CN109976268B

CN109976268B - 在过程控制系统中的大数据

Info

Publication number: CN109976268B
Application number: CN201910119513.7A
Authority: CN
Inventors: M·J·尼克松; T·L·布莱文斯; D·D·克里斯滕森; P·R·马斯顿; K·贝奥格特尔
Original assignee: Fisher Rosemount Systems Inc
Current assignee: Fisher Rosemount Systems Inc
Priority date: 2013-03-04
Filing date: 2014-03-04
Publication date: 2022-06-07
Anticipated expiration: 2034-03-04
Also published as: GB2575138A8; GB2575138B; JP6768262B2; JP2019220220A; CN104035392B; GB2512984A; CN104035392A; US9558220B2; US11385608B2; JP7086905B2; GB2575138A; GB201402311D0; US20140250153A1; GB201901546D0; JP2014170552A; CN109976268A; GB2512984B; DE102014102844A1; US20170115648A1

Abstract

一种用于过程控制系统或者工厂的大数据网络或者系统包括：包括数据存储区域的数据存储装置，数据存储区域被配置用于使用公共数据架构来存储在过程控制系统中使用的、生成的或者接收的多种过程数据和/或工厂数据(比如配置和实时数据)；以及一个或者多个数据接收器计算设备，用于从多个节点或者设备接收数据。可以在节点对数据进行缓存和附加时间戳并且向大数据装置用流的方式发送数据用于存储。过程控制系统大数据系统提供服务和/或数据分析以自动或者人工发现描述和/或预测知识，并基于发现的知识确定对过程控制系统以及服务和/或分析集的改变和/或添加，以优化过程控制系统或者工厂。

Description

在过程控制系统中的大数据

本申请为分案申请，其原申请的申请日是2014年03月04日，申请号为201410080524.6，发明名称为“在过程控制系统中的大数据”。

技术领域

本公开内容主要地涉及过程工厂和过程控制系统，并且更具体地涉及在过程工厂中和在过程控制系统中使用大数据。

背景技术

分布式过程控制系统、比如在化学、石油或者其它过程工厂中使用的分布式过程控制系统，通常包括经由模拟、数字或者组合的模拟/数字总线或者经由无线通信链路或者网络通信地耦合到一个或者多个现场设备的一个或者多个过程控制器。所述现场设备可以例如是阀、阀定位器、开关和发送器(例如温度、压强、水平和流速传感器)，位于过程环境内，并且一般执行物理或者过程控制功能，如打开或者关闭阀、测量过程参数等以控制在过程工厂或者系统内执行的一个或者多个过程。智能现场设备，如符合公知Fieldbus协议的现场设备，也可以执行在控制器内普遍实施的控制计算、报警功能和其它控制功能。通常位于工厂环境内的过程控制器接收指示现场设备所进行的过程测量的信号和/或与现场设备有关的其它信息，并且执行控制器应用，该控制器应用运行例如不同的控制模块以做出过程控制决策、基于接收到的信息生成控制信号、并且与在现场设备，比如

和

Fieldbus现场设备中执行的控制模块或者功能块相协调。在控制器中的控制模块通过通信线路或者链路向现场设备发送控制信号，以由此控制过程工厂或者系统的至少部分的操作。

通常通过数据高速通道使来自现场设备和控制器的信息发送给一个或者多个其它硬件设备，比如通常放置于控制室中或者其它远离更苛刻的工厂环境的位置的操作者工作站、个人计算机或者计算设备、数据历史库(data historian)、报告生成器、集中式数据库或者其它集中式监管计算设备。这些硬件设备中的每个硬件设备通常跨越过程工厂或者跨越过程工厂的部分而集中化。这些硬件设备运行例如使操作者能够执行控制过程和/或操作过程工厂的功能，比如改变过程控制例程的设置、修改在控制器或者现场设备内的控制模块的操作、查看过程的当前状态、查看现场设备和控制器生成的报警、模拟过程的操作用于训练人员或者测试过程控制软件、保持和更新配置数据库等。硬件设备、控制器和现场设备利用的数据高速通道可以包括有线通信路径、无线通信路径或者有线与无线通信路径的组合。

作为示例，Emerson Process Management销售的DeltaV^TM控制系统包括在过程工厂内位于各地点的不同设备内存储并且由这些设备执行的多个应用。在一个或者多个工作站或者计算设备中的配置应用让用户能够对过程控制模块进行创建或者改变。并且经由数据高速通道将这些过程控制模块下载至专用分布式控制器。通常，这些控制模块由通信地互连的功能块组成，这些功能块是在面向对象的编程协议中的对象，这些对象基于输入执行在控制方案内的功能，并且向在控制方案内的其它功能块提供输出。配置应用也可以允许配置设计者创建或者改变操作者接口，这些操作者接口由查看应用用来向操作者显示数据，并且使操作者能够改变在过程控制例程内的设置，比如设置点。每个专用控制器以及在一些情况下的一个或者多个现场设备存储和执行相应的控制器应用，该控制器应用运行所指派和下载的控制模块以实施实际的过程控制功能。可以在一个或者多个操作者工作站上(或者在与操作者工作站和数据高速通道通信连接的一个或者多个远程计算设备上)执行的查看应用经由数据高速通道从控制器应用接收数据，并且通过用户接口向过程控制系统设计者、操作者或者用户显示该数据，并且可以提供多个不同视图中的任一，例如操作者视图、工程师视图、技术人员视图等。数据历史库应用通常存储于数据历史库设备中并且由数据历史库设备执行，当配置数据库应用可以在与数据高速通道相连的又一计算机中运行以存储当前过程控制例程配置和与之关联的数据时，该数据历史库设备收集和存储通过数据高速通道所提供的全部或部分数据。备选地，配置数据库可以与配置应用位于相同的工作站中。

当前已知的过程控制工厂和过程控制系统的架构受到受限控制器和设备存储器、通信带宽以及控制器和设备处理器能力的强烈影响。例如在当前已知的过程控制系统架构中，通常最小化或者至少仔细管理控制器中的动态和静态非易失性存储器的使用。作为结果，在系统配置(例如先验)期间，用户通常必须选择将归档或者保存控制器中的哪些数据、保存的频率以及是否压缩，并且控制器相应地根据这些受限数据规则进行配置。因而，在故障排除和过程分析中可能有用的数据常常未被归档，并且如果进行了收集，可能由于数据压缩而丢失有用信息。

此外，为了最小化在当前已知的过程控制系统中对控制器存储器的使用，要归档或者保存的被选择数据(如控制器的配置所指示的)会被报告给工作站或者计算设备，用于在适当的数据历史库或者数据竖井中进行存储。目前用来报告数据的技术在利用通信资源方面表现不佳，并且产生过量的控制器负载。此外，由于在历史库或者竖井端的通信和采样时间延迟，数据收集和加时间戳经常与实际过程不同步。

相似地，在批次过程控制系统中，为了最小化控制器存储器的使用，控制器配置的批次配方和快照通常保持被存储于集中式监管计算设备或者位置(例如存储于数据竖井或者历史库)，并且仅在需要时向控制器传送。这样的策略在控制器中、以及在工作站或者集中式监管计算设备与控制器之间的通信中引入了显著突发负载。

另外，当前已知的过程控制系统的相关数据库的能力和性能限制，再加上之前盘存储的高成本，在将数据结构化成独立实体或者竖井以满足具体应用的目标中占扮演了重要角色。例如在DeltaV^TM系统中，过程模型的归档、连续历史数据以及批次和事件数据存储在三个不同的应用数据库或者数据竖井中。每个竖井具有用于访问在其中存储的数据的不同接口。

以该方式构造数据在访问和使用历史数据方面产生了障碍。例如产品质量变化的根本原因可能与在这些数据竖井中的多于一个数据竖井(data silos)中的数据关联。然而由于这些竖井的不同文件结构，所以无法提供工具使得这些数据可以被快速和容易的访问从而进行分析。另外，必须执行审核或者同步功能以保证跨越不同竖井的数据一致性。

以上讨论的当前已知的过程工厂和过程控制系统的限制以及其它的限制可能在过程工厂或者过程控制系统的操作和优化中，例如在工厂操作、故障排除和/或预测建模期间不合时宜的出现。例如，这样的限制强制必须执行繁琐和冗长的工作流程以便获得用于故障排除和生成更新的模型的数据。此外，所获得的数据可能由于数据压缩、不充分带宽或者移位的时间戳的原因而并不准确。

“大数据”一般是指一个或者多个数据集的汇集，该一个或者多个数据集如此之大或者复杂以至于传统数据库管理工具和/或数据处理应用(例如关系数据库和桌面统计包)不能在容许时间量内管理该数据集。通常，使用大数据的应用是事务处理性的并且以终端用户为导向或者焦点。例如网络搜索引擎、社交媒体应用、营销应用和零售应用可以使用和操纵大数据。大数据可以由分布式数据库支持，该分布式数据库允许完全利用现代多用途、多芯服务器的并行处理能力。

发明内容

一种用于过程控制系统或者工厂的过程控制系统大数据网络或者系统，提供用于支持过程数据的大规模数据挖掘和数据分析的基础结构。在一个实施例中，过程控制大数据网络或者系统包括多个节点，所述节点用于收集和存储由过程控制系统或者工厂中包括及与其相关的设备生成、接收和/或观测的数据中的全部(或者几乎全部)。具体而言，过程控制大数据网络的节点之一可以是过程控制系统大数据装置。过程控制系统大数据装置可以包括：单一、逻辑数据存储区域，被配置用于使用公共格式来存储多种类型的数据，这些数据由过程控制系统、过程工厂产生，或者与过程控制系统、过程工厂和过程工厂控制的一个或者多个过程有关。例如单一、逻辑数据存储区域可以存储配置数据、连续数据、事件数据、工厂数据、指示用户动作的数据、网络管理数据，和过程控制系统或者工厂提供的数据或是向过程控制系统或工厂外部的系统提供的数据。

不同于现有技术的过程控制系统，无需向过程控制系统大数据网络的节点中预先定义或者配置在节点收集的数据的标识。另外，也无需预先配置、选择或者定义在节点收集并且从节点发送数据的速率。取而代之，过程控制大数据系统可以采用生成、接收或者获得数据的速率自动收集节点生成、接收或者获得的所有数据并且可以使收集的数据以高保真的模式(例如未使用有损数据压缩或者可能引起丢失原有信息的任何其它技术)向过程控制大数据装置递送以便存储(并且可选地向网络的其它节点递送)。

过程控制系统大数据系统也能够提供针对存储数据任何部分的复杂数据和趋势化分析。例如过程控制大数据系统可以能够提供跨越过程数据(在现有技术的过程控制系统中是包含在不同数据库竖井中的)的自动数据分析而无需任何先验配置并且无需任何转译或者转换。基于分析，过程控制系统大数据系统可以能够自动提供深入知识发现，并且可以建议对过程控制系统的改变或者用于过程控制系统的附加实体。附加地或者备选地，过程控制系统大数据系统可以基于知识发现执行动作(例如规定、预测或者二者)。过程控制系统大数据系统也可以实现和辅助用户执行人工知识发现，并且计划、配置、操作、维护和优化过程工厂和与之关联的资源。

在过程控制工厂或者环境内的知识发现和大数据技术固有地不同于传统大数据技术。通常，传统大数据应用是异常事务性的、以终端用户为导向，并且无严格时间要求或者依赖性。例如网络零售者收集与浏览的产品、购买的产品和客户档案的有关的数据，并且使用这一收集的数据以在个别客户浏览该零售者的网站时为他们定制广告和销售建议。如果在零售者的大数据分析中意外地忽略了特定零售事务(例如特定数据点)，则该忽略的影响可忽略不计，尤其在所分析的数据点数目很大时。最坏情况无非是向特定客户定制的广告或者销售建议并不像假如在零售者的大数据分析中包括了该被省略的数据点那样接近用户需求。

然而在过程工厂和过程控制环境中，特定数据点的时间维度和存在或者省略却是关键的。例如，如果未在某个时间间隔内向过程工厂的接收方部件递送特定数据值，则一个过程可能变得失控，这可能造成火灾、爆炸、装备损失和/或人类生命丧失。另外，在过程工厂内和/或在过程工厂外部的不同部件、实体和/或过程之间的多个和/或复杂的基于时间的关系可以影响操作效率、产品质量和/或工厂安全。这里描述的过程控制系统大数据技术提供的知识发现可以允许发现和利用这样的基于时间的关系，从而实现一种可以生产更高质量的产品的、更高效和安全的过程工厂。

