用于提供通用查询接口的方法和系统

摘要

一种用于针对不同客户的工业系统提供通用查询接口的查询处理系统，其中，该查询处理系统（1）包括：应用查询接口AQI（2），其被适配成输入客户工业系统的客户查询Q；查询处理单元（4），其被配置成基于存储在查询处理系统（1）的数据库（5）中的查询重制定模型QRM来自动实行输入客户查询Q到查询部分QP的查询分解，其中，针对每个所分解的查询部分QP，由查询处理单元（4）来确定所分解的查询部分在存储在查询处理系统（1）的数据库（6）中的应用语义模型ASM中是否可用，其中，查询处理单元（4）进一步被配置成：基于查询重制定模型QRM来自动重制定在应用语义模型ASM中不可用的查询部分，以及自动实行对应用语义模型ASM中可用的查询部分、以及重制定的语义查询部分的查询重组以生成通用查询gQ，所述通用查询gQ被应用于所述查询处理系统（1）的应用逻辑（3）以提供由应用查询接口AQI（2）所输出的查询结果QR。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于针对不同客户的工业系统提供通用查询接口的方法和系统。

背景技术

被用于信息检索和过滤的当前技术软件系统通常以分层结构来设计，如图1中所图示的。图1示出了软件系统的常规多层接口设计。在多层接口设计的最低层L0，存在包括客户或OEM的客户特定API的客户层。通常，对于不同的客户或技术领域需要特定的接口特征。这些技术领域例如可以包括例如汽车领域AUT、金属处理领域MET、自动化领域ATM、或任何其他种类的技术领域。每个技术领域可以包括一个或若干个针对不同客户或OEM的API，如图1的示图中所图示的。

多层接口的下一层L1具有数据云后端软件MSS的可用接口功能，该数据云后端软件MSS对于提供不同种类的功能的客户接口设计者而言可以是可见的，该不同种类的功能可以帮助实现其自己的客户接口。层L1中提供的功能可以包括资产（asset）操纵ASS-M，包括资产的创建、修改、删除或检索。此外，所提供的功能可以包括事件操纵EV-M，诸如事件的创建、修改、删除或检索。图遍历功能GT可以包括：获得资产部分、获得资产子类、获得事件子类或获得相关元素。

图1中所图示的多层接口的下一层L2包括通用接口，即，数据云后端通用SPARQL端点MSG EP。层L2的这种通用接口提供了基于查询语言的高度通用性的查询接口。查询语言可以是例如现代数据库语言（如SQL）或更高级的语义查询语言（如SPARQL）。层L2本身在特定数据模型（诸如数据库模型或语义模型）上操作。

如果用户在客户层L0上触发了查询，则接口逻辑可以通过从下一层向上调用接口例程（例如，资产操纵方法调用）来访问来自数据云后端系统（诸如，mind sphere系统）的信息。然后，接口逻辑本身利用SPARQL查询来调用SPARQL端点以用于资产操纵。SPARQL查询可以在web sphere应用的语义模型上操作。层L3可以包括数据云后端语义模型扩展MSSMExt。层L4可以包括数据云后端数据模型（具有基于REST的API）。

多层接口的不同层L可以将较高通用性的通用查询接口（诸如，SPARQL端点）与最终用户（例如，OEM）分离。层L2的通用接口确实通过附着或使用相同的数据模型来针对不同的客户提供不同的接口。

不同接口层L的创建针对每个客户引发了更高的开发努力。接口设计的一种可能的方式是使最终用户（诸如OEM）暴露于与数据模型尽可能接近的接口（诸如SPARQL端点）。然而，这样做的主要问题在于：应当使用通用查询接口（例如，SPARQL端点）的最终用户需要对数据模型有深入了解，这是因为没有该知识，用户制定该查询是不可能的。

在不知道该模型包含资产的情况下，用户不能够检索关于它们的信息。如果用户习惯了术语“设备”（其可以是数据云后端中的资产），则客户特定的用户接口或者客户训练就是必要的。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种用于针对不同客户的工业系统提供通用查询接口的方法和系统，其中客户可以在没有或具有较少的对底层工业系统的知识的情况下与该接口进行交互。

