废页预测的制作方法

1.本发明公开了一种用于对承印材料加工机器中的印刷任务的处理完成(abarbeitung)进行优化的方法，其方式是，对全局机器值以计算机辅助的方式进行分析评价。
2.本发明属于印刷厂物流的技术领域。


背景技术：

3.迄今，在现有技术中，在对印刷机的印刷任务进行处理(bearbeitung)的领域中，存在一些最佳实践方法，这些方法能够使得印刷任务这样排序，以至于这种顺序在某些方面是有利的。通常地，废页(至少在尽可能最少废页的界限范围内)与任务开始时印刷机的状态相关。因此，是否执行用于任务变换的清洗程序和执行哪些用于任务变换的清洗程序起到重要作用。如果不执行清洗程序，那么就存在与先前任务的直接相关性，这是因为先前任务在整个上色机构中已经确定了该机器的颜色分配。目前，任务所需的废页量是通过人为判断进行量化。目前并不存在用于计算废页量的有效计算模型。
4.为此，由现有技术已知一种用于通过计算机运行承印材料加工机器的方法，该方法包括以下步骤：通过计算机检测用于承印材料加工机器的印刷任务的印刷任务参数以及检测该机器参数；通过计算机分析评价所检测到的参数，用于求取机器状态；通过计算机基于所求取到的机器状态来要求且提供流体式消耗材料，用于优化机器运行；通过计算机在该机器上执行基于所求取到的机器状态来优化的维修措施。然而，该方法着重于消耗材料的计算。因此无法计算出可能出现的废页。
5.因为一个任务的废页量原则上是未知的参量，所以在没有其它辅助手段的情况下无法实现对废页和与之相关的安装调整时间(einrichtezeiten)的预测。
6.这导致以下形式的负面结果：
7.·
与任务无关的(或与任务顺序无有关的)初步计算(vorkalkulation)；
8.·
不是针对最少废页而优化的印刷顺序；以及
9.·
无法实现与废页/时间有关的优化，例如在哪个位置上印刷相应昂贵的基材。


