"プロセスのモデル構築方法であって、前記プロセスを、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分解することと、各々が前記複数の処理段の各々に対応し、少なくとも前記第1処理段のモデルと第2処理段のモデルとを含む、複数のモデルを開発することとを含み、各々の処理段に対応する前記モデルが、その処理段の1つ以上の実行からのデータとその処理段の1つ以上の実行に関連する出力品質データとを利用して開発され、各々の処理段に対応する前記モデルが、その処理段に関連する出力品質予想を立てるのに適しており、前記第1処理段の前記モデルにより生成される前記出力品質予想を利用して、前記第2処理段の前記モデルを開発する、方法。その処理段の前記1つ以上の実行に関連する前記出力品質データが、最終段製品品質と最終バッチ製品品質のうちの1つを含む、請求項1に記載の方法。各々の処理段に対応する前記モデルが、最終段製品品質と最終バッチ製品品質のうちの1つの予想を含む出力品質予想を立てるのに適している、請求項1に記載の方法。前記プロセスが、バッチ処理であり、複数の処理段に対応する複数のモデルを開発する前記工程が、複数のバッチを作成するために、複数の前記プロセスの実行の各々の間にデータを収集することを含み、前記データ収集工程が、各々の前記プロセスの実行の各々の処理段の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む、請求項1に記載の方法。前記プロセスがバッチ処理であり、処理段に対して計測される前記値が、複数のバッチの各々に対する前記処理段の間に複数の変数の各々に対して計測される複数の値を含む、3次元データ配列を含み、前記複数の処理段の間の複数の時刻の各々で、前記3次元データ配列を、前記プロセス変数値を含む2次元データ配列に展開することを更に含む、請求項1に記載の方法。前記プロセスがバッチ処理であり、前記第1処理段の前記モデルにより導出され、前記第2処理段により利用される前記情報が、前記バッチ処理により生成されるバッチに対する品質予想を含む、請求項1に記載の方法。前記プロセスが連続処理であり、前記複数の処理段に対応する複数のモデルを開発する前記工程が、前記プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々の間にデータを収集することを含み、前記データ収集工程が、各々の時間枠の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む、請求項1に記載の方法。前記プロセスが連続処理であり、処理段に対して計測される前記値が、前記プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々にわたり、複数の変数の各々に対して、前記処理段の間に計測された複数の値を含む、3次元データ配列を含み、前記3次元データ配列を、前記連続処理を実施する間の複数の時間枠の各々での前記プロセス変数値を含む、2次元データ配列に展開することを更に含む、請求項1に記載の方法。前記第1処理段に対する前記モデルにより導出された前記情報が、前記第2処理段の前記モデルに対する初期条件として利用される、請求項1に記載の方法。複数のモデルを開発する前記工程が、処理段の潜在構造モデルへの投影PLSを構築することを含む、請求項1に記載の方法。前記第1処理段の前記モデルにより導出され、前記第2処理段の前記モデルにより利用される、前記情報の少なくとも一部分に、忘却因子を加えることを更に含む、請求項1に記載の方法。プロセスを、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分解することと、各々が前記複数の処理段の各々に対応し、少なくとも前記第1処理段のモデルと第2処理段のモデルとを含む、複数のモデルを開発することとを含み、前記第2処理段の前記モデルは、前記第1処理段の前記モデルにより導出された情報を利用し、前記複数のモデルを利用して、前記プロセスのパラメータ値を予想することをさらに含む、プロセスにより作成されるバッチを分析する方法。前記第1処理段の前記モデルにより導出された前記情報が、前記第1処理段の出力品質予想を含む、請求項12に記載の方法。前記第2処理段の前記モデルが、前記第1処理段に対する前記出力品質予想の信頼性測度を更に利用する、請求項13に記載の方法。前記信頼性測度が、前記第1処理段に対する前記出力品質予想に関連する信頼区間である、請求項14に記載の方法。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、PLSモデルである、請求項12に記載の方法。プロセスのコンピュータベースのモデルであって、前記プロセスが、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分割可能であり、前記コンピュータベースのモデルが、各々が前記複数の処理段の各々に対応し、少なくとも前記第1処理段のモデルと第2処理段のモデルとを含む、複数のモデルを含み、各々の処理段に対応する前記モデルが、その処理段の1つ以上の実行からのデータとその処理段の1つ以上の実行に関連する出力品質データとを利用して開発され、各々の処理段に対応する前記モデルが、その処理段に関連する出力品質予想を立てるのに適しており、前記第1処理段の前記モデルにより生成される前記出力品質予想を利用して、前記第2処理段の前記モデルを開発する、コンピュータベースのモデル。プロセス段の前記1つ以上の実行に関連する前記出力品質データが、最終段製品の品質と最終バッチ製品の品質のうちの1つを含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。各々の処理段に対応する前記モデルが、最終段製品の品質と最終バッチ製品の品質のうちの1つの予想を含む、出力品質予想を立てるのに適している、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記プロセスがバッチ処理であり、複数の処理段に対応する複数のモデルを開発する前記工程が、複数のバッチを作成するために、複数の前記プロセスの実行の各々の間にデータを収集することを含み、前記データ収集工程が、各々の前記プロセスの実行の各々の処理段の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記プロセスがバッチ処理であり、処理段に対して計測される前記値が、複数のバッチの各々に対する前記処理段の間に複数の変数の各々に対して計測された複数の値を含む、3次元データ配列を含み、前記複数の処理段の間の複数の時刻の各々で、前記3次元データ配列を、前記プロセス変数値を含む2次元データ配列に展開することを更に含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記プロセスがバッチ処理であり、前記第1処理段の前記モデルにより導出され、前記第2処理段により利用される前記情報が、前記バッチ処理により生成されるバッチに対する品質予想を含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記プロセスが連続処理であり、前記複数の処理段に対応する複数のモデルを開発する前記工程が、前記プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々の間にデータを収集することを含み、前記データ収集工程が、各々の時間枠の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記プロセスが連続処理であり、処理段に対して計測される前記値が、前記プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々にわたり、複数の変数の各々に対して、前記処理段の間に計測された複数の値を含む、3次元データ配列を含み、前記3次元データ配列を、前記連続処理を実施する間の複数の時間枠の各々での前記プロセス変数値を含む、2次元データ配列に展開することを更に含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記第1処理段に対する前記モデルにより導出された前記情報が、前記第2処理段の前記モデルに対する初期条件として利用される、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。複数のモデルを開発する前記工程が、処理段の潜在構造モデルへの投影PLSを構築することを含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。前記第1処理段の前記モデルにより導出され、前記第2処理段の前記モデルにより利用される、前記情報の少なくとも一部分に、忘却因子を加えることを更に含む、請求項17に記載のコンピュータベースのモデル。プロセスを、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分解することと、各々が前記複数の処理段の各々に対応し、少なくとも前記第1処理段のモデルと第2処理段のモデルとを含む、複数のモデルを開発することとを含み、前記第2処理段の前記モデルは、前記第1処理段の前記モデルにより導出された情報を利用し、前記複数のモデルを利用して、前記プロセスのパラメータ値を予想することをさらに含む、プロセスにより生成されるバッチを分析するコンピュータベースの方法。前記第1処理段の前記モデルにより導出された前記情報が、前記第1処理段の出力品質予想を含む、請求項28に記載のコンピュータベースの方法。前記第2処理段の前記モデルが、前記第1処理段に対する前記出力品質予想の信頼性測度を更に利用する、請求項29に記載のコンピュータベースの方法。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、PLSモデルである、請求項28に記載のコンピュータベースの方法。プロセスをモデル構築するための機械的に実行可能な命令が保存されている、コンピュータ読出可能媒体であって、前記プロセスが、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分割可能であり、前記機械的に実行可能な命令が、各々が前記複数の処理段の各々に対応し、少なくとも前記第1処理段のモデルと前記第2処理段のモデルとを含む、複数のモデルを開発するための第1組の命令を含み、前記第1組の命令が、その処理段の1つ以上の実行からのデータと、その処理段の前記1つ以上の実行に関連する出力品質データとを利用して、各々の処理段に対応する前記モデルを開発し、各々の処理段に対応する前記モデルが、その処理段に関連する出力品質予想を立てるのに適しており、前記第1組の命令が、前記第1処理段の前記モデルにより生成される前記出力品質予想を利用して、前記第2処理段の前記モデルを開発する、コンピュータ読出可能媒体。