监视齿轮切割机的机器几何结构的方法和具有齿轮切割机、测量设备以及软件模块的装置与流程

本发明涉及用于监视齿轮切割机器的机器几何结构的方法，以及具有齿轮切割机器、测量设备和为监视机器几何结构而形成的软件模块的装置。

背景技术：

图1示出了现有技术的齿轮切割机器10(例如，齿轮切割器或齿轮磨床)和测量设备20(在这里以单独的测量装置的形式提供)(例如，坐标测量设备)的示意图。齿轮制造机10和测量设备20可以彼此耦合，如由双箭头13所指示的。术语“耦合”被用于指示机器10和测量设备20至少关于通信是耦合的(即，为了数据的交换)。通过通信的这种耦合(其也被称为联网)要求机器10和测量设备20理解相同或兼容的通信协议，并且都遵循关于数据交换的具体约定。

术语“耦合”还可以意味着机器10和测量设备20不仅联网，而且机械地彼此连接或完全集成。

机器10和测量设备20还可以形成闭合的机加工和通信电路(称为闭环)。

机器10的不同轴和/或测量设备20的不同轴可以例如由公共的nc控制单元40来控制。由nc控制单元40控制的轴涉及数字控制的轴。通过这种星座(constellation)，各轴运动可以由nc控制单元40以数字方式控制。重要的是机器10的轴和/或测量设备20的轴的各运动序列以协调的方式发生。所述协调由nc控制单元40执行。

还有可能分别为机器10和测量设备20提供单独的nc控制单元。在这种情况下，例如(例如，经由网络)可以为了数据的交换而在nc控制单元之间建立联网。

参考图2解释从齿轮的构造直到其生产和后续测量的典型过程。它涉及以方框表示的高度示意的图。还有其它提供可比较结果的方法。

利用合适的软件sw(例如，利用德国klingelnberggmbh公司的构造软件kimos^tm)，构造齿轮或一对齿轮(在本文一般被称为工件1)。例如，软件sw可以在构造过程结束时提供工件1的数据。这些数据定义例如按顺序要生产的工件1的形状和为此目的所需的机器运动学。机器运动学可以例如基于要使用的机器10的(数据)模型来计算。

由于为了预先确定要生产或机加工的工件1的几何结构还有其它的方法，因此下面将针对相应的数据使用规格数据vd的一般术语。规格数据vd以这样一种方式来定义，即，它们至少描述要生产的工件1的形状(宏观几何结构)。规格数据vd还可以附加地描述微观几何结构，其例如基于数学齿面接触分析来确定。规格数据vd还可以进一步描述机器运动学(其中例如基于要使用的机器10的型号来确定齿轮制造方法与机器10的设定值的运动学关系)，或者机器运动学可以以附加的(单独)数据记录的形式提供。规格数据vd也可以仅描述机器运动学而不是微观几何结构。

这些规格数据vd可以例如被传送到过程p(例如，德国klingelnberggmbh公司的软件cop^tm)，如图2所示。例如，可以作为软件模块实现的过程p在所示示例中将规格数据vd翻译成机器数据md(其也被部分地称为机器代码或过程数据)，其由机器10的nc控制单元转换成协调的运动序列。

取决于实施例，规格数据vd也可以与机器运动学一起被直接传送到合适的机器10，如图2通过可选路径14所指示的。

机器10现在基于机器数据md如预定的那样处理工件1。一旦这种机加工(在这里也被称为齿轮切割)已经完成，工件1就被(直接或间接地)传送到测量设备20。在测量设备20中执行预定义的测量序列，以便检查工件1的当前值(在这里被称为实际数据)中的一个或多个是否与构造的默认值(在这种情况下是规格数据vd)一致。理想地，工件1与构造完全相同，即，实际数据对应于规格数据vd。在这种纯理论相关的情况下，例如可以存储机器数据md，以便产生其它完全相同的工件1的齿轮(例如，按顺序)。

