[发明专利]用于远程管理工业机器的配置的系统和方法

说明书

本发明描述了一种用于检测第一工业机器（M1）的机器功能的误配置的方法。通过在若干个其他工业机器（MO）中标识第一工业机器（M1）的预定特征来创建来自所述若干个其他工业机器（MO）的第二工业机器（MS）的集合（N）。创建与第一工业机器（M1）的机器功能有关的第一配置值，并且创建与第二工业机器（MS）的机器功能有关的第二配置值。取决于第一配置值与第二配置值的关系，由配置异常检测模块（CADM）来确定偏差值。为了检测第一工业机器（M1）的误配置，将偏差值与预定阈值进行比较。

本发明描述了一种用于检测第一工业机器的机器功能的误配置（misconfiguration）的方法，该第一工业机器可连接到包括若干个其他工业机器的网络系统。本发明还描述了一种能够检测工业机器的误配置的管理系统。

本发明涉及用于工业物联网的云平台。工业自动化系统、资产、机器、传感器等等直接地或经由云网关而连接到工业物联网的趋势正在增加。诸如印刷机器、机床、工业过程之类的工业资产涉及复杂的配置设置，这些配置设置确定了这些资产的操作和行为。这种配置的增长的部分是软件定义的配置。

文献US 2014/0189086 A1描述了用于检测数据中心的节点内的异常的方法、系统和计算机存储介质。采用自学习系统以使用一个或多个本地托管的代理来主动且自动地检测异常，以用于提取描述了多个节点的状态的信息。应用了一种比较技术，该技术包括将该多个节点的状态信息彼此进行比较。基于该比较，将该多个节点中的一个或多个节点分组到展现出基本相似的状态信息的集群中。在标识出相对于节点集群的其余部分包括低数量的被分组在其中的节点的集群后，将所标识的集群的成员标明为异常机器。

这些复杂资产的配置中的任何错误都难以检测到并且难以进行故障排除。通常，这会导致该机器的原始设备制造商（OEM）的服务人员成本高昂地访问最终客户。所导致的机器停机时间通常会导致生产损失。此外，如果这些资产或机器中的一些被次优地（sub-optimally）配置，则生产过程可能不是最优的，并且这些机器的维护和生命周期管理也可能不是优化的。

通常，存在由原始设备制造商（OEM）提供的机器的推荐配置。如果在机器的运行期间怀疑有任何配置错误，则将该配置与OEM的推荐配置进行比较，并且然后对该配置进行纠正。配置的这种比较大部分是手动地或经由自动化工具而发生的。如今，工业机器可以被用于各种各样的用例，使得来自OEM的主配置可能不是针对不同用例的最优配置。此外，为机器设置的最优配置可能在其生命周期期间改变。如果必须由服务人员检查每一个工业机器，则这可能是非常成本高昂或不方便的。

在许多用例中，检测未被最优地配置的工业机器是非常困难或耗时的。本发明的目的是提供一种使得能够远程管理每个工业机器中的机器功能的配置的方法。

该任务由本发明的独立权利要求解决。在从属权利要求以及本专利申请的示例中呈现了有利的实施例。

本发明描述了一种用于远程管理多个工业机器中的机器功能的配置的方法。

网络系统可以形成为云系统。例如，该云系统可以是工业物联网云系统。工业机器可以是用于制造过程的机器。例如，焊接机器人可以是这种工业机器。

在步骤a）中，在若干个其他工业机器中基于第一工业机器的预定特征来标识来自所述若干个其他工业机器的第二工业机器的集合。本发明的想法是不在不考虑其他工业机器的情况下分析一个单个工业机器。所意图的是，考虑在应被分析的机器功能方面可比较的其他工业机器。换句话说，第二工业机器应至少在应被分析的机器功能方面与第一工业机器相似。

为此，在若干个其他工业机器中标识第一工业机器的预定特征。例如，如果机器功能是“显示时间”，则通常可以将能够示出时间的所有工业机器添加到第二工业机器的集合。当然，可以存在不包括机器功能“显示时间”的其他工业机器。例如，其可以是不具有时间功能的空调机器。在这种情况下，第一工业机器以及第二工业机器的集合仅包含至少包括机器功能“显示时间”的工业机器。取决于预定特征，第二工业机器的集合可以被不同地构成。