例如这里描述的技术可以自动发现特定输入材料特性、在特定生产线的环境气压、和特定未计划的事件的组合可以造成产品质量下降X％。技术也可以自动确定潜在产品质量下降可以通过调整在未计划的事件之后三十分钟后执行的不同过程的参数而被减轻，并且可以自动采取步骤以相应地调整所述参数。因而，这里描述的知识发现和过程控制系统大数据技术可以使这样的关系和动作能够如以下更具体描述的那样在过程工厂或者过程控制环境内被发现和执行。

附图说明

图1是用于过程工厂或者过程控制系统的示例大数据网络的框图；

图2所示为图1中的过程控制系统大数据网络中包括的提供方节点的示例布置框图；

图3所示为使用设备数据接收器以图1所示的过程控制系统大数据设备中存储或者历史数据的框图；

图4所示为使用设备请求服务器以访问图1所示的过程控制系统大数据设备中存储的历史数据的框图；

图5所示为图1中过程控制系统大数据工作室的示例性实施例的框图；

图6所示为图1的过程控制系统大数据工作室提供的配置和探索环境与过程工厂与过程控制系统的运行环境之间的示例耦合框图；并且

图7所示为在过程控制系统或者过程工厂中支持大数据的示例方法的流程图。

具体实施方式

图1是用于过程工厂或者过程控制系统10的示例大数据网络100的框图。示例过程控制系统大数据网络100包括过程控制系统大数据装置或者设备102、过程控制系统大数据网络中枢(backbone)105、和通信地连接到中枢105的多个节点108。可以在多个节点108收集和缓存与过程有关的数据、与工厂有关的数据和其它类型的数据，并且可以经由网络中枢105向过程控制系统大数据装置或者设备102递送这些数据用于长期存储(例如“历史化(historization)”)和处理。在一个实施例中，可以在网络100的节点之间递送所述数据中的至少一部分以例如对过程进行实时控制。

任何与过程控制系统10有关的任何类型的数据都可以被过程控制系统大数据设备102收集和存储在一个实施例中，可以收集和存储过程数据。例如，可以收集和存储在过程工厂10中控制过程之时生成的(并且在一些情况中指示过程的实时执行的效果的)实时过程数据、比如连续、批次、测量和事件数据。可以收集和存储过程定义、布置或者设置数据，如配置数据和/或批次配方数据。可以收集和存储与过程诊断的配置、执行和结果对应的数据。也可以收集和存储其它类型的过程数据。

在一个实施例中，可以收集和存储中枢105的数据高速通道流量和网络管理数据和过程工厂10的各种其它通信网络的数据。在一个实施例中，可以收集和存储与用户有关的数据，比如与用户流量、登录尝试、查询和指令有关的数据。可以收集和存储文字数据(例如日志、操作程序、手册等)、空间数据(例如基于位置的数据)和多媒体数据(例如闭路电视、视频剪辑等)。

在一个实施例中，可以收集和存储与过程工厂10(例如与在过程工厂10中包括的物理装备，比如机器和设备)有关、但是可能不是由直接配置、控制或者诊断过程的应用所生成的数据。例如可以收集和存储振动数据和蒸汽疏水阀数据。可以收集和存储工厂安全数据。例如可以存储指示与工厂安全对应的参数值的数据(例如腐蚀数据、气体检测数据等)，或者可以存储指示与工厂安全对一个的事件的数据。可以收集和存储与机器、工厂装备和/或设备的健康对应的数据。例如可以收集装备数据(例如基于振动数据和其它数据确定的泵健康数据)。可以收集和存储与装备、机器和/或设备诊断的配置、执行和结果对应的数据。

在一些实施例中，可以收集和存储过程工厂10外部的实体生成或者发送到外部实体的数据，比如与原材料的成本、零件或者装备的预计到达时间、天气数据和其它外部数据有关的数据。在一个实施例中，可以收集通信地连接到网络中枢105的所有节点108生成、接收或者观测的所有数据，并且讲该等数据存储于过程控制系统大数据设备102中。

在一个实施例中，过程控制系统大数据网络100包括过程控制系统大数据工作室109，该过程控制系统大数据工作室被配置用于向过程控制系统大数据网络100中提供用于配置和数据探索的主要接口,例如用户接口或者用于由其它应用使用的接口。过程控制系统大数据工作室可以经由过程控制系统大数据网络中枢105连接到大数据设备102或者可以直接连接到过程控制系统大数据设备102。

过程控制大数据网络节点

过程控制大数据网络100的多个节点108可以包括若干不同组的节点110-115。这里称为“提供方节点”110或者“提供方设备110”的第一组节点110可以包括生成、路由和/或接收过程控制数据以使过程能够在过程工厂环境10中被实时控制的一个或者多个节点或者设备。提供方设备或者节点110的示例可以包括如下设备，该设备的主要功能涉及生成过程控制数据和/或对过程控制数据操作以控制过程，例如有线和无线现场设备、控制器或者输入/输出(I/O设备)。提供方设备110的其它示例可以包括如下设备，这些设备的主要功能是提供对过程控制系统的一个或者多个通信网络(过程控制大数据网络100是该通信网络之一)的接入或者经过该一个或者多个通信网络,例如接入点、路由器、与有线控制总线的接口、通向无线通信网络的网关、通向外部网络或者系统的网关、以及其它这样的路由和联网设备。提供方设备110的更多其它示例可以包括如下设备，这些设备的主要功能是暂时存储在整个过程控制系统10内累计的过程数据和其它有关数据，并且使这些暂时存储的数据被发送用于在过程控制系统大数据设备102被历史化。

在一个实施例中，提供方设备110中的至少一个以直接方式通信地连接到过程控制大数据网络中枢105。在一个实施例中，提供方设备110中的至少一个提供方设备以间接方式通信地连接到中枢105。例如，无线现场设备可以经由路由器和接入点以及无线网关通信地连接到中枢105。通常，提供方设备110不提供集成的用户接口，但是提供方设备110中的一些可以具有例如通过有线或者无线通信链路、或者通过向提供方设备110的端口中插入用户接口设备来与用户计算设备或者用户接口通信连接的能力。

这里称为“用户接口节点112”或者“用户接口设备112”的第二组节点112可以包括，各自具有集成用户接口的一个或者多个节点或者设备，用户或者操作者可以经由该集成用户接口与过程控制系统或者过程工厂10交互以执行与过程工厂10有关的活动(例如配置、查看、监视、测试、分析、诊断、命令、计划、调度、标注和/或其它活动)。这些用户接口节点或者设备112的示例可以包括，移动或者固定计算设备、工作站、手持设备、平板电脑、表面(surface)计算设备以及具有处理器、存储器和集成用户接口的任何其它计算设备。集成用户接口可以包括，屏幕、键盘、按键、鼠标、按钮、触屏、触板、生物识别接口、扬声器和麦克风、相机和/或任何其它用户接口技术。每个用户接口节点112可以包括一个或者多个集成用户接口。用户接口节点112可以包括与过程控制大数据网络中枢105的直接连接或者可以包括例如经由接入点或者网关与中枢105的间接连接。用户接口节点112可以用有线方式和/或用无线方式通信地连接到过程控制系统大数据网络中枢105。在一些实施例中，用户接口节点112可以用自组织方式连接到网络中枢105。

当然，过程控制大数据网络100的多个节点108不限于提供方节点110和用户接口节点112。多个节点108中也可以包括一个或者多个其它类型的节点115。例如，在过程工厂10外部的系统(例如实验室系统或者材料处理系统)的节点可以通信地连接到系统100的网络中枢105。节点或者设备115可以经由直接或者间接连接通信地连接到中枢105。节点或者设备115可以经由有线或者无线连接通信地连接到中枢105。在一些实施例中，可以从过程控制系统大数据网络100省略该组其它节点115。

在一个实施例中，过程控制系统大数据网络100的节点108中的至少一些可以包括集成防火墙。另外，节点108中的任何数目(例如零个节点、一个节点或者多于一个节点)可以各自包括用于实时存储或者缓存任务、测量、事件和其它数据的相应存储器存储装置(在图1中由图标M_X表示)。在一个实施例中，存储器存储装置M_X可以包括，高密度存储器存储技术，例如固态驱动存储器、半导体存储器、光存储器、分子存储器、生物存储器或者任何其它适当高密度存储器技术。在一些实施例中，存储器存储装置M_X也可以包括闪存。存储器存储装置M_X(并且在一些情况下闪存)可以被配置用于暂时存储或者缓存其相应节点108生成、接收或者观测的数据。节点108中的至少一些节点(例如控制器设备)的闪存M_X也可以存储节点配置、批次配方和/或其它数据的快照，以最小化在正常操作期间、或者在断电或者使节点离线的其它事件之后使用该信息的延迟。在过程控制系统大数据网络100的一个实施例中，节点110、112中和节点115中的任何数目可以包括高密度存储器存储装置M_X。应该理解，可以跨越节点集108或者跨越在节点集108中包括的节点子集来利用不同类型或者技术的高密度存储器存储装置M_X。

在一个实施例中，节点108中的任何数目(例如零个节点、一个节点或者多于一个节点)可以各自包括如在图1中由图标P_MCX表示的相应多芯硬件(例如多芯处理器或者任何类型的并行处理器)。节点108中的至少一些节点可以指派它的相应处理器P_MCX的芯之一用于在节点缓存实时数据，并且在一些实施例中，用于使缓存的数据被发送从而在过程控制系统大数据设备102中进行存储。附加地或者备选地，节点108中的至少一些节点可以指派它的相应多芯处理器P_MCX中的多于一个芯用于缓存实时数据。在一些实施例中，所述被指派的用于缓存实时数据(并且在一些情况下用于使缓存的数据存储于大数据设备102)的一个或者多个芯可以是被独占指派的(例如所述一个或者多个被指派的芯可以不执行除了与缓存和传输数据有关的处理之外的其它处理)。在一个实施例中，节点108中的至少一些节点可以指派它的芯之一以执行用于在过程工厂10中控制过程的操作。在一个实施例中，一个或者多个芯可以被独占地指派执行用于控制过程的操作，并且不可以用来缓存和传送数据。应该理解，可以跨越节点集108或者跨越节点集108的节点子集，利用不同类型或者技术的多芯处理器P_MCX。在过程控制系统大数据网络100的一个实施例中，节点110、112和节点115中的任何数目的节点可以包括某个类型的多芯处理器P_MCX。

应该注意，尽管图1图示节点108为各自包括多芯处理器P_MCX和高密度存储器M_X二者，但是节点108中的每个并不必须包括多芯处理器P_MCX以及高密度存储器M_X二者。例如节点108中的一些节点可以仅包括多芯处理器P_MCX而未包括高密度存储器M_X，节点108中的一些节点可以仅包括多芯处理器P_MCX而未包括高密度存储器M_X，节点108中的一些节点可以仅包括高密度存储器M而未包括X多芯处理器P_MCX，节点108中的一些节点可以包括多芯处理器P_MCX和高密度存储器M_X二者和/或节点108中的一些节点可以既未包括多芯处理器P_MCX也未包括高密度存储器M_X。

提供方节点或者设备110可以缓存或者收集的实时数据的示例可以包括，测量数据、配置数据、批次数据、事件数据和/或连续数据。例如可以收集与配置、批次配方、设置点、输出、速率、控制动作、诊断、报警、事件和/或其改变对应的实时数据。实时数据的其它示例可以包括过程模型、统计、状态数据以及网络和工厂管理数据。

用户接口节点或者设备112可以缓存或者收集的实时数据的示例可以例如包括，用户登录、用户查询、用户(例如通过相机、音频或者视频记录设备)捕获的数据、用户命令、文件的创建、修改或者删除、用户接口节点或者设备的物理或者空间位置、用户接口设备112执行的诊断或者测试的结果，和与用户接口节点112交互的用户发起或者与该用户有关的其它动作或者活动。

所收集的数据可以是动态或者静态数据。所收集的数据可以例如包括，数据库数据、流数据和/或事务(transactional)处理数据。一般而言，可以与收集/缓存节点108生成、接收或者观测的任何数据，并附带有与收集/缓存时间对应的时间戳货指示。在一个实施例中，节点108生成、接收或者观测的所有数据都在被收集或缓存在起存储器(例如高密度存储器存储装置M_X)中，并且每个数据都带有收集/缓存的时间的相应指示(例如时间戳)。

在一个实施例中，节点110、112中的每个节点(以及可选地其它节点115中的至少一个节点)可以被配置用于自动收集或者缓存实时数据，并且使所收集/缓存的数据传送给大数据设备102和/或其它节点108，而无需进行有损的数据压缩、数据子采样或者为数据收集的目的配置该节点。不同于现有技术的过程控制系统，无需向过程控制系统大数据网络100的节点或者设备108中先验配置在设备108收集的数据的标识。另外，也无需配置、选择或者定义在节点108收集并且从节点108递送数据的速率。取而代之，过程控制大数据系统100的节点110、112(并且可选地其它节点115中的至少一个节点)可以自动的以数据生成、接收或者获得的速率自动的收集该节点生成、接收或获得的所有数据，并且可以使所收集的数据以高保真的方式(例如未使用有损数据压缩或者可能引起丢失原有信息的任何其它技术)传输至过程控制大数据设备102以及可选地网络100的其它节点108。

