JP6807405B2 - 安全イベント検出のための解析ストリーム処理を伴う個人用保護具（ｐｐｅ） - Google Patents
安全イベント検出のための解析ストリーム処理を伴う個人用保護具（ｐｐｅ） Download PDFInfo
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Description
本出願は、２０１６年６月２３日に出願された米国特許出願第１５／１９０，５６４号、及び２０１６年１０月１４日に出願された米国特許仮出願第６２／４０８，６３４号の優先権を主張し、これらの各内容は参照により本明細書中に明示的に取り入れる。
本開示は、個人用保護具の分野に関する。より具体的には、本開示は、データを生成する個人用保護具に関する。
個人用保護具（ＰＰＥ）を使用して、ユーザ（例えば、作業員）を様々な原因による害又は怪我から保護することができる。例えば、落下保護具は、潜在的に有害な、又は更には超高所で作業する作業員にとって重要な安全具である。落下時の安全を確保するために、作業員は、ランヤード、減勢器、自動巻き取り式命綱（self-retracting lifeline、ＳＲＬ）、直立コンベヤ等などの、落下保護具の支持構造体に接続された安全ハーネスを装着することが多い。ＳＲＬは、典型的には、ハウジングに回転可能に接続された、付勢されたドラムに巻き付けられた命綱を含む。命綱の動きにより、命綱がハウジングから延出する及びハウジング内に後退するのに伴ってドラムが回転する。粉塵、煙霧、ガス、又は潜在的に危険な若しくは健康に有害な他の汚染物質があること、又はこのようなものがある可能性があることが知られている領域内で作業する場合、作業員は呼吸マスク又は清浄空気供給源を使用することが普通である。多種多様な呼吸デバイスを使用可能であるが、いくつかの一般的に使用されているデバイスとしては、動力付き空気浄化呼吸マスク（powered air purifying respirator、ＰＡＰＲ）と自給式呼吸器（self-contained breathing apparatus、ＳＣＢＡ）が挙げられる。他のＰＰＥとしては、非限定的な例として、聴覚保護具、頭部保護具（例えば、バイザー、安全帽等）、防護服などが挙げられる。一部の例では、様々な個人用保護具は様々な種類のデータを生成してもよい。
本開示の技術は、落下保護具、呼吸マスク、頭部保護具、聴覚保護具等などの個人用保護具（ＰＰＥ）の使用データのストリームを処理することに関する。例えば、様々なＰＰＥには、ＰＰＥのステータス又は動作に関する使用データのストリームを生成する電子センサが備えられていてもよい。本開示の態様によれば、解析ストリーム処理コンポーネントは、使用データのストリームを、同一種類の他のＰＰＥの使用データを基に訓練されたモデルで処理することに基づき、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出するように構成されていてもよい。解析ストリーム処理コンポーネントは、ＰＰＥに組み込まれていてもよく、近距離無線通信プロトコル及び／又は使用データストリームを受信するように構成された１つ以上のサーバを介してＰＰＥと通信するハブに組み込まれていてもよい。本開示の態様によれば、使用データストリームの処理を担う特定のコンポーネントは、様々な因子に基づいて決定することができる。
一部の例では、技術は、安全イベントシグネチャーに対応する安全イベントを監視及び予測するために使用してもよい。一般的に、安全イベントは、ほんの一部の例を挙げると、ＰＰＥのユーザの活動、ＰＰＥの状態、又は有害環境条件を意味することがある。一部の例では、安全イベントは、怪我又は作業員の状態、職場での被害、又は規制違反であり得る。更に別の例では、安全イベントとして、作業員の行動の異常状態、ＰＰＥ物品の異常状態、作業環境の異常状態、安全規則の違反のうちの少なくとも１つが挙げられる。例えば、落下保護具の文脈では、安全イベントとは、落下保護具の不正使用、落下具のユーザが落下すること、又は落下保護具の故障であり得る。呼吸マスクの文脈では、安全イベントとは、呼吸マスクの不正使用、呼吸マスクのユーザが適切な品質及び／又は量の空気を受けていないこと、又は呼吸マスクの故障であり得る。安全イベントは、また、ＰＰＥが位置する環境内の危険に関連付けられてもよい。一部の例では、ＰＰＥ物品に関連付けられた安全イベントの発生には、ＰＰＥが使用される環境内の安全イベント、又はＰＰＥ物品を使用する作業員に関連付けられた安全イベントを含んでもよい。一部の例では、安全イベントは、ＰＰＥ、作業員、及び／又は作業員環境が、正常運転のように動作している、使用されている、又は機能していることを示すものであってもよい。正常運転は、許容可能な若しくは安全な動作、使用、又は活動の所定又は既定の状態である。
作業員、ＰＰＥ及び／又は環境に関連する使用データのストリーム内の安全イベントの安全イベントシグネチャーを特定するモデルを実装することにより、システムは、ほんの一部の例を挙げると、作業員の安全、ＰＰＥ物品の動作、及び／又は作業環境の状態に影響を及ぼす恐れのある安全イベントをより迅速かつ正確に特定することができる。安全イベントが発生した（及び作業員に対する潜在的な危害が発生した）かなり後に安全イベントの原因を評価するのではなく、むしろ、既定の時間にわたる使用データと安全イベントに対応する安全イベントシグネチャーの尤度との間の関係を定義し得るモデルは、安全イベントが発生する前又は安全イベントが発生すると即座に、先見的にかつ先制的に通知を生成することができ及び／又はＰＰＥの動作を変更することができる。更に、本開示のシステムは、安全イベントの尤度を、モデルがまだ訓練されていない特定の使用データセットから柔軟に予測することができ、それにより、新たな各使用データセットに対して、サイズが過度に大きく、事実上、実現及び処理することができない明示的な作業規則を実現する必要性を排除する。
一部の例では、システムは、使用データのストリームを生成するように構成された少なくとも１つのセンサを有する個人用保護具（ＰＰＥ）物品と、解析ストリーム処理コンポーネントと、を含み、解析ストリーム処理コンポーネントは、ＰＰＥ物品の少なくとも１つのセンサからの使用データのストリームを受信する通信コンポーネントと、使用データのストリームの少なくとも一部及び安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルと、を格納するように構成されたメモリであって、少なくとも１つのモデルは、使用データのストリームを受信する前に、ＰＰＥ物品と同一種類の他の１つ以上のＰＰＥ物品によって生成された使用データセットに少なくとも部分的に基づいて訓練されている、メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサであって、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを、モデルによる使用データのストリームの処理に基づいて検出し、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するように構成されている１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む。
一部の例では、システムは、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データの１つ以上のストリームを生成するセンサセットと、解析ストリーム処理コンポーネントと、を含み、解析ストリーム処理コンポーネントは、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データの１つ以上のストリームを生成するセンサセットから使用データの１つ以上のストリームを受信する通信コンポーネントと、使用データの１つ以上のストリームの少なくとも一部及び安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルと、を格納するように構成されたメモリであって、少なくとも１つのモデルは、使用データの１つ以上のストリームを受信する前に、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つと同一種類の他の１つ以上のＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境によって生成された使用データセットに少なくとも部分的に基づいて訓練されている、メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサであって、モデルによる使用データの１つ以上のストリームの処理に基づいて、使用データの１つ以上のストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出し、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するように構成されている、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含む。
一部の例では、コンピューティングデバイスは、メモリと、１つ以上のコンピュータプロセッサと、を含み、１つ以上のコンピュータプロセッサは、使用データのストリームを生成するように構成された少なくとも１つのセンサを有するＰＰＥ物品の少なくとも１つのセンサから使用データのストリームを受信し、使用データのストリームの少なくとも一部及び安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルと、を格納し、ただし、少なくとも１つのモデルは、使用データのストリームを受信する前に、ＰＰＥ物品と同一種類の他の１つ以上のＰＰＥ物品によって生成された使用データセットに少なくとも部分的に基づいて訓練されており、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを、モデルによる使用データのストリームの処理に基づいて検出し、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成する。
本開示の１つ以上の実施形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明で述べる。本開示の他の特徴、目的、及び利点は、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。
図１は、個人保護具を管理するための個人保護具管理システム（ＰＰＥＭＳ）６を含む例示的なコンピューティングシステム２を示すブロック図である。本明細書に記載されるように、ＰＰＥＭＳは、正規ユーザが予防的な職業上の健康及び安全動作を実施するとともに、安全保護具の点検及び保守を管理することを可能にする。安全専門家は、ＰＰＥＭＳ６との対話によって、例えば、エリア点検、作業員点検、作業員の健康及び安全遵守訓練を管理することができる。
概して、ＰＰＥＭＳ６は、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、予測分析、及びアラート生成を行う。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、本明細書に記載される様々な例による、基礎を成す解析及び安全イベント予測エンジンとアラートシステムとを含む。以下で更に記載するように、ＰＰＥＭＳ６は、個人安全保護具管理ツールの統合スイートを提供し、本開示の様々な技術を実施する。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、工事現場、採掘現場、製造現場、又は任意の物理的環境であり得る１つ以上の物理的環境８内で作業員１０が使用する個人保護具、例えば安全具を管理するための、統合されたエンドツーエンドシステムを提供する。本開示の技術は、コンピューティング環境２の様々な部分内で実現されてもよい。説明のため、特定タイプのＰＰＥに関する本開示の特定の例を提供するが、本開示のシステム、技術、及びデバイスは、あらゆるタイプのＰＰＥに適用可能である。
図１の例に示すように、システム２は、複数の物理的環境８Ａ、８Ｂ（集合的に環境８）内のコンピューティングデバイスが１つ以上のコンピュータネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と電子的に通信するコンピューティング環境を示す。各物理的環境８は、作業員１０などの１人以上の個人がそれぞれの環境内においてタスク又は活動に従事する際に個人保護具を使用する、作業環境などの物理的環境を示す。
この例では、環境８Ａは、全般的に作業員１０を有するものとして示されるが、環境８Ｂは、より詳細な例を提供するために拡張された形態で示される。図１の例では、複数の作業員１０Ａ〜１０Ｎが、安全支持構造体１２と呼吸マスク１３Ａ〜１３Ｎとに取り付けられた落下保護具（この例では自動巻き取り式命綱（ＳＲＬ）１１Ａ〜１１Ｎとして示されている）などのＰＰＥを用いるものとして示されている。本明細書でより詳細に記載するように、他の例では、作業員１０は、本明細書に記載する技術に適合する、聴覚保護具、頭部保護具、安全服等などの他の様々なＰＰＥを用いてもよい。
本明細書に更に記載されるように、各ＳＲＬ１１は、ユーザ（例えば作業員）が落下保護具を装着して活動に従事している際にデータをリアルタイムで捕捉するように構成された、埋込式センサ又はモニタリングデバイスと処理電子機器とを含む。一部の例では、フックが固定アンカー点に固定されているか固定されていないかを判定するスマートフックもまた、本開示の落下保護用ＰＰＥの趣旨及び範囲内にあり得る。例えば、図３に示される例においてより詳細に記載されるように、ＳＲＬは、伸長センサ、張力センサ、加速度計、位置センサ、高度計、１つ以上の環境センサ、及び／又はＳＲＬ１１の動作を測定するための他のセンサのうちの１つ以上などの様々な電子センサを含んでもよい。加えて、各ＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１の動作を示すデータを出力するための、及び／又は各作業員１０に対して通信を生成し、出力するための１つ以上の出力デバイスを含んでもよい。例えば、ＳＲＬ１１は、可聴フィードバック（例えば、１つ以上のスピーカ）、視覚フィードバック（例えば、１つ以上のディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）等）、又は触覚フィードバック（例えば、振動する、又は他の触覚フィードバックを提供するデバイス）を生成するための１つ以上のデバイスを含んでもよい。
呼吸マスク１３は、また、ユーザ（例えば作業員）が呼吸マスクを装着して活動に従事している際にデータをリアルタイムで捕捉するように構成された、埋込式センサ又はモニタリングデバイスと処理電子機器とを含んでもよい。例えば、本明細書により詳細に記載されるように、呼吸マスク１３は、いくつかの構成要素（例えば、ヘッドトップ、送風機、フィルタ等）を含んでもよく、呼吸マスク１３は、このような構成要素の動作を検出又は制御するためのいくつかのセンサを含んでもよい。ヘッドトップは、例として、ヘッドトップバイザー位置センサ、ヘッドトップ温度センサ、ヘッドトップモーションセンサ、ヘッドトップ衝撃検知センサ、ヘッドトップ位置センサ、ヘッドトップバッテリーレベルセンサ、ヘッドトップ頭部検知センサ、周囲騒音センサ等を含んでもよい。送風機は、例として、送風機状態センサ、送風機圧力センサ、送風機駆動時間センサ、送風機温度センサ、送風機バッテリーセンサ、送風機モーションセンサ、送風機衝撃検知センサ、送風機位置センサ等を含んでもよい。フィルタは、例として、フィルタ存在センサ、フィルタタイプセンサ等を含んでもよい。上記センサはそれぞれ、使用データを生成してもよい。図１は、ＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３に関して記載しているが、本明細書に記載のように、本開示の技術は、他の多様なＰＰＥにも適用してよい。
概して、各環境８は、（例えば、ローカルエリアネットワーク）コンピューティング設備を含み、これによってＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３はＰＰＥＭＳ６と通信することができる。例えば、環境８は、６０２．１１無線ネットワーク、６０２．１５ ＺｉｇＢｅｅネットワーク等などの無線技術で構成してもよい。図１の例では、環境８Ｂは、ネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と通信するためのパケットベースのトランスポート媒体を提供するローカルネットワーク７を含む。加えて、環境８Ｂは、作業環境全体にわたって無線通信のサポートを提供するために、環境全体にわたって地理的に分散されていてもよい複数の無線アクセスポイント１９Ａ、１９Ｂを含む。
ＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３のそれぞれは、検出された運動、イベント、及び条件などのデータを、６０２．１１ＷｉＦｉプロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈプロトコル等などの無線通信を介して通信するように構成されている。ＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３は、例えば、無線アクセスポイント１９と直接通信してもよい。別の例として、各作業員１０は、ＳＲＬ１１と呼吸マスク１３とＰＰＥＭＳ６との間の通信を可能にし、かつ容易にするウェアラブル通信ハブ１４Ａ〜１４Ｎをそれぞれ１つ装備していてもよい。例えば、各作業員１０のＰＰＥは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又は他の狭域プロトコルを介して各通信ハブ１４と通信してもよく、通信ハブは、無線アクセスポイント１９によって処理された無線通信を介してＰＰＥＭ６と通信してもよい。ウェアラブルデバイスとして示されているが、ハブ１４は、環境８Ｂ内に配置されたスタンドアロンデバイスとして実現してもよい。一部の例では、ハブ１４はＰＰＥ物品であってもよい。
一般的に、各ハブ１４は、ＰＰＥに及びＰＰＥから通信を中継する、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、及び／又は他のＰＰＥの無線デバイスとして動作し、ＰＰＥＭＳ６との通信が失われた場合に使用データのバッファリングが可能であってもよい。更に、各ハブ１４は、クラウドへの接続を必要とすることなくローカルアラート規則がインストールされ、実行され得るように、ＰＰＥＭＳ６によりプログラム可能である。したがって、各ハブ１４は、各環境内のＳＲＬ１１、呼吸マスク１３及び／又は他のＰＰＥから使用データストリームのリレーを提供するとともに、ＰＰＥＭＳ６との通信が失われた場合、イベントのストリームを基に、ローカライズされたアラート生成のためのローカルコンピューティング環境を提供する。
図１の例に示すように、環境８Ｂなどの環境は、また、作業環境内における正確な位置情報を提供するビーコン１７Ａ〜１７Ｃなどの１つ以上の無線可能ビーコンを含んでもよい。例えば、ビーコン１７Ａ〜１７Ｃは、各ビーコン内のコントローラが各ビーコンの位置を正確に特定可能であり得るようにＧＰＳ対応であってもよい。作業員１０により装着された所与のＰＰＥ物品又は通信ハブ１４は、ビーコン１７のうちの１つ以上との無線通信に基づいて、作業環境８Ｂ内の作業員の位置を特定するように構成されている。このようにして、ＰＰＥＭＳによって実施される分析、報告、及び解析を補助するために、ＰＰＥＭＳ６に報告されるイベントデータ又は使用データに位置情報をスタンプしてもよい。
加えて、環境８Ｂなどの環境は、また、センシングステーション２１Ａ、２１Ｂなどの１つ以上の無線対応センシングステーションを含んでもよい。各センシングステーション２１は、１つ以上のセンサと、検出された環境条件を示すデータを出力するように構成されているコントローラと、を含む。更に、センシングステーション２１は、環境８Ｂの各地理的領域内に配置されていてもよい、あるいは、ビーコン１７と対話して各位置を特定してもよく、環境データをＰＰＥＭＳ６に報告する際にこのような位置情報を含む。このように、ＰＰＥＭＳ６は、検出された環境条件を特定の領域と相関させるように構成していてもよく、したがって、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、又は他のＰＰＥから受信したイベントデータ（「使用データ」とも称される）を処理するときに、捕捉された環境データを使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、アラートの生成又はＰＰＥのための他の命令を補助するために、及び特定の環境条件（例えば、熱、湿度、視認性）と異常な作業員の行動又は安全イベントの増加との間のあらゆる相関を決定するなどの予測分析を実施するために、環境データを使用することができる。したがって、ＰＰＥＭＳ６は、差し迫った安全イベントの予測及び回避を補助するために現在の環境条件を利用してもよい。センシングデバイス２１によって検出され得る例示的な環境条件としては、温度、湿度、ガスの存在、圧力、視認性、風、降水等が挙げられるが、これらに限定されない。
例示的な実現形態では、環境８Ｂなどの環境は、また、環境全体にわたって分布して、ＰＰＥＭ６にアクセスするための観察ステーションを提供する１つ以上の安全ステーション１５を含んでもよい。安全ステーション１５は、作業員１０の１人がＳＲＬ１１、呼吸マスク１３及び／若しくは他の安全具を点検し、安全具が特定の環境８に適切であることを確認すること及び／又はデータを交換することを可能にしてもよい。例えば、安全ステーション１５は、アラート規則、ソフトウェアアップデート、又はファームウェアアップデートをＳＲＬ１１、呼吸マスク１３又は他の機器に送信してもよい。安全ステーション１５は、また、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、ハブ１４及び／又は他の安全具にキャッシュされたデータを受信してもよい。すなわち、ＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３及び／又はデータハブ１４は、使用データをネットワーク４に典型的には送信し得るが、一部の例では、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３及び／又はデータハブ１４はネットワーク４への接続性を有しない場合がある。このような例では、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、及び／又はデータハブ１４は使用データをローカルに格納してもよく、安全ステーション１５に近接しているときに使用データを安全ステーション１５に送信してもよい。安全ステーション１５は、その後、機器からのデータをアップロードしてもよく、ネットワーク４に接続してもよい。
加えて、各環境８は、エンドユーザコンピューティングデバイス１６がネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と対話するための動作環境を提供するコンピューティング設備を含む。例えば、各環境８は、環境内における安全遵守の監督を担う１人以上の安全管理者を典型的に含む。概して、各ユーザ２０はコンピューティングデバイス１６と対話してＰＰＥＭＳ６にアクセスする。各環境８は、本開示で記載されるシステムを含んでもよい。同様に、リモートユーザはネットワーク４を介してＰＰＥＭＳと対話するためにコンピューティングデバイス１８を使用してもよい。例示の目的で、エンドユーザコンピューティングデバイス１６は、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、タブレット又はいわゆるスマートフォンなどのモバイルデバイス等であってもよい。
ユーザ２０、２４は、ＰＰＥＭＳ６と対話し、作業員１０が使用している安全に機器の多くの態様を制御し、能動的に管理する（使用記録にアクセスし、見ること、解析及び報告など）。例えば、ユーザ２０、２４は、ＰＰＥＭＳ６によって取得され、格納された使用情報を精査してもよく、使用情報は、ある継続時間（例えば、日、週等）における開始時間と終了時間を特定するデータ、検知された落下、ユーザから取得された検出データ、環境データ等などの、特定のイベント中に収集されたデータを含んでもよい。加えて、ユーザ２０、２４はＰＰＥＭＳ６と対話し、アセットトラッキングを実施し、個々の安全具、例えば、ＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３の保守イベントの予定を立て、任意の手順又は規定の遵守を確実にしてもよい。ＰＰＥＭＳ６は、ユーザ２０、２４が保守手順に関するデジタルチェックリストを作成し、完成させること、及びコンピューティングデバイス１６、１８からの手順のあらゆる結果をＰＰＥＭＳ６に同期させることを可能にしてもよい。
更に、本明細書に記載されるように、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１及び呼吸マスク１３などのデジタル対応ＰＰＥからの千又は更に数百万のイベントの同時ストリームを処理するように構成されているイベント処理プラットフォームを組み込む。ＰＰＥＭＳ６の基礎解析エンジンは、インバウンドストリームを過去データ及びモデルに適用し、作業員１０の条件又は行動パターンに基づく異常又は予測される安全イベントの発生を含み得る特定された安全イベントシグネチャーなどのアサーションを算出する。更に、ＰＰＥＭＳ６は、任意の予測されるイベント、異常、動向等を作業員１０及び／又はユーザ２０、２４に通知するためにリアルタイムアラート生成と報告を行う。
ＰＰＥＭＳ６の解析エンジンは、一部の例では、検出された作業員データ、環境条件、地理的領域、及び他の因子間の関係又は相関を特定し、安全イベントに対する影響を分析するために、モデルに関して使用データのストリームを処理してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。
