CN108351856A - 通过网络在数据平台之间共享资产相关信息的计算机系统及方法 - Google Patents
通过网络在数据平台之间共享资产相关信息的计算机系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108351856A CN108351856A CN201680061555.4A CN201680061555A CN108351856A CN 108351856 A CN108351856 A CN 108351856A CN 201680061555 A CN201680061555 A CN 201680061555A CN 108351856 A CN108351856 A CN 108351856A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- platform
- data
- assets
- platforms
- received
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
- G06F15/16—Combinations of two or more digital computers each having at least an arithmetic unit, a program unit and a register, e.g. for a simultaneous processing of several programs
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/01—Protocols
- H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
- H04L67/50—Network services
- H04L67/55—Push-based network services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/10—Network architectures or network communication protocols for network security for controlling access to devices or network resources
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L63/00—Network architectures or network communication protocols for network security
- H04L63/10—Network architectures or network communication protocols for network security for controlling access to devices or network resources
- H04L63/102—Entity profiles
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Information Transfer Between Computers (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本文中揭示用于经由网络以通信方式耦合的数据平台之间共享资产相关信息的系统、装置及方法。根据实例,第一平台可接收资产相关数据且确定所述所接收的数据的部分应被推送到另一个平台。基于所述确定,所述第一平台可准备将所述所接收的数据的部分发射到另一平台,且然后经由网络连接将所述数据的所述部分推送到另一平台。另外,所述第一平台可由第二平台(例如主平台或种子平台)管控。根据实例,所述第一平台可从所述第二平台接收且然后应用管控所述第一平台是否被准许与所述网络中的一或多个其它平台共享资产相关数据的准则。
Description
相关申请的交叉参考
本申请案主张在2015年9月17日提出申请的标题为“数据聚合及规范化平台(DataAggregation and Normalization Platform)”的美国临时专利申请案第62/219,837号的优先权,其以全文引用的方式并入本文中。
本申请案还涉及主张美国临时专利申请案第62/219,837号的优先权且在与本申请案同一天提交的下列申请案:在2016年9月16日提出申请的标题为“用于经由网络在数据平台之间共享资产相关信息的计算机系统及方法(Computer Systems and Methods forSharing Asset-Related Information Between Data Platforms Over a Network)”的美国非临时专利申请第15/268,333号;以及在2016年9月16日提交申请的标题为“用于管控数据平台的网络的计算机系统及方法(Computer Systems and Methods for Governing aNetwork of Data Platforms)”的美国非临时申请案第15/268,354号。这些申请案也以全文引用的方式并入本文中。
背景技术
机器(在本文中被称作为“资产”)对现代经济至关重要。从跨越国家运输货物的机车到收割农作物的农业设备,资产在日常生活中发挥着重要作用。
由于资产的作用越来越大,监控资产相关信息也越来越受欢迎。为了促进这一点,对监视资产感兴趣的组织可部署经配置以接收及分析来自各种来源的资产相关信息的平台。在一个实例中,此资产相关信息可采取指示操作中的资产的属性的数据的形式(例如,资产操作数据,例如由传感器/致动器在资产处输出的信号值,在资产处生成的故障代码,等)。在另一实例中,此资产相关信息可采取指示与资产相关联的交易的数据的形式,例如资产在其使用寿命期间是否已被出售,租用或出租。在又一实例中,所述资产相关信息可采取反映与资产相关联的维护及修理的数据的形式。例如,此数据可指示经销商或修理厂对资产执行了某些修理或评估了某些资产状况,例如轮胎状况、流体状况或电池状况。许多其它实例也为可能的。
发明内容
作为实例,有众多可能有兴趣接收及分析上文所描述资产相关信息的类型的组织,包括出售资产的经销商,制造资产的制造商以及资产的所有者及/或用户。实际上,每一此组织可能希望部署其自己的平台来接收及分析此类资产相关信息,这可为组织提供更多的自由度并且更好地控制如何使用资产相关信息。但是,通过此布置,每个组织的平台可仅能够接收可用于分析的资产相关信息的子集。例如,每一不同平台可从其接收操作数据的资产组可能不同(例如,资产所有者的平台可能仅能够接收来自所述拥有者的特定资产队的操作数据而不是任何其它所有者的资产,而资产经销商的平台可能仅能够接收来自所述经销商的特定资产队的操作数据,但不能接收其它经销商的资产)。作为另一实例,每一不同的平台可存取其它平台不可存取的某些数据源(例如,组织可能先前已经收集及/或生成存储在组织平台处的专有资产相关信息)。
对资产相关信息的此有限存取为非所要的,因为平台可能执行各种任务,这些任务将从更广泛的资产相关信息中受益。例如,平台可经配置以定义及执行与资产操作有关的统计模型,且这些模型的准确性可能取决于可用于训练此些模型的历史数据的量及广度。作为另一实例,平台可经配置以定义及执行与资产操作有关的各种工作流程(例如,条件警报),且更广泛的资产相关信息可使得平台能够改进这些工作流程(例如,通过优化触发此些工作流程的条件)。作为又一实例,平台的用户可能希望存取范围更广的资产相关信息(例如,为了做出关于资产的维护或购买的决定)。许多其它实例也为可能的。
考虑到这些益处,一个组织可能有兴趣从一或多个其它组织获得额外的资产相关信息。例如,如果资产所有者的平台仅能够接收来自所有者的特定资产队的操作数据,那么所述所有者可能有兴趣从一或多个资产经销商及/或资产制造商获得关于额外资产的操作数据。
目前,组织实现上述情形的主要方式是通过经由应用程序编程接口(API)存取另一个组织的平台。然而,API数据存取要求查找数据的组织执行从另一组织的平台“拉取”所述数据的主动步骤,此为共享数据的低效机制。事实上,这种拉取机制要求组织寻求数据来定期向其它组织发送新数据的请求,这是低效的,因为请求组织将不知道新数据是否可用。此外,这种拉取机制可能只能使请求组织存取已存储在其它组织的持久存储装置中的数据,这意味着请求组织可能无法存取其它组织的平台最近引入的数据,直到数据被存留。另外,这种拉取机制可能要求请求组织通过认证过程,这进一步延迟了请求组织对数据的存取。因此,在平台之间共享数据的更有效方法是期望的。
本文中揭示了旨在帮助解决这些问题的系统及方法。根据本发明,多个组织可具有经由网络以通信方式耦合的相应平台。实际上,每个平台可具有消息传递层,其用于将由平台接收的新数据动态地推送到平台内的适当模块,这又可用于提供与数据相关联的各种服务。一个此类模块可使平台能够动态地将数据及/或命令推送到网络中的其它平台。
例如,第一平台可在其消息传递层上接收新的资产相关数据。基于所述所接收到的数据,第一平台可确定所述给定数据(例如,所接收的资产相关数据的给定部分)及/或给定命令将被推送到第二平台。根据一个实施例,第一平台可基于指定哪个数据及/或命令将被推送到哪些平台的一组规则来做出此确定。响应于此确定,第一平台可准备给定数据及/或给定命令以发射到第二平台,与第二平台建立网络连接,然后经由网络连接将给定数据及/或给定命令推送到第二平台(其然后引入给定数据及/或给定命令并相应地继续)。有利地,这种事件驱动的推送架构可使得某些数据及/或命令能够在几乎实时的平台之间交换,这可以克服上文所论述的API拉取机制的某些限制。
根据本发明,平台也可经配置以执行各种其它功能。作为一个实例,每一平台可包含数据引入系统,所述数据引入系统经配置以在将此数据提供到平台的消息传递层之前对所接收的资产相关数据执行各种预处理功能,例如数据映射,重复删除及数据合并。作为另一实例,每个平台可包含经配置以基于接收到的资产相关数据(例如用户警报或预测分析)来提供各种其它服务的模块。其它实例也为可能的。
根据本发明,在网络中也可能存在一个“主”(或“种子”)平台,其经配置以管控网络中的其它平台。例如,“主”平台可基于例如新平台的所存储数据的可靠性(或“健康状况”)的因素来管理新平台是否可以参与与其它平台的数据共享。作为另一实例,“主”平台可向其它平台提供指定平台如何执行某些功能的特定逻辑(例如,数据模型,规则等),例如所接收的资产相关数据的预处理或基于所接收的资产相关数据触发某些动作。“主”平台也可以执行其它治理功能。
因此,在一个方面,本文中揭示由包括经由网络通信耦合的多个平台的系统中的平台实施的方法。一种此方法可涉及(a)在第一平台处接收与一或多个资产相关联的数据,(b)由第一平台确定将所接收的数据的给定部分推送到第二平台,及(c)基于所述确定,所述第一平台(i)准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台,以及(ii)经由网络连接将所述所接收的数据的所述给定部分推送到所述第二平台。
另一此类方法可涉及(a)在第一平台处接收管控第一平台是否被准许与系统中的一或多个其它平台共享资产相关数据的准则,其中所述准则基于存储在平台处的资产相关数据的可靠性;(b)所述第一平台评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的可靠性;(c)所述第一平台将所述所接收的准则应用于存储在所述第一平台处的资产相关数据的所评估的可靠性且由此做出关于第一平台是否被准许与一或多个其它平台共享资产相关数据的确;及(d)第一平台根据确定进行操作。
在另一方面,本文中揭示非暂时性计算机可读媒体,每一非暂时性计算机可读媒体其上存储有指令,所述指令可执行以致使平台实施本文中所揭示的功能。
在另一方面中,本文中揭示平台,每一平台包括至少一个处理器,非暂时性计算机可读媒体以及存储在非暂时性计算机可读媒体上的程序指令,所述程序指令可由至少一个处理器执行以使平台实施本文中所揭示的功能。
所属领域的技术人员在阅读以下揭示时将认识到这些以及众多其它方面。
附图说明
图1描绘了其中可实施实例性实施例的实例性网络配置。
图2描绘可实例性资产的简化架构。
图3描绘实例性异常状况指示符及传感器准则的概念说明。
图4为实例性平台的结构框图。
图5为实例性平台的功能框图。
图6为说明由实例性平台执行的实例性数据纳入系统功能的功能框图。
图7为说明由实例性平台执行的实例性数据分析系统功能的功能框图。
图8为说明由实例性平台执行的实例性数据共享系统功能的功能框图。
图9描绘用于确定是否经由网络与其它平台共享资产相关数据的实例性方法的流程图。
图10描绘用于经由网络与另一平台共享资产相关数据的实例性方法的流程图。
具体实施方式
以下公开参考了附图和几个实例性场景。所属领域的技术人员将理解,此些参考仅用于解释的目的,且因此不意味着限制。所揭示系统、装置及方法的部分或全部可以各种方式重新配置、组合、添加及/或移除,其中每一方式在本文中为预期的。
I.实例性网络配置
图1展示包含经由通信网络耦合的多个平台的实例性网络配置100。例如,如所展示,网络配置100可包含与资产制造商相关联的制造商平台102,与资产经销商相关联的经销商平台104以及与资产所有者相关联的所有者平台106,且所有这些经由通信网络108以通信方式耦合在一起。此实例性网络配置在资产管理的上下文中说明,且描述可能有兴趣存取关于资产的信息的组织(例如,制造商、经销商及所有者)。然而,应理解,本文中揭示的概念可应用于资产管理之外的任何其它上下文,其中各方及其它组织有兴趣在平台之间共享数据。
广义地说,每一平台102、104、106可采取经配置以接收、分析及提供对资产相关数据的存取的一或多个计算机系统的形式。例如,平台可包含具有硬件组件及软件组件的一或多个服务器(或类似物),所述硬件组件及软件组件经配置以实施本文中揭示的用于接收、管理、分析及/或共享资产相关数据的功能中的一或多个。另外,平台可包含一或多个客户端站,其使得用户能够与平台介接。实际上,这些计算系统可位于单个物理位置或分布在多个位置之间,且可经由系统总线、通信网络(例如,专用网络)或一些其它连接机制以通信方式链接。此外,除其它实例外,平台可经布置以根据数据流技术(例如TPL数据流或NiFi)来接收及发射数据。平台也可采取其它形式。
一般来说,通信网络108可包含经配置以促进平台102之间传送数据的一或多个计算系统及网络基础设施,通信网络108可为或可包含一或多个广域网(WAN)及/或局域网(LAN)及/或有线及/或无线网络。在一些实例中,通信网络108可包含一或多个蜂窝网络及/或因特网以及其它网络。通信网络104可根据例如LTE、CDMA、WiMax、WiFi、蓝牙、HTTP、TCP等的一或多个通信协议进行操作。尽管通信网络108经展示为单个网络,但应理解,通信网络108可包含自身以通信方式链接的多个不同的网络。通信网络108也可采取其它形式。
如图1中所展示,每一平台102、104、106可经配置以从一或多个资产110接收数据。这些资产可为各种不同的类型,其实例可包含运输机器(例如,机车、飞机、半拖车、船舶等)、工业机械(例如,采矿设备、建筑设备等)、医疗机器(例如,医学成像设备、外科手术设备、医疗监视系统、医学实验室设备等)以及实用机器(例如,涡轮机、太阳能农场等)以及其它实例。另外,给定类型的资产可能具有各种不同的配置(例如商标、品牌、型号等)。所属领域的技术人员将认识到,这些仅仅为资产110的一些实例,且众多其它实例在本文中为可能且预期的。
通常,每一资产110可采取经配置以执行一或多个操作(其可基于所述字段来定义)的任何装置的形式,且还可包含经配置以捕获及发射指示资产的操作的数据的设备。此数据可采取各种形式,其实例可包含例如传感器/致动器数据及/或异常状况指示符(例如,故障代码)的操作数据,识别资产110的数据,资产110的位置数据等。以下参照图2进一步详细论述代表资产。
如所展示,平台102、104及106可各自从不同的资产110组接收数据。例如,拥有者平台106可仅经配置以从它拥有的较小资产110组中接收数据,而经销商平台104可经配置以从由经销商提供的更大的资产110组接收数据,且制造商平台102可经配置以从它制造的更大的资产110组接收数据。然而,这仅仅是为了说明而提供的一个实例。哪个平台接收来自哪个资产110的数据可能取决于各种因素。
虽然图1展示经由网络108接收来自一或多个资产110的数据的平台102、104及106,但也应理解,平台102、104及106可经由一或多个中间系统接收数据。例如,组织可操作经配置以从一或多个资产110接收数据的单独系统,且组织的平台然后可经配置以从所述单独系统获取数据。其它实例也为可能的。
如图1中所展示,每一平台102、104、106可经进一步配置以经由网络108从资产相关数据源112接收数据。例如,实际上,每一平台102、104、106可通过“订阅”由资产相关数据源112提供的服务从资产相关数据源112接收数据。然而,平台102、104、106也可以其它方式从资产相关数据源112接收数据。
一般来说,资产相关数据源112可为或包含经配置以收集、存储及/或提供与一或多个资产110相关的数据的一或多个计算机系统。例如,类似于由一或多个资产110本身提供的内容,数据可包括指示一或多个资产110的操作的数据。另外地或可选地,数据源112可经配置以生成及/或获得独立于资产110的数据,在此状况下,数据可在本文中被称作为“外部数据”。“外部”数据源112的实例可包含环境数据源及资产管理数据源。
通常,环境数据源提供指示一或多个资产110在其中操作的环境的一些特性的数据。环境数据源的实例包含其提供关于给定区域的自然及人造特征的信息的天气数据服务器、全球导航卫星系统(GNSS)服务器、地图数据服务器及地形数据服务器以及其它实例。
