专利名称：具有多目标功能的警报效能分析方法与系统的制作方法
技术领域：
本发明是有关于一种制程工业(Process Industries)可程序电子系统(Programmable Electronic Systems)控制室操作管理，检视系统警报设计规划、人员操作绩效、人员操作负荷、警报系统效能的分析方法与分析工具，且特别有关于一种设置有中央监控室(Central Control Room)的大规模复杂监控系统的警报设置、组构、规划与效能评核。前述制程工业应用领域可包括例如化学制程工业(Chemical Process Industry)、钢铁炼制与锻造工业、水泥窑业、化学品制造或精密化学品制造、IC制造、LCD制造等电子或光电产业、生物技术、食品加工制造、或药品制造业等。
背景技术：
一般机台设备在执行生产操作时，可能因为异常状况(Abnormal Situation)的发生而导致机台设备的损害。所谓的异常状况是指制程在一个或连续的干扰下，使得生产操作偏离正常的操作状况。这些异常状况通常会对产能造成一定程度的影响，并且使得制造成本增加。以目前的制程来看，异常状况的发生，主要是因为警报发生响应的频率太过频繁。若警报的发生没有优先级(Priority)处理的规划，会使得操作员无法针对最严重的异常状况优先处理。若警报管理系统没有良好的控制界面，会使得操作员无法迅速的找出问题发生点。此外，若因为设计不当，导致大量的警报在某一时间周期内同时发生，将会因为人力的不足而无法及时确认每一异常状况。
有些警报管理系统是利用分布式控制系统(DistributedControl System，DCS)对制程设备进行监控，并在异常状况发生时发出警报。然而，由于设计上的不当，因此会发生如上文所述的，大量的警报在某一时间周期内同时发生，故在生产管理上会造成相当大的不便。现今的制造厂基于实际生产需求而使用先进的控制策略，以令机台设备的操作更稳定，但也造成更多警报的需求。然而，若警报管理系统设计不良，却可能造成损害且增加人员的风险与操作成本。
一个理想的警报管理系统必须具备良好的决策支持能力，亦即能在早期察觉不正常的突发事件、缩短应变决策时间并将制程导引至正确方向，同时能管制各种不良的副作用以减少错误发生。实际操作中，由于监控及警报管理系统可能因为设计不当而导致许多无效警报(Nuisance Alarm)或不重要的信息。大量的无效警报会造成警报泛滥的问题，而不妥善的警报过滤则会导致应变及疏散行动受到干扰或延迟。警报管理的目的是希望能将警报数目及内容控制在一个合理的范围内。因此，理想的警报管理系统应包括下述功能对警报进行优先权设定、消除不适当或无效警报、设定最佳化警报界限等等。此外，欲建立一个理想的警报管理系统，其包括“认知”、“评估”、“警报管理系统再设计”、“实施”、以及“持续获益”等四个阶段。
“认知”为建立警报管理系统的必要条件，亦即要了解所欲建立的警报管理系统需要何种功能与欲达到的目的。“评估”是根据警报管理系统应有的功能与规范，并收集所有可能的警报数据，以利用警报管理的基准来评量警报管理系统的效能及安全性，并评估出需要改善的区域。“警报管理系统再设计”的主要工作为减少警报规划数目，并且正确设定警报参数。亦即需要对过去的警报日志进行数据回顾，以确定所应执行的动作，并分派执行。“实施”规范了进行警报管理系统改善时的程序进行方针。“持续获益”包括有警报泛滥与程序不顺的调查以及追踪研究，亦即要定期对警报管理系统进行回顾研究，找出问题的根本原因，以确保系统运作正常有效。
然而，警报管理系统的评估、设计、实施与维护需要大量的人力，且若设计不当，反而会导致警报泛滥的情况发生。因此，需要一个有效的方法来解决上述问题。
发明内容
基于上述目的，本发明实施例揭露一种具有多目标功能的警报效能分析方法。首先，定义多个效能指标，其中该效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别、以及警报报表。根据该效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储，根据该数据仓储与该分析结果建立多个使用者数据界面(以下简称为“使用者界面”)，以及利用该使用者界面登入该数据仓储取得该分析结果。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其中建立上述数据仓储的步骤更包括下列步骤收集警报数据；建立上述警报数据的数据立方所需的维度；建立上述警报数据的上述数据立方所需的层级；选择上述警报数据的储存格式；设定上述警报数据的预先计算比例；以及对上述警报数据执行一预先处理操作。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述背景警报率指标更包括所有警报与唯致能警报。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，动作警报分配指标更包括动作警报与单元/显示单元警报分配。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述数据立方为一多维度数据。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述数据立方为包括维度与量值两大部分。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述数据立方的上述维度包括时间、系统与区域。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述数据立方的属性包括成员、层级与层。