但是，在实践中，在测量期间确定实际数据与规格数据vd之间的偏差(在这里表示为δvd)。这些偏差δvd可以例如由测量设备20提供给过程p(在这种情况下，规格数据vd也必须被传送到测量设备20，如图2中由路径15所指示的)。取决于实施例，过程p例如现在可以确定用于机器10的控制的校正值δmd并将其传送到机器10。但是，还有可能过程p从由测量设备20提供的测得的值确定偏差δvd。

机器10可以对先前被齿化且随后被测量的工件1(通过考虑校正值δmd)进行返工，或者从之后工件1的加工起考虑校正值δmd。

在这种联网机加工环境100中执行的序列当前是高度精确和鲁棒的。复杂的齿轮齿化当前可以以快速、精确和成本有效的方式生产。

为了以数学方式调整机器10的几何设置，可以使用上面提到的偏差δvd。这是有可能的，因为几何设置可以与所描述的方法中的运动学值相分离。在具有三个nc控制的线性轴x、y、z和nc控制的枢转轴c的机器10的情况下，例如，规格数据vd可以被直接转换成轴x、y、z和c的几何设置。如果现在存在偏差δvd，则这种偏差δvd可以被转换成轴的经修改的几何设置。轴的这些经修改的几何设置在本文被表示如下：x*、y*、z*和c*。

这在实践中导致参考维度的变化，如下所示：

δxref＝x*-x

δyref＝y*-y

δzref＝z*-z

δcref＝c*-c。

因此，所描述的闭环方法以及其它类似的联网解决方案允许机器10的参考维度的逐步优化。

技术实现要素：

本发明的目的是提供用于机器或机加工环境中的变化的可靠和及时确定的技术方法。

根据本发明，这个目的是通过根据权利要求1的方法实现的。本发明的有利实施例形成从属权利要求的主题。该目的还根据本发明通过根据权利要求10的装置(称为机加工环境)实现。

本发明基于提供统计长期评估和统计短期评估以及将这两个评估置于相关中。在执行相关时应用规则和/或条件，以便按照定义确定是否存在明显的偏差。

通过分析模块在所有实施例中执行统计长期评估和统计短期评估的提供以及这两个评估的相关。

在这里使用术语“分析模块”来描述以硬件、软件或作为硬件和软件的组合实现的功能组。在所有实施例中优选地使用软件模块形式的分析模块，该模块被配置为安装在合适的计算机上，以便执行根据本发明的方法的步骤和/或控制其操作。在所有实施例中，所述计算机和分析模块分别也可以是机器和/或测量设备的一部分。

统计短期评估优选地涉及滑动统计评估，其分别仅在预定时间帧内考虑预定数量的较新测量结果或最新测量结果。

本发明的机器和测量设备优选地在所有实施例中都是分析模块或者可以与分析模块联网。

本发明的机器和测量设备不仅可以联网，而且可以彼此机械地连接或完全集成。

本发明的机器和测量设备还可以形成闭合的机加工和通信电路(称为闭环)，其中分析模块可以为了通信目的而与机加工和通信电路连接。

本发明还涉及优化从齿轮齿化的设计到其生产和检查的序列，并且允许在早期和以安全的方式识别故障。

本发明尤其可以用在联网的生产过程(也被称为联网的机加工环境)中，以便允许以适当和及时的方式在任何时间对变化作出响应。

在这种情况下使用的数据可以在所有实施例中直接在所涉及的部件(例如，齿轮切割机器和测量设备)之间交换，或者它们可以例如在网络中的开发数据库或生产数据库中提供并且可以在必要时从那里检索。

