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Die Erfindung betrifft eine Vorrichtung zum Betreiben eines Heizsystems und/oder eines Klimatisierungssystems und/oder eines Gerätesystems, umfassend mindestens eine Komponente, wobei die mindestens eine Komponente und die Vorrichtung miteinander verbindbar oder verbunden sind. Weiter betrifft die Erfindung ein Verfahren zum Betreiben einer derartigen Vorrichtung.
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Stand der Technik
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Die
US 2007/0100790 A1 zeigt einen automatisierten Assistenten, welcher einen Benutzer über einen gewissen Zeitraum beobachtet und anhand der gesammelten Daten entsprechende Regeln aufstellt und Ausführungsvorschläge macht, um dadurch den Benutzer zu unterstützen. Hierfür wird eine sogenannte „active ontology“ eingesetzt.
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Es soll eine leicht in Betrieb zu nehmende Vorrichtung mit höherer Bedienerfreundlichkeit gefunden werden, welche dem Benutzer weitreichendere Regelungsvorschläge zur Verfügung stellt.
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Offenbarung der Erfindung
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Diese Aufgabe wird durch die erfindungsgemäße Vorrichtung zum Betreiben eines Heizsystems und/oder eines Klimatisierungssystems und/oder eines Gerätesystems gelöst. Hierbei umfasst das System mindestens eine Komponente, wobei die mindestens eine Komponente und die Vorrichtung miteinander verbindbar oder verbunden sind. Die Vorrichtung kennzeichnet sich dadurch aus, dass die mindestens eine Komponente gemäß mindestens eines auswählbaren und/oder erstellbaren semantischen Modells regelbar ist.
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Unter einem Heizsystem und/oder einem Gerätesystem und/oder einem Klimatisierungssystem wird ein System mit mindestens einer Komponente verstanden, wie einem Heizgerät, zum Beispiel einem Gas-Wasserheizer, einem Ölbrenner oder einer Solaranlage, einem Radiator oder andere im Haushalt verwendete Geräte, wie Fernseher, Lampen oder andere elektrische Geräte. Auch nicht elektrische Geräte oder Gerätschaften, wie Mobiliar, sind darunter zu verstehen. Im folgenden wird für Heizsystem und/oder Gerätesystem und/oder Klimatisierungssystem auch kurz die Bezeichnung System verwendet.
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Ein semantisches Modell ist ein Modell für die Stukturierung von Informationen und Daten, wie sie in der Realwelt wahrgenommen werden, also eine abstrakte Beschreibung der wahrnehmbaren Realität. Dieses Modell dient als Grundlage für die physische Realisierung von Daten in Datenbanken, wobei reale Beziehungen zwischen realen Gegenständen ebenfalls abgebildet werden. Mit Hilfe eines semantischen Modells kann damit die Realwelt in eine Datenbank abgebildet werden. Ein semantisches Modell bedient sich dabei gewisser Strukturen, wie einem Objekt oder einer Objektklasse zur Abbildung des Objekts, einer Kante zur Abbildung der Beziehung zwischen Objekten, Objektklassen oder mehreren Modellen, oder von Attributen, die den Objekten, Objektklassen und/oder Modellen zugewiesen werden.
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Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass einer Komponente, beispielsweise einem Gerät, eine Bezeichnung, insbesondere eine beliebige Bezeichnung, vergeben werden kann, und dass durch eine Vernetzung der Komponenten untereinander Informationen erfasst und/oder abgeleitet werden können, anhand derer mithilfe eines semantischen Modells die Steuerung und/oder die Regelung und/oder die Bedienung und/oder der Einrichtungsprozess des Systems maßgeblich simplifizierbar ist.
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Im folgenden werden der Übersicht wegen unter dem Begriff Bedienung die Begriffe Steuerung und/oder Regelung und/oder Einrichtungsprozess subsumiert.
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Durch die in den Unteransprüchen aufgeführten Merkmale sind vorteilhafte Weiterbildungen der erfindungsgemäßen Vorrichtung nach dem Hauptanspruch möglich.
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Um die Bedienung des Systems weiter zu vereinfachen und zu beschleunigen ist es von Vorteil, wenn die Vorrichtung mindestens einen Vorschlag zum Betreiben des Systems gemäß des mindestens einen semantischen Modells vorgeben kann. Dieser Vorschlag kann dann je nach Bedarf angenommen oder abgelehnt werden.
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In diesem Zusammenhang ist es vorteilhaft, wenn Informationen über die im System befindlichen Komponenten erfasst werden können, wobei die Informationen zur Auswahl und/oder Erstellung des semantischen Modells, insbesondere zum Betreiben des Systems, herangezogen werden können.
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Wenn Daten, insbesondere eine Bezeichnung für die mindestens eine Komponente, eingebbar sind, hat dies den Vorteil, dass die Daten bei der Auswahl und/oder bei der Erstellung des semantischen Modells mit berücksichtigt werden können. Anhand der Daten und der erfassten Informationen ist dann ein semantisches Modell auswählbar und/oder vorschlagbar und/oder erstellbar, das dann der Bedienung des Systems zugrundegelegt werden kann.
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Hierbei ist es vorteilhaft, wenn die Daten mit mindestens einem Eintrag in dem mindestens einen semantischen Modell abgeglichen werden können, wobei es sich bei dem Eintrag zumindest um ein Objekt, eine Objektklasse, ein Attribut und/oder eine Kante handeln kann.
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Falls die eingegebenen Daten mit mindestens einem Eintrag gemäß des dazu gehörenden mindestens einen semantischen Modells übereinstimmen, kann mindestens ein auswählbarer und/oder automatisiert ausführbarer Vorschlag zum Betreiben des Systems vorgegeben werden, was den Prozess weiter vereinfacht. Dabei ist es weiter vorteilhaft, wenn bei Nichtübereinstimmung der eingebbaren Daten mit den im mindestens einen semantischen Modell vorhandenen Einträgen das semantische Modell änderbar ist, wobei Kanten, Attribute, Objekte und/oder Objektklassen hinzugefügt, verschoben und/oder entfernt werden können. Das geänderte semantische Modell kann für weitere Zwecke und/oder zu einem späteren Zeitpunkt wieder abgerufen werden.
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Bei Auswahl des Vorschlags ist mindestens ein entsprechender Befehl generiebar, welcher weiter verarbeitet werden kann. Bei Ablehnung des Vorschlags kann das semantische Modell geändert, insbesondere automatisiert geändert, werden, wobei im Falle einer Änderung des semantischen Modells ein neuer Vorschlag erfolgt. Dies erhöht die Flexibiltät der Vorrichtung zum Betreiben des Systems, die dann gemäß der vorhandenen Begebenheiten reagieren kann.
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In diesem Zusammenhang ist es dann vorteilhaft, wenn der generierte Befehl an die mindestens eine Komponente des Systems kabelgebunden oder kabellos übermittelt werden kann, wobei der Befehl in der Komponente ausführbar ist.
