雲平臺中的工業數據分析的製作方法
2023-07-31 02:35:11 2
雲平臺中的工業數據分析的製作方法
【專利摘要】本公開涉及雲平臺中的工業數據分析。雲感知工業設備向運行為雲平臺中的服務的、基於雲的數據分析器提供魯棒數據集合。除了由工業設備生成或收集的工業數據之外，該設備還能夠向識別該設備和相關配置信息的基於雲的分析器提供設備簡檔信息。該工業設備還能夠提供識別以下內容的客戶數據：該工業設備的所有者、針對該所有者的聯繫信息、有效服務合同等。該基於雲的數據分析器利用該信息來對數據執行各種定製分析並且生成迎合特定工業資產的最佳性能和所有者的工業企業的業務目標的報告或通知，以及來執行實時決策制定和控制。
【專利說明】雲平臺中的工業數據分析
[0001] 相關申請
[0002] 本申請要求於2013年5月9日提交的題為"遠程服務以及資產管理系統和方法" 的美國臨時專利申請序列號61/821，639的權益，其全部內容通過引用併入本文。
【技術領域】
[0003] 本主題申請總體上涉及工業自動化，並且更特別地涉及用於將工業數據提供至雲 平臺以用於通過基於雲的應用和服務來進行分析的技術。
【背景技術】
[0004] 工業控制器以及其相關聯的I/O設備是現代自動化系統的操作的中心。這些控制 器與工廠底層的現場設備進行交互以控制與如下目標有關的自動化過程：該目標例如為產 品製造、材料處理、批量處理、監控以及其他這樣的應用。工業控制器存儲並執行用戶定義 的控制程序以結合受控的過程來實現決策制定。這樣的程序可以包括但不限於梯形邏輯、 順序功能圖、功能框圖、結構化文本或其他這樣的編程結構。一般地，工業控制器從提供與 受控系統的一個或更多個狀態有關的謹慎和遙測數據的傳感器和測量設備讀取輸入數據， 並基於這些輸入根據用戶定義的程序來生成的控制輸出。
[0005] 除了工業控制器和其相關聯的I/O設備之外，一些工業自動化系統也可以包括低 級控制系統，如視覺系統、條碼標記系統、變頻驅動器、工業機器人等，該低級控制系統對工 業過程中的部分執行局部控制，或者該低級控制系統具有其自己的局部化控制系統。
[0006] 給定的工業企業可能包括分配在多個設施上的大量工業資產。這些資產可能包括 結合執行各個工業應用（例如，批處理、材料處理、自動化產品組裝、質量檢查、壓鑄等）進 行操作的一個或更多個工業設備。可以組成工業企業的該大量工業資產連同這些工業資產 的頻繁連續操作一起導致整個企業生成了大量潛在有益數據。除了生產統計之外，還經常 連續地監測並且在一些情況下記錄與機器健康、報警狀態、操作者反饋（例如，手動輸入與 停機時間狀況相關聯的原因代碼）和隨時間推移的電氣或機械負荷等相關的數據。通過可 以組成給定自動化系統的許多工業設備來生成該數據，該工業設備包括工業控制器及其相 關聯I/O、用於接近實時計量的遙測設備、運動控制設備（例如，用於對組成運動系統的電 動機進行控制的驅動器）、可視化應用、批次可追溯性系統（例如，條形碼跟蹤）等。而且， 由於許多工業設施24小時地操作，其相關聯的自動化系統會以高速率生成大量潛在有益 數據。針對具有多個工廠設施的企業，生成的自動化數據的量進一步增加。
[0007] 對從工業企業的多個生產區域和工業設施收集的企業範圍數據的集體分析能夠 對全廠操作進行有益觀察。然而，對工業數據的訪問通常限於與收集並生成該數據的工業 控制器共享通用網絡的應用和設備。同樣，希望在另一個應用（例如，報告或分析工具、通 知系統、可視化應用、備用數據存儲裝置等）中利用由工廠人員的系統生成的工業數據的 該工廠人員需要在現場使用本地資源來保持這樣的應用。而且，儘管給定的工業企業可能 包括在不同地理位置處的多個工廠設施（或具有可變位置的多個移動系統），然而這樣的 應用的範圍僅限於在存在於與該應用相同的區域網上的控制器上可得到的數據。
[0008] 而且，鑑於在給定工業設施處使用的工業設備的異類性質，由這些設備生成的數 據可能具有不可以相互兼容的若干不同的數據類型和格式，從而致使集體分析難於進行。 [0009]以上描述的現今工業控制系統的缺點僅旨在提供傳統系統中存在的一些問題的 概覽，而不旨在是窮舉。在查閱以下描述後，傳統系統具有的其他問題和本文中所描述的各 種非限制性實施方式的相應益處可以變得更加明顯。
【發明內容】
[0010] 下面給出簡化概述以提供對本文描述的一些方面的基本理解。此概述不是詳盡的 概述，也不旨在標識關鍵/重要元素或描繪本文中所描述的各個方面的範圍。其唯一的目 的在於以簡化的形式給出一些概念作為稍後呈現的更詳細描述的前序。
[0011] 本公開內容的一個或更多個實施方式涉及將工業數據遷移至雲平臺以用於集體 分析和設備管理。為此，提供了一種用於將來自所有製造階段以及在整個供應鏈中的客戶 工業數據遷移至雲平臺以用於集體大數據分析的系統和方法。在一個或更多個實施方式 中，雲網關設備能夠從客戶的工業資產中收集數據，將該數據與客戶簡檔相關聯，並且將修 改的數據推送至該雲以用於分析。該雲網關能夠包括獨立的網關設備，能夠集成到工業設 備自身中，或者能夠集成在工廠網絡上的網絡基礎結構設備中。在雲平臺上執行的分析服 務能夠接收數據並將該數據存儲在與客戶簡檔相關聯的客戶數據存儲庫中。
[0012] 為了便於來自多個異類源（例如，不同的客戶、設備、供應鏈實體和工業）的工業 數據的集體分析，一個或更多個實施方式能夠便於標準化所採集的工業數據的一部分或全 部，使得能夠識別整個數據集合的依賴性和相關性。例如，自動化設備或雲網關能夠在將數 據移動至雲之前根據通用標準和格式來標準化工業數據。在其他的實施方式中，能夠在將 數據遷移至雲平臺之後在雲側通過分析服務執行數據標準化。
[0013] 在工業數據已被移動到雲平臺、已被標準化、並且已與客戶簡檔相關聯的情況下， 在雲平臺上執行的分析應用能夠利用該數據來將多個遠程服務提供至客戶。在示例應用 中，基於雲的服務能夠使用多個技術（例如，機器學習、數據挖掘）中的任意技術來分析該 數據以識別可以相對於客戶隱藏的工業系統的多個方面之間的依賴性或相關性。基於雲的 分析還能夠識別表示迫近的系統故障或操作無效的系統趨勢。在另一個示例中，設備管理 服務能夠將針對客戶設施處使用的給定設備的設備簡檔與產品資源數據存儲庫進行比較， 以確定是否能夠得到該設備或相關聯軟體的較新版本。雲平臺上的通知服務能夠將升級機 會通知傳送至與工業企業相關聯的指定客戶端設備。在另一個示例中，能夠使從客戶設施 收集的數據與從在其他客戶現場使用的相似工業應用收集的數據相關聯，使得能夠基於所 習得的資產配置與系統性能之間的相關性來生成預測和配置推薦。
[0014] 為了實現前述及相關目的，在本文中結合下面的描述和附圖描述了某些說明性方 面。這些方面指示可以實踐的各種方式，而所有這些方式均旨在被本文涵蓋。在結合附圖 進行考慮時，其他的優點和新穎特徵可以根據以下詳細描述變得明顯。
【專利附圖】
【專利附圖】
【附圖說明】
[0015] 圖1是利用基於雲的服務的工業企業的高級概述。
[0016] 圖2是示例雲能力工業設備的框圖。
[0017] 圖3示出了配置成處理工業數據並將該工業數據遷移至雲平臺的示例性雲能力 工業控制器。
[0018] 圖4是示例性變換部件的框圖。
[0019] 圖5示出了用於將原始數據變換成情境化數據的示例情境部件。
[0020] 圖6示出了用作針對包括工業系統在內的其他工業設備的雲代理的工業設備的 配置。
[0021] 圖7示出了防火牆盒用作針對一組工業設備的雲代理的配置。
[0022] 圖8示出了將客戶特有工業數據收集在雲平臺中以用於基於雲的分析。
[0023] 圖9示出了這些示例數據類之間的層級關係。
[0024] 圖10示出了將示例設備模型傳送至雲平臺。
[0025] 圖11示出了將工業數據收集到基於雲的製造用大數據（BDFM)的數據存儲裝置中 以用於分析。
[0026] 圖12示出了用於標準化從多個數據源收集的工業數據以用於雲平臺中的集體分 析的系統。
[0027] 圖13示出了通過基於雲的分析服務來實現的以便於行業特有和應用特有趨勢分 析的示例數據處理技術。
[0028] 圖14示出了用於提供工業分析服務的基於雲的系統。
[0029] 圖15示出了在雲平臺上基於客戶特有數據與多企業的比較分析來生成系統評估 報告。
[0030] 圖16示出了用於生成設備升級機會的自動化通知的基於雲的系統。
[0031] 圖17示出了在較大的設備層次內雲感知智能設備的自動集成。
[0032] 圖18示出了用於通過工業供應鏈收集產品數據並識別整個供應鏈的相關性和關 系的示例性基於雲的架構。
[0033] 圖19是用於將數據從工業設備發送至雲平臺以用於基於雲的分析的示例方法的 流程圖。
[0034] 圖20是用於對從多個工業設施上的多個設備收集的工業數據執行收集分析的示 例方法的流程圖。
[0035] 圖21是用於將設備和客戶信息提供至雲平臺以供基於雲的服務使用的示例方法 的流程圖。
[0036] 圖22是使用基於雲的服務來提供設備管理服務的示例方法的流程圖。
[0037] 圖23是基於與多企業數據的基於雲的比較分析來生成資產配置推薦或通知的示 例方法的流程圖。
[0038] 圖24是示例計算環境。
[0039] 圖25是示例聯網環境。
【具體實施方式】
[0040] 現參照附圖描述本公開內容，其中，貫穿全文相同的附圖標記用於指代相同的元 件。在下面的描述中，為了說明起見，闡述了大量的具體細節以便提供其全面的理解。然而， 明顯的是，可以在沒有這些具體細節的情況下實踐本公開內容。在其它實例中，以框圖形式 示出了已知的結構和裝置，以便於其描述。
[0041] 在本串請中使用的術語"部件"、"系統"、"平臺"、"層"、"控制器"、"終端"、"站"、"節 點"、"接口"意在指代計算機相關實體或與具有一個或更多個特定功能的操作裝置相關或 與所述操作裝置的一部分相關的實體，其中，這樣的實體可以是硬體、硬體和軟體的組合、 軟體、或執行中的軟體。例如，部件可以是但不限於是：在處理器上運行的處理、處理器、硬 盤驅動器、（光或磁存儲介質的）多個存儲驅動器（包括附接的（例如螺紋連接或螺栓連 接）的或可拆卸式附接的固態存儲驅動器）；對象；可執行體；執行線程；計算機可執行程 序、和/或計算機。作為舉例，在伺服器上運行的應用以及該伺服器均可以為部件。一個或 更多個部件可以駐留在進程和/或執行線程內，並且部件可以位於一個計算機上和/或分 布在兩個或更多個計算機之間。此外，本文所描述的部件可從存儲有各種數據結構的各種 計算機可讀存儲介質中執行。部件可以通過本地和/或遠程進程例如根據具有一個或更 多個數據包（例如，來自與本地系統、分布式系統中的另一個部件進行交互的一個部件的 數據，或來自與通過信號跨網絡（例如網際網路）與其他系統交互的一個部件的數據）的信 號進行通信。作為另一個示例，部件可以是具有由電氣或電子電路操作的機械部件所提供 的特定功能的裝置，其中所述電氣或電子電路通過處理器執行的軟體或固件應用來進行操 作，其中處理器可以在該裝置的內部或外部，並且執行軟體或固件應用的至少一部分。作為 又一個示例，部件可以是如下裝置：其通過電子部件提供特定功能，而無需機械件，電子部 件可以包含處理器以執行提供電子部件的至少部分功能的軟體或固件。作為又一示例，接 口可以包括輸入/輸出（I/O)部件以及相關聯的處理器、應用或應用程式編程接口（API) 部件。雖然前述示例是針對部件的各個方面，但是所例示的方面或特徵也適用於系統、平 臺、接口、層、控制器、終端等。
[0042] 在本文中使用的術語"推斷（infer) "和"推斷（inference) "一般是指根據通過事 件或數據捕獲的一組觀察，推理或推斷系統、環境和/或用戶的狀態的過程。可以採用推斷 來識別特定的上下文或動作，或者可以例如生成狀態的概率分布。推斷可以是概率性的，也 就是說，所關注的狀態的概率分布的計算基於對數據和事件的考慮。推斷還可以指用於從 一組事件和/或數據構成較高級別的事件的技術。這樣的推斷導致從一組觀察到的事件和 /或存儲的事件數據來構建新的事件或動作，而無論事件是否是時間接近地相關，以及無論 事件或數據是來自一個事件源或數據源還是若干個事件源或數據源。
