本發明大體涉及配置為提供設備上數據分析和存儲的智能可編程邏輯控制器，連同涉及其的方法、系統和裝置。所公開的技術可以應用于例如其中使用可編程控制器的各種自動化生產環境。

背景技術：

可編程邏輯控制器（PLC）是配置為執行軟件的專門計算機控制系統，該軟件連續地收集關于輸入設備的狀態的數據以控制輸出設備的狀態。PLC典型地包括三個主要組件：處理器（其可以包括易失性存儲器），包括應用程序的易失性存儲器、以及用于連接到自動化系統中的其它設備的一個或多個輸入/輸出（I/O）端口。

在各種工業場景中利用PLC來控制自動化系統。自動化系統典型地在其日常操作中生成大量數據。該數據可以例如包括傳感器數據、致動器和控制程序參數、以及與服務活動相關聯的信息。然而，常規自動化系統，并且特別地PLC，不能夠完全地利用該數據。例如，在大多數系統中，由于硬件和軟件限制，僅可以分析和存儲該數據的小部分。可能產生巨量無關數據而同時丟失重要數據點。可能在關于不重要的數據的較高自動化層處應用壓縮，而同時重要數據在行進通過自動化層時丟失。此外，甚至在嘗試避免數據的丟失的情況下，可能存在放置于計算基礎設施的其余部分上的顯著需求。例如，PLC數據處理可能導致對于網絡帶寬以及存儲容量的高需求。附加地，數據的情境可能在數據穿過自動化系統層時丟失。這在自動化系統上引起若干不期望的副作用。例如，如果基于低質量/保真度數據在較高的自動化層處執行數據分析，則重要數據可能丟失，從而使自動化系統低效地或者欠佳地操作。

自動化系統中非充分的數據處置能力還引起各種其它具體問題。如果數據采集的分辨率/采樣速率不充分，則可能不會檢測到許多機器事件。例如，如果通過機器智能而丟失毫秒范圍中的機器停止，則關鍵性能指示符（例如，總體設備有效性）計算不準確。可能不會立即檢測到質量問題，因為僅可以連續地監測非常少的過程變量。

附加地，在PLC中，對于商業分析應用，關于控制層上可用的過程的情境知識丟失。要求極大努力來在自動化系統的較高層處重新構建這樣的情境知識。特別地，較高層級軟件功能性在監控和數據采集（SCADA）、制造執行系統（MES）或者企業資源規劃（ERP）系統中的實現變得復雜得多并且成本高得多。繼而，這引起這些解決方案的較高的研發和定制成本。例如，考慮用于控制冷卻劑流的閥門控制程序，直至罐體溫度達到某一水平。人們可以推得，必須存在冷卻劑流速率和溫度降低之間的某種相關性（具有某一延遲）。為了檢測這樣的相關性（其可以用于商業層上的預測性過程監測），要求使用數百個參數的成對相關性分析。

常規PLC還缺少執行控制層數據的在線分析的任何能力。商業分析可以離線完成并且支持過去產物（例如，過去批次）的回顧分析。然而，僅具有某一延遲的產物的在線分析是可能的，并且因此，向基于分析的控制中的直接干預幾乎不大可能。此外，不大可能基于隱藏變量（即，在PLC內被內部使用以例如控制過程或者參數化傳感器、致動器或控制程序的數據點）和控制參數實現統計質量和過程控制，因為這樣的數據在控制層外部不可用。然而，這樣的數據是重要的并且可能引起質量問題的早期檢測。

技術實現要素：

本發明的實施例通過提供涉及配置為在設備本身上執行各種功能的PLC的方法、系統和裝置，而不是在外部處理數據來解決和克服以上不足和缺點中的一個或多個。在本文中稱為“智能PLC”的這種PLC包括各種組件，其可以配置為提供控制應用中的增強功能的分類。例如，在一些實施例中，智能PLC包括深層集成的數據歷史學家（historian）和分析功能。該技術特別很好地適于但不限于各種工業自動化場景。

