特開 2023-177347 スマート検索ＵＩ

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023177347

(43)【公開日】2023-12-13

(54)【発明の名称】スマート検索ＵＩ

(51)【国際特許分類】

   G05B 23/02 20060101AFI20231206BHJP

【ＦＩ】

G05B23/02 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】32

【出願形態】ＯＬ

【外国語出願】

(21)【出願番号】P 2023090888

(22)【出願日】2023-06-01

(31)【優先権主張番号】63/347,905

(32)【優先日】2022-06-01

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＰＹＴＨＯＮ

(71)【出願人】

【識別番号】512132022

【氏名又は名称】フィッシャー－ローズマウント システムズ，インコーポレイテッド

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】アマロ、アントニー ジュニア

(72)【発明者】

【氏名】ニクソン、マーク ジェイ．

(72)【発明者】

【氏名】ハートマン、ピーター

(72)【発明者】

【氏名】フランシスコ、メアリー グレイス

【テーマコード（参考）】

3C223

【Ｆターム（参考）】

3C223AA01

3C223AA05

3C223AA07

3C223AA14

3C223BA03

3C223BB02

3C223BB06

3C223BB09

3C223BB12

3C223CC02

3C223DD03

3C223EB01

3C223EB07

3C223FF02

3C223FF03

3C223FF12

3C223FF13

3C223FF22

3C223FF26

3C223FF35

3C223FF42

3C223FF52

3C223FF53

3C223GG01

3C223HH02

3C223HH03

3C223HH05

3C223HH08

3C223HH29

(57)【要約】      （修正有）

【課題】プロセス制御システムにおいて、強化された検索能力を提供する。
【解決手段】コンテキストデータ及び時系列データの両方を含む知識リポジトリが生成される。コンテキストデータは、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従ってプロセスプラント関連データを編成する。ユーザがプロセスプラント内のプロセスプラントエンティティに関連するプロセスプラント検索クエリをサブミットすると、知識リポジトリからデータセットを識別することによって検索結果が取得される。コンテキストデータは、ユーザが特定のプロセスパラメータカテゴリを検索することができるように、プロセスパラメータをカテゴリ化する。ユーザは、以前の検索をタグ付けして、後でもう一度実行することができる。
【選択図】図２８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためのバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、
１つ以上のプロセッサによって、前記バッチプロセスに関連するプロセスデータ及び前記プロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記データセットからプロセスデータに対する要求を受信することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、前記要求に関連する前記データセットからのプロセスデータを識別することと、
前記１つ以上のプロセッサによって、識別された前記プロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを提示することと、を含む、方法。

【請求項2】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連するデータセットからの前記識別されたプロセスデータを提示することが、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの提示を優先順位付けすること、又は修正することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けすること、又は修正することが、前記識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記第１のサブセットを表示し、前記識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記第２のサブセットを表示しないことを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けすること、又は修正することが、前記識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上の第１の場所に前記識別されたプロセスデータの前記第１のサブセットを表示し、前記識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示画面上の第２の場所に前記識別されたプロセスデータの前記第２のサブセットを表示することを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項5】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けすること、又は修正することが、前記識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの表示画面を介して、前記識別されたプロセスデータの前記第１のサブセットをより大きいサイズで表示し、前記識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示画面を介して、前記識別されたプロセスデータの前記第２のサブセットをより小さいサイズで表示することを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項6】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けすること、又は修正することが、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示の順序を優先順位付けすることを含む、請求項２に記載の方法。

【請求項7】

前記プロセスデータに関連付けられた前記コンテキストが、前記プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、前記プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、前記プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、又は前記プロセスデータに関連付けられた前記プラントのエリアのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを提示することが、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して受信された前記要求に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を更に優先順位付けすること、又は修正することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求に関連付けられた単語、前記要求に関連付けられたフレーズ、前記要求に関連付けられたトーンの指示、又は前記要求に関連付けられた緊急度のレベルの指示のうちの１つ以上を含む、請求項８に記載の方法。

【請求項10】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求が前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースに関連付けられたオーディオセンサによってキャプチャされた口頭要求であるという指示を含む、請求項８に記載の方法。

【請求項11】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求が前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して入力されたテキスト要求であるという指示を含む、請求項８に記載の方法。

【請求項12】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求が前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して表示された１つ以上の選択可能な要素のユーザ選択を含むという指示を含む、請求項８に記載の方法。

【請求項13】

前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを提示することが、前記モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を更に優先順位付けこと、又は修正することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項14】

前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示が、前記モバイルコンピューティングデバイスのタイプ、前記モバイルコンピューティングデバイスのサイズ、又は前記モバイルコンピューティングデバイスの表示画面サイズのうちの１つ以上の指示を含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項15】

前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示に関連付けられた１つ以上の特性の前記指示が、前記識別されたプロセスデータがウェブブラウザ又はモバイルデバイスアプリケーションを介して提示されるかどうかの指示を含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項16】

前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示に関連付けられた１つ以上の特性の前記指示が、前記識別されたプロセスデータが前記モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上に提示される際に介する表示ウィンドウの相対サイズの指示を含む、請求項１３に記載の方法。

【請求項17】

プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためのバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システム内のコンピューティングデバイスであって、
１つ以上のプロセッサと、
１つ以上の有形の非一時的コンピュータ可読メモリと、
１つ以上のユーザインターフェースと、
ユーザインターフェースアプリケーションと、を備え、前記ユーザインターフェースアプリケーションが、前記１つ以上のメモリに記憶されたコンピュータ実行可能命令であって、前記プロセス制御システムがランタイム中に動作している間に産業プロセスを制御するために、前記コンピューティングデバイスに、
前記バッチプロセスに関連するプロセスデータ及び前記プロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、
モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、前記データセットからプロセスデータに対する要求を受信することと、
前記要求に関連する前記データセットからのプロセスデータを識別することと、
識別された前記プロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを提示することと、を行わせるように実行可能である、コンピュータ実行可能命令を含む、コンピューティングデバイス。

【請求項18】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの提示を優先順位付けすること、又は修正することによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを提示させる、請求項１７に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項19】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記第１のサブセットを表示し、前記識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記第２のサブセットを表示しないことによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けさせるか、又は修正させる、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項20】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示画面上の第１の場所に前記識別されたプロセスデータの前記第１のサブセットを表示し、前記識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示画面上の第２の場所に前記識別されたプロセスデータの前記第２のサブセットを表示することによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けさせるか、又は修正させる、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項21】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示画面を介して、前記識別されたプロセスデータの前記第１のサブセットをより大きいサイズで表示し、前記識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示画面を介して、前記識別されたプロセスデータの前記第２のサブセットをより小さいサイズで表示することによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けさせるか、又は修正させる、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項22】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示の順序を優先順位付けすることによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けさせるか、又は修正させる、請求項１８に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項23】

前記プロセスデータに関連付けられた前記コンテキストが、前記プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、前記プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、前記プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、又は前記プロセスデータに関連付けられた前記プラントのエリアのうちの１つ以上を含む、請求項１７に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項24】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して受信された前記要求に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けすること、又は修正することによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを更に提示させる、請求項１７に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項25】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求に関連付けられた単語、前記要求に関連付けられたフレーズ、前記要求に関連付けられたトーンの指示、又は前記要求に関連付けられた緊急度のレベルの指示のうちの１つ以上を含む、請求項２４に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項26】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求が前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースに関連付けられたオーディオセンサによってキャプチャされた口頭要求であるという指示を含む、請求項２４に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項27】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求が前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して入力されたテキスト要求であるという指示を含む、請求項２４に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項28】

前記要求に関連付けられた前記１つ以上の特性が、前記要求が前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して表示された１つ以上の選択可能な要素のユーザ選択を含むという指示を含む、請求項２４に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項29】

前記命令が、前記コンピューティングデバイスに、前記モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、前記識別されたプロセスデータの前記提示を優先順位付けすること、又は修正することによって、前記識別されたプロセスデータに関連付けられた前記コンテキストに基づいて、前記モバイルコンピューティングデバイスの前記ユーザインターフェースを介して、前記要求に関連する前記データセットからの前記識別されたプロセスデータを更に提示させる、請求項１７に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項30】

前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示が、前記モバイルコンピューティングデバイスのタイプ、前記モバイルコンピューティングデバイスのサイズ、又は前記モバイルコンピューティングデバイスの表示画面サイズのうちの１つ以上の指示を含む、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項31】

前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示に関連付けられた１つ以上の特性の前記指示が、前記識別されたプロセスデータがウェブブラウザ又はモバイルデバイスアプリケーションを介して提示されるかどうかの指示を含む、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。

【請求項32】

前記モバイルコンピューティングデバイスの前記表示に関連付けられた１つ以上の特性の前記指示が、前記識別されたプロセスデータが前記モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上に提示される際に介する表示ウィンドウの相対サイズの指示を含む、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２２年６月１日に出願された「Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｓｍａｒｔ Ｓｅａｒｃｈ Ｃａｐａｂｉｌｉｔｉｅｓ ｉｎ ａ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｓｙｓｔｅｍ」と題された米国特許仮出願第６３／３４７，９０５号の優先権及び出願日の利益を主張し、この開示全体は、参照により本明細書に明確に組み込まれる。

【0002】

（発明の分野）
本開示は、概して、プロセスプラント及びプロセス制御システムに関し、より具体的には、プロセスプラント／プロセス制御システムにおいてプロセスプラント関連データの検索クエリを行い、検索結果を表示するための強化された検索能力を提供すること、及びプロセスプラントから遠隔にあるデバイス上にプロセスプラント関連データを提示するために、プロセスプラント／プロセス制御システムから外部システムへのプロセスプラント関連データの配布を確保することに関する。

【背景技術】

【0003】

化学、石油、医薬品、紙製品処理、又は他のプロセスプラントにおいて使用されるものなどの分散型プロセス制御システムは、典型的には、アナログバス、デジタルバス、若しくはアナログ／デジタル連結バスを介して、又は無線通信リンク若しくはネットワークを介して、１つ以上のフィールドデバイスと通信可能に結合される、１つ以上のプロセスコントローラを含む。例えば、バルブ、バルブポジショナ、スイッチ、及びトランスミッタ（例えば、温度、圧力、レベル、及び流速センサ）であり得るフィールドデバイスは、プロセス環境内に配置され、概して、バルブの開放又は閉鎖、圧力、温度などのプロセスパラメータの測定などの物理的機能又はプロセス制御機能を行って、プロセスプラント又はシステム内で実行中の１つ以上のプロセスを制御する。周知のＦｉｅｌｄｂｕｓプロトコルに準拠するフィールドデバイスなどのスマートフィールドデバイスはまた、制御計算、アラーム機能、及びコントローラ内で一般に実装される他の制御機能も実行し得る。プロセスコントローラは、これもまた典型的にはプラント環境内に配置されるが、フィールドデバイスによって行われるプロセス測定を示す信号及び／又はフィールドデバイスに関する他の情報を受信し、例えば、プロセス制御判断を行い、受信した情報に基づいて制御信号を生成し、ＨＡＲＴ（登録商標）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）、及びＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスなどの、フィールドデバイスで実行される制御モジュール又はブロックと連携する、異なる制御モジュールを実行するコントローラアプリケーションを実行する。コントローラの制御モジュールは、通信線又はリンクを通じて、制御信号をフィールドデバイスに送信し、それによって、プロセスプラント又はシステムの少なくとも一部分の動作を制御する。

【0004】

フィールドデバイス及びコントローラからの情報は、制御室若しくはより厳しいプラント環境から離れた他の箇所に典型的に配置される、オペレータワークステーション、パーソナルコンピュータ若しくはコンピューティングデバイス、データヒストリアン、レポートジェネレータ、集中データベース、又は他の集中管理コンピューティングデバイスなどの１つ以上の他のハードウェアデバイスに対して、通常、データハイウェイを通じて利用可能にされる。これらのハードウェアデバイスの各々は、典型的には、プロセスプラントにわたって、又はプロセスプラントの一部分にわたって集中化される。これらのハードウェアデバイスは、例えば、オペレータが、プロセス制御ルーチンの設定の変更、コントローラ若しくはフィールドデバイス内の制御モジュールの動作の修正、プロセスの現在の状態の閲覧、フィールドデバイス及びコントローラによって生成されたアラームの閲覧、担当者の訓練若しくはプロセス制御ソフトウェアの試験を目的としたプロセスの動作のシミュレーション、構成データベースの保守及び更新などの、プロセスの制御及び／又はプロセスプラントの動作に関する機能を行うことを可能にし得るアプリケーションを実行する。ハードウェアデバイス、コントローラ、及びフィールドデバイスにより利用されるデータハイウェイは、有線通信パス、無線通信パス、又は有線及び無線通信パスの組み合わせを含むことができる。

【0005】

例として、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓによって販売されている、ＤｅｌｔａＶ（商標）制御システムは、プロセスプラント内の多様な場所に配置された異なるデバイス内に記憶され、それらの異なるデバイスによって実行される複数のアプリケーションを含む。１つ以上のワークステーション又はコンピューティングデバイス内に常駐する構成アプリケーションは、ユーザによる、プロセス制御モジュールの作成又は変更、及びデータハイウェイを介した、これらのプロセス制御モジュールの、専用分散型コントローラへのダウンロードを可能にする。典型的には、これらの制御モジュールは、通信可能に相互接続された機能ブロックで構成され、これらの機能ブロックは、それに対する入力に基づき制御スキーム内で機能を実行し、出力を制御スキーム内の他の機能ブロックに提供するオブジェクト指向プログラミングプロトコル内のオブジェクトである。また、構成アプリケーションは、データをオペレータに対して表示するため、かつオペレータによるプロセス制御ルーチン内の設定点などの設定の変更を可能にするために閲覧アプリケーションが使用するオペレータインターフェースを、構成設計者が作成又は変更することを可能にし得る。各専用コントローラ、場合によっては、１つ以上のフィールドデバイスは、実際のプロセス制御機能を実装するために、それらに割り当てられてダウンロードされた制御モジュールを実行するそれぞれのコントローラアプリケーションを記憶及び実行する。閲覧アプリケーションは、１つ以上のオペレータワークステーション（又はオペレータワークステーション及びデータハイウェイと通信可能に接続された１つ以上のリモートコンピューティングデバイス）上で実行され得、この閲覧アプリケーションは、コントローラアプリケーションからデータハイウェイを介してデータを受信し、ユーザインターフェースを使用してこのデータをプロセス制御システム設計者、オペレータ、又はユーザに表示して、オペレータのビュー、エンジニアのビュー、技師のビューなどのいくつかの異なるビューのうちのいずれかを提供し得る。データヒストリアンアプリケーションが、典型的には、データハイウェイにわたって提供されたデータの一部又は全てを収集及び記憶するデータヒストリアンデバイスに記憶され、それによって実行される一方で、構成データベースアプリケーションが、現在のプロセス制御ルーチン構成及びそれと関連付けられたデータを記憶するために、データハイウェイに取り付けられた更に離れたコンピュータで実行され得る。代わりに、構成データベースは、構成アプリケーションと同じワークステーションに配置されてよい。

【0006】

概して、プロセスプラントのプロセス制御システムは、階層化されたネットワークのセット及びバスによって相互接続されるフィールドデバイス、コントローラ、ワークステーション、及び他のデバイスを含む。プロセス制御システムは、次に、様々なビジネスネットワーク及び外部ネットワークに接続され、例えば、製造コスト及びオペレーションコストの低減、生産性及び効率の強化、プロセス制御及び／又はプロセスプラント情報への時宜を得たアクセスの提供などを行い得る。一方、企業並びに／又は外部ネットワーク及びシステムに対するプロセスプラント及び／又はプロセス制御システムの相互接続は、企業ネットワーク及び／又は外部ネットワークにおいて使用されるものなどの市販のシステム及びアプリケーションにおける予測される脆弱性から生じ得るサイバー侵入及び／又は悪意のあるサイバー攻撃のリスクを増加させる。プロセスプラント、ネットワーク、及び／又は制御システムのサイバー侵入及び悪意のあるサイバー攻撃は、情報資産の機密性、完全性、及び／又は可用性に悪影響を及ぼす場合があり、これは、一般的に言えば、汎用コンピューティングネットワークの脆弱性と同様の脆弱性である。しかしながら、汎用コンピュータネットワークとは異なり、プロセスプラント、ネットワーク、及び／又は制御システムのサイバー侵入はまた、プラント機器、製品、及び他の物理的資産の損傷、破壊、及び／又は損失だけでなく、人命の損失にもつながり得る。例えば、サイバー侵入は、プロセスを制御不能にし、それによって、爆発、火災、洪水、危険物質への曝露などを生じさせ得る。したがって、プロセス制御プラント及びプロセス制御システムに関連する通信を確保することは、最も重要である。

【0007】

結果として、オペレータなどのプロセスプラント人員は、典型的には、モバイルデバイスなどのリモートソースから、プロセスプラントのランタイム動作を示すプロセスプラント関連データを閲覧することができない。更に、プロセスプラント人員は、プロセスプラント内の制御システム又はデバイスの動作状態に関する表示を提供し、報告を生成するオペレータ表示アプリケーションと相互作用するが、オペレータ表示アプリケーションは、典型的には、ユーザが、制御モジュール、アラーム、特定の期間にわたって生産されている製品の量などのプロセスプラント内の項目を検索することを可能にしない。プロセスプラント内の各データポイントは、物理的測定値又は設定値を表すランタイム態様、構成、現在値、モード、範囲、ステータス、品質、及びデータポイントの他の記述子など、いくつかの記述子及び態様を有し得る。結果として、プロセスプラント内のプロセスプラント関連データの複雑さは非常に大きく、そのような大きなデータセット内の特定のデータ項目を検索することを困難にする。例えば、プロセスプラント内のデータは、サブシステムにわたって分散され、フォーマットされ、プロセスプラント内の他のコンピューティングロジックによる伝達／取り出しのために構造的に編成され、トランザクションサービスのために構造的に最適化される。しかしながら、データは、検索及び分析のために構造的に最適化されていない。検索は、ランタイムデータの状況認識を提供するコンテキストなしでは、更に困難になる。

【発明の概要】

【0008】

プロセスプラント内で検索機能を提供し、プロセスプラント関連データを遠隔で受信及び閲覧するための技法、システム、装置、構成要素、デバイス、及び方法が、本明細書で開示される。検索機能は、ユーザが、包括的な検索範囲を作成するプロセスプラント関連データにアクセスすることを可能にする。検索クエリに含まれるコンテキスト及び／又はコンテキスト知識リポジトリからのコンテキストを利用することによって、検索機能は、多種多様な検索クエリに対する意味のある応答を生成する。そのような技法、システム、装置、構成要素、デバイス、及び方法は、産業プロセス制御システム、環境、及び／又はプラントに対して適用することができ、これらは本明細書においては交換可能に、「産業制御」、「プロセス制御」、若しくは「プロセス」システム、環境、及び／又はプラントとも称される。典型的には、そのようなシステム及びプラントは、分散型の様式で、物理的物質又は生産物を製造、精製、変形、生成、又は生産するように動作する、１つ以上のプロセスの制御を提供する。

【0009】

プロセスプラント内に検索機能を提供するために、プロセスプラント検索クエリサーバは、ソフトウェアモジュール及び／又は、オペレータワークステーション、スマートフォン及びタブレットなどのモバイルデバイス、車両用ヘッドユニットなどのユーザインターフェースデバイスからのプロセスプラント検索クエリを受信して分析する。プロセスプラント検索クエリは、制御モジュール、アラーム、プロセスフローモジュール、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータ、プロセスプラントエンティティによって生成された製品のための製品パラメータデータ、特定の期間にわたって生産されている製品の量などに関する検索クエリなど、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティに関連する検索クエリであってもよい。

【0010】

プロセスプラント検索クエリは、「Ｓｈｏｗ ｍｅ ｔｈｅ ａｌａｒｍｓ ａｔ ｍｙ ｂｏｉｌｅｒ ｕｎｉｔ（私のボイラユニットのアラームを見せてください）」などの自然言語フォーマットでユーザによって提供され得る。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント検索クエリを分析して、検索クエリの主題（例えば、アラーム）、検索結果をフィルタリングするための修飾子又はフィルタ（例えば、ボイラユニットに固有のアラーム）を識別し、プロセスプラント検索クエリのコンテキストを識別する（例えば、ユーザは、テキサス州ヒューストンのプロセスプラントのプラント監督者であり、１つのボイラユニットを有するプラントエリアＡを監督する）。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント検索クエリに関連するプロセスプラント関連データを取得する。例えば、プロセスプラント検索クエリサーバは、知識リポジトリからプロセスプラント関連データを取得し得る。知識リポジトリは、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従ってプロセスプラント関連データを編成するコンテキスト知識リポジトリを（例えば、グラフデータベースの形態で）含み得る。上記の例では、プロセスプラント検索クエリサーバは、ヒューストンプラント内のプラントエリアＡ内のボイラユニットに対応するアラームの各々について、コンテキスト知識リポジトリからプロセスプラント関連データを取得することができる。知識リポジトリはまた、プロセスパラメータデータ及び製品パラメータデータを時間的に編成する時間リポジトリを（例えば、時系列データベースの形態で）含んでもよい。例えば、時間リポジトリは、２０２１年１２月１５日の午後１：００から午後２：００までのプロセスプラント内の特定のタンクのタンク充填レベルに関する時系列のプロセスパラメータ値を記憶することができる。

【0011】

次いで、プロセスプラント検索クエリサーバは、取得されたプロセスプラント関連データを使用してプロセスプラント検索結果のセットを生成する。例えば、プロセスプラント検索結果のセットは、各々が異なるアラームに対応する６つのプロセスプラント検索結果を含み得る。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバは、ユーザインターフェースデバイスによる提示のために、検索結果のセットを提供し得る。例えば、検索結果は、ユーザインターフェース上に図式的に、又はスピーカを介してオーディオフォーマットで提示されてもよい。いくつかの実装形態では、各検索結果は、検索結果に関する追加情報への選択可能なリンクを含む。例えば、ユーザインターフェースデバイス上の検索結果表示は、アラームの各々の名前（例えば、アラームＡ、アラームＢ、アラームＣなど）を提示してもよく、名前の各々は、アラームに関する追加情報への選択可能なリンクを含む。名前のうちの１つが選択可能であるとき、ユーザインターフェースデバイスは、アラームに関する詳細情報（例えば、アラームのタイプ、アラームの優先度、アラームメッセージ、アラームに関連付けられた制御モジュールなど）を提示してもよい。ユーザインターフェースデバイスはまた、アラーム及びアラームに対応するプロセスプラントエンティティを図式的に描写するプロセスフローモジュールを提示してもよい。検索結果表示はまた、アラームを図式的に描写する制御モジュール又はプロセスフローモジュールのサムネイル画像など、アラームに関する詳細情報のプレビューを提示してもよい。

【0012】

いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索結果は、ランク付けされ、検索結果表示上にランク付けされた順序で提示されてもよい。例えば、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント検索クエリに対する関連性に従って、プロセスプラント検索結果の各々にスコアを割り当てることができる。より具体的には、プロセスプラント検索クエリサーバは、高優先度アラーム又は重大アラームが、低優先度アラームよりもプロセスプラント検索クエリに対して高い関連性を有することを決定し得る。したがって、高優先度アラーム又は重大アラームに対応するプロセスプラント検索結果は、低優先度アラームに対応するプロセスプラント検索結果より上にランク付けされ得る。したがって、高優先度アラーム又は重大アラームに対応するプロセスプラント検索結果は、検索結果表示上の低優先度アラームに対応するプロセスプラント検索結果の上に提示され得る。

【0013】

更に、プロセスプラント検索結果の提示は、ユーザインターフェースデバイスのタイプ、サイズ、及び／又は能力に基づいて調整され得る。ユーザインターフェースデバイスがディスプレイを有するがスピーカを有しない場合、プロセスプラント検索結果は、図式的に提示され得る。ユーザインターフェースデバイスがスピーカを有するが、ディスプレイを有しない場合、プロセスプラント検索結果は、可聴的に提示され得る。加えて、ユーザインターフェースデバイスが特定のタイプであるか、又は閾値サイズを下回る画面サイズを有する場合（例えば、モバイルデバイス）、プロセスプラント検索クエリサーバは、単一のプロセスプラント検索結果（例えば、最高ランクのプロセスプラント検索結果）を提供してユーザインターフェースデバイス上に表示してもよい。一方、ユーザインターフェースデバイスが、閾値サイズを上回る画面サイズを有する場合（例えば、オペレータワークステーション）、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント検索結果のセットを提供してユーザインターフェースデバイス上に表示してもよい。

【0014】

いくつかの実装形態では、コンテキスト知識リポジトリは、タンク充填レベル、ポンプスピード、温度、質量流量などのプロセスパラメータを含み得る。コンテキスト知識リポジトリは、動作パラメータ、チューニングパラメータ、機器パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータなどのプロセスパラメータの各々についてのパラメータカテゴリを含むことができる。このようにして、ユーザは、パラメータカテゴリによってプロセスパラメータを検索することができる。

【0015】

また、いくつかの実装形態では、ユーザは、検索タグとともに、プロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果のセットを記憶してもよい。検索タグは、以前のプロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果のセットを参照するために使用され得る英数字の文字列であり得る。例えば、ユーザが検索クエリ「Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｏｄｕｌｅｓ ｗｉｔｈ Ｂｙｐａｓｓ Ｏｆｆ（バイパスがオフの制御モジュール）」を入力した後、ユーザは、検索タグ「ＢＰＯＦＦ」を有する検索クエリをストアに要求することができる。次いで、ユーザ又は別のユーザが文字列「ＢＰＯＦＦ」を入力すると、コンテキスト知識リポジトリ又はプロセスプラント検索クエリサーバは、その記憶された検索クエリ「Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｏｄｕｌｅｓ ｗｉｔｈ Ｂｙｐａｓｓ Ｏｆｆ」を自動的に識別し、タグに関連付けられた記憶された検索クエリに対する検索結果を取得する。加えて、ユーザは、検索クエリ内に「ＢＰＯＦＦ Ａｒｅａ Ａ」などの追加の用語をタグとともに含めてもよい。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバは、「Ａｒｅａ Ａ」などの追加の用語を使用して、検索結果をフィルタリングしてもよい。

【0016】

タグとともにプロセスプラント検索クエリを記憶することに加えて、ユーザはまた、タグとともにプロセスプラント検索結果のセットを記憶し得る。このようにして、プロセスプラント検索クエリサーバは、以前に記憶された検索クエリに対する新しい検索結果のセットを取得するのではなく、タグを含む検索クエリを受信することに応答して、以前に取り出された検索結果を取得することができる。

【0017】

また更に、プロセス制御システムは、プロセスプラントエンティティの状態を予測するためのクエリを受信するように構成されている。プロセス制御システムは、履歴プロセスパラメータデータ及び／又はプロセスプラントエンティティ間の関係を使用して機械学習モデルを訓練し、異常状態又はプロセスプラントエンティティの現在の状態への変更などの特定のプロセスプラントエンティティの状態を予測する。本明細書に説明されるプロセスプラント検索クエリ機能性は、統合開発環境（integrated development environment、ＩＤＥ）内で提供されてもよく、それにより、ユーザは、機械学習モデルをカスタマイズ若しくは訓練するか、又はプロセスプラントデータに関するカスタムアルゴリズムを生成することができる。

【0018】

一実施形態では、外部デバイスがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するための方法は、産業プロセスに関連するプロセスコンテンツデータと、プロセスコンテンツデータ間の関係を示すコンテキストデータとを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することを含む。データセットの取得は、知識リポジトリのクエリに応答してもよく、一例では、エッジゲートウェイシステムは、知識リポジトリからデータセットを取得してもよい。方法は、例えば、エッジゲートウェイシステムによって、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリアの外部にある１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行される外部アプリケーションにデータセットを提供することと、提供されたデータセットに応答して、ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信することと、受信された命令に従って、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリア内の動作又はデータストアのうちの少なくとも１つに対する修正を生じさせることと、を更に含む。

【0019】

一実施形態では、ユーザがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するためのコンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上の有形の非一時的コンピュータ可読メモリと、１つ以上のユーザインターフェースと、複数の異なる通信パスを介してコンピューティングデバイスをプロセス制御システムと通信可能に接続する１つ以上の通信インターフェースと、を含む。加えて、コンピューティングデバイスは、ユーザインターフェースアプリケーションを含む。ユーザインターフェースアプリケーションは、１つ以上のメモリに記憶されたコンピュータ実行可能命令のセットであって、プロセス制御システムがランタイム中に動作して産業プロセスを制御している間に産業プロセスを制御するために、コンピューティングデバイスに、プロセス制御システムの知識リポジトリから取得されたデータセットを受信することを行わせるように実行可能である、コンピュータ実行可能命令のセットを含む。知識リポジトリは、産業プロセスに関連する、複数の異なる通信パスのうちの第１の通信パスを介してプロセス制御システムから受信されたプロセスコンテンツデータを記憶し得、第１の通信パスは、プロセス制御システムからデータを配布するように構成された単方向通信パスであり、知識リポジトリは、プロセスコンテンツデータ間の関係を示すコンテキストデータを更に記憶し得る。コンピュータ実行可能命令は、コンピューティングデバイスの１つ以上のユーザインターフェース上にデータセットを提示することと、１つ以上のユーザインターフェースを介して、かつ提示されたデータセットに応答して、プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドを取得することと、複数の異なる通信パスのうちの第２の通信パスを介してユーザコマンドをプロセス制御システムに送信させることであって、第２の通信パスは、データをプロセス制御システムに配布するように構成された単方向通信パスである、送信させることと、を行わせるように更に実行可能である。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1A】プロセスプラント又はプロセス制御システムのための例示的なエッジゲートウェイシステムのブロック図である。

【図1B】プロセスプラント又はプロセス制御システムのための例示的なフィールドゲートウェイシステムのブロック図である。

【図2】図１Ａ又は図１Ｂの例示的なフィールド対向構成要素の詳細なブロック図である。

【図3】図１Ａ又は図１Ｂの例示的なエッジ対向構成要素システムの詳細なブロック図である。

【図4】フィールド対向構成要素及びエッジ対向構成要素とそれぞれ通信する、プロセスプラントの内部及び外部の例示的ソフトウェア構成要素及びハードウェア構成要素のブロック図である。

【図5A】内部及びリモートコンピューティングデバイスが、プロセス制御システム又はプロセスプラントのフィールド対向構成要素、エッジ対向構成要素、及び／又は他の構成要素にデータ及び情報を安全に書込むことを可能にする、セキュア書込み構成要素の詳細ブロック図である。

【図5B】ユーザがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するための例示的な方法のフロー図を描写する。

【図5C】外部デバイス及び／又は外部アプリケーションがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するための例示的な方法のフロー図を描写する。

【図5D】検索クエリに基づいて１つ以上のリポジトリアクセスクエリを生成するための例示的な方法のフロー図を描写する。

【図6】とりわけ、プロセスプラント又はプロセス制御システムの様々な例示的な構成要素、プロセス制御システム自体、並びに他の例示的なシステム及び／又はネットワークの間の相互接続を示す例示的なプロセスプラントのブロック図である。

【図7】プロセスプラント又はプロセス制御システムのためのプロセスプラント関連データを記憶する例示的なコンテキスト知識リポジトリの図式的表現を示す。

【図8】例示的なプロセスプラント検索クエリサーバのブロック図を示す。

【図9】プロセスプラント検索クエリを入力するための検索バーを含む、例示的なプロセスプラント表示を示す。

【図10】プロセスプラント検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図11A】プロセスプラント検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図11B】バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリに応答したバッチに関するプロセスプラント検索結果を含む更に別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図11C】バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリに応答した複数のバッチに関する複数のプロセスプラント検索結果を含む例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図12】プロセスパラメータ及びプロセスパラメータのためのプロセスパラメータカテゴリを含む、コンテキスト知識リポジトリの例示的な部分の別の図式的表現を示す。

【図13】特定のプロセスパラメータカテゴリに関連する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む統合開発環境（ＩＤＥ）内の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図14】プロセスパラメータカテゴリに関連する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む、プラントアプリケーション内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図15】別のプロセスパラメータカテゴリに関連する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む、ＩＤＥ内の更に別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図16】他のプロセスパラメータカテゴリに関連する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む、プラントアプリケーション内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図17】更に別のプロセスパラメータカテゴリに関連する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む、ＩＤＥ内の更に別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図18】他のプロセスパラメータカテゴリに関連する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含む、プラントアプリケーション内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図19】経時的なプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データに対する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含むＩＤＥ内のグラフ表示を示す。

【図20】経時的なプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データに対する検索クエリに応答したプロセスプラント検索結果を含むプラントアプリケーション内の別のグラフ表示を示す。

【図21】以前のプロセスプラント検索クエリ、以前のプロセスプラント検索結果、及び以前のプロセスプラント検索クエリ又は検索結果を参照する検索タグを含む、コンテキスト知識リポジトリの例示的な部分の更に別の図式的表現を示す。

【図22】以前のプロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果のセットを参照する検索タグに応答したプロセスプラント検索結果を含む、例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図23】検索タグ及びプロセスプラント検索結果を修正するための付加的用語に応答したプロセスプラント検索結果を含む、別の例示的なプロセスプラント検索結果表示を示す。

【図24】訓練された機械学習モデルを使用してプロセスパラメータ値を予測するためのＩＤＥ内の例示的なプロセスプラント検索クエリを示す。

【図25】特定の期間にわたる予測されたプロセスパラメータ値のプラントアプリケーション内の例示的なグラフ表示を示す。

【図26】訓練された機械学習モデルを使用するプロセスパラメータ値予測の例示的な結果を示す。

【図27】機械学習技法を使用してプロセスプラントエンティティの状態を監視するための例示的な方法のフロー図を示す。

【図28】バッチプロセスを制御するための例示的な方法のフロー図を示す。

【図29】プロセスプラント機器、及びプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのバッチ情報を含む、コンテキスト知識リポジトリの例示的な部分の別の図式的表現を示す。

【図30】プロセスプラント機器、プロセスプラント機器についての機器利用情報、及びプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのバッチ情報を含む、コンテキスト知識リポジトリの例示的な部分の更に別の図式的表現を示す。

【図31】プロセスプラント機器、プロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのバッチ情報、並びに各製品についての製品品質メトリック、各製品を生産するための生産時間、及び各製品を生産するために使用される原料を含む、バッチプロセスに従ってプロセスプラント機器によって製造される製品についての製品情報を含む、コンテキスト知識リポジトリの例示的な部分の別の図式的表現を示す。

【図32A】パラメータ開発のための例示的な方法のフロー図を示す。

【図32B】図３２Ａの方法に関連付けられ得るデータを描写するブロック図である。

【図32C】プロセス監視のための例示的な方法のフロー図を示す。

【図32D】複数のプロセスプラントにわたってパラメータを監視するための例示的な方法のフロー図を示す。

【図33A】摂動試験を実装するための例示的な方法のフロー図を示す。

【図33B】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33C】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33D】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33E】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33F】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33G】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33H】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33I】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図33J】摂動試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34A】ステップ試験を実装するための例示的な方法のフロー図を示す。

【図34B】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34C】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34D】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34E】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34F】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34G】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34H】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図34I】ステップ試験の様々な態様を示す例示的な信号を描写する。

【図35A】ある動作限界又は状態内にプロセスを維持するためにパラメータの調整を通知するための摂動試験及びステップ試験の使用を示す。

【図35B】ある動作限界又は状態内にプロセスを維持するためにパラメータの調整を通知するための摂動試験及びステップ試験の使用を示す。

【図35C】パラメータ、製品、又は製品中間体に対する最適なサンプリング時間及び／又は試験時間を通知するための摂動試験及びステップ試験の使用を示す。

【図35D】パラメータ、製品、又は製品中間体に対する最適なサンプリング時間及び／又は試験時間を通知するための摂動試験及びステップ試験の使用を示す。

【発明を実施するための形態】

【0021】

上記で論じたように、プロセスプラント関連データは複製され、安全な方法でコンピューティングデバイスにおいて受信される。プロセスプラント関連データが受信されると、プロセスプラント関連データは、プロセスプラント若しくはコントローラ、フィールドデバイス、又はプロセスプラント内の他のデバイスと通信することを許可されていない、モバイルデバイス、車両用ヘッドユニットなどの外部ソースに提供され得る。プロセスプラント関連データは、レポート、制御モジュール及びプロセスフローモジュールの図式的表現、並びにプロセスプラント人員が典型的にはプラントワークステーションで閲覧するプロセスプラントに関連する他の情報を提示するために、外部ソースに提供され得る。このようにして、プロセスプラント人員は、認可されていない人員が外部ソースからプロセスプラント内のデバイスを制御することができてしまうリスクなしに、この情報を遠隔で閲覧することができる。

【0022】

更に、プロセスプラント関連データは、プロセスプラント内（例えば、オペレータワークステーション、モバイルワークステーション）又は外部（例えば、モバイルデバイス、車両用ヘッドユニット、デスクトップコンピュータ又はラップトップコンピュータ、ウェアラブルデバイスなど）で動作し得る、ユーザインターフェースデバイス上で生成されたプロセスプラント検索クエリに応答した、プロセスプラント検索結果として提示され得る。

【0023】

サイバー侵入及び悪意のあるサイバー攻撃からプロセスプラント及びプロセス制御システムを確保することは、典型的には、ファイアウォール及び他のセキュリティ機構を使用することによって確保される層又はレベルのうちの少なくともいくつかを有する、階層化又はレベル化されたセキュリティ階層を利用する。例示的なフレームワークとして、ＩＳＡ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｏｃｉｅｔｙ ｏｆ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）９５．０１－ＩＥＣ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ）６２２６４－１によって標準化された制御階層論理フレームワークのためのパデューモデルを使用すると、プロセス制御システムは、概して、セキュリティレベル０～２（例えば、メッセージ、パケット、及び他の通信の安全及び妥当性において、より高いレベルの信頼を有するレベル）に入り、製造システム、法人システム、及び企業システムは、概して、セキュリティレベル３～５（例えば、より低いレベルの信頼を有するレベル）に入る。例えば、セキュリティレベル０～３のプロセスプラントシステム、ネットワーク、及びデバイスは、例えば、非武装地帯（demilitarized zone、ＤＭＺ）及び／又は１つ以上のファイアウォールを使用することによって、セキュリティレベル４～５の企業ネットワークから、及び／又は企業ネットワークを利用するセキュリティレベル５よりも高い任意の外部ネットワークからの脅威に対して保護され得る。しかしながら、プロセスプラント関連データに対して動作するますます多くのサービス及びアプリケーションが、例えば、プロセスプラントの外側若しくは外部のネットワーク及びシステム上で（例えば、企業若しくはビジネス内のセキュリティレベル４及び／若しくは５で）、並びに／又は企業若しくはビジネスの外部のネットワーク及びシステム上でさえ（例えば、インターネット若しくは他のパブリックネットワークを介して、セキュリティレベル５を上回る）、遠隔で実行されるように移動されるにつれて、プロセスプラントシステム、ネットワーク、及びデバイスが危険にさらされることを防止するためのより強力な技法が必要とされる。

【0024】

本明細書で説明される新規のシステム、構成要素、装置、方法、及び技法は、プロセスプラント及びそれらのネットワークに関連するこれら及び他のセキュリティ問題に対処し、特に、プロセスプラント関連データの消費者である１つ以上の外部システムへのプロセスプラント関連データの安全な配布を対象とする。すなわち、本明細書で説明される新規のシステム、構成要素、装置、方法、及び技法は、サイバー侵入及びサイバー攻撃からプロセスプラントを保護する１つ以上のサイバーセキュリティバリア及び／又は機構を提供する一方で、消耗品データ及び情報が、保護プラントサイバーセキュリティバリア及び／又は機構の外側（例えば、外部）に配置されるデバイス、アプリケーション、及び他のタイプのプロセスプラントデータ及び情報消費者によって取得されることを可能にする。

【0025】

例示すると、図１Ａは、プロセスプラント５から１つ以上の外部システム８にプロセスプラント関連データを安全に配布する例示的なエッジゲートウェイシステム１のブロック図である。エッジゲートウェイシステム１は、データダイオード１５を介してエッジ対向構成要素１２に通信可能に接続されたフィールド対向構成要素１０を含む。フィールド対向構成要素１０は、１つ以上のプロセッサ１８と、少なくとも１つのデータセット及び少なくとも１つのコンピュータ実行可能命令セットを記憶する１つ以上の非一時的メモリ又はデータ記憶デバイス２０とを含み、少なくとも１つのコンピュータ実行可能命令セットは、１つ以上のプロセッサ１８によって実行可能である。例えば、図１Ａに示すように、フィールド対向構成要素１０の１つ以上のメモリ２０は、１つ以上の対象リスト２２、エクスポーズ可能データタイプシステム２４、及び任意選択的に他のデータセット（図示せず）などのそれぞれのデータセットを記憶する。フィールド対向構成要素１０の１つ以上のメモリ２０は、データタイパ２５のためのコンピュータ実行可能命令を更に記憶し、コンピュータ実行可能命令の他のセット（図示せず）を記憶することができる。フィールド対向構成要素１０は、１つ以上のプロセスプラント通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンク２８に通信可能に接続され、これらは、プロセスプラント５に関連付けられ、例えば、プロセスプラント５が産業プロセスを制御するように動作している間にデータを生成する様々なデバイス及び／又は他のデータソース３０を通信可能に接続する任意の数の有線及び／又は無線通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンクを含み得る。エッジゲートウェイシステム１のフィールド対向構成要素１０及びそのサブ構成要素の実施形態のより詳細な説明は、本開示内の他の箇所で提供される。例えば、フィールド対向構成要素１０と通信するデータソース３０は、図２を参照して以下により詳細に説明される。

【0026】

エッジゲートウェイシステム１のエッジ対向構成要素１２は、１つ以上のプロセッサ３５と、少なくとも１つのデータセット及び少なくとも１つのコンピュータ実行可能命令セットを記憶する１つ以上の非一時的メモリ又はデータ記憶デバイス３８とを含み、少なくとも１つのコンピュータ実行可能命令セットは、１つ以上のプロセッサ３５によって実行可能である。例えば、図１Ａに示すように、エッジ対向構成要素１２の１つ以上のメモリ３８は、データレイク４０及び知識リポジトリ４２に対応するそれぞれのデータセットを記憶し、エッジ対向構成要素１２の１つ以上のメモリ３８は、フィールド対向構成要素１０のエクスポーズ可能データタイプシステム２４Ａの少なくとも部分コピー２４Ｂ又は複製、コンテキスト知識マイナ４５のためのそれぞれのコンピュータ実行可能命令、及び知識リポジトリ４２のための１つ以上のアクセス機構４８を記憶する。当然ながら、図１Ａには示されていないが、エッジ対向構成要素１２の１つ以上のメモリ３８は、他のデータのセット及び／又は他のコンピュータ実行可能命令のセットを記憶してもよい。また、図１Ａに示されるように、エッジゲートウェイシステム１のエッジ対向構成要素１２は、１つ以上の外部通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンク５０を介して１つ以上の外部システム８に通信可能に接続される。１つ以上の外部通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンク５０は、任意の数の有線及び／又は無線通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンクを含んでもよく、任意の数のプライベート及び／又はパブリックネットワーク及び／又はリンクを含んでもよい。１つ以上の外部システム８は、任意の数のパブリックコンピューティングシステム及び／又はプライベートコンピューティングシステムを含んでもよく、これらはそれぞれ、サーババンク、クラウドコンピューティングシステムなどの任意の好適な技術を使用して実装されてもよく、これらにおいて様々なアプリケーション（例えば、サードパーティアプリケーション、ウェブサイトなど）が実行されてもよい。エッジ対向構成要素１２及びそのサブ構成要素の実施形態のより詳細な説明は、本開示内の他の箇所で提供される。例えば、データレイク４０のコンテンツは、図３を参照して以下により詳細に説明される。

【0027】

図１Ａに示されるように、フィールド対向構成要素１０及びエッジ対向構成要素１２は、データダイオード１５を介して相互接続される（ただし、エッジゲートウェイシステム１（図示せず）のいくつかの実装形態では、データダイオード１５は省略されてもよく、フィールド対向構成要素１０及びエッジ対向構成要素１２は、直接接続されるか、又は一体化された単一の論理的及び／又は物理的構成要素である）。いずれにしても、図１Ａに示されるように、データダイオード１５は、データ（例えば、電子データ）がフィールド対向構成要素１０からエッジ対向構成要素１２に輸送される１つ以上の伝送媒体を含み、データダイオード１５は、フィールド対向構成要素１０とエッジ対向構成要素１２との間の唯一の通信接続である。好ましい実施形態では、データダイオード１５は単方向であり、その結果、任意の及び全てのタイプのデータ（例えば、シグナリングデータ、制御データ、管理データ、ペイロードデータなど）は、フィールド対向構成要素１０からエッジ対向構成要素１２にのみ流れ、エッジ対向構成要素１２からフィールド対向構成要素１０に流れない（実際に、いくつかの実施形態では、物理的に流れることができない）。すなわち、データダイオード１５は、任意の及び全てのタイプのデータ（例えば、シグナリングデータ、制御データ、管理データ、ペイロードデータなど）がエッジ対向構成要素１２からフィールド対向構成要素１０に流れることを防止するように物理的に及び／又は論理的に構成され得る。一例では、単方向データダイオード１５は、光ファイバリンク又はケーブルを使用して実装される。別の例では、単方向データダイオード１５のソフトウェア及び／又はハードウェアは、エッジ対向構成要素１２からフィールド対向構成要素１０への任意のタイプのデータ（例えば、シグナリングデータ、制御データ、管理データ、ペイロードデータなど）の流れを防止するように別様に構成され得る。例えば、１つ以上の外部システム８からデータを別様に受信するエッジ対向構成要素１２の物理ポートは、ブロックされ、無効にされ、及び／又は省略され得る。

【0028】

一般的に言えば、エッジゲートウェイシステム１は、より低い番号のセキュリティレベルのプロセスプラント５及び関連するシステムを、より高い番号のセキュリティレベルの１つ以上のシステム８と安全に接続及び／又はブリッジする。例えば、パデューモデル（又は他の同様のセキュリティ階層）を参照すると、エッジゲートウェイシステム１がプロセスプラント関連のデータを取得するデータソース３０及びネットワーク／リンク２８は、より低い番号のセキュリティレベル（例えば、セキュリティレベル０からセキュリティレベル２）にあってもよく、例えば、プロセス制御システム、構成システム、分析システム、通信／ネットワーキングシステム、資産管理システム、診断及び／又は試験ツール及び／又はシステム、コミッショニングツール及び／又はシステム、ユーザデバイス及び／又はオペレータインターフェース、履歴システム、バッチシステム、並びにプロセスプラント５に関連付けられた他のシステム、ネットワーク、及び／又はアプリケーションを含んでもよい。したがって、本明細書での議論を容易にするために、限定目的ではなく、「プロセスプラント」という用語は、物理プロセスプラント、並びにより低い番号のセキュリティレベルのデータを生成及び／又は通信する物理プロセスプラントに関連付けられ、かつ通信接続された他のシステムを集合的に指すために使用される。

【0029】

図１Ａのエッジゲートウェイシステム１において、プロセスプラント５によって生成されたプロセスプラント関連データを取得し、最初に処理するフィールド対向構成要素１０は、セキュリティレベル２～セキュリティレベル３にあってもよく、データダイオード１５及びエッジ対向構成要素１２は、セキュリティレベル３にあってもよい。１つ以上の外部システム８は、セキュリティレベル４以上であってもよく、任意の数のパブリック及び／又はプライベートシステム、並びに企業アプリケーション、サードパーティアプリケーション、公的に利用可能なアプリケーション、ウェブサイトなど、その上で実行される様々なアプリケーションを含んでもよい。このように、エッジゲートウェイシステム１は、より低い番号のセキュリティレベルのプロセスプラント関連システム、ネットワーク、及び／又はアプリケーション５によって生成されたデータを、より高い番号のセキュリティレベルのシステム、ネットワーク、及び／又はアプリケーション８に安全に配布する。

【0030】

特に、図１Ａに示すように、エッジゲートウェイシステム１のフィールド対向構成要素１０は、フィールド対向構成要素１０に記憶された１つ以上の対象リスト２２に従って、データソース３０からデータを取得又は収集する。対象リスト２２は、産業プロセスを制御するように動作するプラント５に関連してプロセスプラント５によって生成される特定のプロセスプラント関連データを示し、示されたプロセスプラント関連データは、外部システム、ネットワーク、及び／又はアプリケーション８にエクスポーズされることが可能とされる（例えば、エクスポーズ可能である）。したがって、エッジゲートウェイシステム１に含まれる対象リスト２２は、保護されたデータがプロセスプラント５から外部システム８に不注意に解放されることに対する初期レベルのフィールド対向セキュリティを提供する。対象リスト２２は、より低い番号のセキュリティレベル（例えば、セキュリティレベル０～２）でプロセスプラント５の、及び／又はプロセスプラント５に関連するデバイス、構成要素、及び／又はシステムによって生成されるランタイムデータ、イベントデータ、履歴データ、構成データ、及び／又は任意の他のタイプのプロセスプラント関連データなどの、特定の対象データ及び／又はそれらの組み合わせを示し得る。対象リスト２２は、本開示内の他の箇所でより詳細に説明されるインタレストスタジオ（図１Ａに図示せず）を介して構成及び／又は定義されてもよい。

【0031】

更に、フィールド対向構成要素１０では、データタイパ２５が、エクスポーズ可能データタイプシステム２４に従って、取得された対象リストデータをそれぞれタイプ分けする。一般的に言えば、エクスポーズ可能データタイプシステム２４は、エクスポーズされるか又は別様に外部システム８に対して利用可能にされるデータタイプ（データ定義、名前、値、フィールド、構造、クラス、オブジェクトなどを含む）のシステムを定義する。加えて、エクスポーズ可能データシステム２４は、プロセスプラント関連データコンテンツが外部システム８によって利用及び理解され得るように、プロセスプラント関連データタイプからエクスポーズ可能データタイプへのマッピング、変換、グループ化、及び／又は他の布置を定義する。本明細書で利用される「プロセスプラント関連データタイプ」という用語は、概して、プロセスプラント５のアプリケーション、デバイス、構成要素、システム、及び／又はネットワークによる使用のために定義及び／又は構成されたデータタイプ（例えば、データ定義、名前、値、フィールド、構造、クラス、オブジェクトなど）を指す。一実施形態では、エクスポーズ可能データタイプシステム２４は、インタレストスタジオを介して（例えば、本開示内の他の箇所で説明されるような方法で）構成されてもよい。いずれにしても、エクスポーズ可能データシステム２４は、外部システム８が、プロセスプラント５及び関連付けられたより低いセキュリティレベルのシステムによって生成されるプロセスプラント関連データを解釈することを可能にし、外部システム８は、プラント５の任意の内部データ構成を認識する必要がなく、プロセスプラント５との通信のクエリ及び／又は開始、及び／又はプロセスプラント５への応答の送信をする必要がない。したがって、エッジゲートウェイシステム１のエクスポーズ可能データタイプシステム２４及びデータタイパ２５は、外部システム８からの起こり得るセキュリティ侵害からプロセスプラント５を更に保護する。エクスポーズ可能データタイプシステム２４及びデータタイパ２５については、本開示の他の箇所でより詳細に説明する。

【0032】

少なくともエクスポーズ可能データタイプシステム２４及びデータタイパ２５の使用により、データダイオード１５は真に単方向のデータダイオードであってもよい。現在知られているデータダイオードは、コンテンツデータの単方向フローを提供するが、肯定応答及び／又はエラー条件がコンテンツデータ受信端からコンテンツデータ送信端に通信されることを可能にすることなどによって、シグナリング、制御、及び／又は管理データの双方向フローを可能にする。しかしながら、エッジゲートウェイシステム１のデータダイオード１５は、そのコンテンツデータ受信端からそのコンテンツデータ送信端へいかなるタイプのデータも流れないという点で、真に単方向であり得る。実際に、実施形態において、データダイオード１５は、例えば、データダイオード１５が光伝送媒体を介して実装される実施形態などにおいて、任意のタイプのデータ（例えば、シグナリング、制御、管理、コンテンツなど）がエッジ対向構成要素１２からフィールド対向構成要素１０に配布されることを防止するように物理的に構成されている。したがって、データダイオード１５の少なくとも真に単方向の性質により、エッジゲートウェイシステム１のデータダイオード１５は、外部システム８からの起こり得るセキュリティ侵害からプロセスプラント５を更に保護する。

【0033】

外部システム８からプロセスプラント５にデータを書戻す必要がある状況では、外部システム８は、ｎ個の中間セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎと通信して、プラント５をサイバーセキュリティ脅威から保護する。図１Ａに示すように、セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎのうちの少なくとも１つは、プラント５のためのプラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａとして機能することができ、セキュアド書込みゲートキーパーは、中間セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎのセットの代わりに、外部データソースから直接データを受信する。一般的に言えば、各セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎは、データを別々に妥当性認証し、かつ／又は外部システム８のユーザがプロセスプラント５に書込むことを許可されていると決定し、データを（例えば、プロセスプラント５に向かって）転送するか、又は何らかの緩和処置を取ることができる。すなわち、各中間サーバは、書込み要求及び／又は書込み要求を生成したユーザ若しくはアプリケーションをそれぞれ妥当性認証することができる。例えば、各セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎは、例えば、データのタイプ、データのコンテキスト、データを提供したソース又はユーザの識別情報などに基づいて、書込まれるデータが許容可能な値の範囲内にあるかどうかを決定することによって、書込み要求及び／又は書込み要求を生成したソースを妥当性認証することができる。次いで、データが妥当性認証され、ユーザがプロセスプラント５に書込むことを許可された場合、セキュアド書込みサーバ６０ａは、データが妥当性認証されたことを二重に検査するために別のセキュアド書込みサーバ６０ｂにデータを転送して、データを別の方法で妥当性認証し、及び／又はユーザを許可することができる。他の実装形態では、各セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎは、データに対して同じタイプ又は異なるタイプの妥当性検査／許可検査を行うことができる。閾値数のセキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎがデータ書込みを妥当性認証／許可すると、データは、プロセスプラント内のデータソース３０に安全に書込まれてもよい。一般的に言えば、中間セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎのうちの少なくとも１つは、中間サーバとして予め指定することができる。

【0034】

エッジゲートウェイシステム１のエッジ対向構成要素１２において、フィールド対向構成要素１０からデータダイオード１５を介して受信されたタイプ分けされたコンテンツデータは、データレイク４０に記憶される。コンテキスト知識マイナ４５は、データレイク４０に記憶された様々なコンテンツデータ間の関係を発見するためにデータレイク４０をマイニングし、受信されたコンテンツデータ及び発見された関係の両方の指示を知識リポジトリ４２が含むように、知識リポジトリ４２を生成／修正／更新する。したがって、知識リポジトリ４２は、プロセスプラント関連コンテンツデータ（例えば、ランタイムデータ、イベントデータ、履歴データ、及び／又はプロセスプラント５によって提供される他のタイプのデータ）、並びに提供されたプロセスプラント関連コンテンツデータ、プロセスプラント５内のプロセスプラント関連コンテンツデータの生成、配布、及び／若しくは受信に対応する条件、並びに／又はプロセスプラント関連コンテンツデータの他のタイプのコンテキスト、の間の関係を示すコンテキストデータの両方を記憶する。知識リポジトリ４２に記憶された知識は、１つ以上の外部システム８にエクスポーズ可能である（例えば、利用可能にされる）。

【0035】

より具体的には、知識リポジトリ４２は、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従ってプロセスプラント関連データを編成するコンテキスト知識リポジトリ４９を（例えば、グラフデータベース５３の形態で）含み得る。グラフデータベース５３は、プロセスプラントエンティティ、プロセスパラメータ、及び／又は他のプロセスプラント関連データをノードとして表し、プロセスプラントエンティティ、プロセスパラメータなどの間の関係をエッジとして表すことができる。これは、図７を参照して以下により詳細に説明される。

【0036】

知識リポジトリ４２はまた、プロセスパラメータデータ及び製品パラメータデータを時間的に編成する時間リポジトリ５１を（例えば、時系列データベース５５の形態で）含んでもよい。例えば、時間リポジトリ５１は、２０２１年１２月１５日の午後１：００から午後２：００までのプロセスプラント内の特定のタンクのタンク充填レベルに関するプロセスパラメータ値の時系列を記憶することができる。いくつかの実装形態では、グラフデータ及び時系列データは、別個のデータベース５３、５５に含まれ得る。他の実装形態では、プロセスプラント関連データと、経時的なプロセスパラメータ値を示す時系列データとの間の関係を示すグラフデータは、同じデータベースに含まれ得る。

【0037】

知識リポジトリ４２は、プロセスプラント５内の特定のバッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリ及びバッチクエリに応答した検索結果を提供するために使用され得る。知識リポジトリ４２はまた、プロセスプラント５内のプロセスプラントエンティティの将来の状態を予測するための機械学習モデルを生成するために使用され得る。加えて、知識リポジトリ４２は、ソフトセンサ分析及び監視アプリケーション、パラメータライフサイクルアプリケーション、摂動アプリケーション、ステップ試験アプリケーション、又はバッチプロビジョニング、スケジューリング、及び／若しくは制御アプリケーションなどの、プロセスプラント５内のプロセスプラント関連データを分析する様々なアプリケーションのための知識／関係データを提供するために使用されてもよい。

【0038】

更に、知識リポジトリ４２を使用して、プロセスプラント内のプロセスの動作を制約することができる。例えば、知識リポジトリ４２内の関係を使用して、パラメータ変化率、機器選択、バッチ実行動作、又は任意の他の好適なプロセスを制約することができる。より具体的には、知識リポジトリ４２内の関係は、特定のプロセスパラメータの値が閾値期間にわたって閾値量を超えて変化するとき、故障の高い可能性を示すことができる。したがって、オペレータには、オペレータが閾値期間にわたってプロセスパラメータ値を変更することができる特定の範囲の設定点値が提供され得る。オペレータは、値の許容範囲から逸脱させない場合がある。

【0039】

実際、エッジ対向構成要素１２は、１つ以上のアクセス機構４８を提供し、それを介して、外部システム８は、知識リポジトリ４２に記憶された知識のうちの少なくともいくつかにアクセスすることができる。各アクセス機構は、外部システム８からの起こり得るセキュリティ侵害に対する更に別のレベルの保護をそれぞれ含むことができる。例えば、アクセス機構４８は、アプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interface、ＡＰＩ）、コンテナ、サーバなどを使用して実装されて、外部システムが知識リポジトリ４２及び／又はプロセスプラント５に無許可にアクセスするのを防止するのを助けることができる。更に、アクセス機構４８は、知識リポジトリ４２の様々な部分の異なるアーキテクチャ又は構造から異なるタイプのデータ及び／又は情報を取得するようにそれぞれ構成され得る。例えば、第１のアクセス機構４８は、知識リポジトリ４２のコンテキストリポジトリ４９に含まれるグラフデータ５３の取り出しの持続時間及び／又は効率を最適化するように構成されてもよく、第２のアクセス機構４８は、知識リポジトリ４２の時間リポジトリ５１に含まれる時系列データ５５の取り出しの持続時間及び／又は効率を最適化するように構成されてもよい。エッジゲートウェイシステム１のエッジ対向構成要素１２及びそのサブ構成要素については、本開示の他の箇所でより詳細に論じられる。

【0040】

一般的に言えば、エッジゲートウェイシステム１の特徴、構成要素、及びアーキテクチャは、例えば、知識リポジトリ４２内に記憶されたプロセスプラント関連データへのセキュアアクセス機構を提供することによって、高度に安全な様式で、かつプロセスプラント５の性能に影響を及ぼすことなく、プロセスプラント関連データへの外部システム８のアクセスを提供する。加えて、エッジゲートウェイシステム１がコンテキスト的にプロセスプラント関連データを外部システム８に提供する、例えば、プロセスプラント５の構成のコンテキスト内でプロセスプラント関連コンテンツデータを提供するので、外部システム８は、プロセスプラント関連データをより迅速かつ容易に見つけて消費することができる。更に、エッジゲートウェイシステム１は、モバイル接続性アプリケーション、高度分析アプリケーション、オープンシステム技術アプリケーション（例えば、Ｎｏｄｅ．ＪＳ、Ｄｏｃｋｅｒ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）など）、カスタムアプリケーション、ＩｏＴアプリケーション、ＩＩｏＴアプリケーション、ビジネスアプリケーション及び／若しくは企業アプリケーション（例えば、Ｅｘｃｅｌ、Ｐｏｗｅｒ ＢＩなど）、並びに／又は他のタイプのアプリケーションなど、複数の異なるタイプのアプリケーションが、プロセスプラント５に対応するコンテキスト知識に対して安全かつ容易に動作することを可能にする。更に、エッジゲートウェイシステム１は、複数のプロセスプラントからのプロセスプラント関連データを集約し、そこから関連する集約された知識を発見するように、並びにより高いレベルのセキュリティの外部システム（気象システム、サプライチェーンシステム、金融システムなど）からのデータを集約し、そこから関連する集約された知識を発見するように容易に適応可能である。