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，根据上述数据立方的维度、量值与属性以快速查询取得所需的警报数据。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述使用者界面具有层层分析的功能。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，利用上述层层分析的功能可撷取上述数据立方中的低维度的警报数据。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，根据上述使用者界面，登入一警报数据服务器中，以浏览上述警报数据的分析结果并且执行相关操作，上述操作包括下列步骤选择所欲执行的一警报数据模块；若选择一警报效能分析模块，则显示一警报数据的分析结果；若选择一报表模块，则接着选取欲查询的一警报数据的一维度层级组合；对上述警报数据的维度层级组合执行一层层分析操作；以及若选择一辅助分析图形模块，则显示一警报数据的分析结果。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，上述在线分析处理方法为一多维式在线分析处理方法、关联式在线分析处理方法或混合上述多维式与关联式的在线分析处理方法。
本发明更揭露一种具有多目标功能的警报效能分析系统，其包括一服务器端与一客户端。服务器端具有一数据仓储与一使用者界面。客户端利用该使用者界面登入该数据仓储，以取得多个警报数据的分析结果，其中，根据多个效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储，该效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别、以及警报报表。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其中上述数据仓储是根据下列步骤所建立，包括收集警报数据；建立上述警报数据的数据立方所需的维度；建立上述警报数据的上述数据立方所需的层级；选择上述警报数据的储存格式；设定上述警报数据的预先计算比例；以及对上述警报数据执行一预先处理操作。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述背景警报率指标更包括所有警报与唯致能警报。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，动作警报分配指标更包括启动警报与单元/显示单元警报分配。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述数据立方为一多维度数据。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述数据立方为包括维度与量值两大部分。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述数据立方的上述维度包括时间、系统与区域。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述数据立方的属性包括成员、层级与层。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，根据上述数据立方的维度、量值与属性以快速查询取得所需的警报数据。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述使用者界面具有层层分析的功能。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，利用上述层层分析的功能可撷取上述数据立方中的低维度的警报数据。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述客户端根据上述使用者界面，登入上述服务器端的一警报数据服务器中，以浏览上述警报数据的分析结果并且执行相关操作，上述操作包括下列步骤选择所欲执行的一警报数据模块；若选择一警报效能分析模块，则显示一警报数据的分析结果；若选择一报表模块，则接着选取欲查询的一警报数据的一维度层级组合；对上述警报数据的维度层级组合执行一层层分析操作；以及若选择一辅助分析图形模块，则显示一警报数据的分析结果。
本发明所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，上述在线分析处理方法为一多维式在线分析处理方法、关联式在线分析处理方法或混合上述多维式与关联式的在线分析处理方法。
本发明另揭露一种储存媒体，所述储存媒体用以储存一计算机程序，上述计算机程序包括多个程序代码，其用以加载至一计算机系统中并且使得上述计算机系统执行一具有多目标功能的警报效能分析方法，上述方法包括下列步骤定义多个效能指标，其中上述效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别、以及警报报表；根据上述效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储；根据上述数据仓储与上述分析结果建立多个使用者界面；以及利用上述使用者界面登入上述数据仓储取得上述分析结果。
本发明所述的储存媒体，其中建立上述数据仓储的步骤更包括下列步骤收集警报数据；建立上述警报数据的数据立方所需的维度；建立上述警报数据的上述数据立方所需的层级；选择上述警报数据的储存格式；设定上述警报数据的预先计算比例；以及对上述警报数据执行一预先处理操作。
