[:de]Virtuelle Assistenzsysteme für die Extrusion – Sinn oder Unsinn?[:en]Virtual assistance systems for extrusion – sense or nonsense?[:]

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Unter dem Begriff Assistenzsystem werden elektro-, informationstechnische oder mechatronische Systeme verstanden, die dem Anwender (z.B. einer Software, eines PKW, einer Anlage, oder einer sonstigen technischen Einrichtung) Hilfestellungen zu einer gerade real vorliegenden Situation zur Verfügung stellen oder sogar aktiv in den Bedienprozess eingreifen und im Hintergrund Aktionen ausführen.

Als virtuelle Assistenten können dabei (z.B. im PC-Bereich) bereits einfache visualisierte Informationen, beispielsweise Beschriftungen oder Tooltips (Hinweise die automatisch erscheinen, wenn der Maus-Zeiger darüber bewegt wird) gelten, die dem User exakt in dem Moment angezeigt werden, wenn er seine Aufmerksamkeit auf diesen Punkt lenkt. So registriert das Assistenzsystem durch die Bewegung der Maus, welche Frage den User gerade möglicherweise beschäftigt und reagiert prompt mit einer punktgenauen, zielgerichteten Information.

Im Automobilbereich übernehmen derartige Assistenzsysteme heutzutage bereits vielfältige Sicherheitsfunktionen, so dass eine Software beispielsweise anhand der Rotationsgeschwindigkeit der einzelnen Räder, dem Lenkwinkel sowie den Informationen von verschiedenen Beschleunigungssensoren registrieren kann, in welchem fahrdynamischen Zustand sich das Fahrzeug gerade befindet und durch gezielten Aktoreingriff die Fahrstabilität wieder herstellen kann.

Beide Systeme haben die grundlegende Funktionalität, dass Sie die Ausgangssituation des Systems registrieren. Das Assistenzsystem erkennt was gerade für eine Situation vorliegt. Diese Kenntnis über die eigene Situation ist der erste Schritt, der notwendig ist um alle weiteren Folgeaktionen einzuleiten.

Was können Extrusionsanlagen heute bereits?

Heute im Einsatz befindliche Extrusionsanlagen verfügen in aller Regel über moderne Maschinensteuerungen (SPS), die mit einer Vielzahl an Sensoren sowie Aktoren ausgerüstet sind. Die Informationen der Sensoren werden dem Maschinenbediener in grafischer Weise anschaulich visualisiert und auch das Speichern historischer Daten ist (bei moderneren Anlagen) meist problemlos möglich.

Die verschiedenen Aktoren der Anlage lassen sich durch den Maschinenbediener schnell und einfach parametrieren, so dass Betriebspunktwechsel oder sonstige Veränderungen am Prozess von einem zentralen Punkt aus (der Maschinensteuerung) effizient umgesetzt werden können. Änderungen an den Betriebspunkten können in moderneren Anlagen als Rezept gespeichert und abgerufen oder bei Veränderungen in Netzwerk-Datenbanken gespeichert werden.

An unterschiedlichen Stellen gehört auch der Einsatz von Regelungen zum Stand der Technik, so dass beispielsweise die Heizleistung einer Heizzone nicht über Vorgabe einer Einschaltzeit der Heizung “gesteuert” werden muss, sondern über die Vorgabe einer Soll-Temperatur automatisch von der Maschinensteuerung “geregelt” wird.

An anderen Stellen werden periphere Systeme zur Regelung eingesetzt, die Teilfunktionen als autarke Lösung übernehmen (z.B. Temperiergeräte, Abzug, Säge, IR-Systeme). Diese Systeme verfügen über eine eigene Maschinensteuerung und eine eigene interne Regelung, die systemspezifische Einstellgrößen anpasst. Oft werden bei modernen Anlagen die Sollparameter von der Hauptsteuerung an diese Teilsysteme kommuniziert und es werden Sensorinformationen der Teilsysteme an die Hauptsteuerung zurückgegeben, so dass diese dort visualisiert werden können (bidirektionale Kommunikation). Häufig müssen aber auch die Sollgrößen noch direkt an dem peripheren System eingestellt werden.

