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动态可持续性因素管理

阅读:808发布:2020-05-11

IPRDB可以提供动态可持续性因素管理专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本发明涉及动态可持续性因素管理。提供一种动态可持续性因素管理系统,能够帮助对与工业环境关联的可持续性因素的评分。特别地,该系统能够评估关于“地球”、“人员”和“利润”的因素来建立可持续性评级。该评级能够按照期望以几乎任何水平的颗粒度来产生和应用。另外,在可持续性得分的计算中,加权因素能够被单独地应用于可持续性因素。这些加权因素有助于得分计算的个性化或个人化。,下面是动态可持续性因素管理专利的具体信息内容。

1.一种有助于可持续性因素评分的系统,包括:

收集部件,聚集与工业环境关联的多个可持续性因素;以及得分产生部件,至少部分基于所述多个可持续性因素的子集建立动态可持续性得分。

2.根据权利要求1所述的系统,还包括:计算部件,至少部分基于所述多个可持续性因素的所述子集计算所述动态可持续性得分。

3.根据权利要求1所述的系统,还包括:加权部件,有助于在所述动态可持续性得分的计算中考虑至少一个加权因素。

4.根据权利要求1所述的系统,还包括:计算部件,有助于计算生命周期动态可持续性得分,其中,所述生命周期动态可持续性得分是与产品生命周期关联的多个动态可持续性得分的集合。

5.一种用于工业环境的动态可持续性评分的计算机实现方法,包括:采用处理器,所述处理器执行存储在计算机可读存储介质上的计算机可执行指令以实现这样的动作:收集多个可持续性因素数据元素;以及

至少部分基于所述多个可持续性因素数据元素的子集建立动态可持续性得分,其中,所述动态可持续性得分是单独值、组合值、多因素值或加权值的至少之一。

6.根据权利要求5所述的计算机实现方法,还包括:基于计算机可执行算法计算所述动态可持续性得分。

7.根据权利要求5所述的计算机实现方法,其中,所述多个可持续性因素数据元素是关于地球、关于人员或关于利润的元素中的至少之二。

8.根据权利要求5所述的计算机实现方法,还包括:建立代表产品或处理循环的每一个阶段中的可持续性得分的生命周期动态可持续性得分。

9.一种计算机可执行系统,包括:

用于收集关于工业环境内的产品或处理的多个可持续性因素的装置;以及用于根据所述多个可持续性因素的子集计算动态可持续性评级的装置,其中,所述可持续性评级是单独值、组合值、多因素值或加权值之一。

10.根据权利要求9所述的计算机可执行系统,还包括:用于基于政策或偏好对所述可持续性因素的子集进行加权的装置。

说明书全文

动态可持续性因素管理

背景技术

[0001] 减少能量需求和温室气体排放的当前经济形式和政府压力将迫使制造商探索工厂层的能量减少。因此,可持续性因素受到很多人关注。传统地,能量的基本监视仅在设备级别进行。理解能量使用模式通过手动地查看记录数据中的消耗明显差异或趋势来完成。这些手动分析处理非常劳动密集而且要求人工近似和插值。因此,不容易实现准确性,或无准确性可言。更准确地说,这些计算和近似容易出错,因而经常是无意义的数据。
[0002] 当前的需求管理系统无外乎是基础设施最大容量减负荷应用。更新的系统可能包括转换到用辅助柴油机或天然气发电机的现场发电的能力。基本上,设备级别的能量跟踪使得不可能在当今工业环境中进行真实的需求管理决策。类似地,在传统系统中,建立准确的颗粒化(granular)的可持续性因素也是不可能的。

