DE102011078143A1

DE102011078143A1 - Method for interpretation of technical process e.g. product manufacturing process, in process control application, involves determining correlation value, and using correlation value for determining threshold value for detection points

Info

Publication number: DE102011078143A1
Application number: DE102011078143A
Authority: DE
Inventors: Georg Heinecke; Steffen Lamparter; Raffaello Lepratti
Original assignee: Siemens AG
Current assignee: Siemens AG
Priority date: 2011-06-27
Filing date: 2011-06-27
Publication date: 2012-12-27

Abstract

The method involves determining a correlation value by correlating information in detection points of a technical process with process information based on historical data. The correlation value is used for determining a threshold value for the detection points. The correlation value is determined as the threshold value for the detection point if a preset condition is fulfilled. An upper threshold value is determined by an upper correlation value, and a lower threshold value is determined by a lower correlation value. The information are time information, retention time information, processing time information, manufacturing time information and provisioning time information. Independent claims are also included for the following: (1) a method for performing a technical process (2) a device for interpretation of a technical process.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Auslegung bzw. zum Betrieb eines technischen Prozesses sowie entsprechende Vorrichtungen. The invention relates to a method for the design and operation of a technical process and corresponding devices.

Technische Prozesse unterliegen natürlichen Schwankungen um einen Mittelwert. Diese Schwankungen können über längere, sequentielle Abläufe, z.B. global ausgelegte Lieferketten, beträchtliche Ausmaße annehmen. In industriellen Anwendungen können z.B. Ist-Durchlaufzeiten wesentlich von Soll-Durchlaufzeiten abweichen und vorgesehene Liefertermine gefährden. Grundsätzlich ist es wünschenswert, dass Abweichungen, die zu kritischen Ereignissen führen (z.B. ein nicht einhaltbarer Liefertermin), möglichst frühzeitig erkannt werden, um ggf. Gegenmaßnahmen einleiten zu können. Hierfür müssen Grenzwerte an Erfassungspunkten entlang eines Prozesses bestimmt werden, bei deren Über- bzw. Unterschreitung eine vorgegebene Reaktion ausgelöst wird. Technical processes are subject to natural fluctuations around an average. These variations may occur over longer, sequential, e.g. globally designed supply chains, take on considerable proportions. In industrial applications, e.g. Actual lead times differ significantly from target lead times and jeopardize scheduled delivery dates. In principle, it is desirable that deviations that lead to critical events (for example, an unsustainable delivery date) be recognized as early as possible in order to initiate countermeasures if necessary. For this purpose, limit values at detection points along a process must be determined, when exceeding or falling below a predetermined reaction is triggered.

Es ist bekannt, pauschale oder prozentuale Aufschläge anzugeben, die die maximal zulässige Abweichung von einem Sollwert vorgeben. Bei der Über- bzw. Unterschreitung des Sollwerts an den entsprechenden Erfassungspunkten entlang eines Prozesses kann ein kritisches Ereignis erkannt werden. It is known to specify flat rate or percentage surcharges that specify the maximum allowable deviation from a setpoint. When the setpoint is exceeded or undershot at the corresponding detection points along a process, a critical event can be detected.

Hierbei ist es nachteilig, dass die dynamischen Einflüsse der Folgeprozesse nicht berücksichtigt werden. In this case, it is disadvantageous that the dynamic influences of the subsequent processes are not taken into account.

Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, die vorstehend genannten Nachteile zu vermeiden und insbesondere eine effiziente Lösung anzugeben, um kritische Ereignisse eines technischen Prozessablaufs frühzeitig und verlässlich erkennen zu können. The object of the invention is to avoid the above-mentioned disadvantages and in particular to provide an efficient solution in order to be able to recognize critical events of a technical process sequence early and reliably.

Diese Aufgabe wird gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevorzugte Ausführungsformen sind insbesondere den abhängigen Ansprüchen entnehmbar. This object is achieved according to the features of the independent claims. Preferred embodiments are in particular the dependent claims.

Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zur Auslegung eines technischen Prozesses vorgeschlagen,

(a) bei dem ein Korrelationswert bestimmt wird, indem anhand historischer Daten Informationen an Erfassungspunkten des technischen Prozesses mit Prozess-Informationen korreliert werden;
(b) bei dem der Korrelationswert für die Bestimmung des Schwellwerts für den Erfassungspunkt herangezogen wird.

To solve the problem, a method for the design of a technical process is proposed,

(a) in which a correlation value is determined by correlating information at historical points of the technical process with process information;
(b) using the correlation value to determine the threshold for the detection point.

Der vorliegende Ansatz ermöglicht somit eine Bestimmung von Schwellwerten an Erfassungspunkten für die frühzeitige Identifikation von kritischen Ereignissen in einem technischen Prozessablauf. The present approach thus enables a determination of thresholds at detection points for the early identification of critical events in a technical process flow.

Insbesondere kann ein maximaler Korrelationswert für die Bestimmung des Schwellwerts für den Erfassungspunkt herangezogen bzw. berücksichtigt werden. In particular, a maximum correlation value can be used or taken into account for the determination of the threshold value for the detection point.

Bei den historischen Daten kann es sich um vergangene Daten des Prozesses handeln, die entsprechend gesammelt, z.B. gespeichert, wurden und für die Korrelation ausgewertet werden können. Insbesondere ist es ein Vorteil, dass auch nach der (erstmaligen) Auslegung des Prozesses anfallende Daten berücksichtigt werden können: Beispielsweise kann, sobald zusätzliche Daten vorliegen, die Bestimmung des Schwellwerts erneut durchgeführt werden. Damit kann eine Verfeinerung bzw. Anpassung erreicht werden, was sich vorteilhaft auf die Prozessstabilität auswirkt bzw. die Dynamik der Prozessstabilität entsprechend berücksichtigt. The historical data may be historical data of the process, collected accordingly, e.g. stored, were and can be evaluated for correlation. In particular, it is an advantage that data arising even after the (initial) design of the process can be taken into account: for example, as soon as additional data is available, the determination of the threshold value can be carried out again. This refinement or adaptation can be achieved, which has an advantageous effect on the process stability and takes into account the dynamics of process stability accordingly.

Hierbei ist es besonders von Vorteil, dass die Informationen der Erfassungspunkte in Bezug gesetzt werden zu Informationen betreffend den gesamten Prozess oder zumindest einen Teil des gesamten Prozesses. Hierdurch kann durch den Korrelationswert bestimmt werden, inwieweit eine lokale Information an dem Erfassungspunkt signifikant ist für den gesamten Prozess oder des erwähnten Teils des Prozesses. It is particularly advantageous here that the information of the detection points is related to information relating to the entire process or at least part of the entire process. In this way, it can be determined by the correlation value to what extent local information at the detection point is significant for the entire process or the mentioned part of the process.

Eine Weiterbildung ist es, dass

(a1) der Korrelationswert bestimmt wird, indem anhand historischer Daten Informationen an dem Erfassungspunkt mit den zugehörigen Prozess-Informationen korreliert werden;
(a2) der Korrelationswert maximiert wird, indem die jeweils geringste Abweichung zwischen den Informationen an dem Erfassungspunkt und der zugehörigen Prozess-Information nicht berücksichtigt wird,
(a3) insbesondere solange ausreichend Daten verfügbar sind oder eine vorgegebene Anzahl von Iterationen noch nicht erreicht ist, gemäß Schritt (a1) der Korrelationswert bestimmt wird.

One training is that

(a1) determining the correlation value by correlating information at the detection point with the associated process information based on historical data;
(a2) the correlation value is maximized by ignoring the slightest deviation between the information at the detection point and the associated process information,
(a3) in particular, as long as sufficient data is available or a predetermined number of iterations has not yet been reached, the correlation value is determined according to step (a1).

Hierbei sei angemerkt, dass die Schritte (a1) bis (a3) für positive und negative Abweichungen in jeweils analoger Weise durchgeführt werden. Beispielsweise werden hierbei die absoluten Werte der Abweichungen verwendet. It should be noted here that the steps (a1) to (a3) are carried out for positive and negative deviations in a respectively analogous manner. For example, the absolute values of the deviations are used here.

