JP2022508136A - 自動装置のための拡張装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、産業システム（１００）における１つ以上の自動装置（ＤＥＶ）のための拡張装置（ＭＩ）に関する。本発明は、特に、１つ以上の人工ニューラルネットワークに基づいてデータ処理を実行することができる産業用データ処理ユニット（ＰＵ）に関する。産業システムにおいて１つ以上の計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）を可能にし及び／又は加速し、それにより産業システムへの人工知能の統合を簡素化し、そして、人工知能を使用してデータを処理することができる拡張装置と自動装置との間でデータ交換を簡単にするために、本発明は、１つ以上の計算処理の１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）を取得（Ｓ２）し、この結果は産業システムの１以上の状態（Ｓ１，…，Ｓｎ）を表し、産業システムを監視し及び／又は制御する自動装置と共有するプロセス状態モデル（ＰＭ）を介して前記１つ以上の結果を提供する（Ｓ３）ことを提案する。

Description

本発明は、産業システムの１つ以上の自動装置のための拡張装置に関する。本発明は、とりわけ、１つ以上の人工ニューラルネットワークに基づいてデータ処理を実行することができる産業データ処理ユニットに関する。本発明は、システム、自動装置、及び方法にも関係する。

ＡＩ技術（人工知能技術、機械知能としても知られる）の信頼性が高まり、産業システムでの応用が一般化する中、産業用ＡＩ機器への要求が高まっている。プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣとしても知られる）などの標準的自動装置には、ＡＩ技術に必要な計算能力がない。クラウドベースのＡＩソリューションを利用可能であるが、現場ソリューションに実装するのは容易ではない。つまり、クラウドベースのＡＩソリューションの結果は、現場で容易に利用可能ではない。

本発明は、産業システムの又は産業システムにおける１つ以上の計算処理を可能にし及び／又は加速することを目的とし、それによって、産業システムへの人工知能の統合を容易にする。本発明は、人工知能を使用してデータを処理することができる拡張装置と自動装置との間のデータ交換を簡単にするという別の目的ももつ。計算処理は計算（計算式）からなり得る。

この課題は拡張装置によって解決され、この拡張装置は、システムの１以上の状態を表す１つ以上の計算処理の１つ以上の結果を得るように作動する。さらに拡張装置は、産業システムを監視し及び／又は制御する自動装置と共有するプロセス状態モデルを介して１つ以上の結果を提供するように作動する。その制御には、実際の開ループ又は閉ループ制御、設定値、制限値の変更、産業プロセスの停止、開始、一時停止、又は更新が含まれるが、これらに限定されない。

拡張装置は、例えばＰＬＣである自動装置の隣に（例えばプロファイルレールに）取り付けることができる物理モジュールとすることができる。拡張装置は、既存の自動装置用のプラグインモジュールとして構築することもできる。拡張装置を自動装置に集積することも可能で、例えばプラグインソリューションや直接のハードウェア集積で可能である。

計算処理は、例えば、人工ニューラルネットワーク（ＡＮＮ）とも呼ばれるニューラルネットワークの計算処理及び／又は計算である。

結果は、例えばアプリケーションの計算処理の結果であり、この計算処理は産業システムに直接的又は間接的に由来するデータに対して実行される。この結果には、産業システムで起きた事象あるいは起こりそうな事象の分類が含まれる（ただし、これらに限定されない）。一例をあげると、このような事象は、例えば生産ラインやプロセスオートメーションラインで使用されるセンサ及び作用機器のデータに現れる異常なパターンである。異常パターンをもって生産された製品を示す品質指標を算出することもできる。異常パターンは、実際に事象が発生する前に障害又は低品質を示し得る。

産業システムは、例えば、プロセス産業システム、オートメーション産業システム、ビルディングオートメーションシステムなど、専門的産業環境で使用されるものとして理解されるべきである。

産業システムの１以上の状態は、例えば、システム全体の１つ以上の全体的指標や、自動コントローラ、入出力デバイス、センサ、作用機器など単一のエンティティの１つ以上の指標、又は、１つ以上のエンティティグループの状態である。この状態は、次のうちの少なくとも１つに基づいた、値又は他のパラメータであり得る：１つ以上の検知データ、１つ以上の予測データ、又は１つ以上の計算データ。データは、これによって、記述されたエンティティの状態を表し得る。例をあげると、モータが、回転速度、トルク、温度、電流、電圧、健全状態、稼働時間、保守指標のうちの１以上の状態を含んだ作用機器である。これらの状態の各々は、より詳細な状態に細分することが可能であり、例えば温度は、ロータ温度、ステータ温度、又はモータ全体の温度の中央値とし得る。また、状態は、産業システムで生産される製品の状態、例えば、品質指標でもあり得る。可能な態様において、状態のいずれかはバイナリで、例えば、「１」の場合、製品は全品質要件を満たしているとして認定され、「０」の場合、製品は次のプロセスへ進められないと認定され、したがって廃棄又は修復しなければならない。

プロセス状態モデルは、概して言えば、自動装置と拡張装置との間で共有されるデータ構造であり、拡張装置から提供される結果を自動装置が直接使用することを可能にする。プロセス状態モデルは、好ましくは、産業システムを制御し及び／又は監視する自動装置によって使用される、１以上の、好ましくは全ての、現在の状態の実際表現を含む。一つの態様において、プロセス状態モデルは、入力及び出力デバイスの二進表現を表す。プロセス状態モデルの一形態は、ＰＬＣで一般的に使用され知られているプロセスイメージ（又はドイツ語で「Prozessabbild」）として知られている。プロセス状態モデルは、産業システムを制御し及び／又は監視するために必要とされる状態に関する中間ストレージとして機能する。これには、プログラムで特定の機能を実行するときに、入力及び／又は出力をレジスタから読み出したりレジスタに書き込んだりする必要がない、という利点がある。

