为连续或分批连续过程的稳态操作提供操作者变化分析的系统和方法与流程

为连续或分批连续过程的稳态操作提供操作者变化分析的系统和方法
1.相关申请的交叉引用
2.本技术要求享有于2020年12月31日提交的美国临时申请第63/132,661号的权益和优先权，该申请根据35u.s.c.
§
119(e)提交，其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
3.本公开总体上涉及工业操作管理系统和方法，并且更具体地，涉及用于为工业操作中或与工业操作相关联的连续或分批连续过程的稳态(或基本稳态)操作提供操作者变化分析的系统和方法。


背景技术：

4.众所周知，工业操作通常包括多个工业设备。例如，取决于工业操作，工业设备可以以各种形式出现，并且可以具有不同的复杂度。例如，工业过程控制和监测测量设备通常用于测量过程变量测量值，诸如在整个石油和天然气、能源、食品和饮料、水和废水、化学、石油化学、制药、金属、采矿和矿物以及其他工业应用中的许多工业应用和细分市场中的压力、流量、液位、温度和分析值。
5.众所周知，与工业操作相关联的工业设备通常由一个或多个系统操作者操作。如还已知的，在操作者如何操作工业设备和工业操作的其他方面可能存在显著差异。然而，操作者之间的变化和操作者操作工业设备的轮班以及工业操作的其他方面通常不被测量并且不被很好地理解。操作者与操作者之间的变化的影响可能是显著的，并且影响工业操作的操作(例如，生产率和盈利性)。例如，据异常情况管理联盟估计，由于人为(即操作者)根本原因，在整个加工工业中每年损失800亿美元($800亿)。因此，期望更好地理解和最小化操作者变化。


技术实现要素：

6.这里描述的是用于为工业操作提供操作者变化分析的系统和方法，以例如更好地理解和最小化操作者之间的变化。如本文所使用的，操作者对应于与至少一个与工业操作相关联的控制系统交互的人。工业操作可以包括例如一个或多个连续、分段连续或分批工业过程。工业过程可以与以下的一个或多个工业过程设施相关联：炼油厂、纸浆厂、造纸厂、化工厂、燃煤发电厂、矿物加工厂、气体加工厂或液化天然气操作等。
7.在本公开的一个方面，一种用于为工业操作提供操作者变化分析的方法包括：处理从一个或多个数据源接收的输入数据，以识别与工业操作相关的稳态过程数据以及与稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案(regime)。对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，选择稳态过程数据中的一种或多种类型的数据进行聚类以用于操作者变化分析。使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类。另外，针对所识别的不同产品和/或不同
操作方案中的每一个分析经聚类的一种或多种类型的数据，以例如识别负责管理所识别的不同产品和/或不同操作方案(例如，针对每个操作方案)的工业操作的多个操作者中的最佳操作者。根据本公开的一些实施例，可以将具有最佳经济操作(例如，最大生产量、最低成本和最大生产量、最小浪费量、最小警报量等)的操作者识别/确立为最佳操作者。例如，最佳操作者可以通过针对每个操作方案(例如，瞬态操作方案)的最佳操作/经济kpi(通常是产量)来确定。例如，在该分析中可以独立地处理每个聚类或方案。因此，可以在一年的时间内具有若干个最佳操作者。如本文所使用的，操作方案是指工业操作中的相同或相似条件。应当理解，在一些情况下，工业操作可以包括多个不同操作方案，其中不同操作方案例如由于工业操作中的物理差异而发生，如将从下面的讨论中进一步理解的。
8.在识别出最佳操作者(例如，对于每个操作方案)之后，可以确定由于最佳操作者和除最佳操作者之外的操作者之间的操作者可变性，对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个，在工业操作的经济操作中是否存在一个或多个差距(gap)。例如，针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，可以将与除最佳操作者之外的操作者相关联的选择信息和与最佳操作者相关联的选择信息进行比较，以确定是否存在一个或多个差距。根据本公开的一些实施例，一个或多个差距表示在操作者之间的所有变化被去除的情况下在常见过程事件或异常操作期间的改进潜力。
9.根据本公开的一些实施例，变化主要是不同的决定和动作加上响应于事件或异常情况而采取那些动作的时机，或者是在正常稳态操作期间采取的不同决定。在前一种情况下，一个示例可以是过程扰乱的根本原因分析中的差异，例如蒸馏塔进料的成分改变，其导致不同操作者采取不同的动作，例如在一个操作者在低压警报后五分钟增加再沸器中的热量，而另一操作者在警报后几秒减少塔顶冷凝器中的冷却(对产量的影响最低)。所采取的不同动作的真实根本原因主要在于操作环境，包括显示器、警报性能、高级过程控制和模拟器中的操作者培训。对于采用所有或大多数情境感知最佳实践的操作环境，所有操作者以及时的方式采取非常类似的动作。
10.根据本公开的一些实施例，一个或多个差距是最佳操作者与所有其他操作者之间的产量和/或利润上的差距。如果所有操作者的行为与最佳操作者相同，则存在零差距或利益潜力。这是在高效的操作环境中所预期的。另一极端也是真实的：所有操作者和最佳操作者之间的大差距将导致产量或利润改进的高潜力。这是在非常无效的操作环境中所预期的。
11.应当理解，根据本公开的一些实施例，变化和差距是相关的。例如，变化可以被称为％度量，其在针对所有操作者聚合时表示kpi(通常是产量)中的％改进潜力。变化的根本原因链接到无效的操作环境。变化本身链接到不同操作者在完全相同的情况下采取的不同决定/动作。
12.响应于确定对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个，在工业操作的经济操作中存在一个或多个差距(例如，基于上述所执行的分析)，可以例如测量、量化和/或表征该一个或多个差距。例如，一个或多个差距可以与某些操作状态和/或活动相关联，并且可以量化解决一个或多个差距的产量增益(即，示例性潜在益处)。还可以测量、量化和/或表征一个或多个差距的严重性和与一个或多个差距相关联的其他相关参数或特性，如将从下面的进一步讨论中理解的。
methods for addressing gaps in an industrial operation due to operator variability”的共同未决的美国专利申请中，将理解与分离数据(例如，分离成不同操作方案)、识别/确定最佳操作者的过程有关的附加方面以及所公开的发明的其他方面。这些申请与本技术在同一天提交，与本技术要求相同的临时申请的优先权，并且被转让给与本技术相同的受让人。这些申请通过引用整体并入本文。
17.应当理解，从其识别稳态过程数据的输入数据可以以各种形式出现，并且包括(或不包括)各种类型的信息。例如，输入数据可以以数字形式接收，并且在一些示例中包括从与工业操作相关联的至少一个工业过程收集的时间序列(例如，时间戳)和/或警报事件数据。另外，输入数据可以以模拟形式提供，并且在其他情况下包括其他类型的信息。在输入数据以模拟形式提供的一些实施例中，模拟输入数据可以被转换为数字输入数据(例如，通过使用一个或多个模数转换设备或手段)。
18.根据本公开的一些实施例，与稳态过程数据相关联的不同产品对应于由特定工业操作生产的产品。另外，根据本公开的一些实施例，与稳态过程数据相关联的不同操作方案(例如，表示相同条件)被记录在稳态过程数据中的事件数据的时间序列数据中。根据本公开的一些实施例，由于工业操作中的物理差异而发生不同操作方案。工业操作中的物理差异可能是由于例如非人为根本原因。非人为根本原因可以包括例如设备、过程、环境和/或市场根本原因。例如，不同的原料、不同的产品组合、不同的季节、不同的设备性能、不同的生产率等。根据本公开的实施例，人为根本原因并不明显，并且留在数据中以在所公开的发明的后续步骤中针对模式进行具体分析。
19.例如，在一个实施例中，不同操作方案可以包括纸浆造纸厂，其基于厚度、拉伸强度或纤维长度、聚合物单元(其可以基于例如密度和熔融指数制造多种不同等级的聚丙烯)制造数十种不同产品等级的纸(即，示例性的不同产品)。这些不同等级或产品中的每一个将对应于不同的操作条件和/或原料。不同操作方案的另一示例是由于冷却水温度和热传递效率的差异而在夏季与冬季相比操作不同的炼油厂。这些不同的条件是非人为根本原因，并且需要针对操作者变化独立地分析。
20.根据本公开的一些实施例，例如，在选择稳态过程数据中的一种或多种类型的数据以聚类用于操作者变化分析之前，识别停机时间数据并从稳态过程数据中去除停机时间数据。另外，根据本公开的一些实施例，与异常操作时段相关联的数据被识别并从稳态过程数据中去除。异常操作时段可以对应于例如生产率显著降低的时段或所生产的一种或多种产品质量不合格的时段。应当理解，可以发生其他类型的过滤。例如，根据本公开的一些实施例，可以执行异常值检测，并且可以应用一个或多个规则以从稳态过程数据中去除样本。
21.根据本公开的一些实施例，基于一个或多个因素来选择被选择来聚类以用于操作者变化分析的针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个的稳态过程数据中的一种或多种类型的数据。例如，一个或多个因素可以包括一种或多种类型的数据与针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个的工业操作的盈利性、安全性或合规性中的一个或多个的关系或相关性。在一种或多种类型的数据包括多种类型的数据(例如，警报数据、操作者动作数据和过程事件数据)的实施例中，可以使用一个或多个数据聚类技术对多种类型的数据中的每一种进行聚类。在一些示例实施方式中，使用唯一的数据聚类技术对多种类型的数据中的每一种进行聚类。
22.根据本公开的一些实施例，使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类包括：确定一个或多个最佳静态数据聚类技术/方法，用于针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类，以及使用所确定的一个或多个最佳静态数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类。在一些情况下，所确定的一个或多个最佳静态数据聚类技术可以包括例如以下中的一个或多个：birch、谱聚类、k均值、高斯混合和仿射传播。应当理解，可以应用许多其他数据聚类技术，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。
23.根据本公开的一些实施例，使用所确定的一个或多个最佳静态数据聚类技术为一种或多种类型的数据创建粗略聚类。另外，根据本公开的一些实施例，为与经聚类的一种或多种类型的数据相关联的每个稳态聚类(例如，粗略聚类)构建自回归综合移动平均(arima)模型，并且在arima模型中识别具有高预测误差的点。所识别的点可以用于例如确认每个稳态聚类的边界。经聚类的数据(例如，稳态聚类)可以应用于本文公开的操作者变化研究，以确定所有操作者与最佳操作者之间的差距。在本公开的一个方面，对过程(例如，连续过程)的稳态操作进行聚类的目的是对由于操作中的物理差异而发生的不同操作方案进行分类。
24.应当理解，如本领域普通技术人员所理解的，上述方法可以包括许多其他附加特征。例如，在一些实施例中，该方法还可以包括识别和标记经聚类的一种或多种类型的数据中的特定事件(例如，特定事件的描述)。另外，该方法可以包括响应于特定事件将与操作者动作或缺少操作者动作相关的信息添加到经聚类的一种或多种类型的数据。
25.根据本公开的一些实施例，上述方法(和/或本文公开的其他系统和方法)可以使用与工业操作相关联的一个或多个系统或设备来实现。在一些实施例中，一个或多个系统或设备可以包括工业操作本地的系统或设备。例如，一个或多个系统或设备可以包括现场服务器和/或现场监测系统或设备。在一些实施例中，一个或多个系统或设备还可以包括远离工业操作的系统或设备。例如，一个或多个系统或设备可以包括网关、基于云的系统、远程服务器等(其在本文中可替代地被称为“头端”或“边缘”系统)。