根据本发明的第一方面，该目的通过一种用于针对客户的工业系统提供通用查询接口的、提供了权利要求1的特征的方法来实现。

根据第一方面，本发明提供了一种用于针对客户的工业系统提供通用查询接口的方法，

该方法包括以下步骤：

基于所存储的查询重制定（reformulation）模型来实行由客户工业系统的应用查询接口所输入的客户查询到查询部分的查询分解，

确定接收到的客户查询的所分解的查询部分在所存储的应用语义模型中是否可用，

基于查询重制定模型来重制定在应用语义模型中不可用的查询部分，以及

实行对应用语义模型中可用的查询部分、以及重制定的查询部分的查询重组，以生成被应用于应用逻辑来提供查询结果的通用查询。

在根据本发明的第一方面的方法的可能实施例中，所存储的查询重制定模型包括：针对客户特定的术语与应用语义模型的应用语义模型术语之间的模型元素的术语的映射，以及被用于翻译模型术语的变换规则。

在根据本发明的第一方面的方法的另外可能的实施例中，所存储的应用语义模型包括本体模型。

在根据本发明的第一方面的方法的仍另外可能的实施例中，针对模型元素的术语的映射包括：数据源术语之间的映射、事件源术语之间的映射、以及其他信息术语之间的映射。

在根据本发明的第一方面的方法的仍另外可能的实施例中，所生成的通用查询经由本地和/或全局网络被传输到应用逻辑，该应用逻辑基于工业系统的通用数据模型来处理接收到的通用查询，以计算通用查询结果。

在根据本发明的第一方面的方法的仍另外的实施例中，基于所存储的查询重制定模型，将所计算的通用查询结果重制定成客户特定的查询结果，并且借助于客户工业系统的应用查询接口来输出。

根据第二方面，本发明还提供了一种包括权利要求7的特征的查询处理系统。

根据第二方面，本发明提供了一种用于针对不同客户的工业系统提供通用查询接口的查询处理系统，

其中，查询处理系统包括：

至少一个应用查询接口，其被适配成输入客户工业系统的客户查询；

查询处理单元，其被配置成基于存储在查询处理系统的数据库中的查询重制定模型来自动实行输入客户查询到查询部分的查询分解，其中，对于每个所分解的查询部分，由查询处理单元来确定所分解的查询部分在存储在查询处理系统的数据库中的应用语义模型中是否可用，

其中，查询处理单元进一步被配置成：基于查询制定模型来自动重制定在应用语义模型中不可用的查询部分，以及自动实行对应用语义模型中可用的查询部分、以及重制定的语义查询部分的查询重组以生成通用查询，该通用查询被应用于所述查询处理系统的应用逻辑，以提供由应用查询接口所输出的查询结果。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的仍另外可能的实施例中，所存储的查询重制定模型包括：针对客户特定的术语与应用语义模型的应用语义模型术语之间的模型元素的术语的映射，以及被用于翻译模型术语的变换规则。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的可能实施例中，所存储的应用语义模型包括本体模型。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的仍另外可能的实施例中，针对模型元素的术语的映射包括：数据源术语之间的映射、事件源术语之间的映射、以及其他信息术语之间的映射。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的另外可能的实施例中，所生成的通用查询经由本地或全局网络被传输到应用逻辑，该应用逻辑被适配成基于工业系统的所存储的通用数据模型来处理接收到的通用查询，以计算通用查询结果。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的另外可能的实施例中，由查询处理单元基于所存储的查询重制定模型将所计算的通用查询结果重制定成客户特定的查询结果，其中，客户特定的查询结果借助于客户工业系统的应用查询接口来输出。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的另外可能的实施例中，查询处理单元包括在服务提供商的服务器上实现的本地查询处理单元或远程查询处理单元。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的仍另外可能的实施例中，查询重制定模型是分散式的。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的仍另外可能的替换实施例中，查询重制定模型被存储在服务提供商的中央数据库中。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的另外可能的实施例中，应用查询接口包括：用以接收由工业系统的用户输入的客户查询的用户接口。