このようにして、ＰＰＥＭＳ６は個人保護具を管理するための総合的なツールを、基礎解析エンジン及び通信システムと密に統合し、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、行動解析、及びアラート生成を行う。更に、ＰＰＥＭＳ６は、システム２の様々な要素により、及びシステム２の様々な要素間で動作及び使用するための通信システムを提供する。ユーザ２０、２４は、作業員１０から取得したデータに対しＰＰＥＭＳ６が実施した任意の解析の結果を見るためにＰＰＥＭＳにアクセスしてもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６はウェブベースのインターフェースを、ウェブサーバ（例えば、ＨＴＴＰサーバ）を介して提示してもよい、又はデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン及びタブレットなどのモバイルデバイス等などの、ユーザ２０、２４が使用するコンピューティングデバイス１６、１８のデバイスのためにクライアント側のアプリケーションを展開してもよい。
一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、取得した安全情報、コンプライアンス情報及び解析エンジンの任意の結果を、例えば、ダッシュボード、アラート通知、レポート等によって見るために、ＰＰＥＭＳ６に直接問い合わせるためのデータベースクエリエンジンを提供してもよい。すなわち、ユーザ２４、２６、又はコンピューティングデバイス１６、１８で実行するソフトウェアは、クエリをＰＰＥＭＳ６に提出し、１つ以上のレポート又はダッシュボードの形態で提示するために、クエリに対応するデータを受信してもよい。このようなダッシュボードは、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境２内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境２の特定等などの、システム２に関する様々な見識を提供してもよい。
以下に詳細に示されているように、ＰＰＥＭＳ６はモニタリングが行われている個人のワークフローを簡素化し、実体又は環境に対する安全遵守を確実にしてもよい。すなわち、本開示の技術は、能動的な安全管理を可能にしてもよく、組織が、環境８内の特定領域、特定のＰＰＥ物品又は個々の作業員１０に関する予防処置又は修正処置を取り、実体が、基礎分析エンジンによるデータ駆動型のワークフロー手順を規定し、この手順を実施することを更に可能にしてもよい。
一例として、ＰＰＥＭＳ６の基礎分析エンジンは、所与の環境８内の又は組織全体の複数の環境にわたる作業員集団のための顧客定義の指標を算出し、提示するように構成されていてもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、データを取得し、集約した性能指標と予測した行動解析を作業員集団全体に（例えば、環境８Ａ、８Ｂのいずれか又は両方の作業員１０全体に）提供するように構成してもよい。更に、ユーザ２０、２４は、あらゆる安全インシデントの発生に関するベンチマークを設定してもよく、ＰＰＥＭＳ６は、個人又は所定の作業員集団のベンチマークに対する実際の性能指標を追跡してもよい。
別の例として、ＰＰＥＭＳ６は、更に、特定の条件の組み合わせが存在する場合、例えば、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３等のうちの１つなどの安全具の検査又は整備を早めるために、アラートを発してもよい。このように、ＰＰＥＭＳ６は、指標がベンチマークを満たさない個々のＰＰＥ又は作業員１０を特定し、ユーザに、介入すること及び／又は指標をベンチマークに対して向上させるための手順を実施することを促してもよく、それにより作業員１０のコンプライアンスを確実とし、安全を能動的に管理する。
本開示の態様により、図１の特定の技術をＰＰＥＭＳ６に関して記載したが、他の例では、１つ以上の機能が、ハブ１４、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、又は他のＰＰＥによって実現してもよい。例えば、本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、又は他のＰＰＥは、どのコンポーネントが使用データのストリームの処理を担うかに関する規則を適用する選択コンポーネントを含んでもよい。本明細書でより詳細に記載するように、選択規則は、例として、安全イベントシグネチャーの検出に関連する消費電力、異常の検出に関連する待ち時間、ＰＰＥ物品、作業員のデバイス、コンピューティングデバイス、又は少なくとも１つのサーバの接続状態、ＰＰＥデータのデータタイプ、ＰＰＥデータのデータ量、及びＰＰＥデータのコンテンツを基に、静的に又は動的に決定してもよい。
図２は、安全リリースライン（safetyrelease line、ＳＲＬ）１１、呼吸マスク１３、安全ヘルメット２１、又は他の安全具などの様々な通信対応個人保護具（ＰＰＥ）を有する全体的な作業員１０集団を有する複数の別個の作業環境８をサポート可能なクラウドベースプラットフォームとしてホストされる場合のＰＰＥＭＳ６の動作の観点を記載するブロック図である。図２の例では、ＰＰＥＭＳ６の構成要素は、本開示の技術を実施する複数の論理層に従い配置されている。各層は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを含む１つ以上のモジュールによって実現してもよい。
図２では、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３及び／又は他の機器などの個人保護具（ＰＰＥ）６２が、直接又はハブ１４及びコンピューティングデバイス６０を介して、ＰＰＥＭＳ６と中間層６４を介して通信するクライアント６３として動作する。コンピューティングデバイス６０は、典型的には、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、及びウェブアプリケーションなどのクライアントソフトウェアアプリケーションを実行する。コンピューティングデバイス６０は、図１のコンピューティングデバイス１６、１８のいずれであってもよい。コンピューティングデバイス６０の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ポータブル又はモバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、ウェアラブルコンピューティングデバイス、タブレット）、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スマートテレビジョンプラットフォーム、及びサーバが挙げられ得るが、これらに限定されない。
本開示に更に記載されるように、ＰＰＥ６２はＰＰＥＭＳ６と（直接又はハブ１４を介して）通信して、埋込式センサ及び他のモニタリング回路から取得したデータのストリームを提供し、ＰＰＥＭＳ６からアラート、構成、及び他の通信を受信する。コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションはＰＰＥＭ６と通信し、取得された、格納された、生成された及び／又はそうでなければサービス６８によって処理された情報を送受信してもよい。例えば、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６に格納された及び／又はＰＰＥＭＳ６によって管理された分析データを含む安全イベント情報を要求し、編集してもよい。一部の例では、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥ６２から取得した及び又はＰＰＥＭＳ６によって生成された多数の個々の安全イベントの事例及び対応するデータを要約あるいは集計する集計安全イベント情報を要求し、表示してもよい。クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、過去の及び予測された安全イベントに関する解析情報、作業員１０の行動動向について問い合わせるためにＰＰＥＭＳ６と対話してもよい。一部の例では、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６から受信した情報を出力して表示し、このような情報をクライアント６３のユーザのために可視化してもよい。以下に更に示し、記載するように、ＰＰＥＭＳ６は、クライアントアプリケーションに情報を提供してもよく、この情報をクライアントアプリケーションはユーザインターフェイスに出力して表示する。
コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションは、異なるプラットフォームに対して実現してもよいが、類似の又は同一の機能を含むことができる。例えば、クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ａｐｐｌｅ ＯＳ Ｘ、又はＬｉｎｕｘなどのデスクトップオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたデスクトップアプリケーションであってもよい。別の例として、クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ、Ａｐｐｌｅ ｉＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｍｏｂｉｌｅ、又はＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ ＯＳなどのモバイルオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたモバイルアプリケーションであってもよい。別の例として、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６から受信したウェブページを表示するウェブブラウザなどのウェブアプリケーションであってもよい。ウェブアプリケーションの例では、ＰＰＥＭＳ６は、ウェブアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）から要求を受信し、要求を処理し、１つ以上の応答をウェブアプリケーションに返送してもよい。このようにして、ウェブページの集合体、ウェブアプリケーションのクライアント側の処理、及びＰＰＥＭＳ６によって実施されるサーバ側の処理は、本開示の技術を実施するための機能を集合的に提供する。このようにして、クライアントアプリケーションは本開示の技術によるＰＰＥＭＳ６の様々なサービスを使用し、アプリケーションは、様々な異なるコンピューティング環境（例えば、ほんの一部の例を挙げると、ＰＰＥの埋め込み回路又はプロセッサ、デスクトップオペレーティングシステム、モバイルオペレーティングシステム、又はウェブブラウザ）内で動作してもよい。
図２に示すように、ＰＰＥＭＳ６は、ＰＰＥＭＳ６によって提示され、サポートされる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）又はプロトコルインターフェースのセットを示す中間層６４を含む。中間層６４は、ＰＰＥＭＳ６において更に処理されるメッセージを、初めに、いずれかのクライアント６３から受信する。中間層６４は、したがって、クライアント６３上で実行されるクライアントアプリケーションで利用可能な１つ以上のインターフェースを提供してもよい。一部の例では、インターフェースは、ネットワーク上でアクセス可能なアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）であってもよい。中間層６４は１つ以上のウェブサーバに実装してもよい。１つ以上のウェブサーバは、入来する要求を受信し、要求からの情報を処理する及び／又はサービス６８に転送し、サービス６８から受信した情報を基に、初めに要求を送信したクライアントアプリケーションに１つ以上の応答を提供してもよい。一部の例では、中間層６４を実装する１つ以上のウェブサーバは、１つ以上のインターフェースを提供するプログラム論理を展開するための実行環境を含んでもよい。以下で更に記載するように、各サービスは、中間層６４を介してアクセス可能な１つ以上のインターフェースの群を提供してもよい。
一部の例では、中間層６４は、ＨＴＴＰメソッドを使用してサービスと対話し、ＰＰＥＭＳ６のリソースを操作するレプレゼンテーショナルステートトランスファ（Representational State Transfer、ＲＥＳＴｆｕｌ）インターフェースを提供してもよい。このような例では、サービス６８は、初期要求を提出したクライアントアプリケーション６１に中間層６４が返送するＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクトノーテーション（JavaScript Object Notation、ＪＳＯＮ）メッセージを生成してもよい。一部の例では、中間層６４は、クライアントアプリケーションからの要求を処理するために、シンプルオブジェクトアクセスプロトコル（Simple Object Access Protocol、ＳＯＡＰ）を使用するウェブサービスを提供する。更に別の例では、中間層６４は、クライアント６３からの要求を処理するためにリモートプロシージャコール（Remote Procedure Calls、ＲＰＣ）を使用してもよい。クライアントアプリケーションから１つ以上のサービス６８を使用する要求を受信すると、中間層６４はサービス６８を含むアプリケーション層６６に情報を送信する。
図２に示すように、ＰＰＥＭＳ６はまた、ＰＰＥＭＳ６の基本動作の多くを実施するためのサービスの集合体を示すアプリケーション層６６を含む。アプリケーション層６６は、クライアントアプリケーションから受信した要求に含まれる情報を受信し、更に、この情報を、要求によって呼び出されたサービス６８の１つ以上に従い処理する。アプリケーション層６６は、１つ以上のアプリケーションサーバ、例えば、物理マシン又は仮想マシン上で実行される１つ以上のディスクリートソフトウェアサービスとして実装してもよい。すなわち、アプリケーションサーバは、サービス６８の実行のための実行環境を提供する。一部の例では、上述の機能中間層６４とアプリケーション層６６の機能は同一サーバに実装してもよい。
アプリケーション層６６は、例えば、一例として論理サービスバス７０を介して通信する１つ以上の別個のソフトウェアサービス６８、例えば、プロセスを含んでもよい。サービスバス７０は、一般に、異なるサービスがパブリッシュ／サブスクライブ通信モデルなどによって他のサービスにメッセージを送信することを可能にする論理相互接続又はインターフェースのセットを示す。例えば、各サービス６８は、各サービスの基準セットを基に、特定タイプのメッセージにサブスクライブしてもよい。サービスが特定タイプのメッセージをサービスバス７０にパブリッシュすると、そのタイプのメッセージにサブスクライブする他のサービスがメッセージを受信する。このようにして、各サービス６８は、互いに情報を通信してもよい。別の例として、サービス６８は、ソケット又は他の通信メカニズムを使用してポイントツーポイント形式で通信してもよい。更に別の例では、データメッセージがソフトウェアシステムサービスにより処理される際、データメッセージのワークフロー及び論理処理を実施するために、パイプラインシステムアーキテクチャを使用することができる。各サービス６８の機能を説明する前に、層について本明細書で簡潔に記載する。
ＰＰＥＭＳ６のデータ層７２は、１つ以上のデータリポジトリ７４を使用してＰＰＥＭＳ６内の情報の持続性を提供するデータリポジトリを示す。データリポジトリは、概して、データを格納及び／又は管理する任意のデータ構造又はソフトウェアであってもよい。データリポジトリの例としては、ほんの一部の例を挙げると、リレーショナルデータベース、多次元データベース、マップ、及びハッシュテーブルが挙げられるが、これらに限定されない。データ層７２は、データリポジトリ７４内の情報を管理するためにリレーショナルデータベース管理システム（Relational Database Management System、ＲＤＢＭＳ）ソフトウェアを使用して実装してもよい。ＲＤＢＭＳソフトウェアは、構造化クエリ言語（Structured Query Language、ＳＱＬ）を使用してアクセスされ得る１つ以上のデータリポジトリ７４を管理してもよい。１つ以上のデータベース内の情報は、ＲＤＢＭＳソフトウェアを用いて格納、取得、及び修正されてもよい。一部の例では、データ層７２は、オブジェクトデータベース管理システム（Object Database Management System、ＯＤＢＭＳ）、オンライン分析処理（Online Analytical Processing、ＯＬＡＰ）データベース、又は他の適切なデータ管理システムを使用して実装してもよい。
図２に示すように、各サービス６８Ａ〜６８Ｊ（「サービス６８」）はＰＰＥＭＳ６内にモジュール形式で実装されている。各サービスを別個のモジュールとして示しているが、一部の例では、２つ以上のサービスの機能を単一モジュール又は構成要素へと組み合わせてもよい。各サービス６８はソフトウェア、ハードウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせに実装してもよい。更に、サービス６８は、スタンドアロンデバイス、別個の仮想マシン又はコンテナ、プロセス、スレッド、又は一般に１つ以上の物理プロセッサ上で実行するためのソフトウェア命令として実装してもよい。
一部の例では、１つ以上のサービス６８はそれぞれ、中間層６４を介して露出される１つ以上のインターフェースを提供してもよい。したがって、本開示の技術を実施するために、コンピューティングデバイス６０のクライアントアプリケーションは１つ以上のサービス６８の１つ以上のインターフェースを呼び出してもよい。
本開示の技術によれば、サービス６８は、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａと、イベントセレクタ６８Ｂと、イベントプロセッサ６８Ｃと、ハイプライオリティ（high priority、ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄと、を含むイベント処理プラットフォームを含んでもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、ＰＰＥ６２及びハブ１４と通信を送受信するためのフロントエンドインターフェースとして動作する。換言すると、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、環境８内に展開され、作業員１０によって使用される安全具のフロントラインインターフェースとして動作する。一部の例では、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、作業員、ＰＰＥ、及び／又は作業環境のためのセンサによって検出及び捕捉されたデータを保持するＰＰＥ６２からのイベントストリーム６９の個々のインバウンド通信を受信させる複数のタスク又はジョブとして実現してもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、例えば、イベントストリーム６９を受信すると、イベントと呼ばれるインバウンド通信を素早くエンキューするためのタスクを生成し、通信セッションを閉じてもよく、それにより高速処理と拡張性を提供する。各到来する通信は、例えば、一般的にイベントと称される、検出された条件、動き、温度、活動、又は他のデータを表す、最近捕捉されたデータを搬送してもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８ＡとＰＰＥとの間で交換される通信は、通信遅延及び連続性に応じてリアルタイム又は擬似リアルタイムであってもよい。
イベントセレクタ６８Ｂは、フロントエンド６８Ａを介してＰＰＥ６２及び／又はハブ１４から受信したイベント６９のストリーム上で動作し、規則又は分類に基づき、受信イベントと関連付けられた優先順位を決定する。イベントセレクタ６８Ｂは、優先順位に基づき、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄによって後続処理するためのイベントをエンキューする。付加的な計算資源及びオブジェクトは、ＰＰＥの誤使用、地理的位置及び条件に基づく誤ったフィルタ及び／又は呼吸マスクの使用、ＳＲＬ１１の適切な固定の失敗等などの重大なイベントに対する応答性を確保するために、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄに専用であってもよい。ハイプライオリティイベントの処理に応答して、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄは通知サービス６８Ｅを即座に呼び出し、ＳＲＬ１１、ハブ１４及び／又はリモートユーザ２０、２４に対して出力すべきアラート、命令、警告、又は他の類似のメッセージを生成することができる。ハイプライオリティとして分類されなかったイベントは、イベントプロセッサ６８Ｃによって消費及び処理される。
概して、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄは、受信されるイベントのストリーム上で動作し、データリポジトリ７４内のイベントデータ７４Ａを更新する。一般的に、イベントデータ７４Ａは、ＰＰＥ６２から得られる使用データの全て又はサブセットを含んでもよい。例えば、一部の例では、イベントデータ７４Ａは、ＰＰＥ６２の電子センサから得られるデータのサンプルの全ストリームを含んでもよい。他の例では、イベントデータ７４Ａは、例えば、ＰＰＥ６２の特定の期間又は活動に関連付けられたこのようなデータのサブセットを含んでもよい。イベントプロセッサ６８Ｃ、６８Ｄは、イベントデータ７４Ａに格納されたイベント情報を作成、読み出し、更新、及び削除してもよい。のためのイベント情報は、行／列形式で指定されたデータテーブルなどの情報の名前／値の対を含む構造として各データベースレコードに格納されてもよい。例えば、名前（例えば、列）は「作業員のＩＤ」であってもよく、値は従業員識別番号であってもよい。イベントレコードは、作業員のＩＤ、ＰＰＥのＩＤ、取得したタイムスタンプ、及び１つ以上の検出されたパラメータを示すデータなどであるが、これらに限定されない情報を含んでもよい。
加えて、イベントセレクタ６８Ｂは、解析エンジンの一例を示すストリーム解析サービス６８Ｆにイベント（例えば、使用データ又はイベントデータ）の受信ストリームを導く。このストリーム回析サービス６８Ｆは、リアルタイム解析を実施するためにイベントの受信ストリームの詳細処理を実施するように構成されている。ストリーム解析サービス６８Ｆは、イベントデータ７４Ａが受信される際に、例えば、イベントデータ７４Ａの複数ストリームを処理し、過去データ及びモデル７４Ｂとリアルタイムで比較するように構成されていてもよい。このようにして、ストリーム解析サービス６８Ｄ（Ｆ）は、安全イベントシグネチャー（例えば、異常、パターン等）を検知し、受信するイベントデータ値を変換し、条件又は作業員の行動に基づき安全の懸念を検知するとアラートを発するように構成することができる。過去データ及びモデル７４Ｂは、例えば、特定の安全規則、ビジネス規則等を含んでもよい。これにより、過去データ及びモデル７４Ｂは、ＳＲＬ１１のユーザの行動を、例えば、安全規則、ビジネス規則等に適合するものとして特徴付けることができる。加えて、ストリーム解析サービス６８Ｄ（Ｆ）は、通知サービス６８Ｆ（Ｅ）によってＰＰＰＥ６２に通信するための出力、又は記録管理及び報告サービス６８Ｄ（Ｇ）によってコンピューティングデバイス６０に通信するための出力を生成することができる。
解析サービス６８Ｆは、環境８内の作業員１０が使用している有効安全ＰＰＥ６２からのイベントのインバウンドストリーム、潜在的には数百又は数千のイベントのストリームを処理し、過去データ及びモデル７４Ｂを適用し、作業員の条件又は行動パターンに基づいて、特定された安全イベントシグネチャー、異常性又は差し迫った安全イベントの発生が予測されることなどのアサーションを算出することができる。解析サービス６８Ｄは、いずれかのクライアント６３に出力するために、サービスバス７０によって通知サービス６８Ｆ及び／又は記録管理にアサーションを発行することができる。一部の例では、ＰＰＥ物品に関連付けられた少なくとも１人の作業員又は作業環境を特徴付ける使用データを生成する少なくとも１つのセンサ、解析サービス６８Ｆは、使用のストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出するために、ＰＰＥ物品又は作業環境に関連付けられた作業員を特徴付ける使用データを処理する。
このようにして、解析サービス６８Ｆは、差し迫った安全の懸念を予測し、リアルタイムアラート生成と報告を提供するアクティブ安全管理システムとして構成されていてもよい。加えて、解析サービス６８Ｆは、イベントデータのインバウンドストリームを処理して、企業、安全管理者、及び他のリモートユーザのために、集約された若しくは個々の作業員及び／又はＰＰＥベースの統計、結論、及び／又は推奨の形態のアサーションを生成するための技法を提供する意思決定支援システムであってもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、過去データ及びモデル７４Ｂを適用し、特定の作業員に関して、検出された行動パターン又は活動パターン、環境条件、及び地理的位置に基づき、この作業員に安全イベントが差し迫っている尤度を決定してもよい。一部の例では、解析サービス６８Ｆは、作業員が現在、例えば、疲労、疾患、又はアルコール／薬物使用により調子が損なわれているかどうかを判定してもよく、安全イベントを防止するために介入を必要としてもよい。更に別の例として、解析サービス６８Ｆは、特定の環境８内の作業員又は安全具のタイプの比較レーティングを提供してもよい。
