CN104144204A - 针对工业模拟使用基于云的数据 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种系统和方法。基于云的模拟生成服务从多个工业客户收集工业数据以在云平台上进行存储和分析。该服务采用模拟生成器组件，其分析数据以有助于生成用于模拟工业自动化系统的模拟模型，包括模拟或仿真工业设备、工业过程、其他工业资产或网络相关的资产或设备及其彼此之间相应的相互关系。该模拟生成器组件还分析修改数据，以有助于基于该修改生成用于模拟该工业自动化系统的修改的模拟模型。模拟生成器组件使用模拟模型或修改的模拟模型来进行操作模拟，以有助于：确定做出修改是否恰当；确定或预测修改后的工业自动化系统的性能；确定修改与工业自动化系统的兼容性；或确定或预测在处理工作定单时工业自动化系统的性能。

Description

针对工业模拟使用基于云的数据

相关申请

本申请要求于2013年5月9日提交的题为“远程服务与资产管理系统及方法(REMOTE SERVICES AND ASSET MANAGEMENTSYSTEMS AND METHODS)”的美国临时专利申请序列号61/821,639的优先权，其全部内容通过引用合并到本文中。

技术领域

本申请一般涉及工业自动化，并且更具体地涉及使用基于云的数据进行工业系统的工业模拟。

背景技术

工业控制器及其相关联的输入/输出(I/O)设备对于现代自动化系统的操作可以是有用的。这些工业控制器可以与工厂底层(plant floor)的现场设备进行进行接口，以对与如产品制造、材料处理、批处理、监督控制以及其他这样的应用等的目的有关的自动化处理进行控制。工业控制器可以存储并且执行用户定义的控制程序以结合受控处理进行决策。这样的程序可以包括但不限于梯形逻辑(ladder logic)、顺序功能图、功能块图、结构化文本或其他这样的编程结构。一般地，工业控制器可以从能够提供关于受控系统的一个或更多个状态的离散的遥测数据的传感器与测量设备读取输入数据，并且可以根据用户定义的程序基于这些输入来生成控制输出。

除了工业控制器及其相关联的I/O设备之外，一些工业自动化系统还可以包括低等级的控制系统，如视觉系统、条形码标记系统、变频驱动、工业机器人等，其可以对工业处理的部分进行局部控制，或者其可以具有自己的局部化控制系统。

组成给定的工业自动化系统的工业设备、工业处理、其他工业资产以及网络相关的资产的集合通常在不断变动。由于系统扩展、维护顾虑以及设备升级，可频繁地添加、移除、切换、替代、重新配置或更新工业设备或其他资产；可频繁地修改工业处理；可频繁地添加、移除、切换、替代、重新配置或更新网络相关的组件(例如，网络相关设备或软件)等等。对工业自动化系统的这样的修改潜在地具有对工业自动化系统的性能的正面或负面的影响。

上述的如今的工业控制和商业系统的缺陷仅意在提供传统系统的一些问题的概要而非意为穷尽性的。传统系统的其他问题以及本文所描述的各种非限制性实施方式的相应益处基于对以下描述的查阅会变得更加明显。

发明内容

为了提供本文中所描述的一些方面的基本理解，下面给出了简化的概述。该概述不是广泛的综述，也不意在标识重要/关键元件或描绘本文所描述的各个方面的范围。其目的仅在于以简化形式给出一些概念作为后面给出的更详细的描述的前奏。

所公开的主题的各个方面以及实施方式涉及在云平台中使用数据分析来有助于工业自动化系统的模拟操作。基于云的模拟生成服务可以从与用于云平台上的存储与分析的一个或更多个工业客户端相关联的工业自动化系统收集工业数据(例如，与工业自动化系统有关的数据)。该服务可以采用能够分析工业数据的模拟生成器组件来有助于生成能够模拟或仿真工业自动化系统的模拟模型，包括对工业设备、工业处理、其他工业资产、或网络相关的资产或设备、以及其相应的彼此间的相互关系(例如，功能和/或通信相互关系)进行模拟或仿真。模拟生成器组件还可以对修改数据(例如，与对所考虑的工业自动化系统的修改有关的工业数据)进行分析，以有助于能够基于该修改而生成模拟或仿真工业自动化系统的修改模拟模型。

模拟生成器组件可以使用模拟模型和/或修改模拟模型来进行操作模拟，以有助于确定模拟模型和/或修改模拟模型对操作数据集(例如，测试数据、历史操作数据等)的响应。模拟生成器组件可以基于从使用模拟模型和/或修改模拟模型进行的操作模拟中获取的响应(例如，模拟响应数据)来确定或预测相应的工业自动化系统和/或相应的修改自动化系统的响应(例如，现实世界响应)。模拟生成器组件可以评估操作模拟的结果，以有助于：确定对工业自动化系统做出修改是否恰当；确定修改集中的哪种修改或修改组合恰当(如果有的话)；确定或预测修改工业自动化系统的性能；确定修改或修改组合与工业自动化系统的兼容性；或确定或预测当处理工作定单(work order)时工业自动化系统的性能。

为了实现上述及有关目的，在本文中结合以下描述和附图对某些示意性方面进行了描述。这些方面表示可以实现的各种方式，本文意在涵盖所有这些方式。当结合附图考虑以下详细描述时，根据以下详细描述，其他优点和新颖特征会变得明显。

附图说明

图1示出了根据所公开主题的各种实现与实施方式的示例系统(例如，模拟生成系统)的框图，该系统可以有助于基于与工业企业有关的基于云的数据来生成与该工业企业相关联的工业自动化系统的模拟模型。

图2是根据所公开主题的各个方面与实施方式的示例工业企业的高等级概要的图，该工业企业可以利用(leverage)基于云的服务，包括模拟生成服务、数据收集服务以及数据存储服务。

图3呈现了根据所公开主题的各种实现与实施方式的示例性系统(例如，基于云的或部分基于云的模拟生成系统)的框图。

图4示出了根据所公开主题的各个方面与实施方式的示例性系统的图，该系统可以有助于通过基于云的模拟生成系统、至少部分地基于用户特定的工业数据的集合来生成工业模拟。

图5示出了这些示例数据类之间的示例分层关系的图。

图6描绘了根据所公开主题的各个方面与实现的示例系统的框图，该示例系统可以被配置成包括下述工业设备：该工业设备可以用作或操作为工业自动化系统的其他工业设备的云代理，以有利于将工业数据迁移到云平台以便通过模拟生成系统进行归类与分析。

图7示出了根据所公开主题的各个方面与实现的示例系统的框图，该系统可以采用可以用作一组工业设备的云代理的防火墙盒(proxy box)，以有利于将工业数据迁移到云平台以便由模拟生成系统进行归类与分析。

图8示出了根据所公开主题的各个方面与实现的示例设备模型的框图。

图9呈现了根据所公开主题的各个方面与实现的示例系统的框图，该系统能够有助于从与各个工业自动化系统相关联的设备与资产中收集数据以存储在基于云的数据存储装置(data storage)中。

图10示出了根据所公开主题的各个方面与实施方式的基于云的系统的框图，该基于云的系统可以采用模拟生成系统来有助于与工业自动化系统相关联的模拟生成服务。

图11示出了根据所公开主题的各个方面与实施方式的示例方法的流程图，该方法可以有助于基于与工业自动化系统有关的基于云的数据来模拟工业自动化系统。

图12描绘了根据所公开主题的各个方面与实施方式的示例方法的流程图，该方法可以有助于基于与工业自动化系统有关的基于云的数据集来模拟该组工业自动化系统中的工业自动化系统。

图13呈现了根据所公开主题的各个方面与实施方式的示例方法的流程图，该方法可以有助于基于与工业自动化系统有关的基于云的数据集来模拟对该组工业自动化系统中的工业自动化系统的修改。

图14呈现了根据所公开主题的各个方面与实施方式的示例方法的流程图，该方法可以有助于确定是否要基于与工业自动化系统相关联的修改模拟模型来修改该工业自动化系统。

图15示出了根据所公开主题的各个方面与实施方式的另一种示例方法的流程图，该方法可以有助于确定是否要基于与工业自动化系统相关联的修改模拟模型来修改该工业自动化系统。

图16描绘了根据所公开主题的各个方面与实施方式的另一种示例方法的流程图，该方法可以有助于确定是否要基于与工业自动化系统相关联的各个修改模拟模型来修改该工业自动化系统，以及如果要修改，则确定要实现哪种修改。

图17呈现了根据所公开主题的各个方面与实施方式的另一种示例方法的流程图，该方法可以基于工业自动化系统的模拟模型来模拟与工作定单相关联的生产，以有利于确定或预测在与该工作定单相关联的生产期间该工业自动化系统的响应。

图18是示例计算和/或操作环境。

图19是示例计算和/或联网环境。

具体实施方式

现参照附图描述本主题公开内容，其中，贯穿全文相同的附图标记用于指代相同的元件。在下面的描述中，为了说明起见，阐述了大量的具体细节以便提供其全面的理解。然而，明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本主题公开内容。在其它实例中，以框图形式示出了已知的结构和装置，以便有助于其描述。

工业自动化系统可以执行各种处理以生产所期望的产品或经加工的材料。工业控制系统可以包括各种工业设备、工业处理、其他工业资产以及网络相关资产(例如，通信网络设备和软件)。组成给定的工业自动化系统的工业设备、工业处理、其他工业资产和网络相关资产的集合通常可处于不断变化中。由于系统扩展、维护顾虑和设备升级，工业设备或其他资产可频繁地被添加、移除、切换、替换、重新配置或更新；工业处理可频繁地被修改；网络相关组件(例如，网络相关设备或软件)可频繁地被添加、移除、切换、替换、重新配置或更新；等等。对工业自动化系统的这样的修改可潜在地对工业自动化系统的性能具有积极的或消极的影响。

为此，给出了所公开主题的各种系统、方法和技术，其涉及云平台中的数据分析(例如，大数据分析)的使用以有助于工业自动化系统的模拟操作。基于云的模拟生成服务(例如，利用收集组件)可以从与一个或更多个工业客户(例如，工业企业)相关联的工业自动化系统中收集工业数据(例如，与工业自动化系统有关的数据)以用于云平台上的存储(例如，在基于云的数据存储库(data store)中)和分析。模拟生成服务可以利用模拟生成器组件，该模拟生成器组件可以分析工业数据以有助于生成模拟模型，该模拟模型可以模拟或仿真工业自动化系统，包括模拟或仿真工业设备、工业处理、其他工业资产、或者网络相关资产或设备(例如，网络通信或路由设备、网络交换机、网络相关软件或操作系统等)、以及它们彼此各自的相互关系(例如，功能和/或通信相互关系)。当对工业自动化系统的修改在考虑之中时，模拟生成器组件可以连同与工业自动化系统有关的工业数据一起分析修改数据(例如，与在考虑之中的对工业自动化系统的修改有关的工业数据)，以有助于生成修改的模拟模型，该修改的模拟模型可以基于该修改来模拟或仿真工业自动化系统，包括该修改的模拟或仿真。

模拟生成器组件可以使用模拟模型和/或修改的模拟模型来执行操作模拟，以有助于确定模拟模型和/或修改的模拟模型对操作数据集合(例如，测试数据、历史操作数据、表示工作定单的数据等)的响应。模拟生成器组件可以基于从使用模拟模型和/或修改的模拟模型所执行的操作模拟获得的响应(例如，模拟响应数据)，来确定或预测相应的工业自动化系统和/或相应的修改的自动化系统的响应(例如，真实世界响应)。除了本文中所公开的其他特征或实现之外，模拟生成器组件可以评估操作模拟的结果以有助于下述各项：确定对工业自动化系统进行修改是否适当，确定一组修改中的哪种修改或修改组合适当(如果存在的话)(例如，基于所定义的操作标准集合而言的最优选的)，确定修改或修改组合与工业自动化系统的兼容性，或者确定或预测当处理工作定单时工业自动化系统的性能。

如本申请中所使用的，术语“部件”、“系统”、“平台”、“层”、“控制器”、“终端”、“站”、“节点”、“接口”意在指代计算机相关的实体或与具有一个或更多具体功能性的操作设备有关的实体或是具有一个或更多具体功能性的操作设备的一部分，其中，这样的实体可以是硬件、硬件和软件的组合、软件或执行的软件。例如，部件可以是但不限于处理器上运行的处理、处理器、硬盘驱动器、包括附接的(例如，旋拧的或螺栓固定的)或可移除地附接的固态存储驱动器的(光学或电磁存储介质的)多个存储驱动器；对象；可执行的；执行的线程；计算机可执行的程序、和/或计算机。借助于说明，服务器和在服务器上运行的应用程序两者可以是部件。一个或更多部件可以驻留在执行的处理和/或线程内，并且部件可以位于一个计算机上和/或分布在两个或更多个计算机之间。此外，本文中所描述的部件可以根据多种计算机可读存储介质执行，计算机可读存储介质具有在其上存储的各种数据结构。部件可以经由本地和/或远程处理如根据具有一个或更多数据包(例如，经由信号来自与本地系统、分布式系统中的另一部件进行接口的一个部件的和/或跨网络如具有其它系统的互联网的数据)的信号进行通信。作为另一示例，部件可以是具有由机械零件提供的具体功能性的设备，机械部件由电气或电子电路系统操作，电气或电子电路系统由软件或由处理器执行的固件应用程序操作，其中，处理器可以在设备的内部或外部，并且至少执行软件或固件应用程序的一部分。作为又一示例，部件可以是通过不具有机械零件的电子部件提供具体功能性的设备，电子部件可以包括其中的处理器以执行软件或固件，软件或固件至少部分提供电子部件的功能性。作为再一示例，接口(多个接口)可以包括输入/输出(I/O)部件以及相关联的处理器、应用程序或应用程序编程接口(API)部件。尽管上述示例针对部件的多个方面，但是举例的方面或特征还应用于系统、平台、接口、层、控制器、终端等。

如本文中所使用的，术语“推理(to infer)”和“推理(inference)”通常指代根据经由事件和/或数据捕获的观察的集合推出或推理系统、环境和/或用户的状态的处理。推理可以用于识别具体的上下文或动作，或可以生成例如关于状态的概率分布。推理可以是概率性的——也就是说，关于感兴趣的状态的概率分布的计算基于考虑数据和事件。推理还指代用于根据事件和/或数据的集合组成高级事件的技术。这样的推理根据观察的事件和/或存储的事件数据的集合产生新的时间或动作的构造，无论事件在相近的时间接近上是否相关，以及无论事件和数据是否来自一个或若干个时间和数据来源。

另外，术语“或”意在表示包括性的“或”而非排它性的“或”。也就是说，除非另外指出或根据上下文清楚的，短语“X使用A或B”意在表示任何自然包括性的排列。也就是说，短语“X使用A或B”满足下列实例中的任何一个：X使用A；X使用B；或X使用A和B两者。另外，本说明书和所附权利要求中所使用的冠词“一个(a)”和“一个(an)”通常应当被解释为表示“一个或更多个”，除非另外指出或根据上下文清楚针对单数形式。

此外，本文中所使用的术语“集合”排除空集；例如，其中不具有元素的集合。从而，本主题公开内容中的“集合”包括一个或更多个元件或实体。作为说明，控制器的集合包括一个或更多个控制器，数据资源的集合包括一个或更多个数据资源；等。同样，本文中使用的术语“组”指代一个或更多个实体的集合；例如，节点组指代一个或更多节点。

可以根据可以包括大量装置、部件、模块等的系统给出各个方面或特征。应当明白和理解的是：多个系统可以包括另外的装置、部件、模块等，和/或不包括结合图所讨论的所有的装置、部件、模块等。还可以使用这些方法的组合。

