CN103946877A - 性能评估系统及其方法 - Google Patents

Abstract

提供用于获得对于工厂的已验证的性能解决方案的能量审核系统和方法。该系统和方法获得工厂数据用于计算一个或多个性能度量。使用性能度量、可调谐过程模型和优化器而产生初始基准。规则引擎然后用于基于动态输入对初始基准和当前性能度量应用规则并且用于产生输出。决策分析模块然后用于使用what-if分析来验证该输出是否满足动态输入的要求。如果满足要求，则输出作为已验证的性能解决方案而提供。如果未满足要求，则基准演进并且重复验证步骤。

Description

性能评估系统及其方法

本申请是2011年9月23日提交的临时专利申请序列号3284/CHE/2011的完整的说明书并且要求其优先权。

技术领域

本发明大体上涉及用于监测并且提高工业工厂效率的性能评估方法和系统。

背景技术

工厂性能评估和监测在现今所有工业工厂中是基本要求。性能可与生产方面、能量效率方面或其他这样的方面有关。实行这样的评估来看离理想性能标准的偏离并且随后分析并且提出提高的可能性。该概念进一步朝过程/工厂的连续实时监测和设备的状况监测演进。此外，频繁地在工业中进行目标诊断用于差距识别和根本原因分析。

例如，典型地，能量审核/评价实践牵涉由专家基于领域经验来评估工厂性能。尽管工厂操作条件和约束在工厂操作期内确实改变，对于能量效率提高的备选方案/提议典型地作为对顾客的一次性服务而给出。因此，聚集信息并且在收集的信息上应用领域知识/技能来以100%的置信度提出对于效率提高的解决方案，这对于能量审核员是相当繁琐的。现有技术存在于能量监测（US 7373221 B2）、用于差距识别（US 6877034 B1、US 2005/0033631 A1、US 2008/0270078 A1等）和诊断（US 7552033 B1）的基准/靶向（US 2005/0143953 A1、US 2005/0091102 A1）的领域中。现有技术从对于能量审核的专家系统的使用方面也存在（US 20070239317）。

然而，甚至已知的基于优化的方法未能解决通常导致冲突的目标以及还导致能量效率的改变的用户要求或偏好的工厂和设备两者的变化条件。

目前对于工厂性能和效率评估的所有技术未解决条件和偏好随时间的变化。因为基准是整个评估活动的骨干，正确基准的评估对于有效评估是至关重要的。

因此，在考虑冲突目标之间的相互作用的演进本质、变化的工厂和设备条件以及用户偏好的情况下从达到基准方面来看存在提高工厂的性能评估的余地。

发明内容

根据一个方面，提供用于获得对于工厂的已验证的性能解决方案的方法。该方法包括以下步骤：获得工厂数据用于计算一个或多个性能度量；使用一个或多个性能度量、可调谐过程模型和优化器产生对于工厂的初始基准和当前性能度量；基于动态输入对初始基准和当前性能度量应用规则并且产生第一输出；使用what-if分析来验证该第一输出是否满足动态输入；基于动态输入通过调谐可调谐过程模型来产生演进的基准；对演进的基准和当前性能度量应用规则并且产生第二输出；以及提供已验证的性能解决方案，其中该已验证的性能解决方案基于初始基准或演进基准和动态输入中的至少一个。

根据本发明的另一个方面，提供用于获得对于工厂的已验证性能解决方案的性能评估系统。该系统包括：数据模块，用于获得、预处理并且存储工厂数据；基准模块，其包括可调谐过程模型和优化器，用于提供至少一个或初始基准或演进基准；以及决策支持引擎，其包括知识库引擎、规则引擎和决策分析模块，用于基于动态输入产生对于工厂的已验证的性能解决方案。