[0043] 此外，術語"或"意指包括性的"或"而非排他性的"或"。也就是說，除非另外指明 或者在上下文中明確，否則短語"X採用A或B"旨在表示任何自然的包括性排列。也就是 說，短語"X採用A或B"滿足以下列實例中的任何一個：X採用A ;X採用B ;或X採用A和B 兩者。此外，本申請中以及所附權利要求中使用的"一（a)"或"一（an)"一般應被解釋為 是指"一個或更多個"，除非另有指明或上下文明確針對單數形式。
[0044] 此外，文中使用的術語"集合"排除空集，例如其中沒有元素的集合。因此，在本公 開內容中的"集合"包括一個或更多個元件或實體。作為舉例，控制器的集合包括一個或更 多個控制器；數據資源的集合包括一個或更多個數據資源；等等。類似地，本文中使用的術 語"組"是指一個或更多個實體的集合，例如節點組指代一個或更多個節點。
[0045] 針對可能包括許多設備、部件、模塊等的系統呈現了各個方面或特徵。但應當理解 和明白的是，各個系統可以包括另外的設備、部件、模塊等，和/或可能不包括結合附圖所 討論的設備、部件、模塊等的全部。還可以使用這些方法的組合。
[0046] 為了提供針對本文中所描述的基於雲的預測維護系統和服務的總體情況，圖1示 出了利用基於雲的服務的工業企業的高級概述。企業包括一個或更多個工業設施104,每個 工業設施104均具有在使用中的多個工業設備108和110。工業設備108和110可以構成 在各個設施104內操作的一個或更多個自動化系統。示例性的自動化系統可以包括但不限 於批量控制系統（例如混合系統）、連續控制系統（例如PID控制系統）或離散的控制系 統。雖然參照離散或處理控制應用描述了本公開內容的一些方面，然而應當理解，本文中描 述的示例不限於離散或處理控制工業或操作。工業設備108和110可以包括如下設備：例 如，工業控制器（如可編程邏輯控制器或其他類型的可編程自動化控制器）；現場設備，如 傳感器和儀表；電動機驅動器；人機接口（HMI);工業機器人；條形碼標記器和讀取器；視 覺系統設備（如攝像機）；智能焊機；或其他這樣的工業設備。
[0047] 示例性自動化系統可以包括便於其相應過程的監測和控制的一個或更多個工業 控制器。控制器使用本機硬連線I/O或經由工廠網絡（如乙太網/IP、數據高速通道加（Data Highway Plus)、控制網、設備網等）與現場設備交換數據。給定控制器通常從現場設備接收 表示設備和其相關聯的過程的當前狀態的數字或模擬信號的任意組合（例如，溫度、位置、 部件的存在或不存在、流體水平高度等），並基於所接收的信號來執行對受控處理執行自動 決策制定的用戶定義控制程序。然後，控制器根據由控制程序所制定的決策向現場設備輸 出適當的數字和/或模擬控制信令。這些輸出可以包括設備致動信號、溫度或位置控制信 號、至加工或材料處理機器人的操作命令、混合器控制信號、和運動控制信號等。該控制程 序可以包括用於對讀入到控制器中的輸入信號進行處理並且控制由控制器生成的輸出信 號的任何適合類型的代碼，包括但並不限於梯形邏輯、順序功能圖、功能框圖、結構化文本 或其他這樣的平臺。
[0048] 儘管圖1所示的示例性概述將工業設備108和110描繪為存在於固定位置的工業 設施104中，但是工業設備也可以是移動控制和/或監測應用的一部分，如包含在運輸單元 (例如卡車或其他服務車輛）或移動工業設施中的系統。在另一示例中，工業設備108和 110可以包括不對工業系統執行控制或監測而執行僅將數據饋送到基於雲的分析系統（例 如，移動氣象站）的功能的設備。
[0049] 根據本公開內容的一個或更多個實施方式，工業設備108和110可以被耦接至雲 平臺102以利用基於雲的應用和服務。也就是說，工業設備108和110可以被配置成發現由 雲平臺102託管的基於雲的計算服務112並與其進行交互。雲平臺102可以是使雲能力設 備能夠訪問和利用共享計算服務112的任何基礎設施。雲平臺102可以由具有網際網路連接 性和適當授權的設備經由網際網路能夠訪問以利用服務112的公共雲。在一些情況下，雲平 臺102可以由雲提供者提供為平臺即服務（PaaS，platform-as-a-service)，並且服務112 可以作為基於雲的服務存在於雲平臺102上並在其上運行。在一些這樣的配置中，可以向 客戶提供對雲平臺102和相關聯服務112的訪問作為服務112的所有者的訂閱服務。可替 代地，雲平臺102可以是由企業在內部操作的私有雲。示例性的私有雲平臺可以包括託管 雲服務112並且存在於受防火牆保護的公司網絡上的一組伺服器。
[0050] 雲服務112可以包括但不限於數據存儲、數據分析、控制應用（例如，可以基於接 近實時系統數據或其他因素的分析來生成控制指令並將其遞送至工業設備108和110的應 用）、遠程監測和支持、設備管理、資產性能管理、風險評估服務、預測維護服務、企業製造智 能服務、供應鏈性能管理、客戶工廠環境的虛擬化、通知服務或其他這樣的應用。如果雲平 臺102是基於網的雲，則在相應工業設施104處的工業設備108和110可以經由網際網路與 雲服務112進行交互。在示例性配置中，工業設備108和110可以通過在相應工業設施104 處的單獨雲網關106來訪問雲服務112,其中工業設備108和110通過物理或無線區域網路 或無線電鏈路連接到雲網關106。在另一示例性配置中，工業設備108和110可以直接使用 集成的雲網關服務來訪問雲平臺。雲網關106還可以包括網絡基礎設施設備的集成部件， 例如防火牆盒、路由器或交換機。
[0051] 經由雲網關106為工業設備提供雲能力可以提供特定於工業自動化的許多優點。 針對其中一個有點，由雲平臺102提供的基於雲的存儲可以容易地擴展以適應由工業企業 每天生成的大量數據。而且，在不同地理位置處的多個工業設施可以將其相應的自動化數 據遷移到雲平臺102,以用於聚合、對照、集體大數據分析以及企業級報告而不需要在設施 之間建立私有網絡。具有智能配置能力的工業設備108和110和/或雲網關106可以被配 置為在安裝在任何設施處時自動檢測雲平臺102並與其進行通信，從而簡化了與由企業使 用的現有的基於雲的數據存儲、分析或報告應用的集成。在另一示例性應用中，基於雲的診 斷應用可以經由雲網關106來訪問工業設備108和110,以在整個工廠或構成企業的多個工 業設施上監測各個自動化系統及其相關聯的工業設備的健康和/或性能。在另一示例中， 基於雲的批次控制應用可以用於在產品單元的各個生產階段中來跟蹤產品單元，並用於在 每個產品單元通過每個階段時採集用於該單元的生產數據（例如，條形碼標識符、用於每 個生產階段的生產統計信息、質量測試數據、異常標誌等）。這些工業雲計算應用僅意在示 例性的，並且本文所描述的系統和方法並不局限於這些特別的應用。如這些示例證明的，與 雲網關106-起工作的雲平臺102可以使工業應用的建設者能夠提供可擴展的解決方案作 為服務，從而除去底層基礎設施和框架的維護、升級和備份的負擔。
[0052] 圖2是根據本公開內容的一個或更多個實施方式的示例雲能力工業設備的框圖。 在本公開內容中說明的系統、裝置或處理的各方面可以構成實施在機器內（例如，實施在 與一個或更多個機器相關聯的一個或更多個計算機可讀介質（或媒介）中）的機器可執行 部件。這樣的部件在由一個或更多個機器（例如，計算機、計算設備、自動化設備、虛擬機 等）執行時可以使機器執行所描述的操作。
[0053] 雲能力工業設備202可以包括用戶接口部件204、變換部件206、客戶簡檔部件 208、雲網關部件210、一個或更多個處理器212和存儲器214。在各種實施方式中，用戶接 口部件204、變換部件206、客戶簡檔部件208、雲網關部件210、一個或更多個處理器212和 存儲器214中的一者或更多者可以電學地和/或通信地彼此耦接，以執行雲能力工業設備 202的功能中的一者或更多者。在一些實施方式中，部件204、206、208和210可以包括存儲 在存儲器214上並且由處理器212執行的軟體指令。雲能力設備202還可以與圖2中未示 出的其他硬體和/或軟體部件進行交互。例如，處理器212可以與一個或更多個外部用戶 接口設備進行交互，該一個或更多個外部用戶接口設備諸如為鍵盤、滑鼠、顯示器、觸控螢幕 或其他這樣的接口設備。
[0054] 用戶接口部件204能夠配置成接收用戶輸入並配置成將輸出以任意適合的格式 (例如，視覺的、聽覺的、觸覺的等等）提供至用戶。用戶輸入可以包括例如限定雲感知工業 設備202是否被允許將數據推送至雲平臺和/或從雲平臺提取數據的配置信息。用戶輸入 還可以包括針對待與雲感知工業設備202通信的特定雲平臺或基於雲的應用的地址信息。 變換部件206可以配置成在將生成或收集的工業數據發送至雲平臺之前變換該數據。這可 以包括例如根據云平臺上的數據分析應用的需要來標準化該數據。變換部件206還可以在 遷移之前對工業數據追加情境信息。這樣的情境信息可以被基於雲的分析應用用來（例如 使用機器學習、數據挖掘或其他分析工具）識別整個客戶工業企業的關係、相關性和依賴 性。其他的變換可以包括數據壓縮、聚合、過濾、加密或其他這樣的數據變換。在一些實施 方式中，變換部件206可以根據與雲感知工業設備相關聯的限定的變換簡檔來變換數據， 該限定的變換簡檔可以使用經由用戶接口部件204接收的輸入來配置。
[0055] 客戶簡檔部件208可以配置成在將數據遷移至雲平臺之前使工業數據項與保持 在雲感知工業設備202中的客戶簡檔信息相關聯。客戶簡檔數據可以包括例如唯一客戶標 識符、聯繫信息（例如，郵件地址、電話號碼等）或其他有關的客戶信息。雲網關部件210 可以配置成將雲感知工業設備202耦接至基於網的或私有的雲。在一個或更多個實施方式 中，雲網關部件210可以配置成在連接至雲時自動提供關於與該雲網關部件關聯的工業設 備的識別和情境信息，其中分別由客戶簡檔部件208和變換部件206提供該識別和情境信 息的至少一部分。該信息可以被一些基於雲的應用來使用以便於將工業設備及其相關聯的 數據與較大的工廠級或企業級系統集成。雲網關部件210可以使用任意適合的網際網路安全 協議來確保將敏感數據安全地遷移至雲，所述敏感數據包括使客戶身份與唯一處理數據相 關聯的信息。
[0056] -個或更多個處理器212可以執行本文中參照所公開的系統和/或方法而描述的 功能中的一個或更多個功能。存儲器214可以是存儲用於執行本文中參照所公開的系統和 /或方法而描述的功能的計算機可讀指令和/或信息的計算機可讀存儲介質。在一些實施 方式中，存儲器可以保持設備簡檔和客戶簡檔中的一者或更多者。該設備簡檔可以包括表 徵雲能力工業設備202的信息（例如，型號、設備類型、當前固件版本等）。客戶簡檔能夠包 括客戶特有信息，諸如客戶標識符、客戶聯繫信息、客戶企業所關注的行業類型等。
[0057] 能夠將本文中所描述的數據遷移技術基本上實現在任意類型的工業設備上，包括 但不限於工業控制器、可變頻率驅動器（VFD)、人機接口（HMI)終端、遙測設備、工業機器 人、或其他這樣的設備。圖3示出了具有處理工業數據並將該工業數據遷移至雲平臺的能 力的示例性雲能力工業控制器。工業控制器302可以是例如執行控制程序312以便於監測 並控制一個或更多個受控工業處理的可編程邏輯控制器（PLC)或其他類型的可編程自動 化控制器（PAC)。控制程序312可以是用來處理讀入控制器302中的輸入信號並用來控制 來自控制器302的輸出信號的任意適合的代碼，包括但不限於梯形邏輯、順序功能圖、功能 框圖或結構化文本。可以將讀入到控制器302或由控制器302生成的數據存儲在控制器存 儲器（例如，本機存儲裝置或可移除存儲介質）內的存儲地址中。
[0058] 工業控制器302可以通過1/0310與受控工業處理交換數據，該1/0310可以包括 與一個或更多個現場設備進行通信以實現受控處理的控制的一個或更多個本地或遠程輸 入和/或輸出模塊。該輸入和/或輸出模塊可以包括將離散電壓信號發送至現場設備和從 現場設備接收離散電壓信號的數字模塊、或將模擬電壓或電流信號傳輸至設備和從該設備 接收模擬電壓或電流信號的模擬模塊。輸入和/或輸出模塊可以通過背板或網絡與控制 器處理器進行通信，使得數字和模擬信號被讀入到控制程序312中並被該控制程序312控 制。工業控制器302還可以使用例如通信模塊或集成的網絡埠通過網絡與現場設備進行 通信。使控制器302與現場設備能夠進行通信的示例性網絡可以包括網際網路、內聯網、以太 網、乙太網/IP、設備網、控制網、數據高速通道和數據高速通道加（DH/DH+)、遠程I/O、現場 總線（fieldbus)、莫迪康總線（modbus)、過程現場總線（Profibus)、無線網絡和串行協議等。 應當理解，工業控制器302不限於以上說明，而可以是用來控制工業處理的任意適合的控 制器。
