JP2022535339A - 自動化システムを操作する方法および装置、自動化システム、およびコンピュータプログラム製品 - Google Patents

Abstract

自動化システムを操作する方法であって、当該システムは、受信した制御データの機能としてアクションを実行する被制御装置と、システムデータを受信し、受信したシステムデータの機能として被制御装置を制御するための制御データを生成する第１の制御装置と、入力データを受信し、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムに従って入力データの機能として出力データを生成する第２の制御装置と、を備えている。当該方法は、システムデータを入力データとして受信したとき、第２の制御装置が、第１の制御装置によって生成された制御データと所定の類似度で類似した出力データを生成するように、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムを適応させることを、備える。コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）は、ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを含む。

Description

本開示は、自動化システム（たとえば、工場の自動化システム、産業ネットワーク、相互作用するフィールド装置など）を操作する方法、装置、およびコンピュータプログラム製品に関する。さらに、自動化されたシステムおよび相互作用する装置のネットワークが、開示される。特に、自動化システムにおける制御装置の更新または交換の側面が、考慮されている。

自動化システムは、自動化システムの制御装置から受信した制御データの機能として、タスクを実行するための制御装置を、備えることができる。制御装置を交換および／または更新することが、望ましいことがある。しかし、制御装置の正確な機能がわからない場合、制御装置の交換および／または更新は困難でありえる。したがって、制御装置の交換および／または更新を容易にすることが望まれる。

ＵＳ ５，５３０，８６７は、自己プログラミングのためのソフトウェアを、開示している。自己プログラミングは、入力データ、制御データ等を含むパラメータに、基づいている。さらに、ＵＳ ２０１２／００２３０５４Ａｌは、機械により処理可能なプロセスモデルを作成するための方法および装置を、開示している。

ＵＳ ６１４５１１５Ａは、第１の装置と同じ機能を持たせるために、第１の装置の機能を第２の装置に複製することを、開示している。ＣＰＵは、予め決定された入力データを、第２の装置と第１の装置の両方に供給する。特定の入力データに対応する出力データを生成するための複数の論理候補は、候補としてハードディスクに格納されている。ＣＰＵは候補を選択し、これが、第２の装置と第１の装置により生成される両方の出力データを、候補の内におけるすべての供給される入力データに対して、互いに同一にする。

本発明の１つの目的は、自動化システムを操作するための改良された方法を、提供することである。別の目的は、自動化システムを操作するための改良されたシステムを、提供することである。更なる目的は、改良された機械制御装置を、提供することである。

第１の側面によれば、自動化システムを操作する方法が、提供される。当該システムは、第１の制御装置と、被制御装置と、第２の制御装置とを備える。ここで、被制御装置は、受信した制御データの機能として動作を実行するように、実装されており、第１の制御装置は、システムデータを受信し、受信したシステムデータの機能として被制御装置を制御するための制御データを生成する、ように実装されており、第２の制御装置は、入力データを受信し、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムに従って、入力データの機能として出力データを生成する、ように実装されている。当該方法は、システムデータを入力データとして受信したとき、第２の制御装置が、第１の制御装置によって生成された制御データと所定の類似度で類似する出力データを生成するように、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムを適応させることを、備える。ここで、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを、含む。

第１の側面の方法に基づいて、第２の制御装置のコンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、第２の制御装置によって生成された出力データが、第１の制御データによって生成された制御データと類似するように、適応されることができる。言い換えれば、第２の制御装置のコンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、第２の制御装置の機能性が、第１の制御装置の機能性と同様であるように、自律的に適応されてもよい。そうすれば、第１の制御装置の正確な機能を知らないにもかかわらず、プログラミングの手間をかけずに、第１の制御装置を、第２の制御装置に置き換えることができる。また、第１の制御装置を第２の制御装置に置き換えることは、オリジナルの第１の制御装置を将来的に改良する場合、および／または、第１の制御装置のプログラミング言語が新しいバージョンと互換性がない場合にも、有利である。

自動化システムは、オートメーションシステム、特にファクトリーオートメーションシステムであってもよい。自動化システムは、フィールド装置などの複数の装置を備えることができる。自動化システムの複数の装置のうちの１つは、例えばフィールド装置やロボットなどの、被制御装置である。被制御装置は、第１の制御装置から受信した制御データに基づいて、アクションやタスクを実行することができる。例えば、被制御装置は、制御データとして受信したレシピに従って、化学物質を混合することができる。