在图2所示为连接到过程控制大数据网络中枢105的示例提供方节点110的框图。如先前讨论的那样，提供方节点110可以包括如下设备，这些设备的主要功能是自动生成和/或接收过程控制数据，该过程控制数据用来执行用于在过程工厂环境10中实时控制过程，比如过程控制器、现场设备和I/O设备。在过程工厂环境10中，过程控制器接收指示现场设备进行的过程测量的信号，处理这一信息以实施控制例程并且生成控制信号，这些控制通过有线或者无线通信链路被发送至其它现场设备以控制在工厂10中过程的操作。通常，至少一个现场设备执行用于控制过程的操作的物理功能(例如打开或者关闭阀、升高或者降低温度等)，并且一些类型的现场设备可以使用I/O设备来与控制器通信。过程控制器、现场设备和I/O设备可以是有线或者无线的，并且任何数目的、这些有线和无线的过程控制器、现场设备和I/O设备的组合可以是过程控制大数据网络100的节点110。

图2所示的控制器11经由输入/输出(I/O)卡26和28通信地连接到有线现场设备15-22，并且经由无线网关35和网络中枢105通信地连接到无线现场设备40-46。(然而在另一实施例中，控制器11可以使用除了中枢105之外的通信网络、比如通过使用另一有线或者无线通信链路来通信地连接到无线网关35。)在图2中，控制器11被示为过程控制系统大数据网络100的节点110，并且直接连接到过程控制大数据网络中枢105。

控制器11可以操作用于使用现场设备15-22和40-46中的至少一些现场设备来实现批次过程或者连续过程，控制器11可以例如是Emerson Process Management销售的DeltaV^TM控制器。控制器11可以使用任何期望的硬件和软件通信地连接到现场设备15-22和40-46，所述硬件和软件与例如标准4-20ma设备、I/O卡26、28、和/或任何智能通信协议如

Fieldbus协议、

协议、

协议等相关。在一个实施例中，控制器11可以附加地或者备选地使用大数据网络中枢105来与现场设备15-22和40-46中的至少一些现场设备通信地连接。在图2所示实施例中，控制器11、现场设备15-22和I/O卡26、28是有线设备，并且现场设备44-46是无线现场设备。当然，有线现场设备15-22和无线现场设备40-46可以符合任何其它希望的标准或者协议，比如任何有线或者无线协议，包括将来开发的任何标准或者协议。

图2的控制器11包括处理器30，该处理器实施或者监督(在存储器32中存储的)可以包括控制循环的一个或者多个过程控制例程。处理器30可以与现场设备15-22和40-46以及与通信地连接到中枢105的其它节点(例如节点110、112、115)通信。应当注意，如果需要，这里描述的任何控制例程或者模块(包括质量预测和故障检测模块或者功能块)的部分可以由不同的控制器或者其它设备实施或者执行。类似地，在过程控制系统10内实现的、此处描述的控制例程或者模块可以采用包括软件、固件、硬件等的任何形式。控制例程可以以任何希望的软件格式来实现，比如使用面向对象的编程、梯形逻辑、依次功能图表、功能块框图、或者使用任何其它软件编程语言或者设计典范。可以在任何希望的类型的存储器中存储控制例程，比如随机存取存储器(RAM)或者只读存储器(ROM)。类似地，可以将控制例程硬编码至例如一个或者多个EPROM、EEPROM、专用集成电路(ASIC)或者任何其它硬件或者固件单元中。因此，控制器11可以被配置用于用任何希望的方式实施控制策略或者控制例程。

在一些实施例中，控制器11使用普遍称为功能块(function block)的方式来实施控制策略，其中每个功能块是总控制例程的对象或者其它部分(例如子例程)，并且与其它功能块联合操作(经由称为链接的通信)以在过程控制系统10内实施过程控制循环。基于功能块的控制通常执行以下各项中的一项，如与发送器、传感器或者其它过程参数测量设备关联的输入功能、如与执行PID、模糊逻辑等控制例程相关的控制功能、或者控制某些设备如阀的操作的输出功能，以在过程控制系统10内执行物理功能。当然，也存在混合和其它类型的功能块。控制器11可以存储并且执行功能块，这通常是在这些功能块用于或与标准4-20ma设备和一些类型的智能现场设备如HART设备相关，或者可以在现场设备本身中存储并且由现场设备本身实施该功能块例如可以是针对Fieldbus设备的情况。控制器11可以包括可以实施一个或者多个控制循环的一个或者多个控制例程38。每个控制循环通常称为控制模块(module)，并且可以通过执行功能块中的一个或者多个块来进行所述控制循环。

有线现场设备15-22可以是任何类型的设备、比如传感器、阀、发送器、定位器等，而I/O卡26和28可以是符合任何希望的通信或者控制器协议的任何类型的I/O设备。在图2中所示实施例中，现场设备15-18是通过模拟线路或者组合的模拟和数字线路与I/O卡26通信的标准4-20ma设备或者HART设备，而现场设备19-22是使用Fieldbus通信协议通过数字总线向I/O卡28通信的智能设备如

Fieldbus现场设备。然而在一些实施例中，有线现场设备15-22中的至少一些和/或I/O卡26、28中的至少一些以使用大数据网络中枢105来与控制器11通信。在一些实施例中，有线现场设备15-22中的至少一些和/或I/O卡26、28中的至少一些可以是过程控制系统大数据网络100中的节点。

在图2中所示实施例中，无线现场设备40-46使用无线协议如WirelessHART协议在无线网络70中通信。这样的无线现场设备40-46可以与过程控制大数据网络100中也被配置用于无线通信(例如使用无线协议)的一个或者多个其它节点108直接通信。为了与未被配置用于无线通信的一个或者多个其它节点108通信，无线现场设备40-46可以利用连接到中枢105或者另一过程控制通信网络的无线网关35。在一些实施例中，无线现场设备40-46中的至少一些可以是过程控制系统大数据网络100的节点。

无线网关35是可以向无线通信网络70的各种无线设备40-58提供接入的提供方设备110的示例。具体而言，无线网关35提供在无线设备40-58、有线设备11-28和/或过程控制大数据网络100的其它节点108(包括图2的控制器11)之间的通信耦合。例如无线网关35可以通过使用大数据网络中枢105和/或通过使用过程工厂10的一个或者多个其它通信网络来提供通信耦合。

在隧穿有线和无线协议堆栈的一个或多个共享层的过程中，无线网关35在一些情况下通过有线和无线协议栈的更底层的路由、缓冲和计时服务(例如地址转换、路由、分组分割、优先级化等)来提供通信耦合。在其它情况下，无线网关35可以在未共享任何协议层的有线和无线协议之间转译命令。除了协议和命令转换之外，无线网关35可以提供与在无线网络70中实施的无线协议关联的调度方案的时隙和超帧(在时间上相等间隔的通信时隙集)使用的同步钟控。另外，无线网络35可以提供用于无线网络70的网络管理和监管功能，比如资源管理、性能调整、网络故障减轻、监视流量、安全等。无线网关35可以是过程控制系统大数据网络100的节点110。

与有线现场设备15-22相似，无线网络70的无线现场设备40-46可以在过程工厂10内执行物理控制功能，例如打开或者关闭阀、或者对过程参数进行测量。然而无线现场设备40-46被配置用于使用网络70的无线协议来通信。这样，无线现场设备40-46、无线网关35和无线网络70的其它无线节点52-58是无线通信分组的生产者和消费者。

在一些场景中，无线网络70可以包括非无线设备。例如图2的现场设备48可以是传统4-20mA设备，并且现场设备50可以是传统有线HART设备。为了与网络70通信，现场设备48和50可以经由无线适配器(WA)52a或者52b连接到无线通信网络70。此外，无线适配器52a、52b可以支持其它通信协议、比如

Fieldbus、PROFIBUS、DeviceNet等。另外，无线网络70可以包括一个或者多个网络接入点55a、55b，该一个或者多个网络接入点可以是与无线网关35分离的有线通信物理设备，或者可以是与无线网关35作为集成设备来提供。无线网络70也可以包括用于向在无线通信网络70内从一个无线设备向另一无线设备转发分组的一个或者多个路由器58。无线设备32-46和52-58可以通过无线通信网络70的无线链路60相互通信并且与无线网关35通信。

因而，图2包括主要服务于向过程控制系统的各种网络提供网络路由功能和监管的提供方设备110的若干示例。例如无线网关35、接入点55a、55b和路由器58包括用于在无线通信网络70中路由无线分组的功能。无线网关35执行用于无线网络70的流量管理和监管功能，以及向和从与无线网络70通信连接的有线网络路由流量的功能。无线网络70可以利用具体支持过程控制消息和功能的无线过程控制协议，比如WirelessHART。

然而过程控制大数据网络100的提供方节点110也可以包括使用其它无线协议来通信的其它节点。例如提供方节点110可以包括利用其它无线协议、比如WiFi或者其它符合IEEE 802.11的无线局域网协议、移动通信协议、比如WiMAX(全球微波接入互操作性)、LTE(长期演进)或者其它ITU-R(国际电信联盟推荐部门)兼容协议、短波无线电通信、比如近场通信(NFC)和蓝牙或者其它无线通信协议的一个或者多个无线接入点72。通常，这样的无线接入点72允许手持或者其它便携计算设备(例如用户接口设备112)通过与无线网络70不同、并且支持与无线网络70不同的无线协议的相应无线网络进行通信。在一些场景中，除了便携计算设备之外，一个或者多个过程控制设备(例如控制器11、现场设备15-22或者无线设备35、40-58)也可以使用接入点72支持的无线协议来通信。

附加地或者备选地，提供方节点110可以包括通向在当前过程控制系统10的外部系统的一个或者多个网关75、78。通常，这样的系统是过程控制系统10生成或者进行操作的信息的消费者或者供应者。例如工厂网关节点75可以通信地连接当前过程工厂10(具有它自己的相应过程控制大数据网络中枢105)与具有它自己的相应过程控制大数据网络中枢的另一过程工厂。在一个实施例中，单个过程控制大数据网络中枢105可以服务于多个过程工厂或者过程控制环境。

在另一示例中，工厂网关节点75可以将当前过程工厂10通信地连接到未包括过程控制大数据网络100或者中枢105的传统或者现有技术的过程工厂。在这一示例中，工厂网关节点75可以在工厂10的过程控制大数据中枢105利用的协议与传统系统所利用的不同协议(例如以太网、Profibus、Fieldbus、DeviceNet等)之间转换或者转译消息。

提供方节点110可以包括用于通信地连接过程控制大数据网络100与外部公用或者私用系统，比如实验室系统(例如实验室信息管理系统或者LIMS)、操作者巡回系统、材料处理系统、维护管理系统、产品库存控制系统、生产调度系统、天气数据系统、装运和处理系统、封装系统、因特网、另一提供方的过程控制系统或者其它外部系统的网络。

虽然图2仅示出具有有限数目的现场设备15-22和40-46的单个控制器11，但是这仅为一个示例性而非限制性的实施例。在过程控制大数据网络100的提供方节点110中可以包括任何数目的控制器11，并且控制器11中的任何控制器可以与任何数目的有线或者无线现场设备15-22、40-46通信以在工厂10中控制过程。另外，过程工厂10也可以包括任何数目的无线网关35、路由器58、接入点55、无线过程控制通信网络70、接入点72和/或网关75、78。

如先前讨论的那样，提供方节点110中的一个或者多个提供方节点可以包括相应多芯处理器P_MCX、相应高密度存储器存储装置M_X、或者相应多芯处理器P_MCX和相应高密度存储器存储装置M_X二者(在图2中由图标BD表示)。每个提供方节点100可以利用它的存储器存储装置M_X(并且在一些实施例中它的闪存)以收集和缓存数据。节点110中的每个节点使其所缓存的数据向过程控制系统大数据设备102发送。例如节点110可以使在它的缓存中的数据的至少部分向大数据设备102周期性地发送。备选地或者附加地，节点110可以使在它的缓存中的数据的至少部分向大数据设备102用流发送。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以是从节点110递送缓存或者收集的数据的流服务的预订者。在一个实施例中，提供方节点110可以托管所述流服务。

对于具有与中枢105的直接连接的节点110(例如控制器11、工厂网关75、无线网关35)，在一个实施例中可以从节点110经由中枢105向过程控制大数据设备102直接发送相应的缓存或者收集数据。然而对于节点110中的至少一些节点，可以对收集和/或缓存分级或者分层，从而在过程控制大数据设备102更下游(例如更远离)的节点缓存或者收集的数据经调解的缓存于更上游(例如与大数据设备102更接近)的节点。