在根据本发明的第二方面的查询处理系统的仍另外可能的实施例中，应用查询接口包括：用以接收由工业系统的控制器生成的客户查询的数据接口。

附图说明

在下文中，参照附图更加详细地描述本发明的不同方面的可能实施例。

图1示出了用于图示常规多层接口的一般结构的示图；

图2示出了用于图示根据本发明的方法和系统的可能示例性实施例的示意图；

图3示出了根据本发明的方面的查询处理系统的可能示例性实施例的框图；

图4示出了根据本发明的方面的用于针对客户的工业系统提供通用查询接口的方法的可能示例性实施例的流程图。

具体实施方式

图2示意性地示出了根据本发明的方面的查询处理系统（QPS）1的可能示例性实施例。如图2中所图示的查询处理系统1可以用于针对不同客户的工业系统提供通用查询接口。客户可以是例如在相同技术领域中操作的制造公司。例如，客户可以是使用类似制造过程来生产车辆的不同的汽车公司。如图2的示意性框图中所图示的，根据本发明的查询处理系统1包括：至少一个应用查询接口（AQI）2，其被适配成输入客户工业系统（诸如制造设施）的客户查询Q。客户或制造公司的最终用户可以经由应用用户接口来访问由处理实体执行的应用，该应用用户接口可以包括某个种类的应用查询接口AQI，如图2的示意图中所图示的。应用查询接口2可以允许监视、诊断或信息检索。应用查询接口AQI 2可以形成图2中所图示的软件系统的应用逻辑3的前端。应用逻辑3的一个部分由去往存储应用语义数据模型（ASM）的数据库的查询端点形成。基于该系统的这些组件，可以处理和回答用户查询Q。在可能的实施例中，应用查询接口AQI也可以是多层的。

图2中所图示的查询处理系统1包括：查询处理单元（QPU）4，其被配置成基于存储在查询处理系统1的数据库5中的查询重制定模型QRM来自动实行输入客户查询Q到查询部分的查询分解。针对每个所分解的查询部分QP，可以由查询处理单元4确定所分解的查询部分在存储在查询处理系统1的数据库6中的应用语义模型ASM中是否可用。应用语义模型ASM包括：应用的语义描述，其包括数据源、系统事件和附加信息（诸如，诊断情况等）。查询处理单元4进一步被配置成：基于查询重制定模型QRM来自动重制定在应用语义模型ASM中不可用的查询部分QP，以及自动实行对应用语义模型ASM中可用的查询部分QP以及重制定的语义查询部分QP的查询重组，以生成通用查询。然后，由查询处理单元4将所生成的通用查询应用于查询处理系统1的应用逻辑3，以提供查询结果。查询结果由应用查询接口2输出到工业系统的用户。

在可能的实施例中，存储在数据库5中的查询重制定模型QRM可以包括：针对客户特定的术语与应用语义模型ASM的应用语义模型术语之间的模型元素的术语的映射，以及用于翻译模型术语的变换规则。在可能的实施例中，存储在数据库6中的应用语义模型ASM可以包括本体模型。针对模型元素的术语的映射可以包括例如数据源的数据源术语之间的映射、事件源的事件源术语之间的映射、以及其他信息术语之间的映射。

在可能的实施例中，可以经由本地和/或全局网络将查询处理单元4提供的所生成的通用查询gQ传输或提供给应用逻辑3。该系统的应用逻辑3被适配成基于工业系统的所存储的通用数据模型来处理接收到的通用查询gQ，以计算通用查询结果gQR。在可能的实施例中，可以由查询处理单元4基于所存储的查询重制定模型QRM将所计算的通用查询结果gQR重制定成客户特定的查询结果。然后，借助于客户工业系统的应用查询接口AQI来输出客户特定的查询结果。在可能的实施例中，查询处理系统的查询处理单元4可以包括在客户工业系统的站点上的本地查询处理单元。在替换的实施例中，查询处理系统1的查询处理单元4可以包括在服务提供商的远程服务器上实现的远程查询处理单元。此外，查询重制定模型QRM可以以可能的实现方式、以分散式方式被存储在不同的站点、特别是工业系统的站点处。此外，在替换的实施例中，查询重制定模型QRM也可以存储在服务提供商的中央数据库中。

