JP6951050B2 - 自律サービス作業妥当性確認のためのシステムおよび方法 - Google Patents

Description

本明細書に開示される主題は、発電および／または送電、他の公益事業用途、輸送、材料または商品の製造などに使用される大規模資産を含む現場資産のサービス提供および修復に関する。

公益事業、製造、鉱業および資源生産、輸送などで使用する様々な大規模資産について、所与の資産は固定または制約された場所にある可能性があるため、その場所でサービスまたは保守する必要がある。そのような資産の例は、限定ではないが、発電に使用されるタービン（例えば、風力タービン、蒸気タービン、ガスタービン、水力タービンなど）、電気輸送または貯蔵インフラストラクチャ、水上輸送インフラストラクチャ、鉄道システム、自動または半自動製造設備（例えば、移動式または固定配置ロボット）、石油およびガス圧送設備または分離器などを含む、そのような資産の限局性のために、所与の資産の日常的なまたはオンコールのサービス提供は、修復またはサービス作業を実行するために現場を移動するフィールドエンジニアによって実行され得る。

従来の手法では、フィールドエンジニアが資産に対してサービスを実行するときに、サービス完了および品質はフィールドエンジニアの裁量において決定される。サービス後、フィールドエンジニアはサービスが成功し、資産が正常に機能していることを検証するために試験を実行する場合がある。これらの試験は一般的に網羅的なものではない。さらに、特定の試験結果の解釈は少なくとも部分的に主観的である場合があるため、所与の技術者の専門知識、技術的背景、個人的な流儀などによって偏っている可能性がある。その結果、資産が同じ症状に対して繰り返しサービスを必要とし、かつ／または、資産の生産性が準最適になることは珍しくない。

米国特許出願公開第２０１６／１４６７０７号明細書

一実施形態では、デバイスに対して実行されたサービス作業の妥当性を確認するための方法が提供される。この方法によれば、デバイスへのサービス作業が完了すると、サービス完了指示がデバイスにおいて受信される。サービス完了指示に応答して、サービス作業の妥当性確認が、デバイス上で実行されるまたはデバイスと通信する妥当性確認エージェントによって要求される。予測性能測定基準は、デバイスに対する１つまたは複数の性能モデルに基づいて計算される。デバイスに対する１つまたは複数の実際の性能測定基準が、サービス完了指示の受信後に生成される。実際の性能測定基準が予測性能測定基準の指定された閾値内にある場合、サービスが完了したという通知が生成される。実際の性能測定基準が指定された閾値内にない場合、比較デバイスのリストがルックアップエージェントから要求される。比較デバイスのリストに基づいて、リストされた各比較デバイスから比較性能測定基準が要求される。実際の性能測定基準が、比較性能測定基準と比較される。実際の性能測定基準と比較性能測定基準との比較に基づいて、サービス作業が満足のいくものであるという通知または満足のいくものでないという通知のいずれかが生成される。

さらなる実施形態では、現場でサービスされるように構成されたデバイスが提供される。このデバイスは、プロセッサ構成要素と、プロセッサ実行可能ルーチンを記憶するデータ記憶装置またはメモリとを含む。これらのルーチンは、プロセッサによって呼び出され実行されると、インターフェースエージェントおよび妥当性確認エージェントの一方または両方を実装する。インターフェースエージェントおよび妥当性確認エージェントの一方または両方は、単独でまたは組み合わせて、デバイスへのサービス作業の完了を受けてサービス完了指示を受信し、サービス完了指示に応答して、デバイスの１つまたは複数の性能モデルに基づいて予測性能測定基準を計算し、サービス完了指示を受信した後に、デバイスに関する１つまたは複数の実際の性能測定基準を生成し、実際の性能測定基準が予測性能測定基準の指定された閾値内にある場合、サービスが完了したという通知を生成し、実際の性能測定基準が指定された閾値内にない場合、ルックアップエージェントから比較デバイスのリストを要求し、比較デバイスのリストに基づいて、リストされた各比較デバイスから比較性能測定基準を要求し、実際の性能測定基準と比較性能測定基準を比較し、実際の性能測定基準と比較性能測定基準との比較に基づいて、サービス作業が満足のいくものであるという通知または満足のいくものではないという通知のいずれかを生成する。

