专利名称：用于工业自动化系统的数据记录器的制作方法
技术领域：
本公开主要涉及工业系统，更具体地但不排他地涉及用于工业控制的数据记录器
方法和系统。
背景技术：
工业控制系统用于执行涉及工业过程、制造设备和工厂自动化的控制和数据获取功能。工业控制系统核心的工业控制器的一种类型是称为可编程逻辑控制器(PLC)的逻辑处理器。可以由一个或多个用户对可编程逻辑控制器(PLC)编程以控制制造设备(例如，控制阀的开关、控制温度和/或湿度的调整、控制马达等)和/或监控生产过程(例如，通过从传感器收集数据，产生警报等)。此外，可以将各种输入/输出(I/O)装置(例如极限开关、光电池、测压元件、热电偶等)连接到PLC以用于自动数据收集。 位于大多数工业控制系统的核心的工业控制器的另一种类型是分布式控制系统(DCS)的过程控制器。这种过程控制器通常被编程用于生产作业(例如，在油精炼厂或化学制造厂中)的连续过程控制。控制工程师可以配置控制元件(例如，比例积分微分(PID)
控制回路)以连续地对存储为过程变量的i/o数据采样。控制元件还可以被配置为将一个
或多个过程变量与一个多个控制设定点比较并输出例如与一个或多个设定点和一个或多个过程变量之间的差成比例的至少一个误差信号。响应于这些误差信号，控制工程师可以调整控制元件以修改过程属性来试图最小化输出误差信号，比如调整管道中的阀来控制流量，或调整蒸馏塔中的加热元件来控制温度。许多过程控制器可以分布在多个生产作业中并且彼此可通信地耦合以构成分布式控制系统。 在传统的生产技术中，成品的质量可以通过该成品的生产后检查来确定，S卩，根据产品对设计规范匹配的程度接受或拒绝每个产品(或来自生产批的样品)。虽然也可以利用有经验的控制工程师或工厂基层人员的直觉来优化和/或校正产品生长条件，但已经出现了统计过程控制(SPC)作为采用统计工具来预测生产过程中可能导致不合格产品和/或低效的生产线条件的显著偏差的一种方式。例如，在所有生产过程中发生了可能随后引起最终产品的变化的两种变化。 一种变化(变化的自然/普通原因)可能是生产过程中所用的原材料的属性的改变等。这种在过程中的变化是小的，一般在形成铃形正态分布曲线的过程的分布的平均值附近。 生产过程中的另一种变化可能涉及输入和/或生产过程的环境的改变。例如，产品的包装线可以设计为向每个产品盒中装入特定量的产品，例如20克米。但是，在产品的生产过程中，根据净重量的分布，一些米盒中将包含略多/少于20克的米。在生产过程中，如果生产过程、其输入和/或环境发生改变(如生产米的机器开始磨损)，则净重量的分布可能改变。如果允许该变化继续而不检查，则将生产越来越多盒的落入生产者和/或消费者的容忍范围之外的米，从而导致收入的损失、产品质量的下降和/或浪费。质量工程师和/或过程控制专家可以通过利用SPC查找发生在该过程中的变化的根本原因并使得控制工程师能够校正该变化。
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用于观察和监控生产过程中的这些变化的传统技术包括在产品生产期间记录数据和之后对数据执行各种计算方法(例如，数据挖掘，SPC)。但是，甚至在继续以比最佳方式差的方式生产产品时，这些技术还是需要有经验的人员(例如，质量工程师，过程控制专家)来检查和分析所记录的数据。因此，生产效率降低，这是因为生产线必须被停止或继续以次最佳方式工作直到有经验的人员查找并识别出生产问题/次最佳条件的原因-产品收入的损失通常与有经验的质量工程师/团队确定生产问题/难题所需要的时间成比例。
因此，需要提供使得工厂生产线的成员能够尽快校正和/或优化生产条件的工业系统和方法，而不需要依赖于有经验的人员来识别生产问题或次最佳生产条件的根本原因。
发明内容
下面给出本创新的简要总结以提供这里所描述的一些方面的基本理解。该总结不是所公开的主题的详尽综述。并非想要标识出本公开主题的关键元素或界定本创新的范围。其唯一目的是以简化的形式给出本公开主题的一些概念作为之后给出的更详细的描述的前奏。 所要求的主题涉及能够高效地校正生产问题和/或次最佳生产条件的系统和方法，从而提高公司利润率和消费者满意度。传统的生产技术通常在生产线连续以次最佳方式工作和/或停止之后常常利用公司基层人员的直觉和/或计算方法(例如，统计过程控制(SPC)，数据挖掘技术)来校正和/或改进生产过程。这些技术要求有经验的人员(例如，质量工程师，有经验的操作员)查找并识别出生产条件的根本原因。虽然这些人员可以指导工厂生产线的人员校正生产条件，但是降低了生产效率且损失了时间，这是因为生产线必须停止或继续以次最佳方式工作直到有经验的人员查找并识别出生产问题/次最佳条件的原因为止。 与传统工业控制系统相比，所要求的主题的新系统和方法通过使生产线人员能够实时校正和/或改进生产条件而不等待有经验的工厂人员来识别生产问题或次最佳生产条件，从而提高了生产效率。根据所公开主题的一个方面，数据收集组件可以记录产品生产过程中产品的一个或多个生产参数。历史组件可以检索与产品相关的所存储的生产信息。此外，预测组件可以在生产过程中预测与生产相关联的结果。预测可以至少部分地基于所记录的生产参数和检索到的信息。通过在产品生产过程中记录信息，并实时地(例如，尽快地)将相关历史数据与所记录的信息相关联，本发明的新系统和方法可以比传统数据挖掘和/或SPC方法更有效地预测生产结果。 