用于改进化学品生产过程的方法
本发明涉及一种具有权利要求1的前序的特征的用于改进化学品生产（chemicalproduction）过程的方法和一种具有权利要求15的前序的特征的用于化学品生产过程的系统。
化学品生产过程是复杂的。结果取决于非常大量的变量和参数。通常的情况是，不仅这些变量和参数的大部分得不到测量，或者因为它们的相关性未被认识或者因为测量是非常困难的，而且它们对产品的影响也是未知的。有时不存在用于保证（stipulate）这种依赖性的理论基础。有时甚至当怀疑依赖性时，也没有足够的数据来以足够的准确性确定这种依赖性。但是认识到并作用于这种依赖性将是更接近最终产品的期望性质中的和减少缺陷产品的比例中的重要步骤。当化学产品在也可以在彼此远离的不同设施处承担的单独的步骤中生产时，这方面就变得甚至更重要。例如，在化学品生产过程中，前体的生产过程中的参数可能针对由前体制成的最终产品的性质相关。
传感器中的进步并且尤其是计算技术中的进步已经使得如下成为可能：不仅累积非常大量的数据，而且在合理的时间内并且以合理的成本对那些非常大量的数据进行数值处理。通过对这些大量的数据应用诸如回归分析之类的计算方法，该回归分析可以被认为是一种数据挖掘的形式，识别迄今未知的化学品生产过程的性质并且对其进行建模成为可能。因此，即使没有过程参数和最终产品的性质之间的依赖性的理论基础存在，这种依赖性也可以通过蛮力（brute-force）“数字捣弄（crunching）”来发现。甚至当理论基础确实存在时，其预测能力也可以被极大地改进。然后，这种依赖性可以用于到达对过程建模的构思（construct），其也可以被称为过程模型。然后，利用附加数据并根据模型的进一步计算分析可以导致对过程模型的迭代延伸、校正或其他修改。然后，一方面，可以将这种模型用于改进过程并且这种模型还可以提供用于附加研究的起点，以便到达所观察到的现象下面的理论概念。
用于改进化学品生产过程的这种方法特别是从EP1 364 262 B1已知。根据来自该现有技术的教导，来自各种来源的数据组合、共享并经受数值分析，以便确定并且连续地改进手边的化学品生产过程的过程模型。
对于这种方法，当样本大小，即所取得的数据的量，以及站点的数量和针对数据的生产运行（production run）的数量尽可能大时，可以实现最佳结果。因此，组合来自尽可能多的源的尽可能多的数据是有利的。然而，存在与数据的这种无限制共享和组合相关联的问题。首先，对于化学品生产设施，过程参数和生产结果两者，特别是生产缺陷的比例呈现高度敏感的数据，从商业角度来看，将其散播给竞争者将是极度有害的。甚至关于前体材料的供应商或一些刚刚从事数据处理的“中立”方，这种信息的共享将取决于化学品生产设施方的同意（consent）。但是，即使第三方接收者然后尽力做每件事来保持该数据机密，其共享的纯粹事实也将至少增加该数据相对于网络犯罪的脆弱性。同样，拥有过程模型的方也将对保持其信息的至少一些机密具有兴趣，尤其是当其是供应商时，因为否则当更新合同时和当存在可用的替代供应商时，其客户将看到他们的谈判立场的改进。因此，无限制的信息共享从数值分析的观点来看可能是有利的，但是受到多个不同关注的阻碍，然而，多个不同关注经常被分配至少相等并且经常更多的重要性。
从最接近的现有技术出发，因此，本发明的目的是提供一种用于改进化学品生产过程的方法，其允许利用来自不同源的大量数据而还确保减少与数据的共享有关的问题。
关于具有权利要求1的前序的特征的一种用于改进化学品生产过程的方法，本发明的目的是通过权利要求1的特征部分的特征来实现的。关于具有权利要求15的前序的特征的一种用于化学品生产过程的系统，本发明的目的是通过权利要求15的特征部分的特征来实现的。
