CN101872166A - 利用部件特定的消耗数据的过程仿真 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用部件特定的消耗数据的过程仿真，其中提供了如下方法和设备：该方法和设备使用与能量消耗或其它可持续性因素相关的离散的、粒度可变的、部件特定的数据来对部件和过程进行仿真。可对仿真进行分析和优化，以便于预报可持续性因素和确定对部件或过程的有利修改。

Description

利用部件特定的消耗数据的过程仿真
技术领域
本发明总体上涉及工业控制系统，更具体而言，涉及基于与系统的特定元素相关联的能量或环境费用的仿真。
背景技术
企业日益意识到其运作所采用的整个资源谱。部分由于政府规章、税务处理、企业效率以及友好关系的变化，现在工厂必须考虑所有类型的可持续性因素如何影响其组织的花费和实践。例如，制造工厂不能只关注原材料和设备。为遵守规章、保证有利的定价以及避免处罚，企业必须考虑可持续性因素，诸如能量使用的比率和计时以及诸如碳排放的副产品的生成。
为解决规章、经济和环境问题，许多公司持续监测并试图预报影响其可持续性的活动和事件。目前的监测一般考虑高级能量和副产品的总量，但可能缺乏对其它可持续性因素的全面考虑。在一些实例中，这些总量是按照工厂的每单位面积的度量来计算的。未来所使用和产生的量主要是基于季节性的历史数据来估算的。这些估算可能非常不精确且容易受到相当大的不一致的影响。所得到的近似中的误差可导致效率降低、花费增加以及运作瓶颈。
诸如PavilionTM实时环境管理(PavilionTM Real-time EnvironmentalManagement)和软件CEMTM(Software CEMTM)的软件包的目标在于缓解特定关注，诸如排放达标率(emissions compliance)。Pavilion软件可测量来自工厂内的多个源的排放，以便提供连续的计算和定期的报告，并且可通过分析引擎来便于数据处理，以便提供预报性排放监测。然而，管理者可受益于不仅描述排放而且描述其它可持续性因素及其相互关系的完整信息。
因此，现有的估算所提出的一个挑战是难以全面理解各个过程或部件对能量和其它可持续性因素的一种或多种影响。例如，公司可能难以确定适当的生产率来使排放信用(emissions credit)值最大化，这是因为排放可能不会以可预测的方式随总产量变化。在此情况下，对整个工厂的评估可提供对只关注排放生成部件的技术的替选评价。在另一例子中，对其过程执行改变的工厂可达到其峰值能量使用并招致处罚。总体开销估算可能无法提供足够的规划范围(planning context)，以允许对可持续性因素做出了解情况的决策。因此，独立地确定与特定部件或过程相关联的贡献或消耗的更精确的表示将是有益的。
在适当地利用工厂信息方面存在另一挑战。仿真工具通常被工程师和管理者用来获知工厂活动的流程(flow)和消耗品。然而，工厂的可持续性因素一般是以从上到下的角度来考虑的，这常常使得难以辨别某些支出的源。因此，使得部件特定的建模和仿真环境能够改进对特定过程或部件的有关消耗和可持续性因素的理解将是有用的。
发明内容
下面的概括给出了简要概述，以提供对本文所描述的某些方面的基本理解。本概括既不是全面的概述，也不打算标识关键的元素或描述本文所述方面的范围。本概括的唯一目的是以简要的形式给出一些特征作为后面所提出的更详细描述的前言。
仿真工具和方法可被开发成包括：将离散消耗数据和过程特定的可持续性信息与系统或工厂中的精确消耗点相关联。通过将消耗和可持续性数据归因于更具体的过程或部件，并且将该过程或部件的模型组装成为有助于削减费用并对决策和过程提供更大支持的全面动态仿真，提供了更高的分辨率和改善的粒度(granularity)。
动态仿真可由系统或用户输入来更改，以便辨识可能的变化对企业的影响，特别是对于与消耗或可持续性相关的信息的影响。对变化的仿真响应可用来改进预报、规划和替选实现。另外，可对仿真进行优化，以便确定对当前生产环境状态有利的替选。优化可指向各种情形，包括规章、基础设施或业务关系的变化。
为实现上述和相关目的，下面的描述和附图详细地说明了某些示例性的方面。这些方面仅仅表示可采用本文所描述的原理的各种方式中的几种。根据下面结合附图考虑时的详细描述，其它的优点和新颖特征将变得明显。
附图说明
图1是示出了示例系统的示意性框图，该系统用于使用来自传感器的数据对过程进行仿真。
图2是示出了示例系统的图，该系统用于使用来自网络的数据对过程进行仿真。
图3是示出了一种示例方法的流程图，该方法用于使用与部件相关的可持续性因素对该部件进行仿真。
图4是示出了一种用于部件消耗预报的示例方法的图。
图5是示出了一种示例方法的图，该方法用于在考虑可持续性因素的情况下对部件进行优化。
图6是示出了一种示例方法的图，该方法用于针对部件消耗的替选解决方案的确定和实现。
图7是示出了一种示例方法的图，该方法基于根据消耗数据对一个或多个部件进行建模来提供替选部件应用。
图8是示出了一种用于根据实际或估算的离散消耗数据对部件进行建模的示例方法的图。
图9是示出了一种用于规划对变化事件的反应的示例方法的图。
具体实施方式
提供方法和设备用于使用与可持续性因素相关的离散、具有可变分辨率且部件特定的数据来对部件进行分析、仿真和优化，该可持续性因素包括(但不限于)能量消耗。在一个方面中，对特定应用中的部件所使用的能量和所生成的副产品进行建模，以便允许对部件及其对系统或工厂的影响、以及系统或工厂的运作、费用约束、效率和/或规章遵守进行更精确和完整的仿真。部件特定的消耗数据可用来对该部件进行仿真，该部件可以以隔离方式或作为共同起作用且相互影响的多个部件的组成来考虑。
