JP2023525866A - 制御システムのパフォーマンストラッキング装置及び方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、制御システムのパフォーマンストラッキング装置に関し、制御システムの複数の制御デバイスに使用時に連結されているデータメモリデバイスであって、複数の制御デバイスをモニタリングして、各制御デバイスの入力、出力、及びイベントに関連したデータを受け取って、共通の時間基準でデータのタイムスタンプを記録して、その結果得られる複数の制御デバイスの各々に対する時間ベースのシーケンスデータを格納するように構成されているデータメモリデバイスと、複数の制御デバイスに対するシーケンスデータを共通のデータスタックへとコンパイルするように構成されているプロセッサと、を備えている、制御システムのパフォーマンストラッキング装置に関する。【選択図】図４

Description

発明の詳細な説明

［技術分野］
本発明は、制御システムのパフォーマンストラッキング装置、及び、制御システムを強化するためのデータ処理及びメモリ格納方法に関する。具体的には、しかし限定するものではなく、本装置及び方法は、プログラマブルロジックコントローラ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＰＬＣ）を有する制御システムに関する。
［背景技術］
プログラマブルロジックコントローラ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＰＬＣ）は、制御システム内で使用されている、堅牢で信頼性の高いコンピュータ形態である。典型的には、ＰＬＣは、接続されているセンサまたは入力デバイスからの入力を受け取って、そのデータを処理して、事前にプログラムされている命令に基づいて、出力をリアルタイムで作動させる。したがって、ＰＬＣは工業プロセス装置等の制御デバイスに使用することもできる。

ＰＬＣはリレー式ロジックシステムから置き換えるために開発されたが、コンピュータ（ＰＣ）ベースのシステムと比較してより強固な制御方策を与えると考えられているため、一般的に使用し続けられている。例えば、サイバーセキュリティ、ファームウェアやソフトウェアの複雑さ、及び長期間の技術サポートへの懸念に起因して、ＰＣシステムよりもＰＬＣの方が好まれることもある。入力や出力次第で、ＰＬＣは例えば、圧力、流量、または温度等の特定の入力をモニタリングして対処することが可能であり、その後、マシン（つまりオートメーションシステム）が個別にプログラムされた動作の実行に失敗した場合、例えばバルブが最長時間内にその設計位置に到達しなかった場合には、事前にプログラムされているロジックシーケンスがプロセスを自動的に開始・停止させて、注意喚起を生成することができる。産業界においては、複数のＰＬＣが配置されていてもよく、個々に独立して動作してもネットワーク化された構成で動作してもよい。

ＰＬＣは通常はロジックスイッチ単位で動作する。つまり、入力またはタイマー完備ソフトウェアのスイッチ（またはラダーロジックの段）によって出力が生成される。このため、ＰＬＣは、難しいリアルタイム制御に頼る用途に対して本質的に適したものになっている。ユーザによる対話／制御を可能にするために、ＰＬＣにはＨＭＩ（ｈｕｍａｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ヒューマンマシンインタフェース）及び／またはＳＣＡＤＡ（ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ，ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：監督、制御、及びデータ獲得）インターフェース（例えば、中央制御コントローラとの通信リンクを行うために使用することができる）が設けられていてもよい。ＰＬＣ内にプログラムされている「ラダーロジック」は、「メッセージ」をＨＭＩやＳＣＡＤＡに送出することをイベントの一部として行っていてもよい。例えば、不測のイベント（入力センサの故障や所定の結果に到達するためのコントローラロジックの障害等）が発生した場合には、ＰＬＣ内に含まれているプログラムによって決定されている、プログラムされているイベントシーケンスが、メッセージを送出させてもよい。この「メッセージ」が通常はＨＭＩ（ヒューマンマシンインタフェース）上に表示されるが、ラダーロジックイベントから導かれたＨＭＩやＳＣＡＤＡ（監督、制御、及びデータ獲得）によって、傾向とグラフィック情報が計算されてもよい場合もある。

メッセージを供給しているにもかかわらず、シーケンス、入力、または出力で発生した、ＰＬＣベースのシステムにおいて予定されていたシステムの挙動からの偏差について、原因を追跡して識別することは難しい可能性がある。特に、例えば相互に関係しあっているデバイスまたはシステムを制御する複数のＰＬＣを有している複合システムを取り扱う場合は難しくなる。例えば、各ＰＬＣは自身のロジックシーケンスにリアルタイムで追従しており、次のロジックステップへと進んだ時にはメモリ内ではシーケンス情報を保持していないことが理解できるであろう。

よって、制御システム、特にＰＬＣベースの制御システムのトラッキング及びモニタリングを行う目的で、改善された、または代替となるパフォーマンストラッキングまたはモニタリングを行う装置、及び／または、メモリデータ処理機能を施す方法を提供することは効果的である。
［発明の概要］
本発明の第一の態様によれば、制御システムのパフォーマンストラッキング装置が提供されている。本装置は、制御システムの複数の制御デバイスに使用時に連結されているデータメモリデバイスを備えており、データメモリデバイスは、複数の制御デバイスをモニタリングして、各制御デバイスの入力、出力、及びイベントに関連したデータを受け取って、共通の時間基準でデータのタイムスタンプを記録して、その結果得られる複数の制御デバイスの各々に対する時間ベースのシーケンスデータを格納するように構成されている。本装置はまた、複数の制御デバイスに対するシーケンスデータを、共通の時間基準で共通のデータスタックへとコンパイルするように構成されているプロセッサを備えている。

プロセッサはデータメモリデバイス内に一体化されることも可能である。あるいは、プロセッサは、本装置のコンピュータデバイス内にある専用プロセッサまたは汎用プロセッサのいずれかであることも可能である。

本装置は、モニタリング時間にわたって制御システムのパフォーマンスをトラッキングしていてもよい。したがって、データスタックは、モニタリングされた時間にわたる制御システムの挙動を示すようにコンパイルされてもよい。本発明の各実施形態の状況では、データスタックとは、例えば、単一の共通時間基準でコンパイルされた制御デバイスの動作中のデータの蓄積されたシーケンスを意味していると解釈できることがわかるであろう。通常、データスタックは、組み合わさって複合制御システム（例えば工業的なプロセスを行う制御システム）を構成している個別の制御デバイスの全ての、モニタリングされた時間（例えば進行中の「ライブ」時間であってもよい）全体にわたるデータを表していてもよい。

いくつかの実施形態において、複数の制御デバイスのうちの少なくとも１つはプログラマブルロジックコントローラ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＰＬＣ）であってもよい。ＰＬＣには制約があるため、本発明の各実施形態は、ＰＬＣを用いて制御システムをモニタリングする際に使用すると特に効果的である。別の態様では、本発明はプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）データ処理システムを提供してもよい。本システムは、少なくとも１つの入力源からの入力を受け取る入力モジュールと、プロセッサの機械可読なメモリ上に格納されている制御ロジックに従って入力を処理して出力を供給するように構成されているプロセッサと、出力を接続されているデバイスに送出する出力モジュールと、を備えている少なくとも１つのＰＬＣデバイスを有している。少なくとも１つのＰＬＣデバイスにはデータメモリデバイスが連結されており、データメモリデバイスは、少なくとも１つのＰＬＣをモニタリングして、ＰＬＣデバイスの入力、出力、及びイベントに関連したデータを受け取って、入力、出力、及びイベントの時間ベースの記録を格納してＰＬＣシーケンスデータの記録をコンパイルするように構成されている。

本発明の各実施形態は、既存のＰＬＣシステムがモニタリング及び／または診断のための高度なデータ処理を行えるようにすることができる。例えば、本発明の各実施形態は、従来のＰＬＣ内のローカルプロセッサの不足を、データメモリデバイスを用いてＰＬＣ動作シーケンスの時間ベースの履歴を記録することによって軽減する。時間ベースの履歴は、ＰＬＣ動作シーケンスを構成するデジタルイベント、アナログイベント、及びメッセージイベントを全て含んでいてもよい。したがって、従来のＰＬＣベースのシステムとは対照的に、本発明の各実施形態は、ＰＬＣが次のロジックステップへと進んでもＰＬＣシーケンスの履歴は失われないことを保証していてもよい。

本発明の各実施形態の効果は、元々のＰＬＣプログラマが考慮していなかった、または予想することができなかった、込み入った複数の根本原因があるイベントを識別するという点である。このようなＰＬＣの故障モードでは再評価やＰＬＣコーディングの変更が必要になることが多い。例えばこのような問題は、当初の制御システム設計チームが全く考えていなかった装置の経年劣化による摩耗や偶発的な損傷の結果として生じることもある。各実施形態で供給されるデータスタックを用いることにより、複数の根本原因があるイベントのデータ主導による評価を実施することができ、かつ、その評価を用いて、制御システムロジックを変更する証拠を提供することができる。

