JP7152116B2 - プロセスにおけるプロセス要素および測定結果の関連付けならびにアラインメントの決定 - Google Patents
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Description
本開示は、一般に、プロセスプラントおよびプロセス制御システムに関するものであり、より詳細には、プロセスプラントおよびプロセス制御システムにおけるプロセス要素アラインメントの決定に関するものである。
化学、石油、産業または他のプロセスプラントにおいて使用されるものなどの分散型プロセス制御システムは、典型的には、アナログバス、デジタルバスもしくはアナログ／デジタルバスの組み合わせを介して、または無線通信リンクもしくはネットワークを介して、１つ以上のフィールドデバイスに通信可能に結合された１つ以上のプロセスコントローラを含む。例えば、バルブ、バルブポジショナー、スイッチおよびトランスミッタ（例えば、温度、圧力、レベルおよび流量センサ）であり得るフィールドデバイスは、プロセス環境内に位置し、一般に、バルブを開けることもしくは閉めること、プロセスパラメータを測定することなどの物理的またはプロセス制御機能を実行し、プロセスプラントまたはシステム内で実行する１つ以上のプロセスを制御する。スマートフィールドデバイス、例えば周知のフィールドバスプロトコルに適合するフィールドデバイスなどはまた、制御計算、警告機能、およびコントローラ内で通常実施される他の制御機能を実行し得る。プロセスコントローラであって、また典型的にはプラント環境内に位置する、プロセスコントローラは、フィールドデバイスによって行われたプロセス測定を示す信号および／またはフィールドデバイスに関する他の情報を受信し、コントローラアプリケーションであって、例えば、プロセス制御決定を下し、受信した情報に基づいて制御信号を生成し、例えばＨＡＲＴ（登録商標）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）、およびＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバスフィールドデバイスなどのフィールドデバイスにおいて行われている制御モジュールまたはブロックと連携する異なる制御モジュールを動かすコントローラアプリケーションを実行する。コントローラ内の制御モジュールは、通信回線またはリンク上で制御信号をフィールドデバイスに送信し、それによって、プロセスプラントまたはシステムの少なくとも一部の動作を制御する。例えば、コントローラおよびフィールドデバイスは、プロセスプラントまたはシステムによって制御されているプロセスの少なくとも一部を制御する。
フィールドデバイスおよびコントローラからの情報は、普通、例えば操作員のワークステーション、パーソナルコンピュータもしくはコンピューティングデバイス、データヒストリアン、レポートジェネレータ、集中型データベース、あるいは、典型的にはより厳しいプラント環境から離れた制御室または他の位置内に置かれる他の集中型運営用コンピューティングデバイスなどの１つ以上の他のハードウェアデバイスに対して、データハイウェイまたは通信ネットワーク上で利用可能にされている。これらのハードウェアデバイスのそれぞれは、典型的には、プロセスプラントにわたってまたはプロセスプラントの一部にわたって集中させられる。これらのハードウェアデバイスは、例えば、操作員が、プロセスを制御することおよび／またはプロセスプラントを動作させることに関する機能を実行すること、例えば、プロセス制御ルーチンの設定を変更すること、コントローラまたはフィールドデバイス内の制御モジュールの動作を修正すること、プロセスの現在の状態を見ること、フィールドデバイスやコントローラによって生成した警告を見ること、人員を訓練するまたはプロセス制御ソフトウェアを試験する目的のためにプロセスの動作をシミュレーションすること、構成データベースを保持し更新することなどを可能にし得るアプリケーションを動かす。ハードウェアデバイス、コントローラおよびフィールドデバイスによって利用されるデータハイウェイは、有線通信パス、無線通信パス、または有線および無線通信パスの組み合わせを含み得る。
ある例として、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔによって販売されているＤｅｌｔａＶ（商標）制御システムは、プロセスプラント内の多様な場所に位置する異なるデバイス内に記憶され、その異なるデバイスによって実行される複数のアプリケーションを含む。１つ以上のワークステーションまたはコンピューティングデバイスに存在する構成アプリケーションは、ユーザが、プロセス制御モジュールを生成するか変更すること、および、データハイウェイを介してこれらのプロセス制御モジュールを専用の分散型コントローラにダウンロードすることを可能にする。典型的には、これらの制御モジュールは、通信可能に相互接続された機能ブロックで構成されており、それらの機能ブロックは、それらに対する入力に基づいて制御スキーム内の機能を実行し、制御スキーム内の他の機能ブロックに出力を提供するオブジェクト指向型のプログラミングプロトコルにおけるオブジェクトである。構成アプリケーションはまた、構成設計者が、操作員のインターフェースを生成し変更することを可能にし得、その操作員インターフェースは、操作員にデータを表示する視覚アプリケーションであって、操作員が、プロセス制御ルーチン内で、設定点などの設定を変更することを可能にする、視覚アプリケーションによって使用される。各専用のコントローラと、いくつかの場合においては、１つ以上のフィールドデバイスが、実際のプロセス制御機能を実施するためにそれに割り当てられダウンロードされた制御モジュールを実行させるそれぞれのコントローラアプリケーションを記憶し実行する。１つ以上の操作員のワークステーション上で（または、操作員のワークステーションおよびデータハイウェイと通信接続して１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス上で）実行され得る視覚アプリケーションが、データハイウェイを介してコントローラアプリケーションからデータを受信し、このデータを、ユーザインターフェースを使用してプロセス制御システム設計者、操作員、またはユーザに表示し、ならびに、操作員のビュー、エンジニアのビュー、技術者のビューなどの多数の異なるビューのいずれかを提供し得る。データヒストリアンアプリケーションは、典型的には、データハイウェイにわたって提供されたデータのいくつかまたはすべてを収集し記憶するデータヒストリアンデバイス内に記憶され、データヒストリアンデバイスによって実行される一方、構成データベースアプリケーションは、現在のプロセス制御ルーチン構成およびそれと関連するデータを記憶するためにデータハイウェイに接続されたなお更なるコンピュータにおいて実行し得る。あるいは、構成データベースは、構成アプリケーションと同じワークステーション内に位置し得る。
プロセスプラントまたはプロセス制御システムにおいて、異常状況または故障の兆候が生じたとき（例えば、警告が生成されたとき、またはプロセス測定もしくはアクチュエータが過度の変動があることを見付けたとき）、操作員、器械技術者またはプロセスエンジニアは、典型的には、異常状況もしくは故障の兆候を生じさせることに寄与している可能性がある上流の測定結果やプロセス変数を決定することを試みるためにシステムおよびシステムを通したそれのフローパスによって制御されているプロセスに関する自分の知識と組み合わせて解析ツールを使用する。例えば、操作員は、異常もしくは故障状況に対する種々のプロセス変数および／または測定結果の寄与を決定することを試みるためにＤｅｌｔａＶ（商標）バッチ解析製品あるいは別の連続データ解析ツールを使用し得る。典型的には、操作員またはユーザは、プロセスに関する自分の知識に基づいて上流要因候補（例えば、測定結果、プロセス変数など）を特定し、これらの候補を解析ツールに提供する。その後、これらのデータ解析ツールは、主成分分析（ＰＣＡ）を利用し、どの上流要因候補が、下流の予測される品質パラメータに影響を及ぼすかを決定する。現在商業的に利用可能であるプロセス制御システムは、典型的には、プロセスおよび関連する測定結果を通したフローパス上と、このパスに沿ったアクチュエータ上に情報を提供せず、代わりに、人間がこの情報を解析ツールに入力することに頼る。その結果として、ツールに入力された１組の候補が人によってフィルターをかけられるので、候補のリストは、不完全および／または誤りであり得、人によって一貫性がない可能性がある。
さらに、現在既知のプロセス制御プラントおよびプロセス制御システムのアーキテクチャは、限定されたコントローラやデバイスメモリ、通信帯域幅やコントローラならびにデバイスプロセッサの能力によって強く影響を受ける。例えば、現在既知のプロセス制御システムアーキテクチャでは、コントローラ内の動的および静的不揮発性メモリの使用は、普通、最小限にされるか、少なくとも、注意深く管理される。結果として、システム構成の間に（例えば、事前に）、ユーザは、典型的には、コントローラにおいてどのデータがアーカイブされるか保存されることになるか、そのデータが保存される頻度、および圧縮が使用されるか否かを選ぶ必要があり、したがって、コントローラは、この限定された組のデータ規則で構成される。その結果として、トラブルシューティングやプロセス分析において有用であり得るデータは、アーカイブされないことが多く、そのデータが収集される場合、有用な情報は、データ圧縮に起因して失われている可能性がある。
上述の現在既知のプロセスプラントおよびプロセス制御システムの限定や他の限定は、プロセスプラントまたはプロセス制御システムの動作や最適化において、例えば、プラント動作、トラブルシューティング、および／または予測的モデリングの間に、それら自体不必要に顕在化し得る。例えば、そのような限定は、トラブルシューティングするためのおよび更新されたモデルを生成するためのデータを取得するために行われる必要がある面倒で冗長なワークフローを強要し、その場合にも、トラブルシューティング結果やモデルは、それらの生成に対する入力が特定の操作員の経験や知識に頼るので、不完全であり得るか、実際のシステムを十分に表し得ない。
「ビッグデータ」は、一般に、伝統的なデータベース管理ツールおよび／またはデータ処理アプリケーション（例えば、関係データベースやデスクトップ統計パッケージ）が、許容できる時間内にデータセットを管理することができない、非常に大きなまたは複雑な１つ以上のデータセットの集まりのことを言う。典型的には、ビッグデータを使用するアプリケーションは、トランザクショナルであり、エンドユーザを対象にするか、エンドユーザに焦点を合わせられる。例えば、ウェブサーチエンジン、ソーシャルメディアアプリケーション、マーケティングアプリケーションおよび小売りアプリケーションが、ビッグデータを使用し操作し得る。ビッグデータは、現代のマルチプロセス、マルチコアサーバの並列処理能力が十分に利用されることを可能にする分散型データベースによってサポートされ得る。
プロセスプラントにおいてプロセスを制御するために使用されるプロセス要素の故障、異常動作、および／または挙動の変動の潜在的な源を自動的に識別するための技法、システム、装置、ならびに方法が開示される。一般に、その技法、システム、装置、および方法は、ユーザ入力無しで、プロセスのフローパス、例えば、プロセス要素アラインメントマップにおけるプロセス要素のアラインメントを自動的に決定するか定義する。マップに含まれるプロセス要素は、複数の制御デバイス、プロセス変数、測定結果、および／または他のプロセス要素を含み、それらのぞれぞれは、プロセスを制御するためにランタイム中に能動的な役割を有する。さらにまたは代替的に、その技法、システムおよび方法は、ユーザ入力無しで、プロセス要素アラインメントマップを使用して、他のプロセス要素の故障、異常動作、および／または挙動の変動に寄与する１つ以上のプロセス要素を自動的に決定する。
例えば、プロセスを制御しているプロセス要素の故障、異常動作、および／または挙動の変動の源を決定する方法を行うように特に構成されたシステム、装置、ならびに／あるいは技法が開示される。方法は、複数のプロセス要素に含まれるターゲットプロセス要素であって、そのターゲットプロセス要素において、故障、異常動作、および／または挙動の変動が観察されるか検出される、ターゲットプロセス要素の表示を（例えば、手動でまたは自動的に）受信することを含む。方法はまた、ターゲットプロセス要素およびプロセスまたはプロセスプラントの複数の図に基づいて、プロセスのプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することを含む。さらに、方法は、プロセス要素アラインメントマップに基づいて、ターゲットプロセス要素の、プロセスの制御のフローパスにおいて、上流である１組のプロセス要素を決定することと、上流プロセス要素の表示をデータ分析（例えば、データ解析）に提供し、ターゲットプロセス要素の挙動に対する各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を決定することと、を含む。特に、データ分析に対する１組の入力は、上流の組のプロセス要素の表示を含み、任意のユーザ生成入力を排除する。方法は、上流の組のプロセス要素の影響のそれぞれの強度に基づいて、上流の組のプロセス要素の少なくとも１つのサブセットがターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源であると決定することと、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源の表示を受信側アプリケーションに提供させることと、を更に含む。受信側アプリケーションは、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションであり得る。
プロセスプラントにおけるプロセスの少なくとも一部を制御する複数のプロセス要素のプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するための方法を行うように特に構成されたシステム、装置、および／または技法が、開示される。方法は、複数のデータソースから１組のデータを取得するか抽出することを含む。複数のデータソースは、複数のプロセス要素を記述するおよび／または示すデータを記憶し、取得されたか抽出されたデータは、複数のプロセス要素のそれぞれについて、プロセスプラントにおける各プロセス要素のそれぞれの識別と、各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含む。方法は、取得されたか抽出された１組のデータに基づいて、プロセスのプロセス要素アラインメントマップを決定することを更に含み、ここで、プロセス要素アラインメントマップは、各プロセス要素について、各プロセス要素のそれぞれの識別と、プロセス要素アラインメントマップにおけるプロセス要素のそれぞれの順序の表示と、を表示する。
プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用されるターゲットプロセス要素の故障、異常動作、および／または挙動の変動の１つ以上の源を自動的に決定するための方法を行うように特に構成されたシステム、装置、ならびに／あるいは技法が、開示される。方法は、ターゲットプロセス要素の表示を（例えば、手動でまたは自動的に）受信することと、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を使用して、ターゲットプロセス要素の上流である複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定することとを含み、ここで、各上流プロセス要素は、プロセス要素アラインメントマップにおけるターゲットプロセス要素のそれぞれの順序より前またはそれに隣接したプロセス要素アラインメントマップにおけるそれぞれの順序を有する。さらに、方法は、１組の上流プロセス要素を、上流プロセス要素についてのそれぞれの影響遅延を決定するためにデータ分析において使用させることを含み、ここで、特定の上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延は、特定の事象が特定の上流プロセス要素において発生する時間から、特定の上流プロセス要素における特定の事象の発生から結果としてもたらされるターゲットプロセス要素の挙動における変化が発生する時間までの時間オフセットに対応する。方法は、上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延に基づいて、１組の上流プロセス要素の少なくとも一部が、ターゲットプロセス要素の故障、異常動作、および／または挙動の変動の１つ以上の源であると決定することと、１つ以上の源を１つ以上の受信側アプリケーションに提供し、識別し、あるいは表示することと、を更に含む。
プロセスプラントにおいてプロセスを制御するために使用されるプロセス要素の変動の潜在的な源および／またはそのプロセス要素の異常動作を自動的に識別するための技法、システム、ならびに方法が、本明細書に開示される。一般に、その技法、システムおよび方法は、ユーザ入力無しで、プロセスのプロセスフローパスまたはプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するか定義する。さらにまたは代替的に、その技法、システムおよび方法は、再び、ユーザ入力無しで、プロセスアラインメントマップを使用して、以下に説明されるように、他のプロセス要素の挙動の変動の源である１つ以上のプロセス要素を自動的に決定する。
現在既知のプロセス制御プラントおよびシステムでは、特定のプロセス要素（例えば、プロセスデバイス、プロセス変数、もしくはプロセス測定結果）における異常状況、変動または故障の兆候が生じるときに、典型的には、操作員、器械技術者、またはプロセスエンジニアが、システムによって制御されているプロセスについての自分の知識と組み合わせて解析ツールを使用し、異常状況、変動または故障の兆候を生じさせることに寄与している可能性がある上流の測定結果およびプロセス変数を決定することを試みる。（例えば、警報または警告によって）異常状況に気付くと、操作員は、解析ツールならびに彼もしくは彼女がこの状況に寄与しているであろうと感じる測定結果および／またはプロセス変数の表示を使用することによって、この状況の原因を決定することを試みる。解析ツールは、特定またはターゲットプロセス要素の異常挙動に対する入力測定結果および／またはプロセス変数の相対的効果を決定するための分析を行い、解析ツールは、操作員に表示されるプロセス要素の相対的効果に関する情報を操作員に提供し、それ故、操作員は状況を更に調査することができる。
このアプローチは、不完全性のみならず、面倒であることや実行するために比較的多くの時間を必要とすることの問題が生じる。例えば、このアプローチは、特定の操作員のプロセスに関する知識に依存しており、それは、完全、完璧、または正確であるかもしれないし、あるいはそうではない可能性がある。したがって、解析ツールによって生成された情報は、変動の実際の源を反映していない可能性があり、最大限で単に、操作員によって入力されたデータと同じだけ正確または正しいものであり得る。
これに反して、本明細書に開示される、自動的に決定されるプロセス要素アラインメントマップは、通常動作の間のプロセスを制御するためのランタイム中に、例えば、測定を行うことによって、物理的な機能を実行することによって、または別の要素に物理的な機能を実行させることによって、変数を制御することによって、変数を制御するために別のプロセス要素に値を提供することによって、動的データを生成することによって、動的データ上で受信することおよび動作することによって、ならびに同様のことによって、能動的な役割を有する全てのプロセス要素（例えば、完全もしくは包括的な組のプロセス変数、プロセス測定結果、プロセスデバイスおよび／または他のプロセス要素）を表示する。プロセスの制御において能動的な役割を有するこの完全もしくは包括的な組のプロセス要素は、一般に、プロセス制御の「主要」”として、あるいは、プロセスの「主要プロセス要素」または「主要制御源」として、本明細書において代替可能に呼ばれる。例えば、特定のコントローラにインスタンス化されている制御ルーチンの（例えば、タグまたは他の識別子によって識別されるような）操作され制御される変数は、プロセスの制御の主要源であり、したがってプロセス要素アラインメントマップにおいて表示され、一方、まだインスタンス化されていないバージョンの構成は、プロセスプラントにおけるランタイム中にプロセスを制御するために直接的に動作しないので、ユーザワークステーションにおいて作られた制御ルーチンの、まだインスタンス化されていないユーザ生成構成は、プロセスの制御の主要源ではない。他の例では、制御された変数、センサ、およびバルブの表示が、プロセス要素アラインメントマップに含まれる一方で、操作員表示ビュー、診断器具、および補助配管の表示が、プロセス要素アラインメントマップから排除される。
典型的には、プロセス要素マップは、例えば、識別、プロセスプラント内の物理的な位置、および、任意選択的に、プロセス要素の他の記述的情報を複数のデータソースから抽出するか取得することによって、自動的に決定される（例えば、ユーザ入力を使用することなくまたは要求することなく決定される）。抽出されたか取得されたデータは、次いで、ランタイム中にプロセスを制御するために主要プロセス要素の起動または能動的な関与の相対的な順番を反映するように自動的に順序付けられ得る。それ故、プロセス要素アラインメントマップに表示された各主要プロセス要素について、マップは、（例えば、別の主要プロセス要素の関与または起動の順序に関して）その主要プロセス要素の、プロセスが制御されている間の関与または起動の順序の表示を含み、したがって、プロセス要素アラインメントマップ内のこれらの相対的順序または位置が、記述され得るか表示され得る。例えば、初期処理のためにタンクに生の入力材料を放出するように制御される第１のバルブに対応するプロセス要素は、次いで包装されるように、プロセスの最終製品または出力を保持領域に放出するように制御される第２のバルブに対応するプロセス要素の前にプロセス要素アラインメントマップにおいて順序付けられる（例えば、「（そのプロセス要素）の上流」である）。逆に、第２のバルブは、プロセスのプロセス要素アラインメントマップ内で第１のバルブの後に順序付けられる、すなわち第１のバルブの「下流」である。
プロセスプラントまたはプロセス制御システムによって制御されているプロセスのプロセス要素アラインメントマップの概念と、プロセスを制御するためにそれに含められるプロセス要素の順序付けられた関与を例示説明するために、図１は、粉末洗濯洗剤を生産するためのプロセス例１０２を制御するように動作するプロセスプラント例１００の主要プロセス要素のブロック図を描写する。図１において、プロセス１０２の制御に使用されるプロセス要素は、それらのそれぞれのタグによって表示され、それは図１において、プロセス要素の機能を識別する３桁のループ番号および２つまたは３つの頭文字を囲い込む円の慣例を使用して表現される。いくつかのタグはまた、タグまたはループ番号に添えられた１つ以上の文字を含み得る。
プロセス例１０２は、反応器１１０において生材料の直鎖アルキルベンゼンスルホン酸１０５と重炭酸ナトリウム１０８を混合する。反応は石けんを生産し、また、副産物として水と二酸化炭素を生成する。化学反応は、式、
（数１）
（Ｓ）ＯＨ＋ＮａＨＣＯ３→（Ｓ）ＯＮａ＋Ｈ２Ｏ＋ＣＯ２
によって表され得、
（Ｓ）ＯＨ＋ＮａＨＣＯ３→（Ｓ）ＯＮａ＋Ｈ２Ｏ＋ＣＯ２
によって表され得、
ここで、（Ｓ）は、スルホン酸基ＨＳＯ２である。副産物の二酸化炭素は、反応器１１０から通気１１２され、（石けんと水の両方を含む）反応器放出物の少なくとも一部１１５ａは、一時的な貯蔵のためにサージタンク１１８に移される。サージタンク１１８は、プロセスプラント１００の異なる区分間のバッファとして機能するように寸法を定められ得、それらの１つの区分は、反応器１１０における化学反応を行い、別の区分は噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂにおいて化学反応の出力を処理する。
プロセスプラント１００の後者の区分において、サージタンク１１８内に貯蔵された反応器放出物１３５が、噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂの一方または両方の最上部に噴霧される１４０ａ、１４０ｂ。放出粒子は塔１２０ａ、１２０ｂの丈の下方に落ちる際、粒子は、水分を粒子から除去させる空気１２２ａ、１２２ｂのそれぞれの熱い流れに露出される。乾いた粒子は、噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂの最下部に沈殿し、例えば、サイクロン分離器１２３ａ、１２３ｂを使用することによって、分離される。プロセスプラント例１００では、分離された粒子に残っている任意の残留水分が、品質制御、安全性、および／またはプロセス制御目的のために検出されるならびに／あるいは定量される。例えば、分離１２３ａ、１２３ｂ後に粒子に残っている残留水分は、重量センサＷＴ３１５やＷＴ３２５によって、および／または水分センサＡＴ３１４やＡＴ３２４によって、それぞれ検出され得る。分離された粒子、例えば、プロセス１０２によって生産された粉末洗濯洗剤の最終製品が、サイロ１２５ａ、１２５ｂ内に収集され貯蔵され、最終製品は、そのサイロからパッケージング（図示しない）のために最終的に取り出されることになる。
図１に示されるように、プロセス１０２のプロセス要素アラインメントマップに沿う種々の点で、コントローラは、プロセス１０２全体のそれぞれの部分を制御するためにそれぞれのアルゴリズムを実行する。例えば、反応器１１０に対応するプロセス１０２の部分に関して、ループ３０１は、反応器１１０の中への直鎖アルキルベンゼンスルホン酸１０５の流量１２８を調整する。具体的には、ループ３０１において、コントローラＦＣ３０１（例えば、フローコントローラ）は、入力流量１２８を調整するようにバルブＦＶ３０１を制御するためのそれぞれの制御アルゴリズムを実行し、測定デバイスまたはセンサＦＴ３０１は、酸源１０５に接続されたポンプからの出力流量を決定し、流量の表示をコントローラＦＣ３０１に提供し、バルブＦＶ３０１の調整を決定する制御アルゴリズムに対する入力として使用する。別のループ３０２は、反応器１１０に提供される重炭酸ナトリウム１３０の量を制御する。具体的には、ループ３０２において、コントローラＦＦＣ３０２は、スルホン酸の、検出され、測定され、またはセンシングされた流れＦＴ３０１に基づいて、および反応から残った任意の残留固体、例えば、反応に利用されなかった固体の検出、測定、またはセンシングＡＴ３０３に基づいて、重炭酸ナトリウムの入力量を制御するそれぞれの制御アルゴリズムを実行する。残留固体の発生は、例えば、入力材料１０５、１０８の異なるストックまたはロットにわたる異なる濃度によってもたらされ得る。
反応器１１０に対応するプロセス１０２の部分に更に関して、ループ３０４では、コントローラＰＣ３０４が、反応器１１０から副産物の二酸化炭素を通気１１２するためにバルブＰＶ３０４を制御する。コントローラＰＣ３０４は、例えば圧力センサＰＴ３０４によって検出されるような、反応器１１０の圧力に基づいて、二酸化炭素をより多くまたはより少なく通気するためにバルブＰＶ３０４を調整する。さらに、ループ３０７では、反応器１１０内に収容された反応物の量またはレベルが制御される。例えば、コントローラＬＣ３０７は、例えば、センサＬＴ３０７によって測定されるか検出される、反応器１１０内の反応物のレベルまたは量に基づいてバルブＬＶ３０７を調整し、サージタンク１１８の中への反応器放出物１３２（例えば、化学反応によって生産された石けんおよび水）の流量を変え、それによって、反応器１１０内に収容される反応物のレベルを変える。例えば、センサＬＴ３０７によって測定される反応物のレベルが予め決定されたレベルを超える場合、コントローラＬＣ３０７は、サージタンク１１８の中への反応器放出物１３２の流れを増やすようにバルブＬＶ３０７を調整し得る。
更に、ループ３０５および３０６は、プロセス１０２が、反応器１１０内に現在収容される反応物の温度と比べて、反応器放出物１１５の温度を監視することを可能にする。例えば、センサＴＴ３０５は、反応器内に現在収容された反応物の温度を測定し、センサＴＴ３０６は、反応器放出物１１５の一部１１５ｂの温度を測定する。これらの温度の比較に基づいて、コントローラＴＣ３０６は、放出物１１５ｂを反応器１１０に戻すのではなくて、冷却目的のために反応器放出物１１５ｃをより多く、またはより少なく分流するようにバルブＴＶ３０６を制御するそれぞれの制御アルゴリズムを実行する。いくつかの場合（図示しない）において、分流され十分に冷却された反応器放出物１１５ｃが、反応器１１０に戻され得る。
次にサージタンク１１８を見ると、ループ３０８において、センサＬＴ３０８は、タンク１１８内に収容された反応器放出物のレベルを測定し、測定されたレベルに基づいて、コントローラＬＣ３０８が、スプリッタＬＹ３０８を制御し、例えば、乾燥機１２０ａ、１２０ｂに提供され、ループ３０８に含まれる反応器放出物の流れ（例えば、それぞれ、流れ１３８ａや１３８ｂ）をそれぞれ制御するそれぞれのコントローラＦＣ３１０およびＦＣ３２０（例えば、フローコントローラ）にそれぞれの分割したもの（例えば、バイアスおよび／またはゲイン）ＬＹ３０８ＡやＬＹ３０８Ｂを表示することによって、２つの噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂにわたるサージタンク反応器放出物１３５の出力の所望の分割を表示する。
噴霧乾燥機塔１２０ａに特に関して、ループ３１０において、コントローラＦＣ３１０は、ポンプ１３９ａに接続された可変速度ドライバＶＳＤ１を制御するそれぞれの制御アルゴリズムを実行することによって、塔１２０ａの最上部の中への反応器放出噴霧１４０ａの流量を調整する。上述のように、コントローラＦＣ３１０は、塔１２０ａに提供すべき（例えば、ＬＹ３０８Ａによって示されるような）サージタンク反応器放出物１３５の所望またはターゲットの部分の表示を受信し、ポンプ１３９ａを制御するためにＶＳＤ１に提供する適切な制御信号を決定するために（例えば、センサＦＴ３１０によって検出されるような）サージタンク出力１３５の、実際に検出され、測定され、またはセンシングされた部分１３８ａと組み合わせて、このターゲットまたはセットポイントＬＹ３０８Ａを利用する。
噴霧乾燥機塔１２０ａに対応するプロセス１０２の部分の制御に更に関して、ループ３１３において、コントローラＴＣ３１３は、塔１２０ａの中への熱気の流れ１２２ａの温度を変えるために空気加熱器１４２ａ（例えば、ガス空気加熱器または他の適切な種類の加熱器）を制御するそれぞれの制御アルゴリズムを実行する。図１に示されるように、コントローラＴＣ３１３によって実行される制御アルゴリズムは、最終製品に含まれる検出された水分の量（例えば、センサＡＴ３１４によって検出されるような検出された水分の量または割合）の表示と、（例えば、センサＴＴ３１３によって検出されるような）塔１２０ａの中への熱気１２２ａの実際の、リアルタイムの流れの温度の表示と、を入力として受信する。受信した入力に基づいて、コントローラＴＣ３１３は、（例えば、バルブＴＶ３１３を制御することによって）加熱器１４２ａに提供されたガス、燃料または他のエネルギーの量を調整し、そのようにして、加熱器１４２ａによって生成され塔１２０ａに提供される熱気１２２ａの実際の温度を制御する。別のループ３１２では、別のコントローラＦＣ３１２が、空気加熱器１４２ａに提供される空気１４５ａの量を調整するように可変速度ドライバＶＳＤ２を制御するそれぞれの制御アルゴリズムを実行する。例えば、（例えば、センサＦＴ３１２によって検出されるような）送風機１４８ａによって生成された空気の測定された実際の量に基づいて、かつ、粉末洗濯洗剤の所望の生産率に基づいて、コントローラＦＣ３１２は、送風機１４８ａによって加熱器１４２ａに提供される空気の量を制御するための調整を決定し、可変速度ドライバＶＳＤ２にこの調整の指示を提供する。所望の生産率は、コントローラＦＣ３１２によって実行される制御アルゴリズムに構成され得るか、手動でまたは自動的に追加入力（図示しない）としてコントローラＦＣ３１２に提供され得る。
場合によっては、噴霧乾燥機塔１２０ａは、最適に動作可能になり得ない。プロセス１０２は、噴霧塔１２０ａの圧力をセンシングするためにループ３１１を使用することによって、例えば、圧力センサＰＴ３１１を使用し、センシングされた圧力を入力としてコントローラＰＣ３１１に提供することによって、この望ましくない状況を検出し、軽減する。コントローラＰＣ３１１は、それぞれの制御アルゴリズムを実行し、そのアルゴリズムは、ポンプ１３９ａを駆動するドライバＶＳＤ１に制御信号をオーバーライドするための信号を送信することになる。例えば、コントローラＰＣ３１１は、センシングされた圧力が特定の閾値に達する（いくつかの場合においては、定義された期間を超えてこの閾値に維持されている）ときにオーバーライド信号を制御セレクタＦＹ３１０に送信し得、またはコントローラＰＣ３１１は、センシングされた圧力を示す信号をセレクタＦＹ３１０に連続的に送信し得る。制御セレクタＦＹ３１０は、コントローラＦＣ３１０によって生成されたＶＳＤ１制御信号またはコントローラＰＣ３１１によって生成されたオーバーライド信号を選択し、噴霧乾燥機塔１２０ａに提供される反応器放出物１４０ａの流れを制御するために選択された入力の指示を可変速度ドライバＶＳＤ１に提供する。例えば、制御セレクタＦＹ３１０は、コントローラＦＣ３１０によって生成されたフロー制御信号をドライバＶＳＤ１に提供することをデフォルトにし得、オーバーライド信号が生成されるときに、オーバーライド信号が一定の閾値を上回るか下回るときに、および／またはオーバーライド信号が予め決定された時間に閾値を上回っているか下回っているときに、コントローラＰＣ３１１によって生成されたオーバーライド信号をドライバＶＳＤ１に提供するように切り換え得る。いくつかの状況において、制御セレクタＦＹ３１０は、警告または他の警報を生成させ得る。いくつかの実施形態では、制御セレクタＦＹ３１０は、スプリッタＬＹ３０８、ＬＹ３０８Ａ、ＬＹ３０８Ｂに、他の噴霧塔１２０ｂに対するサージタンク出力１３５のより高い（またはより低い）比率に転換させ得る。
上記は噴霧乾燥機塔１２０ａに主として焦点を合わせるが、噴霧乾燥機塔１２０ｂは、コントローラ、センサ、および他の器具ならびに噴霧乾燥機塔１２０ａについて論じたものに類似する実体を含み、噴霧乾燥機塔１２０ａと類似する手法で動作し得ることに留意する。図１において、噴霧乾燥機塔１２０ｂに対応する器具および他の実体は、噴霧乾燥機塔１２０ａについて使用されたものと同じ参照番号によって示されるが、その参照番号は、添え字「ａ」の代わりに添え字「ｂ」を添えられる。
上記を考慮して、図１に示されるようなプロセス１０２のプロセス要素アラインメントマップは、一般に、左から右に、例えば、源１０５、１０８から入力生材料を取得することから、反応器１１０内で生材料を処理することへ、噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂ内で反応した材料を処理することへ、最終製品１２５ａ、１２５ｂを貯蔵することへ、起こり、移動し、流れ、または順序付けられる。したがって、リアルタイムでのプロセス１０２の制御に能動的に関与するプロセス要素の相対的順序を示す用語が、本明細書において使用される。例として、本明細書において使用される際、「上流プロセス要素」という用語は、一般に、リアルタイムでのプロセスの制御において早期に能動的関与がある主要プロセス要素のことを言い、「下流プロセス要素」という用語は、一般に、プロセスの制御において後期に能動的関与がある主要プロセス要素のことを言う。例えば、反応器１１０における反応物１０５、１０８の混合は、噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂにおける反応器放出物１３５の乾燥の上流で起こる。したがって、反応器１１０の中への反応物１０５、１０８の放出の制御に関与するプロセス要素（例えば、プロセス要素ＡＴ３０３、ＡＣ３０３、ＦＦＣ３０２、ＦＴ３０１、ＦＣ３０１、ＦＶ３０１、およびＳＣ３０２）は、噴霧乾燥機塔内の乾燥の割合の制御に関与するプロセス要素（例えば、噴霧乾燥機塔１２０ａのためのプロセス要素ＴＴ３１３、ＡＣ３１４、ＴＣ３１３、ＴＶ３１３、ＦＴ３１２およびＦＣ３１２）の上流である（または、それらのプロセス要素の直前か前に順序付けられる）。サイロ１２５ａ、１２５ｂに最終製品を貯蔵することは、サージタンク放出物１３５の分割の下流で起こる。それ故、プロセス要素ＡＴ３１４およびＷＴ３１５は、プロセス要素アラインメントマップにおいてプロセス要素ＬＴ３０８、ＬＣ３０８およびＬＹ３０８の下流である（または、それらの後に順序付けられる）。
いくつかの場合において、特定のプロセス要素の相対的順序は、別の特定のプロセス要素の相対的順序に等しい可能性がある。例えば、反応器１１０の中への酸の流れの放出を制御するバルブＦＶ３０１は、プロセスアラインメントマップにおいて、反応器１１０の中への重炭酸ナトリウムの放出を制御する速度／頻度プロセス要素ＳＣ３０２に隣接して順序付けられる。
プロセス要素アラインメントマップは、例えば、ユーザインターフェースにおいて、任意の適切な形式で表現され得る。図２Ａは、表形式例１５０において、図１内の破線領域１５２によって示されたプロセス１０２の一部１５２に対応するプロセス要素アラインメントマップ表現例の一部を例示する。図２Ａに示される実施形態では、プロセス１０２のフローまたは進行が、表１５０の最上部から最下部まで移動し、それ故、表１５０の最上部の近くに示されたプロセス要素は、一般に、表１５０の最下部の近くに示されたプロセス要素の上流である。しかしながら、他の実施形態では、プロセス１２０の進行は、表形式１５０において、最下部から最上部に、左から右に、または任意の他の所望の方向に、順序付けられ得る。
具体的には、表形式１５０は、領域（参照番号１５５ａ）によるプロセス要素の順序付けまたはアラインメントを含み、例えば、サージタンク１１８に対応する領域は、噴霧乾燥機塔１（参照番号１２０ａ）に対応する領域の上流であるように表示される。各領域内において、領域と関連する容器およびラインの順序またはアラインメントが、表１５０に表示される（参照番号１５５ｂ）。例えば、サージタンク１１８の領域内で、パイプ１３２は、タンク１１８の上流であるように示され、次いで、そのタンク１１８は、パイプ１３５の上流である。さらに、各容器またはラインについて、プロセス１０２の制御に能動的に関与する主要プロセス要素の順序付けまたはアラインメントが、例えば、それらのそれぞれのタグまたは定義された識別子を使用することによって、表１５０に表示される（参照１５５ｃ）。例えば、パイプ１３２を通る流れは、プロセス要素ＬＴ３０７、ＬＣ３０７およびＬＶ３０７を含むループ３０７によって制御される。
表１５０は、特定の領域１５５ａ、容器もしくはライン１５５ｂ、および／またはプロセス要素１５５ｃを記述する任意の追加情報１５５ｄに対して、リンクあるいは参照を任意選択的に含み得るか提供し得る。例えば、他の情報１５５ｄは、バルブ、センサ、および他のフィールドデバイスなどの物理的なデバイスである任意の主要プロセス要素１５５ｃについて、デバイスの画像、モデルおよび／または通し番号、ならびに／あるいは（例えば、全地球測位衛星（ＧＰＳ）座標または他の適切な位置識別子を使用することによって）プロセスプラント内の物理的なデバイスの絶対的な物理的位置の表示を含み得る。