标号的列表是本公开内容的组成部分。

附图说明

在上下文中并且全面地描述附图。下面通过参考附图更详细地描述本发明的实施例。

图1示出了通过通信彼此连接的现有技术的齿轮切割机器和测量设备的示意图；

图2示出了现有技术的机加工环境的示意性框图表示，其在所示实施例中包括齿轮切割机器、测量设备、软件和过程；

图3示出了其中输入机器的参考维度的变化频率和正态分布的相应曲线的示意图；

图4示出了其中一方面输入图3的图的细节以及另一方面突然变化的细节的示意图；

图5a示出了本发明的示例性联网机加工环境的示意性框图表示，其在所示示例中包括齿轮切割机器、测量设备、软件、过程和分析模型(在这里是在便携式计算机中)。

图5b示出了在第一(固定)计算机和第二(便携式)计算机上的分析模块的示例性实现的示意性框图表示；

图6a示出了其中一方面输入机器的x轴的参考维度的变化频率和正态分布的相应曲线以及另一方面突然变化的细节的示意图；

图6b示出了其中一方面输入机器的y轴的参考维度的变化频率和正态分布的相应曲线以及另一方面突然变化的细节的示意图；

图6c示出了其中一方面输入机器的z轴的参考维度的变化频率和正态分布的相应曲线以及另一方面突然变化的细节的示意图；

图6d示出了其中一方面输入机器的c轴的参考维度的变化频率和正态分布的相应曲线以及另一方面突然变化的细节的示意图；

图7a示出了例如从图6a导出的示意性时间图；

图7b示出了例如从图6b导出的示意性时间图；

图7c示出了例如从图6c导出的示意性时间图；

图7d示出了例如从图6d导出的示意性时间图；

图8示出了便携式计算机的示意性框图表示，其指示图7a至7d的时间图并显示消息；

图9示出了本发明的另一实施例的示意性流程图。

具体实施方式

结合本描述使用也在相关出版物和专利中使用的术语。但是，应当注意，这些术语的使用仅仅是为更好的理解而提供的。权利要求的发明性概念和保护范围的解释不受具体选择的术语的限制。本发明可以容易地转移到其它的概念系统和/或专业领域。这些术语在其它专业领域中类似地适用。

上面提到的参考维度的变化(即，机器10的设置中的几何结构变化)可以例如经时间t考虑并且通过使用统计方法来评估。以下将参考简单的示例来解释这一点。

如果假设例如偏差δvd仅指示一个单一的偏差，其指示例如机器10的x轴的位移(例如，由于温度影响而导致的膨胀)，则在这种特殊情况下以下将适用于参考维度的变化：

δxref＝x*-x≠0

δyref＝0

δzref＝0

δcref＝0.。

在图3的图中，通过示例并且以示意图示出了在较长时间段内x轴的参考维度有变化的相应机器10的统计评估。x轴的参考维度的变化k在图的横轴上以毫米输入，并且统计频率f(k)在垂直轴上显示。在这个示例中获得一种正态分布，其被示为曲线g。曲线g在大约μ＝-0.007mm处具有最大值，即，平均而言经过m(m是大于零的自然数)次生产过程，机器10的x轴比实际上应当的要短0.007mm。图3还示出了方差σ。通过示例为统计计算所使用的公式如下：

本发明主要关注确定与标准(norm)的偏差。图4的图再次示出了经过m次生产过程的较长时间段具有x轴的参考维度的变化的机器10的统计评估。图4的曲线g对应于图3的曲线g。

用于偏差的离散值分别在图3、4和图6a至6d中输入。所示出的列的高度对应于例如其中发生具体偏差(例如，以毫米为单位)的生产过程的次数。所示出的列具有恒定宽度(也被称为量化)的事实示出几何偏差(例如，以毫米为单位)是以离散的步骤确定的。

代替这种具有列的图示，其它统计评估和/或表示方法也可以在所有实施例中使用。

最后n次生产过程的统计评估(本文称为短期评估)现在突然示出参考维度的明显变化(n是大于零的自然数，其中适用：n小于m)。相应的值在图4中通过阴影框示出，并且为这n次生产过程示出了不同的正态分布，如曲线g1所示。曲线g1大约在μ1＝+0.014mm处具有最大值，即，平均而言经过n次生产过程，机器10的x轴比实际上应当的要长0.014mm(总是与0mm处的零点相关)。关于曲线g1的方差σ1也在图4中示出。

如果通过使用根据本发明的分析模块sm(例如，作为便携式计算机30上的软件应用，如图5a中所示，或者作为便携式计算机30和固定计算机34上的软件应用，如图5b中所示)来比较统计长期值μ与统计短期值μ1，则作为示例在图4中所示的偏差可以自动识别。如这里所述的统计平均值μ与μ1的比较应当被理解为用于统计评估的示例。通过分析模块sm的其它统计评估也可以在所有实施例中执行。

