JP2024507114A - 資産挙動モデリング - Google Patents

Abstract

本明細書で説明される様々な実施形態は、資産挙動モデリングを提供することに関する。この点に関して、資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求が受信される。要求に応答して、モデルは、資産に関連付けられたセンサデータ、及び資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて実行される。モデルは、１つ以上の資産インサイトを提供するために、資産の予測された資産挙動を表す。更に、要求に応答して、１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションが実行される。

Description

関連出願の相互参照
本出願は、「ＡＳＳＥＴ ＢＥＨＡＶＩＯＲ ＭＯＤＥＬＩＮＧ」と題され、２０２１年２月１２日に出願された米国仮特許出願第６３／１４８，９８０号の利益を主張し、その全体は、参照により本明細書に組み込まれる。

本開示は、概して、資産挙動をモデル化することに関し、より詳細には、資産についてのセンサデータを使用して資産挙動をモデル化することに関する。

資産の資産設定は、一般に、ユーザの知識又は書面による指示に基づいてユーザによって構成される。例えば、エアハンドラユニットのファン制御設定は、一般に、エアハンドラユニットに関するユーザの知識又は書面による指示に基づいてユーザによって構成される。しかしながら、資産に関するユーザ知識又は書面による指示に基づいて構成された資産設定は、一般に、資産の非効率性及び／又はパフォーマンスの低下をもたらす。

本明細書に記載される主題のいくつかの実施形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明に記載される。主題の他の特徴、態様、及び利点は、説明、図面、及び特許請求の範囲から明らかになるであろう。

一実施形態では、本システムは、１つ以上のプロセッサと、メモリと、メモリに記憶された１つ以上のプログラムとを備える。１つ以上のプログラムは、資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求を受信するように構成された命令を含む。要求は、資産の識別情報を示す資産識別子を含む。要求に応答して、１つ以上の資産インサイトを提供するための資産の予測される資産挙動を表すモデルは、資産に関連付けられたセンサデータ、及び資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて実行される。加えて、１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションが実行される。

別の実施形態では、方法は、１つ以上のプロセッサ及びメモリを有するデバイスにおいて、資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求を受信することを含む。要求は、資産の識別情報を示す資産識別子を含む。要求に応答して、方法は、資産に関連付けられたセンサデータ、及び資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、資産の予測された資産挙動を表すモデルを実行して、１つ以上の資産インサイトを提供することを含む。加えて、要求に応答して、方法は、１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションを実行することを含む。

更に別の実施形態では、非一時的コンピュータ可読記憶媒体は、デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行される１つ以上のプログラムを含む。１つ以上のプログラムは、命令を含み、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、デバイスに、資産に関連する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求を受信させる。要求は、資産の識別情報を示す資産識別子を含む。要求に応答して、１つ以上のプログラムは命令を含み、命令は、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、デバイスに、資産に関連付けられたセンサデータ、及び資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、資産の予測された資産挙動を表すモデルを実行させて、１つ以上の資産インサイトを提供する。加えて、要求に応答して、１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、デバイスに、１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションを実行させる命令を含む。

図示の実施形態の説明は、添付の図面と併せて読むことができる。図の簡略化及び明確化のために、図面に示される要素は必ずしも縮尺どおりに描かれていないことが理解されよう。例えば、要素のうちのいくつかの寸法は、他の要素に対して誇張されている。本開示の教示を組み込む実施形態は、本明細書に提示される図に関連して示され、説明される。
本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、例示的なネットワーク化コンピューティングシステム環境を図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、ネットワーク化されたコンピューティングシステムのＩｏＴプラットフォームのフレームワークの概略ブロック図を図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、例示的な環境を提供するシステムを図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、例示的な環境を提供する別のシステムを図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、例示的なコンピューティングデバイスを図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、例示的な環境を提供する更に別のシステムを図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、センサデータ及び資産シナリオデータに基づいて資産挙動モデリングを促進するためのシステムを図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、ファン消費パターンに関連付けられた例示的グラフを図示する。 本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、資産挙動モデリングを提供するためのフロー図を図示する。

ここで、実施形態を詳細に参照し、その例を添付の図面に示す。以下の詳細な説明には、様々な説明する実施形態の完全な理解を可能にするために、多数の具体的な詳細が記載されている。しかしながら、様々な説明する実施形態は、これらの具体的な詳細なしで実施され得ることが当業者には明白になるであろう。他の例では、実施形態の態様を不必要に不明瞭にしないように、周知の方法、手順、コンポーネント、回路、及びネットワークは詳細に説明されていない。「又は」という用語は、別様に示唆されない限り、代替的及び連言的な意味の両方で本明細書にて使用される。「図示の」、「例」、及び「例示的な」という用語は、品質レベルの指示のない例として使用される。同様の数字は、全体を通して同様の要素を指す。

語句「ある実施形態では」、「一実施形態では」、「一実施形態によると」及び同様の語句は、その語句に続く特定の特徴、構造又は特性が、本開示の少なくとも１つの実施形態に含まれ得ること、及び本開示の２つ以上の実施形態に含まれ得る（重要なことには、かかる語句は必ずしも同じ実施形態に言及しない）ことを一般に意味する。

「例示的な」という単語は、実施例、事例、又は図例としての役割を果たすことを意味するように、本明細書にて使用される。「例示的な」として本明細書に記載する任意の実装形態は、必ずしも他の実装形態よりも好ましい又は有利であると解釈されるものではない。

本明細書が、あるコンポーネント又は特徴が、「含むことできる（can）」、「含まれてもよい（may）」、「含み得る（could）」、「含むべきである（should）、「含むであろう（would）」、「好ましくは（preferably）含む」、「場合により（possibly）含む」、「典型的には（typically）含む」、「任意選択的に（optionally）含む」、「例えば（for example）含む」、「多くの場合（often）含む」又は「含むかもしれない（might）」（又は他のかかる言語）、あるいはある特性を有することを提示する場合、その特定のコンポーネント又は特徴は、含まれることを必要としないか又はその特性を有することを必要としない。かかるコンポーネント又は特徴は、いくつかの実施形態に任意選択的に含まれ得るか、又は除外され得る。

概して、本開示は、リアルタイムの正確なモデル及び視覚分析を使用して、企業又は組織の持続的なピークパフォーマンスのための合理的でアクショナブルな提案を配信する、企業パフォーマンス管理のための「モノのインターネット」又は「Internet-of-Things、ＩｏＴ」プラットフォームを提供する。ＩｏＴプラットフォームは、企業全体の上から下までのビューを提供し、プロセス、資産、人材、及び安全性のステータスを表示するための、任意のクラウド又はデータセンタ環境において展開するために移植可能な拡張可能プラットフォームである。更に、本開示のＩｏＴプラットフォームは、以下の説明で詳述するように、プロセスデータに対してデジタルツインを実行し、出力をアクショナブルなインサイトに変換するエンドツーエンド能力をサポートする。

資産の資産設定は、一般に、ユーザの知識又は書面による指示に基づいてユーザによって構成される。例えば、エアハンドラユニットのファン制御設定は、一般に、エアハンドラユニットに関するユーザの知識又は書面による指示に基づいてユーザによって構成される。しかしながら、資産に関するユーザ知識又は書面による指示に基づいて構成された資産設定は、一般に、資産の非効率性及び／又はパフォーマンスの低下をもたらす。

いくつかの資産は、いくつかの動作基準を満たすために事前定義された設定を有する。例えば、特定のエアハンドラユニットは、所望の換気レベルを満たすための最小ファン速度設定を有する。したがって、エアハンドラユニットに対するファン速度コマンドが特定の閾値未満である場合、エアハンドラユニットのファンに対するファン速度は、最小限の空気流を維持するために下げられない。最小限の空気交換が規制によって必要とされることが多いが、最小ファン速度設定は、誤って構成されたり、誤用されたりすることが多い。したがって、最小ファン速度設定が高く設定されることが多く、エアハンドラユニットのエネルギー消費の増加をもたらす。

一般に、エアハンドラユニットの技術者は、エアハンドラユニットに関連付けられたデータを分析して、最小ファン速度閾値をリセットすること、又は最小ファン速度閾値をオフにすることの可能なエネルギー節約を理解及び／又は評価する。しかしながら、エアハンドラユニットの空気質及び効率に最適なエアハンドラユニットのファン速度設定を決定することは一般的に困難である。

したがって、これら及び／又は他の問題に対処するために、資産挙動モデリングが提供されて、１つ以上の資産に関する１つ以上の資産インサイトが提供される。本明細書で説明する様々な実施形態は、資産についての１つ以上のインサイトを決定するために、予想される資産挙動を表すモデルを使用して、資産について収集されたセンサデータを分析することに関する。例えば、例示的な実施形態では、エアハンドラユニットのファンについて収集されたファンデータは、エアハンドラユニットについての１つ以上のファン設定（例えば、最小ファン速度）を決定するために、予想されるファン挙動を表すモデルを使用して分析される。特定の実施形態では、ファン挙動は、観察されたファン速度コマンド及びファンの電力需要からモデル化される。特定の実施形態では、１つ以上のセンサ（例えば、１つ以上の空気質センサ、１つ以上の湿度センサ、１つ以上の温度センサ、１つ以上の気流センサなど）からのデータは、モデルによって、例えば、最適な建物環境条件を提供しながら、最小限の強制気流を最適化するために用いられる。様々な実施形態では、資産に関連付けられた１つ以上のセンサからのデータが取り込まれ、クリーニングされ、及び／又は集約されて、資産に関するセンサデータが提供される。更に、様々な実施形態では、センサデータから１つ以上のインサイトが決定され、資産のコスト節減及び／又は効率インサイトが提供される。１つ以上の実施形態によれば、モデルは、資産についての１つ以上のインサイトを決定することを容易にするために、資産についての異なる動作シナリオを用いる。特定の実施形態では、資産の動作シナリオは、１つ以上の資産設定（例えば、最小ファン速度設定）及び資産のコスト節約基準を含む。特定の実施形態では、動作シナリオに関するデータの少なくとも一部は、資産に関する収集されたセンサデータから推測される。追加的又は代替的に、特定の実施形態では、動作シナリオのデータの少なくとも一部は、技術者によって提供される。したがって、１つ以上の実施形態によれば、資産は、資産知識及び／又はモデル化された資産挙動に基づいて微調整されて、資産の１つ以上の構成に関連する１つ以上のインサイトを提供する。

特定の実施形態では、資産に対するアクティブな最小ファン速度設定が分析されて、資産に対する１つ以上の非効率的な設定が決定される。更に、資産に対する潜在的な節約は、資産に対する１つ以上の非効率的な設定が修正される（例えば、オフにされる）資産に対する運用シナリオに基づいて評価される。特定の実施形態は、最小ファン設定は、１つ以上の空気質センサ、１つ以上の湿度センサ、１つ以上の温度センサ、１つ以上の気流センサ、及び／又は１つ以上の他のセンサを介して、資産に関連付けられた空気質の分析に基づいて検証される。資産に関連付けられた調整ゾーンが空気質基準よりも大きい（例えば、空気質が良好である）一実施形態では、資産のための１つ以上のコスト節約（例えば、１つ以上のエネルギー節約）を提供するために、資産のための最適設定が提供される。資産に関連付けられた調整ゾーンが空気質基準未満である（例えば、空気質が悪い）別の実施形態では、空気質を高めるための資産の最適設定が決定される。

このように、本明細書で開示される１つ以上の技法を用いることによって、資産パフォーマンス及び／又は資産効率が最適化される。更に、本明細書に開示される１つ以上の技法を用いることによって、グラフィカルユーザインターフェースに関連付けられた改善された視覚インジケータを介して、資産についての改善されたインサイトがユーザに提供される。例えば、本明細書で開示される１つ以上の技法を用いることにより、従来の技法の能力と比較して、資産に関する追加的な及び／又は改善されたインサイトが達成される。加えて、データ分析に関連付けられた処理システムのパフォーマンスは、本明細書に開示される１つ以上の技法を用いることによって改善される。例えば、コンピューティングリソースの数、ストレージ要件の数、及び／又は資産のインサイトの提供に関連付けられたエラーの数が、本明細書に開示される１つ以上の技術を用いることによって低減される。

