderungsstellen eine Nachverarbeitung der detektierten

Veränderungsstellen.

Bevorzugt umfasst das Extrahieren von Mustersequenz-Instanzen aus den ersten Zeitreihen basierend auf den detektierten Veränderungsstellen ein Ermitteln einer Kandidaten-Sequenz zwischen zwei Veränderungsstellen. Eine solche Kandidaten-Sequenz ist eine Sequenz der Zeitreihe, die möglicherweise eine Mustersequenz-Instanz darstellt. Die Länge der jeweiligen Kandidaten-Sequenz kann mit einer vorgegebenen Mindest-Sequenzlänge verglichen werden. Alternativ kann überprüft werden, ob die Länge der jeweiligen Kandidaten-Sequenz in einem vorgegebenen Sequenzlängenbereich liegt. Bevorzugt wird die Kandidaten-Sequenz nur dann als Mustersequenz-Instanz angesehen, wenn die Länge der Kandidaten-Sequenz größer oder gleich der vorgegebenen Mindest-Sequenzlänge ist bzw. wenn die Länge der Kandidaten-Sequenz in dem vorgegebenen Sequenzlängenbereich liegt.

Als vorteilhaft hat es sich erwiesen, wenn das Erzeugen mehrerer Mustersequenz-Klassen durch ein Verfahren zum unüberwachten maschinellen Lernen (engl unsupervised machine learning) erfolgt. Bei einem derartigen Verfahren zum unüberwachten maschinellen Lernen werden in Eingangsdaten, die die Mustersequenz-Instanzen umfassen, Mustersequenz-Klassen erkannt, so dass die Zuordnung einzelner Mustersequenz-Instanzen zu

Mustersequenz-Klassen anschließend bekannt ist. Beispielsweise kann das Erzeugen mehrerer Mustersequenz-Klassen durch eine Hauptkomponentenanalyse oder durch einen k-means-Algorithmus erfolgen.

Vorteilhaft ist es, wenn das Erzeugen von Mustersequenz-Klassen ein Vergleichen mehrerer Kandidaten-Sequenzen umfasst. Bevorzugt wird ein Verlauf mehrerer Kandidaten-Sequenzen, insbesondere eine Abfolge von Abschnitten mit unterschiedlicher Steigung, miteinander verglichen. Das Vergleichen umfasst bevorzugt die Ermittlung eines

Ähnlichkeitsgrads zwischen mehreren Kandidaten-Sequenzen. Bevorzugt werden mehrere Kandidaten-Sequenzen derselben Mustersequenz-Klasse zugeordnet, wenn der ermittelte Ähnlichkeitsgrad größer ist als ein vorgegebener Ähnlichkeits-Schwellenwert. Zur Ermittlung des Ähnlichkeitsgrads kann mindestens ein mathematischer Abstand zweier Kandidaten-Sequenzen bestimmt werden, beispielsweise ein Wasserstein-Abstand (Kantorovich-Monge-Rubinstein Metrik) und/oder ein Total variation-Abstand und/oder ein Kolmogorov-Smirnov-Abstand und/oder ein Dynamic-Time-Warping-Abstand.

Alternativ oder zusätzlich kann das Vergleichen die Ermittlung einer Verteilung von Daten in den Kandidaten-Sequenzen umfassen, beispielsweise einen Histogramm-Vergleich oder eine Korrelation. Weiter alternativ kann das Vergleichen zweier Kandidaten-Sequenzen kann das Vergleichen folgender Kenngrößen umfassen: Mean, Anzahl Peaks.

Bevorzugt erfolgt das Erzeugen mehrerer Mustersequenz-Klassen in zwei Teilschritten: In einem erstem Teilschritt werden mehrere, insbesondere alle, Kandidaten-Sequenzen miteinander verglichen, um eine Ähnlichkeit jeweils zweier Kandidaten-Sequenzen zu ermitteln. In einem zweiten Teilschritt werden mehrere ähnliche Kandidaten-Sequenzen in einer neuen Mustersequenz-Klasse aggregiert sofern es nicht schon eine existierende und auf Grund der Ähnlichkeit passende Mustersequenz-Klasse gibt, der sie zugeordnet werden können. Um möglichst schnell ähnliche Mustersequenz-Klassen zu ermitteln, wird bevorzugt zunächst mit den in der letzten Zeit am häufigsten vorkommenden Mustersequenz-Klassen verglichen.

