專利名稱：建立過程決策支持系統(tǒng)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及建立過程決策支持系統(tǒng)的方法。這類決策支持系統(tǒng)用于制造過程中， 尤其是工業(yè)制造過程，考慮到為優(yōu)化過程生產(chǎn)和質(zhì)量的控制過程而監(jiān)測過程的性能。建立過程決策支持系統(tǒng)的方法特別適用于智能過程或資產(chǎn)監(jiān)測。
背景技術(shù)：
包括其他來源在內(nèi)，制造過程的主要知識來源是工廠數(shù)據(jù)(或過程數(shù)據(jù))和操作數(shù)據(jù)(操作數(shù)據(jù)包括操作原理、操作規(guī)則和專家用戶輸入)。專家系統(tǒng)采用操作數(shù)據(jù)以再現(xiàn)和模擬人類專家的輸入，從而分析工廠的性能，以便控制工廠過程并由此優(yōu)化生產(chǎn)和質(zhì)量。為此，專家系統(tǒng)通常包括將操作數(shù)據(jù)的形式化表示(例如，專家用戶輸入)提供給規(guī)則庫和推理機(jī)的知識庫。規(guī)則庫和推理機(jī)合作模擬專家用戶在分析制造過程的結(jié)果中實(shí)行的推理方法，從而通過人工控制過程或依靠控制系統(tǒng)做出關(guān)于過程的最終控制的決策。雖然專家系統(tǒng)能夠?yàn)榭勺龀隹刂茮Q策的重復(fù)決策和過程提供一致的解決方案，但專家系統(tǒng)不會(huì)考慮工廠數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)中的趨勢和模式，也不會(huì)考慮可從工廠數(shù)據(jù)和過程數(shù)據(jù)中的模式得出的任何規(guī)則。數(shù)據(jù)挖掘搜索和研究工廠(或過程)數(shù)據(jù)以尋找可視作關(guān)于工廠數(shù)據(jù)的知識的模式。數(shù)據(jù)挖掘可實(shí)現(xiàn)知識發(fā)現(xiàn)或預(yù)測的過程，或同時(shí)實(shí)現(xiàn)兩者的過程。知識發(fā)現(xiàn)是指建模工廠數(shù)據(jù)和表示關(guān)于工廠數(shù)據(jù)的知識的工廠(或過程)數(shù)據(jù)規(guī)則的提取，例如，通過使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的規(guī)則歸納。預(yù)測是指未來工廠或過程事件的預(yù)測建模，并可通過基于規(guī)則的技術(shù)或可具有學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)。通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)的知識不會(huì)考慮也不會(huì)包括操作數(shù)據(jù)，例如，經(jīng)由專家用戶輸入獲得的試探(heuristics)。操作數(shù)據(jù)提供過程的高級行動(dòng)如何與過程的低級原因相關(guān)的抽象概念。這種等級的抽象概念不容易通過工廠數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘獲得。相反，工廠數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)專家用戶不易于識別的工廠過程中固有的明確規(guī)則。本發(fā)明旨在提供建立過程決策支持的方法，藉此分析和結(jié)合過程知識和工廠知識以產(chǎn)生合并的知識集，進(jìn)而采取行動(dòng)以改進(jìn)過程控制。

發(fā)明內(nèi)容
根據(jù)本發(fā)明的廣義方面，提供一種建立過程決策支持系統(tǒng)的方法，該方法包括收集過程的過程數(shù)據(jù)、收集過程的操作數(shù)據(jù)、以及融合過程數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)，以便創(chuàng)建可采取過程決策(例如，控制決策)的過程的融合數(shù)據(jù)集(例如，合并規(guī)則集)?？筛鶕?jù)基于規(guī)則的知識融合、數(shù)學(xué)知識融合或基于案例的推理知識融合的方法來融合過程數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)。更具體來說并且根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種建立過程決策支持系統(tǒng)的方法，該方法包括
收集過程的過程數(shù)據(jù)；收集過程的操作數(shù)據(jù)；根據(jù)過程數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)定義針對特定過程性能的過程條件；從過程數(shù)據(jù)生成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則；捕捉一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則，即，來自操作數(shù)據(jù)(即，專家數(shù)據(jù))的專家規(guī)則；以及融合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則，以創(chuàng)建合并規(guī)則集。操作數(shù)據(jù)可包括操作規(guī)則、專家數(shù)據(jù)、專家用戶輸入(例如，專家規(guī)則)、操作行動(dòng) (例如，專家行動(dòng))、及過程操作原理中的任何一個(gè)或多個(gè)。