ＰＬＣデバイスのイベントは、プロセッサが供給した、ヒューマンマシンインタフェース（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＨＭＩ）、及び／または、監督、制御、及びデータ獲得（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ，Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：ＳＣＤＡ）インターフェースへのメッセージを含んでいる。さらに、各実施形態のデータメモリデバイスを用いて、複数のＳＣＡＤＡソースを結合してもよい。例えば、複合制御システムは、異なるＳＣＡＤＡまたは中心ハブモニタリングシステムソフトウェアプロトコル上に、多数の異なる制御デバイスを有していてもよい（例えばこのことは、長時間の運用時間にわたって追加のプロセスや装置が加えられてきた複合システムでは特に一般的であるかもしれない）。このようなＳＣＡＤＡまたはモニタリングシステムは、直接的な連結はほぼ不可能か、または全く不可能であり得る。したがって、各実施形態は、１つのＳＣＡＤＡシステムからの情報を「更新」して採り入れる手段を提供して、他のソースからのデータと互換性を持つようにしてもよい。

各実施形態のデータメモリデバイスには、少なくとも１つのＰＬＣデバイスが組み込まれていてもよい。データメモリデバイスには、少なくとも１つのＰＬＣデバイスが組み込まれて連携していてもよい。

データメモリデバイスは、少なくとも１つのＰＬＣデバイスからのデータを受け取る入力インターフェースを備えていてもよい。データメモリデバイスはさらに、クロック、例えばＵＴＣベースのクロックを、例えばプロセッサ内に組み込まれて備えていてもよい。データメモリデバイスは、受け取ったデータのタイムスタンプを記録するように構成されているプロセッサを備えていてもよい。データメモリデバイスは機械可読なデータ格納部を備えていてもよい。機械可読な格納部は、例えばローカルにあるデータ格納部及び／またはネットワーク化されたデータ格納部であってもよい。データメモリデバイスは出力インターフェースを備えていてもよい。例えば、出力インターフェースは有線または無線のネットワークインターフェースであってもよい。

制御デバイス（または複数の制御デバイス）（例えば当該ＰＬＣまたは各ＰＬＣ）とデータメモリデバイスとの間の入力インターフェースは、データモニタリングシステムがＰＬＣベースの制御システムの安全性及び／または信頼性に悪影響を及ぼすことが確実にできないように、ファイアウォール化されたインターフェースであってもよい。例えば、入力インターフェースは一方向ゲートウェイ（制御デバイスからデータメモリデバイスへの一方通行のデータ転送だけを許可し、制御デバイスを侵入から保護する）を備えていてもよい。一方向ゲートウェイは例えばＲＳ２３２伝送（ＴＸ）のみのゲートウェイであってもよい。各実施形態においてデータメモリデバイスと制御デバイスとの間のインターフェースで厳格にデータを仕切ることによって、本発明に係る方法及びシステムが、ＰＬＣベースの制御の信頼性及び安全性に関する効果を損なうことなく、高度なデータ分析やモニタリングを行えることを保証できる。

データメモリデバイスは複数の個別のデバイスに接続されている。個別のデバイスは、少なくとも１つのＰＬＣデバイスを有していてもよく、また任意で、１つ以上の非ＰＬＣベースのデバイスを有していてもよい。これにより、各実施形態は、複雑かつ／または相互に関係する制御システムからのデータを一体化することを可能にしてもよい。データメモリデバイスは、共通の時間基準におけるデバイスシーケンスデータの時間ベースのデータスタック（つまり、複数の個別のデバイスからのデータシーケンス）を生成するように構成されていてもよい。

各実施形態の装置は再生デバイスをさらに備えていてもよい。再生デバイスは、ユーザがデータスタックを検索及び／または再生できるように構成されていてもよい。例えば、再生デバイスは、ユーザがデータメモリデバイスからのデバイスシーケンスデータを検索及び／または再生できるようにしてもよい。再生デバイスは例えばコンピュータシステムに一体化されている、または取り付けられていることも可能である。

本装置は、データスタックを用いて今後の制御システムの予測される挙動を行えるように構成されていてもよい。例えば、本装置は、データスタック内の傾向を識別・予測するように構成されていてもよい。例えば、プロセッサは、傾向の識別及び／または今後の予測を行うために、１つ以上のアルゴリズム及び／またはＡＩを使用するように構成されていてもよい（モニタリング中またはトラッキング中の制御システムに応じて、特定のアルゴリズムまたはＡＩを選択してもよいことが理解されよう）。いくつかの実施形態において、本装置は、履歴データを蓄積して少なくとも１つの参照データモデルシーケンスを生成するように構成されていてもよい。履歴データモデルは例えば、制御システムの所定の動作時間（例えば制御システムによって制御されたプロセスの実行が要求されたパラメータの範囲内であるときの動作時間）にわたってサンプリングされていてもよい。履歴データは例えばシステムの動作中に更新されてもよいし、例えば平均化されたサンプリングデータを用いることもできる。データメモリデバイスは、測定されたシーケンスデータ（つまり「ライブ」または進行中の測定されたデータシーケンス）を参照モデルデータと比較して、動作上の偏差を識別してもよい。参照シーケンスデータモデルはそれ自体が、共通の時間基準にわたってコンパイルされた複数のデータ入力を表すデータスタックモデルであってもよい。よって、参照データスタックモデルを、測定された（例えば「ライブ」または現在の）データスタックと比較してもよい。

データメモリデバイスは例えば、少なくとも、デジタル入力／出力データ、アナログ入力／出力データ、及びイベントログで構成されているグループのデータをコンパイルしてもよい。参照ＰＬＣシーケンスモデルは、サブプロセスに対する参照シーケンスモデルを供給するデジタル入力／出力データを備えていてもよい。参照ＰＬＣシーケンスモデルはアナログ入力／出力を備えていてもよく、測定されたＰＬＣシーケンスデータの比較はデータトポロジーの比較を備えていてもよい。データトポロジーは例えば変化率及び／または形状を含んでいてもよい。

いくつかの実施形態において、本装置（例えばデータメモリデバイス）は複数のパラメータを結合してもよい。例えば、本装置は、結合されたデータを共通のデータスタックに採り入れるようにする１つ以上のソフトウェアアルゴリズム及び／または式を適用してもよい。

データメモリデバイスは、シーケンスデータ内のタイムスタンプが記録されたイベントログデータを相互参照するように構成されていてもよい。よって、イベントデータを用いて、シーケンスデータにおける通過点を供給してもよい。通過点をデータ分析中に使用してもよい。例えば、各実施形態は、「イベント前」と「イベント後」のデータを容易に比較可能にしてもよい。ＵＴＣは時間計測の基準ラインとして使用されてもよい。個々のＰＬＣの内部クロックは任意の外部クロックとは連携も同期もしておらず、そのため時間がずれている可能性があるため、これにより、例えばＰＬＣベースのデバイスを有する既存の制御システムにある主要な弱点に対処することができる。

本システムはモニタリングデバイスをさらに備えていてもよい。モニタリングデバイスは、例えば、データメモリデバイスからのシーケンスデータをモニタリングするように構成されていてもよい。モニタリングデバイスは、参照ＰＬＣシーケンスモデルからの偏差に基づいた警告または注意喚起を送出するように構成されていてもよい。モニタリングデバイスは例えばコンピュータシステムに一体化されていても、または取り付けられていてもよい。

本発明のさらなる態様によれば、制御システムをモニタリングする方法が提供されており、本方法は、制御システム内の複数の制御デバイスに連結されているデータメモリデバイスを供給して、データメモリデバイスを用いて複数の制御デバイスからのデータを受け取って、複数の制御デバイスからのデータを共通の時間基準で記録して、記録されたデータの時間ベースのデータスタックをコンパイルする。

別の態様では、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）をモニタリングする方法が提供されており、本方法は、少なくとも１つのＰＬＣデバイスに連結されているデータメモリデバイスを供給して、データメモリデバイスを用いてＰＬＣデバイスの入力、出力、及びイベントに関連したＰＬＣからのデータを受け取って、データを時間で記録してＰＬＣシーケンスデータの時間ベースの記録をコンパイルする。

本方法は、ユーザがＰＬＣシーケンスデータまたは時間ベースのデータスタックの再生及び／または検索を行うことを可能にしてもよい。例えば、本方法は、データメモリデバイスと連通している再生デバイスを供給してもよい。

