JP6929309B2 - モニタリング、アラート生成、及び予測的安全イベント回避を統合した解析エンジンを有する個人用保護具システム - Google Patents
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Description
Claims (29)
- 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又は前記PPE内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの1つ以上を使用して訓練される、システム。 - 前記少なくとも1つのコンピューティングデバイスが前記PPE物品内に統合された、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少なくとも1つの動作を実施した後、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1に記載のシステム。
- 前記使用データの前記1つ以上の指標は特徴ベクトルに構造化されており、前記安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、前記安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、請求項1に記載のシステム。
- 前記安全イベントの発生の尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれており、前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記発生の尤度を、前記安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択する、請求項1に記載のシステム。 - ユーザと関連付けられており、前記PPE物品及び前記少なくとも1つの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を更に含み、前記PPE物品は、前記使用データを前記ハブに送信するように構成されており、前記ハブは、前記使用データを前記少なくとも1つのコンピューティングデバイスに送信するように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記システムは、ユーザと関連付けられており、前記PPE物品及び前記少なくとも1つの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を更に含み、前記PPE物品は、前記使用データを前記ハブに送信するように構成されており、前記ハブは、前記使用データを前記少なくとも1つのコンピューティングデバイスに送信するように構成されており、
前記少なくとも1つのコンピューティングデバイスは更に、前記安全学習モデルに基づき規則のセットを生成するように構成されており、前記PPE物品と通信するように構成されているハブに前記規則を送信し、前記ハブは、前記規則のセット及び前記使用データに基づいて、少なくとも1つの動作を実施するように構成されている、システム。 - 前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも1つの動作を実施するために、前記PPE物品、ユーザと関連付けられており、前記PPE物品及び前記少なくとも1つの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。
- 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも1つの動作を実施するために、前記PPE物品の動作を変更する通知を送信する、システム。 - 前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記少なくとも1つの動作を実施するために、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1つ以上のコンピュータプロセッサは、
1つ以上のPPE物品のセットを構成する1つ以上の入力コントロールを含む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。 - 前記安全学習モデルは、前記PPE物品に類似する特性を有する複数のPPE物品の既知の安全イベントの過去データに少なくとも部分的に基づいている、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、前記安全学習モデルを、前記PPE物品の使用データに基づき更新する、請求項1に記載のシステム。
- 前記安全学習モデルは、前記PPE物品と共に使用される前記PPE物品以外の1つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータに少なくとも部分的に基づいている、請求項1に記載のシステム。
- 前記安全学習モデルは、前記PPE物品の構成、前記PPE物品のユーザ、前記PPE物品が使用される環境、又は前記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つに基づいている、請求項1に記載のシステム。
- 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記PPE物品は呼吸マスクであり、前記使用データは、ある期間の間の前記少なくとも1つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記少なくとも1つの呼吸マスクのバイザーの位置、前記少なくとも1つの呼吸マスクのヘッドトップの温度、前記少なくとも1つの呼吸マスクの前記ヘッドトップの動き、前記少なくとも1つの呼吸マスクの前記ヘッドトップに対する衝撃、前記少なくとも1つの呼吸マスクの前記ヘッドトップの位置、又は前記少なくとも1つの呼吸マスクの前記ヘッドトップ内の頭部の存在を示すデータを含む、システム。 - 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記PPE物品は呼吸マスクであり、前記使用データは、ある期間の間の前記少なくとも1つの呼吸マスクのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記呼吸マスクの送風機の状態、前記送風機の圧力、前記送風機の駆動時間、前記送風機の温度、前記送風機の動作、前記送風機に対する衝撃、又は前記送風機の位置を示すデータを含む、システム。 - 前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記安全学習モデルにより特徴付けられた既知の安全挙動に対する、前記PPE物品のユーザの異常行動を識別する、請求項1に記載のシステム。
