特許7162075バッチプロセスのモデル化、監視及び制御におけるバッチデータの自動アライメントのためのコンピュータシステム、方法およびコンピュータプログラムプロダクト
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2022-10-19
(45)【発行日】2022-10-27
(54)【発明の名称】バッチプロセスのモデル化、監視及び制御におけるバッチデータの自動アライメントのためのコンピュータシステム、方法およびコンピュータプログラムプロダクト
(51)【国際特許分類】
G05B 23/02 20060101AFI20221020BHJP
【ＦＩ】
G05B23/02 G
G05B23/02 Z
【請求項の数】
19
(21)【出願番号】P 2020560744
(86)(22)【出願日】2019-03-20
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2021-08-30
(86)【国際出願番号】 US2019023160
(87)【国際公開番号】W WO2019212653
(87)【国際公開日】2019-11-07
【審査請求日】2020-12-24
(31)【優先権主張番号】15/967,099
(32)【優先日】2018-04-30
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】500204511
【氏名又は名称】アスペンテック・コーポレーション
【氏名又は名称原語表記】ＡｓｐｅｎＴｅｃｈ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ
(74)【代理人】
【識別番号】100087941
【弁理士】
【氏名又は名称】杉本 修司
(74)【代理人】
【識別番号】100112829
【弁理士】
【氏名又は名称】堤 健郎
(74)【代理人】
【識別番号】100142608
【弁理士】
【氏名又は名称】小林 由佳
(74)【代理人】
【識別番号】100154771
【弁理士】
【氏名又は名称】中田 健一
(74)【代理人】
【識別番号】100155963
【弁理士】
【氏名又は名称】金子 大輔
(74)【代理人】
【識別番号】100150566
【弁理士】
【氏名又は名称】谷口 洋樹
(74)【代理人】
【識別番号】100213470
【弁理士】
【氏名又は名称】中尾 真二
(74)【代理人】
【識別番号】100220489
【弁理士】
【氏名又は名称】笹沼 崇
(72)【発明者】
【氏名】カスティロ・カスティロ・ペドロ・アレジャンドロ
(72)【発明者】
【氏名】ツァオ・ホン
(72)【発明者】
【氏名】ブルワー・マーク－ジョン
(72)【発明者】
【氏名】ラオ・アショック
【審査官】稲垣 浩司
(56)【参考文献】
【文献】特表２０１３－５２６７５１（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｂ ２３／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータに実装される方法であって、プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする過程と、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする過程と、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する過程と、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する過程と、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する過程と、
前記バッチアライメントを、オフラインモードで実行する過程と、
前記バッチアライメントを、オンラインモードで実行する過程であって、前記オフラインモードで実行する過程とは別個に実行される過程、と、
を備える、方法。
【請求項2】
請求項１に記載の方法において、前記外れバッチデータをスクリーニング及び除外する前記過程が、ａ）選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、さらにスクリーニングする副過程、
ｂ）スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正する副過程、
ｃ）データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外する副過程、
ｄ）選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直す副過程、および
ｅ）選択した前記所与のバッチをエクスポートする副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項3】
請求項１に記載の方法において、前記参照バッチを選択する前記過程が、ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算する副過程、
ｂ）さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示する副過程、
ｃ）スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にする副過程、ならびに
ｄ）選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にする副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項4】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択する前記過程が、ａ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄する副過程、
ｂ）前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択する副過程、
ｃ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの相関する変数同士をグループ化する副過程、
ｄ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定する副過程、
ｅ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算する副過程、
ｆ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算する副過程、
ｇ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算する副過程、
ｈ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求める副過程、
ｉ）放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示する副過程、ならびに
ｊ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行う副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項5】
請求項１に記載の方法において、前記少なくとも１つの重み付けを推定する前記過程が、ａ）選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算する副過程、
ｂ）選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節する副過程、
ｃ）前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算する副過程、ならびに
ｄ）前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行う副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項6】
請求項１に記載の方法において、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行する前記過程が、さらに、ａ）前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定する副過程、
ｂ）前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択する副過程、
ｃ）動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節する副過程、
ｄ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定する副過程、
ｅ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節する副過程、
ｆ）前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節する副過程、
ｇ）前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更する副過程、
ｈ）予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出する副過程、
ｉ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張する副過程、
ｊ）少なくとも１つのアライメント時刻を特定する副過程、
ｋ）特定した前記アライメント時刻に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認する副過程、
ｌ）前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節する副過程、
ｍ）前記最新バッチの前記アライメントを実行する副過程、ならびに
ｎ）前記最新バッチについて副過程（ａ）から（ｍ）までを現在のバッチの時間にわたって繰り返す副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
【請求項7】
請求項６に記載の方法において、さらに、ａ）前記バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義する過程と、
ｂ）定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成する過程と、
ｃ）生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求める過程と、
のうちの１つ以上を備える、方法。
【請求項8】
請求項６に記載の方法において、前記スライディング窓のアライメントが、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものであり、当該方法が、さらに、ａ）前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義する過程、
を備える、方法。
【請求項9】
請求項４に記載の方法において、前記相関する変数同士をグループ化する前記副過程が、さらに、ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築すること、および
ｂ）前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を有する、方法。
【請求項10】
工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータに実装されるシステムであって、プロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリであって、当該コンピュータコード命令が前記プロセッサにより実行されることでモデラエンジンが当該コンピュータシステムに実装されるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている、メモリと、
を備え、前記モデラエンジンが、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードし、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングし、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外し、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択し、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）し、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択し、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定し、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行し、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節し、
前記バッチアライメントを、オフラインモードで実行し、
前記バッチアライメントを、オンラインモードで、前記オフラインモードでの実行とは別個に実行する、
ように構成されている、システム。
【請求項11】
請求項１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、さらにスクリーニングすること、
ｂ）スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正すること、
ｃ）データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外すること、
ｄ）選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直すこと、および
ｅ）選択した前記所与のバッチをエクスポートすること、
のうちの１つ以上を含め、前記外れバッチデータをスクリーニング及び除外するように構成されている、システム。
【請求項12】
請求項１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算すること、
ｂ）さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示すること、
ｃ）スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にすること、ならびに
ｄ）選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にすること、
のうちの１つ以上を含め、前記参照バッチを選択するように構成されている、システム。
【請求項13】
請求項１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄すること、
ｂ）前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択すること、
ｃ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの相関する変数同士をグループ化すること、
ｄ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定すること、
ｅ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算すること、
ｆ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算すること、
ｇ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算すること、
ｈ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求めること、
ｉ）放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示すること、ならびに
ｊ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行うこと、
のうちの１つ以上を含め、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択するように構成されている、システム。
【請求項14】
請求項１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算すること、
ｂ）選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節すること、
ｃ）前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算すること、ならびに
ｄ）前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行うこと、
のうちの１つ以上を含め、前記少なくとも１つの重み付けを推定するように構成されている、システム。
【請求項15】
請求項１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定すること、
ｂ）前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択すること、
ｃ）動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節すること、
ｄ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定すること、
ｅ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節すること、
ｆ）前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節すること、
ｇ）前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更すること、
ｈ）予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出すること、
ｉ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張すること、
ｊ）少なくとも１つのアライメント時刻を特定すること、
ｋ）特定した前記アライメント時刻に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認すること、
ｌ）前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節すること、
ｍ）前記最新バッチの前記アライメントを実行すること、ならびに
ｎ）前記最新バッチについて（ａ）から（ｍ）までを現在のバッチの時間にわたって繰り返すこと、
のうちの１つ以上を含め、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行するように構成されている、システム。
【請求項16】
請求項１５に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）前記バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義すること、
ｂ）定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成すること、ならびに
ｃ）生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求めること、
のうちの１つ以上を実行するように構成されている、システム。
【請求項17】
請求項１５に記載のシステムにおいて、前記スライディング窓のアライメントが、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものであり、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義する、
ように構成されている、システム。
【請求項18】
請求項１３に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築すること、および
ｂ）前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を含め、前記相関する変数同士をグループ化するように構成されている、システム。
【請求項19】
コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、を備える、コンピュータプログラムプロダクトであって、
前記記憶媒体は、プロセッサにより前記コンピュータコード命令が工業用バッチプロセスのモデル化、監視及び制御のために実行されると、当該コンピュータコード命令によって前記プロセッサが、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする手順、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする手順、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する手順、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する手順、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する手順、
前記バッチアライメントを、オフラインモードで実行する手順、ならびに
前記バッチアライメントを、オンラインモードで実行する手順であって、前記オフラインモードで実行する手順とは別個に実行する、手順、
を実行することになるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている、コンピュータプログラムプロダクト。
【発明の詳細な説明】
【関連出願】
【0001】
本願は、2018年4月30日付出願の米国特許出願第15/967,099号の継続出願である。上記出願の全教示内容は、参照をもって本明細書に取り入れたものとする。
【背景技術】
【0002】
プロセス産業では、過去３０年間で高度プロセス制御（例えば、多変数予測制御（すなわち、ＭＰＣ））や実時間最適化（ＲＴ－ＯＰＴ）が進歩し、実際に適用されてきた。何千ものＭＰＣシステムが精製所や化学プラントや石油化学処理ユニットやその他の製造業者で稼働しており、彼らの利益を最大化しながらそれらのプロセスの安全な操業を維持している。しかし、上記の成功のほとんどは、連続方式の製造プロセスに集中している。逆に、プロセス産業でしばしば見受けられる別の種類の重要な生産プロセスであるバッチプロセスでは、最新技術がかなり遅れている。バッチプロセスの多くは、従来の比例－積分－微分（ＰＩＤ）制御で操業しており、場合によっては手動の制御で操業している。
【0003】
バッチプロセスは、数ある中でも医薬、生化学、食品やバイオなどの幾つかの産業で重要な役割を果たしている。よって、バッチ方式の生産プロセスで高度なモデル化システムや監視システムや制御システムを開発及び配備することは、従来のエネルギー産業や石油化学産業だけに留まらず、数多くの製造業者、特には特殊薬品産業や医薬産業の製造業者が所望するところであり且つ彼らにとって極めて有益である。
【0004】
バッチプロセスは、開始時点、終了時点、および当該時点間での変数の何らかの変化を含むプロセスである。バッチプロセスの典型例は、特殊薬品、医薬品、混合及び攪拌、ポリマープロセシング、半導体製造、食品の加工などの製造産業でしばしば見受けられる。バッチ方式の生産プロセスは、連続プロセスとは違って、当該連続プロセスで広く利用されているＭＰＣ、ＲＴ－ＯＰＴ技術などといった既存のアプローチの適用を不適なものにする特殊な性質を数多く有している。バッチプロセスでは、それに代えて、特殊なモデル化技術や制御技術の一式が要求される。多くのバッチ方式の生産プロセスに伴う、生化学発酵過程、重合過程などの物理的メカニズムや化学的メカニズムや生物学的メカニズムが未だ解明されていないことを理由に、第一原理モデルベースのバッチモデル化技術や制御技術は未だに発展途上である。医薬産業の大半の生化学的バッチプロセスや特殊薬品産業の数多くの物理的バッチプロセスや化学的バッチプロセスについては、正確な第一原理モデルを構築することが未だに難しい。
【0005】
これに対し、バッチの履歴データを基に構築された多変量統計モデルを用いるデータドリブンなアプローチが魅力を増しており、かつ、実用性も示唆している。数多くの学術的事例研究や論文が公表されているが、これらは、バッチプロセスを監視及び制御するのに、主成分解析（ＰＣＡ）や潜在的構造投影（ＰＬＡ）の多変量統計モデルを構築及び利用することも含め、非常によく見受けられる既存のアプローチを用いたものである（非特許文献１を参照のこと）。しかしながら、これらの学術的研究の注力は未だに数学的アルゴリズムの開発及び改善の段階であり、模擬問題や小規模の試験的問題が重点となっている。工業的な実用には、体系的な解決手段が未だに欠如している。本開示は、工業上のこのような体系的な解決手段へと向かう重要な前進となる。
【0006】
より詳細に述べると、バッチのデータドリブンなモデル化における基本的な課題の一つは、各バッチの完了までの経時的長さが一貫し得ないため、バッチのデータドリブンなモデル化、監視及び制御戦略を実施するにも、「バッチデータのアライメント」が重要かつ必須の工程になるという点である。バッチデータのアライメント問題についての学術的研究や事例研究は報告されている（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）ものの、これらの既存のアプローチで提案されているアプローチは、動的時間伸縮（ＤＴＷ）アルゴリズムに基づいたものであった。ＤＴＷアプローチではアライメント結果が望ましいものにならない場合があり得ることが知られており（非特許文献６）、ＤＴＷアプローチは、工業的な実用にまで十分に成熟しているとは言えない。
【0007】
より重要なことに、既存のアプローチには、工業用途でのオフラインとオンラインの双方でのデータアライメントにおける数多くの実用上の課題に対処することのできる体系的な手法が欠如している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0008】
【文献】Paul Nomikos, John F. MacGregor, “Monitoring Batch Processes Using Multiway Principal Component Analysis, AIChE Journal,” 40(8), 1361-1375 (August 1994)
【文献】Gonzalez-Martinez, J. M., Ferrer, A., & Westerhuis, J. A., “Real-time synchronization of batch trajectories for on-line multivariate statistical process control using Dynamic Time Warping,” Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 105(2), 195-206 (January 2011)
【文献】Dai, C., Wang, K., & Jin, R., “Monitoring Profile Trajectories with Dynamic Time Warping Alignment,” Quality and Reliability Engineering International, 30(6), 815-827 (June 2014)
【文献】Gonzalez Martinez, J. M., De Noord, O., & Ferrer, A. “Multi-synchro: a novel approach for batch synchronization in scenarios of multiple asynchronisms,” Journal of Chemometrics, 28(5):462-475 (October 2014)
【文献】Ramaker, H. J., van Sprang, E. N., Westerhuis, J. A., & Smilde, A. K., “Dynamic time warping of spectroscopic BATCH data,” Analytica Chimica Acta, 498(1), 133-153 (August 2003)
【文献】Zhang, Y., & Edgar, T. F., “A Robust Dynamic Time Warping Algorithm for Batch Trajectory Synchronization,” American Control Conference, pp. 2864-2869 (June 2008)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
本開示では、モデル化を行うためのオフラインでのバッチデータのアライメントとプロセス監視及び制御を行うためのオンラインでのバッチデータのアライメントの双方に適したバッチデータアライメント及び自動ワークフローの数多くの工程に詳細に取り組む、包括的な方法（及びシステム）について説明する。本発明の態様では、リアルタイムアプリケーション用モデル化のためのアプローチを提供する。