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Es ist von Vorteil, wenn für den gemachten Vorschlag eine bestimmbare und/oder vorgebbare Gewichtung einer Kante verwendet werden kann, um die Bedienung des Systems weiter zu vereinfachen.
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Dabei kann gemäß dieser Gewichtung eine priorisiert geordnete Liste mit auswählbaren Elementen, insbesondere Gerätenamen, Räumen und/oder Attributen, ausgegeben und/oder angezeigt werden. Eine hohe Gewichtung würde hierbei einer hohen Priorität entsprechen, wobei Elemente mit einer hohen Priorität einen vorderen Platz in der Liste einnehmen würden.
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Es ist vorteilhaft, wenn das semantische Modell selbstlernend ausgestaltet ist, so dass die Bedienung des Systems weiter optimiert und/oder vereinfacht wird. Hierbei kann auf erfasste Handlungen, statistisch relevante Muster, Informationen und/oder Daten, insbesondere auch in der Vergangenheit, zugegriffen werden, wodurch das semantische Modell automatisiert angepasst werden kann. Weiter kann das Bedienverhalten über einen festlegbaren Zeitraum beobachten und das semantische Modell automatisch daran angepasst werden, so dass verbesserte Vorschläge gemacht werden können, was zu einer effizienteren Bedienung des Systems führt. Zudem wird der Aufwand weiter reduziert.
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Ein weiterer Vorteil besteht dann, wenn die Vorrichtung und ein Übermittlungsgerät, insbesondere ein Gateway, miteinander kommunizieren können. Dabei sind die eingebbaren Daten auf das Übermittlungsgerät übertragbar. Dabei sind in dem Übermittlungsgerät die Daten mit Einträgen, insbesondere mit Objekten, Objektklassen, Attributen und/oder Kanten, in dem mindestens einen semantischen Modell abgleichbar. Das Übermittlungsgerät kann die Ergebnisse des Abgleichs an die Vorrichtung senden, so dass der Vorrichtung diese für die weitere Verarbeitung zur Verfügung stehen.
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Es ist vorteilhaft, wenn die mindestens eine Komponente zusätzlich oder alternativ unter Verwendung mindestens eines auswählbaren und/oder erstellbaren statistischen Modells regelbar ist. Ein statistisches Modell bedient sich gesammelter Daten, um nach Sichtung der Daten zu einer Entscheidung zu gelangen. Ein stochastisches Modell erlaubt es also, aus Beobachtungen, insbesondere zufälligen Beobachtungen, Entscheidungen abzuleiten.
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Bei der mindestens einen Komponente des Systems kann es sich um mindestens eines der folgenden Elemente oder Kombinationen hiervon handeln: eine Wärmequelle, insbesondere ein Heizgerät, ein Wärmeverbraucher, ein Klimatisierungsgerät, eine Regel- und/oder Steuereinheit, eine Pumpe, ein Ventil, ein Gebläse und/oder ein Wärmetauscher. Bei den Objekten kann es sich um Bezeichnungen für die Komponenten, bei den Objektklassen um Bezeichnungen für eine Gruppe von Komponenten und bei den Kanten um Beziehungen zwischen den Komponenten handeln.
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Die Erfindung betrifft auch ein Verfahren zum Betreiben einer Vorrichtung wie oben geschildert. Das Verfahren zeichnet sich dadurch aus, dass die mindestens eine Komponente gemäß mindestens eines auswählbaren semantischen Modells geregelt wird.
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Dabei ist es von Vorteil, wenn die eingebbaren Daten auf ein Übermittlungsgerät, insbesondere ein Gateway, übertragen werden können, wobei dann einer oder mehrere der folgenden Schritte ausgeführt werden können:
In dem Übermittlungsgerät werden die Daten mit Einträgen, insbesondere mit Objekten, Objektklassen, Attributen und/oder Kanten, in dem mindestens einen semantischen Modell abgeglichen. Die Ergebnisse des Abgleichs werden an die Vorrichtung gesendet.
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In der Vorrichtung wird gemäß des Abgleichs mindestens ein Vorschlag zum Regeln des Systems generiert. Der mindestens eine Vorschlag wird ausgewählt oder abgelehnt. Es wird ein entsprechender Befehl generiert, insbesondere bei Auswahl des Vorschlags. Bei Ablehnung des Vorschlags wird das semantische Modell geändert, wobei nach Änderung ein neuer Vorschlag erfolgt und ein entsprechender Befehl generiert wird. Die Befehle werden an die mindestens eine Komponente des Systems kabelgebunden oder kabellos übermittelt. Der Befehl wird oder die Befehle werden in der Komponente ausgeführt.
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Dabei ist es vorteilhaft, wie oben bereits ausgeführt, wenn die mindestens eine Komponente zusätzlich oder alternativ unter Verwendung mindestens eines auswählbaren statistischen Modells geregelt werden kann.
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Zeichnung
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In den Figuren ist eine schematische Darstellung einer erfindungsgemäßen Vorrichtung zu sehen, sowie eine Heiz- oder Hausanlage mit einer erfindungsgemäßen Vorrichtung in einem Gebäude, was in der folgenden Beschreibung näher dargelegt wird. Es zeigen
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1 zeigt eine erfindungsgemäße Vorrichtung und mehrere Komponenten in einem Haushalt,
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2 zeigt ein semantisches Modell in einer erfindungsgemäßen Vorrichtung,
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3 zeigt eine erfindungsgemäße Vorrichtung,
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4 zeigt ein Dialogfeld einer erfindungsgemäßen Vorrichtung,
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5 zeigt eine erfindungsgemäße Vorrichtung, welche mit einem Übermittlungsgerät und einem externen Server verbunden ist,
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6 zeigt ein erfindungsgemäßes Verfahren zum Betreiben einer erfindungsgemäßen Vorrichtung,
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7 zeigt ein Verfahren zum Betreiben einer erfindungsgemäßen Vorrichtung.
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Beschreibung der Zeichnungen
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In den Figuren sind gleichen Baukomponenten gleiche Bezugszahlen zugeordnet.
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1 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer erfindungsgemäßen Vorrichtung 10 in einem Haushalt 12, der mehrere Komponenten 11 in einem Büro 14, einer Küche 16, einem Wohnzimmer 18 und einem Heizsystem 20 aufweist. Der Haushalt 12 ist als ein Grundschnitt einer Wohnung oder eines Stockwerkes eines Gebäudes dargestellt. Das Büro 14, die Küche 16, das Wohnzimmer 18 und das Heizsystem 20 werden zusammen als Systeme 15 bezeichnet.
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Das Büro 14 weist als Komponenten 11 unter anderem einen Computer 22, einen Monitor 23, einen Drucker 24 und eine Schreibtischlampe 25 auf. In der Küche 16 befindet sich eine Spülmaschine 26, eine Waschmaschine 27 und ein Kaffeeautomat 28. Das Wohnzimmer 18 umfasst einen Fernseher 29 und zwei Lampen 30, 31. Das Heizsystem 20 weist vereinfacht eine Wärmequelle 32, welche beispielsweise als ein Gasbrenner, ein Kombi-Heizgerät zur Heiz- und Warmwassererwärmung, ein Pelletofen, eine Solaranlage oder dergleichen ausgestaltet ist, und jeweils einen Wärmeverbraucher 33 in dem Büro 14, der Küche 16 und dem Wohnzimmer 18 auf. Zu dem Heizsystem 20 gehört auch eine Hydraulik, bestehend aus beispielsweise einem Heizwasser- und Warmwasserkreis, Pumpen, Ventilen und dergleichen. Diese sind hier nicht näher dargestellt.