図１は、本開示による例示的なネットワーク化コンピューティングシステム環境１００を示す。図１に示されるように、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００は、クラウド層１０５、ネットワーク層１１０、及びエッジ層１１５を含む複数の層で構成されている。以下で更に詳述するように、エッジ１１５のコンポーネントは、ネットワーク１１０を介してクラウド１０５のコンポーネントと通信している。

様々な実施形態では、ネットワーク１１０は、任意の好適なネットワーク又はネットワークの組み合わせであり、クラウド１０５のコンポーネントとの間のデータの通信、及びネットワーク化コンピューティングシステム環境１００内の様々な他のコンポーネント（例えば、エッジ１１５のコンポーネント）間のデータの通信に好適である任意の適切なプロトコルをサポートする。様々な実施形態によれば、ネットワーク１１０は、パブリックネットワーク（例えば、インターネット）、プライベートネットワーク（例えば、組織内のネットワーク）、又はパブリック及び／又はプライベートネットワークの組み合わせを含む。様々な実施形態によれば、ネットワーク１１０は、図１に示される様々なコンポーネント間の通信を行うように構成される。様々な実施形態によれば、ネットワーク１１０は、ネットワークレイアウト内のデバイス及び／又はコンポーネントを接続して、デバイス及び／又はコンポーネント間の通信を可能にする１つ以上のネットワークを含む。例えば、１つ以上の実施形態では、ネットワーク１１０は、インターネット、無線ネットワーク、有線ネットワーク（例えば、イーサネット）、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（Wide Area Network、ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、近距離無線通信（Near Field Communication、ＮＦＣ）、又はネットワークレイアウトの１つ以上のコンポーネント間の通信を提供する任意の他のタイプのネットワークとして実装される。いくつかの実施形態では、ネットワーク１１０は、セルラーネットワーク、衛星、ライセンス無線、又はセルラー、衛星、ライセンス無線、及び／若しくはアンライセンス無線ネットワークの組み合わせを使用して実装される。

クラウド１０５のコンポーネントは、いわゆる「モノのインターネット」又は「ＩｏＴ」プラットフォーム１２５を形成する１つ以上のコンピュータシステム１２０を含む。「ＩｏＴプラットフォーム」は、任意のタイプのインターネット接続デバイスを接続するプラットフォームを記述する任意選択的な用語であり、ＩｏＴプラットフォーム１２５内で使用可能なコンピューティングシステムのタイプを限定するものとして解釈されるべきではないことを諒解されたい。特に、様々な実施形態では、コンピュータシステム１２０は、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００のアプリケーション又はソフトウェアモジュールを記憶し実行するためのメモリを備える、任意のタイプ又は数量の１つ以上のプロセッサ及び１つ以上のデータ記憶デバイスを含む。一実施形態では、プロセッサ及びデータ記憶デバイスは、企業レベルサーバなどのサーバクラスハードウェアで具現化される。例えば、実施形態では、プロセッサ及びデータ記憶デバイスは、任意のタイプのアプリケーションサーバ、通信サーバ、ウェブサーバ、スーパーコンピューティングサーバ、データベースサーバ、ファイルサーバ、メールサーバ、プロキシサーバ、及び／仮想サーバ、又はこれらの組み合わせを備える。更に、１つ以上のプロセッサは、メモリにアクセスし、プロセッサ可読命令を実行するように構成され、プロセッサ可読命令は、プロセッサによって実行されたときに、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００の複数の機能を実行するようにプロセッサを構成する。

コンピュータシステム１２０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５の１つ以上のソフトウェアコンポーネントを更に含む。例えば、１つ以上の実施形態では、コンピュータシステム１２０のソフトウェアコンポーネントは、ネットワーク１１０を通じてユーザデバイス及び／又は他のコンピューティングデバイスと通信するための１つ以上のソフトウェアモジュールを含む。例えば、１つ以上の実施形態では、ソフトウェアコンポーネントは、１つ以上のモジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６を含み、これらは、以下の図２に関して詳述されるように、コンピュータシステム１２０内に／によって記憶され得る（例えば、メモリ上に記憶される）。様々な実施形態によれば、１つ以上のプロセッサは、本開示で説明する様々な方法を実行するときに、１つ以上のモジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６を利用するように構成される。

したがって、１つ以上の実施形態では、コンピュータシステム１２０は、計算及び／又はデータ記憶のためのスケーラブルなリソースを用いてクラウドコンピューティングプラットフォーム（例えば、ＩｏＴプラットフォーム１２５）を実行し、クラウドコンピューティングプラットフォーム上で１つ以上のアプリケーションを実行して、本開示で説明する様々なコンピュータ実装方法を実行してもよい。いくつかの実施形態では、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６のうちのいくつかは、より少ないモジュール、モデル、エンジン、データベース、サービス、及び／又はアプリケーションを形成するように組み合わせられる。いくつかの実施形態では、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６のうちのいくつかは、別個のより多数のモジュール、モデル、エンジン、データベース、サービス、及び／又はアプリケーションに分離される。いくつかの実施形態では、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６のうちのいくつかが削除され、他のものが追加される。

コンピュータシステム１２０は、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００の他のコンポーネント（例えば、エッジ１１５のコンポーネント）からネットワーク１１０を介してデータを受信するように構成される。コンピュータシステム１２０は、受信したデータを利用して結果を生成するように更に構成される。様々な実施形態によれば、結果を示す情報は、ネットワーク１１０上でユーザコンピューティングデバイスを介してユーザに送信される。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１２０は、受信されたデータ及び／又は結果を示す情報をユーザに提供することを含む１つ以上のサービスを提供するサーバシステムである。様々な実施形態によれば、コンピュータシステム１２０は、１つ以上のＩｏＴサービスを実装する任意のタイプの会社、組織、又は機関を含むエンティティの一部である。いくつかの例では、エンティティは、ＩｏＴプラットフォームプロバイダである。

エッジ１１５のコンポーネントは、各々が１つ以上のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ及び１つ以上のエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎを含む１つ以上の企業１６０ａ～１６０ｎを含む。例えば、第１の企業１６０ａは、第１のエッジデバイス１６１ａ及び第１のエッジゲートウェイ１６２ａを含み、第２の企業１６０ｂは、第２のエッジデバイス１６１ｂ及び第２のエッジゲートウェイ１６２ｂを含み、第ｎの企業１６０ｎは、第ｎのエッジデバイス１６１ｎ及び第ｎのエッジゲートウェイ１６２ｎを含む。本明細書で使用される場合、企業１６０ａ～１６０ｎは、例えば、会社、部門、建物、製造工場、倉庫、不動産施設、研究所、航空機、宇宙船、自動車、船、ボート、軍用車両、石油及びガス施設、又は任意の数のローカルデバイスを含む任意の他のタイプのエンティティ、施設、及び／又は車両など、任意のタイプのエンティティ、施設、又は車両を表す。

様々な実施形態によれば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、企業１６０ａ～１６０ｎ内で使用され得る様々な異なるタイプのデバイスのいずれかを表す。エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、ネットワーク１１０にアクセスするように構成されるか、又はエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎを介してなど、ネットワーク１１０を通じて他のデバイスによってアクセスされる任意のタイプのデバイスである。様々な実施形態によれば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、任意のタイプのネットワーク接続（例えば、インターネット接続）デバイスを含む「ＩｏＴデバイス」である。例えば、１つ以上の実施形態では、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、センサ（例えば、１つ以上の空気質センサ、１つ以上の湿度センサ、１つ以上の温度センサ、１つ以上の気流センサ、及び／又は１つ以上の他のセンサ）、エアハンドラユニット、ファン、アクチュエータ、プロセッサ、コンピュータ、バルブ、ポンプ、ダクト、車両コンポーネント、カメラ、ディスプレイ、ドア、窓、セキュリティコンポーネント、ＨＶＡＣコンポーネント、工場設備、及び／又は情報を収集、送信、及び／又は受信するためにネットワーク１１０に接続される任意の他のデバイスを含む。各エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、それぞれのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎを選択的に制御するため、及び／又はネットワーク１１０を介してエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎとクラウド１０５との間で情報を送信／受信するための１つ以上のコントローラを含むか、又は他の方法でそれらと通信する。図２を参照すると、１つ以上の実施形態では、エッジ１１５は、各企業１６１ａ～１６１ｎの運用技術（operational technology、ＯＴ）システム１６３ａ～１６３ｎ及び情報技術（information technology、ＩＴ）アプリケーション１６４ａ～１６４ｎを含む。ＯＴシステム１６３ａ～１６３ｎは、産業機器（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）、資産、プロセス、及び／又はイベントの直接監視及び／又は制御を通じて、変化を検出及び／又は生じさせるためのハードウェア及びソフトウェアを含む。ＩＴアプリケーション１６４ａ～１６４ｎは、組織全体及び組織間でのデータの生成、管理、記憶、及び配信のためのネットワーク、記憶、及びコンピューティングリソースを含む。

エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、ネットワーク１１０を介したエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎとクラウド１０５との間の通信を容易にするためのデバイスを含む。例えば、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎと通信し、ネットワーク１１０を介してクラウド１０５と通信するための１つ以上の通信インターフェースを含む。様々な実施形態によれば、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎの通信インターフェースは、１つ以上のセルラー無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、近距離通信無線、イーサネット、又は情報を送信及び受信するための他の適切な通信デバイスを含む。様々な実施形態によれば、ネットワーク１１０を介してエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ、ゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎ、及びクラウド１０５の間に複数の形態の通信を提供するために、複数の通信インターフェースが各ゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎに含まれる。例えば、１つ以上の実施形態では、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ及び／又はネットワーク１１０との通信は、無線通信（例えば、ＷｉＦｉ、無線通信など）及び／若しくは有線データ接続（例えば、ユニバーサルシリアルバス、オンボード診断システムなど）又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、電気通信ネットワーク、データネットワーク、若しくは任意の他のタイプのネットワークなどの他の通信モードを通じて達成される。

様々な実施形態によれば、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、プログラム命令を記憶し実行してデータ処理を容易にするためのプロセッサ及びメモリも含む。例えば、１つ以上の実施形態では、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからデータを受信し、データをクラウド１０５に送信する前にデータを処理するように構成される。したがって、１つ以上の実施形態では、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、データ処理サービス及び／又は本開示の他のサービス若しくは方法を提供するための１つ以上のソフトウェアモジュール又はコンポーネントを含む。図２を参照すると、各エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、エッジサービス１６５ａ～１６５ｎ及びエッジコネクタ１６６ａ～１６６ｎを含む。様々な実施形態によれば、エッジサービス１６５ａ～１６５ｎは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからのデータを処理するためのハードウェア及びソフトウェアコンポーネントを含む。様々な実施形態によれば、エッジコネクタ１６６ａ～１６６ｎは、上記で詳述したように、ネットワーク１１０を介したエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎとクラウド１０５との間の通信を容易にするためのハードウェア及びソフトウェアコンポーネントを含む。場合によっては、エッジデバイス１６１ａ～ｎ、エッジコネクタ１６６ａ～ｎ、及びエッジゲートウェイ１６２ａ～ｎのうちのいずれかが、それらの機能を組み合わせられるか、省略されるか、又はデバイスの任意の組み合わせに分離される。言い換えれば、エッジデバイス並びにそのコネクタ及びゲートウェイは、必ずしも別個のデバイスである必要はない。

図２は、本開示による、ＩｏＴプラットフォーム１２５のフレームワーク２００の概略ブロック図を示す。本開示のＩｏＴプラットフォーム１２５は、リアルタイムの正確なモデル及び視覚分析を使用して、企業１６０ａ～１６０ｎの持続的なピークパフォーマンスのための合理的でアクショナブルな提案を配信する、企業パフォーマンス管理のためのプラットフォームである。ＩｏＴプラットフォーム１２５は、企業全体の上から下までのビューを提供し、プロセス、資産、人材、及び安全性のステータスを表示するための、任意のクラウド又はデータセンタ環境において展開するために移植可能な拡張可能プラットフォームである。更に、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、エンドツーエンド能力をサポートし、以下で更に詳述されるフレームワーク２００を使用して、プロセスデータに対してデジタルツインを実行し、出力をアクショナブルなインサイトに変換する。