发明内容

[0003] 以下呈现本说明书的简要总结以提供对本说明书的一些方面的基本理解。该总结不是功能的广泛概括。不旨在标识说明书的重要/关键元素或勾画范围。其惟一目的是以简要形式呈现本说明书的一些概念作为以下呈现的更详细的描述的开端。
[0004] 提供一种动态可持续性因素管理系统,能够有助于与工业环境关联的可持续性因素的评分。在一些方面,能够采用与“地球”、“人”以及“利润”相关的因素来建立可持续性评级。该评级能够按照期望以几乎任何水平的颗粒度来产生和应用。基本上,可持续性得分(如这里描述的)能够代表与工业环境中的产品或生产关联的因素。
[0005] 在其它方面,优选或期望地,可持续性因素能够被适当加权。例如,在可持续性得分的计算中,加权因素能够被单独地应用于可持续性因素。这些加权因素有助于得分计算中的个人化或个性化。
[0006] 在各个方面,计算部件能够建立单独值、组合值、多因素值、或可选择地,加权值。在操作中,可持续性得分(例如单独、组合、多因素或加权的)可以被用于进行涉及例如供应链管理(例如从原材料到制成品到“反向供应链”)、工业生产、消费者购买或法规监督的决策。
[0007] 在本发明的一个实施例中,提供一种有助于可持续性因素评分的系统,包括:收集部件,聚集与工业环境关联的多个可持续性因素;以及得分产生部件,至少部分基于多个可持续性因素的子集建立动态可持续性得分。
[0008] 根据本发明实施例所述的系统,多个可持续性因素是关于地球、人或利润的因素中至少之一。
[0009] 根据本发明实施例所述的系统,还包括计算部件,至少部分基于多个可持续性因素的子集计算动态可持续性得分。
[0010] 根据本发明实施例所述的系统,其中,动态可持续性得分是单独值、组合值、多因素值或加权值的至少之一。
[0011] 根据本发明实施例所述的系统,还包括:加权部件,有助于在动态可持续性得分的计算中考虑至少一个加权因素。
[0012] 根据本发明实施例所述的系统,其中,至少一个加权因素是用户定义的。
[0013] 根据本发明实施例所述的系统,其中,至少一个加权因素是法规因素(regulatory factor)。
[0014] 根据本发明实施例所述的系统,还包括:计算部件,有助于计算生命周期动态可持续性得分,其中,生命周期动态可持续性得分是与产品生命周期关联的多个动态可持续性得分的集合。
[0015] 根据本发明实施例所述的系统,其中,产品生命周期包括多个生命周期阶段。
[0016] 根据本发明实施例所述的系统,其中,多个生命周期阶段包括:提取、材料、部件、组装、销售、消费者使用、再循环或清除。
[0017] 根据本发明实施例所述的系统,其中,动态可持续性得分从单位或成批至少之一的角度与产品关联。
[0018] 根据本发明实施例所述的系统,还包括:存储部件,有助于保持动态可持续性得分。
[0019] 根据本发明实施例所述的系统,其中,存储位于本地、远程、分布式或基于云的存储至少之一。
[0020] 在本发明的另一个实施例中,提供一种用于工业环境的动态可持续性评分的计算机实现方法,包括:采用处理器,处理器执行存储在计算机可读存储介质上的计算机可执行指令以实现这样的动作:收集多个可持续性因素数据元素;以及至少部分基于多个可持续性因素数据元素的子集建立动态可持续性得分,其中,动态可持续性得分是单独值、组合值、多因素值或加权值的至少之一。
[0021] 根据本发明实施例所述的计算机实现方法,还包括:基于计算机可执行算法计算动态可持续性得分。
[0022] 根据本发明实施例所述的计算机实现方法,还包括:至少部分基于政策、偏好或法规因素对动态可持续性得分进行加权。
[0023] 根据本发明实施例所述的计算机实现方法,其中,多个可持续性因素数据元素是关于地球、关于人员或关于利润的元素中的至少之二。
[0024] 根据本发明实施例所述的计算机实现方法,还包括:建立代表产品或处理循环的每一个阶段中的可持续性得分的生命周期动态可持续性得分。
[0025] 在本发明的再一个实施例中,提供一种计算机可执行系统,包括:用于收集关于工业环境内的产品或处理的多个可持续性因素的装置;以及用于根据多个可持续性因素的子集计算动态可持续性评级的装置,其中,可持续性评级是单独值、组合值、多因素值或加权值之一。
[0026] 根据本发明实施例所述的计算机可执行系统,还包括:用于基于政策或偏好对可持续性因素的子集进行加权的装置。
[0027] 对于以上和相关终结的完成,这里结合随后的说明和附图描述本说明书的特定例示方面。然而这些方面仅仅指示功能的原理能够采用的各个方式中的一些,本说明书旨在包括全部这种方面和它们的等同物。本说明书的其它优点和新颖特征将从随后的结合附图的详细描述变得更明显。

附图说明

[0028] 图1例示根据本发明各方面的有助产生动态可持续性得分的系统的示例框图。
[0029] 图2例示根据各实施例的因素管理系统的示例框图。
[0030] 图3例示根据各实施例的示例得分产生部件。
[0031] 图4例示根据本发明各方面的示例累积可持续性影响。
[0032] 图5例示有助收集涉及工业环境内颗粒化处理的资源数据的系统的示例框图。
[0033] 图6例示根据说明书各方面的加了标签的资源数据元素的示例图。
[0034] 图7例示有助收集涉及工业环境内颗粒化处理的资源数据的系统的可选示例框图。
[0035] 图8例示根据说明书各方面的数据管理部件的示例框图。
[0036] 图9例示根据说明书各方面的有助收集、标签和存储资源数据的过程的示例流程图。
[0037] 图10例示根据说明书各方面的有助收集资源数据的过程的示例流程图。
[0038] 图11例示根据说明书各方面的有助收集处理数据的过程的示例流程图。
[0039] 图12例示根据说明书各方面的有助资源数据的标记的过程的示例流程图。
[0040] 图13例示有助收集涉及工业环境内颗粒化处理的资源数据的系统的可选示例框图。
[0041] 图14例示根据发明各方面的示例数据管理部件。