Bei negativen Werten für diese Abweichungen kann jeweils der größte Wert gestrichen werden (anstatt des jeweils kleinsten Werts bei positiven Werten für die Abweichungen), da die Abweichung ja lediglich ein Maß für die Größe der Distanz z.B. zum optimalen Termin ist. In the case of negative values for these deviations, the largest value can be deleted in each case (instead of the respectively smallest value for positive values for the deviations), since the deviation is merely a measure of the size of the distance, for example. to the optimal date.

Schritt (a3) ist optional, d.h. die Iteration kann so lange erfolgen, bis keine Daten mehr verfügbar sind, d.h. für eine Korrelation sollten mindestens noch zwei Datensätze zur Verfügung stehen. Vorzugsweise kann die Anzahl der verfügbaren Datensätze für ein Abbruchkriterium größer als zwei Datensätze gewählt werden, da ein linearer Zusammenhang zwischen nur zwei Punkten kaum eine statistische Aussagefähigkeit für den gesamten Datensatz hätte. Step (a3) is optional, ie the iteration can take place until no more data is available, ie at least for a correlation two records are available. Preferably, the number of available records for an abort criterion may be greater than two records, since a linear relationship between only two points would have little statistical significance for the entire data set.

Alternativ können andere Abbruchbedingungen vorgesehen sein:
Beispielsweise kann nach einer vorgegebenen Anzahl von Iterationen das Verfahren beendet werden. Alternatively, other termination conditions may be provided:
For example, after a predetermined number of iterations, the process may be terminated.

So kann der Schwellwert auf die kleinste Ist-Abweichung angehoben werden, die an dem betrachteten Erfassungspunkt registriert wurde und die sich unter den Datenpaaren befindet. Dann werden nur Datenpaare von der Korrelationsanalyse berücksichtigt, die größer als der gewählte Schwellwert sind. Der Korrelationswert wird erneut bestimmt. Dieser Vorgang kann z.B. solange wiederholt werden bis nicht mehr ausreichend Datenpaare zur Verfügung stehen, um eine Korrelationsanalyse durchführen zu können. Durch diese Vorgehensweise wird der Schwellwert an dem betrachteten Erfassungspunkt sukzessive erhöht und gleichzeitig die Anzahl der betrachteten Datenpaare verringert. Es ergibt sich ebenfalls ein Verlauf des Korrelationswertes, welcher dafür genutzt werden kann, dessen Maximum zu bestimmen. Je höher der Korrelationswert, desto größer ist der messbare, lineare Zusammenhang (d.h. die "Kausalität") zwischen einer hohen Abweichung an dem Erfassungspunkt und einer ebenfalls hohen Abweichung am Prozessende. Thus, the threshold value can be raised to the smallest actual deviation registered at the considered detection point and located below the data pairs. Then only data pairs from the correlation analysis that are greater than the selected threshold value are taken into account. The correlation value is determined again. This process may e.g. be repeated until no longer sufficient data pairs are available to perform a correlation analysis can. By doing so, the threshold at the considered detection point is successively increased and at the same time the number of considered data pairs is reduced. It also results in a course of the correlation value, which can be used to determine its maximum. The higher the correlation value, the greater the measurable linear relationship (i.e., the "causality") between a high deviation at the detection point and a likewise high deviation at the process end.

Eine andere Weiterbildung ist es, dass der Korrelationswert als Schwellwert für den Erfassungspunkt bestimmt wird, falls eine vorgegebene Bedingung erfüllt ist. Another development is that the correlation value is determined as a threshold value for the detection point, if a predetermined condition is met.

Beispielsweise kann bei einer gewissen Abweichung ein maximaler Korrelationswert erreicht werden. Diese Abweichung stellt dann den Schwellwert für diesen Erfassungspunkt dar. For example, with a certain deviation, a maximum correlation value can be achieved. This deviation then represents the threshold value for this detection point.

Insbesondere ist es eine Weiterbildung, dass die vorgegebene Bedingung ein Prüfen einer starken Korrelation umfasst. In particular, it is a further development that the predetermined condition comprises checking a strong correlation.

Insbesondere kann so geprüft werden, ob eine starke Korrelation vorhanden ist. Falls dies nicht gegeben ist, wird beispielsweise kein Schwellwert für diesen Erfassungspunkt angegeben. In particular, it is possible to check whether there is a strong correlation. If this is not the case, for example, no threshold is specified for this detection point.

Beispielsweise kann geprüft werden, ob der Korrelationswert größer (oder gleich) 0,5 oder 0,7 ist. Je höher der Korrelationswert desto größer ist der messbare Zusammenhang zwischen dem Ereignis an dem Erfassungspunkt und dem Ereignis z.B. am Prozessende. For example, it can be checked if the correlation value is greater than (or equal to) 0.5 or 0.7. The higher the correlation value, the greater the measurable relationship between the event at the detection point and the event e.g. at the end of the process.

Auch ist es eine Weiterbildung, dass je mindestens ein Korrelationswert für mehrere Erfassungspunkte des technischen Systems bestimmt wird. It is also a further development that at least one correlation value is determined for each of several detection points of the technical system.

Insbesondere kann ein Korrelationswert für alle Erfassungspunkte des technischen Systems bestimmt werden. Auch kann der Korrelationswert entsprechend für die Erfassungspunkte maximiert werden. In particular, a correlation value can be determined for all detection points of the technical system. Also, the correlation value can be maximized corresponding to the detection points.

Ferner ist es eine Weiterbildung, dass ein oberer Schwellwert mittels eines oberen Korrelationswerts und ein unterer Schwellwert mittels eines unteren Korrelationswerts bestimmt werden. Furthermore, it is a development that an upper threshold value is determined by means of an upper correlation value and a lower threshold value by means of a lower correlation value.

Optional kann entweder der obere oder der untere Schwellwert bestimmt werden. Optionally, either the upper or the lower threshold can be determined.

Im Rahmen einer zusätzlichen Weiterbildung umfasst der technische Prozess mindestens einen der folgenden Teile:

– einen Herstellungs- oder Fertigungsprozess,
– eine Lieferkette und/oder
– die Bereitstellung eines Produkts.

In an additional training, the technical process includes at least one of the following parts:

- a manufacturing or manufacturing process,
- a supply chain and / or
- the provision of a product.

Eine nächste Weiterbildung besteht darin, dass die Informationen mindestens eine der folgenden umfassen:

– Zeitinformationen,
– Durchlaufzeiten,
– Verarbeitungszeiten,
– Herstellungszeiten,
– Bereitstellungszeiten.

A next development is that the information comprises at least one of the following:

- time information,
- lead times,
- processing times,
- production times,
- Deployment times.

Eine Ausgestaltung ist es, dass die Prozess-Informationen Informationen am Ende des technischen Prozesses sind. One embodiment is that the process information is information at the end of the technical process.

Insbesondere kann es sich hierbei um Zeitinformationen am Prozessende handeln betreffend z.B. die Dauer des technischen Prozesses oder eines vorgegebenen Teils des Prozesses. In particular, this may be time information at the end of the process regarding e.g. the duration of the technical process or a predetermined part of the process.

Somit kann es sich bei der Information an dem Erfassungspunkt um eine lokale Zeitinformation, die an dem Erfassungspunkt feststellbar ist, handeln. Bei der Prozess-Information kann es sich um eine globale Zeitinformation, z.B. eine Durchlaufzeit, am Prozessende handeln. Die lokale Zeitinformation und die globale Zeitinformation ergeben z.B. für ein Produkt des Prozesses ein Datenpaar, das Gegenstand der Korrelation ist. Thus, the information at the detection point may be local time information detectable at the detection point. The process information may be global time information, e.g. a lead time, act at the end of the process. The local time information and the global time information result e.g. for a product of the process, a pair of data that is the subject of the correlation.

Eine alternative Ausführungsform besteht darin, dass für die Prozess-Informationen mindestens ein Prozess-Schwellwert bestimmt wird. An alternative embodiment is that at least one process threshold is determined for the process information.

