JP6868954B2 - プロセスプラントでの自動的信号処理ベースの学習、プロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するためのシステム及び方法、プロセスプラントでビッグデータベースの学習を自動的に実施するためのシステム - Google Patents

プロセスプラントでの自動的信号処理ベースの学習、プロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するためのシステム及び方法、プロセスプラントでビッグデータベースの学習を自動的に実施するためのシステム Download PDF

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Description

関連出願の相互参照
本開示は、「ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題され、２０１３年３月３日に出願された米国特許出願第１３／７８４，０４１号、「ＭＥＴＨＯＤ ＡＮＤ ＡＰＰＡＲＡＴＵＳ ＦＯＲ ＣＯＮＴＲＯＬＬＩＮＧ Ａ ＰＲＯＣＥＳＳ ＰＬＡＮＴ ＷＩＴＨ ＬＯＣＡＴＩＯＮ ＡＷＡＲＥ ＭＯＢＩＬＥ ＣＯＮＴＲＯＬ ＤＥＶＩＣＥＳ」と題され、２０１３年９月１７日に出願された米国特許出願第１４／０２８，７８５号、「ＣＯＬＬＥＣＴＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＬＩＶＥＲＩＮＧ ＤＡＴＡ ＴＯ Ａ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＭＡＣＨＩＮＥ ＩＮ Ａ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ」と題され、２０１４年２月６日に出願された米国特許出願第１４／１７４，４１３号、「ＤＩＳＴＲＩＢＵＴＥＤ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ Ａ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ」と題され、２０１４年３月１４日に出願された米国特許出願第１４／２１２，４９３号、及び「ＤＥＴＥＲＭＩＮＩＮＧ ＡＳＳＯＣＩＡＴＩＯＮＳ ＡＮＤ ＡＬＩＧＮＭＥＮＴＳ ＯＦ ＰＲＯＣＥＳＳ ＥＬＥＭＥＮＴＳ ＡＮＤ ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＳ ＩＮ Ａ ＰＲＯＣＥＳＳ」と題され、２０１４年３月１４日に出願された米国特許出願第１４／２１２，４１１号に関連し、各々の開示全体が参照により本明細書に明示的に組み込まれる。
加えて、本開示は、「ＲＥＧＩＯＮＡＬ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題され、本出願と同時に出願された米国特許出願第１４／５０７，１８８号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７９号）、「ＤＡＴＡ ＰＩＰＥＬＩＮＥ ＦＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題され、本出願と同時に出願された米国特許出願第６２／０６０，４０８号（代理人整理番号第０６００５／５９３０８５Ｐ号）、及び「ＳＴＲＥＡＭＩＮＧ ＤＡＴＡ ＦＯＲ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題され、本出願と同時に出願された米国特許出願第１４／５０６，８６３号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７０号）に関連し、各々の開示全体が参照により本明細書に明示的に組み込まれる。
本開示は、概して、プロセスプラント及びプロセス制御システムに関し、より具体的には、プロセスプラント及びプロセス制御システムによって生成されたリアルタイムデータに対して実施された源に近い信号処理に基づいて、プロセスプラント内で自動的な自律的学習を提供することに関する。
物理的材料または製品を製造、精製、変形、生成、または生産する化学、石油、産業または他のプロセスプラントで使用されるものなどの分散型プロセス制御システムは、典型的に、アナログバス、デジタルバスもしくはアナログ／デジタルバスの組み合わせを介して、または無線通信リンクもしくはネットワークを介して、１つ以上のフィールドデバイスに通信可能に結合された１つ以上のプロセスコントローラを含む。例えば、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ及びトランスミッタ（例えば、温度、圧力、レベル及び流量センサ）であり得るフィールドデバイスは、プロセス環境内に位置し、一般に、バルブの開閉、温度もしくは圧力等のプロセス及び／もしくは環境パラメータの測定などの物理的またはプロセス制御機能を実行して、プロセスプラントまたはシステム内で実行する１つ以上のプロセスを制御する。スマートフィールドデバイス、例えば周知のフィールドバスプロトコルに適合するフィールドデバイスなどはまた、制御計算、警告機能、及びコントローラ内で一般に実装される他の制御機能を実行することができる。典型的にプラント環境内にも位置するプロセスコントローラは、フィールドデバイスによって行われたプロセス測定を示す信号、及び／またはフィールドデバイスに関する他の情報を受信し、プロセス制御決定を行い、受信した情報に基づいて制御信号を生成し、かつＨＡＲＴ（登録商標）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）、及びＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスなどのフィールドデバイスにおいて実施される制御モジュールまたはブロックと連携する異なる制御モジュールを動かすコントローラアプリケーションを実行する。コントローラ内の制御モジュールは、通信回線またはリンク上で制御信号をフィールドデバイスに送信し、それによりプロセスプラントまたはシステムの少なくとも一部分の動作を制御する。例えば、コントローラ及びフィールドデバイスは、プロセスプラントまたはシステムによって制御されるプロセスの少なくとも一部分を制御する。
フィールドデバイス及びコントローラからの情報は通常、例えば、操作者のワークステーションパーソナルコンピュータもしくはコンピューティングデバイス、データヒストリアン、レポートジェネレータ、集中型データベース、または典型的により厳しいプラント環境から離れた制御室または他の位置内に配置される他の集中型運営用コンピューティングデバイスなどの１つ以上の他のハードウェアデバイスに対して、データハイウェイまたは通信ネットワーク上で利用可能にされている。これらのハードウェアデバイスの各々は典型的に、プロセスプラントにわたってまたはプロセスプラントの一部分にわたって集中される。これらのハードウェアデバイスは、例えば、操作者がプロセスを制御すること及び／またはプロセスプラントを動作させることに関する機能を実行すること、例えば、プロセス制御ルーチンの設定を変更すること、コントローラまたはフィールドデバイス内の制御モジュールの動作を修正すること、プロセスの現在の状態を見ること、フィールドデバイス及びコントローラによって生成した警告を見ること、人員を訓練するかまたはプロセス制御ソフトウェアを試験する目的のためにプロセスの動作をシミュレーションすること、構成データベースを保持し更新することなどを可能にし得るアプリケーションを動かす。ハードウェアデバイス、コントローラ及びフィールドデバイスによって利用されるデータハイウェイは、有線通信パス、無線通信パス、または有線と無線通信パスとの組み合わせを含み得る。
一実施例として、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔによって販売されているＤｅｌｔａＶ（商標）制御システムは、プロセスプラント内の多様な場所に位置する様々なデバイス内に記憶され、それらによって実行された複数のアプリケーションを含む。１つ以上のワークステーションまたはコンピューティングデバイスに存在する構成アプリケーションは、ユーザがプロセス制御モジュールを生成または変更すること、かつデータハイウェイを介してこれらのプロセス制御モジュールを専用の分散型コントローラにダウンロードすることを可能にする。典型的に、これらの制御モジュールは、通信可能に相互接続された機能ブロックで構成され、それらの機能ブロックは、それらへの入力に基づいて制御スキーム内の機能を実行し、制御スキーム内の他の機能ブロックに出力を提供するオブジェクト指向型のプログラミングプロトコルにおけるオブジェクトである。構成アプリケーションはまた、構成設計者が操作者のインターフェースを生成または変更することを可能にし得、その操作者のインターフェースは、操作者にデータを表示し、かつ操作者がプロセス制御ルーチン内で、設定点などの設定を変更することを可能にする視覚アプリケーションによって使用される。各専用のコントローラ及び、場合によっては、１つ以上のフィールドデバイスは、実際のプロセス制御機能性を実装するためにそれに割り当てられ、ダウンロードされた制御モジュールを実行させるそれぞれのコントローラアプリケーションを記憶し実行する。１つ以上の操作者のワークステーション上で（または操作者のワークステーション及びデータハイウェイと通信接続して１つ以上の遠隔コンピューティングデバイス上で）実行され得る視覚アプリケーションは、データハイウェイを介してコントローラアプリケーションからデータを受信し、このデータを、ユーザインターフェースを用いてプロセス制御システム設計者、操作者、またはユーザに表示し、操作者のビュー、エンジニアのビュー、技術者のビューなどの多数の様々なビューのいずれかを提供し得る。データヒストリアンアプリケーションは、典型的に、データハイウェイにわたって提供されたデータのうちのいくつかまたはすべてを収集及び記憶するデータヒストリアンデバイス内に記憶され、それによって実行されるが、構成データベースアプリケーションは、現在のプロセス制御ルーチン構成及びそれと関連付けられたデータを記憶するためにデータハイウェイに接続されたさらなるコンピュータにおいて実行し得る。あるいは、構成データベースは、構成アプリケーションと同じワークステーション内に位置し得る。
プロセスプラントまたはプロセス制御システムにおいて、異常状態または障害の兆候が生じたとき（例えば、警告が生成されたとき、またはプロセス測定もしくはアクチュエータが過度の変化があることを見つけたとき）、操作者、器具技術者またはプロセスエンジニアは、典型的に、異常状態もしくは障害の兆候を生じさせることに寄与している可能性がある上流の測定値及びプロセス変数を決定することを試みるためにシステム及びシステムを通したそれのフローパスによって制御されるプロセスに関する自身の知識と組み合わせて分析ツールを使用する。例えば、操作者は、異常もしくは障害状態に対する様々なプロセス変数及び／または測定値の寄与を決定することを試みるためにＤｅｌｔａＶ（商標）バッチ分析製品または連続データ分析ツールへのプロセス制御デバイス（例えば、フィールドデバイス、コントローラなど）の出力から経時的に捕捉されたデータの履歴ログを供給し得る。典型的に、ユーザは、どの履歴データログを分析ツールに送り込むかを決定し、プロセスに関する自身の知識に基づいて上流要因候補（例えば、測定値、プロセス変数など）を特定する。その後、これらのデータ分析ツールは、主成分分析（ＰＣＡ）を利用して、どの上流要因候補が下流の予測される品質パラメータに影響を及ぼすかを決定する。それ故に、分析ツールによって提供された出力の精度及び有効性は、ユーザの知識に基づくかまたはそれに限定され、したがって異常状態または障害の源への完全な洞察または正しい洞察を提供することができない。
加えて、現在既知のプロセス制御プラント及びプロセス制御システムのアーキテクチャは、限定されたコントローラ及びデバイスメモリ、通信帯域幅及びコントローラならびにデバイスプロセッサの能力によって強く影響を受ける。例えば、現在既知のプロセス制御システムアーキテクチャでは、コントローラ内の動的及び静的不揮発性メモリの使用は通常、最小限にされるか、または少なくとも注意深く管理される。結果として、システム構成の間（例えば、事前に）、ユーザは典型的に、コントローラにおいてどのデータがアーカイブされるまたは保存されるか、そのデータが保存される頻度、及び圧縮が使用されるか否かを選択しなければならず、したがってコントローラは、この限定された集合のデータ規則で構成される。その結果として、トラブルシューティング及びプロセス分析において有用であり得るデータは、アーカイブされないことが多く、そのデータが収集される場合、有用な情報は、データ圧縮により失われている可能性がある。
上述の現在既知のプロセスプラント及びプロセス制御システムの限定ならびに他の限定は、プロセスプラントまたはプロセス制御システムの動作及び最適化において、例えば、プラント動作、トラブルシューティング、及び／または予測的モデリングの間、それら自体を不必要に顕在化し得る。例えば、そのような限定は、トラブルシューティングするための過去のデータを取得するために実施され、そのデータを独立型オフライン信号処理ツールに手動で送り込み、信号処理ツールの出力の分析を手動で管理して更新されたモデルを生成しなければならない面倒で冗長な作業フローを強要する。その場合にも、トラブルシューティング結果及びモデルは、それらの生成への入力が特定の操作者の経験及び知識に依存するため、不完全であるかまたは実際のシステムを十分に表すことができない。
「ビッグデータ」は一般に、従来のデータベース管理ツール及び／またはデータ処理アプリケーション（例えば、リレーショナルデータベース及びデスクトップ統計パッケージ）が許容時間量内でデータ集合を管理することができない非常に大きなまたは複雑な１つ以上のデータ集合の集まりを指す。典型的に、ビッグデータを使用するアプリケーションは、トランザクショナルであり、エンドユーザを対象にするかまたはエンドユーザに焦点が合わせられる。例えば、ウェブサーチエンジン、ソーシャルメディアアプリケーション、マーケティングアプリケーション及び小売りアプリケーションがビッグデータを使用及び操作することができる。ビッグデータは、現代のマルチプロセス、マルチコアサーバの並列処理能力が十分に利用されることを可能にする分散型データベースによって支持され得る。
プロセスプラントでプロセスを制御することによって障害、異常動作、及び／または生成された信号の挙動の変化の潜在的な源を決定する信号処理ベースの学習を提供するための技術、システム、装置及び方法が開示される。信号処理ベースの学習は、例えば、ある種のビッグデータベースの学習であり得る。一般に、前記技術、システム、装置及び方法は、ユーザ入力なしで、１つ以上の信号の１つ以上の特性を決定するようにプロセスの制御に基づいて生成される１つ以上の信号に対して信号処理を自動的に実施する。典型的に、信号処理は、プロセスプラントに一体化され、データが信号源または源によって生成されるとき、リアルタイムで１つ以上の信号の源の近くで実施される。加えてまたはあるいは、前記技術、システム及び方法は、ユーザ入力なしで、信号処理の結果として１つ以上の信号の挙動に見出された特性に寄与する１つ以上の源を自動的に決定する。１つ以上の信号は、例えば、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランス、質量のバランス、性能パラメータ、分析関数の出力、及び／またはプロセスプラントで制御されるプロセスに基づいて生成される任意の他の値の経時的な値を示すことができる。特性の１つ以上の源としては、例えば、プロセス制御デバイス、プロセス変数、測定値、別のプロセス要素、１台の設備、プロセスプラントの資産などが挙げられ得る。
一実施形態では、プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するためのシステムは、入力部及び出力部を有する信号処理モジュールを含む。信号処理モジュールの入力部は、プロセスプラントと関連付けられた信号源によって生成された信号を、信号源がリアルタイムで信号を生成するときに受信するものであり、信号は、物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスによってプロセスを制御するプロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す。信号処理モジュールの出力部は、受信者アプリケーションに、信号の少なくとも１つの特性の表示を提供するものである。加えて、信号処理モジュールは、信号に対して信号処理を実施して、信号の少なくとも１つの特性を決定するように構成される。
一実施形態では、プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を自動的に実施するためのシステムは、信号処理モジュールと、分析モジュールとを含む。信号処理モジュールは、信号源によって生成された信号を、信号源がリアルタイムで信号を生成するときに受信するものであり、信号は、それぞれの物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによってプロセスを制御するプロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータの値を示す。信号処理モジュールは、信号に対して信号処理を実施して、信号の１つ以上の特性を決定するようにさらに構成される。分析モジュールは、信号処理モジュールによって決定された１つ以上の特性の表示を受信し、信号の１つ以上の特性の１つ以上の源を決定するように構成され、１つ以上の源は、プロセス内で、信号の上流である要素の集合の１つ以上の元であり、上流の要素の集合の１つ以上の元の各々は、１つ以上の元に含まれない上流の要素の集合の少なくとも１つの他の元のそれぞれの影響より大きい、信号の１つ以上の特性にそれぞれの影響を与える。分析モジュールは、信号の１つ以上の特性の１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させるようにさらに構成され、受信者アプリケーションは、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである。
一実施形態では、プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するための方法は、信号処理ベースの学習システムで、パラメータの値の経時的な変化の表示を取得することを含み、パラメータ値の経時的な変化は、信号源によって生成された信号であり、パラメータ値の経時的な変化は、プロセスプラントでプロセスを制御することに基づいて生成され、信号は、信号源がリアルタイムで信号を生成するときに取得される。加えて、本方法は、信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能を信号に適用させることと、信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能の適用に基づいて信号の少なくとも１つの特性を決定することとを含む。さらに、本方法は、信号処理ベースの学習システムによって、プロセス内で、信号の上流である要素の集合の少なくとも部分集合を信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源であると決定することを含み、少なくとも１つの部分集合の決定は、信号の少なくとも１つの特性に対する上流要素の集合の影響のそれぞれの強度に基づいている。さらに、本方法は、信号処理ベースの学習システムによって、信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させることを含み、受信者アプリケーションは、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである。
プロセスプラントまたはプロセス制御システムで自動的または自律的な信号処理ベースの学習を提供するための例示的なシステムを示す。 自動的または自律的な信号処理ベースの学習を支持し得るプロセスプラントまたはプロセス制御システムの例示的なビッグデータネットワークのブロック図である。 例示的なビッグデータ機器のブロック図である。 自動的または自律的な信号処理ベースの学習が実施され得る例示的なプロセスプラントまたはプロセス制御システムのブロック図である。 プロセスプラントまたはプロセス制御システムで信号処理ベースの学習を自動的に提供するための例示的な方法のフロー図である。
プロセスプラントまたはプロセス制御システムで信号処理ベースの学習を自動的または自律的に実施するための技術、システム及び方法が本明細書に開示される。一般に、前記技術、システム及び方法により、信号処理は、プロセスを制御するプロセスプラントの結果として生成される信号に対して自動的または自律的に実施されるか、またはその信号に適用されることが可能になる。典型的に、信号は、プロセスを制御することに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す。したがって、本明細書で使用されるとき、用語「信号」は概して、パラメータ値の時系列、例えば、コントローラの出力の時系列、外乱変数の時系列などを指す。ユーザが後天的にプロセスプラントから過去の信号フィードを取得し、オフラインの別個の信号プロセッサに過去の信号フィードを提供する既知のプロセス制御信号処理技術とは対照的に、本技術、システム及び方法により、１つ以上の信号処理機能は、信号がリアルタイムで信号源によって生成されるとき、信号処理が自動的にリアルタイムで実施されるように、プロセスプラントまたはプロセス制御システムに一体化されることが可能になる。したがって、本明細書に開示される技術、システム及び方法を用いることによって、信号処理は、例えば、プロセスプラントまたはシステム内の様々な信号源に近い様々な信号処理機能を位置決めするかまたは位置付けることによって、動作しているオンラインプロセスプラントまたはシステムに組み込まれるかまたは一体化される。実際に、いくつかの実施形態では、１つ以上の信号処理機能は、信号源と一体であるかまたはそれと一体化される。一体化されるかまたは組み込まれた信号処理機能は、オンラインプロセスプラントまたはシステムのリアルタイム動作の結果として信号源によって生成されたリアルタイム信号に対してリアルタイムで自律的に実行する。
本明細書で論じられる技術、システム及び方法は、単一信号、複数の信号にそれぞれ、及び／または集団としてもしくは全体として複数の信号に適用され得ることに留意されたい。しかしながら、本明細書の論述を容易にするために、かつ限定的な目的ではなく、単数形の用語「信号」が利用される。
１つ以上の信号処理機能の実行（例えば、リアルタイム信号への１つ以上の信号処理機能の適用）は、信号の１つ以上の特性を示す結果を生成することができる。例えば、信号に存在する１つ以上の卓越周波数または調波は、１つ以上の信号処理機能の適用によって決定され得る。いくつかのプロセスプラントまたはプロセス制御システムでは、信号の特性（複数可）は、プロセスプラントのリアルタイム動作中にも自動的または自律的に動作する１つ以上の分析関数に提供される。分析関数（複数可）は、例えば、プロセス内で、信号源の上流である要素（例えば、プロセス要素）を示すかまたは特定する要素アライメントマップまたは類似のリソースに基づいて、信号の特性（複数可）の１つ以上の源を決定することができる。