Gemäß einem Aspekt der Erfindung wird anschließend an das Erzeugen der Mustersequenz-Klassen der folgende Verfahrensschritt durchgeführt:

- Zuordnen der Mustersequenz-Klassen zu Betriebszuständen der Maschine und/oder einer Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der Maschine in

Abhängigkeit von durch eine Steuereinheit der Maschine bereitgestellten

Betriebszustandsinformationen.

In diesem weiteren Verfahrensschritt werden die erzeugten Mustersequenz-Klassen verschiedenen Betriebszuständen der Maschine zugeordnet, wobei dies in Abhängigkeit von Betriebszustandsinformationen erfolgen kann, die korrespondierend zu der Zeitreihe der jeweiligen Messgröße den zeitlichen Verlauf des Betriebszustands der Maschine abbilden. Diese Betriebszustandsinformationen werden durch eine Steuereinheit der Maschine bereitgestellt und erlauben es, einen Kontextbezug zwischen den Mustersequenz-Klassen und dem Betriebszustand der Maschine herzustellen. Die Steuereinheit der Maschine kann die Betriebszustandsinformationen anhand eines Programmcodes zur Steuerung der Maschine ermitteln, beispielsweise anhand eines CNC-Programmcodes (CNC, engl.

computerized numerical control). Bevorzugt wird eine Mustersequenz-Klasse ausgewählt, die einem Betriebszustand zugeordnet ist, der charakteristisch für die zu bestimmende Eigenschaft der Maschine ist.

Bevorzugt wird geprüft, ob die Mustersequenz-Klasse, insbesondere sämtliche

Mustersequenz-Instanzen einer Mustersequenz-Klasse, genau einem Betriebszustand der Maschine und/oder einer Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der

Maschine, beispielsweise einem Betrieb der Maschine mit demselben Werkzeug, zugeordnet werden kann. Falls die Mustersequenz-Klasse bzw. die Mustersequenz-Instanzen der Mustersequenz-Klasse mehreren Betriebszuständen zugeordnet werden können, wird die Mustersequenz-Klasse bevorzugt in mehrere neue Mustersequenz-Klassen unterteilt, wobei jede dieser neuen Mustersequenz-Klassen genau einem Betriebszustand zugeordnet ist.

Bevorzugt wird den Mustersequenz-Klassen jeweils ein Bezeichner vergeben und es werden in den ersten Zeitreihen Sequenzen von Mustersequenz-Klassen ermittelt. Diese Sequenzen von Mustersequenz-Klassen werden durch Sequenzen ihrer Bezeichner beschrieben, durch so genannte Bezeichnungssequenzen. Bevorzugt werden in den Bezeichnungssequenzen Muster ermittelt, insbesondere durch z.B. string clustering und/oder durch Lösungsverfahren für das Common Approximate Subsequence Problem. Das Ermitteln der Muster kann hierarchisch, also wiederholt auf das Ergebnis, geschehen und ermöglicht dadurch auch die Erkennung von Sequenzen von Betriebszuständen der Maschine und/oder einer

Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der Maschine. Hierdurch können mit

der Maschine gefertigte Produkte bzw. durch die Maschine durchgeführte Fertigungsabläufe erkannt werden.

Gemäß einem alternativen Aspekt der Erfindung wird anschließend an das Erzeugen der Mustersequenz-Klassen der folgende Verfahrensschritt durchgeführt:

- Zuordnen der Mustersequenz-Klassen zu Betriebszuständen der Maschine und/oder einer Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der Maschine in

Abhängigkeit von durch einen Bediener der Maschine oder ein der Maschine übergeordnetes System bereitgestellten Betriebszustandsinformationen.