Beispielsweise kann ein oberer Prozess-Schwellwert bestimmt werden, der nicht erreicht und/oder überschritten werden sollte ohne ein kritisches Ereignis (z.B. eine verspätete Fertigstellung eines Produkts) auszulösen. Entsprechend kann ein unterer Prozess-Schwellwert bestimmt werden, der nicht erreicht und/oder unterschritten werden sollte ohne ein kritisches Ereignis (z.B. verfrühte Fertigstellung eines Produkts) auszulösen. For example, an upper process threshold may be determined that does not reach and / or exceeded without triggering a critical event (eg late completion of a product). Accordingly, a lower process threshold can be determined which should not be reached and / or undershot without triggering a critical event (eg premature completion of a product).

Beispielsweise kann ein Prozess-Schwellwert durch einen Betreiber des Prozesses oder durch einen Softwareprozess ermittelt und vorgegeben werden. For example, a process threshold can be determined and specified by an operator of the process or by a software process.

Eine nächste Ausgestaltung ist es, dass diejenigen Informationen an den Erfassungspunkten mit denjenigen Prozess-Informationen korreliert werden, die jenseits, d.h. oberhalb des oberen Prozess-Schwellwerts oder unterhalb des unteren Prozess-Schwellwerts liegen. A next embodiment is that those information at the detection points are correlated with those process information that is beyond, i. above the upper process threshold or below the lower process threshold.

Demnach werden nur kritische Ereignisse betrachtet, bei denen die Schwellwerte mindestens erreicht wurden. Für solche kritischen Ereignisse werden die (lokalen) Informationen an den Erfassungspunkten betrachtet und ermittelt, ob diese mit den kritischen Ereignissen korreliert sind. Accordingly, only critical events are considered in which the thresholds were at least reached. For such critical events, the (local) information at the detection points is considered and it is determined whether these are correlated with the critical events.

Die oben genannte Aufgabe wird auch gelöst mittels eines Verfahrens zum Betrieb eines technischen Prozesses, der wie hier beschrieben ausgelegt wurde, bei dem bei oder nach Erreichen des Schwellwerts eine vorgegebene Aktion ausgelöst und/oder ausgeführt wird. The above object is also achieved by means of a method for operating a technical process which has been designed as described here, in which a predetermined action is triggered and / or executed during or after reaching the threshold value.

Bei dem Erreichen des Schwellwerts kann es sich um ein Überschreiten eines oberen Schwellwerts und/oder um ein Unterschreiten eines unteren Schwellwerts handeln. When the threshold value is reached, this may be an exceeding of an upper threshold value and / or an undershooting of a lower threshold value.

Beispielsweise kann eine geeignete Gegenmaßnahme eingeleitet werden und/oder eine Meldung ausgegeben werden. Die Meldung kann optisch, akustisch oder haptisch ausgegeben werden. For example, a suitable countermeasure can be initiated and / or a message can be issued. The message can be issued visually, acoustically or haptically.

Die vorstehende Aufgabe wird auch gelöst mittels einer Vorrichtung zur Auslegung eines technischen Prozesses umfassend eine Verarbeitungseinheit, die derart eingerichtet ist, dass

(a) ein Korrelationswert bestimmbar ist, indem anhand historischer Daten Informationen an Erfassungspunkten des technischen Prozesses mit Prozess-Informationen korreliert werden;
(b) der Korrelationswert für die Bestimmung des Schwellwerts für den Erfassungspunkt berücksichtigbar ist.

The above object is also achieved by means of a device for designing a technical process comprising a processing unit which is set up such that

(a) a correlation value can be determined by correlating information at historical points of the technical process with process information;
(b) the correlation value for the determination of the threshold value for the detection point can be taken into account.

Die Verarbeitungseinheit kann insbesondere eine Prozessoreinheit und/oder eine zumindest teilweise fest verdrahtete oder logische Schaltungsanordnung sein, die beispielsweise derart eingerichtet ist, dass das Verfahren wie hierin beschrieben durchführbar ist. Besagte Verarbeitungseinheit kann jede Art von Prozessor oder Rechner oder Computer mit entsprechend notwendiger Peripherie (Speicher, Input/Output-Schnittstellen, Ein-Ausgabe-Geräte, etc.) sein oder umfassen. In particular, the processing unit may be a processor unit and / or an at least partially hardwired or logic circuit arrangement, which is set up, for example, such that the method can be carried out as described herein. Said processing unit may be or include any type of processor or computer or computer with correspondingly necessary peripherals (memory, input / output interfaces, input / output devices, etc.).

Die vorstehenden Erläuterungen betreffend das Verfahren gelten für die Vorrichtung entsprechend. Die Vorrichtung kann in einer Komponente oder verteilt in mehreren Komponenten ausgeführt sein. Insbesondere kann auch ein Teil der Vorrichtung über eine Netzwerkschnittstelle (z.B. das Internet) angebunden sein. The above explanations regarding the method apply to the device accordingly. The device may be implemented in one component or distributed in several components. In particular, a portion of the device may also be connected via a network interface (e.g., the Internet).

Eine Weiterbildung ist es, dass die Verarbeitungseinheit derart eingerichtet ist, dass der technische Prozess betreibbar ist. A development is that the processing unit is set up such that the technical process is operable.

Weiterhin wird zur Lösung der Aufgabe ein System oder eine Anlage vorgeschlagen umfassend mindestens eine der hier beschriebenen Vorrichtungen. Furthermore, a system or installation is proposed to solve the problem comprising at least one of the devices described herein.

Die hierin vorgestellte Lösung umfasst ferner ein Computerprogrammprodukt, das direkt in einen Speicher eines digitalen Computers ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die dazu geeignet sind, Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchzuführen. The solution presented herein further includes a computer program product directly loadable into a memory of a digital computer comprising program code portions adapted to perform steps of the method described herein.

Weiterhin wird das oben genannte Problem gelöst mittels eines computerlesbaren Speichermediums, z.B. eines beliebigen Speichers, umfassend von einem Computer ausführbare Anweisungen (z.B. in Form von Programmcode) die dazu geeignet sind, dass der Computer Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchführt. Furthermore, the above problem is solved by means of a computer-readable storage medium, e.g. any memory comprising computer-executable instructions (e.g., in the form of program code) adapted for the computer to perform steps of the method described herein.

Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden schematischen Beschreibung von Ausführungsbeispielen, die im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert werden. Dabei können zur Übersichtlichkeit gleiche oder gleich wirkende Elemente mit gleichen Bezugszeichen versehen sein. The above-described characteristics, features, and advantages of this invention, as well as the manner in which they will be achieved, will become clearer and more clearly understood in connection with the following schematic description of exemplary embodiments which will be described in detail in conjunction with the drawings. For the sake of clarity, identical or identically acting elements may be provided with the same reference numerals.

Es zeigen: Show it:

1 ein Flussdiagramm mit Schritten des hier vorgestellten Verfahrens zur Bestimmung bzw. Auslegung eines technischen Systems bzw. Prozesses, so dass kritische Ereignisse frühzeitig erkannt werden können; 1 a flowchart with steps of the method presented here for the determination or design of a technical system or process, so that critical events can be detected early;

2 beispielhaft über eine Menge von Erfassungspunkten (x-Achse) eine kumulierte Auftrags-Durchlaufzeit sowie eine maximal zulässige Abweichung; 2 as an example, over a set of acquisition points (x-axis) a cumulative order Cycle time and a maximum allowable deviation;

3 schematisch, dass sich entlang einer Auftragsbearbeitung eine bestimmte Anzahl an Erfassungspunkten befindet, die von einem Auftrag (z.B. einem Produkt) nach einer gewissen Soll-Durchlaufzeit passiert werden; 3 schematically that there is a certain number of detection points along an order processing, which are passed by an order (eg a product) after a certain target cycle time;

4 schematisch ein Diagramm mit Wertepaaren, wobei auf der x-Achse eine Durchlaufzeit am Prozessende und auf der y-Achse eine an dem Erfassungspunkt ermittelte Durchlaufzeit dargestellt sind; 4 schematically a diagram with pairs of values, wherein on the x-axis a cycle time at the end of the process and on the y-axis a determined at the detection point cycle time are shown;

5 einen Verlauf maximaler Korrelationswerte für die unterschiedlichen Erfassungspunkte; 5 a course of maximum correlation values for the different detection points;

6 maximale Korrelationswerte bei negativen und bei positiven Grenzwerten in Bezug auf die Erfassungspunkte; 6 maximum correlation values at negative and positive limits with respect to the detection points;

7 obere und untere Grenzwerte in Bezug auf die Erfassungspunkte. 7 upper and lower limits with respect to the detection points.