したがって、解析サービス６８Ｆは、安全イベントを予測するための危険の指標を提供する１つ以上のモデルを維持してもよいあるいは使用してもよい。解析サービス６８Ｆは、また、順序セット、推奨、及び品質尺度を生成してもよい。一部の例では、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥＭＳ６によって格納された処理情報を基にユーザインターフェイスを生成し、実施可能な情報をいずれかのクライアント６３に提供してもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、いずれかのクライアント６３で出力するために、ダッシュボード、アラート通知、レポート等を生成してもよい。このような情報は、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境の特定等に関する様々な見識を提供することができる。
他の技術を使用することはできるが、一例示的実現形態では、解析サービス６８Ｆは、安全イベントのストリーム上で動作しているとき、機械学習を使用してリアルタイム解析を実施する。すなわち、解析サービス６８Ｆは、パターンを検出するためにイベントストリームの訓練データ及び既知の安全イベントに機械学習を適用することにより生成された実行可能コードを含む。実行可能コードは、ソフトウェア命令又は規則セットの形式を取ってもよく、一般に、モデルと呼ばれ、類似パターンの検出と近く発生するイベントの予測のために、イベントストリーム６９を適用することができる。
解析サービス６８Ｆは、一部の例では、特定の作業員、特定の作業員集団、１つ以上のＰＰＥ物品若しくはＰＰＥの種類、特定の環境、又はこれらの組み合わせに対して別個のモデルを生成してもよい。解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ６２から受信された使用データに基づいてモデルを更新することができる。例えば、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ６２から受信されたデータに基づいて、特定の作業員、特定の作業員集団、１つ以上のＰＰＥ物品若しくはＰＰＥの種類、特定の環境、又はこれらの組み合わせのモデルを更新してもよい。
一部の例では、解析サービス６８Ｆは、使用データのストリームの少なくとも一部、及び安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルを格納する。一部の例では、使用データのストリームは、複数のＰＰＥ物品、作業者、及び／又は作業環境のための指標を含む。本開示で記載するように、少なくとも１つのモデルは、使用データのストリームを受信する前に、ＰＰＥ物品と同一種類の他の１つ以上のＰＰＥ物品によって生成された使用データセットに少なくとも部分的に基づいて訓練される。
一部の例では、「同じタイプ」とは、ＰＰＥの同一ではあるが別々の事例を意味し得る。他の例では、「同じタイプ」とは、ＰＰＥの同一の事例を意味しない場合がある。例えば、同じタイプとは、ほんの一部の例を挙げると、同一ではないが、同じＰＰＥのクラス又はカテゴリ、同じＰＰＥのモデル、又は同じ１つ以上の共通の機能的若しくは物理的特性のセット内のＰＰＥを意味し得る。同様に、同じタイプの作業環境又は作業員とは、作業環境タイプ又は作業員タイプの同一ではあるが別々の事例を意味し得る。他の例では、同じタイプとは、ほんの一部の例を挙げると、同一ではないが、同じ作業員又は作業環境のクラス又はカテゴリ、又は１つ以上の共通の行動的、生理的、環境的特性の同じセット内の作業員又は作業環境を意味し得る。
一部の例では、安全イベントシグネチャーは、使用データセット内の異常性、使用データセット内のパターン、既定の時間にわたる特定のイベントの発生の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの種類の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの規模の特定のセット、又は閾値を満たす値（例えば、閾値よりも大きい、閾値に等しい、又は閾値よりも小さい）のうちの少なくとも１つを含む。一部の例では、閾値は、ハードコーディングされる、機械生成される、及び／又はユーザ設定可能である。一部の例では、安全イベントシグネチャーは、イベントのセットの一義的な又は特別に定義されたプロファイルであってもよい。一部の例では、各それぞれのイベントは既定の同一間隔で生成される。各それぞれのイベントは、同一の既定の指標セットに対応する各値セットを含む。及び／又は異なる各イベント内の各値セットは異なる。既定の間隔（ハードコーディングされてもよく、ユーザ設定可能であってもよく、及び／又は機械生成されてもよい）の例としては、５００ミリ秒、１分、５分、１０分、０〜３０秒の範囲内の間隔、０〜５分の範囲内の間隔、０〜１０分の範囲内の間隔、０〜３０分の範囲内の間隔、０〜６０分の範囲内の間隔、０〜１２時間の範囲内の間隔が挙げられる。一部の例では、既定の指標セットは、タイムスタンプ、ＰＰＥ物品の特性、ＰＰＥ物品に関連付けられた作業員の特性、又は特性作業環境のうちの１つ以上を含む。
一部の例では、解析サービス６８Ｆは、モデルによる使用データのストリームの処理に基づいて、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出する。使用データのストリームをモデルにより処理するために、解析サービス６８Ｆは使用データをモデルに適用してもよい。モデルに使用データを適用するために、解析サービス６８Ｆは、使用データが格納されている特徴ベクトルなどの構造を生成することができる。特徴ベクトルは、指標（例えば、いくつかの例を挙げると、ＰＰＥ、作業員、作業環境を特徴付ける）に対応する値のセットを含んでもよく、値のセットは使用データに含まれる。モデルは、特徴ベクトルを入力として受信してもよく、訓練されたモデルによって定義される１つ以上の関係（例えば、当業者の認識の範囲内の確率論的、確定的、又は他の関数）を基にしてもよく、モデルは、特徴ベクトルを基に、安全イベントの尤度を示す１つ以上の確率又はスコアを出力してもよい。解析サービス６８Ｆは、安全イベントシグネチャーに基づき、応答して出力を生成してもよい。一部の例では、少なくとも１つの安全規則は少なくとも１つの安全イベントに対してマッピングされており、少なくとも１つの安全イベントは安全イベントシグネチャーに対してマッピングされており、及び／又は安全イベントシグネチャーは使用データのストリームの少なくとも一部に対応する。このように、使用データのストリームの少なくとも一部が安全イベントシグネチャーに対応する場合、解析サービス６８Ｆは、安全イベントシグネチャーに対してマッピングされている安全イベントに対応する１つ以上の安全規則を試験してもよい及び／又は実行してもよい。一部の例では、使用データのストリームの少なくとも一部は、１つ以上のコンピュータプロセッサが安全イベントシグネチャーを検出した後に削除される。例えば、使用データのストリームの一部は、閾値時間量の後に、又は安全イベントシグネチャーを検出するために処理された後に、削除されてもよい。
一部の例では、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するために、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥＭＳ６の１つ以上のコンポーネントに、ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、ＰＰＥ物品と少なくとも１つのリモートコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又はユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信させることができる。一部の例では、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するために、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥＭＳ６の１つ以上のコンポーネントに、ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信させてもよい。一部の例では、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するために、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥＭＳ６の１つ以上のコンポーネントに、ユーザ、作業環境、又はＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示させてもよい。一部の例では、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するために、１つ以上のプロセッサは、安全イベントシグネチャーに対応する安全イベントを少なくとも基にしたユーザインターフェイスを生成してもよい。一部の例では、ユーザインターフェイスは閾値時間内にユーザの応答入力を要求する少なくとも１つの入力コントロールを含み、ユーザの応答入力なく閾値時間が終了したことに応答して、ＰＰＥＭＳ６は、ユーザの応答入力なく閾値時間が終了したことに少なくとも基づき、少なくとも１つの動作を実施してもよい。一部の例では、ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む。
一部の例では、安全イベントシグネチャーの検出前に、解析サービス６８Ｆは、使用データのデータストリームを少なくとも基に、ＰＰＥ物品が正常状態で動作していると判定してもよい。正常状態は、ユーザ入力に基づく既定の状態であってもよく、及び／又は決定された定常状態又は許容可能な状態若しくは使用に基づいて予め規定された状態とすることができる。安全イベントシグネチャーの検出の検出に応答して、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ物品が正常状態で動作していないと判定することができる。例えば、安全イベントシグネチャーを検出する前に、ＰＰＥ物品（又は作業員及び／又は作業員環境）は定常状態又は許容可能な状態で動作していた可能性があり、その後、異常状態又は正常状態以外の状態を示す安全イベントシグネチャーが続く。一部の例では、使用データのストリームの一部は使用データのストリームの第１の部分であり、安全イベントシグネチャーは第１の安全イベントシグネチャーであり、正常状態は第２の安全イベントシグネチャーに対応し、データストリームの第１の部分は第１の安全イベントシグネチャーに対応し、データストリームの第２の部分は第２の安全イベントシグネチャーに対応する。
一部の例では、ＰＰＥ物品セットはユーザに関連付けられている。ＰＰＥ物品セットの各ＰＰＥ物品は、加速度計、ジャイロスコープ、又は動きを検出することができる他のデバイスなどのモーションセンサを含む。解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ物品セットの各それぞれのＰＰＥ物品の各それぞれのモーションセンサから使用データの各ストリームを受信してもよい。解析サービス６８Ｆは、安全イベントシグネチャーを検出するために、各それぞれのモーションセンサからの使用データの各ストリームに少なくとも基づく、相対運動に対応する安全イベントシグネチャーを検出してもよい。すなわち、同一ユーザ上の異なる場所に配置された異なるモーションセンサからの使用データの複数の異なるストリームを基に、解析サービス６８Ｆは、作業員の相対運動を判定してもよい。一部の例では、安全イベントシグネチャーは人間工学的ストレスを示す安全イベントに対応し、一部の例では、解析サービス６８Ｆは、人間工学的ストレスが閾値を満たす（例えば、閾値よりも大きい又は閾値に等しい）と判定してもよい。
代替的に又は付加的に、解析サービス６８Ｆは、生成したコード及び／又は機械学習モデルの全て若しくは一部をハブ１４（又はＰＰＥ６２）に通信してハブ１４（又はＰＰＥ６２）で実行し、ＰＰＥにほぼリアルタイムでローカルアラートを提供してもよい。モデル７４Ｂを生成するために用いてもよい例示的な機械学習技術には、教師あり学習、教師なし学習、及び半教師あり学習などの様々な学習スタイルを含み得る。例示的なアルゴリズムのタイプとしては、ベイジアンアルゴリズム、クラスタリングアルゴリズム、決定木アルゴリズム、正則化アルゴリズム、回帰アルゴリズム、インスタンスベースアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、深層学習アルゴリズム、次元削減アルゴリズム等が挙げられる。特定のアルゴリズムの様々な例としては、ベイジアン線形回帰、ブースト決定木回帰、ニューラルネットワーク回帰、誤差逆伝播ニューラルネットワーク、アプリオリアルゴリズム、Ｋ平均クラスタリング、ｋ近傍（k-Nearest Neighbour、ｋＮＮ）、学習ベクトル量子化（LearningVector Quantization、ＬＶＱ）、自己組織化マップ（Self-Organizing Map、ＳＯＭ）、局所重み付け学習（Locally Weighted Learning、ＬＷＬ）、リッジ回帰、最小絶対収縮と選択演算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator、ＬＡＳＳＯ）、エラスティックネット、最小角回帰（Least-Angle Regression、ＬＡＲＳ）、主成分分析（principalcomponent analysis、ＰＣＡ）、及び主成分回帰（Principal ComponentRegression、ＰＣＲ）が挙げられる。
記録管理及び報告サービス６８Ｇは、コンピューティングデバイス６０から中間層６４を介して受信されたメッセージ及びクエリを処理し、応答する。例えば、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、クライアントコンピューティングデバイスから、個々の作業員、作業員の集団又はサンプルセット、環境８又は環境８全体の地理的領域、個々のＰＰＥ６２又はＰＰＥ６２の群／タイプに関連するイベントデータに関する要求を受信してもよい。これに応答して、記録管理及び報告サービス６８Ｇは要求を基にイベント情報にアクセスする。イベントデータを取得すると、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、初めに情報を要求したクライアントアプリケーションに対する出力応答を構築する。一部の例では、データはＨＴＭＬ文書などの文書に含まれてもよく、又はデータはＪＳＯＮ形式でコード化されてもよく、又は要求元のクライアントコンピューティングデバイスで実行されるダッシュボードアプリケーションによって提示されてもよい。例えば、本開示に更に記載されるように、イベント情報を含む例示的ユーザインターフェイスが図に示されている。
付加的な例として、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、ＰＰＥイベント情報を見つけ、分析し、相関させる要求を受信してもよい。例えば、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、ユーザがＰＰＥイベント情報をある期間にわたって見ることができる及び／又はコンピューティングデバイスがＰＰＥイベント情報をある期間にわたって分析することができるなど、過去の時間枠にわたるイベントデータ７４Ａに関するクエリ要求をクライアントアプリケーションから受信してもよい。
例示的な実現形態では、サービス６８は、また、ＰＰＥＭＳ６によってユーザ及び要求を認証及び認可するセキュリティサービス６８Ｈを含んでもよい。具体的には、セキュリティサービス６８Ｈは、クライアントアプリケーション及び／又は他のサービス６８から認証要求を受信し、データ層７２内のデータにアクセスしてもよい及び／又はアプリケーション層６６内で処理を実施してもよい。認証要求は、ユーザ名及びパスワードなどの証明書を含んでもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、ユーザ名とパスワードとの組み合わせが有効であるかどうかを判定するためにデータ層７２内のセキュリティデータを問い合わせてもよい。構成データ７４Ｄは、認証証明書、ポリシー、及びＰＰＥＭＳ６へのアクセスを制御するための任意の他の情報の形態のセキュリティデータを含んでもよい。上述のように、データ層７２内のセキュリティデータは、ＰＰＥＭＳ６の正規ユーザの有効なユーザ名とパスワードとの組み合わせなどの認証証明書を含んでもよい。他の証明書には、ＰＰＥＭＳ６へのアクセスを許可されたデバイス識別子又はデバイスプロファイルを含んでもよい。
セキュリティサービス６８Ｈは、ＰＰＥＭＳ６で実施される動作に対して監査及びロギング機能を提供してもよい。例えば、セキュリティサービス６８Ｈは、サービス６８によって実施された動作及び／又はサービス６８によってアクセスされたデータ層７２内のデータのログを取ってもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、ログ操作、アクセスデータ、及び規則処理結果などの監査情報を監査データ７４Ｃに格納してもよい。一部の例では、セキュリティサービス６８Ｈは、１つ以上の規則が満たされたことに応答してイベントを生成してもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、イベントを示すデータを監査データ７４Ｃに格納してもよい。
図２の例では、安全管理者は、初めに、１つ以上の安全規則を構成してもよい。したがって、リモートユーザ２４は、コンピューティングデバイス１８において、作業環境８Ａ及び８Ｂのための安全規則のセットを構成する１つ以上のユーザ入力を提供してもよい。例えば、安全管理者のコンピューティングデバイス６０は、安全規則を定義する又は指定するメッセージを送信してもよい。このようなメッセージは、安全規則の条件及びアクションを選択する又は作成するためのデータを含んでもよい。ＰＰＥＭＳ６は、メッセージを中間層６４で受信してもよく、中間層６４はこのメッセージを規則構成コンポーネント６８Ｉに転送する。規則構成コンポーネント６８Ｉはハードウェア及び／又はソフトウェアの組み合わせであってもよく、規則の条件及びアクションを指定するためのユーザインターフェイスの提供、安全規則データストア７４Ｅに含まれる規則の受信、組織化、格納、及び更新を含むが、これらに限定されない規則構成を提供する。
安全規則データストア７４Ｅは、１つ以上の安全規則を示すデータを含むデータストアであってもよい。安全規則データストア７４Ｅは、リレーショナルデータベースシステム、オンライン分析処理データベース、オブジェクト指向データベース、又は任意の他のタイプのデータストアなどの任意の適切なデータストアであってもよい。規則構成コンポーネント６８Ｉが、安全規則を定義するデータを安全管理者のコンピューティングデバイス６０から受信すると、規則構成コンポーネント６８Ｉは、安全規則を安全規則データストア７４Ｅに格納してもよい。
図２の例では、ＰＰＥＭ６は、セルフチェックコンポーネント６８Ｊと、セルフチェック基準７４Ｇと、作業関係データ７４Ｆとを含む。セルフチェック基準７４Ｇは、本開示に記載されているような１つ以上のセルフチェック基準を含んでもよい。作業関係データ７４Ｆは、ＰＰＥ、作業員、及び作業環境に対応するデータ間のマッピングを含んでもよい。作業関係データ７４Ｆは、データを格納、取得、更新、及び削除するための任意の適切なデータストアであってもよい。ＲＭＲＳ６８Ｇは、作業員１０Ａの固有識別子とデータハブ１４Ａの固有デバイス識別子との間のマッピングを格納してもよい。作業関係データストア７４Ｆは、また、作業員を環境に対してマッピングしてもよい。図２の例では、セルフチェックコンポーネント６８Ｊが、作業関係データ７４Ｆから、データハブ１４Ａ、作業員１０Ａ、及び／又は作業員１０Ａに関連付けられた若しくは割り当てられたＰＰＥに関するデータを受信あるいは判定してもよい。このデータに基づき、セルフチェックコンポーネント６８Ｊは、セルフチェック基準７４Ｇから１つ以上のセルフチェック基準を選択してもよい。セルフチェックコンポーネント６８Ｊは、セルフチェック基準をデータハブ１４Ａに送信してもよい。
本開示の態様によれば、作業員の活動を特徴付け、異常を検出する技術は、ハブ１４、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、又は他のＰＰＥによって実施してもよい。例えば、図２に関して、ＰＰＥＭＳ６は、使用データを処理するためのコンポーネントを決定するための規則を含む選択規則７４Ｈを含む。すなわち、ＰＰＥＭＳ６の規則構成コンポーネント６８１又は別のコンポーネントは、選択規則７４Ｈを基に、使用データを処理するかどうか（又はハブ１４又はＰＰＥ６２がこのような処理を担うかどうか）を決定してもよい。
選択規則７４Ｈは、例として、異常の検出に関連する消費電力を基に静的に又は動的に決定されてもよい。例えば、使用データを処理するのに必要な処理コンポーネントが相対的に高位であり、比較的大量の電力を消費する場合、選択規則は、ＰＰＥ６２及びハブ１４は典型的にはバッテリー駆動式であることから、ＰＰＥＭＳ６が使用データの処理を担うことを示してもよい。
待ち時間が因子である場合、選択規則は、異常を検出するための使用データの処理が、ハブ１４又はＰＰＥ６２によってローカルで実施されるべきであると示してもよい。例えば、データをＰＰＥＭＳ６に送信するのには時間がかかる場合がある（例えば、ネットワーク４を介してデータを送信することに関連する）。いくつかの安全イベントは異常が存在してから即座に又は短時間で起こる可能性がある。このような場合、選択規則は、異常を検出するための使用データの処理が、ハブ１４又はＰＰＥ６２によってローカルで実施されるべきであると示してもよい。
別の例では、選択規則は、ＰＰＥ物品、作業員のデバイス（ハブ１４など）、コンピューティングデバイス（安全ステーション１５のうちの１つなど）、又はＰＰＥＭＳ６の接続状態を基にしてもよい。例えば、ハブ１４がＰＰＥＭＳ６に対するネットワーク４を介した接続性を有しない場合、ハブ１４が使用データの処理及び異常の検出を担ってもよい。ＰＰＥ６２がハブ１４（又はＰＰＥＭＳ６）に対する接続性を有しない場合、ＰＰＥ６２が使用データの処理及び異常の検出を担ってもよい。一部の例では、ＰＰＥ６２及び／又はハブ１４がＰＰＥＭＳ６に対する接続性を有しない場合、ＰＰＥ６２及び／又はハブ１４は、ＰＰＥＭＳ６又は他のコンピューティングデバイスに送信するために使用データをキャッシュ又はバッチしてもよい。一部の例では、ＰＰＥ６２及び／又はハブ１４は、キャッシュ又はバッチされた使用データを送信するとき、直前のイベントの閾値数のみを使用データとして送信してもよい。及び／又は最重要イベントの閾値数のみを使用データとして送信してもよい。
別の例では、選択規則は、ＰＰＥデータのデータタイプを基にしてもよい。例えば、あるＰＰＥ６２は、複数のコンポーネント又はセンサに関連付けられた複数のデータストリームを生成してもよい。この例では、選択規則は、（例えば、特定のコンポーネントからの）特定のデータタイプが特定の実体（例えば、１つ又はＰＰＥ６２、ハブ１４、及びＰＰＥＭＳ６）によって処理されるべきであることを指定する一方、（例えば、異なるコンポーネントからの）別のデータタイプは異なる実体（例えば、１つ又はＰＰＥ６２、ハブ１４、及びＰＰＥＭＳ６）によって処理されるべきであることを指定してもよい。
別の例では、選択規則は、ＰＰＥデータのデータ量を基にしてもよい。例えば、選択規則は、例えば、潜在的に処理能力が高いから、大量のデータをＰＰＥＭＳ６によって処理すべきであると指定してもよい。他の例では、選択規則は、例えば、このようなデータの送信にエネルギー消費が伴うため、大量のデータをＰＰＥ６２又はハブ１４によって処理すべきと指定してもよい。
別の例では、選択規則はＰＰＥデータのコンテンツを基にしてもよい。例えば、ＰＰＥ６２又はハブ１４は、異なる環境、異なるＰＰＥセット等などの予期せぬコンテキストを特定するまで、データをローカルで処理するように構成していてもよい。使用データのコンテキストを基に、ＰＰＥ６２又はハブ１４は遠隔処理のために使用データをＰＰＥＭＳ６に送信してもよい。
一般に、選択規則７４Ｈは本質的に階層化されていてもよい。すなわち、ＰＰＥＭ６は、典型的には、ある処理の実施を担ってもよい。一部の例では、選択規則７４Ｈは、異常を検出するための処理の少なくとも一部がハブ１４（上述の例のいくつかにあるような）によって実施されることを指定してもよい。加えて、選択規則７４Ｈは、異常を検出するための処理の少なくとも一部が各ＰＰＥ６２によって実施されることを指定してもよい。
図３は、ＳＲＬ１１の１つの例をより詳細に示している。この例では、ＳＲＬ１１は、アンカーに取り付けるための第１のコネクタ９０と、命綱９２と、ユーザ（図示せず）に取り付けるための第２のコネクタ９４と、を含む。ＳＲＬ１１はまた、エネルギー吸収及び／又は制動システムを収容するハウジング９６と、コンピューティングデバイス９８と、を含む。図示されている例では、コンピューティングデバイス９８は、プロセッサ１００と、ストレージデバイス１０２と、通信ユニット１０４と、伸長センサ１０６と、張力センサ１０８と、速度計１０９と、加速度計１１０と、位置センサ１１２と、高度計１１４と、１つ以上の環境センサ１１６と、出力ユニット１１８と、を含む。
図３に示されるコンピューティングデバイス９８（より広くは、ＳＲＬ１１）のアーキテクチャ及び配置構成は単に例示の目的で示されると理解すべきである。他の例では、ＳＲＬ１１及びコンピューティングデバイス９８は、図３に示されるものより多いコンポーネント、少ないコンポーネント、又は別のコンポーネントを有する様々な手法で構成してもよい。例えば、一部の例では、コンピューティングデバイス９８は、通信ユニット１０４及び伸長センサ１０６などの、コンポーネントのサブセットのみを含むように構成してもよい。また、図３の例はコンピューティングデバイス９８をハウジング９６と一体であるものとして示しているが、本技術は、このような配置構成に限定されない。