图5a中示出了本发明的相应实施例。图5a是基于图2。因此，还参考图2的描述。

图5a示出了具有便携式计算机30(例如，移动电话或pda)的联网机加工环境100。计算机30可以与机加工环境100联网。所述联网在图5a中由云31示出。

在本发明的所有实施例中使用分析模块sm，该模块被设计为处理至少一个机器10的统计值，以便自动识别偏差(如图4中作为示例所示)。

分析模块sm可以在所有实施例中被实现为软件模块，或者它可以在所有实施例中集成在不同软件中(例如，在软件sw和/或过程p中)，或者分析模块sm可以作为软件套件的模块提供。

分析模块sm优选地在包括至少一个(硬件和/或软件)接口32的所有实施例中使用，该接口32被设计为用于从机器10和/或测量设备20和/或不同的软件sw和/或过程p接受数据。

机器10、测量设备20、其它软件sw或过程p可以包括分别将数据传送到分析模型sm的(硬件和/或软件)接口(称为推方法)，或者分析模块sm被设计为从机器10或从测量设备20或从其它软件sw或从过程p收集数据(称为拉方法)。推和拉方法的组合也可以在所有实施例中使用。

联网的机加工环境100被形成为执行用于监测至少一个齿轮切割机器10的机器几何结构的以下方法。执行以下步骤：

a)根据规格数据(例如，vd、δvd、md、δmd)在机器10上机加工工件1的齿化，

b)在测量设备20(其是机器10的一部分或可连接到机器10)中测量工件1，以便确定实际数据，

c)将实际数据与规格数据(例如，vd、δvd、md、δmd)相关联，以便因此确定机器10的至少一个轴x的几何设置的偏差，

d)存储几何设置的偏差，

e)在机加工m个另外的工件1的齿轮齿化期间重复步骤a)至d)，

f)执行若干所存储的偏差(例如，所有m个偏差)的统计评估，以便根据这些偏差确定对于机器10的轴x的统计参考维度(例如，以统计长期平均值μ的形式)。

例如对于工件1的第一次和/或单次机加工，软件sw和过程p可以如上面在步骤a)的范围内所提到的那样进行交互，以便为机器10提供机器数据md作为规格数据。

如上面已经解释的，可以在测量设备20中测量第一次机加工的工件1，以便对第一次处理的工件1进行返工，或者为了获得用于更多完全相同的工件1的后续顺序生产的校正的数据。

在工件1的顺序生产的范围内，可以在步骤a)中从存储器加载校正的数据(例如，作为机器数据md连同偏差δmd，或作为规格数据vd连同偏差δvd)。

在工件1的顺序生产的范围内，例如，可以在测量设备20中测量第一个工件1和每第100个工件1，以便时常分别确定参考维度和/或参考维度的变化。

但是，取决于实施例，可以在机加工环境100内的测量设备20中测量一系列生产的m个工件中的任何一个。为m个工件中的每一个获得参考维度和/或参考维度的变化。这种对m个工件1的测量系列的结果在图4中通过示例示出(参见曲线g)。

这意味着，取决于实施例，可以以规律或不规律的间隔确定机器10的至少一个机器轴(例如，x轴)的参考维度的变化。

分别最近测量结果(例如，在n<m的情况下，最后n个测量结果)的滑动统计评估优选地由联网的机加工环境100进行。滑动统计评估可以在所有实施例中由机加工环境100的一个元件(例如，由分析模块sm)和/或由机加工环境100的若干元件(例如，由过程p连同上面提到的分析模块sm)执行。

在所有实施例中，分析模块sm还可以包括例如在机器10的控制单元40中或在固定计算机34(参见图5b)中运行的主模块以及例如在便携式计算机30中执行的客户端模块。

这种滑动统计评估主要用于关于时间与较旧的参考维度相比较，以识别参考维度的“明显”变化。如果这种统计评估是以累积的方式对所有m个参考维度的先前的变化执行的，那么突然的偏差就很难被识别出来。

