CN101872443A - 对制造规格的离散能量分配 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对制造规格的离散能量分配。本发明还提供了一种工业控制系统。所述系统包括：被标记的数据，其从工业自动化环境中的多个与可持续性因素相关的数据源被收集，其中，所述被标记的数据与归结于可持续性因素数据源的处理的一部分相关联。制造模型与所述被标记的数据相关联，其中，所述制造模型用于增强所述处理的效率。

Description

对制造规格的离散能量分配

技术领域

本发明所要求保护的主题总体上涉及工业控制系统，更具体而言，涉及监视离散能量或可持续性因素数据并且将这样的数据与制造部件或模型比如材料清单相关联。

背景技术

能量需求管理也被称为需求方管理(DSM)和供应方管理，包括影响由终端用户消费的能量的使用量或使用模式的行为，比如以在能量供应系统受限的时间段内降低峰值需求为目标的行为。理想地，通过市场上的供应和需求相互作用来优化能量使用。特别是对于电力使用，在市场上支付的价格经常是规定好的或固定的，并且在许多情况下未反映生产的完全成本。电力使用可以在短期和中期内显著改变，并且，由于出现了额外的较高成本(“峰值”)来源，因此定价系统可能不反映瞬时成本。另外，电力消费者通过改变需求(需求的弹性)而进行调整以适应价格的能力或者意愿可能较低，特别是在短期内。在许多市场中，消费者根本不面临实时定价，而是根据平均年成本或者其他构成的价格来付费。

各种市场缺陷可以使各种管理方案的理想结果变得不可能。一种是供应商的成本不包括它们的行为的所有损害和风险。外部成本由他人直接引发或由对环境的破坏引发，被称为外部性。对于该问题的一种手段是向供应商的直接成本增加外部成本作为税(外部成本的内部化)。另一种可能是以某种折扣来干预需求方。通常，能量需求管理行为应当使得需求和供应更接近所认识到的最佳程度。

通常，可以通过市场参与者和政府的行为(规章和税收)来改变对任何商品的需求。能量需求管理包含影响能量需求的行为。需求方管理最初用于能量，而当今的需求方管理可以并且在一些情况下广泛应用于也包括水和天然气的其他公用事业。

减少能量需求与能量供应商和政府在现代工业历史的大部分时间里已经实现的情况相抵触。尽管各种能量形式的真实价格在工业时代的大部分时间里是降低的，但是由于规模经济和技术，对未来的预期是相反的。以前，促进能量使用不是不合理的，因为在未来可以预期更丰富和更便宜的能量源，或者供应商已经安装了过量的容量，通过提高消耗可以使得所述容量更有利润。在集中计划经济中，对能量进行补贴是主要的经济发展工具之一。对能量供应业的补贴在一些国家仍然常见。与历史情况相反，能量可获得性预期会变差，同时价格升高。政府和其他公共参与者如果不是能量供应商本身，则趋向于采用提高能量消耗效率的能量需求措施。

当前经济形势以及降低能量需求和温室气体排放的政府压力将迫使制造商探索在工厂车间减少能量。通常，工业能量消耗受两个主要变量-环境改变和生产输出-影响。可以通过能量跟踪软件和建立自动化系统来测量设施能量消耗的环境改变(例如气温、湿度和当日时间等)、判断其趋势并对其进行控制。通常估计但是不测量生产输出对能量消耗的影响。

当前，在工厂车间没有减少能耗的直接动机，因为不能相对于生产规模测量能耗，而能量成本是固定的分配，通常是按每平方英尺每月估计的成本。自动化方面的进步可允许制造商根据能量可获得性、实时定价和排放上限来做出较好的生产决定，但是这还不够。而且，各种产品和解决方案从设施或者宏观基础结构例如变电站、开关装置、排放监视器方面来提供能量和排放管理。这些工具将生产相关的信息应用于总体设施能量数据，以推断能量性能。其他工具将能量和排放管理着重放在建筑物管理级上，例如数据中心、照明、冷却器和锅炉。

发明内容

下面的总结给出了简化的概述，以提供对在此所述的特定方面的基本理解。该总结既不是广义的概述，也不意欲标识关键元素或者描述在此所述的方面的范围。该总结的唯一目的是以简化的形式来给出一些特征，作为下面给出的更详细说明的前序。