26.在其上实现上述方法(和/或本文公开的其他系统和方法)的一个或多个系统或设备可以包括至少一个处理器和至少一个存储器设备。如本文所使用的，术语“处理器”用于描述执行功能、操作或操作序列的电子电路。功能、操作或操作序列可以硬编码到电子电路中或通过存储器设备中保存的指令进行软编码。处理器可以使用数字值或使用模拟信号来执行功能、操作或操作序列。
27.在一些实施例中，处理器可以体现在例如专门编程的微处理器、数字信号处理器(dsp)或专用集成电路(asic)中，其可以是模拟asic或数字asic。另外，在一些实施例中，处理器可以体现在诸如现场可编程门阵列(fpga)可编程逻辑阵列(pla)的可配置硬件中。在一些实施例中，处理器还可以体现在具有相关联的程序存储器的微处理器中。此外，在一些实施例中，处理器可以体现在分立电子电路中，该分立电子电路可以是模拟电路、数字电路或模拟电路和数字电路的组合。处理器可以耦合到至少一个存储器设备，其中处理器和至少一个存储器设备被配置为实现上述方法。例如，至少一个存储器设备可以包括本地存储器设备(例如，eeprom)和/或远程存储器设备(例如，基于云的存储装置)。
28.应当理解，术语“处理器”和“控制器”在本文中可以互换使用。例如，处理器可以用于描述控制器。另外，控制器可以用于描述处理器。
29.本文还提供了一种用于为工业操作提供操作者变化分析的系统。在一个方面，该系统包括至少一个处理器和耦合到至少一个处理器的至少一个存储器设备。至少一个处理器和至少一个存储器设备被配置为处理从一个或多个数据源接收的输入数据，以识别与工业操作相关的稳态过程数据，以及与稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案。对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，可以选择稳态过程数据中的一种或多种类型的数据来聚类以用于操作者变化分析。可以使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类。另外，可以针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个分析经聚类的一种或多种类型的数据，以例如识别负责管理所识别的不同产品和/或不同操作方案的工业操作的多个操作者中的最佳操作者。
30.确定由于最佳操作者和除最佳操作者之外的操作者之间的操作者可变性，对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个，在工业操作的经济操作中是否存在一个或多个差距。例如，针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，可以将与除最佳操作者之外的操作者相关联的选择信息和与最佳操作者相关联的选择信息进行比较，以确定是否存在一个或多个差距。根据本公开的一些实施例，一个或多个差距表示在操作者之间的所有变化被去除的情况下在常见过程事件或异常操作期间的改进潜力。响应于确定对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个，在工业操作的经济操作中存在一个或多个差距，可以例如测量、量化和/或表征一个或多个差距。
31.根据本公开的一些实施例，可以分析一个或多个差距以确定与一个或多个差距相关联的相关特性是否证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的一个或多个差距是合理的。在一些实施例中，响应于确定与一个或多个差距相关联的相关特性证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的一个或多个差距是合理的，可以识别至少一个解决方案，并且可以基于或使用至少一个所识别的解决方案来采取或执行一个或多个动作。一个或多个动作可以包括例如通信与至少一个所识别的解决方案有关的信息。在一些实施例中，该信息包括通过实现至少一个所识别的解决方案而预测的经济益处。例如，可以经由报告、文本、电子邮件和/或可听地通信信息。
32.在一些情况下，从其接收输入数据的一个或多个数据源可以包括一个或多个传感器设备或感测系统，例如本公开前面讨论的那些。在一些情况下，上述系统包括或耦合到一个或多个数据源。
33.本文还公开了与分析操作者表现相关的其他示例性方面和特征。例如，在本公开的一个方面，提供了一种用于监测和管理操作者表现的方法。该方法包括从一个或多个数据源接收与工业操作有关的输入数据，以及处理输入数据以测量操作者效力(例如，以确定最佳操作者)和构建用于基准测试/分析的数据储存库。例如，数据储存库可以包括与测量的操作者效力相关的信息。可以基于对数据储存库的分析来识别操作者可变性的最大贡献者(其可以导致工业操作的经济操作中的一个或多个差距)，并且可以采取一个或多个动作来减少或消除操作者可变性的最大贡献者。应当理解，操作者可以负责监测和管理工业操作的一个或多个方面。例如，操作者可以负责操作与工业操作相关联的工业设备。例如，工
业设备可以安装在或位于一个或多个设施(例如，工厂)或其他物理位置(例如，地理区域)中。
34.根据本公开的一些实施例，可以基于对来自与工业操作相关联的一个或多个其他系统或设备的信息的分析来进一步识别操作者可变性的最大贡献者。其他系统或设备(传感器设备、数据库等)可以是本地或远程设备。例如，其他系统或设备可以包括用户设备，用户(例如，操作者的主管或同事)可以从该用户设备提供用户输入数据(例如，与操作者效力相关的信息)。其他系统或设备还可以包括云连接的设备或数据库，可以从其取得或提供附加信息(例如，与工业操作相关联的附加信息)。
35.根据本公开的一些实施例，可以使用上述方法来确定所识别的操作者可变性的最大贡献者对工业操作的影响。例如，与所识别的操作者可变性的最大贡献者相关联的有形(例如，货币)成本和/或无形(例如，声誉)成本可以用于确定所识别的操作者可变性的最大贡献者的影响。根据本公开的一些实施例，可以基于所确定的影响对所识别的操作者可变性的最大贡献者进行优先级排序。另外，可以至少部分地基于优先级排序来执行为了减少或消除操作者可变性的最大贡献者而采取的一个或多个动作。为了减少或消除操作者可变性的最大贡献者而采取的一个或多个动作可以包括例如推荐特定的自动化、操作者工具或现代化，以减少操作者可变性的最大贡献者对工业操作的影响。根据本公开的一些实施例，一旦采取或实现了一个或多个动作，就重复该方法以识别下一个最大改进差距或优先级。这全部基于数据和应用于数据的特定分析方法。如上所述，该方法实现并驱动持续改进过程。
36.在本公开的一个方面，一种用于监测和管理操作者表现的系统包括至少一个处理器和耦合到至少一个处理器的至少一个存储器设备。至少一个处理器和至少一个存储器设备被配置为从一个或多个数据源接收与工业操作相关的输入数据，以及处理输入数据以测量操作者效力(例如，识别最佳操作者)和构建用于基准测试/分析的数据储存库。例如，数据储存库可以包括与测量的操作者效力相关的信息。可以基于对数据储存库的分析来识别操作者可变性的最大贡献者(其可以导致工业操作的经济操作中的一个或多个差距)，并且可以采取一个或多个动作来减少或消除操作者可变性的最大贡献者。
37.根据本公开的实施例的系统和方法的其他变型当然是可能的，如将从下面的讨论中进一步理解的。如从下面的讨论中还将理解的，所公开的系统和方法可以以多种方式系统地改进操作者表现。例如，所公开的系统和方法可以通过以下方式改进操作者表现：
38.·
从与过程操作者相关联的过程单元收集相关信息/数据，例如，警报、分布式控制系统(dcs)上的所有操作者电子记录的动作、实时过程数据、配置改变、轮班日历等。
39.·
通过利用数据分析、机器学习和聚类分析操作者和轮班之间的变化来客观地计算操作者表现或效力。
40.·
建立操作者表现度量和计算基准的中央储存库。
41.·
确定对过程关键性能指标(kpi)具有最大影响的特定操作者表现差距。
42.·
推荐具体解决方案以改进操作者表现。这些解决方案可以是软件或程序性改变。
43.目前，在操作过程中，例如在工业操作中，存在多于一百个提议来帮助操作者。然而，没有基于数据的客观方式来证明操作者工具或辅助的合理性。还没有明确的方式来测
量操作者工具对过程的影响。这是情境感知指南的使用没有达到应有的广泛程度的主要原因之一。如在本公开的背景技术部分中所指出的，据估计，由于人为(即，操作者)根本原因，在整个加工工业中每年总共损失800亿美元。本文公开的系统和方法寻求减少这些损失并提高效率。
44.虽然参考工业操作讨论了这里提供的示例，但是应当理解，这里公开的系统和方法可应用于期望监测和管理操作者表现的其他类型的操作。
45.还应理解，存在与所公开的系统和方法相关联的许多其他特征和优点，如将从下面的讨论中理解的。
附图说明
46.本公开的前述特征以及本公开本身可以从以下对附图的详细描述中更全面地理解，其中：
47.图1示出了根据本公开的实施例的示例性工业操作；
48.图2-图2c示出了本发明的示例性需求；
49.图3示出了根据本公开的实施例的其中可以监测和管理操作者表现的示例系统；
50.图4是示出用于监测和管理操作者表现的方法的示例性实施方式的流程图；
51.图5是示出用于为工业操作提供操作者变化分析的方法的示例性实施方式的流程图；
52.图6示出了根据本公开的实施例的示例性特征；
53.图7示出了根据本公开的实施例的示例性特征；
54.图8是示出用于分析工业操作的经济操作中的差距并对其进行优先级排序的方法的示例性实施方式的流程图；以及
55.图9是示出了用于识别、组织用于解决工业操作的经济操作中的差距的解决方案并对解决方案进行优先级排序的方法的示例性实施方式的流程图。
具体实施方式
56.现在将更具体地描述在此寻求保护的构思、系统和技术的特征和其他细节。应当理解，本文描述的任何具体实施例是通过说明的方式示出的，而不是作为对本公开和本文描述的构思的限制。在不脱离寻求保护的构思的范围的情况下，可以在各种实施例中采用本文描述的主题的特征。
57.参照图1，根据本公开实施例的示例性工业操作100包括多个工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190。工业设备(或装备)110、120、130、140、150、160、170、180、190可以与特定应用(例如，工业应用)、应用和/或过程相关联。工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190可以包括电气或电子设备，例如与工业操作100(例如，制造或自然资源提取操作)相关联的机器。工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190还可以包括与工业操作100相关联的控制和/或辅助设备，例如过程控制和监测测量设备。在实施例中，工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190可以安装在或位于与工业操作100相关联的一个或多个设施(即，建筑物)或其他物理位置(即，站点)中。设施可以对应于例如工业建筑物或工厂。另外，物理位置可以对应于例如地理区域或位置。
58.在一些实施例中，工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190可以各自被配置为执行一个或多个任务。例如，工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190中的至少一个可以被配置为生产或处理与工业操作100相关联的一个或多个产品或产品的一部分。另外，工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190中的至少一个可以被配置为感测或监测与工业操作100相关联的一个或多个参数(例如，工业参数)。例如，工业设备110可以包括或耦合到温度传感器，该温度传感器被配置为感测与工业设备110相关联的温度，例如，接近工业设备110的环境温度、与工业设备110相关联的过程的温度、由工业设备110生产的产品的温度等。工业设备110可以附加地或替代地包括一个或多个压力传感器、流量传感器、液位传感器、振动传感器和/或任何数量的其他传感器，例如与和工业设备110相关联的应用或过程有关的传感器。在一个示例性实施例中，应用或过程可以涉及水、空气、气体、电、蒸汽、油等。
