(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のデバイスを備えるプロセスプラント内で自動的に訂正手段を実行する方法であって、
プロセスプラントのデバイスの予定稼動日数を含む入力を受信することと、
前記デバイスの実際の使用状況を示すデータを受信することと、
前記データに基づいて、前記デバイスの累積使用量に関する情報である使用量パラメータを生成することと、
前記使用量パラメータの最大許容値を受信することと、
前記予定稼動日数の最終日に前記使用量パラメータが前記最大許容値に到達するように、時間経過に応じた前記使用量パラメータの基準値を示す基準線を決定することと、
前記デバイスの使用過多又は使用不足を判断するために前記使用量パラメータを前記基準線と比較することと、
前記使用量パラメータが前記基準線からずれたときに、前記使用量パラメータを前記基準線に近づけるように前記デバイスの運転パラメータを調整する訂正手段を実行するオーダを自動的に生成することと、
前記オーダを通信することと、を備えている方法。
【請求項２】
前記予定稼動日数の変更に関する入力を受信することと、
前記変更後の予定稼動日数の最終日に前記使用量パラメータが前記最大許容値に到達するように前記基準線を補正することと、が含まれる請求項１記載の方法。
【請求項３】
自動的に訂正手段を実行するために、複数のデバイスを有するプロセス制御環境で利用されるシステムであって、
コンピュータ読み取り可能メモリと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、プロセスプラントのデバイスの予定稼動日数を含む入力を受信すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第一のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、プロセスプラントのデバイスの実際の使用状況を示すデータを受信すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第二のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記データに基づいて、前記デバイスの累積使用量に関する情報である使用量パラメータを生成すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第三のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記使用量パラメータの最大許容値を受信すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第四のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記予定稼動日数の最終日に前記使用量パラメータが前記最大許容値に到達するように、時間経過に応じた前記使用量パラメータの基準値を示す基準線を決定すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第五のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記デバイスの使用過多又は使用不足を判断するために前記使用量パラメータを前記基準線と比較すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第六のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記使用量パラメータが前記基準線からずれたときに、前記使用量パラメータを前記基準線に近づけるように前記デバイスの運転パラメータを調整する訂正手段を実行するオーダを自動的に生成すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第七のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記オーダを通信すべくプロセッサ上で実行されるように構成される第八のプログラムと
を備えるシステム。
【請求項４】
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記予定稼動日数の変更に関する入力を受信すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第九のプログラムと、
前記コンピュータ読み取り可能メモリに格納され、前記変更後の予定稼動日数の最終日に前記使用量パラメータが前記最大許容値に到達するように前記基準線を補正すべくプロセッサ上で実行されるように構成されている第十のプログラムと、を備える請求項３記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般的にプロセスプラント内におけるプロセス制御システムに関するものであり、さらに詳細には、プロセス制御プラントにおける資産活用および最適化を補助するための協調型エキスパートシステムの利用に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
本出願は、２００１年３月０１日に出願された米国特許仮出願第60/273,164号に基づく優先権を主張するものである。
【０００３】
化学プロセス、石油プロセス、または他のプロセスにおいて利用されるプロセス制御システムは、アナログバス、デジタルバス、またはアナログ／デジタルを組み合わせたバスを介して、少なくとも一つのホストワークステーションもしくはオペレータワークステーションと、フィールドデバイスの如き一または複数のプロセス制御・計測デバイスとに通信可能に接続された集中型プロセス制御装置もしくは非集中型プロセス制御装置を備えているのが普通である。フィールドデバイスとは、たとえば、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、トランスミッタ、およびセンサ（たとえば、温度センサ、圧力センサ、および流量センサ）などであり、バルブの開閉およびプロセスパラメータの測定の如きプロセス内の機能を実行する。プロセス制御装置は、フィールドデバイスにより作成されるかまたはフィールドデバイスに関連するプロセス測定値もしくはプロセス変数および／またはこれらのフィールドデバイスに関連する他の情報を表す信号を受信し、この情報を利用して制御ルーチンを実行し、その後制御信号を生成する。この制御信号は、プロセスの動作を制御すべく上述のバスのうちの一または複数のバスを介してフィールドデバイスに送信される。フィールドデバイスおよび制御装置からの情報は、通常、オペレータワークステーションにより実行される一または複数のアプリケーションに利用できるようになっており、これにより、オペレータは、プロセスの現在の状況の閲覧、プロセス動作の修正などの如きプロセスに対する所望の操作を実行することができる。
【０００４】
プロセス制御システムは、通常、一または複数のプロセス制御装置に接続されたバルブ、トランスミッタ、センサなどの如きプロセス制御・計測デバイスを多く備えており、このプロセス制御装置は、プロセスの動作中に前述のデバイスを制御すべくソフトウェアを実行するが、プロセス動作に必要なまたはプロセス動作と関連する支援デバイスはこれらの他にも多く存在する。これら追加のデバイスには、たとえば、電力供給装置と、電力発生および分配装置と、タービンなどの如き回転装置とが含まれ、これらは、通常のプラント内の複数の場所に設置されている。これらの追加の装置は、プロセス変数を必ずしも作成または使用するわけでなく、ほとんどの場合には、プロセス動作に影響を与える目的では制御されることもなければプロセス制御装置に結合されることもないが、これらの装置はプロセスの適切な動作にとって重要であり、終局的には必要なものである。しかしながら、従来は、プロセス制御装置は、このような他のデバイスを必ずしも把握しているわけではなかったかまたは、プロセス制御装置は、プロセス制御を実行する際にはこれらのデバイスが正しく動作すると仮定していただけであった。
【０００５】
さらに、プロセスプラントには、ビジネス機能または保守機能に関連するアプリケーションを実行するためにプロセスプラントに接続された他のコンピュータを有しているものが多い。たとえば、プラントによっては、原料、交換パーツ、またはプラント用デバイスのオーダに関連するアプリケーション、販売および生産要求の予測に関連するアプリケーッションなどを実行するコンピュータを備えている場合もある。同様に、ほとんどのプロセスプラント、とくにスマートフィールドデバイスを利用するプロセスプラントでは、これらのデバイスがプロセス制御・計測デバイスであるかまたは他のタイプのデバイスであるかに関係なく、プラント内でこれらのデバイスの監視・保守を補助するために利用されるアプリケーションを備えている。たとえば、フィッシャーローズマウント社により販売されている資産管理ソリューション（ＡＭＳ）用アプリケーションを使用することにより、フィールドデバイスの動作状態を確認・追跡すべくフィールドデバイスと通信が可能になり、このフィールドデバイスに関連するデータを格納することが可能になる。このようなシステムの一例が、「フィールドデバイス管理システムにおいて利用される統合通信ネットワーク」という表題の米国特許第5,960,214号に開示されている。場合によっては、デバイスと通信してこのデバイス内のパラメータを変更する目的で、デバイスによりデバイス自体に自己校正ルーチンまたは自己診断ルーチンの如きアプリケーションを実行させる目的で、デバイスの状況または調子に関する情報を取得する目的で、ＡＭＳアプリケーションを利用することがある。この情報は、これらのデバイスを監視および保守すべく保守作業員により格納され、利用されうる。同様に、回転装置、電力発生デバイス、および電力供給デバイスの如き他のタイプのデバイスを監視すべく利用される他のタイプのアプリケーションもある。これらの他のアプリケーションは、保守作業員が利用することができるのが一般的であり、プロセスプラント内のデバイスを監視・保守すべく利用される。
【０００６】
しかしながら、通常のプラントまたはプロセスにおいては、プロセス制御活動、デバイス・装置保守活動、およびビジネス活動の役割は、これらの活動が行われる場所およびこれらの活動を通常実行する作業員により分けられている。さらに、これらの異なる役割に関与する異なる人達は、これら異なる役割を果たすべく異なるコンピュータで実行する異なるアプリケーションの如き異なるツールを利用することが一般的である。ほとんどの場合、これら異なるツールは、プロセス内の異なるデバイスに関連するまたはプロセス内の異なるデバイスから収集する異なるタイプのデータを収集または使用し、必要なデータを収集するために異なって設定される。たとえば、プロセスの日毎の動作を通常監視し、このプロセス動作の品質と連続性とを担保することが主な責任であるプロセス制御オペレータは、プロセス内の設定ポイントの設定・変更、プロセスループの調整、バッチオペレーションの如きプロセスオペレーションの計画、などを行うことによりプロセスに影響を与えているのが一般的である。これらのプロセス制御作業員は、プロセス制御システムにおいて、たとえば自動調整器、ループ解析器、ニューラルネットワークなどを含む、プロセス制御システム内のプロセス制御問題を診断・訂正するために利用できるツールを利用しうる。また、プロセス制御作業員は、プロセス内で生成されるアラームを含むプロセスの動作に関する情報をオペレータに提供する一または複数のプロセス制御装置を介して、プロセスからプロセス変数情報も受信する。この情報は、標準ユーザインターフェイスを介してプロセス制御オペレータに提供されてもよい。
【０００７】
さらに、プロセス制御変数と制御ルーチンまたはプロセス制御ルーチンに関連する機能ブロックもしくはモジュールに関する限られた情報とを利用して、劣化した動作ループを検出し、この問題を訂正するための推奨行動計画に関する情報を作業員に提供するようなエキスパートエンジンを実現することが現在知られている。このようなエキスパートエンジンは、１９９９年２月２２日に出願された「プロセス制御システムにおける診断」という表題の米国特許出願番号第09/256,585号（米国特許第6,298,454号）と、２０００年２月７日に出願された「プロセス制御システムにおける診断エキスパート」という表題の米国特許出願番号第09/499,445号（米国特許第6,633,782号）とに開示されており、ここで、本明細書においてこれら双方を参照することにより明確に援用するものとする。同様に、プロセスプラントの制御活動を最適化するためにプラント内において実時間オプチマイザの如き制御オプチマイザを実行することが知られている。このようなオプチマイザでは、たとえば、利益の如き所望の任意の最適化変数に対してプラントの運転を最適化するために入力がどのように変更されうるのかを予測する目的で複雑なプラントモデルを用いることが一般的である。
【０００８】
一方、プロセス内の実際の装置の効率的な動作の保証と不良装置の修理・交換とに対して主責任を有している保守作業員は、保守インターフェイス、上述のＡＭＳアプリケーションの如きツールのみならず、プロセス内のデバイスの動作状態に関する情報を提供する他の多くの診断ツールを利用する。また、保守作業員は、プラントの一部を停止する必要がありうるような保守活動の計画も立てる。スマートフィールドデバイスと一般的に呼ばれる多くの新しいタイプのプロセスデバイスおよび装置の場合には、デバイス自体が検出・診断ツールを備えており、これらのツールにより、標準保守インターフェイスを介してデバイス動作の問題が自動的に感知され、これらの問題が保守作業員に自動的に報告されうる。たとえば、ＡＭＳソフトウェアは、保守作業員にデバイス状況および診断情報を報告し、デバイス内で何が発生しているかを保守作業員が判断することを可能にするとともにデバイスにより提供されるデバイス情報にアクセスすることを可能にする通信ツールおよび他のツール提供する。保守インターフェイスと保守作業員とはプロセス制御オペレータから離れて位置しているのが一般的であるが、いつもこのようであるわけではない。たとえば、プロセスプラントによっては、プロセス制御オペレータが保守作業員の責務を実行することもあればもしくはこの逆であることもあり、または、これらの機能に責任のある異なる作業員が同一のインターフェイスを使用する場合もある。
【０００９】
さらに、パーツ、補充品、原料などのオーダの如きビジネス応用、生産製品の選択、プラント内の最適化変数の選択、などの如き戦略的な企業意思決定に責任を有する作業員およびこれらの目的で用いられるアプリケーションは、プロセス制御インターフェイスおよび保守インターフェイスの双方から離れているプラントの事務所に位置しているのが一般的である。同様に、管理者または他の作業者は、プラント運転の監視の際および長期の戦略的決定の際に利用すべく遠隔の位置からまたはプロセスプラントに関連する他のコンピュータからプロセスプラント内の特定の情報にアクセスすることを求めうる。
【００１０】
ほとんどの場合には、プラント内で、異なる機能、たとえばプロセス制御活動、保守活動、およびビジネス活動を実行するために用いられる非常に異なるアプリケーションは別々にされており、このような異なる活動に利用される異なるアプリケーションは一体化されておらず、したがってデータまたは情報が共有されていない。実際には、このような異なるタイプのアプリケーションを全部ではなく一部のみ備えているプラントがほとんどである。さらに、このようなアプリケーションがすべてプラント内に位置付けられているとしても、異なる作業員がこのような異なるアプリケーションおよび解析ツールを使用しており、かつ、これらのツールがプラント内の異なるハードウェアロケーションに位置付けられているのが一般的なので、情報がプラント内の他の機能に有益でありうるとしても、プラント内の一つの機能領域から他の領域に情報が流れることはほとんどない。たとえば、回転装置データ解析ツールの如きツールは、機能が劣化した電力発生装置または回転装置を検出すべく（非プロセス変数タイプのデータに基づいて）保守作業員により用いられうる。このツールは、問題を検出し、デバイスを校正、修理、または交換する必要があることを保守作業員に警告しうる。しかしながら、ループまたはプロセス制御活動により監視される他の特定の構成パーツに影響を与える問題を、機能が劣化した上述のデバイスが引き起こす可能性がある場合であったとしても、プロセス制御オペレータ（人またはソフトウェアエキスパートの一方）がこの情報の利益を受けることはない。同様に、ビジネスパーソンが所望しうる方法でプラントを最適化するのにこの機能が劣化したデバイスが不可欠でありかつ最適化を妨げうる場合であったとしても、ビジネスパーソンはこの事実に気付かない。プロセス制御システムのループまたはユニットを最終的には劣化させる可能性のあるデバイスの問題にプロセス制御エキスパートが気付いておらず、プロセス制御オペレータまたはエキスパートがこの装置は問題なく動作していると思い込んでいるので、プロセス制御エキスパートは、プロセス制御ループ内で検出する問題を誤診しうるし、または問題を実質的に決して解決することができないループ調整器の如きツールを適用させようと試みうる。同様に、ビジネスパーソンは、機能が劣化したデバイスのために、所望のビジネス効果（たとえば、最適化利益）を達成しないような方法でプラントを運転させる企業意思決定を行いうる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
プロセス制御環境において利用できるデータ解析ツールおよび他の検出ツールおよび診断ツールが数多くあるので、保守作業員が入手可能であり、プロセスオペレータおよびビジネスパーソンに役立ちうる、デバイスの調子および性能に関連する数多くの情報がある。同様に、プロセスオペレータが入手可能であり、保守作業員またはビジネスパーソンに役立ちうる、プロセス制御ループおよび他のルーチンの現在の動作状況に関する数多くの情報がある。同様に、ビジネス機能を実行する過程で生成または使用され、プロセスの運転を最適化する際に保守作業員またはプロセス制御オペレータに役に立ちうる情報がある。しかしながら、従来は、これらの機能が分離されていたので、一つの機能領域で生成もしくは収集される情報は、まったく利用されないかまたは他の機能領域において十分には利用されず、プロセスプラント内の資産を全体として最適とはいえない状態で使用する結果になっていた。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