図２Ｂは、グラフまたは図形形式例１６０において、プロセス１０２の一部１５２に対応するプロセス要素アラインメントマップ表現例の一部を例示する。図２Ｂに示される実施形態では、プロセス１０２のフローまたは進行が、左から右に移動し、それ故、一般に、グラフ１６０の左により近く表示されたプロセス要素は、グラフ１６０の右により近く表示されたプロセス要素の上流である。しかしながら、他の実施形態では、プロセス１２０の進行は、右から左に、最下部から最上部に、または任意の他の所望の方向に、順序付けられ得る。グラフ形式１６０において、サージタンク領域１６２ａ、噴霧乾燥機塔領域１（参照番号１６２ｂ）、および噴霧乾燥機塔領域２（参照番号１６２ｃ）は、破線によって分離され、それぞれラベル付けられる。容器および器具は、図形形状によって表現され、ラインまたはパイプは、制御されたプロセス１０２を通して（いくつかの場合において、中間材料であり得る）材料の方向性の流れを示す方向性ベクトルまたはラインによって表現される。特定の容器やラインとそれぞれ関連するか、それらに対応するプロセス要素の識別子は、特定の容器またはラインの図形に最も近く位置付けられる。例えば、グラフ１６０は、サージタンク領域１６２ａにおいて、サージタンク１１８によって受け取られることになるパイプ１３２を通る中間材料の流れを示し、サージタンク１１８の中への材料のこの流れは、ループ３０７のプロセス要素ＬＴ３０７、ＬＣ３０７およびＬＶ３０７によって制御される。図形形状および矢印が形式１６０において慣例として使用されるが、任意の所望の有向グラフシンボルや表現が、グラフまたは図形形式１６０にさらにあるいは代替的に利用され得ることが理解される。
図２Ｃを参照にすると、別の形式例１７０では、能動的なリンクまたはユーザ制御を含むプロセス要素アラインメントマップ表現の枝分かれのビューが、ユーザインターフェース上に提供される。トップまたは最初のビュー１７０は、（例えば、図形形状や矢印を使用してサージタンク１１８から噴霧乾燥機塔１（参照番号１２０ａ）および噴霧乾燥機塔２（参照番号１２０ｂ）までプロセスプラントの種々の領域を通るプロセス１０２の一部１５２のアラインメントまたはフローを表示するが、選択可能なテキストなどの任意の所望の慣例が、形式１７０におけるプロセス要素およびフローを表現するためにさらにまたは代替的に使用され得る。形式例１７０では、ユーザが、ライン１７２の図形および／またはサージタンク１１８の図形を選択する場合、選択された項目（また、任意選択的に、周囲の項目）の詳細を含む後続のビューが表示され得る。例えば、図２Ｃのライン１７２の図形および／またはサージタンク１１８の図形を選択すると、選択可能な要素をその上に含む図２Ｂのサージタンク領域図形１６２ａが表示され得る。次いで、ユーザが、サージタンク領域図形１６２ａに含まれる特定の図形または識別子を選択する場合、更なる追加的な枝分かれ情報が表示され得る。例えば、ユーザが、図２Ｂのサージタンク領域図形１６２ａ上で識別子ＬＴ３０７を選択する場合、プロセスプラント内の特定のセンサの物理的なセンサデバイスおよび／またはＧＰＳ座標の画像を含むポップアップウィンドウが表示され得る。さらに、または代替的に、ＬＴ３０７と関連する他の情報が表示され得る。
表形式１５０、グラフ形式１６０、および枝分かれのビュー形式１７０は、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部が、例えばユーザインターフェースにおいて、提示され得る可能な形式の単なる例である。任意の所望のまたは適切な形式が、プロセス要素アラインメントマップのいくつかあるいはすべての提示のために利用され得る。
その上、プロセス要素アラインメントマップを記憶するための任意の所望のまたは適切な形式が利用され得る。例えば、リアルタイムでプロセス１０２を制御するために使用される特定のプロセス要素の表示は、リアルタイムでプロセス１０２を制御するために使用される１つ以上の他のプロセス要素に対するプロセスアラインメントマップにおける特定のプロセス要素の相対的順序の表示と共に、データベース内に（またはいくつかの他の適切なデータ記憶形式で）記憶され得る。いくつかのシナリオにおいて、特定のプロセス要素に対応するメタデータがまた、記憶される。例えば、特定のプロセス要素の画像、プロセスプラント内のそれの物理的な位置の表示、ならびに／あるいは特定のプロセス要素のこれらのおよび／もしくは他の識別または記述情報に対するリンクは、プロセス要素アラインメントマップにおける特定のプロセス要素に対応するメタデータとして記憶され得る。プロセス要素マップは、プロセスプラントの通信ネットワークに通信可能に接続された任意の所望のまたは適切なデータ記憶装置実体あるいはそれらの大部分に記憶され得る。その記憶装置の詳細な説明は、後の節に提供される。
本明細書に記載された技法、方法およびシステムは、プロセス要素アラインメントマップまたはそれの一部を自動的に作り出すように具体的にかつ特に構成され得る。例示のために、図３は、プロセスプラントにおけるプロセスの少なくとも一部を制御するために、リアルタイムまたはランタイムで使用される複数のプロセス要素のプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するための方法例２００を例示する。ある実施形態では、方法２００は、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、装置に、方法２００の１つ以上の部分を行わせる、１つ以上の有形の、非一時的なコンピュータで読み取り可能な媒体上に記憶されたコンピュータで実行可能な命令で特に構成された装置またはシステム（例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス）によって少なくとも一部行われる。方法２００は、プロセスプラント内の特定のプロセスフローについてのプロセス要素アラインメントマップを作り出すが、プロセスプラントは、複数の独立フローをサポートし得、それらのそれぞれが、それぞれのプロセス要素アラインメントマップを有し得ることに留意する。例えば、プロセスプラントは、材料供給フロー、水素フロー、および蒸気フローを含み得る。いくつかのプロセスプラントでは、複数の独立フローが、更に下流の統合フローに結合され得る。
いずれにしても、方法２００は、プロセスプラントの複数のプロセス要素を記述するデータを記憶するおよび／または提供する複数のデータソースから１組のデータを抽出すること、入手すること、あるいはそうではない場合には取得すること（ブロック２０２）を含む。複数のプロセス要素は、プロセスの主要プロセス要素であり、複数のデバイス（例えば、有線もしくは無線フィールドデバイス、コントローラ、入出力（Ｉ／Ｏ）デバイス、および他の制御デバイス）、複数のプロセス変数、複数の測定結果またはセンシングされた状況、ならびに他のプロセス要素を含む。複数の主要プロセス要素のそれぞれは、プロセスプラント内のプロセス制御の主要源であり、例えば、プロセスを制御するために、リアルタイムまたはランタイム中に、直接的に使用される。さらに、取得された１組のデータは、複数の主要プロセス要素のそれぞれについて、各プロセス要素のそれぞれの識別と、プロセスプラントにおける各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含む。
複数のデータソースであって、そこからデータが取得される２０２、複数のデータソースは、各プロセス要素のそれぞれの識別と、プロセスプラントにおける各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示とをまとめて記憶するおよび／または提供するが、典型的には、この複数のデータソースに含まれる単一のデータソースは、プロセス要素アラインメントマップを定義するためのデータのただ１つのまたは唯一のソースとして適さない。例えば、いくつかのソースは、複数の主要プロセス要素の全てについて完全または包括的な１組のデータを個別に有さず、あるいは、１組全部の主要プロセス要素さえも表示しない。いくつかのソースは、主要プロセス制御に不必要な他のデータを含み、それ故、データ分析において使用される場合、プロセス要素の変動の源を決定するために要求される時間やリソースを著しく増加することになる。
方法２００では、複数のデータソースであって、そこからデータが抽出され、入手され、または取得される２０２、複数のデータソースは、複数の異なる種類のデータソース、例えば、１つ以上のプロセスフロー図（ＰＦＤ）、配管計装図（Ｐ＆ＩＤ）、ループ図、操作員表示ビュー、ストリームされたデータ、および／または他のデータソースなどを含む。これらの異なる種類のデータソースのいくつかの例は、図４Ａ～４Ｄのそれぞれに提供される。後で論じるように、これらの例に例示されるように、いかにして、それぞれの異なる種類のデータソースが、プロセス要素アラインメントマップを定義するための唯一のソースとして個別に適さないかは明白である。
具体的には、図４Ａは、プロセス例の一部のプロセスフロー図（ＰＦＤ）２１０の例示であり、そのプロセス例において、脱エタン機カラム２１２が、ガスからエタンを分離する。ＰＦＤは、一般に、プロセスを設計するために利用され、したがって、ＰＦＤは、典型的には、予期された通常動作状況について、１つのサブセットの主要プロセス要素（例えば、プラント内の器具の主な部分）間の一般的な配管またはフローを単に表示する。しかしながら、ＰＦＤは、典型的には、異なる動作状況の間にプロセスを制御するために実施に要求されるトランスミッタや調整バルブの全てを示さない。例えば、ＰＦＤ２１０は、下流バルブ２１５ａ、２１５ｂの１つ以上が固着しているかプラグを差し込まれているか否かを監視するまたは検出するとともに、したがって、スプリッタ２１８または入力制御バルブ２２０を制御する調整プロセス要素を含まない。
図４Ｂは、プロセス例の一部の配管計装図（Ｐ＆ＩＤ）２３０の例示であり、そのプロセス例において、蒸気が蒸気ドラム２３２から提供される。Ｐ＆ＩＤは、一般に、ＰＦＤから作り出され、それ故、主要配管および主要プロセス要素を含むのみならず、例えば、ローカル／フィールドインジケータ、補助バルブおよび配管、ならびに／またはプロセスの制御に接続されないか使用されない手動操作式ブロックバルブなどの主要要素ではない多数の他の要素もまた含む。例えば、図４ＢのＰ＆ＩＤ２３０には、多数の主要プロセス要素（例えば、ドラム２３２からの出力である蒸気を制御するためのタグＬＣ３０１、ＬＹ３０１、ＬＴ３０１、ＬＩ３０１を有するループ３０１のプロセス要素）が示される。しかしながら、Ｐ＆ＩＤ２３０はまた、主要プロセス要素ではない他の要素、例えば、蒸気ドラム２３２のスケール付着や腐食を軽減するためのリン酸塩注入機構２３５、およびフィールド器械類２３８などを含む。そのようなプロセス制御に影響を及ぼさない、無関係な要素が、プロセス内の変動の源を決定するために使用されるデータ分析に含まれていた場合、分析を行うための処理時間や費用における多数の非効率性がもたらされることになる。更に、分析の非効率性に加えられ得る無関係な要素を含むことに加えて、いくつかの状況では、Ｐ＆ＩＤは、十分な主要プロセス要素情報さえも含み得ない。特に、Ｐ＆ＩＤは、閉ループ制御（例えば、プロセスの出力の測定に基づくプロセスに対する入力の自動調整）の表示を含み得る一方、閉ループ制御の実施の詳細は、典型的には、Ｐ＆ＩＤに含まれない。
図４Ｃは、パルプミルにおいて使用されるプロセス例の一部のループ図２４５の例示である。ループ図は、一般に、プロセスを制御するためにいくつかの機能を実行する測定および／またはバルブあるいは他のデバイスをインストールするかトラブルシューティングするために必要である詳細情報を提供する。測定および／またはデバイスは、典型的には、同じループ番号（すなわち、図４Ｃでは、ループ１８）を割り当てられ、ループ番号のためのループ図は、デバイス、配線、接合ブロックの終端、および他のインストール詳細の表示を含む。しかしながら、ループ図は、普通、それに描写される測定および／またはデバイスが、どのようにプロセスの他の部分に関連するかあるいは接続されるかを表示せず、いくつかの場合において、どのようにしてこれらの測定およびデバイスがプロセスを制御するために使用されるかについて何の定義も含まない。例えば、ループ図２４５は、オリフィス板２４８にわたる差圧を（例えば、ループ１８のタグＦＥ１８、ＦＴ１８およびＦＩ１８を有するプロセス要素を使用することにより）測定することによって行われたフロー測定を示し、オリフィス板２４８は、プロセスの最大流量において特定の圧力降下を与えるように寸法を定められる。しかしながら、ループ図２４５は、検出された差圧が、パルプミルプロセスの他の部分に影響を及ぼすか、またどのように影響を及ぼすかを表示しない。すなわち、ループ図２４５は、プロセスを制御するために他のどのループがループ１８に接続するか、あるいは、どのようにパルプミルプロセスが、最大流量においてまたは任意の他の流量において検出された差圧ＦＴ１８に基づいて制御されるかを表示しない。したがって、ループ図は、一般に、実際の主要プロセス要素アラインメントの決定を可能にする異なるループにわたる主要プロセス要素間の十分な（もしあったとしても）アラインメント情報を提供しない。
方法２００によって使用され得る他の可能なデータソースは、操作員表示ビュー、例えば、図４Ｄに描写される操作員表示ビュー例２６０などである。一般に理解されるように、操作員表示ビューは、典型的には、ユーザインターフェースにおけるプロセスおよび／またはプロセスプラントに関する動的ならびに／あるいは静的情報を提供するように構成される。例えば、操作員表示ビュー２６０は、操作員にバッチプロセスにおける水相準備段階２６１の性能をリアルタイムで監視する能力を提供する表示ビューであり、したがって、表示ビュー２６０は、プロセスの主要フローパスに沿って、生材料源、タンク、バルブ、乾燥機、および同様のものの表示に関するいくつかの情報を提供する。操作員表示ビュー２６０はまた、段階２６１の変化値、例えば、どのくらいの材料が特定のタンク２６２ａ内にあるか、現在のタンク温度２６２ｂ、流量２６２ｃ、２６２ｄなどをリアルタイムで表示する動的図形を提供する。しかしながら、図４Ｄに見られるように、操作員表示ビューは、典型的には、ビューに示されるプラントの領域に含まれる全ての主要プロセス要素間の十分な（もしあれば）アラインメント情報を提供せず、操作員表示ビューは、典型的には、実際の主要プロセス要素アラインメントの決定を可能にする複数ビューにわたって十分な（もしあったとしても）アラインメント情報を提供しない。例えば、操作員表示ビュー２６０は、タンク温度２６２ｃをセンシングするプロセス要素を描写せず、所望の範囲内にタンク温度２６２ｃを維持するために実行する制御ループを描写しない。更に、操作員表示ビュー２６０は、ビチューメン準備段階２６５が水準備段階２６１の下流であることを表示するが、表示ビュー２６０は、ビチューメン準備段階２６５のどのプロセス要素が、水準備段階のタンク２６８から出力を受信するか、ならびに、どのようにタンク２６８の出力の流量が制御されるかを表示しない。
４種類だけのデータソースまたは図が、複数のデータソースであって、方法２００がその複数のデータソースから（例えば、図４Ａ～４Ｄにおける）主要プロセス要素情報を取得する、複数のデータソースに含めるための候補であるとして本明細書において論じられているが、１つ以上の他の種類のデータソースまたは図、例えば、配置図、他の一定縮尺図、記憶されストリームされたデータ、論理図もしくはマッピング、および／または他のプロセスデータソースなどが、方法２００によってさらにあるいは代替的に使用され得ることに留意する。いくつかの場合において、データソースは、ユーザ入力または手動で生成された図であり得る。
ここで方法２００に戻ると、これらの異なる種類の図のいずれも、個別に、プロセスの主要プロセス要素の完全な１組だけを提供するおよび／または提供するようにふるい分けることができないので、方法２００は、複数の異なる種類のデータソースからデータを抽出し、入手し、または別様に取得する２０２。取得されたデータは、各主要プロセス要素の識別子の表示と、各主要プロセス要素の位置（例えば、物理的な、地理空間的位置）の表示と、を少なくとも含む。いくつかの場合において、第１の主要プロセス要素の識別子および位置の表示は、第１のＰ＆ＩＤ図から取得され得る一方、第２の主要プロセス要素の識別子および物理的な位置の表示は、第２のＰ＆ＩＤ図から取得され得る。例えば、図１を参照にすると、連続的反応器１１０と関連する主要プロセス要素の識別子および物理的な位置の表示は、連続的反応器１１０のためのＰ＆ＩＤから抽出され得るのに対して、噴霧乾燥機塔２（参照番号１２０ｂ）と関連する主要プロセス要素の識別子および物理的な位置の表示は、噴霧乾燥機塔２（参照番号１２０ｂ）のための異なるＰ＆ＩＤから抽出され得る。ある実施形態では、２つの異なる主要プロセス要素を記述するか示す情報が、相互に排他的な手法で、データソースにわたって分配的に記憶され、例えば、噴霧乾燥機塔２（参照番号１２０ｂ）のためのＰ＆ＩＤは、連続的反応器１１０の中への入力フロー１２８を制御するプロセス要素ＦＴ３０１、ＦＣ３０１およびＦＶ３０１を記述するか示す情報を何も記憶せず、連続的反応器１１０のためのＰ＆ＩＤは、塔２（参照番号１２０ｂ）の内側の温度を制御するプロセス要素ＴＴ３２３、ＴＣ３２３、ＴＶ３２３について記述する情報を何も記憶しない。
いくつかの場合において、特定の主要プロセス要素の識別子の表示は、第１のデータソースから取得される一方、特定の主要要素の位置の表示は、第２のデータソースから取得され得る。例えば、特定の主要プロセス要素のタグは、ＰＦＤから抽出され得るのに対して、地理空間的、物理的な位置の表示は、プロセスプラントにおける器具の地理空間的レイアウトを提示する操作員表示ビューから抽出され得る。
実際に、方法２００は、任意の数の異なる種類のデータソースのうちの２つ以上から、例えば、ＰＦＤ、Ｐ＆ＩＤ、ループ図、記憶されストリームされたデータ、手動で生成されたデータ、または操作員もしくは表示ビューのうちの２つ以上から主要プロセス要素データの少なくともいくつかを抽出し得るか取得し得２０２、それらのそれぞれは、プロセスまたはプロセスプラントの少なくとも一部におけるそれぞれに対応する。方法２００は、同じ種類のデータソースの２つ以上のインスタンスから主要プロセス要素データの少なくともいくつかをさらに、または代替的に抽出し得るか取得し得る２０２。例えば、方法２００は、２つ以上の操作員表示ビューからまたは２つ以上のループ図から主要プロセス要素データを抽出し得るか取得し得２０２、それらのそれぞれは、プロセスまたはプロセスプラントの特定部分あるいはビューと関連する。
主要プロセス要素情報の入手２０２と関連する概念および技法例を例示するために、図５は、プロセス要素アラインメントマップを生成するためのデータのフロー例２７０を含む。図５では、プロセスプラントの複数の主要プロセス要素を記述するか示すデータが、複数図またはデータソース２７２、２７５、２７６、２７７、２７８にわたって記憶されるか、それらによって提供される。例えば、主要プロセス要素データ例のいくつかが、１つ以上の技術図面２７２、例えば、１つ以上のＰ＆ＩＤ２７２ａ、１つ以上のプロセスフロー図２７２ｂ、および／または１つ以上のループ図２７２ｃなどに記憶される。さらに、主要プロセス要素データ例のいくつかが、１つ以上の制御システム構成２７５、例えば、１つ以上の制御モジュール構成２７５ａ、１つ以上の操作員ビューもしくはディスプレイ２７５ｂ、および／または１つ以上のデバイス構成２７５ｃなど（例えば、コントローラ、Ｉ／Ｏデバイス、フィールドデバイスの構成など）に記憶される。更に、１つ以上の他のプロセス要素またはデバイスからストリームされたデータ２７６が、複数のプロセス要素を記述するか示すデータを提供し得る。ストリームされたデータ２７６は、記憶されストリームされたデータ（例えば、集中型ビッグデータアプライアンスおよび／または埋め込み型ビッグデータアプライアンスに記憶されている取得されストリームされたデータ）であり得、あるいは、ストリームされたデータ２７６は、リアルタイムストリームであり得る。なお更に、手動で生成した入力２７７、例えば手動で生成したチャート、図、もしくはマッピングおよび／またはユーザ入力などが、複数のプロセス要素を記述するか示すデータを提供し得る。主要プロセス要素データの少なくともいくつかは、１つ以上の他のデータソース２７８、例えば配置図または他の図などに記憶され得るか、それらによって提供され得る。
これらの複数データソース２７２、２７５～２７８に記憶されたおよび／またはそれらによって提供された主要プロセスプラントデータは、例えば、プロセスプラントと関連する１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行する１つ以上のアプリケーション２８０によって、取得されるか抽出される２０２。例えば、アプリケーション２８０は、記憶されたデータソースからデータを抽出し得、あるいは、アプリケーション２８０は、リアルタイムストリーミングデータソースによって提供されたデータを抽出し得、フィルターにかけ得、または別様に取得し得る。図５に例示されるように、取得されたデータ２８２は、種々の主要プロセス要素の識別、例えばタグや名前などの表示を含む。取得されたデータ２８２はまた、種々の主要プロセス要素の物理的な位置、例えば領域シートやループ番号、またはＧＰＳ座標などの表示を含む。１つ以上のアプリケーション２８０が、プロセスのフロー、例えばプロセス要素アラインメントマップ内の主要プロセス要素の相対的順序付け２８５を決定するために物理的な位置に基づいて取得されたデータ２８２を分類し、順序付け、または編成するように構成される。図５には、相対的順序付け２８５が、順序付けられたリストに表示されるが、この実施形態は、相対的順序付けが反映される多くの実施形態のうちの単なる１つである。例えば、各特定の主要プロセス要素の相対的順序付けが、コード、タグ、または他のインジケータによって反映され得る。
図３に戻ると、いくつかの実施形態では、方法２００は、（例えば、図１に関して前に論じたように）１組の主要プロセス要素の１つ以上のメンバーを決定することを含み得る。例えば、第１の特定のデータソースについて、まず、１つのサブセットの主要プロセス要素であって、それの記述するデータが第１の特定のデータソースに少なくとも部分的に記憶される、１つのサブセットの主要プロセス要素の決定が、（例えば、プロセス要素の種類によっておよび／またはデータの種類によって）なされ得、次いで、そのサブセットの主要プロセス要素について記述するか示すデータだけが、抽出されるか取得される２０２。別の例では、第２の特定のデータソースからのデータの一般的な抽出が行われ得２０２、次いで、抽出されたデータ２０２は、それに表現された主要プロセス要素の決定または識別に基づいて、１つのサブセットに漸減され得る。
ブロック２０５で、方法２００は、抽出されたか取得されたデータを記憶させることを含む。例えば、方法２００は、抽出されたか取得されたデータのうちの少なくともいくつかを、例えば、キャッシュまたは再書き込み可能な記憶装置に、一時的に記憶させ得、ならびに／あるいは、方法２００は、抽出されたか取得されたデータのうちの少なくともいくつかを、より長期間、例えばローカルもしくは遠隔のビッグデータアプライアンス記憶領域または永続的なデータ記憶領域などに、記憶させ得る。
ブロック２０２および２０５に更に関して、および上述のように、いくつかの場合において、主要プロセス要素の少なくともいくつかについて、方法２００はまた、主要プロセス要素に対応する他の、記述するか示す情報、例えばＧＰＳ座標、主要プロセス要素またはそれの周囲の環境の画像、モデル／製造／通し番号、および同様のものなどを抽出することか取得すること２０２を含む。そのような他の、記述するか示す情報は、メタデータとして、望まれる場合、例えば、主要プロセス要素の識別子および物理的な位置の表示と関連するメタデータとして、記憶され得る２０５。
ブロック２９０で、方法２００は、取得された１組のデータに基づいて、プロセスのためのプロセス要素アラインメントマップを決定することを含む。上述のように、プロセス要素アラインメントマップは、プロセスについての主要プロセス要素を表示し、１つ以上の他の主要プロセス要素に関して、各主要プロセス要素のそれぞれの識別ならびに各主要プロセス要素のそれぞれの順序を含むか表示する。例えば、各主要プロセス要素について、プロセス要素マップは、プロセスを制御するための少なくとも１つの他の主要プロセス要素における別の事象の発生に関連してプロセスを制御するための各主要プロセス要素における事象の発生のそれぞれの順序のそれぞれの表示を含む。したがって、プロセス要素アラインメントマップ２９０を決定するために、方法２００は、プロセスのフロー内の主要プロセス要素のいくつかもしくは全ての相対的接続順序付けまたはアラインメントを決定する。
いくつかのシナリオにおいて、決定されたプロセス要素アラインメントマップが記憶され得る（ブロック２９２）。例えば、方法２００は、決定されたプロセス要素アラインメントマップの少なくともいくつかを、例えばキャッシュもしくは再書き込み可能な記憶装置に、一時的に記憶させ得る２９２、ならびに／あるいは方法２００は、決定されたプロセス要素アラインメントマップの少なくともいくつかを、より長期間、例えばローカルおよび／もしくは遠隔のビッグデータアプライアンス記憶領域にまたは永続的なデータ記憶領域などに、記憶させ得る２９２。
いくつかのシナリオにおいて、方法２００は、決定されたプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を、別のアプリケーションおよび／または別のコンピューティングデバイスに供給させること２９５を含む。いくつかのシナリオにおいて、方法２００は、さらに、または代替的に、決定されたプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を、ユーザインターフェースに提示させること２９５、例えば、ローカルまたは遠隔のディスプレイ上に、１つ以上の操作員ビュー上に表示させるか、あるいはレポート上に印刷させることを含む。プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部は、例えば前に論じたように、例えば表形式、グラフ形式、またはいくつかの他の形式などの任意の所望の形式で提示され得る。
あるシナリオ例では、決定されたプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部が、例えば、ドラフトのプロセス要素アラインメントマップとして、ユーザインターフェースに提示される２９５。ドラフトのプロセス要素アラインメントマップに対してユーザが示した変化を含むユーザ入力が受信され、ドラフトのプロセス要素アラインメントマップが、受信したユーザ入力に基づいて修正される。例えば、ユーザは、プロセス制御システムのためにまだ構成されていない新たな主要プロセス要素がマップに追加されることになることを示し得、ユーザは、（例えば、新たにキャプチャーされた画像を特定の要素のためのメタデータとして添える）マップに対してさらに記述するデータを追加し得、またはユーザは、主要プロセス要素の特定のグループが、それらが一時的にサービス外であるようにマップから排除されることになることを示し得る。修正されたプロセス要素アラインメントマップは、記憶され得る２９２、ユーザインターフェースに提示され得る、ならびに／あるいは別のアプリケーションおよび／またはコンピューティングデバイスに供給させられ得る２９５。
図１に示されるプロセス例１０２を再び参照すると、所与のプロセス変数、ある特定のプロセス変数および／または測定結果が、所与のプロセス変数とのより強いアラインメントまたは関連を有する（例えば、所与のプロセス変数の挙動に対してより大きな影響または効果を有する）一方で、他のプロセス変数が、もし少しでもあれば、より弱いアラインメントまたは関連有する（例えば、所与のプロセス変数の挙動のより小さな影響または効果を有する）ことは明らかである。例えば、コントローラＬＣ３０７によって実行される制御戦略を参照すると、センサＬＴ３０７によって決定されるような反応物の現在の量の測定結果は、測定ＬＴ３０７が、コントローラＬＣ３０７によって実行される制御アルゴリズムへの直接入力であるので、コントローラＬＣ３０７と大いにアラインメントをとられるか関連する。センサＡＴ３０３によって検出されるような反応器１１０から残った固体の量はまた、コントローラＬＣ３０７とのアラインメントまたは関連付けを有し、センサＬＴ３０７によって行われた測定のものよりも強くないが、ＡＴ３０３は、ストック１０８から放出された重炭酸ナトリウムの量にまず直接的に影響を与えるので、それは、次いで、それにおいて収容される反応物を形成するように反応させるために反応器１１０に提供され、したがって、コントローラＬＣ３０７に提供される収容される反応物ＬＴ３０７のレベルに影響を与える。その一方で、コントローラＬＣ３０７からプロセス要素アラインメントマップにおいて十分に下流である測定またはプロセス変数は、典型的には、コントローラＬＣ３０７によって制御されるプロセス変数との関連付けまたはアラインメントを有さないか、無視できるほどの関連付けまたはアラインメントを有する。例えば、噴霧乾燥機塔１２０ａの検出される圧力ＰＴ３１１は、もしあれば、無視できるほどの、コントローラＬＣ３０７に対する効果または影響を有し、ＷＴ３１５によって測定された最終製品の重量もまた、もしあれば、無視できるほどの、コントローラＬＣ３０７に対する効果を有する。
既知のプロセス制御プラントおよびシステムでは、故障または異常状況もしくは変動の兆候が生じるとき、典型的には、操作員、器械技術者またはプロセスエンジニアが、例えば、故障または異常状況／変動の源である、故障または異常状況／変動の兆候を生じさせることに寄与している可能性がある上流測定結果およびプロセス変数を決定するために解析ツールと組み合わせて、システムによって制御されているプロセスに関する自分の知識を使用する。例示のために、あるシナリオ例において図１を参照にすると、コントローラＬＣ３０７は、反応器１１０内に収容された反応物のレベルが、予め決定された時間について所望の閾値を上回っていることを検出し、コントローラＬＣ３０７は、警報または警告を生成させる。警報または警告に気付くと、操作員は、この状況に寄与しているであろうと自分が感じる測定結果および／またはプロセス変数の表示を解析ツールに提供することによって、この状況の原因を決定することを試みる。入力データに基づいて、解析ツールは、ＬＣ３０７によって検出された異常挙動上の入力測定および／またはプロセス変数の相対的効果を決定するために、例えば主成分分析（ＰＣＡ）などの分析を行い、分析ツールは、この情報を操作員に、状況を更に調査することができるように提供する。
しかしながら、操作員に変動の源を決定するために解析ツールを使用させることは、不完全性のみならず、面倒であることと、実行するために比較的多くの時間を必要とするという問題を生じる。例えば、操作員に解析ツールを使用させることは、完全、完璧、または正確ではない可能性があるプロセスの操作員の知識の程度に依存する。操作員は、典型的には、操作員の知識を補強するためにプロセスプラントの図（例えば、ＰＩ＆Ｄ、プロセスフロー図（ＰＦＤ）、ループ図など）を参考にするが、それらの図は、プラントに提供されたプロセスプラントおよびプロセス制御システムの異なる観点をそれぞれ含み、操作員が、プロセスの要素的なプロセス要素アラインメントマップを正確に決定するのに十分に詳細ではない。
しかしながら、本明細書に記載された技法、システムおよび方法を使用して、故障または異常変動／挙動の１つ以上の源が、容易にかつ正確に決定され、特定の操作員の知識や慣例に関わりなく一貫して決定され得る。例えば、図６は、リアルタイムまたはランタイム中にプロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用されるターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源を自動的に決定する方法例３１０を例示する。いくつかの状況において、方法３１０は、方法２００とともに動作し、例えば、方法３１０の１つ以上の部分が、方法２００の要素を先頭に追加され得、添えられ得、および／または交互配置され得る。方法３１０は、方法２００を行うのと同じ１組のコンピューティングデバイスによって実行され得るか行われ得、または方法３１０は、方法２００を行うものとは異なるコンピューティングデバイスによって実行され得る。
ある実施形態では、方法３１０は、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、装置に、方法３１０の１つ以上の部分を行わせる、１つ以上の有形の、非一時的なコンピュータで読み取り可能な媒体上に記憶されたコンピュータで実行可能な命令で特に構成された装置あるいはシステム（例えば、１つ以上のコンピューティングデバイス）によって少なくとも部分的に行われる。例えば、方法３１０の少なくとも一部は、１つ以上のコンピューティングデバイスによりホストされた１つ以上のアプリケーションによって行われ得る。
方法３１０は、プロセス制御システムもしくはプロセスプラントの特定またはターゲットプロセス要素の表示を受信すること３１２を含む。ターゲットプロセス要素は、ランタイムまたはリアルタイム中に、プロセスを制御するために使用される複数のプロセス要素の１つであり、フィールドデバイス、測定結果、プロセス変数、または他のプロセス要素であり得る。典型的には、必ずしもではないが、ターゲットプロセス要素は、主要プロセス要素であって、そこで、故障、異常動作、および／または挙動の変動が検出されているか観察されている、主要プロセス要素である。さらに、ターゲットプロセス要素の表示は、任意の適切な形式、例えば、ターゲットプロセス要素を示すタグ、識別番号またはコード、参照、アドレスまたは位置、フラグ、値、あるいは任意の他のデータのものであり得る。
いくつかの場合において、ターゲットプロセス要素の表示は、アプリケーションから、例えば、同じもしくは異なる１組のコンピューティングデバイスであって、その上で方法３１０が実行される、コンピューティングデバイス上で実行するユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションから、受信される３１２。例えば、ユーザインターフェースアプリケーションは、（例えば、ユーザインターフェースを介して、操作員がターゲットプロセス要素の故障または挙動の変動を識別し、故障または変動の可能な源あるいは原因についての情報を取得することを望むとき）ユーザからターゲットプロセス要素の表示を受信し、ユーザインターフェースアプリケーションは、その表示を転送し、それ故、その表示が受信される３１２。別の例では、ターゲットプロセス要素の表示は、別のアプリケーションから、例えば学習、発見、訓練、または他の分析アプリケーションなどによって、受信される。
いくつかのシナリオでは、学習、発見、訓練、または解析アプリケーションは、監督されていないアプリケーションであり、すなわち、アプリケーションは、任意のユーザ入力無しでおよび／または任意のユーザ入力とは独立して、開始し実行する。監督されていないアプリケーションは、同じもしくは異なる１組のコンピューティングデバイスであって、その上で方法３１０が実行されている、コンピューティングデバイス上で実行する機械学習または予測的分析アプリケーションであり得る。さらに、または代替的に、監督されていないアプリケーションは、同じもしくは異なる１組のコンピューティングデバイスであって、その上で方法３１０が実行されている、コンピューティングデバイス上で実行するデータマイニングまたはデータディスカバリアプリケーションであり得る。いくつかの場合において、監督されていないアプリケーションは、プロセス制御システムのローカルに（例えば、プロセス制御システムの分散型ビッグデータデバイスに）記憶された分散型ビッグデータに対して動作するか、プロセス制御システムの中央に（例えば、プロセス制御システムの集中型ビッグデータアプライアンスに）記憶されたビッグデータに対して動作する。プロセスプラントおよびプロセス制御システムにおいて中央に記憶されたビッグデータ上で使用され、本明細書に記載した方法、技法ならびにシステムのいずれかまたは全てとともに動作し得る、監督されていない学習、発見、訓練、または解析アプリケーションのいくつかの例は、“ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ”と題された、上述の米国特許出願第１３／７８４，０４１号において見出される。プロセスプラントおよびプロセス制御システムにおいてローカルに分配的に記憶されたビッグデータ上で使用され、本明細書に記載した方法、技法ならびにシステムのいずれかまたは全てとともに動作し得る監督されていない学習、発見、訓練、または解析アプリケーションのいくつかの例は、本明細書と同時に出願され“Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｂｉｇ Ｄａｔａ ｉｎ ａ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ”と題された、上述の米国特許出願第＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿号（代理人整理番号０６００５／５９２９５２）において提供される。更に、いくつかの実施形態では、本明細書に記載した方法３１０および／または他の方法の少なくとも一部が、集中型プロセス制御システムビッグデータアプライアンスで（監督され得るか監督され得ない）１つ以上の集中型学習、発見、訓練、または解析アプリケーションによって行われる。さらに、または代替的に、方法３１０および／または本明細書に記載した他の方法の少なくとも一部は、プロセス制御プラントのプロセス制御デバイスに含まれる分散型または埋め込み型ビッグデータアプライアンスで（典型的には、必ずしもではないが、監督されない）１つ以上の分散型学習、発見、訓練、または解析アプリケーションによって行われる。ある例では、主要プロセス要素は、埋め込み型ビッグデータアプライアンスを含む。プロセス制御プラントおよびシステムにおける分散型ならびに集中型ビッグデータは、後の節により詳細に論じられる。
方法３１０は、プロセスのプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を使用して、ターゲットプロセス要素の上流である１組の主要プロセス要素、例えば、「上流プロセス要素」を決定すること３１５を含む。典型的には、必ずしもではないが、ターゲットプロセス要素の上流である１組のプロセス要素は、プロセスを制御するために使用される全体的な、包括的な、または完全な１組の主要プロセス要素の１つのサブセットであり、１組の上流プロセス要素のそれぞれは、ターゲットプロセス要素に先行して（および、いくつかの場合において、ターゲットプロセス要素に隣接して）プロセス要素アラインメントマップにおいて順序付けられる。
上流プロセス要素の決定３１５において使用されるプロセス要素アラインメントマップは、方法２００によって生成されている可能性があり、または、別の適切な方法によって生成されている可能性がある。いくつかのシナリオにおいて、プロセス要素マップの少なくとも一部は、手動で生成されている可能性がある。前に記述したように、プロセス要素アラインメントマップは、主要プロセス要素およびプロセスフロー内のそれらの相対的な位置または順序の表示を含む。それ故、プロセス要素アラインメントマップの参照または入力ポイントとして受信された３１２ターゲットプロセス要素を使用して、ターゲットプロセス要素の前に順序付けられたプロセス要素は、ターゲットプロセス要素に対応する１組の上流要素であると決定される３１５。プロセス要素アラインメントマップ全体が、上流要素を決定するために検索されるか使用される必要がないことに留意する。例えば、プロセスプラントのかなり下流であるとして識別されるプロセスもしくはプロセスプラントの領域または他の部分は、検索されるか利用される必要がない。
いくつかの実施形態では、例えば、方法３１０が監督されていないアプリケーションによって行われるときなどに、方法３１０は、受信したターゲットプロセス要素（参照番号３１２）に基づいて、例えば、方法３００とともに方法２００の少なくとも一部を使用することによって、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を決定することを含む。上述のように、プロセスのプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するための方法２００は、複数データソースからデータを抽出するか取得すること２０２を含み、それは、いくつかの実施形態では、プロセスの主要プロセス要素全体についてデータを抽出するか取得すること２０２を含み得る。しかしながら、方法２００が、方法３００とともに使用されるときに、ターゲットプロセス要素の表示が受信される３１２、複数データソースから抽出されたか取得されたデータ２０２は、主要プロセス要素全体についてのデータの全ての１つのサブセットだけであり得る。例えば、ターゲットプロセス要素がその中に含まれる領域に対応するデータ、または、ターゲットプロセス要素がその中に含まれる領域の上流領域に対応するデータだけが、抽出され得るか取得され得る２０２。