【課題を解決するための手段】
【0010】
バッチの履歴データを基に始まる、オフラインとオンラインでのバッチデータのアライメントを自動的に実行する、新たなコンピュータ方法（及びシステム）について開示する。当該システムは、次の主なタスクを実行することが可能である：（１）利用可能なバッチ履歴データのロード；（２）バッチ履歴データのスケーリング、スクリーニング、ならびに外れバッチ（outlier batch）の特定及び排除；（３）各種尺度に基づく、アライメント用の最適な参照バッチの選択；（４）ユーザに対する、バッチフェーズの設定及び計算の支援；（５）アライメント手順に参加させるキー変数の選択；（６）アライメントを最適なものにする変数重み付け係数の推定；（７）オフラインモード、オンラインモード、またはオフラインモードとオンラインモードの双方でのバッチアライメントの実行。
【0011】
本開示のシステムは、上記の工程（７）にて、オフラインアプリケーションとオンラインアプリケーションの双方でバッチアライメントを実行し得る。オフラインの場合には、バッチデータがプラントヒストリアンから入手可能であり得て、かつ、その主な用途は、バッチ原料成分に関する製品品質分析や、レシピ比較、操業手順最適化、操業問題診断などといった、過去のバッチ操業データについてのバッチモデル化や解析である。
【0012】
オンラインの場合には、現在実行中のバッチが、選ばれた参照バッチに対してバッチアライメントを実施される。その用途は、目下のバッチプロセスの進行の監視や最終製品の品質の予測などであり得る。オンラインの場合には、バッチが未だ実行中であり部分的なバッチデータしか利用できないため、スライディング時間窓を使ってバッチアライメントを繰返し実施することになる。
【0013】
前記システムは、既存のアプローチの標準的な動的時間伸縮（ＤＴＷ）アプローチ（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）よりも向上した解を提供する。本開示のシステムは、オフラインとオンラインの双方でのアライメントにスライディング時間窓によるいわゆる動的時間補間（ＤＴＩ）アルゴリズムを用いてバッチアライメント問題の解を求めるものであり、工業用途の既存のアプローチでのＤＴＷ解よりも好適かつ望ましい、滑らかな結果を生じさせる。本開示のアプローチは、ＤＴＷアルゴリズムとは違って、バッチアライメント問題を解の算出すべき連続的最適化問題として定義及び定式化するものであり、その結果は時間的に連続したものとなると共に常に滑らかなものになる。
【0014】
詳細には、リアルタイム（オンライン）の場合、バッチ最中の時点なので部分的な（過去の）バッチデータしか利用することができない。解を求めるべき問題は、条件が経時的に時間変化する繰返し最小化である。アライメントを実施すべき現在のバッチが進行中のプロセスであるのに対し参照バッチは完了済みのバッチなので、前記システムは、現在のバッチがどのフェーズにあるのか、および当該現在のバッチの成熟度がどれほどなのかを求めなければならない。また、各バッチフェーズで、プロセス変数の変動（プロファイル）は異なったものになり得る。よって、バッチアライメント問題では、プロセス変数の重み付けがそれに合わせて変えられ得る。これらの要因により、オンラインでのバッチアライメント問題はより複雑なものとなり得て、解の算出時間も長くなる。本開示のシステムでは、オンラインアライメントの総計算時間を短くするために、スライディング窓を導入しているほか、ＤＴＷオンライン最小化の改変版、および黄金分割探索（ＧＳＳ）法によるＤＴＩを用いる。
【0015】
より詳細には、一部の実施形態における前記システムは、次の具体的な工程を実行してバッチ進行中の任意の時点でのアライメントを最適なものにし得る：（１）最新の（現在の）バッチフェーズの確定；（２）対応する一連の変数重み付けの選択；（３）バッチのそれまでの時点で存在する情報に基づく、変数重み付けの調節；（４）ＤＴＷアルゴリズムの適用による、バッチ成熟度の推定；（５）推定した成熟度に基づく、変数重み付けのさらなる調節；（６）バッチ成熟度の上下界の調節；（７）スライディング窓の始点の決定；（８）予測ステップの算出；（９）必要に応じて行う、スライディング窓のサイズの拡張およびバッチ成熟度の上下界の再調節；（１０）キーアライメント時刻の特定；（１１）最終アライメントにおけるキーアライメント時刻同士の、ＤＴＷアルゴリズムの適用による相対位置の確定；（１２）ＧＳＳアルゴリズムを使ったＤＴＩの適用による、最新アライメントの微調整及び最終決定；（１３）オンラインアプリケーションエンジン（例えば、ＰＣＡモデル、ＰＬＳモデル等）に対する最新アライメント結果の出力、および次のサンプリング／計算サイクルまでの待機。
【0016】
本発明の例示的な実施形態は、工業的バッチプロセスをモデル化、監視及び制御する、コンピュータに実装される方法、コンピュータシステム及びコンピュータプログラムプロフダクトに向けられている。当該コンピュータシステムは、プロセッサと、コンピュータコード命令が記憶されたメモリと、を備える。当該メモリは、前記コンピュータコード命令が前記プロセッサにより実行されることでモデラエンジンが前記コンピュータシステムに実装されるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている。前記コンピュータプログラムプロダクトは、コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、を備える。当該記憶媒体は、前記コンピュータコード命令がプロセッサにより実行されることで工業的バッチプロセスが当該プロセッサによりモデル化、監視及び制御されるように、当該プロセッサに動作可能に接続されている。
【0017】
一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、（解析エンジンによる）システム、およびプログラムプロダクトは、プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記バッチアライメントを、オフラインモード又はオンラインモードで実行する。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する。
【0018】
例示的な実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記外れバッチデータをさらにスクリーニング及び除外し得る。よって、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、さらに、選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、スクリーニングし得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、選択した前記所与のバッチをエクスポートし得る。
【0019】
例示的な実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記参照バッチをさらに選択し得る。よって、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にし得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にし得る。
【0020】
前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択し得る。一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、相関する変数同士をグループ化し得る。よって、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのロード情報にＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求め得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行い得る。
【0021】
一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つの変数重み付け（重み付け係数）をさらに推定し得る。よって、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行い得る。
【0022】
前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行し得る。よって、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節し得る。
【0023】
前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、少なくとも１つのアライメント時刻（例えば、キーアライメント時刻）を特定し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、特定した前記アライメント時刻（例えば、キーアライメント時刻）に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記最新バッチの前記アライメントを実行し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記最新バッチの前記アライメントの実行によって前記変数重み付けを調節する上記の工程を繰返し行い得る。
【0024】
一部の実施形態において、前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成し得る。前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求め得る。
【0025】
前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトの一部の実施形態において、前記スライディング窓のアライメントは、動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものとされ得る。
【0026】
前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトの一部の実施形態において、前記スライディング窓のアライメントは、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものとされ得る。
【0027】
前記コンピュータ方法、システム、およびプログラムプロダクトは、前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義し得る。
【0028】
前述の内容は、添付の図面に示す例示的な実施形態についての以下のより詳細な説明から明らかになる。異なる図をとおして、同一の参照符号は同一の構成／構成要素を指すものとする。図面は必ずしも縮尺どおりではなく、むしろ、実施形態を図示することに重点が置かれている。
【図面の簡単な説明】
【0029】
【図1A】バッチアライメントを実行する例示的な方法のフロー図である。
【図1B】参照バッチを選択する例示的な方法のフロー図である。
【図1C】バッチアライメントに用いるキー変数を選択する例示的な方法のフロー図である。
【図1D】バッチ成熟度を推定するのに用いられる、ＤＴＷアルゴリズムの探索グリッドを示す図である。
【図1E】ＤＴＷアライメント結果に基づいて生成される、バッチ成熟度を推定するための探索区間を示すスケッチである。
【図1F】探索区間の上界及び下界を示すスケッチである。
【図1G-I】オンラインでのバッチアライメントの例示的な方法のフロー図である。
【図1G-II】オンラインでのバッチアライメントの例示的な方法のフロー図である。
【図1H】一部の実施形態における、平滑性指数を示すグラフである。
【図1I】一部の実施形態における、曲線性指数－対－曲線性ペナルティを示すグラフである。
【図1J】一部の実施形態における、一貫性指数－対－フェーズを示すグラフである。
【図2A】化学生成物を製造する、例示的な工業的バッチ反応装置及び乾燥装置の概略図である。
【図2B】バッチ実行中の例示的なバッチ反応装置を示す図である。
【図2C】完了後の例示的なバッチについての、６種類の変数の測定値を記録したグラフである。
【図2D】過去のバッチ実行にて記録された、典型的なバッチプロセスの履歴バッチデータセットを、３元構造に整理した概略図である。
【図3A】アライメント前とアライメント後の、バッチ変数の測定値の一例を示す図である。
【図3B】システムがオフラインとオンラインで変数のバッチアライメントを実行する一例を示す図である。
【図4】ユーザがキー変数を選択するための、計算結果のユーザインターフェース（ＵＩ）ディスプレイを示す図である。
【図5】本発明の実施形態が実現され得る例示的なコンピュータネットワーク環境の概略図である。
【図6】本発明の実施形態における、バッチプロセスのデータ収集及び監視用の例示的なネットワーク環境を示すブロック図である。
【図7】本発明の１つ以上の実施形態における、予測推測モデルを作成及び配備するためのコンピュータ（又はデジタル処理）システムのブロック図である。
【図8】本発明の１つ以上の実施形態における、予測推測モデルを作成及び配備するためのコンピュータの例示的な内部構造のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0030】
以下では、例示的な実施形態について説明する。
【0031】
プロセス産業では、バッチプロセスが、数ある中でも医薬業界、生化学業界、食品業界、バイオ業界などの幾つかの業界で重要な役割を果たしている。この種類のプロセス用に解析及び監視の手法を開発することは、経済的視点からみて重要な課題である。近年、業界のトレンドとして、ますます多くの製造業者が低利大量の連続方式の大規模生産から特殊化学品や医薬製品の高利少量のバッチ方式の生産へと焦点を切り替えている。
【0032】
しかし、連続方式の生産プロセスと比べて、バッチプロセス用のモデル化、監視及び制御の技術は実用がかなり遅れている。大半のバッチプロセスは、従来のＰＩＤ制御や手動の制御で操業されている。学術的研究では、主成分解析（ＰＣＡ）や潜在的構造投影（ＰＬＳ）を用いた多変量統計アプローチに基づく高度なバッチモデル化、監視及び制御が提案かつ事例研究されている（非特許文献１及び非特許文献２）。既存のアプローチでは、一部であるが、ＤＴＷアルゴリズムに基づく幾つかのバッチアライメントアルゴリズムがオンライン用途に提案されてきた。非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと。しかし、ＤＴＷベースのアプローチには、工業的用途にとって理想的でない、滑らかでないアライメントやキーポイントの欠落などといった、望ましくない特性が幾つかある。
【0033】
工業的用途への実用では、バッチアライメントが、バッチのモデル化、監視及び制御を成功させるうえでの必要不可欠な工程となる。しかし、工業的な実用向けに市販されているソフトウェア製品の視点からみた既存のアプローチの中には、極めて単純なアプローチを使ってバッチアライメントを行っているものもあり、正確かつ体系的な手法や解決手段が欠如している。本発明の一部の実施形態は、実用上の数多くの重大な課題に対処するためのそのような革新的な解決手段を、オフラインとオンラインのバッチアライメントのための完全かつ自動的かつ体系的な解決手段と合わせてユーザへ提供する。
【0034】
多変量バッチモデル化及び制御で解を算出するうえでの基本的な課題は、各バッチの完了までの経時的長さが一貫し得ないため、各バッチを参照バッチと比較するのが難しいという点である。そのため、「バッチデータのアライメント」が重要かつ必須の工程となる。既存のアプローチと比較すると（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）、本願の出願人の開示の態様は、既存のアプローチに対して下記の利点を奏する：
● 既存のアプローチには、工業的応用時にオンラインでバッチアライメントを行うための体系的な手法が欠けている。本開示では、オフラインとオンラインの双方でバッチのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動ワークフローで実行する方法（及びシステム）１００について説明する。
● 既存のアプローチには、履歴バッチデータのロード、ならびに外れバッチ及びフラットな軌跡の変数のスクリーニング及び除外がシステム自動化されていると共に、有効なバッチを特定してキーバッチ変数をランク付けするという能力を備えた手法が欠けている。
● 既存のアプローチでは、一部であるが（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）、いわゆる動的時間伸縮（ＤＴＷ）アルゴリズムを使ってバッチデータのアライメントが行われてきた。しかし、ＤＴＷでは、アライメント後のデータに大きな歪みが生じ得たり（例えば、元々の生データに存在しない段差状のステップのような挙動がもたらされ得たり）、離散時間的性質が原因となって軌跡データ上の異常が見逃されたりし得る（非特許文献６）。本開示では、それに取って代わるアルゴリズムとしていわゆる動的時間補間（ＤＴＩ）を設定し、ＤＴＷアルゴリズムと併用することによってこの問題点に対処する。
● オンラインでのバッチ監視及び制御用途のためにアライメントをオンラインで行う際、測定対象のバッチ軌跡は未完了である。そのため、まず最新のバッチ成熟度を求めてから、それに応じてアライメントを実行する必要がある。既存のアプローチでは、バッチ成熟度を求めるのに非厳密な終点（終点未定）のＤＴＷが使われてきたが、これは大きな歪みをもたらし得る（非特許文献２、非特許文献３及び非特許文献４）。本開示のシステムでは、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版によるＤＴＩを用いてこの問題点に対処している。
● 本開示は、工業的な実用の要望に応えてオンラインでのアライメントを解決する、革新的なアルゴリズムを提示する。当該アルゴリズムは、移動アライメント窓を導入及び採用し解を算出すべき最適化問題の大きさを有意に削減することで、各サンプリング区間でのオンラインのパフォーマンスを円滑なものにする。この新しいアルゴリズムでは、ＤＴＷを用いて狭小なバッチ成熟度上下界を算出し、ＧＳＳ法の探索空間を縮小する。ＧＳＳを用いたＤＴＩとＤＴＷとを組み合わせることにより、オンラインでのバッチアライメントのための満足のいく解決手段が得られる。
● 既存のアプローチには、工業的応用時にオンラインでバッチアライメントを行うための体系的な手法が欠けている。本開示では、オフラインとオンラインの双方でバッチのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動ワークフローで実行する方法（及びシステム）１００について説明する。
● 既存のアプローチには、履歴バッチデータのロード、ならびに外れバッチ及びフラットな軌跡の変数のスクリーニング及び除外がシステム自動化されていると共に、有効なバッチを特定してキーバッチ変数をランク付けするという能力を備えた手法が欠けている。
● 既存のアプローチでは、一部であるが（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）、いわゆる動的時間伸縮（ＤＴＷ）アルゴリズムを使ってバッチデータのアライメントが行われてきた。しかし、ＤＴＷでは、アライメント後のデータに大きな歪みが生じ得たり（例えば、元々の生データに存在しない段差状のステップのような挙動がもたらされ得たり）、離散時間的性質が原因となって軌跡データ上の異常が見逃されたりし得る（非特許文献６）。本開示では、それに取って代わるアルゴリズムとしていわゆる動的時間補間（ＤＴＩ）を設定し、ＤＴＷアルゴリズムと併用することによってこの問題点に対処する。
● オンラインでのバッチ監視及び制御用途のためにアライメントをオンラインで行う際、測定対象のバッチ軌跡は未完了である。そのため、まず最新のバッチ成熟度を求めてから、それに応じてアライメントを実行する必要がある。既存のアプローチでは、バッチ成熟度を求めるのに非厳密な終点（終点未定）のＤＴＷが使われてきたが、これは大きな歪みをもたらし得る（非特許文献２、非特許文献３及び非特許文献４）。本開示のシステムでは、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版によるＤＴＩを用いてこの問題点に対処している。
● 本開示は、工業的な実用の要望に応えてオンラインでのアライメントを解決する、革新的なアルゴリズムを提示する。当該アルゴリズムは、移動アライメント窓を導入及び採用し解を算出すべき最適化問題の大きさを有意に削減することで、各サンプリング区間でのオンラインのパフォーマンスを円滑なものにする。この新しいアルゴリズムでは、ＤＴＷを用いて狭小なバッチ成熟度上下界を算出し、ＧＳＳ法の探索空間を縮小する。ＧＳＳを用いたＤＴＩとＤＴＷとを組み合わせることにより、オンラインでのバッチアライメントのための満足のいく解決手段が得られる。
【0035】
まとめると、本開示の方法（及びシステム）の態様では、バッチモデルの作成用にオフラインで且つオンライン監視及び制御用にオンラインでバッチアライメントを実行するための独自かつ体系的な解決手段が、バッチプロセスのオペレータに提供される。
【0036】
以下では、簡潔な説明のための（但し、本発明を限定するものではない）図面及び具体的な実施形態について言及する。
【0037】
履歴バッチデータに基づいてオフラインとオンラインでバッチデータのアライメントを行う、新しいコンピュータ方法（及びシステム）について開示する。当該方法（及びシステム）は、データヒストリアンサーバから履歴バッチデータをロードし、バッチデータを自動的にスクリーニングし、外れバッチおよびフラットな軌跡を有するバッチ変数を特定及び放棄し、ユーザが参照バッチ候補を選択するのを支援し、曲線性、一貫性及び平滑性についての計算及び解析に基づいてバッチキー変数をランク付けし、バッチアライメントを実行する。オフラインとオンラインのいずれの場合にもスライディング窓が用いられることで、複雑かつ時間のかかるアライメント最適化問題（ＤＴＩ）が円滑に進められる。実行中のバッチの各時点にて、詳細な解がもたらされる。工業的用途における数多くの実用上の課題に対処する技術的戦略について開示する。
【0038】
本発明の態様は、バッチのモデル化及び解析用にバッチデータアライメントをオフラインで実行したり、少なくとも１つのバッチプロセスの監視及び品質制御の要望に応えてバッチデータアライメントをオンラインで実行したりするコンピュータ方法（及びシステム）に関する。当該システムは、少なくとも１つのバッチ変数の測定値をロードしたり受け取ったりすることが可能である。前記システムは、バッチデータの自動クレンジングや参照バッチの選択やバッチフェーズの特定やオンラインとオフラインの双方でのバッチアライメントを実行することを含め（但し、これらに限定されない）、バッチのモデル化や解析を実行することが可能である。前記システムは、オンラインでのバッチ監視及び制御用途のために、最新のバッチ成熟度を自動的に求めて変数重み付けやその他のパラメータをこれに応じて調整する。前記システムは、スライディング窓を用いてオンラインのバッチアライメントを実行することで解の探索を高速化し、バッチの監視及び制御用の適切かつ正確な解をリアルタイムでユーザに提供し得る。
【0039】
一部の実施形態において、本発明は、工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータ方法（及びシステム）を提供する。当該方法（及びシステム）は、プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチ操業データをロードすることを備え得る。前記方法（及びシステム）は、ロードしたバッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングすることを備え得る。前記方法（及びシステム）は、ロードした元々の生バッチデータから、外れ（遠く離れた）バッチデータをスクリーニング及び除外することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、アライメント用のバッチフェーズを設定及び追加／変更することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、バッチ変数のプロファイル及び曲線性に基づいてキー変数を選択することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、バッチアライメントでのバッチ変数の重み付けを推定することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、前記参照バッチへのアライメントを実行すべきバッチを選択することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、バッチアライメントを最適に行うための調整パラメータを調節することを備え得る。前記方法（及びシステム）は、オフラインモード又はオンラインモードでバッチアライメントを実行することを備え得る。
【0040】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態では、バッチデータのアライメントに適さない外れバッチデータをスクリーニング及び除外することが、
ａ）バッチ変数の測定値を、他のバッチと比較して有意に「異常」な挙動（大きなギャップ（データの欠落）、外れ測定値、センサ異常などを含む（但し、これらに限定されない））を示しているか否かについてスクリーニングすること、
ｂ）データ修正アルゴリズムを適用してデータの修正を試みること、
ｃ）データ修正後の有効でないバッチ（例えば、バッチ期間に亘る変動プロファイルが他のバッチと比較して有意に異なっているバッチ等）を除外すること、
ｄ）選択したバッチ変数を、バッチプロセスでのベースサンプリングレート（例えば、１分間当たり１測定サンプル）でサンプリングし直すこと、および
ｅ）選択及び前処理したバッチデータセットを、オフラインとオンラインでのバッチアライメントにおけるさらなる解析のためにエクスポートすること、
のうちの１つ以上を含む。
ａ）バッチ変数の測定値を、他のバッチと比較して有意に「異常」な挙動（大きなギャップ（データの欠落）、外れ測定値、センサ異常などを含む（但し、これらに限定されない））を示しているか否かについてスクリーニングすること、
ｂ）データ修正アルゴリズムを適用してデータの修正を試みること、
ｃ）データ修正後の有効でないバッチ（例えば、バッチ期間に亘る変動プロファイルが他のバッチと比較して有意に異なっているバッチ等）を除外すること、
ｄ）選択したバッチ変数を、バッチプロセスでのベースサンプリングレート（例えば、１分間当たり１測定サンプル）でサンプリングし直すこと、および
ｅ）選択及び前処理したバッチデータセットを、オフラインとオンラインでのバッチアライメントにおけるさらなる解析のためにエクスポートすること、
のうちの１つ以上を含む。
【0041】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、参照バッチを選択することが、
ａ）選択したバッチ同士の平均値に対しての、各バッチの統計学的な量的尺度を計算すること、
ｂ）選択したバッチを、バッチ進行の時間軸に沿って、各変数のプロファイル付きの各表示でユーザにまとめて表示すること、
ｃ）バッチアライメント用のバッチ部分集合（１０～３０個）を、それらの表示と自身のドメイン知識との組合せに基づいて選択するようユーザに促すこと、および
ｄ）バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数（典型的には、バッチアライメントに有用な情報を提供しないフラットな軌跡を有する一部の変数）をユーザが放棄するのを可能にすること、
のうちの１つ以上を含む。
ａ）選択したバッチ同士の平均値に対しての、各バッチの統計学的な量的尺度を計算すること、
ｂ）選択したバッチを、バッチ進行の時間軸に沿って、各変数のプロファイル付きの各表示でユーザにまとめて表示すること、
ｃ）バッチアライメント用のバッチ部分集合（１０～３０個）を、それらの表示と自身のドメイン知識との組合せに基づいて選択するようユーザに促すこと、および
ｄ）バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数（典型的には、バッチアライメントに有用な情報を提供しないフラットな軌跡を有する一部の変数）をユーザが放棄するのを可能にすること、
のうちの１つ以上を含む。
【0042】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、キー変数を選択することが、
ａ）フラットな軌跡又は極めて一貫性が低い軌跡を有する変数を放棄すること、
ｂ）バッチ部分集合を選択すること、
ｃ）高い相関性を有する変数同士をグループ化すること、
ｄ）各フェーズについて、変数の軌跡形状を特定すること、
ｅ）各変数及び各フェーズについて、平滑性指数を計算すること、
ｆ）各変数及び各バッチフェーズについて、曲線性指数を計算すること、
ｇ）各変数及び各バッチフェーズについて、一貫性指数を計算すること、
ｈ）各変数及び各バッチフェーズについて、アライメントスコアを求めること、
ｉ）上記の変数特性を、ユーザが入力を行えるようにユーザへ提示すること、ならびに
ｊ）各バッチフェーズのキー変数をユーザが選択するのを指示を使って支援すること、