一般来说,资产管理数据源提供指示可能影响一或多个资产110的操作或维护(例如,资产110何时及何处可操作或接收维护)的实体的事件或状态的数据。数据源的实例包含提供关于空中,水及/或地面交通的信息的交通数据服务器,提供关于特定日期及/或特定时间的资产110的预期路线及/或位置的信息的资产调度服务器,提供关于接近缺陷检测器系统通过的资产的一或多个操作条件的信息的缺陷检测器系统(也被称作为“热箱”检测器),提供关于特定供应商具有的零件的库存及价格的信息的零件供应商服务器以及提供关于维修车间能力等的信息的维修店服务器以及其它实例。
“外部”数据源112也可采取其它形式,其实例可包含提供关于电力消耗的信息的电力网服务器及存储资产的历史操作数据的外部数据库以及其它实例。所属领域的技术人员将会理解,这些仅仅为数据源的一些实例,且众多其它实例也为可能的。
尽管图1展示每一平台102、104、106可经配置以从资产相关数据源112接收数据,但应理解,每一平台102、104、106可存取由资产相关数据源112提供的不同的一组资产相关数据。例如,所有者平台106可仅被提供有来自数据源112的与所有者的特定资产队相关的数据,而经销商平台104及制造商平台102可经提供有来自与更广泛的资产组相关的数据源112的数据。替代地,状况可能为只有某些平台102、104、106能够从资产相关数据源112接收数据。实际上,由资产相关数据源112提供的哪些数据可由哪一平台存取可能取决于各种因素。
此外,虽然图1展示经由网络108接收来自资产相关数据源112的数据的平台102、104及106,但还应理解,平台102、104及106可经由一或多个中介系统接收数据。例如,组织可操作经配置以从资产相关数据源112接收数据的单独系统,且组织的平台然后可经配置以从所述单独系统获取数据。其它实例也为可能的。
此外,应理解,给定组织的平台可与一或多个组织特定数据源(例如组织的预先存在平台(未展示))介接,且从此组织特定数据源获得的资产相关信息于是可能最初仅能用于给定组织的平台。
应理解,网络配置100为其中可实施本文中所描述的实施例的网络的一个实例。众多其它布置是可能的且在本文中为预期的。例如,其它网络配置可包含未图示的额外组件及/或更多或更少的图片组件。
II.实例性资产
转向图2,描绘说明可包含在实例性资产200中的一些组件的简化框图。图1中的资产110中的任何一个可具有与实例性资产200的配置类似的配置。如所展示,资产200可包含一或多个子系统202、一或多个传感器204、一或多个致动器205、中央处理单元206、数据存储装置224、网络接口210、用户接口212及本地分析装置220,所有这些可通过系统总线,网络或其它连接机制以通信方式(直接地或间接地)链接。所属领域的技术人员将理解,资产200可包含未展示的额外组件及/或更多或更少的所描绘组件。
广义地说,资产200可包含经配置以执行一或多个操作的一或多个电气、机械及/或机电组件。在一些状况下,一或多个组件可被分组到给定的子系统202中。
通常,子系统202可包含作为资产200的部分的相关组件群组。单个子系统202可独立地执行一或多个操作,或单个子系统202可连同一或多个其它子系统一起操作以执行一或多个操作。通常,不同类型的资产,甚至不同类型的相同类型的资产可包含不同子系统。
例如,在运输资产的上下文中,子系统202的实例可包含发动机、变速器、传动系统、燃料系统、电池系统、排气系统、制动系统、电气系统、信号处理系统、发电机、齿轮箱、转子及液压系统,以及众多其它子系统。在医疗机器的上下文中,子系统202的实例可包含扫描系统、电机、线圈及/或磁体系统、信号处理系统、转子及电气系统,以及众多其它子系统。
如上文所建议,资产200可配备有各种传感器204,所述传感器经配置以监视资产200及各种致动器205的操作状况,所述致动器经配置以与资产200或其组件交互并监视资产200的操作状况。在某些状况下,传感器204及/或致动器205中的一些可基于特定的子系统202进行分组。以此方式,传感器204及/或致动器205群组可经配置以监视所述特定子系统202的操作条件,且来自所述群组的致动器可经配置以按某种方式与特定的子系统202交互,所述方式可基于那些操作条件改变子系统的行为。
通常,传感器204可经配置以检测可指示资产200的一或多个操作条件的物理属性,且提供检测到的物理属性的指示,例如电信号。在操作中,传感器204可经配置以连续地、周期性地(例如,基于采样频率)及/或响应于某个触发事件来获得测量值。在一些实例中,传感器204可以预先配置有用于执行测量的操作参数及/或可根据由中央处理单元206提供的操作参数(例如,指示传感器204获得测量值的采样信号)来执行测量。在实例中,不同传感器204可具有不同的操作参数(例如,一些传感器可基于第一频率进行采样,而其它传感器基于第二不同频率进行采样)。无论如何,传感器204可经配置以向中央处理单元206发射指示所测量的物理性质的电信号。传感器204可连续地或周期性地向中央处理单元206提供此些信号。
例如,传感器204可经配置以测量物理性质,例如资产200的位置及/或移动,在此状况下,传感器可采取GNSS传感器、基于航迹推算的传感器、加速度计、陀螺仪、计步器、磁力计等形式。
另外,各种传感器204可经配置以测量资产200的其它操作状况,其实例可包含温度、压力、速度、加速或减速速率、摩擦力、功率使用率、燃料使用率、流体水平、运行时间、电压与电流、磁场、电场、物体的存在或不存在、组件的位置以及发电,以及其它实例。所属领域的技术人员将了解,这些仅仅为传感器可经配置以测量的一些实例性操作条件。取决于工业应用或特定资产,可使用额外或较少传感器。
如上文所建议,致动器205可在某些方面经配置成与传感器204类似。具体来说,致动器205可经配置以检测指示资产200的操作状况的物理特性且以类似于传感器204的方式提供其指示。
而且,致动器205可经配置以与资产200,一或多个子系统202及/或其一些组件交互。如此,致动器205可包含经配置以执行机械操作(例如,移动)或以其它方式控制组件、子系统或系统的电机等等。在特定实例中,致动器可经组态以测量燃料流量并变更燃料流量(例如,限制燃料流量),或致动器可经配置以测量液压压力并变更液压压力(例如,增加或降低液压)。致动器的众多其它实例性交互也为可能的且在本文中为预期的。
通常,中央处理单元206可包含一或多个处理器及/或控制器,其可采取通用或专用处理器或控制器的形式。特定来说,在实例性实施方案中,中央处理单元206可为或包含微处理器、微控制器、专用集成电路、数字信号处理器等。继而,数据存储装置110可为或包含一或多个非暂时性计算机可读存储媒体,例如光、磁、有机或快闪存储器,以及其它实例。
中央处理单元206可经配置以存储、存取及执行存储在数据存储装置224中的计算机可读程序指令以执行本文中所描述的资产的操作。例如,如上文所建议,中央处理单元206可经配置以接收来自传感器204及/或致动器205的相应传感器信号。中央处理单元206可经配置以将传感器及/或致动器数据存储在数据存储装置224中且稍后从所述数据存储装置224存取所述传感器及/或致动器数据。
中央处理单元206还可经配置以确定所接收的传感器及/或致动器信号是否触发任何异常状况指示符,例如故障代码。例如,中央处理单元206可经配置以在数据存储装置224中存储异常状况规则,其中的每一个包含表示特定异常状况的给定异常状况指示符及触发异常状况指示符的相应触发准则。也就是说,每一异常状况指示符对应于在异常状况指示符被触发之前必须满足的一或多个传感器及/或致动器测量值。实际上,资产200可用异常状况规则预编程及/或可从计算系统(例如,分析系统220)接收新的异常状况规则或对现有规则的更新。
无论如何,中央处理单元206可经配置以确定所接收的传感器及/或致动器信号是否触发任何异常状况指示符。也就是说,中央处理单元206可确定所接收到的传感器及/或致动器信号是否满足任何触发准则。当此确定为肯定的时,中央处理单元206可生成异常状况数据,且然后还可以使得资产的网络接口210将异常状况数据发射到分析系统108及/或使资产的用户接口212输出异常情况的指示,例如视觉及/或听觉警报。另外,中央处理单元206可记录在数据存储装置110中触发的异常状况指示符的发生,可能具有时间戳。
图3描绘资产的实例性异常状况指示符及相应触发准则的概念图。特定来说,图3描绘了实例性故障代码的概念图。如所展示,表格300包含分别对应于传感器A、致动器B及传感器C的列302、304及306以及分别对应于故障代码1、2及3的行308、310及312。条目314然后指定对应于给定故障代码的传感器准则(例如,传感器值阈值)。
例如,当传感器A检测到大于135转/分钟(RPM)的旋转测量值且传感器C检测到高于65摄氏度(℃)的温度测量值时,将触发故障代码1,当致动器B检测到大于1000伏特(V)的电压测量值且传感器C检测到小于55℃的温度测量值使将触发故障代码2,当传感器A检测到大于100RPM的旋转测量值时,将触发故障代码3,致动器B检测到大于750V的电压测量值且传感器C检测到大于60℃的温度测量值。所属领域的技术人员将了解,图3仅仅是为了实例及解释的目的而提供,且众多其它故障代码及/或触发准则在本文中是可能的且预期的。
返回参考图2,中央处理单元206也可经配置以实施用于管理及/或控制资产200的操作的各种额外功能。例如,中央处理单元206可经配置以向子系统202及/或致动器205提供使子系统202及/或致动器205执行一些操作(例如,修改节气门位置)的指令信号。另外,中央处理单元206可经配置以修改其处理来自传感器204及/或致动器205的数据的速率,或中央处理单元206可经配置以向传感器204提供指令信号及/或致动器205使得传感器204及/或致动器205例如修改采样率。此外,中央处理单元206可经配置以接收来自子系统202、传感器204、致动器205、网络接口210及/或用户接口212的信号且基于此些信号引起操作发生。此外,中央处理单元206可经配置以从例如诊断装置的计算装置接收信号,所述信号致使中央处理单元206根据存储在数据存储装置110中的诊断规则执行一或多个诊断工具。中央处理单元206的其它功能将在下面讨论。
网络接口210可经配置以提供资产200与连接到通信网络106的各种网络组件之间的通信。例如,网络接口210可经配置以促进去往及来自通信网络106的无线通信,且因此可采取用于发射及接收各种无线信号的天线结构及相关联设备的形式。其它实例也为可能的。实际上,网络接口210可根据通信协议来配置,例如但不限于上文所描述的那些中的任何一个。
用户接口212可经配置以促进用户与资产200的交互,且还可经配置以促使资产200响应于用户交互来执行操作。用户接口212的例子包含触敏接口,机械接口(例如,杆,按钮,滚轮,拨号盘,键盘,等等),以及其它输入接口(例如,麦克风),以及其它实例。在一些情况下,用户接口212可包含或提供到输出组件的连接,例如显示屏、扬声器,耳机插孔等。
本地分析装置220通常可经配置以接收并分析与资产200相关的数据,且基于此分析可致使在资产200处发生一或多个操作。例如,本地分析装置220可接收关于资产200的操作数据(例如,由传感器204及/或致动器205生成的数据)且基于此数据可向中央处理单元206、传感器204及/或致动器205提供致使资产200执行操作的指令。
为了促进此操作,本地分析装置220可包含经配置以将本地分析装置220耦合到资产的一或多个机载系统中的一或多个的资产接口。例如,如图2中所展示,本地分析装置220可具有到资产的中央处理单元206的接口,其可使得本地分析装置220能够从中央处理单元206接收操作数据(例如,由传感器204及/或致动器205生成并发送到中央处理单元206的操作数据),且然后向中央处理单元206提供指令。以此方式,本地分析装置220可经由中央处理单元206与资产200的其它机载系统(例如,传感器204及/或致动器205)间接地介接且从所述其它机载系统接收数据。另外或替代地,如图2中所展示,本地分析装置220可具有到一或多个传感器204及/或致动器205的接口,这可使得本地分析装置220能够与传感器204及/或致动器205直接通信。本地分析装置220也可以其它方式与资产200的机载系统介接,包含图2中所说明的接口由未展示的一或多个中间系统促成的可能性。
实际上,本地分析装置220可使得资产200能够本地执行高级分析及原本可能无法用其它资产上组件执行的相关联操作,例如执行预测模型及对应的工作流程。如此,本地分析装置220可帮助向资产200提供额外的处理能力及/或智能。
应理解,本地分析装置220还可经配置以致使资产200执行与预测模型无关的操作。例如,本地分析装置220可从远程源(例如,分析系统108或输出系统110)接收数据,且基于所接收的数据致使资产200执行一或多个操作。一个特定实例可涉及本地分析装置220从远程源接收资产200的固件更新,且然后使资产200更新其固件。另一个特定实例可涉及本地分析装置220从远程源接收诊断指令,且然后根据所接收的指令致使资产200执行本地诊断工具。许多其它实例也为可能的。
如图所示,除了上面所论述的一或多个资产接口之外,本地分析装置220还可包含处理单元222、数据存储装置224及网络接口226,所有这些都可通过系统总线、网络或其它连接机制以通信方式链接。所述处理单元222可包含上文关于中央处理单元206所论述的组件中的人一个。继而,数据存储装置224可为或包含一或多个非暂时性计算机可读存储媒体,这可能采取上文所论述的计算机可读存储媒体的形式中的任一者。
处理单元222可经配置以存储、存取及执行存储在数据存储装置224中的计算机可读程序指令以执行本文中所描述的本地分析装置的操作。例如,处理单元222可经配置以接收由传感器204及/或致动器205生成的相应的传感器及/或致动器信号,且可以基于此些信号执行预测模型-工作流程对。下文描述其它功能。
网络接口226可与上文所描述的网络接口相同或相似。实际上,网络接口226可促进本地分析装置220与分析系统108之间的通信。
在一些实例性实施方案中,本地分析装置220可包含与用户接口212类似的用户接口及/或与所述用户接口进行通信。实际上,用户接口可经定位远离本地分析装置220(以及资产200)。其它实例也为可能的。
虽然图2展示经由一或多个资产接口物理地且以通信方式耦合到其相关联的资产(例如,资产200)的本地分析装置220,但还应理解,状况可能并非总是如此。例如,在一些实施方案中,本地分析装置220可能未物理耦合到其相关联资产,而是可经定位远离资产220。在此实施方案的实例中,本地分析装置220可以无线通信方式耦合到资产200。其它布置及配置也为可能的。
有关本地分析装置的配置及操作的更多细节,请参考美国申请案第14/963,207[Uptake-00051]号,所述美国申请案以全文引用的方式并入本文中。
所属领域的技术人员将了解,图2中所展示的资产200仅为资产的简化表示的一个实例,且许多其它实例也为可能的。例如,其它资产可以包括未图示的附加组件及/或或多或少的图片组件。此外,给定资产可包含多个一致操作以执行给定资产的操作的单个资产。其它实例也为可能的。
III.实例性平台
现在将参照图4到5描述实例性平台。来自图1的平台102、104、106中的任一者可具有与此实例性平台类似的配置。
图4为从结构角度说明可包含在实例性平台400中的一些组件的简化框图。如上所述,平台通常可包括一或多个计算机系统(例如,一或多个服务器),且这些一或多个计算机系统可共同地包含至少一个处理器402、数据存储装置404、网络接口406,且也许还可包含用户接口410,所有这些可通过例如系统总线、网络或其它连接机制的通信链路408以通信方式链接。
处理器402可包含一或多个处理器及/或控制器,其可采取通用或专用处理器或控制器的形式。特定来说,在实例性实施方案中,处理单元402可包含微处理器、微控制器、专用集成电路、数字信号处理器等等。
继而,数据存储装置404可包括一或多个非临时性计算机可读存储媒体,其实例可包含例如随机存取存储器、寄存器、高速缓冲存储器等易失性存储媒体以及例如只读存储器、硬盘驱动器、固态驱动器、快闪存储器、光学存储装置等非易失性存储媒体。
如图4所示,数据存储装置404可经配备有使得平台400能够实施本文中所揭示功能的软件组件。这些软件组件通常可采取可由处理器402执行的程序指令的形式,且可一起被安排到应用程序、软件开发工具包、工具集等中。另外,数据存储装置404还可与被布置为存储与由所述平台实施的功能相关的数据的一或多个数据库,其实例包含时间系列数据库、文件数据库、关系数据库(例如,MySQL)、键值数据库及图形数据库以及其它数据库。一或多个数据库也可以提供多种语言存储装置。
网络接口406可经配置以促进平台400与耦合到通信网络108的各种网络组件(例如资产110和资产相关数据源112)之间的无线及/或有线通信。如此,网络接口406可采取任何合适的形式来执行这些功能,其实例可包含以太网接口、串行总线接口(例如,火线、USB2.0等)、适于促进无线通信的芯片组及天线,及/或提供有线及/或无线通信的任何其它接口。网络接口402还可包含支持各种不同类型的网络连接的多个网络接口,其一些实例可包含Hadoop、FTP、关系数据库、例如OSI PI的高频数据、例如XML的批量数据及Base64。其它配置也为可能的。
在一些实施例中,实例性平台400可支持经配置以促进用户与平台400的交互的用户接口410,且还可经配置以促进致使平台400响应于用户交互来执行操作。此用户接口410可包含各种输入组件或提供到其的连接,其实例包含触敏接口、机械接口(例如,杆、按钮、滚轮、拨号盘、键盘,等等),以及其它输入接口(例如,麦克风)。另外,用户接口410可包含或提供到各种输出组件的连接,其实例可包含显示屏、扬声器、耳机插孔等。其它配置也为可能的。
在其它实施例中,用户接口410可采取客户端站的形式。客户端站可经由通信网络及平台的网络接口以通信方式耦合到实例性平台。其它配置也为可能的。
现在参考图5,提供另一简化框图以从功能角度说明可包含在实例性平台500中的一些组件。例如,如所展示,实例性平台500可包含数据纳入系统502、数据分析系统504、数据共享系统506,其中的每一个包括经配置以实施特定功能的硬件及软件的组合。平台500还可以包括多个数据库510,这些数据库被包含在数据纳入系统502、数据分析系统504和数据共享系统506中的一或多个内及/或以其它方式耦合到数据纳入系统502、数据分析系统504和数据共享系统506中。在实践中,在单个计算机系统上或分布在多个计算机系统上。