[0059] 在操作期間，工業控制器302生成或收集與受控處理相關的接近實時數據，諸如 部件計數、溫度、電動機速度或負荷、振動數據、重量、質量測試結果、警報、機器狀態、操作 者反饋或其他這樣的信息。該數據中的一些數據由工業控制器302直接從與處理本身相關 聯的現場設備（例如遙測設備）中讀取，而一些數據可以由控制程序312基於測量的處理 值來生成。通過工業控制器數據-原始數據320-收集或生成的數據可以存儲在與工業控 制器302相關聯的非易失性存儲裝置中，或者可以僅暫時地存在（例如，接近實時機器狀態 數據，其僅在機器保持在所指示的狀態下時才存在於控制器302內，而不存儲在非易失性 存儲器中）。
[0060] 工業控制器302配置成雲感知的，從而使其能夠連接至基於網的或私有的雲平臺 並能夠利用該工業控制器302上託管的基於雲的服務（例如，數據存儲、分析、處理等）。為 此，工業控制器302能夠包括將工業控制器302耦接至雲的雲網關部件318。雲網關部件 318可以配置成通過與網際網路的任意適合的硬連線或無線連接（例如，通過與網際網路服務 器的網絡連接，或者通過圖1的雲網關106)來訪問雲。在一個或更多個實施方式中，雲網關 部件318可以執行便於工業控制器302連接至雲的自動配置例程。根據該自動配置例程， 雲網關部件318可以向雲服務提供與工業控制器302、工業控制器的所有者、和可選地工業 控制器302在整個企業或工廠層及內的情境有關的信息。
[0061] 為了將原始工業數據設置成適於在雲平臺上存儲和分析的格式，雲感知工業控制 器302可以包括配置成在將通過工業控制器302生成或收集的原始數據320發送至雲之前 將該數據修改或增強為變換數據322。根據將處理工業數據的雲應用（例如，預測維護應 用、風險評估應用、基於雲的仿真應用等）的確定需要，變換部件314可以對原始數據320 進行過濾、刪減、重新格式化、聚合、概括或壓縮以產生變換數據322。在一個或更多個實施 方式中，基於雲應用的明確或推斷的需要、指揮各種原始數據在被推送至雲之前如何變換 的用戶定義變換簡檔、和/或提供原始數據的情境的情境元數據，變換部件314可以修改該 原始數據320。
[0062] 暫時轉向圖4,示出了示例性變換部件314的框圖。如上所述，變換部件314可以 合併在工業設備中，諸如工業控制器、儀表、傳感器、電動機驅動器、機器人或其他這樣的工 業設備。變換部件314可以接收通過主工業設備生成或收集的原始數據320,並且將該原始 數據320修改成更適用於雲計算應用的變換數據322。
[0063] 為此，變換部件314可以包括以下中的一者或更多者：標準化部件402、情景部件 404、加密部件406、過濾部件408、聚合部件410或壓縮部件412。標準化部件402可以配置 成根據基於雲的應用的需要將原始數據320的任意指定子集從第一格式轉換成第二格式， 從而將用於集體分析的數據與來自其他異類數據源的數據進行標準化。例如，基於雲的預 測維護應用可能需要具有特定通用格式的測量值，使得能夠識別並分析來自異類工業資產 的不同數據集合之間的依賴性和相關性。因此，標準化部件402可以在將原始數據320的選 定子集推送至基於雲的預測維護應用之前將該數據從原本格式轉換成需要的通用格式。在 將原始數據上傳至雲之前在工業設備處標準化該原始數據，而不需要在雲上執行該變換， 這能夠減少在雲側處理負荷的量。然而，在一些實施方式中，數據可以通過基於雲的應用本 身而不通過工業設備上的標準化部件402來標準化。這樣的實施方式可以減少工業設備本 身上的處理負荷，這對於高度嚴格的控制應用是優選的。
[0064] 情境部件404可以對元數據追加情境元數據，從而將針對工業數據的有用情境信 息提供給基於雲的服務。情境元數據可以包括但不限於可以由基於雲的應用結合雲側的分 析來使用的時間/日期戳、質量值、與數據相關聯的位置（例如，地理位置、生產區域等），在 生成了數據時的機器狀態、或其他這樣的情境信息。暫時轉向圖5,示出了用於將原始數據 變換成情境化數據的示例性情境部件。情境部件404接收原始數據320並用一段或更多段 情境數據來修改或增強該原始數據以產生情境化數據502。例如，情境部件404可以將表 示生成數據時的時間、日期和/或生產輪班的時間戳施加至原始數據320。所施加的情境 數據還可以包括產生了該數據的生產區域、在生成了該數據時生產的特定產品、機器在生 成了該數據時的狀態（例如，自動、半自動、異常等）、和/或設備在工業處理的情境內的作 用。情境信息的其他示例包括在生成該數據時的輪班僱員、與該數據關聯的批次號、或在生 成該數據時激活的警報。情境部件404還可以在確定出需要由工廠人員或由基於雲的應用 對數據採取動作的情況下將可動作的數據標籤施加至原始數據。在又一個示例中，情境信 息可以包括與其他涉及的機器相關的監測設備或機器的數據描述行為，諸如交錯開始序列 或甩負荷序列的定時。在示例情況下，這樣的數據可以被基於雲的服務用來基於相同生產 線上的其他設備的行為或狀況來預測或診斷給定設備或機器的行為。
[0065] 情境部件404還將反映數據在層級組織模型內的位置的情境信息施加至原始數 據320。這樣的組織模型可以表示按照多個層級的工業企業。在示例性組織模型中，該層 級可以包括從低至高的工作間級別、線級別、區域級別、現場級別和企業級別。作為給定自 動化系統的部件的設備可以按照這些層級來描述和識別，從而使通用術語能夠用在整個企 業上以識別企業內的設備、機器和數據。在一些實施方式中，情境部件404可以了解組織模 型，該情境部件404可以用表示數據在組織層次內的數據起源的層次識別標籤（例如，公 司：馬裡斯維爾：壓鑄區域標題：洩漏測試間）來對原始數據320進行蓋戳。
[0066] 現在返回圖4,變換部件314還可以包括配置成在上傳至雲之前對敏感數據進行 加密的加密部件406。變換部件314還可以包括配置成根據任意指定的過濾標準（例如， 如與雲感知工業控制器302相關聯的變換簡檔中所限定的）來過濾原始數據320的過濾部 件420。例如，變換簡檔可以指定在將壓力值上傳至雲之前將濾出在限定設定點以下的壓力 值。因此，過濾部件420可以通過在將數據移動至雲之前去除落在設定點以下的壓力值來 實現該需要。
[0067] 聚合部件410可以配置成組合來自多個源的相關數據。例如，來自對自動化系統 的相關方面進行測量的多個傳感器的數據可以被聚合部件410識別並聚合成單個雲上傳 分組。壓縮部件412可以使用任意適合的數據壓縮算法來壓縮待上傳至雲的數據。這可以 包括檢測並刪除冗餘數據位、截斷精度位或其他適合的壓縮操作。
[0068] 變換部件314不限於以上結合部件402-412所描述的變換操作，而任意適合的數 據變換都在本公開內容的一定實施方式的範圍內。
[0069] 現在返回圖3,可以進一步通過追加來自存儲在工業設備的簡檔存儲裝置304中 的設備簡檔306或客戶簡檔308中的一者或二者的數據來修改該變換數據322。設備簡檔 306包含表徵工業控制器302的信息，包括但不限於設備標識符（例如型號、序列號、廠家標 識符等）和設備的當前配置（例如，加載在設備上的當前固件版本、當前作業系統等）。客 戶簡檔308包含識別客戶（例如，工業控制器302的所有者和相關聯的工業資產）的信息 和相關的客戶特有信息諸如人員聯繫信息、客戶行業等。如將在下面更詳細地討論的，在客 戶簡檔308和設備簡檔306中包含的客戶特有和設備特有信息可以被基於雲的服務以多種 方式使用，包括但不限於設備管理和版本控制、警報通知等。
[0070] 簡檔數據324包括追加有來自設備簡檔306和/或客戶簡檔308的信息，然後通 過雲網關部件318將該簡檔數據324發送至雲平臺。存在於雲平臺上的服務可以根據基於 雲的服務的限定功能性來處理簡檔數據。例如，雲平臺上的數據收集服務可以基於客戶簡 檔數據將接收的工業數據存儲在客戶特有雲存儲裝置中。在另一個示例中，基於雲的設備 管理服務可以將由設備簡檔306提供的當前設備信息與保持在雲存儲裝置上的產品信息 進行比較，以確定針對工業控制器302是否能夠獲得升級或軟體更新。在又一個示例中，基 於雲的分析服務可以將接收的數據與從其他的設備、資產和工業企業接收的數據進行集體 分析，以便於學習行業特定趨勢、提供預測維護通知、生成風險評估報告、識別產生優良性 能好的系統配置或最佳實踐、或其他服務。
[0071] 儘管圖3結合工業控制器示出了本公開內容的某些方面，然而應當理解，可以將 變換部件314、客戶簡檔部件316、簡檔存儲裝置304和雲網關部件318實現生成或收集與 對工業處理進行監測或控制有關的數據的任意適合工業設備上。例如，用在電動機控制應 用中的可變頻率驅動器（VFD)可以設置有雲接口能力，使得能夠將運動控制數據（例如，電 動機速度、電吸引、電動機位置、過載狀況等）推送至雲以用於存儲或分析。因此，這樣的 VFD可以包括在將數據上傳至雲之前竄改和/或情境化該數據的變換部件。相似地，遙測設 備（例如，流量計、磅秤、電壓計、壓力計、傳感器等）可以配置成精煉其相應的計量數據以 用於上傳至雲。而且，在一些實施方式中，工業設備可以配置成用作針對其他工業設備的代 理，其中該代理設備從包括自動化系統的其他設備接收工業數據，在需要時變換收集的數 據，並將該結果上傳至雲。這樣，在將由多個設備收集的冗餘數據推送至雲之前，可以通過 該代理設備對該數據進行識別並簡化，從而降低帶寬和存儲消耗。
[0072] 如上所述，工業數據可以使用雲網關從工業設備遷移到雲平臺。為此，一些設備可 以包括將每個設備直接接口至雲平臺的集成雲網關。可替代地，一些配置可以利用從多個 設備收集工業數據並將數據發送至雲平臺的雲代理設備。這樣的雲代理可以包括專用的數 據收集設備，諸如與工業設備共享網絡的代理伺服器。可替代地，雲代理可以是從其他工業 設備收集數據的對等工業設備。
[0073] 圖6和圖7描繪了經由代理設備將工業數據遷移到雲平臺以便於將數據饋送至基 於雲的大數據分析器的示例技術。圖6描繪了其中工業設備用作針對包括工業系統的其他 工業設備的雲代理的配置。工業系統包括集體監測和/或控制一個或更多個受控處理602 的多個工業設備eoei至6〇6N。工業設備eoei至6〇6N分別生成和/或收集與受控處理602 的控制相關的處理數據。對於工業控制器諸如PLC或其他的自動化控制器，這可以包括從 連接至控制器的I/O的遙測設備收集數據，基於測量的處理值來在內部生成數據等。
[0074] 在圖6所示的配置中，工業設備eoei用作用於工業設備6062至606 N的代理，由此 來自設備6062至606N的數據614經由代理工業設備606i而被發送至雲。工業設備606 2 至606N可以通過工廠網絡或背板612(例如，通用工業協議（CIP)網絡或其他適合的網絡 協議）將其數據614傳送至代理工業設備eoei。使用這樣的配置，僅需要將一個工業設備 接口至雲平臺（經由雲網關608)。在一些實施方式中，雲網關部件608或單獨的變換部件 (例如變換部件314)可以在將數據遷移到雲平臺之前對所採集的數據執行預處理（例如， 時間蓋戳、過濾、格式化、概述、壓縮等）。然後所收集和處理的數據可以經由雲網關608被 推送至雲平臺作為雲數據604。一旦遷移，基於雲的數據分析器服務就可以根據下面更詳細 地描述的技術對數據進行分類。