Eine heutige Extrusionsanlage verfügt somit bereits über:

• Sensorik zur Erfassung der Situation
• Aktorik zur Beeinflussung der Situation
• integrierten Reglern in der Hauptsteuerung
• zusätzlichen, dezentralen Reglern in peripheren Komponenten
• Kommunikation von Sollwerten an die Peripherie, teilweise bidirektional

Was können Extrusionsanlagen heute (noch) nicht?

Obwohl Extrusionsanlagen heutzutage schon über eine Vielzahl an Sensoren und Aktoren verfügen, ist es heute noch nicht zum Standard geworden, dass Extrusionsanlagen die Qualität des Produktes erkennen und regeln oder dem Maschinenbediener Hinweise zur Bedienung der Anlagen geben können. Eine virtuelle Assistenz ist somit nicht vorhanden.

Auch wenn die Prozessparameter der Anlage (z.B. Schneckendrehzahl, Massedruck, Massetemperatur, Zylinderzonentemperaturen, Drehzahl der Schmelzepumpe, Materialdurchsatz, Metergeschwindigkeit, Kühlungsparameter, etc.) heute ebenso in der Maschinensteuerung bekannt sind, wie beispielsweise wichtige Qualitätskenngrößen (z.B. Ovalität, Wanddickenverteilung, Oberflächenqualität, etc.), so ist eine Zusammenführung von Einstellparametern mit den Auswirkungen auf das Produkt (Qualitätskenngrößen) heute nicht verfügbar.

Einer der Gründe, warum derartige Verknüpfungen heute noch nicht zum Stand der Technik gehören, ist die Komplexität des Kunststoffverarbeitungsprozesses. Wie der obigen Grafik schematisch entnommen werden kann, hat nahezu jeder Prozessparameter den man an einer Extrusionsanlage einstellen kann, irgendwie auch einen Einfluss auf andere Prozessgrößen sowie auch Einfluss auf verschiedene Qualitätsparameter.

Es ist somit nicht möglich, einfache (eindimensionale) Zusammenhänge vom Stil: “WENN “Qualität schlecht”, DANN “Prozessparameter X um Y% verringern” zu identifizieren. Aufgrund der Wechselwirkungen die bei der Extrusion vorherrschen, sind die Zusammenhänge sehr viel komplexer und beeinflussen sich gegenseitig.

Virtuelle Assistenzsysteme in der Extrusion

1. Sensordaten aus dem Prozess

Wie oben gezeigt wird, ist das Vorhandensein von Sensorinformationen zur Bewertung des Zustandes einer Anlage der erste Schritt, wenn ein virtuelles Assistenzsystem aufgebaut werden soll. Das System muss in der Lage sein zu erkennen, in welchem Zustand sich die Anlage eigentlich befindet. Der aktuelle Trend in Richtung Digitalisierung / Industrie 4.0 führt dazu, dass immer mehr Sensorik an Extrusionsanlagen verbaut wird und dass die verschiedenen Informationen immer stärker in vernetzten Systemen zusammenfließen. Dieser Sachverhalt ist somit einer der Faktoren, weshalb virtuelle Assistenzsysteme für die Extrusion heute erst entstehen können.

Die vermehrte Ausstattung von Maschinen mit Sensorik ist jedoch noch nicht ausreichend, um die vollen Vorteile von virtuellen Assistenten nutzen zu können. Leider sind viele wichtige Informationen aus dem Prozess nicht bekannt oder nicht wirtschaftlich messbar (z.B. aufgrund des sehr hohen Preieses von Messsystemen). Das Vorliegen einer digitalen Information über den Prozess-Zustand ist jedoch einer der wesentlichen Faktoren ohne die ein Assistenzsystem nicht funktionieren kann, so dass dieser Punkt weiter vorangetrieben werden muss.

2. Live Computersimulation als Sensor

Die Möglichkeiten der Simulation von Prozessen mit Hilfe von numerischen Simulationssystemen hat in den vergangenen Jahren eine enorme Bedeutung erlangt. Heute ist es möglich Extruderschnecken, Extrusionswerkzeuge oder Kühlstrecken mit Hilfe von unterschiedlichen Computersimulationssystemen zu berechnen, so dass zusätzliche Informationen über den Prozess zur Verfügung stehen, die mit heute verfügbaren physikalischen Messprinzipien unmöglich zu erfassen wären.