首先参照图1，示例系统100示出了用于根据离散的、部件特定的消耗数据来对系统进行仿真的框架。过程110在实况或实时环境下工作，从而允许对消耗数据进行测量。应理解，过程110基本上可以是任何过程、装置、部件或子部件、集合或子集等，针对它们可测量、估算消耗或影响，或者将消耗或影响归因于可持续性因素。在可能时，传感器112可操作地与过程110耦合，以便测量消耗数据或对可持续性因素的作用。传感器112可以以多种方式可操作地与过程110耦合。例如，多级多模式传感器可提供多个过程的消耗数据。可替选地，单个传感器可附着在消耗点以检测子过程的可持续性因素。
传感器112可测量、监测或评价消耗数据或对可持续性因素的作用。例如，传感器112可以是电力管理工具、气体或流体压力计、副产品监视器、质量控制、计时器、可服务性或功能检查、或者任何能够评价过程或部件的特性的装置中的一种或多种。传感器112可以是永久或暂时安装的、固定的或可移动的、自动的或外部触发的等等。传感器112可在本地存储所感测的数据用于后续发送或使用，或者可将数据发送到另一装置用于使用或存储。传感器112可使用多种手段来与其它装置通信，包括直接连接、网络、一种或多种无线标准等等。来自传感器112的数据可独立发送或承载到其它数据传输上。传感器112的这些示例实施例并不是排他的，而是可组合使用以便提供有关消耗和可持续性的附加或冗余信息。
传感器112将消耗数据和/或可持续性因素信息提供给数据库120。数据库120可以以一种或多种适合于处理、报告生成、输出、归档等的格式存储消耗数据。数据库120可以是单个存储单元，或者是多个相连的、组网的或分布式的存储装置。数据库120可包括多个冗余的或半冗余的数据库或备份存储。数据库120中的信息可被标识或与其它信息相关联。标识技术可包括打时间戳(time-stamping)、包含批号(batch number)、组号(lot number)、过程或部件标识符、网络标识符、操作者标识符、随机或伪随机数据等。标识信息可与数据库120中或其它地方的消耗数据或可持续性因素信息相关联或并入其中。可在后续对标识信息进行询问，以便定位与消耗数据或可持续性因素信息相关联的细节。
模型部件130使用来自传感器112和/或数据库120的消耗数据和/或可持续性因素信息来对过程110进行建模。模型可以是虚拟的、编程式的(programmatic)、软件的、电子的等等。本文所使用的“虚拟的”用来表示通过硬件、软件和其它编程式的手段表示或实现的项，而不是具体的物理复制品。来自传感器112的数据和与过程110相关的其它信息用来表示一个或多个模型中的过程110。模型一般将在数学上进行定义，但在适当时也可结合定性的或不精确的属性。数学模型可以是随机的或确定的、稳态的或动态的、连续的或离散的、局部的或分散的等等。在一些实例中，多个模型可用于单个过程或部件。模型部件130创建的模型可计算针对任何已知或所有可辨识的部件应用的、离散的部件特定的输入和输出。
模型部件130可从多个源为模型供应数据，该源包括但不限于：在模型处理时有效的传感器112、先前通过传感器112(包括现在停用的或随后移除的传感器)记录的存储信息(来自数据库120或其它地方)、从与可比的部件相关的数据辨识出的估算数据、存储的用户输入(来自数据库120或其它地方，包括人工测量和估算)、制造商说明书等等。
模型部件130将过程模型提供给仿真部件140。仿真部件140将一个或多个模型组装成动态仿真(例如能够被改变并更新以反映变化结果的仿真)，并为过程112的仿真性能提供运行时间支持。仿真部件140允许针对新变化来应用、测试和求解过程112的模型。如果仿真部件140不能组装完整的仿真，则仿真部件可向模型部件130请求附加的或替选的模型。可替选地，仿真部件140可确定类似的模型或估算来替代精确的模型。
仿真部件140可至少基于部件特定的消耗数据或可持续性因素的不同值来对仿真进行求解或增扩(augment)。可从传感器112或数据库120接收离散的、部件特定的数据的不同值。部件特定的数据的值也可来自类比或估算、用户输入、系统100的部件等。仿真部件140不限于改变与消耗或可持续性相关的部件特定的数据，而是也可仿真与过程112相关联的设备或硬件、输入、输出等的添加、移除和修改。例如，仿真部件140可仿真过程112中所使用的原材料的变化，或者求解出轮班的工人(shift labor)关于过程112而被改变时的结果。仿真部件140还可提供受外部压力(诸如基础设施(例如智能电网)、规章(例如总量控制与交易(cap and trade)、使用处罚)或业务条件(例如资源价格的变化))影响的仿真。
在一些方面中，仿真部件140对生产调节进行仿真。具体而言，通过改变流水线或工厂生产，可在可持续性因素对财务或其它价值情形的影响大于对特定生产量的影响时实现净收益。部件应用的其它变化可由仿真部件140以虚拟方式施加。对应于与过程110有关的部件或相关资源的变量可被更改。过程112或关联设备或程序设计(programming)的变化可包括试运行、停运、克隆、合并或以比调整子部件更有意义的方式改变部件。仿真部件140不仅可采用离散的、部件特定的消耗数据，而且也可在处理仿真时结合传统或合计的度量来工作。
仿真部件140也可将数据提供给分析部件142。分析部件142可优化针对变量集的一个或多个仿真，该变量集包括离散的消耗数据和/或可持续性因素信息。可根据用户或系统偏好来优化变量。变量优先级也可被给予缺省值。在一些实施例中，分析部件142可根据优化或其它信息来确定过程112的优选状态。单变量或多变量优化的常用方法可用来确定有利的仿真状态。优化方法可包括组合方法、无导数(derivative-free)方法、一阶或二阶方法等、以及其应用(例如下降或上升、梯度、牛顿或拟牛顿、单纯性、线搜索)。在一些实例中，约束的优化可使用拉格朗日乘数而被变换为无约束的优化。这些优化技术仅仅是为了示例目的而进行一般性描述，并且应当认为其细节设计并非穷举的和限制性的。
