用于提供在基于SoA的工业环境中的监控特征参量的方法和系统

摘要

用于提供在工业环境中的监控特征参量的方法和系统，其基于面向服务的架构（SoA），具有目的：能够实现工业设备的过程和/或生产装置的状态变化的监视。这些状态变化通过分析基于特征的监控特征参量来获得，这些基于特征的监控特征参量由作为工业设备的监控组件的待监视的组件作为服务来提供。服务编排器在使用过程模型的物理或逻辑定律的情况下产生新的基于模型的监控特征参量。基于模型的监控特征参量作为服务被提供并且能够通过面向服务的网络被提供用于在具有服务编排器的检查系统中任意逻辑连接。

说明书

技术领域

本发明涉及用于提供在基于SoA的工业环境中的监控特征参量以便监视工业设备的过程和/或生产装置的状态变化的方法，其中这些状态变化通过分析基于特征的监控特征参量如传感器信号来获得，这些基于特征的监控特征参量由作为工业设备的监控组件（如传感器）的待监视的组件作为服务（S1…Sn）来提供给，以及涉及根据权利要求15的前序部分所述的用于执行该方法的系统。

背景技术

用于提供在基于SoA的工业环境中的监控特征参量的方法和系统例如处于D.Cachapa等的出版物: “SoA-based Production Monitoring System for Energy Efficiency: A Case-study Using Ford’s POSMon System”, ICIT Conference 2010年3月14日-17日中。在出版物Cachapa中，从已知的生产监视系统出发描述了基于SoA的技术用于改善工业设备的监视的应用。

在出版物“D.Cachapa”中描述的网络布局包括用于连接如PLC的控制装置的公司自己的网络，这些控制装置分别控制和监视生产系统的组件。

此外，该网络例如基于TCP/IP还包括设备网络，其将全部的生产辅助系统例如生产数据库、警报识别系统、生产悬挂式显示器与监视单元连接，在所述监视单元中可以通过生产工程师进行数据分析。这两个网络通过数据检测服务器连接，该数据检测服务器构成两个网络之间的桥接器。为了改善已知的系统，尤其是具有提供监控特征参量的系统，建议基于SoA的架构，其中所谓的“智能装置”被构造为面向服务的组件，所述面向服务的组件能够例如经由服务接口作为服务来提供监控特征参量。

在J.King等的2006年的文章：“Atlas： Service－oriented sensor platform”以及在WO 2007/098168 A1中描述了模块化的平台，其能够实现将异质设备、传感器和执行器自动集成到异质网络中。该系统包括硬件平台、至少一个驱动器、大量与该硬件平台连接的设备、中间件接口和大量软件服务。大量设备中的每一个从传感器和执行器的组中选择。大量软件服务由至少一个驱动器生成，其中软件服务与设备联合并且其中每个所述软件服务与中间件接口通信。也建议服务合成器（Service-Composer），其对传感器的服务进行编制，所述传感器虽然处于硬件平台的层面、也即“物理层”中。

关于的面向服务的设备架构以及在面向服务的设备之间的通信和DPWS（用于Web服务的装置概况）的使用的一般提示可以从下面的文章中得到：F.Jammes 和H.Smit, “Service-oriented architectures for devices – the SIRENA view,” 3rdIEEE International Conference on Industrial Informatics(INDIN),2005,第140-147页以及F.Jammes, A.Mensch和H.Smit, “Service-oriented device communications using the devices profile for web services,” Proceedings of the 3rd international workshop on Middleware for pervasive and ad-hoc computing, ACM New York，NY，USA，2005，第1－8页。

在D.Cachapa，A.Colombo, M.Feike和A.Bepperling的文章：“An Approach for Integrating Real and Virtual Production Automation Devices Applying the Service-oriented Architecture Paradigm,”IEEE Conference on Emerging Technologies & Factory Automation, 2007, 第309-314页中，描述了用于在使用面向服务的架构情况下集成真实的和虚拟的生产自动化设备的方案。

