良好APC指标的五个特征
先进过程控制（apc）需要适当的指标或关键绩效指标（kpi），以确保安全、高效的运营。了解“良好”apc指标的五个特征。
指标，也称为关键绩效指标（kpi），是实现安全、高效过程运营的重要工具。指标表明运营的关键方面，如报警、安全阀、安全系统或先进过程控制（apc）是否按预期健康运行，或者是否发生了需要注意的系统性故障。
在一家大企业中，维持大量专家队伍来监督各种技术的健康性能成本很高。相反，企业会保持优化（即最少）的支持专家队伍，并使用指标来管理和确定其活动的优先级。通过这种方式，指标提供了一种必要的工具，使其可以利用有限的资源来管理过程运营的诸多关键方面。
就apc 而言，一家企业可能有数十个或数百个a p c 应用，但apc 专家队伍的数量有限。apc 指标提供基本信息，以便了解何时、何地以及如何分配这些有限的支持资源。这一管理战略的健全程度，取决于驱动它的指标。
用于apc 优化的“良好”指标特征
同样，在报警合理化上，需要在某一点退后一步，确定“良好”报警的具体特征是什么？值得思考的是，“良好”指标都具有哪些特征？
1、透明、有意义和直观；所有运营和优化利益相关者对其具有信心，而不仅仅是apc 专家抱有信心。
2、自动化、及时、响应迅速和可靠；可以对观察到的apc 状态或行为变化做出正确及时的响应。
3、技术独立；可以应用于任何类型的apc 或先进调节控制（arc），同时还可以在应用之间提供有用的、直观的比较。
4、抓住未开发的机会；表明该技术是否已在任何地方得到应用，显示长期进展，以及仍有多少部署潜力。
5、优雅和高效；包括最少数量的相对简单、自动化、低维护需求的指标，这些指标可以在整个企业中统一部署。
指标不一定能诊断出故障的根本原因，但它们应该能反映出任何系统故障的不良影响，而不管其根本原因是什么。例如，血压和脉搏不能诊断疾病，但它们可以指示患者的健康状况、是否需要日常维护或是否需要更专业的治疗。
apc服务系数的含义和历史
apc 从未拥有过那么好的指标。apc 依赖于单个有限指标“服务系数”，即apc 应用打开或关闭的时间百分比。不幸的是，应用可以一直保持运行，但性能可能“降级”得厉害，这甚至很常见的。服务系数对于指示a p c 应用程序何时关闭仍然很重要，但高服务系数不能被视为应用运行正常并达到其预期目的。
传统的基于模型的apc 性能指标始终很复杂，与此原因基本相同，尝试更具说服力的指标，通常都是不成功的。如果基础模型本身不可靠，那么实现可靠的、基于模型的多变量控制性能，或以有意义的方式测量该性能，将比较困难。
经过几十年的发展，大多数传统a p c 技术的用户已经临时制作了各种内部a p c 指标工具，但没有一种工具符合“良好指标”的标准，也没有出现行业最佳实践。
过去，apc 指标所犯的一个错误是，几乎所有的假设都是基于受控变量（c v）的性能，而不是基于操纵变量（m v）的改变。基本问题是受控变量的性能受a p c应用以外的许多因素的影响（图1）。
▎图1: 除受apc 操纵变量（mv）影响外，apc 控制变量（cv）还受到很多其它因素的影响。这使其实际上不可能基于cv 行为来设计可靠的apc 指标。相反，mv 变动提供了apc 对过程运营所做贡献的清晰记录，并且可以很容易地转化为有效的apc 利用率和效益指标。
大多数现代过程运营环境都是动态的，有很多并行工作，以各种方式来优化关键受控变量，因此实际上不可能将a p c 从其中分离出来。
这就是为什么首先实施工厂步骤，因为在正常运行期间，无法将单个影响与总体受控变量行为分离开来。相反，操纵变量的变化提供了apc 应用的清晰记录，可以作为“良好”apc 指标的基础。
工业行业需要的apc指标
很久以前，工业界就看重闭环控制的内在价值，而不是开环控制，因此“手动回路”是当今最常见的过程控制指标之一。业内人士还牢记，控制台运营人员不应被过多的低值报警分散注意力或弄得不知所措，因此“不良行为报警”，成为另一个几乎普遍应用的衡量标准。