根据本公开主题的另一个方面，规范组件可以确定所记录的生产参数中的至少一个的期望特征状态。在本公开主题的又一个方面中，建议组件可以在生产过程中至少部分地基于所预测的结果和至少一个所记录的生产参数的期望特征状态来推荐对至少一个参数的调整。在本发明的一个方面中，通知组件可以在生产过程中向一个或多个工厂人员提醒该推荐。因此，通过尽快地分析生产和历史数据并推荐可能的动作_使得工厂基层人员能够实时地校正问题，本发明的新系统和方法可以比传统的数据挖掘和SPC方法更高效地预测和校正生产条件。 在本公开主题的另一个方面中，数据存储组件可以存储所记录的生产参数作为生产信息，该参数使得能够确定"极品"生产条件(例如，最期望复制的生产条件)。根据本公开主题的又一个方面，人工智能组件可以自动记录生产参数，自动存储所记录的生产参数，自动检索所存储的生产信息，以及自动预测与生产相关联的结果。在本公开主题的一个方面中，人工智能组件还可以自动确定所记录的生产参数的期望特征状态；自动推荐对参数的调整；以及在生产过程中自动调整参数或在生产过程中向一个或多个工厂人员自动提醒该推荐这二者中的至少一个。 根据本公开主题的另一个方面，人工智能组件可以通过选择性地记录一部分生产参数和/或选择性地检索一部分所存储的生产信息来自动预测与生产相关联的输出。在本公开主题的又一个方面中，人工智能组件可以至少部分地根据所存储的生产信息的分析来自动确定要复制的最期望(例如，极品)生产条件。此外，人工智能组件可以根据所确定的最期望生产条件自动推荐对参数的调整和/或自动调整参数。在本公开主题的又一个方面中，数据收集组件可以利用包括电子传感器、成像装置、声音装置和/或振动装置的多个装置来记录生产参数。 根据本公开主题的又一个方面，所存储的生产信息/生产参数可以包括与一个或多个生产地点改变相关的数据；与生产相关的一个或多个报警事件；与生产相关的一个或多个操作员接口 ；与一个或多个操作员接口相关的一个或多个人员改变；与生产信息如何存储相关的一个或多个改变；与所述一个或多个生产参数如何记录相关的一个或多个改变；和/或与所存储的生产信息如何检索相关的一个或多个改变。 以下描述和附图详细阐述了本公开主题的特定说明方面。但是，这些方面仅仅表示了本创新的原理可以采用的多种方式中的一些。本公开主题意在包含所有这样的方面及其等价内容。从以下与附图结合考虑的本发明的详细描述中，本公开主题的其他优点和不同特征将变得显而易见。
参照以下图示描述本发明的非限定性的且非穷举性的实施例，其中，在所有附图中，除非另行指定，相同的参考标号表示相同的部分。 图1图示了根据本发明的一个实施例的一个用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统； 图2图示了根据本发明的一个实施例的另一个用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统； 图3图示了根据本发明的一个实施例的又一个用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统； 图4图示了根据本发明的一个实施例的一个包括通知组件的用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统； 图5图示了根据本发明的一个实施例的一个包括人工智能组件的用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统； 图6图示了根据本发明的一个实施例的一个用于高效地校正和/或改进生产条件的过程； 图7图示了根据本发明的一个实施例的另一个用于高效地校正和/或改进生产条件的过程。 图8图示了根据本发明的一个实施例的又一个用于高效地校正和/或改进生产条件的过程。 图9图示了根据本发明的一个实施例的可操作用于执行所公开的系统和方法的计算机的框图； 图10图示了根据本发明的一个实施例的示例计算环境的示意框图。
具体实施例方式
在此描述用于高效地校正和/或改进生产过程的系统和方法的多个实施例。
在以下描述中，阐述众多具体细节以提供对多个实施例的全面理解。但是，相关领域中的技术人员应认识到这里描述的技术可以无一个或多个这些具体细节、或者用其他方法、组件、材料等实施而实施。在其他实例中，为避免混淆特定方面，未详细示出或描述众所周知的结构、材料或操作。 在通篇本说明书中对"一个实施例"或"一实施例"的引用意味着在本发明的至少一个实施例中包含了结合该实施例描述的特定特征，结构或特性。因此，在通篇本说明书的多处出现的短语"在一个实施例中"或"在一实施例中"不一定都指的是同一实施例。此外，可以以任何合适的方式在一个或多个实施例中组合特定特征、结构或特性。