分析部件142可采用人工智能来帮助优化或其它分析。例如，分析部件142可将高级数学算法(例如用于配置权重或概率确定的决策树、神经网络、回归分析、用于特征和模式提取的主要部件分析、聚类分析、遗传算法、以及强化学习)应用于所分析的信息。分析部件142可包括基于人工智能或知识或规则的部件、子部件、过程、手段、方法或机制(例如支持矢量机、神经网络、专家系统、贝叶斯信念网络、模糊逻辑、数据融合引擎、分类器等)。这些部件尤其可使某些所执行的机制或技术自动化，从而改善适应性、效率和智能。分析可采用用于向数据学习、然后从如此构造的模型得出推论的各种方法中的至少一种。
通过优化整个仿真，分析部件142可高效地识别改进的部件应用。例如，分析部件142可发现是构建必要的项还是在其它地方购买它更高效。分析部件142可确定是现场生成还是从公用事业公司购买能更高效地满足能量要求。进一步扩展这个例子，分析部件142可判定当存在足够的生成或储备时是否将能量卖回到网络(例如电网)。如果仿真部件140控制用于包括多个工厂的整个企业的数据，则分析部件142可评估是否在一个工厂而不是另一个工厂能更好地执行过程112的子集，并且可将规章、定价差异、环境差异等的作用包括在这样的分析中。分析部件142可附加执行更多的公共任务，诸如对平衡负荷因子的场景(scenario)的仿真进行评估。另外，分析部件142可求解出次优的场景，在该次优的场景中，业务目标需要自我施加的限制，或者外部故障使得“完美的”场景不起作用(例如基础设施故障、公用事业短缺)。
另外，场景部件144可结合分析部件142和仿真部件140使用。场景部件144可为仿真中所包括的过程112生成替选的场景，或者部件应用的替选组合。例如，与过程112相关的变量的组合、或者其它仿真更改可由分析部件142来主动辨识并评估，以确定是否可能有更有利的部件应用或部件应用集。场景部件140可通过施加任何所确定的变化来开发替选的仿真，该变化包括但不限于上文所述的任何模型或仿真变化。为限制潜在场景的数量，可施加约束来将场景部件144限制为发现在实践中可实际实现的场景或仿真。对场景部件144的约束可包括对过程特定的消耗量的限制或与可持续性因素相关的限制。对场景部件144的约束还可包括常见或实际的关注，包括但不限于：过程限制、可用材料或设备、实现或转换时间、过程运行时间、占地面积、费用等。
仿真部件140可另外与其它计算机、工业控制器或用于这些或其它装置的输出指令接口。仿真部件140因此可快速将所仿真的状态部署用于真实世界的使用。多个配方(recipe)、指令或布置可存储在数据库120中或其它地方，以帮助接入(switch on)工厂车间。在一些实施例中，用于特定部件应用的指令可实时施加或移除。
仿真部件140可结合用于过程112的控制装置和控制程序。此外，仿真部件140可处理流水线或工厂范围的变化和关系，包括常规时间安排、非常规事件的规划、优先化、互用性等。因此，仿真部件140可便于对材料单或与过程112的时间安排和吞吐量相关的其它文件或报告进行更新和扩展。材料单可包括过程特定的消耗数据或与可持续性因素相关的信息，并且可对诸如资源、材料和费用的数据进行分类。材料单可被更新，以反映从仿真部件140所执行的仿真提交的变化。
来自仿真部件140数据的数据也可被输出用于其它应用，诸如价值流程图、会计、或包含批文件或配方文件。来自仿真或消耗数据的数据也可被输出到其它平台用于包含在高级计算中，从而确定特定部件的完整费用和影响。以此方式，消耗数据和可持续性因素可与诸如劳力和材料的其它企业资源一起进行评估。仿真数据的输入可受到以可识别的格式来保存数据或根据输入平台可理解的单位来安置存储值或函数的影响。可替选地，可对目标平台进行更改或更新来支持可持续性因素的其它表示。
仿真部件140将组装的仿真提供给用户接口150。仿真部件140可积累过程112中的一个以上的过程并聚集各个部件的建模，以便捕获整个企业。类似地，过程112或来自模型部件130的模型可被分解成用于如仿真和分析的一系列子过程。在新信息变得可用时或者通过数据共享，过程112的集合可与其它集合结合。仿真部件140不仅可仿真与过程112的消耗点相关的独立数据，也可考虑一个消耗点对另一个消耗点的影响以及一个部件的可持续性因素与其它部件的可持续性因素的关系。仿真部件140可向用户突出或提醒这样的关系或其缺失。
用户接口150提供用户输入并便于显示仿真部件140的输出和仿真数据。传感器112、数据库120、模型部件130和仿真部件140可存储或准备部件特定的消耗数据，以便输入到各种接口环境或在其中操作。在一些实施例中，用户接口150可以以诸如Rockwell ArenaTM或其它常用软件包的仿真套件来管理。在可能时，该数据也可被补充的软件系统(例如，RockwellFactoryTalkTM模块、Rockwell RSEnergyTM、Rockwell RSPowerTM等)利用或被输出到该补充的软件系统。可替选地，用户接口150可经由诸如网络浏览器的独立于平台的或固有的接口来访问。因此，用户接口150可在本地设置(存储在驻留的驱动器、直接连接、单个闭合系统等上)、或存在于远端(在另一计算机处、在本地网络或分布式计算环境内、在因特网上等)，以便在浏览器中显示。最后，仿真可借助于独立的软件来生成和控制。