现代的工业环境当今遭受所有方面的压力：政府要求更环保的和更安全的产品，而消费者要求质量、顾客特定的产品和低廉的价格。为了对待技术腾飞时代中的这些挑战，公司在企业架构的不同层面上使用越来越多的智能的机械电子（mechatronische）装备（设备和系统），以便较早承担通过人类工作完成的任务。

制造自动化的范围是该领域的先驱者并且近年来借助于越来越复杂和高效工作的机器而得以强烈地发展。但是这些改变也导致在维护和监视这些机器时的越来越复杂的任务。现代制造系统的使用变成难以置信地昂贵和费时的任务，因为制造设定值（Fertigungsvorgaben）必须被转化为机器代码，其将所有设备彼此连接。以同样的方式，也必须设立用于监视（或者监控（Monitoring））的范围，使得制造工程师实时地获得关于智能机械电子组件的状态、关于生产和信息流、能量消耗、仓库管理的概况以及其他对于生产重要的特征参量。

期待的是，在面向服务的架构（Service oriented Architecture, SoA）上构建的生产装置的基于事件的、高级的并且去耦合的行为方式能够实现监控系统的更简单的集成、配置和维护，同时相对传统系统提高效率和可能性。对在基于SoA的制造自动化中的监控任务和能量效能的研究允许不仅仅在这些范围中限制在当前现有技术的接管上，而且也必须拟就原型的工程解决方案，其演示所建议的方法学。这些解决方案应当依照工程师地构建在表示当前工业需求的现有的应用情况上。

为了解决如何在现代生产设备中最好地使用可用的新技术的问题，首先必须理解对面向能量的生产监控的要求。在文档CACHAPA中，描述了当前的、相应于现有技术的监控系统的分析。

发明内容

由此出发，本发明所基于的任务是，能够与越来越便宜、越来越小和越来越有效率的数据处理设备的可用性结合地实现SoA范例的应用并且尤其是显著改善当前的面向能量的生产监控技术。

根据本发明，该任务通过如下方式被解决，由工业设备的监控组件作为服务提供的基于特征的监控特征参量借助在基于SoA的工业环境的不同层面中分布地布置的监控组件和检查系统（Kontrollsystem）作为软件模块实现的服务编排器（Orchestrator）被编排成新的、不由现有的监控组件提供的基于模型的监控特征参量，

服务的编排按照工业设备的过程模型的一个或多个物理或逻辑定律来进行，

每个所述服务编排器构成在基于SoA的工业环境中的新的监控器组件，并且作为服务提供至少一个新的基于模型的监控特征参量并且

由监控组件在基于SoA的工业环境的不同层面上作为服务提供的基于特征和基于模型的监控特征参量通过面向服务的网络被提供用于在具有服务编排器的检查系统中任意逻辑连接（Verknüpfung）。

本发明的方法和所属的方法学基于用于表示在基于SoA的工业环境中的基于特征和基于模型的监控特征参量的业务的编排。

优选地，该方法的特征在于，该编排通过优选在一个或多个所述组件中嵌入的、构成服务编排器的软件来实施。

另一优选的方法方式的特征在于，对于每个用于监控确定的过程所使用的物理或逻辑定律，执行自己的编排过程。

所述编排优选由一个或多个分布式编排器来实施，也即由整个软件或部分来实施，所述一个或多个分布式编排器被嵌入在基于SoA的架构的一个组件或多个所述组件中。

构成传感器编排器并且按照用于待监视的过程的物理或逻辑定律实施编排的软件优选被上传到基于SoA的组件中。

另一优选的行为方式规定，物理或逻辑定律由过程模型导出或者基于定性服务合并的方法和/或优选地过程模型包括模型参数和模型特性，其中通过分析模型特性产生新的监控特征参量，这些监控特征参量然后经由属于实施过程的组件的Web服务接口来提供。

此外，该方法的特征在于，基于特征的监控特征参量由智能传感器作为服务来提供，其中智能传感器是被装配有服务接口的这样的传感器，所述服务接口将传感器数据通过基于SoA的网络来提供和/或基于模型的监控特征参量由编排器按照编排方法作为服务来提供。