这主要关于对参考维度中“明显”变化的累积的识别。这种累积在图4中由曲线g1示出。在所示实施例中，已经在平均值μ1处获得次要最大值(对n个工件1求平均)。所述次要最大值与主要最大值μ(对m个工件1求平均)明显偏离。

在本发明的优选实施例中，将偏差指定为参考维度的“明显”变化，其为平均值μ的至少20％。这意味着，当μ1大于或小于μ20％时，按照定义存在明显的偏差。用于识别“明显”变化的标准涉及相对标准。在这种情况下，相对阈值被确定为20％。

参考维度中的“明显”变化在尤其是优选实施例中为其平均值μ1位于窗口f(参见图4)之外的偏差，窗口f由长期平均值μ的方差σ定义为如下：

μ-σ＜f＜μ+σ

这意味着，如果μ1小于μ-σ或者如果μ1大于μ+σ，则按照定义在这些尤其是优选实施例中存在明显的偏差。这也涉及相对标准，因为在这种情况下用于识别“明显”变化的标准是相对于窗口f定义的。窗口f在这种情况下被确定为相对阈值。

在所有实施例中也可以将偏差指定为与平均值μ具有不同符号的参考维度的“明显”变化。这意味着，如果例如平均值μ例如小于零并且如果μ1大于零(如图4所示)，则按照定义在这些实施例中存在明显的偏差，反之亦然。这里将符号的变化确定为阈值。

在所有实施例中也可以将偏差指定为参考维度中的“明显”变化，因为长期平均μ的方差σ显示出趋势。趋势可以例如以这样一种方式来识别，即，如上面定义的窗口f变得更大或更小。

在所有实施例中，参考维度的“明显”变化也可以假设为是给定的，如果在统计短期评估的范围内不可能确定例如n＝10次生产过程的正态分布。参考维度的最后一个变化不能通过正态分布来描述的事实指示存在应当例如通过触发反应引起用户注意的特殊情况。

取决于实施例，分析模块sm还可以以这样一种方式形成，即，用户可以通过预先确定例如相对和/或绝对阈值来将参考维度的变化定义为明显的变化。

机加工环境100优选地在所有实施例中以这样一种方式形成，即，在存在“明显”变化的情况下触发动作。为了触发动作或执行动作本身(例如，通过在显示器上指示消息n，如图8所示)，分析模块sm优选地在所有实施例中形成。

动作(图9中的步骤s7)的触发可以在所有实施例中包括以下步骤中的一个或多个，例如：

-声音警告的输出；

-视觉警告的输出，优选地作为在显示器12(图1)或33(图5a)上的通知；

-消息n的发布(例如，每sms)；

-电子邮件消息的派送。

在通过示例将理解的机加工环境100中，参考维度的“明显”变化可以例如由于机器10的不当处理造成，其中例如x轴由于碰撞被损坏。

参考图6a至6d描述本发明的另一个实施例。再次涉及机加工环境100，其包括齿轮切割机器10和测量设备20。机器10同样包括三个nc控制的直线轴x、y、z和nc控制的枢转轴c。在这种情况下，不仅统计评估x轴的参考维度的变化，而且还评估所有三个另外的轴y、z和c的参考维度的变化。图6a至6d中的每一个示出了相应的统计长期评估(例如，经m次机加工循环)和滑动统计短期评估(例如，经n次机加工循环)。x轴的统计长期评估的结果(参见图6a)可以由正态曲线gx表示，并且统计短期评估的结果由正态曲线gx1表示。y轴的统计长期评估的结果(参见图6b)由正态曲线gy表示，并且统计短期评估的结果由正态曲线gy1表示。z轴的统计长期评估结果(参见图6c)由正态曲线gz表示，并且统计短期评估的结果由正态曲线gz1表示。c轴的统计长期评估的结果(参见图6d)由正态曲线gc表示，并且统计短期评估的结果由正态曲线gc1表示。

