JP7030135B2 - デバイスからデータ管理手段にデータを送信する方法、中継ユニット、デバイス、及びシステム - Google Patents

Description

本発明は、デバイスからデータ管理手段にデータを送信する方法に関する。

デバイス（機器）からデータ管理手段（例えばクラウド）にデータを送信（転送）することが、現在ではますます増えてきている。ここで、データ管理手段とは、データを記憶し、管理し、及び／又は分析することができる手段を意味する。通常、デバイス内では大量のデータが生成されており、このデータは、ネットワークを介してデータ管理手段に送信されている。このため、ネットワークに過負荷がかかったり、ネットワークのパフォーマンスが損なわれることにつながり得る。データが移動体通信（移動無線機）を介してデータ管理手段に送られる場合、大量のデータにより、さらに高コスト化も発生し得る。場合によっては、移動体通信の帯域幅は、送信されるデータ容量には不十分である可能性もある。

データ容量を削減するために、データが圧縮される場合がある。しかしながら、このデータ圧縮では、データ容量は、限られた範囲でしか削減することができない。

本発明の課題は、送信されるデータ容量が削減されるように、デバイスからデータ管理手段にデータを送信する方法を提供することである。

上記課題は、本発明に従うデバイスからデータ管理手段にデータを送信する方法によって解決されるが、その際、デバイス内に存在するモデル化用データ（モデリングデータ）を使用して、そのモデル化用データを記述するモデルを決定する。本発明によれば、そのモデルを使用して、送信用の（送信が意図される）データセットから、実際にデータ管理手段に送信されるデータを選択する。そして、デバイスは、選択したデータをデータ管理手段に送信する。

本発明の技術思想によると、送信用のデータセットの全てのデータを送信する必要がなくなる。モデルに基づいて、データセットのうちどのデータをデータ管理手段に送信するのかを選択することができる。このようにして、送信されるデータの数（好ましくは、送信されるデータ容量）を削減することができる。

原則的には、例えば、送信用のデータセットごとの二次的なデータ値又はデータ点を送信することによって、送信されるデータ容量を削減することも可能である。しかしながら、この場合、データセットの特性は失われる可能性がある。モデルを決定することにより、送信されるデータを有意な方法で選択することができる。ここでは、データセットの特性をモデルによって考慮することが有益である。

デバイスは、技術的環境下で動作可能なユニット（装置）であることが有益である。さらに、デバイスは、技術的環境下で動作可能な複数のユニットを含むことができる。ユニットのそれぞれは、個別に機能することができる。

例えば、データ管理手段は、サーバーとすることができる。さらに、データ管理手段は、クラウドとすることができる。特に、データ管理手段は、モノのインターネット（ＩｏＴ：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇｓ）サービスとすることができる。送信されるデータは、データ管理手段によって記憶及び／又は管理することができる。さらに、送信されるデータは、データ管理手段によって分析及び／又は視覚的に表示することができる。

また、クラウドは、１つ以上のサーバー、１つ以上のプラットフォーム、及び／又は１つ以上のアプリケーション、すなわちコンピュータープログラム（１つ以上のプラットフォーム上で実行されるもの又は実行可能なもの）を含むことができる。クラウドは、例えば、シーメンス（Ｓｉｅｍｅｎｓ）社のマインドスフィア（ＭｉｎｄＳｐｈｅｒｅ）と呼ばれるものでもよい。この場合、クラウドは、例えば、１つ以上の演算ユニット（処理装置）によって実現されて、好ましくは１つ以上のサービスを利用可能にする。このサービスは、例えば、いわゆるアプリケーション・プログラミング・インタフェース（ＡＰＩ）を介して呼び出すことができる。

したがって、クラウドは、１つ以上の自動化デバイスと通信接続することができる。例えば、この接続は、以下でインターフェース・デバイスと称するデバイスによって確立することができる。インターフェース・デバイスは、例えば、シーメンス社のマインドコネクト・ナノ（ＭｉｎｄＣｏｎｎｅｃｔ Ｎａｎｏ）とすることができる。これにより、１つ以上の自動化デバイスをインターフェース・デバイスに接続することができる。したがって、インターフェース・デバイスは、１つ以上のプロトコルを介してデータの収集（受信）を行う機能を果たし、このデータをクラウドに送信することが可能である。ここで、インターフェース・デバイスは、保護されたインターネット接続を介して、暗号化されたデータの送信をサポートすることができ、それにより、クラウドベースのアプリケーション及びサービスを可能にする。クラウド、すなわちクラウド内の少なくとも１つのデバイスとの通信接続を確立するために、各自動化デバイスとクラウドとの間のインターフェースとして機能する、いわゆるエッジデバイスが使用される。このようなエッジデバイスは、クラウドとの接続のために、対応する通信機能を有し、すなわち、最も広い意味では、一般的なインターネットプロトコル、例えばＨＴＴＰ及び／又はＨＴＴＰＳを使用する（無線又は有線の）ためのインターネットアクセス及びソフトウェア機能を有する。