のうちの１つ以上を含む。
ａ）フラットな軌跡又は極めて一貫性が低い軌跡を有する変数を放棄すること、
ｂ）バッチ部分集合を選択すること、
ｃ）高い相関性を有する変数同士をグループ化すること、
ｄ）各フェーズについて、変数の軌跡形状を特定すること、
ｅ）各変数及び各フェーズについて、平滑性指数を計算すること、
ｆ）各変数及び各バッチフェーズについて、曲線性指数を計算すること、
ｇ）各変数及び各バッチフェーズについて、一貫性指数を計算すること、
ｈ）各変数及び各バッチフェーズについて、アライメントスコアを求めること、
ｉ）上記の変数特性を、ユーザが入力を行えるようにユーザへ提示すること、ならびに
ｊ）各バッチフェーズのキー変数をユーザが選択するのを指示を使って支援すること、
のうちの１つ以上を含む。
【0043】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、バッチ変数の重み付けを推定することが、
ａ）デフォルト変数の重み付け係数を、当該デフォルト変数の軌跡形状に従って予備計算すること、
ｂ）変数のランク及び標準偏差に基づいて、重み付けを調節すること、
ｃ）重み付けに、対応する一貫性指数を乗算すること、ならびに
ｄ）正常であることが分かっているバッチを幾つか動作させることにより、変数重み付けを「試行錯誤」で（例えば、反復的に）さらに調節すること、
のうちの１つ以上を含む。
ａ）デフォルト変数の重み付け係数を、当該デフォルト変数の軌跡形状に従って予備計算すること、
ｂ）変数のランク及び標準偏差に基づいて、重み付けを調節すること、
ｃ）重み付けに、対応する一貫性指数を乗算すること、ならびに
ｄ）正常であることが分かっているバッチを幾つか動作させることにより、変数重み付けを「試行錯誤」で（例えば、反復的に）さらに調節すること、
のうちの１つ以上を含む。
【0044】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、バッチアライメントをリアルタイム（オンライン）で実行することが、さらに、
ａ）実行中のバッチのうちの、アライメントすべき最新のバッチフェーズを決定すること、
ｂ）前記最新のバッチフェーズの、対応する変数重み付けを選択すること、
ｃ）ＤＴＷ用の変数重み付けを、直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節すること、
ｄ）ＤＴＷを用いて、最新のバッチ成熟度を推定すること、
ｅ）ＤＴＩの変数重み付けを、ＤＴＷによる成熟度の推定結果に基づいて調節すること、
ｆ）ＤＴＷによるバッチ成熟度の上下界を、成熟度の推定結果に基づいて調節すること、
ｇ）スライディング窓の始点を変更すること、
ｈ）予測ステップを計算して、変数の軌跡に急峻な変化があるか否かを検出すること、
ｉ）ＤＴＷの下界が最新のスライディング窓の始点に近過ぎることを条件とし、スライディング窓のサイズを拡張すること、
ｊ）キーアライメント時刻を特定すること、
ｋ）キーアライメント時刻を条件に用いて、スライディング窓のサイズを拡張させるか否かを確認すること、
ｌ）最新のアライメント窓のサイズに照らしてバッチの成熟度の上下界を検討し、最終確認を行うこと、
ｍ）ＧＳＳを呼び出してＤＴＩによる最適なバッチ成熟度推定を行い、最新の点でのバッチアライメントを完了すること、ならびに
ｎ）最新バッチの各実行時点で（ａ）から（ｍ）までを繰り返すこと、
のうちの１つ以上を含む。
ａ）実行中のバッチのうちの、アライメントすべき最新のバッチフェーズを決定すること、
ｂ）前記最新のバッチフェーズの、対応する変数重み付けを選択すること、
ｃ）ＤＴＷ用の変数重み付けを、直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節すること、
ｄ）ＤＴＷを用いて、最新のバッチ成熟度を推定すること、
ｅ）ＤＴＩの変数重み付けを、ＤＴＷによる成熟度の推定結果に基づいて調節すること、
ｆ）ＤＴＷによるバッチ成熟度の上下界を、成熟度の推定結果に基づいて調節すること、
ｇ）スライディング窓の始点を変更すること、
ｈ）予測ステップを計算して、変数の軌跡に急峻な変化があるか否かを検出すること、
ｉ）ＤＴＷの下界が最新のスライディング窓の始点に近過ぎることを条件とし、スライディング窓のサイズを拡張すること、
ｊ）キーアライメント時刻を特定すること、
ｋ）キーアライメント時刻を条件に用いて、スライディング窓のサイズを拡張させるか否かを確認すること、
ｌ）最新のアライメント窓のサイズに照らしてバッチの成熟度の上下界を検討し、最終確認を行うこと、
ｍ）ＧＳＳを呼び出してＤＴＩによる最適なバッチ成熟度推定を行い、最新の点でのバッチアライメントを完了すること、ならびに
ｎ）最新バッチの各実行時点で（ａ）から（ｍ）までを繰り返すこと、
のうちの１つ以上を含む。
【0045】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、バッチの成熟度の推定を、ＤＴＷを用いた終点未定問題として定式化することが、さらに、
ａ）バッチの成熟度の推定を、累積距離Ｄｉ，ｊを用いた終点未定問題として定義すること、
ａ）バッチの成熟度の推定を、累積距離Ｄｉ，ｊを用いた終点未定問題として定義すること、
【0046】
【数1】
【0047】
（式中、
【0048】
【数2】
【0049】
とする。）
ｂ）サイズ：Ｉ×Ｊのグリッド（Ｉは最新バッチの点の数であり、Ｊは参照バッチ全体の点の数である）を、点同士の各対（ｉ，ｊ）に関連した累積距離で埋めること、および
ｃ）グリッドの最適なワーピングパスを、グリッド内の最小値を辿るように点から点へと単調的にバックトラッキングすることによって探し出すこと、
のうちの１つ以上を含む。
ｂ）サイズ：Ｉ×Ｊのグリッド（Ｉは最新バッチの点の数であり、Ｊは参照バッチ全体の点の数である）を、点同士の各対（ｉ，ｊ）に関連した累積距離で埋めること、および
ｃ）グリッドの最適なワーピングパスを、グリッド内の最小値を辿るように点から点へと単調的にバックトラッキングすることによって探し出すこと、
のうちの１つ以上を含む。
【0050】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、スライディング窓ベースのアライメント問題を、ＤＴＩを用いて定式化することが、さらに、
ａ）スライディング窓ベースのアライメント問題を、
ａ）スライディング窓ベースのアライメント問題を、
【0051】
【数3】
【0052】
の最小化として定義すること、
（式中、ｙＩｎｔｋ，ｊは式（６）を用いて算出される線形補間値である。）
（式中、ｙＩｎｔｋ，ｊは式（６）を用いて算出される線形補間値である。）
【0053】
【数4】
【0054】
のうちの１つ以上を含む。
【0055】
前記方法（及びシステム）の一部の実施形態において、高い相関性を有する変数同士をグループ化することが、さらに、
ａ）バッチデータの観測方向の展開を用いて、ＰＣＡモデルを構築すること、および
ｂ）ＰＣＡスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を含む。
ａ）バッチデータの観測方向の展開を用いて、ＰＣＡモデルを構築すること、および
ｂ）ＰＣＡスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を含む。
【0056】
一部の実施形態において、バッチアライメントを実行する前記方法（及びシステム）は、
１）当該システムが、データベースサーバから、利用可能な履歴バッチデータをロードすること：
ａ）典型的には、各バッチが多数のプロセス変数を含んでおり、それぞれの変数は、オンラインセンサを用いて測定されて且つ各変数の種類（例えば、質量流量、温度、圧力等）に応じた特定のサンプリングレートで記録される；
ｂ）バッチのプロセス変数のデータは、連続型の測定値に限定されず、バッチ反応装置の撹拌機のオンオフや冷却水の供給などといった一部の二値的信号もしばしば見受けられる；
２）当該システムが、外れバッチを特定及び除外するスケーリング可能データ走査部、およびバッチデータが別のサンプリングレートでサンプリングされたものである場合に当該バッチデータをサンプリングし直す（同期させる）バッチデータ前処理部を提供すること：
ａ）バッチ変数の測定値は、他のバッチと比較して有意に「異常」な挙動（大きなギャップ（データの欠落）、外れ測定値、センサ異常などを含む（但し、これらに限定されない））を示しているか否かについてスクリーニングされる；
ｂ）上記のような問題点を有する各変数については、特定の条件のデータ修正アルゴリズムをデータに適用して修正が行われる；
ｃ）データ修正後の有効でないバッチ（例えば、バッチ期間に亘る変動プロファイルが他のバッチと比較して有意に異なっているバッチ等）が除外される；
ｄ）選択したバッチ変数が、前記バッチプロセスでのベースサンプリングレート（例えば、１分間当たり１測定サンプル）でサンプリングし直される；
ｅ）選択及び前処理したバッチデータセットが、オフラインとオンラインでのバッチアライメントにおけるさらなる解析のためにエクスポートされる；
３）平均的なプロファイルを有する最も代表的なバッチを選択し、参照バッチの選択を行うこと：
ａ）当該システムが、予め自動選択されたバッチの中から選択したバッチ同士を、バッチ進行の時間軸に沿って、各変数のプロファイル付きの各表示でまとめて任意で表示する；
ｂ）ユーザが、バッチアライメント用のバッチ部分集合（１０～３０個）を、それらの表示と自身のドメイン知識との組合せに基づいて選択し得る；
ｃ）当該システムが、さらに、バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数（典型的には、バッチアライメントに有用な情報を提供しないフラットな軌跡を有する一部の変数）をユーザが放棄するための選択肢を提供する；
４）キーバッチ変数を決定すること：
ａ）各変数の軌跡に区分線形近似（ＰＬＡ）アルゴリズムを適用して平均軌跡形状を定量的に特定する；
ｂ）各バッチフェーズでの各バッチ変数の曲線性指数を算出する；
ｃ）各バッチフェーズでの各バッチ変数の一貫性指数を計算する；
ｄ）各バッチフェーズでの各バッチ変数の平滑性指数を計算する；
ｅ）各バッチフェーズでの各バッチ変数のシグネチャを調べるために定められたアライメントスコア（ＡＳ）を、平均軌跡形状、曲線性指数、一貫性指数及び平滑性指数に基づいて調べる；
ｆ）ユーザが、ＡＳを参考にして各バッチフェーズのキー変数を選択し得る；
ｇ）場合によっては、ユーザが、特定されたキーバッチ変数の中から、最も重要なインジケータ、および重要なフェーズマーカー（すなわち、フェーズ中のキーイベント）を有する変数を選択する；
５）バッチアライメント用に定式化された最小化数学問題における対応する変数の相対的重要性を反映した、変数重み付けを選択すること：
ａ）ユーザが選択しなかった変数の重み付けはゼロとする；
ｂ）ユーザが選択した変数については、軌跡形状（すなわち、変数値の変化の有意性）に基づいて変数をランク付けする；
ｃ）軌跡形状に基づいて上記のように生成されたランクに従って、基礎的重み付けを振り当てる；
ｄ）各バッチフェーズでの変数の広がりを特定し、基礎的重み付けに広がり尺度を乗算する；
ｅ）４番目の工程の中で、最も高いランクの最も大きい値を探し出す；
ｆ）最も高いランクに含まれる変数の重み付け＝５番目の工程の最大値÷対応する広がり尺度とする；
ｇ）前記最大値を所定の係数で減縮し、次のランクに含まれる変数の重み付け＝当該最大値÷対応する広がり尺度とする。残りの全てのランクについて、この工程を繰り返す；
ｈ）最後に、最新の重み付けに一貫性指数を乗算する；
６）その他の調整パラメータを選択すること：
ａ）当該システムが、バッチアライメントのあいだＤＴＷペナルティとＧＳＳ許容範囲の閾値とをデフォルト値に維持することを推奨する；
ｂ）アライメント窓のサイズ、およびバッチ成熟度区間のサイズのＤＴＷパラメータは、特定のデータセットに大きく依存するものの、当該システムは、ユーザにデフォルトパラメータの一式を提供する；
ｃ）ＤＴＷ目的関数及びＤＴＩ目的関数を構成する各項のパラメータも、特定のデータセットに依存する。当該システムは、（すなわち、アライメント結果が不十分と見なされない限り）デフォルト値の使用をユーザに推奨する；
のうちの１つ以上を備える。
１）当該システムが、データベースサーバから、利用可能な履歴バッチデータをロードすること：
ａ）典型的には、各バッチが多数のプロセス変数を含んでおり、それぞれの変数は、オンラインセンサを用いて測定されて且つ各変数の種類（例えば、質量流量、温度、圧力等）に応じた特定のサンプリングレートで記録される；
ｂ）バッチのプロセス変数のデータは、連続型の測定値に限定されず、バッチ反応装置の撹拌機のオンオフや冷却水の供給などといった一部の二値的信号もしばしば見受けられる；
２）当該システムが、外れバッチを特定及び除外するスケーリング可能データ走査部、およびバッチデータが別のサンプリングレートでサンプリングされたものである場合に当該バッチデータをサンプリングし直す（同期させる）バッチデータ前処理部を提供すること：
ａ）バッチ変数の測定値は、他のバッチと比較して有意に「異常」な挙動（大きなギャップ（データの欠落）、外れ測定値、センサ異常などを含む（但し、これらに限定されない））を示しているか否かについてスクリーニングされる；
ｂ）上記のような問題点を有する各変数については、特定の条件のデータ修正アルゴリズムをデータに適用して修正が行われる；
ｃ）データ修正後の有効でないバッチ（例えば、バッチ期間に亘る変動プロファイルが他のバッチと比較して有意に異なっているバッチ等）が除外される；
ｄ）選択したバッチ変数が、前記バッチプロセスでのベースサンプリングレート（例えば、１分間当たり１測定サンプル）でサンプリングし直される；
ｅ）選択及び前処理したバッチデータセットが、オフラインとオンラインでのバッチアライメントにおけるさらなる解析のためにエクスポートされる；
３）平均的なプロファイルを有する最も代表的なバッチを選択し、参照バッチの選択を行うこと：
ａ）当該システムが、予め自動選択されたバッチの中から選択したバッチ同士を、バッチ進行の時間軸に沿って、各変数のプロファイル付きの各表示でまとめて任意で表示する；
ｂ）ユーザが、バッチアライメント用のバッチ部分集合（１０～３０個）を、それらの表示と自身のドメイン知識との組合せに基づいて選択し得る；
ｃ）当該システムが、さらに、バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数（典型的には、バッチアライメントに有用な情報を提供しないフラットな軌跡を有する一部の変数）をユーザが放棄するための選択肢を提供する；
４）キーバッチ変数を決定すること：
ａ）各変数の軌跡に区分線形近似（ＰＬＡ）アルゴリズムを適用して平均軌跡形状を定量的に特定する；
ｂ）各バッチフェーズでの各バッチ変数の曲線性指数を算出する；
ｃ）各バッチフェーズでの各バッチ変数の一貫性指数を計算する；
ｄ）各バッチフェーズでの各バッチ変数の平滑性指数を計算する；
ｅ）各バッチフェーズでの各バッチ変数のシグネチャを調べるために定められたアライメントスコア（ＡＳ）を、平均軌跡形状、曲線性指数、一貫性指数及び平滑性指数に基づいて調べる；
ｆ）ユーザが、ＡＳを参考にして各バッチフェーズのキー変数を選択し得る；
ｇ）場合によっては、ユーザが、特定されたキーバッチ変数の中から、最も重要なインジケータ、および重要なフェーズマーカー（すなわち、フェーズ中のキーイベント）を有する変数を選択する；
５）バッチアライメント用に定式化された最小化数学問題における対応する変数の相対的重要性を反映した、変数重み付けを選択すること：
ａ）ユーザが選択しなかった変数の重み付けはゼロとする；
ｂ）ユーザが選択した変数については、軌跡形状（すなわち、変数値の変化の有意性）に基づいて変数をランク付けする；
ｃ）軌跡形状に基づいて上記のように生成されたランクに従って、基礎的重み付けを振り当てる；
ｄ）各バッチフェーズでの変数の広がりを特定し、基礎的重み付けに広がり尺度を乗算する；
ｅ）４番目の工程の中で、最も高いランクの最も大きい値を探し出す；
ｆ）最も高いランクに含まれる変数の重み付け＝５番目の工程の最大値÷対応する広がり尺度とする；
ｇ）前記最大値を所定の係数で減縮し、次のランクに含まれる変数の重み付け＝当該最大値÷対応する広がり尺度とする。残りの全てのランクについて、この工程を繰り返す；
ｈ）最後に、最新の重み付けに一貫性指数を乗算する；
６）その他の調整パラメータを選択すること：
ａ）当該システムが、バッチアライメントのあいだＤＴＷペナルティとＧＳＳ許容範囲の閾値とをデフォルト値に維持することを推奨する；
ｂ）アライメント窓のサイズ、およびバッチ成熟度区間のサイズのＤＴＷパラメータは、特定のデータセットに大きく依存するものの、当該システムは、ユーザにデフォルトパラメータの一式を提供する；
ｃ）ＤＴＷ目的関数及びＤＴＩ目的関数を構成する各項のパラメータも、特定のデータセットに依存する。当該システムは、（すなわち、アライメント結果が不十分と見なされない限り）デフォルト値の使用をユーザに推奨する；
のうちの１つ以上を備える。
【0057】
工程（１）～（６）が履歴バッチデータに対して実行され得て、参照バッチ、参照バッチのフェーズ、キー変数、および各フェーズでの当該キー変数の重み付けパラメータの情報が確定し得る。工程（１）～（６）から得られたこれらの結果に基づいて、各バッチの（オフライン又はオンラインでの）アライメントの実行が工程（７）で開始され得る：
【0058】
前記システムは、最新時点を終点とするスライディング窓を用いる。目下のバッチプロセスの進行に伴って、オンラインでのアライメント処理が各サンプリング区間で繰り返され得る。各サンプリング区間では、下記の工程が実行される：
【0059】
（７．１）オンラインでのアライメントの実施対象となる実行中バッチを指定する；
（７．２）当該バッチが動作している最新のバッチフェーズを求める；
（７．３）予め決められている、調節係数付きの対応する変数重み付けを選択する；
（７．４）最新のバッチ成熟度を、参照バッチとのＤＴＷで定義された最適化問題の解を求めることによって推定する；
（７．５）工程（７．４）で推定された成熟度に基づいて、ＤＴＩの変数重み付けをさらに調節する；
（７．６）更新後のＤＴＷ解に基づいて、バッチ成熟度の上下界を調節する；
（７．７）スライディング窓の始点を更新する必要があるか否かを確認する；
（７．８）キー時刻点の見逃しがないことを確認するための予測ステップを算出する；
（７．９）必要に応じてスライディング窓のサイズを拡張する；
（７．１０）キーアライメント時刻を特定する；
（７．１１）ＧＳＳ法及びＤＴＩを用いて最新のアライメントを最適化することにより、最新のアライメントの微調整及び最終確認を行う；
（７．１２）次のサンプリングサイクルへ移動及び待機する。
（７．２）当該バッチが動作している最新のバッチフェーズを求める；
（７．３）予め決められている、調節係数付きの対応する変数重み付けを選択する；
（７．４）最新のバッチ成熟度を、参照バッチとのＤＴＷで定義された最適化問題の解を求めることによって推定する；
（７．５）工程（７．４）で推定された成熟度に基づいて、ＤＴＩの変数重み付けをさらに調節する；
（７．６）更新後のＤＴＷ解に基づいて、バッチ成熟度の上下界を調節する；
（７．７）スライディング窓の始点を更新する必要があるか否かを確認する；
（７．８）キー時刻点の見逃しがないことを確認するための予測ステップを算出する；
（７．９）必要に応じてスライディング窓のサイズを拡張する；
（７．１０）キーアライメント時刻を特定する；
（７．１１）ＧＳＳ法及びＤＴＩを用いて最新のアライメントを最適化することにより、最新のアライメントの微調整及び最終確認を行う；
（７．１２）次のサンプリングサイクルへ移動及び待機する。
【0060】
［主な作業工程および詳細な方法］
図１Ａは、本開示の例示的な方法を示すワークフロー図である。当該方法（及びシステム）の一部の実施形態において、図１Ａの主なステップは、オフラインとオンラインの双方でのバッチアライメントのために下記のようなステップを実行する。
図１Ａは、本開示の例示的な方法を示すワークフロー図である。当該方法（及びシステム）の一部の実施形態において、図１Ａの主なステップは、オフラインとオンラインの双方でのバッチアライメントのために下記のようなステップを実行する。
【0061】
［プラントヒストリアンからのバッチデータのロード］
方法１００は、ステップ１０２から開始する。方法１００は、ステップ１０２にて、プラントヒストリアン又はアセットデータベースから、対象のバッチプロセスのプロセス変数のバッチ履歴操業データ（測定値）をロードする。他の実施形態では、方法１００（ステップ１０２）が、対象の生産プロセス変数の操業データを、他のプラントデータサーバ、プラント管理システムなどの他のデータ源や、プラントにおける任意の他のリソースからロード（インポート）し得る。さらなる他の実施形態では、前記操業データが、スプレッドシートファイル、テキストファイル、バイナリファイルなどを含む所与のファイル形式でロードされ得る。
方法１００は、ステップ１０２から開始する。方法１００は、ステップ１０２にて、プラントヒストリアン又はアセットデータベースから、対象のバッチプロセスのプロセス変数のバッチ履歴操業データ（測定値）をロードする。他の実施形態では、方法１００（ステップ１０２）が、対象の生産プロセス変数の操業データを、他のプラントデータサーバ、プラント管理システムなどの他のデータ源や、プラントにおける任意の他のリソースからロード（インポート）し得る。さらなる他の実施形態では、前記操業データが、スプレッドシートファイル、テキストファイル、バイナリファイルなどを含む所与のファイル形式でロードされ得る。
【0062】
ロードされる前記操業データには、前記対象の生産バッチプロセスについての複数のバッチプロセス変数（プロセス変数タグ）の連続型の測定値が含まれている。というのも、前記プラントヒストリアン又はプラントアセットデータベースには、典型的に、生産プロセスについての多数のバッチからの多数のプロセス変数の測定値が経時的に記憶されているからである。方法１００（ステップ１０２）は、前記対象のバッチプロセスのプロセス変数についてロードした元々のバッチ操業データを含む、生バッチデータセットを生成する。当該生バッチデータセットは、バッチ操業データに関するタイムスタンプに基づいた時系列セットとして形式化されたものである。
【0063】
図１Ｈ～図１Ｊは、一部の実施形態における、追加の各種グラフである。図１Ｈは、一部の実施形態における、平滑性指数のグラフである。図１Ｉは、一部の実施形態における、曲線性指数－対－曲線性ペナルティのグラフである。図１Ｊは、一部の実施形態における、一貫性指数－対－フェーズのグラフである。
【0064】
図２Ａは、化学生成物を製造する、例示的な工業的バッチ反応装置及び乾燥装置の概略図である。図２Ａには、バッチプロセスの一例が、各バッチ実行で収集及び記録されるバッチ変数の測定対象と共に示されている。図２Ａ及び図２Ｂに示すように、バッチ反応装置又は乾燥装置のプロセスは、乾燥タンク２６０、撹拌機２６２および収集タンク２６４を備え得る。
【0065】
図２Ｂには、バッチ実行中の例示的なバッチ反応装置が示されている。図２Ｂには、所与のバッチ実行２７０時の変数の測定値２７２，２７４，２７６が描かれており、当該バッチは途中までしか進んでいない様子が示されている。
【0066】
【0067】
図２Ｄは、過去のバッチ実行にて記録された、典型的なバッチプロセスの履歴バッチデータセットを、３元構造に整理した概略図である。図２Ｄには、バッチ２９０のデータを含む複数のバッチの履歴データ構造、および所与のバッチ２９２の履歴が描かれている。実施形態は、プラントバッチデータヒストリアンから生バッチ変数測定値をロードすることから開始し得る。
【0068】
［バッチデータのスケーリング］
図１Ａを再び参照する。図１Ａのステップ１０４に示すように、方法１００は、バッチアライメントおよび必要な解析やモデル化のために、バッチ変数の測定値をスケーリングし得る。例示的な実施形態では、図２Ｄに示す３元バッチデータが、「観測方向」に２次元行列へと展開させられる（すなわち、展開後の行列の各列は変数／タグに相当し、当該データ行列の下部に各バッチの時系列が付け加えられる）。次に、各列が平均中心化されて単位分散へスケーリングされる。値の欠如があれば、「ゼロ次ホールド」戦略を使って最新の既知の値で埋める。バッチ変数（列）の標準偏差値が極めて低い（例えば、１Ｅ－４未満の）場合には、単位値＝１．０が代わりに使用される（すなわち、これらはフラットな軌跡である）。
図１Ａを再び参照する。図１Ａのステップ１０４に示すように、方法１００は、バッチアライメントおよび必要な解析やモデル化のために、バッチ変数の測定値をスケーリングし得る。例示的な実施形態では、図２Ｄに示す３元バッチデータが、「観測方向」に２次元行列へと展開させられる（すなわち、展開後の行列の各列は変数／タグに相当し、当該データ行列の下部に各バッチの時系列が付け加えられる）。次に、各列が平均中心化されて単位分散へスケーリングされる。値の欠如があれば、「ゼロ次ホールド」戦略を使って最新の既知の値で埋める。バッチ変数（列）の標準偏差値が極めて低い（例えば、１Ｅ－４未満の）場合には、単位値＝１．０が代わりに使用される（すなわち、これらはフラットな軌跡である）。
【0069】
［参照バッチの選択］
例示的な実施形態では、方法（及びシステム）１００が、図１Ａのステップ１０６に示すように参照バッチを選択し得る（１０６）。つまり、実施形態は、ユーザが前記システムとインタラクションするのを可能にして、ユーザ自身のドメイン知識に基づいて当該ユーザが入力又は選択したものを利用する。方法（及びシステム）１００は、ＵＩ背後でのバッチデータ解析に基づいて、バッチ候補のリストを提供する。
例示的な実施形態では、方法（及びシステム）１００が、図１Ａのステップ１０６に示すように参照バッチを選択し得る（１０６）。つまり、実施形態は、ユーザが前記システムとインタラクションするのを可能にして、ユーザ自身のドメイン知識に基づいて当該ユーザが入力又は選択したものを利用する。方法（及びシステム）１００は、ＵＩ背後でのバッチデータ解析に基づいて、バッチ候補のリストを提供する。
【0070】
参照バッチのバッチ候補のリストは、平均的なバッチに近いバッチを探索することによって構築される。平均的なバッチの構築には、予備的なデータアライメントが必要になる。これは、簡易検索用のＤＴＷを用いて行われる（ＤＴＷに関する後述の詳細を参照のこと）。また、前記方法は、フェーズ期間の中央値を参照することでフェーズ同士の長さの違いに対処する。
【0071】
【0072】
方法（及びシステム）１００は、ステップ１２２にて、参照バッチ候補として特定すべきバッチの数（Ｎ）およびバッチ部分集合ＳＢを指定するための、ユーザの入力を受け付ける。
【0073】
ステップ１２４は、各バッチフェーズ期間同士の中央値
【0074】
【数5】
【0075】
を求める。次に、方法（及びシステム）１００は、フェーズ期間同士の中央値を参照しての相対差分二乗（square relative difference）ｘｒｉ，ｐｈ：
【0076】
【数6】
【0077】
を算出する。
（式中、ｘｉ，ｐｈはバッチｉにおけるフェーズｐｈの期間である。）次に、方法（及びシステム）１００は、ｘｐｉ：
（式中、ｘｉ，ｐｈはバッチｉにおけるフェーズｐｈの期間である。）次に、方法（及びシステム）１００は、ｘｐｉ：
【0078】
【数7】
【0079】
を算出する（１２６）。
（式中、ｘｐｉは、一つのバッチについての、各フェーズ長さ同士の中央値を参照しての相対差分二乗の合計である。）
ｘｐｉが最小値となる最初の参照バッチ候補が、参照バッチと判定される（１２８）。このバッチは、参照バッチの集合（ＲＦ）に追加される。
１）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３０にて、少なくとも１つの変数の変数重み付けを１に初期設定する。
２）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３２にて、ステップ１２２で選択した前記バッチ部分集合ＳＢをＤＴＷによってアライメントし、平均的なバッチを構築する：
（式中、ｘｐｉは、一つのバッチについての、各フェーズ長さ同士の中央値を参照しての相対差分二乗の合計である。）
ｘｐｉが最小値となる最初の参照バッチ候補が、参照バッチと判定される（１２８）。このバッチは、参照バッチの集合（ＲＦ）に追加される。
１）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３０にて、少なくとも１つの変数の変数重み付けを１に初期設定する。
２）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３２にて、ステップ１２２で選択した前記バッチ部分集合ＳＢをＤＴＷによってアライメントし、平均的なバッチを構築する：
【0080】
【数8】
【0081】
３）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３４にて、選択された前記バッチ部分集合ＳＢの中で、各変数及びバッチについての差分二乗平均：
【0082】
【数9】
【0083】
を算出する。
（式中、添字ｊは変数／タグのことであり、ｋは観測のことである。パラメータＫは、参照バッチにおける総観測回数（各プロセス変数のサンプル数）である。）
４）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３６にて、前記差分二乗平均の、各バッチについての平均値：
（式中、添字ｊは変数／タグのことであり、ｋは観測のことである。パラメータＫは、参照バッチにおける総観測回数（各プロセス変数のサンプル数）である。）
４）方法（及びシステム）１００は、ステップ１３６にて、前記差分二乗平均の、各バッチについての平均値：
【0084】
【数10】
【0085】