为了举例说明分层或者分级的数据缓存，提供示例场景。在这一示例场景中，参照图2，现场设备22缓存它生成或者接收的过程控制数据，并且使它的缓存中的内容向在现场设备22与过程控制大数据设备102之间的通信路径中包括的“上游”设备、比如I/O设备28或者控制器11递送。例如现场设备22可以向I/O设备28流发送它的缓存的内容，或者现场设备22可以向I/O设备28周期性地发送它的缓存的内容。I/O设备28将从现场设备22接收的信息与I/O设备28直接生成、接收和观测的其它数据一起缓存在它的存储器M₅中(并且在一些实施例中也可以在它的存储器M₅中缓存从其它下游现场设备19-21接收的数据)。然后可以向上游控制器11周期性地发送和/或用流发送在I/O设备28收集和缓存的数据(包括现场设备22的缓存中的内容)。相似地，在控制器11这一级，控制器11在它的存储器M₆中缓存从下游设备(例如I/O卡26、28和/或现场设备15-22中的任何现场设备)接收的信息，并且在它的存储器M₆中聚合下游数据与控制器11本身直接生成、接收和观测的数据。控制器11然后可以向过程控制大数据设备102周期性地递送和/或用流发送经聚合的收集或者缓存数据。

在分层或者分级的缓存的第二示例场景中，控制器11使用有线现场设备(例如设备15-22中的一个或者多个设备)和至少一个无线现场设备(例如无线现场设备44)来控制过程。在该第二示例场景的第一实施例中，在无线设备44的缓存或者收集的数据从无线设备44向控制器11递送和/或用流发送(例如经由大数据网络中枢105)并且与来自控制器11下游的其它设备或者节点的数据一起存储于控制器缓存M₆。控制器11可以向过程控制大数据设备102周期性地递送或者用流发送在它的缓存M₆中存储的数据。

在所述第二示例场景的另一实施例中，可以经由备选分级或者分层的路径、例如经由设备42a、路由器52a、接入点55a和无线网关35向过程控制大数据设备102最终递送在无线设备44的缓存或者收集的数据。在这一实施例中，备选路径的节点41a、52a、55a或者35中的至少一些节点可以缓存来自下游节点的数据并且可以向进一步上游的节点周期性地递送或者用流发送它的缓存的数据。

因而，可以使用不同分层或者分级布置在过程控制流大数据网络100的不同节点缓存不同类型的数据。在一个实施例中，可以使用提供方设备110以分层方式缓存和递送与控制过程对应的数据，这些提供方设备110的主要功能是控制(例如现场设备、I/O卡、控制器)，而可以使用提供方设备110以分层方式缓存和递送与网络流量测量对应的数据，这些提供方设备110的主要功能流量管理(例如路由器，接入节点，和网关)。在一个实施例中，数据可以通过提供方节点或设备110来递送，这些提供方节点110的主要功能(并且在一些场景中唯一功能)是收集和缓存来自下游设备(这里称为“历史库节点”)的数据。例如历史库节点或者计算设备的分级系统可以位于整个网络100内，并且每个节点110可以例如使用中枢105向相似级的历史库节点周期性地递送或者用流发送缓存的数据。下游历史库节点可以向上游历史库节点递送或流发送缓存数据，并且最终紧接在过程控制大数据设备102下游的历史库节点可以递送或者用流发送相应的缓存数据用于在过程控制大数据设备102中加以存储的。

在一个实施例中，分层的缓存可以由使用过程控制系统大数据网络中枢105来相互通信的节点110执行。在一个实施例中，节点110中的至少一些节点可以使用另一通信网络和/或其它协议、比如HART、WirelessHART、Fieldbus、DeviceNet、WiFi、以太网或者其它协议向在不同级别的其它节点110传达缓存的数据。

当然，尽管分级或者分层的缓存是针对提供方节点110讨论的，但是概念和技术可以同样适用于用户接口节点112和/或过程控制系统大数据网络100的其它类型的节点115。在一个实施例中，节点108的子集可以执行分级或者分层的缓存，而节点108的另一子集可以使它们的缓存/收集的数据向过程控制大数据设备102直接递送而不在中间节点进行缓存或者暂时存储。在一些实施例中，历史库节点可以缓存来自多个不同类型的节点、例如来自提供方节点110和来自用户接口节点112的数据。

过程控制系统大数据网络中枢

回顾图1，过程控制系统大数据网络中枢105可以包括被配置用于向/从过程控制系统大数据网络100的各种节点108和向/从过程控制大数据设备102(该过程控制大数据设备本身是过程控制系统大数据网络100的节点)传送分组的多个联网的计算设备或者交换机。中枢105的多个联网的计算设备可以由任何数目的无线和/或有线链路互连。在一个实施例中，过程控制系统大数据网络中枢105可以包括一个或者多个防火墙设备。

大数据网络中枢105可以支持一个或者多个适当路由协议、例如在网际协议(IP)套件中包括的协议(例如UDP(用户数据包协议)、TCP(传输控制协议)、以太网等)或者其它适当路由协议。在一个实施例中，节点108中的至少一些节点利用流协议如流控制传输协议(SCTP)以从节点经由网络中枢105向过程控制大数据设备102用流发送缓存的数据。通常，在过程控制系统大数据网络100中包括的每个节点108可以支持中枢105支持的路由协议的至少一个应用层(并且对于一些节点支持附加层)。在一个实施例中，每个节点108在过程控制系统大数据网络100内例如由唯一网络地址进行唯一的标识。

在一个实施例中，过程控制系统大数据网络100的至少部分可以是自组织网络。这样，节点108中的至少一些节点可以用自组织方式连接到网络中枢105(或者网络100的另一节点)。在一个实施例中，请求加入网络100的每个节点必须经过认证。本文稍后会更具体讨论有关认证的内容。

过程控制系统大数据设备

继续图1，在示例过程控制系统大数据网络100中，过程控制大数据装置或者设备102是网络100内的中心，并且被配置用于从网络100的节点108接收数据(例如经由流发送和/或经由某个其它协议)并且存储所接收的数据。这样，过程控制大数据装置或者设备102可以包括用于历史化或者存储从节点108接收的数据的数据存储区域120、多个设备数据接收器122和多个设备请求服务器125。以下更具体描述过程控制大数据设备102的这些部件120、122、125中的每个部件。

过程控制系统大数据存储区域120可以包括多个物理数据驱动或者存储实体，比如RAID(独立盘冗余阵列)存储装置、云存储装置或者适合于数据组或者数据中央存储的任何其它适当数据存储技术。然而对于网络100的节点108来说，数据存储区域120具有单个或者单一逻辑数据存储区域或者实体的外观。这样，数据存储区域120可以被视为用于过程控制大数据网络100或者用于过程工厂10的集中式大数据存储区域120。在一些实施例中，单个逻辑集中式数据存储区域120可以服务于多个过程工厂(例如过程工厂10和另一过程工厂)。例如集中式数据存储区域120可以服务于能源公司的若干冶炼厂。在一个实施例中，集中式数据存储区域120可以直接连接到中枢105。在一些实施例中，集中式数据存储区域120可以经由至少一个高带宽通信链路链接到中枢105。在一个实施例中，集中式数据存储区域120可以包括集成防火墙。

在一个实施例中，单一、逻辑数据存储区域120的结构支持存储所有与过程控制系统有关的数据。例如数据存储实体的每个条目、数据点或者观测可以包括数据的标识的指示(例如源、设备、标签、位置等)、数据的内容(例如测量、值等)和指示收集、生成、接收或者观测数据的时间的时间戳。这样，这些条目、数据点或者观测这里称为“时序数据”。可以例如使用包括如下架构的公共格式在数据存储区域120中存储数据，该架构支持例如可伸缩存储、流数据和低延时查询。

在一个实施例中，该架构可以包括在每行中存储多个观测数据，并且使用具有定制哈希的行关键字以过滤该行中的数据。在一个实施例中，所述哈希基于时间戳和标签。例如，哈希可以是时间戳的取整值，并且标签可以对应于过程控制系统的或者与过程控制系统有关的事件或者实体。在一个实施例中，也可以在数据存储区域120中与时序数据集成地或者从时序数据分离地存储与每行或者一组行对应的元数据。例如可以用更少方案的方式从时序数据分离地存储元数据。

在一个实施例中，用于在设备数据存储装置120存储数据的架构也用于在至少一个节点108中的缓存M_X中存储数据。因而，在这一实施例中，在从节点108的缓存M_X跨越中枢105向过程控制系统大数据设备数据存储装置120发送数据时维持该架构。

除了数据存储装置120之外，过程控制系统大数据设备102还可以包括一个或者多个设备数据接收器122，每个设备数据接收器被配置用于从中枢105接收数据分组、处理数据分组以获取其中携带的实质数据和时间戳，并且在数据存储区域120中存储该实质数据和时间戳。设备数据接收器122可以例如在多个计算设备或者交换机上驻留。在一个实施例中，多个设备数据接收器122(和/或至少一个数据接收器122的多个实例)可以对多个数据分组并行操作。

在所接收的数据分组包括过程控制大数据设备数据存储区域120所采用的架构的实施例中，设备数据接收器122仅用概要信息(并且如果希望则可以可选地存储对应元数据)填充数据存储区域120的附加条目或者观测。在所接收的数据分组不包括过程控制大数据设备数据存储区域120所采用的架构的实施例中，设备数据接收器122可以对分组解码，并且相应地填充过程控制大数据设备数据存储区域120的时序数据观测或者数据点(以及可选地对应元数据)。

此外，过程控制系统大数据设备102可以包括一个或者多个设备请求服务器125，每个设备请求服务器被配置用于例如按照请求实体或者应用的请求来访问在过程控制系统大数据设备存储装置120中存储的时序数据和/或元数据。应用请求服务器125可以例如在多个计算设备或者交换机上驻留。在一个实施例中，设备请求服务器125和设备数据接收器122中的至少一些在相同一个或者多个计算设备上(例如在集成设备上)驻留或者包含于集成应用中。

在一个示例中，多个设备请求服务器125(和/或至少一个设备请求服务器125的多个实例)可以对来自多个请求实体或者应用的多个请求进行操作。在一个实施例中，单个设备请求服务器125可以服务于多个请求，比如来自单个实体的多个请求，或者来自于一个应用的多个不同实例的多个请求。

图3和4是图示可以使用过程控制系统大数据设备102的设备数据接收器122和设备请求服务器125来实现的更多具体概念和技术的示例框图。

图3是图示使用设备接收器122以从过程控制大数据网络100的节点108向大数据设备102传送数据(例如用流发送的数据)用于存储和历史化的示例框图。图3示出了四个图1中的示例节点108，即控制器11、用户接口设备12、无线网关35和通向第三方机器或者网络的网关78。然而关于图3讨论的技术和概念可以应用于任何类型和任何数目的节点108。此外，虽然图3仅示出三个设备数据接收器122a、122b和122c，但是与图3对应的技术和概念可以应用于任何类型和任何数目的设备数据接收器122。

在图3中所示实施例中，节点11、12、35和78中的每个包括用于捕获节点11、12、35和78生成、接收或者观测的数据的相应的扫描仪(scanner)S₁₁、S₁₂、S₃₅、S₇₈。在一个实施例中，每个扫描仪S₁₁、S₁₂、S₃₅、S₇₈的功能可以由相应节点11、12、35、78的相应处理器P_MCX执行。扫描仪S₁₁、S₁₂、S₃₅、S₇₈可以用比如先前描述的方式使所捕获的数据和对应的时间戳暂时存储或者缓存于例如相应的本地存储器M₁₁、M₁₂、M₃₅、M₇₈中。同样的，所捕获的数据包括时序数据或者实时数据。在一个实施例中，使用过程控制大数据存储区域120利用的架构来将所捕获的数据存储或缓存在每个存储器M₁₁、M₁₂、M₃₅、M₇₈中。

每个节点11、12、35和78可以例如通过使用网络中枢105向一个或者多个设备数据接收器122a-122c发送缓存的数据中的至少一些数据。例如至少一个节点11、12、35和78可以在缓存被填充至特定阈值时从它的相应存储器M_X推送出至少一些数据。在一个实施例中，缓存的阈值可以是可调整的。在一个实施例中，节点11、12、35和78中的至少一个可以在资源(例如网络105的带宽、处理器P_MCX或者某个其它资源)充分可用时从它的相应存储器M_X推送出至少一些数据。在一个实施例中，特定资源的可用性阈值可以是可调整的。