本方法は、協定世界時で較正されたタイムスタンプで参照されたＰＬＣシーケンスデータの時系列での視覚化を生成してもよい。
本方法はさらに、履歴データを蓄積して少なくとも１つの参照ＰＬＣシーケンスモデルを生成してもよい。本方法は、測定されたＰＬＣシーケンスデータを参照ＰＬＣモデルと比較して、動作上の偏差を識別してもよい。検出及び／または予測を受けた動作上の偏差に応じて、警告を送出してもよい。

本方法に係るＰＬＣシーケンスデータは、少なくとも、デジタル入力／出力データ、アナログ入力／出力データ、及びイベントログへとグループ化されてもよい。本方法は、シーケンスデータから機能的な特徴の識別及び／または抽出を行ってもよい。例えば、各実施形態の方法は、周期的な成分、潜在的な傾向、及び／または所定の範囲（例えば正常動作範囲）を外れた値を識別してもよい。

上記で本発明を説明してきたが、本発明は上記で記載された特徴、または以下の説明や図面で記載された特徴の任意の進歩的な組み合わせへと拡張される。
本発明の各実施形態は種々の方法で実行してもよく、それらの実施形態を単に例示として、添付図面を参照しながら以下に説明する。

図１は本開示の種々の実施形態が機能してもよい例示的な環境を描写したものである。 図２Ａは、本開示の一実施形態に係る例示的なパフォーマンストラッキング装置のシステムの構成要素を図示しているブロック図である。図２Ｂは、本開示の別の実施形態に係る別の例示的なパフォーマンストラッキング装置のシステムの構成要素を図示しているブロック図である。 図３は、本開示の一実施形態に係るデータの処理及び再生を行う例示的なシステムを図示したものである。 図４は、本開示の一実施形態に係るＰＬＣデータを再生する方法を図示しているフローチャートである。 図５は、複合制御システムにおける、一実施形態に係る装置の一例である。 図６は、本発明の一実施形態によって提供されたデータスタックの視覚化の一例である。 図７は、本発明の一実施形態におけるパフォーマンストラッキングの一例である。

［発明の詳細な説明］
ここで開示される特許対象は、法的な要件を満たすように限定的に説明されている。しかし、記載そのものは本特許の範囲を限定しようとするものではない。むしろ、発明者は、請求項に係る特許対象を、本明細書に記載のものと類似している別の手法や要素を含むようにして、現在または未来の技術と併せて、他のやり方でも具体化できると考えてきた。

本明細書における「１つの実施形態（ｏｎｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」または「一実施形態（ａｎ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」という言及は、実施形態に関連して記載されている特定の機能、構造、または特徴が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれていることを意味している。本明細書の様々な箇所において句「１つの実施形態において（ｉｎ ｏｎｅ ｅｍｂｏｄｉｍｅｎｔ）」が登場するが、必ずしも全てが同じ実施形態を言及しているわけではなく、他の実施形態とは相互排他的である別個または代替の実施形態を言及しているわけでもない。さらに、いくつかの実施形態によって呈示可能であるが他の実施形態では呈示可能ではない種々の機能が記載されている。同様に、いくつかの実施形態に対する要件であり得るが他の実施形態対する要件ではない種々の要件が記載されている。

本明細書で用いられているように、デバイスまたはモジュールとは、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせを含んでいてもよい、デバイスまたはデバイスの組み合わせを指していてもよい。モジュールはマシンが実行する命令であってもよい。

さらに、記載されている機能、構造、または特徴は、任意の適切な手法で１つ以上の実施形態において結合してもよい。以降の説明では、開示された特許対象の各実施形態を完全に理解するために、数多の具体的な詳細が提供されている。しかし、従来技術の当業者であれば、その具体的な詳細のうちの１つ以上がなくても、または他の方法、構成要素、材料等を用いて、開示された特許対象を実行可能であることを理解されよう。他の例において、開示された特許対象の態様を不明瞭にすることを避けるために、周知の構造、材料、または動作を詳細に図示または説明することを行わない。

以下の詳細な説明は各図面を参照して読むべきであり、各図面中、異なる図面における同類の要素は同一参照番号で識別している。各図面は、必ずしも縮尺どおりではなく、例示的な実施形態を示しており、本開示の範囲を限定するためのものではない。

上述の概要と以下の詳細説明は両方とも例示かつ説明のためだけのものであり、請求項に記載のとおりに本発明を限定するものではないことは理解されよう。本願において、特に明記している場合を除き、単数形の語の使用には複数個存在することも含まれていて、「１つの（「ａ」または「ａｎ」）」という語は「少なくとも１つの（ａｔ ｌｅａｓｔ ｏｎｅ）」を意味しており、「または（ｏｒ）」の使用は「及び／または（ａｎｄ／ｏｒ）」であることを意味する。さらに、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」という語の使用は、活用形である「ｉｎｃｌｕｄｅｓ」や「ｉｎｃｌｕｄｅｄ」であっても同様に、限定しているものではない。また、特に明記している場合を除き、「要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）」または「構成要素（ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）」等の語は、１単位からなる要素または構成要素であることと、２単位以上からなる要素または構成要素であることの両方を含んでいる。

図１は本開示の種々の実施形態が機能してもよい例示的な環境１００を描写したものである。示されているように、環境１００は、パフォーマンストラッキング装置１０２とユーザ１０４と表示デバイス１０６とを有している。パフォーマンストラッキング装置１０２は以下においてシステム１０２と称してもよい。

パフォーマンストラッキング装置１０２は、少なくとも１つの入力デバイスから入力データを受け取り、その入力データを処理して、出力デバイスへのフォーマット済み出力または出力データを生成するように構成されている。システム１０２はまた、入力データ、出力データ、時系列ＰＬＣデータ、及び少なくとも１つの経時イベントログのうちの少なくとも１つに基づいて、ＰＬＣシーケンスデータを生成するように構成されている。システム１０２は、生成されたフォーマット済み出力データ、入力データ、イベントログ、ＰＬＣシーケンスデータ等のうちの少なくとも１つを備えている情報を格納していてもよい。この情報は、システム１０２が次のシーケンスステップへと進んでも失われない。

システム１０２はまた、ユーザ１０４が格納された情報からＰＬＣシーケンスデータを検索して、そのＰＬＣシーケンスデータを例えば表示デバイス１０６上に再生することを可能にするように構成されている。いくつかの実施形態において、表示デバイス１０６は、スマートフォン、コンピュータ、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ等であってもよい。ユーザは、関連するスマートフォンアプリ上でデータ再生を、またはコンピュータデバイス／表示デバイス１０６上でｈｔｍｌ形式プログラムを見てもよい。いくつかの実施形態において、システム１０２は、入力データ及び時系列ＰＬＣデータを処理して、分析のための時系列可視化を行ってもよい。

いくつかの実施形態において、ユーザ１０４は、システム１０２と対話する任意の人であり得る。ユーザ１０４は、ＰＬＣデータを分析し、分析のために時系列可視化するために、システム１０２と対話するかまたはシステム１０２にアクセスしてもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ１０４は、コンピュータ、電話、ラップトップ型コンピュータ、タブレット型コンピュータ、スマートテレビ等のような関連するコンピュータデバイス上で、動的ウェブブラウザ経由でシステム１０２にアクセス可能である。代替の実施形態において、ユーザ１０４は、スマートフォンアプリ上でのシステムのソフトウェアアプリケーションまたはオープンソースソフトウェア形式として、及びコンピュータデバイス上でのｈｔｍｌ形式プログラムとして、システム１０２にアクセスしてもよい。本開示のシステムは、総合サイバーセキュリティとＲＳ２３２で保護された一方向ゲートウェイ型ファイアウォールの検証とを保証してもよい。

さらに、システム１０２は、ＵＴＣタイムラインに対するＰＬＣシーケンスデータの再生を可能にするように構成されていてもよい。ＰＬＣシーケンスデータはシステムシーケンスデータを含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、システム１０２は、３グループの時系列ＰＬＣデータのうちの少なくとも１つを用いて、プロセスを制御下で可視化・照会してもよい。３グループの時系列ＰＬＣデータは、デジタル入力／出力データ、アナログ入力／出力データ、及びイベントログを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態において、システム１０２は、プロセスシーケンスの開始／指示／中断が識別できるように、デジタル入力／出力データを時間軸に沿って表してもよい。さらに、システム１０２は、デジタル入力／出力履歴データを用いて、サブプロセスのための標準的／理想的シーケンスモデルを集約してもよい。さらに、システム１０２は、「中心線」または「基準」測定との比較のために標準的／理想的シーケンスモデルを使用して、他の記録された履歴シーケンスのために、または動的に現在のＰＬＣルーチンを備えた「ライブ」プロセスモニタリングとして、のいずれかの目的で、これら比較対象からの偏差を識別してもよい。