要素アライメントマップ及び上流要素の例は、前述の米国特許出願第１４／２１２，４１１号に記載される。一般に、要素アライメントマップまたは類似のリソースは、例えば、測定を行うこと、物理的機能を実施することまたは別の要素に物理的機能を実施させること、変数を制御すること、別のプロセス要素に値を提供して変数を制御すること、動的データを生成すること、動的データ、物理的に支持するプロセス制御デバイスまたは他の設備を受信し、それらで動作すること、メッセージを経路指定することなどによって、プロセスプラントの正常動作の間、プロセスのリアルタイム制御中に役割を果たすすべての要素及び／またはプロセス要素（例えば、完全または包括的なプロセス変数の集合、プロセス測定、プロセスデバイス、他のプロセス要素、設備、資産など）を示す。加えて、要素マップは、プロセスのフロー内の他の要素に関して各要素の相対位置または位置決めを示す。
要素マップアライメントは、例えば、同定、プロセスプラント内の物理的位置、及び任意に、複数のデータ源からのプロセスプラント要素の他の記述的情報を抽出または取得することによって自動的に決定され（例えば、ユーザ入力を使用しないかまたはそれを必要とせずに決定され）得る。次に、抽出または取得されたデータは、プロセスがランタイム中に制御されている間、一次要素の起動または積極的な参加の相対的シーケンスを反映するように自動的に順序付けられ得る。したがって、要素アライメントマップに示される各一次要素に対して、マップは、プロセスが制御されている間、一次要素の参加または起動の順序（例えば、別の一次要素の参加または起動の順序に対する）の表示を含み、要素アライメントマップ内のこれらの相対的順序または位置は、それに応じて記載されるかまたは示され得る。例えば、投入原材料を初期処理のタンクの中に放出するように制御される第１のバルブに対応する要素は、プロセスの最終製品または出力を保持領域の中に放出して包装するのを待つように制御される第２のバルブに対応する要素の前に（例えば、「その上流」である）要素アライメントマップで順序付けされる。逆に、第２のバルブは、プロセスのプロセス要素アライメントマップ内で第１のバルブの後に順序付けされるかまたはその「下流」である。
したがって、要素アライメントマップまたは類似のリソースを用いることによって、分析関数またはルーチンは、信号処理機能によって決定された信号の１つ以上の特性の１つ以上の潜在的な源を決定することができる。例えば、分析関数またはルーチンは、要素アライメントマップを用いて信号源の１つ以上の上流要素を特定することができ、次に、信号の特性に対する特性された上流要素の影響のそれぞれの強度の比較に基づいて、特定された上流要素の部分集合を特性の１つ以上の源であると決定することができる。一実施形態では、１つ以上の特性に対する様々な上流の影響のそれぞれの強度は、過去のプロセス制御データに基づいて決定される。
プロセス制御システムまたはプラントで信号処理ベースの学習を自動的または自律的に提供するこれら及び他の技術、システム及び方法がより詳細に後述される。
図１は、プロセスプラントまたはプロセス制御システムで自動的または自律的な信号処理ベースの学習を提供するための例示的なシステム１００を図解する。信号処理ベースの学習は、例えば、ある種のビッグデータベースの学習であり得る。図１に示されるように、信号処理ベースの学習システム１００は、分析モジュール１０５に通信可能に結合される信号処理モジュール１０２を含み、分析モジュール１０５は、プレゼンテーションモジュール１０８に結合される。いくつかの構成では、信号処理モジュール１０２はまた、プレゼンテーションモジュール１０８に直接通信可能に結合され得るが、そのような構成は図１に示されない。
図１では、信号処理モジュール１０２は、具体的には、信号１１０に信号処理を実施して、信号１１０の１つ以上の特性を決定するように構成される。具体的には、信号処理モジュール１０２は、入力として、プロセスプラントによって生成された信号１１０の表示を受信し、信号は、プロセスプラントと関連付けられたパラメータの値の経時的な変化を示す。経時的なパラメータ値の変化は概して、オンラインプロセスプラントによって（またはパラメータと関連付けられたそのオンライン部分によって）制御されるプロセスによるものであるかまたはその結果である。場合によっては、パラメータ値の変化のうちのいくつかは振動性である（例えば、経時的、平衡の中央値または中心点の周囲、２つ以上の異なる状態の間など。場合によっては、パラメータ値の変化のうちのいくつかは振動性ではない（例えば、インパルス応答、非周期的挙動など）。
信号１１０は、プロセスプラントまたはプロセス制御システムに対応する１つ以上のプロセス要素及び／または他の構成要素もしくは機能によって生成され、これらは、本明細書では信号の「源」または「信号源」と称される。例えば、信号１１０の源は、プロセス制御デバイスの（例えば、コントローラ、フィールドデバイス、または入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス）入力信号または出力信号に対応し得る。加えてまたはあるいは、信号１１０の源は、制御変数、操作変数、外乱変数などのプロセス変数であり得る（プロセス制御デバイスの入力または出力であり得る）。ほとんど（しかし必ずしもすべてではない）場合、信号１１０の源は、測定値である。測定値の例としては、フィールドデバイスによってプロセスのいくつかのパラメータに直接実施されるか、もしくはこのような直接測定から得られるプロセス測定、プロセスの制御から一般に独立した環境測定（例えば、周囲温度または気圧、投入原材料の組成など）、性能測定（例えば、プロセスプラントの通信リンク帯域幅または遅延、プロセスプラントの出力の組成など）、またはプロセスを制御するプロセスプラントと関連付けられたいくつかの他の測定が挙げられ得る。場合によっては、信号１１０の源は、プロセスまたはプロセスプラントの一部分内の質量のバランスまたはエネルギーのバランスを示すパラメータである。場合によっては、信号１１０の源は、別の分析システムまたはモジュールの出力に対応する。単一信号１１０は、可読性を容易にするために複数の信号源に対応し得る（例えば、信号１１０は、コントローラの出力に実施されている分析の出力値を変更することを反映し得る）が、信号１１０の「源」または「信号源」は、本明細書において単数で参照されることに留意されたい。
一般に、信号１１０は、プロセスプラントと関連付けられ、かつプロセスを制御するプロセスプラントの直接もしくは間接的結果として変化し、例えば、リアルタイムで変化するか、またはプロセスプラントの直接もしくは間接的結果（またはパラメータが関連付けられるその一部分）がオンラインで動作しているときに変化する値をもつ１つ以上のパラメータの任意の集合に対応し得る。図１に示されるように、信号１１０は、リアルタイムで信号処理モジュール１０２によって取得及び処理される。すなわち、信号１１０は、信号源がリアルタイムで信号１１０を生成するとき、信号処理モジュール１０２によって取得及び処理される。場合によっては、例えば、信号処理モジュール１０２がバックグラウンドで、または信号の源もしくはプロセスを制御することにより重要である他のモジュールより低い優先度で実行するように指定される場合などの信号処理モジュール１０２による信号１１０の処理は、わずかに遅延し得る。
一実施形態では、信号処理モジュール１０２及び信号源は一体である。例えば、信号処理モジュール１０２は、コントローラまたはバルブもしくはセンサなどのフィールドデバイスに含まれ得る。別の実施形態では、信号処理モジュール１０２は、信号源とは別個であるが、それに通信可能に接続され得る。例えば、信号処理モジュール１０２は、信号源の出力がプロセス制御ネットワーク上で送信される前に信号処理モジュール１０２を横断するように信号源に物理的に取り付けられるかもしくは結合されてもよく、または、信号処理モジュール１０２は、信号源の出力が送信されるネットワークリンクを監視してもよい。例えば、信号処理モジュール１０２は、コントローラ、フィールドデバイス、またはコントローラ及び／もしくはフィールドデバイスが信号を送信する通信リンクに結合される付属デバイスに含まれ得る。
信号処理モジュール１０２は、信号源の出力信号を受動的または能動的に受信または取得することができる。例えば、コントローラがその出力を信号処理モジュール１０２に直接送信するとき（例えば、信号処理モジュール１０２がコントローラの出力ポートに取り付けられるか、またはコントローラが信号処理モジュール１０２に送達されるその出力を明示的にアドレス指定するとき）、信号処理モジュール１０２は、信号源の出力信号を受動的に取得する。一方、信号処理モジュール１０２が、コントローラの出力が送信されるリンクを監視するとき、信号処理モジュール１０２は、信号源の出力信号を能動的に取得する。
いくつかの実施形態（図示せず）では、信号処理モジュール１０２は、信号１１０とともに１つ以上の他の入力を受信または取得する。例えば、信号処理モジュール１０２は、複数のそれぞれの信号源から複数の時変入力信号を受信することができる。場合によっては、信号処理モジュール１０２は、信号１１０とともに、制御変数の設定点またはプロセスプラント内の静止状態の表示など、経時的に比較的一定の１つ以上の追加のリアルタイム入力を受信する。場合によっては、信号処理モジュール１０２は、信号１１０とともに（及び、存在する場合、任意の追加のリアルタイム入力とともに）、プロセスプラントまたはその部分がオフラインであった間に取得された測定値、オフラインの手動分析ツールによって生成された出力、プロセスの１つ以上の部分のモデルから取得されたデータなど、プロセスプラントのリアルタイム動作中に生成されない１つ以上の他の入力を受信する。信号処理モジュール１０２は、受動的に（例えば、各信号源がその信号を信号処理モジュール１０２に送達させるときに）複数のリアルタイム及び／または非リアルタイムの追加の入力を受信することができ、あるいは、信号処理モジュール１０２は、能動的に（例えば、信号処理モジュール１０２が複数の入力に対応する複数の信号源からのいくつかのデータフィードを監視するときに）複数のリアルタイム及び／または非リアルタイムの追加の入力を受信することができる。
図１では、信号処理モジュール１０２は、信号１１０（及び、存在する場合、任意の他の追加の一定または可変入力）上で動作して、信号１１０の１つ以上の特性を決定する。典型的に、信号処理モジュール１０２は、監視されていない様式で動作する。すなわち、信号処理モジュール１０２は、自動的、自律的、及び／または任意のユーザ入力から独立して１つ以上の信号処理機能または動作を開始及び実行する。例えば、信号処理モジュール１０２は、信号１１０のログもしくはフィードをその入力に提供するか、その入力に実施されるべきである特定の信号処理機能を示すか、または信号処理機能もしくは動作の実行を開始することをユーザまたは操作者に要求しない。
実際には、信号処理モジュール１０２は、信号１１０に１つ以上の信号処理機能を自動的または自律的に実施して、信号１１０の１つ以上の特性を決定する。例えば、信号処理モジュール１０２は、信号１１０にフィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、及び／または任意の他の信号処理技術を実施することができる。したがって、信号処理モジュール１０２によって決定される１つ以上の特性は、信号処理モジュール１０２によって信号１１０に適用された信号処理技術の集合に対応するということになる。例えば、信号処理モジュール１０２が信号１１０にスペクトラム分析を実施する場合、スペクトラム分析から決定される信号１１０の１つ以上の対応する特性は、信号１１０内の１つ以上の卓越周波数、１つ以上のｎ次周波数（ｎが１より大きい整数である場合）、調波、分数調波、分岐、帯域幅、ひずみなどの同定を含み得る。別の実施例では、信号処理モジュール１０２が信号１１０に位相分析を実施する場合、信号１１０の１つ以上の対応する特性は、信号１１０の１つ以上の位相、及び／またはあらゆる位相変化の存在もしくは不在の同定を含み得る。上記のスペクトラム及び位相分析の実施例が信号１１０に含まれる１つ以上の反復的挙動（例えば、振動性または周期的挙動）の特性を図解するが、信号処理モジュール１０２は、加えてまたはあるいは、信号１１０上で動作して、経時的な最大及び最小振幅、インパルス応答など、何らかの非反復的挙動が存在するかを決定することに留意されたい。一実施形態では、信号処理モジュール１０２は、例えば、信号の源、追加の入力、取得された信号もしくは別の信号の１つ以上の以前に決定された特性、及び／またはいくつかの他の基準に基づいて、取得された信号に対して実施するように１つ以上の信号処理機能を選択することができる。
したがって、図１では、信号処理モジュール１０２は、１つ以上の信号処理機能を信号１１０に適用し、適用された信号処理に基づいて信号１１０の１つ以上の特性を決定し、前記決定された特性の表示１１２を分析モジュール１０５に提供する。分析モジュール１０５は、信号１１０の決定された特性の潜在的な１つの源または複数の源を決定するように具体的に構成され、例えば、分析モジュール１０５は、「特徴的な源」を決定する。具体的には、分析モジュール１０５は、信号源の上流である要素の集合を決定し、それらの上流要素のどれが信号１１０の挙動の変化に最も大きな影響を与えるかを特定する。
一般に、本明細書で参照されるように、かつ先述のように、用語「上流要素」は、プロセスプラントにプロセスを制御させる実行時間中に関与するプロセス要素、１台の設備、またはプロセスプラントの資産を指す。本明細書で使用されるとき、用語「上流」は、リアルタイムでのプロセスの制御への初期の積極的な参加またはその間の存在を有することを指し、用語「下流」は、リアルタイムでのプロセスの制御への後期の積極的な参加またはその間の存在を有することを指す。例えば、プロセスへの入力のために原材料を保管する大桶は、原材料を加熱するボイラーの上流であり、ボイラーの温度を測定する温度センサの上流である。本明細書で使用されるとき、用語「プロセス要素」は一般に、プロセス制御デバイス、プロセス変数、測定値など、プロセスまたはその一部分の制御に使用される物理的または論理的要素を指す。したがって、大桶及びボイラーの実施例を用いると、ボイラーの中に原材料を放出するバルブは、上流プロセス要素であり、温度センサは、バルブの下流であるプロセス要素であり、別の設備に供給するために加熱流を管の中に放出するバルブは、第１のバルブ及び温度センサの両方の下流であるプロセス要素である。
本明細書で同じ意味で使用されるとき、「１台の設備」、「設備部品」、または「設備」は概して、プロセスまたはその部分の制御中に直接利用され得るかまたは利用され得ない物理的要素または構成要素を指すが、それにもかかわらずプロセスの制御またはフローに関して他の設備部品及び／またはプロセス要素で順序付けられ得る。上記の実施例を続けるために、大桶及び大桶のための物理的支持体は、ボイラーの上流である要素であり、ボイラー及びボイラーのための支持体は、ボイラーから出る導管の上流である。本明細書で参照されるとき、プロセスプラントの「資産」は、プロセスプラントの提供者及び／または操作者の費用を有するプロセスプラントに対応するあらゆる要素であり得る。例えば、プロセスプラントの資産は、器具類、バルブ、コントローラ、分散型制御システム（ＤＣＳ）、ソフトウェア、基盤、ネットワーク、制御ストラテジ、アプリケーション、構成、導管、試験設備、構成設備、ワークステーション、ユーザインターフェースデバイス、データストレージエンティティなどを含み得る。再び大桶及びボイラーの実施例に戻ると、大桶、ボイラー、バルブ、導管、温度センサ及び対応する支持体は、バルブ及び温度センサを使用して、ボイラー内の加熱及び材料の量を制御する制御モジュール及びストラテジであるとき、大桶及び／またはボイラー内の障害状態を診断するために使用される携帯用診断デバイスであるとき、プロセスプラントの資産である。
したがって、図１の分析モジュール１０５は、信号１１０の１つ以上の特性の表示１１２上で動作し、信号源の上流である１つ以上の要素が１つ以上の特性の潜在的、可能な、または実際の源であると決定するように構成される。典型的に、信号処理モジュールと同様に、分析モジュール１０５は、監視されていない様式で動作する。すなわち、分析モジュール１０５は、ユーザ入力なしで自律的に開始及び実行し、及び／またはあらゆるユーザ入力から独立して開始及び実行する。例えば、分析モジュール１０５は、信号１１０の１つ以上の特性の表示１１２を提供することをユーザまたは操作者に要求せず、分析モジュール１０５はまた、ユーザまたは操作者に信号源の上流要素候補を示すことも要求しない。
それよりむしろ、分析モジュール１０５は、プロセス内の信号源に隣接するかまたはその上流である要素の集合を自動的に決定することができ、例えば、信号源に関して上流要素の集合を決定する。一実施形態では、分析モジュール１０５は、要素アライメントマップを用いて信号源の上流要素を自動的に決定する。一般に、本明細書で使用されるとき、かつ先述のように、「要素アライメントマップ」は、プロセスプラントのプロセスのフローに関して要素及びそれらの相対位置または順序の表示を含む。したがって、上記の大桶及びボイラーの実施例を利用すると、対応する要素アライメントマップは、プロセスのフローに関して大桶、ボイラー、バルブ、温度センサ、導管、支持体、及び他の要素の相対的位置決めまたは順序を示すことができる。信号１１０の１つ以上の特性の表示１１２を受信すると、分析モジュール１０５は、要素アライメントマップを自動的に生成して、信号源の上流要素を決定することができ、あるいは、分析モジュール１０５は、要素アライメントマップまたはその部分を生成及び／または提供して、信号源の上流要素を決定するように構成される別の分析モジュールまたはアプリケーションに問い合わせることができる。要素アライメントマップを決定または生成すること、ならびに要素アライメントマップ（及び／またはその部分）を生成及び／または提供するように構成されたモジュール／アプリケーションの実施例は、前述の米国特許出願第１４／２１２，４１１号に見出され得る。実際には、本明細書に記載される方法、システム及び技術のうちのいずれかは、米国特許出願第１４／２１２，４１１号の態様のうちのいずれかの任意の数とともに、及び／もしくは要素アライメントマップを生成及び提供する他の技術とともに動作するか、それに含まれか、またはそれを含み得る。
信号源に対応する要素アライメントマップの一部分から考えると、分析モジュール１０５は、上流要素の部分集合を信号１１０の１つ以上の特性の可能な潜在的または実際の源であると決定する。具体的には、分析モジュール１０５は、１つ以上の特性に対する上流プロセス要素の影響のそれぞれの強度の比較に基づいて、信号１１０の１つ以上の特性の源を決定する。一実施形態では、分析モジュール１０５はそれ自体、信号１１０の１つ以上の特性に対する上流プロセス要素のうちの少なくともいくつかの影響のそれぞれの強度を決定する。例えば、分析モジュール１０５は、信号源の上流である要素の各々から取得された記憶された過去のデータ上で動作して、信号１１０の各上流要素及び１つ以上の特性の関連度（例えば、信号１１０の１つ以上の特性の挙動に対する各上流要素の影響の強度）を推定することができる。あるいは、分析モジュール１０５は、第２の分析モジュールまたはアプリケーションに問い合わせることができ、第２の分析モジュールまたはアプリケーションは、信号１１０の１つ以上の特性に対する上流要素の影響のそれぞれの強度を決定する。
その後、上流要素の影響のそれぞれの強度に基づいて、分析モジュール１０５は、影響のそれぞれの強度を比較して、信号１１０の１つ以上の特性の源である上流要素の集合の部分集合を特定または決定する。一般に、１つ以上の特性に対する他の上流要素の影響のそれぞれの強度より強い１つ以上の特性に対する影響のそれぞれの強度を有する上流要素は、特徴的な源であり得る。すなわち、信号１１０の１つ以上の特性の各源は、源ではない上流要素の集合の少なくとも１つの他の元のそれぞれの影響より大きい、信号１１０の１つ以上の特性に対するそれぞれの影響を有することができる。分析モジュール１０５はそれ自体、上流要素の影響のそれぞれの強度に基づいて、信号１１０の１つ以上の特性の特徴的な源である上流要素の部分集合を決定または特定することができ、あるいは、分析モジュール１０５は、上流要素の影響のそれぞれの強度に基づいて、信号１１０の１つ以上の特性の特徴的な源である上流要素の部分集合を特定することを第２の分析モジュールまたはアプリケーション（または第３の分析モジュールもしくはアプリケーション）に指示または要求することができる。特定された特徴的な源の集合に含まれる源の総数は、影響の閾値強度、集合に含まれる源の最大数、及び／またはいくつかの他の境界基準に基づいてもよく、それらの各々は構成可能であり得る。上流要素の影響のそれぞれの強度を決定する実施例、及び潜在的な源候補を決定するように影響のそれぞれの強度を決定比較する実施例は、前述の米国特許出願第１４／２１２，４１１号に見出され得る。
さらに図１に図解されるように、分析モジュール１０５は、その出力１１５の表示をプレゼンテーションモジュール１０８に提供する。分析出力１１５は、信号１００の１つ以上の特性の１つまたは複数の源の表示を含む。場合によっては、分析出力１１５は、加えてまたはあるいは、信号１１０の１つ以上の特性の表示、各特性に対する各潜在的な源の影響のそれぞれの強度の表示、その信号に対応するパラメータの表示、及び／または信号源の特定を含む。いくつかの実施形態（図示せず）では、信号処理モジュール１０２は直接、１つ以上の特性の表示及び／または信号源の表示をプレゼンテーションモジュール１０８に提供する。いくつかの実施形態では、プレゼンテーションモジュール１０８及び分析モジュール１０５は、一体型モジュールである。
プレゼンテーションモジュール１０８は、その出力１１８を提供することができ、この出力は、プロセスプラントまたはプロセス制御システム内の１つ以上の他のモジュール及び／またはアプリケーションに対する「信号処理ベースの学習出力」または「学習出力」として本明細書では同じ意味で参照される。学習出力は、その出力のリアルタイム信号処理及び分析から集められた学習情報を含む。例えば、出力１１８は、信号１１０の１つ以上の特性の表示、各特性に対する各源の影響のそれぞれの強度の表示、信号に対応するパラメータの表示、及び／または信号源の特定を含み得る。さらに、学習出力は、信号処理モジュール１０２及び／または分析モジュール１０２の同定、情報が学習されたときを示すタイムスタンプ、ならびに他の標識を含み得る。学習出力１１８は、表示または提示のためにユーザインターフェースアプリケーションに提供され得る。加えてまたはあるいは、学習出力１１８は、動作すべき入力として別の分析モジュールまたはアプリケーションに提供され得る。場合によっては、学習出力１１８は、ローカルまたはリモートデータストレージエンティティで記憶または履歴化のために提供される。プレゼンテーションモジュール１０８は、様々な学習段階の間またはそれを通して分析モジュール１０５から学習知識を受信することができ、一実施形態では、様々な学習段階の間またはそれを通して学習された知識を１つ以上の受信者アプリケーションに提供することができる。さらに、いくつかの実施形態では、プレゼンテーションモジュール１０８は、特定の学習知識が提供されるべきである１つ以上の受信者アプリケーションを決定する。
システム１００を利用する例示的な場合では、信号処理モジュール１０２は、プロセスプラントまたはシステム内の１つ以上のプロセス制御デバイスによって提供された１つ以上の測定値を受信し、１つ以上の測定値に周波数分析を実施する。信号処理モジュール１０２は、周波数分析による卓越周波数を分析モジュール１０５に提供する。各卓越周波数に対して、分析モジュール１０５は、上流要素のそれぞれの集合、互いに対するそれらの関係、対象の卓越周波数に対する上流要素の各々の影響のそれぞれの強度を決定する。学習情報（例えば、１つ以上の測定値、それらの卓越周波数、各卓越周波数に対する上流要素のそれぞれの集合、様々な上流要素間の関係、及び卓越周波数の各上流要素の影響のそれぞれの強度）は、ビッグデータ機器での学習知識として、例えば、ビッグデータ及び／または対応するメタデータとしてそれぞれ標識され、記憶される。