In diesem weiteren Verfahrensschritt werden die erzeugten Mustersequenz-Klassen verschiedenen Betriebszuständen der Maschine und/oder einer Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der Maschine zugeordnet, wobei dies in Abhängigkeit von Betriebszustandsinformationen erfolgen kann, die korrespondierend zu der Zeitreihe der jeweiligen Messgröße den zeitlichen Verlauf des Betriebszustands der Maschine abbilden. Diese Betriebszustandsinformationen werden durch einen Bediener der Maschine oder ein der Maschine übergeordnetes System bereitgestellt. Ein solches System kann

beispielsweise ein Manufacturing Execution System (MES) sein.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung ist die ermittelte Kenngröße der mehreren

Mustersequenz-Instanzen ein Mittelwert einer Mustersequenz-Instanz und/oder ein

Maximalwert einer Mustersequenz-Instanz und/oder ein Minimalwert einer Mustersequenz-Instanz. Alternativ oder zusätzlich kann die Kenngröße anhand einer Transformation der Mustersequenz-Instanzen erfolgen, beispielsweise anhand einer Transformation in den Frequenzraum, insbesondere einer Fourier-Transformation oder einer Wavelet-Transformation. Die Kenngröße kann somit eine im Zeitbereich ermittelte Kenngröße sein oder eine in einem Transformationsraum, insbesondere im Frequenzbereich, ermittelte Kenngröße oder eine Kombination aus einer im Zeitbereich ermittelte Kenngröße und einer in einem Transformationsraum, insbesondere im Frequenzbereich, ermittelten Kenngröße. Die Kenngröße kann mit der Eigenschaft der Maschine gemäß einer Zielfunktion korrelieren. Bevorzugt wird diese Zielfunktion definiert, indem sie durch einen Bediener der Maschine eingegeben wird oder sie wird, z.B. über eine Regression, über ein Neuronales Netz oder ähnliches, automatisiert ermittelt.

Eine bevorzugte Ausgestaltung sieht vor, dass zusätzlich zu dem Ermitteln mindestens einer (ersten) Kenngröße mehrerer Mustersequenz-Instanzen einer (ersten) Mustersequenz-Klasse und eines zeitlichen Verlaufs der (ersten) Kenngröße ein Ermitteln mindestens einer weiteren (zweiten) Kenngröße mehrerer Mustersequenz-Instanzen einer weiteren (zweiten) Mustersequenz-Klasse und eines zeitlichen Verlaufs dieser weiteren (zweiten) Kenngröße erfolgt. Bevorzugt ist in diesem Zusammenhang vorgesehen, dass das Bestimmen der Eigenschaft der Maschine anhand der mehreren (ersten und zweiten) ermittelten

Kenngrößen und/oder anhand des zeitlichen Verlaufs der mehreren (ersten und zweiten) ermittelten Kenngröße erfolgt.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass anschließend an das Bestimmen der Eigenschaft der Maschine der folgende Verfahrensschritt

durchgeführt wird:

- Trainieren eines selbstlernenden Bestimmungsmoduls mittels der ersten Zeitreihen und dem ermittelten Verlauf der Kenngröße.

Das selbstlernende Bestimmungsmodul ist bevorzugt dazu konfiguriert, ein Verfahren zum überwachten maschinellen Lernen (engl supervised machine learning) durchzuführen. Als Verfahren zum überwachten maschinellen Lernen eigenen sich besonders Verfahren, die neuronale Netze verwenden, insbesondere Verfahren des Deep Learnings oder multivariate Analysemethoden, insbesondere Verfahren der Regression. Bei einem solchen Training können die ersten Zeitreihen als Eingangswerte und der ermittelte Verlauf der Kenngröße als (vermutete) Ausgangswerte eines Trainingsdatensatzes vorgegeben werden. Dabei können dem selbstlernenden Bestimmungsmodul zum Trainieren zusätzlich auch die ermittelten Mustersequenz-Instanzen und/oder eine für die jeweilige Mustersequenz-Klasse

repräsentative Mustersequenz und/oder Angaben zu der zu ermittelnden Eigenschaft vorgegeben werden.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung der Erfindung ist vorgesehen, dass anschließend an das Trainieren des selbstlernenden Bestimmungsmoduls die folgenden

Verfahrensschritte durchgeführt werden:

- Erfassen einer oder mehrerer zweiter Zeitreihen einer oder mehrerer physikalischer Messgrößen;

- Bestimmen der Eigenschaft der Maschine, die messtechnisch nicht erfasst werden muss, durch das trainierte Bestimmungsmodul in Abhängigkeit von der oder den zweiten Zeitreihen.