【0041】

データレイク４０、コンテキスト知識マイナ４５、及び知識リポジトリ４２は、図１Ａのエッジ対向構成要素１２内にあるものとして示されているが、これらの構成要素のうちの１つ又はいくつかは、図１Ｂに示されるように、フィールド対向構成要素１０内に追加的に又は代替的に含まれ得る。図１Ｂに示す実施形態では、フィールド対向構成要素１０の１つ以上のメモリ２０は、データレイク４０及び知識リポジトリ４２に対応するそれぞれのデータセットを記憶する。フィールド対向構成要素１０の１つ以上のメモリ２０はまた、少なくとも、データソース３０からのデータのコピー又は複製、コンテキスト知識マイナ４５のためのそれぞれのコンピュータ実行可能命令、及び知識リポジトリ４２のための１つ以上のアクセス機構を記憶する。当然ながら、図１Ｂには示されていないが、フィールド対向構成要素１０の１つ以上のメモリ２０は、他のデータのセット及び／又は他のコンピュータ実行可能命令のセットを記憶してもよい。

【0042】

他の実装形態では、第１のデータレイク、第１のコンテキスト知識マイナ、及び／又は第１の知識リポジトリは、フィールド対向構成要素１０の１つ以上のメモリ２０に含まれてよく、第２のデータレイク、第２のコンテキスト知識マイナ、及び／又は第２の知識リポジトリは、エッジ対向構成要素１２の１つ以上のメモリ３８に含まれてよい。

【0043】

いくつかの実装形態では、フィールド対向構成要素１０は、データダイオード１５を介してエッジ対向構成要素１２内のデータレイク４０に生データを提供することができる。次いで、コンテキスト知識マイナ４５は、データレイク４０からの生データを使用して知識リポジトリ４２を生成／修正／更新することができる。例えば、コンテキスト知識マイナ４５は、オペレータ処置、クエリ、障害、バッチ実行データ、バッチ構成データ、非プロセスプラント外乱、シフト／人員変更などのイベントベースの更新を使用して知識リポジトリ４２を更新することができる。

【0044】

他の実装形態では、フィールド対向構成要素１０は、フィールド対向構成要素１０において第１のデータレイク及び第１のコンテキスト知識マイナを使用して第１の知識リポジトリを生成する。次いで、フィールド対向構成要素１０は、第１の知識リポジトリからの知識データ／関係を、データダイオード１５を介してエッジ対向構成要素１２に提供する。エッジ対向構成要素１２は、次いで、フィールド対向構成要素１０における第１の知識リポジトリから受信された知識データ／関係を使用して、エッジ対向構成要素における第２の知識リポジトリを生成／修正／更新することができる。

【0045】

図２は、図１Ａ又は図１Ｂの例示的なフィールド対向構成要素１０の詳細なブロック図である。フィールド対向構成要素１０は、プロセスプラント５に関連付けられた様々なデータソース３０からデータを取得する。データソース３０によって生成されるデータのタイプは、プロセスパラメータに関する時系列データなどのプラントランタイムデータと、アラーム、警告、機器故障、過剰不感帯、不感時間などのプラントイベントデータとを含む。データタイプはまた、例えば、タグ、制御ループ、ＰＩＤ物理フロー、プロセスフロー、プラントレイアウト、オペレータシフトデータ、オペレータ許可データ、管理者データ、特定のサイトで使用される用語のサイトタクソノミなどの構成データベースからの、プラント構成データを含むことができる。例えば、フィールド対向構成要素１０は、プロセスプラントエンティティプロセスプラントの構成を示すデータソース３０から、ＦＨＸファイル及び／又はＰＩＤデータを受信することができる。プラント構成データは、データレイク４０を初期化し、更新イベントを報告するために使用され得る。加えて、データタイプは、データレイク４０を初期化し、更新イベントを報告するためにも使用され得るバッチ構成データ及び実行データを含み得る。例えば、コンテキスト知識マイナ４５は、オペレータ処置、クエリ、障害、バッチ実行データ、バッチ構成データ、非プロセスプラント外乱、シフト／人員変更などのイベントベースの更新を使用して知識リポジトリ４２を更新することができる。これらはいくつかの例示的なデータタイプであるが、フィールド対向構成要素１０は、データソース３０から追加又は代替のタイプのデータを受信することができ、任意の好適なプロセスプラント関連データを受信することができる。

【0046】

図３は、図１Ａ又は図１Ｂの例示的なエッジ対向構成要素１２の詳細なブロック図である。上述したように、エッジ対向構成要素１２は、データレイク４０を含むことができる。データレイク４０内のコンテンツデータは、フィールド対向構成要素１０のエクスポーズ可能データタイプシステム２４Ａのローカルコピー又は複製など、フィールド対向構成要素１０からのデータを含み得る。加えて、データレイク４０内のコンテンツデータは、プロセスプラント５内又は別のプロセスプラント内の他のフィールド対向構成要素又はエッジ対向構成要素６２からのデータなど、外部ソースからのデータを含み得る。他のプロセスプラントからのフィールド対向構成要素又はエッジ対向構成要素６２は、それら自体の知識リポジトリを含むことができ、他のプロセスプラントからの知識データ／関係を提供することができる。追加的又は代替的に、他のプロセスプラントからの少なくともいくつかのフィールド対向構成要素又はエッジ対向構成要素６２は、それら自体の知識リポジトリを含まなくてもよく、代わりに、他のプロセスプラントからの生データをエッジ対向構成要素１２に提供してもよい。次いで、エッジ対向構成要素１２は、コンテキスト知識マイナ４５を使用して、他のプロセスプラントからの生データを知識データ／関係に編成することができる。例えば、他のプロセスプラントは、ＦＨＸファイルなどの構成ファイルをエッジ対向構成要素１２に提供してもよく、コンテキスト知識マイナ４５は、構成ファイルに基づいて、他のプロセスプラント内のプロセスプラントエンティティ間の関係を識別してもよい。

【0047】

他の実装形態では、エッジ対向構成要素１２は、複数のプロセスプラント又はマルチプラントフィールド対向構成要素１０に対応する複数のフィールド対向構成要素からデータを受信する、複数のプロセスプラントのためのマルチプラントエッジ対向構成要素１２であり得る。更に、外部ソースは、気象データ、又はプロセスプラント５に影響を及ぼし得る潜在的な外乱に関連する他のデータ、企業データ、サプライチェーンデータ、プロセスプラント５内の材料の材料特性に関連するデータ、化学物質供給タンクからのデータなど、プロセスプラント５に関連するサードパーティデータを提供するサードパーティデータソース６４を含むことができる。

【0048】

エッジ対向構成要素１２は、知識リポジトリ４２にクエリを行うためのクエリエンジン６６も含むことができる。他の実装形態では、クエリエンジン６６は、エッジ対向構成要素１２とは別個のサーバに含まれる。例えば、クエリエンジン６６は、図８に示されるようなプロセスプラント検索クエリサーバ内のプロセスプラント検索エンジンであってもよい。知識リポジトリ４２がフィールド対向構成要素１０に含まれるときなどの更に他の実装形態では、クエリエンジン６６は、フィールド対向構成要素１０に含まれてもよく、及び／又はフィールド対向構成要素１０は、フィールド対向構成要素内の第１の知識リポジトリにクエリを行うための第１のクエリエンジンを含んでもよく、エッジ対向構成要素１２は、エッジ対向構成要素内の第２の知識リポジトリにクエリを行うための第２のクエリエンジンを含んでもよい。

【0049】

いずれにしても、クエリエンジン６６は、プロセスプラント５の外部のユーザインターフェースデバイス（例えば、モバイルデバイス、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ウェアラブルデバイス、車両用ヘッドユニットなど）などの外部システム８からプロセスプラント検索クエリを取得する。次いで、クエリエンジン６６は、プロセスプラント検索クエリに関連するプロセスプラント関連データを知識リポジトリ４２から（例えば、１つ以上のアクセス機構４８を介して）取得し、取得したプロセスプラント関連データに基づいてプロセスプラント検索結果を生成する。クエリエンジン６６は、自然言語フォーマットでプロセスプラント検索クエリを取得することができ、以下でより詳細に説明する自然言語処理技法を使用してプロセスプラント検索クエリを分析することができる。例えば、クエリエンジン６６は、サイトタクソノミを利用して、クエリ内の特定の用語をプロセスプラントエンティティにマッピングすることができる。いくつかの実施形態では、外部システム８からの単一のクエリを提供するために、単一のアクセス機構４８を利用して、要求された情報を取得することができる。いくつかの実施形態では、単一の外部生成クエリを介して要求された情報を取得するために、複数のアクセス機構が利用されてもよい。

【0050】

図４は、プロセスプラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び／又は機構７０の内部６８ａ及び外部６８ｂに配置され、フィールド対向構成要素１０及び／又はエッジ対向構成要素１２において知識リポジトリ及び／又はクエリエンジンと通信することができる例示的なコンピューティングデバイス及びアプリケーションを示す。プロセスプラント５のサイバーセキュリティ保護７０の内部６８ａに配置されたコンピューティングデバイス及び／又はアプリケーションは、例えば、第１の知識リポジトリ４２ａに記憶されたデータ及び／又は情報を取得するために、フィールド対向構成要素１０における第１の知識リポジトリ４２ａ及び／又はクエリエンジン６６ａと通信し得る。そのような「内部」デバイス及び／又はアプリケーションは、例えば、プラントオペレータデバイス７２（例えば、オペレータワークステーション、ポータブルユーザインターフェース、デバイス、モバイルワークステーションなど）、プロセスプラント５に関連付けられたコントローラ、アナライザ、ルータ、フィールドデバイス、及び／若しくは他の処理／コンピューティングデバイスなどのプラントデバイス７３、並びに／又はプラントオペレータデバイス７２上及び／若しくはプラントデバイス７３上で実行されるプラントアプリケーション７４を含むことができる。フィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａに記憶されたデータ及び情報のうちの少なくともいくつかは、例えば、本明細書の他の箇所で論じられるような様式で、フィールドゲートウェイデータレイク４０ａからマイニングされたものであってもよい。プラントアプリケーション７４は、ソフト又はスマートセンサ分析及び監視アプリケーション、パラメータライフサイクルアプリケーション、摂動アプリケーション、ステップ試験アプリケーション、バッチクエリアプリケーション、バッチプロビジョニング、スケジューリング、及び制御アプリケーション、又はプロセスプラント５内のプロセスプラント関連データを分析するための任意の好適なアプリケーションを含み得る。これらのアプリケーションについては、以下でより詳細に説明する。

【0051】

プロセスプラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び／又は機構７０の外側又は外部６８ｂに配置されたリモートコンピューティングデバイス及び／又はアプリケーションは、例えば、第２の知識リポジトリ４２ｂに記憶されたデータ及び／又は情報を取得するために、エッジ対向構成要素１２における第２の知識リポジトリ４２ｂ及び／又はクエリエンジン６６ｂと通信し得る。エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂに記憶されたデータ及び情報のうちの少なくともいくつかは、例えば、先に論じたような様式で、エッジゲートウェイデータレイク４０ｂからマイニングされたものであってもよい。

【0052】

第２の知識リポジトリ４２ｂから情報及び／又は知識を取得し得るそのような「外部」デバイス及び／又はアプリケーションは、いくつか例を挙げると、例えば、プラントオペレータデバイス７６ａ（例えば、オペレータワークステーション、ポータブルユーザインターフェース、デバイス、モバイルワークステーションなど）、汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８、汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８及び／又は他のデバイス上で実行されるマルチプラントアプリケーション８０、リモートコンピューティングデバイス上で実行されるリモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティコンピューティングデバイス若しくは他の汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス上で実行されるサードパーティアプリケーション８４を含むことができる。汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８及び／又はプラントオペレータデバイス７６ａは、プロセスプラント５のエージェントのコンピューティングデバイス（オペレータ、構成エンジニア、又はプロセスプラント５に関連付けられた他のエージェントによって操作されるモバイルデバイス、ラップトップ、タブレット、車両コンピューティングデバイス、又は他のタイプのリモートコンピューティングデバイスなど）であってもよい。追加的又は代替的に、アプリケーション８０、８２、８４のうちの１つ以上は、オペレータ、構成エンジニア、及び／又はプロセスプラント５の他のエージェントによって操作されるコンピューティングデバイス上で実行され得る。これらの状況では、アプリケーション８０、８２、８４のうちの少なくともいくつかは、ユーザインターフェースアプリケーション、ウェブクライアント及び／又は他のタイプのリモート実行アプリケーション、ダウンロードされたアプリケーションなどを含み得る。

【0053】

例示的な実装形態では、マルチプラントアプリケーション８０は、複数のプロセスプラントにわたるプロセスパラメータ及び／又は他のデータを分析するパラメータライフサイクルアプリケーションを含むことができる。リモートプラントアプリケーション８２は、プラントアプリケーション７４と同様のアプリケーションを含むことができ、リモートプラントアプリケーション８２は、プロセスプラント５から遠隔にあるコンピューティングデバイス上で実行され、その結果、例えば、オペレータは、自宅、車両、又は他の遠隔場所からプロセスプラント関連データを閲覧することができる。これらのアプリケーション８０、８２は、ソフトセンサアプリケーション、分析アプリケーション、監視アプリケーション、パラメータライフサイクルアプリケーション、摂動アプリケーション、ステップ試験及び／若しくは他のタイプの試験及び／若しくは診断アプリケーション、バッチクエリアプリケーション、バッチプロビジョニング、バッチスケジューリング、及び／若しくはバッチ制御アプリケーション、連続プロセス制御アプリケーション、ユーザインターフェースアプリケーション、他のタイプのプロセス制御及び／若しくはプラントアプリケーション、企業アプリケーション、ウェブクライアントアプリケーション、ダウンロードされたアプリケーション、並びに／又は他のタイプのリモート実行アプリケーションを含んでもよい。

【0054】

サードパーティアプリケーションは、プロセスプラント又は複数のプロセスプラントとは別個のサードパーティ組織からの（例えば、サードパーティ組織によって提供される）アプリケーションを含み得る。これらのアプリケーションは、ＡＰＩを呼び出して、知識リポジトリ４２ｂ内のプロセスプラント関連データにアクセスすることができる。例えば、卸売業者、小売業者、輸送業者などは、ＡＰＩを呼び出して、出荷前にプロセスプラント５で製造業者によって生産された製品の状態を閲覧する、卸売業者／小売業者／輸送業者アプリケーションを実行し得る。このようにして、卸売業者、小売業者、輸送業者などは、製品が製造されているときの製品のステータスのリアルタイム更新、又は製品が出荷される準備ができる時間、を受信することができる。

【0055】

いくつかの実装形態では、いくつかのコンピューティングデバイス及び／又はアプリケーションは、フィールド対向構成要素１０における第１の知識リポジトリ４２ａ及び／又はクエリエンジン６６ａ、並びにエッジ対向構成要素１２における第２の知識リポジトリ４２ｂ及び／又はクエリエンジン６６ｂの両方と通信し得る。これらのコンピューティングデバイス及び／又はアプリケーションは、フィールド対向構成要素１０及びエッジ対向構成要素１２の両方と通信するように構成及び／又は許可され得る。例えば、プラントオペレータデバイス７６（例えば、オペレータワークステーション）は、第１及び第２の知識リポジトリ４２ａ、４２ｂ並びに第１及び第２のクエリエンジン６６ａ、６６ｂの両方と通信することができる。このようにして、プラントオペレータデバイス７６は、図３を参照して上述したように、プロセスプラント５内からのプロセスプラント関連データと、他のプロセスプラント又はサードパーティデータソースなどの外部データソースからのデータを含むプロセスプラント関連データとを受信することができる。

【0056】

上述したように、プロセスプラント５からのデータは、データダイオード１５を介してプロセスプラント５から単方向にエッジ対向構成要素１２に送信され、その結果、任意の及び全てのタイプのデータ（例えば、シグナリングデータ、制御データ、管理データ、ペイロードデータなど）は、フィールド対向構成要素１０からエッジ対向構成要素１２にのみ流れ、エッジ対向構成要素１２からフィールド対向構成要素１０に流れない（実際に、いくつかの実施形態では、物理的に流れることができない）。外部コンピューティングデバイス又はアプリケーション７８～８４から（及びいくつかのインスタンスでは、プロセスプラント５内のプラントオペレータデバイス７６又は他のコンピューティングデバイス若しくはアプリケーション７２～７４から）データをプロセスプラント５に書戻すために、一連のｎ個の中間サーバは、データを妥当性認証し、データをプロセスプラントに書込むことを要求するユーザ／アプリケーション／コンピューティングデバイスが、書込み動作を行うことを許可されることを確実にし得る。すなわち、プロセスプラントデータ及び情報は、第１の通信パス（例えば、データダイオード１５）を介して、プロセスプラントサイバーセキュリティバリア及び機構からエッジゲートウェイデータレイク４０ｂ及びエッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂに流れてもよく、選択されたプラント関連のデータ及び情報は、第２の安全な通信パスを介して（例えば、妥当性認証時に、ｎ中間サーバを介して）プロセスプラントに書戻されてもよい。したがって、外向きデータフローのための通信パス及び内向きデータフローのための通信パスは、別個かつ区別できるものあってもよく、したがって、プロセスプラント５をサイバーセキュリティ攻撃及びリスクから保護するために、個別に又はそれぞれ異なる様式で確保されてもよい。

【0057】

例示すると、図５Ａは、プロセスプラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び機構７０の内部６８ａに配置されたデータストア、デバイス、アプリケーション、及び／又はプロセスプラント５の他の構成要素にデータ及び／又は情報を安全に書込むために、サイバー攻撃、リスク、及び侵害からプロセスプラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び機構７０の外側（例えば、外部）６８ｂに配置された外部及び／又はリモートコンピューティングデバイス及びアプリケーションを可能にする、例示的なセキュアド書込みアーキテクチャ又はシステム２００の詳細なブロック図である。すなわち、例示的なセキュアド書込みシステム２００は、プロセスプラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び機構７０を横切るデータ及び情報のセキュアド逆向きフローを可能にする。議論を容易にするために、かつ限定を目的とせず、方法２００は、図１Ａ、図１Ｂ及び図２～図４を同時に参照して以下に論じられる。

【0058】

図５Ａは、プラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び／又は機構７０の内部６８ａに配置される様々な構成要素、データストア、デバイス、及びアプリケーションを描写する。例えば、フィールド対向構成要素１０（データレイク４０ａ、フィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａ、及びクエリエンジン６６ａを含む）は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置され、エッジ対向構成要素１２（データレイク４０ｂ、フィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂ、及びクエリエンジン６６ｂを含む）は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の外側（例えば、外部）６８ｂに配置され、データダイオード１５は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置されたフィールド対向構成要素１０及び／又は他のデバイスからエッジ対向構成要素１２にデータを単方向に配布する。

【0059】

図５Ａに示されるように、様々な内部に配置されたデバイス７２、７３及びアプリケーション７４が、プラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置される。内部に配置されたデバイス７２、７３及び／又はアプリケーション７４のうちの少なくともいくつかは、プロセス制御システム、分析システム、診断システム、資産管理システム、シミュレーションシステム、及び／又はプロセスプラント５の及び／又はプロセスプラント５に関連付けられた他のシステムに含まれ得る。内部に配置されたデバイス及びアプリケーション７２、７３、７４は、クエリエンジン６６ａを介してフィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａに記憶されたデータ及び情報にアクセスし、及び／又はそれを取得することができる（図５Ａにおいて矢印付きの破線で示すように）。一般的に言えば、図５Ａに示されるフィールド対向構成要素１０に対応するクエリエンジン６６ａは、図３に示されるエッジ対向構成要素１２に対応するクエリエンジン６６と同様であり得る。更に、内部に配置されたデバイス及びアプリケーション７２、７４は、例えば、本文書内の他の箇所で論じられるような様式でデータレイク４０ａ、４０ｂの他のコンテンツと併せて知識を分析及びマイニングするために、サイバーセキュリティバリア７０内に配置されたデータレイク４０ａに（例えば、図５Ａの矢印付きの実線によって示されるように）、及び／又はデータダイオード１５（図５Ａに明示されない）を介して、サイバーセキュリティバリア７０の外側に配置されたデータレイク４０ｂに、データ及び／又は情報を追加し得る。また更に、プラントのサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置されたプロセスプラント５の様々な他のアプリケーション及びデータソース（例えば、プロセスプラントランタイムデータベース９０、プロセスプラント構成データベース９２、バッチエグゼクティブデータベース９４、並びに／又はプラントのプロセス制御システム及び／若しくはプロセスプラント５に関連付けられた他のシステムの他の構成要素など）は、例えば、本明細書で論じられる技法のうちの少なくともいくつかを使用することなどによって、データレイク４０ａ、４０ｂの他のコンテンツと併せて知識を分析及びマイニングするために、データレイク４０ａに（例えば、図５Ａの矢印付きの実線によって示されるように）、及び／又はデータダイオード１５（図５Ａに明示れない）を介してデータレイクに、データ及び／又は情報を追加し得る。

【0060】

図５Ａはまた、プラント５を保護するサイバーセキュリティバリア及び／又は機構７０の外部６８ｂに配置される、様々な構成要素、デバイス、及びアプリケーションを描写する。例えば、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂ並びに様々な外部に配置されたデバイス及びアプリケーション７６ａ、７６ｂ、７８、８０、８２、８４は、プラント５のサイバーセキュリティバリア７０の外側又は外部６８ｇに配置される。先に論じたように、外部に配置されたデバイス及びアプリケーション７６ａ、７６ｂ、７８、８０、８２、８４は、プロセスプラント５によって生成されたデータ及びそれに関連する情報に安全にアクセスするために、クエリエンジン６６ｂを介してエッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂに記憶されたデータ及び情報にアクセスすることができる（図５Ａの矢印付き破線によって示されるように）。加えて、外部に配置されたデバイス及びアプリケーション７６ａ、７６ｂ、７８、８０、８２、８４は、例えば、データレイク４０ｂの他のコンテンツと併せて知識の分析及びマイニングのために、例えば、本文書内の他の箇所で論じられるような様式で、エッジ対向構成要素１２のデータレイク４０ｂ（図５Ａに明示されない）にデータ及び／又は情報を追加し得る。

【0061】

外部に配置されたデバイス及びアプリケーション７６ａ、７６ｂ、７８、８０、８２、８４のうちの少なくとも１つは、１つ以上の書込みアプリケーション２０５を含むことができる。一般的に言えば、本明細書で分類的に利用されるように、「書込み」アプリケーション２０５は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置されたデバイス、アプリケーション、メモリ、データストア、及び／又は構成要素に提供される（例えば、「書込まれる」）データ及び／又は情報を生成するアプリケーションであり、例えば、それによって、サイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置されたプロセスプラント５及び／又はその関連システム（例えば、プロセス制御システム、診断システム、分析システムなど）によって実行される動作を修正し、及び／又はそれによって、サイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置されたプロセスプラント５のデータストア又はデータベースを修正する。書込みアプリケーション２０５は、プロセスプラント５がランタイム中に産業プロセスを制御するために実行している間に、プロセスプラント５にデータ及び／又は情報を書込む又は提供することができ、場合によっては、ランタイム中に、目下又は現在実行中の産業プロセスを動的に修正するためにデータを書込む又は提供することができる。書込みアプリケーション２０５は、オペレータインターフェースアプリケーション又はユーザインターフェースアプリケーション、分析アプリケーション、ソフトセンサアプリケーション、スマートセンサアプリケーション、リモート実行プロセス制御システムアプリケーション、サードパーティアプリケーションなどであり得る。いくつかの実装形態において、書込みアプリケーション２０５は、プロセスプラント５への安全な書込みを実行するために他のアプリケーションが利用することができるサービス又は他のユーティリティ機能であってもよい。更に、書込みアプリケーション２０５は、ウェブクライアント、１つ又は複数のホストデバイス上で実行されるスタンドアロンアプリケーションなどとして実装され得る。いくつかの実装形態では、書込みアプリケーション２０５及び／又は書込みアプリケーション２０５を呼び出す別のアプリケーションは、例えば、クエリエンジン６６ｂを利用して、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂからデータ及び／又は情報を取得することによって、エッジゲートウェイ又はエッジ対向構成要素１２からデータセットを取得することができ、書込みアプリケーション２０５及び／又は呼び出しアプリケーションは、取得されたデータセットに基づいて（例えば、応答して）データ又は情報を生成することができ、生成されたデータ又は情報は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置された１つ以上のデバイス、構成要素、アプリケーション、及び／又はデータストアに書込まれるか、又は提供される。図５Ａに示される書込みアプリケーション２０５は、議論を容易にするために単一の参照番号２０５によってカテゴリ的に参照されるが、１つ以上の異なる書込みアプリケーション２０５及び／又はそのインスタンスは、同じ及び／又は異なるデバイス７６ａ、７６ｂ、７８、８０、８２、８４上で実行され得ることが理解される。

【0062】

プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の外側に配置された書込みアプリケーション２０５によって、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内に配置されたデバイス、構成要素、アプリケーション、及び／又はデータストアに書込まれるか又は提供されるデータ及び情報のタイプの例は豊富である。例えば、書込みアプリケーション２０５は、プロセスプラント５のデータストア又はデータベースに記憶されるべきデータ及び／又は情報（例えば、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂのクエリ６６ｂから取得された知識に応答する）を生成することができ、それによって、データストア又はデータベースを修正する。外部書込みアプリケーション２０５によってサイバーセキュリティバリア７０内のデータストアに書込まれるデータは、データストアに追加される新しいデータ（分析、診断、又は試験の結果、オペレータメモ、新しい又は追加のトリガ条件、履歴化及び／又はロギングされるデータなど）であってもよく、又は、データストア内の既存のデータへの変更（更新されたパラメータ値、構成に対する更新、制限に対する更新、境界条件に対する更新など）であってもよい。いくつかの状況では、外部書込みアプリケーション２０５によってサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置されたデータストアに書込まれたデータは、プロセスプラント５のランタイム動作の変化を引き起こし得る。例えば、外部書込みアプリケーション２０５（ユーザインターフェースアプリケーション又は分析アプリケーションなど）が、プラント５のプロセス制御システムの構成データベース９２に記憶された制御ルーチンの構成に変更を書込む又は提供するとき、制御ルーチンのランタイム動作は、変更された制御ルーチンのインスタンス化及び実行に応じて修正される。別の例では、外部書込みアプリケーション２０５（ユーザインターフェースアプリケーション又はソフトセンサアプリケーションなど）が、プロセス制御システムの内部診断ルーチンの実行のスケジューリングに変更を書込む又は提供するとき、診断のランタイム実行のスケジュールは、それに応じて修正される。更に別の例では、外部書込みアプリケーション２０５（ユーザインターフェースアプリケーションなど）が、プロセス制御システムの特定の動作のための新しいトリガ条件を定義するとき、新しいトリガ条件は、対応するデータストア内に記憶されてもよく、特定の動作は、新しいトリガ条件の発生時に実行されるようにトリガされる。

【0063】

いくつかの状況では、外部書込みアプリケーション２０５は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内で実行されるアプリケーションにデータ又は情報を提供することができ、これは次に、実行中のアプリケーション及び／又は関連するアプリケーションの挙動又は動作に対する修正を引き起こすことができる。例えば、オペレータは、外部ユーザインターフェースアプリケーション２０５を介して、プロセス制御システムによって生成されたアラーム又はアラートに応答してもよく、アラーム又はアラートに対する応答は、アラーム又はアラートを生成したランタイムアプリケーション及び／又はプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内で実行される関連付けられたディスプレイビューアプリケーションに書込まれるか又は提供されてもよく、例えば、それによって、アラーム又はアラートをキャンセル又は無効にし、プロセスプラント５内のオペレータディスプレイビュー上にそのように示す。別の例では、外部書込みアプリケーション２０５は、プロセス制御システムによって実行されているアプリケーションの制限又は境界条件を変更することができ、それによって、アプリケーションに、変更された制限又は境界条件に従ってその挙動を修正させる。更に別の例では、外部書込みアプリケーション２０５は、所望に応じてプロセスプラント５内のデータストア及び／又はアプリケーションへのセキュアド書込みを実行するために他のアプリケーションによって利用され得るサービス又は他のタイプのユーティリティであり得る。したがって、外部データ及び／又は情報は、プラント５のサイバーセキュリティバリア７０内で実行されるユーザインターフェースアプリケーション及び／又は他のアプリケーションに書込まれるか、又は提供され得る。

【0064】

いくつかの状況では、プラント５のサイバーセキュリティバリア７０内で実行されるアプリケーションに外部書込みアプリケーション２０５によって提供されるデータ又は情報は、プロセスプラント５の現在のランタイム挙動を変更するか若しくはそれに影響を及ぼすための、及び／又はプロセスプラント５の他の態様を、例えば、動的にかつランタイム動作とインラインで、変更するか若しくはそれに影響を及ぼすための命令又はコマンドであり得る。例えば、ユーザインターフェースアプリケーションは、プロセスプラント５によって実行されているバッチプロセスのためのプロンプトを表示するというコマンド又は命令を（例えば、ユーザから）受信してもよく、又は監視アプリケーションが発行してもよく、プロセスプラント５内で制御されているバッチ又は連続プロセスの実行を開始又は停止するというコマンドを受信又は発行してもよい。ユーザインターフェースがユーザ生成コマンドを受信する状況では、ユーザ生成コマンドは、自然言語を使用して聴覚的手段（例えば、マイクロフォン）又は機械的手段（例えば、キーボード、タッチスクリーン、マウスなど）を介して受信されてもよく、次いで、外部書込みアプリケーション２０５、エッジゲートウェイシステム１２、及び／又はプラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａによって自然言語処理されて、コマンドを、プロセスプラント５内の構成要素及び／又はプロセッサに知られている及び／又は理解される構文にフォーマットしてもよい。ユーザコマンド及びユーザクエリの自然言語処理のより詳細な説明は、本文書の他の箇所で提供される。

【0065】

一般的に言えば、図５Ａに示すように、外部書込みアプリケーション２０５は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内のデバイス、構成要素、アプリケーション、及び／又はデータストアに書込まれるデータ及び／又は情報を、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａに提供する。ゲートキーパー６０ａは、プロセスプラント５へのデータ又は情報の「逆向き」フローのための初期セキュアド書込みサーバ及びサイバーセキュリティバリア７０として機能する。プラント書込みゲートキーパー６０ａは、サイバーセキュリティの観点からプロセスプラント５を保護する及び守るためのいくつかのセキュリティ機能を提供し得る。例えば、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、プロセスプラント５内のデバイス、構成要素、アプリケーション、及び／又はデータストアに提供又は書込まれるように外部書込みアプリケーション２０５によって要求された全てのデータ及び／又は情報のログを、要求元外部書込みアプリケーション２０５の対応する識別情報、タイムスタンプなどとともに自動的に記憶することができる。プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、データ、情報、及び／又は要求された書込みの要求側当事者を妥当性認証及び／又は許可し得（例えば、それらに対して１つ以上の妥当性認証手順及び／又は許可手順を実行し得）、かつ妥当性認証及び／又は許可の結果に基づいて要求された書込みを可能にするが又は防止することができる。すなわち、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、外部書込みアプリケーション２０５がプロセスプラント５への書込みを要求するデータ及び／又は情報が、書込みアプリケーションの識別情報及び／又はそのセキュリティクレデンシャル、書込みを要求したユーザ又はオペレータの識別情報（もしあれば）及び／又はユーザ又はオペレータのそれぞれのセキュリティクレデンシャル、書込みを要求されたデータ又は情報のタイプ、データ又は情報のコンテキスト、データ又は情報の予想範囲及び／又は他の予想特性（例えば、データ／情報タイプ、データ又は情報のコンテキスト、ユーザ、要求された書込みの時間／日付などに基づく）、及び／又は他の妥当性認証基準及び／又は許可基準などの、様々な妥当性認証基準及び／又は許可基準に基づいて、プロセスプラント環境に（例えば、サイバーセキュリティバリア７０の背後に）流入することを可能にし得る。実際、いくつかの状況では、プラント書込みゲートキーパー６０ａは、フィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａ及び／又はエッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂ内の情報に基づいて、書込みを要求された、データ又は情報のコンテキスト及び／又は予想範囲及び／又はデータ及び／又は情報の他の特性を決定することができる。

【0066】

プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａが書込み要求を妥当性認証できない、及び／又は書込み要求のユーザ又は要求者を許可できない場合、プラント書込みゲートキーパー６０ａは、１つ以上のセキュリティ緩和手順を実行することができる。例えば、プラント書込みゲートキーパー６０ａは、要求された書込みを示す情報をロギング又は記録することができ、要求された書込みによって提供されたデータ及び／又は情報が、プラント５のサイバーセキュリティバリア７０内に配置された任意の他のデバイス、構成要素、又はアプリケーション（セキュアド書込みサーバ６０ｂ～６０ｎ及びラストマイルゲートキーパー８８のいずれかを含む）に書込まれ、及び／又は転送されることを防止することができ、アラーム、アラート、及び／又は事前に指定されたユーザインターフェース又はデバイスへの通知などを生成することができる。図５Ａは、単一のボックスを使用してプラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａを描写しているが、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、書込みアプリケーション２０５への、場合によってはフィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａ及び／又はそのクエリエンジン６６及び／又はエッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂ及び／又はそのクエリエンジン６６ｂへの１つ以上の通信接続を有する１つ以上のコンピューティングデバイス、メモリ、及び／又はプロセッサによって実装され得ることが理解される。例えば、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、知識リポジトリ４２ａ、４２ｂのうちの１つ以上に記憶された情報及び／又はコンテキストにアクセスして、データ、ユーザ、要求側当事者、デバイス、及び／又はアプリケーション、及び／又はセキュアド書込み要求の他の特性を妥当性認証することができる。

【0067】

プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａが、成功裏に書込み要求を妥当性認証及び／又は書込み要求のユーザ若しくは要求者を許可すると、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、要求を次の（例えば、第１の）セキュアド書込みサーバ６０ｂに転送することができ、次のセキュアド書込みサーバ６０ｂは、書込み要求に含まれる及び／又は関連付けられた様々な情報に対してそれぞれの妥当性認証手順及び／又は許可手順を実行する。第１のセキュアド書込みサーバ６０ｂによって実行される妥当性認証手順及び／又は許可手順は、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａによって実行される妥当性認証手順及び／又は許可手順と同じであってもなくてもよい。第１のセキュアな書込みサーバ６０ｂが、成功裏にセキュアド書込み要求を妥当性認証及び／又は許可することができると、第１のセキュアな書込みサーバ６０ｂは、要求を次の（例えば、第２の）セキュアな書込みサーバ６０ｃに転送することができ、次に、次のセキュアな書込みサーバ６０ｃは、書込み要求に含まれる及び／又は関連付けられた同じ又は異なる情報に対してそれぞれの妥当性認証手順及び／又は許可手順を実行する。第２のセキュアド書込みサーバ６０ｃにおいて妥当性認証及び／又は許可が成功すると、第２のセキュアド書込みサーバ６０ｃは、要求を次のセキュアド書込みサーバに転送し、以下同様に、第ｎのセキュアド書込みサーバ６０ｎまで転送する。このようにして、各セキュアド書込みサーバ６０ａ～６０ｎが書込み要求に対して独立したスタンドアロンの妥当性認証手順及び／又は許可手順を実行するので、セキュアド書込み要求によって導入される可能性のあるあらゆるリスクが大幅に低減される。セキュアド書込みサーバの総数ｎ、並びにどのタイプの妥当性認証手順及び／又は許可手順がセキュアド書込みサーバの各々によって実行されるかの指定は、システム２００のプロバイダが、インバウンド又は逆向きのデータ及び情報フローのセキュリティの程度及び／又はレベルを所望に応じてカスタマイズすることができるように、予め定義され、構成可能であってもよい。

【0068】

任意の次のセキュアド書込みサーバ６０ｂ～６０ｎが、（例えば、妥当性認証手順及び／又は許可手順の結果の失敗又は不一致に起因して、セキュアド書込みサーバ６０ｂ～６０ｎの失敗又は準最適の性能及び／又はリソースに起因して、タイムアウト又は異常状態の発生などに起因して）書込み要求を成功裏に妥当性認証及び／又は許可できない場合、セキュアド書込みサーバ６０ｂ～６０ｎは、例えば、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａに関して上記で論じたものと同様の方法で、１つ以上のセキュリティ緩和手順を開始し得る。例えば、妥当性認証手順及び／又は許可手順が成功裏に実行されることができなかったサーバ６０ｂ～６０ｎは、不成功のイベント及び関連付けられた特性をロギング又は記録することができ、アラート、アラームを発することができ、及び／又は人員に通知することなどができ、サーバ６０ｂ～６０ｎは、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内に配置された任意の他のサーバ及び／又はデバイスに書込み要求を転送しないであろう（もちろん、図５Ａに示されていないサイバーセキュリティ緩和に特に関連付けられたものを除く）。

【0069】

一方、書込み要求がｎ個のセキュアド書込みサーバｎの各々によって成功裏に妥当性認証及び／又は許可された場合、書込み要求は、ラストマイルゲートキーパー８８に転送され得る。ラストマイルゲートキーパー８８は、必要に応じて、書込み要求に対して最終的な妥当性認証手順及び／又は許可手順を実行することができる。更に、ラストマイルゲートキーパー８８は、外部書込みアプリケーション２０５によって最初に提供された外部データを、プラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置された１つ以上の受信側アプリケーション及び／又は１つ以上のデータストアにルーティング又は転送し、それによって、例えば、本明細書の他の箇所で論じられるような様式で、受信側アプリケーション及び／又はデータストアを修正してもよい。例えば、外部データは、プラント５のランタイムデータベース９０に、プラント５の構成データベース９２に、プラントのバッチエグゼクティブデータベース９４に、及び／又は分析データベース、履歴データベース、ロギングデータベース、人員データベースなどの他のデータベース又はデータストアに書込まれてもよい。いくつかの状況では、外部データは、追加的又は代替的に、プラントオペレータデバイス、オペレータインターフェース、コントローラ、バッチエグゼクティブ、分析ルーチン、システムロギングルーチン、診断、シミュレーションプログラムなどの、１つ以上の受信側デバイス及び／又は受信側アプリケーションに書込まれるか又は提供され得る。プロセスプラント５がフィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａを含むとき、外部データは、例えば、関連知識の分析及びマイニング、並びにフィールドゲートウェイ知識リポジトリ４２ａへの最終的な伝達及び記憶のために、関連付けられたデータレイク４０ａに書込まれ得る。

【0070】

図５Ａは、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａを、エッジゲートウェイシステム１又はエッジ対向構成要素１２（データレイク４０ｂ、外部ゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂ、及びクエリエンジン６６ｂを含む）とは別個の区別できる構成要素として描写しているが、これは説明を明確にするためだけのものであり、限定するものではない。実際に、いくつかの実装形態では、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、エッジゲートウェイシステム１又はエッジ対向構成要素１２に一体的に含まれ得る。したがって、これらの実装形態では、プロセスプラントデータ及び情報は、エッジゲートウェイシステム１又はエッジ対向構成要素１２（例えば、データダイオード１５）に関連付けられた第１の通信パスを介してプロセスプラントサイバーセキュリティバリア７０から流出することができ、選択されたプラント関連のデータ及び情報は、エッジゲートウェイシステム１又はエッジ対向構成要素に関連付けられた第２のセキュアド通信パスを介して（例えば、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａを介して）プロセスプラント５に書込まれるか、又はプロセスプラント５に逆流することができる。したがって、エッジゲートウェイシステム１及び／又はエッジ対向構成要素１２は、外向きデータフロー及び内向きデータフローのために、それぞれの別個の区別できる通信パスをその中に提供及び維持することができる。しかしながら、通信パスは、異なるアーキテクチャを有し、プロセスプラント５をサイバーセキュリティ攻撃及びリスクから保護するために別々に独立して確保される。

【0071】

図５Ｂは、ユーザがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するための例示的な方法２２０のフロー図を描写する。方法２２０は、例えば、プロセスプラントのプロセス制御システムが産業プロセスを制御するためにランタイム中に実行されている間に、産業プロセスプラントに関連付けられたユーザ又は他の人によって操作される外部デバイス又はアプリケーションによって実行され得る。例えば、例示するために図４及び図５Ａを参照すると、方法２２０の少なくとも一部分は、コンピューティングデバイス７６ａ、７６ｂ、７８によって、アプリケーション８０、８２、８４、２０５のうちの１つによって、及び／又はプロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の外側（例えば、外部）６８ｂに配置された別のコンピューティングデバイス若しくはアプリケーションによって実行され得る。一般的に言えば、方法２２０の少なくとも一部分を実行するデバイス又はアプリケーションは、例えば、プロセスプラントのプロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム中に、図１Ａ、図１Ｂ、図３、又は図４のシステム１の１つ以上の構成要素と通信可能に接続され得る。例えば、方法２２０の少なくとも一部分を実行するデバイス又はアプリケーションは、エッジ対向構成要素又はエッジゲートウェイシステム１２と通信可能に接続されてもよい。方法２２０の少なくとも一部分を実行するデバイス又はアプリケーションは、少なくとも２つの通信パス及び／又はインターフェースを介して、プロセスプラントのサイバー保護された構成要素（例えば、プラントのサイバーセキュリティバリア７０内に配置された構成要素）と通信可能に接続されてもよく、これらの通信パス及び／又はインターフェースは、別個の、区別できる、独立したパス又はインターフェースであってもよい。例えば、図５Ａに示すように、コンピューティングデバイス７６ａ、７６ｂ、７８又はアプリケーション８０、８２、８４、２０５は、第１の通信パス（例えば、データダイオード１５及びエッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂを含むエッジゲートウェイシステム１２などのデータ／情報流出パス）を介してプロセスプラントのプロセス制御システム及び／又は他の構成要素又はデータソース３０によって提供されるデータ又は情報を取得することができ、第２の通信パス（例えば、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａ、並びに任意選択的にセキュアド書込みサーバ６０ｂ～６０ｎ及びラストマイルゲートキーパー８８などのデータ／情報流入パス）を介してプロセスプラントのプロセス制御システム及び／又は他の構成要素にデータ又は情報を提供することができる。

【0072】

加えて、方法２２０の少なくとも一部分を実行するデバイス又はアプリケーションは、ユーザがデバイス又はアプリケーションと相互作用することができる１つ以上のユーザインターフェースを含んでもよく、例えば、それを介して、ユーザは、デバイス又はアプリケーションによって提供される情報を閲覧、読み取り、又は別様に消費してもよく、及び／又はそれを介して、ユーザは、情報をデバイス又はアプリケーションに書込み又は入力してもよい。したがって、方法２２０の少なくとも一部分を実行するデバイス、又はアプリケーションが方法２２０の少なくとも一部分を実行するデバイスは、プラント５に関連付けられたオペレータ又は他の人員によって操作されるユーザインターフェースデバイスであってもよく、及び／又はアプリケーションは、プラント５に関連付けられたオペレータ又は他の人員によって利用されるユーザインターフェースアプリケーションであってもよい。例えば、ユーザインターフェースアプリケーションは、コンピューティングデバイス上で実行されるウェブクライアント又は何らかの他のタイプのユーザインターフェースアプリケーションであり得る。更に、いくつかの実施形態では、方法２２０は、図５Ｂに描写されるよりも多い、少ない、及び／又は代替のステップを含んでもよい。説明を容易にするために、かつ限定を目的とせず、方法２２０は、図１Ａ、図１Ｂ、図３、図４及び図５Ａを同時に参照して以下に論じられる。

【0073】

ブロック２２２において、方法２２０は、プロセス制御システムの知識リポジトリから取得されたデータセットを受信することを含み得る。例えば、ブロック２２２は、エッジ対向構成要素１２の知識リポジトリ４２ｂから（例えば、クエリエンジン６６ｂを介して）取得されたデータセットを受信することを含み得る。知識リポジトリ４２ｂは、産業プロセスによって生成された、及び／又は産業プロセスに関連するプロセスコンテンツデータを記憶することができ、知識リポジトリ４２ｂは、プロセスコンテンツデータ間の関係を示すコンテキストデータも記憶することができる。プロセスコンテンツデータは、プロセスプラント５、例えば、データダイオード１５、からデータ及び情報を配布するように構成された単方向通信パスを介してプロセス制御システムから知識リポジトリ４２ｂによって受信されていてもよい。

【0074】

実施形態では、データセットを受信すること２２２は、コンピューティングデバイスから知識リポジトリに関連付けられたクエリエンジン、例えば、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂに関連付けられたクエリエンジン６６ｂに送信されたクエリに応答してもよい。これらの実施形態では、コンピューティングデバイス上で実行されるユーザインターフェースアプリケーション又は別のアプリケーションは、クエリをクエリエンジンに送信することができ、検索クエリは、知識リポジトリ４２ｂに記憶された知識、データ、及び／又は情報に対する要求を示し、データセットは、クエリに応答することができる。

【0075】

例えば、コンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションは、要求アプリケーションがその実行中に利用する知識、データ、及び／又は情報を要求する検索クエリを自律的又は自動的に生成及び送信することができる。要求アプリケーションは、いかなるユーザインターフェースも本質的に提供しない、及び／又はいかなるインラインユーザ入力も伴わずに実行するアプリケーション（分析アプリケーション、監視アプリケーション、ソフトセンサ、マルチプラントアプリケーション、リモートプロセスプラントアプリケーション、又は別のタイプのプロセスプラントアプリケーションなど）であってもよい。例えば、監視アプリケーションは、監視アプリケーションによって利用される現在のステータス又は状態に対する要求を生成して送信することができ、又は分析アプリケーションは、検出された条件の発生に関連付けられた特定のデータに対する要求を生成して送信することができる。

【0076】

別の例では、ユーザ（オペレータなど）は、コンピューティングデバイスで実行されるユーザインターフェースアプリケーションを介してユーザクエリを入力することができ、クエリエンジンに送信されるクエリは、ユーザクエリに基づき得る。いくつかの状況では、ユーザクエリは自然言語クエリであり得る。例えば、ユーザは、自然言語を使用して、（例えば、マイクロフォンを介して）自分の音声を使用することによって、又は（例えば、キーボード、タッチスクリーン、マウスなどを介して）機械的手段若しくはテキスト手段を使用することによって、ユーザクエリを生成することができる。ユーザクエリは、生成ユーザインターフェースアプリケーション、クエリエンジン６６ｂ、及び／又はエッジゲートウェイシステム１２の他の構成要素によって自然言語処理されて、知識リポジトリ４２ｂにアクセスし、そこからデータ及び／又は情報を取得するためにクエリエンジン６６ｂによって利用される構文を有する検索クエリ、例えば、「リポジトリアクセス」クエリ又は「アクセス」クエリになり得る。すなわち、リポジトリアクセスクエリ又は知識リポジトリのアクセスクエリは、コンピューティングデバイスからクエリエンジンに送信されたユーザクエリ又は他のタイプのクエリから生成され得る。ユーザクエリ及びコマンドの自然言語処理（natural language processing、ＮＬＰ）のより詳細な説明は、本明細書内の他の箇所で提供される。

【0077】

いずれにしても、ブロック２２５において、方法２２０は、コンピューティングデバイスの１つ以上のユーザインターフェース上にデータセットを提示することを含み得る。例えば、データセットは、ユーザインターフェースアプリケーションに提供されてもよく、及び／又はユーザインターフェースデバイスに送信されてもよく、それにより、データセットは、スクリーン上に提示され、オーディオ出力を介して配布され、視覚的に投影されてもよい。

【0078】

ブロック２２８において、方法２２０は、１つ以上のユーザインターフェースを介して、プロセス制御システム又はプロセスプラントの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドを取得することを含み得る。典型的には、ユーザコマンドは、提示されたデータセットに応答する。例えば、ユーザは、提示されたデータセットを見て検討することができ、提示されたデータセットのユーザの検討に基づいて後続の又は応答のユーザコマンドを生成することができる。ユーザコマンドは、コンピューティングデバイスにおいて実行される、及び／又は遠隔で実行されるユーザインターフェースアプリケーションを介して、ユーザによって入力され得る。いくつかの状況では、ユーザコマンドは、自然言語コマンドであり得る。例えば、ユーザは、自然言語を使用して、（例えば、マイクロフォンを介して）自分の音声を使用することによって、又は（例えば、キーボード、タッチスクリーン、マウスなどを介して）機械的手段若しくはテキスト手段を使用することによって、ユーザコマンドを生成することができる。ユーザコマンドは、生成ユーザインターフェースアプリケーション、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａ、及び／又はエッジゲートウェイシステム１２の他の構成要素によって自然言語処理されてもよい。ユーザクエリ及びコマンドの自然言語処理（ＮＬＰ）のより詳細な説明は、本明細書内の他の箇所で提供される。

【0079】

一般的に言えば、ユーザコマンドは、プロセスプラント５内のデータストアを修正する、及び／又はプロセスプラント５によって実行される動作を修正するというコマンドであってもよい。例えば、ユーザコマンドは、新しいデータ値をデータストアに書込む、データストアに記憶された現在のデータ値を別のデータ値に更新するなどの、データ値をデータストアに書込むというコマンドであってもよい。いくつかの状況では、新しい又は更新されたデータ値は、プロセスプラントの動作を修正させ得る。例えば、ユーザコマンドが構成のデータ値を更新するというコマンドである場合、構成のインスタンス化を使用することによってプロセスプラントによって実行される動作は、更新された構成データ値に基づいて修正され得る。例えば、ユーザコマンドは、プロセスプラントのプロセス制御システムによって実行される制御ルーチンの構成、又はプロセス制御システムのディスプレイビューの構成を修正するというコマンドであってもよい。別の例では、新しいデータ値が特定の動作（例えば、通知又は他のタイプの動作）のための新しいトリガ条件である場合、特定の動作の実行は、新しいトリガ条件の発生時にトリガするように修正され得る。

【0080】

いくつかの状況では、プロセスプラントの修正された動作は、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内で実行されているアプリケーションの修正された動作を含み得る。例えば、ユーザコマンドは、プロセスプラントのサイバーセキュリティバリア７０内で実行される１つ以上のユーザインターフェースアプリケーション上に特定のデータ値を表示するというコマンドであってもよく、ユーザコマンドは、プロセスプラントのサイバーセキュリティバリア７０内で実行される対応するアプリケーションによって生成されるアラート又はアラームに対する応答などであってもよい。いくつかの状況では、プロセスプラントによって制御される連続プロセス及び／又はバッチプロセスのランタイム動作挙動を修正するために、ユーザコマンドが発行され得る。例えば、ユーザコマンドは、バッチ産業プロセスの実行を開始又は停止する、バッチ産業プロセスのためのプロンプトを表示する、連続産業プロセスの一部分を開始又は停止する、連続プロセスの境界条件を修正する、などのうコマンドであってもよい。

【0081】

ブロック２３０において、方法２２０は、プロセス制御システムが産業プロセスを制御している間に、第２の通信パスを介してプロセス制御システムにユーザコマンドを送信することを含んでもよい。第２の通信パスは、第１の通信パスとは異なる、区別できる、独立した、及び／又は別個のものであってもよい。例えば、第２の通信パスは、データ及び／又は情報をプロセスプラント５に配布するように構成された単方向通信パスであってもよい。第２の通信パスは、例えば、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａを含むことができ、データダイオード１５を除外することができる。実施形態において、第１及び第２の通信パスの両方は、先に説明したような別個の区別できる方法ではあるが、プロセスプラント５のエッジゲートウェイシステム１２によって提供されてもよい。他の実施形態では、第１の通信パスは、プロセスプラント５のエッジゲートウェイシステム１２によって提供されてもよく、第２の通信パスは、プロセスプラント５に関連付けられた異なる構成要素又はシステムを介して提供されてもよい。例えば、第２の通信パスは、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａを含むことができ、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａは、例えば、先に説明したような様式で、エッジゲートウェイシステム１２から除外することができる。

【0082】

もちろん、図５Ｂには示されていないが、方法２２０は追加のステップを含むことができる。例えば、いくつかの実施形態において、方法２２０は、送信されたユーザコマンドに対する応答を受信することを更に含んでもよい。応答は、例えば、第１の通信パスを介して（例えば、データダイオード１５を介して）受信されてもよい。いくつかの実施形態では、方法２２０のそれぞれのインスタンスは、ユーザインターフェースアプリケーション及び任意のユーザインターフェースを提供しないアプリケーション（分析アプリケーション、ソフトセンサアプリケーション、スマートセンサアプリケーション、リモート実行プロセス制御システムアプリケーションなど）の両方によって実行されてもよく、両方のアプリケーションは、同じ外部コンピューティングデバイス上で実行される。

【0083】

図５Ｃは、外部デバイス及び／又は外部アプリケーションがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するための例示的な方法２４０のフロー図を描写する。方法２４０は、図１Ａ、図１Ｂ、図３、又は図４のシステム１の１つ以上の構成要素によって、又は図５Ａのセキュアド書込みシステム２００の１つ以上の構成要素によって実行することができる。例えば、方法２４０の少なくとも一部分は、例えば、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム中に、エッジ対向構成要素又はエッジゲートウェイシステム１２によって実行され得る。いくつかの実施形態では、方法２４０は、図５Ｂの方法２２０の少なくとも一部分とともに実行することができる。更に、方法２４０は、図５Ｃに描写されるよりも多い、少ない、及び／又は代替のステップを含んでもよい。説明を容易にするために、かつ限定を目的とせず、方法２４０は、図１Ａ、図１Ｂ、図３、図４、図５Ａ、及び図５Ｂを同時に参照して以下に論じられる。

【0084】

ブロック２４２において、方法２４０は、産業プロセスに関連するプロセスコンテンツデータと、プロセスコンテンツデータ間の関係を示すコンテキストデータとを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することを含み得る。例えば、方法２４０は、知識リポジトリ４２ａ又は４２ｂからデータセットを取得すること２４２を含むことができ、データセットを取得すること２４２は、それぞれのクエリエンジン６６ａ、６６ｂを介した知識リポジトリ４２ａ、４２ｂのクエリ（例えば、本明細書で互換的に使用される「リポジトリ」クエリ、「リポジトリアクセス」クエリ、又は「アクセス」クエリ）に応答することができる。例えば、クエリエンジン６６ａ、６６ｂは、１つ以上のアクセス機構４８を利用して、知識リポジトリ４２ａ、４２ｂのそれぞれのコンテキストリポジトリ４９及び／又はそれぞれの時間リポジトリ５１にアクセスし、それによってデータセットを取得することができる。データセットは、データ値を含んでもよく、任意選択的に、データ値に関連する情報を含んでもよい。

【0085】

いくつかの実施形態では、方法２４０は、検索クエリを受信及び処理すること２４５を任意選択的に含み得、知識リポジトリからデータセットを取得すること２４２は、受信された検索クエリに応答する。例えば、検索クエリは、外部アプリケーション（アプリケーション８０、８２、８４のうちの１つなど）から受信されてもよく２４５、取得されたデータセット（ブロック２４２）は、受信された検索クエリに対する応答を含んでもよく、任意選択的に関連情報を含んでもよい。いくつかの状況では、受信された検索クエリの構文は、データを取得するために知識リポジトリ４２ｂに直接アクセスするリポジトリアクセスクエリの構文と異なる場合がある。これらの実装形態では、方法２４０は、受信された検索クエリ（図５Ｃには図示せず）に基づいてリポジトリアクセスクエリを生成することを更に含むことができる。例えば、受信された検索クエリが自然言語検索クエリ又は特定の通信プロトコルのクエリである場合、方法２４０は、翻訳すること、解釈すること、マッピングすること、変形すること、変換すること、又は何らかの他の好適な技法を受信された検索クエリに適用することなどによって、受信された検索クエリに基づいてリポジトリアクセスクエリを生成することを含み得る。いくつかの状況では、単一の受信された検索クエリは、知識リポジトリ４９、５１の複数のリポジトリアクセスクエリに変換され得る。

【0086】

例示すると、図５Ｄは、検索クエリに基づいて１つ以上のリポジトリアクセスクエリを生成するための例示的な方法２６０の詳細なフロー図を描写する。実施形態では、方法２６０は、エッジゲートウェイ１２、エッジゲートウェイ１２の１つ以上の構成要素（クエリエンジン６６ｂ及び／又はエッジゲートウェイ１２で実行される別のアプリケーションなど）、検索クエリが受信されたユーザインターフェースアプリケーション、外部デバイス７６ａ、７６ｂ、７８で実行される別のアプリケーション、別の外部アプリケーション８０、８２、８４、又はそれらの組み合わせなど、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の外部６８ｂに配置された１つ以上の「外部」デバイス及び／又は構成要素によって実行され得る。他の実施形態では、方法２６０は、フィールドゲートウェイ１０、フィールドゲートウェイ１０の１つ以上の構成要素（クエリエンジン６６ａ及び／又はフィールドゲートウェイ１０で実行される別のアプリケーションなど）、検索クエリが受信されたユーザインターフェースアプリケーション７４、プラントデバイス７３若しくはプラントオペレータデバイス７２、７６ｂで実行される別のアプリケーション、別のプラントアプリケーション７４、又はそれらの組み合わせなど、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａに配置された１つ以上の「内部」デバイス及び／又は構成要素によって実行され得る。説明を明確にするためであるが、限定目的ではなく、方法２６０は、検索クエリがプロセスプラント５に関連付けられたユーザインターフェースを介して受信された自然言語検索クエリである例示的な実施形態を使用することによって以下に説明される。しかし、方法２６０に関連して説明される技法は、様々な通信及び／又はコンピュータプロトコル及び／又は言語の構文及び／又はフォーマットなど、自然言語以外の構文及び／又はフォーマットの検索クエリに容易に適用可能であることを理解されたい。

【0087】

一般的に言えば、方法２６０の実施形態は、図５Ｂの方法２２０の少なくとも一部分及び／又は図５Ｃの方法２４０の少なくとも一部分とともに実行することができる。例えば、方法２６０は、図５Ｃに示されるように、ユーザインターフェースアプリケーション又は別のタイプのアプリケーションから検索クエリを受信する２４５と、実行され得る。更に、方法２６０は、図５Ｄに描写されるよりも多い、少ない、及び／又は代替のステップを含んでもよい。説明を容易にするために、かつ限定を目的とせず、方法２６０は、図１Ａ、図１Ｂ、図３、図４、図５Ａ、及び図５Ｂを同時に参照して以下に論じられる。

【0088】

ブロック２６２において、方法２６０は、プロセスプラント５に関連付けられた情報に対する自然言語検索クエリを受信することを含み、自然言語検索クエリは、ユーザインターフェースを介してユーザによって（例えば、人によって）提供される。自然言語検索クエリは、音声フォーマット（例えば、マイクロフォン又は他の好適なデバイスを介してユーザによって入力される）であってもよく、又は自然言語クエリは、テキストフォーマット（例えば、キーボード、タッチスクリーン、マウス、又は他の好適なデバイスを介してユーザによって入力される）であってもよい。ユーザインターフェースは、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０に関して内部又は外部コンピューティングデバイス上で実行されることができ、ユーザインターフェースは、ユーザインターフェースアプリケーション又はユーザインターフェースと通信接続している別のアプリケーションによって提供することができる。

【0089】

ブロック２６５において、方法２６０は、自然言語検索クエリの１つ以上のドメインを解決することを含む。本明細書で利用される場合、典型的には、ドメインはプロセスプラント５に関連付けられる。プロセスプラント５に関連付けられたドメインの例は、モジュール、ブロック、バッチ名、又は何らかの他の論理的若しくは物理的プロセス制御エンティティ、及び／若しくは定義がプロセスプラント５に、又はプロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０内に記憶されるデータのタイプを含んでもよい。例えば、１つ以上のドメインは、プロセス制御システムによって提供され、定義され、及び／又はプロセス制御システム、構成データベース、資産管理データベース、ワークシフト、人員識別情報、許可、スキルレベル、チーム編成、及び／又はプラント人員の他の特性を示す、データベース、又は何らかの他のデータストア、に記憶され得る。いくつかの実施形態では、受信された自然言語検索クエリのドメイン（又は複数のドメイン）を解決すること２６５は、サイト固有又はプラント固有のタクソノミに少なくとも部分的に基づいてドメイン（又は複数のドメイン）を解決することを含み得る。例えば、サイト固有又はプラント固有のタクソノミ（これは、名前及び／又は他のタイプのデータタイプの識別子、並びに論理的及び／又は物理的プロセス制御エンティティ又は構成要素の識別子のために利用される分類、カテゴリ化、及び／又は規約を含み得る）は、事前定義され、記憶されることができ、方法２６０は、事前定義されたタクソノミを利用して、受信された自然言語検索要求のドメインを解決し得る。いくつかの実施形態では、自然言語検索クエリのドメイン（又は複数のドメイン）を解決すること２６５は、いくつか例を挙げると、気象データ、企業データ、材料特性データ、化学物質供給タンクデータ、及び／又は他のプロセスプラント若しくはサイトによって生成されたデータなど、サードパーティデータソース又はストア６４から取得されたデータに少なくとも部分的に基づいてドメインを解決することを含み得る。