用于提供在基于SoA的工业环境中的监控特征参量以便监视工业设备的过程和/或生产装置的状态变化的系统的特征在于，状态变化通过分析基于特征的监控特征参量如传感器信号来获得，所述基于特征的监控特征参量由作为工业设备的监控组件如传感器的待监视的组件作为服务提供并且由工业设备的监控组件作为服务提供的基于特征的监控特征参量借助在基于SoA的工业环境的不同层面中分布地布置的监控组件和检查系统作为软件模块实现的服务编排器可编排成新的、不由现有的监控组件提供的基于模型的监控特征参量，

服务的编排可按照工业设备的过程模型的一个或多个物理或逻辑定律来执行，

服务编排器中的每一个构成在基于SoA的工业环境中的新的监控器组件并且作为服务提供至少一个新的基于模型的监控特征参量并且

由监控组件在基于SoA的工业环境的不同层面上作为服务提供的基于特征和基于模型的监控特征参量可通过面向服务的网络提供用于在具有服务编排器的检查系统中任意逻辑连接。

附图说明

本发明的其他细节、优点和特征不仅从权利要求、由其要提取的特征（本身和/或其组合）而且从后面的由附图要提取的优选实施例的描述中得到。

其中：

图1示出了具有不同反应时间的不同的、联网的层面如制造层面和企业层面的企业架构的示意图，

图2示出了具有平等级的企业系统架构，

图3示出了通过基于SoA的网络与服务编排器连接的监控组件，

图4示出了企业结构的不同层面的通过基于SoA的网络相互连接的监控组件，

图5示出了制造单元的构造以及

图6示出了服务按照过程模型的编排。

具体实施方式

在按照在图1中所示的结构的工业设备的运行中能量消耗或能量使用的效能（Effizienz）和可靠性的程度不仅与各个机械电子或硬件组件38的运行有关，而且与嵌入的上级检查系统2、3、22、30的行为和结构有关。监视任务必须在两个不同的并且分离的、但是联网的层面1、4、6、也即制造层面和企业架构的较高的层面上进行。在这些层面中的每一个上可以识别多个功能和逻辑组件9、10、30、22，这些组件负责以下功能的实施：数据检测、信息收集、信号和信息处理、作出判决、诊断和事件的单监视。通过在图1中的数字1－6表示的这些层面中的每一个均具有其自己的时间预设（从微秒到天和星期）以及其自己的数据和信息处理范围。企业架构中的每个这些上级检查层面的物理和逻辑特性的全面的描述在[PERA 2006, Purdue reference architecture。                                                中找到。参见图1：PERA 参考架构和图2：示例性地施耐德电气企业系统架构“透明就绪（）”。

对机械电子或硬件组件以及作为整体的系统的活动、行为的监控因此是在企业架构的不同层面内的每个位置处这种上级检查系统的基本功能。

作为“监控”在此情况下应该理解为识别在过程中或在机械电子或硬件资源的行为中的特征性变化，这通过分析过程和组件签名而无需中断正常运行地来实现（1995）。一般说来，工业设备的监控原则上要求三个相继的阶段：第一，设备以及所属软件控制系统的硬件规范和这两种组件的实现的验证（编码错误的识别）。第二步涉及“在线数据检测”和“信息收集”，其通过分析设备和嵌入的检查系统的实时行为和实时发展来实现。最后，必须处理信息和传感器信号，以便实时地得到关于整个工业设备的行为的完全的和可靠的概况（Feldmann 等，1999以及其中的参照）。这些阶段的应用仅仅当存在满足这些需要的功能性的监控方法时是可能的。一般可以将监控方法分成两个类别:基于特征和基于模型的方法（Du 等，1995）。在基于特征的监控的情况下，组件的行为和过程条件可借助信息来估计，这些信息由传感器/执行器供应并且由过程接口提供（机械电子信息）。如果有工业设备和过程的模型，则在设备运行期间在该/这些模型中包含的信息和模型的参数和特性的分析能够实现监控功能的执行（Feldmann 等，1999以及其中的参照）。

工业设备例如制造单元的监控要求在时间上连续监视这些单元的状态。这通过监视构成设备的机械电子组件中的每一个的相关的特征参量和其彼此的关系来实现。

基于特征的监控包括监视由生产装置提供的特征。关于这些特征的数据通过分析信号来得到，这些信号由不同的组件或监控组件K1、K2、K3、K4、K5例如生产装置PM的传感器或电机来产生。

