PREDICTIVE MAINTENANCE FOR A DEVICE IN THE FOOD INDUSTRY BY MEANS OF A DIGITAL TWIN, AND OPTIMIZED PRODUCTION PLANNING
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum automatischen Erkennen einer Betriebsstörung einer Vorrichtung in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie, insbesondere zur vorausschauenden Wartung. Mittels eines digitalen Zwillings der Vorrichtung werden Simulationsdaten f...
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| Format: | Patent |
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| creator | ALBRECHT, Thomas BOETTCHER, Benedikt SCHINDLER, Lukas |
| description | Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum automatischen Erkennen einer Betriebsstörung einer Vorrichtung in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie, insbesondere zur vorausschauenden Wartung. Mittels eines digitalen Zwillings der Vorrichtung werden Simulationsdaten für eine Vielzahl von Betriebsstörungen erzeugt. Anschließend wird ein maschineller Lernalgorithmus basierend auf den Simulationsdaten und der Vielzahl von Betriebsstörungen trainiert. Der trainierte maschinelle Lernalgorithmus wird dann zum Erkennen einer Betriebsstörung der Vorrichtung basierend auf Betriebsdaten der Vorrichtung eingesetzt. Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Verfahren und ein System zum Bestimmen eines optimierten Produktionsplans für die Produktion eines oder mehrerer Produkte mittels einer oder mehrerer Produktionslinien in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie.
The invention relates to a method and to a system for automatically detecting a malfunction of a device in the food industry or the beverage industry, in particular for predictive maintenance. By means of a digital twin of the device, simulation data are produced for a plurality of malfunctions. Subsequently, a machine learning algorithm is trained on the basis of the simulation data and the plurality of malfunctions. The trained machine learning algorithm is then used to detect a malfunction of the device on the basis of operating data of the device. The invention further relates to a method and to a system for determining an optimized production plan for the production of one or more products by means of one or more production lines in the food industry or the beverage industry.
La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance automatique d'un dysfonctionnement d'un dispositif dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons, en particulier en vue de la maintenance prévisionnelle. Des données de simulation pour une pluralité de dysfonctionnements sont générées au moyen d'un jumeau numérique du dispositif. Ensuite, un algorithme d'apprentissage automatique est entraîné sur la base des données de simulation et de la pluralité de dysfonctionnements. L'algorithme d'apprentissage automatique entraîné est alors mis en œuvre pour reconnaître un dysfonctionnement du dispositif sur la base de données de fonctionnement du dispositif. La présente invention concerne en outre un procédé et un système pour déterminer un |
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The invention relates to a method and to a system for automatically detecting a malfunction of a device in the food industry or the beverage industry, in particular for predictive maintenance. By means of a digital twin of the device, simulation data are produced for a plurality of malfunctions. Subsequently, a machine learning algorithm is trained on the basis of the simulation data and the plurality of malfunctions. The trained machine learning algorithm is then used to detect a malfunction of the device on the basis of operating data of the device. The invention further relates to a method and to a system for determining an optimized production plan for the production of one or more products by means of one or more production lines in the food industry or the beverage industry.