【0090】

自然言語検索クエリのドメインを解決すること２６５がプロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０に関して外部６８ｂで実行される実施形態では、検索クエリのドメインを解決すること２６５は、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂのコンテンツにアクセスし、それを利用して１つ以上のドメインを決定することを含み得る。例えば、物理的及び／又は論理的プロセスエンティティ及びデータのタイプの定義、並びにサイト固有又はプラント固有のタクソノミ及び他のドメイン関連のデータは、プロセスプラント５からデータダイオード１５を介してエッジゲートウェイデータレイク４０ｂに配布されていてもよく、データレイク４０ｂに含まれる他のデータと併せて分析及びマイニングされていてもよい。配布されたデータと、分析及びマイニングから収集又は別様に取得された任意の追加情報とは、本明細書の他の箇所で論じられるような様式などで、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂ内に整理された方法で記憶され得る。したがって、方法２６０が外部で生成された自然言語検索クエリのドメインを解決する（２６５）ために利用する情報は、サイバーセキュリティバリア７０を越えて通信する必要なく、かつサイバーセキュリティの観点からプラント５を危険にさらすことなく、情報を取得するためにエッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂにアクセスすることを含むことができる。したがって、方法２６０を実行する外部デバイス及び／又はアプリケーションは、エッジゲートウェイ知識リポジトリ４２ｂに記憶されているデータのコピー又は変換を取得することによって、プロセスプラント５に記憶されているデータ及び／又は情報を取得することができる。

【0091】

プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａで実行されようと、外側６８ｂで実行されようと、方法２６０のいくつかの実施形態において、ブロック２６５は省略されてもよい。しかし、典型的には、方法２６０はブロック２６５を含んでもよく、ブロック２６５を実行することは、例えば、解決されたドメインに基づいて検索される知識リポジトリ４２ａ、４２ｂのユニバースのサイズを制限してもよく、それによって、受信された検索要求に対応する情報のより迅速でより効率的な検索をもたらす。

【0092】

ブロック２６８において、方法２６０は、自然言語検索クエリのドメインに基づいて、ターゲット知識リポジトリ４２ａ、４２ｂのコンテンツに直接アクセスするための１つ以上のリポジトリアクセスクエリを生成することを含むことができる。例えば、１つ以上のリポジトリアクセスクエリを生成すること２６８は、翻訳すること、解釈すること、マッピングすること、変換すること、及び／又は１つ以上の他の好適な変換技法を受信された検索クエリに適用することを含むことができ、適用される技法は、受信された検索クエリの決定されたドメインに関連付けられる。場合によっては、ブロック２６８は、単一の検索クエリに対して複数のリポジトリアクセスクエリを生成することを含む。例えば、受信された自然言語検索クエリ「Ｗｈｉｃｈ ｏｐｅｒａｔｏｒ ｓｈｉｆｔｓ ａｒｅ ｃｏｒｒｅｃｔｉｎｇ ａ ｐａｒｔｉｃｕｌａｒ ｅｒｒｏｒ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ ｏｃｃｕｒｒｉｎｇ ｉｎ Ｍｏｄｕｌｅ Ｘ ｔｈｅ ｍｏｓｔｌｙ ｑｕｉｃｋｌｙ？（どのオペレータシフトが最も速くモジュールＸで発生する特定のエラー条件を訂正するか？）」は、モジュールＸに対応する第１のドメインに対応する第１のリポジトリアクセスクエリ、特定のエラー条件の発生に対応する第２のドメインに対応する第２のリポジトリアクセスクエリ、及びオペレータシフトに対応する第３のリポジトリアクセスクエリの生成２６８をもたらし得る。いくつかの状況では、第１のリポジトリアクセスクエリの結果を利用して、更なるリポジトリクエリを生成することができる。すなわち、複数のリポジトリアクセスクエリのうちの少なくとも１つは、別のリポジトリアクセスクエリの出力に基づいて条件付きで生成又は定式化され得る。

【0093】

ブロック２７０において、方法２６０は、知識リポジトリ４２ａ、４２ｂから、自然言語検索クエリに対応する情報を取得するために、１つ以上のリポジトリアクセスクエリを利用することを含み得る。例えば、１つ以上のリポジトリアクセスクエリを利用して、知識リポジトリ４２ａ、４２ｂから自然言語クエリに対応するデータ及び／又は情報を取得することができる。１つ以上のリポジトリアクセスクエリが複数のアクセスクエリを含む場合、クエリは、対象リポジトリ４２ａ、４２ｂに並列に又は順次に適用されてもよい。いくつかの状況では、知識アクセスクエリのうちの少なくともいくつかは、所望の情報を取得するために条件付きで適用され得る。例えば、第１の知識アクセスクエリは、ある範囲の生産量を示す情報を取得することができ、第２の知識アクセスクエリは、ある範囲の生産量が達成された異なるオペレータシフトを示す情報を取得することができる。いくつかの状況において、複数のリポジトリアクセスクエリの初期出力は、所望の情報を取得するために集合的に処理されてもよい。例えば、統計的手法を複数のリポジトリアクセスクエリの出力に適用して、所望の情報を生成することができる。一般的に言えば、知識リポジトリ４２ａ、４２ｂから情報を取得することは、自然言語クエリのドメインに対応する１つ以上のリポジトリアクセスクエリに応答する。

【0094】

ブロック２７２において、方法２６０は、自然言語検索クエリに応答して、情報をデータセットに編成することを含み得る。例えば、情報は、数値及び／又は自然言語フォーマットを含み得る所望のデータセットフォーマットにフォーマットされ得る。ブロック２７５において、方法２６０は、データセットを受信側アプリケーション及び／又はデバイスに提供することを含み得る。例えば、データセットは、自然言語検索クエリを生成したアプリケーションに提供されてもよく、及び／又はデータセットは、プロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の内部６８ａで実行される「内部」アプリケーションであってもよい、又はプロセスプラント５のサイバーセキュリティバリア７０の外部６８ｂで実行される「外部」アプリケーションであってもよい、別のアプリケーションに提供されてもよい。

【0095】

一般的に言えば、自然言語クエリのために方法２６０によって利用される少なくともいくつかの技法は、図５Ｂのブロック２２８に関して論じられたプロセスプラントの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドが、自然言語ユーザコマンドであるときのように、他のタイプの自然言語入力に適用され得る。例えば、自然言語ユーザコマンドは、自然言語検索クエリを受信すること２６２と同様に受信されてもよく、自然言語ユーザコマンドのドメインを解決することは、自然言語検索クエリのドメインを解決すること２６５と同様に実行されてもよい。しかし、ブロック２６８～２７５の代わりに、自然言語ユーザコマンドを用いて、方法２６０は、代わりに、解決されたドメインに基づいて自然言語ユーザコマンドを、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａ（図示せず）によって利用されるか、又は別様にプラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａに知られている構文又はフォーマットに変換することを含み得る。例えば、方法２６０は、自然言語ユーザコマンドの解決されたドメインに基づいて、自然言語フォーマット又はドメインのユーザコマンドを、プラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａによって利用される通信及び／又はコンピュータプロトコル若しくは言語の１つ以上のコマンドに変換することを含むことができる。

【0096】

ここで図５Ｃに戻ると、ブロック２４８において、方法２４０は、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリアの外部の１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行される外部アプリケーションにデータセットを提供することを含み得る。例えば、ブロック２４８において、方法２４０は、取得されたデータセットを、１つ以上のアプリケーション８０、８２、８４に、デバイス７６ａ、７６ｂ、７８上で実行される１つ以上のアプリケーションに、及び／又はエッジゲートウェイシステム１２自体のプロセッサによって実行されている１つ以上のアプリケーションに提供することを含み得る。外部アプリケーションは、例えば、ユーザインターフェースアプリケーション（例えば、プロセス制御システム又はプロセスプラント５のエージェントのコンピューティングデバイス上で実行されている）、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行されるリモートプロセス制御システムアプリケーション、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行される企業アプリケーション（企業アプリケーションは、プロセス制御システムに関連付けられた企業によって提供される）、又はサードパーティによって提供されるサードパーティアプリケーションであってもよい。データセットが提供される外部アプリケーションは、検索クエリを生成したアプリケーションであってもなくてもよい（ブロック２４５）。更に、外部アプリケーションが実行されるデバイスは、モバイルデバイス又は固定デバイスであってもよい。追加的又は代替的に、外部アプリケーションは、ソフト若しくはスマートセンサアプリケーション、ウェブクライアントアプリケーション、又は別のタイプのアプリケーションであってもよい。

【0097】

ブロック２５０において、方法２４０は、提供されたデータセットに応答して、ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信することを含んでもよい。命令は、例えば、リモートプロセス制御システムアプリケーション（例えば、スマート又はソフトセンサアプリケーション、監視アプリケーション、分析アプリケーションなど）、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行される企業アプリケーション、ユーザインターフェースアプリケーション、又はサードパーティによって提供されるサードパーティアプリケーションから受信されてもよい。例えば、命令は、アプリケーション８０、８２、８４のうちの１つから受信され得る。したがって、命令は、ユーザによって（例えば、ユーザインターフェースアプリケーションを介して）手動で生成されたものであってもよく、又は実行中のアプリケーションによって自動的に又は自律的に生成されたものであってもよく、アプリケーションは、任意のユーザインターフェースを有していてもよいし、若しくは有していなくてもよいし、又は任意のユーザインターフェースに通信可能に接続されていてもよい。命令が受信されるアプリケーションは、データセットが提供されたアプリケーションであってもなくてもよく（ブロック２４８）、最初の関連する検索クエリが受信されたアプリケーションであってもなくてもよい（ブロック２４５）。

【0098】

いくつかの状況では、ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信すること２５０は、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというコマンドを受信することを含む。コマンドは、プロセス制御システムによって制御されているバッチプロセスの実行を停止又は開始するというコマンド、プロセス制御システムによって制御されているバッチプロセスのためのプロンプトを表示するというコマンド、プロセス制御システムによって制御されている連続プロセスの一部分の実行を停止又は開始するというコマンドなど、バッチ産業プロセスに関連し得る。コマンドは、連続産業プロセスの実行の一部分を修正するというコマンド、及び／又は連続産業プロセスに関連する別のプロセス（分析、診断、監視、報告、及び／又は他のタイプのプロセスなど）を起動、開始、停止、又は修正するというコマンドなど、連続産業プロセスに関連し得る。

【0099】

いくつかの状況では、ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信すること２５０は、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというコマンドを受信することを含む。データストアは、履歴化又は長期データストア、構成データベース、アプリケーションによって利用されるキャッシュ若しくはローカルデータストア、プロセスプラント５に関連するデータストア（資産管理データストア、レポート又はロギングデータストアなど）、及び／又はプロセスプラント５に関連する他のタイプのデータストアであってもよい。

【0100】

したがって、ブロック２５２において、方法２４０は、受信された命令に従って、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリア内のデータストアに対する修正を生じさせることを含み得る。例えば、受信された命令は、プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドであってもよく、修正は、データストアへの、又はプロセスプラント５を保護するサイバーセキュリティバリア７０内で実行されるアプリケーションへのデータ値の書込みを含んでもよい。書込まれるデータ値は、提供されたデータセットに基づいて決定されていてもよい。例えば、データセットが提供された外部アプリケーションがユーザインターフェースアプリケーションである場合、提供されたデータセットを閲覧すると、ユーザは、ユーザアプリケーションを介して、提供されたデータセットに基づいて決定された１つ以上のデータ値をプロセス制御システム、例えば、データストア、別のユーザインターフェースアプリケーション、プロセス制御アプリケーションなどに書込むための命令を提供し得る。別の例では、データセットが提供された外部アプリケーションがソフトセンサアプリケーション又は他のタイプのリモート実行プロセス制御アプリケーションである場合、外部アプリケーションは、提供されたデータセットを分析し、分析に基づいて１つ以上のデータ値を決定し、決定された１つ以上のデータ値をプロセス制御システム、例えば、データストア、別のユーザインターフェースアプリケーション、プロセス制御アプリケーションなどに書込むための命令を提供し得る。

【0101】

いくつかの状況では、データ値の書込みは、プロセス制御システムの動作に対する修正を生じさせる、又はもたらし得る。例えば、書込まれたデータ値がプロセス制御ループによって利用されるパラメータ値への変更である場合、プロセス制御ループは、変更されたパラメータ値に従って実行され得る。別の例では、書込まれたデータ値が何らかの処置のための追加トリガ条件である場合、処置は、追加トリガ条件の発生時にトリガされ得る。

【0102】

一般的に言えば、プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドが、プロセス制御システムのデータストアに記憶された現在のデータ値を変更するというコマンドを含む場合、修正は、現在のデータ値をコマンドによって示されるデータ値に変更することを含み得る。プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドが、プロセス制御システムにおいて新しいデータ値を記憶するというコマンドを含む場合、修正は、新しいデータ値を記憶することを含み得る。更に、プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドが、プロセス制御システムのユーザインターフェース上にデータ値を表示するというコマンドを含む場合、修正は、プロセス制御システムの１つ以上のユーザインターフェース上にデータ値を表示することを含み得る。更に、プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドが、プロセス制御システムによって生成されたアラート又はアラームに対する応答を含む場合、修正は、アラート又はアラームに対する応答を、アラート又はアラームを生成したプロセス制御システムアプリケーションに提供することを含み得、プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドが、発生時にプロセス制御システムに通知を生成させるトリガ条件の指示を記憶するというコマンドを含む場合、修正は、データストアに、トリガ条件の指示を記憶することを含み得る。

【0103】

いくつかの状況では、ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信すること２５０は、プロセス制御システムによって制御されているバッチプロセスの実行を停止又は開始するというコマンド、プロセス制御システムによって制御されているバッチプロセスのためのプロンプトを表示するというコマンド、プロセス制御システムによって制御されている連続プロセスの一部分の実行を停止又は開始するというコマンドなど、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというコマンドを受信することを含む。これらの状況では、ブロック２５２は、産業プロセスによって実行される動作に対応する修正を生じさせること、例えば、実行を開始又は停止すること、プロンプトを表示することなどを含むことができる。いくつかの状況では、修正は、産業プロセスがランタイムで実行中に適用され得る。

【0104】

一般的に言えば、産業プロセスに関連付けられ、産業プラントのサイバーセキュリティバリア７０内に配置された動作及び／又はデータストアに修正を生じさせること２５２は、本開示内の他の箇所で説明される様式などで、複数の中間サーバを介して、プラントのサイバーセキュリティバリア内に配置された受信側アプリケーション及び／又はデータストアに修正の指示を送信することを含み得る。例えば、修正の指示は、妥当性認証のためにプラントセキュアド書込みゲートキーパー６０ａに送信され、他のセキュアド書込みサーバ６０ｂ～６０ｎを介してサイバーセキュリティバリア７０内に配置された受信側アプリケーション及び／又はデータストアに配布されてもよい。

【0105】

いくつかの実施形態では（図示せず）、方法２４０は、プロセス制御システムに関連付けられた知識リポジトリにおいて、（ｉ）クエリ、データセット、命令、又は修正のうちの少なくとも１つを示す追加のコンテンツデータと、（ｉｉ）クエリ、データセット、命令、又は修正のうちの少なくとも２つの間のそれぞれの関係を示す追加のコンテキストデータとを含むように更新すること、を更に含み得る。例えば、クエリ、データセット、命令、及び／又は修正を示す追加のコンテンツデータが、データレイク４０ａ及び／又は４０ｂに追加され、追加のコンテキストデータを決定するためにデータレイク４０ａ及び／又は４０ｂ内に記憶された他のデータとともにマイニングされ、それぞれの知識リポジトリ４２ａ、４２ｂに記憶され得る。いくつかの例では、追加のコンテキストデータは、クエリとデータセットとの間、クエリと修正との間、データセットと命令との間、及び／又は追加のコンテンツに含まれる任意の２つ以上の異なるタイプのデータの間のそれぞれの関係など、異なるタイプの追加のコンテンツデータ間のそれぞれの関係を示すことができる。

【0106】

図６は、オンライン又はランタイム動作中に産業プロセスを制御するように構成され、プロセスプラント関連がエッジゲートウェイシステム１の実施形態を介して安全に配布され得る、例示的なプロセスプラント１００のブロック図である。例えば、図１Ａのプロセスプラント５は、図６のプロセスプラント１００の少なくとも一部を含むことができる。図６に示すように、プロセスプラント１００は、例えば、図１Ａのエッジゲートウェイシステム１の一実施形態であり得るエッジゲートウェイシステム１０２に通信可能に接続される。

【0107】

プロセスプラント１００（本明細書においては、同義でプロセス制御システム１００又はプロセス制御環境１００とも称される）は、プラント１００内の産業プロセスの動作を制御するために、フィールドデバイスにより行われたプロセス及び／又は多のタイプの測定値を示す信号を受信し、この情報を処理して制御ルーチンを実装し、有線又は無線プロセス制御通信リンク又はネットワークにより他のフィールドデバイスへと送信される制御信号を生成する、１つ以上のプロセスコントローラを含む。典型的には、少なくとも１つのフィールドデバイスが物理的機能（例えば、バルブの開放又は閉鎖、温度の増加又は減少、測定の実行、状態の感知など）を実行して、プロセスの操作を制御する。あるタイプのフィールドデバイスは、Ｉ／Ｏデバイスを使用してコントローラと通信する。プロセスコントローラ、フィールドデバイス及びＩ／Ｏデバイスは、有線又は無線であってよく、任意の数及び組み合わせの有線及び無線プロセスコントローラ、フィールドデバイス及びＩ／Ｏデバイスが、プロセスプラント環境又はシステム１００内に含まれてよい。

【0108】

例えば、図６は、入力／出力（Ｉ／Ｏ）カード１２６及び１２８を介して有線フィールドデバイス１１５～１２２に通信可能に接続され、無線ゲートウェイ１３５及びプロセス制御データハイウェイ又はバックボーン１１０を介して無線フィールドデバイス１４０～１４６に通信可能に接続されるプロセスコントローラ１１１を示す。プロセス制御データハイウェイ１１０は、１つ以上の有線及び／又は無線通信リンクを含むことができ、例えば、イーサネット（登録商標）プロトコル、ＩＰ又は他のパケットプロトコルなどの任意の所望の又は好適な又は通信プロトコルを使用して実装され得る。いくつかの構成（図示せず）では、コントローラ１１１は、バックボーン１１０以外の、又はバックボーンに加えて、１つ以上の通信プロトコル、データプロトコル、及び／又は産業オートメーションプロトコル、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ又は他のＩＥＥＥ ８０２．１１準拠の無線ローカルエリアネットワークプロトコル、モバイル通信プロトコル（例えば、ＷｉＭＡＸ、ＬＴＥ、又は他のＩＴＵ－Ｒ互換プロトコル）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＨＡＲＴ（登録商標）、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）、ＨＡＲＴ－ＩＰ、Ｐｒｏｆｉｂｕｓ、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓなどをサポートする任意の数の他の有線又は無線通信リンクを使用することなどによって、１つ以上の通信ネットワークを使用することによって、無線ゲートウェイ１３５に通信可能に接続され得る。

【0109】

コントローラ１１１は、例として、Ｅｍｅｒｓｏｎ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔによって販売されている、ＤｅｌｔａＶ（商標）コントローラであり得るが、フィールドデバイス１１５～１２２及び１４０～１４６のうちの少なくともいくつかを使用して、バッチプロセス又は連続プロセスを実装するように動作してもよい。ある実施形態においては、プロセス制御データハイウェイ１１０に対して通信可能に接続されるのに加えて、コントローラ１１１はまた、例えば、標準的な４～２０ｍＡデバイス、Ｉ／Ｏカード１２６、１２８、及び／又はＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓプロトコル、ＨＡＲＴ（登録商標）プロトコル、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）プロトコルなどの任意のスマート通信プロトコルと関連付けられた、任意の所望のハードウェア及びソフトウェアを使用して、フィールドデバイス１１５～１２２及び１４０～１４６のうちの少なくともいくつかとも通信可能に接続される。図６において、コントローラ１１１、フィールドデバイス１１５～１２２及びＩ／Ｏカード１２６、１２８は、有線デバイスであり、フィールドデバイス１４０～１４６は、無線フィールドデバイスである。当然ながら、有線フィールドデバイス１１５～１２２及び無線フィールドデバイス１４０～１４６は、任意の他の所望の規格又はプロトコル、例えば、今後開発される任意の規格又はプロトコルを含む任意の有線又は無線プロトコルに適合することができる。

【0110】

図６のプロセスコントローラ１１１は、１つ以上のプロセス制御ルーチン１３８（例えば、メモリ１３２内に記憶されている）を実装又は監督するプロセッサ１３０を含む。プロセッサ１３０は、フィールドデバイス１１５～１２２及び１４０～１４６、並びにコントローラ１１１と通信可能に接続された他のノードと、通信するように構成されている。本明細書に記載される任意の制御ルーチン又はモジュールは、そのように所望される場合は、その一部を異なるコントローラ又は他のデバイスによって実装又は実行させてもよいことに留意されたい。同様に、プロセス制御システム１００内で実装される本明細書に記載の制御ルーチン又はモジュール１３８は、ソフトウェア、ファームウェア、ハードウェアなどを含む任意の形態を取ってよい。制御ルーチンは、オブジェクト指向プログラミング、ラダー論理、シーケンシャルファンクションチャート、ファンクションロックダイアグラム、又は任意の他のソフトウェアプログラミング言語若しくは設計パラダイムを使用したものなどの任意の所望のソフトウェアフォーマットにおいて実装されてもよい。制御ルーチン１３８は、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）又は読み取り専用メモリ（read only memory、ＲＯＭ）などの任意の所望のタイプのメモリ１３２に記憶され得る。同様に、制御ルーチン１３８は、例えば、１つ以上のＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）、又は任意の他のハードウェア若しくはファームウェア要素にハードコードされてもよい。したがって、コントローラ１１１は、任意の所望の様式で制御ストラテジ又は制御ルーチンを実装するように構成することができる。

【0111】

コントローラ１１１は、一般に機能ブロックと称されるものを使用して制御ストラテジを実装し、各機能ブロックは、全体の制御ルーチン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、他の機能ブロックとともに（リンクと呼ばれる通信を介して）動作して、プロセス制御システム１００内にプロセス制御ループを実装する。制御ベースの機能ブロックは、典型的には、トランスミッタ、センサ、又は他のプロセスパラメータ測定デバイスに関連付けられたものなどの入力機能と、ＰＩＤ、ファジー論理などの制御を実行する制御ルーチンに関連付けられた制御機能などの制御機能と、又は、プロセス制御システム１００内で何らかの物理的機能を実行するために、バルブなどの何らかのデバイスの動作を制御する出力機能のうちの１つを実行する。当然のことながら、ハイブリッド及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１１１内に記憶され、それによって実行されてもよく、これは典型的には、これらの機能ブロックが標準的な４～２０ｍＡデバイス及びＨＡＲＴ（登録商標）デバイスなどのいくつかのタイプのスマートフィールドデバイス用に使用されるか、若しくはそれと関連するときに成り立ち、又は機能ブロックは、フィールドデバイス自体の内部に記憶され、それによって実装されてもよく、これはＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓデバイスの場合に成り立ち得る。コントローラ１１１は、１つ以上の制御ループを実装し得、機能ブロックのうちの１つ以上を実行することで実行される、１つ以上の制御ルーチン１３８を含んでもよい。

【0112】

有線フィールドデバイス１１５～１２２は、センサ、バルブ、トランスミッタ、ポジショナなどの任意のタイプのデバイスであってよく、一方でＩ／Ｏカード１２６及び１２８は、任意の所望の通信又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デバイスであってもよい。図６においては、フィールドデバイス１１５～１１８は、アナログ回線又はアナログデジタル結合回線を通じてＩ／Ｏカード１２６と通信する、標準的な４～２０ｍＡデバイス又はＨＡＲＴ（登録商標）デバイスであり、一方で、フィールドデバイス１１９～１２２は、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓ通信プロトコルを用いて、デジタルバスを通じてＩ／Ｏカード１２８と通信する、ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓフィールドデバイスなどのスマートデバイスである。しかし、いくつかの実施形態では、有線フィールドデバイス１１５、１１６及び１１８～１２１のうちの少なくともいくつか、並びに／又はＩ／Ｏカード１２６、１２８のうちの少なくともいくつかは、追加的に又は代替的に、プロセス制御データハイウェイ１１０を使用して、及び／又は他の好適な制御システムプロトコル（例えば、プロフィバス、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ、Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＣｏｎｔｒｏｌＮｅｔ、Ｍｏｄｂｕｓ、ＨＡＲＴなど）を使用することによって、コントローラ１１１と通信し得る。

【0113】

図６では、無線フィールドデバイス１４０～１４６は、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴ（登録商標）プロトコルなどの無線プロトコルを使用して、無線プロセス制御通信ネットワーク１７０を介して通信する。そのような無線フィールドデバイス１４０～１４６は、（例えば、無線プロトコル又は別の無線プロトコルを使用して）無線通信するようにも構成された無線ネットワーク１７０の１つ以上の他のデバイス又はノードと直接通信し得る。無線で通信するようには構成されていない他のノードと通信するために、無線フィールドデバイス１４０～１４６は、プロセス制御データハイウェイ１１０又は別のプロセス制御通信ネットワークに接続される無線ゲートウェイ１３５を利用してもよい。無線ゲートウェイ１３５は、無線通信ネットワーク１７０の様々な無線デバイス１４０～１５８へのアクセスを提供する。特に、無線ゲートウェイ１３５は、無線デバイス１４０～１５８、有線デバイス１１５～１２８、及び／又はプロセス制御プラント１００の他のノード又はデバイス間の通信可能な結合を提供する。例えば、無線ゲートウェイ１３５は、プロセス制御データハイウェイ１１０を使用することによって、及び／又はプロセスプラント１００の１つ以上の他の通信ネットワークを使用することによって、通信可能な結合を提供し得る。

【0114】

有線フィールドデバイス１１５～１２２と同様に、無線ネットワーク１７０の無線フィールドデバイス１４０～１４６は、プロセスプラント１００内で、物理的制御機能、例えば、バルブの開放若しくは閉鎖、又はプロセスパラメータの測定値の取得を実行する。しかしながら、無線フィールドデバイス１４０～１４６は、ネットワーク１７０の無線プロトコルを使用して通信するように構成されている。このように、無線フィールドデバイス１４０～１４６、無線ゲートウェイ１３５、及び無線ネットワーク１７０の他の無線ノード１５２～１５８は、無線通信パケットの生産者であり消費者である。

【0115】

プロセスプラント１００のいくつかの構成では、無線ネットワーク１７０は、非無線デバイスを含む。例えば、図６では、図６のフィールドデバイス１４８は、従来の４－２０ｍＡデバイスであり、フィールドデバイス１５０は、有線ＨＡＲＴ（登録商標）デバイスである。ネットワーク１７０内で通信するために、フィールドデバイス１４８及び１５０は、それぞれの無線アダプタ１５２Ａ、１５２Ｂを介して、無線通信ネットワーク１７０と接続される。無線アダプタ１５２Ａ、１５２Ｂは、ＷｉｒｅｌｅｓｓＨＡＲＴなどの無線プロトコルをサポートし、かつＦｏｕｎｄａｔｉｏｎ（登録商標）Ｆｉｅｌｄｂｕｓ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔなどの１つ以上の他の通信プロトコルもサポートし得る。更に、いくつかの構成では、無線ネットワーク１７０は、無線ゲートウェイ１３５と有線通信する独立した物理デバイスであり得るか、又は無線ゲートウェイ１３５内に一体化され得る、１つ以上のネットワークアクセスポイント１５５Ａ、１５５Ｂを含む。無線ネットワーク１７０はまた、無線通信ネットワーク１７０内の１つの無線デバイスから別の無線デバイスにパケットを転送するための１つ以上のルータ１５８を含み得る。図６では、無線デバイス１４０～１４６及び１５２～１５８は、無線通信ネットワーク１７０の無線リンク１６０を経由して、及び／又はプロセス制御データハイウェイ１１０を介して、互いに、及び無線ゲートウェイ１３５と通信する。

【0116】

図６では、プロセス制御システム１００は、データハイウェイ１１０に通信可能に接続された１つ以上のオペレータワークステーション１７１を含む。オペレータワークステーション１７１を介して、オペレータは、プロセスプラント１００のランタイム動作の閲覧及び監視に加えて、必要であり得る任意の診断、是正、保守、及び／又は他の処置を取り得る。オペレータワークステーション１７１のうちの少なくともいくつかは、例えば、プラント１００のバックエンド環境など、プラント１００の中又は近くの、様々な保護された領域に配置されてよく、いくつかの状況では、オペレータワークステーション１７１のうちの少なくともいくつかは、遠隔地に配置されてよいが、それにもかかわらずプラント１００と通信接続する。オペレータワークステーション１７１は、有線又は無線コンピューティングデバイスであり得る。

【0117】

例示的なプロセス制御システム１００は、構成アプリケーション１７２Ａ及び構成データベース１７２Ｂを含むものとして更に示され、それら各々は、データハイウェイ１１０にも通信可能に接続される。上述したように、構成アプリケーション１７２Ａの様々なインスタンスは、ユーザによるプロセス制御モジュール及び／又は多のタイプのモジュールの作成又は変更、及びこれらのモジュールを、データハイウェイ１１０を介して、コントローラ１１１へ及び／又はプロセス制御システム１００の多のデバイスのダウンロードを可能にするため、並びにオペレータがプロセス制御ルーチン内でデータを閲覧し、データ設定を変更することができることを介して、ユーザによるオペレータインターフェースの作成又は変更を可能にするために、１つ以上のコンピューティングデバイス（図示せず）を実行してよい。構成データベース１７２Ｂは、作成された（例えば、構成された）モジュール及び／又はオペレータインターフェースを記憶する。概して、構成アプリケーション１７２Ａ及び構成データベース１７２Ｂは、構成アプリケーション１７２Ａのうちの複数のインスタンスが、プロセス制御システム１００内で同時に実行され得るにもかかわらず、集中化され、プロセス制御システム１００に対して単一の論理的外観を有してよく、構成データベース１７２Ｂは、複数のデータ記憶デバイスにまたがって実装され得る。したがって、構成アプリケーション１７２Ａ、構成データベース１７２Ｂ、及びそれに対するユーザインターフェース（図示せず）は、制御及び／又は表示モジュール用の構成又は開発システム１７２を含む。典型的には、構成システム１７２のユーザインターフェースは、プラント１００がリアルタイムで動作しているか否かにかかわらず、構成及び開発エンジニアによって利用されるので、構成システム１７２のユーザインターフェースは、オペレータワークステーション１７１とは異なるが、必ずしもそうである必要はないオペレータワークステーション１７１は、プロセスプラント１００のリアルタイム動作中（ここではプロセスプラント１００の「ランタイム」動作とも交換可能に称される）にオペレータによって利用される。

【0118】

また、例示的なプロセス制御システム１００は、データ履歴アプリケーション１７３Ａ及びデータ履歴データベース１７３Ｂを含み、それら各々がまた、データハイウェイ１１０に通信可能に接続される。データ履歴アプリケーション１７３Ａは、データハイウェイ１１０をわたって提供されたデータのいくつか又は全てを収集し、長期にわたる記憶のために、データを履歴化するか、又は履歴データベース１７３Ｂ内に記憶するように動作する。構成アプリケーション１７２Ａ及び構成データベース１７２Ｂと同様に、データ履歴アプリケーション１７３Ａ及び履歴データベース１７３Ｂは、データ履歴アプリケーション１７３Ａのうちの複数のインスタンスが、プロセス制御システム１００内で同時に実行され得るにも関わらず、集中化され、プロセス制御システム１００に対して単一の論理的外観を有し、データ履歴１７３Ｂは、複数の物理的データ記憶デバイスにまたがって実装されてよい。

【0119】

いくつかの構成では、プロセス制御システム１００は、他の無線プロトコル、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ又は他のＩＥＥＥ８０２．１１準拠の無線ローカルエリアネットワークプロトコル、モバイル通信プロトコル、例えば、ＷｉＭＡＸ（Ｗｏｒｌｄｗｉｄｅ Ｉｎｔｅｒｏｐｅｒａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｗａｖｅ Ａｃｃｅｓｓ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）又は他のＩＴＵ－Ｒ（国際電気通信連合無線通信部門、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｎｉｏｎ Ｒａｄｉｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｅｃｔｏｒ）互換性プロトコル、短波無線通信、例えば、近距離無線通信（near field communication、ＮＦＣ）及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又は他の無線通信プロトコルを用いて、他のデバイスと通信する１つ以上の他の無線アクセスポイント１７４を含む。典型的には、そのような無線アクセスポイント１７４は、無線ネットワーク１７０とは異なり、かつ無線ネットワーク１７０とは異なる無線プロトコルをサポートする、それぞれの無線プロセス制御通信ネットワークを経由して、手持ち式又は他の携帯用コンピューティングデバイス（例えば、ユーザインターフェースデバイス１７５）による通信を可能にする。例えば、無線又は携帯用ユーザインターフェースデバイス１７５は、プロセスプラント１００内のオペレータ（例えば、オペレータワークステーション１７１のうちの１つのインスタンス）によって利用される、モバイルワークステーション又は診断試験機器であってよい。一部のシナリオにおいては、携帯用コンピューティングデバイスに加えて、１つ以上のプロセス制御デバイス（例えば、コントローラ１１１、フィールドデバイス１１５～１２２、又は無線デバイス１３５、１４０～１５８）もまた、アクセスポイント１７４によってサポートされる無線プロトコルを用いて通信する。

【0120】

いくつかの構成では、プロセス制御システム１００は、近接したプロセス制御システム１００の外側にあるシステムへの１つ以上のゲートウェイ１７６、１７８を含む。典型的には、そのようなシステムは、プロセス制御システム１００によって生成された情報、又はプロセス制御システム１００によって操作される情報の顧客又は供給元である。例えば、プロセス制御プラント１００は、近接したプロセスプラント１００を別のプロセスプラントに通信可能に接続するためのゲートウェイノード１７６を含み得る。追加的又は代替的に、プロセス制御プラント１００は、近接したプロセスプラント１００を、外部の公衆又はプライベートシステム、例えば、研究所システム（例えば、研究所情報管理システム又はＬＩＭＳ）、オペレータラウンドデータベース、荷役システム、保守管理システム、製品在庫管理システム、製造スケジュール管理システム、天気データシステム、出荷及び運搬システム、包装システム、インターネット、別のプロバイダのプロセス制御システム、又は他の外部システムと通信可能に接続するためのゲートウェイノード１７８を含み得る。

【0121】

図６は有限数のフィールドデバイス１１５～１２２及び１４０～１４６、無線ゲートウェイ３５、無線アダプタ１５２、アクセスポイント１５５、ルータ１１５８、並びに例示的なプロセスプラント１００内に含まれる無線プロセス制御通信ネットワーク１７０とともに単一の無線コントローラ１１１を示すのみであるが、これは例示的かつ非限定的実施形態であるにすぎないことが留意される。任意の数のコントローラ１１１がプロセス制御プラント又はシステム１００内に含まれてもよく、コントローラ１１１のうちのいずれかが、任意の数の有線又は無線デバイス並びにネットワーク１１５～１２２、１４０～１４６、１３５、１５２、１５５、１５８、及び１７０と通信して、プラント１００内でのプロセスを制御してもよい。

【0122】

図６に示すように、また同時に図１Ａを参照すると、例示を明確にするためであって、限定目的ではなく、プロセスプラント１００は、図１Ａのエッジゲートウェイシステム１の一実施形態であり得るエッジゲートウェイシステム１０２に通信可能に接続されている。例えば、プロセスプラント１００は、１つ以上のプロセスプラント通信ネットワーク、データネットワーク、及び／若しくはリンクを介して、直接的に、並びに／又はプロセスプラント１００のそれぞれのゲートウェイを介して、エッジゲートウェイシステム１のフィールド対向構成要素１０に通信可能に接続し得る。例えば、エッジゲートウェイシステム１のフィールド対向構成要素１０は、ネットワーク１１０、１７０を介して、ゲートウェイ１３５、１７６、１７８を介して、並びに／又はプロセスプラントに関連付けられた他のネットワーク、リンク、及び／若しくはゲートウェイを介して、プロセスプラント１００に通信可能に接続され得、それを介して、フィールド対向構成要素１０は、プロセスプラント１００に関連付けられた様々なデータソース３０によって生成されたデータを受信又は取得する。

【0123】

一般的に言えば、エッジゲートウェイシステム１がプロセスプラント関連のデータを取得するデータソース３０及びネットワーク／リンク２８は、パデューモデルの下位レベル又は同様のセキュリティ階層（例えば、レベル０からレベル２）にあってもよく、コントローラ、フィールドデバイス、Ｉ／Ｏカード、及び他のタイプのプロセス制御デバイスを含んでもよい。更に、プロセスプラントに関連付けられたデータソースのセット３０は、一次プロセスデータを直接生成するプロセス制御デバイスのみに限定されず、プロセスプラント１００がオンラインプロセスを制御した結果としてプロセスデータ及び／又は他のタイプのデータを生成する、プロセスプラント１００内の及び／又はプロセスプラント１００に関連付けられた任意のデバイス又は構成要素を追加的又は代替的に含み得ることが理解される。例えば、データソースのセット３０は、モジュール、アラーム、イベント履歴、バッチシステム及び／又は履歴、診断データを生成する診断デバイス又は構成要素、プロセスプラント１００の様々な構成要素及び／又はデバイスの間で情報を送信するネットワークルーティングデバイス又は構成要素、資産管理システム、構成システム、分析システム、モバイルデバイスなどを含み得る。実際に、図６に示される構成要素（例えば、構成要素１１１、１１５～１２２、１２６、１２８、１３５、１４０～１４６、１５２、１５５、１５８、１６０、１７０、１７１～１７６、１７８）及び図６に示されない他の構成要素のうちの任意の１つ以上は、エッジゲートウェイシステム１、１０２を介して１つ以上の外部システム８による消費のために提供され得るプロセスプラント関連データを生成するデータソース３０であり得る。

【0124】

図７は、図１Ａを参照して説明したコンテキスト知識リポジトリ４９などの例示的なコンテキスト知識リポジトリ４９の図式的表現を示す。例示的なコンテキスト知識リポジトリ４９は、プロセスプラント関連データと、バルブ、タンク、ミキサ、ポンプ、熱交換器など、プロセスを制御するために物理的機能を実行するプロセスプラント内のコントローラ、フィールドデバイス、Ｉ／Ｏデバイス、又は任意の他のデバイスなどのプロセスプラントエンティティとの間の関係又は接続を記憶する。プロセスプラントエンティティは、物理的要素又は論理的要素を含み得る。

【0125】

コンテキスト知識リポジトリ４９に含まれる知識／関係データは、特定のプロセスパラメータ（例えば、動作パラメータ、チューニングパラメータ、機器パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータなど）のカテゴリ、以前のプロセスプラント検索クエリ又は以前の検索結果のセットに関連付けられた検索タグ、及びプロセスプラントエンティティの将来の状態を予測するための機械学習モデルを含み得る。知識／関係データはまた、プラント人員によって使用される用語を特定の機器又はプロセスパラメータにマッピングするタクソノミを含み得る。

【0126】

更に、知識／関係データは、プラント人員情報、シフト情報、スケジュール情報、及びプラント人員が各特定のシフト中に責任を負うプロセスプラントエンティティを含むことができる。例えば、知識／関係データは、ジェニーが昼１２時から午後８時まで特定のミキサを操作しており、ボブが午後８時から夜１２時までミキサを操作していることを示してもよい。知識／関係データはまた、製品を生成するために使用されるプロセスプラントエンティティの特定のセットに関連付けられた製品、製品のための製品パラメータ、及びプロセスプラントエンティティの特定のセットのためのプロセスパラメータを含んでもよい。

【0127】

更に、知識／関係データは、連続プロセス又はバッチプロセスにおける上流プロセスプラントエンティティ及び下流プロセスプラントエンティティと、プロセスプラントエンティティに関連付けられたプロセスパラメータとを含み得る。知識／関係データはまた、必ずしも同じプロセスに関与しないプロセスプラントエンティティ間の関係を含んでもよい。例えば、プロセスプラントエンティティ間の近接性に起因して、第１のプロセスプラントエンティティ内の温度が上昇すると、第２のプロセスプラントエンティティ内の温度は比例して上昇する。この関係は、たとえ２つのプロセスプラントエンティティが同じ製品の製造に関与していなくても、知識／関係データに含まれ得る。これらはコンテキスト知識リポジトリ４９に含まれ得る知識／関係データのいくつかの例であるが、プロセスプラント１００に関連する任意の好適な知識／関係データがコンテキスト知識リポジトリ４９に含まれ得る。

【0128】

上述したように、コンテキスト知識リポジトリ４９は、エッジゲートウェイシステム１のエッジ対向構成要素１２に記憶されてもよく、プロセスプラント１００内で生成されたプロセスプラント関連データのローカルコピー又は複製を含んでもよい。このようにして、エッジ対向構成要素１２は、コンテキスト知識リポジトリ４９からのプロセスプラント関連データを、プロセスプラント１００と通信するためのアクセスを許可されていない外部システム８に、高度に安全な様式で、かつプロセスプラント１００の性能に影響を与えることなく提供することができる。例えば、エッジ対向構成要素１２は、コンテキスト知識リポジトリ４９からのプロセスプラント関連データを、プロセスプラント１００内になく、プロセスプラント１００のオンライン動作を制御するデバイス又は構成要素と通信することを許可されていないモバイルデバイス、車両用ヘッドユニット、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ウェアラブルデバイスなどに提供することができる。

【0129】

他の実装形態では、コンテキスト知識リポジトリ４９は、プロセスプラント１００内の及び／又はプロセスプラント１００に関連付けられたデバイス又は構成要素（例えば、フィールド対向構成要素１０）と通信するコンピューティングデバイス内に記憶され得る。これらのデバイス又は構成要素は、プロセスプラント１００がオンラインプロセスを制御した結果として、プロセスデータ／又は他のタイプのデータを生成する。これらの実装形態では、プロセスプラント関連データは、単方向データダイオードを通して提供されず、コンテキスト知識リポジトリ４９からプロセスプラント関連データを受信するデバイスは、プロセスプラント１００のオンライン動作を制御するために、プロセスプラント関連データを生成したプロセスプラント１００内の及び／又はプロセスプラント１００に関連付けられたデバイス又は構成要素と通信することができる。このシナリオでは、プロセス制御デバイスと対話することを許可されたデバイスのみが、コンテキスト知識リポジトリ４９（例えば、オペレータワークステーション、モバイルワークステーションなど）からプロセスプラント関連データを受信することができる。更に他の実装形態では、第１の知識リポジトリ４２ａは、フィールド対向構成要素１０に記憶され得、第２の知識リポジトリ４２ｂは、エッジ対向構成要素１２に記憶され得る。

【0130】

いずれにしても、図７において、プロセスプラント関連データ（例えば、プロセスパラメータデータ、製品パラメータデータ、構成データ、保守データ、イベントデータ、履歴データ、環境データ、実験室測定値などの分析データなど）及びプロセスプラントエンティティ（例えば、コントローラ、フィールドデバイス、プロセスプラント、プロセスプラントエリア、タンク、ポンプ、ミキサ、熱交換器、反応器、再生器、制御モジュール、機能ブロック、プロセスフローモジュールなど）は、ノード又は円によって表され、プロセスプラント関連データ及び／又はプロセスプラントエンティティ間の関係又は接続は、円を接続するエッジ又は線によって表される。例えば、第１のプロセスプラントエンティティ７０２は、ヒューストンプロセスプラントを表す。第１のプロセスプラントエンティティ７０２は、ヒューストンプロセスプラント内にあるエリアに基づいて、プロセスプラント内のエリア（例えば、プラントエリアＡ、プラントエリアＢ）に接続される。各エリアは、コントローラ、フィールドデバイス、コントロールモジュール、プロセスプラント機器などのエリア内のデバイス及び／又は構成要素に接続される。より具体的には、プラントエリアＡは、各々がプラントエリアＡ内に位置するＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ１、ＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１、ＴＡＮＫ１、ＭＩＸＥＲ１、及びＰＵＭＰ１、又はプラントエリアＡ内の制御プロセスプラント機器に接続される。プラントエリアＢは、各々がプラントエリアＢ内に位置するＨＥＡＴ ＥＸＣＨＡＮＧＥＲ１及びＶＡＬＶＥ１に接続される。次いで、ＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ１は、ＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ１が制御モジュールＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１を実行することに基づいて、ＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１に接続される。ＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ１は、ＴＡＮＫ１、ＭＩＸＥＲ１及びＰＵＭＰ１にも接続されており、ＣＯＮＴＲＯＬＬＥＲ１がこれらのプロセスプラント機器の各々を制御することに基づいている。また、ＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１は、ＴＡＮＫ１、ＭＩＸＥＲ１、ＰＵＭＰ１と接続されており、ＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１がこれらのプロセスプラント機器の各々を制御する制御モジュールであることに基づいている。更に、ＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１は、ＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１に接続されており、ＣＮＴＬ ＭＯＤ ＰＩＤ１により、ＴＡＮＫ１、ＭＩＸＥＲ１、及びＰＵＭＰ１の制御に基づいてＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１が生成されることに基づいている。ＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１は、例えば、ガソリンであってもよい。更に、ＴＡＮＫ１及びＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１は、それぞれＴＡＮＫ１及びＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１に対応するプロセスパラメータデータ及び製品パラメータデータに接続されている。より具体的には、ＴＡＮＫ１は、ＴＡＮＫ１の充填レベルを表すプロセスパラメータデータに接続され、Ａｌａｒｍ１及びＡｌａｒｍ２は各々ＴＡＮＫ１に対応するアラームを表し、Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｉｎ１はＴＡＮＫ１への入力として提供される製品（例えば、灯油）である。ＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１は、ＰＲＯＤＵＣＴ ＯＵＴＰＵＴ１の温度、容積、密度、圧力、及び化学組成を表す製品パラメータデータに接続される。

【0131】

コンテキスト知識リポジトリ４９は、少量のプロセスプラント関連データを記憶するが、これは、説明を容易にするためにすぎない。コンテキスト知識リポジトリ４９は、いくつかのプロセスプラントにわたるプロセスプラントエンティティの各々について、任意の数のプロセスプラントエンティティ及び任意の好適な量のプロセスプラント関連データの指示を記憶することができる。このようにして、ユーザは、ユーザが複数のサイトにわたって検索し得るように、複数のプロセスプラントからデータを受信することが可能であり得る。検索結果としてコンテキスト知識リポジトリ４９からプロセスプラント関連データを提供することに加えて、プロセスプラント関連データは、プラントコミッショニングのために、特に曖昧な命名規則を解決するために使用され得る。いずれにしても、プロセスプラント関連データは、構成データ、ランタイムデータ、保守データ、分析データ、規制報告データなどの環境データ、診断データ、機器及び材料のコストなどのプロセスプラントの経済データ、プラントによって生産される製品の予想値、特定の期間にわたってプロセスプラントによって生産される製品の量、予想収益及び利幅など、又はプロセスプラントに関連する任意の他の好適なデータなど、いくつかのタイプの異種データを含むことができる。

【0132】

コンテキスト知識リポジトリ４９を生成するために、コンテキスト知識マイナ４５は、データレイク４０に記憶された様々なコンテンツデータ間の関係を発見するためにデータレイク４０をマイニングし、それに応じてコンテキスト知識リポジトリ４９を生成／修正／更新する。例えば、コンテキスト知識マイナ４５は、データレイク４０をマイニングして、ＴＡＮＫ１に対応するプロセスパラメータに関する追加のプロセスパラメータデータを識別することができる。次いで、コンテキスト知識マイナ４５は、ＴＡＮＫ１と追加のプロセスパラメータデータとの間の接続を含むようにコンテキスト知識リポジトリ４９を更新することができる。いくつかの実装形態では、ユーザがプロセス制御システムに新しい制御モジュールを追加するなど、プラント構成に変更が加えられたとき、ユーザは、命令を（例えば、ユーザインターフェースデバイスにおけるユーザ制御を介して）コンテキスト知識マイナ４５に提供して、新しいプラント構成を用いてコンテキスト知識リポジトリ４９を再生成することができる。いくつかのシナリオでは、ユーザは、命令をコンテキスト知識マイナ４５に提供して、プラント構成に対する変更のみをコンテキスト知識リポジトリ４９に追加することによって、コンテキスト知識リポジトリ４９を新しいプラント構成を用いて更新することができる。他の実装形態では、コンテキスト知識マイナ４５は、例えば、オンラインプロセスプラントへのダウンロードが行われたときに、コンテキスト知識リポジトリ４９への更新を自動的に分析し、既存のコンテキスト知識リポジトリ４９をプラント構成への変更を用いて更新するかどうか、又は例えば、変更が本質的に構造的である場合、コンテキスト知識リポジトリ４９を新しいプラント構成を用いて再生成するかどうかを決定することができる。コンテキスト知識リポジトリ４９はまた、プラント構成変更がいつ追加されたのかに関する時間データを記憶することができる。例えば、新しい又は更新された制御モジュールがオンラインプロセスプラントにダウンロードされるとき、コンテキスト知識リポジトリ４９は、ダウンロードの日付及び時間を含んでもよい。したがって、各プラント構成変更が発生したときのプラント状態のコンテキスト記録は、コンテキスト知識リポジトリ４９に基づいて維持することができる。コンテキスト知識リポジトリ４９はグラフ構造として描写されているが、これは単に例示的な実施形態であり、コンテキスト知識リポジトリ４９内のエンティティは任意の好適な様式で接続することができる。

【0133】

プロセスプラント検索クエリ
上述したように、エッジ対向構成要素１２内のアクセス機構４８は、プロセスプラント関連データを外部システム８に提供することができる。アクセス機構の一例は、プロセスプラント検索クエリサーバであって、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント１００の外部のユーザインターフェースデバイス（例えば、モバイルデバイス、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ウェアラブルデバイス、車両用ヘッドユニットなど）などの外部システム８からプロセスプラント検索クエリを取得する。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント検索クエリに関連するプロセスプラント関連データを知識リポジトリ４２から取得し、取得したプロセスプラント関連データに基づいてプロセスプラント検索結果を生成する。より一般的には、プロセスプラント検索クエリサーバは、アプリケーション又は他のコンピューティングデバイスからプロセスプラント関連データの要求を取得し、要求に応答して知識リポジトリ４２からプロセスプラント関連データのうちの少なくともいくつかを取得し、取得されたプロセスプラント関連データをアプリケーション又は他のコンピューティングデバイスに提供し得る。いくつかの実装形態では、要求はプロセスプラント検索クエリであり、プロセスプラント検索クエリサーバは、プロセスプラント検索クエリに応答して、プロセスプラント関連データのサブセットを検索結果としてアプリケーション又は他のコンピューティングデバイスに提供する。

【0134】

図８は、例示的なプロセスプラント検索クエリサーバ８００のブロック図を示す。プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセッサ８０２と、プロセスプラント検索エンジン８０６を実行するメモリ８０４と、１つ以上の外部通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンクを介して外部システム８と通信するための通信ユニットとを有するハードウェアとして実装されてもよい。１つ以上の外部通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンクは、任意の数の有線及び／又は無線通信ネットワーク、データネットワーク、及び／又はリンクを含んでもよく、任意の数のプライベート及び／又はパブリックネットワーク及び／又はリンクを含んでもよい。他の実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、エッジ対向構成要素１２のハードウェア上でプロセスプラント検索エンジン８０６を実行するためのソフトウェアとして実装され得る。

【0135】

いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、エッジ対向構成要素１２のアクセス機構４８である。これらの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント１００内で生成されたプロセスプラント関連データのローカルコピー又は複製であるプロセスプラント関連データを知識リポジトリ４２から取得する。したがって、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント１００内で生成されたプロセスプラント関連データと直接相互作用せず、プロセスプラント１００のオンライン動作を制御するためにプロセスプラント１００内のコントローラ及び／又は他のデバイスと通信することができない。他の実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、エッジ対向構成要素１２の一部ではなく、プロセスプラント１００に通信可能に結合され、プロセスプラント１００のオンライン動作を制御するためにプロセスプラント１００内のコントローラ及び／又は他のデバイスと通信するように構成されたサーバデバイスである。

【0136】

いずれにしても、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ユーザインターフェースデバイスからプロセスプラント検索クエリを受信する。プロセスプラント検索クエリは、プロセスプラント関連データに関連する、及び／又はプロセスプラント内のプロセスプラントエンティティに関連する任意の検索クエリであってもよい。例えば、プロセスプラント検索クエリは、「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？（私のキャットクラッカーの状態はどうですか？）」であり得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリを分析／パースして、検索クエリの主題、検索クエリのコンテキスト、及び／又は検索クエリに応答するデータセットをフィルタリングするために使用され得る検索クエリ内の他の情報を識別する。より具体的には、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリサーバ８００に含まれるか、又はプロセスプラント検索クエリサーバ８００に通信可能に結合された文法モジュール又はプラント語彙データベースから主題及びフィルタの指示を取得することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、プロセスプラント検索クエリのいくつかの主題と、検索結果をフィルタリングするために主題を修正するフィルタとを記憶することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、主題又はフィルタの同義語又はニックネームなど、各主題及び／又はフィルタに対応するプロセスプラント検索クエリからの用語のいくつかのマッピングを記憶することもできる。例えば、主題「ＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲ」に対して、文法又はプラント語彙は、対応する用語「ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ（キャットクラッカー）」、「ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｍｏｄｕｌｅ（キャットクラッカーモジュール）」、「ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｕｌｅ（キャットクラッカー制御モジュール）」、「ｃａｔａｌｙｔｉｃ ｃｒａｃｋｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ（接触分解モジュール）」、「ｆｌｕｉｄ ｃａｔａｌｙｔｉｃ ｃｒａｃｋｉｎｇ ｍｏｄｕｌｅ（流動接触分解モジュール）」などを記憶することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、知識リポジトリ４２からのタクソノミを使用してマッピングを生成することができる。タクソノミは、特定のプロセスプラントエンティティが、特定のプロセスプラント又は地理的領域において１つの名前を使用し、別のプロセスプラント又は地理的領域において別の名前を使用して参照されることを示し得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントクエリが提供されるプロセスプラント又は地理的領域に基づいて主題を識別することができる。

【0137】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、例えば、「ｈｏｗ ｉｓ（どう）」及び「ｍｙ（私の）」などの用語に基づいて、プロセスプラント検索クエリが自然言語フォーマットで提供されたことを識別することもできる。結果として、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ユーザによるフォローアップクエリのためのコンテキストとして使用され得るプロセスプラント検索クエリの会話的性質を認識する。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリを会話型として認識するので、ユーザが「Ｗｈａｔ ｉｓ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ？（効率は？）」などの追加のプロセスプラント検索クエリを提供する場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、コンテキストに基づいて、追加のプロセスプラント検索クエリが、キャットクラッカーに関する効率のためのものであり、別のモジュールのためのものではないことを識別する。プロセスプラント検索クエリの自然言語フォーマットを識別することに応答して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリの閾値期間（例えば、５分、１０分、１時間など）内のユーザによる追加のプロセスプラント検索クエリのためのコンテキストとしてプロセスプラント検索クエリを使用する。

【0138】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、次いで、プロセスプラント検索クエリ内の用語の各々を主題又はフィルタのうちの１つと一致させ得る。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、まず、プロセスプラント検索クエリの主題に対応するプロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、残りの用語並びにデータセットを更にフィルタリングするために使用され得るコンテキストに対応するフィルタを識別する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語と、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれる主題との完全一致を識別することができる。

【0139】

他の実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語が、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれるいくつかの候補プロセスプラント検索クエリ主題からの主題に対応する尤度を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、最も高い尤度を有する主題及び対応する用語を識別する。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の第１の用語を、文法モジュール又はプラント語彙データベース内の候補プロセスプラント検索クエリ主題の各々と比較し、第１の用語が候補プロセスプラント検索クエリ主題の各々に対応する尤度を識別することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の第１及び第２の用語を、文法モジュール又はプラント語彙データベース内の候補プロセスプラント検索クエリ主題の各々と比較し、第１及び第２の用語が候補プロセスプラント検索クエリ主題の各々に対応する尤度を識別することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、第２の用語のみを文法モジュール又はプラント語彙データベース内の主題の各々と比較し、第２の用語が候補プロセスプラント検索クエリ主題の各々に対応する尤度を識別してもよい。

【0140】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、文法モジュール又はプラント語彙データベース内の候補プロセスプラント検索クエリ主題のうちの１つに対応する最も高い尤度を有するが１つ以上の用語のセットを識別するために、用語の各々を単独で及び組み合わせて比較し続けることができる。図８に示すように、プロセスプラント検索エンジン８０６は、主題「ＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲ」に対応するものとして用語「ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ」を識別する。

【0141】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、文法モジュール又はプラント語彙データベースから、残りの用語に対応するフィルタを識別する。フィルタは、識別された主題に応答して取得されたデータセットをフィルタリングするために使用され得る。この例では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲへの関連性を有する知識リポジトリ４２に含まれるプロセスプラント関連データのセットを取得することができる。フィルタは、そのセットからプロセスプラント関連データを除去するために使用され得る。主題と同様に、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語と、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれるフィルタとの完全一致を識別することができる。他の実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語が、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれるフィルタに対応する尤度を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、最も高い尤度又は尤度閾値を上回る尤度を有するフィルタ及び対応する残りの用語を識別する。

【0142】

プロセスプラント検索クエリは、尤度閾値を上回るフィルタに対応する尤度を有する１つ以上の残りの用語の異なるセットを各々有するいくつかのフィルタを含むことができる。図８に示すように、プロセスプラント検索エンジン８０６は、フィルタ「ＳＣＯＰＥ：ＵＳＥＲ」に対応するものとして用語「ｍｙ」を識別する。フィルタ「ＳＣＯＰＥ：ＵＳＥＲ」は、知識リポジトリ４２内のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲと名付けられたいくつかのエンティティのうちの１つの特定のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲに対応するプロセスプラント関連データのみが残るように、プロセスプラント関連データのセットをフィルタリングするために使用され得る。特定のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲは、以下でより詳細に説明されるように、コンテキストに従って、ユーザが操作し、維持し、責任を負うなどする、ＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲである。プロセスプラント検索エンジン８０６は、フィルタ「ＡＬＬ＿ＡＢＮＯＲＭＡＬ」に対応するものとして用語「ｈｏｗ ｉｓ」を識別する。フィルタ「ＡＬＬ＿ＡＢＮＯＲＭＡＬ」は、異常状態を示し、かつ１つの特定のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲに対応するプロセスプラント関連データのみが残るように、プロセスプラント関連データのセットをフィルタリングするために使用されてもよい。

【0143】

図８に示すように、ユーザが操作し、維持し、責任を負うなどする特定のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲに対応する例示的なプロセスプラント関連データは、２０％のスラリーレベル、５００°の反応器温度、１．５バールの反応器圧力、２００°の再生器温度、及び２バールの再生器圧を含む。知識リポジトリ４２内のスラリーレベルは、例えば、スラリーレベルが閾値スラリーレベルを下回ることに基づく異常状態との関連性を含むことができる。したがって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、スラリーレベルのみが残るように、プロセスプラント関連データのセットから反応器温度、反応器圧力、再生器温度、及び再生器圧力をフィルタリングすることができる。

【0144】

プロセスプラント検索クエリの主題及びフィルタを識別することに加えて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、コンテキストを識別する。コンテキストは、ユーザの名前、ユーザが作業するプロセスプラントの名前及び場所、プロセスプラント内のユーザの組織的役割、ユーザの選好、ユーザに対する以前の検索クエリの検索履歴などの、プロセスプラント検索クエリをサブミットするユーザのユーザ情報を含んでもよい。プロセスプラント検索エンジン８０６は、例えば、ユーザデータベースに含まれるユーザのユーザプロファイルからユーザ情報を取得してもよい。ユーザは、ユーザ情報にアクセスするためにプロセスプラント検索エンジン８０６によって使用され得るログイン情報を提供し得る。加えて、コンテキストは、プロセスプラント内の場所を含み得るか、又は外部場所であり得るデバイスの場所、デバイスの能力（例えば、オーディオ、ディスプレイ、マイクロフォン、デバイス上で実行されるアプリケーションなど）、デバイスのタイプ、デバイスのサイズなどの、ユーザがプロセスプラント検索クエリをサブミットするデバイスに関するデバイス情報を含み得る。デバイスの場所は、「Ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｖａｌｖｅ ｉｎ ｆｒｏｎｔ ｏｆ ｍｅ．（私の前のバルブを識別してください）」などの場所ベースのプロセスプラント検索クエリを可能にし得る。更に、コンテキストは、プロセスプラント検索クエリがサブミットされる時間を含むことができる。

【0145】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、コンテキストに従ってプロセスプラント関連データのセットを更にフィルタリングすることができる。例えば、上述したように、プロセスプラント検索クエリに対応するフィルタの１つは、「ＳＣＯＰＥ：ＵＳＥＲ」である。ユーザが作業するプロセスプラントの名前及び場所、並びにプロセスプラント内のユーザの組織的役割に基づいて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ユーザが操作する、維持する、責任を負うなどする知識リポジトリ４２内のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲのいくつかのインスタンスのうちのＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲを識別し得る。例えば、コンテキスは、ユーザが、１つのＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲを有するヒューストンプラントのエリア１で作業することを示し得る。したがって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ヒューストンプラントのエリア１にあるＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲに対応するプロセスプラント関連データのみを含むようにデータセットをフィルタリングすることができる。他の実装形態では、ユーザは、プロセスプラントの名前又は場所をプロセスプラント検索クエリに含めることができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、閾値期間内などの同じ会話内のユーザによる更なるプロセスプラント検索クエリのための、又はユーザによる任意の後続のプロセスプラント検索クエリのためのコンテキストとして、プロセスプラントの名前又は場所を使用することができる。デバイスコンテキストは、プロセスプラント検索エンジン８０６が返すべき検索結果の数を決定するために使用され得る。例えば、デバイスがデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、オペレータワークステーションなどである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果のフルセットを返してもよい。デバイスがモバイルデバイス又は車両用ヘッドユニットである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果の数を１つ又はいくつかの他の閾値数に減少させ得る。