本发明提供了系统和方法，其中可持续性因素，比如能量，在工厂或处理中被监视，并且与模型(比如材料清单)相关联，以便提高工厂效率。自动化监视器可以从分布在工业处理中的多个可持续性因素数据源接收数据。这样的处理可以包括离散处理，在离散处理中出现自动化组件(例如汽车组件)；或者可以包括批处理，在批处理中各种成分的混合物被组合以形成配方或其他元素组合(例如化学处理、食品处理和饮料处理等)。由于监视了相应处理，因此与可持续性因素数据比如所收集的能量相关联的源被标记，以表示所述源对离散处理或者批处理的哪部分有贡献。在标记后，所述数据与制造模型比如材料清单(BOM)相关联，而工业管理器或者自动化处理然后可以针对归结于(attributed to)相应处理的各个部分的能量分量来分析所述处理。与仅能从工厂范围消耗的总体意义上查看能量的现有系统相反，现在可以实时地或者经由离线建模来分析与BOM相关联的源数据，以优化和减轻能量使用。例如，可以重新布置处理的各部分以最小化总体能量使用率(例如，在步骤A之前执行步骤C，以便通过A和C的颠倒顺序来节约能量)。注意，除BOM模型之外的各种模型也可以具有相关联的可持续性因素。这样的模型包括MRP模型(材料需求计划)、MES模型(制造执行系统)、ERP(企业资源计划)和编程模型(例如梯形逻辑、SFC、功能块)等。

为了实现上述和相关目的，下面的说明和附图详细地给出了特定的说明性方面。这些方面表示可以使用在此所述的原理的各种方式的仅仅一些。通过下面结合附图考虑的详细说明，其他优点和新颖特征将变得明显。

附图说明

图1是图示与可持续性因素源数据相关联以增强工业处理的效率的制造模型的示意方框图。

图2是图示已经与可持续性因素相关联的模型规格的图。

图3是图示具有相关联的可持续性因素的示例材料清单的图。

图4是图示可以与可持续性因素相关联的示例制造模型的图。

图5是图示了用于将可持续性因素与制造规格或者模型相关联的方法的流程图。

图6-8图示了可以使用具有相关联的可持续性因素的材料清单的示例系统。

图9是能量监视部件的图。

图10是图示可以针对可持续性因素被监视的示例加工厂的图。

具体实施方式

本发明的实施例提供了一种工业控制系统，其将所捕获的可持续性因素源数据比如能量自动地与制造模型比如材料清单相关联。一方面，提供了一种工业控制系统。所述系统包括在工业自动化环境中从多个可持续性因素源收集的标记数据，其中，所述标记数据与归结于可持续性因素源的处理的一部分相关联。制造模型与标记数据相关联，其中，使用制造模型来增强处理的效率。所述处理可以与离散处理或者批处理相关联，其中，制造模型可以例如是材料清单、MRP模型(材料需求计划)、MES模型(制造执行系统)、ERP模型(企业资源计划)或者编程模型。所述编程模型可以例如包括梯形逻辑、顺序功能图(SFC)、批程序或者功能块。

注意，在本申请中使用的诸如“部件”、“模块”和“源”等术语意欲表示计算机相关的实体，即被应用到用于工业控制的自动化系统的硬件、硬件和软件的组合、软件或者在执行中的软件。例如，部件可以是但是不限于处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行的、执行线程、程序和计算机。举例而言，在服务器上运行的应用和服务器都可以是部件。一个或更多个部件可以驻留在执行的进程或者线程中，并且部件可以位于一个计算机上，或者分布在两个或者更多个计算机、工业控制器或者与其通信的模块之间。

首先参考图1，系统100图示了与可持续性因素源数据相关联以增强工业处理的效率的制造模型。系统100包括多个离散监视器110，所述离散监视器设置在整个工业系统或者处理中，并且用于从各种可持续性因素源120收集数据。可持续性因素源120可以来自处理的各个部分，并且与诸如能量或者浪费等因素相关，下面相对于图2更详细地描述可持续性因素源120。标记部件130被提供用于将所收集的源数据120标记或标注为数据与工业处理的哪个部分相关联。例如，在批处理中，作为处理的一部分，源数据120可以被标记用于表示配方部件在什么管道或者阀门上被传送以及这样的管道或者阀门消耗了多少能量。从另一个视点看，所述管道或者阀门可以归结于与批处理的一部分相关联的浪费量，并且以其自己的方式来反映归结于相应处理的能量类型或者可持续性因素。在离散处理中，当可以并行或者串行地组装项目时，源120可以被标记以表示用于离散处理的各个部件的可持续性因素(例如，建立引擎的离散处理A列出引擎的各个部件，其中，来自源120的标记数据与引擎部件相关联)。如图所示，能量管理器或者处理器140收集标记数据，并且将标记数据与制造模型150链接，以产生模型或者规格160，所述模型或者规格160包括已经与相应的可持续性因素或源数据120相关联的离散或者批处理部件。通过将能量或者其他可持续性因素与在160处的制造模型或者规格相关联，可以为工厂提供各种效率并且在工厂中管理所述各种效率，因为每个项目的能量/可持续性因素分量现在可以被考虑，并且作为相应的离散或者批处理的分量被跟踪。