いくつかの実施形態において、システム１０２はさらに、時間軸に沿ったタイムスタンプデータを備えたイベントログ、例えばシステムの注意喚起イベントメッセージを、デジタルＩ／Ｏ、アナログＩ／Ｏ、及び他のイベントログを備えた「イベント前」と「イベント後」のデータを比較することによる「基準通過点」として使用して、差異を原因分析（人による分析でもＡＩによる分析でもよい）の開始点として識別して測定するように構成されている。

いくつかの実施形態において、システム１０２は、変化率及び形状（つまりデータトポロジー）を用いて例えば周期的な成分、潜在的な傾向、異常値等のアナログデータから機能的な特徴を抽出するために、アナログデータを時間軸に沿って表してもよい。さらに、システム１０２は、「モデル」データに対する偏差に関して機能的な特徴を比較するか、またはＰＬＣ設定点データとの相互参照を行うことによって、イベントトリガを識別してもよい。いくつかの実施形態において、システム１０２はさらに、３グループの時系列ＰＬＣデータを組み合わせて使用して、イベントの原因連鎖を系統的に解くように構成されている。

いくつかの実施形態において、システム１０２は、ＰＬＣ制御イベントのシーケンスを取得してもよく、これにより、例えば入力センサの故障やコントローラロジックの障害等の不測のイベントが発生した場合に、ユーザ１０４はＰＬＣシーケンスデータの再生によってＰＬＣシーケンスデータを確認・分析することができ、所定の結果に到達することができる。

いくつかの実施形態において、システム１０２は、３グループのデータの全てを含有する履歴データセットに基づいた学習を監視してもよい。さらに、システム１０２は、プロセス制御センターの現在の状況を偏差量に関して自動的にモニタリングし、注意喚起を予測通知してもよい。これは既存の監視システムでは検出も解読も不可能である。また、システム１０２は、ユーザ１０４が分析のために表示デバイス１０６上でＰＬＣシーケンスデータと時系列可視化とを確認できるようになっていてもよい。

いくつかの実施形態において、システム１０２は、複数の大容量のデータメモリソースをテレメトリ通信規格またはセルラー通信規格によって処理して小容量のメモリ送信データにして、ＳＣＡＤＡまたは中心ハブモニタリング及びコントローラに伝送してもよい。

いくつかの実施形態において、システム１０２は、個々のデジタル及びアナログデータポイントを、結合されるデータの内部偏差及びデータルックアップテーブルに結合させて、パフォーマンストラッキング及び予測機能を生成してもよい。いくつかの実施形態において、システム１０２は、複数の単一データパラメータ及び測定データレコードからエネルギー計算を行ってソフトウェアアルゴリズムに送り、同等のエネルギー消費のステートメントを計算してもよい。いくつかの実施形態において、システム１０２は、データパラメータ、エネルギーステートメント、計算されたパフォーマンストラッキング、及び予測保守イベントを、インターネットＡＰＩプロトコルを用いてセキュアに伝送してもよい。

さらに、システム１０２は、長時間にわたる動作にわたって選択した時間基準でＰＬＣシーケンスを記録するように構成されていてもよい。時間基準は、任意の要求された時間間隔、典型的には一定の時間間隔を有していてもよく、ここで時間基準は制御中のプロセスの種類及び／または制御システムの種類によって選択されており、各実施形態では例えば（制限はない）１秒や１分で定められた時間基準を使用できる。さらに、システム１０２は、システムの構成要素に表示アイコンを適用できたり、アナログ情報の傾向を示して注意喚起・警告メッセージやシーケンスメモリタイミングチャートを収集できたりしてもよい。

図２Ａは、本開示の一実施形態に係る例示的なパフォーマンストラッキング装置２０２Ａのシステムの構成要素を示すブロック図２００Ａである。図示されているように、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、プログラマブルロジックコントローラ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＰＬＣ）デバイス２０４Ａと、データメモリデバイス２０６Ａと、再生デバイス２０８Ａとを有している。

いくつかの実施形態において、図２Ｂに示されているように、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは追加のモジュールまたはデバイスを有していてもよい。図２Ｂは、パフォーマンストラッキング装置２０２Ｂのシステムの構成要素を示すブロック図２００Ｂである。パフォーマンストラッキング装置２０２Ｂは、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）デバイス２０４Ｂと、データメモリデバイス２０６Ｂと、再生デバイス２０８Ｂと、モニタリングデバイス２１０Ｂと、ヒューマンマシンインタフェース（ｈｕｍａｎ ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＨＭＩ）デバイス２１２Ｂとを主に有している。

プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）デバイス２０４Ｂ、データメモリデバイス２０６Ｂ、及び再生デバイス２０８Ｂは、構造と機能性がそれぞれプログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）デバイス２０４、データメモリデバイス２０６Ａ、及び再生デバイス２０８Ａと同等である。

入力や出力次第で、ＰＬＣデバイス２０４Ａは、マシンの生産能力や動作環境温度といった実行時のデータをモニタリングして記録し、プロセスを自動で開始・停止し、マシン（つまりオートメーションシステム）の不具合があった時は注意喚起を発する等を行うように構成されている。ＰＬＣデバイス２０４Ａは、１つ以上の入力デバイスから入力または入力データを受け取るように構成されている。ＰＬＣデバイス２０４Ａは、入力データを処理して、例えば１つ以上の出力デバイスへのフォーマット済み出力データを生成するように構成されている。パフォーマンストラッキング装置２０２Ａはさらに、入力データ、出力データ、時系列ＰＬＣデータ、及び少なくとも１つの経時イベントログのうちの少なくとも１つに基づいて、ＰＬＣシーケンスデータを生成するように構成されている。ＰＬＣシーケンスデータはシステムシーケンスデータを含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、入力データ及び時系列ＰＬＣデータを処理して、分析のための共通のＵＴＣ時間基準を基準とした時系列可視化を行うように構成されている。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、ＰＬＣ制御イベントのシーケンスを取得してもよく、これにより、例えば入力センサの故障やコントローラロジックの障害等の不測のイベントが発生した場合に、ユーザ１０４はそのＰＬＣシーケンスデータを確認・分析してもよく、この場合に再生デバイス２０８Ａは、ユーザ１０４によるＰＬＣシーケンスデータの再生が可能になっており、このようにしてユーザ１０４は目指す結論に到達することができる。

いくつかの実施形態において、ＰＬＣデバイス２０４ＡはオートメーションシステムのＰＬＣであってもよい。いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、３グループの時系列ＰＬＣデータのうちの少なくとも１つを用いて、プロセスを制御下で可視化・照会してもよい。３グループの時系列ＰＬＣデータは、デジタル入力／出力データ、アナログ入力／出力データ、及びイベントログを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、プロセスシーケンスの開始／指示／中断が識別できるように、デジタル入力／出力データを時間軸に沿って表すように構成されている。さらに、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、デジタル入力／出力履歴データを用いて、サブプロセスのための標準的／理想的シーケンスモデルを集約してもよい。さらに、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、「中心線」または「基準」測定との比較のために標準的／理想的シーケンスモデルを使用して、他の記録された履歴シーケンスのために、または動的に現在のＰＬＣルーチンを備えた「ライブ」プロセスモニタリングとして、偏差を識別してもよい。

代替の実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、時間軸に沿ったタイムスタンプデータを備えたイベントログ（例えばシステムの注意喚起イベントメッセージ）を、デジタルＩ／Ｏ、アナログＩ／Ｏ、及び他のイベントログを備えた「イベント前」と「イベント後」のデータを比較することによる「基準通過点」として使用して、差異を原因分析の開始点として識別して測定するように構成されていてもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａ、ＰＬＣデバイスはさらに、変化率及び形状（つまりデータトポロジー）を用いて例えば周期的な成分、潜在的な傾向、異常値等のアナログデータから機能的な特徴を抽出するために、アナログデータを時間軸に沿って表すように構成されている。さらに、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、「モデル」データに対する偏差に関して機能的な特徴を比較するか、またはＰＬＣ設定点データとの相互参照を行うことによって、イベントトリガを識別してもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａはさらに、３グループの時系列ＰＬＣデータを組み合わせて使用して、イベントの原因連鎖を系統的に解くように構成されている。