【0146】

いずれにしても、プロセスプラント検索エンジン８０６は、フィルタリングされたプロセスプラント関連データをプロセスプラント検索結果に変形する。上述の例では、フィルタリングされたプロセスプラント関連データは、ヒューストンプラントのエリア１のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲについて２０％のスラリーレベルを含む。したがって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、オーディオ応答（例えば、テキスト音声エンジンを介して）又は「Ｙｏｕｒ ｓｌｕｒｒｙ ｌｅｖｅｌ ｉｓ ｌｏｗ（あなたのスラリーレベルは低いです）」などの自然言語フォーマットのテキスト応答として検索結果を生成することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、時刻／年及び／又はユーザ名に基づいて文法モジュール又はプラント語彙から「Ｇｏｏｄ ｍｏｒｎｉｎｇ」、「Ｇｏｏｄ ｍｏｎｋｅｙ」、「Ｈａｐｐｙ Ｈｏｌｉｄａｙ！」などの導入文を取得することによって、フィルタリングされたプロセスプラント関連データのサブセットをプロセスプラント検索結果に変形することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、文法モジュール又はプラント語彙からプロセスプラント検索クエリに対する自然言語応答を取得することができ、例えば、「Ｙｏｕｒ ｓｌｕｒｒｙ ｌｅｖｅｌ ｉｓ．．．（あなたのスラリーレベルは．．．です）」「Ａｂｎｏｒｍａｌ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｉｎ ｙｏｕｒ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｉｎｃｌｕｄｅ．．．（あなたのキャットクラッカーにおける異常状態には．．．が含まれます）」「Ｙｏｕｒ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｉｓ ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ ｗｅｌｌ！ Ａ ｆｅｗ ｔｈｉｎｇｓ ｔｏ ｗａｔｃｈ ｏｕｔ ｆｏｒ ａｒｅ．．．（あなたのキャットクラッカーはうまく機能しています！多少注意すべきことは．．．）」などである。他の実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果を、スラリーレベル、又はスラリーレベルに関する詳細な情報へのリンクを強調し得るヒューストンプラントのエリア１内のＭＯＤＵＬＥ：ＣＡＴＣＲのためのプロセスフローモジュール又は制御モジュールへのリンクとして生成してもよい。この例では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、単一のプロセスプラント検索結果を返す。しかしながら、これは単に１つの例示的なシナリオである。他のシナリオでは、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリに応答して、任意の量のプロセスプラント関連データに対応する任意の数のプロセスプラント検索結果を返し得る。

【0147】

「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？」は、プロセスプラント検索クエリの一例であるが、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、任意の好適なプロセスプラント検索クエリを取得し、プロセスプラント検索結果を生成してもよい。他の例示的なプロセスプラント検索クエリは、特定の動作モードに関するクエリ、異常状態又は特定の異常状態に関するクエリ、モジュール階層の指定された部分におけるモジュールに対するクエリ、特定の名前及び／又は値を有するプロセスパラメータに対するクエリ、アラーム又は特定の優先度を有するアラームを用いるモジュールに対するクエリ、特定のプロセスプラントエンティティ又はプロセスプラントエンティティのグループに関するクエリ、プロセスプラントエンティティによって生産される製品に関するクエリ、プロセスプラント内のイベントに関するクエリ、クラスのインスタンスに関するクエリなどの構成データに関するクエリ、又はプロセスプラントに関連する任意の他の好適なクエリを含み得る。

【0148】

加えて、いくつかの実装形態では、ユーザは、プロセスプラント検索クエリサーバ８００が、（例えば、ユーザインターフェースデバイス上のユーザ制御を選択して、要請されていないプロセスプラント関連データを受信することによって）プロセスプラントに関する要請されていない音声又は表示情報をユーザのユーザインターフェースデバイスに提供することを可能にし得る。プロセスプラントに関する要請されていない音声又は表示情報は、ユーザとの現在の対話にかかわらず、重大な又は安全関連のアラーム情報を含むことができる。プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザのためのプロセスプラントエンティティのセットを識別し得る。例えば、プロセスプラントエンティティのセットは、ユーザの組織的役割に基づいて識別されてもよく、又はユーザによって選択されてもよい。プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、次いで、周期的に（例えば、３０秒毎、１分毎、５分毎など）プロセスプラントエンティティの識別されたセットに関連する重大又は安全関連のアラーム情報を求めて知識リポジトリ４２を検索することができる。プロセスプラント検索クエリサーバ８００が、プロセスプラントエンティティの識別されたセットのうちの１つに関連する重大な又は安全関連のアラーム情報を識別すると、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザが重大な又は安全関連のアラーム情報、プロセスプラントエンティティのセットに関するプロセスプラント検索クエリを提供したかどうか、又は何らかのプロセスプラント検索クエリを提供したかどうかにかかわらず、重大な又は安全関連のアラーム情報の指示を、オーディオ又はテキスト／図式的フォーマットでユーザインターフェースデバイスに提供する。例えば、ユーザは、ボイラユニット及び蒸留塔に関するプロセスプラント検索クエリを提供することができる。ユーザが操作するプロセスプラント１００のエリア内の安全システムに関連する重大な又は安全関連のアラーム情報を識別することに応答して、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索クエリ／プロセスプラント検索結果シーケンスを中断し、代わりに、安全システムに関連する重大な又は安全関連のアラーム情報をユーザインターフェースデバイスに提供し得る。

【0149】

加えて、ユーザは、プロセスプラント内で発生する特定のイベント又は条件に応答して、音声アラート又は通知がユーザインターフェースデバイスに提供されることを要求してもよい。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、特定の条件が満たされているか、又はプロセスプラント１００内でイベントが発生しているかどうかを周期的に又は連続的に決定することができる。特定の条件が満たされたとき、又はイベントが発生したとき、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザによる更なる要求又はプロセスプラント検索クエリなしに、音声アラート又は通知をユーザインターフェースデバイスに提供し得る。例えば、ユーザは、ＴＴ－１０２のプロセス変数値が７０％を超えて上昇したときを知りたい場合がある。プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、例えば、知識リポジトリ４２から、ＴＴ－１０２のプロセス変数値を周期的に又は連続的に取得し得る。プロセス変数値が７０％を超えるとき、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、例えば、ＴＴ－１０２のプロセス変数値が７１％であるという音声アラートをユーザインターフェースデバイスに提供し得る。

【0150】

スマート検索ユーザインターフェース
プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント１００の内部又は外部にあり得るユーザインターフェースデバイスからプロセスプラント検索クエリを受信する。図９は、ユーザインターフェースデバイス上に提示され得る例示的なプロセスプラント表示９００を示す。ユーザインターフェースデバイスは、ユーザがプロセスプラント表示９００上のユーザ制御を介してプロセスプラント１００内のデバイス又は構成要素を制御し得るように、プロセスプラント１００に通信可能に結合され得る。他の実装形態では、ユーザインターフェースデバイスは、プロセスプラント１００に通信可能に結合されず、プロセスプラント表示９００上に提示されるデータは、プロセスプラント１００内のプロセスプラント関連データのローカルコピー又は複製からのものである。いずれにしても、プロセスプラント表示９００は、選択されると、プロセスプラント検索クエリを入力するための検索バー９０４をプロセスプラント表示９００に提示させる、検索アイコンなどのユーザ制御９０２を含んでもよい。いくつかの実装形態では、プロセスプラント表示９００は、ユーザインターフェースデバイス上で実行されるプロセスプラントアプリケーション又はプロセスプラント検索アプリケーションを介して提示される。ユーザは、マイクロフォンを介したテキスト入力又はオーディオ入力を介して、「ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｕｌｅｓ ｗｉｔｈ ｂｙｐａｓｓ ｎｏｔ ｏｎ（バイパスがオンでない制御モジュール）」などのプロセスプラント検索クエリを入力することができる。プロセスプラント検索クエリは、制御モジュール、フェースプレート、プロセスフローモジュール、プロセスプラントエンティティなど、プロセスプラント表示９００に提示される図式的情報に関連し得る。いくつかの実装形態では、ユーザインターフェースデバイスは、プロセスプラント検索クエリのコンテキストとして、プロセスプラント表示９００に含まれる制御モジュール、プロセスフローモジュール、フェースプレート、プロセスプラントエンティティなどの指示をプロセスプラント検索クエリサーバ８００に提供し得る。他のシナリオでは、プロセスプラント検索クエリは、プロセスプラント表示９００に提示される図式的情報に関連しない。

【0151】

プロセスプラントアプリケーション又はプロセスプラント検索アプリケーションは、ユーザによって入力された以前のプロセスプラント検索クエリを記憶してもよく、テキスト又はオーディオ入力を繰り返す必要なく、以前のプロセスプラント検索クエリのうちの１つをユーザが選択するためのユーザ制御を含んでもよい。いくつかの実装形態では、プロセスプラントアプリケーション又はプロセスプラント検索アプリケーションは、更新された検索結果を受信するために、以前のプロセスプラント検索クエリを周期的に、又は任意の好適な様式で自動的に再サブミットしてもよい。

【0152】

次いで、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索クエリ、並びにユーザ情報、デバイス情報、ユーザに対する以前の検索クエリの検索履歴、プロセスプラント検索クエリがサブミットされたときにプロセスプラント関連のデータ上に提示された図式的情報の指示などのプロセスプラント検索クエリのコンテキストを受信する。次いで、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索クエリ「ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｕｌｅｓ ｗｉｔｈ ｂｙｐａｓｓ ｎｏｔ ｏｎ」の主題を、プロセスプラント検索クエリ内の用語「ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｕｌｅｓ（制御モジュール）」から、ＣＲＴＬＭＯＤとして識別することができ、用語「ｂｙｐａｓｓ ｎｏｔ ｏｎ（バイパスがオンでない）」から、フィルタをＢＹＰＡＳＳ：ｉｓ＿ｎｏｔ：Ｏｎとして識別することができる。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザが操作し、維持し、責任を負うなどする特定のプロセスプラント内の制御モジュール、ユーザが操作し、維持し、責任を負うなどするプロセスプラントの特定のエリア、ユーザが以前に問い合わせたプロセスプラントの特定のエリア、又はユーザのプロセスプラント表示９００上に現在提示されているプロセスプラントの特定のエリアなどの追加のフィルタをコンテキストから識別することができる。いずれにしても、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、次いで、知識リポジトリ４２から、バイパスがオンでない制御モジュールの各々、並びに識別された制御モジュールの各々についてのプロセスプラント関連データを識別する。プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、制御モジュールのための各識別された制御モジュール／プロセスプラント関連データのためのプロセスプラント検索結果を生成し、検索結果表示においてユーザインターフェース上に表示するためにプロセスプラント検索結果を提供する。ユーザインターフェースデバイス上に提示され得る例示的なプロセスプラント検索結果表示１０００が、図１０に示される。

【0153】

プロセスプラント検索結果表示１０００は、プロセスプラント検索クエリ「ｃｏｎｔｒｏｌ ｍｏｄｕｌｅｓ ｗｉｔｈ ｂｙｐａｓｓ ｎｏｔ ｏｎ」に応答するプロセスプラント検索結果のセット１００２ａ～１００８ａの指示を含む。プロセスプラント検索結果１００２ａ～１００８ａの各指示は、プロセスプラント検索結果に関する詳細情報へのリンクを有するプロセスプラント検索結果の名前（例えば、Ｗｏｒｋｓｈｏｐ＿１３０３）を含むことができる。加えて、プロセスプラント検索結果１００２ａ～１００８ａの各指示は、プロセスプラント検索結果に関する詳細情報のサムネイル画像又はプレビュー１００２ｂ～１００８ｂを含み得る。例えば、第１のプロセスプラント検索結果１００２ａ、Ｗｏｒｋｓｈｏｐ＿１３０３は、制御モジュールであり、第１のプロセスプラント検索結果１００２ｂに対応するサムネイル画像又はプレビューは、制御モジュールの図式的表現のサムネイル画像である。ユーザが、（例えば、第１のプロセスプラント検索結果１００２ａの指示、又は第１のプロセスプラント検索結果１００２ｂに対応するサムネイル若しくはプレビューをクリック又はタッチ選択することによって）第１のプロセスプラント検索結果１００２ａを選択すると、ユーザインターフェースデバイスは、詳細検索結果表示内に制御モジュールの図式的表現の完全なビューを提示し得る。

【0154】

いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、例えば、ユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域又は表示ウィンドウのサイズ、ユーザインターフェースデバイスのタイプ、プロセスプラント検索結果の各々に関連付けられた優先度レベル又は他のコンテキストなどを含む要因に基づいて、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるためのプロセスプラント検索結果の数、及び／又はプロセスプラント検索結果が提示される順序を選択することができる。更に、いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果が基づく要求に基づいて、プロセスプラント検索結果が表示若しくは別様に提示される様式、又は、プロセスプラント検索結果が基づく要求が受信される様式を修正することができる。

【0155】

例えば、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、若しくはユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズが、閾値サイズ未満である場合、又はデバイスタイプが、デバイスタイプの所定のセットのうちの特定のタイプ（例えば、モバイルデバイス、車両用ヘッドユニットなど）である場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるための単一のプロセスプラント検索結果を提供してもよく、又はそうでなければ、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるための低減された数のプロセスプラント検索結果を提供してもよい。

【0156】

図１１Ａ及び図１１Ｂは、単一のプロセスプラント検索結果を有するプロセスプラント検索結果表示１１００Ａ及び１１００Ｂを示し、図１１Ｃは、３つの表示されたプロセスプラント検索結果を有するプロセスプラント検索結果表示１１００Ｃを示す。一般的に言えば、ユーザインターフェースデバイスによって提供されるプロセスプラント検索結果の数は、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、又はユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズに基づき得る。いくつかの例では、ユーザユーザインターフェースデバイスによって提供されるプロセスプラント検索結果の数は、ユーザインターフェースデバイスによって提供される表示又は表示ウィンドウがブラウザ又は別のアプリケーションを介して提供されるかどうかに基づき得る。更に、いくつかの例では、ユーザインターフェースデバイスによって提供されるプロセスプラント検索結果の数は、プロセスプラント検索結果がそれを介して提供されるブラウザウィンドウ又はアプリケーションウィンドウの相対的なサイズ、又はそれらによって使用されるユーザインターフェースデバイス表示領域のパーセンテージ／割合に基づき得る。

【0157】

例えば、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、又はユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズが、閾値サイズ以上であるか、又はデバイスタイプの所定のセットのうちの１つのデバイスタイプである場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるためのプロセスプラント検索結果のセットを提供し得る。他の実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、又はユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズに比例する、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるためのプロセスプラント検索結果の数を選択する。例えば、プロセスプラント検索クエリサーバ１０００は、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、又はユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズが、第１の閾値サイズを上回るが、第２の閾値サイズ未満であるとき、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるための１０個のプロセスプラント検索結果を提供し得る。例えば、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、又はユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズが、第２の閾値サイズを上回るが、第３の閾値サイズ未満であるとき、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるための２０個のプロセスプラント検索結果を提供し得るなどである。更に他の実装形態では、プロセスプラント検索結果表示１０００は、第１のページ上のプロセスプラント検索結果の第１のセットと、ユーザがプロセスプラント検索結果表示１０００上のユーザ制御（前後矢印など）を介してアクセスすることができる後続のページ上の追加のプロセスプラント検索結果のセットとを含む。例えば、図１１Ｃは、４つのプロセスプラント検索結果のうちの３つが第１のページ１１００Ｃ上に表示され、第４のプロセスプラント検索結果が、ユーザがインタラクティブコントロール（「＋１」）を使用して選択することができる後続のページ上で利用可能であることを示す。

【0158】

他の実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果のセットをユーザインターフェースデバイスに提供し、ユーザインターフェースデバイスは、ユーザインターフェースデバイスのサイズ、又はユーザインターフェースデバイスによって提供される表示領域若しくは表示ウィンドウのサイズ、及び／又はユーザインターフェースデバイスのタイプに基づいて、プロセスプラント検索結果のセットの提示を調整する。例えば、ユーザインターフェースデバイスがモバイルデバイス又は車両用ヘッドユニットである場合、ユーザインターフェースデバイスは、プロセスプラント検索結果表示１０００に提示するための、プロセスプラント検索結果のセットのうちの単一の検索結果を選択してもよく、又はそうでなければ、プロセスプラント検索結果表示１０００に含めるための、低減された数のプロセスプラント検索結果を提供してもよい。ユーザインターフェースデバイスがデスクトップコンピュータであるか、又は閾値サイズ以上のサイズを有する場合、ユーザインターフェースデバイスは、プロセスプラント検索結果表示１０００内にプロセスプラント検索結果のセットの各々を提示してもよく、又はそうでなければ、プロセスプラント検索結果表示１０００内に含めるための増加した数のプロセスプラント検索結果を提供してもよい。

【0159】

いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、ユーザインターフェースデバイスの能力に基づいて、プロセスプラント検索結果を提供するフォーマットを選択することができる。ユーザインターフェースデバイスがオーディオ能力を有するが、ディスプレイを有さない場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果をオーディオフォーマットで、ユーザインターフェースデバイスに提供し得る。ユーザインターフェースデバイスがディスプレイを有するが、オーディオ能力を有しない場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果をテキスト／図式的フォーマットで、ユーザインターフェースデバイスに提供し得る。ユーザインターフェースデバイスがディスプレイ及びオーディオ能力を有する場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果をテキスト／図式的フォーマット及びオーディオフォーマットの両方で、ユーザインターフェースデバイスに提供し得る。

【0160】

更に、いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索が基づく要求のタイプ、又は要求が受信される様式に基づいて、プロセスプラント検索結果を提供するフォーマットを選択することができる。例えば、要求がユーザの音声コマンドを介して受信された場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果をオーディオフォーマットでユーザインターフェースデバイスに提供し得る。別の例として、要求が、タイプされるか、又は別様にテキスト入力コマンドを介してユーザから受信される場合、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果をテキスト／図式的フォーマットでユーザインターフェースデバイスに提供し得る。

【0161】

加えて、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、例えば、プロセスプラント検索結果の各々に関連付けられた優先度レベル、プロセスプラント検索結果の各々に関連付けられたアラームステータス、バッチランタイムなどのプロセスプラント検索結果の各々に関連付けられたバッチＩＤ又は他のバッチ基準、プロセスプラント検索結果の各々に関連付けられた機器のタイプ、又はプロセスプラント検索結果の各々に関連付けられたプラントのエリアなどのコンテキストに基づいて、プロセスプラント検索結果表示１０００を介したプロセスプラント検索結果の提示に優先順位を付けるか、又は別様に修正し得る。

【0162】

一例では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果の第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて表示されるべきプロセスプラント検索結果の第１のサブセットを選択し、プロセスプラント検索結果の第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて表示されない（又は結果の別のページ上にのみ表示される）プロセスプラント検索結果の第２のサブセットを選択することによって、プロセスプラント検索結果表示１０００を介したプロセスプラント検索結果の提示に優先順位を付けるか、又は別様に修正し得る。例えば、第１のより高い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが表示されてもよく、第２のより低い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットは表示されなくてもよい。別の例として、アラームに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが表示されてもよく、アラームと関連付けられないプロセスプラント検索結果の第２のサブセットは表示されなくてもよい。加えて、別の例として、第１のバッチＩＤに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセット、又はプロセスプラント検索結果の各々に関連付けられた他のバッチ基準が表示されてもよく、第２のバッチＩＤ又は他のバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットは表示されなくてもよい。更に、別の例として、第１のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが表示されてもよく、第２のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットは表示されなくてもよい。別の例として、第１のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが表示されてもよく、第２のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットは表示されなくてもよい。

【0163】

例えば、図１１Ｂに示すように、プラントの特定のユニット（ユニットＡ）で稼働中のバッチに関連付けられたプロセスプラント検索結果のサブセットが表示されるが、ユニットＡで稼働中のバッチに関連付けられないプロセスプラント検索結果は表示されない。

【0164】

更に、一例では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果の第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいてプロセスプラント検索結果表示１０００の第１の場所（例えば、画面の上部、画面の第１の側部などの画面の第１の部分）に表示されるプロセスプラント検索結果の第１のサブセットを選択し、プロセスプラント検索結果の第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいてプロセスプラント検索結果表示１０００の第２の場所（例えば、画面の下部、画面の反対側の側部などの画面の第２の部分）に表示されるプロセスプラント検索結果の第２のサブセットを選択することによって、プロセスプラント検索結果表示１０００を介したプロセスプラント検索結果の提示に優先順位を付けるか、又は別様に修正し得る。例えば、第１のより高い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが第１の場所に表示されてもよく、第２のより低い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットが第２の場所に表示されてもよい。別の例として、アラームに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが第１の場所に表示されてもよく、アラームと関連付けられないプロセスプラント検索結果の第２のサブセットが第２の場所に表示されてもよい。加えて、別の例として、第１のバッチＩＤに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセット、又はプロセスプラント検索結果の各々に関連付けられた他のバッチ基準（バッチランタイムなど）が第１の場所に表示されてもよく、第２のバッチＩＤ又は他のバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットが第２の場所に表示されてもよい。更に、別の例として、第１のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが第１の場所に表示されてもよく、第２のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットが第２の場所に表示されてもよい。別の例として、第１のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットが第１の場所に表示されてもよく、第２のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットが第２の場所に表示されてもよい。

【0165】

加えて、一例では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索結果の第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいてプロセスプラント検索結果表示１０００を介してより大きいサイズで表示されるべきプロセスプラント検索結果の第１のサブセットを選択し、プロセスプラント検索結果の第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいてプロセスプラント検索結果表示１０００を介してより小さいサイズで表示されるべきプロセスプラント検索結果の第２のサブセットを選択することによって、プロセスプラント検索結果表示１０００を介したプロセスプラント検索結果の提示に優先順位を付けるか、又は別様に修正し得る。例えば、第１のより高い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットがより大きいサイズで表示されてもよく、第２のより低い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットがより小さいサイズで表示されてもよい。別の例として、アラームに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットがより大きいサイズで表示されてもよく、アラームと関連付けられないプロセスプラント検索結果の第２のサブセットがより小さいサイズで表示されてもよい。加えて、別の例として、第１のバッチＩＤに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセット、又はプロセスプラント検索結果の各々に関連付けられた他のバッチ基準がより大きいサイズで表示されてもよく、第２のバッチＩＤ又は他のバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットがより小さいサイズで表示されてもよい。更に、別の例として、第１のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットがより大きいサイズで表示されてもよく、第２のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットがより小さいサイズで表示されてもよい。別の例として、第１のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第１のサブセットがより大きいサイズで表示されてもよく、第２のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果の第２のサブセットがより小さいサイズで表示されてもよい。

【0166】

例えば、一例では、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいてプロセスプラント検索結果が提供される順序に優先順位を付けることによって、プロセスプラント検索結果表示１０００を介したプロセスプラント検索結果の提示に優先順位を付けるか、又は別様に修正し得る。いくつかの例では、より高い優先度のプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより高く順序付けられてもよく、より低い優先度のプロセスプラント検索結果は、表示リストにおいてより低く順序付けられてもよい。同様に、アラームに関連付けられたプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより高く順序付けられてもよく、アラームに関連付けられていないプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより低く順序付けられてもよい。加えて、第１のバッチＩＤ又は他のバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより高く順序付けられてもよく、第２のバッチＩＤ又は他のバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより低く順序付けられてもよく。同様に、第１のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより高く順序付けられてもよく、第２のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果は、リストにおいてより低く順序付けられてもよく。別の例として、プラントの第１のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果は、プロセスプラント検索結果の表示リストにおいてより高く順序付けられてもよく、プラントの第２のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果は、表示リストにおいてより低く順序付けられてもよく。

【0167】

追加的又は代替的に、プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、プロセスプラント検索が、要求に関連付けられた１つ以上の単語、要求に関連付けられた１つ以上のフレーズ、要求に関連付けられたトーンの１つ以上の指示、要求に関連付けられた緊急度のレベルの１つ以上の指示などに基づく、要求の特性に基づいて、プロセスプラント検索結果表示１０００を介したプロセスプラント検索結果の提示に優先順位を付けるか、又は別様に修正し得る。例えば、要求に関連付けられた単語又はフレーズは、例えば、第１のバッチＩＤ又はバッチランタイムなどの他のバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果が、第２のバッチＩＤ又はバッチ基準に関連付けられたプロセスプラント検索結果よりもユーザにとって重要であるかどうか、第１のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果が、第２のタイプの機器又は機器に関連付けられたプロセスプラント検索結果よりもユーザにとって重要であるかどうか、プラントの第１のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果が、プラントの第２のエリアに関連付けられたプロセスプラント検索結果よりも重要であるかどうか、などを示してもよい。プロセスプラント検索クエリサーバ８００は、要求の１つ以上の単語又はフレーズによって示される様々なコンテキストの重要度のレベルに基づいて、上記で論じたようにプロセスプラント検索結果に優先順位を付けてもよい。更に、トーン又は緊急度の指示は、例えば、より多くのアラーム又は別様により高い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果が、より少ないアラーム又は別様により低い優先度レベルに関連付けられたプロセスプラント検索結果よりも優先されるべきかどうかを示し得る。

【0168】

例えば、図１１Ｂに示されるように、要求は、単語「ｓｈｏｗ ｍｅ ａｌｌ ｂａｔｃｈｅｓ ｒｕｎｎｉｎｇ ｏｎ Ｕｎｉｔ Ａ（ユニットＡで稼働中の全てのバッチを見せてください）」を含み得る。要求の単語に基づいて、プラントの特定のユニット（ユニットＡ）で稼働中のバッチに関連付けられたプロセスプラント検索結果のサブセットが表示され、ユニットＡで稼働中のバッチに関連付けられないプロセスプラント検索結果は表示されない。別の例として、図１１Ｃに示すように、要求は、単語「ｓｈｏｗ ｍｅ ａｌｌ ｒｕｎｎｉｎｇ ｂａｔｃｈｅｓ（全ての稼働中のバッチを見せてください）」を含み得る。要求の単語に基づいて、４つの稼働中のバッチが表示のために選択される。しかしながら、４つの稼働中のバッチのうちの３つのみが実際に表示され、これは、表示１１００Ｃのサイズなどの要因に基づき得る。更に、４つの稼働中のバッチが優先順位付けされる順序は、バッチの各々のランタイムに基づく。

【0169】

プロセスパラメータのカテゴリ化
いくつかの実装形態では、プロセスパラメータをカテゴリ化することができ、そのカテゴリをコンテキスト知識リポジトリ４９に記憶することができる。例えば、各プロセスパラメータは、動作パラメータ、チューニングパラメータ、機器パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータ、計算パラメータなどとしてカテゴリ化されてもよい。次いで、ユーザは、パラメータカテゴリによってプロセスパラメータを検索してもよい。

【0170】

図１２は、プロセスパラメータ及びプロセスパラメータのためのプロセスパラメータカテゴリを含む、コンテキスト知識リポジトリ４９の例示的な部分を示す。図１２に示されるコンテキスト知識リポジトリ４９は、追加の関係、プロセスプラントエンティティ、及びプロセスプラント関連データを含む、図７に描写され、上述された、より大きいコンテキスト知識リポジトリ４９の詳細部分であり得る。

【0171】

図１２に示されるように、コンテキストリポジトリ内のプロセスパラメータ１２１０～１２２０は各々、それぞれのパラメータカテゴリ１２３０～１２４０と結び付けられる。例えば、パラメータＴＰ－０９（参照番号１２１０）、ＴＰ－０８（参照番号１２１２）、ＴＰ－０６（参照番号１２１４）は、チューニングパラメータ１２３０～１２３４である。パラメータＯＰ－０３（参照番号１２１６）、ＯＰ－０６（参照番号１２１８）、及びＯＰ－０８（参照番号１２２０）は、動作パラメータ１２３６～１２４０である。いくつかのプロセスパラメータは、複数のパラメータカテゴリを割り当てられ得る。また、いくつかの実装形態では、パラメータカテゴリは、それ自体のパラメータ値を有するプロセスパラメータの属性であり得る。例えば、プロセスパラメータ１２１０～１２２０の各々は、各々が特定のモードパラメータ値（例えば、ＡＵＴＯ、ＣＡＳ、Ｎｏｒｍａｌなど）を有するモードパラメータ（パラメータカテゴリでもある）を有し得る。このようにして、ユーザは、モードパラメータに対するクエリを行い、プロセスパラメータ１２１０～１２２０の各々のモードを含む検索結果を受け取ることができる。

【0172】

図１２は、コンテキスト知識リポジトリ４９内のプロセスパラメータ及びそれぞれのパラメータカテゴリのいくつかの例を示すが、これは、説明を容易にするためだけのものである。コンテキスト知識リポジトリ４９は、任意の好適な数のパラメータカテゴリにそれぞれ関連付けられた任意の好適な数のプロセスパラメータを含むことができる。

【0173】

いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索機能は、プロセスプラント検索クエリが実行され得、プロセスプラント検索結果が、データサイエンス及び機械学習のためのワークフローを有し、検索結果の対話型視覚化を提供するウェブベースのＩＤＥなどのＩＤＥ内で提示され得るように、ＩＤＥ内で提供され得る。このようにして、ユーザは、機械学習モデルをカスタマイズし、検索結果及び／又は時系列データをフィルタリングすることができ、検索機能の他の態様をカスタマイズすることができる。

【0174】

いくつかの実装形態では、システムは、ＩＤＥ内のプロセスプラント検索クエリを処理するために、プロセスプラント検索モジュールをＩＤＥに提供することができる。例えば、ＩＤＥは、プロセスプラント検索モジュールをインポートして、プロセスプラント検索クエリを処理し、表、グラフ、チャート、又はプロットとして容易にレンダリングすることができるデータフレームとしてプロセスプラント検索結果を返すことができる。

【0175】

他の実装形態では、システムは、プロセスプラント検索クエリを処理し、プロセスプラント検索結果をＩＤＥに返すために、プロセスプラント検索アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をＩＤＥにエクスポーズすることができる。例えば、ＩＤＥは、プロセスプラント検索ＡＰＩを呼び出し、プロセスプラント検索ＡＰＩを介してエッジゲートウェイシステム１にプロセスプラント検索クエリを提供することができる。次いで、エッジゲートウェイシステムは、知識リポジトリ４２（例えば、コンテキスト知識リポジトリ４９及び／又は時間リポジトリ５１）からプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取得し、プロセスプラント検索ＡＰＩを介して、データセットに基づくプロセスプラント検索結果のセットをＩＤＥに提供し得る。

【0176】

他の実装形態では、プロセスプラント検索機能は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内に提供される。

【0177】

図１３は、ＩＤＥ内の例示的なプロセスプラント検索結果表示１３００を示す。プロセスプラント検索結果表示１３００は、チューニングパラメータに対するプロセスプラント検索クエリ１３０２に応答する、プロセスプラント検索結果のセット１３１０～１３１６を含む。プロセスプラント検索結果のセット１３１０～１３１６は、チューニングパラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータを含む。各プロセスプラント検索結果は、パラメータカテゴリ（チューニング）、プロセスパラメータの名前（例えば、ＴＰ０２）、及びプロセスパラメータの識別子（例えば、Ｐｒｏｃｅｓｓ／ＩｎｆｏＳｏｕｒｃｅｓ／ＩＮＦＯＳＯＵＲＣＥ１／ＡＬＳＭ２ＸＶ１００／ＴＰ０２）を含む。図１３のＩＤＥ用のプログラミング言語はＰｙｔｈｏｎであるが、ＩＤＥは任意の好適なプログラミング言語をサポートすることができる。

【0178】

ユーザがＩＤＥ内のチューニングパラメータに対するプロセスプラント検索クエリ１３０２を入力すると、プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、エッジゲートウェイシステム１と通信して、コンテキスト知識リポジトリ４９からチューニングパラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータを取り出すことができる。

【0179】

図１４は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示１４００を示す。プロセスプラント検索結果表示１４００は、チューニングパラメータに対する図１３と同じプロセスプラント検索クエリ１４０２に応答するプロセスプラント検索結果の同じセット含む。検索結果として各プロセスパラメータの名前を提供することに加えて、プロセスプラント検索結果表示１４００はまた、各プロセスプラント検索結果に関する詳細情報のサムネイル画像又はプレビュー１４２０～１４２６を提示する。例えば、各チューニングパラメータについて、プロセスプラント検索結果表示は、チューニングパラメータに関連付けられた制御モジュール又は機能ブロックのサムネイル画像又は図式的表現のプレビューを提示する。

【0180】

特定のパラメータカテゴリに属するプロセスパラメータに対するクエリを行うことに加えて、ユーザは、特定のプロセスパラメータ値又は値の範囲を有する特定のパラメータカテゴリに属するプロセスパラメータに対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、それらの構成された値から変化した値を有する動作パラメータに対するプロセスプラント検索クエリを入力することができる。別の例では、ユーザは、正常な状態から逸脱した実際の値を有するモードパラメータに対するプロセスプラント検索クエリを入力することができる。

【0181】

図１５は、ＩＤＥ内の例示的なプロセスプラント検索結果表示１５００を示す。プロセスプラント検索結果表示１５００は、構成された値とは異なる値を有する動作パラメータに対するプロセスプラント検索クエリ１５０２に応答する、プロセスプラント検索結果のセット１５１０～１５１４を含む。プロセスプラント検索結果のセット１５１０～１５１４は、動作パラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータを含む。次いで、プロセスプラント検索結果のセットは、それらの構成された値とは異なる値を有する動作パラメータのみを識別するためにフィルタリングされる。各プロセスプラント検索結果は、パラメータカテゴリ（動作）、構成された値（例えば、真）、現在値（例えば、偽）、及びプロセスパラメータの識別子（例えば、ＩｎｆｏＳｏｕｒｃｅｓ／ＩＮＦＯＳＯＵＲＣＥ１／Ｍｏｄｕｌｅｓ／ＢＭＳ＿ＭＦＴ＿ＩＬＯＣＫ＿Ｆ０／ＲＥＳＥＴ＿ＩＮ）を含む。

【0182】

ユーザが、ＩＤＥ内の構成された値とは異なる値を有する動作パラメータに対するプロセスプラント検索クエリ１５０２を入力すると、プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、エッジゲートウェイシステム１と通信して、コンテキスト知識リポジトリ４９から動作パラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータを取り出すことができる。プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、次いで、各動作パラメータの値をその構成された値と比較することによって、動作パラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータをフィルタリングしてもよい。現在の値及び構成された値は、コンテキスト知識リポジトリ及び／又は時間リポジトリ５１に記憶され得る。プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、次いで、構成された値とは異なる値を有する動作パラメータを識別する。

【0183】

図１６は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示１６００を示す。プロセスプラント検索結果表示１６００は、構成された値とは異なる値を有する動作パラメータに対する図１５と同じプロセスプラント検索クエリ１６０２に応答する、プロセスプラント検索結果の同じセット１６１０～１６１４を含む。

【0184】

図１７は、ＩＤＥ内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示１７００を示す。プロセスプラント検索結果表示１７００は、正常状態から外れたモードパラメータ対するプロセスプラント検索クエリ１７０２に応答する、プロセスプラント検索結果のセット１７１０～１７２４を含む。プロセスプラント検索結果のセット１７１０～１７２４は、モードパラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータを含む。モードパラメータカテゴリは、動作パラメータ、チューニングパラメータ、機器パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータカテゴリのサブカテゴリであり得る。より具体的には、パラメータカテゴリタイプの各々は、モードパラメータを含み得る。例えば、各動作パラメータはモードパラメータを含んでいてもよく、各チューニングパラメータはモードパラメータを含んでいてもよい、などである。

【0185】

いずれにしても、プロセスプラント検索結果のセットは、それらの正常値とは異なる値を有するモードパラメータのみを識別するためにフィルタリングされる。各プロセスプラント検索結果は、実際の値（例えば、ＩＭＡＮ）、通常値（例えば、ＣＡＳ）、及びプロセスパラメータの識別子（例えば、ＩｎｆｏＳｏｕｒｃｅｓ／ＩＮＦＯＳＯＵＲＣＥ１／Ｍｏｄｕｌｅｓ／ＡＩＣ－１０－４０１／ＰＩＤ１／ＭＯＤＥ）を含む。

【0186】

ユーザがＩＤＥ内の正常状態から外れたモードパラメータに対するプロセスプラント検索クエリ１７０２を入力すると、プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、エッジゲートウェイシステム１と通信して、コンテキスト知識リポジトリ４９から動作パラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータを取り出すことができる。プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、次いで、各モードパラメータの実際の値をその正常値と比較することによって、モードパラメータカテゴリに対応するプロセスパラメータをフィルタリングしてもよい。実際の値及び正常値は、コンテキスト知識リポジトリ及び／又は時間リポジトリ５１に記憶され得る。次いで、プロセスプラント検索モジュール又はプロセスプラント検索ＡＰＩは、正常状態から外れたモードパラメータを識別する。

【0187】

図１８は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の更に別の例示的なプロセスプラント検索結果表示１８００を示す。プロセスプラント検索結果表示１８００は、正常状態から外れたモードパラメータに対する図１７と同じプロセスプラント検索クエリ１８０２に応答する同じプロセスプラント検索結果１８１０～１８１６のうちのいくつかを含む。

【0188】

ユーザはまた、特定の期間にわたるプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データに対するクエリを行うことができる。次いで、プロセスプラント検索結果表示は、表、チャート、又はグラフで時系列データを図式的に提示することができる。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索結果表示は、複数のプロセスパラメータに関する時系列データの複数のインスタンスを単一の表又はチャートに組み合わせることができる。

【0189】

図１９は、経時的なプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データに対する検索クエリ１９０２に応答するプロセスプラント検索結果１９１０を含むＩＤＥ内のグラフ表示１９００を示す図である。より具体的には、検索クエリ１９０２は、１秒間隔で７：３０から８：３０までの４つのプロセスパラメータＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ、ＤＯＳ０２＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ、ＭＯＢ５０ＮＩＲ０１＿ＣＨ０１／ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ＿０１＿ＶＡＬ及びＭＯＢ５０ＮＩＲ０１＿ＣＨ０２／ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ＿０１＿ＶＡＬの時系列データに対するものである。４つのプロセスパラメータの各々についての時系列データは組み合わされ、プロセスプラント検索結果１９１０として単一のチャートで提供される。

【0190】

図２０は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示２０００を示す。プロセスプラント検索結果表示２０００は、ＤＯＳ ０１及びＤＯＳ ０２ ＲＰ Ｍａｓｓ Ｆｌｏｗパラメータ並びにＭＯＢ５０ＮＩＲ０１ ＣＨ０１及びＣＨ０２ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ０１パラメータの時系列データに対する図１９と同じプロセスプラント検索クエリ２００２に応答する同じプロセスプラント検索結果２０１０を含む。

【0191】

プロセスプラント検索タグ
また、いくつかの実装形態では、ユーザは、プロセス検索タグとともに、以前のプロセスプラント検索クエリ又は以前のプロセスプラント検索結果のセットを記憶してもよい。次いで、ユーザが新しいプロセスプラント検索クエリを入力すると、ユーザは、プロセスプラント検索タグを新しいプロセスプラント検索クエリに含めることができる。このようにして、ユーザは、プロセスプラント検索クエリを再入力する必要なく、以前のプロセスプラント検索クエリに応答するプロセスプラント検索結果のセットを取り出すことができる。ユーザはまた、以前のプロセスプラント検索結果のセットを、それらの結果をもたらしたプロセスプラント検索クエリを再入力する必要なく、かつプロセスプラント検索クエリが最後に入力されてからの期間中にプロセスプラント内の状況が変化することに起因して同じプロセスプラント検索クエリに応答する異なるプロセスプラント検索結果を受信するリスクなく、取り出すことができる。

【0192】

プロセスプラント検索タグとともに以前のプロセスプラント検索クエリ又は以前のプロセスプラント検索結果のセットを記憶することに加えて、ユーザは、データセットをプロセスプラント検索タグとともに記憶することもできる。データセットは、材料組成、気象データ、時系列データなどであってもよい。次いで、ユーザは、データセットを取り出すために、プロセスプラント検索タグを新しいプロセスプラント検索クエリに含めてもよい。

【0193】

更に、ユーザは、プロセスプラント検索タグ及び追加の用語を新しいプロセスプラント検索クエリに含めることができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、追加の用語に従って、以前のプロセスプラント検索クエリに応答するプロセスプラント検索結果のセット又は以前のプロセスプラント検索結果のセットをフィルタリングし得る。例えば、プロセスプラント検索タグは、以前のプロセスプラント検索クエリを参照することができる。ユーザがプロセスプラント検索タグ及び追加の用語を新たなプロセスプラント検索クエリとして入力すると、プロセスプラント検索エンジン８０６は、以前のプロセスプラント検索クエリに応答するプロセスプラント検索結果の第１のセットを取得し得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、追加の用語に従ってプロセスプラント検索結果の第１のセットをフィルタリングして、プロセスプラント検索結果の第２のセットを生成することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索結果の第２のセットを、ユーザに表示するためのプロセスプラント検索結果の新しいセットとして提供することができる。

【0194】

以前のプロセスプラント検索クエリ、プロセスプラント検索結果の以前のセット、又はプロセスプラント検索タグを有するデータセットを記憶するために、ユーザは、プロセスプラント検索結果表示内のユーザ制御を選択して、以前のプロセスプラント検索クエリ、プロセスプラント検索結果の以前のセット、又はデータセットを記憶してもよく、英数字列をプロセスプラント検索タグとして入力してもよい。プロセスプラント検索タグは、それらのそれぞれのプロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果のセットに関連付けて、コンテキスト知識リポジトリ４９に記憶され得る。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索タグは、プロセスプラント検索タグを作成したユーザなどの特定のユーザに関連付けて記憶されてもよい。この実装形態では、プロセスプラント検索タグを作成したユーザのみが、後続のプロセスプラント検索クエリ内のプロセスプラント検索タグを参照して、プロセスプラント検索タグに対応するプロセスプラント検索結果を受信することができる。他の実装形態では、任意のユーザが、後続のプロセスプラント検索クエリ内のプロセスプラント検索タグを参照して、プロセスプラント検索タグに対応するプロセスプラント検索結果を受信することができる。更に他の実装形態では、プロセスプラント検索タグを作成するユーザは、プロセスプラント検索タグが他のユーザによって参照することができるか否かを選択してもよい。

【0195】

図２１は、ユーザによって入力された以前のプロセスプラント検索クエリと、プロセスプラント検索クエリに応答するプロセスプラント検索結果の以前のセットと、以前のプロセスプラント検索クエリ及び／又はプロセスプラント検索結果の以前のセットを参照するためにユーザによって作成されたプロセスプラント検索タグとを含むコンテキスト知識リポジトリ４９の例示的な部分を示す。図２１に示されるコンテキスト知識リポジトリ４９は、追加の関係、プロセスプラントエンティティ、及びプロセスプラント関連データを含む、図７に描写され、上述された、より大きいコンテキスト知識リポジトリ４９の詳細部分であり得る。

【0196】

図２１に示されるように、以前のプロセスプラント検索クエリ「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？」２１０２は、プロセスプラント検索タグ「＃ｃｒａｃｋｅｒ」２１０４と接続される。例えば、ユーザは、プロセスプラント検索クエリ「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？」２１０２を以前に入力し、プロセスプラント検索タグ「＃ｃｒａｃｋｅｒ」２１０４を作成して、プロセスプラント検索クエリを後続のクエリに再入力する。上述したように、いくつかの実装形態では、他のユーザは、「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？」２１０２に応答するプロセスプラント検索結果を受信するために、後続のクエリにプロセスプラント検索タグ「＃ｃｒａｃｋｅｒ」２１０４を入力することもできる。

【0197】

また、図２１に示されるように、プロセスプラント検索結果の以前のセット「Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｓｅｔ １（検索結果セット１）」２１０６は、プロセスプラント検索タグ「＃ｍｙｐａｒａｍ」２１０８と接続される。例えば、ユーザは、以前のプロセスプラント検索クエリに応答する「Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｓｅｔ １」２１０６を以前に受信し、「Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｓｅｔ １」２１０６と同じプロセスプラント検索結果のセットを取り出すためにプロセスプラント検索タグ「＃ｍｙｐａｒａｍ」２１０８を作成した。上述したように、いくつかの実装形態では、他のユーザもまた、「Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｓｅｔ １」２１０６を受信するために、後続のクエリ内にプロセスプラント検索タグ「＃ｍｙｐａｒａｍ」２１０８を入力し得る。

【0198】

図２１は、コンテキスト知識リポジトリ４９内の以前のプロセスプラント検索クエリ、プロセスプラント検索結果の以前のセット、及びプロセスプラント検索タグのいくつかの例を示すが、これは、説明を容易にするためにすぎない。コンテキスト知識リポジトリ４９は、任意の好適な数の以前のプロセスプラント検索クエリ、プロセスプラント検索結果の以前のセット、及びプロセスプラント検索タグを含んでもよい。

【0199】

図２２は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の例示的なプロセスプラント検索結果表示２２００を示す。他の実装形態では、例示的なプロセスプラント検索結果表示２２００は、ＩＤＥ内に含まれ得る。

【0200】

プロセスプラント検索結果表示２２００は、プロセスプラント検索タグ「＃ｍｙｐａｒａｍ」を含むプロセスプラント検索クエリ２２０２に応答するプロセスプラント検索結果のセット２２１０～２２１６を含む。プロセスプラント検索タグ「＃ｍｙｐａｒａｍ」は、プロセスプラント検索結果の以前のセット「Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｓｅｔ １」を参照することができる。したがって、プロセスプラント検索結果のセット２２１０～２２１６は、「Ｓｅａｒｃｈ Ｒｅｓｕｌｔｓ Ｓｅｔ １」内のプロセスパラメータを含む。検索結果として各プロセスパラメータの名前を提供することに加えて、プロセスプラント検索結果表示２２００はまた、各プロセスプラント検索結果に関する詳細情報のサムネイル画像又はプレビュー２２２０～２２２６を提示する。例えば、各プロセスパラメータについて、プロセスプラント検索結果表示２２００は、プロセスパラメータに関連付けられた制御モジュール又は機能ブロックのサムネイル画像又は図式的表現のプレビューを提示する。他の実装形態では、プロセスプラント検索結果表示２２００は、各プロセスパラメータの構成された値、各プロセスパラメータの時系列データなど、各プロセスプラント検索結果に関連付けられた他の属性を提示することができる。プロセスプラント検索結果表示２２００内のプロセスプラント検索結果２２１０～２２１６はプロセスパラメータであるが、プロセスプラント検索結果は、プロセスプラントエンティティ、制御モジュール、プロセスパラメータ値など、任意の好適なプロセスパラメータ検索結果とすることができる。

【0201】

いくつかの実装形態では、ユーザは、プロセスプラント検索結果表示２２００内のユーザ制御を介してプロセスプラント検索タグを見ることができる。例えば、ユーザが文字「＃」を入力することに応答して、プロセスプラント検索結果表示２２００は、ユーザによって記憶された、又は検索タグが任意のプロセスプラントユーザによって参照されることに許可を与えた他のユーザによって記憶されたプロセスプラント検索タグのドロップダウンメニューを提示してもよい。例えば、プロセスプラント検索結果表示２２００は、ドロップダウンメニューに含めるために、コンテキスト知識リポジトリ４９からプロセスプラント検索タグを取り出すことができる。このようにして、ユーザは、利用可能なプロセスプラント検索タグを見て、プロセスプラント検索クエリ２２０２に含めるタグのうちの１つを選択することができる。プロセスプラント検索タグは、それらが対応するプロセスプラント検索結果又はプロセスプラント検索クエリのセットの記述であり得る。他のシナリオでは、プロセスプラント検索タグとプロセスプラント検索結果又はプロセスプラント検索クエリの対応するセットとの間の関係を、ユーザ及び／又はユーザと密接に作業しているユーザの小グループのみが知るように、特定のプロセスプラント検索タグに対応するプロセスプラント検索結果のセット又はプロセスプラント検索クエリを識別することはより困難であり得る。

【0202】

ユーザが、特定の特殊文字（例えば、「＃」）又はプロセスプラント検索タグに関連付けられた他の識別子を含むプロセスプラント検索クエリを入力すると、プロセスプラント検索エンジン８０６は、コンテキスト知識リポジトリ４９内の一致するプロセスプラント検索タグを検索する。一致するプロセスプラント検索タグがある場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、コンテキスト知識リポジトリ４９内のプロセスプラント検索タグに関連付けられたプロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果のセットを取得する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、例えば、プロセスプラント検索結果表示２２００を介して、ユーザに表示するために、取得されたプロセスプラント検索結果のセット又は取得されたプロセスプラント検索クエリに対応するプロセスプラント検索結果のセットを提供する。一方、一致するプロセスプラント検索タグがない場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ユーザが特定の特殊文字又は他の識別子を含まなかったかのように進み、プロセスプラント検索クエリに含まれる用語に応答する知識リポジトリ４２からのプロセスプラント検索結果を取得することができる。他の実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリに含まれる用語に最も近いプロセスプラント検索タグを識別し、識別されたプロセスプラント検索タグのうちの１つを入力することを意図したかどうかを示すようにユーザに要求することができる。

【0203】

いくつかのシナリオでは、ユーザは、追加の用語をプロセスプラント検索タグとともにプロセスプラント検索クエリに含めることができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、追加の用語に従って、以前のプロセスプラント検索クエリに応答するプロセスプラント検索結果のセット又は以前のプロセスプラント検索結果のセットをフィルタリングし得る。図２３は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の例示的なプロセスプラント検索結果表示２３００を示す。他の実装形態では、例示的なプロセスプラント検索結果表示２３００は、ＩＤＥ内に含まれ得る。

【0204】

プロセスプラント検索結果表示２３００は、プロセスプラント検索タグ「＃ｃｒａｃｋｅｒ」及び追加の用語「ｔｅｍｐ」を含むプロセスプラント検索クエリ２３０２に応答するプロセスプラント検索結果のセット２３１０～２３１２を含む。プロセスプラント検索タグ「＃ｃｒａｃｋｅｒ」は以前のプロセスプラント検索クエリ「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？」を参照し得る。プロセスプラント検索エンジン８０６は、例えば、上述の文法モジュール、タクソノミ、及び／又はプラント語彙データベースを使用して、追加の用語「ｔｅｍｐ」を分析して、プロセスプラント検索クエリ２３０２が、プロセスプラント検索クエリ２３０２を入力するユーザが操作する、維持する、責任を負うなどするキャットクラッカーに関連する温度値についてのものであることを決定し得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、以前のプロセスプラント検索クエリ「Ｈｏｗ ｉｓ ｍｙ ｃａｔ ｃｒａｃｋｅｒ ｄｏｉｎｇ？」についてのプロセスプラント検索結果のセットを取得し、プロセスプラント検索結果のセットをフィルタリングして、温度に関連するプロセスプラント検索結果のサブセットを識別する。

【0205】

したがって、プロセスプラント検索結果２３１０～２３１２のセットは、反応器温度パラメータ２３１０及び再生器温度パラメータ２３１２などの温度値を有するユーザのキャットクラッカーのためのプロセスパラメータを含む。検索結果として各プロセスパラメータの名前を提供することに加えて、プロセスプラント検索結果表示２３００はまた、それぞれのプロセスパラメータ２３１０～２３１２に対する温度値２３２０～２３２２を提示する。

【0206】

学習ベースのプロビジョニングプラットフォーム
プロセスパラメータ、プロセスパラメータ値、プロセスプラントエンティティなどを検索することに加えて、ユーザは、プロセスプラントエンティティの予測された状態又は将来のプロセスパラメータ値を検索することができる。ユーザは、プロセスプラントエンティティの状態を予測するために機械学習モデルを生成し得るか、又はプロセスプラント検索クエリを提供し得、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索結果を生成するために事前に記憶された機械学習モデルを（例えば、知識リポジトリ４２から）取得するか、又は知識リポジトリ４２内のプロセスプラント関連データに基づいて機械学習モデルを生成する。

【0207】

例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、履歴プロセスパラメータデータ及び／又はプロセスプラントエンティティ間の関係を使用して機械学習モデルを訓練し、異常状態又はプロセスプラントエンティティの現在の状態への変更などの特定のプロセスプラントエンティティの状態を予測する。プロセスプラントエンティティの状態はまた、製品品質メトリックなどのプロセスプラントエンティティを通って流れる材料の状態、又はバルブの質量流量などのプロセスプラントエンティティに対応するプロセスパラメータの状態を含んでもよい。機械学習技法は、ユーザが機械学習モデルをカスタマイズ又は訓練することができるように、ＩＤＥ内に提供され得る。

【0208】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、履歴プロセスパラメータデータ及び／又は知識リポジトリ４２内に示されるプロセスプラントエンティティ間の関係を使用して、機械学習モデルを訓練することができる。例えば、プロセスプラントエンティティの状態を予測するための機械学習モデルを訓練するために、プロセスプラント検索エンジン８０６は、知識リポジトリ４２からプロセスプラントエンティティの以前の状態の指示を取得し、プロセスプラントエンティティの各々に関連付けられたプロセスパラメータを自動的に識別し、以前の状態に対応する時間における識別されたプロセスパラメータの履歴プロセスパラメータ値を取得し得る。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、関連するプロセスプラントエンティティ及び関連するプロセスプラントエンティティに関連付けられたプロセスパラメータを識別することができ、以前の状態に対応する時間における関連するプロセスプラントエンティティの履歴プロセスパラメータ値を取得することができる。

【0209】

より具体的な例では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、特定の時間におけるバルブ誤動作の指示を取得することができ、バルブが誤動作した時間における、並びに／又はバルブが誤動作する前及び／若しくは後の閾値期間内の、バルブ移動、バルブ不感時間、駆動信号、移動設定点、流量などのバルブに関連付けられたプロセスパラメータを識別することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、バルブと、バルブに物理的に接続された上流及び下流プロセスプラントエンティティ、バルブを通って流れる材料、プロセスプラント内のバルブの場所、バルブを使用するプロセスプラントの場所などの、バルブが誤動作する前及び／又は後の閾値期間における又は閾値期間内の他のプロセスプラントエンティティ又は他のプロセスプラント関連データとの間の関係を識別し得る。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、関連するプロセスプラントエンティティ又は他のプロセスプラント関連データに関連付けられたプロセスパラメータを識別し得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、（ｉ）特定のバルブが誤動作したという指示、（ｉｉ）バルブが誤動作した時間における特定のバルブに関連付けられた識別されたプロセスパラメータについての履歴プロセスパラメータデータ、及び（ｉｉｉ）履歴プロセスパラメータデータ又は特定のバルブとの関係を有する他のプロセスプラント関連データを使用して、バルブの状態を予測するように機械学習モデルを訓練することができる。機械学習モデルは、バルブが誤動作したか又は他の状態を経験したいくつかの他のインスタンス、並びにバルブ及び関連するプロセスプラントエンティティについての対応する履歴プロセスパラメータデータ及び他のプロセスプラント関連データを使用して訓練され得る。

【0210】

いくつかの実装形態では、プロセスプラントエンティティについての、又はプロセスプラントエンティティとの関係を有する、各識別されたプロセスパラメータ又は他のプロセスプラント関連データについて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、経時的に収集された対応するプロセスパラメータ値に対して統計計算を実行して、プロセスパラメータメトリックを生成し得る。例えば、バルブにおける材料の温度値から、プロセスプラント検索エンジン８０６は、バルブにおける材料の平均温度、温度の標準偏差、温度の２０秒移動平均、及び／又は温度の２０秒減衰平均などの１つ以上のプロセスパラメータメトリックを決定することができ、ここで、直近の温度が最も高く重み付けされ、２０秒前からの温度が最も低く重み付けされる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、追加的又は代替的に、経時的に収集された様々な温度によって生成される波の振幅及び周波数を決定することができる。更に、プロセスプラント検索エンジン８０６は、様々なフィルタを温度値に適用して、ノイズを除去し、フィルタが適用された後に追加の統計計算を実行することができる。

【0211】

プロセスプラントエンティティについてのプロセスパラメータメトリックは、次いで、プロセスプラントエンティティにおいて発生する条件又は状態を検出又は識別するように機械学習モデルを訓練するために使用される。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、様々な機械学習技法を使用して機械学習モデルを生成し、特定の条件又は状態がプロセスプラントエンティティにおいて発生しているか、又は存在しているかどうかを検出又は識別する。単一の機械学習モデルを使用して、プロセスプラントエンティティで発生又は存在し得る複数の条件又は状態を検出又は識別することができ、又は異なる機械学習モデルを条件若しくは状態の各タイプに固有とすることができ、プロセスパラメータメトリックを各機械学習モデルに適用して、どの条件又は状態（もしあれば）がプロセスプラントエンティティで発生又は存在しているかを検出又は識別することができる。機械学習モデルのうちの１つ以上は、線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ランダムフォレスト、ブースティング、最近傍、ニューラルネットワークなどの好適な機械学習技法を使用することによって生成されてもよい。

【0212】

場合によっては、特定の時間窓（例えば、１時間）に対応する履歴プロセスパラメータ値又は履歴プロセスパラメータ値のセットの各々は、履歴プロセスパラメータ値が生成された時間中に、又はそれに関連して、対応するプロセスプラントエンティティにおいて発生した、又は存在した特定の条件又は状態に関連付けられたプロセスパラメータ値のサブセットに分類される。例えば、温度値のセットは、温度値が収集されたとき、例えば、熱交換器において識別されているエラーの閾値時間内に、熱交換器におけるエラーに関連付けられたプロセスパラメータ値のサブセットに分類され得る。加えて、履歴プロセスパラメータ値は、履歴プロセスパラメータ値が生成された時間又はその前後にプロセスプラントエンティティにおいて条件が発生しない、又は存在しないとき、プロセスプラントエンティティの通常動作に関連付けられたプロセスパラメータ値の別のサブセットに分類される。プロセスプラント検索エンジン８０６は、条件又は状態に関連付けられた履歴プロセスパラメータ値のサブセットを、条件又は状態に関連付けられていない履歴プロセスパラメータ値の別のサブセットと比較して、機械学習モデルを生成する。このようにして、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティが特定の条件又は状態を経験していることを示すプロセスパラメータの特性を識別する。

【0213】

ナイーブベイズ
いくつかの実施形態では、機械学習モデルを生成及び／又は利用するための機械学習技法は、ナイーブベイズである。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティに関連付けられた各タイプの条件又は状態（例えば、性能監視メトリック、エラー、漏れ、不感帯、不感時間、機械的摩耗など）について機械学習モデルを生成する。例示すると、熱交換器における漏れなどの特定の条件について、プロセスプラント検索エンジン８０６は、熱交換器に関連付けられた履歴プロセスパラメータ値、及び熱交換器と関係を有するプロセスプラントエンティティについての履歴プロセスパラメータ値又は他のプロセスプラント関連データを、熱交換器漏れに関連付けられたプロセスパラメータ値の第１のサブセット及び熱交換器漏れに関連付けられていないプロセスパラメータ値の第２のサブセットに分類する。次に、プロセスプラント検索エンジン８０６は、サブセットの各々に対して統計計算を行う。例えば、第１のサブセット内の各履歴プロセスパラメータについて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、対応する履歴プロセスパラメータ値の平均及び対応する履歴プロセスパラメータ値の標準偏差を計算する。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、第２のサブセット内の各履歴プロセスパラメータに対応する履歴プロセスパラメータ値の平均及び標準偏差を計算する。いくつかの実施形態では、履歴プロセスパラメータの平均が重み付けされ、条件の検出により近い時間に収集された履歴プロセスパラメータ値がより高く重み付けされる。例えば、漏れが時間ｔ＝９分で検出された場合、漏れに関連する平均圧力値を計算するとき、時間ｔ＝８分５９秒での圧力値は、時間ｔ＝８分４０秒での圧力値よりも高く重み付けされる。

【0214】

場合によっては、プロセスプラント検索エンジン８０６は、ガウス分布又は任意の他の好適な確率密度関数を仮定して、第１のサブセット内の各履歴プロセスパラメータ（例えば、熱交換器漏れに関連するもの）の平均及び標準偏差を使用して、機械学習モデルを生成する。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、ガウス分布又は任意の他の好適な確率密度関数を仮定して、第２のサブセット内の各履歴プロセスパラメータ（例えば、熱交換器漏れに関連しないもの）の平均及び標準偏差を使用して機械学習モデルを生成する。