图1示出了根据所公开的主题的各种实现和实施方式的示例系统100(例如，模拟生成系统)的框图，该系统100可以有助于基于与工业企业有关的基于云的数据来生成与工业企业相关联的工业自动化系统的模拟模型。该系统100包括收集组件102(例如，数据收集组件)，收集组件102可以与工业自动化系统104相关联，工业自动化系统104与工业企业相关联。工业自动化系统104可以包括一个或更多个工业设备106、工业处理108、或其他工业资产110，其可以根据所期望的工业自动化系统配置而贯穿工业设施来分布。工业自动化系104可以执行工业处理或其他动作以有助于生产所期望的产品、经加工的材料等作为输出。

工业自动化系统104还可以包括网络组件112，其可以与工业自动化系统104的各种工业设备106、处理108和/或其他资产110相关联(例如，与其进行接口，通信上与其连接)，以有助于经由网络组件112的各种工业设备106、处理108和/或其他资产110之间的信息(例如，命令或控制信息、状态信息、生产信息等)的通信。网络组件112可以与收集组件102相关联(例如，与其进行接口，通信上与其连接)，以有助于工业自动化系统104与收集组件102之间的数据的通信。

收集组件102可以监视或跟踪工业自动化系统104的操作。收集组件102可以接收、获得、检测或收集与工业自动化系统104和网络组件112的操作有关的数据。例如，收集组件102可以接收与工业设备106有关的数据(例如，工业设备的操作或状态、工业设备的属性或特性、工业设备的维护记录、工业设备的配置等)、与工业处理108有关的数据(例如，工业处理的操作或状态、工业处理的属性或特性、与工业处理相关联的维护记录、工业处理的配置等)、以及与其他工业资产110有关的数据(例如，工业资产的操作或状态、工业资产的属性或特性、与工业资产相关联的维护记录、工业资产的配置等)。收集组件102还可以接收或收集与网络组件112的组件的操作有关的数据(例如，网络设备或资产的操作或状态、与通信信道相关联的通信条件、通信信道的总带宽、通信信道的可利用带宽、网络设备或资产的属性或特性、与网络设备或资产相关联的维护记录、网络设备或资产的配置等)。

系统100还可以包括数据存储库114，数据存储库114可以与收集组件102相关联(例如，与其进行接口，通信上与其连接)。收集组件102可以将从工业自动化系统104和网络组件112接收或收集的数据提供(例如，传输，写入等)至数据存储库114以用于存储在数据存储库114中。

系统100还可以包括模拟生成器组件116(例如，模拟建造器组件)，模拟生成器组件116可以生成模拟模型，该模拟模型可以仿真、建模或模拟工业自动化系统104和相关联的网络组件112的操作。模拟生成器组件116可以与数据存储库114相关联(例如，与其进行接口，通信上与其连接)，以有助于获得与工业自动化系统104和网络组件112相关联的数据，以有助于生成工业自动化系统104的模拟模型。

在一些实现中，模拟生成器组件116、收集组件102、和/或数据存储库114可以位于云平台中，该云平台可以与工业自动化系统104进行接口。根据各种其他实现，模拟生成器组件116、收集组件102、和/或数据存储库114中的一个或更多个可以位于与工业自动化系统104相关联的工厂或原始设备制造商(OEM)等级，或可以位于不同的平台或等级中。

模拟生成器组件116可以针对大量所期望的目的而生成工业自动化系统104的模拟模型。例如，模拟生成器组件116可以生成模拟模型，以有助于根据所定义的操作标准集合来确定或预测工业自动化系统104是否将在定义条件集下合乎期望地(例如，胜任地、适当地、最佳地等)操作。模拟生成器组件116还可以生成模拟模型(例如，修改的工业自动化系统的模型)，以有助于根据所定义的操作标准集合来确定或预测在考虑中的工业自动化系统的修改是否是期望的(例如，将会改进系统104，将不会表现不佳，将不会伤害系统104等)。模拟生成器组件116还可以生成模拟模型(例如，对工业自动化系统104的各种修改的模型)，以有助于根据所定义的操作标准集合来确定或预测考虑中的一个或更多个修改是否是所期望的。

在再一示例中，模拟生成器组件116可以生成对工业自动化系统104的修改的模拟模型，并且可以将历史操作数据集合应用于模拟模型，以有助于确定或预测具有修改的工业自动化系统104是否可以合乎期望地响应于历史操作数据集合，或基于历史操作数据集合来确定在修改的工业自动化系统的修改的模拟模型的响应与工业自动化系统的响应之间存在什么样的所确定或预测的响应差异。在又一示例中，关于产品或已加工的材料的工作定单，模拟生成器组件116可以将与工作定单有关的操作数据集合应用于工业自动化系统104的模拟模型，以有助于根据所定义的操作标准集合来确定或预测工业自动化系统104是否可以合乎期望地处理或实现工作定单。例如，模拟生成器组件116可以执行工业自动化系统104对工作定单的处理的模拟，以有助于基于所定义的操作标准集合来确定或预测工业自动化系统104是否将能够满足与工作定单、购买者或与工业企业相关联的制造商相关联的定单完成参数集(例如，时间限制、财政限制、产品质量限制等)。

为了有助于生成工业自动化系统104的模拟模型，模拟生成器组件116可以访问数据存储库114(例如，基于云的数据存储库)以获得与工业自动化系统104和/或另一工业自动化系统(例如，包括可以与工业自动化系统104的工业设备106、处理108和/或资产110相同或相似的工业设备、处理和/或资产的另一系统)有关的数据集合。数据集合可以包括例如与各个工业设备106、工业处理108、其他工业资产110、或网络组件112的网络相关设备的相应属性、特性、功能、配置等有关的信息；或与彼此相关的工业设备106、工业处理或其他资产的配置有关的信息。例如，工业设备104或工业处理106的属性或特性可以包括与工业设备或处理相关的机械或处理属性或特性(例如，与工业设备相关的机械延迟、处理周期时间、操作调度等)。作为另一示例，网络相关设备的属性或特性可以包括相应的网络相关设备的通信属性或特性(例如，无线和/或有线通信功能性、网络或通信协议的类型、网络或通信规范、总带宽等)。

数据集合还可以包括例如与彼此相关的网络相关设备的配置或者与工业设备106、工业处理108和/或其他工业资产110有关的网络相关设备的配置有关的信息；与由工业自动化系统104利用的软件、固件和/或操作系统有关的信息(例如，软件、固件和/或操作系统的类型、版本、修订、配置等)；与工业设备106、工业处理108、工业资产110、网络组件112的网络相关设备等之间的功能和通信关系有关的信息(例如，工业设备之间的通信连接或条件、通信设备之间的连接的类型、工业设备与网络相关设备之间的通信连接等)。数据集合还可以包括例如与和工业自动化系统104有关的人类行为或交互有关的信息(例如，维修调度表、操作者的与工业自动化系统的、换班(shift)特定或操作者特定的行为或交互)；与特定时间处或与特定项目有关的工业自动化系统104的生产或处理流程有关的信息；和/或与工业自动化系统104的其他方面或特征有关的信息。

模拟生成器组件116可以分析与工业自动化系统104和/或其他工业自动化系统有关的数据集合，以有助于模拟或仿真工业自动化系统104以及其组成设备、处理和其他资产。至少部分地基于数据集合的分析结果，模拟生成器组件116可以模拟或仿真工业自动化系统104(例如，确定和/或生成其模拟或仿真)，包括：确定相应地模拟或仿真相应的工业设备106、工业处理108、其他资产110以及网络组件112的网络相关设备，模拟或仿真相应的工业设备106、工业处理108、其他工业资产110以及网络组件112的网络相关设备之间的相互关系(例如，系统配置、连接等)，和/或模拟或仿真工业自动化系统104的相应设备、处理和/或资产等的属性、特性、功能等。

模拟生成器组件116可以基于工业自动化系统104的模拟或仿真来生成工业自动化系统104的模拟模型，其中工业自动化系统104的模拟或仿真包括：相应的工业设备106、工业处理108、其他资产110以及网络组件112的网络相关设备的相应的模拟或仿真，相应的工业设备106、工业处理108、其他工业资产110以及网络组件112的网络相关设备等之间的相互关系(例如，系统配置、连接等)的模拟或仿真。

当操作数据集合被应用于模拟模型时，可以生成模拟模型的响应或行为。模拟生成器组件116可以利用由模拟模型响应于将操作数据集合应用于模拟模型而产生的响应或行为，以有助于确定或预测当操作数据集合被应用于工业自动化系统104时工业自动化系统104将如何响应(或将预期如何响应)。模拟生成器组件116可以将工业自动化系统104的模拟模型和/或与基于模拟模型所确定或预测的响应有关的响应信息存储在数据存储库114中。

在一些实例中，可能期望修改工业自动化系统104以改进工业自动化系统104的性能、结合特定的工作项目重新配置工业自动化系统104、执行对工业自动化系统104的部分(例如，软件、固件、操作系统等)的更新等。系统100(例如，模拟生成系统)可以有助于例如在实现修改之前建模或模拟对工业自动化系统104的修改，以确定或预测(所修改的)工业自动化系统104的响应、确定或预测工业自动化系统104的性能是否将通过修改被改进、确定或预测潜在修改集中的哪种修改或修改组合是该集合的最优选的修改、和/或基于将历史操作数据集合应用于系统104来确定或预测(所修改的)工业自动化系统104的响应，等等。

例如，如果对工业自动化系统104的修改在考虑中，和/或如果由模拟生成器组件116接收到用于生成修改的工业自动化系统的修改的模拟模型的请求，则模拟生成器组件116可以访问数据存储库114以获得与考虑中的修改有关的修改数据的子集。修改数据的子集可以包括关于与修改相关联的设备、处理和/或资产的属性、特性、功能性、配置、版本等的信息。

模拟生成器部件116可以对与修改相关联的修改数据的子集以及与工业自动化系统104相关联的数据集合进行分析。至少部分地基于分析结果，模拟生成器组件116可以模拟或仿真工业自动化系统104(例如，修改的工业自动化系统104)，包括基于与工业自动化系统104相关联的数据集合以及与修改相关联的修改数据子集来与工业自动化系统104有关地(例如，与工业自动化系统104相结合地)模拟或仿真对工业自动化系统104的修改。模拟生成器组件116可以基于修改的工业自动化系统104的模拟或仿真来生成能与修改的工业自动化系统104对应的修改的模拟模型。

在一些实现中，模拟生成器组件116可以评估工业自动化系统104(不具有修改)的模拟模型和修改的工业自动化系统104的修改的模拟模型的相应的响应。例如，模拟生成器组件116可以将操作数据集合应用于模拟模型和修改的模拟模型中的每个，以产生相应的响应或行为(例如，相应的输出或响应数据)。模拟生成器组件116可以将模拟模型的响应或行为(例如，响应数据)与修改的模拟模型的响应或行为(例如，响应数据)进行比较，并且可以确定或识别相应响应中的任何差异。

基于比较以及响应之间的所识别的差异，模拟生成器组件116可以基于所定义的操作标准集合来确定或预测工业自动化系统104的性能是否将通过实现修改被改进，和/或确定或预测潜在修改集中的哪个修改或修改组合是该集合的最优选的修改。例如，如果基于修改的模拟模型的响应、比较、和/或响应之间的所识别的差异，模拟生成器组件116根据所定义的操作标准集合而确定了修改的实现将改进工业自动化系统104的性能、和/或性能的改进关于当前的(未修改的)工业自动化系统104满足定义改进等级或满足验证了该修改合理的定义性能目标(例如，满足财政或其他限制(例如，实现该修改的益处(例如，财政或其他益处)超过了修改的成本)，满足性能或生产要求或目标等)，模拟生成器组件116可以确定该修改要被实现以修改工业自动化系统104。所定义的操作标准集合也可以涉及商业级标准或因素(例如，与修改相关联的投资回报或利润，等)。如果基于修改的模拟模型的响应、比较和/或响应之间的所识别的差异，模拟生成器组件116根据所定义的操作标准而确定或预测了修改的实现将不会改进工业自动化系统104的性能和/或性能的改进关于当前的(未修改的)工业自动化系统104并未满足定义改进等级或未满足验证该修改合理的定义性能目标，则模拟生成器组件116可以确定不应实现该修改，或至少不推荐实现该修改以修改工业自动化系统104。

如果存在考虑中的潜在修改集中的两个或更多个修改，则基于模拟模型和修改的模拟模型的相应响应的评估结果，模拟生成器组件116可以根据所定义的操作标准集合来确定或预测两个或更多个修改中的哪个修改是最优选的(如果存在的话)，和/或可以根据所定义的操作标准集合来确定或预测潜在修改集中的哪个修改组合是最优选的(如果存在的话)。

模拟生成器组件116可以利用与工业自动化系统104相关联的模拟模模型和/或修改的模拟模型，以有助于执行各种所期望的类型的“如果...将会怎样”(“what if”)分析。作为一个示例，历史操作数据集合可以被应用于修改的模拟模型，以有助于确定或预测当遭受历史数据集合时相应的修改的工业自动化系统104将如何响应或表现。模拟生成器组件116可以评估响应(例如，模拟响应数据)。基于该评估，模拟生成器组件116可以有助于下述确定：确定修改的工业自动化系统是否被预测为与基于历史操作数据集合执行的工业自动化系统104(或其先前版本)不同地执行(例如，更好地或更差地执行)；确定或预测相较于响应于历史操作数据集合的工业自动化系统104(或其先前版本)的历史响应(例如，历史输出)而言的、可能产生的对生产输出的影响(例如，生产输出的变化量)；和/或确定或预测该修改是否能满足所定义的操作标准集合。所定义的操作标准集合还可以包括或涉及系统性能标准、用户偏好或要求(例如，工业企业实体的偏好或要求、产品的购买者的偏好或要求等)、和/或商业级标准或因素(例如，与修改相关联的投资回报或利润、与生产有关的材料成本、产品的当前或预测的要求等)。

模拟生成器组件116还可以利用工业自动化系统104的模拟模型来执行(例如，运行)工作定单模拟。工作定单模拟可以有助于根据所定义的操作标准集合来确定工业自动化系统104是否能够合乎期望地满足工作定单。

与工作定单有关的操作数据集合可以从数据存储库114中获得和/或经由接口组件(例如，人机接口(HMI))从用户(例如，操作者)接收。例如，模拟生成器部件116可以有助于经由接口组件向用户提供模拟工具集，接口组件可以使得用户能够输入与工作定单有关的操作数据集合的全部或一部分。工作定单相关数据可以表示与工作定单有关的各个方面或参数，例如诸如要由工业自动化系统生产的产品的类型、要生产的产品量或要生产的产品的件数、产品的生产的起始日期或时间、产品的生成的完成的结束日期或时间、与产品相关联的属性或特性、产品的成分等。

模拟生成器组件116可以将与工作定单有关的操作数据集合应用于模拟模型，以有助于确定或预测如果工业自动化系统104处理工作定单或当其处理工作定单时工业自动化系统104将会如何响应。模拟生成器组件116可以评估模拟模型对将操作数据集合应用于模拟模型的响应(例如，模拟响应数据)。模拟生成器组件116可以确定或预测工业自动化系统104的响应或行为连同基于模拟模型对与工作定单有关的操作数据的应用的响应来处理工作定单。

模拟生成器组件116可以基于所定义的操作标准集合、结合与工作定单有关的信息来评估工业自动化系统的所确定的或预测的响应或行为，其中，与工作定单有关的信息涉及定单完成参数(例如，时间限制(例如，生产起始日期、中间定单期限、定单完成期限等)、财政限制(例如，生成成本限制、利润限制、与操作工业自动化系统以处理工作定单的成本有关的限制等)、产品质量限制(例如，产品或材料质量限制、工程或误差容限等)等)。基于该评估的结果，模拟生成器组件116可以基于所定义的操作标准集合来确定工业自动化系统104是否可以满足定单完成参数，其中所述标准可以包括或涉及购买者的偏好或要求和/或与工业自动化系统104相关联的工业企业实体的偏好或要求。所定义的操作标准集合还可以涉及商业级标准或因素(例如，与工作定单相关联的投资回报或利润、处理工作定单的材料成本、作为工作定单的主题的产品的当前或预测的要求等)。