基于图6a至6d可以认识到，在所有四个轴中都发生了明显的变化。这些变化的发生也可以由时间图表示，如图7a至7d中示意性并通过示例示出的。

图7a至7d的时间图可以从图6a至6d和/或从基于图6a至6d的统计评估的数据导出。

四个轴x、y、z和c中的每一个可以与例如时间图中的曲线w1-w4关联，这些曲线分别示出了平均值μ经时间t的进展。图7a示出了x轴的平均值μx经时间t的相应时间进展。经较长的时间段，平均值μx大约＝-0.007mm。从这里用t0指定的具体时间点，平均值已经变成值μ1x，其大约在0.014mm处现在明确地在正范围内。图7b示出了y轴的平均值μy经时间t的相应时间进展。经较长的时间段，平均值μy大约＝+0.003mm。大约在时间点t0，平均值在大约0.015mm处变成值μ1y。图7c示出了z轴的平均值μz随时间t的相应时间进展。经较长的时间段，平均值μz大约＝+0.001mm。大约在时间点t0，平均值变成大约+0.01mm的值μ1z。图7d示出了c轴的平均值μc随时间t的相应时间进展。在较长的时间段内，平均值μc在正范围内略高于零。大约在时间点t0，平均值变成大约-0.008mm的值μ1c。图6a至7d的图示不是真正按比例的并且这里列举的数字应被理解为示例。

由于关注统计长期评估和统计短期评估的事实，测量结果的个别异常值相对不显著。统计评估导致一种过滤，其中只有发生若干次的值(变化)有影响。

可以在统计短期评估中使用的相应(数学)过滤器可以或者使用固定阈值工作，或者可以使用(例如由用户)可预定的阈值工作。数字q可以用作例如阈值的类型(其中q>>0并且q<<m)。统计短期评估的灵敏度可以通过阈值q来预先确定。如果q等于1，则每个一次性(one-off)测量异常值都将导致触发动作。以下应当适用，使得灵敏度不会太高：q>>0。

如果存在，则阈值q可以在所有实施例中作为绝对值(例如，q＝10)或作为相对阈值(例如，q＝m/10)预先确定。

优选地，在这里在当偏差首次发生时已经触发动作的过度敏感的评估(例如，q＝1)与仅在太晚并具有时间延迟的时间指示累积发生的偏差的评估之间寻求妥协。

在所有实施例中，测量数量m可以在开放的时间段(例如，几天或几周)内更新，并且可以在统计长期评估的范围内进行评估。

在所有实施例中，测量数量m也可以在有限的时间段(例如，通过绝对次数m＝100或通过时间窗口，例如从机器10已经加热的时间点直到晚上机器切断)内更新，并且可以在统计长期评估的范围内进行评估。

现在参考图7a至7d描述本发明的另外的可选特征。如已经描述过的，各种阈值和/或过滤器参数可以或将被预先确定，以便影响数学评估的行为和反应的触发。

在通过多于一个轴评估偏差的实施例的情况下，可以使用规则集合，其允许将曲线w1、w2、w3和w4的进展彼此相关(关于时间)。

规则集合也可以在所有实施例中使用，以便评估图6a至6d的曲线并将它们彼此相关。

例如，可以如下确定定义明显变化的发生的标准(以下示例可以在所有实施例中使用)：

-如果曲线w1、w2、w3和w4中的至少两条在时间窗口(例如10分钟和/或例如n＝4次生产过程)内突然变化，那么这可以被解释为明显的变化；和/或

-如果曲线w1、w2、w3和w4中的至少两条示出突然变化，其中突然变化的高度在时间图中偏离统计长期评估的平均值至少20％，那么这可以被解释为明显的变化；和/或

-如果曲线w1、w2、w3和w4中的至少两条示出过零(诸如曲线w1和w4)，那么这可以被解释为明显的变化。

这些标准应当被理解为示例，并且它们可以通过另外的标准进行修改、补充并加以组合。

在所有实施例中，还有可能预先确定更复杂的规则集合。

还有可能组合结合图6a至6d描述的定义与结合图7a至7d描述的定义。

通过示例(步骤s7)被提及的动作中的至少一个优选地在到达时间点t0时在所有实施例中被触发。

为了在任何时候通知用户具体偏差的存在，分析模型sm可以例如在显示器33上指示图示，如图8中所示。在例如用作计算机30的pda的显示器33上示出的图示中，如图7a至7d中所示的曲线w1-w4的副本可以被关注，或者这些曲线w1-w4的经修改或调整版本可以被示出。用作计算机30的pda的显示器33示出以下消息n作为潜在的动作(步骤s7)：“注意：请检查机器”。

