[发明专利]自动化的根本原因分析

说明书

本发明通常涉及自动化的根本原因分析。特别地，本发明涉及查找涡轮（如涡轮机或风力涡轮机）的根本原因。

查找某种产品（例如像涡轮机）的异常行为的根本原因可能是非常费时的，并且其特征通常被描述为在给定涡轮机（或一组涡轮机）上可得到的巨量数据中的“盲目搜素”。所述数据可以包括：构造BOM、服务（service）事件、参数设置、软件版本、配置文件（profile）、操作数据等。

在分布式数据库中搜索解释和理由是非常困难的，并且与某种涡轮机相关的数据在公司的不同部门被维护。构造材料清单（BOM）可能被设置在新的单位，并且服务变更可能在服务部门等。

当涡轮机（或一组涡轮机）通过涡轮机控制器（报警监控）、服务工程操作（service engineering）、或基于模型监控（动态界限）而被确定为处于正常行为之外时，对此的调查通常由现场的技术人员执行。

仅在特定情形下，远程分析才被执行。这种远程分析涉及创建这种涡轮机自从其被生产以来发生了什么的图画，以确保查找可能已经导致所述异常行为的任何事件。这种分析所需的数据要在许多不同的数据库、不同的部门、以及不同的结构中去查找。这是非常费时的，并且有很大机会错过可以指向根本原因的东西。在许多情形下实际上已证明：当根本原因已知时，人们也可以在所保存的数据中查找解释，但由于可得到数据的数量和复杂性，所述解释被隐藏了。

因此，本发明的目的是改进根本原因分析。

这个目的由权利要求1的特征解决。从属权利要求提供本发明的进一步细节和优点。本发明涉及用于复杂产品的自动化的根本原因分析，采用如下步骤：

-监控所述产品；

-检测产品的异常行为；

-形成具有正常操作时间段（timeslot）和异常行为操作时间段的异常行为模式；

-把异常行为模式的时间段与涉及所述产品的至少一个数据库中的信息的通道的对应时间段相比较；

-测量所述异常行为模式如何接近地匹配于所述信息；以及

-自动地识别最佳匹配。

根本原因分析的自动化方法可以特别地在这样的行业（business）中执行，在所述行业中，大数量的非常复杂的产品被从一个位置控制，并且关于所述产品的信息高度分散。这非常好地适用于风力涡轮机服务，并且也能够适合于运输和其他工业。自动化所述根本原因分析将减少远程故障诊断、操作跟进和技术支持所花费的时间。

依据本发明的方法允许系列损害的非常快速的识别，并且能够预先决定动作。

通道和/或信息可以被对齐。这可以包括来自所有涡轮机全部的可用数据，并且使它们以结构化的方式（如，时间戳分箱（binning）、分箱式连续测量等）可用。

所述信息和/或至少一个数据库可以涉及一组产品，而不是单独涉及某种产品。这扩宽了用于比较的基础，以及提高了例如在通过使用材料清单等在涡轮机的结构上查找解释的过程中查找根本原因的机会。

对于所述匹配，几个通道（优选2至5个）可以被使用。取决于计算能力，甚至更多的通道也可以被使用。多个通道的使用改进了对分散原因或错误的根本原因分析的方法，这可能取决于几个均等独立的条件。

一个数据库可以包含来自产品的生产的材料清单，其允许通过使用来自子供应商的列表（如，组件的使用年限、系列、批次、版本等）来查找相关（甚至从涡轮机被构造之前）。

为了时间段的比较，矩阵可以把异常行为的一个事件与数据库和/或通道相关。对于所述矩阵，编程/数学的计算软件（例如像ADA）可以被使用。这种矩阵的使用减少了必须被比较的数据的量，因此，使整个程序变得容易。

异常行为模式可以在其导致产品的故障之前被检测，并且产品的故障可以被预测和防止。服务或紧急操作标志可以被设置，或动作可以被立即（或在下一个计划的服务）排定。

指示异常行为模式与信息和/或通道的匹配的指示器可以被计算。指示器可以为从1到100范围中的数字，其中，数字100可以指示最佳匹配。这种指示器使接下来的评估和处理变得容易。

指示器的有序列表可以被生成。在这个列表中，指示器可以依据其数字等被排序，从而允许对异常行为的根本原因的解释有优先次序的表示。

产品可以是涡轮机。术语涡轮机包含风力涡轮机（完整或部分，如发电机），或者例如被用于发电的涡轮机。