这里所用的术语"组件"、"系统"、"接口"等意在指示计算机相关的实体、硬件、软件(例如，在执行中)和/或固件。例如，组件可以是在处理器上运行的过程、处理器、对象、可执行程序和/或计算机。举例来说，在服务器上运行的应用程序和该服务器可以是一个组件。 一个或多个组件可以驻留在一个过程内，且一个组件可以位于一台计算机上和/或分布于两台或更多计算机之间。 这里采用词语"示例的"和/或"演示性的"表示作为例子、实例或例示。为了避免疑问，这里公开的主题不限于这些例子。此外，这里描述作为"示例的"和/或"演示性的"任何方面或设计不一定构建为优选的或比其他方面或设计有利，也不意味着排除本领域的技术人员已知的等同特征结构和技术。此外，就在具体描述或权利要求中使用术语"包括"、"具有"、"包含"和其他类似词语来说，这些术语意为包含性的(采取类似于作为开放型过渡词的术语"包括"的方式)，而不排除任何额外或其他元素。 根据这里描述的本公开主题的一个或多个方面，可以结合执行推论和/或概率确定和/或基于统计的确定而采用基于人工智能的系统(例如，经明确地和/或隐含地训练的分类器)。例如，在一个实施例中，可以根据以下描述的系统500采用人工智能系统(例如，人工智能组件510)以在产品的生产过程中自动记录生产参数，存储所记录的生产参数，检索所存储的生产信息以及预测与产品生产相关联的结果。 此外，这里所用的术语"推断"一般是指从通过事件和/或数据捕获的一组观察结果中对系统的状态、环境、用户和/或意图进行推理和推断的过程。所捕获的数据和事件可以包括用户数据、装置数据、环境数据、来自传感器的数据、传感器数据、应用数据、隐含数据、明确数据等。可以采用推断来识别特定上下文或动作，或者可以基于例如对数据和事件的考虑产生感兴趣的状态的概率分布。推断也可以指用于从一组事件和/或数据组成较高级事件的技术。这种推断导致从一组观察到的事件和/或存储的事件数据构建新的事件或动作，而无论事件是否在时间上密切相关，以及事件和数据是否来自 一个或几个事件和数据源。可以结合本公开主题、结合执行自动的和/或推断出的动作而采用各种分类方案和/或系统(例如，支持向量机、神经网络、专家系统、贝叶斯推理网络、模糊逻辑和数据合成机)。 此外，本公开主题可以实施为采用标准编程和/或工程技术来生产软件、固件、硬件或其任意组合以控制计算机实施本公开主题的一种方法、设备或生产物品。这里所用的术语"生产物品"意在包含可从任意计算机可读装置、计算机可读载体或计算机可读介质存取的计算机程序。例如，计算机可读介质可以包括但不限于磁存储装置(例如，硬盘，软盘，磁带)，光盘(例如，CD、DVD)、智能卡以及闪存装置(例如，卡、棒、键驱动器)。
还注意到，这里描述的接口可以包括图形用户界面(GUI)，以与工业控制相关的各种组件交互。这些接口可以包括基本上以下任意类型的应用发送、检索、处理和/或操纵工厂输入数据；接收、显示、格式化和/或传达输出数据；和/或便利于企业的运转。这些接口还可以与引擎、编辑器工具或网络浏览器相关联-尽管亦可以采用其他工具和/或应用。GUI可以包含显示器，该显示器具有一个或多个显示对象(未示出)，所述显示对象包括诸如可配置的图标、按钮、滑动条、输入框、选择项、菜单、标签这样的方面，这些方面具有多个可配置的尺度、形状、颜色、文本、数据和声音，以便利于接口的操作。此外，GUI还可以包括多个其他输入件和控件，这些输入件和控件用于调整和配置一个或多个方面，诸如从鼠标、键盘、语音输入、网站、远程网络服务和/或诸如相机或视频输入这样的其他装置接收用户命令以影响或修改GUI的操作和/或工业过程的操作。 而且，还注意到这里所用的术语"工业控制器"既包括可编程逻辑控制器(PLC)又包括来自分布式控制系统(DCS)的过程控制器，且可以包含可以在多个组件、系统和/或网络间共享的功能。 一个或多个工业控制器可以通过网络与各种网络装置通信和协作。这可以基本上包含经由网络通信的任意类型的控件、通信模块、计算机、I/O装置和/或人机接口 (HMI)-该网络可以包括控制网、自动化网和/或公众网。工业控制器还可以与各种其他装置和/或I/O模块通信或对其进行控制，所述I/O模块包括模拟I/O模块、数字I/O模块、编程的/智能的I/0模块、其他可编程控制器、通信模块等。网络(未示出)可以包括公众网(如因特网、内联网)以及自动化网(如包含DeviceNet和ControlNet在内的控制和信息协议(CIP)网络)。此夕卜，该网络可以包括以太网、DH/DH+、远程1/0、Fieldbus、Modbus、Prof ibus、无线网络、串行协议等。此外，网络设备可以包括各种硬件和/或软件组件，例如具有虚拟局域网(VLAN)能力的开关、局域网(LAN)、广域网(WAN)、代理、网关、路由器、防火墙、虚拟专用网(VPN)设备、服务器、客户端、计算机、配置工具、监控工具和/或其他装置。
本发明提供了通过使得生产线人员能够尽快校正和/或改进生产条件来提高生产效率的系统和方法。为了该目的，本发明的多个实施例通过在产品生产过程中收集数据、将所收集的数据与历史生产数据相关联并至少部分地基于相关联后的数据优化产品生产，来校正生产问题和/或次最佳生产条件。这种优化可以通过自动过程控制和/或通过提醒生产线操作员调整影响产品生产的至少一个控制而实时地发生，而不需要等待有经验的工厂人员识别生产问题的起因。图1图示了根据本发明的一个实施例的一个用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统100。系统100以及下面说明的系统和过程可以构成包含在机器(例如，计算机)可读介质内的机器可执行指令，这些指令当由机器执行时使得机器执行描述的操作。此外，系统和过程可以包含在诸如专用集成电路(ASIC)等的硬件内。一些或全部过程块在每个过程中出现的顺序不应认为是限制性的。相反，从本公开中受益的本领域的技术人员应该理解，一些过程块可以以未图示的多种顺序执行。