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Selbstverständlich können die Systeme 15 beliebig um weitere Systeme ergänzt und die Komponenten 11 um weitere Komponenten erweitert werden.
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Die Vorrichtung 10 befindet sich im Wohnzimmer 18, wobei sie als eine mobile Vorrichtung 10 ausgebildet ist. Als solche kann sie sich selbstverständlich auch in einem der anderen Räume 14, 16, 20 befinden. Alternativ kann die Vorrichtung 10 stationär in einem der Räume 14, 16, 18, 20 angebracht sein.
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Bei der mobilen Vorrichtung 10 kann es sich um ein mobiles Endgerät, wie ein Smartphone, einen Laptop oder ein ähnliches Gerät handeln. Eine stationäre Vorrichtung 10 kann beispielsweise ein Raumregler sein, der an eine Wand montiert ist.
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Die Komponenten 22 bis 33 sind im Ausführungsbeispiel kabellos miteinander verbunden und können dadurch miteinander kommunizieren. Die Vorrichtung 10 ist mit einer der Komponenten 22 bis 33 kabellos verbunden, wobei es sich im Ausführungsbeispiel ohne Einschränkung um den Computer 22 handelt.
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Alternativ kann die Vorrichtung aber auch mit jeder Komponente 22 bis 33 oder mit einem Teil der Komponenten 22 bis 33 oder mit keiner der Komponenten 22 bis 33 verbunden sein. Bei der Verbindung kann es sich um eine kabelgebundene oder eine kabellose Verbindung oder um Mischformen handeln.
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2 zeigt ein Ausführungsbeispiel eines semantischen Modells entsprechend dem Haushalt 12 in 1.
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Ein semantisches Modell ist ein Graph aus verschiedenen Knotenklassen, die Konzepte, wie Räume, Objektklassen oder Objekte, Attribute und/oder gerichtete oder ungerichtete Kanten ausdrücken. Eine Knotenklasse ist eine Klasse, die einen Knoten in einem binären Baum repräsentiert, und dient als eine Art Basisklasse, auf die sich Unterklassen (repräsentiert durch Kindknoten in einem Graphen) beziehen. Beispielsweise ist „Heizgerät“ eine Knotenklasse zu „Gasbrenner“ und „Ölbrenner“. „Gasbrenner“ und „Ölbrenner“ greifen auf Funktionen und Attribute zurück, die ein Heizgerät aufweist, unterscheiden sich aber auch in gewissen Punkten. In dieser Weise stellt eine Knotenklasse als Basisklasse typische Funktionen, Attribute usw. zur Verfügung, auf die häufig zurückgegriffen wird. Ein Knoten ist ein Element eines Binärbaumes und der Knotenklasse untergeordnet. Er repräsentiert ein Objekt. Im Beispiel ist „Gasbrenner“ ein Knoten und „Ölbrenner“ ein Knoten. Eine Objektklasse ist eine Art Oberklasse, über welche sich Komponenten identifizieren und als Gruppe steuern lassen. Eine Kante repräsentiert eine Assoziation zwischen Knoten in einem Graphen. Eine gerichtete Kante (Linie mit Pfeil) spiegelt eine Richtung der Beziehung oder Assoziation wieder, bei einer ungerichteten Kante spielt die Richtung keine Rolle oder es ist keine vorhanden. Eine Assoziation beschreibt eine Beziehung zwischen zwei Klassen.
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Im semantischen Modell, wie in 2 gezeigt, repräsentiert eine Box mit eckigen Kanten einen Raum, welcher zu einem Raum-Modell gehört, eine Box mit abgerundeten Kanten ein Objekt, welches für eine Komponente 22 bis 33 steht und welches einem Device-Modell zugeordnet ist. Linien stellen eine Assoziation dar, Linien mit mindestens einem Pfeil eine Beziehung zwischen zwei Objekten. Ein Kreis repräsentiert ein Attribut. Mehrere Objekte können zu einer Objektklasse zusammengefasst sein.
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Raum-Modelle modellieren Geräte für einen Raum und können mit Benutzern verknüpft werden. Angrenzende Räume können im Graphen durch benachbarte Knoten repräsentiert werden.
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Ein Device-Modell beinhaltet gerätespezifische Typ- und Basiseigenschaften. Das Modell kann beispielsweise mithilfe eines QR-Tags, welches zum Beispiel direkt am Gerät angebracht ist oder von einem Bildschirm usw. anzeigbar und/oder über eine Kamera und/oder einen Scanner optisch einlesbar ist, einer auf der Vorrichtung 10 abgespeicherten oder externen Datenbank, des Internets und/oder vorgegebener oder vorgebbarer Klassenhierarchien abgeleitet, insbesondere automatisiert abgeleitet, werden. Die Bezeichnung für das Gerät wird dabei in die Vorrichtung 10 eingegeben, welche die Bezeichnung abspeichert. Ein QR-Tag, oder auch QR Code genannt (Quick Response Code), ist eine Methode, mit welcher Informationen so dargestellt werden können, dass diese maschinell schnell gefunden und eingelesen werden können. Ein QR-Tag besteht aus schwarzen und weißen Punkten, die eine quadratische Matrix bilden, welche die kodierten Daten binär darstellen.
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Die Box 14 repräsentiert das Büro 14 in einem Raum-Modell. Dem Büro 14 werden über eine Kante 34 alternative Bezeichnungen 14a assoziiert, wie beispielsweise „Office“, „Arbeitszimmer“, „Schreibstube“. Diese Liste lässt sich manuell wie auch automatisiert, beispielsweise im Rahmen eines Selbstlernalgorithmus oder durch Download, beliebig nach Bedarf erweitern oder verändern. Dem Büro 14 wird über eine Kante 36 ein User-Modell 38 mit der Assoziation „darf benutzen“ zugeordnet, welches mindestens einen Benutzer 39 mit mehreren Attributen, wie Name, Alter, Grüße usw., aufweist. In die Realwelt übersetzt bedeutet dies, dass der Benutzer 39 das Büro 14 benutzen darf.