附图说明

当下列详细描述参照附图（其中所有图中相似的符号代表相似的部件）阅读时，本发明的这些和其他特征、方面和优势将变得更好理解，其中：

图1是用于使用演进基准来获得对于工厂的已验证的性能解决方案的能量审核系统的图示；以及

图2是用于使用演进基准来获得已验证的性能解决方案的方法的流程图表示。

具体实施方式

本文提供的定义促进对本文频繁使用的某些术语的理解并且不意在限制本公开的范围。

如在该说明书和附上的权利要求中使用的，单数形式“一”和“该”包含具有复数个指示物的实施例，除非内容另外清楚指定。

如在该说明书和附上的权利要求中使用的，术语“或”大体上在它包括“和/或”的意义上采用，除非内容另外清楚指定。

如本文使用的，术语“工厂”在这里指工业工厂/过程工厂或工厂的一段，其由像热交换器、分离器、泵、能量回收单元等的各种设备组成。它包括在经营贸易或工业业务中采用的土地、建筑物、机械、设备和固定装置。术语工厂用于包括各种类型的生产和服务，例如制造水泥的水泥厂、用于制造家具用品的家具厂、用于加工甘蔗来生产糖和相关产品的甘蔗厂、用于产生电力的发电厂及类似物。

如本文使用的“工厂数据”包括工厂设备信息（制造商规范、运行状况、维护等）、工厂操作信息（来自传感器、实验室分析等）。

本文描述的本发明的方面提供改进的工厂性能评估系统（在本文也称为性能评价系统）和用于基于工厂的状态、设备或用户偏好的改变或它们的组合通过提供更改或修改用于评估工厂的基准的框架而评估的方法。 

也就是说，本发明的系统和方法基于多个标准来评估工厂的性能并且将它与基准比较，其中对于工厂的基准（在本文称为“演进基准”）基于在时间和空间上改变的用户偏好以及冲突目标之间的相互作用的性质而演进，从而将改变的操作条件和用户偏好的变化包含在性能评估框架中。从而，本发明通过考虑工厂条件的演进性质和用户偏好而有利地使用演进的基准来帮助决策制定者并且产生对应于工厂和用户的动态需求的已验证的性能解决方案。

图1是用于获得对于工厂的已验证的性能解决方案46的系统10的示意图。该系统包括数据模块12，用于获得工厂数据用于计算一个或多个性能度量。该工厂数据可通过传感器实时获得并且可从存储工厂数据的服务器获得。在示范性实施例中，数据模块还包括数据预处理器14，用于检测并且去除非稳态数据、粗差和核对数据来获得无噪预处理数据，其存储在数据模块中的数据库16中。

来自数据库的预处理数据被发送到基准模块24，其包括可调谐过程模型26和优化器28。在示范性实施例中，该可调谐过程模型26使用参数估计模块18用于估计对于过程模型的初始调谐的过程模型参数。然后过程模型用于使用来自数据模块的工厂过程数据来计算一个或多个性能度量。例如，过程模型可包括能量/放射本能（energy/exergy）计算器和碳足迹计算器，分别用于从工厂/过程/设备的能量效率和碳足迹方面计算它们的当前性能度量，作为示范性性能度量。

基准模块使用可调谐过程模型来产生当前性能度量20，并且使用优化器28结合可调谐模型和所应用的约束来产生初始基准30。

系统进一步包括决策支持引擎32，其具有知识库引擎34、规则引擎36和决策分析模块38。该决策支持引擎32有利地使用动态输入48来产生对于工厂的已验证的性能解决方案46，如在本文在下面更详细解释的。动态输入包括但不限于可在空间和/或时间上改变的用户偏好、工厂和设备状况。