本发明所述的储存媒体，上述背景警报率指标更包括所有警报与唯致能警报。
本发明所述的储存媒体，动作警报分配指标更包括启动警报与单元/显示单元警报分配。
本发明所述的储存媒体，上述数据立方为一多维度数据。
本发明所述的储存媒体，上述数据立方为包括维度与量值两大部分。
本发明所述的储存媒体，上述数据立方的上述维度包括时间、系统与区域。
本发明所述的储存媒体，上述数据立方的属性包括成员、层级与层。
本发明所述的储存媒体，根据上述数据立方的维度、量值与属性以快速查询取得所需的警报数据。
本发明所述的储存媒体，上述使用者界面具有层层分析的功能。
本发明所述的储存媒体，利用上述层层分析的功能可撷取上述数据立方中的低维度的警报数据。
本发明所述的储存媒体，根据上述使用者界面，登入一警报数据服务器中，以浏览上述警报数据的分析结果并且执行相关操作，上述操作包括下列步骤选择所欲执行的一警报数据模块；若选择一警报效能分析模块，则显示一警报数据的分析结果；若选择一报表模块，则接着选取欲查询的一警报数据的一维度层级组合；对上述警报数据的维度层级组合执行一层层分析操作；以及若选择一辅助分析图形模块，则显示一警报数据的分析结果。
本发明所述的储存媒体，上述在线分析处理方法为一多维式在线分析处理方法、关联式在线分析处理方法或混合上述多维式与关联式的在线分析处理方法。
本发明所述警报管理系统具备快速、分析、分享、多维度与信息的特性，且能够让使用者随心所欲的选择维度以及层级。
图1是显示本发明实施例的具有多目标功能的警报效能分析方法的步骤流程图；图2是显示本发明实施例的警报数据仓储的架构示意图；图3是显示本发明实施例的建立数据仓储的步骤流程图；图4A是显示本发明实施例的数据立方的示意图；图4B是显示本发明实施例的数据立方的维度示意图；图4C是显示本发明实施例的数据立方的数值示意图；图4D是显示本发明实施例的数据立方的成员示意图；图4E是显示本发明实施例的数据立方的阶层示意图；图4F是显示本发明实施例的数据立方的层示意图；图5A是显示本发明实施例的一既定周期内的警报分布示意图；图5B是显示图5A中的每一警报项目对应的数目、系统与优先权等级的示意图；图6A是显示本发明实施例的单日警报分布示意图；图6B是显示图6A中的每一警报项目对应的数目、系统与优先权等级的示意图；图7A～7C是显示本发明实施例的对警报数据执行层层分析的示意图；图8是显示本发明实施例的一既定周期内的警报数据分布的趋势示意图；图9A～9D是显示本发明实施例的根据数据立方的维度对警报数据执行层层分析的示意图；图10A～10D是显示本发明实施例的根据系统维度与时间维度对警报数据执行层层分析的示意图；图10E、10F是显示本发明实施例的利用其它应用程序对警报数据执行层层分析的示意图；图11是显示本发明实施例的根据数据维度对警报数据进行层层分析的步骤流程图；图12A～12F是本发明实施例定义的效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别以及警报报表。
具体实施例方式
为让本发明的上述和其它目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
本发明实施例揭露了一种具有多目标功能的警报效能分析方法与系统。本发明实施例基于上文所述问题的说明，强调设计并提供一个具有多重目的、功能的警报效能管理与分析平台或工具，协助可程序电子系统使用者有效建立一个良好的警报管理系统，其中包括警报设计、组构、动作效果以及操作效能的评估，使得警报系统得以快速趋向最适化设计的目的。
图1是显示本发明实施例的具有多目标功能的警报效能分析方法的步骤流程图。
欲对设备机台进行确实管制，并且在适当时机时发出警报，首先需定义相关的效能指标(步骤S11)。参考图12A～12F，本发明实施例定义的效能指标包括静态数据组构设置(Static DataConfiguration，如图12A的第0.0项所示)、数据设置(Data Set，如图12A的第1.0项所示)、背景警报率(Background AlarmRate，如图12A的第2.0项所示)、尖峰警报率(Peak Alarm Rate，如图12D的第3.0项所示)、动作警报分配(Active AlarmDistribution，如图12E的第4.0项所示)、不良警报识别(BadActors Identification，如图12E的第5.0项所示)、以及警报报表(Alarm Report，如图12F的第6.0项所示，其更包括每天、每周、每月、每季以及每年的警报报表)。另外，图12A～12F的表格包括三个主要字段，分别为警报项目名称(如上述六类警报类型所示)、目标值(预定的上下临界值)、以及每一警报项目的计算公式。背景警报率指标又包括所有警报(All Alarms)与唯致能警报(Enabled Alarms Only)两类指标。动作警报分配指标又包括动作警报(Alarms Activated)与单元/显示单元警报分配(Unit/Display Unit Alarm Distribution)两类指标。每一类型的警报又包括了许多指标，其在图12A～12F的表格中已做详细说明，故在本文中不再赘述。