模拟生成器组件116可以生成报告，该报告可以根据所定义的操作标准集合来表示工业自动化系统104是否可以处理和完成工作定单以满足定单完成参数。模拟生成器组件116可以提供(例如，发送)报告作为输出(例如，经由通信信道、HMI、打印机等)，以用于由与工业企业相关的另一组件或者由操作者或管理员来审阅或分析。该报告还可以包括与下述有关的信息：处理工作定单的所预期的周转时间、与运行为满足与工作定单相关联的工作量而期望的额外的换班相关联的预期加班费、与工作定单相关联的投资回报等。

如本文中所公开的，模拟生成系统100或其一部分可以位于云平台中。为了提供基于云的模拟生成系统和本文中所描述的服务的总的上下文，图2示出了根据所公开的主题的各个方面和实施方式的示例工业企业200的高级概述的框图，工业企业200可以利用基于云的服务，包括模拟生成服务、数据收集服务以及数据存储服务。工业企业200可以包括一个或更多个工业设施，如工业设施₁204₁至工业设施_N204_N，其中，每个工业设施可以包括大量使用中的工业设备。例如，工业设施₁204₁可以包括工业设备₁208₁至工业设备_N208_N，并且工业设置_N204_N可以包括工业设备₁210₁至工业设备_N210_N。工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以组成可在相应的工业设施(例如，工业设施₁204₁至工业设施_N204_N)内操作的一个或更多个自动化系统。示例性工业自动化系统可以包括但不限于批处理控制系统(例如，混合系统)、连续控制系统(例如，比例-积分-微分(PID)控制系统)或离散控制系统。工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以包括：工业设备，如工业控制器(例如，可编程逻辑控制器或其他类型的可编程自动化控制器)；现场设备，如传感器和计量计；电机驱动器；HMI；工业机器人、条码标记器和阅读器；视觉系统设备(例如，视觉相机)；智能焊接机；或其他类型的工业设备。

示例性工业自动化系统可以包括能有助于监视和控制其相应工业处理的一个或更多个控制器。工业控制器可以使用本机的硬件输入/输出(I/O)或经由工厂网络(如以太网/互联网协议(IP)、数据高速通道(DataHighway Plus)、控制网、设备网等)与现场设备交换数据。给定的工业控制器通常可以从现场设备接收能表示工业设备和/或与其相关联的工业处理的当前状态(例如，温度、位置、部件存在或不存在、液面等)的数字或模拟信号的任何组合，并且可以执行用户定义控制程序，该用户定义控制程序可以基于所接收的信号执行受控的工业处理的自动化的决策制定。工业控制器可以根据由控制程序做出的决定向现场设备输出适当的数字和/或模拟控制信令。这些输出可以包括设备致动信号、温度或位置控制信号、对机械加工或材料处理机器人的操作命令、混合器控制信号、运动控制信号等。控制程序可以包括能用于处理被读入到控制器中的输入信号并且控制由工业控制器生成的输出信号的任何适当类型的代码，包括但不限于梯形逻辑、顺序功能图、功能框图、结构化文本或其他这样的平台。

尽管图2中示出的示例性概述将工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N)描绘为驻留在固定位置的工业设施(例如，分别驻留在工业设施₁204₁至工业设施_N204_N)中，但是在一些实现中，工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、和/或210_N)也可以是移动控制和/或监视应用程序(如包含在卡车或其他服务车辆中的系统)的一部分。

根据所公开的主题的一个或更多个实施方式，工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以耦接至云平台202，以有助于利用与云平台202相关联的基于云的应用和服务(例如，数据收集服务、数据存储服务、模拟生成服务等)。也就是说，工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以被配置成发现基于云的计算服务212并且与其进行接口，该基于云的计算服务212可以由云平台202所容置(host)。云平台202可以是能够允许云服务212(例如，基于云的计算服务、共享计算服务)被具有云能力的服务所访问和利用的任何基础设施。云平台202可以是公共云，公共云可以是由具有公共网络连接(例如，互联网连接)以及使用云服务212的适当授权的设备经由公共网络(如互联网)可访问的。在一些场景中，云平台202可以由云提供商提供为平台即服务(PaaS)，并且云服务212可以在云平台202上驻留和执行为基于云的服务。在一些这样的配置中，对云平台202和相关联的云服务212的访问可以由云服务212的所有者提供至客户，作为订阅服务。另外，和/或可替代地，云平台202可以是私有云，私有云可以由工业企业200或与第三方实体相关联的关联企业内部操作。示例性私有云平台可以包括一组服务器，其可以容置云服务212，并且可以驻留在私有网络(例如，内联网、企业网等)上，私有网络可以由防火墙保护。

云服务212可以包括但不限于数据收集、数据存储、数据分析、控制应用程序(例如，可以基于对实时或近实时数据或其他因素的分析而生成控制指令并且向工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)递送控制指令的应用程序)、远程监视和支持、工业自动化系统的模拟和对工业自动化系统的修改、对工业自动化系统的提出的修改的性能评估、或与工业自动化有关的其他应用程序或服务。如果云平台202是基于网络的云，则相应工业设施204处的工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以经由公共网络(例如，互联网)与云服务212进行接口。在示例性配置中，工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以通过相应工业设施处的(例如，分别在工业设施₁204₁至工业设施_N204_N处的)分离的云网关(例如，云网关206₁至云网关206_N)来访问云服务212，其中，工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以通过有形(例如，有线)或无线局域网或者无线电链路连接至相应的云网关(例如，云网关206₁至云网关206_N)。在另一示例性配置中，工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)可以使用集成的云网关服务直接访问云平台202。云网关(例如，云网关206₁至云网关206_N)还可以包括网络基础设施设备的集成组件，如防火墙盒、路由器或交换机。

通过云网关(例如，云网关206₁至云网关206_N)为工业设备提供云能力可以提供特别对工业自动化而言的大量优势。例如，由云平台202提供的基于云的存储(例如，基于云的数据存储库)可以容易地被按比例调节成容纳工业企业每日可生成的大量的数据。此外，不同的地理位置处的多个工业设施(例如，工业设施₁204₁至工业设施_N204_N)可以将它们相应的工业自动化数据迁移(例如，传输)至云平台202(例如，通过收集组件)以用于聚合、校准、集体的大数据分析以及企业级报告，而不需要在相应工业设施之间建立私有网络。具有智能配置能力的工业设备(例如，208₁、208_N、210₁、210_N等)和/或云网关(例如，云网关206₁至云网关206_N)可以被配置成当安装在任何设施处时自动检测云平台202并与其通信，由此这可以简化与由工业企业200使用的现有的基于云的数据存储、分析或报告应用程序的集成。在另一示例性应用中，如本文中更详细公开的，基于云的模拟应用程序(例如，由包括模拟生成器组件的模拟生成系统所利用)可以访问与存储在基于云的数据存储库中的工业自动化系统有关的数据，可以生成可模拟工业自动化系统的操作的模拟模型、生成与对工业自动化系统的提出的修改有关的修改的模拟模型，和/或基于测试操作数据或历史操作数据来模拟模拟模型和/或修改的模拟模型的操作，以有助于确定或预测相应的工业自动化系统或相应的修改的工业自动化系统的响应。这些工业的云计算应用仅意在是示例性的，并且本文中所描述的系统和方法不限于这些特定应用。如这些示例所展示的，与云网关(例如，云网关206₁至云网关206_N)一起工作的云平台202可以使工业应用程序的建造器能够提供可按比例调节的解决方案作为服务，去除了底层基础设置和构架的备份、升级以及维护的负担。

图3给出了根据所公开主题的各种实现和实施方式的示例性系统300(例如，基于云或部分地基于云的模拟生成系统)的框图。本公开内容中所说明的系统、设备或处理的各方面可以构成机器内实现的机器可执行的组件，例如在与一个或更多个机器相关联的一个或更多个计算机可读介质中实现的机器可执行的组件。这样的组件在由一个或更多个机器(例如计算机、计算设备、自动化设备、虚拟机等)执行时，可以使机器执行所描述的操作。

系统300可以包括通信组件302，其可以用于在系统300与其他组件(例如，工业设备、具有通信功能的其他类型的工业资产、与工业企业相关联的具有通信功能性的其他设备、云网关等)之间传输(例如，发送，接收)信息。信息可以包括例如与工业自动化系统有关的数据、与工业设备或其他工业资产的规格、属性或特性有关的数据、客户相关数据、与将会由或可以由工业自动化系统处理的工作定单有关的工作定单相关数据等。

系统300可以包括聚合器组件304，其可以将从各种实体(例如，工业设备、工业资产、云网关、与工业企业相关联的具有通信功能的其他设备、处理器组件、用户接口、数据存储接收(例如，获得，收集，检测等)的数据聚合。聚合器组件304可以至少部分地基于数据的类型、数据的来源、数据被生成或接收的时间或日期、设备或资产的类型、与设备或资产相关联的标识符、与数据相关联的客户、与数据相关联的工业自动化系统、与系统相关联的工业企业等将数据的相应项目相互关联，以有助于数据的处理(例如，数据的分析、生成模拟模型等)。

系统300还可以包括监视器组件306，其可以监视与工业自动化系统有关的设备数据、处理数据、资产数据、系统数据、客户数据和/或其他数据。例如，监视器组件306可以监视与工业自动化系统、工业企业、和/或与工业企业相关联的客户的系统或设备相关联的信息(例如，信号、设备或处理状态、信息的网络传输、处理流、更新、修改等)，以有助于检测与工业自动化系统相关联的信息，该信息可以有助于模拟工业自动化系统。监视器组件306可以与传感器、计量计、HMI、通信监视组件相关联，或者与和工业自动化系统、工业企业和/或客户的系统或设备相关联的其他组件相关联，以有助于工业自动化系统、工业企业和/或客户的系统或设备的监视。

系统300可以包括检测器组件308，其可以检测与工业自动化系统相关联的期望信息，该期望信息可以有助于根据所定义的操作标准来模拟工业自动化系统。例如，检测器组件308可以检测与工业自动化系统有关的所期望的设备数据、处理数据、资产数据、系统数据、和/或客户数据，这些数据可以有助于模拟工业自动化系统以有助于所期望的数据的收集。

系统300还可以包括收集组件300，如本文中更详细公开的，收集组件300可以接收、收集或获得数据(例如，所期望的设备数据、处理数据、资产数据、系统数据和/或客户数据)，以有助于模拟工业自动化系统。由收集组件310收集的数据可以存储在数据存储库328中，和/或可以对其他组件(例如，分析器组件316、模拟生成器组件318等)来说可利用，以有助于模拟工业自动化系统、评估工业自动化系统的模拟模型的操作、和/或使用数据执行其他所期望的功能。

系统300可以包括接口组件312，其可以被利用以有助于将系统300与下述各项进行进行接口：工业自动化系统及其构成组件(例如，工业设备或资产、网络相关设备或资产等)或处理、与客户相关联的系统或设备、与设备制造商相关联的系统或设备等。例如，接口组件312可以被配置成接收由一个或更多个具有云能力的工业设备、云网关、或工业数据的其他来源所发送的工业数据(例如，设备数据、处理数据、资产数据、系统数据、配置数据、状态数据、处理变量数据等)。接口组件312还可以被配置成接收由工业自动化系统的网络组件的一个或更多个网络相关设备所传输的网络相关数据(例如，与通信条件有关的数据、网络状态数据、标识网络相关设备的数据等)。接口组件312还可以被配置成通过互联网连接与一个或更多个客户或消费者设备交换数据。例如，接口组件312可以接收客户用户简档数据、固件升级的请求、客户服务选择、与产品的工作定单有关的信息、客户偏好或关于工作定单的要求、或来自客户设备(例如，具有互联网能力的客户设备，如手机、计算机、电子平板电脑或平板、或其他适当的具有互联网能力的设备)的其他这样的信息。接口组件312还可以将升级通知、固件升级、关于对工业自动化系统的提出的修改的评估的报告或通知以及关于这些修改的确定、即将来临的设备故障的通知、资产或系统无效的识别、配置推荐、或其他这样的数据递送至客户设备。

系统还可以包括控制器组件314，其可以控制与处理数据、生成可模拟或仿真工业自动化系统的模拟模型、使用模拟模型执行模拟操作、基于相应的模拟模型确定或预测工业自动化系统的响应、评估考虑中的对工业自动化系统的修改有关的操作和/或其他操作。控制器组件314可以有助于下述各项：控制由系统300的各种组件执行的操作，控制在系统300的各种组件之间的数据流，控制在系统300与和系统300相关联的其他组件或系统之间的数据流，等。

分析器组件316可以对数据(例如，设备数据、处理数据、资产数据、系统数据、客户数据和/或其他数据)进行分析，以有助于下述各项：生成工业自动化系统的模拟模型，评估对于工业自动化系统考虑的修改，基于相应的模拟模型确定或预测在一组条件下的工业自动化系统的响应，等。分析器组件316可以解析数据以有助于识别与由系统300执行操作(例如，生成模拟模型，评估修改等)有关的数据。至少部分地基于数据的分析，分析器组件316可以生成分析结果，分析结果可以被提供至另一组件(例如，模拟生成器组件318、处理器组件326等)，以有助于系统300的各种操作的性能。

系统300还可以包括模拟生成器318，其可以生成模拟模型，该模拟模型可以模拟或仿真工业控制系统，并可以基于模拟模型模拟在一组条件下的工业控制系统的操作。如本文中更详细公开的，模拟生成器组件318可以包括仿真器组件320，仿真器组件320可以根据所定义的操作标准集合来仿真或有助于模拟工业控制系统，包括仿真或有助于模拟工业控制系统的构成组件(例如，工业设备、工业处理、工业资产、网络相关设备或资产等)、相应的构成组件之间的相互关系、相应的构成组件的配置等。

模拟生成器组件318可以包括模拟模型生成器组件322，其可以根据所定义的操作标准集合、基于工业控制系统的模拟或仿真来生成工业自动化系统的模拟模型。模拟模型生成器组件322可以集成工业自动化系统的构成组件的相应的模拟或仿真、相应的构成组件之间的相互关系、相应的构成组件的配置等，以有助于生成可模拟或仿真工业自动化系统的模拟模型。当要考虑或实现对工业自动化系统的修改时，仿真器组件320可以仿真或有助于模拟该修改以及该修改与工业自动化系统的其他构成组件的相互关系，以有助于模拟或仿真经修改的工业自动化系统。模拟模型生成器组件322可以基于该修改的模拟或仿真以及该修改与工业自动化系统的其他构成组件的相互关系来生成经修改的工业自动化系统。

模拟生成器组件318还可以包括评估器组件324，其可以评估基于相应的模拟模型(或相应修改的模拟模型)的在给定的一组条件下的工业自动化系统(或修改的工业自动化系统)的模拟操作，以有助于下述各项：确定或预测工业自动化系统(或修改的工业自动化系统)在给定的一组条件下的响应，基于模拟操作和相应的模拟模型的响应来确定或预测工业自动化系统是否可以胜任地处理针对产品或已加工的材料的工作定单，确定对工业自动化系统提出的修改是否适合于实现，确定哪个修改或修改组合最适合于实现以修改工业自动化系统，和/或根据所定义的操作标准集合来做出与工业自动化系统有关的其他确定或预测。