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User-Modelle modellieren Benutzer und beinhalten unter anderem Informationen über Name, Alter, Geschlecht und über Beziehungen zwischen mehreren Benutzern, wie beispielsweise eine Eltern-Kind-Relation. Dabei gibt es vorgefertigte Modelle, die statistisch häufig auftretene Beziehungen beachten, wie beispielsweise dass es sich bei einem Paar mit größerer Wahrscheinlichkeit um einen Mann und eine Frau handelt, bei Eltern um einen Vater und eine Mutter, bei einer Familie um Eltern und mindestens ein Kind. Die Modelle können entsprechend statistischer Informationen auch weitere Beziehungen abbilden, wie zum Beispiel die Beachtung gleichgeschlechtlicher Paare oder gleichgeschlechtlicher Eltern oder Patchwork-Familien usw. Die Relationen lassen sich entweder durch die Vorrichtung 10 abfragen und/oder automatisiert aus bereits verfügbarem Wissen ableiten, das sich beispielsweise aus dem Kontext ergibt oder von anderen Quellen bezogen werden kann, wie dem Internet oder einer statistischen Wissensbasis. Beispielsweise leitet die Vorrichtung 10 das Geschlecht aus dem Namen und einer Namensliste ab. Sollten Unklarheiten auftreten, fragt die Vorrichtung 10 aktiv nach.
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Das User-Modell kann auch persönliche Vorlieben des Benutzers, wie Musik, Essen und/oder Lichteinstellung, und semantische Bezeichnungen, wie Ehefrau oder Ehemann, beachten. Dies kann auch später dem Modell hinzugefügt werden.
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Durch die im User-Modell vorhandenen Informationen lassen sich auch Schreib- und Leserechte für Geräte auf Raumebene, also im Raum-Modell, angeben. Beispielsweise fragt die Vorrichtung 10 die Namen der Familienmitglieder und deren Alter ab und leitet daraus personalisierte Raumnamen ab. Die Vorrichtung 10 kann dadurch einem Kinderzimmer den Namen eines Kindes zuweisen und dem Kind in diesem Zimmer dedizierte Schreib- und/oder Leserechte auf dort befindliche Geräte, wie einem Thermostat oder Computer, automatisiert zuweisen.
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Das Büro 14 ist über eine Kante 40 mit der Assoziation „besitzt“ mit einem Device-Modell 42 verbunden, welches eine Objektklasse 44 aufweist. Über Kanten 46 ist die Objektklasse 44 mit den Objekten Drucker 24, Computer 22, Monitor 23 und Schreibtischlampe 25 verbunden. Im Beispiel handelt es sich um die Objektklasse „Bürogeräte“. Über diese Objekt- bzw. Oberklasse lassen sich dann die Einzelgeräte identifizieren und als Gruppe steuern, beispielsweise in Form des Befehls „alle Bürogeräte ausschalten“.
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Dem Computer 22 ist ein Attribut 103 zugeordnet, welches beispielsweise die Bezeichnung des Computers 22 wiedergibt. Auch dem Monitor 23 und der Schreibtischlampe 25 sind ein Attribut 102 und ein Attribut 101 zugeordnet. Weiter sind dem Computer 22 über eine Kante 48 alternative Bezeichnungen 22a zugeordnet, wie beispielsweise „Rechner“, „Laptop“ oder beliebige andere Namen. Zu dem Monitor 25 gehört ein weiteres Attribut 23a, das über die Kante 49 mit dem Monitor 25 verbunden ist. Dieses Attribut 23a beinhaltet die Information, dass es sich bei dem Monitor 25 um ein Standby-fähiges Gerät handelt.
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Vom Computer 22 geht eine gerichtete Kante 50 zum Drucker 24 und dem Monitor 25 mit der Assoziation „schaltet ein“.
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Zum Raum-Modell gehört auch die Küche 16, welche über eine Kante 52 mit dem Büro 14 verbunden ist. Der Küche 16 zugeordnet sind die Objekte Spülmaschine 26, Waschmaschine 27, Kaffeautomat 28 und Wärmeverbraucher 33, welche zu einer Objektklasse in einem Device-Modell gehören. Weiter umfasst das Raum-Modell auch das Wohnzimmer 18 und das Heizsystem 20. Dies ist der Übersicht halber nicht dargestellt.
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Selbstverständlich können den Objekten weitere Attribute zugeordnet sein. Das Device-Modell 42, das User-Modell 38 und das Raum-Modell können auch weitere Objektklassen und weitere Objekte beinhalten.
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Im Ausführungsbeispiel bilden das Raum-Modell, das Device-Modell 42 und das User-Modell 38 eigene, lokale semantische Modelle, die modulartig zu dem in 2 gezeigten globalen semantischen Modell zusammengesetzt wurden. Das semantische Modell ist dadurch beliebig änderbar und/oder erweiterbar, insbesondere selektiv erweiterbar.
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Aus den Informationen des Raum-Modells, des User-Modells 38 und/oder des Device-Modells 42, insgesamt des semantischen Modells, leitet die Vorrichtung 10 automatisiert weitere Attribute ab. Hierfür durchsucht die Vorrichtung 10 das semantische Modell und vergleicht die dort befindlichen Daten mit den vorliegenden Kontextinformationen. Bei Übereinstimmung werden die weiteren Attribute und/oder Beziehungen ausgegeben und/oder zur weiteren Steuerung des Gesamtsystems genutzt.
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Aufgrund des modularen Aufbaus des semantischen Modells können einzelne, lokale semantische Modelle parallel durchsucht werden, was die Geschwindigkeit des Abgleichs erhöht. Ein modularer Aufbau erlaubt auch, dass bestimmte Modelle anonymisiert global zur Verfügung gestellt und/oder aktualisiert werden, während andere nur lokal genutzt werden. Sollen Modelle global zur Verfügung gestellt werden, kann hierfür beispielsweise ein zentraler Kommunikationskanal, wie das Internet, WAN, ein zugreifbares Backend-System, ein Gateway, ein Server oder eine Cloud, verwendet werden.
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Die Vorrichtung 10 erfasst also mithilfe des semantischen Modells allgemeingültige und häufig beobachtete Beziehungen und Attribute in häuslichen Umgebungen. Durch den Abgleich der Informationen mit dem semantischen Modell erfasst die Vorrichtung 10 beispielsweise, dass sich der Fernseher 29 im Wohnzimmer 18 befindet und der Kaffeautomat 28 in der Küche 16. Entsprechend kann die Vorrichtung 10 eine Raumauswahl, insbesondere eine typische Raumauswahl, für ein Gerät vorschlagen, beispielsweise mithilfe von statistischen Häufigkeitsanalysen. Weiter kann die Vorrichtung 10 aufgrund des semantischen Modells auf eine Funktionalität eines Gerätes schließen. So verfügen der Fernseher 29 wie auch der Monitor 23 üblicherweise über einen Standby-Betrieb. Diese Information kann nun die Vorrichtung 10 nutzen, um den Haushalt 12 automatisiert zu regeln. Beispielsweise kann in dieser Weise die Vorrichtung 10 mithilfe des semantischen Modells alle Geräte mit einem Standby-Betrieb automatisiert ein- bzw. ausschalten, wenn das Gebäude betreten bzw. verlassen wird.