接下来，建立本发明实施例的警报管理系统运作时所需的数据仓储(Data Warehouse)(步骤S12)。为了满足数据分析的效能需求，因此发展出利用数据仓储及在线分析处理(On-LineAnalytical Processing，OLAP)技术等方法，结合进行警报效能分析与检视警报历史数据的特性，架构便捷有效的数据仓储中继体，以支持使用者在线分析警报历始数据的需要。与传统方法比较在线分析处理的反应时间短，因此可让使用者在不同阶层与构面间，往上、往下或做横向间转换、发掘所需要的数据。此外，本发明实施例更引用数据视觉技术(Data VisualizationTechniques)，让使用者能很快的吸收、理解大量的信息。若将数据仓储视为一个非常“巨大”的仓库，专门负责企业历史数据的收集，包含了报表(Reporting)、主管信息系统(ExecutiveInformation System，EIS)和数据探勘(Data Mining)等等，则在线数据分析则是从数据仓储取得汇总(Aggregate)数据的方法，因此大幅度地减化了使用者查询大量数据的工作。
就技术上来说，多维度数据库将数据区分为维度(Dimension)和量值(Measure)。维度指的是事实数据的特性，而量值指的是事实数据中可测量的部分。在警报管理系统当中，维度可能是时间、警报所属的系统或者警报所属的区域别，而量值则可能是警报数量。由于数据量过多，若欲有效率的对数据作分析，本发明实施例结合警报最适化的概念，配合在线分析处理与多维度表达式的帮助，让使用者能够随时依照自己的观点选取分析的维度，故可缩短使用者的工作时间。数据仓储是复制交易数据的一种架构，专门发展来帮助查询和分析，其借由整合整个企业体系内的信息，以萃取出历史数据来帮助制订决策。而在线分析处理是利用事先规划的多维度分析方法，将数据仓储的警报数据转换成决策支持可分析的信息，并储存在多维度数据立方体中。
参考图2，其是显示本发明实施例的警报数据仓储的架构示意图，其是为一三层式的架构。第一层为数据仓储数据库服务器(Data Warehouse Database Server)210，即储存数据仓储的来源数据。这些数据可为关系型数据库系统内的数据或是其它外部来源的数据，经由萃取、清洗、转换、加载及更新等步骤，将数据加载数据库中，并经由监控与管理使数据仓储内的数据不被变更，并可将数据分享至数据市集(Data Mart)以利其使用者使用之。第二层为OLAP服务器230，其可采用延伸的关系型数据库管理系统，即将多维度的数据转换至标准的关联作业的关系型OLAP(ROLAP)模式或是直接执行多维度数据与操作的多维度OLAP(MOLAP)模式。第三层为前端250(即使用者)，其包括了查询及报表工具、分析工具及数据探勘工具等。
数据库与数据仓储最大差异点是数据库进行数据的新增、删除、修改、查询等功能其主要目的于管理数据库的存取。而数据仓储重视的是信息的获得，以问题决策分析导向，强调多维度视野，可视化的提供决策者信息可用性。数据仓储的应用包含以下几点(1)动态报表查询、随机查询强大的搜寻引擎加上人性化的图形界面。(2)在线分析处理(OLAP)建构多维立体数据模型(Multi-Dimensional Dara Cube，MDC)，使用者可以不同主题、角度分析经过整理的信息。(3)数据探勘从庞杂的信息中抽取有用的知识，以其公正客观的统计分析模式快速且正确探知企业的经营信息。(4)动态预测(Forecasting)撷取现有经营信息，假设未来市场状态或企业目标，系统即可动态仿真出以时间序列为横轴的变化曲线，使用者可调整各项资源，仿真出达成企业目标的最佳资源规划组合。
欲建构一个良好的数据仓储，必须收集大量的信息。而警报管理系统若具备一个良好的数据仓储，才可能发挥其最大的功效。因此，建立数据仓储的第一部是收集警报数据(如图3所示的步骤S21)。
完成警报数据的收集与处理后，即进行警报数据的分析。根据定义的效能指标，先建立警报数据立方所需的维度(例如时间(Time)、系统(System)与区域(Area))(如图3所示的步骤S22)，然后建立警报数据立方所需的层级(例如时间维度内的年、周、日)(如图3所示的步骤S23)，其详细内容叙述于下文。
在线分析处理系统的目的是帮助使用者从多维度数据库之中撷取数据。与传统的在线交易处理系统不同的是，在线交易处理系统用来处理的大多属于每目的交易记录，重复性高，而且使用者需要能够实时新增修改和删除随维持最佳的速度。而在线分析处理系统需要的是从整合好的数据中萃取出数据，是只读性质的，很少重复性出现，因为数据库重复会造成数据更新时很大的困扰。简单的讲，在线交易处理的目的是在做数据的搜集，对于时间的要求较不急迫，采用正规化的架构能够减少储存所需的空间，而在线分析处理数据库需要的数据是反正规化型态的，也就是多维度模型(Multidime nsional Model)，它能够简化使用者的存取步骤，降低表格连结(Join)的次数，提供较佳的效能。
数据立方(Data CUBE)是在线分析处理系统主要的部分，其包含了多维度数据库的信息，每一个数据立方包含了维度(Dimension)与量值(Measure)两大部分，而维度交叉的部分则是细胞元(Cell)，跟元组元素(Tuple)性质一样储存着数据。此外，还有成员(Member)、层级(Hierarchy)、层(Levels)等性质，其分别说明于下文。
参考图4A，其是显示本发明实施例的数据立方的示意图。数据立方表示一个多维度环境，其储存着汇总信息或预先计算好的查询结果。就数据立方的维度而言，将数据立方分离出来，多个属性用多维度阵列表示。假使数据立方中的属性都选取了单一个部分，则决定了细胞元的范围。如图所示，数据立方的三维分别表示为时间(T)、系统(S)与区域(A)。就数据立方的量值而言，其表示某一个细胞元计算所得的数值。例如，在时间A与地点B时，警报C的数值。就数据立方的成员而言，其表示维度内数据项的名称，其定义了数据在数据立方内的位置。例如，某一细胞元是从制造厂A(区域)所取得。就数据立方的层级而言，其表示维度内的父子关系，愈小的层级在愈下方。例如，在某个月份所取得的警报数据，又可分为在该月份中的第一周所取得，或者在该月份第二周的星期三所取得。就数据立方的层而言，其表示一细胞元在某一层级内的位置。例如，在一月所取得的警报数据，其层级内的位置表示为“月”。如此一来，使用者可在警报分析中得知某个系统在某个时间且于某地区警报的数量。警报数据立方中的三个维度分别为系统、区域与时间，将汇总后的数据处理好后，于数据立方中存放量值让使用者去快速地查询。使用者可以借由维度的转换快速的查询整体数据，其只需要设定好欲了解的时间、位置与系统三个维度，在线分析处理系统就会传回需求规划想要知道的警报数。
