Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Regelung eines Prozesses innerhalb eines Systems, insbesondere eines Mahlprozesses in einer Mahlvorrichtung. Die Erfindung betrifft ferner eine Vorrichtung zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens.

Bei derartigen Verfahren werden Zustandsvariablen des Systems erfasst, vorzugsweise durch Messen von Prozessgrößen im System. Ferner wird ein Prozessmodell erstellt, welches die Auswirkungen von Stellaktionen auf die Zustandsvariablen des Systems beschreibt, beispielsweise mittels computergestützter neuronaler Netze. Die Regelung des Prozesses innerhalb des Systems erfolgt durch Ausführen von Stellaktionen und unter Berücksichtigung von vorgegebenen Regelungszielen und des erstellten Prozessmodells.

Ferner offenbart die DE 10 2010 062 204 A1 ein Verfahren zum Betrieb einer Mühle mit kontinuierlichen Eingabe- und Ausgabe-Massenströmen, umfassend die folgenden Schritte:

Verwenden eines Prozessmodells auf der Grundlage von charakteristischen Prozessvariablen aufweisenden Leistungsbilanzgleichungen zur Erfassung eines Mühlenzustands, wobei jeweils eine Veränderung eines Energieinhaltes der Mühlenmasse und deren Inhaltsmassen, einer Differenz aus Energieeinfluss und Energieausfluss entspricht;

Zusätzliches Verwenden eines Prozessmodells auf der Grundlage von Massenströmen als charakteristische Prozessvariablen aufweisenden Massenbilanzgleichungen zur Erfassung des Mühlenzustands, wobei jeweils eine Veränderung der Inhaltsmassen der Mühle, einer Differenz aus Massenströmen in und Massenstrom aus der Mühle entspricht;

Außerhalb der Mühle erfolgendes Messen von charakteristischen Prozessvariablen; Abschätzen jeweiliger charakteristischer Prozessvariablen mittels Einsetzen der gemessenen Werte in eine jeweilige Leistungsbilanzgleichung unter der Annahme, dass die jeweils anderen Prozessvariablen bekannt oder vernachlässigbar sind; und

Steuern der Mühle mittels der abgeschätzten charakteristischen Prozessvariablen.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde die Genauigkeit der bekannten Verfahren zu verbessern.

Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren zur Regelung eines Prozesses innerhalb eines Systems, insbesondere eines Mahlprozesses in einer Mahlvorrichtung, umfassend die folgenden Schritte:

Erfassen von Zustandsvariablen (st) des Systems;

Erstellen von mindestens zwei Prozessmodellen (PM), welche jeweils die Auswirkung von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems beschreiben, wobei sich die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) in ihrer Struktur voneinander unterscheiden; und

Regeln des Prozesses innerhalb des Systems durch Ausführen von Stellaktionen (at) unter Berücksichtigung von vorgegebenen Regelungszielen und des Prozessmodells (PM), welches aktuell die beste Vorhersage für den in dem System laufenden Prozess liefert.

Der vorliegenden Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass das Erstellen von mindestens zwei Prozessmodellen (PM), welche jeweils die Auswirkung von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems beschreiben, wobei sich die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) in ihrer Struktur voneinander unterscheiden, die Genauigkeit des erfindungsgemäßen Verfahrens zur Regelung eines Prozesses innerhalb eines Systems signifikant verbessert. Ein Prozessmodell (PM) ist dabei ein mathematisches Modell, welches den in dem realen System ablaufenden Prozess abbildet, wobei das Prozessmodell (PM) die Auswirkung von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems beschreibt. Da der in dem realen System ablaufende Prozess durch eine Vielzahl von Einflüssen, wie beispielsweise Stellaktionen (at) oder Störungseinflüsse, beeinflusst wird, kann ein auf einem mathematischen Modell basierendes Prozessmodell (PM) nur für einen bestimmten Bereich von Zustandsvariablen (st) und Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) die in dem realen System laufenden Prozess mit hinreichender Genauigkeit beschreiben. Durch das erfindungsgemäße Erstellen von mindestens zwei Prozessmodellen (PM), wobei sich die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) in ihrer Struktur voneinander unterscheiden, wird erfindungsgemäß erreicht, dass für verschiedene Bereiche von Zustandsvariablen (st) und Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) jeweils mindestens ein optimiertes Prozessmodell (PM) zur Regelung des Prozesses innerhalb des Systems zur Verfügung steht. Dabei hat sich erfindungsgemäß herausgestellt, dass der zusätzliche Aufwand für die Erstellung eines mindestens zweiten Prozessmodells (PM) im Vergleich zu der verbesserten Genauigkeit des Verfahrens vernachlässigbar ist.