を算出する。
【0086】
（式中、Ｊは変数／タグの総数である。）
５）一部の実施形態では、方法（及びシステム）１００が、好ましくは最初のアライメント後に、前記差分二乗平均の、各変数についての平均値：
５）一部の実施形態では、方法（及びシステム）１００が、好ましくは最初のアライメント後に、前記差分二乗平均の、各変数についての平均値：
【0087】
【数11】
【0088】
を算出し、変数重み付けを更新する（１３８）。方法（及びシステム）１００は、新しい変数重み付けを基に、アライメントを繰返し行う（１５０）（すなわち、ステップ１４０へ戻る）。
６）ステップ１４４：２回目以降のアライメントの後に、係数ｂｃｉ：
６）ステップ１４４：２回目以降のアライメントの後に、係数ｂｃｉ：
【0089】
【数12】
【0090】
を算出する。
７）ステップ１４６にて、参照として選択済みのバッチについては、それらのｂｃｉの値を大きな数値に設定する：
７）ステップ１４６にて、参照として選択済みのバッチについては、それらのｂｃｉの値を大きな数値に設定する：
【0091】
【数13】
【0092】
８）ｂｃｉが最小値となるバッチを次の参照として選出し（１４８）、これを集合ＲＦに追加する。
９）データを再びアライメントし、ｂｃｉを再び算出する（すなわち、ステップ１４０～１４８を繰り返す）。集合ＲＦの要素数がＮになるまで繰り返す（１５０）。
９）データを再びアライメントし、ｂｃｉを再び算出する（すなわち、ステップ１４０～１４８を繰り返す）。集合ＲＦの要素数がＮになるまで繰り返す（１５０）。
【0093】
［バッチフェーズの追加／変更］
図１Ａのステップ１０４を再び参照する。バッチ方式の処理では、１回のバッチ中に、原料供給期間、加熱、反応／成長の保持、静置、生成物取出しなどの複数のフェーズ（期間）がしばしば見受けられる。バッチデータにバッチフェーズの情報が与えられていない場合や、与えられたものがアライメント手順に合わない場合には、新たなバッチフェーズを設定又は追加することでアライメント結果を向上させることが可能である。この向上は、これらの詳細なフェーズについての変数重み付けを求めることでもたらされる。
図１Ａのステップ１０４を再び参照する。バッチ方式の処理では、１回のバッチ中に、原料供給期間、加熱、反応／成長の保持、静置、生成物取出しなどの複数のフェーズ（期間）がしばしば見受けられる。バッチデータにバッチフェーズの情報が与えられていない場合や、与えられたものがアライメント手順に合わない場合には、新たなバッチフェーズを設定又は追加することでアライメント結果を向上させることが可能である。この向上は、これらの詳細なフェーズについての変数重み付けを求めることでもたらされる。
【0094】
参照バッチが選択された後、このようなバッチに対してバッチフェーズの境界が配置され得る。前記方法（及びシステム）は、当該バッチフェーズの終点（参照バッチにおける観測回数／時刻）およびこのようなバッチ境界にどの変数を関連付けるのかをユーザが指定するのを可能にする。次に、選択されたフェーズ境界に関係するイベントの変数軌跡同士が、ＤＴＷを用いてアライメントされる（すなわち、各アライメント問題につき１つの変数の重み付けを１にする）。このアライメントにより、生バッチのうちの、参照内のフェーズ境界とアライメントされた点が、当該生バッチにおける、フェーズの終点として選出される。
【0095】
［キー変数の選択］（図１Ａのステップ１１０）
一部の実施形態では、方法（及びシステム）１００の図１Ａのステップ１１０の時点で、バッチデータセットに複数の変数が含まれ得る。しかしながら、アライメント手法の観点からみて重要な情報を、全ての変数が含んでいなければならないわけではない。各変数の軌跡から、４種類又はそれ以上の性質が解析され得る：
● 軌跡形状
● 曲線性
● 平滑性
● 一貫性
一部の実施形態では、方法（及びシステム）１００の図１Ａのステップ１１０の時点で、バッチデータセットに複数の変数が含まれ得る。しかしながら、アライメント手法の観点からみて重要な情報を、全ての変数が含んでいなければならないわけではない。各変数の軌跡から、４種類又はそれ以上の性質が解析され得る：
● 軌跡形状
● 曲線性
● 平滑性
● 一貫性
【0096】
キー変数候補は、定められた軌跡形状を有するほか、その軌跡がフラットではないと共にバッチ間で極めて一貫性が高く且つ平滑である。
【0097】
図１Ｃは、バッチアライメントに用いるキー変数を選択する例示的な方法のフロー図である。図１Ｃ（図１Ａのステップ１１０）には、一部の実施形態における、ユーザがキー変数として選択可能な変数候補を決定するためのステップが描かれている。
［フラットな軌跡を有する変数の放棄］（図１Ｃのステップ１５６）
１０）正常バッチの８０％超で変数軌跡の標準偏差が０．０８未満のものは、フラットな軌跡と見なされる。
１１）フラットな軌跡を有する変数を放棄する。
［フラットな軌跡を有する変数の放棄］（図１Ｃのステップ１５６）
１０）正常バッチの８０％超で変数軌跡の標準偏差が０．０８未満のものは、フラットな軌跡と見なされる。
１１）フラットな軌跡を有する変数を放棄する。
【0098】
［バッチ部分集合の選択］（図１Ｃのステップ１５８）
キー変数及びキー変数の重み付けを決定するための解析は、データセット内の全てのバッチを検討対象として行う必要はない。好ましくは、その部分集合は、１０～３０個の代表的な正常バッチを含むものである。ここで用いられるバッチ部分集合は、参照バッチの選択手順で用いられたものと同一であってもよい。当該バッチ部分集合は、総合的外れ値として特定済みのバッチを含まないのが推奨される。本明細書では、当該バッチ部分集合をＳＢと表記する。
［高い相関性を有する変数同士のグループ化］（図１Ｃのステップ１６０）
１２）最初の変数の総数に基づいて、グループ／クラスタの数を設定する（グループの数は変数の総数よりも少ない）。
１３）選択されたバッチ部分集合を検討対象として、バッチデータＸ（バッチ×変数×タイムスタンプ）を
キー変数及びキー変数の重み付けを決定するための解析は、データセット内の全てのバッチを検討対象として行う必要はない。好ましくは、その部分集合は、１０～３０個の代表的な正常バッチを含むものである。ここで用いられるバッチ部分集合は、参照バッチの選択手順で用いられたものと同一であってもよい。当該バッチ部分集合は、総合的外れ値として特定済みのバッチを含まないのが推奨される。本明細書では、当該バッチ部分集合をＳＢと表記する。
［高い相関性を有する変数同士のグループ化］（図１Ｃのステップ１６０）
１２）最初の変数の総数に基づいて、グループ／クラスタの数を設定する（グループの数は変数の総数よりも少ない）。
１３）選択されたバッチ部分集合を検討対象として、バッチデータＸ（バッチ×変数×タイムスタンプ）を
【0099】
【数14】
【0100】
（（バッチ＆タイムスタンプ）×変数）として展開する（観測方向の展開）。
１４）ＰＣＡモデルを構築する。
１５）ロード情報に、各主成分の前述した対応する分散を乗算させる。結果として生じる行列を、重み付けロード情報と称する。
１６）極めて一貫性が低いか又はフラットな軌跡を有する変数の重み付けロード情報を、１００００に設定する。
１７）重み付けロード情報に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングアルゴリズムを適用する（ここでは、どのようなクラスタリングアルゴリズムが用いられてもよい）。
１８）不適な変数（すなわち、５番目の工程の変数）が含まれたグループを特定する。
１９）変数を１つしか含まないグループ（及び５つ以上の変数を含むグループ）がある場合には、グループの数を２つ減らして６番目の工程へ戻る。
［軌跡形状の特定］（図１Ｃのステップ１６２）
２０）選択された部分集合内の各バッチ、各変数及び各フェーズについて、許容可能な誤差上限を０．１５とした区分線形近似（ＰＬＡ）アルゴリズムを適用する（Keogh, E., Chu, S., Hart, D., & Pazzani, M. “Segmenting Time Series: A Survey and Novel Approach,” In M. Last, A. Kandel & H. Bunke (Eds.), Data mining in time series databases (pp. 1-15), Singapore: World Scientific Publishing (2004)）。
２１）横方向セグメント、縦方向セグメント及び斜め方向セグメントの数、セグメントタイプの切替り回数、傾きの正負符号の変化回数などについての情報を収集する。
２２）この情報に基づき且つ一連の条件に従って、変数の軌跡形状が、４つの主な分類：「曲線」、「ステップ」、「一貫性なし」及び「フラット」のうちの一つとして自動的に特定される。軌跡の副区分も、同じく特定される（これらは、軌跡を一貫性なしとして特定する際に用いられる）。軌跡の現在考えられ得る区分の選択肢は、下記のとおりである（主区分－副区分）：
ａ）ステップ－ステップ
ｂ）ステップ－ランプ（ramp）
ｃ）曲線－単調
ｄ）曲線－ランプ
ｅ）曲線－単峰
ｆ）曲線－双峰
ｇ）曲線－振動
ｈ）曲線－ステップ
ｉ）一貫性なし－一貫性なし
ｊ）フラット－フラット
● 横方向セグメントの定義：傾きの絶対値が０．００１以下
● 縦方向セグメントの定義：傾きの絶対値が０．２５以上
● 斜め方向セグメントの定義：横方向セグメントでも縦方向セグメントでないセグメント
１４）ＰＣＡモデルを構築する。
１５）ロード情報に、各主成分の前述した対応する分散を乗算させる。結果として生じる行列を、重み付けロード情報と称する。
１６）極めて一貫性が低いか又はフラットな軌跡を有する変数の重み付けロード情報を、１００００に設定する。
１７）重み付けロード情報に対してＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングアルゴリズムを適用する（ここでは、どのようなクラスタリングアルゴリズムが用いられてもよい）。
１８）不適な変数（すなわち、５番目の工程の変数）が含まれたグループを特定する。
１９）変数を１つしか含まないグループ（及び５つ以上の変数を含むグループ）がある場合には、グループの数を２つ減らして６番目の工程へ戻る。
［軌跡形状の特定］（図１Ｃのステップ１６２）
２０）選択された部分集合内の各バッチ、各変数及び各フェーズについて、許容可能な誤差上限を０．１５とした区分線形近似（ＰＬＡ）アルゴリズムを適用する（Keogh, E., Chu, S., Hart, D., & Pazzani, M. “Segmenting Time Series: A Survey and Novel Approach,” In M. Last, A. Kandel & H. Bunke (Eds.), Data mining in time series databases (pp. 1-15), Singapore: World Scientific Publishing (2004)）。
２１）横方向セグメント、縦方向セグメント及び斜め方向セグメントの数、セグメントタイプの切替り回数、傾きの正負符号の変化回数などについての情報を収集する。
２２）この情報に基づき且つ一連の条件に従って、変数の軌跡形状が、４つの主な分類：「曲線」、「ステップ」、「一貫性なし」及び「フラット」のうちの一つとして自動的に特定される。軌跡の副区分も、同じく特定される（これらは、軌跡を一貫性なしとして特定する際に用いられる）。軌跡の現在考えられ得る区分の選択肢は、下記のとおりである（主区分－副区分）：
ａ）ステップ－ステップ
ｂ）ステップ－ランプ（ramp）
ｃ）曲線－単調
ｄ）曲線－ランプ
ｅ）曲線－単峰
ｆ）曲線－双峰
ｇ）曲線－振動
ｈ）曲線－ステップ
ｉ）一貫性なし－一貫性なし
ｊ）フラット－フラット
● 横方向セグメントの定義：傾きの絶対値が０．００１以下
● 縦方向セグメントの定義：傾きの絶対値が０．２５以上
● 斜め方向セグメントの定義：横方向セグメントでも縦方向セグメントでないセグメント
【0101】
なお、前記セグメントを決まった定数（０．００１及び０．２５）で定義することが可能なのは、バッチデータが単位分散へスケーリングされているはずだからである。
［平滑性指数の算出］（図１Ｃのステップ１６４）
２３）各バッチ及び各変数ｊについて、軌跡全体をゼロ位相移動平均フィルタを用いてフィルタリング処理する。
ａ）「フラット」又は「ステップ」の軌跡についてはフィルタリング処理しない。
２４）元々の軌跡とフィルタリング処理後の軌跡との差分を算出する。
［平滑性指数の算出］（図１Ｃのステップ１６４）
２３）各バッチ及び各変数ｊについて、軌跡全体をゼロ位相移動平均フィルタを用いてフィルタリング処理する。
ａ）「フラット」又は「ステップ」の軌跡についてはフィルタリング処理しない。
２４）元々の軌跡とフィルタリング処理後の軌跡との差分を算出する。
【0102】
【数15】
【0103】
２５）この差分（ｄｆｉ，ｊ，ｋ）の絶対値が０．５を上回る場合には、当該差分を０に設定する。これを行う理由は、大きな差分がフィルタの影響によるものである可能性があるからである。
２６）差分を二乗する。
２６）差分を二乗する。
【0104】
【数16】
【0105】
２７）各バッチ、各フェーズ及び各変数について、差分の二乗同士を合計してからフェーズの長さで除算する。
【0106】
【数17】
【0107】
２８）各フェーズ及び各変数について、直前の５番目の工程の数値同士の平均値（φｊ，ｐｈ）：
【0108】
【数18】
【0109】
を算出する。
２９）フェーズｐｈにおける変数ｊの平滑性指数ｓｉｊ，ｐｈ：
２９）フェーズｐｈにおける変数ｊの平滑性指数ｓｉｊ，ｐｈ：
【0110】
【数19】
【0111】
を算出する。
なお、ｓｉｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
なお、ｓｉｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
【0112】
［曲線性指数の算出］（図１Ｃのステップ１６６）
図１Ｈは、一部の実施形態における、平滑性指数ｓｉｊ，ｐｈ－対－変数φｊ，ｐｈのグラフである。
３０）各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、曲線性規模ｃｍｊ，ｐｈ：
図１Ｈは、一部の実施形態における、平滑性指数ｓｉｊ，ｐｈ－対－変数φｊ，ｐｈのグラフである。
３０）各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、曲線性規模ｃｍｊ，ｐｈ：
【0113】
【数20】
【0114】
を算出する。
【0115】
（式中、ＳＢは検討対象となるバッチ部分集合であり、添字ｉはバッチのことを指し、ｋはタイムスタンプのことを指し、ｙは軌跡のスケーリング済み数値であり、Ｌｉ，ｐｈはバッチｉにおけるフェーズｐｈの長さであり、Ｋｉ，ｐｈはバッチｉにおけるフェーズｐｈ内のタイムスタンプの集合である。）
【0116】
３１）各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、曲線性ペナルティｃｖｐｊ，ｐｈ：
【0117】
【数21】
【0118】
を算出する。
【0119】
（式中、ｃｍｊ，ｐｈ，ｔｈｉｒｄはバッチフェーズの各１／３の曲線性規模であり、Ｌｉ，ｐｈ，ｔｈｉｒｄはバッチｉにおけるフェーズｐｈの各１／３の長さであり、Ｋｉ，ｐｈ，ｔｈｉｒｄは、バッチｉにおけるフェーズｐｈの各１／３内のタイムスタンプの集合である。）
なお、ｃｖｐｊ，ｐｈ∈［０．１］とする。
なお、ｃｖｐｊ，ｐｈ∈［０．１］とする。
【0120】
図１Ｉは、一部の実施形態における、曲線性指数ｃｖｉｊ，ｐｈ－対－曲線性ペナルティｃｖｐｊ，ｐｈのグラフである。
３２）各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、曲線指数ｃｖｉｊ，ｐｈ：
３２）各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、曲線指数ｃｖｉｊ，ｐｈ：
【0121】
【数22】
【0122】
を算出する。
３３）軌跡がステップのパターンを示しており（すなわち、軌跡の主区分が「ステップ」と定められて）且つその３つのｃｍｊ，ｐｈ，ｔｈｉｒｄのうちの２つの値が０．４５～０．５５である場合には、その曲線性指数を０．０５に設定する。これを行う理由は、対応する軌跡が２つのステップ状変化を含んでいる可能性が極めて高く、それはフェーズマーカーの可能性があり得るからである。
なお、ｃｖｉｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
［一貫性指数の算出］（図１Ｃのステップ１６８）
３４）参照バッチを選択する。
３５）各バッチ（検討対象のバッチ部分集合の各バッチであり、参照を含まない）、各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、参照バッチにおける参照軌跡に対する累積距離をＤＴＷで算出する。
ａ）１回につき１つの変数をアライメントする。
ｂ）累積距離は、ＤＴＷで計算される目的関数の値である。
３６）各変数及び各フェーズについて、累積距離の平均値（Ｄｊ，ｐｈ）（すなわち、２番目の工程のＤＴＷ解同士の平均値）を算出する。
３７）一貫性指数ｃｓｉｊ，ｐｈ：
３３）軌跡がステップのパターンを示しており（すなわち、軌跡の主区分が「ステップ」と定められて）且つその３つのｃｍｊ，ｐｈ，ｔｈｉｒｄのうちの２つの値が０．４５～０．５５である場合には、その曲線性指数を０．０５に設定する。これを行う理由は、対応する軌跡が２つのステップ状変化を含んでいる可能性が極めて高く、それはフェーズマーカーの可能性があり得るからである。
なお、ｃｖｉｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
［一貫性指数の算出］（図１Ｃのステップ１６８）
３４）参照バッチを選択する。
３５）各バッチ（検討対象のバッチ部分集合の各バッチであり、参照を含まない）、各変数ｊ及び各フェーズｐｈについて、参照バッチにおける参照軌跡に対する累積距離をＤＴＷで算出する。
ａ）１回につき１つの変数をアライメントする。
ｂ）累積距離は、ＤＴＷで計算される目的関数の値である。
３６）各変数及び各フェーズについて、累積距離の平均値（Ｄｊ，ｐｈ）（すなわち、２番目の工程のＤＴＷ解同士の平均値）を算出する。
３７）一貫性指数ｃｓｉｊ，ｐｈ：
【0123】
【数23】
【0124】
を算出する。
なお、ｃｓｉｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
なお、ｃｓｉｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
【0125】
図１Ｊは、一部の実施形態における、一貫性指数ｃｓｉｊ，ｐｈ－対－フェーズＤｊ，ｐｈのグラフである。
【0126】
［アライメントスコアの算出］（図１Ｃのステップ１７０）
２種類のアライメントスコアが存在し、これらは各変数及び各フェーズについて曲線性指数と一貫性指数と平滑性指数とを乗算することによって算出される：
２種類のアライメントスコアが存在し、これらは各変数及び各フェーズについて曲線性指数と一貫性指数と平滑性指数とを乗算することによって算出される：
【0127】
【数24】
【0128】
なお、ｓｃｏｒｅ＿１ｊ，ｐｈ，ｓｃｏｒｅ＿２ｊ，ｐｈ∈［０，１］とする。
【0129】
第１のアライメントスコアｓｃｏｒｅ＿１ｊ，ｐｈが１に近ければ近いほど、変数ｊがフェーズｐｈのインジケータ変数として機能し得る可能性が高くなる（すなわち、曲線性指数ｃｖｉｊ，ｐｈが１に近い）。
【0130】
第１のアライメントスコアｓｃｏｒｅ＿２ｊ，ｐｈが１に近ければ近いほど、変数ｊがフェーズｐｈ内のキーイベントを有する変数として機能し得る可能性が高くなる（すなわち、曲線性指数ｃｖｉｊ，ｐｈが０に近い）。
【0131】
［キー変数の選択］（図１Ｃのステップ１７２及びステップ１７４）
実施形態は、ユーザがアライメントスコアに基づいて（ステップ１７２）各バッチフェーズのキー変数を選択する（ステップ１７４）のを可能にする。
〇 ユーザは、スコア間に有意な違いが存在しない場合、対応するバッチ軌跡を閲覧することが可能とされ得る。
〇 一般方針
● 高いアライメントスコア
● それぞれ異なるグループに由来する
● それぞれ異なる特定の軌跡形状を有する
実施形態は、ユーザがアライメントスコアに基づいて（ステップ１７２）各バッチフェーズのキー変数を選択する（ステップ１７４）のを可能にする。
〇 ユーザは、スコア間に有意な違いが存在しない場合、対応するバッチ軌跡を閲覧することが可能とされ得る。
〇 一般方針
● 高いアライメントスコア
● それぞれ異なるグループに由来する
● それぞれ異なる特定の軌跡形状を有する
【0132】
実施形態は、さらに、重み付けの推定へと続行し得る（ステップ１７６）。ユーザは、前記キー変数から、フェーズマーカーを有するものを選択する。変数属性についての情報が、後述のようにしてユーザへと表示され得る。
【0133】
図４を参照する。方法（及びシステム）１００は、変数ＩＤ、軌跡の区分ならびに第１及び第２のアライメントスコアを含み得ると共に、フェーズの各１／３での部分的曲線性（各ボックス対の下側にある３つの白色ボックスのそれぞれの黒色部分）を表示し得る。各ボックス対の最も左側のボックス内の要素は、第１のアライメントスコアの値を反映している。各ボックス対の最も右側のボックス内の要素は、第２のアライメントスコアの値を反映している。要素４０２は、１に近いアライメントスコアを表している。１に近くないそれ以外のアライメントスコアは、それぞれ要素４０４，４０６，４０８で表される。また、各グループ毎の変数も表示される。ｘ軸は、グループＩＤを表している。極めて高い相関性を有する変数同士が、互いに上下に重ねられている。
３８）ユーザが、各バッチフェーズのキー変数を選択する。
ａ）ユーザは、アライメントスコアおよび実際の軌跡形状に基づいて決断を下し得る。そのため、前記システムは、ユーザに変数の軌跡を閲覧したいか否かを尋ねる。
ｂ）ユーザは、各グループから０～３個の変数を選出し得る。
３９）ユーザは、工程ｂ）で選出したキー変数から、フェーズマーカーを有する変数や、フェーズマーカーを有さないが残りの変数よりも重要な変数（すなわち、どの変数が参照に対して一貫して極めて近いのか）を選択する。
３８）ユーザが、各バッチフェーズのキー変数を選択する。
ａ）ユーザは、アライメントスコアおよび実際の軌跡形状に基づいて決断を下し得る。そのため、前記システムは、ユーザに変数の軌跡を閲覧したいか否かを尋ねる。
ｂ）ユーザは、各グループから０～３個の変数を選出し得る。
３９）ユーザは、工程ｂ）で選出したキー変数から、フェーズマーカーを有する変数や、フェーズマーカーを有さないが残りの変数よりも重要な変数（すなわち、どの変数が参照に対して一貫して極めて近いのか）を選択する。
【0134】
方法（及びシステム）１００は、これら２つの各工程において、推奨キー変数をユーザに提示する（但し、最終決定を下すのはユーザである）。このような変数は、次の工程に従って選択されたものである：
４０）軌跡のアライメントスコアで最大のもの（ＭａｘＳｃｏｒｅ）を求める（第１及び第２のスコアの双方を検討対象とする）。
４１）ｍａｘ｛ａｌｉｇｎｍｅｎｔＳｃｏｒｅ１（第１のアライメントスコア），ａｌｉｇｎｍｅｎｔＳｃｏｒｅ２（第２のアライメントスコア）｝＜０．６ＭａｘＳｃｏｒｅの変数を除外する。
４２）「ステップ」軌跡のなかで一貫性指数が最大のもの（ＭａｘＣＳＩ＿Ｓｔｅｐｓ）、「曲線」軌跡のなかで一貫性指数が最大のもの（ＭａｘＣＳＩ＿Ｃｕｒｖｅ），および「一貫性なし」軌跡のなかで一貫性指数が最大のもの（ＭａｘＣＳＩ＿Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ）を求める。
４３）ｃｓｉ＜０．９ＭａｘＣＳＩ＿Ｓｔｅｐｓの「ステップ」軌跡を有する変数を除外する。
４４）ｃｓｉ＜０．６ＭａｘＣＳＩ＿Ｃｕｒｖｅの「曲線」軌跡を有する変数を除外する。
４５）ｃｓｉ＜０．６ＭａｘＣＳＩ＿Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔの「一貫性なし」軌跡を有する変数を除外する。
４６）残りの変数を検討して、各グループごとに最大２つの「曲線」軌跡、最大２つの「ステップ」軌跡、および最大１つの「一貫性なし」軌跡を選出する。一貫性指数をタイブレーカ―に用いる。
４７）一つのフェーズについての推奨キー変数の数が１３以上になる場合、７番目の工程を再び行うが、各グループから最大１つの「曲線」軌跡、最大１つの「ステップ」軌跡、および最大１つの「一貫性なし」軌跡を選出するものとする。
４８）３番目の工程で一貫性指数が最大となる変数を、より重要な変数として推奨する。
４０）軌跡のアライメントスコアで最大のもの（ＭａｘＳｃｏｒｅ）を求める（第１及び第２のスコアの双方を検討対象とする）。
４１）ｍａｘ｛ａｌｉｇｎｍｅｎｔＳｃｏｒｅ１（第１のアライメントスコア），ａｌｉｇｎｍｅｎｔＳｃｏｒｅ２（第２のアライメントスコア）｝＜０．６ＭａｘＳｃｏｒｅの変数を除外する。
４２）「ステップ」軌跡のなかで一貫性指数が最大のもの（ＭａｘＣＳＩ＿Ｓｔｅｐｓ）、「曲線」軌跡のなかで一貫性指数が最大のもの（ＭａｘＣＳＩ＿Ｃｕｒｖｅ），および「一貫性なし」軌跡のなかで一貫性指数が最大のもの（ＭａｘＣＳＩ＿Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔ）を求める。
４３）ｃｓｉ＜０．９ＭａｘＣＳＩ＿Ｓｔｅｐｓの「ステップ」軌跡を有する変数を除外する。
４４）ｃｓｉ＜０．６ＭａｘＣＳＩ＿Ｃｕｒｖｅの「曲線」軌跡を有する変数を除外する。
４５）ｃｓｉ＜０．６ＭａｘＣＳＩ＿Ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔの「一貫性なし」軌跡を有する変数を除外する。
４６）残りの変数を検討して、各グループごとに最大２つの「曲線」軌跡、最大２つの「ステップ」軌跡、および最大１つの「一貫性なし」軌跡を選出する。一貫性指数をタイブレーカ―に用いる。
４７）一つのフェーズについての推奨キー変数の数が１３以上になる場合、７番目の工程を再び行うが、各グループから最大１つの「曲線」軌跡、最大１つの「ステップ」軌跡、および最大１つの「一貫性なし」軌跡を選出するものとする。
４８）３番目の工程で一貫性指数が最大となる変数を、より重要な変数として推奨する。
【0135】
［変数重み付けの振当て］（図１Ａのステップ１１２）
図１Ａを再び参照する。ユーザが選択しなかった変数には、変数重み付け係数＝０が自動的に与えられて、必要に応じて問題から完全に除外され得る。
● 軌跡形状及びユーザの選択に基づいて、各フェーズにおける各キー変数の変数重み付けが、下記のデフォルト値を基に決定される：
図１Ａを再び参照する。ユーザが選択しなかった変数には、変数重み付け係数＝０が自動的に与えられて、必要に応じて問題から完全に除外され得る。
● 軌跡形状及びユーザの選択に基づいて、各フェーズにおける各キー変数の変数重み付けが、下記のデフォルト値を基に決定される：
【0136】
【表1】
【0137】
● 次に、基礎的な変数重み付けは、同じランクの変数同士が各軌跡の予測偏差値に応じた同じ大きさのペナルティを有するように調節される。
● そして、前記重み付けに、対応する一貫性指数が乗算される。
● そして、前記重み付けに、対応する一貫性指数が乗算される。
【0138】
［変数重み付けの調節］（図１Ａのステップ１１６）
実施形態は、場合によって、下記を実行することによって変数重み付けをさらに調節し得る。
● オンラインでのバッチアライメント手法を幾つかの正常バッチ（異常バッチは避ける）に対して実行する。
● 各キー変数の誤差を求める。
● 誤差が最も大きいキー変数の重み付けの数値を増やす。
● 誤差を小さくすることが不能になるまで繰り返す。
実施形態は、場合によって、下記を実行することによって変数重み付けをさらに調節し得る。
● オンラインでのバッチアライメント手法を幾つかの正常バッチ（異常バッチは避ける）に対して実行する。
● 各キー変数の誤差を求める。
● 誤差が最も大きいキー変数の重み付けの数値を増やす。
● 誤差を小さくすることが不能になるまで繰り返す。
【0139】
［動的時間伸縮（ＤＴＷ）アルゴリズム］
前述したように、ＤＴＷアルゴリズムには完全解を求めるうえで望ましくない特性が幾つか存在するが、本開示の方法は、バッチ成熟度の予備的な簡易推定用にＤＴＷを用いる。ＤＴＷは、離散時間的なアルゴリズムなので高速に実行される。バッチアライメントは、離散時間的な最小化問題として定式化されて動的計画法に基づいて解が算出され得る（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）。ＤＴＷアライメント手法は、２つの工程からなる：
４９）サイズ：Ｉ×Ｊのグリッド（Ｉは最新バッチの点の数であり、Ｊは参照バッチ全体の点の数である）を、点同士の各対（ｉ，ｊ）に関連した累積距離Ｄｉ，ｊで埋める（式中、ｉは最新バッチの点（ｉ＝１，…，Ｉ）を表し、ｊは参照バッチの点（ｊ＝１，…，Ｊ）を表す）。
５０）グリッドの最適なワーピングパスを、グリッド内のＤｉ，ｊの最小値を辿るように点（Ｉ，Ｊ）から点（１，１）まで単調的にバックトラッキングすることによって探し出す。
前述したように、ＤＴＷアルゴリズムには完全解を求めるうえで望ましくない特性が幾つか存在するが、本開示の方法は、バッチ成熟度の予備的な簡易推定用にＤＴＷを用いる。ＤＴＷは、離散時間的なアルゴリズムなので高速に実行される。バッチアライメントは、離散時間的な最小化問題として定式化されて動的計画法に基づいて解が算出され得る（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）。ＤＴＷアライメント手法は、２つの工程からなる：