接下来，设计数据储存体格式，即依照原始数据储存的方式选择储存的方式(步骤S24)，其中大型数据库可以考虑存成关系型在线实时分析系统(ROLAP)。本发明实施例的警报系统数据撷取与分析框架(Frame)采用OLAP在线实时分析系统，依使用者所需的数据及警报多功能目标的分析与诊断角度加以解析，设计合适的数据撷取与应用框架(如图5A～图10F所示)，使数据的挖掘与读取能提供快速且实时的查询方式，并能确保数据的一致性与完整性。OLAP提供数据仓储系统前端可供使用者操作的界面，其根据使用的需求目的不同而可以分类成下列两种模式，分别为多维度在线实时分析系统(MOLAP)与关系型在线实时分析系统(ROLAP)。
接下来，设定预先计算比例(步骤S25)。大多数使用者经常查询的数据约占总数据的20％，计算20％可以节省空间，并且提升命中使用者查询的机会。MOLAP实时分析系统可将多维度警报数据及警报汇总数据聚集直接存放在特定的数据结构中。例如，借由事先运算及汇总存放于数据立方中，使MOLAP的储存可提供最快速的查询响应时间。查询响应的效能将依据数据立方汇总的百分比和设计方式不同而有所差异。一般而言，依可预期的需求设计分析查询的逻辑，唯此种方式比较适合经常使用且需要快速查询响应的需求报表数据，但相对地数据立方建置所花费的时间及空间，亦必须给予合适的考量(例如，超出50GB的数据量就可能产生一些瓶颈)，而且当数据量需要扩充时，则必须重建数据立方。
最后，执行警报数据的预先处理(步骤S26)，即预先处理汇总数据，当使用者查询时可以立即反应。关系型在线实时分析系统(ROLAP)借由警报维度直接的串联关系将汇总数据存放于关系型数据库(RDBMS)或数据仓储的数据库中，以提供有效的数据存放而不再另外建一数据立方。而各维度数据再汇总成多个层级组成汇总数据，此汇总的层级设计是为深入导向上层或底层数据，可同时拥有细部及合计的数据。这类汇总表(AggregateTable)的层级可使用概观(View)或预储程序(Store Procedure)事先处理好数据的结合。相对地，因为ROLAP直接由数据库中撷取数据，因此底层数据库的建置是不可或缺的，而数据库的效能、大容量的建置、使用者的读取都会影响到OLAP的分析。此外，ROLAP可借由RDBMS的平行处理使用SQL更有利于其汇总数据的自动运作。
另外，在MOLAP中所采用的是位图索引(Bitmap Indexes)技术，其运作方式如下。以表1及表2为例表1
表2
如表1与表2所示，左边的部分为实际数据表，而右边为产品索引数据，在相对应的字段中填入对应的值(0或1)，如此一来，便能很快的搜寻到相对应的值，举例来说，若想找亚洲地区的包裹信息，由表中的索引值可借由0或1来找到答案。在找寻索引的过程中，可以利用硬件的协助，来对位图做运算(如AND、OR、XOR、NOT等运算)，以加快整体搜寻的速度。
接下来，在表3中简述多维式、关联式与结合两者的混合式数据处理架构的特色。
表3
根据步骤S21～步骤S26的操作流程，即可建构出本发明实施例的警报管理系统运作时所需的数据仓储。完成数据仓储的建构后，即可根据该数据仓储以及效能指标的分析结果，建立数据撷取与应用框架(即使用者界面)(步骤S13)，以供使用者透过网络存取警报数据分析结果。
在本发明实施例的警报管理系统中，数据立方是储存汇总数据(Aggregation)的一种方式，而维度(Dimension)是查询数据立方的方式。汇总数据储存于维度的交点，而于每一个交点储存一个数值(Measure)。在OLAP系统中所划分出来的MOLAP及ROLAP只是数据读取点的不同，基本的数据仓储架构及模型的设计大致是相同的，可依使用者的所需的架构而建制运用。此外，本发明实施例可应用于以网络方式进行警报的控制，即主从(Server/Client)架构可连接到后端大型数据仓储的数据库，借由另外建置的对象来控管使用者及报表文件，同样的这些对象也建置在后端数据库中方便集中管理及存放。
本发明实施例针对网络控管亦提出相关的解决办法。传统的主从架构可连接到后端大型数据仓储的数据库，借由另外建置的对象来控管使用者及报表文件。同样的，这些对象也建置在后端数据库中方便集中管理及存放。本发明实施例在网络控管方面是以三层式的架构来规划设计，前端有开发工具，中间层级有网络服务器(Web server)，再加上后端的数据库建置所组成。若是较为复杂的架构，中间层级多建置分散工作及控制排程的平衡处理主机，其是针对企业客户而使用。当系统需升级时，只需对网络服务器进行升级，而不需对客户端进行更动，因此较为方便且节省成本。
接下来，参考图5A～图10F，本发明实施例依据警报相关数据以及设定的警报参数及图形分析，以执行最适警报数据分析。在得到警报分析评估结果后，将分析图表呈现于网页上，提供给使用者作参考、评论，以完成警报效能评估工作。