Moderne Lieferketten sind aufgrund hoher Komplexität und enger Kopplung anfällig gegenüber Störereignissen. Daher besteht ein Bedarf an Systemen, die Störereignisse frühzeitig erkennen und unmittelbare Reaktionen einleiten, um nachteilige Auswirkungen (z.B. auf die Liefertreue) zu vermeiden. Beispielsweise eignet sich die hier vorgestellte Lösung für Systeme, die eine Adressierung von Störungen direkt in der Produktion erlauben. Hierfür können einerseits aktuelle Statusinformationen über Objekte der Lieferkette in der Produktion genutzt werden und andererseits können Grenzwerte (auch bezeichnet als Schwellwerte) für Störungen bestimmt sein. Beispielsweise wird mit Über- oder Unterschreiten solcher Grenzwerte eine vorgegebene Aktion (z.B. ein Alarm oder eine besondere Maßnahme zur Vermeidung einer Verzögerung o.ä.) ausgelöst. Modern supply chains are susceptible to disruption due to high complexity and tight coupling. Therefore, there is a need for systems that detect malfunction events early and initiate immediate responses to avoid adverse effects (e.g., on-time delivery). For example, the solution presented here is suitable for systems that allow the addressing of disturbances directly in production. On the one hand, current status information about objects in the supply chain can be used in production and, on the other hand, limit values (also referred to as threshold values) can be determined for disturbances. For example, if such limit values are exceeded or fallen short of, a predetermined action (for example, an alarm or a special measure to avoid a delay or the like) is triggered.

Es kann insbesondere eine Systemarchitektur verwendet werden, die eine Kopplung von Überwachungssystemen der Lieferkette mit einem Produktionsassistenzsystem ermöglicht. Für die Definition der Schwellwerte, bei deren Überschreitung entsprechend reagiert werden soll, wird mit Hilfe einer Korrelationsanalyse ein Kritikalitätsmodell entwickelt und ggf. anhand einer Simulation evaluiert. Als Resultat ist es somit möglich, dass beispielsweise optimierte Ergebnisse bei logistischen und finanziellen Kenngrößen erzielt und somit ein Mehrwert für ein produktionsbasiertes Management von Lieferkettenstörungen erreicht werden kann. In particular, a system architecture can be used which enables a coupling of supply chain monitoring systems with a production assistance system. For the definition of the threshold values, above which reaction should be made, a criticality model is developed with the help of a correlation analysis and possibly evaluated on the basis of a simulation. As a result, it is possible, for example, to achieve optimized results in terms of logistical and financial parameters and thus to achieve added value for production-based management of supply chain disruptions.

Es wird insbesondere vorgeschlagen, auf Basis aufgezeichneter Daten eine Grenzwertbestimmung für jeden einer Vielzahl von Erfassungspunkten vorzunehmen. Dies kann beispielsweise mit einer Korrelationsanalyse erreicht werden. Hierbei sei angemerkt, dass die Erfassungspunkte z.B. beliebige Messeinheiten oder Komponenten eines Prozesses, beispielsweise einer Lieferkette und/oder eines Herstellungsprozesses sein können. Vorzugsweise liefert jeder Erfassungspunkt Daten betreffend

– eine Verarbeitungsleistung oder -dauer an dem Erfassungspunkt,
– eine Zeitdauer, die angibt, wie lange eine Verarbeitungsleistung z.B. an dem Erfassungspunkt gedauert hat,
– eine Zeitinformation, die angibt, wann ein Erzeugnis oder eine Leistung an dem Erfassungspunkt eingetroffen ist bzw. bereitgestellt wurde und/oder
– eine Zeitinformation, die angibt, wann das Erzeugnis oder die Leistung den Erfassungspunkt verlässt.

In particular, it is proposed to make a limit determination for each of a plurality of detection points based on recorded data. This can be achieved, for example, with a correlation analysis. It should be noted that the detection points may be, for example, any measuring units or components of a process, for example a supply chain and / or a manufacturing process. Preferably, each detection point provides data regarding

A processing power or duration at the detection point,
A period of time which indicates how long a processing power has lasted, for example at the detection point,
Time information indicating when a product or service has arrived at the detection point and / or
A time information indicating when the product or the power leaves the detection point.

Insbesondere sind unterschiedliche Arten der Zeiterfassung möglich. So können z.B. Zeitdifferenzen zwischen Erfassungspunkten anhand von Zeitstempeln bestimmt werden. Auf diese Art kann beispielsweise eine Durchlaufzeit zwischen Erfassungspunkten ermittelt werden. Vorzugsweise haben hierfür die Erfassungspunkte eine synchronisierte Zeitbasis. In particular, different types of time recording are possible. Thus, e.g. Time differences between detection points are determined by means of time stamps. In this way, for example, a cycle time between detection points can be determined. Preferably, for this purpose, the detection points have a synchronized time base.

Am Ende des Prozesses kann eine gesamte Durchlaufzeit ermittelt werden. Insbesondere kann bestimmt werden, inwieweit eine an einem Erfassungspunkt ermittelte (lokale) Zeitinformation dazu beiträgt, dass die gesamte Durchlaufzeit oberhalb oder unterhalb eines vorgegebenen Schwellwerts liegt. At the end of the process, a total cycle time can be determined. In particular, it can be determined to what extent a (local) time information determined at a detection point contributes to the total cycle time being above or below a predetermined threshold value.

Das Verfahren wird schematisch in 1 dargestellt und nachfolgend beispielhaft für Auftrags-Durchlaufzeiten erläutert. Entsprechend können beliebige andere Zeitinformationen für unterschiedliche Prozesse eingesetzt werden.