また、１つ以上の自動化デバイスは、例えばフィールドバス等のバスシステムを介して、インターフェース・デバイスに通信接続されることが好ましい。フィールドバスは、例えば産業用イーサネット（登録商標）を含むことができ、特にプロフィネット（Ｐｒｏｆｉｎｅｔ）、ＨＡＲＴ又はプロフィバス（Ｐｒｏｆｉｂｕｓ）、ＡＳＩ等とすることができる。したがって、インターフェース・デバイスは、自動化デバイスからデータセットを受け取ることができる。したがって、インターフェース・デバイスは、本明細書に記載のように、送信用のデータセットを受け取ることができる。このデータセットは、例えば、１つ以上の自動化デバイスからインターフェース・デバイスに送信される全てのデータを含むことができる。好ましくは、インターフェース・デバイスからは、モデルに基づいて送信用に選択されたデータのみが、データ管理手段に送信される。

したがって、自動化設備等の既存のシステムは、本提案のインターフェース・デバイスにより、自動化デバイス自体が送信されるデータを選択するための対応するモデルを有していなくても、拡張（アップグレード）することができる。したがって、自動化設備内の、例えば、自動化デバイスと、設備内で実行されるプロセスを制御する制御ユニットとの間の通信接続は、通常のように行うことができるが、一方で、モデルに基づいて選択されたデータのみが、そのプロセス中にインターフェース・デバイスからデータ管理手段に送信することができる。したがって、自動化設備の個々の自動化デバイスは、データモデルを有する必要も、送信されるデータを選択する必要もない。この機能は、インターフェース・デバイスによって実行される。そうでなければ、送信用のデータを個々の自動化デバイスによって選択することは、不可能であるか又は可能であっても困難性を伴うであろう。何故なら、一般に、自動化デバイスによって送信される、例えば位置、温度等の全てのデータが、例えばＰＬＣ（プログラマブル・ロジック・コントローラー）等の、設備内で実行しているプロセスの制御ユニットによって用いられているからである。この場合、インターフェース・デバイスは、現場で、すなわち自動化設備において設置されることが好ましい。

１つ以上の自動化デバイスは、１つ以上のセンサー、１つ以上のアクチュエータ、及び／又は１つ以上のプロセス関連コンポーネント（部品）を含むことができる。したがって、インターフェース・デバイスは、自動化デバイスごとに、特に同じ測定原理に従って動作するセンサーごとに、１つのモデルを有することが好ましい。したがって、同じ種類の複数のセンサー又は他の自動化デバイスのデータは、単一のモデルに基づいて処理又は選択することができる。さらに、インターフェース・デバイスは、例えば、システム内に異なる種類の自動化デバイスが存在する場合、送信されるデータを選択するために複数のモデルを含むことができる。

デバイスは、モデル化用データを少なくとも部分的にデータ管理手段に送信することが有益である。さらに、モデルがデータ管理手段によって決定されることが好ましい。

モデルは、データ管理手段に送信されるモデル化用データに基づいて決定されることが好ましい。

モデルが「デバイス内に存在するモデル化用データを使用して」決定されるという表現は、モデルが少なくとも、デバイス内に存在するモデル化用データの少なくとも一部に基づいて決定されることを意味する。すなわち、モデルを決定するために、デバイス内に存在する全てのモデル化用データを含ませる必要はない。モデルを決定するために、デバイス内に存在するモデル化用データの少なくとも一部を考慮に入れることが好ましい。さらに、モデルを決定するために、更なるデータを含ませることができる。

上記モデルは、数理（数学的）モデルであることが好ましい。さらに、モデルは、現在のモデルとすることができる。例えば、モデルは、回帰法を用いて決定することができる。さらに、現在のモデルは、機械学習（マシンラーニング）を用いて決定することができる。特に、現在のモデルは、例えば、いわゆるニューラル・ネットワーク又はニューロン・ネットワークを使用した、ディープ（ｄｅｅｐ）ラーニング(深層学習)を用いて決定することができる。さらに、現在のモデルは、例えば、いわゆるサポート・ベクター・マシンを使用した、シャロー（ｓｈａｌｌｏｗ）ラーニングを用いて決定することができる。

