工业工厂的上下文数据建模和动态过程干预的制作方法

1.本发明总体上涉及工业工厂和等效设施的过程控制。更具体地，如本文所公开的本发明的实施例涉及用于实现上下文建模和数据分析的基于云的解决方案，从而前摄预测并自动响应工业过程期间产生的问题。


背景技术：

2.对来自工业工厂的数据进行传统分析所产生的一个示例性问题是，即使可以收集大量数据，且对收集了数据的用户甚至是有意义的，但当远离数据收集点时，数据的有益性很快就不复存在。查看数据的远程用户在没有进一步解释的情况下无法理解数据的上下文。传统数据分析中的数据收集者和远程用户都不会知道一段数据如何与工厂中其他处的另一段数据进行连接。同样，没有上下文框架的数据也无法轻松地与相应工厂之外的其他数据点进行比较。可以使用数据生成独有见解(insight)的一些高级计算是不可能的，因为所有数据片段不共享相同的框架和上下文。简而言之，当今收集的数据的真正价值远远低于在如果有正确的上下文和框架的情况下应有的价值。


技术实现要素：

3.一般而言，本文公开的系统和方法可以使用户能够以结构化的、可视化的方式收集和组织关于工业消费者的数据。本发明允许为每段数据分配明确的上下文，潜在地建立与工厂中的每段其他数据的关系。由于这些上下文联系，每段数据的价值都得到了显著提高，从而能够开发出使用现有关系数据库和等效的捕获数据手段无法获得的见解。这样的实施例进一步使主用户能够将一个工业工厂与任何数量的其他类似工厂进行比较，从而以非常规的方式开发见解。
4.在本文公开的特定实施例中，提供了一种计算机实现的方法，用于工业工厂过程中进行上下文数据分析和前摄干预(proactive intervention)。工业工厂中的多个数据流中的每个数据流都被映射到公共分级数据结构，其中数据流对应于与工业工厂中的一个或多个单元操作、一个或多个资产以及一个或多个过程流中的每一者相关联地生成的相应值或状态。映射数据流定义相应的一个或多个单元操作、一个或多个资产以及一个或多个过程流的子集之间的分级过程关系。为多个数据流中的一个或多个数据流收集实时数据以填充分级数据结构的至少一个级别。基于为至少一个数据流和与其具有定义的分级过程关系的至少一个其他数据流所收集的实时数据，可以预测下游操作的至少一个未来结果。在确定预测的未来结果对应于需要干预的问题后，基于此生成输出信号。
5.在上述实施例的一个示例性方面，基于来自显示单元上生成的图形用户界面的输入，可以动态地生成映射数据流，该映射数据流可以定义相应的一个或多个单元操作、一个或多个资产以及一个或多个过程流的子集之间的分级过程关系。
6.例如，图形用户界面可以包括对应于相应的单元操作、资产或过程流的视觉元素，以及使得能够选择性地布置对应于它们之间的相应交互的视觉元素的工具，其中定义的分
级过程关系中的一个或多个是基于选择性地布置的视觉元素之间的空间和/或时间过程流而确定的。
7.作为又一示例，图形用户界面可以使得能够对与选择性地布置的视觉元素中的一个或多个相关联的一个或多个状态和/或值进行数据输入，以及数据输入可用的单元操作、资产或过程流中的一个或多个，和/或数据输入可用的单元操作、资产或过程流中的一个或多个的数据限制或范围，是基于对应的视觉元素与其他选择性地布置的视觉元素之间建立的关系而动态地确定的。
8.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，输出信号可以被生成以向与所需干预相关联的操作员控制面板产生听觉和/或视觉警报。
9.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，输出信号可以被生成到控制器以将控制信号的进一步生成引导到与所需干预相关联的一个或多个致动器。
10.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，基于为一个或多个数据流所收集的实时数据，可以为所述多个数据流中的另一个或多个数据流推断实时数据，以虚拟地填充所述分级数据结构的至少一个级别，所述一个或多个数据流与所述另一个或多个数据流具有定义的衍生关系。基于为另一个或多个数据流中的至少一个数据流和与其具有定义的分级过程关系的至少一个其他数据流所推断的实时数据，可以相应预测下游操作的未来结果。