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3 zeigt ein Ausführungsbeispiel einer Vorrichtung 10. Diese weist eine Anzeige 54 zum Anzeigen von Daten, insbesondere von Vorschlägen zum Einrichten und Betreiben des Systems, Eingabemittel 56, insbesondere für die Eingabe von Daten von außen, eine Schnittstelle 58 zum Verbinden der Vorrichtung 10 mit einem externen Gerät, beispielsweise mit mindestens einer der Komponenten 22 bis 33, und eine Recheneinheit 60 auf. Weiter verfügt die Vorrichtung 10 über Mittel 62, um kabellos zu kommunizieren.
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Alternativ kann die Vorrichtung 10 auch nur die Schnittstelle 58 oder nur die Mittel 62 aufweisen. Alternativ verfügt die Vorrichtung 10 über Mittel zur kabelgebundenen Kommunikation.
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Alternativ verfügt die Vorrichtung 10 nicht über Eingabemittel 56, sondern lässt sich von einem externen Gerät, das mit der Vorrichtung 10 verbindbar ist, ansteuern und bedienen, beispielsweise mit einem Mobiltelefon, einer Fernbedienung, einem Computer oder einem Raumregler.
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Alternativ weist die Vorrichtung 10 keine Anzeige 54 auf, sondern ist mit einem externen Gerät verbindbar, welches eine Anzeige aufweist.
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Alternativ sind Daten in Form von gesprochenem Text in die Vorrichtung 10 eingebbar, und die von der Vorrichtung 10 gemachten Vorschläge sind auch in Form von gesprochenem Text ausgebbar. In diesem Fall genügt es, wenn die Vorrichtung 10 eine Recheneinheit 60 aufweist, die die Sprache zu Daten verarbeiten kann.
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Selbstverständlich ist die Vorrichtung 10 in jeder der genannten Ausführungsbeispiele mit externen Geräten verbindbar.
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Die Vorrichtung 10 hat die Möglichkeit, auf vielfältige Art und Weise automatisiert und/oder manuell an die Informationen und Daten zu gelangen, auf deren Grundlage sie das semantische Modell durchsucht. Wie oben bereits erwähnt, können hier QR-Tags, das Internet, Datenbanken und andere Datenquellen verwendet werden. Die Vorrichtung 10 liest aber auch Informationen direkt über ihre Verbindung zu den Komponenten 22 bis 33 im Haushalt 12 aus. Die Vorrichtung 10 kann verschiedene Informationsquellen auch miteinander kombinieren. Zum Beispiel erfasst sie über die Verbindung zu mindestens einer der Komponenten 22 bis 33 Daten, wie den Gerätenamen oder die Artikelnummer, und gleicht diese Daten mit einer in der Vorrichtung 10 hinterlegten oder einer externen Datenbank ab, welche beispielsweise im Internet gespeichert ist, und lädt hieraus die restlichen verfügbaren Informationen, wie Verbrauch und/oder Funktionalitäten, wie beispielsweise Standby-Modus, Komfort- oder Eco-Betrieb. Die Vorrichtung 10 kann beispielsweise auch Informationen über günstige Zeiten erfassen, in denen besonders günstige Tarife zum Beziehen einer Energiequelle, wie Strom, angeboten werden. Dies ist beispielsweise für die Stromversorgung des Haushalts 12 oder für die Wärmequelle 32 relevant.
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Die Vorrichtung 10 bedient sich auch eingegebener Daten, um diese mit den bereits verfügbaren Daten zu ergänzen und mit dem semantischen Modell abzugleichen.
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Mithilfe der Vorrichtung 10 lässt sich auch das Einrichten, insbesondere der Setup-Prozess, eines Systems einfach durchführen, welches dann als Grundlage der Bedienung des Systems dienen kann.
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Hierfür sei zunächst angenommen, dass das semantische Modell wie in 2 gezeigt in der Recheneinheit 60 der Vorrichtung 10 abgespeichert ist. Ein Benutzer möchte seinem System ein neues Gerät, beispielsweise eine fernsteuerbare Steckdose, hinzufügen. In die Steckdose soll der Monitor 23 angeschlossen werden. Die Vorrichtung 10 fragt die Bezeichnung des Gerätes ab. Ein Ausführungsbeispiel einer Bildschirmanzeige auf der Anzeige 54 der Vorrichtung 10 ist in 4 dargestellt. Auf der Anzeige 54 erscheint an der Position 62 eine Aufforderung, den Namen des Gerätes einzugeben. Die Aufforderung besteht beispielsweise aus dem Text „Name“ oder „Geben Sie den Namen des Gerätes“ usw.. Alternativ kann die Aufforderung als Sprache von der Vorrichtung 10 ausgegeben werden.
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Die Bezeichnung wird dann über die Eingabemittel 56 eingegeben und erscheint an der Position 64 auf der Anzeige 54. Alternativ wird die Bezeichnung gesprochen, und die Vorrichtung 10 verarbeitet die Sprache entsprechend. In diesem Fall kann die Bezeichnung von der Vorrichtung 10 wiederholt und/oder auf der Anzeige 54 angezeigt werden.
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Auf der Anzeige 54 erscheinen zwei Buttons 66, 68 „weiter“ und „abbrechen“. Mit dem Button 66 erscheint ein neues Dialogfeld, mit dem Button 86 „abbrechen“ wird der Vorgang abgebrochen, um beispielsweise eine neue Bezeichnung einzugeben oder zu einem früheren Dialogfeld zurückzukehren.
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Die Vorrichtung 10 liest die Bezeichnung „Monitor“ ein und führt einen Abgleich mit dem abgespeicherten semantischen Modell durch, wodurch sie unter anderem die Information erhält, dass sich Monitore üblicherweise im Büro befinden und Standby-fähig sind. Dabei kann die Vorrichtung 10 bei Bedarf auch auf weitere, externe semantische Modelle zugreifen, die beispielsweise auf einem Gateway, einem Server oder in einer Cloud abgespeichert sind. Die von der Vorrichtung 10 ermittelten Attribute und Beziehungen werden dem Monitor 23 zugeordnet, ohne dass weitere Einstellungen vorgenommen werden müssten.
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Die Zuordnung lässt sich aber auch von außen beeinflussen. Hierfür erscheint auf der Anzeige 54 ein Dialogfeld, bei dem die gefundenen Informationen als Einstellungen vorgeschlagen werden. Aufgelistet sind dann unter anderem der Gerätename, die gefundenen Attribute und Beziehungen. Im Falle des Monitors 23 wird der Gerätename „Monitor“ angezeigt, das Attribut „Standby-fähig: ja“, die Beziehung „Raum: Büro“ und das Attribut „Automatisch Abschalten bei Abwesenheit: Ja“. Diese Einstellungen beinhalten also den Vorschlag, den Monitor 23 bei Abwesenheit oder im Standby-Modus von der Funksteckdose automatisch zu trennen. Der Benutzer hat nun die Möglichkeit, diese Einstellungen anzunehmen oder abzulehnen.
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Werden die Einstellungen angenommen, generiert die Vorrichtung 10 entsprechende Befehle, die sie an die betroffene Komponente, im Beispiel an die fernsteuerbare Steckdose, sendet. Dieser wird entsprechend dieser Einstellungen dann gesteuert bzw. geregelt.
