CN114513507A - 接口装置、接口方法和记录有接口程序的记录介质 - Google Patents

接口装置、接口方法和记录有接口程序的记录介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供接口装置、接口方法和记录有接口程序的记录介质，所述接口装置，包括：接口部，从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用模型来判断设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理设备的云平台的通用格式协议的第一指令；以及云通信部，将第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将第二指令发送到第一云平台。

Description

接口装置、接口方法和记录有接口程序的记录介质
技术领域
本发明涉及接口装置、接口方法和记录有接口程序的记录介质。
背景技术
在专利文献1中记载了如下内容：“诊断装置100生成基于多个传感器20的检测信号诊断设备10的异常动作的分析模型，通过学习该分析模型来提高诊断的精度。”。
现有技术文献
专利文献1：日本专利公开公报特开2019-101495号
发明内容
在本发明的第一方式中提供一种接口装置。接口装置可以包括接口部，该接口部从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用模型来判断设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理设备的云平台的通用格式协议的第一指令。接口装置可以包括云通信部，该云通信部将第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将第二指令发送到第一云平台。
云通信部可以从第一云平台接收使用第一格式协议的第三指令，并且将第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令，接口部将第四指令发送到AI处理部。
云通信部可以具有与多个云平台分别对应的多个固有的通信部。
第一指令可以包含请求取得第一云平台管理的设备中设置的传感器的列表的传感器列表取得请求指令。
第一指令可以包含请求取得第一云平台管理的设备中设置的传感器的测量数据的传感器数据取得请求指令。
第一指令可以包含请求将判断了设备的状态的判断结果写入到第一云平台的数据库的判断结果写入请求指令。
第一指令可以包含请求变更第一云平台管理的模型的信息的模型信息变更请求指令。
第一指令可以包含请求变更第一云平台管理的配置信息的配置信息变更请求指令。
接口装置可以还包括AI处理部。
AI处理部可以具有通过机器学习生成模型的学习部。
AI处理部可以具有使用模型来判断设备的状态的判断部。
在本发明的第二方式中提供一种接口方法。接口方法可以包括从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用模型来判断设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理设备的云平台的通用格式协议的第一指令。接口方法可以包括将第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将第二指令发送到第一云平台。
在本发明的第三方式中提供一种记录有接口程序的记录介质。接口程序可以由计算机执行。计算机可以通过执行接口程序发挥作为接口部的功能，该接口部从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用模型来判断设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理设备的云平台的通用格式协议的第一指令。计算机可以通过执行接口程序发挥作为云通信部的功能，该云通信部将第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将第二指令发送到第一云平台。
另外，上述发明的概要没有列举出本发明的所有必要特征。此外，这些特征组的子组合也可以成为发明。
附图说明
图1将本实施方式的接口装置100的框图的一例与设备10、云平台50一起表示。
图2表示使用本实施方式的接口装置100的学习模型的生成流程的一例。
图3表示使用本实施方式的接口装置100的学习模型的判断流程的一例。
图4表示使用本实施方式的接口装置100从外部系统300更新学习模型的流程的一例。
图5表示使用本实施方式的接口装置100从外部系统300更新学习模型的流程的其他例。
图6表示可以整体或局部实现本发明的多种方式的计算机9900的例子。
附图标记说明
10设备，20传感器，50云平台，100接口装置，110接口部，120云通信部，200AI处理部，210学习部，220学习模型生成部，230学习模型管理部，240判断部，250判断处理部，9900计算机，9901DVD-ROM，9910主控制器，9912CPU，9914RAM，9916图形控制器，9918显示装置，9920输入/输出控制器，9922通信接口，9924硬盘驱动器，9926DVD-ROM驱动器，9930ROM，9940输入/输出芯片，9942键盘。
具体实施方式
下面，通过发明的实施方式对本发明进行说明，但是以下的实施方式并不限定权利要求书所涉及的发明。此外，在实施方式中说明的特征的组合的全部并不是发明的解决手段所必须的。
图1将本实施方式的接口装置100的框图的一例与设备10、云平台50一起表示。本实施方式的接口装置100提供执行与设备10的状态判断(例如异常诊断)相关的AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理的功能部与对设备10进行管理的云平台50之间的接口。此时，接口装置100从执行AI处理的功能部接收使用不依赖于云平台50的通用格式协议的指令。并且，接口装置100将使用该通用格式协议的指令转换为使用依赖于任意的云平台的固有格式协议的指令，并且将该转换后的指令发送到任意的云平台。
设备10是成为执行AI处理的功能部的状态判断的对象的设施。设备10例如可以是工厂。这种工厂除了化学等工业工厂以外，还可以是对气田或油田等井口及其周边进行管理控制的工厂、对水力、火力、原子能等发电进行管理控制的工厂、对太阳光或风力等环境发电进行管理控制的工厂、或对上下水或水坝等进行管理控制的工厂等。但是，并不限定于此。设备10也可以是与工厂不同的任何设施。设备10设置有一个或多个传感器20。