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種建立過程決策支持系統(tǒng)的方法，該方法包括收集過程的過程數(shù)據(jù)；收集過程的操作數(shù)據(jù)；根據(jù)過程數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)定義針對特定過程性能的過程條件；從過程數(shù)據(jù)生成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則；捕捉一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則，即，來自操作數(shù)據(jù)(即，專家數(shù)據(jù))的專家規(guī)則；融合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則，以創(chuàng)建合并規(guī)則集；捕捉一個(gè)或多個(gè)操作行動(dòng)，即，來自操作數(shù)據(jù)的專家行動(dòng)；以及融合合并規(guī)則集與一個(gè)或多個(gè)捕捉的操作行動(dòng)，以創(chuàng)建合并的基于規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集。針對特定性能(例如，好的過程性能和差的過程性能)的過程條件的定義可包括 針對過程的一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)定義一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類?？舍槍哂须x散值或連續(xù)值或二者的KPI定義一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類。針對特定性能的過程條件的定義可包括針對過程的一個(gè)或多個(gè)KPI定義一個(gè)或多個(gè)結(jié)果范圍。針對特定性能的過程條件的定義可包括收集表示過程的一個(gè)或多個(gè)KPI的過程數(shù)據(jù)；收集專家規(guī)則形式的專家用戶輸入；以及將收集的專家規(guī)則應(yīng)用于表示一個(gè)或多個(gè)KPI的過程數(shù)據(jù)，以定義一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類。將收集的專家規(guī)則應(yīng)用在過程數(shù)據(jù)上可包括將規(guī)則直觀應(yīng)用于過程數(shù)據(jù)，以定義一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類。將收集的專家規(guī)則應(yīng)用在過程數(shù)據(jù)上可包括基于規(guī)則定義一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類，以指定針對特定性能(例如，好的過程性能或差的過程性能)的過程條件。從過程數(shù)據(jù)生成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則可包括過程數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘。過程數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘可包括定義對應(yīng)用于針對過程的特定性能在過程條件中定義的一個(gè)或多個(gè)KPI的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類。在本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中，生成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則可包括為對應(yīng)用于一個(gè)或多個(gè)KPI的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類歸納簡明規(guī)則。在另一個(gè)實(shí)施例中，生成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則可包括為對應(yīng)用于KPI的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類歸納模糊規(guī)則。
生成一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則可包括構(gòu)建決策樹以實(shí)現(xiàn)一個(gè)或多個(gè)規(guī)則的生成。從操作數(shù)據(jù)捕捉一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則可包括使用以下任何一個(gè)或多個(gè)決策表、決策樹、在分層格式中通過多個(gè)“AND”條件捕捉規(guī)則。融合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集可包括定義一個(gè)或多個(gè)規(guī)則類別；按照一個(gè)或多個(gè)類別將一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則和一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則分組成規(guī)則子集；以及融合規(guī)則子集以創(chuàng)建合并規(guī)則集。