図２に示されるように、ＩｏＴプラットフォーム１２５のフレームワーク２００は、例えば、ＩｏＴ層２０５、企業統合層２１０、データパイプライン層２１５、データインサイト層２２０、アプリケーションサービス層２２５、及びアプリケーション層２３０を含む、いくつかの層を備える。ＩｏＴプラットフォーム１２５はまた、コアサービス層２３５と、１つ以上のナレッジグラフ２５１を備える拡張可能オブジェクトモデル（extensible object model、ＥＯＭ）２５０とを含む。層２０５～２３５は、各層２０５～２３５をともに形成する様々なソフトウェアコンポーネントを更に含む。例えば、１つ以上の実施形態では、各層２０５～２３５は、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、アプリケーション１４６、又はそれらの組み合わせのうちの１つ以上を含む。いくつかの実施形態では、層２０５～２３５は、より少ない層を形成するように組み合わされる。いくつかの実施形態では、層２０５～２３５のいくつかは、別個のより多数の層に分離される。いくつかの実施形態では、層２０５～２３５のうちのいくつかが削除され、他の層が追加されてもよい。

ＩｏＴプラットフォーム１２５は、モデル駆動型アーキテクチャである。これにより、特定の実施形態では、拡張可能オブジェクトモデル２５０は、企業１６０ａ～１６０ｎの機器（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）及びプロセスがモデル化される、拡張可能オブジェクトモデル（又は「資産モデル」）及びナレッジグラフ２５１を使用して企業１６０ａ～１６０ｎのサイトデータをコンテキスト化するために、各層２０５～２３０と通信する。ＥＯＭ２５０のナレッジグラフ２５１は、中央位置にモデルを記憶するように構成される。ナレッジグラフ２５１は、スマートシステムを可能にする現実世界の接続を記述するノード及びリンクの集合を定義する。本明細書で使用される場合、ナレッジグラフ２５１は、（ｉ）現実世界のエンティティ（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）、及びグラフィカルインターフェースに整理されたエンティティの相互関係を記述し、（ｉｉ）エンティティの可能なクラス及び関係をスキーマにおいて定義し、（ｉｉｉ）任意のエンティティを互いに関連付けることを可能にし、（ｉｖ）様々なトピックドメインを対象とする。言い換えれば、ナレッジグラフ２５１は、エンティティ（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）の大規模ネットワーク、エンティティのセマンティックタイプ、エンティティのプロパティ、及びエンティティ間の関係を定義する。したがって、ナレッジグラフ２５１は、特定のドメイン又は企業若しくは組織に関連する「モノ」のネットワークを記述する。ナレッジグラフ２５１は、抽象的な概念及び関係に限定されず、例えば、文書及びデータセットなどのオブジェクトのインスタンスも含むことができる。いくつかの実施形態では、ナレッジグラフ２５１は、リソース記述フレームワーク（resource description framework、ＲＤＦ）グラフを含む。本明細書で使用される場合、「ＲＤＦグラフ」は、情報のセマンティクス又は意味を形式的に記述するグラフデータモデルである。ＲＤＦグラフはまた、メタデータ（例えば、データを記述するデータ）も表す。様々な実施形態によれば、ナレッジグラフ２５１は、セマンティックオブジェクトモデルも含む。セマンティックオブジェクトモデルは、ナレッジグラフ２５１のセマンティックを定義するナレッジグラフ２５１のサブセットである。例えば、セマンティックオブジェクトモデルは、ナレッジグラフ２５１のスキーマを定義する。

本明細書で使用される場合、ＥＯＭ２５０は、アプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interface、ＡＰＩ）の集合であり、シードされたセマンティックオブジェクトモデルが拡張されることを可能にする。例えば、本開示のＥＯＭ２５０は、顧客のナレッジグラフ２５１が、顧客のセマンティックオブジェクトモデルにおいて表現された制約に従って構築されることを可能にする。したがって、ナレッジグラフ２５１は、企業１６０ａ～１６０ｎのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのモデルを作成するために顧客（例えば、企業又は組織）によって生成され、ナレッジグラフ２５１は、モデル（例えば、ノード及びリンク）を視覚化するためにＥＯＭ２５０に入力される。

モデルは、企業（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）の資産（例えば、ノード）を記述し、資産と他のコンポーネント（例えば、リンク）との関係を記述する。モデルはまた、スキーマを記述し（例えば、データが何であるかを記述し）、したがって、モデルは自己検証型である。例えば、１つ以上の実施形態では、モデルは、任意の所与の資産（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）に取り付けられたセンサのタイプ、及び各センサによって感知されているデータのタイプを記述する。様々な実施形態によれば、重要業績評価指標（key performance indicator、ＫＰＩ）フレームワークを使用して、拡張可能オブジェクトモデル２５０内の資産のプロパティをＫＰＩフレームワークの入力にバインドする。したがって、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、エッジ１１５とクラウド１０５との間の双方向モデル同期及びセキュアデータ交換と、メタデータ駆動型データ処理（例えば、規則、計算、及び集約）と、モデル駆動型視覚化及びアプリケーションとを含む、拡張可能なモデル駆動型エンドツーエンドスタックである。本明細書で使用される場合、「拡張可能」は、新しいプロパティ／列／フィールド、新しいクラス／テーブル、及び新しい関係を含むようにデータモデルを拡張する能力を指す。したがって、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ及びそれらのデバイス１６１ａ～１６１ｎを処理するアプリケーション１４６に関して拡張可能である。例えば、新しいエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎが企業１６０ａ～１６０ｎシステムに追加されるとき、新しいデバイス１６１ａ～１６１ｎは、対応するアプリケーション１４６が新しいデバイス１６１ａ～１６１ｎからのデータを理解して使用するように、ＩｏＴプラットフォーム１２５に自動的に出現する。

場合によっては、資産テンプレートを使用して、共通の構造を用いてモデル内のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのインスタンスの構成を容易にする。資産テンプレートは、特定のタイプのデバイスに対する所与の企業１６０ａ～１６０ｎのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎについての典型的なプロパティを定義する。例えば、ポンプの資産テンプレートは、入口及び出口圧力、速度、流量などを有するポンプをモデリングすることを含む。テンプレートはまた、デバイス１６１ａ～１６１ｎの基本タイプの変形例に適応するためのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎの階層又は派生タイプを含み得る。例えば、往復ポンプは、基本ポンプタイプを特化したものであり、テンプレートに追加のプロパティを含む。モデル内のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのインスタンスは、テンプレートを使用してデバイス１６１ａ～１６１ｎの予期される属性を定義して、企業１６０ａ～１６０ｎの実際の物理的デバイスに適合するように構成される。各属性は、静的値（例えば、容量が１０００ＢＰＨである）として構成されるか、又は値を提供する時系列タグへの参照を用いて構成される。ナレッジグラフ２５０は、タグ及び属性記述の命名規則、構文分析、及びマッチングに基づき、かつ／又は時系列データの挙動を予想される挙動と比較することによって、タグを属性に自動的にマッピングすることができる。

特定の実施形態では、モデリングフェーズは、エッジ１１５とクラウド１０５との間でモデルを同期させるためのオンボーディングプロセスを含む。例えば、１つ以上の実施形態では、オンボーディングプロセスは、単純オンボーディングプロセス、複雑オンボーディングプロセス、及び／又は標準化ロールアウトプロセスを含む。単純なオンボーディングプロセスは、ナレッジグラフ２５０がエッジ１１５から生のモデルデータを受信し、コンテキスト発見アルゴリズムを実行してモデルを生成することを含む。コンテキスト発見アルゴリズムは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのエッジ命名規則のコンテキストを読み取り、命名規則が何を参照するかを決定する。例えば、１つ以上の実施形態では、ナレッジグラフ２５０は、モデリングフェーズ中に「ＴＭＰ」を受信し、「ＴＭＰ」が「温度」に関係すると決定する。次いで、生成されたモデルが公開される。特定の実施形態では、複雑なオンボーディングプロセスは、ナレッジグラフ２５０が生モデルデータを受信すること、地点履歴データを受信すること、及び実地調査データを受信することを含む。様々な実施形態によれば、ナレッジグラフ２５０は、次いで、これらの入力を使用してコンテキスト発見アルゴリズムを実行する。様々な実施形態によれば、生成されたモデルは編集され、次いでモデルがパブリッシュされる。標準化されたロールアウトプロセスは、クラウド１０５において標準モデルを手動で定義し、モデルをエッジ１１５にプッシュすることを含む。

ＩｏＴ層２０５は、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのデバイス管理、データ取り込み、及び／又はコマンド／制御のための１つ以上のコンポーネントを含む。ＩｏＴ層２０５のコンポーネントは、データが様々なソースからＩｏＴプラットフォーム１２５に取り込まれるか、又は他の方法で、ＩｏＴプラットフォーム１２５で受信されることを可能にする。例えば、１つ以上の実施形態では、データは、プロセスヒストリアン又は実験室情報管理システムを介してエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎから取り込まれる。ＩｏＴ層２０５は、ネットワーク１１０を介してエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎ上に設置されたエッジコネクタ１６５ａ～１６５ｎと通信しており、エッジコネクタ１６５ａ～１６５ｎは、データをＩｏＴプラットフォーム２０５に安全に送信する。いくつかの実施形態では、許可されたデータのみがＩｏＴプラットフォーム１２５に送信され、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、許可されたエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎ及び／又はエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからのデータのみを受け入れる。様々な実施形態によれば、データは、直接ストリーミング及び／又はバッチ配信を介して、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎからＩｏＴプラットフォーム１２５に送信される。更に、任意のネットワーク又はシステム停止後、通信が再確立されるとデータ転送が再開し、停止中に失われた任意のデータは、ソースシステムから、又はＩｏＴプラットフォーム１２５のキャッシュからバックフィルされる。様々な実施形態によれば、ＩｏＴ層２０５はまた、様々なプロトコルを介して時系列、アラーム及びイベント、並びに取引データにアクセスするためのコンポーネントを含む。

企業統合層２１０は、イベント／メッセージング、ファイルアップロード、及び／又はＲＥＳＴ／ＯＤａｔａのための１つ以上のコンポーネントを含む。企業統合層２１０のコンポーネントは、ＩｏＴプラットフォーム１２５が、企業によってそのエッジデバイスに関連して操作される任意のアプリケーションなどのサードパーティクラウドアプリケーション２１１と通信することを可能にする。例えば、企業統合層２１０は、ゲストデータベース、顧客データベース、金融データベース、患者データベースなどのような企業データベースと接続する。企業統合層２１０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５にアクセスするための標準アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をサードパーティに提供する。企業統合層２１０はまた、ＩｏＴプラットフォーム１２５が、企業１６０ａ～１６０ｎのＯＴシステム１６３ａ～１６３ｎ及びＩＴアプリケーション１６４ａ～１６４ｎと通信することを可能にする。したがって、企業統合層２１０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５が、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎから直接データを受信する代わりに又は受信することと組み合わせて、サードパーティアプリケーション２１１からデータを受信することを可能にする。

データパイプライン層２１５は、データストリームについてのデータクレンジング／エンリッチング、データ変換、データ計算／集約、及び／又はＡＰＩのための１つ以上のコンポーネントを含む。したがって、１つ以上の実施形態では、データパイプライン層２１５は、受信されたデータに対する初期分析の前処理を行い、かつ／又は初期分析を実行する。データパイプライン層２１５は、所望の情報が確実に更なる処理の基礎として使用されるように、例えば、データ補正、マスバランス調整、データ調整、コンポーネントバランシング、及びシミュレーションを含む高度なデータクレンジングルーチンを実行する。データパイプライン層２１５はまた、高度で高速な計算を行う。例えば、１つ以上の実施形態では、クレンジングされたデータは、企業固有のデジタルツインを通じて実行される。様々な実施形態によれば、企業固有のデジタルツインは、現在の動作を決定するためのプロセスモデルと、任意の早期検出をトリガし、適切な解決を決定するための故障モデルとを含む信頼性アドバイザを含む。様々な実施形態によれば、デジタルツインはまた、リアルタイム経済データをリアルタイムプロセスデータと統合し、プロセスのための正しいフィードを選択し、最適なプロセス条件及び製品収量を決定する最適化アドバイザを含む。