11.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，基于为与多个数据流中的另一个或多个数据流具有定义的分级过程关系的一个或多个数据流所收集的实时数据，可以为与所述另一个或多个数据流相关联的上游操作提供反馈数据，为所述另一个或多个数据流收集的实时数据不可用。在确定所提供的反馈数据对应于上游操作需要干预的问题后，还可以基于此生成输出信号。
12.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，可以确定工业工厂的至少一部分的未来环境温度数据。基于为至少一个数据流和与其具有定义的分级过程关系的至少一个其他数据流所收集的实时数据以及所确定的未来环境温度数据，还可以预测下游操作的未来结果。
13.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，可以为至少第一工业工厂和第二工业工厂中的每一个提供公共分级数据结构。可以将定义至少第一工业工厂中的分级过程关系的映射数据流与定义至少第二工业工厂中的分级过程关系的映射数据流进行比较。其中，至少部分地基于为来自与至少第一工业工厂和第二工业工厂相关联的多个数据流中的一个或多个数据流所收集的实时数据，可以为至少第一工业工厂和至少第二工业工厂中的每一个生成一个或多个过程基准。
14.通过将预测的未来结果与所生成的一个或多个过程基准中的一个或多个进行比较，可进一步确定预测的未来结果对应于需要干预的问题。
15.在上述实施例的另一个示例性方面，同样可与上述其他方面相结合，可以为至少第一工业工厂和第二工业工厂中的每一个提供公共分级数据结构。可以将定义至少第一工业工厂中的分级过程关系的映射数据流与定义至少第二工业工厂中的分级过程关系的映射数据流进行比较。其中，至少部分地基于与至少第一工厂和至少第二工厂相关联的多个
数据流中的一个或多个，可以为至少第一工厂和至少第二工厂中的每一个的指定类型的多个单元操作生成一个或多个性能模型。可以将从指定类型的单元操作收集的实时数据与一个或多个性能模型进行比较，其中可进一步确定指定类型的至少一个单元操作的性能是否对应于需要干预的问题。
16.在如本文公开的另一实施例中，系统可以配备有与数据存储网络和通信网络功能相关联的至少一个服务器。服务器被配置用于经由通信网络与多个工业工厂中的每一个处的相应本地控制器进行双边数据通信，并与一个或多个用户计算设备进行双向数据通信，该用户计算设备被配置为在其显示单元上生成图形用户界面。该服务器还被配置用于多个工业工厂中的每相应一个，以实现根据上述实施例和相关示例性方面的方法。
17.在结合附图阅读以下公开内容时，本领域技术人员将容易明白本文阐述的实施例的许多目的、特征和优点。
附图说明
18.图1是表示如本文所公开的系统的实施例的框图。
19.图2是表示根据本公开的实施例的示例性操作方法的流程图。
20.图3是根据本公开的系统和方法的具有用于定义所选项目之间的分级关系的相关工具的用户界面的图形表示。
具体实施方式
21.一般参考图1-3，现在可以详细描述本发明的各种示例性实施例。在各种附图可以描述与其他实施例共享各种共同元件和特征的实施例的情况下，相似的元件和特征被给予相同的附图标记并且在下文中可以省略对其的冗余描述。
22.在整个说明书和权利要求书中，除非上下文另有说明，否则以下术语至少具有本文明确相关的含义。下面确定的含义不一定限制这些术语，而只是为这些术语提供说明性示例。“一”、“一个”和“该”的含义可以包括复数，并且“在”的含义可以包括“在
……
中”和“在
……
上”。如本文所用的短语“在一个实施例中”不一定指相同的实施例，尽管它可能。如本文所用，当与项目列表一起使用时，短语“一个或多个”意味着可以使用一个或多个项目的不同组合，并且列表中的每个项目可能只需要一个。例如，项目a、项目b和项目c中的“一个或多个”可以包括例如但不限于项目a或项目a和项目b。该示例还可以包括项目a、项目b和项目c，或项目带项目c