Gemäß einer Variante der Erfindung werden die Zustandsvariablen (st) mittels Sensoren der Mahlvorrichtung oder manuellen und/oder automatischen Probenauswertungen erfasst. Bevorzugt ist eine Erfassung der Zustandsvariablen (st) mittels Sensoren, da diese kontinuierlich erfolgen kann. Beispielsweise kann der Mahlprozess innerhalb der Mahlvorrichtung mittels eines Mikrofons überwacht werden und/oder anhand einer automatischen Messung des Ausgangsprodukts. Sollten Zustandsvariablen (st) jedoch nicht direkt mit Sensoren erfasst werden können, so müssen manuell und/oder automatisch entnommene Proben ausgewertet werden und dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Verfügung gestellt werden.

Nach einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) kontinuierlich durch Auswirkung von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) der Mahlvorrichtung angepasst. Da das erfindungsgemäße Verfahren zur Regelung des Prozesses innerhalb des Systems kontinuierlich ausgeführt wird, werden bei dem Erfassen der Zustandsvariablen (st) des Systems die Auswirkungen der vorherigen Stellaktionen (an) auf die vorherigen Zustandsvariablen (sn) des Systems durch das erfindungsgemäße Verfahren erfasst. Diese erfassten Änderungen der Zustandsvariablen (st) des Systems können dazu genutzt werden, die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) kontinuierlich anzupassen, beispielsweise durch Berücksichtigung der Änderung der Zustandsvariablen (st) von den vorherigen Zustandsvariablen (st-i ) des Systems und die Auswirkungen der Stellaktionen (an) des vorherigen Zeitpunkts. Somit werden die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) kontinuierlich verbessert.

In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) mittels eines Probelaufs des Systems mit zumindest beispielhaftem Ausführen von möglichen Stellaktionen (at) und/oder durch Expertenwissen erstellt. Derartig erstellte Prozessmodelle (PM) können nachfolgend durch die Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems kontinuierlich angepasst werden, wie zuvor detaillierter ausgeführt. Nach einer zweckmäßigen Variante der Erfindung werden die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) jeweils mittels eines computergestützten neuronalen Netzwerks erstellt und insbesondere kontinuierlich angepasst (trainiert). Das neuronale Netzwerk kann dabei insbesondere mittels an sich bekannter evolutionärer Strategien, genetischer Algorithmen, genetischer Programmierung oder evolutionärer Programmierung trainiert werden, vorzugsweise im Rahmen eines autonomen Auswahl- und/oder Optimierungsprozesses.

Nach einer weiteren Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens berücksichtigen die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) jeweils mehrere in die Zukunft gerichtete angenommene Auswirkungen von Stellaktionen (at+i) auf die Zustandsvariablen (st+i) der Mahlvorrichtung. Die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) berücksichtigen somit eine Vorhersage von angenommenen Auswirkungen von Stellaktionen (at+i) auf die Zustandsvariablen (st+i) des Systems.

Die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) können folglich zeitlich zurückliegende Auswirkungen von Stellaktionen (an) auf die Zustandsvariablen (SM) des Systems berücksichtigen, kontinuierlich die Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems berücksichtigen und ferner eine Vorhersage über in die Zukunft gerichtete angenommene Auswirkung von Stellaktionen (at+i) auf die Zustandsvariablen (st+i) des Systems erstellen und diese ebenfalls berücksichtigen.

Gemäß einer weiteren Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) unter Berücksichtigung verschiedener Zeitskalen erstellt und/oder optimiert. Somit kann beispielsweise eines der mindestens zwei Prozessmodelle (PM) für kurzfristige Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems optimiert werden, während das andere der mindestens zwei Prozessmodelle (PM) auf längerfristige Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariable (st) des Systems optimiert wird. Beim Regeln des Prozesses innerhalb des Systems kann nachfolgend je nach zeitlichem Horizont eines der mindestens zwei Prozessmodelle (PM) berücksichtigt und entsprechende Stellaktionen (at) unter Berücksichtigung von vorgegebenen Regelungszielen ausgeführt werden.