在一些实施例中，节点11、12、35和78中的至少一个可以在周期性间隔推送出存储器M_X中存储的至少一些数据。推送数据的特定时间间隔的周期可以基于数据的类型、进行推送的节点类型、进行推送的节点的位置，和/或其它标准。在一个实施例中，特定时间间隔的周期可以是可调整的。在一些实施例中，节点11、12、35和78中的至少一个可以响应于(例如来自过程控制大数据设备102的)请求来提供数据。

在一些实施例中，节点11、12、35和78中的至少一个可以对每个节点11、12、35和78生成、接收或者观测数据时实时的用流发送至少一些该数据(例如节点可能未暂时存储或者缓存该数据，或者对该数据的存储仅限于节点处理数据用于流发送所需要的时间)。例如可以通过使用流发送协议向一个或者多个设备数据接收器122用流发送至少一些该数据。在一个实施例中，节点11、12、35和78可以托管流服务，并且数据接收器122中的至少一个和/或数据存储区域120可以预订所述流服务。

因而，所发送的数据可以例如经由网络中枢105由一个或者多个设备数据接收器122a-122c接收。在一个实施例中，可以指派特定设备数据接收器122以从一个或者多个特定节点接收数据。在一个实施例中，可以指派特定设备数据接收器122以从仅一个或者多个特定类型的设备(例如控制器、路由器或者用户接口设备)接收数据。在一些示例中，可以指派特定设备数据接收器122以接收仅一个或者多个特定类型的数据(例如仅网络管理数据或者仅与安全有关的数据)。

设备数据接收器122a-122c可以使数据存储或者历史化于大数据设备存储区域120中。例如可以使用过程控制大数据架构在数据存储区域120中存储设备数据接收器122a-122c中的每个设备接收的数据。在图3中所示实施例中，时序数据120a被示为与对应元数据120b分离地存储，尽管在一些实施例中，至少一些元数据120b可以与时序数据120a集成地存储。

在一个实施例中，集成经由多个设备数据接收器122a-122c接收的数据，从而可以组合来自多个来源的数据(例如组合成数据存储区域120的相同一组行)。在一个实施例中，清理经由多个设备数据接收器122a-122c接收的数据以去除噪声和不一致数据。在一个实施例中设备数据接收器122可以在存储接收的数据之前对所接收的数据中的至少一些执行数据清理和/或数据集成，和/或在一个实施例中过程控制系统大数据设备102可以在已经在存储区域102中存储所接收的数据之后，对所接收的数据中的一些或者所有数据进行清理。在一个实施例中，设备或者节点110、112、115可以使与数据内容有关的附加数据被发送，并且设备数据接收器122和/或大数据设备存储区域120可以利用该附加数据以执行数据清理。在一个实施例中，至少一些数据可以在节点110、112、115使数据向大数据设备存储区域120发送用于存储之前由节点110、112、115(至少部分)清理。

现在转向图4，图4所示为使用设备请求服务器125以访问在大数据设备102的数据存储区域120存储的历史数据的示例框图。图4包括设备请求服务器或者服务125a-125e的集合，该集合中的每个各自被配置用于按照请求实体或者应用如数据请求方130a-130c或者数据分析引擎132a-132b的请求来访问时序数据120a和/或元数据120b。尽管图4所示为五个设备请求服务器125a-125e、三个数据请求方130a-130c和两个数据分析引擎132a、132b，但是这里关于图4讨论的技术和概念可以应用于任何数目和任何类型的设备请求服务器125、数据请求方130和/或数据分析引擎132。

在一个实施例中，设备请求服务器125中的至少一些设备请求服务器可以各自提供特定服务或者应用，该服务或者应用要求访问在过程控制大数据存储区域120中存储的数据中的至少一些。例如设备请求服务器125a可以是数据分析支持服务，并且设备请求服务器125b可以是数据趋势支持服务。过程控制系统大数据设备102可以提供的服务125的其它示例可以包括配置应用服务125c、诊断应用服务125d和高级控制应用服务125e。高级控制应用服务125e可以包括例如模型预测控制、批次数据分析、连续数据分析或者其它需要历史数据用于模型构建和其它目的的应用。也可以在过程控制系统大数据设备102中包括其它请求服务器125以支持其它服务或者应用,例如通信服务、监管服务、设备管理服务、计划服务和其它服务。

数据请求方130可以是如下应用，该应用请求访问在过程控制系统大数据设备存储区域120中存储的数据。基于数据请求方130的请求，可以从过程控制大数据存储区域120获取相应的数据，并且可以将该数据变换和/或合并成请求方130可使用的数据形式。在一个实施例中，一个或者多个设备请求服务器125可以对被请求数据中的至少一些执行数据获取和/或数据变换。

数据请求方130中的至少一些和/或请求服务器125中的至少一些可以是过程控制系统大数据设备102托管的、并且可由过程控制系统大数据网络100的节点(例如用户接口设备112或者提供方设备110)访问的网络服务或者网络应用。因而，设备或者节点108中的至少一些在一个实施例中可以包括用于支持与数据请求方130或者与请求服务器125对应的网络浏览器、网络客户端接口或者插件的相应网络服务器。例如在用户接口设备112托管的浏览器或者应用可以供应在大数据设备102存储的数据或者网页。特别对于用户接口设备112来说，在一个实施例中数据请求方130或者请求服务器125可以经过用户接口(UI)服务层135获取显示和所存储的数据。

数据分析引擎132可以是如下应用，该应用对在设备存储区域120中存储的时序数据点中的至少一些执行计算分析以生成知识(knowledge)。这样，数据分析引擎132可以生成新的数据点或者观测集。新知识或者新数据点可以提供过程工厂10方面的后验分析(例如诊断或者故障排除)和/或可以提供与过程工厂10对应的先验预测(例如预报)。在一个实施例中，数据分析引擎132对存储的数据120被选择的子集执行数据挖掘，并且对所挖掘的数据执行模式评估以生成新知识或者新数据点或者观测集。在一些实施例中，多个数据分析引擎132或者其实例可以配合以生成新知识或者新数据点集。

例如可以在设备存储区域120中存储(例如添加)新知识或新数据点集，并且可以附加地或者备选地在一个或者多个用户接口设备112中呈现新知识或者数据点集。在一些实施例中，可以向在过程工厂10中操作的一个或者多个控制策略中并入新知识。可以在用户(例如经由用户接口设备112)指示时执行特定数据分析引擎132，和/或该特定数据分析引擎132可以由过程控制系统大数据设备102自动执行。

一般而言，过程控制系统大数据设备102的数据分析引擎132可以对存储的数据操作以确定在过程工厂10内和外部的各种实体与提供方之间的基于时间的关系，并且从而可以利用所确定的基于时间的关系以控制工厂10的一个或者多个过程。这样，过程控制系统大数据设备102允许一个或者多个过程与其它过程协同，和/或响应于变化条件和因素随时间进行调整。在一些实施例中，在条件和事件出现时，可以在过程控制系统大数据设备102的指引之下自动确定所述执行协调和/或调整，因此较已知的现有技术的控制系统而言大幅提高效率并且优化生产率。

数据分析引擎132的知识发现技术的可能情况的示例有很多。在一个示例情况中，某些事件组合在最终产品被随后(例如在事件组合出现之后的若干小时)被生成时造成不良产品质量。操作者对在事件的出现与产品质量之间的关系一无所知。与其在数小时后检测和确定不良产品的质量，以及排除故障以确定不良产品质量的根本原因(如在已知的过程控制系统中当前完成的那样)，过程控制系统大数据设备102(并且特别是在其中的一个或多个数据分析引擎132)可以在事件组合出现之时或者之后不久如在向设备102发送与事件的发生对应的数据时，自动检测事件组合。数据分析引擎132可以基于这些事件的发生时预测不良产品质量，可以向操作者提醒以进行预测，和/或可以实时自动调整或者改变一个或者多个参数或者过程以减轻事件组合的影响。例如数据分析引擎132可以确定修正的设置点或者修正的参数值，并且使修正的值被过程工厂10的提供方设备110所使用。以这一方式，过程控制系统大数据设备102允许比当前已知的过程控制系统更快更有效地发现并且可能减轻问题。

在另一示例场景中，数据分析引擎132中的至少一些可以用来检测产品操作的改变。例如数据分析引擎132可以检测某些通信速率的改变、和/或从一个传感器或者多个传感器接收的参数值的改变或者模式，这些改变或者模式可以指示系统动态性可能正在改变。在更多另一示例场景中，数据分析引擎132可以用来基于跨越工厂10和跨越时间的、与特定批次有关的过程的行为和报警的出现来诊断和确定该特定批次的阀活其他供应装备有故障。

在另一示例场景中，数据分析引擎132中的至少一些数据分析引擎可以预测产品能力、比如疫苗潜力。在更多另一示例场景中，数据分析引擎132可以监视和检测与过程工厂10关联的潜在安全问题，比如登录模式、重试及其相应位置的增加。在更多另一示例场景中，数据分析引擎132可以分析跨越过程工厂10和一个或者多个其它过程工厂所聚合或者存储的数据。以这一方式，过程控制系统大数据设备102允许拥有或者操作多个过程工厂的公司收集关于地区、行业或者公司范围的诊断和/或预报信息。

过程控制系统大数据工作室

如先前关于图1提到的那样，过程控制系统大数据工作室109可以向示例过程控制系统大数据网络100中提供用于配置和用于数据探索的接口。因而，过程控制大数据工作室109可以与过程控制系统大数据设备102的一个或者多个设备数据接收器122、和/或与过程控制系统大数据设备102的一个或者多个设备请求服务器125通信连接。在一个实施例中，过程控制大数据工作室109可以在一个或者多个计算设备上驻留，这些计算设备中的零个或者更多计算设备可以是过程控制大数据设备102的另一部件(例如设备请求服务器125、设备数据接收器122或者另一部件)在其上驻留的计算设备。一般而言，过程控制系统大数据工作室109允许在离线环境中执行配置和数据探索，并且可以在过程控制工厂10的运行环境中实例化(instantiate)工作室109生成的任何输出。如这里所用，术语“离线”指示工厂10的操作与配置和数据探索活动分离，从而执行配置和数据探索活动而不会影响过程工厂10的操作，即使工厂10本身正在操作或者处于在线状态。

图5所示为过程控制系统大数据工作室109的一个实施例的框图，以下结合图1-4对其进行讨论。过程控制系统大数据工作室109可以提供用于实现配置和数据探索的一个或者多个配置或者探索应用或者工具145。例如应用或者工具145可以包括仪表板编辑器150、模型编辑器152、数据探索器155、分析编辑器158和/或一个或者多个其它工具或者应用160。在稍后将对这些工具150-160中的每个工具进行描述。

工具150-160中的每个可以对存储的时序数据120中的至少一些和/或对可用于过程控制系统大数据工作室109的一个或者多个定义162进行操作。定义162可以描述与过程控制系统10关联的构建部件，这些构建部件可以与工具145组合以生成可以随后被实例化的更复杂部件。在一个实施例中，定义162储存在过程控制系统大数据存储区域120中或者储存在可由大数据工作室109访问的一些其它存储位置。

工具145可利用的定义162可以包括例如一个或者多个显示部件定义165，该一个或者多个显示部件定义定义或者描述如下部件，这些部件使各种显示图标、文字、图形和视图能够呈现于用户接口。显示部件定义可以包括例如显示单元定义、显示视图或者可视化定义、绑定定义等。

定义162可以包括一个或者多个建模定义168。建模定义168可以定义或者描述例如产品(例如过程工厂10产生的产品)的定义、装备或者设备(例如在过程工厂10中包括的装备或者设备)的定义、参数、计算、功能块、运行模块和用来控制过程并且操作、管理或者优化过程工厂10的其它功能的定义、和/或其它实体的定义。建模定义在实例化后可以被纳入过程控制模型中、或者被纳入与过程控制工厂10和/或在其中控制的过程的至少部分的配置、操作和/或管理有关的其它模型中。

定义162在一个实施例中可以包括一个或者多个数据定义170。数据定义170可以定义可向模型中输入或者从模型输出的数据类型，该模型比如是过程控制模型、数据分析模型或者与过程控制工厂10和/或在其中控制的过程的至少部分的配置、操作、管理和/或分析有关的任何其它模型。一般而言，可以由一个或者多个实体创建被输入或者输出定义数据的模型，这些实体的定义包括在在建模定义168。

这样，数据定义170可以定义或者描述在过程工厂10内传达、生成、接收和/或观测的数据的各种数据类型(有结构和/或无结构)、上下文和/或边界条件。数据定义170可以涉及数据库数据、用流发送的数据、事务数据和/或经由过程控制系统大数据网络100传达并且在过程控制系统大数据存储装置120中存储或历史化的任何其它类型的数据。例如数据流定义170可以描述特定数据流为包括通常预计在温度A到温度B的范围中的以摄氏度为单位的温度。数据流定义170可以描述另一数据流为包括在特定无线接入点的设备的连接时间和标识。数据流定义170可以描述更多另一数据流为包括在特定类型的控制器的报警事件。数据流定义170也可以包括数据关系的定义或者描述。例如数据流定义170可以包括如下关系，该关系示出控制器、传感器或者设备可以产生的报警事件数据；或者数据流定义可以包括如下关系，该关系示出在输入材料中的纯度百分比如何影响特定生产线的输出质量。