第１のコネクタ９０は、足場又は他の支持構造体などの固定構造体に固定してもよい。命綱９２は、ハウジング９６に回転自在に接続された、付勢されたドラムに巻き付けてもよい。第２のコネクタ９４は、ユーザ（例えば、作業員１０の１人など（図１））に接続してもよい。したがって、一部の例では、第１のコネクタ９０は支持構造体に接続されるアンカーポイントとして構成してもよく、第２のコネクタ９４は、作業員に接続されるフックを含むように構成してもよい。他の例では、第２のコネクタ９４はアンカーポイントに接続してもよく、第１のコネクタ９０は作業員に接続してもよい。ユーザが活動を行う時、命綱９２がハウジング９６から延出する際及びハウジング９６に後退する際の命綱９２の動きによってドラムが回転する。
一般に、コンピューティングデバイス９８は、ＳＲＬ１１の動作及び／又はＳＲＬ１１が使用される環境に関するデータをリアルタイムで捕捉し得る複数のセンサを含んでもよい。このようなデータは、本明細書では使用データと称され得る。センサはハウジング９６内に配置してもよい。及び／又は第１のコネクタ９０若しくは第２のコネクタ９４の近傍などのＳＲＬ１１内の他の場所に位置してもよい。一例では、プロセッサ１００は、コンピューティングデバイス９８内で機能性を実現するように、及び／又は実行のための命令を処理するように構成されている。例えば、プロセッサ１００は、ストレージデバイス１０２によって格納された命令を処理することができる。プロセッサ１００としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は他の同等の離散回路若しくは集積論理回路が挙げられる。
ストレージデバイス１０２は、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読ストレージデバイスを含むことができる。一部の例では、ストレージデバイス１０２は、短期メモリ又は長期メモリの１つ以上を含んでもよい。ストレージデバイス１０２としては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、磁気ハードディスク、光学ディスク、フラッシュメモリ、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（electrically programmable memories、ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能及びプログラマブルメモリ（electrically erasable and programmable memories、ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられ得る。
一部の例では、ストレージデバイス１０２は、コンピューティングデバイス９８のコンポーネントの動作を制御するオペレーティングシステム（図示せず）又は他のアプリケーションを格納してもよい。例えば、オペレーティングシステムは、電子センサ（例えば、伸長センサ１０６、張力センサ１０８、加速度計１１０、位置センサ１１２、高度計１１４、及び／又は環境センサ１１６）から通信ユニット１０４へのデータの通信を促進してもよい。一部の例では、ストレージデバイス１０２は、プロセッサ１００によって実行されるプログラム命令を格納するために使用される。ストレージデバイス１０２は、また、動作中にコンピューティングデバイス９８内に情報を格納するように構成してもよい。
コンピューティングデバイス９８は、１つ以上の有線通信又は無線通信を介して外部デバイスと通信するために通信ユニット１０４を使用してもよい。通信ユニット１０４は、様々なミキサ、フィルタ、増幅器、及び信号変調用に設計された他の構成要素、並びに１つ以上のアンテナ及び／又はデータの送受信用に設計された他の構成要素を含んでもよい。通信ユニット１０４は、１つ以上の任意の好適なデータ通信技術を用いて他のコンピューティングデバイスとデータを送受信してもよい。このような通信技術の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ＴＣＰ／ＩＰ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、４Ｇ、ＬＴＥが挙げられ得る。一部の例では、通信ユニット１０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＵ）プロトコルに従い動作してもよい。
伸長センサ１０６は、少なくとも１つの命綱９２の伸長及び命綱９２の後退を示すデータを生成し、出力するように構成してもよい。一部の例では、伸長センサ１０６は、命綱９２の伸長の長さ又は命綱９２の後退の長さを示すデータを生成してもよい。他の例では、伸長センサ１０６は、伸長又は後退サイクルを示すデータを生成してもよい。伸長センサ１０６は、位置及び／又は回転を決定するために、ロータリエンコーダ、光学センサ、ホール効果センサ、又は別のセンサの１つ以上を含んでもよい。伸長センサ１０６は、一部の例では、命綱９２の完全な伸長又は完全な後退を示す出力を生成する１つ以上のスイッチも含んでよい。
張力センサ１０８は、例えば、第２のコネクタ９０に対する命綱９２の張力を示すデータを生成するように構成してもよい。張力センサ１０８は、命綱９２と並んで配置された、ＳＲＬ１１に加えられた張力を直接的又は間接的に測定するための力変換器を含んでもよい。一部の例では、張力センサ１０８は、ＳＲＬ１１にかかる静的力又は静的張力を測定するためのストレーンゲージを含んでもよい。張力センサ１０８は、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１に加えられた所定の張力に基づき電気接点を形成又は遮断するためのばね付勢式機構を有する機械的スイッチを含んでもよい。更に別の例では、張力センサ１０８は、ＳＲＬ１１の摩擦ブレーキの回転を決定するための１つ以上の構成要素を含んでもよい。例えば、１つ以上の構成要素は、センサ（例えば、光学センサ、ホール効果センサ等）を含んでもよく、このセンサは、制動システムの作動中におけるブレーキの２つの構成要素間の相対運動を決定するように構成されている。
速度計１０９は、命綱９２の速度を示すデータを生成するように構成してもよい。例えば、速度計１０９は、命綱の伸長及び／又は後退を測定してもよく（又はこのような測定値を伸長センサ１０６から受信してもよく）、この伸長及び／又は後退を時間スケールに適用してもよい（例えば、時間で除する）。加速度計１１０は、重力に対するＳＲＬ１１の加速度を示すデータを生成するように構成してもよい。加速度計１１０は、加速度の大きさ及び方向を、例えばベクトル量として決定するための単軸又は多軸加速度計として構成してもよく、方向、座標加速度、振動、衝撃及び／又は落下を決定するために使用してもよい。
位置センサ１１２は、環境８のうちの１つにおけるＳＲＬ１１の位置を示すデータを生成するように構成してもよい。位置センサ１１２は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）受信機、三角測量（例えば、ビーコン及び／又は他の固定通信ポイントを使用して）を実施するための構成要素、又はＳＲＬ１１の相対位置を決定するための他のセンサを含んでもよい。
高度計１１４は、一定のレベルを超えるＳＲＬ１１の高度を示すデータを生成するように構成してもよい。一部の例では、高度計１１４は、気圧の測定値（例えば、高度が高いほど気圧は低くなる）を基に、ＳＲＬ１１の高度を決定するように構成してもよい。
環境センサ１１６は、環境８などの環境の特性を示すデータを生成するように構成してもよい。一部の例では、環境センサ１１６は、温度、湿度、微粒子含有量、騒音レベル、空気の品質、又はＳＲＬ１１が使用され得る環境の任意の他の様々な特性を測定するように構成された１つ以上のセンサを含んでもよい。
出力ユニット１１８は、例えば、ＳＲＬ１１の１つ以上のセンサ（例えば、伸長センサ１０６、張力センサ１０８、加速度計１１０、位置センサ１１２、高度計１１４、及び／又は環境センサ１１６など）によって測定されたＳＲＬ１１の動作を示すデータを出力するように構成してもよい。出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１の動作に関連付けられたデータを生成するために、コンピューティングデバイス９８のプロセッサ１００によって実行可能な命令を含んでもよい。一部の例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１の１つ以上のセンサからデータを直接出力してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、通信ユニット１０４を介して別のデバイスに送信するために、ＳＲＬ１１の１つ以上のセンサからのリアルタイム又はほぼリアルタイムデータを含む１つ以上のメッセージを生成してもよい。
他の例では、出力ユニット１１８（及び／又はプロセッサ１００）は１つ以上のセンサからのデータを処理し、１つ以上のセンサからのデータを特徴付けるメッセージを生成してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１が使用されている時間の長さ、命綱９２の伸長サイクル及び後退サイクルの数（例えば、伸長センサ１０６からのデータを基に）、使用中のユーザの速度の平均レート（例えば、伸長センサ１０６又は位置センサ１１２からのデータを基に）、ＳＲＬ１１のユーザの瞬間速度又は加速度（例えば、加速度計１１０からのデータを基に）、命綱９２のブレーキのロックアップの数及び／又は衝撃の重大度（例えば、張力センサ１０８からのデータを基に）を決定してもよい。
一部の例では、出力ユニット１１８は、通信ユニット１０４を介して使用データをリアルタイム又はほぼリアルタイムで別のデバイス（例えば、ＰＰＥ６２）に送信するように構成してもよい。しかしながら、一部の例では、通信ユニット１０４は、例えば、ＳＲＬ１１が位置する環境及び／又はネットワーク障害のせいでこのようなデバイスと通信できない場合がある。このような場合、出力ユニット１１８は、使用データをストレージデバイス１０２にキャッシュしてもよい。すなわち、出力ユニット１１８（又はセンサ自体）は使用データをストレージデバイス１０２に格納してもよく、ネットワーク接続が利用可能になると使用データを別のデバイスにアップロードすることを可能にしてもよい。
出力ユニット１１８は、また、ＳＲＬ１１のユーザが認知可能な可聴、視覚、触覚、又は他の出力を生成するように構成してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、例として、様々なライト、ディスプレイ、触覚フィードバック生成部、スピーカ等を含むもう１つのユーザインターフェイスデバイスを含んでもよい。一例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１上に位置する及び／又はＳＲＬ１１のユーザの視野内にあるリモートデバイス（例えば、インジケータグラス、バイザー等）に含まれる１つ以上の発光ダイオード（ＬＥＤ）を含んでもよい。別の例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１上に位置する及び／又はリモートデバイス（例えば、イヤピース、ヘッドセット等）に含まれる１つ以上のスピーカを含んでもよい。更に別の例では、出力ユニット１１８は、振動又は他の触覚フィードバックを生成し、ＳＲＬ１１又はリモートデバイス（例えば、ブレスレット、ヘルメット、イヤピース等）上に含まれる触覚フィードバック生成部を含んでもよい。
出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１の動作を基に出力を生成するように構成してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１のステータス（例えば、ＳＲＬ１１が適切に動作している、又は点検、修理、若しくは交換が必要である）を示す出力を生成するように構成してもよい。別の例として、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１が位置する環境にＳＲＬ１１が適していることを示す出力を生成するように構成してもよい。一部の例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１が位置する環境が危険である（例えば、温度、微粒子レベル、位置等がＳＲＬ１１を使用する作業員にとって潜在的に危険である）ことを示す出力データを生成するように構成してもよい。
ＳＲＬ１１は、一部の例では、安全イベントの尤度を特徴付けることができる規則（例えば、図２に示される安全規則７４Ｅなど）を格納するように構成してもよく、出力ユニット１１８は、（センサによって測定された）ＳＲＬ１１の動作と規則との比較を基に、出力を生成するように構成してもよい。例えば、ＳＲＬ１１は、上述のモデル及び／又はＰＰＥＭＳ６からの過去データを基に、規則をストレージデバイス１０２に格納するように構成してもよい。規則をローカルで格納し、実施することで、このような決定がＰＰＥＭＳ６によって行われる場合、及び／又はネットワーク接続が利用できない（ＰＰＥＭＳ６との通信が不可能であるような）場合に比べて潜在的に少ない待ち時間でＳＲＬ１１が安全イベントの尤度を決定することを可能にしてもよい。この例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１を使用する作業員に潜在的に危険な活動、異常行動等を警告する可聴、視覚、触覚、又は他の出力を生成するように構成してもよい。
本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１は、通信ユニット１０４を介してアラートデータを受信してもよく、出力ユニット１１８は、アラートデータを基に出力を生成してもよい。例えば、ＳＲＬ１１は、ハブ１４、ＰＰＥＭＳ６、エンドユーザコンピューティングデバイス１６、コンピューティングデバイス１８を使用するリモートユーザ、安全ステーション１５、又は他のコンピューティングデバイス、のうちの１つからアラートデータを受信してもよい。一部の例では、アラートデータはＳＲＬ１１の動作を基にしてもよい。例えば、出力ユニット１１８は、ＳＲＬのステータス、ＳＲＬ１１が位置する環境にＳＲＬ１１が適していること、ＳＲＬ１１が位置する環境が危険であること等を示すアラートデータを受信してもよい。
一部の例では、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１は、安全イベントの尤度に関連付けられたアラートデータを受信してもよい。例えば、上記のように、ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、環境条件又はＳＲＬ１１を使用する作業員の行動パターンを基に、安全イベントシグネチャー、異常性、又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出するために、ＳＲＬ１１からの使用データを過去データ及びモデルに適用してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの検出データ、ＳＲＬ１１が位置する環境の環境条件、ＳＲＬ１１が位置する地理的領域、及び／又は他の因子間の関係又は相関を特定するために、使用データのストリームを処理してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。ＳＲＬ１１は、安全イベントの比較的高い尤度を示すアラートデータをＰＰＥＭＳ６から受信してもよい。
出力ユニット１１８は、受信したアラートデータを解釈し、ＳＲＬ１１を使用する作業員にアラート条件（例えば、安全イベントの尤度が比較的高いこと、環境が危険であること、ＳＲＬ１１が誤動作していること、ＳＲＬ１１の１つ以上の構成要素を修理又は交換する必要があること等）を通知するための出力（例えば、可聴出力、視覚出力又は触覚出力）を生成してもよい。一部の例では、出力ユニット１１８（又はプロセッサ１００）は、付加的に又は代替的に、アラートデータを解釈し、ＳＲＬ１１の動作を修正する又は規則を実施し、ＳＲＬ１１の動作を、所望の／よりリスクを伴わない行動に適合させてもよい。例えば、出力ユニット１１８（又はプロセッサ１００）は、命綱９２がハウジング９６から伸長するのを防止するために、命綱９２に対しブレーキを作動させてもよい。
したがって、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データ（例えば、伸長センサ１０６、張力センサ１０８、加速度計１１０、位置センサ１１２、高度計１１４、環境センサ１１６、又は他のセンサからのデータ）は、様々な手法で使用してもよい。いくつかの態様によれば、使用データは、使用統計を決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、センサからの使用データを基に、ＳＲＬ１１が使用されている時間量、命綱９２の伸長サイクル又は後退サイクルの数、使用中に命綱９２が伸長又は後退した速度の平均レート、使用中に命綱９２が伸長又は後退した瞬間速度又は加速度、命綱９２のロックアップの数、命綱９２に対する衝撃の重大度等を決定してもよい。他の例では、上記の使用統計は、ローカルで決定され、格納されてもよい（例えば、ＳＲＬ１１によって又はハブ１４のうちの１つによって）。
本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の活動を特徴付けるために使用データを使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、（例えば、ＳＲＬ１１の動作及び／又は作業員１０の動きを基に）生産的時間と非生産的時間のパターンを確立し、作業員の運動を分類し、重要な動きを識別してもよい。及び／又は重要なイベントの発生を推測してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、使用データを取得し、サービス６８を使用して使用データを分析し（例えば、既知のアクティビティ／イベントによるデータと使用データを比較することによって）、分析に基づき出力を生成してもよい。
一部の例では、使用統計は、ＳＲＬ１１の保守又は交換がいつ必要であるかを決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、欠陥又は異常を特定するために、使用データを、正常に動作するＳＲＬ１１を示すデータと比較してもよい。他の例では、ＰＰＥＭＳ６は、また、使用データを、ＳＲＬ１１の既知の耐用寿命統計を示すデータと比較してもよい。使用統計は、また、作業員１０がＳＲＬ１１をどのように使用しているかについての理解を製品開発者に提供し、設計及び性能を向上するために使用してもよい。更に別の例では、使用統計は、製品仕様を発展させるために人のパフォーマンスのメタデータを収集するために使用されてもよい。更に別の例では、使用統計は、競合のベンチマークツールとして使用してもよい。例えば、ＳＲＬ１１の客の間で使用データを比較し、ＳＲＬ１１を装備している作業員集団全体間の指標（例えば、生産性、コンプライアンス等）を評価してもよい。
付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データは、ステータス表示を決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０がＳＲＬ１１に接続されていること、又はＳＲＬ１１から分離されていることを決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、いくつかの基準点に対する作業員１０の高さ及び／又は位置を決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、作業員１０が命綱９２の所定の取り出し長さに近づいていることを決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、環境８のうちの１つの危険領域（図１）に作業員１０が近接していると決定してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１の使用（使用データによって示される）及び／又はＳＲＬ１１が位置する環境の環境条件を基に、ＳＲＬ１１の保守間隔を決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、使用データを基に、ＳＲＬ１１がアンカー／固定構造物に接続されているかどうか、及び／又はアンカー／固定構造物が適切であるかどうかを決定してもよい。
付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データは、ＳＲＬ１１を装着している作業員１０のパフォーマンスを評価するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの使用データを基に、作業員１０の差し迫った落下を示し得る動きを認識してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、ＳＲＬ１１からの使用データを基に、疲労を示し得る動きを認識してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの使用データを基に、落下が発生した又は作業員１０が動けない状態であると推測してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、落下の発生後に落下データ分析を実施してもよい及び／又は温度、湿度及び他の環境条件を決定してもよい（これらは安全イベントの尤度に関係するため）。
付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データは、アラートを決定するため及び／又はＳＲＬ１１の動作を能動的に制御するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、落下などの安全イベントが差し迫っていると判断し、ＳＲＬ１１のブレーキをアクティブにしてもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、落下防止特性の性能を、落下動力学に合わせて調整してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、（例えば、使用データによって示される）安全イベントの特定の特性を基に、ＳＲＬ１１に制御が適用されることを警告してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、作業員１０が環境８のうちの１つにおいて危険の近くにいる場合（例えば、位置センサ１１２から収集された位置データに基づき）警告を発してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、ＳＲＬ１１が衝撃を受けた後又は保守を必要としている場合、ＳＲＬ１１が動作しないようにＳＲＬ１１をロックしてもよい。
また、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１のユーザの活動を特徴付ける１つ以上の安全モデルへの使用データの適用を基に、上記の性能特性を決定してもよい。及び／又はアラートデータを生成してもよい。安全モデルは、過去データ又は既知の安全イベントを基に訓練してもよい。しかし、決定はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、本明細書により詳細に記載されるように、ハブ１４又はＳＲＬ１１などの１つ以上の他のコンピューティングデバイスは、このような機能の全て又はサブセットを実施するように構成してもよい。
一部の例では、安全モデルは、教師あり学習技術及び／又は強化学習技術を使用して訓練される。安全学習モデルは、ほんの一部の例を挙げると、人工ニューラルネットワーク、決定木、単純ベイズネットワーク、サポートベクターマシン、又は近傍モデルなどであるが、これらに限定されない、教師あり学習及び／又は強化学習の任意の数のモデルを使用して実現してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は初めに、指標及び対応する安全イベントの訓練セットを基に安全学習モデルを訓練する。訓練セットは、特徴ベクトルのセットを含んでもよく、特徴ベクトルの各特徴は、特定の指標の値を表す。更なる例示的説明として、ＰＰＥＭＳ６は訓練事例のセットを含む訓練セットを選択してもよく、各訓練事例は、既定の時間長にわたる使用データと安全イベントとの間の関連付けを含む。使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含んでもよい。訓練セットの各訓練事例において、ＰＰＥＭＳ６は、既定の時間長にわたる特定の使用データと訓練事例の特定の安全イベントを基に、モデルに適用される既定の時間長にわたる後の使用データに応じて、安全イベントに関連付けられた特定の安全イベントシグネチャーの、モデルが予測する尤度を変更するようにモデルを修正してもよい。一部の例では、訓練事例は、ＰＰＥＭＳ６が１つ以上のＰＰＥ物品、作業員及び／又は作業環境のデータを管理する間に生成されたリアルタイムデータ又は周期的データを基にしてもよい。したがって、訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例は、ＰＰＥＭＳ６が、現在使用中、作動中、若しくは動作中のＰＰＥ、作業員及び／又は作業環境の安全イベントの検出又は予測に関する動作を実施した後の、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から生成されてもよい。一部の例では、モデルの修正は既定の時間にのみ行ってもよく、その後、モデルは、１つ以上の訓練事例を基に、その修正前の状態に戻る。