第１の制御装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＰＬＣ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）などであってもよい。また、それは、自動化システムの中央制御装置、および／または、被制御装置に関連する制御装置であってもよい。第１の制御装置は、システムデータを受信することができる。システムデータは、自動化システムに関連するあらゆる種類のデータを含む。特に、それは、自動化システムのアクチュエータおよび／またはセンサからのデータ、構成データ、過去のデータおよび／または現在のデータを、含む。システムデータは、例えば、クラウド、データベース、サーバ、ユーザなどから受信される。システムデータは、第１の制御装置に対するレシピとして、考えることができる。

特に、第１の制御装置は、受信したシステムデータの機能として制御データを生成し、それにより、未知の制御アルゴリズムに従ってシステムデータを制御データにマッピングする。言い換えれば、オペレータが、第１の制御装置が受信したシステムデータから制御データを生成する基となる制御アルゴリズムを知らない可能性があるため、第１の制御装置の正確な機能は、自動化システムのオペレータに少なくとも部分的に未知であり得る。第１の制御装置が外部の製造業者によって製造および／またはプログラムされた場合、および／または、第１の制御装置が古い場合には、制御アルゴリズムは、少なくとも部分的に知られていない可能性がある。いくつかの実施形態では、制御データを生成するために、第１の制御装置によりどのシステムデータが使用されるかさえ不明であるかもしれない。言い換えれば、システムデータの性質および／または内容、および／または、システムデータが第１の制御装置によって使用される程度が不明であるかもしれない。

第１の制御装置の制御アルゴリズムが少なくとも部分的に未知であるため、第１の制御装置を交換および／または更新することは、困難である。特に、第１の制御装置の交換および／または更新には、時間のかかる手動による第１の制御装置の再プログラミングが必要になることがある。

これらの困難を克服するために、第２の制御装置を使用することができる。第２の制御装置は、産業用ＰＣ装置であってもよい。第２の制御装置を、上述した適応の方法ステップを実行するために、使用することができる。詳細には、第２の制御装置は、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムを使用して、入力データから出力データを生成することができる。第２の制御装置は、代替制御装置と考えることができる。

特に、第１の制御装置からの（未知の）制御アルゴリズムと同様の機能を提供するために、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、変更される。すなわち、第１の制御装置が入力データを受け取ったときに、第一の制御装置により生成される制御データと同様の出力データを生成するように、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、適合される。言い換えれば、第１の制御装置および第２の制御装置は、同様の入力を受けたときに、同様の出力を生成することができる。

複雑な制御アルゴリズムと、大量のシステムデータや制御データとに対して、ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムは、好ましい。その場合、マッピングアルゴリズムを決定するために、ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを、用いることができる。第２の制御装置の入力データおよび／または出力データを、学習データとして用いることができる。機械学習アルゴリズムの例は、強化学習アルゴリズムを含む。アルゴリズムは、第２の制御装置による自動化システムに関連する追加データの受信時に、継続的に改善されてもよい。代替的または追加的に、マッピングアルゴリズムは、特定の入力値を対応する出力値にマッピングするテーブル（マッピングテーブル）、または決定ツリーを含んでもよい。

ここでいう「適応」という用語は、マッピングアルゴリズムの内容を変更することを、意味する。特に、アルゴリズム自体（またはアルゴリズムを定義するプログラム）は、適応ステップにおいて、修正および／または開発される。特に、適応ステップは、異なる可能な事前定義されたアルゴリズムの中からの選択を、意味していない。

適応は、入力データと出力データとの間の関係に応じた、制御戦略の構築であり得る。適応は、入力データの性質やその分類の特定を、含むことができる。例えば、自動化システムのプロセスにより作られる製品を決定するレシピデータ、製品を作る機械を制御する制御データ、機械から制御システムに提供される情報を含むフィードバックデータ、および／またはプロセスの分析に使用される情報信号を、区別することができる。第２の制御装置は、例えば、異なるカテゴリーのデータを別々に保存し、それらを互いに独立して分析することで、マッピングアルゴリズムを対応させて適応させる。さらに、第２の制御装置は、異なるデータタイプ間の関係を識別し、それに応じてマッピングアルゴリズムを適応してもよい。

マッピングアルゴリズムを適応させるために、第２の制御装置は、入力データに基づいて、テストされるアクションを実行するエージェントを含むことができる。当該アクションは、例えば、有限個の利用可能なアクションから選択されることができる。第２の制御装置は、エージェントによって入力データに実行されたアクションの結果を監視し、この結果が第１の制御装置の動作、特に制御データと一致するか、または少なくとも同じ方向に進むかどうかを判断する。これらのステップを繰り返すことで、アクションのチェーンを得ることができ、それをマッピングアルゴリズムに実装することができる。ある結果が所望の動作を持たない場合、第２の制御装置は、例えば、期待される動作を持つ最後の結果に戻ることができる。