59.工业设备110、120、130、140、150、160、170、180、190可以采取各种形式，并且可以各自具有相关联的复杂性(或一组功能能力和/或特征)。例如，工业设备110可以对应于“基本”工业设备，工业设备120可以对应于“中间”工业设备，以及工业设备130可以对应于“高级”工业设备。在这样的实施例中，中间工业设备120可以具有比基本工业设备110更多的功能(例如，测量特征和/或能力)，并且高级工业设备130可以具有比中间工业设备120更多的功能和/或特征。例如，在实施例中，工业设备110(例如，具有基本能力和/或特征的工业设备)可以能够监测工业过程的一个或多个第一特性，并且工业设备130(例如，具有高级能力的工业设备)可以能够监测工业过程的一个或多个第二特性，其中第二特性包括第一特性以及一个或多个附加参数。应当理解，该示例仅用于说明目的，并且同样地，在一些实施例中，工业设备110、120、130等可以各自具有独立的功能。
60.如在本公开的背景技术部分中所讨论的，工业设备(例如，110、120、130等)通常由一个或多个系统操作者操作或至少由一个或多个系统操作者监测。还如在本公开的背景技术部分中所讨论的，工业设备的性能以及与工业设备相关联的工业操作(例如，100)的性能通常受到系统操作者的影响。例如，利用系统操作者a，工业设备和工业操作的性能可以处于级别x。另外，利用系统操作者b，工业设备和工业操作的性能可以处于级别y。此外，利用系统操作者c，工业设备和工业操作的性能可以处于级别z。
61.例如，现在参考图2-图2c，示出了一种假设，其中有三个不同的操作者(系统操作者a、系统操作者b和系统操作者c)负责监测和管理炼油厂(即，示例性工业操作)。在假设中，系统操作者a(例如，“joe”)在第一轮班(如图2所示)中监测和管理炼油厂，系统操作者b(例如，“sam”)在第二轮班(如图2a所示)中监测和管理炼油厂，并且系统操作者c(例如，“trey”)在第三轮班(如图2b所示)中监测和管理炼油厂。如图2-图2b所示，其示出了当系统操作者a、b、c中的每一个正在监测和管理炼油厂时炼油厂的生产关键性能指标(kpi)水平，炼油厂的性能在系统操作者a、b、c中的每一个之间变化。还如图2-图2b所示，炼油厂的性能在轮班过程中变化。前述的结果是炼油厂没有以其最佳水平操作，如图2c所示。这可以显著影响操作的底线(即，有形成本)和声誉(即，无形成本)。因此，能够准确地监测和管理操作者表现是重要的。
62.这里提供了用于监测和管理操作者表现的系统和方法以例如至少解决上述问题。
63.图3示出了其中可实施根据本发明的实施例的系统和方法的示例系统的方面。如
图3所示，该系统包括多个工业设备(这里，设备311、312、313、314、315)和能够监测和控制设备311、312、313、314、315的一个或多个方面的多个监测和控制设备(这里是监测和控制设备321、322、323、324)。监测和控制设备321、322、323、324还可以能够监测负责操作设备311、312、313、314、315的操作者，如将从下面的讨论中理解的。根据本公开的一些实施例，设备311、312、313、314、315可以与上面结合图1讨论的设备110、120、130、140、150、160、170、180、190相同或相似。例如，设备311、312、313、314、315可以包括电气或电子设备，诸如与工业操作(例如，图1中所示的100)相关联的机器。
64.如图3所示，监测和控制设备321、322、323、324各自与设备311、312、313、314、315中的一个或多个相关联。例如，监测和控制设备321、322、323、324可以耦合到设备311、312、313、314、315中的一个或多个，并且可以监测以及在一些实施例中可以分析与它们耦合到的设备311、312、313、314、315相关联的参数(例如，过程相关参数)。另外，监测和控制设备321、322、323、324可以定位在负责操作设备311、312、313、314、315的操作者附近，并且被配置为监测操作者。根据本公开的一些实施例，监测和控制设备321、322、323、324包括分布式控制系统(dcs)以及监督控制和数据采集(scada)系统中的至少一个，例如用于监测和控制设备311、312、313、314、315。另外，根据本公开的一些实施例，监测和控制设备321、322、323、324包括至少一个视觉和/或听觉监测设备，例如用于监测设备311、312、313、314、315和/或用于监测负责操作设备311、312、313、314、315的操作者。在一些实施例中，至少一个视觉和/或听觉监测设备可以包括至少一个图像捕获设备，例如相机。另外，至少一个视觉和/或听觉监测设备可以包括至少一个眼睛跟踪设备，例如以观察操作者如何与系统、机器和过程配合。应当理解，其他类型的监测和控制设备321、322、323、324当然可以用于监测和控制设备311、312、313、314、315和/或用于监测负责操作设备311、312、313、314、315的操作者。
65.在所示的示例实施例中，监测和控制设备321、322、323、324经由“云”350通信地耦合到中央处理单元340。在一些实施例中，监测和控制设备321、322、323、324可以直接通信地耦合到云350，如所示实施例中的监测和控制设备321。在其他实施例中，监测和控制设备321、322、323、324可以例如通过中间设备(诸如云连接的集线器330(或网关))间接地通信地耦合到云350，如所示实施例中的监测和控制设备322、323、324。云连接的集线器330(或网关)可以例如向监测和控制设备322、323、324提供对云350和中央处理单元340的访问。应当理解，并非所有监测和控制设备都可以与云350(直接地或非直接地)连接(或者可以能够与云350连接)。在监测和控制设备不与云350连接的实施例中，监测和控制设备可以与网关、边缘软件通信或者可能不与其他设备通信(例如，在监测和控制设备本地处理数据的实施例中)。
66.如这里所使用的，术语“云”和“云计算”是指连接到因特网的计算资源，或者经由通信网络可由监测和控制设备321、322、323、324访问的计算资源，通信网络可以是有线或无线网络，或者两者的组合。包括云350的计算资源可以集中在单个位置，分布在多个位置，或两者的组合。云计算系统可以根据特定的云系统架构或编程在多个机架、刀片、处理器、核、控制器、节点或其他计算单元之间划分计算任务。类似地，云计算系统可以将指令和计算信息存储在集中式存储器或存储装置中，或者可以在多个存储装置或存储器组件之间分配这样的信息。云系统可以将指令和计算信息的多个副本存储在冗余存储单元(诸如raid
阵列)中。
67.中央处理单元340可以是云计算系统或云连接的计算系统的示例。在实施例中，中央处理单元340可以是位于其中安装有设备311、312、313、314、315以及监测和控制设备321、322、323、324的建筑物(或其他位置)内的服务器，或者可以是远程定位的基于云的服务。在一些实施例中，中央处理单元340可以包括与监测和控制设备321、322、323、324的计算功能组件类似的计算功能组件，但是通常可以拥有数据处理中涉及的更多数量和/或更强大版本的组件，诸如处理器、存储器、存储装置、互连机构等。中央处理单元340可以被配置为实现各种分析技术以识别从监测和控制设备321、322、323、324接收的测量数据中的模式，如下面进一步讨论的。本文讨论的各种分析技术还涉及执行存储在通信地耦合到中央处理单元340的一个或多个存储器源上的一个或多个软件功能、算法、指令、应用和参数。在某些实施例中，术语“功能”、“算法”、“指令”、“应用”或“参数”还可以分别指代并行和/或串联操作的功能、算法、指令、应用或参数的层级。层级可包括基于树的层级，例如二叉树、具有从每一父节点下降的一个或多个子节点的树或其组合，其中每一节点表示特定功能、算法、指令、应用程序或参数。
68.在实施例中，由于中央处理单元340连接到云350，所以它可以经由云350访问附加的云连接设备或数据库360。例如，中央处理单元340可以访问互联网并接收在分析从监测和控制设备321、322、323、324接收的数据时可能有用的其他信息。在实施例中，云连接的设备或数据库360可以对应于与一个或多个外部数据源相关联的设备或数据库。另外，在实施例中，云连接的设备或数据库360可以对应于用户可以从其提供用户输入数据的用户设备。用户可以使用用户设备查看关于监测和控制设备321、322、323、324的信息(例如，监测和控制设备制造商、型号、类型等)以及由监测和控制设备321、322、323、324收集的数据(例如，与工业操作相关联的信息)。另外，在实施例中，用户可以使用用户设备来配置监测和控制设备321、322、323、324。
69.在实施例中，通过利用中央处理单元340相对于监测和控制设备321、322、323、324的云连接性和增强计算资源，可以在适当时对从上面讨论的一个或多个监测和控制设备321、322、323、324以及附加数据源取得的数据执行复杂的分析。该分析可以用于动态地控制与工业操作相关联的一个或多个参数、过程、条件或设备(例如，设备311、312、313、314、315)。
70.在实施例中，参数、过程、条件或设备由与工业操作相关联的至少一个控制系统动态地控制。在实施例中，至少一个控制系统可以对应于或包括监测和控制设备321、322、323、324、中央处理单元340和/或与工业操作相关联的其他设备中的一个或多个。如本公开中先前所述，操作者对应于与工业操作相关联的至少一个控制系统交互的人。
71.参考图4-图9，示出了若干个流程表(或流程图)和相关附图，以说明与监测和管理操作者表现相关的本公开的各种方法(这里，方法400、500、800、900)。如在本文中可以被称为“处理框”的矩形元素(由图4中的元素405代表)可以表示计算机软件和/或算法指令或指令组。菱形元件(由图5中的元件530表示)，如在本文中可以被称为“判定框”，表示计算机软件和/或算法指令或指令组，其影响由处理框表示的计算机软件和/或算法指令的执行。处理框和判定框(以及所示的其他框)可以表示由诸如数字信号处理器(dsp)电路或专用集成电路(asic)的功能等效电路执行的步骤。
72.流程图没有描述任何特定编程语言的语法。而是，流程图示出了本领域普通技术人员制造电路或生成计算机软件以执行特定装置所需的处理所需的功能信息。应当注意，未示出许多例程程序元素，诸如循环和变量的初始化以及临时变量的使用。本领域普通技术人员将理解，除非本文另有说明，否则所描述的框的特定顺序仅是说明性的并且可以变化。因此，除非另有说明，否则下面描述的框是无序的；这意味着，在可能的情况下，可以以任何方便或期望的顺序执行框，包括可以同时执行顺序框(例如，在多个处理器和/或多个系统或设备上并行运行)，反之亦然。另外，在一些情况下，框的顺序/流也可以重新排列/互换。还应当理解，在一些实施例中，可以组合来自下面描述的流程图的各种特征。因此，除非另有说明，否则来自下面描述的流程图之一的特征可以与下面描述的流程图中的其他流程图的特征组合，以例如捕获与本公开所寻求保护的监测和管理操作者表现相关联的系统和方法的各种优点和方面。还应当理解，在一些实施例中，可以分离来自下面描述的流程图的各种特征。例如，虽然图4、图5、图8和图9中所示的流程图被示出为具有许多框，但是在一些实施例中，由这些流程图示出的所示方法可以包括更少的框或步骤。