Insofern kann das trainierte Bestimmungsmodul dazu genutzt werden, die Eigenschaft im Betrieb der Maschine allein anhand der erfassten zweiten Zeitreihen zu bestimmen. Durch die Verwendung des trainierten Bestimmungsmoduls wird es (nach dem Trainieren) möglich, auf ein weiteres Detektieren von Veränderungsstellen in den (zweiten) Zeitreihen sowie einem Extrahieren von Mustersequenzen in diese (zweite) Zeitreihen zu verzichten. Vielmehr kann die Eigenschaft der Maschine ausschließlich durch das trainierte Bestimmungsmodul bestimmt werden. Hierdurch kann das Bestimmen der Eigenschaft beschleunigt werden und/oder mit einem reduzierten Rechenaufwand erfolgen.

In diesem Zusammenhang hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn das (trainierte)

Bestimmungsmodul in einer Recheneinheit der Maschine vorgesehen ist und ein Modul zum Trainieren des Bestimmungsmoduls separat von der Maschine vorgesehen ist,

beispielsweise als Cloud-Recheneinheit. Auch das Detektieren von Veränderungsstellen und/oder das Extrahieren von Mustersequenz-Instanzen und/oder das Erzeugen von Mustersequenz-Klassen und/oder das Ermitteln der Kenngröße erfolgt bevorzugt mittels eines Moduls, das separat von der Maschine vorgesehen ist, beispielsweise als Cloud-Recheneinheit. Dies hat zum Vorteil, dass solche Verfahrensschritte, die lediglich initial bzw. zum Trainieren des Bestimmungsmoduls erforderlich sind, nicht in einer Recheneinheit der Maschine vorgehalten werden müssen, so dass diese weniger mit geringerem Hard-und/oder Softwareaufwand ausgestaltet werden kann.

Ein weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein computerimplementiertes Verfahren zum Bestimmen eines voraussichtlichen Qualitätszustands eines mit einer Maschine gefertigten Bauteils, wobei ein vorstehend beschriebenes Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine durchgeführt wird, wobei die Eigenschaft der Maschine ein

Abnutzungszustand der Maschine ist und der voraussichtliche Qualitätszustand eines mit der Maschine gefertigten Bauteils anhand des durch das trainierte Bestimmungsmodul bestimmten Abnutzungszustands in Abhängigkeit von der oder den zweiten Zeitreihen bestimmt wird. Hierdurch wird es möglich, ausgehend von der ermittelten Eigenschaft der Maschine und den Zeitreihreihen, insbesondere in Kombination mit allen zuvor

beschriebenen Verarbeitungsmöglichkeiten, einen Rückschluss auf den voraussichtlichen Qualitätszustand eines mit dieser Maschine gefertigten Bauteils zu ziehen.

Ein weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein System zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine, insbesondere einer Werkzeugmaschine, ohne messtechnisches Erfassen der Eigenschaft, umfassend einen Prozessor, der zur Ausführung eines vorstehend beschriebenen Verfahrens zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine konfiguriert ist.

Bei dem System können dieselben Vorteile erreicht werden, wie sie im Zusammenhang mit dem Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine beschrieben worden sind.