例示的であるが非限定的な例では、図１を参照にすると、センサＴＴ３０５によって行われた測定の変動の大きさの範囲または頻度が、異常であると決定されることを仮定する。図１に見られるように、また、図１のプロセス１０２のプロセス要素アラインメントマップに表示されるように、センサＴＴ３０５は、連続的反応器１１０の領域とサージタンク１１８の領域との間に位置する。それ故、方法３１０の一部としてプロセス要素アラインメントマップを決定するためにデータを取得する２０２時に、連続的反応器１１０のプロセスプラントの領域およびサージタンク１１８の領域に対応するデータだけが取得され、一方、噴霧乾燥機塔１２０ａ、１２０ｂの領域に対応するデータは、取得される必要がない。その結果として、ＴＴ３０５に対応するプロセス要素アラインメントマップの一部（例えば、ターゲットプロセス要素）だけが決定され（図３のブロック２９０）、マップのこの決定された一部のみが、ＴＴ３０５の上流プロセス要素を決定するために使用される（図６のブロック３１５）。そのような手法で、時間、処理、および他のリソースが、プロセス全体のための完全で、包括的なプロセス要素アラインメントマップを決定することや使用することと比べて最適化される。
図６および方法３１０に戻ると、１つ以上のデータ分析が、上流プロセス要素およびターゲットプロセス要素に対応する記憶されたデータに対して行われる（参照番号３１８）。一般に、各上流プロセス要素についておよびターゲットプロセス要素について経時的に収集され記憶されたデータ（例えば、プロセスを制御するために動作する要素の結果として各上流プロセス要素についておよびターゲットプロセス要素について収集された過去のリアルタイムデータ）が、データ分析に対する入力として提供される。少なくともいくつかの記憶されたデータは、例えば、記憶されたビッグデータである。いくつかの場合において、方法３１０は、データ分析が、上流プロセス要素のデータ上のみで行われるように、ターゲットプロセス要素に関して上流ではない任意のプロセス要素に対応するデータが、データ分析に対する入力として使用されることを防ぐ。そのような場合において、入力データセットを限定することによって、ターゲットプロセス要素の変動の源を決定するために要求された時間、処理、および他のリソースが、減らされ得るか最小限にされ得る。
いくつかの実施形態では、データ分析は、ターゲットプロセス要素に関して上流プロセス要素の時間オフセットを決定するためにそれの入力上で動作する。本明細書に一般に使用されるような「時間オフセット」は、上流プロセス要素において特定の事象が発生するか挙動（例えば、測定における変化）が観察される時間から、特定の上流事象または観察された挙動の効果が、例えば、関連した特定の事象の発生または下流要素の挙動における特定の変化などによって、下流要素において反映される時間までのオフセットのことを言う。これらの場合において、データ分析は、ターゲットプロセス要素におけるそれらのそれぞれの効果または挙動の発生に関して、１つ以上の上流プロセス要素における種々の事象もしくは挙動の発生に対応する時間オフセットを決定するために記憶された過去のデータに対して動作する。上流プロセス要素の時間オフセットを決定するためのデータ分析は、相互相関、主成分分析（ＰＣＡ）、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）、および／または他の適切な解析技法を利用し得る。
いくつかの実施形態では、データ分析（例えば、上記の時間オフセットを決定するためのデータ分析、または別のデータ分析）は、ターゲットプロセス要素の挙動（またはそれの変動）に対する上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を決定するためにそれの入力に対してい動作する。例えば、１組の上流プロセス要素を考えると、データ分析は、各上流要素およびターゲットプロセス要素の関連付けの度合い、例えば、ターゲットプロセス要素の挙動に対する各上流要素の影響の強度を見積もるために、いくつかの所与のまたは予め決定された期間について上流プロセス要素のそれぞれから取得された過去のデータに対して動作し得る。多くの例のうちのただ１つを使用して例示すると、過去のデータに基づいて、データ分析は、ターゲットプロセス要素の挙動の変動割合（％）の度合いと関連する各上流要素の挙動の変動割合（％）の度合いを見積もる。見積もりを使用して、ターゲットプロセス要素の挙動におけるより大きな変動割合（％）をもたらす上流要素が、ターゲットプロセス要素の挙動に対する影響の関連付けまたは強度のより大きな度合いを有するように決定され、より大きな変動割合（％）をもたらすこれらの上流要素が、データ分析によって生成されたモデルに含まれる。閾値（例えば、ターゲットプロセス要素の挙動の合計変動のパーセンテージ）よりもかなり小さい影響の関連付けまたは強度の度合いを有する上流要素は、モデルから排除され得る。いくつかの事例において、閾値は、発見的データおよび／または所望のもしくは実際のモデル品質に基づいて決定される。
いくつかの実施形態では、データ分析（例えば、上記のデータ分析の１つ、または別のデータ分析）は、ターゲットプロセス要素に関して上流プロセス要素のプロセス影響遅延を決定するように動作する。本明細書において代替可能に使用されるように、ターゲットプロセス要素に関して特定の上流プロセス要素の「プロセス影響遅延」または「影響遅延」は、一般に、特定の上流プロセス要素の寄与または関与と、ターゲットプロセス要素の結果として生じる寄与または関与との間のプロセスの動作および制御の間の遅延の量のことを言う。例えば、プロセス影響遅延を決定するためのデータ分析は、特定の上流プロセス要素に対応する種々の時間オフセットについてのターゲットプロセス要素の挙動の変動割合（％）の度合いに関して特定の上流要素の挙動の変動割合（％）の度合いを決定する。特定の上流プロセス要素に対応する時間オフセットは、上記の技法によって、または他の適切な技法によって、決定されている可能性がある。ターゲットプロセス要素の挙動において最も大きな変動割合（％）をもたらす特定の時間オフセットは、ターゲットプロセス要素に関した特定の上流要素のプロセス影響遅延であると決定される。上流プロセス要素の影響遅延を決定するためのデータ分析は、任意の適切な解析技法、例えば、相互相関、主成分分析（ＰＣＡ）、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）、および／または他の技法などを利用し得る。
方法３１０は、例えば、データ分析もしくは複数分析によって決定された時間オフセット、影響の強度、および／または影響遅延に基づいて、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の源として、１つ以上の上流プロセス要素を決定すること、識別すること、あるいは選択すること３２０を含む。例えば、無視できないほどの影響遅延を有する上流プロセス要素は、変動の源の適格な候補であり、適格な候補の集まりからの１つ以上の源の決定または選択は、閾値に基づいて、ふるい分けられ得るか最終決定され得る。ある例では、閾値と同等かそれ以上のそれぞれの影響遅延を有する上流プロセス要素だけ（例えば、Ｘ％を超える寄与、最も高いＹ％の寄与、ある特定の日の後にだけプロセスプラントに追加されるプロセス要素だけなど）が、変動の源として識別されるか表示される。閾値は、予め定義され得、および／または閾値は、設定可能であり得る。
方法３１０は、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源を、表示させ、識別させ、または提供させること（ブロック３２２）を含む。いくつかの場合において、１つ以上の源の表示または識別が、ユーザインターフェースに提供される３２２。さらに、または代替的に、ターゲットプロセス要素における挙動変動の１つ以上の源の表示または識別が、アプリケーションに、例えば、同じ１組のコンピューティングデバイスであって、その上で方法３１０が動作するコンピューティングデバイス上で実行するアプリケーションに、または別の１組のコンピューティングデバイス上で実行するアプリケーションに、提供される３２２。例えば、ターゲットプロセス要素の変動の１つ以上の源の識別または表示が、要求アプリケーション、例えば、アプリケーションであって、そこからターゲットプロセス要素の表示が受信された３１２、アプリケーションに提供され得る３２２。いくつかのシナリオにおいて、要求アプリケーションは、プロセスプラント内のビッグデータに対して動作する監督されていない学習、発見、訓練、または解析アプリケーションである。
いくつかの状況において、特定のもしくはターゲットプロセス要素の変動の１つ以上の源のそれぞれが、その源を説明するか示す他の情報、例えば、プロセスプラント内のそれの絶対的な地理空間的位置、製造／モデル／通し番号、画像などとともに、受信側アプリケーションに表示され、提供され、または識別される。いくつかの状況において、ターゲットプロセス要素の挙動における変化に対する変動の各源の相対的寄与の表示が、表示されるか提供される。図７は、画面ディスプレイ上の棒グラフを使用してターゲットプロセス要素に対する上流プロセス要素（例えば、変動の源）の相対的寄与を提供する１つのディスプレイ例３３０を例示する。図７では、ディスプレイ例３３０は、プロセス品質の測定に影響を与える主要プロセス要素の説明されていないおよび説明されたプロセス変動３３２を含み、それは、この例においては、ターゲットプロセス要素であって、変動がそのターゲットプロセス要素において観察されている（例えば、方法３１０のブロック３１２に表示されるような）ターゲットプロセス要素である。特に、寄与グラフ例３３５は、プロセス品質変動３３２に対する各上流主要プロセス要素３４０ａ～３４０ｈの説明された変動（例えば、黒一色の棒または棒の一部）および説明されていない変動（例えば、縞状棒または棒の一部）の寄与を示す棒チャート３３８を含む。さらに、主要プロセス要素３４０ａ～３４０ｈは、チャート３３８の最上部（例えば、媒体フロー３４０ａ）においてプロセス変動全体３３２に対して最も大きい寄与を有する要素を示すことによってチャート３３８上に編成される。他の例では、上流主要プロセス要素３４０ａ～３４０ｈが、プロセス制御操作員の好みによって、または任意の所望の手法で、編成され得る。
棒チャート３３８内の上流主要プロセス要素３４０ａ～３４０ｈのそれぞれは、プロセス要素の変動と関連する数値を含む。例えば、媒体フロープロセス要素３４０ａと関連する－２．３３の値は、液体が、平均値または閾値よりも２．３３ガロン／秒遅く流れていることを示し得る。あるいは、－２．３３の値は、媒体フロープロセス要素３４０ａがプロセス品質の変動に寄与する３３２、統計的寄与量を示し得る。
図７では、各主要プロセス要素３４０ａ～３４０ｈについて説明されたおよび説明されていない変動が、プロセス制御操作員に簡単な図形表示を提供するために重ねて示されるか共に示される。各プロセス要素３４０ａ～３４０ｈの説明された変動は、例えばモデル変動Ｔ２統計を利用することによって、計算され得、各主要プロセス要素の説明されていない変動は、例えばＱ統計検定を利用することによって、計算され得る。他の例では、棒チャート３３８が、主要プロセス要素３４０ａ～３４０ｈの他の値、例えば、要素の平均値、要素のそれぞれについての標準偏差、および／または行われたデータ分析に基づいて生成されている他の出力を表示し得る。
寄与グラフ例３３５は、プロセス情報、表示された変動のプロセス時間、ならびに選択されたプロセス要素３４０ａ～３４０ｈについての説明されたおよび説明されていない変動の数値を表示するプロセス情報フェースプレート３４２を含む。例えば、図７では、プロセス情報フェースプレート３４２が、午後１２：３８：２６に、媒体フロー要素３４０ａが、プロセス品質変動全体３３２に対して０．２６の説明された寄与と２．８９の説明されていない寄与を有することを示す。さらに、寄与グラフ３３５は、忠告行動フェースプレート３４５を含む。忠告行動フェースプレート３４５は、検出されたプロセス故障を修正するためにプロセス訂正提案を表示し得る。例えば、図７では、忠告行動フェースプレート３４５が、例えば、媒体フローレートを修正することができるプロセス制御システム１０６内のバルブまたはポンプに対応し得る、フィールドデバイスＦＩＣ３において１．８５ガロン／秒だけ媒体フローを増加させることによる、プロセス品質３３２の変動の改善を提案する。さらに、忠告行動フェースプレート３４５は、フローメーターＦＩＴ３を検査する提案を含む。フローメーターＦＩＴ３を検査することによって、操作員は、フローメーターが正確な媒体フロー値を出力しているかどうかを決定し得る。フェースプレート３４５に表示される忠告行動は、例えば、１つ以上のデータ分析によって決定されている可能性がある。
もちろん、図７は、ターゲットプロセス要素の変動の源を表示する画面３３０の一例を例示するが、ターゲットプロセス要素の変動の源の表示または識別の他の表現、例えば、動向表示ビュー、英数字のレポート、有向グラフ、他の種類の図形、任意の種類のデータファイル、および／または任意の他の所望の形式などが、提供され得る。ユーザは、望まれる場合、表示の様相を操作することができ得る。例えば、ユーザは、変動の１つ以上の源に対応する表示および／または情報を分類する、フィルターにかける、選択する、あるいはそうではない場合には編成することができ得る。
いくつかのシナリオにおいて、ターゲットプロセス要素の表示、プロセス要素アラインメントマップのそれの対応する部分、決定された１つ以上の源、および／またはそれらの相対的寄与が、例えば、データベース内に、コンピューティングデバイスであって、その上で方法３１０が動作している当該コンピューティングデバイスにローカルに、ローカルの埋め込み型ビッグデータアプライアンス内に、あるいは、例えば集中型ビッグデータアプライアンスまたは他の集中型システムデータ記憶領域などの別の遠隔のデータ記憶デバイスに記憶される（図示しない）。操作員またはユーザは、その記憶されたデータのいずれかもしくは全てについての識別子または名前を提供し得る。例えば、図７を参照すると、操作員またはユーザは、ＡＴ３６０（例えば、「ＡＴ３６０－Ｆ０５」）で検出された故障もしくは異常挙動についての名前または識別子を提供し得、任意選択的に、説明（例えば、「０４／２８／１３、午前８：０４に検出された２４時間を超える５％よりも大きい揺れ」）を提供し得る。操作員はまた、ＦＴ３０２、ＴＴ３４５およびＴＴ３５５の識別および相対的寄与を、記憶された故障ＡＴ３６０－Ｆ０５とともに記憶させ得る。
上述のように、いくつかの状況では、図３の方法２００および図６の方法３１０の少なくともいくつかの部分が、プロセスプラントにおけるプロセスを制御するように動作しているターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源を決定するための統合方法に組み合わされる。例示すると、図８は、方法２００および３１０の部分を組み合わせる方法例３５０のブロック図を含む。方法３５０は、方法２００および３１０の選択された部分を含むが、いくつかの実施形態では、方法２００および３１０の他の部分が、さらに、または代替的に組み合わされることに留意する。さらに、または代替的に、いくつかの実施形態では、図８に例示された方法３５０の少なくともいくつかの部分が省略される。以下の記述において、方法３５０の一部は、図２および６の説明において当初提示されたそれらの参照番号を使用して記述される。
図８において、方法３５０は、ターゲットプロセス要素の表示を受信すること３１２と、ターゲットプロセス要素によって部分的に制御されるプロセスのプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義すること２９０と、を含む。例えば、プロセス要素の少なくとも一部が、ターゲットプロセス要素に基づいて決定される。方法３５０は、プロセス要素アラインメントマップの定義された少なくとも一部に含まれる主要プロセス要素についてデータを取得することか抽出すること２０２を含む。例えば、ターゲットプロセス要素の上流であるおよびターゲットプロセス要素を含むプロセスプラントの領域における主要プロセス要素に対応するデータが、取得されるか抽出される２０２。
プロセス要素マップおよび取得されたデータの決定された少なくとも一部に基づいて、ターゲットプロセス要素の上流であるプロセス要素が識別される３１５。さらに、ターゲットプロセス要素に対する上流要素のそれぞれの時間オフセット、影響の強度、影響遅延および／または相対的寄与が、経時的に記憶されているデータであって、経時的なリアルタイムでのプロセスの制御の結果として生じられたデータ（例えば、過去のデータ）についての１つ以上のデータ分析３１８を使用することによって決定される。例えば、データ分析３１８は、上流プロセス要素についておよびターゲットプロセス要素について収集された過去のビッグデータに対して行われ得る。１つ以上の特定の上流プロセス要素が、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の源であると、例えば、それらのそれぞれの影響遅延、閾値、および／または他の基準に基づいて、データ分析もしくは複数分析の結果または出力を使用して、決定されるか識別される３２０。ターゲットプロセス要素の挙動の変動の決定された１つ以上の源が、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の源として、表示させられ、提供させられ、または識別させられる３２２。
本明細書に開示されたシステム、方法、および技法のいずれかまたは全ては、リアルタイムでプロセスを制御するように構成される任意のプロセスプラントに利用され得る。プロセスプラントは、例えば、１つ以上の有線通信ネットワークおよび／１つ以上の無線通信ネットワークを含み得る。同様に、プロセスプラントは、１つ以上の有線プロセス要素および／または１つ以上の無線プロセス要素をその中に含み得る。プロセスプラントは、集中型データベース、例えば連続的、バッチおよび他の種類のヒストリアンデータベースなどを含み得る。
プロセスプラントのいくつかであって、それにおいて、本明細書に開示されたシステム、方法、および技法の少なくとも一部が利用される、プロセスプラントのいくつかは、プロセス制御ビッグデータネットワークおよびプロセス制御ビッグデータネットワークデバイスを含む。例えば、本明細書に開示されたシステム、方法、および技法の少なくともいくつかは、例えば上述の米国出願第１３／７８４，０４１号などに説明された、集中型ビッグデータをサポートするプロセスプラントにおいて実施される。そのようなプロセスプラントは、集中型ビッグデータアプライアンスを含み、本明細書に開示された技法の少なくともいくつかは、集中型ビッグデータアプライアンスによって実施され得る。例えば、方法２００、方法３１０の、および／または方法３５０の少なくとも一部は、集中型ビッグデータアプライアンスによって実行され得る。
さらに、または代替的に、本明細書に開示されたシステム、方法、および技法の少なくとも一部は、例えば、本明細書と同時に出願され、“ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ Ａ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ”と題された、上述の同時係属中の米国特許出願第＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿号などに記載される、分散型または埋め込み型ビッグデータをサポートするプロセスプラントに利用される。したがって、プロセスプラントは、１つ以上の分散型ビッグデータデバイスを含み得、それらのそれぞれは、それぞれの分散型または埋め込み型ビッグデータアプライアンスを含む。埋め込み型ビッグデータアプライアンスは、本明細書に開示された技法の少なくともいくつかを実施し得、例えば、埋め込み型ビッグデータアプライアンスは、方法２００の少なくとも一部、方法３１０の少なくとも一部、および／または方法３５０の少なくとも一部を実施し得る。いくつかの場合において、分散型ビッグデータデバイスの１つ以上が、プロセス制御ビッグデータネットワークによって通信可能に接続される。
例示すると、図９は、プロセスプラントまたはプロセス制御システム例４０の種々の態様例を含むブロック図であり、それにおいて、本明細書に開示された技法、方法、システムおよび装置が、実施され得、含まれ得る。図９では、分散型ビッグデータデバイスが参照記号「ＤＢＤ」によって表示され、ビッグデータをローカルに管理するために、それにおけるそれぞれの埋め込み型ビッグデータアプライアンス５３０の含有を表わし、集中型ビッグデータデバイスが参照記号「ＣＢＤ」によって表示され、ＣＢＤデバイスによって収集されたビッグデータの少なくともいくつかが、集中型ビッグデータアプライアンス４０８に記憶のために送信されることを表す。いくつかのプロセスプラントにおいて、集中型ビッグデータアプライアンス４０８は、上述の米国特許出願１３／７８４，０４１に説明されたプロセス制御ビッグデータアプライアンスであるが、他のプロセス制御ビッグデータアプライアンスが、さらに、または代替的に利用され得る。一般に、プロセス制御ビッグデータ装置またはアプライアンス４０８は、システム４０で集中させられ、（例えば、ストリーミングによっておよび／または１つ以上の他のプロトコルによって）集中型ビッグデータノード（ＣＢＤ）からデータを受信し記憶するように構成される。任意選択的に、プロセス制御集中型ビッグデータ装置またはアプライアンス４０８はまた、１つ以上の分散型ビッグデータノード（ＤＢＤ）からデータを受信し記憶する。
図９では、プロセス制御ビッグデータデバイスＣＢＤおよびＤＢＤならびにプロセス制御集中型ビッグデータアプライアンス４０８が、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００のノードであり、プロセス制御システムビッグデータネットワークバックボーン４０５を介して通信可能に接続される。バックボーン４０５は、種々のプロセス制御ビッグデータデバイスＣＢＤおよびＤＢＤに／から、およびプロセス制御ビッグデータアプライアンス４０８に／から、パケットを経路指定するように構成された複数のネットワーク化コンピューティングデバイスまたはスイッチを含む。バックボーン４０５の複数のネットワーク化コンピューティングデバイスは、任意の数の無線および／または有線リンクによって相互接続され得、ならびにビッグデータネットワークバックボーン４０５は、１つ以上の適切な経路指定プロトコル、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）群（例えば、ＵＰＤ（ユーザデータグラムプロトコル）、ＴＣＰ（伝送制御プロトコル）、イーサネットなど）に含まれるプロトコル、あるいは公共または私有のものであり得る他の適切な経路指定プロトコルをサポートし得る。ある実施形態では、バックボーン４０５に接続されたノードの少なくともいくつかは、例えばストリーム制御転送プロトコル（ＳＣＴＰ）などのストリーミングプロトコルを利用する。
プロセス制御集中型ビッグデータアプライアンス４０８に特に関して、図１０Ａを参照すると、プロセス制御集中型ビッグデータ装置またはアプライアンス例４０８は、プロセス制御集中型ビッグデータデバイスＣＢＤ（および任意選択的に、プロセス制御分散型ビッグデータデバイスＤＢＤのいくつか）から受信されたデータを履歴化するか記憶するためのデータ記憶領域５０２、複数の集中型アプライアンスデータ受信機５０５、ならびに複数の集中型アプライアンス要求サービサ５０８を含む。プロセス制御システムビッグデータ記憶領域５０２は、複数の物理的なデータドライバまたは記憶実体、例えばＲＡＩＤ（独立ディスク冗長アレイ）記憶装置、クラウド記憶装置、あるいはデータバンクまたはデータセンタ記憶装置に適した任意の他の適切なデータ記憶技術などを備え得る。しかしながら、ネットワーク４００のビッグデータノードＣＢＤおよびＤＢＤに対して、データ記憶領域５０２は、単一もしくは統一の論理データ記憶領域または実体の外観を有し、そのようにしてアドレス可能である。その結果として、データ記憶装置５０２は、集中型ビッグデータ記憶領域５０２として見られる。集中型ビッグデータ記憶領域５０２の構造は、履歴データを含む、任意の種類のプロセス制御システム関連データの記憶をサポートする。ある例では、データ記憶実体の各項目、データポイント、または観察が、データの識別（例えば、ソース、デバイス、タグ、位置など）の表示、データの内容（例えば、測定結果、値など）、およびデータが収集され、生成され、受信されまたは観察された時間を示すタイムスタンプを含む。したがって、これらの項目、データポイント、または観察は、本明細書において「時系列データ」と呼ばれる。データは、例えば、拡張可能な記憶、ストリームされたデータ、および低レイテンシクエリをサポートするスキーマを含む共通形式を使用してデータ記憶領域５０２に記憶され得る。
集中型ビッグデータ記憶装置５０２に加えて、プロセス制御システム集中型ビッグデータアプライアンス４０８は、１つ以上の集中型アプライアンスデータ受信機５０５を含み、それらのそれぞれは、ネットワークバックボーン４０５からデータパケットを受信し、それにおいて運ばれる実質的データおよびタイムスタンプを取り出すようにデータパケットを処理し、データ記憶領域５０２内に実質的データおよびタイムスタンプを記憶するように構成される。集中型アプライアンスデータ受信機５０５は、例えば、複数のコンピューティングデバイスまたはスイッチ上に存在し得る。
プロセス制御システムビッグデータアプライアンス４０８はまた、１つ以上の集中型アプライアンス要求サービサ５０８を含み、それらのそれぞれは、例えば、要求実体もしくはアプリケーションの要求ごとに、プロセス制御システム集中型ビッグデータアプライアンス記憶装置５０２に記憶された時系列データおよび／またはメタデータにアクセスするように構成される。集中型アプライアンス要求サービサ５０８は、例えば、複数のコンピューティングデバイスまたはスイッチ上に存在し得る。ある実施形態では、集中型アプライアンス要求サービサ５０８および集中型アプライアンスデータ受信機５０５の少なくともいくつかが、同じコンピューティングデバイスまたは複数デバイス上（例えば、統合デバイス上）に存在するか、あるいは統合アプリケーションに含まれる。例示的な例として本明細書に開示された技法のいくつかを参照すると、集中型アプライアンス要求サービサ５０８の１つ以上が、データ分析アプリケーションの要求ごとに記憶されたデータのいくつかを取り出し得、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を決定する（図３のブロック２９０）。集中型アプライアンス要求サービサ５０８は、データ分析アプリケーションの要求ごとに記憶されたデータのいくつかを取り出し得、図６のターゲットプロセス要素の上流プロセス要素を決定する（ブロック３１５）。集中型アプライアンス要求サービサ５０８は、ターゲットプロセス要素の挙動変動の１つ以上の（複数の）源を決定する（図６のブロック３１８、３２０）ためにデータ分析アプリケーションの要求ごとに、または本明細書に記載された方法、システム、装置および技法によって行われた他のデータ分析の要求ごとに、記憶されたデータのいくつかを取り出し得る。いくつかの場合において、本明細書に記載された方法、システム、装置および技法によって行われたデータ分析は、集中型アプライアンス要求サービサ５０８の１つ以上によって行われる。
次に、図９の集中型ビッグデータデバイスＣＢＤを見ると、一般に、各集中型ビッグデータデバイスＣＢＤは、履歴化または長期記憶のためにプロセスプラントおよび／またはプロセスプラントにおいて制御されたプロセスに対応するデータ（例えば、ビッグデータ）を集中型ビッグデータアプライアンス４０８に収集し、記憶し、送信するように構成される。集中型プロセス制御ビッグデータデバイスＣＢＤは、上述の米国特許出願１３／７８４，０４１に記載されるようなデバイスであり得るが、他の集中型ビッグデータデバイスが、本明細書に記載された技法とともに、さらにまたは代替的に利用され得る。ＣＢＤは、プロセスコントローラ、フィールドデバイス、Ｉ／Ｏデバイス、ユーザインターフェースデバイス、ネットワーキングまたはネットワーク管理デバイス、あるいはヒストリアンデバイスであって、それの主要機能が、プロセス制御システム４００全体にわたって蓄積されるデータを一時的に記憶すること、および供給されたデータを集中型ビッグデータアプライアンス４０８に履歴化させることである、ヒストリアンデバイスであり得る。
図１０Ｂのブロック図に示されるように、集中型ビッグデータデバイス例ＣＢＤは、デバイスＣＢＤによって直接的に送信されるおよび／またはデバイスＣＢＤで直接的に受信されるリアルタイムデータを収集し、例えば、プロセス制御システムビッグデータネットワーク４０５にインターフェース５１０を介して、集中型ビッグデータ記憶アプライアンス４０８における履歴化のために収集されたデータを送信するように構成される。いくつかの集中型ビッグデータデバイスＣＢＤは、別のインターフェース５１２を含み、そのインターフェースを介して、プロセス制御データは、（例えば、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバス、ＨＡＲＴ（登録商標）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）、ＰＲＯＦＩＢＵＳ、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔなどのプロセス制御プロトコルを使用することによって）プロセス制御通信ネットワーク５１５に送信され、およびプロセス制御通信ネットワーク５１５から受信され、プロセスプラントまたはシステム４００によって実行されるプロセスを制御し、プロセス制御インターフェース５１２上で送信され受信されたデータの少なくともいくつかは、集中型ビッグデータデバイスＣＢＤに収集され、一時的に記憶されるかキャッシュされる。
インターフェース５１０、５１２に加えて、集中型ビッグデータデバイスＣＤＢは、コンピュータで読み取り可能な命令を実行するように構成された多重処理要素プロセッサ５１８、メモリ５２０、ならびにキャッシュおよび／またはフラッシュメモリ５２２を含む。多重処理要素プロセッサ５１８は、２つ以上の独立した中央処理装置（ＣＰＵ）または処理要素５１８ａ～５１８ｎを有するコンピューティング構成要素（例えば、統合コンピューティング構成要素）であり、それ故、多重処理要素プロセッサ５１８は、複数処理要素にわたって複数の計算を割り当てることによって、複数のタスクまたは機能を同時にあるいは並列に行うことができる。デバイスＣＤＢのメモリ５２０は、１つ以上の有形の、非一時的なコンピュータで読み取り可能な記憶媒体を含み、１つ以上の半導体メモリ、磁気的に読み取り可能なメモリ、光学的に読み取り可能なメモリ、分子メモリ、セルメモリ、および／または任意の他の適切な有形の、非一時的なコンピュータで読み取り可能な記憶媒体もしくはメモリ記憶技術として実施され得る。メモリ５２０は、ある例において、大量または高密度データ記憶技術を使用する。メモリ５２０は、多重処理要素プロセッサ５１８の処理要素５１８ａ～５１８ｎの少なくともいくつかによって実行可能である１つ以上の組のコンピュータで読み取り可能なまたはコンピュータで実行可能な命令を記憶し、集中型ビッグデータアプライアンス４０８に記憶されることになるデータの収集、キャッシング、および／または送信を行う。
集中型ビッグデータデバイスＣＢＤのキャッシュ５２２は、メモリ５２０によって利用されるものに類似するデータ記憶技術を利用し得、または異なるデータ記憶技術、例えばフラッシュメモリなどを利用し得る。ある例では、キャッシュ５２２は、大量または高密度データ記憶技術を使用し、集中型ビッグデータアプライアンス４０８における履歴化のためのデータの送信の前に、デバイスＣＢＤによって収集されたデータを一時的に記憶する。キャッシュ５２０は、メモリ５２０に含まれてもよいし、含まれなくてもよく、キャッシュ５２０のサイズは、選択可能または設定可能であり得る。キャッシュ５２２は、１つ以上のデータ項目を記憶するように構成され、各データ項目は、デバイスＣＢＤによって収集されたデータまたはデータポイントの値、ならびに、そのデータ値がデバイスＣＢＤによって生成された、デバイスＣＢＤによって作り出された、デバイスＣＢＤで受信された、またはデバイスＣＢＤによって観察された時間のインスタンスのそれぞれのタイムスタンプまたは表示を含む。キャッシュ５２２の各データ入力に記憶されたプロセス制御データの値とタイムスタンプの両方が、集中型ビッグデータアプライアンス４０８に記憶のために送信される。ある実施形態では、デバイスＣＢＤにおけるデータ記憶のためにキャッシュ５２２によって利用されたスキーマは、集中型ビッグデータアプライアンス４０８によって利用されたスキーマに含まれる。
ビッグデータを集中させられるデバイスＣＢＤは、デバイスＣＢＤによって直接的に生成されたおよび／またはデバイスＣＢＤで直接的に受信されたデータを、例えば、データが生成されたか受信されたレートで、収集する。例えば、デバイスＣＢＤは、デバイスＣＢＤによって直接的に生成されたおよび／またはデバイスＣＢＤで直接的に受信された全てのデータを、データが生成されたか受信されたレートで、収集する。デバイスＣＢＤは、例えば、元の情報の損失をもたらし得る不可逆データ圧縮または任意の他の技法を使用すること無く、データが、デバイスＣＢＤによって生成され、作り出され、受信され、または別様に観察される際に、リアルタイムでデータの少なくともいくつかをストリームし得る。さらにまたは代替的に、デバイスＣＢＤは、それのキャッシュ５２２内に収集されたデータの少なくともいくつかを一時的に記憶し得、キャッシュ５２２が特定の閾値まで満たされたときに、またはいくつかの他の基準に達したときに、それのキャッシュ５２２からデータの少なくともいくつかをプッシュし得る。
その一方で、次に、図１０Ｃのブロック図例を参照すると、図９のプロセスプラント４０内に含まれる分散型プロセス制御ビッグデータデバイスＤＢＤが、プロセスプラントまたはプロセスプラントにおいて制御されるプロセスに対応するデータ（例えば、ビッグデータ）を収集し、ローカルに記憶するか履歴化するように構成され、データの履歴化のために集中型ビッグデータアプライアンス４０８に頼らない。集中型の分散型のビッグデータデバイスＣＢＤに類似して、分散型ビッグデータデバイスＤＢＤは、マルチコアプロセッサ５１８ａおよびメモリ５２０、ならびに、いくつかの場合には、プロセス制御通信ネットワーク５１５に対するインターフェース５１２を含む。
しかしながら、一時的なビッグデータ記憶のためのキャッシュ５２２の代わりに、分散型ビッグデータデバイスＤＢＤは、長期ビッグデータ記憶や履歴化のために、ならびにビッグデータ分析のために、それぞれの埋め込み型ビッグデータ装置またはアプライアンス５３０を含む。埋め込み型ビッグデータアプライアンス５３０は、例えば、データのローカル記憶または履歴化のための埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２、１つ以上の埋め込み型ビッグデータ受信機５３５、１つ以上の埋め込み型ビッグデータ分析器５３８、および１つ以上の埋め込み型ビッグデータ要求サービサ５４０を含む。ある実施形態では、埋め込み型ビッグデータ受信機５３５、埋め込み型ビッグデータ分析器５３８、および埋め込み型ビッグデータ要求サービサ５４０は、有形の、非一時的なコンピュータで読み取り可能な記憶媒体（例えば、埋め込み型ビッグデータ記憶装置１２０またはメモリ５２０）上に記憶された、それぞれのコンピュータで実行可能な命令であって、１つ以上のプロセッサ（例えば、コア５１８ａ～５１８ｎの１つ以上）によって実行可能である命令を含む。
分散型ビッグデータデバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２は、高密度メモリ記憶技術、例えば、ソリッドステートドライブメモリ、半導体メモリ、光メモリ、分子メモリ、生物学的メモリ、または任意の他の適切な高密度メモリ技術を利用する、１つ以上の有形の、非一時的なメモリ記憶装置を含む。ネットワーク４００の他のノードもしくはデバイスに対して、埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２は、単一もしくは統一の論理データ記憶領域または実体の外観を有し得、それは、実際のプロセス制御ビッグデータデバイスＤＢＤからの異なる実体としてネットワーク４００にアドレス指定され得るか、アドレス指定され得ない。
埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２の構造は、ある実施形態では、プロセス制御分散型ビッグデータデバイスＤＢＤによって収集された任意のおよび全てのプロセス制御システムならびにプラント関連データの長期記憶をサポートする。埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２内に記憶された各項目、データポイント、または観察は、例えば、時系列データ、例えば、データの識別（例えば、デバイス、タグ、位置など）の表示、データの内容（例えば、測定結果、値など）、およびデータが収集された、生成された、作り出された、受信された、または観察された時間を示すタイムスタンプなどを含む。データは、拡張可能な記憶装置をサポートするスキーマを含む共通形式を使用して、デバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータ記憶装置１２０内に記憶され、例えば、それは、他の分散型ビッグデータデバイスＤＢＤによって利用されるのと同じスキーマであり得るか、同じスキーマであり得ず、かつ、それは、集中型プロセス制御ビッグデータアプライアンス４０８によって利用されるのと同じスキーマであり得るか、同じスキーマであり得ない。
分散型ビッグデータデバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータアプライアンス５３０は、１つ以上の埋め込み型ビッグデータ受信機５３５を含み、それらのそれぞれは、デバイスＤＢＤによって収集されたデータを受信し、収集されたデータを埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２内に記憶させるように構成される。デバイスＤＢＤは、デバイスＤＢＤによって直接的に生成されたおよび／またはデバイスＤＢＤで直接的に受信されたデータを、例えば、そのデータが生成されたか受信されたレートで、収集する。例えば、デバイスＤＢＤは、デバイスＤＢＤによって直接的に生成されたおよび／またはデバイスＤＢＤで直接的に受信された全てのデータを、そのデータが、インターフェース５１２および５１０を介して生成されたか受信されたレートで、収集する。
さらに、分散型ビッグデータデバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータアプライアンス５３０は、１つ以上の埋め込み型ビッグデータ分析器５３８を含み、それらのそれぞれは、埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２内に記憶されたデータ上で１つ以上の学習分析を実行するか行うように構成される。埋め込み型ビッグデータ分析器５３８の少なくともいくつかは、記憶されたデータ上で大規模データ分析（例えば、データマイニング、データディスカバリなど）を行い得、集められたデータに基づいて新たな情報や知識を発見し、検出し、または学習する。例えば、データマイニングは、一般に、大量のデータを検査するプロセスを含み、例えば普通ではない記録もしくは複数のグループのデータ記録などの、新たなまたは前に知られていない興味のあるパターンを抽出するか発見する。埋め込み型ビッグデータ分析器５３８の少なくともいくつかは、記憶されたデータ上で大規模データ分析（例えば、機械学習分析、データモデリング、パターン認識、相関関係分析、予測的分析など）を行い得、記憶されたデータ内で暗黙の関係もしくは推論を予測し、計算し、または識別する。例えば、埋め込み型データ分析器５３８は、任意の数のデータ学習アルゴリズムや分類技法、例えば、部分最小二乗（ＰＬＳ）回帰、ランダムフォレスト、および主成分分析（ＰＣＡ）などを利用し得る。大規模データ分析から、デバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータ分析器５３８は、学習されたデータまたは知識の確保を作り出し得るか生成し得、それは、デバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータ記憶装置１２０内に記憶され得るか、それに追加され得る。例えば、データ分析器５３８の１つまたは複数は、データ分析を行い、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を決定し（図３のブロック２９０）、図６の上流プロセス要素を決定し（ブロック３１５）、ターゲットプロセス要素の挙動変動の１つ以上の（複数の）源を決定し（図６のブロック３１８、３２０、あるいは本明細書に記載された方法、システム、装置および技法によって行われた他のデータ分析を行う。埋め込み型ビッグデータ分析器５３８は、ホストの分散型ビッグデータデバイスＤＢＤに対して前に知られていない追加データを作り出し得るか生成し得る。さらにまたは代替的に、埋め込み型ビッグデータ分析器５３８は、それらのデータ分析もしくは複数分析の結果に基づいて、新たなもしくは修正されたアプリケーション、機能、ルーチン、またはサービスを作り出し得る。
