[0001] Die Erfindung betrifft einen Druckmaschinenleitstand gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs
1 sowie eine Druckmaschine gemäß Oberbegriff nach Anspruch 11.
[0002] Der Druckbetrieb von Druckmaschinen wird nach dem Stand der Technik von Druckmaschinensteuerungssystemen
via Leitstand in Verbindung mit einer elektronischen oder funkgestützten Netzwerktopologie
(LAN, WLAN) gesteuert bzw. geregelt, wobei das Steuerungssystem Signale und Daten
von elektrischen und/oder elektro-optischen Sensoren einzelner Druckmaschinenkomponenten
erfasst und die Ist-Zustände der jeweiligen Druckmaschinenkomponente an einen zentralen
Leitstand derart übermittelt, dass eine Visualisierung der Daten und Signale am Leitstand
für das Bedienpersonal erfolgt.
[0003] Die Druckmaschinenkomponenten einer Rollendruckmaschine umfassen eine Vielzahl von
Komponenten wie z.B. Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb- und Feuchtwerke sowie Druckzylinder),
Trockner, Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul
für die drucktechnisch herzustellenden Produkte.
[0004] Die unterschiedlichen Betriebszustände bzw. Ist-Zustände der Druckmaschinenkomponenten
werden dazu mittels konventionellen rechnerbasierten und softwaregestützten Verfahren
einem Soll-Ist-Vergleich zur Ermittlung von Abweichungen unterzogen, wobei im Falle
von Abweichungen, der Bediener am Leitstand Maßnahmen mittels eines Eingabemoduls
zur Behebung und abgesicherten Fahrweise der Druckmaschine bzw. deren Komponenten
ergreift.
[0005] Hiervon ausgehend liegt der vorliegenden Erfindung die Aufgabe zugrunde, einen verbesserten
Druckmaschinenleitstand zur Steuerung und Regelung der Druckmaschinenkomponenten einer
Rotationsdruckmaschine zu schaffen sowie eine zugehörige Druckmaschine anzugeben.
[0006] Diese Aufgabe wird mit den kennzeichnenden Merkmalen des Anspruchs 1 und 11 gelöst.
[0007] Dazu wird ein elektronisch gesteuertes und rechnerbasiertes Neuro-Fuzzy-Modul zur
Erfassung von Druckmaschinen-Ist-Daten derart verwendet, dass ein Vergleich mit hinterlegten
Druckmaschinenkomponenten-Soll-Daten des Produktionsprozesses zur Herstellung von
Druckprodukten, wie beispielsweise Zeitungen, Bücher, Tabloid- bzw. Broadsheet-Produkten
erfolgt und das Neuro-Fuzzy-Modul auf der Basis eines neuronalen Netzwerkes bzw. neuronaler
Netzwerktopologie betrieben wird.
[0008] Dadurch wird vorteilhaft eine Produktionsverlaufsvorhersage der Druckmaschine mittels
Daten- und Signalmustererkennung bei hohen Datensatz- bzw. Signaldichten der einzelnen
Druckmaschinenkomponenten im Produktionslauf ermöglicht.
[0009] Das neuronale Netzwerk klassifiziert und strukturiert hierzu die von den jeweiligen
Druckmaschinenkomponenten: Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb- und Feuchtwerke sowie
Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten), Trockner,
Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul zeitlich
dynamisch erfassten Daten und Signale.
[0010] In einer weiteren Ausgestaltung der Erfindung steht das Neuro-Fuzzy-Modul mit einem
elektronischen Prognoserechner des Druckmaschinenleitstandes, der im Druckmaschinenleitstand
integriert ist, in elektronischer und/oder elektro-optischer Verbindung, wobei der
Prognoserechner zukunftsgerichtete drucktechnische Produktionsverlaufsdaten der elektronisch
gesteuerten Druckmaschinenkomponenten der Druckmaschine in Echtzeit ermittelt und
bestimmt und dem Bedienpersonal an einem Leitstand bzw. an einem mobilen Leitstand
visualisiert.
[0011] Hierdurch wird vorteilhaft erreicht, dass der Prognoserechner im Falle eines sich
ergebenden Gefahrenzustandes der Druckmaschine oder deren Druckmaschinenkomponenten,
diese rechtzeitig in einen abgesicherten Zustand oder Halte-Stoppzustand überführt.