本明細書に開示されるシステム、方法及び技術のうちのいずれかまたはすべては、リアルタイムでプロセスを制御するように構成される任意のプロセスプラントまたはプロセス制御システムで利用され得る。典型的に、プロセスは、物理的材料または製品を製造、精製、変換、または生産するために制御される。プロセスプラントは、例えば、１つ以上の有線通信ネットワーク及び／または１つ以上の無線通信ネットワークを含み得る。同様に、プロセスプラントはその中に、１つ以上の有線プロセス要素及び／または１つ以上の無線プロセス要素を含み得る。プロセスプラントは、連続的なバッチ及び他の種類のヒストリアンデータベース等の集中型データベースを含み得る。
典型的に、必ずしもそうではないが、本明細書に開示されるシステム１００及び／または他の信号処理ベースの学習システム、方法及び技術の少なくとも一部分が利用されるプロセスプラントは、プロセス制御ビッグデータネットワーク及びプロセス制御ビッグデータネットワークノードまたはデバイスを含む。例えば、本明細書に開示されるシステム、方法及び技術のうちの少なくともいくつかは、前述の米国特許出願第１３／７８４，０４１号、前述の米国特許出願第１４／１７４，４１３号、前述の米国特許出願第１４／２１２，４９３号、及び／または「ＲＥＧＩＯＮＡＬ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題された前述の米国特許出願第１４／５０７，１８８号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７９号）に記載されるなど、局所的、地域的、及び／または集中型ビッグデータを支持するプロセスプラントで実装され得る。したがって、自動的または自律的な信号処理ベースの学習を実施するプロセスプラントは、１つ以上のビッグデータデバイスを含み、それらのうちの少なくともいくつかは、ビッグデータプロバイダノードによって生成されたビッグデータ上で動作するそれぞれの分散型または埋め込みビッグデータ機器を含む。
図２は、１つ以上のプロセスを制御し、プロセス制御ビッグデータを支持し、特に、図１の自動的または自律的な信号処理ベースの学習システム１００の１つ以上のインスタンスと併用して動作し得るプロセスプラントまたはプロセス制御システムのための例示的なビッグデータネットワーク２００の簡略化したブロック図である。プロセス制御ビッグデータネットワーク２００は、１つ以上のプロセス制御ビッグデータノード２０２〜２１０を含み、これらの各々は、プロセス制御ビッグデータを収集、観測、生成、記憶、分析、アクセス、送信、受信、及び／またはその上で動作する。用語「プロセス制御ビッグデータ」、「プロセスビッグデータ」、及び「ビッグデータ」は、本明細書では同じ意味で使用されるとき、概して、プロセス制御システムまたはプラントに含まれ、それらと関連付けられたデバイスによって生成され、受信され、及び／または観測されるすべて（またはほぼすべて）のデータを指す。一実施形態では、プロセスプラントに含まれ、それと関連付けられたすべてのデバイスによって生成され、それによって作成され、受信され、または別の方法でそれによって観測されるすべてのデータは、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００内でビッグデータとして収集及び記憶される。
例示的なプロセス制御ビッグデータネットワーク２００は、１つ以上の異なる種類のプロセス制御ビッグデータノードまたはデバイス２０２〜２１０を含み、これらの各々は、プロセスプラントまたはプロセス制御システムによって１つ以上のプロセスの制御から生成されるかまたはそれに基づいて、プロセス制御ビッグデータを収集、観測、生成、記憶、分析、アクセス、送信、受信、及び／またはその上で動作する。各プロセス制御ビッグデータノードまたはデバイス２０２〜２１０は、プロセス制御システムのビッグデータネットワークバックボーン（図示せず）に接続され、そのバックボーンを使用して、１つ以上の他のプロセス制御ビッグデータノードと通信することができる。したがって、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００は、プロセス制御システムのビッグデータネットワークバックボーンと、それに通信可能に接続されるプロセス制御ビッグデータノード２０２〜２１０とを備える。一実施例では、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００は、バックボーンを介して様々な他のデバイス、スイッチ、またはネットワーク２００のノードとやり取りするパケットを経路指定するように構成される複数のネットワーク化されたコンピューティングデバイスまたはスイッチを含む。
プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーンは、任意の数の有線通信リンク及び任意の数の無線通信リンクを備え、これらは、１つ以上の好適なルーティングプロトコル、例えば、インターネットプロトコル（ＩＰ）スイートに含まれるプロトコル（例として、ＵＤＰ（ユーザデータグラムプロトコル）、ＴＣＰ（伝送制御プロトコル）、イーサネットなど）、または他の好適なルーティングプロトコルを支持する。一実施形態では、バックボーンは、ストリーム制御伝送プロトコル（ＳＣＴＰ）等のストリーミングプロトコル、及び／またはプロセス制御ビッグデータノード間のデータをストリーミング配信する（例えば、転送する）別の好適なストリーミングプロトコルを支持する。例えば、「ＳＴＲＥＡＭＩＮＧ ＤＡＴＡ ＦＯＲ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題された前述の米国特許出願第１４／５０６，８６３号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７０号）は、プロセス制御ビッグデータのストリーミングプロトコル及び技術の実施例を説明しており、これらのうちのいずれか１つ以上は、ネットワーク２００内のプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーンによって利用され得る。典型的に、プロセスデータビッグデータネットワーク２００に含まれる各ノードは、バックボーンによって支持されたルーティングプロトコル（複数可）の少なくともアプリケーション層（及び、いくつかのノードに対して、追加の層）を支持することができる。一実施形態では、各プロセス制御ビッグデータノード２０２〜２１０は、例えば、一意のネットワークアドレスによって、プロセス制御システムのビッグデータネットワーク２００内で一意的に特定される。
一実施形態では、プロセス制御システムのビッグデータネットワーク２００の少なくとも一部分は、アドホックネットワークである。したがって、ノード２０２〜２１０（及び／またはユーザインターフェースデバイス２３０等の１つ以上の他のノード）のうちの少なくともいくつかは、アドホック様式でネットワークバックボーンに（またはネットワーク２００の別のノードに）接続することができる。
図２がプロセス制御ビッグデータネットワーク２００内の様々なビッグデータノード２０２〜２１０間の通信接続を示す簡略化された図であるため、プロセス制御ネットワークバックボーンは、図２に明示的に図解されない。しかしながら、本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてとともに利用され得るこのようなバックボーンの一実施例は、前述の米国特許出願第１３／７８４，０４１号に記載される。当然のことながら、本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべては、米国特許出願第１３／７８４，０４１号に記載されるバックボーンとともに利用されることに限定されないが、任意の好適な通信ネットワークバックボーンとともに利用され得る。
ここで異なる種類のプロセス制御ビッグデータノードまたはデバイス２０２〜２１０を参照すると、一般に、ネットワーク２００のプロセス制御ビッグデータノードは、「ビッグデータプロバイダ」であり得、かつ／または下に論じられるように「ビッグデータ機器」を含み得る。
用語「ビッグデータプロバイダ」、「ビッグデータプロバイダノード」、または「プロバイダノード」は、本明細書では同じ意味で使用されるとき、概して、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００を用いてプロセス制御関連のビッグデータを収集、生成、観測、及び／または転送するプロセス制御ビッグデータノードを指す。プロバイダノードによって生成され、収集され、観測され、及び／または転送されるプロセス制御ビッグデータは、プラント内でプロセスを制御することで直接利用されるかまたはそれから生成されたデータ、例えば、コントローラ、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス、及びフィールドデバイス等のプロセス制御デバイスによって生成または使用される一次リアルタイム及び構成データを含み得る。加えてまたはあるいは、プロセス制御ビッグデータプロバイダノードは、このような一次プロセス制御データ及びプロセスプラント内の他のデータ、例えば、ビッグデータネットワーク２００及び／またはプラント内の他の通信ネットワークのネットワーク制御に関連するデータ、帯域幅、ネットワークアクセス試行、診断データなどを示すデータを送達及び経路指定することに関連するデータを生成、収集、観測、及び／または転送することができる。さらに、いくつかのプロセス制御ビッグデータプロバイダノードは、それが収集したプロセス制御ビッグデータを分析することによってプロセス制御ビッグデータネットワーク２００内で学習された結果、学習、及び／または情報を示すデータを生成、収集、観測、及び／または転送することができる。典型的に、このような分析結果、学習、及び／または学習情報は、１つ以上のプロセス制御ビッグデータノードによって実施された自動的な自律的分析から生成される。
ほとんどの場合、ビッグデータプロバイダノードは、リアルタイムで（例えば、ストリーミング配信された）ビッグデータを送受信し、かついくつかの実施形態では、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００をストリーミング配信またはその上で他の送達のために、リアルタイムビッグデータを捕捉するためのマルチコアハードウェア（例えば、マルチコアプロセッサ）を含む。いくつかの実施形態では、ビッグデータプロバイダノードはまた、リアルタイムビッグデータの捕捉のための高密度メモリを含む。ビッグデータプロバイダノードによって送信され、受信され、ストリーミング配信され、キャッシュされ、収集され、及び／または別の方法で観測され得るリアルタイムデータの実施例は、測定データ、構成データ、バッチデータ、イベントデータ、及び／または連続データ等のプロセス制御データを含み得る。例えば、構成、バッチレシピ、設定点、出力、速度、制御動作、診断、警告、イベント及び／またはそれらに対する変更に対応するリアルタイムデータが収集され得る。リアルタイムデータの他の実施例としては、プロセスモデル、統計、状態データ、ならびにネットワーク及びプラント管理データが挙げられ得る。いくつかの実施形態では、ビッグデータプロバイダノードは、それが観測するリアルタイムビッグデータのうちの少なくともいくつかをキャッシュしないが、その代わりに、データがそのノードで観測され、受信され、または生成されるとき、キャッシュされていないデータを１つ以上の他のビッグデータノードにストリーミング配信する。本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてとともに利用され得るビッグデータプロバイダノードの実施例は、前述の米国特許出願第１３／７８４，０４１号、同第１４／１７４，４１３号、及び同第１４／２１２，４９３号に見出され得る。当然のことながら、本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべては、あるいはまたは加えて、米国特許出願第１３／７８４，０４１号、同第１４／１７４，４１３号、及び同第１４／２１２，４９３号に記載されるもの以外のビッグデータプロバイダノードとともに利用され得る。
一方、用語「ビッグデータ機器」、「ビッグデータ機器ノード」、または「機器ノード」は、本明細書では同じ意味で使用されるとき、概して、プロセス制御ビッグデータを受信、記憶、取り出し、及び分析するプロセス制御ビッグデータノードを指す。したがって、プロセス制御ビッグデータ機器（または「ＢＤＡ」）は、概して、１つ以上のプロセス制御ビッグデータプロバイダノードによって生成または提供されたビッグデータ上で動作する。場合によっては、ビッグデータ機器は、ビッグデータプロバイダノードに含まれるか、または同じノードまたはデバイス内のビッグデータプロバイダと一体化して共存する。このような場合、ビッグデータ機器は、機器がプロバイダノードまたはデバイスに埋め込まれ、共存するビッグデータプロバイダによって受信され、収集され、または生成されたビッグデータ上で動作するとき、「埋め込みビッグデータ機器」と称される。一実施例では、埋め込みビッグデータ機器は、埋め込みビッグデータ機器が知識を発見または学習するために存在するビッグデータプロバイダノードによってローカルで生成及び／または提供されたビッグデータを分析する。この学習した知識は、埋め込みビッグデータ機器で記憶され、埋め込みビッグデータ機器によってローカルで動作され、かつ／またはビッグデータとして他のビッグデータノードに提供され得る。本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべては、例えば、前述の米国特許出願第１４／２１２，４９３号、及び／または「ＲＥＧＩＯＮＡＬ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題された米国特許出願第１４／５０７，１８８号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７９号）に記載されるものなどの埋め込みビッグデータ機器と併用して利用され得るが、加えてまたはあるいは、他の好適な埋め込みビッグデータ機器が利用され得る。さらに、ビッグデータプロバイダノードが埋め込みビッグデータ機器を含む実施形態では、ビッグデータプロバイダノードのキャッシュは、埋め込みビッグデータ機器がローカルデータ記憶容量を提供するとき、縮小されるかまたは省略され得ることに留意されたい。
場合によっては、ビッグデータ機器は、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００のスタンドアロンのビッグデータノードであり得る。すなわち、これらの場合、ビッグデータ機器は、ビッグデータプロバイダノードに埋め込まれないかまたはそれと共存しない。したがってビッグデータ機器を含むプロセス制御ビッグデータノードは、それ自体が必ずしもビッグデータのプロバイダではあり得ない。
図３は、例示的なビッグデータ機器２１４の簡略化されたブロック図を示し、その例は、図２のプロセス制御ビッグデータネットワーク２００に含まれ得る。図３を参照すると、例示的なビッグデータ機器２１４は、受信したビッグデータを履歴化または記憶するためのビッグデータ記憶領域２２０、１つ以上のビッグデータ機器受信器２２２、及び１つ以上のビッグデータ機器要求サービサー２２４を含む。ビッグデータ機器受信器２２２の各々は、ビッグデータパケット（別のノードからストリーミング配信され、及び／または機器２１４が存在するビッグデータプロバイダノードによって生成され得る）を受信し、データパケットを処理して、その中に運ばれた実質的なデータ及びタイムスタンプを取り出し、例えば、時系列データとして、任意に同様にメタデータとしてなど、機器２１４のビッグデータ記憶領域２２０内に実質的なデータ及びタイムスタンプを記憶するように構成される。例えば、データ点は、メタデータとして標識及び記憶され得る。ビッグデータ記憶領域２２０は、複数のローカル及び／またはリモートの物理的データドライブもしくはストレージエンティティを備えることができ、これらは例えば、ＲＡＩＤ（独立した複数のディスクからなる冗長配列）ストレージ、ソリッドステートストレージ、クラウドストレージ、高密度データストレージ、及び／またはデータバンクもしくはデータセンターストレージに好適であり、かつ他のノードへの単一もしくは一元論理データ記憶領域もしくはエンティティに見える、任意の他の好適なデータストレージ技術などである。さらに、ビッグデータ機器要求サービサー２２４の各々は、例えば、要求エンティティまたは機器の要求ごとに、ビッグデータ機器記憶領域２２０に記憶された時系列データ及び／またはメタデータにアクセスするように構成される。
場合によっては、ビッグデータ機器２１４は、学習分析を開始及び／または実施するユーザ入力を使用せずに典型的に自動的及び／または自律的な様式で、記憶されたビッグデータの少なくとも一部分にそれぞれのデータ分析及び／または学習を実施する１つ以上のビッグデータ分析器２２６を含む。一実施形態では、ビッグデータ分析器２２６は、個々に及び／または集合的に記憶されたデータに大規模データ分析（例えば、データマイニング、データ発見など）を実施して、新しい情報または知識を発見、検出、または学習する。例えば、データマイニングは一般に、異常な記録または複数のデータ記録のグループなどの新しいかまたはこれまで知られていなかった興味深いデータまたはパターンを抽出する大量のデータを検査するプロセスに関わる。ビッグデータ分析器２２６は、加えてまたはあるいは、記憶されたデータに大規模データ分析（例えば、機械学習分析、データモデリング、パターン認識、予測分析、相関分析など）を実施して、記憶されたデータで黙示的関係または推論を予測、計算、または特定することができる。一実施形態では、複数のビッグデータ分析器２２６（及び／または少なくとも１つのビッグデータ分析器２２６の複数の例）は、並列及び／または集合的に動作して、機器２１４のビッグデータ記憶領域２２０に記憶されたデータを分析する。本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてとともに利用され得る協調データ分析の実施例は、「ＤＡＴＡ ＰＩＰＥＬＩＮＥ ＦＯＲ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ」と題された前述の米国特許出願第６２／０６０，４０８号（代理人整理番号第０６００５／５９３０８５Ｐ号）、及び／または「ＲＥＧＩＯＮＡＬ ＢＩＧ ＤＡＴＡ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題された前述の米国特許出願第１４／５０７，１８８号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７９号）で見出されるが、任意の好適な協調データ分析の１つの技術または複数の技術が本開示のいずれかまたはすべての態様とともに利用され得る。
典型的に、ビッグデータ機器受信器２２２、ビッグデータ機器要求サービサー２２４、及びビッグデータ分析器２２６の各々は、１つ以上の非一時的有形メモリまたはデータストレージデバイスに記憶されたそれぞれのコンピュータ実行可能な命令を含み、１つ以上のそれらのそれぞれのビッグデータ機能を実施する１つ以上のプロセッサによって実行可能である。いくつかの実施形態では、ビッグデータ分析器２２６は、ビッグデータ機器２１４に含まれないが、その代わりにビッグデータ機器２１４と通信接続している。例えば、記憶領域２２０、受信器２２２及びサービサー１２５を含むビッグデータ機器２１４は、コンピュータ実行可能な命令の第１の集合によって実装されてもよく、ビッグデータ分析器２２６は、コンピュータ実行可能な命令の第２の集合によって実装されてもよい（コンピュータ実行可能な命令の第１の集合と同じ非一時的有形メモリまたはデータストレージデバイスに記憶されてもよく、またはされなくてもよい）。本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてとともに利用され得る様々な種類の例示的なビッグデータ機器及びそれらの構成要素の説明は、前述の米国特許出願第１３／７８４，０４１号、同第１４／１７４，４１３号、及び同第１４／２１２，４９３号に見出され得るが、本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべては、他の好適なビッグデータ機器とともに利用され得ることが理解される。
図２に戻ると、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００は、コントローラ、Ｉ／Ｏデバイス、フィールドデバイスなどのプロセス制御デバイスによって直接生成され、経路指定され、及び／または使用される一次（ｆｉｒｓｔ−ｏｒｄｅｒ）または一次（ｐｒｉｍａｒｙ）プロセス関連データに関して様々なレベル、階層、または順序で動作するプロセス制御ビッグデータプロバイダノード２０２〜２１０を含み得る。最低次、階層、またはレベルでは、プロセスプラント内のプロセスデバイス及び設備の入力、操作、及び出力に関する一次プロセスビッグデータを収集、生成、観測、及び／または転送するようにプロセスに最も近く動作する「ローカル」ビッグデータプロバイダノードまたはデバイス２０２ａ〜２０２ｎ。したがって、「ローカルビッグデータプロバイダノードまたはデバイス」２０２ａ〜２０２ｎは典型的に、一次プロセス制御データを生成、経路指定、及び／または受信して、１つ以上のプロセスがプロセスプラント内で、リアルタイムで制御されることを可能にするノード及び／またはデバイスである。ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎの例としては、主要機能がプロセス制御データを生成し、及び／またはその上で動作して、プロセス、例えば有線及び無線フィールドデバイス、コントローラ、及びＩ／Ｏデバイスを制御するように方向付けられるデバイスが挙げられる。これらのプロセス制御デバイスは、分散型様式で互いに、及び／または１つ以上のプロセス制御通信ネットワークに通信可能に接続され得る。例えば、１つ以上のフィールドデバイスは、１つ以上のＩ／Ｏデバイスに通信可能に接続され、これが今度は、１つ以上のコントローラに通信可能に接続され、これが今度は、１つ以上のプロセス制御通信ネットワーク（例えば、ＨＡＲＴ（登録商標）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）、プロセス制御ビッグデータ、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓなど）に通信可能に結合される。
ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎの他の実施例としては、主要機能がプロセス制御システム（プロセス制御ビッグデータネットワーク２００及び／または他の通信ネットワークを含み得る）の１つ以上の通信ネットワークを通じて一次プロセスデータへのアクセスまたはその経路指定を提供するデバイスが挙げられる。このような種類のローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎの実施例としては、有線制御バスへのアクセスポイント、ルータ、インターフェース、無線通信ネットワークへのゲートウェイ、外部ネットワークまたはシステムへのゲートウェイ、ならびに他のこのようなルーティング及びネットワーキングデバイスが挙げられる。ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎのさらに他の例としては、例えば、オーバーフローキャッシュ、中継ステーション、またはルーティングキューとしてプロセス制御システム全体にわたってビッグデータを一時的に記憶するように構成されるヒストリアンデバイス等のデバイスが挙げられる。