【0215】

一例では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、熱交換器などのプロセスプラントエンティティの圧力、温度、及び流量などの履歴プロセスパラメータ、並びにプロセスプラントエンティティとの関係を有するプロセスプラントエンティティからの他の履歴プロセスパラメータから機械学習モデルを生成する。この例では、機械学習モデルについて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスパラメータ値の第１のサブセット内の圧力、温度、及び流量（例えば、熱交換器漏れに関連するもの）について、平均圧力、圧力標準偏差、平均温度、温度標準偏差、平均流量、及び流量標準偏差を決定する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、それに応じて、第１のサブセットの圧力分布、温度分布、及び流量分布を生成する。機械学習モデルについて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスパラメータ値の第２のサブセット内の圧力、温度、及び流量（例えば、熱交換器漏れに関連しないもの）について、平均圧力、圧力標準偏差、平均温度、温度標準偏差、平均流量、及び流量標準偏差を決定する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、それに応じて、第２のサブセットの圧力分布、温度分布、及び流量分布を生成する。

【0216】

次いで、第１及び第２のサブセットは、プロセスプラントから受信されたオンラインプロセスプラントデータから計算されたプロセスパラメータメトリックと比較される。比較に基づいて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、例えば、類似性又は差異のそれぞれの測度を決定し、それぞれの測度を比較することによって、第１及び第２のサブセットのどちらがプロセスパラメータメトリックにより密接に一致するかを決定する。プロセスパラメータメトリックが第１のサブセットにより密接に一致するとき、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスパラメータメトリックに対応するプロセスプラントエンティティ（例えば、この例示的なシナリオでは、熱交換器）が漏れを経験していると決定する。一方、プロセスパラメータメトリックが第２のサブセットにより密接に一致するとき、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスパラメータメトリックに対応するプロセスプラントエンティティ（例えば、この例示的なシナリオでは、熱交換器）が漏れを経験していないと決定する。上述したように、プロセスパラメータメトリックは、安全な方法で受信され、経時的に収集されたプロセスパラメータ値から計算される。したがって、上記の技法を使用して、熱交換器内の温度値の移動平均（例えば、温度メトリック）を使用して、熱交換器における漏れを検出することができる。

【0217】

上記の例を続けると、圧力メトリック（例えば、圧力の減衰平均）は、プロセスパラメータ値の第１のサブセット（例えば、熱交換器漏れに関連するもの）からの平均圧力及び圧力標準偏差に従って生成された圧力分布と比較される。比較に基づいて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスパラメータ値の第１のサブセットに対する圧力メトリックと平均圧力との間の（標準偏差における）差に対応する確率を決定する。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、同様のステップを実行して、プロセスパラメータ値の第１のサブセットの温度メトリックと平均温度との間の（標準偏差における）差に対応する確率、及びプロセスパラメータ値の第１のサブセットの流量メトリックと平均流量との間の（標準偏差における）差に対応する確率を決定する。次に、これらの確率を組み合わせて（乗算、集計など）、決定されたプロセスパラメータメトリックが熱交換器漏れに関連付けられたプロセスパラメータ値の第１のサブセットに対応する全体的な確率を決定する。

【0218】

加えて、圧力メトリック、温度メトリック、及び流量メトリックは、プロセスパラメータ値の第２のサブセット（例えば、熱交換器漏れに関連付けられないもの）に基づいて決定された圧力分布、温度分布、及び流量分布とそれぞれ比較される。比較に基づいて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスパラメータ値の第２のサブセットの圧力メトリックと平均圧力との間の（標準偏差における）差に対応する確率、第２のサブセットの温度メトリックと平均温度との間の（標準偏差における）差に対応する確率、及びプロセスパラメータ値の第２のサブセットの流量メトリックと平均流量との間の（標準偏差における）差に対応する確率を決定する。これらの確率を組み合わせて（乗算、集計など）、プロセスパラメータメトリックが熱交換器漏れに関連付けられないプロセスパラメータ値の第２のサブセットに対応する全体的な確率を決定する。

【0219】

続いて、第１のサブセットの全体的な確率が、第２のサブセットの全体的な確率と比較される。第１のサブセットの全体的な確率がより高いとき、プロセスプラント検索エンジン８０６は、対応するプロセスプラントエンティティ、例えば、熱交換器が漏れを経験していると決定する。そうでない場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、対応するプロセスプラントエンティティ、例えば、熱交換器が漏れを経験していないと決定する。上述したように、プロセスプラント検索エンジン８０６は、各タイプの条件又は状態について機械学習モデルを生成し、それに応じて、対応するプロセスプラントエンティティが各タイプの条件又は状態を経験しているかどうかを決定することができる。

【0220】

決定木
他の実施形態では、機械学習モデルを生成及び／又は利用するための機械学習技法は、決定木、又はランダムフォレスト若しくはブースティングなどの決定木を使用する機械学習技法である。例えば、機械学習技法がランダムフォレストである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントデータの各々のいくつかの代表的なサンプルを収集する。各代表サンプルを使用して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、条件又は状態がプロセスプラントエンティティで発生している尤度を決定するための決定木を生成する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、次いで、例えば、各個々のツリーにおいて決定された尤度を平均化すること、加重平均を計算すること、多数決をとることなどによって、決定木の各々を集約及び／又は組み合わせて、機械学習モデルを生成する。いくつかの実施形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、機械学習技法がブースティングしているとき、決定木を生成してもよい。

【0221】

各決定木は、いくつかのノード、枝、及び葉を含み、各ノードは、プロセスパラメータメトリックに対する試験を表し（例えば、減衰流量平均が２０より大きいか？）、各枝は、試験の結果を表し（例えば、減衰流量平均が２０より大きい）、各葉は、プロセスプラントエンティティが特定のタイプの条件又は状態を経験している尤度を表す。例えば、決定木の枝は、プロセスプラントエンティティがエラー、漏れ、不感帯、不感時間、機械的摩耗などを経験する尤度を表す。したがって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、収集されたプロセスプラントデータからのプロセスパラメータメトリックを使用して各決定木を巡回して、プロセスプラントエンティティが、もしあれば、どの条件を経験しているかを決定することができる。プロセスプラントエンティティが特定のタイプの条件を経験している尤度が閾値尤度（例えば、０．５、０．７など）を上回る場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティが条件を経験していると決定し、条件の指示をユーザインターフェースデバイス及び／又は別のコンピューティングデバイス、サービス、若しくはアプリケーションに送信する。

【0222】

例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、２０秒移動平均圧力が２５を上回るかどうかに対応する第１のノードを含む決定木を生成する。２０秒移動平均圧力が２５を上回らない場合、第１の枝は、プロセスプラントエンティティが機械的摩耗を経験している尤度が０．６であることを示す第１の葉ノードに接続する。２０秒移動平均圧力スコアが７を上回る場合、第２の枝は、温度の標準偏差が１０を上回るかどうかに対応する第２のノードに接続する。

【0223】

温度の標準偏差が１０を上回る場合、第３の枝は、プロセスプラントエンティティが機械的摩耗を経験している尤度が０．７５であることを示す第２の葉ノードに接続する。しかしながら、温度の標準偏差が１０を上回らない場合、第４の枝は、プロセスプラントエンティティが機械的摩耗を経験している尤度が０．２５であることを示す第３の葉ノードに接続する。決定木は３つの葉ノード及び４つの枝を含むが、これは単に説明を容易にするための例にすぎない。各決定木は、プロセスパラメータメトリックに対する任意の好適な数及び／又はタイプの試験を有する任意の数のノード、枝、及び葉を含むことができる。

【0224】

いずれにしても、ランダムフォレスト又はブースティング方法におけるようにいくつかの決定木を組み合わせる及び／又は集約することによって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティが特定のタイプの条件を経験している尤度決定するために最も重要であるプロセスパラメータメトリックを識別する。最も重要なプロセスパラメータメトリックは、決定木の早期分割を最も頻繁にもたらし、プロセスプラントエンティティが条件を経験しているか否かを最も示すものである。上記の例示的な決定木を参照すると、２０秒移動平均圧力は、温度の標準偏差よりも重要であり得る。なぜなら、温度の標準偏差は、２０秒移動平均圧力よりも木において低くあらわれるからである。したがって、この例では、２０秒移動平均圧力が最も重要なプロセスパラメータメトリックである。

【0225】

いくつかの実施形態では、プロセスパラメータメトリックは、それぞれの重要度に従って重みを割り当てられる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、機械学習モデルを生成するときに、割り当てられた重みを使用する。いくつかのシナリオでは、最も重要でないプロセスパラメータメトリックは、機械学習モデルからプロセスパラメータメトリックをフィルタリングするために、０又はほぼ０の係数によって重み付けされ得る。

【0226】

回帰
更に他の実施形態では、機械学習モデルを生成及び／又は利用するための機械学習技法は、ロジスティック回帰、線形回帰、多項式回帰などの回帰分析である。例えば、履歴プロセスパラメータ値を、特定の条件又は状態に関連付けられているプロセスパラメータ値及び関連付けられていないプロセスパラメータ値のそれぞれのサブセットに分類することに加えて、各履歴プロセスパラメータ値には、性能監視メトリックが割り当てられる。性能監視メトリックは、プロセスプラントエンティティの性能又はレーティングのレベルを示す。

【0227】

履歴プロセスパラメータ値及び対応する性能監視メトリックに基づいて、プロセスプラント検索エンジン８０６は、履歴プロセスパラメータ値からの性能監視メトリックを最も厳密に近似する式として機械学習モデルを生成する。いくつかの実施形態では、通常の最小二乗法を使用して、機械学習モデルを使用する予測された性能監視メトリックの値と、履歴プロセスパラメータ値に割り当てられた実際の性能監視メトリックとの間の差を最小化する。加えて、機械学習モデルを使用する各予測された性能監視メトリックの値

【0228】

【数1】

と性能監視メトリック（ｙ_ｉ）の値との差は、回帰の平均二乗誤差（mean square error、ＭＳＥ）を決定するために任意の好適な方法で集約及び／又は組み合わされる。次に、ＭＳＥを使用して、機械学習モデルにおける標準誤差又は標準偏差（σ_ε）を決定し、これを使用して信頼区間を作成する。

【0229】

機械学習モデルを使用して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントデータから計算されたプロセスパラメータメトリックを、回帰分析の結果として生成された式（例えば、生成された機械学習モデル）に適用する。したがって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティについての性能監視メトリックを決定又は識別する。

【0230】

いくつかの実装形態では、ユーザは、機械学習モデルをカスタマイズ若しくは訓練するために、又はプロセスプラント関連データに関するカスタムアルゴリズムを生成するために、ＩＤＥ内で上述の機械学習技法を利用してもよい。図２４は、訓練された機械学習モデルを使用してプロセスパラメータ値を予測するためのＩＤＥ内の例示的なプロセスプラント検索クエリ２４００を描写する。

【0231】

例示的なプロセスプラント検索クエリ２４００は、いくつかの部分２４０２～２４１２、すなわち、訓練された機械学習モデルをロードするための第１の部分２４０２、訓練された機械学習モデルへの入力として使用するプロセスパラメータの時系列データを取得するための第２の部分２４０４、取得された時系列データの一部をフィルタリングするための第３の部分２４０６、フィルタリングされた時系列データを機械学習モデルに適用してプロセスパラメータ値の機械学習予測を生成するための第４の部分２４０８、予測された結果をプロセスプラント１００に書戻すための第５の部分２４１０、及び機械学習予測の視覚化をユーザに提供するためのデータを返すための第６の部分２４１２を含む。

【0232】

例示的なプロセスプラント検索クエリ２４００は、閾値期間（例えば、１０分）にわたる材料供給速度パラメータ値（例えば、ＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ、ＤＯＳ０２＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ）を使用して製品の品質を予測するためのものである。材料供給速度パラメータ値は、訓練された機械学習モデル（例えば、ＡＰＩｍｏｄｅｌ．ｓａｖ）に適用されて、予測される製品品質メトリックを生成する。

【0233】

例示的なプロセスプラント検索クエリ２４００はまた、別の時系列（例えば、ｐａｒａｍ４）内の値が閾値（例えば、１５０）を超えるとき、１つの時系列（例えば、ｐａｒａｍ３）内の値をフィルタリングすることを要求する。加えて、例示的なプロセスプラント検索クエリ２４００は、予測された製品品質メトリックをプロセスパラメータ「ＣＡＭＯ／ＰＡＲＡＭ９」の値としてプロセスプラント１００に書戻すことを要求する。ＩＤＥは、上述の安全な書戻し技術を使用して、予測された製品品質メトリックをプロセスプラント１００に書戻す。

【0234】

ユーザがＩＤＥを使用してアルゴリズムをカスタマイズすることを可能にすることによって、ユーザはどの機械学習モデルを使用すべきかを指定することができ、フィルタリングすべきプロセスパラメータデータを指定することができ、予測された結果をプロセスプラント１００に書戻すことを要求することができ、機械学習予測を視覚化することなどができる。対照的に、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４においてプロセスプラント検索クエリとして機械学習予測の要求を入力することによって、プロセスプラント検索エンジン８０６は、どの機械学習モデルを使用すべきかを自動的に決定することができ、又は新しい機械学習モデルを訓練及び生成することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、機械学習予測を生成するための入力としてどの時系列データを取得するかを決定してもよく、どのプロセスパラメータデータをフィルタリングするか、又は全くフィルタリングしないかを決定してもよい。更に、プロセスプラント検索エンジン８０６は、予測された結果をプロセスプラント１００に書戻してもよいし、書戻さなくてもよい。

【0235】

ユーザは、プロセスプラント検索クエリ２４００において、以前に生成され訓練された機械学習モデルをロードするが、これは、１つの例示的なシナリオにすぎない。他のシナリオでは、ユーザは、新しい機械学習モデルを訓練及び生成することができ、機械学習モデル及び／又は機械学習モデルのタイプ（例えば、線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ランダムフォレスト、ブースティング、最近傍、ニューラルネットワークなど）を訓練するために使用する訓練データを選択することができる。

【0236】

図２５は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内の別の例示的なプロセスプラント検索結果表示２５００を示す。プロセスプラント検索結果表示２５００は、閾値期間（例えば、１０分）にわたる製品品質メトリックを予測するためのプロセスプラント検索クエリ２５０２に応答するプロセスプラント検索結果２５１０の視覚化を含む。プロセスプラント検索結果２５１０は、製品品質メトリックを予測するために使用される材料供給速度パラメータ値（例えば、ＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ、ＤＯＳ０２＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ）についての時系列データを含む。プロセスプラント検索クエリ２５０２は、図２４のプロセスプラント検索クエリ２４００と同様であるが、ユーザがプロセスプラント検索クエリ２５０２においてフィルタリングステップを要求しないため、プロセスプラント検索エンジン８０６は、特定のプロセスパラメータ（例えば、ｐａｒａｍ３）に対するプロセスパラメータ値をフィルタリングせず、フィルタリングされたプロセスパラメータ値を表示しない。

【0237】

プロセスプラント検索クエリ２５０２に応答して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ２５０２に含まれるプロセスプラントエンティティの状態の予測（例えば、プロセスプラントエンティティを通って流れる製品についての製品品質メトリック）の要求を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティが機械学習モデルに適用するためのプロセスパラメータデータ（例えば、ＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ及びＤＯＳ０２＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷに対する材料供給速度パラメータ値）を識別する。

【0238】

更に、プロセスプラント検索エンジン８０６は、例えば、知識リポジトリ４２から、プロセスプラント検索クエリ２５０２において予測を実行することができる使用すべき機械学習モデルを識別する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、機械学習モデルを識別し、次いで、プロセスプラント検索クエリ２５０２に従って機械学習モデルを調整することができる。例えば、機械学習モデルは、複数のパラメータカテゴリに属するプロセスパラメータに基づいて訓練されてもよい。プロセスプラント検索クエリ２５０２が単一のパラメータカテゴリに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、訓練データから他のパラメータカテゴリに属するプロセスパラメータをフィルタリングし、フィルタリングされた訓練データを使用して機械学習モデルを調整することができる。

【0239】

プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、プロセスプラント検索クエリ２５０２のコンテキストを識別し、コンテキストに従って機械学習モデル又は機械学習モデルに適用されるプロセスパラメータデータを調整するためのフィルタを識別することができる。例えば、コンテキストは、ユーザの名前、ユーザが作業するプロセスプラントの名前及び場所、プロセスプラント内のユーザの組織的役割、ユーザの選好、ユーザに対する以前の検索クエリの検索履歴などの、プロセスプラント検索クエリをサブミットするユーザのユーザ情報を含んでもよい。加えて、コンテキストは、プロセスプラント内の場所を含み得るか、又は外部場所であり得るデバイスの場所、デバイスの能力（例えば、オーディオ、ディスプレイ、マイクロフォン、デバイス上で実行されるアプリケーションなど）、デバイスのタイプ、デバイスのサイズなどの、ユーザがプロセスプラント検索クエリをサブミットするデバイスに関するデバイス情報を含み得る。更に、コンテキストは、プロセスプラント検索クエリがサブミットされる時間、プロセスプラント検索クエリ内のプロセスプラントエンティティに関連するプロセスプラントエンティティ、及びそれらのプロセスプラントエンティティについての対応するプロセスパラメータデータを含み得るか、又は任意の他の好適なコンテキスト情報を含み得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、コンテキストに従って機械学習モデル又は機械学習モデルに適用されるプロセスパラメータデータを調整することができる。

【0240】

他の実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、知識リポジトリ４２から予測を実行するための訓練データを取得し、訓練データを使用して機械学習モデルを訓練することによって、予測を実行するための機械学習モデルを生成する。

【0241】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラントエンティティの状態を予測するために、識別されたプロセスパラメータデータを機械学習に適用し、プロセスプラント検索クエリ２５０２に応答するプロセスプラント検索結果として予測された状態の指示を提供する。

【0242】

図２６は、機械学習モデルを使用してプロセスパラメータ値を予測するためのＩＤＥ内の別の例示的なプロセスプラント検索クエリ２６０２と、プロセスプラント検索クエリ２６０２に応答するプロセスプラント検索結果２６１０とを示す。例示的なプロセスプラント検索クエリ２６０２では、ユーザは、訓練データとして「ＭＯＢ５０ＮＩＲ０１＿ＣＨ０１／ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ＿０１＿ＶＡＬ」及び「ＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ」プロセスパラメータについての閾値期間にわたるプロセスパラメータ値を使用して、回帰モデルとして新しい機械学習モデルを生成及び訓練する。次いで、ユーザは、生成された機械学習モデルを使用して、特定の時間における「ＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ」値を予測することを要求する。プロセスプラント検索結果２６１０は、通常の最小二乗回帰分析における従属変数として「ＭＯＢ５０ＮＩＲ０１＿ＣＨ０１／ＣＯＭＰＯＮＥＮＴ＿０１＿ＶＡＬ」を使用することによって、予測された「ＤＯＳ０１＿ＦＥＥＤ／ＲＰ＿ＭＡＳＳＦＬＯＷ」が９９．００７７であり、標準誤差が０．０７７であることを示す。

【0243】

図２７は、機械学習技法を使用してプロセスプラントエンティティの状態を監視するための例示的な方法２７００のフロー図である。方法２７００は、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８内のＩＤＥによって実行され得る。他の実装形態では、方法２７００は、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８内のプラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４によって実行され得る。プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、フィールド対向構成要素１０及び／又はエッジ対向構成要素１２に通信可能に接続され得る。

【0244】

ブロック２７０２において、履歴プロセスパラメータ値が、プロセスプラントエンティティ（例えば、バルブ、タンクなど）に対応するいくつかのプロセスパラメータについて取得される。履歴プロセスパラメータ値は、知識リポジトリ４２から取得することができる。特定の時間窓（例えば、１時間）に対応する履歴プロセスパラメータ値又は履歴プロセスパラメータ値のセットの各々は、履歴プロセスパラメータ値が生成された時間又はその前後に対応するプロセスプラントエンティティにおいて発生した特定の状態に関連付けられたプロセスパラメータ値のサブセットに分類される（ブロック２７０４）。例えば、温度値のセットは、温度値が収集されたとき、熱交換器において識別されているエラーの閾値時間内に、熱交換器におけるエラーに関連付けられたプロセスパラメータ値のサブセットに分類され得る。加えて、履歴プロセスパラメータ値は、プロセスプラントエンティティの通常動作に関連付けられたプロセスパラメータ値のサブセットに分類され得る。

【0245】

加えて、関係は、各プロセスプラントエンティティについて識別され得る。例えば、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、知識リポジトリ４２から関連するプロセスプラントエンティティ及び関連するプロセスプラントエンティティに関連付けられたプロセスパラメータを識別することができ、知識リポジトリ４２から以前の状態に対応する時間における関連するプロセスプラントエンティティの履歴プロセスパラメータ値を取得することができる。関係は、プロセスプラントエンティティに物理的に接続された上流及び下流プロセスプラントエンティティ、プロセスプラントエンティティを通って流れる材料、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの場所、プロセスプラントエンティティを使用するプロセスプラントの場所などを含むことができる。関係に関する関連プロセスプラントエンティティ又は他のプロセスプラント関連データ（例えば、材料流量データ、プロセスプラントの場所における温度データなど）の履歴プロセスパラメータ値は、関係データと称されることがある。

【0246】

ブロック２７０６において、機械学習モデルは、例えば、様々なルール及び／又は機械学習技法を使用することによって、プロセスプラントエンティティについての履歴プロセスパラメータ値及び関係データのサブセットに基づいて生成される。機械学習技法は、線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ランダムフォレスト、ブースティング、最近傍、ニューラルネットワークなどを含み得る。いくつかの実施形態では、単一の機械学習モデルが生成されて、プロセスプラントエンティティで発生し得る、又は存在し得るいくつかのタイプの状態を検出又は識別する。他の実施形態では、異なる機械学習モデルが、プロセスプラントエンティティにおいて発生し得る、又は存在し得る状態の各タイプに対して生成される。いくつかの実施形態では、プロセスパラメータメトリックは、どの機械学習モデルがプロセスパラメータメトリックに対応する可能性が最も高いかを決定するために、様々な状態（又はその不在）を示す複数の機械学習モデルと比較される。

【0247】

いずれにしても、ブロック２７０８において、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータ及び関係データが、例えば、知識リポジトリ４２から取得される。プロセスパラメータデータは、バルブ又はバルブを通って流れる材料に対応する駆動信号、バルブ移動、移動設定点、密度、面積、質量、容積、圧力、温度、又は流量など、プロセスプラントエンティティに対応するプロセスパラメータ値を含むことができる。一般的に言えば、プロセスパラメータデータは、産業プロセスを制御するように動作するプロセスプラントエンティティの結果として生成されるデータであってもよく、プロセスプラントエンティティの挙動又は動作を記述していてもよい。プロセスパラメータデータは、プロセスプラントエンティティ自体によって生成されてもよく、生成されなくてもよい。例えば、バルブデータは、バルブ自体を記述する、及び／又はバルブ自体によって生成されてもよく（例えば、バルブがどれだけ開いているか又は閉じているかの測度）、及び／又はバルブのアクチュエータを記述する、及び／又はバルブのアクチュエータによって生成されてもよい（例えば、アクチュエータが特定の信号をバルブにどれだけ頻繁に印加するか）。各プロセスパラメータについて、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、特定の期間にわたるプロセスパラメータ値を示す時系列データを受信することができる。

【0248】

関係データは、上流又は下流プロセスプラントエンティティなどのプロセスプラントエンティティに関連するプロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータを含んでもよい。関係データはまた、プロセスプラントエンティティとプロセスプラントエンティティに関連するプロセスプラントエンティティとの間のプロセスパラメータデータの変化を含み得る。例えば、関係データは、プロセスプラントエンティティ及び下流プロセスプラントエンティティを通って流れる材料に関するパラメータ値の変化、又はタンク及び上流タンクに関する温度値の変化を含むことができる。

【0249】

更に、関係データはまた、プロセスプラントエンティティに関連する他のプロセスプラント関連データ、例えば、プロセスプラントエンティティを通って流れる材料に関するデータ、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの場所に関するデータ（例えば、プロセスプラントエンティティに物理的に近接する機器及び機器の対応するデータ）、プロセスプラントエンティティを使用するプロセスプラントの場所に関するデータ（例えば、プロセスプラント場所における気象データ）、プロセスプラントエンティティに関連付けられた各プロセスパラメータに割り当てられたカテゴリに関するデータなどを含んでもよい。

【0250】

ブロック２７１０において、プロセスパラメータデータ及び関係データは、プロセスプラントエンティティの状態を予測するために機械学習モデルに適用される（ブロック２７１２）。例えば、機械学習技法がナイーブベイズである場合、プロセスパラメータデータ及び関係データは、特定の状態（例えば、機械的摩耗）に関連付けられたプロセスパラメータ値及び関係データ値のサブセットの分布、並びに特定の状態に関連付けられないプロセスパラメータ値及び関係データ値のサブセットの別の分布と比較される。プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、どの分布がプロセスパラメータ値及び関係データ値により厳密に一致するかを決定し、どの分布が一致するかに基づいて、プロセスプラントエンティティが特定の状態にあるかどうかを予測する。別の例では、機械学習技法が決定木、ランダムフォレスト、又はブースティングであるとき、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、プロセスパラメータ値及び関係データ値を使用して決定木のノードを巡回して、プロセスプラントエンティティの状態を予測する。

【0251】

ブロック２７１４において、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８のユーザインターフェース上に表示するために、プロセスプラントエンティティの予測された状態の指示を提供する。予測された状態の指示は、予測された状態のタイプ（例えば、不感帯、機械的摩耗など）、予測された状態にあるプロセスプラントエンティティ、状態を予測するために使用されるプロセスパラメータ値及び／又は関係データ値、状態によって生成される潜在的問題を解決するためのステップ、又は任意の他の好適な情報を含む、アラーム又はエラーメッセージであってもよい。予測された状態の指示は、ある期間にわたって予測された状態を示す、又はその期間にわたって特定の状態にある尤度を示す表、グラフ、又はチャートなどの視覚化であってもよい。

【0252】

予測された状態の指示はまた、予測された状態の変化の指示であってもよい。より具体的には、いくつかの実装形態では、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、プロセスプラントエンティティの予測された状態に対する変化を自動的に識別し、ユーザインターフェース上に表示するために、予測された状態に対する変化の報告を自動的に生成及び提供する。

【0253】

例えば、時間ｔ_１において、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、上述の機械学習技法を使用してプロセスプラントエンティティの初期状態を予測することができる。代替的に、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、プロセスプラントエンティティの初期状態（例えば、通常動作）の指示をプラントオペレータから、デフォルト状態から、又は任意の好適な方法で取得し得る。次いで、時間ｔ_１の後、時間ｔ_２において、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、上述の機械学習技法を使用してプロセスプラントエンティティの更新された状態を予測することができる。更新された状態が初期状態と異なるとき、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、プロセスプラントエンティティの予測された状態が変化したことをユーザに警告するレポートを自動的に生成することができる。

【0254】

いくつかの実装形態では、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、プロセスプラントエンティティの予測された状態の指示又は予測された状態に基づく設定点値への変更をプロセスプラント１００に提供することができる。プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、上述の安全な書戻し技法を使用して、データをプロセスプラント１００に書込むことができる。例えば、プラントオペレータデバイス７２又は汎用エンジニアリング／コンピューティングデバイス７８は、ｎ個の書戻しサーバ６０ａ～６０ｎに、予測された状態又は設定値への変更の指示を提供することができる。各書戻しサーバ６０ａ～６０ｎは、データを妥当性認証し、外部システム８のユーザがプロセスプラント１００への書込みを許可されていると決定することができる。例えば、各書戻しサーバ６０ａ～６０ｎは、書込まれるデータが許容可能な値の範囲内にあるかどうかを決定することができる。次いで、データが妥当性認証され、ユーザがプロセスプラント１００に書込むことを許可される場合、書戻しサーバ６０ａは、データが妥当性認証されることを二重に検査するために、データを別の書戻しサーバ６０ｂに転送してもよい。閾値数の安全な書込みサーバ６０ａ～６０ｎがデータ書込みを妥当性認証／許可すると、データは、プロセスプラント１００に書込まれてもよい。

【0255】

プロセスプラントエンティティの実際の状態が既知になると（例えば、オペレータがプロセスプラントエンティティを評価してその実際の状態を決定すると）、プロセスパラメータ値及び関係データ値が履歴プロセスパラメータ値に追加され（ブロック２７１６）、それに応じて機械学習モデルが更新される。例えば、識別された状態にあるプロセスプラントエンティティについてのプロセスパラメータ値及び関係データ値は、知識リポジトリ４２に記憶される。

【0256】

バッチプロビジョニング、スケジューリング、及びクエリ
本明細書で説明される強化された検索能力はまた、プロセスプラント内のバッチプロセスのプロビジョニング、スケジューリング、及び制御を容易にし得る。例えば、バッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行するバッチエグゼクティブは、バッチプロセスをスケジューリングするためのコンテキストデータ及び／又は時系列データについて知識リポジトリ４２にクエリをサブミットすることができる。例えば、クエリは、バッチプロセスにおいて利用され得るプロセスプラント機器の状態に関する状態情報、プロセスプラント機器の利用時間のスケジュール、又はこれらの任意の好適な組み合わせに対するものであってもよい。次いで、バッチエグゼクティブは、各プロセスプラント機器の利用時間に従ってバッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズを実行するために、プロセスプラント機器のセットをプロビジョニングし得る。バッチエグゼクティブはまた、各プロセスプラント機器の利用時間に従ってバッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズをいつ実行するかのスケジュールを設定してもよい。バッチエグゼクティブは、コンピューティングデバイス又はコンピューティングデバイス内で実行されるアプリケーションであり得る。

【0257】

図２８は、本明細書で説明する強化された検索機能を使用してバッチプロセスを制御するための例示的な方法２８００を描写するフローチャートである。方法２８００は、コンピューティングデバイス、スタンドアロンコンピューティングデバイス若しくはコンピューティングデバイス上で実行されるアプリケーションであり得るバッチエグゼクティブ、又はこれらの任意の好適な組み合わせによって実行され得る。ブロック２８０２において、バッチプロセスデータセットが知識リポジトリ４２から取得される。バッチプロセスデータセットは、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及び／又はコンテキスト知識リポジトリ４９から取得され得るプロセスデータに関連付けられたコンテキストデータを含み得る。コンテキストデータは、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたアラームステータス、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、バッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係、バッチプロセスに含まれる機器間の関係、特定のバッチレシピに含まれる機器、特定のバッチレシピに含まれる原料及び関連する機器、バッチプロセスに関連付けられた機器の機器利用情報、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品品質メトリック、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品生産時間、これらの任意の好適な組み合わせ、又は任意の他の好適なコンテキストデータを含んでもよい。

【0258】

ブロック２８０４において、バッチの実行中に生成された時系列データは、時系列データベース５５などのデータベースに記憶される。時系列データは、バッチプロセスが実行されているときのプロセスプラント機器に関連するプロセスパラメータのプロセスパラメータ値を含むことができる。時系列データはまた、バッチプロセスを使用して製造されている製品についての製品パラメータ値を含み得る。加えて、時系列データは、各プロセスプラント機器がバッチプロセス内で利用されている時間などのプロセスプラント機器の利用データを含んでもよい。時系列データはまた、各プロセスプラント機器がバッチプロセス又は連続プロセスの一部として使用されるようにスケジュールされる時間、及び／又は各プロセスプラント機器が利用可能である時間を示すスケジュールデータを含んでもよい。コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチプロセスデータ及び時系列データの両方を知識リポジトリ４２から取得することができる。

【0259】

次いで、ブロック２８０６において、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、知識リポジトリ４２、より具体的には、知識リポジトリ４２内の取得されたバッチプロセスデータ及び時系列バッチデータに、バッチプロセスにおいて利用され得るプラント機器の状態に関する状態情報、プロセスプラント機器の利用時間のスケジュール、又はこれらの任意の好適な組み合わせに対するクエリを行う。例えば、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、特定のバッチプロセスを実行するのに必要な各タイプの機器を識別することができる。クエリは、識別されたタイプのプロセスプラント機器の状態及び／又はスケジュール情報に対するものであってもよい。いくつかの実装形態では、クエリは、クエリを分析／パースし、知識リポジトリ４２からのクエリに応答するバッチプロセスデータ及び／又は時系列バッチデータを取り出すプロセスプラント検索エンジン８０６に、サブミットされる。

【0260】

状態情報は、プロセスプラント機器が現在使用中であるか、又はアイドル状態であるかを含むことができる。状態情報はまた、プロセスプラント機器がどのくらい長く使用されていたか、及びプロセスプラント機器が何のために使用されているかの指示を含んでもよい。いくつかのシナリオでは、プロセスプラント機器は、プロセスプラント機器が現在の動作を終了した直後に使用のために利用可能になり得る。他のシナリオでは、プロセスプラント機器は、特定の動作を終了した後に、洗浄されるか、又は他の保守を受ける必要があり得る。プロセスプラント機器がどのように使用されているかに関する情報を提供することによって、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、プロセスプラント機器が利用可能になった直後に、プロセスプラント機器がバッチプロセスにおいて使用され得るか否かを決定することが可能であり得る。プロセスプラント機器が、動作と動作との間に洗浄及び／又は他の保守のために特定の量のダウンタイムを必要とする場合、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチプロセスのためにどの機器を使用すべきかを決定するときにダウンタイムを考慮に入れ得る。

【0261】

スケジュール情報は、各機器が使用されるようにスケジュールされている時間、各機器が各時間に使用されるようにスケジュールされているバッチ制御レシピのバッチプロセス、ユニットプロセス、動作、及び／又はフェーズ、各機器が使用される時間量などを含むことができる。例えば、スケジュール情報は、特定のミキサが、特定の日の午後１：００から午後２：００まで第１のバッチレシピで使用され、午後３：００から午後４：００まで第２のバッチレシピで使用されるようにスケジュールされていることを示すことができる。

【0262】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、取り出されたバッチプロセスデータ及び／又は時系列バッチデータをクエリ結果としてコンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブに提供する（ブロック２８０８）。クエリ結果の受信に応答して、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチ制御レシピのバッチプロセス、ユニットプロセス、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセットを決定する（ブロック２８１０）。

【0263】

例えば、バッチプロセスが３つのタイプの機器を必要とする場合、クエリ結果は、第１のタイプに対応するプロセスプラント機器の第１のセットについての状態及び／又はスケジュール情報、第２のタイプに対応するプロセスプラント機器の第２のセットについての状態及び／又はスケジュール情報、並びに第３のタイプに対応するプロセスプラント機器の第３のセットについての状態及び／又はスケジュール情報を含み得る。

【0264】

次いで、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチプロセスを実行するための機器のセットとして、状態及び／又はスケジュール情報に基づいて、第１のセットから１つのプロセスプラント機器、第２のセットから１つのプロセスプラント機器、及び第３のセットから１つのプロセスプラント機器を選択してもよい。

【0265】

追加的又は代替的に、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、クエリ結果に基づいてバッチ制御レシピのバッチプロセス、ユニットプロセス、動作、及び／又はフェーズのスケジュールを決定してもよい（ブロック２８１０）。コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、各機器がいつ使用可能であるかを決定し、選択された機器が使用のために利用可能であるときにバッチプロセスをスケジューリングすることによってスケジュールを決定してもよい。

【0266】

上記の例を使用して、バッチプロセスを実行するためのセット内の機器が全て１時間で利用可能である場合、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチプロセスを１時間で開始するようにスケジュールすることができる。セット内の各機器が利用可能であるときに、バッチ制御レシピのバッチプロセス、ユニットプロセス、動作、及び／又はフェーズをスケジュールすることに加えて、バッチプロセスは、少なくとも１つの機器が利用可能である時間にスケジュールされてもよい。バッチプロセスは、最初に利用可能な機器を使用して開始してもよく、バッチプロセスにおける次の各機器が、前の機器と関わるバッチ制御レシピのフェーズが完了する時間までに利用可能である限り、バッチプロセスは、その時間にスケジュールされてもよい。このようにして、バッチプロセスは、バッチ手順中又はバッチ手順間の各機器の待ち時間を最小限に抑えるようにスケジュールされ得る。

【0267】

セット内の第１の機器が利用可能になる時間から開始して、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチ制御レシピの各フェーズがいつ完了するかを決定することができる。次いで、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチ制御レシピの次のフェーズのための機器が、前のフェーズが完了する時間までに利用可能になるかどうかを決定することができる。前のフェーズが完了する時間までに、対応する機器が各フェーズに利用可能である場合、バッチプロセスは、第１の機器が利用可能になった時間に開始することができる。そうでない場合、バッチプロセスは、前のフェーズが完了する時間までに各フェーズに対して各対応する機器が利用可能になる時間まで、開始を待つことができる。

【0268】

いくつかの実装形態では、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチプロセスに関連するプロセスデータ、プロセスデータに関連付けられたコンテキスト、及び／又は各機器の状態に基づいて、使用する最適な機器のセットを決定する。例えば、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチプロセスを実行するための機器の複数のセットを識別することができる。次いで、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、１つ以上の要因に基づいて機器の各セットをランク付けして、機器の複数のセットのうちの最適な機器のセットを選択することができる。

【0269】

例えば、要因は、機器の各セットが使用のために利用可能になるまでの待ち時間、バッチプロセスで作られる製品を生産するために機器の各セットに必要な原料の数、機器の各セットによって生産される製品についての製品品質メトリック、機器の各セットによって製品を生産するための生産時間などを含んでもよい。コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、任意の好適な方法でこれらの要因のそれぞれを組み合わせて、機器の各セットの全体的なスコアを生成してもよい。

【0270】

いくつかの実装形態では、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、要因の各々に重みを割り当て、重み付けされた要因を組み合わせて全体スコアを生成してもよい。例えば、待ち時間を最小化することが、最少量の原料を使用することよりも重要である場合、待ち時間は、原料の数よりも高く重み付けされ得る。次いで、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、それらのそれぞれの全体的なスコアに従って機器の各セットをランク付けし、最高ランクの機器のセットを、使用する最適な機器のセットとして選択することができる。

【0271】

ブロック２８１２において、バッチ制御レシピのバッチプロセス、ユニットプロセス、動作、及び／又はフェーズは、決定された機器のセットを使用して、又は決定されたスケジュールに従って実行される。例えば、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、バッチ制御アルゴリズムに従って動作するように、及び／又はスケジュールされた時間に動作するように、決定された機器のセットに関連付けられたフィールドデバイスに制御信号を送信し得る。いくつかの実装形態では、コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブは、コントローラと通信して、コントローラに、バッチ制御アルゴリズムに従って動作するように、及び／又はスケジュールされた時間に動作するように、決定された機器のセットに関連付けられたフィールドデバイスに制御信号を送信させもよい。

【0272】

コンピューティングデバイス及び／又はバッチエグゼクティブプロビジョニング、スケジューリング、及び／又はバッチプロセスの制御に加えて、ユーザは、バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリをサブミットし、プロセスプラント検索結果を受信することができる。例えば、ユーザは、どの機器のセットが特定のバッチプロセス又はその一部に使用されたのかに関する情報、特定の期間にわたってバッチプロセスで使用された機器の機器利用情報、各機器がバッチプロセスで動作又は利用された時間を決定すること、特定の期間にわたって機器の特定のセットで実行されたバッチレシピを決定すること、特定の期間にわたって特定のバッチレシピに使用された機器のセットを決定すること、所与のバッチレシピ又はその一部に使用されたどの機器のセットが最高品質出力を生産したのかを決定すること、所与のバッチレシピ又はその一部に使用されたどの機器のセットが最短生産時間で製品を生産したのかを決定すること、所与のバッチレシピ又はその一部に使用されたどの機器のセットが最少量の原料を使用して製品を生産したのかを決定すること、などに対するプロセスプラント検索クエリをサブミットしてもよい。

【0273】

図２９は、プロセスプラント機器、及びプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのバッチ情報を含む、コンテキスト知識リポジトリ４９の例示的な部分を示す。図２９に示されるコンテキスト知識リポジトリ４９は、追加の関係、プロセスプラントエンティティ、及びプロセスプラント関連データを含む、図７に描写され、上述された、より大きいコンテキスト知識リポジトリ４９の詳細部分であり得る。

【0274】

図２９に示すように、プロセスプラント機器２９０２～２９０８は、それらが利用されるバッチプロセス２９１０に接続される。例えば、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号２９０２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号２９０４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号２９０６）、及びＴａｎｋ１（参照番号２９０８）は各々、Ｂａｔｃｈ３４９２（参照番号２９１０）として識別される特定のバッチプロセスに含まれる。バッチプロセスＢａｔｃｈ３４９２は、特定のバッチレシピ（例えば、Ｐｒｏｃ＿ｓａｌｉｎｅ１）、記述、バッチプロセスが実行されているプロセスプラントのエリア、実行状態、実行されている現在のフェーズなどを有してもよく、それらの各々は、コンテキスト知識リポジトリ４９に含まれてもよい。このようにして、ユーザは、特定のバッチ又はその一部のために使用された又は使用されている機器のセットに対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、バッチＩＤ（例えば、Ｂａｔｃｈ３４９２）を含むクエリをサブミットし、Ｂａｔｃｈ３４９２に使用される機器のセット（例えば、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号２９０２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号２９０４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号２９０６）、及びＴａｎｋ１（参照番号２９０８））を含む検索結果を受信してもよい。

【0275】

上述したように、ユーザは、クエリをサブミットして、特定のバッチプロセス又はその一部にどの機器のセットが使用されたのかを、自然言語フォーマット又は任意の好適なフォーマットで決定することができる。次いで、ユーザのコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリサーバ８００内で実行されるプロセスプラント検索エンジン８０６にクエリを送信し得る。例えば、ユーザのコンピューティングデバイスは、特定のバッチプロセス又はその一部のために使用された機器のセットに対するクエリを送信し得る。

【0276】

クエリに応答して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、知識リポジトリ４２からバッチプロセスデータセットを取得することができる。バッチプロセスデータセットは、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及び／又はコンテキスト知識リポジトリ４９から取得され得るプロセスデータに関連付けられたコンテキストデータを含み得る。コンテキストデータは、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたアラームステータス、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、バッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係、バッチプロセスに含まれる機器間の関係、特定のバッチレシピに含まれる機器、特定のバッチレシピに含まれる原料及び関連する機器、バッチプロセスに関連付けられた機器の機器利用情報、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品品質メトリック、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品生産時間、これらの任意の好適な組み合わせ、又は任意の他の好適なコンテキストデータを含んでもよい。

【0277】

プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、時系列データベース５５などのデータベースに記憶された、バッチの実行中に生成された時系列データを取得し得る。時系列データは、バッチプロセスが実行されているときのプロセスプラント機器に関連するプロセスパラメータのプロセスパラメータ値を含むことができる。時系列データはまた、バッチプロセスを使用して製造されている製品についての製品パラメータ値を含み得る。加えて、時系列データは、各プロセスプラント機器がバッチプロセス内で利用されている時間などのプロセスプラント機器の利用データを含んでもよい。時系列データはまた、各プロセスプラント機器がバッチプロセス又は連続プロセスの一部として使用されるようにスケジュールされる時間、及び／又は各プロセスプラント機器が利用可能である時間を示すスケジュールデータを含んでもよい。プロセスプラント検索エンジン８０６は、バッチプロセスデータ及び時系列データの両方を知識リポジトリ４２から取得することができる。

【0278】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリを分析／パースして、検索クエリの主題、検索クエリのコンテキスト、及び／又は検索クエリに応答するデータセットをフィルタリングするために使用され得る検索クエリ内の他の情報を識別する。より具体的には、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリサーバ８００に含まれるか、又はプロセスプラント検索クエリサーバ８００に通信可能に結合された文法モジュール又はプラント語彙データベースから主題及びフィルタの指示を取得することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、プロセスプラント検索クエリのいくつかの主題と、検索結果をフィルタリングするために主題を修正するフィルタとを記憶することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、主題又はフィルタの同義語又はニックネームなど、各主題及び／又はフィルタに対応するプロセスプラント検索クエリからの用語のいくつかのマッピングを記憶することもできる。

【0279】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、次いで、プロセスプラント検索クエリ内の用語の各々を主題又はフィルタのうちの１つと一致させ得る。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、まず、プロセスプラント検索クエリの主題に対応するプロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、残りの用語並びにデータセットを更にフィルタリングするために使用され得るコンテキストに対応するフィルタを識別する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語と、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれる主題との完全一致を識別することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、取得したバッチプロセスデータと、識別した主題に対応する時系列データとから、バッチプロセスデータを識別する。

【0280】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、文法モジュール又はプラント語彙データベースから、残りの用語に対応するフィルタを識別する。フィルタは、識別された主題に応答して取得されたバッチプロセスデータセットをフィルタリングするために使用され得る。例えば、クエリが、Ｂａｔｃｈ３４９２の特定のフェーズに使用される機器のセットに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、特定のフェーズで使用される機器のサブセットを含むように機器のセットをフィルタリングしてもよい。別の例では、クエリが、Ｂａｔｃｈ３４９２に使用される機器のセットに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、Ｂａｔｃｈ３４９２に関連するバッチプロセスデータを取得してもよく、Ｂａｔｃｈ３４９２に使用される機器のセットを示すバッチプロセスデータのサブセットのみを含むようにバッチプロセスデータをフィルタリングしてもよい。

【0281】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、フィルタリングされたバッチプロセスデータセットを検索結果としてユーザに提供することができる。例えば、フィルタリングされたバッチプロセスデータセットは、特定のバッチ又はその一部のためにどの機器のセットが使用されたかの指示を含むことができる。

【0282】

図２９は、プロセスプラント機器、及びコンテキスト知識リポジトリ４９内のプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのそれぞれのバッチ情報のいくつかの例を示すが、これは、説明を容易にするためだけのものである。コンテキスト知識リポジトリ４９は、任意の好適な数のバッチプロセスに各々関連付けられた任意の好適な数のプロセスプラント機器を含むことができる。

【0283】

図３０は、プロセスプラント機器、プロセスプラント機器についての機器利用情報、及びプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのバッチ情報を含む、コンテキスト知識リポジトリ４９の別の例示的な部分を示す。図３０に示されるコンテキスト知識リポジトリ４９は、追加の関係、プロセスプラントエンティティ、及びプロセスプラント関連データを含む、図７に描写され、上述された、より大きいコンテキスト知識リポジトリ４９の詳細部分であり得る。

【0284】

図３０に示すように、プロセスプラント機器３００２～３００８は、それらが利用されるバッチプロセス３０１０、３０１２に接続される。例えば、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号３００２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号３００６）、及びＴａｎｋ１（参照番号３００８）は各々、Ｂａｔｃｈ３４９２（参照番号３０１０）として識別される特定のバッチプロセスに含まれる。Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）及びＨｅａｔｅｒ１（参照番号３００６）はまた、Ｂａｔｃｈ４５０９（参照番号３０１２）として識別される別のバッチプロセスに含まれてもよい。バッチプロセスＢａｔｃｈ３４９２は、特定のバッチレシピとしてＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３０２０）、記述、バッチプロセスが実行されているプロセスプラントのエリア、実行状態、実行されている現在のフェーズなどを有してもよく、それらの各々は、コンテキスト知識リポジトリ４９に含まれてもよい。バッチプロセスＢａｔｃｈ４５０９は、特定のバッチレシピとしてＲｅｃｉｐｅ２（参照番号３０２２）、記述、バッチプロセスが実行されているプロセスプラントのエリア、実行状態、実行されている現在のフェーズなどを有してもよく、それらの各々は、コンテキスト知識リポジトリ４９に含まれてもよい。更に、各機器３００２～３００８は、関連付けられた利用情報を有することができる。例えば、Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）は、第１の利用期間ＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎＰｅｒｉｏｄ１（参照番号３０３０）の間、Ｂａｔｃｈ３４９２（参照番号３０１０）に含まれてもよい。Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）はまた、第２の利用期間ＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎＰｅｒｉｏｄ２（参照番号３０３２）の間、Ｂａｔｃｈ４５０９（参照番号３０１２）に含まれてもよい。

【0285】

各利用期間３０３０、３０３２は、機器が利用されている開始時間、機器が利用されている終了時間、利用期間の持続時間、機器がアクティブである利用期間の部分又は割合、利用期間中の機器のダウンタイムの量、又は任意の他の好適な利用情報を示し得る。

【0286】

このようにして、ユーザは、１つのプロセスプラント機器、複数のプロセスプラント機器、特定のバッチプロセスに対応するプロセスプラント機器のセット、又は所望の期間のバッチプロセスに対応するプロセスプラント機器のセットについての機器利用情報に対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、特定のプロセスプラント内の各機器が特定の日の昼１２：００から午後４：００までにどのように利用されたかに対するクエリをサブミットしてもよい。ユーザは、昼１２：００～午後４：００の特定のプロセスプラント内の各機器の利用期間、機器がアクティブであった各利用期間の部分又は割合、利用期間中の機器のダウンタイムの量などを示す検索結果を受信し得る。

【0287】

ユーザはまた、機器の動作中であったか又は利用されていた時間に対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）が前日にわたっていつ利用されたかに対するクエリをサブミットし得る。ユーザは、ＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎＰｅｒｉｏｄ１（参照番号３０３０）（例えば、午前９時から午後１時まで、及びＵｔｉｌｉｚａｔｉｏｎＰｅｒｉｏｄ２（参照番号３０３２）（例えば、午後２時から午後５時まで）の間にＰｕｍｐ１（参照番号３００４）が利用されたことを示す検索結果を受信し得る。

【0288】

更に、ユーザは、指定された期間にわたって機器のセット上で実行されたバッチレシピに対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）及び／又はＨｅａｔｅｒ１（参照番号３００６）を使用して実行されたバッチレシピに対するクエリをサブミットしてもよい。ユーザは、Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）及び／又はＨｅａｔｅｒ１（参照番号３００６）を使用して実行されたＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３０２０）及びＲｅｃｉｐｅ２（参照番号３０２２）を示す検索結果を受信してもよい。

【0289】

更に、ユーザは、指定された期間にわたって特定のレシピのために使用された機器のセットに対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、Ｒｅｃｉｐｅ１（参照番号３０２０）に使用された機器のセットに対するクエリをサブミットしてもよい。ユーザは、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号３００２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号３００４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号３００６）、及びＴａｎｋ１（参照番号３００８）を含む機器の１つのセットが、Ｒｅｃｉｐｅ１（参照番号３０２０）に使用されたことを示す検索結果を受信することができる。

【0290】

上述したように、ユーザは、自然言語フォーマット又は任意の好適なフォーマットでクエリをサブミットすることができる。次いで、ユーザのコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリサーバ８００内で実行されるプロセスプラント検索エンジン８０６にクエリを送信し得る。例えば、ユーザのコンピューティングデバイスは、特定のプロセスプラント内の各機器が特定の日の昼１２：００から午後４：００までにどのように利用されたかに対するクエリを送信してもよい。

【0291】

クエリに応答して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、知識リポジトリ４２からバッチプロセスデータセットを取得することができる。バッチプロセスデータセットは、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及び／又はコンテキスト知識リポジトリ４９から取得され得るプロセスデータに関連付けられたコンテキストデータを含み得る。コンテキストデータは、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたアラームステータス、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、バッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係、バッチプロセスに含まれる機器間の関係、特定のバッチレシピに含まれる機器、特定のバッチレシピに含まれる原料及び関連する機器、バッチプロセスに関連付けられた機器の機器利用情報、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品品質メトリック、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品生産時間、これらの任意の好適な組み合わせ、又は任意の他の好適なコンテキストデータを含んでもよい。

【0292】

プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、時系列データベース５５などのデータベースに記憶された、バッチの実行中に生成された時系列データを取得し得る。時系列データは、バッチプロセスが実行されているときのプロセスプラント機器に関連するプロセスパラメータのプロセスパラメータ値を含むことができる。時系列データはまた、バッチプロセスを使用して製造されている製品についての製品パラメータ値を含み得る。加えて、時系列データは、各プロセスプラント機器がバッチプロセス内で利用されている時間などのプロセスプラント機器の利用データを含んでもよい。時系列データはまた、各プロセスプラント機器がバッチプロセス又は連続プロセスの一部として使用されるようにスケジュールされる時間、及び／又は各プロセスプラント機器が利用可能である時間を示すスケジュールデータを含んでもよい。プロセスプラント検索エンジン８０６は、バッチプロセスデータ及び時系列データの両方を知識リポジトリ４２から取得することができる。

【0293】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリを分析／パースして、検索クエリの主題、検索クエリのコンテキスト、及び／又は検索クエリに応答するデータセットをフィルタリングするために使用され得る検索クエリ内の他の情報を識別する。より具体的には、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリサーバ８００に含まれるか、又はプロセスプラント検索クエリサーバ８００に通信可能に結合された文法モジュール又はプラント語彙データベースから主題及びフィルタの指示を取得することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、プロセスプラント検索クエリのいくつかの主題と、検索結果をフィルタリングするために主題を修正するフィルタとを記憶することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、主題又はフィルタの同義語又はニックネームなど、各主題及び／又はフィルタに対応するプロセスプラント検索クエリからの用語のいくつかのマッピングを記憶することもできる。

【0294】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、次いで、プロセスプラント検索クエリ内の用語の各々を主題又はフィルタのうちの１つと一致させ得る。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、まず、プロセスプラント検索クエリの主題に対応するプロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、残りの用語並びにデータセットを更にフィルタリングするために使用され得るコンテキストに対応するフィルタを識別する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語と、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれる主題との完全一致を識別することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、取得したバッチプロセスデータと、識別した主題に対応する時系列データとから、バッチプロセスデータを識別する。

【0295】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、文法モジュール又はプラント語彙データベースから、残りの用語に対応するフィルタを識別する。フィルタは、識別された主題に応答して取得されたバッチプロセスデータセットをフィルタリングするために使用され得る。例えば、クエリが、特定のプロセスプラント内の各機器が特定の日の昼１２：００から午後４：００までにどのように利用されたかに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、特定の日の昼１２：００～午後４：００の各機器についての利用情報のサブセットを含むように、各機器についての利用情報をフィルタリングし得る。別の例では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、各機器に関連するバッチプロセスデータを取得することができ、利用情報を含むバッチプロセスデータのサブセットのみを含むようにバッチプロセスデータをフィルタリングすることができる。

【0296】

更に別の例では、クエリが、機器が動作していた又は利用されていた時間に対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、機器に関連するバッチプロセスデータを取得し得る。プロセスプラント検索エンジン８０６は、機器が動作していた又は利用されていた時間を含むバッチプロセスデータのサブセットのみを含むように、バッチプロセスデータをフィルタリングすることができる。

【0297】

別の例では、クエリが、指定された期間にわたって機器のセット上で実行されたバッチレシピに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、機器のセットに関連するバッチプロセスデータを取得することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、指定された期間のバッチプロセスデータのサブセットのみを含むように、バッチプロセスデータをフィルタリングすることができる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、バッチプロセスデータのフィルタリングされたサブセットを更にフィルタリングして、指定された期間にわたって機器のセット上で実行されたバッチレシピを示すサブセットを含むことができる。

【0298】

更に別の例では、クエリが、指定された期間にわたって特定のレシピに使用された機器のセットに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、特定のレシピに関連するバッチプロセスデータを取得することができる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、指定された期間のバッチプロセスデータのサブセットのみを含むように、バッチプロセスデータをフィルタリングすることができる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、バッチプロセスデータのフィルタリングされたサブセットを更にフィルタリングして、指定された期間にわたって特定のレシピに使用された機器のセットを示すサブセットを含めることができる。

【0299】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、フィルタリングされたバッチプロセスデータセットを検索結果としてユーザに提供することができる。例えば、フィルタリングされたバッチプロセスデータセットは、特定の期間にわたって機器のセット上で実行されたバッチレシピを含むことができる。

【0300】

図３０は、プロセスプラント機器、及びコンテキスト知識リポジトリ４９内のプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのそれぞれのバッチ情報のいくつかの例を示すが、これは、説明を容易にするためだけのものである。コンテキスト知識リポジトリ４９は、任意の好適な数のバッチプロセスに各々関連付けられた任意の好適な数のプロセスプラント機器を含むことができる。

【0301】

図３１は、プロセスプラント機器、プロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのバッチ情報、並びに各製品についての製品品質メトリック、各製品を生産するための生産時間、及び各製品を生産するために使用される原料を含む、バッチプロセスに従ってプロセスプラント機器によって製造される製品についての製品情報を含む、コンテキスト知識リポジトリ４９の更に別の例示的な部分を示す。図３１に示されるコンテキスト知識リポジトリ４９は、追加の関係、プロセスプラントエンティティ、及びプロセスプラント関連データを含む、図７に描写され、上述された、より大きいコンテキスト知識リポジトリ４９の詳細部分であり得る。

【0302】

図３１に示すように、プロセスプラント機器３１０２～３１０８は、それらが利用されるバッチプロセス３１１０、３１１２に接続される。例えば、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号３１０２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号３１０４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号３１０６）、及びＴａｎｋ１（参照番号３１０８）は各々、Ｂａｔｃｈ３４９２（参照番号３１１０）として識別される特定のバッチプロセスに含まれる。Ｐｕｍｐ１（参照番号３１０４）及びＨｅａｔｅｒ１（参照番号３１０６）はまた、Ｂａｔｃｈ４５０９（参照番号３１１２）として識別される別のバッチプロセスに含まれてもよい。バッチプロセスＢａｔｃｈ３４９２は、特定のバッチレシピとしてＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）、記述、バッチプロセスが実行されているプロセスプラントのエリア、実行状態、実行されている現在のフェーズなどを有してもよく、それらの各々は、コンテキスト知識リポジトリ４９に含まれてもよい。バッチプロセスＢａｔｃｈ４５０９は、特定のバッチレシピとしてＲｅｃｉｐｅ２（参照番号３１２２）、記述、バッチプロセスが実行されているプロセスプラントのエリア、実行状態、実行されている現在のフェーズなどを有してもよく、それらの各々は、コンテキスト知識リポジトリ４９に含まれてもよい。加えて、各バッチプロセス３１１０、３１１２は、製品３１４０、３１４２を生産し得る。例えば、Ｂａｔｃｈ４５０９（参照番号３１１２）は、Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｏｕｔｐｕｔ１（参照番号３１４０）を生産し、Ｂａｔｃｈ３４９２（参照番号３１１０）は、Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｏｕｔｐｕｔ２（参照番号３１４２）を生産する。各製品３１４０、３１４２は、製品３１４０、３１４２に割り当てられた製品品質メトリック３１５０、３１５２、製品３１４０、３１４２に割り当てられた生産時間３１６０、製品３１４０、３１４２、３１６２を製造するために使用された原料３１７０、３１７２などの関連付けられた製品情報を有する。

【0303】

製品品質メトリック３１５０、３１５２は、バッチプロセスによって生産される製品の品質を示す。製品品質メトリック３１５０、３１５２は、製品の組成、製品の体積、製品の温度、製品の密度、製品内の圧力などの製品パラメータデータに基づいて決定されてもよい。各製品パラメータは、製品に関する所定のパラメータ値又は値の範囲と比較されてもよく、製品品質メトリックは、所定のパラメータ値又は値の範囲に対する製品の類似性の量に基づいて決定されてもよい。例えば、製品品質メトリックは、製品パラメータ値と所定のパラメータ値又は値の範囲との間のユークリッド距離に基づいて決定されてもよい。製品品質メトリックは、例えば、１～１０、１～１００などのスコアであってもよく、スコアはユークリッド距離に反比例する。このようにして、所定のパラメータ値又は値の範囲に類似するパラメータ値を有する製品は、所定のパラメータ値又は値の範囲から遠く離れたパラメータ値を有する製品よりも高くスコア付けされ得る。

【0304】

各製品３１４０、３１４２の生産時間３１６０、３１６２は、バッチプロセスのための機器のセットを使用して製品３１４０、３１４２を生産するのにかかった時間の量を示す。製品３１４０、３１４２を生産するために使用される原料３１７０、３１７２は、各製品を生産するための原料３１７０、３１７２の量及び／又は製品３１４０、３１４２を生産するために使用される原料の説明を示す。例えば、Ｍａｔｅｒｉａｌ１（参照番号３１８０）、Ｍａｔｅｒｉａｌ２（参照番号３１８２）、及びＭａｔｅｒｉａｌ３（参照番号３１８４）は、Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｏｕｔｐｕｔ１（参照番号３１４０）を生産するために使用される。Ｍａｔｅｒｉａｌ７（参照番号３１８６）及びＭａｔｅｒｉａｌ８（参照番号３１８８）は、Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｏｕｔｐｕｔ２（参照番号３１４２）を生産するために使用される。

【0305】

このようにして、ユーザは、最高品質出力を生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットに対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、最高品質出力を有するＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）に使用される機器のセットに対するクエリをサブミットしてもよい。ユーザは、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号３１０２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号３１０４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号３１０６）、及びＴａｎｋ１（参照番号３１０８）が、Ｒｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）に対して最高品質出力を生産したことを示す検索結果を受信し得る。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、Ｒｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）のために使用される機器のセットの製品品質メトリックの各々を比較して、最高製品品質メトリックを識別し得る。検索結果は、機器のセットについての製品品質メトリック（例えば、１００個のうち９０個）を示し得る。いくつかの実装形態では、検索結果は、ランク付けされた順序で複数の機器のセットを含み得、機器の各セットは、機器のセットについてのそれぞれの製品品質メトリックに従ってランク付けされる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果に含める機器のセットの閾値数を決定することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果のセット内の閾値数以上にランク付けされた機器のセットに、それぞれの製品品質メトリックの指示を提供することができる。