技术实现要素：

10.因此，本发明的目的在于，提出一种方法，借助该方法能够在印刷厂中通过承印材料加工机器尤其关于废页减少方面经优化地处理完成印刷任务。
11.该目的通过一种用于通过计算机对承印材料加工机器的印刷任务进行处理的方法得以解决，该方法包括以下步骤：基于全局的印刷任务数据及印刷机数据，给计算机创建数据模型，该数据模型具有针对废页预测(或安装调整时间预测)的特征值；基于全局和/或本地的印刷任务数据及印刷机数据，通过计算机学入(einlernen)所述数据模型；通过用户预先给定“易用性(ease
‑
of
‑
use)”标准；通过计算机将所学入的数据模型用于预测承印材料加工机器的安装调整废页及安装调整时间；基于所预测到的安装调整废页及安装调整时
间，通过计算机优化所述印刷任务的处理顺序。在此，根据本发明的方法分为两个主要部分。首先，建立且最主要学入数据模型，作为废页预测器为此，输入关于印刷任务和所使用的承印材料加工机器的所有可用数据。这不仅到涉及到关于应在其上处理完成的当前印刷任务的那个机器的现有数据，而且还涉及到关于在相同印刷厂中(以及可能还有其他印刷厂中)的其它机器的现有数据。因此，最常见的应用情形在于，数据模型以全局的(globalen)印刷任务数据和机器数据建立和学入，并且随后以局部的/本地的(lokalen)任务数据和机器数据进一步适配于各自局部/本地存在的机器。根据本发明的方法的第二部分涉及到经如此学入的数据模型的应用，以便由此获得对承印材料加工机器的所出现的安装调整废页及安装调整时间的尽可能准确的预测，于是能够基于这些预测而通过计算机对印刷任务的处理顺序进行优化。
12.根据本发明的方法的有利的并且因此优选的扩展方案由所属的从属权利要求以及由说明书和所属的附图中得出。
13.在此，根据本发明的方法的优选的扩展方案是，这种安装调整废页(einrichtemakulatur)与根据印刷任务的目标品质值有关，所述目标品质值可以针对每个印刷任务由用户个别化地给出。借助这种值限定出：从何时起所产生的且所成像的承印材料不再是废页。因此，这种目标值对于所使用的数据模型的安装调整废页的计算结果是至关重要的。而次要的是，目标品质值以哪种形式被给出。例如可以涉及到颜色额定值的最大允许公差，或者涉及到额定值自身。在此重要的仅仅在于，从中清楚获知：自何时起所产生的印刷产品不再是废页，而是被视为印刷成品，反之亦然。
14.在此，根据本发明的方法的另一优选的扩展方案是，“易用性”标准包括关于承印材料加工机器的颜色变换和/或承印基材变换的数据。这些数据仅是可能的“易用性”标准的示例；对于安装调整废页及安装调整时间的预测很重要的所有以用户为中心的数据都可以基于此被涵盖在内。
15.在此，根据本发明的方法的另一优选的扩展方案是，数据模型的特征值包括所实现的着色颜色额定值、所使用的承印基材和所使用的机器类型。已经提到的安装调整废页尤其是基于所实现的着色和颜色额定值以及所使用的承印基材和相应的机器类型，其中，如已经提到地，这种安装调整废页与目标品质值有关，该目标品质值划分出这样的时间点：从何时起经印刷的承印材料不再是废页。在此，尤其根据对应的颜色额定值进行着色，这确定出有多少废页。在此，上述这些特征值直接影响达到目标品质值的时间点，并且因此影响安装调整持续时间和安装调整废页。
16.在此，根据本发明的方法的另一优选的扩展方案是，为了在印刷任务变换的情况下借助于未经训练的(ungelernten)数据模型对该数据模型进行学入，执行如下步骤：对印刷机的安装调整废页及安装调整时间进行预测，随后执行具有当前的印刷任务的印刷过程，检测关于数据模型的特征值的数据，将所实现的安装调整废页及安装调整时间的值与预测值进行比较，并且借助于比较结果和所检测到的特征值数据来优化数据模型。这相当于关于数据模型学入方面的首选过程。然而，也可以实现其他方法方式，只要这些方法方式促成了经训练的数据模型，该数据模型可以尽可能准确地预测安装调整废页及安装调整时间。
17.在此，根据本发明的方法的另一优选的扩展方案是，借助用于学入数据模型的方法方式，也在承印材料加工机器运行期间执行数据模型的持续适配(anpassung)。在此，数据模型的这种学入已经在印刷厂的分别使用的工作流系统的相应制造商处实现。因此，应该已经存在有足够准确地学入的数据模型可供使用。尽管如此，对此附加地同样可以实现的是，在对应的机器的运行期间，借助于合适的计算机进一步检测、分析评价这些新产生的数据，并且借此继续进一步学入数据模型。特别地，本地机器数据对于尽可能准确地预测安装调整时间及废页是非常有帮助的。然而，如果全局数据(即其他机器的数据)也可供使用，则这些数据当然也可以用于不断地改善数据模型。
18.在此，根据本发明的方法的另一优选的扩展方案是，为了优化印刷任务的处理顺序，在考虑到印刷机的经预测的安装调整废页及安装调整时间和预先给定的“易用性”标准的情况下，计算机将具有印刷任务的当前作业列表在涉及印刷任务顺序方面关于安装调整废页及安装调整时间最小化地进行适配。也就是说，借助由所学入的数据模型所预测到的安装调整时间及废页，能够要么使得用户借助于计算机识别到、要么仅仅使得计算机自身就自动地识别到：以当前计划的顺序处理现存印刷任务，关于尽可能减少废页及安装调整时间方面并不是最佳的。因此，可以相应地优化该顺序，数据模型可以重新计算安装调整时间及废页，并且随后检验是否得到相应改善。在使用系统性方式方法的情况下，由此可以借助于预测安装调整时间及废页来明显优化当前印刷任务的处理。
附图说明
19.接下来参照附图借助于至少一个优选实施例详细阐述本发明本身以及本发明的在结构和/或功能上有利的扩展方案。在附图中彼此相应的元素配有彼此相同的附图标记。附图示出了：
20.图1用于印刷厂的根据本发明设定的工作流系统；
21.图2示意性地示出建立以及学入废页预测器的流程；
22.图3借助废页预测器数据模型进行任务优化的示意性的关系。
具体实施方式