一個(gè)或多個(gè)類別可包括以下任何一個(gè)或多個(gè)獨(dú)特專家規(guī)則、獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則、完全重疊的規(guī)則、部分重疊的規(guī)則、以及對比規(guī)則。融合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則可通過(例如，在軟件中)實(shí)現(xiàn)的融合引擎來達(dá)到。融合規(guī)則子集可缺省包括在合并規(guī)則集中納入分類為獨(dú)特專家規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)規(guī)則。融合規(guī)則子集可缺省包括在合并規(guī)則集中納入分類為獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)規(guī)則。融合規(guī)則子集可缺省包括在合并規(guī)則集中納入分類為完全重疊的規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)規(guī)則。融合規(guī)則子集可包括將分類為部分重疊的規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)規(guī)則縮減到獨(dú)特規(guī)則或完全重疊的規(guī)則。一個(gè)或多個(gè)部分重疊的規(guī)則的縮減可包括決策表或決策子樹或二者的生成，以便分類部分重疊的規(guī)則。一個(gè)或多個(gè)部分重疊的規(guī)則的縮減可以是自動(dòng)化的并可通過融合引擎達(dá)到。在一個(gè)實(shí)施例中，縮減可為用戶縮減的人工干預(yù)做準(zhǔn)備，以便將未解決的規(guī)則縮減為一個(gè)或多個(gè)規(guī)則子集。因此，在使用中，一個(gè)或多個(gè)部分重疊的規(guī)則可在決策表或決策樹格式中查看，其中，部分重疊的規(guī)則被例如突出顯示。部分重疊的規(guī)則傳遞到融合引擎，融合引擎將規(guī)則解析為合并規(guī)則集的完全重疊的規(guī)則子集。在融合引擎無法解析規(guī)則的情況下，規(guī)則被人工解析為合并規(guī)則集的完全重疊的規(guī)則子集。融合規(guī)則子集可包括融合分類為對比規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)規(guī)則。融合一個(gè)或多個(gè)對比規(guī)則可通過應(yīng)用以下任何一個(gè)或多個(gè)來達(dá)到硬約束；軟約束(例如，試探)；以及閾值 (例如，準(zhǔn)確性或普遍性百分比)來實(shí)現(xiàn)，以便將一個(gè)或多個(gè)對比規(guī)則融合到合并規(guī)則集中并確保規(guī)則符合單調(diào)性約束。單調(diào)性約束要求對比規(guī)則輸入的增加不得導(dǎo)致規(guī)則融合到合并規(guī)則集后對應(yīng)規(guī)則輸出的減少。可為一個(gè)或多個(gè)對比規(guī)則定義規(guī)則條件(例如，溫度、流量、功率)和規(guī)則結(jié)果類 (例如，好的或差的)。當(dāng)存在對比規(guī)則條件和相似規(guī)則結(jié)果時(shí)，硬約束應(yīng)用于規(guī)則。當(dāng)存在相似規(guī)則條件和不同規(guī)則結(jié)果時(shí)，超覆(overriding)專家規(guī)則或超覆數(shù)據(jù)規(guī)則融合到合并規(guī)則集中。與縮減一個(gè)或多個(gè)部分重疊的規(guī)則一樣，融合一個(gè)或多個(gè)對比規(guī)則可通過融合引擎自動(dòng)化，并允許人工干預(yù)以解析未自動(dòng)解析的規(guī)則。
融合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集可包括，在將規(guī)則分組到規(guī)則子集之前，定義一個(gè)或多個(gè)試探以便將數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則和操作規(guī)則分類到一個(gè)或多個(gè)規(guī)則類別中。融合一個(gè)或多個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與一個(gè)或多個(gè)操作規(guī)則可包括優(yōu)化合并規(guī)則集。捕捉一個(gè)或多個(gè)操作行動(dòng)(即專家行動(dòng))可包括捕捉對應(yīng)于從專家數(shù)據(jù)捕捉的一個(gè)或多個(gè)專家規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)專家行動(dòng)。融合合并規(guī)則集與一個(gè)或多個(gè)捕捉的專家行動(dòng)以創(chuàng)建合并的基于規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集可包括將一個(gè)或多個(gè)專家行動(dòng)中的至少一個(gè)指配到合并規(guī)則集的一個(gè)或多個(gè)規(guī)則。指配一個(gè)或多個(gè)專家行動(dòng)中的至少一個(gè)可包括將行動(dòng)指配到合并規(guī)則集的規(guī)則的一個(gè)或多個(gè)子集。