プロセスプラントは、プロセスプラント内のさまざまなデバイスからのプロセスプラントの資産に関するデータまたは情報を使用する。これらのデバイスには、バルブ、ポジショナ、スイッチ、マルチプレクサ、トランスミッタ、センサ、制御システム、トランシーバ、可変速度ドライバ、アクチュエータ、Ｉ／Ｏシステム、２線式デバイス、３線式デバイス、４線式デバイスなどと、Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＨＡＲＴ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ（登録商標）、ＷＯＲＬＤＦＩＰ（登録商標）、Ｄｅｖｉｃｅ−Ｎｅｔ（登録商標），ＡＳ−Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，およびＣＡＮの如き特定のプロトコルに従うデバイスを含むさまざまなスマートデバイスとが含まれる。また、これらのデバイスは、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルデバイス、イーサネットデバイス、およびインターネットデバイスの如きネットワーク通信デバイスも含まれる。これらのエンティティには、電力発生装置、電力分配装置、トランスフォーマ、タンク、回転装置、測定装置、ポンプなどがさらに含まれる。制御データ、プロセスデータ、および保守データの如きプロセスプラントのデータおよび情報は、たとえばデバイスに関する状況情報を作成するために、調整された方法でツールにより操作される。この状況情報は、デバイスの問題に関連する是正処置の如きさらに優れたまたはさらに最適化された保守活動を実行すべく利用されうる。たとえば、保守機能により、デバイス状況に関する情報またはデータが収集されうる。次いで、この情報は、そのデバイスの状況を判断すべく利用されうる。この状況情報は、診断情報の形態、保守要求の形態、現在の問題もしくは将来の問題の通知の形態などであってもよい。状況情報がデバイスの問題を示した場合、この問題を解決することに関連するワークオーダおよび／またはパーツオーダを自動的に生成しうる。次いで、このオーダを達成すべくこのオーダは通信されうる。パーツオーダの場合は、修理に使用されるパーツの供給業者と通信しうる。オーダがワークオーダの場合は、適切な保守作業員がその旨の連絡を受ける。将来発生しうる問題が予測された場合の如き他の場合には、予測されたデバイスの故障よりも以前に指示が遂行されるようにその指示がスケジュールされうる。さらに、この指示の状況をこの指示に関する定期的な報告に基づいて追跡しうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１を参照すると、プロセス制御プラント10は、一または複数の通信ネットワークにより複数の制御システムおよび保守システムに相互接続された、複数のビジネスコンピュータシステムと他のコンピュータシステムとを備えている。プロセス制御プラント10は、一または複数のプロセス制御システム12、14を備えている。プロセス制御システム12は、ＰＲＯＶＯＸシステムまたはＲＳ３システムの如き従来のプロセス制御システムまたはその他のＤＣＳであってもよい。ここでいうその他のＤＣＳは、オペレータインターフェイス12Aを備え、このオペレータインターフェイス12Aは制御装置12Bに結合され、次いで、制御装置12Bは入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード12Cに結合され、次いで、この入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード12Cはアナログ型フィールドデバイスおよび高速アドレス可能遠隔トランスミッタ（ＨＡＲＴ）フィールドデバイス15の如きさまざまなフィールドデバイスに結合される。プロセス制御システム14は、分散型プロセス制御システムであってもよいが、イーサネットバスの如きバスを介して一または複数の分散した制御装置14Bに結合する一または複数のオペレータインターフェイス14Aを備えている。制御装置14Bは、たとえばテキサス州オースティンにあるフィシャーローズマウント社により販売されているＤｅｌｔａＶ（登録商標）制御装置またはその他のタイプの制御装置であってもかまわない。制御装置14Bは、たとえばＨＡＲＴフィールドデバイス、Ｆｉｅｌｄｂｕｓフィルールドデバイスの如きまたはＰＲＯＦＩＢＵＳ（登録商標）プロトコル、ＷＯＲＬＤＦＩＰ（登録商標）プロトコル、Ｄｅｖｉｃｅ−Ｎｅｔ（登録商標）プロトコル，ＡＳ−ＩｎｔｅｒｆａｃｅプロトコルおよびＣＡＮプロトコルのうちのいずれかを用いるフィールドデバイスを含むその他のスマートフィールドデバイスもしくは非スマートフィールドデバイスの如き一または複数のフィールドデバイスに、Ｉ／Ｏデバイスを介して接続される。公知のように、フィールドデバイス16は、プロセス変数および他のデバイス情報に関連するアナログ情報またはデジタル情報を制御装置14Bに提供しうる。オペレータインターフェイス14Aは、たとえば制御オプチマイザ、診断エキスパート、ニューラルネットワーク、調整器などを含む、プロセスの動作を制御するためのプロセス制御オペレータに利用することができるツールを格納し、実行しうる。
【００１４】
さらに、ＡＭＳアプリケーションまたはその他のデバイス監視・通信アプリケーションを実行するコンピュータの如き保守システムは、保守活動および監視活動を実行すべく、プロセス制御システム12、14またはプロセス制御システム内の個々のデバイスに接続されうる。たとえば、保守コンピュータ18は、デバイス15と通信すべく、場合によっては、デバイス15を再設定すべく、またはデバイス15に他の保守活動を実行すべく、任意の所望の通信回線またはネットワーク（無線ネットワークまたは携帯デバイスネットワークを含む）を介して制御装置12Bおよび／またはデバイス15に接続されうる。同様に、ＡＭＳアプリケーションの如き保守アプリケーションは、デバイス16の動作状況に関連するデータ収集を含む保守・監視機能を実行すべく、分散型プロセス制御システム14に関連するユーザインターフェイス14Aの一または複数に実装され、これらにより実行されうる。
【００１５】
また、プロセス制御プラント10は、特定の恒久的通信リンクまたは一時的通信リンク（たとえば、バス、無線通信システム、または回転装置20に接続され、読み取りを行い、そして取り外される携帯デバイス）を介して、保守コンピュータ22に接続されるタービン、モータなどの如きさまざまな回転装置20も備えている。保守コンピュータ22は、たとえばＣＳｉシステムにより提供される公知の監視・診断アプリケーション23または回転装置20の動作状態を診断、監視、および最適化するために用いられるその他の公知のアプリケーションを格納し、実行しうる。保守作業員は、プラント10内の回転装置20の性能を維持・監視すべく、回転装置20の問題を判断すべく、および回転装置20の修理または交換する必要がある時期または必要性を判断すべく、アプリケーション23を利用することが多い。
【００１６】
同様に、プラント10に関連する電力発生・分配装置25を有する電力発生・分配システム24は、たとえばバスを介して、プラント10内の電力発生・分配装置25を実行してその動作を監視する他のコンピュータに接続されている。コンピュータ26は、電力発生・分配装置25を制御・維持すべく、たとえばＬｉｅｂｅｒｔおよびＡＳＣＯまたは他の会社により提供されるような公知の電力制御・診断アプリケーション27を実行しうる。
【００１７】
従来は、さまざまなプロセス制御システム12、14、電力発生システム26、および保守システム22は、それぞれのシステムにおいて生成されるデータまたはそれぞれのシステムにより収集されるデータを有益な方法で共有できるような方法ではこれらのシステムが互いに相互接続されていなかった。この結果、プロセス制御機能、電力発生機能、および回転装置機能の如き異なる機能は、それぞれ、プラント内のその他の装置がこの特定の機能により影響を受けている場合またはこの特定の機能に影響を与えている場合があるにもかかわらず、正常に動作しているという仮定（いうまでもなく、これはほとんど正しくない仮定である）に基づいて実行されていた。しかしながら、これらの機能は非常に異なり、さらに、これらの機能を監視すべく使用される装置および作業員も異なるのため、プラント10内の異なる機能のシステムの間では有益なデータ交換はほとんどなかった。
【００１８】
この問題を解決するため、プラント10内のさまざまな機能システムと関連するコンピュータまたはインターフェイスに通信可能に結合されるコンピュータシステム30が提供されている。これらの機能システムには、プロセス制御機能12、14、コンピュータ18、14A、22、26に実装される保守機能、およびビジネス機能が含まれる。とくに、コンピュータシステム30は、従来のプロセス制御システム12およびこの制御システムに関連する保守インターフェイス18に通信可能に接続され、分散型プロセス制御システム14のプロセス制御および／または保守インターフェイス14Aに接続され、回転装置保守コンピュータ22および電力発生・分配コンピュータ26に接続される。これらの接続にはすべてバス32を利用している。バス32は、通信するために、所望または適切なローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）プロトコルまたはワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）プロトコルを利用することができる。
【００１９】
図１に例示するように、コンピュータ30は、同一のまたは異なるネットワークバス32を介して、ビジネスシステムコンピュータと保守計画コンピュータ35、36とにも接続されており、これらのコンピュータは、たとえば統合基幹業務計画（ＥＲＰ）、資材調達計画（ＭＲＰ）、会計報告、生産・顧客依頼システム、保守計画システム、またはパーツ・補充品・原材料オーダアプリケーション、生産計画アプリケーションなどの如きその他の所望のビジネスアプリケーションを実行しうる。また、コンピュータ30は、たとえばバス32を介して、プラントワイドＬＡＮ37、コーポレートＷＡＮ38、および遠隔地からプラント10の遠隔監視またはプラント10との通信を可能にするコンピュータシステム40にも接続されている。
【００２０】
一つの実施例では、バス32を介した通信はＸＭＬプロトコルを利用して行われる。ここで、コンピュータ12A、18、14A、22、26、35、36などの個々のコンピュータからのデータは、ＸＭＬラッパーにラッピングされ、たとえばコンピュータ30に搭載されうるＸＭＬデータサーバに送信される。ＸＭＬは記述言語なので、このサーバはどのようなタイプのデータでも処理することができる。サーバでは、必要ならば、このデータは新しいＸＭＬラッパーにカプセル化される。すなわち、このデータは一方のＸＭＬスキーマから他方の一または複数のＸＭＬスキーマにマッピングされる。これら他方のスキーマは受信側アプリケーションのそれぞれに対して作成される。したがって、データ発信者は、それぞれ、該発信者のデバイスまたはアプリケーションが理解しやすいまたは利用しやすいスキーマを利用してデータをラッピングすることができ、受信側のアプリケーションは、それぞれ、該受信側のアプリケーションに用いられるまたは該受信側のアプリケーションが理解しやすい別のスキーマでこのデータを受信することができる。サーバは、データの送信元と送信先に応じて一方のスキーマから他方のスキーマにマッピングするように設定されている。所望の場合には、サーバは、データの受信に基づいて特定のデータ処理機能または他の機能も実行しうる。本明細書に記載するシステムが動作する前に、マッピングおよび処理機能のルールが設定されてサーバ内に格納される。このような方法で、任意の一方のアプリケーションから一または複数の他方のアプリケーションまでデータを送信しうる。
【００２１】
一般的にいえば、コンピュータ30は、資産活用エキスパート50を格納し、実行する。資産活用エキスパート50は、プロセス制御システム12、14、保守システム18、22、26、およびビジネスシステム35、36により生成されるデータおよび他の情報ならびにこれらのシステムのそれぞれにおいて実行されるデータ解析ツールにより生成される情報を収集する。資産活用エキスパート50は、たとえば、ＮＥＸＵＳにより現在提供されているＯＺエキスパートシステムに基づいたものでよい。しかしながら、資産活用エキスパート50は、たとえば任意のタイプのデータマイニングシステムを含むその他の所望のタイプのエキスパートシステムであってもかまわない。重要なことは、資産活用エキスパート50が、プロセスプラント10においてデータ・情報交換所として動作し、保守領域の如き一方の機能領域からプロセス制御領域またはビジネス機能領域の如き他方の機能領域までデータまたは情報の分配を調整することができるということである。また、資産活用エキスパート50は、新しい情報またはデータを生成すべく収集済データを使用しうる。プラント内の異なる機能に関連するコンピュータシステムのうちの一または複数にこれらの新しい情報またはデータを分配することができる。さらに、資産活用エキスパート50は、プロセス制御プラント10内で用いられる新しいタイプのデータを生成すべく収集済データを利用する他のアプリケーションを実行し、この実行を監視しうる。
【００２２】
とくに、資産活用エキスパート50は、指標生成ソフトウェア51を備えうるかまたは実行しうる。指標生成ソフトウェア51は、プロセス制御・計測デバイス、電力発生デバイス、回転装置、ユニット、領域などのようなデバイスに関連する指標、またはプラント10内のループなどのようなプロセス制御エンティティに関連する指標を作成する。次いで、プロセス制御の最適化を補助すべくプロセス制御アプリケーションにこれらの指標を提供することができ、さらに、プラント10の運転に関するより完全な情報またはより理解し易い情報をビジネスパーソンに提供するためにビジネスソフトウェアまたはビジネスアプリケーションにこれらの指標が使用される。また、資産活用エキスパート50は、制御の最適化の如き制御活動をオペレータが実行することを補助すべく、たとえばプロセス制御システム14に関連する制御エキスパート52に保守データ（たとえば、デバイス状況情報）およびビジネスデータ（たとえば、オーダスケジュール、タイムフレームなど）も提供することができる。制御エキスパート52は、たとえばユーザインターフェイス14Aまたは、所望ならば、制御システム14に関連するもしくはコンピュータ30内にあるその他のコンピュータに搭載しうる。
【００２３】
一つの実施例では、制御エキスパート52は、上述の米国特許第09/256,585号（米国特許第6,298,454号）および同第09/499,445号（米国特許第6,633,782号）に記載された制御エキスパートでありうる。しかしながら、これらの制御エキスパートは、さらに、該制御エキスパートにより意思決定を行う際にプロセス制御プラント10内のデバイスまたは他のハードウェアの状況に関連するデータも取り入れて使用しうる。とくに、従来のソフトウェア制御エキスパートは、一般的に、意思決定を行うためまたはプロセスオペレータに対して提案を行うためにはプロセス変数データおよびある限定されたデバイス状況データを利用するだけであった。資産活用エキスパート50により提供される通信、とくにコンピュータシステム18、14A、22、26およびこのシステムの内部に実装されるデータ解析ツールにより提供されるようなデバイス状況情報に関連する通信を利用することにより、制御エキスパート52は、調子情報、性能情報、活用情報、および変動情報の如きデバイス状況情報を受信して、これらのデバイス状況情報をプロセス変数情報とともに意思決定に取り入れることができる。
【００２４】
さらに、資産活用エキスパート50は、プラント10内におけるデバイス状態および制御活動の実施状態に関連する情報をビジネスシステム35、36に提供することができる。ここで、たとえば、ワークオーダ生成アプリケーションまたはプログラム54は、プラント10内で検出された問題に基づいて、自動的に、ワークオーダを生成し、パーツを発注することができ、または、ここで、実行されている作業に基づいて補充品を発注することができる。同様に、資産活用エキスパート50が制御システムの変化を検出すると、ビジネスシステム35、36は、たとえばプログラム54を利用して計画立案と補充品オーダとを実行するアプリケーションを実行しうる。同様に、ビジネスシステム35、36に顧客発注などの変更を入力することができる。このデータは、資産活用エキスパート50に送信され、制御ルーチンまたは制御エキスパート52に送信され、これにより、制御に変更をもたらし、たとえば新しく発注された製品を作り始めたりまたは行われた変更をビジネスシステム35、36において実施したりすることができる。もちろん所望ならば、バス32に接続される各コンピュータシステムはその内部にアプリケーションを有しうる。このアプリケーションは、コンピュータ内のその他のアプリケーションから適切なデータを取得し、このデータをたとえば資産活用エキスパート50に送信するように機能する。
【００２５】
さらに、資産活用エキスパート50は、情報をプラント10内の一または複数のオプチマイザ55に送信することができる。たとえば、コンピュータ14Aに制御オプチマイザ55を実装することができ、この制御オプチマイザは、一または複数の制御最適化ルーチン55A、55Bなどを実行することができる。これに加えてまたはこれに代えて、コンピュータ30またはその他のコンピュータがオプチマイザルーチン55を格納・実行し、資産活用エキスパート50が必要なデータを送信することもできる。また、所望の場合には、プラント10は、該プラント10の特定の特徴をモデル化するモデル56を有しており、モデル化機能を実行するために、資産活用エキスパート50または制御エキスパート52の如き制御エキスパートもしくは他のエキスパートがこれらのモデル56を実行することができる。モデル化の目的は本明細書においてさらに詳細に説明する。しかしながら、一般的にいって、デバイスパラメータ、領域パラメータ、ユニットパラメータ、ループパラメータなどを決定するため、オプチマイザルーチン55の一部として不良センサまたは他の不良装置を検出するため、プラント10内で使用される性能指標および使用指標の如き指標を生成するため、および性能監視または状態監視ならびに他の多くの用途のためにモデル56を用いることができる。モデル56は、イギリスのティーサイドにあるＭＤＣテクノロジにより作成・販売されているようなモデルであってもよく、またはその他の所望のタイプのモデルであってもかまわない。もちろん、プラント10内に設けることができ、資産活用エキスパート50からのデータを利用することができるアプリケーションは他に多くあり、本明細書に記載するシステムは、本明細書でとくに言及したアプリケーションに限定されるものではない。しかしながら、全体的に見れば、資産活用エキスパート50は、プラント10のすべての機能領域間でのデータの共有および資産の協調を可能にすることにより、プラント10内のすべての資産の利用を最適化するための補助をしている。