参考图5A，此模块预设图形为最近一周的警报分布图(其中横轴表示警报项目，纵轴表示警报数)。使用者可以输入欲查询的时间区间进行查询，查询结果依照各警报的贡献度排序。每一警报项目对应的数目、系统与优先权等级如图5B所示。参考图6A，此模块预设图形为本目的警报分布图(其中横轴表示时间(以小时为单位)，纵轴表示警报数)，使用者亦可以输入欲查询的时间区间，进行查询。每一时间单位(小时)内发生的警报项目、警报数、系统与优先权等级如图6B所示。参考图7A～7C，使用者在此模块中，可以依照时间的层级对警报数据执行层层分析(DrillDown)的动作，将年的数据展成季，将季的数据展成月，将月的数据展成日，以利分析。所谓层层分析(Drill Down)是指能将维度从高阶的呈现方式移动到低阶的呈现方式而且具有阶层的关系。如时间维度来说，假设目前时间维度的呈现方式是“年”，那么使用者可以透过层层分析的功能将时间维度变成“季”、“月”、“日”等低阶的方式，以浏览更详细的数据。
参考图8，预设将最近一周的警报数据分布绘制成趋势(Trend)图(其中横轴表示时间(以天为单位)，纵轴表示警报数)，使用者亦可以选择自订的时间区段各警报数将呈现出来。参考图9A～9D，依照系统别来查询警报次数，当使用者点选系统的部分，能自动将警报数据层层分析至季、月、日，以便查询。参考图10A～10F，使用者可以依照系统别来查询警报次数。当使用者点选时间的部分，能够将警报数据层层分析至季、月、日(本发明实施例预设的报表数据区间为周报表)。而点选系统维度可执行快速查询，且亦可将数据细部展开。举例来说，参考图10A，在网页上可以看到依照系统维度与年维度相交的警报数。使用者可以点选系统维度，将系统维度层层分析至优先权点标签(Priority-PointTag)层级(如图10B所示)。如图所示，将系统展开后，对应的警报数也立即呈现。接下来，使用者可以将时间维度展开，将2004年展开成季，再将季展开成月份(如图10C所示)。如图所示，使用者可以看到2004年、第二季、5月份的警报数据。接着点选至月层级，则使用者可以进一步将数据展开至天(如图10D所示)。如图所示，图中可以看到13至20目的警报数据。此外，使用者可以将周报表汇出至MS Excel应用程序中，存成MS Excel格式档，并在MS Excel应用程序内进行操作，如图10E与图10F所示。
根据图5A～图10F的使用者界面，其操作流程如图11所示。首先，使用者登入警报数据服务器中(步骤S31)，并且选择所欲执行的模块(步骤S32)。若选择的是警报效能分析模块(步骤S33)，则显示分析结果，并且可将结果汇出(步骤S34)。若选择的是报表模块(步骤S35)，则使用者接着再选取欲查询的维度层级组合(步骤S36)，并且对警报数据的维度层级执行层层分析(步骤S37)。若选择的是辅助分析图形模块(步骤S38)，则显示分析结果，并且可将结果汇出(步骤S39)。
综上所述，本发明实施例的警报系统形成一个回路架构，所谓回路架构是借由警报数据的收集、累积提供分析所需的数据以产生警报决策，甚且改变既有的警报设计组构，而新的警报设计组构将引进更新的数据库，并回馈提供更新后的警报分析报告。如此良性循环将演变成定期对警报系统进行回顾研究，找出问题的根本原因，确保警报系统正常有效。此外，其具有弹性的软件架构，数据储存的方式具备扩充性、安全性以及稳定性。本发明实施例的警报分析管理为一个流程，并非单一产品或多个产品结合而成，其需时时反映出分析者的需求，若分析系统本身的弹性不足，则很容易处于不知道该如何分析的窘境。此外，警报系统大都有时效性，例如一周、一个月、甚至一年，分析出来的结果必须能够被储存，如此一来在经过一段时间后，虽然数据已经出清至备份装置中，仍能够很快的调阅昔日的警报数据。而由于警报数据量庞大，数据来源众多，该如何让符合授权权限的人实时看到正确的信息是本发明系统必须达成的目标。
相对于传统的关联式架构，本发明实施例以OLAP建置的警报管理系统具备快速、分析、分享、多维度与信息(Fast，Analysis，Shared，Multidimensioal，Information，FASMI)的特性。“快速”意味着系统反应时间要相当的快速，一般而言警报数量极为庞大，要快速的取得与分析是不容易达成的。欲达到这个目标，数据库的架构必须要跳脱出传统的关联式结构，以多维度的方式储存，结合充分的预先运算来达到所有的需求。“分析”表示系统要能够满足各式各样的分析。多维度数据库能够随着使用者的喜好，快速的运算出所对应的警报分析结果。“分享”表示系统要能够让多人同时取用，在这个部分，使用者所属的安全等级也需要考虑，每个使用者仅能看到其角色对应的警报信息。“多维度”意即采用OLAP建置警报系统的核心规划，警报信息分析时会以时间、地区、系统等等构面来分析警报数据，在多维度数据库中，这些条件将以维度的方式定义，结合预先处理的机制，系统响应时间将能够大幅度的缩减。“信息”表示无论是否为异质数据，使用者能够很便利的从本警报系统撷取所需要的信息。
此外，本发明实施例支持多维数据库查询(或称为OLAP查询)，能够让使用者随心所欲的选择维度以及层级。由于数据立方(Data CUBE)的汇总查询在进行数据分析时已经先行运算，当使用者进行层层分析时都能够迅速的产生运算结果，这在现今以传统关联式数据库为主体的警报系统是极难达成的。且在多维度数据库中，每种维度、层级的组合数十分惊人，本警报系统多维度数据库的部分可以让使用者自行设定运算量的百分比，越高的比例将耗费更多的运算时间及储存体空间，然而命中使用者查询的机会将变大，能省去在执行时间重新运算的时间。
以上所述仅为本发明较佳实施例，然其并非用以限定本发明的范围，任何熟悉本项技术的人员，在不脱离本发明的精神和范围内，可在此基础上做进一步的改进和变化，因此本发明的保护范围当以本申请的权利要求书所界定的范围为准。
附图中符号的简单说明如下210～数据仓储数据库服务器230～OLAP服务器250～使用者
权利要求
