In der Umformtechnik sind die Werkzeuge maßgeblich für den Umformprozess verantwortlich. Ein Ausfall durch Beschädigung würde im schlimmsten Fall einen Produktionsstopp bedeuten, daher gibt es für diese Werkzeuge ein Presskraftüberwachungssystem. Es erfasst die Prozesskräfte an verschiedenen Stellen und überwacht die Abweichung der Prozessgröße. Für die zuverlässige Funktion ist eine an den Prozess angepasste Konfiguration des Systems notwendig. Im Regelfall nimmt ein Prozessingenieur die korrekte Einstellung vor.
Ungeschützt trotz Prozessüberwachung
Unter Umständen übernehmen Anlagenbediener diese Konfiguration jedoch selbst. Sie sind im Allgemeinen stückzahlorientiert und konfigurieren solche Systeme entweder mit großzügigen Überwachungsbereichen, sodass es nie zur Abschaltung kommt oder die Konfiguration nicht für den Prozess angepasst ist. Eine falsche Konfiguration führt zu häufigen Fehlabschaltungen, sodass Bediener das System nach einigen Fehlabschaltungen deaktivieren. In beiden Fällen ist das Werkzeug ungeschützt. Um den Werkzeugschutz sicherzustellen, soll die Konfiguration des Überwachungssystems möglichst einfach gestaltet werden, damit es die Anlagenbediener korrekt konfigurieren können.
Einfache Einstellparameter
Die Parameter müssen allgemeinverständlich sein und einen direkten Rückgabewert aus dem Prozess liefern. Ein Rückgabewert ermöglicht einen Rückschluss auf den Prozess, sodass problemlos ein Nachkorrigieren der Einstellung möglich ist. In der Umformtechnik finden sich Systeme zur Prozessüberwachung von verschiedenen Anbietern. Die meisten Systeme nutzen einen Hüllkurvenalgorithmus zur Überwachung der Prozessgröße. Diese Hüllkurve wird aus einer Stichprobe berechnet und stellt einen Toleranzbereich für die überwachte Prozessgröße dar. Erfasst das System einen Wert außerhalb der Hüllkurve, schaltet die Anlage vorsorglich ab. Zur fehlerfreien Funktion muss das System für jedes Werkzeug über mehrere nicht selbsterklärende Einstellparameter konfiguriert und aktiviert werden. Diese Problematik wird dadurch verschärft, dass die Hüllkurve keinen Rückgabewert aus dem Prozess liefert. Ein Gegenbeispiel stellt das Schuler Visual Die Protection dar, das einen Umformprozess visuell überwacht. Die Konfiguration erfolgt über einen wesentlichen Parameter und ist damit so einfach, dass die Hemmschwelle einer Abschaltung des Überwachungssystems erhöht wird und durch einen Rückgabewert kann die Einstellung nachverfolgt werden.
Fehlende Schlechtdaten
Für die Erkennung von Anomalien in Zeitreihen eignen sich unter anderem Deep-Learning-Ansätze. Die meisten Ansätze sind datengetriebener Natur, sie benötigen gelabelte Daten für das Training. Das Label stellt die Klasse einer Dateninstanz dar, anhand dessen ein überwachtes Verfahren trainiert werden kann. Mit Hilfe der Labels lernt das Verfahren die Merkmale normaler- und abnormaler Dateninstanzen. Häufig fehlen im Maschinenbau klassifizierte Daten. Aufgrund dieser Problematik muss ein solcher Ansatz ein unüberwachtes Training erlauben. Ein Autoencoder ist ein Deep-Learning-Verfahren, das die Merkmale der Prozessdaten unüberwacht lernt und zu rekonstruieren versucht.