在一个实施例中，数据定义170可以包括被显示、分析和其它与过程工厂10有关的应用所利用的数据的数据类型、上下文和/或边界条件的定义和描述。例如数据定义170可以描述布尔数、科学符号表示、变量符号表示、在不同语言中的文字、加密密钥等。

此外，定义162可以包括一个或者多个分析或者算法定义172。分析定义172可以对数据集如存储数据120的被选择子集所执行的计算分析进行定义和描述。分析定义172的示例可以包括数据分析(例如平均值、图形、直方图、分类技术等)、概率和/或统计函数(例如回归、部分最小平方、条件概率等)、基于时间的分析(例如时序、傅里叶分析等)、可视化(例如条形图、散点图、饼形图等)、发现算法、数据挖掘算法、数据趋势化等。在一个实施例中，可以嵌套分析定义172中的至少一些分析定义和/或分析定义172中的至少一些分析定义可以相互依赖。

当前，除了以上讨论的定义165-172之外或者取代这些定义的其它定义175也可以用于由过程控制系统大数据工作室109的工具145使用。在一个实施例中，定义162中的至少一些定义可以由过程控制系统大数据设备102自动创建和存储。在一个实施例中，定义162中的至少一些可以在用户接口112由用户创建和存储。

因而，示例过程控制系统大数据工作室109包括接口或者门户180，可以在每个用户接口设备112呈现该接口或者门户的相应实例。例如过程控制大数据工作室109可以托管与门户180对应的web服务或者web应用，可以在用户接口设备112端经由网络浏览器、插件或者网络客户端接口访问这些网络服务或网络应用、。在另一示例中，大数据工作室109的用户接口可以包括在用户接口设备112的客户端应用，该客户端应用与在过程控制大数据工作室109的与门户180对应的主机或者服务器应用通信。对于用户，过程控制系统大数据工作室门户180在一个实施例中可以在用户接口设备112上表现为可导航显示。

在一个实施例中，数据工作室109的访问管理器182可以提供对数据工作室109的安全访问。用户、用户接口设备112和/或访问应用可能需要经由访问管理器182认证以便获得对大数据工作室109的访问。在一个实施例中，用户可能需要提供用户名和口令或者其它安全标识符(例如生物统计标识符等)以登陆数据工作室门户180。附加地或者备选地，用户、用户接口设备112和/或访问应用可能需要通过比如使用公用密钥基础结构(PKI)加密算法或者其它算法来认证。在一个实施例中，可以基于至少一个参数如空间或者地理位置、访问时间、访问上下文、用户和/或用户的雇主的身份、过程控制工厂10的标识、用户设备112的制造者或者某个其它参数生成用户接口设备112利用的PKI加密算法的认证证书。在一个实施例中，与证书和共享密钥对应的唯一种子可以基于参数中的一个或者多个参数。

在认证之后，数据工作室门户180可以允许用户、用户接口设备112和/或访问应用来访问过程控制大数据工作室109的工具或者功能145。在一个实施例中，可以在用户接口设备112显示与每个工具或者功能150-160对应的图标。在选择特定工具15-160时，可以呈现系列显示视图或者屏幕以让用户能够利用所选择的工具。

模型编辑器152工具可以让用户能够配置(例如创建或者修改)用于在过程控制系统10中控制过程的模型。例如用户可以选择和连接各种建模定义168(并且在一些情况下数据流定义170)以生成或者改变模型。

分析编辑器182可以让用户能够配置(例如创建或者修改)用于分析与过程控制系统10有关的数据的数据分析功能(例如数据分析引擎132之一)。例如用户可以根据一个或者多个分析定义172(以及在一些情况下数据流定义170中的至少一些)配置复杂的数据分析功能。

用户可以使用数据探索器155来探索历史或者存储数据120。数据探索器155可以让用户能够基于数据流定义170(并且在一些情况下基于分析定义172中的至少一些分析定义)查看或者可视化存储的数据120的至少部分。例如数据探索器155可以允许用户从特定时间段获取特定数量的温度数据并且应用趋势化分析以查看在该时间段期间的温度改变。在另一示例中，数据探索器155可以允许用户执行回归分析以确定影响大桶温度的独立或者依赖变量。

在一个实施例中，仪表板编辑器150可以让用户能够配置仪表板显示或者显示视图。术语“仪表板”如这里所用一般是指过程工厂10的运行环境在各种用户接口设备112上显示的用户接口显示。仪表板可以例如包括部分工厂10中控制的过程的实时操作视图，或者可以包括与过程工厂10的操作有关的其它数据(例如网络流量、技术人员位置、零件订购、工作顺序调度等)的视图。在一些实施例中，运行仪表板可以包括用于访问数据工作室门户180以让用户能够执行配置的用户控件。

当然，尽管以上描述用户访问工具145，但是在一些实施例中，用户接口设备112和/或访问应用可以用相似方式访问工具145中的任何工具。

工具150-160中的每个工具可以生成相应输出200。所产生的输出200对应的定义可以例如自动的或者响应于用户命令与其它定义162一起存储或保存。在一个实施例中，可以在过程控制大数据存储区域102中将工具150-160的输出200的对应定义例如作为一种时序数据102a和(可选地)对应元数据102b进行存储

可以向过程控制系统10的运行环境中实例化至少一些输出200。例如模型编辑器152可以生成可下载到一个或者多个提供方设备或者节点110的模型202(例如过程控制模型、网络管理模型、诊断模型等)或者对现有模型202的改变。在一个实施例中可以在建模定义168中存储所生成的模型和/或模型改变202的对应定义。

仪表板编辑器150可以生成一个或者多个显示或者显示部件205，比如可以在用户接口设备112呈现的操作、配置和/或诊断显示、数据分析显示和/或图形或者文字。仪表板编辑器150还可以生成用于显示或者显示部件205的对应绑定206，从而可以在运行环境中实例化205。在一个实施例中，可以在显示部件定义165中存储生成的显示/显示部件205和它们的相应绑定206的对应定义。

分析编辑器158可以生成将由过程控制系统大数据设备102利用的数据分析功能、计算、实用程序或者算法208(例如图4中所示数据分析132中的一个或者多个)。可以例如在分析定义172中存储生成的分析208的对应分析定义。

具体关于数据探索器工具155，数据探索器155可以提供对过程控制系统大数据存储区域102中存储的历史数据的访问。历史数据可以包括在过程控制系统10的运行期间收集并且已经在过程控制系统大数据存储区域120中存储(与任何对应元数据120b一起)的时序数据点120a。例如历史数据可以包括在过程工厂10的操作期间使用的模型、参数和参数值、批次配方、配置等的指示，并且历史数据可以包括在过程工厂10的操作期间出现的用户动作或者有关活动的指示。

使用数据探索器155，在一个实施例中可以执行存储的数据120的至少部分的各种可视化。例如数据探索器155可以利用一个或者多个数据分析定义172以在数据工作室接口或者门户180生成和呈现数据可视化。在查看可视化时，用户112可能发现先前的未知数据关系210。例如用户112可能发现在特定事件、环境温度和生产线路的产量之间的数据关系。这样，所发现的数据关系210可以是数据探索器155的输出200，并且可以例如作为数据定义170加以保存。

在一个实施例中，用户112可以指令过程控制系统大数据设备102(例如经由在数据工作室门户180的分析编辑器158)识别任何可能被所发现的关系210影响的模型168。例如用户112可以使用分析编辑器158来选择一个或者多个数据分析引擎132，以对所发现的关系210(并且可选地附加结合存储的数据120)进行操作。响应于用户指令，过程控制系统大数据设备102可以识别被所发现的数据关系210影响的一个或者多个模型168。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102也可以基于所发现的数据关系210为被影响的模型168确定更新的参数值212和/或新参数215，并且可以相应地自动更新被影响的模型168。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以基于所发现的数据关系210自动创建新模型202。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以将更新和/或新的模型202、参数215、参数值215等作为对应定义162加以存储。在一个实施例中，可以例如经由门户180向用户112呈现识别的模型168、202，参数215，参数值212等中的任一项，并且数据设备102仅可以根据用户指令进行这些操作，而不能自动的实施改变。。

在一些实施例中，过程控制系统大数据设备102可以通过自动分析历史数据来自动执行知识发现，而不是依靠于用户指示的知识发现。例如过程控制系统大数据设备102的一个或者多个数据分析引擎132可以在后台中执行以自动分析和/或探索一个或者多个运行数据流。例如过程控制系统大数据设备102可以在后台中执行数据探索器155和/或分析编辑器158的实例。基于后台进行的探索和分析，数据分析引擎132可以发现先前未知的数据关系218。数据分析引擎132可以例如在数据定义170中保存所发现的数据关系218。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102(例如数据工作室109、设备数据接收器122或者其它部件)可以例如经由门户180向用户提醒或者通知所发现的数据关系218。

在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以自动识别可能被自动发现的数据关系218影响的存储模型、参数和/或参数值168，并且可以基于所发现的数据关系218确定更新或者新的参数值212、更新或者新的模型202和/或待采取的其它动作220。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以经由门户180向用户112建议更新/新的参数215、参数值212、模型202和/或其它动作220。例如过程控制系统大数据设备102可以建议新报警限制、可以建议更换阀或者可以建议工厂10的新区域将被安装和操作的预测时间以优化输出。在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以自动应用新或者更新的模型、参数、参数值或者动作而无需通知用户112。

在一个实施例中，过程控制系统大数据设备102可以假设待修改或者创建的候选模型、参数、参数值和/或动作备选，并且可以例如比对历史数据120的更大子集离线测试其假设。在这一实施例中，只有经过验证的模型、参数、参数值和/或动作才会被建议给用户，在定义162中保存，和/或自动应用于系统10。

转向图6，图6是图示在过程控制系统大数据工作室109提供的配置和探索环境(例如离线环境)220与在过程工厂或者控制系统10中实例化的运行环境22之间的耦合的一个实施例的框图。在一个实施例中通过一个或者多个脚本225实现耦合。

脚本225可以提供一个或多个功能例如下载与如下项目对应的可执行文件228，所述项目包括模型168的定义162、数据绑定和仪表板信息165、数据关系170和/或其它从一个或多个节点108的配置和探索环境220到运行环境222的方面。因而，脚本225可以实现访问在离线阶段期间(例如通过使用数据工作室109的工具145)开发的一个或者多个部件162。在一个实施例中，脚本225还可以提供用于节点108向配置和探索环境220上传在运行环境222中生成或者创建的信息的能力。例如可以上传和存储在用户接口设备112创建的新或者修改的模型、参数、分析或者其它实体作为新或者修改的定义162。

在一个实施例中，脚本225可以向一个或者多个节点108下载与选择的定义162对应的可执行文件228。可以响应于用户指令执行或者过程控制系统大数据设备102可以自动执行特定脚本225的下载。在运行环境222中，运行引擎230(例如由处理器如P_MCX处执行的)可以对可执行文件228操作以实例化所选择的定义162对应的实体。在一个实施例中，每个节点108可以包括用于对所下载的可执行文件228进行操作的相应运行引擎230。

具体关于与特别是仪表板显示对应的可执行文件228，相应下载脚本225可以将数据定义170和/或模型定义168绑定至仪表板定义165以生成对应的仪表板可执行文件228。在一些实施例中，可能需要在用户接口设备112在运行环境222中加载仪表板显示器232以及对应数据和/或模型描述之前对仪表板可执行文件228执行预处理。在一个实施例中，运行仪表板支持引擎235·可以在运行环境222中执行预处理和/或加载。运行仪表板支持引擎235可以例如是与运行引擎230通信连接的应用。可以例如在过程控制大数据设备102、在用户接口设备112或者至少部分在过程控制大数据设备102并且至少部分在用户接口设备112托管运行仪表板支持引擎235。在一些实施例中，运行引擎230包括运行仪表板支持引擎235的至少部分。

图7图示用于在过程控制系统或者过程工厂中支持大数据的示例方法300的流程图。可以在图1所示的过程控制系统大数据网络100中或者在任何其它适当的、支持大数据的网络或者系统中实施方法300。在一个实施例中，方法300由图1所示的过程控制系统大数据设备102实施。出于示例(并且非限制)目的，以下同时参照图1-6讨论方法300。