追加の実施形態では、デバイスに対して実行されたサービス作業の妥当性を確認するための方法が提供される。この方法によれば、デバイスに対するサービス作業が完了したという指示に応答して、１つまたは複数の比較デバイスが１つまたは複数の基準に基づいて自動的に識別される。１つまたは複数の比較性能測定基準は、１つまたは複数の比較デバイスから自動的に取得される。１つまたは複数の比較性能測定基準は、サービス作業が完了したという指示の受信後に生成された実際の性能測定基準と比較される。実際の性能測定基準と比較性能測定基準との比較に基づいて、サービス作業が満足のいくものであるという通知または満足のいくものでないという通知のいずれかが生成される。

本発明のこれらおよび他の特徴、態様、および利点は、添付の図面を参照して以下の詳細な説明を読めば、よりよく理解されよう。図面を通じて、同様の符号は、同様の部分を表す。

本開示の態様による、サービスサイトおよび妥当性確認方式の態様を概略的に示す図である。

本開示の態様による、サービス作業を実行し、予測性能測定基準を導出するためのプロセスフローを示す図である。

本開示の態様による、サービス作業の妥当性を確認するためのプロセスフローを示す図である。

１つまたは複数の特定の実施形態について、以下で説明する。これらの実施形態に関する簡潔な説明を提供するために、実際の実装態様に関する全ての特徴について本明細書に説明するわけではない。エンジニアリングまたは設計プロジェクトなどの実際の実施の開発においては、開発者らの特定の目的を達成するために、例えばシステム関連および事業関連の制約条件への対応など実施に特有の決定を数多くしなければならないし、また、これらの制約条件は実施ごとに異なる可能性があることを理解されたい。さらに、このような開発努力は複雑で時間がかかるかもしれないが、それにもかかわらず、設計、製作、および製造の日常的な仕事が当業者に本開示の利益をもたらすことになる。

本発明の様々な実施形態の要素を導入するとき、冠詞「ａ」、「ａｎ」、「ｔｈｅ」、および「ｓａｉｄ」は、１つまたは複数の要素が存在することを意味するように意図されている。「備える（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および「有する（ｈａｖｉｎｇ）」という用語は、包括的なものであって、列挙された要素以外の付加的な要素があり得ることを意味するものである。さらに、以下の論述における任意の数値例は非限定的であるように意図されており、したがって追加の数値、範囲、および割合は開示された実施形態の範囲内である。

本論は、フィールドエンジニアによって資産に対して実行されたサービス作業の十分性および／または品質を検証するための自動化された手法に関する。一実施態様では、この手法は、自律試験を使用し、かつ／または、サービスされた資産の性能を、類似のまたは同じ場所の環境で動作しているその対等な資産の性能と比較する。したがって、本手法は、主観的なヒューマンエラーおよび変動性に関連するサービス作業の十分性を評価するという問題に対処する。

例として、図１を参照すると、資産（ここではデバイス１００として示されている）は、サービス作業の十分性または品質を自律的に評価するように構成されている。例として、資産１００は、同等または同一の設計の産業資産のグループまたセットの成員であってもよく、それらの産業資産は、互いに近接近してまたは他の様態で同じもしくは同等の環境条件において動作するそのような産業資産を含む。そのような資産は、固定、または、同じもしくは同等の環境条件を有する領域に移動性が制限されている限り、移動可能であり得る。本手法を実施することができる資産またはデバイスの例は、修復またはサービス作業のためにフィールドエンジニア１０２が通常その資産の現場に派遣される資産またはデバイスを含み、したがって、限定された領域（例えば、倉庫、生産現場など）内で動作するために定位置に固定されもしくは局在化され、または他の様態で、現場でサービス提供される資産を含み得る。これらの資産は、限定ではないが、風力タービン（風力発電現場に存在し得るものなど）および／または他の発電タービンシステム（同じ場所にある水力、ガス、または蒸気タービン）、移動式または定置式倉庫または製造ロボット、太陽光発電所にあるデバイスまたは設備、および／または、工場現場で動作する同種のデバイスを含むことができる。

図示の例では、デバイス１００は、１つまたは複数のマイクロプロセッサ構成要素１１０と、プロセッサ１１０によって使用もしくは生成されるデータおよび／またはプロセッサ１１０によって実行もしくは実施されるモデルもしくはルーチンを記憶するように構成されるメモリ１１２または他のデータ記憶構造と、実行時にデバイス１００の性能または動作の評価に使用され得る検知される測定値を生成するように構成されている１つまたは複数のセンサ１１４とを含む。図１の例ではプロセッサ１１０、メモリ１１２、およびセンサ１１４は全てデバイス１００の内部またはデバイスと一体として描かれているが、他の実施態様では、これらの構成要素のうちの１つまたは複数は、デバイスにサービスするかまたはサービス作業を評価する目的で、デバイス１００と遠隔通信し、または、デバイス１００に結合されるなど、デバイス１００の外部または外側にあってもよい。

