{"id":25421,"date":"2025-06-12T13:39:54","date_gmt":"2025-06-12T13:39:54","guid":{"rendered":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/?post_type=insights&p=25421"},"modified":"2025-06-13T08:30:22","modified_gmt":"2025-06-13T08:30:22","slug":"regelung-opt-paramenter","status":"publish","type":"insights","link":"https:\/\/www.novotek.com\/at\/insight\/regelung-opt-paramenter\/","title":{"rendered":"Regelung & Opt. Parameter"},"content":{"rendered":"
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Regelung & Opt. Parameter<\/h2>\n

Maschinen\/Anlagen in der Industrie verf\u00fcgen oft \u00fcber hunderte bzw. tausende Einstellm\u00f6glichkeiten. Das Finden der optimalen Parameter f\u00fcr die jeweilige Aufgabenstellung ist eine gro\u00dfe Herausforderung.<\/p>\n \n <\/div>\n <\/div>\n\n \"Hero <\/div>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n \n\n\n

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Regelung optimieren<\/h2>\n<\/div>\n\n
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Die Parametrierung von Maschinen\/Anlagen ist zeitintensiv und erfordert Fachwissen \u2013 und findet demnach nur sehr selten statt. KI\/ML basierte Regler k\u00f6nnen Ihnen helfen, Produktionsanlagen und eingesetzten Ressourcen stets bestm\u00f6glich zu betreiben und somit Qualit\u00e4tssteigerungen, Effizienzsteigerungen und Reduktion von Maschinenausf\u00e4llen zu erreichen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Abbildung: Implementierung Regelung in CSense Architect<\/strong><\/p>\n<\/div>\n\n

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Beispiel: Regler in der Produktion<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Die unterschiedlichen Regler in Produktionsanlagen sind dezentral in den SPS-Steuerungen oder in SCADA-Systemen implementiert. Da sich die Bedingungen in der Produktion fortw\u00e4hrend ver\u00e4ndern und die Anpassung der dezentralen Regler aufwendig ist, arbeiten viele dieser Regler nicht optimal. Das f\u00fchrt zu Ausschuss in der Produktion, vorzeitigen Defekten der Produktionssysteme und erh\u00f6htem Energieverbrauch. Neue Konzepte sind gefragt, welche die Dynamik der Produktion und ihres Umfeldes ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnen, ohne Eingriffe von Experten vorauszusetzen. Diese Konzepte behandelt der Artikel mit dem Begriff Regelung 4.0.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Eine Methode, um den genannten Anforderungen an die Regelung gerecht zu werden, ist die Integration aktueller und historischer Daten aus der Produktion. Mit k\u00fcnstlicher Intelligenz verarbeitet, k\u00f6nnen diese Daten Aufschluss \u00fcber die k\u00fcnftige Entwicklung der Produktion geben. Werden die Vorhersagen in die Echtzeitregelung der Produktion eingebunden, k\u00f6nnen Anlagenbetreiber mit einem deutlich besser ausgeregeltem Gesamtsystem rechnen. Dieser Eingriff in den Produktionsvorgang, basierend auf der Datenanalyse, ist komplex. Einem Stufenmodell von Gartner zufolge, im Bild vereinfacht dargestellt, stellt das Ableiten von Aktionen aus Daten die komplexeste Stufe der Datenanalyse dar. Sie bietet aber auch das gr\u00f6\u00dfte Einsparpotential. F\u00fcr diesen Schritt m\u00fcssen die unteren Stufen des Modells bereits umgesetzt sein, also das Erfassen von Ereignissen sowie die Diagnose und Vorhersage von Ereignissen.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Neben der Parametrierung bestehender Regelkreise kann es wirtschaftlicher sein, statt der Parameter der Regelkreise die Sollwertvorgabe f\u00fcr diese Regelkreise zur Verf\u00fcgung zu stellen, was als Kaskadenregelung bekannt ist.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Nach wie vor nutzt die Industrie meist PI- und PID-Regler, die durch Versuche am System parametriert werden. Die Initialwerte f\u00fcr den Versuch werden hier durch definierte Testf\u00e4lle, wie der Aufnahme der Sprungantwort bestimmt. Da der Test des Reglers in kritischen Situationen am realen System nicht m\u00f6glich ist, werden mathematische Modelle des Systems entwickelt, die sich in Simulationsumgebungen ausf\u00fchren lassen. Da diese Parametrierungen viel Zeit kosten und Fachwissen voraussetzen, werden Regler nur \u00fcberarbeitet, wenn es unausweichlich ist.<\/p>\n<\/div>\n\n