[0012] Zur Visualisierung der Druckmaschinenprozessdaten wird ein elektronisch gesteuertes
anlagen- und komponentenbezogenes statistisches Prozess-Modul am Leitstand verwendet,
das den Ist-Zustand im Vergleich zum Soll-Zustand einer oder mehrerer Komponenten
der Druckmaschine auf Basis der vom Neuro-Fuzzy-Modul ermittelten Zustandsdaten der
Druckmaschine bzw. deren Komponenten für den Bediener am Leitstand bzw. mobilen Leitstand
abbildet, wobei der mobile Leitstand auch als ein i-Pad (eingetragenes Warenzeichen
der Firma Apple Inc.) oder Tablet-PC (
Personal
Computer) ausgebildet sein kann.
[0013] Weiterhin wurde erfindungsgemäß erkannt, dass das Neuro-Fuzzy-Modul auch an einer
Maschinenkomponentensteuerung wie Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb-und Feuchtwerke
sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten), Trockner,
Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul integriert
sein kann und auf Basis eines neuronalen Netzwerks oder einer neuronalen Netzwerktopologie
mit dem Druckmaschinenleitstand der Druckmaschine in Wirkverbindung steht. Hierdurch
lassen sich bestehende Druckmaschinen/Rollenrotationsdruckmaschinen vorteilhaft nachrüsten.
[0014] Anhand der Zeichnung erfolgt die Erläuterung eines Ausführungsbeispiels der Erfindung.
[0015] Figur 1 zeigt schematisch eine Druckmaschine (1) mit den beispielhaften Druckmaschinenkomponenten
- die nicht abschließend anzusehen sind - wie: Rollenwechsler (2), vier Druckeinheiten
(Farb- und Feuchtwerke sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben
von Druckplatten) (3), Trockner (4), Bahnführung (5) und Bahnlaufreglung (6) sowie
Falz- und Schneidapparat (7a, 7b) mit Auslegermodul (8) für drucktechnisch herzu-stellende
Produkte, die via Leitstand (9a, b) mit integriertem Neuro-Fuzzy-Modul (10) auf Basis
eines neuronalen Netzwerks (15) zur Bedruckung einer Bedruckstoffbahn (16) elektronisch
und elektro-optisch gesteuert und geregelt werden.
[0016] Das Neuro-Fuzzy-Modul (10) steht dazu mit einem in den Druckmaschinenleitstand bzw.
mobilen Leitstand (9a, b) integrierten elektronischen Prognoserechner (11) in elektronischer
und elektro-optischer bidirektionaler Verbindung, so dass der Prognoserechner (11)
zeitlich zukunftsgerichtete drucktechnische Produktionsverlaufsdaten der elektronisch
oder elektro-optisch gesteuerten Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b;
8) via neuronalem bidirektionalen Netzwerk (15) der Druckmaschine (1) ermittelt und
bestimmt und dem Bedienpersonal am Leitstand (9a) bzw. an einem weiteren mobilen Leitstand
(9b) visualisiert, wobei dieser mobile Leitstand (9b) ein i-Pad oder Tablet-PC ist.
[0017] Zur Visualisierung des jeweiligen Komponentenzustandes (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8)
der Druckmaschine (1) wird ein elektronisch gesteuertes prozess- und anlagenbezogenes
statistisches Prozess-Modul (12) verwendet, dass den Ist-Zustand im Vergleich zu einem
Soll-Zustand der Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) der Druckmaschine
(1) abbildet und zur Fehleranalyse dient, wobei der Prognoserechner (11), im Falle
eines Gefahrenzustandes für die Druckmaschine (1) oder deren Druckmaschinenkomponenten
(2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8), diese in einen abgesicherten Zustand bzw. die Druckmaschine
(1) oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) in einen sicheren
Zustand "Anlagen-/Komponentenstopp" überführt.
[0018] In der Fig. 1 nicht weiter dargestellt, ist das neuronale Netzwerk (15) oder die
neuronale Netzwerktopologie in vorteilhafterweise redundant ausgelegt bzw. das Neuro-Fuzzy-Modul
an einer Maschinenkomponentensteuerung wie Rollenwechsler, Druckeinheiten (Farb- und
Feuchtwerke sowie Druckzylinder mit Handhabungseinrichtung zum Handhaben von Druckplatten),
Trockner, Bahnführung und Bahnlaufregler sowie Falz-/Schneidapparat mit Auslegermodul
integriert.