传感器20测量作为对象的物理量。例如，传感器20可以是后来设置于工厂的IIoT(Industrial Internet of Things，工业物联网)传感器。作为一例，也可以是传感器20能够取得测量了工厂中的振动、温度、湿度、照度、气味、气体浓度、压力、气压、应力、磁场、声音或图像等物理量的测量数据。另外，在上述说明中，作为一例表示了传感器20是后来设置于工厂的IIoT传感器的情况，但是并不限定于此。例如，传感器20可以是预先设置于OT(Operational Technology，操作技术)区域的过程控制(测量)用传感器等，也可以是与设置于工厂的一个或多个现场设备连接或一体构成的工业用传感器等。传感器20测量的测量数据例如经由设置于设备10的无线模块(未图示)等收集到云平台50，并且在云平台50上管理。
云平台50是设置于设备10的云系统。云平台50具有执行AI处理的功能部构建设备10的状态判断系统所需的功能。例如，云平台50可以具有将经由无线模块收集到的传感器20的测量数据保存于数据库的功能。此外，云平台50可以具有启动和执行云内的应用的功能。
在此，可以存在根据提供云服务的每个运营商而规格分别不同的多个云系统，但是设置于设备10的云的种类可以是任意的。在本图中作为一例表示了云平台50具有由运营商A提供的第一云平台50A和由运营商B提供的第二云平台50B(统称为“云平台50”)的情况。第一云平台50A例如可以提供REST(Representational State Transfer表述性状态转移)API(Application Programing Interface应用程序编程接口)作为接口。此外，第二云平台50B例如可以提供GraphQL作为接口。由此，多个云平台50可以提供规格分别不同的多个接口。
本实施方式的接口装置100提供如上所述的规格根据提供云服务的每个运营商而分别不同的云平台50与执行AI处理的功能部之间的接口。
接口装置100可以是PC(个人计算机)、平板型计算机、智能手机、工作站、服务器计算机或通用计算机等计算机，也可以是连接有多个计算机的计算机系统。这种计算机系统也是广义的计算机。此外，接口装置100可以由可在计算机内执行的一个或多个虚拟计算机环境来实现。代替于此，接口装置100可以是为接口用而设计的专用计算机，也可以是通过专用电路实现的专用硬件。此外，接口装置100也可以通过云计算来实现。例如，接口装置100可以是通过由计算机执行接口程序而附加到云平台50上的系统。
接口装置100包括接口部110和云通信部120。此外，接口装置100还可以包括AI处理部200。这些块是在功能上分别分离的功能块，可以不一定与实际的设备构成一致。即，尽管在本图中表示为一个块，但是其也可以不一定由一个设备构成。此外，尽管在本图中表示为不同的块，但是它们也可以不一定由不同的设备构成。
此外，在本图中，作为一例表示了AI处理部200作为接口装置100的一部分的功能而与接口部110和云通信部120一体构成的情况，但是并不限定于此。AI处理部200的一部分或全部也可以与接口装置100分开构成。
接口部110从AI处理部200接收使用了不依赖于管理设备10的云平台50的通用格式协议的第一指令，该AI处理部200执行通过机器学习生成判断设备10的状态的模型的处理或使用该模型来判断设备10的状态的处理中的至少任意一方。在后面说明这种指令的详细情况。接口部110将从AI处理部200接收到的第一指令供给到云通信部120。
云通信部120与云平台50之间进行通信。云通信部120可以具有与多个云平台50分别对应的多个固有的通信部。在本图中，作为一例表示了云通信部120具有与第一云平台50A对应的第一云通信部120A以及与第二云平台50B对应的第二云通信部120B(统称为“云通信部120”)的情况。
第一云通信部120A将从接口部110供给的针对第一云平台50A的第一指令转换为使用与第一云平台50A提供的REST API对应的格式的协议的指令，并且将该转换后的指令发送到第一云平台50A。即，云通信部120将从接口部110供给的第一指令转换为使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议的第二指令，并且将该第二指令发送到第一云平台50A。同样，第二云通信部120B将从接口部110供给的针对第二云平台50B的第一指令转换为使用与第二云平台50B提供的GraphQL对应的格式的协议的指令，并且将该转换后的指令发送到第二云平台50B。
另外，在上述说明中，作为一例表示了接口部110和云通信部120对从AI处理部200向云平台50的指令进行中继的情况，接口部110和云通信部120也可以对相反方向的指令进行中继。即，接口部110和云通信部120也可以对从云平台50向AI处理部200的指令进行中继。例如，第一云通信部120A可以从第一云平台50A接收使用与REST API对应的格式的协议的第三指令。并且，第一云通信部120A可以将该第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令并供给到接口部110。即，云通信部120可以从第一云平台50A接收使用第一格式协议的第三指令，并且将该第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令。同样，第二云通信部120B可以从第二云平台50B接收使用与GraphQL对应的格式的协议的第三指令。并且，第二云通信部120B可以将该第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令并供给到接口部110。并且，接口部110可以将从第一云通信部120A或第二云通信部120B供给的第四指令发送到AI处理部200。
此外，在上述说明中，作为一例表示了云通信部120介于接口部110与云平台50之间并且云通信部120将指令转换的情况，但是并不限定于此。在不需要按照每个云平台50来进行指令转换的情况下，接口装置100也可以省略由云通信部120进行的指令转换。即，接口部110和云平台50也可以不经由云通信部120而直接进行通信。
AI处理部200执行通过机器学习生成判断设备10的状态的模型的处理或使用该模型来判断设备10的状态的处理中的至少任意一方。在此，作为一例，设备10的状态判断处理可以是对设备10的异常进行诊断的设备异常诊断处理。但是，并不限定于此。设备10的状态判断处理可以展开为诊断配管的腐蚀的配管腐蚀诊断处理等涉及各种工业解决方案的处理。
AI处理部200具有：学习部210、学习模型生成部220、学习模型管理部230、判断部240和判断处理部250。另外，这些块是在功能上分别分离的功能块，可以不一定与实际的设备构成一致。即，尽管在本图中表示为一个块，但是其也可以不一定由一个设备构成。此外，尽管在本图中表示为不同的块，但是它们也可以不一定由不同的设备构成。