様々な実施形態によれば、データパイプライン層２１５は、モデル及びテンプレートを用いて計算及び分析を定義する。追加的又は代替的に、様々な実施形態によれば、データパイプライン層２１５は、モデル及びテンプレートを用いて、計算及び分析が資産（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）にどのように関係するかを定義する。例えば、実施形態では、ファンテンプレートは、ファンが構成されるたびに、標準効率計算がファンについて自動的に実行されるように、ファン効率計算を定義する。計算モデルは、様々なタイプの計算、計算を実行すべきエンジンのタイプ、入力及び出力パラメータ、前処理要件及び前提条件、スケジュールなどを定義する。様々な実施形態によれば、実際の計算又は解析論理は、テンプレート内で定義されるか、又は参照され得る。したがって、様々な実施形態によれば、計算モデルを用いて、様々な異なるプロセスモデルの実行を記述し制御する。様々な実施形態によれば、計算テンプレートが資産テンプレートにリンクされ、それによって、資産（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）インスタンスが作成されるときに、入力及び出力パラメータが資産（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）の適切な属性にリンクされた任意の関連する計算インスタンスも作成される。

様々な実施形態によれば、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、例えば、曲線適合モデル、回帰分析モデル、第１原理モデル、経験的モデル、エンジニアリングモデル、ユーザ定義モデル、機械学習モデル、組み込み関数、及び／又は任意の他のタイプの分析モデルを含む、様々な異なる分析モデルをサポートする。ここでは、例として故障モデル及び予知保全モデルについて説明するが、任意のタイプのモデルが適用され得る。

故障モデルを使用して、企業１６０ａ～１６０ｎの現在のパフォーマンスと予測されるパフォーマンスを比較して、問題又は機会、及び問題又は機会の潜在的な原因又は推進力を識別する。ＩｏＴプラットフォーム１２５は、異常条件及びそれらの潜在的な結果を識別するための豊富な階層的症状－故障モデルを含む。例えば、１つ以上の実施形態では、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、高レベル条件から掘り下げて、寄与因子を理解し、並びにより低レベルの条件が有し得る潜在的な影響を決定する。プロセス、機器、制御、及び／又は動作などの異なる態様を見る所与の企業１６０ａ～１６０ｎについての複数の故障モデルが存在し得る。様々な実施形態によれば、各故障モデルは、それらのドメインにおける問題及び機会を識別し、異なる観点から同じコア問題を見ることもできる。様々な実施形態によれば、全体的な故障モデルは、各故障モデルからの異なる視点を状況の全体的な評価に合成し、真の根本原因を指摘するために、最上位に階層化される。

様々な実施形態によれば、障害又は機会が識別されると、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、取るべき最適な是正アクションについての提案を提供する。最初に、提案は、プロセス及び機器の専門家によってシステムに事前にプログラムされた専門知識に基づく。提案サービスモジュールは、ソースに関係なく一貫した方法でこの情報を提示し、提案フォローアップを追跡し、完了し、文書化するためのワークフローをサポートする。様々な実施形態によれば、提案フォローアップを用いて、既存の提案が立証された（若しくは立証されなかった）とき、又は新しい因果関係がユーザ及び／若しくは分析によって学習されたときに、経時的にシステムの全体的知識を改善する。

様々な実施形態によれば、モデルを使用して、何が起こるかをそれが起こる前に正確に予測し、設置されたベースの状態を解釈する。したがって、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、異常が発生したときにオペレータが保全措置を迅速に開始することを可能にする。様々な実施形態によれば、ＩｏＴプラットフォーム１２５のデジタルツインアーキテクチャは、様々なモデリング技法を用いる。様々な実施形態によれば、モデリング技法は、例えば、厳密モデル、故障検出及び診断（fault detection and diagnostic、ＦＤＤ）、記述モデル、予知保全、処方的保守、プロセス最適化、及び／又は任意の他のモデリング技法を含む。

様々な実施形態によれば、厳密モデルは、プロセス設計シミュレーションから変換される。このようにして、特定の実施形態では、プロセス設計は供給条件と統合される。プロセス変更及び技術改善は、生産ニーズのコンテキストにおいて、より効果的な保全スケジュール及びリソースの配備を可能にするビジネス機会を提供する。故障検出及び診断は、一般化された規則セットを含み、このような規則セットは、産業経験及びドメイン知識に基づいて指定され、機器モデルと一緒に働くように容易に組み込んで使用することができる。様々な実施形態によれば、記述モデルは問題を識別し、予測モデルは可能な損害レベル及び保全オプションを決定する。様々な実施形態によれば、記述モデルは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎの動作ウィンドウを定義するためのモデルを含む。

予知保全は、例えば、主成分分析（principal component analysis、ＰＣＡ）及び部分最小二乗法（partial least square、ＰＬＳ）などの厳密モデル及び統計モデルに基づいて開発された予測分析モデルを含む。様々な実施形態によれば、機械学習方法は、故障予測のためのトレーニングモデルに適用される。様々な実施形態によれば、予知保全は、ＦＤＤベースのアルゴリズムを活用して個々の制御及び機器パフォーマンスを継続的に監視する。次いで、予測モデリングが、経時的に劣化する選択された状態インジケータに適用される。処方的保全は、最適な保全オプションを決定することと、時間ベースの保全スケジュールではなく実際の条件に基づいていつ実行すべきかを決定することとを含む。様々な実施形態によれば、処方的分析は、会社の資本、運用、及び／又は他の要件に基づいて正しいソリューションを選択する。プロセス最適化は、設定点及びスケジュールを調整することによって最適条件を決定することである。最適化された設定点及びスケジュールは、基礎となるコントローラに直接通信することができ、これにより、分析から制御へのループを自動的に閉じることが可能になる。

データインサイト層２２０は、時系列データベース（time series database、ＴＤＳＢ）、リレーショナル／ドキュメントデータベース、データレイク、ブロブ、ファイル、画像、及びビデオ用の１つ以上のコンポーネント、及び／又はデータクエリについてのＡＰＩを含む。様々な実施形態によれば、生データがＩｏＴプラットフォーム１２５において受信されたとき、生データは、対話型クエリをサポートするために時系列タグ又はイベントとしてウォームストレージ（例えば、ＴＳＤＢ）に記憶され、かつアーカイブ目的のためにコールドストレージに記憶される。様々な実施形態によれば、データは、オフライン分析的展開のためにデータレイクに送信される。様々な実施形態によれば、データパイプライン層２１５は、上で詳述したように、データインサイト層２２０のデータベースに記憶されたデータにアクセスして、分析を実行する。

アプリケーションサービス層２２５は、ルールエンジン、ワークフロー／通知、ＫＰＩフレームワーク、インサイト（例えば、アクショナブルなインサイト）、決定、提案、機械学習、及び／又はアプリケーションサービスについてのＡＰＩ用の１つ以上のコンポーネントを含む。アプリケーションサービス層２２５は、アプリケーション１４６ａ～ｄの構築を可能にする。アプリケーション層２３０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５の１つ以上のアプリケーション１４６ａ～ｄを含む。例えば、様々な実施形態によれば、アプリケーション１４６ａ～ｄは、建物アプリケーション１４６ａ、プラントアプリケーション１４６ｂ、航空アプリケーション１４６ｃ、及び他の企業アプリケーション１４６ｄを含む。様々な実施形態によれば、アプリケーション１４６は、ポートフォリオ管理、資産管理、自律制御、及び／又は任意の他のカスタムアプリケーションのための汎用アプリケーション１４６を含む。様々な実施形態によれば、ポートフォリオ管理は、ＫＰＩフレームワーク及びフレキシブルユーザインターフェース（user interface、ＵＩ）ビルダを含む。様々な実施形態によれば、資産管理は、資産パフォーマンス及び資産健全性、及び／又は資産予知保全を含む。様々な実施形態によれば、自律制御は、エネルギーの最適化及び／又は予知保全を含む。上記で詳述したように、様々な実施形態によれば、汎用アプリケーション１４６は、各アプリケーション１４６が異なるタイプの企業１６０ａ～１６０ｎ（例えば、建物アプリケーション１４６ａ、プラントアプリケーション１４６ｂ、エアロアプリケーション１４６ｃ、及び他の企業アプリケーション１４６ｄ）のために構成可能であるように拡張可能である。

アプリケーション層２３０はまた、企業１６０ａ～１６０ｎのパフォーマンスの視覚化を可能にする。例えば、ダッシュボードは、より深い調査をサポートするためのドリルダウンによる高レベルの概要を提供する。提案要約は、現在の又は潜在的な問題及び機会に対処するための優先順位付けされたアクションをユーザに与える。データ分析ツールは、アドホックデータ探索をサポートしてトラブルシューティング及びプロセス改善を容易にするためにする。

コアサービス層２３５は、ＩｏＴプラットフォーム１２５の１つ以上のサービスを含む。様々な実施形態によれば、コアサービス２３５は、データ視覚化、データ分析ツール、セキュリティ、スケーリング、及びモニタリングを含む。また、様々な実施形態によれば、コアサービス２３５には、テナントプロビジョニング、単一ログイン／共通ポータル、セルフサービス管理、ＵＩライブラリ／ＵＩタイル、個人情報／アクセス権／資格権利、ロギング／監視、使用量計測、ＡＰＩゲートウェイ／ｄｅｖポータル、及びＩｏＴプラットフォーム１２５ストリームのためのサービスも含まれる。

図３は、本開示の１つ以上の実施形態の１つ以上の記載した特徴による例示的な環境を提供するシステム３００を示す。一実施形態によれば、システム３００は、データモデリング技術、デジタルトランスフォーメーション技術、及び／又は予知保全技術の実際の適用を容易にして、企業環境内の１つ以上の資産（例えば、建物環境内の１つ以上の資産など）に関連する最適化を提供する資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２を含む。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、機械学習技術の実用的な適用を容易にして企業パフォーマンス管理に関係する最適化を行う。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、１つ以上の資産に関するコスト節約インサイト及び／又は効率インサイトを提供するために、１つ以上から取り込まれ、クリーニングされ、かつ／又は集約された１つ以上の資産に関連するセンサデータを分析する。

実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、１つ以上のコンピューティングデバイスと１つ以上の資産との間のデータ分析プラットフォームを容易にするサーバシステム（例えば、サーバデバイス）である。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、１つ以上のプロセッサ及びメモリを有するデバイスである。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、コンピュータシステム１２０からのコンピュータシステムである。例えば、１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、クラウド１０５を介して実装される。資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２はまた、例えば、企業技術、モデリング技術、予知保全技術、資産パフォーマンス管理技術、コネクテッドビルディング技術、データ分析技術、デジタルトランスフォーメーション技術、クラウドコンピューティング技術、クラウドデータベース技術、サーバ技術、ネットワーク技術、無線通信技術、機械学習技術、人工知能技術、デジタル処理技術、電子デバイス技術、コンピュータ技術、センサ技術、モノのインターネット（Internet of Thing、IoT）技術、産業技術、サプライチェーン分析技術、航空機技術、サイバーセキュリティ技術、ナビゲーション技術、資産視覚化技術、石油及びガス技術、石油化学技術、精錬技術、プロセスプラント技術、調達技術、及び／又は１つ以上の他の技術などの、１つ以上の技術にも関連している。