如图1所示，系统100可以包含数据收集组件110，数据收集组件IIO在产品生产过程中记录一个或多个产品的生产参数。应该认识到，数据收集组件IIO可以记录与生产过程相关的任何数据，比如生产过程数据(例如，添加到混合物中的成分的量)、基于生产事件的数据(例如，向混合物中加入成分的时间)和/或基于报警的数据(例如，检测到的运输带故障)。这样的数据可以通过本领域的技术人员已知的任何数据记录技术来记录。例如，数据收集组件110可以利用耦合到数据收集组件110的下列装置中的至少一个来记录生产参数电子传感器，其测量温度、压力和/或湿度；成像设备，比如红外监视器、摄像机和/或光电池；声音设备，包括扩音器；和/或振动设备，其包括加速度计。作为另一个非限定性的例子，耦合到数据收集组件110的传感器可以包括RockwellAutomationAllen-Bradely⑧条件感测产品，包括旋转凸轮限制开关、速度开关、压力控制、温度控件和/或浮动开关。 参照图l，历史组件120可以检索所存储的与产品相关的生产信息。此外，预测组件130可以在生产过程中至少部分地基于由数据收集组件110记录的生产参数和由历史组件120检索到的数据来预测与生产相关联的结果。历史组件120可以在产品的生产之前、过程中和之后检索所存储的生产信息，并且可以耦合到包含所存储的生产信息的任何存储介质，例如下面描述的和图9中图示的可移除/非可移除的、易失的/非易失的计算机存储介质(见例如924和926)。因此，与传统的工业控制技术相比，本发明的实施例通过在产品生产过程中记录信息、将该信息与所存储的生产数据相关联并基于相关联后的信息在生产过程中预测生产的结果，来更有效地校正和/或改进生产条件。 在本发明的一个实施例中，所记录的生产参数和所存储的生产信息可以包括与以下至少一个相关的数据生产地点改变；与生产相关的报警事件；与生产相关的操作员接口 ；与操作员接口相关联的人员改变；与生产信息如何存储相关的改变；与所述一个或多个生产参数如何记录相关的改变；与所存储的生产信息如何检索相关的改变等。而且，如图2所示，演示性系统200除数据收集组件110、历史组件120和预测组件130之外还可以包括数据存储组件210，数据存储组件210可以将由数据收集组件110记录的生产参数存储为生产信息。这种对生产参数的存储可以使得能够得出如下所述(也见图5)人工智能组件510能复制的"极品"生产条件(例如，最期望的生产条件)。通过实时地监控生产参数，所要求保护的主题的新系统和方法可以将当前生产事件与历史生产信息相关联并且尽快对这些事件响应。例如，预测组件130可以基于对历史生产数据和与特定操作员接口相关联的输入(例如，来自摄像机的输入)的分析，而预测出产品生产将变为次最佳，因为操作员未位于与产品的视觉观察相关联的操作员接口的正前方。 图3图示了根据本发明的一个实施例的另一个用于高效地校正和/或改进生产过程的演示性系统系统300。系统300除了数据收集组件110、历史组件120和预测组件130之外还包括规范组件310和建议组件320。规范组件310可以为至少一个所记录的生产参数(比如生产线的温度)确定期望特征状态。应该认识到，规范组件310可以耦合到用于接收所记录的生产参数的期望特征状态的人工输入的输入装置。例如，生产人员可以通过
9耦合到规范组件310的如下所述并且在图9中图示的(见例如936)诸如鼠标或键盘的输入装置输入这样的信息(例如，期望的生产设施温度)。在其他实施例中，规范组件310可以基于历史生产数据的分析来自动确定所记录的生产参数的期望特征状态。例如，可以基于复制得出的极品生产条件来确定所记录的生产参数的期望特征状态。
基于由规范组件310确定的期望特征状态以及由预测组件130预测的生产输出，建议组件320可以在生产期间推荐对一个或多个参数的调整(不管该一个或多个参数是否被数据收集组件110记录过)。因此，不像延迟生产条件的调整的传统工业技术(为了等待有经验的人员来确定生产问题的起因)，所要求的主题的新系统和方法能在过程执行期间确定生产问题的起因并推荐为了改进和/或校正生产过程而要进行的调整。为了这个目的，在图4所示的本发明的实施例中，系统400的通知组件410可以向一个或多个工厂人员提醒由建议组件320发出的推荐。以这种方式，使得工厂基层人员能够尽快校正和/或改进生产条件。应该认识到，通知组件410可以用多种方式通知生产人员，这些方式包括通过GUI传递的命令(见以上)和/或通过网络传达的命令(见以上)。而且，除了向工厂人员提醒推荐的生产调整以外，通知组件410还可以根据该推荐调整所述一个或多个参数而无需人的干涉。 在图5所示的实施例中，系统500除了数据收集组件110、历史组件120和预测组件130之外还包括人工智能组件510。人工智能组件510能自动记录生产参数，存储所记录的生产参数，检索所存储的生产信息，以及预测与生产相关联的结果，而无需人的干涉。在另一个实施例中，人工智能组件510还能为所记录的生产参数自动确定期望特征状态；推荐参数调整；和在生产过程中调整参数。 