所建议的并且在图3a、3b中所示的架构目的在于，接受由硬件K1、K2、K3产生的信号，将它们以XML格式用扩展的所属数据例如时间戳包裹并且将其然后经由Web业务接口WSI1、WSI2、WSI3来提供。信息作为事件被封装并且实时地经由网络SN向所有感兴趣的用户如数据库DB、用户接口HM1以及检查系统IB发送。

该方法针对每个机械电子组件K1、K2、K3、K4、K5被重复，其能够支持计算机化的数据处理。如果这样的组件被装配有Web业务功能，则所述组件可以作为基于SoA的组件来理解或者作为具有集成的Web服务WS1、WS2、WS3、WSerp、WSmotor的智能设备来理解。

该方法到生产设备的全部组件上的扩张于是得到具有嵌入的Web服务WS1、WS2、WS3、WSerp、WSmotor的智能设备。

如果智能设备K1、K2、K3之一将其数据作为Web服务WS1、WS2、WS3或者S1、S2、S3来提供，其中所述Web服务涉及如传感器信号、测量数据等等…的特征，则该服务被识别为特征监控特征参量，例如S_i。

如果采取在设备或制造单元中可用的服务集合（S₁…Sn）,则其可以被连接成更复杂的特征，例如连接成由服务逻辑连接(Service Composition（服务合成）)来逻辑连接的传感器合并。该结果于是构成新的监控特征参量：

。

逻辑连接的服务F_l是关联（Relation）应用到可用服务集合的结果。在由各个存在的传感器供应的特征的逻辑连接情况下该关联隐性地被应用。

为此需要，在设备中或在制造单元中嵌入的处理器可以进行各个特征（服务）的逻辑连接，也即处理器按照在（1）中预先给定的逻辑连接规则进行服务编排，这恰恰是本发明的中心思想之一：

用于监控的基于SoA的行为方式。

处理器在下面被称为编排器O。

在基于SoA的企业架构中的每个服务编排器O是在基于SoA的上级的检查系统中的监控器组件。

基于模型的监控与直接由该机器供应的特征参量远离并且在该机器实施为所希望的目的所需的活动期间集中于本来的过程并且纯粹示意性地在图4a、4b中示出。

过程的模型由模型参数和模型特性组成，其是活动的当前状态。也即，过程模型包含在为该过程所需的不同活动之间的连接，连同为所述活动所需要的信息，例如在预先给定的时间期间用制冷剂以预先给定的压力喷洒。

通过分析模型特性，由模型分析产生新的监控特征参量，其作为监控服务WS4、WS6、WSd1、WSd2经由属于实施该过程的组件D1、D2的Web服务接口WSId1、WSId2来提供。简单例子示出在所述方法中的可能性：在流体流动的管道中，压力测量系统传送参数“压力”（P[帕斯卡]）和第二测量系统传送参数“体积”（V[m³]）。该管道的模型现在遵循定律：

其中Z是管道的阻力。在该情况下，该管道模型能够将参量Z确定为监控特征参量。

另一例子：如果为了该监控要监视的信息是在确定的设备中为确定的活动所使用的电能，但是该设备不包含直接测量所述参量的传感器，则总是还能够根据所涉及的过程模型的相应物理/逻辑定律来由对其他存在的传感器的数据的分析来得到该信息。如果出发点是，用于电压和电流的值是可用的，则根据电工技术的基础已知：

E[焦耳]=P[瓦]*t[秒] (2)

P[瓦]=V[伏]*I[安培]（3）

E＝V*I*t（4）

在基于SoA的企业架构中的每个服务编排器是监控器系统。

在智能硬件组件K1、K2、K3、K4、K5、D1、D2（也即与基于SoA的企业架构的层面无关的设备或系统）中嵌入的软件（所述软件负责按照物理或逻辑定律对模型参数逻辑连接）被定义为编排器O1、O2。编排或逻辑连接的结果作为服务WS6、WSd1、WSd2被提供。该编排器（在图3和4中的“编排引擎（Orchestration Engine）”）提供监控特征参量并且出于该原因被称为基于SoA的监控器组件。