数据纳入系统502通常可用于接收资产相关数据,且然后将所接收的数据的至少部分提供到数据分析系统504。如此,数据纳入系统502可经配置以接收来自各种资源的资产相关数据,其中的实例可包含资产、资产相关数据源或组织的现有基础设施。由数据纳入系统502接收的数据可采取各种形式,其实例可包含模拟信号、数据流及/或网络数据包。此外,在一些实例中,数据纳入系统502可根据给定的数据流技术来配置,例如NiFi接收器等等。
在一些实施例中,在数据纳入系统502从给定源(例如,资产、资产相关数据源或组织的现有基础设施)接收数据之前,可以向所述数据源提供数据代理508。通常,数据代理508可为软件组件,所述软件组件用于存取给定源处的资产相关数据,以适当格式放置数据,且然后促进将所述数据发射到平台500以供由数据纳入系统502接收。如此,数据代理508可致使所述给定源执行例如压缩及/或解压缩、加密及/或解加密、模数及/或数模拟转换、过滤、放大及/或数据映射以及其它实例。然而,在其它实施例中,给定源可能能够在没有数据代理的帮助的情况下存取、格式化及/或将资产相关数据发射到实例性平台500。
由数据纳入系统502接收的资产相关数据可采取各种形式。作为一个实例,资产相关数据可包含资产的操作数据,例如一或多个传感器测量值、一或多个致动器测量值或一或多个异常状况指示符。作为另一实例,资产相关数据可包含关于资产的外部数据,例如资产库存租赁信息,保证信息或维护信息。作为另一实例,资产相关数据可包含关于资产相关数据的来源的某些属性,例如源识别符,时间戳(例如,获得信息的日期及/或时间)以及获得信息的位置的识别符(例如,GPS坐标)。例如,可将唯一识别符(例如,计算机生成的字母、数字、字母数字或类似识别符)分配给每个资产,且可能分配给每一传感器及致动器,且可操作以识别资产、传感器或数据来源的致动器。除了其它实例之外,这些属性可以信号签名或元数据的形式出现。资产相关数据也可采取其它形式。
数据纳入系统502还可经配置以对所接收的资产相关数据执行各种预处理功能,以努力向数据分析系统504提供干净、最新、一致、准确、可用等等的数据。
例如,数据纳入系统502可将所接收的数据映射到定义的数据结构中,并可能丢弃不能映射到这些数据结构的任何数据。作为另一实例,数据纳入系统502可评估所接收的数据的可靠性(或“健康状况”),且基于此可靠性采取某些行动,例如丢弃某些不可靠的数据。作为另一实例,数据纳入系统502可通过识别已经由平台接收到的任何数据且然后忽略或丢弃此数据来“重复删除”所接收的数据。作为另一实例,数据纳入系统502可确定所接收的数据与已存储在平台的数据库510中的数据(例如,相同数据的不同版本)相关且然后将所接收的数据及所存储数据合并成一个数据结构或记录。作为进一步实例,数据纳入系统502可基于所接收的数据(例如,CRUD动作)来识别要采取的动作,且然后通知数据分析系统504经识别的动作(例如,经由HTTP标头)。作为又一实例,数据纳入系统502可将所接收的数据分裂成特定的数据类别(例如,通过将不同的数据类别放入不同的队列中)。也可执行其它功能。
在一些实施例中,数据代理508可执行或辅助这些预处理功能中的某些也为可能的。作为一个可能的实例,数据映射功能可全部或部分地由数据代理508而不是数据纳入系统502来执行。其它实例也为可能的。
数据纳入系统502可经进一步配置以将所接收的资产相关数据存储在数据库510中的一或多个中以供稍后检索。例如,数据纳入系统502可存储从数据代理508接收的原始数据,且还可存储从上文所描述的预处理功能中的一或多个得到的数据。依照上文的论述,数据纳入系统502将此数据存储到数据库可采取各种形式,其实例包含时间系列数据库、文件数据库、关系数据库(例如,MySQL)、键值数据库及图形数据库以及其它数据库。此外,数据库可提供多种语言存储装置。例如,数据纳入系统502可将所接收的资产相关数据的有效负载存储在第一类型的数据库(例如,时间序列或文档数据库)中,且可将所接收的资产相关数据的关联元数据存储在允许更快速搜索的第二类型数据库(例如,关系数据库)中。在此实例中,元数据然后可被链接或关联到存储在与元数据相关的另一个数据库中的资产相关数据。数据纳入系统502所使用的数据库510也可采取各种其它形式。
如所展示,数据纳入系统502然后可以通信方式耦合到数据分析系统504。数据纳入系统502与数据分析系统504之间的接口可采取各种形式。例如,数据纳入系统502可经由API以通信方式耦合到数据分析系统504。其它接口技术也为可能的。
数据分析系统504通常可用于从数据纳入系统502接收资产相关数据、分析所述数据,且然后基于所述数据采取各种动作。这些行动可能采取各种形式。
作为一个实例,基于所接收的资产相关数据,数据分析系统504可提供各种类型的通知,例如网络通知、电子邮件通知等等。这些通知可能与资产的操作、平台的操作或用户感兴趣的其它相关主题有关。
作为另一实例,基于所接收的资产相关数据,数据分析系统504可训练及/或执行可在数据科学引擎中实施的数据科学模型(例如,预测模型)。关于与资产操作有关的预测模型的更多详细信息,请参考美国申请案第14/732,258号,其全部内容以引用的方式并入本文中。数据分析系统504也可基于所接收的资产相关数据执行其它类型的数据分析。
作为另一实例,基于所接收的资产相关数据,数据分析系统504可致使平台500动态地将数据及/或命令推送到网络中的其它平台。例如,基于所接收的数据,数据分析系统504可确定某些数据(例如,所接收的资产相关数据的部分)及/或某个命令将被推送到另一个平台,且然后响应地将数据及/或命令推送到数据共享系统506,其可处置数据及/或命令到另一平台的发射。
作为另一实例,基于所接收的资产相关数据,数据分析系统504可使某些数据可用于经由API进行外部存取。数据分析系统504也可基于所接收的资产相关数据采取各种其它动作。
根据实施例,所接收的资产相关数据可经由消息传递层(有时被称为“通用数据总线”)通过数据分析系统504,所述消息传递层可提供数据分析系统504的不同模块之间的事件驱动的推送通信。所述消息传递层可根据各种技术经配置,其中一个实例为ApacheKafka。此外,数据分析系统504可分析所接收的资产相关数据以基于将由平台500接收到的某些数据与由平台500要采取的某些动作相关的一组规则来确定采取哪些动作。这些规则在下文进一步详细描述。
除了分析所接收的资产相关数据以用于基于此数据采取潜在的动作之外,数据分析系统504还可经配置以将所接收的数据存储到数据库510中的一或多个中。例如,数据分析系统504可将所接收的数据存储到给定数据库中,所述数据库充当用于向平台用户以及其它平台提供资产相关数据的主数据库。
在一些实施例中,数据分析系统504还可支持用于向平台构建、定制及添加额外功能的软件开发工具包(SDK)。此SDK可在平台的硬编码功能之上定制平台的功能。
如所展示,数据引入系统502及数据纳入系统504都可以通信方式耦合到数据共享系统506。数据共享系统与数据引入系统502及数据分析系统504的接口可采取各种形式。例如,数据共享系统506可经由API以通信方式耦合到数据引入系统502及/或数据分析系统504。其它接口技术也为可能的。
数据共享系统506通常可用于促进实例性平台500与其它平台之间经由通信网络的通信。例如,如上文所述,数据分析平台504可向数据共享平台506提供数据及/或命令(例如,用于CRUD动作)以推送到另一个平台。继而,数据共享平台506可用于准备数据及/或命令以发射到其它平台(例如,通过创建路由命令,执行数据清理等),建立与另一平台的网络连接(例如TCP或HTTP连接),且然后经由网络连接将数据及/或命令推送到另一平台。
相应地,数据共享平台506可用于接收、验证及路由经由通信网络从另一平台推送的数据及/或命令。例如,如果数据共享平台506接收到从另一平台推送的数据,那么数据共享平台506可用于对所接收的数据及/或命令执行某些验证和预处理功能,且然后将数据及/或命令推送到数据摄入平台502。继而,数据摄入平台502可执行上文所描述预处理功能中的一或多个,且然后将数据及/或命令传递到数据分析系统504,数据分析系统504可相应地动作。数据共享平台506也可执行其它功能以促进与其它平台的通信。
所属领域的技术人员将会了解,图4到5中所展示的实例性平台仅仅为可包含在平台中的组件的简化表示的一个实例,且众多其它实例性平台也为可能的。例如,其它平台可包含未图示的额外组件及/或更多或更少的图片组件。此外,给定的平台可包含一起操作以执行给定平台的操作的多个单个平台。其它实例也为可能的。
IV.实例性操作
现在将在下面更详细地论述图1至5中所描绘的配置。为了帮助描述这些操作中的一些,可参考功能框图来描述可能执行的操作。在一些状况下,每一块可表示程序代码的模块或部分,其包含可由处理器执行以实施处理中的特定逻辑功能或步骤的指令。所述程序代码可被存储在任何类型的计算机可读媒体(例如,非暂时性计算机可读媒体)上。在其它状况下,每一块可表示有线连接以执行特定逻辑功能或处理中的步骤的电路。此外,流程图中所展示的块可基于特定实施例经重新布置成不同的次序,组合成更少的块,分离成额外块,及/或被移除。
以下描述可参考其中一或多个资产110及/或资产相关数据源112向平台提供资产相关数据且随后将资产相关数据经由通信网络108推送到另一个平台的实例。应理解,这仅仅是为了清楚及解释而完成的,并不意味着限制。实际上,平台通常可能同时接收来自多个来源的数据,且基于此聚合所接收的数据来执行操作。
A.平台部署及管控
为了在多个平台之间实现数据共享,这些平台首先需要经部署、联网在一起及配置(例如,机载)。根据本发明,网络中的一个平台可被指定为可管控这些管理功能中的某些如何在网络中的其它平台处实施的“主”或“种子”平台。
在一个方面中,主平台可指定新平台是否被允许参与与其它平台的数据共享。这可能基于各种因素。例如,在优选实施例中,主平台可指定新平台参与数据共享的能力基于新平台的所存储数据的可靠性(或“健康状况”)。根据此实施例,主平台可定义新平台为了参与数据共享而需要满足的一或多个可靠性条件的集合。这组可靠性条件可以经由通信网络108从主平台发送到新平台,或可以某种其它方式提供到新平台。此外,这组可靠性条件可采取各种形式。根据一个实例,所述组可靠性条件可能强制要求新的平台的所存储数据在初始数据摄入期间必须成功地映射到新的数据模型的数目。根据另一个实例,所述组可靠性条件可施加关于哪些数据字段应存在于被传递到数据分析系统504中的数据中的要求。所述组可靠性条件也可以采用其它形式。
在机载过程中,新平台可接着评估新平台的所存储数据的可靠性(或“健康状况”)。新平台可以各种方式执行此功能。根据一个实例,新平台可通过确定所存储数据的多少比例在初始数据引入期间经成功映射到新数据模型来评估平台的所存储数据的可靠性。根据另一实例,新平台可通过检查在被传递到数据分析系统504中的数据中是否存在某些优选数据字段,且然后确定此数据的多少比例包含优选数据字段来评估平台的所存储数据的可靠性。新平台也可以用其它各种方式评估平台的所存储数据的可靠性。
在评估所存储数据的可靠性之后,新平台然后可以应用由主平台定义的一组可靠性条件,以确定新平台的所存储数据的可靠性是否足够。如果新平台确定主平台的一组可靠性条件已被满足,那么新平台可启用(即,“开启”)其数据共享能力,以使得其可与其它平台交换资产相关数据及/或命令。替代地,如果新平台确定主平台的一组可靠性条件未得到满足,那么新平台可能完全停用(即,“关闭”)其数据共享能力,或可能对此能力施加某些限制。例如,新平台可能会停用向其它平台发送数据及/或命令的能力,但会继续允许新平台从其它平台接收数据及/或命令。作为另一实例,新平台可对允许与其它平台交换的数据及/或命令的类型施加限制。新平台也可能以其它方式限制其数据共享功能。
在确定是否启用其数据共享能力之后,新平台还可将此确定的通知发送到网络中的主平台及/或其它平台。继而,网络中的另一个平台稍后可能会在决定是否与新平台共享资产相关数据时依赖此通知。
主平台还可能够定义及发送允许数据共享的更新条件,这可能导致其它平台重复上文所描述的过程。同样地,平台可经配置以定期重新评估其所存储数据的可靠性且适当地更新其数据共享能力。
在另一方面中,主平台可用其它逻辑(例如,数据模型、规则等)来定义及/或提供其它平台,其指示其它平台如何执行某些功能。例如,根据一个实施例,主平台可负责定义及分布一或多个数据模型(或其方面)以供其它平台在摄入及映射从资产相关源接收的数据时使用。
根据另一实施例,主平台可负责定义并分配指示其它平台如何执行某些其它预处理功能的逻辑。例如,除其它预处理功能之外,主平台可定义并分配与数据映射、数据清除、重复删除、数据合并、动作识别及/或数据拆分有关的逻辑。作为一个可能的实例,主平台可定义及分配要在数据映射过程期间使用的路由及/或变换规则。许多其它实例也为可能的。
根据另一实施例,主平台可负责定义及分配逻辑,所述逻辑基于所接收的数据来指定由其它平台要采取的动作。例如,主平台可定义及分配某些预定义规则、工作流程、预测模型等等。作为一个可能实例,主平台可定义及分配指定如何在平台内路由某些类型的资产相关数据的源到目标规则。其它实例也为可能的。
主平台可以各种方式向其它平台分配数据共享条件及/或其它逻辑。根据一个实例,主平台可经由通信网络108向其它平台发送数据共享条件及/或其它逻辑。根据另一实例,主平台可将数据共享条件及/或其它逻辑上传到可由其它平台存取的共用数据库。其它实例也为可能的。
结合这个功能,主平台还可提供工具(其可被称作为“数据专员”工具),主平台的用户可通过所述工具来定义如何管控其它平台。作为一个可能的实例,此工具可采取图形用户接口(GUI)的形式,其可由用户经由通信网络108上的客户端站存取。使用此工具,用户可输入数据共享条件及/或将由其它平台采用的其它逻辑(作为实例),且主平台然后可致使将数据共享条件及/或其它逻分配到其它平台。
主平台也可执行其它功能,除了所描述的功能之外或代替所描述的功能。
B.资产相关信息的数据纳入
图6为功能框图600,其说明一些代表功能,其可在数据纳入系统502从例如资产、资产相关数据源等来源接收资产相关数据之后实施。如图6中所展示,这些功能可包含数据映射602、数据健康状况评价604,数据重复删除606、数据合并608、动作识别610及数据排队612。数据纳入系统502可支持NiFi或一些其它数据流技术以根据需要在功能框间发送、接收、路由数据。其它布置也为可能的。
尽管图6展示这些功能以给定顺序发生,但应理解,此顺序仅仅是为了说明的目的而提供,且所说明功能也可以各种其它顺序来执行(包含某些功能可能并行执行的可能性)。此外,应理解,可跳过这些功能中的一些功能及/或可将所述功能添加到过程流程中。
映射功能602通常可用于将所接收的资产相关数据映射到供平台500使用的一或多个数据模型。从例如资产110或资产相关数据源112的给定源接收的数据可呈特定格式。特定格式可为标准格式或通用格式,特定于资产110或资产110的类型的格式,特定于资产相关数据源112的格式,特定于接收数据的平台的格式,或例如,特定于制造商、经销商或所有者的格式。映射功能602然后可将资产相关数据的格式转换成供平台500使用的格式,这可涉及将所接收的资产相关数据字段存储到数据模型的适当字段中且转换某些资产相关数据字段的内容。这些功能可根据可由平台提供者提供,由平台定义(例如,基于用户输入或机器学习)及/或从另一平台接收的路由及/或变换映射规则来执行。
一般来说,数据模型可为所定义的数据结构,其指定应组织及/或格式化某些数据的方式,借此使得平台能够管理来自各种不同来源的数据。根据一个实施例,数据模型可定义包括多个数据字段的数据结构,作为实例,每个数据字段具有规定的参数,例如规定的名称空间,规定的数据类型,规定的测量单位及/或规定的数据值约束。这些数据字段可经配置以接受资产识别数据以及与资产操作有关的各种数据,例如传感器/致动器数据、资产上事件数据(例如,异常状况指示符)、位置数据、检查/维护/修复数据、流体数据、天气数据、作业现场数据、配置数据及交易数据以及许多其它实例。数据模型也可採取其它形式。另外,由映射函数602使用的特定数据模型可取决于数据的来源而变化(例如,针对不同类型的资产及/或不同类型的外部数据源可能存在不同的数据模型)。
映射函数602所使用的数据模型可以各种方式定义。在一个实例中,数据模型的各个方面可由平台提供者预定义。在另一实例中,如上文所述,数据模型的各个方面可由主或种子平台来定义。在另一实例中,数据模型的各方面可由平台500定义(例如,基于用户输入或机器学习)。数据模型也可以其它方式定义。
映射功能602可另外丢弃不能被映射到数据模型的字段的某些所接收资产相关数据字段,例如没有被充分标记、不匹配由数据模型管理的数据,不在由模型中的字段定义的值的范围内,或者以其它方式被识别为损坏,不正确,不完整,重复或格式不恰当的所接收的数据字段。此功能(可被称作为“数据清除”)可帮助改进引入到平台500中的资产相关数据的完整性。应理解,数据引入系统502内的其它过程也可执行数据清除功能。
结合映射功能602,平台还可提供工具(其可被称作为“数据映射”工具),平台的用户可通过所述工具定义由映射函数602使用的一或多个数据模型及/或映射规则的方面。作为一个可能的实例,此工具可采取可由用户经由通信网络108上的客户端站存取的GUI的形式。使用此数据映射工具,给定平台的用户可输入关于如何将特定源数据字段映射到由映射函数602使用的一或多个数据模型的指令,且然后可由给定平台的映射函数602采用这些指令。另外,取决于给定平台在网络配置中的角色,经由此数据映射工具所接收的用户输入也可分配到其它平台及/或由其它平台使用。例如,如果给定平台为主平台,那么经由数据映射工具所接收的用户输入可被分配以供由网络配置中的所有其它平台使用。其它实例也为可能的。
数据健康状况评价功能604通常可用于评估所接收的资产相关数据的可靠性(或“健康状况”)且可能丢弃任何不可靠的数据。例如,数据纳入系统502可具有其可用于评估所接收的数据的可靠性的准则。作为一个可能的实例,数据健康状况评价功能604可通过确定所接收的资产相关数据的多少比例在映射功能602期间被成功地映射到数据模型来评估所接收的资产相关数据的可靠性。作为另一实例,数据健康状况评价功能604可通过检查在传递到数据分析系统504的数据中是否存在某些优选数据字段并随后确定此数据的多少比例包含优选数据字段来评估所接收的资产相关数据的可靠性。数据健康状况评价功能604也可以各种其它方式评估所接收的资产相关数据的可靠性。
