【技術實現步驟摘要】
【國外來華專利技術】
本專利技術涉及一種根據權利要求1所述的用于運行輸送設備的方法和一種根據權利要求9所述的輸送設備。
技術介紹
1、輸送設備常常用于裝配或生產。因此，為了裝配車輛可以使用不同的輸送設備或輸送技術。例如輸送設備包括推板。在此，推板沒有自身的驅動裝置，而是通過固定式輸送元件沿軌道運動。
2、相應的輸送元件因此包括驅動裝置和例如驅動輪。推板在此由導軌上的導輥保持或引導。通常，借助于推板在地面上（oberflur）運輸車輛或車輛構件、尤其是車身，在此期間對其進行裝配工作。在輸送路段的終點或反轉點附近，將構件從推板移除并且推板尤其是可以在地面下被運回。推板的輸送借助于多個固定式或者說固定的輸送元件實現。這些輸送元件構成驅動裝置，所述驅動裝置固定安裝并且通過驅動輪使推板運動。
3、輸送元件之一或一個推板的故障通常會導致輸送設備停機，停機在車輛生產中引起高成本。
4、ep?1?800?196?b1示出一種用于預測技術系統兩次故障之間的平均時間段的裝置。
5、現有技術的缺點在于例如輸送設備的當前狀態是未知的并且因此不能預測不規律性或即將發生的故障。
技術實現思路
1、本專利技術的任務是提供一種方法和一種輸送設備，通過該方法和輸送設備能夠以特別有利的方式預防輸送設備的輸送元件發生故障。
2、根據本專利技術，該任務通過獨立專利權利要求的技術方案來解決。有利的實施方式是從屬權利要求和說明書的技術方案。
3、本專利技術的第一方面涉及一種用
4、為了能夠特別有利地預防輸送設備的故障，根據本專利技術的方法包括多個步驟：
5、在第一步驟中，在相應推板或每個推板的輸送過程期間對于相應輸送裝置檢測一個相應輸送時刻。相應的輸送元件尤其是分別包括一個驅動裝置，該驅動裝置例如驅動一個驅動輪，該驅動輪在與推板接觸的情況下沿軌道設施輸送該推板。至少在通過當前進行輸送的輸送元件沿輸送路段輸送其中一個推板期間，在某一時刻經過一定的時間間隔。換言之，在該方法的第一步驟中因此確定哪個輸送元件在何時和/或多長時間內輸送哪個推板。在此，所述時刻、即在此被檢測或確定的輸送時刻尤其是表征或描述輸送過程的結束。
6、在根據本專利技術的方法的第二步驟中，借助于傳感器裝置在相應輸送時刻對于相應輸送元件檢測至少一個相應的參數值，所述參數值表征相應輸送元件的狀態和/或在輸送過程中由相應輸送元件輸送的推板的狀態。換言之，在尤其是每個推板的每個輸送過程中，在輸送設備的每個輸送元件或多個待監測的輸送元件上通過適于所檢測的測量參量的傳感器裝置檢測參數值或測量值和因此參數，通過所述測量參量可以表征或描述所屬的輸送元件和/或當前在此被輸送的推板。
7、在第三步驟中，由相應輸送元件的相應控制裝置（所述控制裝置尤其是構造為可編程邏輯控制器）在相應輸送時刻對于相應輸送元件形成相應數據報或數據塊，所述數據報或數據塊包括所述至少一個相應的參數值、所述輸送時刻、分別被輸送的推板的推板id（即推板識別碼或識別特征）和相應輸送元件的輸送元件id（即輸送元件識別碼或識別特征）。換言之，為受監測的輸送元件的每個輸送過程編制或形成一個數據包，該數據包記錄所述至少一個相應的參數值并且為此不僅包含所述時刻而且也包含參與輸送過程的推板或參與輸送過程的輸送元件的標識，從而數據報允許所述至少一個相應的參數值的唯一分配。
8、在第四步驟中，通過中央電子計算裝置將數據報匯總成一個數據集。換言之，相應輸送元件的相應控制裝置將其數據報傳輸到中央電子計算裝置或該中央電子計算裝置調用相應數據報。通過中央電子計算裝置現在將各個數據報匯總成一個完整的數據集。
9、隨后，在根據本專利技術的方法的第五步驟中，通過異常模型評估所述數據集，該異常模型構造用于評估相應數據集的所述至少一個相應的參數值的異常。換言之，提供一種異常模型，該異常模型例如已經通過機器學習方法訓練過或至少概括來說專門用于識別參數值與標稱值的偏差或對數據集進行解釋，使得識別在相應輸送元件和/或相應推板中即將發生的變化，這些變化可能導致輸送設備的至少一部分發生故障。
10、最后，在第六步驟中，如果在第五步驟中進行的評估得出參數值中的至少一個參數值的異常超過閾值，則輸出用于相應推板和/或相應輸送元件的維護指示，該輸送元件提供的參數值的異常被異常模型識別出或該輸送元件的參數值具有異常，或在該輸送元件中檢測到具有異常的參數值。換言之，在第六步驟中，如果異常模型已經確定至少一個參數值存在異常，該參數值在輸送元件之一或推板之一中或在輸送元件和推板的組合中檢測到，則向維護機器人或維護單元輸出例如信號形式的指示，使得可引起或執行相應推板或相應輸送元件的檢查或盤點。