(1) In einem Schritt 101 werden bekannte (z.B. bereits aufgezeichnete) Daten genutzt und miteinander korreliert. Somit werden Auftrags-Durchlaufzeiten für einen Erfassungspunkt bestimmt sowie die dazugehörigen Auftrags-Durchlaufzeiten am Prozessende. Durch einen Vergleich mit den Soll-Werten am Prozessende lassen sich daraus die Abweichungen der Auftrags-Durchlaufzeiten an dem Erfassungspunkt und an dem Prozessende ableiten.
(2) In einem Schritt 102 wird ermittelt, ob zuerst der positive oder negative Schwellwert bestimmt werden soll. Das Verfahren funktioniert in beiden Fällen in entsprechender Weise.
(3) Von den extrahierten Datenpaaren werden nun alle Daten selektiert, die eine für einen Entscheider wesentliche (positive oder negative) Abweichung am Prozessende aufgewiesen haben, d.h. deren Abweichung am Prozessende signifikant war und vorzugsweise hätten identifiziert werden sollen. Das heißt, es wird vom Entscheider ein maximaler Schwellwert bzw. ein minimaler Schwellwert für Auftrags-Durchlaufzeiten festgelegt, die am Prozessende nicht über- bzw. unterschritten werden sollten (vergleiche Schritte 103 und 104).
(4) In einem Schritt 105 werden die Datenpaare (Auftrags-Durchlaufzeit an dem aktuellen Erfassungspunkt mit der zugehörigen Auftrags-Durchlaufzeit am Prozessende) korreliert und in einem Schritt 106 wird der Korrelationswert gespeichert. Ziel ist es herauszufinden, ob Abweichungen an dem untersuchten Erfassungspunkt Einfluss auf die Abweichungen am Prozessende haben und wenn ja, in welcher Höhe diese Abweichungen auftreten müssen, damit ein Zusammenhang messbar ist. Hierfür wird z.B. ein Pearson Korrelationskoeffizient (–1 < ρ < +1) genutzt; dieser misst den linearen Zusammenhang zwischen zwei Variablen. Nimmt der Koeffizient den Wert "+1" an, so besteht ein vollständig positiver linearer Zusammenhang. Dies würde implizieren, dass höhere Abweichungen am Erfassungspunkt auch zu höheren Abweichungen am Prozessende führen.
(5) In einem Schritt 107 wird der Schwellwert auf die kleinste Ist-Abweichung angehoben, die an dem betrachteten Erfassungspunkt registriert wurde und die sich unter den Datenpaaren befindet. Da nur Datenpaare in die Korrelationsanalyse einfließen, die größer als der gewählte Schwellwert sind, wird dieses entsprechende Datenpaar somit von der Korrelationsanalyse ausgeschlossen. Es kann eine erneute Berechnung des Korrelationswertes erfolgen. Der neue Korrelationswert wird ebenfalls aufgezeichnet. Dieser Vorgang wird solange wiederholt bis nicht mehr genügend Datenpaare zur Verfügung stehen, um eine Korrelationsanalyse durchzuführen (vergleiche Abfrage 108). Dann wird in einem Schritt 109 der Schwellwert bestimmt, bei dem der Korrelationswert maximiert wurde. Durch diese Vorgehensweise wird der Schwellwert an dem betrachteten Erfassungspunkt sukzessive erhöht und gleichzeitig die Anzahl der betrachteten Datenpaare verringert. Es ergibt sich ebenfalls ein Verlauf des Korrelationswertes, welcher dafür genutzt werden kann, dessen Maximum zu bestimmen. Je höher der Korrelationswert (der maximale Wert ist "+1"), desto größer ist der messbare Zusammenhang (d.h. die "Kausalität") zwischen einer hohen Abweichung an dem Erfassungspunkt und einer ebenfalls hohen Abweichung am Prozessende.
(6) Allerdings kann es vorkommen, dass keine starke Korrelation gefunden wird. In diesem Fall besteht zwischen den Auftrags-Durchlaufzeiten an dem Erfassungspunkt und den Auftrags-Durchlaufzeiten am Prozessende kein wesentlicher Zusammenhang. In diesem Fall wird der entsprechende Erfassungspunkt nicht mit einem Schwellwert belegt. Von einer starken Korrelation spricht man beispielsweise ab einem Wert von 0,7. Dies gilt entsprechend für positive sowie negative Abweichungen. In einem Schritt 110 wird somit geprüft, ob eine starke Korrelation vorliegt. Ist dies der Fall, so wird zu einem Schritt 112 verzweigt, es wird ein Schwellwert für den aktuellen Erfassungspunkt gesetzt. Ist dies hingegen nicht der Fall, so wird in einem Schritt 111 der Schwellwert gelöscht. Um eine hohe Performance des Ansatzes zu gewährleisten, werden vorzugsweise niedrige Korrelationswerte (z.B. ρ ≤ 0,5) von der Analyse ausgeschlossen. An solchen Erfassungspunkten ist somit kein wesentlicher Zusammenhang zwischen den gemessenen Auftrags-Durchlaufzeiten bestimmbar. Vorzugsweise werden starke Korrelationen (z.B. ρ > 0,5) mit den dazugehörigen Schwellwerten verwendet. Weiterhin sei angemerkt, dass gegen Prozessende höhere Korrelationen erzielt werden und somit mehr Schwellwerte verwendet werden können. Dies folgt aus dem Umstand, dass gegen Prozessende eher Aussagen möglich sind, ob eine Abweichung tatsächlich auch zu einem kritischen Ereignis führen wird oder nicht. Am Prozessanfang ist dieser Zusammenhang schwächer, da auch verhältnismäßig hohe Abweichungen noch kompensiert werden können.
(7) Der gesamte Vorgang wird für alle Erfassungspunkte des Prozesses wiederholt. So wird in einem den Schritten 111 bzw. 112 folgenden Schritt 113 geprüft, ob ein positiver und ein negativer Schwellwert bestimmt wurde. Ist dies nicht der Fall, wird zu dem Schritt 102 verzweigt und der jeweils andere (positive oder negative) Schwellwert bestimmt. Ist die Bedingung hingegen erfüllt, so wird von dem Schritt 113 zu einem Schritt 114 verzweigt und geprüft, ob noch weitere Erfassungspunkte vorhanden sind. Sind noch weitere Erfassungspunkte vorhanden, wird zu dem Schritt 101 verzweigt, ansonsten wird das Verfahren beendet (siehe Zustand 115).

The method is shown schematically in 1 illustrated and explained below by way of example for order processing times. Accordingly, any other time information can be used for different processes.

(1) In one step 101 known (eg already recorded) data are used and correlated with each other. Thus, order throughput times are determined for a detection point and the associated order throughput times at the end of the process. A comparison with the target values at the end of the process can be used to derive the deviations of the order throughput times at the detection point and at the end of the process.
(2) In one step 102 it is determined whether the positive or negative threshold should first be determined. The method works in both cases in a similar way.
(3) From the extracted data pairs, all data are now selected which have a significant (positive or negative) deviation at the end of the process for a decision maker, ie their deviation at the end of the process significantly was and should preferably have been identified. This means that the decision maker sets a maximum threshold value or a minimum threshold for order cycle times that should not be exceeded or fallen short of at the end of the process (see steps) 103 and 104 ).
(4) In one step 105 the data pairs (order lead time at the current acquisition point with the associated order lead time at the end of the process) are correlated and in one step 106 the correlation value is stored. The aim is to find out whether deviations at the examined detection point influence the deviations at the end of the process and, if so, in which amount these deviations have to occur so that a correlation can be measured. For this purpose, for example, a Pearson correlation coefficient (-1 <ρ <+1) is used; this measures the linear relationship between two variables. If the coefficient assumes the value "+1", then there is a completely positive linear relationship. This would imply that higher deviations at the detection point also lead to higher deviations at the end of the process.
(5) In one step 107 the threshold is raised to the smallest actual deviation registered at the considered detection point and located below the data pairs. Since only data pairs that are greater than the selected threshold value are included in the correlation analysis, this corresponding data pair is thus excluded from the correlation analysis. A new calculation of the correlation value can take place. The new correlation value is also recorded. This process is repeated until no longer enough data pairs are available to perform a correlation analysis (see query 108 ). Then in one step 109 determines the threshold at which the correlation value was maximized. By doing so, the threshold at the considered detection point is successively increased and at the same time the number of considered data pairs is reduced. It also results in a course of the correlation value, which can be used to determine its maximum. The higher the correlation value (the maximum value is "+1"), the greater the measurable correlation (ie the "causality") between a high deviation at the detection point and a likewise high deviation at the end of the process.
(6) However, it may happen that no strong correlation is found. In this case, there is no significant correlation between the order lead times at the acquisition point and the order lead times at the end of the process. In this case, the corresponding detection point is not assigned a threshold value. By a strong correlation one speaks for example from a value of 0.7. This applies accordingly for positive and negative deviations. In one step 110 Thus, it is checked whether there is a strong correlation. If this is the case, it becomes a step 112 Branches, a threshold is set for the current detection point. If this is not the case, it will be in one step 111 the threshold cleared. In order to ensure a high performance of the approach, preferably low correlation values (eg ρ ≦ 0.5) are excluded from the analysis. At such detection points, therefore, no essential relationship between the measured order throughput times can be determined. Preferably strong correlations (eg ρ> 0.5) with the associated thresholds are used. It should also be noted that higher correlations are achieved towards the end of the process and thus more threshold values can be used. This follows from the fact that statements are more likely towards the end of the process as to whether a deviation will actually lead to a critical event or not. At the beginning of the process, this relationship is weaker, since even relatively high deviations can still be compensated.
(7) The entire process is repeated for all detection points of the process. So in one of the steps 111 respectively. 112 following step 113 Checked whether a positive and a negative threshold has been determined. If not, it becomes the step 102 branched and determines the other (positive or negative) threshold. If the condition is met, then the step 113 to a step 114 branched and checked whether there are other entry points. If there are more detection points, the step becomes 101 branches, otherwise the procedure is terminated (see condition 115 ).

Anhand dieses Ansatzes kann die Effektivität einer prädiktiven Erkennung signifikanter Abweichungen deutlich erhöht werden. Die Korrelationsanalyse kann verwendet werden, um positive sowie negative Schwellwerte für Erfassungspunkte entlang eines Prozesses oder einer Lieferkette zu bestimmen. Based on this approach, the effectiveness of a predictive detection of significant deviations can be significantly increased. The correlation analysis can be used to determine positive and negative thresholds for detection points along a process or supply chain.