[0075] 雖然圖6所示的代理設備被描繪為自身對受控處理602的一部分進行監測和/或 控制的工業設備，但根據本公開內容的一個或更多個實施方式，其他類型的設備也可以被 配置為用作針對多個工業設備的雲代理。例如，圖7示出其中防火牆盒712用作針對一組 工業設備706i至706 N的雲代理的實施方式。防火牆盒712可以用作使工廠網絡716能夠 訪問外部網絡（諸如網際網路）的網絡基礎設施設備，同時防火牆盒712還提供了防止從因 特網對工廠網絡716進行未經授權的訪問的防火牆保護。除了這些防火牆功能之外，防火 牆盒712還可以包括將防火牆盒712與一個或更多個基於雲的服務接口的雲網關708。以 與圖6的代理工業設備eoei相似的方式，防火牆盒712可以從監測和控制受控處理702的 相應部分的工業設備706i至706 N收集工業數據714。防火牆盒712可以包括雲網關部件 708,該雲網關部件708在將數據推送至基於雲的分析系統作為雲數據704之前對所採集的 工業數據714施加適當的預處理。防火牆盒712可以使工業設備706i至706 N能夠與雲平 臺進行交互而不需要將工業設備直接暴露於網際網路。
[0076] 與以上結合圖3來描述的工業控制器302相似，工業設備或防火牆盒712可 以在將數據推送至雲平臺之前用情境元數據對所收集的工業數據進行標記（例如，使用變 換部件314)。這樣的情境元數據可以包括例如時間戳、在生成數據時的設備位置或其他這 樣的信息。在另一個示例中，一些雲感知設備可以包括能夠確定其自己在工廠或企業環境 中的情境的智能設備。這樣的設備可以確定其在層級工廠情境或設備拓撲內的位置。對給 定設備或機器在較大工廠層級的情境內的位置的了解可以產生能夠用於預測分析的有用 見解。例如，可以基於所觀察到的對相同線上的其他機器的要求的增大、基於各個機器之間 的已知關係來預期生產線上的給定機器的操作要求。由這樣的設備生成的數據能夠被標準 化以附於限定工業企業的多個層級（例如，工作間級別、線級別、區域級別、現場級別、企業 級別等）的層級工廠模型，使得可以按照這些層級來識別數據。這可以使通用術語能夠用 在整個工業企業上以識別設備及其相關聯的數據。根據這樣的組織層次對企業進行建模的 基於雲的應用和服務可以將工業控制器、設備、機器或處理表示為在此組織層級內的數據 結構（例如類型實例），以提供由在企業內的設備生成的數據相對於作為整體的企業的情 境。這樣的約定可以替換一些工業應用所使用的單調名稱結構。
[0077] 在一些實施方式中，雲網關部件608和708可以包括僅被配置為將從數據從該處 移動到雲平臺的單向"僅數據"網關。可替代地，雲網關部件608和708可以包括另外被配 置為從在雲平臺上運行的服務接收配置或指令數據的雙向"數據和配置"網關。一些雲網 關可以利用存儲轉發技術，該存儲轉發技術使得在網關和雲平臺之間的通信中斷時能夠將 所採集的工業數據暫時本地存儲在與雲網關相關聯的存儲裝置上。在這樣的事件中，雲網 關在重新建立通信鏈路時將所存儲的數據轉發到雲平臺。
[0078] 圖8示出了根據一個或更多個實施方式通過基於雲的分析系統814來收集客戶特 有工業數據。如上所述，分析系統814可以在雲平臺（例如，圖1的雲平臺102)上執行為 基於雲的服務，並從多個工業系統816收集數據。工業系統816可以包括在給定設施內的 不同工業自動化系統和/或在不同地理位置處的不同工業設施。工業系統81還可以對應 於不同的業務實體（例如，不同的工業企業或客戶），這樣的分析系統814針對每個客戶或 業務實體收集並保持不同的客戶數據存儲庫802。
[0079] 分析系統814可以根據各個類來組織從工業系統816收集的製造數據。在示出的 示例中，根據設備數據806、處理數據808、資產數據810和系統數據812來對製造數據進行 分類。圖9示出了這些示例數據類之間的層級關係。給定工廠或供應鏈902可以包括一個 或更多個工業系統904。系統904表示在給定工廠設施內或在供應鏈的多個設施上的生產 線或生產區域。每個系統904包括表示組成該系統的機器和裝備的多個資產906 (例如，生 產線的各階段）。大體上，每個資產906包括多個設備908,該多個設備908可以包括例如 可編程控制器、電動機驅動器、人機接口（HMI)、傳感器、儀表等，其包括資產906。圖8和圖 9中描繪的各個數據類僅意在是示例性的，而應當理解，通過分析系統814保持的工業數據 類的任意組織都在本公開內容的一個或更多個實施方式的範圍內。
[0080] 現在返回圖8,分析系統814從組成工業系統816的各種設備和資產收集並保持數 據，並根據上述類來對數據進行分類以用於集體分析。設備數據806可以包括與包括工業 系統816的各個設備的身份、配置和狀態相關的設備級信息，該設備級信息包括但不限於 設備標識符、設備狀態、當前固件版本、健康和診斷數據、設備文檔、與該設備交互的相鄰設 備的識別和關係等。
[0081] 處理數據808可以包括與通過設備執行的一個或更多個處理或其他自動操作相 關的信息；例如，設備級和處理級故障和報警、處理可變值（速度、溫度、壓力等）等。
[0082] 資產數據810可以包括基於隨時間推移從多個工業設備聚合的數據而生成的、收 集或推斷信息，該信息可以產生工業系統816的較高的資產級概觀（view)。示例資產數據 810可以包括針對相應資產的性能指標（KPI)、資產級處理變量、故障、警報等。由於資產數 據810產生與設備和處理數據相關的資產級特性的長期概觀，所以分析系統814可以在其 他類型的分析中利用資產數據810來識別對於每個資產是唯一的操作模式和相關性。系統 可以使用這樣的模式和相關性，以例如根據不同類型的工業應用的資產配置來識別通用性 能趨勢。
[0083] 系統數據812可以包括基於隨時間推移從多個資產聚合的數據生成的收集或推 斷信息。系統數據812可以在資產大型系統內表徵系統行為，從而產生對每個工業系統816 的系統級概觀。系統數據812還可以歸檔（document)所使用的特別系統配置和每個工業 系統816處執行的工業操作。例如，系統數據812可以歸檔資產的布置、設備之間的相互連 接、在給定設施處製造的產品、由資產執行的工業處理、每個工業系統的行業種類（例如， 汽車、油氣、食品和藥物、海運、紡織品等）、或其他的相關信息。在其他的功能中，該數據可 以被分析系統814利用，使得可以在不依靠客戶的情況下獲得客戶的唯一系統和設備配置 的詳細資料以掌握其資產的全面知識。
[0084] 作為示例，給定的工業設施可以包括封裝線（系統），該封裝線又可以包括多個獨 立資產（裝填器、貼標器、壓蓋機、堆垛機等）。每個資產包括多個設備（控制器、可變頻率 驅動器、HMI等）。使用與圖1中描繪的架構相似的架構，基於雲的分析系統814可以在操 作期間從各個設備收集工業數據並根據前述分類對客戶數據存儲庫802中的數據進行分 類。注意，一些數據可以在多於一個類上被複製。例如，根據處理數據808分類的處理變量 還可以與由資產數據810表示的系統的資產級概觀相關。因此，這樣的處理變量可以根據 兩類來分類。而且，一個分類中的數據的子集可以基於根據另一個分類的數據來得到或推 斷出。系統數據812的表徵某些系統行為的子集可以例如基於對低級分類中的數據的長期 分析來推斷出。
[0085] 除了保持數據類806-812之外，每個客戶數據存儲庫還可以保持包含特定於給定 工業實體或客戶的數據的客戶模型804。客戶模型804包含客戶特有信息和參數（可以使 用客戶簡檔308從一個或更多個工業設備接收該客戶特有信息和參數中的至少一部分）， 該客戶特定信息和參數可以被分析系統814用來較好地定製數據分析並用來確定應當如 何處理或報告分析結果。客戶模型804中保持的示例信息可以包括客戶端標識符、響應於 檢測到風險因素來指定應當通知的工廠人員的客戶端聯繫信息（例如，針對支持實時風險 評估監測的實施方式）、指定應當如何通知工廠人員的通知優選（例如，郵件、行動電話、文 本消息等）、優選的數據上傳頻率、在客戶與基於雲的分析服務的提供者之間有效的服務合 同、客戶工業考量（例如，汽車、製藥、油氣等）、和其他這樣的信息。基於雲的分析系統814 可以使針對每個客戶收集的數據與客戶模型匹配成對以用於識別甚至處理目的。在一些實 施方式中，基於雲的系統能夠對授權的工廠人員的客戶端設備提供定製接口以便於輸入或 編輯客戶模型804。在其他實施方式中，可以基於在工廠設施上的本地伺服器上保持的數據 接近實時地更新客戶模型804的全部或一部分。例如，如果替換工程管理者，則工廠設施處 的管理員可以用針對新管理者的姓名和聯繫信息來更新本地保持的僱員資料庫。僱員數據 庫可以在通信上連結至雲平臺，使得可以自動更新存儲在客戶模型804中的聯繫信息以用 新僱員聯繫信息來替換即將離去的管理者的聯繫信息。
[0086] 為了確保一組豐富且描述性數據集合用於分析的目的，基於雲的分析服務可以根 據一個或更多個標準化設備模型來收集設備數據。為此，可以針對每個工業設備開發標準 化設備模型。設備模型概述能夠由基於雲的服務收集並保持的設備數據。圖10示出了根 據一個或更多個實施方式的示例設備模型。在示出的示例中，設備模型1006與雲感知工業 設備1002 (例如，可編程邏輯控制器、可變頻率驅動器、人機接口、視頻攝像機、條形碼標記 系統等）相關聯。作為雲感知設備，工業設備1002可以配置成在安裝在工廠設施處時自動 檢測雲平臺108並與該雲平臺108進行通信，從而簡化了與現有的基於雲的數據存儲裝置 的集成、分析和應用（例如，本文中所述的風險評估系統）。在將設備1002添加至現有工業 自動化系統時，設備1002可以與雲平臺進行通信並將採用設備模型1006的形式的識別和 配置信息發送至雲平臺。由設備模型1006提供的信息可以保持在工業設備1002中存儲的 設備簡檔（例如，圖3的設備簡檔306)中。
[0087] 可以在雲平臺1008上通過設備管理部件1014來接收設備模型1006,然後設備管 理部件1014基於該設備模型1006更新客戶設備數據806。這樣，基於雲的分析系統可以利 用該設備模型來將新的設備一體式地集成到較大系統中。該集成可以包括更新基於雲的應 用以辨識新的設備、將新的設備添加至客戶工業企業或工廠的動態更新的數據模型，使工 廠底層的其他設備知道到新的設備，或其他的這樣的集成功能。使工廠底層的其他設備知 道新設備；或其他這樣的集成功能。一旦被部署，由設備模型1006定義的一些數據項就可 以被基於雲的數據收集系統收集，並且在一些實施方式中可以通過基於雲的系統接近實時 地進行監測。
[0088] 設備模型1006可以包含如下這樣的信息：設備標識符（例如，型號和序列號）；針 對設備的狀態信息；當前安裝的固件版本；設備設置數據；設備保修規範；與設備相關聯的 所計算和預期的KPI (例如，故障之間的平均時間）；設備健康和診斷信息；設備歸檔；或者 其他這樣的參數。
[0089] 除了保持用於每個工業企業的各個客戶特有數據存儲庫402基於雲的分析服務 還可以將客戶數據集饋送至全局數據存儲裝置（本文中被稱為用於製造的大數據或BDFM， 數據存儲裝置），以用於雲中的集體大數據分析。如圖11所示，雲平臺上的設備接口部件 1104可以從包括各個不同的工業系統1108的設備和資產收集數據，以用於存儲在基於雲 的BDFM數據存儲裝置1102中。在一些實施方式中，保持在BDFM數據存儲裝置1102中的數 據可以在相應客戶同意的情況下匿名收集。例如，客戶可以與技術支持實體籤訂服務協議， 由此客戶同意使其在雲平臺上收集的資產數據和設備用在對基於雲的分析服務（例如，預 測維護服務、風險評估服務、工廠建模服務、實時資產監測服務等）的交換中。保持在BDFM 數據存儲裝置1102中的數據可以包括結合圖8描述的經分類的客戶特有數據的全部或一 部分，以及另外的推斷數據。BDFM數據存儲裝置1102可以根據設備類型、系統類型、應用類 型、適用的行業或其他相關類別來組織所收集的數據。分析部件1106可以分析所得到的多 行業、多客戶數據存儲庫以學習行業特有、設備特有和/或應用特有的趨勢、模式、閾值等。 大體上，分析部件1106可以對保持在BDFM數據存儲裝置中的多企業數據執行大數據分析， 以根據行業類型、應用類型、使用的裝備、資產配置、設備配置設定、或其他這樣的變量來學 習並表徵操作趨勢或模式。