Ein einfaches Beispiel dafür ist die Messung der Kerntemperatur eines extrudierten Profils, einer Platte oder gar eines Vollstabes. Während die Einbringung eines Sensors in diesen Bereich praktisch unmöglich ist, ist die Berechnung der Kerntemperatur (z.B. mit der chillWARE Abkühlsimulation) einfach und schnell realisierbar. Sinnvoll eingesetzt können somit Computersimulationssysteme die sich live auf der Basis von Prozessparametern automatisiert parametrieren, unzählige zusätzliche sinnvolle Informationen über den Prozess zur Verfügung stellen, ohne dass diese real gemessen werden müssen.

3. Prozess-Know-How / Wechselwirkungen

Ist ein Prozess sowie die aus dem Prozess resultierende Produktqualität vollständig als digitale Information vorhanden, ist der Grundstein gelegt um tatsächlich mit dem Aufbau eines virtuellen Assistenzsystems zu beginnen. Aufbauend auf diesen Informationen existiert nun die Möglichkeit Zusammenhänge zwischen Eingangsparametern und Ausgangsparametern zu identifizieren. Gefragt ist ein “Modell” oder eine “mathematische Formel”, welches auf der Basis der Eingangsinformationen in der Lage ist eine Qualitätskenngröße vorherzusagen.

4. Datengetriebene Modelle vs. physikalische Modelle

Es existieren unterschiedliche Ansätze zur Erzeugung eines solchen Modells, wobei im wesentlichen die datengetriebenen Modelle von den physikalischen Modellen unterschieden werden müssen. Ein datengetriebenes Modell lernt auf der Basis der vorliegenden Daten Zusammenhänge, unabhängig davon ob der Zusammenhang physikalisch gesehen logisch ist oder unlogisch ist. Ein physikalisches Modell besitzt immer einen realen, physikalischen Hintergrund der nachvollziehbar und korrekt sein muss.

Auf den ersten Blick wirkt somit das physikalische Modell überlegen, da nur physiaklisch plausible Informationen in einem physikalischen Modell berücksichtigt werden. Leider sind die physikalischen Modelle den datengetriebenen Modellen jedoch teilweise auch aufgrund der enormen Komplexität unterlegen. Letztendlich besitzen beide Ansätze Vorteile und Nachteile und es sollte fallbezogen eine Entscheidung getroffen werden, ob ein physikalischer Modellierungsansatz, ein datengetriebener Ansatz oder gar ein hybrider Ansatz gewählt werden soll.

5. Assistenzfunktionen

Sofern die Punkte 1.-4. erfolgreich bearbeitet worden sind, kann aufbauend darauf ein Assistenzsystem bereitgestellt werden, welches entweder Informationen zur Verfügung stellt oder alternativ aktiv in den Prozess eingreift. So ist es beispielsweise denkbar, dass eine Extrusionsanlage dem Maschinenbediener folgende Informationen zur Verfügung stellt:

Durch eine Änderung der Prozessparameter auf das Rezept XYZ wäre:

• eine Steigerung der Produktitivät um X% möglich
• eine Reduktion der Eigenspannungen im X% möglich
• eine Verringerung der Deformation des Profils (Bogenlauf) um X% realisierbar
• eine Steigerung der mechanischen Eigenschaften des Produktes um X% möglich
• …

Alternativ wäre natürlich auch ein direkter Eingriff in die Prozessparameter durch das Assistenzsystem möglich.