本発明は、プロセス状態モデルを介して通信することが、拡張装置（例えばニューラル処理ユニット）と自動装置との間でデータを交換するのに有益であることを示している。このことは、１つ以上の計算処理の１つ以上の結果を、プロセス状態モデルを介して拡張装置から自動装置へリターンすることを含むが、ただし、これに限定されない。自動装置は、プロセス状態モデルを介して交換された結果に直接アクセスすることができ、拡張装置と通信するための別のＡＰＩにアクセスする必要がない。このような通信のエンジニアリングは、したがって単純化され、プロセスに特化され、あらゆる他のモジュールを含むために如何なる方法であれ必要とされる。すなわち、エンジニアリングで、個別のカスタムインターフェイスを作成する必要がない。

プロセス状態モデルの全体又はその一部を、割り込みなどのイベントによって定期的に更新することもできるし、部分的に定期的に更新することも、部分的にイベントトリガーすることもできる。

セキュリティ（機密保護）及び／又は安全に関して、プロセス状態モデルは、拡張装置と部分的にのみ共有することができ、このときの拡張装置は、その計算処理に関連するデータへのアクセスと、拡張装置がその結果を入れることができるプロセス状態モデルの部分へのアクセスとができるのみである。結果は、自動装置によるさらなる処理のために、直接的に状態として又は生形式で提供することができる。データの大きな部分を送信するために、プロセス状態モデルは、「送信準備完了」インジケータをもつことができる。サイドチャンネルを使用し、例えばデータレコードを介して、データのより大きな部分を送信することができる。

別の態様において、拡張装置は、ニューラル処理ユニットである。ニューラル処理ユニットは、特に、１つ以上の人工ニューラルネットワークを演算するように構成することができる。これにより、産業システムにおけるＡＩアルゴリズムの直接的使用が可能になり、産業環境におけるＡＩの使用が促進される。

別の態様において、拡張装置は、計算処理の中間結果にロジック（論理演算）を適用することによって、１つ以上の結果を得るように作動する。場合によっては、実際の産業プラントからの実際のデータは、ロジックを適用することによって、複数のクラスに分ける（セグメント化）ことができるか及び／又は分ける（セグメント化）べきである。セグメンテーションは、例えば、「if-then」構造又は他のより複雑なセグメンテーション技術を適用することによって達成され得る。ロジックは、計算処理に提供される前に生データへ適用できる。計算処理が生データに対して直接実行され、この後にロジックへ供給され、さらに別の計算処理へ供給される。最初に計算処理を実行し、後続のステップとして、自動装置へ結果を提供する前にロジックを実行することもできる。

別の態様において、結果を便利な方法で提供するために、拡張装置は、プロセス状態モデルの少なくとも一部を、結果のうちの１つ以上で更新するように作動する。自動装置は、これらの結果をそれ以上遅延することなく使用し、さらに処理することができる。プロセス状態モデルの更新は、プロセス状態モデルの適用可能な部分に変数を書き込み、より古い既存の結果を上書きし、及び／又は、自動装置において拡張装置と交換されるべき新しい部分をプロセス状態モデルに生成することによって実施することができる。自動装置と拡張装置との間の通信インターフェイスを介して不必要なデータが送信されるのを避けるために、拡張装置及び自動装置によって更新されるべきプロセス状態モデルの部分をそれぞれ定義することが有利であることが実証されている。

別の態様において、拡張装置は、１つ以上の計算処理を実行して結果を提供するように作動するプロセッサを含む。好ましい態様では、プロセッサは、好ましくは並列処理能力を備え、効率的な方法でニューラルネットワークを演算するように構成される。プロセッサは、１つ以上の処理ユニット、１つ以上の制御ユニット、１つ以上の揮発性及び不揮発性メモリ、及び／又は１つ以上の周辺インターフェイスを備え得る。

別の態様において、拡張装置は、１つ以上の計算処理を実行するように構成された処理ユニットを含む。処理ユニットは、例えば、（自動装置と比較して、）より高い効率及び／又はより高速で計算処理を実行するように構成される。処理ユニットは、ニューラルネットワーク加速アーキテクチャを含み得る。これらは、コンボリューションの演算や行列乗算などに特化した特定のサブプロセッサとすることができる。処理ユニットは、そのようなサブプロセッサの異なるもの又は同一のものを複数含むことができる。

別の態様において、拡張装置は、ＳＩＭＤアーキテクチャを伴う計算処理の少なくとも一部を実行するように構成された処理ユニットを含む。ＳＩＭＤアーキテクチャは、単一の命令、複数のデータを意味し、複数のデータ点上で同じ操作を同時に実行する複数の処理要素を有する計算処理を記述する。ＡＩ目的に特化した現代の処理ユニットは、ＳＩＭＤベースの計算処理に特化した複数の処理コアをもっている。処理ユニットは、処理ユニットのＳＩＭＤアーキテクチャを制御するプログラムを実行するように構成された別個の制御ユニットと通信することもできる。処理ユニットは、プロセッサの一部とすることができる。