図示の例では、フィールドエンジニア１０２との対話およびサービス作業の妥当性確認を容易にするために、（プロセッサ１１０上で実行される記憶されているルーチン、特定用途向け集積回路などを介してなどで）様々なエージェントがデバイス１００上に実装され、または、デバイス１００と通信することができる。例えば、一実施態様では、エージェント指向アーキテクチャが、エージェント態様の編成および通信の基礎として利用される。プロセッサまたは回路実装エージェントは、（ユーザによってまたは自動的に）実行または呼び出されると、ユーザによる直接の制御または対話なしにプログラムされたまたは構成されたタスクを実行することに関してある程度の自律性で動作することができ、サービス妥当性確認などの所与のエージェントに起因する役割を遂行するために必要な他のタスク（他のデバイスまたはデータストアとの通信、センサデータの取得、デバイス１００の動作など）を呼び出すことができる。

例として、図１に示される実施態様は、プロセッサ１１０上で実行される記憶されたルーチンを介するなどして、デバイス１００上に実装されまたはデバイス１００と通信するユーザインターフェース（ＵＩ）エージェント１２０および修復妥当性確認エージェント１２２を含む。この例では、ＵＩエージェントは、デバイス１００上でサービス作業を実行している、または実行したことがあるフィールドエンジニア１０２との対話を容易にすることができる。例えば、ＵＩエージェント１２０は、サービス作業が完了したときにフィールドエンジニア１０２から指示を受信するように構成されてもよい。修復妥当性確認エージェント１２２から受信したフィードバックに基づいて、ＵＩエージェント１２０はまた、サービス作業が成功したか否か（すなわち、承認または拒絶されたか）、したがってサービス作業が完了したものとして特徴付けられ得るかまたは再度実行する必要があるかに関する指示をフィールドエンジニア１０２に提供することもできる例として、一実施態様では、要求されたサービスをフィールドエンジニア１０２が実行すると、フィールドエンジニア１０２は、デバイス１００上に存在するＵＩエージェント１２０と対話する手持ち式ユーザインターフェースを通じてデバイス１００に接続する。

修復妥当性確認エージェントに関して、図示の例では、このエージェントは、サービス作業がフィールドエンジニア１０２によって完了したと報告されたときに、ＵＩエージェント１２０から修復（または他のサービス作業）の妥当性を確認するための要求を受信ことができる。この要求に応答して、かつ図２および図３に関してより詳細に論じられている論理およびプロセスを使用して、修復妥当性確認エージェント１２２は、修復またはサービス作業が十分であるか否かに関する分析を実行することができ、この分析に基づいて、妥当性確認結果をＵＩエージェント１２０に提供することができ、ＵＩエージェント１２０は、サービスの妥当性が確認された（したがって、完了とマークされてもよい）か、または、妥当性が確認されていない（この場合、サービス作業が再び実行され得るか、もしくは、代替的なサービスが実施され得る）かをフィールドエンジニア１０２に指示することができる。

本明細書で論じられるように、妥当性確認動作の十分性の判定の一部として、修復妥当性確認エージェント１２２は、デバイス１００の動作パラメータを監視するように構成される１つまたは複数のセンサ１１４からのデータ、１つまたは複数の性能評価測定基準またはモデル１３０（例えば、デバイス１００の性能をモデル化し、かつ／またはデバイス１００の性能測定基準を生成するのに適している）、および／または、１つまたは複数の他のデバイス１５０（例えば、比較デバイスまたは隣接するデバイス）からの性能データまたは測定基準を含む様々なリソースにアクセスし得る。考えられる検知モダリティに関して、そのようなセンサはデバイス固有であり得、状態監視（例えば、温度、湿度、風または風速などを検知または測定するためのセンサなどの環境センサ）または性能監視（例えば、資産の何らかの動作または性能特性を測定する動作センサ）のいずれかであるものとして特徴付けることができる。

図示の例では、性能測定基準またはモデル１３０は、メモリ１１２内などのデバイス１００上に記憶され、プロセッサ１１０によって実行可能である。しかしながら、実際には、そのようなモデル１３０は、妥当性確認プロセスの一部として遠隔ソースから、または、サービス作業の一部としてエンジニア１０２によって提供され、デバイスに接続された記憶デバイスを含む外部記憶装置からアクセスすることができる。利用され得る性能評価測定基準またはモデル１３０の例は、経時的な劣化モデル、経時的な性能モデルなどを含むが、これらに限定されない。理解されるように、そのような性能評価モデルおよび測定基準１３０は、デバイス１００のモデルに依存し得る。