【００２６】
また、一般的にいって、プラント10内のコンピュータのうちの一または複数が一または複数のユーザインターフェイスルーチン58を格納・実行することができる。たとえば、コンピュータ30、ユーザインターフェイス14A、ビジネスシステムコンピュータ35、またはその他のコンピュータはユーザインターフェイスルーチン58を実行しうる。各ユーザインターフェイスルーチン58は、資産活用エキスパート50からの情報を受信または購読でき、同一セットまたは異なるセットのデータが各ユーザインターフェイスルーチン58に送信されうる。ユーザインターフェイスルーチン58のうちのいずれの一つでも、異なるタイプの情報を異なるスクリーンを用いて異なるユーザに提供することができる。たとえば、ユーザインターフェイスルーチン58のうちの一つは、制御オペレータまたはビジネスパーソンに一つのスクリーンまたは一組のスクリーンを提供することにより、標準制御ルーチンまたは制御最適化ルーチンにおいて利用するコンストレイントの設定または最適化変数の選択を制御オペレータまたはビジネスパーソンができるようにしうる。ユーザインターフェイスルーチン58は、指標生成ソフトウェア51により作成された指標をある協調した方法でユーザが閲覧することを可能にする制御ガイダンスツールを提供しうる。また、この制御ガイダンスツールにより、オペレータまたはその他の人は、デバイス状態、制御ループ状態、ユニット状態などについての情報を得ることができ、これらのエンティティの問題に関連する情報を容易に閲覧することができる。というのは、この情報はプロセス10内の他のソフトウェアにより検出されているからである。また、ユーザインターフェイスルーチン58は、ツール23、27、ＡＭＳアプリケーションの如き保守プログラム、もしくはその他の保守プログラムにより提供もしくは生成される性能監視データまたは資産活用エキスパート50と協同してモデルが生成する性能監視データを利用して性能監視スクリーンを提供しうる。もちろん、ユーザインターフェイスルーチン58は、プラント10の一部の機能領域または全部の機能領域へのアクセスをいかなるユーザに提供し、これらの領域おける選択肢または他の変数をユーザが変更できるようにしうる。
【００２７】
ここで図２を参照すると、プロセスプラント10内における資産活用エキスパート50と他のコンピュータツールまたはアプリケーションとの間のデータの流れの一部を例示するデータフローダイアグラムが提供されている。詳細にはいえば、資産活用エキスパート50は、マルチプレクサ、トランスミッタ、センサ、携帯デバイス、制御システム、高周波（ＲＦ）受信機、オンライン制御システム、ウェブサーバ、ヒストリアン、制御モジュール、またはプロセス制御プラント10内の他の制御アプリケーションの如き複数のデータ収集装置またはデータ供給源と、ユーザインターフェイス、Ｉ／Ｏインターフェイスの如き複数のインターフェイスと、バス（たとえば、Ｆｉｅｌｄｂｕｓバス、ＨＡＲＴバス、およびイーサネットバス）、バルブ、トランシーバ、センサ、サーバ、および制御装置の如き複数のデータサーバと、プロセス計器、回転装置、電気機器、電力発生装置、可変速度ドライバなどの如き複数のプラント資産とから情報を受信しうる。このデータは、データの生成方法または他の機能システムにより使用方法に基づいてどのような所望の形態でもとることができる。さらに、このデータは、上述のＸＭＬプロトコルの如き所望のまたは適切な通信プロトコルおよび通信ハードウェアのうちのいずれかを利用して資産活用エキスパート50に送信しうる。しかしながら、一般的にいえば、プラント10は、資産活用エキスパート50が一または複数のデータ供給源から自動的に特定の種類のデータを受信し、資産活用エキスパート50がこのデータ対して所定の処置を取ることができるように構成されている。
【００２８】
また、資産活用エキスパート50は、今日一般的に設置されている典型的な保守データ解析ツールの如きデータ解析ツール、デバイスに関連する性能追跡ツールのような性能追跡ツール、および上述の米国特許出願番号第09/256,585号（米国特許第6,298,454号）および同第09/499,445号（米国特許第6,633,782）に記載されているようなプロセス制御システム用の性能追跡ツールから情報を受信する（そして、実質的に実行しうる）。また、データ解析ツールには、たとえば、特定のタイプの問題の根本的原因を検出する根本的原因アプリケーションと、米国特許第6,017,143号に記載のイベント検出ツールと、米国特許出願番号第09/303,869号（1９９９年５月３日出願）に開示され、本明細書において参照することにより明確にここで援用するような調節ループ診断ツールと、米国特許出願番号第09/257,896号（1９９９年２月２５日出願）に開示され、本明細書において参照することにより明確にここで援用するようなインパルス配管の詰まり検出アプリケーションと、他の配管詰まり検出アプリケーションと、デバイス状況アプリケーションと、デバイス設定アプリケーションと、保守アプリケーションと、ＡＭＳの如きデバイス保管・履歴・情報表示ツールと、Ｅｘｐｌｏｒｅｒアプリケーションとが含まれうる。さらに、エキスパート50は、高度制御エキスパート52の如きプロセス制御データ解析ツールと、米国特許出願番号第09/593,327号（米国特許第6,721,609号）および同第09/412,078号（米国特許第6,445,963号）に開示されており、本明細書において参照することによりここで明確に援用するようなモデル予測制御プロセスルーチンと、調整ルーチンと、ファジー論理制御ルーチンと、ニューラルネットワーク制御ルーチンとからと、米国特許番号第5,680,409号に開示されており、プロセス制御システム10内に設置しうるような仮想センサとからも、データおよび情報を受信することができる。さらに、資産活用エキスパート50は、オンライン振動ツールと、ＲＦ無線センサおよび携帯データ収集装置と、回転装置に関連するオイル解析ツールと、サーモグラフィと、超音波システムと、レーザ調芯・平衡システムの如き回転装置に関連するデータ解析ツールとからの情報を受信しうる。これらはすべて、プロセス制御プラント10内の回転装置の問題または状況を検出することに関連しうる。これらのツールは、当該技術分野において現在公知であるので本明細書においてはこれ以上記載しない。さらに、資産活用エキスパート50は、図１のアプリケーション23、27の如き電力管理、電力設備、および電力供給に関連するデータを受信しうるし、これらのアプリケーションには、所望ならば、いかなる電力管理ツールおよび電力監視・解析ツールであっても含まれうる。
【００２９】
一つの実施例では、資産活用エキスパート50は、プラント10内の装置の一部または全部の数学的ソフトウェアモデル56を実行するかまたはこの実行を監視する。これらのモデルには、たとえばデバイスモデル、ループモデル、ユニットモデル、領域モデルなどが含まれ、たとえば、コンピュータ30またはプロセスプラント10内のその他の所望のコンピュータにより実行される。資産活用エキスパート50は、複数の理由により、これらのモデルにより展開されたデータまたはこれらのモデルに関連するデータを利用しうる。このデータの一部（またはモデル自体）を用いてプラント10内に仮想センサを提供しうる。このデータの一部またはモデル自体を用いてプラント10内に予測制御または実時間最適制御を実施しうる。モデル56によって生成されるデータの一部は、指標生成ルーチン51によって利用され、ビジネスまたはプロセス制御アプリケーションの如き他のアプリケーションにおいて使用される指標を生成しうる。これらの目的および他の目的のためにモデル56を利用することを下記において詳細に述べる。
【００３０】
資産活用エキスパート50は、バス32またはプロセス制御プラント10内の他のいずかの通信ネットワークを使用して、データが生成されると同時にまたは特定の定期的な時間でデータを受信する。その後、定期的にまたは必要に応じて、資産活用エキスパート50は、他のアプリケーションにこのデータを再分配するか、またはこのデータを用いてプロセスプラント10の異なった制御状況または運転状況に有益である他の情報を生成してプラント10内の他の機能に提供する。とくに、資産活用エキスパート50は、プロセスプラント10内のデバイス、ユニット、ループ、領域、または他のエンティティのうちの一または複数と関連する、性能指標、使用指標、調子指標、および変動指標の如き一連の総合指数を指標生成ルーチン51に作成させるべくデータを供給しうる。また、これらの指標の生成・利用も本明細書において詳細に説明する。
【００３１】
また、資産活用エキスパート50は、制御ルーチン62へデータを送信しうるし、制御ルーチン62からデータを受信しうる。この制御ルーチン62は、プロセス制御装置またはこれらの制御装置に関連するインターフェイス、オプチマイザ55、ビジネスアプリケーション63、保守アプリケーション66などに実装されうる。
【００３２】
さらに、制御エキスパート65（これには予測プロセス制御装置を含みうる）は、従来は、制御しているデバイスが正しく動作しているかまたはまったく動作していないかのいずれかであると想定していたのに過ぎなかったが、上述した稼働率、変動率、調子情報もしくは性能情報、またはデバイス、ループなどの動作状況に関連する他の情報の如き、制御エキスパート65が制御するデバイスの状況または調子に関連する情報を資産活用エキスパート50から受信することができ、プロセスを制御する際にこの情報を考慮に入れることができる。オプチマイザ55と同様に、予測制御装置65は、ユーザインターフェイスルーチン58にさらなる情報およびデータを提供しうる。予測制御装置65およびオプチマイザ55は、制御システム内の予測に基づいて制御を最適化すべく、ネットワーク内におけるデバイスの実際の現在の状況に関する状況情報を利用しうるのみでなく、資産活用エキスパート50により提供されるビジネスソルーションソフトウェアによりたとえばアプリケーション63による規定に従って特定されるようなゴールおよび将来のニーズをも考慮に入れうる。
【００３３】
さらに、資産活用エキスパート50は、ビジネスソルーションまたはビジネスコンピュータ35、36において通常用いられるような総合業務計画ツールにデータを提供しうるし、この総合業務計画ツールからデータを受信しうる。これらのアプリケーションには、生産計画、材料資源計画を制御する生産計画ツール、ビジネスアプリケーションで用いられるパーツオーダ、ワークオーダ、または補充品オーダを自動的に生成するワークオーダ生成ツール54などが含まれうる。もちろん、資産活用エキスパート50からの情報に基づいて、パーツオーダ、ワークオーダ、および補充品オーダの生成は自動的に完了しうるし、これにより、修理の必要がある資産を認識するために必要な時間、保守問題に対する訂正処置を行うのに必要なパーツを入手するのに時間がかかるということを認識するための必要な時間を減少する。
【００３４】
また、資産活用エキスパート50は、保守システムアプリケーション66に情報も提供しうる。保守システムアプリケーション66は、保守作業員に迅速に問題を警告するだけではなく、問題を解決するために必要になるパーツの発注などの如き訂正処置も行う。さらに、いかなる単一システムにおいても以前は利用できなかったが、今日、資産活用エキスパート50により利用できるようになったタイプの情報を用いて新しいモデル68を生成しうる。もちろん、図に示されているように、資産活用エキスパート50は、データモデルおよび解析ツールから情報またはデータを受信するだけでなく、総合業務ツール、保守ツール、およびプロセス制御ツールからも情報を受信する。
【００３５】
さらに、一または複数の協調型ユーザインターフェイスルーチン58は、オペレータ、保守作業員、ビジネスパーソンなどにヘルプおよび視覚化を提供すべく、資産活用エキスパート50の他にプラント10内のその他のアプリケーションにもまた通信しうる。オペレータおよび他のユーザは、予測制御の実行または実装と、プラント10の設定の変更と、プラント内のヘルプの閲覧と、資産活用エキスパート50により提供される情報に関連するその他の活動の実行とを行うべく、協調型ユーザインターフェイスルーチン58を利用しうる。上述のように、ユーザインターフェイスルーチン58は、指標に関連する情報と同様に予測制御装置65からの情報を受信するオペレータ案内ツールを有し、プロセス内のプロセスまたはデバイスの状況の閲覧の如き複数の機能の実行を補助すべく、予測制御装置65を案内すべく、または予測制御もしくは最適化制御を実行すべく、オペレータまたは他のユーザはこのツールを使用することができる。さらに、ユーザインターフェイスルーチン58は、プロセスプラント10のその他の部分にあるツールのうちのいずれかからのデータを、たとえば資産活用エキスパート50を介して閲覧または取得するために利用しうる。たとえば、管理者は、プロセスで何が起きているかを知りたい場合もあれば、戦略的な計画を立てるためにプロセスプラント10に関連する高レベルの情報を必要とする場合もある。
【００３６】
上述のように、資産活用エキスパート50は、特定のプラント、またはデバイス、ユニット、ループ、領域などの如きこのプラント内のエンティティの動作をモデル化する一または複数の数学的モデルまたはソフトウェアモデルを実行することができるかまたはこの実行を監視することができる。これらのモデルはハードウェアモデルであってもよく、またはこれらのモデルはプロセス制御モデルであってもかまわない。一つの実施例では、これらのモデルを生成すべく、モデル化エキスパートは、プラントをコンポーネントハードウェアおよび／またはプロセス制御部分に区分けし、それぞれのコンポーネント部分を所望な任意の概念的レベルでモデル化する。たとえば、プラントに対するモデルは、ソフトウェアで実現され、このプラントのさまざまな領域の一群のモデルにより構成されているかまたはこれらのモデルを有しており、この一群のモデルが、階層的に関連し、相互に連結している。同様に、プラントの任意の領域に対するモデルは、このプラント内のさまざまなユニットに対する個々のモデルにより構成され、これらのユニットの入力と出力との間が相互に連結されてもよい。また同様に、ユニットはデバイスモデルにより構成され、これらのモデルが相互に連結されていてもよい。このように、モデルが階層的に関連し、相互に連結されていく。もちろん、領域モデルが、ユニットモデル、ループモデルなどと相互に連結されてもかまわない。この例のモデル階層においては、デバイスの如き低レベルのエンティティに対するモデルからの入力および出力が相互に連結されユニットの如き高レベルのエンティティに対するモデルを生成してもよく、これらの高レベルのエンティティに対するモデルからの入力および出力が相互に連結されて領域モデルの如きさらに高レベルのモデルを生成してもよい。以下同様に展開させてもよい。もちろん、さまざまなモデルを結合または相互連結させる方法はモデル化するプラントに依存する。プラント全体に対して単一の完全な数学的モデルを用いうるが、より大規模のモデルを形成するために、プラントのさまざまな部分に対して、または領域、ユニット、ループ、デバイスなどの如きプラント内のエンティティ対して別々のかつ独立したコンポーネントモデルを提供し、これらの別々のモデルを相互に連結させることは複数の理由により有益である。さらに、大規模のモデルの一部として、互いに独立して実行することができるだけでなく、他のコンポーネントモデルとともに実行することもできるコンポーネントモデルを利用することが望ましい。
【００３７】
高度に数学的に精度の高いモデルまたは理論的なモデル（たとえば、３次元モデルまたは４次元モデル）をプラント全体に対してまたはコンポーネントモデルの一部もしくは全部に対して用いうるが、個々のモデルは必ずしも可及的に数学的に高い精度である必要はなく、たとえば１次元モデルもしくは２次元モデルまたは他のタイプのモデルであってもよい。このような比較的に単純なモデルは、ソフトウェアにおいてより速く動作することができ、このモデルの入力および出力をプラント内で生成される入力および出力の実際の測定値とを本明細書において記載する方法でマッチングすることによりさらに精度の高いものにすることができる。換言すれば、このような個々のモデルは、プラントからの実際のフィードバックに基づいてプラントまたはプラント内のエンティティを精度良く調整または微調整しうる。
【００３８】
ここで、図３および図４を参照して、階層的ソフトウェアモデルの利用に関して記載する。図３は、精製プラント内の複数領域80、81、82に対するモデルを例示している。図３に例示するように、領域モデル82には、原油の如き原料をプリプロセッサモデル88に供給する原料供給源84のコンポーネントモデルが含まれている。プリプロセッサモデル88は、原料をある程度精製してから排出し、この排出物、通常は原油をさらに精製するために蒸留プロセス90に供給する。この蒸留プロセス90は、通常所望の生産物であるＣ2Ｈ4と、一般的に廃棄物であるＣ2Ｈ6とを産出する。Ｃ2Ｈ6はＣ2クラッカ92に供給され、Ｃ2クラッカ92はそこでの産出物をプリプロセッサ88に供給してさらに処理する。Ｃ2クラッカ92を介して蒸留プロセス90から戻るフィードバックはリサイクルプロセスである。したがって、領域モデル82には、図３に例示されるように入力および出力が相互に連結された、原料供給源84と、プリプロセッサ88と、蒸留プロセス90と、Ｃ2クラッカ92とに対して別々のモデルが含まれる。すなわち、各コンポーネントモデルは、領域82に対するモデルを形成すべく図３に例示される方法で、他のコンポーネントモデルの入力および出力と関連付けられうる。もちろん、他の領域80および81に対するモデルは、入力および出力に接続された他のコンポーネントモデルを有しうる。