定义1：同样给出多个编排过程如所需的监控功能，也即针对用于监控确定的过程所使用的每个物理或逻辑定律均存在编排过程。

定义2：编排过程由一个或多个编排器来实施，也即由整个软件或部分，其中所述一个或多个编排器被嵌入在基于SoA的自动化架构的一个或多个设备中。

定义3：相应于服务总线的概念，在基于SoA的工业设备中的智能设备或系统将具有作为服务实施监控功能的能力，一旦所属的编排过程按照用于待监视的过程的物理定律上传到其中的话。该物理/逻辑定律基于过程模型或基于定性传感器合并的方法。图4a和4b示出了基于模型的编排的概念，其被使用用于监控目的。

通过结合两种方法方式，能够由制造单元FZ得到比利用传统技术清楚得非常多的视野。

因为不仅基于模型的特征参量而且基于特征的特征参量作为Web服务WS1、WS2、WS3、WSm、WSe、WSd1、WSd2来提供，因此将其组合成有用信息的任务通过另外的逻辑连接和在更高层面的逻辑连接的服务中的该Web服务的编排来完成。

在基于SoA的企业架构中的每个服务编排器O、O1、O2是监控器系统。

嵌入在小的硬件组件（设备或系统，与基于SoA的企业架构的层面无关）中的软件，所述软件负责按照物理或逻辑定律对模型参数逻辑连接，被定义为编排器。编排或逻辑连接的结果作为服务来提供。编排器提供监控特征参量并且出于该原因被称为基于SoA的监控器组件。

当服务的逻辑连接（监控特征参量）遵循按照过程的物理或数学和/或逻辑定律（模型）时，编排器O、O1、O2可以执行基于模型的监控。当编排器O、O1、O2仅仅基于与基于特征的特征参量关联、也即例如与作为服务呈现的传感器信号关联的事件工作时，其也可以执行基于特征的监控。最后编排器O、O1、O2可以执行这两个监控方法的组合。

从先前的段络出发，可以如下形式化几个所述定义：

定义4：在基于SoA的环境中的监控特征参量作为Web服务WS1、WS2、WS3、WS4、WS5、WSd1、WSd2来呈现。不同的特征参量的值作为方法或事件经由Web服务接口WSI来呈现并且所需的逻辑连接通过所述Web服务WS1、WS2、WS3、WS4、WS5的逻辑连接来进行。因此，这些被定义为等价的。

定义5：基于特征的监控特征参量是由智能传感器呈现的Web服务WS1、WS2、WS3。智能传感器是装配有Web服务接口WSI的这样的传感器，该Web服务接口可以将传感器数据经由基于SoA的网络来提供。

定义6：基于模型的监控特征参量是Web服务WSd1、WSd2，其由编排器O1、O2按照编排方法来呈现，该编排方法原则上允许在形式上逻辑连接监控功能。

定义7：监控器编排器O1、O2原则上遵循一个或两个下面的两种行为方式：

·信号逻辑连接，例如通过得出Web服务的传感器合并，该Web服务将各个Web服务彼此逻辑连接

·得出Web服务的过程模型，该Web服务将模型参数或功能过程（例如气动力）彼此逻辑连接。

每当使用者或上级的基于SoA的检查系统需要与过程、与组件行为或架构层面的行为关联的特定监控特征参量时，编排监控器O1、O2嵌入新的服务。

在监控器编排器O1、O2中的服务编排或逻辑连接的方法遵循三个下面的替代方案之一：

（I）对于数学或物理或逻辑模型（例如，过程定律、物理定律等等）的应答

（II）对于基于待监视的过程的经验或认识（例如定性模型）的相互关系的应答，以及

（III）对于两者的组合的应答。

编排监控器O1、O2将监控特征参量变换成“服务”。这些服务WS6、WSd1、WSd2共同地经过基于SoA的企业架构的“服务总线”SN。在服务总线上的监控服务的特性是“共同的”能够实现为上级检查系统IB、HMI产生服务的逻辑连接，其在不同的层面上并且由基于SoA的企业架构的很多不同的组件提供。