好ましくは、デバイスは、先行の第１の送信ステップにおいて、モデル化用データを少なくとも部分的にデータ管理手段に送信する。モデルは、少なくとも、特に先行の第１の送信ステップにおいて送信されるモデル化用データに基づいて決定されることが有益である。

好ましくは、さらに、時間的に後続の第２の送信ステップにおいて、モデルを使用して、実際にデータ管理手段に送信されるデータが送信用のデータセットから選択されて、そして、デバイスが、選択されたデータをデータ管理手段に送信する。

モデル化用データを送信し、実際にデータ管理手段に送信されるデータを選択し、及び／又は選択されたデータを送信するために、デバイス内に中継ユニット（切替装置）を設けることができる。

時間的に後続の第２の送信ステップは、先行の第１の送信ステップから、時間的間隔を置いて行われてもよい。好ましくは、時間的に後続の第２の送信ステップが、先行の第１の送信ステップの直後に続き、すなわち、時間的間隔を置かずに続く。

モデル化用データは、第１の送信ステップの前に予め生成する（事前設定する）ことができる。さらに、送信用のデータセットは、第１の送信ステップの前に予め生成することができる。モデル化用データは、例えば、最初に述べた送信用のデータセットの少なくとも一部を含むことができる。すなわち、後続の第２の送信ステップにおいて送信されるデータ及びモデル化用データは、同一のデータベースから選択することができる。

モデル化用データは、先行の第１の送信ステップの中で生成されることが好ましい。さらに、送信用のデータセットは、後続の第２の送信ステップの中で生成される場合が好ましい。モデル化用データは、最初に述べた送信用のデータセットとは異なるデータセットの少なくとも一部を含むことが有益である。

好ましくは、何らかの種類のデータが生成された場合、本発明は、これにより、データを確立し、決定し、測定し、読み出し、及び／又は読み込む。

先行の第１の送信ステップにおいて、全てのモデル化用データをデータ管理手段に送信することができる。

好ましくは、特に先行の第１の送信ステップにおいて、先行のモデルを使用して、モデル化用データから、データ管理手段に送信されるモデル化用データを選択する。さらに、好ましくは、特に先行の第１の送信ステップにおいて、デバイスは、選択されたモデル化用データをデータ管理手段に送信することができる。少なくとも送信されたモデル化用データに基づいて、最初に述べたモデルを決定することができる。すなわち、最初に述べたモデルが決定される時に、先行のモデルを更新することができる。先行のモデルは、最初に述べたモデルによって、置換または更新されることが有益である。

先行の第１の送信ステップにおいて一部のモデル化用データが送信されない場合、最初に述べたモデルを決定するために先行のモデルを考慮に入れることができる。すなわち、最初に述べたモデルは、送信されたモデリング値及び先行のモデルに基づいて決定することができる。

先行の第１の送信ステップにおいて一部のモデル化用データが送信されない場合、先行のモデルに基づいて、先行の第１の送信ステップにおいて送信されないモデル化用データについて予測データ（必要なデータ）を決定することができる。この予測データは、先行のモデル内に有意に存在する。例えば、先行のモデルが先行の数学的関数を含む場合、予測データは、先行の数学的関数に基づくことができる。この予測データは、最初に述べたモデルを決定するために考慮に入れることができる。すなわち、最初に述べたモデルは、送信されたモデリング値及び予測データに基づいて決定することができる。

先行の第１の送信ステップにおいて使用される先行のモデルは、先行の数理モデルであることが有益である。

先行の第１の送信ステップにおいて使用される先行のモデルは、事前設定することができる。例えば、先行の第１の送信ステップにおいて使用される先行のモデルは、データ管理手段を用いて事前設定することができる。原則として、先行の第１の送信ステップにおいて使用される先行のモデルは、デバイスを用いて事前設定することも可能である。

例えば、先行のモデルは、最初から事前設定されているか、ユーザーによって事前設定されるかの、双方または一方とすることができる。さらに、先行のモデルは既に決定されている場合もある。

最初に述べたモデルは、先行のモデルと同様（類似）であることが好ましい。最初に述べたモデルは、先行のモデルよりもモデル化用データを良好にマッピングすることが好ましい。

最初に述べたモデルは、数学的関数を含むことができる。さらに、最初に述べたモデルは、許容範囲を有することができる。許容範囲は、数学的関数の周りに存在することが好ましい。許容範囲は、明示的又は暗黙的に事前設定することができる。例えば、許容範囲は、モデル化用データ及び／又はモデルに応じて決まり得る。例えば、許容範囲は、関数の標準偏差の所定の倍数とすることができる。この倍数は、任意の実数とすることができ、すなわち、必ずしも整数倍でなくてよい。さらに、許容範囲は、許容範囲内に含まれるモデル化用データの数（量）を決定するパーセンテージの形とすることができる。