特に、第２の制御装置は、入力データおよび／または出力データの変化が発生するかどうかを監視し、それに応じてマッピングアルゴリズムを適応させる。第２の制御装置は、特に、構築されたマッピングアルゴリズムが第１の制御装置の動作と一致しているかどうかを検証するために、開発された、または、適応されたマッピングアルゴリズムを、さらにテストしてもよい。

第２の制御装置が受信する入力データは、第１の制御装置に提供されるシステムデータに、対応し、および／または、それを含んでいてもよい。例えば、制御装置がシステムデータとして５つのパラメータを一貫して受信し、制御データとして７つのパラメータを送信する場合、第２の制御は、このインシデントの繰り返しを監視してもよい。十分に高い所定の信頼性レベルで、すなわち、インシデントが十分な頻度で繰り返されていたとき、第２の制御装置は、５つのパラメータを受信するときには、出力は７つのパラメータでなければならないと結論付け、それに応じてマッピングアルゴリズムを適応させる。

入力データは、第１の制御装置が受信したシステムデータと、同一である必要はない。むしろ、第２の制御装置の入力データは、例えば、自動化システムに関連するあらゆる種類の（現在および過去の）データ、例えば、自動化システムのセンサおよび／またはアクチュエータからのデータ、および潜在的には第１の制御装置からのデータを含むことができる。

入力データ、システムデータ、制御データ、および／または出力データは、任意のタイプのデータ、特にアナログまたはデジタルの入力／出力、データベーストランザクション、モーター制御データなどを含むことができる。

マッピングアルゴリズムは、第１の制御装置のシステムデータおよび／または出力データを知らなくても適応されることができ、第１の制御装置の機能を最適な方法でマッピングすることができる。これは、第１の制御装置のシステムデータおよび／または出力データに関する情報がほとんどない場合、例えば、第１の制御装置がもはや動作していない場合に、特に有利である。第２の制御装置は、第１の制御装置がもはや動作していない場合でも、第１の制御装置をマッピングするように適合させることができる。

コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムの制御アルゴリズムへのマッピングは、例えば、第２の制御装置を用いて、自律的に行われてもよい。そうすれば、第２の制御装置を手動でプログラムする必要はない。それにより、プログラミングが容易になり、時間がかからなくなる。さらに、より信頼性の高いマッピングを実現することができる。

特に、ここでの「類似」という単語は、比較されるエンティティが所定の類似度で類似している、ことを意味している。類似度とは、比較されるエンティティがどれだけ似ているか、すなわち、比較されるエンティティがどの程度同一であるか、または異なるかを示す指標と見なすことができる。所定の類似度は、例えば、出力データと制御データの値の差が常に５％以下であれば、出力データと制御データが類似していることを示すことができる。あるいは、出力データと制御データが９５％より高い確率で同一であれば、類似しているとみなすことができる。

出力データと制御データとの間の所望の類似性が得られると、第２の制御装置は、第１の制御装置を、確実に置き換えることができる。偶然にも、第２の制御装置は、その後、第１の制御装置と比較して、さらに更新されてもよい。

第２の制御装置は、適合したマッピングアルゴリズムを、自己テストすることができてもよい。これに関連して、第２の制御装置は、第２の制御装置からの出力データが制御データと一致するかどうかを検証することを含む、類似性チェックを実行してもよい。不一致がある場合、第２の制御装置は、より多くの情報を収集し（例えば、より多くの入力データを受信することにより）、追加の情報に基づいてマッピングアルゴリズムを修正し、および／または、さらなる監視のために不一致情報を保存してもよい。不一致が１回しか発生しない場合は、エラーとしてマークすることができる。複数回発生する場合は、マッピングアルゴリズムを修正することができる。

一実施の形態によれば、本方法は、第１の制御装置によって受信されるシステムデータと、第１の制御装置によって生成された対応する制御データとを監視することを、さらに備える。

第２の制御装置を、監視ステップを実行するために使用することができる。特に、第１の態様による方法は、システムデータおよび対応する制御データを、第２の制御装置によって観察および／または収集し、特に受信する監視ステップを備える。監視は、システムデータおよび／または制御データについての、メタデータを受信することも含むことができる。コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、収集されたシステムデータおよび制御データに基づいて、自律的に適応または更新されることができる。

さらなる実施の形態によれば、システムデータと生成された制御データの複数の組み合わせを用いて、監視および／または適応のステップを繰り返し実行する。

特に、出力データと制御データの間に所望の類似性が得られるまで、監視と適応のステップが繰り返される。監視と適応のステップを繰り返し実行することは、第１の制御装置の制御アルゴリズムを最適にマッピングするために、コンピュータ実装したマッピングアルゴリズムを最適化する、学習プロセスと見なすことができる。