指配一個(gè)或多個(gè)專家行動(dòng)中的至少一個(gè)可包括人工將行動(dòng)指配到合并規(guī)則集的規(guī)則。有利地，就集合的每個(gè)規(guī)則應(yīng)具有對應(yīng)的行動(dòng)而言，合并的基于規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集應(yīng)該是完整的。當(dāng)缺少行動(dòng)時(shí)，可替代以缺省行動(dòng)。為了報(bào)告應(yīng)用程序或?qū)崟r(shí)應(yīng)用程序，每個(gè)規(guī)則應(yīng)有利地具有反映導(dǎo)致過程的一個(gè)或多個(gè)KPI的一個(gè)或多個(gè)結(jié)果類的差性能的原因的名稱。應(yīng)該意識到，上述方法類似地應(yīng)用于資產(chǎn)監(jiān)測決策支持系統(tǒng)的建立。為此，以上提到的過程和過程相關(guān)的術(shù)語(例如，過程數(shù)據(jù))可視作同等適當(dāng)?shù)貞?yīng)用于資產(chǎn)和資產(chǎn)相關(guān)的術(shù)語(例如，資產(chǎn)數(shù)據(jù))?，F(xiàn)在將參照以下附圖通過非限制性示例來描述本發(fā)明。


在附圖中圖1示出根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面的建立過程決策支持系統(tǒng)的方法的示意流程圖。圖2示出根據(jù)圖1的本發(fā)明的方面融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與操作規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集的示意流程圖。圖3示出該方法的一個(gè)方面的示意流程圖，其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與操作規(guī)則融合以創(chuàng)建圖1和圖2的合并規(guī)則集。圖4示出該方法的另一個(gè)方面的示意流程圖，其中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與操作規(guī)則融合以創(chuàng)建圖1和圖2的合并規(guī)則集。圖5、6、7、8和9示出根據(jù)該方法并且特別是根據(jù)如何創(chuàng)建合并規(guī)則集的如何處理規(guī)則的示例。除非另有說明，相同參考標(biāo)號表示本發(fā)明的相同部分。
具體實(shí)施例方式在圖1中，參考標(biāo)號10 —般表示根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面的建立過程決策支持系統(tǒng)的方法并且根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面應(yīng)用于制造過程。方法10從兩個(gè)數(shù)據(jù)源即過程數(shù)據(jù)12和操作數(shù)據(jù)14取得其輸入。操作數(shù)據(jù)14包括通常由專家系統(tǒng)使用的數(shù)據(jù)以模擬人類專家的輸入，從而分析工廠或資產(chǎn)的性能以便為了優(yōu)化過程生產(chǎn)和質(zhì)量而控制工廠過程。操作數(shù)據(jù)包括專家工廠操作員輸入，即關(guān)于制造過程和關(guān)聯(lián)專家行動(dòng)的專家規(guī)則，這些規(guī)則建議采取的行動(dòng)以提高與專家規(guī)則有關(guān)的過程性能。過程數(shù)據(jù)12代表工廠過程本身的數(shù)據(jù)，例如，實(shí)時(shí)過程分析數(shù)據(jù)，通過它可充分利用工廠過程中固有的明確規(guī)則。方法10包括以下步驟在步驟100，收集過稈數(shù)據(jù)12并將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。過程數(shù)據(jù)將用作生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則的來源并用于定義針對過程的特定性能的過程條件20，這些將在下文中變得更加明顯。在步驟200，收集操作數(shù)據(jù)14并將其存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中。操作數(shù)據(jù)，即專家規(guī)則和專家行動(dòng)，將用作過程的專家規(guī)則來源、與專家規(guī)則關(guān)聯(lián)的專家行動(dòng)來源，并用于定義針對過程的特定性能的過程條件20，這些將在以下步驟中變得更加明顯。針對過程的特定性能的過程條件在20通過選擇過程的一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo) (KPI)來定義。表示所選KPI的特定過程數(shù)據(jù)從過程數(shù)據(jù)12中收集，并且表示所選KPI的專家規(guī)則從操作數(shù)據(jù)14中收集。收集的專家規(guī)則應(yīng)用于表示所選KPI的過程數(shù)據(jù)，通過將收集的專家規(guī)則直觀地應(yīng)用于過程數(shù)據(jù)以創(chuàng)建指定針對特定性能的過程條件20的基于規(guī)則的定義，即什么構(gòu)成好的或差的過程性能，尤其是什么構(gòu)成差的過程性能的基于規(guī)則的定義，由此定義過程的結(jié)果類。