プロセス段の前記1つ以上の実行に関連する前記出力品質データが、最終段製品の品質と最終バッチ製品の品質のうちの1つを含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記第1組の命令が、各々の処理段に対応する前記モデルに、最終段製品の品質と最終バッチ製品の品質のうちの1つの予想を含む出力品質予想を立てさせる命令を更に含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記プロセスがバッチ処理であり、前記第1組の命令が、複数のバッチを作成するために、複数の前記プロセスの実行の各々の間にデータを収集する命令を含み、前記データ収集が、各々の前記プロセスの実行の各々の処理段の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記プロセスがバッチ処理であり、処理段に対して計測される前記値が、複数のバッチの各々に対する前記処理段の間に複数の変数の各々に対して計測された複数の値を含む、3次元データ配列を含み、前記複数の処理段の間の複数の時刻の各々で、前記3次元データ配列を、前記プロセス変数値を含む2次元データ配列に展開する命令を更に含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記プロセスがバッチ処理であり、前記第1処理段の前記モデルにより導出され、前記第2処理段により利用される前記情報が、前記バッチ処理により生成されるバッチに対する品質予想を含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記プロセスが連続プロセスであり、前記第1組の命令が、前記複数の処理段に対して複数のモデルを開発するための命令を含み、前記プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々の間にデータを収集する命令を含み、前記データ収集工程が、各々の時間枠の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記プロセスが連続処理であり、処理段に対して計測される前記値が、前記プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々にわたり、複数の変数の各々に対して、前記処理段の間に計測された複数の値を含む、3次元データ配列を含み、前記第1組の命令が、前記3次元データ配列を、前記連続処理を実施する間の複数の時間枠の各々での前記プロセス変数値を含む、2次元データ配列に展開する命令を更に含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記第1組の命令が、前記第1処理段に対する前記モデルにより導出された情報を、前記第2処理段の前記モデルのための初期条件として利用する、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。複数のモデルを開発するための前記第1組の命令が、処理段の潜在構造への投影PLSモデルを構築する命令を含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記第1組の命令が、前記第1処理段の前記モデルにより導出され、前記第2処理段の前記モデルにより利用される前記情報の少なくとも一部分に忘却因子を加える命令を更に含む、請求項32に記載のコンピュータ読出可能媒体。プロセスにより生成されるバッチを分析するための機械的に実行可能な命令が保存されたコンピュータ読出可能媒体であって、前記プロセスが、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分割可能であり、前記機械的に実行可能な命令が、各々が前記複数の処理段の各々に対応し、少なくとも前記第1処理段のモデルと前記第2処理段のモデルとを含む、複数のモデルを開発するための第1組の命令を含み、前記第2処理段の前記モデルは、前記第1処理段の前記モデルにより導出された情報を利用し、前記プロセスのパラメータ値を予想するために前記複数のモデルを利用する第2組の命令をさらに含む、コンピュータ読出可能媒体。前記第1処理段の前記モデルにより導出された前記情報が、前記第1処理段の出力品質予想を含む、請求項43に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記第2処理段の前記モデルが、前記第1処理段に対する前記出力品質予想の信頼性測度を更に利用する、請求項44に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記信頼性測度が、前記第1処理段に対する前記出力品質予想に関連する信頼区間である、請求項45に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、PLSモデルである、請求項43に記載のコンピュータ読出可能媒体。第1処理段と第2処理段とを有するプロセスのモデルを構築する方法であって、複数の前記プロセスの実行に対応する系列データ集合を利用して、前記第1処理段のモデルを開発することと、前記系列データ集合の少なくとも第1部分を、入力として前記第1処理段の前記モデルに加えて、前記第1処理段の出力品質予想を立てることと、前記系列データ集合の少なくとも第2部分と前記第1処理段の前記出力品質予想とを利用して、第2処理段のモデルを開発することとを含む、方法。前記第1処理段の前記モデルが、前記第1処理段の前記出力品質予想の信頼性指標を更に生成し、前記第1処理段の前記出力品質予想の前記信頼性指標が、前記第2処理段の前記モデルを開発するのに利用される、請求項48に記載の方法。各々の処理段のモデルを開発することと、前記系列データ集合の少なくとも一部分を入力として各々の処理段の前記モデルに加えて、その処理段の出力品質予想を立てることと、前記系列データ集合の少なくとも一部分と前記先行する処理段の前記出力品質予想を、前記第1処理段に続く各々の処理段の前記モデルに加えることとを更に含む、請求項48に記載の方法。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、潜在構造への投影PLSモデルである、請求項48に記載の方法。前記プロセスが、バッチ処理と連続処理のうちの1つである、請求項48に記載の方法。第1処理段と第2処理段とを有する多段処理のモデルを利用する方法であって、前記モデルが、前記第1処理段及び前記第2処理段の各々のモデルを含み、前記多段処理の第1実行から得られる第1組のデータを前記第1処理段の前記モデルに加えて、前記第1処理段の出力品質予想を立てることと、前記多段処理の第2実行から得られる第2組のデータと前記第1処理段の前記出力品質予想とを前記第2処理段の前記モデルに加えることとを含む、方法。前記第1処理段の前記出力品質予想の信頼性測度を前記第2処理の前記モデルに加えることを更に含む、請求項53に記載の方法。前記信頼性測度が、前記第1処理段の前記出力品質予想に関する信頼区間である、請求項54に記載の方法。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、PLSモデルである、請求項53に記載の方法。第1処理段と第2処理段とを有するプロセスのコンピュータベースのモデルであって、前記コンピュータベースのモデルが、複数の前記プロセスの実行に対応する系列データ集合を利用して開発され、前記系列データ集合の少なくとも第1部分が入力として前記第1処理段の前記モデルに加えられる場合に、前記第1処理段の出力品質予想を立てるのに適した、前記第1処理段のモデルと、前記系列データ集合の少なくとも第2部分と前記第1処理段の前記出力品質予想とを利用して開発された前記第2処理段のモデルとを含む、コンピュータベースのモデル。前記第1処理段の前記モデルが、前記第1処理段の前記出力品質予想の信頼性指標を更に生成し、前記第1処理段の前記出力品質予想の前記信頼性指標を利用して、前記第2処理段の前記モデルを開発する、請求項57に記載のコンピュータベースのモデル。各々の処理段のモデルを更に含み、前記第1処理段に続く各々の処理段の前記モデルが、前記系列データ集合の少なくとも一部分と、前記先行する処理段の出力品質予想を入力として受信する、請求項57に記載のコンピュータベースのモデル。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、潜在構造への投影PLSモデルである、請求項57に記載のコンピュータベースのモデル。前記プロセスが、バッチ処理と連続処理のうちの1つである、請求項57に記載のコンピュータベースのモデル。第1段と第2段とを有する多段処理のコンピュータベースのモデルを利用する方法であって、前記モデルが、前記第1処理段と前記第2処理段の各々のモデルを含み、前記多段処理の第1実行から得られる第1組のデータを前記第1処理段の前記モデルに加えて、前記第1処理段の出力品質予想を立てることと、前記多段処理の第2実行から得られる第2組のデータと前記第1処理段の前記出力品質予想とを、前記第2処理段の前記モデルに加えることとを含む、方法。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、PLSモデルである、請求項62に記載の方法。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、主成分分析PCAモデルである、請求項62に記載の方法。前記第1組のデータが、前記多段処理の実行の前記第1処理段の間に得られるプロセス変数データに対応し、前記第2組のデータが、前記多段処理の前記実行の前記第2処理段の間に得られるプロセス変数データに対応する、請求項62に記載の方法。前記第1処理段の前記出力品質予想の信頼性指標が、前記第2処理段の前記モデルに加えられる、請求項62に記載の方法。前記処理段の前記出力品質予想の前記信頼性指標が、前記第1処理段の前記出力品質予想に対する信頼区間である、請求項66に記載の方法。第1処理段と第2処理段と有するプロセスのモデルを構築するために機械的に実行可能な命令が保存されているコンピュータ読出可能媒体であって、前記機械的に実行可能な命令が、複数の前記プロセスの実行に対応する系列データ集合を利用して前記第1処理段のモデルを開発するための第1組の命令と、前記系列データ集合の少なくとも第1部分を入力として前記第1処理段の前記モデルに加えて、前記第1処理段の出力品質予想を立てる第2組の命令と、前記系列データ集合の少なくとも第2部分と前記第1処理段の前記出力品質予想とを利用して、前記第2処理段のモデルを開発するための第3組の命令とを含む、コンピュータ読出可能媒体。前記第1処理段の前記モデルが、前記第1処理段の前記出力品質予想の信頼性指標を更に生成し、前記第1処理段の前記出力品質予想の前記信頼性指標が、前記第2処理段の前記モデルを開発するのに利用される、請求項68に記載のコンピュータ読出可能媒体。各々の処理段のモデルを開発することと、前記系列データ集合の少なくとも一部分を入力として各々の処理段の前記モデルに加えて、その処理段の出力品質予想を立てることと、前記系列データ集合の少なくとも一部分と前記先行する処理段の前記出力品質予想を、前記第1処理段に続く各々の処理段の前記モデルに加えることとを更に含む、請求項68に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記第1処理段の前記モデルと前記第2処理段の前記モデルのうちの少なくとも1つが、潜在構造への投影PLSモデルである、請求項68に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記プロセスが、バッチ処理と連続処理のうちの1つである、請求項68に記載のコンピュータ読出可能媒体。前記多段処理の第1実行から得られる第1組のデータを前記第1処理段の前記モデルに加えて、前記第1処理段の出力品質予想を立てる第4組の命令と、前記多段処理の第2実行から得られる第2組のデータと前記第1処理段の前記出力品質予想とを、前記第2処理段の前記モデルに加える第5組の命令とを更に含む、請求項68に記載のコンピュータ読出可能媒体。そのように、プロセスのモデル構築用のオンライン分析に対処するように設計されるツールでは、作製される製品、製品を作製するのに利用され得る設備配置、並びに、製品を製造するのに必要とされる異なる動作条件及び関連するフィールド計測試験計測が考慮されなければならない。