具体实施方式

[0042] 现在参考附图描述功能,全文中,相同的附图标记用于表示相同的元件。在下面的描述中,为了说明,阐述多个具体细节以提供主题说明书的完全理解。然而,明显地,功能能够不用这些具体细节来实现。在其它实例中,以框图形式示出已知的结构和设备以帮助描述功能。
[0043] 如在本申请中所使用的,术语“部件”和“系统”意在指涉及计算机的实体,或者是硬件、硬件和软件的组合、软件,或者是执行中的软件。例如,部件能够是但不限于在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行的线程、程序和/或计算机。通过例示,在服务器上运行的应用程序和该服务器能够是部件。一个或更多个部件能够驻留在处理和/或执行的线程内,且部件能够被本地化在一个计算机和/或分布在两个或更多个计算机上。
[0044] 如此处所使用的,术语“推断”或“推论”总体上指根据经由事件和/或数据捕获的观察的集合中推理或推断系统、环境和/或用户的状态的过程。“推论”能够被采用以识别具体内容或动作,或能够产生例如在状态上的概率分布。推论能够是概率性的,即,基于数据和事件的考虑计算在感兴趣事物的状态上的概率分布。推论还能够指代用于从事件和/或数据的集合构成更高级别的事件的技术。这种推论导致根据观察的事件和/或存储的事件数据构造新事件或动作,无论事件是否在紧密的时间近似中相关,或是否事件和数据来自一个或多个事件和数据源。
[0045] 现在参考附图,图1例示根据本发明各方面的有助于动态可持续性因素评分的系统100。特别地,本发明贯注于帮助动态使用工业环境中的可持续性因素以建立得分或等级的系统(和对应的方法),其能够被例如组织(例如增强处理效率)和顾客(例如购买决策)使用以评估、增强或管理生产和产品。如这里所公开和要求保护的,本发明提供能够被用于测量、评分以及可选择地加权以便用于综合规划、购买、预报等的机制。如以下所描述的,在特定方面,诸如水、空气、汽油、电和蒸汽(WAGES)的因素能够被以颗粒化方式动态地捕获和使用以建立可持续性得分。
[0046] 虽然以下描述使用WAGES信息的具体示例,应理解在根据本发明建立可持续性得分或评级中能够使用几乎任何因素、标准、计量标准(metric)或参数。如将要描述的,与“地球”、“人”以及“利润”(除了别的以外)关联的因素能够根据此处公开和要求保护的特征、功能和优点来采用。
[0047] 在具体实施例中,能够在例如从原材料跨越到制成品/产品的供应链管理中使用这些得分(和/或加权因素)。工业生产也能够被根据可持续性因素的得分和/或加权增强或优化。其它用途包括但不限于:消费者购买决策、法规监督(regulatory oversight)、产品设计等。还应理解通过量化工业环境内的可持续性因素,个人(和组织)能够对制造、采购、劳动力、供应商等进行更基于可靠消息的决策。
[0048] 基本上,系统100能够通过使用可持续性因素以增强或优化产品和/或处理的可持续性,来增强供应链和生产操作二者的管理。在操作中,可持续性因素能够被用于延伸除了别的以外的a)材料和产品的规范,b)用于将产品变换为制成材料的工作指令,c)与进行生产的人力资源关联的描述符和其它因素,d)与进行生产的机器关联的因素,e)与涉及生产的设备和公用事业提供链关联的因素,诸如使用的电的类型(例如太阳能相比于风能相比于煤炭)。基本上,制造商可以优化其操作以在保持质量、符合法规以及消费者满意的同时,减小从原材料到制成品对总体能量、环境以及负面人/团体的影响。
[0049] 如图1所例示,系统100采用可持续性因素管理系统102,其能够将离散资源元素和其它可持续性信息变换为综合产品/处理数据,一种动态可持续性得分。如上所述,综合产品-处理数据能够由得分表示以帮助基于该数据进行决策和分析。如此处所使用的,“得分”意在指几乎任何评级、评定、排序或数据的其它量化。另外,管理系统102有助于可选择的加权,所述可选择的加权影响得分的个性化。该加权概念将在查看以下图之后更好地理解。
[0050] 根据各方面,可持续性因素管理系统102采用因素管理部件104来量化可持续性因素。例如,如图所示,因素管理部件104能够收集、聚集、集合或获得与工业环境关联的标签数据元素。在下文中详细说明给资源数据元素加标签的概念。以说明而非限制的方式,标签数据元素可以包括从工业环境聚集的几乎任何数据和信息。另外,应理解:可持续性因素管理系统还能够采用聚集的关于工业环境的其它信息(例如地球、人和利润因素)。
[0051] 例如,涉及资源消耗、使用、排放和流出的信息能够作为涉及工业环境中的生产或处理捕获。该信息能够被按照需要实时(或近实时)或周期地捕获。标签能够包括描述未经处理的资源数据(例如鉴于生产的消耗/使用)或将未经处理的资源数据放入上下文中研究的几乎任何信息。在一个示例中,标签能够包括与资源数据同时捕获的环境因素以及生产的产品的量。从以下公开可理解标签数据元素还能够包括涉及劳动人员、多样性、再循环过程等的因素。基本上,如图所示,该信息可以被评分并加权以帮助进行综合和/或智能化产品和/或处理决策。
[0052] 图2例示根据本公开各方面的因素管理部件104的示例框图。总体上,因素管理部件104能够包括收集部件202和得分产生部件204。收集部件202和得分产生部件204一起使得当前产品和生产规范参数能够扩展以包括可持续性因素。