結(jié)果類理想地定義為過程結(jié)果的范圍。構(gòu)成差的過程性能的基于規(guī)則的定義稍后在方法10中用于測量差的性能并對提高過程性能起作用。有利地，過程條件的定義定義了融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與專家規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集的范圍，這將在500中變得更加明顯。該定義用作為哪些結(jié)果類方法10必須歸納規(guī)則的清晰說明，并專注于400中專家規(guī)則的捕捉。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則在步驟300生成并通過對在100收集的過程數(shù)據(jù)12的數(shù)據(jù)挖掘完成。數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)由沈取得在20中定義的結(jié)果類作為輸入，并包括對應(yīng)于在20中針對特定性能在過程條件中定義的KPI的結(jié)果類的離散輸入類的定義。在方法10的這個(gè)實(shí)施例中，通過歸納離散輸入類的簡明規(guī)則建立數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則，這些規(guī)則可操作以與連續(xù)或離散變量或二者配合工作。雖然在這個(gè)實(shí)施例中，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則經(jīng)由規(guī)則指示建立，但在其它實(shí)施例中規(guī)則可通過模糊規(guī)則歸納來建立。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則通過構(gòu)建決策樹來生成，并且基于例如以下算法的優(yōu)化版本定制規(guī)則對于每個(gè)類C初始化到所有示例E的集合當(dāng)E包含類C中的示例時(shí)創(chuàng)建預(yù)測類C的具有空左手側(cè)的規(guī)則R直至R 100%準(zhǔn)確(或沒有更多屬性可以使用)，執(zhí)行對于不在R中的每個(gè)屬性A，以及每個(gè)值ν
考慮添加條件(屬性值對)Α) ν到R的左手側(cè)選擇A和ν以最大化屬性值對的準(zhǔn)確性和覆蓋將Α) ν添加到R從E移除由R覆蓋的示例數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則在300中生成，而專家規(guī)則在步驟400中捕捉。專家規(guī)則的捕捉包括在30中取得來自針對過程性能的條件定義的數(shù)據(jù)和在200中取得專家規(guī)則14作為來源。通過使用決策表和通過建立一個(gè)或多個(gè)決策樹在軟件中促進(jìn)專家規(guī)則的捕捉，并且在分層格式中通過多個(gè)AND條件為專家規(guī)則的捕捉做準(zhǔn)備。應(yīng)該注意，在本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中，其中，方法10應(yīng)用于資產(chǎn)監(jiān)測決策支持系統(tǒng)的建立，為捕捉與專家規(guī)則關(guān)聯(lián)的多個(gè)或偶數(shù)個(gè)(even)條件行動(dòng)做準(zhǔn)備。步驟500表示融合300中生成的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與400中捕捉的專家規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集。這個(gè)步驟可視作建立過程決策支持系統(tǒng)的方法的第一融合步驟。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則在四中取得，而專家規(guī)則在31中取得。創(chuàng)建合并規(guī)則集，如參照以下圖2、3和4詳細(xì)描述，其中描述了規(guī)則子集的創(chuàng)建。另外，在將合并規(guī)則集傳遞到步驟600之前對其進(jìn)行優(yōu)化。在步驟600中，從操作數(shù)據(jù)14捕捉與專家規(guī)則關(guān)聯(lián)的專家行動(dòng)。在步驟700中，通過融合在步驟500中創(chuàng)建的規(guī)則集與步驟600的捕捉的專家行動(dòng)來創(chuàng)建合并的基于規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集。這個(gè)步驟可視作建立過程決策支持系統(tǒng)的方法的第二融合步驟，第二融合步驟從36和37取得其輸入。融合通過為合并規(guī)則集的每個(gè)規(guī)則指配相應(yīng)的專家行動(dòng)來完成，并且可包括將專家行動(dòng)指配到合并規(guī)則集的規(guī)則子集。指配可通過使用軟件來被自動(dòng)化，或在自動(dòng)化指配不可行的情況下人工完成。所得合并的基于規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集34包括規(guī)則的集合，其中在步驟500中創(chuàng)建的規(guī)則子集的每個(gè)規(guī)則具有與之關(guān)聯(lián)的相應(yīng)專家行動(dòng)。在找不到(無論是自動(dòng)地還是人工地)給定規(guī)則的相應(yīng)行動(dòng)時(shí)，則用缺省行動(dòng)替代。