場合によっては、ローカルビッグデータプロバイダノードは、埋め込みビッグデータ機器２１２ａ、２１２ｎをそれぞれ含むノード２０２ａ、２０２ｎによって図２に図解されるように、それぞれのローカルビッグデータ機器を含む。各ローカルの埋め込みビッグデータ機器２１２ａ、２１２ｎは、そのそれぞれのプロバイダ２０２ａ、２０２ｎによって提供されたそれぞれのローカルビッグデータを受信及び記憶する。さらに、ノード２０２ａなどのいくつかのローカルビッグデータプロバイダノードでは、１つ以上の分析関数、ルーチン、演算、またはプロセス（丸で囲んだＡ１で表される）は、機器２１２ａに記憶されたローカルビッグデータのうちの少なくともいくつかに実施され得る。一実施形態では、分析Ａ１は、図３のビッグデータ分析器２２６のうちの１つ以上によって実施される。１つ以上の分析Ａ１の学習した情報、学習、及び／または結果はまた、ローカルビッグデータ機器２１２ａに記憶されてもよく、学習した情報または結果のうちの少なくともいくつかは、別のビッグデータノード２０６ａに提供されてもよい。例えば、コントローラに含まれるかまたはそれに結合されるローカルビッグデータプロバイダノードは、信号処理モジュール１０２のインスタンスを含み、信号処理モジュール１０２は、コントローラの出力信号に対して周波数分析または他の信号処理分析を実施し、ローカルビッグデータプロバイダノードは、分析の結果を別のビッグデータノードに送信する。
例えば、ノード２０２ｎによって図解されるようないくつかのローカルプロバイダノードは、ローカルビッグデータ収集及び履歴化のためにそれぞれのローカル埋め込みビッグデータ機器２１２ｎを含むが、常駐機器２１２ｎは、最小限の分析を実施するかまたは実施しない。したがって、ノード２０２ｎは、例えば、分析処理またはさらなる転送のために、ローカルで記憶されたビッグデータを別のノード２０６ｂに単にストリーミング配信する（またはそうでなければ、例えば、要求に応じて、もしくは適切なときに送信する）。いくつかのローカルビッグデータノード、例えばノード２０２ｂは、ビッグデータ機器を全く含まない。このようなノード２０２ｂは、リアルタイムまたはキャッシュの助けにより、ローカルで観測したビッグデータを１つ以上の他のビッグデータノード２０２ａ、２０６ｂにストリーミング配信することができる。
プロセス関連データ、プラント関連データ、及び他の種類のデータなどの様々な種類のリアルタイムデータは、ビッグデータプロバイダノードまたはデバイス２０２ａ〜２０２ｎによってビッグデータとしてキャッシュされ、収集され、記憶され、送信され、及び／またはストリーミング配信され得る。プロセス関連データの例としては、プロセスがプロセスプラント内で制御されている（場合によっては、プロセスのリアルタイム実行の影響を示す）間に生成される連続的なバッチ、測定値、及びイベントデータが挙げられる。さらに、プロセス関連データとしては、プロセス定義、構成データ及び／またはバッチレシピデータ等の配置または設定データ、プロセス診断の構成、実行及び結果に対応するデータなどが挙げられ得る。
プロセスプラント内のプロセスを直接構成、制御、または診断するアプリケーションによって生成され得ないことを除いたプロセスプラントに関するデータ等のプラント関連データはまた、ビッグデータとしてビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎによってキャッシュされ、収集され、記憶され、送信され、及び／またはストリーミング配信され得る。プラント関連データの例としては、振動データ、蒸気トラップデータ、プラント安全性に対応するパラメータの値を示すデータ（例えば、腐食データ、ガス検出データなど）、プラント安全性に対応するイベントを示すデータ、機械、プラント設備及び／またはデバイスの健全性に対応するデータ、設備、機械及び／またはデバイス診断の構成、実行及び結果に対応するデータ、ならびに診断及び予知に有用なデータが挙げられる。
さらに、プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーンに関し、かつプロセスプラントの様々な通信ネットワークのデータハイウェイトラフィック及びネットワーク管理データ、ユーザトラフィック、ログイン試行、クエリ及び命令に関するデータ等のユーザ関連データ、テキストデータ（例えば、ログ、操作手順、マニュアル等）、空間データ（例えば、位置に基づくデータ）、ならびにマルチメディアデータ（例えば、閉回路ＴＶ、ビデオクリップ等）を含む他の種類のデータは、ビッグデータとしてビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎによってキャッシュされ、収集され、記憶され、送信され、及び／またはストリーミング配信され得る。
いくつかの実施形態では、動的測定及び制御データは、ビッグデータとしてビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎによって自動的にキャッシュされ、収集され、記憶され、送信され、及び／またはストリーミング配信され得る。動的測定及び制御データの例としては、プロセス操作の変化を指定するデータ、設定点、プロセスの記録及びハードウェアアラーム等の動作パラメータの変化を指定するデータ、ならびにダウンロードまたは通信障害等のイベントなどが挙げられる。加えて、コントローラ構成、バッチレシピ、アラーム及びイベント等の静的データは、変化が検出されるとき、またはコントローラもしくは他のエンティティが最初にビッグデータネットワーク２００に追加されるとき、デフォルトで自動的に収集され得る。
さらに、場合によっては、動的制御及び測定データを説明または特定する少なくともいくつかの静的メタデータは、メタデータの変化が検出されるとき、ビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎ内に捕捉される。例えば、コントローラによって送信される必要があるモジュールまたはユニット内の測定値及び制御データに影響を与えるコントローラ構成で変化がもたらされる場合、関連したメタデータの更新は、ビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎによって自動的に捕捉される。加えてまたはあるいは、外部システムもしくは源（例えば、気象予報、公共イベント、会社の決定など）からのバッファリングデータ、監視データ、及び／または他の種類の監視データに使用される特別なモジュールと関連付けられたパラメータは、ビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎによって自動的に捕捉され得る。
場合によっては、エンドユーザによって生成された追加のパラメータは、ビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎで自動的に捕捉される。例えば、エンドユーザは、モジュールで特別な計算を作り出すことができ、または収集される必要があるユニットにパラメータを追加することができ、あるいは、エンドユーザは、デフォルトで通信されない標準のコントローラ診断パラメータを収集することを望むことができる。エンドユーザが任意に構成するパラメータは、デフォルトパラメータとして同じように通信され得る。
再び図２のネットワーク２００を参照すると、ローカルビッグデータノード２０２ａ〜２０２ｎを超える１つ以上のレベルまたは階層では、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００は、１つ以上の地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍを含み得る。地域的ビッグデータを実装するために、プロセスプラントまたはプロセス制御システムは、地理的、物理的、機能的、論理的などの任意の所望の様式に従って描かれ得る複数の異なる領域または地域を有すると見なされ得る。例示的だが非限定的な実施例では、原材料を受容し、かつ第１の中間製品を生産する第１の地域と、他の原材料を受容し、かつ第２の中間製品を生産する第２の地域と、第１及び第２の中間製品を受容して出力製品を生産する第３の地域とを有することができる。これらの３つの異なる例示的な地域の各々は、そのそれぞれの地域によって生成されたビッグデータ上で動作するようにそれぞれの「地域的」ビッグデータノード２０６ａ、２０６ｂ、２０６ｍによってサービスが提供され得る。したがって、「地域的ビッグデータノード」は、ビッグデータ支持を提供し、ローカルビッグデータプロバイダノード２０２のそれぞれのグループ化または地域によって、場合によっては、他のビッグデータプロバイダノード２０４によって生成及び／または提供されるデータに対してサービスを提供する。他のビッグデータプロバイダノード２０４としては、例えば、プラントの地域の外部であるビッグデータノード（例えば、携帯用診断デバイスまたはオフラインシミュレータ）、ユーザインターフェースデバイス２３０、または完全にプロセスプラントの外部であるデータ源（例えば、材料供給者のコンピューティングデバイス、気象予報を提供するフィードなど）が挙げられ得る。
図２に示されるように、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍによってサービスが提供されたそれぞれのグループ化または地域は、１つ以上のビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎ、及び／またはいくつかの地理的、物理的、機能的、論理的、または他の所望の様式に従って関連する他のビッグデータノード２０４を含み得る。例えば、地域的ビッグデータノード２０６ａは、ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａ及び２０２ｂを含む地域にサービスを提供し、地域的ビッグデータノード２０６ｂは、ローカルビッグデータノード２０２ｂ及び２０２ｎならびに別のビッグデータノード２０４を含む地域にサービスを提供する。特定の地域に含まれた特定のノード２０２、２０４は、地域的ビッグデータストレージ、アクセス、及び／または分析のためにデータをそれらのそれぞれの地域的ビッグデータノード２０６にストリーミング配信または送達することができる。さらに、ビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎ及び／または他のビッグデータノード２０４のうちのいずれかは、特定の地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍと通信して、地域的に利用可能なサービスを要求し、かつ／またはこのような要求するノードが特定の地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍの特定の地域に含まれるか否かにかかわらず、地域的ビッグデータ及びそれに記憶されたメタデータにアクセスすることができる。
したがって、各地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍは、ビッグデータが受信され、地域的ビッグデータとして記憶され、及びアクセスされ、または要求されるそれぞれの地域的ビッグデータ機器２１６ａ〜２１６ｍを含む。さらに、各地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍは典型的に、地域的ビッグデータのうちの少なくともいくつかの上で個々及び／または協調的に動作し得る１つ以上の分析関数、ルーチン、演算、またはプロセス（例えば、Ａ２〜Ａｗ）を含む。例えば、地域的ビッグデータ機器２１６ｂは、プロセスプラントの一部分または地域を通じて液体の流れを協調的に制御するように構成されるローカルプロバイダノード２０２ｂ、２０２ｎからローカルビッグデータを受信することができ、ノード２０６ｂは、受信データのうちの少なくともいくつかに分析プロセスＡ４を実施して、プロセスプラントの一部分または地域内の液体の平均輸送遅れを決定することができる。次に、分析Ａ４の結果は、地域的ビッグデータ機器２１６ｂ内の追加の地域的ビッグデータとして記憶または履歴化され得る。一実施形態では、分析Ａ２〜Ａｗの各々は、それらのそれぞれのビッグデータノードに常駐する図３の１つ以上のビッグデータ分析器２２６によって実施される。
場合によっては、地域的ビッグデータノードまたはデバイス２０６ａ〜２０６ｍは、受信したかまたは生成したビッグデータ、学習した知識または情報、及び／または分析結果を、例えば、ピアとして別の地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍと通信する。上記の例を続けることによって図解するために、地域的ビッグデータノード２１６ａは、地域的ビッグデータノード２０６ｂによって実施された分析的分析Ａ４によって生成された学習した情報を受信する。その後、地域的ビッグデータノード２０６ａは次に、独自の地域内のローカルビッグデータノード２０２ａ、２０２ｂから受信したローカルビッグデータとともにノード２０６ｂからピア提供の学習した情報の少なくとも一部に１つ以上のそれぞれの地域的分析Ａ２、Ａ３を実施することができる。分析Ａ２、Ａ３が今度は、地域的ビッグデータ機器２１６ａでの履歴化のために、かつ／または他のビッグデータノード２０６ｂ、２０６ｃ、２０８への提供のために追加の地域的ビッグデータを生成することができる。したがって、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍは、場合によっては（例えば、それにより実施された何らかの常駐する分析の結果または学習に基づいて）地域的ビッグデータを生じ得るとき、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍはまた、地域的ビッグデータプロバイダノードとして動作することができる。
それぞれの地域的ビッグデータノードの下でのビッグデータプロバイダノード２０２ａ〜２０２ｎのグループ化は、地理的、物理的、機能的、論理的などの任意の所望の様式に従って実施され得る。例えば、例示的だが非限定的な状況では、プロセスプラント内プロセスは、２つの中間製品に基づいて特定の製品を生産することができる。したがって、ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａは、第１の中間製品を生産する第１の制御ループを表すことができ、ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ｂは、第２の中間製品を生産する第２の制御ループを表すことができる。したがって、２つの制御ループ２０２ａ、２０２ｂによって生成され、収集され、受信され、またはそうでなければ観測されるすべてのプロセス制御データは、履歴化、記憶及び分析のために地域的ビッグデータノード２０６ａに送信され得る。
同様に、地域的ビッグデータノード２０６ｂは、ビッグデータプロバイダノードのそのそれぞれのグループからデータを受信及び分析することができる。例えば、地域的ビッグデータノード２０６ｂは、他の源２０４によって提供されたビッグデータとともにビッグデータプロバイダノード２０２ｂ、２０２ｎの各々からの中間製品に基づいた別の製品の生産に対応するビッグデータを分析することを担ってもよい。
地域的ビッグデータノード２０６ａでは、受信したビッグデータは、時間を超えて、かつ／または様々なデータセットのうちの少なくともいくつかにわたって、意味のある関係、パターン、相関、傾向などを表現する学習した知識を形成または生成するように分析（例えば、１つ以上の分析関数またはプロセスＡ２、Ａ３を用いることによって）され得る。例えば、２つの制御ループ２０２ａ、２０２ｂ内のイベントのある特定の組み合わせは、特定の製品が最終的に生産されるとき、悪い製品品質につながり得る。悪い製品品質の根本的原因を究明するために、地域的ビッグデータノード２０６ａは、発生時または発生直後（例えば、イベントの発生に対応するデータが地域的ビッグデータノード２０６ａで受信されるとき）、イベントの組み合わせによって生成されたデータを分析する。地域的ビッグデータノード２０６ａは、これらのイベントの発生に基づいて悪い製品品質を予測する学習した知識を生成することができ、かつ／またはリアルタイムで１つ以上のパラメータを自動的に調整または変更して、それらのイベントが将来生じる場合及び生じるとき、イベントの組み合わせの影響を軽減することができる。例えば、地域的ビッグデータノード２０６ａは、修正された設定点または修正されたパラメータ値を決定して、２つの制御ループ２０２ａ、２０２ｂをより良く調節及び管理することができる。
一般に、各地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍ（またはそのそれぞれのビッグデータ機器２１６ａ〜２１６ｍ）は、ビッグデータプロバイダノードのそのそれぞれのグループまたは地域からのデータを分析して、意味のあるパターン、相関、傾向などを決定する。次に、学習したパターン、相関、傾向などは、学習した知識としてそれぞれの地域的ビッグデータ機器２１６ａ〜２１６ｍに記憶される。本明細書で使用されるとき、用語「学習した知識」または「学習」は概して、ビッグデータに実施される１つ以上の分析の結果として生成されるデータ、サービス、関数、ルーチン、及び／またはアプリケーションを指す。さらに、各地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍ（またはそのそれぞれのビッグデータ機器２１６ａ〜２１６ｍ）は、最初に学習した知識に基づいて新しいサービス、関数、ルーチン、またはアプリケーションを決定または定義し（かつ／または既存のサービス、関数、ルーチン、またはアプリケーションを修正し）、これが今度は、さらなる学習した知識として記憶される。
地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍは、階層化または平坦化の学習に利用され得る。例えば、１つ以上の地域的ビッグデータノードは、それらの学習した知識及び／または記憶されたデータを複数の地域を監視する上流ビッグデータノードに送信することができる。図２に示されるように、地域的ビッグデータノード２０６ｃは、地域的ビッグデータノード２０６ａ及び２０６ｂから学習した知識及び／またはデータを受信し、ノード２０６ｃは、そのそれぞれの埋め込み機器１１６ｃ内の受信されたビッグデータを履歴化する。地域的ビッグデータノード２０６ｃは、受信された学習した知識及び／またはデータのうちの少なくともいくつかにさらなる分析または学習を（例えば、分析関数Ａ８〜Ａｗのうちの１つ以上を用いることによって）実施して、追加の学習した知識（例えば、データパターン、傾向、相関など、サービス、関数、ルーチン、及び／またはアプリケーション）を生成し、これが今度は、埋め込み機器１１６ｃ内の追加の地域的ビッグデータとして記憶され、及び／または他のビッグデータノード２０６ａ、２０６ｂ、２０８に提供され得る。
一実施形態では、階層化または平坦化の学習がボトムアップベースで実施される。例示的だが非限定的な例では、地域的ビッグデータノード２０６ａは、ローカルビッグデータプロバイダノード２０２ａ、２０２ｂのそのそれぞれのグループから受信されたデータを分析して、その「地域」が正しく動作しているかを決定する。地域的ビッグデータノード２０６ａがその分析から学習する知識は、新しい診断ルーチン（例えば、学習したルーチン）を生成する地域的ビッグデータノード２０６ａをもたらし得る。地域的ビッグデータノード２０６ａは、記憶、使用、及び／またはアクセスのために生成した診断ルーチンを上流ビッグデータノード２０６ｃに送信することができる。地域的ビッグデータノード２０６ａは、上流地域的ビッグデータノード２０６ｃとの新しい診断ルーチンの共有（例えば、生成されるときに自動的に、または定期的に）を独立して開始することができ、または地域的ビッグデータノード２０６ａは、上流地域的ビッグデータノード２０６ｃが１つ以上の種類の新たに学習した知識を共有することを地域的ビッグデータノード２０６ａに要求するときに、新しい診断ルーチンを送信させることができる。
一実施形態では、階層化または平坦化の学習がトップダウンベースで実施される。上記の実施例を続けることによって図解するために、上流地域的ビッグデータノード２０６ｃは、受信された診断ルーチンを分析し、診断ルーチンが他の地域的ビッグデータノード（例えば、地域的ビッグデータノード２０６ｂ）に有用または適用可能であることを決定することができる。したがって、上流の地域的ビッグデータノード２０６ｃは、診断ルーチンを地域的ビッグデータノード２０６ｂに分配することができ、それにより地域的ビッグデータノード２０６ｂ及び／またはその地域に含まれるローカルプロバイダノード２０２ａ、２０２ｎ、２０４のうちのいずれかは、そのそれぞれの診断目的のために診断ルーチンを利用することができるようになる。上流地域的ビッグデータノード２０６ｃは、地域的ビッグデータノード２０６ｂとの新しい診断ルーチンの共有を独立して開始することができ、または上流地域的ビッグデータノード２０６ｃは、地域的ビッグデータノード２０６ｂによって行われた要求に応じて新しい診断ルーチンを送信させることができる。あるいはまたは加えて、上流地域的ビッグデータノード２０６ｃは、それが監視しているかまたは接続されるすべての地域的ビッグデータノードから受信した学習した知識を集約及び分析することによって一般的な診断ルーチンを生成することができる。この場合、上流地域的ビッグデータノード２０６ｃは、例えば、生成されるときに自動的もしくは定期的に、特定の地域的ビッグデータノードの要求に応じて、一般的な診断が有用であり得ることを示す地域的ビッグデータノードから上流地域的ビッグデータノード２０６ｃがデータを受信するとき、または何らかの他の理由で、一般的な診断ルーチンを地域的ビッグデータノードのうちのいずれかまたはすべてに分配する。その後、同様に、地域的ビッグデータノード２０６ｃの下流の各地域的ビッグデータノードは、一般的な診断ルーチンをそのそれぞれの地域内の任意の数のローカルビッグデータプロバイダに分配することができる。
いくつかの実施形態では、地域的ビッグデータノード、例えばノード２０６ａ及び２０６ｂは、例として、ピアツーピア様式で互いに学習した知識を共有することができる。例えば、地域的ビッグデータノード２０６ａは、新しいかまたは学習した分析ルーチンを地域的ビッグデータノード２０６ｂに直接送信し、それにより地域的ビッグデータノード２０６ｂは、独自の目的のために新しい分析ルーチンを利用することができるようになる。
図２では、上流地域的ビッグデータノード２０６ｃの１つのみが示されることに留意されたい。しかしながら、図２に関して論じられる技術及び概念は、ビッグデータ履歴化、記憶及び学習の多層またはレベルを支持する任意の数の上流地域的ビッグデータノードに適用され得る。