注意，除了根据在相应处理中的何处捕获数据来捕获可持续性因素数据之外，还可以使用其他机制来识别已经在所述处理中的何处产生了相应数据。例如，可以使用时间同步过程来捕获和标记与给定处理相关联的可持续性因素数据。例如，利用时间戳技术比如IEEE 1588，这可以包括消耗数据的信息级相关。因此，除了如上所述的捕获数据和在控制器中将其与批或者批次相关联之外，还可以经由时间戳例程(例如，识别过程何时发生并且因此识别数据在处理中的何处发生的例程)来将可持续性因素数据捕获为原始数据，并且通过时间戳处理来将信息空间中的该数据与批、批次和处理等相关联。例如，可以将三个处理定义为如何监视能量。例如，能量监视器X被绑定到混合器上的驱动器，监视器Y被绑定到炉子，监视器Z被绑定到传送器。一种选择是存储原始数据，并且使另一个较高级的应用(例如能量度量应用)将加了时间戳的数据与批链接。因此，原始数据当被存储时可以根据时间戳过程被评估或者操纵。

另一方面，制造设备当不制造商品时(例如空闲、启动、设置、重新配置等)也消耗能量。原始设备制造商(OEM)提供操作设备有效性计算(OEE)作为性能度量，但是其不考虑能耗。使用简单的能量效率计算，制造商可以作出关于设备选择和停止使用等的更了解情况的决定。类似于汽车上的每加仑英里标准或者热水器上的能量之星成本分级，OEM可以通过使用这个简单计算来将它们的产品与它们的竞争对手区分开。两个封装机器可以满足每小时XX单位的额定输出并具有类似的质量，但是一个封装机器可以以较低效的方式来使用能量。设备部件可能过大，或者控制系统可能被不良地编程。最后，所述设备浪费能量。例如，可以提供度量，比如所消耗的制造能量/总的消耗能量＝效率百分比。类似地，也可以提供设施级测量(例如，通过积累的效率计算来测量)。

通常，系统100的可持续性因素比如能量在整个工厂中被监视，并且与模型150比如材料清单相关联，以便提高工厂效率。自动化监视器110可以从分布在工业处理中的多个可持续源120接收数据。这样的处理可以包括离散处理，在离散处理中出现自动化组件(例如封装的组件)，或者这样的处理或者可以包括批处理，在批处理中，各种成分的混合物被组合以形成配方或者元素的其他组合(例如化学处理、食品处理、饮料处理等)。当在110处监视相应处理时，在130处对可持续性因素源120比如所收集的能量进行标记，以指示所述源对离散处理或者批处理的哪个部分有贡献。在标记后，所述数据与在160处的制造模型比如材料清单(BOM)相关联，其中，工业管理器或者自动化处理然后可以分析针对归结于相应处理的各个部分的能量分量的处理。

与可以仅仅从工厂范围的消耗的总体意义上查看能量的现有系统相反，现在可以实时地或者经由离线建模来分析与BOM(或者下述的其他模型)相关联的源数据，以优化和减少能量使用。例如，可以重新布置处理的部分以最小化总体能量使用(例如，在步骤A之前执行步骤C，以便通过A和C的颠倒顺序来节约能量)。注意，除了BOM模型之外的各种模型也可以具有相关联的可持续性因素。这样的模型包括MRP模型(材料需求计划)、MES模型(制造执行系统)、ERP(企业资源计划)和编程模型(例如梯形逻辑、SFC、批程序、功能块)等。通常，系统100允许从工厂车间或者可持续性因素数据的其他源提取能量或者其他消耗数据，并将其与生产输出相关联。这使得能够应用标准生产建模工具来产生能量以及进行排放预测和优化，同时将现有设施需求管理系统扩展以包括生产，最后，将该系统链接到例如需求响应和智能网(DRSG)以及上限和交易系统。

注意，与系统100相关联的部件可以包括能够在网络上交互的各种计算机或者网络部件，诸如服务器、客户机、控制器、工业控制器、可编程逻辑控制器(PLC)、能量监视器、批控制器或者服务器、分布式控制系统(DCS)、通信模块、移动计算机、无线部件和控制部件等。类似地，在此使用的术语控制器或者PLC可以包括可以在多个部件、系统或者网络上共享的功能。例如，一个或更多个控制器可以在网络上与各种网络装置通信和合作。这可以实质上包括经由网络通信的任何类型的控件、通信模块、计算机、输入/输出装置、传感器、人机接口(HMI)，所述网络包括控制网络、自动化网络或者公共网络。所述控制器也可以与各种其他装置通信并且控制它们，所述各种其他装置诸如是输入/输出模块、其他可编程控制器、通信模块、传感器和输出装置等，所述输入/输出模块包括模拟的、数字的、编程的/智能的输入/输出模块。