23.首先参考图1，本文公开的基于云的系统100的实施例可以针对与该系统相关联的一个或多个工业工厂140中的每一个提供，或者例如具有由托管系统提供的产品和/或服务。如本文所用，术语“工业工厂”通常意味着独立地或作为一组这样的设施的一部分的用于生产商品的设施，并且可以例如涉及工业过程和化学业务、制造工业、食品和饮料工业、农业工业、游泳池工业、家庭自动化工业、皮革处理工业、造纸过程等。
24.根据图1的所示系统100指的是基于云的服务器110，其进一步在功能上链接到至少一个用户计算设备120，该用户计算设备120具有显示单元125，用于实现本文进一步描述的图形用户界面。在替代实施例中，系统可以相对于工业工厂140在本地实现，其中省略了基于云的方面。在另外的替代实施例中，用户计算设备120可以通过通信网络130功能上链
接到工业工厂140并且被配置为充当服务器110，用于如本文所公开的数据收集和处理的目的。
25.如图1所示的每个工业工厂140包括本地控制器150，本地控制器150可以通过通信网络130在功能上链接到服务器110。控制器150可以被配置为例如将数据的收集和传输从工业工厂140引导至云服务器110，并且进一步将来自服务器的输出信号引导至工厂级别的其他过程控制器，或者更直接地以控制信号的形式引导至过程致动器，以实现自动化干预。在一些实施例中，可以省略控制器150，其中例如数据收集工具被分布以经由通信网络130直接传输数据流，并且用户计算设备120被实现为从服务器110接收输出信号等。在一些实施例中，控制器150可以包括工业工厂的驻留控制系统的至少一部分。
26.可以将数据收集阶段(未示出)提供到系统100中，以提供与给定工业工厂140相关联的单元操作160、简单资产170和/或过程流180相关联的各种数据流的状态和/或值的实时感测或测量。本文使用的术语“单元操作”通常可以涉及例如冷却塔、热交换器、锅炉、粗浆洗涤器等，这仅仅是为了说明的目的，并不将该术语的范围限制在本领域技术人员容易理解的范围之外。本文使用的术语“资产”通常可以涉及例如化学储罐、存储设施等，同样仅仅是为了说明的目的，并不将该术语的范围限制在本领域技术人员容易理解的范围之外。本文使用的术语“过程流”通常可以涉及例如水、能量、材料(例如纤维)等在其他元件之间的互连通道，还应当理解，这里用于上述术语之一(例如，单元操作)的示例也可以或以其他方式实现为上述术语中的另一个(例如，资产)，这取决于例如实现方式或简单的用户偏好。
27.一个或多个在线传感器可以例如被配置为提供表示值或状态的基本连续的无线信号。术语“传感器”可包括但不限于物理等级传感器、继电器和等效监控装置，可提供用于直接测量值或状态，或测量可测量或计算此类值或状态的适当衍生值，以及用于数据输入的用户界面组件。本文使用的术语“在线”通常指的是使用位于容器、机器或相关过程元素附近的设备、传感器或对应元件，并实时生成对应于所需过程特性的输出信号，区别于实验室中的手动或自动样本收集和“离线”分析，或者通过一个或多个操作者的视觉观察。
28.可为相应的数据流实现单独的数据收集器，或在一些实施例中，一个或多个单独的数据收集器可提供相应的输出信号，该输出信号被实现用于计算多个数据流的值或状态。单独的数据收集器可以单独安装和配置，或者系统100可以提供包括例如多个传感器或感测元件的模块化外壳。传感器或传感器元件可以永久地或便携式地安装在相对于生产阶段的特定位置，或者可以动态地调整位置，以便在操作期间从多个位置收集数据。
29.一个或多个附加数据收集器可提供关于各种受控过程特性的基本连续的测量。本文使用的术语“连续的”，至少相对于所公开的传感器输出，不需要明确的连续程度，而是通常可以描述对应于传感器的物理和技术能力、传输介质的物理和技术能力、被配置为接收传感器输出信号的任何中间本地控制器和/或接口的物理和技术能力等的一系列测量。例如，基于相关硬件组件，或者基于通信网络106配置，可以以比最大可能速率慢的速率周期性地进行和提供测量，该通信网络106配置随着时间平滑输入值，并且仍然被认为是“连续的”。