[0053] 如将理解的,工业环境中供应链的每个步骤涉及材料。当在制造业或商业中使用时,每个材料通常具有规范。这些规范经常是项目要求的特性的书面声明,以帮助其采购、生产和/或验收的方式记录。这些特性通常被划分为三个类别:(1)物理、(2)功能以及(3)操作。规范描述材料在质量、设计、兼容性、性能、价格等方面必须遵循的标准。
[0054] 通过概述,在供应链的开始,存在“原材料”。示例是黄油或鸡蛋。多种原材料在生产处理中汇聚以变为“中间材料(intramaterial)”——原材料的混合物,它们本身还不是制成品,但因为生产处理,而不再满足进入的原材料的规范。“中间材料”的示例将是黄油和鸡蛋的混合物——该混合物是独特实体,其具有与进入的材料(例如黄油或鸡蛋)非常不同的特性。
[0055] 经常地,这些材料还具有必须遵循的规范。一旦它们遵循,它们可以被移动到生产处理中的下一步骤。原材料和/或中间材料的组合最终变换为制成品,其也具有规范。例如,制成品可以是包装的巧克力屑饼干。在此,原材料将是黄油、鸡蛋、糖、面粉、盐以及巧克力屑和包装材料。中间材料可以包括:黄油+鸡蛋、黄油混合物+糖、面粉+盐、糖混合物+面粉混合物、全部混合物+巧克力屑以及烤好的饼干。最终,制成品可以是烤好的包装的饼干。
[0056] 通常,规范描述产品在生产处理的每个阶段中的颜色、重量、效能、大小、气味或类似的物理特性。产品信息,包括哪个产品使用多少,包含在通常称为“材料单”或BOM的文件上。
[0057] 相似地,工作指令被写出以准确描述如何变换材料以及使用哪种类型的机器。在以上的示例中,工作指令可以是:1)使用立式混合器#1搅拌黄油+鸡蛋5分钟,2)在烤箱#3中在350度烘烤15分钟。这些工作指令被以不同的名称描述为例程、标准操作过程、工作流程等。BOM和工作指令的组合一起创建“制法(recipe)”,也被称为其它名称,诸如生产过程。
[0058] 在自动化工厂中,制法可以在通常控制机器和其它自动化设备的自动化层以及通常包含涉及人的交互以及手动的指令的MES(制造执行系统)层二者中存在。这两个层也越来越多地与更高的ERP(企业资源规划)层进行交互以连接到商业级系统。
[0059] 一些制法,特别在诸如生命科学或食品操作的规定环境中,还概述与生产处理交互的人力资源的必要技巧和训练。这些技巧集合能够经由手动或自动装置管理和跟踪。当自动时,自动化系统将阻止操作被不合格的人员进行,由此带来对质量和安全的增强的保护。
[0060] 相似地,一些制法概述用于生产的机器的要求的系数。机器经常被“合格化”或“验证”,或被证明根据特定标准工作。该资格通过测试、校准和维护调度来保持。当执行是自动的时,自动化系统将阻止操作在不合格的机器上进行,由此带来对质量和安全的增强的保护。
[0061] 这里所描述和要求保护的本发明,将可持续性得分变为上述生产事件的因素。随后是根据本发明各方面的潜在的可持续性因素的讨论。尽管大量注意力已经聚焦到可持续性的价值上,包括环境、能量以及安全因素,影响可持续性的因素经常能够被看作对产品和/或处理自身而言是外部的。通过将这些因素集成到完整供应链中,能够实现对产品的影响的生命周期的查看。应理解可持续性因素能够与产品、处理,或产品和处理的组合关联。
[0062] 该可持续性因素能够被用于延伸a)材料和产品的规范,b)用于将产品变换为完成材料的工作指令,c)与进行生产的人力资源关联的描述符和其它因素,d)与进行生产的机器关联的因素,e)与涉及生产的设备和公用事业关联的因素,诸如使用的电的类型(例如太阳能相比于风能相比于煤炭),以及f)调度信息。
[0063] 可以使用已知的工业标准创建可持续性因素,或个人可以开发其自己的因素以跟踪和测量那些对其特别重要的特性。以下示出描述示例可持续性因素的表。然而,因为可持续性因素可以自创建以说明对个人、公司、零售商等重要的独特的因素,应理解该表不是全部包括的列表。相反地,存在被包括在本公开和所附的权利要求的范围内的其它示例。
[0064]
[0065]
[0066] 在操作中,计算部件302能够采用这些计量标准(或者其它)来使得能够从单位和/或成批的角度进行针对每个产品的动态可持续性得分的计算。换句话说,地球、人和利润因素能够被量化为可持续性得分或评级。计算部件302能够采用逻辑(例如计算机辅助算法、逻辑和公式)来根据特定计量标准计算最优化结果以为最终用户建立“最可持续性”产品或处理。
[0067] 由计算部件302建立的得分可以是个体值、组合值、多因素值、或可选择地,加权值。举例而言,加权部件304能够被采用以个性化或个人化可持续性因素。例如,给定的个人可以具体关心单个值,诸如给定产品的总碳影响或排放。该值可以是“3.3公吨”。
[0068] 然而,另一个用户可能更关注排放以及再循环实践。再循环实践的使用可以被用“真/假”值表达,诸如“如果公司使用可循环包装,则值=1,否则值=0。”其它方面可以采用更颗粒化的因素,诸如但不限于可再循环的类型。在此,具体个人可能更感兴趣再循环塑料或玻璃的公司。该相同个人可能不关注或敏感于涉及纸产品的再循环过程。因此,加权部件304能够通过分别施加更高或更低的权重来考虑这些个人化或个性化的偏好。
[0069] 由此,在上述示例中,针对产品的可持续性得分可以是:3.3公吨+0再循环=总值3.3。
[0070] 如上所述,加权部件304能够个人化或个性化可持续性得分。在各方面中,“加权”值可以按照以下描述使用。应理解,在随后的示例中,消费者的意愿是具有最低的环境和社会影响。由此,其寻求最低的可持续性得分。随后的表例示根据一个方面的加权得分的示例。