所述网络可以包括公共网络，诸如因特网、内联网和自动化网络，所述自动化网络比如是包括DeviceNet和ControlNet的控制和信息协议(CIP)网络。其他网络包括以太网、DH/DH+、远程I/O、Fieldbus、Modbus、Profibus、无线网络和串行协议等。另外，所述网络装置可以包括各种可能(硬件或者软件部件)。这些包括诸如下述的部件：具有虚拟局域网(VLAN)功能的交换器、局域网、广域网、代理、网关、路由器、防火墙、虚拟专用网(VPN)装置、服务器、客户机、计算机、配置工具、监视工具或者其他装置。

还要注意，所述能量管理器或者处理部件140通常是服务器或者计算机系统，比如用于工业控制系统的批服务器。这可以包括配方的处理部件，所述处理部件随后由处理或者管理器部件140执行，其中，所述配方标识采用处理的哪些方面来产生给定的配方。在一个示例中，S88标准提供了限定设备控制、过程控制和行为的模型。用于实现这个标准和其他标准的一个方面是建立用于通过使用设备模块(未示出)将配方开发与设备控制相分离的能力，所述设备模块包括实际设备(例如箱、泵等)和同一硬件的软件表示，所述软件表示包括所有处理能力。对于给定的设备组，每个处理任务通常被指定为相对于该设备模块的一个阶段。而且，在相应模型的一个示例中，S88模型可以用作制造模型150。

所述模型可以包括处理单元，所述处理单元可以被分解为其设备模块，所述设备模块表示该分组的所有可能任务，其中，可以将相应的分组与已经从工厂或者其他设施聚集和标记的可持续性因素源数据120相关联。每个单元可以在控制器中表示由处理工程师设计的代码的组织，每次调用所述代码时，所述控制器执行任务。每个设备模块也被设计用于接受一个或更多个参数。对于例如材料增加，两个参数指定要增加哪种材料和增加多少。在S88标准下，这表示设备模型。S88标准中的下一个步骤是过程模型，其中，处理工程师规划以何顺序来向调用哪些设备模块。这个规划在所述标准下被称为操作。例如，处理工程师建立支持首先清除所述单元、增加两种材料、混合、反应然后转移出去的能力的过程。这变为可以为不同产品共用、但是通过每个阶段的参数来进行区分的配方模板的基础。在这个模型下，可以独立于操作模板来管理所述参数或者公式。处理工程师建立模板族来涵盖设备使用的多个布置。公式化器然后建立参数集。在运行时，可以将适当的操作与适当的公式集匹配，以建立可以对所述设备执行的S88控制配方。应当明白，也可以使用除了S88之外的过程模型。因此，S88模型的每个部件可以被规划并与收集的一套可持续性因素源数据120相关联，最后被产生为在160处标记的具有所收集的源数据的项目的模型或者规格。另一方面，提供了一种工业控制系统。所述系统包括用于监视一个或更多个可持续性因素相关联的能量源的装置(部件110)。这包括：用于识别与可持续性因素相关联的能量源的装置(部件130)；以及用于产生制造规格的装置(部件140)，其反映了至少一个与可持续性因素相关联的能量源。

现在转向图2，提供了一种已经与可持续性因素相关联的模型规格200。规格200包括一个或更多个部件或者处理步骤210-230，其中，部件通常可以与离散的制造处理相关联，而处理步骤与批量制造处理相关联。一些规格200可以包括在同一规格上标识离散测量和批处理的混合。除了所述部件或者处理步骤210-230之外，规格200还包括一个或更多个可持续性因素250-270。这样的因素250-270可以与单个部件或处理相关联，或者单个因素可以与部件或处理步骤的子集相关联。示例可持续性因素250-270可以包括能量或者浪费因素，或者包括诸如在下面的示例表中示出的其他因素：

在一些情况下，产品本身可以与在图3中图示的因素相关联，其中，在左列310中的示例材料清单300中概述的各个产品与示例可持续性因素诸如电力使用320、峰值需求330、二氧化碳340、氧化氮350以及二氧化硫360相关联。每天，制造商根据材料的可获得性和高劳动力成本来进行调度决策。由于能量价格升高，他们将需要向他们的调度决策增加能量。当今，错误的调度选择正在在需求罚金和税收上耗费生产者几万美元(即使不是几十万美元)。一些惩罚持续12个月以上。