73.参考图4，流程图示出了用于监测和管理操作者表现以例如更好地理解和最小化操作者之间的变化的示例方法400。方法400可以例如在与其中正在监测和管理操作性能的系统和/或操作相关联的至少一个系统和/或设备的至少一个处理器上实现。例如，方法400可以在监测和控制设备321、322、323、324中的至少一个的至少一个处理器上和/或在图3所示的中央处理单元340的至少一个处理器上实现。应当理解，方法400可以在许多其他系统和/或设备上实现。
74.如图4所示，方法400开始于框405，其中从一个或多个数据源接收与工业操作相关的输入数据。根据本公开的一些实施例，一个或多个数据源包括一个或多个传感器设备或感测系统。例如，一个或多个数据源可以包括耦合到与工业操作相关联的工业设备(例如，图3中所示的设备311、312、313、314、315)的一个或多个传感器设备或感测系统(例如，图3中所示的监测和控制设备321、322、323、324)。在框405处，一个或多个传感器设备或感测系统可以被配置为测量工业设备的输出并且提供所测量的输出或指示所测量的输出的数据作为输入数据。根据本公开的一些实施例，一个或多个数据源可以附加地或替代地包括视觉和/或听觉监测设备。例如，至少一个图像捕获设备可以定位在与工业操作和/或工业设备相关联的操作者附近，并且被配置为监测操作者和/或工业设备。在框405处，可以提供来自至少一个图像捕获设备的图像捕获数据作为输入数据。
75.在框410，处理输入数据以测量操作者效力。根据本公开的一些实施例，工业设备的输出(其是输入数据的示例类型)可以指示操作者效力。还可以基于对其他类型的输入数据(例如，用户输入数据和来自其他数据源(例如，外部数据源)的数据)的评估来测量或确定操作者效力。
76.根据本公开的一些实施例，根据与工业操作相关联的每个工业应用来解析用于测量操作者效力的输入数据，并且针对每个工业应用单独地测量操作者效力。在一些实施例中，每个工业应用与不同的过程或设备相关联。另外，在一些实施例中，工业操作与多个站点(例如，物理工厂站点)和/或多个客户(例如，不同的客户)相关联。在这些实施例中，可以针对多个站点中的每一个单独地或与多个站点中的其他站点组合地测量操作者效力。
77.根据本公开的一些实施例，输入数据被收集到从输入数据产生的数据集被确定为
具有统计显著性的程度。根据本公开的一些实施例，分析数据集以识别与工业操作相关联的一个或多个度量之间的相关性。一个或多个度量可以包括例如以下中的至少一个：生产率稳定性、hmi图形之间的转换数量、手动对比自动循环的数量、以千瓦/单位计的能量使用、过程循环处于手动对比自动模式的总时间、从过程的手动控制到自动控制的总转换、调节对控制循环的改变、警报改变的计数。根据本公开的一些实施例，一个或多个度量与以下中的至少一个交叉引用以进一步识别相关性：一天中的轮班时间、轮班长度、轮班人力和操作者的经验水平。可以例如使用回归分析和/或其他分析来分析一个或多个度量以识别相关性。相关性可以指示工厂处的最佳实践，例如，这可以导致操作者效力的关键过程指标。根据本公开的一些实施例，操作者动作链接到一个或多个度量中的至少一个度量，并且该链接至少部分地用于测量操作者效力。例如，在一个示例实施方式中，操作者动作可以链接到各种度量，并且通过度量的集合，将示出度量与操作者效力直接相关。从这种相关性，可以改进金钱损失和质量。
78.根据本公开的一些实施例，输入数据被“聚类”到例如其不同的操作方案中，并且针对每个操作方案测量操作者效力(即，在框410处执行的分析被应用于每个方案)。与例如通过聚类测量操作者效力(例如以识别“最佳”操作者)相关的附加方面结合下面的附图进一步描述，并且还在与本技术同一天提交的题为“systems and methods for providing operator variation analysis for transient operation of continuous or batch wise continuous processes”、“systems and methods for benchmarking operator performance for an industrial operation”和“systems and methods for addressing gaps in an industrial operation due to operator variability”的共同未决的美国专利申请中描述，这些申请与本技术要求相同的临时申请的优先权，并被转让给与本技术相同的受让人。如上所述，这些申请通过引用整体并入本文。
79.在框415，构建(例如，在其中数据储存库还不存在、不能更新等的实施例中)或更新(例如，在其中数据储存库已经存在的实施例中)数据储存库以用于基准测试/分析。例如，数据储存库可以包括与测量/确定的操作者效力相关的信息。关于基准测试，应当理解，基准测试将显著提高分析和在该方法的其他框中提供的建议的质量。在框415处构建或更新的数据储存库可以对应于本地数据储存库(例如，接近工业操作)或远程数据储存库(例如，基于云的数据储存库)。例如，本地数据储存库可以与监测和控制设备(诸如图3中所示的监测和控制设备321、322、323、324)相关联。另外，远程数据储存库可以与云计算资源相关联，例如图3中所示的中央处理单元340。例如，在讨论方法400之后进一步描述根据本公开的实施例的示例数据储存库的附加方面。
80.在框420，基于对数据储存库和/或其他数据源的分析来识别操作者可变性的最大贡献者。例如，其他数据源可以包括与工业操作相关联的一个或多个其他系统或设备(传感器设备、数据库等)。其他系统或设备可以是本地或远程设备。例如，其他系统或设备可以包括用户设备，用户(例如，操作者的主管或同事)可以从该用户设备提供用户输入数据(例如，与操作者效力相关的信息)。其他系统或设备还可以包括云连接的设备或数据库(例如，图3中所示的360)，可以从其取得或提供附加信息(例如，与工业操作相关联的附加信息)。
81.根据本公开的一些实施例，操作者可变性的最大贡献者可以在工业操作的经济操作中产生一个或多个差距。根据本公开的一些实施例，一个或多个差距表示在操作者之间
的所有变化(即，最佳操作者与其他操作者之间的所有变化)被去除的情况下在常见过程事件或异常操作期间的改进潜力。根据本公开的一些实施例，一个或多个差距是最佳操作者与所有其他操作者之间的产量和/或利润上的差距。例如，下面结合附图进一步描述可以被执行以识别最佳操作者和差距的示例分析的附加方面。
82.在框425，采取一个或多个动作以减少或消除操作者可变性的最大贡献者。根据本公开的一些实施例，一个或多个动作包括推荐和/或实现特定自动化、操作者工具或现代化(例如，如图6所示的特定解决方案)以减少操作者可变性的最大贡献者对工业操作的影响。例如，在推荐和/或实现特定自动化时，减少了操作者动作和判断。减少操作者变化(主要地)结合减少动作的数量和使或鼓励它们的动作彼此一致。
83.在框425之后，在一些实施例中，方法400可以结束。在其他实施例中，方法400可以返回到框405并再次重复(例如，用于接收附加输入数据)。在方法400在框425之后结束的一些实施例中，例如，可以再次自动地和/或响应于用户输入和/或控制信号来启动方法400。例如，在一些实施例中，可以再次自动重复方法400以识别和解决(即，采取动作以减少或消除)操作者可变性的下一个最大贡献者。在这些实施例中，方法400可以潜在地再次重复，直到已经识别和解决了操作者可变性的所有(或基本上所有)最大贡献者。
84.应当理解，在一些实施例中，方法400可以包括一个或多个另外的框或步骤，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。例如，在一些实施例中，方法400还可以包括确定所识别的操作者可变性的最大贡献者对工业操作的影响。另外，在一些实施例中，方法400还可以包括基于所确定的影响对所识别的操作者可变性的最大贡献者进行优先级排序。根据本公开的一些实施例，与所识别的操作者可变性的最大贡献者相关联的有形成本和/或无形成本用于确定所识别的操作者可变性的最大贡献者的影响。另外，根据本公开的一些实施例，至少部分地基于所识别的操作者可变性的最大贡献者的优先级排序(例如，基于所确定的影响)来执行在框425处采取的用于减少或消除操作者可变性的最大贡献者的一个或多个动作。例如，在讨论方法400之后进一步描述确定影响(和其他特征)的附加方面。
85.如上所述，方法400通过识别操作者表现中的最大差距或优先级并推荐特定解决方案来改进该方面的表现，从而实现并驱动持续改进过程。下面结合附图进一步描述与监测和管理操作者表现有关的附加方面。
86.参照图5，流程图示出了用于为工业操作提供操作者变化分析的示例方法500。根据本公开的一些实施例，方法500示出了可以在本文公开的其他方法(例如，方法400)的一个或多个框中和/或除了本文公开的其他方法的框之外执行的示例步骤。类似于本文公开的其他方法，方法500可以例如在与工业操作相关联和/或远离工业操作的至少一个系统或设备(例如，图3中所示的321)的至少一个处理器上实现，例如在以下中的至少一个中：基于云的系统、现场软件/边缘、网关或另一头端系统。
87.如图5所示，方法500开始于框505，其中从一个或多个数据源接收与工业操作相关的输入数据。类似于上面结合图4讨论的框405，根据本公开的一些实施例，一个或多个数据源包括一个或多个传感器设备或感测系统。例如，一个或多个数据源可以包括耦合到与工业操作相关联的工业设备(例如，图3中所示的设备311、312、313、314、315)的一个或多个传感器设备或感测系统(例如，图3中所示的监测和控制设备321、322、323、324)。另外，根据本
公开的一些实施例，一个或多个数据源可以进一步或替代地包括视觉和/或听觉监测设备。例如，至少一个图像捕获设备可以定位在与工业操作和/或工业设备相关联的操作者附近，并且被配置为监测操作者和/或工业设备。在框505处，可以提供来自至少一个图像捕获设备的图像捕获数据作为输入数据。
88.应当理解，输入数据可以以各种形式出现，并且包括(或不包括)各种类型的信息。例如，输入数据可以以数字形式接收，并且在一些情况下包括从与工业操作相关联的至少一个工业过程收集的时间序列(例如，时间戳)和/或警报事件数据。另外，输入数据可以以模拟形式提供，并且在其他情况下包括其他类型的信息。在输入数据以模拟形式提供的一些实施例中，模拟输入数据可以被转换为数字输入数据(例如，通过使用一个或多个模数转换设备或手段)。根据本公开的一些实施例，输入数据包括以下中的至少一个：通常从历史数据收集的实时数据、自动或手动输入的实验室数据、来自控制系统中配置的警报的事件数据、来自离散操作(诸如电机启动/停止，其可以是自动的或由人发起)的事件数据、以及来自控制系统中的人为动作的事件数据。应当理解，输入数据可以包括许多其他类型的数据，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。
89.在框510，处理输入数据以识别与工业操作相关的稳态过程数据，以及与稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案。
90.根据本公开的一些实施例，稳态过程数据对应于在特定时间段内不改变或仅可忽略地改变的过程数据。改变量(例如，被认为是可忽略的)和特定时间段可以取决于例如与工业操作相关联的一个或多个过程的动态。例如，如本文所用，稳态是指不存在瞬态操作。实际上，即使当操作点(设定点)都是恒定的并且所有设备平稳地操作时，每个连续过程也是连续改变的。然而，这些是非常小的改变。在稳态和瞬态操作之间将存在将每种情况分开的阈值。结合下面的框进一步解释用于分离稳态操作和瞬态操作、相关联的稳态过程数据和瞬态过程数据的示例方法。