是能量监控特征参量并且不由智能设备作为服务提供的涉及能量的服务例如能量消耗、能量效能的参数等等…，可以作为该方法的结果利用监控编排（按照上述特征）简单地被产生。例子：由房间所消耗的电能利用气动能量来编排，在该房间中工作的泵的阀消耗所述气动能量。

图4a、4b示出了用于基于SoA的企业架构的监控器编排的行为方式

作为对于所建议的方法的应用情况，选择按照图5的制造单元FZ。由此，能够从存在的机器得到生产生产和能量数据，并且将其与本发明技术的使用的所期望的结果进行比较。

为该工作选择CNC制造单元FZ。CNC制造单元由多个功能相同的CNC机器M1、M2、M3、M4、M5、M6构建，它们通过一个或多个处于其上的龙门式传送设备PFA来供给材料。图5示出了这样的设备的例子。通过该构造，机器能够并行工作，使得在确定的机器维护工作或失灵情况下工作可以被分布，并且由此避免生产中断。

用于当前工作的这样的构造的选择的优点事实上可以总结如下：虽然这样的单元可以由多个机器构建，但是这些机器在功能是相同的，除了龙门式传送设备之外。由此在细节方面可以节省转化时间并且代替地可以集中于基于SoA的基础设施。同样，有利的是，有问题的机器M1、M2、M3、M4、M5、M6处于紧密的监视下并且其生产数据例如加工时间和能量消耗深入地得以研究。

通过使用较早一般可使用的生产装置例如CNC机器的增加的趋势，前提是，这里描述的方法的应用的结果可以转移到现代生产设备上。

在图5中所示的制造单元FZ的构造明显示出：作为用于待发展的智能设备的选择准则，仅仅考虑这样的设备，其能够独立地完成其功能性。对于所给定的单元构造，这就是说，智能设备的功能性在每个CNC机器M1、M2、M3、M4、M5、M6和在龙门式传送设备PFA中被实施。

输送传送带同样可以被装配有Web服务功能性，但是这在本研究情况中被放弃，因为该带具有至流水线的其他相邻单元的接口。因为该概念要求单元的隔离的考虑，因此全部工作的传到远距离的传送系统的包含物处于本实施方式的范围之外。

对于测试和模拟目的，可以使用简单的Web服务，以便告知龙门式传送系统关于新的工件的到达。

所需要的Web服务WS的选择在两个阶段中进行：自顶向下方法和自底向上方法。

在自顶向下方法中，首先确定为监控系统所需的功能。这些功能（例如如在方程式（2）中所介绍的能量消耗）被分解为其单个构建的特征参量，使得所述功能适合于由在智能设备中可用的特征参量提供的特征参量。

自底向上方法被使用，以便挑选配备有Web服务接口WSI的模型并且找出这些模型可以如何被逻辑连接成有意义的监控特征参量。在该方法中检验：机器M1、M2、M3、M4、M5、M6中的传感器特征参量可以如何以及是否被逻辑连接以及如何由该逻辑连接得出用于完整制造单元FZ的监控特征参量。

上面的描述将监控特征参量定义为与Web服务等价。例如，上面所述的方程式（2）、（3）和（4）示出，可以将所描述的特征参量由Web服务WS代替。这在图6中示出，在那里不同特征的逻辑连接与Web服务的逻辑连接相同。

这适用于所监视的特征的所有类型并且因此能够如下地被归纳：

通过使用这两种方法可能的是，挑选监控系统的所需的组件并且使用所述组件来实现在方程式（6）中描述的所需的Web服务编排。

这些发展的结果是有完全功能能力的基于SoA的监控系统。

在制造自动化中的SoA范例的收益（Aufkommen）是对于制造商的重要的帮助，所述制造商接受当今的工业挑战。具有所属的或甚至装入的监控服务的基于SoA的智能设备的可用性为制造工程师开启了对制造系统的新的视线。这开辟了用于可视化流水线发展的新途径，其方式是实时地提供制造状况的更详细准确的可视化。