更に、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、企業技術、コネクテッドビルディング技術、産業技術、ＩｏＴ技術、データ分析技術、デジタルトランスフォーメーション技術、クラウドコンピューティング技術、クラウドデータベース技術、サーバ技術、ネットワーク技術、プライベート企業ネットワーク技術、無線通信技術、機械学習技術、人口知能技術、デジタル処理技術、電子デバイス技術、コンピュータ技術、サプライチェーン分析技術、航空機技術、産業技術、サイバーセキュリティ技術、ナビゲーション技術、資産視覚化技術、石油及びガス技術、石油化学技術、精錬技術、プロセスプラント技術、調達技術、及び／又は１つ以上の他の技術などの、１つ以上の技術に対して改善をもたらす。一実装形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、コンピューティングデバイスのパフォーマンスを改善する。例えば、１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、コンピューティングデバイス（例えば、サーバ）の処理効率を改善すること、コンピューティングデバイス（例えば、サーバ）の電力消費を低減させること、コンピューティングデバイス（例えば、サーバ）によって提供されるデータの品質を改善すること、などの改善を行う。

資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、データコンポーネント３０４、モデリングコンポーネント３０６、及び／又はアクションコンポーネント３０８を含む。更に、特定の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、プロセッサ３１０及び／又はメモリ３１２を含む。特定の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２（並びに／又は本明細書で開示される他のシステム、装置、及び／若しくはプロセス）の１つ以上の態様は、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、メモリ３１２）内で具現化される実行可能命令を構成する。例えば、ある実施形態では、メモリ３１２は、コンピュータ実行可能コンポーネント及び／又は実行可能命令（例えば、プログラム命令）を記憶する。更に、プロセッサ３１０は、コンピュータ実行可能コンポーネント及び／又は実行可能命令（例えば、プログラム命令）の実行を容易にする。例示的な実施形態では、プロセッサ３１０は、メモリ３１２に記憶された命令、又は別様にプロセッサ３１０にアクセス可能な命令を実行するように構成されている。

プロセッサ３１０は、本開示の１つ以上の実施形態による動作を実行することができるハードウェアエンティティ（例えば、回路内で物理的に具現化）である。代替的に、プロセッサ３１０がソフトウェア命令の実行体として具現化される実施形態では、ソフトウェア命令は、ソフトウェア命令の実行に応答して、本明細書に記載の１つ以上のアルゴリズム及び／又は動作を実施するようにプロセッサ３１０を構成する。一実施形態では、プロセッサ３１０は、シングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２の内部の複数のプロセッサ、遠隔プロセッサ（例えば、サーバに実装されたプロセッサ）、及び／又は仮想マシンである。特定の実施形態では、プロセッサ３１０は、バスを介してメモリ３１２、データコンポーネント３０４、モデリングコンポーネント３０６及び／又はアクションコンポーネント３０８と通信して、例えば、プロセッサ３１０、メモリ３１２、データコンポーネント３０４、モデリングコンポーネント３０６及び／又はアクションコンポーネント３０８の間のデータの送信を容易にする。プロセッサ３１０は、複数の異なる方法で具現化され得、特定の実施形態では、独立して動作するように構成された１つ以上の処理デバイスを含むことができる。追加的に又は代替的に、１つ以上の実施形態では、プロセッサ３１０は、命令の単独実行、データのパイプライン処理、及び／又は命令のマルチスレッド実行を可能にするようにバスを介してタンデムに構成された１つ以上のプロセッサを含む。

メモリ３１２は、非一時的であり、例えば、１つ以上の揮発性メモリ及び／又は１つ以上の不揮発性メモリを含む。換言すれば、１つ以上の実施形態では、メモリ３１２は、電子記憶デバイス（例えば、コンピュータ可読記憶媒体）である。メモリ３１２は、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２が本明細書で開示される１つ以上の実施形態に従って様々な機能を実行することを可能にするために、情報、データ、コンテンツ、１つ以上のアプリケーション、１つ以上の命令などを記憶するように構成されている。本開示において本明細書で使用する場合、「コンポーネント」、「システム」などの用語は、コンピュータ関連エンティティである。例えば、本明細書に開示する「コンポーネント」、「システム」などは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの組み合わせのいずれかである。一例として、コンポーネントは、プロセッサ上で実行するプロセス、プロセッサ、回路、命令のスレッド、プログラム、及び／又はコンピュータエンティティであるが、これらに限定されない。

実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２（例えば、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２のデータコンポーネント３０４）は、センサデータ３１４を受信する。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２（例えば、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２のデータコンポーネント３０４）は、資産３１６からセンサデータ３１４を受信する。特定の実施形態では、資産３１６は、センサデータ３１４の１つ以上の部分の暗号化を容易にするために、暗号化機能を組み込んでいる。１つ以上の実施形態では、資産３１６は、例えば、１つ以上の企業１６０ａ～１６０ｎなどのエッジ１１５のコンポーネントに関連付けられる。１つ以上の実施形態では、資産３１６は、１つ以上のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからのエッジデバイスである。特定の実施形態では、資産３１６は、ファンを含むエアハンドラユニットである。しかしながら、特定の実施形態では、資産３１６は別のタイプの資産であることを諒解されたい。加えて、１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２（例えば、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２のデータコンポーネント３０４）は、ネットワーク１１０を介してセンサデータ３１４を受信する。１つ以上の実施形態では、ネットワーク１１０は、Ｗｉ－Ｆｉネットワーク、近距離無線通信（ＮＦＣ）ネットワーク、ワールドワイドインターオペラビリティフォーマイクロウェーブアクセス（Worldwide Interoperability for Microwave Access、ＷｉＭＡＸ）ネットワーク、パーソナルエリアネットワーク（personal area network、ＰＡＮ）、短距離無線ネットワーク（例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）ネットワーク）、赤外線無線（例えば、ＩｒＤＡ）ネットワーク、超広帯域（ultra-wideband、ＵＷＢ）ネットワーク、誘導無線伝送ネットワーク、及び／又は別のタイプのネットワークである。

１つ以上の実施形態では、センサデータ３１４は、資産３１６に結合された１つ以上のセンサから収集される。例えば、１つ以上の実施形態では、センサデータ３１４は、資産３１６に物理的に結合された１つ以上のセンサから収集される。追加又は代替として、１つ以上の実施形態では、センサデータ３１４は、資産３１６に通信可能に結合された１つ以上のセンサから収集される。特定の実施形態では、センサデータ３１４は、追加又は代替として、資産３１６に関連付けられた建物環境に含まれる１つ以上のセンサから収集される。例えば、特定の実施形態では、センサデータ３１４は、追加又は代替として、建物構造、建物ゾーン、建物部屋、建物フロア、及び／又は資産３１６を含む別の建物環境に含まれる１つ以上のセンサから収集される。１つ以上の実施形態では、センサデータ３１４に関連付けられた１つ以上のセンサは、１つ以上の空気質センサ（例えば、１つ以上の二酸化炭素センサ）、１つ以上の湿度センサ、１つ以上の温度センサ、１つ以上の気流センサ、及び／又は１つ以上の他のセンサを含む。

１つ以上の実施形態では、データコンポーネント３０４は、資産３１６に関連付けられた１つ以上のデータソースからのセンサデータ３１４を集約する。例えば、１つ以上の実施形態では、データコンポーネント３０４は、センサデータ３１４をデータレイク３１８に集約することができる。１つ以上の実施形態では、データレイク３１８は、センサデータ３１４に含まれる非構造化データ及び／又は構造化データを記憶する集中リポジトリ（例えば、単一のデータレイク）である。１つ以上の実施形態では、データコンポーネント３０４は、１つ以上の所定の間隔でデータレイク３１８のデータを繰り返し更新する。例えば、１つ以上の実施形態では、データコンポーネント３０４は、資産３１６に関連付けられた新しいセンサデータ及び／又は修正されたセンサデータを記憶する。１つ以上の実施形態では、データコンポーネント３０４は、資産３１６に関連付けられた１つ以上のセンサを繰り返し監視して、データレイク３１８に記憶するためのセンサデータ３１４を決定する。

１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２（例えば、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２のモデリングコンポーネント３０６）は、要求３２０を受信する。実施形態では、要求３２０は、資産３１６に関する１つ以上のインサイトを取得するための要求である。例えば、１つ以上の実施形態では、要求３２０は、資産３１６に関連付けられたセンサデータ３１４に関する１つ以上のインサイトを取得するための要求である。１つ以上の実施形態では、要求３２０は、資産３１６の識別情報を示す資産識別子を含む。要求３２０内の資産識別子は、例えば、機械可読コード、数字及び／又は文字の組み合わせ、ビット列、バーコード、クイックレスポンス（Quick Response、ＱＲ）コード、産業資産タグ番号（例えば、産業機器タグ番号）、デジタルラベル、資産３１６の写真、又は資産３１６の別のタイプの識別子などデジタルコードである。更に、要求３２０内の資産識別子は、資産３１６の識別を容易にする。例えば、一実施形態では、データコンポーネント３０４は、資産３１６の資産のタイプ、資産３１６の説明、資産３１６の状態、資産３１６のリアルタイム設定、資産３１６の構成情報、資産３１６の保守履歴、資産３１６の環境規制、資産３１６に関連付けられた環境の空気質規制、資産３１６に関連する１つ以上の規制設定、資産３１６の所定の設定リスト、資産３１６の所定のデューティサイクル設定、資産３１６に関連付けられたセンサに関連する情報、及び／又は資産３１６に関連付けられた他の情報を識別する（例えば、一意に識別する）ために資産識別子を用いる。

１つ以上の実施形態では、要求３２０に応答して、モデリングコンポーネント３０６は、センサデータ３１４及び／又は資産３１６についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに関して１つ以上のモデリングプロセスを実行する。例えば、モデリングコンポーネント３０６は、センサデータ３１４及び／又は資産３１６についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、資産３１６の予測された資産挙動を表すモデルを実行して、資産３１６の１つ以上の資産インサイトを提供する。１つ以上の実施形態では、資産シナリオデータは、資産３１６についての異なる動作シナリオを含む。異なる動作シナリオは、例えば、資産３１６に対する異なる資産設定、及び／又は資産３１６に対する異なるタイムスケジュールを含む。例えば、資産３１６がファンを有するエアハンドラユニットである実施形態では、異なる動作シナリオは、１つ以上のタイムスケジュールに対する異なる観察されたファン速度コマンド及び／又は異なる電力需要などの異なるファンデータを含む。１つ以上の実施形態では、タイムスケジュールは、資産３１６の動作のための時間間隔である。１つ以上の実施形態では、資産シナリオデータは、資産３１６についての電力消費推定を含む。電力消費推定は、例えば、資産３１６に対する異なる資産設定及び／又は資産３１６に対する異なるタイムスケジュールに基づいて、資産３１６に対する推定電力消費を提供する。１つ以上の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、要求３２０内の資産識別子に基づいてセンサデータ３１４を取得する。例えば、一実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、要求３２０内の資産識別子に基づいて、データレイク３１８からセンサデータ３１４の少なくとも一部を取得する。追加又は代替として、一実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、要求３２０内の資産識別子に基づいて資産３１６から直接センサデータ３１４の少なくとも一部分を取得する。

１つ以上の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、センサデータ３１４に関連付けられた１つ以上のインサイトを決定するために、センサデータ３１４に関して機械学習プロセスを実行する。一実施形態では、モデリングコンポーネント３０６によって実行される１つ以上のモデリングプロセスは、回帰分析を用いて、センサデータ３１４に関連付けられた１つ以上のインサイトを決定する。例えば、一実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、センサデータ３１４及び資産シナリオデータに関して回帰分析モデリング技法に基づいてモデルを実行する。別の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６によって実行される１つ以上のモデリングプロセスは、曲線適合を用いて、センサデータ３１４に関連する１つ以上のインサイトを決定する。例えば、別の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、センサデータ３１４及び資産シナリオデータに関して、曲線適合モデリング技法に基づいてモデルを実行する。特定の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、クラスタリング技術を用いて、センサデータ３１４に関連付けられた１つ以上のインサイトを決定する。特定の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、回帰分析モデリング技法、曲線適合モデリング技法、クラスタリング技法、及び／又は別のタイプのモデリング技法を使用して、センサデータ３１４及び／又は資産シナリオデータの側面間の関係、相関、及び／又は予測に基づいて、１つ以上のインサイトを決定する。しかしながら、特定の実施形態では、モデリングコンポーネント３０６は、センサデータ３１４及び／又は資産３１６に関連付けられた１つ以上のインサイトを決定するために、異なるタイプのモデリング技法を用いることを諒解されたい。１つ以上の実施形態では、１つ以上のインサイトは、１つ以上の資産インサイト、１つ以上のコスト節約インサイト、１つ以上の予知保全インサイト、及び／又は資産３１６に関連する１つ以上の他のタイプのインサイトを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のインサイトは、資産３１６の１つ以上の最適設定を含む。例えば、一実施形態では、１つ以上のインサイトは、資産３１６に対する最適なファン速度設定を含む。別の実施形態では、１つ以上のインサイトは、資産３１６の最小ファン速度設定を含む。