別の態様において、拡張装置は、ニューラルネットワーク加速アーキテクチャに基づく処理ユニットを含む。この目的のために処理ユニットがニューラルネットワーク加速アーキテクチャを備えることができる。このアーキテクチャは、コンボリューションや行列乗算等の演算に特化した特定のサブプロセッサ／サブ処理ユニットとすることができる。処理ユニットは、それらサブプロセッサの異なる又は同一のものを複数含むことができる。アーキテクチャは、統合プロセッサ及び／又はＳｏＣの一部とすることができる。

別の態様において、拡張装置は、０．１以上のＴＯＰＳ／ワットで計算処理を提供するように構成された処理ユニットを含む。ＴＯＰＳ／ワットは、消費されるエネルギーあたりの処理効率の尺度を記述し、ＡＩユニット（別名ＮＰＵ－ニューラル処理ユニット）やテンソル処理ユニットなどの処理能力を記述する既知のパラメータである。ＴＯＰＳ／ワットは、消費されるエネルギー１ワットあたりのテラ演算（１０^１２又は１０＾１２演算）を表す。プロセッサは、好ましくは、０．１，０．５，１，又は２以上のＴＯＰＳ／ワットを提供する。無制限の処理能力は利用できないが、本願に説明するように本発明に最も適した１つ以上の処理ユニットを有する処理ユニット又はプロセッサを当業者が選択するであろうことは明らかである。上述の値は、おそらく時代後れとなるのは時間の問題であろう現在利用可能なプロセッサ／処理ユニット（例えば、Intel Movidius Myriad X、Google's Cloud TPUs）を記述している。すなわち、将来的に、当業者は、本発明の範囲から離れることなく、将来の最先端の処理ユニット／プロセッサを選択することができる。エネルギー効率の高い処理ユニットを使用することは、必要な有効消費電力を減らし、全体的な消費電力を減らすという大きな利点がある。

処理ユニットの上記態様の特徴の１つ以上を、単一のプロセッサ及び／又は処理ユニットに組み合わせることができる。

別の態様において、拡張装置は、少なくとも１０ＧＦＬＯＰＳ、好ましくは毎秒２０、５０又は１００以上の浮動小数点演算のＧＦＬＯＰＳの処理速度で計算処理を提供するように構成された処理ユニットを含む。

別の態様において、拡張装置は、プロセス状態モデルを介して産業データを得るように作動する。産業データは、能動的又は受動的な方法で産業システムから取得することができる。産業データを能動的に取得するには、自動装置から直接データを要求するか及び／又は自動装置に接続されている装置にデータを要求する。データを受動的に取得するのは、プロセス状態モデルを介して自動装置により提供されるデータを読み取ることになり得る。

別の態様において、拡張装置は、プロセス状態モデルを介して自動装置からデータを検索し及び／又は提供するように構成された制御ユニットを含む。この好ましい態様では、制御ユニットは、プロセス状態モデルを介した通信を制御するユニットである。これには、実際の処理ユニットが通信及び管理オーバヘッドから解放され、結果の実際の計算処理に集中できる、という利点がある。制御ユニットは、プログラマブルとすることが可能であり、拡張装置のためのオペレーティングシステムを提供することができる。制御ユニットは、計算処理を制御するように構成することができる。制御ユニットは、アプリケーションを実行して、計算処理を実行する処理ユニットを制御することができる。制御ユニットは、拡張装置のサブシステム間の編成とサブシステムの構成とを実行することができる。これには、拡張装置自体の設定、プロセス状態モデルからデータ処理コンポーネントで実行されているアプリケーションへのデータのルーティング、アプリケーションの起動、停止、ローディング、加えて自動装置と拡張装置との間の通信プロトコルの実行、が含まれるが、ただし、これに限定されない。制御ユニットは、接続されているカメラに「撮影」コマンドを送信するなど、周辺機器と直接対話することもできる。

別の態様において、拡張装置は、自動装置と拡張装置との間でプロセス状態モデルの少なくとも一部を交換するように作動する通信インターフェイスを含む。好ましくは、通信インターフェイスは、自動装置と拡張装置との間の直接通信のためのバックプレーンインターフェイスとして構成される。プロセス状態モデルを介した通信は、PROFINETや他の産業用通信規格など、他の通信技術にも適用できる。共通リソースへのアクセスを制御するためにアクセス制御メカニズムを適用することは、この場合、プロセス状態モデルに大きな利点があることが実証されている。一般に知られているアクセス制御メカニズムの１つの例は、ハードウェアベースでのセマフォ又は類似のメカニズムの使用である。

別の態様において、プロセス状態モデルは、自動装置の入力及び／又は出力の状態表現を含む。バイナリ入力の状態表現は、例えば、論理ハイの場合は「１」、論理ロウの場合は「０」とすることができる。例えば、入力が８ビット解像度のＤＡＣの場合、状態表現は０～２５５の範囲の値であり得る。これらの例は、もっと複雑なデータにもなり得る状態表現の基本原理を示している。プロセス状態モデルを使用する態様によれば、自動装置は、全てのサイクルで入力を読み込む必要がないし、全てのサイクルで入力を書き出す必要もなく、ハードウェアベースのＩ／Ｏ処理が実際のアプリケーションから分離される、という利点がある。これにより、一システムとして協働する自動装置と拡張装置のプログラミングが簡素化される。この態様及びプロセス状態モデルを介して通信する拡張装置の大きな利点として、結果を自動装置の入力及び／又は出力のように扱うことができ、そして、同等に簡単且つ高速に処理することができる、ということがある。自動装置と拡張装置との間で共有されるプロセス状態モデルの部分は、入力及び／又は出力の状態表現のいずれも含むこともできる。