根據本發明的一個實施例，在多個掃描循環之上操作智能PLC的方法包括在易失性計算機可讀存儲介質中創建過程圖像區域。智能PLC然后在每一個掃描循環期間利用內容更新過程圖像區域，該內容包括與生產單元相關聯的數據。過程圖像區域的內容由智能PLC在每一個掃描循環期間存儲在非易失性計算機可讀存儲介質上。智能PLC利用自動化系統情境信息標注過程圖像區域的內容以生成情境化數據。自動化系統情境信息可以例如包括以下中的一個或多個：生成數據的設備的指示、包括智能PLC的自動化系統的結構描述、系統工作模式指示符、以及關于在生成過程圖像區域的內容時產生的產物的信息。附加地或者可替換地，情境化數據可以包括以下中的一個或多個：由智能PLC利用的自動化軟件的描述、或者指示在生成過程圖像區域的內容時的自動化軟件的狀態的狀態指示符。

前述方法可以在一些實施例中利用附加特征而增強。例如，在一個實施例中，智能PLC將一個或多個數據分析算法應用于過程圖像區域的內容或者情境化數據以得到所計算的數據。智能PLC然后基于所計算的數據來調節生產單元的一個或多個數據生成參數。在另一個實施例中，可以在從非易失性計算機可讀存儲介質檢索的歷史過程圖像數據上執行一個或多個數據分析算法。

附加地，智能PLC可以執行各種壓縮進程。例如，在一個實施例中，智能PLC在非暫時性計算機可讀存儲介質上存儲內容之前在每一個掃描循環期間壓縮過程圖像區域的內容。在另一個實施例中，智能PLC壓縮并且存儲其生成的情境化數據。

前述方法還可以用作制造品或者裝置的部分。例如，在一些實施例中，用于在多個掃描循環之上操作智能PLC的制造品包括保持計算機可執行指令的非暫時性、有形計算機可讀介質，以用于在具有或者沒有以上討論的增強的情況下執行方法。

根據本發明的另一個方面，智能PLC包括配置成根據掃描循環執行的處理器、包括過程圖像區域的易失性計算機可讀存儲介質、非易失性計算機可讀存儲介質、以及由處理器根據掃描循環執行的控制器組件。控制器組件可以例如包括數據轉移組件、控制應用組件、以及歷史學家組件，數據轉移組件配置成在每一個掃描循環期間利用與生產單元相關聯的內容來更新過程圖像區域，控制應用組件配置成在過程圖像區域的內容上執行應用邏輯，歷史學家組件配置成在每一個掃描循環期間在非易失性計算機可讀存儲介質上存儲過程圖像區域的內容。歷史學家組件可以進一步配置成基于所計算的數據來調節生產單元的一個或多個數據生成參數（例如，采樣速率）。該歷史學家數據還可以配置成在非易失性計算機可讀存儲介質上存儲內容之前在每一個掃描循環期間壓縮過程圖像區域的內容。

在一些實施例中，前述智能PLC可以包括附加組件。例如，在一個實施例中，控制器包括情境化組件和數據連接器組件，情境化組件配置成通過利用自動化系統情境信息標注過程圖像區域的內容來生成情境化數據，數據連接器組件配置成將情境化數據傳送給一個或多個外部組件。在另一個實施例中，智能PLC包括數據分析組件，其配置成在情境化數據上執行一個或多個數據分析算法以得到所計算的數據。數據分析組件還可以配置成在從非易失性計算機可讀存儲介質檢索的歷史過程圖像數據上執行數據分析算法。

本發明的附加特征和優點將從參照附圖進行的說明性實施例的以下詳細描述顯而易見。

附圖說明

在結合附圖閱讀時，從以下詳細描述最佳地理解本發明的前述和其它方面。出于說明本發明的目的，在圖中示出了當前優選的實施例，然而要理解到，本發明不限于所公開的具體手段。在附圖中包括以下各圖：

圖1提供了根據本發明的一些實施例的集成到工業環境中的智能PLC的系統視圖；

圖2提供了根據本發明的一些實施例的包括在智能PLC中的系統組件的圖示；以及

圖3提供了圖示出根據本發明的一些實施例的由智能PLC執行的數據處理的流程圖。

具體實施方式

本文中公開了大體涉及智能可編程邏輯控制器（PLC）的系統、方法和裝置，智能可編程邏輯控制器（PLC）在本文中稱為“智能PLC”，其配置成在PLC本身上存儲和分析數據，而不是要求用于存儲和處理的外部設備。本文中描述的技術可以應用在其中使用控制系統的各種場景（包括但不限于工業生產環境）中。