从基准模块24获得的初始基准30和当前性能度量20存储在知识库引擎34中。该当前性能度量20在动态输入48的基础上通过规则引擎36而与初始基准30比较并且产生输出22。规则引擎36的输出22由驻存在决策支持引擎32中的决策分析模块38所实行的what-if分析来验证。本文所指的决策和验证涉及来自提出的已验证的性能解决方案的益处的估计。决策分析模块38还给予用户评估对于能量效率提高的任何设计修改的灵活性。如果规则引擎的输出满足动态输入，则输出作为已验证的性能解决方案而被提供。如果输出未满足动态输入，则初始基准通过由规则引擎或由用户动作释放一些约束而演进（例如，隔膜的清洗将释放对流量、压力等的约束）。释放的约束和动态输入作为反馈发送给基准模块，其中返回过程模型并且优化器在过程模型的输出上使用来产生演进基准。通过再次使用规则引擎和决策分析模块（如本文解释的），演进基准和当前性能度量现在由决策支持引擎32评估来确定演进基准是否满足动态输入。这被重复直到获得满足动态输入的已验证的性能解决方案。

系统进一步包括报告模块24，其产生性能报告，该性能报告包括对于操作和设计改进的已验证的性能解决方案连同成本-收益评价的信息。性能报告可以包括能量效率报告和碳足迹报告，以及如工厂的操作者/管理者所期望的其他这样的报告。性能报告对于由工厂或任何利害关系方的用户、操作者、管理者的即时决策制定是有用的。

本领域内技术人员将意识到，基准模块和决策支持引擎可集成到专家系统44内用于对工厂的能量管理或监测。此外，系统可通过适合的用户界面作为基于web的工具而被提供并且还可作为对于工厂的专家能量审核/评价的服务而被提供。在示范性实现中，顾客可输入他们自己的数据并且在web平台上远程检查结果来提供模拟或动态环境以产生已验证的性能解决方案。可额外提供仪表板来查看除来自报告模块的报告外的结果。系统还可包含例如执行和报告期间当地/政府要求的包括等额外特征作为规则或作为知识库。

还将意识到，如本文描述的性能评估系统在广泛的处理工厂上能适用。作为示例，对反渗透（RO）海水淡化厂的应用在本文描述为本发明的系统和方法的非限制性示例。RO海水淡化厂由多个RO系组成，其中个体RO系性能/状况可以由多个关键性能指标（KPI）判断，如它的单位耗电、隔膜压降、系的渗透恢复、%负载分配等。整个“工厂”（其由这些系组成）的性能直接受这些个体系的性能的影响。

作为示例，“用户”感兴趣的多个目标是来自系统的生产恢复和单位能量（电）消耗。这些目标在考虑感兴趣的变量空间的情况下通常是冲突的。

使用本发明的系统10，对于如在本文在上面描述的RO段的能量评价的工厂数据在数据模块12的数据预处理器14中被收集、预处理和协调。预处理数据存储在数据库16中。

接着，使用参数估计模块18连同来自数据库16的预处理数据用于得到过程模型或调谐现有的过程模型，在本文称为基准模块24中的可调谐过程模型26。得到过程模型，其采取像对个体系的馈送流速、压力、馈送温度、馈送质量、泵中的电消耗等变量作为来自过程数据库的过程输入并且计算KPI和目标（如在下一个段落中限定的）作为输出。

该模型然后由优化器28在多目标优化框架内使用来得到最佳目标函数空间中的各种冲突目标之间的关系来产生初始基准。牵涉的典型冲突目标是吞吐量最大化、总成本最小化、渗透浓度的最小化，等。为了优化，约束初始由“用户”设置。约束的示例可以是对于系中的每个的%负载分配的某一上下限。对输入变量和计算的目标的约束成为对优化器28的输入。优化器获得成为初始基准的最佳解决方案，其指对于满足上面的目标同时满足约束的输入变量的最佳设定点。

在多标准决策制定框架内，初始基准30连同动态输入48用作对于决策支持引擎32的输入，并且由专家系统的规则引擎36评估。规则引擎的输出由驻存在决策支持引擎32中的决策分析模块38所实行的what-if分析来验证。如果规则引擎的输出满足用户偏好，则输出作为已验证的能量解决方案而被报告。如果输出未满足用户偏好，则初始基准通过由规则引擎或由用户动作释放一些约束而演进。