別の態様において、拡張装置は、データソースへの接続機能を提供するように作動する周辺接続システムを含む。データソースは拡張装置に直接接続されるのが好ましい。この好ましい態様では、拡張装置は、カメラ、センサ、及び／又はさらに別のデータソースといった周辺デバイスに直接接続する能力を提供する。このことは、高データレート機器が使用される場合に大きな利点である。例えば、産業機器の品質保証のための高速度カメラを用いたコンピュータビジョンは、通常、産業システムにおいて使用するのに十分な速度で処理されなければならない大量のデータを生成する。拡張装置が、このような高速及び／又は高帯域幅のデータソースに直接接続することができる専用の処理ユニット及び周辺接続システムを提供することにより、実際の自動装置は、それらデータソースからの不必要なデータ負荷でストレスを受けなくて済む。周辺接続システムは、ＵＳＢ３．０／３．１インターフェイスとして提供できるが、これに限定されない。Ethernet（GigE Vision など）（Ethernetは登録商標）や光ファイバ接続など、また別のインターフェイスも可能である。

上記課題は、拡張装置を構成するように作動するエンジニアリングシステムによっても解決される。エンジニアリングシステムは、自動装置及び拡張装置をプログラムし及び／又は構成するシステムである。エンジニアリングシステムは、産業システム全体を設計する実現性をさらに提供する。よく知られたエンジニアリングシステムに、SIEMENS Totally Integrated Automation Portal (TIA Portal)がある。

上記課題は、本発明に係る１つ以上の自動装置及び１つ以上の拡張装置を含んだシステムによっても解決される。自動装置のうちの少なくとも１つは、拡張装置のうちの１つ以上によって実行される１つ以上の計算処理の１つ以上の結果に従って、産業システムを監視し及び／又は制御するように作動する。１つ以上の結果は、プロセス状態モデルを介してコントローラに提供される。

上記課題は、本発明に係る１つ以上の拡張装置によって実行される１つ以上の計算処理の１つ以上の結果に基づいて産業システムを制御するように作動する自動装置によっても解決される。１つ以上の結果は、プロセス状態モデルを介してコントローラに提供される。

上記課題は、産業システムにおいて計算処理の結果を提供する方法によっても解決される。該方法のステップは、１つ以上の計算処理の１つ以上の結果を得る過程と、プロセス状態モデルを介してその１つ以上の結果を提供する過程とを含む。結果を得る過程は、本発明に係る拡張装置によって好ましくは実行される。結果は、産業システムの１以上の状態を表し、産業システムを監視し及び／又は制御する自動装置と共有することができる。

本発明の上述の態様及び具体例とさらに別の態様及び具体例とを、次の図面を参照して以下に説明する実施形態において示す。ただし、本発明はこれに限定されない。
産業システムにおける、拡張装置をもつ自動装置。 拡張装置とデータソースをもつ自動装置。 より詳細に示した拡張装置をもつ自動装置。 接続モジュールをもつ拡張装置。 複数の拡張装置をもつ自動装置。 本発明に係る方法のフローチャート。

図１は、産業システム１００内において、拡張装置ＭＩを有する自動装置ＤＥＶを含んだシステム１０を示す。自動装置ＤＥＶは例えばＰＬＣである。拡張装置ＭＩ及び自動装置ＤＥＶは、レールベースの取り付けシステムで、例えば、互いにすぐ隣に、又は、少なくとも同じバックプレーン通信上に、取り付けることができる。自動装置ＤＥＶへプラグインする拡張装置ＭＩのプラグインソリューションが可能であるが、図には示されていない。産業的耐久性（堅牢性）が拡張装置ＭＩの利点である。産業システム１００はセンサＳ及び作用機器Ａをさらに含む（これらは産業システム１００のその他の構成要素の一例を示すだけである）。ほとんどの使用事例における産業システム１００は、図示よりもはるかに複雑であり得る。センサＳと作用機器Ａは、産業用バスＰＮを介して自動装置ＤＥＶに接続される。産業用バスＰＮは、例えば、PROFINET、PROFIBUSなどの産業用バスシステムであり、他のＩ／Ｏモジュール、センサ、作用機器、ＨＭＩデバイス、…に接続できる。

自動装置ＤＥＶと拡張装置ＭＩは、通信リンクＣＯＭを介して接続される。通信リンクＣＯＭは、両方の装置ＭＩ，ＤＥＶを囲む破線で図示されている。通信リンクＣＯＭは、両装置ＤＥＶ，ＭＩの間でプロセス状態モデルＰＭを共有することを可能にする。通信リンクＣＯＭは、両装置ＤＥＶ，ＭＩのそれぞれにある内のバックプレーン通信ＡＳＩＣにより提供されるバックプレーン通信とし得る。このようなＡＳＩＣは、産業用途で一般に知られている。

プロセス状態モデルＰＭは、産業システムの状態を表し得る状態Ｓ１，…，Ｓｎを示す。これには、自動装置ＤＥＶのＩ／Ｏ（入出力）の又は装置ＤＥＶ自体の状態Ｓ１，…，Ｓｎ、産業システム１００のデバイスの状態Ｓ１，…，Ｓｎ、産業システム１００で生産される製品の状態Ｓ１，…，Ｓｎ、製品の品質保証の状態Ｓ１，…，Ｓｎ、産業システム１００で使用される機械やツールなどの機器の健全状態の状態Ｓ１，…，Ｓｎが含まれるが、これらに限定はされない。状態Ｓ１，…，Ｓｎは、産業システム１００を制御し及び／又は監視する自動装置によって使用することができる。結果Ｒ１，…，Ｒｎは、好ましくは１つ以上の人工ニューラルネットワークを計算処理することによって得られる。