 

Fazit

Virtuelle Assistenzsysteme für die Kunststoffverarbeitung bergen enormes Potenzial zur Steigerung der Robustheit, der Produktivität und der Produktqualität. Der aktuelle Trend hin zu digitalisierten Anlagen und Prozessen ist ein wichtiger Baustein zur Realisierung solcher Systeme. Der anhaltende Trend und die immer besser werdenden technischen Möglichkeiten zur Computersimulation (Rechenleistung) tragen ebenfalls positiv dazu bei, zusätzliche Informationen aus Live-Simulation zu ermöglichen. Die Entwicklungen im Bereich der datengetriebenen Modellbildung aber auch im Bereich der Fuzzy-Logik und Ansätzen wir denen der neuronalen Netze ermöglichen die zielgerichtete Auswertung von Daten und das Auffinden von Zusammenhängen. Somit stellen sich die Voraussetzungen zur Entwicklung virtueller Assistenzsysteme hervorragend dar.

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(Die SHS plus GmbH (Betreiber dieser Seite) arbeitet aktuell mit unterschiedlichen Kooperationspartnern, Kunden sowie verschiedenen Instituten und Universitäten aktiv an der Entwicklung von virtuellen Assistenzsystemen für die Kunststoffverarbeitung und befindet sich dazu in verschiedenen öffentlich geförderten Vorhaben. Wenn Sie konkrete inhaltliche Fragen dazu haben, stehen wir Ihnen gerne für ein informelles Gespräch zur Verfügung.)[:en]

The term “assistance system” refers to electrical, information technology or mechatronic systems (e.g. a software, a car) that provide the user with assistance in a current real situation or even actively intervene in the operating process and carry out actions in the background.

 

As virtual assistants (e.g. in the PC area) already simple visualized information, for example labels or tooltips (hints that appear automatically when the mouse pointer is moved over them), can be displayed to the user exactly at the moment when he draws his attention to this point. By moving the mouse, the assistance system registers which question may be of interest to the user and reacts promptly with precise, targeted information.

In the automotive sector, such assistance systems already perform a wide variety of safety functions, so that software can register, for example, on the basis of the rotational speed of the individual wheels, the steering angle and the information from various acceleration sensors, in which driving dynamic state the vehicle is currently in and can restore driving stability through targeted actuator intervention.

Both systems have the basic functionality that they register the initial situation of the system. The assistance system recognizes what the situation is. This knowledge of its own situation is the first step necessary to initiate all further follow-up actions.

What are extrusion lines already capable of today?

Today’s extrusion lines are generally equipped with modern machine control systems (PLC), which are equipped with a large number of sensors and actuators. The information from the sensors is graphically visualized for the machine operator and the storage of historical data is usually also possible without problems (with more modern systems).

The various actuators of the system can be parameterized quickly and easily by the machine operator, so that operating point changes or other changes to the process can be efficiently implemented from a central point (the machine control system). Changes to the operating points can be stored and retrieved as a recipe in more modern systems or stored in network databases in the event of changes.

At various points, the use of controls is also state of the art, so that, for example, the heating capacity of a heating zone does not have to be “controlled” by specifying a switch-on time for the heating, but is automatically “controlled” by the machine controller by specifying a set temperature.

In other places peripheral systems are used for control, which take over sub-functions as an autonomous solution (e.g. temperature control units, haul-off, saw, IR systems). These systems have their own machine control and internal control, which adapts system-specific setting variables. In modern systems, the target parameters are often communicated from the main controller to these subsystems and sensor information from the subsystems are returned to the main controller so that it can be visualized there (bidirectional communication). Often, however, the target values still have to be set directly on the peripheral system.

A current extrusion line thus already has:

• Sensors to detect the situation
• Actuators to influence the situation
• integrated controllers in the main controller
• additional, decentralized controllers in peripheral components
• Communication of setpoints to the periphery, partly bidirectional

 

What can extrusion lines not (yet) do today?

Although extrusion lines today already have a large number of sensors and actuators, it has not yet become standard practice for extrusion lines to recognize and control the quality of the product or to provide the machine operator with information on how to operate the lines. A virtual assistance is therefore not available.

Even if the process parameters of the plant (e.g. screw speed, melt pressure, melt temperature, cylinder zone temperatures, melt pump speed, material throughput, metre speed, cooling parameters, etc.) are as well known in the machine control as important quality parameters (e.g. ovality, wall thickness distribution, surface quality, etc.), a correlation between process parameters and the direct effects on the product (quality parameters) is not available today.