他のデバイス１５０に関して、一実施態様では、そこから比較性能データが求められ得るデバイス１５０は、同じまたは同等のタイプの隣接するデバイスであり得る。そのようなデバイス１５０は、同等のまたは同一の局所的条件または環境条件の影響を受ける可能性があり、したがって、デバイス性能に関してそのような環境的要因を説明するのに役立つ。例えば、デバイス１００が風力タービンである風力発電所のコンテキストにおいて、他のデバイス１５０は、同一または同等の設計であり、風力発電所にまたは一定の近傍内に存在する（例えば、最も近い５個、１０個、または１５個のタービン、１マイル、５マイル、または１０マイル以内の全てのタービンなど）他の風力タービンであり得る。したがって、この隣接または近接のコンテキストにおけるそのような他のデバイス１５０の性能は、局所的環境における変動に起因する性能差を効果的に制限または排除することができる。さらに、同じまたは同等の機器モデルタイプのみが性能測定基準に対するクエリである限り、デバイス差に関連する性能差も制限または排除することができる。

さらに、図示の例では、他のデバイス１５０の識別および／または他のデバイス１５０との通信を容易にするための様々なタイプのエージェントが図示されている。この例では、修復妥当性確認エージェント１２２は、対象のデバイスの集団が属する資産またはデバイスコミュニティ１６０（ここではコミュニティホームの一部として示されている）について、１つまたは複数のルックアップエージェントに問い合わせる。したがって、そのようなルックアップエージェントは、局所的なコンテキスト（例えば、風力発電所、発電所など）、地域規模のコンテキスト（例えば、州または複数州の地域）、国家規模のコンテキスト、国際規模のコンテキスト、および／または地球規模の（例えば、国境外の地域を含む）コンテキストにおいてデバイスの参照および検索を可能にし得る。

例として、デバイスの集団は、異なるデバイスが様々な方法で識別（例えば、「ルックアップ」）されることを可能にする１つまたは複数のエージェントに登録され得る。例えば、デバイスコミュニティ１６０は、カテゴリおよび／または機能（デバイス機能、設備タイプ、場所など）に基づいて情報を編成するデータベースまたはデータストアを提供するソフトウェアモジュールまたはコンポーネントとして提供される「イエローページエージェント」１８０を含むか、またはそれを介して検索可能であり得る。したがって、イエローページエージェント１８０は、デバイスがそれらの機能、能力などに基づいて検索および識別されることを可能にし得る。

デバイスコミュニティ１６０はまた、呼称または他の識別情報に基づいて情報（この場合、少なくともデバイス１００および他のデバイス１５０によって具現化されるタイプの他のデバイス）を編成するデータベースまたはデータストアを提供するソフトウェアモジュールまたはコンポーネントとして提供されるホワイトページエージェント１８２を含むか、またはそれを介して検索可能であり得る。したがって、本例では、ホワイトページエージェント１８２は、通信アドレスを返すなどのために、特定の１つまたは複数のデバイスについて名称または呼称によって検索することができる。代わりに、イエローページエージェント１８０は、指定された特性を有する１つまたは複数のデバイスのリストを返すために、１つまたは複数の定義された機能、能力、および／または場所に基づいて検索することができる。返されたリストに基づいて、識別されたデバイスは、その後、ホワイトページエージェント１８２から取り出されたデータを介して位置特定または通信され得る。

例として、一実施態様では、ホワイトページエージェント１８２およびイエローページエージェント１８０は、コミュニティホストサーバ上でホストされ、コミュニティホストサーバは、デバイス１００の敷地内、または仮想化もしくはネットワークコンテキスト内（例えば、「クラウド」内）にあり得る。起動時に、デバイスコミュニティ内の全てのデバイス１００、１５０は、ホワイトページエージェント１８２およびイエローページエージェント１８０に登録される。例えば、デバイス１００、１５０は、コミュニティ内の他のデバイスによって発見可能であるように、それらの存在をホワイトページエージェント１８２に登録することができる。デバイス１００、１５０は、それらが提供する、または提供することが可能であるそれらの機能およびサービスをイエローページエージェント１８０に登録する。そのような構成の１つでは、デバイスは、エージェント間通信言語（ＡＣＬ）などの述語論理ベースの通信言語を使用して、イエローページエージェント１８０、ホワイトページエージェント１８２、および互いと対話する。