Nach einer weiteren Variante umfasst das erfindungsgemäße Verfahren die Schritte des:

Erstellen einer Situationsbewertung (SB) mittels Gütefunktionen (ut), welche die Zustandsvariablen (st) im Hinblick auf die Regelungsziele bewertet; und

Entscheiden ob eine Regelung zum aktuellen Zeitpunkt erforderlich ist um die Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele anzupassen.

Die Situationsbewertung (SB) berücksichtigt mittels der Gütefunktion (ut) die den Stellaktionen (at) zugehörigen Kosten und vergleicht diese mit den aktuellen Zustandsvariablen (st) und den vorgegebenen Regelungszielen. Anhand einer derartigen Situationsbewertung (SB) kann entschieden werden ob eine Regelung zum aktuellen Zeitpunkt erforderlich und/oder sinnvoll ist um die Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele anzupassen oder ob zunächst auf eine Anpassung der Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele mittels Stellaktionen (at) verzichtet werden kann.

In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die Auswirkungen von verschiedenen Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) mehrere Zeitschritte im Voraus berechnet und eine Gesamtgüte (Q) bewertet. Anhand der Gesamtgüte (Q) kann entschieden werden ob eine Regelung zum aktuellen Zeitpunkt erforderlich ist um die Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele anzupassen oder ob zunächst auf eine Anpassung der Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele verzichtet wird. Da die Gesamtgüte (Q) mehrere Zeitschritte im Voraus berücksichtigt, können beispielsweise kurzfristige Änderungen der Zustandsvariablen (st) ausgefiltert werden, da derartige kurzfristige Änderungen der Zustandsvariablen (st) nur einen kleinen Einfluss auf die Gesamtgüte (Q) haben. Somit können unnötige Anpassungen der Zustandsvariablen (st) durch Stellaktionen (at) vermieden werden.

Nach einer zweckmäßigen Variante der Erfindung werden die Gütefunktionen (ut) mittels statistischer Methoden, wie insbesondere künstliche Intelligenz (Kl- Ansätze) oder nach den Regeln einer Fuzzy-Logik, aufgestellt.

Gemäß einer besonders zweckmäßigen Variante der Erfindung wird das Verfahren in Echtzeit zur Regelung des Prozesses innerhalb des Systems ausgeführt.

Gemäß einer weiteren zweckmäßigen Variante der Erfindung basiert wenigstens eins, vorzugsweise beide, der mindestens zwei Prozessmodelle (PM) auf der Methode der numerischen Strömungsmechanik (CFD = Computational Fluid Dynamics).

In einer weiteren bevorzugten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden ähnliche Zustandsvariablen (st) des Systems jeweils in einer Gruppe zusammengefasst, wobei für jede Gruppe mindestens ein Prozessmodell (PM) erstellt wird. Die Zusammenfassung von ähnlichen Zustandsvariablen (st) des Systems in Gruppen hat den Vorteil, dass die Anzahl der verschiedenen Prozessmodelle (PM) reduziert wird, wodurch Ressourcen gespart werden. Die Einteilung von ähnlichen Zustandsvariablen (st) des Systems in Gruppen findet vorzugsweise selbstlernend und selbstoptimierend statt. Dazu werden beispielsweise Kostenfunktionen berücksichtigt, welche die Kosten einer Eingruppierung von Zustandsvariablen (st) des Systems in eine Gruppe gegenüberstellt zu den Kosten für die Erstellung einer neuen Gruppe. In einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens wird eine neue Gruppe und ein neues Prozessmodell (PM) erstellt, wenn Zustandsvariablen (st) des Systems erfasst werden, die bisher in keiner Gruppe eingeordnet sind und/oder welche nicht unter Berücksichtigung der vorgenannten Kostenfunktionen in eine bestehende Gruppe eingeordnet werden können.

Zweckmäßiger Weise wird jeder Gruppe ein eindeutiger Identifizierungscode zugewiesen.

Nach einer Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens basieren die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) auf evolutionären Strategien, genetischen Algorithmen, genetischer Programmierung oder evolutionärer Programmierung beziehungsweise werden auf dessen trainiert, vorzugsweise im Rahmen eines autonomen Auswahl- und/oder Optimierungsprozesses.

Die Erfindung betrifft ferner eine Vorrichtung zur Ausführung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfassend eine zu regelnde Mahlvorrichtung mit Sensoren zur Erfassung von Zustandsvariablen (st), Stelleneinrichtung zur Ausführung von Stellaktionen (at) und einer mit der Mahlvorrichtung verbundene Steuereinrichtung, vorzugsweise einer Recheneinrichtung.