簡要地，根據本發明的不同實施例，智能PLC提供了可以存在于各種組合中的若干技術特征。智能PLC提供控制層設備上的高效數據存儲。更具體地，所選擇的控制層可以通過用于時間序列數據的高效存儲機制（即，“歷史學家”功能）而擴展，該高效存儲機制允許高分辨率時間戳數據的短期/中期歸檔。在高保真度數據的情況下，很少（如果有的話）事件丟失。高效壓縮算法（例如，旋轉門（swinging door）的變形）可以用于減少存儲和通信需求。在本發明的一些實施例中，智能PLC還可以提供智能設備上數據生成方法。用于數據濾波的方法可以在生成數據的情況下直接應用以確保如果其提供附加信息內容，則僅存儲附加數據。這些方法還可以主動地分析傳入數據并且根據當前需要配置數據采集（例如通過調節樣本速率或者通過僅在已經檢測到某些事件的情況下存儲數據）。智能PLC還可以使得能夠實現豐富的、且語義學的情境化，并且執行控制層語義學分析。附加地，在一些實施例中，智能PLC還提供跨自動化系統的分布式分析。

圖1提供了根據本發明的一些實施例的集成到自動化系統100中的智能PLC的系統視圖。該示例在概念上將工業環境劃分成生產層105、控制層110和IT層115。在常規系統中，在IT層115處執行大部分數據處置功能。使用智能PLC 110E和110F，在圖1中圖示的系統將這些數據處置功能中的許多個向下推送至控制層110。例如，在一些實施例中，歷史學家能力（諸如用于時間序列數據的高效數據壓縮和數據的智能濾波）可以直接地實現在智能PLC 110E和110F上。這允許控制層115以較少的存儲/通信努力利用高保真度數據，使得很少（如果有的話）事件無法被檢測。在一些實施例中，智能PLC 110E和110F還提供豐富的情境化功能性。通過向數據添加控制層知識，可能不必要在IT層115處重新發現關于商業分析115C的知識。附加地，在一些實施例中，智能PLC 110E和110F直接地在其相應設備上提供數據分析功能性，由此增加機器和過程效率。

繼續參照圖1，在生產層105處，一個或多個生產單元（例如，單元105A）操作。每一個生產單元通過控制層110處的一個或多個現場設備（例如，現場設備110A）發送和接收數據。在控制層110處，每一個現場設備可以連接到智能PLC（例如，智能PLC 110E）。從生產單元接收的數據被（直接地通過現場設備或者經由智能PLC）轉移至IT層115。IT層115包括執行各種后處理和存儲任務的系統。圖1的示例包括監控和數據采集（SCADA）服務器（或網關）組件115A。該組件115A允許操作員遠程監測和控制控制層110和生產層105處的設備。附加地，SCADA服務器組件115A收集來自較低層105,110的數據并且處理信息以使其可用于統一車間知識倉庫115B。統一車間知識倉庫115B還提供從較低層105,110接收的數據的處理和存儲。各種功能性可以由統一車間知識倉庫115B提供。例如，在一些實施例中，統一車間知識倉庫115B包括用于基于由較低層105,110生成的數據而生成分析的功能性。

每一個智能PLC 110E和110F包括三個基本部分：處理器，非暫時性、非易失性存儲器系統，以及提供輸入/輸出功能性的數據連接器。非易失性存儲器系統可以采取許多形式，包括例如可移除存儲器卡或閃速驅動。可以在智能PLC 110E和110F內執行的應用在下文參照圖2更加詳細地描述。智能PLC 110E的數據連接器（有線地或者無線地）連接到現場設備110A和110B。類似地，智能PLC 110F的數據連接器連接到現場設備110C和110D。本領域中已知的任何現場設備可以與本文中描述的智能PLC一起使用。可以與智能PLC一起使用的示例現場設備包括但不限于壓力開關、傳感器、推動按鈕、流開關和層級開關。要指出，智能PLC 110E和110F可以零散地集成到生產環境中。例如，在圖2中，生產單元105A和105B通過其相應的現場設備連接到智能PLC 110E和110F，而生產單元105C直接地通過其相應的現場設備110G向統一車間知識倉庫115通信。

相比于現有技術系統（例如，控制知識、環境狀況和服務發生率），智能PLC 110E和110F可以使用附加情境量度而豐富數據。這允許從具有較高置信度和質量的數據分析得到領悟。在一些實施例中，系統100使用語義學數據表示語言和標準以用于自動化系統中的數據的情境化。這允許以最少努力配置商業分析以及SCADA級歷史學家（例如，OSI PI資產架構）以用于與來自其它系統/設備/源的數據集成。而且，系統100可以提供控制層110處的基于模型的語義學分析。因而，可以在設備運行時間期間更新分析算法，并且根源分析可以通過提供對模型（而不是功能塊中的編譯邏輯）的明確訪問來改進。在一些實施例中，系統100在控制層110中引入分布式數據共享系統并且與外部大數據基礎設施集成。因而，應用可以與存儲位置無關地訪問所有請求的數據。