在又一个实施例中，人工智能组件510可以通过选择性地记录一部分生产参数和/或选择性地检索一部分所存储的生产信息来自动预测与生产相关联的结果。在又一个实施例中，人工智能组件510可以至少部分地基于对所存储的生产信息的分析来自动确定要复制的最期望(例如，极品)生产条件。此外，人工智能组件510可以根据所确定的最期望生产条件来自动推荐对参数的调整和/或自动调整参数。因此，通过在生产过程中自动检查生产数据、将该数据与历史数据相关联、并在生产过程中根据最好情况的生产条件调整生产参数，这里要求保护的新系统与传统工业系统相比可以提高公司利润率和消费者满意度。 图6-8图示了根据本公开主题的方法。为了简化说明，这些方法作为一系列动作来图示和描述。应理解并认识到，本发明不为图示的动作和/或动作的顺序所限制。例如，动作可以以各种顺序发生和/或同时发生，且可以与这里没有介绍和描述的其他动作一起发生。此外，可能不需要所有示出的动作来实施根据本公开主题的方法。此外，本领域的技术人员应理解并认识到，这些方法可以可替选地表示为一系列事件或通过状态图相关联的一系列状态。此外，还应该认识到，下文中和通篇本说明书的公开的方法能够被存储在生产物品上以便利于将这些方法传送和转移到计算机上。这里所用的术语"生产物品"意在包含从任意计算机可读装置、载体或介质存取的计算机程序。 现在参照图6，根据本发明的一个实施例图示了用于高效地校正和/或改进生产条件地过程600。在610中，可以在生产过程中收集关于产品的生产的数据。应理解并认识到，可以收集与产品的生产相关的任何数据，比如生产过程数据(例如，添加到混合物中
10的成分的量)、基于生产事件的数据(例如，向混合物中加入成分的温度和时间)和/或基于报警的数据(例如，指示过度潮湿的警告)。此外，应理解并认识到，这些数据可以通过本领域的技术人员已知的任何数据记录技术来记录。在一个例子中，可以利用RockwellAutomation Allen-Bradely⑧状态感测产品收集数据，该产品包括旋转凸轮限制开关、速度开关、压力控制、温度控制和/或浮动开关。 在620中，至少基于在610中收集的数据和所存储的历史生产信息来确定要在该处调整生产的至少一个校正动作点。例如，从历史上看，如果最佳生产条件与在将产品组件插入产品壳中的5分钟内将壳加热到规范值相关联，则可以在将产品组件插入壳中的5分钟处设定校正动作点。在630中，可以至少基于校正动作点和在610中收集的数据来推荐对生产的调整。返回到该例子中，如果生产的时间在插入产品组件的5分钟内，且在610中收集的数据表明产品壳未被加热到规范值，则可以在630中作出增加施加到产品壳的热量的推荐。用这种方式，可以在完成产品生产之前实时地改进生产条件。
图7图示了根据本发明的实施例的另一个用于高效地校正和/或改进生产条件的过程700。在710中，可以在产品的生产过程中收集关于产品生产的数据。在720中，可以将在710中收集的数据存储为可用于与当前生产和/或产品的未来生产相关联的进一步分析的生产信息。类似于过程600的处理步骤620，在730中，可以至少基于在710中收集的数据和所存储的历史生产信息来确定要在该处调整生产的至少一个校正动作点。在740中，可以作出根据该推荐的对生产的调整，和/或工厂人员可以被通知该推荐以使得工厂人员能够在产品生产完成之前校正/改进产品生产。参照上例，可以借助GUI、通过无线网络通知与控制台相关联的工厂工人提高施加到产品壳的温度，在这种情况下，通过使得非SPC专家工厂生产线技术人员能够改进生产性能，生产效率得以提高。 图8图示了根据本发明的实施例的又一个用于高效地校正和/或改进生产条件的过程800。在810中，基于所存储的生产信息来自动确定要复制的最期望(例如，极品)生产条件。在820中，可以根据在810中确定的最期望生产条件自动执行对产品生产的调整和/或推荐对产品生产的调整。应理解并认识到，这种过程可以通过复制与不同的生产运转相关联的特定最佳生产条件来优化产品的生产。通过在生产过程中自动检查生产数据、将该数据与历史数据相关联、并在生产过程中根据最好情况的生产条件调整生产参数，这里要求保护的新系统与传统工业系统相比提高了公司利润率和消费者满意度。
为了为本公开主题的各个方面提供上下文，图9和图10以及以下讨论意在提供本公开主题的各个方面可以在其中实施的适当环境的简洁的一般说明。虽然以上已经在运行于计算机上的计算机程序的计算机可执行指令和/或计算机的通用背景中描述了本主题，本领域的技术人员应认识到，本发明也可以与其他程序模块结合实施。 一般地，程序模块包括执行特定任务和/或实施特定摘要数据类型的例程、程序、组件、数据结构等。