La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance automatique d'un dysfonctionnement d'un dispositif dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons, en particulier en vue de la maintenance prévisionnelle. Des données de simulation pour une pluralité de dysfonctionnements sont générées au moyen d'un jumeau numérique du dispositif. Ensuite, un algorithme d'apprentissage automatique est entraîné sur la base des données de simulation et de la pluralité de dysfonctionnements. L'algorithme d'apprentissage automatique entraîné est alors mis en œuvre pour reconnaître un dysfonctionnement du dispositif sur la base de données de fonctionnement du dispositif. La présente invention concerne en outre un procédé et un système pour déterminer un plan de production optimisé pour la production d'un ou de plusieurs produits au moyen d'une ou de plusieurs lignes de production dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons.</description><language>eng ; fre ; ger</language><subject>CALCULATING ; COMPUTING ; COUNTING ; DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES ; PHYSICS ; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><creationdate>2021</creationdate><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><linktohtml>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20210121&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2021008782A1$$EHTML$$P50$$Gepo$$Hfree_for_read</linktohtml><link.rule.ids>230,308,776,881,25543,76293</link.rule.ids><linktorsrc>$$Uhttps://worldwide.espacenet.com/publicationDetails/biblio?FT=D&date=20210121&DB=EPODOC&CC=WO&NR=2021008782A1$$EView_record_in_European_Patent_Office$$FView_record_in_$$GEuropean_Patent_Office$$Hfree_for_read</linktorsrc></links><search><creatorcontrib>ALBRECHT, Thomas</creatorcontrib><creatorcontrib>BOETTCHER, Benedikt</creatorcontrib><creatorcontrib>SCHINDLER, Lukas</creatorcontrib><title>PREDICTIVE MAINTENANCE FOR A DEVICE IN THE FOOD INDUSTRY BY MEANS OF A DIGITAL TWIN, AND OPTIMIZED PRODUCTION PLANNING</title><description>Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum automatischen Erkennen einer Betriebsstörung einer Vorrichtung in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie, insbesondere zur vorausschauenden Wartung. Mittels eines digitalen Zwillings der Vorrichtung werden Simulationsdaten für eine Vielzahl von Betriebsstörungen erzeugt. Anschließend wird ein maschineller Lernalgorithmus basierend auf den Simulationsdaten und der Vielzahl von Betriebsstörungen trainiert. Der trainierte maschinelle Lernalgorithmus wird dann zum Erkennen einer Betriebsstörung der Vorrichtung basierend auf Betriebsdaten der Vorrichtung eingesetzt. Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Verfahren und ein System zum Bestimmen eines optimierten Produktionsplans für die Produktion eines oder mehrerer Produkte mittels einer oder mehrerer Produktionslinien in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie.
The invention relates to a method and to a system for automatically detecting a malfunction of a device in the food industry or the beverage industry, in particular for predictive maintenance. By means of a digital twin of the device, simulation data are produced for a plurality of malfunctions. Subsequently, a machine learning algorithm is trained on the basis of the simulation data and the plurality of malfunctions. The trained machine learning algorithm is then used to detect a malfunction of the device on the basis of operating data of the device. The invention further relates to a method and to a system for determining an optimized production plan for the production of one or more products by means of one or more production lines in the food industry or the beverage industry.
La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance automatique d'un dysfonctionnement d'un dispositif dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons, en particulier en vue de la maintenance prévisionnelle. Des données de simulation pour une pluralité de dysfonctionnements sont générées au moyen d'un jumeau numérique du dispositif. Ensuite, un algorithme d'apprentissage automatique est entraîné sur la base des données de simulation et de la pluralité de dysfonctionnements. L'algorithme d'apprentissage automatique entraîné est alors mis en œuvre pour reconnaître un dysfonctionnement du dispositif sur la base de données de fonctionnement du dispositif. La présente invention concerne en outre un procédé et un système pour déterminer un plan de production optimisé pour la production d'un ou de plusieurs produits au moyen d'une ou de plusieurs lignes de production dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons.</description><subject>CALCULATING</subject><subject>COMPUTING</subject><subject>COUNTING</subject><subject>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</subject><subject>PHYSICS</subject><subject>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</subject><fulltext>true</fulltext><rsrctype>patent</rsrctype><creationdate>2021</creationdate><recordtype>patent</recordtype><sourceid>EVB</sourceid><recordid>eNqNjcEKglAQRd20iOofBtoWqC1yO_meOqDzHjoqthGJ1ypKMPr-FPqAVvfew4G79j621IpioUZDgcSiGTnWkJgSEJRuaB7EINnCjJq7qispO7h0UGjkCkyymJSSYA7SEh8AWYGxQgVdtQJbGlXPF4bB5shMnG691X14TG73y423T7TE2dGNr95N43BzT_fuWxP6YeD70TkKMTj9Z30Bq085zA</recordid><startdate>20210121</startdate><enddate>20210121</enddate><creator>ALBRECHT, Thomas</creator><creator>BOETTCHER, Benedikt</creator><creator>SCHINDLER, Lukas</creator><scope>EVB</scope></search><sort><creationdate>20210121</creationdate><title>PREDICTIVE MAINTENANCE FOR A DEVICE IN THE FOOD INDUSTRY BY MEANS OF A DIGITAL TWIN, AND OPTIMIZED PRODUCTION PLANNING</title><author>ALBRECHT, Thomas ; BOETTCHER, Benedikt ; SCHINDLER, Lukas</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-epo_espacenet_WO2021008782A13</frbrgroupid><rsrctype>patents</rsrctype><prefilter>patents</prefilter><language>eng ; fre ; ger</language><creationdate>2021</creationdate><topic>CALCULATING</topic><topic>COMPUTING</topic><topic>COUNTING</topic><topic>DATA PROCESSING SYSTEMS OR METHODS, SPECIALLY ADAPTED FORADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORYOR FORECASTING PURPOSES</topic><topic>PHYSICS</topic><topic>SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE,COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL, SUPERVISORY OR FORECASTINGPURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR</topic><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>ALBRECHT, Thomas</creatorcontrib><creatorcontrib>BOETTCHER, Benedikt</creatorcontrib><creatorcontrib>SCHINDLER, Lukas</creatorcontrib><collection>esp@cenet</collection></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext_linktorsrc</fulltext></delivery><addata><au>ALBRECHT, Thomas</au><au>BOETTCHER, Benedikt</au><au>SCHINDLER, Lukas</au><format>patent</format><genre>patent</genre><ristype>GEN</ristype><title>PREDICTIVE MAINTENANCE FOR A DEVICE IN THE FOOD INDUSTRY BY MEANS OF A DIGITAL TWIN, AND OPTIMIZED PRODUCTION PLANNING</title><date>2021-01-21</date><risdate>2021</risdate><abstract>Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zum automatischen Erkennen einer Betriebsstörung einer Vorrichtung in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie, insbesondere zur vorausschauenden Wartung. Mittels eines digitalen Zwillings der Vorrichtung werden Simulationsdaten für eine Vielzahl von Betriebsstörungen erzeugt. Anschließend wird ein maschineller Lernalgorithmus basierend auf den Simulationsdaten und der Vielzahl von Betriebsstörungen trainiert. Der trainierte maschinelle Lernalgorithmus wird dann zum Erkennen einer Betriebsstörung der Vorrichtung basierend auf Betriebsdaten der Vorrichtung eingesetzt. Des Weiteren betrifft die Erfindung ein Verfahren und ein System zum Bestimmen eines optimierten Produktionsplans für die Produktion eines oder mehrerer Produkte mittels einer oder mehrerer Produktionslinien in der Lebensmittelindustrie oder der Getränkemittelindustrie.
The invention relates to a method and to a system for automatically detecting a malfunction of a device in the food industry or the beverage industry, in particular for predictive maintenance. By means of a digital twin of the device, simulation data are produced for a plurality of malfunctions. Subsequently, a machine learning algorithm is trained on the basis of the simulation data and the plurality of malfunctions. The trained machine learning algorithm is then used to detect a malfunction of the device on the basis of operating data of the device. The invention further relates to a method and to a system for determining an optimized production plan for the production of one or more products by means of one or more production lines in the food industry or the beverage industry.
La présente invention concerne un procédé et un système de reconnaissance automatique d'un dysfonctionnement d'un dispositif dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons, en particulier en vue de la maintenance prévisionnelle. Des données de simulation pour une pluralité de dysfonctionnements sont générées au moyen d'un jumeau numérique du dispositif. Ensuite, un algorithme d'apprentissage automatique est entraîné sur la base des données de simulation et de la pluralité de dysfonctionnements. L'algorithme d'apprentissage automatique entraîné est alors mis en œuvre pour reconnaître un dysfonctionnement du dispositif sur la base de données de fonctionnement du dispositif. La présente invention concerne en outre un procédé et un système pour déterminer un plan de production optimisé pour la production d'un ou de plusieurs produits au moyen d'une ou de plusieurs lignes de production dans l'industrie des denrées alimentaires ou dans l'industrie des boissons.</abstract><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
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