[0090] 例如，可能已知的是，給定的工業資產（例如，設備、設備的配置、機器等）針對不 同類型的工業應用而用在不同工業上。因此，分析部件1106可以識別存儲在BDFM數據存 儲裝置1102中的與資產或資產類型相關的全局數據的子集，並對該數據子集執行分析以 確定資產或資產類型如何針對多個不同工業或不同工業應用類型中的每一者隨時間推移 而執行。分析部件1106還可以針對操作約束或參數（例如，操作溫度或壓力的不同範圍、 不同的配方要素或要素類型等）的不同集合中的每一者確定資產隨時間推移的操作行為。 通過利用從許多不同工業系統採集的大量歷史數據，分析部件1106可以以高度粒度且根 據許多不同的操作情境來學習工業資產的許多不同配置的通用操作特性。
[0091] 此外，分析部件1106可以基於對該全局數據的分析來學習通常預測即將發生的 操作故障或系統劣化的先驗條件。可以使用通過這樣的分析收集的認識來檢測並且識別表 示給定客戶工業系統的將來系統故障或無效的早期警告條件、識別對可以改進性能的客戶 工業資產的可能修改（例如，提高產品吞吐量、減少停機事件等）、或其它這樣的服務。在 一些實施方式中，分析部件1106可以比較遍及不同設備硬體平臺或軟體配置設定的類似 工業應用的操作性能，並且確定出硬體和/或軟體配置設定的哪種組合產生優選的操作性 能。此外，分析部件1106可以比較遍及不同垂直行業的數據，以確定在一個垂直行業使用 的系統配置或方法是否可以有利地被包裝和實施用於別的垂直行業。基於雲的服務可以使 用這樣的確定作為客戶特有推薦的基礎。一般來說，BDFM數據存儲裝置1102連同分析部件 1106可以用作大範圍工業、工業應用、以及設備組合的知識獲取以及最佳實踐的存儲庫。
[0092] 如上所指出的，本文中描述的基於雲的分析系統的一些實施方式可能要求將不同 來源的數據標準化以便於集體分析。為此，可以將工廠底層設備（如圖3中的工業控制器 302)配置成在將其生成的數據遷移至雲之前標準化該數據以符合通用標準和/或格式。或 者，如圖12所示，可以在遷移數據之後在雲平臺上執行數據的標準化。在這樣的實施方式 中，標準化部件1202可以從設備接口部件1104接收收集的多家企業的數據，並且在將數據 移至BDFM數據存儲裝置1102和/或客戶數據存儲802之前根據要求的格式標準化數據。
[0093] 圖13示出了可以通過基於雲的分析服務來實施以便於行業特有和應用特有的趨 勢分析的示例性數據處理技術。在該示例中，分析部件1106可以包括行業過濾1302、應用 過濾1304、以及分組部件1306。用戶可能希望比較用於執行通用工業應用（例如，特定藥 品批處理、自動化壓鑄處理等）的不同工業資產配置的性能指標。由於在不同行業或垂直 行業（例如，食品和藥品、塑料、石油以及汽油、汽車等）中可以使用類似的工業設備的集合 來執行類似的應用，所以分析系統可以識別從相關行業中的系統收集的BDFM數據的子集。 由於包括特定的工業設備集合、固件版本等的給定工業資產配置可以根據使用資產的行業 或垂直行業呈現出不同的性能，所以這可以產生更準確的分析結果。
[0094] 相應地，行業過濾1302識別從相關行業的工業資產中收集的BDFM數據的子集。例 如，可以基於與每個客戶數據存儲庫802(參見圖8)相關聯的客戶模型804中的信息來識 別行業特有數據的相關子集，客戶數據存儲庫802可以識別每個客戶相關聯的行業或垂直 行業。
[0095] 接著，可以通過應用過濾1304來過濾包含與關注的行業有關的BDFM數據的子集 的行業特有數據1308,應用過濾1304識別與那個行業中的特定工業應用（例如，特定批處 理、電機控制應用、控制迴路應用、條形碼跟蹤應用等）有關的行業特有數據1308的子集。 所產生的應用特有數據1310包含從不同工業企業處的多個工業資產收集的數據（例如，操 作數據、異常或停機數據、產品吞吐量數據、能耗數據等），所述不同工業企業在關注的行業 中執行特定的工業應用。在執行通用工業應用的同時，由應用特有數據表示的工業資產可 以包括不同的資產配置（例如，不同的設備組合、不同的軟體代碼、不同的固件版本或操作 系統等）。
[0096] 為了將趨勢或操作特性識別為不同資產配置的函數，分組部件1306可以將應用 特有數據1310分成配置特有數據1312的多個組。分組部件1306可以根據任何適合的資 產配置變量來對數據分組，包括但不限於設備模型、設備配置設定、固件版本、在包含工業 資產的一個或更多個工業設備上執行的軟體代碼、或其它變量資產特性。以這種方式對應 用特有數據分組產生N組數據，其中每個組包含從在特定行業或垂直行業中執行特定工業 應用的多個類似配置的工業資產/設備中收集的數據。每個組可以包含來自多個工業企業 和客戶的數據，使得分析部件1106可以識別配置特有性能趨勢、設備故障傾向、停機模式、 能耗、操作成本、或作為選定為分組標準的配置特性的函數的其它此類性能指標。
[0097] 以這種方式對BDFM數據進行過濾和分組允許（例如，使用機器學習、數據挖掘、或 其它分析技術）個別地隔離和分析特定資產配置，使得可以識別各種資產配置的資產性能 趨勢。然後，可以比較遍及配置特有數據的集合的這些結果，以將這些習得的性能指標表徵 為與配置特有組對應的變量資產配置的函數。如以下將更詳細討論的，該分析使得基於雲 的分析系統能夠向特定客戶生成資產配置推薦。
[0098] 圖14示出了用於提供工業分析服務的基於雲的系統。如以上所指出的，基於雲的 分析系統1402可以收集、維護和監控與工業企業的一個或更多個工業資產1406有關的客 戶特有數據（例如，設備數據806、處理數據808、資產數據810、以及系統數據812)。此外， 如以上結合圖11所描述的，分析系統1402可以在BDFM數據存儲裝置1102中匿名收集並 且組織（客戶同意）來自多個工業企業的工業數據，以便集體分析。
[0099] 分析系統1402還可以在基於雲的產品資源數據存儲裝置1404中維護產品資源信 息。一般來說，產品資源數據存儲裝置1404可以維護與特定工業設備或其它供應商產品有 關的最新信息。存儲在產品資源數據存儲裝置1404中的產品數據可以由一個或更多個產 品供應商或原始設備製造商（OEM)來管理。由產品資源數據存儲裝置1404維護的示例性 設備特有數據可以包括產品序列號、最新的固件版本、給定類型的工業應用的優選設備配 置設定和/或軟體、或者供應商提供的其它這樣的信息。
[0100] 此外，基於雲的分析系統1402的一個或更多個實施方式也可以使用從客戶的工 業企業外部的資源收集的外在數據，但該外在數據可能與客戶的工業系統的操作相關。例 如，示例性外在數據1408可以包括能量成本數據、材料成本和可用性數據、來自為客戶提 供產品運輸服務的公司的運輸調度信息、市場指標數據、網站流量統計、與已知信息安全漏 洞或威脅有關的信息、或其它這樣的信息。基於雲的分析系統可以從基本上任何數據來源 (例如連接至網際網路的伺服器或其它數據存儲裝置設備、維護所關注的外在數據的基於雲 的存儲裝置、或其它來源）來檢索外在數據1408。
[0101] 圖14中描繪的系統可以向註冊客戶（例如，工業資產1406的所有者）提供分析服 務。例如，客戶可以與產品供應商或技術支持實體籤署協議以使得他們的系統數據能夠被 匿名地聚合併且饋送至BDFM數據存儲裝置1102中（也就是說，將客戶的系統數據被存儲 在BDFM存儲裝置1102中而不將系統數據與客戶的身份相關聯），由此擴大了可用於集體分 析的全局數據的存儲庫。在交換中，供應商或技術支持實體可以同意向客戶提供定製的數 據分析服務（例如，預測維護通知、實時系統監控、自動化電子郵件告警服務、自動化技術 支持通知、風險評估等）。或者，客戶可以註冊一個或更多個的可用的雲分析服務，並且可選 地使得他們的系統數據能夠在BDFM數據存儲裝置1102中維護。在一些實施方式中，可以給 予客戶以下選擇：註冊雲分析服務而不允許他們的數據被存儲在BDFM數據存儲裝置1102 中用於與來自其它系統的數據一起進行集體分析。在這樣的情況下，為了提供定製分析和 通知服務的目的，可以僅將客戶的數據作為客戶數據來維護（例如，在客戶數據存儲庫802 中），並且考慮到BDFM數據存儲裝置1102和產品資源數據存儲裝置1404,將分析所收集的 客戶數據，而不會將其遷移至用於長期存儲裝置和集體分析的BDFM數據存儲裝置。在另一 示例性協議中，可以向客戶提供雲分析服務的折扣，作為交換而能夠將他們的系統數據匿 名地遷移至BDFM數據存儲裝置1102以進行集體分析。
[0102] 由於基於雲的分析系統1402雲存儲裝置上維護每個客戶的設備、資產、以及系統 配置的準確和詳細的文檔，所以分析系統1402可以基於用戶的系統配置和/或性能數據與 在BDFM數據存儲裝置1102中收集的多企業數據的比較來生成定製的系統配置推薦。圖15 描繪了在雲平臺上基於來自客戶數據存儲庫802的客戶特有數據1504與在BDFM數據存儲 裝置中收集並且維護的多企業數據的比較性分析而生成系統評估報告1502。如上所述，客 戶特有數據1504可以包括表徵一個或更多個客戶的工業資產的信息，包括但不限於使用 的工業設備以及他們彼此的功能關係、客戶的行業、由工業資產執行的工業應用（例如，特 定批處理、批次可追溯功能、裝配操作、控制迴路等）、隨時間測量的資產的性能指標等。
[0103] 在該示例中，作為雲平臺上的服務執行的分析部件1106考慮到使用以上結合圖 13描述的技術而識別的配置特有數據1312組來分析客戶特有數據1504。例如，客戶特有數 據1504可以包含從用於執行特定行業中的通用工業應用（例如，客戶的塑料設施中的批處 理）的特定工業資產或系統中收集的數據。相應地，行業過濾1302可以識別從塑料行業收 集的在BDFM數據存儲裝置1102中維護的多企業數據的子集，並且應用過濾1304可以進一 步過濾該行業特有數據以隔離與所關注的批處理有關的數據。接著，分組部件1306可以根 據選定的配置特性（例如，構成資產的設備模型、加載在一個或更多個設備上的固件版本、 一個或更多個設備參數設置等）來聚合該應用特有數據的子集。該過濾和分組處理產生配 置特有數據1312的組，其中，每個組與選定的配置特性的不同的值或設置對應。
[0104] 接著，分析部件1106可以分析客戶特有數據1504以確定哪個配置組與客戶的特 定資產配置最密切匹配。例如，如果根據固件版本來對配置特有數據1312分組，使得每個 組與安裝在特定設備上的不同固件版本對應，則分析部件1106可以確定哪個固件版本正 在由客戶使用（例如，基於在客戶數據存儲庫802上維護的設備數據），並且使客戶特有數 據與對應於該固件版本的配置特有數據的組相匹配。以這種方式，分析部件1106識別從很 大程度上類似於客戶的工業資產的系統中收集的配置和性能數據的子集。使用多企業數 據的這種大集合使得分析部件1106能夠生成與客戶的特定工業資產相關的定製預測和推 薦。
[0105] 例如，分析部件1106可以生成系統評估報告1502,其基於對識別為類似於客戶系 統的配置特有數據組的分析來識別預測的資產性能問題。在這種情況下，基於相關的配置 特有數據組，分析部件可以推測對於類似的工業應用在客戶的設施處正在使用同一固件版 本的設備將經歷相對高數量的停機事件或者與其它設備的兼容性問題。因此，系統評估報 告1502可以識別作為潛在擔憂的這些預測的資產性能和設備兼容性問題。在另一示例中， 系統評估報告1502可以包括風險評估報告，其基於對相關配置特有數據1312的分析來識 別與客戶的系統相關聯的一個或更多個潛在的風險因素。這樣的風險因素可以包括例如設 備故障或性能劣化的風險、安全風險、失去收益機會、庫存短缺的風險、網絡安全風險等。對 於每一個識別的風險因素，風險評估報告也可以包括以下描述：風險因素出現時對客戶整 體運營的可能影響、可能的財務影響、和/或用於減輕風險因素的一個或更多個避險推薦。
[0106] 憑藉通過基於雲的分析系統識別的配置特有數據分組，分析部件1106還可以比 較用戶的工業資產配置與用於實施同一工業應用的其它替選配置（例如，與其它配置特有 數據組對應的配置）。繼續上文描述的固件示例，基於遍及配置特有數據組的性能數據的比 較，分析部件1106可以確定使用與當前安裝在用戶系統上的版本有關的不同固件版本的 系統通常經歷更少的停機事件、經歷更多的產品吞吐量、消耗更少的能量等。基於該觀測， 系統評估報告可以包括在適合的工業設備上安裝優選固件版本的推薦。系統評估報告1502 也可以推薦使用類似技術的其它配置修改（例如，將現有設備替換成不同的設備模型、修 改現有參數設置、重新配置工廠網絡的一部分等）。