【0306】

ユーザはまた、最良の生産時間で製品を生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットに対するクエリを行うことができる。最良の生産時間は、最短の持続時間であり得る。例えば、ユーザは、最短期間で製品を生産するＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）に使用される機器のセットに対するクエリをサブミットしてもよい。ユーザは、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号３１０２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号３１０４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号３１０６）、及びＴａｎｋ１（参照番号３１０８）が、最短時間でＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）の製品を生産したことを示す検索結果を受信し得る。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、Ｒｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）のために使用される機器のセットの生産時間の各々を比較して、最短生産時間を識別することができる。検索結果は、機器のセットの生産時間（例えば、７５分）を示し得る。いくつかの実装形態では、検索結果は、ランク付けされた順序で機器の複数のセットを含み得、機器の各セットは、機器のセットについてのそれぞれの生産時間に従ってランク付けされる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果に含める機器のセットの閾値数を決定することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果のセット内の閾値数以上にランク付けされた機器のセットに、それぞれの生産時間の指示を提供することができる。

【0307】

更に、ユーザは、最少量の原料を使用して製品を生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットに対するクエリを行うことができる。例えば、ユーザは、最少量の原料を使用して製品を生産するＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）に使用される機器のセットに対するクエリをサブミットしてもよい。ユーザは、Ｍｉｘｅｒ１（参照番号３１０２）、Ｐｕｍｐ１（参照番号３１０４）、Ｈｅａｔｅｒ１（参照番号３１０６）、及びＴａｎｋ１（参照番号３１０８）が、最少量の原料を使用してＲｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）の製品を生産したことを示す検索結果を受信し得る。例えば、プロセスプラント検索エンジン８０６は、最少量の原料を識別するために、Ｒｅｃｉｐｅ１（参照番号３１２０）に使用される機器のセットの原料の量の各々を比較してもよい。検索結果は、機器のセット（例えば、３）の製品を生産するために使用される原料の量を示し得る。いくつかの実装形態では、検索結果は、ランク付けされた順序で機器の複数のセットを含み得、機器の各セットは、機器のセットの製品を生産するために使用される原料のそれぞれの量に従ってランク付けされる。プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果に含める機器のセットの閾値数を決定することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、検索結果のセット内の閾値数以上にランク付けされた機器のセットに、それぞれの原料の量の指示を提供することができる。

【0308】

上述したように、ユーザは、自然言語フォーマット又は任意の好適なフォーマットでクエリをサブミットすることができる。次いで、ユーザのコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリサーバ８００内で実行されるプロセスプラント検索エンジン８０６にクエリを送信し得る。例えば、ユーザのコンピューティングデバイスは、最高品質出力を生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットについてのクエリを送信することができる。

【0309】

クエリに応答して、プロセスプラント検索エンジン８０６は、知識リポジトリ４２からバッチプロセスデータセットを取得することができる。バッチプロセスデータセットは、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及び／又はコンテキスト知識リポジトリ４９から取得され得るプロセスデータに関連付けられたコンテキストデータを含み得る。コンテキストデータは、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたアラームステータス、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、バッチプロセスに含まれるプロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、バッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係、バッチプロセスに含まれる機器間の関係、特定のバッチレシピに含まれる機器、特定のバッチレシピに含まれる原料及び関連する機器、バッチプロセスに関連付けられた機器の機器利用情報、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品品質メトリック、バッチプロセス及び関連する機器によって生産された製品の製品生産時間、これらの任意の好適な組み合わせ、又は任意の他の好適なコンテキストデータを含んでもよい。

【0310】

プロセスプラント検索エンジン８０６はまた、時系列データベース５５などのデータベースに記憶された、バッチの実行中に生成された時系列データを取得し得る。時系列データは、バッチプロセスが実行されているときのプロセスプラント機器に関連するプロセスパラメータのプロセスパラメータ値を含むことができる。時系列データはまた、バッチプロセスを使用して製造されている製品についての製品パラメータ値を含み得る。加えて、時系列データは、各プロセスプラント機器がバッチプロセス内で利用されている時間などのプロセスプラント機器の利用データを含んでもよい。時系列データはまた、各プロセスプラント機器がバッチプロセス又は連続プロセスの一部として使用されるようにスケジュールされる時間、及び／又は各プロセスプラント機器が利用可能である時間を示すスケジュールデータを含んでもよい。プロセスプラント検索エンジン８０６は、バッチプロセスデータ及び時系列データの両方を知識リポジトリ４２から取得することができる。

【0311】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリを分析／パースして、検索クエリの主題、検索クエリのコンテキスト、及び／又は検索クエリに応答するデータセットをフィルタリングするために使用され得る検索クエリ内の他の情報を識別する。より具体的には、プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリサーバ８００に含まれるか、又はプロセスプラント検索クエリサーバ８００に通信可能に結合された文法モジュール又はプラント語彙データベースから主題及びフィルタの指示を取得することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、プロセスプラント検索クエリのいくつかの主題と、検索結果をフィルタリングするために主題を修正するフィルタとを記憶することができる。文法モジュール又はプラント語彙データベースは、主題又はフィルタの同義語又はニックネームなど、各主題及び／又はフィルタに対応するプロセスプラント検索クエリからの用語のいくつかのマッピングを記憶することもできる。

【0312】

プロセスプラント検索エンジン８０６は、次いで、プロセスプラント検索クエリ内の用語の各々を主題又はフィルタのうちの１つと一致させ得る。いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索エンジン８０６は、まず、プロセスプラント検索クエリの主題に対応するプロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を識別する。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、残りの用語並びにデータセットを更にフィルタリングするために使用され得るコンテキストに対応するフィルタを識別する。プロセスプラント検索エンジン８０６は、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語と、文法モジュール又はプラント語彙データベースに含まれる主題との完全一致を識別することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、取得したバッチプロセスデータと、識別した主題に対応する時系列データとから、バッチプロセスデータを識別する。

【0313】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、文法モジュール又はプラント語彙データベースから、残りの用語に対応するフィルタを識別する。フィルタは、識別された主題に応答して取得されたバッチプロセスデータセットをフィルタリングするために使用され得る。例えば、クエリが、最高品質出力を生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、所与のレシピ又はその一部に使用される機器の各セットに対する製品品質メトリックを取得し得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、最高製品品質メトリック、又は閾値ランクを上回ってランク付けされた製品品質メトリックのサブセット、及び各製品品質メトリックに対応する機器のセットを含むように、製品品質メトリックをフィルタリングし得る。

【0314】

別の例では、クエリが、最短期間で生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットに対するものである場合、プロセスプラント検索エンジン８０６は、所与のレシピ又はその一部に使用される機器の各セットに対する生産時間を取得することができる。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、最短生産時間又は閾値ランクを上回ってランク付けされた生産時間のサブセット、及び各生産時間に対応する機器のセットを含むように生産時間をフィルタリングし得る。

【0315】

更に別の例では、クエリが、最少量の原料を使用して生産された所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットに対するものであるとき、プロセスプラント検索エンジン８０６は、所与のレシピ又はその一部に使用される機器の各セットに対する原料の量を取得し得る。次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、最少量の原料又は閾値ランクを上回ってランク付けされた原料の量のサブセット、及び各量に対応する機器のセットを含むように、原料の量をフィルタリングすることができる。

【0316】

次いで、プロセスプラント検索エンジン８０６は、フィルタリングされたバッチプロセスデータセットを検索結果としてユーザに提供することができる。例えば、フィルタリングされたバッチプロセスデータセットは、最高品質出力を生産した所与のレシピ又はその一部に使用される機器のセットを含むことができる。

【0317】

図３１は、プロセスプラント機器、及びコンテキスト知識リポジトリ４９内のプロセスプラント機器によって実行されるバッチプロセスについてのそれぞれのバッチ情報のいくつかの例を示すが、これは、説明を容易にするためだけのものである。コンテキスト知識リポジトリ４９は、任意の好適な数のバッチプロセスに各々関連付けられた任意の好適な数のプロセスプラント機器を含むことができる。

【0318】

いくつかの実装形態では、プロセスプラント検索機能は、プロセスプラント検索クエリが実行され得、プロセスプラント検索結果が、データサイエンス及び機械学習のためのワークフローを有し、検索結果の対話型視覚化を提供するウェブベースのＩＤＥなどのＩＤＥ内で提示され得るように、ＩＤＥ内で提供され得る。このようにして、ユーザは、機械学習モデルをカスタマイズし、検索結果及び／又は時系列データをフィルタリングすることができ、検索機能の他の態様をカスタマイズすることができる。

【0319】

いくつかの実装形態では、システムは、ＩＤＥ内のプロセスプラント検索クエリを処理するために、プロセスプラント検索モジュールをＩＤＥに提供することができる。例えば、ＩＤＥは、プロセスプラント検索モジュールをインポートして、プロセスプラント検索クエリを処理し、表、グラフ、チャート、又はプロットとして容易にレンダリングすることができるデータフレームとしてプロセスプラント検索結果を返すことができる。

【0320】

他の実装形態では、システムは、プロセスプラント検索クエリを処理し、プロセスプラント検索結果をＩＤＥに返すために、プロセスプラント検索アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をＩＤＥにエクスポーズすることができる。例えば、ＩＤＥは、プロセスプラント検索ＡＰＩを呼び出し、プロセスプラント検索ＡＰＩを介してエッジゲートウェイシステム１にプロセスプラント検索クエリを提供することができる。次いで、エッジゲートウェイシステムは、知識リポジトリ４２（例えば、コンテキスト知識リポジトリ４９及び／又は時間リポジトリ５１）からプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取得し、プロセスプラント検索ＡＰＩを介して、データセットに基づくプロセスプラント検索結果のセットをＩＤＥに提供し得る。

【0321】

他の実装形態では、プロセスプラント検索機能は、プラントアプリケーション７４、マルチプラントアプリケーション８０、リモートプラントアプリケーション８２、又はサードパーティアプリケーション８４内に提供される。

【0322】

スマート検索パラメータライフサイクル管理
本明細書に記載の強化された検索能力はまた、様々なプロセスプラント内及びプロセスプラント間のパラメータライフサイクルの管理を容易にすることができる。特に、従来技術のシステムは、異なる生産サイトにわたって、パラメータライフサイクルの管理、特にカテゴリベースのパラメータ構成の管理を、ほとんど又は全くサポートしていない。代わりに、ユーザは、自身のソリューションを実装するよう任されており、それらソリューションは、一般に高度に手動であり、しばしば紙ベースである。結果として、トレーサビリティを保証し、エラーの可能性を最小限に抑えることを意図した、初期プラント構成に続く変更追跡及び検証プロセスは、労働集約的であり、遅く、非効率的である。

【0323】

特に医薬品などの特定の分野における生産プロセスは、典型的にはパイロットプラントで開発される。パイロット生産プロセスは、多くの場合、費用及び時間がかかる規制承認及び資格認定を必要とし、したがって、承認及び資格認定プロセスが完了すると、プロセス及びそのパラメータは、「ロックダウン」される。その場合、生産サイトは、パイロットサイトと同様に建設されるが、ローカルな規制又は機器利用可能性がプロセスプラントの正確な構成に変動を引き起こす可能性があるので、必ずしも同一ではない。

【0324】

一般に、プロセス構成は、制御システムにおける制御パラメータとして定義される。これらのパラメータは、実施形態において、それらの目的に基づいて分類される。各パラメータカテゴリの処理は、一意の要件を伴う。例えば、動作パラメータは、製品に固有であり、生産サイトにわたって同一であり、チューニングパラメータは、制御固有であり、機器パラメータは、ローカル機器に固有であり、生産サイト間で異なる。規制又は資格認定されたシステムでは、システムを資格認定された状態に保つためにパラメータ構成の完全性を保証することが重要である。また、開発プロセス全体にわたってパラメータ修正を追跡し、パラメータサブセットを組み合わせて所望の生産構成を作成する手段を提供することも望ましい。トレーサビリティ及び変更管理は、開発プロセスの進化的側面を捉える。更に、任意のシステムに加えられた変更を監視及び理解するのを助け、生産システム構成間の偏差を理解及び低減するのを助け、一般に監査可能性を簡略化するために、全ての生産サイトにわたってシステム構成のバージョン管理及び記憶を集中化することが望ましい。

【0325】

これを考慮して、様々な実施形態では、本開示の強化された検索能力は、プロセスパラメータライフサイクル管理のために様々な様式で使用されてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、強化された検索能力は、プロセス構成中に採用されてもよい。そのような実施形態では、開発プロセス全体を通して、パラメータ修正及び結果として生じるプロセス値を追跡し、パラメータサブセットを組み合わせて所望の生産構成を作成する手段を提供することによって、最大生産速度で製品仕様を達成する目的で、データを収集及び分析するために、一連の試験プロセス稼働が行われてもよい。

【0326】

説明されるように、実施形態では、強化された検索能力は、知識リポジトリ、特に、生成パラメータ構成を含むパラメータ構成の検索及びフィルタリングを可能にするルーチンを含む。いくつかの実施形態では、構成は、プロセスプラント内の機器の一部又は全部を動作させるようにコントローラを構成するためにコントローラにダウンロードすることができるフォーマット（例えば、ＦＨＸファイル）にエクスポートされてもよい。そのような構成では、エクスポートされたファイルを他の生産サイトに伝達して、しばしば規制認定レジームの一部である生産パラメータがプロセスプラント環境にわたって一貫していることを確実にすることができる。

【0327】

パラメータ開発に加えて、強化された検索能力は、実施形態において、強化されたプロセス監視を容易にする。説明されるシステムの強化された検索能力は、正常状態から外れて動作しているパラメータのプロセスを監視するために、プロセスランタイム中（すなわち、プロセスが製品を生産するようにアクティブに実行している間）に採用されてもよい。例えば、強化された検索能力を使用して、システムは、ソフトセンサ計算及びデータフィルタリングを実行するために、選択されたパラメータの時系列データに連続的クエリを行うことができる。結果として、リアルタイムで直接観察可能／測定可能でないパラメータは、追加のデータをオペレータに提供するために、及び／又は追加の入力を制御ルーチンに提供するために、「ソフトセンサ」として開発及び実装され得る。すなわち、強化された検索能力の結果として出力されるソフトセンサ値は、制御ルーチンへのリアルタイム入力であってもよく、その動作を改善し、よりよく制御されたプロセス及び／又はより高品質の製品をもたらす。

【0328】

更に他の実施形態では、プラントにわたる生産パラメータの分布を可能にすることに加えて、強化された検索能力は、動作パラメータ、チューニングパラメータ、及び機器パラメータを含むパラメータのローカルな変動を追跡することを可能にし、トレーサビリティ、変更管理、バージョン管理、及び分岐を提供する。これらの能力は、複数の設備及び機器ラインにわたってプロセスを精緻化するのに役立ち、設備のパラメータ値が、製品又は設備全体の適合性又は適格性に影響を及ぼし得る、規制適合性又は適格性の範囲外である、又は範囲外になるリスクがあるとき、警告を発することができる。

【0329】

図３２Ａは、パラメータ開発のために本明細書で説明する強化された検索機能を使用する例示的な方法３２００を描写するフローチャートである。図３２Ｂは、例えば、全体的又は部分的に方法３２００と関連付けられ得る、知識リポジトリ４２に記憶されたデータを描写するブロック図である。図３２Ａ及び図３２Ｂを参照すると、方法３２００では、生産パラメータ（及び具体的にはパラメータ値）の第１のセット３２１４が定義される（ブロック３２０２）。プロセスプラント内の複数のプロセス制御デバイスのための生産パラメータの第１のセットは、関連付けられた製品の生産に関連し、１つ以上の動作パラメータ３２１６、１つ以上のチューニングパラメータ３２１８、及び１つ以上の機器パラメータ３２２０を含み得る。実施形態において、生産パラメータは、第１のインスタンスにおいてプロセス構成エンジニアによって定義され、結果として、生産パラメータの第１のセット３２１４は、コンピュータ生成されなくてもよい。しかしながら、値が必ずしもシステムによって導出されなくても、生産パラメータの第１のセット３２１４として記憶されたデータは、電子プロセスを使用して捕捉され得ることが可能である。例えば、本明細書の他の箇所で説明されるように、プロセスコントローラ１１１上に実装されたプログラミングデータは、データレイク４０にエクスポートされてもよく、コンテキスト知識マイナ４５は、コントローラプログラミングデータを処理して、パラメータ値をパラメータの第１のセット３２１４として記憶するために抽出し、生産パラメータの第１のセット３２１４の各パラメータを動作パラメータ３２１６、チューニングパラメータ３２１８、及び機器パラメータ３２２０としてカテゴリ化してもよい。

【0330】

生産パラメータの第１のセット３２１４に基づいて、プロセッサ（例えば、コンテキスト知識マイナ４５を実行するプロセッサ３５）は、複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第１のセット３２１４のコンテキスト表現を作成し、コンテキスト表現を知識リポジトリ４２に、例えば、コンテキストリポジトリ４９に、実施形態では、グラフデータ５３としてコンテキストリポジトリ４９に記憶する（ブロック３２０４）。

【0331】

方法３２００はまた、プロセスコントローラ１１１によって、制御ループを含む複数の制御ルーチン１３８を、生産パラメータの第１のセット３２１４に従って実行して、第１の試験製品を作成すること（ブロック３２０６）を含む。制御ルーチン１３８の実行中に、コントローラ１１１は、プロセスの動作を示すプロセスデータから収集し、そのデータは、収集されたデータのセット３２２２として、データレイク４０に送信され、及び／又は知識リポジトリ４２に取り込まれ、記憶され得る（ブロック３２０８）。具体的には、収集されたデータのセット３２２２は、トランスミッタ値３２２４（すなわち、フィールドデバイス又はプロセスプラント内のセンサに結合されたトランスミッタから受信されたデータ）、サンプル値３２２６（すなわち、製品サンプル、特に、サンプルの自動又は手動で測定された品質に関するデータ）、並びに外部データ（例えば、気象ステーションデータ）、ユーザデータ（例えば、プラントを稼働させる操作スタッフ）、カテゴリデータ（例えば、プラントがどのシフトで動作しているか、どのユニット及び機器が使用されているかを含むユニット及び機器ステーション情報）、材料特性（例えば、原油中の硫黄含有量など）、及びデバイスステータス情報（例えば、デバイスがメンテナンスを必要とする）を含む他のデータを含み得る。収集されたデータのセット３２２２内のデータは、時間リポジトリ５１内に時系列データ５５として記憶され得る。もちろん、コンテキスト知識マイナ４５は、時系列データの分析を通じて、１つ以上の関係を決定することもでき、それらの関係をコンテキストリポジトリ４９に記憶することができる。

【0332】

記憶された収集されたデータのセット３２２２は、分析され、プロセス制御フィールドデバイスのコンテキスト表現及び生産パラメータの第１のセット３２１４を使用して、データは、第１の試験製品を作成するための制御ループの実行に関連付けられた製品パラメータ３２３６を決定するために分析される（ブロック３２１０）。決定された製品パラメータ３２３６は、第１の試験製品の生産速度３２３８、第１の試験製品の１つ以上の品質３２４０、第１の試験製品を作成するために消費される１つ以上の入力材料の量３２４２、第１の試験製品を作成するために消費される１つ以上の入力材料のコスト３２４４、及び／又は第１の試験製品を作成するための生産コスト３２４６を含んでもよい。

【0333】

方法３２００はまた、収集されたデータの第１のセット３２２２の分析に従って生産パラメータの第１のセット３２１４のうちの１つ以上を調整して、生産パラメータの第２のセット３２４８（動作パラメータ３２５０、チューニングパラメータ３２５２、及び機器パラメータ３２５４も含むことができる）を作成することを含む（ブロック３２１２）。パラメータの第２のセット３２４８を作成するためのパラメータの第１のセット３２１４の調整は、手動又は自動分析を考慮して行われてもよく、特定の実施形態では、１つ以上のパラメータの他のものへのステップ変化に応答して、パラメータのうちの１つ以上に対する効果を示す、コンテキストリポジトリ４９に記憶された関係を考慮して行われる。ステップ変化の結果としてパラメータ間の決定された関係をもたらす分析及び方法を以下に説明する。

【0334】

いくつかの実施形態では、方法３２００は、追加の（例えば、第２などの）生産パラメータのセットに従って制御ループの追加の実行に基づいて、第３のセット及びそれ以上のセットの生産パラメータを作成するために、方法を追加回数反復することを含むことができる。

【0335】

方法３２００はまた、生産パラメータの第２のセットに従って複数の制御ループの第２の実行中に生産パラメータの第２のセットから生じるデータの第２のセットを予測することと、実施形態では、生産パラメータの第２のセットに従って複数の制御ループを実行することと、予測されたデータの第２のセットを収集されたデータの第２のセットと比較することとを含んでもよい。

【0336】

特定の実装形態では、試験製品の１つ以上の定量的特性の予測、生産速度の予測、投入材料の量若しくはコストの予測、及び／又は製品の生産コストの予測を含む、他の予測も行うことができる。

【0337】

強化された検索能力は、コンテキストリポジトリ４９と組み合わせて、方法が、製品パラメータ（例えば、製品の所望の品質、所望の製造速度など）を受信することと、プロセス及び／又は製品が受信された製品パラメータを満たすように、生産パラメータのうちの１つ以上を調整することとを含む、実施形態を容易にする。

【0338】

図３２Ｃは、本明細書で説明されるシステムの強化された検索能力を使用してプロセス監視するための方法３２５０を描写するフローチャートである。方法３２５０は、コンピューティングデバイスにおいて、知識リポジトリ４２からデータセットを取得すること、特に、コンテキストリポジトリ４９からコンテキストデータを取得することを含み、コンテキストデータは、第１のプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイスに関連付けられ、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示す（ブロック３２５２）。方法３２５０はまた、コンピューティングデバイスにおいて、知識リポジトリ４２からデータセットを取得すること、特に、第１のプロセスプラント内の複数のパラメータの各々について動作の正常状態を示すデータを取得することを含む（ブロック３２５４）。複数のパラメータは、動作パラメータの第１のセット、チューニングパラメータの第１のセット、及び機器パラメータの第１のセットを含む。コンピューティングデバイスは、プロセス制御システムの動作中に、第１のプロセスプラントの動作からリアルタイム時系列データを受信する（ブロック３２５６）。実施形態では、リアルタイム時系列データは、データレイク４０にストリーミングされ、知識リポジトリ４２に取り込まれ、具体的には、時系列データ５５として時間リポジトリ５１に取り込まれ得る。時系列データ５５は、ブロック３２５６の方法ステップにおいて受信される時系列データを生成するために、例えば、データフィルタリング及び／又はソフトセンサ計算を実行する１つ以上のクエリを使用して、連続的にクエリされ得る。第１のプロセスプラントのパラメータのいずれかが正常状態から外れて動作しているかどうかを決定することと協調して、複数のパラメータに関連する受信された時系列データ（生成された任意のソフトセンサ値を含む）、複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータ、及びコンテキストデータが分析され得る（ブロック３２５８）。

【0339】

データの連続クエリは、実施形態において、スクリプトによって実行されてもよい。スクリプトは、一連のステップを瞬時に（例えば、実行の完了直後に再開する）又は周期的に（例えば、毎秒、３０秒毎、６０秒毎など）繰り返すことができる。一実施形態では、連続クエリは、１つ以上のパラメータ（例えば、２つの材料の供給速度）に関するデータの直近の期間（例えば、３０分）を使用して、事前訓練された機械学習モデルを使用して、後のプロセス段階における製品品質を予測してもよい。スクリプトは、訓練されたモデルをロード及び初期化し、最近の時系列パラメータを取り出し、データをクリーンにし（例えば、外れ値を除去し）、機械学習モデルを使用してソフトセンサ値を予測し、後の視覚化のためにソフトセンサ値を記憶し、ソフトセンサ値が１つ以上の制御ループの一部である実施形態では、ソフトセンサ値をコントローラに書戻すことができる。

【0340】

ブロック３２５２で取得されたコンテキストデータは、グラフデータベース（例えば、グラフデータベース５３）の形態であってもよく、プロセス制御フィールドデバイスとプロセス制御構成との間の関係、プロセスコントローラによって実行される２つ以上の制御ループ間の関係、又はその両方を表してもよい。

【0341】

実施形態では、方法３２５０はまた、１つ以上のプロセスコントローラからの時系列データ及びコンテキストデータを、訓練されたＡＩモデルにリアルタイムで入力することと、訓練されたＡＩモデルからの出力として、リアルタイム時系列データに基づく製品品質のリアルタイム予測を受信することと、を含み得る。訓練されたＡＩモデルからの製品品質出力のリアルタイム予測に基づいて、方法３２５０はまた、複数の生産パラメータのうちの１つ以上を調整することを含んでもよく、これは、次に、コントローラに１つ以上の生産パラメータの値を変更することを行わせてもよい。代替的に、訓練されたＡＩモデルは、調整すべき複数の生産パラメータのうちの１つ以上のパラメータの推奨を出力し得る。

【0342】

いくつかの実装形態では、方法３２５０はまた、複数のパラメータの動作の正常状態を示すデータを取得することの一部として、プロセスの現在の動作についてパラメータの正常状態を取得するために、コンテキストデータに基づいて現在のパラメータデータをモデルに入力することを含み得る。

【0343】

理解されるように、方法３２５０は、複数の生産サイトの各々で実施することもできる。そうすることで、個々のシステムは各々、製品パラメータ、及び／又は「正常」状態から外れている場合がある、又は「正常」状態から外れる方向にドリフトしている場合がある生産パラメータについて監視され得る。更に、生産プラント間のドリフトを比較することによって、追加情報（例えば、関係）がコンテキスト知識マイナ４５によって決定されてもよい。

【0344】

上述したように、本明細書で説明する強化された検索機能は、異なる生産サイトにわたるパラメータの管理の目的に向けて採用することもできる。様々な方法において、強化された検索能力は、複数の設備及び機器ラインにわたってプロセスを精緻化するのに役立つことに加えて、プラントにわたる生産パラメータの分布、パラメータのローカルな変動の追跡、並びにトレーサビリティ、変更管理、バージョン管理、及び分岐を提供することを容易にし得る。

【0345】

図３２Ｄを参照すると、フローチャートは、製品を生産する複数のプロセスプラントを含む産業プロセス制御システムにおいて使用することができる方法３２６０を描写する。プロセスプラントの各々は、製品を生産するために、それぞれの１つ以上のプロセスコントローラによって制御されるそれぞれの複数のプロセス制御フィールドデバイスを含む。方法３２６０では、コンピューティングデバイスは、プロセス制御プラントの各々について、知識リポジトリ４２から、特にコンテキストリポジトリ４９からコンテキストデータセットのセットを取得する（ブロック３２６２）。コンテキストデータのセットは、それぞれのプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイスに関連付けられたデータであり、プロセス制御デバイス間の関係を示す。実施形態では、コンテキストデータはまた、プロセス制御フィールドデバイスとプロセス制御ループとの間、及び／又はプロセス制御ループ間の関係を示してもよい。コンピューティングデバイスはまた、プロセスプラントの各々に、それぞれのプロセスプラントにおける製品の生産に関連付けられたパラメータデータ値のセットを送信する（ブロック３２６４）。実施形態では、プロセスプラントの各々に送信されるパラメータデータ値のセットは、プロセスコントローラに直接ダウンロード可能であり、プロセスコントローラによって実行されると、製品を生産するようにプロセスプラントを動作させるように動作する、ファイルの形態である。（例示的なファイルは、ＤｅｌｔａＶ（商標）コントローラにダウンロードすることができるＦＨＸファイルである。）このようにして、プロセスプラントの各々が同一の製品及び／又は認定若しくは適格性を維持するための要件を満たす製品を生産するように、生産パラメータのセットを複数のプロセスプラント設備に送信することができる。いくつかの実施形態では、送信された生産パラメータは、プロセスプラントのコンテキストデータに部分的に基づくことができる。例えば、特定のプロセスプラントに送信される機器パラメータは、それぞれのプロセスプラントにおける機器を示すコンテキストデータに部分的に基づき得る。

【0346】

コンピューティングデバイスはまた、プロセスプラントの各々から、プロセス制御システムの動作中にそれぞれのプロセスコントローラからリアルタイム時系列データを取得する（ブロック３２６６）。いくつかの実装形態では、受信されたリアルタイム時系列データは、データレイク４０にストリーミングされ、知識リポジトリ４２に取り込まれ、具体的には、時系列データ５５として時間リポジトリ５１に取り込まれ得る。時系列データ５５（又は、いずれにしても、受信された時系列データであるが、記憶されている）は、パラメータデータ値のそれぞれのセットのいずれかが変化したかどうかを決定するために、強化された検索能力を使用してクエリされ得る（ブロック３２６８）。１つ以上の変更が、パラメータデータ値のセットいずれかにおいて発生した場合、方法は、変更されたセット内のパラメータのうちの１つ以上を決定することと、１つ以上の変更されたパラメータの各々を、動作パラメータ、チューニングパラメータ、又は機器パラメータのうちの１つとしてカテゴリ化することと、を含み得る。変更されたパラメータをカテゴリ化することによって、システム（又はシステムに関連付けられた人員）は、変更が（プラントに固有の）機器に関連するのか、又は製品若しくは制御システム／ルーチンに関連するのかを決定することができる。加えて、変更されたパラメータは、バージョン情報を割り当てられ、将来の参照のために記憶され得る。

【0347】

実施形態では、方法はまた、コンテキストデータ及び時系列データにクエリを行うことと、データを分析して、例えば、プロセスプラントの動作のいくつかの態様を特徴付ける若しくは予測するために、又は製品自体のいくつかの態様を特徴付ける若しくは予測するために使用され得る、１つ以上のソフトセンサ値をコンピュータ又は決定することと、を含んでもよい。このソフトセンサ値は、プロセスプラントの各々に対して連続的又は周期的に決定され得る。

【0348】

いくつかの実装形態では、コンテキストリポジトリ４９に（例えば、グラフデータ５３として）記憶されたコンテキストデータは、様々なパラメータ間の関係を示すデータを含み得る。パラメータ間の関係は、第１のパラメータの増加又は減少（例えば、ステップ変化）が第２のパラメータに対して有し得る効果についての情報、第１のパラメータの変化率（例えば、上昇率又は降下率）が第２のパラメータに対して有し得る効果についての情報、第１のパラメータの変化の大きさが第２のパラメータに対して有し得る効果についての情報などを含み得る。関係はまた、１つのパラメータの様々な摂動の別のパラメータへの効果についての情報を含み得る。例えば、関係は、第２の変数の摂動によって引き起こされる１つの変数に対する効果についての情報を含むことができ、摂動又は影響を受ける変数のいずれかの以下の要因、すなわち、摂動持続時間、摂動立ち上り時間、摂動立下り時間、摂動大きさ、摂動変化率などのうちの任意の１つ以上に基づいて効果を特徴付けることができる。以下で説明するように、これらの関係は、部分的に、本明細書で説明される強化された検索能力を採用することによって、決定され得る。

【0349】

プロセス制御システムにおける制御パラメータのステップ変化又は摂動の導入
製造サイトを設計し、動作させ、最適化し、維持することは、プロセス制御システムが様々な条件下でどのように挙動して、費用効果の高い高速生産のための１つ以上の最適な構成を見つけるかについての詳細な理解を必要とするか、又は少なくともそのような理解から利益を得る。この問題は、平滑な大域的最小値を探す高次元ランドスケープを研究することに類似している。

【0350】

本明細書で説明される強化された検索能力を使用して、摂動試験及びステップ試験を含む、設定点操作の様々な方法が、システムを「感じる」ために採用されてもよい。一般に、第１の値から第２の値への設定点の検出可能かつ持続的変化である、ステップ変化とは対照的に、摂動は、最小限検出可能（例えば、１つ以上の他のパラメータにおける検出可能差異を引き起こすためにちょうど十分に大きい振幅及び／又は持続時間を有する）及び可逆的（例えば、設定点は、その元の値に戻り得る）であり得る。これらの試験は、プロセスに、変化する側及び方向の設定値変化の注意深く設計されたシーケンスを導入し、変化がどのようにシステムに影響を及ぼし、システムを通して伝搬するかを監視する。結果として生じる信号のセンサ値は、プロセスの特定の点で記録され、プロセスの動的特性を理解するのに役立つ豊富な情報を符号化する。情報を復号するために、様々なデータ変換を適用することができる。これらのデータ変換は、フーリエ変換を含んでもよく、及び／又は深層学習技法が、振動挙動、状態変化、反射、及びメタパターンを分析するために適用されてもよい。

【0351】

適用される変換アルゴリズム自体は、非常に一般的でパラメータ化可能であってもよく、所望の出力の品質の最適化を可能にする。例としては、短時間フーリエ変換の時間窓、勾配検出器のトリガ点、又は深層学習アルゴリズムのトポロジ及び学習率が挙げられる。アルゴリズムパラメータを調整することは、しばしば、データ科学者にとって高度に相互作用的で実験的なプロセスであるが、本システムの強化された検索能力は、変換関数を容易に組み合わせ、結果を視覚化し、出力が予想を満たすまでアルゴリズムパラメータを相互作用的に調整するツールを提供する。

【0352】

図３３Ａは、強化された検索能力を使用して摂動試験を実施することができる例示的な方法３３００を描写するフローチャートである。方法３３００は、知識リポジトリ４２からデータセットを取得することを含み、知識リポジトリ４２は、プロセスに関連するプロセス構成データと、プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベース（例えば、グラフデータ５３）とを記憶する（ブロック３３０２）。プロセス制御データの第１のセットが受信され、プロセスプラント内の複数のパラメータの時系列データを含み、その時系列データは、プロセスの動作中に収集された、又は収集される（ブロック３３０４）。方法は、プロセスコントローラにプロセスプラントの制御パラメータに摂動を導入させること（ブロック３３０６）と、プロセスプラント内の複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第２のセットを受信すること（ブロック３３０８）とを含む。時系列データの第２のセットは、少なくとも、摂動が導入された時間から後の時間（例えば、５分後、１０分後、１時間後など）までにわたる期間のデータを含む。時系列データの第２のセットによってカバーされる時間の長さは、もちろん、システムのタイプ、摂動による影響を受けるパラメータ、効果が観察され得る時間フレームなどに依存し得る。プロセス制御データの第１及び第２のセットは、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して分析され、例えば、１つ以上の第２のパラメータに対する第１のパラメータの摂動の効果を含む、摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行う（ブロック３３１０）。

【0353】

実施形態では、摂動は、ある期間（例えば、５分未満、１分未満、又は３０秒未満）にわたって導入されてもよく、期間が終了すると、制御パラメータは、その元の値に戻されてもよい（例えば、コントローラは、制御パラメータ値を戻してもよい）。実施形態において、方法３３００は、複数の摂動を導入することを含んでもよい。例えば、方法３３００は、時系列プロセス制御データの第３のセットを受信することと、同じ制御パラメータに第２の摂動を導入することと、時系列プロセス制御データの第４のセットを受信することと、第１の摂動の１つ以上の効果に関連する決定に対して時系列データの第３及び第４のセット（すなわち、第２の摂動の前後のデータ）を分析して、第２の摂動の１つ以上の効果を決定し、その決定から、プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けることと、を含むことができる。これは、更なる摂動インスタンス及び時系列データのセットについて繰り返されてもよい。

【0354】

摂動の効果の決定は、プロセスプラントの製品を製品のための指定された生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動振幅の決定、プロセスプラントの製品を製品のための指定された生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動変化率の決定、プロセスプラントの製品を製品のための指定された生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動持続時間の決定、摂動に関連付けられた伝搬時間の決定であって、伝搬時間は、摂動の導入と、（ｉ）プロセスプラントのエンティティにおける、又は（ｉｉ）プロセスプラントの下流パラメータに対する摂動の効果との間の経過時間として定義される、決定、及び／又はプロセスプラントの製品のサンプルを測定するための摂動後の最適時間の決定、を含み得る。

【0355】

いくつかの実装形態では、方法３３００は、制御プラントにおける第２のパラメータに摂動を導入することと、プロセスプラントにおけるパラメータの時系列プロセス制御データを受信することとを含み、パラメータは、第１及び第２のパラメータの摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、以前のデータセット（及びコンテキストデータ）を用いて分析される。

【0356】

更に、摂動は、同様のプロセスプラント（例えば、同じ製品を生産するために並行プロセスを実行するプロセスプラント）に導入され得る。すなわち、方法３３００は、２つ以上のプラントで繰り返されてもよく、異なるプラントにおける同じパラメータの同一の摂動の１つ以上の効果が比較されてもよい。

【0357】

図３３Ｂ～図３３Ｊは、パラメータ値の摂動と、他のパラメータ値に対するこれらの摂動の応答効果との間の様々な仮定的な例示的関係を描写する。図３３Ｂ～図３３Ｊの各々は、２つのパラメータのパラメータ値を示すグラフを描写し、Ｙ軸はパラメータの値を表し、Ｘ軸は時間を表す。各図において、上部のパラメータは、摂動が（例えば、設定点の変化によって）導入されるパラメータであり、下部のパラメータは、導入された摂動に応答するパラメータである。各図に描写される２つのパラメータは、必ずしもＹ軸上で同じスケール上にあるわけではないが、参照を容易にするために、及びそれらが時間的に（すなわち、Ｘ軸上で）互いに関連するので、同じ図に描写されている。更に、任意の所与の例は、第１のパラメータにおける所与のタイプの摂動が、第２のパラメータにおける所与のタイプの応答偏差を引き起こすことを描写し得るが、これらの図は、例示にすぎず、限定することを意図しない。すなわち、所与の図は、摂動に対する応答が時間によって（又は振幅によって、変化率によってなど）変化することを示し得るが、実際には、摂動の振幅の変化は、タイミングによって又は変化率によって変化する応答をもたらし得ること、摂動の変化率の変化は、応答の振幅の変化をもたらし得ることなどを理解されたい。

【0358】

図３３Ｂは、システムにおける第１及び第２の仮定的パラメータ値３３１２及び３３１４それぞれについての経時的な例示的な値を描写する。第１のパラメータ値３３１２に導入される摂動３３１６は、時間ｔ_０から始まる期間３３１８にわたって発生する。パラメータ値３３１２は、時刻ｔ_０から時刻ｔ_１まで上昇し、時刻ｔ_１から時刻ｔ_２まで安定しており、時刻ｔ_２から時刻ｔ_３まで下降し、時刻ｔ_３で時刻ｔ_０以前と同じ値に戻る。図３３Ｂは、第１のパラメータ値３３１２に導入された摂動３３１６が、期間３３１８の間に第２のパラメータ値３３１４に対応する「リンギング」３３２０を引き起こす例を描写する。

【0359】

本明細書で説明されるシステムの強化された検索能力は、プロセス制御システム内のそのような因果関係の識別を容易にするが、より顕著には、そのような関係が捕捉され得る時系列データ（摂動の導入の前後）が自動的に検索され、関係が識別され、ＡＩモデル又は他のサービスによる後の使用のために記憶され得る。時系列データをデータレイク４０にストリーミングすることができ、コンテキスト知識マイナ４５は、第１のパラメータにおける摂動と１つ以上の第２のパラメータに対する効果との間の関係を識別することができる。いくつかの実施形態では、関係は、コンテキスト知識マイナ４５によって知識リポジトリ４２に記憶されてもよく、時系列データ５５は時間リポジトリ５１に記憶され、コンテキスト関係は、グラフデータ５３としてコンテキストリポジトリ４９に記憶される。そのような関係が決定され、捕捉されると、それらの関係は、プロセス制御システムにおけるドリフトの識別及び／又は特徴付けに向けた同様の摂動の後の分析のために使用され得る。

【0360】

図３３Ｃ及び図３３Ｄは、第１及び第２の仮定的パラメータ値３３２２及び３３２４の経時的な例示的な値を描写する。図３３Ｃ及び図３３Ｄは、仮定的パラメータ３３２２及び３３２４の同じ対に対する例示的な値を描写するが、図３３Ｃは、第１の時間における値を描写し、図３３Ｄは、後の第２の時間における値を描写する。図３３は、時間ｔ_０と時間ｔ_３との間に延びる期間３３２８にわたる導入された摂動３３２６を含む、第１のパラメータ３３２２の値を示す。パラメータ値３３２２は、時刻ｔ_０から時刻ｔ_１まで上昇し、時刻ｔ_１から時刻ｔ_２まで安定しており、時刻ｔ_２から時刻ｔ_３まで下降し、時刻ｔ_３で時刻ｔ_０以前と同じ値に戻る。パラメータ３３２４に対応する値は、導入された摂動３３２６の開始後の時間ｔ_ｄにおいて、時間ｔ_４において開始する対応する応答３３２９を示す（すなわち、時間ｔ_０と時間ｔ_４との間の時間はｔ_ｄである）。応答偏差３３２８は、時刻ｔ_４と時間ｔ_７との間の期間３３３０に及ぶ。パラメータ値３３２４は、時刻ｔ_４から時刻ｔ_５まで上昇し、時刻ｔ_５から時刻ｔ_６まで安定しており、時刻ｔ_６から時刻ｔ_７まで下降し、時刻ｔ_７で時刻ｔ_４以前と同じ値に戻る。

【0361】

パラメータ３３２２は、導入された摂動３３２６と同一であるが、異なる時間に発生する導入された摂動３３２６’を有するものとして図３３Ｄに描写されている。具体的には、導入された摂動３３２６’は、時間ｔ_０’から時間ｔ_３’に及ぶ期間３３２８’にわたって発生する。パラメータ値３３２２は、時刻ｔ_０’から時刻ｔ_１’まで上昇し、時刻ｔ_１’から時刻ｔ_２’まで安定しており、時刻ｔ_２’から時刻ｔ_３’まで下降し、時刻ｔ_３’で時刻ｔ_０’以前と同じ値に戻る。重要なことに、導入された摂動３３２６’の大きさ、持続時間、立ち上がり時間、及び立ち下がり時間は、図３３Ｃの導入された摂動３３２６のものと同じである。しかしながら、図３３Ｄは、第２のパラメータ３３２４が、図３３Ｃに描写される初期摂動３３２６において発生したものに対して遅延された対応する応答偏差３３２９’を呈することを描写する。図３３Ｄにおいて、時間ｔ_４’、ｔ_５’、ｔ_６’及びｔ_７’は、応答偏差３３２９’が摂動３３２６’に対して発生した時間に対応する。しかしながら、図３３Ｄに見られるように、応答偏差３３２９’は遅延され、予想されたように、時間ｔ_０’＋ｔ_ｄ’ではなく、時間ｔ_０’＋ｔ_ｄ’’で開始する。その結果、応答偏差３３２９’は、時間ｔ_４’’で発生し、時間ｔ_７’’に及ぶ。遅延時間のシフト（すなわち、パラメータ３３２４の対応する偏差３３２９’が時間ｔ_ｄ’ではなく時間ｔ_ｄ’’で発生すること）に加えて、対応する偏差３３２９’が発生する期間３３３０’が図３３Ｄで圧縮される。すなわち、時刻ｔ_４’と時刻ｔ_７’との間の時間は、時刻ｔ_４’’と時刻ｔ_７’’との間の時間よりも長い。遅延及び圧縮の両方は、プロセスが図３３Ｃに描写される期間と図３３Ｄの期間との間でドリフトしたことを示し得る。このドリフトは、プロセスに関する任意の数の問題を示すことができ、実施形態では、ドリフト及び圧縮は、特定の原因に対する既知の関係（すなわち、コンテキストリポジトリ４９内の）を有することができる。

【0362】

図３３Ｃ及び図３３Ｄに描写される例は、システムにおけるドリフト（すなわち、経時的に初期条件から逸脱する動作）を認識及び／又は特徴付けるために、強化された検索能力及びコンテキスト知識と組み合わせた摂動及び応答の使用を示すが、強化された検索能力及びコンテキスト知識と組み合わせた摂動はまた、実施形態では、システムの予期される公称動作を特徴付けるために使用されてもよい。この特徴付けは、モデリングにおいて、特に、異なる刺激に応答して様々なパラメータの挙動を予測するための機械学習ベースのモデリングにおいて有用であり得る。

【0363】

同一の摂動が異なる時間に導入される、ドリフトを検出し特徴付ける目的のための摂動の導入とは対照的に、パラメータの様々な変化に対するシステム応答の特徴付けは、いくつかの実施形態では、様々なパラメータの摂動をプロセス制御システムに導入することによって、並びに導入された摂動の特性を変動させ、システムの応答を監視、記録、及び分析することによって、達成され得る。図３３Ｅ及び図３３Ｆは、この概念を示す。図３３Ｅは、２つのパラメータ３３４０及び３３４２の経時的な値を描写する。第１の摂動３３４４がパラメータ３３４０に導入され、その結果、パラメータ３３４２に応答偏差３３４６が生じる。図示された例では、応答偏差３３４６は、線３３４８によって示される仮定的な境界値（例えば、それを上回ると製品がもはや認定／使用可能でない場合がある値）を下回ったままであるパラメータ３３４２の最大値をもたらす。図３３Ｆは、異なる時点における、同じ２つのパラメータ３３４０及び３３４２の経時的な値を描写する。第１の摂動３３４４よりも大きい大きさを有する第２の摂動３３４４’がパラメータ３３４０に導入される。第２の摂動３３４４’は、パラメータ３３４２における第２の応答偏差３３４６’をもたらす。しかしながら、図３３Ｅの応答偏差３３４６とは対照的に、より高い大きさの摂動３３４４’は、境界値３３４８を超える図３３Ｆの対応する応答偏差３３４６’をもたらす。コンテキストリポジトリ４９に記憶されたコンテキスト知識を考慮して、データレイク４０にストリーミングされ、時間リポジトリ５１に取り込まれ得るこれらのデータを分析することによって、システムは（例えば、コンテキスト知識マイナ４５の使用を通して）、第１のパラメータの振幅の変化と１つ以上の第２のパラメータの応答との間の関係を決定し、文書化することができる。結果として、異なる摂動に対する応答が理解され、特徴付けられてもよく、システムは、プロセス制御システムが、キーパラメータ値を許容範囲内に維持する様式でプロセスプラントを制御することを可能にする。

【0364】

コンテキスト知識マイナ４５によって支援されるシステムはまた、摂動に対する様々な他のパラメータの応答を分析することによって、制御されたパラメータに対する様々な変化率値の効果を識別し、特徴付けることができる。図３３Ｇ及び図３３Ｈは、そのような一例を示す。図３３Ｇは、２つのパラメータ３３５０及び３３５２の経時的な値を描写する。第１の摂動３３５４がパラメータ３３５０に導入され、その結果、パラメータ３３５２に応答偏差３３５６が生じる。第１の摂動３３５４は、パラメータ３３５０の値を大きさΔＡだけ増加させる。パラメータ３３５０の大きさの増加は、期間ｔ_ｒにわたって生じ、第１の変化率ΔＡ／ｔ_ｒをもたらす。図示された例では、応答偏差３３５６は、線３３５８によって示される仮定的な境界値（例えば、それを上回ると製品がもはや認定／使用可能でない場合がある値）を下回ったままであるパラメータ３３５２の最大値をもたらす。図３３Ｈは、異なる時点における、同じ２つのパラメータ３３５０及び３３５２の経時的な値を描写する。第１の摂動３３５４と同一の大きさΔＡをもたらす第２の摂動３３５４’がパラメータ３３５０に導入されるが、パラメータ３３５２の値の増加は、期間ｔ_ｒ’＜ｔ_ｒにわたって生じ、したがって、より高い変化率ΔＡ／ｔ_ｒ’をもたらす。第２の摂動３３５４’は、パラメータ３３５２における第２の応答偏差３３５６’をもたらす。しかしながら、図３３Ｇの応答偏差３３５６とは対照的に、摂動３３５４’のより高い変化率は、境界値３３５８を超える図３３Ｈの対応する応答偏差３３５６’をもたらす。コンテキストリポジトリ４９に記憶されたコンテキスト知識を考慮して、データレイク４０にストリーミングされ、時間リポジトリ５１に取り込まれ得るこれらのデータを分析することによって、システムは（例えば、コンテキスト知識マイナ４５の使用を通して）、第１のパラメータの変化率の変化と１つ以上の第２のパラメータの応答との間の関係を決定し、文書化することができる。結果として、異なる摂動に対する応答が理解され、特徴付けられてもよく、システムは、プロセス制御システムが、キーパラメータ値を許容範囲内に維持する様式でプロセスプラントを制御することを可能にする。

【0365】

摂動の他の特性の効果も同様に調査することができる。図３３Ｉ及び図３３Ｊは、更に別の例を示し、この場合、摂動の持続時間の差（大きさ、変化率などとは対照的に）に関連する。図３３Ｉは、２つのパラメータ３３６０及び３３６２の経時的な値を描写する。第１の摂動３３６４がパラメータ３３６０に導入され、その結果、パラメータ３３６２に応答偏差３３６６が生じる。第１の摂動３３６４は、パラメータ３３６０の値を期間ｔ_ｐの間増加させる。図示された例では、応答偏差３３６６は、線３３６８によって示される仮定的な境界値（例えば、それを上回ると製品がもはや認定／使用可能でない場合がある値）を下回ったままであるパラメータ３３６２の最大値をもたらす。図３３Ｊは、異なる時点における、同じ２つのパラメータ３３６０及び３３６２の経時的な値を描写する。摂動３３６４と同じ振幅の差を有し、摂動３３６４と同一の変化率を有するが、より長い持続時間ｔ_ｐ’＞ｔ_ｐを有する第２の摂動３３６４’が、パラメータ３３６０に導入される。第２の摂動３３６４’は、パラメータ３３６２における第２の応答偏差３３６６’をもたらす。しかしながら、図３３Ｉの応答偏差３３６６とは対照的に、摂動３３６４’のより長い持続時間は、境界値３３５８を超える図３３Ｊの対応する応答偏差３３６６’をもたらす。

【0366】

図３３Ｂ～図３３Ｊに示される例の各々は、別の個々のパラメータにおける摂動に対する単一のパラメータの応答の比較を示す。しかしながら、これらの例には描写されていないが、システムは、システム内の複数の／多くの／全てのパラメータを実際に監視して、任意の他のパラメータの摂動に対する対応する応答を決定することができることを明確に理解されたい。様々なパラメータの各々に様々な摂動タイプを導入することによって、プロセス制御システムは、プロセスプラントの動作に対する最小限の混乱を伴って特徴付けられ（すなわち、コンテキスト関係が決定及び記憶され）得、決定及び記憶されたコンテキスト関係を使用して、プロセス制御システム、特に、プロセスコントローラによって実行されるアルゴリズムは、様々なパラメータを（時には臨界）範囲内に保つようにプロセスをより良好に制御するように適合され得る。

【0367】

図３４Ａは、強化された検索能力を使用してステップ試験を実施することができる例示的な方法３４００を描写するフローチャートである。方法３４００は、知識リポジトリ４２からデータセットを取得することを含み、知識リポジトリ４２は、プロセスに関連するプロセス構成データと、プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベース（例えば、グラフデータ５３）とを記憶する（ブロック３４０２）。プロセス制御データの第１のセットが受信され、プロセスプラント内の複数のパラメータの時系列データを含み、その時系列データは、プロセスの動作中に収集された、又は収集される（ブロック３４０４）。方法は、プロセスコントローラにプロセスプラントの制御パラメータにステップ変化を導入させること（ブロック３４０６）と、プロセスプラント内の複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第２のセットを受信すること（ブロック３４０８）とを含む。時系列データの第２のセットは、少なくとも、ステップ変化が導入された時間から後の時間（例えば、５分後、１０分後、１時間後など）までにわたる期間のデータを含む。時系列データの第２のセットによってカバーされる時間の長さは、もちろん、システムのタイプ、ステップ変化による影響を受けるパラメータ、効果が観察される時間フレームなどに依存し得る。プロセス制御データの第１及び第２のセットは、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して分析され、例えば、１つ以上の第２のパラメータに対する第１のパラメータのステップ変化の効果を含む、ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定を行う（ブロック３４１０）。

【0368】

摂動の導入に関する方法３３００と同様に、方法３４００は、異なる時間に同一のステップ変化を導入し、システム応答を分析することによって、経時的なプロセスにおけるドリフトを特徴付け及び／又は検出するために採用されてもよい。方法３４００によるステップ変化の分析はまた、実施形態では、システムを指定された生産パラメータの外に押し出すことなく、どのタイプのステップ変化（どの大きさ、変化率など）がシステムによって許容され得るかを決定するために使用されてもよい。効果の伝搬時間も、方法３４００を使用して測定することができ、１つのパラメータのステップ変化が、測定されるプロセスプラントの１つ以上の他のパラメータ又はエンティティに効果を及ぼすのにかかる時間である。説明されるように、これらの測定は、部分的に、最適な（又は最適でない）製品（又は副産物、又は材料）サンプリング時間を決定するために使用され得る。更に、方法３４００は、第１のパラメータにおける特定のステップ変化に応答して第２の制御パラメータの調整値を決定又は予測するために使用されてもよく、第２のパラメータを調整する前にステップ変化の第２のパラメータへの効果を観察するのを待つのではなく、ステップ変化が第１のパラメータにおいて行われる必要があるときに１つ以上の第２のパラメータを積極的に調整することによって、全体としてのプロセスがより良い状態に維持されることを可能にする。

【0369】

方法３４００はまた、プロセスプラント間の差異を検出及び／又は特徴付けるために、複数のプロセスプラントにおける類似又は同一のステップ変化の使用を含んでもよい。実施形態では、そのようなステップ変化を使用して、１つ以上のパラメータが、プロセスプラントで最初に頒布、承認、認定、及び／又は実装されたパラメータのセットから、プロセスプラントで変更されたかどうかを決定することができる。

【0370】

図３４Ｂ～図３３Ｇは、パラメータ値に適用されたステップ変化と、他のパラメータ値に対するこれらのステップ変化の応答効果との間の様々な仮定的な例示的関係を描写する。図３４Ｂ～図３４Ｇの各々は、２つのパラメータのパラメータ値を示すグラフを描写し、Ｙ軸はパラメータの値を表し、Ｘ軸は時間を表す。各図において、上部のパラメータは、ステップ変化が（例えば、設定点の変化によって）導入されるパラメータであり、下部のパラメータは、導入されたステップ変化に応答するパラメータである。各図に描写される２つのパラメータは、必ずしもＹ軸上で同じスケール上にあるわけではないが、参照を容易にするために、及びそれらが時間的に（すなわち、Ｘ軸上で）互いに関連するので、同じ図に描写されている。更に、任意の所与の例は、第１のパラメータに適用される所与のタイプのステップ変化が、第２のパラメータにおける所与のタイプの応答偏差を引き起こすことを描写し得るが、これらの図は、例示にすぎず、限定することを意図しない。すなわち、所与の図は、ステップ変化に対する応答が時間によって（又は振幅によって、変化率によってなど）変化することを示し得るが、実際には、ステップ変化の大きさの変化は、タイミングによって又は変化率によって変化する応答をもたらし得ること、ステップ変化の変化率の変化は、応答の大きさの変化をもたらし得ることなどを理解されたい。

【0371】

図３４Ｂ及び図３４Ｃは、ステップ変化の導入によるプロセスドリフトの検出を示す。図３４Ｂでは、２つのパラメータ３４２０及び３４２２の経時的な値が描写されている。ステップ変化３４２４は、時間ｔ_１においてパラメータ３４２０に導入され、パラメータ３４２０の値を時間ｔ_１と時間ｔ_２との間で初期値から新しい値に上昇させる。ステップ変化の開始から時間ｔ_ｄだけ遅れた時間ｔ_３において、パラメータ３４２２は、ステップ変化３４２４の結果として応答偏差３４２６を呈する。パラメータ３４２２の値は、新しい定常状態に達する前に、時間ｔ_３から時間ｔ_４まで増加する。その後、パラメータ３４２０及び３４２２の経時的な値も描写する図３４Ｃに示すように、ステップ変化３４２４と同一の（すなわち、ステップ変化３４２４と同じ大きさ及び立ち上がり時間を有する）ステップ変化３４２４’が時間ｔ_１’で開始され、パラメータ３４２０の値は時間ｔ_１’から時間ｔ_２’まで増加する。図３４Ｂに描写されるステップ変化３４２４の結果に基づいて、ステップ変化に応答する偏差の開始は、ステップ変化３４２４’の開始後の時間ｔ_３’およそ時間ｔ_ｄ’において予測される。しかしながら、図３４Ｃに示されるように、示されたシステムはドリフトしており、時間ｔ_１’におけるステップ変化３４２４’に応答する偏差は、時間ｔ_１’の後の時間ｔ_３’’、時間ｔ_ｄ’’において始まる。パラメータ３４２２は、時間ｔ_３’’と時間ｔ_４’’との間で増加し、その後、時間ｔ_４’’で新しい定常状態値に達する。遅延（すなわち、ｔ_ｄとｔ_ｄ’との間の差）は、プロセスが図３４Ｂに描写される期間と図３４Ｃの期間との間でドリフトしたことを示し得る。このドリフトは、プロセスに関する任意の数の問題を示すことができ、実施形態では、ドリフト及び圧縮は、特定の原因に対する既知の関係（すなわち、コンテキストリポジトリ４９内の）を有することができる。

【0372】

図３４Ｂ及び図３４Ｃに描写される例は、システムにおけるドリフト（すなわち、経時的に初期条件から逸脱する動作）を認識及び／又は特徴付けるために、強化された検索能力及びコンテキスト知識と組み合わせたステップ変化及び応答の使用を示すが、強化された検索能力及びコンテキスト知識と組み合わせたステップ変化はまた、実施形態では、システムの予期される公称動作を特徴付けるために使用されてもよい。この特徴付けは、モデリングにおいて、特に、異なる刺激に応答して様々なパラメータの挙動予測するための機械学習ベースのモデリングにおいて有用であり得る。

【0373】

同一のステップ変化が異なる時間に導入される、ドリフトを検出し特徴付ける目的のためのステップ変化の導入とは対照的に、パラメータの様々な変化に対するシステム応答の特徴付けは、いくつかの実施形態では、様々なパラメータのステップ変化をプロセス制御システムに導入することによって、並びに導入されたステップ変化の特性を変動させ、システムの応答を監視、記録、及び分析することによって、達成され得る。図３４Ｄ及び図３４Ｅは、この概念を示す。図３４Ｄは、２つのパラメータ３４３０及び３４３２の経時的な値を描写する。第１のステップ変化３４３４がパラメータ３４３０に導入される。第１のステップ変化３４３４は、パラメータ３４３４の値を大きさΔＡ_ｓだけ増加させ、パラメータ３４３２の応答偏差３４３６をもたらし、具体的には、パラメータ３４３２の値を大きさΔＡ_ｒだけ増加させる。図示された例では、応答偏差３４３６は、線３４３８によって示される仮想境界値（例えば、それを上回ると製品がもはや認定／使用可能でない場合がある製品値）を下回ったままであるパラメータ３４３２の最大値をもたらす。図３４Ｅは、異なる時点における、同じ２つのパラメータ３４３０及び３４３２の経時的な値を描写する。第１の摂動３４３４より大きい大きさを有する第２の摂動３４３４’がパラメータ３４３０に導入され、パラメータ３４３０の値を大きさΔＡ_ｓ’だけ増加させる。第２の摂動３４３４’は、パラメータ３４３２における第２の応答偏差３４３６’をもたらし、第２の応答偏差３４３６’は、パラメータ３３４２の値を大きさΔＡ_ｒ’だけ増加させる。しかしながら、図３４Ｄの応答偏差３４３６とは対照的に、より高い大きさの摂動３４３４’は、境界値３４３８を超える図３４Ｅの対応する応答偏差３４３６’をもたらす。コンテキストリポジトリ４９に記憶されたコンテキスト知識を考慮して、データレイク４０にストリーミングされ、時間リポジトリ５１に取り込まれ得るこれらのデータを分析することによって、システムは（例えば、コンテキスト知識マイナ４５の使用を通して）、第１のパラメータの振幅の変化と１つ以上の第２のパラメータの応答との間の関係を決定し、文書化することができる。結果として、異なるステップ変化に対する応答が理解され、特徴付けられてもよく、システムは、プロセス制御システムが、キーパラメータ値を許容範囲内に維持する様式でプロセスプラントを制御することを可能にする。

【0374】

コンテキスト知識マイナ４５によって支援されるシステムはまた、ステップ変化に対する様々な他のパラメータの応答を分析することによって、制御されたパラメータに対する様々な変化率値の効果を識別し、特徴付けることができる。図３４Ｆ及び図３４Ｇは、そのような一例を示す。図３４Ｆは、２つのパラメータ３４４０及び３４４２の経時的な値を描写する。第１のステップ変化３４４４がパラメータ３４４０に導入され、その結果、パラメータ３４４２に応答偏差３４４６が生じる。第１のステップ変化３４４４は、パラメータ３４４０の値を大きさΔＡ_ｓだけ増加させる。パラメータ３４４０の大きさの増加は、期間ｔ_ｒにわたって生じ、第１の変化率ΔＡ_ｓ／ｔ_ｒをもたらす。図示された例では、応答偏差３４４６は、大きさΔＡ_ｒを有し、線３４４８によって示される仮定的な製品値（例えば、それを上回ると製品がもはや認定／使用可能でない場合がある値）を下回ったままであるパラメータ３４４２の新しい定常状態値をもたらす。図３４Ｇは、異なる時点における、同じ２つのパラメータ３４４０及び３４４２の経時的な値を描写する。第１のステップ変化３４４４と同一に、パラメータ３４４０の値を大きさΔＡ_ｓ’だけ増加させる第２のステップ変化３４４４’が、パラメータ３４４０に導入されるが、パラメータ３４４２の値の増加は、期間ｔ_ｒ’＜ｔ_ｒにわたって生じ、したがって、より高い変化率ΔＡ_ｓ’／ｔ_ｒ’をもたらす。第２のステップ変化３４４４’は、パラメータ３４４２における、大きさΔＡ_ｒ’を有する第２の応答偏差３４４６’をもたらす。しかしながら、図３４Ｇの応答偏差３４４６とは対照的に、ステップ変化３４４４’のより高い変化率は、境界値３４４８を超える図３４Ｇの対応する応答偏差３４４６’をもたらす。コンテキストリポジトリ４９に記憶されたコンテキスト知識を考慮して、データレイク４０にストリーミングされ、時間リポジトリ５１に取り込まれ得るこれらのデータを分析することによって、システムは（例えば、コンテキスト知識マイナ４５の使用を通して）、第１のパラメータの変化率の変化と１つ以上の第２のパラメータの応答との間の関係を決定し、文書化することができる。結果として、異なるステップ変化に対する応答が理解され、特徴付けられてもよく、システムは、プロセス制御システムが、キーパラメータ値を許容範囲内に維持する様式でプロセスプラントを制御することを可能にする。

