[发明专利]用于分析和/或配置工业设备的方法和系统

权利要求书

1.一种用于分析和/或配置工业设备的方法，所述工业设备具有用于采集、操作和/或处理至少一个第一对象(20)的至少一个第一设备组件(10)，其中，基于所述第一对象的至少一个第一对象模型(21)，借助于所述第一设备组件的至少一个第一机器学习组件模型(11)，预测所述第一设备组件的过程结果和/或确定所述第一设备组件的配置参数的值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

-基于所述第一对象模型和/或至少一个另外的对象(30)的至少一个对象模型(31)，借助于至少一个另外的设备组件(50)的至少一个机器学习组件模型(51)，预测该设备组件的过程结果和/或确定该设备组件的配置参数的值；和/或

-基于至少一个另外的对象(30)的至少一个对象模型(31)，借助于所述第一设备组件的第一组件模型，预测该设备组件的过程结果和/或确定该设备组件的配置参数的值。

3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，一设备组件的至少一个组件模型

-基于

-所述第一对象的，

-至少一个另外的类型相同的对象的和/或

-至少一个与所述第一对象类型不同的对象的

一个或多个不同的、特别是类型相同的对象模型被训练；

-至少部分地在安装该一设备组件之前被训练；和/或

-具有特别是深度的神经网络(11；51)。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将所述第一设备组件的第一组件模型和所述第一对象的第一对象模型提供给主机(100)，所述主机预测所述过程结果或确定所述配置参数的值。

5.根据前述权利要求所述的方法，其特征在于，所述主机

-基于所述第一对象模型和/或至少一个另外的对象(30)的至少一个对象模型(31)，借助于至少一个另外的设备组件(50)的至少一个机器学习组件模型(51)，预测该设备组件的过程结果和/或确定该设备组件的配置参数的值；和/或

-基于至少一个另外的对象(30)的至少一个对象模型(31)，借助于所述第一设备组件的第一组件模型，预测该设备组件的过程结果和/或确定该设备组件的配置参数的值。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，将一对象的至少一个对象模型

-借助于所述第一设备组件和/或至少一个另外的设备组件提供给所述组件模型，或者

-在没有所述第一设备组件和/或至少一个另外的设备组件的情况下提供；和/或所述对象模型

-具有该对象的图像数据、尺寸和/或机械的、热的、电的和/或光学的参数。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，至少一个设备组件包括至少一个特别是光学的传感器(40)和/或至少一个特别是电动的致动器，特别是至少一个机器人(10；50)，至少一个工具机和/或至少一个输送机构。

8.一种用于分析和/或配置工业设备的系统，所述工业设备具有用于采集、操作和/或处理至少一个第一对象(20)的至少一个第一设备组件(10)，其中，所述系统被设计用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法，和/或具有用于基于所述第一对象(20)的至少一个第一对象模型(21)借助于所述第一设备组件的至少一个第一机器学习组件模型(11)来预测所述第一设备组件的过程结果和/或确定所述第一设备组件的配置参数的值的装置。

9.一种计算机程序产品，具有程序代码，该程序代码存储在能由计算机读取的介质上，所述计算机程序产品用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法。