本发明基于如下认识：来自不同“所有者”的数据的实际组合仅在具体点处需要并且用于具体目的，并且作为该组合的结果，可以生成进一步的数据，该数据继而可以被更安全地共享。如果这种组合仅在这种指定的点处发生并且如果采取了针对散播的适当保护措施，则可以收获数据共享的优势，而没有上述附加风险。
根据本发明的方法用于改进化学品生产过程，其中在化学品生产设施处基于至少一些衍生物过程参数通过衍生物化学品生产过程生产衍生物化学产品。因此，存在多个衍生物过程参数，衍生物化学品生产过程基于衍生物过程参数中的至少一些。涉及化学反应的任何生产过程都可以被理解为呈现化学品生产过程。表述“衍生物化学产品”仅表示存在衍生物化学品生产过程中使用的至少一个前体材料，其将在下文被更详细地描述。“化学反应”应包括在传统意义上的至少一个前体材料到另一个化学产品，即衍生物化学产品，的任何化学变换（transformation），以及不同前体材料的混合，因此产生作为衍生物化学产品的混合物。
在根据本发明的方法中，化学品生产设施包括设施内联网，其中通过设施内联网内的生产传感器计算机系统从衍生物化学品生产过程测量至少一些衍生物过程参数，并且其中用于模拟衍生物化学品生产过程的过程模型被记录在设施内联网外部的过程模型管理计算机系统中。
本发明的方法的特征在于，将过程模型从过程模型管理计算机系统传输到计算模块用于执行数值分析，该计算模块在设施内联网内，其特征在于将衍生物过程参数提供给计算模块以及其特征在于计算模块基于衍生物过程参数和过程模型通过数值分析确定用于更新过程模型的修改数据。应当注意，从过程模型管理计算机系统到计算模块的上述传输不一定涉及从过程模型管理计算机系统主动地发送。代之以，这种传输可以完全或部分地依赖于计算模块的接收活动。特别地，计算模块可以从过程模型管理计算机系统取或检索过程模型。
表述“在设施内联网内”意味着所讨论的实体通信地耦合到设施内联网，使得它被认为在设施内联网内部并因此享有用于在设施内联网内的通信的适当特权。相反，表述“在设施内联网外部”意味着所讨论的实体可能原则上能够与设施内联网内的计算机通信，但是不以与设施内联网内的计算机相同的方式对它给予特权。计算模块可以由专用计算硬件组成，专用计算硬件诸如是个人计算机或嵌入式计算机，其中适当的软件运行在该计算硬件上。计算模块可以仅由软件组成，软件作为模块在一些计算硬件上运行，一些计算硬件诸如是服务器，其中与计算模块无关并且分离的不同软件也在相同的计算硬件上运行。还可以是：设施内联网完全或部分地在云计算系统中实现，其中相应计算机的物理位置在化学品生产设施的场所外部。因此，实体在设施内联网内部还是外部取决于其通信特权或对相应用户的访问授权而不是其位置。
过程模型管理计算机系统可以包括一个或多个软件过程或计算机，所有这些都在设施内联网外部。过程模型管理计算机系统也可以完全或部分地在云计算系统中实现。可以是：过程模型仅是在衍生物化学品生产过程的一些物理或化学方面在过程模型中被有意简化或完全省略的意义上用于模拟衍生物化学品生产过程的部分方法。修改数据本身可能已经呈现了更新的过程模型。也可以是：修改数据仅呈现需要进一步计算机处理的数据，例如通过附加的数值分析，以便到达更新的过程模型。过程模型的更新可以包括模型假定的（posited）因果联系的修改。替代地或另外，过程模型的更新可以包括过程模型下面的数值的改变或否则过程模型中使用的数值的改变。
根据本发明的方法的特征还在于，计算模块防止衍生物过程参数在设施内联网外部传送。这种防止意味着，首先，计算模块本身不将衍生物过程参数传输到设施内联网外部的接收者。其次，计算模块拒绝将衍生物过程参数传送到设施内联网外部的接收者的请求。此外，计算模块包括网络安全（cybersecurity）特征，例如加密和认证机制，用于阻止从设施内联网外部对衍生物过程参数的访问。