【００３９】
ここで、図４を参照すると、蒸留プロセス90に対するコンポーネントモデルがさらに詳細に例示されており、このモデルには、頂部100Tと底部100Bとを有する蒸留コラム100が備えられている。蒸留コラム100への入力103は、圧力および温度を表示した物であり、この表示物は図３に示されるプリプロセッサ88のモデルからの出力と関連付けられうる。しかしながら、この入力は、オペレータにより設定されうるし、またはプラント10内で実際に測定された入力または変数に基づいて設定されうる。一般的にいえば、蒸留コラム100は、内部に配置される複数のプレートを備えており、蒸留の間に流体はこれらのプレートの間を移動する。Ｃ2Ｈ4がコラム100の頂部100Tにおい手生成され、リフラックスドラム102がコラム100の頂部100Tにこの材料の一部をフィードバックする。Ｃ2Ｈ6は、コラム100の底部から流出することが一般的であり、リボイラ104は、ポリプロピレンをコラム100の底部100Bにポンプで供給し、蒸留プロセスを補助する。もちろん、所望の場合には、蒸留コラム100、リフラックスドラム102、リボイラ104などに対するコンポーネントモデルから蒸留プロセス90のモデルを構成し、図４に例示するようにこれらのモデルの入力および出力を蒸留プロセス90のコンポーネントモデルを形成するように接続してもよい。
【００４０】
上述のように、蒸留プロセス90に対するコンポーネントモデルは、領域82に対するモデルの一部として実行されてうるし、またはその他のモデルから別々にかつ切り離して実行されうる。とくに、蒸留コラム100への入力103および／または出力Ｃ2Ｈ4、Ｃ2Ｈ6を実際に測定することができ、これらの測定値を蒸留プロセス90のモデル内で以下に示す複数の方法で用いうる。一つの実施例では、蒸留プロセス90のモデルの入力および出力を測定して、蒸留プロセス90のモデルをプラント10内の実際の蒸留コラムの動作にさらに正確に一致させるために、蒸留プロセス90のモデルに関連する他の因子またはパラメータ（たとえば、蒸留コラム効率など）を決定すべく利用しうる。次いで、領域モデルまたはプラントモデルの如き大規模なモデルの一部として、計算されたパラメータとともに蒸留プロセス90のモデルを利用しうる。これに代えてまたはこれに加えて、仮想センサの測定値を求めるべく、またはプラント10内での実際の測定値が間違っているか否かを判断すべく、計算されたパラメータとともに蒸留プロセス90のモデルを利用しうる。また、制御研究または資産活用最適化研究などを実施すべく、計算されたパラメータとともに蒸留プロセス90のモデルを利用しうる。さらに、プラント10内で進展している問題を検出・特定すべく、またはプラント10の変更がプラント10に対する最適化パラメータの選択にどのような影響を与えるかを調査すべく、コンポーネントモデル利用しうる。
【００４１】
所望の場合には、いかなる特定のモデルまたはコンポーネントモデルであっても、実行してそのモデルに関連するパラメータの数値を求めうる。効率パラメータの如きこれらのパラメータの一部または全部は、このモデルとの関連において技術者にとって何らかの意味を有するものであるが、プラント10内では測定できないのが一般的である。さらに詳細にいうと、コンポーネントモデルは、数式Ｙ＝Ｆ（Ｘ、Ｐ）により数学的に記載されることが一般的であり、ここで、このモデルの出力Ｙは、入力Ｘと一組のモデルパラメータＰとの関数である。図４の蒸留プロセス90の蒸留コラムモデルの例において、エキスパートシステムは、このモデルが属するエンティティへの実際の入力Ｘとこのエンティティからの出力Ｙを表すデータを実際のプラントから定期的（たとえば、１時間毎、１０分毎、１分毎など）に収集しうる。次いで、しばしば、未知のモデルパラメータＰに対するベストフィットを複数の組の測定データに基づいて求めるべく、このモデルと複数の組の測定入力および測定出力とを用いて最尤法、最小二乗法、またはその他の回帰分析の如き回帰分析を実行しうる。この方法で、モデルとモデル化されるエンティティとを一致させるべく、実際の入力値および出力値または測定された入力値および出力値を用いていかなる特定のモデルに対してもそのモデルパラメータを求めうる。もちろん、プラント10内で用いられる一部または全部のコンポーネントモデルに対してこのプロセス（方法）を実行することができ、また、適切な数の測定された入力値および出力値を用いてこのプロセスを実行することができる。好ましくは、資産活用エキスパート50は、ある期間、モデルのための適切な入力および出力に関連するデータをプロセス制御ネットワークから収集し、モデル56による使用のためにこのデータを格納する。次いで、毎分、毎時間、毎日の如き所望の時間で、資産活用エキスパート50は、収集されたデータを用いてモデルパラメータのベストフィットを求めるべく、最新に収集されたデータ組を用いて回帰分析を実行しうる。この回帰分析で用いられる測定入力データおよび測定出力データの組は、このモデルに対する以前の回帰分析で用いたデータ組から独立していてもよいし、重複していてもかまわない。したがって、たとえば、特定のモデルに対する回帰分析は毎時間実行されてもよいが、最後の２時間のあいだに毎分収集された入力データおよび出力データを用いてもかまわない。この結果、ある特定の回帰分析で用いられるデータの半分は、言い換えれば、前の回帰分析で用いられたデータと同一でありうる。回帰分析で用いられるデータが重複することにより、モデルパラメータの計算においてさらに優れた連続性または一貫性がもたらされる。
【００４２】
同様に、プロセス10内で測定を行っているセンサがドリフトを起こしているか否か、このドリフトに関連する他のなんらかのエラーを有しているか否かを判定するべく回帰分析を実行することができる。ここで、モデル化されるエンティティの測定入力および測定出力と同一のデータまたはこれらとは異なりうるデータが、たとえば、資産活用エキスパート50により収集・格納される。この場合、モデルは、通常、Ｙ＋ｄＹ＝Ｆ（Ｘ＋ｄＸ、Ｐ）として数学的に現されうる。ここで、ｄＹは出力Ｙの測定値に付随するエラーであり、ｄＸは入力Ｘの測定値に付随するエラーである。もちろん、これらのエラーは、バイアスエラー、ドリフトエラー、または非線形エラーの如きいかなるタイプのエラーであってもよい。モデルは、入力Ｘおよび出力Ｙが異なる種類のエラーを有する場合には認識することができ、エラーが異なる種類である場合には、実測値と異なる数学的関係を有することになる。いずれの場合であっても、未知のセンサエラーｄＹ、ｄＸに対するベストフィットを求めるべく、最尤法、最小二乗法、またはその他の回帰分析の如き回帰分析は測定入力および測定出力とモデルとを用いて実行される。ここで、モデルパラメータＰは、そのモデルに対して実行された前の回帰分析を用いて計算されたパラメータに基づいていてもよく、または、さらなる未知数として取り扱い、この回帰分析において求めてもかまわない。もちろん、回帰分析において用いる未知数の数が増えると、必要なデータの量も増え、回帰分析を実行する時間が長くなる。さらに、所望の場合には、モデルパラメータを求める回帰分析と、センサエラーを求める回帰分析とを別々に実行してもよく、また、所望の場合には、異なる周期的変動率でこれらを実行してもかまわない。たとえば、測定可能なセンサエラーが生じる可能性のある時間枠とモデルパラメータに変化が生じる可能性のある時間枠とが非常に異なる場合、すなわち長いか短いかのどちらかの場合には、このような異なる周期を利用することが有益であることがある。
【００４３】
いずれの場合であっても、これらのコンポーネントモデルを利用して、資産活用エキスパート50は、判定したモデルパラメータの（および／ならびに入力または出力）の数値と時間とをプロットすることにより資産性能の監視を行うことができる。さらに、資産活用エキスパート50は、判定したセンサエラーｄＹ、ｄＸをしきい値と比較することにより故障する可能性のあるセンサを検出することができる。これらのセンサの一または複数が大きなエラーまたはそうでなければ容認できないエラーを有しているような場合には、資産活用エキスパート50は、保守作業員および／またはプロセス制御オペレータにその不良センサのことを通知することができる。
【００４４】
以上の説明から、これらのコンポーネントモデルが、異なる時間に、異なる目的で、別々に実行されうるが、上述の性能監視活動を実行すべく定期的に実行されることが多いということが分かる。もちろん、資産活用エキスパート50は、適切な目的のために適切なモデルの実行を管理して、これらのモデルの結果を資産性能監視および最適化のために利用することができる。また、異なる目的で、モデルに付随する異なるパラメータまたは変数を計算するために資産活用エキスパート50により同一のモデルが実行されうることがわかる。
【００４５】
上述のように、プロセスまたはプロセスのデバイス、ユニット、ループ、領域またはその他のエンティティの性能監視を提供すべく、パラメータ、入力、出力、またはいかなる特定のモデルに関連する他の変数でも格納・追跡しうる。所望の場合には、多次元プロトまたはエンティティの性能尺度を提供すべく、これらの変数のうちの二つ以上を追跡または監視しうる。この性能モデル化の一部として、監視するパラメータを統合することにより定義されるエンティティが所望の領域もしくは認容できる領域内に存在するかまたはこれとは違ってその領域の外側に存在するかを調べるべく、多次元プロット内におけるパラメータまたは他の変数の位置をしきい値と比較されうる。このような方法で、エンティティの性能を該エンティティに関連する一または複数のパラメータまたはその他の変数に基づかせうる。図５は、図４の蒸留カラムの如きエンティティの動作領域の二次元プロットを例示しており、このエンティティのパラメータＰ１，Ｐ２の数値によりその動作領域が規定されている。この図において、パラメータＰ１，Ｐ２（これらのパラメータは、上述のモデル回帰分析を用いて、またはその他の所望の方法で求めうる）は、二次的にプロットされており、プロット上のポイント（各ポイントはＰ１値とＰ２値とにより決まる）は、Ｔ１−Ｔ１０として例示される異なる時間において求められている。したがって、ポイントＸＴ１は、時間Ｔ１におけるパラメータＰ１，Ｐ２の数値で規定されるポイントを表している。図５のプロット上のポイントＸＴ１乃至ＸＴ１０は、時間Ｔ１と時間Ｔ６との間では所望の領域（領域１）内で動作していたが、時間Ｔ７では、所望領域ではないが許容範囲内にある領域（領域２）に入り、時間Ｔ１０においては許容範囲外の領域または不良領域（領域３）に入ったことを示している。もちろん、これらの異なる領域の境界は、たとえば、エキスパートにより前もって決められ、コンピュータ30内に格納されており、資産活用エキスパート50は、任意の所望の時間にアクセスする。図５は、二次元パラメータ式性能監視技術を例示しているが、性能監視を行うべくこの同一の技術を一次元、三次元、または多次元に適応してもよい。さらに、ｎ次元プロットにおけるこのエンティティの上述の領域または他の位置に関する情報は、性能指標を生成すべくたとえば指標生成ルーチン51により利用されうる。
【００４６】
資産活用エキスパート50は、モデルパラメータまたは他のモデル変数に基づいて上述の監視技術を用いて一または複数のエンティティを監視することができ、これらのエンティティの動作状態または性能指標を、プロセス制御エキスパートシステム、保守作業員、ビジネスアプリケーション、ユーザインターフェイスルーチン58などの如き、プロセス制御プラント10内におけるその他の所望の人、機能、またはアプリケーションに伝えうる。もちろん、資産活用エキスパート50は、各エンティティの一、二、三、またはその他の所望の数のパラメータまたは変数に基づいて、所望ないずれかのエンティティの性能監視とおよび状態監視を実行しうる。この性能監視において用いられる変数またはパラメータの種類および数は、このプロセスに詳しいエキスパートにより決定されるのが一般的であり、監視されるエンティティのタイプに基づく。
【００４７】
所望の場合、資産活用エキスパート50は、上述のモデルにより求められたパラメータのうちの一または複数と、モデル化しようとするエンティティの設計パラメータにしたがって実行され、該モデルにより求められた同一のパラメータとを比較することにより性能指標または性能プロットをも定義しうる。とくに、資産活用エキスパート50は、プラント10内のモデル化しようとするエンティティの設計パラメータを用いてモデルを実行しすることにより、該エンティティがプロセスの現在の状況に従ってかつプラント10内で測定された該エンティティへの実際の入力を用いて動作した場合に該エンティティの設計性能がどのようになるかを求めうる。次いで、このエンティティの性能指標を生成すべく、この設計性能は、上述のエンティティのコンポーネントモデルにより判定された上述のエンティティの実際の性能またはこのエンティティの測定入力および測定出力により判定された上述のエンティティの実際の性能を比較される。
【００４８】
したがって、たとえば、上述の回帰分析に基づいて、あるエンティティの効率を、このエンティティのパラメ―タ（これらのパラメータのうちの一つが効率でありうる）を推定するコンポーネントモデルを用いて求めうる。同時に、このエンティティの設計基準に応じて定められるであろうパラメ―タを用いてこのエンティティを実行しうるが、このエンティティへの入力および／またはこのエンティティからの出力に基づいてこのエンティティのモデルを実行してもよい。したがって、たとえば、このエンティティに異なる原料を入力する場合には、原料の変更により定められる効率を用いて実行することになる。実際のエンティティが可能な動作または設計された動作からどれだけ離れて動作しているかを示す性能指標を求めるべくこのエンティティの両方の場合における性能を比較しうる。次いで、プロセス制御パーソンもしくはアプリケーション、保守パーソンもしくはアプリケーション、またはビジネスパーソンもしくはアプリケーションの如きこのシステムの他のアプリケーションもしくはユーザにこの性能指標を伝えることができ、これらのアプリケーションもしくはユーザがこの性能指標を利用することができる。
【００４９】
また、プロセスの最適化を行うべくコンポーネントモデル56を利用しうる。とくに、資産活用エキスパート50は、たとえばプロセスオペレータまたはビジネスパーソンがビジネスアプリケーションを介して提供する最適化基準に従ってプラントの運転を最適化すべく、個々のコンポーネントモデルを実行する最適化ルーチン55のうちの一または複数を利用しうる。オプチマイザ55とは、最適化実行時におけるプラント10の実際の状態に基づいてプラント10を最適化すべく実時間で動作する実時間オプチマイザのことである。これの代えてまたはこれに加えて、オプチマイザ55は、プラント10を著しく最適化すると考えられるプラント10の変更を決定しうる。このような変更には、特定のデバイスまたはユニットをラインに戻すことが含まれる。いうまでもなく、ここで記載した最適化ルーチンの代りにまたはこれに加えて、他のタイプの最適化ルーチンを実行してもよい。
【００５０】
一つの実施例では、ＭＤＣ社により提供されるＲＴＯ＋実時間最適化ルーチンを実時間オプチマイザとして利用し、３分毎から５分毎、１０分毎から１５分毎、１時間毎などの如きプラント10の動作中のさまざまな時間または定期的な時間で実行しうる。もちろん、これに代えて、３時間毎もしくは４時間毎または３日毎から４日毎の如きより少ない頻度で最適化を実行する他の公知の最適化ルーチンまたは将来開発される最適化ルーチンを使用してもよい。
【００５１】
ＲＴＯ＋オプチマイザは、実時間で最適化を実行すべく、実行される毎に三つの通常フェイズを実施する。ＲＴＯ＋最適化ルーチンは、最初に、入力フェイズを実行する。この入力フェイズの間に、ＲＴＯ＋最適化ルーチンは、最適化の実行にあたりオプチマイザが操作しうる変数であると、該オプチマイザの設計時点に予め示されていた変数が、現時点においても実際に操作されうるか否かを判断すべくチェックする。これらの変数には、さまざまなデバイス、ユニットなどの設定ポイントまたは他の入力が含まれる。オプチマイザは、資産活用エキスパート50から上述の情報を入手しうるが、資産活用エキスパート50はプロセス制御システムからこの情報を取得して任意の所望のデータベースにこの情報を格納している。したがって、この入力フェイズの間、オプチマイザは、資産活用エキスパート50から提供されたデータに基づいて、操作できることになっている入力をそれぞれ依然として変更することができるものとして入手可能であるか否かを実際に判断する。というのは、たとえば、その入力を提供するデバイスが動作していないかもしくはオフライン状態になっているという事実、または、そのデバイスが設計されたモード以外のモードで実行されて制御装置がそのデバイスへの入力を変更できなくなっているという事実に起因して、たいていの場合には、操作できることになっている入力のうちの一または複数は変更することができないからである。
【００５２】
入力フェイズの一部として、実時間オプチマイザは、該オプチマイザの最後の実行中に変更されることになっている変数が実際に変更され、該オプチマイザの最後の実行により示唆された数値または計算された数値、すなわちこれらの変数が変更されることになっていた数値になっているか否かを判定しうる。なんらかの理由により、特定の数値になることになっていた変数がその数値になっていなかった場合、オプチマイザは、変更が生じない問題が存在すると認識してオプチマイザの次の実行中にこの変数をその数値に変更するという選択肢を効果的に取り除く。また、オプチマイザは、変数が理論的に到達すべきであった数値に到達しなかったことを検出すると、対処する必要のある問題がシステム内に存在しうることをオペレータに表示しうる。
【００５３】
次に、入力フェイズの間、オプチマイザは、たとえば、プラント10から測定した実際の入力および出力を用いて、全体のモデルを形成している個々のコンポーネントモデルを迅速にそれぞれ実行する。次いで、全体のモデルを正確に実行することを妨げるなんらかの問題がいずれかの特定のコンポーネントモデルにあるか否かを調べるべく各コンポーネントモデルにより計算された出力を検査する。ここで、オプチマイザは、各エンティティの実際の測定値（以前に格納されている）用いて、モデルの個々のコンポーネント部分がこれらの実際の入力に対してうまく動作して現実的な出力を生成するか否かを調べる。
【００５４】