參照步驟500和700，我們注意到，建立過程決策支持系統(tǒng)的方法包括兩個(gè)融合步驟，即在500中融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與專家規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集的第一步驟，以及融合 500中創(chuàng)建的合并規(guī)則集與步驟600中捕捉的專家行動(dòng)的第二步驟?，F(xiàn)在參照圖2，參考標(biāo)號500更詳細(xì)地示出融合300的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與400中捕捉的專家規(guī)則以創(chuàng)建合并規(guī)則集的步驟。從圖1繼續(xù)，標(biāo)號12再次示出過程數(shù)據(jù)并且標(biāo)號14示出操作數(shù)據(jù)，即用于在步驟300中生成數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則和在步驟200中捕捉專家規(guī)則的專家數(shù)據(jù)。融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與專家規(guī)則以定義以下規(guī)則類別開始獨(dú)特專家規(guī)則 40、獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則42、部分重疊的規(guī)則、完全重疊的規(guī)則45及對比規(guī)則46，并且融合過程由融合引擎執(zhí)行，該引擎在融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則和專家規(guī)則時(shí)參照計(jì)算機(jī)化方法和編程方法。在結(jié)合或融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與專家規(guī)則時(shí)，融合引擎必須(包括其它在內(nèi))處理單調(diào)性約束。此處給出的簡要約束邏輯僅為突出強(qiáng)調(diào)所述方法旨在克服的挑戰(zhàn)。單調(diào)性約束要求某輸入(在此情況下為規(guī)則)的增加不得導(dǎo)致融合規(guī)則的輸出的減小。例如，給出數(shù)據(jù)集D = {xi，yi}ni = 1，其中 xi = (xil，xi2，…，xim) □ X = Xl XX2X ...Xm，以及在此輸入空間X上定義的部分排序<。在類值yi的空間Y，定義線性排序 <。如果以下等式成立，則分類器
f:xi — f(xi) □ Y 是單調(diào)的:xi ( xj f (xi) ( f(xj),D i，j(或 f(xi)彡 f(xj),D i， j)例如，在無關(guān)的示例中并且僅為說明性目的，增加收入同時(shí)保持其它變量相等，應(yīng)造成減少的貸款違約概率。因此，如果客戶A具有與客戶B相同的特性，但更低的收入，則不可能客戶A被分類為好顧客而客戶B分類為差顧客。相似的理由適用于所述方法的結(jié)果類。融合數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與專家規(guī)則包括通過根據(jù)規(guī)則類別分類規(guī)則子集來識別要融合的不同規(guī)則子集。定義試探以區(qū)別不同類型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則和專家規(guī)則并且規(guī)則被映射和分組到類別中。通過考慮融合每個(gè)規(guī)則類別來融合規(guī)則子集。-對于分類為獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則的規(guī)則子集，驗(yàn)證規(guī)則并定義準(zhǔn)則以便將規(guī)則納入合并規(guī)則集。缺省情況下，獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則納入合并規(guī)則集中。-同樣，對于分類為獨(dú)特專家規(guī)則的規(guī)則子集，定義準(zhǔn)則以便將規(guī)則納入合并規(guī)則集。缺省情況下，獨(dú)特專家規(guī)則納入合并規(guī)則集中。-對于分類為完全重疊的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則和專家規(guī)則的規(guī)則子集，規(guī)則缺省被納入合并規(guī)則集。-在圖3中，參考標(biāo)號50表示如何處理分類為部分重疊的規(guī)則子集的流程圖。生成決策表和決策子樹以可視化和分類規(guī)則為獨(dú)特或?qū)⒁?guī)則縮減為完全重疊的規(guī)則。如圖所示，融合引擎自動(dòng)縮減規(guī)則，并且在融合引擎無法解析規(guī)則時(shí)使用規(guī)則的人工縮減。-在圖4中，參考標(biāo)號52表示如何縮減分類為對比規(guī)則的規(guī)則子集以便納入合并規(guī)則集的流程圖。與部分重疊的規(guī)則情況相似，使用決策表和決策子樹將規(guī)則縮減到合并規(guī)則集，并且融合引擎采用硬約束和軟約束解析規(guī)則。為此，定義和考慮規(guī)則條件(例如， 溫度、流量和功率)以及規(guī)則結(jié)果類(例如，好的或差的)。融合引擎評估不同類型的對比規(guī)則，例如通過考慮相似條件或不同規(guī)則結(jié)果，這導(dǎo)致規(guī)則被當(dāng)作超覆專家規(guī)則或超覆數(shù)據(jù)規(guī)則來處理。當(dāng)存在對比條件和相似規(guī)則結(jié)果時(shí)，應(yīng)用硬約束以將規(guī)則縮減到合并規(guī)則集。在圖5到9中，為了說明性目的，標(biāo)號54、56、58、60和62給出如何處理對比規(guī)則