いくつかの例示的な指標は、ほんの一部の例を挙げると、本開示に記載されているＰＰＥ、作業員、又は作業環境に関連する任意の特性又はデータを含んでもよい。例えば、例示的な指標としては、作業員の身元、作業員の動き、作業員の位置、作業員の年齢、作業員の経験、作業員の生理学的パラメータ（例えば、心拍数、体温、血液酸素レベル、血液の化学組成、又は任意の他の測定可能な生理学的パラメータ）、イベントに対する作業員の応答時間（例えば、作業員の応答を必要とするイベント、作業員の応答を必要としないイベント、又はイベントに対する任意の他の応答時間）、又は作業員若しくは作業員の行動を説明する任意の他のデータが挙げられるが、これらに限定されない。例示的な指標としては、ＰＰＥのタイプ、ＰＰＥの使用、ＰＰＥの使用済み期間、ＰＰＥの動作、又はＰＰＥ若しくはＰＰＥの使用を説明する任意の他のデータが挙げられ得るが、これらに限定されない。例示的な指標としては、作業環境のタイプ、作業環境の位置、作業環境の温度、作業環境の危険、作業環境の規模、又は作業環境を説明する任意の他のデータが挙げられ得るが、これらに限定されない。
各特徴ベクトルはまた、少なくとも１つの対応する安全イベントを有してもよい。本開示に記載されるように、安全イベントとしては、ほんの一部の例を挙げると、個人用保護具（ＰＰＥ）のユーザの活動、ＰＰＥの状態、又は有害環境条件が挙げられ得るが、これらに限定されない。訓練セットを基に安全学習モデルを訓練することによって、安全学習モデルは、特定の特徴ベクトルを安全学習モデルに適用するときに、特定の特徴セットにより類似する訓練特徴ベクトルに対応する安全イベントのより高い確率又はスコアを生成するようにＰＰＥＭＳ６により構成してもよい。同様に、安全学習モデルは、特定の特徴ベクトルを安全学習モデルに適用するときに、特定の特徴セットにより類似しない訓練特徴ベクトルに対応する安全イベントのより低い確率又はスコアを生成するようにＰＰＥＭＳ６により構成してもよい。したがって、安全学習モデルは、指標の特徴ベクトルを受信すると、安全学習モデルが特徴ベクトルを基に、安全イベントの尤度を示す１つ以上の確率又はスコアを出力し得るように訓練されてもよい。したがって、ＰＰＥＭＳ６は、発生の尤度を、安全イベントの尤度のセット内の安全イベントの最大発生尤度として選択してもよい。このように、上述のように、モデルは、異なる安全イベントを予測し得る多くの異なるコンテキスト及び／又は要因を考慮してもよいあるいは考慮に入れてもよい。
一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＰＰＥの組み合わせに対して本開示の解析技術を適用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１及び／又はＳＲＬ１１とともに使用される他のＰＰＥのユーザ間の相関を特定してもよい。すなわち、一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１の使用データのみならず、ＳＲＬ１１とともに使用される他のＰＰＥの使用データも基にして安全イベントの尤度を決定してもよい。このような例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１とともに使用されているＳＲＬ１１以外の１つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータから構築された１つ以上の安全モデルを含んでもよい。
本開示の態様により、図１の特定の技術をＰＰＥＭＳ６に関して記載したが、他の例では、１つ以上の機能をＳＲＬ１１によって実現してもよい。例えば、図２の例に示されるように、ＳＲＬは、使用データ１２０と、モデル／規則１２２と、アラートエンジン１２４と、を含む。使用データ１２０は、作業員１０の活動を示し得る、ＳＲＬ１１の動作に関するデータを含んでもよい。
モデル／規則１２２は、過去データ及びモデル７４Ｂ（図２）などの過去データ及びモデルを含んでもよい。モデル／規則１２２は、コンピューティングデバイス９８が使用データ１２０の処理を担うかどうか（又はこのような処理がハブ１４及び／又はＰＰＥＭＳ６などの別のコンポーネントによって実施されるかどうか）を決定するための選択規則も含んでよい。選択規則は、例として、選択規則７４Ｈ（図２）に関して記載した選択規則のいずれかを含んでもよい。
アラートエンジン１２４は、環境条件又はＳＲＬ１１を使用する作業員の行動パターンを基に、異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出するために使用データ１２０をモデル／規則１２２に適用するように構成されたハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。アラートエンジン１２４は、使用データの処理がローカルに行われているかどうかを決定するために選択規則を適用してもよい。処理がローカルで実施される例では、アラートエンジン１２４は、ＳＲＬ１１からの検出データ、ＳＲＬ１１が位置する環境の環境条件、ＳＲＬ１１が位置する地理的領域、及び／又は他の因子間の関係又は相関を特定するために解析を適用してもよい。アラートエンジン１２４は、作業員１０の集団にわたって取得したデータに基づいて、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながるか、又はつながることが予想されるかを決定してもよい。アラートエンジン１２４は、出力ユニット１１８による出力の決定、又は別のコンピューティングデバイスへの送信の決定に基づいて、アラートデータを生成してもよい。
図４は、送気式呼吸マスクシステム２００を示す一カットのシステム図である。システム２００は、図２に示される呼吸マスク１３の一例を示す。システム２００は、ヘッドトップ２１０と、清浄空気供給源２２０と、ハブ１４と、環境ビーコン２４０と、ＰＰＥＭＳ２５０（本開示のＰＰＥＭＳ６の一例であり得る）と、を含む。ヘッドトップ２１０はホース２１９によって清浄空気供給源２２０に接続されている。清浄空気供給源２２０は、動力付き空気浄化呼吸マスク（ＰＡＰＲ）の送風機アセンブリ、自給式呼吸器（ＳＣＢＡ）の空気タンク、又はヘッドトップ２１０に空気を供給する任意の他のデバイスなどの任意の種類の空気供給源であり得る。図３では、清浄空気供給源２２０は、ＰＡＰＲの送風機アセンブリである。ＰＡＰＲは、健康に有害若しくは危険な恐れのある粉塵、煙霧又はガスが存在することが分かっている、又は存在する可能性がある領域で作業する者によって一般に使用されている。ＰＡＰＲは、ファンを含む送風機アセンブリを典型的には含み、ファンは、電動機によって駆動され、呼吸マスクのユーザに強制空気流を送出する。空気はＰＡＰＲの送風機アセンブリからホース２１９を通ってヘッドトップ２１０の内部に送られる。
ヘッドトップ２１０は、少なくともユーザの鼻及び口の上に装着するような寸法に作製されたバイザー２１２を含む。バイザー２１２は、フレームアセンブリ２１４によってヘルメット２１８に固定されたレンズ２１６を含む。ヘッドトップは、また、ヘルメット２１８に対するバイザー２１２の位置を検出し、バイザーが開放位置にあるか又は閉鎖状態にあるかを決定する位置センサ２１１を含む。一部の例では、位置センサ２１１は、バイザー２１２が一部開いているかどうかを検出してもよく、開いていれば、どれほど（例えば、割合又は程度）開いているかを検出してもよい。一例として、位置センサ２１０は、ヘルメット２１８に対するバイザー２１２のヨー角、ピッチ角及び／又はロール角（度又はラジアン）を算出するジャイロスコープであってもよい。別の例では、位置センサ２１０は磁石であってもよい。位置センサ２１０により認識された磁界強度又はフラックスを決定することによって、バイザー２１２がヘルメット２１８に対してどれほど開いているかに関して割合を推定してもよい。「一部開いている」とのバイザー情報は、ユーザが、適度な量の呼吸保護をまだ受けている間は、危険物に対する顔面の保護を受けることができることを指示するために使用することができる。この「一部開いている」とのバイザー状態は、短時間続いた場合、ユーザの、他の作業員との対面コミュニケーションを補助することができる。位置センサ２１１は様々なタイプのセンサ、例えば、加速度計、ジャイロ、磁石、スイッチ、電位差計、デジタル位置決めセンサ、又は空気圧センサであり得る。位置センサ２１１は、また、上記のセンサのいずれかの組み合わせ、又はヘルメット２１８に対するバイザー２１２の位置を検出されたために使用される他のあらゆる種類のセンサであり得る。ヘッドトップ２１０はサスペンション（図示せず）によってユーザの頭部に支持してもよい。
ヘッドトップ２１０は他の種類のセンサを含んでもよい。例えば、ヘッドトップ２１０は、ヘッドトップ２１０の内部の周囲温度を検出する温度センサ２１３を含んでもよい。ヘッドトップ２１０は、ヘッドトップ２１０のサスペンションの近傍に配置された、ヘッドトップ２１０内の頭部の存在を検知するための、又は換言すると、ヘッドトップ２１０が任意の所与の時点で装着されているかどうかを検知するための赤外線頭部検知センサなどの他のセンサを含んでもよい。ヘッドトップ２１０は、また、通信モジュール、バッテリーなどの電源、及び処理構成要素などの他の電子部品を含んでもよい。当業者には本開示を読むと理解されるように、通信モジュールは、無線周波数識別（ＲＦＩＤ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ ｌｏｗ ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＥ）などのあらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈを含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、Ｚｉｇｂｅｅ、無線周波数などの任意の種類の無線通信、又は他の種類の通信方法などの様々な通信機能を含んでもよい。
ヘッドトップ２１０の通信モジュールは、位置センサ２１１又は温度センサ２１３からハブ１４を含む他の電子デバイスに情報を送信することができるように、位置センサ２１１又は温度センサ２１３などのセンサと電子的に接続することができる。
ハブ１４は、図２に示されるハブ１４の一例を示す。ハブ１４は、プロセッサと、通信モジュールと、電源と、を含む。ハブ１４の通信モジュールは、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能などの任意の所望の通信機能を含むことができる。ハブ１４は、また、無線周波数又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意のタイプの無線通信機能を含むことができる。
ハブ１４は、プロセッサと通信モジュールの両方に電力を供給するためのバッテリーなどの電源を有する電子機器モジュール２３２を含む。リチウムイオンバッテリーなどの充電式バッテリーは、コンパクトで長寿命の電源を提供することができる。ハブ１４は、ハブ１４を充電できるようにするために、露出された電気接点又はハブの外部からアクセス可能な電気接点を有するように適合してもよい。
ハブ１４は、情報を受信し、格納し、処理することができるプロセッサを含むことができる。例えば、ハブ１４の通信モジュールは、バイザー２１２の位置、バイザー２１２が開いているか閉じているか、及びバイザー２１２の位置が何時に変更されたかを示す情報を、ヘッドトップ２１０の通信モジュールから又は位置センサ２１１から直接受信してもよい。センサにより収集され、ハブ１４に又はハブ１４から送信されるあらゆる情報には、検知又は検出されたイベントの時間、情報の送信時間、又はこの両方に基づきタイムスタンプを付与することができる。ハブ１４のプロセッサは、この情報を格納し、受信した他の情報と比較することができる。受信した他の情報は、例えば、環境ビーコン２４０からの情報、及びＰＰＥＭＳ２５０からの情報を含んでもよい。ハブ１４は、更に、アラートが発生されるまでバイザー２１２が開放位置であることが可能な時間の長さと、アラートをトリガする汚染物質のレベル又は種類との両方に関する閾値情報などの規則を格納することができる。例えば、ハブ１４が環境内に危険は存在しないという環境ビーコン２４０からの情報を受信する場合、開放位置にあるバイザー２１２の閾値は無限大であってもよい。環境内に危険が存在する場合、閾値は、ユーザに対する脅威の懸念を基に決定される。放射線、危険ガス、又は有毒な煙霧は全て、１秒未満のオーダーで閾値を割り当てることが必要である。ヘッドトップ温度の閾値を使用して熱関連疾患を予測することができ、ユーザに対し、より頻繁な水分補給及び／又は休憩時間を推奨することができる。閾値は、バッテリーの駆動時間を予測するために使用することができる。バッテリーが選択可能な残りの駆動時間に近づくと、ユーザは、自身の現在のタスクを完了し、新たなバッテリーを要求するように通知／警告を受けることができる。閾値が特定の環境災害のものを超えると、ユーザに対し、隣接領域から避難するよう緊急アラートを発することができる。閾値は、バイザーの様々なレベルの開放に合わせてカスタマイズすることができる。換言すると、アラームを発することなくバイザーを開放できる時間量の閾値は、バイザーが一部開放位置にある場合、開放位置に比べて長くてもよい。
ユーザ個人の健康状態は、閾値を調整するための因子であり得る。ユーザが着脱に長時間かかる状況にある場合、バッテリー通知閾値は、ＰＰＥの着脱の時間を考慮するように調整することができる。異なる閾値に達すると、異なるタイプのアラート又はアラームを発することになってもよい。例えば、アラームは、情報を提供する（ユーザの応答を必要としない）、緊急（繰り返され、ユーザの応答又は承認を必要とする）、又は非常（ユーザの即時アクションを必要とする）であってもよい。アラート又はアラームの種類は環境に合わせて調整することができる。ユーザの注意を喚起するために異なるタイプのアラートとアラームとを組み合わせることができる。一部の例では、ユーザはアラート又はアラームを「スヌーズ」することができる。
ハブ１４は、ディスプレイ、ライト、ボタン、キー（矢印又は他のインジケータキーなど）などのユーザインターフェイスを含んでもよく、警報を鳴らす又は振動するなどの様々な手法でユーザにアラートを発することができる。ユーザインターフェイスは、様々な機能に使用することができる。例えば、ユーザは、ユーザインターフェイスを介してアラートを承認又はスヌーズすることができてもよい。ユーザインターフェイスは、また、ユーザのすぐ手の届く範囲内にないヘッドトップ及び／又はターボ周辺機器の設定を制御するために使用されてもよい。例えば、ターボは、その制御器に着用者が簡単にアクセスできない背下部に装着されることがある。
ハブ１４は、ユーザが携帯又は装着できるようにポータブルであり得る。ハブ１４は、また、個人によって使用され、その個人に割り当てられた個人用保護具（ＰＰＥ）と通信するように個人用とすることができる。図４では、ハブ１４はストラップ２３４を用いてユーザに固定されている。しかしながら、当業者には本開示を読むと明らかなように、通信ハブは、ユーザが装着しているＰＰＥに固定される、ユーザが装着している他の衣類に固定される、ベルト、バンド、バックル、クリップ又は他の取付機構に取り付けられるなどの他の手法で、ユーザに携帯されてもよい又はユーザに固定されてもよい。
環境ビーコン２４０は、少なくとも、危険の存在を検知する環境センサ２４２と、通信モジュール２４４と、を含む。環境センサ２４２は、環境ビーコン２４０の周囲の領域に関する様々なタイプの情報を検出してもよい。例えば、環境センサ２４２は、温度を検出する温度計、圧力を検出する気圧計、運動又は位置の変化を検出する加速度計、一酸化炭素などの潜在的に有害なガスを検出するための、又は煤煙、煤、粉塵、カビ、殺虫剤、溶剤（例えば、イソシアネート類、アンモニア、漂白剤等）、及び揮発性有機化合物（例えば、アセトン、グリコールエーテル類、ベンゼン、塩化メチレン等）などの空中浮遊汚染物質若しくは微粒子を検出するための空気汚染物質センサであってもよい。環境センサ２４２は、例えば、ＣＯ、Ｏ２、ＨＳ及び曝露量下限を含む、４ガスセンサによって検出される任意の一般的なガスを検出してもよい。一部の例では、環境センサ２４２は、汚染物質レベルが指定の危険閾値を超える場合に危険の存在を決定してもよい。一部の例では、指定の危険閾値は、システムのユーザ又はオペレータによって設定可能である。一部の例では、指定の危険閾値は、環境センサとパーソナル通信ハブのうちの少なくとも１つに格納される。一部の例では、指定の危険閾値はＰＰＥＭＳ２５０に格納され、ハブ１４又は環境ビーコン２４０に送信することができ、ハブ１４又は環境ビーコン２４０にローカルに格納することができる。
環境ビーコン通信モジュール２４４は環境センサ２４２に電子的に接続されており、環境センサ２４２からの情報を受信する。通信モジュール２４４は、ＲＦＩＤ、あらゆる世代のＢｌｕｅｔｏｏｔｈ技術を含むＢｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＷｉＦｉ通信機能などの様々な通信機能を含んでもよい。ハブ１４は、また、無線周波数又はＺｉｇｂｅｅ通信などの任意のタイプの無線通信機能を含むことができる。
一部の例では、環境ビーコン２４０は危険情報を、環境ビーコン２４０の位置に基づいて格納してもよい。例えば、環境ビーコン２４０が、飛行物体の可能性などの物理的危険を有することが分かっている環境内にある場合、環境ビーコン２４０はこのような情報を格納し、環境ビーコン２４０の位置に基づいて危険の存在を通信してもよい。他の例では、危険の存在を示す信号は、環境センサ２４２による危険の検知を基に環境ビーコン２４０によって生成してもよい。
システムは、また、曝露閾値を有してもよい。曝露閾値は、ＰＰＥＭＳ２５０、ハブ１４、環境ビーコン２４０、及びヘッドトップ２１０の任意の組み合わせに格納することができる。指定の曝露閾値は、アラートが発生されるまでバイザー２１２が開放位置にあることができる時間閾値である。換言すると、バイザーが指定の曝露閾値を超えるある時間にわたって開放位置にある場合、アラートを発生してもよい。指定の曝露閾値はシステムのユーザ又はオペレータによって設定可能であってもよい。指定の曝露閾値は、個人の健康、年齢、又は他の人口統計的情報に関連する個人的要素、ユーザがいる環境の種類、及びハザードへの曝露の危険性に依存することがある。
アラートは様々なシナリオ及び様々な手法で生成することができる。例えば、アラートはヘッドトップ２１０及び環境センサ１４０から受信した情報に基づいてハブ１４によって生成してもよい。アラートは、ＰＰＥＭＳ１５０に、又はシステム２００の任意の他の構成要素に送信される電子信号の形態であってもよい。アラートは、以下のタイプの信号、すなわち、触覚、振動、可聴、視覚、ヘッドアップディスプレイ、又は無線周波数信号のうちの１つ以上を含んでもよい。
本開示の態様によれば、コンピューティングデバイス２５８は、安全イベントシグネチャーを検出するために、使用データを処理するように構成してもよい。例えば、コンピューティングデバイス２５８は、使用データ２６０と、モデル／規則２６２と、アラートエンジン２６４と、を含む。使用データ２６０は、作業員１０の活動を示し得る、システム２００の動作に関するデータを含んでもよい。モデル／規則２６２は、過去データ及びモデル７４Ｂ（図２）などの過去データ及びモデルを含んでもよい。モデル／規則２６２は、コンピューティングデバイス９８が使用データ１２０の処理を担うかどうか（又はこのような処理がハブ１４及び／又はＰＰＥＭＳ６などの別のコンポーネントによって実施されるかどうか）を決定するための選択規則も含んでよい。選択規則は、例として、選択規則７４Ｈ（図２）に関して記載した選択規則のいずれかを含んでもよい。
アラートエンジン２６４は、環境条件又はシステム２００を使用する作業員の行動パターンを基に、安全イベントシグネチャーの特定、異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出するために使用データ２６０をモデル／規則２６２に適用するように構成されたハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。アラートエンジン２６４は、使用データの処理がローカルに行われているかどうかを決定するために選択規則を適用してもよい。処理がローカルで実施される例では、アラートエンジン２６４は、システム２００からの検出データ、システム２００が位置する環境の環境条件、システム２００が位置する地理的領域、及び／又は他の因子間の関係又は相関を特定するために使用データ２６０を処理してもよい。アラートエンジン２６４は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。アラートエンジン２６４は、出力の決定、又は別のコンピューティングデバイスへの送信の決定を基に、アラートデータを生成してもよい。
図５は、頭部保護具２７の１つの例をより詳細に示している。頭部保護具２７のコンピューティングデバイス２９８は、プロセッサ３００と、ストレージデバイス３０２と、通信ユニット３０４と、加速度計３１０と、位置センサ３１２と、高度計３１４と、１つ以上の環境センサ３１６と、出力ユニット３１８と、使用データ３２０と、モデル／規則３２２と、アラートエンジン３２４と、を含む。
図５に示されるコンピューティングデバイス２９８のアーキテクチャ及び配置構成は、単に例示の目的で示されると理解すべきである。他の例では、頭部保護具２７及びコンピューティングデバイス２９８は、図３に示されるものより多いコンポーネント、少ないコンポーネント、又は別のコンポーネントを有する様々な手法で構成してもよい。例えば、一部の例では、コンピューティングデバイス２９８は、通信ユニット１０４及び加速度計３１０などの、コンポーネントのサブセットのみを含むように構成してもよい。また、図３〜図５は特定の様々な種類のＰＰＥを説明のために示すが、本開示の技術はあらゆる種類のＰＰＥに適用してもよい。
一般に、コンピューティングデバイス２９８は、頭部保護具２７の動作及び／又は頭部保護具２７が使用される環境に関するデータをリアルタイムで捕捉し得る複数のセンサを含んでもよい。このようなデータは、本明細書では使用データと称され得る。一例では、プロセッサ３００は、コンピューティングデバイス２９８内で機能性を実現するように、及び／又は実行のための命令を処理するように構成されている。例えば、プロセッサ３００は、ストレージデバイス１０２によって格納された命令を処理することができる。プロセッサ３００としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は他の同等なディスクリート若しくは集積論理回路が挙げられる。
ストレージデバイス３０２は、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読ストレージデバイスを含むことができる。一部の例では、ストレージデバイス３０２は、短期メモリ又は長期メモリの１つ以上を含んでもよい。ストレージデバイス３０２としては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、磁気ハードディスク、光学ディスク、フラッシュメモリ、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能及びプログラマブルメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられる。
一部の例では、ストレージデバイス３０２は、コンピューティングデバイス２９８のコンポーネントの動作を制御するオペレーティングシステム（図示せず）又は他のアプリケーションを格納してもよい。例えば、オペレーティングシステムは、電子センサから通信ユニット３０４へのデータの通信を容易にしてもよい。一部の例では、ストレージデバイス３０２は、プロセッサ３００によって実行されるプログラム命令を格納するために使用される。ストレージデバイス３０２は、また、動作中にコンピューティングデバイス２９８内の情報を格納するように構成してもよい。
コンピューティングデバイス２９８は、１つ以上の有線通信又は無線通信を介して外部デバイスと通信するために通信ユニット３０４を使用してもよい。通信ユニット３０４は、様々なミキサ、フィルタ、増幅器、及び信号変調用に設計された他の構成要素、並びに１つ以上のアンテナ及び／又はデータの送受信用に設計された他の構成要素を含んでもよい。通信ユニット３０４は、１つ以上の任意の好適なデータ通信技術を用いて他のコンピューティングデバイスとデータを送受信してもよい。このような通信技術の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ＴＣＰ／ＩＰ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、４Ｇ、ＬＴＥが挙げられる。一部の例では、通信ユニット１０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＵ）プロトコルに従い動作してもよい。
加速度計３１０は、重力に対する頭部保護具２７の加速度を示すデータを生成するように構成してもよい。加速度計３１０は、加速度の大きさ及び方向を、例えばベクトル量として決定するための単軸又は多軸加速度計として構成されていてもよく、向き、座標加速度、振動、衝撃及び／又は落下を決定するために使用してもよい。位置センサ３１２は、環境８のうちの１つにおける頭部保護具２７の位置を示すデータを生成するように構成してもよい。位置センサ３１２は、グローバルポジショニングシステム（Global Positioning System、ＧＰＳ）受信機、三角測量（例えば、ビーコン及び／又は他の固定通信ポイントを使用して）を実施するための構成要素、又は頭部保護具２７の相対位置を決定するための他のセンサを含んでもよい。高度計３１４は、一定のレベルを超える頭部保護具２７の高度を示すデータを生成するように構成してもよい。一部の例では、高度計３１４は、気圧の測定値（例えば、高度が高いほど気圧は低くなる）を基に、頭部保護具２７の高度を決定するように構成してもよい。
環境センサ３１６は、環境８などの環境の特性を示すデータを生成するように構成してもよい。一部の例では、環境センサ３１６は、温度、湿度、微粒子含有量、騒音レベル、空気の品質、又は頭部保護具２７が使用され得る環境の任意の他の様々な特性を測定するように構成された１つ以上のセンサを含んでもよい。