コンポーネントモデルをそれぞれ実行できると想定し、オプチマイザは、最適化するオプチマイザの能力に影響を与えうるこれらのモデルのずれの存在を探しうる。たとえば、オプチマイザは、実際のデバイスにより測定された測定値がコンポーネントモデルにより予測されたものと同一か否かをそのデバイスへの実際の入力を用いて判定しうる。このモデル（最新に計算されたモデルパラメータを用いたモデル）が、出力の実際の測定値からずれた出力を予測した場合、たとえばモデルが１８という流量を予測し、流量メターが２０を示していた場合には、オプチマイザは、この流量に関連するコンストレイントを前回定めたコンストレイントより２だけ下方にリセットしうる。したがって、流量に関連するコンストレイントが元々２５に設定されていた場合、オプチマイザは、モデルがこの変数に関しては２だけ誤差があることを認識しているので２３というコンストレイントを用いうる。もちろん、オプチマイザは、プラントのモデルと実際の測定値との間に他の不一致または偏差があるか調べ、最適化ルーチン内のコンストレイントまたは他の変数をリセット、更新、または微調整しうる。
【００５５】
一般的に最適化フェイズとして知られている次のフェイズでは、オプチマイザは、一つのコンポーネントモデルからの出力を全体のモデルを構成するその他のコンポーネントモデルのうちの一または複数への入力として用いることにより、所定の順番で個々のモデルを実行する。最適化基準と同様に、全体のモデル、ユーザにより提供されたコンストレイント、および入力フェイズにより決定された新しいコンストレイントを用いて、オプチマイザは、現在操作可能であると検出された入力または操作変数に行うべき変更を決定し、オプチマイザが動作する時間枠の間プラントを最適化する。この時間枠は、３分から４分、３時間から４時間などであり、一般的にこのような周期的な変化率でオプチマイザが動作する。最適化ソフトウェアの利用は周知のことであり、いかなる所望のソフトウェアでもこの目的のために利用することができる。したがって、一つの例では、現状の価格と個々の製品の大規模生産性とによりきまり、Ｃ2クラッカを用いて生産することができる、産出可能な製品に基づき可能な限りの利益をあげるべくＣ2クラッカを動作させるために精製プロセスを最適化しうる。しかしながら、一つのコンストレイントとして、Ｃ2クラッカが一つの製品を特定の量生産する必要があるということが挙げられる。この製品を一定量だけ生産するというビジネス契約が存在し、その製品の最新の価格がいかなるものになろうとも履行する必要がある。他の例では、一つの特定原料の使用を最大化することが最適化の基準である。この理由は、プラントにおいてその原料を過剰量保管するコストの方が、現在最高値である製品の如き他のコストまたは価格の問題よりも影響が大きいからである。
【００５６】
最適化基準の決定は、ビジネスパーソンまたはビジネスアプリケーションによりなされるのが普通であり、オプチマイザの動作、したがって最終的にはプラント10の運転に対して非常に重要である。この結果、資産活用エキスパート50は、任意の特定時間において一組の系統的な最適化基準の選択肢をユーザインターフェイスルーチン58を介してビジネスパーソンに提供し、オペレータまたはその他のユーザによりなされた選択を最適化ルーチンに提供しうる。事実、選択できる最適化変数が多くあり、これらの異なる選択基準をオペレータまたはビジネスパーソンにユーザインターフェイスを介して供与し、オペレータまたはビジネスパーソンが任意の所望の方法で異なる最適化基準を選択できるようにしうる。
【００５７】
次に、最適化ルーチンは、出力フェイズに入り、ここで、オプチマイザの結果が実施されうる。とくに、操作変数に示唆された変更を演算した後、オプチマイザは、該オプチマイザが最適化フェイズを開始した時に利用可能であったデバイスの一または複数がオフライン状態になっているかそうでなければ利用できなくなっているために、示唆された変更を入力変数に実施できなくなっている場合があるので、変更されるべき操作変数または入力が依然として利用可能であるか否かを判定しうる。しかしながら、依然として変更されるべき操作変数がすべて変更可能な場合には、たとえばユーザインターフェイス（たとえば、グラフカルユーザインターフェイス）を介して示唆され変更をオペレータに提供しうる。オペレータは、ボタンを押すのみで、自動的に、オプチマイザにより決定された内容である設定ポイントの変更などの如き操作変数の変更を開始するかまたはプロセス制御ルーチンにダウンロードできる。他の実施例または動作の後段階において、たとえばプロセスが正常に動作している場合、オプチマイザは、オペレータが特定の時間枠において変更することを妨げていない場合は、示唆された変更を自動的に実施しうる。したがって、オペレータが介入してオプチマイザからの変更が利用できないようになっていない限りは、オプチマイザが実行されるときはいつもオプチマイザから出力を利用しうる。この動作の一部として、ユーザインターフェイスルーチン58のうちの一または複数は、行うように示唆された変更と、該変更を導入するようにまたは該変更を導入しないようにするためにオペレータが利用するボタンまたはバーとを示すスクリーンをオペレータに提供しうる。一つの実施例では、ユーザが変更を導入すべくボタンを押すと、これらの変更がすべて適切な制御装置に送信され、そこで、送信された変更はリミットがあるか否かをチェックされ、実施される。
【００５８】
上述のような実時間オプチマイザは、複数の理由で、大部分のオプチマイザと比較して比較的頻繁に実行されうる。まず、実時間オプチマイザは、プラントを設計すべく通常利用される高度に理論的なモデルよりもさらに高速で通常実行される目的適合性型コンポーネントモデルを用いる。これらのコンポーネントモデルは、高速であるにもかかわらず、モデルの一または複数のパラメータがプラント10の実際の入力および出力に基づいて微調整または変更（上述の回帰分析を利用して）されるので非常に正確である。すなわち、実時間オプチマイザは、プラント10の実際の動作にモデルを一致させるべく、モデルに実行された最新の回帰分析から得られたモデルパラメータを利用する。さらに、上述のオプチマイザは、制限された最適化ステップを用いるので従来のオプチマイザよりも速い。すなわち、オプチマイザは、該オプチマイザの個々の実行期間にわたり最適化を試みるのみであり、これにより最適化ルーチンにより実行される処理量が減ることになる。さらに、実時間オプチマイザは、一または複数の重要なイベントの発生を認識するように構成されており、このことにより、以前の提案がこれらのイベントの発生により実行不可能または不要になると、実時間オプチマイザが再起動されうる。
【００５９】
以上では、閉ループ式実時間オプチマイザを利用することが記載されているが、実時間オプチマイザとともにまたは実時間オプチマイザから独立して、同一のコンポーネントモデルまたは異なるコンポーネントモデルを用いる他のタイプのオプチマイザ55も資産活用エキスパート50により実行されてもよい。これらの他のオプチマイザは、少ない頻度でかつ他の理由により実行されうる。たとえば、広帯域オプチマイザは、この実時間オプチマイザがたとえプラントをそのポイントにすぐに導くことができないとしても、プロセスの最終最適動作ポイントが最終的に何処になりうるかを調査または判定すべく利用されうる。この広帯域オプチマイザにより、ビジネスパーソンの場合にはプラント10に関する長期の予測を立て、または、オペレータの場合にはプラント10の運転が所望の領域に向かっているか否かを判断しうる。最終的に達成可能な最適化ポイントがまだ十分ではないと、広帯域オプチマイザが判断した場合には、オペレータは、プラント10の設定または他の動作パラメータを変更を決定しうる。
【００６０】
選択オプチマイザの如き他のオプチマイザは、オペレータまたは保守作業員が実行する必要のあるプロセス設定の変更がプロセスをさらにうまく最適化するか否かを判定しうる。たとえば、場合によっては、選択オプチマイザは、実時間オプチマイザが利用できるはずの特定のユニットまたは他の操作入力がなんらかの理由で、たとえばこれらの入力に関連するデバイスが停止しているかまたはオフラインの状態であるという理由で、これ以上利用できないと認識しうることがある。選択オプチマイザは、これらのデバイス、ユニットなどのうちの一または複数が利用可能であると想定して、これらのエンティティを動作できる状態に戻した場合にプラント10がどの程度良好（すなわち、プラント10が特定の最適化基準の視点からどの程度さらに最適化されうるか）に運転されているかを判定すべく一または複数の最適化試験を実行する。たとえば、このオプチマイザは、特定のユニットまたはデバイスをオンライン状態にすることによりプラント10はさらにどの程度の利益を出しうるかをオペレータもしくはビジネスパーソンに知らせうるし、または、どのデバイスまたはどのユニットを最初に動作状態に戻すかをオペレータもしくはビジネスパーソンに伝えることができる。また、このような選択オプチマイザは、プロセスをさらに利益をあげられるような状態もしくはさらに最適な状態にする目的で、プロセッサまたはそのアセットに対してどのような重要な変更を実行しうるかを判断するために、特定のポンプまたはバルブのオンもしくはオフ、最適ではないモードで動作している他のデバイスを交換、などを実行することにより最適化を試みうる。選択オプチマイザは、オペレータもしくはビジネスパーソンからの入力を利用しうるし、最適化変数を調整する方法を選択すべくデータ処理ルーチンもしくはデータマイニングルーチンにおいてよく用いられる分岐限定技術を利用しうる。また、どのようにプロセスを変更するかを決定するためにまたはいずれのプロセス変更を実施するとプラント10に改良または最良の改良をもたらすか決定するために選択オプチマイザに特定の順序で適用する一連のルールを設ける技術の如き他の選択技術も利用しうる。
【００６１】
上述の説明の結果として、モデルを利用することにより、ビジネスアプリケーション、プロセス制御アプリケーション、および資産保守もしくは管理アプリケーションに対して多くの新規のタイプのデータまたは情報が提供される、ということが理解できる。とくに、性能監視を実行すべく、および、プラント内のデバイス、ユニット、領域などの相対的な性能を示す性能指標を生成するべく、モデルを利用することができる。この性能指標は、エンティティの潜在的性能に対するエンティティの性能の尺度でありうる。さらに、デバイスモデルおよびユニットモデルが以上において説明されたが、ループ、ユニットなどの如きプロセス制御エンティティに対して、これらのタイプのエンティティの性能尺度および最適化基準を提供すべく同様のモデルを作成して実行してもよい。また、上述のように、場合によっては、特定のデバイスの調子または他のエンティティの調子を測定または示すべくおよびこれらのエンティティを表す調子指標を提供すべくモデルを利用することがある。たとえば、特定のモデルに用いられる回帰分析により求められた特定の入力センサおよび出力センサの誤差の測定値は、これらのデバイスの調子指標として利用されうるし、またはこれらのデバイスの調子指標に変換されうる。また、モデルパラメータおよびこれらのモデルに基づく仮想センサの測定値の如きプロセス制御装置が通常利用できないような情報をプロセス制御装置またはビジネスパーソンに提供して複数の方法で利用しうる。
【００６２】
性能指標および調子指標以外に、資産活用エキスパート50は、使用指標および変動指標の如き他のタイプの指標を作成するのに指標作成ルーチン51を援助することができる。変動指標は、デバイス、ループ、ユニットなどに送信されるなんらかの信号、これらから配信されるなんらかの信号、またはこれらに関連する他のなんらかのパラメータが変動する程度をこの信号またはパラメータが変動すと予想されている程度と比較して示す。この変動指数を作成するために必要なデータは、資産活用エキスパート50により収集され、任意の所望の時間もしくは都合よい時間に指標生成ルーチン51に供与されうる。もちろん、信号またはパラメータの正常変動量は、そのエンティティに詳しい製造業者、技術者、オペレータ、または保守作業員により設定されうるか、またはプラント内のそのエンティティもしくは他の同様のエンティティに関連する統計的計測に基づきうる。この正常偏差もしくは予測偏差は、指標生成ルーチン51により格納されるかまたは指標生成ルーチン51内で更新されうる。
【００６３】
いかなる形態であれ、使用指標は、個々のデバイスの使用率を追跡または反映し、以前に決めたベンチマークまたは運転目標に基づいてデバイスが使用過多かまたは使用不足かに関するなんらかの指標を提供しうる。実際のデバイスの測定された使用率に基づいて使用指標を生成することができる。たとえば、デバイスは、プロセス内でどの程度の頻度で使用されるかまたはどの程度の頻度で停止状態のまま放置されているのかに関して測定され、この指標がそのデバイスの所望の使用頻度と比較され、そのデバイスが使用過多かまたは使用不足かを判定しうる。使用指標は、使用しうる頻度または使用すべき頻度で使用されていない、換言すれば、使用のしすぎ、したがって使用過多のデバイスなどを特定しうる。
【００６４】
場合によっては、使用指標は、特定のデバイスの適切な使用または所望の使用に関して下された事業意思決定に基づいて決定されることがある。たとえば、多くの処理プラントまたは精製プラントでは、コークス化問題が生じて定期的に洗浄する必要のある加熱炉が使用されている。一般的にいえば、コークス化は、石油をベースにした流体を短時間で急激に加熱することが望ましい石油産業で用いられる加熱炉で発生する。このような加熱炉は、加熱炉の内部を通過する導入管を備えており、この結果、この管内を通る流体は、７６０℃の如き高温に急激に加熱される。場合によっては、この管の中央部で流体をこのような高温にするためには、この管の外側を約９２０℃に加熱することが必要になることがある。しかしながら、この管を通過する液体は石油をベースにしたものなので、その材料の一部はこの管の内側表面に堆積する炭素または他の種類の粘稠性素材もしくは粉末状素材を形成し、次いで、この素材は次第に加熱炉の伝熱効率を低下させる。このような素材の堆積を一般的にはコークス化と呼ぶ。流体が管を通過すればするほど、コークス化がさらに生じ、したがって加熱炉の効率を低下させる。あるポイントにおいて、加熱炉の効率は、この加熱炉を運転ラインから切り離して洗浄する必要のある程度まで低下する。この洗浄プロセスは、時間がかかり、蒸気洗浄装置を含む多くの人手と多くの資材が必要となる。この結果、これらの加熱炉の洗浄は、人手と必要な装置とを入手可能に確実にすべく前もって計画しておかなければならないのが一般的である。
【００６５】
プラント10内で特定の加熱炉がコークス化を起こしている事実を知ると、ビジネスパーソンまたはプロセス制御オペレータは、それぞれの加熱炉内で時間の経過とともにコーク化がどのように発生しているかを特定することにより、これらの加熱炉のもっとも効率的に使用するための試みがなされる。したがって、たとえば、ビジネスパーソンは、特定の加熱炉を１５日間作動させるように決め、その加熱炉を１５日間の最後の日に最大コーク化レベルに達するように運転させることにより、その期間でその加熱炉を最大限に使用しようとする。この加熱炉が最大コークス化レベルに予想以上に早く、すなわち１５日間の最後の日よりも前に到達した場合、この加熱炉をラインから切り離す必要があるが、１５日間の最後の日までは依然として洗浄することができない。というのは、その日が洗浄用の人手と機械とが使用できるようになる（すなわち、スケジュールされた）日であるからである。加熱炉をこのように早く切り離すと、プロセスの運転に悪い影響を与えうる。しかしながら、加熱炉が１５日間の最後の日に最大許容コーク化レベルに到達しない場合は、その加熱炉は依然としてラインから切り離して洗浄しなければならない。というのは、繰り返しになるが、その時が人手と機械とが使用できる唯一の日であるからである。しかしながら、その加熱炉は十分に使用されておらず、このことは機会を逃がしたことを意味する。というのは、使用不足の加熱炉の洗浄には、事実上、十分に使用した加熱炉を洗浄するのと同じだけの費用がかかるからである。他の加熱炉は、おそらく、使用過多になっており、この加熱炉が使用不足であることに基づくと、必要以上のコークス化が起きていると考えられる。
【００６６】
上述の１５日間の如き所与の時間における加熱炉の最良の使用を計画するために、オペレータまたはビジネスパーソンは、経過時間に対する加熱炉の所望のコークス化量を規定する基準線を引きうる。加熱炉のコークス化対時間のプロットにおける例示の基準線200が図６に例示されている。この基準線200は、ビジネスパーソンまたはオペレータが、１５日間（この後、この加熱炉は洗浄される）にわたるコークス化に関連して、この加熱炉をどのように使用したいのかを指定する。この加熱炉のコークス化は、この加熱炉の伝熱効率に直接に関連する。図６から分かるように、この加熱炉のユーザが基準線200にしたがう場合、この加熱炉は、１５日間の最後の日に、その最大コークス化レベル（このレベルがこの加熱炉の最小許容伝熱効率に対応する）に到達する。もちろん、図６の基準線は、選択しうる多くの可能な基準線のうちの一つでありうる。
【００６７】
残念ながら、加熱炉内が高温であるために、特定の時間に加熱炉内のコークス化を測定することは不可能である。しかしながら、この代わりに、上述の原理に従って構成された、この加熱炉の一または複数のモデルを利用してこの加熱炉内のコークス化を測定しうる。モデルにおいては、コークス化は、モデル内の他の変数、モデルへの入力またはモデルからの出力、または上述の回帰分析を利用して決まるモデルの一つのパラメータでありうる。次いで、資産活用エキスパート50は、このモデルを定期的に実行して、仮想センサの測定としてまたはモデルパラメータとして加熱炉のコークス化量を求めうる。この決定式は、当該技術分野において周知であるので、本明細書においては説明しない。さらに、所望の場合には、オプチマイザは、図６の基準線200により規定されるコークス値（または、この線の任意のポイントにおける傾きにより規定されるコークス化速度）を最適化基準として利用し、この加熱炉のモデルにより測定される加熱炉内のコークス化が図６の基準線200に従ってこの加熱炉を動作するようにこのプラントの運転パラメータを設定しうる。
【００６８】
ここで、図６の例においては、資産活用エキスパート50は、加熱炉のモデルを実行して６日目には加熱炉のコークス化がポイント202のところにあると判定するが、この判定されたポイントは、実質的に、基準線200により決められた６日目における所望なコークス化量よりも下方にある。６日目の加熱炉に対するコークス化推定量が基準線200により決められた量よりも下方にあるという事実は、基準線200によると、この加熱炉が使用不足であることを意味する。この結果、資産活用エキスパート50は、たとえば、この加熱炉は前回決めた使用規準に従うと使用不足であるということを、なんらかの所望な方法または便利な方法で特定するようなこの加熱炉の使用指標を提供することにより、上述の事実をたとえばオペレータまたはビジネスパーソンに知らせうる。