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Bei Ablehnung des Vorschlags macht die Vorrichtung 10 gemäß ihrer Suchergebnisse im semantischen Modell neue Vorschläge oder ermöglicht die Eingabe weiterer Daten, welche mit dem semantischen Modell abgeglichen werden. Dabei erweitert die Vorrichtung 10 das semantische Modell automatisch um die neuen Informationen oder ändert es, so dass diese Änderungen in Zukunft automatisch berücksichtigt und/oder an einen zentralen Server übertragen werden.
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Alternativ kann die Vorrichtung 10 auch Vorschläge in Form einer sortierten Liste ausgeben, welche beispielsweise nach Wahrscheinlichkeit geordnet ist. Ist die Bezeichnung „Monitor“ vorgegeben, so sieht eine Liste mit Vorschlägen für Raumzuordnungen beispielsweise wie folgt aus:
- a) Büro
- b) Wohnzimmer
- c) Schlafzimmer
- d) Küche
usw.. Die wahrscheinlichste Zuordnung erscheint ganz oben auf der Liste, die am wenigsten wahrscheinlichste weiter unten. Die Priorisierung der Liste lässt sich verändern, beispielsweise manuell, oder aber die Vorrichtung 10 lernt die Veränderungen automatisch und passt die Priorisierung für die Zukunft an. Eine derartige Priorisierung vereinfacht den Bedien- und Auswahlprozess maßgeblich.
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Um weitere Informationen heranziehen zu können, kann die Vorrichtung bei Erstinbetriebnahme, oder auch zu einem späteren Zeitpunkt, einen Scan der vorhandenen Komponenten 22 bis 33 im Haushalt durchführen. Dies kann sie automatisiert veranlassen, oder sie gibt ein entsprechende Dialogfeld aus, vergleichbar mit jenem in 4, mit welchem eine Auswahl getroffen werden kann.
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Weitere Informationen, die abgeleitet werden, beispielsweise aus dem Scan oder von externen Quellen, wie oben beschrieben, können für weitere Vorschläge zum Regeln oder Konfigurieren des Systems genutzt werden. Beispielsweise veranlasst die Vorrichtung 10 dadurch, dass ein Büro nachts nicht geheizt wird, dass bestimmte Geräte nachts abgeschaltet werden, dass Schreib-Lese-Rechte nur an Erwachsene vergeben werden usw..
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Im Falle dessen, dass Vorschläge aktiv bzw. manuell angepasst werden, beispielsweise nach Ablehnen eines Vorschlags, erkennt die Vorrichtung 10, dass ihr semantisches Modells unvollständig und/oder fehlerhaft ist. Falls eine neue Zuordnung gewählt wurde bzw. falls manuell Änderungen vorgenommen und/oder Daten eingegeben wurden, die noch nicht im semantischen Modell vorhanden sind, erweitert die Vorrichtung 10 das semantische Modell durch entsprechende Beziehungen und/oder Attribute. Falls die Vorrichtung 10 eine Zuordnung falsch vorgeschlagen hat, verwendet die Vorrichtung 10 ihren Selbstlernalgorithmus und passt das semantische Modell an und/oder optimiert es.
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Die Vorrichtung 10 organisiert auch die verschiedenen semantischen Modelle. Beispielsweise sammelt sie die semantischen Modelle an einer zentralen Stelle oder mehreren dezentralen Stellen, wie in der Recheneinheit 60 oder in einer externen Recheneinheit eines anderen Gerätes oder in einer Cloud. Die einzelnen semantischen Modelle kann sie bei Bedarf zu neuen Modellen kombinieren. Die neuen, verbesserten Modelle stellt die Vorrichtung 10 zur Verfügung, beispielsweise anderen Systemen via Download, um die Regelung und/oder Konfiguration des eigenen und/oder anderen Systems in Zukunft zu vereinfachen.
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Die semantischen Modelle können anonymisiert werden. Dies ist beispielsweise interessant, wenn die Vorrichtung 10 diese an einer externen Stelle speichert, wie einer Cloud.
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Als wählbare Option umfasst die Vorrichtung 10 eine Rechtschreibprüfung und/oder eine automatische Textvervollständigung. In diesem Rahmen kann die Vorrichtung 10 auch Kompatibilitätsprüfungen durchführen und/oder Produktvorschläge generieren.
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Die Vorrichtung 10 lernt Assoziationsregeln und leitet hieraus Vorschläge zum Regeln und/oder Einrichten bzw. Konfigurieren des Systems. Dies bietet insbesondere Vorteile, wenn semantische Modelle an zentraler Stelle, insbesondere anonymisiert, zur Verfügung stehen. Besteht ein System beispielsweise aus den Komponenten 26, 30, 31, 33 und existiert ein anderes, aber ähnliches System an anderer Stelle mit den Komponenten 26, 30, 33, so kann die Vorrichtung 10 die fehlenden Komponenten, hier im Beispiel die Komponente 31, vorschlagen. Die Regeln sind über Minimalhäufigkeiten und Minimalkonfidenzen entsprechend anpassbar. Dabei ist eine Minimalhäufigkeit, auch Minimalsupport genannt, eine vorgebbare Häufigkeit eines gemeinsamen Auftretens einer Aktion oder eines Ereignisses. Eine Konfidenz gibt die Stärke einer Korrelation einer Relation an. Eine Minimalkonfidenz ist also eine vorgebbare Zahl an Konfidenzen, die mindesten erreicht werden muss, damit eine Assoziation ausgewählt wird. Minimalhäufigkeiten und Minimalkonfidenzen werden häufig in Algorithmen zum Finden von Assoziationen verwendet, wobei diese häufig so konzipiert sind, daß sie alle Assoziationsregeln mit vorgegebener Minimalkonfidenz und Minimalhäufigkeit automatisiert entdecken.
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Die Vorrichtung 10 kann auch mit gewichteten Kanten arbeiten. Eine Gewichtung gibt die Unsicherheit bzw. Sicherheit einer Relation wieder. Die Vorrichtung 10 greift hierfür auf Ergebnisse von statistischen Häufigkeitsanalysen von Ereignissen oder Aktionen zurück und/oder führt diese selber durch. Die Vorrichtung 10 übersetzt diese Ergebnisse in Form von gewichteten Kanten im semantischen Modell. Beispielsweise berechnet die Vorrichtung 10 die Gewichtung anhand des Auswahlverhaltens und/oder Ablehnverhaltens der von ihr gemachten Vorschläge, wobei angenommene Vorschläge höher gewichtet sind als abgelehnte Vorschläge. Oder eine Häufigkeitsanalyse ergibt, dass in 98% der Fälle die Schreibtischlampe 25 im Büro 14 aufgestellt wird, in 2% der Fälle wird die Schreibtischlampe 25 in der Küche 16 platziert. Die Vorrichtung 10 generiert eine Kante zwischen Schreibtischlampe 25 und Küche 16, sofern noch nicht vorhanden, und gewichtet diese Kante mit einer 2%igen Wahrscheinlichkeit. Die Kante zwischen Schreibtischlampe 25 und Büro 14 gewichtet sie mit einer 98%igen Wahrscheinlichkeit. Ein weiteres Beispiel ist, eine Gewichtung anhand der Anzahl der Kanten, die ein Objekt, ein Attribut, eine Objektklasse und/oder mindestens zwei semantische Modelle miteinander verbinden, zu bestimmen. Die Gewichtung lässt sich nun für die automatisierte Zuordnung, das heißt, eine Gerät-Raum-Relation, nutzen. Beispielsweise bildet die Vorrichtung 10 diese Gewichtung in einer priorisierten Liste, zum Beispiel einer Drop-Down-Liste, ab. Dabei erscheint die Zuordnung mit der höchsten Gewichtung ganz oben in der Liste, die mit der niedrigsten Gewichtung ganz unten.