学习部210通过机器学习生成判断设备10的状态的模型。例如，学习部210使用由学习模型生成部220输入的数据来进行机器学习，生成判断设备10的状态的学习模型(AI模型)。
学习模型生成部220与学习部210协作，执行判断设备10的状态的模型的新制作或更新处理。例如，学习模型生成部220将从云平台50经由接口部110和云通信部120取得的数据输入到学习部210，并且使用学习部210执行学习模型的新制作或更新处理。
学习模型管理部230管理与判断设备10的状态的模型相关的信息。例如，学习模型管理部230将由学习部210和学习模型生成部220生成的学习模型的信息与表示与该学习模型相关的基本设定的配置信息(例如在学习模型的生成中使用的传感器20的信息以及该传感器20的采样间隔的信息)一起存储并管理。
判断部240使用判断设备10的状态的模型来判断设备10的状态。例如，判断部240使用由判断处理部250输入的数据，通过由学习部210和学习模型生成部220生成的学习模型，判断设备10的状态。
判断处理部250与判断部240协作，执行设备10的判断处理并将判断结果写入到云平台50的数据库。例如，判断处理部250将从云上经由接口部110和云通信部120取得的数据输入到判断部240，使用判断部240执行设备10的状态判断处理。并且，判断处理部250将判断结果经由接口部110和云通信部120写入到云平台50的数据库。
图2表示使用本实施方式的接口装置100的学习模型的生成流程的一例。另外，在本流程之前，可以执行对AI处理部200进行初始化的处理。例如，接口部110可以向学习模型生成部220发送初始化指令。据此，AI处理部200被初始化。并且，学习模型生成部220可以将表示初始化成功的SUCCESS指令发送到接口部110。
在步骤2000中，AI处理部200请求取得任意的云平台50管理的设备10中设置的传感器20的列表。例如，学习模型生成部220将请求取得第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的列表的传感器列表取得请求指令作为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第一指令发送到接口部110。接口部110接收使用通用格式协议的传感器列表取得请求指令作为第一指令。并且，接口部110将从学习模型生成部220接收到的第一指令供给到与第一云平台50A对应的第一云通信部120A。由此，接口部110接收的第一指令可以包含请求取得第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的列表的传感器列表取得请求指令。
在步骤2010中，云通信部120将在步骤2000中供给的使用通用格式协议的第一指令转换为使用依赖于任意的云平台50的固有格式协议的第二指令。例如，第一云通信部120A将第一指令转换为使用依赖于第一云平台50A的第一格式(与REST API对应的格式)协议的第二指令，该第一指令是请求取得第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的列表的传感器列表取得请求指令，并且该第一指令使用不依赖于云平台50的通用格式协议。
在步骤2020中，云通信部120将在步骤2010中转换的第二指令发送到任意的云平台50。例如，第一云通信部120A将在步骤2010中转换的第二指令发送到第一云平台50A。
在步骤2030中，任意的云平台50对在步骤2020中接收到的第二指令进行响应。例如，第一云平台50A根据在步骤2020中接收到的第二指令，将表示设置于自身管理的设备10的传感器20的列表的传感器列表取得指令作为使用第一格式协议的第三指令发送到第一云通信部120A。
在步骤2040中，云通信部120将在步骤2030中接收到的使用固有格式协议的第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令。例如，第一云通信部120A将第三指令转换为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第四指令，该第三指令是表示第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的列表的传感器列表取得指令，并且该第三指令使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议。
在步骤2050中，云通信部120将在步骤2040中转换的第四指令经由接口部110发送到AI处理部200。例如，第一云通信部120A将在步骤2040中转换的第四指令供给到接口部110。并且，接口部110将使用通用格式协议的传感器列表取得指令发送到学习模型生成部220。据此，学习模型生成部220将从接口部110接收到的第四指令供给到学习模型管理部230。
在步骤2060中，AI处理部200存储任意的云平台50管理的设备10中设置的传感器20的列表相关的信息。例如，学习模型管理部230根据在步骤2050中接收到的第四指令，存储第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的列表相关的信息。由此，在步骤2000至步骤2060中，执行使用接口装置100的传感器列表的取得处理。
在步骤2100中，AI处理部200请求取得任意的云平台50管理的设备10中设置的传感器20的测量数据。例如，学习模型生成部220从在步骤2050中取得的传感器列表中确定学习模型的生成所需的传感器20。并且，学习模型生成部220将请求取得确定的传感器20的测量数据的传感器数据取得请求指令作为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第一指令发送到接口部110。接口部110接收使用通用格式协议的传感器数据取得请求指令作为第一指令。并且，接口部110将从学习模型生成部220接收到的第一指令供给到与第一云平台50A对应的第一云通信部120A。由此，接口部110接收的第一指令可以包含请求取得第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的测量数据的传感器数据取得请求指令。
在步骤2110中，云通信部120将在步骤2100中供给的使用通用格式协议的第一指令转换为使用依赖于任意的云平台50的固有格式协议的第二指令。例如，第一云通信部120A将第一指令转换为使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议的第二指令，该第一指令是请求取得第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的测量数据的传感器数据取得请求指令，并且该第一指令使用不依赖于云平台50的通用格式协议。