的示例。
權(quán)利要求
1.一種建立過程決策支持系統(tǒng)的方法，所述方法包括收集過程的過程數(shù)據(jù)；收集所述過程的操作數(shù)據(jù)；根據(jù)所述過程數(shù)據(jù)和所述操作數(shù)據(jù)定義針對諸如好的過程性能和差的過程性能的特定過程性能的過程條件；從所述過程數(shù)據(jù)生成至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則；從所述操作數(shù)據(jù)捕捉至少一個(gè)操作規(guī)則；以及融合所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與所述至少一個(gè)操作規(guī)則，以創(chuàng)建合并規(guī)則集。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述操作數(shù)據(jù)包括操作規(guī)則、專家數(shù)據(jù)、專家規(guī)則、 專家行動(dòng)、及過程操作原理中的任何一個(gè)或多個(gè)。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其包括從所述操作數(shù)據(jù)捕捉至少一個(gè)專家行動(dòng)。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其包括融合所述合并規(guī)則集與所捕捉的至少一個(gè)專家行動(dòng)，以創(chuàng)建合并規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集。
5.如權(quán)利要求2所述的方法，其中，定義針對特定性能的所述過程條件包括定義所述過程的至少一個(gè)關(guān)鍵性能指標(biāo)(KPI)的至少一個(gè)結(jié)果類。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其中，針對具有至少離散值或連續(xù)值或二者范圍的KPI定義所述至少一個(gè)結(jié)果類。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，定義針對特定性能的所述過程條件包括收集表示所述至少一個(gè)KPI的過程數(shù)據(jù)，從所述操作數(shù)據(jù)收集專家規(guī)則以及將所收集的專家規(guī)則應(yīng)用于表示所述至少一個(gè)KPI的所述過程數(shù)據(jù)，以定義所述至少一個(gè)結(jié)果類。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中，將所述收集的專家規(guī)則應(yīng)用在所述過程數(shù)據(jù)上包括將所述規(guī)則直觀地應(yīng)用于所述過程數(shù)據(jù)，以定義所述至少一個(gè)結(jié)果類。
9.如權(quán)利要求7所述的方法，其中，將所述收集的專家規(guī)則應(yīng)用在所述過程數(shù)據(jù)上包括基于規(guī)則定義所述至少一個(gè)結(jié)果類，以針對特定性能指定所述過程條件。
10.如權(quán)利要求7至9中的任一項(xiàng)所述的方法，其中，生成所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則包括所述過程數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述過程數(shù)據(jù)的所述數(shù)據(jù)挖掘包括定義對應(yīng)于所述至少一個(gè)KPI的所述至少一個(gè)結(jié)果類的至少一個(gè)結(jié)果類。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其中，生成所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則包括歸納至少一個(gè)簡明規(guī)則。
13.如權(quán)利要求11所述的方法，其中，生成所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則包括歸納至少一個(gè)模糊規(guī)則。
14.如權(quán)利要求10至13中的任一項(xiàng)所述的方法，其包括構(gòu)建決策樹以實(shí)現(xiàn)所述至少一個(gè)規(guī)則的生成。
15.如權(quán)利要求1、2、5、6、7、8或9中的任一項(xiàng)所述的方法，其中，從所述操作數(shù)據(jù)捕捉所述至少一個(gè)操作規(guī)則包括使用決策表、決策樹、以及在分層格式中通過多個(gè)“and”條件的捕捉規(guī)則中的任何一個(gè)或多個(gè)。
16.如權(quán)利要求1、2、5、6、7、8或9中的任一項(xiàng)所述的方法，其中，融合所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則與所述至少一個(gè)操作規(guī)則以創(chuàng)建所述合并規(guī)則集包括定義至少一個(gè)規(guī)則類別，根據(jù)所述至少一個(gè)類別將所述至少一個(gè)操作規(guī)則和所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則分組到子集中，以及融合所述至少一個(gè)子集以創(chuàng)建所述合并規(guī)則集。