重复删除功能606通常可用于确定所接收的数据是否已经被存储,例如是否在数据库510中的一个被复制,且如果存在,那么是更新还是删除数据库中的数据并用所接收的数据代替。可针对所有所接收的数据执行此过程,或当与数据相关联的元数据指示要执行重复删除时。例如,如果要执行此重复删除,那么数据纳入系统502可检查由与数据相关联的元数据指示的设置。
散列可能为用于确定是否存在重复的一种方法。散列可能为将字符串变换成表示原始串的通常较短的固定长度值或密钥的过程。在一个实例中,散列函数可被应用于数据,从而生成识别数据的唯一签名,称为散列。
散列函数可应用于所接收的数据及模型中的数据。然后,将所接收的数据的散列与表示模型中数据的散列进行比较。可在每当从模型存取数据时执行模型中的数据的散列,或一旦对模型中的数据执行散列,散列也可被存储在模型中供以后使用。如果存在匹配,那么所接收的数据可能不会被存储在模型中,因为散列指示数据已在模型中。如果存在不匹配,那么所接收的数据可能被存储在模型中。
数据合并功能608通常可以用于确定接收到的数据是否与已经存储在数据库510之一中的数据(例如,相同数据的不同版本)相关,且然后将任何此所接收的数据与所存储数据一起合并。例如,如果数据引入系统502接收给定资产的新的资产相关数据,所述给定资产包含比给定资产的所存储资产相关数据更完整或最新的某些字段,那么数据引入系统502可能会将新数据与所存储数据合并。作为另一个实例,如果数据引入系统502从多个不同的来源接收用于同一给定资产的数据记录,那么数据纳入系统502可针对给定资产将数据记录组合成单一权威的。其它实例也为可能的。
重复删除功能606及/或数据合并功能608有时可被称作为“主数据管理”(或“MDM”)。结合这些MDM功能,平台500还可能提供工具,通过所述工具,平台500的用户可定义用于执行某些重复删除及/或合并功能的规则,例如规定用于数据合并的相似性要求的规则及/或规定哪些数据记录在重复删除及/或合并功能期间应被视为更权威的规则。作为一个可能的实例,此工具可采取可由用户经由通信网络108上的客户端站存取的GUI的形式。
动作识别功能610通常可用于识别基于所接收的数据应采取什么动作,且然后将数据放入用于向数据分析系统504通知所识别的动作的形式。例如,动作识别功能610可分析由数据纳入系统502接收到的数据以确定其是否包括,包含规定基于数据应采取的动作(例如,CRUD动作)的命令及/或与所述命令相关联。继而,动作识别功能610可将数据放置成将用于向数据分析系统504通知所识别的动作的形式,例如特定的API调用。动作识别功能610也可以其它方式向数据分析系统504通知所识别的动作。
数据排队功能612通常可用于将数据分成不同的数据类别。例如,数据引入系统502可将所接收的数据分离成对应于不同类别的不同队列,这可促进通过数据分析系统504(其从数据纳入系统502接收数据)基于类别进行特定处理。例如,数据纳入系统502可采用用于传感器/致动器数据(例如,燃料水平)的第一队列,用于事件数据的第二队列(例如,异常状况指示符)以及用于资产状态信息的第三队列(例如,位置)。取决于所期望粒度的水平,其它布置也为可能的。
如上文所述,数据纳入系统502除了图6中所说明的那些之外还可执行其它功能。例如,数据纳入系统502还可将所接收的资产相关数据存储在数据库510中的一或多个中以用于随后存取或存档目的。在一个实例中,数据可与指示数据被添加到数据库的日期及时间的时间戳一起存储。数据可以以数种方式存储在数据库中。例如,数据可以时间顺序存储,基于数据源类型(例如,基于资产、资产类型、传感器或传感器类型)组织,或由异常错误指示符组织,以及其它实例。
C.资产相关信息的数据分析
图7为说明在数据分析系统504从数据纳入系统502接收资产相关数据之后可通过所述数据分析系统实施的一些代表性功能的功能框图700。如图7所示,数据分析系统504可包含规则引擎704、路由引擎706、通知引擎708、数据科学引擎710及数据共享引擎712,所有这些可通过在这些功能块之间推送数据的消息传递层(例如Kafka消息传递层)互连。另外,数据分析系统504可包含及/或耦合到数据库510中的至少一个,其在此处经展示为数据库714。数据分析系统504还可包含其它功能组件。
数据分析系统504可首先经由例如API之类的接口从数据纳入系统502接收资产相关信息。作为响应,数据分析系统504可将所接收的数据放置在消息传递层上,同时将所接收的数据的副本存储在数据库714中,所述数据库可用作平台的主数据库,用于向平台提供资产相关数据用户及其它平台。如上文所述,数据分析系统的消息传递层可提供数据分析系统504的不同引擎之间的事件驱动的推送通信。实际上,消息传递层可由促进此事件驱动的推送通信的各种不同的主题(未展示)构成。例如,消息传递层可包含多个引入话题,每个话题与相应的数据类别相关联且对应于数据纳入系统502中的相应队列,在此状况下,数据分析系统504可通过将所接收的数据写入适当的纳入主题来将所接收的数据放在消息传递层上。消息传递层然后可将所接收的数据路由到规则引擎704。
继而,规则引擎704可确定数据分析系统504应对从数据纳入系统502接收的资产相关数据进行什么操作。所述确定可采取各种形式。作为一个实例,基于资产相关信息,规则引擎704可确定数据分析系统504应提供各种类型的通知,例如网络警报及电子邮件通知等等。这些通知可能与资产的操作、平台的操作或用户感兴趣的其它相关主题有关。作为另一实例,基于所接收的资产相关数据,规则引擎704可确定应将资产相关信息提供到数据科学引擎。作为另一实例,规则引擎704可确定某些数据应经由API被用于外部存取。作为另一实例,规则引擎704可确定某些数据(例如,所接收的资产相关数据的部分)及/或某个命令应经由通信网络108被推送到另一个平台。作为另一实例,规则引擎704可确定资产相关信息应被路由到并存储在平台500中的某些数据库中。
规则引擎704可基于一组规则来确定数据分析系统504应对资产相关数据进行什么操作。在一个实施例中,这些规则可经配置成两层。通常,第一层规则可致使规则引擎704对所接收的数据是否与数据分析系统504的其它引擎有任何可能的相关性做出阈值确定,且如果所接收的数据与数据分析系统的其它引擎无任何可能相关性,那么丢弃此数据。如此,第一层规则通常可采取定义待由规则引擎704保持的数据的设置条件的形式。作为实例,这些条件可针对数据的来源、类型及/或内容。这可允许数据分析系统504有效地缩小需要进行进一步分析的数据集。
继而,第二层规则可使的规则引擎704能够基于剩余数据来确定要采取什么动作。第二层规则通常可包括(1)与所接收的数据的来源、类型及/或内容(以及其它因素)有关的一或多个条件的集合,以及(2)当满足此条件集合时要由平台执行的对应动作。这些条件及对应的行动可采取许多不同的形式。
例如,一类第二层规则可针对基于所接收的数据来生成通知。这种类别的规则的代表性实例可规定当资产的操作数据满足某些内容条件时(例如,当传感器数据值满足某些阈值或已接收到某些异常状况指示符时),将生成给定的用户通知。
另一类别第二层规则可针对对所接收的数据运行数据科学模型。这种类别的规则的代表性实例可规定将某些类型的资产操作数据输入到数据科学引擎中,所述数据科学引擎经配置以应用给定的数据科学模型(例如,传感器数据及/或资产的异常状况指示符将被输入到预测故障模型中)。
另一类别的第二层规则可能针对将某些数据(及/或相关命令)推送到网络配置中的其它平台。这种类别的规则的代表性实例可规定来自某个源的具有特定类型及/或满足某些内容条件的资产操作数据将被推送到网络配置中的一或多个其它平台的特定列表(这可以被称为“存取列表”)。例如,这种类型的规则的一个真实说明可规定,当经销商的平台接收到与某些资产模型的操作有关的数据时,经销商的平台将此数据推送到那些资产模型的制造商。这种类别的规则的另一代表性实例可规定某个数据科学模型的输出将被推送到网络配置中的一或多个其它平台的特定列表。(就此来说,数据科学模型的输出可经由消息传递层反馈给规则引擎704,或可能存在在数据科学模型的输出处实施的规则引擎的另一例子)。其它实例也为可能的。
在一些实例中,由规则引擎704采用的规则也可按数据类型来组织。例如,规则引擎704可具有与消息传递层的不同纳入主题相对应的不同组的规则,使得数据分析系统504可通过应用与话题中的数据直接相关的一组特定规则来更高效地处理数据且不应用与主题中的数据无关的规则。由规则引擎704采用的规则也可采取各种其它形式。
此外,由规则引擎704采用的规则可以各种方式来定义。在一个实施方案中,规则可由平台的用户来定义。例如,平台可提供工具(其可被称作为“数据隔离”工具),用户可通过所述工具创建、修改及/或删除由规则引擎704使用的规则。作为一个可能实例,此工具可采取可以由用户经由通信网络108上的客户端站存取的GUI的形式。使用此工具,用户可输入例如上文所描述那些规则。
在另一实施方案中,可从另一平台(例如主平台)接收某些规则。例如,制造商可能会发布新产品,例如可能需要由平台管理的新机车模型。结合此产品版本,主平台可定义与从新机车模型接收的数据的类型及/或内容相关的新规则,且然后可向其它平台提供对此规则的存取。
在另一实施方案中,某些规则可由平台提供者预定义。规则也可以其它方式定义。
还应理解,某些规则可以基于除了接收到的数据的来源,类型及/或内容之外的因素。例如,针对将某些所接收的数据(及/或相关命令)推送到网络配置中的另一个平台的规则还可包含与接收方平台有关的条件,例如与接收方平台是否有资格参与数据共享有关的条件。
作为应用规则的结果,规则引擎704可基于所接收的数据生成应执行什么动作的指示。在一个实例中,此指示可采取被添加到或以其它方式与所接收的数据相关联的元数据的形式(例如,在标头字段中)。在另一实例中,此指示可采取与任何基础数据不相关联的单独命令的形式。其它实例也为可能的。
取决于行动的类型,应执行什么行为的此指示可采取各种形式且包含各种信息。例如,如果动作要生成给定通知,那么指示可规定通知的类型,通知的内容及/或通知的预期接收方。作为另一个实例,如果动作是将数据科学模型应用于所接收的数据,那么指示可指定要应用数据的数据科学模型。作为另一实例,如果动作是将所接收的数据推送到一或多个其它平台,那么指示可规定要接收数据的一或多个其它平台。应执行什么动作的指示也可采取各种其它形式。
消息传递层可将规则引擎704的输出推送到路由引擎706。实际上,上述情形可通过位于规则引擎704与路由引擎706之间的消息层主题来实施。继而,路由引擎706通常可用于将规则引擎的输出路由到数据分析平台704中的适当引擎。例如,路由引擎706可(1)基于应执行什么动作的指示来确定将规则引擎的输出路由到哪里,(2)准备用于路由到目标引擎的输出(其可涉及例如生成发送指定引擎的适当命令),且然后(3)致使输出经由消息传递层被推送到目的地引擎(例如,通过将输出写入到适当的消息传递层主题)。实际上,此路由引擎706可采取事件到命令引擎的形式。
例如,如果动作为生成给定的通知,那么路由引擎706可致使规则引擎的输出经由消息传递层被推送到通知引擎708,所述知引擎然后可生成给定通知。作为另一实例,如果动作是将给定的数据科学模型应用于所接收的数据,那么路由引擎706可致使规则引擎的输出经由消息传递层被推送至数据科学引擎710,所述数据科学引擎然后可对所接收的数据运行应用给定的数据科学模型。作为另一实例,如果动作为将某些所接收的及/或所生成的数据推送到另一个平台,那么路由引擎706可致使规则引擎的输出经由消息传递层被推送到数据共享引擎712,所述数据共享引擎可继而将数据推送到数据共享系统506。
如上文所述,数据分析系统504可除了图7中所说明的那些之外还可以执行其它功能。
D.资产相关信息的数据共享
图8为说明在数据共享系统506从数据分析系统504接收数据之后可通过所述数据共享系统实施的一些代表性功能的功能框图800。如图8中所展示,数据共享系统506可包含用于将数据推送到另一个平台,且这些功能可包含创建路由命令802,准备数据804及推送数据806。另外,数据共享系统506还可包含用于从另一平台接收数据的功能,且这些功能可包含验证数据812及预处理数据814。这些功能块可使得数据共享系统506能够通常促进实例性平台500与其它平台之间经由通信网络108的通信。
创建路由消息功能802可用于生成消息以推送到一或多个其它平台中的每一个。实际上,创建路由消息功能802可基于从数据共享引擎712接收的数据(其可包含规则引擎的要采取什么动作的确定的结果)来生成这些消息,且每一此类消息可包含(1)指示给定的平台关于采取什么行动的命令,及(2)用于执行此动作的数据。
由创建路由消息功能802生成的消息可采取各种形式。在一个实施例中,此消息可包括指示另一平台针对某些资产相关数据进行CRUD动作(例如,创建、读取、更新或删除)的命令。就此来说,连同命令,所述信息可包含资产相关数据的标识,也可能包含作为CRUD动作(例如创建、读取及更新动作)的主题的资产相关数据的内容。这种类型的路由消息因此可使得网络配置中的不同平台能够共享及同步其资产相关数据。
在另一实施例中,此消息可包括指示另一个平台实施新逻辑的命令,例如新的数据模型,用于预处理所接收的数据的新规则,及/或基于所接收的数据指示要采取什么动作的新规则。就此来说,连同命令,消息可包含新逻辑的定义。这种类型的路由消息因此可使得某些平台(例如,主平台)能够将逻辑分配给网络配置中的其它平台。
由创建路由消息功能802生成的消息也可采取其它形式,包含此消息可能包括资产相关数据而没有任何相应的命令的可能性—在此状况下,数据共享系统506可依靠接收平台来确定对资产相关数据采取什么动作。
准备数据功能804通常可用于在被发送到平台之外之前准备消息。这种准备功能可采取各种形式。作为一个实例,准备功能804可包含根据要接收数据的平台格式化消息。作为另一实例,准备功能804可包含在将数据路由到另一个平台之前清理数据及/或清除数据。例如,数据可能具有位置信息,敏感的个人信息(例如,社会安全号码)或不应在平台外发布的敏感财务信息,且可从数据中移除此信息。准备数据功能804也可采用其它形式。
推送数据功能806通常可用于经由通信网络108将路由消息推送到一或多个其它平台。作为此过程的部分,推送数据功能806可通过经由通信108建立与一或多个其它平台的连接。例如,如上文所述,经由共享引擎712路由到数据共享系统506的数据可指定要接收所述数据的一或多个其它平台,且推送数据功能806可使用此信息来建立与一或多个其它平台的连接。作为一个可能的实例,所接收的数据可包含一或多个其它平台的IP地址(等等),且建立连接功能802可使用这些IP地址来经由通信网络108建立与一或多个其它平台中的每一个的TCP或HTTP连接。另外,推送数据功能806可能需要为一或多个其它平台提供验证信息(例如,用户名称,密码等)以便建立连接。此后,推送数据功能806然后可经由与每一此类平台建立的连接将路由消息推送到一或多个其它平台。
如上文所述,数据共享系统506还可在其接收来自另一平台的路由消息(例如验证数据功能812及预处理数据功能814)之后执行某些功能。
验证数据功能812可用于验证从其它平台接收到的路由消息。例如,验证数据功能812可验证路由消息的发送者及/或路由消息的内容。预处理数据功能814可对接收路由消息执行一或多个预处理功能,例如数据映射、数据重复删除及/或数据合并。
数据共享系统506然后可将从其它平台接收的路由消息(例如,经由API POST)提供给数据纳入系统502,然后所述路由消息可对路由消息执行上文所描述的功能中的一或多个。例如,数据纳入系统502至少可对路由消息执行动作识别功能610,以基于所接收的路由消息来识别应采取什么动作,且然后将路由消息放置成用于通知数据分析系统504所识别的动作的形式。实际上,这可能涉及解释包含在路由消息中的命令,且然后致使平台500执行此命令。
例如,如果路由消息包含关于资产相关数据采取CRUD动作的命令,那么动作标识功能610可解释此命令,且然后致使数据分析系统504采取所请求的CRUD动作(例如,通过创建、阅读、更新或删除某些资产相关数据)。作为另一实例,如果路由消息包含实施新逻辑的命令,那么动作识别功能610可解释此命令,且然后致使数据纳入系统502及/或数据分析系统504实施新逻辑。其它实例也为可能的。
V.实例性流程图
现在转到图9,描绘了说明用于基于从另一平台(例如,主或种子平台)接收的准则来确定是否在平台网络中共享资产相关数据的实例性方法900的流程图。对于下面所论述的方法900及其它方法,由流程图中的方框所说明的操作可根据上文论述来执行。此外,上面所论述的一或多个操作可被添加到给定流程图。
在框902处,方法900可涉及网络配置100中的第一平台(例如所有者平台106)从第二平台(例如制造商平台102)接收管控所有者平台106是否被准许与系统中的其它平台共享资产相关数据的准则。此准则可基于存储在第一平台处的资产相关数据的可靠性。在框904处,方法900可涉及第一平台评估其所存储的资产相关数据的可靠性。在框906处,方法900可涉及第一平台将所接收的准则应用于所存储的其存储的资产相关数据的所评估的可靠性,且由此做出关于第一平台是否被准许与网络配置100中的一或多个平台共享资产相关数据的确定。在框908处,方法900可涉及第一平台根据在块906处做出的确定进行操作。
图10描绘了用于经由网络与另一平台共享资产相关数据的实例方法1000的流程图。在框1002处,方法1000可涉及网络配置100中的第一平台(例如,所有者平台106)接收与一或多个资产相关联的数据。在框1004处,方法1000可涉及第一平台做出将所接收的数据的给定部分推送到网络配置100中的第二平台(例如制造商平台102)的确定。在框1006处,方法1000可涉及第一平台准备所接收的数据的给定部分以发射到第二平台。在框1008处,方法1000可涉及第一平台经由网络连接将所接收的数据的给定部分推送到第二平台。
VI.结论