さらなる実施の形態によると、監視と適応のステップは、自動化システムの運用段階で実行される。

特に、監視と適応のステップは、実際のシステムデータと、自動化システムの操作にも使用される制御データとを使用して、実行される。コンピュータ実装したマッピングアルゴリズムは、自動化システムが動作している間（運用段階）に、動的に適応させることができる。これは、自動化システムを停止することなく、および、自動化システムの動作に干渉することなく、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムを開発することができるので、有利である。具体的には、最初の制御装置が交換されても、自動化システムを中断する必要がない。

さらなる実施の形態によれば、適応させるステップは、類似度を決定するために、同じ受信したシステムデータの機能として、第１の制御装置によって生成された制御データと、第２の制御装置によって生成された出力データとを比較することを含む。

特に、類似度は、同じシステムデータに基づいて、第１および第２の制御装置によってそれぞれ決定された、制御データおよび出力データを比較することによって、決定される。この比較は、第２の制御データ自体が行ってもよいし、自動化システムの外部比較装置が行ってもよい。

さらなる実施の形態によれば、第１の側面による方法は、類似度が所定の上限閾値よりも大きい場合に、第１の制御装置を第２の制御装置で置き換えることと、任意に第１の制御装置を非活性化することと、をさらに備える。

特に、出力データと制御データとの間の所望の類似性は、類似度が所定の上限閾値よりも大きいときに、得られる。例えば、所定の上限閾値は、制御データと出力データとの間の９９％の類似度とすることができる。

さらなる実施の形態によると、本方法は、類似度が所定の下限閾値よりも小さい場合、追加の入力データの取得を開始すること、および／または、決定された類似度をデータベースに格納すること、をさらに備えていてもよい。

特に、決定された類似性が所定の下限閾値よりも低い（例えば、８０％よりも低い）とき、第２の制御装置は、マッピングアルゴリズムが第１の制御装置を十分にマッピングしていないと、判断してもよい。この場合、第２の制御装置は、例えば、追加の入力データに基づいてマッピングアルゴリズムを修正するために、追加の入力データの取得を要求および／または開始してもよい。さらに、第２の制御装置は、さらなる参照のために、決定された類似度をデータベースに格納してもよい。いくつかの実施の形態では、所定のミスマッチが一度だけ発生した場合、それをエラーとしてマークすることができる。複数回発生した場合は、マッピングアルゴリズムを修正することができる。

なお、所定の上限閾値と所定の下限閾値とは、互いに等しくてもよい。さらに、いくつかの実施形の態では、類似度は、出力データが制御データと一致する場合（類似度１００％）と、出力データが制御データと一致しない場合（類似度０％）とのみを、区別してもよい。

さらなる実施の形態によれば、類似度を判定することは、同じシステムデータを受信／入力する場合に、第１の制御装置が生成する制御データと第２の制御装置が生成する出力データの一致を、統計的に評価することを含む。

具体的には、制御データと出力データとの比較結果を推定し、類似度を判定する。

さらなる実施の形態によれば、第１の局面による方法は、第１の制御装置によって生成された制御データと、第２の制御装置によって生成された出力データとが、自動化システムの所定の数の、特に連続した制御サイクルにおいて、一致する場合、第１の制御装置を第２の制御装置に置き換えること、をさらに備える。

さらなる実施の形態によると、被制御装置は、フィールドデバイス、生産ユニット、および/またはロボットを、備える。

さらなる実施の形態によれば、システムデータは、自動化システム内のセンサ装置によって取得される、センサデータである。

センサーデバイスは、温度、圧力、速度などのパラメータを感知し、それに応じてシステムデータを生成することができる。センサーデバイスは、被制御装置のパラメータを感知するために、被制御装置の隣に配置されることができる。この場合、第１の制御装置は、被制御装置のセンサデータに基づいて、制御データを提供する。

さらなる実施の形態によれば、自動化システムは、第１の制御装置に設定データを提供するデータベース装置を、さらに備え、第１の制御装置は、設定データを受信し、受信したシステムデータおよび設定データの機能として、制御データを生成するように、さらに実装されており、第２の制御装置を適応させることは、システムデータおよび設定データを、第２の制御装置への入力データとして、入力すること、を含む。

第１の制御装置は、システムデータと設定データとの両方に基づいて、制御データを生成してもよい。したがって、コンピュータ実装されたマップピングアルゴリズムは、システムデータおよび設定データ（共に入力データを形成する）と、第１の制御装置が生成する制御データとに基づいて、適応される。