查询处理系统1的应用查询接口（AQI）2可以包括用以接收由客户工业系统的用户输入的客户查询Q的用户接口。应用查询接口AQI 2可以进一步包括用以接收由客户工业系统的控制器生成的客户查询的数据接口。

查询处理单元QPU 4可以包括查询重制定推理器。该查询重制定推理器可以阻止应用查询接口AQI与应用逻辑AL 3之间的直接链路。在可能的实施例中，被输入到系统1的应用查询接口AQI 2中的查询可以由查询处理单元4的查询重制定推理器立即拦截。在可能的实施例中，查询处理单元4可以包括：查询分解模块4A，其被适配成将接收到的查询Q分解成单个术语。在可能的实施例中，查询分解模块4A可以实现不同的方法，包括模式匹配以及软件编译和反编译方法。

在可能的实施例中，查询处理单元4可以包括图2的实施例中所示的查询推理模块4B。在可能的实施例中，可以将查询分解模块4A所提供的查询部分或查询术语与存储在数据库6中的应用语义模型ASM进行比较。使用存储在数据库5中的查询重制定模型QRM来重制定在应用语义模型ASM中不可用的查询部分。在可能的实施例中，查询处理单元4可以包括如图2的示意图中所图示的查询重组模块4C，该查询重组模块4C被适配成实行查询重组过程，其中，所有查询部分或查询术语（包括来自原始应用语义模型ASM的那些术语、或在动态查询重制定过程期间创建的那些术语）被重组成单个查询。在可能的实施例中，可以通过模式匹配来实行查询组成或查询重组，在模式匹配中，由查询重制定模型QRM的匹配部分来替换查询Q的查询部分。可以将所得到的动态生成的查询往回反馈到标准应用逻辑3中，其中现在可以使用所生成的查询来调用通用查询端点。该系统可以使用其系统固有的数据模型元素来处理对回答的答复（正向处理的结束）。

可以针对做出调用的用户来动态地重制定所计算的查询结果QR。在可能的实施例中，查询结果QR中的包含对于做出调用的用户未知的应用语义模型元素的那些部分可以借助于查询重制定推理单元4B、基于存储在数据库5中的查询重定制模型QRM而被重定制成对于客户或用户已知的原始模型术语。在某些情况下，不需要重制定，例如在数据检索中，仅纯数据（例如，数字）可以被输出给用户，使得不需要任何查询结果重制定。查询重制定推理模块4B可以包括：诸如本体推理器之类的标准推理软件组件，特别是在针对应用语义模型ASM和查询重制定模块QRM挑选了本体数据模型的情况下。

存储在该系统的数据库5中的查询重制定模型QRM可以包括：可以在查询重制定过程中使用的模型元素和变换规则的集合。在查询推理步骤期间，使用所存储的查询重制定模型QRM来自动重制定在应用语义模型ASM中不可用的查询部分。查询重制定模型QRM可以包含：针对特定客户数据术语与对应的应用语义模型术语之间的模型元素的术语的映射。可能需要被映射的模型元素（如：<应用模型>映射到<客户模型>）可以包括数据源类型（诸如，“SPS”被映射到“ASSET”）、事件（诸如“高温”被映射到“80摄氏度以上的温度”）和另外的信息（诸如，“诊断的规则（43）实例：存在传送器块创建实例（警报）”被映射到“诊断规则43：如果传送器块发出警报”）。

用于查询重制定的附加支持规则R可以形成存储在数据库5中的查询重制定模型QRM的一部分。这些规则R可以在如下重制定情况中有所帮助：其中仅仅术语重制定失败，并且要考虑工业系统的客户模型内的模型元素与应用程序语义模型ASM之间的更复杂的关系。例如，在特定条件X下，数据源可以被称为源A，但是在另一个不同的条件Y下，同一数据源将被视为源D。将针对该数据源的模型术语翻译成另一个模型术语（例如，从客户模型术语翻译成应用语义模型术语）需要规则R，如：“如果条件=X，则将A映射到App-sem-Model-U”，以及“如果条件=Y，则将D映射到App-sem-Model-U”。