而且，本领域的技术人员应认识到，本发明的系统可以与其他计算机系统配置一起实施，所述计算机系统配置包括单处理器或多处理器计算机系统、迷你计算设备、大型计算机、个人计算机、手持式计算设备(例如PDA、电话、手表)，基于微处理器的或可编程的消费品或工业电子设备等。所说明的方面也可以在分布式计算环境中实施，在分布式计算环境中，由通过通信网络链接的远程处理设备执行任务。但是，可以在单独的计算机上实施所要求保护的发明的一些即使不是全部的方面。在分布式计算环境中，程序模块可以位于本地和远程存储器存储设备中。 参照图9，根据本发明的一个实施例的可操作用于执行所公开的系统和方法的计算机900的框图包括计算机912。计算机912包括处理单元914、系统存储器916和系统总线918。系统总线918将包括但不限于系统存储器916的系统组件耦合到处理单元914。处理单元914可以是各种可用处理器中的任何处理器。双微处理器和其他多处理器架构也可以用作处理单元914。 系统总线918可以是几种类型总线结构中的任何总线结构，包括采用可用总线结构中的任意类型的存储器总线或存储器控制器、外围总线或外部总线和/或本地总线，可用总线架构包括但不限于工业标准结构(ISA)、微通道结构(MSA)、扩展ISA (EISA)、智能驱动电子设备(IDE)、 VSEA本地总线(VLB)、外围元件互连(PCI)、卡总线、通用串行总线(USB)、高级图形端口 (AGP)、个人计算机存储卡互连总线(PCMCIA)、火线(IEEE 1194)和小计算机系统接口 (SCSI)。 系统存储器916包括易失性存储器920和非易失性存储器922。基本输入/输出系统(BIOS)(包含基本的例程以比如在启动期间在计算机912内的元件间传递信息)存储在非易失性存储器922中。举例来说而不是限制，非易失性存储器922可以包括R0M、PR0M、EPR0M、 EEPROM或闪存。易失性存储器920包括担当外部缓存的RAM。举例来说而不是限制，RAM可以许多种形式得到，这些形式比如SRAM、动态RAM (DRAM)、同步DRAM (SDRAM)、双数据率SDRAM (DDR SDRAM)、加强SDRAM (ESDRAM) 、Synchlink DRAM(SLDRAM) 、 Rambus直接型RAM (RDRAM)、直接Rambus动态RAM(DRDRAM)和Rambus动态RAM (RDRAM)。
计算机912还包括可移除/非可移除、易失性/非易失性计算机存储介质。图9图示了例如磁盘存储器924。磁盘存储器924包括但不限于像磁盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、Jaz驱动器、Zip驱动器、LS-100驱动器、闪存卡或记忆棒的装置。此外，磁盘存储器924可以单独包括存储介质或包括存储介质和其他存储介质，其他存储介质包括但不限于诸如致密盘ROM装置(CD-ROM) 、 CD可记录驱动器(CD-R驱动器)、CD可重写驱动器(CD-RW驱动器)或数字通用盘ROM (DVD-ROM)。为了便利于磁盘存储装置924连接到系统总线918，通常采用可移除的或非可移除的接口 ，例如接口 926。 应认识到，图9描述了担当用户和在适当的操作环境900中描述的基本计算机资源之间的中介的软件。这种软件包括操作系统928。存储在磁盘存储器924中的操作系统928可以用来控制和分配计算机系统912的资源。系统应用930利用了由操作系统928通过存储在系统存储器916中或磁盘存储器924上的程序模块932和程序数据934对资源进行的管理。应认识到，本公开主题可以用各种操作系统或操作系统的组合来实施。
用户通过输入装置936将命令或信息输入到计算机911中。输入装置936包括但不限于指示装置，比如鼠标、轨迹球、触针、触摸垫、键盘、操纵杆、游戏垫、卫星板、扫描仪、TV调谐卡、数码相机、数码摄像机、网络相机等。这些和其他输入装置通过系统总线918经由接口端口 938连接到处理单元914。接口端口 938包括例如串行端口、并行端口、游戏端口和通用串行总线(USB)。输出装置940采用一些与输入装置936相同类型的端口。
因此，例如，可以用USB端口向计算机912提供输入，并且从计算机912向输出装置940输出信息。提供输出适配器以说明有一些需要特殊适配器的输出装置，像监控器、扩音器和打印机。举例来说而不是限制，输出适配器942包括提供输出装置940和系统总线918之间的连接手段的视频卡和音频卡。应该注意，其他装置和/或装置的系统同时提供输 入和输出能力，例如远程计算机944。 计算机912可以采用与一个或多个远程计算机(例如远程计算机944)的逻辑连 接来在联网环境中工作。远程计算机944可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、工作 站、基于微处理器的装置、对等设备或其他公共网络节点等，且通常包括关于计算机912描 述的许多或全部元件。 为了简明起见，对于远程计算机944只图示了内存存储装置946。远程计算机944 通过网络接口 948逻辑地连接到计算机912，然后经由通信连接950物理地连接。网络接口 948包括有线和/或无线通信网络，如局域网(LAN)和广域网(WAN)。 LAN技术包括光纤分 布式数据接口 (FDDI)、铜分布式数据接口 (CDDI)、以太网、令牌环等。WAN技术包括但不限 于点到点链接、线路交换网络，像综合服务数字网(ISDN)及其变体、包交换网络和数字用 户线(DSL)。 通信连接950是指用于将网络接口 948连接到总线918的硬件/软件。虽然为了 说明简洁起见在计算机912内部示出了通信连接950，它也可以在计算机912的外部。仅为 了示例的目的，用于连接到网络接口 948所必需的硬件/软件包括内部和外部技术，比如包 括常规电话分级调制解调器、线缆调制解调器和DSL调制解调器、ISDN适配器和以太网卡 在内的调制解调器。 