一例において、センサＳ及び作用機器Ａは、それぞれ、自己の状態（オン、オフ、温度、…）を表す状態Ｓ１，…，Ｓｎを提供することができる。これらの状態Ｓ１，…，Ｓｎは、自動装置ＤＥＶに供給することができ、及び／又は、自動装置ＤＥＶ自体によってポーリングするか又は測定することができる。

拡張装置ＭＩは、１つ以上の計算処理Ｃ１，…，ＣｎのＳ２の１つ又は複数の結果Ｒ１，…，Ｒｎを得る過程Ｓ２を可能にする。さらに拡張装置ＭＩは、プロセス状態モデルＰＭを介して１つ以上の結果Ｒ１，…，Ｒｎを提供する過程Ｓ３を実行する。一実施形態において、拡張装置ＭＩは、特定の状態Ｓ１，…，Ｓｎを結果Ｒ１，…，Ｒｎで直接更新することができる。破線で示す選択肢として、状態Ｓ１，…，Ｓｎの少なくとも１つに基づいて計算処理Ｃ１，…，Ｃｎを実行するために状態Ｓ１，…，Ｓｎを得る過程Ｓ１１が示されている。

通信リンクＣＯＭは、好ましくは、例えば、拡張装置ＭＩにおいて現在利用可能なプロセス状態モデルＰＭと比較して、自動装置ＤＥＶにおいて現在利用可能なプロセス状態モデルＰＭにおいて異なる値を状態Ｓ１が有する、といったデータ不整合を避けるためにプロセス状態モデルＰＭへのアクセスを制御するアクセス制御メカニズムをサポートする。このような共通リソースへのアクセス制御メカニズムの一例として、セマフォの使用がある。

一例において、作用機器Ａはモータであり、センサＳは、モータの外側に接続された温度センサである。この場合の自動装置ＤＥＶは、温度状態としてセンサ値を読み取り、これをプロセス状態モデルＰＭを介して拡張装置ＭＩに提供することができている。そして、拡張装置ＭＩの訓練済みニューラルネットワークは、予測される状態Ｓ１，…，Ｓｎを表す結果Ｒ１，…，Ｒｎを提供することができている。この例においてこれらの結果は、モータの健全状態、モータの異なる位置の温度、モータの負荷指標であり得る。結果Ｒ１，…，Ｒｎは、好ましくは拡張装置ＭＩの人工ニューラルネットワークなどによって計算処理される。

図２は、図１のシステムに類似したシステム１０を示し、同じ要素の参照に同じ参照符号を使用してある。拡張装置ＭＩは、概略的に示されているように、周辺インターフェイスＰＩを介してデータソースＤＳと直接的に接続される。少なくとも部分的にデータソースＤＳからのデータに基づいて計算処理Ｃ１，…，Ｃｎを実行するために、データソースＤＳからデータを取得する過程Ｓ１２は、拡張装置ＭＩによって実行することができる。周辺インターフェイスＰＩは計算処理Ｃ１，…，Ｃｎと接続しており、これは、データソースＤＳのデータを（前処理なしで又は前処理の何らかの方式を適用しながら間接的に）計算処理Ｃ１，…，Ｃｎに供給できることを示す。プロセス状態モデルＰＭを介して提供される状態Ｓ１，…，Ｓｎから計算処理Ｃ１，…，Ｃｎへの破線は、状態Ｓ１，…，Ｓｎが計算処理Ｃ１，…，Ｃｎで直接又は間接的に使用可能であることを示している。これは図１にも示した。状態Ｓ１，…，Ｓｎは、１つ以上の計算処理Ｃ１，…，Ｃｎの実行をトリガするために、又は、拡張装置ＭＩで利用可能な各種計算Ｃ１，…，Ｃｎ（例えば、別々の、予め訓練済みのニューラルネットワーク）を切り替えるために、使用することもできる。

本発明の１つの利点は、図１及び図２の実施形態があらゆる方法で組み合わせ可能であることである。例えば、産業用バスＰＮを介して接続されたセンサＳ及び作用機器Ａは、高速データソースＤＳからのデータに基づく計算処理Ｃ１，…，Ｃｎのために又は計算処理Ｃ１，…，Ｃｎの中で使用することができる。これにより、産業用アプリケーションに必要とされる場合が多い柔軟性のレベルが確保される。

図３は、自動装置ＤＥＶ及び拡張装置ＭＩを含むシステムのより詳細な図を示す。自動装置ＤＥＶは、通信リンクＣＯＭを介して拡張装置ＭＩの通信インターフェイスＣＩと接続する通信インターフェイスＣＩを備える。図１及び図２から分かるように、通信リンクＣＯＭは、プロセス状態モデルＰＭを拡張装置ＭＩと自動装置ＤＥＶとの間で共有することを可能にする。