系统300还可以包括处理器组件326，其可以结合其他组件(例如，通信组件302、聚合器组件304、监视器组件306等)进行操作，以有助于执行系统300的各种功能和操作。处理器组件326可以利用能处理数据(如与工业控制系统相关联的工业数据(例如，设备数据、处理数据、资产数据、系统数据等)、消费者或客户相关数据、与和系统300以及相关联的组件相关联的参数有关的数据等)的一个或更多个处理器(例如，中央处理器单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)等)、微处理器、或控制器，以有助于下述各项：生成工业自动化系统的模拟模型，基于修改的工业自动化系统的模拟模型来评估对工业自动化系统的修改，在一组条件下模拟模拟模型的操作以有助于确定或预测相应的工业自动化系统将如何在该组条件下响应等；并且可以控制在系统300与和系统300相关联的其他组件之间的数据流。

在又一方面，系统300可以包括数据存储库328，其可以存储：数据结构(例如，用户数据、元数据)；代码结构(例如，模块、对象、类、过程)、命令、或指令；工业数据或者与工业自动化系统或工业企业相关联的其他数据；消费者或客户相关信息；与工业自动化系统的模拟模型的生成有关的数据；参数数据；算法(例如，与模拟或仿真工业设备、工业处理、工业资产、网络相关设备、这样的设备、处理或资产之间的相互关系等有关的算法；与基于相应的模拟模型评估、确定或预测工业自动化系统的操作或者与基于相应修改的模拟模型评估、确定或预测修改的自动化系统的操作有关的算法)；所定义的操作标准集合；等等。在一方面中，处理器组件326可以功能上耦接至(例如，通过存储器总线)数据存储库328，以便将操作和/或比较功能性所期望的数据至少部分地存储和获取至系统300的通信组件302、聚合器组件304、监视器组件306等和/或系统300的基本上任何其他操作方面。应当理解和明白的是，系统300的各个组件可以如所期望地在相互之间和/或在与系统300相关联的其他组件之间传输数据、指令、或信号以执行系统300的操作。还应当理解和明白的是，系统300的相应组件(例如，通信组件302、聚合器组件304、监视器组件306等)每个可以是独立的单元，可以包括在系统300内(如所描绘的)，可以合并在系统300的另一组件内(例如，模拟生成器组件318内)或与系统300分离的组件内，和/或实际上如所期望的其任何适当的组合。

根据各种实施方式，系统300的各种组件中的一个或更多个(例如，通信组件302、聚合器组件304、监视器组件306等)可以电耦接和/或通信耦接至彼此以执行系统300的一个或更多个功能。在一些实现中，系统300的一个或更多个组件(例如，通信组件302、聚合器组件304、监视器组件306、...、模拟生成器组件318)可以包括软件指令，这些软件指令可以存储在数据存储库328中并且由处理器组件326执行。系统300还可以与图3中没有描绘的其他硬件和/或软件组件交互。例如，处理器组件326可以与一个或更多个外部用户接口设备(如键盘、鼠标、显示监视器、触摸屏、或其他这样的接口设备)进行接口。

图4示出了根据所公开主题的各个方面和实施方式的示例系统400的图，该系统400可以有助于通过基于云的模拟生成系统、至少部分地基于用户特定的工业数据的集合来生成工业模拟。系统400可以包括模拟生成系统402，模拟生成系统402可以作为基于云的服务在云平台(例如，图2的云平台202)上执行，并且可以从多个工业自动化系统(如工业自动化系统₁404₁、工业自动化系统₂404₂和/或(直至)工业自动化系统_N404_N)收集数据。工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)可以包括在给定的设施和/或在不同的地理位置处的不同工业设施内的不同工业自动化系统。工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)还可以对应于不同的业务实体(例如，不同的工业企业或客户)，其中，模拟生成系统402可以针对每个客户或业务实体来收集和维护不同的客户数据存储库406。

模拟生成系统402可以根据各种分类来组织从工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)收集的制造数据。在所示的示例中，可以根据设备数据408、过程数据410、资产数据412和系统数据414对制造数据进行分类。

简要地参照图5，图5示出了这些示例数据类之间的示例分层关系500的图。给定的工厂或供应链502可以包括一个或更多个工业自动化系统504。工业自动化系统504可以表示给定工厂设施内的或跨越供应链的多个设施的生产线或生产区域。每个工业自动化系统504可以包括多项资产506，这些资产506可以表示组成工业自动化系统的机器和设备(例如，生产线的各个级(stage))。通常，每项资产506可以包括一个或更多个工业设备508，这些工业设备508可以包括例如包括资产506的可编程控制器、电机驱动器、HMI、传感器、计量计等。图4和图5所描绘的各项数据类仅意在示例性，并且应当理解的是，由模拟生成系统402维护的工业数据类的任何组织都在所公开主题的一种或更多种实施方式的范围内。

再次返回至图4，模拟产生系统402可以收集和维护来自组成工业自动化系统504的各种设备和资产的数据，并且可以根据上述类对数据进行分类，其目的在于有利于数据分析、工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)的模拟模型的生成和/或由模拟生成系统402执行其他操作。设备数据408可以包括与包括工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)的各个设备的身份、配置和状态现有关的设备级信息，该设备级信息包括但不限于设备标识符、设备状态、当前固件版本、健康与诊断数据、设备文档、与该设备进行接口的邻近设备的识别和关系等。

过程数据410可以包括与一个或更多个处理或由设备实现的其他自动操作有关的信息，例如，设备级和处理级的故障和警告、过程变量值(速度、温度、压力等)等。

资产数据412可以包括基于能随着时间从各个(例如，多个)工业设备聚合的数据而生成、收集、确定或推断出的信息，这可以产生工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)的较高资产级视图。示例资产数据412可以包括各个资产的绩效指标(KPI)、资产级过程变量、故障、警告等。由于资产数据412可以产生与设备和处理数据有关的资产特性的相对较长时期的视图，因此，除了其他类型的分析之外，模拟生成系统402可以利用资产数据412来有利于识别各项资产独有的操作模式和相关度，并且这能有利于各个资产的模拟或仿真以及基于与工业控制系统相关联的各个资产的模拟或仿真来生成工业控制系统的模拟模型。

系统数据414可以包括可以基于能随着时间从各个(例如，多个)资产聚合的数据而生成的所收集、确定或推断出的信息。系统数据414可以表征较大的资产系统内的系统行为，从而为每个工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)产生系统级视图。系统数据414还可以记录使用中的具体系统配置以及在每个工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)处执行的工业操作。例如，系统数据414可以记录资产的布置、设备之间的互连、在给定设备处制造的产品、由资产执行的工业处理、每个工业系统的工业分类(例如，汽车、油和气、食品和药品、船舶、纺织品等)或其他相关信息。除了其他功能之外，该数据可在支持会话期间由技术支持人员访问，使得可以在不依赖于客户的情况下获得客户特有系统和设备配置的详情，以拥有他们资产的完整知识。

例如，给定的工业设备可以包括包装线(packaging line)(例如，系统)，包装线转而可以包括大量单独资产(例如填料、贴标机、封口机、码垛机等)。每项资产可以包括多个设备(例如，控制器、变频驱动器、HMI等)。使用类似于图2中所描绘的架构，模拟生成系统402可以在操作期间从各个设备中收集工业数据，并且可以根据上述分类对客户数据存储库406中的数据进行分类。注意，可以跨越一个以上的类复制一些数据。例如，归类于处理数据410的处理变量还可以与由资产数据412表示的系统的资产级视图相关。因此，这样的处理变量可以归类为两个类之下。此外，可以基于另外的分类下的数据而得出、确定或推断出一个分类中的数据的子集。例如，基于对较低级别分类下的数据长期分析，可以得出、确定或推断出表征某些系统行为的系统数据414的子集。

除了维护数据类(例如，408、410、412、414)之外，每个客户数据存储库还可以维护客户模型416，客户模型416可以包括特定于给定工业实体或客户的数据。客户模型416可以包括某些客户特定的信息和偏好，模拟生成系统402可以利用(例如，使用)这些客户特定的信息和偏好来有利于生成可以代表工业自动化系统(或修改的模拟模型)的模拟模型(或修改的模拟模型)、在一组条件下评估模拟模型(或修改的模拟模型)的性能或响应、基于模拟模型(或修改的模拟模型)确定或预测工业自动化系统(或修改的工业自动化系统)的响应等。可在客户模型416中维护的示例信息可以包括客户标识符、关于与工业自动化系统相关联的生产或工作定单的客户偏好或客户需求、用于指定响应于工业自动化系统或其修改的模拟的评估结果要通知哪个工厂人员的客户联络信息、可指定如何通知工厂人员的通知偏好(例如，电子邮件、移动电话、短信等)、在客户和技术支持实体之间起作用的服务合同、以及其他这样的信息。模拟生成系统402可以将为每个客户收集的数据与相应的客户模型416相结合(例如，相关联、相联合、相映射)以用于识别和事件处理目的。

如上所述，可以使用云网关来将工业数据从工业设备迁移(例如，传输)到云平台(例如，102)。为此，一些设备可以包括能将每个设备与云平台直接进行接口的集成云网关。另外或替选地，一些配置可以利用云代理设备，该云代理设备可以从与工业自动化系统(例如，404₁、404₂、404_N)相关联的多个设备中收集工业数据，并且可以将该数据发送(例如，传送)至云平台。这样的云代理可以包括专用数据收集设备，如可以与工业设备共享网络(例如，通信网络)的代理服务器。另外或可替选地，云代理可以是可从其他工业设备中收集数据的对等工业设备。

图6和图7分别描绘了根据所公开主题的各个方面和实施方式的示例系统600和700的框图，从而示出了可以有利于经由代理设备将工业数据迁移到云平台以便通过模拟生成系统进行归类与分析的相应技术。图6描绘了系统600，该系统600可以被配置成包括可用作或操作为工业自动化系统的其他工业设备的云代理的工业设备。工业自动化系统可以包括多个工业设备，包括工业设备₁606₁、工业设备₂606₂、工业设备₃606₃和/或(直至)工业设备_N606_N,他们可共同地监视和/或控制一个或更多个受控处理602。工业设备606₁、606₂、606₃和/或(直至)606_N分别可以生成和/或收集与受控处理602的控制有关的处理数据。对于工业控制器(如PLC或其他自动化控制器)，这可以包括从与工业控制器的I/O连接的遥测设备收集数据、内部地基于测量处理值生成数据等。

在图6所描绘的配置中，工业设备₁606₁可以用作、操作为或作为工业设备606₂、606₃和/或(直至)606_N的代理，从而可以经由代理工业设备₁606₁将来自设备606₂、606₃和/或(直至)606_N的数据614发送(例如，传送)至云端。工业设备606₂、606₃和/或(直至)606_N可以通过工厂网络或底板(backplane)612(例如，通用工业协议(CIP)网络或其他合适的网络协议)将他们各自的数据614递送至代理工业设备₁606₁。使用这样的配置，仅需要使一个工业设备与云平台进行接口(经由云网关608)。在一些实施方式中，云网关608可在将所采集的数据迁移至云平台之前执行对所采集的数据的处理(例如，加时间戳、过滤、格式化、归一化、汇总、压缩等)。可以经由云网关608将所收集和处理的数据推送(例如，传送)至云平台作为云数据604。一旦被迁移至云平台，则基于云的模拟生成系统就可以根据本文所描述的示例分类对数据进行分类，和/或利用该数据以有利于执行与模拟工业自动化系统有关的各种操作。

尽管图6中所示出的代理设备被描述为自身可以执行对受控处理602的部分进行监视和/或控制的工业设备，但是根据所公开主题的一种或更多种实施方式，其他类型的设备也可以被配置来作为多个工业设备的云代理。例如，图7示出了示例系统700，其可以包括可以用作一组工业设备706₁、706₂和/或(直至)706_N的云代理的防火墙盒712。防火墙盒712可以用作网络基础设施设备，该网络基础设施设备可以使得工厂网络716能够访问外部网络(如互联网)，同时还提供可以阻止从互联网进行对工厂网络716的未授权访问的防火墙保护。除了这些防火墙功能之外，防火墙盒712可以包括云网关708，云网关708可以使防火墙盒712与一个或更多个基于云的服务(例如，模拟生成服务、数据收集服务、数据存储服务等)进行接口。以类似于图6的代理工业设备606₁的方式，图7的防火墙盒712可以从包括工业设备₁706₁、工业设备₂706₂和/或(直至)工业设备_N706_N中收集工业数据714，这些工业设备可以监视和控制受控处理702的各个部分。防火墙盒712可以包括云网关708，云网关708可以在将所采集的工业数据714推送(例如，传输)至基于云的模拟产生系统作为云数据704之前，将适当的预处理应用到所采集的工业数据714。防火墙盒712可以在不将工业服务直接暴露给互联网的情况下，使得工业设备706₁、706₂和/或(直至)706_N能够与云平台进行进行接口。

在一些实施方式中，图6的云网关608或图7的云网关708可以在将所收集的工业数据(例如，614或714)作为云数据(例如，604或704)推送至云平台之前，使用上下文元数据标记所收集的工业数据(例如，614或714)。这样的上下文元数据可以包括例如时间戳、生成数据时设备的位置、或其他上下文信息。在另一示例中，一些云感知设备可以包括能够在工厂环境或企业环境中确定他们自己的上下文的智能设备。这样的设备可以确定在分层工厂上下文或设备拓扑内他们的位置。由这样的设备生成的数据可以附着到可定义工业企业的多个分层等级(例如，工作单元级、线路级、区域级、站点级、企业级等)的分层工厂模型，使得数据可以根据这些分层等级进行识别(例如，通过模拟生成系统)。这可以使得能够跨越整个工业企业使用通用的术语来标识设备以及与其相关联的数据。能根据这样的组织分层来对企业进行建模的基于云的应用与服务可以将工业控制器、设备、机器或处理表示为该组织分层内的数据结构(例如，类型实例)，以为企业内与企业相关的作为整体的各个设备生成的数据提供上下文。这样的约定可以替换由一些工业应用采取的平面名称结构。

在一些实施方式中，图6的云网关608或图7的云网关708可以包括单向“仅数据”网关，这些单向“仅数据”网关可以仅被配置成将数据从房屋(例如，工业设施)移至云平台。可替选地，云网关608和708可以包括双向“数据和配置”网关，这些双向“数据和配置”网关另外地可以被配置成从在云平台上运行的服务中接收配置或指令数据。一些云网关可以利用存储-转发技术，该技术可以在网关与云平台之间的通信被中断的情况下，使得所采集的工业数据(例如，614或714)能够暂时地本地存储在与云网关(例如，608或708)相关联的存储装置上。在这样的情况下，当通信链路被重新建立时，云网关(例如，608或708)可以转发(例如，传输)所存储的数据至云平台。

为了确保丰富的且具有描述性的数据集合来用于分析目的，基于云的模拟生成系统可以根据一个或更多个标准化设备模型收集设备数据。为此，可以针对每个工业设备开发标准化设备模型。设备模型可以为对于由模拟生成系统进行收集和维护而言可获得的设备数据来绘制曲线。

图8示出了根据所公开主题的各个方面与实现的示例设备模型800的框图。在所示出的示例模型800中，设备模型806可以与云感知工业设备802(例如，可编程逻辑控制器、变频驱动器、HMI、视觉摄像机、条形码标记系统等)相关联。作为云感知设备，工业设备802可以被配置成当安装在工厂设备时自动地检测云平台808并与其通信，从而简化与现有基于云的数据存储装置之间的集成、分析和应用(例如，通过本文所描述的模拟生成系统来执行)。当将工业设备802添加至现有的工业自动化系统时，工业设备802可以与云平台进行通信，并且可以将标识和配置信息以设备模型806的形式发送至云平台808。设备模型806可以通过模拟生成系统810进行接收，模拟生成系统810可以基于设备模型806更新客户的设备数据812。以这种方式，模拟生成系统810可以利用设备模型806，以便于将新工业设备802集成到更大的系统中作为一个整体。该集成可以包括：模拟生成系统810对基于云的应用或服务进行更新以识别新的工业设备802；将新的工业设备802添加至客户的工业企业或工厂的动态更新数据模型；对工业自动化系统的模拟模型进行修改，以集成、合并、或者包括下述各项：基于标识和配置信息(或其他数据)对新的工业设备802进行模拟或仿真，基于集成了新的工业设备802的已修改的模拟模型来确定或预测经修改的工业自动化系统的响应，使得工厂底层的其他设备意识到新的工业设备802，或其他所期望的集成功能。一旦部署完成，包括设备模型806的一些数据项可以被模拟生成系统810以实时或接近实时的方式进行控制和监视。