４９）サイズ：Ｉ×Ｊのグリッド（Ｉは最新バッチの点の数であり、Ｊは参照バッチ全体の点の数である）を、点同士の各対（ｉ，ｊ）に関連した累積距離Ｄｉ，ｊで埋める（式中、ｉは最新バッチの点（ｉ＝１，…，Ｉ）を表し、ｊは参照バッチの点（ｊ＝１，…，Ｊ）を表す）。
５０）グリッドの最適なワーピングパスを、グリッド内のＤｉ，ｊの最小値を辿るように点（Ｉ，Ｊ）から点（１，１）まで単調的にバックトラッキングすることによって探し出す。
【0140】
累積距離Ｄｉ，ｊは、式（１）を用いて算出される：
【0141】
【数25】
【0142】
パラメータｖｖ，ｖｄ，ｖｈは、グリッド内での縦方向の移動、斜め方向の移動、横方向の移動にそれぞれ伴うコストを表している。ｄｉ，ｊは、点ｉと点ｊとの間の局所的距離の尺度を表している。これは、式（２）を用いて算出される：
【0143】
【数26】
【0144】
添字ｋは、アライメント問題で検討されるｋ番目の変数を表し（ｋ＝１，…，Ｋ）、ｗｋは、このような変数に振り当てられる重み付けである。なお、ｗｋ≧０∀ｋとし、
【0145】
【数27】
【0146】
とする。ｗｋの値が増えるほど、最新バッチの変数ｋのアライメント後の軌跡は、参照バッチにおけるこのような変数の軌跡に対してより密接に追従し得る。ｙＲｅｆｋ，ｊは参照バッチにおける変数ｋのｊ番目の点であり、ｙＲａｗｋ，ｉは生バッチ（すなわち、最新バッチ）における変数ｋのｉ番目の点である。ΔｙＲｅｆｋ，ｊ及びΔｙＲａｗｋ，ｉは有限差分を用いた第一微分の近似である。
【0147】
【数28】
［本実施形態で用いるバージョンのＤＴＷ］
１．バッチデータのアライメント用のＤＴＷ
これは、（本欄の冒頭で述べた）終点が決まっているバージョンのＤＴＷである。点（Ｉ，Ｊ）から点（１，１）までの最適なワーピングパスを探し出す必要がある。
２．バッチ成熟度の推定用のＤＴＷ（図１Ａのステップ１１８：さらには、図１Ｄのステップ１７８，１８０）
【0148】
これは、終点未定バージョンのＤＴＷである。これは、ＤＴＷアライメント手法の１番目の工程のなかで、バッチの成熟度を求める必要があることを意味している（非特許文献２、非特許文献３及び非特許文献４）。グリッド：Ｉ×Ｊの最後の行には、累積距離の尺度ＤＩ，ｊが含まれている。図１Ｄに示した概念に従うと、最新バッチのバッチ成熟度推定値（ＢＭＥ）は点ｊ＊＝ａｒｇｍｉｎ｛ＤＩ，ｊ｝になる。
点（Ｉ，１）、点（Ｉ，２）及び点（Ｉ，３）の局所的距離は、参照バッチのうちの、アライメント手法の必要最小限のサイズである４点未満の部分を選択しないようにするため、高い値に設定される：
点（Ｉ，１）、点（Ｉ，２）及び点（Ｉ，３）の局所的距離は、参照バッチのうちの、アライメント手法の必要最小限のサイズである４点未満の部分を選択しないようにするため、高い値に設定される：
【0149】
【数29】
【0150】
３．バッチ成熟度を探索するための区間（図１Ａのステップ１１６；さらには、図１Ｄの要素１８２を参照のこと）
図１Ｄ（図１Ａのステップ１１４）には、バッチ成熟度を推定するのに用いられる、ＤＴＷアルゴリズムの探索グリッドが示されている。
図１Ｄ（図１Ａのステップ１１４）には、バッチ成熟度を推定するのに用いられる、ＤＴＷアルゴリズムの探索グリッドが示されている。
【0151】
ＤＴＷは離散時間的な方法なので（すなわち、参照バッチ及び生バッチのサンプリング時刻が決まっている）、ＤＴＷではアライメント後の軌跡に歪みが生じる可能性があることが知られている。よって、本提案の方法では、ＤＴＷを、バッチ成熟度の単点推定値又は正確なバッチ成熟度を探索するための区間を提供するよう用い得る。最小累積距離Ｄ＊＝ｍｉｎｊ｛ＤＩ，ｊ｝と表す。Ｄ＊が生じる点を、ＤＴＷによるバッチ成熟度推定値ＢＭＥとして表す。正確なバッチ成熟度を探索するための区間は、ＤＩ，ｊがＤＩ，ｊ≦γＤ＊（式中、ｊ∈ＪＩＮＴ、かつ、１≦γ≦１．０３である。）を満たすＪＩＮＴ＝［ＢＭＬ，ＢＭＵ］として定義される。γは、区間ＪＩＮＴのサイズに関係するパラメータであり、γの値が大きければ大きいほど、区間ＪＩＮＴが広くなる（図１Ｅを参照のこと）。図１Ｅ（図１Ａのステップ１１６）は、ＤＴＷアライメント結果に基づいて生成される、バッチ成熟度を推定するための探索区間のスケッチである。
【0152】
図１Ａを再び参照する。図１Ａに示すバッチデータのアライメント時（図１Ａのステップ１１８）には、パラメータγが区間ＪＩＮＴの最大サイズの操作に有用でない可能性がある。バッチ内の異常に起因する不確実性が大き過ぎる場合には、ＤＴＷが提供するバッチ成熟度の上界と下界がより遠くなり得る。バッチ成熟度の推定法は、下界のほうに傾けられ得る。というのも、短い参照バッチへアライメントした際に、偏差のペナルティが小さくなるからである。不確実性が減少すると、バッチの成熟度が大きく移動する。（ＤＴＷ解の不確実性が大き過ぎる場合の）不要な計算を避けるために、区間ＪＩＮＴのサイズを、データ点の数として与えられる特定の値κ以内に維持することが必要である。
【0153】
【0154】
バッチの進行を維持するために、ＢＭＵ－ＢＭＬ＞κの場合には、ＢＭＬ＝ＢＭＵ－κとする（図１Ｆの要素１８６を参照のこと）。なお、上界は維持されるが、下界は変更される。これは、アライメント後のバッチが遅れ過ぎることがないようにするために行われるものである。ただし、バッチ成熟度の推定値（すなわち、ＤＴＷの最適解）は、この区間内に維持されなければならない。よって、ＢＭＵ－ＢＭＥ＞κの場合には、ＢＭＵ＝ＢＭＥ＋［０．７５κ］とする（図１Ｆの要素１８８を参照のこと）。
【0155】
４．例示的な実施形態のＤＴＷに用いられるパラメータ値
ＤＴＷでは、次のパラメータ値が使用される：
α＝１
ｖｄ＝１
ｖｈ＝１．２
ｖｖ＝１．２
γ∈［１，１．０３］
κ＝３０個のデータ点
ＤＴＷでは、次のパラメータ値が使用される：
α＝１
ｖｄ＝１
ｖｈ＝１．２
ｖｖ＝１．２
γ∈［１，１．０３］
κ＝３０個のデータ点
【0156】
［ＤＴＩ－動的時間補間アルゴリズム］
本開示の方法は、ＤＴＷアルゴリズムが起こし得る課題に対処するために、形式を変えて定義し直したバッチアライメント問題の解を算出する計算エンジンとして、ＤＴＩアルゴリズムを用いる。動的時間補間（ＤＴＩ）は、生データの時刻とは違った時刻で最新バッチをサンプリングすることを線形補間関数を使って可能にする、最適化ベースの手法である。ＤＴＩベースのバッチアライメントは、ＤＴＷによるアライメント後のバッチの軌跡における歪みの問題点に対処することができる。その数学的最適化の定式は、下記に示すように定義される：
本開示の方法は、ＤＴＷアルゴリズムが起こし得る課題に対処するために、形式を変えて定義し直したバッチアライメント問題の解を算出する計算エンジンとして、ＤＴＩアルゴリズムを用いる。動的時間補間（ＤＴＩ）は、生データの時刻とは違った時刻で最新バッチをサンプリングすることを線形補間関数を使って可能にする、最適化ベースの手法である。ＤＴＩベースのバッチアライメントは、ＤＴＷによるアライメント後のバッチの軌跡における歪みの問題点に対処することができる。その数学的最適化の定式は、下記に示すように定義される：
【0157】
【数30】
【0158】
（式中、ｙＩｎｔｋ，ｊは式（６）を用いて算出される線形補間値である。）
【0159】
【数31】
【0160】
（式中、ｉｎｔｅｒｐ（）は補間関数であり、ｙＲａｗは、最新バッチの変数をベクトルｔＲａｗに記憶された対応する時刻（すなわち、元々の生の又はサンプリング時刻）で測定した際の、元々の値を含むベクトルである。）最新バッチの持続時間は：
ＲａｗＢａｔｃｈＤｕｒａｔｉｏｎ＝ｔＲａｗ（Ｉ）－ｔＲａｗ（１）
である。
ＲａｗＢａｔｃｈＤｕｒａｔｉｏｎ＝ｔＲａｗ（Ｉ）－ｔＲａｗ（１）
である。
【0161】
変数Δｔｊは、ＤＴＩの定式で暗黙のうちに定まる：
Δｔｊ＝ｔｊ＋１－ｔｊ ∀ｊ＝１，…，Ｊ－１ （７）
Δｔｊ＝ｔｊ＋１－ｔｊ ∀ｊ＝１，…，Ｊ－１ （７）
【0162】
変数Δ（Δｔｊ）は：
Δ（Δｔｊ）＝Δｔｊ＋１－Δｔｊ ∀ｊ＝１，…，Ｊ－２ （８）
として定義される。
Δ（Δｔｊ）＝Δｔｊ＋１－Δｔｊ ∀ｊ＝１，…，Ｊ－２ （８）
として定義される。
【0163】
変数ΔｙＲｅｆｋ，ｊ及びΔｙＩｎｔｋ，ｊは、式（３）、式（４）と同じアプローチで算出される。
変数重み付けについても、ＤＴＷと同じ制約が適用される：
変数重み付けについても、ＤＴＷと同じ制約が適用される：
【0164】
【数32】
【0165】
それ以外のパラメータは：
【0166】
【数33】
【0167】
として定義される。
【0168】
変数Δｔｊの最適値は、式（９）を用いてアライメント時刻に変換されてベクトルｔＡｌｉｇｎに記憶される。
【0169】
【数34】
【0170】
ＤＴＩの解は、選択される変数重み付け（ｗｋ）に依存する。
【0171】
例示的な実施形態に用いられるバージョンのＤＴＩ
最新バッチ全体の軌跡をアライメントするのではなく、最新部分が検討対象とされる。これは、アライメント時間窓と称される。これを行う理由は：
５１）最新時間から離れたデータ点をアライメントし直すのを避ける（これにより、モニタリング統計値の変動を抑える）；
５２）ＤＴＩ問題のサイズを縮小する（これにより、解の算出を高速化する）；
ためである。
最新バッチ全体の軌跡をアライメントするのではなく、最新部分が検討対象とされる。これは、アライメント時間窓と称される。これを行う理由は：
５１）最新時間から離れたデータ点をアライメントし直すのを避ける（これにより、モニタリング統計値の変動を抑える）；
５２）ＤＴＩ問題のサイズを縮小する（これにより、解の算出を高速化する）；
ためである。
【0172】
アライメント窓のサイズは、ωと表記する。なお、ωは、生バッチのデータ点の数で与えられる。特定の条件下では、アライメント窓のサイズが、ユーザにより指定されるサイズよりも大きくなり得る。
【0173】
移動アライメント窓およびＤＴＷのバッチ成熟度の上下界に合わせて、参照バッチを減縮させる必要がある。よって、添字ｊは１からＪではなくρからＰとなる。参照バッチの始点はρとなり、参照バッチの終点はＰとなる。
【0174】
アライメント窓に対する調節込みのＤＴＩの定式
ＤＴＩの定式は、オンラインでのバッチアライメント手法と基本的に同一である（但し、添字については、最新アライメント窓に関して構築された問題であることを示すために変更を加えた）。ただし、キーアライメント時刻を導入する追加の制約が存在する。ｎｕｍｂｅｒＫｅｙＡｌｉｇｎｍｅｎｔＴｉｍｅｓは、最新の窓内のキーアライメント時刻の数を表す。ｋｅｙＴｉｍｅｎはｎ番目のキーアライメント時刻を表し、ｋｅｙＴｉｍｅｎ ωは最新の窓ωに対する調節込みのｎ番目のキーアライメント時刻を表す（すなわち、ｋｅｙＴｉｍｅｎ ω＝ｋｅｙＴｉｍｅｎ－ｓｔａｒｔＴｉｍｅω）。窓の開始時間は、ｓｔａｒｔＴｉｍｅω＝ｔＡｌｉｇｎ（ρ）として定義される（すなわち、生バッチの点のうちの、参照バッチの点ρへアライメントされた時刻である）。Ｎｎは、合計ｋｅｙＴｉｍｅｎ ωを得るのに必要な変数Δｔｊの加算回数である。キーアライメント時刻のさらなる情報については、「動的時間補間（ＤＴＩ）」欄のうちの「キーアライメント時刻」を参照のこと。
ＤＴＩの定式は、オンラインでのバッチアライメント手法と基本的に同一である（但し、添字については、最新アライメント窓に関して構築された問題であることを示すために変更を加えた）。ただし、キーアライメント時刻を導入する追加の制約が存在する。ｎｕｍｂｅｒＫｅｙＡｌｉｇｎｍｅｎｔＴｉｍｅｓは、最新の窓内のキーアライメント時刻の数を表す。ｋｅｙＴｉｍｅｎはｎ番目のキーアライメント時刻を表し、ｋｅｙＴｉｍｅｎ ωは最新の窓ωに対する調節込みのｎ番目のキーアライメント時刻を表す（すなわち、ｋｅｙＴｉｍｅｎ ω＝ｋｅｙＴｉｍｅｎ－ｓｔａｒｔＴｉｍｅω）。窓の開始時間は、ｓｔａｒｔＴｉｍｅω＝ｔＡｌｉｇｎ（ρ）として定義される（すなわち、生バッチの点のうちの、参照バッチの点ρへアライメントされた時刻である）。Ｎｎは、合計ｋｅｙＴｉｍｅｎ ωを得るのに必要な変数Δｔｊの加算回数である。キーアライメント時刻のさらなる情報については、「動的時間補間（ＤＴＩ）」欄のうちの「キーアライメント時刻」を参照のこと。
【0175】
【数35】
【0176】
なお、ｙＩｎｔｋ，ｊは、式（１０）を用いて算出される。
【0177】
【数36】
【0178】
（式中、ベクトルｙＲａｗ
ω及びｔＲａｗ
ωは、最新のアライメント窓に対する調節込みの値に相当する）。それ以外のパラメータは：ＲａｗＢａｔｃｈＤｕｒａｔｉｏｎω＝ｔＲａｗ（τ）－ｔＡｌｉｇｎ（ρ）（式中、τは生バッチの最新点である）、さらには、
【0179】
【数37】
【0180】
として定義される。本実施態様では、ｔＲａｗ
ωが常にゼロから始まる。
【0181】
ベクトルｔＡｌｉｇｎには、最新バッチ全体についての最適なアライメント時刻が含まれている。最新のアライメント窓に関する要素は更新される。
【0182】
ベクトルｙＡｌｉｇｎには、最新バッチ全体についての最適なアライメント後の軌跡が含まれている。最新のアライメント窓に関する要素は更新される。
【0183】
［黄金分割探索（ＧＳＳ）］
本開示の方法は、アライメントの最適解を探索するのに、ＤＴＩアルゴリズムにＧＳＳを組み合わせたものを用いる。一般的な黄金分割探索アルゴリズムは、単峰型単変量関数の最適解を探し出すのに開発されたものである（Kiefer, J., “Sequential Minimax Search for a Maximum,” Proceedings of the American Mathematical Society, 4(3), 502-506 (1953)）。当該アルゴリズムは、最適解が存在することが分かっている区間を順次狭める。最小化問題のＧＳＳ工程は、以下のとおりである：
５３）許容範囲εを選択する。
５４）黄金比：
本開示の方法は、アライメントの最適解を探索するのに、ＤＴＩアルゴリズムにＧＳＳを組み合わせたものを用いる。一般的な黄金分割探索アルゴリズムは、単峰型単変量関数の最適解を探し出すのに開発されたものである（Kiefer, J., “Sequential Minimax Search for a Maximum,” Proceedings of the American Mathematical Society, 4(3), 502-506 (1953)）。当該アルゴリズムは、最適解が存在することが分かっている区間を順次狭める。最小化問題のＧＳＳ工程は、以下のとおりである：
５３）許容範囲εを選択する。
５４）黄金比：
【0184】
【数38】
【0185】
を算出する。
５５）区間の初期値は［ａ，ｂ］である。
５６）点ａ及び点ｂでの関数を調べる→ｆａ＝ｆ（ａ）、ｆｂ＝ｆ（ｂ）
５７）最適解の初期値をｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆａ，ｆｂ｝とする。
５８）ｃｃ＝ｃｄ＝０と設定する。
５９）｜ａ－ｂ｜＞εであるとき、
ａ）ｃｃ＝０である場合には、ｃ＝ｂ－（ｂ－ａ）／ＧＲを算出し、ｆｃ＝ｆ（ｃ）とする。
ｂ）ｃｄ＝０である場合には、ｄ＝ａ＋（ｂ－ａ）／ＧＲを算出し、ｆｄ＝ｆ（ｄ）とする。
ｃ）ｆｃ＜ｆｄである場合には、ｂ＝ｄ、ｆｂ＝ｆｄ、ｄ＝ｃ、ｆｄ＝ｆｃ、ｃｃ＝０、ｃｄ＝１と設定する。そうでない場合には、ａ＝ｃ、ｆａ＝ｆｃ、ｃ＝ｄ、ｆｃ＝ｆｄ、ｃｃ＝１、ｃｄ＝０と設定する。
ｄ）ｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆ＊，ｆｃ，ｆｄ｝とする。
５５）区間の初期値は［ａ，ｂ］である。
５６）点ａ及び点ｂでの関数を調べる→ｆａ＝ｆ（ａ）、ｆｂ＝ｆ（ｂ）
５７）最適解の初期値をｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆａ，ｆｂ｝とする。
５８）ｃｃ＝ｃｄ＝０と設定する。
５９）｜ａ－ｂ｜＞εであるとき、
ａ）ｃｃ＝０である場合には、ｃ＝ｂ－（ｂ－ａ）／ＧＲを算出し、ｆｃ＝ｆ（ｃ）とする。
ｂ）ｃｄ＝０である場合には、ｄ＝ａ＋（ｂ－ａ）／ＧＲを算出し、ｆｄ＝ｆ（ｄ）とする。
ｃ）ｆｃ＜ｆｄである場合には、ｂ＝ｄ、ｆｂ＝ｆｄ、ｄ＝ｃ、ｆｄ＝ｆｃ、ｃｃ＝０、ｃｄ＝１と設定する。そうでない場合には、ａ＝ｃ、ｆａ＝ｆｃ、ｃ＝ｄ、ｆｃ＝ｆｄ、ｃｃ＝１、ｃｄ＝０と設定する。
ｄ）ｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆ＊，ｆｃ，ｆｄ｝とする。
【0186】
［バッチ成熟度推定用のＧＳＳ］
バッチ成熟度の推定用のＧＳＳには、改変を加える必要がある。参照バッチのサイズ（すなわち、バッチ成熟度）の関数としての累積距離は、単峰でない場合がある。ＧＳＳは、このような非凸性を考慮する必要がある。他の手法（例えば、ニュートン法）を差し置いてＧＳＳを選んだ理由は、当該ＧＳＳが採用する解算出アプローチ（最適解が存在する区間を狭めるというアプローチ）により、非凸性を検出して各々の部分的区間を別々に探索することが簡単だからである。さらに、これは、離散的問題である。その目的は、参照バッチのうちの、最新の生バッチにとって最良のアライメント（すなわち、最小のＤＴＩ目的関数値）をもたらす点を探し出すことである。このような理由により、これは離散的問題となっている。この場合においても、関数ｆ（Ｐ）は、最新の生バッチ（θからτ）を点ρから点Ｐで与えられる参照バッチへと、ＤＴＩを用いてアライメントすることを意味している。なお、ＧＳＳを呼び出す前に、点θ、点τ及び点ρは分かっているものであり得る。実施形態によっては、Ｐが分かっていない場合がある。すると、Ｐは整数とされる必要がある。
バッチ成熟度の推定用のＧＳＳには、改変を加える必要がある。参照バッチのサイズ（すなわち、バッチ成熟度）の関数としての累積距離は、単峰でない場合がある。ＧＳＳは、このような非凸性を考慮する必要がある。他の手法（例えば、ニュートン法）を差し置いてＧＳＳを選んだ理由は、当該ＧＳＳが採用する解算出アプローチ（最適解が存在する区間を狭めるというアプローチ）により、非凸性を検出して各々の部分的区間を別々に探索することが簡単だからである。さらに、これは、離散的問題である。その目的は、参照バッチのうちの、最新の生バッチにとって最良のアライメント（すなわち、最小のＤＴＩ目的関数値）をもたらす点を探し出すことである。このような理由により、これは離散的問題となっている。この場合においても、関数ｆ（Ｐ）は、最新の生バッチ（θからτ）を点ρから点Ｐで与えられる参照バッチへと、ＤＴＩを用いてアライメントすることを意味している。なお、ＧＳＳを呼び出す前に、点θ、点τ及び点ρは分かっているものであり得る。実施形態によっては、Ｐが分かっていない場合がある。すると、Ｐは整数とされる必要がある。
【0187】
ＧＳＳアルゴリズムの改変版の工程は、以下のとおりである：
６０）許容範囲εを選択する。
６１）黄金比：
６０）許容範囲εを選択する。
６１）黄金比：
【0188】
【数39】
【0189】
を算出する。
６２）ａ＝ＢＭＬ、ｂ＝ＢＭＵとする（ＢＭＬ及びＢＭＵは、参照バッチのうちのＤＴＷ解で与えられる点である）。
６３）区間の初期値は［ａ，ｂ］であり、区間サイズの初期値ｉｉｓ＝｜ａ－ｂ｜とする。
６４）点ａ及び点ｂでの関数を調べる→ｆａ＝ｆ（ａ）、ｆｂ＝ｆ（ｂ）
６５）最適解の初期値をｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆａ，ｆｂ｝及びｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ｛ｆａ，ｆｂ｝とする。
６６）区間の初期値ｌ１＝［ａ，ｂ，ｆａ，ｆｂ］とする。
６７）区間ｌ１を、探索対象の残りの区間のリスト（Ｌ）に追加する。
６８）リストＬ内の要素の数が１以上であるとき、
ａ）リストＬから最初の区間（すなわち、ｌ１）を取り出す。
ｂ）ａ＝ｌ１（１）、ｂ＝ｌ１（２）、ｆａ＝ｌ１（３）、ｆｂ＝ｌ１（４）の対応する値を取得する。
ｃ）ｃｃ＝ｃｄ＝０と設定する。
ｄ）｜ａ－ｂ｜＞εであるとき、
ｉ．ｃｃ＝０である場合には、
６２）ａ＝ＢＭＬ、ｂ＝ＢＭＵとする（ＢＭＬ及びＢＭＵは、参照バッチのうちのＤＴＷ解で与えられる点である）。
６３）区間の初期値は［ａ，ｂ］であり、区間サイズの初期値ｉｉｓ＝｜ａ－ｂ｜とする。
６４）点ａ及び点ｂでの関数を調べる→ｆａ＝ｆ（ａ）、ｆｂ＝ｆ（ｂ）
６５）最適解の初期値をｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆａ，ｆｂ｝及びｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ｛ｆａ，ｆｂ｝とする。
６６）区間の初期値ｌ１＝［ａ，ｂ，ｆａ，ｆｂ］とする。
６７）区間ｌ１を、探索対象の残りの区間のリスト（Ｌ）に追加する。
６８）リストＬ内の要素の数が１以上であるとき、
ａ）リストＬから最初の区間（すなわち、ｌ１）を取り出す。
ｂ）ａ＝ｌ１（１）、ｂ＝ｌ１（２）、ｆａ＝ｌ１（３）、ｆｂ＝ｌ１（４）の対応する値を取得する。
ｃ）ｃｃ＝ｃｄ＝０と設定する。
ｄ）｜ａ－ｂ｜＞εであるとき、
ｉ．ｃｃ＝０である場合には、
【0190】
【数40】
【0191】
を算出し、ｆｃ＝ｆ（ｃ）とする。
ｉｉ．ｃｄ＝０である場合には、
ｉｉ．ｃｄ＝０である場合には、
【0192】
【数41】
【0193】
を算出し、ｆｄ＝ｆ（ｄ）とする。
ｉｉｉ．ｆｃ＜ｆｄである場合には、
１．ｆｄ＞ｆｂ、さらに、｜ｄ－ｂ｜＞εであれば、［ｄ，ｂ，ｆｄ，ｆｂ］をリストＬに追加する。
２．ｂ＝ｄ、ｆｂ＝ｆｄ、ｄ＝ｃ、ｆｄ＝ｆｃ、ｃｃ＝０、ｃｄ＝１と設定する。
ｉｖ．そうでない場合には、
１．ｆｃ＞ｆａ、さらに、｜ｃ－ａ｜＞εであれば、［ａ，ｃ，ｆａ，ｆｃ］をリストＬに追加する。
２．ａ＝ｃ、ｆａ＝ｆｃ、ｃ＝ｄ、ｆｃ＝ｆｄ、ｃｃ＝１、ｃｄ＝０と設定する。
ｖ．ｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆ＊，ｆｃ，ｆｄ｝、ｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ｛ｆ＊，ｆｃ，ｆｄ｝とする。
ｅ）最初の区間ｌ１をリストＬ内の次の区間で置き換える。
６９）バッチ成熟度の推定値ＢＭＥ＝ｘ＊となる。
ｉｉｉ．ｆｃ＜ｆｄである場合には、
１．ｆｄ＞ｆｂ、さらに、｜ｄ－ｂ｜＞εであれば、［ｄ，ｂ，ｆｄ，ｆｂ］をリストＬに追加する。
２．ｂ＝ｄ、ｆｂ＝ｆｄ、ｄ＝ｃ、ｆｄ＝ｆｃ、ｃｃ＝０、ｃｄ＝１と設定する。
ｉｖ．そうでない場合には、
１．ｆｃ＞ｆａ、さらに、｜ｃ－ａ｜＞εであれば、［ａ，ｃ，ｆａ，ｆｃ］をリストＬに追加する。
２．ａ＝ｃ、ｆａ＝ｆｃ、ｃ＝ｄ、ｆｃ＝ｆｄ、ｃｃ＝１、ｃｄ＝０と設定する。
ｖ．ｆ＊＝ｍｉｎ｛ｆ＊，ｆｃ，ｆｄ｝、ｘ＊＝ａｒｇｍｉｎ｛ｆ＊，ｆｃ，ｆｄ｝とする。
ｅ）最初の区間ｌ１をリストＬ内の次の区間で置き換える。
６９）バッチ成熟度の推定値ＢＭＥ＝ｘ＊となる。
【0194】
［リアルタイムのバッチデータアライメント］（ステップ２０２から始まる図１Ｇ－Ｉのステップ２０４）
図１Ｇ－Ｉおよび－図１Ｇ－ＩＩ（図１Ａのステップ１１８）は、オンラインでのバッチアライメントの例示的な方法のフロー図である。図１Ｇ－Ｉおよび－図１Ｇ－ＩＩには、実行中のバッチプロセスに対してリアルタイムでバッチアライメントを実行する例示的な実施形態のワークフロー及び詳細が描かれており、新しいバッチデータ点の取出し（２０４）後、以下の工程を伴う：
図１Ｇ－Ｉおよび－図１Ｇ－ＩＩ（図１Ａのステップ１１８）は、オンラインでのバッチアライメントの例示的な方法のフロー図である。図１Ｇ－Ｉおよび－図１Ｇ－ＩＩには、実行中のバッチプロセスに対してリアルタイムでバッチアライメントを実行する例示的な実施形態のワークフロー及び詳細が描かれており、新しいバッチデータ点の取出し（２０４）後、以下の工程を伴う：
【0195】
＜工程１：最新のバッチフェーズの確定＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２０６）
スライディング（アライメント）窓がどのフェーズにあるのかを確定するために、当該アライメント窓内の一点が調べられる。このような点は、参照バッチの時間グリッドに存在しているとする。点（ρ＋ｘ１）は、スライディング窓が新たなフェーズに突入したことを指す。点（ρ＋ｘ１）が最新フェーズの境界と交差した場合、当該スライディング窓は次のフェーズ内にあると見なされる。
スライディング（アライメント）窓がどのフェーズにあるのかを確定するために、当該アライメント窓内の一点が調べられる。このような点は、参照バッチの時間グリッドに存在しているとする。点（ρ＋ｘ１）は、スライディング窓が新たなフェーズに突入したことを指す。点（ρ＋ｘ１）が最新フェーズの境界と交差した場合、当該スライディング窓は次のフェーズ内にあると見なされる。
【0196】
次の条件が満たされることで、最新のバッチフェーズＣｕｒｒｅｎｔＰｈａｓｅが探し出される（式（１１）は、ｐｈ＝１から始めて昇順で確認される）：
ρ＋ｘ１＜ｅｎｄＰｈａｓｅｐｈ（但し、∀ｐｈ）である場合、
ＣｕｒｒｅｎｔＰｈａｓｅ＝ｐｈ （１１）
ρ＋ｘ１＜ｅｎｄＰｈａｓｅｐｈ（但し、∀ｐｈ）である場合、
ＣｕｒｒｅｎｔＰｈａｓｅ＝ｐｈ （１１）
【0197】
（式中、添字ｐｈはフェーズのことを指し、パラメータｅｎｄＰｈａｓｅｐｈは、参照バッチのうちの、フェーズｐｈが終了する点である。）
【0198】
＜工程２：対応する変数重み付けの選択＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２０８）
最新フェーズの変数重み付けを取り出す：
最新フェーズの変数重み付けを取り出す：
【0199】
【数42】
【0200】
なお、Ｗｊ，ｐｈ＞０であれば、ｗｊ，ＤＴＷ２の値はゼロでない。この理由は、特定のフェーズにおいて一貫性が低過ぎる又は重要なワーピング情報がないとして既に放棄された変数が、２番目のＤＴＷ問題において考慮されないからである。
【0201】
＜工程３：これまでの情報に基づく、ＤＴＷの変数重み付けの調節＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２１０）
変数重み付けに、調節係数ａｄｊＷｊ，ｐｈが乗算される。これらの係数は、本アルゴリズムの開始時に１に初期設定されるが、アルゴリズムの実行中に変更され得る：
ｗｊ，ＤＴＷ１＝ｗｊ，ＤＴＷ１ａｄｊＷｊ，ｐｈ ∀ｊ
ｗｊ，ＤＴＷ２＝ｗｊ，ＤＴＷ２ａｄｊＷｊ，ｐｈ ∀ｊ
変数重み付けに、調節係数ａｄｊＷｊ，ｐｈが乗算される。これらの係数は、本アルゴリズムの開始時に１に初期設定されるが、アルゴリズムの実行中に変更され得る：
ｗｊ，ＤＴＷ１＝ｗｊ，ＤＴＷ１ａｄｊＷｊ，ｐｈ ∀ｊ
ｗｊ，ＤＴＷ２＝ｗｊ，ＤＴＷ２ａｄｊＷｊ，ｐｈ ∀ｊ
【0202】
次に、変数重み付け同士を、それらの合計が１になるように正規化する。
＜工程４：ＤＴＷを用いた、バッチ成熟度推定＞（さらに言えば、図１Ｇ－Ｉのステップ２１２（図１Ｇ－ＩＩのステップ２３６，２３８，２４０，２４２をまとめたもの））
バッチ成熟度の推定は、２つの異なるセットの変数重み付けで終点未定のＤＴＷ問題の解を算出することによって実行される。また、これらのＤＴＷ問題は、最新のフェーズ及び直前のフェーズを検討対象として解が求められる。
＜工程４．１：１番目のＤＴＷ問題＞
● 自動化された方法による変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ１またはユーザにより指定されたｗｊ，ＤＴＷ１を用いる。
● これは、バッチ内のキーイベントに素早く反応する。
● 空振りを減らすというのが考えである。
＜工程４．２：２番目のＤＴＷ問題＞
● 一貫性指数に基づく変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ２を用いる。一貫性指数が利用できない場合には、キー変数の変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ２が１に定められる（キー変数でない変数の変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ２は０とする）。
● これは、バッチ内のキーイベントにゆっくりと反応する。
● しかしながら、キー変数に対して付与される重要性が、キー変数間でほぼ同じになる。
● キーイベントが発生しないか又は発生が通常よりも遅い場合に、１番目のＤＴＷ問題の解でバッチが人為的に遅くなってしまうのを防ぐというのが考えである。
〇 このような場合、１番目のＤＴＷ問題では、そのようなキーイベントを可能な限り待つことになるのでバッチが遅くなってしまう。
＜工程４：ＤＴＷを用いた、バッチ成熟度推定＞（さらに言えば、図１Ｇ－Ｉのステップ２１２（図１Ｇ－ＩＩのステップ２３６，２３８，２４０，２４２をまとめたもの））
バッチ成熟度の推定は、２つの異なるセットの変数重み付けで終点未定のＤＴＷ問題の解を算出することによって実行される。また、これらのＤＴＷ問題は、最新のフェーズ及び直前のフェーズを検討対象として解が求められる。
＜工程４．１：１番目のＤＴＷ問題＞
● 自動化された方法による変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ１またはユーザにより指定されたｗｊ，ＤＴＷ１を用いる。
● これは、バッチ内のキーイベントに素早く反応する。
● 空振りを減らすというのが考えである。
＜工程４．２：２番目のＤＴＷ問題＞
● 一貫性指数に基づく変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ２を用いる。一貫性指数が利用できない場合には、キー変数の変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ２が１に定められる（キー変数でない変数の変数重み付けｗｊ，ＤＴＷ２は０とする）。
● これは、バッチ内のキーイベントにゆっくりと反応する。
● しかしながら、キー変数に対して付与される重要性が、キー変数間でほぼ同じになる。