その上、デバイスＤＢＤの埋め込み型ビッグデータアプライアンス５３２は、１つ以上の埋め込み型ビッグデータ要求サービサ５４０を含み得、それらのそれぞれは、例えば、要求実体またはアプリケーションの要求ごとに、埋め込み型ビッグデータ記憶装置５３２内に記憶された局所データにアクセスするように構成される。ある実施形態では、埋め込み型ビッグデータ要求サービサ５４０の少なくともいくつかは、埋め込み型ビッグデータ分析器５３８の少なくともいくつかと統合される。
図９に戻ると、上述のように、分散型ビッグデータデバイスＤＢＤおよび集中型ビッグデータデバイスＣＢＤは、デバイスであって、それの主な機能が、プロセスプラント環境４０、例えばプロセスコントローラ、フィールドデバイスおよびＩ／Ｏデバイスなどにおいてリアルタイムでプロセスを制御する機能を実行するために使用されるプロセス制御データを自動的に生成するならびに／または受信することである、デバイスを含み得る。プロセスプラント環境４０において、プロセスコントローラは、フィールドデバイスによって行われたプロセス測定を示す信号を受信し、制御ルーチンを実施するためにこの情報を処理し、プラント４０におけるプロセスの動作を制御するために有線または無線通信リンク上で他のフィールドデバイスに送信される制御信号を生成する。典型的には、少なくとも１つのフィールドデバイスが、プロセスの動作を制御するための物理的な機能（例えば、バルブを開くことか閉めること、温度を上げることか下げることなど）を行い、いくつかの種類のフィールドデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスを使用してコントローラと通信し得る。プロセスコントローラ、フィールドデバイス、およびＩ／Ｏデバイスは、有線または無線であり得、任意の数の有線および無線プロセスコントローラとそれらの組み合わせ、フィールドデバイスならびにＩ／Ｏデバイスは、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００の分散型ビッグデータノードＤＢＤおよび／または集中型ビッグデータノードであり得、それらのそれぞれは、ビッグデータをローカルに収集し、分析し、記憶する。
例えば、図９は、プロセス制御ネットワークまたはプラント４０のビッグデータをローカルに収集し、分析し、記憶する分散型ビッグデータプロセスコントローラデバイス４１１を例示する。コントローラ４１１は、入出力（Ｉ／Ｏ）カード４２６および４２８を介して有線フィールドデバイス４１５～４２２に通信可能に接続され、無線ゲートウェイ４３５およびネットワークバックボーン４０５を介して無線フィールドデバイス４４０～４４６に通信可能に接続される。（しかしながら、別の実施形態では、コントローラ４１１は、例えば、別の有線または無線通信リンクを使用することなどによって、バックボーン４０５以外の通信ネットワークを使用して無線ゲートウェイ４３５に通信可能に接続され得る。）図９では、コントローラ４１１は、プロセス制御システムビッグデータネットワーク４００の分散型ビッグデータプロバイダノードＤＢＤであり、プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５に直接的に接続される。
コントローラ４１１であって、例として、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔによって販売されたＤｅｌｔａＶ（商標）コントローラであり得るコントローラは、フィールドデバイス４１５～４２２および４４０～４４６の少なくともいくつかを使用してバッチプロセスまたは連続的プロセスを実施するように動作し得る。ある実施形態では、プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５に通信可能に接続されることに加えて、コントローラ４１１はまた、例えば、標準の４～２０ｍＡデバイス、Ｉ／Ｏカード４２６、４２８、および／または任意のスマート通信プロトコル、例えばＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバスプロトコル、ＨＡＲＴ（登録商標）プロトコル、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）プロトコルなどと関連する、任意の所望のハードウェアやソフトウェアを使用して、フィールドデバイス４１５～４２２および４４０～４４６のうちの少なくともいくつかに通信可能に接続され得る。ある実施形態では、コントローラ４１１は、ビッグデータネットワークバックボーン４０５を使用してフィールドデバイス４１５～４２２および４４０～４４６のうちの少なくともいくつかと通信可能に接続され得る。図９では、コントローラ４１１、フィールドデバイス４１５～４２２およびＩ／Ｏカード４２６、４２８は有線デバイスであり、フィールドデバイス４４０～４４６は無線フィールドデバイスである。もちろん、有線フィールドデバイス４１５～４２２および無線フィールドデバイス４４０～４４６は、任意の他の所望の（複数の）標準またはプロトコル、例えば、将来に開発される任意の標準またはプロトコルを含む、任意の有線あるいは無線プロトコルなどに適合し得る。
プロセスコントローラデバイス４１１は、（例えば、メモリ４３２内に記憶される）１つ以上のプロセス制御ルーチンを実施するか監視するプロセッサ４３０を含み、そのプロセス制御ルーチンは、制御ループを含み得る。プロセッサ４３０は、フィールドデバイス４１５～４２２および４４０～４４６と、ならびにバックボーン４０５（例えば、他の分散型ビッグデータデバイスＤＢＤ、集中型ビッグデータデバイスＣＢＤ、および／または集中型ビッグデータアプライアンス４０８）に通信可能に接続される他のノードと、通信するように構成される。本明細書に記載される（品質予測および故障検出モジュールもしくは機能ブロックを含む）任意の制御ルーチンまたはモジュールが、そのように所望される場合、異なるコントローラあるいは他のデバイスによって実施されるか実行されるそれの一部を有し得ることに留意するべきである。同様に、プロセス制御システム４０内で実施されることになる本明細書に記載される制御ルーチンまたはモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアなどを含む任意の形態を取り得る。制御ルーチンは、例えば、オブジェクト指向プログラミング、ラダー・ロジック、シーケンシャル・ファンクション・チャート、ファンクション・ブロック・ダイアグラムを使用して、または任意の他のソフトウェアプログラミング言語もしくは設計パラダイムを使用して、任意の所望のソフトウェア形式で実施され得る。制御ルーチンは、任意の所望の種類のメモリ、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、または読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）内などに記憶され得る。同様に、制御ルーチンは、例えば、１つ以上のＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または任意の他のハードウェアもしくはファームウェア要素にハードコードされ得る。それ故、コントローラ４１１は、任意の所望の手法で、制御戦略または制御ルーチンを実施するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、コントローラ４１１は、通常、機能ブロックと呼ばれるものを使用して制御戦略を実施し、各機能ブロックが、全体制御ルーチンのオブジェクトまたは他の部分（例えば、サブルーチン）であり、プロセス制御システム４０内のプロセス制御ループを実施するために（リンクと呼ばれる通信を介して）他の機能ブロックとともに動作する。制御をベースとした機能ブロックは、典型的には、例えばトランスミッタ、センサまたは他のプロセスパラメータ測定デバイスと関連するものなどの入力機能、例えばＰＩＤ、ファジー論理などの制御を行う制御ルーチンと関連するものなどの制御機能、または、例えばプロセス制御システム４０内のいくつかの物理的な機能を実行するためのバルブなどのいくつかのデバイスの動作を制御する出力機能のうちの１つを実行する。もちろん、ハイブリッドおよび他の種類の機能ブロックが存在する。機能ブロックは、コントローラ４１１内に記憶され得、コントローラ４１１によって実行され得、それは、典型的には、これらの機能ブロックが、標準の４～２０ｍａデバイスおよびＨＡＲＴデバイスなどのいくつかの種類のスマートフィールドデバイスのために使用されるか、または、それらのデバイスと関連するときはそのようであり、あるいは、フィールドデバイス自体に記憶され得、フィールドデバイス自体によって実施され得、それは、フィールドバスデバイスの場合であり得る。コントローラ４１１は、１つ以上の制御ループを実施し得る１つ以上の制御ルーチン４３８を含み得る。各制御ループは、典型的には、制御モジュールと呼ばれ、機能ブロックの１つ以上を実行することによって行われ得る。
プロセスプラントまたはシステム４０において分散型ビッグデータをサポートするデバイスＤＢＤの他の例は、図９に示される有線フィールドデバイス４１５、および４１８～４２０ならびにＩ／Ｏカード４２６である。したがって、有線フィールドデバイス４１５、４１８～４２０およびＩ／Ｏカード４２６のうちの少なくともいくつかは、プロセス制御システムビッグデータネットワーク４００の分散型ビッグデータノードＤＢＤであり得る。さらに、図９は、プロセスプラント例４０が、有線集中型ビッグデータデバイス（例えば、参照記号「ＣＢＤ」によって図９に示されるような、有線フィールドデバイス４１６、４２１およびＩ／Ｏカード４２８）ならびに有線レガシーデバイス（例えば、デバイス４１７および４２２）を含むことを実証し、それは、プロセスプラント内で有線分散型ビッグデータデバイス４１５、４１８～４２０、４２６とともに動作し得る。有線フィールドデバイス４１５～４２２は、任意の種類のデバイス、例えば、センサ、バルブ、トランスミッタ、ポジショナーなどであり得る一方、Ｉ／Ｏカード４２６および４２８は、任意の所望の通信またはコントローラプロトコルに適合する任意の種類のＩ／Ｏデバイスであり得る。図９では、フィールドデバイス４１５～４１８は、Ｉ／Ｏカード４２６にアナログ回線もしくはアナログ回線とデジタル回線の組み合わせ上で通信する標準の４～２０ｍＡデバイスまたはＨＡＲＴデバイスである一方、フィールドデバイス４１９～４２２は、フィールドバス通信プロトコルを使用してＩ／Ｏカード４２８にデジタルバス上で通信する、スマートデバイス、例えば、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）フィールドバスフィールドデバイスなどである。しかしながら、いくつかの実施形態では、ビッグデータ有線フィールドデバイス４１５、４１６および４１８～４２１のうちの少なくともいくつか、ならびに／あるいはビッグデータＩ／Ｏカード４２６、４２８のうちの少なくともいくつかが、ビッグデータネットワークバックボーン４０５を使用してコントローラ４１１とさらにまたは代替的に通信する。
図９に示される無線フィールドデバイス４４０～４４６は、プロセスプラントまたはシステム４０（例えば、デバイス４４２ａおよび４２ｂ）において分散型ビッグデータをサポートする無線デバイスＤＢＤの例を含む。図９はまた、無線集中型ビッグデータデバイスの例（例えば、デバイス４４４）ならびにレガシー無線デバイスの例（例えば、デバイス４４６）を含む。無線フィールドデバイス４４０～４４６は、無線プロトコル、例えばＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴプロトコルなどを使用して無線ネットワーク４７０において通信する。そのような無線フィールドデバイス４４０～４４６は、（例えば、無線プロトコルを使用して）無線で通信するようにも構成され得るプロセス制御ビッグデータネットワーク４００の１つ以上の他のデバイスまたはノード（例えば、分散型ビッグデータノードＤＢＤ、集中型ビッグデータノードＣＢＤ、または他のノード）と直接的に通信し得る。無線で通信するように構成されない１つ以上の他のノード（例えば、分散型ビッグデータノードＤＢＤ、集中型ビッグデータノードＣＢＤ、または他のノード）と通信するために、無線フィールドデバイス４４０～４４６は、バックボーン４０５または別のプロセス制御通信ネットワークに接続された無線ゲートウェイ４３５を利用し得る。分散型ビッグデータをサポートする任意の数の無線フィールドデバイスが、プロセスプラント４０において利用され得る。
無線ゲートウェイ４３５は、プロセス制御プラントもしくはシステム４０に含まれる分散型ビッグデータデバイスＤＢＤおよび／または集中型ビッグデータデバイスＣＢＤであり得、無線通信ネットワーク４７０の種々の無線デバイス４４０～４５８へのアクセスを提供する。特に、無線ゲートウェイ４３５は、無線デバイス４４０～４５８、有線デバイス４１１～４２８、および／または（図９のコントローラ４１１を含む）プロセス制御ビッグデータネットワーク４００の他のノードもしくはデバイス間の通信結合を提供する。例えば、無線ゲートウェイ４３５は、ビッグデータネットワークバックボーン４０５を使用することによって、および／またはプロセスプラント４０の１つ以上の他の通信ネットワークを使用することによって、通信連結を提供し得る。無線ゲートウェイ４３５は、分散型ビッグデータ、集中型ビッグデータ、または分散型ビッグデータと集中型ビッグデータの両方をサポートし得る。
無線ゲートウェイ４３５は、いくつかの場合において、有線および無線プロトコルスタックの共有層または複数層をトンネリングする一方、有線および無線プロトコルスタックの下層への経路指定、バッファリング、ならびにタイミングサービス（例えば、アドレス変換、経路指定、パケットセグメンテーション、優先順位付けなど）によって、通信結合を提供する。他の場合において、無線ゲートウェイ４３５は、任意のプロトコル層を共有しない有線プロトコルと無線プロトコルとの間のコマンドを翻訳し得る。プロトコルおよびコマンド変換に加えて、無線ゲートウェイ４３５は、無線ネットワーク４７０において実施される無線プロトコルと関連するスケジューリングスキームのタイムスロットおよびスーパーフレーム（等しく時間間隔を置かれた通信タイムスロットの組）によって使用される同期されたクロッキングを提供し得る。その上、無線ゲートウェイ４３５は、無線ネットワーク４７０のためのネットワーク管理および運営上の機能、例えばリソース管理、性能調整、ネットワーク故障の軽減、トラフィックの監視、安全性、および同様のことなどを提供し得る。
有線フィールドデバイス４１５～４２２に類似して、無線ネットワーク４７０の無線フィールドデバイス４４０～４４６は、プロセスプラント４０内の物理的制御機能、例えば、バルブを開けることまたは閉めること、あるいはプロセスパラメータの測定を取ることを行い得る。しかしながら、無線フィールドデバイス４４０～４４６は、ネットワーク４７０の無線プロトコルを使用して通信するように構成される。そのように、無線フィールドデバイス４４０～４４６、無線ゲートウェイ４３５、および無線ネットワーク４７０の他の無線ノード４５２～４５８は、無線通信パケットの生成者および消費者である。
いくつかのシナリオにおいて、無線ネットワーク４７０は、非無線デバイスを含み得、それは、集中型および／または分散型に関わらず、ビッグデータデバイスであり得るか、ビッグデータデバイスであり得ない。例えば、図９のフィールドデバイス４４８は、レガシー４～２０ｍＡデバイスであり得、フィールドデバイス４５０は、伝統的な有線ＨＡＲＴデバイスであり得る。ネットワーク４７０内で通信するために、フィールドデバイス４４８および４５０は、無線アダプタ（ＷＡ）４５２ａまたは４５２ｂを介して無線通信ネットワーク４７０に接続され得る。図９では、無線アダプタ４５２ｂが、無線プロトコルを使用して通信するレガシー無線アダプタであるように示され、無線アダプタ４５２ａが、分散型ビッグデータをサポートするように示され、そのようにして、ビッグデータネットワークバックボーン４０５に通信可能に接続される。さらに、無線アダプタ４５２ａ、４５２ｂは、他の通信プロトコル、例えば、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（登録商標）フィールドバス、ＰＲＯＦＩＢＵＳ、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔなどをサポートし得る。その上、無線ネットワーク４７０は、１つ以上のネットワークアクセスポイント４５５ａ、４５５ｂを含み得、それは、無線ゲートウェイ４３５と有線で通信して物理的なデバイスを分離し得、あるいは、統合デバイスとして無線ゲートウェイ４３５が提供され得る。図９では、ネットワークアクセスポイント４５５ａが、分散型ビッグデータデバイスＤＢＤである一方、ネットワークアクセスポイント４５５ｂが、レガシーアクセスポイントであるように例示される。無線ネットワーク４７０はまた、無線通信ネットワーク４７０内で１つの無線デバイスから別の無線デバイスにパケットを転送するために１つ以上のルータ４５８を含み得、それらのそれぞれは、プロセス制御システム４０において分散型ビッグデータをサポートし得るか、サポートし得ない。無線デバイス４４０～４４６および４５２～４５８は、無線デバイスが分散型および／または集中型ビッグデータデバイスである場合、無線通信ネットワーク４７０の無線リンク４６０上で、ならびに／あるいはビッグデータネットワークバックボーン４０５を介して、互いとおよび無線ゲートウェイ４３５と通信し得る。
したがって、図９は、プロセス制御システムの種々のネットワークにネットワーク経路指定機能および管理を提供するように主として機能するビッグデータデバイスＤＢＤ、ＣＢＤのいくつかの例を含む。例えば、無線ゲートウェイ４３５、アクセスポイント４５５ａ、およびルータ４５８は、無線通信ネットワーク４７０において無線パケットを経路指定する機能をそれぞれ含む。無線ゲートウェイ４３５は、無線ネットワーク４７０のためのトラフィック管理および運営上の機能を実行し、ならびに無線ネットワーク４７０と通信接続して有線ネットワークにおよび有線ネットワークからトラフィックを経路指定する。無線ネットワーク４７０は、例えばＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴなどのプロセス制御メッセージおよび機能を特にサポートする無線プロセス制御プロトコルを利用し得る。図９に示されるように、無線ネットワーク４７０のデバイス４３５、４５５ａ、４５２ａ、４４２ａ、４４２ｂおよび４５８は、プロセス制御プラント４０において分散型ビッグデータをサポートするが、無線ネットワーク４７０の任意の数の任意の種類のノードが、プロセスプラント４０において分散型ビッグデータをサポートし得る。
他の無線プロトコルを使用して通信する他のデバイスは、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００のビッグデータデバイスＤＢＤおよび／またはＣＢＤであり得る。図９では、１つ以上の無線アクセスポイント４７２が、例えばＷｉＦｉまたは他のＩＥＥＥ８０２．１１に準拠した無線ローカルエリアネットワークプロトコルなどの他の無線プロトコル、モバイル通信プロトコル、例えばＷｉＭＡＸ（ワイマックス：Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（ロング・ターム・エボリューション）もしくは他のＩＴＵ－Ｒ（国際電気通信連合の無線通信部門）互換性プロトコルなど、短波長無線通信、例えば近接場通信（ＮＦＣ）およびブルートゥース、または他の無線通信プロトコルなどを利用するビッグデータデバイスＤＢＤならびに／あるいはＣＢＤである。典型的には、そのような無線アクセスポイント４７２は、手持ち式または他のポータブルコンピューティングデバイス（例えば、ユーザインターフェースデバイス）が、無線ネットワーク４７０とは異なるそれぞれの無線ネットワークであって、無線ネットワーク４７０とは異なる無線プロトコルをサポートする、それぞれの無線ネットワーク上で通信できることを可能にする。いくつかのシナリオにおいて、ポータブルコンピューティングデバイスに加えて、１つ以上のプロセス制御デバイス（例えば、コントローラ４１１、フィールドデバイス４１５～４２２、または無線デバイス４３５、４４０～４５８）がまた、アクセスポイント４７２によってサポートされた無線プロトコルを使用して通信し得る。
図９において、さらに、即時プロセス制御システム４０の外部であるシステムに対する１つ以上のゲートウェイ４７５、７４８は、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００のビッグデータデバイスＤＢＤおよび／またはＣＢＤである。典型的には、そのようなシステムは、プロセス制御システム４０によってその上で生成されたか操作された情報のカスタマーまたはサプライヤである。例えば、プラントゲートウェイノード４７５は、それ自体のそれぞれのプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーンを有する別のプロセスプラントと（それ自体のそれぞれのプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５を有する）直近のプロセスプラント４０を通信可能に接続し得る。ある実施形態では、単一のプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５が、複数プロセスプラントまたはプロセス制御環境をサービスし得る。
図９において、プラントゲートウェイノード４７５が、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００もしくはバックボーン４０５を含まないレガシーまたは先行技術のプロセスプラントに直近のプロセスプラント４０を通信可能に接続する。この例において、プラントゲートウェイノード４７５は、プラント４０のプロセス制御ビッグデータバックボーン４０５によって利用されたプロトコルとレガシーシステムによって利用された異なるプロトコル（例えば、イーサネット、Ｐｒｏｆｉｂｕｓ、フィールドバス、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔなど）との間でメッセージを変換し得るか翻訳し得る。１つ以上の外部システムゲートウェイノード４７８は、外部公共または私有システムのネットワーク、例えば、実験室システム（例えば、実験室情報管理システムもしくはＬＩＭＳ）、操作員ラウンドデータベース、材料取り扱いシステム、保守管理システム、製品在庫制御システム、生産スケジューリングシステム、気象データシステム、送料および手数料システム、パッケージングシステム、インターネット、別のプロバイダのプロセス制御システム、または他の外部システムなどと、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００を通信可能に接続する。
図９は、有限の数のフィールドデバイス４１５～２２および４４０～４４６を有する単一のコントローラ４１１だけを例示するが、これは、単に例示的で非限定的な実施形態である。任意の数のコントローラ４１１が、分散型および／または集中型ビッグデータをサポートし得、コントローラ４１１のいずれも、プラント４０においてプロセスを制御するために任意の数の有線または無線フィールドデバイス４１５～４２２、４４０～４４６と通信し得る。その上、プロセスプラント４０はまた、任意の数の無線ゲートウェイ４３５、ルータ４５８、アクセスポイント４５５、無線プロセス制御通信ネットワーク４７０、アクセスポイント４７２、および／またはゲートウェイ４７５、４７８を含み得る。なお更に、図９は、任意の数の集中型ビッグデータアプライアンス４０８を含み得、それは、プロセスプラント４０におけるデバイスのいずれかもしくは全てから収集されたデータおよび／または生成され学習されたデータあるいは知識を受信し記憶し得る。
更に、図９によって例示されるようなプロセスプラント例４０に含まれる態様、デバイス、および構成要素の組み合わせ（例えば、分散型ビッグデータデバイスＤＢＤ、集中型ビッグデータデバイスＣＢＤ、集中型ビッグデータアプライアンス４０８、有線デバイス、無線デバイス、レガシーデバイス、ゲートウェイ、アクセスポイントなど）は、単なる例である。本明細書に開示される技法、システム、方法、および装置は、図９に例示された態様のいずれかのゼロ個以上を有するプロセスプラントにおいて利用され得る。例えば、本明細書に開示された技法、システム、方法、および装置が、集中型ビッグデータアプライアンス４０８無しで、または集中型ビッグデータデバイスＣＢＤだけを用いておよび分散型ビッグデータデバイスＤＢＤ無しで、プロセスプラントにおいて利用され得る。別の例では、本明細書に開示された技法、システム、方法、および装置が、レガシーデバイスのみを用いるプロセスプラントにおいて利用され得る。
本開示に記載される技法の実施形態は、任意の数の以下の態様を単独でまたは組み合わせて含み得る。
１．プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用されるプロセス要素の挙動の変動の源を決定するための方法。方法は、複数のプロセス要素に含まれるターゲットプロセス要素の表示を受信することと、プロセスまたはプロセスプラントの複数の図に基づいて、プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用される複数のプロセス要素に対応するプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することと、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部に基づいて、ターゲットプロセス要素に対応する上流の組のプロセス要素を決定することと、を含む。方法はまた、上流の組のプロセス要素の表示をデータ分析に提供して、ターゲットプロセス要素の挙動に対する各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を決定することを含み、ここで、データ分析に対する１組の入力が、上流の組のプロセス要素の表示を含み、任意のユーザ生成入力を排除する。さらに、方法は、上流の組のプロセス要素の影響のそれぞれの強度に基づいて、上流の組のプロセス要素のうちの少なくとも１つのサブセットがターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源であると決定することと、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源の表示を受信側アプリケーションに提供させることと、を含み、ここで、受信側アプリケーションは、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである。方法の少なくとも一部が、１つ以上のコンピューティングデバイスによって行われ得る。
２．プロセスのプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することが、複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、各プロセス要素のそれぞれの識別子と、プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連してプロセスを制御するための各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を含むプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することを含む、前述の態様の方法。さらに、複数のプロセス要素が、複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含む。
３．プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することが、複数の図から１組のデータを抽出することまたは取得することを含む、前述の態様のいずれか１つの方法。抽出された１組のデータが、複数のプロセス要素の少なくとも一部の各プロセス要素について、各プロセス要素のそれぞれの識別子と、プロセスプラントにおける各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含む。更に、方法は、抽出されたか取得された１組のデータに基づいて、複数のプロセス要素の少なくとも一部に含まれる各プロセス要素のそれぞれの順序を生成することを含む。
４．複数の図から１組のデータを抽出することまたは取得することが、配管計装図（ＰＩ＆Ｄ）、プロセスフロー図（ＰＦＤ）、ループ図、表示ビュー、プロセスプラントの別の図、ストリームされたデータ、またはユーザ入力のうちの少なくとも２つ以上から１組のデータを抽出することを含む、前述の態様のいずれか１つの方法。
５．ユーザインターフェースを介して追加データを受信することを更に含み、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することが、抽出されたか取得されたデータおよび追加データに基づく、前述の態様のいずれか１つの方法。
６．ターゲットプロセス要素に対応する上流の組のプロセス要素を決定することが、複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定することを含み、ここで、１つのサブセットの各プロセス要素が、プロセス要素アラインメントマップにおけるターゲットプロセス要素のそれぞれの順序に先行またはそれに隣接したプロセス要素アラインメントマップにおけるそれぞれの順序を有する、前述の態様のいずれか１つの方法。
７．ターゲットプロセス要素の表示を受信することが、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義する前に起こり、方法が、ターゲットプロセス要素と関連する複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定することを更に含む、前述の態様のいずれか１つの方法。さらに、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義することが、プロセス要素アラインメントマップの一部のみを決定することを含み、ここで、プロセス要素アラインメントマップの一部が、ターゲットプロセス要素と関連する複数のプロセス要素の決定された１つのサブセットに対応する。
８．ターゲットプロセス要素の表示を受信することが、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義した後に起こり、ターゲットプロセス要素が、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部に含まれる、前述の態様のいずれか１つの方法。
９．上流の組のプロセス要素の表示をデータ分析に提供することが、主成分分析（ＰＣＡ）、相互相関分析、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）、または別の予測的データ分析機能のうちの少なくとも１つに上流の組のプロセス要素の表示を提供することを含む、前述の態様のいずれか１つの方法。
１０．プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部に基づいて、ターゲットプロセス要素に関して各上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延を決定することを更に含む、前述の態様のいずれか１つの方法。各上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延が、各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度および各上流プロセス要素とターゲットプロセス要素との間の時間オフセットに対応する。更に、上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度に基づいてターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源を決定することが、上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延に基づいて挙動またはターゲットプロセス要素の変動の１つ以上の源を決定することを含む。
１１．上流の組のプロセス要素の少なくとも１つのサブセットがターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源であると決定することが、（ａ）上流の組のプロセス要素の順序付けに対応する閾値、または（ｂ）上流の組のプロセス要素の影響のそれぞれの強度に対応する閾値のうちの少なくとも１つに基づく、前述の態様のいずれか１つの方法。
１２．ターゲットプロセス要素の挙動の変動の識別子を、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の決定された１つ以上の源の１つ以上の識別子とともに記憶することを更に含む、前述の態様のいずれか１つの方法。
１３．１つ以上の源の表示を受信側アプリケーションに提供させることが、ターゲットプロセス要素の表示を受信した１秒未満後に、１つ以上の源の表示を受信側アプリケーションに自動的に提供させることを含む、前述の態様のいずれか１つの方法。
１４．プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を定義すること、あるいは、上流の組のプロセス要素の少なくとも１つのサブセットをターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源であると決定することのうちの少なくとも１つが、１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行するサービスアプリケーションによって行われる、前述の態様のいずれか１つの方法。
１５．サービスアプリケーションが、プロセスプラントのためのビッグデータアプライアンスによってホストされる、前述の態様のいずれか１つの方法。
１６．実行サービスアプリケーションが、プロセスプラント内に含まれるホスティングデバイスであって、ターゲットプロセス要素であるホスティングデバイス、または、プロセスのランタイム中に、ターゲットプロセス要素に由来するデータを受信し、プロセスを制御するために受信したデータ上で自動的に動作するように構成されたホスティングデバイスのうちの１つである、ホスティングデバイス上でホストされたサービスアプリケーションのインスタンスである、前述の態様のいずれか１つの方法。
１７．方法の少なくとも一部が、１つ以上のコンピューティングデバイスのバックグラウンドで行われる、前述の態様のいずれか１つの方法。
１８．ターゲットプロセス要素の表示を受信することが、監督されていないアプリケーションからターゲットプロセス要素の表示を受信することを含む、請求項１に記載の方法。監督されていないアプリケーションは、１つ以上のコンピューティングデバイスであって、方法が、そのコンピューティングデバイスにおいて実行されている、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて実行し得るか、または別の１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて実行し得る。更に、監督されていないアプリケーションが、監督されていない発見、学習、訓練、または解析アプリケーションのうちの少なくとも１つである。
１９．プロセスプラントにおけるプロセスの少なくとも一部を制御するために使用される複数のプロセス要素のプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するための装置。装置は、前の方法のいずれかのゼロ個以上を行うように構成され得る。さらに、装置は、コンピュータで実行可能な命令を記憶する１つ以上の有形の、非一時的な、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体を含み、その命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、装置に、複数のプロセス要素を説明したデータを記憶する複数のデータソースから１組のデータを取得させる。取得された１組のデータは、複数のプロセス要素のそれぞれについて、各プロセス要素のそれぞれの識別と、プロセスプラントにおける各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含む。更に、複数のプロセス要素が、プロセスを制御するために使用される複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含む。コンピュータで実行可能な命令はまた、取得された１組のデータに基づいて、プロセス要素アラインメントマップを決定するように実行可能であり、ここで、プロセス要素アラインメントマップが、複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、各プロセス要素のそれぞれの識別と、プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連してプロセスを制御するための各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を表示する。
２０．複数のデータソースが、配管計装図（ＰＩ＆Ｄ）、プロセスフロー図（ＰＦＤ）、ループ図、プロセスプラントの別の図、ストリームされたデータ、または手動で生成されたデータソースのうちの少なくとも２つを含む、前述の態様のいずれか１つの装置。
２１．複数のデータソースが、少なくとも２つの異なる操作員表示ビューを含み、２つの異なる操作員表示ビューのそれぞれが、プロセスまたはプロセスプラントの少なくとも１つについて構成される、前述の態様のいずれか１つの装置。
２２．複数のデータソースの第１のデータソースが、複数のプロセス要素の第１のプロセス要素を記述したデータを記憶し、かつ、複数のプロセス要素の第２のプロセス要素を記述した任意のデータを排除し、複数のデータソースの第２のデータソースが、第２のプロセス要素を記述したデータを記憶し、かつ、第１のプロセス要素を記述した任意のデータを排除し、コンピュータで実行可能な命令が、装置に、プロセス要素アラインメントマップにおいて第２のプロセス要素に対応するそれぞれの順序に関してプロセス要素アラインメントマップにおいて第１のプロセス要素に対応するそれぞれの順序を決定させるように実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