1つのプロセスに対して単一の凝集モデルが用いられた先行技術のモデル構築の取り組みは、複数の設備部品を用いる又は複数の異なる製品を作製するモデル構築処理に関連して必要とされる、動作条件及び関連するフィールド計測及び試験計測を変更できなかった。バッチ製造プロセス又は連続製造プロセスのモデルを構築することは、そのプロセスを、特定の製品を作製するのに必要とされる異なる製造段に分割することにより容易になり得る。この文脈では、製造段を特徴付けるものは、プロセスに必要とされる設備の種類と、プロセスを監視又は制御するのに必要とされるフィールド計測及び試験計測と、維持しなければならないプロセス動作条件と、作製される最終製品への影響である。連続処理及びバッチ処理の両方についてオンライン分析を開発し、利用するのに、段の概念が用いられ得る。製品に関連する異なる段を定義した後に、分析モデルが、段別に構築され得る。モデルの開発に利用されるオフライン分析ツールは、オンラインデータ履歴装置からデータを抽出するのに段の定義を自動的に活用しないように設計され得るので、分析モデルを開発するのに必要とされる労力が少ない場合もある。オンライン分析用途は、モデル構築された処理段に基づいて、オンライン利用に適切なPCA及びPLSモデルを自動的に選択するように開発され得る。その結果、段モデルは、製造設定の変更を受け入れるのに柔軟に設定され得る。プロセル制御システムにより実施されるプロセスのモデル構築法は、そのプロセスを、少なくとも1つの第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分割することと、各々が複数の処理段の各々に対応する、複数のモデルを開発することとを含む。複数のモデルは、少なくとも1つの第1処理段のモデルと第2処理段のモデルとを含み、各々の処理段に対応するモデルは、その処理段の1つ以上の実行からのデータと、その処理段の1つ以上の実行に関連する出力品質データとを利用して開発される。加えて、各々の処理段に対応するモデルは、その処理段に関連する出力品質予想を立てるのに適しており、第1処理段のモデルにより生成される出力品質予想を利用して、第2処理段のモデルを開発する。処理段の1つ以上の実行に関連する出力品質データは、最終段製品の品質又は最終バッチ製品の品質を含み得る。各々の処理段に対応するモデルは、最終段製品の品質又は最終バッチ製品の品質のいずれかを予想することを含む、出力品質予想を立てることに適し得る。バッチ処理の複数の処理段に対応する複数のモデルの開発は、複数のプロセスの実行の各々の間にデータを収集して、複数のバッチを作成することを含み、前記データ収集は、各々のプロセスの実行の各々の処理段の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含む。バッチ処理の処理段に対するモデル構築データは、複数のバッチの各々に対する処理段の間の複数の時間枠で計測された、複数の変数の各々に対する複数の値を含む、3次元データ配列を形成する前記データ配列である。その3次元データ配列は、複数の処理段の間の複数の時刻の各々で、複数のバッチに対するプロセス変数値を含む2次元のデータ配列に展開され得る。そのように、3次元配列は、変数、時間、及び複数のバッチにより大きさが定められる。バッチ処理の第1処理段のモデルにより導出され、バッチ処理の第2処理段により利用される情報は、バッチ処理により作成されるバッチに対する品質予想を含み、第2処理段のモデルに対する初期条件として利用され得る。第1処理段のモデルにより導出され、第2処理段のモデルにより利用される情報の少なくとも一部分に、忘却因子即ち、選別因子を加えてもよい。連続処理のモデルを構築する場合、連続処理の複数の処理段に対応する複数のモデルを開発することは、処理を実施する間の複数の時間枠の各々の間にデータを収集することを含み得る。データ収集は、各々の時間枠の間に、複数のプロセス変数の各々に対する値を計測することを含み得る。連続処理の処理段に対して計測される値は、プロセスを実施する間の複数の時間枠の各々にわたり、複数の変数の各々に対して、処理段の間に計測された複数の値を含む、3次元データ配列を含み得る。3次元データ配列は、連続処理を実施する間の複数の時間枠の各々でのプロセス変数値を含む、2次元データ配列に展開され得る。複数のモデルを開発することは、潜在構造への投影又は処理段のPLSモデルを構築することを含み得る。プロセス制御システムで実施される前記システムにより操作されるバッチ処理は、その処理を、少なくとも第1処理段と第2処理段とを含む複数の処理段に分解し、各々のモデルが複数の処理段の各々に対応する、複数のモデルを開発することにより分析され得る。前記複数のモデルは、少なくとも1つの第1処理段のモデルと第2処理段のモデルとを含む。第2処理段のモデルは、第1処理段のモデルにより導出された情報を利用し、次に複数のモデルを利用して、処理パラメータの値を予想する。一実施形態では、第1処理段と第2処理段とを有するプロセスのモデルを構築し得るために、複数のプロセスの実行に対応する系列データ集合を利用して第1処理段のモデルを開発し、その系列データ集合の少なくとも第1部分を、入力として第1処理段モデルに加えて、第1処理段の出力品質予想を立て、系列データ集合の少なくとも第2部分と第1処理段の出力品質予想とを利用して第2処理段のモデルを開発する。第1処理段のモデルは、第1処理段の出力品質予想の信頼指標を作成し、第1処理段の出力品質予想の信頼指標を利用して、第2処理段のモデルを開発し得る。好ましくは、各々の処理段に対するモデルを開発し、系列データ集合の少なくとも一部分を、入力として各々の処理段のモデルに加えて、その処理段の出力品質予想を立て、系列データ集合の少なくとも一部分と先行する処理段の出力品質予想とを、入力として、第1処理段に続く各々の処理段のモデルに加える。そのようなモデルは、多段処理の第1実行から得られた第1データ集合を第1処理段のモデルに加え、第1処理段の出力品質予想を立て、多段処理の第2実行から得られた第2データ集合と、その第1処理段の出力品質予想とを第2処理段のモデルに加えることにより、利用され得る。図1は、データ履歴装置12と、各々が表示画面14を有する1つ以上のホストワークステーション又はコンピュータ13個人用コンピュータ、ワークステーション等のうちのいずれかの種類のものであり得るとに接続されたプロセスコントローラ11を含む、例示のプロセス制御システム10を示す。コントローラ11は、入力/出力I/Oカード26及び28を介してフィールド装置15~22にも接続され、フィールド装置15~22を利用して、バッチ処理の1つ以上のバッチ実行を実施するように動作し得る。データ履歴装置12は、いずれかの所望の種類のメモリと、データ保存用のいずれかの所望の又は周知の種類のソフトウェア、ハードウェア又はファームウェアとを有する、いずれかの所望の種類のデータ収集器であり得る。データ履歴装置12は、図1に示されるようにワークステーション13のうちの1つの一部から分離され得る。例として、エマーソンプロセスマネージメント社により販売されるデルタV登録商標コントローラであり得るコントローラ11は、例えば、イーサーネット登録商標接続又はいずれかの他の所望の通信網33を介して、ホストコンピュータ13及びデータ履歴装置12に通信可能に接続される。コントローラ11は、例えば、標準型4~20ma装置及び/又はファウンデーション登録商標フィールドバスプロトコル、ハート登録商標プロトコル、無線ハート登録商標プロトコル等のような、いずれかのスマート通信プロトコルに関連するいずれかの所望のハードウェア及びソフトウェアを利用して、フィールド装置15~22にも通信可能に接続される。フィールド装置15~22は、センサ、弁、送信機、位置決め装置等のような、いずれかの種類の装置であり得るのに対し、I/Oカード26及び28は、いずれかの所望の通信又はコントローラプロトコルに準拠するいずれかの種類のI/O装置であり得る。図1に示される実施形態では、フィールド装置15~18は、アナログ線又は結合型アナログデジタル線上で、I/Oカード26に通信する標準型4~20ma装置又はハート装置であり、フィールド装置19~22は、フィールドバス通信プロトコルを利用してデジタルバス上でI/Oカード28に通信する、ファウンデーション登録商標フィールドバスフィールド装置等のスマート装置である。当然、フィールド装置15~22は、将来開発されるいずれかの基準又はプロトコルを含む、いずれかの他の所望の基準又はプロトコルに準拠し得る。コントローラ11は、制御ループを含み得る1つ以上のプロセス制御ルーチンメモリ32に保存されるを実施又は監視するプロセッサ30を含み、装置15~22、ホストコンピュータ13及びデータ履歴装置12と通信し、いずれかの所望の方法でプロセスを制御する。本明細書に記載されるいずれかの制御ルーチン又はモジュールの一部分は、そのように望まれる場合、異なるコントローラ又は他の装置により実施又は実行され得ることに留意するべきである。同様に、本明細書に記載される、プロセス制御システム10内で実施されるべき制御ルーチン又はモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア等を含む、いずれかの形を取り得る。制御ルーチンは、例えば、オブジェクト指向プログラミングを利用して、ラダーロジック、シーケンシャルファンクションチャート、機能ブロック図を利用して、又は、他のいずれかのソフトウェアプログラミング言語又は設計パラダイムを利用して、いずれかの所望のソフトウェア形式で実施され得る。同様に、制御ルーチンは、例えば、1つ以上のEPROM、EEPROM、特定用途向け集積回路ASIC、又はいずれかの他のハードウェア又はファームウェア要素内に変更不能に符号化されて書き込まれ得る。そのように、コントローラ11は、制御方式又は制御ルーチンを所望の方法で実施するように設定され得る。幾つかの実施形態では、コントローラ11は、通常、機能ブロックと呼ばれているものを利用して、制御方式を実施し、各々の機能ブロックは、制御ルーチン全体のオブジェクト又は他の部分例えば、サブルーチンであり、呼び出しリンクを介して他の機能ブロックとの組み合わせで動作し、プロセス制御システム10内でプロセス制御ループを実施する。機能ブロックは、通常、送信機、センサ又は他の処理パラメータ計測装置に関連する機能等の入力機能、PID制御、ファジー論理制御等を実行する制御ルーチンに関連する機能等の制御機能、又は、弁等のある装置の動作を制御する出力機能のうちの1つを実行し、プロセス制御システム10内で、ある物理的機能を実行する。当然、混成型の及び他の種類の機能ブロックが存在する。機能ブロックは、コントローラ11内に保存され、そのコントローラにより実行される場合があり、それは、通常、これらの機能ブロックが、標準型4~20ma装置及びハート装置等の、ある種類のスマートフィールド装置に利用される又は関連する場合の事例である。又は、機能ブロックは、フィールド装置自体の中に保存され、そのフィールド装置自体により実施される場合があり、フィールドバス装置を用いる事例であり得る。図1の分解ブロック40により図示されるように、コントローラ11は、ルーチン42及び44として示される数多くの単一ループ制御ルーチンを含み得る。そのコントローラは、所望により、制御ループ46として示される多重/入力多重/出力制御ルーチン等の、1つ以上の先進的な制御ループを実施し得る。そのような各々のループは、通常、制御モジュールと呼ばれる。単一ループ制御ルーチン42及び44は、適切なアナログ入力AI及びアナログ出力AO機能ブロックにそれぞれ接続される単一入力/単一出力ファジー論理制御ブロックFLC及び単一入力/単一出力PID制御ブロックPIDを利用して、単一ループ制御を実行するように示されている。