【００６９】
この使用指標に基づいて、ビジネスパーソンまたはオペレータは、１５日後に、この加熱炉においてコークス化がこの加熱炉の最大量に達しようが達しまいが、いずれにしても停止されるので、この加熱炉をさらに使用する機会を失ってしまったことを認識しうる。コークス化パラメータをたとえば７日目（図６においてポイント204としてマーク付けされている）までの如き特定の期間内に基準線200に戻すために、そして、この加熱炉を最大限に使用するために、オペレータまたは資産活用エキスパート50は、ポイント202とポイント204との間にラインを定めうる。このラインの傾きにより、６日目と７日目との間で基準線200により許容されるコークス化の速度よりも大きなコークス化速度が定義される。次いで、オペレータまたは最適化ルーチンは、この加熱炉をさらに運転させてポイント202とポイント204との間のラインの傾きにより定義されるコークス化速度を獲得しうる。プラント10またはこの加熱炉の運転を制御する最適化ルーチン内で、このさらに速いコークス化速度を、たとえば、コンストレイントさらには最適化パラメータとして利用しうる。たとえば、公知のように、材料が加熱炉を介して供給される速度（この速度が速ければ速いほどコークス化の発生が少ない）、加熱炉から出ていく材料の出口温度（この出口温度が高ければ高いほどコークス化の発生が多い）、および、加熱炉を介して送られる流体に注入される蒸気の量（通常、使用される蒸気の量が多ければ多いほどコークス化の発生が少ない）の如き、加熱炉に関連する複数のパラメータのいずれかを調整することによりコークス化量またはコークス化速度を調整することができる。オプチマイザは、所望のコークス化速度を用いてこれらのパラメータのうちの一または複数を調整し、新しいコークス化速度を取得しうる。いずれの場合であっても、加熱炉の実際のコークス化と加熱炉の所望のコークス化との比較に基づいて加熱炉の使用率を測定することにより、この例では、加熱炉が使用不足であり、この加熱炉をさらに使用すればプラント10をさらに最適化することができる、ということが分かる。
【００７０】
ここで、図７を参照する。上述の例とは対照的に、加熱炉のモデルにより加熱炉の６日目のコークス化が、ポイント206の位置のように、基準線よりも上方に到達していると測定または判定された場合には、この加熱炉は使用過多で、この加熱炉を１５日間運転できるようにするためにはこの加熱炉の利用率を下げなければならない。このような場合には、オンライン状態にできるかまたはすでにオンライン状態にある他の加熱炉が、使用過多の加熱炉の使用率の低下を補うために使用されうる。図６の例と同様に、たとえば、実際のコークス化量と所望のコークス化量との間の差を反映するような、たとえば使用指標を利用して、加熱炉が使用過多であることをオペレータまたはビジネスパーソンに通知しうる。その後、オペレータまたはビジネスパーソンは、加熱炉のコークス化の数値がすでに７日目または８日目に許容された数値よりも大きいので、１０日目までに基準線上にこの加熱炉のコークス化パラメータを戻すことが望ましいと判定しうる。ポイント206と１０日目の基準線上のポイントであるポイント208との間にラインを引くことができ、この新しく引かれたラインの傾きにより、７日目と１０日目との間の使用に許容されるコークス化速度または所望のコークス化速度が規定されうる。もちろん、オペレータ、オプチマイザ、または他の制御ルーチンは、この加熱炉のコークス化速度をポイント206とポイント208との間のラインの傾きにより定義される速度にするべく制御戦略を実施できる。
【００７１】
加熱炉の使用指標の変更に関して他の事業意志決定が影響を与えることが可能である。たとえば、６日目に加熱炉がコークス化パラメータに関する基準線でまたは基準線の近傍で動作していたとしても、ビジネスパーソンは、この加熱炉をさらに５日間利用することが必要であり、したがって、その加熱炉の耐用日数を洗浄前２０日に延長すると決定しうる。このような決定は、洗浄装置が、どうしても、２０日間は利用できないために下されることがある。このような場合、６日目と２０日目との間の基準線がもう一度引かれ、次いで、制御ルーチンまたはオプチマイザがこの新しい基準線に従うように試みられる。しかしながら、全体の基準線が引きなおされた場合は、以前には１５日間を基準にした６日目では１００％利用または完全利用として定義されていたものが今は２０日間用の基準線においては使用過多になる場合がありうる。このような場合には、資産活用エキスパート50は、使用指数を１００％に戻すべく、オプチマイザまたはプロセス制御ルーチンに対する最適化またはコンストレイントとして新しいコークス化速度を提供しうる。同様に、加熱炉が１２日間の最後の日のように早めに停止すべき場合には、この加熱炉は、１２日間用基準線に基づくと今は使用不足になる場合があり、オプチマイザまたはプロセス制御ルーチンは、使用指数を１００％に戻すべく新しいコークス化速度を利用しうる。
【００７２】
上述のように、加熱炉のコークス化量をどのような指定時間にでも測定または推定する加熱炉モデルを利用してこの加熱炉を特定の基準線に従って運転するという事業意志決定が、プロセスの実際の運転中に加熱炉の如き特定のデバイスが使用過多であるかまたは使用不足であるかを示すために用いられる。さらに、使用指標に基づいて加熱炉を以前の頻度よりも多くまたは少なく使用すべくプロセスの制御を変更することができる。
【００７３】
以上において一例として提供した加熱炉の使用指標を、実際のコークス化の数値と所望のコークス化の数値との間の差またはこれらの数値の比に基づいた方法、新しい許容のコークス化速度に基づいた方法、基準線により定義される所望のコークス化速度と新しい許容のコークス化速度との差またはこれらの比に基づいた方法、またはその他の活用の尺度に基づいた方法の如き任意の所望の方法で計算または表現することができる。もちろん、加熱炉使用指標を決定する一つの方法が本明細書において記載されているが、プロセスプラント内における、加熱炉使用指標、他のデバイス使用指標、ユニット使用指標、ループ使用指標などを決定または定義する方法が他にも多くある。とくに、異なるデバイスの使用指標を、任意の所望の方法および異なるタイプのデバイスに対して異なる方法で測定することができる。一つの例では、使用指標をパーセントで表現しうる。この表現においては、１００％は、デバイスが正しい量または所望の量で使用されていることを意味し、１００％を超える数値は、デバイスが使用過多であることを意味し、１００％を下回る数値は、デバイスが、使用不足であることを意味する。もちろん、デバイスの種類が異なる状況では、使用率を測定・表現する他の方法をも利用しうる。
【００７４】
図１のシステムの一つの重要な特徴とは、ユーザインターフェイスルーチン58がグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）を提供しており、ＧＵＩは本明細書で記述される資産活用エキスパート50と一体化され、資産活用エキスパート50により提供される多種の資産活用能力とユーザとが相互に作用することを容易にすることである。しかしながら、より詳細にＧＵＩを説明する前に、ＧＵＩが任意の適切なプログラム言語および技術を利用して実施される一または複数のソフトウェアルーチンを有しうることを認識する必要がある。さらに、ＧＵＩを構成するソフトウェアルーチンは、プラント10内のワークステーション、制御装置などの如き単一処理ステーションまたはユニット内に格納・処理されてもよく、またはＧＵＩのソフトウェアルーチンは、複数の処理ユニットを利用して分散する方法で格納・実行されてもかまわない。これらの処理ユニットは、資産活用システム内において互いに通信可能に結合されている。
【００７５】
好ましいが必要というわけではないが、ＧＵＩは良く知られたグラフィカルウインドウ式構造および外見を用いて実現しうる。ここでは、相互リンクした複数のグラフィカルビューまたはページが一または複数のプルダウンメニューを有しており、これにより、ユーザは所望の方法でそれらのページ全体を通してナビゲートされ、特定の種類の情報を閲覧および／または検索することができる。上述された資産活用エキスパート50の特徴および／または能力は、そのＧＵＩの一または複数の対応するページ、ビュー、または表示画面を介して、表示、アクセス、呼び出されうる。さらに、ＧＵＩを構成する多種の表示画面は、論理的な方法で相互にリンクされており、ユーザは迅速にかつ直感的にすべての表示画面を通してナビゲートされ特定の種類の情報の検索または資材活用エキスパート50の特定の機能へのアクセスおよび／もしくはその呼び出しを行うことができる。
【００７６】
一般的にいえば、本明細書で記載されるＧＵＩは、プロセス制御領域、ユニット、ループ、デバイスなどの直感的なグラフィカル描画または表示画面を提供する。これらのグラフィカル表示画面はそれぞれ、ＧＵＩにより表示される特定のビューに関連する数値状況および性能指標（その一部または全部は上述の指標生成ルーチン51により生成されうる）を有しうる。例えば、プロセス制御領域を描画する表示画面はその領域（即ち、装置の階層構造の特定のレベルにおけるプロセス制御システムの特定の部分）の状況および性能を反映する一組の指標を提供しうる。これに反して、ループを描画する表示画面は、その特定のループに関連する一組の状況指標および性能指標を提供しうる。いずれにしろ、ユーザは任意のビュー、ページ、または表示画面内に示される指標を利用して、その表示画面内に描画される任意のデバイスおよびループなどのうちのいずれかに問題が存在するかどうかを迅速に評価しうる。
【００７７】
さらに、本明細書で記述されるＧＵＩは、自動的にまたはユーザの要求に応答して、保守情報をそのユーザに提供しうる。この保守情報は、資産活用エキスパート50の任意の部分により提供されうる。同様に、ＧＵＩは、アラーム情報およびプロセス制御情報などを表示しうるし、また、この情報は資産活用エキスパート50によっても提供されうる。さらに、ＧＵＩは、プラント10内で発生した問題または発生しうる問題に関するメッセージをユーザに提供しうる。これらのメッセージは、問題の記述、現在の問題を回避するために実施しうる有望な変更または潜在的な問題の回避のために実施しうる有望な変更の提案、問題の解決または回避のために遂行されうる行動計画の記述などを行うグラフィカル情報、および／またはテキスト情報を有しうる。
【００７８】
図８はＧＵＩにより表示されうるプロセス制御システム内のユニット500を表す表示画面の一例である。図８に示されるように、ユニット500は、バルブ、ポンプ、温度トランスミッタなどの如き複数のデバイスを備えており、それらはすべて、例示されているようにグラフィックスで描画されうる。加えて、その表示は、線、矢印、および多種のデバイス間の論理的および物理的な相互接続を表す別の印をさらに有しうる。もちろん、プロセス制御システム（またはプロセス制御システムの一部）のそのようなグラフィカル表現はその分野においては周知のことであり、よって、これらのグラフィカル表現または表示を実現する方法については本明細書においてはこれ以上詳しくは記述しない。
【００７９】
重要なことは、図８に示されるＧＵＩ表示画面は、複数の指標名および数値550を有しているということである。とくに、指標名および数値550は、性能指標、調子指標、変動指標、および使用指標を有しており、それらはすべて、資産活用エキスパート50およびその指標生成ルーチン51に関連して既に簡単に説明されている。指標名および数値550は、示されている表形式または所望の他のどのような形式ででも表示されうる。指標名および数値550は、ユニット500全体の性能および状況を表しており、従って、示される指標数値は、ユニット500を構成しているサブユニットおよび／またはデバイスのそれぞれと関連する指標数値で構成されていることが好ましい、しかし、必要ということではない。
【００８０】
ＧＵＩと、このＧＵＩにより、資材情報、プロセス制御情報、保守情報、診断情報、またはその他の種類の情報がユーザに表示される方法とを説明する前に、性能指標および状況指標が生成される方法について以下に簡単に説明する。また、性能指標、調子指標、変動指標、および使用指標が、ＧＵＩの多種の表示に関連して、本明細書において詳細に説明されているが、本発明の範疇から逸脱することなく、追加指標および／または異なる指標を資産活用エキスパート50により生成され、ＧＵＩを介して表示してもよいということも認識する必要がある。
【００８１】
一般的に、指標生成ルーチン51により生成され、ＧＵＩを介して表示される指標は、それぞれ、個々のデバイス用、デバイスの論理的なおよび／または物理的なグループ分け用、論理的処理（例えば、制御ループ）用、ユニットおよび領域の如きプロセス装置の論理的なグループ分け用に計算されうる。換言すれば、原則的に、指標は、プロセス制御システム、さらに一般的には、一または複数のプロセス制御システムを備えうる資産活用システムの装置ヒエラルキおよび論理的ヒエラルキのそれぞれのレベルにおいて計算されうる。しかしながら、特定の指標の意味するところは、その指標が生成されて表示された背景（即ち、その指標がデバイスおよび／またはパラメータの論理的グループ分けまたは物理的グループ分けに対応しているかどうか）に依存し、指標が表示されるヒエラルキのレベルに依存しうる。例えば、装置のヒエラルキの低レベルでは、指標は、バルブ、温度センサ、アクチュエータなどの如き物理的デバイスに対応する。従って、各デバイスは、そのデバイスが生産された時にそのデバイス内に格納された情報に基づいてそのデバイス内に生成されたまたはそのデバイスの対して生成された、一組の固有の指標を有しうる。したがって、各デバイスは、必要に応じて、そのヒエラルキのさらに高レベルと資産活用エキスパート50とにその指標を提供しうる。
【００８２】
同様に、ユニットまたはループは、それぞれ一または複数のデバイスまたは機能ブロックから構成されており、一組の固有の指標を有しうる。しかしながら、各ユニットの指標またはループの指標の数値は、このユニットまたはループ内で用いられる個々のデバイスまた他は機能ブロックの指標の数値を数学的に結合させることにより生成されうる。従って、ユニットまたはループが圧力トランスミッタ、バルブ、およびポンプ（または、これらのデバイスの動作に関連する機能ブロック）により構成されている場合、このユニットまたはループの指標値は、このユニットまたはループを構成するデバイスまたは機能ブロックのそれぞれに対して生成された指標値またはこれらのデバイスまたは機能ブロックのそれぞれにより生成された指標値のさまざまな数学的結合に基づきうる。同様に、このヒエラルキのサブユニットレベルおよびユニットレベルが一または複数のループにより構成され、次いで、このループがデバイスにより構成されているので、各ユニットおよびサブユニットに対する指標値は、ループ指標値またはデバイス指標値の数学的結合により生成しうる。さらに、領域指標は、その領域内のユニット、ループ、デバイスなどの結合として判断されうる。
【００８３】
以下において詳細に説明するように、上述のヒエラルキにおけるループレベル、サブユニットレベル、ユニットレベルおよび、領域レベルに対する指標値を形成するためにデバイス指標値を数学的に結合するには、加重和もしくは加重平均、またはその他の適切な数学的結合が利用されうる。もちろん、性能指標、調子指標、変動指標、および使用指標のうちの一または複数の計算が、すべてのレベルの論理的ヒエラルキおよび装置ヒエラルキに対して、適切あり、要求され、または役に立つということではない。図９は、性能指標（ＰＩ）、調子指標（ＨＩ）、変動指標（ＶＩ）、および使用指標（ＵＩ）が、上述のシステムヒエラルキのデバイスレベル、ループレベル、サブユニットレベル、およびユニットレベルに対して生成されうるまたは生成されえない一つの様態を例示するテーブルの一例である。図９に示すように、ＰＩは、ユニットレベルまたはサブユニットレベルに対して生成されうる。このユニットレベルまたはサブユニットレベルで、ＰＩは、このユニットレベルまたはサブユニットレベルのモデル（例えば,モデル56のうちの一つ）をこのユニットレベルまたはサブユニットレベルの実際の性能と比較することによりまたはその他の所望の方法により計算されうる。とくに、この背景における（すなわち、上述のヒエラルキのユニットレベルまたはサブユニットレベルでの）ＰＩは、たとえば、理論的最大効率に対する効率またはこれに代えて実際のシステム性能に基づいた経験に導かれた最大効率に対する効率でありうる。また、図９に示したテーブルにより、個々のデバイスまたはループに対してＰＩを計算する必要がないことも分かる。しかしながら、用途によっては、ループまたはデバイスに対してＰＩを計算することが望ましい場合もある。たとえば、デバイスのＰＩを計算する場合、そのデバイスの製造業者は、そのデバイス内に性能情報を格納しておき、この結果、実際の性能特性（たとえば、動作効率など）と格納された性能情報との比較に基づいてそのデバイスはＰＩを計算しうる。この格納された性能情報には理論最大デバイス効率が含まれうる。もちろん、指標生成ルーチン51もこの機能を実行しうる。ループに対してＰＩを計算する場合、システムは、たとえば、最大ループ誤差または平均ループ誤差（すなわち、定常状態誤差信号）を、理想的には零でありうる、ある所定の最小誤差値と比較しうる。この方法においては、小さなループ誤差は、望ましい性能を表すＰＩ値に対応しうる。
【００８４】
また、図９は、ＶＩが上述のヒエラルキのループおよびデバイスレベルで計算しうることを例示している。デバイスレベルでは、ＶＩは、デバイス出力の変化または偏差を予測変化量もしくは所望変化量または予測偏差量もしくは所望偏差量と比較することにより計算される。高すぎるＶＩ値または低すぎるＶＩ値は、デバイス不良もしくはデバイス異常または目前に迫った不良もしくは異常を示しうる。同様に、ループレベルでは、極端に頻度の高いループ出力の変化または極端に大きなループ出力の変化は、問題が存在していることを表しうる。いずれにしても、ループおよびデバイスのＶＩは、実際のパラメータの変動と予測されるパラメータの変動との比較に基づいており、これは、理論的にまたは実験的に求めうる。図９は、ユニットレベルおよびサブユニットレベルに対してＶＩを計算されないことを示しているが、しかしながら、用途によっては、これらのレベルに対してＶＩを生成することが望ましい場合もありうる。