Gemäß einer vorteilhaften Ausgestaltung weist das System eine erste Einheit auf, die zur Anordnung im Bereich der Maschine konfiguriert ist, und eine zweite Einheit aufweist, die zur Anordnung separat von der Maschine, insbesondere als Teil einer Cloud, konfiguriert ist, wobei die zweite Einheit eine Speichereinrichtung aufweist, in welcher die erzeugten

Mustersequenz-Klassen gespeichert werden. Durch die Anordnung der Speichereinrichtung für die Mustersequenz-Klassen wird es möglich, eine gemeinsame Speichereinrichtung für eine Vielzahl von Maschinen zu verwenden. Die Mustersequenz-Klassen können als Teil einer gemeinsamen Datenbank für mehrere baugleiche oder verschiedenen Maschinen gespeichert werden, wobei den Mustersequenz-Klassen bevorzugt Betriebszustände der Maschine und/oder einer Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der

Maschine zugeordnet sind.

In diesem Zusammenhang hat es sich als vorteilhaft erwiesen, wenn die erste Einheit eine Puffer-Speichereinrichtung aufweist, in welcher eine Teilmenge der in der

Speichereinrichtung der zweiten Einheit gespeicherten Mustersequenz-Klassen gespeichert sind. Bevorzugt sind in der Puffer-Speichereinrichtung häufig genutzte Mustersequenz-Klassen gespeichert, beispielsweise solche Mustersequenz-Klassen, die in einem

abgelaufenen Zeitraum genutzt wurden. Hierdurch kann der Zugriff auf häufig genutzte Mustersequenz-Klassen beschleunigt werden.

Beschrieben wird ferner die Verwendung eines vorstehend genannten Systems zum

Bestimmen eines Abnutzungszustands einer als Werkzeugmaschine oder als

Industrieroboter ausgebildeten Maschine.

Ein weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein Computerprogramm umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Computerprogramms durch einen Computer diesen veranlassen, ein vorstehend erläutertes Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine auszuführen.

Ein weiterer Gegenstand der Erfindung ist ein computerlesbares Medium umfassend Befehle, die bei der Ausführung der Befehle durch einen Computer diesen veranlassen, ein vorstehend erläutertes Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine auszuführen.

Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung sollen nachfolgend anhand des in den Zeichnungen dargestellten Ausführungsbeispiels erläutert werden. Die Zeichnungen

illustrieren dabei lediglich eine beispielhafte Ausführungsform der Erfindung, welche den Erfindungsgedanken nicht einschränkt. Hierin zeigt:

Fig. 1 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zum Bestimmen einer Eigenschaft einer Maschine gemäß einem Ausführungsbeispiel der Erfindung;

Fig. 2 eine beispielhafte Zeitreihe einer physikalischen Messgröße einer Maschine;

Fig. 3 die beispielhafte Zeitreihe mit markierten Veränderungsstellen;

Fig. 4 eine beispielhafte Zeitreihe mit extrahierten Mustersequenz-Instanzen; und

Fig. 5 eine beispielhafte Zeitreihe mit extrahierten Mustersequenz-Instanzen derselben

Mustersequenz-Klasse und ein zeitlicher Verlauf einer beispielhaften Kenngröße der Mustersequenz-Instanzen.

In der Fig. 1 ist ein schematisches Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Verfahrens zum Bestimmen einer Eigenschaft einer als

Werkzeugmaschine ausgebildeten Maschine 1 , gezeigt, wobei die Eigenschaft nicht durch Messungen erfasst werden muss. Im vorliegenden Ausführungsbeispiel wird als Eigenschaft ein Abnutzungszustand insbesondere am Tool Center Point ermittelt.

Bei diesem Verfahren werden durch an der Maschine 1 angeordnete Sensoreinrichtungen eine oder mehrere Zeitreihen einer oder mehrerer physikalischer Messgrößen erfasst. Die Sensoreinrichtungen umfassen bevorzugt Sensoren, die in der Maschine 1 installiert sind, um im Betrieb der Maschine 1 einen Soll-Ist-Vergleich zu ermöglichen und/oder die

Maschine 1 zu steuern. Insofern ist es zur Durchführung des Verfahrens nicht erforderlich, zusätzliche Sensoren an der Maschine vorzusehen. Geleichwohl kann das Verfahren mit solchen Sensoren durchgeführt werden, die zusätzlich zu den ohnehin an der Maschine 1 vorhandenen Sensoren vorgesehen werden.