Nachfolgend wird das erfindungsgemäße Verfahren anhand des in der Fig. 1 dargestellten Ausführungsbeispiels näher erläutert.

Es zeigt:

Fig. 1 den Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Regelung eines Prozesses innerhalb eines Systems, insbesondere eines Mahlprozesses in einer Mahlvorrichtung.

In Fig. 1 ist der Ablauf eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Regelung eines Prozesses innerhalb eines Systems, insbesondere eines Mahlprozesses in einer Mahlvorrichtung, dargestellt. In einem ersten Schritt werden die Zustandsvariablen (st) des Systems erfasst 1. Die Zustandsvariablen (st) des Systems werden beispielsweise mittels Sensoren der Mahlvorrichtung oder manuellen und/oder automatischen Probenauswertungen erfasst 1. Bevorzugt ist eine Erfassung 1 der Zustandsvariablen (st) mittels Sensoren, da diese kontinuierlich erfolgen kann. Der Mahlprozess innerhalb einer Mahlvorrichtung kann zum Beispiel mittels eines Mikrofons überwacht werden und/oder anhand einer automatischen Messung des Ausgangsprodukts. Für den Fall, dass Zustandsvariablen nicht direkt mit Sensoren erfasst 1 werden können, so können Proben manuell und/oder automatisch entnommen und ausgewertet werden und das Ergebnis der Auswertung dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Verfügung gestellt werden.

Im nächsten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens werden mindestens zwei Prozessmodelle (PM) erstellt 2, welche jeweils die Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems beschreiben. Erfindungsgemäß unterscheiden sich die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) in ihrer Struktur voneinander.

Die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) werden vorzugsweise kontinuierlich durch Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) der Mahlvorrichtung angepasst. Dazu werden bei dem erfassen 2 der Zustandsvariablen (st) des Systems die Auswirkungen der vorherigen Stellaktionen (an) auf die vorherigen Zustandsvariablen (sn) des Systems durch das erfindungsgemäße Verfahren berücksichtigt. Die erfassten Änderungen der Zustandsvariablen (st) des Systems können dazu genutzt werden, die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) kontinuierlich anzupassen, beispielsweise durch Berücksichtigung der Änderung der Zustandsvariablen (st) von den vorherigen Zustandsvariablen (sn) des Systems und die Auswirkungen der Stellaktionen (an) des vorherigen Zeitpunkts.

Die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) werden beispielsweise mittels eines Probelaufs des Systems mit zumindest beispielhaftem Ausführen von möglichen Stellaktionen (at) und/oder durch Expertenwissen erstellt 2. Die erstellten 2 Prozessmodelle (PM) können nachfolgend durch die Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems kontinuierlich angepasst werden, wie zuvor näher erläutert.

Die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) können erfindungsgemäß jeweils mittels eines computergestützten neuronalen Netzwerks erstellt 2 werden und insbesondere kontinuierlich angepasst (trainiert) werden. Die neuronalen Netzwerke können dabei insbesondere mittels an sich bekannter evolutionärer Strategien, genetischer Algorithmen, genetischer Programmierung oder evolutionärer Programmierung erstellt und/oder trainiert werden, vorzugsweise im Rahmen eines autonomen Auswahl- und/oder Optimierungsprozesses.

Zur Verbesserung der Genauigkeit des erfindungsgemäßen Verfahrens können die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) jeweils mehrere in die Zukunft gerichtete angenommene Auswirkungen von Stellaktionen (at+i) auf die Zustandsvariablen (st+i) der Mahlvorrichtung berücksichtigen.

Zweckmäßiger Weise berücksichtigen die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) folglich zeitlich zurückliegende Auswirkungen von Stellaktionen (at-i) auf die Zustandsvariablen (sn) des Systems und aktuelle Auswirkungen von Stellaktionen (st) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems und machen ferner eine Vorhersage über in die Zukunft gerichtete angenommene Auswirkungen von Stellaktionen (at+i) auf die Zustandsvariablen (st+i) des Systems.

Nach einer bevorzugten Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) unter Berücksichtigung verschiedener Zeitskalen erstellt 2 und/oder optimiert. Somit kann beispielsweise eines der mindestens zwei Prozessmodelle (PM) für kurzfristige Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems optimiert werden, während das andere der mindestens zwei Prozessmodelle (PM) auf längerfristige Auswirkungen von Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) des Systems optimiert wird.