さらなる実施の形態によれば、システムデータ、設定データ、および／または制御データは、複数のアナログ信号および／またはデジタル信号で各々表される。

第２の側面によれば、機械制御装置が提供される。機械制御装置は、入力データを受信し、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムに従って、入力データの機能として、出力データを生成し、機械制御装置が、システムデータを入力データとして受信した際に、第１の制御装置によって生成された制御データと所定の類似度で類似する出力データを生成するように、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムを適応させる、ように実装される。ここで、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを、含む。

機械制御装置は、先に説明した第２の制御装置に対応していてもよい。特に、第２の側面による機械制御装置は、第１の側面による方法または第１の側面の任意の実施の形態による方法において、第２の制御装置として使用されるように構成される。

第２の制御装置を参照して説明した特徴は、第２の側面による機械制御装置に、同様に適用する。

第３の側面によれば、自動化システムを操作するオペレーティングシステムが提供される。自動化システムは、受信した制御データの機能としてアクションを実行するように実装された制御デバイスと、システムデータを受信し、受信したシステムデータの機能として被制御装置を制御するための制御データを生成するように実装された第１の制御装置と、を備える。

オペレーティングシステムは、第２の側面による機械制御装置を、さらに備える。ここで、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムは、ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを、含む。

特に、オペレーティングシステムは、入力データを受信し、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムに従って入力データの機能として出力データを生成するように実装された第２の制御デバイスと、第１の制御装置が受信したシステムデータと、第１の制御装置が生成した対応する制御データを監視する監視装置と、入力データとしてシステムデータを受信する際、第２の制御装置が、第１の制御装置によって生成された制御データと所定の類似度で類似した出力データを生成するように、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズムを適応させる適応装置とを、さらに備える。

監視装置および／または適応装置は、第２の制御装置の一部とすることができる。第３の側面によるオペレーティングシステムは、第１の側面またはその実施形態による方法を実施するために、使用されることができる。

第１の側面による方法を参照して説明した実施の形態および特徴は、第３の側面によるシステムにも準用される。

第４の側面によると、コンピュータプログラム製品が提供される。コンピュータプログラム製品は、機械可読命令を実行することに応答して、１以上の処理装置を含む計算システムに、第１の側面による方法またはその実施の形態による方法を実行させる、特に自動化システムを操作するための上述の方法および機能を実行させる、コンピュータ可読命令を含む。

実施の形態において、コンピュータプログラム製品は、少なくとも１つの制御コンピュータ上で実行されたときに、コンピュータ化された制御装置によって上述の方法および機能を実行するためのプログラムコードを、備える。コンピュータプログラム手段のようなコンピュータプログラム製品は、メモリカード、ＵＳＢスティック、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤとして具現化されてもよいし、ネットワーク内のサーバからダウンロードされ得るファイルとして具現化されてもよい。例えば、そのようなファイルは、コンピュータプログラム製品を備えるファイルを無線通信ネットワークから転送することによって、提供されてもよい。

本発明のさらに可能な実装または代替的な解決策には、本明細書で明示的に言及されていない、実施の形態に関して上述または下述される特徴の、組み合わせも含む。また、当業者は、本発明の最も基本的な形態に、個々のまたは分離された側面および特徴を追加してもよい。

本発明のさらなる実施の形態、特徴、および利点は、添付の図面と併せて考慮した後述の説明および従属請求項から明らかになる。

自動化システムの実施の形態を示す。 第１の実施の形態に係る自動化システムを操作する方法を示す。 第２の実施の形態に係る自動化システムを操作する方法を示す。 置換された制御装置を有する自動化システムを示す。

図において、別途示されていない限り、同様の参照数字は、同様のまたは機能的に同等の要素を示している。

図１は、自動化システム１の実施の形態を示す。自動化システム１は、ファクトリーオートメーションシステムである。自動化システム１は、第１の制御装置２と、被制御装置３と、第２の制御装置４とを、備えている。自動化システム１は、図１には示されていない、複数のフィールドデバイスを、さらに備える。

被制御装置３は、ロボットアームである。被制御装置３は、第１の制御装置２によって、制御される。詳しくは、第１の制御装置２は、サーバ（図示せず）から、システムデータＳＤを受信する。ここで、システムデータＳＤは、ボトルにキャップをねじ込む方法についての指示である。

第１の制御装置２は、例えば制御アルゴリズム５を用いて、システムデータＳＤに基づいて、制御データＣＤを生成する、ＰＬＣである。制御データＣＤは、被制御機器３に対するシステムデータＳＤの適応である。言い換えれば、ボトルにキャップを実際にねじ込むために、制御データＣＤは、実行すべきアクションについて、被制御装置３に対する指示を、含んでいる。被制御装置３は、第１の制御装置２から受信した制御データＣＤの機能として、アクションを実行する。

