[发明专利]工业装置、方法及非暂态计算机可读介质

说明书

提供了工业装置、方法及非暂态计算机可读介质。工业装置支持装置级数据建模，该装置级数据建模利用已知关系、关联、关键变量标识符和其他这样的元数据对存储在装置中的数据进行预建模，以辅助更高级别的分析系统更快速准确地收敛于相对于定义的业务目标或分析目标的可执行洞察。可以根据存储在装置上的建模模板对装置级处的数据进行建模，建模模板定义针对相应分析目标(例如，提高产品质量、最大化产品产量、优化能量消耗等)的装置数据的项之间的关系。该装置级建模数据可以被暴露给更高级别的系统，以用于创建分析模型，该分析模型可以用于相对于期望业务目标来分析来自工业装置的数据。

技术领域

本文中公开的主题一般地涉及工业自动化系统，并且例如涉及分析以从工业数据中提取业务价值的应用。

背景技术

给定的工业企业可以包括在工厂操作期间生成大量信息的这些工业资产中的许多工业资产。随着大数据存储和分析方法的出现，有可能不断地将数据从这些不同工业数据源流送到大数据存储装置(例如，数据湖)，并且将这些大且不同的数据集变换成对受控工业处理和机器的可执行洞察。人工智能(AI)和机器学习对于从工业大数据中提取洞察具有广阔的前景。

尽管来自工业数据源的数据流可以用于积聚分析(例如，AI、机器学习、数据科学等)可以被应用于的非常大的数据集，但是根据这些大的数据集来得出值的时间以及与存储和处理工业大数据相关联的成本可能是巨大的。这是由于由工业装置和其他工业数据源生成的数据通常是非结构化并且最初不相关的。因此，智能分析必须花费相当大量的处理时间来学习这些非结构化工业数据集之间的关联和因果关系。考虑到由工业企业生成的大量数据，该方法还需要相当大的数据存储容量。

发明内容

下面呈现简化的概述，以提供对本文中描述的一些方面的基本理解。该概述既非广泛的综述，也不旨在标识关键/重要元素或划定本文中描述的各个方面的范围。该概述的唯一目的是以简化的形式呈现一些构思，作为稍后呈现的更详细的描述的序言。

在一个或更多个实施方式中，提供了一种工业装置，该工业装置包括：程序执行部件，其被配置成执行工业控制程序，其中，工业控制程序从存储在存储器上的数据标签读取数据值以及将数据值写入数据标签，并且数据标签的至少子集包括具有相关联的情境化元数据的智能对象；智能对象配置部件，其被配置成设置与智能对象相关联的情境化元数据，其中，情境化元数据定义与定义的业务目标有关的智能对象之间的关联以产生装置级数据模型；以及数据发布部件，其被配置成将与智能对象对应的情境化元数据暴露给分析系统，其中，情境化元数据的暴露帮助根据情境化元数据来创建或更新分析模型，该分析模型由分析系统采用以对存储在数据标签中的数据的子集执行分析处理。

此外，一个或更多个实施方式提供了一种方法，该方法包括：由包括处理器的工业装置执行工业控制程序，其中，工业控制程序从存储在存储器中的数据标签读取数据值以及将数据值写入数据标签，并且其中，数据标签的至少子集包括具有相关联的情境化元数据的智能对象；由工业装置设置与智能对象相关联的情境化元数据，其中，情境化元数据定义与定义的业务目标有关的智能对象之间的关联以产生装置级数据模型；以及由工业装置将与智能对象对应的情境化元数据暴露给分析系统，其中，该暴露帮助基于情境化元数据来创建或修改分析模型，该分析模型由分析系统使用以对存储在数据标签中的数据的子集执行分析处理。

此外，根据一个或更多个实施方式，提供了一种非暂态计算机可读介质，其上存储有指令，该指令响应于执行，使包括处理器的工业装置执行操作，操作包括：执行工业控制程序，其中，工业控制程序从存储在存储器中的数据标签读取数据值以及将数据值写入数据标签，并且其中，数据标签的至少子集包括具有相关联的情境化元数据的智能对象；设置与智能对象相关联的情境化元数据，其中，情境化元数据定义与定义的业务目标有关的智能对象之间的关联以产生装置级数据模型；以及将与智能对象相关联的情境化元数据发送到分析系统，其中，该暴露帮助基于情境化元数据来创建或修改的分析模型，该分析模型由分析系统使用以对存储在数据标签中的数据的子集执行分析处理。