多数のプロセス変数の各々について、オンラインプロセスランを、モデル軌跡を有するプロセスモデルと整合する方法であって、コンピュータ装置で、前記多数のプロセス変数の各々について、現在値を示す値データを前記オンラインプロセスランから受信することと、前記オンラインプロセスランからの前記受信値データをコンピュータ可読メモリに記憶することと、前記多数のプロセス変数の各々について、前記コンピュータ装置を使用して、前記値データを分析し、複数のモデルスキャン位置の各々で、最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、前記プロセスモデル内のそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することと、コンピュータ装置を使用して、前記多数のモデルスキャン位置の各々について、前記複数のプロセス変数に対して決定された前記距離を合計し、複数のモデルスキャン位置の各々について、単一のモデルスキャン位置における前記多数のプロセス変数に対して決定された前記距離の合計を表す合計距離を求めることと、コンピュータ装置を使用して、最小の合計距離を決定することと、前記決定された最小の合計距離と関連している前記モデルスキャン位置を、前記オンラインプロセスランが現在整合している前記モデルスキャン位置として選択することと、を含む方法。前記コンピュータ装置を使用して前記値データを分析し、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、前記複数のモデルスキャン位置の各々におけるそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置と、最も最近決定された前記モデルスキャン位置よりも時間的に先である1つもしくは複数のモデルスキャン位置とを備える複数のモデルスキャン位置を使用することを含む、請求項1に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。前記コンピュータ装置を使用して前記値データを分析し、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、複数のモデルスキャン位置の各々におけるそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置にある前記オンラインプロセス変数の前記現在値と、前記複数のモデルスキャン位置の1つにおける前記プロセス変数の前記モデル軌跡の前記値との間のユークリッド距離を決定することを含む、請求項1に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。前記ユークリッド距離を二乗することをさらに含む、請求項3に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。前記コンピュータ装置を使用して前記値データを分析し、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、複数のモデルスキャン位置の各々におけるそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセス変数の前記傾斜と、前記複数のモデルスキャン位置の1つでそのプロセス変数の前記モデル軌跡の前記傾斜との間の距離を定義する傾斜差距離を決定することとをさらに含み、かつ前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離を結合して、結合距離を、オンラインプロセスランの前記プロセス変数と前記モデル軌跡との間の前記距離として求めることをさらに含む、請求項3に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離とを結合して前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と前記モデル軌跡との間の前記結合距離を求めるときに、前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離とに異なる重みを付けることをさらに含む、請求項5に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。コンピュータ装置を使用して前記複数のモデルスキャン位置の各々について、前記多数のプロセス変数に対して決定された前記距離を合計することが、前記合計を計算する際に前記多数のプロセス変数に対して決定された前記距離に対して不均等に重み付けすることをさらに含む、請求項3に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。合計が関連している前記モデルスキャン位置に基づいて前記合計の1つもしくは複数にペナルティ係数を割り当てることをさらに含む、請求項3に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。前記ペナルティ係数を割り当てることが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置から前記モデルスキャン位置の時間が増加するにつれて増加するペナルティ係数を割り当てることをさらに含む、請求項8に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。前記コンピュータ装置を使用して前記値データを分析し、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、複数のモデルスキャン位置の各々におけるそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセス変数の傾斜と、前記複数のモデルスキャン位置の1つにおける前記プロセス変数の前記モデル軌跡の傾斜との間の距離として傾斜差距離を決定することを含む、請求項1に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。バッチプロセスのオンラインプロセスランの分析を実行する方法であって、前記オンラインプロセスランの前に多数のプロセス変数の各々に対してモデル軌跡を有する統計モデルをコンピュータ装置で生成することであって、前記統計モデルがいくつかのモデルスキャン位置を有することと、前記統計モデルをコンピュータ可読メモリに記憶することと、コンピュータ装置で、前記多数のプロセス変数の各々の現在値を示すデータを前記オンラインプロセスランから受信することと、前記コンピュータ装置を使用して、前記多数のプロセス変数の各々について前記現在値を分析し、前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数値と、いくつかのモデルスキャン位置の各々におけるそれらのプロセス変数の前記モデル軌跡値との差に基づいて、前記いくつかのモデルスキャン位置のどれが前記オンラインプロセスランと整合しているかを決定することと、前記決定された整合に基づいて前記オンラインデータに対して分析を実行することと、を含む方法。前記統計モデルを生成することが、前記プロセスの複数のランを実行するための前記多数のプロセス変数の各々のデータを収集することと、前記プロセスの前記複数のランの各々の前記データを正規化されたタイムフレームに合わせることによって、前記プロセスの前記複数のランの各々で使用する前記データを整合することと、前記統計モデルの前記モデル軌跡を、前記正規化されたタイムフレームで前記データの統計的測定値として構築することとを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記モデル軌跡が、正規化された時間のセットの各々におけるプロセス変数の前記平均の測定値を含む、請求項12に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記モデル軌跡が、正規化された時間のセットの各々におけるプロセス変数の変動の統計的測定値を含む、請求項12に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記決定された整合に基づいて前記オンラインデータに対して分析を実行することが、前記プロセス変数のうちの1つの前記オンラインデータをそのプロセス変数の前記モデル軌跡と比較することを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。プロセス変数の前記オンラインデータがそのプロセス変数の前記モデル軌跡と関連した前記範囲外にあるかどうかを決定することと、前記プロセス変数の前記オンラインプロセスデータがそのプロセス変数の前記モデル軌跡と関連した前記範囲外にある場合に問題を示すこととをさらに含む、請求項15に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記決定された整合に基づいて前記オンラインデータに対して分析を実行することが、前記オンラインデータに対して主要コンポーネント分析手順を実行することを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記決定された整合に基づいて前記オンラインデータに対して分析を実行することが、前記オンラインプロセスランの予測品質を決定するために前記オンラインデータに対して潜在構造への射影解析を実行することを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記決定された整合に基づいて前記オンラインデータに対して分析を実行することが、前記統計モデルに基づいて前記オンラインプロセスランの予測品質を決定することを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記コンピュータ装置を使用して前記多数のプロセス変数の各々について前記現在値を分析し、前記オンラインプロセスランが前記いくつかのモデルスキャン位置のうちどれと整合しているかを決定することが、前記多数のプロセス変数の各々について、複数のモデルスキャン位置の各々で、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、前記プロセスモデル内のそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することと、前記いくつかのモデルスキャン位置ごとに、前記複数のプロセス変数に対して決定された前記距離を合計し、前記いくつかのモデルスキャン位置ごとに、特定のモデルスキャン位置における前記多数のプロセス変数の各々に対して決定された前記距離の合計を表す合計距離を求めることと、最小の合計距離を決定することと、前記決定された最小の合計距離と関連している前記モデルスキャン位置を、前記オンラインプロセスランが現在整合している前記モデルスキャン位置として選択することと、とを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と、前記いくつかのモデルスキャン位置の各々におけるそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置と、前記最も最近決定された前記モデルスキャン位置よりも時間的に先である1つもしくは複数のモデルスキャン位置とを備えるいくつかのモデルスキャン位置を使用することを含む、請求項20に記載の、オンラインプロセスランをプロセスモデルと整合する方法。距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセス変数の前記現在値と、前記いくつかのモデルスキャン位置の1つで前記プロセス変数の前記モデル軌跡との間のユークリッド距離を決定することを含む、請求項21に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。距離を決定することが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセス変数の傾斜と、前記いくつかのモデルスキャン位置の1つでそのプロセス変数の前記モデル軌跡の前記傾斜との間の距離を定義する傾斜差距離を決定することをさらに含み、かつ前記オンラインバッチプロセスランの前記プロセス変数と前記モデル軌跡との間の前記距離を求めるために前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離とを結合することをさらに含む、請求項22に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離を結合して前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と前記モデル軌跡との間の前記距離を求めるときに、前記ユークリッド距離と前記傾斜とに異なる重みを付けることをさらに含む、請求項23に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記合計を計算するときに、前記多数のプロセス変数に対して決定された前記距離に不均等に重み付けすることをさらに含む、請求項21に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。