別個の異なるホワイトページエージェント１８２およびイエローページエージェント１８０が図１に関して示され説明されているが、そのような区別は単に説明を容易かつ単純にするためだけになされていることを理解されたい。ホワイトページエージェント１８２およびイエローページエージェント１８０に含まれる情報およびそれらに帰属する機能は、単一のデータベースまたはデータストア（関係型データベースの異なるテーブルなど）に含まれてもよく、または他の様態で、指定されたデバイスのリストを連絡先情報とともに返す検索可能フォーマットにおいて提供されてもよい。

前述のことを念頭に置き、図２および図３を参照すると、サービス作業の妥当性を確認するための妥当性確認プロセスの一部として利用され得るステップを示すプロセスフロー図が示されている。図２を参照すると、この例では、フィールドエンジニア１０２（または他の人員）が、修復またはサービス提供を受けているデバイス１００に対してサービス作業を実行する（ブロック２００）。サービス作業が完了すると、フィールドエンジニア１０２はＵＩエージェント１２０に通知する（ブロック２０２）。ＵＩエージェント１２０は、これを受けて妥当性確認要求２０４を生成し、要求は修復妥当性確認エージェント１２２に転送される（ブロック２０６）。

図示の例では、妥当性確認要求２０４を受信すると、修復妥当性確認エージェント１２２は、デバイス１００に記憶された、もしくは他の様態で提供される、またはデバイス１００にとってアクセス可能な１つまたは複数の性能モデルに問い合わせまたは他の様態でアクセスすることができる（ブロック２１０）。その後、修復妥当性確認エージェント１２２は、性能モデル１３０を利用することができ、性能モデル１３０は、様々なデバイス特有の要因、位置特有の要因、環境特有の要因、または他の要因を考慮に入れるかまたはそれらによってパラメータ化されて、サービス作業が成功したかまたは十分であった場合のデバイス１００の予測性能に対応する１つまたは複数の測定基準２１８を計算することができる（ブロック２１４）。一実施形態では、修復妥当性確認エージェント１２２はまた、ステップ２１４において予測性能を計算する際に、隣接するデバイスまたは比較デバイス１５０（図３に関してより詳細に説明される）からの性能データまたは測定基準を考慮に入れることができる。

図３を参照すると、妥当性確認ルーチンの一部として、サービス作業が完了したことをフィールドエンジニア１０２が示した後にデバイス１００が操作される（ブロック２５０）。デバイス１００が操作されると、センサ１１４を用いて、またはデバイス１００の性能を測定するための他の適切な手法などによって、実際の性能測定基準２５２が取得される。判断ブロック２５６において決定されるように、実際の性能測定基準２５２が予測性能測定基準２１８を満たすかまたは超える場合、サービスは完了したと示され（ブロック２６０）、ＵＩエージェント１２０は通知され、それに応じてフィールドエンジニア１０２にサービス作業が成功したという通知を提供する。

逆に、実際の性能測定基準が予測性能測定基準を満たさないかまたは超えない場合、修復妥当性確認エージェント１２２は、その性能測定基準が、サービスデバイス１００の実際の性能測定基準２５２が成功したサービス作業と一致するか否かを決定するのに有用であり得る比較デバイス１５０のリストを要求する（ブロック２６４）。図示の例では、修復妥当性確認エージェント１２２は、イエローページエージェント１８０内で検索可能であり得る１つまたは複数の要因または基準（例えば、場所、近接、モデルまたは設備タイプ、使用期間など）を指定して、サービスされているデバイス１００の性能を評価するのに有用なデバイス１５０のリストを生成することができる。上記の説明から理解されるように、実施態様に応じて、そのように識別された比較デバイス１５０の連絡先情報を取得するために、必要に応じて、ホワイトページエージェント１８２に問い合わせることもできる。ただし、他の実施形態では、そのような情報は比較デバイス１５０のリストの一部として提供されてもよい。

例として、一実施態様では、比較デバイス１５０は、同じ現場（例えば、風力発電所、倉庫、製造現場など）にある、閾値距離（例えば、１マイル、５マイル、１０マイル、５０マイルなど）内にある、同等の地形（例えば、丘陵地、平野、谷など）に位置する、またはそのときに同等の天候または環境条件を経験している同等のデバイス（例えば風力タービン、移動ロボットなど）であってもよい。同様に、比較デバイス１５０は、サービスを受けるデバイス１００と同じまたは同等の型（例えば、同じ型、または１年、２、または５年などの閾値時間枠内にリリースされた後続または先行の型）であると識別されるかまたはそれに限定され得る。同様に、比較デバイス１５０は、サービスを受けるデバイス１００と同じもしくは同等の使用期間のデバイス、または同様のサービス履歴を有するデバイスとして識別されるか、またはそれに限定され得る。このようにして、比較デバイス１５０は、環境、使用期間、サービス、履歴、場所などに起因する性能変動を制御または排除することが可能であり、したがって現在のサービス作業の十分性をより良好に評価することを可能にするデバイスのグループとなるように選択することができる。