[0107] 在另一示例中，可以根據用於執行工業應用的程序代碼來對配置特有數據1312 分組，由此作為程序代碼的功能，使得分析部件能夠比較不同分組的性能指標。因此，客戶 特有數據1504可以包含與在客戶的特定系統上使用的程序代碼有關的信息。基於該信息， 分析部件1106可以比較在客戶設施處使用的代碼與在其它設施處使用的替選程序，以確 定這些替選程序之一是否可以改進客戶的系統的性能。可以在系統評估報告1502中識別 這些替選程序。
[0108] 除以上討論的特性外，一個或更多個實施方式可以提供協助用戶進行設備升級通 知和管理的、基於雲的設備管理服務。圖16示出了用於生成設備升級機會的自動化通知的 基於雲的系統。在一個或更多個實施方式中，用戶可以與設備管理服務的提供商籤署協議， 以使得他們的基本設備數據能夠在雲平臺中收集和監控，作為自動化告警服務的交換。這 樣的協議可以使得用戶（例如，被監控的工業資產的所有者）能夠選擇一個或更多個設備 管理選項，其包括但不限於固件升級通知、配置管理推薦、程序上載和比較服務、或其它設 備管理服務。
[0109] 基於服務協議，用戶工業資產的一個或更多個設備（例如雲感知智能設備1604) 可以使用上文描述的技術將設備和客戶數據1602提供至雲平臺。例如，雲感知智能設備 1604可以類似於圖3的工業控制器302,使得設備1604維護設備簡檔306和客戶簡檔308。 設備1604可以使用雲網關部件210將存儲在這些簡檔中的數據的一部分提供至雲平臺。該 數據可以包括但不限於設備標識符（例如，設備模型號）、客戶標識符、客戶的聯繫信息（例 如，在檢測到升級機會或配置推薦的事件中應通知的工廠人員的電子郵件地址）、設備的配 置數據（例如，固件版本、參數設置、程序代碼等）或其它這樣的信息。
[0110] 設備管理部件1014可以在雲平臺中接收該設備和客戶數據1602,並且與在產品 資源數據存儲裝置1404中維護的產品版本數據交叉參照。例如，設備管理部件1014可以 將從智能設備1604接收到的設備標識符提交至產品資源數據存儲裝置1404,以確定設備 的較新版本當前是否可用，或者較新固件版本對於設備是否可用。由於產品資源數據存儲 裝置1404與最新的產品可用性信息保持同步，所以設備管理部件1014能夠接近實時地比 較用戶的當前設備信息與產品可用性信息，並且當檢測到升級機會時通知用戶。如果檢測 到較新的設備或固件版本，則設備管理部件1014可以指引通知部件1606將通知發送至由 設備中提供的聯繫信息和客戶數據1602所指定（或在客戶模型804上指定）的一個或更 多個客戶端設備1610。
[0111] 為便於準確的系統分析，即不僅考慮在客戶設施處使用的設備而且考慮較大的企 業中設備與其情境之間的關係，基於雲的分析系統的一些實施方式可以基於如上述收集的 數據來維護給定工業企業的工廠模型。為此，在雲平臺上執行的服務可以便於將新的或現 有工業設備自動化集成到工廠模型中。根據一個示例，圖17示出了在較大的設備層級中雲 感知智能設備的自動化集成。在該示例中，作為工業企業中的工業自動化系統的一部分安 裝的雲感知智能設備1702通過網際網路層與雲平臺通信。在一些情況下，雲網關部件210可 以根據云感知智能設備的安裝和通電來啟動與雲平臺的通信，其中，在與設備相關聯的簡 檔中指定了與設備通信的特定雲平臺或基於雲的應用。一旦建立通信，則雲感知智能設備 1702可以開始與雲平臺交換雲數據1704。雖然雲網關部件210在圖17中被描繪為直接與 雲平臺交換雲數據1704,但是如上所述，在一些情況下，雲網關部件210可以經由單獨的雲 網關或其它代理設備來與雲平臺通信。
[0112] 在本示例中，雲感知智能設備1702與運行在雲平臺上的設備管理部件1014通信。 設備管理部件1014可以維護對工業企業和其中的設備進行建模的工廠模型1708。工廠模 型1708可以表示根據多個層級的工業企業，其中，每個級別包含作為類型和其特性的實例 而組織的企業單元。例如，示例性類型可以包括資產（例如，泵、擠壓機、罐、填充物、焊接單 元、儀表等）、結構（例如，生產線、生產區、工廠、企業、生產計劃、操作者等）、以及處理（例 如，質量審計、維修、測試/檢測、批處理、產品參數、輪班等）。
[0113] 工廠模型1708使得能夠根據這些層級來描述並且識別自動化系統的設備和存儲 在其中的數據項目，以使得能夠在整個企業上使用通用術語以識別設備和與那些設備相關 聯的數據。由此，當被集成進工廠模型1708中時，可以使用由工廠模型1708定義的唯一的 標記通過其它應用來識別並且查看設備數據的各個項目（例如，存儲在控制器標記中的實 時模擬和數字值、存儲在歷史寄存器中的歸檔數據值、或其它長期數據存儲設備等）。工廠 模型1708可以將工業控制器、設備、機器、或者處理表示為該組織化層級中的數據結構（例 如，類型實例），以便相對於整個企業向遍及企業而生成並且存儲的數據提供情境。
[0114] 設備管理部件1014可以利用由雲感知智能設備1702提供的設備模型信息，以便 於智能設備的自動發現和表示工廠模型1708中的智能設備的相應數據結構的創建。例如， 當雲感知智能設備1702被添加至企業的工業系統時，設備的雲網關部件210可以在雲平臺 上將信息從設備簡檔306發送至設備管理部件1014。設備管理部件1014由此可以自動地 檢測設備並且確定在由工廠模型1708建模的組織化層級中的設備的情境，並且重新配置 工廠模型1708以在組織化層級中的適合的位置處合併新添加的設備。這可以包括使用由 工廠模型1708定義的層級命名結構，通過授權應用來識別雲感知智能設備中可用的數據 標記，並且使那些數據標記可被查看或檢索。
[0115] 在一些實施方式中，雲感知智能設備1702可以生成由工廠模型1708表示的設備 層級的一部分，並且將該信息提供至雲平臺以便於準確地表示工廠模型1708中這部分的 設備層級。例如，如果雲感知智能設備1702是監控和/或控制一個或更多個生產區的工業 控制器，則智能工業控制器可以生成對生產區、生產線、工作單元等（關於它們的知識已經 知曉）並且與其相關聯的設備（例如，I/O設備或與工業控制器接口的從屬控制系統）的層 級表示。雲網關部件210可以將這部分的企業層級提供至雲平臺，並且設備管理部件1014 可以相應地更新工廠模型1708。可以由駐留在雲平臺上的任何適當的雲服務1706,包括本 文中所述的基於雲的分析服務，來使用由雲感知智能設備1702連同工廠模型1708提供的 數據。
[0116] 由於本文中所述的基於雲的分析服務可以將不同地區的數據與客戶標識符（例 如，客戶模型804)相關聯，並且將該數據聚合在雲平臺中，所以系統可以利用來自供應鏈 的所有階段的大量不同數據，以在單個階段識別影響鏈中其它地方的質量或性能的因素。 這可以包括收集和分析來自材料或零件供應商、經銷商、庫存、銷售、以及對成品的終端用 戶反饋的數據。圖18示出了示例性的基於雲的架構用於通過工業供應鏈跟蹤產品數據並 且識別供應鏈間的相關性和關係。簡化的供應鏈可以包括供應商1804、製造設施1806、倉 庫1808、以及零售實體1810。然而，供應鏈可以在不脫離本公開的範圍的情況下包括更多 或更少的實體。為簡化起見，圖18描繪了用於每個供應鏈實體的單個塊，然而，應理解的 是，給定供應鏈對於每個實體類型可以包括多個實體。例如，製造設施可以依賴於由多個供 應商提供的材料。同樣地，供應鏈可以包括多個倉庫實體以為由製造設施生產的各種產品 提供存儲裝置，所述製造設施共享用於將產品銷售給終端客戶的多個零售實體和經銷商中 心。
[0117] 各種供應鏈實體可以生成與他們在供應鏈中的角色相關的大量數據。例如，供應 商1804和製造設施1806可以包括工廠底層設備，其生成與材料或產品的生產有關的接近 實時的和歷史的工業數據，以及與採購訂單、納入量、出貨量、企業資源計劃（ERP)等有關 的業務級信息。倉庫1808可以維護輸入和輸出產品的記錄、產品質量約束（如存儲裝置溫 度）、以及各個產品的當前庫存水平。零售實體1810可以跟蹤銷售、零售庫存、丟失或損壞 的產品、財務信息、需求指標、以及其它這樣的信息。也可以生成與供應鏈的階段之間的材 料或產品的運輸有關的附加信息，包括但不限於從全球定位系統獲得的地理位置。
[0118] 根據一個或更多個實施方式，與供應鏈實體的每一個相關聯的數據資源可以將工 業數據或業務數據提供至雲平臺1802,以便於通過供應鏈對產品進行基於雲的跟蹤以及 對潛在質量問題進行預測。雲平臺1802可以執行對各個供應鏈階段提供的數據進行聚合 和關聯的大量服務，並且基於分析提供關於供應鏈中的產品狀態的信息。這些基於雲的服 務可以包括但不限於跟蹤供應鏈中產品的物理位置、提供與經過供應鏈的產品流有關的指 標、或識別並且解決當前和預測的經過供應鏈的產品流的低效問題。
[0119] 在非限制示例中，基於雲的服務1812會注意到來自終端產品的購買者的負面反 饋的猛增（例如，基於從零售實體1810收集的調查數據）。使用類似於之前示例中所描述 的那些分析，基於雲的分析服務可以使所報告的質量問題的原因跟蹤至對供應鏈的上遊處 理做出的改變，例如，新的材料供應商1804提供了低劣的要素、在製造設施1806處的裝備 更新可能影響產品質量、或者其它這樣的因素。由於通過遍及供應鏈工作流收集的數據來 表徵供應鏈特性，所以相比於對於工廠級或批處理級的故障處理所涉及的分析，在供應鏈 級的分析可能涉及更長時間的分析。
[0120] 除以上所述的分析特性外，在與客戶模型相關聯的雲平臺中對客戶的設備、資產、 處理、以及系統數據的收集建立了用於其它類型的服務的框架。例如，基於雲的廣告系統可 以在服務中基於客戶的當前設備、存儲在客戶模型中的已知的客戶偏好、或從客戶的數據 存儲庫中獲取的其它因素來生成目標廣告。這樣的廣告可以引導客戶至可以代替、補充、或 增強他們的現有裝備的替代設備。
[0121] 此外，可以使用由基於雲的分析系統搜集和維護的客戶特有數據和不同全局數據 的量來生成提供對客戶的工業資產和處理的多維概觀的報告。例如，基於對在客戶數據存 儲庫中維護的數據的分析，基於雲的服務可以計算或預測給定的工業系統或資產的客戶特 有KPI。此外，可以生成對照在BDFM數據存儲庫中維護的全局的多客戶的數據集合衡量 (benchmark)這些客戶特定KPI的報告。
[0122] 如以上結合圖14所指出的，以上描述的各種類型的雲側分析可以將外在數據 1408與客戶特有和多企業數據相關聯，以向客戶提供關於他們的工業資產的配置或操作的 推薦、警報、或其它信息提供。對此，基於雲的分析系統可以學習外在數據1408與客戶的工 業系統的操作之間的關係，並且識別客戶的操作的多個特性，其可以是在工業企業或供應 鏈的外部的事件的部分功能（partial function)。例如，外在數據1408可以部分包括從醫 療資料庫收集的當前健康統計。醫療資料庫可以包括經由網際網路可公開訪問的、由政府健 康組織維護的伺服器，或者可以包括維護可公共訪問的健康統計的、基於雲的存儲裝置。基 於對該外在數據的分析，分析部件1106可以針對客戶的零售區中的地理位置識別所報告 的流感事件的增加。相應地，基於雲的分析系統可以預測對於由客戶的製藥企業製造的相 關藥品的需求的增加。基於對收集的客戶數據（例如，設備數據806、處理數據808、資產數 據810、和/或系統數據812)的進一步的分析，分析部件1106可以確定由客戶維護的當前 庫存水平可能不足以滿足期望的上升需求，並且經由系統評估報告1502來報告該可能的 庫存短缺（其還可以包括將藥品的生產提高至滿足預測的需求的預期水平的推薦）。
[0123] 在另一示例中，外在數據1408可以包含當前能量或材料成本信息。分析部件1106 可以將該成本信息連同所收集的客戶數據考慮進成本效益分析中，以確定對於工業企業的 收益是否將通過增加或降低當前的生產率（例如，安排更多或更少的輪班、縮減高峰能量 需求時刻期間的操作等）來顯著優化。在其它非限制性行業特有示例中，分析部件1106可 以基於觀測到寵物領養數量的上升來預測對於某種寵物供應（例如，寵物食品或附屬品） 的需求將增加，或者可以基於檢測到嬰兒出生數量的上升（給定出生統計被接收作為外在 數據1408)來預測對於嬰兒產品（例如，配方奶粉、紙尿褲等）的需求的上升。
