分析工业工厂的日志文件的设备、计算平台和方法技术

公开了分析工业工厂的日志文件的设备、计算平台和方法。该方法包括：确定日志文件的日志条目中的至少一个块(122)，其中日志条目包括一个或多个日志消息，并且其中块(122)表示同现日志消息；使用语义元数据(134)来注释块(122)的同现日志消息，其中语义元数据(134)定义同现日志消息的一个或多个消息类型，其中语义元数据(134)指示开始动作、结束动作、源、异常、原因和检查动作中的至少一个；基于语义元数据(134)通过在图中表示同现日志消息来生成块(122)的一致表示(142，726，774)；以及基于一致表示(142，726，774)与关联于工业工厂(710)的预定义事件的模板表示的比较，实现检测块(122)中的至少一个事件。(122)中的至少一个事件。(122)中的至少一个事件。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】分析工业工厂的日志文件的设备、计算平台和方法


[0001]本专利技术涉及分析工业工厂的日志文件。尤其是，本专利技术涉及分析日志文件的自动和/或半自动方法。

技术介绍

[0002]在诸如工业工厂的工业环境中，有用信息可被记录在日志文件中。例如，在工业工厂的运行期间，或在自动化和工程系统的使用期间，或在工程系统上运行的执行应用程序期间发生的事件，可以将事件写入日志文件。因此，日志文件可以提供工业工厂的审计跟踪，其可用于理解系统的活动并诊断问题。日志文件对于理解在工业工厂中实现的复杂过程的活动可能是必要的，尤其是在具有很少专家交互的过程的情况下。
[0003]日志文件中的信息量使得手动查看日志文件不可行。此外，所生成的日志消息解决了系统级事件，并且不会直接转移到诸如工业工厂之类的更高级系统中的问题。例如，可能不是连续的十行日志消息可以都与正在执行的一个更新相关。在工业工厂中，大量不同的子系统都记录它们自己的信息，从而增强了挑战。
[0004]为了能够有信心地解释这些各种系统的日志文件，领域专家需要接受广泛的培训。关于一个系统的知识不必转移到其它系统(例如，Windows日志以不同于WinCC日志的方式被解释)。类似地，建立具有关于如何解释各个日志消息的规则的知识库是耗时且昂贵的。
[0005]领域专家手动检查日志文件，试图发现异常和有关事件。在一些情况下，可以通过日志监视工具来帮助领域专家，该日志监视工具将手工规则表达式与日志条目进行匹配，或者使用规则表达式来将日志条目聚类成组。这样的规则表达式可以手动简短列出，造成公式化费力、耗时并且在不同类型的日志文件中不可扩展。其它现有方法包括在日志消息级别上检测模式的工具。然而，这些方法没有考虑日志条目之间的复杂模式和分层依赖性。此外，它们没有突出显示各个日志条目有多重要。