在步骤2120中，云通信部120将在步骤2110中转换的第二指令发送到任意的云平台50。例如，第一云通信部120A将在步骤2110中转换的第二指令发送到第一云平台50A。
在步骤2130中，任意的云平台50对在步骤2120中接收到的第二指令进行响应。例如，第一云平台50A根据在步骤2120中接收到的第二指令，将表示自身管理的设备10中设置的传感器20的测量数据的传感器数据取得指令作为使用第一格式协议的第三指令发送到第一云通信部120A。
在步骤2140中，云通信部120将在步骤2130中接收到的使用固有格式协议的第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令。例如，第一云通信部120A将第三指令转换为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第四指令，该第三指令是表示第一云平台50A管理的设备10中设置的传感器20的测量数据的传感器数据取得指令，并且该第三指令使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议。
在步骤2150中，云通信部120将在步骤2140中转换的第四指令经由接口部110发送到AI处理部200。例如，第一云通信部120A将在步骤2140中转换的第四指令供给到接口部110。并且，接口部110将使用通用格式协议的传感器数据取得指令发送到学习模型生成部220。由此，在步骤2100至步骤2150中，执行使用接口装置100的传感器数据的取得处理。
在步骤2200中，AI处理部200计算采样间隔。例如，学习模型生成部220在生成学习模型之前，根据在步骤2150中按时间序列取得的测量数据来计算采样间隔。例如，学习模型生成部220中的采样间隔的计算，除了(向传感器数据赋予的)传感器20取得数据的时刻以外，还可以使用接口部110接收到第四指令的时刻等来进行计算。
在步骤2210中，AI处理部200执行预处理。例如，学习模型生成部220在生成学习模型之前，对在步骤2150中取得的测量数据实施预处理。作为这种预处理例如可以列举：插值(上次值、平均值、中值、众值或直线等)、波形压缩、移动平均、标准化或归一化等处理。
在步骤2220和步骤2230中，AI处理部200通过机器学习生成判断设备10的状态的模型。例如，在步骤2220中，学习模型生成部220将在步骤2150中取得并在步骤2210中进行了预处理的测量数据输入到学习部210。据此，学习部210进行机器学习，生成判断设备10的状态的学习模型(AI模型)。并且，在步骤2230中，学习模型生成部220从学习部210取得生成的学习模型。在此，可以对用于生成学习模型的机器学习使用各种算法。由于这种学习处理本身是已知的，所以在此省略说明。
在步骤2240中，学习模型生成部220将在步骤2220和步骤2230中生成的学习模型的信息与表示与该学习模型相关的基本设定的配置信息(例如在该学习模型的生成中使用的传感器20(在步骤2100中确定的传感器20)的信息以及该传感器20的采样间隔的信息)一起供给到学习模型管理部230。
在步骤2250中，AI处理部200将学习模型的信息与配置信息一起存储。例如，学习模型管理部230将在步骤2240中供给的学习模型的信息以和与在该学习模型的生成中使用的传感器20相关的信息以及与该传感器20的采样间隔相关的信息相对应的方式存储。由此，在步骤2200至步骤2250中，执行使用接口装置100的学习模型的生成处理。
可以按照生成学习模型的传感器20的数量反复执行这种传感器数据的取得处理(步骤2100至步骤2150)和学习模型的生成处理(步骤2200至步骤2250)。另外，在上述说明中，作为一例表示了AI处理部200使用从一个传感器20取得的测量数据分别生成一个学习模型的情况，但是并不限定于此。AI处理部200也可以使用从多个传感器20取得的测量数据，生成一个或多个学习模型。
图3表示使用本实施方式的接口装置100的学习模型的判断流程的一例。本流程例如可以在图2所示的学习模型的生成流程之后执行。
在步骤3000和步骤3010中，AI处理部200准备用于判断设备10的状态的模型。例如，在步骤3000中，判断处理部250向学习模型管理部230请求用于状态判断的学习模型。并且，在步骤3010中，学习模型管理部230将用于状态判断的学习模型供给到判断部240。另外，在此供给的学习模型可以是例如通过图2的流程生成的，也可以是与此不同的。
步骤3100至步骤3150的处理和步骤3200的处理分别与图2中的步骤2100至步骤2150的处理和步骤2210的处理相同，在此省略说明。
在步骤3210和步骤3220中，AI处理部200使用模型来判断设备10的状态。例如，在步骤3210中，判断处理部250将在步骤3150中取得并在步骤3200中进行了与学习时相同的预处理的测量数据输入到判断部240。据此，判断部240执行使用学习模型的判断处理来判断设备10的状态。并且，在步骤3220中，判断处理部250从判断部240取得判断了设备10的状态的判断结果。由于这种判断处理本身是已知的，所以在此省略说明。
在步骤3300中，AI处理部200请求将判断了设备10的状态的判断结果写入到任意的云平台50的数据库。例如，判断处理部250将判断结果写入请求指令作为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第一指令发送到接口部110，该判断结果写入请求指令请求将判断了第一云平台50A管理的设备10的状态的判断结果写入到第一云平台50A的数据库。接口部110接收使用通用格式协议的判断结果写入请求指令作为第一指令。并且，接口部110将从判断处理部250接收到的第一指令供给到第一云通信部120A。由此，接口部110接收的第一指令可以包含判断结果写入请求指令，该判断结果写入请求指令请求将AI处理部200判断了设备10的状态的判断结果写入到第一云平台50A的数据库。
在步骤3310中，云通信部120将在步骤3300中供给的使用通用格式协议的第一指令转换为使用依赖于任意的云平台50的固有格式的平台的第二指令。例如，第一云通信部120A将第一指令转换为使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议的第二指令，该第一指令是请求将判断了第一云平台50A管理的设备10的状态的判断结果写入到第一云平台50A的数据库的判断结果写入请求指令，并且该第一指令使用不依赖于云平台50的通用格式协议。
