[发明专利]用于工业自动化系统的数据记录器

说明书

技术领域

本公开主要涉及工业系统，更具体地但不排他地涉及用于工业控制的数据记录器方法和系统。

背景技术

工业控制系统用于执行涉及工业过程、制造设备和工厂自动化的控制和数据获取功能。工业控制系统核心的工业控制器的一种类型是称为可编程逻辑控制器(PLC)的逻辑处理器。可以由一个或多个用户对可编程逻辑控制器(PLC)编程以控制制造设备(例如，控制阀的开关、控制温度和/或湿度的调整、控制马达等)和/或监控生产过程(例如，通过从传感器收集数据，产生警报等)。此外，可以将各种输入/输出(I/0)装置(例如极限开关、光电池、测压元件、热电偶等)连接到PLC以用于自动数据收集。

位于大多数工业控制系统的核心的工业控制器的另一种类型是分布式控制系统(DCS)的过程控制器。这种过程控制器通常被编程用于生产作业(例如，在油精炼厂或化学制造厂中)的连续过程控制。控制工程师可以配置控制元件(例如，比例积分微分(PID)控制回路)以连续地对存储为过程变量的I/O数据采样。控制元件还可以被配置为将一个或多个过程变量与一个多个控制设定点比较并输出例如与一个或多个设定点和一个或多个过程变量之间的差成比例的至少一个误差信号。响应于这些误差信号，控制工程师可以调整控制元件以修改过程属性来试图最小化输出误差信号，比如调整管道中的阀来控制流量，或调整蒸馏塔中的加热元件来控制温度。许多过程控制器可以分布在多个生产作业中并且彼此可通信地耦合以构成分布式控制系统。

在传统的生产技术中，成品的质量可以通过该成品的生产后检查来确定，即，根据产品对设计规范匹配的程度接受或拒绝每个产品(或来自生产批的样品)。虽然也可以利用有经验的控制工程师或工厂基层人员的直觉来优化和/或校正产品生长条件，但已经出现了统计过程控制(SPC)作为采用统计工具来预测生产过程中可能导致不合格产品和/或低效的生产线条件的显著偏差的一种方式。例如，在所有生产过程中发生了可能随后引起最终产品的变化的两种变化。一种变化(变化的自然/普通原因)可能是生产过程中所用的原材料的属性的改变等。这种在过程中的变化是小的，一般在形成铃形正态分布曲线的过程的分布的平均值附近。

生产过程中的另一种变化可能涉及输入和/或生产过程的环境的改变。例如，产品的包装线可以设计为向每个产品盒中装入特定量的产品，例如20克米。但是，在产品的生产过程中，根据净重量的分布，一些米盒中将包含略多/少于20克的米。在生产过程中，如果生产过程、其输入和/或环境发生改变(如生产米的机器开始磨损)，则净重量的分布可能改变。如果允许该变化继续而不检查，则将生产越来越多盒的落入生产者和/或消费者的容忍范围之外的米，从而导致收入的损失、产品质量的下降和/或浪费。质量工程师和/或过程控制专家可以通过利用SPC查找发生在该过程中的变化的根本原因并使得控制工程师能够校正该变化。

用于观察和监控生产过程中的这些变化的传统技术包括在产品生产期间记录数据和之后对数据执行各种计算方法(例如，数据挖掘，SPC)。但是，甚至在继续以比最佳方式差的方式生产产品时，这些技术还是需要有经验的人员(例如，质量工程师，过程控制专家)来检查和分析所记录的数据。因此，生产效率降低，这是因为生产线必须被停止或继续以次最佳方式工作直到有经验的人员查找并识别出生产问题/次最佳条件的原因-产品收入的损失通常与有经验的质量工程师/团队确定生产问题/难题所需要的时间成比例。

因此，需要提供使得工厂生产线的成员能够尽快校正和/或优化生产条件的工业系统和方法，而不需要依赖于有经验的人员来识别生产问题或次最佳生产条件的根本原因。

发明内容

下面给出本创新的简要总结以提供这里所描述的一些方面的基本理解。该总结不是所公开的主题的详尽综述。并非想要标识出本公开主题的关键元素或界定本创新的范围。其唯一目的是以简化的形式给出本公开主题的一些概念作为之后给出的更详细的描述的前奏。

所要求的主题涉及能够高效地校正生产问题和/或次最佳生产条件的系统和方法，从而提高公司利润率和消费者满意度。传统的生产技术通常在生产线连续以次最佳方式工作和/或停止之后常常利用公司基层人员的直觉和/或计算方法(例如，统计过程控制(SPC)，数据挖掘技术)来校正和/或改进生产过程。这些技术要求有经验的人员(例如，质量工程师，有经验的操作员)查找并识别出生产条件的根本原因。虽然这些人员可以指导工厂生产线的人员校正生产条件，但是降低了生产效率且损失了时间，这是因为生产线必须停止或继续以次最佳方式工作直到有经验的人员查找并识别出生产问题/次最佳条件的原因为止。