データメモリデバイス２０６Ａは、生成されたフォーマット済み出力データ、入力データ、ＰＬＣシーケンスデータのうちの少なくとも１つを備えている情報を格納するように構成されている。この情報は、ＰＬＣデバイス２０４Ａが次のシーケンスステップへと進んでも失われない。さらに、データメモリデバイス２０６Ａは、長時間にわたる動作で選択した時間基準でのＰＬＣシーケンスを記録するように構成されていてもよい。いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａのデータメモリデバイス２０６Ａは、ＰＬＣ制御シーケンス／ＰＬＣシーケンスデータの可視化によってシステム故障診断、システム最適化、ソフトウェア検証、オペレータトレーニングを改善するために、物理的に組み込まれたセキュアなＲＳ２３２データダイオードファイアウォールを有していてもよい。データメモリデバイス２０６Ａは、スマートフォン、ウェブブラウザ、工場管理システム、ＳＣＡＤＡ、ｅＳＣＡＤＡ、テレメトリ及び類似のハブでの資産管理システムと互換性のあるメモリフォーマットやマシン語の中に、ＰＬＣシステムシーケンスを保持していてもよい。

図１を参照して説明したように、再生デバイス２０８Ａは、ユーザ、例えばユーザ１０４がデータメモリデバイス２０６ＡからＰＬＣシーケンスデータを検索して、そのＰＬＣシーケンスデータを再生することを可能にするように構成されている。ユーザ１０４は、例えば原因分析といった、しかしこれに限定されない分析のためにＰＬＣシーケンスデータを再生して、イベントの原因を特定してもよい。再生デバイス２０８Ａはまた、タイムラインに対するＰＬＣシーケンスデータの再生を可能にするように構成されていてもよい。

次に図２Ｂを参照して、モニタリングデバイス２１０Ｂは、３グループのデータの全てを含有する履歴データセットに基づいた学習を監視するように構成されている。さらに、モニタリングデバイス２１０Ｂは、既存の監視システムでは検出又は解読が不可能であり得る偏差に関して自動的にモニタリングし、現在のプロセス制御センターに注意喚起を予測通知するように構成されている。

ヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ）デバイス２１２Ｂは、ユーザ１０４が分析のためにＰＬＣシーケンスデータと時系列可視化とを確認できるように構成されている。ＨＭＩデバイス２１２Ｂは、システム２０２Ｂと対話する１つ以上のユーザインターフェースをユーザ１０４に与えてもよい。さらに、ＨＭＩデバイス２１２Ｂは、システムの構成要素に表示アイコンを適用できるとともに、アナログ情報の傾向を示して注意喚起・警告メッセージやシーケンスメモリタイミングチャートを収集できるように構成されていてもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａ，２０２Ｂは、ユーザ１０４に、検索可能な表示プログラム上に提示されている複数のコントローラ及び個別のデバイスから、共通の時間基準で、デジタル、アナログ、及び警告／注意喚起データパラメータを記録する方法または技術を提供してもよく、ここで、要求に応じて個々のパラメータを選択／選択解除可能である。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａ，２０２Ｂは、それぞれＰＬＣデバイス２０４Ａ、２０４Ｂからローカルで高頻度でのデータサンプリング（例えば１秒）処理を行って、導かれた計算を行うように構成されていてもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａ，２０２Ｂは、ソースにそれぞれローカルで存在する数多のデータソースからのデータを単一時間基準へと規定どおりに照合するように構成されていてもよく、ローカルでの高頻度データ処理や低速データ伝送の利点が得られる。この利点が最も明確に現れるのは、セルラー接続によるデータ伝送のコスト面である。いくつかの実施形態において、大容量データのサンプリングを例えば１秒で伝送すると、データ使用量が大きくなる結果になることもある（ＷｉＦｉがない状態で携帯電話を使ってストリーミングサービスを利用するなど）のに対して、開示された組み込みデータメモリ（ｅｍｂｅｄｄｅｄ ｄａｔａ ｍｅｍｏｒｙ：ｅＤＭ）デバイス（図３の３１８参照）における典型的な１か月間の動作での出力では、使用するデータ量は１ＧＢ（ギガバイト）以下であり、したがって旧式のテレメトリシステム上で、このような高速データ伝送は通常、重要な監督・制御機能のために確保されている利用可能なテレメトリ容量（ボーレート）を消費する。

図３は、本開示の別の実施形態に係るパフォーマンスモニタリングまたはトラッキングを行う別の例示的なシステム３００を図示したものである。システム３００は、複数の制御システムデバイス３０，３２からデータを受け取るように構成されている組み込みデータメモリ（ｅＤＭ）デバイス３１８を有している。１つの制御デバイス３０がＰＬＣとして詳細に図示されており、ＰＬＣ３０は、電源３０２、プロセッサ３０４、入力モジュール３０６、出力モジュール３０８、テレメトリ／ＳＣＡＤＡデバイス３１０、及びＨＭＩデバイス３１２を有している。システム３００はまた、ユーザインターフェース３１４と表示デバイス３１６も有している。

ＰＬＣシステム３０において、電源３０２はＰＬＣプロセッサ３０４に電力を供給してもよい。入力モジュール３０６は少なくとも１つの入力源（例えば制御中のシステムに連結されている）から入力を受け取ってもよい。ＰＬＣプロセッサ３０４は、当該入力を、プロセッサの機械可読なメモリ上に格納されている制御ロジックに従って処理して出力を供給するように構成されている。出力モジュール３０８は、当該出力を、接続されているデバイスに送出するように構成されている。

組み込みデータメモリ（ｅＤＭ）デバイス３１８は、例示的なＰＬＣデバイス３０と制御デバイス３２によって示されている複数の制御デバイスに接続されている、物理的に組み込まれたファイアウォールでプロテクトされている組み込みデータメモリユニットであってもよい。適切な任意の数の制御デバイスがｅＤＭ３１８に接続されていてもよい。組み込みデータメモリ（ｅＤＭ）デバイス３１８は、ＰＬＣシステム３０に類似している数多のＰＬＣや個別のデバイス／システムからのデータパラメータを、単一時間基準で、例えばデータソースにローカルで存在する表示デバイス３１６上に記録して、集約されたトラッキングと予測命令を供給できる。当業者であれば、システム３００は複数のＰＬＣシステム３０を有していてもよく、組み込みデータメモリ（ｅＤＭ）デバイス３１８は数多のＰＬＣシステムからのデータパラメータを記録してもよいことを理解されよう。

いくつかの実施形態において、システム３００は、ユーザに（ユーザインターフェース３１４を介して）、検索可能な表示プログラム上に提示されている複数のコントローラ及び個別のデバイスから、共通の時間基準で、デジタル、アナログ、及び警告／注意喚起データパラメータを記録する方法または技術を提供してもよく、ここで、要求に応じて個々のパラメータを選択／選択解除可能である。

パフォーマンストラッキング装置３００は、ＰＬＣデバイスからローカルで高頻度でのデータサンプリング（例えば１秒）処理を行って、導かれた計算を行うように構成されていてもよい。

パフォーマンストラッキング装置３００は、入力データを受け取り、その入力データを処理して、フォーマット済み出力または出力データを生成するように構成されていてもよい。パフォーマンストラッキング装置３００はまた、入力データ、出力データ、時系列ＰＬＣデータ、及び少なくとも１つの経時イベントログのうちの少なくとも１つに基づいて、ＰＬＣシーケンスデータを生成するように構成されている。パフォーマンストラッキング装置３００は、生成されたフォーマット済み出力データ、入力データ、イベントログ、ＰＬＣシーケンスデータ等のうちの少なくとも１つを備えている情報を格納していてもよい。この情報は、システム３０４のＰＬＣデバイスが次のシーケンスステップへと進んでも失われない。

パフォーマンストラッキング装置３００はまた、ユーザ１０４がデータメモリデバイスからＰＬＣシーケンスデータを検索して、そのＰＬＣシーケンスデータを例えば表示デバイス３１６上に再生することを可能にするように構成されている。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、入力データ及び時系列ＰＬＣデータを処理して、分析のための時系列可視化を行ってもよい。いくつかの実施形態において、ユーザ３１４は、パフォーマンストラッキング装置３００と対話する任意の人であり得る。ユーザ３１４は、ＰＬＣデータを分析し、分析のために時系列可視化するために、システム１０２と対話してもよい。