在步骤3320中，云通信部120将在步骤3310中转换的第二指令发送到任意的云平台50。例如，第一云通信部120A将在步骤3310中转换的第二指令发送到第一云平台50A。
在步骤3330中，任意的云平台50写入判断结果。例如，第一云平台50A根据在步骤3320中接收到的第二指令，将AI处理部200判断了设备10的状态的判断结果写入到自身的数据库。
在步骤3340中，任意的云平台50将对第二指令的响应发送到云通信部120。例如，第一云平台50A根据将判断结果成功地写入到自身的数据库，将表示写入成功的SUCCESS指令作为使用第一格式协议的第三指令发送到第一云通信部120A。
在步骤3350中，云通信部120将在步骤3340中接收到的使用固有格式协议的第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令。例如，第一云通信部120A将第三指令转换为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第四指令，该第三指令是表示向第一云平台50A的数据库写入判断结果成功的SUCCESS指令，并且该第三指令使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议。
在步骤3360中，云通信部120将在步骤3350中转换的第四指令经由接口部110发送到AI处理部200。例如，第一云通信部120A将在步骤3350中转换的第四指令供给到接口部110。并且，接口部110将使用通用格式协议的SUCCESS指令发送到判断处理部250。由此，在步骤3000至步骤3360中，执行使用接口装置100的学习模型的判断处理。
可以按照用于判断设备10的状态的学习模型的数量反复执行这种学习模型的判断处理(步骤3000至步骤3360)。另外，在上述说明中，作为一例表示了AI处理部200使用从一个传感器20取得的测量数据来判断设备10的状态的情况，但是并不限定于此。AI处理部200也可以使用从多个传感器20取得的测量数据来判断设备10的状态。
图4表示使用本实施方式的接口装置100从外部系统300更新学习模型的流程的一例。在此，外部系统300例如是设置于接口装置100的外部的系统，并且是具有用于生成定制学习模型的功能的系统。
步骤4000至步骤4050的处理除了学习模型生成部220变更为外部系统300以外，与图2中的步骤2100至步骤2150的处理相同，因此在此省略说明。
在步骤4100中，外部系统300使用在步骤4050中供给的测量数据，生成判断设备10的状态的模型。
在步骤4200中，外部系统300请求变更(例如追加、更新和删除)存储于云平台50的内部存储器(例如学习模型管理部230)的学习模型的信息或配置信息中的至少任意一个。例如，外部系统300在步骤4200中，将请求变更云平台50管理的模型的信息的模型信息变更请求指令或请求变更配置信息的配置信息变更请求指令中的至少任意一个发送到学习模型管理部230。
在步骤4210中，学习模型管理部230根据在步骤4200中接收到的指令，变更自身管理的信息。例如，学习模型管理部230根据在步骤4200中接收到的模型信息变更请求指令，变更(例如追加、更新和删除)自身管理的模型的信息。此外，学习模型管理部230根据在步骤4200中接收到的配置信息变更请求指令，变更(例如追加、更新和删除)自身管理的配置信息。
在步骤4220中，学习模型管理部230将对在步骤4200中接收到的指令的响应发送到外部系统300。例如，学习模型管理部230根据成功地变更了自身管理的信息，将表示信息的变更成功的SUCCESS指令发送到外部系统300。
由此，接口装置100支持外部系统300取得测量数据以生成学习模型，并且根据外部系统300生成了学习模型，变更存储于云平台50的内部存储器的模型的信息或配置信息。由此，接口装置100例如能够通过在执行图4的流程之后执行图3的流程，使用外部系统300生成的学习模型来执行状态判断处理。
图5表示使用本实施方式的接口装置100从外部系统300更新学习模型的流程的其他例。由于步骤5000至步骤5100的处理与图4中的步骤4000至步骤4100的处理相同，所以在此省略说明。在图4的流程中表示了外部系统300直接向学习模型管理部230请求变更存储于云平台50的内部存储器的信息的情况，在本流程中，外部系统300经由云平台50向学习模型管理部230请求变更存储于云平台50的内部存储器的信息。
在步骤5200中，外部系统300请求变更存储于任意的云平台50的内部存储器的学习模型的信息或配置信息中的至少任意一个。例如，外部系统300在步骤5200中，将请求变更第一云平台50A管理的模型的信息的模型信息变更请求指令或请求变更配置信息的配置信息变更请求指令中的至少任意一个作为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第一指令发送到接口部110。并且，接口部110将从外部系统300接收到的第一指令供给到与第一云平台50A对应的第一云通信部120A。由此，接口部110接收的第一指令可以包含请求变更第一云平台50A管理的模型的信息的模型信息变更请求指令。此外，接口部110接收的第一指令可以包含请求变更第一云平台50A管理的配置信息的配置信息变更请求指令。
在步骤5210中，云通信部120将在步骤5200中供给的使用通用格式协议的第一指令转换为使用依赖于任意的云平台50的固有格式协议的第二指令。例如，第一云通信部120A将第一指令转换为使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议的第二指令，该第一指令是请求变更第一云平台50A管理的模型的信息的模型信息变更请求指令或请求变更配置信息的配置信息变更请求指令中的至少任意一个，并且该第一指令使用不依赖于云平台50的通用格式协议。
在步骤5220中，云通信部120将在步骤5210中转换的第二指令发送到任意的云平台50。例如，第一云通信部120A将在步骤5210中转换的第二指令发送到第一云平台50A。
在步骤5230中，任意的云平台50将在步骤5220中接收到的第二指令传送到学习模型管理部230。例如，第一云平台50A将在步骤5220中接收到的第二指令传送到附加于自身的学习模型管理部230。
在步骤5240中，学习模型管理部230根据在步骤5230中接收到的第二指令，变更自身管理的信息。由于步骤5240与图4中的步骤4210的处理相同，所以在此省略说明。
在步骤5250中，学习模型管理部230将对在步骤5230中接收到的第二指令的响应发送到任意的云平台50。例如，学习模型管理部230根据成功地变更了自身管理的信息，将表示信息的变更成功的SUCCESS指令发送到第一云平台50A。