[0019] Dadurch wird einerseits erreicht, dass im Falle einer betriebsbedingten Störung des
neuronalen Netzwerkes (15) oder der neuronalen Netzwerktopologie, die Steuerung und
Regelung der Druckmaschine (1) und deren Komponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, b; 8) mittels
einem weiteren, d.h. redundant ausgelegten neuronalem Netzwerk (15) oder neuronaler
Netzwerktopologie via Leitstand (9a, b) erfolgen kann bzw. andererseits eine Nachrüstung
bestehender Druckmaschinen mit einem Neuro-Fuzzy-Modul kostengünstig erfolgen kann.
1. Druckmaschinenleitstand zur Steuerung einer Druckmaschine, insbesondere einer Rollenrotationsdruckmaschine
dadurch gekennzeichnet, dass der Druckmaschinenleitstand (9a, b) ein elektronisch gesteuertes und rechnergestütztes
Neuro-Fuzzy-Modul (10) zur elektronischen oder elektro-optischen Ermittlung von Druckmaschinen-Ist-Daten
der Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) umfasst und auf Basis eines
neuronalen Netzwerkes (15) oder einer neuronalen Netzwerktopologie (15) betrieben
wird.
2. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass das Neuro-Fuzzy-Modul (10) mit einem elektronischen Prognoserechner (11) des Druckmaschinenleitstandes
(9a, b) in elektronischer und/oder elektro-optischer bidirektionaler Verbindung steht.
3. Druckmaschinenleitstand nach einem der Ansprüche 1 bis 2, dadurch gekennzeichnet, dass der elektronische Prognoserechner (11) im Druckmaschinenleitstand (9a, b) integriert
ist.
4. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass der Prognoserechner (11) zeitlich zukunftsgerichtete drucktechnische Produktionsverlaufsdaten
der elektronisch gesteuerten Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8)
der Druckmaschine (1) via neuronalem Netzwerk (15) ermittelt und bestimmt und dem
Bedienpersonal am Leitstand (9a) und/oder an einem mobilen Leitstand (9b) visualisiert.
5. Druckmaschinenleitstand nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zur Visualisierung ein elektronisch gesteuertes statistisches Prozess-Modul (12)
am Leitstand/mobilen Leitstand (9, 9b) verwendet wird und den Ist-Zustand im Vergleich
zu einem Soll-Zustand der Komponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) der Druckmaschine
(1) abbildet.
6. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass der mobile Leitstand (9b) ein i-Pad oder Tablet-PC ist.
7. Druckmaschinenleitstand nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass der Prognoserechner (11) im Falle eines Gefahrenzustandes für die Druckmaschine (1)
oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8), diese in einen abgesicherten
Zustand überführt.
8. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Druckmaschine (1) oder deren Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b,
8) in einen "Stoppzustand" überführt wird.
9. Druckmaschinenleitstand nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netzwerkes (15) oder die neuronale Netzwerktopologie (15) redundant
ausgelegt ist.
10. Druckmaschinenleitstand nach einem der vorhergehenden Ansprüche dadurch gekennzeichnet, dass das neuronale Netzwerk (15) oder die neuronale Netzwerktopologie (15) die von den
Druckmaschinenkomponenten (2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) zeitlich dynamisch erfassten
Daten und Signale klassifiziert und strukturiert.
11. Druckmaschine, insbesondere Rollenrotationsdruckmaschine nach einem der Ansprüche
1 bis 10.
12. Druckmaschine nach Anspruch 11, dadurch gekennzeichnet, dass das Neuro- Fuzzy-Modul an einer elektronischen Steuerung einer Maschinenkomponente
(2, 3, 4, 5, 6, 7a, 7b, 8) integriert ist und Druckmaschinenkomponenten-Ist-Daten
elektronisch oder elektro-optisch ermittelt und mittels neuronalem Netzwerk (15) oder
einer neuronalen Netzwerktopologie (15) diese Daten an einen Druckmaschinenleitstand
(9a, 9b) mit integriertem elektronischen Prognoserechner (11) der Druckmaschine (1)
übermittelt.