合計が関連している前記モデルスキャン位置に基づいて前記合計の1つもしくは複数にペナルティ係数を割り当てることをさらに含む、請求項21に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記ペナルティ係数を割り当てることが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置から前記モデルスキャン位置の時間が増加するにつれて増加するペナルティ係数を割り当てることをさらに含む、請求項26に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。多数のプロセス変数ごとにモデル軌跡を有する前記統計モデルを生成することが、特定のモデルスキャン位置におけるプロセス変数用のモデル軌跡値を構築するために複数のモデルスキャン位置から測定されたデータを統計的に結合することを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。前記多数のプロセス変数の各々について前記現在値を分析して、前記オンラインプロセスランが前記いくつかのモデルスキャン位置のどれに整合しているかを決定することが、インジケータ変数整合を決定することと、前記決定されたインジケータ変数整合を、前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数値と、いくつかのモデルスキャン位置の各々におけるそれらのプロセス変数の前記モデル軌跡値との間の前記相違とともに使用して、前記オンラインプロセスランが前記いくつかのモデルスキャン位置のどれと整合しているかを決定することとを含む、請求項11に記載の、オンラインプロセスランの分析を実行する方法。複数のバッチプロセス変数の各々について、モデル軌跡を有するバッチプロセスモデルにオンラインバッチプロセスランを整合する際に使用するコンピュータ装置であって、コンピュータ実装されたアプリケーションを記憶しているコンピュータ可読メモリを備え、前記アプリケーションが、前記第1のルーチンを実行しているコンピュータ装置で、前記多数のプロセス変数の各々の現在値を示す値データを前記オンラインプロセスランから受信する第1のルーチンと、前記オンラインバッチプロセスランからの前記受信値データをコンピュータ可読メモリに記憶する第2のルーチンと、前記値データを解析して、前記多数のプロセス変数ごとに、複数のモデルスキャン位置の各々で、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインプロセスランのプロセス変数と、前記プロセスモデル内のそのプロセス変数のモデル軌跡値との間の距離を決定する第3のルーチンと、前記複数のモデルスキャン位置ごとに、前記複数のバッチプロセス変数に対して決定された前記距離を合計し、複数のモデルスキャン位置ごとに、単一のモデルスキャン位置における前記複数のバッチプロセス変数に対して決定された前記距離の合計を表す合計距離を求める第4のルーチンと、最小の合計距離を決定する第5のルーチンと、前記決定された最小の合計距離と関連している前記モデルスキャン位置を、前記オンラインバッチプロセスランが現在整合している前記モデルスキャン位置として選択する第6のルーチンと、備えるコンピュータ装置。前記第3のルーチンが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置を備える複数のモデルスキャン位置と、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置より時間的に後の1つもしくは複数のモデルスキャン位置とを使用する、請求項30に記載のコンピュータ装置。前記第3のルーチンが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置におけるオンラインバッチプロセス変数の現在値と、前記複数のモデルスキャン位置の1つにおける前記バッチプロセス変数の前記モデル軌跡の値との間のユークリッド距離を決定する、請求項30に記載のコンピュータ装置。前記第3のルーチンがプロセス変数の前記距離を決定するために前記ユークリッド距離を二乗する、請求項32に記載のコンピュータ装置。前記第3のルーチンがプロセス変数の前記距離を決定するために前記ユークリッド距離の絶対値を決定する、請求項32に記載のコンピュータ装置。前記第3のルーチンが、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインバッチプロセス変数の傾斜と、前記複数のモデルスキャン位置の1つにおけるそのバッチプロセス変数の前記モデル軌跡の傾斜との間の距離を定義する傾斜差距離をさらに決定し、かつ前記ユークリッド距離と前記傾斜とを結合して、結合距離を、前記オンラインプロセスランの前記プロセス変数と前記モデル軌跡との間の前記距離として求めることを含む、請求項32に記載のコンピュータ装置。前記第3のルーチンが、前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離を結合するときに、前記ユークリッド距離と前記傾斜差距離とに異なる重みを付けて、前記オンラインプロセスの前記プロセス変数と前記モデル軌跡との間の前記距離を求めることをさらに含む、請求項35に記載のコンピュータ装置。前記第4のルーチンが、前記合計距離を計算するときに、特定のモデルスキャン位置の前記多数のプロセス変数の異なる距離に対して決定された前記距離に不均等に重み付けする、請求項32に記載のコンピュータ装置。前記第4のルーチンが、合計距離が関連している前記モデルスキャン位置に基づいて前記合計距離の1つもしくは複数にペナルティ係数を割り当てる、請求項32に記載のコンピュータ装置。前記第4のルーチンが、前記ペナルティ係数を、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置から離れて前記モデルスキャン位置の時間が増加するにつれて規模が増加する変数として割り当てる、請求項38に記載のコンピュータ装置。前記第3のルーチンが前記距離を、前記最も最近決定されたモデルスキャン位置における前記オンラインバッチプロセス変数の傾斜と、前記複数のモデルスキャン位置の1つにおける前記バッチプロセス変数の前記モデル軌跡の傾斜との間の差と決定する、請求項32に記載のコンピュータ装置。本発明は、バッチモデルについて、オンラインバッチ処理の現在の動作状態に関する確かな判断を可能にするバッチモデル分析システムを提供する。バッチモデルについて、オンラインバッチ処理の現在の動作状態に関する確かな判断を可能にするために、バッチモデルおよび分析システムは、シンプルで計算上安価な技法を使用して、進行中、現在実行中またはオンラインのバッチプロセスから収集されたデータを、バッチプロセス用に形成されたバッチモデルと整合させる。オンラインバッチ処理の現在の動作状態に関する確かな判断を可能にする。このデータ整合技法により、部分最小二乗法や潜在構造射影PLS、そして主成分分析PCA技法など、さらなる統計処理技法がオンラインバッチデータに適用され、現在実行中のバッチの品質に関する分析が実行できるようになる。これらの分析が、ひいては、ユーザがバッチモデルに基づいて現時点におけるバッチの品質、およびバッチランの終了時に所望のバッチ出力品質基準に達する可能性を決定できるようにする有用な情報を、バッチオペレータ等のユーザに提供する。さらに、これらの分析技法により、バッチの出力が最終的に所望または許容される品質測定値を有しないであろうという理由から、バッチの動作を継続するのではなく、バッチを停止または破棄して始めからやり直す方が良いかどうかを、バッチの現在の動作状態に基づいてユーザが判断できるようになる可能性がある。また、これらの分析技法は、バッチランの完了時に所望のバッチ品質を得るために、以降のバッチランのステージでバッチの処理を変更して、所望されないバッチの特徴を補償する方法を、ユーザが判断できるようにさせる可能性もある。図1は、データヒストリアン12と、各々がディスプレイスクリーン14を有する1つもしくは複数のホストワークステーションまたはコンピュータ13任意のタイプのパーソナルコンピュータやワークステーションなどであってよいとに接続されたプロセスコントローラ11を含む例プロセス制御システム10を表す。コントローラ11は、入力/出力I/Oカード26と28とを介して現場装置15~22にも接続されており、現場装置15~22を使用してバッチプロセスの1つもしくは複数のバッチランを実施するために動作し得る。データヒストリアン12は、任意の所望タイプのメモリと、データを記憶するための所望または公知のソフトウェア、ハードウェアまたはファームウェアを有する任意の所望タイプのデータ収集ユニットであってよい。データヒストリアン12は、ワークステーション13の1つの一部であっても、それとは別であってもよい図1に図示。例えば、エマーソンプロセスマネジメント社が販売しているDeltaV登録商標コントローラなどであり得るコントローラ11は、イーサネット登録商標接続またはその他任意の所望の通信回路ネットワーク23を介してホストコンピュータ13とデータヒストリアン12とに、通信可能に接続されている。コントローラ11はまた、4~20台の標準的なMA装置、および/またはFOUNDATION登録商標Fieldbusプロトコル、HART登録商標プロトコル、WirelessHART商標プロトコルなどの高性能通信プロトコルと関連した所望のハードウェアおよびソフトウェアを使用して現場装置15~22にも通信可能に接続されている。現場装置15~22は、センサ、バルブ、送信器、ポジショナなど、任意のタイプの装置であってよく、一方I/Oカード26および28は、任意の所望の通信またはコントローラプロトコルに適合する任意のタイプのI/O装置であってよい。図1に図示されている実施形態では、現場装置15~18が、アナログ回線またはアナログデジタル複合回線経由でI/Oカード26と通信する4~20台の標準的なMA装置またはHART装置であるのに対し、現場装置19~22は、FOUNDATION登録商標Fieldbus現場装置など、Fieldbus通信プロトコルを使用してI/Oカード28にデジタルバス経由で通信する高性能装置である。当然のことながら、現場装置15~22は、今後開発される標準規格やプロトコルを含む、その他任意の所望の標準規格またはプロトコルにも適合し得る。コントローラ11は、制御ループを含み得る、メモリ32に記憶された1つもしくは複数のプロセス制御ルーチンを実施または監督するプロセッサ30を含み、装置15~22、ホストコンピュータ13およびデータヒストリアン12と通信して、任意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かなる制御ルーチンまたはモジュールも、所望される場合には、異なるコントローラまたは他の装置によって実施つまり実行される制御ルーチンまたはモジュールの一部を有し得る点に留意すべきである。同様に、プロセス制御システム10内で実装される、本明細書に記載の制御ルーチンまたはモジュールは、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェア等を含め、任意の形態を取り得る。制御ルーチンは、オブジェクト指向プログラミング、はしご論理、連続機能チャート、機能ブロックダイアグラム、またはその他任意のソフトウェアプログラミング言語または設計パラダイムを使用するなど、任意の所望のソフトウェアフォーマットで実施され得る。同様に、制御ルーチンは、1つもしくは複数のEPROM、EEPROM、特定用途向け集積回路ASIC、またはその他任意のハードウェアまたはファームウェア要素などにハードコードされ得る。こうして、コントローラ11は、制御ストラテジまたは制御ルーチンを任意の所望の方法で実施するように構成され得る。いくつかの実施形態において、コントローラ11は、一般に機能ブロックと呼ばれるものを使用して制御ストラテジを実施する。各機能ブロックは、制御ルーチン全体のオブジェクトまたは他の部分サブルーチンなどであり、他の機能ブロックとリンクと呼ばれる通信を介して連動して、プロセス制御システム10内でプロセス制御ループを実装する。