● キーイベントが発生しないか又は発生が通常よりも遅い場合に、１番目のＤＴＷ問題の解でバッチが人為的に遅くなってしまうのを防ぐというのが考えである。
〇 このような場合、１番目のＤＴＷ問題では、そのようなキーイベントを可能な限り待つことになるのでバッチが遅くなってしまう。
【0203】
＜工程４．３：２種類のＤＴＷ解の評価＞
それぞれのＤＴＷ問題から、以下の結果が得られる。
それぞれのＤＴＷ問題から、以下の結果が得られる。
【0204】
ユーザが指定したＤＴＷγパラメータの下界及び上界：
［ＢＭ１ Ｌ，ＢＭ１ Ｕ］，［ＢＭ２ Ｌ，ＢＭ２ Ｕ］
［ＢＭ１ Ｌ，ＢＭ１ Ｕ］，［ＢＭ２ Ｌ，ＢＭ２ Ｕ］
【0205】
ＤＴＷγパラメータの下界及び上界は１．０３とする：
［ＢＭ１ Ｌ，γ＝１．０３，ＢＭ１ Ｕ，γ＝１．０３］，［ＢＭ２ Ｌ，γ＝１．０３，ＢＭ２ Ｕ，γ＝１．０３］
［ＢＭ１ Ｌ，γ＝１．０３，ＢＭ１ Ｕ，γ＝１．０３］，［ＢＭ２ Ｌ，γ＝１．０３，ＢＭ２ Ｕ，γ＝１．０３］
【0206】
ＢＭ２
Ｌ，γ＝１．０３＞（ＢＭ２
Ｕ，γ＝１．０３＋２％（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｚｅ））の場合、２番目のＤＴＷ問題のほうが１番目のＤＴＷ問題よりも著しく遥かに先を進んでいると考えられる。これが起こった場合には、差分を（百分率で）算出する：
ＢＭｄｉｆｆ＝１００（ＢＭ２ Ｌ，γ＝１．０３－ＢＭ１ Ｕ，γ＝１．０３）／ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｚｅ
ＢＭｄｉｆｆ＝１００（ＢＭ２ Ｌ，γ＝１．０３－ＢＭ１ Ｕ，γ＝１．０３）／ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｚｅ
【0207】
＜工程４．４：１番目のＤＴＷ問題でバッチを遅らせている変数の特定＞
２番目のＤＴＷが１番目のＤＴＷよりも著しく先を進んでいると考えられる場合（工程４．３を参照のこと）、次の工程に従う：
７０）フェーズ内の、ランクが１以上の各変数ｊについて、ＤＴＷバッチ成熟度推定問題の解を求める。一部の実施形態では、これらの変数を別々にアライメントさせるので、使用する変数重み付けをそれぞれの場合で１とする。
７１）ＤＴＷの最適解、さらに、γ＝１．０３のときの下界及び上界（ａｖｇＢMｊ Ｌ，ａｖｇＢMｊ Ｕ，ａｖｇＢＭＥｊ）を取り出す。
７２）下界の平均値、上界の平均値、およびバッチ成熟度推定値の平均値（ａｖｇＢMＬ，ａｖｇＢMＵ，ａｖｇＢＭＥ）を算出する。
７３）ａｖｇＢMＬとａｖｇＢMＵとａｖｇＢＭＥとの平均値を算出する（ａｖｇＢＭＰと表記する）。
７４）各変数について、ａｖｇＢMｊ ＬとａｖｇＢMｊ ＵとａｖｇＢＭＥｊとの平均値を算出する（ａｖｇＢＭＰｊと表記する）。
７５）ａｖｇＢＭＰｊ＜ａｖｇＢＭＰ－５％ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｚｅである場合、変数ｊが遅れていると特定する。
７６）変数ｊが遅れている場合、当該変数は、変数重み付けを減らす候補として指定される。
７７）７番目の工程の変数について、ランクが最も低く且つａｄｊＷｊ，ｐｈ＞０．００００１である変数を特定する。この変数を選んでａｄｊＷｊ，ｐｈ＝ａｄｊＷｊ，ｐｈ＋１＝０．００００１に設定する。次の工程へと続行する。
７８）ａｄｊＷｊ，ｐｈが変更された場合には、２番目のほうのＤＴＷの成熟度上下界を使用すると共に、変数重み付けが調節されたことを知らせるためにフラグを更新する。
２番目のＤＴＷが１番目のＤＴＷよりも著しく先を進んでいると考えられる場合（工程４．３を参照のこと）、次の工程に従う：
７０）フェーズ内の、ランクが１以上の各変数ｊについて、ＤＴＷバッチ成熟度推定問題の解を求める。一部の実施形態では、これらの変数を別々にアライメントさせるので、使用する変数重み付けをそれぞれの場合で１とする。
７１）ＤＴＷの最適解、さらに、γ＝１．０３のときの下界及び上界（ａｖｇＢMｊ Ｌ，ａｖｇＢMｊ Ｕ，ａｖｇＢＭＥｊ）を取り出す。
７２）下界の平均値、上界の平均値、およびバッチ成熟度推定値の平均値（ａｖｇＢMＬ，ａｖｇＢMＵ，ａｖｇＢＭＥ）を算出する。
７３）ａｖｇＢMＬとａｖｇＢMＵとａｖｇＢＭＥとの平均値を算出する（ａｖｇＢＭＰと表記する）。
７４）各変数について、ａｖｇＢMｊ ＬとａｖｇＢMｊ ＵとａｖｇＢＭＥｊとの平均値を算出する（ａｖｇＢＭＰｊと表記する）。
７５）ａｖｇＢＭＰｊ＜ａｖｇＢＭＰ－５％ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｓｉｚｅである場合、変数ｊが遅れていると特定する。
７６）変数ｊが遅れている場合、当該変数は、変数重み付けを減らす候補として指定される。
７７）７番目の工程の変数について、ランクが最も低く且つａｄｊＷｊ，ｐｈ＞０．００００１である変数を特定する。この変数を選んでａｄｊＷｊ，ｐｈ＝ａｄｊＷｊ，ｐｈ＋１＝０．００００１に設定する。次の工程へと続行する。
７８）ａｄｊＷｊ，ｐｈが変更された場合には、２番目のほうのＤＴＷの成熟度上下界を使用すると共に、変数重み付けが調節されたことを知らせるためにフラグを更新する。
【0208】
＜工程５：新たな情報に基づく、ＤＴＩの変数重み付けの調節＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２１４）
調節係数が（工程４．４の結果しだいで）別のものになっている可能性があるため、ＤＴＩ問題の変数重み付けが再び調節される。
ｗｊ＝ｗｊａｄｊＷｊ，ｐｈ ∀ｊ
調節係数が（工程４．４の結果しだいで）別のものになっている可能性があるため、ＤＴＩ問題の変数重み付けが再び調節される。
ｗｊ＝ｗｊａｄｊＷｊ，ｐｈ ∀ｊ
【0209】
次に、変数重み付け同士を、それらの合計が１になるように正規化する。
【0210】
＜工程６：ＤＴＷによるバッチ成熟度の上下界の調節＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２１６）
この調節は、下記の場合に行われる。
１．バッチ成熟度の上昇が２０％を超える場合、
ａ．新たな上下界の平均値を、最新のバッチ成熟度推定値の２０％先に配置する。
ｂ．フラグｉｎｃｒｅａｓｅＳｉｚｅＷｉｎｄｏｗＤＴＷを１に設定する。
２．成熟度の下界ＢＭＬがフェーズの下界ＢＭＰＨＬよりも遅れている場合（但し、フェーズの下界が成熟度の上界ＢＭＵよりも低いことを条件とする）、
ａ．新たな下界ＢＭＬをＢＭＰＨＬ＋３とする。
この調節は、下記の場合に行われる。
１．バッチ成熟度の上昇が２０％を超える場合、
ａ．新たな上下界の平均値を、最新のバッチ成熟度推定値の２０％先に配置する。
ｂ．フラグｉｎｃｒｅａｓｅＳｉｚｅＷｉｎｄｏｗＤＴＷを１に設定する。
２．成熟度の下界ＢＭＬがフェーズの下界ＢＭＰＨＬよりも遅れている場合（但し、フェーズの下界が成熟度の上界ＢＭＵよりも低いことを条件とする）、
ａ．新たな下界ＢＭＬをＢＭＰＨＬ＋３とする。
【0211】
＜工程７：スライディング窓の始点の決定＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２１８）
τ≦ωである場合、θ＝ρ＝１とする。これは、スライディング窓がユーザ指定のサイズωに達していない、アルゴリズムの初期に起こることである。
τ≦ωである場合、θ＝ρ＝１とする。これは、スライディング窓がユーザ指定のサイズωに達していない、アルゴリズムの初期に起こることである。
【0212】
τ＞ωである場合、窓の始点は、アライメント後の、τ－ωよりも前の点となる。
【0213】
＜工程８：予測ステップ（直前のバッチ成熟度推定値を下界として維持するよう試みる）＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２２０）
直前の２つの点の傾きを用いた単純な線形補外による予測値が観測値の１０％以内である場合、（アライメントの視点からみて）重要な情報が新たに加わることはない。この場合には、直前のバッチ成熟度推定値を成熟度の下界とすることが可能である。
直前の２つの点の傾きを用いた単純な線形補外による予測値が観測値の１０％以内である場合、（アライメントの視点からみて）重要な情報が新たに加わることはない。この場合には、直前のバッチ成熟度推定値を成熟度の下界とすることが可能である。
【0214】
式（１３）を用いて、バッチ内の最新点における変数の予測値を算出する。式（１４）は、この予測値の重み付き相対誤差を算出する。
【0215】
【数43】
【0216】
ＷｅｉｇｈｔｅｄＲｅｌａｔｉｖｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＥｒｒｏｒτ＜０．１の場合、ＢＭτ
Ｌ＜ＢＭτ－１≦ＢＭτ
Ｕであることを条件に、直前のバッチ成熟度（ＢＭτ－１）を最新のＤＴＷ下界ＢＭτ
Ｌにオーバーライドさせてよい（式中、ＢＭτ
Ｕは最新のＤＴＷ上界である）。なお、ＢＭτ
Ｌ、ＢＭτ
Ｕ及びＢＭτ－１は、参照バッチのデータ点で表される。
【0217】
＜工程９：スライディング窓のサイズが拡張され得るか否かの決定＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２２２）
以下の場合には、通常、バッチの直前部分をアライメントし直す必要がある：
● ＤＴＷの下界が、アライメント窓の始まりに極めて近い。
● ＤＴＷの下界が、アライメント窓の始まりよりも前である。
● バッチ成熟度の推定値が劇的に増加する可能性が存在する（工程６で算出されたフラグｉｎｃｒｅａｓｅＳｉｚｅＷｉｎｄｏｗＤＴＷが１である）。
以下の場合には、通常、バッチの直前部分をアライメントし直す必要がある：
● ＤＴＷの下界が、アライメント窓の始まりに極めて近い。
● ＤＴＷの下界が、アライメント窓の始まりよりも前である。
● バッチ成熟度の推定値が劇的に増加する可能性が存在する（工程６で算出されたフラグｉｎｃｒｅａｓｅＳｉｚｅＷｉｎｄｏｗＤＴＷが１である）。
【0218】
アライメント窓は、最大で３０点にまで拡張される。
【0219】
＜工程１０：キーアライメント時刻の特定＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２２４）
最新バッチのうちの、アライメント窓内にある点に関して、３以上のランクを有する変数の後退差分を算出する。３以上のランクの変数に注目する理由は、ランクの低い変数であると重み付けが遥かに低いために急峻な偏差に関するペナルティが大きくなり得ないからである。なお、ここではアライメント手法における最新の重み付けではなく（最新の重み付けは工程３や工程５で更新され得るため）、ランクを利用している点に留意されたい。
最新バッチのうちの、アライメント窓内にある点に関して、３以上のランクを有する変数の後退差分を算出する。３以上のランクの変数に注目する理由は、ランクの低い変数であると重み付けが遥かに低いために急峻な偏差に関するペナルティが大きくなり得ないからである。なお、ここではアライメント手法における最新の重み付けではなく（最新の重み付けは工程３や工程５で更新され得るため）、ランクを利用している点に留意されたい。
【0220】
最後に、最新の窓内におけるキーアライメント時刻の数を計数する。これが、パラメータｎｕｍｂｅｒＫｅｙＡｌｉｇｎｍｅｎｔＴｉｍｅｓとなる。
【0221】
＜工程１１：スライディング窓のサイズが拡張され得るか否かの決定＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２２６）
キーアライメント時刻の数が参照バッチの最小可能サイズよりも多い場合、すなわち：
ρ＋ｎｕｍｂｅｒＫｅｙＡｌｉｇｎｍｅｎｔＴｉｍｅｓ＞ＢＭＬ
である場合、窓のサイズが拡張され得る。
キーアライメント時刻の数が参照バッチの最小可能サイズよりも多い場合、すなわち：
ρ＋ｎｕｍｂｅｒＫｅｙＡｌｉｇｎｍｅｎｔＴｉｍｅｓ＞ＢＭＬ
である場合、窓のサイズが拡張され得る。
【0222】
この場合：
ρ＝ρ－６
とする。
ρ＝ρ－６
とする。
【0223】
ただし、スライディング窓の始まりは、直前のフェーズへ逆行しないように、直前のフェーズ境界よりも前に配置することができない。
【0224】
＜工程１２：最新のアライメント窓サイズの観点からみたバッチ成熟度上下界の解釈、および最終確認＞（図１Ｇ－Ｉのステップ２２８）
なお、上下界ＢＭＬ，ＢＭＵは、参照バッチのうちの、軌跡全体を考慮したうえでの点を指す。これらの値は、保存された後、参照バッチの最新サイズの観点から解釈される：
ＢＭＬ＝ＢＭＬ－ρ＋１
ＢＭＵ＝ＢＭＵ－ρ＋１
＜工程１３：ＧＳＳ法の呼出し＞（ステップ２３０によるＧＳＳ法の呼出し；ＧＳＳ法の呼出し／適用；図１Ｇ－ＩＩのステップ２４６，２４８，２５０，２５２，２５４，２５６をまとめたもの）
方法（及びシステム）１００は、ＧＳＳ法を呼び出しＤＴＩの最適解を記憶した（２３０）後、バッチプロセスが未だ実行中であるか否かを判定し得る（２３１）。バッチプロセスが未だ実行中である場合、方法（及びシステム）１００は、図１Ｇ－Ｉに示すように新たなバッチデータ点を取り出して（２０４）反復を行い得る。ただし、バッチプロセスが未だ実行中ではない場合、方法（及びシステム）１００は図１Ｇ－Ｉに示すように終了し得る（２３３）。
なお、上下界ＢＭＬ，ＢＭＵは、参照バッチのうちの、軌跡全体を考慮したうえでの点を指す。これらの値は、保存された後、参照バッチの最新サイズの観点から解釈される：
ＢＭＬ＝ＢＭＬ－ρ＋１
ＢＭＵ＝ＢＭＵ－ρ＋１
＜工程１３：ＧＳＳ法の呼出し＞（ステップ２３０によるＧＳＳ法の呼出し；ＧＳＳ法の呼出し／適用；図１Ｇ－ＩＩのステップ２４６，２４８，２５０，２５２，２５４，２５６をまとめたもの）
方法（及びシステム）１００は、ＧＳＳ法を呼び出しＤＴＩの最適解を記憶した（２３０）後、バッチプロセスが未だ実行中であるか否かを判定し得る（２３１）。バッチプロセスが未だ実行中である場合、方法（及びシステム）１００は、図１Ｇ－Ｉに示すように新たなバッチデータ点を取り出して（２０４）反復を行い得る。ただし、バッチプロセスが未だ実行中ではない場合、方法（及びシステム）１００は図１Ｇ－Ｉに示すように終了し得る（２３３）。
【0225】
「バッチ成熟度推定用のＧＳＳ」で説明した改変版の黄金分割探索法を実行する。
【0226】
＜工程１３．１：ＧＳＳ法による仮定バッチ成熟度＞（図１Ｇ－ＩＩのステップ２４６）
「バッチ成熟度推定用のＧＳＳ」で示した工程に従う。
「バッチ成熟度推定用のＧＳＳ」で示した工程に従う。
【0227】
【0228】
＜工程１３．３：ＤＴＷ解へのキーアライメント時刻の組込み＞（図１Ｇ－ＩＩのステップ２５０）
ＤＴＷ解のうち、キーアライメント時刻に近い時刻は置き換える。最初の時刻と最後の時刻は置き換えることができない。
ＤＴＷ解のうち、キーアライメント時刻に近い時刻は置き換える。最初の時刻と最後の時刻は置き換えることができない。
【0229】
＜工程１３．４：各キーアライメント時刻をサンプリングするのにどれほどのΔ時間増分が必要なのかの確認＞（図１Ｇ－ＩＩのステップ２５２）
工程１３．３の調節込みＤＴＷ解のうち、各キーアライメント時刻ｋｅｙＴｉｍｅω ｎの前にある時刻点の数を計数する。これにより、各ｋｅｙＴｉｍｅｎ ωのＮｎが与えられる。
工程１３．３の調節込みＤＴＷ解のうち、各キーアライメント時刻ｋｅｙＴｉｍｅω ｎの前にある時刻点の数を計数する。これにより、各ｋｅｙＴｉｍｅｎ ωのＮｎが与えられる。
【0230】
＜工程１３．５：キーアライメント時刻のサンプリングを強いる、ＤＴＩに対する追加の制約の定式化＞（図１Ｇ－ＩＩのステップ２５４）
これらの制約は：
これらの制約は：
【0231】
【数44】
【0232】
として構築される。
【0233】
＜工程１３．６：ＤＴＩ問題の解算出＞（図１Ｇ－ＩＩのステップ２５６）
対応するＤＴＩ問題の解を求める。最新の最適解がＧＳＳ法のこれまでの最適解よりも向上をもたらす場合には、最適解を更新する。
対応するＤＴＩ問題の解を求める。最新の最適解がＧＳＳ法のこれまでの最適解よりも向上をもたらす場合には、最適解を更新する。
【0234】
最終的なバッチ成熟度ＢＭが計算されると、これを参照バッチ全体の観点から解釈してＢＭ＝ＢＭ＋ρ－１と更新する。
【0235】
その後、当該バッチ成熟度が百分率で計算される：
ＢＭ％＝１００（ＢＭ／ｒｅｆｅｒｅｎｃｅＳｉｚｅ）
ＢＭ％＝１００（ＢＭ／ｒｅｆｅｒｅｎｃｅＳｉｚｅ）
【0236】
図３Ａ及び図３Ｂを参照する。図３Ａには、アライメント前とアライメント後の、バッチ変数の測定値の一例が示されている。図３Ｂには、システムがオフラインとオンラインで変数のバッチアライメントを実行する一例が示されている。
【0237】
図３Ａには、アライメント前のバッチ変数の測定値３０２，３０４，３１２，３１４と、アライメント後のバッチ変数の測定値３０６，３０８，３１６，３１８の一例が示されている。
【0238】
図３Ｂには、システムがオフライン（３２２，３２４）とオンライン（３３２，３３４，３３６，３３８）で変数のバッチアライメントを実行する一例が示されている。オフラインの場合には、完了後のバッチ軌跡情報が利用可能であり、かつ、最終的なバッチ成熟度が明らかであり得る（通常は１００％）。オンラインの場合には、完了後のバッチ軌跡が判明しておらず、バッチが進行するにつれてバッチ成熟度を推定する必要がある。
【0239】
図３Ｂには、参照バッチ３４０、最新バッチの最新部分３４２、および完了したアライメント３４４も描かれている。
【0240】
［バッチプロセス用の例示的なネットワーク環境］
図５は、本発明の一部の実施形態における、バッチプロセスの監視及び制御用の例示的なネットワーク環境５００を示すブロック図である。システムコンピュータ５０１，５０２は、バッチアライメント実行部として動作し得る。本発明の一部の実施形態では、各システムコンピュータ５０１，５０２が単独のバッチアライメント実行部としてリアルタイムで動作し得るか、あるいは、コンピュータ５０１，５０２同士が協働で単一のバッチアライメント実行部としてリアルタイム処理に貢献する分散プロセッサとして動作し得る。他の実施形態では、追加のシステムコンピュータ５１２も、バッチアライメント実行部としてリアルタイム処理に貢献する分散プロセッサとして動作し得る。一部の実施形態では、バッチアライメント実行部として動作するシステムコンピュータ５０１，５０２，５１２が、データロード部、バッチ選択部、バッチＰＬＳモデル、バッチ監視部、およびバッチ制御部で構成され得る。
図５は、本発明の一部の実施形態における、バッチプロセスの監視及び制御用の例示的なネットワーク環境５００を示すブロック図である。システムコンピュータ５０１，５０２は、バッチアライメント実行部として動作し得る。本発明の一部の実施形態では、各システムコンピュータ５０１，５０２が単独のバッチアライメント実行部としてリアルタイムで動作し得るか、あるいは、コンピュータ５０１，５０２同士が協働で単一のバッチアライメント実行部としてリアルタイム処理に貢献する分散プロセッサとして動作し得る。他の実施形態では、追加のシステムコンピュータ５１２も、バッチアライメント実行部としてリアルタイム処理に貢献する分散プロセッサとして動作し得る。一部の実施形態では、バッチアライメント実行部として動作するシステムコンピュータ５０１，５０２，５１２が、データロード部、バッチ選択部、バッチＰＬＳモデル、バッチ監視部、およびバッチ制御部で構成され得る。
【0241】
システムコンピュータ５０１，５０２は、データサーバ５０３と通信し、ヒストリアンデータベース５１１から測定可能プロセス変数について収集されたデータへとアクセスし得る。データサーバ５０３は、さらに、分散制御システム（ＤＣＳ）５０４または任意の他のプラント処理もしくはバッチ制御システムと通信可能に接続され得る。これらは、前記測定可能プロセス変数のデータを定期的なサンプリング期間（例えば、１分間当たり１個のサンプル）で収集する機器５０９Ａ～５０９Ｉ，５０６，５０７で構成されたものであり得る。これらの機器は、収集したデータを、同じくＤＣＳ５０４内に構成された計装コンピュータ５０５へと通信し得る。そして、計装コンピュータ５０５が、その収集されたデータを通信ネットワーク５０８でデータサーバ５０３へと通信し得る。そして、データサーバ５０３は、その収集されたデータをモデル作成及び配備目的でヒストリアンデータベース５１１にアーカイブし得る。収集されるバッチデータは、対象のプロセスの種類に従って変わる。
【0242】
収集されるデータには、様々な測定可能バッチプロセス変数の測定値が含まれ得る。これらの測定値は、流量計５０９Ｂで測定される原料流の流量、温度センサ５０９Ｃで測定される原料流の温度、アナライザ５０９Ａで求められる原料成分濃度、および温度センサ５０９Ｄで測定される配管内の反応装置冷却温度を含み得る。また、収集されるデータには、アナライザ５０６，５０７で測定される、生成物の濃度などのプロセス出力流変数の測定値が含まれ得る。また、収集されるデータには、バルブ５０９Ｆで設定されて流量計５０９Ｈで求められる流量などといった操作入力変数の測定値、バルブ５０９Ｅで設定されて流量計５０９Ｉで測定される冷却水の流量、およびバルブ５０９Ｇで制御されるバッチ反応装置内の圧力が含まれ得る。収集されるデータは、特定のサンプリング期間での対象プラントバッチプロセスの操業条件を反映している。
【0243】
収集されたデータは、バッチのモデル化及び制御目的でヒストリアンデータベース５１１にアーカイブされる。
【0244】
収集されるデータは、対象のプロセスの種類に従って変わる。
【0245】
図５では、システムコンピュータ５０１，５０２が、オフラインでのモデル化目的やオンラインでの配備目的のための、バッチデータのアライメントのタスクを実行し得る。システムコンピュータ５０１上で当該モデルにより生成されたバッチ監視信号や生成物品質予測値は、オペレータが閲覧出来るようにネットワーク５０８で計装コンピュータ５０５へと供給され得たり、ＤＣＳ５０４のうちの任意の他のコンポーネント又はＤＣＳシステム５０４に接続された任意の他のプラント、バッチ制御システムもしくは処理システムを自動的にプログラムするように出力され得たりする。
【0246】
あるいは、計装コンピュータ５０５が、データサーバ５０３を介して履歴データ５１１をヒストリアンデータベース５１１に記憶しスタンドアローンモードでバッチのアライメントをオフライン／オンラインで実行するものとされてもよい。まとめると、計装コンピュータ５０５、データサーバ５０３、ならびに各種センサ及び出力ドライバ（例えば、５０９Ａ～５０９Ｉ、５０６、５０７等）が、ＤＣＳ５０４を形成し且つ協働で本提示のアプリケーションを実装及び実行する。
【0247】
一部の実施形態を、前記コンピュータシステムの例示的なアーキテクチャ５００で説明する。一部の実施形態は、対象のプラントバッチプロセスでの本発明のプロセス操業を支援する。一部の実施形態では、当該対象のプラントが、温度変数、圧力変数、流量変数などの多数の測定可能プロセス変数を含む、特殊薬品加工プラントまたは医薬バッチプロセスであり得る。なお、他の実施形態では本発明が他種の様々な設備や有用技術分野での技術的プロセスに適用され得るということを理解されたい。
【0248】
図６に、本発明の一部の実施形態が実現され得るコンピュータネットワーク又は同様のデジタル処理環境を示す。
【0249】
少なくとも１つのクライアントコンピュータ／装置５０および少なくとも１つのサーバコンピュータ６０は、アプリケーションプログラムなどを実行する処理装置、記憶装置および入出力装置を構成している。少なくとも１つのクライアントコンピュータ／装置５０は、さらに、他のコンピューティングデバイス（他のクライアント装置／プロセス５０や１つ以上のサーバコンピュータ６０を含む）へと通信ネットワーク７０を介して接続され得る。通信ネットワーク７０は、リモートアクセスネットワーク、グローバルネットワーク（例えば、インターネット等）、クラウドコンピューティングサーバ又はサービス、世界中のコンピュータの集まり、ローカルエリア又はワイドエリアネットワーク、および現在それぞれのプロトコル（ＴＣＰ／ＩＰ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈなど）を用いて互いに通信するゲートウェイの一部であり得る。それ以外の電子デバイス／コンピュータネットワークアーキテクチャも好適である。
【0250】
図７は、図６のコンピュータシステムにおけるコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／装置５０、サーバコンピュータ６０等）の内部構造の図である。図７に示すように、図６の各コンピュータ５０，６０は、コンピュータ又は処理システムの構成要素間でのデータ伝送に利用される一連のハードウェアラインであるシステムバス７２５を備える。バス７２５は、本質的に、コンピュータシステムの相異なる構成要素（例えば、プロセッサ、ディスクストレージ、メモリ、入出力ポート、ネットワークポート等）同士を接続して当該構成要素間での情報の伝送を可能にする共有の導管である。システムバス７２５には、様々な入出力装置（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ等）をコンピュータ５０，６０に接続するための入出力装置インターフェース７２８が取り付けられている。ネットワークインターフェース７２１は、コンピュータが、ネットワーク（例えば、図５のネットワーク７０等）に取り付けられた様々な他の装置へと接続することを可能にする。メモリ７２７は、本発明の一実施形態（例えば、詳細に既述したバッチアライメント実行部やコントローラコードやユーザインターフェース等）を実現するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令およびデータを記憶する揮発性の記憶部である。ディスクストレージ７２６は、本発明の一実施形態を実現するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令およびデータを記憶する不揮発性の記憶部である。システムバス７２５には、さらに、コンピュータ命令を実行する中央演算処理装置７２２が取り付けられている。
【0251】
一実施形態において、前記プロセッサルーチンおよびデータは、コンピュータプログラムプロダクト（概してコントローラ７３１で表す）である。当該コンピュータプログラムプロダクトは、本発明のシステム用のソフトウェア命令の少なくとも一部を提供するコンピュータ読取り可能媒体（例えば、少なくとも１つのＤＶＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ディスケット、テープなどの取外し可能な記憶媒体等）を含む。コンピュータプログラムプロダクト７３１は、当該技術分野において周知である任意の適切なソフトウェアインストール方法によってインストールされ得る。また、他の実施形態では、前記ソフトウェア命令の少なくとも一部が、ケーブルおよび／または通信および／または無線接続を介してダウンロードされ得る。他の実施形態において、本発明のプログラムは、伝播媒体における伝播信号（例えば、電波、赤外線波、レーザ波、音波、インターネットなどのグローバルネットワーク又は他の少なくとも１つのネットワークによって伝播される電気波等）に組み込まれた、コンピュータプログラム伝播信号プロダクト１０７である。このような搬送媒体又は信号が、本発明のルーチン／プログラム７３１用のソフトウェア命令の少なくとも一部を提供する。
【0252】
代替的な実施形態では、前記伝播信号が、伝播媒体で搬送されるアナログ搬送波又はデジタル信号である。例えば、前記伝播信号は、グローバルネットワーク（例えば、インターネット等）、電気通信網又は他のネットワークによって伝播されるデジタル化された信号であり得る。一実施形態では、前記伝播信号が、ある期間のあいだ前記伝播媒体によって送信される信号であり、例えば、数ミリ秒、数秒、数分又はそれ以上の期間のあいだネットワークによってパケットで送信される、ソフトウェアアプリケーション用の命令等とされる。他の実施形態において、コンピュータプログラムプロダクト７３１の前記コンピュータ読取り可能媒体は、コンピュータシステム５０が受け取って読み取りし得る伝播媒体である。例えば、コンピュータシステム５０は、前述したコンピュータプログラム伝播信号プロダクトの場合のように、伝播媒体を受け取ってその伝播媒体に組み込まれた伝播信号を特定する。
【0253】
一般的に言って、「搬送媒体」又は過渡キャリアという用語は、前述した過渡的信号、伝播信号、伝播媒体、記憶媒体などを包含する。
【0254】
他の実施形態では、プログラムプロダクト７３１が、いわゆるサービスとしてのソフトウェア（Ｓａａｓ：「サース」）、またはエンドユーザをサポートする他のインストレーション（installation）もしくは通信として実現され得る。
【0255】
［デジタル処理環境］
より詳細な説明として、図７は、詳細に既述した本発明の一部の実施形態における、工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御においてバッチデータのアライメントを実行するためのコンピュータベースのシステム７２０のブロック図である。中央演算処理装置（ＣＰＵ）７２２がバス７２５に接続されており、詳細に既述したバッチアライメントを（オフラインでのモデル化やオンラインでの配備用に）実現させる、メモリ７２７および／またはストレージ７２６に記憶されたコンピュータ命令を実行する。具体的に述べると、メモリ７２７および／またはストレージ７２６は、図１Ａ～図１Ｃ、図１Ｇ－Ｉ、図１Ｇ－ＩＩ及び図４の方法と工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータ同士をアライメントするためのユーザインターフェースとを実現させるプログラム命令で構成されている。システム７２０は、さらに、クラウド、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）およびローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含め、当該技術分野で知られている任意の各種ネットワークに接続するためのネットワークインターフェース７２１を備える。