参考图9中所示的示意性流程图来描述本发明的另一个实施例。

在第一步骤s1中，第一工件1被装载到测量设备20中，然后进行测量。在步骤s2中，(一个或多个)当前测量值被记录，并且确定偏差δvd和/或δmd。这些偏差可以例如由测量设备20和/或过程p和/或分析模块sm确定。至少一个值(例如，针对机器10的x轴的偏差δvd)可以存储在存储器21中。后续的工件1现在被加载到测量设备20中并进行测量(步骤s3)。这个过程重复若干次，如图9中的循环22所示。在这种情况下，可以将循环22的重复次数或通过数量wp等同于例如生产过程的数量m。在这种情况下(即，如果wp＝m)，则用测量设备20测量由机器10处理的m个工件1中的每一个。如果例如仅测量每隔一个工件1，则wp＝m/2适用。

在所有实施例中，分析模块sm可以以连续的方式或时常从存储器21检索存储的值，并使其接受第一统计评估(步骤s4)。如已经参考示例所描述的，例如，平均值μ可以在这个第一统计评估的范围内计算并存储在存储器23中。存储器21可以与存储器23完全相同。这也适用于所有在这里提到的另外的存储器。

同时或时常，分析模块sm可以从存储器21检索存储的值，并使它们接受第二统计评估(步骤s5)。取决于实施例，分析模块sm只能检索和处理例如最后一小时存储的值，或者例如仅最后n个存储的值。第二统计评估关注上面提到的统计短期评估，在这里这也被称为滑动评估。在统计短期评估的范围内仅分别最近的值的子集从存储器21中检索并被统计评估的事实在图9中通过存储器21上的小窗口25示出。如已经参考示例所描述的，平均值μ1可以例如在所述第二统计评估的范围内被计算并且可以存储在存储器24中。

步骤s4和s5也可以在所有实施例中同时进行。

平均值μ和μ1的计算只能被理解为统计评估的可能示例。在这种情况下，分析模块sm也可以执行其它统计评估。

统计短期评估和统计长期评估的结果在进一步的步骤s6中相关，以便允许识别“明显”偏差。如图9中所示，为此目的由分析模块sm比较来自存储器23和24的相应结果。

取决于用于确定“明显”偏差(其多个示例已经提及)的定义和/或规则集合，以不同的方式提供相关。

在所有情况中的最简单情况下，在步骤s6的范围内检查μ＝μ1是否适用。如果μ应当等于μ1，则不存在可以被认为是明显变化的变化。如果在这种情况下μ不等于μ1，则按照定义存在明显的变化，并且将触发动作(步骤s7)。这个简单的例子在图9中示出，其中被认为是步骤s6的一部分的比较过程在这里被指定为部分步骤s6.1。如果μ应当等于μ1，即，如果没有变化，则这个实施例的方法可以导致返回到步骤s6，如图9中由循环26指示的。

在图9的实施例中，步骤s4、s5、s6、s6.1和s7由分析模块sm执行或由所述模块控制。

但是，在执行这些单独步骤的情况下，本发明是无关紧要的。步骤s4和/或步骤s5例如可以在机器10中执行，而其余步骤在与机加工环境100联网的例如(固定)计算机(例如，计算机34)中执行。

图5b示意性地示出了另一个实施例。步骤s4、s5、s6和s6.1例如可以在(固定)计算机34中执行，并且步骤s7可以在机加工环境的这种联网实现中在应用中外包，例如该应用仅在显示器33上在便携式计算机30上显示消息n和/或图(如图8中所示)。计算机30和34以及可选的网络存储器35可以经由网络31彼此通信。网络31可以结合在机加工环境100的通信基础设施中，如在图5a和5b中由箭头36所指示的。

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