在块302可以接收数据。例如数据可以由过程控制系统大数据网络100的大数据设备102、例如由一个或者多个数据接收器122接收。数据可以对应于过程工厂和/或过程工厂控制的过程。例如数据可以包括在过程工厂中控制过程之时生成的实时数据、在过程工厂中包括的各种网络的配置数据、批次数据、网络管理和流量数据、指示用户或者操作者动作的数据、与在工厂中包括的装备和设备的操作和状态对应的数据、在过程工厂外部的实体发送的或者向这些实体发送的数据以及其它数据。

可以从与过程控制系统大数据网络100通信连接的一个或者多个节点108接收数据。例如可以从提供方节点110、用户接口节点112和/或从通信地连接到过程控制系统大数据网络100的另一节点115接收数据。接收的数据可以例如包括时序数据，其中每个被接收的数据点都带有在该数据点相应的节点108被收集时间的时间戳。

在一个实施例中，可以使用流服务来接收至少部分数据。在一个实施例中，流服务可以由过程控制系统大数据网络100的节点108托管，并且大数据设备102或者在大数据设备102中包括的数据接收器122可以预订节点108托管的流服务。

在块305，可以使接收的数据存储于单一、逻辑大数据存储区域、比如过程控制系统大数据设备存储区域120或者某个其它适当数据存储区域中。单一、逻辑大数据存储区域可以利用公共格式存储所有类型的接收数据。具体而言，公共格式可以以及时和高效方式实时实现对存储的搜索和探索。在一个实施例中，结合对应元数据在单一、逻辑大数据存储区域中存储接收的数据。

在块308，可以对至少部分单一、逻辑大数据存储区域中存储的数据执行服务。在一个实施例中，大数据设备102或者大数据设备102的设备请求服务器125可以使服务被执行。可以使服务响应于用户请求来执行，或者可以使服务自动被执行。在一个实施例中，大数据设备102可以选择执行待执行的服务。

在一个实施例中，服务可以是计算分析、比如回归分析、聚类分析、数据趋势分析或者其它计算分析。例如计算分析可以对在单一、逻辑大数据存储区域中存储的第一数据子集操作，并且可以生成包括第二数据子集的结果。在一个实施例中，可以在用户接口向用户呈现该结果。在一个实施例中，该结果可以与一个或者多个建议、比如可能希望运行的附加计算分析的建议、待采取的具体用户动作、建议采取的具体用户动作时间等一起向用户呈现。

第二数据子集可以包括数据定义或者关系。例如第二数据子集可以指示对与过程控制系统或者工厂关联的现有实体的改变，或者可以指示将与过程控制系统或者工厂关联的新实体。改变或者新的实体可以例如是仪表板显示部件、过程模型、功能块、数据关系、参数或者参数值、绑定或者计算分析。

在块310可以存储第二数据子集。例如可以在单一、逻辑大数据存储区域中存储第二数据子集。

在一些实施例中，在块308可以执行除了计算分析之外或者取代计算分析的服务。例如服务可以是配置服务、诊断服务、控制应用服务、通信服务、监管服务、装备管理服务、计划服务或者某个其它服务。

移动控制室

利用过程控制系统大数据网络100，仪表板显示器232和数据工作室门户180可以用于任何经认证的用户接口设备112。另外，用户接口设备112可以是移动设备。这样，在现有技术的控制系统中仅由在固定控制室位置的工作站提供的用户接口和显示可以用于过程控制系统大数据网络设备102支持的系统10中的移动用户接口设备112。实际上，在过程控制系统大数据网络设备102支持的系统10的一些配置中，移动用户接口设备112的集合可以(例如“移动控制室”)完全提供与过程工厂10有关的所有用户接口，并且过程工厂10可以甚至完全不包括固定控制室。在一个实施例中，必须认证用户接口设备112以便执行任何和所有固定控制室功能，包括配置和下载模型、创建和起动应用和实用程序、执行涉及网络管理、安全访问、系统性能评估、产品质量控制等的活动。例如可以使用比如先前讨论的用于认证过程控制系统大数据网络100的设备和节点的程序来认证用户接口设备112。

为了支持这样的移动控制室，过程控制系统大数据网络设备102可以提供或者托管一个或者多个移动控制室服务。移动控制室服务可以例如是特定类型的数据请求方130或者可以是另一应用。在一个实施例中，可以在每个用户接口设备112提供网络服务器以支持基于网络b的浏览器、基于网络的应用或者插件，从而与设备102托管的移动控制室服务接口。

移动控制室服务的一个示例可以包括装备认知服务。在这一示例中，在移动工作者在工厂10内移动他的或者她的用户接口设备112时，在固定位置的各种提供方设备或者节点110可以例如通过使用无线通信协议、比如符合IEEE 802.11的无线局域网协议、移动通信协议、比如WiMAX、LTE或者其它ITU-R兼容协议、短波无线电通信协议、比如近场通信(NFC)或者蓝牙、过程控制无线协议、比如WirelessHART或者某个其它适当无线通信协议向用户接口设备112自动进行自我识别。用户接口设备112和固定提供方设备110可以自动认证和形成安全、加密连接(例如以先前对于用户接口设备112和数据工作室109描述的方式)。在一个实施例中，装备认知服务可以使具体涉及固定提供方设备110的一个或者多个应用比如工作顺序、诊断、分析或者其它应用在用户接口设备112自动被启动、。

另一示例移动控制室服务可以是位置和/或调度认知服务。在这一示例中，位置和/或调度认知服务可以例如基于移动工作者的经认证的用户接口设备112跟踪移动工作者的位置、时间表、技能集和/或工作项目进度。基于跟踪，在设备102的位置和/或调度认知服务可以使与工作者的位置对应的工厂地图、装备照片或者视频、GPS坐标和其它信息自动被确定并且显示于用户接口设备112上以辅助移动工作者导航和装备标识。附加地或者备选地，在移动工作者可以具有特定技能集时，位置和/或调度认知服务可以基于用户接口设备112的技能集和/或位置自动定制工作者的仪表板232的外观。在另一场景中，位置和/或调度认知服务可以向移动工作者实时通知新打开的工作项目，该工作项目涉及在他的或者她的附近的一件装备并且移动工作者有资格处理该工作项目。在更多另一场景中，位置和/或调度认知服务可以使具体涉及移动工作者的位置和/或技能集的一个或者多个应用在用户接口设备112自动被启动。

更多另一示例移动控制室服务可以是移动工作者协作服务。移动工作者协作服务可以允许在至少两个用户接口设备112之间建立安全协作会话。在一个实施例中，可以在两个设备112移动到相互邻近、并且例如通过使用以上关于装备认知服务的无线协议相互认知时自动建立安全协作会话。一旦建立会话，可以执行在协作工作会话期间在用户接口设备112之间进行数据同步。

更多另一示例移动控制室服务可以是移动工作者应用同步服务。这一服务可以允许移动工作者在不同硬件平台(例如移动设备、工作站、家用计算设备、写字板等)之间移动他的或者她的工作而又在各种应用中维持他的或者她的工作的状态。在实施例中，可以在两个不同硬件平台设备112移动到相互邻近、并且例如经由以上关于装备认知服务的无线协议相互认知时自动执行应用同步。例如移动工作者可以简单地将他的或者她的平板电脑带入办公室桌面计算机附近以无缝地继续在现场中开始的工作。

当然，除了这里讨论的移动控制室服务之外的其它移动控制室服务也可以是可能的，并且可以由过程控制系统大数据期间网络100支持。

在本公开内容中描述的技术的实施例可以单独或者组合包括以下方面中的任何数目的方面。

1.一种用于在过程控制工厂中支持大数据的系统，包括：单一、逻辑数据存储区域，包括一个或者多个数据存储设备，所述一个或者多个数据存储设备被配置用于使用公共格式来存储与所述过程工厂或者在所述过程工厂中控制的过程中的至少一项对应的数据，所述数据包括多个类型的数据，以及一组类型数据包括与所述过程对应的配置数据、连续数据和事件数据。所述系统还进一步包括一个或者多个数据接收器计算设备，被配置用于从一个或者多个其它设备接收所述数据并且使所述数据存储于所述单一、逻辑数据存储区域中。

2.根据上述方面的系统，其中所述数据包括时序数据。

3.根据上述任一方面的系统，其中在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述时序数据的数据条目包括内容和时间戳，所述时间戳指示所述数据条目的所述内容的生成时间。

4.根据上述任一方面的系统，其中所述单一、逻辑数据存储区域还被配置用于存储与所述数据对应的元数据。

5.根据上述任一方面的系统，其中使用公共结构化格式来存储所述数据，并且使用无结构格式来存储所述元数据。

6.根据上述任一方面的系统，其中所述数据还包括以下数据中的至少一种数据：指示在所述过程工厂中包括的机器的健康状况的数据，指示在所述过程工厂中包括的特定一件装备的健康状况的数据，指示在所述过程工厂中包括的特定设备的健康状况的数据，或者与所述过程工厂的安全有关的参数对应的数据。

7.根据上述任一方面的系统，其中所述数据还包括以下各项中的至少一种数据：描述在所述一个或者多个其它设备之一处录入的用户输入的数据；描述所述过程工厂的通信网络的数据；从在所述过程工厂外部的计算系统接收的数据；或者从另一过程工厂接收的数据。

8.根据上述任一方面的系统，其中描述所述过程工厂的通信网络的数据包括描述所述通信网络的性能、资源或者配置中的至少一项的数据。

9.根据上述任一方面的系统，其中在以下系统中的至少一个系统中包括所述一个或者多个数据存储设备：数据存储库、RAID存储系统、云数据存储系统、分布式文件系统或者其它海量数据存储系统。

10.根据上述任一方面的系统，其中至少部分的所述数据被使用所述一个或者多个其它设备中的至少一个托管的流服务以流的方式发送，并且所述单一、逻辑数据存储区域或者所述一个或者多个数据接收器计算设备中的至少一个是所述流服务的预订者。

11.根据上述任一方面的系统，其中所述一个或者多个其它设备包括：现场设备和控制器，被通信地耦合用于在所述过程工厂中控制过程，以及用户接口设备或者网络管理设备中的至少一个。

12.根据上述任一方面的系统，其中使在所述一个或者多个其它设备中的至少一个设备处生成并且被所述一个或者多个其它设备中的所述至少一个设备接收的所有数据存储于所述单一、逻辑数据存储区域。

13.根据上述任一方面的系统，其中所述系统还包括：请求服务器计算设备集，被配置用于使用存储在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述数据的至少一部分来执行一个或者多个服务，所述一个或者多个服务包括计算分析。

14.根据上述任一方面的系统，其中至少一个数据接收器计算设备和至少一个请求服务器计算设备是集成的计算设备。

15.根据上述任一方面的系统，其中所述请求服务器计算设备中的至少一个还被配置用于基于所述计算分析的执行来确定对所述过程工厂中包括的被配置实体的改变。

16.根据上述任一方面的系统，其中所述请求服务器计算设备中的所述至少一个还被配置用于执行以下各项中的至少一项：(i)在用户接口呈现所述确定的改变，或者(ii)自动对所述被配置实体应用所述改变。

17.根据上述任一方面的系统，其中所述一个或者多个服务还包括用于生成定义集的服务，所述定义集对应于能够在所述过程工厂的运行环境中实例化的实体集。

18.根据上述任一方面的系统，其中所述实体集包括以下各项中的至少一项：可配置设备、诊断应用、显示视图应用、控制模型或者控制应用。

19.根据上述任一方面的系统，其中在所述过程工厂的离线环境中生成所述定义集，并且其中所述系统还包括用于变换所述定义集中包括的至少一个定义、并且向所述过程工厂的所述运行环境中加载经变换的至少一个定义的脚本集。

20.根据上述任一方面的系统，其中所述至少一个定义在所述离线环境中的产生响应于用户输入。

21.根据上述任一方面的系统，其中所述至少一个定义在所述离线环境中的产生是自动的。

22.根据上述任一方面的系统，其中所述一个或者多个服务中的至少一个服务是网络服务。

23.一种用于在过程控制工厂中支持大数据的方法，由此处所描述的任何系统的任何方面所执行。该方法可以包括在一个或者多个数据接收器计算设备处接收与所述过程控制工厂或者所述过程控制工厂控制的过程中的至少一项对应的数据；并且将所述接收到的数据使用公共格式存储于单一、逻辑数据存储区域中，所述单一、逻辑数据存储区域包括一个或者多个数据存储设备，所述一个或者多个数据存储设备被配置用于使用公共格式来存储多个类型的数据，并且一组类型数据包括与所述过程对应的配置数据、连续数据和事件数据。

24.根据上述任一方面的方法，其中接收所述数据包括使用流服务来接收至少部分的所述数据。

25.根据上述任一方面的方法，还包括预订所述流服务。

26.根据上述任一方面的方法，其中接收所述数据包括从所述过程工厂中包括的一个或者多个其它设备接收所述数据，所述一个或者多个其它设备包括与现场设备通信连接以控制所述过程的控制器。