根据本发明的方法的特征还在于，计算模块防止对过程模型和修改数据的读取访问。对读取访问的这种防止与请求读取访问的实体是否在设施内联网内或不在设施内联网内无关。针对对读取访问的防止，特别地，可以采用上述用于阻止访问的相同技术。应当注意，尽管对读取访问的这种阻止，但计算模块可以主动地传输特别是修改数据以选择接收者。优选地，这种传输是加密的。
根据该方法的优选实施例，衍生物过程参数包括衍生物过程设置和衍生物生产测量。优选地，基于衍生物过程设置通过衍生物化学品生产过程来生产衍生物化学产品。因此，衍生物过程设置是直接或间接地确定或影响衍生物化学品生产过程的那些衍生物过程参数。特别地，可以是：由生产传感器计算机系统从衍生物化学品生产过程确定衍生物生产测量。因此，衍生物生产测量是直接或间接地源于衍生物化学品生产过程的那些衍生物过程参数。
根据本方法的进一步的优选实施例，衍生物过程参数并且特别是衍生物过程设置包括用于指定衍生物化学品生产过程的成分的配方（formulation）数据。这里，优选的是，配方数据包括相应成分的比例、重量、温度和/或体积的规范。这种配方数据是与衍生物化学品生产过程的结果的关注尤其高度相关的过程参数。
原则上，可以以任意方式确定衍生物过程设置。方法的优选实施例的特征在于，结合过程模型基于关于衍生物化学产品的性质的衍生物产品规范优选地通过计算模块至少部分地确定衍生物过程设置。
换句话说，通过使计算模块关于过程模型应用衍生物产品规范来到达衍生物过程设置。因此，过程模型和基于其的计算形成了用于确定什么衍生物过程设置适于获得衍生物化学产品中的衍生物产品规范的基础。这样，避免了试错（trial and error）方法和相关联的成本。进一步优选的是，计算模块防止衍生物产品规范被传送到设施内联网的外部。衍生物产品规范在保密方面可能与衍生物过程参数一样敏感。
原则上，修改数据可以被赋予多种用途。仍旧根据方法的优选实施例，修改数据从计算模块被传输到设施内联网外部的更新接收者计算机系统，该更新接收者计算机系统特别地可以是过程模型管理计算机系统，并且基于修改数据更新过程模型。优选的是，过程模型管理计算机系统基于修改数据更新过程模型。此外，优选的是，更新的过程模型被传输到计算模块，用于替换先前的过程模型。在利用更新的过程模型的更新之前，重复一些或所有用过程模型执行的相关计算或确定可能是更有利的。从这种重复计算可以期望更精确的结果。
根据本发明的进一步的优选实施例，用于衍生物化学产品的生产的前体材料的前体进料（precursor charge）在远离化学品生产设施的前体生产设施处通过前体生产过程来生产，前体进料被输送到化学品生产设施并且前体进料被用于衍生物化学品生产过程。术语“前体材料”应在宽泛的意义上理解并且因此涵盖在衍生物化学品生产过程中使用的以及特别地消耗的任何材料，即使它最终不是衍生物化学产品的部分。例如，前体材料也可以是用于衍生物化学品生产过程的反应的催化剂。这里进一步优选的是，衍生物过程设置基于与前体进料相关联的前体生产数据。前体生产数据可以是描述前体进料的任何信息。特别地，前体生产数据可以包括关于前体进料测量的前体测量数据。其还可以包括在前体进料的生产过程期间测量的前体生产数据。如下面更详细地描述的，其还可以包括在前体进料的生产过程中输入的数据，以确定前体进料的性质。此外，其通常可以是：前体生产设施在上述设施内联网的外部。