提供された例に示されるように、検索可能なデバイスのうちのいずれかが指定された基準を満たすか否か、すなわち比較デバイス１５０があるか否かに関する決定（ブロック２６８）を行うことができる。そうでない場合、それ以上の比較は不可能であり、そのサービスは未完了または不十分であると示される（ブロック２８０）。修復妥当性確認エージェント１２２は、ＵＩエージェント１２０にサービス作業が承認されないことを示し、ＵＩエージェント１２０はフィールドエンジニア１０２に通知を提供する。その後、フィールドエンジニア１０２は、サービス作業を再実行してもよく、または欠陥に対処するための代替的な作業を実行してもよい（ブロック２８２）。

逆に、検索可能なデバイスが指定された基準を満たす場合、そのような比較デバイス１５０の識別情報が修復妥当性確認エージェント１２２に返される。返されたデバイス１５０のリストに基づいて、修復妥当性確認エージェント１２２はデバイス１５０から比較性能測定基準２９０を要求する（ブロック２８４）。一実施態様では、デバイス１００、１５０は、述語論理ベースのエージェント間通信言語を使用して互いに通信する。

比較性能測定基準２９０が返されない場合（ブロック２９２）、それ以上の比較は不可能であり、そのサービスは未完了または不十分であると示される（ブロック２８０）。修復妥当性確認エージェント１２２は、ＵＩエージェント１２０にサービス作業が承認されないことを示し、ＵＩエージェント１２０はフィールドエンジニア１０２に通知を提供する。その後、フィールドエンジニア１０２は、サービス作業を再実行してもよく、または欠陥に対処するための代替的な作業を実行してもよい（ブロック２８２）。

逆に、比較性能測定基準が修復妥当性確認エージェント１２２に返された場合、比較性能測定基準２９０と実際の性能測定基準２５２との間で比較（ブロック２９８）が実行されて、サービス作業の十分性または許容性が判定される（ブロック３１０）。例として、比較ステップ２９８の結果３００をブロック３１０において評価して、実際の性能測定基準２５２が比較測定基準２９０を満たすかもしくは超えるか、またはある特定の許容差閾値内（例えば、１％、２％、５％以内、０．２５標準偏差（ＳＤ）、０．５ＳＤ、０．７５ＳＤ以内など）であるかを判定することができる。

比較結果３００が満足のいくものであると判断された場合、修復妥当性確認エージェント１２２は、サービス作業が完了したことを示し（ブロック２６０）、ＵＩエージェント１２０が、通知を受け、それに応じてサービス作業が成功したことをフィールドエンジニア１０２に通知する。逆に、比較結果が満足のいくものであると判断されない場合、修復妥当性確認エージェント１２２は、ＵＩエージェント１２０にサービス作業が承認されないことを示し、ＵＩエージェント１２０はフィールドエンジニア１０２に通知を提供する。その後、フィールドエンジニア１０２は、サービス作業を再実行してもよく、または欠陥に対処するための代替的な作業を実行してもよい（ブロック２８２）。

本発明の技術的効果は、フィールドエンジニアによって資産に対して実行されたサービス作業の十分性および／または品質を検証するための自動化された手法が実施されることを含む。一実施態様では、この手法は、自律試験を使用し、かつ／または、サービスされた資産の性能を、類似のまたは同じ場所の環境で動作している対等な資産の性能と比較する。したがって、本手法は、主観的なヒューマンエラーおよび変動性に関連するサービス作業の十分性を評価するという問題に対処する。

本明細書は、本発明を最良の態様を含めて開示するとともに、あらゆるデバイスまたはシステムの製作および使用ならびにあらゆる関連の方法の実行を含む本発明の実施を当業者にとって可能にするために、実施例を用いている。本発明の特許可能な範囲は、特許請求の範囲によって定義され、当業者が想到する他の実施例を含むことができる。このような他の実施例は、特許請求の範囲の文言との差がない構造要素を有する場合、または特許請求の範囲の文言との実質的な差がない等価の構造要素を含む場合、特許請求の範囲内にあることを意図している。