拡張装置ＭＩはプロセッサＡＩＣＰＵを含み、プロセッサＡＩＣＰＵは、サブユニット及びサブインターフェイスをさらに含む。制御ユニットＣＵは、通信インターフェイスＣＩと接続すると共に管理ユニットとして機能し、自動装置ＤＥＶへの接続を管理し、そして、プロセス状態モデルＰＭを介して受信されるデータを提供する。また、制御ユニットＣＵは、アプリケーションを実行するための実行環境を提供することができる。拡張装置ＭＩで実行されるアプリケーションは、計算処理と結果を提供する機能を実行する。アプリケーションは、制御ユニットＣＵと処理ユニットＰＵの両方で実行することができ、この場合、実際の計算処理Ｃ１，…，Ｃｎは処理ユニットＰＵで実行される。アプリケーションの管理部分を制御ユニットで実行し、実際の計算処理部分を処理ユニットＰＵで実行できるのは利点である。

処理ユニットＰＵは、エネルギー効率及び時間の点で最適な方法で計算処理を実行するための実際のハードウェア実装を提供する。メモリＭＥＭは、ＲＡＭ（好ましくはＤＤＲ－ＲＡＭ）などの揮発性高速メモリと、図示したＳＤカードＳＤなどの不揮発性メモリとを含む。他のタイプの不揮発性メモリも可能である。高速メモリは、計算処理のためのデータを処理ユニットに直接提供するために使用することができる。不揮発性の又は永続的なデータストレージには他の用途もある。このような使用は、限定するものではないが、処理ユニットＰＵにより実行されるデータからサンプルを記憶すること、データ処理（計算処理Ｃ１，…，Ｃｎ）に際し制御ユニットＣＵを介するデータ及び結果の流れを動的に制御するアプリケーションを記憶すること、アプリケーション（訓練済みニューラルネットワークなど）のためのデータを記憶すること、及び、バックプレーンバス、ＵＳＢ又はイーサネット（イーサネットは登録商標）などの通信機能を介して又は直接的にメモリへ又はメモリからコピー／変更される記憶データ／アプリケーションのストレージを提供すること、である。

処理ユニットＰＵ（言い換えると、データ処理サブシステム）は、実際に計算処理を実行するアプリケーションを実行する。処理ユニットＰＵは、典型的には、ＡＩ及びニューラル計算処理を効率的に実行するための特化したハードウェアを提供する。例えば、ＳＩＭＤ能力を備えたベクトルプロセッサ、又は行列演算やコンボリューションを実行する専用ハードウェア、及びその他のプログラマブル処理ユニットである。制御ユニットＣＵは、計算処理を制御するユーザアプリケーションの一部を実行することにより、処理ユニットＰＵを制御することができる。

制御ユニットＣＵは、周辺インターフェイスＰＩへのアクセスを提供することができる。この実施形態では、周辺インターフェイスＰＩは、２つのＵＳＢポートとイーサネットポートＥＴＨを含む。周辺インターフェイスＰＩは、結果を提供する計算処理に使用することができるデータを提供する各種のデバイスと接続できるように構成される。例えば、複数のデータソースＤＳとの無線通信が可能であり、例えば既設の産業プラントに対する改修ソリューションに特に有用である。

処理ユニットＰＵと制御ユニットＣＵとメモリＭＥＭとの間の実線の接続で示すように、これらのユニット（又はサブユニット）の各々は、他の要素に直接又は制御ユニットＣＵを介してアクセスすることができる。一実施形態において、各ユニットＰＵ，ＣＵ，ＭＥＭの一部のみが他の要素からアクセス可能であってもよい。制御ユニットＣＵの指揮する汎用コンセプトがアプリケーションを実行しながら機能し、該アプリケーションに提供される計算処理Ｃ１，…，Ｃｎを伴う処理ユニットＰＵの動作を制御する。処理ユニットＰＵは、制御ユニットＣＵが提供するデータを処理するために、メモリＭＥＭ、特にＤＤＲ－ＲＡＭのような高速メモリに、アクセスする。

カメラＣＡＭが周辺インターフェイスＰＩに接続されている。カメラＣＡＭからのデータは、周辺インターフェイスＰＩを介して制御ユニットＣＵに提供される。カメラＣＡＭは、イーサネット（GigE Visionなど）、ＵＳＢ３．０／３．１、又は以下にあげる規格を介して接続できる。

プロセッサＡＩＣＰＵは、上記の全てのユニットを提供する単一のＳＯＣ（システムオンチップ）として設計することができる。プロセッサＡＩＰＵは、１つのハードウェアチップにグループ化されたいくつかのサブユニットを含むと共に独立型（スタンドアロン）の処理ハードウェアとして提供される他のユニットを含む、処理基板として構築することもできる。