【００８５】
さらに、図９により、ＨＩがデバイスレベル、ループレベル、サブユニットレベル、およびユニットレベルに対して計算しうることが分かる。あるデバイスの調子指標（ＨＩ）は、そのデバイスの過去の使用に基づきうる。とくに、そのデバイス製造業者は、デバイス内にそのデバイスのライフサイクルに関連する情報を格納することができ、デバイスの使用時間と動作中にデバイスが受けた動作環境の影響（たとえば、温度変動、ショックなど）とに基づいて、該デバイスは、ライフサイクル曲線に沿ってどの程度まで移動（すなわち、経年）しているのかを判断しうる。デバイス製造業者は、このデバイスをプログラムして、ＨＩ値を提供するようにしうるが、この数値は、このデバイスのライフサイクルの現状をあらわす。例えば、ストローク式バルブは、スルストロークサイクルで、２５０，０００回の予想寿命動作ライフサイクルを有すことができ、このストローク式バルブデバイスは通常のスマートフィールドデバイスであり、このデバイスの製造業者は、生涯動作ストローク数をこのバルブが現在到達しているストローク数とともにメモリ内に格納している。したがって、ＨＩ値が０と１０との範囲（０は最低の調子を表し、１０は最高の調子を表す）でありうる場合、このバルブにより生成されるＨＩ値は、ストローク数が０から２５０，０００になるに従い、０から１０になる。もちろん、ＨＩ値とライフサイクル特性（たとえば、ストローク）との間の正確な関係は線形関係でないこともある。しかし、ライフサイクル特性の多くは指数特性または多項式特性に従い、これにより、デバイス性能／動作の不良および劣化は、時間の経過とともに、ストローク数が完了するにつれて、等々に従って、さらに速く進むようになる。もちろん、デバイスの最新の検出状態およびデバイスの動作状態に基づいて、デバイスのＨＩを定義または計算する方法は他にも多くある。たとえば、デバイスに二つの軽微の問題が検出された場合には、このデバイスのＨＩ値は下がりうる。
【００８６】
これに引き換え、ループのＨＩは、このループを構成する個々のデバイスまたは機能ブロックに対するＨＩ値の数学的結合（たとえば、加重和もしくは加重平均など）であることが好ましいが、必ずこうでなければならないということではない。同様に、サブユニットレベルまたはユニットレベルに対するＨＩ値も、ループおよびサブユニットのＨＩ値である下位のＨＩ値の数学的結合でありうる。したがって、最終的には、デバイスレベルの上方にあるレベルのＨＩ値のヒエラルキは、合成値を形成しているデバイスの一または複数のＨＩ値に基づいている。
【００８７】
また、図９にも示したように、ＵＩ値は、ループレベル、サブユニットレベル、およびユニットレベルに対して計算されうるが、デバイスレベルに対して必ずしも計算されうる必要はない。一般的にいえば、ＵＩは、その容量または所望の使用率に対する、特定のアセット（たとえば、ループ、サブユニット、またはユニット）が使用される程度を表している。たとえばＵＩ値はユニット、サブユニット、またはループが出力を制御または生成するために要する時間に基づいてもよい。さらに、またはこれに代えて、ＵＩ値は、ループ、サブユニット、および／またはユニットにより処理されている材料の量と、これらのループ、サブユニット、ユニットなどにより処理されうる最大量との比較に基づいてもよい。
【００８８】
図１０は、図８に示されたユニット500のＰＩが計算されうる一つの方法を示すチャートの一例である。図１０に示したように、ユニット500を構成する複数のループ575はそれぞれ、特有のＰＩおよび重み係数を有しており、これらは、ユニット500の全体的な動作に対するその特定のループの相対的な重要度に基づいてユーザにより選択または定義されうる。次いで、ループ575の指標および重みは、加算平均を利用して数学的に結合され、ユニット500に対して８３．２というＰＩ値が導かれる。
【００８９】
同様に、ユニット500のＨＩは、ユニット500を構成するデバイス（および／またはループ）のすべてのＨＩ値の重み付け平均として計算されうる。この重み付け平均に含むべき数値を表すべく図１１に示すようなテーブルを利用してもよい。図１１にも示されているように、テキスト記述は特定のデバイスおよび指標値に関連付けられうる。これらのテキスト記述は、ＨＩ値およびそのＨＩ値に関連した特定のデバイスに基づいて診断情報、保守情報などを提供しうる。
【００９０】
図１２は、図８に示されたユニット500の如きユニットに対してＶＩ値を計算しうる一つの方法を例示するテーブルの一例である。ＨＩと同様に、図８のユニット500に対して計算されたＶＩは、ユニット500を構成する個々のデバイス、ループ、および／またはサブユニットのＶＩ値の重み付け平均に基づいている。もちろん、ＧＵＩは、図１０から図１２に例示されたような重み付け平均データを閲覧する機能をユーザに提供しうるし、ユーザがその重み付けを変更できるようにもしうる。
【００９１】
図１３は、あるデバイスおよび／またはループに関連する極端なＶＩ値に応答してＧＵＩにより提供されうる表示画面の一例である。図１３に示すように、この表示画面は、ある特定のデバイスに関連する極端に高いＶＩ値または極端に低いＶＩ値に対する一または複数の有望な説明を提供しうる。とくに、表示画面は、デバイスに関連するインパルス配管が詰まったこと、そのプロセスが変化していること、上流のポンプにキャビテーションが存在していることなどを、自動的にまたはユーザの要求により表示しうる。これらの状態を検出したデータ解析ツールに基づいて、資産活用エキスパート50によりＧＵＩがこの情報を入手できるようにしうる。同様に、図１４に示すように、バルブのＶＩを生成すべく利用したデータをグラフカルに表現した表示画面をユーザが要求できるようにすることにより、さらにＧＵＩを介して、バルブのＶＩを調査しうる。加えて、ＧＵＩは、極端に高い（または、場合により極端に低い）ＶＩ値に対して一または複数の有望な原因を示すテキストメッセージを図１４に示すようなグラフィカル表示画面内またはＧＵＩのその他の表示画面内のいずれかにおいて表示しうる。繰り返すことになるが、このような原因は、資産活用エキスパート50が入手できるすべてのデータ供給源およびデータ解析ツールからのデータに基づいて資産活用エキスパート50により提供されうる。たとえば、極端なＶＩ値を示すバルブの場合、ＧＵＩは、バルブが固着していること、このバルブ内でキャビテーションが発生することなどをテキストメッセージによって示しうる。
【００９２】
図１５は、プラント10内のユニット、サブユニット、ループ、デバイスなどの性能をユーザが監視できるようにＧＵＩにより提供さうる表示画面のグラフィカル描画の一例である。図１５に示すように、さまざまな指標値を時間の関数としてプロットし、これにより、ユーザは、問題を表しうる傾向またはその他の時間をベースにする変化を直感的に解析することができる。さらに、このようなグラフィカル描画はさまざまな指標の変化間の重要な相関または関係も明らかにしうる。たとえば、ユーザは、下降するＨＩ値または極端に低いＨＩ値と上昇するＶＩ値または極端に高いＶＩ値との間の関係を以前よりも容易に特定しうる。
【００９３】
さらに、ＧＵＩは、図１５に示したグラフィカル表示画面内または現在の問題もしくは起こりうる問題をユーザに示す他の表示画面もしくはページ内にテキストメッセージを提供しうるが、このテキストメッセージは、表示された指標値またはその変更に関連しうる。これらのメッセージは、発見された問題の有望な解決策を特定しうる。図１５内に描画されたグラフィカル情報は、指標がパーセンテージで表され、時間軸が月単位で表されているが、これに代えて、他の任意の単位および表示解像度を用いてもよい。たとえば、指標が次々に変化しうる場合または変化できるような場合には、所望ならば、ユーザは、ＧＵＩを用いて、時間ベースで、分毎で、２〜３秒毎で、またはさらに高頻度（すなわち、より高い時間解像度）で指標値を表示することができる。
【００９４】
図１６は、プラント10内のプロセス領域の動作状況および性能をユーザが迅速に解析できるようにＧＵＩにより提供されうるグラフカル表示画面の一例である。図１６に示す用に、ＧＵＩは、プロセス領域600内の物理的装置（そして、それらの間の配線）をグラフィック様態で描画しうる。もちろん、プロセス領域が図１６に示すＧＵＩ表示画面内に描画されているが、いうまでもなく、これに代えて、たとえば、ユニット、サブユニット、ループ、デバイスなどの如き、プラント10のその他の部分を、同一の結果または同様な結果を達成するために示してもよい。いずれにしても、プロセス領域600は、一対のタンクと、複数の温度トランスミッタ、圧力トランスミッタ、流量トランスミッタなどと、パイプとを有しているように描画されており、それらはすべて、図１６に示すように相互接続されうる。さらに、物理的デバイスは、それぞれ、プラント10内でそのデバイスを一意に識別する付随した英数字式識別子（例えば、ＴＴ−３９４）とともに表示され、さらに、そのデバイスに関連する感知パラメータの状況をユーザが迅速に判断できるグラフィック式計測器またはゲージ（すなわち、部分的に陰を施した半円形の特徴物）と共に表示されうる。例えば、ＧＵＩは、温度トランスミッタに関連するグラフィック式計測器またはゲージを表示し、温度トランスミッタで現在感知される温度に基づいてグラフィック式計測器に多少の影をつけうる。重要なことは、領域600内で示されるデバイスのうちの一または複数のデバイスのＶＩ値、ＨＩ値、ＵＩ値、およびＰＩ値が表示されうるということである。一例としては、領域600内のタンク610に接続されているデバイスのうちの複数のデバイスのＨＩ値が表示される。しかしながら、さらに多いＨＩ値またはさらに少ないＨＩ値を、所望ならば、表示することができる。加えて、領域600内に存在するデバイスのいずれかに対する異なる指標値または指標値のグループを、所望ならば、表示しうる。図１６に示す表示画面から理解できるように、領域が、正しくに動作し、継続して正しく動作するか否かをユーザは迅速に確認することができる。さらに、注意を必要としうるおよび／または特定の問題を起こしうるデバイス、ユニット、サブユニットなどをユーザは素早く識別することもできる。
【００９５】
ユーザがプラント内の低レベルのエンティティを順次に閲覧し、これらの異なるエンティティまたはビューのそれぞれに付随する指標についての情報を取得しうる、ということも理解しうる。したがって、たとえば、ユーザは、プラントのビューを閲覧し、そのプラントの一組の特定の指標を調査しうる。次いで、ユーザは、そのプラントのビュー内の領域のうちの一つをクリックすることにより一つの領域に集中し、その領域に関連する指標を調査しうる。同様に、表示された領域内のユニットをクリックして、異なるユニットの指標を閲覧しうる。同様に、これらのエンティティが設置されている一つのエンティティのビューからのこれらの異なるエンティティに焦点を合わすことにより、ループ、サブユニット、デバイスなどの指標を閲覧しうる。このような方法により、ユーザは、プラントの任意の点またはレベルにおいて、予測した指標よりも低い（または高い）原因を素早く突き止めることができる。
【００９６】
図１７は、領域600内で利用される任意のデバイスに関連した監査証跡情報をユーザが閲覧できるようにＧＵＩにより提供される表示画面の一例である。一例として、ユーザは、マウスを用いて所与のデバイスもしくはその英数字式識別子をクリックするか、またはキーボードを介してその英数字式識別子を入力してそのデバイスのポップアップ監査証跡ウインドウ650を要求しうる。この方法で、ユーザは、この監査証跡情報を利用して、不適切な指標値または許容できない指標値がデバイスの正しい校正または適時な校正の失敗に関連があるか否か、デバイスが正しく設定されていたか否かなどを判断することができる。
【００９７】
図１８は、領域600内の特定のデバイスの指標のうちの一または複数を生成することに利用されうるデータのさらに詳細な解析をまたは状態監視をユーザが実行できるように、ＧＵＩにより提供されうる表示画面の一例である。一例としては、モータ675の振動分析がポップアップウインドウ680に表示されてうる。ユーザは、モータ675により影響されるユニットの異常に高い指標値または異常に低い指標値に反応して、このようなポップアップウインドウを要求しうるし、および／または、そのモータに関連する指標値が問題が発生しうることを示している場合にこのようなポップアップウインドウを要求しうる。さらに、所望ならば、ＧＵＩは、一または複数の異常な指標値を有するデバイス、ユニットなどの詳細なデータ分析を含有するこのようなポップアップウインドウを自動的に提供しうる。同様に、図１９は、領域600内のデバイスの性能特性をグラフィカル様態で閲覧または監視することができるようにＧＵＩにより提供されうる表示画面の描画の一例である。一例としては、モータ657の効率のグラフを有するポップアップウインドウ690がユーザの要求または資産活用エキスパート50による自動的な要求に応答して提供される。タンク610により実行されているプロセスの一部に関連する指標値の一または複数が異常である場合にはこのようなポップアップウインドウ690を要求しうる。とくに、この例においては、モータ675が劣悪なＰＩ値を有していることおよび／または領域600が劣悪なＰＩ値を有していることをユーザは認識しうる。この結果、モータ675に何か問題があるか否かを判断すべくポップアップウインドウ内に含有されているようなさらに詳細な情報をユーザは要求しうる。また、この例においては、ポップアップウインドウは、時間経過に対してモータ657の効率を示すグラフを有しうる。このグラフでは、実効率データ700と理論最大効率データまたは実験により導かれた最大効率データ710とが並んでプロットしてある。上述のように、たとえば、実効率と理論最大効率の比をＰＩ値として用いて、モータ675の経過時間内におけるＰＩ値を計算すべくこれらの二つの組の効率データも利用しうる。
【００９８】
図２０は、プラント10内のアラーム情報、状態などをユーザが素早く調査できるようにＧＵＩにより提供されうる表示画面の描画の一例である。プラント10の高レベルなグラフィカルビュー750は、一または複数の保守アラームを有するアラームバナ−760を有している。このアラームバナ−内のアラームはそれぞれ、そのアラームもしくはイベントを生成したデバイスに一意に関連する英数字指標を用いて表されうる。加えて、このバナ−760内のアラームはそれぞれ情報ボタン770を有してうる。この情報ボタン770は、その特定のアラームに関連するさらに詳細な情報を有するポップアップウインドウ775を生成すべくユーザにより選択されうる。さらに、ユーザは、アラームの有望な原因を調査すべく、特定のアラームの原因であるデバイスの英数字呼出子も選択しうる。この英数字呼出子が選択されると、ＧＵＩによりポップアップウインドウ780が提供されうる。このポップアップウインドウ780は一または複数の応答カテゴリー785を提供しており、この応答カテゴリーは、特定のアラームに対する処置方法とそのアラームに処置を施す時間枠とを、ユーザが理解するのを容易にしうる。一例としては、ポップアップウインドウ780は、特定のデバイスがもはや通信していないこと、そのデバイスは故障していること、そのデバイスが早急に保守を必要としていること、またはそのデバイスが保守もしくは他の手当てがやがて必要になることとを示しうる。もちろん、これに代えて、より多い応答カテゴリー、より少ない応答カテゴリー、および／または異なる応答カテゴリーを用いてもよい。この点において、ＧＵＩにより生成されるアラーム表示画面は、米国特許出願番号第09/707,580号（米国特許第6,774,786号）に開示されているような統合型表示画面であってもよく、この特許を本明細書において引用することにより明確にここで援用する。一般的に、このアラーム表示画面は、プロセスアラームとプロセスアラートと保守アラームおよび保守アラートの如き他のタイプのアラームとを示してもよい。さらに、このアラームバナーのフィールド775に用意されている特定情報の如きアラームに関する情報がそのアラームとともにＧＵＩまたは資産活用エキスパート50に送信されてもよい。
【００９９】
図２１〜図２４は、たとえば、あるデバイスに関連するアラーム、アラート、またはその他のイベントに対するユーザのさらなる調査に応答してＧＵＩにより提供されうる表示画面の一例である。一般的にいえば、ユーザは、図２０に示すポップアップウインドウ780の如きポップアップウインドウからデバイス状況情報を要求しうる。この詳細な状況情報は、アラーム状態（すなわち、通信不良、デバイス不良、保守依頼、アドバイスなど）の原因でありうる問題の一または複数の有望な診断結果を提供しうる。さらに、図２４に示すように、ユーザはいずれの状況ウインドウにでも詳細ヘルプを要求しうる。この詳細ヘルプは、システムにより診断された問題を解決するのにユーザまたは他の人を導くべく段階的なインストラクションを提供しうる。ＧＵＩは、この情報を資産活用エキスパート50および／またはデバイス自体、プロセス制御診断エキスパート65、他の解析ツールなどから入手しうる。
【０１００】
図２５は、ループ関連問題をユーザが診断できるようにＧＵＩにより提供されうる表示画面の描画の一例である。図２５に示すような表示画面が異常な指標値のユーザのさらなる調査に応答してＧＵＩにより提供されうる。たとえば、特定のループのＰＩ値は異常に低いことをユーザが認識できおよび／またはシステムが自動的に認識でき、これに応答して、ポップアップウインドウ800を提供することができる。次いで、このポップアップウインドウ800に内に表示されるデバイスのうちの一または複数を選択して、さらに詳細なデバイス状況および性能情報を提供する上述のようなさらなるポップアップウインドウを生成することにより、ユーザは、これらのデバイスの診断に集中しうる。加えて、資産活用エキスパート50は、ウインドウ800内にＧＵＩによりテキストとして表示されるさまざまな有望な診断ソルーションを提供しうる。また、資産活用エキスパート50は、発生しうる問題の回避および／または発生しうる問題または現在の問題の対処を行うために利用しうる予測診断情報も表示画面800を介して提供しうる。
【０１０１】