機能ブロックは、送信器、センサまたは他のプロセスパラメータ測定装置などと関連した入力機能、PID、ファジー論理、制御などを実行する制御ルーチンなどと関連した制御機能、バルブなど、ある装置の動作を制御する出力機能のうちの1つを実行して、プロセス制御システム10内でいくつかの物理的な機能を実行するのが典型的である。当然のことながら、混成および他のタイプ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内に記憶されており、コントローラ11によって実行され得るのが典型的な使用事例だが、標準的な4~20台のMA装置、およびHART装置などある種の高性能現場装置と関連していたり、Fieldbus装置の典型例として、現場装置の中に記憶されており、現場装置自体によって実装されたりすることもある。図1の分解ブロック40によって図示されるとおり、コントローラ11は、ルーチン42および44として図示されるいくつかの単一ループ制御ルーチンを含み得るとともに、所望であれば、複数入出力の制御ルーチンなど、制御ループ46として図示されている1つもしくは複数の高度な制御ループを実装し得る。かかる各ループは、制御モジュールと呼ばれるのが典型的である。単一ループ制御ルーチン42および44は、適切なアナログ入力AIおよびアナログ出力AO機能ブロックにそれぞれ接続された単一入出力のファジー論理制御ブロックと単一入出力PID制御ブロックとを使用して単一ループ制御を実行するものとして図示されており、これらはバルブなどのプロセス制御装置と、温度および圧力送信器などの測定装置と、またはプロセス制御システム10内のその他任意の装置と関連し得る。高度な制御ループ46は、1つもしくは複数のAI機能ブロックに通信可能に接続された入力と、1つもしくは複数のAO機能ブロックに通信可能に接続された出力とを含むものとして図示されているが、高度な制御ブロック48の入力および出力は、他のタイプの入力を受信し、他のタイプの制御出力を提供するために、その他任意の所望の機能ブロックまたは制御要素に接続され得る。高度な制御ブロック48は、任意のタイプのモデル予測制御MPCブロック、ニューラルネットワークモデリングまたは制御ブロック、多変量ファジー論理制御ブロック、リアルタイムオプティマイザブロックなど、あるいは適宜調整された制御ブロックなどであり得る。高度な制御ブロック48など、図1に図示される機能ブロックは、コントローラ11によって実行することができ、ワークステーション13の1つや、場合によっては現場装置19~22の1つなど、その他任意の処理装置に位置し、それらによって実行することもできることが理解されよう。さらに、図1に図示するとおり、1つもしくは複数のプロセス分析ルーチン50が、プロセス制御システム10のさまざまなデバイスに記憶され、それらによって実行され得る。プロセス分析ルーチン50は、1つもしくは複数のコンピュータ可読メモリ52に記憶されており、ワークステーション13のプロセッサ54で実行されるものとして図示されているが、他の装置で記憶および実行される可能性もある。各プロセス分析ルーチン50は、制御ルーチン42、44、46など1つもしくは複数の制御ルーチンに、および/または1つもしくは複数の測定されたプロセス変数測定値を受信するデータヒストリアン12に通信可能に連結されている。各プロセス分析ルーチン50は、統計的なプロセスモデルを構築し、そのモデルに基づいて進行中またはオンラインのバッチ処理を分析する目的で使用され得る。分析ルーチン50はまた、プロセス制御システム10により実施されており、オンラインまたは進行中のバッチに関する情報をバッチオペレータなどのユーザに表示することもある。図2は、プロセス監視および品質予測システムPMSとも呼ばれる動作管理システムOMS102を含むプロセス制御環境100のさらなる実施例を図示するブロック図である。このシステムは、オンラインバッチ処理のモデリングおよび分析システムを実装する目的で使用され得る。OMS102は、プロセス制御システム106を含むプラント104内に位置し、例えば図1のプロセス制御ネットワーク10の一部または全部を含み得る。プラント例104は、製造施設、処理設備、オートメーション設備、および/またはその他任意のタイプのプロセス制御構造またはシステムでもあり得る。いくつかの実施例では、プラント104が異なる箇所に位置する複数の設備を含み得る。図1のプラント104は単一のプロセス制御システム106を含むものとして図示されているが、プラント104は他にもプロセス制御システムを含み得る。データバス110を介してコントローラ108に通信可能に連結されているプロセス制御システム106は、プロセス内の物理的な機能を実行したり、プロセス変数を測定したりするなど、プロセス機能を実施するための任意の数の現場装置入力および/または出力装置などを含み得る。これらの現場装置は、入力情報を受信し、出力情報を生成し、かつ/またはプロセスを制御することのできる任意のタイプのプロセス制御コンポーネントを含み得る。例えば、これらの現場装置は、プロセスを制御するためのバルブ、ポンプ、ファン、ヒーター、クーラー、および/またはミキサーなどの入力装置を含み得る。さらに、これらの現場装置は、例えば、プロセスの部分内のプロセス変数を測定するための温度計、圧力計、圧力計、濃度計、液面計、流量計および/または蒸気センサなどの出力装置も含み得る。入力装置は、コントローラ108から命令を受信して1つもしくは複数の指定されたコマンドを実行し、プロセスに変化をもたらし得る。さらに、これらの出力装置は、プロセスデータ、環境データ、および/または入力装置データを測定し、測定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に送信する。このプロセス制御情報は、各現場装置からの測定出力結果に対応する変数の値測定されたプロセス変数および/または測定された品質変数などを含み得る。図2に図示された実施例では、コントローラ108がデータバス110を介してプロセス制御システム106内の現場装置と通信し得る。この装置は、プロセス制御システム106内の中間通信コンポーネントに連結され得る。これらの通信コンポーネントは、コマンド領域にある現場装置をデータバス110と通信可能に連結するためのフィールド結合ボックスを含み得る。加えて、通信コンポーネントは、現場装置および/またはフィールド結合ボックスへの通信経路を構成するための整理キャビネットを含み得る。さらに通信コンポーネントは、現場装置からデータを受信し、そのデータをコントローラ例108によって受信可能な通信メディアに変換するための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、対応する現場装置によって処理できるデータ形式に変換し得る。一実施例では、データバス110が、Fieldbusプロトコルまたは他のタイプの有線のおよび/または無線通信プロトコルProfibusプロトコルやHARTプロトコルなどを使用して実装され得る。図1のコントローラ108は、1つもしくは複数の制御ルーチンを管理して、プロセス制御システム106内の現場装置を管理する。制御ルーチンは、プロセス監視アプリケーション、アラーム管理アプリケーション、プロセストレンド分析および/または履歴管理アプリケーション、バッチ処理および/またはキャンペーン管理アプリケーション、統計アプリケーション、ストリーミングビデオアプリケーション、高度な制御アプリケーションなどを含み得る。さらに、コントローラ108は、OMS102にプロセス制御情報の転送もし得る。制御ルーチンは、プロセス制御システム106が特定の品質しきい値内で所望の製品の指定量を確実に生産する目的で実施され得る。例えば、プロセス制御システム106は、バッチの最終ステージで製品を生産するバッチシステムとして構成され得る。他の実施例では、プロセス制御システム106が、製品を絶え間なく生産する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内の現場装置を起点とする、測定されたプロセス変数および/または品質変数に対応する値を含み得る。他の実施例では、OMS102が、プロセス制御情報内の値を解析して、対応する変数に変換し得る。測定されたプロセス変数は、プロセスの部分および/または現場装置の特徴を測定する現場装置を起点とするプロセス制御情報と関連している場合がある。測定された品質変数は、完成品の少なくとも一部分と関係しているプロセスの特徴を測定することに関連するプロセス制御情報と関連している場合がある。例えば、プロセスプラントは、流体内である濃度の化学物質を生み出すタンクで化学反応を実行し得る。本実施例では、流体内の化学物質の濃度が品質変数であり得る。流体の温度とタンクへの流体流速がプロセス変数であり得る。OMS102は、プロセス制御のモデリングおよび/または監視により、タンク内の流体の濃度がタンク内の流体の温度とタンクへの流体流量とに基づいていると判断し得る。そのため、その濃度は品質変数であるだけでなく、流体流量および流体温度も濃度の品質にも寄与または影響する。換言すれば、測定されたプロセス変数は、測定された品質変数の品質に寄与または影響する。OMS102は統計処理を使用して、各プロセス変数が品質変数に及ぼす影響または寄与の大きさを決定し得る。加えて、OMS102は、測定されたプロセス変数間の関係および/またはプロセス制御システム106と関連した品質変数間の関係をモデル化および/または判断し得る。測定されたプロセスおよび/または品質変数間のこれらの関係は、1つもしくは複数の計算された品質変数を生成し得る。計算された品質変数は、1つもしくは複数の測定されたプロセス変数、測定された品質変数、および/または他の計算された品質変数の多変量および/または線形代数の組み合わせであり得る。さらに、OMS102は、測定されたプロセス変数、測定された品質変数、および/または計算された品質変数の組み合わせから全体品質変数を決定し得る。全体品質変数は、プロセス全体の品質判断および/またはプロセスの最終製品の予測品質に対応し得る。図2に図示するとおり、OM102は、記述モデリング、予測モデリング、および/または最適化を利用してプロセス制御システム106のステータスまたは品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を含む。分析プロセッサ114は、プロセス動作の欠陥を検出、特定、および/または診断し、品質変数に対する欠陥の影響および/またはプロセス制御システム106の最終製品の品質と関連した全体品質変数を予測し得る。さらに、分析プロセッサ114は、品質変数および/またはプロセス変数を統計的および/または論理的に組み合せて、プロセスの全体品質と関連した全体品質変数にすることによってプロセスの品質を監視し得る。分析プロセッサ114はその後、全体品質変数および/または他の品質変数と関連した値をそれぞれのしきい値と比較し得る。これらのしきい値は、異なる時期におけるプロセス内の全体品質変数の所定品質制限に基づき得る。例えば、プロセスと関連した全体品質変数が一定の時間の長さにわたってしきい値を超えると、最終製品の予測最終品質が、完成品と関連した品質基準を満たさない場合がある。全体品質変数および/または他の品質変数がそれぞれのしきい値から逸脱する場合には、分析プロセッサ114が、全体品質変数と関連した既説明および/または未説明の変動または分散を示すプロセス概要チャートおよび/またはプロセス変動グラフ内で誤り表示を生成する場合があり、かつ/またはプロセスの欠陥を生成した変数を示す場合がある。分析プロセッサ例114は、測定されたプロセス変数、測定された品質変数、および/または計算された品質変数の現在および/または過去の値を表示し得るプロセス品質グラフ組み合わせグラフ、マイクロチャート、プロセス変動グラフ、変数トレンドグラフ、グラフィックスなどをオペレータが生成できるようにする機能を提供することにより、その分析結果を管理して1つもしくは複数のプロセスの欠陥の原因を特定する。さらに、場合によっては分析プロセッサ114が、プロセスの動作中にこれらのグラフを生成し、さらなるプロセス制御情報がOMS102によって受信されたときに各々のグラフと関連した多変量統計を継続的に更新および/または再計算する。バッチプロセスを対象とするこれらの機能を実行するには、OMS102がいくつかの異なるバッチランの各々について、いくつかの異なるプロセス変数を対象とするバッチプロセスデータを収集する。このデータは、コントローラ108または制御ネットワーク110内の現場装置から、プロセスの異なるバッチランを実行するためのプロセスデータをすでに収集し記憶した可能性のあるデータヒストリアン図1のヒストリアン12などから、またはその他任意のデータソースから収集され得る。