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Alternativ oder zugleich finden bei der Sortierung der Liste Plausibilitätsgründe Beachtung. Hierfür kann eine Datenbank und/oder eine Kompatibilitätsmatrix herangezogen werden.
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Eine Gewichtung kann manuell oder automatisiert geändert werden. Wird beispielsweise eine andere Zuordnung gewählt als von der Vorrichtung 10 vorgeschlagen oder in der priorisierten Liste wiedergegeben, so passt die Vorrichtung 10 das semantische Modell an. Handelt es sich um eine neue Zuordnung zu einem im semantischen Modell existierenden Raum, beispielsweise um die Zuordnung des Kaffeeautomaten 28 zum Büro 14 anstatt zur Küche 16, und ist diese Zuordnung im semantischen Modell noch nicht abgebildet, so generiert die Vorrichtung 10 eine Kante zwischen Kaffeeautomat 28 und Büro 14 und weist dieser eine neue Gewichtung zu. Aus der neuen Zuordnung lernt die Vorrichtung 10, dass diese eine höhere Priorität hat und ordnet der Kante eine höhere Gewichtung zu, so dass diese Auswahl das nächste Mal oben in der Liste erscheint. Handelt es sich um eine Zuordnung zu einem im semantischen Modell noch nicht existierenden Raum, so erzeugt die Vorrichtung 10 entsprechend einen neuen Raumknoten mit entsprechender Kante und Attributen, insbesondere vordefinierten und/oder leeren Attributen, wodurch das semantische Modell automatisch erweitert wird. Auf diese Art bestimmt die Vorrichtung 10 selbstlernend eine Gewichtung.
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Im Falle einer Fehlzuordnung passt die Vorrichtung 10 die Gewichtung der betroffenen Kanten automatisch an. Auch beim Zusammenführen mehrerer Modelle kann die Vorrichtung 10 die Gewichtung anpassen. Die Vorrichtung 10 berechnet die neuen Kantengewichte anhand einer Häufigkeitsanalyse. Dabei erhalten häufig auftretende Kanten ein hohes Gewicht und weniger häufig auftretende Kanten ein niedrigeres Gewicht.
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Bei sehr großen Datenmengen verlängert sich die Suchzeit der Vorrichtung 10. Um dies zu verhindern, greift die Vorrichtung 10 auf unterschiedliche optimierte Suchalgorithmen zurück. Beispielsweise ist das semantische Modell hierarchisch geordnet. Geräte werden in Klassentypen geordnet, wie zum Beispiel Unterhaltungsgeräte, Küchenmaschinen, Bürogeräte, Heizgeräte usw. Die Vorrichtung 10 durchsucht dann gezielt diese Submodelle und/oder parallelisiert mehrere Submodelle.
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Auch die Gewichtung der Kanten kann zur Reduzierung der Suchzeit herangezogen werden. Hierfür gibt die Vorrichtung 10 einen vorgebbaren oder bestimmbaren Schwellwert vor. Alternativ wird dieser in die Vorrichtung 10 eingegeben und/oder gelernt. Alle gewichteten Kanten mit einem Gewicht kleiner dem Schwellwert werden in der Suche nicht weiter verfolgt.
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5 zeigt ein Ausführungsbeispiel, bei welchem die Vorrichtung 10 mit einem Übermittlungsgerät 70 und mit einem Backend 72 via Internet verbunden ist.
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Bei dem Backend 72 handelt es sich beispielsweise um eine Cloud, das Internet, einen Server oder eine Datenbank. Auch eine Kombination hiervon kann der Backend 72 sein.
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Das Übermittlungsgerät 70 ist beispielsweise als ein Gateway, insbesondere ein lokales Gateway, ausgebildet. Das Gateway kann auch in der Vorrichtung 10 integriert sein.
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Übermittlungsgerät 70 und Vorrichtung 10 sind kommunikativ mit dem Backend 72 verbunden. Die ist durch gestrichelte Linien dargestellt. Hierbei handelt es sich um eine kabellose oder kabelgebundene Verbindung.
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Die Vorrichtung 10 liest eingegebene Daten ein und sendet diese an das Übermittlungsgerät 70. Das Übermittlungsgerät 70 lädt vom Backend 72 ein zu den Daten passendes semantisches Modell herunter und speichert es ab. Dabei kann das semantische Modell entsprechend der Daten modulartig aus verschiedenen Einzelmodellen zusammengesetzt werden, bevor es heruntergeladen wird. Das Übermittlungsgerät 70 durchsucht das semantische Modell. Hat es einen Eintrag gefunden, speichert es einen entsprechenden Vorschlag ab und sendet ihn an die Vorrichtung 10, welche den Vorschlag ausgibt.
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Hat das Übermittlungsgerät 70 keinen Eintrag gefunden, sendet es ein entsprechendes Signal an die Vorrichtung 10. Diese fordert nun den Nutzer dazu auf, die fehlenden Informationen wie beispielsweise eine Raumzuordnung und/oder Attribute einzugeben. Die Vorrichtung 10 sendet die neuen Daten an das Übermittlungsgerät 70, welches das semantische Modell entsprechend anpasst und neue Vorschläge ausgibt, welche wiederum an die Vorrichtung 10 gesendet werden. Das Übermittlungsgerät 70 kann bei Bedarf das neue semantische Modell im Backend 72 abspeichern, so dass der lokale Speicherplatz hierfür nicht benötigt wird.
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6 zeigt die prinzipiellen Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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In Schritt 74 wird ein Gerät angelernt. Hierfür werden Daten gesammelt oder generiert, beispielsweise durch manuelle Eingabe, Auslesen aus einer Datenbank oder einen anderen externen Quelle, wie einem QR-Tag, dem Internet oder einem Server. Oder die Daten ergeben sich aus einem Scan des Systems, in welchem sich die Vorrichtung 10 befindet. Weitere Datenquellen sind selbstverständlich denkbar.
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In Schritt 76 wird dem Gerät eine Bezeichnung vergeben.
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In Schritt 78 wird das Gerät einem Raum zugeordnet. Dem Raum wird anschließend eine Bezeichnung vergeben. Ist beispielswiese bereits ein semantisches Modell vorhanden und wurde die Gerätebezeichnung darin gefunden, so wird die Raumzuordnung automatisch vorgeschlagen.