设备模型806可以包括这样的信息：与工业设备802相关联的设备标识符(例如，型号和序列号)、工业设备802的状态信息、与工业设备802相关联的当前安装的固件版本、与工业设备802相关联的设备设置数据、与工业设备802相关联的保修规格、与工业设备802相关联的所计算和/或预期的KPI(例如，平均故障间隔时间)、与工业设备802相关联的健康和诊断信息、设备文档或其他这样的参数。

除了为每个工业企业维护单独的客户特定的数据存储库之外，模拟生成系统(例如，基于云的模拟生成系统)还可以将客户数据集合馈送(例如，传送)至全局数据存储装置(本文中称为基于云的数据存储库或用于制造的大数据(BDFM)数据存储库)，以用于在云平台中进行集体大数据分析(例如，通过模拟生成系统)。图9呈现了根据所公开主题的各个方面与实现的示例系统900的框图，该系统可以有助于从与各个工业自动化系统相关联的设备与资产中收集数据以存储在基于云的数据存储装置中。如图9所示，模拟生成系统的收集组件310(例如，如由接口组件312所有助于的那样)可以从包括各个不同工业自动化系统(如工业自动化系统₁906₁、工业自动化系统₂906₂、和/或(直至)工业自动化系统_N906_N)的设备和资产中收集数据，以用于存储在基于云的BDFM数据存储库902中。在一些实施方式中，在各个客户同意的情况下，还可以匿名地收集在BDFM数据存储库902中维护的数据。例如，客户可以与技术支持实体签订服务协议，由此客户可以同意由模拟生成系统收集他们的设备和资产数据，以换取模拟生成服务或对模拟生成服务的信贷。在BDFM数据存储库902中维护的数据可以包括结合图4进行描述的全部或部分归类客户特定数据以及附加数据(例如，所获得的、确定的或推断出的数据)。模拟生成系统的模拟生成器组件318或另外的组件可以根据设备类型、系统类型、应用类型、适用的工业或其他相关分类来对BDFM数据存储库902中存储的收集数据进行组织。模拟生成器组件318可以对存储在所生成的多工业、多客户的数据存储库(例如，BDFM数据存储库902)中的数据进行分析，以有助于学习、确定或识别与和云平台相关联的工业自动化系统相关联的工业特定、设备特定和/或应用特定的趋势、模式、阈值(例如，设备相关的阈值、网络相关的阈值等)、设备或资产之间的工业自动化系统的相互关系等。通常，模拟生成器组件318可以对在BDFM数据存储库902中维护(例如，存储)的数据(例如，多工业的企业数据)进行数据分析(例如，大数据分析)，以学习、确定、识别、表征、模拟和/或仿真作为工业类型、应用类型、使用设备、资产配置、设备配置设置或其他类型变量的函数的、与工业自动化系统相关联的操作工业自动化系统相互关系、阈值、趋势或模式。

例如，可以知道，可以针对不同类型的工业应用在不同的工业中使用给定的工业资产(例如，设备、设备的配置、机器等)。因此，模拟生成器组件318可以识别存储在BDFM数据存储装置902中的与资产或资产类型有关的全局数据的子集，并且执行对该数据子集的分析，以确定在多个不同工业中的每个工业的各种类型的操作条件或各种类型的工业应用之下，随着时间的推移，如何执行资产或资产类型。模拟生成器组件318还可以确定随着时间的推移、且在针对不同的操作约束或参数集(例如，操作温度或压力的不同范围、不同的配方原料或原料类型等)中的每个参数集的各种类型的操作条件下的资产或资产类型的操作行为。模拟生成器组件318可以利用(例如，使用)已从多个不同工业自动化系统中采集(例如，收集和/或聚合)的与资产或资产类型相关的大量历史数据，以有助于学习或确定相对较高的粒度程度的、且在许多不同的操作上下文中的工业资产或资产类型的多种不同配置的公共操作特性。当模拟生成器组件318部署于工业自动化系统中时，模拟生成器组件318可以使用所学习的或确定的与工业资产或资产类型相关的操作特性。

图10示出了根据公开主题的各个方面与实施方式的基于云的系统1000的框图，该基于云的系统1000可以采用模拟生成系统来促进与工业自动化系统相关联的模拟生成服务。如本文所公开的，模拟生成系统1002可以收集、维护和监测与工业企业的一项或更多项资产1004相关的客户专用数据(例如，设备数据408、过程数据410、资产数据412和系统数据414)。此外，模拟生成系统1002可以匿名地(在客户同意的情况下)收集和组织来自多个工业企业的工业数据，并且可以将这样的工业数据存储在BDFM数据存储库(data store)1006中，以由例如本文中所描述的模拟生成系统1002进行集中分析。

模拟生成系统1002还可以收集产品资源信息并且将该产品资源信息保持(例如，存储)在基于云的产品资源数据存储库1008中。通常，产品资源数据存储库1008可以保持与特定工业设备或与工业自动化系统关联的其他供应商产品相关的最新信息。可以由模拟生成系统1002和/或一个或更多个产品供应商或OEM来管理产品资源数据存储库1008中存储的产品数据。由产品资源数据存储库1008保持的示例性设备专用数据可以包括产品序列号、最新的固件版本、优选的设备配置设置和/或对于给定类型的产品应用的软件或其他这样的供应商提供的信息。

图10中所描绘的系统可以将模拟生成服务提供给订阅客户(例如，工业资产1004的所有者)。例如，客户可以与产品供应商或技术支持实体签署协议以使得能够匿名地采集他们的系统数据并且将这些系统数据馈送至(例如，传送或存储于)BDFM数据存储库1006中，从而可以扩大可用的全局数据存储，以由模拟生成系统1002进行集中分析。作为交换，供应商或技术支持实体可以同意将定制的模拟生成服务提供给客户(例如，实时或接近实时的系统监测、对工业自动化系统提出的修改进行评估、结合工作定单对工业自动化系统的性能进行模拟和评估等)。可替选地，客户可以订阅可由模拟生成系统1002提供的一个或更很多个可获得的模拟生成服务，并且可选地可以使得他们的系统数据可以保持在BDFM数据存储库1006中。在一些实施方式中，可以向客户给出选项来订阅模拟生成服务，而不允许他们的数据存储在BDFM数据存储库1006中以使用来自其他系统(例如，工业自动化系统)的数据进行集中分析。在这样的情况下，为了生成和评估对于与特定客户相关的工业自动化系统的模拟，客户的数据将仅被保持为客户数据(例如，在客户数据存储库406中)，并且将结合存储在BDFM数据存储库1006和产品资源数据存储库1008中的数据对所收集的客户数据进行分析，而不将客户数据迁移至BDFM数据存储1006中存储，以进行长期存储和分析。在另外的示例性协议中，可以为客户提供模拟生成服务的折扣，作为交换使得他们的系统数据能够匿名地迁移到BDFM数据存储库1006中以由模拟生成系统1002进行集中分析。

根据各个方面，客户专用数据可以包括设备和/或资产级故障和警报、过程变量值(例如，温度、压力、产品计数、循环次数等)、对于客户的各种资产所计算或预期的关键性能指标、随着时间系统行为的指标和其他这样的信息。客户专用数据还可以包括固件版本的文档、配置设置和在客户的工业资产的各个设备上使用的软件。并且，模拟生成系统1002可以考虑客户模型416中所编码的客户信息，这可以具有基于存储在BDFM数据存储库1006中的分析(例如，大数据分析)来通过模拟生成系统1002做出的推断的支承。例如，客户模型416可以表示作为客户业务的重点的工业的类型(例如，汽车、食品和药品、石油和天然气、纤维和纺织品、发电、船舶等)。客户工业的知识可以促进使得模拟生成系统1002能够使用与相同行业中的类似的系统和应用相关的数据来校正客户专用数据，该特定数据由存储在BDFM数据存储装置1006中的数据进行记录。

总之，随着时间从高级别系统行为下降至设备和软件级别，客户专用数据和客户模型(例如，416)可以促进以高粒度级别对客户的工业企业进行精确地建模。考虑通过对存储在DBFM数据存储装置1006中的数据的分析而获得的全局工业专用趋势和应用专用趋势来对该客户专用数据(例如，通过模拟生成系统1002)进行的分析和在产品资源数据存储装置1008中保持的供应商提供的设备信息可以促进工业自动化系统的精确模拟模型的生成。

已经描述了上述系统和/或设备的关于若干组件之间的交互。应当理解的是，这样的系统和组件可以包括这里指定的那些组件或子组件、某些指定的组件或子组件，和/或附加的组件。子组件还可以执行为通信地耦接至其他组件而不是包括在母组件(parent component)内的组件。进一步地，一个或更多个组件和/或子组件可以组合至提供聚合功能的单个组件。组件还可以与一个或更多个其他组件进行接口，为了简洁起见，本文中没有具体地描述这些其他组件，但是本领域的技术人员知道这些其他组件。

图11至图17示出了根据本申请的一个或更多个实施方式的各种方法。然而，为了简化说明的目的，本文所示出的一种或更多种方法被表示或描述为一系列的动作，需要理解和明白的是，本公开主题并不限制动作的顺序，因此根据这个原因，一些动作可以以不同的顺序出现和/或与本文所示出和描述的其他动作同时出现。例如，本领域的技术人员需要理解和明白的是，方法可替选地呈现为一系列相互关联的状态或事件，如状态图中的状态或事件。此外，不是所有示出的动作都需要用来实现根据本公开主题的方法。此外，根据本公开内容，当不同的实体实施方法的不同部分时，交互图可以呈现方法。进一步地，两种或更多种公开示例方法可以彼此结合来实现，以完成本文中所描述的一个或更多个特征或优点。

图11示出了根据本公开主题的各个方面与实施方式的示例方法1100的流程图，该方法1100可以促进：基于与工业自动化系统有关的基于云的数据模拟工业自动化系统。可以由模拟生成系统实现方法1100，该模拟生成系统可以包括模拟生成器组件和/或另外的组件(例如，收集组件、基于云的数据存储库等)。

在1102处，可以基于存储在基于云的数据存储库中的工业自动化系统相关数据集合来对工业自动化系统进行模拟或仿真，其中，可以从工业自动化系统中接收(例如，收集、获得、删除等)工业自动化系统相关数据集合的第一子集并且将其存储在基于云的数据存储库中。工业自动化系统相关数据集合例如可以包括设备相关数据(例如，工业设备相关数据)、资产相关数据、过程相关数据(例如，工业自动化相关数据)和/或与工业企业相关的其他工业自动化系统相关数据。可以使用一个或更多个云网关(例如，通信网关组件)将工业自动化系统相关数据迁移(例如，传送)至云平台，其中，云网关可以用作工业自动化系统的工业设备与云平台之间的单向通信接口或双向通信接口。设备相关数据、资产相关数据、过程相关数据和/或其他工业自动化系统相关数据可以与识别信息(诸如，例如客户标识符和其他客户专用信息)相关联地存储在基于云的数据存储库中。

收集组件可以有助于工业自动化系统相关数据的收集或获得，并且可以将工业自动化系统相关数据存储在基于云的数据存储库中。模拟生成器组件可以访问基于云的数据存储库并且可以从基于云的数据存储库中接收(例如，收集、获得等)工业自动化系统相关数据的集合。模拟生成器组件可以基于工业自动化系统相关数据的集合对工业自动化系统进行模拟或仿真。例如，模拟生成器组件可以对以下各项进行模拟或仿真：工业设备、与工业自动化系统的工业设备和/或其他组件相关联的软件配置和/或固件配置(包括软件版本或固件修订或更新)、与工业自动化系统相关联的网络相关设备(例如，通信设备、计算机、路由器等)、工业设备之间的功能和通信关系、工业过程、网络相关设备等(例如，工业设备之间的通信连接或通信条件、工业设备之间的连接类型、工业设备与网络相关设备之间的通信连接等)、与工业设备相关联的机械或过程属性或特征(例如，与工业设备相关联的机械延迟、过程周期时间、操作调度等)、与工业自动化系统相关的人类行为或交互(例如，维护调度、轮班特定(shift-specific)行为或操作员特定行为或操作员与工业自动化系统的交互)、具体时间或与具体项目相关的工业自动化系统的生产流程或过程流程，和/或工业自动化系统的其他方面或特征。

在1104处，可以基于工业自动化系统的模拟或仿真来生成模拟模型，该模拟模型可以模拟工业自动化系统。模拟生成器组件可以基于工业自动化系统的各个部分(例如，工业设备、软件、固件等)的各自的模拟或仿真，来生成可以模拟工业自动化系统的模拟模型。例如，模拟生成器组件使用工业自动化系统的模拟或仿真(包括对于各个工业设备、软件和/固件配置、网络设备、工业设备或过程之间的功能和通信关系、机械或过程属性或特征、与工业自动化系统相关的人类行为或交互、具体时间或与具体项目有关的工业自动化系统的生产流程或过程流程的模拟或仿真)来促进工业自动化系统的模拟模型的生成。

图12描绘了根据本公开主题的各个方面与实施方式的示例方法1200的流程图，该方法1200可以促进：基于与一组工业自动化系统有关的基于云的数据来模拟该组工业自动化系统中的工业自动化系统。可以通过模拟生成系统实现方法1200，该模拟生成系统可以包括模拟生成器组件和/或其它组件(例如，收集组件、基于云的数据存储库等)。

在1202处，可以收集与包括一个或更多个工业自动化系统的一组工业自动化系统相关的数据集合。模拟生成系统可以包括收集组件，该收集组件可以收集与该组工业自动化系统相关的数据集合。该数据集合可以包括如下数据，该数据与和该组工业自动化系统中的一个或更多个工业自动化系统相关联的工业设备、资产、工业过程和网络设备相关。该组工业自动化系统可以与一个或更多个工业企业相关联。

在一些实施方式中，全部或部分模拟生成系统可以位于云平台中。例如，模拟生成器组件、收集组件、数据存储库(例如，基于云的数据存储库)和/或模拟生成系统中的其它组件可以位于云平台中。在其他实施方式中，某些组件(例如，模拟生成器组件或收集组件)可以位于云平台的外部并且可以访问云平台(例如，云平台中的数据存储库)以便于对数据存储库中的数据进行分析，从而便于对该组工业自动化系统中的工业自动化系统进行模拟。

在1204处，可以将该数据集合存储在数据存储库中。收集组件可以有助于将该数据集合存储到数据存储库中，其中，数据存储库可以是位于云平台中的基于云的数据存储库。

在1206处，可以对该数据集合进行分析。模拟生成器组件可以访问基于云的数据存储库并且可以从基于云的仓库中检索、获得、读取该数据集合。模拟生成器组件可以对该数据集合进行分析(例如，对该数据集合执行大数据分析)以便于模拟工业自动化系统。模拟生成器组件可以对该数据集合进行分析，以便于识别或确定与工业自动化系统相关联的工业设备、工业过程、操作系统、软件(例如，软件类型、软件版本、软件功能、软件制造商等)、固件(例如，固件类型、固件版本、固件功能、固件制造商等)；以及便于识别或确定工业设备的配置、工业过程、操作系统、软件、固件和网络设备(包括各个工业设备、工业过程、操作系统、软件、固件和网络设备之间的功能关系或连接；与各个工业设备、工业过程、操作系统、软件、固件和网络设备相关联的相应属性或特征等)。