さらに、地域的ビッグデータ機器及び局所的ビッグデータ機器の両方がプロセスプラントの異なるそれぞれのビッグデータノード及び／または異なるそれぞれのグループもしくは地域にサービスを提供するが、プロセスプラント全体またはこの２つ以上の地域にサービスを提供しないとき、地域的ビッグデータ機器及び局所的ビッグデータ機器の両方は一般に、断固として「分散型ビッグデータ機器」と本明細書で称される。一般に、分散型ビッグデータ機器は、ビッグデータを複数の他のビッグデータ機器と通信する。例えば、特定のビッグデータプロバイダノードに含まれるローカルビッグデータ機器は、学習した知識及び／またはビッグデータを、他のビッグデータプロバイダノードに含まれる他の局所的ビッグデータ機器に、１つ以上の地域的ビッグデータ機器に、かつ／または集中型ビッグデータ機器（以下により詳細に記載される）に通信することができる。同様に、地域的ビッグデータ機器は、１つ以上の局所的ビッグデータ機器及び／またはビッグデータプロバイダノードからビッグデータを受信することができる。地域的ビッグデータ機器は、学習した知識及び／またはビッグデータを他の地域的ビッグデータ機器に、かつ／または集中型ビッグデータ機器に通信することができる。
上述のように、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００のいくつかの構成では、地域的ビッグデータノードもしくはデバイス２０６ａ〜２０６ｍ、ローカルビッグデータノードもしくはデバイス２０２ａ〜２０２ｎ、及び／または他のビッグデータノードもしくはデバイス２０４のうちの少なくともいくつかは、それぞれのビッグデータ、分析結果、及び／または学習した情報を集中型ビッグデータノード２０８に通信する。本明細書で参照されるとき、「集中型ビッグデータノード」は典型的に、プロセスプラントの複数の地域にサービスを提供し、場合によっては、プロセスプラントの大部分または全体にサービスを提供する。したがって、集中型ビッグデータノード２０８は、プロセスプラントビッグデータを受信、記憶、及びそのデータへのアクセスを提供する１つ以上の集中型、埋め込みビッグデータ機器２１８を含む。例えば、集中型ビッグデータ機器２１８は、プロセスプラントによって生成されたビッグデータの大部分またはすべての包括的な長期の履歴化を提供することができ、かつ／または集中型ビッグデータ機器２１８は、プロセスプラント全体の利用可能性のビッグデータを、他のビッグデータノードに、またはさらに、プロセス制御ビッグデータノードではないプロセスプラント内またはその外部のコンピューティングデバイスに公開することができる。
いくつかの構成では、単一の集中型ビッグデータノード２０８または機器２１８は、プロセス制御システムまたはプラント全体にサービスを提供することができないが、プロセス制御システムまたはプラントの２つ以上の地域にサービスを提供することができる。例えば、異なる集中型ビッグデータノード２０８または機器２１８は、セキュリティ及びアクセス目的のために異なる種類または領域のビッグデータを分割するために単一プラントまたはシステム内で使用され得る。いくつかの構成では、単一集中型ビッグデータノード２０８または機器２１８は、プロセスプラント全体にサービスを提供する。
プロセスプラントでは、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍのうちの１つ以上は、その生成または受信された学習した知識及び／またはデータのうちのいくつかまたはすべてを集中型ビッグデータノード２０８にストリーミング配信させるかまたはそうでなければ送達されることができる。例えば、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍのうちの１つ以上は、そのそれぞれに記憶された学習した知識及び／またはデータのうちの少なくともいくつかを集中型ビッグデータノード２０８に送信する。いくつかの実施形態では、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍのうちの１つ以上は、定期的な間隔でそのそれぞれに記憶された学習した知識及び／またはデータのうちの少なくともいくつかを集中型ビッグデータノード２０８に押し込む。いくつかの実施形態では、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍのうちの１つ以上は、集中型ビッグデータノード２０８からの要求に応答して、そのそれぞれに記憶された学習した知識及び／またはデータの少なくとも一部分を提供する。
集中型ビッグデータノード２０８及び／またはその埋め込み機器２１８は、例えば、１つ以上の分析関数Ａｘ〜Ａｙを利用することによって、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍから受信された、受信された学習した知識及び／またはデータのうちのいずれかまたはすべてをさらに分析するように構成され得る。一実施形態では、分析Ａｘ〜Ａｙの各々は、それぞれのビッグデータノードに常駐する図３の１つ以上のビッグデータ分析器２２６によって実施される。１つ以上の分析関数Ａｘ〜Ａｙは、受信された学習した知識及び／またはデータ上で動作して、追加の知識を生成し、プロセスプラントの内部及び外部の様々なエンティティとプロバイダとの間の関係を決定することができる。追加の知識及び決定された関係は、例えば、埋め込み機器２１８で追加の集中型ビッグデータとして記憶され、そうでなければ利用され得る。場合によっては、集中型ビッグデータノード２０８または機器２１８は、生成された知識及び関係を利用して、それに応じてプラントの１つ以上のプロセスを制御する。
実際には、ビッグデータネットワーク２００の任意のノード２０２〜２０６は、例えば、履歴化または長期記憶のために、集中型ビッグデータ機器２１８にビッグデータをストリーミング配信するか、またはそうでなければ提供することができる。例えば、ローカルビッグデータプロバイダノード２０２は、そのビッグデータを集中型ビッグデータノード２０８に直接ストリーミング配信することができる。同様に、ビッグデータネットワークの任意のノード２０２〜２０６は、埋め込まれた集中型機器２１８によって提供されたサービスを要求することができ、及び／またはデータ及びそれに記憶されたメタデータへのアクセスを要求することができる。さらに、複数の集中型ビッグデータノード２０８または機器２１８が単一プロセスプラントにサービスを提供する実施形態では、複数の集中型ビッグデータノード２０８または機器２１８は、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍに記載されたものと同様に、ピアツーピア様式で通信することができる。
また、地域的ビッグデータノード２０６ａ〜２０６ｍと同様に、集中型ビッグデータノード２０８はそれ自体、集中型ビッグデータノード２０８によって実施された分析（例えば、１つ以上の分析関数Ａｘ〜Ａｙ）が集中型ビッグデータ機器２１８で記憶され、かつ他のビッグデータノード２０２〜２０６にアクセス可能にした追加の発見または学習した情報をもたらすときなどのいくつかの状況でビッグデータのプロデューサまたはプロバイダであり得る。しかしながら、典型的に、集中型ビッグデータ機器２１８によって処理及びサービスを提供された大部分の量のビッグデータは、他のビッグデータノード２０２〜２０６から受信される。本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてとともに利用され得る例示的な集中型ビッグデータノード２０８及び例示的な集中型ビッグデータ機器２１８の説明は、前述の米国特許出願第１３／７８４，０４１号に見出され得る。しかしながら、本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべては、あるいはまたは加えて、米国特許出願第１３／７８４，０４１号に記載されるもの以外の集中型ビッグデータ機器とともに利用され得ることが理解される。
いくつかの構成では、集中型ビッグデータノード２０８は、ビッグデータ履歴化、記憶、アクセス、及び／または分析のためにデータ及び学習した情報をリモートビッグデータノード（例えば、プロセスプラントに対して遠隔であるビッグデータノード）に通信する。本明細書で「クラウドビッグデータノード２１０」と称されるこのようなビッグデータノードは、複数の異なるプロセスプラントまたはプロセス制御システム１０にサービスを提供することができる。例えば、複数の異なる石油精製所を運営する会社は、クラウドビッグデータノード２１０及びクラウドビッグデータ機器２２１を提供して、その石油精製所のすべてに関するビッグデータにサービスを提供することができる。例えば、クラウドビッグデータノード２１０及び常駐クラウドビッグデータ機器２２１を介して、特定の精製所の集中型ビッグデータノードは、プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワーク２００によって生成された公開ビッグデータを取得することができ、特定の精製所での操業のために取得された公開ビッグデータを利用することができる。いくつかの実施形態では、ビッグデータノード２０２〜２０６のうちのいずれかは、データをクラウドビッグデータノード２１０に直接ストリーミング配信または提供することができる。同様に、ビッグデータノード２０２〜２０６のうちのいずれかは、クラウドビッグデータノード２１０の埋め込み機器２２１によって提供されたサービスを要求し、及び／またはデータ及びそれに記憶されたメタデータにアクセスすることができる。図２に示されないが、クラウドビッグデータノード２１０は、その中に１つ以上のそれぞれの分析ルーチン、関数、またはプロセスを含んでもよく、例えば、図３のビッグデータ分析器２２６によって提供されてもよい。
さらに、すべての種類のビッグデータノードがすべてのプロセスプラントに含まれるとは限らないことに留意されたい。例えば、特定のプロセスプラントでの最高レベルのビッグデータ処理は、地域レベルであってもよく、したがって特定のプロセスプラントは、集中型ビッグデータノード２０８を全く含まなくてもよく、クラウドビッグデータノード２１０に接続されなくてもよい。しかしながら、一般に、プロセス制御ビッグデータを促進または支持するためにプロセスプラントは、少なくとも１つのローカルビッグデータプロバイダノード２０２及び少なくとも１つのビッグデータ機器２１２、２１６、２１８を含む。
加えて、いくつかの実施形態では、プロセスプラントは、ビッグデータ支持を本質的に全く含まない１つ以上のレガシープロセス制御デバイス（図示せず）を含む。これらの実施形態では、レガシーデバイスに直接結合されたプラントまたは補助デバイス内のゲートウェイノードは、レガシーデバイスによって利用されるプロトコルとプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーンによって利用されるプロトコルとの間でデータメッセージを変換（ｃｏｎｖｅｒｔ）または変換（ｔｒａｎｓｌａｔｅ）することができ、それによりレガシーデバイス及びプロセス制御ビッグデータネットワーク２００は通信可能に接続する。プロセス制御ビッグデータネットワークとともに使用されるレガシーデバイスの実施例は、「ＳＴＲＥＡＭＩＮＧ ＤＡＴＡ ＦＯＲ ＡＮＡＬＹＴＩＣＳ ＩＮ ＰＲＯＣＥＳＳ ＣＯＮＴＲＯＬ ＳＹＳＴＥＭＳ」と題された前述の米国特許出願第１４／５０６，８６３号（代理人整理番号第０６００５／５９３０７０号）に論じられる。
さらに、典型的に、ビッグデータノードまたはデバイス２０２〜２１０は、一体型ユーザインターフェースを有していないが、ビッグデータノードまたはデバイス２０２〜２１０のうちのいくつかは、例えば、有線または無線通信リンク上で通信することによって、またはユーザインターフェースデバイス２３０をビッグデータノードまたはデバイス２０２〜２１０のポートに差し込むことによって、１つ以上のユーザインターフェースデバイス２３０と通信接続する能力を有し得る。図２では、ユーザインターフェースデバイス２３０は、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００に無線で接続されるビッグデータノードで描かれる。
ユーザインターフェースデバイス２３０は、ユーザまたは操作者がプロセス制御システムまたはプロセスプラントと対話して、プロセスプラントに関するアクティビティ（例えば、構成する、表示する、監視する、試験する、診断する、命令する、計画する、予定を決める、注釈を付ける、及び／または他のアクティビティ）を実施する１つ以上の統合されたユーザインターフェースを含むデバイス（例えば、移動または固定コンピューティングデバイス、ワークステーション、ハンドヘルドデバイス、表面コンピューティングデバイス、タブレットなど）である。統合されたユーザインターフェースとしては、画面、キーボード、キーパッド、マウス、ボタン、タッチスクリーン、タッチパッド、生体インターフェース、スピーカ及びマイクロホン、カメラ、ならびに／または任意の他のユーザインターフェース技術が挙げられ得る。ユーザインターフェースデバイス２３０は、プロセス制御システムのビッグデータネットワークバックボーンへの直接の有線及び／または無線接続を含み得るか、あるいは、例えば、アクセスポイントまたはゲートウェイを介して、バックボーンへの間接接続を含み得る。
いくつかの実施形態では、ユーザインターフェースデバイス２３０は、１つ以上のビルトイン分析能力（丸で囲んだＡｚで図２に示される）を有し得る。換言すれば、ユーザインターフェースデバイス２３０は、任意の数のビッグデータノード及び／またはビッグデータ機器と通信して、データをダウンロード及び／または受信し、知識を発見または学習するためにダウンロード／受信データにローカル分析Ａｚを実施することができる。実際には、いくつかの構成では、ユーザインターフェースデバイス２３０はそれ自体、ビッグデータプロバイダノードであってもよく、それ自体は、１つ以上の他のローカル、地域的、集中型、またはクラウドビッグデータノード２０２〜２１０に対するビッグデータとしてその分析Ａｚの結果のうちの少なくともいくつかを提供することができる。プロセス制御ビッグデータネットワーク（本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてとともに利用され得る）内のユーザインターフェースデバイスの利用の実施例は、例えば、前述の米国特許出願第１４／０２８，７８５号に見出され得る。しかしながら、当然のことながら、プロセス制御ビッグデータネットワーク２００とともにユーザインターフェースデバイスを利用する他の技術は、あるいはまたは加えて、本明細書に記載される技術のうちのいずれかまたはすべてと併用して用いられ得る。
ここで図４を参照すると、図４は、本明細書に開示される自動信号処理ベースの学習技術、方法、システム及び装置が実装され、含まれ得る例示的なプロセスプラントまたはプロセス制御システム４０の様々な例示的な態様を含むブロック図である。例えば、自動信号処理ベースの学習システム１００の少なくとも一部分は、プロセスプラント４０に含まれる。一実施形態では、プロセスプラント４０の少なくとも一部分は、図２のプロセス制御ビッグデータネットワーク２００などのプロセス制御ビッグデータネットワークによって支持される。しかしながら、プロセスプラント４０は、議論を容易にするため、限定の目的のためではなく、図２〜３に図解された特徴に関して以下に記載されるが、プロセスプラント４０は、図２に記載されるもの以外のプロセス制御ビッグデータネットワークを利用することができるか、またはプロセスプラント４００は、任意のプロセス制御ビッグデータネットワーク、ノード、及び／またはデバイスを省略し得ることが理解される。
図４では、プロセス制御ビッグデータノードまたはデバイスは、ノードがプロセス制御ビッグデータプロバイダノード、ビッグデータ機器、またはその両方であることを表す「ＢＤ」参照記号によって示される。例えば、図４において「ＢＤ」参照記号によって示されるノードまたはデバイスは、図２を参照すると、ローカルビッグデータプロバイダノード及び／もしくは機器２０２ａ〜２０２ｎ、２１２ａ〜２１２ｎ、地域的ビッグデータプロバイダノード及び／もしくは機器２０６ａ〜２０６ｍ、２１６ａ〜２１６ｍ、集中型ビッグデータプロバイダノード２０８及び／もしくは機器２１８、または別の種類のビッグデータノード２０４であってもよい。
図４では、プロセス制御ビッグデータノードＢＤは、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００のノードである。一実施形態では、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００は、図２のプロセス制御ビッグデータネットワーク２００であり、ノードＢＤは、ネットワーク２００のノード２０２〜２０８である。図４では、ノードＢＤは、プロセス制御システムのビッグデータネットワークバックボーン４０５を介してネットワーク４００上で通信可能に接続される。バックボーン４０５は、様々なプロセス制御ビッグデータノードＢＤとやり取りするパケットを経路指定するように構成される複数のネットワーク化コンピューティングデバイスまたはスイッチを含む。バックボーン４０５の複数のネットワーク化コンピューティングデバイスは、任意の数の無線及び／または有線リンクによって相互接続されてもよく、ビッグデータネットワークバックボーン４０５は、ネットワーク２００に関して前に述べたように、プロセス制御ビッグデータストリーミングプロトコルなどの１つ以上の好適なルーティングプロトコルを支持してもよい。
図４に示されるように、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００は、集中型ビッグデータ機器４０８、及び複数の他のビッグデータプロバイダノード４１１、４１５、４１６、４１８、４１９、４２０、４２１、４２６、４２８、４３５、４４２ａ、４４２ｂ、４４４、４５２ａ、４５５ａ、４５８、４７２、４７５、４７８を含む。例示的なビッグデータプロバイダノードのうちの１つは、プロセス制御ネットワークまたはプラント４０のビッグデータをローカルで収集、分析及び記憶するビッグデータプロセスコントローラデバイス４１１である。コントローラ４１１は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード４２６及び４２８を介して有線フィールドデバイス４１５〜４２２に通信可能に接続され、無線ゲートウェイ４３５及びプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５を介して無線フィールドデバイス４４０〜４４６に通信可能に接続される（しかしながら、別の実施形態では、コントローラ４１１は、任意の数の有線及び／または無線通信リンクを含むプロセス制御通信ネットワークを用いることなど、ビッグデータバックボーン４０５以外の通信ネットワークを用いて無線ゲートウェイ４３５に通信可能に接続され得る）。図４では、コントローラ４１１は、プロセス制御システムのビッグデータネットワーク４００のビッグデータプロバイダノードＢＤであり、プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５に直接接続される。
例として、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔによって販売されるＤｅｌｔａＶ（商標）コントローラであり得るコントローラ４１１は、フィールドデバイス４１５〜４２２及び４４０〜４４６のうちの少なくともいくつかを用いてバッチ処理または連続処理を実装するように動作することができる。一実施形態では、プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５に通信可能に接続されることに加えて、コントローラ４１１はまた、例えば、標準４−２０ｍＡデバイス、Ｉ／Ｏカード４２６、４２８、及び／またはＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓプロトコル、ＨＡＲＴ（登録商標）プロトコル、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）プロトコルなどの任意のスマート通信プロトコルと関連付けられた任意の所望のハードウェア、ソフトウェア、及び／または通信リンクもしくはネットワークを用いて、フィールドデバイス４１５〜４２２及び４４０〜４４６のうちの少なくともいくつかに通信可能に接続され得る。一実施形態では、コントローラ４１１は、プロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５を用いてフィールドデバイス４１５〜４２２及び４４０〜４４６のうちの少なくともいくつかと通信可能に接続され得る。図４では、コントローラ４１１、フィールドデバイス４１５〜４２２、及びＩ／Ｏカード４２６、４２８は、有線デバイスであり、フィールドデバイス４４０〜４４６は、無線フィールドデバイスである。当然のことながら、有線フィールドデバイス４１５〜４２２及び無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、将来開発される任意の標準またはプロトコルを含む任意の有線または無線プロトコルなどの任意の他の所望の標準（複数可）またはプロトコルに適合し得る。
プロセスコントローラデバイス４１１は、１つ以上のプロセス制御ルーチン（例えば、メモリ４３２に記憶される）を実装または監視するプロセッサ４３０を含み、これは、制御ループを含み得る。プロセッサ４３０は、フィールドデバイス４１５〜４２２及び４４０〜４４６と、かつバックボーン４０５に通信可能に接続される他のプロセス制御ビッグデータノードＢＤと通信するように構成される。本明細書に記載される任意の制御ルーチンまたはモジュール（品質予測及び障害検出または機能ブロックを含む）は、そのように所望される場合、様々なコントローラまたは他のデバイスによって実装または実行されるその一部を有し得ることに留意されるべきである。同様に、プロセス制御システム４０内に実装されるべきである本明細書に記載される制御ルーチンまたはモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアなどを含むあらゆる形態を取ることができる。制御ルーチンは、オブジェクト指向プログラミング、ラダー論理、シーケンシャルファンクションチャート、機能ブロック図を用いるか、または任意の他のソフトウェアプログラミング言語または設計パラダイムを用いるなど、任意の所望のソフトウェア形式で実装され得る。制御ルーチンは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、または読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）などの任意の所望の種類のメモリに記憶され得る。同様に、制御ルーチンは、例えば、１つ以上のＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、または任意の他のハードウェアもしくはファームウェア要素にハードコードされ得る。したがって、コントローラ４１１は、任意の所望の様式で制御ストラテジまたは制御ルーチンを実装するように構成され得る。
いくつかの実施形態では、コントローラ４１１は、機能ブロックと一般に称されるものを用いて制御ストラテジを実装し、各機能ブロックは、オブジェクト、または制御ルーチン全体の他の部分（例えば、サブルーチン）であり、他の機能ブロックと併用して（リンクと呼ばれる通信によって）動作して、プロセス制御システム４０内にプロセス制御ループを実装する。制御ベースの機能ブロックは典型的に、送信器、センサもしくは他のプロセスパラメータ測定デバイスと関連付けられたものなどの入力機能、ＰＩＤ、ファジー論理などの制御を実施する制御ルーチンと関連付けられたものなどの制御機能、またはバルブ等のいくつかのデバイスの動作を制御して、プロセス制御システム４０内のいくつかの物理的機能を実施する出力機能のうちの１つ実施する。当然のことながら、混成及び他の種類の機能ブロックが存在する。機能ブロックは、コントローラ４１１に記憶され、それよって実行されてもよく、これは、これらの機能ブロックが標準４−２０ｍａデバイス、及びＨＡＲＴデバイス等のいくつかの種類のスマートフィールドデバイスに使用されるか、またはそれと関連付けられる場合であり、あるいは、フィールドデバイスそれ自体に記憶され、それによって実装されてもよく、これは、Ｆｉｅｌｄｂｕｓデバイスに関する場合であり得る。コントローラ４１１は、１つ以上の制御ループを実装し得る１つ以上の制御ルーチン４３８を含み得る。各制御ループは典型的に、制御モジュールと称され、機能ブロックのうちの１つ以上を実行することによって実施され得る。