特に後続の第２の送信ステップにおいて、許容範囲内にあるデータは、選択されず、したがってデータ管理手段に送信されないことが有益である。さらに、好ましくは、特に後続の第２の送信ステップにおいて、許容範囲外にあるデータは、選択されて、したがってデータ管理手段に送信される。

上記方法及び／又はその変形は、繰り返し行うことができる。

第２の送信ステップにおいて送信されるデータを使用して、更新されたモデルを決定することが好ましい。第２の送信ステップの後の時間に行われる第３の送信ステップにおいて、更新されたモデルを使用して、送信用のデータセットから、実際にデータ管理手段に送信されるデータを選択することができ、そしてデバイスは、選択されたデータをデータ管理手段に送信することができる。

第３の送信ステップにおいて送信用のデータセットは、第２の送信ステップにおけるデータセットと同じであり得る。

好ましくは、第３の送信ステップにおいて送信用のデータセットは、第２の送信ステップにおけるデータセットとは異なる。例えば、第３の送信ステップにおいて送信用のデータセットは、第３の送信ステップの中で生成することができる。

原則的には、更新されるモデルは、最初に述べたモデルと同じモデル化用データを使用して決定することが可能である。これは、モデル化用データ及び送信用のデータセットが、同じデータベースを有する場合に可能である。モデル化用データ及び送信用のデータセットは、互いに異なることが有益である。

好ましくは、第２の送信ステップにおいて送信用のデータセットは、更新されるモデル化用データを形成する。第２の送信ステップにおいて送信されたデータを使用して、更新されたモデル化用データを便宜的に記述する、更新されたモデルを決定することができる。

更新されたモデルを決定する場合、最初に述べたモデルを更新することができる。最初に述べたモデルは、更新されたモデルによって置換または更新されることが有益である。

好ましくは、本方法は、最初に述べたモデルが複数回更新されるように、複数回繰り返される。

最初に述べたモデルは、予め定められた時点で決定及び／又は更新することができる。例えば、最初に述べたモデルは、明示的に予め定められた時点、例えば、予め定められた時刻に又は予め定められた時間の後、例えば５分後、１時間後、若しくは１２時間後に、決定及び／又は更新することができる。さらに、最初に述べたモデルは、暗黙的に予め定められた時点で決定及び／又は更新することができる。この場合、例えば、最初に述べたモデルは、所定の数（量）のデータが、例えば全て又は所定の時間内にデータ管理手段に送信された場合に、決定及び／又は更新することができる。さらに、データ管理手段に送信されるデータが、特定の特徴、例えば特定のパターンを有する場合、最初に述べたモデルを決定及び／又は更新することができる。

送信用のデータセットは、時間に依存する（経時的）データを含むことができる。さらに、送信用のデータセットは、位置（場所）に依存するデータを含むことができる。さらに、送信用のデータセットは、多次元データを含むことができる。

本発明及び／又はその発展形態は、ソフトウェア及び／又はハードウェアとして実現することができ、ハードウェアは、例えば、特別な電気回路を使用して実現することができる。

さらに、本発明及び／又はその記載されている発展形態は、少なくとも部分的に、また全体的に、命令（コマンド）を有するコンピュータープログラムが記憶されているコンピューター可読記憶媒体によって実現可能であり、上記命令は、コンピューター上で実行されると、本発明又はその発展形態の実施を行うようにコンピューターに指示する。

さらに、本発明は、デバイスからデータ管理手段にデータを送信する中継ユニットに関する。本発明によれば、中継ユニットは、デバイス内に存在するモデル化用データを使用して決定され、かつモデル化用データを記述するモデルを使用して構成されて、送信用のデータセットから、実際にデータ管理手段に送信されるデータを選択する。さらに、中継ユニットは、選択されたデータをデータ管理手段に送信するように構成することができる。

中継ユニットは、ソフトウェア及び／又はハードウェアとして実現することができ、ハードウェアは、例えば、特定の電気回路を使用して実現することができる。例えば、中継ユニットは、いわゆるゲートウェイとすることができる。

好ましくは、中継ユニットは、デバイスの一部である。

本発明に係る中継ユニットは、上述の方法を実行するために使用することができる。

好ましくは、モデルは、データ管理手段を用いて決定される。モデルがデータ管理手段を用いて決定される場合の利点は、通常、データ管理手段は、モデルを決定するための十分な処理性能又は計算能力を備えることである。さらに、この仕方により、中継ユニットをかなり小型（スリム）に抑えることができる。つまり、中継ユニットには、モデルを決定するための処理性能又は計算能力を有する必要がない。