図１の例では、第１の制御装置２はかなり古く、アップデイトする必要がある。しかし、これは、元々は外部のメーカによってプログラムされたものであり、自動化システム１のユーザは、第１の制御装置２、特に制御アルゴリズム５がどのように動作するかについての詳細を知らない。

古い第１の制御装置２を更新するために、第１の制御装置２を第２の制御装置４に置き換えて、希望に応じて更新することができる。第１の制御装置２を第２の制御装置４に置き換えるためには、第２の制御装置４が、第１の制御装置２の機能を同様に確実に実行できる必要がある。

第２の制御装置４は、第１の制御装置２の入出力に着脱可能に接続されており、それにより、第１の制御装置２が生成したシステムデータＳＤおよび対応する制御データＣＤを監視することができる。第２の制御装置４は、ここではＩＰＣ（Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ ＰＣ）である。第２の制御装置４は、入力データＩＤから出力データＯＤを生成する、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６を備えている。一例として、入力データＩＤは、ここでは、システムデータＳＤを含み、さらに、自動化システム１に関する追加データ、例えば、自動化システム１のセンサおよび／またはアクチュエータから受信したデータを含む。コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６については、以下でさらに説明する。

図１の自動化システム１は、自動化システムを操作する方法に従って、操作されることができる。そのような方法の一例を図２に示す。詳細には、図２は、自動化システム１を操作する方法を示している。

促進ステップＳｉでは、第１の制御装置２が受信したシステムデータＳＤと、第１の制御装置２が生成した対応する制御データＣＤとが監視される。この監視は、ここでは、ＩＰＣ４によって行われる。当該監視することは、大量のシステムデータＳＤおよび対応する制御データＣＤを収集すること、からなる。当該監視することは、自動化システム１、特に第１の制御装置２および被制御装置３が動作している間に、行われる。モニタリングされたデータＳＤ，ＣＤは、したがって、「実際の」操作データである。

ステップＳ１では、ＩＰＣ２は、監視システムデータＳＤと対応する制御データＣＤとを含む、データテーブルを記憶する。このような監視テーブルの一例を、表１に示す。表１において、システムデータＳＤは、３つの入力パラメータＩＮＩ，ＩＮ２，ＩＮ３を含み、制御データＣＤは、入力（システムデータＳＤ）ＩＮＩ，ＩＮ２，ＩＮ３に対して、第１の制御装置２が制御データＣＤとして生成した、３つの出力パラメータＯＵＴ１，ＯＵＴ２，ＯＵＴ３を含む。

ステップＳ２では、ＩＰＣ４のコンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６は、システムデータＳＤを入力データＩＤとして受け取ると、ＩＰＣ４が、第１の制御装置２によって生成された制御データＣＤと所定の類似度で類似する出力データＯＤを生成する、ように適合される。図１および図２の例では、ステップＳ２はＩＰＣ４によって実行される。

ステップＳ２は、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６を制御アルゴリズム５にマッピングする、学習ステップに相当する。詳細には、２つのアルゴリズム５，６の最終的な内容および使用されるプログラミング言語は、必ずしも同じではない。しかし、同じ入力（システムデータＳＤ、入力データＩＤ）に基づいて、同じ出力（制御データＣＤ、出力データＯＤ）を生成するはずである。

コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６は、ここでは、機械学習アルゴリズムである。コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６は、格納された監視テーブルから学習し、それに応じて自律的に適応または更新する。コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６は、システムデータＳＤと制御データＣＤとの間の関係に応じて、適応される。

例えば、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６の適応は、どの入力値ＩＮＩ～ＩＮ３がどの出力値ＯＵＴ１～ＯＵＴ３と相関しているか、またはその逆であるかを、検出することに基づいている。

例えば、ＩＮ２を変更するとＯＵＴ２、ＯＵＴ３も変更されるため、ＩＮ２の値はＯＵＴ２、ＯＵＴ３と相関しており、以下の監視テーブル（表２）のようになっている。

ここで、所定の類似度は、出力データＯＤと制御データＣＤが９５％の確率で等しいときに、達成される。所定の類似度が達成されると、ＩＰＣ４は、図４に示すように、第１の制御装置２を置き換え、その機能を引き継ぐことができる。詳細には、ＩＰＣ４は、次に、システムデータＳＤを入力データＩＤとして受け取り、トレインにングされたコンピュータ実装のマッピングアルゴリズム６を用いて、制御データＣＤを出力データＯＤとして生成する。そして、ＩＰＣ４が生成した制御データＣＤは、ロボット３に送信される。