除了其它事务以外,上文的描述揭示除了其它组件之外还包括在硬件上执行的固件及/或软件的各种实例性系统、方法、装置及制品。应理解,此些实例仅仅为说明性,且不应被认为是限制性的。例如,预期固件、硬件及/或软件方面或组件中的任何一个或全部可专门以硬件,专门地以软件,专门地以固件,或以硬件,软件及/或固件的任何组合体现。因此,所提供的实例不是实施此些系统、方法、装置及/或制造物品的唯一方式。
另外,本文中对“实施例”的引用意味着结合所述实施例所描述的特定特征、结构或特性可被包含在本发明的至少一个实例性实施例中。在说明书中的各个地方出现的这个短语不一定都指的是相同的实施例,也不是与其它实施例相互排斥的单独的或替代的实施例。如此,所属领域的技术人员明确且隐含地理解的本文中所描述的实施例可与其它实施例组合。
说明书主要以说明性环境、系统、程序、步骤、逻辑块、处理以及直接或间接类似于耦合到网络的数据处理装置的操作的其它符号表示来呈现。所属领域的技术人员通常使用这些过程描述及表示来最有效地将他们工作的实质传达给所属领域的其它技术人员。阐述了众多具体细节以提供对本发明的透彻理解。然而,所属领域的技术人员应理解,可在没有特定细节的情况下实践本发明的某些实施例。在其它例子中,众所周知的方法、程序、组件及电路未被详细描述以避免不必要地模糊实施例的各方面。因此,本发明的范围由所附权利要求限定,而不是前面对实施例的描述。
当阅读任何所附权利要求以覆盖纯粹的软件及/或固件实施方案时,至少一个实例中的元素中的至少一个在此明确地定义为包含存储软件及/或固件的有形的非暂时性媒体,例如存储器、DVD、CD、蓝光等。
就本文中所描述的实例涉及由例如“人”、“操作者”、“用户”或其它实体等参与者执行或发起的操作来说,上述情形仅仅是为了实例及解释的目的。权利要求书不应被解释为需要这些参与者采取行动,除非在权利要求语言中明确叙述。
Claims (40)
1.一种计算机实施的方法,在包括经由网络以通信方式耦合的多个平台的系统中,其中每一平台经配置以接收、处理并存储相应的资产相关数据,所述方法包括:
在第一平台处接收与一或多个资产相关联的数据;
由所述第一平台做出所述所接收的数据的给定部分将被推送到第二平台的确定;
及
基于所述确定,所述第一平台(a)准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台,以及(b)经由网络连接将所述所接收的数据的所述给定部分推送到所述第二平台。
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中接收与所述一或多个资产相关联的所述数据包括在所述第一平台的消息传递层上接收所述数据。
3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其进一步包括:
在所述第一平台处维持一组规则,其包含指示哪个数据将被推送到所述第二平台的至少一个规则。
4.根据权利要求3所述的计算机实施的方法,其中做出将所述所接收的数据的所述给定部分推送到第二平台的所述确定包括:
将所述组规则应用于所述所接收的数据以确定所述所接收的数据的所述给定部分将被推送至第二平台。
5.根据权利要求3所述的计算机实施的方法,其中指示哪个数据将被推送到所述第二平台的所述至少一个规则由所述第一平台的用户定义。
6.根据权利要求3所述的计算机实施的方法,其中指示哪个数据将被推送到所述第二平台的所述至少一个规则包括指示与给定资产群组相关联的数据将被推送到所述第二平台的规则。
7.根据权利要求3所述的计算机实施的方法,其中指示哪个数据将被推送到所述第二平台的所述至少一个规则包括指示给定类型的数据将被推送到所述第二平台的规则。
8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台包括生成与所述所接收的数据的所述给定部分相关联的给定命令,且其中经由所述网络连接将所述所接收的数据的所述给定部分推送到第二平台包括经由所述网络连接将所述给定命令与所述所接收的数据的所述给定部分一起推送到所述第二平台。
9.根据权利要求8所述的计算机实施的方法,其中所述给定命令包括用于执行创建动作、读取动作、更新动作或删除动作中的一个的命令。
10.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台包括清除所述所接收的数据的所述给定部分。
11.根据权利要求1所述的计算机实施的方法,其中所述第一平台与资产制造商、资产经销商及资产所有者中的第一个相关联,且其中所述第二平台与所述资产制造商、所述资产经销商及所述资产所有者中的第二个相关联。
12.一种其上存储有指令的非暂时性计算机可读媒体,所述指令可执行以致使第一平台:
接收与一或多个资产相关联的数据;
做出所述所接收的数据的给定部分将被推送到第二平台的确定;及
基于所述确定,(a)准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台,以及(b)经由网络连接将所述所接收的数据的所述给定部分推送到所述第二平台。
13.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台接收与所述一或多个资产相关联的所述数据的所述指令包括可执行以致使所述第一平台在所述第一个平台的消息传递层上接收所述数据。
14.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读媒体,其进一步包括存储于其上的指令,所述指令可执行以致使所述第一平台:
维持一组规则,其包含指示哪个数据将被推送到所述第二平台的至少一个规则。
15.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台做出所述所接收的数据的所述给定部分将被推送到第二平台的所述确定的指令包括可执行以致使所述第一平台将所述组规则应用到所述所接收的数据以确定所述所接收的数据的所述给定部分将被推送到第二平台的指令。
16.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读媒体,其中指示哪个数据将被推送到所述第二平台的所述至少一个规则由所述第一平台的用户定义。
17.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读媒体,其中指示哪个数据将被推送到所述第二平台的所述至少一个规则包括指示与给定资产群组相关联的数据将被推送到所述第二平台的规则。
18.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读媒体,其中指示哪个数据将被推送到所述第二平台的所述至少一个规则包含指示给定类型的数据将推送到所述第二平台的规则。
19.根据权利要求14所述的非暂时性计算机可读媒体,其中准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台包括生成与所述所接收的数据的所述给定部分相关联的给定命令,且其中经由所述网络连接将所述所接收的数据的所述给定部分推送到所述第二平台包括经由所述网络连接将所述给定命令与所述所接收的数据的所述给定部分一起推送到所述第二平台。
20.一种第一平台,其包括:
网络接口,其经配置以促进经由通信网络与一或多个数据源及一或多个其它平台的通信;
至少一个处理器;
非暂时性计算机可读媒体;及
程序指令,其经存储在所述非暂时性计算机可读媒体上,所述程序指令可由所述至少一个处理器执行以致使所述第一平台:
接收与一或多个资产相关联的数据;
做出所述所接收的数据的给定部分将被推送到第二平台的确定;及
基于所述确定,(a)准备所述所接收的数据的所述给定部分以发射到所述第二平台,以及(b)经由网络连接将所述所接收的数据的所述给定部分推送到所述第二平台。
21.一种计算机实施的方法,在包括经由网络以通信方式耦合的多个平台的系统中,其中每一平台经配置以接收、处理并存储相应的资产相关数据,所述方法包括:
在第一平台处从第二平台接收管控所述第一平台是否被准许与所述系统中的一或多个其它平台共享资产相关数据的准则,其中所述准则基于存储在平台处的资产相关数据的可靠性;
所述第一平台评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述可靠性;
所述第一平台将所述所接收的准则应用于存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述所评估的可靠性,且由此做出关于所述第一平台是否被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定;及
所述第一平台根据所述确定进行操作。
22.根据权利要求21所述的计算机实施的方法,其中评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述可靠性包括以下各项中的一项或两项:(a)确定存储在所述第一平台处的所述资产相关数据的多少比例被成功映射到给定数据模型以及(b)确定存储在所述第一平台处的所述资产相关数据的多少比例在数据映射之后包含一组优选数据字段。
23.根据权利要求21所述的计算机实施的方法,其中做出关于所述第一平台是否被准许与所述系统中的一或多个其它平台共享资产相关数据的确定包括做出所述第一平台被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定。
24.根据权利要求23所述的计算机实施的方法,其中所述第一平台根据所述确定进行操作包括:
所述第一个平台开始与所述一或多个其它平台共享资产相关数据。
25.根据权利要求23所述的计算机实施的方法,其中所述第一平台根据所述确定进行操作包括:
所述第一平台通知所述一或多个其它平台所述第一平台被准许共享资产相关数据。
26.根据权利要求21所述的计算机实施的方法,其中做出关于所述第一平台是否被准许与所述系统中的一或多个其它平台共享资产相关数据的确定包括做出所述第一平台不被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定。
27.根据权利要求26所述的计算机实施的方法,其中所述第一平台根据所述确定进行操作包括:
所述第一平台停用其将资产相关数据共享到所述一或多个平台的能力。
28.根据权利要求21所述的计算机实施的方法,其进一步包括:
在所述第一平台处从所述第二平台接收指示所述第一平台将处理资产相关数据的方式的逻辑;及
所述第一平台根据所述所接收的逻辑进行操作。
29.根据权利要求28所述的计算机实施的方法,其中所述逻辑包括将由所述第一平台使用以映射传入资产相关数据的数据模型。
30.根据权利要求28所述的计算机实施的方法,其中所述逻辑包括将由所述第一平台应用于传入资产相关数据的数据分析规则。
31.根据权利要求21所述的计算机实施的方法,其中所述第二平台包括所述系统的主平台。
32.一种其上存储有指令的非暂时性计算机可读媒体,所述指令可执行以致使第一平台:
从第二平台接收管控所述第一平台是否被准许与系统中的一或多个其它平台共享资产相关数据的准则,其中所述准则基于存储在平台处的资产相关数据的可靠性;
评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述可靠性;
将所述所接收的准则应用于存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述所评估的可靠性,且由此做出关于所述第一平台是否被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定;及
根据所述确定进行操作。
33.根据权利要求32所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述可靠性的所述指令包括可执行以致使所述第一平台通过以下操作中的一者或两者来评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述可靠性:(a)确定存储在所述第一平台处的所述资产相关数据的多少比例被成功地映射到给定数据模型,以及(b)确定存储在所述第一平台处的所述资产相关数据的多少比例在数据映射之后包含一组优选数据字段。
34.根据权利要求32所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台做出关于所述第一平台是否被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的所述确定的所述指令包括可执行以致使所述第一平台做出所述第一平台被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定的指令。
35.根据权利要求34所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台根据所述确定进行操作的所述指令包括:
可执行以致使所述第一平台开始与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的指令。
36.根据权利要求34所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台根据所述确定进行操作的所述指令包括:
可执行以致使所述第一平台通知所述一或多个其它平台所述第一平台被准许共享资产相关数据的指令。
37.根据权利要求34所述的非暂时性计算机可读媒体,其中可执行以致使所述第一平台做出关于所述第一平台是否被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的所述确定的所述指令包括可执行以致使所述第一平台做出所述第一平台不被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定的指令,且其中可执行以致使所述第一平台根据所述确定进行操作的所述指令包括可执行以致使所述第一平台停用其将资产相关数据共享到所述一或多个平台的能力的指令。
38.根据权利要求32所述的非暂时性计算机可读媒体,其进一步包括可执行以致使所述第一平台进行以下操作的指令:
从所述第二平台接收指示所述第一平台处理资产相关数据的方式的逻辑;及
根据所述所收到的逻辑进行操作。
39.根据权利要求38所述的非暂时性计算机可读媒体,其中所述逻辑包括将由所述第一平台用以映射传入资产相关数据的数据模型或将由所述第一平台应用于传入资产相关数据的数据分析规则中的一者。
40.一种第一平台,其包括:
网络接口,其经配置以促进经由通信网络与一或多个数据源及一或多个其它平台的通信;
至少一个处理器;
非暂时性计算机可读媒体;及
程序指令,其经存储在所述非暂时性计算机可读媒体上,所述程序指令可由所述至少一个处理器执行以致使所述第一平台:
从第二平台接收管控所述第一平台是否被准许与系统中的一或多个其它平台共享资产相关数据的准则,其中所述准则基于存储在平台处的资产相关数据的可靠性;
评估存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述可靠性;
将所述所接收的准则应用于存储在所述第一平台处的资产相关数据的所述所评估的可靠性,且由此做出关于所述第一平台是否被准许与所述一或多个其它平台共享资产相关数据的确定;及
根据所述确定进行操作。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201562219837P | 2015-09-17 | 2015-09-17 | |
US62/219,837 | 2015-09-17 | ||
PCT/US2016/052311 WO2017049207A1 (en) | 2015-09-17 | 2016-09-16 | Computer systems and methods for sharing asset-related information between data platforms over a network |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN108351856A true CN108351856A (zh) | 2018-07-31 |
Family
ID=58283516
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201680061555.4A Pending CN108351856A (zh) | 2015-09-17 | 2016-09-16 | 通过网络在数据平台之间共享资产相关信息的计算机系统及方法 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10291733B2 (zh) |
EP (1) | EP3350717A4 (zh) |
JP (1) | JP2018537747A (zh) |
KR (1) | KR20180042865A (zh) |
CN (1) | CN108351856A (zh) |
AU (1) | AU2016324159A1 (zh) |
CA (1) | CA2998502A1 (zh) |
WO (1) | WO2017049207A1 (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110719284A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种数据共享方法及相关设备 |
CN113190760A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-07-30 | 北京天健智慧科技有限公司 | 区域健康信息平台的数据处理方法 |
Families Citing this family (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102249413B1 (ko) | 2017-04-24 | 2021-05-06 | 후아웨이 테크놀러지 컴퍼니 리미티드 | 이미지 공유 방법 및 전자 디바이스 |