それらのルーチンは、弁等のプロセス制御装置に、温度及び圧力送信機等の計測装置に、又は、プロセス制御システム10内のいずれかの他の装置に関連し得る。先進的な制御ループ46は、1つ以上のAI機能ブロックに通信可能に接続される入力と、1つ以上のAO機能ブロックに通信可能に接続される出力とを含むように示されているが、先進的な制御ブロック48を、いずれかの他の所望の機能ブロック又は制御要素に接続して、他の種類の入力を受信し、他の種類の制御出力を与えてもよい。先進的な制御ブロック48は、モデル予想制御MPCブロック、ニューラルネットワークモデル構築又は制御ブロック、多変数ファジー論理制御ブロック、実時間最適化ブロック等のうちのいずれかの種類のものであってもよく、適合調節型制御ブロック等であってもよい。図1に示される、先進的な制御ブロック48を含む機能ブロックは、コントローラ11により実行され得る、又は代わりに、ワークステーション13のうちの1つ、更に、フィールド装置19~22のうちの1つ等の、いずれかの他の処理装置内に配置され、その処理装置により実行され得ると理解されるであろう。更に、図1に示されるように、1つ以上の分析ルーチン50は、プロセス制御装置10の様々な装置により保存され、実行され得る。プロセス分析ルーチン50が、1つ以上のコンピュータ読出可能メモリ52内に保存され、ワークステーション13のプロセッサ54上で実行されるように示されているが、代わりに、ルーチン50は、他の装置内に保存され、実行されてもよい。各々のプロセス分析ルーチン50は、制御ルーチン42、44、46等の1つ以上の制御ルーチンに、及び/又は、データ履歴装置12に通信可能に結合されて、計測された1つ以上のプロセス変数の計測値を受信する。各々のプロセス分析ルーチン50を利用して統計プロセスモデルを開発し、そのモデルに基づいて、進行中の又はオンラインのバッチ処理を分析し得る。分析ルーチン50は、その上、プロセス制御システム10により実施されているようなオンラインの又は進行中のバッチに関する情報を、バッチオペレータ等のユーザに表示し得る。図2は、処理監視及び品質予想システムPMSとも呼ばれる、オンラインバッチ処理モデル構築及び分析システムを実装するのに利用可能な動作管理システムOMS102を含む、プロセス制御環境100の別の実施例を示すブロック図である。OMS102は、プラント104内に位置し、そのプラントは、例えば、図1のプロセス制御網10の一部又は全部を含み得るプロセス制御システム106を含んでいる。例示のプラント104は、製造設備、処理設備、自動化設備、及び/又は、別の種類のプロセス制御構造又はシステムのうちのいずれかの種類のものであり得る。幾つかの実施例では、プラント104は、異なる場所に位置する複数の設備を含む場合があり、図2のプラント104は、単一プロセス制御システム106を含むように示されているが、プラント104は、追加のプロセス制御システムを含んでもよい。データバス110を介してコントローラ108に通信可能に結合され、そのシステムの一部であるプロセス制御システム106は、プロセス内で物理的機能を実行する又はプロセス変数を計測する等の、処理機能を実施する任意の数のフィールド装置例えば、入力及び/又は出力装置を含み得る。フィールド装置は、入力を受信し、出力を生成し、及び/又は、プロセスを制御する能力のある、いずれかの種類のプロセス制御要素を含み得る。例えば、フィールド装置は、例えば、プロセスを制御するための弁、ポンプ、送風機、加熱器、冷却器、及び/又は混合器等の入力装置を含み得る。加えて、フィールド装置は、例えば、プロセス内の又はプロセスの一部内の処理パラメータを計測するための温度計、圧力計、濃度計、液面計、流量計、及び/又は蒸気センサ等の出力装置を含み得る。入力装置は、1つ以上の特定のコマンドを実行し、プロセスに変化を生じさせる命令を、コントローラ108から受信し得る。更に、出力装置は、処理データ、環境データ、及び/又は入力装置データを計測し、計測されたデータをプロセス制御情報として、コントローラ108に伝送する。このプロセス制御情報は、各々のフィールド装置からの計測された出力に対応する変数例えば、計測されたプロセス変数及び/又は計測された品質変数の値を含み得る。図2の図示される実施例では、コントローラ108は、データバス110を介してプロセス制御システム106内のフィールド装置と通信し、それらのフィールド装置は、プロセス制御システム106内の中間通信部品に結合され得る。これらの通信部品は、コマンド領域内のフィールド装置をデータバス110に通信可能に結合させるための、フィールド接合ボックスを含み得る。加えて、通信部品は、フィールド装置及び/又はフィールド接合ボックスへの通信経路を構成する配列棚を含み得る。更に、通信部品は、フィールド装置からデータを受信し、そのデータを、例示のコントローラ108により受信可能な通信媒体に変換するような、I/Oカードを含み得る。これらのI/Oカードは、コントローラ108からのデータを、対応するフィールド装置により処理され得るデータ形式に変換し得る。一実施例では、データバス110は、フィールドバスプロトコル又は他の種類の有線及び/又は無線通信プロトコル例えば、プロフィバスプロトコル、ハートプロトコル等を利用して実装され得る。図2のコントローラ108PC又はいずれかの他の種類のコントローラは、1つ以上の制御ルーチンを管理し、プロセス制御システム106内のフィールド装置を管理する。それらの制御ルーチンとして、プロセス管理用途、警報管理用途、プロセス動向及び/又は履歴用途、バッチ処理及び/又は活動管理用途、統計用途、ストリーミング画像用途、先進的制御用途が挙げられ得る。更に、コントローラ108は、プロセス制御情報をOMS102へ送り得る。制御ルーチンは、プロセス制御システム106が特定量の所望の製品をある品質閾値内で作製するのを確実にするように、実施され得る。例えば、プロセス制御システム106は、バッチの結末に製品を作製するバッチシステムとして設定され得る。他の実施例では、プロセス制御システム106は、連続プロセス製造システムを含み得る。コントローラ108からのプロセス制御情報は、プロセス制御システム106内のフィールド装置を源とする、計測されたプロセス変数及び/又は品質変数に対応する値を含み得る。他の実施例では、OMS102は、プロセス制御情報内の値を分析し、対応する変数にし得る。計測されたプロセス変数は、フィールド装置のプロセス及び/又は特性の一部を計測するフィールド装置から発信されるプロセス制御情報に関連し得る。計測された品質変数は、完成品の少なくとも一部分に関連するプロセス特性を計測することに関するプロセス制御情報に関連し得る。例えば、プロセスは、流体中で一定濃度の化学物質を生成する槽内化学反応を実行し得る。この実施例では、流体中の化学物質の濃度が、品質変数であり得る。流体の温度と流体の槽内への流速が、プロセス変数であり得る。OMS102は、プロセス制御モデル構築及び/又は監視を介して、流体の槽内での濃度が、流体の槽内での温度と流体の槽内への流速に依存することを確定し得る。注記:ほとんどその通りであった言い換えれば、計測されたプロセス変数は、計測された品質変数の質に寄与する、又は、それに影響を与える。OMS102は、統計処理を利用して、品質変数へのプロセス変数の影響及び/又は寄与の量を確定し得る。加えて、OMS102は、プロセス制御システム106に関連する計測されたプロセス変数及び/又は品質変数の間の関連をモデル構築及び/又は確定し得る。計測されたプロセス変数及び/又は品質変数の間のこれらの関連により、1つ以上の算出された品質変数を作り出すことができる。算出された品質変数は、1つ以上の計測されたプロセス変数、計測された品質変数、及び/又は他の算出された品質変数の、多変量及び/又は線形代数的組み合わせであり得る。更に、OMS102は、計測されたプロセス変数、計測された品質変数、及び/又は算出された品質変数の組み合わせから、総体的品質変数を確定し得る。その総体的品質変数は、全プロセス品質の確定に対応し得る、及び/又は、プロセスの結果として生じる製品の予想される品質に対応し得る。図2に示されるように、OMS102は、記述モデル構築、予想モデル構築、及び/又は最適化を利用する分析プロセッサ114を含み、プロセス制御システム106の状態及び/又は質に関するフィードバックを生成する。分析プロセッサ114は、プロセス操作の誤りを検出、識別、及び/又は診断し、プロセス制御システム106の結果として得られる製品の品質に関連する品質変数及び/又は総体的品質変数へのあらゆる誤りの影響を予想し得る。更に、分析プロセッサ114は、品質変数及び/又はプロセス変数を、プロセスの総体的な質に関連する総体的品質変数に統計的に及び/又は論理的に組み合わせることにより、処理動作の質を監視し得る。次に、分析プロセッサ114は、総体的品質変数に対する算出された値及び/又は他の品質変数に関連する値を各々の閾値と比較し得る。これらの閾値は、プロセス内の異なる時間での総体的品質変化の既定の品質限界に基づき得る。例えば、プロセスに関連する総体的品質変数が、一定量の時間にわたり閾値を超える場合、結果として得られる製品の予想される最終品質は、完成品に関連する品質基準に適合し得ない。総体的品質変数及び/又はいずれかの他の品質変数が、各々の閾値から逸れる場合、分析プロセッサ114は、総体的品質変数に関連する解明された及び/又は未解明の変化又は偏差を示す誤り指標をプロセス概要図及び/又はプロセス変化グラフ内に作成し得る、及び/又は、プロセス誤りを生成した変数を示し得る。例示の分析プロセッサ114は、オペレータがプロセス品質グラフ例えば、結合グラフ、マイクロチャート、プロセス変化グラフ、変数動向グラフ、グラフィクス等を生成するのを可能にする機能性を与えることにより、1つ以上のプロセス誤りの原因を特定する分析を管理する。そのグラフは、計測されたプロセス変数、計測された品質変数、及び/又は計算された品質変数等の、現時点の及び/又は過去の値を表示し得る。更に、幾つかの事例では、そのプロセスが、作動中であり、OMS102により追加のプロセス制御情報が受信される毎に、グラフの各々に関連する他変数統計を連続的に更新及び/又は再計算しながら、分析プロセッサ114が、これらのグラフを生成する。バッチ工程に対してこれらの機能を実行するために、OMS102は、複数の異なるバッチ実行の各々の間に、数多くの異なるプロセス変数に対するバッチ処理データを収集する。このデータは、コントローラ108又は制御網110内のフィールド装置から、プロセスの異なるバッチ実行の間にプロセスデータを既に収集、保存していることもあるデータ履歴装置例えば、図1の履歴装置12から、又は、いずれのかの他のデータ源から収集され得る。次に、OMS102は、このデータを処理し、1つ以上の統計バッチモデルを生成し、例えば、OMS102のコンピュータ読出可能メモリ等のメモリ内に、又は、図1のワークステーション13のメモリ52のうちの1つの中に、その統計バッチモデルを保存する。次に、統計バッチモデルは、必要に応じて取り出され、進行中のバッチ実行又は将来のオンラインのバッチ実行を分析することができる。特に、OMS102は、保存されたバッチモデルを利用して、特定のバッチ実行のオンライン動作中に又はそのバッチ実行の動作の進行中に収集されたデータを分析し得る、又は、ユーザがそれらのデータを分析するのを可能にし得る。しかしながら、バッチがオンラインで作動している間にバッチ実行からのデータを分析するために、OMS102は、最初に、バッチモデルと比較して、オンラインバッチが作動している正確な段を判定しなければならない。つまり、OMS102は、そのオンラインバッチについての他の因子を測定することができるように、バッチモデルのどの点がオンラインバッチデータと比較されるべきかを、例えば、オンラインバッチのどのパラメータが、バッチモデル内のそれらの同じパラメータと比べて異常であるのか又は仕様外であるのか、オンラインバッチの出力が、所望の品質基準に適合しているか等を判定しなければならない。