 

One of the reasons why such links are not yet state-of-the-art is the complexity of the plastics processing process. As can be seen schematically in the graph above, almost every process parameter that can be set on an extrusion line somehow has an influence on other process variables as well as on various quality parameters.

It is therefore not possible to identify simple (one-dimensional) relationships of style: “IF “poor quality”, THEN “reduce process parameter X by Y%”. Due to the interactions that prevail during extrusion, the interrelationships are much more complex and influence each other.

Virtual assistance systems in extrusion

1. Sensor data from the process

As shown above, the presence of sensor information to evaluate the condition of a production system is the first step in building a virtual assistance system. The system must be able to detect the actual condition of the system. The current trend towards digitization / Industry 4.0 means that more and more sensors are being installed in extrusion lines and that the various information is increasingly converging in networked systems. This fact is one of the factors why virtual assistance systems for extrusion can only be created today.

However, the increased equipment of machines with sensor technology is not yet sufficient to be able to use the full advantages of virtual assistants. Unfortunately, many important information from the process are not known or not economically measurable (e.g. due to the very high price of measuring systems). However, the availability of digital information about the process status is one of the essential factors without which an assistance system cannot function, so this point must be further advanced.

2. Live computer simulation as sensor

The possibilities of simulating processes with the help of numerical simulation systems have gained enormous importance in recent years. Today it is possible to calculate extruder screws, extrusion tools or cooling lines with the help of different computer simulation systems, so that additional information about the process are available that would be impossible to capture with physical measuring principles available today.

A simple example of this is the measurement of the core temperature of an extruded profile, a sheet or even a solid bar. While the introduction of a sensor into this area is practically impossible, the calculation of the core temperature (e.g. with the chillWARE cooling simulation) is simple and quick to realize. Therefore, computer simulation systems that automatically parameterize themselves live on the basis of process parameters can provide countless additional meaningful information about the process without the need for real measurements.

3. Process know-how / interactions

If a process as well as the product quality resulting from the process is completely available as digital information, the fundamental step is done to actually start building a virtual assistance system. Based on this information, it is now possible to identify relationships between input parameters and output parameters. A “model” or a “mathematical formula” is required, which is able to predict a quality parameter on the basis of the input information.

4. Data-driven models vs. physical models

There are different approaches to create such a model, whereby essentially the data-driven models have to be distinguished from the physical models. A data-driven model learns correlations based on the available data, regardless of whether the connection is physically logical or illogical. A physical model always has a real, physical background that must be comprehensible and correct.

At first glance, the physical model appears superior, since only physiaclically plausible information is considered in a physical model. Unfortunately, however, the physical models are partly inferior to the data-driven models due to their enormous complexity. Ultimately, both approaches have advantages and disadvantages and a decision should be made on a case-by-case basis as to whether a physical modeling approach, a data-driven approach or even a hybrid approach should be chosen.

5. Assistance functions

If points 1-4 have been successfully processed, an assistance system can be provided on this basis, which either provides information or alternatively actively intervenes in the process. For example, it is conceivable that an extrusion line could provide the machine operator with the following information:

By changing the process parameters to the recipe XYZ:

• an increase in product quality of X
• a reduction of the residual stresses in X
• a reduction of the deformation of the profile (curvature) by X
• the mechanical properties of the product can be increased by X
• …

Alternatively, direct intervention in the process parameters by the assistance system would of course also be possible.

Conclusion

Virtual assistance systems for plastics processing hold enormous potential for increasing robustness, productivity and product quality. The current trend towards digitized systems and processes is an important first step for the realization of such systems. The continuing trend and the ever improving technical possibilities for computer simulation (computing power) also contribute positively to making additional information from live simulation possible. Developments in the field of data-driven modelling but also in the field of fuzzy logic and approaches such as those of neural networks enable the targeted evaluation of data and the identification of correlations. Thus, the prerequisites for the development of virtual assistance systems are excellent.

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(SHS plus GmbH (operator of this site) is currently working actively with various cooperation partners, customers and various institutes and universities on the development of virtual assistance systems for plastics processing and is currently involved in various publicly funded projects. If you have specific questions regarding content, we are at your disposal for an informal discussion.

 

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