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Um die manuelle Regler-Parametrierung zu automatisieren, l\u00e4sst sich der Regelkreis durch Werkzeuge der Datenanalyse und k\u00fcnstlichen Intelligenz erweitern. So k\u00f6nnen St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen ber\u00fccksichtigt werden, die bei der manuellen Einstellung unber\u00fccksichtigt bleiben. Die anfallenden Daten k\u00f6nnen \u00fcberdies im Produktionsmanagement-Systems genutzt werden. Damit lassen sich geregelte Systeme st\u00e4ndig im Wunschbereich halten, unabh\u00e4ngig von dynamischen Einfl\u00fcssen wie der Qualit\u00e4t des verarbeiteten Rohstoffes, den Umweltbedingungen, der Produktionsauslastung und Wartungsaktivit\u00e4ten.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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Beispiel: Regler f\u00fcr Energiemanagement<\/h3>\n<\/div>\n\n
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Abbildung: Regelung Opt. Vorhersage Stromproduktion PV Anlage<\/strong>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n\n

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ML-Algorithmen erm\u00f6glichen die intelligente, sichere und zuverl\u00e4ssige Regelung von Verbrauchern und Energiequellen mithilfe von Forecasting-Modellen, mit dem Ziel die Energieversorgung (Strom, Gas, W\u00e4rme) zu und den Verbrauch zu optimieren.<\/p>\n<\/div>\n\n

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  • Reduktion Stromverbrauch<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • Reduktion Gasverbrauch<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • Reduktion W\u00e4rmeverbrauch<\/li>\n<\/div>\n\n
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  • Autarker Betrieb<\/li>\n<\/div><\/ul>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n
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    Opimale Paramter<\/h2>\n<\/div>\n\n
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    Maschinen\/Anlagen in der Industrie verf\u00fcgen oft \u00fcber hunderte bzw. tausende Einstellm\u00f6glichkeiten. Das Finden der optimalen Parameter f\u00fcr die jeweilige Aufgabenstellung ist eine gro\u00dfe Herausforderung. Mithilfe von KI\/ML er\u00f6ffnen sich neue M\u00f6glichkeiten, bestehende Erfahrungen\/Einstellwerte zu nutzen und automatisch Maschinen\/Anlagenparameter einzustellen bzw. Einstellvorschl\u00e4ge f\u00fcr die Maschinenbediener zu liefern. Dazu ist keine lange Historie and Einstellwerten erforderlich. Vorschl\u00e4ge k\u00f6nnen durch Auswahl des richtigen ML-Algorithmus bereits mit wenigen 100 Datenpunkten geliefert werden!<\/p>\n<\/div>\n\n

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    Abbildung: Vorhersage optimale Parameter<\/strong><\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n

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    In einem FFG-Forschungsprojekt mit unserem Partner Metronik erforschen wir die Generierung von Rezepturen f\u00fcr die Lebensmittel & Pharmaindustrie. Die Vorhersagen der Produktqualit\u00e4t basieren auf den Daten aus den Produktionssystemen (MES). Indem das ML-Modell Muster zwischen den Rohstoffen, den Prozessparametern und der Qualit\u00e4t des Endproduktes erkennt und Vorschl\u00e4ge zur optimalen Kombination von Rohstoffen und Prozessparametern liefert wird die optimale Qualit\u00e4t des Endproduktes sichergestellt.<\/p>\n<\/div>\n\n

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    <\/div>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    K\u00fcnstliche Intelligenz ist ein \u00dcberbegriff f\u00fcr Anwendungen bei denen Maschinen menschen\u00e4hnliche Intelligenzleistungen erbringen. Darunter f\u00e4llt das Maschinelle Lernen und das Deep Learning. Beim Maschinellen Lernen lernt die \u201eKI\u201c durch Training mit Daten welche die Zielgr\u00f6\u00dfen\/Targets enth\u00e4lt (\u00dcberwachtes Lernen), beim un\u00fcberwachten Lernen erkennt die \u201eKI\u201c selbst\u00e4ndig Muster in den Daten und beim Reinforcement Lernen lernt die \u201eKI\u201c durch Belohnung und Bestrafung.<\/p>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","insight_category":[],"class_list":["post-25421","insights","type-insights","status-publish","hentry"],"acf":[],"yoast_head":"\nRegelung & Opt. 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