27.根据上述任一方面的方法，还包括使用在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述数据的至少部分使服务得以执行。

28.根据上述任一方面的方法，其中使服务得以执行包括使计算分析得以执行。

29.根据上述任一方面的方法，其中使所述计算分析得以执行包括响应于用户请求来使所述计算分析得以执行。

30.根据上述任一方面的方法，其中使所述计算分析得以执行包括使所述计算分析由所述系统自动选择和执行。

31.根据上述任一方面的方法，其中在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述数据的至少部分是第一数据集，并且所述方法还包括基于对所述第一数据集执行所述计算分析来生成第二数据集。

32.根据上述任一方面的方法，还包括在所述单一、逻辑数据存储区域中存储所述第二数据集。

33.根据上述任一方面的方法，其中存储所述第二数据集包括存储以下各项中的至少一项：显示部件定义、绑定定义、过程模型定义、数据定义、数据关系或者另一计算分析的定义。

34.一个或多个在其上存储了计算机可执行指令的有形的、非易失性、计算机刻度存储介质，当这些指令被处理器执行时，执行前述方法的任何方面。

35.一种系统包括任何数据前述的方面。所述系统可以是过程控制系统，并可以包括：控制器，被配置用于在所述过程控制系统中控制过程；现场设备，通信地连接到所述控制器，所述现场设备被配置用于执行物理功能以控制所述过程控制系统中的所述过程，并且所述现场设备被配置用于向所述控制器发送或者从所述控制器接收与所述物理功能对应的实时数据；以及过程控制系统大数据装置。所述过程控制系统大数据装置可以包括：单一、逻辑数据存储区域，包括一个或者多个数据存储设备，被配置用于使用公共格式来存储与所述控制器对应的所述实时数据和配置数据；以及一个或者多个接收器计算设备，用于接收所述实时数据并且使所述接收的数据存储于所述单一、逻辑数据存储区域中。所述控制器可以是过程控制系统大数据网络的第一节点，并且所述过程控制系统大数据装置可以是所述过程控制系统大数据网络的第二节点。

36.根据前述任一方面的系统，其中所述过程控制系统大数据网络包括有线通信网络或者无线通信网络中的至少一个。

37.根据前述任一方面的系统，其中所述过程控制系统大数据网络至少部分是自组织网络。

38.根据前述任一方面的系统，其中所述过程控制系统大数据网络是第一通信网络，并且其中所述现场设备经由与所述第一通信网络不同的第二通信网络通信地连接到所述控制器。

39.根据前述任一方面的系统，其中所述过程控制系统大数据网络还包括一个或者多个其它节点，所述一个或者多个其它节点包括以下各项中的至少一项：耦合到所述控制器或者另一控制器的用户接口设备、网关设备、接入点、路由设备、网络管理设备或者输入/输出(I/O)卡。

40.根据前述任一方面的系统，其中所述控制器被配置用于缓存所述实时数据，并且其中从与所述控制器对应的配置数据中排除所述实时数据的标识指示。

41.根据前述任一方面的系统，还包括：过程控制系统大数据用户接口，被配置用于经由用户接口设备使得用户能够执行用户动作集中的至少一个用户动作，所述用户动作集包括：查看存储在所述单一、逻辑数据存储区域中的所述数据中的至少一部分；请求执行服务，所述服务需要在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述数据的所述至少一部分；查看所述服务的执行结果；配置在所述过程控制系统中包括的实体；使被配置的实体在所述过程控制系统中被实例化；并且配置附加服务。所述用户接口设备可以是所述过程控制系统大数据网络的第三节点。

42.根据前述任一方面的系统，其中所述过程控制系统大数据用户接口被配置用于认证所述用户、所述用户接口设备或者在所述用户接口设备上运行的访问应用中的至少一项，并且基于所述认证使所述用户动作集中包括的一个或者多个用户动作供所述用户进行选择。

在软件中实施时，可以在任何有形、非瞬态计算机可读存储器中中、比如在磁盘、激光盘、固态存储器设备、分子存储器存储设备或者其它存储介质上、在计算机或者处理器的RAM或者ROM等中存储这里描述的应用、服务和引擎中的任何应用、服务和引擎。虽然公开这里公开的示例系统为包括在硬件上执行的软件和/或固件以及其它部件，但是应当注意，这样的系统仅为示例而不应视为限制。例如设想可以仅在硬件中、仅在软件中或者在硬件与软件的任何组合中体现这些硬件、软件和固件部件中的任何或者所有硬件、软件和固件部件。因而，尽管描述这里描述的示例系统为在一个或者多个计算机设备的处理器上执行的软件中实施，但是本领域普通技术人员将容易理解提供的示例并非用于实施这样的系统的仅有方式。

因此，尽管已经参照旨在于仅举例说明而不是限制本发明的具体示例描述本发明，但是本领域普通技术人员将清楚可以对公开的实施例进行改变、添加或者删除而未脱离本发明的精神实质和范围。

Claims

1.一种用于在过程控制工厂中支持大数据的系统，包括：

单一、逻辑数据存储区域，包括一个或者多个数据存储设备，所述一个或者多个数据存储设备被配置用于使用公共格式来存储与所述过程工厂或者在所述过程工厂中控制的过程中的至少一项相对应的数据，所述数据包括多个类型数据，以及一组类型数据包括与所述过程相对应的配置数据、连续数据和事件数据；以及

一个或者多个数据接收器计算设备，被配置用于从一个或者多个其它设备接收所述数据并且使所述数据存储于所述单一、逻辑数据存储区域中，其中，所述一个或者多个其它设备中的至少一个设备经由与所述过程控制大数据网络不同的另一通信网络来与所述过程工厂中的一个或多个现场设备通信，

所述一个或者多个其它设备中的每个设备是所述过程控制大数据网络的相应的节点，并且用于(i)收集由所述相应的节点产生的数据；(ii)经由所述过程控制大数据网络向所述一个或者多个数据接收器计算设备传输所收集的数据，以及(iii)排除指示所述相应的节点传输所收集的数据的速率的相应的配置或定义。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的数据包括时序数据，并且其中，在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的时序数据的数据条目包括所述时序数据的相应数据点的内容和时间戳，所述时间戳指示与所述数据条目相对应的数据点的内容的生成时间。

3.根据权利要求1所述的系统，其中所述单一、逻辑数据存储区域还被配置用于存储与所接收的数据对应的元数据，使用公共结构化格式来存储所接收的数据，并且使用无结构格式来存储所述元数据。

4.根据权利要求1所述的系统，其中在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的数据还包括以下数据中的至少一种数据：

指示在所述过程工厂中包括的机器的健康状况的数据，

指示在所述过程工厂中包括的特定一件装备的健康状况的数据，

指示在所述过程工厂中包括的特定设备的健康状况的数据，

与所述过程工厂的安全有关的参数对应的数据，或者

与所述另一通信网络的性能、资源或配置中的至少一项相对应的数据。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所接收的数据包括接收自另一过程工厂的数据。

6.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个数据存储设备包括在云数据存储系统中。

7.根据权利要求1所述的系统，其中，至少一部分的所接收的数据被使用所述一个或者多个其它设备中的至少一个托管的流服务以流的方式在所述过程控制大数据网络上发送，并且所述单一、逻辑数据存储区域或者所述一个或者多个数据接收器计算设备中的至少一个是所述流服务的预订者。

8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或多个其它设备包括：

控制器，其经由所述另一通信网络来与所述一个或多个现场设备中的至少一个通信以控制所述过程。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述一个或多个其它设备还包括：

用户接口设备或者网络管理设备中的至少一个。

10.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统还包括：

请求服务器计算设备集，被配置用于使用存储在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的数据的至少一部分来执行一个或者多个服务，所述一个或者多个服务包括计算分析。

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述请求服务器计算设备中的至少一个还被配置用于基于所述计算分析的执行来确定对所述过程工厂中包括的被配置实体的改变以及以下项中的至少一项(i)在用户接口呈现所述确定的改变，或者(ii)自动对所述被配置实体应用所述改变。

12.根据权利要求10所述的系统，其中所述一个或者多个服务还包括用于生成定义集的服务，所述定义集对应于能够在所述过程工厂的运行环境中实例化的实体集，其中，所述实体集包括以下各项中的至少一项：可配置设备、诊断应用、显示视图应用、控制模型或者控制应用，并且其中所述定义集能够被变换并且加载到所过过程控制的运行环境中。

13.一种用于在过程控制工厂中支持大数据的方法，包括：

经由过程控制大数据网络，在一个或者多个数据接收器计算设备处接收来自所述过程控制大数据网络的一个或多个节点中的每个节点的、与所述过程控制工厂或者所述过程控制工厂控制的过程中的至少一项相对应的数据，其中，所述一个或多个节点中的至少一个节点经由与所述过程控制大数据网络不同的另一通信网络来与所述过程工厂中的一个或多个现场设备通信，

接收自所述每个节点的数据包括当所述过程被控制时由所述每个节点所产生的数据，以及

所述每个节点排除指示所述每个节点经由所述过程控制大数据网络传输所收集的数据的速率的相应的配置或定义，以及并且使所述接收到的数据使用公共格式存储于单一、逻辑数据存储区域中，所述单一、逻辑数据存储区域包括一个或者多个数据存储设备，所述一个或者多个数据存储设备被配置用于使用公共格式来存储多个类型数据，并且一组类型数据包括与所述过程对应的配置数据、连续数据和事件数据。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述过程控制大数据网络的一个或多个节点包括：包括在所述过程工厂中的一个或多个其它设备，并且所述一个或多个其它设备包括控制器，所述控制器经由所述另一通信网络与所述一个或多个现场设备中的至少一个通信以控制所述过程。

15.根据权利要求13所述的方法，还包括使用在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的数据的至少一部分使计算分析得以自动执行。

16.根据权利要求15所述的方法，

其中在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述数据的至少一部分是第一数据集，并且

所述方法还包括：

基于对所述第一数据集执行所述计算分析来生成第二数据集，以及

在所述单一、逻辑数据存储区域中存储所述第二数据集。

17.根据权利要求16所述的方法，其中，所述第二数据集包括以下项中的至少一项：显示部件定义、绑定定义、过程模型定义、数据定义、数据关系或者另一计算分析的定义。

18.根据权利要求16所述的方法，其中，所述计算分析是第一服务，并且所述方法还包括：使用所述第二数据集使第二服务得以自动执行。

19.一种过程控制系统，包括：

控制器，被配置用于在所述过程控制系统中控制过程；

现场设备，经由过程工厂的通信网络通信地连接到所述控制器，所述现场设备被配置用于执行物理功能以控制所述过程控制系统中的所述过程，并且所述现场设备被配置用于经由所述通信网络向所述控制器发送或者从所述控制器接收与所述物理功能相对应的实时数据；以及

过程控制系统大数据装置，所述过程控制系统大数据装置包括：

单一、逻辑数据存储区域，包括一个或者多个数据存储设备，被配置用于使用公共格式来存储与所述控制器对应的所述实时数据和配置数据；以及

一个或者多个接收器计算设备，用于(i)经由与所述通信网络不同的过程控制系统大数据网络来接收与所述控制器相对应的所述实时数据和所述配置数据，并且(ii)使所接收的数据存储于所述单一、逻辑数据存储区域中；

其中，

所述控制器是过程控制系统大数据网络的第一节点，

所述过程控制系统大数据装置是所述过程控制系统大数据网络的第二节点，以及

所述现场设备或所述控制器中的至少一个排除相应配置或定义，所述相应的配置或定义指示所述现场设备或所述控制器中的至少一个经由所述过程控制系统大数据网络传输与所述物理功能相对应的实时数据的速率。

20.根据权利要求19所述的过程控制系统，其中所述过程控制系统大数据网络还包括一个或者多个其它节点，所述一个或者多个其它节点包括以下各项中的至少一项：耦合到所述控制器或者另一控制器的用户接口设备、网关设备、接入点、路由设备、网络管理设备或者输入/输出(I/O)卡。

21.根据权利要求19所述的过程控制系统，还包括：过程控制系统大数据用户接口，被配置用于经由用户接口设备使得用户能够执行用户动作集中的至少一个用户动作，所述用户动作集包括：

查看存储在所述单一、逻辑数据存储区域中的所述数据中的至少一部分；

请求执行服务，所述服务需要在所述单一、逻辑数据存储区域中存储的所述数据的所述至少一部分；

查看所述服务的执行结果；或者

配置附加服务。

22.根据权利要求21所述的过程控制系统，其中，

其中所述过程控制系统大数据用户接口被配置用于认证所述用户、所述用户接口设备或者在所述用户接口设备上运行的访问应用中的至少一项，并且基于所述认证使所述用户动作集中包括的一个或者多个用户动作供所述用户进行选择。