通常，关于前体材料的生产的信息将对使用该前体材料的衍生物化学品生产过程也具有含意（implication）。因此，方法的优选实施例的特征在于，结合过程模型基于前体生产数据来至少部分地确定衍生物过程参数，特别是衍生物过程设置。优选地，结合过程模型基于前体生产数据由计算模块至少部分地确定衍生物过程设置。换句话说，计算模块可以通过将前体生产数据的至少一部分应用于过程模型来确定衍生物过程设置。其还可以是：计算模块防止对前体生产数据的读取访问。
在狭义上，过程模型还可以覆盖比仅仅衍生物化学品生产过程更多的过程。因此，根据本发明的优选实施例，过程模型包括用于模拟前体生产过程的前体生产模型并且前体生产数据至少部分地基于用于指定前体生产过程的前体生产设置。因此，前体生产过程至少部分地由前体生产设置来指定。
原则上，前体生产数据可以包括前体生产设置。前体生产数据还可以包括例如通过将算法应用于前体生产设置而从前体生产设置导出的数据。优选地，结合前体生产模型至少部分地确定前体生产数据。根据该变型，换言之，将前体生产设置应用于前体生产模型并且该计算的结果形成前体生产数据的基础或提供前体生产数据。该前体生产数据继而形成如上所述的衍生物过程设置的基础。上述计算原则上可以由任意计算装置执行。这里，进一步优选的是，通过过程模型管理计算机系统结合前体生产模型来至少部分地确定前体生产数据。
前体生产设置不仅可以作为输入项考虑到（factor into）手边的方法中，而且还可以是手边的方法所产生的结果。根据本发明的相应的进一步的优选实施例，结合前体生产模型基于用户规范，特别是衍生物产品规范，优选地由过程模型管理计算机系统至少部分地确定前体生产设置。因此，衍生物产品的所希望的性质可以形成用于计算前体材料的过程参数和设置的基础。优选地，在过程模型的更新时，根据更新的过程模型也更新前体生产设置。
本发明的优选实施例的特征在于，前体生产数据至少部分地基于从前体生产过程确定的前体生产测量。前体生产数据还可以包括前体生产测量，即，前体生产测量可能不需要被进一步处理以到达前体生产数据。优选地，将前体生产测量提供给过程模型管理计算机系统。
本发明的进一步优选的实施例的特征在于，化学品生产设施包括用于执行衍生物化学品生产过程的计算机控制的生产设备，并且其特征在于衍生物过程参数，特别是衍生物过程设置，被提供给计算机控制的生产设备，用于控制衍生物化学品生产过程。因此，将源自过程模型的信息传送为实际生产指令的用户步骤变得不必要并且传送可以是自动化的。优选地，计算机控制的生产设备在设施内联网内。因此，它们可以更容易地被计算模块访问。
根据本发明的优选实施例，当更新的过程模型被传输到计算模块时，计算模块更新衍生物过程设置。优选地，更新的衍生物过程设置被提供给计算机控制的生产设备，用于控制衍生物化学品生产过程。
手边的方法可以应用于由单个前体生产设施供应的单个化学品生产设施。但当将其应用于潜在地由多个前体生产设施供应的多个化学品生产设施时，协同效应（synergy）倍增（multiply）。根据方法的进一步的优选实施例，在相应的化学品生产设施处生产多个衍生物化学产品，所述化学品生产设施中的每个包括单独的相应的设施内联网，从过程模型管理计算机系统将过程模型传输到相应的计算模块，用于在每个设施内联网内执行数值分析，并且每个计算模块基于相应的化学品生产设施处的衍生物过程参数和过程模型通过数值分析确定相应的修改数据，用于更新过程模型。这允许过程模型的更快速的更新并且因此允许在衍生物化学产品的生产中的更准确的结果。
方法的优选实施例的特征在于，修改数据从每个计算模块传输到过程模型管理计算机系统，其特征在于基于来自计算模块中的每个的相应的修改数据更新过程模型，并且其特征在于更新的过程模型被传输到每个计算模块，用于替换先前的过程模型。因此，不仅来自多个源的输入有益于过程模型管理计算机系统处的过程模型，而且过程模型的更新也被反馈到多个源，从而改进那些设施处的相应生产过程。