因此，查询重制定模型QRM可以提供应用语义模型ASM（应用世界）与客户模型（最终用户世界）之间的桥梁。此外，查询重制定模型QRM可以包含客户特定的部分（映射、规则）、以及适用于汽车领域中的一组客户（诸如OEM）的其他部分。查询重制定模型QRM和模型部分可以维持是集中式或分散式的。此外，查询重制定模型可以被重复使用，并且与其他模型交叉检查。取决于查询重制定模型QRM一致性检查的表达性，可以实现版本控制、模型集成等。查询处理系统1可以借助于FPGA来实现。

图3示出了根据本发明的方面的查询处理系统（QPS）1的可能示例性实施例的示意框图。在图3中所图示的实施例中，查询处理系统1包括：在服务提供商的服务器7上实现的查询处理单元（QPU）4和应用逻辑（AL）3。服务器7有权访问中央数据库8，该中央数据库8包括查询重制定模型QRM和应用语义模型ASM。在图3中所图示的实施例中，两个客户A、B操作工业系统，诸如制造系统9A、9B，制造系统9A、9B包括一个或几个子系统或机器10A、10B，该子系统或机器10A、10B包括应用查询接口（AQI）2A、2B，如图3中所示。应用查询接口2A、2B可以例如包括用户接口，该用户接口接收由用户（诸如，相应工业系统的技术人员）输入的客户查询。应用查询接口AQI 2A、2B还可以包括数据接口，用以接收由相应工业系统9A、9B的控制单元或控制器生成的客户查询。在所图示的实施例中，应用查询接口AQI 2A、2B经由本地或全局网络11连接到服务提供商的服务器7。不同客户A、B的客户查询Qa、Qb经由网络11被提供给在服务提供商的服务器7上实现的查询处理单元4。查询处理单元4被适配成：基于存储在数据库8的存储器5中的查询重制定模型QRM来自动实行接收到的客户查询Q到查询部分的查询分解，如图3中所示。针对每个所分解的查询部分QP，可以由服务器7的查询处理单元4确定所分解的查询部分QP在存储在数据库8的存储器6中的应用语义模型ASM中是否可用。查询处理单元4被配置成：基于查询重制定模型QRM来自动重制定在应用语义模型ASM中不可用的查询部分QP。此外，查询处理单元4可以被适配成：自动实行对应用语义模型ASM中可用的查询部分QP、以及重制定的语义查询部分QP的查询重组，以生成通用查询gQ，该通用查询gQ被应用于在服务器7上实现的应用模型3，以提供被往回传输到相应应用查询接口2A、2B的查询结果QR，如图3中所示。应用查询接口2A、2B可以输出相应接收到的查询结果QRa、QRb。

图4示出了根据本发明的方面的用于针对不同客户的工业系统提供通用查询接口的方法的可能示例性实施例的流程图。在所图示的实施例中，该方法包括若干个主要步骤。在第一步骤S1中，基于所存储的查询重制定模型QRM来实行由客户工业系统的应用查询接口AQI所输入的客户查询Q到查询部分QP的查询分解。

在另外的步骤S2中，确定接收到的客户查询Q的所分解的查询部分QP在所存储的应用语义模型ASM中是否可用。

在另外的步骤S3中，基于所存储的查询重制定模型QRM来自动重制定在应用语义模型ASM中不可用的查询部分QP。

在另外的步骤S4中，实行对应用语义模型ASM中可用的查询部分QP、以及重制定的查询部分QP的查询组成以生成通用查询gQ，该通用查询gQ被提供给应用逻辑AL以提供查询结果QR。

在可能的实施例中，可以经由本地或全局网络将在步骤S4中生成的通用查询gQ传输到应用逻辑AL，该应用逻辑AL基于相应工业系统的通用数据模型来处理接收到的通用查询gQ，以计算通用查询结果gQR。然后，可以使用所存储的查询重制定模型将该通用查询结果重制定成客户特定的查询结果。然后，借助于相应客户工业系统的应用查询接口AQI来输出客户特定的查询结果。