图10图示了根据本发明的一个实施例的示例计算环境1030的示意框图。系统 1000包括一个或多个客户端1010。客户端1010可以是硬件和/或软件(例如，线程、进程、 计算设备)。系统1000还包括一个或多个服务器1020。因此，系统1000可以对应于其他 模型中的两层客户服务器模型或多层模型(例如，客户端、中层服务器、数据服务器)。服务 器1020还可以是硬件和/或软件(例如，线程、进程、计算设备)。服务器1020可以例如通 过采用本发明来容纳执行变换的线程。客户端1010和服务器1020之间的一种可能通信可 以采取在两个或多个计算机进程之间发送的数据包的形式。 系统IOOO包括可用于便利于客户端1010和服务器1020间通信的通信构架1030。 客户端可操作地连接到可用于存储客户端1010本地的信息的一个或多个客户端数据存储 器1040中。类似地，服务器1020可操作地连接到可用于存储服务器1020本地的信息的一 个或多个服务器数据存储器1050中。 对本发明的例示实施例的以上描述(包括在摘要中描述的内容)并非意在是排他 性的或将本发明限制于所公开的具体形式。虽然这里为了说明的目的描述了本发明的具体 实施例和例子，但本领域的技术人员应认识到可以在本发明的范围内进行各种修改。
可以按照以上详细描述对本发明作出这些修改。在权利要求中所用的术语不应被 理解为将本发明限制为说明书中公开的具体实施例。相反，本发明的范围将完全由所附权
利要求书决定，权利要求书应理解为是根据权利要求解释中的既定声明的。
概念 本发明提供了如下概念 1. —种计算机实施的系统，所述系统包括其中存储了计算机可执行组件的存储 器；以及执行以下计算机可执行组件的处理器 数据收集组件，所述数据收集组件在产品的生产过程中记录所述产品的一个或多个生产参数； 历史组件，所述历史组件检索与所述产品相关的所存储的生产信息；以及 预测组件，所述预测组件在所述生产过程中预测与所述生产相关联的结果，其中
所述预测至少部分地基于所记录的所述一个或多个生产参数和检索到的所述信息。 2.根据概念1所述的系统，还包括规范组件，所述规范组件为至少一个所记录的
所述一个或多个生产参数确定期望特征状态。 3.根据概念2所述的系统，还包括建议组件，所述建议组件在所述生产过程中推 荐对至少一个所记录的所述一个或多个生产参数或者一个或多个其他参数的调整；其中所 述推荐至少部分地基于所预测的结果和所述至少一个所记录的所述一个或多个生产参数 的所述期望特征状态。 4.根据概念3所述的系统，还包括通知组件，所述通知组件在所述生产过程中向 一个或多个工厂人员提醒所述推荐。 5.根据概念1所述的系统，还包括数据存储组件，所述数据存储组件存储所记录 的所述一个或多个生产参数作为生产信息。 6.根据概念1所述的系统，还包括自动执行以下操作的人工智能组件
记录所述一个或多个生产参数； 存储所记录的所述一个或多个生产参数作为生产信息；
检索所存储的所述生产信息；并且
预测与所述生产相关联的所述结果。 7.根据概念4所述的系统，还包括自动执行以下操作的人工智能组件
为所述至少一个所记录的所述一个或多个生产参数确定所述期望特征状态；
推荐对所述至少一个所记录的所述一个或多个生产参数或者一个或多个其他参 数的调整；并且 基于所述推荐，执行以下操作中的至少一个 在所述生产过程中调整所述至少一个所述一个或多个生产参数 或者所述一个或多个其他参数；或者 在所述生产过程中向所述一个或多个工厂人员提醒所述推荐。 8.根据概念6所述的系统，其中所述人工智能组件通过以下操作中的至少一个来
自动预测与所述生产相关联的结果 选择性地记录所述一个或多个生产参数的一部分；
选择性地检索所存储的所述生产信息的一部分。 9.根据概念7所述的系统，其中所述人工智能组件自动执行以下操作 至少部分地基于对所存储的生产信息的分析来确定要复制的至少一个最期望生
产条件；并且 执行以下操作中的至少一个 根据所确定的所述至少一个最期望生产条件来推荐对所述至少一个所记录的所 述一个或多个生产参数或者所述一个或多个其他参数的调整；或者 根据所确定的所述至少一个最期望生产条件来调整所述至少一个所记录的所述 一个或多个生产参数或者所述一个或多个其他参数。
10.根据概念1所述的系统，其中所述数据收集组件利用包括电子传感器、成像装
置、声音装置或振动装置中的至少一个的多个装置来记录所述一个或多个生产参数。
11.根据概念1所述的系统，其中至少一个所存储的所述生产信息或所述一个或
多个生产参数包括与以下中的至少一个相关的数据 —个或多个生产地点改变； 与所述生产相关的一个或多个报警事件； 与所述生产相关的一个或多个操作员接口 ； 与所述一个或多个操作员接口相关的一个或多个人员改变；
与所述生产信息如何存储相关的一个或多个改变； 与所述一个或多个生产参数如何记录相关的一个或多个改变；或者 与所存储的所述生产信息如何检索相关的一个或多个改变。
12. —种包括根据概念1所述的系统的计算机可读介质。
13. —种计算机实施的方法，包括 在产品的生产过程中收集与所述生产相关联的数据； 至少部分地基于所收集的与所述生产相关联的数据和所存储的生产信息来确定要在该处调整所述生产的至少一个校正动作点；并且 至少部分地基于所述至少一个校正动作点和所收集的与所述生产相关联的数据来推荐对所述生产的调整。 14.根据概念13所述的计算机实施的方法，还包括以下步骤中的至少一个
根据所述推荐来调整所述生产；或者
向工厂人员通知所述推荐。 15.根据概念14所述的计算机实施的方法，还包括
存储所收集的所述数据作为生产信息。 16.根据概念15所述的计算机实施的方法，还包括自动执行以下步骤
收集所述数据； 存储所收集的所述数据作为生产信息； 检索所存储的所述生产信息； 确定所述至少一个校正动作点；并且 执行以下步骤中的至少一个 调整所述生产；或者 向所述工厂人员通知所述推荐。 17.根据概念16所述的计算机实施的方法，还包括自动执行以下步骤 将要复制的一个或多个最期望生产条件作为所存储的生产信息的函数来进行计
算；并且 执行以下步骤中的至少一个 根据计算出的所述一个或多个最期望生产条件来推荐对所述至少一个所记录的所述一个或多个生产参数或者所述一个或多个其他参数的调整；或者 根据计算出的所述一个或多个最期望生产条件来调整所述至少一个所记录的所述一个或多个生产参数或者所述一个或多个其他参数。
15
18. —种计算机实施的系统，所述系统包括其中存储了计算机可执行组件的存 储器；以及执行以下计算机可执行组件的处理器
用于在产品的生产过程中收集数据的装置； 用于将所收集的所述数据与历史生产数据相关联的装置；以及 用于至少部分地基于相关联后的数据来优化所述产品的生产的装置。
19.根据概念18所述的系统，其中所述用于收集数据的装置还包括 用于记录过程数据、基于事件的数据或基于报警的数据中的至少一个的装置；其
中所收集的所述数据包括操作员交互、设定过程变量、过程定时变量、温度、湿度或振动中
的至少一个。
20.根据概念18所述的系统，其中所述用于优化所述产品的生产的装置还包括
用于提醒生产线操作员调整影响所述产品的生产的一个或多个控制的装置。
权利要求
一种计算机实施的系统，所述系统包括其中存储了计算机可执行组件的存储器；以及执行以下计算机可执行组件的处理器数据收集组件，所述数据收集组件在产品的生产过程中记录所述产品的一个或多个生产参数；历史组件，所述历史组件检索与所述产品相关的所存储的生产信息；以及预测组件，所述预测组件在所述生产过程中预测与所述生产相关联的结果，其中所述预测至少部分地基于所记录的所述一个或多个生产参数和检索到的所述信息。
2. 根据权利要求1所述的系统，还包括规范组件，所述规范组件为至少一个所记录的所述一个或多个生产参数确定期望特征状态。
3. 根据权利要求2所述的系统，还包括建议组件，所述建议组件在所述生产过程中推荐对至少一个所记录的所述一个或多个生产参数或者一个或多个其他参数的调整；其中所述推荐至少部分地基于所预测的结果和所述至少一个所记录的所述一个或多个生产参数的所述期望特征状态。
4. 根据权利要求3所述的系统，还包括通知组件，所述通知组件在所述生产过程中向一个或多个工厂人员提醒所述推荐。
5. 根据权利要求1所述的系统，还包括数据存储组件，所述数据存储组件存储所记录的所述一个或多个生产参数作为生产信息。
6. 根据权利要求1所述的系统，还包括自动执行以下操作的人工智能组件记录所述一个或多个生产参数；存储所记录的所述一个或多个生产参数作为生产信息；检索所存储的所述生产信息；并且预测与所述生产相关联的所述结果。
7. —种计算机实施的方法，包括在产品的生产过程中收集与所述生产相关联的数据；至少部分地基于所收集的与所述生产相关联的数据和所存储的生产信息来确定要在该处调整所述生产的至少一个校正动作点；并且至少部分地基于所述至少一个校正动作点和所收集的与所述生产相关联的数据来推荐对所述生产的调整。
8. 根据权利要求7所述的计算机实施的方法，还包括以下步骤中的至少一个根据所述推荐来调整所述生产；或者向工厂人员通知所述推荐。
9. 根据权利要求8所述的计算机实施的方法，还包括存储所收集的所述数据作为生产信息。
10. 根据权利要求9所述的计算机实施的方法，还包括自动执行以下步骤收集所述数据；存储所收集的所述数据作为生产信息；检索所存储的所述生产信息；确定所述至少一个校正动作点；并且执行以下步骤中的至少一个调整所述生产；或者向所述工厂人员通知所述推荐。
全文摘要
本发明给出了用于工业自动化系统的数据记录器。数据收集组件可以在产品生产过程中记录产品的一个或多个生产参数。历史组件可以检索与产品相关的所存储的生产信息。此外，预测组件可以在生产过程中预测与生产相关联的结果。该预测可以至少部分地基于所记录的生产参数和检索到的信息。规范组件可以为至少一个所记录的生产参数确定期望特征状态，且建议组件可以在生产过程中至少部分地基于所预测的结果和至少一个所记录的生产参数的期望特征状态来推荐对至少一个参数的调整。通知组件可以在生产过程中向一个或多个工厂人员提醒该推荐。
文档编号G05B19/418GK101788811SQ200910177660
公开日2010年7月28日 申请日期2009年9月30日 优先权日2008年9月30日
发明者伊恩·爱德华·图克, 凯文·约翰·艾伯特, 布鲁斯·戈登·富勒, 扬·平格尔, 约翰·约瑟夫·拜尔, 罗伯特·约瑟夫·麦克格弗瑞, 迈克尔·约翰·潘塔莱亚诺 申请人:洛克威尔自动控制技术股份有限公司