根据本发明的系统用于化学品生产过程并且包括用于基于至少一些衍生物过程参数通过衍生物化学品生产过程生产衍生物化学产品的化学品生产设施，该化学品生产设施包括设施内联网并且还包括在设施内联网内的生产传感器计算机系统，其中由生产传感器计算机系统从衍生物化学品生产过程测量至少一些衍生物过程参数。根据本发明的系统还包括设施内联网外部的过程模型管理计算机系统，用于记录过程模型，以便模拟衍生物化学品生产过程。根据本发明的系统还包括在设施内联网内的计算模块。
根据本发明的系统的特征在于，过程模型管理计算机系统被配置为将过程模型传输到计算模块并且其特征在于计算模块被配置为基于衍生物过程参数和过程模型通过数值分析来确定用于更新过程模型的修改数据。
根据本发明的系统的特征还在于，计算模块被配置为防止衍生物过程参数被传送到设施内联网的外部并且其特征在于计算模块还被配置为防止对过程模型和修改数据的读取访问。
根据本发明的系统的优选实施例、特征和优势对应于根据本发明的方法的那些并且反之亦然。
在关于附图的以下描述中讨论了进一步的有利和优选的特征。在下面其中示出了
图1用于执行根据本发明的方法的根据本发明的系统的实施例的示意图。
图1中所示的根据本发明的实施例的系统涉及化学品生产过程并且特别是用于生产衍生物化学产品1a、b的衍生物化学品生产过程，衍生物化学产品1a、b在本示例中是包括聚氨酯泡沫的隔离板。特别地，衍生物化学品生产过程涉及异氰酸酯（isocyanate）和多元醇树脂的反应。所描述系统包括多个化学品生产设施2a、b，仅示出其中的两个，在所述设施处执行衍生物化学品生产过程以生产相应的衍生物化学产品1a、b。在本示例中，在化学品生产设施2a、b处生产的相应的衍生物化学产品1a、b在它们的产品规范方面基本上相同。
每个化学品生产设施2a、b包括设施内联网4a、b，相应的生产传感器计算机系统5a、b电连接到设施内联网4a、b。每个生产传感器计算机系统5a、b测量衍生物生产测量11a、b，其是在生产之前、期间和之后从衍生物化学产品1a、b本身或从每个化学品生产设施2a、b的相应的计算机控制的生产设备12a、b导出的测量值。基于应用于计算机控制的生产设备12a、b的相应衍生物过程设置10a、b由相应的计算机控制的生产设备12a、b来生产衍生物化学产品1a、b。在本示例中，衍生物过程设置10a、b还包括指定在衍生物化学品生产过程中使用的异氰酸酯和多元醇树脂两者的配方数据。此外，在本示例中，衍生物过程设置10a、b和衍生物生产测量11a、b形成衍生物过程参数3a、b。
在每个设施内联网4a、b内，还存在相应的计算模块8a、b，其从设施内联网4a、b外部的过程模型管理计算机系统7接收过程模型6。过程模型6被记录在过程模型管理计算机系统7中并且呈现用于衍生物化学品生产过程的感兴趣的方面的数值模拟的计算模型。每个计算模块8a、b还从设施内联网4a、b内的发送者，例如从相应的生产传感器计算机系统5a、b接收上述衍生物过程参数3a、b。在计算模块8a、b内，衍生物过程参数3a、b和过程模型6两者都保持安全。特别地，计算模块8a、b包括加密和其他安全机制，以防止外部实体从计算模块8a、b读出过程模型6，特别是来自设施内联网4a、b的一个。同样，计算模块8a、b还禁止衍生物过程参数3a、b到设施内联网4a、b外部的接收者的传送。这也涉及防止借助于加密和其他合适的措施的访问。在计算模块8a、b内不再需要的任何这样的数据都被尽可能快地安全删除了。这样，确保了一方面衍生物过程参数3a、b不离开设施内联网4a、b并且过程模型6保持被限制于计算模块8a、b和过程模型管理计算机系统7。