【0375】

図３４Ｂ～図３４Ｇに示される例の各々は、別の個々のパラメータにおけるステップ変化に対する単一のパラメータの応答の比較を示す。しかしながら、これらの例には描写されていないが、システムは、システム内の複数の／多くの／全てのパラメータを実際に監視して、任意の他のパラメータのステップ変化に対する対応する応答を決定することができることを明確に理解されたい。様々なパラメータの各々に様々なステップ変化タイプを導入することによって、プロセス制御システムは、プロセスプラントの動作に対する最小限の混乱を伴って特徴付けられ（すなわち、コンテキスト関係が決定及び記憶され）得、決定及び記憶されたコンテキスト関係を使用して、プロセス制御システム、特に、プロセスコントローラによって実行されるアルゴリズムは、様々なパラメータを（時には臨界）範囲内に保つようにプロセスをより良好に制御するように適合され得る。

【0376】

更なる実施形態では、図３４Ｈに描写されるように、変動する大きさ及び方向の複数のステップ変化が、連続して行われてもよい。図３４Ｉは、様々なパラメータについて、ステップ試験から結果として得られる伝搬信号を示す。更に、パラメータのステップ変化又は摂動の導入に関連する方法のいずれかにおいて、システムは、パラメータ間の関係をマイニングするために捕捉され、記憶され、分析される時系列データを用いて、時間領域において励起されてもよい。これらの時間領域励起の値、及び収集された時系列データは、摂動及び／又はステップ変化から生じる周波数のスペクトル全体を分析するために周波数領域分析を使用することによって強化され得る。

【0377】

図３５Ａ～図３５Ｄは、プロセス制御システム動作の様々な態様を検出し、特徴付けるための摂動及びステップ変化の使用に関連する追加の概念を示す。概して、図３５Ａ及び図３５Ｂは、摂動及びステップ変化に対するパラメータの応答の理解及び予測を容易にする上述の方法が、プロセスを特定の動作限界又は状態内に維持するためのパラメータの調整を知らせるために採用され得ることを示す。図３５Ａでは、２つのパラメータ３５００及び３５０２の経時的な値が示されている。パラメータ３５０２に摂動３５０４が発生し、他の調整がない場合、パラメータ３５００に応答偏差３５０６が生じ、この偏差３５０６はパラメータ３５０２を最大許容値３５０８より上に押し上げる。しかしながら、摂動３５０４が必然的に応答３５０６を引き起こすことを示す、コンテキストリポジトリ４９に記憶された知識を使用して、システムは、パラメータ３５０２が代わりに、パラメータ３５０２の最大値を許容可能な範囲内に保つ緩和された応答３５０６’を呈するように、１つ以上の他のパラメータ（例えば、チューニングパラメータ）を調整して、積極的かつ先制的にプロセスを調整することができる。図３５Ｂは、ステップ変化についての同様の例を描写する。２つのパラメータ３５１０及び３５１２の経時的な値が図３５Ｂに示されている。パラメータ３５１２にステップ変化３５１４が生じ、他の調整がない場合、パラメータ３５１０に応答偏差３５１６が生じる。偏差３５１６は、何らかの調整（tuning）又は調整（adjustment）がなければ、パラメータ３５１２を最大許容値３５１８より上に押し上げる。しかしながら、ステップ変化３５１４が必然的に応答３５１６を引き起こすことを示す、コンテキストリポジトリ４９に記憶された知識を使用して、システムは、パラメータ３５１２が代わりに、パラメータ３５１２の最大値を許容可能な範囲内に保つ緩和された応答３５１６’を呈するように、１つ以上の他のパラメータ（例えば、チューニングパラメータ）を調整して、積極的かつ先制的にプロセスを調整することができる。

【0378】

図３５Ｃ及び図３５Ｄは、摂動及びステップ変化に対するパラメータの応答の理解及び予測を容易にする上述の方法が、パラメータ、製品、又は製品中間体（すなわち、製品内で使用される、又は製品に製造される過程で使用される材料）のサンプリングのための最適時間を決定するために採用され得ることを示す。問題のサンプリングは、プロセスプラントのセンサによるサンプリングであってもよく、自動サンプリング及び分析ユニットであってもよく、又は手動で（例えば、プロセスから材料の物理的サンプルを抽出し、サンプリングされた材料の測定可能な物理的特性の試験／分析を行うことによって）行われてもよい。図３５Ｃは、２つのパラメータ３５２０及び３５２２の経時的な値を示す。パラメータ３５２２は、サンプリングされたときに、ある範囲内にあることが要求されるプロセスパラメータであってもよいし、サンプリングされたときにある範囲内になければならない製品パラメータであってもよい。パラメータ３５２２の摂動３５２４は、第１の時間（示されず）において生じ、その後、時間ｔ_０において、パラメータ３５２０は、応答偏差３５２６を開始する。パラメータ３５２６の値は、第１の期間にわたって上昇し、時間ｔ_１において境界条件３５２８（例えば、パラメータの最大許容値）を超える。パラメータ３５２６は、最終的に減少し始め、時間ｔ_２において境界条件３５２８を下回る値に戻り、その後、時間ｔ_３においてその逸脱前の値に戻る。見て分かるように、上述の摂動試験は、コンテキストリポジトリ４９に記憶されたコンテキスト知識をもたらし得、これは、サンプリングされたパラメータが境界３５２８の外側にあるであろう期間（例えば、時間ｔ_１とｔ_２の間）をシステムが予測することを可能にし、最適な（例えば、時間ｔ_１の前又は時間ｔ_２の後であって、パラメータ３５２２が境界条件３５２８未満である時間、時間ｔ_０の前又は時間ｔ_３の後であって、パラメータ３５２２がその公称値にある時間、など）サンプリング時間が予め決定されることを可能にする。

【0379】

図３５Ｄは、ステップ変化に関する同様の概念を示す。図３５Ｄにおいて、第１のパラメータ３５３０は、第１の時間（図示せず）においてステップ変化３５３４を受ける。ある後の時間ｔ０において、パラメータ３５３０におけるステップ変化３５３４は、第２のパラメータ３５３２における応答変化３５３６の開始をもたらす。図３５Ｄに示されるように、時間ｔ_０において開始した後、応答変化３５３６は、時間ｔ_３において新しい定常状態値に落ち着く前に、その新しい定常状態値をオーバーシュートし、時間ｔ_１と時間ｔ_２との間の境界条件値３５３８を上回って上昇し得る。見て分かるように、上述のステップ変化試験は、コンテキストリポジトリ４９に記憶されたコンテキスト知識をもたらし得、これは、サンプリングされたパラメータ３５３２が境界３５３８の外側にあるであろう期間（例えば、時間ｔ_１とｔ_２の間）をシステムが予測することを可能にし、最適な（例えば、時間ｔ_１の前又は時間ｔ_２の後であって、パラメータ３５３２が境界条件３５３８未満である時間、時間ｔ_０の前又は時間ｔ_３の後であって、パラメータ３５３２がその定常状態値にある時間、など）サンプリング時間が予め決定されることを可能にし、潜在的に、無駄な製品を低減する。

【0380】

ソフトウェアに実装される場合、本明細書に記載されるアプリケーション、サービス、及びエンジンはいずれも、コンピュータ若しくはプロセッサのＲＡＭ若しくはＲＯＭなどにおける磁気ディスク、レーザディスク、固体メモリデバイス、分子メモリ記憶デバイス、又は他の記憶媒体などの、任意の有形の非一時的コンピュータ可読メモリに記憶され得る。本明細書に開示される例示的システムは、他の構成要素の中でも、ハードウェア上で実行されるソフトウェア及び／又はファームウェアを含むように開示されているが、そのようなシステムは単に例示的であるにすぎず、限定的であるとみなされるべきではないことに留意されたい。例えば、これらのハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェア構成要素のうちのいずれか又は全てが、排他的にハードウェア内で、排他的にソフトウェア内で、又はハードウェア及びソフトウェアの任意の組み合わせで具現化され得ることが企図される。したがって、本明細書で説明された例示的なシステムは、１つ以上のコンピュータデバイスのプロセッサ上で実行されたソフトウェアに実装されると説明されているが、当業者においては、提供された例が、そのようなシステムを実装するための唯一の方法ではないことが容易に理解されよう。

【0381】

したがって、本発明は具体的な例に関して記載されてきたが、これらの例は例示的であるにすぎず、本発明の限定であることを意図せず、変更、追加、又は削除が、本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、開示される実施形態に対して行われ得ることが当業者には明らかであろう。

【0382】

任意の具体的な実施形態の特定の特色、構造、及び／又は特性は、他の特色の対応する使用を伴う、又は伴わない選択された特色の使用を含む、任意の好適な様式で、かつ／あるいは１つ及び／又はそれ以上の他の実施形態との任意の好適な組み合わせで、組み合わせてもよい。加えて、本発明の本質的な範囲又は趣旨に対して、特定の用途、状況、及び／又は材料を適合させるように、多くの修正がなされてもよい。本明細書に記載及び／又は例証された本発明の実施形態の他の変形及び／又は修正が、本明細書の教示の観点から可能であり、本発明の趣旨又は範囲の一部としてみなされるべきことを理解されたい。本発明のある特定の態様は、例示的態様として本明細書に記載されている。