圖2提供了根據本發明的一些實施例的包括在智能PLC中的系統組件200的圖示。過程圖像組件225是控制器的CPU易失性系統存儲器中的存儲器區域，其在每一個處理/掃描循環中基于與生產設備相關聯的數據（例如，所連接的I/O的輸入和輸出）而更新。在每一個處理步驟中，控制應用230讀取過程圖像，執行所部署的應用邏輯，并且將結果寫回到過程圖像中。由系統組件200捕獲或生成的任何數據可以經由數據連接器組件210提供給外部組件。在一些實施例中，數據連接器組件210經由推送方法遞送數據（即，向外部組件主動地發送）。在其它實施例中，在由外部組件詢問數據的情況下，可以使用拉取方法。附加地，推送和拉取方法可以在一些實施例中組合，使得智能PLC配置成處置兩種形式的數據轉移。

繼續參照圖2，每一個循環的過程圖像被歷史學家組件220讀取并且永久地存儲在非易失性物理存儲介質上。在一些實施例中，這種歷史學家組件220配置成部署數據壓縮算法以減少數據體積。其由此可以為應用提供對過去過程圖像的訪問。數據可以在固定的時間窗口內被存儲，或者在線算法被用于實現動態高速緩存試探法。作為歷史學家組件220的部分，智能數據生成算法可以連續地分析過程圖像和情境以調節所連接的I/O的數據生成參數（例如，采樣速率）。例如，對于快速改變的傳感器信號，可以選擇高采樣速率，而對于緩慢改變的傳感器信號，較低的采樣速率是充足的。數據分析組件205包括處理（從歷史學家詢問的）過去或當前過程圖像的數據分析算法的集合。各種數據分析算法可以包括在數據分析組件205中。例如，在一些實施例中，這些算法包括聚類、歸類、基于邏輯的推理和統計分析算法中的一個或多個。此外，算法可以經由模型指定，該模型可以在設備上的運行時間期間部署。數據分析組件205還可以包括各種分析模型和解譯這些模型的專用算法。由數據分析組件205生成的結果可以存儲在歷史學家組件220中，寫回到過程圖像組件225和/或經由數據連接器組件210而提供給外部組件。因而，智能PLC可以被視為用于向自動化系統中的其它設備提供分布式分析的設備。

情境化組件215利用情境信息標注傳入數據以促進其隨后的解譯。如本文中使用的情境信息可以包括描述數據的含義的任何信息。例如，自動化系統中的數據的情境可以包括關于生成數據的設備（例如，傳感器）的信息、關于自動化系統的結構（例如，車間的拓撲）的信息、關于系統的工作模型（例如，故障事件）的信息、關于自動化軟件及其在生成數據時的狀態的信息、和/或關于生成數據時產生的產物/批次的信息。情境化組件配置成向其它組件中的任一個提供數據以用于更多具體處理需要。由情境化組件215生成的情境信息可以不限于資產結構，而是還可以包括控制知識、產物特定信息、過程信息、事件信息、以及潛在地其它方面，諸如外部事件（比如天氣信息）。這樣的情境信息可以從工程化工具（例如，西門子完全集成的自動化工具）導入。附加地，在一些實施例中，情境化組件215提供語義學情境化。情境可以由標準建模語言（例如，Web（網絡）本體語言、資源描述框架）表示，其中正式限定語言構造的含義。利用這些語義學建模標準對數據的情境化使得商業分析應用能夠自動地理解和解譯從自動化系統提供的數據而沒有手動配置努力。

圖3提供了圖示出根據本發明的一些實施例的由智能PLC執行的數據處理的流程圖300。在處理步驟310處壓縮并且存儲來自智能PLC的I/O端口的傳入數據305。在處理步驟315處情境化經壓縮的數據。然后，在處理步驟330處將情境化數據320提供給外部系統。要指出，情境化數據320可以包括事件信息，以及關于在事件發生時自動化系統的操作特性的信息。