23.根据本发明的方法在印刷机3中使用，该印刷机3处于确定的工作流系统6中。这种工作流系统6示例性地在图1中示出。这种工作流系统6在一个或多个计算机1上运行，通过计算机1处理相应的印刷任务5。应在印刷机3上所印刷的这个印刷任务5在此通过栅格图像处理器2进行栅格化(gerastert)，并且从该处将经栅格化的印刷图像4进一步传递给印刷机3，用于相应的正式印刷。
24.根据本发明的方法的目标在于，针对印刷厂中所有待处理完成的印刷任务5(这些印刷任务5通常构成作业列表10a的形式)，对这些印刷任务5的废页及安装调整时间进行自动预测，并且将这些数据随后用于将这种经适配的作业列表10b中的待处理完成的印刷任务5的顺序进行优化。
25.在此，基于所有可供使用的顾客数据，追求此方法的全自动流程。此外，检测对印刷机3造成影响的所有重要影响参量，并且将这些影响参量供应给数据模型8用于分析评价。这些影响参量例如是：
26.ο着色；
27.ο额定值；
28.ο基材；
29.ο印刷机类型；
30.ο等等诸如此类。
31.此外，执行统计学分析，以便考虑到这些数据中的异常值。
32.本发明的另一重点在于使用这样的数据模型，该数据模型使用相应的易用性参数11。因此，考虑到操作者的评估，并且基于数据模型8以及基于相应所使用的易用性参数11，可以实现流程的进一步优化。
33.在现有技术中迄今为止设置的是，对印刷任务5手动地、基于知识地优化。然而，这以受过训练的操作者为前提。这还导致了：对当前任务结构的忽视，妨碍了对新工艺流程的适配，并且可能会造成错误操作。
34.根据本发明的方法在其优选的实施变型方案中包括以下步骤：
35.1.基于全球范围的顾客数据，创建用于预测废页(或安装调整时间)的数据模型8；
36.2.在使用数据模型8的情况下，基于当前的顾客数据来“训练”优化器12的计算机辅助程序；
37.3.使优化器12(或数据模型8)在使用期间“优化”且持续地适配；
38.4.将数据模型8用于预测废页和安装调整时间；
39.5.将数据模型8用于优化初步计算；
40.6.预先给定易用性参数11，例如颜色变换、基材变换等；
41.7.将优化器12用于优化印刷顺序。
42.在此，图2示意性地示出了用于该废页预测器7的系统的前三个步骤。该方法的其他特征包括对异常值进行统计性分析。这些异常情形可能例如是：忘记了良好页张计数器废页大于确定数量的承印页张，在安装调整时多于x次停止(stopper)，良好页张计数器与中性废页不相关等。
43.对于该方法的一个重要的特征在于：以无需(或仅需较少)手动干预的方式进行全自动安装调整，例如以这样的形式：在付印开始之后不必改变额定值或者不必存在ppi(像素密度，pixels per inch)数据。对于该方法重要的还有：检查是否已经使用了良好页张计数器。
44.此外，与预测之间的比较还提供了这样的反馈：优化器12和数据模型8是否相关，也即必要时可向操作者给出这样的提示：模型并不精确且有待改善。
45.为了实现迄今为止不存在的用于求取废页量的数据模型8，根据本发明使用所谓的大数据方法。在此，数据模型8基于非常多的参数分类；也就是说，存在任务参数、机器参数、顾客参数、基材参数、颜色参数等等。这些参数中的几个也可以针对先前的印刷任务5存在，以便在印刷开始时检测对应的印刷机构的状态。
46.此外，数据模型8这样构型，使得废页与目标品质值(尤其着色偏差df)相关，对于每个任务，这种目标品质值能够由任务规划器或机器操作者个别化地给出。
47.借助如此建立且学入的数据模型8，优化器12随后可以相应于对应的目标品质执行对于印刷厂的每个印刷任务5所需的安装调整废页(或安装调整时间)的预测。由此，对于
顾客能够更好地进行任务计算。因为借助这种经计算的安装调整废页(或安装调整时间)能够使得所参与的计算机1(或者需要时还有操作者)根据针对废页、安装调整时间、易用性而加权的特征参量(也即与使用者相关，即能够针对每个单独任务进行给定)来执行在经适配的作业列表10b中的任务顺序的优化。在此，特别是将对任务顺序的优化具体实现成对废页的最小化。在这些观点下还可以满足清洗的计划，这又影响到任务计划。
48.图3再次清楚地示出了不同组成部分之间的关系，这些组成部分参与根据本发明的方法对任务顺序的优化。除了所建立的数据模型8之外，这些组成部分首先是优化器12，该优化器12是在计算机1上运行的程序中的主管应用程序(instanz)并且相应地使用该数据模型8。在此，该优化器12使用易用性参数11，以便借助数据模型8适配迄今的作业列表10a。如此所获得的新作业列表10b随后可以相应地使用于针对印刷机3运行的初步计算。
49.重要的是，在此不是涉及到固定的模型，而是涉及到基于顾客数据(或机器数据)的自学习系统。因为这只能够有条件地实现，这是因为需要大量具有复杂交互作用的数据，这些数据实际上不可能长期在固定的数据结构中保持不变。
50.因此，根据本发明，具有灵活的、经学入的数据模型的优选实施方式变型能够实现的是：
51.1.更准确，这是因为存在非常大量的影响参量，并且，在没有采用大数据方式方法情况下的建模只会在有限程度上产生有效成果；因此考虑了机器特性、顾客特性、颜色特性、承印材料特性等。
52.2.更灵活，原则上可以随时添加数据以及甚至参数，以便进一步改善数据模型8。
53.3.不再需要用于建模的详细知识。
54.4.能够自动地适配未知的系统和印刷厂流程。
55.这带来以下优点：
56.·
即便不那么熟练的操作者也会获得最佳的印刷顺序；
57.·
不需要手动干预；
58.·
防止错误操作；
59.·
通过优化印刷顺序实现成本节约，这是因为存在更少的废页(或更短的安装调整时间)；
60.·
对成本计算有所改善。
61.附图标记列表
[0062]1ꢀꢀꢀꢀ
计算机
[0063]2ꢀꢀꢀ
栅格图像处理器(rip)
[0064]3ꢀꢀꢀ
印刷机
[0065]4ꢀꢀꢀ
经栅格化的印刷图像
[0066]5ꢀꢀꢀ
印刷任务
[0067]6ꢀꢀꢀ
工作流系统
[0068]7ꢀꢀꢀ
废页预测器系统
[0069]8ꢀꢀꢀ
数据模型
[0070]9ꢀꢀꢀ
初步计算
[0071]
10a 具有印刷任务的作业列表
[0072]
10b 新的经适配的作业列表
[0073]
11
ꢀꢀ
易用性参数
[0074]
12
ꢀꢀ
优化器