91.在框510，稳态过程数据可以与所有其他操作时段分离。例如，在输入数据除了稳态过程数据之外还包括其他类型的数据的实施例中，稳态过程数据可以与其他类型的数据分离。例如，在一些情况下，除了稳态过程数据之外，输入数据还可以包括瞬态或非稳态过程数据、停机时间数据和/或其他数据。在这些情况下，稳态过程数据可以与瞬态或非稳态过程数据、停机时间数据和/或其他数据分离。根据本公开的实施例，将稳态操作和相关联的稳态过程数据与瞬态操作和相关联的瞬态过程数据分离是非常重要的，例如，因为在前者中，操作者具有非常少的或不需要的动作来在高效操作中维持最佳操作。在瞬态操作中，操作者将总是需要经历根本原因过程以确定底层原因和要采取的正确动作以纠正根本原因问题。操作者之间的变化将采取非常不同的过程并且强调实质上不同的解决方案。
92.在一个示例实施方式中，可以从输入数据中过滤或去除瞬态或非稳态过程数据、停机时间数据和/或其他数据，以识别稳态过程数据。例如，可以使用至少一个统计手段或测量的外部触发来识别非稳态过程数据、停机时间数据和/或其他数据，并且可以从输入数据中过滤或去除非稳态过程数据、停机时间数据和/或其他数据以识别稳态过程数据。例如，测量的外部触发可以反映或指示与工业操作相关联的改变。例如，非稳态过程数据可以包括指示与工业操作相关联的至少一个设备或过程的启动或关闭(即，改变)的数据。
93.根据本公开的一些实施例，附加的数据过滤可在框510(例如，和/或在方法500的
其他框处和/或在本文中所公开的其他方法中)发生。例如，根据本公开的一些实施例，例如，在框515处选择稳态过程数据中的一种或多种类型的数据进行聚类以用于操作者变化分析之前，可以识别停机时间数据并从稳态过程数据中去除停机时间数据，如下面将进一步讨论的。另外，与异常操作时段相关联的数据可以被识别并从稳态过程数据中去除。异常操作时段可以对应于例如生产率显著降低的时段或所生产的一种或多种产品质量不合格的时段。应当理解，可以发生其他类型的过滤。例如，根据本公开的一些实施例，可以执行异常值检测，并且可以应用一个或多个规则以从稳态过程数据中去除样本。
94.如上所述，与稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案也在方法500的框510处被识别。不同的产品可以对应于例如由特定工业操作生产的产品。另外，可以在稳态过程数据中的事件数据的时间序列数据中记录不同操作方案(例如，表示相同的条件)。根据本公开的一些实施例，由于工业操作中的物理差异而发生不同操作方案。工业操作中的物理差异可能是由于例如非人为根本原因。非人为根本原因可以包括例如设备、过程、环境和/或市场根本原因。例如，不同的原料、不同的产品组合、不同的季节、不同的设备性能、不同的生产率等。根据本公开的实施例，人为根本原因并不明显，并且留在数据中以在方法500的后续步骤中针对模式进行具体分析。
95.如本公开的发明内容部分所述，在一个实施例中，不同操作方案可包括纸浆造纸厂，其基于厚度、拉伸强度或纤维长度、聚合物单元(其可以基于例如密度和熔融指数制造多种不同等级的聚丙烯)制造数十种不同产品等级的纸(即，示例性的不同产品)。这些不同等级或产品中的每一个将对应于不同的操作条件和/或原材料。不同操作方案的另一示例是由于冷却水温度和热传递效率的差异而在夏季与冬季相比操作不同的炼油厂。这些不同的条件是非人为根本原因，并且需要针对操作者变化独立地分析。
96.在框515，对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，选择稳态过程数据中的一种或多种类型的数据来进行聚类以用于操作者变化分析。根据本公开的一些实施例，基于一个或多个因素来选择一种或多种类型的数据。例如，一个或多个因素可以包括一种或多种类型的数据与针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个的工业操作的盈利性、安全性或合规性中的一个或多个的关系或相关性。一种或多种类型的数据与工业操作的盈利性、安全性或合规性中的一个或多个的关系或相关性可以在一些情况下自动映射或确定，并且在其他情况下手动配置。应当理解，在一些情况下，关系或相关性可以随时间变化。例如，响应于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的新的或更新的盈利性阈值、安全性标准或参数和/或合规性标准，所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的关系或相关性可以改变。
97.应当理解，在某些情况下，在框515处选择的一种或多种类型的数据可以包括多种类型的数据。例如，在一些情况下，所选择的数据可以由若干种类型的数据组成，包括以通常一分钟的频率(但是其范围可以从几毫秒到一天的平均值)采样的时间序列变量。另外，可以选择警报数据、操作者动作和过程事件数据以用于混合数据聚类。该时段通常跨越长时间的过程操作，通常为一年，但可以更短或更长。总体上，通常选择数据类型，因为它们与(例如，所识别的不同产品和/或不同操作方案的)盈利性、安全性或合规性相关或有关。
98.在框520，使用一个或多个数据聚类技术，对在框515处为所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个选择的一种或多种类型的数据进行聚类。如上所述，并且如将从
本文的进一步讨论中理解的，可以使用各种聚类技术/方法/过程来对数据进行聚类以用于操作者变化分析。例如，根据本公开的一些实施例，数据聚类技术(即，稳态聚类方法)涉及适应于问题类型的特定步骤或顺序的若干算法。这种布置的目的是分离和标记要在操作者变化分析中使用的特定稳态操作方案。这些步骤可以包括以下步骤中的一些或全部，以下步骤中的若干步骤已经结合上面的框进行了讨论(并且在一些情况下可以在上面的框中或在框520中发生)。
99.1.如果所讨论的工厂/过程生产多个不同的产品或以被记录的多个不同的方案操作，则这些部分可以被分离并且分别经受以下步骤中的一些或全部。不同的方案可以记录在事件数据的时间序列数据中。
100.2.将停机时间数据与时间序列分离。在一些情况下，该数据可以不用于聚类。
101.3.如果识别出不是可行的操作时段的生产率显著降低或质量不合格的时段，则也可以从聚类分析中去除这些样本。
102.4.执行异常值检测并应用从稳态数据中去除样本的规则。
103.5.分析数据以确定最佳静态聚类方法。可以选择以下方法之一(但不限于该列表)：birch、谱聚类、k均值、高斯混合、仿射传播。
104.6.使用所选择的聚类方法创建粗略聚类。
105.7.对稳态聚类段构建自回归综合移动平均(arima)模型，识别具有高预测误差的点。
106.8.使用这些点来确认每个稳态聚类的边界。
107.9.例如，在框525和下面进一步讨论的后续框处，将经聚类的数据应用于操作者变化研究，以确定所有操作者与最佳操作者之间的差距。
108.根据本公开的一些实施例，在上述过程中使用的数据可以包括从工业过程收集的时间序列和/或警报事件数据。
109.应当理解，上述示例过程仅是可以用于对数据进行聚类以用于操作者变化分析的一个或多个示例过程。另外，应当理解，上述示例过程和其他示例过程可以包括附加的和/或可选的步骤。例如，在一些情况下，过程可以包括验证聚类(即，经聚类的数据)和事件(例如，与聚类相关联的事件)。这不是必需的步骤，但可以有助于多变量数据的预处理或缩放，因为它涉及更高的精度。应当理解，许多附加的和可选的步骤当然是可能的。
110.在框525，在框520处对数据进行聚类之后，分析针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个的经聚类的一种或多种类型的数据，以识别负责管理所识别的不同产品和/或不同操作方案的工业操作的多个操作者中的“最佳”操作者。更具体地，经聚类的数据用于比较操作者之间的变化并确定/识别最佳操作者。例如，在每个聚类表示所识别的不同产品和/或不同操作方案的特定事件的实施例中，可以将具有最佳经济操作的操作者确立为最佳操作者。在一些实施例中，可以分析与在经聚类的一种或多种类型的数据中识别和标记的特定事件有关的信息(例如，响应于特定事件的操作者动作或缺少操作者动作)以识别最佳操作者。
111.在框530，确定在工业操作的经济操作中是否存在任何差距。例如，针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，可以将与除最佳操作者之外的操作者相关联的选择信息和与最佳操作者相关联的选择信息进行比较，以确定在针对所识别的不同产品
和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中是否由于最佳操作者与其他操作者之间的操作者可变性而存在一个或多个差距。根据本公开的一些实施例，一个或多个差距表示在操作者之间的所有变化被去除的情况下在常见过程事件或异常操作期间的改进潜力。另外，一个或多个差距可以是应用附加的或更有效的自动化的目标或动机。
112.例如，由于操作者所采取的决定和决定的时机，瞬态操作在操作者之间具有最高的可变性。影响这些决定的因素主要是在问题的根本原因分析中，包括确定根本原因和得出结论所花费的时间。在非常直观的高效操作环境中，结论和得出结论所花费的时间在操作者之间非常一致。例如，可以在操作环境中进行比较的与操作者相关联的选择信息的示例是概览、单元和设备细节处的图形显示，包括在正常操作与异常操作中使用的颜色、警报、趋势和诸如文本警示的其他信息。异常操作/情况可以包括产品或等级之间的转换、计划的关闭或启动、计划的设备维护、设备故障、原料进料组成或速率改变、上游单元中的扰乱、下游单元中的扰乱、催化剂活性的改变。应当理解，许多其他类型的信息可以对应于可以在操作者之间进行比较以确定工业操作的经济操作中是否存在一个或多个差距的选择信息。
113.在框530，如果确定对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个，在工业操作的经济操作中存在一个或多个差距，则该方法可以进行到框535。可替代地，如果确定工业操作的经济操作中没有差距，则该方法可以结束或在一些情况下返回到框505(例如，用于接收新的或附加的输入数据)。
114.在框535，可以测量、量化和/或表征针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中的一个或多个差距。例如，如图6所示，可以在收集和分析数据之后识别差距，并且可以量化解决差距的潜在益处。例如，如图6所示，所识别的差距可以与某些操作状态(例如，正常操作、常见事件、交接班、疲劳、启动等)相关联，并且可以对解决差距的产量增益(即，示例性潜在益处)进行量化。如本领域普通技术人员将理解的，产量增益可以由百分比(例如，通过解决差距的产量的百分比增加)、商品数量(例如，通过解决差距的商品数量的增加)以及以许多其他方式表示。虽然在一些情况下通过解决差距的产量增益可能只有几个百分比，但是应当理解，在非常昂贵的过程上的这种产量增加可能是相当显著的。例如，对于1亿美元的过程，图6中所示的1.58％的产量增加将相当于158万美元的产量增加。应当理解，在一些情况下，通过解决差距的产量增益可能更显著(例如，产量增益增加接近或大于10％)。
115.如图7中进一步所示，除了识别差距之外，还可以将差距与某些活动/事件相关联，可以识别差距与关键性能指标之间的相关性，并且可以确定差距的经济影响(例如，与差距相关联的成本)。应当理解，可以使用本文公开的系统和方法来收集、分析和提供许多其他类型的信息。
116.如图6和图7所示，在一些情况下，与经济操作中的差距相关的信息可以例如经由文本、电子邮件、报告和/或可听通信进行通信。可以采取或执行的其他示例动作可以附加地或替代地包括存储与所识别的差距相关的信息，对差距进行优先级排序，确定用于解决差距的解决方案(例如，基于硬件的解决方案、基于软件的解决方案和/或基于环境的解决方案)，以及实现或映射用于解决差距的解决方案。例如，结合图8和图9进一步讨论这些和其他示例动作。
117.在框535之后，在一些实施例中，该方法可以结束。在其他实施例中，该方法可以返回到框505并再次重复(例如，用于接收和处理附加输入数据)。在该方法在框535之后结束的一些实施例中，该方法可以例如响应于用户输入、自动地、周期性地和/或控制信号而再次发起。