具体例において、典型的な計算処理Ｃ１，…，Ｃｎは次のとおりで、その各過程は通例の実行順であるが、入れ替え、繰り返し、スキップすることもできる。
１．） 自動装置ＤＥＶ（例えばＰＬＣ）がプロセス状態モデルＰＭを継続して更新し、拡張装置ＭＩから入力を読み出し、拡張装置ＭＩに出力を書き込む。これらは全て、自動装置ＤＥＶの１サイクルで行うことができる。
２．） 自動装置ＤＥＶのトリガイベントは、組織化ブロック（自由に実行されるか、又は、定期的な割り込み／トリガなどにより正確に時刻指定される）の実行開始とすることができる。組織化ブロックは、それぞれ連続タスク又は定期タスクと呼ばれることもある。
３．） 自動装置ＤＥＶは、拡張装置ＭＩでコマンドをトリガする。これは、プロセス状態モデルＰＭにフラグをセットすることで実行できる。
４．） 選択的に及び／又は追加して、データレコードを自動装置ＤＥＶから拡張装置ＭＩへ並行して送ることができる。データレコードは、自動装置で一般的に使用される直接データ転送の一方式である。
５．） 拡張装置ＭＩでトリガが処理されるときに、制御ユニットＣＵは、拡張装置ＭＩで処理するアプリケーションの関数を呼び出している。
ａ． 選択的に、周辺インターフェイスＰＩを使用して、カメラＣＡＭなどの外部データソースＤＳから追加データの収集を実行できる。拡張装置ＭＩは、画像のキャプチャが終わり、これからの処理－例えば処理ユニットＰＵによる－に利用できるようになったことのインジケータを、プロセス状態モデルＰＭを介して提供することができる。該インジケータは状態Ｓ１，…，Ｓｎとすることができる。
ｂ． 別の過程において、収集したデータは、データ処理のニーズに応じて前処理される。この過程では、例えば、一定レベルのコントラスト及び／又は輝度が達成されるように１つ以上の画像を正規化することができるし、又は、１つ以上の画像を次の処理に適した解像度にスケーリングすることができる。ロジック（論理演算）をデータに適用して、不要なデータを除去したり、後続の前処理のためにデータを選択したりすることができる。
ｃ． その後、全てのデータ（例えば、プロセス状態モデルＰＭを介して得られた自動装置ＤＥＶからの状態Ｓ１，…，Ｓｎ、データソースＤＳ、作用機器Ａ及び／又はセンサＳからの値）は、データ処理アプリケーションのような方式でパックされ、例えば、テンソル／ベクトルが処理ユニットＰＵによりニューラルネットワークによって処理されることが待たれる。
ｄ． 次の過程では、処理ユニットＰＵによるアプリケーションのデータ処理部が規定する１つ以上の数学関数を実行する。
ｅ． 後処理過程において、１つ以上の数学関数の１つ以上の結果が自動装置ＤＥＶへ戻すべく集約され準備される。
ｆ． 全ての機能の適用後、１つ以上の結果Ｒ１，…，Ｒｎが収集され、制御ユニットＣＵに通知される。
６．） 次に、制御ユニットＣＵは、プロセス状態モデルＰＭを介して、処理の結果を自動装置ＤＥＶに提供する。
７．） １つ以上の結果は、産業システムを監視し及び／又は制御する自動装置ＤＥＶで処理される。計算処理には数サイクルかかる場合があるので、新しい結果が利用可能になることは、プロセス状態モデルＰＭの状態ビット（例えば、バイナリ状態）によって示され得る。

図４は、接続モジュールＣＭと接続された拡張装置ＭＩを含むシステムである別の実施形態を示す。接続モジュールＣＭは、バスインターフェイスＰＮＩを介して産業用バスシステムＰＮへの接続を提供する。産業用バスシステムＰＮは、自動装置ＤＥＶへの接続を提供する。接続モジュールＣＭは、拡張装置ＭＩの通信インターフェイスＣＩと接続された通信インターフェイスＣＩを含む。通信インターフェイスＣＩは、先の実施形態で説明した通信リンクＣＯＭを提供する。プロセス状態モデルＰＭは、産業用バスシステムＰＮと接続モジュールＣＭを介して、自動装置ＤＥＶから拡張装置ＭＩへ拡張されている。接続モジュールＣＭにより、図１、図２及び／又は図３の実施形態の全てを図４に示す形態に適用できる。別の実施形態において、接続モジュールＣＭは、拡張装置ＭＩの一部（プラグインモジュールなど）である。

図５は、複数の拡張装置ＭＩをもつ１つの自動装置ＤＥＶを示す。上記実施形態で説明したプロセス状態モデルＰＭが全ての装置ＤＥＶ，ＭＩにわたって拡張される。この形態は、異なる目的のための複数のニューラルネットワーク（例えば、カメラ品質検査のための１つと、産業システムの全般的な健全状態のための１つ）を計算処理する必要がある場合、及び／又は、より多くの処理能力が必要とされる場合に、利点をもつ。また、複数の拡張装置ＭＩに大きなニューラルネットワークを分散させることもできる。このことは、本発明に係るプロセス状態モデルＰＭを介した通信が可能とする柔軟性を示している。

図６は、拡張装置ＭＩに適用可能な方法の実施形態についてフローチャートを示す。提示した順番どおりとすることもできるし、本発明の範囲から外れることなく順番を変更することもできる。過程Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ２，Ｓ３のいずれかをスキップすることも可能であるし、１回以上実行することもできる。

第１の過程は、状態Ｓ１，…，Ｓｎの少なくとも１つに基づいて計算処理Ｃ１，…，Ｃｎを実行するために状態Ｓ１，…，Ｓｎを得る過程Ｓ１１からなる。第２の過程は、計算処理Ｃ１，…，Ｃｎを実行するためにデータソースＤＳからデータを得る過程Ｓ１２からなる。計算処理Ｃ１，…，Ｃｎは、データソースＤＳからのデータに少なくとも部分的に基づいており、拡張装置ＭＩにより実行される。これら取得過程Ｓ１１，Ｓ１２は選択的なものであり、複数回行うこともできる。

第３の過程は、拡張装置ＭＩによって１つ以上の計算処理Ｃ１，…，Ｃｎの１つ以上の結果Ｒ１，…，Ｒｎを得る過程Ｓ２からなる。結果Ｒ１，…，Ｒｎは、産業システム１００の１以上の状態Ｓ１，…，Ｓｎを表す。

第４の過程は、産業システム１００を監視及び／又は制御する自動装置ＤＥＶと共有するプロセス状態モデルＰＭを介して、１つ以上の結果Ｒ１，…，Ｒｎを提供する過程Ｓ３からなる。