作为示例，下列两个情况中的一个可以是来自“规则引擎”的输出：

1. “用户”偏好未被满足，由“规则引擎”评估下列“动作”，

   a. 清洗隔膜“XY”

   b. 更换对于VFD的高压泵驱动器

可注意，上面的两个情况对于基准演进起到触发器的作用。作为示例，隔膜的清洗将更新隔膜模型参数并且还动态地释放对具有“干净”隔膜的给定系的%负载分配的约束。因此，将产生不同的最佳解决方案，从而导致新基准的演进，即演进基准。上文的“动作”可以由“规则引擎”采用优先化的方式采取来满足“用户”限定的目标，

2. “用户”偏好被满足，下列“动作”推荐给“用户”

   a. 将负载重新分配到系－“用户”应使系1上的负载增加XX%并且使系2上负载减少YY%

可注意该情况使用初始基准来向“用户”建议解决方案。

在这里将意识到，演进基准将随着工厂条件和用户偏好两者的改变而演进。工厂条件的改变包括某些单元的不可用性、隔膜的结垢、设备的磨损等。用户偏好的示例包括对于像生产/能量的一个或多个目标的偏好、例如当地/政府要求等额外约束。

决策分析模块38进行并且测试上面的“动作”来评估并且量化已验证的性能解决方案的改进和影响，其在该情况下称为已验证的关于工厂的能量解决方案。例如回收中的X%提高和/或单位能量消耗中的Y%减少等量化改进连同“动作”在报告模块42中制成提议数据库。成本-收益评价在涉及清洗或更换的任何投入承担顾客的成本并且所得的改进转化成收益的情况下并行起作用。

来自报告模块42的输出还将包括对于RO段的推荐或已验证的能量解决方案，其可包括对于一个或多个设备（像泵）的维护、具有可变频率驱动的泵的固定驱动的改变、RO隔膜的清洗、到RO系的流量的重新分配等的动作。将列出所有这些提议连同来自报告模块42的能量评价报告中的成本-收益分析。本领域内技术人员将意识到，报告可以通过web工具上的用户界面或通过电子邮件而变得可用或由输出装置打印。还可存储报告用于未来检索目的。

现在转向图2，用于获得对于工厂的已验证的性能解决方案的方法在流程图50中图示。如在本文在上面提到的，该方法包括用于获得工厂数据的步骤52和用于预处理工厂数据的步骤54。在步骤58，预处理的工厂数据和性能度量连同一些约束由过程模型和优化器使用来产生初始基准。该初始基准和当前性能度量通过在步骤62处使用规则而与在步骤60处接收的动态输入匹配。

步骤62的输出（其在第一次实施该方法时将是第一输出）在步骤64由实行的what-if分析来验证。如果步骤62处的第一输出满足动态输入的要求，则第一输出作为已验证的性能解决方案而报告，如由标号66指示的。如果第一输出未满足动态输入的要求，则初始基准演进或通过由规则引擎或由用户动作释放一些约束（例如，隔膜的清洗将释放对流量、压力等的约束）而演进。释放的约束和动态输入作为反馈发送给基准模块，如由反馈环88示出的，其中返回过程模型并且优化器用于产生演进基准并且对于第二、第三输出等重复步骤62和64，直到获得满足用户偏好的已验证的性能解决方案。

然后在步骤70处基于已验证的性能解决方案来产生不同类型的审核和分析报告以促进用于在工厂中实施已验证的性能解决方案的决策制定过程。

本领域内技术人员将理解，本文描述的系统和方法可以在一个示范性实施例中实现为软件程序产品。该软件程序产品将牵涉具有适当能力的计算设备。用于描述操作本发明的系统所必需的计算机的一些示范性特征包括但不限于，处理器速度、RAM、硬驱动器、硬驱动器速度、具有合适的分辨率的监视器、例如鼠标等指向装置、例如通用串行总线（USB）等连接器及类似物，和其组合。还可包括例如通信部件等其他能力，并且这可通过LAN、无线LAN、电话线、蓝牙及类似物和其组合来实现。实现本发明的系统的操作所需要的其他硬件和软件能力将对于本领域内技术人员变得明显，并且预想是在本发明的范围内。