Beispielsweise kann eine termingerechte, deterministische Planung, wie sie in einem Unternehmen angestrebt wird, durch stochastisch auftretende Ereignisse (sogenannte "Events") stark beeinflusst werden. Ein kritisches Ereignis kann dabei eine Statusveränderung eines eindeutig identifizierten Objekts (Merkmalsveränderungen, Koordinaten in Raum und Zeit) sein, die von bestimmten Adressaten einer Lieferkette als wesentlich erachtet werden. Weicht also ein Ist-Zustand über einen Grenzwert (auch bezeichnet als Schwellwert) von einem Soll-Zustand ab, so liegt ein kritisches Ereignis vor, das bspw. eine vorgegebene Aktion erforderlich macht. Bei dem kritischen Ereignis kann es sich sowohl um eine Zielunter-als auch um eine Zielüberschreitung handeln. Folglich können Ereignisse in negativer und positiver Form als eine Fehl- bzw. Überleistung der Prozesskette in Erscheinung treten. Für die Beherrschung von (kritischen) Ereignissen gibt es präventive und reaktive Maßnahmen. Während ersteres die Eintrittswahrscheinlichkeit von Ereignissen verringert ("Supply Chain Risk Management"), sollen mit letzterem die negativen Auswirkungen nach Eintritt eines kritischen Ereignisses kompensiert werden. For example, punctual, deterministic planning, as is the goal in a company, can be strongly influenced by stochastic events (so-called "events"). A critical event can be a change in the status of a clearly identified object (feature changes, coordinates in space and time), that of certain objects Addressees of a supply chain are considered essential. Thus, if an actual state deviates from a desired state via a limit value (also referred to as threshold value), then there is a critical event which, for example, necessitates a predetermined action. The critical event can be both a goal underrun and a goal overrun. As a result, negative and positive events may appear as a failure of the process chain. For the control of (critical) events there are preventive and reactive measures. While the former reduces the probability of occurrence of events ("supply chain risk management"), the latter is intended to compensate for the negative effects after the occurrence of a critical event.

Insbesondere ist es ein Ziel, auf kritische Ereignisse (Störungen, sog. Events) ohne vermeidbaren Zeitverzug, adäquat zu reagieren, um so die Auswirkungen auf die Versorgungskette ("Supply Chain") so gering wie möglich zu halten. In particular, it is an objective to respond adequately to critical events (disruptions, so-called events) without avoidable delays in order to minimize the impact on the supply chain (supply chain).

Ein Produktionsassistenzsystem (PAS) kann hierbei die folgenden Funktionalitäten aufweisen:

– Überwachen;
– Melden;
– Simulieren;
– Steuern;
– Messen.

A production assistance system (PAS) can have the following functionalities:

- monitoring;
- Report;
- simulate;
- Taxes;
- Measure up.

Beispiel einer Systemarchitektur Example of a system architecture

Nachfolgend wird eine generische Architektur zur Integration von logistischen Überwachungssystemen in die Fertigungsleitebene auf Basis eines Produktionsassistenzsystems (PAS) beschrieben. Ziel hierbei ist die Breitstellung von Objektverfolgungsdaten aus der Lieferkette zur Optimierung einer Fertigungsauftragssteuerung. The following section describes a generic architecture for the integration of logistical monitoring systems in the production management level on the basis of a production assistance system (PAS). The goal here is the provision of object tracking data from the supply chain to optimize a production order control.

Beispielsweise kann eine Systemarchitektur auf Standards basieren. So nutzt die Systemarchitektur beispielsweise einen Bedarf nach einer unternehmensübergreifenden Objektverfolgung, die mittels standardisierter Datenstrukturen und Kommunikationsprotokolle bereitgestellt werden kann. Hierzu können z.B. Transponder am Objekt und/oder an einer Erfassungsinfrastruktur vorgesehen sein oder es können Objektbewegungsinformationen auf andere Arten (z.B. mittels Kameras, Sensoren, etc.) geeignet erfasst und/oder ausgewertet werden. For example, a system architecture may be standards based. For example, the system architecture utilizes a need for cross-enterprise object tracking that can be provided through standardized data structures and communication protocols. For this, e.g. Transponders may be provided on the object and / or on a detection infrastructure, or object movement information may be suitably detected and / or evaluated in other ways (e.g., by means of cameras, sensors, etc.).

Im Hinblick auf RFID-Datenmanagement sei beispielhaft auf ein EPC Netzwerk (EPC: Electronic Product Code, auf Deutsch: elektronischer Produktcode) verwiesen. Das EPC Netzwerk umfasst Standards betreffend ein Nummerierungssystem (EPC) für zu verfolgende physische Objekte, über die für den Datenaustausch notwendigen Schnittstellen bis hin zu unternehmensübergreifenden Datenstrukturen. With regard to RFID data management, reference is made by way of example to an EPC network (EPC: Electronic Product Code). The EPC network includes standards for a numbering system (EPC) for physical objects to be tracked, interfaces necessary for data exchange, and cross-company data structures.

Hierbei ist die Verwendung der Objektbewegungsdaten in einer Anwendung (z.B. in einem PAS) nicht Gegenstand des Standards. Diese muss spezifisch für jede Klasse von Anwendungen bzw. Verwendungsszenarien bereitgestellt werden. Here, the use of object motion data in an application (e.g., in a PAS) is not part of the standard. This must be provided specifically for each class of application or usage scenario.

Beispielhaft sei im Rahmen der vorliegenden Lösung auf die Normen ISA 95 bzw. IEC 62264 verwiesen, die Funktionalitäten eines Manufacturing Execution Systems (MES) als der Schnittstelle zwischen Unternehmens- und Kontrollebene definieren. As an example, in the context of the present solution to the Standards ISA 95 respectively. IEC 62264 to define the functionalities of a Manufacturing Execution System (MES) as the interface between enterprise and control levels.

RFID-basierte Überwachungssysteme haben (z.B. aufgrund der Fähigkeiten von Sensor-Transpondern) die Möglichkeit, eine Vielzahl an Eigenschaften auszulesen. Problematisch sind hierbei insbesondere Terminabweichungen entlang einer Prozesskette. Solche Terminabweichungen können pro Erfassungspunkt entlang der Prozesskette unscheinbar sein und für sich genommen nur ungenaue Aussagen über ihre Signifikanz hinsichtlich einer Terminabweichung am Prozessende zulassen. Dies erschwert eine Schwellwert-Definition (z.B. noch zulässiger Terminabweichungen oder gerade nicht mehr zulässiger Terminabweichungen) an den einzelnen Erfassungspunkten eines Überwachungssystems im Vergleich zu eindeutigen Störfällen (Ausfall einer Station der Prozesskette). RFID-based surveillance systems have the ability to read a variety of properties (e.g., due to the capabilities of sensor transponders). In particular, timing deviations along a process chain are problematic. Such scheduling deviations may be inconspicuous per detection point along the process chain and in themselves may only allow inaccurate statements about their significance with regard to a schedule deviation at the end of the process. This makes it difficult to define a threshold value (for example, still permissible schedule deviations or schedule deviations which are just no longer permissible) at the individual detection points of a monitoring system in comparison to clear incidents (failure of one station of the process chain).

Beispielsweise können sich Abweichungen von der Soll-Auftrags-Durchlaufzeit aufgrund der Prozessvariabilitäten über die Auftrags-Durchlaufzeit kumulieren sowie kompensieren. Daraus resultiert eine Dynamik, die eine Grenzwertbestimmung für die Identifikation kritischer Terminabweichungen erschwert, da sich vermutete, kritische Abweichungen über die Zeit wieder relativieren können. For example, deviations from the target order cycle time due to the process variability can cumulate over the order cycle time and compensate. This results in a dynamic which makes it difficult to determine the limits for the identification of critical timing deviations, since presumed, critical deviations can be relativized again over time.

Ein Ansatz für die Grenzwertbestimmung ist die Definition einer maximal zulässigen Terminabweichung von der geplanten Auftrags-Durchlaufzeit in positiver und in negativer Richtung. One approach to limit determination is to define a maximum allowable schedule deviation from the planned order lead time in both positive and negative directions.