さらに、パフォーマンストラッキング装置３００は、タイムラインに対するＰＬＣシーケンスデータの再生を可能にするように構成されていてもよい。ＰＬＣシーケンスデータはシステムシーケンスデータを含んでいてもよい。いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、３グループの時系列ＰＬＣデータのうちの少なくとも１つを用いて、プロセスを制御下で可視化・照会してもよい。３グループの時系列ＰＬＣデータは、デジタル入力／出力（Ｉ／Ｏ）データ、アナログ入力／出力データ、及びイベントログを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、プロセスシーケンスの開始／指示／中断が識別できるように、デジタル入力／出力データを時間軸に沿って表してもよい。さらに、パフォーマンストラッキング装置３００は、デジタル入力／出力履歴データを用いて、サブプロセスのための標準的／理想的シーケンスモデルを集約してもよい。さらに、システムは、「基準」または「中心線」測定との比較のために標準的／理想的シーケンスモデルを使用して、他の記録された履歴シーケンスのために、または動的に現在のＰＬＣルーチンを備えた「ライブ」プロセスモニタリングとして、のいずれかの目的で、「基準」からの偏差を識別してもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００はさらに、時間軸に沿ったタイムスタンプデータを備えたイベントログ、例えばシステムの注意喚起イベントメッセージを、デジタルＩ／Ｏデータ、アナログＩ／Ｏデータ、及び他のイベントログを備えた「イベント前」と「イベント後」のデータを比較することによる「基準通過点」として使用して、差異を原因分析の開始点として識別して測定するように構成されている。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、変化率及び形状（つまりデータトポロジー）を用いて例えば周期的な成分、潜在的な傾向、異常値等のアナログデータから機能的な特徴を抽出するために、アナログデータを時間軸に沿って表してもよい。さらに、パフォーマンストラッキング装置３００は、「モデル」データに対する偏差に関して機能的な特徴を比較するか、またはＰＬＣ設定点データとの相互参照を行うことによって、イベントトリガを識別してもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００はさらに、３グループの時系列ＰＬＣデータを組み合わせて使用して、イベントの原因連鎖を系統的に解くように構成されている。いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、３グループのデータの全てを含有する履歴データセットに基づいた学習を監視してもよい。さらに、パフォーマンストラッキング装置３００は、偏差量に関して自動的にモニタリングし、現在のプロセス制御センターに注意喚起を予測通知してもよい。これは既存の監視システムでは検出又は解読ができないものである。また、パフォーマンストラッキング装置３００は、ユーザが分析のために表示デバイス３１６上でＰＬＣシーケンスデータと時系列可視化とを確認できるようになっていてもよい。

さらに、パフォーマンストラッキング装置３００は、複数の大容量のデータメモリソースをテレメトリ通信規格またはセルラー通信規格によって処理して小容量のメモリ送信データにして、テレメトリ／ＳＣＡＤＡ（ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ，ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｄａｔａ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：監督、制御、及びデータ獲得）デバイス３１０または中心ハブモニタリング及びコントローラに伝送するように構成されている。テレメトリ／ＳＣＡＤＡデバイス３１０はハブでの管理システムであってもよい。

ＨＭＩデバイス３１２は、イベントを「メッセージ」として示すように構成されていて、いくつかの実施形態では、ＨＭＩデバイス３１２は、ラダーロジックイベントから導かれてもよい傾向及びグラフィック情報を計算するように構成されている。

いくつかの実施形態において、大容量データのサンプリングを一定の時間間隔（例えば１秒）で伝送すると、データ使用量が大きくなる結果になることもある（ＷｉＦｉがない状態で携帯電話を使ってストリーミングサービスを利用するなど）のに対して、開示された組み込みデータメモリ（ｅＤＭ）デバイス３１８の出力では通常１か月間の動作で、使用するデータ量は１ＧＢ以下であり、したがって旧式のテレメトリシステム上で、このような高速データ伝送は通常、重要な監督・制御機能のために確保されている利用可能なテレメトリ容量（ボーレート）を消費する。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、複数の大容量のデータメモリソースをテレメトリ通信規格またはセルラー通信規格によって処理して小容量のメモリ送信データにして、ＳＣＡＤＡまたは中心ハブモニタリング及びコントローラに伝送してもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、個々のデジタル及びアナログデータポイントを、結合されるデータの内部偏差及びデータルックアップテーブルに結合させて、パフォーマンストラッキング及び予測機能を生成してもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、複数の単一データパラメータ及び測定データレコードからエネルギー計算を行ってソフトウェアアルゴリズムに送り、同等のエネルギー消費のステートメントを計算してもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置３００は、データパラメータ、エネルギーステートメント、計算されたパフォーマンストラッキング、及び予測保守イベントを、物理的に組み込まれた伝送専用ファイアウォールとインターネットＡＰＩプロトコルとを用いてセキュアに伝送してもよい。

図４は、本開示の一実施形態に係るＰＬＣデータを再生する方法４００を図示しているフローチャートである。図２Ａを参照して説明したように、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、ＰＬＣデバイス２０４Ａ、データメモリデバイス２０６Ａ、及び再生デバイス２０８Ａを有している。

ステップ４０２では、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは少なくとも１つの入力デバイスから入力データを受け取る。いくつかの実施形態において、ＰＬＣデバイス２０４Ａは、図３に示されているようなデバイス３０６といった少なくとも１つの入力デバイスから、入力データを受け取る。

ステップ４０４では、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは入力データを処理してフォーマット済み出力データを生成する。いくつかの実施形態において、ＰＬＣデバイス２０４Ａは入力データを処理して、例えば出力デバイス３０８へのフォーマット済み出力データを生成する。

次に、ステップ４０６では、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、選択された入力データ、出力データ、時系列ＰＬＣデータ、及び少なくとも１つの経時イベントログに基づいて、ＰＬＣシーケンスデータを表示する。よって、各実施形態において、装置は、ユーザがパラメータのグループ分けを選択して、その選択を設定情報として更新することを可能にする。いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、入力データ、出力データ、時系列ＰＬＣデータ、及び少なくとも１つの経時イベントログのうちの少なくとも１つに基づいて、ＰＬＣシーケンスデータを生成する。

ステップ４０８では、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、ＰＬＣシーケンスデータを備えている情報とフォーマット済み出力データを格納する。いくつかの実施形態において、データメモリデバイス２０６Ａは、ＰＬＣシーケンスデータを備えている情報及びフォーマット済み出力データを格納する。さらに、この情報は、ＰＬＣデバイス２０４Ａが次のシーケンスステップへと進んでも失われない。

次にステップ４１０では、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、ユーザ、例えばユーザ３１４がＰＬＣシーケンスデータを検索することを可能にする。いくつかの実施形態において、再生デバイス２０８Ａは、ユーザ３１４がＰＬＣシーケンスデータを検索することを可能にする。

その後ステップ４１２では、パフォーマンストラッキング装置２０２Ａは、ユーザ３１４がＰＬＣシーケンスデータを再生することを可能にする。いくつかの実施形態において、再生デバイス２０８Ａは、ＰＬＣシーケンスデータを再生することを可能にする。例えば、ユーザ３１４は、水処理システム等の複合システムの繰り返し発生する障害を調査するために、システム３０４（または２０２Ａ）を使用してもよい。システム２０２Ａの再生デバイス２０８Ａは、ユーザ３１４が複合システムの障害の根本原因を正確に特定することが可能になっていてもよい。したがって、装置は、制御システム障害の発見のために自動化されている決定木を用意することも可能になっていてもよい。

図５は、複合制御システム５２０において、一実施形態のパフォーマンストラッキングシステム５０１を実現した例を提供している。制御システム５２０は例えば工業用流量制御システムであってもよい。制御システム５２０は、それぞれが専用の制御デバイスによって制御されている複数の並列システムを各々が有していてもよい種々の段を有している。各デバイスは英数字表記Ａ１～Ｆ４で概略化して表されている。各デバイスはＰＬＣベースの制御（いくつかのデバイスは他のコントローラを有していてもよい）を有していてもよく、また、例えば、産業用装置の対応する部分に接続されたり、対応する部分を制御するように使用されたりしてもよい。組み込みデータメモリデバイス５１８はローカルの各制御デバイスと連通している（なお、理解しやすいように、図５では各デバイスグループ、例えばグループＡ１～Ａ３に対して１本の接続線しか示していないが、実際には１つの接続でグループ内のそれぞれのデバイスを互いに接続していてもよい）。組み込みデータシステム５２０の動作中、メモリデバイス５１８は複数の制御デバイスＡ１～Ｆ４をモニタリングして、入力、出力、及び各制御デバイスのイベントに関係しているデータを受信する。組み込みデータメモリデバイス５１８は、例えばＵＴＣベースのクロックを用いた共通の時間基準で、当該データのタイムスタンプを記録する。その結果得られる、複数の制御デバイス（Ａ１～Ｆ４）の各々に対する時間ベースのシーケンスデータは、次に組み込みデータメモリデバイス５１８によって格納される（例えばパフォーマンストラッキング装置５０１に収容されているか、または取り付けられているデータ格納部内に）。パフォーマンストラッキングシステム５０１のプロセッサ（図５には図示せず）は、複数の制御デバイス（Ａ１～Ｆ４）に対してデータメモリデバイス５１８が格納したシーケンスデータを、共通のデータスタックへとコンパイルする。

図６は、一実施形態に係るデータスタックの視覚化の一例を示している。この視覚化のＹ軸は共通のＵＴＣ時間基準を表している。視覚化によって、ユーザが特定のイベント、例えば注意喚起や警告のメッセージをトラッキングして、制御システム全体からのデジタルパラメータ、アナログパラメータ、及びメッセージを相互参照することが可能になることが分かる。