本文描述的方法、系统、工具大大提高交付给顾客的工厂相关效率服务的质量。本文描述的方法、系统、工具可以降低服务成本并且还导致改进的远程监测和相关的能量效率服务。此外，本文描述的方法、系统、工具可以用于产生工厂性能随时间的智能，其与同类中的最佳相比对于顾客在设定他们工厂的基准方面是有用指示。

尽管本文仅图示和描述本发明的某些特征，本领域内技术人员将想到许多修改和改变。因此，要理解附上的权利要求意在涵盖所有这样的修改和改变，它们落入本发明的真正精神内。

Claims (20)

1.一种用于获得对于工厂的已验证的性能解决方案的方法，所述方法包括：

获得工厂数据用于计算一个或多个性能度量；

使用可调谐过程模型和优化器产生对于所述工厂的初始基准和当前性能度量；

基于动态输入对所述初始基准和所述当前性能度量应用规则并且产生第一输出；

使用what-if分析来验证所述第一输出是否满足动态输入；

基于所述动态输入通过重新调谐所述可调谐过程模型来产生演进的基准；

对演进的基准和所述当前性能度量应用规则并且产生第二输出；以及

提供已验证的性能解决方案，其中所述已验证的性能解决方案基于所述初始基准或所述演进基准和所述动态输入中的至少一个。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述工厂数据在计算所述当前性能度量之前被预处理。

3.如权利要求3所述的方法，其中所述可调谐过程模型基于来自决策支持引擎的输入和/所述动态输入而重新调谐。

4.如权利要求3所述的方法，其中所述优化器使用可调谐过程模型和一个或多个释放的约束来产生所述演进基准。

5.如权利要求1所述的方法，其进一步包括基于所述已验证的性能解决方案来产生一个或多个报告。

6.如权利要求1所述的方法，其中所述动态输入包括用户偏好、工厂状况、设备状况或其组合中的至少一个。

7.如权利要求6所述的方法，其中所述动态输入在时间和/或空间上变化。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述工厂数据是实时数据或存储数据中的至少一个。

9.一种使用如权利要求1所述的方法的软件程序产品。

10.如权利要求9所述的软件程序产品，其中所述软件是支持web的。

11.如权利要求9所述的软件程序产品，其中所述用户偏好通过图形用户界面来接收。

12.一种用于获得对于工厂的已验证的性能解决方案的性能评估系统，所述系统包括：

数据模块，用于获得、预处理并且存储工厂数据；

基准模块，其包括可调谐过程模型和优化器，用于提供至少一个或初始基准或演进基准；以及

决策支持引擎，其包括知识库引擎、规则引擎和决策分析模块，用于基于动态输入产生对于所述工厂的已验证的性能解决方案。

13.如权利要求12所述的性能评估系统，其进一步包括报告模块，用于基于所述已验证的性能解决方案来产生报告。

14.如权利要求12所述的性能评估系统，其中所述基准模块和所述决策支持模块在专家系统中集成。

15.如权利要求12所述的性能评估系统，其中所述规则引擎包含处理所述动态输入的一个或多个规则。

16.如权利要求12所述的性能评估系统，其中所述一个或多个规则和所述动态输入用于产生所述演进基准。

17.如权利要求12所述的性能评估系统，其中所述决策分析模块配置成评估所述已验证的性能解决方案对所述工厂的影响。

18.如权利要求12所述的性能评估系统，其中所述动态输入包括用户偏好、工厂状况、设备状况或其组合中的至少一个。

19.如权利要求18所述的性能评估系统，其中所述动态输入在时间和/或空间上变化。

20.如权利要求12所述的性能评估系统，其中所述工厂数据是至少一个或实时数据或存储数据。