Eine beispielhafte Zeitreihe einer Messgröße ist in Fig. 2 gezeigt. Bei der Messgröße kann es sich beispielsweise um eine Amplitude eines Stroms in einem Elektromotor handeln, der zum Antrieb einer Komponente der Maschine 1 konfiguriert ist, beispielsweise zum Antrieb eines Werkzeugs der Maschine 1. So kann der Elektromotor z.B. der Motor einer Spindel mit einem Werkzeughalter für ein Werkzeug der Maschine 1 sein.

Die erfassten Zeitreihen werden ausgewertet, um den Abnutzungszustand zu ermitteln.

Dabei werden in einem Detektionsschritt 11 Veränderungsstellen in der oder den ersten Zeitreihen detektiert. Bevorzugt wird ein Algorithmus zur Wechselpunkterkennung (engl. change point detection) verwendet, um Veränderungsstellen, insbesondere Wechselpunkte, in den Zeitreihen zu ermitteln, an denen sich der Verlauf der jeweiligen Zeitreihe verändert. Derartige Wechselpunkte sind durch vertikale Linien in Fig. 3 repräsentiert.

In einem dem Detektionsschritt 11 nachfolgenden Extraktionsschritt 12 werden basierend auf den detektierten Veränderungsstellen Mustersequenz-Instanzen aus der jeweiligen Zeitreihe extrahiert. Hierzu werden zunächst sogenannte Kandidaten-Sequenzen zwischen zwei Veränderungsstellen identifiziert. Es wird geprüft, ob eine solche Kandidaten-Sequenz mindestens eine vorgegebenen Mindest-Sequenzlänge aufweist. Kandidaten-Sequenzen. Deren Länge geringer ist als die Mindest-Sequenzlänge werden verworfen. Die übrigen Kandidaten-Sequenzen verglichen werden als Mustersequenz-Instanz angesehen.

In einem nachfolgenden Klassen-Erzeugungsschritt 13 werden dann mehrere

Mustersequenz-Klassen in Abhängigkeit von den extrahierten Mustersequenz-Instanzen erzeugt. Hierbei kommt ein Verfahren zum unüberwachten maschinellen Lernen zur

Anwendung, bei welchem in der Menge der Mustersequenz-Instanzen selbsttätig

Mustersequenz-Klassen erkannt werden, ohne dass die Zuordnung einzelner

Mustersequenz-Instanzen zu Mustersequenz-Klassen im Vorhinein bekannt ist. Fig. 4 zeigt eine Zeitreihe, in welcher zwei erste Mustersequenz-Instanzen erkannt worden sind, die einer ersten Mustersequenz-Klasse A zugeordnet sind und fünf zweite Mustersequenz-Instanzen, die einer zweiten Mustersequenz-Klasse B zugeordnet sind. Diesen

Mustersequenz-Klassen A, B können Bezeichner, sogenannte Labels zugeordnet werden, die allein durch das Verfahren zum unüberwachten maschinellen Lernen erzeugt sind.

Ferner ist es möglich, apriorisches Wissen und/oder menschliches Wissen zu verwenden, um geeignete Bezeichner für die ermittelten Mustersequenz-Klassen zu erhalten, die eine semantische Bedeutung haben. Menschliches Wissen kann beispielsweise im Rahmen eines Abfrageschritts eingebracht werden, in welchem ein Benutzer der Maschine den ermittelten Mustersequenz-Klassen einen Bezeichner, insbesondere mit semantischer Bedeutung, zuordnet.

In einem weiteren Verfahrensschritt werden die erzeugten Mustersequenz-Klassen verschiedenen Betriebszuständen der Maschine zugeordnet. Diese Zuordnung erfolgt in Abhängigkeit von Betriebszustandsinformationen, die korrespondierend zu der Zeitreihe der jeweiligen Messgröße den zeitlichen Verlauf des Betriebszustands der Maschine abbilden.