[0124] 圖19至圖23示出了根據本申請的一個或更多個實施方式的各種方法。同時，為 說明簡便的目的，本文中所示的一個或更多個方法被示出和描述為一系列行為，應理解並 且認識到，本發明不限於行為的順序，因為一些行為可以根據需要以不同的順序發生，並且 /或者與本文中所示和所描述的其它行為同時發生。例如，本領域的技術人員將理解並且認 識到可以將方法替代地表示為如在狀態圖中的一系列相關狀態或事件。此外，不是所有示 出的行為都需要來實施根據本發明的方法。此外，當不同實體實施該方法的不同部分時，一 個或多個交互圖可以表示根據本公開的方法。進一步，所公開的示例方法的兩個或更多個 可以彼此結合地實施，以實現本文中描述的一個或更多個特性或優點。
[0125] 圖19示出了用於將數據從工業設備發送至雲平臺以用於基於雲的分析的示例性 方法1900。最初，在1902處，收集或者生成與受控工業處理有關的工業數據。在一個或 更多個實施方式中，通過以通信方式連結至雲平臺並隨後將數據提供至雲的工業設備（例 如，工業控制器、遙測設備、電動機驅動器、HMI終端、視覺系統等）來生成工業數據。或者， 通過雲代理設備（例如，獨立的雲感知伺服器、防火牆盒、或其他網絡基礎設施設備等）從 多個工業設備收集數據。
[0126] 在1904處，對工業數據進行標準化，以符合運行為雲平臺上的服務的大數據分析 器所需要的標準或格式。在1906處，將標準化的數據發送至雲平臺以用於大數據分析器的 存儲和/或分析。
[0127] 圖20示出了用於對從遍及多個工業設施的多個設備收集的工業數據執行收集分 析的示例性方法2000。最初，在2002處，在雲平臺中從多個工業企業收集工業數據。這 可以包括從遍及企業的工業設備和資產收集一個或更多個設備、資產、處理、和/或系統數 據。在2004處，在雲平臺中對在步驟2002處收集的數據進行標準化，以符合由運行為雲平 臺上的服務的分析應用所使用的標準。在2006處，在雲平臺中對標準化的數據執行集體分 析。這樣的集體分析可以包括例如學習並且識別根據系統配置而變化的資產性能趨勢、預 測即將發生的設備故障或操作低效、識別某些系統配置中固有的風險因素、推測對於特定 工業設備的生命周期數據、建立工業系統的交互模型、或者其它類型的分析。
[0128] 圖21是用於將設備和客戶信息提供至雲平臺供基於雲的服務使用的示例性方 法。最初，在2102處，用設備簡檔和客戶簡檔來配置工業設備。設備簡檔維護表徵工業設備 的當前信息，包括但不限於設備標識符（例如，模型號）、供應商信息、當前固件版本、當前 參數設置、設備在其工業環境中的情景（例如，以通信方式連結至工業設備的其它設備）、 和/或其它這樣的信息。客戶簡檔存儲關於工業設備的所有者的客戶特有信息，包括客戶 標識符、相關工廠人員的聯繫信息（例如，電子郵件地址、電話號碼等）、作為客戶的工業企 業的焦點的相關行業（例如，汽車、石油和汽油、食品和藥品、採礦等）、和/或其它客戶特定 信息。
[0129] 在2104處，在工業設備與運行為雲平臺上的服務的基於雲的應用之間建立通信。 在一個或更多個實施方式中，工業設備可以包括以通信方式將工業設備連結至雲平臺的雲 網關。雲網關可以被配置成根據設備在工廠網絡上的部署自動檢測基於雲的應用，並且根 據檢測建立與應用的通信。在2106處，工業設備將來源於設備簡檔和客戶簡檔的信息經由 在步驟2104處建立的通信連結來發送至基於雲的應用。
[0130] 圖22是用於提供使用基於雲的服務的設備管理服務的示例性方法。最初，在2202 處，在基於雲的應用處從工業應用接收設備簡檔和客戶簡檔信息。可以使用圖21中描繪的 和上文描述的方法將設備簡檔和客戶簡檔信息提供至雲平臺。在2204處，將從設備簡檔信 息中檢索到的設備識別信息與保持在雲平臺的雲存儲裝置上的產品資源數據交叉參照。產 品資源數據可以包括多個工業設備（例如，可用的設備模型、最新的固件版本、作業系統升 級等）的版本信息和升級信息。
[0131] 在2206處，基於步驟2204的交叉參照來確定與設備識別信息對應的工業設備的 當前版本信息。在2208處，確定工業設備的新性能是否能夠使用。這可以包括確定設備的 新版本是否能夠得到、設備的較新的固件版本是否能夠得到、軟體升級是否能夠進行等。如 果不能夠得到新性能，則方法終止。或者，如果識別到新性能（在步驟2208，"是")，則將通 知發送至在客戶簡檔信息中定義的一個或更多個客戶端設備或地址，以通知工廠人員識別 到的性能。例如，基於雲的設備管理應用可以通知用戶設備的新固件版本能夠得到、設備的 新版本能夠得到等。通知還可以包括用於獲取新性能的指令（例如，可以下載新固件版本 的網站、可以購買新設備模型的供應商等）。
[0132] 圖23示出了用於基於與多企業數據的、基於雲的比較分析來生成資產配置推薦 或通知的示例性方法2300。最初，在2302處，在雲平臺中從多個工業企業收集工業數據。 如之前示例所述，工業數據可以包含設備、資產、處理、以及系統數據中的一個或更多個。在 2304處，識別收集到的數據的子集，其包含針對執行通用工業應用的工業資產的性能數據。 例如，基於雲的分析系統可以對應於執行特定批處理的工業裝備的集合來識別所收集的數 據的子集，其中從執行批處理的多個工業資產中收集各個子集，但其包含設備、設備配置、 軟體代碼等的不同集合。分析系統也可以進一步識別與特定行業（例如，汽車、石油和汽 油、食品和藥品、紡織品等）對應的應用特有數據的子集。
[0133] 在2306處，根據可變資產配置對識別的數據子集進行分組。例如，基於雲的分析 系統可以將對應於工業資產的數據子集組合在一起，數據子集包括特定設備模型、固件版 本、網絡配置、配置參數、或其他變量配置特性。以這種方式，每個數據組表示根據變量配置 特性而變化的工業應用的性能數據。
[0134] 在2308處，遍及在步驟2306中建立的組來比較性能數據，以確定根據變量配置特 性而變化的不同資產配置的相關性能指標。在2310處，將從特別客戶的工業企業收集的客 戶特有資產數據與所收集的性能數據相關聯。例如，考慮到在步驟2308處作出的性能比 較，可以將客戶特有數據與在步驟2306處建立的性能數據組交叉參照。在2312處，基於步 驟2310的關聯來生成一個或更多個資產配置推薦。例如，基於雲的分析系統可以基於客戶 特有資產配置數據確定出用於執行工業應用的客戶的裝備配置大體上與對於所識別的組 中的一個組（步驟2306)的變量配置特性對應，並且因此基於在步驟2308處執行的分析 來預期該系統經歷與針對該組識別的性能特性類似的性能特性。因此，分析系統可以生成 以下推薦：客戶更改當前資產配置，以更密切地符合與不同的數據組相關聯的配置，所述該 不同的數據組相對於客戶的當前配置展示出了改進的性能（例如，推薦更改參數設置、推 薦使用不同的固件版本、推薦使用已知或推測的具有改進性能的不同模型來代替特定設備 等）。在一些實施方式中，分析系統還可以提供以下肯定性確認：用戶的當前系統配置大體 上符合識別為產生最佳性能的配置。
[0135] 本文中所述的實施方式、系統、以及部件，以及可以執行在本說明書中闡述的各種 方面的工業控制系統和工業自動化環境可以包括計算機或網絡部件，如能夠在網絡間交互 的伺服器、客戶端、可編程邏輯控制器（PLC)、自動化控制器、通信模塊、移動計算機、無線 部件、控制部件等。計算機和伺服器包括被配置成執行存儲在介質中的指令的一個或更 多個處理器（使用電子信號執行邏輯操作的電子集成電路），所述介質如隨機存取存儲器 (RAM)、只讀存儲器（ROM)、硬碟驅動器、以及可移動存儲設備，其可以包括記憶棒、記憶卡、 快閃記憶體驅動器、外部硬碟驅動器等。
[0136] 類似地，本文中使用的術語PLC或自動化控制器可以包括可以跨多個部件、系統、 和/或網絡共享的功能。作為一個示例，一個或更多個PLC或自動化控制器可以通過網絡 與各種網絡設備通信和協作。這可以大致包括經由包括控制、自動化、和/或公共網絡的網 絡通信的、任何類型的控制、通信模塊、計算機、輸入/輸出（I/O)設備、傳感器、致動器、以 及人機接口（HMI)。PLC或自動化控制器還可以與如下各種其它設備通信並控制這些設備： 如I/O模塊（包括模擬、數字、編程/智能I/O模塊）、其它可編程控制器、通信模塊、傳感 器、致動器、輸出設備等。
[0137] 網絡可以包括公共網絡，如網際網路、內聯網，以及自動化網絡。所述自動化網絡如 控制和信息協議（CIP)網絡，其包括設備網、控制網、乙太網/IP。其它網絡包括乙太網、DH/ DH+、遠程I/O、現場總線、莫迪康總線、過程現場總線、CAN(控制器區域網絡）、無線網絡、串 行協議等。此外，網絡設備可以包括各種可能（硬體和/或軟體部件）。這些包括以下部 件，如具有虛擬區域網（VLAN)能力的交換機、LAN、WAN、代理、網關、路由器、防火牆、虛擬專 用網（VPN)設備、伺服器、客戶機、計算機、配置工具、監控工具、和/或其它設備。
[0138] 為提供所公開主題的各種方面的情境，圖24和圖25以及以下討論意在提供可以 實現所公開主題的各種方面的適當的環境的簡要和總體描述。
[0139] 參照圖24,用於實現上述主題的各種方面的示例環境2410包括計算機2412。計 算機2412包括處理單元2414、系統存儲器2416和系統總線2418。系統總線2418將系統 部件（包括但不限於系統存儲器2416)耦接至處理單元2414。處理單元2414可以是各種 能夠得到的處理器中的任何一種。多核微處理器或其它微處理器架構也可以用作處理單元 2414。
[0140] 系統總線2418可以是使用任何各種能夠得到的總線架構的幾種總線結構中的任 一個，該總線結構包括存儲器總線或存儲器控制器、外圍總線或外部總線、以及/或局部總 線。所述總線架構包括但不限於8位總線、工業標準結構（ISA)、微通道架構（MSA)、擴展 ISA (EISA)、智能驅動電子設備（IDE)、VESA局部總線（VLB)、外圍部件互連（PCI)、通用串行 總線（USB)、高級圖形埠（AGP)、個人計算機存儲卡國際協會總線（PCMCIA)、以及小型計 算機系統接口（SCSI)。
[0141] 系統存儲器2416包括易失性存儲器2420和非易失性存儲器2422。包括在諸如啟 動期間在計算機2412中的元件之間傳送信息的基本例程的基本輸入/輸出系統（BIOS)存 儲在非易失性存儲器2422中。示例性而非限制性地，非易失性存儲器2422可以包括只讀存 儲器（ROM)、可編程ROM (PR0M)、電可編程ROM (EPROM)、電可擦除PROM (EEPR0M)、或快擦寫存 儲器。易失性存儲器2420包括充當外部緩存存儲器的隨機存取存儲器（RAM)。示例性而非 限制性地，RAM可以多種形式獲得，如同步RAM (SRAM)、動態RAM (DRAM)、同步DRAM (SDRAM)、 雙倍數據速率SDRAM (DDR SDRAM)、增強型SDRAM (ESDRAM)、同步鏈路DRAM (SLDRAM)、以及直 接型 RamBus (蘭巴斯）RAM (DRRAM)。
[0142] 計算機2412還包括可移動/非可移動、易失性/非易失型計算機存儲介質。圖24 示出了例如磁碟存儲裝置2424。磁碟存儲裝置2424包括但不限於如下設備：如磁碟驅動 器、軟盤驅動器、磁帶驅動器、爵士可擴充硬碟、Zip驅動器、LS-100驅動器、快擦寫存儲卡 或記憶棒。此外，磁碟存儲裝置2424可以包括單獨地或與其它存儲介質組合地存儲介質， 其包括但不限於光碟驅動器，諸如光碟ROM設備（⑶-ROM)、⑶可記錄驅動器（⑶-R Drive)、 ⑶可重寫驅動器（⑶-RW Drive)、或數字多用盤ROM驅動器（DVD-ROM)。為便於磁碟存儲裝 置2424連接至系統總線2418,通常使用可移動或非可移動接口，如接口 2426。
[0143] 應理解的是，圖24描述了在適當的操作環境2410中的基本計算機資源與用戶之 間充當媒介的軟體。這樣的軟體包括作業系統2428。可以被存儲在磁碟存儲裝置2424上 的作業系統2428用於控制和分配計算機2412的資源。系統應用2430經由作業系統2428， 通過存儲在系統存儲器2416中或磁碟存儲裝置2424上的程序模塊2432和程序數據2434 來利用資源的管理。應理解的是，可以通過各種作業系統或作業系統的組合來實現本公開 內容的一個或更多個實施方式。