118.应当理解，在一些实施例中，方法500可以包括一个或多个附加框或步骤，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。例如，根据本公开的一些实施例，附加评估可以在由方法500指示的过程中发生。例如，结合图8和图9进一步讨论示例附加评估。
119.参考图8，流程图示出了用于分析工业操作的经济操作中的差距并对其进行优先级排序的示例方法800。根据本公开的一些实施例，方法800示出了可以在本文公开的其他方法(例如，方法400和500)的一个或多个框中和/或除了本文公开的其他方法的框之外执行的示例步骤。类似于本文公开的其他方法，方法800可以例如在与工业操作相关联和/或远离工业操作的至少一个系统或设备(例如，图3中所示的321)的至少一个处理器上实现，例如在以下中的至少一个中：基于云的系统、现场软件/边缘、网关或另一头端系统。
120.如图8所示，方法800开始于框805，其中识别针对一个或多个不同产品和/或不同操作方案的工业操作的经济操作中的一个或多个新差距。根据本公开的一些实施例，所识别的新差距对应于在上面讨论的方法500的框530处识别的差距。
121.在框810，确定除了在框805处识别的新差距之外，在工业操作的经济操作中是否存在任何其他差距。例如，如上面结合方法500所讨论的，在一些情况下，在其中没有识别出差距的框530之后，或者在其中识别并测量量化和/或表征差距的框535之后，该方法可以返回到框505，用于接收和分析新的或附加的输入数据以识别新的或附加的差距。根据本公开的一些实施例，在框810中分析/搜索的经济操作中的其他差距对应于基于先前(例如，较旧)输入数据可能识别的差距。
122.在框810，如果确定除了在框805处识别的新差距之外，在工业操作的经济操作中还存在其他差距，则该方法可以进行到框815。可替代地，如果确定除了在框805处识别的新差距之外，在工业操作的经济操作中不存在其他差距，则该方法进行到框820。
123.在框815，基于在框805处识别的新差距来调整差距的优先级。根据本公开的一些实施例，基于多个因素自动组织差距和对其进行优先级排序。例如，可以基于对工业操作的差距的经济成本(例如，严重性)、差距的位置、差距的类型、与差距相关联的活动(例如，如图7中所示)、活动与kpi之间的相关性(例如，如图7中所示)等来组织(例如，分组)差距和对其进行优先级排序。在一些实施例中，具有更大严重性、更长持续时间和/或更大影响(例如，对操作的影响，如图7所示)的差距可以被赋予更高的优先级。可替代地，基于用户配置影响特定系统的差距可以被赋予更高的优先级。
124.根据本公开的一些实施例，一个或多个用户(例如，授权用户)可以配置优先级排序次序和/或设置。例如，对于一些工业操作，基于经济成本的优先级排序可能比基于差距的类型更重要。在其他工业操作中，基于差距的类型的优先级排序可能比基于经济成本更重要。例如，还可以采用平衡方案，其中差距优先级排序基于两个或更多个因素(例如，经济成本和差距的类型)。在一些示例实施方式中，一个或多个用户可以向这些因素中的每一个分配权重，其中权重用于确定优先级排序。
125.应当理解，例如，响应于新的差距被识别和/或响应于差距优先级排序因素的重要
性针对特定工业操作随时间变化，针对特定工业操作的差距的优先级排序可以随时间变化。例如，在第一时间点，一个或多个第一差距优先级排序因素(例如，成本)可以比一个或多个第二差距优先级排序因素(例如，类型)更重要。另外，在第二时间点，该一个或多个第二差距优先级排序因素可比该一个或多个第一差距优先级排序因素更重要。根据本公开的一些实施例，差距的优先级重新排序可以例如在预定时间段之后和/或响应于用户发起差距优先级排序因素的改变而自动发生。另外，根据本公开的一些实施例，差距的优先级重新排序可以例如响应于用户发起的动作(例如，按钮按压或语音命令)手动发生。应当理解，如本领域普通技术人员将理解的，许多差距优先级因素以及用于优先级排序或优先级重新排序的方式当然是可能的。
126.现在返回到框810，如果确定除了在框605处识别的新差距之外，在工业操作的经济操作中不存在其他差距，则该方法进行到框820。在框820，可以对新差距进行优先级排序。根据本公开的一些实施例，使用上面结合框815讨论的一个或多个技术对新差距进行优先级排序。
127.在框815和/或框820之后，在框825，可以基于经优先级排序的差距来采取一个或多个动作。例如，根据本公开的一些实施例，该一个或多个动作可包括通信与经优先级排序的差距相关的信息。所通信的信息可包括例如与经优先级排序的差距的优先级相关的信息。可以例如经由报告、文本、电子邮件和/或可听地通信信息。报告、文本、电子邮件(即，视觉通信)和/或听觉通信可以例如在(例如，工业操作工厂管理者的)至少一个用户设备上发生。例如，报告、文本、电子邮件可以呈现在至少一个用户设备的至少一个显示设备上，并且可听通信可以通过至少一个用户设备的至少一个扬声器发射。
128.基于或使用经优先级排序的差距而采取或执行的其他示例性动作可以附加地或可替换地包括存储与经优先级排序的差距相关的信息(例如，经优先级排序的差距的优先级)，以及确定至少一个解决方案是否被证明对于解决针对特定工业操作的差距是合理的。例如，结合图9中所示的方法900进一步讨论与确定至少一个解决方案是否被证明对于解决针对特定工业操作的差距是合理的有关的附加方面。本领域普通技术人员将理解进一步的示例动作。
129.在框825之后，在一些实施例中，该方法可以结束。在其他实施例中，该方法可以返回到框805并再次重复(例如，用于识别经济操作中的新差距)。在该方法在框825之后结束的一些实施例中，该方法可以例如响应于用户输入、自动地、周期性地和/或控制信号而再次发起。
130.类似于上面讨论的方法，应当理解，在一些实施例中，方法800可以包括一个或多个附加的框或步骤，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。
131.参考图9，流程图示出了用于识别、组织用于解决工业操作的经济操作中的差距的解决方案并对解决方案进行优先级排序的示例方法900。根据本公开的一些实施例，方法900示出了可以在本文公开的其他方法(例如，方法400、500、800)的一个或多个框中和/或除了本文公开的其他方法的框之外执行的示例步骤。类似于本文公开的其他方法，方法900可以例如在与工业操作相关联和/或远离工业操作的至少一个系统或设备(例如，图3中所示的321)的至少一个处理器上实现，例如在以下中的至少一个中：基于云的系统、现场软件/边缘、网关或另一头端系统。
132.如图9所示，方法900开始于框905，其中分析针对一个或多个不同产品和/或不同操作方案的工业操作的经济操作中的差距。例如，根据本公开的一些实施例，在框905处，接收和分析与经济操作中的差距有关的信息。例如，类似于上面结合图5讨论的框535，可以在框905处分析经济操作中的差距，以测量、量化和/或表征差距。
133.在框910，分析与差距相关联的相关特性，以确定至少一个解决方案是否被证明对于解决针对特定工业操作的差距是合理的。例如，可以分析由不同于最佳操作者或最佳实践的操作者做出的导致对操作有影响(诸如较低的产量或产品质量不合格(即，示例差距))的决定，以确定至少一个解决方案是否被证明对于解决针对特定工业操作的差距是合理的。在一个示例情况下，可以确定错误决定的根本原因是无效/非直观的操作环境、而不是操作者的技能或经验，该无效/非直观的操作环境导致错误的根本原因和错误的决定。在该示例情况下，可以确定至少一个解决方案被证明对于解决针对特定工业操作的差距以例如解决上述根本原因是合理的。应当理解，可能存在许多示例差距和根本原因，并且对于一个特定工业操作被证明为合理的解决方案对于另一工业操作来说可能不相同。
134.在框910，如果确定与差距相关联的相关特性证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的差距是合理的，则该方法可以进行到框915。可替代地，如果确定与差距相关联的相关特性不证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的差距是合理的，则该方法进行到框930结束或在一些情况下返回到框905(例如，用于分析经济操作中的新的或附加的差距)。
135.在框915，响应于确定与差距相关联的相关特性证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的差距是合理的，进一步确定是否存在被证明对于解决差距是合理的多于一个的解决方案。如果确定存在被证明对于解决差距是合理的多于一个的解决方案，则该方法可以进行到框920。替代地，如果确定不存在被证明对于解决差距是合理的多于一个的解决方案，则该方法可以进行到框925。
136.在框920，组织被证明对于解决差距是合理的解决方案并对其进行优先级排序(例如，通过映射过程)。根据本公开的一些实施例，基于多个因素自动组织解决方案并对其进行优先级排序。例如，可以基于解决方案的感知或估计的效力(例如，为工业操作提供最大的经济益处)、与实现解决方案相关联的成本、实现解决方案的端到端努力(例如，如图7所示)、解决方案正在解决的差距的严重性、差距的位置等来对解决方案进行组织(例如，分组)和优先级排序。
137.根据本公开的一些实施例，一个或多个用户(例如，授权用户)可以配置优先级排序次序和/或设置。例如，对于一些工业操作，基于解决方案的感知或估计的效力的优先级排序可能比基于与实现解决方案相关联的成本的优先级排序更重要。对于这些工业操作，可以基于解决方案的感知或估计的效力来主要(或排他地)对解决方案进行优先级排序。在其他工业操作中，解决方案正在解决的差距的严重性可能是最重要的。对于这些工业操作，可以基于解决方案正在解决的差距的严重性来主要(或排他地)对解决方案进行优先级排序。例如，还可以采用平衡方案，其中优先级排序基于哪些解决方案提供感知或估计的效力(例如，最大感知或估计的效力)、实现成本(例如，最低实现成本)、差距严重性(例如，解决最高严重性差距)、差距的位置(例如，解决对用户或操作最重要的差距位置)等的最佳组合。在一些示例实施方式中，一个或多个用户可以向这些一个或多个因素中的每一个分配
权重，其中权重用于确定优先级排序。
138.在框925，可以采取一个或多个动作。例如，可以基于或使用被证明对于解决针对特定工业操作的差距是合理的所识别的解决方案来采取一个或多个动作。根据本公开的一些实施例，一个或多个动作可以包括通信与所识别的解决方案有关的信息。所通信的信息可以包括例如通过实现所识别的解决方案中的每一个而预测的经济益处。可以例如经由报告、文本、电子邮件和/或可听地通信信息。报告、文本、电子邮件(即，视觉通信)和/或听觉通信可以例如在(例如，工业操作工厂管理者的)至少一个用户设备上发生。例如，报告、文本、电子邮件(例如，类似于图7中所示的报告、文本、电子邮件)可以呈现在至少一个用户设备的至少一个显示设备上，并且可听通信可以通过至少一个用户设备的至少一个扬声器发射。
139.基于或使用所识别的解决方案而采取或执行的其他示例动作可以附加地或替代地包括存储与所识别的解决方案相关的信息(例如，所识别的解决方案的优先级)，触发、发起或实现(例如，打开或安装)所识别的解决方案等。应当理解，存储可以发生在至少一个本地存储器设备(例如，与工业操作中的至少一个系统和/或设备相关联的存储器)上和/或至少一个远程存储器设备(例如，基于云的存储器)上。另外，应当理解，触发、发起或实现所识别的解决方案(例如，对与工业操作相关联的一个或多个过程进行改变)可以以各种方式发生。例如，触发、发起或实现可以自动地、半自动地或手动地发生。例如，可以响应于接收(例如，由与工业操作相关联的至少一个系统和/或设备生成的)控制信号而触发、发起或实现所识别的解决方案。另外，可以响应于至少一个人为交互(例如，所识别的解决方案的安装或部署，例如硬件或软件)来触发、发起或实现所识别的解决方案。