さらに、本発明は、データ管理手段にデータを送信するための中継ユニットを備えるデバイスに関する。当該中継ユニットは、上述した中継ユニットであってもよい。

本発明によれば、直前の段落で記載の中継ユニットは、デバイス内に存在するモデル化用データを使用して決定され、かつモデル化用データを記述するモデルを使用して構成されて、送信用のデータセットから、実際にデータ管理手段に送信されるデータを選択する。さらに、デバイスは、選択されたデータをデータ管理手段に送信するように構成される。特に、中継ユニットは、選択されたデータをデータ管理手段に送信するように構成することができる。

さらに、本発明は、データ管理手段及び本発明に係るデバイスを備えるシステムにも関する。

データ管理手段は、本発明によれば、デバイス内に存在するモデル化用データを使用して、モデル化用データを記述するモデルを決定するように構成される。

本発明によれば、デバイスは、モデルを使用して、送信用のデータセットから、実際にデータ管理手段に送信されるデータを選択するように構成された中継ユニットを備える。

さらに、デバイス、特にその中継ユニットは、選択されたデータをデータ管理手段に送信するように構成される。

本システムは、上述した方法を実行するように使用することができる。特に、システムの構成要素は、その方法に関して説明した構成要素であり得る。

上述した本発明の有利な実施形態の説明には、多数の特徴が含まれる。これらの特徴の幾つかは、個々の従属請求項にまとめられて記載されている。ただし、これらの特徴は、便宜上、個別に分けることもでき、また更なる組合せに統合することもできる。特に、これらの特徴は、それぞれ個別に組み合わせることが可能であり、また、本発明に係る方法と、本発明に係る中継ユニット、本発明に係るデバイス、及び／又は本発明に係るシステムとの任意の好適な組合せで組み合わせることが可能である。そのため、方法の特徴は、中継ユニット、デバイス、及び／又はシステムの性質として例示的に表れているが、逆も同様である。

本明細書又は特許請求の範囲において、いくつかの用語は、単数又複数で使用される場合があるが、本発明の範囲は、これらの用語に関して、単数又は複数に限定することを意図していない。

本発明の上述した性質、特徴、及び利点、並びにそれらを達成する仕方は、図面を参照して以下で詳細に説明される実施例に関する記載から、明確に理解することができる。本発明について説明する実施例は、実施例中に特定される特徴の組合せや、機能的な特徴に関して、本発明を限定するものではない。さらに、本発明の目的に適する各実施例の特徴は、例示的な実施例から離れて、明示的に個別化して考慮することができ、また補足的に他の実施例や任意の請求項と組み合わせることもできる。

データ管理手段と、中継ユニットを備えるデバイスとを備えるシステムを示す概念図の例である。 第１の関数によるデータの時間に応じた経過を示す概念図の例である。 図２のデータのデータの時間に応じた経過に基づいて更新された関数を示す概念図の例である。 第３のさらにデータの時間に応じた経過を示す概念図の例である。

図１は、データ管理手段４及びデバイス（機器）６を備えるシステム２を示している。デバイス６は、中継ユニット（切替装置）８を備える。さらに、デバイス６は、少なくとも１つのセンサー１０を備える。センサー１０は、データ接続部１２を介して中継ユニット８に接続されている。

デバイス６内では、複数のデータ（図２を参照）が生成される。例えば、これらのデータは、デバイス６内でセンサー１０によって測定される。例えば、これらのデータは、センサー１０の経時的な（時間に依存する）測定値である。

本例では、生成されたデータは、送信用の（送信が意図される）データセット（データ容量）に対応する。

生成されたデータは、送信用のデータセットを形成するが、これは部分的に、３つの送信ステップにて、データ管理手段４に送信される。

３つの送信ステップは、図２～図４に示されている。

図２は、グラフ１８を示している。グラフ１８のｘ軸２２には、時間ｔが割り当てられている。グラフ１８のｙ軸２４には、任意のパラメーターｙを割り当てることができる。この例では、ｙ軸２４には、センサー１０の経時的な測定値が割り当てられている。

図２では、例として、モデル化用データ２６が×印で示されている。モデル化用データ２６は、ｔ_０～ｔ_１の間で行われる第１の送信ステップ２８の中で、デバイスにて生成される。モデル化用データは、この例では、第１の送信ステップ２８の中でデバイスにて生成される。

この例では、モデル化用データ２６のすべては、データ管理手段４に送信される。モデル化用データ２６の一部のみをデータ管理手段４に送信することも可能である。図１に示されている矢印１６は、（特に）デバイス６からデータ管理手段４へのモデル化用データ２６の（少なくとも部分的な）送信を示している。