注意，与系统100相关联的部件可包括各种计算机或网络部件，诸如服务器、客户端、控制器、工业控制器、可编程逻辑控制器(PLC)、批控制器或服务器、分布式控制系统(DCS)、通信模块、移动计算机、无线部件、控制部件等等，它们能够跨网络进行交互。类似地，本文所使用的术语控制器或PLC可包括可跨越多个部件、系统或网络共享的功能性。例如，一个或多个控制器可跨网络与各种网络装置通信和合作。这基本上可包括任何类型的控制装置、通信模块、计算机、I/O装置、传感器、人机接口(HMI)，它们通过包括控制、自动化或公共网络的网络进行通信。控制器也可与各种其它装置通信并对其进行控制，所述各种其它装置诸如输入/输出模块(包括模拟、数字、编程式/智能I/O模块)、其它可编程控制器、通信模块、传感器、输出装置等。
结合系统100而使用的网络和通信接口可包括诸如因特网、内部网的公共网络以及诸如控制和信息协议(CIP)网络的自动化网络，该控制和信息协议网络包括DeviceNet和ControlNet。其它网络包括以太网、DH/DH+、远程I/O、现场总线、Modbus、Profibus、无线网络、串行协议等。另外，网络装置可包括各种可能性(硬件或软件部件)。其包括如下部件：诸如具有虚拟局域网(VLAN)能力的开关、LAN、WAN、代理、网关、路由器、防火墙、虚拟专用网(VPN)装置、服务器、客户端、计算机、配置工具、监视工具或其它装置。
注意，如在该申请中所使用的那样，诸如“部件”、“模块”、“过程(procedure)”等的术语意指计算机相关实体，其可以是硬件、硬件和软件的组合、软件或者应用于自动化系统用于进行工业控制时执行的软件。例如，部件可以是但不限于处理器上运行的过程、处理器、对象、可执行文件、执行线程、程序和计算机。举例来说，服务器上运行的应用和该服务器均可以是部件。一个或多个部件可位于执行的过程或线程内，且部件可局限在一个计算机上或分布在与其通信的两个或更多个计算机、工业控制器或模块之间。
如本文所使用的那样，术语“可持续性”旨在估计针对给定过程、产品或工厂单元的替选费用量度。例如，可持续性因素包括公用事业、能量、副产品(例如排放物、废弃物、过量(excess)、污水)、卫生关注、安全性、维护负担、部件或子部件寿命、公司责任、公平劳动、和/或可持续性的其它输出、作用、度量或感知等。“过程特定的可持续性数据”或其它类似的术语用于基于可持续性因素(例如特定部分或技术的副产品、能量使用、隐性费用等)来描述过程或部件或者该过程或部件的变化的影响。如本文所使用的那样，“能量”可归于能量的使用或消耗、能量的生成、能量输入和输出的净结果、能量的不同形式等。能量一般可包括水、空气、煤气、电、蒸汽(“WAGES”)以及其它递送到部件或过程的消耗资源(例如液氮)。通常，其它消耗资源能量将由部件来施加，而不被并入系统的递送能力中。然而，在一些实施例中，能量可被并入递送能力或输出中。对包括废弃物输出、污水、过量和其它卫生关注的副产品的讨论旨在包括所有层面(例如从子部件清洁度到区域性宏观环境影响等)的所有所导致的结果、输出、污染物、环境影响和卫生关注，并且不应认为是穷举性的列举。
可持续性或可持续性因素可用来计算、合计或分析“可持续性得分”。可持续性得分可以是相对量度，该相对量度充当实体如何有效地解决其与可持续性相关的目标的工厂或组织的指标。可持续性得分可包括指向良好关系和企业公民(corporate citizenship)的发展和促进的人力因素或主动性(initiative)。例如，组织可设法改善工厂周围区域的本地生活质量。这样的目标是定性的并且在一些实例中并不直接影响定量的可持续性量度(例如，不影响每个过程、每单位产量等所需的材料量或废弃物量)，但将其包括在综合评估中是有价值的。在另一例子中，可对雇员工作分配进行优化，以便根据标准化的分配规则(诸如防止分配给不合格的操作者)来最佳地分配任务、或者支持其它人力资源目标，诸如雇员教育、工作多样性、生活平衡(lifebalance)、组织的满意度等。影响可持续性得分的因素或子得分可以是定性的或定量的。定量因素可采取多种形式，包括二进制的、或数学上离散的/整数的(例如，对于已赋值的为1，对于未赋值的为0)、或者连续的。定量的可持续性因素也可作为其它输入的函数来求解。影响可持续性得分的方面可另外取决于其它方面。可分配权重，以使得可持续性得分关注于特定的因素。在一些实例中，多个可持续性得分可被单个组织或工厂内的多个子实体使用。
“消耗数据”意指处于特定状态的工厂集或子集(例如整个工厂、工厂区域、区域过程、过程部件、子部件等)的离散资源消耗。为了更清楚起见，消耗数据还被描述为“离散消耗数据”、“部件特定的消耗数据”、“过程特定的消耗数据”等。特别地，离散消耗数据是指与按照本文所述的离散部件或过程相关联的消耗值。消耗数据可在一个或多个特定的消耗点处进行测量。“消耗点”是指可离散地将某种特定消耗、副产品或其它对可持续性的影响归于其的任何部件、过程或其子集。在选择测量消耗数据的消耗点时无需遵循特定的方案或结构。集或子集的离散消耗意指该集或子集的所有输入和输出，包括替选量度(例如可持续性因素、能量和环境使用或费用等)，并且可直接与特定状态相关联，该特定状态与该集或子集(例如生产率、生产量、过程速度、过程人工、时间、质量、输入、输出等)以及其所固有的任何变量相关。消耗数据可以以多种分辨率或粒度进行测量、聚集、组织和存储，并且可用于以任何可辨识的分辨率(例如传感器、度量、估算器等被用于记录消耗的任何分辨率或等级)来识别与任何部件相关联的费用或使用。消耗数据不仅可涉及给定粒度时的绝对消耗总量，而且可涉及消耗(或可持续性因素的变化)率如何与生产、部件应用、过程状态、其它部件活动等相关。此外，尽管消耗通常意味着被使用且耗尽的输入的概念，但是本文所使用的消耗可从字面上理解为包括副产品的生成、维护负担的增加、服务寿命缩短以及其它可能与某种费用、时间或努力相联系的方面。