针对以下示例，可以更详细地解释根据本发明的方法和系统的操作。

在汽车公司A（客户A）内以及在其他汽车公司B（客户B）内，存在用于生产汽车的类似过程。该生产过程的一个部分是给汽车上漆。可以假设的是，将应用类似的生产技术和类似的设备来给A公司和B公司中的汽车上漆。然而，这两个公司中的生产线的具体设置很可能在许多细节上有所不同。上漆的一部分是由某种喷涂设备实行的对金属件的实际着色应用。在公司A中，该设备被称为“喷嘴（Spritzdüse）”，在公司B中，它被称为“喷漆嘴（Lackierdüse）”。另外，公司A已经将“喷嘴”放置在“生产线（Produktionslinie）32”和“部分（Abschnitt）9”中，而在公司B中，“喷漆嘴”设备实际上位于“带（Band）4a”中以及在“模块（Modul）5”中。

公司A：“生产线32”->“部分9”->“喷嘴”

公司B：“带4a”->“模块5”->“喷漆嘴”

喷涂设备是关键组件，因此必须观察该喷涂设备以防止停机。它具有与其附接的传感器，该传感器递送传感器信息（事件）以用于进一步处理或者将信息递送给人类用户。因此，喷涂设备是数据源。

公司A：

“生产线32”->“部分9”-> [数据源：“喷嘴”，事件：“堵塞（verstopft）”]

公司B：

“带4a”->“模块5”-> [数据源：“喷漆嘴”，事件：“添加（zugesetzt）”]

这两个公司从C公司获得了其上漆线（lacquering line），C公司安装了原始线及其通用软件。除了其他组件外，该软件还包括供公司A和B的雇员使用的应用查询接口AQI、以及定义了上漆生产线的物理组件的数据模型（应用语义模型）。

详细地，该模型的一个部分包括以下信息：

公司C：

“元素（element）3A”->“资产（asset）4F”-> [数据源：“喷射（Düse），事件：“1”]

这意味着，对于公司A和B中非常相同的构造、以及对于上漆线的生产商（公司C）的原始设计，存在上漆生产线的三个不同数据模型（公司A、B、C）。

负责上漆线的运作的公司A或B中的最终用户现在通常经由应用用户接口来访问该应用。这可以包括当前工业系统中的某个种类的应用查询接口AQI（允许监视、诊断、信息检索等）。该应用查询接口AQI是用于上漆线的已安装的软件系统的前端，可以在其中处理和回答用户查询Q。

公司A中的查询：“生产线32，部分9，喷嘴堵塞吗”

公司B中的查询：“带4a，模块5，是否添加了喷漆嘴”。

例如，在公司A内，查询重制定推理器现在获得查询“生产线32，部分9，喷嘴堵塞吗”。推理器（基于其内部查询重制定模型）将该查询分解成各部分：

“生产线32”==元素3A

“部分9”==资产4F

“喷嘴堵塞”==喷射（Düse）：l

在这之后，推理器可以关于所分解的查询进行推理（即，该查询的所有所需部分是否可用，被替换的部分是否正确等等），并且组成最终查询：

“元素3A、资产4F，喷射1吗”

现在，可以在安装上漆线时由公司C最初递送的软件来处理该问题。

对于公司B，重制定推理是：

“带4a”==元素3A

“模块5”==资产4F

“喷嘴堵塞”==喷射：l

再次，导致针对上漆线的重制定的查询：

“元素3A、资产4F，喷射1吗”

例如，从“生产线32”到“元素3A”或从“带4a”==“元素3A”的映射由查询重制定推理器基于查询重制定模型QRM中保存的信息来生成，例如：

“如果公司==A”，则将“生产线32”映射到“元素3A”

“如果公司==B”，则将“带4a”映射到“元素3A”

查询“元素3A、资产4F、喷射1吗”现在被往回反馈到标准应用逻辑AL3中：现在可以使用所生成的查询来调用通用查询端点。该系统正在使用其系统固有的数据模型来处理该回答。现在可以以完全相反的方式将查询结果往回传输到做出调用的用户。

例如，“元素3A，资产4F，喷射1吗”为真（TRUE）。然后用户得到

公司A：“喷嘴堵塞”

公司B：“添加喷漆嘴”

作为查询结果QR、以及诊断系统的输出。