出力ユニット３１８は、例えば、頭部保護具２７の１つ以上のセンサ（例えば、加速度計３１０、位置センサ３１２、高度計３１４、及び／又は環境センサ３１６など）によって測定された頭部保護具２７の動作を示すデータを出力するように構成してもよい。出力ユニット３１８は、頭部保護具２７の動作に関連付けられたデータを生成するために、コンピューティングデバイス２９８のプロセッサ３００によって実行可能な命令を含んでもよい。一部の例では、出力ユニット３１８は、頭部保護具２７の１つ以上のセンサからデータを直接出力してもよい。例えば、出力ユニット３１８は、通信ユニット３０４を介して別のデバイスに送信するために、頭部保護具２７の１つ以上のセンサからのリアルタイム又はほぼリアルタイムデータを含む１つ以上のメッセージを生成してもよい。
一部の例では、出力ユニット３１８は、通信ユニット３０４を介して使用データをリアルタイム又はほぼリアルタイムで別のデバイス（例えば、ＰＰＥ６２）に送信するように構成してもよい。しかしながら、一部の例では、通信ユニット３０４は、例えば、頭部保護具２７が位置する環境及び／又はネットワーク障害のせいでこのようなデバイスと通信できない場合がある。このような場合、出力ユニット３１８は、使用データをストレージデバイス３０２にキャッシュしてもよい。すなわち、出力ユニット３１８（又はセンサ自体）は使用データ（例えば、使用データ３２０）をストレージデバイス３２０に格納してもよく、ネットワーク接続が利用可能になると使用データを別のデバイスにアップロードすることを可能にしてもよい。
出力ユニット３１８は、また、ＳＲＬ１１のユーザが認知可能な可聴、視覚、触覚、又は他の出力を生成するように構成してもよい。例えば、出力ユニット３１８は、例として、様々なライト、ディスプレイ、触覚フィードバック生成部、スピーカ等を含むもう１つのユーザインターフェイスデバイスを含んでもよい。
出力ユニット３１８は、受信したアラートデータを解釈し、頭部保護具２７を使用する作業員にアラート条件（例えば、安全イベントの尤度が比較的高いこと、環境が危険であること、頭部保護具２７が誤動作していること、頭部保護具２７の１つ以上の構成要素を修理又は交換する必要があること等）を通知するための出力（例えば、可聴出力、視覚出力又は触覚出力）を生成してもよい。
本開示の態様によれば、頭部保護具２７のセンサからの使用データ（例えば、加速度計３１０、位置センサ３１２、高度計３１４、環境センサ１１６、又は他のセンサからのデータ）は、様々な手法で使用することができる。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、頭部保護具２７のユーザの活動を特徴付ける１つ以上の安全モデルへの使用データの適用を基に、性能特性を決定してもよい及び／又はアラートデータを生成してもよい。安全モデルは、過去データ又は既知の安全イベントを基に訓練してもよい。しかし、決定はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、本明細書により詳細に記載されるように、ハブ１４又は頭部保護具２７などの１つ以上の他のコンピューティングデバイスが、このような機能の全て又はサブセットを実施するように構成されてもよい。
例えば、図５の例に示されるように、頭部保護具２７は、使用データ３２０と、モデル／規則３２２と、アラートエンジン３２４と、を含む。使用データ３２０は、作業員１０の活動を示し得る、頭部保護具２７の動作に関するデータを含んでもよい。モデル／規則３２２は、過去データ及びモデル７４Ｂ（図２）などの過去データ及びモデルを含んでもよい。モデル／規則３２２は、コンピューティングデバイス２５８が使用データ３２０の処理を担うかどうか（又はこのような処理がハブ１４及び／又はＰＰＥＭＳ６などの別のコンポーネントによって実施されるかどうか）を決定するための選択規則も含んでよい。選択規則は、例として、選択規則７４Ｈ（図２）に関して記載した選択規則のいずれかを含んでもよい。
アラートエンジン３２４は、環境条件又は頭部保護具２７を使用する作業員の行動パターンを基に、安全イベントシグネチャーの特定、異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出するために使用データ３２０をモデル／規則３２２に適用するように構成されたハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。アラートエンジン３２４は、使用データの処理がローカルに行われているかどうかを決定するために選択規則を適用してもよい。処理がローカルで実施される例では、アラートエンジン３２４は、頭部保護具２７からの検出データ、頭部保護具２７が位置する環境の環境条件、頭部保護具２７が位置する地理的領域、及び／又は他の因子間の関係又は相関を特定するために使用データを処理してもよい。アラートエンジン３２４は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。アラートエンジン３２４は、出力の決定、又は別のコンピューティングデバイスへの送信の決定を基に、アラートデータを生成してもよい。
図６は、プロセッサ６００と、通信ユニット６０２と、ストレージデバイス６０４と、ユーザインターフェイス（ＵＩ）デバイス６０６と、センサ６０８と、使用データ６１０と、モデル／規則６１２と、アラートエンジン６１４と、を含むハブ１４の構成要素を示す。上記のように、ハブ１４は、図２に示されるハブ１４の一例を示す。図６は、図６に示すようなハブ１４の特定の一例のみを示す。ハブ１４の多くの他の例は他の例で使用してもよく、例示的なハブ１４に含まれる構成要素のサブセットを含んでもよく、又は図６の例示的なハブ１４に示されていない付加的な構成要素を含んでもよい。
一部の例では、ハブ１４は、ハブ１４に示されている機能又は構成要素のセット、サブセット、又はスーパーセットを含んでもよい、本質的に安全なコンピューティングデバイス、スマートフォン、手首若しくは頭部装着型コンピューティングデバイス、又は任意の他のコンピューティングデバイスであってもよい。通信チャネルは、構成要素間の通信のために、ハブ１４内の各構成要素を（物理的に、通信的に及び／又は動作的に）相互接続してもよい。いくつかの例では、通信チャネルは、ハードウェアバス、ネットワーク接続、１つ以上のプロセス間通信データ構造、又はハードウェア及び／若しくはソフトウェア間でデータを通信するための任意のその他のコンポーネントを含んでよい。
ハブ１４は、また、ハブ１４内に示された構成要素に電力を供給するためのバッテリーなどの電源を含んでもよい。リチウムイオンバッテリーなどの充電式バッテリーは、コンパクトで長寿命の電源を提供することができる。ハブ１４は、ハブ１４を充電できるようにするために、露出された電気接点又はハブの外部からアクセス可能な電気接点を有するように適合してもよい。上記のように、ハブ１４は、ユーザにより携帯又は装着され得るようにポータブルであってもよい。ハブ１４は、また、個人によって使用され、その個人に割り当てられた個人用保護具（ＰＰＥ）と通信するように個人用とすることができる。しかしながら、当業者には本開示を読むと明らかなように、通信ハブは、ユーザが装着しているＰＰＥに固定される、ユーザが装着している他の衣類に固定される、ベルト、バンド、バックル、クリップ又は他の取付機構に取り付けられるなどの他の手法で、ユーザにより携帯されてもよく、又はユーザに固定されてもよい。
１つ以上のプロセッサ６００は、ハブ１４内の機能を実施してもよい。及び／又は命令を実行してもよい。例えば、プロセッサ６００は、ストレージデバイス６０４によって格納された命令を受信し、実行してもよい。プロセッサ６００によって実行されるこれらの命令により、ハブ１４が、プログラム実行にストレージデバイス６０４内の情報を格納及び／又は変更してもよい。プロセッサ６００は、アラートエンジン６１４などの構成要素の命令を実行し、本開示の技術に従い１つ以上の動作を実施してもよい。すなわち、アラートエンジン６１４は、本明細書に記載される様々な機能を実施するようにプロセッサ６００によって動作可能であってもよい。
ハブ１４の１つ以上の通信ユニット６０２は、データを送信及び／又は受信することによって外部デバイスと通信してもよい。例えば、ハブ１４は、通信ユニット６０２を使用して、セルラー無線ネットワークなどの無線ネットワーク上で無線信号を送信及び／又は受信してもよい。一部の例では、通信ユニット６０２は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）ネットワークなどの衛星ネットワーク上で衛星信号を送信及び／又は受信してもよい。通信ユニット６０２の例としては、ネットワークインターフェイスカード（例えば、イーサネットカードなどの）、光送受信機、無線周波数送受信機、ＧＰＳ受信機、又は情報を送信及び／若しくは受信することができる任意の他の種類のデバイスが挙げられる。通信ユニット６０２の他の例としては、モバイルデバイスに見られるＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＧＰＳ、３Ｇ、４Ｇ、及びＷｉ−Ｆｉ（登録商標）無線通信、並びにユニバーサルシリアルバス（Universal Serial Bus、ＵＳＢ）コントローラなどを挙げることができる。
ハブ１４内の１つ以上のストレージデバイス６０４は、ハブ１４の動作中に処理するための情報を格納してもよい。いくつかの例では、ストレージデバイス６０４は、一時メモリであり、これはストレージデバイス６０４の主要目的が長期の格納ではないことを意味する。ストレージデバイス６０４は、情報の短期格納用に揮発性メモリとして構成してよく、したがって、動作が停止された場合、格納された内容を保持しない。揮発性メモリの例としては、ランダムアクセスメモリ（random access memories、ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（dynamic random access memories、ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（static random access memories、ＳＲＡＭ）、及び当該技術分野で既知の他の形態の揮発性メモリが挙げられる。
また、一部の例では、ストレージデバイス６０４は、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体を含んでもよい。ストレージデバイス６０４は、揮発性メモリよりも多くの情報を格納するように構成してよい。更にストレージデバイス６０４は、不揮発性メモリ空間として、情報の長期格納用に構成してよく、アクティブ化／オフサイクルの後で情報を保持してよい。不揮発性メモリの例としては、磁気ハードディスク、光ディスク、フロッピィディスク、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（electrically programmable memories、ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能及びプログラマブルメモリ（electrically erasable and programmable memories、ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられる。ストレージデバイス６０４は、アラートエンジン６１４などのコンポーネントに関連付けられたプログラム命令及び／又はデータを格納してもよい。
ＵＩデバイス６０６は、ユーザ入力を受信し、及び／又はユーザに情報を出力するように構成してもよい。ＵＩデバイス６０６の１つ以上の入力コンポーネントが入力を受信してもよい。入力の例としては、ほんのいくつかの例を挙げれば、触知入力、オーディオ入力、運動入力、及び光入力がある。一例では、ハブ１４のＵＩデバイス６０６は、マウス、キーボード、音声応答システム、ビデオカメラ、ボタン、制御パッド、マイクロホン、又は人間若しくは機械からの入力を検出するための任意の他の種類のデバイスを含む。いくつかの例では、ＵＩデバイス６０６は、存在感知入力コンポーネントであってよく、これは存在感知スクリーン、タッチ感知スクリーンなどを含んでよい。
ＵＩデバイス６０６の１つ以上の出力コンポーネントは、出力を生成してもよい。出力の例としては、データ出力、触知出力、オーディオ出力、及びビデオ出力がある。一部の例では、ＵＩデバイス６０６の出力コンポーネントは、存在感知スクリーン、サウンドカード、ビデオグラフィックアダプタカード、スピーカ、陰極線管（cathode ray tube、ＣＲＴ）モニター、液晶ディスプレイ（liquidcrystal display、ＬＣＤ）、又は人間若しくは機械への出力を生成するための任意の他の種類のデバイスを含む。出力コンポーネントとしては、陰極管（ＣＲＴ）モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）、又は触知出力、オーディオ出力、及び／若しくは視覚出力を生成するための任意のその他の種類のデバイスなどの、ディスプレイ構成要素を挙げることができる。出力コンポーネントは、いくつかの例では、ハブ１４と一体であってもよい。
ＵＩデバイス６０６は、ディスプレイ、ライト、ボタン、キー（矢印又はその他のインジケータキーなど）を含んでよく、アラームを発すること又は振動することなどによって、様々な手法でユーザにアラートを提供することができる。ユーザインターフェイスは、様々な機能に使用することができる。例えば、ユーザは、ユーザインターフェイスを介してアラートを承認又はスヌーズすることができてもよい。ユーザインターフェイスは、また、ユーザのすぐ手の届く範囲内にないヘッドトップ及び／又はターボ周辺機器の設定を制御するために使用されてもよい。例えば、ターボは、その制御器に着用者が簡単にアクセスできない背下部に装着されることがある。
センサ６０８は、ハブ１４に関連付けられた作業員１０の活動を示すデータ及び／又はハブ１４が位置する環境を示すデータを生成する１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ６０８としては、例として、１つ以上の加速度計、特定の環境に存在する状態を検知するための１つ以上のセンサ（例えば、測定するためのセンサ温度、湿度、微粒子含有量、騒音レベル、空気の品質、又は呼吸マスク１３が使用され得る環境の他の任意の様々な特性）、又は他の種々のセンサを挙げることができる。
ハブ１４は、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、頭部保護具２７などのＰＰＥの使用データ６１０を格納してもよい。使用データ６１０は、作業員１０の活動を示すことのできる、ＰＰＥの動作に関するデータを含んでもよい。モデル／規則６１２は、過去データ及びモデル７４Ｂ（図２）などの過去データ及びモデルを含んでもよい。例えば、一部の例では、ハブ１４は、ハブ１４がセンサデータのストリームをローカルに処理することを可能にする処理能力を有してもよい。
このような例では、ハブ１４は、ＰＰＥの使用データ６１０をモデル／規則６１２に適用してもよい。モデル／規則６１２は、過去データ及びモデル７４Ｂ（図２）などの過去データ及びモデルを含んでもよい。モデル／規則６１２は、ハブ１４が使用データ６１０の処理を担うかどうか（又はこのような処理がＰＰＥ６２及び／又はＰＰＥＭＳ６などの別のコンポーネントによって実施されるかどうか）を決定するための選択規則を含んでもよい。選択規則は、例として、選択規則７４Ｈ（図２）に関して記載した選択規則のいずれかを含んでもよい。
アラートエンジン６１４は、環境条件又はハブ１４を使用する作業員の行動パターンを基に、安全イベントシグネチャーの特定、異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出するために、使用データ６１０をモデル／規則６１２に適用するように構成されたハードウェアとソフトウェアとの組み合わせであってもよい。アラートエンジン６１４は、使用データの処理がローカルに行われているかどうかを決定するために選択規則を適用してもよい。
図７は、作業員の活動に関して本明細書の個人保護具管理システム又は他のデバイスにより適用される、測定されたライン速度、加速度、及びライン長さの観点における例示的なモデルを示すグラフであり、モデルは、安全領域及び危険領域を定義するように構成されている。換言すると、図７は、安全イベントシグネチャーを特定するために及び／又は安全イベントシグネチャーに関連付けられた安全イベントの尤度を予測するために、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１により使用データが適用されるモデルを表すグラフである。この特定及び／又は予測は、引き出される命綱（図３に示される命綱９２などの）の加速度１６０、引き出される命綱９２の速度１６２、引き出された命綱の長さ１６４の測定値を基に行われる。加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値は、ＳＲＬ１１のセンサから収集されたデータを基に決定してもよい。グラフによって表されるデータは、訓練／試験環境において推定又は収集してもよく、グラフは、作業員の安全な活動を危険な活動と区別するための「マップ」として使用してもよい。
ＳＲＬ１１の１つに関して記載してきたが、様々な他のＰＰＥ（呼吸マスク１３、頭部保護具２７、聴覚保護具等などの）のための類似のモデルを開発してもよいと理解すべきである。本明細書に記載されるように、このようなモデルは、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、及び／又はＰＰＥ６２に格納され、ＰＰＥの状態を特定するために使用してもよい。
図７の例において、安全領域１６６は、安全な活動（例えば、試験環境における作業員の活動の監視によって決定された）と関連付けられた加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値を表し得る。非束縛領域１６８は、支持構造体に堅固に固定されていない（これは危険と考えられる）命綱と関連付けられた加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値を表し得る。過伸張領域１７０は、正常動作パラメータを超えて伸長した（これも危険と考えられる）命綱と関連付けられた加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値である。
本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１から受信した使用データを、図７によって示されるモデル又は規則セットに適用することによって１つ以上のアラートを発してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値などの使用データのストリームが安全領域１６６の外にある場合、アラートを発してもよい。一部の例では、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値がどれほど遠く安全領域１６６の外にあるかに基づき、異なるアラートが発せられてもよい。一部の例では、この決定により、既定の時間からの使用データのストリームの一部を、安全イベントに対応する１つ以上の安全イベントシグネチャーの尤度を生成するモデルと比較してもよい。例えば、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値が安全領域１６６に相対的に近い場合、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、この活動に懸念が生じ、安全イベントに至る可能性があるという警告を発してもよい。別の例では、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値が安全領域１６６から相対的に離れている場合、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、この活動が危険であり、即時安全イベントの尤度が高いという警告を発してもよい。
一部の例では、図７に示されるグラフのデータは、図２に示される過去データ及びモデル７４Ｂを表してもよい。この例では、ＰＰＥＭＳ６は、受信データのストリームを図７に示されるモデルと比較し、安全イベントの尤度を決定してもよい。他の例では、類似のモデルを、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、頭部保護具２７、及び／又はハブ１４に格納してもよく、ローカルに格納されたデータを基にアラートが発せられてもよい。
図７の例は加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４を示すが、示されるものよりも多い又は少ない変数を有する他のモデルを開発してもよい。一例では、モデルは、命綱の長さだけに基づき生成してもよい。この例では、モデルによって指定された命綱の長さを超えて命綱が伸長した場合に、アラートが作業員に対して発せられてもよい。
図８は、本開示の態様による、安全ラインにかかる力／張力及び長さの点で測定した作業員の活動に関して、個人保護具管理システム又は他のデバイスにより使用データのストリームが適用される第２のモデルの例を示す別のグラフであり、の観点におけるこのモデルは、安全イベントを予測する安全領域及び危険領域の行動を定義するように構成されている。この例で、図８は、命綱（図３に示される命綱９２など）にかかる力又は張力１８０の測定値、及び取り出された命綱の長さ１８２の測定値を基に、安全イベントに対応する安全イベントシグネチャーの尤度を予測するために、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１が使用データのストリームを適用するモデル又は規則セットを表すグラフである。力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値は、ＳＲＬ１１のセンサから収集されたデータを基に決定してもよい。グラフによって表されるデータは、訓練／試験環境において推定又は収集してもよく、グラフは、作業員の安全な活動を危険な活動と区別するための「マップ」又はモデルとして使用してもよい。
再度、ＳＲＬ１１の１つに関して記載してきたが、様々な他のＰＰＥ（呼吸マスク１３、頭部保護具２７、聴覚保護具等などの）のための類似のモデルを開発してもよいと理解すべきである。本明細書に記載されるように、このようなモデルは、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、及び／又はＰＰＥ６２に格納され、ＰＰＥの状態を特定するために使用してもよい。
例えば、安全領域１８４は、安全な活動（例えば、試験環境における作業員の活動の監視によって決定された）と関連付けられた力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値を表し得る。非束縛領域１８６は、支持構造体にしっかりと固定されていない（これは危険と考えられる）命綱と関連付けられた力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値を表し得る。過伸張領域１８８は、正常動作パラメータを超えて伸長した（これも危険と考えられる）命綱と関連付けられた力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値である。
本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１からの使用データを、図８に関して上述したものと類似の手法で、図８によって示されるモデル又は規則セットに適用することによって１つ以上のアラートを発してもよい。一部の例では、図８に示されるグラフのデータは、図２に示される過去データ及びモデル７４Ｂを表してもよい。他の例では、類似のマップを、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１及び／又はハブ１４に格納してもよく、ローカルに格納されたデータを基にアラートが発せられてもよい。
図９Ａ及び図９Ｂは、本開示の態様による、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１によって受信され、処理されたイベントデータ（例えば、使用データ）の例示的な入力ストリームのプロファイルを示すグラフであり、これらのデータは、１つ以上のモデル又は規則セットへのイベントデータの適用に基づいて、アラート又は他の応答の発生につながる低リスク行動（図９Ａ）及び高リスク行動（図９Ｂ）を表すように決定される。この例で、図９Ａ及び図９Ｂは、それぞれある期間にわたる安全活動及び危険活動を指示するように決定された例示的なイベントデータのプロファイルを示す。例えば、図９Ａの例は、運動学的閾値１９２に対して命綱（図３に示される命綱９２など）が引き出される速度１９０を示し、図９Ｂの例は、閾値１９２に対して命綱（図３に示される命綱９２など）が引き出される速度１９４を示す。
再度、ＳＲＬ１１の１つに関して記載してきたが、様々な他のＰＰＥ（呼吸マスク１３、頭部保護具２７、聴覚保護具等などの）のための類似のモデルを開発してもよいと理解すべきである。本明細書に記載されるように、このようなモデルは、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、及び／又はＰＰＥ６２に格納され、ＰＰＥの状態を特定するために使用してもよい。すなわち、一部の例では、図８Ａ及び図８Ｂに示されるプロファイルは、図２に示されるＰＰＥＭＳ６の過去データ及びモデル７４Ｂとして開発され、格納してもよい。本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１からの使用データのストリームを閾値１９２と比較することにより１つ以上のアラートを発してもよい。例えば、図８Ｂの例において、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、速度１９４が閾値１９２を超えた場合、１つ以上のアラートを発してもよい。一部の例では、例えば、リスクの高い活動と、危険であり、即時安全イベントの尤度が高い活動とを区別するために、速度が閾値１９２をどれほど超えたかに基づいて、異なるアラートが発せられてもよい。