自动化生产线可以监视特定能量使用水平，用于启动特性数据、保持配方优化或者用于规章遵循。通过应用各种监视部件，制造商可以具有通过使用标准的生产仿真工具对能够需求进行调度、预测和优化的能力。他们可以操纵时间表以便将消耗大量能量的订单移动到离峰定价部分(负荷平衡)。而且，在对于能量解除管制的区域，制造商能够根据制造时间表来做出更明智的选择。

在生产现场的能量监视可以被绑定到能量跟踪软件包，并且将生产输出与所消耗的能量相关联。可以计量能量，并且可以向生产材料清单(BOM)添加经验结果。这允许使用标准生产仿真和预测工具以及精益六西格玛(lean six sigma)工具来相对于诸如能量、费率表和排放等附加变量而优化生产。图3在310和320示出了从BOM 300提取的电力数据的示例。

被执行用以分析劳动力的生产过程仿真可以被调整为仅仅通过交换例如数分钟内的每小时千瓦(KWh)来分析能耗。可以使用经验能量数据来优化每小时产品消耗的能量。精益工具比如价值流程图可以不仅减少劳动力浪费，而且减少制造过程中的能量浪费。较高的输出通常对能耗具有负面影响。

当将能量添加到BOM 300时，用于材料预测的生产工具可以用于能量预测。制造可以预测对于基础设施诸如压缩空气、蒸汽、电、天然气和水的需求。可以更精确地协商在未管制的地区中的与公用事业中间人的费率。生产排放费率可以被计算并应用到BOM 300。此外，允许标准生产预测工具预测例如相对于限额和交易规章来预测排放。BOM 300上的能量信息可以有助于相对于负荷均衡需求而对生产时间表进行优先级排序。基于峰值需求时间而调整时间表可以减少所消耗的能量的总体成本。

现在参考图4，系统400图示了可以与可持续性因素420相关联的示例制造模型410。如上所述，模型410可以包括材料清单(BOM)。可以包括可持续性因素的其他项目包括但是不限于用户权利、工作指令、时间表数据、材料规格(例如系统产生的中间材料规格，其包括可持续性因素数据)和“工艺路线”，并且也可以被修改以优化可持续性因素。另一个模型410可以包括材料预留系统模型(MRP)。通常，MRP系统保证材料和产品可用于生产和向客户的提供。这包括保持最低可能的存货水平以及计划制造行为、送货时间表和购买行为。因此，由MRP系统产生的任何类型的规格都可以与可持续性因素420相关联。另一种类型的模型包括企业资源和计划系统(ERP)。企业资源计划(ERP)是公司范围的计算机软件系统，用于管理和协调来自共享数据库的企业的资源、信息和功能。ERP系统具有面向服务的架构，所述架构具有在局域网上通信的模块化的硬件和软件单元或者“服务”。所述模块化设计允许企业增加或者重新配置模块，同时保持共享数据库中的数据完整性，所述共享数据库可以是集中式或者分布式的。另一个模型包括制造执行系统(MES)。制造执行系统(MES)是控制系统，用于管理和监视在工厂的在程工作(work-in-process)。MES实时地跟踪制造信息，从机器人、机器监视器和雇员接收最新的数据。如上所述，可以使用的另一种类型的模型410包括S88型模型。用于与可持续性因素相关联的其他模型包括编程模型，其可以例如包括梯形程序、SFC程序、功能块程序和其他控制程序。

图5是图示用于将可持续性因素与制造规格或者模型相关联的方法500的流程图。虽然为了说明的简单性，所述方法被示出和描述为一系列行为，但是应当明白和理解，所述方法不被行为的顺序限制，因为一些行为可以以与在此所示和所述的顺序不同的顺序发生，或者与其他行为同时地发生。例如，本领域内的技术人员可以明白和理解，方法也可以比如以状态图被表示为一系列互相联系的状态或者事件。而且，不需要所有被说明的行为来实现在此所述的方法。

进行到510，在工厂或工厂车间监视各种可持续性因素。这样的因素可以包括由工厂产生的能量或者浪费，但是可以包括其他因素，诸如电机使用、管道使用、阀门打开和关闭、传送器使用、存货分配等，其中，所述分配反映某种类型的能量或者其他可持续性因素。在520，510的被监视的因素数据被标记以表示可持续性因素被关联于或者链接到生产处理或者产品的哪个部分。这样的标记可以包括数据标签或者存储器元数据分配，其指示可持续性因素被绑定到处理(离散处理或者批处理)的哪个部分。在530，聚合被标记的可持续性数据。这样的聚合可以由处理器或者能量管理器执行，所述处理器或者能量管理器经由网络连接从工厂或者各种设施收集所述数据。当被收集时，在540，相应的数据可以与相应的制造规格或者模型相关联。可以通过如上所述的MRP系统、MES系统、ERP系统、S88模型、材料清单或者其他编程模型来产生这样的规格。在已经用可持续性数据更新了所述规格后，其他工具诸如优化器、调度器、仿真器等可以分析所述规格以确定在哪里可以最小化或者优化能量或者其他因素。