11、通過該方法應在所有輸送元件中找到異常的輸送元件。在此輸送元件可以分別通過其唯一的輸送元件id來識別，因此每個輸送元件在輸送元件集合中都是獨一無二的。為了識別異常的輸送元件，將其至少一個參數值與其它檢測到的參數值進行比較。通過該方法可以決定應使用所述至少一個參數值中的哪一個或哪一類參數值。隨后，聚合或檢測參數值。參數值例如也可以取決于標準或相應輸送元件在輸送設備中的位置。數據集例如可以在特定的時間段內形成，例如輸送設備的一小時運行，從而將其中包含的數據報匯總成數據集。因此，包含n個數據報和m個所述至少一個檢測到的參數值的數據集可以構成用于異常模型的輸入。在異常模型中，現在可以借助例如n乘m矩陣來檢測平均參數值的偏差，從而識別異常并計算例如異常頻率。在此例如可以在標準偏差中確定高斯分布的偏差，以便發現異常。
12、通過根據本專利技術的方法因此得到多個優點。一方面，可以有針對性地預防輸送設備的故障。此外，通過大量可用的參數值和/或輸送元件形式的比較元素可以生成更有說服力的數據。此外，該方法可以應用于不同的設備并且例如與輸送元件和/或推板的數量無關。
13、此外，該方法例如可以特別有利地執行，因為例如可以使用現有的傳感器裝置來檢測參數值。尤其是例如每個輸送元件具有自身的、用于狀態監測的傳感器裝置。附加或替代地，可以使用來自幾乎任意已安裝的部件的參數或參數值，所述參數或參數值例如可以通過所述傳感器裝置或尤其是相應部件、例如相應控制裝置的另一傳感器裝置來讀取。因此，這些參數值可以有利地用于所述方法。此外，可以與制造商無關地使用，因為不同部件的參數值可以毫無問題地共用于根據本專利技術的方法。此外，所述用于運行輸送設備的方法也適合用作用于調試輸送設備或新的輸送設備的方法，因為通過所述方法可以對在調試過程中出現的錯誤做出快速反應。
14、在本專利技術的有利設計方案中，將所述數據集和本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.用于運行輸送設備（1）的方法，在該輸送設備中用于分別接納一個構件（4）的推板（3）能借助于固定式輸送元件（2）沿輸送路段（5）輸送，所述方法具有下述步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述數據集和/或另一數據集用作用于使用機器學習方法的異常模型的訓練數據集。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，檢測有功電流和/或溫度作為所述至少一個參數值。
4.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其特征在于，相應輸送元件（2）使用尤其是構造為電動機的驅動裝置（12）進行輸送。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，對于相應數據報檢測相應所屬的驅動裝置（12）的平均有功電流和/或最大有功電流和/或有功電流的方差。
6.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其特征在于，在匯總數據集之前和/或為了匯總數據集，對相應數據報進行預處理。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在所述預處理中確定時間間隔和/或在多個參數值的情況下選擇參數值之一和/或設定目標。
8.根據前述權利要求中任一項所
9.輸送設備（1），所述輸送設備具有固定式輸送元件（2）和推板（3），所述推板用于分別接納一個構件（4）并且能通過輸送元件（2）沿輸送路段（5）被輸送，所述輸送設備（1）能借助于根據前述權利要求中任一項所述的方法運行。
...【技術特征摘要】
【國外來華專利技術】
1.用于運行輸送設備（1）的方法，在該輸送設備中用于分別接納一個構件（4）的推板（3）能借助于固定式輸送元件（2）沿輸送路段（5）輸送，所述方法具有下述步驟：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述數據集和/或另一數據集用作用于使用機器學習方法的異常模型的訓練數據集。
3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，檢測有功電流和/或溫度作為所述至少一個參數值。
4.根據前述權利要求中任一項所述的方法，其特征在于，相應輸送元件（2）使用尤其是構造為電動機的驅動裝置（12）進行輸送。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，對于相應數據報檢測相應所屬的驅動裝置（12）的平均有功...
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