データ管理手段４は、送信されるモデル化用データ２６に基づいて、第１のモデル３０を決定する。第１のモデル３０は、例として図３に示されている。

図３は、グラフ３２を示している。以下の説明は、本質的に図２のグラフとの相違点に限定され、変更のない特徴については、図２を参照する。本質的に変更のない要素については、基本的に同じ参照符号で示され、特に言及されていない特徴は、改めて説明することなく、以下の実施例に取り入れられている。

グラフ３２において、図２のモデル化用データ２６に基づいて決定された第１のモデル３０が入力されている。この例では、第１のモデル３０は、図中に実線３４で示されている数学的関数ｆ（ｔ）を含む。さらに、上記モデルは、許容範囲を有する。許容範囲は、数学的関数ｆ（ｔ）の周りに存在する。図中、許容範囲は、２つの破線３６によって画定されており、したがって、許容範囲は、図３の２つの破線３６間に存在する。

許容範囲の幅は、関数ｆ（ｔ）に応じて決まり得る。例えば、許容範囲の幅は、関数ｆ（ｔ）の最大値の所定の倍数とすることができる。

この例では、許容範囲の幅は、破線３６上の各点から関数ｆ（ｔ）までの最短距離がΔに等しくなるように選択されている。ただし、許容範囲は、他の方法で選択することもできる。

第１のモデル３０は、データ管理手段４から中継ユニット８に送信される。第１のモデル３０のこの送信は、図１において、データ管理手段４から中継ユニット８へ向かう矢印１４によって示されている。

第１の送信ステップ２８よりも後の時間に行われる第２の送信ステップ３８の中で、更なるデータが生成される。この例では、第１の送信ステップ２８に引き続き第２の送信ステップ３８が行われる。第２の送信ステップ３８は、所定の開始時点ｔ_１と所定の終了時点ｔ_２との間で行われる。

第２の送信ステップ３８において生成されるデータは、送信用のデータセット４０を示している。送信用のデータセット４０、すなわち、ここでは第２の送信ステップ３８において生成されるデータは、図２において×印で示されている。

第１のモデル３０を使用して、送信用のデータセット４０から、実際にデータ管理手段４に送信されるデータを選択する。デバイス６、特に中継ユニット８は、選択されたデータをデータ管理手段４に送信する。デバイス６、特に中継ユニット８からデータ管理手段４への選択されたデータの送信は、図１において矢印１６によって示されている。

データ管理手段４は、送信されたデータを受信し、そのデータを記憶する。

許容範囲２Δ内にあるデータ（すなわち、ここでは図３の２つの破線３６間にあるデータ）は、選択されず、したがってデータ管理手段４に送信されない。

許容範囲２Δ外にあるデータは、図３において丸囲みされた×印によって示されている。許容範囲２Δ外にあるデータは、選択され、したがってデータ管理手段４に送信される。

第２の送信ステップ３８において送信用のデータセット４０は、更新されるモデル化用データ４２をなす。データ管理手段４は、第２の送信ステップ３８において送信されるデータ４２を使用して、更新されたモデル４４を決定する。更新されたモデル４４は、更新されたモデル化用データ４２を記述する。更新されたモデル４４は、図４に示されている。

この例では、更新されたモデル４４は、更新された関数ｆ_ａ（ｔ）を含む。

特に、更新されたモデル４４は、少なくとも第２の送信ステップにおいて送信されるデータに基づいて決定される。

第２の送信ステップにおいて、送信用のデータセット４０の一部のみが、データ管理手段４に送信される。

更新されたモデル４４は、（更に）先行の第１のモデル３０を使用して決定することができる。すなわち、更新された関数ｆ_ａ（ｔ）を決定するために、以前の関数ｆ（ｔ）も考慮に入れられる。

さらに、更新された関数ｆ_ａ（ｔ）を決定するために、更に所定のデータ速度を考慮に入れることができる。データ速度は、単位時間あたりのデータの総数（量）に対応する。すなわち、２つのデータの間隔（ギャップ）は、データ速度の逆数に対応する。例えば、データ速度は、デバイス６及び／又はセンサー１０を制御することによって事前設定することができる。データ速度は、データ管理手段４に送信され、データ管理手段４に入力され、及び／又はデータ管理手段４によって（特に送信されるデータに基づいて）決定されることができる。

以前の関数ｆ（ｔ）及び所定のデータ速度から、送信されないデータについての予測データが計算される。例えば、データ速度に基づいて、送信されないデータが生成される各時間値を決定することができる。予測データは、例えば、各時間値に対する関数値ｆ（ｔ）及び各時間値を含むことができる。