在1208处，可以基于该数据集合的分析结果对包括工业设备、工业过程、操作系统、软件、固件和网络设备等的工业自动化系统进行模拟或仿真。模拟生成器组件可以对工业自动化系统进行模拟或仿真，包括对以下各项进行模拟或仿真：与工业自动化系统的工业设备和/或其他组件相关联的工业设备、软件和/或固件配置(包括软件或固件修订或更新)；与工业自动化系统相关联的网络相关设备(例如，通信设备、计算机、路由器等)；工业设备、工业过程、网络相关设备等之间的功能与通信关系(例如，工业设备之间的通信连接或条件、工业设备之间的连接类型、工业设备与网络相关设备之间的通信连接等)；与工业设备相关联的机械或过程属性或特征(例如，与工业设备相关联的机械延迟、过程周期时间、操作调度等)、与网络相关设备相关联的属性或特征(例如，与网络相关设备相关联的通信条件、总带宽、可用带宽、无线通信、有线通信等)、与工业自动化系统相关联的人类行为或交互(例如，维护调度、轮班特定行为或操作员特定行为或操作员与工业自动化系统进行的交互)、具体时间或与具体项目相关的工业自动化系统的生产流程或过程流程，和/或工业自动化系统的其他方面或特征。

在一些实施方式中，数据子集可以与该组工业自动化系统中的第二个工业自动化系统的一部分(例如，工业设备、工业过程、软件、固件、网络相关设备等)的操作相关。模拟生成器组件可以对数据子集进行分析，以便于模拟或仿真工业自动化系统的相同或相似的部分。例如，第二个工业自动化系统的一部分可以是工业设备，其中，工业自动化系统可以包括相同的或相似的工业设备。模拟生成器组件可以对该数据子集和/或数据集合的其它子集(例如，与工业自动化系统的相同的或相似的工业设备相关的数据)进行分析，并且可以基于对该数据子集或数据的其他子集的分析来模拟或仿真工业设备。

在1210处，可以基于对工业自动化系统的相应部分(例如，工业设备、工业过程、软件、固件、网络相关设备等)的模拟或仿真来生成可模拟工业自动化系统的模拟模型。模拟生成器组件可以生成模拟模型，该模拟模型可以基于对与工业自动化系统相关联的相应部分(例如，工业设备、工业过程、软件、固件、网络相关设备等)的模拟或仿真来对工业自动化系统的操作进行模拟(例如，对与工业自动化系统的操作相关的输入数据做出响应)。

此时，方法1200可以进行至参考点A，其中使用所生成的模拟模型可以便于评估针对正考虑的工业自动化系统的修改，便于确定是否要对工业自动化系统和/或本公开主题的其他特征或方面(如本文中关于方法1300、方法1400、方法1500、方法1600和/或方法1700所描述的公开主题的这些特征和方面)进行修改。

与模拟模型相关的信息可以存储在基于云的数据存储库中或其它所期望的数据存储库中，其中，模拟生成器组件可以从基于云的数据存储库或其他数据存储库中访问模拟模型，并且可以使用模拟模型来模拟相关联的工业自动化系统的操作，例如，对于将数据(如与工业自动化系统相关的操作数据)应用于模拟模型做出响应。

图13呈现了根据本公开主题的各个方面与实施方式的示例方法1300的流程图，该方法1300可以有助于基于与一组工业自动化系统有关的基于云的数据来模拟针对该组工业自动化系统中的工业自动化系统的修改。可以通过模拟生成系统实现方法1300，该模拟生成系统可以包括模拟生成器组件和/或其它组件(例如，收集组件、基于云的数据存储库等)。在一些实施方式中，方法1300可以从方法1200的参考点A继续，其中，已经根据方法1500生成了可模拟工业自动化系统的模拟模型。

在1302处，可以接收用于评估针对工业自动化系统的修改的请求。模拟生成器组件可以接收用于评估针对正考虑的工业自动化系统的修改的请求。该修改可以涉及：与工业自动化系统相关联的工业设备或工业设备的配置的改变、与工业自动化系统相关联的工业过程的改变、与工业自动化系统相关联的软件的改变或更新、与工业自动化系统相关联的固件的变化或更新，和/或与工业自动化系统相关联的网络相关设备或网络相关设备的配置的改变等。

在1304处，可以从数据存储库(例如，基于云的数据存储库)中获得与工业自动化系统修改相关的修改数据子集。与修改相关的修改数据子集可以存储在基于云的数据存储库中和/或模拟生成器组件可以生成与修改相关的修改数据子集。修改数据子集例如可以包括与对象(例如，工业设备、工业过程、软件、固件、网络相关设备等)的功能、特性、特征、属性等相关的、与修改相关联的信息。

在1306处，可以对与修改相关的修改数据子集进行分析。模拟生成器组件可以结合与工业自动化系统相关联的模拟模型(例如，使用方法1200生成的)来分析修改数据子集，以便于模拟或仿真该修改以及生成基于该修改后的工业自动化系统的修改的模拟模型。

在1308处，可以基于与修改相关的修改数据子集的分析结果结合模拟模型对工业自动化系统的修改进行模拟或仿真。模拟生成器组件可以基于修改数据子集的分析结果来模拟或仿真针对工业自动化系统的修改。例如，模拟生成器组件可以模拟或仿真针对工业自动化系统的修改，包括模拟或仿真对工业自动化系统的其他部分的修改的相互关系。

在1310处，可以基于根据对修改的模拟或仿真而修改的工业自动化系统的模拟模型来生成修改的工业自动化系统的修改的模拟模型。模拟生成器组件可以生成根据对修改的模拟或仿真而修改的工业自动化系统的修改的模拟模型。

此时，方法1300可以进行至参考点B，其中，例如，使用修改的工业自动化系统的修改的模拟模型可以有助于确定是否要对工业自动化系统做出修改(例如，根据方法1400、方法1500或方法1600)。

图14呈现了根据本公开主题的各个方面与实施方式的示例方法1400的流程图，该方法可以有助于基于与工业自动化系统相关联的修改的模拟模型来确定是否要修改该工业自动化系统。可以通过能够包括模拟生成器组件和/或其他组件(例如，收集器组件、基于云的数据存储库等)的模拟生成系统来实现方法1400。在一些实现中，方法1400可以从方法1300的参考点B开始，其中，例如，根据方法1300可以生成可模拟修改的工业自动化系统的修改的模拟模型(例如，基于可以存储在基于云的数据存储库中的关于修改的修改数据子集)。

在1402处，可以基于工业自动化系统的模拟模型来确定或预测工业自动化系统的响应或行为。模拟生成器组件可以基于(例如，根据方法1200所生成的)模拟模型来确定或预测工业自动化系统的响应或行为。例如，模拟生成器组件可以将与工业自动化系统或其部分的操作有关的操作数据集合(例如，真实操作数据或模拟操作数据)应用于模拟模型。模拟生成器组件可以通过将操作数据集合应用于模拟模型，来基于模拟模型的模拟操作分析模拟模型的模拟操作并且可以确定或预测工业自动化系统或其部分的响应或行为。

在1404处，可以基于修改后的工业自动化系统的修改的模拟模型来确定或预测修改后的工业自动化系统的响应或行为。模拟生成器组件可以基于修改的模拟模型来确定或预测修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。例如，模拟生成器组件可以将与修改后的工业自动化系统的操作有关的操作数据集合应用于修改的模拟模型。模拟生成器组件可以通过将操作数据集合应用于修改的模拟模型，来基于修改的模拟模型的模拟操作分析修改的模拟模型的模拟操作并且可以确定或预测修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。

在1406处，可以将修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为相比较。模拟生成器组件可以将修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为相比较。

在1408处，可以基于修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为的比较结果，来确定修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为之间的差异。模拟生成器组件可以确定或标识修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为之间的差异。例如，模拟生成器组件可以基于如下内容来确定或标识工业自动化系统的操作的改进：该修改；与未修改的工业自动化系统的性能相比，基于修改的工业自动化系统的性能的缩减；或修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为之间的其它差异。

在1410处，可以根据定义的操作标准集基于修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为之间的差异，来确定是否对工业自动化系统做出修改。模拟生成器组件可以根据定义的操作标准集基于修改后的工业自动化系统的确定或预测的响应或行为与(未修改的)工业自动化系统的确定或预测的响应或行为之间的差异，来确定是否对工业自动化系统做出修改。例如，响应于根据定义的操作标准集而确定针对工业自动化系统的修改被确定或预测导致在性能方面比未修改的工业自动化系统高出定义的水平的改进，模拟生成器组件可以确定将要对工业自动化系统做出修改或应当对工业自动化系统做出修改，并且可以生成表示针对工业自动化系统的修改是适当的和/或推荐的报告。

图15示出了根据本公开主题的各个方面与实施方式的另一种示例方法1500的流程图，该方法可以有助于确定是否要基于与工业自动化系统相关联的修改的模拟模型来修改该工业自动化系统。可以通过可包括模拟生成器组件和/或其他组件(例如，收集器组件、基于云的数据存储库等)的模拟生成系统来实现方法1500。在一些实现中，方法1500可以从方法1300的参考点B开始，其中，根据方法1300可以生成可模拟修改后的工业自动化系统的修改的模拟模型。

在1502处，例如可以从基于云的数据存储库接收与工业自动化系统相关的历史操作数据集合。模拟生成器组件可以访问基于云的数据存储库，并且可以从基于云的数据存储库获取、检索或读取历史操作数据集合。

在1504处，可以将历史操作数据集合应用于修改后的工业自动化系统的修改的模拟模型，以便基于历史操作数据集合(例如，响应于历史操作数据集合的应用)来通过修改的模拟模型生成响应。模拟生成器组件可以将历史操作数据集合应用于修改的模拟模型。修改的模拟模型可以基于将历史操作数据集合应用于修改的模拟模型来产生响应。

在1506处，可以确定或预测修改后的工业自动化系统对于将历史操作数据集合应用于修改的模拟模型的响应，以便于生成响应数据集合。模拟生成器组件可以基于将历史操作数据集合应用于修改的模拟模型，来确定或预测修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。例如，响应于将历史操作数据集合应用于修改的模拟模型，模拟生成器组件可以分析修改的模拟模型的模拟操作。部分地基于该分析的结果，模拟生成器组件可以基于修改的模拟模型的模拟操作来确定或预测修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。

在1508处，例如可以从基于云的数据存储库接收历史响应数据集合，该历史响应数据集合与工业自动化系统针对历史操作数据集合的响应有关。模拟生成器组件可以访问基于云的数据存储库，并且能够从基于云的数据存储库获取、检索或读取历史响应数据集合。例如，历史响应数据集合可以是与工业自动化系统或以前版本的工业自动化系统针对历史操作数据集合的响应有关的数据。

在1510处，可以将与修改后的工业自动化系统的响应的模拟相关联的响应数据集合与历史响应数据集合相比较。模拟生成器组件可以将与修改后的工业自动化系统的响应的模拟相关联的响应数据集合与历史响应数据集合相比较，以便于确定响应之间的差异。

在1512处，可以基于响应数据集合与历史响应数据集合之间的比较的结果来确定响应数据集合与历史响应数据集合之间的差异。模拟生成器组件可以基于该比较结果确定或标识响应数据集合与历史响应数据集合之间的差异。例如，模拟生成器组件可以基于如下内容结合历史操作数据集合的应用来确定或标识工业自动化系统的操作或响应的改进：作为对历史操作数据集合的应用的响应，与工业自动化系统(或其以前的版本)的性能相比，基于修改结合历史操作数据集合的应用来确定或标识工业自动化系统的性能的缩减；或者响应于历史操作数据集合的应用来确定或标识修改后的工业自动化系统的确定或预测的操作或响应与工业自动化系统(或其以前的版本)的操作或响应之间的其它差异。

在1514处，根据定义的操作标准集，可以基于响应数据集合与历史响应数据集合之间的差异确定是否可以基于响应数据集合与历史响应数据集合之间的差异来对工业自动化系统做出修改。根据定义的操作标准集，模拟生成器组件可以基于响应数据集合与历史响应数据集合之间的差异确定是否可以基于响应数据集合与历史响应数据集合之间的差异来对工业自动化系统做出修改。例如，响应于根据定义的操作标准集确定针对工业自动化系统的修改被确定或预测导致在性能方面比未修改的工业自动化系统高出定义的水平的改进，则模拟生成器组件可以确定将要对工业自动化系统做出修改或应当对工业自动化系统做出修改，并且可以生成表示针对工业自动化系统的修改是适当的和/或推荐的报告。

图16描绘了根据本公开主题的各个方面与实施方式的另一示例方法1600的流程图，该方法可以有助于基于与工业自动化系统相关联的各个修改的模拟模型确定是否要修改该工业自动化系统，如果要修改，则确定要实现哪种修改。可以通过可包括模拟生成器组件和/或其他组件(例如，收集器组件、基于云的数据存储库等)的模拟生成系统来实现方法1600。在一些实现中，方法1600可以从方法1300的参考点B开始，其中，根据方法1300可以(例如基于第一修改)生成可模拟修改后的工业自动化系统的修改的模拟模型。例如，可以模拟或仿真针对工业自动化系统的第一类型的修改，并且如果基于第一类型的修改进行修改，则例如根据方法1300可以生成工业自动化系统的第一修改的模拟模型。

在1602处，可以接收用于对工业自动化系统的第二类型的修改进行评估的请求。模拟生成器组件可以接收用于评估对正在被考虑的工业自动化系统的第二类型的修改的请求。该请求可以是与第一类型的修改相关联的请求相同的请求的一部分，或者可以是独立的请求。第二类型的修改可以涉及与工业自动化系统相关联的工业设备的改变或工业设备的配置的改变、工业过程的改变、软件的改变或更新、固件的改变或更新和/或网络相关的设备的改变或网络相关的设备的配置的改变等。第二类型的修改可以是与第一类型的修改不同类型的修改。

与第二类型的修改相关的第二修改数据子集可以存储在基于云的数据存储库中并且/或者模拟生成器组件可以生成与第二类型的修改相关的第二修改数据子集。第二修改数据子集例如可以包括与和第二类型的修改相关联的对象(例如，工业设备、工业过程、软件、固件、网络相关设备等)的功能、特征、特性、属性等相关的信息。

在1604处，可以分析与第二类型的修改相关的第二修改数据子集。模拟生成器组件可以结合(例如，使用方法1200所生成的)与工业自动化系统相关联的模拟模型来分析第二修改数据子集，以有助于模拟或仿真第二类型的修改，同时生成基于第二类型的修改而修改的工业自动化系统的第二修改的模拟模型。

在1606处，可以基于对与第二类型的修改相关的第二修改数据子集的分析结果连同模拟模型，来模拟或仿真针对工业自动化系统的第二类型的修改。模拟生成器组件可以基于对第二修改数据子集的分析结果来模拟或仿真针对工业自动化系统的第二类型的修改。

在1608处，可以基于根据第二类型的修改的模拟或仿真而修改的工业自动化系统的模拟模型，来生成对于第二修改后的工业自动化系统的第二修改的模拟模型。模拟生成器组件可以生成基于第二类型的修改的模拟或仿真而修改的工业自动化系统的第二修改的模拟模型。

在1610处，可以基于工业自动化系统的模拟模型来确定或预测工业自动化系统的响应或行为。模拟生成器组件可以基于(例如，根据方法1200生成的)模拟模型来确定或预测工业自动化系统的响应或行为，或其部分。例如，模拟生成器组件可以将与工业自动化系统的操作相关的操作数据集合(例如，真实操作数据或模拟操作数据)应用于模拟模型。通过将操作数据集合应用于模拟模型，模拟生成器组件可以分析模拟模型的模拟操作，并且可以基于模拟模型的模拟操作来确定或预测工业自动化系统的响应或行为，或其部分。