図４に示される有線デバイス４１１〜４２２は、ビッグデータ有線プロセス制御デバイス４１５、４１６、及び４１８〜４２１、ならびにＩ／Ｏカード４２６、４２８を含む。図４はまた、有線レガシーデバイス４１７及び４２２を示し、これらは、プロセスプラント内で有線ビッグデータデバイス４１５、４１８〜４２１、４２６、４２８とともに動作することができる。有線フィールドデバイス４１５〜４２２は、センサ、バルブ、送信器、ポジショナ等の任意の種類のデバイスである得るが、Ｉ／Ｏカード４２６及び４２８は、任意の所望の通信またはコントローラプロトコルに適合する任意の種類のＩ／Ｏデバイスであり得る。図４では、フィールドデバイス４１５〜４１８は、アナログ回線またはアナログ回線とデジタル回線の併用上でＩ／Ｏカード４２６に通信する標準４−２０ｍＡデバイスまたはＨＡＲＴデバイスであるが、フィールドデバイス４１９〜４２２は、Ｆｉｅｌｄｂｕｓ通信プロトコルを用いてデジタルバス上でＩ／Ｏカード４２８に通信するＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイス等のスマートデバイスである。しかしながら、いくつかの実施形態では、ビッグデータ有線フィールドデバイス４１５、４１６及び４１８〜４２１のうちの少なくともいくつかならびに／またはビッグデータＩ／Ｏカード４２６、４２８のうちの少なくともいくつかは、加えてまたはあるいは、ビッグデータネットワークバックボーン４０５を用いてコントローラ４１１と通信する。
図４に示される無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、無線ビッグデータノードまたはデバイスＢＤ（例えば、デバイス４４２ａ、４４２ｂ、４４４）の実施例を含む。図４はまた、レガシー無線デバイス（例えば、デバイス４４６）の一実施例を含む。無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴプロトコル等の無線プロトコルを用いて無線ネットワーク４７０内で通信する。このような無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００の１つ以上の他のビッグデータデバイスまたはノードＢＤと直接通信することができ、このネットワークはまた、無線で（例えば、無線ストリーミングプロトコルを用いて）通信するように構成される。無線で通信するように構成されない１つ以上の他のビッグデータノードと通信するために、無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、バックボーン４０５または別のプロセス制御通信ネットワークに接続された無線ゲートウェイ４３５を利用することができる。ビッグデータを支持する任意の数の無線フィールドデバイスがプロセスプラント４０で利用され得る。
無線ゲートウェイ４３５は、図４に図解されるように、プロセス制御プラントまたはシステム４０に含まれるビッグデータノードＢＤの別の実施例であり、無線通信ネットワーク４７０の様々な無線デバイス４４０〜４５８とやり取りするアクセス提供する。具体的には、無線ゲートウェイ４３５は、無線デバイス４４０〜４５８、有線デバイス４１１〜４２８、及び／またはプロセス制御ビッグデータネットワーク４００の他のノードまたはデバイス（図４のコントローラ４１１を含む）の間で通信結合を提供する。例えば、無線ゲートウェイ４３５は、ビッグデータネットワークバックボーン４０５を用いることによって、及び／またはプロセスプラント４０の１つ以上の他の通信ネットワークを用いることによって通信結合を提供することができる。
無線ゲートウェイ４３５は、場合によっては、有線及び無線プロトコルスタックの共有された１つの層または複数の層をトンネリングしながら、有線及び無線プロトコルスタック（例えば、アドレス変換、ルーティング、パケット分割、優先順位付けなど）の下層へのルーティング、バッファリング、及びタイミングサービスによって通信結合を提供する。他の場合、無線ゲートウェイ４３５は、プロトコル層を全く共有しない有線プロトコルと無線プロトコルとの間でコマンドを変換することができる。プロトコル及びコマンド変換に加えて、無線ゲートウェイ４３５は、無線ネットワーク４７０で実装された無線プロトコルと関連付けられたスケジューリング方式のタイムスロット及びスーパーフレーム（時間内に等間隔の通信タイムスロットの集合）によって使用される同期クロッキングを提供することができる。さらに、無線ゲートウェイ４３５は、資源管理、性能調整、ネットワーク障害低減、監視トラフィック、セキュリティなどの無線ネットワーク４７０にネットワーク管理及び管理機能を提供することができる。
有線フィールドデバイス４１５〜４２２と同様に、無線ネットワーク４７０の無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、例えば、バルブを開閉すること、またはプロセスパラメータの測定を行うことなど、プロセスプラント４０内で物理的制御機能を実施することができる。しかしながら、無線フィールドデバイス４４０〜４４６は、ネットワーク４７０の無線プロトコルを用いて通信するように構成される。したがって、無線フィールドデバイス４４０〜４４６、無線ゲートウェイ４３５、及び無線ネットワーク４７０の他の無線ノード４５２〜４５８は、無線通信パケットのプロデューサ及びコンシューマである。
場合によっては、無線ネットワーク４７０は、非無線デバイスを含むことができ、これは、ビッグデータデバイスであってもよく、またはそれでなくてもよい。例えば、図４のフィールドデバイス４４８は、レガシー４−２０ｍＡデバイスであってもよく、フィールドデバイス４５０は、従来の有線ＨＡＲＴデバイスであってもよい。ネットワーク４７０内で通信するために、フィールドデバイス４４８及び４５０は、無線アダプタ（ＷＡ）４５２ａまたは４５２ｂを介して無線通信ネットワーク４７０に接続され得る。図４では、無線アダプタ４５２ｂは、無線プロトコルを用いて通信するレガシー無線アダプタであると示され、無線アダプタ４５２ａは、ビッグデータを支持すると示され、それ故にビッグデータネットワークバックボーン４０５に通信可能に接続される。加えて、無線アダプタ４５２ａ、４５２ｂは、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔなどの他の通信プロトコルを支持することができる。さらに、無線ネットワーク４７０は、１つ以上のネットワークアクセスポイント４５５ａ、４５５ｂを含むことができ、これらは、無線ゲートウェイ４３５と有線通信して別個の物理デバイスであってもよく、または一体型デバイスとして無線ゲートウェイ４３５が提供されてもよい。図４では、ネットワークアクセスポイント４５５ａは、ビッグデータデバイスＢＤであると図解されるが、ネットワークアクセスポイント４５５ｂは、レガシーアクセスポイントである。無線ネットワーク４７０はまた、無線通信ネットワーク４７０内で１つの無線デバイスからもう１つの無線デバイスにパケットを転送する１つ以上のルータ４５８を含んでもよく、これらの各々は、プロセス制御システム４０内で分散型ビッグデータを支持してもよく、または支持しなくてもよい。無線デバイス４４０〜４４６及び４５２〜４５８は、無線デバイスが分散型及び／または集中型ビッグデータデバイスである場合、無線通信ネットワーク４７０の無線リンク４６０上で、及び／またはビッグデータネットワークバックボーン４０５を介して、互いに、かつ無線ゲートウェイ４３５と通信することができる。
したがって、図４は、プロセス制御システムの様々なネットワークにネットワークルーティング機能性及び管理を提供するのに主に役立つノードＢＤのビッグデータデバイスのいくつかの実施例を含む。例えば、無線ゲートウェイ４３５、アクセスポイント４５５ａ、及びルータ４５８は各々、無線通信ネットワーク４７０で無線パケットを経路指定する機能性を含む。無線ゲートウェイ４３５は、無線ネットワーク４７０のトラフィック管理及び管理機能、ならびに無線ネットワーク４７０と通信接続している有線ネットワークとルータトラフィックのやり取りを実施する。無線ネットワーク４７０は、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴなどのプロセス制御メッセージ及び機能を特に支持する無線プロセス制御プロトコルを利用することができる。図４に示されるように、無線ネットワーク４７０のデバイス４３５、４５５ａ、４５２ａ、４４２ａ、４４２ｂ及び４５８は、プロセス制御プラント４０内のビッグデータを支持するが、無線ネットワーク４７０の任意の数の任意の種類のノードがプロセスプラント４０で分散型ビッグデータを支持することができる。
他の無線プロトコルを用いて通信する他のデバイスは、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００のビッグデータノードまたはデバイスＢＤであり得る。図４では、１つ以上の無線アクセスポイント４７２は、Ｗｉ−Ｆｉもしくは他のＩＥＥＥ ８０２．１１対応の無線ローカルエリアネットワークプロトコル等の他の無線プロトコル、ＷｉＭＡＸ（ワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス）、ＬＴＥ（ロングタームエボリューション）もしくは他のＩＴＵ−Ｒ（国際電気通信連合無線通信標準化セクター部門）対応プロトコル等の移動通信プロトコル、近距離無線通信（ＮＦＣ）及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ等の短波長無線通信、または他の無線通信プロトコルを利用するビッグデータデバイスＢＤである。典型的に、このような無線アクセスポイント４７２により、ハンドヘルドまたは他の携帯用コンピューティングデバイス（例えば、ユーザインターフェースデバイス）は無線ネットワーク４７０とは異なり、かつ無線ネットワーク４７０とは異なる無線プロトコルを支持するそれぞれの無線ネットワーク上で通信することが可能になる。場合によっては、携帯用コンピューティングデバイスに加えて、１つ以上のプロセス制御デバイス（例えば、コントローラ４１１、フィールドデバイス４１５〜４２２、または無線デバイス４３５、４４０〜４５８）はまた、アクセスポイント４７２により支持された無線プロトコルを用いて通信することができる。
加えて、図４では、即時プロセス制御システム４０の外部であるシステムへの１つ以上のゲートウェイ４７５、４７８は、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００のビッグデータノードまたはデバイスＢＤである。典型的に、このようなシステムは、プロセス制御システム４０によって生成されるかまたはその上で動作された情報の顧客または供給者である。例えば、プラントゲートウェイノード４７５は、独自のそれぞれのプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーンを有する別のプロセスプラントと即時プロセスプラント４０（独自のそれぞれのプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５を有する）を通信可能に接続することができる。別の実施例では、単一のプロセス制御ビッグデータネットワークバックボーン４０５は、複数のプロセスプラントまたはプロセス制御環境にサービスを提供することができる。さらに別の実施例では、プラントゲートウェイノード４７５は、クラウドビッグデータノード２１０及び／またはクラウドビッグデータ機器２２１と即時プロセスプラント４０を通信可能に接続する。
図４では、プラントゲートウェイノード４７５は、即時プロセスプラント４０を、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００またはバックボーン４０５を含まないレガシーまたは先行技術のプロセスプラントに通信可能に接続する。この実施例では、プラントゲートウェイノード４７５は、プラント４０のプロセス制御ビッグデータバックボーン４０５によって利用されるプロトコルとレガシーシステムによって利用される異なるプロトコル（例えば、イーサネット、Ｐｒｏｆｉｂｕｓ、Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔなど）との間でメッセージを変換（ｃｏｎｖｅｒｔ）または変換（ｔｒａｎｓｌａｔｅ）することができる。１つ以上の外部システムのゲートウェイノード４７８は、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００を、実験室システム（例えば、実験室情報管理システムまたはＬＩＭＳ）、操作者ラウンドデータベース、マテリアルハンドリングシステム、保守管理システム、製品在庫管理システム、生産スケジューリングシステム、気象データシステム、送料及び手数料システム、包装システム、インターネット、別のプロバイダのプロセス制御システム、または他の外部システムなどの外部の公共または民間システムのネットワークと通信可能に接続する。
図４は、有限個のフィールドデバイス４１５〜２２及び４４０〜４４６を有する単一コントローラ４１１のみを図解するが、これは、単に例示であり、非限定的な実施形態である。任意の数のコントローラ４１１は、ビッグデータを支持することができ、コントローラ４１１のうちのいずれかは、任意の数の有線または無線フィールドデバイス４１５〜４２２、４４０〜４４６と通信して、プラント４０でプロセスを制御することができる。さらに、プロセスプラント４０はまた、任意の数の無線ゲートウェイ４３５、ルータ４５８、アクセスポイント４５５、無線プロセス制御通信ネットワーク４７０、アクセスポイント４７２、及び／またはゲートウェイ４７５、４７８を含み得る。さらに、図４は、任意の数の集中型ビッグデータ機器４０８を含んでもよく、これらは、プロセスプラント４０内のデバイスのうちのいずれかまたはすべてから収集されたデータ及び／または生成された学習したデータもしくは知識を受信及び記憶することができる。いくつかの実施形態では、プロセス制御ビッグデータネットワーク４００は、任意の数の地域的ビッグデータ機器及びノード（図４に図示せず）を含み得る。
さらに、例示的なプロセスプラント４０に含まれる態様とデバイスと構成要素との組み合わせは、図４に図解されるように、単に例示である。本明細書に開示される技術、システム、方法及び装置は、図４に図解される態様のゼロ個以上のいずれかとともにプロセスプラントで利用され得る。例えば、本明細書に開示される技術、システム、方法及び装置は、集中型ビッグデータ機器４０８がないプロセスプラントで、または１つ以上の地域的ビッグデータ機器及び／もしくはノードを有するプロセスプラントで利用され得る。別の実施例では、本明細書に開示される技術、システム、方法及び装置は、レガシーデバイスのみを有するプロセスプラントで利用され得る。
ここで図１〜４を同時に参照すると、プロセス制御ビッグデータネットワークの任意の数のいずれかのノード２０２、２０６、２０８、２１０、ビッグデータ機器２１２、２１６、２１８、２２１、ビッグデータノード４１１、４１５、４１６、４１８、４１９、４２０、４２１、４２６、４２８、４３５、４４２ａ、４４２ｂ、４４４、４５２ａ、４５５ａ、４５８、４７２、４７５、４７８、及び／またはレガシーデバイス４１７、４２２、４４０、４４６、４４８、４５０、４５２ｂ、４５５ｂは、信号処理モジュール１０２の実例を含み得る。すなわち、信号処理モジュール１０２の実例は、プロセス制御デバイス、ビッグデータノード、分析器などの値が経時的に変化する信号を生成するプロセスプラントまたはプロセス制御システムに含まれるかまたはそれと関連付けられた任意のノードまたはデバイスと一体であり得る。一実施形態では、信号処理モジュールの少なくとも一部分は、図１〜４に図解されるノードまたはデバイスのうちのいずれか１つのメモリに記憶され、かつそれに共存するプロセッサによって実行可能であるソフトウェアまたはコンピュータ実行可能な命令として実装される。このような実施形態では、追加の命令は、例えば、専門的な計算または他の種類の信号処理機能を実施するように、信号処理モジュール１０２の常駐ノードにダウンロードまたは転送され得る。例えば、ノードの信号処理モジュール１０２は、線形信号処理機能を含んでもよく、ある後の時点で、非線形信号処理機能は、常駐ノードであるようにダウンロードされてもよい。例えば、非線形信号処理機能は、ユーザコマンドごとにダウンロードされてもよく、または常駐ノードは、常駐ノードに非線形信号処理機能の転送（例えば、別のビッグデータノードから）を要求させる新しく学習した知識を蓄積してもよい。
一実施形態では、信号処理モジュール１０２の少なくとも一部分は、チップ、集積回路、半導体回路、または図１〜４に図解されるノードまたはデバイスのうちのいずれか１つに含まれる他の好適なハードウェアとして実装される。例えば、信号処理モジュール１０２の少なくとも一部分（ならびに、いくつかの実施形態では、信号処理モジュール１０２の少なくとも一部分及び分析モジュール１０５の少なくとも一部分の両方）は、例えば、Ｔｅｘａｓ Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ ＫｅｙＳｔｏｎｅマルチコアＤＳＰ及びＡＲＭ（商標）プロセッサ等の１つ以上の集積デジタル信号処理（ＤＳＰ）チップ、または他の好適なＤＳＰチップ上に実装される。１つ以上の集積ＤＳＰチップは、プロセス制御デバイス、ビッグデータノード、分析器などの値が経時的に変化する信号を生成するプロセスプラントまたはプロセス制御システムに含まれるかまたはそれと関連付けられた任意のノードまたはデバイスに埋め込まれるかまたはそれと一体であり得る。例えば、集積ＤＳＰチップのうちの１つ以上は、バルブ、振動測定デバイス、送信器などに含まれ得る。チップの数は、信号処理機能／能力を促進させ、向上させ、及び／または追加するように所望に応じて増加し得る。
場合によっては、信号処理モジュール１０２は、値が経時的に変化する信号を生成しているノードまたはデバイス（プロセスプラントまたはプロセス制御システムの）と一体ではないが、それにもかかわらず、信号処理モジュール１０２は、ノードまたはデバイスに通信可能に結合される。例えば、信号処理モジュール１０２は、値が経時的に変化する信号を生成するノードまたはデバイスに物理的に取り付けられてもよく、それにより信号源の出力は、プロセス制御ネットワーク上で送信される前に信号処理モジュール１０２を横断するか、または信号処理モジュール１０２は、ノードまたはデバイスの出力が、例えば、図１に関して先述されるような様式で送信されるネットワークリンクを監視することができるようになる。
図５は、プロセスプラントまたはプロセス制御システムで信号処理ベースの学習を自動的に提供するための例示的な方法５００のフロー図である。一実施形態では、方法５００は、装置、デバイスまたはシステムによって少なくとも一部実施される。装置、デバイスまたはシステムは、集積回路またはチップなどのハードウェアを含んでもよく、これは、方法５００の１つ以上の部分を実施する。加えてまたはあるいは、本システムは、１つ以上のプロセッサによって実行されるとき、装置またはシステムに方法５００の１つ以上の部分を実施させる１つ以上の有形の非一時的なコンピュータ可読媒体に記憶されたコンピュータ実行可能な命令の集合を含み得る。いくつかの実施形態では、方法５００は、複数のシステム、装置、デバイス、ハードウェア、及び／または通信可能に接続されるコンピュータ実行可能な命令の集合によって実施される。一実施形態では、方法５００の少なくとも一部は、図１に図解されるシステム１００によって、かつ／または図２〜４に図解されるシステム及び／もしくはネットワークのいずれか１つ以上の部分によって実施される。本明細書を読むことを容易にするために（かつ限定目的ではないために）、図５は、図１〜４と併用して以下に論じられるが、方法５００のいずれかまたはすべての部分が図１〜４に示されるもの以外のシステム及び／またはネットワークによって実施され得ることが理解される。
方法５００は、経時的に、プロセスプラントに対応するパラメータの値を取得すること（ブロック５０２）を含み、パラメータ値の経時的な変化は、プロセスプラントに対応する信号を含む。一般に、パラメータの値は、プロセスがリアルタイムで制御されている間（例えば、信号源が含まれるかまたは信号源が関連付けられる信号源及びプロセスプラントの一部分がオンラインである間）、信号源が信号を生成するときにリアルタイムで取得される（ブロック５０２）。したがって、信号源は、プロセスがプロセスプラントによってリアルタイムで制御されることに起因して信号を生成し、方法５００はブロック５０２で、信号が信号源によってリアルタイムで生成されるときに信号を取得する。場合によっては、信号の少なくともいくつかの態様は振動性である（例えば、経時的に、中央値または平衡点の前後で、２つ以上の異なる状態の間など）。場合によっては、信号の少なくともいくつかの態様は振動性ではない（例えば、インパルス応答、非周期的挙動など）。経時的な値が信号を含むパラメータは、例えば、プロセス制御デバイスの出力、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランスを示すパラメータ、質量のバランスを示すパラメータ、プロセスプラントによって生成されたビッグデータに対して実施された分析関数の出力、またはプロセスを制御するプロセスプラントの結果として値が経時的に変化する任意の他のパラメータであり得る。一実施形態では、パラメータ値の経時的な変化は、システム１００の信号処理モジュール１０２によって取得され、これは、先述されるように、プロセス制御デバイス（コントローラ、Ｉ／Ｏデバイス、またはフィールドデバイス等の）からの信号、ビッグデータプロバイダノード（プロセス制御デバイスと一体であってもよく、または一体でなくてもよい）、プロセスプラントのプロセス制御ネットワークに接続された、いくつかの他のデバイスもしくはノード（例えば、ゲートウェイ、ルータ、アダプタなど）、ローカルビッグデータノード及び／もしくは機器、及び／もしくは機器、集中型ビッグデータノード及び／もしくは機器、またはプロセスプラントのいくつかの他のビッグデータノードに含まれてもよく、及び／またはそれらを取得してもよい。
一実施例では、信号（例えば、パラメータの値の経時的な変化の表示）は、プロセスプラントにサービスを提供するビッグデータノード（例えば、ビッグデータプロバイダノード、分散型ビッグデータノード、地域的ビッグデータノードなど）からストリーミング配信される。別の実施例では、信号は、ストリーミング配信されない通信を介して受信され、例えば、信号は、レガシープロセス制御またはルーティングデバイスなどのストリーミングを支持しないプロトコルを用いて別のデバイスから受信される。さらに別の実施例では、信号またはパラメータ値の経時的な変化は、キャッシュまたは他の一時的なメモリ記憶領域を読み取ることによって取得される。
方法５００のいくつかの実施形態では、パラメータ値の経時的な変化の表示を取得すること（ブロック５０２）は、パラメータ値の経時的な変化を検出することを含む。例えば、ブロック５０２では、方法５００は、方法５００に警告する監視機能、モジュールまたはアプリケーションからパラメータ値の経時的な検出された変化への表示を受信する。別の実施例では、方法５００はそれ自体、経時的にパラメータ値を監視して、経時的にパラメータ値のあらゆる変化を検出することを含む。