実際に、統計バッチモデルを利用するオンラインデータのいずれも分析も、オンラインデータに最も適用可能である、統計バッチモデル内の点を最初に定めなければならない。オンラインデータが統計バッチモデルに整合した後にのみ、オンラインバッチがバッチモデルとどのように比較されているかを示す画面をオペレータに与え、統計分析を実行し、バッチが正常に又は制限内で作動しているか、又は、バッチが異常に作動しているか、及び/又は、バッチの出力が、所望の粘稠度、濃度等のような所望の品質基準に適合するように予想されているかを判定する等のように、追加の分析を実行することができる。一実施例として、現時点のオンラインバッチのデータをバッチモデル内の特定点に整合させた後に、OMS102の分析プロセッサ114は、一連の異なるグラフ又は他の表示をユーザに与え、ユーザが、現時点の操作段又はオンラインバッチ実行の実行可能性を確定することを可能にし得る。これらのグラフ又は表示の幾つかが、以下に考察されるが、他の表示、分析又は情報が、オペレータ、保全作業員等のようなユーザに追加で又は代わりに与えられ得ると理解されるべきである。一実施例として、分析プロセッサ114は、総体的品質変数への、又は、モデル化されたプロセス変化及びモデル化されていないプロセス変化の多変数統計誤り指標へのプロセス変数及び/又は品質変数の寄与を算出することにより、寄与グラフを生成し得る。プロセス及び/又は品質変数の寄与は、各々の変数のモデル構築された及び/又はモデル構築されていない変化として表示され得る。その変化への寄与は、総体的品質に関連し、及び/又は、品質変数は、その誤りに関連する。更に、分析プロセッサ114は、いずれかの選択されたプロセス変数及び/又は品質変数に対して、定められた閾値を有する変数動向グラフを生成し得る。変数動向グラフは、変数に関連する値をプロセス時間にわたり、先行するプロセスの同じ時間の間の変数値、例えば、モデル変数値に対して示し得る。寄与グラフ及び/又は変数動向グラフを生成することにより、分析処理114は、プロセスに対する可能な補正も特定し、バッチ処理中で検出された誤りを緩和し得る。変数動向グラフは、オペレータが、関連変化例えば、標準偏差を用い、現時点の値を同じ時間尺度に整合させてバッチモデルを作り出すのに利用される、バッチのデータの履歴線図を重ねることにより、プロセス誤りの原因を確定するのを補助し得る。分析プロセッサ114は、品質予想グラフも生成し、実装される場合、その補正複数可のプロセスの総体的な質への効果を定め得る。補正複数可が、特定の閾値内に総体的な質を維持する又は改善する場合、分析プロセッサ114は、OMS102に補正複数可を実施するように命令する。代わりに、分析プロセッサ114は、命令をコントローラ108に送信し、プロセス補正複数可を実施し得る。更に、例示の分析プロセッサ114は、総体的品質変数及び/又はいずれかの他の品質変数に関連する誤りを確定したと同時に、マイクロチャートを生成し得る。マイクロチャートは、バッチモデルにより予想されるような各々の変数の平均値及び/又は標準偏差に関する、特定の時間例えば、プロセス誤りに関連する時間での処理及び/又は品質変数の値を含み得る。加えて、マイクロチャートは、そのモデルに関連する処理及び/又は品質変数の各々に関連する先行する値を示すスパーク線を含み得る。マイクロチャートから、例示の分析プロセッサ114により、オペレータは、プロセスへの1つ以上の補正動作を確定及び/又は選択することができ、及び/又は、総体的品質変数が特定の限界内にあるように予想されるように、いずれかの補正が処理を向上させるかを判定することができる。OMS102は、オンラインデータプロセッサ116を介した、プロセス変化グラフ、寄与グラフ、変数動向グラフ、品質予想グラフ、及び/又はマイクロチャートを含むプロセス制御データへのアクセス及び制御を管理する。加えて、オンラインデータプロセッサ116は、プロセス制御のオペレータが、プロセス制御データを観測し、プロセス制御データを変化及び/又は修正し、及び/又は、プロセス制御システム106内でフィールド装置への命令を生成する許可を与える。オンライン分析にアクセスするために、図2のプラント104は、ルータ120と、ローカルエリアネットワーク124LANを介してオンラインデータプロセッサ116に通信可能に結合されたローカルワークステーション122とを含むように示されている。更に、ルータ120は、プラント104内のいずれかの他のワークステーション図示されずを、LAN124及び/又はオンラインデータプロセッサ116に通信可能に結合させ得る。無線で及び/又は有線接続を介して他のワークステーションに通信可能に結合するルータ120は、LAN124及び/又はオンラインデータプロセッサ116へのアクセスハブとして、いずれかの種類の無線及び/又は有線ルータを含み得る。LAN124は、いずれかの所望の通信媒体及びプロトコルを利用して実装され得る。例えば、LAN124は、有線又は無線イーサネット登録商標通信方式を基礎とし得る。しかしながら、いずれかの他の適切な通信媒体及びプロトコルが利用されてもよい。更に、単一のLANが示されているが、1を超えるLAN及びワークステーション122内の適切な通信ハードウェアを利用して、ワークステーション122と各々の類似のワークステーション図示されずとの間に、冗長度のある通信経路を与え得る。LAN124は、1つ以上の規則に基づいて、遠隔ワークステーション130及び/又は132からの通信が、プラント104内に許可されるべきかを判定するファイヤーウォール128に通信可能に結合されるようにも示される。遠隔ワークステーション130及び132は、プラント104内にはいないオペレータに、プラント104内の情報源へのアクセスを与え得る。遠隔ワークステーション130及び132は、ワイドエリアネットワークWAN134を介してファイヤーウォール128に通信可能に結合される。ワークステーション122、130及び/又は132は、OMS102により実行されるオンライン分析に基づいて、プロセス制御システム106内の1つ以上の処理を観測、修正及び/又は補正するように設定されてもよく、これらのワークステーションは、本明細書に記載されるオンラインプロセス分析用途及び方法を直接実施してもよい。例えば、ワークステーション122、130及び/又は132は、OMS102により生成されるプロセス制御情報をフォーマット及び/または表示するユーザインターフェース136を含んでもよい。別の実施例として、ユーザインターフェース136は、生成されたグラフ及び/又はチャートを受信してもよく、若しくは、代わりに、OMS102からプロセス制御グラフ及び/又はチャートを生成するデータを受信してもよい。各々のワークステーション122、130及び/又は132内にグラフ及び/又はチャートデータを受信したと同時に、ユーザインターフェース136は、オペレータが理解するのに比較的容易なグラフ及び/又はチャート138の表示を生成し得る。図2の例示の構成は、分析ユーザインターフェース136を備えたワークステーション132を示す。しかしながら、ワークステーション122及び/又は130は、2つの分析ユーザインターフェース136を含んでもよい。加えて、ユーザインターフェース136は、プロセス制御システム106内で、及び/又は、本明細書に記載されるオンライン分析により定められるプラント104内のいずれかの他のプロセス制御システム内で、いずれかのプロセス制御誤りが発生したことを、プロセス制御オペレータに警告し得る。更に、ユーザインターフェース136は、プロセス制御オペレータを分析過程に誘導して、プロセス誤りの源を確定し、プロセス誤りの、結果として得られる製品の品質への影響を予想し得る。ユーザインターフェース136は、プロセス誤りが発生した際にオペレータプロセス制御統計情報を与えることにより、オペレータが、処理を調整して、あらゆる誤りを補正するのを可能にし得る。プロセス中に誤りを補正することにより、オペレータは、結果として得られる製品の品質を維持し得る。加えて、ユーザインターフェース136は、例示のOMS102を介して、検出動作、分析動作、補正動作、及び品質予想情報を表示し得る。例えば、ユーザインターフェース136は、プロセス概要チャート、プロセス変化グラフ、マイクロチャート、寄与グラフ、変数動向グラフ、及び/又は品質予想グラフ例えば、グラフ138を表示し得る。これらのグラフ138を観察したと同時に、オペレータは、追加のグラフ138を選択して、多変数及び/又は統計プロセス情報を観察し、プロセス誤りの原因を確定し得る。加えて、ユーザインタフェース136は、プロセス誤りに対する可能な補正動作を表示し得る。次に、ユーザインターフェース136により、オペレータは、1つ以上の補正動作を選択することができる。補正選択と同時に、ユーザインターフェース136は、補正をOMS102に伝送し、そのOMSは、命令をコントローラ108に送信して、プロセス制御システム106を適切に補正し得る。図2のワークステーション122、130及び/又は132は、いずれかの計算装置、例えば、個人用コンピュータ、ラップトップ、サーバ、コントローラ、携帯情報端末PDA、マイクロコンピュータ等を含み得る。ワークステーション122、130及び/又は132は、いずれかの適切なコンピュータシステム又は処理システムを利用して実装され得る。例えば、ワークステーション122、130及び/又は132が、単一のプロセッサを備えた個人用コンピュータ、単一の又は複数のプロセッサを備えたワークステーション等を用いて実装され得る。図1のプロセス制御環境10及び図2の100は、その内部に以下に更に詳しく記載される例示の方法及び装置が有利に用いられ得る、システムの種類を示すように与えられる。しかしながら、本明細書に記載される例示の方法及び装置は、所望により、例示のプロセス制御環境10及び100、及び/又は、図1及び図2に示されるプロセス制御システム106、及び/又は、プロセス制御動作、企業管理動作、通信動作等に関連して利用されるシステムよりも複雑性の高い又は低い、他のシステムに有利に用いられてもよい。現在、多くのプロセス制御システムは、プロセス情報の分析及び/又は統計分析を与える。しかしながら、これらのシステムは、一般に、結果として得られる製品の品質に影響を与え得るプロセス誤りの原因及び潜在的な補正動作を確定するために、オフラインツールを実装している。これらのオフラインツールは、プロセス研究、基礎研究、商業研究、障害解決法、プロセス向上分析、及び/又はシックスシグマ分析を含み得る。これらのツールは、後続の製品のための処理を補正し得るが、誤りが起こる際のプロセスの質に対処及び/又はそれを補正することができない。そのように、これらのオフラインツールでは、製造される製品の質の劣化が防止されない。他方では、本明細書に記載される例示のオンラインバッチプロセス制御システム分析をプロセス制御システム内に用いて、処理中の誤り検出、分析、及び/又は、製品が製造されている間にオペレータがプロセス誤りを補正するのを可能にする補正情報を与え得る。言い換えれば、プロセス補正は、予想された誤りに応答して、誤りが起こる際に、又は、実質的には、誤りが起こった直後に実施され得る。本明細書に記載される例示の方法及び装置を利用して、プロセス誤りを予想及び/又は補正し、バッチ処理及び/又は連続処理のプロセスの質を向上させ得るが、それらの方法及び装置は、特に、バッチ処理に対して記載されることになる。加えて又は代わりに、例示の方法及び装置を利用し、製品の品質を予想して対応するプロセス誤りを補正することにより、及び/又は、検出されたプロセス誤りを補正することにより、製品の品質を補正し得る。