２３．複数のデータソースの第１のデータソースが、複数のプロセス要素の特定のプロセス要素を記述した第１のデータを記憶し、かつ、特定のプロセス要素を記述した第２のデータを排除し、複数のデータソースの第２のデータソースが、特定のプロセス要素を記述した第２のデータを記憶し、かつ、特定のプロセス要素を記述した第１のデータを排除し、コンピュータで実行可能な命令が、装置に、第１のデータおよび第２のデータに基づいて、プロセス要素アラインメントマップにおいて特定のプロセス要素に対応するそれぞれの順序を決定させるように実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
２４．複数のデータソースの各データソースが、取得された１組のデータのそれぞれのサブセットを記憶し、コンピュータで実行可能な命令が、装置に、取得された１組のデータのそれぞれのサブセットを決定させるように、更に実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
２５．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、ユーザインターフェースを介して追加データを受信させ、取得された１組のデータおよび追加データに基づいて、プロセス要素アラインメントマップを決定させるように、更に実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
２６．追加データが、ユーザインターフェースにおけるプロセス要素アラインメントマップのドラフトの提示に対する応答として受信される、前述の態様のいずれか１つの装置。
２７．プロセスアラインメントマップが、複数のプロセス要素に含まれるプロセス要素の少なくともいくつかのためのメタデータを更に含む、前述の態様のいずれか１つの装置。
２８．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、プロセス要素アラインメントマップを記憶させるように、更に実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
２９．プロセス要素アラインメントマップが、プロセスプラントのビッグデータアプライアンスに記憶され、ビッグデータアプライアンスが、プロセス要素アラインメントマップのコンテンツへのアクセスを提供するように構成される、前述の態様のいずれか１つの装置。
３０．プロセス要素アラインメントマップが、プロセスプラントにおいてプロセスを制御するためにランタイム中に動作するように構成されたフィールドデバイスに記憶される、前述の態様のいずれか１つの装置。
３１．コンピュータで実行可能な命令が、プロセスプラントのビッグデータアプライアンスの１つ以上のプロセッサによって実行される、前述の態様のいずれか１つの装置。
３２．コンピュータで実行可能な命令が、プロセスプラントにおいてプロセスを制御するためにランタイム中に動作するフィールドデバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される、前述の態様のいずれか１つの装置。
３３．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、プロセス要素アラインメントマップの表示を１つ以上の受信側アプリケーションに提供させるように、更に実行可能であり、ここで、１つ以上の受信側アプリケーションが、１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行するユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションのうちの少なくとも１つを含む、前述の態様のいずれか１つの装置。
３４．１つ以上の受信側アプリケーションが、発見、学習、訓練、または解析アプリケーションのうちの少なくとも１つを含む、前述の態様のいずれか１つの装置。
３５．別のアプリケーションが、監督されていないアプリケーションである、前述の態様のいずれか１つの装置。
３６．コンピュータで実行可能な命令の実行の開始が、プロセス要素アラインメントマップを決定する要求に基づき、プロセス要素アラインメントマップの表示が、要求に対する応答として、リアルタイムで１つ以上の受信側アプリケーションに提供される、前述の態様のいずれか１つの装置。
３７．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、ユーザインターフェース上で、表形式またはグラフ形式の少なくとも１つにおいて、プロセス要素アラインメントマップの表示を提示させるように、更に実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
３８．プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用されるターゲットプロセス要素の挙動の変動の源を自動的に決定するための装置。装置は、前述の態様のゼロ個以上を含み得、装置は、コンピュータで実行可能な命令を記憶する、１つ以上の有形の、非一時的な、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体を備え、命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、装置に、ターゲットプロセス要素の表示を受信させる。ターゲットプロセス要素は、プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用される複数のプロセス要素に含まれ、複数のプロセス要素は、複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含む。コンピュータで実行可能な命令は、プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を使用して、ターゲットプロセス要素の上流である複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定するように更に実行可能であり、ここで、プロセスアラインメントマップは、複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、各プロセス要素のそれぞれの識別子と、プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連してプロセスを制御するための各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を表示する。ターゲットプロセス要素の上流である複数のプロセス要素の１つのサブセットは、１組の上流プロセス要素であり、各上流プロセス要素は、プロセス要素アラインメントマップにおけるターゲットプロセス要素のそれぞれの順序に先行する、またはそれに隣接したプロセス要素アラインメントマップにおけるそれぞれの順序を有する。コンピュータで実行可能な命令は、１組の上流プロセス要素を、各上流プロセス要素について、それぞれの影響遅延を決定するためにデータ分析に使用させるように、なお更に実行可能であり、ここで、それぞれの影響遅延は、特定の事象が各上流プロセス要素で発生する時間から、各上流プロセス要素での特定の事象の発生から結果としてもたらされるターゲットプロセス要素の挙動における変化が発生する時間までの時間オフセットに対応する。さらに、コンピュータで実行可能な命令は、１組の上流プロセス要素の少なくとも一部を、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源として、受信側アプリケーションに表示させるように実行可能であり、ここで、１組の上流プロセス要素の少なくとも一部は、上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延に基づいて決定される。
３９．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、ターゲットプロセス要素の上流ではない複数のプロセス要素のプロセス要素が、データ分析に使用されることを防ぐことを更にさせる、前述の態様のいずれか１つの装置。
４０．データ分析が、各上流プロセス要素について、かつ、各上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延に基づいて、ターゲットプロセス要素の挙動の変動上の各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を決定し、コンピュータで実行可能な命令は、装置に、上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度に基づいて、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源として、複数のプロセス要素の少なくとも一部を決定させる、前述の態様のいずれか１つの装置。
４１．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、閾値に更に基づいて、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の１つ以上の源として、複数のプロセス要素の少なくとも一部を決定させる、前述の態様のいずれか１つの装置。
４２．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、１組の上流プロセス要素の少なくとも一部に対応する影響のそれぞれの強度の表示を受信側アプリケーションに表示させることを更にさせる、前述の態様のいずれか１つの装置。
４３．データ分析が、主成分分析（ＰＣＡ）、相互相関分析、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）、または他の予測的分析技法のうちの少なくとも１つを含む、予測的データ分析である、前述の態様のいずれか１つの装置。
４４．予測的データ分析が、各上流プロセス要素について、ターゲットプロセス要素の挙動の変動に対する各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を更に決定し、各上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延が、各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度に基づいて決定される、前述の態様のいずれか１つの装置。
４５．上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度の少なくとも１つのサブセットが、データ分析によって生成されたモデルに含まれ、時間オフセットは、ターゲットプロセス要素に対応する複数の時間オフセットに含まれる特定の時間オフセットであり、時間オフセットは、モデルに基づいて決定され、各上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延が、特定の時間オフセットに基づいて決定される、前述の態様のいずれか１つの装置。
４６．プロセス要素アラインメントマップが、複数のプロセス要素を記述した複数のデータソースから取得された１組のデータから定義され、複数のデータソースは、各プロセス要素について、各プロセス要素のそれぞれの識別と、プロセスプラントにおける各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含み、各上流プロセス要素の時間オフセットが、各上流プロセス要素のそれぞれの物理的な位置に基づいて決定される、前述の態様のいずれか１つの装置。
４７．複数のデータソースが、１組の配管計装図（ＰＩ＆Ｄ）、１組のプロセスフロー図（ＰＦＤ）、１組のループ図、プロセスのためにまたはプロセスプラントのために構成された１組の操作員表示ビュー、あるいはプロセスプラントの１組の他の図から選択された少なくとも２つの図を含む、前述の態様のいずれか１つの装置。
４８．コンピュータで実行可能な命令が、装置に、ターゲットプロセス要素の受信された表示に基づいてプロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を決定させるように、更に実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
４９．１組の上流プロセス要素の少なくとも一部の表示が、ターゲットプロセス要素の表示の受信に対するリアルタイムの応答として受信側アプリケーションに提供される、前述の態様のいずれか１つの装置。
５０．コンピュータで実行可能な命令が、監督されていないアプリケーションに含まれ、ここで、監督されていないアプリケーションは、発見、学習、訓練、または解析アプリケーションのうちの少なくとも１つである、前述の態様のいずれか１つの装置。
５１．ターゲットプロセス要素の表示が、ユーザインターフェースアプリケーション、プロセスプラントによって生成されたリアルタイムデータ上でプロセスプラントのランタイム環境において実行する監督されていないアプリケーション、発見アプリケーション、学習アプリケーション、訓練アプリケーション、解析アプリケーション、１つ以上のコンピューティングデバイスであって、コンピュータで実行可能な命令がそのコンピューティングデバイス上で実行される、１つ以上のコンピューティングデバイスのバックグラウンドにおいて動作するアプリケーション、あるいは、１つ以上のコンピューティングデバイスとは異なる１つ以上のコンピューティングデバイスであって、コンピュータで実行可能な命令が、その上で実行される、１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行するアプリケーションのうちの少なくとも１つであるアプリケーションを介して受信される、前述の態様のいずれか１つの装置。
５２．受信側アプリケーションが、ユーザインターフェースアプリケーション、プロセスプラントによって生成されたリアルタイムデータ上でプロセスプラントのランタイム環境において実行する監督されていないアプリケーション、発見アプリケーション、学習アプリケーション、訓練アプリケーション、解析アプリケーション、１つ以上のコンピューティングデバイスであって、コンピュータで実行可能な命令がその上で実行される、１つ以上のコンピューティングデバイスのバックグラウンドにおいて動作するアプリケーション、あるいは、１つ以上のコンピューティングデバイスとは異なる１つ以上のコンピューティングデバイスであって、コンピュータで実行可能な命令がその上で実行される、１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行するアプリケーションのうちの少なくとも１つである、前述の態様のいずれか１つの装置。
５３．コンピュータで実行可能な命令が、プロセスプラントのビッグデータアプライアンスの１つ以上のプロセッサによって実行される、前述の態様のいずれか１つの装置。
５４．コンピュータで実行可能な命令が、プロセスプラントにおいてプロセスを制御するためにリアルタイムで動作するフィールドデバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される、前述の態様のいずれか１つの装置。
５５．コンピュータで実行可能な命令が、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の識別子と、ターゲットプロセス要素の挙動の変動の少なくとも１つ以上の源の表示の識別子と、を記憶するように、更に実行可能である、前述の態様のいずれか１つの装置。
５６．ターゲットプロセス要素の挙動の変動の識別子と、少なくとも１つ以上の源の表示の識別子が、ユーザによって提供される、前述の態様のいずれか１つの装置。
５７．任意の１つ以上の他の前述の態様と組み合わせた、前述の態様のいずれか１つ。
ソフトウェアにおいて実施されるとき、本明細書に記載されたアプリケーション、サービス、およびエンジンのいずれかは、任意の有形の、非一時的なコンピュータで読み取り可能なメモリ内に、例えば、磁気ディスク、レーザーディスク、固体メモリデバイス、分子メモリ記憶デバイス、または他の記憶媒体上などに、コンピュータもしくはプロセッサのＲＡＭまたはＲＯＭ内などに、記憶され得る。本明細書に開示されるシステム例は、構成要素の中でも特に、ハードウェア上で実行されるソフトウェアおよび／またはファームウェアを含むように開示されるが、そのようなシステムは、単に例示的なものであり、限定するものとしてみなされるべきではないことに留意するべきである。例えば、これらのハードウェア、ソフトウェア、およびファームウェア構成要素のいずれかまたは全てが、ハードウェア内に排他的に、ソフトウェア内に排他的に、あるいはハードウェアとソフトウェアの任意の組み合わせにおいて、具体化され得ることが考えられる。したがって、本明細書に記載されたシステム例は、１つ以上のコンピュータデバイスのプロセッサ上で実行されるソフトウェアにおいて実施されるように記載されるが、当業者は、提供された例が、そのようなシステムを実施するただ１つの手法ではないことを容易に理解するであろう。
それ故、本発明は、特定の例であって、単に例示的なものであり、発明を限定しないものであることが意図される、特定の例を参照にして説明されているが、変更、追加または削除が、発明の趣旨や範囲から逸脱すること無く、開示された実施形態になされ得ることは、当業者に明らかであろう。
Claims (54)
- プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用される複数のプロセス要素の挙動の変動の源を決定するための方法であって、
１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、前記複数のプロセス要素に含まれるターゲットプロセス要素の表示を受信することと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、かつ、前記プロセスのまたは前記プロセスプラントの複数の図または複数のデータソースに基づいて、前記プロセスを制御するために前記プロセスプラントにおいて使用される複数のプロセス要素に対応するプロセス要素アラインメントマップを定義することと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、かつ、前記プロセス要素アラインメントマップに基づいて、前記ターゲットプロセス要素に対応する上流の組のプロセス要素を決定することと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、前記上流の組のプロセス要素の表示をデータ分析に提供して、前記ターゲットプロセス要素の挙動に対する各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を決定することであって、前記データ分析に対する１組の入力が、前記上流の組のプロセス要素の前記表示を含み、任意のユーザ生成入力を排除することを特徴とする前記決定することと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、かつ、前記上流の組のプロセス要素の影響の前記それぞれの強度に基づいて、前記上流の組のプロセス要素のうちの少なくとも１つのサブセットが前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の変動の１つ以上の源であると決定することと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記１つ以上の源の表示をアプリケーションに提供させることであって、前記アプリケーションが、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションであることを特徴とする前記提供させることと、を含み、
前記プロセスの前記プロセス要素アラインメントマップを定義することが、前記複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、前記各プロセス要素のそれぞれの識別子と、前記プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連して前記プロセスを制御するための前記各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を含むプロセス要素アラインメントマップを定義することを含み、
前記複数のプロセス要素が、複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含み、
複数のデータソースが、前記プロセス要素アラインメントマップの前記複数のプロセス要素を記述するデータを記憶し、
前記複数のデータソースの第１データソースは、前記複数のプロセス要素の第１の主要プロセス要素を記述する第１のデータを記憶し、
前記複数のデータソースの第２のデータソースは、前記複数のプロセス要素の第２の主要プロセス要素を記述する第２のデータを記憶し、
前記第１のデータおよび前記第２のデータは、相互に排他的な手法でデータソースにわたって分配的に記憶され、
前記第１のデータおよび前記第２のデータに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップ内の前記第１または前記第２の主要プロセス要素の順序の決定を起こす、
方法。 - 前記複数のプロセス要素が、複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含む、請求項１に記載の方法。
- 前記複数のコンピューティングデバイスの１つによって、前記プロセス要素アラインメントマップを定義することが、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、前記複数の図または前記複数のデータソースから１組のデータを抽出することであって、前記抽出された１組のデータが、前記複数のプロセス要素の少なくとも一部に含まれる各プロセス要素について、前記各プロセス要素の前記それぞれの識別子と、前記プロセスプラントにおける前記各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含むことを特徴とする前記抽出することと、
前記抽出された１組のデータに基づいて、前記複数のプロセス要素の前記少なくとも前記一部に含まれる前記各プロセス要素の前記それぞれの順序を生成することと、を含む、請求項１に記載の方法。 - 前記複数の図または前記複数のデータソースから前記１組のデータを抽出することが、配管計装図（ＰＩ＆Ｄ）、プロセスフロー図（ＰＦＤ）、ループ図、表示ビュー、前記プロセスプラントの別の図、記憶されたストリームデータ、リアルタイムストリームデータ、またはユーザ入力のうちの少なくとも２つ以上から前記１組のデータを抽出することを含む、請求項３に記載の方法。
- ユーザインターフェースを介して追加データを受信することを更に含み、
前記プロセス要素アラインメントマップを定義することが、前記抽出されたデータにおよび前記追加データに基づく、請求項３に記載の方法。 - 前記ターゲットプロセス要素に対応する前記上流の組のプロセス要素を決定することが、前記複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定することを含み、前記上流の組の各プロセス要素が、前記プロセス要素アラインメントマップにおける前記ターゲットプロセス要素の順序より前のまたは前記ターゲットプロセス要素に隣接した、前記プロセス要素アラインメントマップにおける順序を有する、請求項１に記載の方法。
- 前記ターゲットプロセス要素の前記表示を受信することが、前記プロセス要素アラインメントマップを定義する前に起こり、
前記方法が、前記ターゲットプロセス要素と関連する前記複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定することを更に含み、
前記プロセス要素アラインメントマップを定義することが、前記プロセス要素アラインメントマップの一部のみを決定することを含み、前記プロセス要素アラインメントマップの前記一部が、前記ターゲットプロセス要素と関連する前記複数のプロセス要素の前記決定された１つのサブセットに対応する、請求項１に記載の方法。 - 前記ターゲットプロセス要素の前記表示を受信することが、前記プロセス要素アラインメントマップを定義した後に起こり、前記ターゲットプロセス要素が、前記プロセス要素アラインメントマップに含まれる、請求項１に記載の方法。
- 前記データ分析に前記上流の組のプロセス要素の前記表示を提供することが、主成分分析（ＰＣＡ）、相互相関分析、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）、または別の予測的データ分析機能のうちの少なくとも１つに前記上流の組のプロセス要素の前記表示を提供することを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記１つ以上のコンピューティングデバイスによって、かつ、前記プロセス要素アラインメントマップに基づいて、前記ターゲットプロセス要素に関して前記各上流プロセス要素のそれぞれの影響遅延を決定することを更に含み、前記各上流プロセス要素の前記それぞれの影響遅延が、前記各上流プロセス要素の影響の前記それぞれの強度と、前記各上流プロセス要素と前記ターゲットプロセス要素との間の時間オフセットと、に対応し、
前記上流プロセス要素の影響の前記それぞれの強度に基づいて、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記１つ以上の源を決定することが、前記上流プロセス要素の前記それぞれの影響遅延に基づいて、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の１つ以上の源を決定することを含む、請求項１に記載の方法。 - 前記上流の組のプロセス要素のうちの前記少なくとも前記１つのサブセットが前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記１つ以上の源であると決定することが、（ａ）前記上流の組のプロセス要素の関連付けに対応する閾値、または（ｂ）前記上流の組のプロセス要素の影響の前記それぞれの強度に対応する閾値のうちの少なくとも１つに基づく、請求項１に記載の方法。
- 前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の識別子を、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記決定された１つ以上の源の１つ以上の識別子とともに記憶することを更に含む、請求項１に記載の方法。
- 前記１つ以上の源の前記表示を前記アプリケーションに提供させることが、前記ターゲットプロセス要素の前記表示を受信した後に、前記１つ以上の源の前記表示を前記アプリケーションに自動的に提供させることを含む、請求項１に記載の方法。
- 前記プロセス要素アラインメントマップを定義すること、または前記上流の組のプロセス要素の前記少なくとも前記１つのサブセットが前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記１つ以上の源であると決定することのうちの少なくとも１つが、前記１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行するサービスアプリケーションによって行われる、請求項１に記載の方法。
- 前記サービスアプリケーションが、前記プロセスプラントのためのビッグデータアプライアンスによってホストされる、請求項１４に記載の方法。
- 前記サービスアプリケーションが、前記プロセスプラント内に含まれるコンピューティングデバイスによりホストされたサービスアプリケーションのインスタンスであり、
前記プロセスプラント内に含まれる前記コンピューティングデバイスが、前記プロセスのランタイム中に、前記ターゲットプロセス要素に由来するデータを受信し、かつ前記プロセスを制御するために前記受信されたデータに対して自動的に動作するように構成されるかの一方である、請求項１４に記載の方法。 - 前記方法の少なくとも一部が、前記１つ以上のコンピューティングデバイスのバックグラウンドにおいて行われる、請求項１に記載の方法。
- 前記ターゲットプロセス要素の前記表示を受信することが、前記１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて実行するあるいは別の１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて実行する独立したアプリケーションから、前記ターゲットプロセス要素の前記表示を受信することを含み、前記独立したアプリケーションが、独立した発見、学習、訓練、または解析アプリケーションのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の方法。
- プロセスプラントにおけるプロセスの少なくとも一部を制御するために使用される複数のプロセス要素のプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するための装置であって、
コンピュータで実行可能な命令を記憶する１つ以上の有形の、非一時的な、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記装置に、
前記複数の前記プロセス要素を記述したデータを記憶する複数のデータソースから１組のデータを取得させることであって、
前記取得された１組のデータが、前記複数のプロセス要素のそれぞれについて、各プロセス要素のそれぞれの識別と、前記プロセスプラントにおける前記各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含み、
前記複数のプロセス要素が、前記プロセスを制御するために使用される複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含むことを特徴とする前記取得させることと、
前記取得された１組のデータに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップを決定させることであって、前記プロセス要素アラインメントマップが、前記複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、前記各プロセス要素の前記それぞれの識別と、前記プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連して前記プロセスを制御するための前記各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を示すことを特徴とする前記決定させることと、
を行わせることを特徴とする、
コンピュータで読み取り可能な記憶媒体を備え、
前記複数のデータソースの第１のデータソースが、前記複数のプロセス要素の第１の主要プロセス要素を記述した第１のデータを記憶し、
前記複数のデータソースの第２のデータソースが、前記複数のプロセス要素の第２の主要プロセス要素を記述した第２のデータを記憶し、
前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記第１のデータおよび前記第２のデータに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップにおける前記第１または前記第２の主要プロセス要素の順序を決定させるように実行可能である、
装置。 - 前記複数のデータソースが、配管計装図（ＰＩ＆Ｄ）、プロセスフロー図（ＰＦＤ）、ループ図、前記プロセスプラントの別の図、記憶されたストリームデータ、リアルタイムストリームデータ、または手動で生成されたデータソースのうちの少なくとも２つを含む、請求項１９に記載の装置。
- 前記複数のデータソースが、少なくとも２つの異なる操作員表示ビューを含み、前記２つの異なる操作員表示ビューのそれぞれが、前記プロセスまたは前記プロセスプラントのうちの少なくとも１つについて構成される、請求項１９に記載の装置。
- 前記複数のデータソースの各データソースが、前記取得された１組のデータのそれぞれのサブセットを記憶し、
前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記取得された１組のデータの前記それぞれのサブセットを決定させるように、更に実行可能である、請求項１９に記載の装置。 - 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、
ユーザインターフェースを介して追加データを受信させるように、ならびに
前記取得された１組のデータおよび前記追加データに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップを決定させるように、更に実行可能である、請求項１９に記載の装置。 - 前記追加データが、前記ユーザインターフェースで前記プロセス要素アラインメントマップのドラフトの提示に対する応答として受信される、請求項２３に記載の装置。
- 前記プロセス要素アラインメントマップが、前記複数のプロセス要素に含まれる前記プロセス要素のうちの少なくともいくつかについてのメタデータを更に含む、請求項１９に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記プロセス要素アラインメントマップを記憶させるように、更に実行可能である、請求項１９に記載の装置。
- 前記プロセス要素アラインメントマップが、前記プロセスプラントのビッグデータアプライアンスに記憶され、前記ビッグデータアプライアンスが、前記プロセス要素アラインメントマップのコンテンツへのアクセスを提供するように構成される、請求項２６に記載の装置。
- 前記プロセス要素アラインメントマップが、前記プロセスプラントにおける前記プロセスを制御するためにランタイム中に動作するように構成されたフィールドデバイスに記憶される、請求項２６に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記プロセスプラントのビッグデータアプライアンスの１つ以上のプロセッサによって実行される、請求項１９に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記プロセスプラントにおける前記プロセスを制御するためにランタイム中に動作するフィールドデバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される、請求項１９に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記プロセス要素アラインメントマップの表示を１つ以上のアプリケーションに提供させることをもたらすように更に実行可能であり、前記１つ以上のアプリケーションが、１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行するユーザインターフェースアプリケーションあるいは別のアプリケーションのうちの少なくとも１つを含む、請求項１９に記載の装置。
- 前記１つ以上のアプリケーションが、発見、学習、訓練、または解析アプリケーションのうちの少なくとも１つを含む、請求項３１に記載の装置。
- 前記別のアプリケーションが、独立したアプリケーションである、請求項３１に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令の実行の開始が、前記プロセス要素アラインメントマップを決定する要求に基づき、
前記プロセス要素アラインメントマップの前記表示が、前記要求に対する応答として、リアルタイムで前記１つ以上のアプリケーションに提供される、請求項３１に記載の装置。 - 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、ユーザインターフェース上で、表形式またはグラフ形式のうちの少なくとも１つで、前記プロセス要素アラインメントマップの表示を提示させるように、更に実行可能である、請求項１９に記載の装置。
- プロセスを制御するためにプロセスプラントにおいて使用されるターゲットプロセス要素の挙動の変動の源を自動的に決定するための装置であって、
コンピュータで実行可能な命令を記憶する１つ以上の有形の、非一時的な、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記装置に、
前記ターゲットプロセス要素の表示を受信することであって、前記ターゲットプロセス要素が、前記プロセスを制御するために前記プロセスプラントにおいて使用される複数のプロセス要素に含まれ、前記複数のプロセス要素が、複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含む、受信することと、
プロセス要素アラインメントマップの少なくとも一部を使用して、前記ターゲットプロセス要素の上流である前記複数のプロセス要素の１つのサブセットを決定することであって、
前記プロセス要素アラインメントマップが、前記複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、前記各プロセス要素のそれぞれの識別子と、前記プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連して前記プロセスを制御するための前記各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を表示し、
前記ターゲットプロセス要素の上流である前記複数のプロセス要素の前記１つのサブセットが、１組の上流プロセス要素であり、
各上流プロセス要素が、前記プロセス要素アラインメントマップにおける前記ターゲットプロセス要素の順序より前のまたは前記ターゲットプロセス要素に隣接した、前記プロセス要素アラインメントマップにおける順序を有することを特徴とする前記決定することと、
前記１組の上流プロセス要素を、各上流プロセス要素について、それぞれの影響遅延を決定するためにデータ分析に使用させることであって、前記それぞれの影響遅延が、特定の事象が前記各上流プロセス要素で発生する時間から、前記各上流プロセス要素での前記特定の事象の前記発生から結果としてもたらされる前記ターゲットプロセス要素の前記挙動における変化が発生する時間までの時間オフセットに対応することを特徴とする前記使用させることと、
前記１組の上流プロセス要素の少なくとも一部を、アプリケーションに、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の１つ以上の源として、表示させることであって、前記１組の上流プロセス要素の前記少なくとも一部が、前記上流プロセス要素の前記それぞれの影響遅延に基づいて決定されることを特徴とする前記表示させることと、
をもたらす、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体と、を備え、
複数のデータソースが、前記プロセス要素アラインメントマップの前記複数のプロセス要素を記述するデータを記憶し、
前記複数のデータソースの第１データソースは、前記複数のプロセス要素の第１の主要プロセス要素を記述する第１のデータを記憶し、
前記複数のデータソースの第２のデータソースは、前記複数のプロセス要素の第２の主要プロセス要素を記述する第２のデータを記憶し、
前記第１のデータおよび前記第２のデータは、相互に排他的な手法でデータソースにわたって分配的に記憶され、
前記コンピュータで実行可能な命令は、前記第１のデータおよび前記第２のデータに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップ内の前記第１または前記第２の主要プロセス要素に対応するそれぞれの順序の決定を起こす、
装置。 - 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記ターゲットプロセス要素の上流ではない前記複数のプロセス要素のプロセス要素が、前記データ分析に使用されることを防ぐことを更にもたらす、請求項３６に記載の装置。
- 前記データ分析が、前記各上流プロセス要素について、かつ、前記各上流プロセス要素の前記それぞれの影響遅延に基づいて、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動に対する前記各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を決定し、