在本示例中，衍生物过程设置10a、b中的一些由计算模块8a、b本身基于由用户输入到相应的计算模块8a、b的衍生物产品规范13a、b来生成。这些衍生物产品规范13a、b描述了衍生物化学产品1a、b的期望的性质。计算模块8a、b然后可以将这些衍生物产品规范13a、b应用于过程模型6，以便到达适当的衍生物过程设置10a、b。由于衍生物产品规范13a、b的相等的敏感性质，就保持在设施内联网4a、b内而言，以与衍生物过程参数3a、b相同的方式对待它们。
计算模块8a、b本身完全能够处理过程模型6和衍生物过程参数3a、b两者。衍生物过程参数3a、b可以从衍生物化学品生产过程的多个运行（run）导出并且因此可以涉及任意大量的衍生物化学产品。计算模块8a、b被配置为运行数值分析，例如回归分析，其中衍生物过程参数3a、b被应用于过程模型6。由于衍生物过程参数3a、b包括衍生物化学品生产过程的输入和输出参数两者，所以这种参数可以与关于过程模型6和衍生物过程参数3a、b的输入参数生成的预测进行比较。与预测结果的任何偏离可以用于以如下方式更新过程模型6：使得预测与实际衍生物过程参数3a、b更紧密地对准。使该数值分析执行，计算模块8a、b生成指定这种更新的修改数据9a、b，并将该修改数据9a、b传输到过程模型管理计算机系统7，其中过程模型6被记录并被集中管理。修改数据9a、b还可以使得它需要进一步的处理以便到达过程模型6的更新，因此该术语可以在广义上理解。然而，在任何情况下，修改数据9a、b不允许将损害其机密性的关于衍生物过程参数3a、b的任何具体结论。
在过程模型管理计算机系统7内，执行过程模型6的实际更新，这可能涉及任意复杂的数值计算并且可能考虑来自一个、一些或所有计算模块8a、b的修改数据9a、b。然后，将更新的过程模型6传输回到计算模块8a、b，然后，例如对于尚未开始的生产过程的衍生物过程设置10a、b，如果适当，在过程模型6已经形成其基础的所有值的重新计算中使用更新的过程模型6。
图1中还示出了前体生产设施14，原则上可以存在任意数量的前体生产设施14，用于在前体生产过程中生产前体材料的前体进料15a、b，其在本示例中是多元醇树脂。与每个前体进料15a、b相关联的是前体生产数据16a、b，对其的确定在下面进一步详细地描述。随后将每个前体进料15a、b输送到化学品生产设施2a、b以供衍生物化学品生产过程中的使用。
然后，将前体生产数据16a、b传输到适当的计算模块8a、b，其中以与过程模型相同的对增殖（proliferation）的限制对待它，
并且通过在数值计算中被应用于过程模型6而由计算模块8a、b使用，以便到达衍生物过程设置10a、b。为此，过程模型6可以包括具体用于模拟前体生产过程和其关系衍生物化学品生产过程的前体生产模型17。这样，过程模型6可以提供用于数值计算的基础，以用于确定应如何按照与所使用的前体进料15a、b相关联的前体生产数据16a、b且进一步基于如由衍生物产品规范13a、b给出的所期望的衍生物产品性质来设置衍生物过程设置10a、b。
在本示例中，通过在过程模型管理计算机系统7处将指定前体生产设施14处的前体生产过程的前体生产设置18a、b应用于前体生产模型17来确定前体生产数据16a、b中的一些。
继而结合前体生产模型17通过应用例如上述衍生物产品规范13a、b之类的用户规范来确定前体生产设置18a、b。在衍生物产品规范13a、b在机密性方面具有较少敏感性的情况下，对前体生产模型17的此类应用可以在过程模型管理计算机系统7中执行。替代地，此过程可以在计算模块8a、b中执行。因此，明白的是，过程模型6的更新反馈到用于生产衍生物化学产品1a、b的总过程的若干级中。
另外的前体生产数据16a、b直接基于或者还通过对前体生产模型17的应用基于前体生产测量19a、b，其特别地已经由传感器类似于衍生物生产测量11a、b从前体生产过程确定。