在步骤5260中，任意的云平台50将对在步骤5250中接收到的指令的响应发送到云通信部120。例如，第一云平台50A根据在步骤5250中接收到SUCCESS指令，将该指令作为使用第一格式协议的第三指令发送到第一云通信部120A。
在步骤5270中，云通信部120将在步骤5260中接收到的第三指令转换为使用通用格式协议的第四指令。例如，第一云通信部120A将第三指令转换为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第四指令，该第三指令是表示信息的变更成功的SUCCESS指令，并且该第三指令使用依赖于第一云平台50A的第一格式协议。
在步骤5280中，云通信部120将在步骤5270中转换的第四指令经由接口部110发送到外部系统300。例如，第一云通信部120A将在步骤5270中转换的第四指令供给到接口部110。并且，接口部110将使用通用格式协议的SUCCESS指令发送到外部系统300。
由此，接口装置100还提供一种接口，该接口用于从外部系统300经由云平台变更存储于云平台50的内部存储器的信息。由此，无论在使用任何云平台50的情况下，都容易从外部系统300访问保存于云平台50的内部存储器的信息。
近年来，可选择的云平台多样化，不容易将执行AI处理的功能部安装到多种云平台。在此，优选提供云平台与执行AI处理的功能部成为一体的系统，但是实际情况是还存在已经导入了云系统的用户，有时仅以附加方式新导入执行AI处理的功能部。在这种情况下，担任云构建的系统工程师需要理解已经导入的平台和新导入的执行AI处理的功能部的接口资料并进行安装，构建作业变得复杂。此外，容易产生工程过程中的安装作业错误。
相对于此，本实施方式的接口装置100提供执行AI处理的AI处理部200与云平台50之间的接口。特别是本实施方式的接口装置100从AI处理部200接收使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第一指令。并且，接口装置100将使用该通用格式协议的第一指令转换为使用依赖于任意的云平台50的固有格式协议的第二指令，并且将该转换后的第二指令发送到任意的云平台50。由此，根据本实施方式的接口装置100，AI处理部200不需要对每个云平台50生成固有的指令，能够减轻AI处理部200的负荷。此外，由于AI处理部200不依赖于云平台50的各种规格，所以能够不考虑对云平台50的影响，从而能够容易进行AI处理部200的更新。由此，根据本实施方式的接口装置100，能够容易将执行AI处理的功能部安装到各种云环境。
此外，本实施方式的接口装置100从云平台50接收使用依赖于云平台50的固有格式协议的第三指令。并且，接口装置100将使用该固有格式协议的第三指令转换为使用不依赖于云平台50的通用格式协议的第四指令，并且将该转换后的第四指令发送到AI处理部200。由此，根据本实施方式的接口装置100，能够提供从AI处理部200向云平台50以及从云平台50向AI处理部200的两个方向的接口。
此外，本实施方式的接口装置100具有与多个云平台50分别对应的多个固有的通信部。由此，根据本实施方式的接口装置100，能够提供AI处理部200与规格各自不同的多个云平台50之间的接口。此外，根据本实施方式的接口装置100，仅通过追加固有的通信部，就能够提供AI处理部200与新的云平台50之间的接口。
此外，本实施方式的接口装置100接收传感器列表取得请求指令、传感器数据取得请求指令、判断结果写入请求指令、模型信息变更请求指令或配置信息变更请求指令中的至少任意一个作为第一指令。由此，本实施方式的接口装置100能够在AI处理部200与云平台50之间中继与用于判断设备10的状态的AI处理(学习处理或判断处理等)相关的指令。
此外，本实施方式的接口装置100例如包括具有学习部、判断部的AI处理部。由此，根据本实施方式的接口装置100，能够将接口的功能和执行AI处理的功能构成为一体的装置。
本发明的各种实施方式可以参照流程图和框图进行记载，在此模块可以表示(1)执行操作的过程的阶段或(2)具有执行操作的作用的装置的部分。特定的阶段和部分可以通过专用电路、与存储在计算机可读介质上的计算机可读指令一起供给的可编程电路和/或与存储在计算机可读介质上的计算机可读指令一起供给的处理器来实现。专用电路可以包括数字和/或模拟硬件电路，也可以包括集成电路(IC)和/或分立电路。可编程电路可以包括可重构硬件电路，该可重构硬件电路包括逻辑AND、逻辑OR、逻辑XOR、逻辑NAND、逻辑NOR和其他逻辑操作、触发器、寄存器、现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)等存储器元件等。
计算机可读介质可以包括能够存储由适当的设备执行的指令的任意的有形设备，其结果，具有存储在其中的指令的计算机可读介质包括包含为了制作用于执行由流程图或框图指定的操作的手段而能够执行的指令的产品。作为计算机可读介质的例子可以包括：电子存储介质、磁存储介质、光存储介质、电磁存储介质、半导体存储介质等。作为计算机可读介质的更具体的例子可以包括：软(注册商标)盘、磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存器)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、静态随机存取存储器(SRAM)、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多用途盘(DVD)、蓝光(RTM)碟、存储棒、集成电路卡等。
计算机可读指令包括由包括汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微码、固件指令、状态设定数据、或Smalltalk(注册商标)、JAVA(注册商标)、C++等面向对象编程语言、和“C”编程语言或同样的编程语言那样的现有的过程型编程语言的一个或多个编程语言的任意组合描述的源代码和目标代码中的任意一个。
计算机可读指令可以经由本地或局域网(LAN)、互联网等广域网(WAN)提供给通用计算机、特殊目的的计算机或其他可编程的数据处理装置的处理器或可编程电路，并且为了制作用于执行由流程图或框图指定的操作的手段而执行计算机可读指令。作为处理器的例子包括：计算机处理器、处理单元、微处理器、数字信号处理器、控制器、微控制器等。
图6表示可以整体或局部实现本发明的多种方式的计算机9900的例子。通过安装于计算机9900的程序，计算机9900能够发挥作为与本发明的实施方式的装置相关联的操作或该装置的一个或多个部分的功能、或者执行该操作或该一个或多个部分、和/或计算机9900能够执行本发明的实施方式的过程或该过程的阶段。为了使计算机9900执行与本说明书记载的流程图和框图的模块中的几个或全部相关联的特定的操作，可以由CPU9912执行这种程序。