送信されないデータについてのこの予測データは、同様に、関数の更新のために考慮に入れられる。更新された関数ｆ_ａ（ｔ）は、第２の送信ステップ３８において送信されるデータ及び送信されないデータについての目標値に基づいて決定される。

図４は、グラフ４６を示している。以下の説明は、本質的に図３のグラフとの相違点に限定され、変更のない特徴については、図３を参照する。本質的に変更のない要素については、基本的に同じ参照符号で示され、特に言及されていない特徴は、改めて説明することなく、以下の実施例に取り入れられる。

グラフ４６には、更新されたモデル４４が入力されており、更新されたモデル４４は、第２の送信ステップにおいて送信用のデータセット４０を使用して決定されたものであり、そのデータセット４０は、更新されるモデル化用データ４２に対応する。

この例では、更新されたモデル４４は、図中に実線３４で示されている更新された関数ｆ_ａ（ｔ）を含む。さらに、このモデルは、（必要に応じて更新された）許容範囲を含む。（必要に応じて更新された）許容範囲は、数学的関数ｆ_ａ（ｔ）の周りに存在する。この図では、（必要に応じて更新された）許容範囲は、２つの破線３６によって画定されており、したがって、（必要に応じて更新された）許容範囲は、図４の２つの破線３６間にある。

第３の送信ステップ４８は、第２の送信ステップ３８の後の時間に行われる。第３の送信ステップ４８は、ここでは第２の送信ステップ３８の直後に続き、開始時点ｔ_２から始まる。

第３の送信ステップ４８において、デバイス６内で更なるデータが生成される。第３の送信ステップ４８において生成されるデータは、送信用のデータセット４０を示している。送信用のデータセット４０、すなわち、ここでは第２の送信ステップ３８において生成されるデータは、図４において×印で示されている。

第３の送信ステップ４８において、更新されたモデル４４を使用して、送信用のデータセット４０から、実際にデータ管理手段４に送信されるデータを選択しており、そしてデバイスが、選択されたデータをデータ管理手段４に送信する。第３の送信ステップ４８における選択は、第２の送信ステップ３８における選択（図３を参照）と同様に行われる。

第３の送信ステップ４８において送信されるデータに基づいて、更新されたモデル４４を再び更新することができる。

上記の本方法に基づくことにより、送信用のデータセット４０の全てをデータ管理手段４に送信する必要がなくなる。実際にデータ管理手段４に送信されるデータを選択することにより、送信されるデータの数（即ち、送信されるデータ容量）を削減することができる。例えば、送信されるデータの数（即ち、好ましくは送信されるデータ容量）は、少なくとも５０％削減することができ、好ましくは少なくとも８０％削減することができる。

本発明を好ましい実施例に基づいて詳細に例示及び説明したが、本発明は、開示された実施例に限定されず、当業者であれば、本発明の保護範囲から逸脱することなく、本発明から他の変形形態を導き出すことができるであろう。

Claims (12)