OMS102はその後、このデータを処理して1つもしくは複数の統計バッチモデルを生成し、例えば、OMS102のコンピュータ可読メモリや図1のいずれかのワークステーション13のメモリ52などのメモリにその統計バッチモデルを記憶する。その後、該統計バッチモデルを必要に応じて取り出し、進行中またはオンラインのバッチランを今後分析する際に利用することができる。特に、OMS102は、記憶されたバッチモデルを使用して、特定バッチランのオンラインまたは進行中の動作時に、収集されたデータを分析したり、ユーザが分析できるようにしたりし得る。しかし、バッチがオンラインで動作している間にバッチランからのデータを分析するには、バッチモデルに対するオンラインバッチの動作状態または動作ステージをOMS102がまず正確に判断する必要がある。すなわち、オンラインバッチのパラメータのいずれかが異常であったり、バッチモデル内の同じパラメータに関する仕様から逸脱していたりするかどうか、あるいはオンラインバッチの出力が所望の品質基準を満たすかどうかといった、そのオンラインバッチに関する他の要因を判断できるように、OMS102が、オンラインバッチデータと比較するバッチモデルのポイントを判断する必要がある。実際、統計バッチモデルを使用するオンラインデータの分析では、そのオンラインデータに最も該当する統計バッチモデル内のポイントを最初に決定する必要がある。そのオンラインデータが統計バッチモデルと整合した後にようやく、オンラインバッチがどのようにバッチモデルと比較されるかを図示する画面をオペレータに提供したり、統計分析を実行して、バッチが正常あるいは限度内で動作しているか、バッチが異常動作をしているか、および/または、バッチの出力が、所望の一貫性や濃度といった所望の品質基準を満たすと予測されるかどうかを判断したり、といったさらなる分析を実行することができる。一例として、現在のオンラインバッチのデータがバッチモデル内で特定時点に整合されると、OMS102の分析プロセッサ114が一連の異なるグラフまたは他の表示データを提供して、ユーザが現在の動作状態やオンラインバッチランの存続性を判断できるようにし得る。これらのグラフまたは表示データの一部については後述するが、他の表示データ、分析結果または情報は、オペレータや保守担当者などのユーザにも提供され得る点が理解されよう。一例として、分析プロセッサ114は、全体品質変数または欠陥を誘発している品質変数に対するプロセス変数および/または品質変数の寄与率を計算することにより、寄与率グラフを生成し得る。プロセス変数および/または品質変数の寄与率は、全体品質と関連した変動および/または欠陥と関連した品質変数への寄与率として、既説明および/または未説明の各変数の変動として表示され得る。さらに、分析プロセッサ114は、定義済みしきい値よりも変動が大きい可能性がある選択済みプロセスおよび/または品質変数のいずれかを対象とする変数トレンドグラフを生成し得る。変数トレンドグラフは、その変数と関連した値を、プロセスの実行時間にわたり、モデル変数値などの、以前のプロセスにおける同様の時間の変数の値と関連させて示し得る。寄与率グラフおよび/または変数トレンドグラフを生成することにより、分析プロセス114は、そのプロセスに対して可能な修正措置を特定して、バッチプロセスで検出された欠陥を仲介することもあり得る。変数トレンドグラフは、同じタイムスケールに整合された現在値と関連した変動標準偏差などを有するバッチモデルを作成する目的で使用されるバッチのデータの履歴プロットを重ね合わせることにより、オペレータがプロセス欠陥の原因を特定するのを支援し得る。分析プロセッサ114は、プロセスの全体品質に対する修正措置が実施されている場合には、その効果を判断するための品質予測グラフも生成し得る。その修正措置によって全体品質が維持されるか、指定されたしきい値内にまで改善される場合には、分析プロセッサ114がOMS102にその修正措置を実行するように命令し得る。あるいは、分析プロセッサ114がコントローラ108に命令を送信して、プロセスの修正措置を実施し得る。さらに、分析プロセッサ例114は、全体品質変数および/またはその他任意の品質変数と関連した欠陥を特定すると、マイクロチャートを生成し得る。このマイクロチャートは、バッチモデルによって予測された各変数の平均値および/または標準偏差と関連した指定された時期プロセスの欠陥と関連した時期などにおけるプロセスの値および/または品質変数を含み得る。加えて、このマイクロチャートは、各々のプロセスと関連した以前の値および/またはモデルと関連した品質変数を示すスパークラインを含み得る。このマイクロチャートから、分析プロセッサ例114は、オペレータがプロセスに対する1つもしくは複数の修正措置を特定および/または選択すること、および/または、いずれかの修正措置によって全体品質変数が指定された限度の範囲内に収まると予測されるようにプロセスが改善されるかどうかを判断することを可能にし得る。OMS102は、オンラインデータプロセッサ116を介して、プロセス変動グラフ、寄与率グラフ、変数トレンドグラフ、品質予測グラフ、および/また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権と制御権を管理する。加えて、オンラインデータプロセッサ116は、プロセス制御データを参照し、プロセス制御データを変更および/または改変し、かつ/またはプロセス制御システム106内に現場装置に対する命令を生成するためのアクセス権をプロセス制御オペレータに提供する。オンライン分析へのアクセス権を提供するために、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に通信可能に連結されたルータ120とローカルワークステーション122とを含む様子が図2のプラント104に図示されている。さらに、ルータ120は、プラント104内のその他任意のワークステーション図示せずをLAN124および/またはオンラインデータプロセッサ116に通信可能に連結し得る。ワイヤレスで他のワークステーションに無線および/または有線接続を介して通信可能に連結され得るルータ120は、LAN124および/また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、任意のタイプの無線および/または有線のルータを含み得る。LAN124は、任意の所望の通信メディアとプロトコルとを使用して実装され得る。例えば、LAN124は、有線または無線のイーサネット登録商標通信方式に基づき得る。ただし、その他任意の適切な通信メディアとプロトコルとも使用できる可能性がある。さらに、LANは1つだけ示されているが、ワークステーション122内の複数のLANおよび適切な通信ハードウェアを使用して、ワークステーション122とそれぞれの類似ワークステーション図示せずとの間で冗長通信経路を設けてもよい。LAN124はまた、リモートワークステーション130および/または132からの通信がプラント104に対して許可されるかどうかを1つもしくは複数のルールに基づいて判断するファイアウォール128に通信可能に連結されているものとして図示されている。リモートワークステーション130および132は、プラント104内にいないオペレータに、プラント104内のリソースへのアクセス権を提供し得る。リモートワークステーション130および132は、ワイドエリアネットワークWAN134を介してファイアウォール128に通信可能に連結されている。ワークステーション122、130および/または132は、OMS102によって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つもしくは複数のプロセスを参照、改変および/または修正するように構成され得るか、本明細書に記載されているオンラインプロセス分析アプリケーションおよび方法を直接実施し得る。例えば、ワークステーション122、130および/または132は、OMS102によって生成されたプロセス制御情報をフォーマットおよび/または表示するユーザインタフェース136を含み得る。別の実施例として、ユーザインタフェース136は、生成されたグラフおよび/またはチャート、またはプロセス制御グラフおよび/またはチャートを生成するためのデータをOMS102から受信し得る。それぞれのワークステーション122、130および/または132でグラフおよび/またはチャートデータを受信すると、ユーザインタフェース136は、オペレータにとって比較的理解しやすいグラフおよび/またはチャート138を表示し得る。図2の構成例は、ユーザインタフェース136を伴うワークステーション132を図示している。ただし、ワークステーション122および/または130は、ユーザインタフェース136を含み得る。加えて、ユーザインタフェース136は、プロセス制御システム106内、および/またはプラント104内のその他任意のプロセス制御システム内で、本明細書に記載されているオンライン分析によって判断された何らかのプロセス制御欠陥が発生したことをプロセス制御オペレータに警報し得る。さらに、ユーザインタフェース136は、プロセスの欠陥の発生源を特定し、最終製品の品質に対するプロセスの欠陥の影響を予測するための分析プロセスをプロセス制御オペレータに案内し得る。ユーザインタフェース136は、プロセスの実行中にオペレータにプロセス制御統計情報を提供することがあり、それによってオペレータは、プロセスを調整して、いかなる欠陥も修正を図ることができる。プロセス実行中に欠陥を修正することにより、オペレータは、最終製品の品質を維持し得る。加えて、ユーザインタフェース136は、例OMS102を介して、検出、分析、修正措置、および品質予測情報を表示し得る。例えば、ユーザインタフェース136は、プロセス概要チャート、プロセス変動グラフ、マイクロチャート、寄与率グラフ、変数トレンドグラフおよび/または品質予測グラフグラフ138などを表示し得る。オペレータは、これらのグラフ138を参照して、付加的なグラフ138を選択し、多変量および/または統計プロセス情報を参照してプロセス欠陥の原因を特定し得る。加えて、ユーザインタフェース136は、プロセスの欠陥に対して可能な修正措置も表示し得る。その後ユーザインタフェース136により、オペレータは1つもしくは複数の修正措置を選択することができ得る。修正が選択されると、ユーザインタフェース136はその修正措置をOMS102に送信し得る。その後OMS102が、コントローラ108に命令を送信して、プロセス制御システム106で適切な修正を行う。図1のワークステーション122、130および/または132は、パーソナルコンピュータ、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などを含む任意のコンピュータ装置を含み得る。ワークステーション122、130および/または132は、任意の適切なコンピュータシステムまたは演算システムを使用して実装され得る。例えば、ワークステーション122、130および/または132は、シングルプロセッサパーソナルコンピュータ、シングルまたはマルチプロセッサワークステーションなどを使用して実装できる可能性がある。図1のプロセス制御環境10および図2の100は、以下でさらに詳述する方法および装置例が好都合に使用され得るシステムのタイプを図示する目的で設けられている。ただし、本明細書に記載の方法例および装置例は、所望される場合には、図1および図2に示されるプロセス制御環境例10または100および/またはプロセス制御システム106よりも複雑または単純な他のシステムで、および/またはプロセス制御アクティビティ、事業管理アクティビティ、通信アクティビティなどと関連して使用されるシステムで好都合に使用され得る。現在は、多数のプロセス制御システムが、プロセス制御情報の分析的および/または統計分析を提供している。しかし、これらのシステムは、一般にオフラインツールを実装して、最終製品の品質に影響し得るプロセス制御欠陥の原因と潜在的な修正措置を特定している。これらのオフラインツールは、プロセス研究、実験室研究、実務研究、トラブルシューティング、プロセス改良分析、および/またはシックスシグマ分析を含み得る。これらのツールは、以降の製品のためにプロセスを修正し得るものの、故障が発生したときにプロセス品質を矯正および/または修正することができない。このように、これらのオフラインツールはプロセス制御条件に対応するものであり、プロセスを修正できるまで、品質に問題のある製品を生産することになり得る。一方、本明細書に記載されているオンラインのバッチプロセス制御システム分析例は、プロセスの実行または進行中にオペレータがプロセスの欠陥を修正できるようにする処理中の故障検出、分析および/または修正情報を提供する目的で、プロセス制御システム内で使用され得る。換言すれば、プロセス修正措置は、予測された故障に応じて、故障が発生したとき、あるいは故障が発生した略直後に実施することができる。