アクションコンポーネント３０８は、１つ以上のインサイト（例えば、１つ以上の資産インサイト、１つ以上のコスト節約インサイト、１つ以上の予知保全インサイト、及び／又は資産３１６に関連する１つ以上の他のタイプのインサイト）に基づいて１つ以上のアクションを実行する。１つ以上の実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、１つ以上のアクションに関連付けられたアクションデータ３２２を生成する。

実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、１つ以上のインサイトの視覚表現をレンダリングするユーザ対話型電子インターフェースを生成することを含む。例えば、一実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するために１つ以上のインサイトの視覚化（例えば、ダッシュボード視覚化）を構成することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、コンピューティングデバイスに、１つ以上のインサイトに関連付けられた１つ以上の通知を送信することを含む。例えば、別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、１つ以上のインサイトに基づいて、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するための１つ以上の通知を生成及び／又は送信することを含む。例示的な実施形態では、通知は、資産３１６が非効率的に動作している（例えば、エネルギーを浪費している）ことを通知する。別の例示的な実施形態では、通知は、資産３１６の１つ以上の最適設定を示す。別の例示的な実施形態では、通知は、どのくらいの頻度でファン速度コマンド（例えば、資産３１６の最小ファン速度設定を下回るファン速度コマンド）が資産３１６によってオーバーライドされるかをアドバイスする。別の例示的な実施形態では、通知は、例えば、資産３１６の所与の設定値よりも大きい可能な節約を提供するための資産３１６の自動サービスに関する情報を含む。

別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、１つ以上のインサイトに基づいて資産３１６の１つ以上の設定を修正することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して提供される資産３１６の制御データ（例えば、ユーザ遠隔制御フィードバックデータ）に基づいて資産３１６の１つ以上の設定を修正することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して提供される資産３１６の作業命令データに基づいて資産３１６の１つ以上の作業命令を生成することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、１つ以上のインサイトに基づいて、資産３１６に関連付けられた所与の動作シナリオが成功する可能性を決定することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、資産３１６のための１つ以上の最適設定を提供することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、資産３１６に最適なプロセス条件を提供することを含む。例えば、別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、資産３１６の設定点及び／又はスケジュールを調整することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、資産３１６に対する１つ以上の予知保全アクションを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、資産３１６に対する最適な保全オプションを提供することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、１つ以上のインサイトに基づいてモデルの１つ以上の部分を再トレーニングすることを含む。例えば、特定の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、モデルに対する１つ以上の値及び／又は１つ以上の重みを修正することを含む。別の実施形態では、１つ以上のアクションからのあるアクションは、アプリケーションサービス層２２５、アプリケーション層２３０、及び／又はコアサービス層２３５に関連付けられたアクションを含む。

１つ以上の実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、資産３１６に関連付けられたプロセスの反復履歴、資産３１６のモデルに関連付けられた反復履歴、及び／又は以前のアクションからの異なるメトリックに基づくスコアリングモデルを追加的に用いて、１つ以上のアクションを決定する。例えば、１つ以上の実施形態では、スコアリングモデルは、１つ以上のアクションに異なるメトリック、異なる条件、及び／又は異なる規則についての重みを用いる。１つ以上の実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、位置データ及び／又は建物識別子データ（例えば、建物に関連付けられた１つ以上の規則に基づいて提案を修正し、かつ／又は偽陽性提案を削除する地理的領域例外）を追加的に用いる。別の例では、１つ以上の実施形態において、スコアリングモデルは、資産３１６の異なる時間スケジュールに対する重み（例えば、資産３１６の日中動作に関連付けられた第１の時間間隔に対する第１の重み、資産３１６の夜間動作に関連付けられた第２の時間間隔に対する第２の重みなど）を用いる。

図４は、本開示の１つ以上の実施形態の１つ以上の記載された特徴による例示的な環境を提供するシステム３００’を示す。実施形態では、システム３００’は、図３に示すシステム３００の代替実施形態に対応する。実施形態によれば、システム３００’は、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２、資産３１６、データレイク３１８、及び／又はコンピューティングデバイス４０２を含む。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、ネットワーク１１０を介して資産３１６及び／又はコンピューティングデバイス４０２と通信する。コンピューティングデバイス４０２は、モバイルコンピューティングデバイス、スマートフォン、タブレットコンピュータ、モバイルコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、ワークステーションコンピュータ、ウェアラブルデバイス、仮想現実デバイス、拡張現実デバイス、又は資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２から遠隔に位置する別のタイプのコンピューティングデバイスである。

１つ以上の実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、アクションデータ３２２をコンピューティングデバイス４０２に通信する。例えば、１つ以上の実施形態では、アクションデータ３２２は、１つ以上のインサイトの視覚表現をレンダリングするコンピューティングデバイス４０２の視覚ディスプレイ（例えば、ユーザ対話型電子インターフェース）についての１つ以上の視覚要素を含む。特定の実施形態では、コンピューティングデバイス４０２の視覚ディスプレイは、アクションデータ３２２に関連付けられた１つ以上のグラフィカル要素（例えば、１つ以上のインサイト）を表示する。特定の実施形態では、コンピューティングデバイス４０２の視覚ディスプレイは、資産３１６に関連付けられたデータ使用、資産３１６に関連付けられたコスト、資産３１６に関連付けられた保守、資産３１６に関連付けられた資産計画、資産３１６に関連付けられた資産サービス、資産３１６に関連付けられた資産運用、及び／又は資産３１６の１つ以上の他の態様を管理することを容易にするグラフィカルユーザインターフェースを提供する。特定の実施形態では、コンピューティングデバイス４０２の視覚ディスプレイは、センサデータ３１４に関連付けられた１つ以上の資産についての資産状態を予測することを容易にするためのグラフィカルユーザインターフェースを提供する。特定の実施形態では、コンピューティングデバイス４０２の視覚ディスプレイは、コンピューティングデバイス４０２の電子インターフェースを介して１つ以上のインサイトの視覚化を容易にするためのグラフィカルユーザインターフェースを提供する。別の例では、１つ以上の実施形態において、アクションデータ３２２は、コンピューティングデバイス４０２を介した１つ以上の通知の表示を容易にするために、１つ以上のインサイトに関連付けられた１つ以上の通知を含む。１つ以上の実施形態では、アクションデータ３２２は、コンピューティングデバイス４０２に関連付けられたユーザが、１つ以上のインサイトに関して決定を下すこと、及び／又は１つ以上のアクションを実行することを可能にする。

図５は、本開示の１つ以上の実施形態によるシステム５００を示す。システム５００は、コンピューティングデバイス４０２を含む。１つ以上の実施形態では、コンピューティングデバイス４０２は、モバイルコンピューティング、拡張現実、クラウドベースコンピューティング、ＩｏＴ技術及び／又は１つ以上の他の技術を用いて、ビデオ、オーディオ、リアルタイムデータ、グラフィカルデータ、１つ以上の通信、１つ以上のメッセージ、１つ以上の通知、１つ以上の文書、１つ以上の作業手順、資産識別子の詳細、及び／又は１つ以上のインサイトに関連付けられた他のメディアデータを提供する。コンピューティングデバイス４０２は、センサデータ３１４に関連付けられた１つ以上のインサイトを取得することを容易にするための機械的コンポーネント、電気的コンポーネント、ハードウェアコンポーネント、及び／又はソフトウェアコンポーネントを含む。図５に示される実施形態では、コンピューティングデバイス４０２は、視覚ディスプレイ５０４、１つ以上のスピーカ５０６、１つ以上のカメラ５０８、１つ以上のマイクロフォン５１０、全地球測位システム（global positioning system、ＧＰＳ）デバイス５１２、ジャイロスコープ５１４、１つ以上の無線通信デバイス５１６、及び／又は電源５１８を含む。

実施形態では、視覚ディスプレイ５０４は、アクションデータ３２２の１つ以上の部分の提示及び／又は対話を容易にするディスプレイである。１つ以上の実施形態では、コンピューティングデバイス４０２は、資産３１６に関連付けられた予知保全プラットフォームに関連付けられた電子インターフェース（例えば、グラフィカルユーザインターフェース）を表示する。１つ以上の実施形態では、視覚ディスプレイ５０４は、ピクセルのセットを介して１つ以上の対話型メディア要素をレンダリングする視覚ディスプレイである。１つ以上のスピーカ５０６は、音声を出す、１つ以上の一体型スピーカを含む。１つ以上のカメラ５０８は、写真キャプチャ及び／又はリアルタイムビデオのためにオートフォーカス及び／又は画像安定化を用いる１つ以上のカメラを含む。１つ以上のマイクロフォン５１０は、アクティブ雑音消去を用いて音声データをキャプチャする、１つ以上のデジタルマイクロフォンを含む。ＧＰＳデバイス５１２は、コンピューティングデバイス４０２に地理的位置を提供する。ジャイロスコープ５１４は、コンピューティングデバイス４０２に向きを提供する。１つ以上の無線通信デバイス５１６は、１つ以上の無線ネットワーキング技術及び／又は１つ以上の短波長無線技術を介して無線通信を提供するための１つ以上のハードウェアコンポーネントを含む。電源５１８は、例えば、視覚ディスプレイ５０４、１つ以上のスピーカ５０６、１つ以上のカメラ５０８、１つ以上のマイクロフォン５１０、ＧＰＳデバイス５１２、ジャイロスコープ５１４、及び／又は１つ以上の無線通信デバイス５１６に電力を供給する電源及び／又は充電式バッテリである。特定の実施形態では、１つ以上のインサイトに関連付けられたアクションデータ３２２は、視覚ディスプレイ５０４及び／又は１つ以上のスピーカ５０６を介して提示される。

図６は、本開示の１つ以上の実施形態の１つ以上の記載された特徴による例示的な環境を提供するシステム３００’’を示す。実施形態では、システム３００’’は、図３に示すシステム３００の代替実施形態に対応する。一実施形態によれば、システム３００’’は、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２、資産３１６、及び／又はデータレイク３１８を含む。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、ネットワーク１１０を介して資産３１６と通信する。

１つ以上の実施形態では、アクションデータ３２２に関連付けられたアクションは、１つ以上のインサイトに基づいて資産３１６の１つ以上の設定を修正することを含む。例えば、１つ以上の実施形態では、アクションデータ３２２は、資産３１６の１つ以上の設定を修正するために資産３１６に提供される。一実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、１つ以上の資産インサイトに基づいて資産３１６の最適設定を決定する。更に、特定の実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、最適設定を資産３１６の規制設定と比較する。規制設定は、例えば、資産３１６の環境規制に基づく最小設定（例えば、最小ファン速度設定）である。特定の実施形態では、規制設定は、資産３１６に対する空気質基準（例えば、１つ以上の空気質制約）に基づく最小限の設定である。加えて、特定の実施形態では、資産３１６は、最適設定が規制設定を上回るという判定に応答して、アクションデータ３２２を介して最適設定で構成される。特定の実施形態では、アクションコンポーネント３０８は、代替的に、最適設定を資産３１６のための所定の設定リストと比較する。予め定義された設定リストは、例えば、資産３１６のための１つ以上の以前に用いられた設定及び／又は資産３１６のための１つ以上の所定の設定を含む。更に、特定の実施形態では、資産３１６は、最適設定が所定の設定リストからの設定と一致するという判定に応答して、アクションデータ３２２を介して最適設定で構成される。