在该文档中介绍的方法的使用能够实现，发展完整的监控系统，该监控系统能够以比利用目前通常可用的监控系统详细得非常多的方式跟踪制造单元的状况。

虽然在该文档中介绍的能量相关的例子大多数涉及电能，但是同样的原理也可以应用到其他能量消耗形式上。只要能量特征参量例如介质压力和介质流量、温度、空气力学等等可以被测量，这始终是适用的。

此外可能辩论，由于对于给每个传感器和每个小硬件组件配备Web服务的太高的成本，所建议的方法引起问题。但是如下情况不是真的：Web服务必须本地地在例如每个硬件传感器的层面上实现；而是它也可以被设立在中央Web服务主计算机上，该主计算机概况传感器信号并且提供给各自的Web服务接口。这通过联网构建Web服务变得可能。因为每个Web服务接口经由网络独立地被托管（hosten），因此自主的智能传感器的原始概念实际上作为自主单元保留。

本发明涉及作为在基于SoA的工业环境中的监控服务的编排的结果提供基于特征和基于模型的监控特征参量的方法方式。

本发明的特征在于一个或多个下面的特征：

在基于SoA的企业架构中的每个服务编排器是在基于SoA的上级检查系统内的监控器组件，和/或

在智能硬件组件（设备或系统，与基于SoA的企业架构的层面无关）中嵌入的软件被定义为编排器，所述软件负责按照物理/逻辑定律逻辑连接模型参数，和/或

编排或逻辑连接的结果作为服务被提供，和/或

编排器（在图3和图4中的“编排引擎”）提供监控特征参量并且出于该原因被称为基于SoA的监控器组件，和/或

如果服务（监控特征参量）的逻辑连接遵循按照过程的或物理或数学或逻辑定律（模型），则编排器可以执行基于模型的监控，和/或

如果编排器仅仅基于与基于特征的特征参量关联、例如与作为服务呈现的传感器系统关联的事件工作，则其也可以执行基于特征的监控，和/或

编排器可以执行这两种监控方法的组合，和/或

每当使用者或上级的基于SoA的检查系统需要与过程、与组件行为或架构层面的行为关联的特定监控特征参量时，编排监控器嵌入新的服务，和/或

在监控器编排器后的服务编排或逻辑连接的方法遵循三个下面的替代方案之一：

（I）对于数学或物理或逻辑模型（例如，过程定律、物理定律等等…）的应答

（II）对于基于待监视的过程的经验或认识（例如定性模型）的相互关系的应答，以及

（III）对于两者的组合的应答，和/或

编排监控器将监控特征参量变换成“服务”。这些服务共同地经过基于SoA的企业架构的“服务总线”。在服务总线上的监控服务的特性是“共同的”能够实现为上级检查系统产生服务的逻辑连接，它们在不同的层面上并且由基于SoA的企业架构的很多不同的组件提供

和/或

涉及能量的服务例如能量消耗、能量效能的参数等等…是能量监控特征参量并且不由智能设备作为服务来提供，可以作为该方法的结果利用监控编排（按照上述特征）简单地被产生

例子：由房间所消耗的电能利用气动能量来编排，在该房间中工作的泵的阀消耗所述气动能量。

对于图1的表格－企业架构的设计：

对图1的参考列表：企业架构的设计

1 典型的企业系统架构

2 合作的ENGITECH

3 合作的DPMIS

4 FINAN. CONS.

5 EIS

6 计划

7 ENG

8 本地ENG&TECH

9 MA.INT.MGT

10  ENG&CAC

11  本地MIS

12  A/P

13  A/R

14  G/L

15  H/L

16  薪水

17  订货登记

18  货运

19  发生

20  远程网

21  办公室网

22  维修计划

23  站点范围数据库

24  MES

25  质量管理

26  原材料&FIG.O.ODS跟踪

27  PROD.计划U.分析

28  站点范围（SEITENWEITES）工业LAN

29  LAD系统

30  处理区域监视

31  CUSTODY XFER 存储器

32  封装/处理

33  能量/房屋监视

34  WARENAUS自动化

35  运行显示

36  运行显示

37  自己的DCS和FLC网络

38 控制器；PLCS；数据检测设备，ETC.