本明細書に記載されている方法および装置例は、プロセス欠陥を予測および/または修正して、バッチおよび/または連続プロセスのプロセス品質を改善する目的で使用され得るが、特にバッチプロセスに関して記載される。加えて/あるいは、これらの方法および装置例は、製品品質を予測し、対応するプロセス誤りを修正すること、および/または検出されたプロセスの欠陥を修正することによって製品品質を修正する目的で使用され得る。図3は、バッチプロセス用の統計バッチモデルを構築し、その後その統計バッチモデルを使用してオンラインバッチプロセスランから取得したデータを分析する目的で使用する、図1のルーチン50を実行し得るOMS102によって実施され得る方法のフロー図例150を示す。ブロック152で、OMS102が特定のバッチのバッチデータを収集する。このバッチデータは、例えば、原材料組成物などの入力変数、温度、流量、レベルまたはその他プロセス変数測定値などの進行中のプロセス変数、推定されたプロセス変数、湿度や周囲温度などの環境データ、1つもしくは複数の実験室分析などでオフラインで測定または取得されるデータを含む実験室データなど、プロセスの特定バッチラン用のいくつかの異なるプロセス変数の測定値、計算値または推定プロセス変数値を含み得る。このデータは、バッチが動作しているときにオンラインで収集され得るか、以前に実行されたバッチのデータヒストリアン図1のヒストリアン12などから収集または取得され得る。所望であれば、ユーザまたはオペレータが、特定のバッチラン、すなわちデータヒストリアンに記憶されるデータを選択し、モデリングプロセスで使用してもよい。データが収集されたバッチランがブロック152で完了した後、および/またはバッチの異なるさまざまなステージ、動作またはフェーズの終了時に、ブロック154でOMS102が、そのバッチラン用の品質測定値または品質データを収集する。品質データは、バッチの出力、あるいはバッチのステージ、動作またはフェーズのいずれかの出力の品質に関するあらゆる測定値または指標、具体的には、物質の一貫性、特定の化学物質または要素の濃度、pH、物質の組成または比率、および/またはバッチランが所望または許容される出力を生み出すことに成功したことを示す他の品質データなどを含み得る。当然のことながら、収集される特定の品質データは、製造されている製品のタイプに依存し、この品質データは、オンラインで測定されたり、実験室分析によって判断されたり、目視点検およびユーザによる入力によって判断されたり、他のパラメータに基づいて計算されたり、またはその他任意の公知の方法で判断されたりし得る。さらに、この品質データは、バッチヒストリアンに記憶されている場合にはそこから、またはオンラインプロセスあるいはオフライン実験室分析を介して取得され得る。図4は、測定されたプロセス変数202と、計算されたか他の方法で測定または決定された品質変数204を含むバッチラン例バッチ1などを対象とするデータ構造200を表し、このデータ構造は、バッチラン終了時に複数の測定または観察を介して取得された1つもしくは複数の全体品質変数を含み得る。周知のとおり、バッチ処理は、比較的多数の製品および/または製品の部分が制御ルーチンによって制御される1つもしくは複数の箇所で並行して作成されるタイプの製品製造である。さらに、バッチプロセスは、1つもしくは複数のプロセスステージを含み、各ステージが1つもしくは複数の動作を含み、各動作が1つもしくは複数のフェーズを含むのが典型的である。そのため、測定されたプロセス変数例202は、単一のフェーズ、動作あるいはステージから取得したプロセス変数プロセスパラメータとも呼ばれる、またはバッチプロセスの複数のフェーズ、動作またはステージにわたるプロセス変数を含み得る。例えば、図4に図示される変数P1は、流体流量プロセス変数などに対応し得るのに対し、変数P2~P8は、温度、圧力、別の流量などに対応し得る。変数204は、濃度などの品質変数に対応し得る。図4のバッチプロセスは、8つの測定プロセス変数202と2つの品質変数204とを含むものとして図示されているが、他の実施例では、このバッチプロセスが含み得るプロセス変数および/または品質変数は、それより多い場合もあれば、少ない場合もある。加えて、バッチプロセスデータは、z軸図4に時間と明記に沿って示される期間にわたって収集される。図4のデータグラフ200は、プロセス変数202の一部がバッチプロセス中の特定時間にわたってのみ該当することを示す。例えば、プロセス変数P1は、バッチの開始時からバッチの中間ポイントつまりデータが収集されたバッチのステージ、動作またはフェーズまで該当する。このように、変数P1が流体流量と関連している場合、流体はバッチの開始時からバッチの中間点までバッチプロセス内で流れている可能性がある。このポイント以降は、バッチが流体流を利用しない可能性があることから、変数P1は、そのポイントでバッチプロセスに該当しなくなる。対照的に、図4の変数P4は、バッチプロセス全体で該当する。例示的品質変数204は、バッチプロセス全体と関連していたり、バッチプロセスの特定のフェーズまたはステージと関連していたりし得る。品質変数204は、測定されたプロセス変数202間および/または他の品質変数204間の多変量、統計および/または代数関係の結果である場合や、任意の公知の方法で測定または判断される場合、あるいはユーザによって入力される場合がある。例えば、品質変数Q1は、バッチプロセスから生じた製品の組成品質に対応し得る。組成品質Q1は、プロセス制御システム106内で直接測定可能でない場合であっても品質変数である。その代わり、組成品質Q1は、測定された変数202の多変量組み合わせからモデル化および/または決定されたり、実験室分析によって決定されたりする場合がある。図3に戻ると、OMS102は次にブロック156で、そのバッチ用の統計モデルを作成するためのプロセスの十分なバッチランを実行するためのバッチデータが収集されたかどうかを判断する。収集されていない場合、ブロック156でブロック152に制御が戻され、バッチプロセスをもう1度実行するためのさらなるプロセス変数データを収集する。当然のことながら、所望であれば、ユーザは、そのバッチモデルを作成する際に使用する1回以上のバッチランを事前に選択したり、許容される性能の範囲外であるか、バッチモデルを作成する際に使用するには許容されなくなる可能性のある他の問題を有する特定のバッチランが統計バッチモデルを作成する際に使用されるのを防止したりしてもよい。いずれにせよ、ブロック156で、十分なバッチランを実行できるだけのデータが収集されたと判断されると、ブロック158で、記憶されたバッチモデルから取得されたバッチデータが整合される。このポイントを図示するために、図5は、図3のブロック152~156で取得され得るバッチラン例のセットと関連しており、ブロック158の開始時にメモリに記憶されているデータ構造300を表す。図示するとおり、データ構造300は、幾度かのバッチランの各々で使用されるプロセス変数302とそれぞれの品質変数304とを含む。バッチランバッチ1~Nなどは、この特定のバッチプロセスが、順に実行される4つのステージステージ1~4などを含むことを示す。例えば、ステージ1が、バッチ内の化学物質の組み合わせと混合に対応し得るのに対し、ステージ2はバッチ内のそれらの混合化学物質の焼成に対応し得る。これらのステージは、動作、フェーズおよび/またはレベルにさらに下位分割され得る。加えて、品質変数304は、各バッチステージ、フェーズ、動作またはレベルで測定されたプロセス変数302に対応し得るとともに/またはバッチの終了に対応し得る。図5のデータグラフ例は、個々の各バッチの期間が異なる場合があり、バッチの各ステージの開始時期と終了時期がバッチ間でも異なる場合があることを示す。例えば、バッチ2はバッチ1より短い時間で完了するが、バッチ3および4はバッチ1より長い時間で完了する。さらに、バッチ1は、ステージ1を完了するのにバッチ2よりも長い時間を要する。図3に戻ると、ブロック158は、図5のバッチデータを整合して、バッチモデルの作成を可能にする。場合によっては、このデータは、各変数図示せずの該当する期間を、対応するステージの時間の長さと比例しているものとして表すことによって整合され得る。そのため、バッチおよび/またはステージ終了までの時間の変動は、各バッチ内の測定プロセス変数302を使用して解消され得る。別の実施例では、上述の既知のDTW方法が、一定または正規化されたタイムフレームにバッチデータを整合する目的で使用され得る。そのタイムフレームとしては、例えば、すべてのバッチの中間タイムフレーム、すべてのバッチの平均タイムフレーム、または制御バッチあるいは選択されたバッチと関連したタイムフレームなど他のタイムフレームを含み得る。整合されると、そのバッチデータは図6のデータ構造350に図示されるように現れ、そこで各バッチのタイムフレームが正規化されてまったく同じになり、ステージのすべてが互いに整合し、バッチモデルで使用される正規化されたタイムフレームと一致させるために、各バッチ内の実際のデータポイントを、時間を拡張または圧縮することによって合わせる。当然のことながら、すべてのステージを別個に整合させるために、各ステージフェーズまたは動作内の時間は、それらのステージフェーズまたは動作の時間に基づき、その特定のステージフェーズまたは動作の正規化された時間との合わされ方が異なり得る。いずれにせよ、DTW方法など、任意の公知の方法が、バッチデータを処理したり、統計モデルを構築したりする前に異なるバッチランから取得されたバッチデータ時間を整合する目的で使用され得る。理解されるとおり、図6のデータ構造を作成するために異なるバッチラン内でタイムフレームが拡張および圧縮されるため、正規化されたデータの異なるステージの各々が提供されたり、正規化されたデータの異なるステージの各々に関連したりし得るバッチランごとのデータポイントは、多い場合もあれば少ない場合もある。所望であれば、バッチモデルを作成する目的で使用されるバッチの各々が同数のデータポイントを有するように、またはバッチモデルの正規化されたタイムフレーム内で同じ時間ごとにデータポイントが存在するように、このデータを線形または非線形補間を使用するなどして一定の数またはセットの正規化されたデータポイントに変換してもよい。当然のことながら、上記のとおり、そのデータ内のポイントの値は、直線補間を使用した複数のポイント間での補間によって、または非線形補間など、その他任意の所望の補間によって取得してもよい。さらに、さまざまなバッチラン用に収集される各データポイントは、平均値や中間値など、連続的に収集された生データポイントセットの統計データポイントであり得ることが理解されよう。そのため、例えば、バッチラン用の単一データポイントが、メモリに記憶されるポイントの数を減らし、モデル処理と関連した処理時間を減らすために、10、100などの生データポイントの統計的組み合わせとして作成され得る。当然のことながら、バッチランで特定の統計データポイントを作成する目的で使用される生データポイントの数は、バッチ内などで時間の長さ全体と比較される生データの測定頻度に基づき得る。図6に図示するとおり、異なるバッチランから取得されたバッチデータが整合されると、ブロック160図3でその整合データから統計バッチモデルが作成され、ステップ152~156で異なるバッチランから収集されたデータによって定義されるバッチプロセスの正常動作または期待される動作を統計的観点から定義する。統計バッチモデルを作成する1つの方法により、バッチラン内でプロセス変数ごとに1つもしくは複数のモデルプロセス変数軌跡が作成され、かかる各モデルプロセス変数軌跡は、プロセス変数がバッチ動作に該当する期間にわたり、プロセス変数の正常動作または期待される動作を特定または明示する。この期間は、例えば、バッチ、1つもしくは複数のバッチステージ、フェーズ、動作、レベルなどの長さ全体であり得る。例えば、各モデルプロセス変数軌跡は、モデルの正規化されたタイムフレーム中の各時間位置における収集されたバッチデータから計算されたプロセス変数の平均値または中間値など、プロセス変数の期待値と定義され得る。加えて、所望であれば、各モデルプロセス変数軌跡は、その特定時期におけるその変数のバッチデータの典型的な変動を示すために、任意の特定時期における収集されたバッチデータと関連する1つもしくは複数の標準偏差を含み得る。モデルプロセス変数の軌跡例360が図7に図示されている。このモデルプロセス変数軌跡360は、正規化されたバッチ時間実線362で明示にわたるプロセス変数の平均値と、正規化されたバッチ時間点線364で明示にわたるバッチデータの第1の上側および下側の標準偏差とを含む。当然のことながら、線362および364は、そのモデルの正規化された期間全体にわたる異なるバッチランの収集バッチデータから統計的に決定され得る。