図3は、図1のルーチン50を実行し得るOMS102により実施され、バッチ処理用の統計バッチモデルを開発し、次に、その統計バッチモデルを利用して、オンラインバッチ処理の実行からのデータを分析し得る方法の例示の流れ図150を示す。ブロック152では、OMS102は、特定バッチに対するバッチデータを収集する。このバッチデータとして、プロセスの特定のバッチ実行に対する複数の異なるプロセス変数に対する、計測された、算出された又は推定されたプロセス変数値が挙げられ得る。それらの変数として、例えば、そのバッチに対する素材の組成物及び他の初期条件等の入力変数、温度、流速、液面又は他のプロセス変数計測等の進行中のプロセス変数、推定されるプロセス変数、湿度、室温等のような環境データ、1つ以上の試験分析でのオフラインで計測された又は得られたいずれかのデータを含む試験データ等が挙げられる。このデータは、以前の実行バッチのデータ履歴装置図1の履歴装置12等により収集される。望まれる場合、ユーザ又はオペレータは、特定のバッチ実行を選択してもよく、データ履歴装置内に保存されるデータは、モデル構築処理に利用される。ブロック154では、データがブロック152で収集された、バッチ実行を完了した後に、及び/又は、バッチの異なる様々な段、操作又は相の終わりに、OMS102は、バッチ実行の品質計測値又は品質データを収集する。品質データとして、バッチ出力の、又は、バッチの段、操作又は相のうちの1つの出力の、いずれかの種類の計測値又は品質指標が挙げられ得る。その計測値又は指標値として、例えば、材料の粘稠度、特定の化学物質又は元素の濃度、pH、材料組成又は比、及び/又は、許容可能な又は所望の出力を生成する際にバッチ実行の成功を示す、いずれかの他の品質データが挙げられる。当然、収集される特定の品質データは、製造される製品の種類に依存することになり、この品質データは、オンラインで計測されてもよく、試験分析により定められてもよく、視覚検査により定められユーザにより入力されてもよく、他のパラメータに基づいて算出されてもよく、いずれかの他の周知の方法で定められてもよい。更に、この品質データは、このデータがバッチ履歴装置内に保存される場合はバッチ履歴装置から、又は、オンライン処理を介して、又は、オフライン試験分析を介して得られてもよい。図4は、計測された分離変数202と、計算された、又はそうでなければ、計測された又は確定された品質変数204とを含む例示のバッチ実行例えば、バッチ1のデータ構造200を示し、それらの変数は、計測又は観測を介したバッチ実行の終わりに得られる1つ以上の総体的品質変数を含み得る。バッチ処理は、通常、1つ以上の処理段を含み、各々の段は、1つ以上の操作を含み、各々の操作は、1つ以上の相を含む。そのように、例示の計測されたプロセス変数202は、単一の相、操作又は段からのプロセス変数プロセスパラメータとも称するを含んでもよく、バッチ処理の複数の相、操作又は段に跨がるプロセス変数を含んでもよい。例として、図4に示される変数P1は、流体の流速例えば、プロセス変数に対応し得るのに対し、変数P2~P8は、温度、圧力、別の流速等に対応し得る。変数204は、濃度等のような品質変数に対応し得る。図4のバッチ処理は、8つの計測されたプロセス変数202と2つの品質変数204とを含むように示されているが、他の例では、バッチ処理は、より少ない又は多いプロセス変数及び/又はより大きい又は小さい品質変数を含み得る。加えて、バッチ処理データは、t軸図4では、時間と表示に沿って示される時間枠の間に収集される。図4のデータグラフ200は、幾つかのプロセス変数202が、バッチ処理の間のある時間に対してのみ重要であることを示す。例えば、プロセス変数P1は、バッチ又は、データが収集されたバッチの段、動作又は相を通じて、バッチの開始から中間点まで重要である。そのように、変数P1は、流体の流速に関連する場合、流体は、バッチの開始からバッチの中間点までバッチ処理内でのみ流れ得る。この点の後は、バッチは、流速を利用し得ない。従って、変数P1は、その時点でのバッチ処理に重要ではない。対照的に、図4の変数P4は、バッチ処理全体に対して重要である。例示の品質変数204は、バッチ処理全体に関連してもよく、バッチ処理の特定の相又は段に関連してもよい。品質変数204は、計測されたプロセス変数202及び/又は他の品質変数204の間の多変数、統計的、及び/又は代数的関連の結果であってもよく、いずれかの周知の方法で計測又は測定されてもよく、ユーザにより入力されてもよい。例えば、品質変数Q1は、バッチ処理から生じた製品の組成品質に対応し得る。Q1は、プロセス制御システム106内で直接的に可測ではあり得ない場合でも、品質変数である。代わりに、組成品質変数Q1は、計測された変数202の多変数の組み合わせから、モデル化及び/又は確定されてもよく、ある時間遅延を用いて、試験分析により確定されてもよい。図3を再び参照して、次に、OMS102は、ブロック156で、バッチデータが、プロセスのバッチ実行の間に、そのバッチに適した統計モデルを作り出すのに十分に収集されているかを判定する。収集されていない場合、ブロック156は、制御をブロック152に戻し、バッチ処理の別の実行に対するプロセス変数データを更に収集する。収集されている場合、ブロック158は、保存されたバッチモデルからバッチデータを整える。この点を示すために、図5は、図3のブロック152~156で得られ、ブロック158の開始でメモリ内に保存され得る、一組の例示のバッチ実行に関連するデータ構造300を示す。図示されるように、データ構造300は、複数のバッチ実行の各々の間のプロセス変数302と各々の品質変数304とを含む。バッチ実行例えば、バッチ1~Nは、この特定バッチの処理が、整理順に実行される4つの段例えば、段1~4を含むことを示す。例えば、段1は、バッチでの化学物質の組み合わせ及び混合に対応し得るのに対し、段2は、バッチでのそれらの混合化合物の加熱乾燥に対応し得る。これらの段は、操作、相、及び/又はレベルに更に分割され得る。加えて、品質変数304は、各々のバッチ段、相、操作又はレベルで計測されたプロセス変数302に対応し得る、及び/又は、バッチの終わりに対応し得る。図5に示される例示のデータ構造は、各々の個別のバッチが、時間間隔で異なり得ることを示し、バッチの各々の段の開始時間及び終了時間は、バッチ間で異なる。例えば、バッチ2は、バッチ1よりも短い時間で完了し、バッチ3及び4は、バッチ1よりも長い時間で完了する。更に、バッチ1は、段1を終了するのに、バッチ2よりも長い時間を必要とする。図3を再び参照して、ブロック158は、バッチモデルを作り出すことができるように、図5のバッチデータを整える。幾つかの場合では、このデータは、各々の変数図示されずの重要な時間間隔を、対応する段複数可の時間長さに比例するものとして表すことにより、整えられ得る。そのように、バッチ及び/又は段を完了するのに変化する時間は、各々のバッチ内の計測されたプロセス変数302を利用して分解され得る。別の実施例では、上述の十分に知られたDTW法を利用して、例えば、全てのバッチのメジアン時間枠、全てのバッチの平均時間枠、又は、制御バッチ又は選択されたバッチに関連する時間枠等のある他の時間枠であり得る一定の又は規格化された時間枠に、バッチデータを整合させ得る。整合する際に、バッチデータは、図6のデータ構造350に示されるように現れることになり、各々のバッチの時間枠は、正確に同じに規格化され、段の全ては、互いに整合し、各々のバッチ内の実際のデータ点は、バッチモデルに利用される規格化された時間枠に整合するように、時間が伸張又は収縮することにより時間がずれている。当然、各々の段相又は操作内の時間は、特定の段相又は操作の規格化された時間に対してそれらの段相又は操作の時間に基づいて、全ての段が個別に整合されるように、異なるようにずれていてもよい。任意の事象では、DTW法等のいずれかの周知の方法を利用して、バッチデータを処理する又は統計モデルを開発する前に、異なるバッチ実行から、バッチデータの時間を整合してもよい。理解されるように、時間枠が、異なるバッチ実行内で伸張収縮して、図6のデータ構造を作り出すことで、各々のデータのより多くの又はより少ないデータ点が、規格化されたデータの異なる段の各々を備えてもよく、それらの段に関連してもよい。望まれる場合、このデータは、例えば、線形又は非線形補間を利用して固定された数の又は固定された組の規格化データ点に変換され得るので、バッチモデルを作り出すのに利用されるバッチの各々は、同数のデータ点を有する、又は、バッチモデルの規格化時間枠内の同じ時間の各々に対するデータ点がある。当然、上述のように、データ内の点の値は、直線補間、又は、非線形補間等のいずれかの他の所望の補間を利用して、複数の点の間の補間により得られ得る。更に、様々なバッチ実行に対して収集された各々のデータ点が、一組の連続して収集された生データ点の平均値、メジアン値等のような統計データ点であり得ると理解されることになる。そのように、例えば、バッチ実行に対する単一データ点を、いずれかの所望の数の生データ点例えば、10、100、又は他のいずかれの数の統計の組み合わせ通常、必ずしも平均ではないとして生成して、モデル処理に関連するモデル寸法及び処理時間を削減し得る。当然、バッチ実行内のいずれかの特定の統計データ点を作り出すのに利用される生データ点の数は、バッチ等内の時間長全体と比較した生データの計測頻度に基づき得る。図6に示されるように、異なるバッチ実行からのバッチデータを整えた後に、ブロック160図3は、整合されたデータからの段モデルで構成される統計バッチモデルを作り出し、統計標準点から、工程152~156の異なるバッチ実行から収集されたデータにより定められるような、バッチ処理の通常の又は予想される操作を定める。統計バッチモデルを作り出す1つの方法は、バッチ実行内のプロセス変数の各々に対して、1つ以上のモデルプロセス変数軌跡を作り出し、そのような各々のモデルのプロセス変数軌跡は、プロセス変数がバッチ操作に重要である時間枠にわたり、プロセス変数の予想される動作又は正常な動作を特定する又は表記する。この時間枠は、例えば、バッチ、1つ以上のバッチ段、相、操作、レベル等の全長であってもよい。例として、各々のモデルプロセス変数軌跡は、プロセス変数の予想値として、例えば、モデルの規格化された時間枠中の各々の時間位置での収集されたバッチデータから算出されるようなプロセス変数の平均値又はメジアン値を定義し得る。加えて、望まれる場合、各々のモデルのプロセス変数軌跡は、いずれかの特定の時点での収集されたバッチデータに関連する1つ以上の標準偏差を含み、その特定の時間でのその変数に対するバッチデータの通常の変化を示し得る。図3を再び参照して、ブロック160は、PCA主成分分析モデル又はPLS潜在構造投影モデル等の他の統計モデルを更に又は代わりに開発し得る。周知のように、PCAモデル構築技術は、バッチモデル構築データ及びPCAモデル行列に対して一組の主成分を開発し、次に、それらの主成分を利用して、オンラインバッチからのデータ等の他のバッチデータを分析することができる。更に、PLSモデル構築技術は、PLS計算を実行して、バッチ実行用に収集された又は測定されたプロセス変数データを、そのモデルに利用されるバッチ実行用に計測、算出又はそうでなければ、測定された品質変数に関連させる。次に、PLSモデルを利用して、計測されたバッチ内の変数の統計値に基づいて、将来のバッチの品質変数を予想することができる。PCA及びPLSモデル構築技術は、十分に知られており、従って、本明細書では詳しく記載されない。当然、望まれる場合、図6の整合されたバッチデータから、他の種類の統計バッチモデルを作り出すことができる。任意の事象では、1つ以上の統計バッチモデルを作り出した後に、ブロック162は、図1のメモリ52等のコンピュータ読出可能メモリ内にこれらのモデルを、後に利用するために保存する。