[0071]因素 值或值的范围 加权*
A 安全性能:可记录案件率 0-10 30
(RCR)(越低越好)
B 用水(加仑) 加仑数 20
C 包装(可再循环是/否) 1=是,0=否 10
[0072] *为了适当地区分重要因素,针对加权范围使用更宽范围的值是常见的,诸如10、20、30相比于1、2、3。
[0073] 在以上的示例中,消费者的主要关注是制造要购买的产品的公司的安全性能。该主要关注通过高加权因素30表明。由此,根据以上的表,为了确定其可持续性得分,计算可以是:
[0074] “为我找到一瓶具有30*A+20*B+10*C的可持续性得分的酒”
[0075] 利用该算法,可以向用户呈现全部可得的酒:
[0076]产品 安全性 用水(加 可再循环 可持续性得分
(RCR) 仑) 包装(1=
是,0=否)
夏敦埃酒: 1.4 40 0 =(30*1.4)+(20*40)+(10*0)=842
夏布利酒: 3 20 1 =(30*3)+(20*40)+(10*1)=900
[0077] 由于消费者最关注最低可持续性得分,消费者将选择夏敦埃酒。在此,加权得分将指示通过平衡对消费者重要的因素,其中雇主的安全性能最重要,则夏敦埃酒是最好的选择。
[0078] 然而,其它消费者,例如来自较干旱的区域的消费者,可能发现用水量最重要。因此,该其它消费者可以向可持续性因素指定不同的权重。
[0079]因素 值或值的范围 加权*
A 安全性能:可记录案件率 0-10 10
(RCR)(越低越好)
B 用水(加仑) 加仑数 30
C 包装(可再循环是/否) 1=是,0=否 20
[0080] 如在随后的表中例示,该修改的加权将导致不同可持续性评分,反映消费者的关注。
[0081]产品 安全性 用水(加 可再循环 可持续性得分
(RCR) 仑) 包装(1=
是,0=否)
夏敦埃酒: 1.4 40 0 =(10*1.4)+(30*40)+(20*0)=1214
夏布利酒: 3 20 1 =(10*3)+(30*20)+(20*1)=650
[0082] 由此,对该消费者,夏布利酒是最佳选择。
[0083] 如上所述,在应用中,可持续性得分可以被用于涉及供应链管理(例如原材料到制成品到“反向供应链”)、工业生产、消费者购买决策、法规监督等的决策。
[0084] 动态可持续性得分(DSS)可以伴随材料通过其从提取到清除/再循环的整个生命周期。在其它方面,可以以能够根据消费者定义的、制造商/公司/组织定义的,或政府定义的可持续性因素的加权最优化地订制的方式,通过相加所完成全部步骤的积累的可持续性影响,如图4所示地应用DSS。
[0085] 随后是能够从工业环境动态提取资源消耗和使用信息的系统和方法的示例。如上所述,该资源信息能够被与其它计量标准一起使用来建立DSS以及总生命周期评估。
[0086] 下面参考附图,图5例示根据本说明书各方面的有助于离散资源管理和跟踪的系统500。尽管此处描述的方面涉及“资源”,应理解资源意在指资源消耗和使用以及这种资源的排放和/或流出。以举例的方式而不限制,能源可以包括水、空气、汽油、电和蒸汽。这些示例能源在说明书和附图中被集体称为“WAGES”,即水、空气、汽油、电和蒸汽的首字母缩写。然而,应理解WAGES首字母缩写不意在限制本说明书预期的能源的类型。相反,WAGES意在包括与结合工业环境使用的资源关联的能量、使用、排放、流出等。例如,太阳能也能够被认为是能源,其将被认为是在本公开和所附的权利要求的范围内。
[0087] 工业资源消耗和使用能够被至少两个主要变量影响,即环境改变和生产输出。环境改变(例如空气温度、湿度、一天中的时间)对设备的资源消耗和使用能够被通过能量跟踪软件和建立自动化系统来测量、估计趋势以及控制。传统地,生产输出对资源消耗和使用的颗粒化影响已经被总体上估计而不进行测量。相对地,本说明书使得涉及处理的颗粒方面的离散数据元素被捕获和存储。这些离散数据元素能够被采用来模拟、计划、预报、反应等。
[0088] 应理解工业处理意在包括可能在工业环境中存在的全部处理。例如,处理将包括批处理、作业和连续处理。另外,处理不意在限于制造处理。例如,离散制造能够被包括在此处定义和使用的处理的定义的范围内。应理解这些广泛的定义将被包括在本说明书和所附权利要求的范围内。
[0089] 传统地,因为不能针对产品量测量使用和关联的能量,所以工厂没有直接动机降低资源消耗和使用。相反,资源成本仅仅被考虑为固定分配,一般地,按每月每平方英尺分配。通过启动与处理关联的离散资源监视,本说明书使得能够进行制造以基于能量可用性、实时价格以及排放上限进行更好的生产决策。另外,本说明书描述一种架构,其优化和管理资源消耗、使用和排放和/或流出,因为不仅涉及设备基础设施,而且涉及对生产厂房的颗粒化处理(granular process)。
[0090] 如此处描述的,现有的产品和系统从例如变电站、开关设备、排放监视器的设备基础设施以宏观级别进行能量和排放管理。这些现有的系统对整体设备资源数据应用涉及产品的信息,以尝试手动地计算或推断能量性能。其它现有的产品以例如数据中心、照明、制冷机、锅炉的建筑管理级别关注资源消耗、使用和排放/流出管理。
[0091] 相反地,本说明书提供独特的角度来从生产厂房回到设备基础设施查看资源消耗和使用。在操作中,系统500能够包括离散资源跟踪系统502,其收集关于工厂厂房的资源数据。该资源数据能够被采用以增强制法优化和法规要求等目的。