尽管本文频繁地从部件特定或消耗点的角度来探讨可持续性和消耗，但是应理解，一些可持续性因素受到总体开销或外部手段的影响。部件与另一部件、其工厂、环境等的关系可影响第一部件的可持续性和消耗，也可影响其生产环境的总体可持续性和消耗。因此，在此构造下，仍然可以实现和解决(account for)非关联的或一般化的可持续性和消耗。这种开销被并入部件特定的或消耗点数据并且可与其一起使用，而在一些实例中，可与其相独立。
“部件应用”是采用或使用工厂部件、子部件、部件集等的方式。如所使用的那样，这也可指过程(作为生产线、系统、设备等的组成)及其状态、变量以及设置。例如，部件应用可包括改变过程速度或速率、输入或输出、相关人工、时间安排或定时等。替选部件应用可包括调节生产(例如总流水线或工厂产品输出)。在一些解决方案中，部件应用可包括设备或一台设备的停运。可替选地，部件应用可包括克隆部件以运行另一部件。部件应用不仅可关注于部件的核心用途，也可关注于解决外围考虑，诸如建立、转换、工作时间或停机时间、服务寿命、维护负担、部件互用性、优先级等。“生产环境”或“工厂设置”是与已经以电子方式评估但没有在工作实践中实现的仿真环境相比，系列部件应用的工作实现。“外部环境因素”是与工厂设置外部的环境相关的影响，诸如天气。
现在转到图2，示例系统200示出了用于根据离散的、部件特定的消耗来对系统进行仿真的另一实施例。网络210基本上可以是从远端或分布式存储装置传输数据的任何网络。仿真处理器220提供有或请求至少部分与离散消耗数据或可持续性相关的数据。数据可在任何时间从网络210供应，并且仿真处理器220可在有效处理前、期间或之间用新数据来更新而刷新。
仿真处理器220可执行如上文在图1中描述的建模和仿真组装。另外，仿真处理器220可执行分析、优化和场景生成。仿真处理器220可基于用户输入、出于分析的目的而修改仿真，或者对该仿真执行其它计算。如果仿真缺少完整的数据，则仿真处理器220可向网络210查询附加的信息。如果没有足够的数据来适当地对仿真的组成进行建模，则仿真处理器220可通过代入合理的估算来来充当间隙填充器(gap-filler)。估算或代替可基于具有类似的离散消耗或过程特定的可持续性属性的元素。传感器数据稀疏(thin)的估算也可由所存储的缺省值、用户输入、演绎计算(例如，从较高层面上观察、排除已知值以及对余数进行赋值或求平均)等等来提供。
仿真处理器220可反映现有的生产环境以解决不确定性。如果有效的系统或过程是新的或者尚未得到彻底的分析，则仿真处理器220可组装适当的仿真以确定与该系统或过程相关的消耗预报。如果在对该系统或过程的部分进行建模时存在困难，则仿真处理器220可分析高级模型和已知部件以断定所期望的细节。
仿真处理器220可通过一个或多个仿真基于部件应用或详细描述的其它修改来创建仿真模板或配方。模板可以以仿真处理器220容易管理的形式存储，以便以后恢复先前的仿真。可替选地，模板可以以用于输出的格式保存，或者保存在控制器编程中以易于在生产环境中实现。
仿真处理器220可将来自网络210的数据、仿真模板或配方以及随后处理的信息存储在存储装置240中。存储装置240也可包含与仿真处理器220或输出处理器230相关的其它可再使用的信息，诸如选项、偏好等。在一些实施例中，存储装置240本身可直接连接到网络210(连接未示出)。
输出处理器230可包括用户接口。与输出处理器230相关联的用户接口可通过现有的软件接口、网络接口或专用的软件包实现。输出处理器230也可管理所有的接口动作，并且将用户行为传回仿真处理器220。
现在转到图3，示例方法300示出了基于部件特定的可持续性因素的部件仿真。在310，供应部件特定的可持续性因素。如本文所使用的那样，供应旨在包含通过基本上任何手段进行的接收、辨识或获取。例如，供应可包括装置独立地执行测量或计算，直接从另一传感器接收信息，和/或向中间设备、网络或存储装置请求信息。所供应的因素可从多个源中的一个或多个获得，该源包括但不限于在模型处理时有效的传感器、先前通过传感器(包括现在停用的或随后移除的传感器)记录的所存储的信息、从与可比部件相关的数据辨识出的估算数据、所存储的用户输入、制造商说明书等。所供应的基于部件的可持续性因素也可采用其它数据类型，以改进仿真(例如更好地辨识部件之间的关系)。
在320，至少部分基于部件特定的可持续性因素来对部件进行仿真。与部件特定的可持续性因素相关联的部件以解析方式表示并且被加载到如下仿真中：该仿真如生产环境中的现场部件所进行的那样来复制变化并对变化做出反应。然后可更改该仿真以确定所仿真的部件的可能变化，特别是该变化对受该部件影响的可持续性因素的影响。
尽管出于简化说明的目的，将方法示出和描述为系列动作，但是应理解本文的方法并不限于动作的顺序，因为一些动作可能以与本文所示出和描述的顺序不同的顺序发生或与其它动作同时发生。例如，本领域的技术人员将理解，方法可以可替选地被表示为一系列相关的状态或事件，诸如以状态图。另外，并不是所有示出的动作都需要实现本文所述的方法。
现在转到图4，示例方法400示出了通过至少使用离散部件消耗数据对部件进行建模来预报部件消耗费用。在410，处理离散部件消耗数据以建立对部件的建模。所处理的数据可包括针对一个或多个部件应用和/或可变状态中的多个资源的、可归于部件的消耗量和特性。相关的数据也可包括说明该部件和其它系统元素之间的相关性的信息、系统的事务处理费用(例如输电损耗、流体压头(fluid head)损耗等)以及最终影响要进行建模的部件的操作的其它方面。