140.在所识别的解决方案包括多个解决方案的实施例中，可以选择和实现多个解决方案中的一个或多个以解决一个或多个差距。例如，可以根据一个或多个用户指定的规则来选择和实现多个解决方案中的一个或多个。用户指定的规则可以包括例如以下中的一个或多个：通过实现至少一个所识别的解决方案而预测的经济益处和/或产量增益、与实现至少一个所识别的解决方案相关联的成本、以及实现至少一个所识别的解决方案所需的时间。
141.如图6所示，在该图的“映射到解决方案”部分下，本发明考虑了许多可能的解决方案(例如，硬件、软件和/或基于环境的解决方案)，用于解决针对特定工业操作的差距。例如，如图6所示，解决方案或推荐的解决方案可以包括系统迁移、操作者图形、警报管理、动态警报等。例如，对操作者图形的调整或改变可以被识别为被证明对于解决针对特定工业操作的差距是合理的解决方案。可以基于或使用该识别的解决方案而采取的动作的一个示例是将dcs显示器从20世纪80年代风格的“本地窗口”图形(黑色背景和若干种颜色)改变为仅在存在瞬态或异常操作时显示颜色的情境感知风格的高性能图形。由于根本原因和动作现在非常直观，因此通过采用该解决方案，操作者动作显著改变(变为最佳实践或最佳操作者)。应当理解，图6中所示和本公开中讨论的解决方案仅是用于解决针对特定工业操作的差距的许多可能解决方案中的一些。例如，作为另一示例解决方案，可以推荐改变或更新操作者环境(例如，控制室)的一个或多个方面，以改进工业操作中的解决差距(并改进操作者表现)。例如，可以推荐改进操作者环境中的照明，并且可以提供用于改进照明的具体推荐内容。可以通过至少一个所识别的解决方案来分析和解决的差距的其他示例包括通过控制室的人流量模式、噪声水平、从控制室对操作的访问、对其他过程单元的操作控制台的访问
(控制室是集中的还是在单独的建筑物中)。
142.在一些情况下，可能的解决方案的列表是可以例如响应于正在开发的新的或附加的解决方案、响应于特定工业操作的需求的改变等而随时间改变的动态列表。在一些情况下，该列表可以以查找表(lut)格式提供，例如，其中常见事件(例如，启动、关闭)链接到动作或解决方案并相应地针对特定工业操作进行修改。另外，该列表可以以一种或多种其他形式提供，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。
143.还应当理解，对于特定工业操作，解决方案到差距的映射可以随时间变化(即，是动态的)。例如，解决方案的映射可以基于特定工业操作的需求和优先级的改变、正在开发的新的或附加的解决方案(如上所述)等而改变。
144.现在返回到框910，如果替代地确定与经济操作中的差距相关联的相关特性不证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的差距的是合理的，则在一些情况下，该方法可以进行到框930结束，或返回到框905(例如，用于分析经济操作中的新的或附加的测量/量化/表征的差距)。在框930处，可以通信或指示没有解决方案被证明对于解决差距是合理的。例如，可以通信为什么没有解决方案被证明对于解决差距是合理的。类似于上面结合框925讨论的实施例，通信可以采取视觉通信(例如，报告、文本、电子邮件等)和/或听觉通信(例如，一个或多个声音)的形式。另外，类似于上面结合框925讨论的实施例，可以采取或执行一个或多个其他动作。例如，可以存储通信或指示(例如，在至少一个存储器设备上)。本领域普通技术人员将理解附加的示例动作。
145.在一些实施例中，在框925和/或框930之后，该方法可以结束。在其他实施例中，该方法可以返回到框905并再次重复(例如，用于分析经济操作中的新的或附加的差距)。在该方法在框925和/或框930之后结束的一些实施例中，该方法可以例如响应于用户输入、自动地、周期性地和/或控制信号而再次发起。
146.类似于上面讨论的方法，应当理解，在一些实施例中，方法900可以包括一个或多个附加的框或步骤，这对于本领域普通技术人员来说是显而易见的。
147.从与本技术同一天提交的题为“systems and methods for providing operator variation analysis for transient operation of continuous or batch wise continuous processes”、“systems and methods for benchmarking operator performance for an industrial operation”和“systems and methods for addressing gaps in an industrial operation due to operator variability”的共同未决的美国专利申请中，将理解与识别和映射解决方案的过程相关的附加方面，这些申请要求与本技术相同的临时申请的优先权，并且被转让给与本技术相同的受让人。如上所述，这些申请通过引用整体并入本文。
148.应当理解，本发明还有许多其他特征和扩展。例如，以下包括特征和扩展的简要列表：
[0149]-可以提供用于在过程控制系统中收集数字信息以对操作者效力进行相关性分析的系统和方法。
[0150]
o控制系统测量值和动作的数据储存库可以用于基准测试，然后用作比较各个工厂内的各种行业中的操作者效力或工厂处的类似单元之间的操作者效力的工具。测量值可以包括但不限于自动控制模式下的时间、高级过程控制模式下的时间、可以被定义为优化
对比随机调整的操作者干预、每个警报的操作者干预、在警报情况下干预的时间、操作者配置过程循环和控制元件的时间、自动对比手动转换到过程的时间、操作者做出调节改变的时间、操作者做出偏离设计水平的警报改变的数量、hmi图形度量(诸如查看的图形的数量)、图形上的时间、图形之间的转换、操作者对图形的体验、每个生产单元的能量使用、产量输出、来自外部源的通知/电子邮件的数量以及与现场人员的通信数量。
[0151]
o分析或计算的数据还可以包括但不限于轮班间变化、轮班小时变化、轮班转换变化、疲劳：白天对比夜晚、控制室调查、操作者控制跨度、正常操作的定义、偏差、质量或选择性、疲劳等。
[0152]
o将以安全的方式从多个公司收集数据，以开发关于上述度量的数据的高速缓存。数据的来源是不可知的，但按照每个工业应用进行解析。例如，来自炼油厂处的特定单元的示例数据将与来自发电厂处的单元的数据分离，因为不同行业应用的度量不同。
[0153]
o数据将收集到数据集具有统计显著性的程度，然后将对其进行分析以确定各种度量之间的任何相关性。将收集自变量和因变量，包括但不限于以下：生产率稳定性、hmi图形之间的转换数量、手动对比自动循环的数量、以千瓦/单位计的能量使用、过程循环处于手动对比自动模式的总时间、从过程的手动控制到自动控制的总转换、调节对控制循环的改变、警报改变的计数、上述度量与一天中的轮班时间、轮班长度和轮班人力的交叉引用。上述度量与操作者的经验水平的交叉引用(还有更多)。将使用回归分析和其他分析来分析自变量和因变量，以确定自变量和因变量之间的相关性。发现的任何相关性将支持工厂处最佳实践的定义，这将导致操作者效力的关键过程指标。
[0154]
o异常情况管理联盟已经发现，诸如知识不足、程序错误和操作者错误之类的问题是导致人员分量(component)的主要因素，人员分量归因于对异常情况的不良响应，或者换句话说，归因于正常和异常情况下的操作者效力。另外的研究表明，几乎80％的生产停机时间是可预防的，并且其中一半是由于操作者错误。例如，石油化学工业中这些故障的成本估计为每年200亿美元，并且大约80％的工厂人员表示产品质量受到负面影响。
[0155]
o操作者动作可以链接到各种度量，并且通过度量的集合，将示出度量与操作者效力直接相关。从这种相关性，货币损失和质量将得到改善。
[0156]-可以提供用于数字过程控制信息的多变量数据分析以确定操作者效力的系统和方法。
[0157]
o可以使用各种统计和更高级数据挖掘技术来分析在数字控制系统(dcs、scada等)中收集的过程数据，这些技术可以包括但不限于聚类、机器学习、多变量分析或特定算法。例如，可以从包含与中继给操作者的信息相关的操作者的活动的各种系统收集数据。该数据可以包括但不限于警报、操作者动作、hmi选择、过程数据、轮班日历、一天中的时间、轮班中的小时等。可以评估数据和计算的度量和分析以理解操作者表现或效力以及这些动作对受控制的过程内的结果和后果的影响。
[0158]
o分析的目标是定义和计算量化由人为操作者采取的动作和指示的性能或效力的度量。一旦适当地分析和进行优先级排序，这些计算的度量可以以各种方式进行比较和对比，以提供可能在将来更好地指导和通知那些动作的信息。此外，可以研究这些动作和动作的组合，以发现更新和更好的方式来引导人类与控制系统的交互。
[0159]-可以提供用于对操作者效力影响进行优先级排序的系统和方法，例如，使用数字
控制系统数据和计算的度量以及工具来改进操作者效力。
[0160]
o理论上，可以使用数学方程来定义操作效力。例如，操作效力可以被定义为：操作效力＝人员*过程*技术。根据本公开的一些实施例，三个分量(人员、过程、技术)中的每一个可以具有其自己的子分量。然而，出于我们的目的，我们将保持过程和技术分量恒定并且集中于如何改进“人员”的子分量。该想法是在考虑“人员”参数的情况下最大化操作效力。
[0161]
o根据本公开的一些实施例，当控制台操作者中存在这三个分量时，可以实现最大化操作效力的适当的人员行为：1)适当的技能集(技能)；2)可用于最佳地执行作业(机会)的适当工具；和3)进行工作的适当动机(动机)。
[0162]
o要使用的分析将使用加权算法来识别(从潜在的100+个可用解决方案中识别，以改进操作者效力)哪些解决方案提供最大的投资回报。
[0163]
o解决方案可以帮助改进：1)操作者技能组(经由训练、模拟器等)，和/或2)改进操作者更好地完成工作的机会(经由情况感知改进、改进的警报等)，和/或3)解决方案可以指向激励的区域，以便激发适当的行为。换句话说，该算法将按客户的最大roi的顺序对公司投资组合内的解决方案进行优先级排序。
[0164]
o根据本公开的一些实施例，上述方法的最终目标是影响客户的预算分配和行为，以使它们与部署这些资源的最佳方式对准。对话从关注“成本”转向关注“价值”。
[0165]
本领域普通技术人员将理解本发明的其他示例性方面和可能的扩展。
[0166]
如上文所描述且如所属领域的技术人员将了解，本文中的公开内容的实施例可被配置为系统、方法或其组合。因此，本公开的实施例可以包括各种部件，包括硬件、软件、固件或其任何组合。
[0167]
应当理解，本文寻求保护的构思、系统、电路和技术不限于在本文所述的示例应用(例如，工业应用)中使用，而是可以在期望监测和管理操作者表现的基本上任何应用中有用。虽然已经说明和描述了本公开的特定实施例和应用，但是应当理解，本公开的实施例不限于本文公开的精确构造和组成，并且在不脱离如所附权利要求中限定的本公开的精神和范围的情况下，各种修改、改变和变化可以从前述描述中显而易见。
[0168]
已经描述了用于说明作为本专利主题的各种构思、结构和技术的优选实施例，现在对于本领域普通技术人员来说显而易见的是，可以使用合并这些构思、结构和技术的其他实施例。另外，本文描述的不同实施例的元件可以组合以形成上面未具体阐述的其他实施例。
[0169]
因此，认为本专利的范围不应限于所描述的实施例，而是应仅由所附权利要求书的精神和范围限制。

技术特征：