图6-8图示了可以使用具有相关联的可持续性因素的材料清单的示例系统。在下面的说明中一并说明这些附图。首先参考图6，系统600在610处理来自材料清单的能量或者其他可持续性因素。系统600可以包括：历史记录部件620，用于将处理数据归档；仿真部件630，用于确定可以从BOM得出的能量效率；自动化部件640；以及能量监视部件650。图7的系统700包括与系统600基本上类似的部件，但是系统700还包括工业自动化需求响应部件710。图8中的系统800除了图7的部件之外还包括与智能网部件810以及排放限额与交易部件820的通信。

典型的电力公用事业账单具有用于消耗、每小时千瓦数和需求的分量以及在预定间隔上的平均功率。通过将消费量乘以每千瓦小时的适用费率来计算所述消耗收费。所述费率可以是不变的，或者其可以基于当日时间、星期几、季节或者在未管制的市场中的可获得的当前费率而改变。用户可以通过改善他的系统的效率或者通过将使用移到具有较低的每千万小时费率的时段中来实现消耗成本节省。需求收费计算方法在公用事业之间不同，但是它们几乎都基于测量在一个间隔-通常为15或者30分钟-上的平均功率。在一些情况下，公用事业提供了用于表示离散间隔的结尾/开始的信号，并且在一些情况下，所述间隔是连续滚动的窗口。然后使用最大记录的需求来设置需求收费。所述收费可能仅仅适用于引发该收费的月份，或者可以适用于长得多的时间，也许是接下来的12个月。控制需求收费是更复杂的过程。其涉及设置用户期望处于的峰值需求极限。然后实时地测量实际需求。所测量的需求用于计划在所述时间间隔的结尾的平均功率将是多少。如果所计划的需求等于或者超过用户限定的峰值需求极限，则需要行动。所述行动可以简单地是人为地关断一个或更多个负荷，直到下一个间隔开始，或者其可以包含自动化处理。通常选择自动化处理，因为其可以连续地监视情况，并且可以在没有干预的情况下迅速地反应。所述处理通常包含识别可以关断短时间的各种负载以及对它们进行优先级排序。自动化系统然后甩掉负载，以最低优先级的负载开始，直到所计划的需求低于所述极限。当新的间隔开始时，自动化系统可以通常以逆序重新施加负载，以允许正常的系统运行。在工业设施中，生产设备通常不被当作能够甩掉的负载，因为这将中断制造过程。最经常被选择的负载包含诸如HVAC或者制冷装置的热存储器、诸如空气压缩机的能量存储装置或者照明负载。

该策略可以成功地降低设施的电力账单，但是这还不够。所述手段假定电力的供应是不受限的，最高达到所连接的配电设备的容量，并且其对优化被生产的产品的单位成本没有帮助。为了改善这种方法，可以采用如上在图6的650所述和所示出的所述系统的附加测量。所述附加测量应当提供足够的粒度来使得用户测量在多种工作条件下在他的处理或者制造系统中由各个元件使用的能量。使用该信息和适当的公用事业费率结构，用户可以构造对设施的输出的真实单位成本的更完全分析。现在有可能构造包括原材料的成本、固定设备的折旧、车间空间、劳动力、优化的生产要求以及能量在内的数据模型。所述模型的输出允许进行控制选择，所述控制选择管理输出要求和能量使用，同时也优化对公司的经济回报。例如，可以提供需求响应部件，其使用数学模型来根据商业规则、规章限制或者能量可获得性中的至少一个来调整制造处理。

生产线或者处理的各个部件的能量需求曲线的可获得性也使得能够增强控制处理。如上所述，用于控制能量成本的所述典型方法仅仅是接通或关断设施的各个部分。但是，在许多情况下，有另一种更期望的选择。取代将可控制的元件看作通或者断，它们可以被控制为沿着这两个状态之间的连续区工作。换句话说，可以根据数学模型来“调整”生产线或者处理。考虑所述设施生产一种产品，所述产品必须在炉子中加热特定量的时间以便固化或蒸煮所述产品。在先前的系统中，当能量的成本或者可获得性不是大问题时，系统被设计来在最少的时间中生产最多的成品，同时保持可接受的质量。这通常提供了相对于所耗费的成本的最佳回报。在当前的较高成本能量环境中，这可能不再成立。现在较好的经济决策是当能量的成本较高时降低炉子中的温度，并且增加时间。系统的这种调整在每单位时间生产更少的产品。但是，如果由数学模型正确地驱动，则可以最大化在投资上的回报。