本实施方式的计算机9900包括CPU9912、RAM9914、图形控制器9916和显示装置9918，它们通过主控制器9910相互连接。计算机9900还包括通信接口9922、硬盘驱动器9924、DVD-ROM驱动器9926和IC卡驱动器那样的输入/输出单元，它们经由输入/输出控制器9920与主控制器9910连接。计算机还包括ROM9930和键盘9942那样的传统的输入/输出单元，它们经由输入/输出芯片9940与输入/输出控制器9920连接。
CPU9912按照存储在ROM9930和RAM9914内的程序而动作，由此控制各单元。图形控制器9916获取在RAM9914内提供的帧缓存器等或其自身中的由CPU9912生成的图像数据，并且在显示装置9918上显示图像数据。
通信接口9922能够经由网络与其他电子设备进行通信。硬盘驱动器9924存储由计算机9900内的CPU9912使用的程序和数据。DVD-ROM驱动器9926从DVD-ROM9901读取程序或数据，经由RAM9914向硬盘驱动器9924提供程序或数据。IC卡驱动器从IC卡读取程序和数据和/或将程序和数据写入IC卡。
ROM9930在其中存储激活时由计算机9900执行的引导程序等和/或依赖于计算机9900的硬件的程序。输入/输出芯片9940也可以经由并行端口、串行端口、键盘端口、鼠标端口等使各种输入/输出单元与输入/输出控制器9920连接。
由DVD-ROM9901或IC卡那样的计算机可读介质提供程序。程序从计算机可读介质读取，并且安装于也作为计算机可读介质的例子的硬盘驱动器9924、RAM9914或ROM9930，并由CPU9912执行。在这些程序内描述的信息处理被读取到计算机9900，从而带来程序与上述各种类型的硬件资源之间的协作。装置或方法可以通过伴随计算机9900的使用来实现信息的操作或处理而构成。
例如，在计算机9900和外部设备之间执行通信的情况下，CPU9912可以执行加载于RAM9914的通信程序，基于在通信程序中描述的处理对通信接口9922指示通信处理。通信接口9922在CPU9912的控制下，读取存储于在RAM9914、硬盘驱动器9924、DVD-ROM9901或IC卡那样的记录介质内提供的发送缓冲处理区域的发送数据，将读取到的发送数据发送到网络，或者将从网络接收到的接收数据写入到在记录介质上提供的接收缓冲处理区域等。
此外，CPU9912可以将存储于硬盘驱动器9924、DVD-ROM驱动器9926(DVD-ROM9901)、IC卡等那样的外部记录介质的文件或数据库的全部或必要的部分读取到RAM9914，并对RAM9914上的数据执行各种类型的处理。接着，CPU9912将处理后的数据写回到外部记录介质。
如各种类型的程序、数据、表和数据库那样的各种类型的信息可以存储于记录介质并接受信息处理。CPU9912对从RAM9914读取的数据执行本公开各处记载的各种类型的处理并将结果写回到RAM9914，该各种类型的处理包括由程序的指令序列指定的各种类型的操作、信息处理、条件判断、条件分支、无条件分支、信息的检索/置换等。此外，CPU9912可以检索记录介质内的文件、数据库等中的信息。例如，在分别具有与第二属性的属性值相关联的第一属性的属性值的多个条目存储在记录介质内的情况下，CPU9912可以从该多个条目中检索与指定第一属性的属性值的条件一致的条目，并且读取存储在该条目内的第二属性的属性值，由此获取与满足预先确定的条件的第一属性相关联的第二属性的属性值。
以上说明的程序或软件模块可以存储在计算机9900上或计算机9900附近的计算机可读介质中。此外，在与专用通信网络或互联网连接的服务器系统内提供的硬盘或RAM那样的记录介质能够用作计算机可读介质，由此，经由网络将程序提供给计算机9900。
以上，利用实施方式对本发明进行了说明，但是本发明的技术范围并不限定于上述实施方式记载的范围。对本领域技术人员而言能够对上述实施方式进行各种变更或改良是显而易见的。根据权利要求书的记载可知，进行了这种变更或改良的方式也可以包含于本发明的技术范围。
在权利要求书、说明书和附图中所示的装置、系统、程序和方法中的动作、过程、步骤和阶段等各处理的执行顺序没有特别明示为“更早”、“之前”等，此外，应注意的是只要在后一处理中没有使用前一处理的输出，则能够以任意的顺序实现。关于权利要求书、说明书和附图中的动作流程，即使为了便于说明而使用“首先，”、“接着，”等进行了说明，也不意味着必须按照该顺序实施。

Claims (13)

1.一种接口装置，其特征在于包括：
接口部，从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用所述模型来判断所述设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理所述设备的云平台的通用格式协议的第一指令；以及
云通信部，将所述第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将所述第二指令发送到所述第一云平台。
2.根据权利要求1所述的接口装置，其特征在于，
所述云通信部从所述第一云平台接收使用所述第一格式协议的第三指令，并且将所述第三指令转换为使用所述通用格式协议的第四指令，
所述接口部将所述第四指令发送到所述AI处理部。
3.根据权利要求1或2所述的接口装置，其特征在于，所述云通信部具有与多个云平台分别对应的多个固有的通信部。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的接口装置，其特征在于，所述第一指令包含请求取得所述第一云平台管理的所述设备中设置的传感器的列表的传感器列表取得请求指令。
5.根据权利要求1至4中任意一项所述的接口装置，其特征在于，所述第一指令包含请求取得所述第一云平台管理的所述设备中设置的传感器的测量数据的传感器数据取得请求指令。
6.根据权利要求1至5中任意一项所述的接口装置，其特征在于，所述第一指令包含请求将判断了所述设备的状态的判断结果写入到所述第一云平台的数据库的判断结果写入请求指令。
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的接口装置，其特征在于，所述第一指令包含请求变更所述第一云平台管理的所述模型的信息的模型信息变更请求指令。
8.根据权利要求1至7中任意一项所述的接口装置，其特征在于，所述第一指令包含请求变更所述第一云平台管理的配置信息的配置信息变更请求指令。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的接口装置，其特征在于，还包括所述AI处理部。