このようにして、理解できるように、古い第１の制御装置２を、より新しい、理解可能な制御装置４に置き換えることができるので、より簡単に更新することができる。

図３は、図１の自動化システム１を操作する、さらなる方法を示している。すでに説明したステップＳ１およびＳ２に加えて、図３に示す方法は、ステップＳ３～Ｓ５をさらに備えている。ステップＳ３～Ｓ５により、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６のテストを行うことができる。このテストは、第２の制御装置４によって実行される可能性がある。

ステップＳ３では、同一のシステムデータＳＤを入力として、ＩＰＣ４と第１の制御装置２がそれぞれ生成した出力データＯＤと制御データＣＤとの間の類似度を、判定する。類似度の判定は、第１の制御装置２によって生成された制御データＣＤと、ＩＰＣ４によって生成された出力データＯＤとを、同一のシステムデータＳＤの機能として、比較することを含む。ステップＳ３の比較は、ここではＩＰＣ４自身によって実施される。

ステップＳ４では、ステップＳ３で決定された類似度を、ＩＰＣ４が事前に設定した、またはユーザが提供した、所定の閾値と比較する。一例として、ここでの所定の閾値は、９９％の類似度を必要とする。

類似度が所定の閾値よりも大きい場合（ステップＳ４で「はい」）、ＩＰＣ４のコンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム６が検証され、第１の制御装置２は、ＩＰＣ４に置き換えられる。既に接続されているＩＰＣ４が、制御機能のスムーズな移行を許すので、自動化システム１の動作を停止することなく、第１の制御装置を除去する。ステップＳ５の結果として、交換された制御装置２を有する図４の自動化システム１’が得られる。

類似度が所定の閾値よりも大きくない場合（ステップＳ４で「いいえ」）、類似度が所定の閾値よりも大きくなるまで（ステップＳ４で「はい」）、あるいはエラーに気づくまで、既述のステップＳ２～Ｓ４が繰り返される。

本発明を好ましい実施の形態に従って説明してきたが、すべての実施の形態において変更が可能であることは、当業者にとって明らかである。例えば、第１の制御装置２は、設定データも受信してもよく、これに基づいて、制御データＣＤを決定する。この場合、適応ステップＳ２では、システムデータＳＤおよび設定データが入力データとして用いられる。

また、被制御機器３は、フィールド装置などであってもよい。また、コンピュータ実装されるマッピングアルゴリズム６は、機械学習アルゴリズムの代わりに、マッピングテーブルまたは決定木を含むことも可能である。図３を参照して説明した以外のテスト方法も可能であり、例えば、自動化システム１の所定数の連続したサイクルにおいて、制御データＣＤと出力データＯＤが一致するかどうかを観察する。入力ＩＮ１～ＩＮ３および出力ＯＵＴ１～ＯＵＴ３の数を、変化させることも可能である。

説明した例では、システムデータＳＤが第２の制御装置４に知られているが、第１の制御装置２に入力されるシステムデータＳＤを知らなくても、マッピングアルゴリズム６を適応させることも可能である。例えば、第２の制御装置４の入力データＩＤは、自動化システム１に関連する任意の過去／現在のデータを含むことができる。

１ 自動化システム
１’ 自動化システム
２ 第１の制御装置
３ 被制御装置
４ 第２の制御装置
５ 制御アルゴリズム
６ コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム
ＣＤ 制御データ
ＩＤ 入力データ
ＯＤ 出力データ
ＳＤ システムデータ
Ｓｉ～Ｓ５ 方法のステップ

Claims (15)