当然のことながら、図7に示すようなモデルプロセス変数軌跡は、それらのプロセス変数がモデリング目的や比較目的で、該当する任意の期間にわたり、バッチプロセス内の測定または計算されたプロセス変数ごとに作成され得る。さらに、線362が、各ポイントにおけるバッチ変数の平均値を示し、線364が各ポイントにおけるバッチ変数値の第1の標準偏差を図示するのに対し、モデルプロセス変数軌跡は、例えば、中間値、第2の標準偏差または他の分散決定値などを含むプロセス変数値の他の統計的測定値を使用して作成され得る。図3を再び参照すると、ブロック160は、PCA主要コンポーネント分析モデルやPLS潜在構造射影モデルなど、他の統計モデルを追加的または代替的に構築する。周知のとおり、PCAモデリング技法は、バッチデータ用の主要コンポーネントのセットを構築する。その後これらのコンポーネントは、オンラインバッチから取得されたデータなど、他のバッチデータを分析する目的で使用することができる。さらに、PLSモデリング技法は、PLS潜在構造射影計算を実行して、そのバッチラン用に収集または決定されたプロセス変数データと、そのモデルで使用されるバッチラン用に測定、計算、または決定された品質変数とを関連付ける。PLSモデルはその後、測定されたバッチ内の変数の統計値を基に、将来のバッチの品質変数を予測する目的で使用することができる。PCAおよびPCAモデリング技法は既知であることから、本明細書では詳述しない。当然のことながら、所望であれば、統計バッチモデルの他のタイプを図6の整合バッチデータから作成することができる。いずれにせよ、1つもしくは複数の統計バッチモデルが作成された後、ブロック162はこれらのモデルを、今後の使用のために、図1のメモリ52などのコンピュータ可読メモリに記憶する。次に図8を参照すると、フローチャート400は、図3の方法で作成されたバッチモデルに基づいて新規または進行中のバッチプロセスランを対象とするバッチデータのオンライン分析を実行する方法例を表している。一般に、オンラインプロセス管理の目的は、誤りまたは他のバッチの問題を補償または修正できるようにするため、またはそのバッチが許容される最終製品をもたらさないであろうという判断を極力速やかに下すために、バッチランのいかなる異常動作も検出し、異常の発生源を特定することである。後者のケースでは、その後オペレータは、バッチランが停止されなかった場合まだバッチで使用されていない原材料と、バッチランを最後まで実施する目的で使用されていたであろうエネルギーとを保存するため、ならびに許容される最終製品をもたらすその他のバッチランによって使用される器材を解放させるために、そのバッチランを停止して最初からやり直すことができる。ブロック402で、OMS102は、例えば、分析で使用されるプロセス変数のセットごとに、バッチプロセス測定データ、実験室分析データおよび手入力データの統計スキャンを進行中またはオンラインのバッチから自動的に収集、フィルタリングおよび前処理する。繰り返しになるが、バッチモデルと同様、オンラインバッチランから受信または収集された生データの複数の値が、単一の測定されたオンラインバッチデータポイントを作成する目的で統計的に結合される場合があり、本明細書では統計スキャンと呼ばれることがあるそのため統計スキャンは、生データスキャンか、幾度かの生データスキャンの平均または他の統計的組み合わせのどちらでもあり得る。ブロック404でOMS102は、以下に詳述する技法を使用して、収集されたオンラインスキャンデータに最も対応するモデル統計スキャンを見つけることにより、データの統計スキャンであり得る現在のバッチデータポイントを、そのバッチ用に作成されたバッチモデルと整合する。現在またはオンラインのバッチデータがバッチモデルと整合すると、OMS102は、ブロック406に示すとおり、オンラインバッチデータに対して任意の所望の分析を実行することができる。例えば、ブロック406Aでは、OMS102が、現在のオンラインバッチデータをバッチプロセス変数モデルの軌跡と比較し、上記の画面またはユーザディスプレイのいずれかを提供することができる。さらにブロック406Bで、欠陥を検出するために現在のオンラインバッチ処理が同じ統計スキャンでバッチモデルと比較される方法を判断するために、PCA分析を使用してオンラインバッチ処理の動作が監視または分析され得る。一実施例では、オンラインバッチデータが、バッチモデルに整合されるときに主要コンポーネント空間に投影され、T2およびQ統計のUCLがテストされ得る。最後に、総分散に対するプロセス変数の寄与率が定義され得る。T2およびQ統計を計算することは既知であるため、本明細書では詳述しない。さらに、ブロック406CでOMS102は、バッチプロセス用に構築されたPLSバッチモデルに基づくPLS技法などを使用して、バッチ品質予測を実行し得る。さらに、ブロック410で、OMS102はブロック406の分析を使用して、そのバッチに関する1つもしくは複数のエラーを検出し、ブロック412で、これらの分析によって検出された潜在的欠陥または課題に対する警報をユーザに発し得る。さらに、所望であれば、OMS102が、バッチ内で発生した、粗悪な最終製品につながったり、分析データに関してその他任意の動作を実行したりし得る欠陥または問題を修正または補償するために、現在のバッチの最終製品の品質基準に関する予測をユーザに提供し、今後のステージ、フェーズまたは動作の制御を変える方法に関する推奨事項を提示してもよい。図8に点線で示すとおり、OMS12は、オンラインデータ整合とモデルベースの分析とを実行し、ユーザディスプレイを提供しながらも、オンラインバッチデータを収集し続ける。そのため、フローチャート400の方法が、各データ収集スキャンの後ブロックに分析を実行する必要および/または406、408または410のステップを表示する必要はないが、所望であれば実施してもよい。モデル構築のための履歴データ整合は、例えばブロック406と408で構築されるT2およびQ統計に大きな結果をもたらすため、ブロック404で実行される整合は、適切な分析のために極めて重要である。一実施例では、図3のブロック160でバッチモデル用に構築されたバッチプロセスモデル軌跡における最も類似性の高いポイントにオンラインデータを一致させるために、オンラインDTW手順がブロック404で適用され得る。特に、後述する方法を使用してオンライン動作中にバッチ進行データすなわちオンラインバッチデータをバッチモデルに整合することにより、プロセスの非線形性と動的な挙動が軽減される。本質的には、バッチモデルにオンラインデータを整合するこの方法は、すべてのバッチまたはステージモデルが、統計スキャンと呼ばれる所定の時間間隔のセットを対象とする特定セットのモデルパラメータを有するという仮定に依存している。かかる各スキャンは、所定数の生データまたは統計データポイントを含む場合があり、バッチまたはステージモデル内の各スキャンは、同数の統計データまたは生データポイントを含む場合がある。図9は、複数の時間的に等しい統計スキャンに分割されるモデルプロセス変数Xm図3のブロック160で構築されたバッチモデルから取得の例のモデルプロセス変数の軌跡502を表す。図9に点線で示されるスキャン位置は、複数のデータポイントをそのスキャン位置に有しているか、またはそのスキャン位置と関連したタイムフレームにわたって延在し得る。該当するバッチプロセス変数モデルの軌跡のすべてが同じスキャン期間に分割されるのが好ましい。モデルプロセス変数軌跡が統計スキャン期間または位置に分割されると、整合技法により、バッチプロセス変数のすべての現在値に基づいて、現在のバッチ状態に最も適合する単一のスキャン位置の選択が試行される。データが整合されているときにはオンラインデータが不完全であるので、オンラインデータとモデル軌跡データとの間でのこの整合は、バッチ分析で使用されるのが典型的であるオフラインのデータ整合技法とは異なる。結果的にバッチは実行し終えないため、整合技法の実行中はオンラインバッチの総時間が不明である。このように、オフラインDTW技法は、バッチまたはバッチの一部分ステージ、動作またはフェーズなどの総時間長に基づいてバッチデータを時間的に一致させたり正規化したりするのが通例であるものの、オンライン整合技法からは、バッチまたはバッチの該当部分の総時間長がわからないため、その方法でこのデータを正規化することはできない。オンラインまたはリアルタイム分析を提供する目的で使用することのできる計算上単純な方法でオンライン整合を達成するために、典型的なDTWオンライン動作に対して改変が施され、一般に以下のように動作する。基本的には、この技法の目標は、最も最近収集したオンラインバッチランのデータポイント統計データポイントであり得るを、バッチモデルにおけるモデルプロセス変数軌跡と比較することにより、オンラインバッチの最もあり得る位置を決定して、バッチモデル内のどのスキャンまたはスキャン位置がオンラインバッチの現在位置である可能性が最も高いかを判断することである。一般にこの技法は、各新規オンラインデータ位置統計データポイントの行列であるのが典型的であり、各変数値はプロセス変数値である可能性があるを使用して、バッチモデルにおけるいくつかのスキャン位置の各々について総距離を決定する。計算された距離はその後、どのモデルスキャン位置が、オンラインプロセスが現在整合している可能性が最も高いスキャン位置であるかを判断する目的で使用される。さらに詳しくは、スキャン期間にわたる総距離は、そのモデルで考慮されているプロセス変数ごとに決定されたプロセス変数距離の組み合わせから計算される。各プロセス変数距離は、バッチモデル内の最後に特定されたすなわち最も最近決定されたスキャン位置におけるプロセス変数の現在値と、プロセスモデルにおけるスキャン位置の1つにおけるプロセス変数のモデル軌跡の値との間の誤差または差と決定される。一般に、プロセス変数距離が計算されるスキャン位置は、現在のスキャン位置すなわち、最後に収集されたオンラインバッチランのデータポイントに基づいてオンラインバッチランと関連しれていると判断されたスキャン位置と、現在のスキャン位置の直後から予測スキャンの水平線までの連続的なスキャン位置のセットとを含む。上記のとおり、プロセス変数距離は、考慮されているスキャン位置ごとに、バッチモデルに含まれるすべての該当するプロセス変数について計算される。異なるプロセス変数について計算されたプロセス変数距離はその後、スキャンベースでスキャン時に結合されて、考慮されているスキャン位置ごとに結合された距離を作成し、最小のかかる結合距離つまり総距離を有するスキャン位置が、オンラインバッチランのスキャン位置である可能性が最も高い位置と決定される。一実施例では、プロセス変数距離ごとにユークリッド距離が決定され、このユークリッド距離は、プロセス変数のオンラインバッチ軌跡と、そのプロセス変数のモデルプロセス変数軌跡との間の距離の測定値である。さらに詳しくは、このユークリッド距離は、最後に決定されたオンラインバッチランのスキャン位置における、現在のオンラインバッチ変数値から、あらかじめ設定された数のh未来に向かうスキャン位置の1つにまで延在している。特定のスキャン位置のプロセス変数ごとに計算されるプロセス変数距離は、その後二乗されて合計され、スキャン位置ごとに二乗プロセス変数距離の合計を求める。その後、関連した二乗プロセス変数距離の合計が最も小さいスキャン位置が、オンラインプロセスが関連している可能性が最も高いスキャン位置として、またはオンラインプロセスが現在整合しているスキャン位置として選択される。この技法は、図10を使用してグラフで図示することができる。この図は、プロセス変数Xについて、図9のモデルプロセス変数軌跡502バッチモデルから取得した平均処理変数軌跡などを表しており、再度Xmと表記される。図10は、測定されたプロセス変数またはオンラインプロセス変数Xについて決定された軌跡504も図示している。この軌跡は、当然のことながらバッチモデルのプロセス変数Xmに対応する。特に、線504は、本明細書に記載される技法を使用して以前に決定された、測定されたプロセス変数またはオンラインプロセス変数Xの軌跡を表す。この場合、kとマークされたスキャン位置点線は、オンラインバッチランから最後に測定されたプロセス変数のセットを受信した結果、オンラインバッチに最良に適合するか、位置である可能性が最も高い位置であると決定されたスキャン位置であり、スキャンk1は、スキャンkの直後に続くスキャン位置であるという具合である。オンラインバッチランから取得したバッチプロセス変数の新しいセットまたは最も最近測定されたセットの値の位置を決定するために、この技法により、バッチモデルにおいて現在該当する測定プロセス変数のすべてについて、最も最近測定または決定されたバッチ変数値に基づいて、そのバッチの位置である可能性が最も高いと思われるモデルスキャン位置k、k1、k2などが決定される。この最新のオンラインバッチ測定値のセットは、本明細書では現在のバッチデータポイントと呼ばれる。