【0383】

本開示に記載されている技術の実施形態は、任意の数の下記の態様を、単独で又は組み合わせのいずれかで含んでもよい。
１Ａ．外部デバイスがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するための方法であって、方法は、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム中に、プロセス制御システムのエッジゲートウェイシステムによって、産業プロセスに関連するプロセスコンテンツデータとプロセスコンテンツデータ間の関係を示すコンテキストデータとを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することであって、データセットは、知識リポジトリのクエリに応答する、取得することと、エッジゲートウェイシステムによって、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリアの外部の１つ以上のコンピューティングデバイス上で実行される外部アプリケーションにデータセットを提供することと、エッジゲートウェイシステムによって、提供されたデータセットに応答して、ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信することと、エッジゲートウェイシステムによって、受信された命令に従って、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリア内の動作又はデータストアのうちの少なくとも１つに対する修正を生じさせることと、を更に含む。
２Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、プロセス制御システム又はプロセスプラントのエージェントのコンピューティングデバイス上で実行されるユーザインターフェースアプリケーションにデータセットを提供することを含む、態様１Ａに記載の方法。
３Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行されるリモートプロセス制御システムアプリケーションにデータセットを提供することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
４Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行される企業アプリケーションにデータセットを提供することを含み、企業アプリケーションは、プロセス制御システムに関連付けられた企業によって提供される、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
５Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、サードパーティによって提供されるサードパーティアプリケーションにデータセットを提供することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
６Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、ソフトセンサアプリケーション又はスマートセンサアプリケーションにデータセットを提供することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
７Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、ウェブクライアントアプリケーションにデータセットを提供することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
８Ａ．データセットを外部アプリケーションに提供することは、モバイルデバイス上で実行される外部アプリケーションにデータセットを提供することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
９Ａ．エッジゲートウェイシステムによって、（ｉ）クエリ、データセット、命令、又は修正のうちの少なくとも１つを示す追加のコンテンツデータと、（ｉｉ）クエリ、データセット、命令、又は修正のうちの少なくとも２つの間のそれぞれの関係を示す追加のコンテキストデータとを含むように知識リポジトリを更新することを更に含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
１０Ａ．エッジゲートウェイシステムによって、検索クエリを受信することを更に含み、知識リポジトリからデータセットを取得することは、検索クエリに応答する、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
１１Ａ．知識リポジトリのクエリがリポジトリアクセスクエリであり、方法が、エッジゲートウェイシステムによって、受信された検索クエリに基づいてリポジトリアクセスクエリを生成することを更に含む、態様１０Ａに記載の方法。
１２Ａ．検索クエリを受信することは、ユーザによって入力された自然言語検索クエリを受信することを含む、態様１０Ａ又は態様１１Ａに記載の方法。
１３Ａ．ユーザによって入力された自然言語検索クエリを受信することは、マイクロフォンを介して入力された音声自然言語検索クエリを受信することを含む、態様１２Ａに記載の方法。
１４Ａ．ユーザによって入力された自然言語検索クエリを受信することは、キーボード、タッチスクリーン、又は別のテキスト入力ユーザインターフェースを介して入力されたテキスト自然言語検索クエリを受信することを含む、態様１２Ａ又は態様１３Ａに記載の方法。
１５Ａ．エッジゲートウェイシステムによって、自然言語検索クエリのドメインを解決することと、エッジゲートウェイシステムによって、ドメインに基づいて知識リポジトリにクエリを行うことと、を更に含み、知識リポジトリからデータセットを取得することは、ドメインベースのクエリに応答する、態様１２Ａ～１４Ａのいずれか１つに記載の方法。
１６Ａ．自然言語検索クエリのドメインを解決することは、知識リポジトリを利用して自然言語検索クエリのドメインを解決することを含む、態様１５Ａに記載の方法。
１７Ａ．自然言語検索クエリのドメインを解決することは、自然言語検索クエリのドメインを、モジュール、ブロック、バッチ名、又はプロセス制御システムにおいて定義された別のプロセス制御エンティティに解決することを含む、態様１５Ａ又は態様１６Ａに記載の方法。
１８Ａ．自然言語検索クエリのドメインを解決することは、オペレータコンピューティングデバイスのユーザの識別情報に更に基づいて、自然言語検索クエリのドメインを解決することを含む、態様１７Ａに記載の方法。
１９Ａ．検索クエリを受信することは、外部アプリケーションから検索クエリを受信することを含む、態様１０Ａ～１８Ａのいずれか１つに記載の方法。
２０Ａ．検索クエリを受信することは、ウェブクライアントアプリケーションによって生成された検索クエリを受信することを含む、態様１０Ａ～１８Ａのいずれか１つに記載の方法。
２１Ａ．検索クエリを受信することは、ソフトセンサアプリケーション又はスマートセンサアプリケーションによって自動的に生成された検索クエリを受信することを含む、態様１０Ａ～１８Ａのいずれか１つに記載の方法。
２２Ａ．命令を受信することは、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行されるリモートプロセス制御システムアプリケーションから命令を受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２３Ａ．命令を受信することは、１つ以上のリモートコンピューティングデバイス上で実行される企業アプリケーションから命令を受信することを含み、企業アプリケーションは、プロセス制御システムに関連付けられた企業によって提供される、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２４Ａ．命令を受信することは、サードパーティによって提供されるサードパーティアプリケーションから命令を受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２５Ａ．命令を受信することは、ソフトセンサアプリケーション又はスマートセンサアプリケーションによって自動的に生成された命令を受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２６Ａ．命令を受信することは、ウェブクライアントアプリケーションから命令を受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２７Ａ．命令を受信することは、モバイルデバイス上で実行される外部アプリケーションから命令を受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２８Ａ．ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信することは、プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドを受信することを含み、データ値は、提供されたデータセットに基づいて決定され、修正は、データストアにデータ値を書込むことを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
２９Ａ．修正は、書込まれたデータ値に基づくプロセス制御システムの動作に対する修正を更に含む、態様２８Ａに記載の方法。
３０Ａ．プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドを受信することは、プロセス制御システムのデータストアに記憶された現在のデータ値を変更するというコマンドを受信することを含み、修正は、現在のデータ値をコマンドによって示されるデータ値に変更することを含む、態様２８Ａ又は態様２９Ａに記載の方法。
３１Ａ．プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドを受信することは、プロセス制御システムにおいて新しいデータ値を記憶するというコマンドを受信することを含み、修正は、新しいデータ値を記憶することを含む、態様２８Ａ～３０Ａのいずれか１つに記載の方法。
３２Ａ．プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドを受信することは、プロセス制御システムのユーザインターフェース上にデータ値を表示するというコマンドを受信することを含み、修正は、プロセス制御システムの１つ以上のユーザインターフェース上にデータ値を表示することを含む、態様２８Ａ～３１Ａのいずれか１つに記載の方法。
３３Ａ．プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドを受信することは、プロセス制御システムによって生成されたアラート又はアラームに対する応答を受信することを含み、修正を生じさせることは、アラート又はアラームに対する応答の指示を、アラート又はアラームを生成したプロセス制御システムのアプリケーションへ配布させることを含む、態様２８Ａ～３２Ａのいずれか１つに記載の方法。
３４Ａ．プロセス制御システムにデータ値を書込むというコマンドを受信することは、発生時にプロセス制御システムに通知を生成させるトリガ条件の指示を記憶するというコマンドを受信することを含み、修正は、データストアに、トリガ条件の指示を記憶することを含む、態様２８Ａ～３３Ａのいずれか１つに記載の方法。
３５Ａ．ランタイム産業プロセスに対応する命令を受信することは、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというコマンドを受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
３６Ａ．プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するという命令を受信することは、プロセス制御システムによって制御されているバッチプロセスの実行を停止又は開始するというコマンドを受信することを含む、態様３５Ａに記載の方法。
３７Ａ．プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するという命令を受信することは、プロセス制御システムによって制御されているバッチプロセスのためのプロンプトを表示するというコマンドを受信することを含む、態様３５Ａ又は態様３６Ａに記載の方法。
３８Ａ．産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するという命令を受信することは、プロセス制御システムによって制御されている連続プロセスの一部分の実行を停止又は開始するというコマンドを受信することを含む態様３５Ａ～３７Ａのいずれか１つに記載の方法。
３９Ａ．命令を受信することは、プロセス制御システム又はプロセスプラントのエージェントのコンピューティングデバイス上で実行されるユーザインターフェースアプリケーションから命令を受信することを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
４０Ａ．エージェントコンピューティングデバイス上で実行されるユーザインターフェースアプリケーションから命令を受信することは、ユーザによって入力された自然言語コマンドを受信することを含み、方法が、自然言語コマンドのドメインを解決することと、ドメインに従って、プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正することと、を更に含む、態様３９Ａに記載の方法。
４１Ａ．自然言語コマンドのドメインを解決することは、自然言語コマンドのドメインを、モジュール、ブロック、バッチ名、又はプロセス制御システムにおいて定義された別のプロセス制御エンティティに解決することを含む、態様４０Ａに記載の方法。
４２Ａ．プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリア内の動作又はデータストアのうちの少なくとも１つに対する修正を生じさせることは、修正の指示を、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリア内に配置された複数の中間サーバを介して、プロセス制御システムのサイバーセキュリティバリア内に配置された受信側アプリケーション又は受信側データストアに配布させることを含む、先行態様のいずれか１つに記載の方法。
４３Ａ．修正の指示を、複数の中間サーバを介して配布させることは、修正の指示を、複数の中間サーバと通信可能に接続されたプラントセキュアド書込みゲートキーパーに送信することを含み、プラントセキュアド書込みゲートキーパーは、修正の指示を妥当性認証し、妥当性認証が成功した場合、修正の指示を複数の中間サーバに送信し、妥当性認証が成功しなかった場合、修正の指示を送信する代わりにセキュリティ緩和手順を開始する、態様４２Ａに記載の方法。
４４Ａ．ユーザがプロセスプラントのプロセス制御システムと安全に相互作用するためのコンピューティングデバイスであって、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上の有形の非一時的コンピュータ可読メモリと、１つ以上のユーザインターフェースと、複数の異なる通信パスを介してコンピューティングデバイスをプロセス制御システムと通信可能に接続する１つ以上の通信インターフェースと、ユーザインターフェースアプリケーションと、を備え、ユーザインターフェースアプリケーションは、１つ以上のメモリに記憶されたコンピュータ実行可能命令であって、プロセス制御システムがランタイム中に動作している間に産業プロセスを制御するためにコンピューティングデバイスに、プロセス制御システムの知識リポジトリから取得されたデータセットを受信することであって、知識リポジトリは、産業プロセスに関連する、複数の異なる通信パスのうちの第１の通信パスを介してプロセス制御システムから受信されたプロセスコンテンツデータを記憶し、第１の通信パスは、プロセス制御システムからデータを配布するように構成された単方向通信パスであり、知識リポジトリは、プロセスコンテンツデータ間の関係を示すコンテキストデータを更に記憶する、受信することと、コンピューティングデバイスの１つ以上のユーザインターフェース上にデータセットを提示することと、１つ以上のユーザインターフェースを介して、かつ提示されたデータセットに応答して、プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドを取得することと、複数の異なる通信パスのうちの第２の通信パスを介してユーザコマンドをプロセス制御システムに送信させることと、を行わせるように実行可能であり、第２の通信パスは、データをプロセス制御システムに配布するように構成された単方向通信パスである、コンピュータ実行可能命令を含む、コンピューティングデバイス。
４５Ａ．データセットは、コンピューティングデバイスから知識リポジトリに関連付けられたクエリエンジンに送信されたクエリに応答して、ユーザインターフェースアプリケーションによって受信される、態様４４Ａに記載のコンピューティングデバイス。
４６Ａ．コンピューティングデバイス上で実行される別のアプリケーションを更に備え、別のアプリケーションは、クエリを自律的に生成し、クエリエンジンに送信する、態様４５Ａに記載のコンピューティングデバイス。
４７Ａ．別のアプリケーションが、リモートプロセスプラントアプリケーション、マルチプラントアプリケーション、ソフトセンサアプリケーション、分析アプリケーション、又はプロセスプラントに関連付けられた別のタイプのアプリケーションである、態様４６Ａに記載のコンピューティングデバイス。
４８Ａ．別のアプリケーションは、コンピューティングデバイスの１つ以上のユーザインターフェースに通信可能に接続されない、態様４７Ａに記載のコンピューティングデバイス。
４９Ａ．ユーザインターフェースアプリケーションは、コンピューティングデバイスの１つ以上のユーザインターフェースを介してユーザクエリを受信するように更に構成され、クエリエンジンに送信されるクエリは、ユーザクエリに基づく、態様４５Ａ～４８Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５０Ａ．ユーザクエリは、自然言語クエリである、態様４９Ａに記載のコンピューティングデバイス。
５１Ａ．自然言語検索クエリは、音声自然言語クエリである、態様５０Ａに記載のコンピューティングデバイス。
５２Ａ．自然言語検索クエリは、テキスト自然言語検索クエリである、態様５０Ａ又は態様５１Ａに記載のコンピューティングデバイス。
５３Ａ．ユーザインターフェースアプリケーションは、ユーザクエリの少なくとも一部分を自然言語処理するように更に構成され、クエリエンジンに送信されるクエリは、自然言語処理されたユーザクエリの少なくとも一部分を含む、態様４９Ａ～５２Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５４Ａ．クエリエンジンは、ユーザクエリのうちの少なくともいくつかを自然言語処理するように構成されている、態様４９Ａ～５３Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５５Ａ．ユーザインターフェースアプリケーションは、コンピューティングデバイス上で実行されるウェブクライアントアプリケーション又は別のタイプのクライアントアプリケーションである、態様４４Ａ～５４Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５６Ａ．コンピューティングデバイスは、モバイルコンピューティングデバイスである、態様４４Ａ～５５Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５７Ａ．コンピューティングデバイスは、プロセス制御システムの外部かつプロセスプラントの外部に配置される、態様４４Ａ～５６Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５８Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、データ値をプロセス制御システムに書込むというコマンドを含む、態様４４Ａ～５７Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
５９Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、プロセス制御システムに記憶された現在のデータ値を命令内に示されたデータ値で更新するというコマンドを含む、態様４４Ａ～５８Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６０Ａ．現在のデータ値に対する更新が、プロセス制御システムの動作に対する修正を生じさせる、態様５９Ａに記載のコンピューティングデバイス。
６１Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、新しいデータ値をプロセス制御システムのデータストアに記憶するというコマンドを含む、態様４４Ａ～６０Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６２Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、プロセス制御システムの１つ以上のユーザインターフェース上に特定のデータ値を表示するというコマンドを含む、態様４４Ａ～６１Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６３Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、プロセス制御システムによって生成されるアラート又はアラームに対する応答を表示するというコマンドを含む、態様４４Ａ～６２Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６４Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、発生時にプロセス制御システムが通知を生成するようにトリガするトリガ条件を設定するというコマンドを含む、態様４４Ａ～６３Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６５Ａ．プロセス制御システムの動作又はデータストアのうちの少なくとも１つを修正するというユーザコマンドは、プロセス制御システムによって制御されている産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというユーザコマンドを含む、態様４４Ａ～６４Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６６Ａ．産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというユーザコマンドは、バッチ産業プロセスの実行を開始又は停止するというユーザコマンドを含む、態様６５Ａに記載のコンピューティングデバイス。
６７Ａ．産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというユーザコマンドは、バッチ産業プロセスのためのプロンプトを表示するというユーザコマンドを含む、態様６５Ａ又は態様６６Ａに記載のコンピューティングデバイス。
６８Ａ．産業プロセスのランタイム動作挙動を修正するというユーザコマンドは、連続産業プロセスの一部分を開始又は停止するというユーザコマンドを含む、態様６５Ａ～６７Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
６９Ａ．第２の通信パスは、コンピューティングデバイスとプロセス制御システムとの間に配置された複数の中間サーバを含む、態様４４Ａ～６８Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
７０Ａ．複数の中間サーバの各中間サーバはそれぞれ、ユーザコマンドをプロセス制御システムに転送する前に、ユーザコマンド又はユーザコマンドのコンテンツのうちの少なくとも１つを妥当性認証する、態様６９Ａに記載のコンピューティングデバイス。
７１Ａ．ユーザインターフェースアプリケーションは、コンピューティングデバイスに、第１の通信パスを介してプロセス制御システムから、ユーザコマンドに対する応答を取得することを更に行わせるように実行可能である、態様４４Ａ～７０Ａのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１Ｂ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のプロセッサによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のプロセッサによって、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、データセットからプロセスデータに対する要求を受信することと、１つ以上のプロセッサによって、要求に関連するデータセットからのプロセスデータを識別することと、１つ以上のプロセッサによって、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することと、を含む、方法。
２Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することは、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを含む、態様１Ｂに記載の方法。
３Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することは、識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの第１のサブセットを表示し、識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの第２のサブセットを表示しないこと、を含む、態様２Ｂに記載の方法。
４Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することは、識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上の第１の場所に、識別されたプロセスデータの第１のサブセットを表示し、識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上の第２の場所に、識別されたプロセスデータの第２のサブセットを表示すること、を含む、態様２Ｂ又は態様３Ｂに記載の方法。
５Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することは、識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面を介して、識別されたプロセスデータの第１のサブセットをより大きいサイズで表示し、識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面を介して、識別されたプロセスデータの第２のサブセットをより小さいサイズで表示すること、を含む、態様２Ｂ～４Ｂのいずれか１つに記載の方法。
６Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することは、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示の順序を優先順位付けすることを含む、態様２Ｂ～５Ｂのいずれか１つに記載の方法。
７Ｂ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、又はプロセスデータに関連付けられたプラントのエリアのうちの１つ以上を含む、態様１Ｂ～６Ｂのいずれか１つに記載の方法。
８Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することは、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して受信された要求に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを更に含む、態様１Ｂ～７Ｂのいずれか１つに記載の方法。
９Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求に関連付けられた単語、要求に関連付けられたフレーズ、要求に関連付けられたトーンの指示、又は要求に関連付けられた緊急度のレベルの指示のうちの１つ以上を含む、態様８Ｂに記載の方法。
１０Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求が、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースに関連付けられたオーディオセンサによってキャプチャされた口頭要求であるという指示を含む、態様８Ｂ又は態様９Ｂに記載の方法。
１１Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求がモバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して入力されたテキスト要求であるという指示を含む、態様８Ｂ～１０Ｂのいずれか１つに記載の方法。
１２Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求が、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して表示された１つ以上の選択可能な要素のユーザ選択を含むという指示を含む、態様８Ｂ～１１Ｂのいずれか１つに記載の方法。
１３Ｂ．識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することは、モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを更に含む、態様１Ｂ～１２Ｂのいずれか１つに記載の方法。
１４Ｂ．モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示は、モバイルコンピューティングデバイスのタイプ、モバイルコンピューティングデバイスのサイズ、又はモバイルコンピューティングデバイスの表示画面サイズのうちの１つ以上の指示を含む、態様１３Ｂに記載の方法。
１５Ｂ．モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示は、識別されたプロセスデータがウェブブラウザ又はモバイルデバイスアプリケーションを介して提示されるかどうかの指示を含む、態様１３Ｂ又は態様１４Ｂに記載の方法。
１６Ｂ．モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示は、識別されたプロセスデータがモバイルコンピューティングデバイスの表示画面上に提示される際に介する表示ウィンドウの相対サイズの指示を含む、態様１３Ｂ～１５Ｂのいずれか１つに記載の方法。
１７Ｂ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおけるコンピューティングデバイスであって、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上の有形の非一時的コンピュータ可読メモリと、１つ以上のユーザインターフェースと、ユーザインターフェースアプリケーションと、を備え、ユーザインターフェースアプリケーションは、１つ以上のメモリに記憶されたコンピュータ実行可能命令であって、プロセス制御システムがランタイム中に動作している間に産業プロセスを制御するためにコンピューティングデバイスに、バッチプロセスに関連するプロセスデータとプロセスデータに関連付けられたコンテキストとを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、データセットからプロセスデータに対する要求を受信することと、要求に関連するデータセットからのプロセスデータを識別することと、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することと、を行わせるように実行可能である、コンピュータ実行可能命令を含む、コンピューティングデバイス。
１８Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することにより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することを行わせる、態様１７Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
１９Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの第１のサブセットを表示し、識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの第２のサブセットを表示しないことより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを行わせる、態様１８Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
２０Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上の第１の場所に、識別されたプロセスデータの第１のサブセットを表示し、識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面上の第２の場所に、識別されたプロセスデータの第２のサブセットを表示することにより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを行わせる、態様１８Ｂ又は態様１９Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
２１Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、識別されたプロセスデータの第１のサブセットに関連付けられた第１のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面を介して、識別されたプロセスデータの第１のサブセットをより大きいサイズで表示し、識別されたプロセスデータの第２のサブセットに関連付けられた第２のコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスの表示画面を介して、識別されたプロセスデータの第２のサブセットをより小さいサイズで表示することにより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを行わせる、態様１８Ｂ～２０Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２２Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示の順序を優先順位付けすることにより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することは、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することを行わせる、態様１８Ｂ～２１Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２３Ｂ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、又はプロセスデータに関連付けられたプラントのエリアのうちの１つ以上を含む、態様１７Ｂ～２２Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２４Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して受信された要求に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することにより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することを更に行わせる、態様１７Ｂ～２３Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２５Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求に関連付けられた単語、要求に関連付けられたフレーズ、要求に関連付けられたトーンの指示、又は要求に関連付けられた緊急度のレベルの指示のうちの１つ以上を含む、態様２４Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
２６Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求が、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースに関連付けられたオーディオセンサによってキャプチャされた口頭要求であるという指示を含む、態様２４Ｂ又は態様２５Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
２７Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求がモバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して入力されたテキスト要求であるという指示を含む、態様２４Ｂ～２６Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２８Ｂ．要求に関連付けられた１つ以上の特性は、要求が、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して表示された１つ以上の選択可能な要素のユーザ選択を含むという指示を含む、態様２４Ｂ～２７Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２９Ｂ．命令は、コンピューティングデバイスに、モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性に基づいて、識別されたプロセスデータの提示を優先順位付け又は修正することにより、識別されたプロセスデータに関連付けられたコンテキストに基づいて、モバイルコンピューティングデバイスのユーザインターフェースを介して、要求に関連するデータセットからの識別されたプロセスデータを提示することを更に行わせる、態様１７Ｂ～２８Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
３０Ｂ．モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示は、モバイルコンピューティングデバイスのタイプ、モバイルコンピューティングデバイスのサイズ、又はモバイルコンピューティングデバイスの表示画面サイズのうちの１つ以上の指示を含む、態様２９Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
３１Ｂ．モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示は、識別されたプロセスデータがウェブブラウザ又はモバイルデバイスアプリケーションを介して提示されるかどうかの指示を含む、態様２９Ｂ又は態様３０Ｂに記載のコンピューティングデバイス。
３２Ｂ．モバイルコンピューティングデバイスの表示に関連付けられた１つ以上の特性の指示は、識別されたプロセスデータがモバイルコンピューティングデバイスの表示画面上に提示される際に介する表示ウィンドウの相対サイズの指示を含む、態様２９Ｂ～３１Ｂのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１Ｃ．プロセスプラント検索クエリに応答した検索結果を提供するための方法であって、コンピューティングデバイスによって、知識リポジトリ内のプロセスパラメータにカテゴリを割り当てることであって、知識リポジトリにおいては、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、割り当てることと、コンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラント内のプロセスパラメータに割り当てられたカテゴリのうちの１つに関連するプロセスプラント検索クエリをユーザから受信することと、コンピューティングデバイスによって、知識リポジトリ内の割り当てられたカテゴリに基づいて、知識リポジトリからプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取得することと、コンピューティングデバイスによって、プロセスプラント検索クエリに応答する取得されたデータセットに基づいて、検索結果のセットをユーザに提供することと、を含む、方法。
２Ｃ．割り当てられたカテゴリは、チューニングパラメータ、機器パラメータ、動作パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータ、又は計算されたパラメータのうちの１つ以上を含む、態様１Ｃに記載の方法。
３Ｃ．プロセスプラント検索クエリは、特定のカテゴリが割り当てられ、かつ構成された値から変化したプロセスパラメータ値を有するプロセスパラメータに対するものである、態様１Ｃ又は態様２Ｃに記載の方法。
４Ｃ．プロセスプラント検索クエリは、正常状態にないモードパラメータに対するものである、態様１Ｃ～３Ｃのいずれか１つに記載の方法。
５Ｃ．プロセスプラント検索クエリは、特定の期間にわたる１つ以上のプロセスパラメータに関する１つ以上のプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データに対するものであり、検索結果のセットをユーザに提供することは、コンピューティングデバイスによって、特定の期間にわたる１つ以上のプロセスパラメータに関する１つ以上のプロセスパラメータ値の変化を示す表又はチャートを検索結果として提供することを含む、態様１Ｃ～４Ｃのいずれか１つに記載の方法。
６Ｃ．１つ以上のプロセスパラメータは複数のプロセスパラメータを含み、表又はチャートを提供することは、コンピューティングデバイスによって、複数のプロセスパラメータの各々についてのプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データの複数のインスタンスを単一の表又はチャートに組み合わせることを含む、態様５Ｃに記載の方法。
７Ｃ．プロセスプラント検索クエリが統合開発環境（ＩＤＥ）から受信され、検索結果のセットを提供することが、コンピューティングデバイスによって、ＩＤＥ内での表示のために検索結果のセットを提供することを含む、態様１Ｃ～６Ｃのいずれか１つに記載の方法。
８Ｃ．ＩＤＥに関するプロセスプラント検索クエリを処理するためにアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をＩＤＥにエクスポーズして、プロセスプラント検索クエリを提供し、ＡＰＩを介してプロセスプラント検索クエリに応答した検索結果のセットを受信することを更に含む、態様７Ｃに記載の方法。
９Ｃ．ＩＤＥ内のプロセスプラント検索クエリを処理するためのプロセスプラント検索モジュールをＩＤＥに提供することを更に含む、態様７Ｃ又は態様８Ｃに記載の方法。
１０Ｃ．ＩＤＥは、ユーザが、プロセスプラント関連データを表示するためのカスタムアルゴリズムをＩＤＥ内で生成するように構成されている、態様７Ｃ～９Ｃのいずれか１つに記載の方法。
１１Ｃ．プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、構成データ、ランタイムデータ、環境データ、保守データ、分析データ、又は診断データのうちの少なくとも１つを含む、態様１Ｃ～１０Ｃのいずれか１つに記載の方法。
１２Ｃ．知識リポジトリが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データの複製を含み、コンピューティングデバイスが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データと直接相互作用しない、態様１Ｃ～１１Ｃのいずれか１つに記載の方法。
１３Ｃ．プロセスプラント検索クエリに応答した検索結果を提供するためのコンピューティングデバイスであって、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、通信ユニットと、１つ以上のプロセッサ及び通信ユニットに結合された１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を含み、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに、知識リポジトリ内のプロセスパラメータにカテゴリを割り当てることあって、知識リポジトリにおいては、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、割り当てることと、プロセスプラント内のプロセスパラメータに割り当てられたカテゴリのうちの１つに関連するプロセスプラント検索クエリをユーザから受信することと、知識リポジトリ内の割り当てられたカテゴリに基づいて、知識リポジトリからプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリに応答する取得されたデータセットに基づいて、検索結果のセットをユーザに提供することと、を行わせる、コンピューティングデバイス。
１４Ｃ．割り当てられたカテゴリは、チューニングパラメータ、機器パラメータ、動作パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータ、又は計算されたパラメータのうちの１つ以上を含む、態様１３Ｃに記載のコンピューティングデバイス。
１５Ｃ．プロセスプラント検索クエリは、特定のカテゴリが割り当てられ、かつ構成された値から変化したプロセスパラメータ値を有するプロセスパラメータに対するものである、態様１３Ｃ又は態様１４Ｃに記載のコンピューティングデバイス。
１６Ｃ．プロセスプラント検索クエリは、正常状態にないモードパラメータに対するものである、態様１３Ｃ～１５Ｃのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１７Ｃ．プロセスプラント検索クエリは、特定の期間にわたる１つ以上のプロセスパラメータに関する１つ以上のプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データに対するものであり、検索結果のセットをユーザに提供するために、命令は、コンピューティングデバイスに、特定の期間にわたる１つ以上のプロセスパラメータに関する１つ以上のプロセスパラメータ値の変化を示す表又はチャートを検索結果として提供することを行わせる、態様１３Ｃ～１５Ｃのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１８Ｃ．１つ以上のプロセスパラメータは、複数のプロセスパラメータを含み、表又はチャートを提供するために、命令は、コンピューティングデバイスに、複数のプロセスパラメータの各々についてのプロセスパラメータ値の変化を示す時系列データの複数のインスタンスを単一の表又はチャートに組み合わせることを行わせる、態様１７Ｃに記載のコンピューティングデバイス。
１９Ｃ．プロセスプラント検索クエリが統合開発環境（ＩＤＥ）から受信され、検索結果のセットがＩＤＥ内での表示のために提供される、態様１３Ｃから１８Ｃのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２０Ｃ．命令は、コンピューティングデバイスに、ＩＤＥに関するプロセスプラント検索クエリを処理するためにアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をＩＤＥにエクスポーズして、プロセスプラント検索クエリを提供し、ＡＰＩを介してプロセスプラント検索クエリに応答した検索結果のセットを受信することを更に行わせる、態様１９Ｃに記載のコンピューティングデバイス。
２１Ｃ．命令は、コンピューティングデバイスに、ＩＤＥ内のプロセスプラント検索クエリを処理するためのプロセスプラント検索モジュールをＩＤＥに提供することを更に行わせる、態様１９Ｃ又は態様２０Ｃに記載のコンピューティングデバイス。
２２Ｃ．プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、構成データ、ランタイムデータ、環境データ、保守データ、分析データ、又は診断データのうちの少なくとも１つを含む、態様１３Ｃ～２１Ｃのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２３Ｃ．知識リポジトリが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データの複製を含み、コンピューティングデバイスが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データと直接相互作用しない、態様１３Ｃ～２２Ｃのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２４Ｃ．産業プロセス制御システムであって、プロセスプラントに配置されたプロセスプラントエンティティにそれぞれ対応し、産業プロセスを制御するための物理的機能を実行する１つ以上のデバイスと、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成されたプロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、知識リポジトリ内のプロセスパラメータに割り当てられた複数のカテゴリのうちの１つに関連するプロセスプラント検索クエリをユーザから受信することと、知識リポジトリ内の割り当てられたカテゴリに基づいて、知識リポジトリからプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリに応答する取得されたデータセットに基づいて、検索結果のセットをユーザに提供することと、を行うように構成されている、産業プロセス制御システム。
２５Ｃ．割り当てられたカテゴリは、チューニングパラメータ、機器パラメータ、動作パラメータ、構成パラメータ、インスタンス化パラメータ、又は計算されたパラメータのうちの１つ以上を含む、態様２４Ｃに記載の産業プロセス制御システム。
２６Ｃ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリを処理するためにアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をエクスポーズするように更に構成され、それにより、１つ以上のコンピューティングデバイスが、ＡＰＩを介して別のアプリケーション又はコンピューティングデバイスからプロセスプラント検索クエリを受信し、１つ以上のコンピューティングデバイスが、ＡＰＩを介して他のアプリケーション又はコンピューティングデバイスに検索結果のセットを提供する、態様２４Ｃ又は態様２５Ｃに記載の産業プロセス制御システム。
２７Ｃ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリに関連するプロセスプラントエンティティと１つ以上の他のプロセスプラントエンティティとの間の関係に基づいて、知識リポジトリを使用してプロセスプラント検索クエリのコンテキストを識別することと、コンテキストに従ってデータセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、を行うように更に構成されている、態様２４Ｃ～２６Ｃのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
２８Ｃ．プロセスプラント検索クエリのコンテキストは、プロセスプラントエンティティと１つ以上の他のプロセスプラントエンティティとの間の関係、ユーザの組織的役割、ユーザの場所、プロセスプラント検索クエリの時間、又はユーザからの以前のプロセスプラント検索クエリを含む、態様２７Ｃに記載の産業用プロセス制御システム。
２９Ｃ．検索結果のセットは、重要度の順にランク付けされたコンテキストプロセスプラント検索クエリに応答するプロセスパラメータを含む、態様２７Ｃ又は態様２８Ｃに記載の産業プロセス制御システム。
３０Ｃ．検索結果のセットは、プロセスプラント検索クエリに応答する経時的にプロセスパラメータ値を表すグラフ又はチャートを含む、態様２４Ｃ～２９Ｃのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
３１Ｃ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるプロセスパラメータカテゴリを識別することと、プロセスパラメータカテゴリに対応するプロセスプラント関連データを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を行うように更に構成されている、態様２４Ｃ～３０Ｃのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
３２Ｃ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索クエリに応答する検索結果のセットを記憶する要求を受信することと、プロセスプラント検索クエリ又は検索結果のセットを知識リポジトリに記憶することと、を行うように更に構成されている、態様２４Ｃから３１Ｃのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
３３Ｃ．検索結果のセットは検索結果の第１のセットであり、１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第１のセットを取り出す要求を知識リポジトリから受信することと、プロセスプラント検索クエリ又は検索結果の第１のセットを取得することと、（ｉ）記憶された検索結果の第１のセットの少なくとも一部分、又は（ｉｉ）記憶されたプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットの少なくとも一部分を使用して、検索結果の第２のセットを提供することと、を行うように更に構成されている、態様３２Ｃに記載の産業プロセス制御システム。
３４Ｃ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラント検索クエリ又は検索結果のセットに関連付けられたタグの指示を受信することと、プロセスプラント検索クエリ又は検索結果のセットに関連付けてタグを知識リポジトリに記憶すること、を行うように更に構成されている、態様３２Ｃ又は態様３３Ｃに記載の産業プロセス制御システム。
３５Ｃ．検索結果が第１のセットの検索結果であり、１つ以上のコンピューティングデバイスは、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリを受信することと、（ｉ）記憶された検索結果の第１のセットの少なくとも一部分、又は（ｉｉ）記憶されたプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットの少なくとも一部分を含む検索結果の第２のセットを提供することと、を行うように更に構成されている、態様３４Ｃに記載の産業プロセス制御システム。
１Ｄ．プロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果にタグ付けするための方法であって、コンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラント内の１つ以上のプロセスプラントエンティティに関連するプロセスプラント検索クエリをユーザから受信することと、コンピューティングデバイスによって、プロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第１のセットをユーザに提供することと、コンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第１のセットを記憶する要求を受信することと、コンピューティングデバイスにおいて、タグの指示を受信することであって、タグの指示は、後続のプロセスプラント検索クエリに含まれるとき、コンピューティングデバイスに、記憶された検索結果の第１のセットを取り出すことを行わせる、受信することと、コンピューティングデバイスにおいて、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリを受信することと、コンピューティングデバイスによって、記憶された検索結果の第１のセットの少なくとも一部分を含む検索結果の第２のセットを提供することと、を含む、方法。
２Ｄ．検索結果の第２のセットを提供することは、コンピューティングデバイスによって、検索結果の第２のセットを生成するために、後続のプロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語に従って、記憶された検索結果の第１のセットをフィルタリングすることを含む、態様１Ｄに記載の方法。
３Ｄ．コンピューティングデバイスによって、タグの指示を知識リポジトリに記憶することを更に含み、知識リポジトリにおいては、プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データがプロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、態様１Ｄ又は態様２Ｄに記載の方法。
４Ｄ．後続のプロセスプラント検索クエリを受信することは、タグに対する検索クエリを受信することと、検索クエリに応答して、知識リポジトリからタグを取得することと、ユーザに表示するためにタグの指示を提供することと、を含む、態様３Ｄに記載の方法。
５Ｄ．ユーザが第１のユーザであり、タグの指示が第１のユーザから受信され、検索結果の第１のセットと関連付けて記憶され、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリが第１のユーザとは異なる第２のユーザから受信される、態様１Ｄ～４Ｄのいずれか１つに記載の方法。
６Ｄ．タグの指示がユーザから受信され、検索結果の第１のセットと関連付けて記憶され、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリが同じユーザから受信される、態様１Ｄ～５Ｄのいずれか１つに記載の方法。
７Ｄ．コンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラント検索クエリを記憶する要求を受信することと、コンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラント検索クエリに関連して記憶される別のタグの指示を受信することであって、後続のプロセスプラント検索クエリに含まれるとき、コンピューティングデバイスに、記憶されたプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取り出すことを行わせる、受信することと、を更に含む、態様１Ｄ～６Ｄのいずれか１つに記載の方法。
８Ｄ．コンピューティングデバイスによって、特定のタグをデータセットに関連付けることと、コンピューティングデバイスによって、データセットに関連付けて知識リポジトリ内に特定のタグを記憶することと、更に含む、態様１Ｄ～７Ｄのいずれか１つに記載の方法。
９Ｄ．データセットが、材料組成、気象データ、又は時系列データを表す、態様８Ｄに記載の方法。
１０Ｄ．プロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果にタグ付けするためのコンピューティングデバイスであって、１つ以上のプロセッサと、通信ユニットと、１つ以上のプロセッサ及び通信ユニットに結合された１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体を含み、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに、プロセスプラント内の１つ以上のプロセスプラントエンティティに関連するプロセスプラント検索クエリをユーザから受信することと、プロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第１のセットをユーザに提供することと、プロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第１のセットを記憶する要求を受信することと、タグの指示を受信することであって、タグの指示は、後続のプロセスプラント検索クエリに含まれるとき、コンピューティングデバイスに、記憶された検索結果の第１のセットを取り出すことを行わせる、受信することと、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリを受信することと、記憶された検索結果の第１のセットの少なくとも一部分を含む検索結果の第２のセットを提供することと、を行わせる、コンピューティングデバイス。
１１Ｄ．検索結果の第２のセットを提供するために、命令は、コンピューティングデバイスに、検索結果の第２のセットを生成するために、後続のプロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語に従って、記憶された検索結果の第１のセットをフィルタリングすることを行わせる、態様１０Ｄに記載のコンピューティングデバイス。
１２Ｄ．命令は、コンピューティングデバイスに、タグの指示を知識リポジトリに記憶することを更に行わせ、知識リポジトリにおいては、プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データがプロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、態様１０Ｄ又は態様１１Ｄに記載のコンピューティングデバイス。
１３Ｄ．後続のプロセスプラント検索クエリを受信するために、命令は、コンピューティングデバイスに、タグに対する検索クエリを受信することと、検索クエリに応答して、知識リポジトリからタグを取得することと、ユーザに表示するためにタグの指示を提供することと、を行わせる、態様１２Ｄに記載のコンピューティングデバイス。
１４Ｄ．ユーザが第１のユーザであり、タグの指示が第１のユーザから受信され、検索結果の第１のセットと関連付けて記憶され、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリが第１のユーザとは異なる第２のユーザから受信される、態様１０Ｄ～１３Ｄのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１５Ｄ．タグの指示がユーザから受信され、検索結果の第１のセットと関連付けて記憶され、タグを含む後続のプロセスプラント検索クエリが同じユーザから受信される、態様１０Ｄ～１４Ｄのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１６Ｄ．命令は、コンピューティングデバイスに、プロセスプラント検索クエリを記憶する要求を受信することと、プロセスプラント検索クエリに関連して記憶される別のタグの指示を受信することであって、後続のプロセスプラント検索クエリに含まれるとき、コンピューティングデバイスに、記憶されたプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットを取り出すことを行わせる、受信することと、を更に行わせる、態様１０Ｄ～１５Ｄのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１７Ｄ．命令は、コンピューティングデバイスに、データセットに関連付けて知識リポジトリ内に特定のタグを記憶することと、を更に行わせる、態様１０Ｄ～１６Ｄのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
１８Ｄ．データセットが、材料組成、気象データ、又は時系列データを表す、態様１７Ｄに記載のコンピューティングデバイス。
１９Ｄ．プロセスプラント検索クエリ又はプロセスプラント検索結果にタグ付けするための方法であって、コンピューティングデバイスによって、（ｉ）プロセスプラント内の１つ以上のプロセスプラントエンティティに関連する第１のプロセスプラント検索クエリ、又は（ｉｉ）第１のプロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第１のセット、のうちの少なくとも１つと関連付けられたタグを記憶することと、コンピューティングデバイスにおいて、タグを含む第２のプロセスプラント検索クエリを受信することと、コンピューティングデバイスによって、第２のプロセスプラント検索クエリに応答する検索結果の第２のセットを提供することであって、検索結果の第２のセットは、タグに対応する記憶された検索結果の第１のセットの少なくとも一部分を取り出すこと、又はタグに対応する記憶された第１のプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットの少なくとも一部分を取り出すことのうちの少なくとも１つによって取得される、提供することと、を含む、方法。
２０Ｄ．第２のプロセスプラント検索クエリが、タグ及び１つ以上の追加の用語を含み、検索結果の第２のセットを提供することは、コンピューティングデバイスによって、検索結果の第２のセットを生成するために、１つ以上の追加の用語に従って、記憶された検索結果の第１のセット又はデータセットをフィルタリングすることを含む、態様１９Ｄに記載の方法。
２１Ｄ．第２のプロセスプラント検索クエリが、いかなる追加の用語も伴わずにタグを含み、検索結果の第２のセットを提供することは、タグに対応する記憶された検索結果の第１のセット、又はタグに対応する記憶された第１のプロセスプラント検索クエリに応答するデータセットのうちの少なくとも１つを提供することを含む、態様１９Ｄ又は態様２０Ｄに記載の方法。
２２Ｄ．コンピューティングデバイスによって、タグを知識リポジトリに記憶することを更に含み、知識リポジトリにおいては、プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データがプロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、態様１９Ｄ～２１Ｄのいずれか１つに記載の方法。
２３Ｄ．第２のプロセスプラント検索クエリを受信することは、タグに対する検索クエリを受信することと、検索クエリに応答して、知識リポジトリからタグを取得することと、ユーザに表示するためにタグの指示を提供することと、を含む、態様２２Ｄに記載の方法。
１Ｅ．プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの状態を監視するための方法であって、コンピューティングデバイスにおいて、知識リポジトリから履歴プロセスパラメータを取得することであって、知識リポジトリにおいては、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、取得することと、コンピューティングデバイスにおいて、知識リポジトリから、履歴プロセスパラメータデータが生成された時間における複数のプロセスプラントエンティティの状態の指示を取得することであって、複数のプロセスプラントエンティティの各々が、プロセスプラント内の産業プロセスを制御するための物理的機能を実行する、取得することと、コンピューティングデバイスによって、（ｉ）複数のプロセスプラントエンティティに対応する履歴プロセスパラメータデータ、（ｉｉ）知識リポジトリ内に示される複数のプロセスプラントエンティティ間の１つ以上の関係、及び（ｉｉ）複数のプロセスプラントエンティティの各々が異常状態を経験したかどうかの指示、を使用して、プロセスプラントエンティティ内の異常状態を識別するために機械学習モデルを訓練することと、コンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータと、プロセスプラントエンティティとプロセスプラント内の他のプロセスプラントエンティティとの間の１つ以上の関係と、を取得することと、コンピューティングデバイスによって、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータ及び１つ以上の関係を機械学習モデルに適用して、プロセスプラントエンティティの予測される状態を決定することと、コンピューティングデバイスによって、プロセスプラントエンティティの予測される状態の指示を、ユーザインターフェース上に表示するために提供することと、を含む、方法。
２Ｅ．機械学習を訓練することは、コンピューティングデバイスによって、複数のプロセスプラントエンティティに関連する１つ以上のプロセスパラメータを自動的に識別することと、コンピューティングデバイスによって、機械学習モデルを訓練するための１つ以上のプロセスパラメータに関連付けられた履歴プロセスパラメータデータを取得することと、を含む、態様１Ｅに記載の方法。
３Ｅ．コンピューティングデバイスによって、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータ及び１つ以上の関係を機械学習モデルに適用することによって、プロセスプラントエンティティの予測された状態への変更を自動的に識別することと、コンピューティングデバイスによって、プロセスプラントエンティティの予測された状態への変更に関する報告を、ユーザインターフェース上に表示するために自動的に提供することと、を更に含む、態様１Ｅ又は態様２Ｅに記載の方法。
４Ｅ．機械学習モデルが統合開発環境（ＩＤＥ）に提供され、プロセスパラメータデータがＩＤＥから取得され、プロセスプラントエンティティの予測された状態を決定するために機械学習モデルに適用される、態様１Ｅ～３Ｅのいずれか１つに記載の方法。
５Ｅ．ＩＤＥは、ユーザがカスタム機械学習アルゴリズムを生成するか、又はカスタム機械学習モデルを訓練するように構成されている、態様４Ｅに記載の方法。
６Ｅ．プロセスプラントエンティティの予測された状態の指示が、ＩＤＥ内に視覚化として表示するために提供される、態様４Ｅ又は態様５Ｅに記載の方法。
７Ｅ．プロセスプラントエンティティの実際の状態を決定することと、プロセスパラメータデータ及びプロセスプラントエンティティの実際の状態を、更なる訓練のために機械学習モデルに提供することと、を更に含む、態様１Ｅ～６Ｅのいずれか１つに記載の方法。
８Ｅ．知識リポジトリ内に示される複数のプロセスプラントエンティティ間の１つ以上の関係を使用して機械学習モデルを訓練することは、特定のプロセスプラントエンティティに対して上流又は下流のプロセスプラントエンティティを識別することと、上流又は下流プロセスプラントエンティティと特定のプロセスプラントエンティティとの間の履歴プロセスパラメータデータの変化を識別することと、上流又は下流プロセスプラントエンティティと特定のプロセスプラントエンティティとの間の履歴プロセスパラメータデータの変化に基づいて、機械学習モデルを訓練することと、を含む、態様１Ｅ～７Ｅのいずれか１つに記載の方法。
９Ｅ．コンピューティングデバイスにおいて、ユーザからプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリに含まれるプロセスプラントエンティティの状態の予測の要求を識別することと、プロセスプラント検索クエリに基づいて、機械学習モデルに適用するための、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータを識別することと、プロセスプラントエンティティの状態の予測の要求に基づいて機械学習モデルを識別することと、プロセスプラント検索クエリに応答する検索結果として、プロセスプラントエンティティの予測された状態の指示を提供することと、を更に含む、態様１Ｅ～８Ｅのいずれか１つに記載の方法。
１０Ｅ．プロセスプラント検索クエリに基づいて機械学習モデルを調整することを更に含む、態様９Ｅに記載の方法。
１１Ｅ．プロセスプラント検索クエリのコンテキストを識別することと、コンテキストに従って、機械学習モデル又は機械学習モデルに適用されるプロセスパラメータデータを調整するための１つ以上のフィルタを識別することと、コンテキストに従って、機械学習モデル又はプロセスパラメータデータを調整することと、を更に含む、態様９Ｅ又は態様１０Ｅに記載の方法。
１２Ｅ．プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、構成データ、ランタイムデータ、環境データ、保守データ、分析データ、又は診断データのうちの少なくとも１つを含む、態様１Ｅ～１１Ｅのいずれか１つに記載の方法。
１３Ｅ．知識リポジトリが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データの複製を含み、コンピューティングデバイスが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データと直接相互作用しない、態様１Ｅ～１２Ｅのいずれか１つに記載の方法。
１４Ｅ．知識リポジトリ内のプロセスパラメータにカテゴリを割り当てることを更に含み、機械学習モデルは、プロセスパラメータの特定のカテゴリに関する履歴プロセスパラメータデータを使用して訓練される、態様１Ｅ～１３Ｅのいずれか１つに記載の方法。
１５Ｅ．コンピューティングデバイスがプロセスプラントに直接書込まないように、データをプロセスプラントに書戻す前に、プロセスプラントエンティティの予測された状態又は設定点値への変更を表すデータをそれぞれ妥当性認証する複数のサーバを使用して、プロセスプラントエンティティの予測された状態又は予測された状態に基づくプロセスプラント内の設定点値への変更をプロセスプラントに提供することを更に含む、態様１Ｅ～１４Ｅのいずれか１つに記載の方法。
１６Ｅ．複数のサーバのそれぞれが、データを設定点値の閾値範囲と比較することによってデータを妥当性認証し、データが閾値範囲内にあることを検証する、態様１５Ｅに記載の方法。
１７Ｅ．プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの状態を監視するためのコンピューティングデバイスであって、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに結合された非一時的コンピュータ可読媒体を含み、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに、知識リポジトリから履歴プロセスパラメータを取得することであって、知識リポジトリにおいては、プロセスプラント内のプロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、プロセスプラント関連データとプロセスプラントエンティティとの間の意味的関係に従って編成される、取得することと、知識リポジトリから、履歴プロセスパラメータデータが生成された時間における複数のプロセスプラントエンティティの状態の指示を取得することであって、複数のプロセスプラントエンティティの各々が、プロセスプラント内の産業プロセスを制御するための物理的機能を実行する、取得することと、（ｉ）複数のプロセスプラントエンティティに対応する履歴プロセスパラメータデータ、（ｉｉ）知識リポジトリ内に示される複数のプロセスプラントエンティティ間の１つ以上の関係、及び（ｉｉ）複数のプロセスプラントエンティティの各々が異常状態を経験したかどうかの指示、を使用して、プロセスプラントエンティティ内の異常状態を識別するために機械学習モデルを訓練することと、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータと、プロセスプラントエンティティとプロセスプラント内の他のプロセスプラントエンティティとの間の１つ以上の関係と、を取得することと、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータ及び１つ以上の関係を機械学習モデルに適用して、プロセスプラントエンティティの予測される状態を決定することと、プロセスプラントエンティティの予測される状態の指示を、ユーザインターフェース上に表示するために提供することと、を行わせる、コンピューティングデバイス。
１８Ｅ．機械学習モデルを訓練するために、命令は、コンピューティングデバイスに、複数のプロセスプラントエンティティに関連する１つ以上のプロセスパラメータを自動的に識別することと、機械学習モデルを訓練するための１つ以上のプロセスパラメータに関連付けられた履歴プロセスパラメータデータを取得することと、を行わせる、態様１７Ｅに記載のコンピューティングデバイス。
１９Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータ及び１つ以上の関係を機械学習モデルに適用することによって、プロセスプラントエンティティの予測された状態への変更を自動的に識別することと、プロセスプラントエンティティの予測された状態への変更に関する報告を、ユーザインターフェース上に表示するために自動的に提供することと、を更に行わせる、態様１７Ｅ又は態様１８Ｅに記載のコンピューティングデバイス。
２０Ｅ．機械学習モデルが統合開発環境（ＩＤＥ）に提供され、プロセスパラメータデータがＩＤＥから取得され、プロセスプラントエンティティの予測された状態を決定するために機械学習モデルに適用される、態様１７Ｅ～１９Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２１Ｅ．ＩＤＥは、ユーザがカスタム機械学習アルゴリズムを生成するか、又はカスタム機械学習モデルを訓練するように構成されている、態様２０Ｅに記載のコンピューティングデバイス。
２２Ｅ．プロセスプラントエンティティの予測された状態の指示が、ＩＤＥ内に視覚化として表示するために提供される、態様２０Ｅ又は態様２１Ｅに記載のコンピューティングデバイス。
２３Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、プロセスプラントエンティティの実際の状態を決定することと、プロセスパラメータデータ及びプロセスプラントエンティティの実際の状態を、更なる訓練のために機械学習モデルに提供することと、を更に行わせる、態様１７Ｅ～２２Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２４Ｅ．知識リポジトリ内に示される複数のプロセスプラントエンティティ間の１つ以上の関係を使用して機械学習モデルを訓練するために、命令は、コンピューティングデバイスに、特定のプロセスプラントエンティティに対して上流又は下流のプロセスプラントエンティティを識別することと、上流又は下流プロセスプラントエンティティと特定のプロセスプラントエンティティとの間の履歴プロセスパラメータデータの変化を識別することと、上流又は下流プロセスプラントエンティティと特定のプロセスプラントエンティティとの間の履歴プロセスパラメータデータの変化に基づいて、機械学習モデルを訓練することと、を行わせる、態様１７Ｅ～２３Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２５Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、プロセスプラント検索クエリをユーザから受信することと、プロセスプラント検索クエリに含まれるプロセスプラントエンティティの状態の予測の要求を識別することと、プロセスプラント検索クエリに基づいて、機械学習モデルに適用するための、プロセスプラントエンティティのためのプロセスパラメータデータを識別することと、プロセスプラントエンティティの状態の予測の要求に基づいて機械学習モデルを識別することと、プロセスプラント検索クエリに応答する検索結果として、プロセスプラントエンティティの予測された状態の指示を提供することと、を更に行わせる、態様１７Ｅ～２４Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２６Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、プロセスプラント検索クエリに基づいて機械学習モデルを調整することを更に行わせる、態様２５Ｅに記載のコンピューティングデバイス。
２７Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、プロセスプラント検索クエリのコンテキストを識別することと、コンテキストに従って、機械学習モデル又は機械学習モデルに適用されるプロセスパラメータデータを調整するための１つ以上のフィルタを識別することと、コンテキストに従って、機械学習モデル又はプロセスパラメータデータを調整することと、を更に行わせる、態様２５Ｅ又は態様２６Ｅに記載のコンピューティングデバイス。
２８Ｅ．プロセスプラントエンティティの属性を記述するプロセスプラント関連データが、構成データ、ランタイムデータ、環境データ、保守データ、分析データ、又は診断データのうちの少なくとも１つを含む、態様１７Ｅ～２７Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２９Ｅ．知識リポジトリが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データの複製を含み、コンピューティングデバイスが、プロセスプラント内で生成されたプロセスプラント関連データと直接相互作用しない、態様１７Ｅ～２８Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
３０Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、知識リポジトリ内のプロセスパラメータにカテゴリを割り当ることを更に行わせ、機械学習モデルは、プロセスパラメータの特定のカテゴリに関する履歴プロセスパラメータデータを使用して訓練される、態様１７Ｅ～２９Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
３１Ｅ．命令は、コンピューティングデバイスに、コンピューティングデバイスがプロセスプラントに直接書込まないように、データをプロセスプラントに書戻す前に、プロセスプラントエンティティの予測された状態又は設定点値への変更を表すデータをそれぞれ妥当性認証する複数のサーバを使用して、プロセスプラントエンティティの予測された状態又は予測された状態に基づくプロセスプラント内の設定点値への変更をプロセスプラントに提供することを更に行わせる、態様１７Ｅ～３０Ｅのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
３２Ｅ．複数のサーバのそれぞれが、データを設定点値の閾値範囲と比較することによってデータを妥当性認証し、データが閾値範囲内にあることを検証する、態様３１Ｅに記載の方法。
１Ｆ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、バッチ制御アルゴリズムを実行するバッチエグゼクティブから、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、（ｉ）１つ以上の機器の状態、（ｉｉ）スケジュール、又は（ｉｉｉ）１つ以上の機器の状態及びスケジュールの両方を決定することと、バッチエグゼクティブにおいて１つ以上のコンピューティングデバイスから、クエリ結果のセットを受信することと、バッチ制御アルゴリズムを実行するバッチエグゼクティブによって、（ａ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセット、（ｂ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに関連付けられたスケジュール、又は（ｃ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセット及びスケジュールの両方を決定することと、を含む、方法。
２Ｆ．決定された機器のセットを使用して、又は決定されたスケジュールに従って、バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズを実行することを更に含む、態様１Ｆに記載の方法。
３Ｆ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストを取得することは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を取得することを含む、態様１Ｆ又は態様２Ｆに記載の方法。
４Ｆ．バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに使用する機器のセットを決定することは、バッチプロセスに関連するプロセスデータ、プロセスデータに関連付けられたコンテキスト、及び１つ以上の機器の状態に基づいて、最適な機器のセットを決定することを含む、態様１Ｆ～３Ｆのいずれか１つに記載の方法。
５Ｆ．機器のセットのうちの各機器がいつ使用のために利用可能になるかを決定することを更に含む、態様１Ｆ～４Ｆのいずれか１つに記載の方法。
６Ｆ．バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに関連付けられたスケジュールを決定することは、機器のセットのうちの各機器が使用のために利用可能になる時間に基づいてスケジュールを決定することを含む、態様５Ｆに記載の方法。
７Ｆ．バッチ制御レシピのフェーズがいつ完了するかを決定することと、バッチ制御レシピのフェーズに関連付けられた機器が、フェーズが完了するときに利用可能であると決定することと、を更に含む、態様６Ｆに記載の方法。
８Ｆ．スケジュールを決定することは、バッチ手順中又はバッチ手順間の各機器の待ち時間を最小化するようにスケジュールを決定することを含む、態様６Ｆ又は態様７Ｆに記載の方法。
９Ｆ．動作中のプロセスプラントにおいてバッチプロセスを制御する産業プロセス制御システムであって、システムは、プロセスプラントにおいて製品を生産するためのバッチ制御アルゴリズムを実行する１つ以上のプロセスコントローラと、製品を生産するために、１つ以上のコントローラによって実行されるバッチ制御アルゴリズムに従って動作する複数のプロセス制御フィールドデバイスと、（ｉ）バッチプロセスに関連するプロセス構成データと、（ｉｉ）プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリ及び１つ以上のプロセスコントローラに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、バッチプロセスに関連する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、（ｉ）１つ以上の機器の状態、（ｉｉ）スケジュール、又は（ｉｉｉ）１つ以上の機器の状態及びスケジュールの両方を決定することと、クエリ結果のセットを受信することと、（ａ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセット、（ｂ）バッチ制御レシピのバッチ手順、単ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに関連付けられたスケジュール、又は（ｃ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセット及びスケジュールの両方を決定することと、を行うように構成されている、産業プロセス制御システム。
１０Ｆ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセスコントローラに、複数のプロセス制御フィールドデバイスの動作を制御することによって、決定された機器のセットを使用して、又は決定されたスケジュールに従って、バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズを実行すること、を行わせるように更に構成されている、態様９Ｆに記載の産業用プロセス制御システム。
１１Ｆ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様９Ｆ又は態様１０Ｆに記載の産業用プロセス制御システム。
１２Ｆ．機器のセットは、バッチプロセスに関連するプロセス構成データ、プロセス構成データに関連付けられたコンテキスト、及び１つ以上の機器の状態に基づいて決定された最適な機器のセットである、態様９Ｆ～１１Ｆのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
１３Ｆ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、機器のセットのうちの各機器がいつ使用のために利用可能になるかを決定することを行うように更に構成されている、態様９Ｆ～１２Ｆのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
１４Ｆ．バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに関連付けられたスケジュールは、機器のセットのうちの各機器が使用のために利用可能になる時間に基づいて決定される、態様１３Ｆに記載の産業プロセス制御システム。
１５Ｆ．１つ以上のコンピューティングデバイスが、バッチ制御レシピのフェーズがいつ完了するかを決定することと、バッチ制御レシピのフェーズに関連付けられた機器が、フェーズが完了するときに利用可能であると決定することと、を行うように更に構成されている、態様１４Ｆに記載の産業プロセス制御システム。
１６Ｆ．スケジュールは、バッチ手順中又はバッチ手順間の各機器の待ち時間を最小化するように決定される、態様１４Ｆ又は態様１５Ｆに記載の産業プロセス制御システム。
１７Ｆ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行するためのコンピューティングデバイスであって、コンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセッサと、１つ以上のプロセッサに結合された非一時的コンピュータ可読媒体と、を含み、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体は命令を記憶し、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されると、コンピューティングデバイスに、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、（ｉ）１つ以上の機器の状態、（ｉｉ）スケジュール、又は（ｉｉｉ）１つ以上の機器の状態及びスケジュールの両方を決定することと、クエリ結果のセットを受信することと、（ａ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニッ手順、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセット、（ｂ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに関連付けられたスケジュール、又は（ｃ）バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズのために使用する機器のセット及びスケジュールの両方を決定することと、を行わせる、コンピューティングデバイス。
１８Ｆ．命令は、コンピューティングデバイスが、１つ以上のプロセスコントローラに、複数のプロセス制御フィールドデバイスの動作を制御することによって、決定された機器のセットを使用して、又は決定されたスケジュールに従って、バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズを実行すること、を行わせることを更に行うようにする、態様１７Ｆに記載のコンピューティングデバイス。
１９Ｆ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様１７Ｆ又は態様１８Ｆに記載のコンピューティングデバイス。
２０Ｆ．機器のセットは、バッチプロセスに関連するプロセス構成データ、プロセス構成データに関連付けられたコンテキスト、及び１つ以上の機器の状態に基づいて決定された最適な機器のセットである、態様１７Ｆ～１９Ｆのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２１Ｆ．命令は、コンピューティングデバイスに、機器のセットのうちの各機器がいつ使用のために利用可能になるかを決定することを更に行わせる、態様１７Ｆ～２０Ｆのいずれか１つに記載のコンピューティングデバイス。
２２Ｆ．バッチ制御レシピのバッチ手順、ユニット手順、動作、及び／又はフェーズに関連付けられたスケジュールは、機器のセットのうちの各機器が使用のために利用可能になる時間に基づいて決定される、態様２１Ｆに記載のコンピューティングデバイス。
２３Ｆ．命令は、コンピューティングデバイスに、バッチ制御レシピのフェーズがいつ完了するかを決定することと、バッチ制御レシピのフェーズに関連付けられた機器が、フェーズが完了するときに利用可能であると決定することと、を更に行わせる、態様２２Ｆに記載のコンピューティングデバイス。
２４Ｆ．スケジュールは、バッチ手順中又はバッチ手順間の各機器の待ち時間を最小化するように決定される、態様２３Ｆに記載のコンピューティングデバイス。
１Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、複数の機器のセットのうちのどの機器のセットが特定のバッチ又はその一部に使用されたかを決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、どの機器のセットが特定のバッチ又はその一部に使用されたかを示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
２Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様１Ｇに記載の方法。
３Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、複数機器のセットのうちのどの機器のセットが特定のバッチ又はその一部に使用されたかを決定することと、を含む、態様１Ｇ又は態様２Ｇに記載の方法。
４Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様１Ｇ～３Ｇのいずれか１つに記載の方法。
５Ｇ．１つ以上のフィルタは、特定のバッチ又はその一部のために使用される機器のセットを示すデータのためのフィルタを含む、態様４Ｇに記載の方法。
６Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、機器の１つ以上のセットの各々について、所望の期間の機器利用率を決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、所望の期間にわたって機器の１つ以上のセットの各々についての機器利用率を示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
７Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様６Ｇに記載の方法。
８Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、機器の１つ以上のセットの各々について所望の期間の機器利用率を決定することと、を含む、態様６Ｇ又は態様７Ｇに記載の方法。
９Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様６Ｇ～８Ｇのいずれか１つに記載の方法。
１０Ｇ．１つ以上のフィルタは、所望の期間にわたって機器の１つ以上のセットの各々についての機器利用率を示すデータのためのフィルタを含む、態様９Ｇに記載の方法。
１１Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、機器が動作していた又は利用されていた１つ以上の時間を決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、機器が動作していた又は利用されていた１つ以上の時間を示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
１２Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様１１Ｇに記載の方法。
１３Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、機器が動作していた又は利用されていた１つ以上の時間を決定することと、を含む、態様１１Ｇ又は態様１２Ｇに記載の方法。
１４Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様１１Ｇ～１３Ｇのいずれか１つに記載の方法。
１５Ｇ．１つ以上のフィルタは、機器が動作していた又は利用されていた１つ以上の時間を示すデータのためのフィルタを含む、態様１４Ｇに記載の方法。
１６Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、指定された期間にわたって機器のセット上で実行された１つ以上のレシピを決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、指定された期間にわたって機器のセット上で実行された１つ以上のレシピを示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
１７Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様１６Ｇに記載の方法。
１８Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、指定された期間にわたって機器のセット上で実行された１つ以上のレシピを決定することと、を含む、態様１６Ｇ又は態様１７Ｇに記載の方法。
１９Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様１６Ｇ～１８Ｇのいずれか１つに記載の方法。
２０Ｇ．１つ以上のフィルタは、指定された期間にわたって機器のセット上で実行された１つ以上のレシピを示すデータのためのフィルタを含む、態様１９Ｇに記載の方法。
２１Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、指定された期間にわたって特定のレシピのために使用された機器の１つ以上のセットを決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、指定された期間にわたって特定のレシピのために使用された機器の１つ以上のセットを示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
２２Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様２１Ｇに記載の方法。
２３Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、指定された期間にわたって特定のレシピのために使用された機器の１つ以上のセットを決定することと、を含む、態様２１Ｇ又は態様２２Ｇに記載の方法。
２４Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様２１Ｇ～２３Ｇのいずれか１つに記載の方法。
２５Ｇ．１つ以上のフィルタは、指定された期間にわたって特定のレシピのために使用された機器の１つ以上のセットを示すデータのためのフィルタを含む、態様２４Ｇに記載の方法。
２６Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、所与のレシピ又はその一部について、そのレシピに使用されたどの機器のセットが最高品質出力を生産したのかを決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、所与のレシピ又はその一部について最高品質出力を生産した機器のセットを示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
２７Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様２６Ｇに記載の方法。
２８Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、所与のレシピ又はその一部について最高品質出力を生産した機器のセットを決定することと、を含む、態様２６Ｇ又は態様２７Ｇに記載の方法。
２９Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様２６Ｇ～２８Ｇのいずれか１つに記載の方法。
３０Ｇ．１つ以上のフィルタは、所与のレシピ又はその一部について最高品質出力を生産した機器のセットを示すデータのためのフィルタを含む、態様２９Ｇに記載の方法。
３１Ｇ．所与のレシピによって生産される各製品に品質メトリックが割り当てられ、品質メトリックが知識リポジトリに記憶され、かつ製品を生産するために使用される機器のセットに関連付けられ、最高品質出力を生産したレシピに使用される機器のセットを決定することが、最高品質出力を生産した機器のセットを決定するために、レシピに使用される機器の各セットの品質メトリックを比較することを含む、態様２６Ｇ～３０Ｇのいずれか１つに記載の方法。
３２Ｇ．最高品質出力を生産したレシピに使用される機器のセットを決定することは、検索結果のセットに含めるための機器のセットの閾値数を決定することと、機器のセットの割り当てられた品質メトリックに従って機器の各セットをランク付けすることと、結果のセットにおいて閾値数以上にランク付けされた機器のセットを提供することと、を含む、態様３１Ｇに記載の方法。
３３Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、所与のレシピ又はその一部について、そのレシピに使用されたどの機器のセットが最高品質出力を生産したのかを決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、所与のレシピ又はその一部について最良の生産時間を有する機器のセットを示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
３４Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様３３Ｇに記載の方法。
３５Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、所与のレシピ又はその一部について最良の生産時間を有する機器のセットを決定することと、を含む、態様３３Ｇ又は態様３４Ｇに記載の方法。
３６Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様３３Ｇ～３５Ｇのいずれか１つに記載の方法。
３７Ｇ．１つ以上のフィルタは、所与のレシピ又はその一部について最良の生産時間を有する機器のセットを示すデータのためのフィルタを含む、態様３６Ｇに記載の方法。
３８Ｇ．所与のレシピによって生産される各製品に生産時間が割り当てられ、生産時間が知識リポジトリに記憶され、かつ製品を生産するために使用される機器のセットに関連付けられ、最良の生産時間を有するレシピに使用される機器のセットを決定することが、最短時間にわたって生産した機器のセットを決定するために、レシピに使用される機器の各セットについて生産時間を比較することを含む、態様３３Ｇ～３７Ｇのいずれか１つに記載の方法。
３９Ｇ．最良の生産時間を有するレシピに使用される機器のセットを決定することは、検索結果のセットに含めるための機器のセットの閾値数を決定することと、機器のセットの割り当てられた生産時間に従って機器の各セットをランク付けすることと、結果のセットにおいて閾値数以上にランク付けされた機器のセットを提供することと、を含む、態様３８Ｇに記載の方法。
４０Ｇ．プロセスプラントにおけるバッチプロセスを制御するためにバッチ制御アルゴリズムを実行する産業プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、バッチプロセスに関連するプロセスデータ及びプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、１つ以上のバッチの実行中に生成された時系列データのセットをデータベースに記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行って、所与のレシピ又はその一部について、そのレシピに使用されたどのセットの機器が最少量の原料を必要とするのかを決定することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、所与のレシピに使用される、最少量の原料を必要とする機器のセットを示す結果のセットを提供することと、を含む、方法。
４１Ｇ．プロセスデータに関連付けられたコンテキストは、プロセスデータに関連付けられたアラームステータス、プロセスデータに関連付けられたバッチＩＤ、プロセスデータに関連付けられた機器のタイプ、プロセスデータに関連付けられたプラントのエリア、又はバッチプロセスに関連付けられた機器と１つ以上の他の機器との間の関係のうちの１つ以上を含む、態様４０Ｇに記載の方法。
４２Ｇ．取得されたデータセット及び時系列データのセットにクエリを行うことは、コンテキストに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従って取得されたデータセット及び時系列データのセットをフィルタリングして、所与のレシピに使用される、最少量の原料を必要とする機器のセットを決定することと、を含む、態様４０Ｇ又は態様４１Ｇに記載の方法。
４３Ｇ．バッチプロセスに関連するプロセスプラント検索クエリを受信することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の用語を分析して、プロセスプラント検索クエリに含まれるバッチプロセスを識別することと、バッチプロセスに対応するプロセスデータを含む知識リポジトリからデータセットを取得することと、プロセスプラント検索クエリ内の１つ以上の残りの用語を分析して、データセットをフィルタリングするための１つ以上のフィルタを識別することと、１つ以上のフィルタに従ってデータセットをフィルタリングすることと、フィルタリングされたデータセットに従って検索結果のセットをユーザに提供することと、を更に含む、態様４０Ｇ～４２Ｇのいずれか１つに記載の方法。
４４Ｇ．１つ以上のフィルタは、所与のレシピに使用される、最少量の原料を必要とする機器のセットを示すデータのためのフィルタを含む、態様４３Ｇに記載の方法。
４５Ｇ．各製品を生産するために使用される原料の量が決定され、製品を生産するために使用される原料の量が知識リポジトリに記憶され、かつ製品を生産するために使用される機器のセットに関連付けられ、最少量の原料を必要とするレシピに使用される機器のセットを決定することが、最少量の原料を有する製品を生産した機器のセットを決定するために、レシピに使用される機器の各セットに使用される原料の量を比較すること、を含む、態様４０Ｇ～４４Ｇのいずれか１つに記載の方法。
４６Ｇ．最少量の原料を有するレシピに使用される機器のセットを決定することは、検索結果のセットに含めるための機器のセットの閾値数を決定することと、機器のセットの製品を生産するために使用される原料の量に従って、機器の各セットをランク付けすることと、結果のセットにおいて閾値数以上にランク付けされた機器のセットを提供することと、を含む、態様４５Ｇに記載の方法。
１Ｈ．１つ以上のプロセスコントローラによって制御される複数のプロセス制御フィールドデバイスを備える産業用プロセス制御システムにおける方法であって、複数のプロセス制御フィールドデバイスについて、製品を生産するための生産パラメータの第１のセットを定義することであって、生産パラメータの第１のセットは、動作パラメータの第１のセット、チューニングパラメータの第１のセット、及び機器パラメータの第１のセットを含む、定義することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、生産パラメータの第１のセットに基づいて、複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第１のセットのコンテキスト表現を作成することであって、コンテキスト表現はデータリポジトリに記憶される、作成することと、１つ以上のコントローラによって、生産パラメータの第１のセットに従って複数の制御ループを実行して、第１の試験製品を作成することと、生産パラメータの第１のセットに従った複数の制御ループの実行中に収集されたデータをデータリポジトリの第１のセット内に記憶することであって、データの第１のセットは、パラメータの第１のセットに関連する、プロセス制御システムの動作を示す時系列データを含む、記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、かつコンテキスト表現を使用して、複数のプロセス制御ループの実行中に収集されたデータの第１のセットを分析して、第１の試験製品の１つ以上の品質、第１の試験製品の生産速度、第１の試験製品の投入材料の量若しくはコスト、及び／又は第１の試験製品の生産コストを決定することと、生産パラメータの第２のセットを作成するために、データの第１のセットの分析に従って生産パラメータの第１のセットのうちの１つ以上を調整することと、を含む、方法。
２Ｈ．複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第１のセットのコンテキスト表現は、グラフデータベースを含む、態様１Ｈに記載の方法。
３Ｈ．複数のプロセス制御フィールドデバイスについて、製品を生産するための生産パラメータの第２のセットを定義することであって、生産パラメータの第２のセットは、動作パラメータの第２のセット、チューニングパラメータの第２のセット、及び機器パラメータの第２のセットを含む、定義することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、生産パラメータの第２のセットに基づいて、複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第２のセットの第２のコンテキスト表現を作成することであって、第２のコンテキスト表現はデータリポジトリに記憶される、作成することと、１つ以上のコントローラによって、生産パラメータの第２のセットに従って複数の制御ループを実行して、第２の試験製品を作成することと、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行中に収集されたデータをデータリポジトリの第２のセット内に記憶することであって、データの第２のセットは、パラメータの第２のセットに関連する、プロセス制御システムの動作を示す時系列データを含む、記憶することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、かつコンテキスト表現を使用して、複数のプロセス制御ループの実行中に収集されたデータの第２のセットを分析して、第２の試験製品の１つ以上の品質、第２の試験製品の生産速度、第２の試験製品の投入材料の量若しくはコスト、及び／又は第２の試験製品の生産コストを決定することと、生産パラメータの第３のセットを作成するために、データの第１及び第２のセット分析に従って生産パラメータの第２のセットのうちの１つ以上を調整することと、を含む、態様１Ｈ又は態様２Ｈに記載の方法。
４Ｈ．生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの第２の実行中に生産パラメータの第２のセットから生じるデータの第２のセットを予測することを更に含む、態様１Ｈ～３Ｈのいずれか１つに記載の方法。
５Ｈ．生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の１つ以上の品質を予測することを更に含む、態様１Ｈ～４Ｈのいずれか１つに記載の方法。
６Ｈ．生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の生産速度を予測することを更に含む、態様１Ｈ～５Ｈのいずれか１つに記載の方法。
７Ｈ．生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の投入材料の量又はコストを予測することを更に含む、態様１Ｈ～６Ｈのいずれか１つに記載の方法。
８Ｈ．生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の生産コストを予測することを更に含む、態様１Ｈ～７Ｈのいずれか１つに記載の方法。
９Ｈ．以下の製品パラメータ、第２の試験製品の１つ以上の所望の品質、第２の試験製品の所望の生産速度、第２の試験製品の投入材料の所望の量又はコスト、及び第２の試験製品の所望の生産コスト、のうちの１つ以上の入力を受信することを更に含み、生産パラメータの第２のセットを作成するために生産パラメータの第１のセットのうちの１つ以上を調整することは、受信した１つ以上の製品パラメータを満たす生産パラメータの第２のセットを予測することを含む、態様１Ｈ～８Ｈのいずれか１つに記載の方法。
１０Ｈ．第１のデータセットに関連する自然言語入力クエリを受信することと、複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第１のセットのコンテキスト表現を部分的に使用して、入力クエリを分析することと、クエリ応答を出力することと、を更に含む、態様１Ｈ～９Ｈのいずれか１つに記載の方法。
１１Ｈ．動作中のプロセスプラントを制御する産業プロセス制御システムであって、システムは、プロセスプラントにおいて製品を生産するための制御アルゴリズムを実行する１つ以上のプロセスコントローラと、製品を生産するために、１つ以上のコントローラによって実行される制御アルゴリズムに従って動作する複数のプロセス制御フィールドデバイスと、（ｉ）産業プロセスに関連するプロセス構成データと、（ｉｉ）プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリ及び１つ以上のプロセスコントローラに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、製品を生産するための生産パラメータの第１のセットを受信することであって、生産パラメータの第１のセットは、動作パラメータの第１のセット、チューニングパラメータの第１のセット、及び機器パラメータの第１のセットを含む、受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、生産パラメータの第１のセットに従って複数の制御ループを実行して、第１の試験製品を作成することを行わせることと、生産パラメータの第１のセットに従った複数の制御ループの実行中に収集されたデータをデータリポジトリの第１のセット内に記憶することであって、データの第１のセットは、パラメータの第１のセットに関連する、プロセス制御システムの動作を示す時系列データを含む、記憶することと、コンテキスト表現を使用して、複数のプロセス制御ループの実行中に収集されたデータの第１のセットを分析して、第１の試験製品の１つ以上の品質、第１の試験製品の生産速度、第１の試験製品の投入材料の量若しくはコスト、及び／又は第１の試験製品の生産コストを含む製品パラメータを決定し、決定された１つ以上の製品パラメータの１つ以上の視覚表現を出力することと、を行うように構成されている、産業プロセス制御システム。
１２Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、生産パラメータの第２のセットを作成するために、データの第１のセットの分析に従って生産パラメータの第１のセットのうちの１つ以上を調整することを行うように更に構成されている、態様１１Ｈに記載のシステム。
１３Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、複数のプロセス制御フィールドデバイスについて、製品を生産するための生産パラメータの第２のセットを受信することであって、生産パラメータの第２のセットは、動作パラメータの第２のセット、チューニングパラメータの第２のセット、及び機器パラメータの第２のセットを含む、受信することと、生産パラメータの第２のセットに基づいて、複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第２のセットの第２のコンテキスト表現を作成することであって、第２のコンテキスト表現はデータリポジトリに記憶される、作成することと、１つ以上のプロセスコントローラに、生産パラメータの第２のセットに従って複数の制御ループを実行して、第２の試験製品を作成することを行わせることと、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行中に収集されたデータの第２のセットをデータリポジトリ内に記憶することであって、データの第２のセットは、パラメータの第２のセットに関連する、プロセス制御システムの動作を示す時系列データを含む、記憶することと、コンテキスト表現を使用して、複数のプロセス制御ループの実行中に収集されたデータの第２のセットを分析して、第２の試験製品の１つ以上の品質、第２の試験製品の生産速度、第２の試験製品の投入材料の量若しくはコスト、及び／又は第２の試験製品の生産コストを決定することと、生産パラメータの第３のセットを作成するために、データの第１及び第２のセットの分析に従って生産パラメータの第２のセットのうちの１つ以上を調整することと、を行うように更に構成されている、態様１１Ｈ又は態様１２Ｈに記載のシステム。
１４Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの第２の実行中に生産パラメータの第２のセットから生じるデータの第２のセットを予測することを行うように更に構成されている、態様１１Ｈ～１３Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
１５Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の１つ以上の品質を予測することを行うように更に構成されている、態様１１Ｈ～１４Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
１６Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の生産速度を予測することを行うように更に構成されている、態様１１Ｈ～１５Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
１７Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の投入材料の量又はコストを予測することを行うように更に構成されている、態様１１Ｈ～１６Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
１８Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、生産パラメータの第２のセットに従った複数の制御ループの実行から生じる第２の試験製品の製生産コストを予測することを行うように更に構成されている、態様１１Ｈ～１７Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
１９Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、以下の製品パラメータ、第２の試験製品の１つ以上の所望の品質、第２の試験製品の所望の生産速度、第２の試験製品の投入材料の所望の量又はコスト、及び第２の試験製品の所望の生産コスト、のうちの１つ以上の入力を受信することを行うように更に構成され、生産パラメータの第２のセットを作成するために生産パラメータの第１のセットのうちの１つ以上を調整することは、受信した１つ以上の製品パラメータを満たす生産パラメータの第２のセットを予測することを含む、態様１１Ｈ～１８Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
２０Ｈ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、第１のデータセットに関連する自然言語入力クエリを受信することと、複数のプロセス制御フィールドデバイス及び生産パラメータの第１のセットのコンテキスト表現を部分的に使用して、入力クエリを分析することと、クエリ応答を出力することと、を行うように更に構成されている、態様１１Ｈ～１９Ｈのいずれか１つに記載のシステム。
１Ｉ．１つ以上のプロセスコントローラによって制御される複数のプロセス制御フィールドデバイスを備える産業用プロセス制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１のプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイスに関連付けられたコンテキストデータを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することであって、コンテキストデータは、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示す、取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１のプロセスプラントにおける複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータを取得することであって、複数のパラメータが、動作パラメータの第１のセット、チューニングパラメータの第１のセット、及び機器パラメータの第１のセット、取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御システムの動作中に、第１のプロセスプラントの動作からリアルタイム時系列データを受信することと、第１のプロセスプラントにおけるパラメータのいずれかが正常状態から外れて動作しているかどうかを決定するために、複数のパラメータに関連する受信された時系列データ、複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータ、及びコンテキストデータを分析することと、を含む、方法。
２Ｉ．コンテキストデータはグラフデータベースを含む、態様１Ｉに記載の方法。
３Ｉ．グラフデータベースは、プロセス制御フィールドデバイスとプロセス制御構成との間の関係を表す、態様２Ｉに記載の方法。
４Ｉ．グラフデータベースは、１つ以上のプロセスコントローラによって実行される２つ以上の制御ループ間の関係を表す、態様２Ｉ又は態様３Ｉに記載の方法。
５Ｉ．時系列データに関連する自然言語入力クエリを受信することと、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示すコンテキストデータを部分的に使用して、入力クエリを分析することと、クエリ応答を出力することと、を更に含む、態様１Ｉ～４Ｉのいずれか１つに記載の方法。
６Ｉ．１つ以上のプロセスコントローラからの時系列データ及びコンテキストデータを、訓練されたＡＩモデルにリアルタイムで入力することと、訓練されたＡＩモデルから、時系列データに基づく製品品質のリアルタイム予測を受信することと、を更に含む、態様１Ｉ～５Ｉのいずれか１つに記載の方法。
７Ｉ．製品品質のリアルタイム予測に従って、複数のパラメータのうちの１つ以上を調整することを更に含む、態様６Ｉに記載の方法。
８Ｉ．製品品質のリアルタイム予測に従って複数の製品パラメータのうちの１つ以上を調整することは、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、１つ以上のプロセスコントローラに、複数の生産パラメータのうちの１つ以上の値を変更することを行わせることを含む、態様７Ｉに記載の方法。
９Ｉ．訓練されたＡＩモデルから、調整すべき複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータの推奨を受信することを更に含む、態様７Ｉ又は態様８Ｉに記載の方法。
１０Ｉ．複数のパラメータの各々の動作の正常状態を示すデータを取得することは、プロセスの現在の動作を考慮してパラメータの正常状態を取得するために、コンテキストデータに基づいて現在のパラメータデータをモデルに入力することを含む、態様１Ｉ～９Ｉのいずれか１つに記載の方法。
１１Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスによって、１つ以上のソフトセンサ値を決定することを更に含み、ソフトセンサ値は、複数のパラメータ、コンテキストデータ、及び受信された時系列データに従って予測又は計算された値を含む、態様１Ｉ～１０Ｉのいずれか１つに記載の方法。
１２Ｉ．分析することは、決定された１つ以上のソフトセンサ値を分析することを更に含む、態様１１Ｉに記載の方法。
１３Ｉ．１つ以上のソフトセンサ値を決定することは、時系列データに連続的にクエリを行うことを含む、態様１１Ｉ又は態様１２Ｉに記載の方法。
１４Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第２のプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイスに関連付けられたコンテキストデータを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することであって、コンテキストデータは、第２のプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイス間の関係を示す、取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第２のプロセスプラントにおける第２の複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータを取得することであって、第２のプロセスプラントにおける第２の複数のパラメータは、動作パラメータの第２のセット、チューニングパラメータの第２のセット、及び機器パラメータの第２のセットを含む、取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御システムの動作中に、第２のプロセスプラントの動作のリアルタイム時系列データを受信することと、第２のプロセスプラントにおけるパラメータのいずれかが正常状態から外れて動作しているかどうかを決定するために、第２の複数のパラメータに関連する受信された時系列データ、第２の複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータ、及びコンテキストデータを分析することと、を更に含む、態様１Ｉ～１３Ｉのいずれか１つに記載の方法。
１５Ｉ．動作中のプロセスプラントを制御する産業制御システムであって、システムは、第１のプロセスプラントにおいて製品を生産するための制御アルゴリズムを実行する１つ以上のプロセスコントローラと、製品を生産するために、１つ以上のコントローラによって実行される制御アルゴリズムに従って第１のプロセスプラントにおいて動作する複数のプロセス制御フィールドデバイスと、（ｉ）産業プロセスに関連するプロセス構成データと、（ｉｉ）プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、知識リポジトリからデータセットを取得することと、第１のプロセスプラントにおける複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータを取得することであって、複数のパラメータが、動作パラメータの第１のセット、チューニングパラメータの第１のセット、及び機器パラメータの第１のセットを含む、取得することと、プロセス制御システムの動作中に、リアルタイム時系列データを受信することと、第１のプロセスプラントにおけるパラメータのいずれかが正常状態から外れて動作しているかどうかを決定するために、複数のパラメータに関連する受信された時系列データ、複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータ、及びコンテキストデータを分析することと、を行うように構成されている、産業制御システム。
１６Ｉ．グラフデータベースは、プロセス制御フィールドデバイスとプロセス制御構成との間の関係を表す、態様１５Ｉに記載のシステム。
１７Ｉ．グラフデータベースは、１つ以上のプロセスコントローラによって実行される２つ以上の制御ループ間の関係を表す、態様１５Ｉ又は態様１６Ｉにシステム。
１８Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、時系列セットに関連する自然言語入力クエリを受信することと、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示すコンテキストデータを部分的に使用して、入力クエリを分析することと、クエリ応答を出力することと、を行うように更に構成されている、態様１５Ｉ～１７Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
１９Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセスコントローラからの時系列データ及びコンテキストデータを、訓練されたＡＩモデルにリアルタイムで入力することと、訓練されたＡＩモデルから、時系列データに基づく製品品質のリアルタイム予測を受信することと、を行うように更に構成されている、態様１５Ｉ～１８Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
２０Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、製品品質のリアルタイム予測に従って複数のパラメータのうちの１つ以上を調整することを行うように更に構成されている、態様１５Ｉ～１９Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
２１Ｉ．製品品質のリアルタイム予測に従って複数の製品パラメータのうちの１つ以上を調整することは、１つ以上のプロセスコントローラに、複数の製品パラメータのうちの１つ以上の値を変更することを行わせることを含む、態様２０Ｉに記載のシステム。
２２Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、訓練されたＡＩモデルから、調整すべき複数のパラメータのうちの１つ以上のパラメータの推奨を受信するように更に構成されている、態様２０Ｉ又は態様２１Ｉに記載のシステム。
２３Ｉ．複数のパラメータの各々の動作の正常状態を示すデータを取得することは、プロセスの現在の動作を考慮してパラメータの正常状態を取得するために、コンテキストデータに基づいて現在のパラメータデータをモデルに入力することを含む、態様１５Ｉ～２２Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
２４Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、１つ以上のソフトセンサ値を決定することを行うように更に構成され、ソフトセンサ値は、複数のパラメータ、コンテキストデータ、及び受信された時系列データに従って予測又は計算された値を含む、態様１５Ｉ～２３Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
２５Ｉ．受信された時系列データの分析は、決定された１つ以上のソフトセンサ値を分析することを含む、態様２４Ｉに記載のシステム。
２６Ｉ．１つ以上のソフトセンサ値を決定することは、時系列データに連続的にクエリを行うことを含む、態様２４Ｉ又は態様２５Ｉに記載のシステム。
２７Ｉ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、第２のプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイスに関連付けられたコンテキストデータを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することであって、コンテキストデータは、第２のプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイス間の関係を示す、取得することと、第２のプロセスプラントにおける第２の複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータを取得することであって、第２のプロセスプラントにおける第２の複数のパラメータは、動作パラメータの第２のセット、チューニングパラメータの第２のセット、及び機器パラメータの第２のセットを含む、取得することと、プロセス制御システムの動作中に、第２のプロセスプラントの動作のリアルタイム時系列データを受信することと、第２のプロセスプラントにおけるパラメータのいずれかが正常状態から外れて動作しているかどうかを決定するために、第２の複数のパラメータに関連する受信された時系列データ、第２の複数のパラメータの各々についての動作の正常状態を示すデータ、及びコンテキストデータを分析することと、を行うように更に構成されている、態様１５Ｉ～２６Ｉのいずれか１つに記載のシステム。
１Ｊ．製品を生産する複数のプロセス制御プラントを備える産業プロセス制御システムにおける方法であって、プロセスプラントの各々は、製品を生産するためにそれぞれの１つ以上のプロセスコントローラによって制御されるそれぞれの複数のプロセス制御フィールドデバイスを備え、方法は、プロセス制御プラントの各々について、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、それぞれのプロセスプラント内のプロセス制御フィールドデバイスに関連付けられたコンテキストデータを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することであって、コンテキストデータは、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示す、取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスから、プロセスプラントの各々に、それぞれのプロセスプラントにおける製品の生産に関連付けられたパラメータデータ値のセットを送信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスにおいて、プロセスプラントの各々から、プロセス制御システムの動作中に、それぞれの１つ以上のプロセスコントローラからのリアルタイム時系列データを取得することと、パラメータデータ値のそれぞれのセットのいずれかが変化したかどうかを決定するために、プロセスプラントの各々についての取得されたリアルタイム時系列データのクエリを行うことと、を含む、方法。
２Ｊ．コンテキストデータを記憶する知識リポジトリは、グラフデータベースを含む、態様１Ｊに記載の方法。
３Ｊ．時系列データに関連する自然言語入力クエリを受信することと、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示すコンテキストデータを部分的に使用して、入力クエリを分析することと、クエリ応答を出力することと、を更に含む、態様１Ｊ又は２Ｊに記載の方法。
４Ｊ．コンテキストデータは、プロセス制御フィールドデバイスと制御ループとの間の関係を更に示す、態様１Ｊ～３Ｊのいずれか１つに記載の方法。
５Ｊ．コンテキストデータは、複数の制御ループ間の関係を更に示す、態様１Ｊ～４Ｊのいずれか１つに記載の方法。
６Ｊ．パラメータデータ値のそれぞれのセットのうちの１つ以上が変化したとクエリが決定したとき、変化したパラメータデータ値のセットを記憶することと、バージョン管理情報を変化したパラメータデータ値のセットに割り当てることと、を更に含む、態様１Ｊ～５Ｊのいずれか１つに記載の方法。
７Ｊ．複数のプロセス制御プラントの各々のパラメータデータ値を中央データベースに記憶することを更に含む、態様１Ｊ～６Ｊのいずれか１つに記載の方法。
８Ｊ．コンテキストデータ及び時系列データの１つ以上のクエリを連続的又は周期的に実行して、複数のプロセス制御プラントの各々について１つ以上の対応するソフトセンサパラメータを作成することを更に含む、態様１Ｊ～７Ｊのいずれか１つに記載の方法。
９Ｊ．１つ以上のソフトセンサパラメータは予測値を含む、態様８Ｊに記載の方法。
１０Ｊ．変化したパラメータデータ値のセットについて、変化したセット内のパラメータのうちの１つ以上を決定することと、１つ以上の変化したパラメータの各々を、動作パラメータ、チューニングパラメータ、又は機器パラメータのうちの１つとしてカテゴリ化することと、を更に含む態様１Ｊ～９Ｊのいずれか１つに記載の方法。
１１Ｊ．コンテキストデータ、リアルタイム時系列データ、及び１つ以上の変化したパラメータの値を使用して、１つ以上の変化したパラメータが、プロセス又は製品が認定状態又は資格認定状態から外れることをもたらすかどうかを決定することを更に含む、態様１０Ｊに記載の方法。
１２Ｊ．複数の産業プロセス制御システムを備えるシステムであって、各産業プロセス制御システムはぞれぞれの動作中のプロセスプラントを制御し、プロセス制御システムの各々は、それぞれのプロセスプラントにおいて製品を生産するための制御アルゴリズムを実行する１つ以上のプロセスコントローラと、製品を生産するために、１つ以上のコントローラによって実行される制御アルゴリズムに従ってそれぞれのプロセスプラントにおいて動作する複数のプロセス制御フィールドデバイスと、（ｉ）複数の産業プロセス制御システムの各々に関連するプロセス構成データと、（ｉｉ）複数の産業プロセス制御システムの各々のプロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセス制御プラントの各々について、知識リポジトリからデータセットを取得することであって、データセットが、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示すコンテキストデータを含む、取得することと、プロセスプラントの各々に、それぞれのプロセスプラントにおける製品の生産に関連付けられたパラメータデータ値のセットを送信することと、プロセスプラントの各々から、プロセス制御システムの動作中に、それぞれの１つ以上のプロセスコントローラからのリアルタイム時系列データを取得することと、パラメータデータ値のそれぞれのセットのいずれかが変化したかどうかを決定するために、プロセスプラントの各々についての取得されたリアルタイム時系列データのクエリを行うことと、を行うように構成されている、産業プロセス制御システム。
１３Ｊ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、時系列セットに関連する自然言語入力クエリを受信することと、プロセス制御フィールドデバイス間の関係を示すコンテキストデータを部分的に使用して、入力クエリを分析することと、クエリ応答を出力することと、行うように更に構成されている、態様１２Ｊに記載のシステム。
１４Ｊ．コンテキストデータは、プロセス制御フィールドデバイスと制御ループとの間の関係を更に示す、態様１２Ｊ又は態様１３Ｊに記載のシステム。
１５Ｊ．コンテキストデータは、複数の制御ループ間の関係を更に示す、態様１２Ｊ～１４Ｊのいずれか１つに記載のシステム。
１６Ｊ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、パラメータデータ値のそれぞれのセットのうちの１つ以上が変化したとクエリが決定したとき、変化したパラメータデータ値のセットを記憶することと、バージョン管理情報を変化したパラメータデータ値のセットに割り当てることと、を行うように更に構成されている、態様１２Ｊ～１５Ｊのいずれか１つに記載のシステム。
１７Ｊ．１つ以上のコンピューティングデバイスが、複数のプロセス制御プラントの各々のパラメータデータ値を中央データベースに記憶することを行うように構成されている、態様１２Ｊ～１６Ｊのいずれか１つに記載のシステム。
１８Ｊ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、コンテキストデータ及び時系列データの１つ以上のクエリを連続的又は周期的に実行して、複数のプロセス制御プラントの各々について１つ以上の対応するソフトセンサパラメータを作成することを行うように構成されている、態様１２Ｊ～１７Ｊのいずれか１つに記載のシステム。
１９Ｊ．１つ以上のソフトセンサパラメータは予測値を含む、態様１８Ｊに記載のシステム。
２０Ｊ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、変化したパラメータデータ値のセットについて、変化したセット内のパラメータのうちの１つ以上を決定することと、１つ以上の変化したパラメータの各々を、動作パラメータ、チューニングパラメータ、又は機器パラメータのうちの１つとしてカテゴリ化することと、を行うように構成されている、態様１２Ｊ～１９Ｊのいずれか１つに記載のシステム。
２１Ｊ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、コンテキストデータ、リアルタイム時系列データ、及び１つ以上の変化したパラメータの値を使用して、１つ以上の変化したパラメータが、プロセス又は製品が認定状態又は資格認定状態から外れることをもたらすかどうかを決定すること、を行うように構成されている、態様２０Ｊに記載のシステム。
１Ｋ．動作中のプロセスプラントを制御する産業制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、産業プロセスに関連するプロセス構成データと、プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリから、データセットを取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第１のセットを受信することであって、プロセス制御データの第１のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、プロセスプラントの制御パラメータに摂動を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第２のセットを受信することであって、プロセス制御データの第２のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第１及び第２のセットを分析することと、を含む、方法。
２Ｋ．制御パラメータに摂動を導入することは、最小限に検出可能であるように構成された摂動を導入することを含む、態様１Ｋに記載の方法。
３Ｋ．制御パラメータに摂動を導入することは、可逆的摂動を導入することを含む、態様１Ｋ又は態様２Ｋに記載の方法。
４Ｋ．制御パラメータに摂動を導入することは、５分未満の期間にわたって可逆的摂動を導入することと、その期間後に、制御パラメータを摂動の導入前の制御パラメータの値に戻すことと、を含む、態様１Ｋ～３Ｋのいずれか１つに記載の方法。
５Ｋ．制御パラメータに摂動を導入することは、１分未満の期間にわたって可逆的摂動を導入することと、その期間後に、制御パラメータを摂動の導入前の制御パラメータの値に戻すことと、を含む、態様１Ｋ～４Ｋのいずれか１つに記載の方法。
６Ｋ．制御パラメータに摂動を導入することは、３０秒未満の期間にわたって可逆的摂動を導入することと、その期間後に、制御パラメータを摂動の導入前の制御パラメータの値に戻すことと、を含む、態様１Ｋ～５Ｋのいずれか１つに記載の方法。
７Ｋ．制御パラメータに摂動を導入することは、第１の摂動を導入することを含み、方法は、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、プロセスプラントの制御パラメータに第２の摂動を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第４のセットを受信することであって、プロセス制御データの第４のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１の摂動の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第２の摂動の１つ以上の効果を決定し、その決定から、産業用プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、を更に含む、態様１Ｋ～６Ｋのいずれか１つに記載の方法。
８Ｋ．１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第５のセットを受信することであって、プロセス制御データの第５のセットが、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、プロセスプラントの制御パラメータに第３の摂動を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第６のセットを受信することであって、プロセス制御データの第６のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１及び第２の摂動の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第３の摂動の１つ以上の効果を決定し、その決定から、産業用プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第５及び第６のセットを分析することと、を更に含む、態様７Ｋに記載の方法。
９Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動振幅の決定を含む、態様１Ｋ～８Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１０Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動変化率の決定を含む、態様１Ｋ～９Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１１Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動持続時間の決定を含む、態様１Ｋ～１０Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１２Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、摂動に関連付けられた伝搬時間の決定を含み、伝搬時間は、摂動の導入と、（ｉ）プロセスプラントのエンティティにおける、又は（ｉｉ）プロセスプラントの下流パラメータに対する摂動の効果との間の経過時間として定義される、態様１Ｋ～１１Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１３Ｋ．制御パラメータ内の摂動は、第１の制御パラメータ内の摂動であり、方法は、プロセスプラントの第２の制御パラメータに摂動を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１及び第２の制御パラメータの摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第１、第２、及び第３のセットを分析することと、を更に含む、態様１Ｋ～１２Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１４Ｋ．動作中のプロセスプラントが第１のプロセスプラントであり、方法は、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第２のプロセスプラントにおいて動作する産業プロセスに関連するプロセスデータと、第２のプロセスプラント内のプロセスデータに関連付けられたコンテキストを記憶する第２のグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリから、データセットを取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットは、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、第２のプロセスプラントの制御パラメータに摂動を導入することであって、第２のプロセスプラントの制御パラメータは、第１のプロセスプラントにおける制御パラメータに対応する、導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第４のセットを受信することであって、プロセス制御データの第４のセットは、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第２のプロセスプラントにおける摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、第１の摂動の第１のプロセスプラントに対する１つ以上の効果を、第２のプロセスプラントにおける摂動の第２のプロセスプラントに対する１つ以上の効果と比較することと、を更に含む、態様１Ｋ～１３Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１５Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品のサンプルを測定するための摂動後の最適時間の決定を含む、態様１Ｋ～１４Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１６Ｋ．１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセスプラントの制御パラメータに摂動を導入することは、プロセスプラントの動作を制御するプロセスコントローラに、摂動を導入することを行わせることを含む、態様１Ｋ～１５Ｋのいずれか１つに記載の方法。
１７Ｋ．動作中のプロセスプラントを制御する産業プロセス制御システムであって、システムは、プロセスプラントにおいて製品を生産するための制御アルゴリズムを実行する１つ以上のプロセスコントローラと、製品を生産するために、１つ以上のコントローラによって実行される制御アルゴリズムに従って動作する複数のプロセス制御デバイスと、（ｉ）産業プロセスに関連するプロセス構成データと、（ｉｉ）プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリ及び１つ以上のプロセスコントローラに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセス構成データ及びグラフデータベースを含むデータセットを、知識リポジトリから取得することと、プロセス制御データの第１のセットを受信することであって、プロセス制御データの第１のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの制御パラメータに摂動を導入することを行わせることと、プロセス制御データの第２のセットを受信することであって、プロセス制御データの第２のセットは、摂動の導入後のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第１及び第２のセットを分析することと、を行うように構成されている、産業プロセス制御システム。
１８Ｋ．導入される摂動は、最小限に検出可能であるように構成されている、態様１７Ｋに記載の産業プロセス制御システム。
１９Ｋ．摂動は可逆的摂動である、態様１７Ｋ又は態様１８Ｋに記載の産業用プロセス制御システム。
２０Ｋ．可逆的摂動は、５分未満の期間にわたって継続し、その期間の後、制御パラメータを摂動の導入前の制御パラメータの値に戻す、態様１７Ｋ～１９Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
２１Ｋ．可逆的摂動は、１分未満の期間にわたって継続し、その期間の後、制御パラメータを摂動の導入前の制御パラメータの値に戻す、態様１７Ｋ～２０Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
２２Ｋ．可逆的摂動は、３０秒未満の期間にわたって継続し、その期間の後、制御パラメータを摂動の導入前の制御パラメータの値に戻す、態様１７Ｋ～２１Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
２３Ｋ．制御パラメータ内の摂動は第１の摂動を含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第１のセットを受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの制御パラメータに第２の摂動を導入することを行わせることと、第２の摂動の導入後のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第４のセットを受信することと、第１の摂動の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第２の摂動の１つ以上の効果を決定し、その決定から、産業用プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、を行うように更に構成されている、態様１７Ｋ～２２Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
２４Ｋ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第５のセットを受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの制御パラメータに第３の摂動を導入することを行わせることと、第３の摂動の導入後のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第６のセットを受信することと、第１及び第２の摂動の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第３の摂動の１つ以上の効果を決定し、その決定から、産業用プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第５及び第６のセットを分析することと、を行うように更に構成されている、態様２３Ｋに記載の産業用プロセス制御システム。
２５Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動振幅の決定を含む、態様１７Ｋ～２４Ｋのいずれか１つに記載の産業用プロセス制御システム。
２６Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動変化率の決定を含む、態様１７Ｋ～２５Ｋのいずれか１つに記載の産業用プロセス制御システム。
２７Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大摂動持続時間の決定を含む、態様１７Ｋ～２６Ｋのいずれか１つに記載の産業用プロセス制御システム。
２８Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、摂動に関連付けられた伝搬時間の決定を含み、伝搬時間は、摂動の導入と、（ｉ）プロセスプラントのエンティティにおける、又は（ｉｉ）プロセスプラントの下流パラメータに対する摂動の効果との間の経過時間として定義される、態様１７Ｋ～２７Ｋのいずれか１つに記載の産業用プロセス制御システム。
２９Ｋ．制御パラメータ内の摂動は、第１の制御パラメータ内の摂動であり、１つ以上のコンピューティングデバイスは、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの第２の制御パラメータに摂動を導入することを行わせることと、第２の制御パラメータに摂動を導入後のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第３のセットを受信することと、第１及び第２の制御パラメータの摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第１、第２、及び第３のセットを分析することと、を行うように更に構成されている、態様１７Ｋ～２８Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
３０Ｋ．動作中のプロセスプラントが第１のプロセスプラントであり、１つ以上のコンピューティングデバイスは、第２のプロセスプラント内で動作する産業プロセスに関連するプロセスデータと、第２のプロセスプラント内のプロセスデータに関連付けられたコンテキストとを記憶する知識リポジトリからデータセットを取得することと、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第３のセットを受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、第２のプロセスプラントの制御パラメータに摂動を導入することを行わせることであって、第２のプロセスプラントの制御パラメータは、第１のプロセスプラントの制御パラメータに対応する、行わせることと、第２のプロセスプラントにおける摂動の導入後の第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含むプロセス制御データの第４のセットを受信することと、第２のプロセスプラントにおける摂動の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、第１の摂動の第１のプロセスプラントに対する１つ以上の効果を、第２のプロセスプラントにおける摂動の第２のプロセスプラントに対する１つ以上の効果と比較することと、を行うように更に構成されている、態様１７Ｋ～２９Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
３１Ｋ．摂動の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品のサンプルを測定するための摂動後の最適時間の決定を含む、態様１７Ｋ～３０Ｋのいずれか１つに記載の産業プロセス制御システム。
１Ｌ．動作中のプロセスプラントを制御する産業制御システムにおける方法であって、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、産業プロセスに関連するプロセス構成データと、プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリから、データセットを取得することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第１のセットを受信することであって、プロセス制御データの第１のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、プロセスプラントの第１の制御パラメータに第１のステップ変化を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第２のセットを受信することであって、プロセス制御データの第１のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第１及び第２のセットを分析することと、ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に従って、プロセスプラントの第２の制御パラメータを調整することと、を含む、方法。
２Ｌ．１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットが、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、プロセスプラントの制御パラメータに第２のステップ変化を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第４のセットを受信することであって、プロセス制御データの第４のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１のステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第２のステップ変化の１つ以上の効果を決定し、その決定から、産業用プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、を更に含む、態様１Ｌに記載の方法。
３Ｌ．１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第５のセットを受信することであって、プロセス制御データの第５のセットが、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、プロセスプラントの制御パラメータに第３のステップ変化を導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第６のセットを受信することであって、プロセス制御データの第６のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１及び第２のステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第３のステップ変化の１つ以上の効果を決定し、その決定から、プロセスプラントに対する制御パラメータの効果を検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第５及び第６のセットを分析することと、を更に含む、態様２Ｌに記載の方法。
４Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大ステップ変化振幅の決定を含む、態様１Ｌ～３Ｌのいずれか１つに記載の方法。
５Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大ステップ変化の変化率の決定を含む、態様１Ｌ～４Ｌのいずれか１つに記載の方法。
６Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、ステップ変化に関連付けられた伝搬時間の決定を含み、伝搬時間は、ステップ変化の導入と、（ｉ）プロセスプラントのエンティティにおける、又は（ｉｉ）プロセスプラントの下流パラメータに対するステップ変化の効果との間の経過時間として定義される、態様１Ｌ～６Ｌのいずれか１つに記載の方法。
７Ｌ．第１の制御パラメータ内の第２のステップ変化に対して、プロセスプラントの第２の制御パラメータに対する予測調整値を予測することを更に含む態様１Ｌ～６Ｌのいずれか１つに記載の方法。
８Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品のサンプルを測定するためのステップ変化後の最適時間の決定を含む、態様１Ｌ～７Ｌのいずれか１つに記載の方法。
９Ｌ．動作中のプロセスプラントが第１の動作プロセスプラントであり、方法は、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットは、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、第２のプロセスプラントの制御パラメータに第２のステップ変化を導入することであって、第２のプロセスプラントの制御パラメータは、第１のプロセスプラントにおける制御パラメータに対応する、導入することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、プロセス制御データの第４のセットを受信することであって、プロセス制御データの第４のセットは、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のコンピューティングデバイスによって、第１のステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第２のステップ変化の１つ以上の効果を決定するために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、第１のプロセスプラントに対する第１のステップ変化の１つ以上の効果を、第２のプロセスプラントに対する第２のステップ変化の１つ以上の効果と比較することと、を更に含む、態様１Ｌ～８Ｌのいずれか１つに記載の方法。
１０Ｌ．第１のプロセスプラントに対する第１のステップ変化の１つ以上の効果と、第２のプロセスプラントに対する第２のステップ変更の１つ以上の効果との比較から、第１のプロセスプラント又は第２のプロセスプラントのいずれかの構成が承認された構成から変更されたことを検出することを更に含む、態様９Ｌに記載の方法。
１１Ｌ．動作中のプロセスプラントを制御する産業プロセス制御システムであって、システムは、プロセスプラントにおいて製品を生産するための制御アルゴリズムを実行する１つ以上のプロセスコントローラと、製品を生産するために、１つ以上のコントローラによって実行される制御アルゴリズムに従って動作する複数のプロセス制御デバイスと、（ｉ）産業プロセスに関連するプロセス構成データと、（ｉｉ）プロセス構成データに関連付けられたコンテキストを記憶するグラフデータベースとを記憶する知識リポジトリと、知識リポジトリ及び１つ以上のプロセスコントローラに通信可能に結合された１つ以上のコンピューティングデバイスとを含み、１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセス構成データ及びグラフデータベースを含むデータセットを、知識リポジトリから取得することと、プロセス制御データの第１のセットを受信することであって、プロセス制御データの第１のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの制御パラメータに第１のステップ変化を導入させることと、プロセス制御データの第２のセットを受信することであって、プロセス制御データの第１のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定を行うために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第１及び第２のセットを分析することと、ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に従って、プロセスプラントの第２の制御パラメータを調整することと、を行うように構成されている、産業プロセス制御システム。
１２Ｌ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの制御パラメータに第２のステップ変化を導入することを行わせることと、プロセス制御データの第４のセットを受信することであって、プロセス制御データの第４のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、第１のステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第２のステップ変化の１つ以上の効果を決定し、その決定から、産業用プロセス制御システムの構成又は動作におけるドリフトを検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、を行うように更に構成されている、態様１１Ｌに記載のシステム。
１３Ｌ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセス制御データの第５のセットを受信することであって、プロセス制御データの第５のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、１つ以上のプロセスコントローラに、プロセスプラントの制御パラメータに第３のステップ変化を導入することを行わせることと、プロセス制御データの第６のセットを受信することであって、プロセス制御データの第６のセットは、プロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、第１及び第２のステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第３のステップ変化の１つ以上の効果を決定し、その決定から、プロセスプラントに対する制御パラメータの効果を検出及び／又は特徴付けるために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第５及び第６のセットを分析することと、を行うように更に構成されている、態様１２Ｌに記載のシステム。
１４Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大ステップ変化振幅の決定を含む、態様１１Ｌ～１３Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
１５Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品を製品の特定の生産パラメータの外に押し出すことなく導入され得る最大ステップ変化の変化率の決定を含む、態様１１Ｌ～１４Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
１６Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、ステップ変化に関連付けられた伝搬時間の決定を含み、伝搬時間は、ステップ変化の導入と、（ｉ）プロセスプラントのエンティティにおける、又は（ｉｉ）プロセスプラントの下流パラメータに対するステップ変化の効果との間の経過時間として定義される、態様１１Ｌ～１５Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
１７Ｌ．第１の制御パラメータ内の第２のステップ変化に対して、プロセスプラントの第２の制御パラメータに対する予測調整値を予測することを更に含む態様１１Ｌ～１６Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
１８Ｌ．ステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定は、プロセスプラントの製品のサンプルを測定するためのステップ変化後の最適時間の決定を含む、態様１１Ｌ～１７Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
１９Ｌ．動作中のプロセスプラントが第１のプロセスプラントであり、１つ以上のコンピューティングデバイスは、プロセス制御データの第３のセットを受信することであって、プロセス制御データの第３のセットは、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、第２のプロセスプラント内の１つ以上のプロセスコントローラに、第２のプロセスプラントの制御パラメータに第２のステップ変化を導入することを行わせることであって、第２のプロセスプラントの制御パラメータは、第１のプロセスプラントの制御パラメータに対応する、行わせることと、プロセス制御データの第４のセットを受信することであって、プロセス制御データの第４のセットは、第２のプロセスプラントにおける複数のパラメータの時系列データを含む、受信することと、第１のステップ変化の１つ以上の効果に関連する決定に対して、第２のステップ変化の１つ以上の効果を決定するために、知識リポジトリから取得されたデータセットを使用して、プロセス制御データの第３及び第４のセットを分析することと、第１のプロセスプラントに対する第１のステップ変化の１つ以上の効果を、第２のプロセスプラントに対する第２のステップ変化の１つ以上の効果と比較することと、を行うように更に構成されている、態様１１Ｌ～１８Ｌのいずれか１つに記載のシステム。
２０Ｌ．１つ以上のコンピューティングデバイスは、第１のプロセスプラントに対する第１のステップ変化の１つ以上の効果と、第２のプロセスプラントに対する第２のステップ変化の１つ以上の効果との比較から、第１のプロセスプラント又は第２のプロセスプラントのいずれかの構成が承認された構成から変更されたことを検出することを行うように更に構成されている、態様１９Ｌに記載のシステム。

【図1A】

【図1B】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図11C】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31】

【図32A】

【図32B】

【図32C】

【図32D】

【図33A】

【図33B】

【図33C】

【図33D】

【図33E】

【図33F】

【図33G】

【図33H】

【図33I】

【図33J】

【図34A】

【図34B】

【図34C】

【図34D】

【図34E】

【図34F】

【図34G】

【図34H】

【図34I】

【図35A】

【図35B】

【図35C】

【図35D】

【外国語明細書】