JP6900546B2 (ja) * | 2017-04-24 | 2021-07-07 | ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド | 画像共有方法および電子デバイス |
US20190354914A1 (en) * | 2018-05-21 | 2019-11-21 | Uptake Technologies, Inc. | Coordinating Execution of Predictive Models between Multiple Data Analytics Platforms to Predict Problems at an Asset |
RU2716029C1 (ru) * | 2019-07-04 | 2020-03-05 | Общество с ограниченной ответственностью «Инлексис» (ООО «Инлексис») | Система мониторинга качества и процессов на базе машинного обучения |
US20210096548A1 (en) * | 2019-09-30 | 2021-04-01 | Rockwell Automation Technologies, Inc. | Management and aggregation of ticket data from multiple sources |
CN111177632A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-05-19 | 上海商汤智能科技有限公司 | 数据获取方法及其相关设备、系统及存储装置 |
US11797541B1 (en) | 2020-10-23 | 2023-10-24 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Systems and methods for enhanced rules conflict checking with data validation |
US12038903B1 (en) * | 2020-10-23 | 2024-07-16 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Systems and methods for enhanced cloud-based rules conflict checking with data validation |
WO2023002380A1 (en) * | 2021-07-22 | 2023-01-26 | Cilag Gmbh International | Surgical data system and control |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6190313B1 (en) * | 1998-04-20 | 2001-02-20 | Allen J. Hinkle | Interactive health care system and method |
US20080291918A1 (en) * | 2007-05-25 | 2008-11-27 | Caterpillar Inc. | System for strategic management and communication of data in machine environments |
CN202178786U (zh) * | 2011-07-20 | 2012-03-28 | 武汉爱迪智能工程有限公司 | 基于物联网的数据共享服务系统 |
US20140157436A1 (en) * | 2012-12-04 | 2014-06-05 | Fujitsu Limited | Information processing apparatus and method of controlling same |
Family Cites Families (125)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5633800A (en) | 1992-10-21 | 1997-05-27 | General Electric Company | Integrated model-based reasoning/expert system diagnosis for rotating machinery |
US5566092A (en) | 1993-12-30 | 1996-10-15 | Caterpillar Inc. | Machine fault diagnostics system and method |
JP3366837B2 (ja) | 1997-08-15 | 2003-01-14 | 株式会社小松製作所 | 機械の異常監視装置および方法 |
US6473659B1 (en) | 1998-04-10 | 2002-10-29 | General Electric Company | System and method for integrating a plurality of diagnostic related information |
US7346404B2 (en) * | 2001-03-01 | 2008-03-18 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Data sharing in a process plant |
US6947797B2 (en) | 1999-04-02 | 2005-09-20 | General Electric Company | Method and system for diagnosing machine malfunctions |
US6336065B1 (en) | 1999-10-28 | 2002-01-01 | General Electric Company | Method and system for analyzing fault and snapshot operational parameter data for diagnostics of machine malfunctions |
US6622264B1 (en) | 1999-10-28 | 2003-09-16 | General Electric Company | Process and system for analyzing fault log data from a machine so as to identify faults predictive of machine failures |
US20110208567A9 (en) | 1999-08-23 | 2011-08-25 | Roddy Nicholas E | System and method for managing a fleet of remote assets |
US6442542B1 (en) | 1999-10-08 | 2002-08-27 | General Electric Company | Diagnostic system with learning capabilities |
US6615367B1 (en) | 1999-10-28 | 2003-09-02 | General Electric Company | Method and apparatus for diagnosing difficult to diagnose faults in a complex system |
US7020595B1 (en) | 1999-11-26 | 2006-03-28 | General Electric Company | Methods and apparatus for model based diagnostics |
US6650949B1 (en) | 1999-12-30 | 2003-11-18 | General Electric Company | Method and system for sorting incident log data from a plurality of machines |
US6634000B1 (en) | 2000-02-01 | 2003-10-14 | General Electric Company | Analyzing fault logs and continuous data for diagnostics for a locomotive |
US6725398B1 (en) | 2000-02-11 | 2004-04-20 | General Electric Company | Method, system, and program product for analyzing a fault log of a malfunctioning machine |
US20030126258A1 (en) | 2000-02-22 | 2003-07-03 | Conkright Gary W. | Web based fault detection architecture |
EP1279104B1 (en) | 2000-03-09 | 2008-12-24 | Smartsignal Corporation | Generalized lensing angular similarity operator |
US7739096B2 (en) | 2000-03-09 | 2010-06-15 | Smartsignal Corporation | System for extraction of representative data for training of adaptive process monitoring equipment |
US6957172B2 (en) | 2000-03-09 | 2005-10-18 | Smartsignal Corporation | Complex signal decomposition and modeling |
US6952662B2 (en) | 2000-03-30 | 2005-10-04 | Smartsignal Corporation | Signal differentiation system using improved non-linear operator |
US6799154B1 (en) | 2000-05-25 | 2004-09-28 | General Electric Comapny | System and method for predicting the timing of future service events of a product |
US20020049907A1 (en) | 2000-08-16 | 2002-04-25 | Woods Christopher E. | Permission based data exchange |
US6760631B1 (en) | 2000-10-04 | 2004-07-06 | General Electric Company | Multivariable control method and system without detailed prediction model |
US20020091972A1 (en) | 2001-01-05 | 2002-07-11 | Harris David P. | Method for predicting machine or process faults and automated system for implementing same |
US7233886B2 (en) | 2001-01-19 | 2007-06-19 | Smartsignal Corporation | Adaptive modeling of changed states in predictive condition monitoring |
US6859739B2 (en) | 2001-01-19 | 2005-02-22 | Smartsignal Corporation | Global state change indicator for empirical modeling in condition based monitoring |
US7373283B2 (en) | 2001-02-22 | 2008-05-13 | Smartsignal Corporation | Monitoring and fault detection system and method using improved empirical model for range extrema |
US7539597B2 (en) | 2001-04-10 | 2009-05-26 | Smartsignal Corporation | Diagnostic systems and methods for predictive condition monitoring |
US20020183971A1 (en) | 2001-04-10 | 2002-12-05 | Wegerich Stephan W. | Diagnostic systems and methods for predictive condition monitoring |
US6643600B2 (en) | 2001-04-26 | 2003-11-04 | General Electric Company | Method and system for assessing adjustment factors in testing or monitoring process |
US7107491B2 (en) | 2001-05-16 | 2006-09-12 | General Electric Company | System, method and computer product for performing automated predictive reliability |
US6975962B2 (en) | 2001-06-11 | 2005-12-13 | Smartsignal Corporation | Residual signal alert generation for condition monitoring using approximated SPRT distribution |
US7428478B2 (en) | 2001-08-17 | 2008-09-23 | General Electric Company | System and method for improving accuracy of baseline models |
US7457732B2 (en) | 2001-08-17 | 2008-11-25 | General Electric Company | System and method for measuring quality of baseline modeling techniques |
US6892163B1 (en) | 2002-03-08 | 2005-05-10 | Intellectual Assets Llc | Surveillance system and method having an adaptive sequential probability fault detection test |
US7660705B1 (en) | 2002-03-19 | 2010-02-09 | Microsoft Corporation | Bayesian approach for learning regression decision graph models and regression models for time series analysis |
PT1579288T (pt) | 2002-11-04 | 2017-06-23 | Ge Intelligent Platforms Inc | Monitorização do estado do sistema utilizando máquina de aprendizagem local recorrente |
US6823253B2 (en) | 2002-11-27 | 2004-11-23 | General Electric Company | Methods and apparatus for model predictive control of aircraft gas turbine engines |
JP4333331B2 (ja) | 2002-12-20 | 2009-09-16 | セイコーエプソン株式会社 | 故障予測システム及び故障予測プログラム並びに故障予測方法 |
US20040243636A1 (en) | 2003-03-18 | 2004-12-02 | Smartsignal Corporation | Equipment health monitoring architecture for fleets of assets |
US7634384B2 (en) | 2003-03-18 | 2009-12-15 | Fisher-Rosemount Systems, Inc. | Asset optimization reporting in a process plant |
US8645276B2 (en) | 2003-07-11 | 2014-02-04 | Ca, Inc. | Modeling of applications and business process services through auto discovery analysis |