ブロック５０５では、方法５００は、信号処理を取得された信号に対して実施または適用させることを含む。一般に、信号処理は、プロセスがリアルタイムで制御されている間（例えば、信号源及び／またはプロセスプラントのそれぞれの部分がオンラインである間）、信号が取得されるときに（ブロック５０２）リアルタイムで実施される（ブロック５０５）。例えば、信号処理モジュール１０２は、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、及び／または別の信号処理技術など、リアルタイムで取得される信号に対して１つ以上の信号処理機能、演算または技術を実施する。いくつかの実施形態では、信号処理は、１つ以上の他の入力または信号と組み合わせて取得された信号に対して実施させる（ブロック５０５）。取得された信号と併用して信号処理された１つ以上の他の入力または信号は、プロセスプラントまたはその一部分がオフラインであった間に取得された測定値、オフラインの手動分析ツールによって生成された出力、プロセスまたはその一部分のモデルから取得されたデータなどのプロセスプラントのリアルタイム動作中に生成されなかった入力を含み得る。
ブロック５０８では、方法５００は、ブロック５０５の信号処理に基づいて、取得された信号の少なくとも１つの特性を決定することを含む。典型的に、少なくとも１つの特性は、それぞれの信号処理技術またはブロック５０５で実施された技術に対応し、一次または特徴を含み得る。例えば、スペクトラム分析がブロック５０５で取得された信号に対して実施させられた場合、ブロック５０８では、取得された信号の１つ以上の対応する特性は、取得された信号内の１つ以上の卓越周波数、取得された信号内の１つ以上のｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、取得された信号の調波、取得された信号の分数調波、または信号内の分岐の同定を含み得る。いくつかの実施形態では、１つ以上の特性は、ブロック５０８で決定され、いくつかの実施形態では、信号の１つ以上の他のｎ次特性は、ブロック５０８で決定される。例えば、信号処理モジュール１０２は、適用された信号処理技術の結果に基づいて取得された信号の特性を決定する。
ブロック５１０では、方法５００は、プロセス内で、取得された信号の少なくとも１つの特性の潜在的な源（複数可）として信号源の上流である要素の集合の少なくとも部分集合を決定または特定することを含む。上流要素の集合は、プロセス制御変数等の要素、パラメータもしくは要素、プロセス制御デバイス、プロセスプラントの他の要素、１台の設備、及び／またはプロセスプラントの資産を含み得、上流要素の集合は、制御されるプロセスの要素アライメントマップを利用することによって自動的または自律的に決定され得る。少なくとも１つの特性の源として特定されると決定された上流要素の集合の部分集合は、信号の少なくとも１つの特性に対する上流要素の集合の各々（または少なくともいくつか）の影響のそれぞれの強度を比較することによって決定または特定され得る。一実施形態では、上流要素の集合の影響のそれぞれの強度は、自動的に決定及び／または比較される。一実施例では、ブロック５１０の少なくとも一部分は、図１の分析モジュール１０５によって自動的に実施されてもよく、ブロック５１０の少なくとも一部分は、図１の分析モジュール１０５と通信接続する別の分析モジュールまたは機能によって実施されてもよい。
図５に図解されるような方法５００は、１つ以上の決定された特性源の表示を受信者アプリケーションに提供させること（ブロック５１２）をさらに含む。受信者アプリケーションは、例えば、ユーザインターフェースアプリケーションであり得る。加えてまたはあるいは、受信者アプリケーションは、分析アプリケーションもしくは機能（プロセスプラントビッグデータ上で動作するように構成され得る）、別の種類のアプリケーションもしくは機能、及び／またはデータストレージエンティティであり得る。場合によっては、取得された信号の決定された特性（複数可）の表示、各特性に対する各潜在的な源の影響のそれぞれの強度の表示、信号及び／もしくは信号のベースとなる対応するパラメータの表示、ならびに／または信号源の同定は、加えてまたはあるいは、受信者アプリケーションに提供される（ブロック５１２）。
方法５００のいくつかの実施形態では、方法は任意に、ブロック５０５で実施された信号処理分析から１つ以上の周波数を除去及び／または追加することを含む。例えば、信号処理及びそれぞれの特性決定（例えば、ブロック５０５及び５０８）は、ブロック５０２で取得された信号に対して複数回（例えば、連続的及び／または並行して実施された複数の実行）実施されてもよく、ブロック５０５及び５０８の各実行は、信号の周波数の数及び／または種類の異なる組み合わせに実施される。複数の実行は、予測された品質、障害検出などのプロセス制御システムまたはプラントの動作に対する信号の周波数の数／種類の様々な組み合わせのそれぞれの影響を決定するために利用され得る。加えて、所望される場合、それぞれの上流特性源を決定すること、及び／または受信者アプリケーションに前記源の表示を提供すること（例えば、ブロック５１０及び／またはブロック５１２）は、ブロック５０５及び５０８の各実行に対してそれぞれ実施され得る。
一般に、方法５００の少なくとも一部分（すべてではない場合）は監視されない。すなわち、方法５００は、方法５００に含まれる１つ以上のステップを実施するためにユーザ入力を取得することを全く含まず、実際には任意のユーザ入力から独立して、例えば自動的及び／または自律的にそのステップのうちのいくつかまたはすべてを実施することができる。例えば、ブロック５０２、５０５、５０８、５１０、及び５１２のうちの１つ以上は、監視されていない様式で実施され得る。したがって、方法５００の実行時間は、方法５００の全体がプロセスプラントと関連付けられた１つ以上のビッグデータノードで実施されるときに特に、非常に短い時間間隔で生じ得る。一実施例では、方法５００の全体（例えば、ブロック５０２〜５１２）は、１秒以下で実施される。
本開示に記載される技術の実施形態は、単独または組み合わせのいずれかで任意の数の以下の態様を含み得る。
１．プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するためのシステム。本システムは、（ｉ）プロセスプラントと関連付けられた信号源によって生成された信号を、信号源がリアルタイムで信号を生成するときに受信する入力部であって、信号が、物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによって、プロセスを制御するプロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す、入力部と、（ｉｉ）受信者アプリケーションに、信号の少なくとも１つの特性の表示を提供する出力部と、を有する信号処理モジュールを含む。加えて、信号処理モジュールは、信号に対して信号処理を実施して、信号の少なくとも１つの特性を決定するように構成される。
２．信号源は、プロセスの少なくとも一部分を制御するプロセス制御デバイス、プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータプロバイダノード、プロセスプラント内の１台の設備、またはプロセスプラントの資産、のうちの少なくとも１つである、態様１に記載のシステム。
３．信号処理モジュール及び信号源は、一体型デバイスに含まれる、態様１または２に記載のシステム。
４．一体型デバイスは、プロセス制御デバイスであり、プロセス制御デバイスは、コントローラ、プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、またはコントローラ及びフィールドデバイスを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、態様１〜３に記載のシステム。
５．一体型デバイスは、プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノードであり、ビッグデータノードは、ローカルビッグデータノード、地域的ビッグデータノード、集中型ビッグデータノード、または別のビッグデータノードのうちの１つである、態様１〜４のいずれか一態様に記載のシステム。
６．信号処理モジュールは、信号源が含まれる第２のデバイスに結合された第１のデバイスに含まれる、態様１〜５のいずれか一態様に記載のシステム。
７．第２のデバイスは、プロセスの少なくとも一部分を制御するプロセス制御デバイスであり、プロセス制御デバイスは、コントローラ、プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、またはコントローラ及びフィールドデバイスを通信可能に結合する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、態様１〜６に記載のシステム。
８．（ｉ）信号処理モジュールから信号の少なくとも１つの特性の表示を受信する入力部と、（ｉｉ）信号の少なくとも１つの特性の源の表示を受信者アプリケーションに提供する出力部であって、受信者アプリケーションが、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである、出力部と、を含む分析モジュールをさらに備える、態様１〜７のいずれか一態様に記載のシステム。分析モジュールは、上流要素の集合の少なくとも１つの元が信号の少なくとも１つの特性の源であると決定するように構成され、上流要素の集合は、プロセスプラントと関連付けられる、かつプロセス内で、信号の上流である要素であり、少なくとも１つの元が信号の少なくとも１つの特性の源であるという決定は、信号の少なくとも１つの特性に対する上流要素の集合の元の影響のそれぞれの強度に基づいている。加えて、信号の少なくとも１つの特性の源は、プロセス制御デバイス、プロセス変数、１台の設備、または信号源の上流であるプロセスプラントの資産のうちの少なくとも１つを含む。
９．受信者アプリケーションは、第１の受信者アプリケーションであり、システムは、プレゼンテーションモジュールをさらに備える、態様１〜８に記載のシステム。プレゼンテーションモジュールは、分析モジュールから学習した出力を受信する入力部を含み、学習した出力を１つ以上の受信者アプリケーションに提供する出力部をさらに含む。１つ以上の受信者アプリケーションは、第１の受信者アプリケーションを含み、学習した出力は、信号の少なくとも１つの特性の源の表示、または分析モジュールによって学習した他の情報のうちの少なくとも１つを含む。
１０．プレゼンテーションモジュールは、１つ以上の受信者アプリケーションを決定するように構成される、態様１〜９に記載のシステム。
１１．分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、受信者アプリケーションは、第２の分析モジュールに含まれる別のアプリケーションである、態様１〜１０のいずれか一態様に記載のシステム。
１２．分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、第１の分析モジュールは、（ｉ）信号の少なくとも１つの特性に対する上流要素の集合の元の影響のそれぞれの強度、及び（ｉｉ）第２の分析モジュールによって提供された情報に基づいて、信号の少なくとも１つの特性の源を決定する、態様１〜１１のいずれか一態様に記載のシステム。
１３．第２の分析モジュールは、プロセス要素アライメントモジュールを含む、態様１〜１２のいずれか一態様に記載のシステム。
１４．信号処理モジュール及び分析モジュールはともに、プロセスプラントのネットワークに通信可能に接続される単一のビッグデータノードに含まれる、態様１〜１３のいずれか一態様に記載のシステム。
１５．信号処理モジュールは、プロセスプラントに対応する第１のノードに含まれ、分析モジュールは、プロセスプラントに対応する第２のノードに含まれ、第２のノードは、第１のノードに通信可能に接続される、態様１〜１４のいずれか一態様に記載のシステム。
１６．第１のノードは、信号源をさらに含み、第２のノードは、プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノードである、態様１〜１５に記載のシステム。
１７．パラメータ値は、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランス、質量のバランス、または別の分析モジュールの出力のうちの１つの値を表す、態様１〜１６のいずれか一態様に記載のシステム。
１８．パラメータ値の経時的な変化は、１つ以上の振動を含む、態様１〜１７のいずれか一態様に記載のシステム。
１９．信号に対して実施された信号処理は、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを含む、態様１〜１８のいずれか一態様に記載のシステム。
２０．信号の少なくとも１つの特性は、信号の卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを含む、態様１〜１９のいずれか一態様に記載のシステム。
２１．信号処理モジュールは、監視なしにリアルタイムで動作する、態様１〜２０のいずれか一態様に記載のシステム。
２２．プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を自動的に実施するためのシステム。前記システムは、一実施例では、態様１〜２１のいずれか一態様に記載のシステムに含まれ得る。別の実施例では、態様１〜２１のいずれか一態様に記載のシステムは、前記システムに含まれ得る。前記システムは、信号源によって生成された信号であって、それぞれの物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによってプロセスを制御するプロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す、信号を、信号源がリアルタイムで信号を生成するときに受信するように構成された信号処理モジュールを含む。信号処理モジュールは、信号に対して信号処理を実施して、信号の１つ以上の特性を決定するようにさらに構成される。
前記システムは、信号処理モジュールによって決定された１つ以上の特性の表示を受信し、信号の１つ以上の特性の１つ以上の源を決定するように構成された分析モジュールをさらに含む。１つ以上の源は、プロセス内で、信号の上流である要素の集合の１つ以上の元であり、上流要素の集合の１つ以上の元の各々は、１つ以上の元に含まれない上流要素の集合の少なくとも１つの他の元のそれぞれの影響より大きい、信号の１つ以上の特性に対するそれぞれの影響を有する。分析モジュールは、信号の１つ以上の特性の１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させるようにさらに構成され、受信者アプリケーションは、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである。
２３．受信者アプリケーションは、第１の受信者アプリケーションであり、システムは、分析モジュールの出力を受信し、出力を決定された受信者アプリケーションの集合に送達させるように構成されたプレゼンテーションモジュールをさらに含む、態様１〜２２に記載のシステム。第１の受信者アプリケーションは、決定された受信者アプリケーションの集合に含まれ、信号の１つ以上の特性の１つ以上の源の表示は、分析モジュールの出力に含まれる。
２４．分析モジュールの出力は、様々な学習段階にわたって分析モジュールによって決定された追加の学習した知識をさらに含む、態様２２または態様２３に記載のシステム。
２５．信号の表示、信号源の表示、または信号の１つ以上の特性の表示のうちの少なくとも１つが、受信者アプリケーションに提供される、態様２２〜２４のいずれか一態様に記載のシステム。
２６．信号処理モジュールは、第１のノードに含まれ、分析モジュールは、第１のノードに通信可能に結合された第２のノードに含まれる、態様２２〜２５のいずれか一態様に記載のシステム。
２７．信号源は、第１のノードに含まれる、態様１〜２６に記載のシステム。
２８．第１のノードは、（ｉ）プロセスの少なくとも一部分を制御するように動作するプロセス制御デバイスであって、プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、コントローラ、もしくはフィールドデバイス及びコントローラを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、プロセス制御デバイス、または（ｉｉ）プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれる第１のビッグデータプロバイダノード、のうちの少なくとも１つである、態様２２〜２７のいずれか一態様に記載のシステム。加えて、第２のノードは、プロセス制御ビッグデータネットワークに含まれる第２のビッグデータノードである。
２９．信号処理モジュール及び分析モジュールは、一体型デバイスまたはノードに含まれる、態様２２〜２８のいずれか一態様に記載のシステム。
３０．一体型デバイスまたはノードは、（ｉ）プロセスの少なくとも一部分を制御するように動作するプロセス制御デバイスであって、プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、コントローラ、もしくはフィールドデバイス及びコントローラを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、プロセス制御デバイス、または（ｉｉ）プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノード、のうちの少なくとも１つである、態様２２〜２９のいずれか一態様に記載のシステム。
３１．パラメータの値は、プロセス制御デバイスの出力信号の値、プロセス変数の値、測定値、エネルギーのバランスを示す値、質量のバランスを示す値、またはビッグデータ分析関数によって生成された出力の値のうちの１つに対応する、態様２２〜３０のいずれか一態様に記載のシステム。
３２．信号に対して実施された信号処理は、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを引き起こすことを含む、態様２２〜３１のいずれか一態様に記載のシステム。
３３．信号の１つ以上の特性は、信号の卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを含む、態様２２〜３２のいずれか一態様に記載のシステム。
３４．信号の１つ以上の特性の１つ以上の源は、プロセス制御デバイス、プロセス変数、１台の設備、またはプロセスプラントに対応し、かつ信号源の上流である資産のうちの少なくとも１つを含む、態様２２〜３３のいずれか一態様に記載のシステム。
３５．分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、システムは、第２の分析モジュールをさらに含み、受信者アプリケーションは、第２の分析モジュールに含まれる、態様２２〜３４のいずれか一態様に記載のシステム。
３６．システムは、ユーザ入力を使用せずにリアルタイムで自律的に動作する、態様２２〜３５のいずれか一態様に記載のシステム。
３７．プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するための方法。一実施例では、本方法の少なくとも一部は、態様１〜３６のいずれか一態様に記載のシステムによって実施され得る。本方法は、信号処理ベースの学習システムで、パラメータ値の経時的な変化の表示を取得することを含み、パラメータ値の経時的な変化は、信号源によって生成された信号であり、パラメータ値の経時的な変化は、プロセスプラントでプロセスを制御することに基づいて生成され、信号は、信号源がリアルタイムで信号を生成するときに取得される。加えて、本方法は、信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能を信号に適用させることと、信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能の適用に基づいて信号の少なくとも１つの特性を決定することとを含む。本方法は、信号処理ベースの学習システムによって、プロセス内で、信号の上流である要素の集合の少なくとも部分集合を信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源であると決定することをさらに含み、少なくとも部分集合の決定は、信号の少なくとも１つの特性に対する上流要素の集合の影響のそれぞれの強度に基づいている。本方法は、信号処理ベースの学習システムによって、信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させることをさらに含み、受信者アプリケーションは、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである。
３８．パラメータ値の経時的な変化の表示を取得することは、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランスを示すパラメータ、質量のバランスを示すパラメータ、またはプロセスプラントによって生成されたビッグデータに対して実施された分析関数の出力のうちの１つの値の経時的な変化の表示を取得することを含む、態様３７に記載の方法。
３９．信号処理を信号に対して実施させることは、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを信号に対して実施させることを含む、態様３７または態様３８に記載の方法。
４０．信号処理を信号に対して実施させて信号の少なくとも１つの特性を決定することは、信号処理を信号に対して実施させて、卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを決定することを含む、態様３７〜３９のいずれか一態様に記載の方法。
４１．信号処理に基づいて信号の少なくとも１つの特性を決定することは、信号処理に基づき、かつプロセスの少なくとも一部分がオンラインである間に取得された測定値、プロセスの少なくとも少なくとも一部分がオフラインである間に取得された測定値、またはプロセスの少なくとも一部分のモデルから取得されたデータ、のうちの少なくとも１つに基づいて、信号の少なくとも１つの特性を決定することを含む、態様３７〜４０のいずれか一態様に記載の方法。
４２．上流要素の集合の少なくとも部分集合を信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源であると決定することは、プロセス制御デバイス、１台の設備、プロセス変数、または信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源である資産、のうちの少なくとも１つを決定することを含む、態様３７〜４１のいずれか一態様に記載の方法。
４３．方法が１秒以下の期間にわたって実施されるか、または方法が監視されていない方法であるか、のうちの少なくとも１つである、態様３７〜４２のいずれか一態様に記載の方法。
４４．パラメータ値の経時的な変化の表示を取得することが、パラメータ値の経時的な変化を検出することを含むか、または信号の経時的な変化を取得することが、信号に含まれる１つ以上の振動の表示を取得することを含むか、のうちの少なくとも１つである、態様３７〜４３のいずれか一態様に記載の方法。