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In Schritt 80 wird ein Vorschlag zum Regeln oder Einrichten oder Konfigurieren des Systems generiert und lokal und/oder global gespeichert, beispielsweise in ein Backend.
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Anhand 7 wird ein weiteres Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Betreiben der Vorrichtung 10 veranschaulicht.
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In Schritt 82 werden die Daten generiert, die für einen Abgleich mit dem semantischen Modell herangezogen werden.
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In Schritt 84 wird der Abgleich mit dem semantischen Modell durchgeführt. Dieses kann sich in der Recheneinheit 60 der Vorrichtung 10 befinden, auf dem Übermittlungsgerät 70 oder einem anderen externen Server, wie dem Backend 72, von welchem das semantische Modell dann heruntergeladen wird.
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In Schritt 86 wird abgefragt, ob der Abgleich ein Ergebnis gebracht hat, das heißt, ob im semantischen Modell passende Einträge gefunden wurden.
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Ist dem so, wird das Verfahren in Schritt 88 fortgesetzt. Hier wird ein Vorschlag gemäß des Ergebnisses des Abgleichs in Schritt 78 generiert.
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In Schritt 90 wird abgefragt, ob der Vorschlag angenommen oder abgelehnt wird.
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Wird der Vorschlag angenommen, so wird das Verfahren in Schritt 92 fortgesetzt. Hier wird ein entsprechender Befehl generiert, welcher zum Regeln oder Einrichten oder Konfigurieren des Systems herangezogen wird.
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Handelt es sich um einen Befehl zum Regeln des Systems, so wird dieser in Schritt 94 an die entsprechende Komponente oder entsprechenden Komponenten gesendet, die dann entsprechend dieses Befehls geregelt werden. Handelt es sich um einen Befehl zum Einrichten oder Konfigurieren, so wird die Konfiguration angezeigt und abgespeichert.
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Wird der Vorschlag in Schritt 90 abgelehnt, so wird das Verfahren in Schritt 98 fortgesetzt. Das semantische Modell wird entsprechend der Änderungen angepasst und gespeichert. Im Anschluss daran führt das Verfahren die Schritte 92 und 94 aus, wie eben geschildert.
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In Schritt 98 besteht die Option, das Verfahren wieder in Schritt 84 fortzusetzen. Dies ist durch eine gestrichelte Linie dargestellt.
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Ergab die Abfrage in Schritt 86, dass während des Abgleichs mit dem semantischen Modell kein Eintrag gefunden wurde, so wird Schritt 96 ausgeführt. Hier werden weitere Daten manuell eingegeben, wie zum Beispiele Attribute oder Raumzuordnungen.
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Daraufhin wird Schritt 98 durchgeführt, in welchem das semantische Modell gemäß der neuen Informationen angepasst wird.
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Im Anschluss daran werden die Schritte 92 und 94 ausgeführt. Auch hier besteht die Option, bei Bedarf zu Schritt 84 zurückzukehren.
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Das Verfahren wird anhand zweier Ausführungsbeispiele näher erläutert.
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In einem ersten Beispiel soll ein funkfähiger Heizkörperthermostat in das System integriert bzw. eingelernt werden. Dem Thermostat wird die Bezeichnung „Thermostat1_Wohnzimmer“ gegeben (vergleiche Schritt 76 bzw. Schritt 82). Aus dieser Bezeichnung wird anhand des Abgleichs mit dem semantischen Modell leicht extrahiert, dass es sich um ein Thermostat in einem Wohnzimmer handelt (siehe Schritt 78). Es wird der Vorschlag gemacht: „Thermostat1 befindet sich im Wohnzimmer“ (vergleiche Schritt 80 bzw. Schritt 88). Weiter können Vorschläge zum Regeln gegeben werden, wie beispielsweise ein Heizprofil, entsprechend welchem das Thermostat im Wohnzimmer geregelt wird.
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In einem zweiten Beispiel wird obiges Thermostat mit der Bezeichnung „Blu#1%abc“ versehen. Wie in Schritt 84 wird ein Abgleich mit dem semantischen Modell durchgeführt, wobei kein Eintrag gefunden wird, so dass also keine Raumzuordnung oder Zuordnung von Attributen vorgenommen werden kann. Die Abfrage in 86 ergibt also, dass das Verfahren in Schritt 96 fortgesetzt wird. Hier werden weitere Daten manuell eingegeben, die für einen weiteren Abgleich und eine Änderung des semantischen Modells verwendet werden (siehe Schritt 98). Hieraus werden wieder Vorschläge und passende Befehle generiert, wie in den Schritten 92 und 94.
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In einem dritten Beispiel wird das Heizsystem (20) automatisiert geregelt. Der Wärmequelle 32 wird die Bezeichnung „Gasbrenner_Keller“ zugewiesen. Hieraus wird durch Abgleich mit dem semantischen Modell die Information erfasst, dass es sich um einen Gasbrenner in einem Keller handelt. Weiter wird die Artikelnummer ermittelt, um über das Internet weitere Informationen zu dem Gasbrenner zu beziehen, welche für die automatisierte Regelung herangezogen werden können, beispielsweise dass der Gasbrenner über einen Energiesparmodus verfügt, internetfähig ausgebildet ist usw.. Weiter wurden die Bezeichnungen „Heizung_Wohnzimmer“, „Heizung_Büro“ und „Heizung_Küche“ erfasst, wobei dem Wohnzimmer 18 ein Wärmeverbraucher 33, dem Büro 14 ein Wärmeverbraucher 33 und der Küche 16 ein Wärmeverbraucher 33 automatisch zugewiesen werden. Nun werden Vorschläge zum Regeln des Heizsystems 20 gemacht, wie zum Beispiel „Abschaltung Heizung_Küche und Heizung_Büro bei Nacht“, „Abschaltung Heizung_Wohnzimmer, Heizung_Küche, Heizung_Büro bei Verlassen des Hauses“, „Einschaltung Heizung_Wohnzimmer 10 Minuten vor Betreten des Hauses“, „Einschaltung Standbymodus“, „Kindersicherungsmodus für Heizung_Wohnzimmer“ und vieles mehr.
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Auch andere Heizprofile, Urlaubsmodi usw. können hierbei verwendet werden. In diesem Rahmen kann im Rahmen der Selbstlernfähigkeit auch das Nutzerverhalten beobachtet werden, welches zum automatisierten Regeln des Systems (15) bzw. Heizsystems (20) und/oder zum Anpassen des semantischen Modells herangezogen wird.
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Das Verfahren zum Betreiben der Vorrichtung 10 in einem System gemäß 5 verläuft analog wie oben geschildert, mit dem Unterschied, dass in Schritt 82 das semantische Modell vom Backend 72 bezogen wird. Die Schritte 84, 86, 88 und 98 werden auf dem Übermittlungsgerät 70 ausgeführt. Das geänderte semantische Modell in Schritt 98 wird im Backend 72 gespeichert. Die Schritte 92, 94 und 96 werden in der Vorrichtung 10 ausgeführt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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- US 2007/0100790 A1 [0002]