Solche Betriebszustandsinformationen werden durch eine Steuereinheit der Maschine bereitgestellt und erlauben es, einen Kontextbezug zwischen den Mustersequenz-Klassen und dem Betriebszustand der Maschine herzustellen. Die Steuereinheit der Maschine kann die Betriebszustandsinformationen anhand eines Programmcodes zur Steuerung der Maschine ermitteln, beispielsweise anhand eines CNC-Programmcodes. Auf diese Weise kann beispielsweise ermittelt werden, dass die in Fig. 4 gezeigte Mustersequenz-Klasse B einem Betriebszustand entspricht, in welchem ein Werkzeug der Maschine 1 gedreht wird und die Mustersequenz-Klasse A einem dem Drehen des Werkzeugs vorhergehenden Vorbereitungsschritt entspricht.

In einem Ermittlungsschritt 14 wird dann mindestens eine Kenngröße mehrerer

Mustersequenz-Instanzen derselben Mustersequenz-Klasse, insbesondere aller

Mustersequenz-Instanzen derselben Mustersequenz-Klasse ermittelt und ein zeitlicher Verlauf dieser Kenngröße erstellt, vgl. Fig. 1. Bei der Kenngröße kann es sich beispielweise um einen Mittelwert der Mustersequenz-Instanzen oder die Standardabweichung handeln. Denkbar sind aber auch andere Kenngrößen, wie beispielsweise ein Maximalwert, ein Minimalwert oder eine anhand einer Fourier- oder Wavelet-Transformation ermittelte Größe. Ein beispielhafter Verlauf einer solchen Kenngröße ist schematisch in Fig. 5 gezeigt. Die zu bestimmende Eigenschaft, hier der Abnutzungsgrad insbesondere am Tool Center Point, ist abhängig von dieser Kenngröße. Somit kann dann anhand der ermittelten Kenngröße und/oder anhand des zeitlichen Verlaufs der ermittelten Kenngröße die Eigenschaft der Maschine bestimmt werden.

Optional kann in einem Voraussageschritt 15 über das Bestimmen der Eigenschaft hinaus eine Voraussage zu dem weiteren Verlauf der Eigenschaft erhalten werden. Hierzu wird, wie in Fig. 5 durch die gestrichelte Linie angedeutet, eine Voraussage über den Verlauf der Kenngröße erstellt und daraus auf die zu bestimmende Eigenschaft rückgeschlossen. Die Voraussage kann statistisch oder durch eine Simulation ermittelt werden.

Den Mustersequenz-Klassen wird jeweils ein Bezeichner vergeben - hier die Bezeichner A und B. Optional kann in der Zeitreihe eine Sequenz dieser Mustersequenz-Klassen A, B ermittelt werden. Diese Sequenzen von Mustersequenz-Klassen werden durch Sequenzen ihrer Bezeichner beschrieben, durch so genannte Bezeichnungssequenzen. Bevorzugt werden in den Bezeichnungssequenzen Muster ermittelt, insbesondere durch z.B. string clustering und/oder durch Lösungsverfahren für das Common Approximate Subsequence Problem. Das Ermitteln der Muster kann hierarchisch, also wiederholt auf das Ergebnis, geschehen und ermöglicht dadurch auch die Erkennung von Sequenzen von

Betriebszuständen der Maschine und/oder einer Komponente der Maschine und/oder einem Werkzeug der Maschine. Hierdurch können mit der Maschine gefertigte Produkte bzw. durch die Maschine durchgeführte Fertigungsabläufe erkannt werden.

Optional kann vorgesehen sein, dass anschließend an das Bestimmen der Eigenschaft der Maschine ein selbstlernendes Bestimmungsmodul mittels der ersten Zeitreihen und dem ermittelten Verlauf der Kenngröße trainiert wird, vgl. Trainingsschritt 16 in Fig. 1. Das selbstlernende Bestimmungsmodul ist bevorzugt dazu konfiguriert, ein Verfahren zum überwachten maschinellen Lernen durchzuführen. Bei dem Training werden die ersten Zeitreihen als Eingangswerte und der zuvor ermittelte Verlauf der Kenngröße als

Ausgangswert eines Trainingsdatensatzes vorgegeben. Dabei können dem selbstlernenden Bestimmungsmodul zum Trainieren zusätzlich auch die ermittelten Mustersequenz-Instanzen und/oder eine für die jeweilige Mustersequenz-Klasse repräsentative Mustersequenz und/oder Angaben zu der zu ermittelnden Eigenschaft vorgegeben werden.