より詳細な説明として、図７は、詳細に既述した本発明の一部の実施形態における、工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御においてバッチデータのアライメントを実行するためのコンピュータベースのシステム７２０のブロック図である。中央演算処理装置（ＣＰＵ）７２２がバス７２５に接続されており、詳細に既述したバッチアライメントを（オフラインでのモデル化やオンラインでの配備用に）実現させる、メモリ７２７および／またはストレージ７２６に記憶されたコンピュータ命令を実行する。具体的に述べると、メモリ７２７および／またはストレージ７２６は、図１Ａ～図１Ｃ、図１Ｇ－Ｉ、図１Ｇ－ＩＩ及び図４の方法と工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータ同士をアライメントするためのユーザインターフェースとを実現させるプログラム命令で構成されている。システム７２０は、さらに、クラウド、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）およびローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）を含め、当該技術分野で知られている任意の各種ネットワークに接続するためのネットワークインターフェース７２１を備える。
【0256】
バス７２５には、さらに、バッチアライメント実行モジュール７２３が接続されている。バッチアライメント実行モジュール７２３は、バッチデータのアライメントを、図１Ａ～図１Ｃ、図１Ｇ－Ｉ、図１Ｇ－ＩＩ及び図４で詳細に既述したようなオフラインでのモデル化やオンラインでの配備用に実行する。バッチアライメント実行モジュール７２３は、当該技術分野で知られている任意の手段によってプラントプロセスモデルを校正し得る。例えば、バッチアライメント実行モジュール７２３は、ヒストリアンデータベースなどのストレージ装置７２６やメモリ７２７に記憶された訓練データを参考にしてモデルを校正し得る。さらなる例として、バッチアライメント実行モジュール７２３は、システム７２０に通信可能に接続された任意の箇所から、ネットワークインターフェース７２１および／または入出力装置インターフェース７２８を介して入力データを受信し得る。
【0257】
システム７２０は、さらに、バッチアライメント実行モジュール７２３に通信可能／動作可能に接続された第２のモジュール７２４を備える。第２のモジュール７２４は、図１Ａ～図１Ｃで既述したプラントプロセスモデルによって生じるバッチ監視信号（すなわち、バッチ変数測定値）又は生成物品質予測値を生成するように構成されている。第２のモジュール７２４は、当該技術分野で知られている任意の手段によって変数測定値や生成物品質予測値を生成し得る。例えば、第２のモジュール７２４は、ストレージ装置７２６又はメモリ７２７にある履歴データ（例えば、配列）へとアクセスし得る。他の例として、第２のモジュール７２４は、バス７２５を介してＣＰＵ７２２を使って入力データを処理し得る。さらなる例として、モジュール７２４は、工業的プロセスの任意の箇所又はシステム７２０に通信可能に接続されたプラントのうちの任意の箇所から、ネットワークインターフェース７２１および／または入出力装置インターフェース７２８を介して入力データを取り出し得る。
【0258】
システム７２０は、さらに、バッチアライメント実行モジュール７２３や第２のモジュール７２４に通信可能／動作可能に接続されたプラントシステム解析モジュール７３６の一部として、検索エンジン７３３およびパラメトリックアナライザ７３５を備える。バッチアライメント実行モジュール７２３および第２のモジュール７２４は、プラントシステム解析部７３６のコントローラ７３１を形成する。プラントシステム解析モジュール７３６は、図２Ａ～図２Ｄ、図３Ａ及び図３Ｂに示すバッチプロセスに関して前述したような実行及び動作を行う。検索エンジン７３３およびパラメトリックアナライザ７３５は、ストレージ装置７２６やメモリ７２７にある履歴データ（例えば、配列）へとアクセスし得る。他の例として、検索エンジン７３３およびパラメトリックアナライザ７３５は、第２のモジュール７２４用のバッチデータを、バス７２５を介してＣＰＵ７２２を使って処理し得る。さらなる例として、検索エンジン７３３およびパラメトリックアナライザ７３５は、システム７２０に通信可能に接続されたプラントのうちの任意の箇所から、ネットワークインターフェース７２１および／または入出力装置インターフェース７２８を介して入力データを取り出し得る。
【0259】
なお、本明細書で説明した例示的な実施形態は、数多くの様々な様式で実現され得るということを理解されたい。一部の場合では、本明細書で説明した各種方法やマシンが、それぞれ、コンピュータシステム７２０などの物理的コンピュータ、仮想的コンピュータ又はハイブリッド型の汎用コンピュータにより実現され得る。コンピュータシステム７２０は、例えばソフトウェア命令をメモリ７２７又は不揮発性のストレージ７２６へとＣＰＵ７２２が実行出来るようにロードすることにより、本明細書で説明した方法を実行するマシンへと変換され得る。また、バッチアライメント実行モジュール７２３、第２のモジュール７２４、検索エンジンモジュール７２３およびパラメトリックアナライザモジュール７３５は別個のモジュールとして描かれているが、例示的な一実施形態では、プラントのモデル化、監視及び制御用のバッチデータアライメントモジュールとして一体実現されるという構成を含む様々な構成でこれらのモジュールが実現されてもよい。
【0260】
システム７２０及びシステム７２０の各種コンポーネントは、本明細書で説明した本発明の任意の実施形態を実行するように構成され得る。例えば、システム７２０は、図１Ａ～図１Ｃ、図１Ｇ－Ｉ、図１Ｇ－ＩＩ及び図４に関して本明細書で前述した方法１００を実行するように構成され得る。例示的な一実施形態では、バッチアライメント実行モジュール７２３、第２のモジュール７２４、検索エンジン７３３およびパラメトリックアナライザ７３５が、メモリ７２７および／またはストレージ装置７２６に記憶されたソフトウェアによって実現され得る。このような例示的な一実施形態では、ＣＰＵ７２２およびメモリ７２７が、当該メモリ７２７および／またはストレージ装置７２６に記憶されたコンピュータコード命令により、バッチプロセスをモデル化して品質予測値を計算するバッチプロセスコントローラを実現する。
【0261】
図８は、図６のコンピュータシステムにおけるコンピュータ（例えば、クライアントプロセッサ／装置５０、サーバコンピュータ６０等）の例示的な内部構造の他の図である。各コンピュータ５０，６０は、コンピュータ又は処理システムの構成要素（例えば、エンティティ等）間でのデータ伝送に利用される一連のハードウェアラインであるシステムバス７９を備える。システムバス７９は、本質的に、コンピュータシステムの相異なる構成要素（例えば、プロセッサ、ディスクストレージ、メモリ、入出力ポート、ネットワークポート等）同士を接続して当該構成要素間での情報の伝送を可能にする共有の導管である。システムバス７９には、様々な入出力装置（例えば、キーボード、マウス、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、タッチスクリーン等）をコンピュータ５０，６０に接続するための入出力装置インターフェース８２が取り付けられている。ネットワークインターフェース８６は、コンピュータが、ネットワーク（例えば、図６のネットワーク７０等）に取り付けられた様々な他の装置へと接続することを可能にする。メモリ９０は、本開示の実施形態（例えば、前記システム、コントローラ、プロセッサ及びメモリのうちの任意のもの、あるいは、本明細書で説明した任意の他の装置、エンジン、システム、モジュール又はコントローラを含むが、これらに限定されない）を実現するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４を記憶する揮発性の記憶部である。ディスクストレージ９５は、本開示の一部の実施形態を実現するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令９２およびデータ９４を記憶する不揮発性の記憶部である。なお、データ９４はクライアント５０とサーバ６０とで同じものであり得るが、コンピュータソフトウェア命令９２の種類はクライアント５０とサーバ６０とで異なり得る。システムバス７９には、さらに、コンピュータ命令を実行する中央演算処理装置８４が取り付けられている。
【0262】
一実施形態では、前記システムが、図８に示すように、プロセッサ８４、およびコンピュータコード命令が記憶されたメモリ９０を備える。メモリ９０は、前記コンピュータコード命令によってプロセッサ８４にコントローラを実現させるように、当該プロセッサ８４に動作可能に接続されている。
【0263】
一実施形態において、プロセッサルーチン９２およびデータ９４は、コンピュータプログラムプロダクト（概して９２で表す）である。当該コンピュータプログラムプロダクトは、本開示のシステム用のソフトウェア命令の少なくとも一部を提供するコンピュータ読取り可能媒体（例えば、少なくとも１つのＤＶＤ－ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、ディスケット、テープなどの取外し可能な記憶媒体等）を含む。コンピュータプログラムプロダクト９２は、当該技術分野において周知である任意の適切なソフトウェアインストール方法によってインストールされ得る。また、他の実施形態では、前記ソフトウェア命令の少なくとも一部が、ケーブル、通信または無線接続を介してダウンロードされ得る。他の実施形態において、本開示のプログラムは、伝播媒体における伝播信号（例えば、電波、赤外線波、レーザ波、音波、インターネットなどのグローバルネットワーク又は他の少なくとも１つのネットワークによって伝播される電気波等）に組み込まれた、（図６に示す）コンピュータプログラム伝播信号プロダクト１０７である。このような搬送媒体又は信号が、本開示のルーチン／プログラム９２用のソフトウェア命令の少なくとも一部を提供するように用いられ得る。
【0264】
その実施形態または態様は、ハードウェアの形態（ハードウェア回路を含むが、これに限定されない）、ファームウェアの形態、およびソフトウェアの形態のいずれによって実現されてもよい。ソフトウェアで実現された場合、当該ソフトウェアは、プロセッサに当該ソフトウェア又は当該ソフトウェアの命令の一部をロードさせることが可能であるように構成された任意の非過渡的なコンピュータ読取り可能媒体に記憶されたものとされ得る。そして、プロセッサがこれらの命令を実行することにより、本明細書で説明した様式で装置が動作することになるか又は装置をそのように動作させる構成となっている。
【0265】
また、本明細書では、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ルーチンまたは命令が、データプロセッサの特定の動作または機能を実行するかの如く説明しているかもしれない。しかしながら、本明細書に含まれるこのような説明はあくまでも便宜上のものに過ぎず、実際には、コンピューティングデバイス、プロセッサ、コントローラまたはその他の装置が当該ファームウェア、ソフトウェア、ルーチン、命令などを実行することによってそのような動作が生じるという点を理解されたい。
【0266】
フロー図、ブロック図およびネットワーク図は、構成要素の数が増えても減ってもよいし、配置が異なってもよいし、表現が異なってもよいと理解されたい。ただし、実施の方法によってはブロック図やネットワーク図が決まっており、実施形態の実施を示すブロック図やネットワーク図の数も特定の数になり得るという点も理解されたい。
【0267】
つまり、様々なコンピュータアーキテクチャ、物理コンピュータ、仮想コンピュータ、クラウドコンピュータ又はこれらの所与の組合せにより、さらなる実施形態が実現し得る。したがって、本明細書で説明したデータプロセッサは、あくまでも例示目的に意図されたものあり、実施形態を限定するものではない。
【0268】
本開示では例示的な実施形態について具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含された本開示の範囲を逸脱しない範疇で形態や細部に様々な変更が施されてもよいことが分かるであろう。
【0269】
一部の実施形態は、挙動やデータを変えたり、機能的な向上をもたらしたり、技術的課題を解決したりし得るという１つ以上の技術的な利点を奏し得る。一部の実施形態において、技術的な利点や機能的な向上には、既存の方法と比較しての効率や精度や速度の向上やその他の効果が含まれ得る（但し、これらに限定されない）。一部の実施形態は、既存の方法の機能的欠点を克服するという意味で技術的な利点や機能的な向上をもたらす。一部の実施形態は、既存のアプローチと比較してのパフォーマンスの向上や拡張性を含めた（但し、これらに限定されない）技術的な利点を奏する。
【0270】
一部の実施形態では、その他の技術的な利点や機能的な向上に、後述のものが含まれ得る（但し、それらに限定されない）。一部の実施形態は、後述のうちの少なくとも１つのパフォーマンスや効率を向上させることによって技術的な利点や機能的な向上をもたらし得る。一部の実施形態は、技術的な課題を解決することによって後述のうちの少なくとも１つによる技術的な効果を奏する：
● 既存のアプローチには、工業的応用時にオンラインでバッチアライメントを行うための体系的な手法が欠けている。本開示では、オフラインとオンラインの双方でバッチのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動ワークフローで実行する方法（及びシステム）１００について説明する。
● 既存のアプローチには、履歴バッチデータのロード、ならびに外れバッチ及びフラットな軌跡の変数のスクリーニング及び除外がシステム自動化されていると共に、有効なバッチを特定してキーバッチ変数をランク付けするという能力を備えた手法が欠けている。
● 既存のアプローチでは、一部であるが（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）、いわゆる動的時間伸縮（ＤＴＷ）アルゴリズムを使ってバッチデータのアライメントが行われてきた。しかし、ＤＴＷでは、アライメント後のデータに大きな歪みが生じ得たり（例えば、元々の生データに存在しない段差状のステップのような挙動がもたらされ得たり）、離散時間的性質が原因となって軌跡データ上の異常が見逃されたりし得る（非特許文献６）。本開示では、それに取って代わるアルゴリズムとしていわゆる動的時間補間（ＤＴＩ）を設定し、ＤＴＷアルゴリズムと併用することによってこの問題点に対処する。
● オンラインでのバッチ監視及び制御用途のためにアライメントをオンラインで行う際、測定対象のバッチ軌跡は未完了である。そのため、まず最新のバッチ成熟度を求めてから、それに応じてアライメントを実行する必要がある。既存のアプローチでは、バッチ成熟度を求めるのに非厳密な終点（終点未定）のＤＴＷが使われてきたが、これは大きな歪みをもたらし得る（非特許文献２、非特許文献３及び非特許文献４）。本開示のシステムでは、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版によるＤＴＩを用いてこの問題点に対処している。
● 本開示は、工業的な実用の要望に応えてオンラインでのアライメントを解決する、革新的なアルゴリズムを提示する。当該アルゴリズムは、移動アライメント窓を導入及び採用し解を算出すべき最適化問題の大きさを有意に削減することで、各サンプリング区間でのオンラインのパフォーマンスを円滑なものにする。この新しいアルゴリズムでは、ＤＴＷを用いて狭小なバッチ成熟度上下界を算出し、ＧＳＳ法の探索空間を縮小する。ＧＳＳを用いたＤＴＩとＤＴＷとを組み合わせることにより、オンラインでのバッチアライメントのための満足のいく解決手段が得られる。
● 既存のアプローチには、工業的応用時にオンラインでバッチアライメントを行うための体系的な手法が欠けている。本開示では、オフラインとオンラインの双方でバッチのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動ワークフローで実行する方法（及びシステム）１００について説明する。
● 既存のアプローチには、履歴バッチデータのロード、ならびに外れバッチ及びフラットな軌跡の変数のスクリーニング及び除外がシステム自動化されていると共に、有効なバッチを特定してキーバッチ変数をランク付けするという能力を備えた手法が欠けている。
● 既存のアプローチでは、一部であるが（非特許文献２、非特許文献３、非特許文献４、非特許文献５及び非特許文献６を参照のこと）、いわゆる動的時間伸縮（ＤＴＷ）アルゴリズムを使ってバッチデータのアライメントが行われてきた。しかし、ＤＴＷでは、アライメント後のデータに大きな歪みが生じ得たり（例えば、元々の生データに存在しない段差状のステップのような挙動がもたらされ得たり）、離散時間的性質が原因となって軌跡データ上の異常が見逃されたりし得る（非特許文献６）。本開示では、それに取って代わるアルゴリズムとしていわゆる動的時間補間（ＤＴＩ）を設定し、ＤＴＷアルゴリズムと併用することによってこの問題点に対処する。
● オンラインでのバッチ監視及び制御用途のためにアライメントをオンラインで行う際、測定対象のバッチ軌跡は未完了である。そのため、まず最新のバッチ成熟度を求めてから、それに応じてアライメントを実行する必要がある。既存のアプローチでは、バッチ成熟度を求めるのに非厳密な終点（終点未定）のＤＴＷが使われてきたが、これは大きな歪みをもたらし得る（非特許文献２、非特許文献３及び非特許文献４）。本開示のシステムでは、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版によるＤＴＩを用いてこの問題点に対処している。
● 本開示は、工業的な実用の要望に応えてオンラインでのアライメントを解決する、革新的なアルゴリズムを提示する。当該アルゴリズムは、移動アライメント窓を導入及び採用し解を算出すべき最適化問題の大きさを有意に削減することで、各サンプリング区間でのオンラインのパフォーマンスを円滑なものにする。この新しいアルゴリズムでは、ＤＴＷを用いて狭小なバッチ成熟度上下界を算出し、ＧＳＳ法の探索空間を縮小する。ＧＳＳを用いたＤＴＩとＤＴＷとを組み合わせることにより、オンラインでのバッチアライメントのための満足のいく解決手段が得られる。
【0271】
本明細書で引用した全ての特許、特許出願公開公報および刊行物の全教示内容は、参照をもって取り入れたものとする。
【0272】
例示的な実施形態を具体的に図示・説明したが、当業者であれば、添付の特許請求の範囲に包含された実施形態の範囲を逸脱しない範疇で形態や細部に様々な変更が施されてもよいことを理解するであろう。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータに実装される方法であって、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする過程と、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする過程と、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する過程と、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する過程と、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する過程と、
前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する過程と、
を備える、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、前記外れバッチデータをスクリーニング及び除外する前記過程が、
ａ）選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、さらにスクリーニングする副過程、
ｂ）スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正する副過程、
ｃ）データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外する副過程、
ｄ）選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直す副過程、および
ｅ）選択した前記所与のバッチをエクスポートする副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様３〕
態様１に記載の方法において、前記参照バッチを選択する前記過程が、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算する副過程、
ｂ）さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示する副過程、
ｃ）スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にする副過程、ならびに
ｄ）選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にする副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様４〕
態様１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択する前記過程が、
ａ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄する副過程、
ｂ）前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択する副過程、
ｃ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの相関する変数同士をグループ化する副過程、
ｄ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定する副過程、
ｅ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算する副過程、
ｆ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算する副過程、
ｇ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算する副過程、
ｈ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求める副過程、
ｉ）放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示する副過程、ならびに
ｊ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行う副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様５〕
態様１に記載の方法において、前記少なくとも１つの重み付けを推定する前記過程が、
ａ）選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算する副過程、
ｂ）選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節する副過程、
ｃ）前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算する副過程、ならびに
ｄ）前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行う副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様６〕
態様１に記載の方法において、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行する前記過程が、さらに、
ａ）前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定する副過程、
ｂ）前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択する副過程、
ｃ）動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節する副過程、
ｄ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定する副過程、
ｅ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節する副過程、
ｆ）前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節する副過程、
ｇ）前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更する副過程、
ｈ）予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出する副過程、
ｉ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張する副過程、
ｊ）少なくとも１つのアライメント時刻を特定する副過程、
ｋ）特定した前記アライメント時刻に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認する副過程、
ｌ）前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節する副過程、
ｍ）前記最新バッチの前記アライメントを実行する副過程、ならびに
ｎ）前記最新バッチについて副過程（ａ）から（ｍ）までを現在のバッチの時間にわたって繰り返す副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様７〕
態様６に記載の方法において、さらに、
ａ）前記バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義する過程と、
ｂ）定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成する過程と、
ｃ）生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求める過程と、
のうちの１つ以上を備える、方法。
〔態様８〕
態様６に記載の方法において、前記スライディング窓のアライメントが、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものであり、当該方法が、さらに、
ａ）前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義する過程、
を備える、方法。
〔態様９〕
態様４に記載の方法において、前記相関する変数同士をグループ化する前記副過程が、さらに、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築すること、および
ｂ）前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を有する、方法。
〔態様１０〕
工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータに実装されるシステムであって、
プロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリであって、当該コンピュータコード命令が前記プロセッサにより実行されることでモデラエンジンが当該コンピュータシステムに実装されるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている、メモリと、
を備え、前記モデラエンジンが、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードし、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングし、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外し、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択し、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）し、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択し、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定し、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行し、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節し、
前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する、
ように構成されている、システム。
〔態様１１〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、さらにスクリーニングすること、
ｂ）スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正すること、
ｃ）データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外すること、
ｄ）選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直すこと、および
ｅ）選択した前記所与のバッチをエクスポートすること、
のうちの１つ以上を含め、前記外れバッチデータをスクリーニング及び除外するように構成されている、システム。
〔態様１２〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算すること、
ｂ）さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示すること、
ｃ）スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にすること、ならびに
ｄ）選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にすること、
のうちの１つ以上を含め、前記参照バッチを選択するように構成されている、システム。
〔態様１３〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄すること、
ｂ）前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択すること、
ｃ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの相関する変数同士をグループ化すること、
ｄ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定すること、
ｅ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算すること、
ｆ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算すること、
ｇ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算すること、
ｈ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求めること、
ｉ）放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示すること、ならびに
ｊ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行うこと、
のうちの１つ以上を含め、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択するように構成されている、システム。
〔態様１４〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算すること、
ｂ）選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節すること、
ｃ）前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算すること、ならびに
ｄ）前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行うこと、
のうちの１つ以上を含め、前記少なくとも１つの重み付けを推定するように構成されている、システム。
〔態様１５〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定すること、
ｂ）前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択すること、
ｃ）動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節すること、
ｄ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定すること、
ｅ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節すること、
ｆ）前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節すること、
ｇ）前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更すること、
ｈ）予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出すること、
ｉ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張すること、
ｊ）少なくとも１つのアライメント時刻を特定すること、
ｋ）特定した前記アライメント時刻に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認すること、
ｌ）前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節すること、
ｍ）前記最新バッチの前記アライメントを実行すること、ならびに
ｎ）前記最新バッチについて（ａ）から（ｍ）までを現在のバッチの時間にわたって繰り返すこと、
のうちの１つ以上を含め、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行するように構成されている、システム。
〔態様１６〕
態様１５に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義すること、
ｂ）定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成すること、ならびに
ｃ）生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求めること、
のうちの１つ以上を実行するように構成されている、システム。
〔態様１７〕
態様１５に記載のシステムにおいて、前記スライディング窓のアライメントが、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものであり、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義する、
ように構成されている、システム。
〔態様１８〕
態様１３に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築すること、および
ｂ）前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を含め、前記相関する変数同士をグループ化するように構成されている、システム。
〔態様１９〕
コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、
を備える、コンピュータプログラムプロダクトであって、
前記記憶媒体は、プロセッサにより前記コンピュータコード命令が工業用バッチプロセスのモデル化、監視及び制御のために実行されると、当該コンピュータコード命令によって前記プロセッサが、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする手順、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする手順、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する手順、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する手順、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する手順、ならびに
前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する手順、
を実行することになるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている、コンピュータプログラムプロダクト。
なお、本発明は、態様として以下の内容を含む。
〔態様１〕
工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータに実装される方法であって、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする過程と、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする過程と、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する過程と、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する過程と、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する過程と、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する過程と、
前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する過程と、
を備える、方法。
〔態様２〕
態様１に記載の方法において、前記外れバッチデータをスクリーニング及び除外する前記過程が、
ａ）選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、さらにスクリーニングする副過程、
ｂ）スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正する副過程、
ｃ）データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外する副過程、
ｄ）選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直す副過程、および
ｅ）選択した前記所与のバッチをエクスポートする副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様３〕
態様１に記載の方法において、前記参照バッチを選択する前記過程が、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算する副過程、
ｂ）さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示する副過程、
ｃ）スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にする副過程、ならびに
ｄ）選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にする副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様４〕
態様１に記載の方法において、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択する前記過程が、
ａ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄する副過程、
ｂ）前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択する副過程、
ｃ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの相関する変数同士をグループ化する副過程、
ｄ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定する副過程、
ｅ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算する副過程、
ｆ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算する副過程、
ｇ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算する副過程、
ｈ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求める副過程、
ｉ）放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示する副過程、ならびに
ｊ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行う副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様５〕
態様１に記載の方法において、前記少なくとも１つの重み付けを推定する前記過程が、
ａ）選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算する副過程、
ｂ）選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節する副過程、
ｃ）前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算する副過程、ならびに
ｄ）前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行う副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様６〕
態様１に記載の方法において、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行する前記過程が、さらに、
ａ）前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定する副過程、
ｂ）前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択する副過程、
ｃ）動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節する副過程、
ｄ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定する副過程、
ｅ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節する副過程、
ｆ）前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節する副過程、
ｇ）前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更する副過程、
ｈ）予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出する副過程、
ｉ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張する副過程、
ｊ）少なくとも１つのアライメント時刻を特定する副過程、
ｋ）特定した前記アライメント時刻に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認する副過程、
ｌ）前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節する副過程、
ｍ）前記最新バッチの前記アライメントを実行する副過程、ならびに
ｎ）前記最新バッチについて副過程（ａ）から（ｍ）までを現在のバッチの時間にわたって繰り返す副過程、
のうちの１つ以上を含む、方法。
〔態様７〕
態様６に記載の方法において、さらに、
ａ）前記バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義する過程と、
ｂ）定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成する過程と、
ｃ）生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求める過程と、
のうちの１つ以上を備える、方法。
〔態様８〕
態様６に記載の方法において、前記スライディング窓のアライメントが、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものであり、当該方法が、さらに、
ａ）前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義する過程、
を備える、方法。
〔態様９〕
態様４に記載の方法において、前記相関する変数同士をグループ化する前記副過程が、さらに、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築すること、および
ｂ）前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を有する、方法。
〔態様１０〕
工業的バッチプロセスのモデル化、監視及び制御用にバッチデータのアライメントを自動的に実行する、コンピュータに実装されるシステムであって、
プロセッサと、
コンピュータコード命令が記憶されたメモリであって、当該コンピュータコード命令が前記プロセッサにより実行されることでモデラエンジンが当該コンピュータシステムに実装されるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている、メモリと、
を備え、前記モデラエンジンが、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードし、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングし、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外し、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択し、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）し、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択し、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定し、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行し、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節し、
前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する、
ように構成されている、システム。
〔態様１１〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）選択した前記バッチ変数の測定値を、スクリーニング対象の前記バッチデータのうちの他のバッチに関わる挙動と比較して異常な挙動を示しているか否かについて、さらにスクリーニングすること、
ｂ）スクリーニング対象の前記バッチデータのうち、前記異常な挙動に関連したデータを修正すること、
ｃ）データ修正後のスクリーニング対象の前記バッチデータから、所与の期間に亘る変動プロファイルが前記他のバッチと比較して異なっているバッチを含め、少なくとも１つの有効でないバッチを除外すること、
ｄ）選択した前記バッチ変数を、ベースサンプリングレートでサンプリングし直すこと、および
ｅ）選択した前記所与のバッチをエクスポートすること、
のうちの１つ以上を含め、前記外れバッチデータをスクリーニング及び除外するように構成されている、システム。
〔態様１２〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータから複数の参照バッチをさらに選択し、さらに選択した当該複数の参照バッチについて、複数同士の平均値と比較しての複数の各バッチの統計学的な量的尺度を計算すること、
ｂ）さらに選択した前記複数の参照バッチのうちの１つ以上を、複数の各バッチの経時的進行を表す時間軸と合わせて、変数プロファイルと共に所与の表示でまとめてユーザに表示すること、
ｃ）スクリーニング済みの前記バッチデータのうち、前記バッチアライメント用のバッチ部分集合を、前記所与の表示およびユーザ自身のドメイン知識に基づいてユーザが選択するのを可能にすること、ならびに
ｄ）選択した前記バッチ変数のうち、前記バッチアライメントに参加させない１つ以上のバッチ変数をユーザが放棄するのを可能にすること、
のうちの１つ以上を含め、前記参照バッチを選択するように構成されている、システム。
〔態様１３〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうち、フラットな軌跡又は互いに一貫性が低い軌跡を有する１つ以上のバッチ変数を放棄すること、
ｂ）前記少なくとも１つのバッチ変数からバッチ部分集合を選択すること、
ｃ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの相関する変数同士をグループ化すること、
ｄ）前記少なくとも１つのバッチ変数のうちの各バッチ変数に関する所与のフェーズでの、前記少なくとも１つのバッチ変数の軌跡形状を特定すること、
ｅ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方について、平滑性指数を計算すること、
ｆ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、曲線性指数を計算すること、
ｇ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、一貫性指数を計算すること、
ｈ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの少なくとも一方に関するアライメントスコアを求めること、
ｉ）放棄した前記バッチ変数、選択した前記バッチ部分集合、グループ化した前記相関する変数、特定した前記軌跡形状、計算した前記平滑性指数、計算した前記曲線性指数、計算した前記一貫性指数、および求めた前記アライメントスコアのうちの１つ以上を、ユーザに表示すること、ならびに
ｊ）前記少なくとも１つのバッチ変数及び前記所与のフェーズのうちの前記少なくとも一方について、任意のものをさらに選択するよう１つ以上の指示をユーザに対して行うこと、
のうちの１つ以上を含め、前記少なくとも１つのバッチ変数を選択するように構成されている、システム。
〔態様１４〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）選択した前記バッチ変数のうちの少なくとも１つのデフォルト変数の重み付け係数を、当該少なくとも１つのデフォルト変数に関する軌跡形状に従って予備計算すること、
ｂ）選択した前記バッチ変数のうちの１つ以上のバッチ変数のランク及び標準偏差に基づいて、前記少なくとも１つの重み付けのうちの１つ以上を調節すること、
ｃ）前記少なくとも１つの重み付けに、対応する一貫性指数を乗算すること、ならびに
ｄ）前記少なくとも１つの重み付けのさらなる調節を反復的に行うこと、
のうちの１つ以上を含め、前記少なくとも１つの重み付けを推定するように構成されている、システム。
〔態様１５〕
態様１０に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記対象の工業的バッチプロセスの最新バッチの、アライメント用のフェーズを決定すること、
ｂ）前記最新のバッチフェーズに関する、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを選択すること、
ｃ）動的時間伸縮（ＤＴＷ）に関係させる、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを、前記対象の工業的バッチプロセスの直前の連続するアライメント点の情報に基づいて調節すること、
ｄ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）に基づいて、前記対象の工業的バッチプロセスの最新のバッチ成熟度を推定すること、
ｅ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）による前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、推定した前記少なくとも１つの変数重み付けを調節すること、
ｆ）前記最新のバッチ成熟度の推定値に基づいて、前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）によるバッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方を調節すること、
ｇ）前記対象の工業的バッチプロセスに関するスライディング窓の始点を変更すること、
ｈ）予測値を計算し、選択した前記バッチ変数の軌跡形状の変化を検出すること、
ｉ）前記動的時間伸縮（ＤＴＷ）の解の下界と前記スライディング窓の始点との近接性に基づいて、当該スライディング窓のサイズを拡張すること、
ｊ）少なくとも１つのアライメント時刻を特定すること、
ｋ）特定した前記アライメント時刻に基づいて、前記スライディング窓の前記サイズを拡張させるか否かを確認すること、
ｌ）前記最新のアライメント窓のサイズに基づいて、バッチ成熟度の上下界のうちの少なくとも一方をさらに調節すること、
ｍ）前記最新バッチの前記アライメントを実行すること、ならびに
ｎ）前記最新バッチについて（ａ）から（ｍ）までを現在のバッチの時間にわたって繰り返すこと、
のうちの１つ以上を含め、前記バッチアライメントを前記オンラインモードで実行するように構成されている、システム。
〔態様１６〕
態様１５に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記バッチアライメントを、累積距離を用いた終点未定問題として定義すること、
ｂ）定義した前記バッチアライメント、前記最新バッチのデータ点の数、および前記参照バッチのデータ点の数に基づいて、グリッドを生成すること、ならびに
ｃ）生成した前記グリッドを単調的にトラバースすることにより、当該生成したグリッドに関するワーピングパスを求めること、
のうちの１つ以上を実行するように構成されている、システム。
〔態様１７〕
態様１５に記載のシステムにおいて、前記スライディング窓のアライメントが、黄金分割探索（ＧＳＳ）の改変版による動的時間補間（ＤＴＩ）に基づいたものであり、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）前記スライディング窓のアライメントを、線形補間値を含む目的関数に基づいて定義する、
ように構成されている、システム。
〔態様１８〕
態様１３に記載のシステムにおいて、前記モデラエンジンが、さらに、
ａ）スクリーニング済みの前記バッチデータの展開に基づいて、主成分解析（ＰＣＡ）モデルを構築すること、および
ｂ）前記主成分解析（ＰＣＡ）モデルの少なくとも１つのスコアにＫ－ｍｅａｎｓクラスタリングを適用すること、
のうちの１つ以上を含め、前記相関する変数同士をグループ化するように構成されている、システム。
〔態様１９〕
コード命令が記憶された非過渡的なコンピュータ読取り可能記憶媒体、
を備える、コンピュータプログラムプロダクトであって、
前記記憶媒体は、プロセッサにより前記コンピュータコード命令が工業用バッチプロセスのモデル化、監視及び制御のために実行されると、当該コンピュータコード命令によって前記プロセッサが、
プラントヒストリアンデータベースから、対象の工業的バッチプロセスのバッチデータをロードする手順、
ロードした前記バッチデータを、バッチアライメント用にスケーリングする手順、
スケーリングした前記バッチデータから、外れバッチデータをスクリーニング及び除外する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータから、前記バッチアライメントの基礎としての参照バッチを選択する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する、前記バッチアライメント用の少なくとも１つのバッチフェーズを設定及び追加（又は変更）する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータに関する少なくとも１つのバッチ変数を：（ｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つのプロファイル；および（ｉｉ）当該少なくとも１つのバッチ変数の少なくとも１つの曲線性；のうちの少なくとも一方に基づいて選択する手順、
前記バッチアライメントに関係させる、選択した前記バッチ変数に基づいて、少なくとも１つの変数重み付けを推定する手順、
スクリーニング済みの前記バッチデータのうちの所与のバッチを選択して、前記参照バッチへの前記バッチアライメントを実行する手順、
前記バッチアライメントに関する少なくとも１つの調整パラメータを調節する手順、ならびに
前記バッチアライメントを、オフラインモード及びオンラインモードのうちの少なくとも一方で実行する手順、
を実行することになるように、前記プロセッサに動作可能に接続されている、コンピュータプログラムプロダクト。
【図1A】
【図1B】
【図1C】
【図1D】
【図1E】
【図1F】
【図1G】
【図1G-I】
【図1G-II】
【図1H】
【図1I】
【図1J】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図2D】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】