- 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記少なくとも1つのPPE物品が配置されている作業環境内で、安全イベントの異常な数に関連付けられた領域を識別する、システム。 - 前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、前記PPE物品のユーザの動作を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、ある時間にわたる前記ユーザの動作が前記PPE物品のユーザにとって異常であると判定する、請求項1に記載のシステム。 - 1つ以上のセンサに関連付けられた個人用保護具(PPE)物品であって、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている、個人用保護具(PPE)物品と、
メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスと、を備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品の前記動作を示す前記使用データを受信し、
安全イベントに対応する、以前に生成した使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、PPE物品のユーザによる前記PPE物品の構成要素の消費量を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記安全イベントの発生の尤度を予測するために、前記消費量が、ある環境における予想消費量よりも高いと判定する、システム。 - 前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、前記使用データを前記安全学習モデルに適用するために、前記ユーザの体温を特徴付ける安全学習モデルに前記使用データを適用し、前記安全イベントの発生の尤度を予測することは、前記体温が、ある期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、請求項1に記載のシステム。
- 個人用保護具(PPE)物品の動作を示す使用データを生成するように構成されている1つ以上のセンサと、
前記1つ以上のセンサに通信接続されている少なくとも1つのコンピューティングデバイスであって、メモリ及び1つ以上のコンピュータプロセッサを備えるコンピューティングデバイスと、を有し、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記PPE物品に関連付けられた安全イベントの発生の尤度、及び前記安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して、前記使用データを適用することに少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、訓練事例のセットを含む訓練セットによって訓練された修正された安全学習モデルを含み、各訓練事例は、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対して、前記修正された安全学習モデルは、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように構成されており、
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又は前記PPE内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの1つ以上を使用して訓練される、個人用保護具(PPE)物品。 - 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、
個人用保護具(PPE)物品の動作を示す使用データを受信し、前記PPE物品は1つ以上のセンサを備え、前記1つ以上のセンサは、前記PPE物品の動作を示す使用データを生成するように構成されており、
安全イベントに対応する、以前に生成された使用データに少なくとも部分的に基づいて、前記PPE物品に関連付けられた前記安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに対して前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又は前記PPE内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの1つ以上を使用して訓練される、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が前記少なくとも1つの動作を実施した後、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25に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記使用データの前記1つ以上の指標は特徴ベクトルに構造化されており、前記安全学習モデルは教師あり学習モデルであり、前記安全イベントの発生の前記尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれる、請求項25に記載のコンピューティングデバイス。
- 前記安全イベントの発生の前記尤度は安全イベントの尤度のセットに含まれ、前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
前記発生の尤度を、前記安全イベントの尤度のセットの最大発生尤度として選択する、請求項25に記載のコンピューティングデバイス。 - 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、
メモリと、1つ以上のコンピュータプロセッサと、を備える少なくとも1つのコンピューティングデバイスを備えるシステムであって、
前記1つ以上のコンピュータプロセッサは、
PPE物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも1つに対応する前記使用データを受信し、
PPE物品、作業員、又は作業環境のうちの前記少なくとも1つに対応する、以前に生成した使用データを少なくとも一部基にして、PPE物品、作業員、又は作業環境のうちの少なくとも1つに関連付けられた安全イベントの発生の尤度を予測する安全学習モデルに前記使用データを適用し、
前記安全イベントの発生の前記尤度の予測に少なくとも部分的に基づいて、少なくとも1つの動作を実施し、
前記安全学習モデルは、
訓練事例のセットを含む訓練セットを選択することであって、各訓練事例は、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つ以上の指標を含む、ことと、
前記訓練セットの各訓練事例に対して、特定の使用データ及び前記訓練事例の特定の安全イベントに基づき、前記安全学習モデルに適用された後の使用データに応じて、前記特定の安全イベントについて前記安全学習モデルにより予測される尤度を変更するように前記安全学習モデルを修正することと、によって訓練され、
前記安全学習モデルは、クラウドベースコンピューティングプラットフォーム、ハブ、又は前記PPE内に統合されたコンピューティングデバイスのうちの1つ以上を使用して訓練される、システム。
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