30.本文公开的示例性系统100的数据收集阶段不仅仅可包括流体传感器、计量仪、仪表、继电器和相关测量或衍生计算，还可包括手动数据流，例如用户在电子表格等中提供的数据流、消费者关系管理(crm)数据流和外部数据流，例如来自工业工厂的数字控制系统
(dcs)信息、第三方天气信息等。
31.可提供一个或多个固定或移动用户界面125中的每一个，并对其进行配置，以显示过程信息和/或实现关于本文所公开的系统和方法的方面的用户输入。例如，用户可以有选择地实时监控过程特性，并且还可以有选择地修改例如代表消费者的过程配置的系统元素，从而在与某些系统元素相关联的数据流之间建立分级数据关系。除非另有说明，本文使用的术语“用户界面”可以包括关于托管数据服务器的任何输入-输出模块，包括但不限于：具有键入数据输入的固定操作面板、触摸屏、按钮、拨号盘等；门户网站，如单独的网页或共同定义托管网站的那些网页；移动设备应用等。因此，用户界面的一个示例可以是在移动用户计算设备上远程生成的，并且可通信地链接到远程服务器110。可替代地，在本公开的范围内，用户界面的示例可以在与工业工厂的生产阶段相关联的操作员控制面板中的固定显示单元上生成。
32.对应于一个或多个数据流的来自数据收集阶段的数据，例如来自等级传感器的输出，可通过一个或多个网络接口设备(例如无线调制解调器)，经由通信网络130提供给服务器110。在一些实施例中，本地控制器150可以被实现和配置为直接接收前述信号并执行指定的数据处理和控制功能，同时经由包括通信设备的通信网络130与远程服务器110(基于云的计算网络)单独通信。例如，每个等级传感器数据流可以通过硬线连接或无线链路连接到本地控制器，其中与每个数据流(例如，特定批量容器或产品)相关联的识别信息可以进一步由远程服务器接收。
33.在一个实施例(未显示)中，可添加转换阶段，用于将来自一个或多个在线数据收集器的原始信号转换为与通信网络和/或基于云服务器的存储和应用的数据传输或数据处理协议兼容的信号。转换阶段不仅可以涉及输入要求，还可以进一步提供一个或多个传感器和服务器之间的数据安全性，或者诸如控制器和服务器的本地计算设备之间的数据安全性。
34.本文所用的与两个或多个系统组件之间的数据通信或与两个或多个系统组件相关联的通信网络接口之间的数据通信相关的术语“通信网络”可指电信网络(无论是有线、无线、蜂窝等)、全球网络(如互联网)、局域网、网络链路、互联网服务提供商(isp)和中间通信接口中的任何一种或任何两种或多种的组合。任何一种或多种公认的接口标准都可以用它来实现，包括但不限于蓝牙、rf、以太网等。
35.在一个实施例中，远程服务器110可进一步包括或通信链接至专有的基于云的数据存储。数据存储可以例如被配置成获取、处理和聚集/存储数据，以便随时间发展相关性、改进现有的线性回归或其他相关迭代算法等。
36.结合本文公开的实施例描述的各种说明性逻辑块、模块和算法步骤可实施为电子硬件、计算机软件或两者的组合。为了清楚地说明硬件和软件的这种可互换性，各种说明性的组件、块、模块和步骤已经在上面根据它们的功能进行了描述。这种功能实现为硬件还是软件取决于特定的应用和对整个系统的设计约束。对于每个特定的应用，所描述的功能可以以不同的方式实现，但是这样的实现方式不应该被解释为导致脱离本公开的范围。
37.结合本文公开的实施例描述的各种说明性逻辑块和模块可由机器实现或执行，例如通用处理器、数字信号处理器(dsp)、专用集成电路(asic)、现场可编程门阵列(fpga)或其他可编程逻辑设备、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或设计用于执行本文所述功能
的任何组合。通用处理器可以是微处理器，但是可选地，处理器可以是控制器、微控制器或状态机、它们的组合等。处理器也可以被实现为计算设备的组合，例如dsp和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与dsp核心的结合，或者任何其他这样的配置。