在420，至少部分地基于所处理的消耗数据来对部件进行建模。应理解，可在420生成针对多个部件的多个模型。所采用的建模技术可包括但不限于上文所描述的那些技术。
在430，基于所生成的部件模型和其它信息来预报部件消耗费用，所述其它信息可包括部件应用、生产环境、变量状态以及对部件的其它影响。预报可包括对能量或其它可计算(包括定性评估)的可持续性考虑的将来或预期的消耗、费用、创建或输出的计算、预测、评价或其它表示。可针对多个部件来执行430的预报，从而实现进一步的分析，该分析包括对相互关系的检测、对总量的求和以及根据未观察的部件来推导涉及情况(involvement)。类似地，可对单个部件多次执行430的预报。多次预报430迭代可确认或支持特定部件应用中的预报，或者可示出各种不同的偶然性(contingency)相对于多个部件应用的好处和缺点。
预报可用来规划特定偶然性下的能量需求。预报也可确保有足够的资源可用，以及协商来自供应商的资源的费率或中间商量(broker amount)。在一些实例中，可提供自动化系统来向提供者发送预报，以确保有足够的消耗品或信用可用，或者允许对资源定价的更新或协商。此外，预报系统可基于预报以及已知费率、费用或协商来判定从何处(例如，多个提供者中的特定提供者、现场生成、从另一工厂获取等等)供应消耗品。对何时、何处以及如何获取一个或多个资源的判定可根据推理、规则、协议、约束、计算或其它程序性手段来自动操作和解决。
现在转到图5，示例方法500示出了在考虑到特别与部件相关联的利用或费用时对该部件的优化。在510接收部件特定的可持续性因素数据。该数据可包括任何与可持续性相关的信息，特别是可由电子部件建模技术使用的可计算(包括定性评估)值。在520对部件进行仿真。对部件的仿真一般至少包括与可持续性因素相关的计算。然而，在一些实例中，仿真中所包括的某些部件可不包括这些方面。
在530对部件仿真进行分析。分析可包括有价值的场景元素的确定以及优先级或权重的分配。可调查替选的部件应用或设置，以及有效地预先准备好场景以便应用优化技术。在540对场景进行优化。可根据与优化仿真时所寻求的目标或目的相关的用户输入、推断的偏好或缺省的优先级来进行优化。变量优先化可有助于根据对工厂或组织的不可控限制来对可持续性进行优化，并且例如，可确定是否应更改、改进或削弱部件应用、是否可移除或替换低价值的部件，以及是否可复制高价值的部件。这样的优化可根据部件特定的可持续性因素或影响整个仿真的可持续性因素来进行。
在550生成报告。该报告可包含与仿真、所分析的场景以及优化处理和/或结果相关的信息。该报告可以是该信息和其它方面的概括或替选的穷举性的描述。该报告可基于推论或用户偏好来定制，或者可依赖于缺省的设置来确定其内容或呈现。在一些实例中，该报告可以是有关如何实现生产环境中的优化场景的指令。该报告可以是或者可以包括控制编程，以在一个或多个部件中散布从而更改部件应用。如本文所使用的那样，“控制程序”可以是对工业控制器或受其影响的设备进行管理、指示或控制的任何电子手段(例如软件代码、PLC逻辑、批或配方文件等)。新部件应用可反映例如场景或者在分析、优化期间或通过用户输入执行的仿真的变化。该报告可额外包括特定的协调细节，以将与改变生产环境相关联的费用、风险或其它负担减至最小。分析和报告不仅可预期生产环境的考虑事项，而且可预期与规章、基础设施(例如公共事业)、资源费用(静态或动态)等相关的约束。另外，分析和报告时均可考虑外部环境因素(例如天气)的变化。
现在转到图6，示例方法600示出了利用至少部分基于离散消耗数据的消耗模型来确定和实现替选消耗选项。在610接收消耗数据。消耗数据可以是近期存储的数据或归档的/历史存储的数据。可替选地，消耗数据可以直接从传感器接收，并且可实时处理或编译。另外，消耗数据可以是指向将来的用途的预报或估算。消耗数据指的是在消耗点或由设备或过程使用的任何资源，包括诸如电或煤气的能量。副产品也可包括在消耗的标题下，因为这些方面可有相关的费用。
在620对消耗模型进行仿真。该仿真包括对变量和可能的变化以及更改它们并相应地更新仿真的能力的识别。可更改消耗数据以确定仿真必须如何改变仿真以达到指定的消耗特性。类似地，可修改仿真的其它方面并更新所得到的消耗数据。两个功能都不是排他的，而是均可在仿真期间立即使用。
在630生成一个或多个替选的消耗场景。场景是仿真的部件应用和影响这些部件或仿真的生产环境的方面的替选的组合、集合和布置。可以以适用于仿真的任何分辨率或粒度来考虑或评估场景。场景生成之后，在640确定是否实现该场景。基本上可以以任何方式来做出判定，包括计算推论、先前存在的设置或者用户输入。如果该场景被拒绝，则可生成和/或考虑另一场景用于实现。
如果要实现场景，则提供新的控制数据和转变警报以便部署所选择的场景。控制数据可包括有关应用所选场景的一种或多种手段的一般或特定信息。控制数据也可包括部件或过程编程(诸如用于可编程逻辑控制器的指令)。转变警报向系统或用户提醒与新场景的实现相关联的风险(例如能量尖峰和峰值使用处罚、增加的副产品输出、其它可持续性或一般关注)。转变警报基本上可利用将警报传达给便于实现的装置或人的任何手段。如果装置接收到通知该装置突破了约束的转变警报，则该装置可中断实现，以防止不可接受的结果。可替选地，实现可具有优先级并且可超过标准阈值。可使用计算的推论、定制的或缺省的优先级、规则、协议等来确定遇到实现冲突时关于继续或中断的对冲突的其它决策、手段和解决。可替选地，可暂停实现直到用户解决了该冲突。