1. 自動化設備のデバイス（６）からデータ管理手段（４）にデータを送信（１６）する方法であって、
   前記データ管理手段（４）は、前記デバイス（６）内に存在するモデル化用データ（２６、４２）を使用して、該モデル化用データ（２６、４２）を記述するモデル（３０、４４）を決定し、
   前記デバイス（６）は、前記モデル（３０、４４）を使用して、実際に前記データ管理手段（４）に送信されるデータを、送信用のデータセット（４０）から選択し、
   前記デバイス（６）は、前記選択されたデータを前記データ管理手段（４）に送信する、方法において、
   前記選択と送信は、中継ユニット（８）により実行され、
   前記デバイス（６）は前記中継ユニット（８）を含み、該中継ユニット（８）はゲートウェイであり、
   前記データ管理手段（４）はクラウド及びモノのインターネット・サービスの一方または両方であり、
   複数の自動化デバイスが前記デバイス（６）と接続されており、
   １つの自動化デバイスから送信されたデータが、１つの制御ユニットにより、本設備において進行する１つのプロセスを制御する機能を果たし、
   前記デバイス（６）が送信用のデータセットを受信し、該データセットは前記複数の自動化デバイスから前記デバイス（６）に送信された全てのデータを含んでいる、
   方法。
2. 前記デバイス（６）は、前記モデル化用データ（２６、４２）を少なくとも部分的に前記データ管理手段（４）に送信し、
   前記モデル（３０、４４）は、前記データ管理手段（４）によって決定されることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記デバイス（６）は、先行の第１の送信ステップ（２８、３８）において、前記モデル化用データ（２６、４２）を少なくとも部分的に前記データ管理手段（４）に送信し、
   前記データ管理手段（４）は、少なくとも前記送信されたモデル化用データ（２６、４２）に基づいて、前記モデル（３０、４４）を決定し、
   時間的に後続の第２の送信ステップ（３８、４８）において、
   前記デバイス（６）は、前記モデル（３０、４４）を使用して、送信用の前記データセット（４０）から、実際に前記データ管理手段（４）に送信されるデータを選択し、
   前記デバイス（６）は、前記選択されたデータを前記データ管理手段（４）に送信する、ことを特徴とする、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記モデル化用データ（４２）は、前記先行の第１の送信ステップ（２８、３８）の中で生成され、
   前記送信用のデータセット（４０）は、前記後続の第２の送信ステップ（３８、４８）の中で生成されることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 前記先行の第１の送信ステップ（３８）において、
   前記デバイス（６）は、先行のモデル（３０）を使用して、前記モデル化用データ（４２）から、前記データ管理手段（４）に送信される前記モデル化用データ（４２）を選択し、
   前記デバイス（６）は、前記選択されたモデル化用データ（４２）を前記データ管理手段（４）に送信し、
   少なくとも前記送信されたモデル化用データ（４２）に基づいて、前記モデル（４４）が決定されることを特徴とする、請求項３又は４に記載の方法。
6. 前記先行の第１の送信ステップ（３８）において使用される前記先行のモデル（３０）は、事前設定されることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
7. 前記先行の第１の送信ステップ（３８）において、一部の前記モデル化用データ（４２）が送信されない場合、前記先行の第１の送信ステップ（３８）において送信されない前記モデル化用データ（４２）についての予測データが、前記先行のモデル（３０）に基づいて決定され、
   前記予測データは、前記モデル（４４）を決定するために考慮されることを特徴とする、請求項５又は６に記載の方法。
8. 前記第２の送信ステップ（３８）において送信されたデータを使用して、更新されたモデル（４４）を決定し、
   前記第２の送信ステップ（３８）の後の時間に行われる第３の送信ステップ（４８）において、
   前記更新されたモデル（４４）を使用して、前記送信用のデータセット（４０）から、実際に前記データ管理手段（４）に送信されるデータが選択され、
   前記デバイス（６）は、前記選択されたデータを前記データ管理手段（４）に送信することを特徴とする、請求項３～７のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記第２の送信ステップ（３８）において前記送信用のデータセット（４０）は、更新されたモデル化用データ（４２）を形成し、
   前記第２の送信ステップ（３８）において送信されるデータを使用して、前記更新されたモデル化用データ（４２）を記述する更新されたモデル（４４）が決定されることを特徴とする、請求項３、４及び８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記モデル（３０、４４）は、数学的関数（３４）及び許容範囲を含み、前記数学的関数（３４）の関数値は前記許容範囲内に在り、
    前記許容範囲内にあるデータは選択されず、前記データ管理手段（４）に送信されないことを特徴とする、請求項１～９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記モデル（３０、４４）は、数学的関数（３４）及び許容範囲を含み、前記数学的関数（３４）の関数値は前記許容範囲内に在り、
    前記許容範囲外にあるデータは選択されて、前記データ管理手段（４）に送信されることを特徴とする、請求項１～１０のいずれか１項に記載の方法。
12. デバイス（６）からデータ管理手段（４）にデータを送信（１６）するための中継ユニット（８）を含むシステムであって、
    前記システムが更に、複数の自動化デバイスを有する自動化設備を含み、該設備内に前記中継ユニットが配設されている前記システムにおいて、
    前記中継ユニット（８）は、前記デバイス（６）内に存在するモデル化用データ（２６、４２）を使用して決定され、かつ前記モデル化用データ（２６、４２）を記述するモデル（３０、４４）を使用して、実際に前記データ管理手段（４）に送信されるデータを送信用のデータセット（４０）から選択し、この際、前記データ管理手段（４）は、前記モデル（３０、４４）を決定し、
    前記デバイス（６）は、前記選択されたデータを前記データ管理手段（４）に送信するように構成されており、
    前記中継ユニット（８）は１つのデータリンクを介して複数の自動化デバイスと接続されており、これを介して前記データが提供され、
    前記中継ユニット（８）はゲートウェイであり、
    前記データ管理手段（４）はクラウド及びモノのインターネット・サービスの一方または両方であり、１つの自動化デバイスから送信された前記データが、１つの制御ユニットにより、本設備において進行する１つのプロセスを制御する機能を果たし、
    前記デバイス（６）は送信用のデータセットを受け取り、
    前記データセットは複数の自動化デバイスから前記デバイス（６）に送信された全てのデータを含む、
    ことを特徴とするシステム。

Images