前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記上流プロセス要素の影響の前記それぞれの強度に基づいて、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記１つ以上の源として、前記複数のプロセス要素の前記少なくとも前記一部を決定させる、請求項３６に記載の装置。 - 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、閾値に更に基づいて前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記１つ以上の源として、前記複数のプロセス要素の前記少なくとも前記一部を決定させる、請求項３６に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記１組の上流プロセス要素の前記少なくとも前記一部に対応する影響の前記それぞれの強度の表示を前記アプリケーションに表示させることを更にもたらす、請求項３８に記載の装置。
- 前記データ分析が、主成分分析（ＰＣＡ）、相互相関分析、部分最小二乗回帰分析（ＰＬＳ）、または他の予測的分析技法のうちの少なくとも１つを含む、予測的データ分析である、請求項３６に記載の装置。
- 前記予測的データ分析が、前記各上流プロセス要素について、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動に対する前記各上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度を更に決定し、
前記各上流プロセス要素の前記それぞれの影響遅延が、前記各上流プロセス要素の影響の前記それぞれの強度に基づいて決定される、請求項４１に記載の装置。 - 前記上流プロセス要素の影響の前記それぞれの強度の少なくとも１つのサブセットが、前記データ分析によって生成されるモデルに含まれ、
前記時間オフセットが、前記ターゲットプロセス要素に対応する複数の時間オフセットに含まれる特定の時間オフセットであり、
前記時間オフセットが、前記モデルに基づいて決定され、
前記各上流プロセス要素の前記それぞれの影響遅延が、前記特定の時間オフセットに基づいて決定される、請求項４２に記載の装置。 - 前記プロセス要素アラインメントマップが、前記複数のプロセス要素を記述した複数のデータソースから取得された１組のデータから定義され、
前記複数のデータソースが、各プロセス要素について、前記各プロセス要素のそれぞれの識別と、前記プロセスプラントにおける前記各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含み、
前記各上流プロセス要素の前記時間オフセットが、前記各上流プロセス要素の前記それぞれの物理的な位置に基づいて決定される、請求項３６に記載の装置。 - 前記複数のデータソースが、１組の配管計装図（ＰＩ＆Ｄ）、１組のプロセスフロー図（ＰＦＤ）、１組のループ図、前記プロセスのためにまたは前記プロセスプラントのために構成された１組の操作員表示ビュー、あるいは前記プロセスプラントの１組の他の図から選択された少なくとも２つの図を含む、請求項４４に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記ターゲットプロセス要素の前記受信された表示に基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップの前記少なくとも前記一部を決定させるように、更に実行可能である、請求項３６に記載の装置。
- 前記１組の上流プロセス要素の前記少なくとも前記一部の前記表示が、前記ターゲットプロセス要素の前記表示の前記受信に対するリアルタイムの応答として、前記アプリケーションに提供される、請求項３６に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、独立したアプリケーションに含まれ、前記独立したアプリケーションが、発見、学習、訓練、または解析アプリケーションのうちの少なくとも１つである、請求項３６に記載の装置。
- 前記ターゲットプロセス要素の前記表示が、
ユーザインターフェースアプリケーション、
前記プロセスプラントによって生成されたリアルタイムデータ上で、前記プロセスプラントのランタイム環境において、実行する独立したアプリケーション、
発見アプリケーション、
学習アプリケーション、
訓練アプリケーション、
解析アプリケーション、
１つ以上のコンピューティングデバイスのバックグラウンドにおいて動作するアプリケーション、あるいは
前記コンピュータで実行可能な命令がその上で実行される前記１つ以上のコンピューティングデバイスとは異なる１つ以上の他のコンピューティングデバイス上で実行するアプリケーション、
のうちの少なくとも１つであるアプリケーションを介して受信される、請求項３６に記載の装置。 - 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記プロセスプラントのビッグデータアプライアンスの１つ以上のプロセッサによって実行される、請求項３６に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記プロセスプラントにおいて前記プロセスを制御するためにリアルタイムで動作するフィールドデバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される、請求項３６に記載の装置。
- 前記コンピュータで実行可能な命令が、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の識別子と、前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記少なくとも１つ以上の源の表示の識別子と、を記憶するように、更に実行可能である、請求項３６に記載の装置。
- 前記ターゲットプロセス要素の前記挙動の前記変動の前記識別子と、前記少なくとも１つ以上の源の前記表示の前記識別子とが、ユーザによって提供される、請求項５２に記載の装置。
- プロセスプラントにおけるプロセスの少なくとも一部を制御するために使用される複数のプロセス要素のプロセス要素アラインメントマップを自動的に決定するための装置であって、
コンピュータで実行可能な命令を記憶する１つ以上の有形の、非一時的な、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体であって、前記命令が、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、前記装置に、
前記複数の前記プロセス要素を記述したデータを記憶する複数のデータソースから１組のデータを取得させることであって、
前記取得された１組のデータが、前記複数のプロセス要素のそれぞれについて、各プロセス要素のそれぞれの識別と、前記プロセスプラントにおける前記各プロセス要素のそれぞれの物理的な位置の表示と、を含み、
前記複数のプロセス要素が、前記プロセスを制御するために使用される複数のデバイス、複数のプロセス変数、および複数の測定結果を含むことを特徴とする前記取得させることと、
前記取得された１組のデータに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップを決定させることであって、前記プロセス要素アラインメントマップが、前記複数のプロセス要素に含まれる各プロセス要素について、前記各プロセス要素の前記それぞれの識別と、前記プロセスを制御するための少なくとも１つの他のプロセス要素におけるそれぞれの事象の発生に関連して前記プロセスを制御するための前記各プロセス要素におけるそれぞれの事象の発生のそれぞれの順序の表示と、を示すことを特徴とする前記決定させることと、
を実行させることを特徴とする、
コンピュータで読み取り可能な記憶媒体を備え、
前記複数のデータソースの第１のデータソースが、前記複数のプロセス要素の第１のプロセス要素を記述したデータを記憶し、かつ、前記複数のプロセス要素の第２のプロセス要素を記述した任意のデータを排除し、
前記複数のデータソースの第２のデータソースが、前記第２のプロセス要素を記述したデータを記憶し、かつ、前記第１のプロセス要素を記述した任意のデータを排除し、
前記コンピュータで実行可能な命令が、前記装置に、前記第１のプロセス要素および前記第２のプロセス要素を記述した前記データに基づいて、前記プロセス要素アラインメントマップにおける前記第２のプロセス要素の順序に対する、前記プロセス要素アラインメントマップにおける前記第１のプロセス要素の順序を決定させるように実行可能である、
装置。
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| US10168691B2 (en) | 2014-10-06 | 2019-01-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Data pipeline for process control system analytics |
| EP3029535A3 (en) * | 2014-12-03 | 2016-07-13 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | P&ID and control system synchronization |
| US20160245686A1 (en) | 2015-02-23 | 2016-08-25 | Biplab Pal | Fault detection in rotor driven equipment using rotational invariant transform of sub-sampled 3-axis vibrational data |
| US10638295B2 (en) | 2015-01-17 | 2020-04-28 | Machinesense, Llc | System and method for turbomachinery preventive maintenance and root cause failure determination |
| US10648735B2 (en) * | 2015-08-23 | 2020-05-12 | Machinesense, Llc | Machine learning based predictive maintenance of a dryer |
| US10613046B2 (en) | 2015-02-23 | 2020-04-07 | Machinesense, Llc | Method for accurately measuring real-time dew-point value and total moisture content of a material |
| US20160313216A1 (en) * | 2015-04-25 | 2016-10-27 | Prophecy Sensors, Llc | Fuel gauge visualization of iot based predictive maintenance system using multi-classification based machine learning |
| US10599982B2 (en) | 2015-02-23 | 2020-03-24 | Machinesense, Llc | Internet of things based determination of machine reliability and automated maintainenace, repair and operation (MRO) logs |
| US20160245279A1 (en) | 2015-02-23 | 2016-08-25 | Biplab Pal | Real time machine learning based predictive and preventive maintenance of vacuum pump |
| US9588514B2 (en) | 2015-01-26 | 2017-03-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Commissioning field devices in a process control system supported by big data |
| JP2017049762A (ja) | 2015-09-01 | 2017-03-09 | 株式会社東芝 | システム及び方法 |
| US10627799B2 (en) | 2015-09-30 | 2020-04-21 | Nidek Co., Ltd. | Terminal device and terminal control program |
| JP7227002B2 (ja) * | 2015-10-09 | 2023-02-21 | フィッシャー－ローズマウント システムズ，インコーポレイテッド | プロセス制御システムの安全イベントの視覚化を経時的に提供するためのシステム及び方法 |
| JP6461435B1 (ja) * | 2015-12-10 | 2019-01-30 | シーメンス アクチエンゲゼルシヤフトＳｉｅｍｅｎｓ Ａｋｔｉｅｎｇｅｓｅｌｌｓｃｈａｆｔ | ヒストリアンと統合された分散組み込みデータおよび知識管理システム |
| US10503483B2 (en) | 2016-02-12 | 2019-12-10 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Rule builder in a process control network |
| US11774944B2 (en) | 2016-05-09 | 2023-10-03 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Methods and systems for the industrial internet of things |
| US20180284745A1 (en) | 2016-05-09 | 2018-10-04 | StrongForce IoT Portfolio 2016, LLC | Methods and systems for self-organization of collected data using 3rd party data from a data marketplace in an industrial internet of things environment |
| US10983507B2 (en) | 2016-05-09 | 2021-04-20 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality |
| US11327475B2 (en) | 2016-05-09 | 2022-05-10 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Methods and systems for intelligent collection and analysis of vehicle data |
| US11237546B2 (en) | 2016-06-15 | 2022-02-01 | Strong Force loT Portfolio 2016, LLC | Method and system of modifying a data collection trajectory for vehicles |
| US10904192B2 (en) * | 2016-07-27 | 2021-01-26 | Sap Se | Time series messaging persistence and publication |
| US10606254B2 (en) * | 2016-09-14 | 2020-03-31 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Method for improving process/equipment fault diagnosis |
| US10931532B2 (en) | 2017-03-31 | 2021-02-23 | Bmc Software, Inc. | Cloud service interdependency relationship detection |
| US10678224B2 (en) * | 2017-06-21 | 2020-06-09 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Loop interface |
| KR20200037816A (ko) | 2017-08-02 | 2020-04-09 | 스트롱 포스 아이오티 포트폴리오 2016, 엘엘씨 | 대규모 데이터 세트들을 갖는 산업 사물 인터넷 데이터 수집 환경에서의 검출을 위한 방법들 및 시스템들 |
| US10908602B2 (en) | 2017-08-02 | 2021-02-02 | Strong Force Iot Portfolio 2016, Llc | Systems and methods for network-sensitive data collection |
| CN108181891B (zh) * | 2017-12-13 | 2020-05-05 | 东北大学 | 基于智能核主元分析的工业大数据故障诊断方法 |
| US10921792B2 (en) | 2017-12-21 | 2021-02-16 | Machinesense Llc | Edge cloud-based resin material drying system and method |
| WO2020210034A1 (en) * | 2019-04-10 | 2020-10-15 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Dynamic quality control in petrochemical, chemical, and pharmaceutical manufacturing processes |
| WO2023215538A1 (en) * | 2022-05-05 | 2023-11-09 | Chevron U.S.A. Inc. | Machine learning approach for descriptive, predictive, and prescriptive facility operations |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000194414A (ja) | 1998-12-28 | 2000-07-14 | Daicel Chem Ind Ltd | 業務支援型教育システム |
| WO2002035302A1 (fr) | 2000-10-20 | 2002-05-02 | Daicel Chemical Industries, Ltd. | Systeme de commande de centrale |
| JP2003140741A (ja) | 2001-11-06 | 2003-05-16 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント運転支援装置 |
| JP2003167624A (ja) | 2001-11-29 | 2003-06-13 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント制御監視装置 |
| JP2003177818A (ja) | 2001-12-12 | 2003-06-27 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント制御監視装置 |
| JP2006185120A (ja) | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント制御監視装置 |
Family Cites Families (294)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4593367A (en) | 1984-01-16 | 1986-06-03 | Itt Corporation | Probabilistic learning element |
| WO1989003092A1 (en) | 1987-09-30 | 1989-04-06 | E.I. Du Pont De Nemours And Company | Expert system with process control |
| US5111531A (en) | 1990-01-08 | 1992-05-05 | Automation Technology, Inc. | Process control using neural network |
| US7006881B1 (en) | 1991-12-23 | 2006-02-28 | Steven Hoffberg | Media recording device with remote graphic user interface |
| JP3116710B2 (ja) | 1994-03-18 | 2000-12-11 | 株式会社日立製作所 | 情報端末システム |
| US5950462A (en) | 1994-10-03 | 1999-09-14 | Neelchine Engineering, Inc. | Lockout device |
| US5692143A (en) | 1994-12-30 | 1997-11-25 | International Business Machines Corporation | Method and system for recalling desktop states in a data processing system |
| US5710723A (en) * | 1995-04-05 | 1998-01-20 | Dayton T. Brown | Method and apparatus for performing pre-emptive maintenance on operating equipment |
| US5801946A (en) | 1995-10-19 | 1998-09-01 | Kawasaki Motors Mfg. Co. | Assembly prompting system |
| JPH09196714A (ja) * | 1996-01-24 | 1997-07-31 | Yokogawa Electric Corp | プラント監視システムにおける操作履歴管理装置 |
| US5838563A (en) | 1996-04-12 | 1998-11-17 | Fisher-Rosemont Systems, Inc. | System for configuring a process control environment |
| US6868538B1 (en) | 1996-04-12 | 2005-03-15 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Object-oriented programmable controller |
| US5909368A (en) | 1996-04-12 | 1999-06-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system using a process control strategy distributed among multiple control elements |
| US6098116A (en) | 1996-04-12 | 2000-08-01 | Fisher-Rosemont Systems, Inc. | Process control system including a method and apparatus for automatically sensing the connection of devices to a network |
| US5940294A (en) | 1996-04-12 | 1999-08-17 | Fisher-Rosemont Systems, Inc. | System for assisting configuring a process control environment |
| US5995916A (en) | 1996-04-12 | 1999-11-30 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system for monitoring and displaying diagnostic information of multiple distributed devices |
| US5828851A (en) | 1996-04-12 | 1998-10-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system using standard protocol control of standard devices and nonstandard devices |
| US5862052A (en) | 1996-04-12 | 1999-01-19 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system using a control strategy implemented in a layered hierarchy of control modules |
| US5801942A (en) | 1996-04-12 | 1998-09-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system user interface including selection of multiple control languages |
| US6032208A (en) | 1996-04-12 | 2000-02-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system for versatile control of multiple process devices of various device types |
| US5980078A (en) | 1997-02-14 | 1999-11-09 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process control system including automatic sensing and automatic configuration of devices |
| US5862054A (en) | 1997-02-20 | 1999-01-19 | Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. | Process monitoring system for real time statistical process control |
| US5988847A (en) | 1997-08-22 | 1999-11-23 | Honeywell Inc. | Systems and methods for implementing a dynamic cache in a supervisory control system |
| US6421570B1 (en) | 1997-08-22 | 2002-07-16 | Honeywell Inc. | Systems and methods for accessing data using a cyclic publish/subscribe scheme with report by exception |
| US20020091784A1 (en) | 1997-09-10 | 2002-07-11 | Baker Richard A. | Web interface to a device and an electrical network control system |
| WO1999036861A1 (fr) | 1998-01-19 | 1999-07-22 | Asahi Glass Company Ltd. | Procede de stockage de donnees de series chronologiques et systeme de base de donnees de series chronologiques, procede et systeme de traitement de donnees de series chronologiques, systeme d'affichage de donnees de series chronologiques et support d'enregistrement |
| US6178504B1 (en) | 1998-03-12 | 2001-01-23 | Cheyenne Property Trust C/O Data Securities International, Inc. | Host system elements for an international cryptography framework |
| US6563430B1 (en) | 1998-12-11 | 2003-05-13 | Koninklijke Philips Electronics N.V. | Remote control device with location dependent interface |
| US6167464A (en) | 1998-09-23 | 2000-12-26 | Rockwell Technologies, Llc | Mobile human/machine interface for use with industrial control systems for controlling the operation of process executed on spatially separate machines |
| FI982262A0 (fi) | 1998-10-19 | 1998-10-19 | Valmet Automation Inc | Menetelmä ja laitteisto teollisuusprosessin toiminnan seuraamiseksi |
| US6463352B1 (en) | 1999-01-21 | 2002-10-08 | Amada Cutting Technologies, Inc. | System for management of cutting machines |
| US7640007B2 (en) | 1999-02-12 | 2009-12-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Wireless handheld communicator in a process control environment |
| US6806847B2 (en) | 1999-02-12 | 2004-10-19 | Fisher-Rosemount Systems Inc. | Portable computer in a process control environment |
| US6633782B1 (en) * | 1999-02-22 | 2003-10-14 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Diagnostic expert in a process control system |
| US6295513B1 (en) | 1999-03-16 | 2001-09-25 | Eagle Engineering Of America, Inc. | Network-based system for the manufacture of parts with a virtual collaborative environment for design, developement, and fabricator selection |
| FI990715A (fi) | 1999-03-31 | 2000-10-01 | Valmet Corp | Tuotantolaitoksen huoltojärjestely |
| TW425821B (en) | 1999-05-31 | 2001-03-11 | Ind Tech Res Inst | Key management method |
| US20050080799A1 (en) | 1999-06-01 | 2005-04-14 | Abb Flexible Automaton, Inc. | Real-time information collection and distribution system for robots and electronically controlled machines |
| US6535883B1 (en) | 1999-08-04 | 2003-03-18 | Mdsi Software Srl | System and method for creating validation rules used to confirm input data |
| US20020010694A1 (en) | 1999-12-23 | 2002-01-24 | Nassir Navab | Method and system for computer assisted localization and navigation in industrial environments |
| EP1247240B1 (en) | 2000-01-06 | 2008-07-30 | Rapp, Roy W., III | A paperless tablet automation apparatus and method |
| US7474929B2 (en) | 2000-01-20 | 2009-01-06 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Enhanced tool for managing a process control network |
| CA2402280C (en) | 2000-03-10 | 2008-12-02 | Cyrano Sciences, Inc. | Control for an industrial process using one or more multidimensional variables |
| DE20004370U1 (de) | 2000-03-10 | 2001-07-19 | Kuka Schweissanlagen Gmbh | Industrielle Produktionsanlage mit WEB-Steuersystem |
| WO2001069417A2 (en) | 2000-03-17 | 2001-09-20 | Siemens Aktiengesellschaft | Plant maintenance technology architecture |
| US6715078B1 (en) | 2000-03-28 | 2004-03-30 | Ncr Corporation | Methods and apparatus for secure personal identification number and data encryption |
| US9183351B2 (en) | 2000-05-30 | 2015-11-10 | Vladimir Shusterman | Mobile system with network-distributed data processing for biomedical applications |
| JP2002027567A (ja) | 2000-07-12 | 2002-01-25 | Hitachi Kokusai Electric Inc | 半導体製造装置のリモート操作システム、半導体製造装置および遠隔操作装置 |
| US8190463B2 (en) | 2000-09-06 | 2012-05-29 | Masterlink Corporation | System and method for managing mobile workers |
| WO2002023368A1 (en) | 2000-09-15 | 2002-03-21 | Wonderware Corporation | A method and system for administering a concurrent user licensing agreement on a manufacturing/process control information portal server |
| FI20002233A (fi) | 2000-10-10 | 2002-04-11 | Metso Paper Inc | Menetelmä ja järjestelmä tuotantolaitoksen kunnossapitoa varten |
| WO2002050971A1 (en) | 2000-11-21 | 2002-06-27 | Abb T&D Technology Ltd. | An improved digital protection and control device and method thereof |
| US8073967B2 (en) | 2002-04-15 | 2011-12-06 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Web services-based communications for use with process control systems |
| US7720727B2 (en) | 2001-03-01 | 2010-05-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Economic calculations in process control system |
| DE60206884T2 (de) | 2001-03-01 | 2006-07-27 | Fisher-Rosemount Systems, Inc., Austin | Gemeinsame Benutzung von Daten iner Prozessanlage |
| CN100524130C (zh) | 2001-03-01 | 2009-08-05 | 费舍-柔斯芒特***股份有限公司 | 自动工作命令/部件命令生成和跟踪 |
| US20020128998A1 (en) | 2001-03-07 | 2002-09-12 | David Kil | Automatic data explorer that determines relationships among original and derived fields |
| DE50110695D1 (de) | 2001-04-04 | 2006-09-21 | Grapha Holding Ag | Anlage für die Herstellung von Druckprodukten |
| WO2002091117A2 (en) | 2001-05-04 | 2002-11-14 | Invensys Systems, Inc. | Process control loop analysis system |