１００ デバイス、資産
１０２ フィールドエンジニア
１１０ マイクロプロセッサ構成要素、プロセッサ
１１２ メモリ
１１４ センサ
１２０ ユーザインターフェースエージェント
１２２ 修復妥当性確認エージェント
１３０ 性能評価測定基準またはモデル、性能モデル
１５０ 比較デバイス
１６０ デバイスコミュニティ
１８０ イエローページエージェント
１８２ ホワイトページエージェント
２００ ブロック
２０２ ブロック
２０４ 妥当性確認要求
２０６ ブロック
２１０ ブロック
２１４ ブロック、ステップ
２１８ 予測性能測定基準
２５０ ブロック
２５２ 実際の性能測定基準
２５６ ブロック
２６０ ブロック
２６４ ブロック
２６８ ブロック
２８０ ブロック
２８２ ブロック
２８４ ブロック
２９０ 比較性能測定基準
２９２ ブロック
２９８ ブロック、比較ステップ
３００ 比較結果
３１０ ブロック

Claims (20)

1. デバイス（１００）に対して実行されるサービス作業の妥当性を確認するための方法であって、デバイス（１００）へのサービス作業の完了を受けて、前記デバイス（１００）においてサービス完了指示を受信することと、
   前記サービス完了指示に応答して、前記デバイス（１００）上で実行するかまたは前記デバイスと通信する妥当性確認エージェント（１２２）によりサービス作業の妥当性確認を要求することと、
   前記デバイス（１００）の１つまたは複数の性能モデル（１３０）に基づいて予測性能測定基準（２１８）を計算することと、
   前記サービス完了指示を受信した後に、前記デバイス（１００）に関する１つまたは複数の実際の性能測定基準（２５２）を生成することと、
   前記実際の性能測定基準（２５２）が前記予測性能測定基準（２１８）の指定された閾値内にある場合、前記サービスが完了したという通知を生成することと、
   前記実際の性能測定基準（２５２）が前記指定された閾値内にない場合、ルックアップエージェントから比較デバイス（１５０）のリストを要求することと、
   前記比較デバイス（１５０）のリストに基づいて、リストされた各比較デバイス（１５０）から比較性能測定基準（２９０）を要求することと、
   前記実際の性能測定基準（２５２）と前記比較性能測定基準（２９０）を比較することと、
   前記実際の性能測定基準（２５２）と前記比較性能測定基準（２９０）との比較に基づいて、前記サービス作業が満足のいくものであるという通知または満足のいくものではないという通知のいずれかを生成することと
   を含む、方法。
2. 前記サービス完了指示は、前記デバイス（１００）上で実行するかまたは前記デバイス（１００）と通信しているインターフェースエージェント（１２０）によって受信され、前記インターフェースエージェント（１２０）は妥当性確認要求（２０４）を生成し、前記妥当性確認要求（２０４）を前記妥当性確認エージェント（１２２）に送信して前記サービス作業の妥当性確認を要求する、請求項１に記載の方法。
3. 前記サービス完了は、前記デバイス（１００）にサービスするフィールドエンジニア（１０２）によって操作される手持ち式デバイスを介して前記デバイス（１００）によって受信される、請求項１に記載の方法。
4. 前記妥当性確認エージェント（１２２）は、前記デバイス（１００）上にあるかまたは前記デバイス（１００）と通信する記憶装置から、前記デバイス（１００）に関する前記１つまたは複数の性能モデル（１３０）にアクセスする、請求項１に記載の方法。
5. 前記性能モデル（１３０）は、経時的な劣化モデル、経時的な性能モデル、または型特有の性能モデルのうちの１つまたは複数を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記１つまたは複数の実際の性能測定基準（２５２）を生成することは、前記デバイス（１００）を動作させることと、前記デバイス（１００）上の１つまたは複数のセンサ（１１４）を使用して動作データを取得することとを含む、請求項１に記載の方法。
7. 前記指定された閾値は、前記実際の性能測定基準（２５２）が前記予測性能測定基準（２１８）を満たすかまたは超えることである、請求項１に記載の方法。
8. 前記比較デバイス（１５０）のリストは、デバイスタイプ、デバイス機能、デバイス使用期間、デバイス位置、環境条件、または近接性のうちの少なくとも１つについて１つまたは複数の指定基準を満たすデバイス（１００）を含む、請求項１に記載の方法。
9. 比較デバイス（１５０）のリストが返されない場合、前記サービスが未完了であるという通知を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
10. 比較性能測定基準（２９０）が返されない場合、前記サービスが未完了であるという通知を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
11. 現場でサービスされるように構成されているデバイス（１００）であって、