本方法の重要な態様は、複数のパラメータの視覚的形状の整列、及び、各パラメータを要求に応じて表示するか非表示するかを選択して中心線パフォーマンスからの偏差を識別する方法である。

図７は、一実施形態によって提供されているパフォーマンストラッカーの一例を示している。一実施形態のパフォーマンストラッキングシステムは、制御システムデバイスからの複数のパラメータを結合して要求されているメトリックにするアルゴリズムで事前にプログラムされている。メトリックはその後、進行中（つまり「ライブ」）にトラッキングシステムによって、メトリックの中心線のパフォーマンスからの偏差を用いて、トラッキングされてもよい。用いられるパフォーマンスは、例えば分析を行う人またはＡＩが利用できる偏差の過大化といった、可視化されたものとトポロジーの両方である。既に要素と式の初期設定（例えば任意の特別な制御システムの専門エンジニアによって行われることもある）が確立されていたら、各実施形態を用いたトラッキングは機械学習やＡＩを用いて自動化されてもよいことが理解されるかもしれない。例えば、各実施形態を用いて、システムのエネルギー潜動や負荷によって導かれた保守要件をモニタリング及び検出または予測してもよい。

図７の例において、システムを使用して保守点効率（Ｓｅｒｖｉｃｅ Ｐｏｉｎｔ Ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ：ＳＰＥ）を規定する。各実施形態はＳＰＥメトリックを用いて、複数のデータパラメータのエネルギーコストの成果をトラッキング・計算する。経験／運用履歴から、システムの保守を行うコストを知ることによってシステムを最適な効率に戻すことが可能であり、このようにして、システムを用いて、あるポイント、つまりシステムのオーナーが負荷によって導かれた最も効率的な保守イベント予測日を受け取る保守点効率（ＳＰＥ）を設定することができる。この場合に、保守の改善による進行中の運用コストの低減によって、保守イベントのコストに対する最も短期の投資回収が得られる。よって、このことは、本発明の実施形態を実際に使用することによっていかに運用面での利益が得られるかの例であることが理解されるであろう。

開示されたパフォーマンストラッキング装置は、検索可能な表示プログラム上に提示されている複数のコントローラ及び個別のデバイスから、共通の時間基準で、デジタル、アナログ、及び警告／注意喚起データパラメータを記録するように構成されていてもよく、ここで、要求に応じて個々のパラメータを選択／選択解除可能である。

さらに、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、ハードウェア伝送専用ファイアウォールでプロテクトされている組み込みデータメモリを有していてもよい。組み込みデータメモリ（ｅＤＭ）デバイスはＰＬＣデバイスに接続されることによって、データソースでのデータ保護を行っている。

さらに、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、プログラマブルロジックコントローラまたはＰＬＣデバイスからローカルで高頻度でのデータサンプリング（通常は１秒）処理を行って、導かれた計算を行うように構成されていてもよい。

さらに、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、複数の大容量のデータメモリソースをテレメトリ通信規格またはセルラー通信規格によって処理して小容量のメモリ送信データにして、ＳＣＡＤＡデバイスまたは中心ハブモニタリング及びコントローラに伝送してもよい。

さらに、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、個々のデジタル及びアナログデータポイントを、結合されるデータの内部偏差及びデータルックアップテーブルに結合させて、パフォーマンストラッキング及び予測機能を生成するように構成されていてもよい。

さらに、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、複数の単一データパラメータ及び測定データレコードからエネルギー計算を行ってソフトウェアアルゴリズムに送り、同等のエネルギー消費のステートメントを計算してもよい。

また、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、データパラメータ、エネルギーステートメント、計算されたパフォーマンストラッキング、及び予測保守イベントを、物理的に組み込まれた伝送専用ファイアウォールとインターネットＡＰＩプロトコルとを用いてセキュアに伝送してもよい。

また、開示されたパフォーマンストラッキング装置は、オートメーションシステムまたオートメーションシステムの場所に取り付けられて「再生」機能を行う装置動作の「タイミングチャート」を生成可能である組み込みデータメモリデバイス（または複数の組み込みデータメモリデバイス）を備えていてもよい。

本開示はＰＬＣデータ処理、記憶、及び再生のアプリケーションのシステム及び方法を提供する。
さらに、本開示は、ＰＬＣシーケンスデータ処理システム、装置、設備、方法、及びアプリケーションを提供するとともに、システム動作の再生を行う検索可能なメモリを提供する。

開示された組み込みデータメモリデバイスを有するパフォーマンストラッキング装置は、強固なシステムである。データメモリデバイスを用いて、Ｅｘｃｅｌのスプレッドシート、スマートフォンアプリ、及びＨＴＭＬウェブページシーケンスタイミングチャートへ、生成されたフォーマット済みデータ出力を行ってもよい。この出力は、経時的にＰＬＣシーケンスをローカルで処理してメモリにコミットすることによって使用されてもよく、ＰＬＣシーケンスは「再生」可能である。

本開示は、診断、機能検証、リアルタイム状況伝送のための再生を少量の通信データ量で可能にする、大容量のデータを処理することによって、データメモリデバイス用に組み込まれたデータを生成するように構成されているシステムを提供してもよい。

開示されたパフォーマンストラッキング装置は、組み込みデータメモリデバイス内のプログラマブルロジックコントローラデバイスからのリアルタイムデータ及びメッセージを収集・処理・保持することによって、システムマネージャーが完全なＰＬＣ制御システムシーケンスを「再生」できるようにするように構成されていてもよい。いくつかの実施形態において、ＰＬＣデバイスは、主要な産業用、医療用、地方行政用の設備プロセス制御方法／技術である、ハードウェアのリアルタイムプログラマブルロジックコントローラを含んでいてもよい。

いくつかの実施形態において、パフォーマンストラッキング装置のデータメモリデバイスは、ＰＬＣ制御シーケンス／ＰＬＣシーケンスデータの可視化によってシステム故障診断、システム最適化、ソフトウェア検証、オペレータトレーニングを改善するために、物理的に組み込まれたセキュアな一方向ゲートウェイ型ＲＳ２３２ファイアウォールを有していてもよい。データメモリデバイスは、スマートフォン、ウェブブラウザ、工場管理システム、ＳＣＡＤＡ、ｅＳＣＡＤＡ、テレメトリ及び類似のハブでの資産管理システムと互換性のあるメモリフォーマットやマシン語の中に、ＰＬＣシステムシーケンスを保持していてもよい。

いくつかの実施形態において、機械学習、エッジ処理、及び同様の人工知能ソフトウェアシステムは、開示されたパフォーマンストラッキング装置のデータスタックとパフォーマンストラッキングとを利用して、対称となるＰＬＣ制御シーケンスに対してウォッチドッグ、セルフチェック、及び同様の設備健全度診断トラッキングを行うことができる。

開示されたパフォーマンストラッキング装置は、取り付け位置においてＰＬＣ上にある、ハブ処理へのデータ転送コストに対して経済的で手頃な組み込みデータメモリソリューションであってもよい。さらに、本開示のシステムは、ＰＬＣシステムでのデータ処理を行わない新進のＡＩまたは機械学習システムと互換性があってもよい。特に既に装置にローカルに取り付けられている旧式のシステムや共通の統合データ出力をハブプロセッサに提供するデータユニットである。

本開示のシステムは、ＰＬＣシーケンスの検索可能なメモリを提供できる。さらに、本システムは、タイムラインに対するシステムシーケンスデータの再生を可能にする、分析のための時系列可視化を生成してもよい。現在のところ、プロセスを制御下で可視化・照会するためにシステムが使用してもよい３グループの「時系列」ＰＬＣデータが存在する。この３グループのデータは、デジタルＩ／Ｏデータ、アナログＩ／Ｏデータ、及びイベントログを含んでいてもよい。開始、完了、継続時間を備えているデジタルＩ／Ｏデータは、プロセスシーケンスの開始／指示／中断が識別できるように、時間軸に沿って表され続けている。デジタルＩ／Ｏ履歴は、サブプロセスのための標準的／理想的シーケンスモデルを集約するために使用され続けている。よって、これらのモデルは「中心線」測定との比較のために使用されて、他の記録された履歴シーケンスのために、または動的に「現在の」プロセスモニタリング（現在のＰＬＣルーチン）として、のいずれかの目的で、「基準」からの偏差を識別することができる。タイムスタンプを備えたイベントログは、時間軸に沿って（例えばシステムの注意喚起イベントメッセージ）、「イベント前」と「イベント後」のデータ（デジタルＩ／Ｏ、アナログＩ／Ｏ、及び他のイベントログ）を比較して差異を原因分析の開始点として識別して測定する「基準通過点」として、使用されてもよい。さらに、アナログＩ／Ｏデータは時間軸に沿って表されてもよい。これは、変化率及び形状（データトポロジー）を用いて例えば周期的な成分、潜在的な傾向、異常値等のデータから機能的な特徴を抽出できるようにし、さらには機能的な特徴を「モデル」データに対する偏差に関して再度比較するか、またはＰＬＣ設定点データとの相互参照を行うことによって、イベントトリガを識別できるようにするためである。