４５．信号処理ベースの学習システムは、分析モジュールに結合された信号処理モジュールを含み、信号処理ベースの学習システムで信号を取得することは、信号処理ベースの学習システムの信号処理モジュールで信号を取得することを含み、信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能を信号に適用させることは、信号処理ベースの学習システムの信号処理モジュールによって、１つ以上の信号処理機能を信号に適用することを含み、信号処理ベースの学習システムによって、信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源を決定することは、信号処理ベースの学習システムの分析モジュールによって、信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源を決定することを含む、態様３７〜４４のいずれか一態様に記載の方法。
４６．分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、信号を取得することが第２の分析モジュールから信号を取得することを含むか、または信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源の表示を受信者アプリケーションに提供させることが、信号の少なくとも１つの特性の１つ以上の源の表示を第２の分析モジュールもしくは第３の分析モジュールに提供させることを含むか、のうちの少なくとも１つである、態様３７〜４５のいずれか一態様に記載の方法。
４７．任意の１つ以上の他の前述の態様と組み合わせた前述の態様に記載のいずれか一態様。
ソフトウェアに実装されるとき、本明細書に記載されるアプリケーション、サービス、及びエンジンのうちのいずれかは、コンピュータまたはプロセッサのＲＡＭまたはＲＯＭ内の磁気ディスク、レーザーディスク、ソリッドステートメモリデバイス、分子メモリストレージデバイス、または他の記憶媒体などの任意の有形の非一時的コンピュータ可読メモリに記載され得る。本明細書に開示される例示的なシステムは、他の構成要素の中で、ハードウェア上で実行されるソフトウェア及び／またはファームウェアを含むと開示されるが、このようなシステムは単に例示であり、限定的と見なされるべきではないことに留意されるべきである。例えば、これらのハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェア構成要素のうちのいずれかまたはすべてが、ハードウェアのみで、ソフトウェアのみで、またはハードウェアとソフトウェアとの任意の組み合わせで具体化され得ることが企図される。したがって、本明細書に記載される例示的なシステムは、１つ以上のコンピュータデバイスのプロセッサ上で実行されたソフトウェアで実装されると記載されるが、当業者であれば、提供された実施例だけがこのようなシステムを実装する方法ではないことを容易に理解するであろう。
したがって、本発明は、特定の実施例を参照することにより記載され、これらの実施例は、単に例示であり、本発明を限定するものではないことが意図されるが、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく開示される実施形態に変更、追加または削除が行われ得ることが当業者に明らかであろう。

Claims (40)

  1. プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するためのシステムであって、
    信号処理モジュールであって、
    前記プロセスプラントと関連付けられた信号源によって生成された信号を、前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成するときに受信する入力部であって、前記信号が、物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによって、前記プロセスを制御する前記プロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す、前記入力部と、
    前記信号の１つ以上の特性を提供する出力部と、を含み、
    前記信号に対して信号処理を実施して、前記信号の前記１つ以上の特性を決定するように構成される、信号処理モジュールと、
    分析モジュールであって、
    前記信号処理モジュールにより提供される前記信号の前記１つ以上の特性を受信する入力部を含み、
    前記プロセスプラントと関連付けられ、かつ前記プロセス内で前記信号の上流である要素の集合を決定し、
    前記信号の１つ以上の特性に対する各上流要素の影響のそれぞれの強度を、前記各上流要素により生成された過去のデータの推定解析に基づいて機械学習し、
    前記信号の前記１つ以上の特性に対する前記上流要素の集合の元の影響のそれぞれの前記学習された強度の比較に基づいて、前記上流要素の集合の少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の１つ以上の源に含まれると決定するように構成され、
    前記少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源に含まれることを示す学習情報を、１以上の受信者アプリケーションに提供する、出力部をさらに含む、分析モジュールと、を備える前記システム。
  2. 前記信号源は、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するプロセス制御デバイス、プロセス変数、前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータプロバイダノード、前記プロセスプラント内の１台の設備、または前記プロセスプラントの資産のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の前記システム。
  3. 前記信号処理モジュール及び前記信号源は、一体型デバイスに含まれる、請求項１又は請求項２に記載の前記システム。
  4. 前記一体型デバイスは、プロセス制御デバイスであり、前記プロセス制御デバイスは、コントローラ、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、または前記コントローラ及び前記フィールドデバイスを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、請求項３に記載の前記システム。
  5. 前記一体型デバイスは、前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノードであり、前記ビッグデータノードは、ローカルビッグデータノード、地域的ビッグデータノード、集中型ビッグデータノード、または別のビッグデータノードのうちの１つである、請求項３又は請求項４に記載の前記システム。
  6. 前記信号処理モジュールは、前記信号源が含まれる第２のデバイスに結合された第１のデバイスに含まれる、請求項１又は請求項２に記載の前記システム。
  7. 前記第２のデバイスは、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するプロセス制御デバイスであり、前記プロセス制御デバイスは、コントローラ、前記プロセスの前記少なくとも前記一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、または前記コントローラ及び前記フィールドデバイスを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、請求項６に記載の前記システム。
  8. プレゼンテーションモジュールをさらに備え、前記プレゼンテーションモジュールは、
    前記分析モジュールから前記学習情報を受信する入力部と、
    前記学習情報を前記１つ以上の受信者アプリケーションに提供する出力部と、を含み、
    前記学習情報は、前記少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源に含まれることを示す学習情報、および前記分析モジュールによって学習した他の情報のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜請求項７の何れか１項に記載の前記システム。
  9. 前記プレゼンテーションモジュールは、前記１つ以上の受信者アプリケーションを決定するように構成される、請求項８に記載の前記システム。
  10. 前記分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、前記第１の分析モジュールは、（ｉ）前記信号の前記１つ以上の特性に対する前記上流要素の集合の前記元の影響の前記それぞれの強度、及び（ｉｉ）他の分析モジュールによって提供された情報に基づいて、前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源を決定する、請求項１〜請求項９の何れか１項に記載の前記システム。
  11. 前記他の分析モジュールは、プロセス要素アライメントモジュールを含む、請求項１０に記載の前記システム。
  12. 前記信号処理モジュール及び前記分析モジュールはともに、前記プロセスプラントのネットワークに通信可能に接続される単一のビッグデータノードに含まれる、請求項１〜請求項１１の何れか１項に記載の前記システム。
  13. 前記信号処理モジュールは、前記プロセスプラントに対応する第１のノードに含まれ、前記分析モジュールは、前記プロセスプラントに対応する第２のノードに含まれ、前記第２のノードは、前記第１のノードに通信可能に接続される、請求項１〜請求項１１の何れか１項に記載の前記システム。
  14. 前記第１のノードは、前記信号源をさらに含み、前記第２のノードは、前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノードである、請求項１３に記載の前記システム。
  15. プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を自動的に実施するためのシステムであって、
    信号処理モジュールであって、
    信号源によって生成された信号であって、それぞれの物理的機能を実施する少なくとも１つのフィールドデバイスを用いることによって前記プロセスを制御する前記プロセスプラントに基づいて経時的に変化するパラメータ値を示す、前記信号を、前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成するときに受信することと、
    前記信号を受信しつつ前記信号に対してリアルタイムで信号処理を実施して、前記信号の１つ以上の特性を決定することと、を行うように構成された前記信号処理モジュールと、
    分析モジュールであって、
    前記信号処理モジュールによって決定された前記１つ以上の特性を受信することと、
    前記プロセスプラントと関連付けられ、かつ前記プロセス内で前記信号の上流である要素の集合を決定することと、
    前記信号の１つ以上の特性に対する各上流要素のそれぞれの影響を、前記各上流要素により生成された過去のデータの推定解析に基づいて機械学習することと、
    前記信号の前記１つ以上の特性の１つ以上の源を決定することであって、前記１つ以上の源が前記上流要素の集合の１つ以上の元であり、上流要素の集合の前記１つ以上の元の各々が、前記１つ以上の元に含まれない前記上流要素の集合の少なくとも１つの他の元の学習されたそれぞれの影響より大きい、前記信号の前記１つ以上の特性に対する学習されたそれぞれの影響を有する、前記決定することと、
    前記少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源に含まれることを示す学習情報を受信者アプリケーションに提供させることであって、前記受信者アプリケーションが、ユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである、前記提供させることと、を行うように構成された前記分析モジュールと、を備える、前記システム。
  16. 前記受信者アプリケーションは、第１の受信者アプリケーションであり、
    前記システムは、前記分析モジュールの出力を受信し、前記出力を決定された受信者アプリケーションの集合に送達させるように構成されたプレゼンテーションモジュールをさらに備え、
    前記第１の受信者アプリケーションは、前記決定された受信者アプリケーションの集合に含まれ、
    前記少なくとも１つの元が前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源に含まれることを示す学習情報は、前記分析モジュールの前記出力に含まれる、請求項１５に記載の前記システム。
  17. 前記分析モジュールの出力は、様々な学習段階にわたって前記分析モジュールによって決定された追加の学習した知識をさらに含む、請求項１５又は請求項１６に記載の前記システム。
  18. 前記学習情報は、前記信号、前記信号源、または前記信号の前記１つ以上の特性のうちの少なくとも１つが、前記受信者アプリケーションに提供されることを特定する情報を含む、請求項１５〜請求項１７の何れか１項に記載の前記システム。
  19. 前記信号処理モジュールは、第１のノードに含まれ、前記分析モジュールは、前記第１のノードに通信可能に結合された第２のノードに含まれる、請求項１５〜請求項１８の何れか１項に記載の前記システム。
  20. 前記信号源は、前記第１のノードに含まれる、請求項１９に記載の前記システム。
  21. 前記第１のノードは、
    前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように動作するプロセス制御デバイスであって、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、コントローラ、もしくは前記フィールドデバイス及び前記コントローラを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、前記プロセス制御デバイス、または
    前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれる第１のビッグデータプロバイダノード、のうちの少なくとも１つであり、
    前記第２のノードは、前記プロセス制御ビッグデータネットワークに含まれる第２のビッグデータノードである、請求項１９又は請求項２０に記載の前記システム。
  22. 前記信号処理モジュール及び前記分析モジュールは、一体型デバイスまたはノードに含まれる、請求項１５〜請求項１８の何れか１項に記載の前記システム。
  23. 前記一体型デバイスまたはノードは、
    前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように動作するプロセス制御デバイスであって、前記プロセスの少なくとも一部分を制御するように物理的機能を実施するフィールドデバイス、コントローラ、もしくは前記フィールドデバイス及び前記コントローラを通信可能に接続する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、前記プロセス制御デバイス、または
    前記プロセスプラントのプロセス制御ビッグデータネットワークに含まれるビッグデータノード、のうちの少なくとも１つである、請求項２２に記載の前記システム。
  24. 前記パラメータ値は、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランス、質量のバランス、またはビッグデータ分析関数または分析モジュールによって生成された出力のうちの１つの値を示す、請求項１〜請求項２３の何れか１項に記載の前記システム。
  25. 前記信号に対して実施された前記信号処理は、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを引き起こすことを含む、請求項１〜請求項２４の何れか１項に記載の前記システム。
  26. 前記信号の前記１つ以上の特性は、前記信号の卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜請求項２５の何れか１項に記載の前記システム。
  27. 前記信号の前記１つ以上の特性の前記１つ以上の源は、プロセス制御デバイス、プロセス変数、１台の設備、または前記プロセスプラントに対応し、かつ前記信号源の上流である資産のうちの少なくとも１つを含む、請求項１〜請求項２６の何れか１項に記載の前記システム。
  28. 前記分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、前記システムは、第２の分析モジュールをさらに含み、少なくとも１つの受信者アプリケーションは、第２の分析モジュールに含まれる、請求項１〜請求項２７の何れか１項に記載の前記システム。
  29. 前記システム又は前記信号処理モジュールの少なくとも１つは、ユーザ入力を使用せずにリアルタイムで自律的に動作する、請求項１〜請求項２８の何れか１項に記載の前記システム。
  30. 前記パラメータ値の前記経時的な変化は、１つ以上の振動を含む、請求項１〜請求項２９の何れか１項に記載の前記システム。
  31. プロセスを制御するプロセスプラントでビッグデータベースの学習を提供するための方法であって、
    信号処理ベースの学習システムで、パラメータ値の経時的な変化を取得することであって、前記パラメータ値の経時的な前記変化が、信号源によって生成された信号であり、前記パラメータ値の経時的な前記変化が、前記プロセスプラントで前記プロセスを制御することに基づいて生成され、前記信号が、前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成するときに取得される、前記取得することと、
    前記信号源がリアルタイムで前記信号を生成しつつ、前記信号処理ベースの学習システムによって、１つ以上の信号処理機能を前記信号にリアルタイムで適用させることと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記１つ以上の信号処理機能の前記適用に基づいて前記信号の少なくとも１つの特性を決定することと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記プロセスプラントと関連付けられ、かつ前記プロセス内で前記信号の上流である要素の集合を決定することと、
    前記信号の少なくとも１つの特性に対する各上流要素の影響のそれぞれの強度を、前記各上流要素により生成された過去のデータの推定解析に基づいて機械学習することと、
    前記上流要素の集合の少なくとも部分集合を前記信号の前記少なくとも１つの特性の１つ以上の源であると決定することであって、前記少なくとも前記部分集合の前記決定が、前記信号の前記少なくとも１つの特性に対する上流要素の前記集合の影響のそれぞれの学習された強度に基づいている、前記決定することと、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を受信者アプリケーションに提供させることであって、前記受信者アプリケーションがユーザインターフェースアプリケーションまたは別のアプリケーションである、前記提供させることと、を含む、前記方法。
  32. 前記パラメータ値の経時的な前記変化を取得することは、プロセス制御デバイスの出力信号、プロセス変数、測定値、エネルギーのバランスを示すパラメータ、質量のバランスを示すパラメータ、または前記プロセスプラントによって生成されたビッグデータに対して実施された分析関数の出力のうちの１つの値の経時的な変化を取得することを含む、請求項３１に記載の前記方法。
  33. 信号処理を前記信号に対して実施させることは、フィルタリング、大きさもしくは振幅分析、電力分析、強度分析、位相分析、周波数分析、スペクトラムもしくはスペクトル分析、相関分析、畳み込み、平滑化、ヒルベルト変換、レベル検出、線形信号処理、非線形信号処理、または別の信号処理技術のうちの少なくとも１つを前記信号に対して実施させることを含む、請求項３１又は請求項３２に記載の前記方法。
  34. 前記信号処理機能を前記信号に適用させて前記信号の前記少なくとも１つの特性を決定することは、前記信号処理機能を前記信号に対して実施させて、卓越周波数、ｎ次周波数（ｎは１より大きい整数である）、調波、分数調波、または分岐のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項３１〜請求項３３の何れか１項に記載の前記方法。
  35. 前記信号処理機能に基づいて前記信号の前記少なくとも１つの特性を決定することは、前記信号処理機能に基づき、かつ前記プロセスの少なくとも一部分がオンラインである間に取得された測定値、前記プロセスの前記少なくとも一部分がオフラインである間に取得された測定値、または前記プロセスの前記少なくとも前記一部分のモデルから取得されたデータ、のうちの少なくとも１つに基づいて、前記信号の前記少なくとも１つの特性を決定することを含む、請求項３１〜請求項３４の何れか１項に記載の前記方法。
  36. 前記上流要素の集合の前記少なくとも前記部分集合を前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源であると決定することは、プロセス制御デバイス、１台の設備、プロセス変数、または前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源である資産、のうちの少なくとも１つを決定することを含む、請求項３１〜請求項３５の何れか１項に記載の前記方法。
  37. 前記方法が１秒以下の期間にわたって実施されるか、または
    前記方法が監視されていない方法であるか、のうちの少なくとも１つである、請求項３１〜請求項３６の何れか１項に記載の前記方法。
  38. 前記パラメータ値の経時的な前記変化を取得することが、前記パラメータ値の経時的な前記変化を検出することを含むか、または
    前記信号の経時的な前記変化を取得することが、前記信号に含まれる１つ以上の振動を取得することを含むか、のうちの少なくとも１つである、請求項３１〜請求項３７の何れか１項に記載の前記方法。
  39. 前記信号処理ベースの学習システムは、信号処理モジュールに結合された分析モジュールを含み、
    前記信号処理ベースの学習システムによって、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を決定することは、前記信号処理ベースの学習システムの前記分析モジュールによって、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を決定することを含む、請求項３１〜請求項３８の何れか１項に記載の前記方法。
  40. 前記分析モジュールは、第１の分析モジュールであり、
    前記信号を取得することが第２の分析モジュールから信号を取得することを含むか、または
    前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を前記受信者アプリケーションに提供させることが、前記信号の前記少なくとも１つの特性の前記１つ以上の源を前記第２の分析モジュールもしくは第３の分析モジュールに提供させることを含むか、のうちの少なくとも１つである、請求項３９に記載の前記方法。
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