図７は、本開示の１つ以上の実施形態の１つ以上の記載された特徴によるシステム７００を示す。一実施形態では、システム７００はモデル７０２を含む。モデル７０２は、例えば、１つ以上のインサイト７０４を提供するためにモデリングコンポーネント３０６によって実行されるモデルである。一態様では、モデル７０２は、資産３１６の予測される資産挙動を表す。１つ以上のインサイト７０４は、１つ以上の資産インサイト、１つ以上のコスト節約インサイト、１つ以上の予知保全インサイト、及び／又は資産３１６に関連する１つ以上の他のタイプのインサイトを含む。１つ以上の実施形態では、アクションデータ３２２は、１つ以上のインサイト７０４に基づいて生成される。様々な実施形態によれば、モデル７０２は、資産３１６に関連付けられた１つ以上の空気質センサ（例えば、資産３１６に関連付けられた１つ以上の二酸化炭素センサ）によって生成された空気質センサデータ７０６、資産３１６に関連付けられた１つ以上の湿度センサによって生成された湿度センサデータ７０８、資産３１６に関連付けられた１つ以上の温度センサによって生成された温度センサデータ７１０、資産３１６に関連付けられた１つ以上の気流センサによって生成された気流センサデータ７１２、及び／又は資産３１６についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータ７１４に基づいて、１つ以上のインサイト７０４を提供する。空気質センサデータ７０６、湿度センサデータ７０８、温度センサデータ７１０、及び／又は気流センサデータ７１２は、例えば、センサデータ３１４に含まれるセンサデータである。１つ以上の実施形態では、モデル７０２は、空気質センサデータ７０６、湿度センサデータ７０８、温度センサデータ７１０、気流センサデータ７１２、及び／又は資産シナリオデータ７１４に関する曲線適合モデリング及び／又は回帰分析モデリングのために構成される。

図８は、資産に関連するファン消費パターンに関連付けられたグラフ８００を示す。例えば、一実施形態では、グラフ８００は、資産３１６のファン（例えば、エアハンドラユニットのファン）のファン消費パターンを表す。特定のエアハンドラユニットは、所望の換気レベルを確保するために最小ファン速度設定を有する。したがって、ファン速度コマンドに関連するあるレベル未満では、ファンは速度を低下させない。収集されたファンデータ（例えば、センサデータ３１４）に基づいて、特定の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、最小ファン速度コマンドを低下させること、及び／又は最小ファン速度コマンドをオフにすることの予想される節約を評価する。加えて、特定の実施形態では、収集されたファンデータ（例えば、センサデータ３１４）に基づいて、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、最小ファン速度を増加させることの影響を評価する（例えば、電力消費がどの程度増加するかを決定するために）。１つ以上の実施形態では、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、センサデータ３１４に関連付けられたファン速度（例えば、観察されたファン速度コマンド）及びファンの電力需要（ｋＷ）に基づいてファン挙動をモデリングする。モデリングに基づいて、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２は、ファンの最適設定を提供する。例えば、ファンの最適設定は、グラフ８００の部分８０２に関連付けられ、ファンの非最適設定は、グラフ８００の部分８０４に関連付けられる。

図９は、本明細書で説明する１つ以上の実施形態による、資産挙動モデリングを提供するための方法９００を図示する。方法９００は、例えば、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２と関連付けられている。例えば、１つ以上の実施形態では、方法９００は、１つ以上のプロセッサとメモリとを有するデバイス（例えば、資産挙動モデリングコンピュータシステム３０２）において実行される。１つ以上の実施形態では、方法９００は、資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求を（例えば、モデリングコンポーネント３０６によって）受信するブロック９０２で開始し、要求は資産識別子を含み、資産識別子は資産の識別情報を示す。１つ以上の資産インサイトを取得するための要求は、限定はしないが、コンピューティングデバイスとの対話を容易にすること、コンピューティングデバイスの機能を拡張すること、及び／又はコンピューティングデバイスに提供されるデータの精度を改善することなど、１つ以上の技術改善をもたらす。

ブロック９０４において、要求を処理するかどうかを判定する。「いいえ」の場合、ブロック９０４が繰り返されて、要求を処理するかどうかを判定する。「はい」の場合、方法９００はブロック９０６に進む。要求に応答して、ブロック９０６は、資産に関連付けられたセンサデータ、及び資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、資産の予測された資産挙動を表すモデルを（例えば、モデリングコンポーネント３０６によって）実行して、１つ以上の資産インサイトを提供する。モデルを実行することは、限定はしないが、コンピューティングデバイスの機能の拡張、及び／又はコンピューティングデバイスに提供されるデータの精度の改善など、１つ以上の技術改善をもたらす。１つ以上の実施形態では、モデルを実行することは、センサデータ及び資産シナリオデータに関する曲線適合モデリング技法に基づいてモデルを実行することを含む。追加又は代替として、１つ以上の実施形態では、モデルを実行することは、センサデータ及び資産シナリオデータに関する回帰分析モデリング技法に基づいてモデルを実行することを含む。

方法９００はまた、要求に応答して、１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションを（例えば、アクションコンポーネント３０８によって）実行するブロック９０８を含む。１つ以上のアクションを実行することは、限定はしないが、コンピューティングデバイスに様々な体験を提供することなど、１つ以上の技術改善をもたらす。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するために１つ以上の資産インサイトの視覚化を構成することを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、１つ以上の資産インサイトに基づいて、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するための１つ以上の通知を生成することを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して提供される資産の制御データに基づいて、資産のための１つ以上の設定を修正することを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して提供される資産の作業命令データに基づいて、資産のための１つ以上の作業命令を生成することを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、１つ以上のインサイトに基づいてモデルの１つ以上の部分を再トレーニングすることを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、１つ以上の資産インサイトに基づいて資産の最適設定を決定することと、最適設定を資産の規制設定と比較することと、最適設定が規制設定を上回るという判定に応答して、最適設定を用いて資産を構成することとを含む。１つ以上の実施形態では、１つ以上のアクションを実行することは、１つ以上の資産インサイトに基づいて資産の最適設定を決定すること、最適設定を資産の所定の設定リストと比較すること、及び／又は最適設定が所定の設定リストからの設定と一致するという決定に応答して最適設定で資産を構成することを含む。

１つ以上の実施形態では、方法９００は、資産に結合された１つ以上のセンサからセンサデータを収集することを更に含む。１つ以上の実施形態では、方法９００は、追加又は代替として、資産に関連付けられた建物環境に含まれる１つ以上のセンサからセンサデータを収集することを含む。１つ以上の実施形態では、方法９００は、追加又は代替として、資産に関連付けられた空気質センサからセンサデータの少なくとも一部を収集することを含む。１つ以上の実施形態では、方法９００は、追加又は代替として、資産に関連付けられた湿度センサからセンサデータの少なくとも一部を収集することを含む。１つ以上の実施形態では、方法９００は、追加又は代替として、資産に関連付けられた温度からセンサデータの少なくとも一部を収集することを含む。１つ以上の実施形態では、方法９００は、追加又は代替として、資産に関連付けられた気流センサからセンサデータの少なくとも一部を収集することを含む。センサデータを収集することは、限定はしないが、モデルの機能を拡張すること、及び／又はモデルの精度を改善することなど、１つ以上の技術的改善を提供する。

１つ以上の実施形態では、方法９００は、異なるセンサからセンサデータを集約することを更に含む。センサデータを集約することは、限定はしないが、コンピューティングデバイスの機能の拡張、及び／又はコンピューティングデバイスに提供されるデータの精度の改善など、１つ以上の技術改善をもたらす。１つ以上の実施形態では、異種データを集約することは、単一のデータレイクにセンサデータを記憶すること、及び／又は新しいセンサデータに基づいて１つ以上の所定の間隔で単一のデータレイクのデータを更新することを含む。

１つ以上の実施形態では、方法９００は、異種データに関連付けられた１つ以上のインサイトを提供するように、センサデータ及び資産シナリオデータに関してディープラーニングプロセスを実行することを更に含む。１つ以上の実施形態では、ディープラーニングプロセスを実行することは、１つ以上のインサイトを提供するように、センサデータ及び資産シナリオデータに関して１つ以上の分類を決定することを含む。ディープラーニングプロセスを実行することは、限定はしないが、コンピューティングデバイスの機能の拡張、及び／又はコンピューティングデバイスに提供されるデータの精度の改善など、１つ以上の技術改善をもたらす。１つ以上の実施形態では、方法９００は、モデルの反復履歴及び／又は資産に関連付けられた過去のプロセス操作からの異なるメトリックに基づくスコアリングモデルを用いて、１つ以上のアクションを決定することを更に含む。スコアリングモデルを用いることは、限定はしないが、コンピューティングデバイスの機能の拡張、及び／又はコンピューティングデバイスに提供されるデータの精度の改善など、１つ以上の技術改善をもたらす。

いくつかの例示的な実施形態では、本明細書に記載の動作のうちの特定のいくつかは、以下で説明するように修正され得るか、又は更に拡張され得る。更に、いくつかの実施形態では、追加の任意選択的な動作が含まれ得る。本明細書に記載の修正、任意選択的な追加、又は拡張のそれぞれは、単独で、又は本明細書に記載の特徴のうちの任意の他の特徴と組み合わせてのいずれかで、本明細書に記載の動作に含まれ得ることを理解されたい。

前述の方法の説明及びプロセスフロー図は、単に例示的な例として提供されており、様々な実施形態のステップが提示された順序で実行されなければならないことを要求又は暗示するものではない。当業者には理解されるように、前述の実施形態におけるステップの順序は、任意の順序で行われ得る。「その後（thereafter）」、「次いで（then）」、「次に（next）」などの単語は、ステップの順序の限定を意図するものではない。これらの単語は、単に、方法の説明を通して読者を導くために使用される。更に、例えば、冠詞「ａ」、「ａｎ」、又は「ｔｈｅ」を使用する単数形での請求項要素へのいかなる言及も、要素を単数形に限定するものとして解釈されるべきではない。

「１つ以上」は、１つの要素によって実行される機能、２つ以上の要素によって、例えば分散方式で実行される機能、１つの要素によって実行されるいくつかの機能、いくつかの要素によって実行されるいくつかの機能、又は上記の任意の組み合わせを含むことを理解されたい。

更に、第１の、第２のなどの用語は、場合によっては、様々な要素を説明するために本明細書で使用されるが、これらの要素は、これらの用語によって限定されるべきではないということも理解されよう。これらの用語は、ある要素を別の要素から区別するためにのみ使用される。例えば、説明される様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、第１の接点を第２の接点と呼ぶことができ、同様に、第２の接点を第１の接点と呼ぶことができる。第１の接点及び第２の接点は両方とも接点であるが、それらは同じ接点ではない。

本明細書で説明される様々な実施形態の説明において使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、限定することを意図していない。説明される様々な実施形態の説明及び添付の特許請求の範囲において使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかにそうでないことを示さない限り、複数形も含むことが意図される。本明細書で使用される「及び／又は」という用語は、関連する列挙された項目のうちの１つ以上のありとあらゆる可能な組み合わせを指し、それらを包含するということも理解されよう。「含む（includes）」、「含んでいる（including）」、「備える（comprises）」、及び／又は「備えている（comprising）」という用語は、本明細書で使用される場合、述べられた特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又はコンポーネントの存在を指定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、コンポーネント、及び／又はそれらのグループの存在又は追加を排除しないということが更に理解されよう。

本明細書で使用される場合、「（もし）する場合には」という用語は、文脈に応じて、「時」又は「時に」又は「決定に応答して」又は「検出に応答して」を意味するように、任意選択的に解釈される。同様に、「決定される場合」又は「［述べられた条件又は事象］が検出される場合」という句は、文脈に応じて、「決定時」又は「決定に応答して」又は「［述べられた条件又は事象］の検出時」又は「［述べられた条件又は事象］の検出に応答して」を意味するように任意選択的に解釈される。