[0092] 具体地,本说明书能够从工厂厂房的单独的处理和子处理提取资源消耗和使用数据。所提取的数据能够包括资源消耗/使用分量以及定义上下文因素以更好地定义原始资源数据的描述分量。在各方面中,消耗数据能够被与生产输出相关联并存储以便随后使用。例如,数据能够用于应用用于生产消耗、使用和排放/流出预报和优化的标准生产模型化工具。另外,本说明书能够延伸现有存在的设备要求管理系统以包括生产。此外,本说明书的离散资源跟踪功能能够将系统链接到需求响应和智能电网(DRSG)、水需求管理以及上限和贸易/税收系统。
[0093] 如图5所示,工业环境504(例如生产工厂)能够包括1到M个处理,其中M是整数。如此处使用的,处理可以指制造处理和/或系统的几乎任何部分。在一个示例中,处理可以是混合处理和产品量,同时,在另一个例子种,处理可以指混合器。基本上,本说明书使得工业环境中的生产工厂能够被颗粒化,使得生产中的几乎任何部分能够被针对使用的资源(和/或排出的排气和废水)测量和监视。
[0094] 在具体方面,因为1到N个资源数据元素508涉及处理,所以它们能够被捕获,其中N是整数。如上所述,涉及WAGES的资源标准能够被捕获,因为它们涉及生产或工业环境中的具体处理。离散资源跟踪系统能够捕获这些数据元素508,将它们与离散处理关联,例如用针对处理的标签来标记数据,以及最终存储数据以便随后使用。以下是离散资源跟踪系统502的功能的更详细的描述。
[0095] 图6例示根据各方面的资源数据元素508的示例。如图所示,数据元素508能够包括量化数据元素602,例如,处理中使用的千瓦或加仑数。标签604能够被应用于该数据元素以描述与具体数据元素602关联的上下文标准。例如,标签能够描述处理、机器、生产的产品的数量、环境条件(例如空气温度、湿度...)以及其它标准。基本上,涉及处理或工业环境的几乎任何信息能够被应用为标签元素604。如上所述,资源不意在限于消耗或使用的WAGES,而意在适当地和/或按照期望包括涉及这种消耗和使用的排气和/或废水。
[0096] 应理解和意识到嵌入或关联于数据元素602的标签604的颗粒度能够是系统或用户适当定义的。例如,在一种情形下,数据元素602可以仅仅具有数个标签,其标识处理阶段、一天中的时间以及一周中的日子。在另一示例中,标签604可以包括很具体的子处理标识,子处理中生产的物件的数目或产品的量、一天中的时间、一周中的日子、工厂工人或操作员的标识、环境条件(例如周围温度、湿度...)等。换句话说,本说明书预期使用几乎任何数量的标签或描述信息标记。
[0097] 参考图7,示出根据各方面的示例系统500的替代框图。基本上,图7例示离散资源跟踪系统502能够包括帮助收集、标记和存储理算资源元素的数据管理部件702。将在以下结合附图更详细地描述数据管理部件702的操作。
[0098] 如图7所示,离散资源跟踪系统502能够有效地例如在工厂颗粒级别监视工业环境。换句话说,单个处理和子处理能够被关于资源消耗、使用、废物流和/或排气和/或废水进行监视。在各方面中,因为涉及具体处理,未经处理的能量量能够被收集。另外,数据管理部件702能够标签或标记未经处理的能量测量数据。例如,包括但不限于电力质量因素、环境状态、在对应的经过的时间框中生产的物件或产品的数量等的上下文条件能够被收集和关联到未经处理的数据元素。
[0099] 如所例示的,这些离散资源元素能够用于从预报到故障诊断的多种目的。在各方面,数据能够用于模拟和/或计划工厂处理。这些模拟情景能够被用于优化或增强工厂操作的效率。在其它方面,数据能够被应用于涉及工厂或制造处理的材料单(BOM)。在此,在决策增强或优化工厂处理或工作流中BOM中的能量线项目能够被考虑。另外,BOM内包括资源数据将使得公司能够更有效和准确地预报与制造或其它工业处理关联的成本。
[0100] 现在转到图8,示出根据各方面的数据管理部件702的示例框图。如所例示的,数据管理部件702能够包括收集部件802、标记部件804以及存储部件806。虽然示出3个子部件(802、804、806),应理解各方面可以采用部件的任意子集合以及对应的功能。例如,如果离散和颗粒化的未经处理的资源数据全部是期望的,则各方面能够被采用而无需标记部件804的具体标记或标签功能。类似地,如果数据的实时(或近实时)分析被采用,则各方面能够被采用而无需存储部件806。这些子部件的每一个的功能将参考图9到图12的方法视图更好地描述。
[0101] 图9例示根据本说明书的一方面的捕获离散资源数据的方法。虽然为了简化说明,此处以流程图形式示出的一个或更多个方法被作为一系列动作示出和描述,应理解和意识到本说明书不限于动作的顺序,因为根据本说明,一些动作可以以不同顺序和/或与此处示出和描述的其它动作并行地发生。例如,本领域技术人员将理解和意识到该方法可以被表示为一系列交织的状态或事件,如在状态图中。此外,实施根据本说明书的方法可以不要求全部例示的动作。
[0102] 在902,资源数据被收集,例如,从工业工厂的处理或子处理收集未经处理的能量流数据。类似地,在904,涉及处理的数据被收集。在此,例如,能够捕获将与消耗的能量相关的产品量化的数据。另外,例如在模拟、计划、预报或其它情景中,环境和其它上下文数据能够被捕获以增强资源数据的意义。再次参考图8,收集子部件802能够被采用以收集或获得该信息。在操作中,收集部件802能够包括能够捕获未经处理的资源数据以及描述性和涉及能量的信息的多个传感器、检测器或监视器或与它们通信。
