Browsing by Author "Kaupp, Markus"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    ItemOpen Access
    Ein Verfahren zur automatischen Erzeugung intelligenter Prozessüberwachungssysteme
    (2014) Kaupp, Markus; Verl, Alexander (Univ.-Prof. Dr.-Ing. Dr. h. c. mult.)
    Eine Voraussetzung für die Automatisierung von Produktionsprozessen ist die Existenz zuverlässiger Prozessüberwachungssysteme. Solche Systeme ermöglichen es, ungünstige Prozesszustände schnell zu erkennen. Prozessüberwachungssysteme erfassen Sensordaten aus dem zu überwachenden Prozess. Aus den Sensordaten wird - entweder nach starren Regeln oder mittels künstlicher Intelligenz - der aktuelle Prozesszustand abgeleitet. Die intelligenten Systeme gelten dabei als die leistungsfähigere Variante. Bisher ist die Erstellung intelligenter Prozessüberwachungssysteme sehr zeitaufwändig und erfordert ein hohes Maß an Expertenwissen. Dies ist ein Hemmnis für den flächendeckenden Einsatz solcher Systeme. In dieser Arbeit wird ein Verfahren für die automatische Erzeugung intelligenter Prozessüberwachungssysteme für beliebige zyklische Fertigungsprozesse vorgestellt. Für die Umsetzung wurde ein generisches Prozessüberwachungssystem implementiert. Dieses bietet die Infrastruktur fürdie Datenerfassung und die benötigten Datenflüsse. Das System enthält zunächst keine Logik für die Verarbeitung und Bewertung der erfassten Daten. Diese Logik wird von außen in Form eines Analysemodells vorgegeben. Solch ein Analysemodell ist eine Verarbeitungskette, die aus aufeinander abgestimmten Verfahren für die Signalverarbeitung, die Kenngrößenbildung, die Kenngrößenselektion und die Klassifikation besteht. Durch Setzen eines geeigneten Analysemodells lässt sich das generische Prozessüberwachungssystem an jeden Fertigungsprozess anpassen. Mit diesem Konzept ist das Erzeugen eines Prozessüberwachungssystems für einen Fertigungsprozess ein Optimierungsproblem: Man sucht dasjenige Analysemodell, das das generische Prozessüberwachungssystem am besten an den Fertigungsprozess anpasst. Für die Lösung dieses Optimierungsproblems wurde ein Optimierungsverfahren mit dem Namen Artificial-Bee-Colony-Optimierung gewählt. Im Rahmen der hier beschriebenen Arbeit wurde diesesOptimierungsverfahren entscheidend erweitert, sodass es auf die gegebene Problemstellung angewandt werden konnte.