US7127371B2 (en) | 2003-10-08 | 2006-10-24 | Ge Medical Systems Information | Customized medical equipment preventative maintenance method and system |
US7181493B2 (en) * | 2003-12-23 | 2007-02-20 | Unisys Corporation | Platform independent model-based framework for exchanging information in the justice system |
EP1698117B1 (en) | 2003-12-23 | 2013-04-17 | TELEFONAKTIEBOLAGET LM ERICSSON (publ) | Method and system for efficient routing in ad hoc networks |
WO2005069203A2 (en) | 2004-01-09 | 2005-07-28 | United Parcel Service Of America, Inc. | System, method and apparatus for capturing telematics data with an active rfid tag |
EP1716676B1 (en) | 2004-02-17 | 2012-06-13 | Cisco Technology, Inc. | Collecting, aggregating, and managing information relating to electronic messages |
US7062370B2 (en) | 2004-03-30 | 2006-06-13 | Honeywell International Inc. | Model-based detection, diagnosis of turbine engine faults |
US7447666B2 (en) | 2004-04-09 | 2008-11-04 | The Boeing Company | System and method for analyzing a pattern in a time-stamped event sequence |
US7280941B2 (en) | 2004-12-29 | 2007-10-09 | General Electric Company | Method and apparatus for in-situ detection and isolation of aircraft engine faults |
US7640145B2 (en) | 2005-04-25 | 2009-12-29 | Smartsignal Corporation | Automated model configuration and deployment system for equipment health monitoring |
US7536364B2 (en) | 2005-04-28 | 2009-05-19 | General Electric Company | Method and system for performing model-based multi-objective asset optimization and decision-making |
US7869766B2 (en) * | 2005-08-23 | 2011-01-11 | The Boeing Company | Wireless operational and testing communications network for diverse platform types |
US7509235B2 (en) | 2005-08-31 | 2009-03-24 | General Electric Company | Method and system for forecasting reliability of assets |
JP4717579B2 (ja) | 2005-09-30 | 2011-07-06 | 株式会社小松製作所 | 作業機械のメンテナンス作業管理システム |
US7869908B2 (en) | 2006-01-20 | 2011-01-11 | General Electric Company | Method and system for data collection and analysis |
US20080059120A1 (en) | 2006-08-30 | 2008-03-06 | Fei Xiao | Using fault history to predict replacement parts |
US20080059080A1 (en) | 2006-08-31 | 2008-03-06 | Caterpillar Inc. | Method and system for selective, event-based communications |
US8275577B2 (en) | 2006-09-19 | 2012-09-25 | Smartsignal Corporation | Kernel-based method for detecting boiler tube leaks |
US7725293B2 (en) | 2006-12-07 | 2010-05-25 | General Electric Company | System and method for equipment remaining life estimation |
US8311774B2 (en) | 2006-12-15 | 2012-11-13 | Smartsignal Corporation | Robust distance measures for on-line monitoring |
US7548830B2 (en) | 2007-02-23 | 2009-06-16 | General Electric Company | System and method for equipment remaining life estimation |
US8145578B2 (en) | 2007-04-17 | 2012-03-27 | Eagel View Technologies, Inc. | Aerial roof estimation system and method |
US8229769B1 (en) | 2007-06-13 | 2012-07-24 | United Services Automobile Association | Systems and methods for processing overhead imagery |
JP5421913B2 (ja) | 2007-08-03 | 2014-02-19 | スマートシグナル・コーポレーション | 関連するアプリケーションに対する故障パターンマッチング相互参照のためのファジー分類方法 |
US8050800B2 (en) | 2007-10-21 | 2011-11-01 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | Method and system for meeting end conditions in a motion control system |
US7919940B2 (en) | 2007-10-21 | 2011-04-05 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | System and method for jerk limited trajectory planning for a path planner |
US7962240B2 (en) | 2007-12-20 | 2011-06-14 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | Methods and systems for synchronizing a control signal of a slave follower with a master source |
US8793363B2 (en) * | 2008-01-15 | 2014-07-29 | At&T Mobility Ii Llc | Systems and methods for real-time service assurance |
US8352216B2 (en) | 2008-05-29 | 2013-01-08 | General Electric Company | System and method for advanced condition monitoring of an asset system |
US7756678B2 (en) | 2008-05-29 | 2010-07-13 | General Electric Company | System and method for advanced condition monitoring of an asset system |
US7822578B2 (en) | 2008-06-17 | 2010-10-26 | General Electric Company | Systems and methods for predicting maintenance of intelligent electronic devices |
US8285402B2 (en) | 2008-07-14 | 2012-10-09 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | Method and system for safety monitored terminal block |
US8024069B2 (en) | 2009-01-28 | 2011-09-20 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | System and method for path planning |
JP5362913B2 (ja) | 2009-06-26 | 2013-12-11 | テレフオンアクチーボラゲット エル エム エリクソン(パブル) | 通信ネットワークにおける方法および構成 |
WO2011104760A1 (ja) | 2010-02-26 | 2011-09-01 | 株式会社 日立製作所 | 故障原因診断システムおよびその方法 |
EP2375637A1 (en) | 2010-03-22 | 2011-10-12 | British Telecommunications Public Limited Company | Network routing adaptation based on failure prediction |
US8234420B2 (en) | 2010-07-14 | 2012-07-31 | Ge Intelligent Platforms, Inc. | Method, system, and apparatus for communicating using multiple controllers |
US8532795B2 (en) | 2010-10-04 | 2013-09-10 | General Electric Company | Method and system for offline code validation |
US8688625B1 (en) | 2010-12-31 | 2014-04-01 | United Services Automobile Association (Usaa) | Extract, transform, and load application complexity management framework |
US8862938B2 (en) | 2011-04-18 | 2014-10-14 | General Electric Company | System, method, and apparatus for resolving errors in a system |
CA2833779A1 (en) | 2011-04-20 | 2012-10-26 | The Cleveland Clinic Foundation | Predictive modeling |
US8620853B2 (en) | 2011-07-19 | 2013-12-31 | Smartsignal Corporation | Monitoring method using kernel regression modeling with pattern sequences |
US8660980B2 (en) | 2011-07-19 | 2014-02-25 | Smartsignal Corporation | Monitoring system using kernel regression modeling with pattern sequences |
US9256224B2 (en) | 2011-07-19 | 2016-02-09 | GE Intelligent Platforms, Inc | Method of sequential kernel regression modeling for forecasting and prognostics |
GB2494416A (en) | 2011-09-07 | 2013-03-13 | Rolls Royce Plc | Asset Condition Monitoring Using Internal Signals Of The Controller |
US8560494B1 (en) | 2011-09-30 | 2013-10-15 | Palantir Technologies, Inc. | Visual data importer |
US8626385B2 (en) | 2012-03-15 | 2014-01-07 | Caterpillar Inc. | Systems and methods for analyzing machine performance |
US9051945B2 (en) | 2012-04-30 | 2015-06-09 | Caterpillar Inc. | System and method for identifying impending hydraulic pump failure |
US8850000B2 (en) | 2012-05-08 | 2014-09-30 | Electro-Motive Diesel, Inc. | Trigger-based data collection system |
US20130325502A1 (en) | 2012-06-05 | 2013-12-05 | Ari Robicsek | System and method for providing syndrome-specific, weighted-incidence treatment regimen recommendations |
US9234750B2 (en) | 2012-07-30 | 2016-01-12 | Caterpillar Inc. | System and method for operating a machine |
WO2014032168A1 (en) * | 2012-08-29 | 2014-03-06 | Maintenance Assistant Inc. | Computer system and method for maintenance management including collaboration across clients |
US20140060030A1 (en) | 2012-08-31 | 2014-03-06 | Caterpillar Inc. | Hydraulic accumulator health monitor |
US9592444B2 (en) * | 2012-09-17 | 2017-03-14 | King.Com Ltd. | Method for implementing a computer game |
WO2014047641A1 (en) | 2012-09-24 | 2014-03-27 | Caterpillar Inc. | Mining operation control and review |
US9613413B2 (en) | 2012-10-17 | 2017-04-04 | Caterpillar Inc. | Methods and systems for determining part wear based on digital image of part |
US9139188B2 (en) | 2012-11-01 | 2015-09-22 | Caterpillar Inc. | Prediction control strategy for hybrid machinery |
US20140156801A1 (en) * | 2012-12-04 | 2014-06-05 | Mobitv, Inc. | Cowatching and connected platforms using a push architecture |