[0103] 在906,数据能够被加标签,例如加时间戳。另外,其它捕获数据能够以标签或标记方式被应用、嵌入或关联。例如,关联的处理的标识、环境因素、上下文因素等能够被用于对数据加标签。在操作中,标记部件(例如图8的804)能够被用来对数据加标签。应理解:除了信息,标签可以还包括对能够用于在离散级别增强对能量管理的优化的记录报告、图形等的链接。
[0104] 如果期望,数据能够在908被存储。在示例中,数据能够被本地存储(例如在与处理关联的机器、传感器或设备)。在其它方面,数据能够被远程地存储,例如在服务器、分布式网络存储或基于云的存储中。如上所述,该信息可以被采用来模拟、计划、预报、降低碳足迹,管理或降低排气和/或废水以及进行其它决策,诸如电力管理和收入决策。
[0105] 图10是收集资源数据(图9的902)的示例流程图。如图所示,能够在1002设定监视器标准。例如,标准能够是基于生产调度、单个处理(例如离散或成批)、环境条件、处理位置等。在1004,处理能够被关于资源消耗和使用(和/或排气和/或废水)进行监视。在1006,因为单个资源数量涉及限定的处理,所以它们能够被捕获。例如,用于操作机器的电的量能够被捕获以及之后涉及到具体生产价值。
[0106] 换句话说,在1008,资源数据能够被量化,因为其涉及正被监视的处理。在各方面,未经处理的数据能够被转换为适当的单元。另外,能够根据处理操作来量化未经处理的数据。例如,在使用Y量的能量的时间内生产X个物件。如将理解的,该颗粒化测量使得工业环境中花费的成本能够被复杂分析和理解。
[0107] 现在转到图11,示出根据各方面的收集处理数据(图9的904)的示例流程图。如图11所示,监视标准能够在1102设定。在此,例如,当周围温度达到特定水平时,系统能够被设定以触发环境因素的监视。如将被理解的,存在触发事件以及能够被收集的数据的类型或标准的大量示例。全部这些替换示例将被包括在此处描述的说明书和要求保护的范围内。当条件被设定(或确定)时,能够在1104监视处理(或子处理)。
[0108] 随着监视进行,能够在1106接收处理数据。因此,如上所述,处理数据能够被关联到捕获的资源消耗和使用(和/或排气和/或排水)数据。例如,WAGES数据能够被捕获,量化和涉及到处理标准以建立对工业环境成本的综合理解。在具体方面,资源数据能够被包括在BOM上以更好地帮助组合来量化与该工厂厂房关联的开销和成本。
[0109] 最后,在1108,该处理数据能够被关联到所收集的资源数据。在操作中,资源数据能够根据生产被有效地量化。如将被理解的,该关联使得BOM中的能量分量在进行处理以及收入(和/或成本)计算时被作为因素。随后的图12描述能够用描述数据对未经处理的资源数据加标签或标记的机制。
[0110] 下面参考图12,示出根据本说明书各方面的对数据进行标记(或加标签)的方法的示例流程图。在1202,数据被接收,例如,涉及处理的资源数据以及描述处理和环境的数据被接收。在1204,建立数据之间的关系。在此,资源数据能够被涉及或关联到描述数据。
[0111] 可以在1206访问标记规则。例如,规则能够包括什么信息应被用于加标签,如何加标签、何时加标签等。因此,在1208,资源数据能够被用涉及处理或描述数据进行标记。如图2所示,标签的数量能够基于包括但不限于相关性、处理类型、资源类型、偏好、法规等的几乎任何因素变化。可选择地,在1210,被加标签的数据能够被存储例如在本地存储(例如在传感器、服务器、网络中),远程存储、分布式源、基于云的存储或其组合中。
[0112] 现在转到图13,示出根据各方面的系统500的替代示例框图。基本上,图13例示多个资源数据元素508能够被从1到M个处理进行收集,其中M是整数。具体地,如图所示,1到P、1到Q以及1到R个元素能够被分别从处理1、2和N收集,其中P、Q、R是整数。整体而言,应理解在一些方面可以采用期望的几乎任何颗粒度。还应理解在工业环境中的很多处理能够利用多种资源分量(例如WAGES)。因此,应理解本说明书使得能够进行独立地对每种资源(例如能量)分量的离散跟踪,因为其涉及工业环境中的处理。
[0113] 下面参考图14,根据本说明书的一些方面的数据管理部件702的示例框图。如所例示的,收集部件802能够包括检测部件1402和关联部件1404。一起地,这些子部件(1402、1404)能够捕获资源数据以及描述数据(例如处理数据、环境数据、上下文数据)。
[0114] 检测部件1402能够采用或包括配制以监视工业环境中的处理的多个检测器或传感器。应理解结合一些方面,能够采用能够捕获数据的几乎任何检测器或传感器。例如,根据本说明书的一些方面,RockwellAutomation制造的传感器,诸如Power Monitor 1000牌的传感器能够被采用以收集电力数据。关联部件1404被配置以将资源数据关联到处理标准。通过示例,关联部件1404能够建立X量的能量被用于制造Y数量的物件。应理解这仅仅是将资源消耗/使用涉及到工业环境中的处理(或子处理)的大量示例之一。
[0115] 现在关注标记部件804,分析部件1406以及标签部件1408能够被采用以实现资源数据的标记。在操作中,分析部件1406能够评估关联(例如从关联部件1404)以在之后帮助标签部件5008进行标记。如图6所示,资源数据元素能够包括适当或期望的几乎任何数量的标签。这些标签使得应用程序和第三方提供者来在模拟、计划、预报等中操纵或使用该数据。
[0116] 如上所述,被加标签的数据能够被存储以便随后访问或使用,例如,通过应用程序或第三方服务。存储部件能够包括索引部件1410,其建立增强对诸如本地存储、远程存储、分布式源、云等的存储1412内的数据的访问的索引。
[0117] 如上所述,本发明的有用的应用是能够量化资源消耗/使用(例如水、空气、电)作为BOM项目在工业环境中使用。基于材料的可用性和劳工的高成本,制造商每天进行调度决策。随着资源价格上升,将这些因素包括到调度决策中是有帮助的。当今,错误或不充分的调度选择在需求罚款和关税上正在耗费生产者数十乃至数百美元。不幸的是很多制造商没有意识到这些罚款和关税。
[0118] 根据本说明书,很多自动化生产线能够针对启动轮廓、维护制法优化、或针对法规遵从监视一些级别的能量和/或水使用。通过应用离散监视技术,制造商能够使用标准生产模拟工具来具有调度、预报和优化资源需求的能力。它们能够操纵调度以移动消耗大量能量的订单以错峰价格(例如负载均衡)。另外,在能量无序的区域,制造商能够基于制造计划来进行更聪明的选择。
[0119] 如上所述,联系到资源跟踪软件包的关于生产工厂的资源监视能够将生产输出相关到消耗的资源。例如,能量能够被计量因而实验结果能够被添加到生产BOM中。应理解这允许使用标准生产模拟和预报工具,以及精益六西格玛(lean six sigma)工具来对诸如能量、税率以及排气和/或排水的附加变量增强或优化生产。
[0120] 在一些方面,本说明书帮助生产需求管理。通常的电力账单具有针对消耗、千瓦小时、以及需求、预定间隔上的平均电力的分量。消耗收费被通过消耗量乘以可应用的每kW-H的费率来计算。费率能够是恒定的或能够基于一天中的时间、一周中的天、季节或在无序市场中当前可用的费率来改变。
[0121] 通过改善系统的效率和将使用转移到每kW-H费率更低的时段,用户能够实现节约消耗成本。需求收费计算方法在每个基本设施之间不同,但是几乎都是基于测量间隔(通常15或30分钟)中的平均电力。在一些示例中,基本设施提供信号以指示离散间隔的结束/开始,以及在一些示例中,间隔是连续滚动窗口。则,最大记录需求被用于设定需求收费。
[0122] 收费可以仅仅应用于其发生的月份,或可以更长地应用,可能下12个月。控制需求收费是更复杂的处理。其涉及设定用户期望位于之下的峰值需求限制。然后实际需求必须被实时地自动测量。所测量的需求被用于计划时间间隔末端时的平均电力。如果计划的需求等于或超过用户定义的峰值需求限制,则要求动作。动作可以简单的是手动地关闭一个或更多个负载直至下一间隔开始,或可以涉及自动处理。
[0123] 通常选择自动处理,因为其能够在没有干涉的情况下连续地监视情况并且快速反应。处理通常涉及标识能够被短时间关闭的各个负载并且对它们进行优先排序。然后,自动系统将从最低优先级开始卸载负载直至计划的需求低于限制。当新的间隔开始时,自动系统能够重应用这些负载,通常按照相反顺序,以允许正常系统操作。在工业设备中,生产设备将通常不被认为是可卸载的负载,因为这将打断制造处理。最经常选择的负载涉及诸如HVAC或冰箱的热存储、诸如空气压缩机的能量存储或照明负载。
[0124] 此策略能够成功地减少设备的电费,但还是不够。该途径假设电力供应是无限制的直到所连接的电力分配设备的容量,而且不帮助优化针对所生产的产品的每单位的成本。如此处所述,为了改善此方法,可以使用附加的系统计量。附加计量提供足够的颗粒度以便用户测量在多个工作状态下被处理或制造系统中的各个元件使用的能量。
[0125] 用此信息和可应用的基础设施费率结构,用户现在能够构建针对设备的输出的每单位的真实成本的更完整分解。现在能够构建包括原材料的成本、资本设备的折旧、厂房空间、劳工、优先级的生产要求以及能量数学模型。模型的输出允许进行管理输出要求和能量(和/或用水量)的控制选择,而还优化对公司的经济回报。
[0126] 针对制造线或处理的各个部件的资源(例如能量)要求轮廓的可用性还使得能够增强控制处理。如上所述,控制能量成本的通常方法是开或关设备中的各个部分。然而,在很多情况下存在可能更期望的其它方式。不同于查看可控制元件为开或关,其可以被控制以在这两个状态之间的连续区工作。换句话说,生产线或处理能够被基于数学模型“调制”。
[0127] 简单示例将例示该概念。假设设备生产必须在炉子中加热预定时间以制备或烹调的产品。在先前的系统中,当能量的成本或可用性不受到重视时,系统可以被设计以在最少时间生产可能的最精致完美的产品而同时保持可接受的质量。这通常为花费的成本提供最佳回报。在当前高成本能量环境下,这可能不再是真实的。现在,在能量的价格更高时降低炉子中的温度和增加时间将是更经济的决策。系统的调制每单位时间产生更少的产品。然而,如果适当地被数学模型驱动,对投资的回报能够被最大化。
[0128] 以上描述的包括本说明书的示例。当然,为了描述本说明书,不能描述每个可想到的部件或方法的组合,而本领域技术人员可以认识到可能有说明书的很多其它组合和排列。因此,本说明书意在包括落入所附的权利要求的实质和范围内的全部这些替换、修改和变化。此外,关于详细描述或权利要求中使用的术语“包括”的程度,这种术语意在以类似于术语“包含”、以及“含有”当在权利要求中作为过度文字采用时解析的方式包括。
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