Verfahren zum Überwachen eines Produktionsprozesses in Echtzeit mittels einer Maschinen-Lern-Komponente

Die Offenbarung bezieht sich auf ein Verfahren zum Überwachen eines Produktionsprozesses in Echtzeit, mit einem a) Erfassen eines Datenwerts, durch zumindest eine erste Komponente (1A, 1B, 1C) des Produktionsprozesses; b) Übermitteln des Datenwerts an eine zweite Komponente (2) des Produktionsprozesses, durch die erste Komponente (1A, 1B, 1C); c) Zwischenverarbeiten des Datenwertes, durch die zweite Komponente (2); d) Bereitstellen des zwischenverarbeiteten Datenwertes an eine Maschinen-Lern-Komponente, ML-Komponente (3), für ein Überwachen des Produktionsprozesses durch die ML-Komponente (3), durch die zweite Komponente (2); wobei ein Überprüfen, durch die erste Komponente (1A, 1B, 1C), ob die erste Komponente (1A, 1B, 1C) in dem Produktionsprozess erstmalig in Betrieb genommen wird, und, falls ja, Übermitteln einer für die erste Komponente (1A, 1B, 1C) spezifischen Kontextinformation (I-1A, I-1B, I-1C) und des Datenwerts an die zweite Komponente (2) erfolgt, sowie ein Überprüfen, durch die zweite Komponente (2), anhand der Kontextinformation (I-1A, I-1B, I-1C), ob die erste Komponente (1A, 1B, 1C) des Produktionsprozesses sich von einer vorherigen ersten Komponente des Produktionsprozesses, welche durch die erste Komponente (1A, 1B, 1C) welche die Kontextinformation (I-1A, I-1B, I-1C) übermittelt hat, ersetzt wurde, unterscheidet, und, falls ja, Ausgeben eines Warnsignals und Unterbrechen des Zwischenverarbeitens, um die Stabilität und Flexibilität in einem in Echtzeit erfolgenden Maschinen-Lern-basierten Überwachen eines Produktionsprozesses zu verbessern.