在1612处，可以基于正在考虑的第一修改后的工业自动化系统的第一修改的模拟模型，来确定或预测第一修改后的工业自动化系统的响应或行为。模拟生成器组件可以基于第一修改的模拟模型来确定或预测第一修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。例如，模拟生成器组件可以将与第一修改后的工业自动化系统的操作相关的操作数据集合应用于第一修改的模拟模型。通过将操作数据集合应用于第一修改的模拟模型，模拟生成器组件可以分析第一修改的模拟模型的模拟操作，并且可以基于第一修改的模拟模型的模拟操作来确定或预测第一修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。

在1614处，可以基于正在考虑的第二修改后的工业自动化系统的第二修改的模拟模型，来确定或预测第二修改后的工业自动化系统的响应或行为。模拟生成器组件可以基于第二修改的模拟模型来确定或预测第二修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。例如，模拟生成器组件可以将与第二修改后的工业自动化系统的操作相关操作数据集合应用于第二修改的模拟模型。通过将操作数据集合应用于第二修改的模拟模型，模拟生成器组件可以分析第二修改的模拟模型的模拟操作，并且可以基于第二修改的模拟模型的模拟操作来确定或预测第二修改后的工业自动化系统或其部分的响应或行为。

在1616处，可以评估(例如，相互比较)与模拟模型(第一修改的模拟模型和第二修改的模拟模型)相关联的各响应。模拟生成器组件可以相对于彼此评估或比较各响应，以有助于确定是否要做出任何修改以及/或者在要做出修改的情况下确定要做出何种修改。

在1618处，根据所定义的操作标准集合，基于对与模拟模型、第一修改的模拟模型和第二修改的模拟模型相关联的各响应的评估结果，来做出关于是否修改工业自动化系统的决定。模拟生成器组件可以基于各响应的评估结果确定是否修改工业自动化系统。

如果确定不修改或不应当修改工业自动化系统，则在1620处，可以生成报告，其中该报告可以表示不修改或不应当修改工业自动化系统。作为对确定不修改或不应当修改工业自动化系统的响应，模拟生成器组件可以生成表示不修改或不应当修改工业自动化系统的报告。例如，模拟生成器组件可以确定第一类型的修改或第二类型的修改二者都不满足与针对工业自动化系统的修改有关的所定义的操作标准集合，并且，因此，不执行工业自动化系统的修改。模拟生成器组件可以生成并且提供(例如，传输)可以表示不修改或不应当修改工业自动化系统的报告。

在1618处，如果确定修改或应当修改工业自动化系统，则在1622处，可以基于评估结果和所定义的操作标准集合来做出关于针对工业控制系统做出或应当做出第一类型的修改、第二类型的修改或第一类型的修改和第二类型的修改的组合中的哪一个的决定。模拟生成器组件可以基于评估结果和所定义的操作标准集合来确定对工业控制系统做出或应当做出第一类型的修改、第二类型的修改或第一类型的修改和第二类型的修改的组合中的哪一个。

在1624处，可以生成报告，其中报告可以表示对工业控制系统做出或应当做出第一类型的修改、第二类型的修改或第一类型的修改和第二类型的修改的组合中的哪一个。模拟生成器组件可以生成报告，该报告表示修改或应当修改工业自动化系统，并且表示对工业控制系统做出或应当做出第一类型的修改、第二类型的修改或第一类型的修改和第二类型的修改的组合中的哪一个。例如，模拟生成器组件可能确定第一类型的修改满足所定义的操作标准集合并且第一类型的修改优选于第二类型的修改(例如，与假设对工业自动化系统做出第二类型的修改相比，确定或预测第一类型的修改导致工业自动化系统的更好的性能)。在这样的实例中，模拟生成器组件可以生成并且提供(例如，传输)如下报告，该报告可以表示基于第一类型的修改来修改或应当基于第一类型的修改来修改工业自动化系统。

在一些实现中，在适当的情况下，可以关于其他模拟模型(例如，通过模拟生成器组件)生成并评估对于工业自动化系统的第一类型的修改和第二类型的修改的组合的模拟模型。根据所定义的操作标准集合，模拟生成器组件可以基于评估的结果，来确定是否不做出修改、做出基于第一类型修改的修改、基于第二类型修改的修改、基于第一类型修改和第二类型修改的组合的修改、或基于修改的不同子集的组合的修改。

图17呈现了根据本公开主题的各个方面与实施方式的另一种示例方法1700的流程图，该方法可以基于工业自动化系统的模拟模型来模拟与工作定单相关联的生产，从而有助于确定或预测在与该工作定单相关联的生产期间该工业自动化系统的响应。可以通过可包括模拟生成器组件和/或其他组件(例如，收集器组件、基于云的数据存储库等)的模拟生成系统来实现方法1700。在一些实现中，方法1700可以从方法1200的参考点A开始，其中，根据方法1200可以生成可模拟工业自动化系统的模拟模型。

在1702处，可以接收与工作定单相关的信息。模拟生成器组件可以接收工作定单和/或与工作定单有关的信息。该信息可以表示与工作定单相关的各种方面或参数，如例如要由工业自动化系统生产的产品的类型、要生产的产品的量或要生产的产品的件数、产品生产的开始日期或时间、完成产品生产的结束日期或时间、与产品相关联的属性和特性、产品的组件等。如果与工作定单相关的信息不满足便于使用相应的模拟模型来模拟工业自动化系统的操作的条件，则模拟生成器组件可以分析和处理与工作定单有关的信息(例如，标准化或格式化工作定单信息、识别工作定单参数等)以生成与工作定单相关的操作数据，模拟模型可以使用该操作数据，以有助于模拟工业自动化系统对工作定单的处理。

在1704处，可以将与工作定单有关的操作数据应用于可以模拟或仿真工业自动化系统的模拟模型。模拟生成器组件可以将与工作定单相关的操作数据应用于模拟模型，以有助于确定或预测如果工业自动化系统处理工作定单或当工业自动化系统处理工作定单时工业自动化系统会如何响应。

在1706处，可以生成模拟模型对将操作数据应用于模拟模型的响应。模拟生成器组件可以响应于将操作数据应用于模拟模型而生成工业自动化系统的模拟模型的响应(例如，模拟响应数据)。

在1708处，可以基于模拟模型的响应来确定或预测工业自动化系统关于处理工作定单的响应或行为。基于模拟模型对应用与工作定单有关的操作数据的响应，模拟生成器组件可以确定或预测工业自动化系统关于处理工作定单的响应或行为。

在1710处，可以基于所定义的操作标准集合，结合与工作定单相关联的如下信息来分析工业自动化系统的所确定或所预测的响应或行为：与定单完成参数(例如，时间限制(例如，生产开始日期、中间定单截止日期、定单完成截止日期等)相关的信息、与财政限制(例如，成产成本限制、利润限制、涉及操作工业自动化系统处理工作定单的成本的限制等)有关的信息、与产品质量限制(例如，产品或材料的质量限制、工程或误差容限等)等)有关的信息。模拟生成器组件可以分析工业自动化系统的所确定或所预测的响应或行为，以有助于基于所定义的操作标准集合来确定工业自动化系统是否可以满足定单完成参数，其中该标准可以包括买方的偏好或要求和/或与工业自动化系统相关联的工业企业实体的偏好或要求或与其相关。

在1712处，可以基于分析的结果和所定义的操作标准集合，来做出关于工业自动化系统是否可以处理和完成工作定单以满足定单完成参数的决定。模拟生成器组件可以基于分析的结果和所定义的操作标准集合，来确定工业自动化系统是否可以处理和完成工作定单以满足定单完成参数。例如，如果根据所定义的工作标准集合确定工业自动化系统在处理和完成工作定单生成时可以满足工作单完成参数，则模拟器生成器组件可以确定工业自动化系统可以充分地或可接受地处理和完成与工作定单相关的生产。如果模拟生成器组件确定工业自动化系统在处理和完成工作定单生产时不可以或者预期不可以满足定单完成参数，则模拟器生成器部件可以根据所定义的操作标准集合来确定工业自动化系统不可以或预期不可以充分地或可接受地处理和完成与工作定单相关的生产。

在1714处，可以生成可表示工业自动化系统是否可以根据所定义的操作标准集合处理和完成工作定单以满足定单完成参数的报告。模拟生成器组件可以生成报告并且可以提供(例如，传送)报告作为用于由与工业企业相关联的另一组件或由操作员或管理者来审阅和分析的输出。

本文中所描述的实施方式、系统和组件，以及在其中可以执行在主题说明书中阐述的各个方面的工业控制系统和工业自动化环境可以包括可以通过网络进行接口的计算机或网络部件，如服务器、客户端、可编程逻辑控制器(PLC)、自动化控制器、通信模块、可移动计算机、无线部件、控制部件等。计算机和服务器包括一个或多个处理器—采用电信号执行逻辑操作的电子集成电路—被配置为执行存储在介质(如随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、硬盘驱动器)以及可移动存储装置(可以包括记忆棒、记忆卡、闪存驱动器和外部硬盘驱动器等)中的指令。

类似地，本文中使用的术语PLC或自动化控制器可以包括跨多个部件、系统和/或网络共享的功能。例如，一个或多个PLC或自动化控制器可以经由网络与各种网络设备通信和协作。这可以包括经由包括控制、自动化设备和/或公共网络的网络通信的基本上任何类型的控制、通讯模块、计算机、输入/输出(I/O)装置、传感器、致动器和人机接口(HMI)。PLC或自动化控制器还可以与各种其它装置如I/O模块包括模拟、数字、编程/智能I/O模块，其它可编程控制器，通信模块，传感器，致动器，输出设备等通信，并且控制各种其它设备如I/O模块包括模拟、数字、编程/智能I/O模块，其它可编程控制器，通信模块，传感器，致动器，输出设备等。

网络可以包括公共网络如互联网、内联网和自动化网络，诸如控制和信息协议(CIP)网络，包括装置网(DeviceNet)、控制网(ControlNet)和以太网/IP。其它网络包括以太网、DH/DH+、远程I/O、现场总线、Modbus总线、Profibus总线、CAN、无线网络、串行协议等。另外，网络设备可以包括各种可能性(硬件和/或软件部件)。这些包括如下部件，诸如具有虚拟局域网(VLAN)能力的交换机、局域网、广域网、代理、网关、路由器、防火墙、虚拟专用网(VPN)装置、服务器、客户机、计算机、配置工具、监控工具和/或其它设备。

为了提供所公开的主题的各种方面的上下文，图18和图19以及下面的讨论意在提供在其中可以实现所公开的主题的各种方面的适当的环境的简要的概括的描述。

参照图18，用于实现上述主题的各种方面的示例环境1800包括计算机1812。计算机1812包括处理单元1814、系统存储器1816和系统总线1818。系统总线1818将系统组件(包括但不限于系统存储器1816)耦接至处理单元1814。处理单元1814可以是各种可用的处理器中的任何一种。多核微处理器和其它多处理器结构也可以用作处理单元1814。

系统总线1818可以是若干类型的总线结构中的任何一种，包括存储器总线或存储器控制器、外围总线或外部总线，和/或使用各种可用的总线结构中的任何一种的本地总线，包括但不限于8位总线、工业标准结构(ISA)，微通道结构(MSA)，扩展ISA(EISA)，智能驱动电子设备(IDE)，VESA局部总线(VLB)，外围组件互连(PCI)，通用串行总线(USB)，高级图形端口(AGP)，个人计算机存储卡国际协会总线(PCMCIA)和小型计算机系统接口(SCSI)。

系统存储器1816包括易失性存储器1820和非易失性存储器1822。包括用以诸如在启动期间在计算机1812中的元件之间传送信息的基本例程的基本输入/输出系统(BIOS)存储在非易失性存储器1822中。作为例示而非限制，非易失性存储器1822可以包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)或闪速存储器。易失性存储器1820包括充当外部高速缓冲存储器的随机存取存储器(RAM)。作为例示而非限制，RAM以多种形式可用，例如同步RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双倍数据速率SDRAM(DDR SDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路DRAM(SLDRAM)和直接型RamBUS RAM(DRRAM)。

计算机1812还包括可移动/不可移动、易失性/非易失性计算机存储介质。图18例示例如盘存储器1824。盘存储器1824包括但不限于如下设备，诸如磁盘驱动器、软盘驱动器、磁带驱动器、Jaz驱动器、Zip驱动器、LS-100驱动器、闪速存储器卡或记忆棒。另外，盘存储器1824可以单独地或者与其它存储介质组合地包括存储介质，包括但不限于光盘驱动器如光盘只读存储器装置(CD-ROM)、CD可记录驱动器(CD-R驱动器)、CD可重写驱动器(CD-RW驱动器)或数字多功能盘ROM驱动器(DVD-ROM)。为了便于盘存储器1824连接至系统总线1818，通常使用可移动/不可移动接口，如接口1826。

应当理解的是，图18描述了在用户和在适当的操作环境1800中描述的基本计算机资源之间充当媒介的软件。这样的软件包括操作系统1828。可以被存储在盘存储器1824上的操作系统1828用于控制和分配计算机1812的资源。系统应用程序1830由操作系统1828通过存储在系统存储器1816或盘存储器1824中的程序模块1832和程序数据1834来利用资源的管理。应当理解的是可以通过各种操作系统或操作系统的组合来实现主题公开内容。

用户通过输入设备1836将命令或信息输入计算机1812。输入设备1836包括但不限于指示装置，如鼠标、跟踪球、指示笔、触摸板、键盘、麦克风、操纵杆、游戏垫、圆盘式卫星天线、扫描仪、TV调谐卡、数码照相机、数码摄像机、网络摄像机等。这些设备和其它输入设备通过系统总线1818经由接口端口1838连接至处理单元1814。接口端口1838包括例如串行端口、并行端口、游戏端口和通用串行总线(USB)。输出设备1840使用同一类型的端口中的一些作为输入设备1836。因而，例如，USB端口可以用于向计算机1812提供输入，并且从计算机1812向输出设备1840输出信息。提供输出适配器1842表示存在需要特殊适配器的一些输出装置1840如显示器、扬声器、打印机以及其它输出装置1840。作为示例而非限制，输出适配器1842包括提供输出设备1840和系统总线1818之间的连接方式的显卡和声卡。应当注意的是其它设备和/或设备的系统如远程计算机1844提供输入和输出能力二者。

计算机1812可以使用到一个或更多远程计算机(如远程计算机1844)的逻辑连接在网络环境中操作。远程计算机1844可以是个人计算机、服务器、路由器、网络PC、工作站、基于微处理器的装置、对等装置或其它普通的网络节点等，并且通常包括关于计算机1812描述的元件中的许多或所有元件。出于简明的目的，仅示出了记忆存储装置1846和远程计算机1844。远程计算机1844通过网络接口1848逻辑地连接至计算机1812并且然后经由通信连接1850物理地连接。网络接口1848包括通信网络例如局域网(LAN)和广域网(WAN)。LAN技术包括光纤分布式数据接口(FDDI)、铜分布式数据接口(CDDI)、以太网/IEEE802.3、令牌环网/IEEE802.5等。WAN技术包括但不限于点对点链路、电路交换网如综合业务数字网(ISDN)及其变型、分组交换网络和数字用户线(DSL)。

通信连接1850指代用于将网络接口1848连接至系统总线1818的硬件/软件。虽然通信连接1850被示意性地示出在计算机1812的内部，其也可以在计算机1812的外部。仅举例而言，与网络接口1848的连接所要求要的硬件/软包括内部和外部的技术，例如调制解调器(包括普通的电话级调制解调器、电缆调制解调器和DSL调制解调器)、ISDN适配器和以太网卡。