図１０〜図１３は、本開示の技術による、ＰＰＥＭＳ６によって生成され得る様々なユーザインターフェイスを示す。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントシグネチャーの特定及び／又は安全イベントの検出に応答してユーザインターフェイスを自動的に再構成してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、イベントに関連付けられたＰＰＥ、作業員及び／又は作業員環境に関する安全イベントの１つ以上の特性を決定し、特定の安全イベントに合わせてカスタマイズされた入力コントロールを含む１つ以上のユーザインターフェイスを更新してもよい。例えば、ＰＰＥのタイプ、作業環境位置、及び／又は作業員の指標などの安全イベントの特性に関する特定の詳細が、安全イベントに応答してユーザインターフェイスに提示されてもよく、１人以上の人が関連情報を用いて安全イベントに効率的に応答することを可能にする。
図１０〜図１３は、本開示の態様による、１つ以上のＰＰＥ物品の使用データを示すための例示的ユーザインターフェイス（ＵＩ）を示す。例えば、本明細書に記載されるように、呼吸マスク１３は、取得した使用データをＰＰＥＭＳ６に送信するように構成されていてもよい。コンピューティングデバイス６０などのコンピューティングデバイスは、取得した安全情報、コンプライアンス情報、及び解析エンジンの任意の結果を、例えば、ダッシュボード、アラート通知、レポート等によって見るために、データベースクエリを実行するようにＰＰＥＭＳ６に要求してもよい。すなわち、本明細書に記載されるように、ユーザ２４、２６、又はコンピューティングデバイス１６、１８で実行するソフトウェア（図１）は、クエリをＰＰＥＭＳ６に提出し、１つ以上のレポート又はダッシュボードの形態で提示するために、クエリに対応するデータを受信してもよい。図１０〜図１３に示されるＵＩは、このようなレポート又はダッシュボードの例を示し、例えば、コンピューティングデバイス６０（図２）のいずれかにおいて出力されてもよい。
図１０〜図１３に示されるＵＩは、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境２内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境８の特定等などのシステム２に関する様々な見識を提供してもよい。例えば、図１０は、「１緊急状態」、「２要注意状態」及び「２６良好状態」を示すユーザインターフェイスコントロールを示し、各ユーザインターフェイスコントロールはより詳細な情報を生成するために選択可能である。図１１は、使用データのストリームを基に特定された、安全イベントシグネチャーに対応し得る異なるタイプの安全イベントを示す。例えば、「高温検出」安全イベントの安全イベントシグネチャーに対応する、２０１６年４月２４日の使用データのストリームから検出される作業員「Ｊｏｈｎ Ｓｍｉｔｈ」に対する「高温検出」安全イベントを示すユーザインターフェイスコントロールが出力表示される。一部の例では、ユーザインターフェイスコントロールは、より詳細な情報を生成するために選択可能であってもよい。図１２は、使用データのストリームの既定の時間内のイベント数として検出される、作業員「Ｊｏｅ Ｌａｒｓｏｎ」が閾値（「＞５バイザーフリップ」）よりも多くバイザーをフリップしたという安全イベントを示す。図１２のＵＩは、Ｊｏｅ Ｌａｒｓｏｎについての使用データのストリームに基づく安全イベントシグネチャーの特定に応答して自動的に生成してもよい。この生成はＵＩが、作業員及び／又は安全イベントが発生した作業員環境に特別に適合された情報を備えるユーザインターフェイスコントロール「現在の状態」を含むように行う。同様に、ＵＩは、作業員及び／又は安全イベントが発生した作業員環境に特別に適合された機器（又はＰＰＥ）情報、アラート履歴、及び／又は作業員情報も含んでよい。図１３は、作業員に割り当てられたＰＰＥセット内の特定のＰＰＥ物品の使用データの時系列を示す。図１３の例では、安全イベントは「！」アイコンによって示され、安全イベントに対応するＰＰＥ物品を特徴付ける更なる情報は、ＵＩ（例えば、高圧、送風機オン、チェックアウト時間、バッテリー寿命、及びフィルタ残量）に含まれる。
図１４は、本開示の態様による、安全イベントの尤度を決定するための例示的なプロセスを示すフロー図である。図１４に示される手法はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、この手法は、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３、頭部保護具２７、及び／又はハブ１４などの様々なコンピューティングデバイスによって実施してもよいことは理解すべきである。
図示される例では、ＰＰＥＭＳ６はＰＰＥ６２の少なくとも１つなどの少なくとも１つのＰＰＥ物品から使用データを取得する（２０００）。本明細書に記載されるように、使用データは、ＰＰＥ６２の動作を示すデータを含む。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、使用データについてＰＰＥ６２又はハブ１４にポーリングすることによって使用データを取得してもよい。他の例では、ＰＰＥ６２又はハブ１４は使用データをＰＰＥＭＳ６に送信してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが生成されると、ＰＰＥ６２又はハブ１４から使用データをリアルタイムで受信してもよい。他の例では、ＰＰＥＭＳ６は、格納された使用データを受信してもよい。
ＰＰＥＭＳ６は、少なくとも１つのＰＰＥ６２のユーザの活動を特徴付ける安全モデルに使用データを適用してもよい（２００２）。例えば、本明細書に記載されるように、安全モデルは、既知の安全イベントからのデータ及び／又はＰＰＥ６２からの過去データを基に訓練してもよい。このようにして、安全モデルは、安全領域と危険領域を定義するように構成してもよい。
ＰＰＥＭＳ６は、少なくとも１つのＰＰＥ６２に関連付けられた安全イベントの発生の尤度を、安全モデルに対する使用データの適用を基に予測してもよく、安全イベントは、尤度を表す値に関連付けられた安全イベントシグネチャーに対応する、又はこれに対してマッピングされている（２００４）。例えば、ＰＰＥＭＳ６は取得した使用データを安全モデルに適用し、使用データが安全な活動（例えば、モデルによって定義された）又は潜在的に危険な活動に合致するかどうかを決定してもよい。
ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの発生の尤度の予測に応じて出力を生成してもよい（２００６）。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが安全な活動（安全モデルによって定義された）に合致しない場合、アラートデータを生成してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの発生の尤度を示すアラートデータをＰＰＥ６２、安全管理者、又は別の第三者に送信してもよい。
実施例１：少なくとも１つの個人用保護具（ＰＰＥ）物品から、少なくとも１つのＰＰＥ物品の動作を示すデータを含む使用データを取得することと、解析エンジンによって、少なくとも１つのＰＰＥ物品のユーザの活動を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することと、安全モデルに対する使用データの適用に基づいて、少なくとも１つのＰＰＥ物品に関連付けられた安全条件の発生の尤度を予測することと、安全イベントの発生の尤度の予測に応じて出力を生成することと、を含む、方法。
実施例２：安全モデルは、少なくとも１つのＰＰＥ物品に類似する特性を有する複数の空気呼吸マスクシステムからの既知の安全イベントの過去データから構築される、実施例１に記載の方法。
実施例３：少なくとも１つのＰＰＥ物品からの使用データに基づいて、安全モデルを更新することを更に含む、実施例１〜２のいずれかに記載の方法。
実施例４：少なくとも１つのＰＰＥ物品の構成、少なくとも１つのＰＰＥ物品のユーザ、少なくとも１つのＰＰＥ物品が位置する環境、及び少なくとも１つのＰＰＥ物品と共に使用される１つ以上の他のデバイス、のうちの少なくとも１つに基づいて安全モデルを選択することを更に含む、実施例１〜３のいずれかに記載の方法。
実施例５：使用データは、少なくとも１つのＰＰＥ物品が位置する環境に関連する環境データを含み、安全イベントの発生の尤度はＰＰＥ物品が位置する環境に基づく、実施例１〜４のいずれかに記載の方法。
実施例６：ユーザの活動を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することは、複数のＰＰＥに関連する既知の安全イベントの訓練データから構築された安全モデルに使用データを適用することを含む、実施例１〜５のいずれかに記載の方法。
実施例７：安全イベントの発生の尤度を予測することは、安全モデルによって特徴付けられた既知の安全行動に対する少なくとも１つのＰＰＥのユーザの異常行動を識別することを含む、実施例１〜６のいずれかに記載の方法。
実施例８：安全イベントの発生の尤度を予測することは、異常な数の安全イベントに関連付けられた領域であって、少なくとも１つのＰＰＥが配置されている作業環境内の領域を識別することを更に含む、実施例１〜７のいずれかに記載の方法。
実施例９：安全モデルに使用データを適用することは、少なくとも１つのＰＰＥのユーザの動作を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、所定の時間にわたるユーザの動作が少なくとも１つのＰＰＥのユーザにとって異常であると判定することを含む、実施例１〜８のいずれかに記載の方法。
実施例１０：安全モデルに使用データを適用することは、ユーザの体温を特徴付ける安全モデルに使用データを適用することを含み、安全イベントの発生の尤度を予測することは、体温が、所定の時間にわたる安全な活動に関連付けられた体温を超えていると判定することを含む、実施例１〜９のいずれかに記載の方法。
実施例１１：出力を生成することは、安全イベントが発生する可能性があることを示すアラートデータを生成することを含む、実施例１〜１０のいずれかに記載の方法。
実施例１２：当該方法は、ＰＰＥ物品、作業員のデバイス、コンピューティングデバイス、及び少なくとも１つのサーバ、のうちの１つ以上によって実施される、実施例１〜１１のいずれかに記載の方法。
実施例１３：メモリと、実施例１〜１２に記載の方法のいずれかを実施する１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備えるコンピューティングデバイス。
実施例１４：実施例１〜１３に記載の方法のいずれかを実行するための手段を備える装置。
実施例１５：命令がエンコードされた非一時的コンピュータ可読格納媒体であって、命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、実施例１〜１２のいずれかに記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読格納媒体。
実施例１６：通信コンポーネントによって、使用データのストリームを生成するように構成された少なくとも１つのセンサを有するＰＰＥ物品の少なくとも１つのセンサから使用データのストリームを受信すること、と、使用データのストリームの少なくとも一部、及び安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルを格納することと、ただし前記少なくとも１つのモデルは、使用データのストリームを受信する前に、前記ＰＰＥ物品と同一種の他の１つ以上のＰＰＥ物品によって生成された使用データセットの少なくとも一部に基づいて訓練されており、解析ストリーム処理コンポーネントによって、モデルによる使用データのストリームの処理に基づいて、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出することと、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成することと、を含む、方法。
実施例１７：訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することと、ただし各訓練事例は、既定の時間長にわたる使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含み、訓練セットの各訓練事例に対して、既定の時間長にわたる特定の使用データと訓練事例の特定の安全イベントに基づいて、モデルに適用される既定の時間長にわたる使用データに応じて、安全イベントに関連付けられた特定の安全イベントシグネチャーのモデルが予測する尤度を変更するようにモデルを修正することと、を更に含む、実施例１６に記載の方法。
実施例１８：１つ以上のコンピュータプロセッサが安全イベントシグネチャーを検出した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、実施例１６〜１７のいずれかに記載の方法。
実施例１９：安全イベントシグネチャーは、使用データセット内の異常、使用データセット内のパターン、既定の時間にわたる特定のイベントの発生の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの種類の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの規模の特定のセット、及び閾値を満たす値、のうちの少なくとも１つを含む、実施例１６〜１８のいずれかに記載の方法。
実施例２０：安全イベントシグネチャーは安全イベントに対してマッピングされており、安全イベントは、作業員、ＰＰＥ物品、ＰＰＥ物品以外のＰＰＥ物品、及び作業環境、のうちの少なくとも１つに関連付けられている、実施例１６〜１９のいずれかに記載の方法。
実施例２１：安全イベントは、作業員の行動の異常状態、ＰＰＥ物品の異常状態、作業環境の異常状態、安全規則の違反、のうちの少なくとも１つを含む、実施例１６〜２０のいずれかに記載の方法。
実施例２２：安全イベントシグネチャーを検出する前に、使用データのデータストリームに少なくとも基づいて、ＰＰＥ物品が正常状態で動作していると判定することと、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して、ＰＰＥ物品が正常状態で動作していないと判定することと、を更に含む、実施例１６〜２１のいずれかに記載の方法。
実施例２３：使用データのストリームの一部は使用データのストリームの第１の部分であり、安全イベントシグネチャーは第１の安全イベントシグネチャーであり、正常状態は第２の安全イベントシグネチャーに対応し、データストリームの第１の部分は第１の安全イベントシグネチャーに対応し、データストリームの第２の部分は第２の安全イベントシグネチャーに対応する、実施例１６〜２２のいずれかに記載の方法。
実施例２４：解析ストリーム処理コンポーネント又は通信コンポーネントのうちの少なくとも１つは、ＰＰＥ物品に含まれる、実施例１６〜２３のいずれかに記載の方法。
実施例２５：解析ストリーム処理コンポーネント又は通信コンポーネントのうちの少なくとも１つは特定の作業員に割り当てられた作業員のデバイスに含まれ、ＰＰＥ物品は特定の作業員に割り当てられる、実施例１６〜２４のいずれかに記載の方法。
実施例２６：解析ストリーム処理コンポーネント又は通信コンポーネントのうちの少なくとも１つは作業員が作業している作業環境内の場所に配置されたコンピューティングデバイスに含まれ、ＰＰＥ物品は作業員に割り当てられる、実施例１６〜２５のいずれかに記載の方法。
実施例２７：通信コンポーネントは、ＰＰＥ物品、特定の作業員に割り当てられている作業員のデバイス、又は作業環境内の場所に配置されたコンピューティングデバイスに含まれ、少なくとも１つのサーバは、使用データのストリームを受信し、少なくとも１つのモデルを格納し、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを、モデルによる使用データのストリームの処理を基に検出するように構成されている、実施例１６〜２６のいずれかに記載の方法。
実施例２８：使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出するために、ＰＰＥ物品、作業員のデバイス、コンピューティングデバイス、及び少なくとも１つのサーバ、のうちの少なくとも１つを選択することを更に含む、実施例１６〜２７のいずれかに記載の方法。
実施例２９：選択は、使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出するために、ＰＰＥ物品、作業員のデバイス、コンピューティングデバイス、及び少なくとも１つのサーバ、のうちの少なくとも１つで行われる、実施例１６〜２８のいずれかに記載の方法。
実施例３０：安全イベントシグネチャーの検出に関連する消費電力、安全イベントシグネチャーに関連する待ち時間、ＰＰＥ物品、作業員のデバイス、コンピューティングデバイス又は少なくとも１つのサーバの接続状態、使用データのデータタイプ、使用データのデータ量、及び使用データのコンテンツに基づいて、選択することを更に含む、実施例１６〜２９のいずれかに記載の方法。
実施例３１：少なくとも１つのセンサはＰＰＥ物品に関連付けられた少なくとも１人の作業員又は作業環境を特徴付ける使用データを生成し、使用のストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出することは、ＰＰＥ物品又は作業環境に関連付けられた作業員を特徴付ける使用データを処理することを含む、実施例１６〜３０のいずれかに記載の方法。
実施例３２：ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、ＰＰＥ物品と少なくとも１つのリモートコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又はユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信することを更に含む、実施例１６〜３１のいずれかに記載の方法。
実施例３３：安全イベントシグネチャーの検出に応答して出力を生成することは、ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信することを更に含む、実施例１６〜３２のいずれかに記載の方法。
実施例３４：安全イベントシグネチャーの検出に応答して出力を生成することは、ユーザ、作業環境、又はＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示することを更に含む、実施例１６〜３３のいずれかに記載の方法。
実施例３５：ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む、実施例１６〜３４のいずれかに記載の方法。
実施例３６：ＰＰＥ物品は、ユーザに関連付けられているＰＰＥ物品セットに含まれており、ＰＰＥ物品セットの各ＰＰＥ物品はモーションセンサを含み、１つ以上のコンピュータプロセッサは、ＰＰＥ物品セットの各それぞれのＰＰＥ物品の各それぞれのモーションセンサからの使用データの各ストリームを受信し、１つ以上のコンピュータプロセッサは、安全イベントシグネチャーを検出するために、各それぞれのモーションセンサからの使用データの各ストリームに少なくとも基づく、相対運動に対応する安全イベントシグネチャーを検出する、実施例１６〜３５のいずれかに記載の方法。
実施例３７：使用データのストリームはイベントを含み、各それぞれのイベントは既定の同一間隔で生成され、各それぞれのイベントは、同一の既定の指標セットに対応する各値セットを含み、異なる各イベント内の各値セットは異なる、実施例１６〜３６のいずれかに記載の方法。
実施例３８：既定の指標セットは、タイムスタンプ、ＰＰＥ物品の特性、ＰＰＥ物品に関連付けられた作業員の特性、又は特性作業環境のうちの１つ以上を含む、実施例１６〜３７のいずれかに記載の方法。
実施例３９：少なくとも１つの安全規則は少なくとも１つの安全イベントに対してマッピングされている、少なくとも１つの安全イベントは安全イベントシグネチャーに対してマッピングされており、安全イベントシグネチャーは使用データのストリームの少なくとも一部に対応する、実施例１６〜３８のいずれかに記載の方法。
実施例４０：モデルによる使用データのストリームの処理を基に使用データのストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出することは、１つ以上の安全イベントシグネチャーと関連付けられた１つ以上の尤度セットを決定することを含み、安全イベントシグネチャーは、１つ以上の安全イベントシグネチャーと関連付けられた１つ以上の尤度セット内の尤度と関連付けられる、実施例１６〜３９のいずれかに記載の方法。
実施例４１：安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成することは、安全イベントシグネチャーに対応する安全イベントを少なくとも基にしたユーザインターフェイスを生成することを含む、実施例１６〜４０のいずれかに記載の方法。
実施例４２：ユーザインターフェイスは、閾値時間内にユーザの応答入力を要求する少なくとも１つの入力コントロールを含み、方法は、ユーザの応答入力なく閾値時間が終了したことに応答して、ユーザの応答入力なく閾値時間が終了したことに少なくとも基づき、少なくとも１つの動作を実施することを更に含む、実施例１６〜４１のいずれかに記載の方法。
実施例４３：安全イベントシグネチャーは、閾値を満たす人間工学的ストレスを示す安全イベントに対応する、実施例１６〜４２のいずれかに記載の方法。
実施例４４：メモリと、実施例１６〜４３に記載の方法のいずれかを実施する１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備えるコンピューティングデバイス。
実施例４５：実施例１６〜４３に記載の方法のいずれかを実行するための手段を備える装置。
実施例４６：命令がエンコードされた非一時的コンピュータ可読格納媒体であって、命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、請求項１６〜４３のいずれかに記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読格納媒体。
実施例４７：ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つに対応する使用データの１つ以上のストリームを生成するセンサセットから使用データの１つ以上のストリームを受信することと、使用データの１つ以上のストリームの少なくとも一部と、安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルとを格納することと、ただし少なくとも１つのモデルは、使用データの１つ以上のストリームを受信する前に、ＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも１つと同一種の他の１つ以上のＰＰＥ物品、作業員、又は作業環境によって生成された使用データセットの少なくとも一部に基づいて訓練されており、モデルによる使用データの１つ以上のストリームの処理に基づいて、使用データの１つ以上のストリーム内の安全イベントシグネチャーを検出することと、安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成することと、を含む、方法。
実施例４８：請求項１６〜４３のいずれかに記載の方法を更に含む、実施例４７に記載の方法。
実施例４９：メモリと、実施例４８に記載の方法のいずれかを実行する１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える、コンピューティングデバイス。
実施例５０：実施例４８に記載の方法のいずれかを実行するための手段を備える装置。
実施例５１：命令がエンコードされた非一時的コンピュータ可読格納媒体であって、命令は、実行されると、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに、実施例４８に記載の方法のいずれかを実行させる非一時的コンピュータ可読格納媒体。
実施例によっては、本明細書で説明した手法のいずれかの特定の行為又はイベントは、異なる順序で実行することができ、共に加える、結合する、又は省略することができる（例えば、説明した行為又はイベントのすべてが手法の実践のために必要ではない）ことを認識されたい。更に、特定の実施例では、行為又はイベントは、順次ではなく、例えば、マルチスレッド処理、割込処理、又は複数のプロセッサにより、同時に実行することができる。
１つ以上の実施例では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせにより実現してよい。ソフトウェアで実現される場合、機能は、１つ以上の命令又はコードとしてコンピュータ可読媒体に格納することができ、又はそれを介して送信し、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行することができる。コンピュータ可読媒体としては、データ記憶媒体などの有形媒体に対応するコンピュータ可読記憶媒体、又は、例えば、通信プロトコルに従って１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの伝送を促進する任意の媒体を含む通信媒体を挙げることができる。このようにして、コンピュータ可読媒体は、一般的に（１）非一時的な有形コンピュータ可読記憶媒体、又は（２）信号若しくは搬送波などの通信媒体に対応してよい。データ記憶媒体は、本開示で説明する技術の実現のための命令、コード、及び／又はデータ構造を取得するために、１つ以上のコンピュータ又は１つ以上のプロセッサによってアクセスすることができる、任意の利用可能な媒体であってよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読媒体を含んでよい。