图7的系统700图示了用于设施能量和排放管理的架构。所述能量供应环境迅速地改变。即将到来的改变之一将是出现“智能网”。这是对于公用事业配电处理的增强，其允许在公用事业之间和在公用事业和消费者之间的快速双向通信。智能网的目的是提高效率，提高可靠性，减少产生电力所需要的能量，并且减少相关联的排放。这个处理的一部分是在710的自动化需求响应。自动化需求响应使得所供应的能量的用户能够实时地对可以获得的供应做出反应。智能网可以指令所述设施其将需要将消耗减少到特定水平或者减少特定百分比。将提供充分的预先通知以允许所述设施进行适当的调整。作为激励，将以更低的费率来对于用户收费。生产数学模型可以使用这种情况来作为向模型的另一个输入。所述“调整”概念在此也被应用以实现所需要的生产水平，同时仍然保证最佳的经济回报。调整生产处理的思想也使得工人在降低的费率下保持活动，而不是当设备关断时他们空闲。图8示出了系统800，用于扩展设施Micro Grid以包括例如来自需求响应智能网以及限额和交易的外部信息。

图9图示了示例能量监视部件900。能量监视部件900可以具有各种包装，并且可以被设计为监视多个不同的可持续性因素。在这个示例中，监视器900监视电势变换器901或者电流变换器920在处理中的能量使用。监视部件可以包括智能装置，所述智能装置可以监视和标记在处理的各个部分中使用的能量数据。这样的数据可以在被传送到某个高层网络诸如控制网或者以太网/因特网之前，在例如装置网络中被收集和标记。

图10图示了可以被监视可持续性因素的示例处理工厂1000。工厂1000是混合处理，其包括批处理，比如在1010所示的在管道中包含的批量混合物。这样的混合物可以作为离散处理1020的一部分被瓶装，然后在1030处在传送线上被封装。相应的管道1010可以具有入口和出口管道，可以监视入口和出口管道的产品能量消耗或者浪费。可以对于各种瓶装或者其他离散处理(例如瓶子加盖)监视能量使用。这包括监视移动线路和传送器的监视电机、阀门、机器人、拾取和布置设备、组装设备、钻孔设备和标记设备等。可以在工厂1000中监视多个位置和/或部件，以产生可以期望的可持续性因素或者能量数据，所述期望的可持续性因素或者能量数据然后可以与如上所述的制造模型或者规格相关联。

通过以上的描述可以看出，根据本发明的实施例，提供了如下的方案：

附记1.一种工业控制系统，包括：

被标记的数据，其从工业自动化环境中的多个可持续性因素数据源被收集，所述被标记的数据与处理的一部分相关联，所述处理的一部分归结于与可持续性因素数据相关联的源；以及

制造模型，其与所述被标记的数据相关联，其中，所述制造模型用于增强所述处理的能量效率。

附记2.根据附记1的系统，其中，所述处理与离散处理或批处理相关联。

附记3.根据附记1的系统，其中，所述制造模型是材料清单、MRP模型(材料需求计划)、MES模型(制造执行系统)、ERP模型(企业资源计划)、S88模型或者编程模型。

附记4.根据附记3的系统，其中，所述编程模型包括梯形逻辑、顺序功能图、批处理或者功能块。

附记5.根据附记3的系统，其中，所述材料清单包括可持续性因素的与离散组件中的一个或更多个部件或者批处理步骤中的一个或更多个步骤相关联的项目化分量。

附记6.根据附记3的系统，其中，所述材料清单包括可持续性因素的与离散组件的子集或批处理步骤的子集相关联的项目化分量。

附记7.根据附记3的系统，其中，所述材料清单包括与产品列表相关联的项目化可持续性因素。

附记8.根据附记7的系统，其中，所述材料清单包括峰值需求列表或电力使用收费。

附记9.根据附记7的系统，其中，所述材料清单包括浪费分量。

附记10.根据附记1的系统，其中，所述可持续性因素数据源包括水使用、预期能量使用、所使用能量的类型、碳排放、再循环能力因素、环境影响因素、安全因素或者公用事业需求因素。