2 illustriert beispielhaft das Konzept für eine durchschnittliche Auftrags-Durchlaufzeit von 5000 Zeiteinheiten und einer maximal zulässigen Abweichung von 10% in beide Richtungen. Hierzu ist auf einer Achse 203 die Abweichung von der Auftrags-Durchlaufzeit und auf einer Achse die 204 die Auftrags-Durchlaufzeit dargestellt. Auf der x-Achse sind die Erfassungspunkte eingetragen (von links nach rechts nimmt die Zahl der Erfassungspunkte zu). 2 illustrates, by way of example, the concept for an average order cycle time of 5000 time units and a maximum allowable deviation of 10% in both directions. This is on an axis 203 the deviation from the order lead time and on an axis the 204 the order lead time shown. The detection points are entered on the x-axis (the number of detection points increases from left to right).

Es kann nun ein Vergleich zwischen den Vorgaben aus der Planung mit den Ist-Daten der Überwachungssysteme durchgeführt werden. Wird ein Auftrag an einem Erfassungspunkt (auch bezeichnet als Lesepunkt) erfasst und liegt die registrierte Abweichung nach dem Abgleich über 10% von der bisher vorgesehen Auftrags-Durchlaufzeit, würde ein Alarm ausgelöst. Der Ansatz resultiert in einer trichterförmigen Steigerung der Grenzwerte (siehe Kurven 205, 206) bis auf die maximal tolerierte Abweichung am Prozessende. Aufgrund einer Vernachlässigung der Kompensationsmöglichkeiten ist hier beispielhaft die Dynamik der Terminabweichungen nur in begrenztem Maße berücksichtigt. It is now possible to compare the specifications from the planning with the actual data of the monitoring systems. If an order at a detection point (also called as reading point) and the registered deviation is more than 10% of the previously provided order cycle time after the adjustment, an alarm would be triggered. The approach results in a funnel-shaped increase of the limit values (see curves 205 . 206 ) except for the maximum tolerated deviation at the end of the process. Due to a neglect of the compensation options, the dynamics of the timing deviations is taken into account here only to a limited extent.

Ein Bereich 201 zwischen der Abweichung 0 und der Kurve 205 kennzeichnet unkritische Verspätungen, ein Bereich 202 zwischen der Abweichung 0 und der Kurve 206 kennzeichnet unkritische verfrühte Durchläufe. An area 201 between the deviation 0 and the curve 205 marks uncritical delays, an area 202 between the deviation 0 and the curve 206 features uncritical premature passes.

Kritikalitätsmodell zur dynamischen Grenzwertbestimmung Der hier vorgestellte Ansatz basiert beispielsweise auf der Annahme, dass verschiedene Teilschritte innerhalb einer Auftragsabarbeitung auch verschiedene Ausprägungen von Durchlaufzeit-relevanten Eigenschaften besitzen. Criticality Model for Dynamic Limit Value Determination The approach presented here is based, for example, on the assumption that different sub-steps within a job processing also have different characteristics of throughput-time-relevant properties.

So kann sich eine hohe Variabilität der Durchlaufzeit eines Teilschrittes tendenziell stärker auf eine Terminabweichung auswirken als Teilschritte mit niedrigerer Variabilität. Beispielsweise können Variabilitäten eines Lagerprozesses weniger stark auf die Auftrags-Durchlaufzeit wirken als Just-In-Sequence Anlieferungen (Anlieferungen unter Berücksichtigung einer Reihenfolgensynchronität). Thus, a high variability of the throughput time of a sub-step tends to have a greater effect on a schedule deviation than sub-steps with lower variability. For example, inventory process variabilities may have less impact on order turnaround time than just-in-sequence deliveries (deliveries taking into account order synchrony).

Auftrags-Durchlaufzeiten können bei Prozessen deterministischer oder stochastischer Natur sein. Job cycle times can be deterministic or stochastic in processes.

3 zeigt schematisch, dass sich entlang einer Auftragsbearbeitung eine bestimmte Anzahl M an Erfassungspunkten r_M befindet, die von einem Auftrag (z.B. einem Produkt) nach einer gewissen Soll-Durchlaufzeit passiert werden sollten. Zwischen zwei Erfassungspunkten r_i und r_i+1 werden Prozesse unterschiedlich stabil ausgeführt, wodurch sich unterschiedliche Durchlaufzeiten ergeben. Hieraus folgen an manchen Erfassungspunkten eher hohe Terminabweichungen, während an anderen diese Abweichungen weniger stark ausfallen. Da sich niedrige Abweichungen während des Prozessverlaufs eher kompensieren lassen als hohe, werden hohe Abweichungen der Durchlaufzeit an den Erfassungspunkten auch tendenziell zu hohen Lieferterminabweichungen am Prozessende führen. In 3 sind mehrere Erfassungspunkte r₀ bis r_M dargestellt, zwischen einem Erfassungspunkt r_i und dem vorherigen Erfassungspunkt r_i-1 verstrich die Durchlaufzeit DLZ_i. Die Durchlaufzeit am Prozessende wird mit DLZ_P bezeichnet. 3 schematically shows that there is a certain number M of detection points r _M along an order processing, which should be passed by a job (eg a product) after a certain target cycle time. Between two detection points r _i and r _{i + 1} processes are carried out differently stable, resulting in different lead times. As a result, there are rather high timing deviations at some detection points, while at others these deviations are less pronounced. Since low deviations during the course of the process can be compensated rather than high, high deviations in the throughput time at the detection points will also tend to lead to high delivery date deviations at the end of the process. In 3 are shown several detection points r ₀ to r _M between a detection point r _i and the previous detection point r _i-1 passed the cycle time DLZ _i . The cycle time at the end of the process is called DLZ _P.

Diesem Zusammenhang wird mit dem Korrelationsansatz zur dynamischen Grenzwertbestimmung gefolgt. 4 zeigt schematisch ein Diagramm mit Wertepaaren, wobei auf der x-Achse eine Durchlaufzeit DLZ_p am Prozessende und auf der y-Achse eine an dem Erfassungspunkt r_m ermittelte Durchlaufzeit DLZ_m dargestellt sind. Weiterhin ist in 4 eine Gerade 401 eingetragen, die einen Korrelationskoeffizienten ρ = 0,6 veranschaulicht. This correlation is followed by the correlation approach to dynamic limit determination. 4 schematically shows a diagram with value pairs, wherein on the x-axis a cycle time DLZ _p at the end of the process and on the y-axis a at the detection point r _m determined cycle time DLZ _m are shown. Furthermore, in 4 a straight 401 registered, which illustrates a correlation coefficient ρ = 0.6.

Zuerst werden alle Ist-Abweichungen von Durchlaufzeiten an dem Erfassungspunkt r_m extrahiert, die größer als ein bestimmter Ausgangsgrenzwert 402 waren. Diese Ist-Durchlaufzeiten an dem Erfassungspunkt r_m werden dann mit ihrer entsprechenden, endgültigen Lieferterminabweichung am Prozessende (Durchlaufzeit DLZ_p am Prozessende) korreliert. Daraus ergibt sich ein erster Korrelationswert ρ_m. First, all actual deviations from cycle times are extracted at the detection point r _m , which is greater than a certain output limit value 402 were. These actual cycle times at the detection point r _m are then correlated with their corresponding, final delivery date deviation at the end of the process (cycle time DLZ _p at the end of the process). This results in a first correlation value ρ _m .

In einem nächsten Schritt wird der Ausgangsgrenzwert 402 auf das Niveau der Ist-Abweichung des Auftrages angehoben, der die nächst kleinster Ist-Abweichung an dem Erfassungspunkt r_m aufweist. Dieser (Grenz-)Wert wird dadurch von der Menge der Ist-Durchlaufzeiten ausgenommen (die alle größer als dieser Grenzwert sind). In a next step, the output limit becomes 402 raised to the level of the actual deviation of the order, which has the next smallest actual deviation at the detection point r _m . This (limit) value is thereby excluded from the set of actual cycle times (which are all greater than this limit).