技术实现思路

[0006]因此，用于分析工业工厂的日志文件的系统、设备和方法可以受益于改进。本专利技术的目的是通过提供一种自动解释大量日志文件并识别工业工厂中的事件的设备、计算平台和方法来实现的。
[0007]在一个示例中，本专利技术的目的是通过一种分析工业工厂的一个或多个日志文件的方法来实现的，该方法包括确定日志文件的日志条目中的至少一个块，其中日志条目包括一个或多个日志消息，并且其中该块表示一系列同现日志消息；使用语义元数据来注释块的同现日志消息，其中语义元数据定义同现日志消息的一个或多个消息类型，其中语义元数据表示开始动作、结束动作、源、异常、原因和检查动作中的至少一个；通过基于语义元数据在图中表示同现日志消息来生成块的一致表示；以及基于一致表示与同工业工厂相关联的预定义事件的模板表示的比较，使得能够检测块中的至少一个事件。
[0008]本专利技术的另一示例是一种用于分析在工业工厂的运行期间生成的一个或多个日志文件的设备，该设备包括固件模块，该固件模块包括日志分析器模块，该日志分析器模块被配置为执行在此公开的至少一个或多个方法步骤。
[0009]一种用于分析在工业工厂的运行期间生成的一个或多个日志文件的计算平台，平台包括经由计算平台通信地联接到工业工厂的至少一个设备，至少一个设备包括处理器和存储器单元，其中存储器单元包括日志分析器模块，日志分析器模块被配置为执行本文公开的至少一个或多个方法步骤，并且其中计算平台被配置为边缘计算平台和云计算平台中的至少一个。
[0010]另一示例可以包括用可执行指令编码的非瞬态计算机可读介质(诸如存储设备上的软件组件)，可执行指令在被执行时使得至少一个处理器执行所描述的方法。
[0011]该方法、设备和计算平台有利地从半结构化文本日志消息中挖掘序列模式，并将所识别的模式(即，块或块的一部分)分类为诸如错误、警告和信息等类别。所识别的模式表示发生在工业工厂中的更高级事件(诸如工厂范围的更新过程)。在日志文件分析的应用中可以看到本专利技术的技术效果，例如向人类审阅者/领域专家自动突出日志文件中的重要部分。其他技术效果包括自动生成事件及其严重性的知识库以及自动检测日志文件中的异常。例如，本专利技术通过分析日志条目能够有效且自动地检测工业工厂的服务器和客户机之间的异常通信模式。本专利技术还使得能够比较相同工业内的工业工厂的操作。例如，可以通过对两个工业工厂进行日志文件分析来实现通过与来自可比较工业工厂的设备进行比较来检测特定工业工厂的多个设备中的非典型行为。
[0012]在更详细地描述所建议的惯例之前，应当理解，在整个本专利文件中提供了某些词语和短语的各种定义，并且本领域普通技术人员将理解，这些定义在许多(如果不是大多数)情况下适用于这些定义的词语和短语的先前以及未来使用。虽然一些术语可包括多种实施例，但所附权利要求书可明确地将这些术语限制于特定实施例。还应当理解，在所建议的方法的上下文中解释的特征也可以通过适当地配置和适配系统而由所建议的系统包括，反之亦然。
[0013]如本文所用，“工业工厂”是指用于制造/生产/分类的设施，其可以是半或完全自动化的。工业工厂可以是自动化环境的一部分。例如，制造自动化环境、实验室自动化环境、建筑物自动化环境等。此外，根据本专利技术，工业工厂可以包括诸如控制设备、传感器、致动器的工业资产的组合，这些工业资产包括物理设备和可以用于配置和控制该物理设备的数字模型。例如，计算机数字控制(CNC)机器、工业生产设施中的自动化系统、电动机、发电机等。
[0014]考虑到工业工厂和应用，日志文件可以涉及：
[0015]·
发电厂。发电厂可以具有多个涡轮机和其它设备。
[0016]·
现代工厂。工厂可具有多个交互自动化工具。
[0017]·
列车。列车可以具有多个半自主系统，例如用于门控制、气候控制和用于移动。
[0018]·
医疗设备。该设备可以具有单独的控制器，用于运行不同的可移动部件，例如患者床或扫描工具，以及用于成像和数据收集的设备，例如MRT。
[0019]该方法包括确定日志文件的日志条目中的至少一个块，其中日志条目包括一个或多个日志消息，并且其中该块表示一系列同现日志消息。在一个实施例中，日志条目包括在工业工厂内的不同区域和级别发生的操作和维护事件的连续流的日志。日志是日志消息的
形式，并且包括结构化和非结构化文本消息的组合。日志条目可以每秒或微秒生成，并且可以存储为日志文件。考虑到日志消息的容量和非结构化特性，照原样分析日志条目是有挑战性的。因此，确定日志条目中的块使得能够确定同现消息。这里使用的“同现消息”是指与单个事件或共同相关的事件相关的消息。
[0020]为了确定该块，该方法可以包括基于公共结构化表示来接收日志文件的日志条目，其中日志条目的公共结构化表示至少包括时间戳和日志消息，以及源标识符。例如，公共结构化表示是日志条目的表格结构化格式。在另一示例中，通用结构化表示是日志条目的JavaScript对象符号(JSON)格式。此外，该方法可以包括使用预定时间大小的滑动窗口创建一批或多批日志条目；基于对多批的模式频率分析来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种分析工业工厂(710)的一个或多个日志文件的方法，所述方法包括：确定所述日志文件的日志条目中的至少一个块(122)，其中，所述日志条目包括一个或多个日志消息，并且其中，所述块(122)表示同现日志消息；使用语义元数据(134)来注释所述块(122)的所述同现日志消息，其中，所述语义元数据(134)定义所述同现日志消息的一个或多个消息类型，其中，所述语义元数据(134)指示开始动作、结束动作、源、异常、原因和检查动作中的至少一个；通过基于所述语义元数据(134)在图中表示所述同现日志消息来生成所述块(122)的一致表示(142，726，774)；以及基于所述一致表示(142，726，774)与关联于所述工业工厂(710)的预定义事件的模板表示的比较，实现检测所述块(122)中的至少一个事件；其中，通过基于所述语义元数据(134)在图中表示所述同现日志消息来生成所述块(122)的一致表示(142，726，774)包括：基于所述语义元数据(134)来定义所述图的图结构，其中，所述图结构包括块标识符、用于每个短语的节点以及与所述语义元数据(134)相关联的边；以及基于所述图结构来生成所述块(122)的所述一致表示(142，726，774)。2.根据权利要求1所述的方法，还包括：基于与所述模板表示的可比较模板表示(152)相关联的优先级来预测所检测事件的事件优先级(154)。3.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：当被注释的语义元数据(134)是所述检查动作时，检查所述同现日志消息中的至少一个，其中，使用所述工业工厂(710)的数字孪生来执行所述检查，其中，所述数字孪生是所述工业工厂(710)的实时数字表示。4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：至少基于相关联的语义元数据(134)来检测所述工业工厂(710)的所述日志文件中的异常日志消息；以及基于异常块的模板表示来预测工业事件和相关联的事件优先级。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：当相关联的语义元数据(134)是所述检查动作时检查所述异常日志消息，其中，至少部分地通过与所述工业工厂(710)相关联的专家的手动验证来执行检查。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，还包括：基于公共结构化表示来接收所述日志文件的所述日志条目，其中，所述日志条目的所述公共结构化表示至少包括时间戳和所述日志消息以及源标识符；使用预定时间大小的滑动窗口来创建一批或多批日志条目；基于对所述多批的模式频率分析来识别多个同现日志消息，其中，所述多个同现日志消息包括所述至少一个块(122)的所述同现日志消息；以及通过识别所述多个同现消息中的可分离同现日志消息来确定所述日志条目中的一个或多个块，其中，所述可分离同现日志消息被确定为分离的块，并且其中，所述一个或多个块包括所述至少一个块(122)。7.根据权利要求6所述的方法，其中，基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔治亚，
申请(专利权)人：西门子股份公司，
类型：发明
国别省市：