図7は、例示の処理施設を示し、その施設内で、例示の多段バッチ又は連続処理が実施され得て、その施設と接続して、多段モデル構築が実行され得る。図示される例示の処理施設400は、複数の充填槽又は保存槽401、402、403、404、反応器A406、反応器B408、選別ユニット410、及び保存槽412を含む。図示される例示のバッチ処理で、図7の矢印414により示されるように、反応器A406は、プロセスで充填槽401及び402から入力される素材で充たされ、反応器B408は、プロセスで充填槽402及び404から入力される素材で充たされる。これらの材料は、反応器A406及び反応器B408内で処理され、結果として得られる製品は、選別ユニット410に移され、その選別ユニットで選別されて、選別された生成物を生成し、次に、その生成物は、後の追加処理のために又は後に利用するために、保存槽412内に充填、保存される。モデル構築を容易にし、より正確なモデル構築を可能にするために、任意の数の操作又は段例えば、充填、反応、選別、保存等を伴い得るこの例示のバッチ処理は、複数の処理相又は段に分解され得て、それらの相又は段の各々は、1つ以上の操作又は段を包含し得る。例えば、第1処理段段1は、素材を反応器A406及び反応器B408内に誘導し、次に、それらの素材を処理して、反応生成物を生成することを含み得る。第2の処理段段2は、それらの反応生成物を選別ユニット410内に誘導することを含み得る。第3の処理段段3は、所望の選別生成物を生成するための、選別ユニット410内で実行される一連の選別操作を含み得る。第4の処理段段4は、選別生成物を保存タンク412内に移送するための追加の一連の操作を含み得る。一般に、全バッチ処理のモデルは、各々の処理段に対応する個別のモデルを開発することにより開発され得る。図7に示される例示のプロセスでは、モデルは、段1~4の各々に対して開発され得る。各々の段に対応するモデルは、バッチ処理により作成される複数のバッチの各々からデータを収集することにより開発され得る。個別のバッチと関連して収集されたデータを区別するために、固有のバッチID416が、例えば、データ履歴装置内に収集、保存された全てのデータと関連する生成された各々のバッチに、そのバッチの生成をもたらしたプロセスのバッチ実行と関連付けて、割り当てられる。図8は、単一のプロセス段に対する処理データのバッチ方式展開を図表で示す。処理データは、複数のバッチ実行から得られ得る。それらのデータは、バッチ処理の分析モデルを、又は、多段処理の場合は、バッチ処理の各々の段の分析モデルを開発するための系列データ集合として利用され得る。図示されるように、バッチデータを保存するのに利用されるデータファイル420は、J変数及びK走査周期と、工業バッチプロセスのIバッチの又はバッチ実行の各々に対するデータの3次元配列を含む。データファイル420は、バッチ実行に利用されるJ変数の各々に対する値を保存する。各々のIバッチの全て又は幾つかのK走査周期の間のJ変数の全て又は幾つかに対する値が得られ、保存され得る。簡易な単一段バッチ処理では、この種類の展開で十分である。しかしながら、多段バッチ処理では、データは、図9に示され、以下により詳細に記載されるように段毎に個別に展開されるべきである。プロセスの分析モデルを開発する前に、データファイル420は、図8に示されるようにI×KJ寸法の2次元配列422に展開される。K走査周期の各々は、幾つかの又は全てのIバッチに対する幾つかの又は全てのJ変数に対する変数を含み得るI×J寸法の2次元配列424として表される。データファイル420を展開する際に、Kの2次元データアレイ424即ち、各々のK走査周期に対する1つは、並列で配置され、図示されるような2次元配列422を形成する。同じデータ展開方式が、図9に示されるように、多段バッチ処理に用いられ得る。図示されるように、各々の処理段に対するデータは、初期に、図10に示される3次元配列420と同様に、3次元配列430内に保存され得る。3次元配列430は、寸法が、Ii×Ji×Kiであり、1≦i≦Sであり、Sは、バッチ処理全体を構成する全段数である。そのように、データは、Sの3次元配列430で表され、各々の配列430は、1とSとの間の処理段iの特定の1つに対する、Iバッチ及びK走査周期に対するJ変数に対するデータを保存する。各々の3次元配列i430内のデータは、Ii×Ji寸法のKiの2次元配列434が再び並列に配置されている、Ii×KiJi寸法の2次元配列432に展開される。図10は、多段産業用工程のPLSモデル構築に用いられ得る幾つかの単一ブロックデータ構造及び多重ブロックデータ構造を示す。最も容易なデータ構造図10の上左手部分に示されるは、処理モデルを開発するのに利用される全てのデータに対する単一ブロックXと、ブロックXに対するデータを生成するのに利用されるバッチに対して算出又は計測され得る最終バッチ製品の品質指標に対するブロックYとを用いる。この単一ブロックの単一段データ構造では、バッチが1段として処理され、全ての段に対する全てのデータが上述のように展開、同期化され、次に、1つのPLSモデルが、そのバッチに対して、あたかも処理が単一段処理であるかのように開発される。大抵の処理又は処理段は、最終バッチ又は最終段製品の品質について、処理又は処理段が実行される前に存在する条件により影響を受けるので、品質予想のために、バッチ又は段の開始から現時点での時間までの全てのデータが用いられることが多い。処理モデル構築では初期条件と呼ばれる、これらの条件は、処理に利用される素材又は処理前の材料の品質又は状態の指標、又は、段の開始で知られており、最終段又は最終バッチ製品の品質に影響を与える、他の永久条件とを主に含む。図10の上右手部分に示される別のデータ構造は、個別の処理段1、2、...iのモデルをそれぞれ開発するのに利用されるデータに対して、ブロックX1、X2、...、Xiを用いる。図10の上右手部分に示されるように、このデータを、関連する最終バッチ製品の品質指標Yと組み合わせて単一ブロックにして、利用し、プロセスのPLSモデルを構成してもよい。又は、図10の下左手部分に示されるように、個別の最終段品質指標Y1、Y2、...、Yiを用いて、プロセスのPLSモデルを構成してもよい。最終段品質指標を利用することができない場合、最終バッチ品質指標を、段の終わりに算出し、代わりに利用してもよく、利用可能であれば、最終段品質指標に加えて利用することもできる。段データブロックX1、X2、...、Xiと最終段製品品質予想Y1、Y2、...、Yiとを利用して、プロセスのPLSモデルを構成するのではなく、PLSモデルは、図10の下右手部分に示されるように、段データブロックX1、X2、...、Xiに加えて、各々のi段に対して、スコア行列又は潜在構造スコアT1、T2、...Tiを利用して、構成され得る。スコア行列又は潜在構造スコアT1、T2、...、Tiは、組み合わせられ、潜在構造TSを形成し得る。次に、その潜在構造を利用して、図示されるように、多段処理のPLSモデルを構成するのに利用される、最終バッチ製品の品質予想Yを形成し得る。これらの潜在構造スコアの代わりに又はそれに加えて、最終段の品質又は最終バッチの品質予想が、段の終わりに形成され得る。図11は、最終バッチの品質又は最終段の計算項の値がある処理段に現れ、次の処理段に移される、多段多重ブロックモデル構築のデータ構造を示す図である。図示されるように、多重ブロックバッチモデル図11の左手部分に示されるのデータ構造Aは、処理段1、2等を実行する間にそれぞれ得られる段データに対する、データブロックX1、X2等を含む。加えて、データ構造Aは、各々の段に対して、その段に関連する初期条件の追加のブロックI1、I2等も含む。第1段に続く段では、これらの追加のブロックは、その上、最終バッチ品質予想Yを、又は、最終段計算項を、又は、直前の段からの他のパラメータ予想情報を含んでもよい。そのように、第2処理段に対応するデータブロックX2に対する追加のブロックは、初期の条件I2と、その上、第1処理段のためのモデルにより開発された最終バッチ製品品質予想Yとを含み得る。図11の右手部分に示される代わりのデータ構造Bは、データ構造Aと同じであるが、第1段に続く段に対する追加のブロックが、品質計算項スコア、分子/分母と、上述のようなデータ構造Aに利用される最終段製品の品質予想に加えて、又は、その品質予想の代わりとして、先行する段からの起こり得る信頼区間の計算項Tとを含むことを除く。最終バッチ製品品質予想Y、又は、より具体的に、算出される、平均値からの品質逸脱は、縮尺因子λにより、その縮尺が変更され得て、0<λ<1であり、最終バッチ品質予想への、現時点の段からの情報の影響に対して、先行する段からの情報の影響を減少させる。その上、主成分を利用して、段データから導かれる信頼区間の計算項を更に追加のパラメータとして、上述のような追加のブロックを介して後続の段へ渡してもよい。図12は、多段処理を多重ブロックでモデル構築するための、2つの代わりのモデル構築手続を示す図である。図示される実施例では、多段バッチ処理が、複数の時刻で実行され、処理データとモデルを構築するのに利用される最終バッチ品質データが得られる。データブロックX1、X2等は、上述のように、多段バッチ処理の各々の段から得られるデータを保存する。品質予想ブロックYは、多段バッチ処理の各々の実行に対する、最終バッチ製品の品質に関連するデータを保存する。上述のように、このデータの全てを収集し、整列した後に、プロセスのPLSモデルは、例として、図12に示される2つの手続のうちの1つを利用して、構築され得る。図12の左手部分に示される手続1は、多段バッチ処理のn段に対して、それぞれ、一連のモデルM1、M2、...、Mnの構築を含む。多段バッチ処理の第1段に対するPLSモデルM1は、段1から得られる処理データのデータブロックX1、多段バッチ処理の段1に関連する初期条件を示すデータを含む初期条件ブロックI1、及び、PLSモデルを構築するのに利用されるデータがそこから得られた、多段バッチ処理を複数回実行する間に得られる、最終バッチ製品の品質を示すデータを含む、最終バッチ製品品質データブロックYから構築される。段1でPLSモデルM1を構築した後に、段1データブロックX1と段1の初期計算ブロックI1とを利用してPLSモデルM1を実行して、段1の予想される最終バッチ品質指標Ypと、任意選択で、予想される最終バッチ製品品質指標Ypの精度のよく知られている統計上の測度である対応する信頼区間CIとを生成する。信頼区間CIは、どれくらい十分に、モデルがプロセスの出力を予想するのか、及び、どれくらい厳密に、実際のバッチデータが、モデルを開発するのに利用される系列データに整合するのか即ち、雑音又は他の不正確さにより、バッチデータが、モデルにより期待されるデータと異なることになるかの両方について、そのモデルの予想能力の精度を評価する方法を与える。次に、多段バッチ処理の第2段のPLSモデルM2を構築するのに利用される初期条件ブロックI2内に、予想される最終バッチ製品品質指標Ypと、望まれる場合は、信頼区間CIとが含まれる。次に、PLSモデルM2が、段2のデータボックスX2と、段2の初期条件ブロックI2段1のPLSモデルM1から得られる予想される最終バッチ製品品質指標Ypと、関連する信頼区間CIと含むと、最終バッチ製品品質データブロックYとから構築される。同様に、PLSモデルM2は、構築した後に、段2のデータブロックX2と段2の初期条件ブロックI2モデルM1により生成されるYpとCIとを含むとを利用して実行され、段2の予想される最終バッチ製品品質指標Ypを生成し、対応する信頼区間CIを算出する。再び、多段バッチ処理の第3段のPLSモデルM3を構築するのに利用される初期条件ブロックI3内に、段2からの予想される最終バッチ製品品質Ypと信頼区間CIが含まれ得る。