这说明了在运营控制台上发生的回路干预的数量（例如控制器设定点、输出和模式更改的数量）很多。数字大，表示手动和/ 或不良参与者回路中的多变量回路过多。这种“回路干预”指标，体现了大量apc 指标和管理信息。
它测量控制台运营人员的活动负荷；指示现有多变量控制应用程序的运行状况；识别缺失/ 需要的应用；并确定最糟糕的参与者回路。回路干预的总数，用来衡量a p c项目的整体有效性、进度和剩余的apc 潜力。
▎图2 ：控制台日志的回路干预分析，揭示了最糟糕的参与者回路，即需要最多运营人员干预的回路。它还揭示了不健康的apc 操纵变量和缺失（剩余）的apc 应用。干预措施的总数，反映了apc 的总体进展以及对推荐的每小时干预行业指南的遵守情况。
今天的工业行业有一个“每小时报警数”的最佳实践指南可用于有效运营。那么，工业界是否也应该有“每小时回路干预数”的指导方针？在基础层健康状态下，apc 是将高数字降到可接受（可操作）数字的主要工具。
以下几个apc 指标符合“良好指标”的标准，可用于实现apc 技术项目的有效监控和管理：
服务系数（参见上述限制）；
操纵变量利用率（基于操纵变量变化）；
操纵变量收益（也可以选择将m v 变化转换为实际的经济收益）；
回路干预，也称为不良参与者回路（识别单个操纵变量的健康状况、a p c 整体有效性和进展以及剩余的未捕获apc 的机会）。
关键概念：
■ 检查用于优化的apc“良好”指标的五个特征。
■ 指标不一定能诊断出故障的根本原因，但它们应该反映任何系统故障的不良影响。
思考一下：
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就apc 而言，一家企业可能有数十个或数百个a p c 应用，但apc 专家队伍的数量有限。apc 指标提供基本信息，以便了解何时、何地以及如何分配这些有限的支持资源。这一管理战略的健全程度，取决于驱动它的指标。
用于apc 优化的“良好”指标特征
同样，在报警合理化上，需要在某一点退后一步，确定“良好”报警的具体特征是什么？值得思考的是，“良好”指标都具有哪些特征？
1、透明、有意义和直观；所有运营和优化利益相关者对其具有信心，而不仅仅是apc 专家抱有信心。
2、自动化、及时、响应迅速和可靠；可以对观察到的apc 状态或行为变化做出正确及时的响应。
3、技术独立；可以应用于任何类型的apc 或先进调节控制（arc），同时还可以在应用之间提供有用的、直观的比较。
4、抓住未开发的机会；表明该技术是否已在任何地方得到应用，显示长期进展，以及仍有多少部署潜力。
5、优雅和高效；包括最少数量的相对简单、自动化、低维护需求的指标，这些指标可以在整个企业中统一部署。
指标不一定能诊断出故障的根本原因，但它们应该能反映出任何系统故障的不良影响，而不管其根本原因是什么。例如，血压和脉搏不能诊断疾病，但它们可以指示患者的健康状况、是否需要日常维护或是否需要更专业的治疗。
apc服务系数的含义和历史
apc 从未拥有过那么好的指标。apc 依赖于单个有限指标“服务系数”，即apc 应用打开或关闭的时间百分比。不幸的是，应用可以一直保持运行，但性能可能“降级”得厉害，这甚至很常见的。服务系数对于指示a p c 应用程序何时关闭仍然很重要，但高服务系数不能被视为应用运行正常并达到其预期目的。
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▎图1: 除受apc 操纵变量（mv）影响外，apc 控制变量（cv）还受到很多其它因素的影响。这使其实际上不可能基于cv 行为来设计可靠的apc 指标。相反，mv 变动提供了apc 对过程运营所做贡献的清晰记录，并且可以很容易地转化为有效的apc 利用率和效益指标。
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