本発明は、産業システム１００における１つ以上の自動装置ＤＥＶのための拡張装置ＭＩに関する。本発明は、具体的には、１つ以上の人工ニューラルネットワークに基づいてデータ処理を実行することができる産業用データ処理ユニットＰＵに関する。産業システム１００において１つ以上の計算処理Ｃ１，…，Ｃｎを可能にし及び／又は加速し、それにより産業システム１００への人工知能の統合を簡素化し、そして、人工知能を使用してデータを処理することができる拡張装置ＭＩと自動装置ＤＥＶとの間でデータ交換を簡単にするために、本発明は、１つ以上の計算処理Ｃ１，…，Ｃｎの１つ以上の結果Ｒ１，…，Ｒｎを取得Ｓ２し、その結果Ｒ１，…，Ｒｎは産業システム１００の１以上の状態Ｓ１，…，Ｓｎを表し、産業システム１００を監視し及び／又は制御する自動装置ＤＥＶと共有するプロセス状態モデルＰＭを介して１つ以上の結果Ｒ１，…，Ｒｎを提供するＳ３ことを提案する。

Claims (16)

1. 産業システム（１００）の自動装置（ＤＥＶ）のための、１つ以上の計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）を可能にし及び／又は加速する拡張装置（ＭＩ）であって、
   前記１つ以上の計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）を得て（Ｓ２）、当該結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）は前記産業システム（１００）の１以上の状態（Ｓ１，…，Ｓｎ）を表し、
   前記産業システム（１００）を監視し及び／又は制御する前記自動装置（ＤＥＶ）と共有するプロセス状態モデル（ＰＭ）を介して前記１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）を提供する（Ｓ３）ように作動する、拡張装置（ＭＩ）。
2. 当該拡張装置（ＭＩ）は、特に１つ以上の人工ニューラルネットワークを計算処理するように構成されたニューラル処理ユニットである、請求項１に記載の拡張装置（ＭＩ）。
3. 前記計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の中間結果及び／又は前記１つ以上の状態（Ｓ１，…，Ｓｎ）にロジックを適用するように作動する、請求項１又は２に記載の拡張装置（ＭＩ）。
4. 前記プロセス状態モデル（ＰＭ）の少なくとも一部を前記１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）で更新するように作動する、請求項１～３のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
5. 前記計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）を実行するように構成された処理ユニット（ＰＵ）を含む、請求項１～４のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
6. 前記計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の少なくとも一部をＳＩＭＤアーキテクチャで実行するように構成された処理ユニット（ＰＵ）を含む、請求項１～５のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
7. ニューラルネットワーク加速アーキテクチャに基づく処理ユニット（ＰＵ）を含む、請求項１～６のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
8. ０．１以上のＴＯＰＳ／ワットで前記計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）を提供するように構成された処理ユニット（ＰＵ）を含む、請求項１～７のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
9. 前記プロセス状態モデル（ＰＭ）を介して産業データ（ＤＡＴＡ）を取得するように作動する、請求項１～８のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
10. 前記プロセス状態モデル（ＰＭ）を介して前記自動装置（ＤＥＶ）からデータ（ＩＤ）を検索し及び／又は提供するように構成された制御ユニット（ＣＵ）を含む、請求項１～９のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
11. 前記自動装置（ＤＥＶ）と当該拡張装置（ＭＩ）との間で前記プロセス状態モデル（ＰＭ）の少なくとも一部を交換するように作動する通信インターフェイス（ＣＩ）を含む、請求項１～１０のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
12. 前記プロセス状態モデル（ＰＭ）が、前記自動装置（ＤＥＶ）の入力及び／又は出力の状態表現を含む、請求項１～１１のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
13. 当該拡張装置（ＭＩ）に接続されるデータソース（ＤＳ）への接続機能を提供するように作動する周辺接続システム（ＰＳ）をさらに含む、請求項１～１２のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）。
14. １つ以上の自動装置（ＤＥＶ）を含むと共に請求項１～１３のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）を１つ以上含むシステム（１０）であって、
    前記自動装置（ＤＥＶ）のうちの少なくとも１つが、１つ以上の前記拡張装置（ＭＩ）によって実行される１つ以上の計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）に従って産業システム（１００）を監視し及び／又は制御するように作動し、前記１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）は、プロセス状態モデル（ＰＭ）を介して前記自動装置（ＤＥＶ）に提供される、システム（１０）。
15. 請求項１～１３のいずれか１項に記載の拡張装置（ＭＩ）の１つ以上によって実行される１つ以上の計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）に基づいて産業システム（１００）を制御するように作動する自動装置（ＤＥＶ）であって、
    前記１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）がプロセス状態モデル（ＰＭ）を介して当該自動装置（ＤＥＶ）に提供される、自動装置（ＤＥＶ）。
16. 産業システム（１００）において計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）を提供する方法であって、
    拡張装置（ＭＩ）によって、１つ以上の計算処理（Ｃ１，…，Ｃｎ）の１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）を得る過程（Ｓ２)と、
    前記産業システム（１００）を監視し及び／又は制御する自動装置（ＤＥＶ）と共有するプロセス状態モデル（ＰＭ）を介して前記１つ以上の結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）を提供する過程（Ｓ３）とを含み、
    前記結果（Ｒ１，…，Ｒｎ）は、前記産業システム（１００）の１以上の状態（Ｓ１，…，Ｓｎ）を表す、方法。

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