本明細書で開示されるシステム、装置、デバイス、及び方法は、例を用いて、また図面を参照して詳細に説明される。本明細書で考察される例は、あくまでも例にすぎず、本明細書で説明される装置、デバイス、システム、及び方法の説明を助けるために提供される。図面に示されるか、又は以下で考察する特徴又はコンポーネントのいずれも、必須であると具体的に指定されない限り、これらの装置、デバイス、システム、又は方法のいずれかの任意の特定の実装形態に必須であると解釈されるべきではない。読みやすさ及び明確さのために、いくつかのコンポーネント、モジュール、又は方法は、特定の図に関連してのみ説明され得る。本開示では、特定の技術、構成などを識別するものは、提示される特定の例に関連するか、又はそのような技術、構成などの単なる一般的な説明であるかのいずれかである。具体的な詳細又は例を識別するものは、そのように具体的に指定されない限り、必須又は限定として解釈されることを意図せず、そのように解釈されるべきではない。コンポーネントの組み合わせ又は下位の組み合わせを具体的に説明しないことは、任意の組み合わせ又は下位の組み合わせが不可能であることを示すものとして理解されるべきではない。開示及び説明される例、配置、構成、コンポーネント、要素、装置、デバイス、システム、方法などに対する修正が行われることができ、特定の用途のために所望され得るということが理解されるであろう。また、説明される任意の方法に関して、方法がフロー図と併せて説明されるかどうかにかかわらず、文脈によって別段に指定又は要求されない限り、方法の実行において行われるステップの明示的又は暗示的順序付けは、それらのステップが提示された順序で行われなければならないことを含意せず、代わりに、異なる順序で又は並行して行われ得るということを理解されたい。

本開示全体を通して、コンポーネント又はモジュールへの言及は、概して、機能又は関連する機能のグループを実行するために論理的に一緒にグループ化され得る項目を指す。同様の参照番号は、概して、同一又は類似のコンポーネントを指すことが意図される。コンポーネント及びモジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせの形で実装することができる。「ソフトウェア」という用語は、実行可能コード、例えば、機械実行可能命令又は機械解釈可能命令だけでなく、ファームウェア及び埋め込みソフトウェアを含む任意の好適な電子フォーマットで記憶されたデータ構造、データストア、及びコンピューティング命令も含むように拡張的に使用される。「情報」及び「データ」という用語は、拡張的に使用され、実行可能コード、特に、テキスト、ビデオデータ、及びオーディオデータなどのコンテンツ、並びに様々なコード又はフラグを含む、多種多様な電子情報を含む。「情報」、「データ」、及び「コンテンツ」という用語は、文脈によって許容される場合、交換可能に使用されることがある。

本明細書で開示する態様に関して説明する様々な例示的な論理、論理ブロック、モジュール、及び回路を実装するために使用されるハードウェアは、汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、ＡＳＩＣ）若しくはフィールドプログラマブルゲートアレイ（programmable gate array、ＦＰＧＡ）などの専用プロセッサ、プログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート若しくはトランジスタ論理、ディスクリートハードウェアコンポーネント、又は本明細書で説明する機能を実行するように設計されたそれらの任意の組み合わせを含むことができる。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであり得るが、代替として、プロセッサは、任意のプロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、又は状態機械であり得る。プロセッサは、コンピューティングデバイスの組み合わせ、例えば、ＤＳＰとマイクロプロセッサとの組み合わせ、複数のマイクロプロセッサ、ＤＳＰコアと併せた１つ以上のマイクロプロセッサ、又は任意の他のかかる構成として実装されてよい。代替的又は追加的に、一部のステップ又は方法は、所与の機能に特異的な回路によって実行され得る。

１つ以上の例示的な実施形態では、本明細書で説明される機能は、専用ハードウェア、又はファームウェア若しくは他のソフトウェアによってプログラムされたハードウェアの組み合わせによって実装され得る。ファームウェア又は他のソフトウェアに依存する実装形態では、機能は、１つ以上の非一時的コンピュータ可読媒体及び／又は１つ以上の非一時的プロセッサ可読媒体に記憶された１つ以上の命令の実行の結果として実行され得る。これらの命令は、１つ以上の非一時的コンピュータ可読又はプロセッサ可読記憶媒体上に常駐する１つ以上のプロセッサ実行可能ソフトウェアモジュールによって具現化され得る。非一時的コンピュータ可読又はプロセッサ可読記憶媒体は、この点に関して、コンピュータ又はプロセッサによってアクセスされ得る任意の記憶媒体を含むことができる。限定ではなく例として、そのような非一時的コンピュータ可読媒体又はプロセッサ可読媒体は、ランダムアクセスメモリ（random access memory、ＲＡＭ）、読取り専用メモリ（read-only memory、ＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読取り専用メモリ（electrically erasable programmable read-only memory、ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュメモリ、ディスク記憶装置、磁気記憶デバイスなどを含むことができる。本明細書で使用されるディスク記憶装置は、コンパクトディスク（compact disc、ＣＤ）、レーザディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（digital versatile disc、ＤＶＤ）、フロッピーディスク、及びＢｌｕ－ｒａｙディスク（商標）、又はレーザを用いてデータを磁気的又は光学的に記憶する他の記憶デバイスを含む。上記のタイプの媒体の組み合わせも、非一時的コンピュータ可読媒体及びプロセッサ可読媒体という用語の範囲内に含まれる。加えて、１つ以上の非一時的プロセッサ可読媒体又はコンピュータ可読媒体上に記憶された命令の任意の組み合わせは、本明細書ではコンピュータプログラム製品と呼ばれることがある。

本明細書に記載の本発明の多くの修正例及び他の実施形態は、前述の説明及び関連する図面に提示される教示の利益を有する、これらの本発明に関係がある当業者に着想されるであろう。図面は、本明細書に記載の装置及びシステムの特定のコンポーネントのみを示すが、様々な他のコンポーネントが供給管理システムと併せて使用され得ることが理解される。したがって、本発明、開示される特定の実施形態に限定されるものではないこと、並びに修正例及び他の実施形態は、添付の特許請求の範囲の範囲内に含まれることが意図されることを理解されたい。更に、上述の方法におけるステップは、必ずしも添付の図面に示した順序で行われる必要はなく、場合によっては、示したステップの１つ以上が実質的に同時に行われ得るか、又は追加のステップが含まれ得る。特定の用語が本明細書で用いられているが、これらは一般的かつ説明的な意味でのみ使用され、限定の目的では使用されない。

本明細書及び実施例は例示的なものにすぎず、本開示の真の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。

Claims (20)

1. システムであって、
   １つ以上のプロセッサと、
   メモリと、
   前記メモリに記憶された１つ以上のプログラムであって、
   資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求であって、
   前記資産の識別情報を示す資産識別子を含む、要求を受信し、
   前記要求に応答して、
   前記資産に関連付けられたセンサデータ及び前記資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、前記資産の予測された資産挙動を表すモデルを実行して、前記１つ以上の資産インサイトを提供し、
   前記１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションを実行するように構成された命令を含む、前記１つ以上のプログラムと、を備える、システム。
2. 前記１つ以上のプログラムが、
   前記資産に結合された１つ以上のセンサから前記センサデータを収集するように構成された命令を更に含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記１つ以上のプログラムが、
   前記資産に関連付けられた建物環境に含まれる１つ以上のセンサから前記センサデータを収集するように構成された命令を更に含む、請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記１つ以上のプログラムが、
   前記センサデータ及び前記資産シナリオデータに関して曲線適合モデリング技法に基づいて前記モデルを実行するように構成された命令を更に含む、請求項１～３のいずれか一項に記載のシステム。
5. 前記１つ以上のプログラムが、
   前記センサデータ及び前記資産シナリオデータに関して回帰分析モデリング技法に基づいて前記モデルを実行するように構成された命令を更に含む、請求項１～４のいずれか一項に記載のシステム。
6. 前記１つ以上のプログラムが、
   コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するために前記１つ以上の資産インサイトの視覚化を構成するように構成された命令を更に含む、請求項１～５のいずれか一項に記載のシステム。
7. 前記１つ以上のプログラムが、
   前記１つ以上の資産インサイトに基づいて、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するための１つ以上の通知を生成するように構成された命令を更に含む、請求項１～６のいずれか一項に記載のシステム。
8. 前記１つ以上のプログラムが、
   コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して提供される前記資産のための制御データに基づいて、前記資産のための１つ以上の設定を修正するように構成された命令を更に含む、請求項１～７のいずれか一項に記載のシステム。
9. 前記１つ以上のプログラムが、
   前記１つ以上の資産インサイトに基づいて前記資産の最適設定を決定し、
   前記最適設定を前記資産の規制設定と比較し、
   前記最適設定が前記規制設定を上回るという判定に応答して、前記最適設定を用いて前記資産を構成するように構成された命令を更に含む、請求項１～８のいずれか一項に記載のシステム。
10. 前記１つ以上のプログラムが、
    前記１つ以上の資産インサイトに基づいて前記資産の最適設定を決定し、
    前記最適設定を、前記資産に対する所定の設定リストと比較し、
    前記最適設定が前記所定の設定リストからの設定と一致するという判定に応答して、前記最適設定を用いて前記資産を構成するように構成された命令を更に含む、請求項１～９のいずれか一項に記載のシステム。
11. 方法であって、
    １つ以上のプロセッサとメモリとを有するデバイスにおいて、
    資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求であって、
    前記資産の識別情報を示す資産識別子を含む、要求を受信することと、
    前記要求に応答して、
    前記資産に関連付けられたセンサデータ及び前記資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、前記資産の予測された資産挙動を表すモデルを実行して、前記１つ以上の資産インサイトを提供することと、
    前記１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションを実行することと、を含む、方法。
12. 前記資産に結合された１つ以上のセンサから前記センサデータを収集すること、
    を更に含む、請求項１１に記載の方法。
13. 前記資産に関連付けられた建物環境に含まれる１つ以上のセンサから前記センサデータを収集すること、
    を更に含む、請求項１１又は１２に記載の方法。
14. 前記実行することは、前記センサデータ及び前記資産シナリオデータに関して曲線適合モデリング技法に基づいて前記モデルを実行することを含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記実行することは、前記センサデータ及び前記資産シナリオデータに関して回帰分析モデリング技法に基づいて前記モデルを実行することを含む、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記１つ以上のアクションを前記実行することは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して表示するために前記１つ以上の資産インサイトの視覚化を構成することを含む、請求項１～１５のいずれか一項に記載の方法。
17. 前記１つ以上のアクションを前記実行することは、コンピューティングデバイスの電子インターフェースを介して提供される前記資産のための制御データに基づいて、前記資産のための１つ以上の設定を修正することを含む、請求項１～１６のいずれか一項に記載の方法。
18. 前記１つ以上のアクションを前記実行することが、
    前記１つ以上の資産インサイトに基づいて前記資産の最適設定を決定することと、
    前記最適設定を前記資産の規制設定と比較することと、
    前記最適設定が前記規制設定を上回るという判定に応答して、前記最適設定を用いて前記資産を構成することと、を含む、請求項１～１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記１つ以上のアクションを前記実行することが、
    前記１つ以上の資産インサイトに基づいて前記資産の最適設定を決定することと、
    前記最適設定を、前記資産に対する所定の設定リストと比較することと、
    前記最適設定が前記所定の設定リストからの設定と一致するという判定に応答して、前記最適設定を用いて前記資産を構成することと、を含む、請求項１～１８のいずれか一項に記載の方法。
20. デバイスの１つ以上のプロセッサによって実行するための１つ以上のプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ以上のプログラムは、命令を含み、前記命令は、前記１つ以上のプロセッサによって実行されたときに、前記デバイスに、
    資産に関する１つ以上の資産インサイトを取得するための要求であって、
    前記資産の識別情報を示す資産識別子を含む、要求を受信させ、
    前記要求に応答して、
    前記資産に関連付けられたセンサデータ及び前記資産についての異なる動作シナリオに関連付けられた資産シナリオデータに基づいて、前記資産の予測された資産挙動を表すモデルを実行させて、前記１つ以上の資産インサイトを提供させ、
    前記１つ以上の資産インサイトに基づいて１つ以上のアクションを実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

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