1. 第１の制御装置（２）、被制御装置（３）、および第２の制御装置（４）を備える、自動化されたシステム（ｌ）を操作する方法であって、
   ここで、
   前記被制御装置（３）は、
   受信した制御データ（ＣＤ）の機能として、アクションを実行するように、実装されており、
   前記第１の制御装置（２）は、
   システムデータ（ＳＤ）を受信し、受信した前記システムデータ（ＳＤ）の機能として、前記被制御装置（３）を制御する制御データ（ＣＤ）を生成するように、実装されており、
   前記第２の制御装置（４）は、
   入力データ（ＩＤ）を受信し、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）に従って、前記入力データ（ＩＤ）の機能として、出力データ（ＯＤ）を生成するように、実装されており、
   前記方法は、
   前記第２の制御装置（４）が、前記システムデータ（ＳＤ）を前記入力データ（ＩＤ）として受け取ったときに、前記第１の制御装置（２）によって生成された前記制御データ（ＣＤ）と所定の類似度で類似する前記出力データ（ＯＤ）を生成するように、前記コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）を適応させること（Ｓ２）を、備えており、
   前記コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）は、
   ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを含む、
   方法。
2. 前記第１の制御装置（２）によって受信された前記システムデータ（ＳＤ）、および／または、前記第１の制御装置（２）によって生成された対応する前記制御データ（ＣＤ）を監視すること（Ｓ１）を、さらに備えている、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記監視することのステップおよび／または前記適応させることのステップは、
   前記システムデータ（ＳＤ）と生成された前記制御データ（ＣＤ）との複数の組み合わせを用いて、繰り返し実行される、
   請求項１または請求項２に記載の方法。
4. 前記監視することのステップおよび前記適応させることのステップは、
   前記自動化システム（１）の操作段階で実行される、
   請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記適応させることのステップは、
   前記類似度を決定する（Ｓ３）ために、前記第１の制御装置（２）によって生成された前記制御データ（ＣＤ）と、前記第２の制御装置（４）によって生成された前記出力データ（ＯＤ）とを、同じ受信した前記システムデータ（ＳＤ）の機能として、比較することを含む、
   請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記類似度が、所定の上限閾値よりも大きい場合、前記第１の制御装置（２）を前記第２の制御装置（４）で置換し（Ｓ５）、および、任意に、前記第１の制御装置（２）を非活性化すること、および／または、
   前記類似度が、所定の下限閾値よりも小さい場合、追加の入力データ（ＩＤ）の取得を開始し、および／または、決定された前記類似度をデータベースに格納すること、をさらに備える、
   請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の方法。
7. 前記類似度を決定することは、
   同じ前記システムデータ（ＳＤ）を受信／入力する場合、前記第１の制御装置（２）により生成される前記制御データ（ＣＤ）と、前記第２の制御装置（４）により生成される前記出力データ（ＯＤ）との一致を、統計的に評価することを含む、
   請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記自動化システム（ｌ）の所定の数、特に連続した制御サイクルに対して、前記第１の制御装置（２）によって生成された前記制御データ（ＣＤ）と、前記第２の制御装置（４）によって生成された前記出力データ（ＯＤ）とが一致する場合、前記第１の制御装置（２）を、前記第２の制御装置（４）で置換することを、さらに含む、
   請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記被制御装置（３）は、
   フィールド装置、生産ユニット、および／またはロボットを備える、
   請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記システムデータ（ＳＤ）は、
    前記自動化システム（ｌ）内のセンサ装置によって取得される、センサデータである、
    請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記自動化システム（ｌ）は、
    前記第１の制御装置（２）のための設定データを提供するためのデータベース装置を、さらに備え、
    前記第１の制御装置（２）は、
    前記設定データを受信し、受信した前記システムデータ（ＳＤ）および前記設定データの機能として、制御データ（ＣＤ）を生成するように、さらに実装されており、
    前記第２の制御装置（４）を適応させることは、
    前記システムデータ（ＳＤ）および前記設定データを、前記入力データ（ＩＤ）として、前記第２の制御装置（４）に入力すること、を含む、
    請求項１乃至請求項１０のいずれか１項に記載の方法。
12. 前記システムデータ（ＳＤ）、前記設定データ、および／または前記制御データ（ＣＤ）は、
    それぞれ、複数のアナログ信号および／またはデジタル信号で表される、
    請求項１乃至請求項１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 入力データ（ＩＤ）を受信し、コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）に従って、入力データ（ＩＤ）の機能として、出力データ（ＯＤ）を生成し、
    機械制御装置（４）が、前記システムデータ（ＳＤ）を前記入力データ（ＩＤ）として受け取るときに、第１の制御装置（２）によって生成された前記制御データ（ＣＤ）と所定の類似度で類似する前記出力データ（ＯＤ）を生成するように、前記コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）を適応させる、
    ように実装されており、
    前記コンピュータ実装されたマッピングアルゴリズム（６）は、
    ニューラルネットワークアルゴリズムおよび／または機械学習アルゴリズムを、含む、
    機械制御装置（４）。
14. 自動化システムを操作する操作システムであって、
    前記自動化システムは、
    受信した制御データ（ＣＤ）の機能として、アクションを実行するように実装された、被制御装置（３）と、
    システムデータ（ＳＤ）を受信し、受信した前記システムデータ（ＳＤ）の機能として、前記被制御装置（３）を制御するための前記制御データ（ＣＤ）を生成するように実装された、第１の制御装置（２）とを、備え、
    前記操作システムは、
    請求項１３に記載の機械制御装置（４）を、備えている、
    操作システム。
15. 機械読取可能な命令を実行することに応答して、１以上の処理装置を含む計算システムに、請求項１乃至請求項１２の何れか１項に記載の方法を実行させる、前記機械読取可能な命令を含む、
    コンピュータプログラム製品。

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