| US20030020726A1 (en) | 2001-06-29 | 2003-01-30 | Bitflash Graphics, Inc. | Method and system for displaying graphics information |
| US6970758B1 (en) | 2001-07-12 | 2005-11-29 | Advanced Micro Devices, Inc. | System and software for data collection and process control in semiconductor manufacturing and method thereof |
| US20030135547A1 (en) | 2001-07-23 | 2003-07-17 | Kent J. Thomas | Extensible modular communication executive with active message queue and intelligent message pre-validation |
| US6959356B2 (en) | 2001-07-30 | 2005-10-25 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Multi-protocol field device and communication method |
| US20030028495A1 (en) | 2001-08-06 | 2003-02-06 | Pallante Joseph T. | Trusted third party services system and method |
| US8417360B2 (en) * | 2001-08-10 | 2013-04-09 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and method for dynamic multi-objective optimization of machine selection, integration and utilization |
| US7143149B2 (en) | 2001-09-21 | 2006-11-28 | Abb Ab | Dynamic operator functions based on operator position |
| US20070130310A1 (en) | 2001-09-28 | 2007-06-07 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | I/O Module with Web Accessible Product Data |
| US6965886B2 (en) | 2001-11-01 | 2005-11-15 | Actimize Ltd. | System and method for analyzing and utilizing data, by executing complex analytical models in real time |
| US8781635B2 (en) | 2001-11-30 | 2014-07-15 | Invensys Systems, Inc. | Equipment condition and performance monitoring using comprehensive process model based upon mass and energy conservation |
| US20030147351A1 (en) * | 2001-11-30 | 2003-08-07 | Greenlee Terrill L. | Equipment condition and performance monitoring using comprehensive process model based upon mass and energy conservation |
| US7617542B2 (en) | 2001-12-21 | 2009-11-10 | Nokia Corporation | Location-based content protection |
| WO2003073688A1 (en) | 2002-02-22 | 2003-09-04 | Emc Corporation | Authenticating hardware devices incorporating digital certificates |
| US9565275B2 (en) | 2012-02-09 | 2017-02-07 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Transformation of industrial data into useful cloud information |
| US7536548B1 (en) | 2002-06-04 | 2009-05-19 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and methodology providing multi-tier-security for network data exchange with industrial control components |
| DE10234467A1 (de) | 2002-07-29 | 2004-02-19 | Siemens Ag | Verfahren zur automatisierten Steuerung einer technischen Anlage und Prozessleitsystem zur Durchführung des Verfahrens |
| US6778873B1 (en) * | 2002-07-31 | 2004-08-17 | Advanced Micro Devices, Inc. | Identifying a cause of a fault based on a process controller output |
| US7222131B1 (en) | 2002-09-24 | 2007-05-22 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | System and methodology facilitating data warehousing of controller images in a distributed industrial controller environment |
| US7298275B2 (en) | 2002-09-27 | 2007-11-20 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Machine associating method and apparatus |
| AU2003270866A1 (en) | 2002-09-30 | 2004-04-23 | Tokyo Electron Limited | Method and apparatus for the monitoring and control of a semiconductor manufacturing process |
| JP2004139442A (ja) | 2002-10-18 | 2004-05-13 | Toyota Motor Corp | 情報端末装置、情報端末装置の動作制御方法、特定情報記憶プログラム、特定情報記憶プログラムを格納する記憶媒体、所定情報変更プログラム、端末動作プログラム、端末動作プログラムを格納する記憶媒体、及びセンタ |
| US20040107345A1 (en) | 2002-10-21 | 2004-06-03 | Brandt David D. | System and methodology providing automation security protocols and intrusion detection in an industrial controller environment |
| US7774075B2 (en) | 2002-11-06 | 2010-08-10 | Lin Julius J Y | Audio-visual three-dimensional input/output |
| US7123974B1 (en) | 2002-11-19 | 2006-10-17 | Rockwell Software Inc. | System and methodology providing audit recording and tracking in real time industrial controller environment |
| US7584165B2 (en) | 2003-01-30 | 2009-09-01 | Landmark Graphics Corporation | Support apparatus, method and system for real time operations and maintenance |
| US20050005259A1 (en) | 2003-03-14 | 2005-01-06 | Infowave Software, Inc. | System and method for communication and mapping of business objects between mobile client devices and a plurality of backend systems |
| US20040230328A1 (en) | 2003-03-21 | 2004-11-18 | Steve Armstrong | Remote data visualization within an asset data system for a process plant |
| US20040233930A1 (en) | 2003-05-19 | 2004-11-25 | Modular Computing & Communications Corporation | Apparatus and method for mobile personal computing and communications |
| US20040260594A1 (en) | 2003-06-18 | 2004-12-23 | Maddox Edward P. | Maintenance and inspection system and method |
| US20070112574A1 (en) | 2003-08-05 | 2007-05-17 | Greene William S | System and method for use of mobile policy agents and local services, within a geographically distributed service grid, to provide greater security via local intelligence and life-cycle management for RFlD tagged items |
| US20060069717A1 (en) | 2003-08-27 | 2006-03-30 | Ascential Software Corporation | Security service for a services oriented architecture in a data integration platform |
| US7792963B2 (en) | 2003-09-04 | 2010-09-07 | Time Warner Cable, Inc. | Method to block unauthorized network traffic in a cable data network |
| US7565306B2 (en) | 2003-09-19 | 2009-07-21 | RPM Industries, LLC | Service operation data processing using checklist functionality in association with inspected items |
| US20110046754A1 (en) | 2003-09-25 | 2011-02-24 | Rockwell Software, Inc. | Industrial hmi automatically customized based upon inference |
| US20050130634A1 (en) | 2003-10-31 | 2005-06-16 | Globespanvirata, Inc. | Location awareness in wireless networks |
| EP1709519B1 (en) | 2003-12-31 | 2014-03-05 | ABB Research Ltd. | A virtual control panel |
| WO2005083533A1 (en) | 2004-02-25 | 2005-09-09 | Beptech, Inc. | Method of programming a processing system |
| US7548873B2 (en) | 2004-03-17 | 2009-06-16 | Schlumberger Technology Corporation | Method system and program storage device for automatically calculating and displaying time and cost data in a well planning system using a Monte Carlo simulation software |
| US7630914B2 (en) | 2004-03-17 | 2009-12-08 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus and program storage device adapted for visualization of qualitative and quantitative risk assessment based on technical wellbore design and earth properties |
| US7653563B2 (en) | 2004-03-17 | 2010-01-26 | Schlumberger Technology Corporation | Method and apparatus and program storage device adapted for automatic qualitative and quantitative risk assessment based on technical wellbore design and earth properties |
| US20050213768A1 (en) | 2004-03-24 | 2005-09-29 | Durham David M | Shared cryptographic key in networks with an embedded agent |
| US7213057B2 (en) | 2004-03-31 | 2007-05-01 | Intel Corporation | Method for configuration of notebook computer based on location |
| US7260501B2 (en) | 2004-04-21 | 2007-08-21 | University Of Connecticut | Intelligent model-based diagnostics for system monitoring, diagnosis and maintenance |
| US7729789B2 (en) | 2004-05-04 | 2010-06-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Process plant monitoring based on multivariate statistical analysis and on-line process simulation |
| JP2007536634A (ja) | 2004-05-04 | 2007-12-13 | フィッシャー−ローズマウント・システムズ・インコーポレーテッド | プロセス制御システムのためのサービス指向型アーキテクチャ |
| WO2005114368A1 (en) | 2004-05-20 | 2005-12-01 | Abb Research Ltd | A method and system to retrieve and display technical data for an industrial device |
| US7530113B2 (en) | 2004-07-29 | 2009-05-05 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Security system and method for an industrial automation system |
| US8055787B2 (en) | 2004-09-10 | 2011-11-08 | Invensys Systems, Inc. | System and method for managing industrial process control data streams over network links |
| US20060064472A1 (en) | 2004-09-20 | 2006-03-23 | Mirho Charles A | Obtaining information for proximate devices |
| US7314169B1 (en) | 2004-09-29 | 2008-01-01 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Device that issues authority for automation systems by issuing an encrypted time pass |
| US7716489B1 (en) | 2004-09-29 | 2010-05-11 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Access control method for disconnected automation systems |
| US8132225B2 (en) | 2004-09-30 | 2012-03-06 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Scalable and flexible information security for industrial automation |
| WO2006039760A1 (en) | 2004-10-15 | 2006-04-20 | Ipom Pty Ltd | Method of analysing data |
| US8166296B2 (en) | 2004-10-20 | 2012-04-24 | Broadcom Corporation | User authentication system |
| US8645092B2 (en) | 2004-10-22 | 2014-02-04 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Quality control system and method for construction, commissioning, and other initiation of a process plant |
| US7283914B2 (en) | 2004-10-28 | 2007-10-16 | Abb Technology Ag | System and method for vibration monitoring |
| DE102005061211B4 (de) | 2004-12-22 | 2023-04-06 | Abb Schweiz Ag | Verfahren zum Erzeugen einer Mensch-Maschine-Benutzer-Oberfläche |
| US8144028B2 (en) | 2005-01-24 | 2012-03-27 | Daniel Measurement And Control, Inc. | Method and system of obtaining data from field devices |
| JP2006221376A (ja) | 2005-02-09 | 2006-08-24 | Toshiba Corp | プラント緊急時情報表示システムと方法、Ｗｅｂサーバ |
| US7900152B2 (en) | 2005-03-03 | 2011-03-01 | Microsoft Corporation | Adaptable user interface for business software |
| US20060218107A1 (en) | 2005-03-24 | 2006-09-28 | The University Of Tennessee Research Foundation | Method for controlling a product production process |
| WO2006103541A1 (en) | 2005-04-01 | 2006-10-05 | Abb Research Ltd | Method and system for providing a user interface |
| DE102006014634B4 (de) * | 2005-04-01 | 2014-01-30 | Abb Research Ltd. | Mensch-Maschine-Schnittstelle für ein Kontroll- bzw. Steuerungs-System |
| ATE511128T1 (de) | 2005-04-04 | 2011-06-15 | Fisher Rosemount Systems Inc | Statistische verarbeitungsverfahren für die detektion anomaler situationen |
| AT501688B1 (de) | 2005-04-08 | 2008-02-15 | Keba Ag | Verfahren sowie vorrichtung zur sicheren, verwechslungsfreien und ausschliesslichen zuordnung der befehlsgewalt einer bedienperson zu einer steuerbaren technischen einrichtung |
| US7676281B2 (en) | 2005-05-13 | 2010-03-09 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Distributed database in an industrial automation environment |
| WO2006125855A1 (en) | 2005-05-24 | 2006-11-30 | Hidex Oy | Correction method and measurement device for anti-stokes photoluminescence measurement |
| KR20060132352A (ko) | 2005-06-17 | 2006-12-21 | 엘지전자 주식회사 | 이동 통신 단말기를 이용한 자동 광고 시스템 및 그 방법 |
| US7657255B2 (en) | 2005-06-23 | 2010-02-02 | Microsoft Corporation | Provisioning of wireless connectivity for devices using NFC |
| US9088665B2 (en) | 2005-06-28 | 2015-07-21 | Avaya Inc. | Context awareness for a mobile communication device |
| US20070038889A1 (en) | 2005-08-11 | 2007-02-15 | Wiggins Robert D | Methods and systems to access process control log information associated with process control systems |
| US20070078696A1 (en) | 2005-08-30 | 2007-04-05 | Invensys Systems Inc. | Integrating high level enterprise-level decision- making into real-time process control |
| US8055727B2 (en) | 2005-09-22 | 2011-11-08 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Use of a really simple syndication communication format in a process control system |
| US8688780B2 (en) | 2005-09-30 | 2014-04-01 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Peer-to-peer exchange of data resources in a control system |
| US8036760B2 (en) | 2005-10-04 | 2011-10-11 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method and apparatus for intelligent control and monitoring in a process control system |
| US8719327B2 (en) | 2005-10-25 | 2014-05-06 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Wireless communication of process measurements |
| US7598856B1 (en) | 2006-01-31 | 2009-10-06 | Firesite Llc | Navigation aid for low-visibility environments |
| US8595041B2 (en) | 2006-02-07 | 2013-11-26 | Sap Ag | Task responsibility system |
| US7616095B2 (en) | 2006-02-23 | 2009-11-10 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Electronic token to provide sequential event control and monitoring |
| US8218651B1 (en) | 2006-02-28 | 2012-07-10 | Arris Group, Inc | System and method for splicing |
| US7644052B1 (en) | 2006-03-03 | 2010-01-05 | Adobe Systems Incorporated | System and method of building and using hierarchical knowledge structures |
| US7827122B1 (en) | 2006-03-09 | 2010-11-02 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Data mining of unfiltered controller data |
| US7720641B2 (en) | 2006-04-21 | 2010-05-18 | Exxonmobil Research And Engineering Company | Application of abnormal event detection technology to delayed coking unit |
| US7479875B2 (en) | 2006-05-12 | 2009-01-20 | Oracle International Corporation | Method of and system for managing data in a sensor network |
| US9380096B2 (en) | 2006-06-09 | 2016-06-28 | Qualcomm Incorporated | Enhanced block-request streaming system for handling low-latency streaming |
| JP2008041207A (ja) * | 2006-08-09 | 2008-02-21 | Sony Corp | 電子機器、制御方法、および制御プログラム |
| US20100292825A1 (en) | 2006-08-09 | 2010-11-18 | Auckland Uniservices Limited | Process control of an industrial plant |
| US7668608B2 (en) | 2006-09-01 | 2010-02-23 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Graphical programming language object editing and reporting tool |
| GB0618784D0 (en) | 2006-09-23 | 2006-11-01 | Ibm | A method, apparatus or software for determining a position of a mobile device |
| US20080126352A1 (en) | 2006-09-27 | 2008-05-29 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Client side state cache for industrial control systems |
| WO2008038271A1 (en) | 2006-09-28 | 2008-04-03 | Xeround Systems Ltd. | An apparatus and method for a distributed storage global database |
| US7541920B2 (en) | 2006-09-29 | 2009-06-02 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Alarm/event encryption in an industrial environment |
| US7917240B2 (en) | 2006-09-29 | 2011-03-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Univariate method for monitoring and analysis of multivariate data |
| EP1912376B1 (en) | 2006-10-10 | 2009-04-22 | NTT DoCoMo, Inc. | Method and apparatus for authentication |
| US7684877B2 (en) | 2006-10-20 | 2010-03-23 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | State propagation for modules |
| US20080103843A1 (en) | 2006-10-27 | 2008-05-01 | Sap Ag-Germany | Integrating information for maintenance |
| US7934095B2 (en) | 2006-11-10 | 2011-04-26 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Method for exchanging messages and verifying the authenticity of the messages in an ad hoc network |
| US8294554B2 (en) | 2006-12-18 | 2012-10-23 | Radiofy Llc | RFID location systems and methods |
| US8838481B2 (en) | 2011-07-26 | 2014-09-16 | Golba Llc | Method and system for location based hands-free payment |
| CA2676450C (en) | 2007-01-26 | 2014-09-09 | Interdigital Technology Corporation | Method and apparatus for securing location information and access control using the location information |
| JP2008210213A (ja) * | 2007-02-27 | 2008-09-11 | Nec Corp | プロセス動作表示装置及びプロセス動作表示方法並びにプログラム |
| US8102400B1 (en) | 2007-03-26 | 2012-01-24 | Celio Corporation | Method and apparatus for providing enhanced resolution display for display telephones and PDAs |
| US8570922B2 (en) * | 2007-04-13 | 2013-10-29 | Hart Communication Foundation | Efficient addressing in wireless hart protocol |
| US8676219B2 (en) | 2007-04-13 | 2014-03-18 | Hart Communication Foundation | Combined wired and wireless communications with field devices in a process control environment |
| US10410145B2 (en) | 2007-05-15 | 2019-09-10 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Automatic maintenance estimation in a plant environment |
| US7631019B2 (en) | 2007-05-31 | 2009-12-08 | Red Hat, Inc. | Distributing data across different backing data stores |
| EP2003813B1 (en) | 2007-06-15 | 2009-03-18 | NTT DoCoMo, Inc. | Method and Apparatus for Authentication |
| US8327430B2 (en) | 2007-06-19 | 2012-12-04 | International Business Machines Corporation | Firewall control via remote system information |
| US7836217B2 (en) | 2007-07-13 | 2010-11-16 | Invensys Systems, Inc. | Associating and evaluating status information for a primary input parameter value from a Profibus device |
| KR101401964B1 (ko) | 2007-08-13 | 2014-05-30 | 삼성전자주식회사 | 메타데이터 인코딩/디코딩 방법 및 장치 |
| US9244455B2 (en) * | 2007-09-10 | 2016-01-26 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Location dependent control access in a process control system |
| KR101500336B1 (ko) | 2007-09-12 | 2015-03-09 | 삼성전자주식회사 | 신뢰 컴퓨팅을 이용한 디지털 데이터의 검증 방법 및 장치 |
| US8327130B2 (en) | 2007-09-25 | 2012-12-04 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Unique identification of entities of an industrial control system |
| US7930639B2 (en) | 2007-09-26 | 2011-04-19 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Contextualization for historians in industrial systems |
| US7962440B2 (en) | 2007-09-27 | 2011-06-14 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Adaptive industrial systems via embedded historian data |
| US8191005B2 (en) | 2007-09-27 | 2012-05-29 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Dynamically generating visualizations in industrial automation environment as a function of context and state information |
| US20090089359A1 (en) | 2007-09-27 | 2009-04-02 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Subscription and notification in industrial systems |
| US20090089247A1 (en) | 2007-09-28 | 2009-04-02 | Terrence Lynn Blevins | Methods and apparatus to standardize data properties in a process control environment |