1.一种用于为工业操作提供操作者变化分析的方法，所述操作者对应于与至少一个控制系统交互的人，所述至少一个控制系统与所述工业操作相关联，所述方法包括：处理从一个或多个数据源接收的输入数据，以识别与所述工业操作相关的稳态过程数据以及与所述稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案，所述稳态过程数据对应于在特定时间段内不改变或仅可忽略地改变的过程数据；对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，选择所述稳态过程数据中的一种或多种类型的数据进行聚类以用于操作者变化分析，其中所述一种或多种类型的数据基于一个或多个因素来选择，所述一个或多个因素包括所述一种或多种类型的数据与所述工业操作的盈利性、安全性或合规性中的一个或多个的关系或相关性；使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对所述一种或多种类型的数据进行聚类；针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个分析经聚类的一种或多种类型的数据，以识别负责管理所识别的不同产品和/或不同操作方案的所述工业操作的多个操作者中的最佳操作者；针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，将与除最佳操作者之外的操作者相关联的选择信息和与最佳操作者相关联的选择信息进行比较，以确定在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中是否由于所述最佳操作者与其他操作者之间的操作者可变性而存在一个或多个差距，所述一个或多个差距表示在操作者之间的所有变化被去除的情况下在常见过程事件或异常操作期间的改进潜力；以及响应于确定在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中存在一个或多个差距，测量、量化和/或表征所述一个或多个差距。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述不同产品对应于由特定工业操作生产的产品。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述不同操作方案由于所述工业操作中的物理差异而发生。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述工业操作中的所述物理差异是由于非人为根本原因引起的。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述非人为根本原因包括设备、过程、环境和/或市场根本原因。6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述不同操作方案被记录在所述稳态过程数据中的事件数据的时间序列数据中。7.根据权利要求1所述的方法，还包括：从所述稳态过程数据中识别和去除停机时间数据。8.根据权利要求1所述的方法，还包括：从所述稳态过程数据中识别和去除与异常操作时段相关联的数据。9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述异常操作时段对应于生产率显著降低的时段或所生产的一种或多种产品质量不合格的时段。10.根据权利要求1所述的方法，还包括：
执行异常值检测并应用一个或多个规则以从所述稳态过程数据中去除样本。11.根据权利要求1所述的方法，其中，使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对所述一种或多种类型的数据进行聚类包括：确定一个或多个最佳静态数据聚类技术，用于针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类；以及使用所确定的一个或多个最佳静态数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类。12.根据权利要求11所述的方法，其中，使用所确定的一个或多个最佳静态数据聚类技术为所述一种或多种类型的数据创建粗略聚类。13.根据权利要求11所述的方法，还包括：为与经聚类的一种或多种类型的数据(例如，粗略聚类)相关联的每个稳态聚类构建自回归综合移动平均(arima)模型；以及在arima模型中识别具有高预测误差的点。14.根据权利要求13所述的方法，其中，所识别的点用于确认每个稳态聚类的边界。15.根据权利要求1所述的方法，还包括：分析所述一个或多个差距以确定与所述一个或多个差距相关联的相关特性是否证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的所述一个或多个差距是合理的。16.根据权利要求15所述的方法，还包括：响应于确定与所述一个或多个差距相关联的相关特性证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的所述一个或多个差距是合理的，识别所述至少一个解决方案并基于或使用至少一个所识别的解决方案采取一个或多个动作。17.根据权利要求16所述的方法，其中，基于或使用至少一个所识别的解决方案采取的所述一个或多个动作包括：通信与至少一个所识别的解决方案有关的信息。18.根据权利要求17所述的方法，其中，所述信息包括通过实现至少一个所识别的解决方案而预测的经济益处。19.根据权利要求17所述的方法，其中，所述信息经由报告、文本、电子邮件和/或可听地通信。20.根据权利要求1所述的方法，其中，从其识别所述稳态过程数据的所述输入数据除了所述稳态过程数据之外还包括非稳态过程数据和停机时间数据中的至少一个。21.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据包括从与所述工业操作相关联的至少一个工业过程收集的时间序列和/或警报事件数据。22.根据权利要求1所述的方法，其中，所述输入数据以数字形式被接收并且包括一个或多个时间戳。23.根据权利要求1所述的方法，其中，从与所述工业操作相关联的一个或多个传感器设备或感测系统接收所述输入数据。24.根据权利要求23所述的方法，其中，所述传感器设备或感测系统中的至少一个耦合到与所述工业操作相关联的至少一个工业设备，并且被配置为测量所述至少一个工业设备的输出。25.根据权利要求23所述的方法，其中，所述传感器设备或感测系统中的至少一个被配
置为在视觉上和/或在听觉上监测所述操作者。26.一种用于为工业操作提供操作者变化分析的系统，所述操作者对应于与至少一个控制系统交互的人，所述至少一个控制系统与所述工业操作相关联，所述系统包括：至少一个处理器；耦合到所述至少一个处理器的至少一个存储器设备，所述至少一个处理器和所述至少一个存储器设备被配置为：处理从一个或多个数据源接收的输入数据，以识别与所述工业操作相关的稳态过程数据以及与所述稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案，所述稳态过程数据对应于在特定时间段内不改变或仅可忽略地改变的过程数据；对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，选择所述稳态过程数据中的一种或多种类型的数据进行聚类以用于操作者变化分析，其中所述一种或多种类型的数据基于一个或多个因素来选择，所述一个或多个因素包括所述一种或多种类型的数据与所述工业操作的盈利性、安全性或合规性中的一个或多个的关系或相关性；使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对一种或多种类型的数据进行聚类；针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个分析经聚类的一种或多种类型的数据，以识别负责管理所识别的不同产品和/或不同操作方案的所述工业操作的多个操作者中的最佳操作者；针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，将与除最佳操作者之外的操作者相关联的选择信息和与最佳操作者相关联的选择信息进行比较，以确定在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中是否由于所述最佳操作者与其他操作者之间的操作者可变性而存在一个或多个差距，所述一个或多个差距表示在操作者之间的所有变化被去除的情况下在常见过程事件或异常操作期间的改进潜力；以及响应于确定在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中存在一个或多个差距，测量、量化和/或表征所述一个或多个差距。27.根据权利要求26所述的系统，其中，所述至少一个处理器和所述至少一个存储器设备还被配置为：分析所述一个或多个差距以确定与所述一个或多个差距相关联的相关特性是否证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的所述一个或多个差距是合理的。28.根据权利要求27所述的系统，其中，所述至少一个处理器和所述至少一个存储器设备还被配置为：响应于确定与所述一个或多个差距相关联的相关特性证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的所述一个或多个差距是合理的，识别所述至少一个解决方案并基于或使用至少一个所识别的解决方案采取一个或多个动作。29.一种用于为工业操作提供操作者变化分析的方法，所述操作者对应于与至少一个控制系统交互的人，所述至少一个控制系统与所述工业操作相关联，所述方法包括：处理从一个或多个数据源接收的输入数据，以识别与所述工业操作相关的稳态过程数据以及与所述稳态过程数据相关联的不同产品和/或不同操作方案；
对于所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，选择所述稳态过程数据中的一种或多种类型的数据进行聚类以用于操作者变化分析；使用一个或多个数据聚类技术针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个对所述一种或多种类型的数据进行聚类；针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个分析经聚类的一种或多种类型的数据，以识别负责管理所识别的不同产品和/或不同操作方案的所述工业操作的多个操作者中的最佳操作者；确定在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中是否由于所述最佳操作者与除最佳操作者之外的操作者之间的操作者可变性而存在一个或多个差距；以及响应于在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中存在一个或多个差距，测量、量化和/或表征所述一个或多个差距。30.根据权利要求29所述的方法，其中，针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的每一个，将与除最佳操作者之外的操作者相关联的选择信息和与最佳操作者相关联的选择信息进行比较，以确定在针对所识别的不同产品和/或不同操作方案中的一个或多个的工业操作的经济操作中是否存在一个或多个差距。31.根据权利要求29所述的方法，还包括：分析所述一个或多个差距以确定与所述一个或多个差距相关联的相关特性是否证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的所述一个或多个差距是合理的。32.根据权利要求31所述的方法，还包括：响应于确定与所述一个或多个差距相关联的相关特性证明至少一个解决方案对于解决针对特定工业操作的所述一个或多个差距是合理的，识别所述至少一个解决方案并基于或使用至少一个所识别的解决方案采取一个或多个动作。

技术总结
本文公开了用于为工业操作提供操作者变化分析的系统和方法。在本公开的一个方面，一种用于提供操作者变化分析的方法包括处理从一个或多个数据源接收的输入数据以识别与工业操作相关的稳态过程数据，以及选择稳态过程数据中的一种或多种类型的数据进行聚类以用于操作者变化分析。使用一个或多个数据聚类技术对一种或多种类型的数据进行聚类，并且分析经聚类的一种或多种类型的数据以识别负责管理工业操作的多个操作者中的最佳操作者。分析信息以确定是否由于最佳操作者与其他操作者之间的操作者可变性而在工业操作的经济操作中存在一个或多个差距。中存在一个或多个差距。中存在一个或多个差距。


技术研发人员：R
受保护的技术使用者：施耐德电子系统美国股份有限公司
技术研发日：2021.12.30
技术公布日：2023/9/16