一般に、図10を参照すると、この技法により、プロセス変数Xの現在のプロセス変数値から、オンラインバッチランの位置であると最も最近決定されたスキャン位置におけるプロセスモデル軌跡Xmの値までの距離を表す値が決定される。図10の拡大部分を参照すると、最も最近決定されたスキャン位置kにおけるポイント510は、測定プロセス変数Xの現在値である。ポイント512は、現在値の直前におけるオンラインプロセス変数Xの値であり、スキャン位置kがオンラインバッチの位置である可能性が最も高いと決定された根拠となった値である。ここでは、プロセス変数Xの現在値と関連したスキャン位置がまだ決定されていないため、オンラインバッチ軌跡がポイント512に接続されることに注意されたい。さらに、ポイント510とポイント512との差によって図示されるとおり、変数Xの現在のプロセスデータおよびこの変数の以前の値は大きさが異なる。いずれにせよ、ユークリッド距離のセットd0、d1、d2、...dhは、ポイント510現在のデータポイントからスキャン位置k、k1、k2、...khにおけるモデルプロセス変数軌跡のポイントまで計算される。これらの距離は、スキャン位置kオンラインプロセスで最も最近決定された位置におけるプロセス変数Xの現在のオンラインプロセス変数値と、現在のスキャン位置およびあらかじめ設定された数の未来に向かうスキャン位置の各々のプロセス変数モデルの軌跡Xmとの間の差または誤差を表す。この場合、計算されている距離は、図10のグラフのユークリッド距離である。図10が、対応するプロセスモデル変数の軌跡Xmと、単一のプロセス変数Xとに関するこれらの距離計算値を表す一方、そのモデルで使用されるプロセス変数、またはバッチプロセスにおけるその特定時点ステージ、動作、フェーズなどで該当するプロセス変数の各々について、同様の計算値が決定される。次に、この技法により、スキャンベースでスキャンのプロセス変数ごとに決定された二乗距離の合計が計算される。すなわち、プロセス変数ごとの現在のスキャン位置と関連した距離d0が二乗され、これらの二乗距離がいっしょに加算されて、スキャン位置kと関連した第1の合計が求められる。すなわち、プロセス変数ごとのk1スキャン位置と関連した距離d1が二乗され、これらの二乗距離がいっしょに加算されて、スキャン位置k1と関連した第2の合計が求められる。この合計プロセスは、考慮されているスキャン位置k3...khごとに繰り返される。当然のことながら、距離d0、d1などは、バッチランのプロセス変数の現在の測定値と、各スキャン位置におけるそれらのプロセス変数のモデル軌跡値との間の誤差を表すため、これらの距離は、すべての場合に正の大きさを取得するために二乗される。同様の方法で、二乗距離d0、d1などの代わりに距離d0、d1などの絶対値が決定できる可能性がある。いずれにせよ、二乗されたか、距離の絶対値を有する距離の最小合計値により、現在のオンラインバッチの位置である可能性が最も高いスキャン位置k、k1、k2、...khが定義される。故に、距離の最小合計値が、オンラインプロセスがそのモデルに関してモデルスキャン位置にあると決定されるモデルスキャン位置を選択する目的で使用される。この技法により、現在のスキャン位置kが合計および二乗されたプロセス変数距離の最小計算値と関連しており、そのためにオンラインバッチが、測定された変数またはオンライン変数の最終セットから移動または進行しなかったと任意の特定時期に判断され得ることが理解されよう。その一方で、この技法により、オンラインバッチランの最良推定位置が、時間的に先である次のスキャン位置k1か、時間的に先である複数のスキャン位置スキャン位置k2、スキャン位置k3などであると判断され得る。こうしてこの技法により、オンラインバッチの現在の最良推定位置が最終整合決定以降に複数のスキャン位置を移動またはジャンプしたことが実際に判断され得る。ただし、モデリングと予測非線形性につながることから、どのポイントであっても、オンラインバッチの整合方法がスキャン位置スキャン位置k-1、k-2などで後退することはできない。すなわち、オンラインバッチがそのバッチモデルに関して特定のスキャン位置に到達したと整合技法によって判断されたら、以降または今後の推定が以前のモデルスキャン位置へと時間的に後退することはできない。ただしこの技法により、現在のモデルスキャン位置kにおけるオンラインバッチ位置推定が、必要とされる任意の時間の長さにわたって維持され得る。この後者のケースでは、スキャン位置kと関連していると以前に判断された以前の収集オンラインデータポイントが今後の計算ですべて無視され得るか、現在のデータポイントが、同じスキャン位置と関連していると判断された以前の収集データポイントと統計的に結合され得る。そのため、図10の実施例では、データポイント510がスキャンkと関連しているとこの技法によって判断されると、オンラインバッチ軌跡が位置512ではなく510に接続するようにデータポイント512が破棄され得るか、データポイント510がデータポイント512と統計的に結合されて、スキャン位置kにおけるオンラインバッチ変数Xの新しい測定値が求められ得る。いずれにせよ、上記の距離計算値は、二乗距離のセットの合計と表現される場合があり、一実施例では、ek、j=[Mk-xj]TW[Mk-Xj]k=k、k1、k2...kh...1という行列形式で表され得る。式中、ek、j-現在のスキャン位置k=kにおけるサンプル測定時刻jにおけるオンライン変数プロセス測定値のセットと、スキャン位置kk=k、k1、...khにおけるそれらの変数のモデル軌跡値との間の二乗距離の合計を表すスカラー、Mk-スキャン位置kk=k、k1、...、khにおけるバッチモデル軌跡変数の行列プロセス変数ごとに1つXj-現在のスキャン位置k=kにおけるサンプル測定時間jにおけるオンライン変数値の行列、j-現在または最新のバッチのサンプル時間、k-最後に決定されたオンラインバッチの整合対象スキャン位置がk=kである、モデル軌跡上のスキャン位置、h-モデル整合水平線、W-距離計算時に相対的重要度を各変数Xに定義するモデル構築例用に定義されたパラメータの重みの行列対角行列である。ここで、W行列は、一部のプロセス変数に対して決定されたユークリッド距離に対する比重を他のプロセス変数よりも多少大きくする目的で使用され得る重み付けパラメータの対角行列であり、これにより、距離計算をカスタマイズして、バッチモデルとの相関性が高いことがわかっているプロセス変数や、オンラインバッチの現在位置に関する良好な指標を好ましく評価するまたは信頼度を高めることができる。当然のことながら、すべてのプロセス変数を等しく重み付けするために、W行列を均一行列に設定することも可能である。等式1から理解されるとおり、個々のプロセス変数距離の平方和である距離eは、最新のバッチサンプルjについて、各参照モデル軌跡を基に、最も最近決定されたスキャン位置kまで計算され、さらには次の連続するhスキャン位置またはバッチモデルにおける先のスキャンすなわちk1、k2...khまで計算される。上記距離計算の改変または代替としては、オンラインデータをプロセスモデルに一致させることにおいて、オンライン軌跡からの派生軌跡すなわち傾斜およびモデル軌跡を説明するのが望ましい場合がある。特に、この距離計算は、現在のバッチ軌跡の傾斜とモデル軌跡との一致に完全または部分的に基づいて次のスキャン位置を選択するために、現在決定された処理変数軌跡の傾斜と、考慮されている各スキャン位置におけるプロセス変数のモデル軌跡との差を含み得る。この場合、各オンライン軌跡からの派生軌跡および各関連しているモデル軌跡は、上記のとおり等式1で決定されたユークリッド距離で使用される位置と同じモデルスキャン位置について計算される。現在のオンラインプロセス変数値の傾斜が、図10でスキャン位置k-1におけるオンラインバッチ軌跡からポイント510にかけて引かれた点線によって表されており、モデル軌跡上の一部のスキャン位置スキャン位置k2、k5、k7などと関連した傾斜も図10にグラフ表示されている。この派生軌跡距離計算は、一実施例において、dk、j=[Mk-Mk-1-Xj-Xj-1]TW[Mk-Mk-1-Xj-Xj-1]...2で表され、式中、Mk-スキャン位置kにおけるバッチモデル軌跡変数値プロセス変数ごとの値の行列、Mk-1-スキャン位置k-1におけるバッチモデル軌跡変数値プロセス変数ごとの値の行列、Xj-スキャン位置k=kにおけるサンプル測定時間jにおけるオンライン変数値の行列、Xj-1-決定されたスキャン位置k=k-1と関連したサンプル測定時間と定義されたサンプル測定時間j-1におけるオンライン変数値の行列、j-現在のバッチの測定されたサンプル時間、k-参照軌跡における最終整合スキャン位置、h-モデル整合水平線W-計算時に使用される各プロセス変数に相対的重要度を与えるためにモデル構築において定義され得るパラメータの重みの対角行列である。総距離Dk、jは、ユークリッド距離と派生距離との重み付け合計として、Dk、j=αek、jβdk、j0≦α、β≦1...3と定義される。ここで、アルファαおよびベータβは、距離計算全体における2つの距離計算値ユークリッド距離と派生距離の相対的重要度を定義する重み付け係数である。これらの重み付け係数は、オペレータやユーザなどがモデル適合技法などを使用して任意の所望の方法で選択され得る。計算値を正規化する1つのケースでは、α足すβが1であり得る。さらに所望であれば、αもまたはβのどちらかがゼロに設定され得る。さらには、上記オンライン距離計算値に安定性と頑健性を加えるために、オプションのバッチ進行正規化時間変数を作成して、変数パラメータセットに含めてもよい。換言すれば、上記先行技術による方法の1つなどのインジケータ変数整合方法が、インジケータ変数を処理変数セットに含めることによって使用されてもよく、このインジケータ変数が、ユークリッド距離および/または傾斜差の決定時に変数の1つとして追加されてもよい。あるいは、上記の距離計算値は、オンラインバッチランのモデルスキャン位置である可能性が最も高い位置を決定するために、所望であれば適切な重み付けを使用してインジケータ技法計算と結合させてもよい。それにより、決定されたインジケータ変数整合が、オンラインバッチプロセスランのプロセス変数値と、いくつかのモデルスキャン位置の各々におけるそれらのプロセス変数のモデル軌跡値との差と組み合わせて使用され、オンラインバッチプロセスランが、そのいくつかのモデルスキャン位置のどれと整合しているかを決定することができる。さらに、プロセスの安定性をさらに高め、モデルスキャンを速く通過しすぎる平坦なプロセス変数軌跡を有するバッチプロセスなどで起こり得ることを避けるために、距離計算にペナルティを加えて、モデルスキャン位置速く通過しすぎることに対して判断にバイアスをかけてもよい。さらに詳しくは、同じ箇所や同じスキャン位置に留まることよりも、スキャン位置を前方に移動することに対するペナルティを距離計算に含めることの方が望ましい場合がある。さらに、複数のスキャン位置を前方に移動すると、このペナルティの大きさつまり程度が増加し得る。換言すれば、1回の動きで2つのスキャン位置を前方に移動することに対するペナルティは、単一のスキャン位置を前方に移動することの2倍にしてもよいし、単一のスキャン位置前方に移動することに対するペナルティの2倍を上回るか下回るようにして、任意の1回の決定で最小数のスキャン位置を移動することを好ましく評価するようにペナルティを課してもよい。このタイプのペナルティ計算は、オンラインバッチの新規スキャン位置について、同じスキャン位置に留まるような決定になる可能性が高くなるか、異なるスキャン位置を対象とする距離計算値が、違う方法で互いに類似つまり近似である場合に、前方に移動するスキャン位置の数を減らす可能性が高くなる方法で距離計算にバイアスをかける。後者は多くの事例で起こり得る。換言すれば、複数のスキャン位置と関連した二乗距離の合計が概ね同じである場合にまたは、さらに未来に向かうスキャン位置の距離が現在のスキャン位置の距離よりも短い場合でも、同じスキャン位置に留まる判断にバイアスをかけ、異動するスキャン位置の数をできるだけ少なくするペナルティ変数を有するのが望ましい場合がある。このペナルティ変数を適用する理由はまさしく、モデル内の特定のスキャン位置をオンラインバッチ処理の現在位置として選択するという判断が下されると、バッチモデルで後戻りさせることができないからである。そのため、このペナルティ評価は、時間的な前方への移動スキャン位置を確実に正当化するために、整合方法を安定させる。スキャン位置kを速やかに通過することにペナルティを課す方法を示す1つの方法は、等式3の距離数式を、Dk、j=1|γiδ|Dk、j0≦γ;k=k1i=0、1、...、h;0≦δ<1...4と改変することであり、解は次の条件を満たす指数kである。ここで、ペナルティ変数γiδは、iペナルティが決定されている、未来に向かうスキャン位置の数が増加するにつれて、サイズの増量が増すように改変された基本ペナルティγとして確立されてもよい。