17.如權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述至少一個(gè)類別可包括獨(dú)特專家規(guī)則、獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則、完全重疊的規(guī)則、部分重疊的規(guī)則及對比規(guī)則中的任何一個(gè)或多個(gè)。
18.如權(quán)利要求17所述的方法，其中，所述融合由軟件實(shí)現(xiàn)的融合引擎來達(dá)到。
19.如權(quán)利要求18所述的方法，其中，融合規(guī)則子集缺省包括在所述合并規(guī)則集中納入分類為獨(dú)特專家規(guī)則的至少一個(gè)規(guī)則。
20.如權(quán)利要求18所述的方法，其中，融合規(guī)則子集缺省包括在所述合并規(guī)則集中納入分類為獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則的至少一個(gè)規(guī)則。
21.如權(quán)利要求18所述的方法，其中，融合規(guī)則子集缺省包括在所述合并規(guī)則集中納入分類為完全重疊的規(guī)則的至少一個(gè)規(guī)則。
22.如權(quán)利要求18所述的方法，其中，融合規(guī)則子集可包括將分類為部分重疊的規(guī)則的至少一個(gè)規(guī)則縮減到獨(dú)特規(guī)則或完全重疊的規(guī)則。
23.如權(quán)利要求22所述的方法，其中，所述至少一個(gè)部分重疊的規(guī)則的縮減包括決策表或決策子樹或二者的生成，以便分類所述至少一個(gè)部分重疊的規(guī)則。
24.如權(quán)利要求22或23所述的方法，其中，所述至少一個(gè)部分重疊的規(guī)則的所述縮減是自動(dòng)化的并且由所述融合引擎達(dá)到。
25.如權(quán)利要求M所述的方法，其中，所述縮減為用戶進(jìn)行的人工干預(yù)做準(zhǔn)備，以便將未解決的規(guī)則縮減為所述至少一個(gè)規(guī)則子集。
26.如權(quán)利要求18所述的方法，其中，融合規(guī)則子集包括融合分類為對比規(guī)則的至少兩個(gè)規(guī)則。
27.如權(quán)利要求沈所述的方法，其中，融合所述至少兩個(gè)對比規(guī)則通過應(yīng)用硬約束、軟約束及閾值中的任何一個(gè)或多個(gè)來達(dá)到，以將所述至少兩個(gè)對比規(guī)則融合到所述合并規(guī)則集中，從而確保所述規(guī)則符合單調(diào)性約束。
28.如權(quán)利要求16、17和18中的任一項(xiàng)所述的方法，其中，在將所述規(guī)則分組到規(guī)則子集之前，定義至少一個(gè)試探以便將所述至少一個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的規(guī)則和至少一個(gè)操作規(guī)則分類到所述至少一個(gè)規(guī)則類別中。
29.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，創(chuàng)建所述合并規(guī)則和基于行動(dòng)的知識集包括將所述至少一個(gè)專家行動(dòng)中的至少一個(gè)指配到所述合并規(guī)則集的至少一個(gè)規(guī)則。
30.如權(quán)利要求四所述的方法，其中，指配所述至少一個(gè)專家行動(dòng)中的所述至少一個(gè)包括將至少一個(gè)行動(dòng)人工指配到所述合并規(guī)則集的所述至少一個(gè)規(guī)則。
31.一種過程決策支持系統(tǒng)，其包括可操作以執(zhí)行如權(quán)利要求1所述的方法的計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令集合的軟件實(shí)現(xiàn)。
32.—種如權(quán)利要求1所述的新方法，基本如上文中所述。
33.一種建立過程決策支持系統(tǒng)的方法，基本如本文中描述和示出的那樣。
全文摘要
一種建立過程決策支持系統(tǒng)的方法。這類決策支持系統(tǒng)用于制造過程中，尤其是工業(yè)制造過程，考慮到為優(yōu)化過程生產(chǎn)和質(zhì)量的控制過程而監(jiān)測過程的性能。該方法包括收集過程的過程數(shù)據(jù)，收集過程的操作數(shù)據(jù)，以及融合過程數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)，以便創(chuàng)建可采取過程決策(例如，控制決策)的過程的融合數(shù)據(jù)集(例如，合并規(guī)則集)?？筛鶕?jù)基于規(guī)則的知識融合、數(shù)學(xué)知識融合或基于案例的推理知識融合的方法來融合過程數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)。
文檔編號G06F17/00GK102439584SQ201080019453
公開日2012年5月2日 申請日期2010年4月30日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月30日
發(fā)明者D·W·穆爾曼, J·盧迪克 申請人:通用電氣基礎(chǔ)設(shè)施南非(股份)有限公司