例として、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、若しくはその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、若しくはその他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリ、又は、命令若しくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを格納するのに用いることができると共に、コンピュータによってアクセスできる他の任意の媒体を含むことができるが、これらに限定されない。また、任意の接続は、コンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。例えば、命令が同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（digital subscriber line）（ＤＳＬ）、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。
しかし、コンピュータ可読記憶媒体及びデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号、又は他の一時的媒体を含まず、代わりに、非一時的な有形記憶媒体を対象としていることを理解されたい。磁気ディスク及び光ディスクは、本明細書で使用する場合、コンパクトディスク（compact disc、ＣＤ）、レーザーディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（digitalversatile disc、ＤＶＤ）、フロッピーディスク、及びブルーレイディスクを含み、磁気ディスクは一般に、データを磁気的に複製し、光ディスクは、データをレーザーによって光学的に複製する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれなければならない。
命令は、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）、又は他の同等な集積若しくはディスクリート論理回路、及びこれらの構成要素の組み合わせなどの、１つ以上のプロセッサによって実行されてよい。したがって、本明細書で使用する場合「プロセッサ」という用語は、前述の構造のうちのいずれか、あるいは本明細書で説明した技法の実施に適した任意の他の構造を指し得る。加えて、いくつかの態様では、本明細書で説明する機能は、専用のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュール内に設けられてよい。また、当該技術は、１つ以上の回路又は論理素子に完全に実装することができる。
本開示の技術は、無線通信デバイス、無線ハンドセット、マイクロプロセッサ、集積回路（integrated circuit、ＩＣ）、又はＩＣのセット（例えば、チップセット）を含む、多様なデバイス又は装置に実装することができる。開示された技術を実行するように構成されたデバイスの機能的な態様を強調するために、様々なコンポーネント、モジュール、又はユニットを本開示で説明したが、様々なハードウェアユニットによる具現化が必ずしも必要ではない。むしろ、上述したように、様々なユニットは、好適なソフトウェア及び／又はファームウェアと併せて、上述したような１つ以上のプロセッサを含む、ハードウェアユニット内で組み合わされるか、又は相互動作するハードウェアユニットの集合によって提供されてよい。
様々な実施例を説明してきた。これらの及び他の実施例は、以下の特許請求の範囲内である。
Claims (47)
- 使用データのストリームを生成するように構成された少なくとも１つのセンサを有する個人用保護具（ＰＰＥ）物品と、
解析ストリーム処理コンポーネントと、を備えるシステムであって、
前記解析ストリーム処理コンポーネントは、
前記ＰＰＥ物品の前記少なくとも１つのセンサからの前記使用データのストリームを受信する通信コンポーネントと、
前記使用データのストリームの少なくとも一部及び予測された差し迫った安全イベントの発生を示す安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルを格納するように構成されたメモリであって、前記少なくとも１つのモデルは、前記使用データのストリームを受信する前に、前記ＰＰＥ物品と同一種類の他の１つ以上のＰＰＥ物品によって生成された使用データセットに少なくとも部分的に基づいて訓練されている、メモリと、
１つ以上のコンピュータプロセッサと、を備え、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データのストリーム内の予測された差し迫った安全イベントの発生を示す前記安全イベントシグネチャーを、前記モデルによる前記使用データのストリームの処理に基づいて検出し、前記安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するように構成されており、
前記安全イベントは、前記ＰＰＥ物品の異常状態、作業環境の異常状態、又は、安全規則の違反である、システム。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択し、各訓練事例は、既定の時間長にわたる使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含み、
前記訓練セットの各訓練事例に、前記既定の時間長にわたる特定の使用データと前記訓練事例の特定の安全イベントに基づいて、前記モデルに適用された前記既定の時間長にわたる後続の使用データに応じて、前記安全イベントに関連付けられた前記特定の安全イベントシグネチャーに対して前記モデルによって予測された尤度を変更するように前記モデルを修正する、請求項１に記載のシステム。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサが前記安全イベントシグネチャーを検出した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から前記訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、請求項２に記載のシステム。
- 前記安全イベントシグネチャーは、使用データセット内の異常、使用データセット内のパターン、既定の時間にわたる特定のイベントの発生の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの種類の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの規模の特定のセット、又は閾値を満たす値のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
- 前記安全イベントシグネチャーは予測された差し迫った安全イベントの発生にマッピングされており、前記予測された差し迫った安全イベントの発生は、作業員、前記ＰＰＥ物品、前記ＰＰＥ物品以外のＰＰＥ物品、又は作業環境のうちの少なくとも１つに関連付けられている、請求項１に記載のシステム。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出する前に、前記使用データのデータストリームに少なくとも基づいて、前記ＰＰＥ物品が正常状態で動作していると判定し、前記安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して、前記ＰＰＥ物品が正常状態で動作していないと判定する、請求項１に記載のシステム。
- 前記使用データのストリームの前記一部は前記使用データのストリームの第１の部分であり、
前記安全イベントシグネチャーは第１の安全イベントシグネチャーであり、前記正常状態は第２の予測された差し迫った安全イベントの発生を示す第２の安全イベントシグネチャーに対応し、前記データストリームの前記第１の部分は前記第１の安全イベントシグネチャーに対応し、前記データストリームの第２の部分は前記第２の安全イベントシグネチャーに対応する、請求項６に記載のシステム。 - 前記解析ストリーム処理コンポーネント又は前記通信コンポーネントのうちの少なくとも１つは、前記ＰＰＥ物品に含まれる、請求項１に記載のシステム。
- 前記解析ストリーム処理コンポーネント又は前記通信コンポーネントのうちの少なくとも１つは特定の作業員に割り当てられた作業員のデバイスに含まれ、前記ＰＰＥ物品は前記特定の作業員に割り当てられている、請求項１に記載のシステム。
- 前記解析ストリーム処理コンポーネント又は前記通信コンポーネントのうちの少なくとも１つは作業員が作業している作業環境内の場所に配置されたコンピューティングデバイスに含まれ、前記ＰＰＥ物品は前記作業員に割り当てられている、請求項１に記載のシステム。
- 前記通信コンポーネントは、前記ＰＰＥ物品、特定の作業員に割り当てられている作業員のデバイス、又は作業環境内の場所に配置されたコンピューティングデバイスに含まれ、当該システムは、前記使用データのストリームを受信し、前記少なくとも１つのモデルを格納し、前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを、前記モデルによる前記使用データのストリームの処理に基づいて検出するように構成されている少なくとも１つのサーバを含む、請求項１に記載のシステム。
- 前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出するために、前記ＰＰＥ物品、前記作業員のデバイス、前記コンピューティングデバイス、又は前記少なくとも１つのサーバのうちの少なくとも１つを選択するように構成された選択コンポーネントを更に含む、請求項１１に記載のシステム。
- 前記選択コンポーネントは、前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出するために、ＰＰＥ物品、前記作業員のデバイス、前記コンピューティングデバイス、又は前記少なくとも１つのサーバのうちの少なくとも１つに組み込まれている、請求項１２に記載のシステム。
- 前記選択コンポーネントは、前記安全イベントシグネチャーの検出に関連する消費電力、前記安全イベントシグネチャーに関連する待ち時間、前記ＰＰＥ物品、前記作業員のデバイス、前記コンピューティングデバイス、又は前記少なくとも１つのサーバの接続状態に基づいて、前記使用データのデータタイプ、前記使用データのデータ量、及び前記使用データのコンテンツを選択するように構成されている、請求項１２に記載のシステム。
- 前記ＰＰＥ物品に関連付けられた少なくとも１人の作業員又は作業環境を特徴付ける使用データを生成する少なくとも１つのセンサを更に備え、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用のストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出するために、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた前記作業員又は前記作業環境を特徴付ける前記使用データを処理する、請求項１に記載のシステム。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーの検出に応答して前記出力を生成するために、前記ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、前記ＰＰＥ物品及び少なくとも１つのリモートコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又は前記ユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信する、請求項１に記載のシステム。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーの検出に応答して前記出力を生成するために、前記ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信する、請求項１に記載のシステム。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーの検出に応答して前記出力を生成するために、ユーザ、作業環境、又は前記ＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示する、請求項１に記載のシステム。
- 前記ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載のシステム。
- 前記ＰＰＥ物品は、ユーザに関連付けられているＰＰＥ物品セットに含まれており、
前記ＰＰＥ物品セットの各ＰＰＥ物品はモーションセンサを含み、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記ＰＰＥ物品セットの各それぞれのＰＰＥ物品の各それぞれのモーションセンサからの使用データの各ストリームを受信し、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出するために、各それぞれのモーションセンサからの前記使用データの各ストリームに少なくとも部分的に基づく相対運動に対応する前記安全イベントシグネチャーを検出する、請求項１に記載のシステム。 - 前記使用データのストリームは安全イベントシグネチャーを含み、各それぞれの安全イベントシグネチャーは既定の同一間隔で生成され、各それぞれの安全イベントシグネチャーは、同一の既定の指標セットに対応する各値セットを含み、異なる各安全イベントシグネチャー内の各値セットは異なる、請求項１に記載のシステム。
- 前記既定の指標セットは、タイムスタンプ、前記ＰＰＥ物品の特性、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた作業員の特性、又は特性作業環境のうちの１つ以上を含む、請求項２１に記載のシステム。
- 少なくとも１つの安全規則は少なくとも１つの安全イベントにマッピングされており、前記少なくとも１つの安全イベントは前記安全イベントシグネチャーにマッピングされており、前記安全イベントシグネチャーは前記使用データのストリームの少なくとも前記一部に対応する、請求項１に記載のシステム。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記モデルによる前記使用データのストリームの処理に基づいて前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出するために、１つ以上の安全イベントシグネチャーと関連付けられた１つ以上の尤度セットを決定し、前記安全イベントシグネチャーは、１つ以上の安全イベントシグネチャーと関連付けられた前記１つ以上の尤度セット内の尤度と関連付けられている、請求項１に記載のシステム。
- 前記１つ以上のプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するために、前記安全イベントシグネチャーに対応する安全イベントに少なくとも基づくユーザインターフェイスを生成することができる、請求項１に記載のシステム。
- 前記ユーザインターフェイスは、閾値時間内にユーザの応答入力を要求する少なくとも１つの入力コントロールを含み、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記ユーザの応答入力なく前記閾値時間が終了したことに応答して、前記ユーザの応答入力なく前記閾値時間が終了したことに少なくとも基づき、少なくとも１つの動作を実施する、請求項２５に記載のシステム。
- 前記安全イベントシグネチャーは、閾値を満たす人間工学的ストレスを示す安全イベントに対応する、請求項１に記載のシステム。
- １つ以上のコンピュータプロセッサ及びメモリを備えるコンピューティングデバイスであって、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、使用データのストリームを生成するように構成された少なくとも１つのセンサを有する個人用保護具（ＰＰＥ）物品の前記少なくとも１つのセンサから前記使用データのストリームを受信し、
前記メモリは、前記使用データのストリームの少なくとも一部及び予測された差し迫った安全イベントの発生を示す安全イベントシグネチャーを検出するための少なくとも１つのモデルを格納し、ただし、前記少なくとも１つのモデルは、前記使用データのストリームを受信する前に、前記ＰＰＥ物品と同一種類の他の１つ以上のＰＰＥ物品によって生成された使用データセットを少なくとも一部に基づいて訓練されており、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データのストリーム内の予測された差し迫った安全イベントの発生を示す前記安全イベントシグネチャーを、前記モデルによる前記使用データのストリームの処理に基づいて検出し、
前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成し、
前記安全イベントは、前記ＰＰＥ物品の異常状態、作業環境の異常状態、又は、安全規則の違反である、コンピューティングデバイス。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択し、各訓練事例は、既定の時間長にわたる使用データと安全イベントとの間の関連付けを含み、前記使用データは、ユーザ、作業環境、又は１つ以上のＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つを特徴付ける１つ以上の指標を含み、
前記訓練セットの各訓練事例に、前記既定の時間長にわたる特定の使用データと前記訓練事例の特定の安全イベントに基づいて、前記モデルに適用された前記既定の時間長にわたる後続の使用データに応じて、前記安全イベントに関連付けられた前記特定の安全イベントシグネチャーに対して前記モデルによって予測された尤度を変更するように前記モデルを修正する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサが前記安全イベントシグネチャーを検出した後、１つ以上のＰＰＥ物品の使用から前記訓練事例のセットの１つ以上の訓練事例が生成される、請求項２９に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記安全イベントシグネチャーは、使用データセット内の異常、使用データセット内のパターン、既定の時間にわたる特定のイベントの発生の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの種類の特定のセット、既定の時間にわたる特定のイベントの規模の特定のセット、又は閾値を満たす値のうちの少なくとも１つを含む、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記安全イベントシグネチャーは安全イベントにマッピングされており、前記安全イベントは、作業員、前記ＰＰＥ物品、前記ＰＰＥ物品以外のＰＰＥ物品、又は作業環境のうちの少なくとも１つに関連付けられている、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出する前に、前記使用データのデータストリームに少なくとも基づいて、前記ＰＰＥ物品が正常状態で動作していると判定し、前記安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して、前記ＰＰＥ物品が正常状態で動作していないと判定する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記使用データのストリームの前記一部は前記使用データのストリームの第１の部分であり、
前記安全イベントシグネチャーは第１の安全イベントシグネチャーであり、前記正常状態は第２の予測された第２の差し迫った安全イベントの発生を示す第２の安全イベントシグネチャーに対応し、前記データストリームの前記第１の部分は前記第１の安全イベントシグネチャーに対応し、前記データストリームの第２の部分は前記第２の安全イベントシグネチャーに対応する、請求項３３に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記ＰＰＥ物品に含まれる、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記コンピューティングデバイスは特定の作業員に割り当てられた作業員のデバイスに含まれ、前記ＰＰＥ物品は前記特定の作業員に割り当てられている、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記コンピューティングデバイスは作業員が作業している作業環境内の場所に配置され、前記ＰＰＥ物品は前記作業員に割り当てられている、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 通信コンポーネントが前記コンピューティングデバイスに通信的に結合され、
前記通信コンポーネントは、前記ＰＰＥ物品、特定の作業員に割り当てられている作業員のデバイス、又は作業環境内の場所に配置されたコンピューティングデバイスに含まれ、
少なくとも１つのサーバが、前記使用データのストリームを受信し、前記少なくとも１つのモデルを格納し、前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを、前記モデルによる前記使用データのストリームの処理に基づいて検出するように構成されている、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出するために、前記ＰＰＥ物品、前記作業員のデバイス、前記コンピューティングデバイス、又は前記少なくとも１つのサーバのうちの少なくとも１つを選択する、請求項３８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記選択は、前記使用データのストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出するために、ＰＰＥ物品、前記作業員のデバイス、前記コンピューティングデバイス、又は前記少なくとも１つのサーバのうちの少なくとも１つで行われる、請求項３９に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記１つ以上のプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出したことに応答して出力を生成するために、前記安全イベントシグネチャーに対応する安全イベントに少なくとも基づくユーザインターフェイスを生成する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 少なくとも１つのセンサが、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた少なくとも１人の作業員又は作業環境を特徴付ける使用データを生成し、
前記使用のストリーム内の前記安全イベントシグネチャーを検出することは、前記ＰＰＥ物品に関連付けられた前記作業員又は前記作業環境を特徴付ける前記使用データを処理することを備える、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。 - 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーの検出に応答して前記出力を生成するために、前記ＰＰＥ物品、ユーザと関連付けられており、前記ＰＰＥ物品及び少なくとも１つのリモートコンピューティングデバイスと通信するように構成されているハブ、又は前記ユーザではない者に関連付けられたコンピューティングデバイスのうちの少なくとも１つに通知を送信する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーの検出に応答して前記出力を生成するために、前記ＰＰＥ物品の動作を変更する通知を送信する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーの検出に応答して前記出力を生成するために、ユーザ、作業環境、又は前記ＰＰＥ物品のうちの少なくとも１つと関連付けられた安全イベントを示すユーザインターフェイスを出力して表示する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記ＰＰＥ物品は、空気呼吸マスクシステム、落下保護デバイス、聴覚保護具、頭部保護具、衣類、顔面保護具、眼保護具、溶接マスク、又はエグゾスーツのうちの少なくとも１つを含む、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記ＰＰＥ物品は、ユーザに関連付けられているＰＰＥ物品セットに含まれており、
前記ＰＰＥ物品セットの各ＰＰＥ物品はモーションセンサを含み、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記ＰＰＥ物品セットの各それぞれのＰＰＥ物品の各それぞれのモーションセンサからの使用データの各ストリームを受信し、前記１つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントシグネチャーを検出するために、各それぞれのモーションセンサからの前記使用データの各ストリームに少なくとも部分的に基づく相対運動に対応する前記安全イベントシグネチャーを検出する、請求項２８に記載のコンピューティングデバイス。
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