Nach einer weiteren zweckmäßigen Variante des erfindungsgemäßen Verfahrens werden ähnliche Zustandsvariablen (st) des Systems jeweils in einer Gruppe zusammengefasst, wobei für jede Gruppe mindestens ein Prozessmodell (PM) erstellt wird.

Die Einteilung von ähnlichen Zustandsvariablen (st) des Systems in Gruppen findet vorzugsweise selbstlernend und selbstoptimierend statt. Dazu werden beispielsweise Kostenfunktionen berücksichtigt, welche die Kosten einer Eingruppierung von Zustandsvariablen (st) des Systems in eine Gruppe gegenüberstellt zu den Kosten für die Erstellung einer neuen Gruppe.

Beispielsweise wird eine neue Gruppe und ein neues Prozessmodell (PM) erstellt 2, wenn Zustandsvariablen (st) des Systems erfasst werden, die bisher in keiner Gruppe eingeordnet sind und/oder welche nicht unter Berücksichtigung der vorgenannten Kostenfunktionen in eine bestehende Gruppe eingeordnet werden können.

Zweckmäßiger Weise wird jeder Gruppe ein eindeutiger Identifizierungscode zugewiesen.

Im nächsten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens wird der Prozess innerhalb des Systems durch Ausführen von Stellaktionen (at) unter Berücksichtigung von vorgegebenen Regel ungszielen und des Prozessmodels (PM), welches aktuell die beste Vorhersage für den in dem System laufenden Prozess liefert, geregelt 3.

Vorzugsweise wird das erfindungsgemäße Verfahren in Echtzeit zur Regelung des Prozesses innerhalb des Systems ausgeführt. Nach einer besonders zweckmäßigen Variante der Erfindung basieren die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) auf der Methode der numerischen Strömungsmechanik (CFD= Computational Fluid Dynamics).

Zweckmäßiger Weise basieren die mindestens zwei Prozessmodelle (PM) ferner auf evolutionären Strategien, genetischen Algorithmen, genetischer Programmierung oder evolutionärer Programmierung beziehungsweise werden auf dessen trainiert, vorzugsweise im Rahmen eines autonomen Auswahl- und/oder Optimierungsprozesses. Nach einer weiteren Variante umfasst das erfindungsgemäße Verfahren die in Fig. 1 nicht näher dargestellten Schritte des:

Erstellen einer Situationsbewertung (SB) mittels Gütefunktionen (ut), welche die Zustandsvariablen (st) im Hinblick auf die Regelungsziele bewertet; und

Entscheiden ob eine Regelung zum aktuellen Zeitpunkt erforderlich ist um die Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele anzupassen.

Die Situationsbewertung (SB) berücksichtigt mittels der Gütefunktion (ut) die den Stellaktionen (at) zugehörigen Kosten und vergleicht diese mit den aktuellen Zustandsvariablen (st) und den vorgegebenen Regel ungszielen. Anhand einer derartigen Situationsbewertung (SB) kann entschieden werden ob eine Regelung zum aktuellen Zeitpunkt erforderlich und/oder sinnvoll ist um die Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele anzupassen oder ob zunächst auf eine Anpassung der Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele mittels Stellaktionen (at) verzichtet werden kann.

Zweckmäßiger Weise werden dabei die Auswirkungen von verschiedenen Stellaktionen (at) auf die Zustandsvariablen (st) mehrere Zeitschritte im Voraus berechnet und eine Gesamtgüte (Q) bewertet. Anhand der Gesamtgüte (Q) kann entschieden werden ob eine Regelung zum aktuellen Zeitpunkt erforderlich ist um die Zustandsvariable (st) an die Regelungsziele anzupassen oder ob zunächst auf eine Anpassung der Zustandsvariablen (st) an die Regelungsziele verzichtet werden kann. Da die Gesamtgüte (Q) mehrere Zeitschritte im Voraus berücksichtigt, können beispielsweise kurzfristige Änderungen der Zustandsvariablen (st) ausgefiltert werden, da derartige kurzfristige Änderungen der Zustandsvariablen (st) nur einen kleinen Einfluss auf die Gesamtgüte (Q) haben.

Die Gütefunktion (ut) werden beispielsweise mittels statistischer Methoden, wie insbesondere künstliche Intelligenz (Kl-Ansätze) oder nach den Regeln einer Fuzzy-Logik aufgestellt. Bezuaszeichenliste:

1 Erfassen von Zustandsvariablen (st)

2 Erstellen der Prozessmodelle (PM)

3 Regeln des Prozesses innerhalb des Systems