现在转到图7，示例方法700示出了使用动态的多部件仿真以允许用户以替选的部件应用来实验，或者自动确定针对替选或约束的解决方案。在710，确定要在仿真中使用的过程，并且设置适当的仿真范围。即使当仿真的范围受到限制时，仍然有可能明确地或隐含地将其它方面包括在仿真范围内或排除在仿真范围外。在720，定位与所确定的过程相关的可持续性数据，以便于创建仿真。
在730确定是否存在足够的数据来组装仿真。如果没有足够的数据来组装如所选择的过程描述的仿真，则可采用定位可持续性数据的另一迭代。如果无法定位与特定过程相关的数据，则可定位与类似过程相关的数据。在难以定位适当的可持续性数据时，可通过随后的每次定位尝试来寻找越来越一般化的近似。例如，定位尝试可通过长时间搜索而开始采用与更多不相似的过程相关的数据。可替选地，定位尝试可最终分配开销或一般可持续性数据的全部、部分、加权或平均。这些例子并不是全面的，并且可采用其它搜索、推理和估算技术来确定将什么数据应用于仿真。
一旦定位了适当的数据，则在740组装仿真。在750针对生产环境中可能的一个或多个变化来修改仿真，并且更新仿真以反映修改的结果。在760输出分析结果。输出可包括例如当一个变量被改变时更新变量的值，更改接口中表示仿真的文本或图形，更新与仿真相关的信息，生成或改变控制器指令，或者用于利用结果的其它行为。输出基本上可经由任何手段，包括视觉的、听觉的、触觉的等等。
现在转到图8，示例方法800示出了使用实际的消耗数据或可比的估算在消耗点处对部件进行建模。在810，确定模型需要什么离散消耗数据。在820，判定所需的数据是否可用。如果所需的消耗数据是可用的，则可在860生成模型。然而，如果所需的数据不可用，则可在830查询数据库以便定位消耗数据。该数据库基本上可以是适合于管理消耗数据的任何类型的存储装置。可使用基本上任何适当的查询或搜索技术来查询数据库。应理解，数据库实际上可以是多个数据库，并且查询可以是多个查询。
当在830查询数据库之后，在840做出关于是否找到适当数据的另一判定。如果在830在数据库定位了适当的数据，则可在860生成模型。如果仍然缺乏适当的数据，则可在850定位类比或估算以允许建模继续。估算或替换可基于具有类似离散消耗或过程特定的可持续性属性的元素。适当消耗数据不可用的估算可通过所存储的缺省值、用户输入、任意的分配、演绎计算(例如从较高层面上观察、消除已知值以及对余数进行赋值或求平均)等等来提供。可替选地，估算可基于不再以高精度反映装置或实践但仍将足以填充模型中的间隙的“陈旧”消耗数据。
一旦提供了所需的数据，则在860生成模型。然后，在870可操纵和利用该模型来提供与该模型相关的输出。
现在转到图9，示例方法900示出了根据变化事件如何影响特定部件来确定对该变化事件的一种或多种优选的反应。如本文所使用的那样，“变化事件”旨在包括将物理的或无形的新约束置于企业或其任何子集或子部件上的任何事件。变化事件或对变化事件的响应可受可持续性因素和/或消耗数据的影响。变化事件的例子包括但不限于：新规章(例如总量控制与交易排放)、新基础设施(例如智能电网能量)、新的或变化的费用(例如税收、可变能量费用率、峰值使用处罚)、公共事业故障(灯火管制、部分灯火管制、缺乏、管道故障等)、志愿行为(环境日、企业公民)、或任何其它引起部件应用的变化的事件。例如，美国的排放交易可根据规章遵守的复杂性和费用而显著改变工业格局。在另一例子中，工厂变化可以是正在进行的，需要评估峰值能量使用，以防止实现期间的处罚。
在910确定变化事件。应理解，可同时确定和评估多个变化事件。变化事件的确定可包括判定是针对变化事件(例如新实现)还是绕过变化事件(例如排放上限(emissions cap))来进行规划。可根据系统对于对企业的所有影响的知晓来推断变化事件。可替选地，可将变化事件从主服务器(例如公司总部)或控制变化事件的主体(例如政府、私人公共事业)散布到系统或用户。在另一种情况下，可由用户来输入变化事件。在920，对受变化事件影响的至少一个部件进行仿真。该仿真可采用对部件特定的消耗或可持续性因素的分析。一旦在920组织了仿真，则在930确定适当的反应以最小化或优化变化事件的影响。适当的反应可以是考虑到与费用、消耗或输出相关的新约束或遏制努力的优化。反应可以是临时的、周期性的或永久的。反应可呈现给用户或被自动实现。
以上所述的主题内容包括各种示例性的方面。然而，应理解，不可能为了描述这些方面而描述每一种可想到的部件或方法。本领域的普通技术人员可认识到，可以有另外的组合或排列。可采用各种方法或架构来实现本主题发明及其修改、变化或等同方案。因此，对本文所描述的方面的所有这样的实现旨在包含主题权利要求的范围和精神。此外，关于详细描述或权利要求中使用的术语“包括”的程度，与术语“包括”在权利要求中用作过渡词时所解释的方式类似，该术语意指包括在内的。
本发明公开了如下技术方案。
方案1：一种用于工业控制的仿真工具，包括：模型部件，其至少基于可持续性数据来生成工业过程的虚拟模型，其中所述可持续性数据的部分将所述工业过程的能量影响分项成其一个或多个独特子集的函数；以及仿真部件，其组装动态仿真，所述动态仿真包括所述工业过程的虚拟模型。
方案2：如方案1所述的仿真工具，其中所述仿真部件基于对所述动态仿真所做出的变化来更新所述工业过程的虚拟模型和所述可持续性数据。
方案3：如方案2所述的仿真工具，其中所述仿真部件进一步生成控制程序，所述控制程序将对所述工业过程的动态仿真所做出的变化提交到生产环境。
方案4：如方案2所述的仿真工具，其中对所述工业过程的动态仿真所做出的变化是调节生产。
