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申请/专利权人：西门子股份公司

摘要：本发明涉及用于配置和或编程工业自动化部件的方法和组件。在此，对于来自分别不同版本的硬件和或分别不同版本的操作系统和或分别不同版本的应用程序的多个可能的组合分别检测运行时特性并且存储在数据库中。然后借助于强化学习从数据库的数据中创建和或优化用于预测运行时特性的模型，其中，在所述模型的学习或优化中使用的所述强化学习的奖励函数涉及所述特性的精确预测。此后，对于多个预期的或可能的组合借助于模型预测运行时特性，随后将所述预测与预设要求进行比较。最后根据比较识别合适的组合并且根据选择的组合来配置或编程工业自动化部件。因此能够非常精确地预测实时行为，从而自动化部件能够被最佳地配置或编程，尤其能够最佳地充分利用可用的计算能力，而一方面不必维持太大的储备并且另一方面不会冒破坏实时要求的风险。

主权项：1.一种用于对工业自动化部件进行配置和或编程的方法，所述工业自动化部件特别是工业控制器或工业通信设备，其中，在所述自动化部件方面，预设关于在执行工业应用程序期间的实时行为的关于运行时特性的至少一个特定要求，其中，针对所述工业自动化部件，能够有规律地使用来自不同版本的硬件、操作系统和或应用程序的各种能实现的组合K1，K2，K3，其特征在于，在第一步骤中，对于硬件的多种能实现的组合K1，K2，K3，每种组合具有不同的硬件版本，和或对于操作系统的多种能实现的组合，每种组合具有不同的操作系统版本，和或对于应用程序的多种能实现的组合，每种组合具有不同的应用程序版本，测量M相应的运行时特性并且将所述运行时特性存储在数据库DB中，在第二步骤中，借助于强化学习过程从所述数据库DB的数据创建和或优化T用于预测所述运行时特性PRT的模型，其中，在所述模型的学习或优化T中使用的所述强化学习过程的奖励函数专用于所述特性的精确预测，在第三步骤中，针对多种预期的或者能实现的组合USC使用所述模型来预测所述运行时特性PRT，在第四步骤中，将所述预测PRT与至少一个所述特定要求进行比较，在第五步骤中，使用所述比较来识别合适的组合USC并且根据选择的组合USC对所述工业自动化部件进行配置或编程，其中，在所述第一步骤中，所述组合K1，K2，K3与至少一个其他的模拟的自动化部件相互作用，其中，借助所述模拟的自动化部件来模拟待配置或待编程的自动化部件的计划用例，并且其中，对于每个用例或至少对于每个用例类别，将所述运行时特性单独存储在所述数据库中并且在所述模型中单独学习所述运行时特性。

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权利要求：

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