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1. WO2022069258 - DISPOSITIF ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION D'ANOMALIES DANS UNE INSTALLATION INDUSTRIELLE POUR L'EXÉCUTION D'UN PROCESSUS DE PRODUCTION

Numéro de publication WO/2022/069258
Date de publication 07.04.2022
N° de la demande internationale PCT/EP2021/075610
Date du dépôt international 17.09.2021
CIB
G05B 23/02 2006.1
GPHYSIQUE
05COMMANDE; RÉGULATION
BSYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU DE TEST DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
23Test ou contrôle des systèmes de commande ou de leurs éléments
02Test ou contrôle électrique
G05B 19/418 2006.1
GPHYSIQUE
05COMMANDE; RÉGULATION
BSYSTÈMES DE COMMANDE OU DE RÉGULATION EN GÉNÉRAL; ÉLÉMENTS FONCTIONNELS DE TELS SYSTÈMES; DISPOSITIFS DE CONTRÔLE OU DE TEST DE TELS SYSTÈMES OU ÉLÉMENTS
19Systèmes de commande à programme
02électriques
418Commande totale d'usine, c.à d. commande centralisée de plusieurs machines, p.ex. commande numérique directe ou distribuée (DNC), systèmes d'ateliers flexibles (FMS), systèmes de fabrication intégrés (IMS), productique (CIM)
G06N 3/02 2006.1
GPHYSIQUE
06CALCUL; COMPTAGE
NSYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02utilisant des modèles de réseaux neuronaux
CPC
G05B 19/41875
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
19Programme-control systems
02electric
418Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS], computer integrated manufacturing [CIM]
41875characterised by quality surveillance of production
G05B 2219/24015
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
2219Program-control systems
20Pc systems
24Pc safety
24015Monitoring
G05B 23/0221
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
23Testing or monitoring of control systems or parts thereof
02Electric testing or monitoring
0205by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
0218characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
0221Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods
G05B 23/024
GPHYSICS
05CONTROLLING; REGULATING
BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
23Testing or monitoring of control systems or parts thereof
02Electric testing or monitoring
0205by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
0218characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
0224Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
024Quantitative history assessment, e.g. mathematical relationships between available data; Functions therefor; Principal component analysis [PCA]; Partial least square [PLS]; Statistical classifiers, e.g. Bayesian networks, linear regression or correlation analysis; Neural networks
G06N 20/00
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING; COUNTING
NCOMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
20Machine learning
Déposants
  • SIEMENS AKTIENGESELLSCHAFT [DE]/[DE]
Inventeurs
  • GEISSELSÖDER, Stefan
  • HITZEL, Klaus-Peter
  • DILEK, Hakan
  • HERTLEIN, Christian Klaus
  • KLOSE, Marcel Mathias
  • TAUBER, Christian
Données relatives à la priorité
20199293.030.09.2020EP
Langue de publication Allemand (de)
Langue de dépôt allemand (DE)
États désignés
Titre
(DE) VORRICHTUNG UND VERFAHREN ZUR ERKENNUNG VON ANOMALIEN IN EINER INDUSTRIELLEN ANLAGE ZUR AUSFÜHRUNG EINES PRODUKTIONSPROZESSES
(EN) DEVICE AND METHOD FOR IDENTIFYING ANOMALIES IN AN INDUSTRIAL SYSTEM FOR CARRYING OUT A PRODUCTION PROCESS
(FR) DISPOSITIF ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION D'ANOMALIES DANS UNE INSTALLATION INDUSTRIELLE POUR L'EXÉCUTION D'UN PROCESSUS DE PRODUCTION
Abrégé
(DE) Eine erfindungsgemäße Vorrichtung zur Erkennung von Anomalien in einer industriellen Anlage (1) zur Ausführung eines Produktionsprozesses (3) für ein Produkt, wobei die Anlage eine Vielzahl von Sensoren (7) zur Messung von Prozessgrößen des Produktionsprozesses (3) umfasst, umfasst einen Anomalie-Detektor (16) mit zumindest einer trainierten künstlichen Intelligenz (18). Diese ist ausgebildet und trainiert, basierend auf einer Vielzahl von Messdaten (M) der Sensoren (7) Anomalien in dem Produktionsprozess (3) zu detektieren und/oder vorherzusagen. Bei Detektion und/oder Vorhersage einer Anomalie gibt der Anomalie-Detektor (16) eine Anomalie-Information (A) aus. Es können dabei Anomalien gleichzeitig bei mehreren unterschiedlichen Leistungsindikatoren (La - Ld) des Produktionsprozesses (3) detektiert und vorhergesagt werden, wobei sich die Leistungsindikatoren (La - Ld) jeweils auf den gesamten Produktionsprozess (3) für die Produktion des Produktes beziehen.
(EN) A device according to the invention for identifying anomalies in an industrial system (1) for carrying out a production process (3) for a product, wherein the system comprises a multiplicity of sensors (7) for measuring process variables of the production process (3), comprises an anomaly detector (16) having at least one trained artificial intelligence (18). Said artificial intelligence is designed and trained to detect and/or to predict anomalies in the production process (3) based on a multiplicity of measured data (M) from the sensors (7). Upon detecting and/or predicting an anomaly, the anomaly detector (16) outputs anomaly information (A). Anomalies may in this case be detected and predicted at the same time in multiple different performance indicators (La - Ld) of the production process (3), wherein the performance indicators (La - Ld) each relate to the entire production process (3) for the production of the product.
(FR) L'invention concerne un dispositif de détection d'anomalies dans une installation industrielle (1) pour l’exécution d'un processus de production (3) d’un produit, l'installation comprenant une pluralité de capteurs (7) destinés à la mesure de grandeurs de processus du processus de production (3), lequel dispositif comprend un détecteur d'anomalie (16) doté d'au moins une intelligence artificielle entraînée (18). Celle-ci est conçue et entraînée pour détecter et/ou prédire des anomalies dans le processus de production (3) sur la base d'une pluralité de données de mesure (M) des capteurs (7). Lors de la détection et/ou de la prédiction d'une anomalie, le détecteur d'anomalie (16) émet une information d'anomalie (A). Il est ainsi possible de détecter et prédire des anomalies pour plusieurs indicateurs de puissance différents (La-Ld) du processus de production (3) simultanément, les indicateurs de puissance (La-Ld) se rapportant respectivement à l'ensemble du processus de production (3) pour la production du produit.
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