図２６は、一または複数のプロセス制御ループの性能および／または状況をユーザが分析できるようにＧＵＩにより提供されうる表示画面の他の一例である。一または複数のループのさまざまなパラメータおよび特性が監視されうる。たとえば、ループの動作モード、ループ制御が限定されているか否か、ループ入力の不確実性の程度、ループの変動などがすべて同時に監視されうる。加えて、性能指標および使用指標を提供する制御要約もまた提供されうる。しかしながら、図２６に示す表示画面の場合には、性能指標および使用指標が監視されるループのＰＩ値およびＵＩ値と同一でありうるが、これに限定されるものではない。図２６の表示画面は、上述の米国特許出願番号第09/256,585号（米国特許第6,298,454号）および同第09/499,445号（米国特許第6,633,782号）に開示されたような診断制御ルーチンにより生成されうる。
【０１０２】
図２７は、ワークオーダ生成ルーチン54によって自動的に生成されうるワークオーダをユーザが追跡できるようにＧＵＩにより提供されうるもう一つの表示画面の一例である。資産活用エキスパート50は、データをワークオーダ生成ルーチン54に提供し、これにより、ワークオーダ生成ルーチン54は、資産活用エキスパート50および／またはＧＵＩを介して資産活用エキスパート50を使用するユーザにより発見または認識された問題および潜在的問題に応答して、自動的にワークオーダを生成させうる。たとえば、資産活用エキスパート50は、診断情報、保守要求などを受信し、これに応答して、保守システムにワークオーダを生成させ、この診断情報に関連する一または複数の問題に対処するように保守作業員に要求しうる。もちろん、生成されるワークオーダの詳細は、検出された問題の種類または状態とこの問題を解決するのに使用される、パーツ、補充品などのオーダの標準書式とに依存する。
【０１０３】
また、ワークオーダ生成ルーチン54は、ビジネス・ツー・ビジネス通信機能を有し、このビジネス・ツー・ビジネス通信機能は、プラント10内で検出された実際の問題または予測される問題に基づいて、オペレータまたは保守作業員の介入によりまたはその介入なしに、供給業者または他の業者と自動的に通信し、パーツ、補充品などを発注する。さらに詳細には、ルーチン54は、資産活用エキスパート50または回転装置解析ツールの如きデータ解析ツールのうちのいずれかにより提供されるデータまたは予測に基づくデバイスまたは他のアセットの現在の問題および予測された将来の問題の通知を受信することができる。次いで、ルーチン54は、例えば、インターネット、電話、無線、または他の通信接続を使用して自動的に供給業者と接続し、そのデバイスが交換しなければならなくなる前に、パーツ、装置、または補充品をプラント10に配送するように依頼する。この方法により、ワークオーダ生成ルーチン54は、問題が実際に発生した場合に、停止時間を抑え、その問題を解決するためのパーツ、装置、または供給品を待たなければならないことにより生じる停止時間を確実にほとんどなくすかまたは全くないようにするように補助する。この結果、プラント10はより効率的になる。
【０１０４】
ここで、図２８〜図３１を参照する。ＧＵＩは、資産活用エキスパート50またはプラント10内のデータ分析ツールのうちのいずれかにより検出されうる、予測される問題の如き現在の問題または将来の問題を示すためにユーザに他のスクリーンを提供することができる。とくに、図２８〜図３１は、図１の振動解析プログラム23によって実行された回転デバイス内のシャフトの如き要素の振動のスペクトルプロットと、これらのプロットに基づき解析ツールにより検出された状態または問題を例示している。たとえば、図２８は検出された不均衡状態を例示しており、図２９は検出されたずれ状態を例示しており、図３０は検出されたゆるみ状態を例示しており、図３１は検出された磨耗したベアリング状態を例示している。もちろん、データ分析ツールの結果に基づく回転デバイスまたは他のデバイスの他の状態も表示することができる。さらに、これらのツールの結果を用いて作業生成ルーチン54に自動的に交換パーツを発注させることができる。
【０１０５】
ここで、図３２を参照すると、一または複数のプロセスプラントの、モデル、オプチマイザ、および性能監視ツールの如き他のデータ解析ツールに遠隔からアクセスする方法を記載する。図３２に例示するように、一または複数のプロセスプラント900、901、902、903は独立して動作する。これらのプラント900〜903のそれぞれは、そのプラントに属するデータを周期的に収集し、次いで、そのデータをデータ処理施設、すなわち遠隔監視施設910に送信する。この機能を達成するために、プラント900〜903のそれぞれは、ユーザインターフェイス、すなわちサーバ900A〜903Aを備えており、これらのサーバは、インターネットまたはワールドワイドウェブの如き任意の所望の通信ネットワークを介して遠隔監視施設910に接続されている。
【０１０６】
図３３に例示するように、遠隔監視施設910は、プロセス900〜903が遠隔監視施設910に通信するために使用するウェブサーバ912を備えている。また、遠隔監視施設910は、複数のプロセス監視アプリケーションまたはツールを格納・実行する付属データベースを有する一または複数のプロセッサ914を備えている。とくに、各プロセッサ914は、プラント900〜903のうちの一または複数をまたはこれらのプラント内のエンティティをモデル化すべく作成された本明細書に記載のコンポーネントモデルの如きモデル916にアクセスして実行しうる。モデル916は、異なるプラント900〜903のそれぞれに対してさまざまなコンポーネントモデルを備えており、これらのモデル916は、たとえばプラント900〜903の変更を反映すべくプラント900〜903にいる人により施設910との通信を介して変更されうる。また、プロセッサ914は、プロセス900〜903からのデータを用いて、図１および図２に関連して本明細書で記載したように実施することができる、実時間オプチマイザまたはその他の種類のオプチマイザ918も格納し、実行しうる。さらに、プロセッサ914は、たとえば図１のコンピュータシステムのうちのいずれか内のアプリケーションまたはツールのうちのいずれかを含む他のデータ監視ツール920にアクセスし、実行しうる。このアプリケーションまたはツールには、たとえば、本明細書で記載される、プロセス制御ツール、プロセス監視ツール、装置またはデバイス監視ツール、指標生成ツール、ワークオーダ生成ツール、ビジネスツールもしくは他のツール、またはアプリケーションのうちのいずれかが含まれる。一つの例では、米国特許出願番号第09/256,585（米国特許第6,298,454号）および同09/499,445（米国特許第6,633,782号）に開示されたプロセス監視ツールを用いてプロセスパラメータを監視してもよい。
【０１０７】
動作中、プロセス900〜903のうちのいずれかは、都合のいいときに、そのプロセスに関連する入力データおよび出力データを収集し、サーバ900A〜903Aのうちの一つとサーバ912に接続されたワールドワイドウェブ、インターネット、または他の通信ネットワークとを介して、このようなデータを遠隔監視施設910に送信しうる。プラントからデータを受信すると、プロセッサ914のうちの適切な一つは、そのデータにアクセスし、収集したデータに基づいてそのプラント内の問題を検出すべく、そのプラントに対して、状態監視、プラント監視、もしくはプロセス監視を実行すべく、またはそのプラントに対して最適化を実行すべく、そのプラントのために適切なプロセス監視ツールおよび状態監視ツールを実行する。もちろん、このプラントで収集されて遠隔監視施設910に送信されたデータは、所望のモデル916、オプチマイザ918、または他のデータ解析ツール920を実行するために以前必要であると決められたデータであり、実行されるツールまたはモデルにとって適切である周期的な変化率または比周期的な変化率で収集され、施設910に送信される。したがって、オプチマイザの場合は、モデルの場合の変化率または性能監視ツール、プロセス監視ツール、もしくは資産監視ツールの場合の変化率とは異なる変化率でデータを収集して送信する必要がありうる。もちろん、最適化の一部として、または性能監視の実行、プロセス監視の実行もしくは資産監視の実行の一部として、任意の適切なモデルまたは他のツールを実行してもよく、これらのモデルまたは他のツールの実行については、一般的に、図１のプラント10内のこれらと同一のツールに関連して上述した原理に従う。
【０１０８】
いずれの場合であっても、モデル、データ解析ツール、またはオプチマイザツールを実行した後、プロセッサ914は、その結果をサーバ912に戻し、ここで、プラント900〜903のうちの適切な一つにより任意の所望の時間にこれらの結果が取り出されうる。これに代えてまたはこれに加えて、これらの結果は、サーバ912によりプラント900〜903のうちの適切な一つに直接に送信されうる。上述の解析により生じるデータは、たとえば、ユーザインターフェイスルーチンまたはＧＵＩルーチン58に関連して上述したものを含む任意の所望の性能モデル化データ、プロット、またはチャートでありうる。また、上述の結果とは、たとえば、オプチマイザからのプラントもしくはそのプラントの指標に変更を加える提案でありうるしまたはこれらのタイプのツールにより提供されることが可能なその他の結果でありうる。
【０１０９】
一つの実施例では、上述のような実時間オプチマイザは、このオプチマイザが正しく実行できるように、適時にそして周期的に、プラント900〜903が十分なデータを提供すると想定して、実時間ベースで実行されうる。所望の場合は、サーバ900A〜903Aは、オプチマイザが正しく動作できるようにすべく適切なデータを自動的に収集・送信する。一つの実施例では、プラントは、本明細書で記載した資産活用エキスパート50、または正しいデータが遠隔監視施設910に適時にそして周期的に送信されることを確実にするのに利用されるその他のエキスパートデータ収集ツールを備えうる。
【０１１０】
この方法で、遠隔監視施設910は、資産監視用ソフトウェア、性能監視用ソフトウェア、状態監視用ソフトウェア、およびプロセス監視用ソフトウェアを実行することができ、さらにさまざまなプラントに対して一または複数のオプチマイザを実行するソフトウェアを実行することができる。言い換えると、このことは、プラント900〜903がこれらの目的のための処理能力またはアプリケーションを備える必要がなく、よって、プラントにとって経費の節減になりうることを意味する。もちろん、プラントは、遠隔監視施設910の利用にあたっては、使用毎にまたは他の所定の支払計画に基づいて使用料を支払いうる。所望ならば、遠隔監視施設910は、遠隔監視施設910でのツールの利用とこれらのツールの使用結果とに基づいてプラントの利益および／または損失の一部を受け取るように契約しうる。
【０１１１】
所望ならば、プラント900〜903のそれぞれは、ＸＭＬ，ＨＴＭＬなどの如き任意の所望の形態を利用して新規モデルまたは更新モデルをサーバ912に送信することにより、これらのプラントに適用されている遠隔監視施設910内に格納されたモデル916を更新しうる。さらに、遠隔監視施設910は、さまざまなプロセスプラント、領域、ユニット、デバイス、ループ、などのための包括的なテンプレートを有しうる。これらのテンプレートは、サーバ912を介してプラント900〜903のそれぞれにダウンロードされうる。これらのテンプレートは、これらのプラントの実際の運転を反映するためにプラント900〜903で変更されうる。次いで、更新されたモデルは、資産監視、状態監視、もしくはプロセス監視またはそのプラントのオプチマイザにより実施されるモデルとして遠隔監視施設910に送信される。この方法で、プラント900〜903への変更は、遠隔監視施設910内に適切にまたは正確に反映される。
【０１１２】
資産活用エキスパート50および他のプロセス要素は、ソフトウェアで実現することが好ましいとして記載しているが、ハードウェア、ファームウェアなどで実現してもよく、プロセス制御システム10に関連するその他のプロセッサにより実施されてもよい。したがって、本明細書に記載される要素は、標準型多目的ＣＰＵまたは、所望ならば、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）もしくは他のハードワイヤードデバイスの如き特別に設計されたハードウェアまたはファームウェアにより実現してもよい。ソフトウェアにより実現する場合、ソフトウェアルーチンは、磁気ディスク、レーザディスク、または他の格納媒体の如き任意のコンピュータ読取り可能メモリ内、コンピュータのＲＡＭまたはＲＯＭ内、任意のデータベース内などに格納されうる。同様に、このソフトウェアは、たとえば、コンピュータ読み取り可能ディスクもしくは他の伝送可能なコンピュータ格納メカニズム、または電話回線、インターネット、無線通信などの如き通信チャネルを含む、公知または所望の任意の伝送方法を介してユーザまたはプロセス制御プラントに伝送されうる（電話回線、インターネット、無線通信などの如き通信チャネルの利用は、伝送可能な格納媒体を介してこのソフトウェアを提供することと同一または互換性があると考えられている）。また、エキスパート50は、ルールをベースにしたエキスパートでありうるとして記載されているが、他の公知のデータマイニング技術を利用するエキスパートエンジンを含む他のタイプのエキスパートエンジンであってもよい。
【０１１３】
したがって、本発明は特定の例を参照して記載したが、これらの例は説明のみを意図し、本発明を限定することを意図したものではなく、本発明の精神および範疇から逸脱することなく、開示された実施例に変更、追加、または削除を加えうることは当業者にとって明らかである。
【図面の簡単な説明】
【０１１４】
【図１】プラント内の複数の機能領域間においてデータ転送を受信・調整するように構成される資産活用エキスパートを備えるプロセスプラントのブロック図である。
【図２】図１の前記プラント内の前記資産活用エキスパートに関する、データおよび情報フロー図である。
【図３】プラント内の一つの領域の動作をシミュレートすべく利用されるモデルのブロック図である。
【図４】図３の前記領域モデル内の一つのユニットの動作をシミュレートすべく利用されるモデルのブロック図である。
【図５】二次元性能監視図である。
【図６】加熱炉において利用するために選択された基準線の一例とこの基準線に基づくコークス化速度とを例示するグラフである。
【図７】図６の前記基準線に基づく新しいコークス化速度の発生を例示するグラフである。
【図８】グラフィカルユーザインターフェイスにより表示されうる、プロセス制御システム内のユニットを表す画面の一例である。
【図９】指標がシステム階層の異なるレベルに対して生成されうる一つの方法を例示するテーブルの一例である。
【図１０】ユニットの性能指標が計算されうる一つの方法を示すチャートの一例である。
【図１１】指標値が該指標値の重み付け平均として新しい指標値を計算すべく用いられうる一つの方法を例示するテーブルの一例である。
【図１２】ユニットの変動指標を計算しうる一つの方法を例示するテーブルの一例である。
【図１３】異常変動指標に応答してグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる画面の一例である。
【図１４】変動指標を生成すべく利用されるデータを表す画面の一例である。
【図１５】グラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうるグラフィッカル表示画面の一例である。
【図１６】グラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうるグラフィカル表示画面の一例である。
【図１７】ユーザが監査証跡情報を閲覧できるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる表示画面の一例である。
【図１８】ユーザがデバイスの一または複数の指標を生成すべく用いられたデータをさらに詳細に解析できるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる表示画面の一例である。
【図１９】ユーザがデバイスの性能特性をグラフィックスにより閲覧または監視できるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる表示画面の一例である。
【図２０】ユーザがプラント内の情報を迅速に調査できるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる画面の他の一例である。
【図２１】デバイス状況情報を提供すべくグラフィカルユーザインターフェイスにより表示されうるポップアップウインドウの一例である。
【図２２】デバイス状況情報を提供すべくグラフィカルユーザインターフェイスにより表示されうるポップアップウインドウの一例である。
【図２３】デバイス状況情報を提供すべくグラフィカルユーザインターフェイスにより表示されうるポップアップウインドウの一例である。
【図２４】ユーザに詳細な補助情報を与えるべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる画面の一例である。
【図２５】ユーザがループに関連する問題を診断できるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる画面の一例である。
【図２６】ユーザが一または複数のプロセス制御ループの性能および／または状況を分析できるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる画面の他の一例である。
【図２７】ユーザが作業指示を追跡または生成することができるようにすべくグラフィカルユーザインターフェイスにより提供されうる画面の他の一例である。
【図２８】ロータリデバイス内の部品の振動のスペクトルプロットを示す画面を例示している。
【図２９】ロータリデバイス内の部品の振動のスペクトルプロットを示す画面を例示している。
【図３０】ロータリデバイス内の部品の振動のスペクトルプロットを示す画面を例示している。
【図３１】ロータリデバイス内の部品の振動のスペクトルプロットを示す画面を例示している。
【図３２】通信ネットワークを介して複数のプロセスプラントに接続された遠隔監視施設のブロック図である。
【図３３】図３２の前記遠隔監視施設のさらに詳細なブロック図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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