1.一种具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于所述具有多目标功能的警报效能分析方法包括下列步骤定义多个效能指标，其中上述效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别、以及警报报表；根据上述效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储；根据上述数据仓储与多个效能指标建立多个使用者界面；以及利用上述使用者界面登入上述数据仓储取得上述分析结果。
2.根据权利要求1所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于建立上述数据仓储的步骤更包括下列步骤收集警报数据；建立上述警报数据的数据立方所需的维度；建立上述警报数据的上述数据立方所需的层级；选择上述警报数据的储存格式；设定上述警报数据的预先计算比例；以及对上述警报数据执行一预先处理操作。
3.根据权利要求1所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述背景警报率指标更包括所有警报与唯致能警报。
4.根据权利要求1所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于动作警报分配指标更包括动作警报与单元/显示单元警报分配。
5.根据权利要求2所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述数据立方为一多维度数据。
6.根据权利要求5所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述数据立方为包括维度与量值两大部分。
7.根据权利要求6所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述数据立方的上述维度包括时间、系统与区域。
8.根据权利要求7所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述数据立方的属性包括成员、层级与层。
9.根据权利要求2所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于根据上述数据立方的维度、量值与属性以快速查询取得所需的警报数据。
10.根据权利要求2所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述使用者界面具有层层分析的功能。
11.根据权利要求10所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于利用上述层层分析的功能可撷取上述数据立方中的低维度的警报数据。
12.根据权利要求1所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于根据上述使用者界面，登入一警报数据服务器中，以浏览上述警报数据的分析结果并且执行相关操作，上述操作包括下列步骤选择所欲执行的一警报数据模块；若选择一警报效能分析模块，则显示一警报数据的分析结果；若选择一报表模块，则接着选取欲查询的一警报数据的一维度层级组合；对上述警报数据的维度层级组合执行一层层分析操作；以及若选择一辅助分析图形模块，则显示一警报数据的分析结果。
13.根据权利要求1所述的具有多目标功能的警报效能分析方法，其特征在于上述在线分析处理方法为一多维式在线分析处理方法、关联式在线分析处理方法或混合上述多维式与关联式的在线分析处理方法。
14.一种具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于所述具有多目标功能的警报效能分析系统包括一服务器端，其具有一数据仓储与一使用者界面；一客户端，耦接于上述服务器端，其利用上述使用者界面登入上述数据仓储，以取得多个警报数据的分析结果，其中，根据多个效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储，上述效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别以及警报报表。
15.根据权利要求14所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述数据仓储是根据下列步骤所建立，包括收集警报数据；建立上述警报数据的数据立方所需的维度；建立上述警报数据的上述数据立方所需的层级；选择上述警报数据的储存格式；设定上述警报数据的预先计算比例；以及对上述警报数据执行一预先处理操作。
16.根据权利要求14所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述背景警报率指标更包括所有警报与唯致能警报。
17.根据权利要求14所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于动作警报分配指标更包括启动警报与单元/显示单元警报分配。
18.根据权利要求15所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述数据立方为一多维度数据。
19.根据权利要求18所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述数据立方为包括维度与量值两大部分。
20.根据权利要求19所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述数据立方的上述维度包括时间、系统与区域。