附记11.根据附记1的系统，还包括智能网部件，所述智能网部件处理制造模型。

附记12.根据附记1的系统，还包括需求响应部件，所述需求响应部件根据商业规则、规章限制或者能量可获得性中的至少一个，使用数学模型来调整制造处理。

附记13.根据附记1的系统，还包括历史记录部件，用于归档与可持续性因素数据源相关联的数据。

附记14.根据附记1的系统，还包括仿真部件，用于根据所述制造模型来管理能量。

附记15.根据附记1的系统，其中，所述可持续性因素数据与用户权利、工作指令、时间表、材料规格、中间材料项目规格或者工艺路线相关联。

附记16.根据附记1的系统，其中，根据时间同步过程来捕获所述可持续性因素。

附记17.根据附记16的系统，其中，所述时间同步过程与1588标准相关联。

附记18.根据附记1的系统，还包括能量分级，所述能量分级包括所消耗的制造能量/所消耗的总能量＝效率百分比。

附记19.一种用于控制工业处理的方法，包括：

监视自动化设施中的多个能量源；

自动地标记与所述能量源相关联的数据，以表示与所述能量源相关的处理的一部分；

适配制造规格以记录所述被标记的数据；以及

处理所述制造规格以减少与所述设施相关联的能量。

附记20.根据附记19的方法，还包括：根据所述被标记的数据来调整能量网。

附记21.根据附记19的方法，还包括：从所述制造规格产生材料清单。

附记22.根据附记21的方法，还包括：监视浪费或者排放以更新材料清单。

附记23.根据附记21的方法，还包括：在仿真器中处理所述材料清单，以确定能量节省。

附记24.一种工业控制系统，包括：

用于监视器一个或更多个与可持续性因素相关联的能量源的装置；

用于识别所述与可持续性因素相关联的能量源的装置；以及

用于产生反映至少一个与可持续性因素相关联的能量源的制造规格的装置。

附记25.一种材料清单，包括：

在工业制造处理中使用的离散部件或者处理步骤的列表；以及

至少一个与可持续性因素相关联的能量源的列表，所述能量源与在离散组件中使用的至少一个离散部件或者在批处理中使用的至少一个处理步骤相关联。

附记26.根据附记25的材料清单，所述与可持续性因素相关联的能量源与产品或者用于生产所述产品的部件或者步骤的子集相关联。

如上所述的主题包括各个示例性方面。但是，应当明白，为了描述这些方面，不可能描述每个可感知的部件或者方法。本领域内的普通技术人员可以认识到另外的组合或者置换是可能的。可以使用各种方法或者架构来实现本发明及其修改、改变或者等同内容。因此，在此所述的各方面的所有这样的实现方式意欲涵盖权利要求的范围和精神。而且，就在详细说明或者权利要求中使用术语“包括(include)”而言，这样的术语旨在以与术语“包括(comprising)”用作权利要求中的过渡词时被解释的“包括(comprising)”类似的方式而成为包含性的。

Claims (10)

1.一种工业控制系统，包括：

被标记的数据，其从工业自动化环境中的多个可持续性因素数据源被收集，所述被标记的数据与处理的一部分相关联，所述处理的一部分归结于与可持续性因素数据相关联的源；以及

制造模型，其与所述被标记的数据相关联，其中，所述制造模型用于增强所述处理的能量效率。

2.根据权利要求1的系统，其中，所述制造模型是材料清单、MRP模型(材料需求计划)、MES模型(制造执行系统)、ERP模型(企业资源计划)、S88模型或者编程模型。

3.根据权利要求2的系统，其中，所述材料清单包括可持续性因素的与离散组件中的一个或更多个部件或者批处理步骤中的一个或更多个步骤相关联的项目化分量。

4.根据权利要求2的系统，其中，所述材料清单包括与产品列表相关联的项目化可持续性因素。

5.根据权利要求1的系统，还包括需求响应部件，所述需求响应部件根据商业规则、规章限制或者能量可获得性中的至少一个，使用数学模型来调整制造处理。

6.一种用于控制工业处理的方法，包括：

监视自动化设施中的多个能量源；

自动地标记与所述能量源相关联的数据，以表示与所述能量源相关的处理的一部分；

适配制造规格以记录所述被标记的数据；以及

处理所述制造规格以减少与所述设施相关联的能量。

7.根据权利要求6的方法，还包括：从所述制造规格产生材料清单。

8.根据权利要求7的方法，还包括：监视浪费或者排放以更新材料清单。

9.一种工业控制系统，包括：

用于监视器一个或更多个与可持续性因素相关联的能量源的装置；

用于识别所述与可持续性因素相关联的能量源的装置；以及

用于产生反映至少一个与可持续性因素相关联的能量源的制造规格的装置。

10.一种材料清单，包括：

在工业制造处理中使用的离散部件或者处理步骤的列表；以及

至少一个与可持续性因素相关联的能量源的列表，所述能量源与在离散组件中使用的至少一个离散部件或者在批处理中使用的至少一个处理步骤相关联。

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