In der Überwachung stehen Ihnen vier Erkennungsarten zur Verfügung, mit denen Auffälligkeiten in Datenströmen automatisch erkannt werden können. Welche Art sinnvoll ist, hängt davon ab, was überwacht werden soll.
Überschreitung von Grenzen
Bei dieser Erkennungsart wird ein Messwert kontinuierlich auf Über- oder Unterschreitung definierter Grenzwerte geprüft. Die Grenzwerte können automatisch aus einer hinterlegten Spezifikation übernommen werden, sofern in den Datenquellen eine Bezugsgrenze mit der Rolle „Spezifikation“ hinterlegt ist. Alternativ können die Grenzwerte manuell eingegeben werden.
Einstellbare Parameter:
- Warnlevel: Ab welcher prozentualen Abweichung vom Grenzwert eine Benachrichtigung ausgelöst wird. Verfügbare Stufen:
| Warnlevel | Bedeutung | Empfehlung |
|---|---|---|
| 70 % | Der Messwert hat 70 % des Abstands zwischen Mittelwert und Grenzwert erreicht. | Frühwarnung – Prozess beobachten |
| 100 % | Der Grenzwert wurde genau erreicht. | Eingriff prüfen |
| 120 % | Der Grenzwert wurde um 20 % überschritten. | Sofortmaßnahme erforderlich |
- Intervall (Minuten): Wie lange der Wert außerhalb des Grenzbereichs liegen muss, bevor eine Benachrichtigung erzeugt wird. Verhindert Fehlalarme durch kurze Ausreißer.
Instabilitäten erkennen (Anomalie)
Eine Anomalie liegt vor, wenn ein einzelner Messwert erheblich vom lokalen Durchschnitt abweicht. Es handelt sich also um einen plötzlichen Ausreißer ohne dass anhaltenden Trend.
Dazu wird ein gleitender Datenbereich fortlaufend überwacht und die Standardabweichung berechnet. Weicht ein Einzelwert deutlich davon ab, wird eine Anomalie erkannt.
Beispiel:
Ein Temperaturwert springt kurzzeitig deutlich über den üblichen Wert. Es gibt keinen Trend, aber ein klares Einzelereignis, das auf eine Störung hinweist.
Einstellbare Parameter:
- Länge für den gleitenden Datenbereich (Anzahl Datenpunkte)
- Abschneidegrenze (Sigma)
Trends erkennen
Für die Trenderkennung überwacht das System fortlaufend einen gleitenden Datenbereich und berechnet dessen Standardabweichung. Überschreitet sie einen definierten Grenzwert, prüft das System, ob die Werte durchgehend steigen oder fallen. Je nach Einstellung wird dann ein aufsteigender oder absteigender Trend erkannt.
Beispiel:
Die Zykluszeit einer Maschine steigt über mehrere Schichten kontinuierlich an. Sie liegt noch innerhalb der Toleranz, zeigt aber ein eindeutige Richtung. Der Trend wird erkannt, bevor ein Grenzwert verletzt wird.
Einstellbare Parameter:
- Länge für den gleitenden Datenbereich (Anzahl Datenpunkte)
- Abschneidegrenze (Sigma)
- Art: aufsteigend oder absteigend
Sollwert/Eingriff überwachen
Bei dieser Erkennungsart werden Vorgabe- bzw. Einstellwerte in Steuerungen überwacht. Sobald sich ein Vorgabewert ändert, wird automatisch eine Benachrichtigung ausgelöst.
Beispiel:
Die Vorschubgeschwindigkeit einer Maschine wird von 10 m/min auf 15 m/min geändert. Die Überwachung protokolliert diesen Eingriff und benachrichtigt den zuständigen Prozessverantwortlichen.
Diese Art eignet sich besonders zur Nachverfolgung manueller Eingriffe, zum Beispiel für Rückverfolgbarkeit oder Qualitätsdokumentation.