21.根据权利要求20所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述数据立方的属性包括成员、层级与层。
22.根据权利要求15所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于根据上述数据立方的维度、量值与属性以快速查询取得所需的警报数据。
23.根据权利要求15所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述使用者界面具有层层分析的功能。
24.根据权利要求23所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于利用上述层层分析的功能可撷取上述数据立方中的低维度的警报数据。
25.根据权利要求14所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述客户端根据上述使用者界面，登入上述服务器端的一警报数据服务器中，以浏览上述警报数据的分析结果并且执行相关操作，上述操作包括下列步骤选择所欲执行的一警报数据模块；若选择一警报效能分析模块，则显示一警报数据的分析结果；若选择一报表模块，则接着选取欲查询的一警报数据的一维度层级组合；对上述警报数据的维度层级组合执行一层层分析操作；以及若选择一辅助分析图形模块，则显示一警报数据的分析结果。
26.根据权利要求14所述的具有多目标功能的警报效能分析系统，其特征在于上述在线分析处理方法为一多维式在线分析处理方法、关联式在线分析处理方法或混合上述多维式与关联式的在线分析处理方法。
27.一种储存媒体，其特征在于所述储存媒体用以储存一计算机程序，上述计算机程序包括多个程序代码，其用以加载至一计算机系统中并且使得上述计算机系统执行一具有多目标功能的警报效能分析方法，上述方法包括下列步骤定义多个效能指标，其中上述效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别、以及警报报表；根据上述效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储；根据上述数据仓储与上述分析结果建立多个使用者界面；以及利用上述使用者界面登入上述数据仓储取得上述分析结果。
28.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于建立上述数据仓储的步骤更包括下列步骤收集警报数据；建立上述警报数据的数据立方所需的维度；建立上述警报数据的上述数据立方所需的层级；选择上述警报数据的储存格式；设定上述警报数据的预先计算比例；以及对上述警报数据执行一预先处理操作。
29.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于上述背景警报率指标更包括所有警报与唯致能警报。
30.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于动作警报分配指标更包括启动警报与单元/显示单元警报分配。
31.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于上述数据立方为一多维度数据。
32.根据权利要求31所述的储存媒体，其特征在于上述数据立方为包括维度与量值两大部分。
33.根据权利要求32所述的储存媒体，其特征在于上述数据立方的上述维度包括时间、系统与区域。
34.根据权利要求33所述的储存媒体，其特征在于上述数据立方的属性包括成员、层级与层。
35.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于根据上述数据立方的维度、量值与属性以快速查询取得所需的警报数据。
36.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于上述使用者界面具有层层分析的功能。
37.根据权利要求36所述的储存媒体，其特征在于利用上述层层分析的功能可撷取上述数据立方中的低维度的警报数据。
38.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于根据上述使用者界面，登入一警报数据服务器中，以浏览上述警报数据的分析结果并且执行相关操作，上述操作包括下列步骤选择所欲执行的一警报数据模块；若选择一警报效能分析模块，则显示一警报数据的分析结果；若选择一报表模块，则接着选取欲查询的一警报数据的一维度层级组合；对上述警报数据的维度层级组合执行一层层分析操作；以及若选择一辅助分析图形模块，则显示一警报数据的分析结果。
39.根据权利要求27所述的储存媒体，其特征在于上述在线分析处理方法为一多维式在线分析处理方法、关联式在线分析处理方法或混合上述多维式与关联式的在线分析处理方法。
全文摘要
本发明涉及一种具有多目标功能的警报效能分析方法及系统。所述具有多目标功能的警报效能分析方法包括首先，定义多个效能指标，其中该效能指标包括静态数据组构设置、数据设置、背景警报率、尖峰警报率、动作警报分配、不良警报识别、以及警报报表。根据该效能指标与一在线分析处理方法建立一数据仓储，根据该数据仓储与该分析结果建立多个使用者界面，以及利用该使用者界面登入该数据仓储取得该分析结果。本发明所述警报管理系统具备快速、分析、分享、多维度与信息的特性，且能够让使用者随心所欲的选择维度以及层级。
文档编号G06F17/30GK1855137SQ200510066489
公开日2006年11月1日 申请日期2005年4月25日 优先权日2005年4月25日
发明者游辉祥, 张尹骏 申请人:财团法人工业技术研究院