Das selbstlernende Bestimmungsmodul kann anschließend an das Trainieren dazu eingesetzt werden, neu erfasste zweite Zeitreihen selbsttätig auszuwerten und anhand dieser die zu ermittelnde Eigenschaft der Maschine zu bestimmen. Es ist also eine direkte Übersetzung von den erfassten Zeitreihen zu der Eigenschaft der Maschine, hier dem Abnutzungszustand, möglich. Hierzu muss das trainierte Bestimmungsmodul nicht die zuvor beschrieben Verfahrensschritte 11-15 ausführen. Vielmehr erlaubt das in dem trainierten Bestimmungsmodul durch das Training angehäufte Wissen, eine Ermittlung der Eigenschaft allein anhand der neu erfassten Zeitreihen durchzuführen, wodurch der Rechenaufwand reduziert wird. Somit führt das trainierte selbstlernende Bestimmungsmoduls die folgenden Verfahrensschritte aus:

- Erfassen einer oder mehrerer zweiter Zeitreihen einer oder mehrerer physikalischer Messgrößen;

- Bestimmen der Eigenschaft der Maschine, die messtechnisch nicht erfasst werden muss, durch das trainierte Bestimmungsmodul in Abhängigkeit von der oder den zweiten Zeitreihen.

Es ist vorteilhaft, wenn das trainierte Bestimmungsmodul in einer Recheneinheit der Maschine 1 vorgesehen ist und ein Modul zum Trainieren des Bestimmungsmoduls separat von der Maschine vorgesehen ist, beispielsweise als Cloud-Recheneinheit. Auch das Detektieren von Veränderungsstellen und/oder das Extrahieren von Mustersequenz-Instanzen und/oder das Erzeugen von Mustersequenz-Klassen und/oder das Ermitteln der Kenngröße erfolgt bevorzugt mittels eines Moduls, das separat von der Maschine

vorgesehen ist, beispielsweise als Cloud-Recheneinheit. Dies hat zum Vorteil, dass solche Verfahrensschritte, die lediglich initial bzw. zum Trainieren des Bestimmungsmoduls erforderlich sind, nicht in einer Recheneinheit der Maschine vorgehalten werden müssen, so dass diese weniger mit geringerem Hard- und/oder Softwareaufwand ausgestaltet werden kann. Auch können sämtliche Daten, die zum Trainieren des Bestimmungsmoduls erforderlich sind, beispielsweise die Mustersequenz-Klassen in einer Cloud-Speichereinrichtung 20 gespeichert sein, die entfernt von der Maschine 1 angeordnet ist und über ein Netzwerk mit der Maschine verbunden ist.

Ferner kann ein computerimplementiertes Verfahren zum Bestimmen eines

voraussichtlichen Qualitätszustands eines mit der Maschine 1 gefertigten Bauteils durchgeführt werden, wobei ein vorstehend beschriebenes Verfahren zum Bestimmen einer Eigenschaft der Maschine 1 durchgeführt wird, wobei die Eigenschaft der Maschine ein Abnutzungszustand der Maschine ist und der voraussichtliche Qualitätszustand eines mit der Maschine gefertigten Bauteils anhand des durch das trainierte Bestimmungsmodul bestimmten Abnutzungszustands in Abhängigkeit von der oder den zweiten Zeitreihen bestimmt wird.

Hierdurch wird es möglich, ausgehend von der ermittelten Eigenschaft der Maschine 1 einen Rückschluss auf den voraussichtlichen Qualitätszustand eines mit dieser Maschine 1 gefertigten Bauteils zu ziehen.