用于针对将从板材中切割出的构件成功从板材中自动取出而确定盖然的取出尝试次数的设备和方法与流程

本发明涉及一种用于针对将从板材中切割出的构件成功从板材中自动取出而确定盖然(wahrscheinlich)的取出尝试次数的方法。此外，本发明还涉及一种用于执行根据本发明的方法的设备。

背景技术：

1、从de 102018215738 a1中已知一种用于通过多次取出尝试来从残余工件中取出工件零件的方法。

2、从de 102018208126 a1中已知一种用于完成取出预测的方法。

技术实现思路

1、本发明所基于的目的是提供一种方法，利用该方法可以更好地预测取出过程。通过更好地预测取出过程，可以更好地控制生产过程，该取出过程是生产过程中的一部分。

2、该目的通过一种用于针对将从板材中切割出的构件成功从板材中自动取出而确定盖然的取出尝试次数的方法来实现，其中应借助自动取出工具来从板材中取出构件，其中在构件的自动取出过程中，可能有多次取出尝试，该方法包括以下步骤：

3、a.读入构件的形状，

4、b.读入自动取出工具的参数，

5、c.基于构件的形状与自动取出工具的参数来确定盖然的取出尝试次数。

6、构件的形状例如可以来源于针对构件的切割过程的设计数据。这样的设计数据例如可以来源于cad程序。设计数据通常存在于所谓的制造执行系统(manufacturingexecution，mes)并且可以从mes中被读取出。替代性地，也可以从所切割的板材的相机图像中通过图像处理来确定数据。

7、取出工具例如可以包括多个推出元件和反向固持元件。取出工具的参数例如可以是取出工具的类型、推出元件的数量和/或布置方式、反向固持元件的数量和/或布置方式、推出速度、推出加速度、磨损值或压紧装置的存在与否。通过同时利用多个参数可以使该方法得到改进。

8、优选地，基于针对形状相同或相似的构件的以及参数相同或相似的取出工具的经验值来确定盖然的取出尝试次数。

9、优选地，在确定过程中确定多个可能的取出尝试次数与相应的概率值。通过确定多个可能的取出尝试次数与相应的概率值，可以评估该确定过程的可靠性。如果概率值高的可能次数少，则该确定过程的可靠性高。如果具有相似概率值的可能的取出尝试次数多，则该确定过程的可靠性低。

10、优选地，在盖然的取出尝试次数的确定过程中，确定自动取出失败的概率。例如，如果超出预先确定的最大取出尝试次数，则可以认为自动取出失败。

11、优选地，基于盖然的取出尝试次数来确定成功自动取出的时间。通过确定自动取出构件的盖然时间，可以确定对板材进行分拣的盖然时长和/或自动取出工具的作业时长。由此可以显著改进生产计划和/或作业计划。

12、优选地，针对多个构件来确定盖然的取出尝试次数。特别优选地，基于盖然的重复尝试次数来确定该多个构件的取出顺序。

13、优选地，在取出顺序中，盖然的重复尝试次数少的构件排在盖然的重复尝试次数多的构件之前。自动取出失败的风险通常会随盖然的重复尝试次数而增加。根据所提出的取出顺序，首先对失败概率低的构件进行分拣。

14、优选地，应由生产用机床从板材中切割出构件，其中读入生产用机床的至少一个参数，并且在盖然的取出尝试次数的确定过程中将生产用机床的参数考虑在内。生产参数为材料类型、材料厚度、生产用机床的类型、切割参数或磨损值。切割参数例如为切割宽度、进料速度、激光切割头的喷嘴类型或激光切割头喷嘴与板材之间的间距。生产参数在很大程度上决定了盖然的取出尝试次数。通过将一个或多个生产参数考虑在内，可以改进对盖然的取出尝试次数的确定过程。

15、如果应将生产用机床应用于不同的生产班次(在此情况下，针对不同生产班次已知生产用机床的机器负责人员的不同反应时间)，则为机器负责人员的反应时间给定得短的生产班次计划盖然的取出尝试次数多的构件。通过这样将构件计划到生产班次中，可以改进生产流程以及因此还可以改进生产计划，因为在盖然的取出尝试次数多且因此自动取出失败的概率大的构件的情况下确保了机器负责人员的反应时间短。

16、优选地，利用人工智能、尤其经训练的神经网络来确定盖然的取出尝试次数。人工智能可以基于以往的取出尝试学习确定盖然的取出尝试次数。此外，每次取出构件都可以进一步训练人工智能。由此可以改进对盖然的取出尝试次数的确定过程。

17、本发明还包括一种用于借助于计算机来执行根据本发明的方法的计算机程序产品。

18、本发明还包括一种具有计算单元和存储器的设备，其中在存储器中存储有计算机程序，该计算机程序具有用于执行根据本发明的方法的指令，其中计算单元被设置和配置成用于执行该方法。

技术特征：

1.一种用于针对将从板材(110)中切割出的构件(112)成功从所述板材(110)中自动取出而确定盖然的取出尝试次数(22)的方法，

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定(2)的过程中确定多个可能的取出尝试次数(22)与相应的概率值。

3.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，在确定(2)盖然的取出尝试次数(22)的过程中，确定自动取出失败的概率(23)。

4.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，基于所述盖然的取出尝试次数(22)来确定成功自动取出的时间(24)。

5.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，针对多个构件(32)来确定盖然的取出尝试次数(22)。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于盖然的取出尝试次数(22)来确定(3a)所述多个构件(32)的取出顺序。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在确定所述取出顺序(3a)的过程中，盖然的取出尝试次数(22)少的构件(32)排在盖然的取出尝试次数(22)多的构件(32)之前。

8.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，应由生产用机床(30)来从板材(31)中切割出所述构件(32)，

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述生产参数(13)为材料类型、材料厚度、所述生产用机床的类型、切割参数或磨损值。

10.根据权利要求8或9之一所述的方法，其特征在于，应将所述生产用机床(30)应用于不同的生产班次，

11.根据前述权利要求之一所述的方法，其特征在于，使用人工智能(21)、尤其经训练的神经网络来确定(2)盖然的取出尝试次数。

12.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品用于借助于计算机来执行根据前述权利要求之一所述的方法。

13.一种具有计算单元(20)和存储器(10)的设备，

技术总结
本发明涉及一种用于针对将从板材中切割出的构件成功从板材中自动取出而确定盖然的取出尝试次数的方法，其中应借助自动取出工具来从板材中取出构件，其中在构件的自动取出过程中，可以实现多次取出尝试，该方法包括以下步骤：a.读入构件的形状，b.读入自动取出工具的参数，c.基于构件的形状与自动取出工具的参数来确定盖然的取出尝试次数。

技术研发人员：J·埃贝勒,A·雷利茨,J·奥特纳德
受保护的技术使用者：通快机床欧洲股份公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/12