第2のペナルティ変数δは、一定であっても、iが増加するにつれて変化してもよい。いずれにせよ、上記重み付け行列Wにより、オンラインバッチの位置との関連が強いプロセス変数に対して重み付けを大きくしたり、距離計算における影響を強めたりすることができるため、オンラインバッチ処理の現在位置の決定への影響を他のプロセス変数よりも強めることができる。また、この方法によってDTW方法とインジケータ変数整合技法とを統合してもよく、各々またはすべてのバッチステージの終了時におけるモデルスキャン位置を用いて、オンラインバッチプロセスランの整合を再計算逆計算と呼ばれるしてもよい。これは主に品質予測のために適用できる。特に、本明細書に記載されている方法は、バッチステージの終了時に決定された測定バッチ品質変数に基づいて、各バッチステージの終了時におけるいくつかのモデルスキャン位置の各々で、オンラインバッチプロセスランの整合を再計算し得る。本明細書に記載されているDTW整合アルゴリズムは、変化するプロセス軌跡、状態、または他の動作モードを伴う連続プロセスでも使用され得る。この場合、整合アルゴリズムは、急速またはステージ的に変化するプロセス軌跡、状態または他の動作モードを有する連続プロセスにおけるモード変更を検出して、連続プロセスにおいて変化するモードまたはプロセス状態をより良好に特定するものであり得る。さらに詳しくは、この整合技法は、別個の方法モードを、プロセスが作動している可能性のあるモードの1つとして特定する目的で使用される場合があり、検出されたモードまたは状態の変化により、現在の条件下でそのプロセスを分析する目的で異なるモデルを使用することになる場合がある。当然のことながら、上記の距離計算値は、所望であれば、異なる差を計算したり、距離計算値内で考慮される他の要因を追加したりするように改変することができる。さらに、理解されるとおり、これらの計算は、図1のルーチン50、図2のOMS102など任意のオンラインバッチ分析ルーチン内で実行され得る。上記のオンライン整合方法が1スキャン分ずれただけで、バッチの移行ポイントが有意な統計偏差をもたらし得るという事実など、テストを基に、オンラインバッチ軌跡の同期に関するいくつかの課題が特定された。さらに、トレーニングセットの全バッチにわたって密集してもいる安定したバッチを対象とする変化の遅いデータ信号が、極めて小さなモデルスキャン標準偏差を生むことがあり、それがノイズ空間を横断して偽警報を発することがある。さらに、単調に変化する信号の統計スキャンの開始時または終了時におけるオンラインデータ値が、その分析のシグマ境界を超えて誤警報を発する場合がある。ただし、これらの課題を低減するために、オフラインのモデル構築技法に、モデルの頑健性を高め、上記のオンラインDTWアルゴリズムの効果を大幅に改善するいくつかの改変を施すことができる。特に、実現可能なモデル同期の精度について、オンラインサンプルは、モデルスキャンの開始時または終了時付近にあり得る。各モデルスキャンは、100か所といった一定数の統計バッチデータポイントの組み合わせであり得ることは理解されよう。そのため、上記のオンラインDTW方法は、サンプルを正しいモデルスキャンと整合する可能性があるが、スキャン期間にわたって単調に変化する信号の場合には、統計偏差が依然として生じる可能性がある。特に、測定されたサンプルは、正しいスキャンと関連している一方で、モデルスキャンにおける早い時期や遅い時期と関連している場合があり、測定された信号は、スキャン期間全体にわたって単調に変化しているため、測定された信号は、上側または下側シグマレベルスキャン対象モデルの標準偏差などから逸脱する場合があり、そのためにアラームが起動する場合がある。図11はこの概念を表している。ここでは、単一の統計スキャン期間600が図示されており、連続的な単調データ信号602が貫通している。いくつかの生データ測定値場合によっては統計データ測定値、その各々はいくつかの生データ測定値の組み合わせであるがスキャン期間600中に収集されるため、バッチモデルに記憶されるスキャン期間600と関連した値は、統計スキャン期間600中に収集されるさまざまなデータポイントの平均となるであろう。この値が、線604によって表されている。さらに、信号602は単調であることから、エラーを検出する目的で使用される比較的小さい上側および下側のシグマ分散などを有するであろう。これらの値は線606Aと606Bとによって表されている。こうして、測定されたデータポイント610は、実際には、スキャン期間600の開始時に整合し得るとともに、線602とまさに完全に一致し得る。ただし、上記の整合方法は、ポイント610を正しいスキャン期間600と関連付ける一方で、データポイント610がスキャン期間600に対して計算された下側シグマレベル608Bを下に逸脱すると依然として判断され、結果的にエラーを検出する。スキャン期間600の後方で逸脱するポイント612でも同様のことが起こり、上側シグマレベル606Aより上に逸脱する。この課題の矯正を支援する目的で使用され得る方法は、バッチモデルのオフライン前処理を含み、本明細書ではモデルスキャン混合と称される。この方法は、時間的に隣接するスキャンを重ね、現在のスキャンの平均値および標準偏差の計算内で、現在のスキャンの前後のスキャンのプロセス変数の平均値を使用するのが一般的である。隣接するスキャンの間でスキャンデータをこのように重ねることにより、バッチモデルに頑健性が加わる。図12は、このモデルスキャン混合方法を図示しており、スキャン600を、スキャン620スキャン600の前のスキャンとスキャン622スキャン600の後のスキャンとを重ねているものとして図示している。スキャンこのように重ねることにより、偽警報が減る。ここで、スキャン600の値が、スキャン600、620および622用に収集された全データ値の平均であり、上側および下側のシグマレベル626Aおよび626Bは、スキャン600、620および622用に収集された全データ値に基づいて決定され、結果的にモデルスキャン混合が行われることは理解されよう。これらのポイントはスキャン600の開始時または終了時と関連しているものの、このモデルスキャン混合により、測定データポイント610および612が図12のシグマレベル626Aおよび626B内に収まるという点が重要である。より頑健なモデルスキャンコンテンツによって移行ポイントがより良好に扱われるため、この技法は、オンラインアルゴリズムがバッチモデルと同期する能力を高める。スキャンの長さが増すと、トレーニングセットのバッチ全体にわたって密集した信号を処理するのに有効であり、モデルスキャン混合の使用により、モデルスキャンの終了時または開始時にオフセットされた単調な信号によって発せられる偽警報がなくなる。さらに、ダイレクトオンラインDTWアルゴリズムとモデルのオフライン前処理との組み合わせは、オンラインバッチ軌跡のトラッキングと統計モデルのトラッキングとを頑健化する補完技術である。第一原理哺乳類細胞模擬生物反応器と稼働中の化学工場を使用して、本明細書に開示されるプロセスのシミュレーションテストが実行された。各ケースで、データは履歴バッチから収集され、統計モデルが生成された。実験室分析から決定されるのが通例である単一の品質変数について、部分最小二乗法予測が後処理を経て行われた。結果は、非DTWオンライン分析プロセスすなわち先行技術による方法、実質的に上記のとおりのオンラインDTW分析法、およびバッチの完了後に提供された逆計算を用いたこのオンラインDTW分析から取得された結果と比較された。この逆計算は、バッチ増またはバッチステージが完了したときのオンライン予測の修正値を示す。多くのケースで、バッチの終了時から数時間あるいは数日間は実験結果がわからないため、バッチの終了時におけるバッチ品質の修正予測は加算値を有する。図13~図15は、先行技術による方法図13、上記のDTW方法図14、および逆計算を用いる上記のDTW方法図15を使用したモデルに対する同一のバッチランを図示している。ここでは、バッチの実際の実験室分析が18.7という値であった。DTW先行技術による整合方法を使用しないと、図13に図示するとおり、予測はこの推定から大きく外れる。ここで、プロセスの各スキャンは時間のみ同期しており、オンラインバッチがモデルよりも長時間動作した場合には、最後のモデルスキャンが繰り返された。図14に図示するとおり、上記のDTW方法は、品質変数の予測出力における有意な改善を示す。逆計算を伴うDTW方法は、バッチの進行増加の終了時に予測を調整し、逆計算は、完全なDTWアルゴリズムと既知の終了ポイントとに基づいて予測のリファクタリングを実施する。反復的同期により、未来時点における予測が修正され、バッチ長がモデル長と異なる場合に修正が最も認められる。例えば、図14および図15における予測計算値は、スキャン33、52、73、および終了時に行われた修正を除き同じである。この結果は、18.7という実値に最も近い予測である。いずれにせよ、オンラインバッチ動作によるオンラインモデル整合のためのDTWアルゴリズムは、総軌跡距離と軌跡距離からの総派生距離とを明らかに最小化し、計算上単純であることから、有効かつ適切なオンライン実施技法である。さらに、正規化されたバッチまたはステージ時間をパラメータセットに加えることにより、アルゴリズムの安定性および頑健性が改善される。アルゴリズムの効果は、生物反応器と化学反応器とから再現されたバッチデータと実際のバッチデータとでテストされ、これらのテストから、モデル整合によってPCAおよびPLS性能が向上しただけでなく、モデル整合が妥当なバッチプロセス監視および品質予測のための基本機能になることも確認された。上述のとおり、上記方法例および/または装置例の少なくともいくつかは、コンピュータプロセッサによって実行されている1つもしくは複数のソフトウェアおよび/またはファームウェアプログラムによって実施され得る。ただし、特定用途向け集積回路、プログラマブル論理整合、およびその他のハードウェア装置を含むがこれらに限定されない専用ハードウェア実装も同様に、本明細書に記載の方法例および/または装置例のいくつかまたはすべてを全体的または部分的に実施するように構築され得る。さらに、分散処理またはコンポーネント/オブジェクト分散処理、並列処理、または仮想マシン処理を含むがこれらに限定されない代替ソフトウェア実装も、本明細書に記載の方法例および/またはシステム例を実施するように構成され得る。また、本明細書に記載されているソフトウェアおよび/またはファームウェアの実施例は、磁気メディア磁気ディスクまたはテープなど、光ディスクなどの光磁気または光メディア、1つもしくは複数の読み取り専用不揮発性メモリ、ランダムアクセスメモリ、または他の書き換え可能な揮発性メモリを格納するメモリカードまたは他のパッケージなどのソリッドステートメディアなどの有形記憶メディアに記憶されるという点に注意すべきである。したがって、本明細書に記載のソフトウェア例および/またはファームウェア例は、上記の記憶メディアなどの有形記憶メディアまたは後継の記憶メディアに記憶され得る。上記の仕様が特定の標準仕様およびプロトコルに関してコンポーネント例および機能について記載する範囲で、本特許の範囲はかかる標準仕様およびプロトコルに限定されないものと理解される。例えば、インターネットおよび他のパケット交換ネットワーク伝送Transmission規制プロトコルTCPなど/InternetプロトコルIP、UserデータグラムプロトコルUDP/IP、HyperTextマークアップ言語HTML、HyperTextは、プロトコルHTTPなどを伝送するの各標準仕様は、当該技術の現況の実施例を表す。かかる標準仕様は、同じ一般機能を有しつつ、より高速または効率的な均等仕様によって周期的に取って代わられる。そのため、同じ機能を有する代替標準仕様およびプロトコルは、本特許によって想定され、添付の請求範囲内に含まれるものと意図される均等物である。加えて、本特許は、ハードウェアで実行されるソフトウェアまたはファームウェアを含んでいる方法例および装置例を開示しているが、かかるシステムは単なる例に過ぎず、制限的なものとみなされるべきでないことに留意する必要がある。例えば、これらのハードウェアおよびソフトウェアコンポーネントのいずれかまたは全部が、ハードウェアでのみ、ソフトウェアでのみ、ファームウェアでのみ、あるいはハードウェア、ファームウェア、および/またはソフトウェアの任意の組み合わせで具現化され得ると考えられる。したがって、方法例、システム例、機械アクセス可能なメディア例について上記仕様で説明したものの、実施例は、かかるシステム、方法、および機械アクセス可能なメディアを実装するための唯一の方法ではない。そのため、特定の方法例、システム例、および機械アクセス可能なメディア例が本明細書に記載されているものの、本特許の網羅する範囲はそれらに制限されない。