    プロセッサ構成要素（１１０）と、
    プロセッサ実行可能ルーチンを記憶するデータ記憶装置またはメモリと
    を備え、前記ルーチンは、前記プロセッサ（１１０）によって呼び出され実行されると、インターフェースエージェント（１２０）および妥当性確認エージェント（１２２）の一方または両方を実装し、前記インターフェースエージェント（１２０）および前記妥当性確認エージェント（１２２）の一方または両方は、単独でまたは組み合わせて、
    前記デバイス（１００）へのサービス作業の完了を受けて、サービス完了指示を受信することと、
    前記デバイス（１００）の１つまたは複数の性能モデル（１３０）に基づいて予測性能測定基準（２１８）を計算することと、
    前記サービス完了指示を受信した後に、前記デバイス（１００）に関する１つまたは複数の実際の性能測定基準（２５２）を生成することと、
    前記実際の性能測定基準（２５２）が前記予測性能測定基準（２１８）の指定された閾値内にある場合、前記サービスが完了したという通知を生成することと、
    前記実際の性能測定基準（２５２）が前記指定された閾値内にない場合、ルックアップエージェントから比較デバイス（１５０）のリストを要求することと、
    前記比較デバイス（１５０）のリストに基づいて、リストされた各比較デバイス（１５０）から比較性能測定基準（２９０）を要求することと、
    前記実際の性能測定基準（２５２）と前記比較性能測定基準（２９０）を比較することと、
    前記実際の性能測定基準（２５２）と前記比較性能測定基準（２９０）との比較に基づいて、前記サービス作業が満足のいくものであるという通知または満足のいくものではないという通知のいずれかを生成することと
    を行う、デバイス（１００）。
12. 前記インターフェースエージェント（１２０）は、前記サービス完了指示に応答して妥当性確認要求（２０４）を生成し、前記妥当性確認要求（２０４）を前記妥当性確認エージェント（１２２）に送信して前記サービス作業の妥当性確認を要求する、請求項１１に記載のデバイス（１００）。
13. 前記妥当性確認エージェント（１２２）は、前記デバイス（１００）上にあるかまたは前記デバイス（１００）と通信する記憶装置から、前記デバイス（１００）に関する前記１つまたは複数の性能モデル（１３０）にアクセスする、請求項１１に記載のデバイス（１００）。
14. 前記性能モデル（１３０）は、経時的な劣化モデル、経時的な性能モデル、または型特有の性能モデルのうちの１つまたは複数を含む、請求項１１に記載のデバイス（１００）。
15. 前記１つまたは複数の実際の性能測定基準（２５２）を生成することは、前記デバイス（１００）を動作させることと、前記デバイス（１００）上の１つまたは複数のセンサ（１１４）を使用して動作データを取得することとを含む、請求項１１に記載のデバイス（１００）。
16. 前記指定された閾値は、前記実際の性能測定基準（２５２）が前記予測性能測定基準（２１８）を満たすかまたは超えることである、請求項１１に記載のデバイス（１００）。
17. 前記比較デバイス（１５０）のリストは、デバイスタイプ、デバイス機能、デバイス使用期間、デバイス位置、環境条件、または近接性のうちの少なくとも１つについて１つまたは複数の指定基準を満たすデバイス（１００）を含む、請求項１１に記載のデバイス（１００）。
18. デバイス（１００）に対して実行されるサービス作業の妥当性を確認するための方法であって、
    デバイス（１００）上でサービス作業が完了したという指示に応答して、１つまたは複数の基準に基づいて１つまたは複数の比較デバイス（１５０）を自動的に識別することと、
    前記１つまたは複数の比較デバイス（１５０）から１つまたは複数の比較性能測定基準（２９０）を自動的に取得することと、
    前記１つまたは複数の比較性能測定基準（２９０）を、前記サービス作業が完了したという指示の受信後に生成される実際の性能測定基準（２５２）と比較することと、
    前記実際の性能測定基準（２５２）と前記比較性能測定基準（２９０）との比較に基づいて、前記サービス作業が満足のいくものであるという通知または満足のいくものではないという通知を生成することと
    を含む、方法。
19. 前記１つまたは複数の比較デバイス（１５０）を識別するための前記１つまたは複数の基準、デバイスタイプ、デバイス機能、デバイス使用期間、デバイス位置、環境条件、または近接性のうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記実際の性能測定基準（２５２）は、前記デバイス（１００）を動作させることと、前記デバイス（１００）上の１つまたは複数のセンサ（１１４）を使用して動作データを取得することとによって生成される、請求項１８に記載の方法。

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