US9151681B2 (en) | 2012-12-19 | 2015-10-06 | Progress Rail Services Corporation | Temperature detector having different types of independent sensors |
US20140170617A1 (en) | 2012-12-19 | 2014-06-19 | Caterpillar Inc. | Monitoring System for a Machine |
US20140184643A1 (en) | 2012-12-27 | 2014-07-03 | Caterpillar Inc. | Augmented Reality Worksite |
US8918246B2 (en) | 2012-12-27 | 2014-12-23 | Caterpillar Inc. | Augmented reality implement control |
US10001518B2 (en) | 2013-02-04 | 2018-06-19 | Abb Schweiz Ag | System and method for power transmission and distribution asset condition prediction and diagnosis |
US8909656B2 (en) | 2013-03-15 | 2014-12-09 | Palantir Technologies Inc. | Filter chains with associated multipath views for exploring large data sets |
US9535808B2 (en) | 2013-03-15 | 2017-01-03 | Mtelligence Corporation | System and methods for automated plant asset failure detection |
US8917274B2 (en) | 2013-03-15 | 2014-12-23 | Palantir Technologies Inc. | Event matrix based on integrated data |
US8937619B2 (en) | 2013-03-15 | 2015-01-20 | Palantir Technologies Inc. | Generating an object time series from data objects |
US20140330609A1 (en) | 2013-05-01 | 2014-11-06 | International Business Machines Corporation | Performance Driven Municipal Asset Needs and Sustainability Analysis |
US20140330747A1 (en) | 2013-05-01 | 2014-11-06 | International Business Machines Corporation | Asset lifecycle management |
US8799799B1 (en) | 2013-05-07 | 2014-08-05 | Palantir Technologies Inc. | Interactive geospatial map |
US9665843B2 (en) | 2013-06-03 | 2017-05-30 | Abb Schweiz Ag | Industrial asset health profile |
WO2014197497A2 (en) | 2013-06-03 | 2014-12-11 | The Morey Corporation | Geospatial asset tracking systems, methods and apparatus for acquiring, manipulating and presenting telematic metadata |
US8886601B1 (en) | 2013-06-20 | 2014-11-11 | Palantir Technologies, Inc. | System and method for incrementally replicating investigative analysis data |
AU2014302024A1 (en) | 2013-06-26 | 2016-02-11 | Climate Risk Pty Ltd | Computer implemented frameworks and methodologies for enabling climate change related risk analysis |
US8713467B1 (en) | 2013-08-09 | 2014-04-29 | Palantir Technologies, Inc. | Context-sensitive views |
US8689108B1 (en) | 2013-09-24 | 2014-04-01 | Palantir Technologies, Inc. | Presentation and analysis of user interaction data |
US8938686B1 (en) | 2013-10-03 | 2015-01-20 | Palantir Technologies Inc. | Systems and methods for analyzing performance of an entity |
US8812960B1 (en) | 2013-10-07 | 2014-08-19 | Palantir Technologies Inc. | Cohort-based presentation of user interaction data |
US8786605B1 (en) | 2013-10-24 | 2014-07-22 | Palantir Technologies Inc. | Systems and methods for distance and congestion-aware resource deployment |
US8832594B1 (en) | 2013-11-04 | 2014-09-09 | Palantir Technologies Inc. | Space-optimized display of multi-column tables with selective text truncation based on a combined text width |
US8868537B1 (en) | 2013-11-11 | 2014-10-21 | Palantir Technologies, Inc. | Simple web search |
US20150161344A1 (en) * | 2013-12-11 | 2015-06-11 | H2 Inc. | Cloud systems for providing health-related services in a communication network and methods thereof |
US10410116B2 (en) | 2014-03-11 | 2019-09-10 | SparkCognition, Inc. | System and method for calculating remaining useful time of objects |
US8924429B1 (en) | 2014-03-18 | 2014-12-30 | Palantir Technologies Inc. | Determining and extracting changed data from a data source |
-
2016
- 2016-09-16 AU AU2016324159A patent/AU2016324159A1/en not_active Abandoned
- 2016-09-16 KR KR1020187010567A patent/KR20180042865A/ko unknown
- 2016-09-16 WO PCT/US2016/052311 patent/WO2017049207A1/en active Application Filing
- 2016-09-16 CN CN201680061555.4A patent/CN108351856A/zh active Pending
- 2016-09-16 CA CA2998502A patent/CA2998502A1/en not_active Abandoned
- 2016-09-16 US US15/268,354 patent/US10291733B2/en active Active
- 2016-09-16 US US15/268,333 patent/US10291732B2/en active Active
- 2016-09-16 JP JP2018512574A patent/JP2018537747A/ja active Pending
- 2016-09-16 EP EP16847480.7A patent/EP3350717A4/en not_active Withdrawn
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6190313B1 (en) * | 1998-04-20 | 2001-02-20 | Allen J. Hinkle | Interactive health care system and method |
US20080291918A1 (en) * | 2007-05-25 | 2008-11-27 | Caterpillar Inc. | System for strategic management and communication of data in machine environments |
CN202178786U (zh) * | 2011-07-20 | 2012-03-28 | 武汉爱迪智能工程有限公司 | 基于物联网的数据共享服务系统 |
US20140157436A1 (en) * | 2012-12-04 | 2014-06-05 | Fujitsu Limited | Information processing apparatus and method of controlling same |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110719284A (zh) * | 2019-10-08 | 2020-01-21 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种数据共享方法及相关设备 |
CN110719284B (zh) * | 2019-10-08 | 2024-06-18 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种数据共享方法及相关设备 |
CN113190760A (zh) * | 2021-05-24 | 2021-07-30 | 北京天健智慧科技有限公司 | 区域健康信息平台的数据处理方法 |
CN113190760B (zh) * | 2021-05-24 | 2024-05-17 | 北京天健智慧科技有限公司 | 区域健康信息平台的数据处理方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20180042865A (ko) | 2018-04-26 |
WO2017049207A1 (en) | 2017-03-23 |
US10291732B2 (en) | 2019-05-14 |
US10291733B2 (en) | 2019-05-14 |
US20170085661A1 (en) | 2017-03-23 |
AU2016324159A1 (en) | 2018-04-05 |
EP3350717A1 (en) | 2018-07-25 |
EP3350717A4 (en) | 2019-04-17 |
US20170085627A1 (en) | 2017-03-23 |
JP2018537747A (ja) | 2018-12-20 |
CA2998502A1 (en) | 2017-03-23 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108351856A (zh) | 通过网络在数据平台之间共享资产相关信息的计算机系统及方法 | |
US20230058169A1 (en) | System for representing attributes in a transportation system digital twin | |
US20240046001A1 (en) | Automated standardized location digital twin and location digital twin method factoring in dynamic data at different construction levels, and system thereof | |
US20240029110A1 (en) | Platform for location and time based advertising | |
US10210037B2 (en) | Interface tool for asset fault analysis | |
CN103329130B (zh) | 管理数据集合的更改 | |
CN101713962B (zh) | 模块化对象的公布和发现 | |
CN109074255A (zh) | 用于提供资产事件和信号数据的可视化的计算机系统和方法 | |
WO2023096968A1 (en) | Intelligent transportation methods and systems | |
CN110149806A (zh) | 堆栈数据结构的数字助理处理 | |
US10579961B2 (en) | Method and system of identifying environment features for use in analyzing asset operation | |
CA3167755A1 (en) | Coordinated delivery of dining experiences | |
CA3186441A1 (en) | Intelligent matching of patients with care workers | |
Levenberg et al. | Live road condition assessment with internal vehicle sensors | |
CN108463806A (zh) | 用于基于预测模型修改数据采集参数的计算机体系结构和方法 | |
WO2021180441A1 (fr) | Mises a jour de bases de donnees de navigation | |
Zou et al. | Simulation of online food ordering delivery strategies using multi-agent system models | |
FR3096815A1 (fr) | Rénovation énergétique de batiments | |
Agarwal et al. | A Comprehensive Transformative Effect of IoT, Machine Learning, and Blockchain in Computing Technology | |
Ahmad | Information and communication technology in Industry 4.0 | |
JP2006285647A (ja) | プラント点検システム、プラント点検方法、およびプラント点検プログラム | |
US20240029883A1 (en) | Ai-based system and method for prediction of medical diagnosis | |
US11663252B2 (en) | Protocol, methods, and systems for automation across disparate systems | |
US20240273365A1 (en) | Mobile data collection device for use with intelligent recognition and alert methods and systems | |
US20220129890A1 (en) | Compliance controller for the integration of legacy systems in smart contract asset control |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
REG | Reference to a national code |
Ref country code: HK Ref legal event code: DE Ref document number: 1255672 Country of ref document: HK |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20180731 |
|
WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |