生产过程的生产批运行的质量指标的计算机实现的确定的制作方法

技术特征：
1.一种用于根据预定义生产过程（200）来确定特定生产批运行（220）的质量指标（q）的计算机实现方法（402），其中技术装备（110）执行生产过程（200）并且从而提供来自数据来源（120
‑
v）集合的采用时间序列形式的数据，其中数据来源（120
‑
v）与技术装备（110）相关，所述方法（402）包括：读取（412）经转换的参考时间序列（{r}#）；接收（415）来自生产过程（200）的生产批运行（220）的多变量时间序列（{{p}}），所述多变量时间序列（{{p}}）具有来自数据来源（120
‑
v）集合的单变量时间序列（{p
v
}）集合；通过如下方式来转换（420）来自生产批运行（220）的多变量时间序列（{{p}}）：首先将单变量时间序列（{p
v
}）的数据值与转换因子向量（610*）的来源特定因子（α
v
）相乘（512），并且其次根据来自生产批运行（220）的多变量时间序列（{{p}}）的离散时间点对所相乘的数据值进行求和（514），从而得到也是单变量的经转换的生产时间序列（{p}#）；将经转换的参考时间序列（{r}#）与经转换的生产时间序列（{p}#）进行比较（430），从而将生产过程（200）的生产批运行（220）区分为符合特定质量类别或不符合特定质量类别。2.根据权利要求1所述的方法（402），其中读取（412）经转换的参考时间序列（{r}#）包括：读取（412）经转换的参考时间序列（{r}#），所述经转换的参考时间序列（{r}#）也是单变量的，并且已经在步骤序列（401、405、410）的先前执行中被提供，所述步骤序列（401、405、410）通过利用转换因子向量（610*）的相同来源特定因子（α
v
）的该转换而类似地执行。3.根据权利要求2所述的方法（402），其中先前执行包括：接收（405）来自生产过程（200）的参考批运行（210）的多变量时间序列（{{r}}），生产过程（200）的参考批运行（210）符合特定质量类别，所述多变量时间序列（{{r}}）具有来自数据来源（120
‑
v）集合的单变量时间序列（{r
v
}）集合；以及通过第一子步骤和第二子步骤来转换（410）来自参考批运行（210）的多变量时间序列（{{r}}），第一子步骤是将单变量时间序列（{r
v
}）的数据值与来自转换因子向量（610*）的来源特定因子（α
v
）相乘（512），第二子步骤是根据参考批运行（210）的多变量时间序列（{{r}}）的离散时间点对所相乘的数据值进行求和（514）。4.根据权利要求1所述的方法（402），其中所述比较步骤（430）利用时间扭曲操作来执行。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法（402），其中技术装备（110）是工业装备，其具有数据来源（120
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v），数据来源（120
‑
v）选自提供测量值的来源、提供控制指令的来源、以及提供状态指标的来源。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法（402），其中质量类别（q）是针对生产过程（200）的性能的质量类别。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法（402），其中所述转换步骤（410、420）使用来自转换因子向量（610*）的来源特定因子（α
v
），转换因子向量（610*）先前已经通过步骤序列而获得，所述步骤序列是用于获得转换因子向量（610*）的另外的计算机实现方法（300），所述另外的方法（300）具有以下步骤：接收（305）来自生产过程（200）的至少两个另外的参考批运行（210
‑
r'、210
‑
q'）的参考数据，所述参考数据是第一多变量时间序列（{{r'}}）和第二多变量时间序列（{{q'}}）；其中第一和第二多变量时间序列（{{r'}}、{{q'}}）两者都包括具有来自第一数据来源（120
‑
1）的数据的第一单变量时间序列（{r'1}、{q'1}）和具有来自第二数据来源（120
‑
2）的
数据的第二单变量时间序列（{r'2}、{q'2}）；通过确定（311）单变量时间序列的特性部分、以及确定（312）第一单变量时间序列（{r'1} {q'1}）与第二单变量时间序列（{r'2} {q'2}）之间的特性部分之间的关系来确定（310）特性；针对多个因子向量（610），将第一多变量时间序列{{r'}}转换（330）成经转换的第一时间序列{r'}#，并且将第二多变量时间序列{{q'}}转换（330）成经转换的第二时间序列{q'}#，转换（330）利用子步骤乘法（512）和求和（514）；针对多个因子向量（610），通过执行时间扭曲操作来对齐（340）经转换的第一时间序列{r'}#和经转换的第二时间序列{q'}#；针对多个因子向量（610），评估（360）所述关系的部分特定位移（），以将特定因子向量（610
‑
1）标识为转换因子向量（610*）。8.根据权利要求7所述的方法，其中接收（305）来自生产过程（200）的至少两个另外的参考批运行（210
‑
r'、210
‑
q'）的参考数据包括：接收具有将针对生产批运行（220）来确定的质量类别的第一组参考时间序列、以及具有任一质量类别的第二组参考时间序列。9.根据权利要求7所述的方法，其中评估（360）部分特定位移（）包括：对部分特定位移（）进行求和（），并且将转换因子向量（610*）标识为部分特定位移（）的总和（）针对其最小的向量。10.根据权利要求9所述的方法，其中评估（360）部分特定位移（）包括：将部分特定位移（）求和（）为绝对值的总和（）。11.根据权利要求7
‑
10中任一项所述的方法，其中确定（310）特性包括与用户的交互，其中通过第一和第二多变量时间序列（{{r'}、{{q'}}）的轨迹向用户呈现第一和第二多变量时间序列（{{r'}、{{q'}}），并且其中通过用户做出的注释来确定（312）所述关系以及确定（311）所述特性部分。12.根据权利要求7
‑
10中任一项所述的方法，其中确定（310）特性包括利用曲线绘制技术来处理第一和第二多变量时间序列（{{r'}}、{{q'}），并且通过预定义规则来确定（312）所述关系以及确定（311）所述特性部分。13.根据前述权利要求中任一项所述的方法（400），其中在所述接收步骤（305、405、415）中，利用已经被归一化的数值来接收多变量时间序列。14.一种被适配成执行根据权利要求1
‑
13中任一项所述的方法（400）的计算机系统（600）。15.一种计算机程序产品，所述计算机程序产品当被加载到计算机的存储器中并由计算机的至少一个处理器执行时实行根据权利要求1
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13所述的计算机实现方法的步骤。

技术总结
为了确定生产过程（200）的生产批运行（220）的质量指标，计算机（600）将具有来自参考批运行（210）的多来源数据的时间序列与具有来自生产批运行（220）的多来源数据的时间序列进行比较。在比较之前，所述计算机通过如下方式将多变量时间序列转换成单变量时间序列：首先将来源特定单变量时间序列的数据值与来自转换因子向量（610*）的来源特定因子相乘，并且其次根据离散时间点对所相乘的数据值进行求和。转换因子向量的来源特定因子是较早通过对参考数据进行处理来获得的，包括：确定时间序列的特性部分、转换、通过时间扭曲进行对齐、以及评估对齐之前与对齐之后的特性部分之间的时间中的位移。间中的位移。间中的位移。


技术研发人员：R
受保护的技术使用者：ABB瑞士股份有限公司
技术研发日：2020.04.09
技术公布日：2021/11/14