繼續參照圖3，在處理步驟325處分析來自處理步驟310的原始數據和/或來自處理步驟315的情境化數據。可以在處理步驟325處執行各種形式的分析，包括如上文參照圖2討論的數據分析。處理步驟325的結果是所推得/計算的數據335。在處理步驟340處，使用所推得/計算的數據335來適配控制參數或數據采集策略。例如，所推得/計算的數據335可以用于適配所連接的生產設備的采樣速率。所推得/計算的數據335可以通過返回到過程步驟310進行壓縮以及存儲。附加地，可以在處理步驟330處將所推得/計算的數據335提供給外部系統。

在一些實施例中，智能PLC提供可以在其頂部上構造應用的生態系統。例如，在一個實施例中，智能PLC的軟件包括應用編程接口（API），其指定外部軟件組件可以如何與操作在智能PLC上的軟件交互。該API可以包括功能，諸如詢問歷史控制器數據、基于生產設備活動設置提醒、以及利用高層數據情境化控制器數據。API還可以用于將各個智能PLC聯網在一起，由此創建控制器的網絡，其可以通過共享信息而增強其對數據的處理，信息諸如關于其相應所連接的生產設備的情境數據。

本文中描述的智能PLC提供優于常規PLC的各種益處。例如，可以優化生產過程以增加生產關鍵性能指示符，諸如機器利用率或吞吐量。附加地，控制器行為可以通過適配數據采集參數（例如，傳感器的采樣速率、壓縮參數）、PLC配置（例如，循環時間）和用于致動器的控制策略（例如，減少通信開銷、改進魯棒性等）而優化。再次，可以將情境化數據提供給其它設備，諸如例如SCADA、MES、其它PLC和智能現場設備。對于所有數據，可以包括情境信息，諸如當前PLC/控制配置、天氣狀況、產物信息。附加地，可以在數據流中標識事件，可以收集與事件有關的數據，并且可以在沒有相關數據的情況下將事件數據提供給其它設備。

作為智能PLC的一般應用的示例，考慮機動車組裝車間。在機動車門組裝制造單元中，典型地，一個或多個PLC用于任務，諸如從傳送帶系統的多個傳感器（例如，接近或攝影眼傳感器）接收輸入，以及向控制駐留在傳送帶上的剎車/車體的速度的電機/驅動器發出速度命令。PLC與傳送帶系統通信以將剎車定位在理想位置處，其是門組裝單元中首要的并且非常重要的任務。一旦剎車完美地定位，PLC然后使多個機械手協調以執行其余任務，諸如將門放置到車體上、焊接等。PLC還向上游和下游自動化單元告知當前任務的開始和完成。該過程的主要質量問題之一在于，車門沒有正確地定位在車體上，并且焊接在錯誤地點處完成。原因可能是多方面的并且是非常復雜的。例如，汽車剎車沒有正確地定位，或者車門可能沒有由機械手正確地拾取。在第一種情況下，錯誤的剎車位置可能由無效傳感器讀數（例如，變臟并且有油的條形碼）引起。在常規PLC和自動化系統的情況下，非常晚地（在生產線結束（EOL）質量檢查時）檢測到差錯，并且原因未知。重做（rework）區域、生產線或者甚至整個汽車以便解決該問題的成本是非常高的。

利用本文各種實施例中描述的智能PLC，所有數據（例如，傳感器輸入、控制變量等）可以在智能PLC內以高采樣速率被歷史記錄。可以應用高效壓縮以減少智能PLC中所要求的存儲，并且可以記錄所有重要數據。數據可以用于了解正常“良好”操作模式，檢測異常，并且自主地做出反應以防止差錯。也可以應用高級數據分析。此外，在智能PLC的情況下，可以利用資產模型（例如，傳感器、傳送帶、剎車等等之間的關系）、控制模型（可以指示潛在問題的附加控制邏輯和變量）以及其它模型（諸如過程模型和事件模型）來情境化數據。在常規自動化系統中，這樣的模型典型地在較高的自動化層（諸如制造執行系統（MES））下并且在沒有控制知識的情況下重構。然而，這可能呈現由于缺乏PLC層級下的信息而引起的低效。例如，如果條形碼變臟，則將錯誤位置發送給PLC，其然后向傳送帶系統發布錯誤速度命令。最終，其將在最后的重新定位級處觸發附加控制和振蕩以便補償早期傳感器讀數差錯。這樣的控制知識在控制器外部不可用。在智能PLC的情況下，可以利用這樣的控制知識情境化和分析數據。如果焊接質量問題出現，則智能PLC可以利用控制邏輯中的附加“不想要”的振蕩來定位差錯，并且將質量問題（例如，焊接差錯）鏈接到傳感器的集合。此外，利用實時地（或近乎實時地）生成的控制層分析，可以立即標識這樣的差錯，并且可以較早地告知操作員以停止生產線使得它們可以檢查傳感器讀數并且避免潛在的高成本焊接問題。利用基于智能PLC歷史學家功能性的統計質量控制，可以了解模式并且可以提前標識異常。利用智能PLC的情境化和分析功能性，可以分析異常，并且可以發現根源。因而，智能PLC不僅能夠遞送征兆而且還能夠遞送診斷。