Es wird erneut eine Korrelation durchgeführt. Ist der neue Korrelationswert größer als der vorherige, so wird der neue Korrelationswert übernommen. Dieser Vorgang wird solange wiederholt, bis keine ausreichende Anzahl Werte für eine Korrelationsanalyse zur Verfügung steht und der maximale Korrelationswert feststeht. Ein größerer Korrelationswert lässt einen stärkeren Zusammenhang zwischen der Durchlaufzeit an dem Erfassungspunkt r_m und der Durchlaufzeit DLZ_p am Prozessende vermuten. It is again performed a correlation. If the new correlation value is greater than the previous one, the new correlation value is adopted. This process is repeated until no sufficient number of correlation analysis values are available and the maximum correlation value is established. A larger correlation value suggests a stronger correlation between the cycle time at the detection point r _m and the cycle time DLZ _p at the end of the process.

Führt man diese Analyse für alle Erfassungspunkte r_m durch, ergeben sich die maximalen Korrelationswerte für jeden Erfassungspunkt und somit für das gesamte Prozesssystem. Dies ist in 5 dargestellt: Auf der x-Achse sind die Erfassungspunkte r_m und auf der y-Achse die zugehörige maximale Korrelation pro Erfassungspunkt eingetragen. If one carries out this analysis for all detection points r _m , the maximum correlation values result for each detection point and thus for the entire process system. This is in 5 The detection points r _m are entered on the x-axis and the corresponding maximum correlation per detection point on the y-axis.

Wie bereits ausgeführt wurde, erfolgt die Abschätzung der "Kritikalität" einer Laufzeitabweichung anhand historischer (gesammelter oder aufgezeichneter) Daten. Derartige Daten umfassen Ist-Abweichungen der einzelnen Aufträge von den Vorgabewerten, die an den einzelnen Erfassungspunkten sowie am Prozessende aufgezeichnet wurden. As already stated, the estimation of the "criticality" of a runtime deviation is based on historical (collected or recorded) data. Such data include actual deviations of the individual orders from the default values recorded at the individual acquisition points as well as at the end of the process.

6 und 7 zeigen das Ergebnis der dynamischen Grenzwertbestimmung für die einzelnen Erfassungspunkte des Überwachungssystems. Eine Kurve 601 stellt die maximalen Korrelationswerte bei negativen Grenzwerten und eine Kurve 602 stellt die maximalen Korrelationswerte bei positiven Grenzwerten dar. Entsprechend zeigt eine Kurve 701 die oberen Grenzwerte der jeweiligen Erfassungspunkte und eine Kurve 702 die unteren Grenzwerte der jeweiligen Erfassungspunkte. Abweichungen unterhalb der Kurve 701 und oberhalb der Kurve 702 können somit als unkritisch klassifiziert werden. 6 and 7 show the result of the dynamic limit determination for the individual detection points of the monitoring system. A curve 601 represents the maximum correlation values at negative limits and a curve 602 represents the maximum correlation values for positive limits. Accordingly, a curve shows 701 the upper limits of the respective detection points and a curve 702 the lower limits of the respective detection points. Deviations below the curve 701 and above the curve 702 can thus be classified as non-critical.

7 zeigt auch, dass einige Grenzwerte recht gering ausfallen. Die Ursache hierfür liegt in den vergleichsweise niedrigen Korrelationen an diesen Erfassungspunkten (vgl. hierzu 6), was auf schwache Zusammenhänge zwischen den Ist-Abweichungen der Laufzeiten an den Erfassungspunkten und den Durchlaufzeiten DLZ_p am Prozessende rückschließen lässt. Mit anderen Worten, an diesen Erfassungspunkten ist eine gemessene Laufzeitabweichung wenig kausal für eine kritische Laufzeitabweichung am Prozessende. 7 also shows that some limits are quite low. The reason for this lies in the comparatively low correlations at these detection points (cf. 6 ), which points to weak relationships between the actual deviations of the transit times at the detection points and the throughput times DLZ _p at the end of the process. In other words, at these detection points a measured runtime deviation is of little causality for a critical runtime deviation at the end of the process.

Somit ist es ein Option, nur solche Korrelationskoeffizienten zu berücksichtigen, die größer als ein vorgegebener Mindestwert sind und eine gewisse Kausalität annehmen lassen. Beispielsweise können Korrelationskoeffizienten berücksichtigt werden, die größer als 0,5 sind. Thus, it is an option to consider only those correlation coefficients that are greater than a predetermined minimum value and allow for some causality. For example, correlation coefficients greater than 0.5 can be taken into account.

Je höher der Korrelationswert, desto strenger ist die Auswahl der relevanten Grenzwerte und desto mehr Punkte des Überwachungssystems werden vernachlässigt. The higher the correlation value, the stricter the selection of the relevant limits and the more points of the monitoring system are neglected.

Weitere Vorteile: Other advantages:

(a) The approach is fully automatable and can e.g. be implemented by software and / or hardware. The decision maker can be a software process, which can be used to determine e.g. a maximum permissible deviation at the end of the process is determined or specified.
(b) As soon as additional data is available, the determination of the threshold values can be carried out again. This refinement or adaptation of the thresholds can be achieved. This is particularly advantageous because the process stability can change and thus the fluctuations over time can vary greatly.
(c) Due to its high level of transparency, the approach allows a high level of user acceptance while taking into account dynamic aspects of the processes.
(d) The determination of the threshold values is flexible and, in particular, robust, since the presented approach allows comparatively high threshold values. In particular, only those statements of detection points can be selected which have sufficient significance, i. for which a correlation between the deviation at the detection point and the deviation at the end of the process can be established with high correlation. As a result, when the limits are exceeded or fallen short of, it can be assumed with high probability that a critical event will also be present at the end of the process. Thus, false alarms can effectively be reduced or even avoided.

Obwohl die Erfindung im Detail durch das mindestens eine gezeigte Ausführungsbeispiel näher illustriert und beschrieben wurde, so ist die Erfindung nicht darauf eingeschränkt und andere Variationen können vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen. While the invention has been further illustrated and described in detail by the at least one embodiment shown, the invention is not so limited and other variations can be derived therefrom by those skilled in the art without departing from the scope of the invention.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

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Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature

Standards ISA 95 [0070]
IEC 62264 [0070]

Claims

Method for designing a technical process, (a) in which a correlation value is determined by correlating information at historical points of the technical process with process information; (b) using the correlation value to determine the threshold for the detection point.

Method according to claim 1, (a1) determining the correlation value by correlating information at the detection point with the associated process information based on historical data; (a2) in which the correlation value is maximized by ignoring the least deviation between the information at the detection point and the associated process information, (a3) in which, in particular, as long as sufficient data is available or a predetermined number of iterations has not yet been reached, the correlation value is determined according to step (a1).

Method according to one of the preceding claims, in which the correlation value is determined as the threshold value for the detection point if a predetermined condition is fulfilled.

The method of claim 3, wherein the predetermined condition comprises checking a strong correlation.

Method according to one of the preceding claims, in which at least one correlation value is determined for a plurality of detection points of the technical system.

Method according to one of the preceding claims, in which an upper threshold value is determined by means of an upper correlation value and a lower threshold value by means of a lower correlation value.

Method according to one of the preceding claims, wherein the technical process comprises: - a manufacturing or manufacturing process, - a supply chain and / or - the provision of a product.

Method according to one of the preceding claims, in which the information comprises at least one of the following: - time information, - lead times, - processing times, - production times, - Deployment times.

Method according to one of the preceding claims, in which the process information is information at the end of the technical process.

Method according to one of the preceding claims, in which at least one process threshold is determined for the process information.

The method of claim 10, wherein the information at the detection points is correlated with the process information that is above or below the predetermined process threshold.

Method for operating a technical process, which was designed according to one of the preceding claims, in which a predetermined action is triggered and / or executed upon or after reaching the threshold value.

Device for designing a technical process comprising a processing unit which is set up such that (a) a correlation value can be determined by correlating information at historical points of the technical process with process information; (b) the correlation value for the determination of the threshold value for the detection point can be taken into account.

Apparatus according to claim 13, wherein the processing unit is arranged such that the technical process is operable.

System or system comprising at least one device according to one of claims 13 or 14.