このプロセスは、多段バッチ処理の各々の段に対して繰り返され、初期条件ブロックIiは、先行する段からの予想される最終バッチ製品品質指標Ypと信頼区間CIとを含む段iのモデルに利用される。同様に、各々の段の初期条件Iiは、各々の先行する段の初期条件を更に含み得る。図12の右手部分に示される多段バッチ処理の多重ブロックモデル構築のための手続2は、手続1と同じであるが、モデルM1が、段1からのデータを含むデータブロックX1のみの代わりに、多段バッチ処理の全てのn段に対してデータブロックX1、X2、...、Xnを利用して構築されていることを除く。しかしながら、手続2は、PLSモデルM1が、データブロックX1、X2、...、Xn、最終バッチ製品品質データブロックY、及び初期条件データブロックI1から構成される点で、手続1と同様に進む。次に、データブロックX1及び初期条件データブロックI1を入力として利用して、構成されたPLSモデルM1を実行し、予想される最終バッチ製品品質指標Ypと関連する信頼区間とを生成し、次に、それらの指標と信頼区間は、最終バッチ製品品質データブロックY及び初期条件データブロックI2に加えて、データブロックX1ではなく、データブロックX2,X3、...、Xnに基づいて、第2処理段のPLSモデルM2を構築するのに利用される初期条件データブロックI2内に含まれる。手続1として、このプロセスは、多段バッチ処理のn段の各々に対して、手続2で繰り返され、多段バッチ処理全体のPLSモデルを構成する。図13は、3段処理のモデルを構築するための忘却因子を用いるPLSモデルを示す図である。所謂忘却因子は、例えば、プロセスの初期に得られるプロセスデータが有する、プロセスの後段で行われる最終バッチ製品品質予想への影響を縮小するのに利用される縮尺因子である。忘却因子を用いる理論的根拠は、各々のプロセスの段は、プロセス全体により最終的に作製される製品の品質への影響を有し得るが、各々の処理段の影響は、その段の間と直後に最も重要であり、そのプロセスが後段に進むにつれて減少することである。図13に示される例示の3段バッチ処理の事例では、PLSモデルは、複数のプロセスの実行の段1の間に生成されるデータを含むデータブロックX1、それらの実行の段2及び3の間にそれぞれ生成されるデータを含むデータブロックX2及びX3、並びに、それらの実行中に作製される製品の最終バッチ品質に関連するデータを含む最終バッチ製品品質データブロックYを利用して開発され得る。段1、2、及び3に対してデータブロックX1、X2、及びX3に重みを付ける代わりに、忘却因子が、各々のデータブロックに連続して加えられ、プロセスの前段からの処理データよりも重く、プロセスの後段からの処理データに重みを付ける。図示される実施例では、段1のモデルを構築する際に、1の忘却因子実際には、忘却ではないが、データブロックX1に加えられる。段2のモデルを構築する際に、1の忘却因子が、データブロックX2に加えられるが、1/2の忘却因子が、データブロックX1に加えられる。段3を構築する際に、1の忘却因子が、データブロックX3に加えられ、2/3の忘却因子が、データブロックX2に加えられ、1/3の忘却因子が、データブロックX1に加えられる。このように、各々の段からの処理データにより、その処理段に関連する最終バッチ品質予想への寄与は、多重処理の前段からの処理データよりも大きくなる。忘却因子は、処理モデルの段を通じて連続的に加えられてもよい。図14は、多段バッチ処理の複数の実行から収集された又は、上述のように、先行するバッチ実行からのデータを含むデータ履歴装置から抽出された系列データから、多段バッチ処理のPLSモデルを開発するための模範的取り組みを示す。多段バッチ処理のそのようなPLSモデルは、開発された後、例えば、図12に示される2つの模範的処理モデル構築手続のうちのいずれかを実行する際に利用され得る。図14に示されるように、初期条件データI1とプロセス変数データX1プロセスの第1段に対して収集されると最終バッチ出力品質Y1とを含む、段1で設定された系列データが、収集される又は、望まれる場合、データ履歴装置から抽出される。次に、PLSモデル構築計算又は手続が、多段バッチ処理の第1段のPLSバッチモデルM1を生成するように設定された系列データに実行される。次に、初期条件データI1及びプロセス変数データX1を入力としてPLSモデルM1に加えることで、段1のPLSモデルM1を実行して、最終バッチ品質予想Yp1を生成する。加えて、PLSモデルM1は、信頼区間CI1等の、予想Yp1の信頼性又は精度の推定を与え得る、又は、信頼性又は精度のそのような推定は、当業者により十分に知られているように、個別に算出され得る。次に、図14に示されるように、バッチ処理の段2のPLSモデルM2を開発する際に、最終バッチ品質予想Yp1及び/又は信頼区間CI1を初期入力として利用する。同様に、段2のデータX1とバッチ出力測度Yとに加えて、段1のPLSモデルM1により開発された品質予想Yp1及び/又は信頼区間CI1を入力として利用してPLSモデルM2を作り出した後に、バッチ処理の段2に対する初期条件データI2とプロセス変数データX2とを含み、その上、系列データを入力として利用して開発されたバッチ処理の段1のモデルM1により出力される最終バッチ品質予想Yp1と、対応する信頼区間CI1とを含む入力を利用して、PLSモデルM2を実行し、モデルの第2段に対する最終バッチ品質予想Yp2及び対応する信頼区間CI2を開発する。この処理は、モデルM2からの最終バッチ品質予想Yp2と信頼区間CI2とを利用して、段3に対して、図示されるように、多段バッチ処理の各々の後続の段に対して繰りかえされる。そのように、各々の段モデルは、先行する段のモデルの予想出力及び/又は信頼出力を単なる例として含む、先行する段のモデルの出力を利用して作り出される。当然、図14は、図12の右側に示される方法1を利用した、モデル開発を示しているが、図12の左側に示される方法2を利用しても、段モデルM1、M2、M3等を開発することができるので、プロセスの全ての後続の段からの系列データX1、X2等を利用して、第1段モデルM1を開発し、プロセスの全ての後続の段からの系列データX2、X3、X4等を利用して、第2段モデルM2を開発すること等を行なえる。図14を参照して上に記載されたように、多段バッチ処理のn段に対するモデルM1、M2、...Mnを開発した後に、多段モデルを利用してバッチプロセスのモデルを構築し、例えば、バッチを作成する際のバッチの出力品質を予想し、例えば、バッチ処理の実行を継続するか又は取りやめるかを、若しくは、後続の段への入力を調製させるかを決定して、バッチ処理の前段のモデルを構築することにより予想される最終バッチ製品の品質のいずれかの欠陥を修正しようとする。図15は、多段バッチ処理の例示の利用を示す。図15に示されるように、初期条件データI1と、バッチ処理の段1の実際の実行から計測される又は得られるプロセス変数データX1は、段1のPLSモデルM1に加えられる。このデータは、オンラインで捕獲されてもよく、そう望まれる場合は、データ履歴装置から得られてもよい。このデータを利用した段1のPLSモデルMIの実行により、出力品質予想Yp1及び対応する信頼区間CI1が作成される。次に、出力品質予想Yp1及び信頼区間CI1を利用して、バッチのこの段の実行に基づいて、バッチ実行の最終品質を推定し得る。バッチの第1段の実行の実行に基づいて、後続の段でバッチを実行し続けるか、バッチを停止するか、又は、バッチの質を向上させるようにバッチ手続を変更するか、を決定し得る。同様に、続いて、PLSモデルM1の出力は、入力として、バッチの段2が完了した後に、バッチの段2から計測された初期条件データI2及びプロセス変数データX2と共に、段2のPLSモデルM2に加えられ得る。モデルM2は、最終バッチ品質予想Yp2及び信頼区間CI2を生成し、次に、多段バッチ処理の全ての段もモデルが構築されるまで、これらの品質予想と信頼区間は、バッチ処理の次の連続段のPLSモデル等に加えられ、各々のモデルは、先行する段のPLSモデルにより生成される最終バッチ品質予想及び信頼区間を利用する。当然、本明細書に記載される多段モデルは、オンラインバッチ実行の先行する全ての段を利用して、バッチの現時点の段で又は操作点でバッチ実行の最終出力品質を予想するように、バッチ実行中のバッチがオンラインである間の任意の時間に実行され得る。同様に、バッチ実行後に、本明細書で開発、実行されたような多段モデルを実行し、バッチの将来の実行の潜在的な変化を確定して、より良い品質が、バッチの出力で得られ得る。当然、本明細書で記載されるような多段モデル構築及び実行技術は、多くの状況で任意の所望の目的に利用されてもよく、バッチに同様に連続処理を適用することができる。上述のように、上記の例示の方法及び/又は装置のうちの少なくとも幾つかが、コンピュータプロセッサ上で実行される1つ以上のソフトウェア及び/又はファームウェアプログラムにより実装され得る。しかしながら、特定用途向け集積回路、プログラム可能論理アレイ及び他のハードウェア装置を含むが、それらに限定されない、専用のハードウェア実装を、同様に構築して、本明細書に全て又は部分的に記載される幾つかの又は全ての例示の方法及び/又は装置を実装することができる。更に、分散型処理又は部品/オブジェクト分散型処理、並列処理、又は仮想機械処理を含むが、それらに限定されない代わりのソフトウェア実装を構築して、本明細書に記載される例示の方法及び/又はシステムを実装することができる。本明細書に記載される例示のソフトウェア及び/又はファームウェア実装が、磁気媒体例えば、磁気ディスク又はテープ、光ディスク等の磁気光学式又は光学式媒体、又は、1つ以上の読出専用非揮発性メモリを収容するメモリカード又は他のパッケージ等の固体媒体、ランダムアクセスメモリ、又は、他の再書込可能な揮発性メモリなどの有形の記憶媒体上に保存されることに留意するべきである。従って、上記の媒体等の有形の記憶媒体又は後継の記憶媒体上に、本明細書に記載される例示のソフトウェア及び/又はファームウェアを保存することができる。上記の説明は、特定の基準及びプロトコルを参照して例示の部品及び機能を記述しているという点において、本特許の範囲は、そのような基準及びプロトコルに限定されないと理解される。例えば、インターネット及び他のパケット切換網伝送例えば、伝送制御プロトコルTCP/インターネットプロトコルIP、ユーザデータグラムプロトコルUDP/IP、ハイパーテキスト構成言語HTML、ハイパーテキスト転送プロトコルHTTPに対する各々の基準は、現時点の従来技術の実例である。そのような基準は、同じ一般的機能を有する、より高速でより効率的な均等物に周期的に代わる。従って、同じ機能を有する代わりの基準及びプロトコルは、本特許により考慮される均等物であり、付属の特許請求の範囲内に含まれるものと意図されている。従って、この特許は、ハードウェア上で実行されるソフトウェア又はファームウェアを含む例示の方法及び装置を開示するが、そのようなシステムは、単に説明のためのものであり、限定するものと見なされるべきではないことに留意されるべきである。例えば、これらのハードウェア及びソフトウェア成分のいずれかの又は全ては、専らハードウェアに、専らソフトウェアに、専らファームウェアに、ハードウェア、ファームウェア及び/又はソフトウェアのある組み合わせで具現化され得ると考えられる。従って、上記の仕様は、例示の方法、システム、及び/又は機械的にアクセス可能な媒体を記述しているが、実施例は、そのようなシステム、方法及び機械的にアクセス可能な媒体を実装する唯一の方法ではない。従って、ある例示の方法、システム、及び機械的にアクセス可能な媒体は、本明細書に記載されているが、本特許の包含範囲は、それらに限定されない。"