图19是可以与所公开的主题进行交互的示例计算和/或网络环境1900的示意性框图。计算和/或网络环境1900可以包括一个或多个客户端1902。客户端1902可以是硬件和/或软件(例如，线程、处理、计算设备)。计算和/或网络环境1900还可以包括一个或更多服务器1904。服务器1904也可以是硬件和/或软件(例如，线程、处理、计算设备)。例如，服务器1904可以容置线程，以通过采用本文中所描述的一个或更多实施例来执行转换。客户端1902与服务器1904之间的一个可能的通信可以是适于在两个或更多计算机处理之间传输的数据包的形式。计算和/或网络环境1900可以包括可用于便于客户端1902与服务器1904之间的通信的通信框架1906。客户端1902可操作地连接至可用于存储客户端1902的本地信息的一个或更多客户端数据存储装置1908。类似地，服务器1904可操作地连接至可用于存储服务器1904的本地信息的一个或更多服务器数据存储库1910。

上述内容包括了所公开的主题的示例。当然，不可能为了描述所公开的主题而描述部件或者方法的每个可想到的组合，然而，本领域技术人员应当理解，所公开的主题的很多另外的组合和置换都是可能的。因而，所公开的主题意在包括落入所附权利要求的精神和范围内的所有这样的替选、修改和变化。

具体地，关于由上述组件、设备、电路、系统等执行的各种功能，用于描述这样的组件的术语(包括涉及“装置”)除非另行指出，否则意在对应于执行所述组件的具体功能的任意组件(例如，功能上的等同)，一组件即使结构上不等同于所公开的结构，但执行所公开的主题的本文中示出的示例性方面中的功能。关于这点，还应当认识到，所公开的主题包括系统以及具有计算机可执行指令的计算机可读介质，这些计算机可执行指令用于执行所公开的主题的各种方法的动作和/或事件。

此外，虽然可能仅关于若干实现中的一个实现公开了所公开的主题的具体特征，然而，如果对于任意给定或特定应用是期望的且有利的，则这样的特征可以与其它实现的一个或更多其它特征合并。此外，就详细描述或权利要求中所使用的用语“包含”及其变体而言，这些用语意在与作为开放式过渡词的用语“包括”相类似的方式是包容性的。

在本申请中，术语“示例性”用于表示用作示例、例子或说明。本文中描述为“示例性”的任意方面或设计并不一定要被理解为相比于其它方面或设计是优选的或有利的。相反，词语“示例性”的使用意在以具体的方式表示概念。

本文中所描述的各种方面和特征可以实现为方法、装置、或使用标准编程和/或工程技术的制造物。本文中所使用的术语“制造物”意在包括可以从任意计算机可读设备、载体或介质访问的计算机程序。例如，计算机可读介质可以包括但不限于磁存储设备(例如，硬盘、软盘、磁条...)、光盘(例如，致密盘(CD)、数字多功能盘(DVD)...)、智能卡和闪存设备(例如，卡、条、键驱动器...)。

Claims (32)

1.一种系统，包括：

存储器，其存储计算机可执行的组件；

处理器，其操作地耦接至所述存储器，所述处理器执行所述计算机可执行的组件，所述计算机可执行的组件包括：

收集组件，其被配置成收集来自工业自动化系统的设备组的工业数据的子集并且将所述工业数据存储在作为云平台的一部分的数据存储库中；以及

模拟生成器组件，其被配置成：基于对所述工业数据的子集的分析结果，对所述设备组中的至少一个设备进行模拟以有助于对所述工业自动化系统的模拟，并且基于对所述至少一个设备的模拟来生成与所述工业自动化系统相对应的模拟模型。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述收集组件或所述模拟生成器组件中的至少一个是所述云平台的一部分。

3.根据权利要求2所述的系统，还包括接口组件，所述接口组件被配置成使所述云平台与所述工业自动化系统通过所述工业自动化系统的云网关设备进行接口，以有助于所述工业数据的子集从所述工业自动化系统传送至所述收集组件或所述模拟生成器组件中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于与针对所述工业自动化系统的修改有关的数据子集来模拟所述修改；将对所述修改的模拟与对所述工业自动化系统的模拟的至少一部分进行合并，以有助于模拟基于所述修改的修改后的工业自动化系统；以及基于对所述修改后的工业自动化系统的模拟来生成与所述修改后的工业自动化系统相对应的修改的模拟模型。

5.根据权利要求4所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于将操作数据集合应用于所述修改的模拟模型或所述模拟模型中的至少一个，来评估所述修改的模拟模型的响应或所述模拟模型的响应中的至少一个；并且基于对所述修改的模拟模型的响应或所述模拟模型的响应中的至少一个的评估结果，来确定所述修改后的工业自动化系统的响应或所述工业自动化系统的响应中的至少一个。

6.根据权利要求5所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：对所述修改后的工业自动化系统的响应或所述工业自动化系统的响应中的至少一个的确定进行评估；以及基于所定义的操作标准集合和对所述修改后的工业自动化系统的响应或所述工业自动化系统的响应中的至少一个的确定的评估结果，来确定是否要修改所述工业自动化系统。

7.根据权利要求6所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于关于是否要修改所述工业自动化系统的确定结果，来生成表示是否要根据所述修改来修改所述工业自动化系统的报告。

8.根据权利要求4所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：从所述数据存储库获取历史操作数据集合，并且生成与所述修改的模拟模型对于将所述历史操作数据集合应用于所述修改的模拟模型的响应有关的响应数据集合。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成从所述数据存储库获取历史响应数据集合，其中所述历史响应数据集合与所述工业自动化系统或所述工业自动化系统的先前版本对于将所述历史操作数据集合应用于所述工业自动化系统或所述工业自动化系统的所述先前版本的响应有关。

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：比较所述响应数据集合与所述历史响应数据集合；基于所述响应数据集合与所述历史响应数据集合的比较结果，来确定所述响应数据集合与所述历史响应数据集合之间的差异；以及基于所述差异与所定义的操作标准集合来确定是否要在所述工业自动化系统中实现所述修改。

11.根据权利要求4所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于与对所述工业自动化系统的修改集合中的修改有关的各数据子集，来相应地模拟所述修改；以及基于对所述修改的相应模拟来生成相应的修改后的工业自动化系统的相应的修改的模拟模型，其中所述修改集合包括所述修改以及与所述相应的修改的模拟模型中的第二修改的模拟模型相关联的第二修改。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于将操作数据集合应用于所述模拟模型、所述修改的模拟模型和所述第二修改的模拟模型，来对所述模拟模型的响应、所述修改的模拟模型的响应和所述第二修改的模拟模型的响应进行评估；以及基于对所述模拟模型的响应、所述修改的模拟模型的响应和所述第二修改的模拟模型的响应的评估结果，来确定所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应和第二修改后的工业自动化系统的响应。

13.根据权利要求12所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：对所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应和所述第二修改后的工业自动化系统的响应的确定进行评估；并且基于所定义的操作标准集合以及关于对所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应和所述第二修改后的工业自动化系统的响应的确定的评估结果，来确定是否要修改所述工业自动化系统。

14.根据权利要求13所述的系统，其中所述模拟生成器组件确定要修改所述工业自动化系统，并且还被配置成：基于所定义的操作标准集合以及关于对所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应以及所述第二修改后的工业自动化系统的响应的确定的评估结果，来确定是要在所述工业自动化系统实现所述第一修改、要在所述工业自动化系统中实现所述第二修改还是要在所述工业自动化系统中实现所述第一修改与所述第二修改的组合。

15.根据权利要求1所述的系统，其中所述模拟生成器组件还被配置成：评估所述模拟模型对于应用与工作定单有关的操作数据集合的响应；基于所述模拟模型的响应来确定所述工业自动化系统的响应；以及基于对所述工业自动化系统的响应的评估结果，来确定所述工业自动化系统是否能够满足与所述工作定单相关联的条件集合。

16.根据权利要求1所述的系统，其中所述收集组件还被配置成：从与所述云平台相关联且包括所述工业自动化系统的工业自动化系统组中的第二工业自动化系统收集第二工业数据子集，并且其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于对所述工业数据子集和所述第二工业数据子集的分析结果，来模拟所述设备组中的至少一个设备，以有助于对所述工业自动化系统的模拟，并且基于对所述至少一个设备的模拟来生成与所述工业自动化系统相对应的所述模拟模型。

17.根据权利要求1所述的系统，其中所述工业数据子集包括如下数据中的至少之一：与所述设备组中的工业设备有关的数据、与和所述设备组相关联的工业处理有关的数据、与工业资产有关的数据、与所述设备组中的有助于与所述工业自动化系统相关联的数据通信的网络相关设备有关的数据、与和所述工业自动化系统相关联的操作系统有关的数据、与和所述工业自动化系统相关联的软件有关的数据、或与和所述工业自动化系统相关联的固件有关的数据。

18.根据权利要求1所述的系统，其中所述工业数据子集包括：与所述设备组中的所述至少一个设备和至少一个其他设备之间的至少一种相互关系有关的数据，并且其中所述模拟生成器组件还被配置成：基于与所述至少一个设备和所述至少一个其他设备之间的所述至少一种相互关系有关的数据，来模拟所述至少一个设备和所述至少一个其他设备之间的所述至少一种相互关系，以有助于对所述工业自动化系统的模拟。

19.一种方法，包括：

从工业自动化系统的设备组获取工业数据子集，以存储在与所述工业自动化系统相关联的云平台的数据存储库中；

基于对所述工业数据子集的分析结果来模拟所述设备组中的至少一个设备，以有助于模拟所述工业自动化系统；以及

基于对所述设备组中的所述至少一个设备的模拟来生成与所述工业自动化系统相对应的模拟模型。

20.根据权利要求19所述的方法，还包括：

使所述云平台与所述工业自动化系统进行接口；以及

通过所述进行接口来监视所述工业自动化系统，以有助于从所述工业自动化系统的所述设备组获取所述工业数据子集。

21.根据权利要求19所述的方法，还包括：

基于与针对所述工业自动化系统的修改有关的数据子集来模拟所述修改，以有助于基于对所述修改的模拟和对所述工业自动化系统的至少一部分的模拟来模拟修改后的工业自动化系统；以及

基于对所述修改后的工业自动化系统的模拟来生成与所述修改后的工业自动化系统相对应的修改的模拟模型。

22.根据权利要求21所述的方法，还包括：

基于将操作数据集合应用于所述修改的模拟模型和所述模拟模型，来对所述修改的模拟模型的响应和所述模拟模型的响应进行评估；

基于对所述修改的模拟模型的响应和所述模拟模型的响应的评估结果，来预测所述修改后的工业自动化系统的响应和所述工业自动化系统的响应；

基于所定义的操作标准集合以及对所述修改后的工业自动化系统的响应和所述工业自动化系统的响应的预测的评估结果，来确定是否要使用所述修改来修改所述工业自动化系统；以及

基于关于是否要使用所述修改来修改所述工业自动化系统的确定结果，来生成表示是否要使用所述修改来修改所述工业自动化系统的消息。

23.根据权利要求21所述的方法，还包括：

从所述数据存储库接收历史操作数据集合；以及

基于将所述历史操作数据集合应用于所述修改的模拟模型，来生成与所述修改的模拟模型的响应有关的响应数据集合。

24.根据权利要求23所述的方法，还包括：

从所述数据存储库接收历史响应数据集合，其中所述历史响应数据集合与所述工业自动化系统或所述工业自动化系统的先前版本响应于将所述历史操作数据集合应用于所述工业自动化系统或所述工业自动化系统的所述先前版本而生成的响应有关；

评估所述响应数据集合和所述历史响应数据集合；

基于对所述响应数据集合和所述历史响应数据集合的评估结果来确定所述响应数据集合与所述历史响应数据集合之间的差异；以及

基于所述差异以及与针对所述工业自动化系统的修改有关的所定义的操作标准集合，来确定是否要在所述工业自动化系统中实现所述修改。

25.根据权利要求21所述的方法，还包括：

基于与针对所述工业自动化系统的修改集合中的相应修改有关的相应的数据子集来模拟所述相应修改；以及

基于对所述相应修改的模拟来生成相应的修改后的工业自动化系统的相应的修改的模拟模型，其中所述修改集合包括所述修改以及与所述相应的修改的模拟模型中的第二修改的模拟模型相关联的第二修改。

26.根据权利要求25所述的方法，还包括：

基于将操作数据集合应用于所述模拟模型、所述修改的模拟模型和所述第二修改的模拟模型，来对所述模拟模型的响应、所述修改的模拟模型的响应以及所述第二修改的模拟模型的响应进行评估；以及

基于对所述模拟模型的响应、所述修改的模拟模型的响应和所述第二修改的模拟模型的响应的评估结果，来预测所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应和第二修改后的工业自动化系统的响应。

27.根据权利要求26所述的方法，还包括：

对关于所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应以及所述第二修改后的工业自动化系统的响应的预测进行评估；以及

基于所定义的操作标准集合以及对所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统的响应及所述第二修改后的工业自动化系统的响应的预测的评估结果，来确定是否要修改所述工业自动化系统。

28.根据权利要求27所述的方法，还包括：

确定要修改所述工业自动化系统；以及

基于所定义的操作标准集合以及对所述工业自动化系统的响应、所述修改后的工业自动化系统以及所述第二修改后的工业自动化系统的响应的预测的评估结果，来确定是要在所述工业自动化系统中实现所述第一修改、要在所述工业自动化系统中实现所述第二修改还是要在所述工业自动化系统中实现所述第一修改和所述第二修改的组合。

29.根据权利要求19所述的方法，还包括：

基于将与工作定单有关的操作数据集合应用于所述模拟模型来评估所述模拟模型的响应；

基于所述模拟模型的响应来预测所述工业自动化系统的响应；以及

基于对所述工业自动化系统的响应的评估结果，来确定所述工业自动化系统是否能够满足与所述工作定单相关联的条件集合和所定义的操作标准集合。

30.根据权利要求19所述的方法，其中所述工业数据子集包括与所述设备组中的所述至少一个设备和至少一个其他设备之间的至少一种相互关系有关的数据，所述方法还包括：

基于与所述至少一个设备和所述至少一个其他设备之间的所述至少一种相互关系有关的数据，来模拟所述至少一个设备与所述至少一个其他设备之间的所述至少一种相互关系，以有助于模拟所述工业自动化系统。

31.一种存储有计算机可执行指令的计算机可读存储介质，所述计算机可执行指令响应于执行而使包括处理器的系统进行操作，所述操作包括：

从工业自动化系统的设备组收集工业数据子集，以存储在与所述工业自动化系统进行接口的云平台的数据存储库中；

基于对所述工业数据子集的分析结果来模拟所述设备组中的至少一个设备，以有助于模拟所述工业自动化系统；以及

基于对所述至少一个设备的模拟来生成用于模拟所述工业自动化系统的模拟模型。

32.根据权利要求31所述的计算机可读介质，其中所述操作还包括：

基于与针对所述工业自动化系统的修改有关的数据子集来模拟所述修改，以有助于基于对所述修改的模拟以及对所述工业自动化系统的至少一部分的模拟来模拟修改后的工业自动化系统；

基于对所述修改后的工业自动化系统的模拟，来生成用于模拟所述修改后的工业自动化系统的修改的模拟模型；

基于将操作数据集合应用于所述修改的模拟模型和所述模拟模型，来对所述修改的模拟模型的响应以及所述模拟模型的响应进行评估；

基于对所述修改的模拟模型的响应和所述模拟模型的响应的评估结果，来确定所述修改后的工业自动化系统的响应以及所述工业自动化系统的响应；以及

基于所定义的操作标准集合以及对所述修改后的工业自动化系统的响应和所述工业自动化系统的响应的确定的评估结果，来确定是否要使用所述修改来修改所述工业自动化系统。