在一些實施例中，可以如何利用智能PLC的附加示例是控制啤酒釀造過程的發酵罐。例如，PLC可以負責調控罐中的壓力（pressure）和溫度。若干溫度和壓力傳感器可用于監測發酵過程的當前狀態。為了調控罐中的壓力，PLC控制壓力閥門，其可以打開以降低壓力。此外，PLC控制另一個閥門，其調控用于調節罐中的溫度水平的冷卻劑系統的流動速率。

智能PLC可以配置有歷史學家功能性以在本地持續若干天和若干月而存儲所有傳感器和控制數據。該歷史學家功能性可以支持傳感器的本機采樣速率并且可以捕獲所有相關數據點——包括毫秒區域中的頻繁信號改變/振蕩，其典型地不能由傳統系統可靠地捕獲。基于原始高分辨率數據，可以通過智能PLC檢測和歷史記錄閥門的快速振蕩（即，在毫秒內的閥門打開和閉合）。在智能PLC上直接地存儲數據還提供必要的可靠性，其可能是食品和飲料產業中的某些規范所要求的。在智能PLC的情況下，歷史學家功能將確保沒有數據丟失。

通過歷史學家功能而使得能夠實現的中期/長期高保真度數據的可用性可以在智能PLC上直接地分析數據中使用。例如，考慮受相鄰閥門和冷卻系統影響的發酵罐的溫度。不僅通過監測溫度曲線的歷史趨勢（如當今在SCADA水平上所完成的），而且還通過考慮諸如閥門和所連接的冷卻系統的位置之類的PLC內部變量，可以構造現場中預測性模型，其能夠在其實際發生之前了解發酵罐中的液體的溫度是否將要達到臨界點。例如，閥門的振蕩可以是冷卻劑系統沒有恰當地工作的指示，并且如果情況如此，則存在溫度將最終變到其閾值以上的高概率。

在常規PLC中，不存在描述應當如何解譯數據點的模型。例如，PLC不知曉所連接的是什么類型的傳感器以及使用的是哪種測量單元等等。然而，需要該信息來完全地分析數據。如上文所述，參照圖2，智能PLC可以情境化數據以便描述數據點的含義以及它們如何彼此相關。例如，智能PLC可以具有描述溫度傳感器以華氏溫度來測量溫度并且傳感器屬于發酵罐1的模型，發酵罐1由冷卻劑系統2調控。這是用于檢測問題的根源以及用于實現如在上一段落中描述的溫度的預測性監測的重要信息。如果系統知曉冷卻劑系統2負責控制發酵罐1中的溫度，則其可以推得，與發酵罐1的溫度有關的溫度可能是由于冷卻劑系統2中的閥門或者壓力問題所致。這意味著，通過運用本地情境信息，智能PLC不僅提供在控制系統中發生什么的信息，而且還將提供關于其發生的原因以及可以進行什么以避免問題的信息。

本文中的功能和過程步驟可以響應于用戶命令完全地或者部分地或者自動地執行。自動地執行的活動（包括步驟）是響應于一個或多個可執行指令或者設備操作而在沒有活動的用戶直接發起的情況下執行的。

圖中的系統和過程不是排他性的。依照本發明的原理可以導出其它系統、過程和菜單以達成相同目標。盡管已經參照特定實施例描述了該發明，但是要理解到，僅出于說明目的而在本文中示出和描述了實施例和變形。可以由本領域技術人員實現對當前設計的修改，而不脫離本發明的范圍。如本文中所述，可以使用硬件組件、軟件組件和/或其組合實現各種系統、子系統、代理、管理器和過程。在本文中沒有權利要求要素將在35 U.S.C. 112，第六款的規定之下進行解釋，除非使用短語“用于…的部件”明確地陳述該要素。