方案5：如方案2所述的仿真工具，其中所述仿真部件提供描述所述可持续性数据的输出，以便包括在材料单中。
方案6：如方案1所述的仿真工具，进一步包括分析部件，其部分基于所述可持续性数据来对与所述工业过程的动态仿真相关联的一个或多个变量进行优化。
方案7：如方案6所述的仿真工具，进一步包括场景部件，其确定能够对所述工业过程的动态仿真做出的变化。
方案8：如方案7所述的仿真工具，其中所述分析部件采用所述场景部件所确定的变化来对所述动态仿真的一个或多个变量进行优化。
方案9：如方案1所述的仿真工具，其中所述可持续性数据的第二部分将所述工业过程的副产品影响分项成其一个或多个独特子集的函数。
方案10：如方案1所述的仿真工具，其中所述模型部件生成多个虚拟模型，并且其中所述仿真部件确定影响所述可持续性数据的虚拟模型之间的一种或多种关系。
方案11：一种用于对生产环境进行仿真的方法，包括：采用数据处理器来执行以下指令：供应与所述生产环境的部件相关的离散能量消耗数据，其中所述部件是所述生产环境的子集；以及对所述部件进行仿真，其中所述仿真的输入或输出变量至少包括与所述部件相关的离散能量消耗数据。
方案12：如方案11所述的方法，进一步包括：将所仿真的部件分解为组成元素；以及将与所述部件相关的所述离散能量消耗数据的部分与每个组成元素相关联。
方案13：如方案12所述的方法，进一步包括：通过分解或重装所仿真的部件，以及合计或分离与所述部件相关的所述离散能量消耗数据的关联部分，来改变所述部件的分辨率。
方案14：如方案11所述的方法，进一步包括：基于对所仿真的部件的分析来预报将来的离散能量消耗数据。
方案15：如方案11所述的方法，进一步包括基于所述仿真来求解所述生产环境中与所述部件相关的离散能量消耗数据。
方案16：如方案11所述的方法，其中，对所述部件进行仿真包括：确定与所述部件相关的所述离散能量消耗数据与另一部件、所述生产环境或外部环境因素中的至少一个之间的关系。
方案17：如方案11所述的方法，进一步包括：对所述仿真进行优化。
方案18：如方案17所述的方法，其中，对所述仿真进行优化是通过改变所述生产环境或所述部件的一个或多个属性来对与所述部件相关的所述离散能量消耗数据进行优化。
方案19：如方案17所述的方法，其中，对所述仿真进行优化是通过改变与所述部件相关的所述离散能量消耗数据来对工厂设置或所述部件的一个或多个属性进行优化。
方案20：如方案11所述的方法，进一步包括：生成所述部件的替选部件应用。
方案21：一种用于对工业部件进行建模的系统，包括：用于获取影响与所述工业部件相关的可持续性因素的数据的装置，所述可持续性因素包括与所述工业部件中产生独特输出的一个或多个工业部件的子集有关的数据；以及用于生成所述工业部件的虚拟模型的装置，所述虚拟模型基于输入条件来计算消耗数据，其中所述输入条件包括针对工业过程子集的附加部件的可持续性数据。
方案22：一种用于优化操作的系统，包括：仿真部件，其生成仿真，所述仿真包括操作组以及与所述操作组相关联的一个或多个可持续性因素，其中所述仿真能够被修改为表示多个操作的状态；以及评分部件，其至少部分基于所述可持续性因素来计算与操作状态相关联的可持续性得分。
方案23：如方案22所述的系统，其中所述一个或多个可持续性因素包括人力因素。
方案24：如方案22所述的系统，其中所述一个或多个可持续性因素包括定性目标。

Claims (10)

1.一种用于工业控制的仿真工具，包括：
模型部件，其至少基于可持续性数据来生成工业过程的虚拟模型，其中所述可持续性数据的部分将所述工业过程的能量影响分项成其一个或多个独特子集的函数；以及
仿真部件，其组装动态仿真，所述动态仿真包括所述工业过程的虚拟模型。
2.如权利要求1所述的仿真工具，其中所述仿真部件基于对所述动态仿真所做出的变化来更新所述工业过程的虚拟模型和所述可持续性数据。
3.如权利要求2所述的仿真工具，其中所述仿真部件进一步生成控制程序，所述控制程序将对所述工业过程的动态仿真所做出的变化提交到生产环境。
4.如权利要求1所述的仿真工具，进一步包括分析部件，其部分基于所述可持续性数据来对与所述工业过程的动态仿真相关联的一个或多个变量进行优化。
5.如权利要求4所述的仿真工具，进一步包括场景部件，其确定能够对所述工业过程的动态仿真做出的变化。
6.一种用于对生产环境进行仿真的方法，包括：
采用数据处理器来执行以下指令：
供应与所述生产环境的部件相关的离散能量消耗数据，其中所述部件是所述生产环境的子集；以及
对所述部件进行仿真，其中所述仿真的输入或输出变量至少包括与所述部件相关的离散能量消耗数据。
7.如权利要求6所述的方法，进一步包括：
将所仿真的部件分解为组成元素；以及
将与所述部件相关的所述离散能量消耗数据的部分与每个组成元素相关联。
8.如权利要求6所述的方法，进一步包括：基于对所仿真的部件的分析来预报将来的离散能量消耗数据。
9.一种用于对工业部件进行建模的系统，包括：
用于获取影响与所述工业部件相关的可持续性因素的数据的装置，所述可持续性因素包括与所述工业部件中产生独特输出的一个或多个工业部件的子集有关的数据；以及
用于生成所述工业部件的虚拟模型的装置，所述虚拟模型基于输入条件来计算消耗数据，其中所述输入条件包括针对工业过程子集的附加部件的可持续性数据。
10.一种用于优化操作的系统，包括：
仿真部件，其生成仿真，所述仿真包括操作组以及与所述操作组相关联的一个或多个可持续性因素，其中所述仿真能够被修改为表示多个操作的状态；以及
评分部件，其至少部分基于所述可持续性因素来计算与操作状态相关联的可持续性得分。
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