[0144] 用戶通過一個或多個輸入設備2436將命令或信息輸入計算機2412。輸入設備 2436包括但不限於指示設備，如滑鼠、跟蹤球、觸筆、觸摸板、鍵盤、麥克風、操縱杆、遊戲墊、 圓盤式衛星天線、掃描儀、TV調諧卡、數位相機、數碼攝像機、網絡攝像機等。這些和其它輸 入設備通過系統總線2418經由一個或多個接口埠 2438連接至處理單元2414。接口埠 2438包括例如串行埠、並行埠、遊戲埠、以及通用串行總線（USB)。一個或多個輸出 設備2440使用同一類型的埠中的一些作為輸入設備2436。因而，例如，USB埠可以用 於向計算機2412提供輸入，並且從計算機2412向輸出設備2440輸出信息。提供輸出適配 器2442,表明存在需要特定適配器的一些輸出設備2440,如顯示器、揚聲器、印表機等其他 輸出設備2440。示例性而非限制性地，輸出適配器2442包括提供在輸出設備2440與系統 總線2418之間的連接手段的顯卡和音效卡。應注意的是，其它設備和/或設備的系統，例如 一個或多個遠程計算機2444,提供輸入性能和輸出性能兩者。
[0145] 計算機2412可以使用到一個或更多個遠程計算機（如遠程計算機2444)的邏輯 連接來在網絡環境中操作。遠程計算機2444可以是個人計算機、伺服器、路由器、網絡PC、 工作站、基於微處理器的設備、對等設備、或其它通用網絡節點等，並且通常包括結合計算 機2412描述的元件中的許多或所有元件。出於簡明的目的，對於遠程計算機2444,僅示出 了記憶存儲設備2446。遠程計算機2444通過網絡接口 2448邏輯地連接至計算機2412,並 且然後經由通信連接2450物理地連接。網絡接口 2448包括通信網絡，如區域網（LAN)和 廣域網（WAN)。LAN技術包括光纖分布式數據接口（FDDI)、銅分布式數據接口（⑶DI)、以太 網/IEEE802. 3、令牌環/IEEE802. 5等。WAN技術包括但不限於點對點鏈路、電路交換網，如 綜合業務數字網（ISDN)及其變型、分組交換網、以及數字用戶線（DSL)。
[0146] -個或多個通信連接2450涉及用於將網絡接口 2448連接至系統總線2418的硬 件/軟體。雖然為了簡化說明，通信連接2450示出在計算機2412內部，但是其也可以在計 算機2412外部。僅舉例而言，與網絡接口 2448連接所要求的硬體/軟體包括內部和外部 技術，例如數據機（包括普通的電話級數據機、電纜數據機、以及DSL調製解 調器）、ISDN適配器、以及乙太網卡。
[0147] 圖25是可以與所公開主題交互的示例計算環境2500的示意性框圖。示例計算環 境2500包括一個或更多個客戶端2502。客戶端2502可以是硬體和/或軟體（例如，線程、 進程、計算設備）。示例計算環境2500還包括一個或更多個伺服器2504。伺服器2504也 可以是硬體和/或軟體（例如，線程、進程、計算設備）。例如，伺服器2504可以容置線程， 以通過採用本文中所述的一個或更多個實施方式來執行轉換。客戶端2502與伺服器2504 之間的一個可能的通信可以是適於在兩個或更多個計算機進程之間傳輸的數據包的形式。 示例計算環境2500包括通信框架2506,其可以用來便於客戶端2502與伺服器2504之間的 通信。客戶端2502可操作地連接至一個或更多個伺服器數據存儲庫2510,該伺服器數據存 儲庫2510可以用於存儲伺服器2504本地的信息。
[0148] 上述內容包括了本發明的示例。當然，不可能為了描述所公開的主題而描述部件 或者方法的每個可想到的組合，然而，本領域技術人員應當理解，本發明的很多另外的組合 和置換都是可能的。因而，所公開的主題意在包括落入所附權利要求的精神和範圍內的所 有這樣的替選、修改和變化。
[0149] 具體地，關於由上述部件、設備、電路、系統等執行的各種功能，用於描述這樣的部 件的術語（包括涉及"手段"）除非另行指出，否則意在對應於執行所述部件的具體功能的 任意部件（例如，功能上的等同），即使該部件在結構上不等同於執行本文示出的被公開主 題的示例性方面中的功能的被公開結構。關於這點，還應當認識到，所公開的主題包括系統 以及具有計算機可執行指令的計算機可讀介質，這些計算機可執行指令用於執行所公開的 主題的各種方法的動作和/或事件。
[0150] 此外，雖然所公開的主題的具體特徵可能被公開為若干實現中的一種實現，然 而，如果對於任意給定或特定應用是期望的且有利的，則這樣的特性可以與其它實現的 一個或更多其它特性合併。此外，就具體內容部分或權利要求中所使用的用語"包含 (includes/including)"及其變體而言，這些用語意在以與作為開放式過渡詞的用語"包括 (comprising) "相類似的方式來包含（inclusive)。
[0151] 在本申請中，詞語"示例性"用於表示用作示例、例子或說明。本文中描述為"示例 性"的任意方面或設計並不一定要被理解為相比於其它方面或設計是優選的或有利的。相 反，詞語"示例性"的使用意在以具體的方式給出概念。
[0152] 本文中所描述的各種方面和特徵可以實現為方法、設備、或使用標準編程和/或 工程技術的製品。本文中所使用的術語"製品"意在包括能夠從任意計算機可讀設備、載體 或介質訪問的電腦程式。例如，計算機可讀介質可以包括但不限於磁存儲設備（例如，硬 盤、軟盤、磁條……）、光碟（例如，緻密盤（CD)、數字多功能盤（DVD)……）、智慧卡和快閃記憶體設 備（例如，卡、條、鍵驅動器……）。
【權利要求】
1. 一種用於處理工業數據的系統，包括： 存儲器，所述存儲器存儲計算機可執行的部件； 處理器，所述處理器在操作上耦接至所述存儲器，並且運行計算機可執行的部件，其包 括： 設備接口部件，所述設備接口部件配置成從工業設備接收數據並將所述數據存儲在雲 存儲裝置上，其中所述數據至少包括與所述工業設備相關的設備數據以及與工業企業相關 的客戶數據；以及 分析部件，所述分析部件配置成基於所述設備數據和所述客戶數據來生成經由雲平臺 送往客戶端設備的輸出數據。
2. 根據權利要求1所述的系統，其中，所述設備數據包括以下中至少一個：設備標識 符、固件版本標識符、軟體代碼標識符、作業系統標識符、針對所述工業設備的配置參數設 定、針對所述工業設備的狀態指示符、標識所述工業設備在工業處理中的角色的角色標識 符、或在通信上連接至所述工業設備的一個或更多個其他設備的標識。
3. 根據權利要求1所述的系統，其中所述客戶數據包括以下中至少一個：客戶標識符、 針對所述工業企業的一個或更多個僱員的聯繫信息、針對所述工業企業的行業標識符、表 示針對工業處理中所涉及的部分或要素的接收或傳送的調度的調度數據、表示所述工業處 理中所使用的一個或更多個要素的要素標識數據、或限定所述工業企業與服務提供者之間 的服務協議的服務合同數據。
4. 根據權利要求1所述的系統，其中所述分析部件還配置成參照存儲在所述雲平臺上 的產品資源數據來基於所述設備數據確定針對所述工業設備是否能夠進行硬體升級或軟 件升級中的至少一個，以及其中所述輸出數據包括表示能夠進行所述硬體升級或所述軟體 升級中的至少一個的通知數據。
5. 根據權利要求4所述的系統，其中所述分析部件還配置成基於所述客戶數據來識別 所述工業企業與服務提供者之間的服務協議，並配置成基於所述服務協議來生成所述輸出 數據。
6. 根據權利要求1所述的系統，其中所述數據還包括由所述工業設備生成或收集的工 業數據中的至少一個。
7. 根據權利要求6所述的系統，還包括標準化部件，所述標準化部件配置成將所述工 業數據變換成與所述分析部件兼容的格式。
8. 根據權利要求6所述的系統，其中所述設備接口部件還配置成將所述工業數據與客 戶標識符相關聯地存儲在所述雲平臺上，所述客戶標識符與所述工業企業相關聯並且由所 述客戶數據來標識。
9. 根據權利要求6所述的系統，其中所述設備接口部件還配置成從多個工業企業收集 多企業數據，以及其中所述分析部件還配置成基於所述工業數據與所述多企業數據的相關 性來生成通知輸出。
10. 根據權利要求9所述的系統，其中所述分析部件還配置成基於所述工業數據與從 一個或更多個源收集的外在數據的相關性來生成所述輸出數據，所述一個或更多個源在所 述工業企業的外部。
11. 一種用於分析工業數據的方法，包括： 在雲平臺處從工業設備接收數據，其中所述數據至少包括與所述設備相關的設備簡檔 數據以及與工業企業相關的客戶簡檔數據；以及 基於所述設備簡檔數據和所述客戶簡檔數據將輸出數據經由所述雲平臺發送至客戶 端設備。
12. 根據權利要求11所述的方法，其中所述接收包括接收以下至少一個作為所述設備 簡檔數據：設備標識符、固件版本標識符、軟體代碼標識符、作業系統標識符、針對所述工業 設備的配置參數設定、針對所述工業設備的狀態指示符、標識所述工業設備在工業處理中 的角色的角色標識符、或在通信上連接至所述工業設備的一個或更多個其他設備的標識。
13. 根據權利要求11所述的方法，其中所述接收包括接收以下中至少一個作為所述客 戶簡檔數據：客戶標識符、針對所述工業企業的一個或更多個僱員的聯繫信息、針對所述工 業企業的行業標識符、表示針對工業處理中所涉及的部分或要素的接收或傳送的調度的調 度數據、表示所述工業處理中所使用的一個或更多個要素的要素標識數據、或限定所述工 業企業與服務提供者之間的服務協議的服務合同數據。
14. 根據權利要求11所述的方法，還包括： 使所述設備簡檔數據中指定的設備標識符與存儲在所述雲平臺上的產品資源數據交 叉參照； 基於所述交叉參照來確定針對所述工業設備是否能夠進行硬體升級或軟體升級中的 至少一個；以及 生成包括能夠進行所述硬體升級或所述軟體升級中的至少一個的通知的輸出數據。
15. 根據權利要求14所述的方法，還包括識別所述工業企業與所述工業設備的賣方之 間的服務協議，其中發送通知輸出包括基於所述服務協議來發送所述通知輸出。
16. 根據權利要求11所述的方法，還包括在所述雲平臺處接收由所述工業設備生成或 收集的工業數據中的至少一個。
17. 根據權利要求16所述的方法，還包括在所述雲平臺處從多個工業設備接收多企業 數據，其中所述發送包括基於所學習到的所述工業數據與所述多企業數據之間的相關性來 發送所述輸出數據。
18. 根據權利要求16所述的方法，還包括部分地基於所述工業數據與從在所述工業企 業外部的源接收的外在數據之間的相關性來生成所述輸出數據。
19. 一種存儲有計算機可讀指令的計算機可讀介質，所述計算機可讀指令在運行時使 計算系統執行操作，該操作包括： 經由雲接口從工業設備接收數據，其中所述數據至少包括與所述工業設備相關的設備 數據以及與工業組織相關的客戶數據； 基於所述設備數據和所述客戶數據將輸出數據經由雲平臺發送至客戶端設備。
20. 根據權利要求19所述的計算機可讀介質，其中所述接收包括接收以下中的至少一 個作為所述設備數據：設備標識符、固件版本標識符、軟體代碼標識符、作業系統標識符、針 對所述工業設備的配置參數設定、針對所述工業設備的狀態指示符、標識所述工業設備在 工業處理中的角色的角色標識符、或在通信上連接至所述工業設備的一個或更多個其他設 備的標識。
21. 根據權利要求19所述的計算機可讀介質，其中所述接收包括接收以下中的至少一 個作為所述客戶數據：客戶標識符、針對所述工業組織的一個或更多個僱員的聯繫信息、針 對所述工業企業的行業標識符、或限定所述工業組織與服務提供者之間的服務協議的服務 合同數據。
【文檔編號】G05B19/418GK104142662SQ201410196525
【公開日】2014年11月12日 申請日期:2014年5月9日 優先權日:2013年5月9日
【發明者】胡安·L·安森約, 約翰·斯特羅門格, 史蒂芬·託馬斯·納瓦拉尼耶克, 布拉德福德·亨利·埃格拉特, 約瑟夫·A·哈爾庫利希, 傑西卡·林·科爾佩拉, 珍妮弗·裡德伯·賴特, 賴納·赫斯梅爾, 約翰·迪克, 愛德華·艾倫·希爾, 薩爾瓦託雷·T·康蒂 申請人:洛克威爾自動控制技術股份有限公司