本開示のシステムは、３グループのデータメソッドの全てを含有する履歴データセットを用いて、学習と、別個に行われるアルゴリズムの検査とを包括的に監督してもよく、既存の監視システムでは検出も解読も不可能である偏差量に関して自動的にモニタリングし、現在のプロセス制御センターに注意喚起を予測通知してもよい。

いくつかの実施形態において、開示されたパフォーマンストラッキング装置及び方法は、水処理システムの繰り返し発生する障害を調査するために使用されてもよい。本システムの再生機能は、ユーザ（または複数のユーザ）が複合システムの障害の根本原因を正確に特定することが可能になっていてもよい。

以下に説明する、文字と数字で指定されたステップを有する方法に関する請求項は、ステップが列挙されている特定の順序に必ずしも限定されないと見なすべきである。
また、本明細書に記載されている方法及び機能は任意の特定のシーケンスには限定されず、それに関連する行為やブロックは、適切である他のシーケンス内でも実行可能である。例えば、記載されている行為やブロックを具体的に開示されているもの以外の順序で実施されてもよく、また、複数の行為やブロックを１つの行為やブロックに結合してもよい。

本発明は好適な実施形態を参照して上記で説明されてきたが、種々の変更及び修正を添付請求項で定めた本発明の範囲から逸脱することなく行ってもよいことは理解されるであろう。

Claims (22)

1. 制御システムのパフォーマンストラッキング装置であって、
   制御システムの複数の制御デバイスに使用時に連結されているデータメモリデバイスであり、
   前記複数の制御デバイスをモニタリングして、
   各制御デバイスの入力、出力、及びイベントに関連したデータを受け取って、
   共通の時間基準で前記データのタイムスタンプを記録して、
   その結果得られる前記複数の制御デバイスの各々に対する時間ベースのシーケンスデータを格納するように構成されているデータメモリデバイスと、
   前記複数の制御デバイスに対する前記シーケンスデータを共通のデータスタックへとコンパイルするように構成されているプロセッサと、を備えている、パフォーマンストラッキング装置。
2. 前記装置はさらに、ユーザが前記データスタックの検索及び／または再生を行うことを可能にする再生方法を備えている、請求項１記載のパフォーマンストラッキング装置。
3. 前記プロセッサはさらに、前記データスタックを用いて今後の制御システムの予測される挙動を行えるように構成されている、請求項１または２に記載のパフォーマンストラッキング装置。
4. 前記装置はさらに、
   履歴データを蓄積して少なくとも１つの参照シーケンスデータモデルを生成して、
   測定されたシーケンスデータを前記参照シーケンスデータモデルと比較して、動作上の偏差を識別するように構成されている、先行する請求項のいずれか１項に記載のパフォーマンストラッキング装置。
5. 前記参照シーケンスデータモデルはデータスタックモデルであり、前記測定されたシーケンスデータは前記測定されたデータスタックを前記データスタックモデルと比較する、請求項４記載のパフォーマンストラッキング装置。
6. 前記複数の制御デバイスのうちの少なくとも１つはプログラマブルロジックコントローラ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＰＬＣ）デバイスであり、
   前記ＰＬＣデバイスは、少なくとも１つの入力源からの入力を受け取る入力モジュールと、プロセッサの機械可読なメモリ上に格納されている制御ロジックに従って前記入力を処理して出力を供給するように構成されているプロセッサと、前記出力を接続されているデバイスに送出する出力モジュールと、を備えていて、
   前記データメモリデバイスは前記ＰＬＣデバイスに組み込まれて連携している、先行する請求項のいずれか１項に記載のパフォーマンストラッキング装置。
7. 前記ＰＬＣデバイスの前記イベントは、前記プロセッサが供給した、ヒューマンマシンインタフェース（Ｈｕｍａｎ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ：ＨＭＩ）、及び／または、監督、制御、及びデータ獲得（Ｓｕｐｅｒｖｉｓｏｒｙ，Ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：ＳＣＤＡ）インターフェースへのメッセージを含んでいる、請求項７記載のパフォーマンストラッキング装置。
8. 前記装置は複数のＳＣＡＤＡシステムと連携するための出力を供給する、請求項７記載のパフォーマンストラッキング装置。
9. 前記データメモリデバイスは、
   前記複数の制御デバイスからのデータを受け取る入力インターフェースと、
   クロックと、
   前記受け取ったデータのタイムスタンプを記録するように構成されているプロセッサと、
   機械可読なデータ格納部と、
   出力インターフェースと、を備えている、先行する請求項のいずれか１項に記載のパフォーマンストラッキング装置。
10. 前記入力インターフェースは一方向ゲートウェイ型ファイアウォールを備えている、請求項９記載のパフォーマンストラッキング装置。
11. 前記データメモリデバイスは、少なくとも、デジタル入力／出力データ、アナログ入力／出力データ、及び前記イベントログで構成されているグループのデバイスデータをコンパイルする、先行する請求項のいずれか１項に記載のパフォーマンストラッキング装置。
12. 前記参照ＰＬＣシーケンスモデルは、サブプロセスに対する参照シーケンスモデルを供給するデジタル入力／出力データを備えている、請求項１１記載のパフォーマンストラッキング装置。
13. 前記参照ＰＬＣシーケンスモデルはアナログ入力／出力を備えており、測定されたＰＬＣシーケンスデータの比較はデータトポロジーの比較を備えている、請求項９記載のパフォーマンストラッキング装置。
14. 前記データメモリデバイスはさらに、タイムスタンプが記録されたイベントログデータを、前記ＰＬＣシーケンスデータにおける通過点として相互参照するように構成されている、請求項８から１３のいずれか１項に記載のパフォーマンストラッキング装置。
15. データメモリデバイスからの前記ＰＬＣシーケンスデータをモニタリングして、前記参照ＰＬＣシーケンスモデルからの偏差に基づいた警告または注意喚起を送出するように構成されているモニタリングデバイスをさらに備えている、請求項８から１４のいずれか１項に記載のパフォーマンストラッキング装置。
16. 制御システムをモニタリングする方法であって、
    前記制御システム内の複数の制御デバイスに連結されているデータメモリデバイスを供給して、
    前記データメモリデバイスを用いて前記複数の制御デバイスからのデータを受け取って、
    前記複数の制御デバイスからの前記データを共通の時間基準で記録して、
    前記記録されたデータの時間ベースのデータスタックをコンパイルする、方法。
17. さらに、前記データメモリデバイスと連通している再生デバイスを供給し、ユーザが前記データスタックの再生及び／または検索を行うことを可能にする、請求項１６記載の方法。
18. さらに、データスタックの時系列での視覚化を生成する、請求項１７記載の方法。
19. さらに、
    履歴データを蓄積して少なくとも１つの参照データスタックモデルを生成して、
    測定されたデータスタックを前記参照データスタックモデルと比較して、動作上の偏差を識別する、請求項１６から１８のいずれか１項に記載の方法。
20. さらに、検出された、または予測された動作上の偏差に応じて警告または注意喚起を送出する、請求項１９記載の方法。
21. さらに、データを、少なくとも、デジタル入力／出力データ、アナログ入力／出力データ、及び前記イベントログへとグループ化する、請求項１６から２０のいずれか１項に記載の方法。
22. プログラマブルロジックコントローラ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ：ＰＬＣ）データ処理システムであって、前記システムは、
    少なくとも１つのＰＬＣデバイスであって、
    少なくとも１つの入力源からの入力を受け取る入力モジュールと、
    プロセッサの機械可読なメモリ上に格納されている制御ロジックに従って前記入力を処理して出力を供給するように構成されているプロセッサと、
    前記出力を接続されているデバイスに送出する出力モジュールと、を備えている、ＰＬＣデバイスと、
    前記少なくとも１つのＰＬＣデバイスに連結されているデータメモリデバイスであって、前記少なくとも１つのＰＬＣをモニタリングして、前記ＰＬＣデバイスの入力、出力、及びイベントに関連したデータを受け取って、前記入力、出力、及びイベントの時間ベースの記録を格納してＰＬＣシーケンスデータの記録をコンパイルするように構成されている、データメモリデバイスと、を備えているシステム。

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