| WO2009046095A1 (en) | 2007-10-01 | 2009-04-09 | Iconics, Inc. | Visualization of process control data |
| JP4927694B2 (ja) | 2007-12-10 | 2012-05-09 | 本田技研工業株式会社 | スケジューリング装置、作業の管理方法およびプログラム |
| DE112009005510A5 (de) * | 2008-01-31 | 2013-06-20 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Robuster adaptiver modellprädiktiver Regler mit Abstimmung zum Ausgleich einer Modellfehlanpassung |
| US8185495B2 (en) | 2008-02-01 | 2012-05-22 | Microsoft Corporation | Representation of qualitative object changes in a knowledge based framework for a multi-master synchronization environment |
| EP2112614A1 (en) | 2008-04-21 | 2009-10-28 | Abb As | User access to a piece of electronic equipment in a computerized process control system |
| US8423483B2 (en) | 2008-05-16 | 2013-04-16 | Carnegie Mellon University | User-controllable learning of policies |
| EP2289028A1 (en) | 2008-06-16 | 2011-03-02 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (PUBL) | Automatic data mining process control |
| EP2304536A4 (en) | 2008-06-20 | 2012-08-15 | Invensys Sys Inc | SYSTEMS AND METHOD FOR IMMERSIBLE INTERACTION WITH ACTUAL AND / OR SIMULATED DEVICES FOR PROCESS, ENVIRONMENTAL AND INDUSTRIAL CONTROL |
| US8369867B2 (en) | 2008-06-30 | 2013-02-05 | Apple Inc. | Location sharing |
| ATE551641T1 (de) | 2008-07-03 | 2012-04-15 | Belimo Holding Ag | Stellglied für hvac-systeme und verfahren zum betrieb des stellglieds |
| US20100049568A1 (en) | 2008-08-21 | 2010-02-25 | Clevest Solutions Inc. | System and Method for an Extensible Workflow Management |
| JP5446519B2 (ja) | 2008-09-17 | 2014-03-19 | 株式会社リコー | 携帯端末装置およびプログラム |
| US8606379B2 (en) * | 2008-09-29 | 2013-12-10 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method of generating a product recipe for execution in batch processing |
| GB2495434B (en) | 2008-09-29 | 2013-05-22 | Fisher Rosemount Systems Inc | Efficient design and configuration of elements in a process control system |
| US7860944B2 (en) | 2008-09-30 | 2010-12-28 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Aggregation server with information visualization panel subscription model |
| US8350666B2 (en) | 2008-10-15 | 2013-01-08 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for location-based access control in wireless networks |
| US20130041479A1 (en) | 2008-10-15 | 2013-02-14 | Shuo Zhang | Automated control system and supervisor scheduler usable with same |
| US8195321B2 (en) | 2008-10-24 | 2012-06-05 | Bell And Howell, Llc | Item workflow tracking in an automated production environment |
| GB0821482D0 (en) | 2008-11-25 | 2008-12-31 | Rockwell Automation Ltd | Access control |
| EP2370868B1 (en) | 2008-12-05 | 2020-04-01 | Fisher Controls International Llc | Method and apparatus for operating field devices via a portable communicator |
| US9665383B2 (en) | 2008-12-30 | 2017-05-30 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Methods and systems for interacting with an imaging device |
| US8977851B2 (en) | 2009-01-21 | 2015-03-10 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Removable security modules and related methods |
| US9424398B1 (en) | 2009-01-24 | 2016-08-23 | Dionex Corporation | Workflows for defining a sequence for an analytical instrument |
| US8943467B2 (en) | 2009-01-26 | 2015-01-27 | GM Global Technology Operations LLC | On-target rapid control prototyping |
| US8224256B2 (en) | 2009-01-29 | 2012-07-17 | Fisher-Rosemont Systems, Inc. | Wireless field maintenance adapter |
| US9119166B1 (en) | 2009-02-20 | 2015-08-25 | Babak Sheikh | Interpersonal communication and interactive information system |
| US8239632B2 (en) | 2009-03-12 | 2012-08-07 | At&T Mobility Ii Llc | Data caching in consolidated network repository |
| WO2010102875A1 (en) | 2009-03-13 | 2010-09-16 | Abb Technology Ag | A method for control in a process control system implemented in part by one or more computer implemented run-time processes |
| US9024972B1 (en) | 2009-04-01 | 2015-05-05 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Augmented reality computing with inertial sensors |
| JP5565651B2 (ja) | 2009-04-02 | 2014-08-06 | 横河電機株式会社 | プラント運転支援装置 |
| US20100262929A1 (en) | 2009-04-08 | 2010-10-14 | Panasonic Automotive Systems Company Of America, Division Of Panasonic Corporation Of North America | Method and system for dynamic configuration of remote control inputs |
| CA2762092C (en) | 2009-05-15 | 2016-10-25 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Improved detection and location of wireless field devices |
| EP2256679A1 (en) | 2009-05-29 | 2010-12-01 | Siemens Aktiengesellschaft | Customizable scheduling tool, manufacturing executing system comprising said tool and method of using said tool |
| US8571696B2 (en) | 2009-06-10 | 2013-10-29 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and apparatus to predict process quality in a process control system |
| US20110016610A1 (en) | 2009-07-27 | 2011-01-27 | Steven Wieder | Sweatband with absorbent bamboo inner layer and related method of use |
| US8296170B2 (en) | 2009-09-24 | 2012-10-23 | Bp Logix | Process management system and method |
| US8316313B2 (en) | 2009-10-14 | 2012-11-20 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method for selecting shapes in a graphical display |
| US8830267B2 (en) | 2009-11-16 | 2014-09-09 | Alliance For Sustainable Energy, Llc | Augmented reality building operations tool |
| US9557735B2 (en) | 2009-12-10 | 2017-01-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and apparatus to manage process control status rollups |
| US8581707B2 (en) | 2009-12-16 | 2013-11-12 | Pyramid Meriden Inc. | Methods and apparatus for identifying and categorizing distributed devices |
| US8321663B2 (en) | 2009-12-31 | 2012-11-27 | General Instrument Corporation | Enhanced authorization process using digital signatures |
| DE102010013884A1 (de) | 2010-03-30 | 2011-10-06 | Khs Gmbh | Mobile Kontroll- und Organisationseinheit |
| US10068202B2 (en) | 2010-04-16 | 2018-09-04 | International Business Machines Corporation | Instantiating complex event scenarios using dynamic rule creation |
| JP4913913B2 (ja) | 2010-04-28 | 2012-04-11 | 新日鉄ソリューションズ株式会社 | 情報処理システム、情報処理方法及びプログラム |
| US9356790B2 (en) | 2010-05-04 | 2016-05-31 | Qwest Communications International Inc. | Multi-user integrated task list |
| US8689121B2 (en) | 2010-05-06 | 2014-04-01 | Cadence Design Systems, Inc. | System and method for management of controls in a graphical user interface |
| EP2395404B2 (en) | 2010-06-09 | 2021-02-24 | ABB Power Grids Switzerland AG | Secure clock synchronization |
| US20110295722A1 (en) | 2010-06-09 | 2011-12-01 | Reisman Richard R | Methods, Apparatus, and Systems for Enabling Feedback-Dependent Transactions |
| US8555190B2 (en) | 2010-06-30 | 2013-10-08 | Honeywell International Inc. | Apparatus and method for optimizing maintenance and other operations of field devices in a process control system using user-defined device configurations |
| US8473949B2 (en) | 2010-07-08 | 2013-06-25 | Microsoft Corporation | Methods for supporting users with task continuity and completion across devices and time |
| US8880202B2 (en) | 2010-07-09 | 2014-11-04 | Emerson Process Management Power & Water Solutions, Inc. | Optimization system using an iteratively coupled expert engine |
| US9709973B2 (en) | 2010-07-28 | 2017-07-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Handheld field maintenance tool with improved diagnostics |
| WO2012022381A1 (en) | 2010-08-19 | 2012-02-23 | Abb Technology Ab | A system and a method for providing safe remote access to a robot controller |
| US10169484B2 (en) | 2010-09-23 | 2019-01-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Methods and apparatus to manage process control search results |
| US20120271962A1 (en) | 2010-10-14 | 2012-10-25 | Invensys Systems Inc. | Achieving Lossless Data Streaming in a Scan Based Industrial Process Control System |
| FR2966625B1 (fr) | 2010-10-26 | 2012-12-21 | Somfy Sas | Procede de fonctionnement d'une installation domotique. |
| US20130214902A1 (en) | 2010-12-02 | 2013-08-22 | Viscount Systems Inc. | Systems and methods for networks using token based location |
| US20120147862A1 (en) | 2010-12-09 | 2012-06-14 | Honeywell International Inc. | System and method for automatic filtering of device point information as a function of wireless access point location |
| AU2010257310A1 (en) | 2010-12-20 | 2012-07-05 | Canon Kabushiki Kaisha | Proximity-based redistribution of modular user interface components |
| US9341720B2 (en) | 2011-01-11 | 2016-05-17 | Qualcomm Incorporated | Camera-based position location and navigation based on image processing |
| CN202652196U (zh) | 2011-03-09 | 2013-01-02 | 费希尔控制国际公司 | 一种通信设备 |
| US8874242B2 (en) | 2011-03-18 | 2014-10-28 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Graphical language for optimization and use |
| US10200270B2 (en) | 2011-04-28 | 2019-02-05 | Voipfuture Gmbh | Correlation of media plane and signaling plane of media services in a packet-switched network |
| US8171137B1 (en) | 2011-05-09 | 2012-05-01 | Google Inc. | Transferring application state across devices |
| US20130013523A1 (en) | 2011-07-07 | 2013-01-10 | General Electric Company | System and method for disaster preparedness |
| CN103891201B (zh) | 2011-09-19 | 2018-03-30 | 塔塔咨询服务有限公司 | 用于基于传感器数据的应用和服务的开发以及部署的计算平台 |
| US9110452B2 (en) * | 2011-09-19 | 2015-08-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Inferential process modeling, quality prediction and fault detection using multi-stage data segregation |
| US8873813B2 (en) | 2012-09-17 | 2014-10-28 | Z Advanced Computing, Inc. | Application of Z-webs and Z-factors to analytics, search engine, learning, recognition, natural language, and other utilities |
| US9361320B1 (en) | 2011-09-30 | 2016-06-07 | Emc Corporation | Modeling big data |
| US9038074B2 (en) * | 2011-10-04 | 2015-05-19 | Salesforce.Com, Inc. | System, method and computer program product for recursively executing a process control operation to use an ordered list of tags to initiate corresponding functional operations |
| US8594701B2 (en) | 2011-10-11 | 2013-11-26 | Qualcomm Incorporated | System and/or method for pedestrian navigation |
| US9002973B2 (en) * | 2011-10-21 | 2015-04-07 | Fisher Controls International Llc | Delayed publishing in process control systems |
| US20140232843A1 (en) | 2011-10-27 | 2014-08-21 | Robert Campbell | Gain Value of Image Capture Component |
| US9430114B1 (en) | 2011-11-03 | 2016-08-30 | Pervasive Software | Data transformation system, graphical mapping tool, and method for creating a schema map |
| US20130265857A1 (en) | 2011-11-10 | 2013-10-10 | Microsoft Corporation | Device Association |
| US8983630B2 (en) | 2011-12-01 | 2015-03-17 | Honeywell International Inc. | Real time event viewing across distributed control system servers |
| SG11201402943WA (en) | 2011-12-06 | 2014-07-30 | Perception Partners Inc | Text mining analysis and output system |
| US9551986B2 (en) | 2011-12-06 | 2017-01-24 | Siemens Aktiengesellschaft | SCADA system real-time data and event management on a PC card |
| EP2792188B1 (en) | 2011-12-14 | 2019-03-20 | Seven Networks, LLC | Mobile network reporting and usage analytics system and method using aggregation of data in a distributed traffic optimization system |
| US9686364B2 (en) | 2011-12-21 | 2017-06-20 | Intel Corporation | Location aware resource locator |
| US9131333B2 (en) | 2011-12-30 | 2015-09-08 | Linkedin Corporation | Systems and methods for mobile device pairing |
| CN102710861A (zh) | 2012-06-06 | 2012-10-03 | 北京六所新华科电子技术有限公司 | 一种移动终端的室内实时定位*** |
| US9038043B1 (en) | 2012-06-21 | 2015-05-19 | Row Sham Bow, Inc. | Systems and methods of information processing involving activity processing and/or optimization features |
| US20140006338A1 (en) | 2012-06-29 | 2014-01-02 | Applied Materials, Inc. | Big data analytics system |
| EP2685329B1 (en) | 2012-07-11 | 2015-09-23 | ABB Research Ltd. | Presenting process data of a process control object on a mobile terminal |
| US9082281B2 (en) | 2012-07-11 | 2015-07-14 | Isaac PONCE | Tool locator device and system |
| GB201213172D0 (en) | 2012-07-24 | 2012-09-05 | Sensewhere Ltd | Method of estimating position of a device |
| WO2014022537A2 (en) | 2012-08-01 | 2014-02-06 | Saudi Arabian Oil Company | System for inspection and maintenance of a plant or other facility |
| WO2014032168A1 (en) | 2012-08-29 | 2014-03-06 | Maintenance Assistant Inc. | Computer system and method for maintenance management including collaboration across clients |
| WO2014036455A1 (en) | 2012-08-30 | 2014-03-06 | University Of North Carolina At Charlotte | Systems and methods of storing combustion waste products |
| US20140067800A1 (en) | 2012-08-31 | 2014-03-06 | Amit Sharma | Systems and methods for analyzing and predicting automotive data |
| US8949970B2 (en) | 2012-10-31 | 2015-02-03 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Automation system access control system and method |
| US9723050B2 (en) | 2012-11-13 | 2017-08-01 | International Business Machines Corporation | Tag authentication and location verification service |
| MX2015007899A (es) | 2012-12-18 | 2016-02-05 | Vadio Inc | Sistema y metodo para proporacionar contenido de video multimedia concordante. |
| US20140189520A1 (en) | 2012-12-31 | 2014-07-03 | Fluke Corporation | Digital checklist |
| US9087138B2 (en) | 2013-01-15 | 2015-07-21 | Xiaofan Zhou | Method for representing and storing hierarchical data in a columnar format |
| US9823626B2 (en) | 2014-10-06 | 2017-11-21 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Regional big data in process control systems |
| US10223327B2 (en) | 2013-03-14 | 2019-03-05 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Collecting and delivering data to a big data machine in a process control system |
| US9804588B2 (en) | 2014-03-14 | 2017-10-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Determining associations and alignments of process elements and measurements in a process |
| US10909137B2 (en) | 2014-10-06 | 2021-02-02 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Streaming data for analytics in process control systems |
| US9558220B2 (en) | 2013-03-04 | 2017-01-31 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Big data in process control systems |
| US9665088B2 (en) | 2014-01-31 | 2017-05-30 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Managing big data in process control systems |
| US10282676B2 (en) | 2014-10-06 | 2019-05-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Automatic signal processing-based learning in a process plant |
| US9397836B2 (en) | 2014-08-11 | 2016-07-19 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Securing devices to process control systems |
| US20140267599A1 (en) | 2013-03-14 | 2014-09-18 | 360Brandvision, Inc. | User interaction with a holographic poster via a secondary mobile device |
| US11573672B2 (en) | 2013-03-15 | 2023-02-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method for initiating or resuming a mobile control session in a process plant |
| EP2973242B1 (en) | 2013-03-15 | 2020-12-23 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Modelling and adjustment of process plants |
| US20160132046A1 (en) | 2013-03-15 | 2016-05-12 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Method and apparatus for controlling a process plant with wearable mobile control devices |
| US9746352B2 (en) | 2013-03-29 | 2017-08-29 | Symboticware Incorporated | Method and apparatus for underground equipment monitoring |
| US9786197B2 (en) | 2013-05-09 | 2017-10-10 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Using cloud-based data to facilitate enhancing performance in connection with an industrial automation system |
| US20140358256A1 (en) | 2013-05-31 | 2014-12-04 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Systems, methods, and software to present human machine interfaces on a mobile device |
| US9426653B2 (en) | 2013-07-17 | 2016-08-23 | Honeywell International Inc. | Secure remote access using wireless network |
| CA2867589A1 (en) | 2013-10-15 | 2015-04-15 | Coho Data Inc. | Systems, methods and devices for implementing data management in a distributed data storage system |
| US9459809B1 (en) | 2014-06-30 | 2016-10-04 | Emc Corporation | Optimizing data location in data storage arrays |
| US10168691B2 (en) | 2014-10-06 | 2019-01-01 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Data pipeline for process control system analytics |
| US9588514B2 (en) * | 2015-01-26 | 2017-03-07 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Commissioning field devices in a process control system supported by big data |
| US20190034066A1 (en) * | 2017-07-27 | 2019-01-31 | Johnson Controls Technology Company | Building management system with central plantroom dashboards |
-
2014
- 2014-03-14 US US14/212,411 patent/US9804588B2/en active Active
-
2015
- 2015-03-05 GB GB1503743.5A patent/GB2524176B/en active Active
- 2015-03-16 JP JP2015052138A patent/JP7152116B2/ja active Active
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-
2020
- 2020-12-18 JP JP2020210619A patent/JP7210528B2/ja active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2000194414A (ja) | 1998-12-28 | 2000-07-14 | Daicel Chem Ind Ltd | 業務支援型教育システム |
| WO2002035302A1 (fr) | 2000-10-20 | 2002-05-02 | Daicel Chemical Industries, Ltd. | Systeme de commande de centrale |
| JP2003140741A (ja) | 2001-11-06 | 2003-05-16 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント運転支援装置 |
| JP2003167624A (ja) | 2001-11-29 | 2003-06-13 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント制御監視装置 |
| JP2003177818A (ja) | 2001-12-12 | 2003-06-27 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント制御監視装置 |
| JP2006185120A (ja) | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Daicel Chem Ind Ltd | プラント制御監視装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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