10.根据权利要求9所述的接口装置，其特征在于，所述AI处理部具有通过机器学习生成所述模型的学习部。
11.根据权利要求9或10所述的接口装置，其特征在于，所述AI处理部具有使用所述模型来判断所述设备的状态的判断部。
12.一种接口方法，其特征在于包括：
从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用所述模型来判断所述设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理所述设备的云平台的通用格式协议的第一指令；以及
将所述第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将所述第二指令发送到所述第一云平台。
13.一种记录有接口程序的记录介质，其特征在于，
计算机通过执行所述接口程序发挥作为接口部和云通信部的功能，
所述接口部从执行通过机器学习生成判断设备的状态的模型的处理或使用所述模型来判断所述设备的状态的处理中的至少任意一方的AI处理部接收使用不依赖于管理所述设备的云平台的通用格式协议的第一指令，
所述云通信部将所述第一指令转换为使用依赖于第一云平台的第一格式协议的第二指令，并且将所述第二指令发送到所述第一云平台。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130235871A1 (en) * 2012-03-12 2013-09-12 Comcast Cable Communications, Llc Stateless Protocol Translation
JP2014010770A (ja) * 2012-07-02 2014-01-20 Fuji Xerox Co Ltd 中継装置
CN109254562A (zh) * 2017-07-14 2019-01-22 发那科株式会社 控制装置以及学习装置
CN110024330A (zh) * 2016-12-30 2019-07-16 英特尔公司 对IoT装置的服务提供
CN110050240A (zh) * 2016-12-14 2019-07-23 Abb 瑞士有限公司 用于监视技术系统的状态的计算机系统和方法
CN110709816A (zh) * 2017-06-03 2020-01-17 苹果公司 将学习模型集成到软件开发系统中
JP2020095425A (ja) * 2018-12-12 2020-06-18 横河電機株式会社 検出装置、検出方法、および、検出プログラム
US20200287775A1 (en) * 2019-03-07 2020-09-10 Route4Me, Inc. Autonomous telematics platform
CN111835916A (zh) * 2020-07-10 2020-10-27 北京字节跳动网络技术有限公司 姿态检测模型的训练方法及装置、终端姿态的检测方法及装置

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014160407A (ja) * 2013-02-20 2014-09-04 Nec Corp 情報通信システム、情報通信方法および情報通信プログラム
JP6014908B2 (ja) * 2013-03-11 2016-10-26 富士ゼロックス株式会社 仮想プリンタインタフェースノード
DE102016111358A1 (de) * 2016-06-21 2017-12-21 AMK Arnold Müller GmbH & Co. KG Verteiltes Antriebssteuersystem
EP3324579B1 (en) * 2016-11-21 2020-07-01 TE Connectivity Nederland B.V. Gateway device, method for communication, and communication system
CN109495533B (zh) * 2017-09-13 2022-04-15 京东方科技集团股份有限公司 一种智能物联网管理系统及方法
JP7106847B2 (ja) 2017-11-28 2022-07-27 横河電機株式会社 診断装置、診断方法、プログラム、および記録媒体
US11204594B2 (en) * 2018-12-13 2021-12-21 Fisher-Rosemount Systems, Inc. Systems, methods, and apparatus to augment process control with virtual assistant

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130235871A1 (en) * 2012-03-12 2013-09-12 Comcast Cable Communications, Llc Stateless Protocol Translation
JP2014010770A (ja) * 2012-07-02 2014-01-20 Fuji Xerox Co Ltd 中継装置
CN110050240A (zh) * 2016-12-14 2019-07-23 Abb 瑞士有限公司 用于监视技术系统的状态的计算机系统和方法
CN110024330A (zh) * 2016-12-30 2019-07-16 英特尔公司 对IoT装置的服务提供
CN110709816A (zh) * 2017-06-03 2020-01-17 苹果公司 将学习模型集成到软件开发系统中
CN109254562A (zh) * 2017-07-14 2019-01-22 发那科株式会社 控制装置以及学习装置
JP2020095425A (ja) * 2018-12-12 2020-06-18 横河電機株式会社 検出装置、検出方法、および、検出プログラム
US20200287775A1 (en) * 2019-03-07 2020-09-10 Route4Me, Inc. Autonomous telematics platform
CN111835916A (zh) * 2020-07-10 2020-10-27 北京字节跳动网络技术有限公司 姿态检测模型的训练方法及装置、终端姿态的检测方法及装置

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