38.结合本文公开的实施例描述的方法、过程或算法的步骤可直接体现在硬件、由处理器执行的软件模块或两者的组合中。软件模块可以驻留在ram存储器、闪存、rom存储器、eprom存储器、eeprom存储器、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom或本领域已知的任何其他形式的计算机可读介质中。示例性的计算机可读介质可以耦合到处理器，使得处理器可以从存储器/存储介质读取信息和向其写入信息。或者，介质可以集成到处理器中。处理器和介质可以驻留在asic中。asic可以驻留在用户终端中。或者，处理器和介质可以作为分立组件驻留在用户终端中。
39.本文所用的条件语言，如“可”、“可能”、“可以”、“例如”等，除非另有特别说明，或在所用的上下文中另有理解，通常旨在传达某些实施例包括，而其他实施例不包括某些特征、元素和/或状态。因此，这种条件语言通常不旨在暗示一个或多个实施例以任何方式需要特征、元素和/或状态，或者一个或多个实施例必须包括用于在有或没有作者输入或提示的情况下决定这些特征、元素和/或状态是否被包括在任何特定实施例中或将在任何特定实施例中执行的逻辑。
40.接下来参考图2，可更详细地描述用于操作如图1所示的系统100的方法200的一个特定实施例。取决于实施例，本文描述的任何算法的某些动作、事件或功能可以以不同的顺序执行，可以被添加、合并或完全省略(例如，并非所有描述的动作或事件对于算法的实践都是必要的)。此外，在某些实施例中，动作或事件可以例如通过多线程处理、中断处理或多个处理器或处理器核或在其他并行架构上同时执行，而不是顺序执行。
41.对于给定的工业工厂140a，本实施例的方法200开始于将工业工厂中的多个数据流中的每个数据流映射到公共分级数据结构，其中数据流对应于与工业工厂140a中的一个或多个单元操作160、一个或多个资产170和一个或多个过程流180中的每一个相关联地生成的相应值或状态(步骤210)。映射数据流可以进一步定义相应单元操作、资产和/或过程流的子集之间的分级过程关系(步骤220)。
42.一般而言，方法200实现了在工业工厂中收集数据的结构化方法，该方法为现场的所有数据提供了相同的框架和结构，以便明确地建立它们彼此之间的关系。在一个实施例中，该结构可以分层定义，包括：{消费者/实体}；{位置}；{过程(以及子过程、子子过程等。)}；资产(以及子资产、子子资产等)}；{设备/数据源}。
43.在一个示例中，可以使用如图3所示的用户界面工具动态地提供核心数据结构的上下文中的分级过程关系和相关联的上下文链接的建立。可以向用户提供图形图标来创建与工业工厂140a相关联的工艺流程图，例如通过将图标从屏幕左侧的专用区块“拖放”到主窗口中，然后适当地链接所表示的过程元素。图形图标可以代表例如单元操作(例如冷却塔、热交换器、锅炉、粗浆洗涤器等)、过程流或简单资产(例如，化学品罐、储存设施等)。工艺流程图中的每个图标还可以具有描述与该图标相关联的机械、操作、化学(或其他)参数的可选和特定数据字段。可以通过为图标提供流体传感器或手动数据输入点来添加额外的数据输入。可以添加来自这些图标的数据，以进一步丰富与每个图标相关联的数据内容。代表流的线可以进一步连接各种图标，其中水、能量、纤维或其他成分的流动可以在图形界面
中描述。然后，可以使用上下文视图来执行各种高级计算，以生成独有见解。
44.在一个实施例中，不仅可基于空间表示，还可基于选择性地布置的视觉元素之间定义的时间过程流，确定某些分级过程关系。例如，图形布置的元素可以允许选择位置和方向标识符，以建立视觉元素之间的分级过程流，并且与视觉元素相关联的附加参数可以进一步描述或能够确定过程中第一(上游)点处的条件与过程中第二(下游)点处的相同条件之间的时间差异。
45.通过充分理解每个数据流驻留在工艺流程环境中的位置，该系统可前摄地考虑特定下游单元操作的多个输入的影响。对一个或多个这种输入的调整可以解决可能发生的控制响应中的不期望的滞后，并且甚至可以进一步实现用于整体过程优化的自动前馈控制，否则这在基于实时阈值的系统中是永远不会想到的，例如在对在规范内操作的过程的上游部分进行调整的上下文中，进一步考虑到当前也在规范内操作的过程的下游部分。
46.本领域技术人员可从本文公开的图形表示中理解，例如，冷却塔从其获取补给水，或粗浆洗涤器的输出将进入特定的漂白车间。这些确定可以进一步使得能够基于在前面的单元操作中和在更进一步的前面的单元操作等中正在发生什么的知识来预测单元操作的输出或性能。仅作为一个示例，在再循环场景下，测量的过程流被识别为供给冷却塔。如果过程水的质量或该流的可用速率中的一个或两个突然改变，这里公开的系统和方法可以模拟冷却塔将会发生的情况并采取预防措施。如果进料流中的硬度突然增加，则期望的自动干预的一个示例可以是添加更多的分散剂，或者向冷却塔添加酸，以最小化热交换器结垢的问题。换句话说，将冷却塔的性能不仅与供给它的水流联系起来，而且与影响它之前的水流的任何操作参数联系起来，这都是有利的，等等。
47.在一个实施例中，该系统可对图形表示的分级数据过程进行稳态分析，并进一步确定所选布置是适当的或与过程配置的基线规则不兼容。在另一个实施例中，该系统可以进一步执行相对于历史配置或与其他工业工厂相关联的配置的过程配置的分析，例如以实现如这里进一步讨论的基准技术。
48.如前所述，通过包括例如级别传感器等的数据收集阶段为至少一些映射数据流收集实时数据(步骤230)，并且方法200继续预测未来结果下游操作，例如基于所收集的至少一个数据流的实时数据，以及至少一个与所述至少一个数据流具有定义的分级过程关系的其他数据流(步骤250)。在一个实施例中，服务器110可以进一步获得工厂的至少一部分的未来环境温度数据，其中可以进一步基于为至少一个数据流和至少一个具有与其定义的分级过程关系的其他数据流所收集的实时数据以及所确定的未来环境温度数据来预测下游操作的未来结果。例如，知道某个条件存在于下游操作中，基于它们之间的分级数据关系，可以作为关于上游操作的未来条件的一个指示，但上游条件的未来条件也已知为受当地温度变化或其他可测量和可预测的预测环境条件的影响。在那种情况下，服务器可以通过实现这样的预测改变来改进步骤250中的预测。在一些实施例中，服务器可以仅实现高于某个阈值的预测变化(例如，高于阈值温度或低于阈值温度的热量，或高于阈值增量值的热量变化等)，或者可以进一步确定和权衡预测的可靠性。
49.在本实施例的一个可选变型中，如上述步骤中提供的上下文链接可以进一步，例如基于为与其具有定义的衍生关系的一个或多个数据流收集的实时数据，使得能够为缺乏对应实时数据收集的其他数据流推断实时数据(步骤240)。在这种情况下，基于为缺乏“实
际”意义上的实时数据收集的至少一个数据流以及与其具有定义的分级过程关系的至少另一个数据流所推断的实时数据，可以对于下游操作的未来结果同样进行预测(步骤250)。
50.在具有预测的未来结果的情况下，示例性方法200继续确定预测的未来结果是否对应于需要干预的问题(步骤270)。
51.本文提供的上下文链接可选性地启用从收集的与下游操作相关联的实时数据，到与其具有定义的分级(即，上游)过程关系的数据流的反馈数据，否则缺乏实时数据收集(步骤250)。在这种情况下，方法200还继续确定所提供的反馈数据是否对应于上游操作需要干预的问题(步骤270)。
52.在确定需要或至少希望对过程中确定的问题进行干预时，方法200可继续生成输出信号。在一个示例中，可以向操作员控制面板、用户界面或其他可选的听觉/视觉指示器产生输出信号，用于提供警报、警告、消息等(步骤280)。在这个示例中，可以给操作员机会来手动实现提示的干预，实现与问题相关联的不同干预，或者例如甚至忽略干预。在另一个示例中，为了实现一个或多个过程致动器或类似元件的自动控制以解决问题，可以向内部控制器150或其他过程控制系统生成输出信号。作为说明性示例，控制信号可以例如驱动机电致动器、开关、流量阀、液压活塞-缸装置，但不限于此。
53.在一个实施例中，用户可将过程元素的性能作为基准，例如一个工业工厂140a的单元操作与具有相似机械-操作-化学属性的至少一个其他工业工厂140b进行比较。这种类型的基准测试允许人们非常快速地评估性能差距并采取纠正措施。
54.在一个实施例中，可为每个工业工厂140a、140b提供公共分级数据结构，其中服务器110可配置为将第一工厂140a中定义分级过程关系的映射数据流与第二工厂140b中定义分级过程关系的映射数据流进行比较。服务器110还可以至少部分基于为来自与每个工业工厂相关联的某些数据流所收集的实时数据，生成一个或多个过程基准。服务器100还可以通过将预测的未来结果与一个或多个生成的过程基准进行比较来确定预测的未来结果对应于需要干预的问题。
55.在一个实施例中，可在多个不同的工业工厂140a、140b中识别多个单元操作160，该工业工厂均采用相同的分级数据框架进行定义。随时间从这些单元操作收集的数据可相应地用于计算特定类型单元操作的性能模型，其中随后的实际结果可与对应于性能模型的预期结果进行比较，并且可根据需要提示或自动实现校正干预。作为一个说明性的示例，已经用相同的分级数据结构(例如，消费者-位置-系统-资产-设备等)定义了一百个冷却塔。这些冷却塔都用单元操作类型(例如，开式循环冷却水)定义，具有定义的审计数据分级结构(机械-操作-化学，或“moc”)，并且每个冷却塔都具有相关联的腐蚀传感器。来自单个冷却塔的腐蚀速率信息，连同在云中聚集的moc数据一起，可用于生成性能模型，该模型展示了在给定moc条件下任何实施的化学物质的腐蚀抑制性能。该性能模型可以在云中持续更新并用于例如检测有故障的传感器以在单个工业工厂进行更换、检测需要纠正措施的水扰动等。
56.本领域技术人员可进一步了解流程图模拟器的潜在用途，以进行工业系统的水、能量和物料平衡。当来自传感器的数据或手动数据被“提供”在图标或流上时，这些数据可以用来在问题实际造成危害之前很久就预测问题。例如，如果将钙传感器与冷却水补给流相关联，并且如果钙级别突然增加，则云中的稳态模拟可以检测到系统将在大约24小时内
结垢。这种见解可用于采取前摄行动，以添加更多化学物质或改变补给水源，从而潜在地避免因热交换损失或因必须清洗交换器而停机造成的重大经济影响。稳态模拟和实时感测的这种组合可能是本文公开的这种实施例的特别有利的结果。
57.一般而言，由本文公开的系统和方法实现的上下文数据提供了否则无法获得的见解。例如，一个化学品罐可能含有腐蚀抑制剂、配有级别传感器和向罐提供并注入流体的泵。向流体提供腐蚀传感器。在此公开的系统可以被配置成监控泵的“工作时间”数据、级别传感器数据和腐蚀速率数据，其中可以随后做出多个明确的确定，例如，泵是否漏气、腐蚀传感器是否在工作、储罐是否用完了腐蚀抑制剂等。该系统可以使用级别传感器数据等进一步远程校准泵送速率。
58.在一个实施例中，可在单个工业工厂140的云服务器110中实现数据聚集，进一步针对本文所公开的各种数据流之间的已知分级数据关系，来为工厂的过程优化做出基于云的(主机级别)决策。例如，杀菌化学剂可用于在运行之间清洗过程容器(例如，牛奶巴氏杀菌容器)，其中该过程的废物流通常被输送到生物废物处理工厂。然而，高浓度杀菌剂的存在会杀死生物工厂中的某些微生物，并且这还会导致生物工厂的流出物违反排放限制。通过提供的传感器来基本上实时地测量来自该过程的废物流的流量或ph，该系统可以使用该信息和关于该流接下来流向哪里的知识来将过程废物流分离到收集罐中，并且在一段时间内更加递增地将其供应到该过程中，从而确保细菌不会一下子被淹没。
59.上述优点可在任何情况下实现，其中，给定本文公开的已知分级数据关系和为来自上游数据源所收集的实时数据，可预测和改善下游单元操作的结果。
60.在这种场景下，可实现额外的优势，因为可有效实现单元操作之间的通信，而无需例如本地无线传感器，从而消除额外成本来源和系统的不可靠性中的至少一个。
61.出于说明和描述的目的，提供了之前的详细描述。因此，尽管已经描述了新的和有用的发明的特定实施例，但是除了在下面的权利要求中阐述的以外，这种参考并不旨在被解释为对本发明的范围的限制。