JP7060558B2 - １つの製品における部品のトラッキングおよびトレーサビリティのための方法、コンピュータプログラム製品及びシステム - Google Patents

Description

背景
製造業において、未処理の部品から最終的に仕上げられた製品に至るまでの製造ライフサイクル全体にわたるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティは、効率的な製造および供給管理にとって不可欠である。自動車部門のような一部の産業部門においては、完成品を構成する部品のトレーサビリティは法的必要条件であり、その理由は、これによって製造業者は、製造プロセス後のいかなるリコールまたは他の欠陥のケースにおいても、その商品をピンポイントに特定できるからである。よって、大部分の製造実行システム（ＭＥＳ）および製造ライフサイクルマネージメント（ＰＬＭ）システムにおいて、トラッキングおよびトレーサビリティは重要かつ必要な機能である。

トラッキングおよびトレーサビリティの機能を具現化する一般的なテクノロジーは大抵の場合、人間の手によるソーティングおよび／またはラベリング、バーコードのスキャニング、部品上でのレーザ彫刻、無線周波数識別子（ＲＦＩＤ）タグの取り付けなどに依拠している。一部の事例によれば、完成品になるまで部品が製造ライン上を移動していく間、コンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティを可能にする目的で、付加されたタグまたはバーコードをデータベース内において記録してトラッキングするために、一部のＰＬＭシステムおよびＭＥＳにおいて、基本的なインタフェースおよびソリューションを利用することができる。

したがって、製造ライフサイクル全体にわたってコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティを具現化するテクノロジーには、多くの改善すべき点がまだ残されている。

添付の図面は本開示と一体化した部分であり、本明細書に組み込まれているものである。それらの図面は、縮尺どおりには描かれていないが、本開示の例示的な実施形態を示しており、明細書および特許請求の範囲と共に、本開示の様々な原理、特徴または態様を少なくとも部分的に説明するために役立つものである。本開示の一部の実施形態について、添付の図面を参照しながら以下でさらに十分に説明する。ただし、本開示の様々な態様を多くの異なる形態で具現化することができ、本明細書で述べられている具現化に限定されると解釈されるべきものではない。同等であるが必ずしも同じまたは同一ではない要素に、全体を通して同じ参照符号が付されている。

本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品におけるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティのための動作環境の一例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品におけるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティを可能にする、または他の手法で促進する、ビデオセグメントの記録を示す概略図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、自動車組み立てプロセスを実施するプラントの一例を示す概略図である。この場合、自動車組み立てプロセスのパフォーマンスを記録するために、カメラおよび他のモニタリングデバイスがプラント内の規定の場所に位置決めされている。これにはローミングモニタリングデバイスも含まれている。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品における部品のトラッキングおよびトレーサビリティのためのシステムの一例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品における部品のトラッキングおよびトレーサビリティのためのコンピューティングシステムの一例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製造プロセスにおける１つのジョブを示す概略図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品におけるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティのための方法の個々の例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品におけるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティのための方法の個々の例を示す図である。 本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品におけるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティを具現化可能な動作環境の一例を示す図である。

詳細な説明
本開示は、少なくとも一部の実施形態によれば、一般的な製造システムにおける効率的で信頼性のあるトラッキングおよびトレーサビリティに不足している点を認識し、それに取り組むものである。付加的なタグまたはバーコードを介したコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティは一般に、時間がかかり、多くの人手を必要とし、高い技術を必要としないタスクである。また、付加的なタグは取り付けまたは彫刻が必要なため、侵入的である。付加的な手順が必要とされることから、これによって製造プロセス全体のスローダウンも生じる。この問題を悪化させることに、大部分の産業においてコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティは、任意選択ではなく義務である。したがって本開示によれば、製品を形成するための物理的製造プロセスの自動化およびデジタルレプリカによって、効率的なトラッキングおよびトレーサビリティプロセスを個々にまたは組み合わせによりもたらす複数のテクノロジーが提供される。より具体的には、本開示の一部の実施形態によれば、完成品を構成する部品をトラッキングするために、イメージングセンサデバイスおよびマシンビジョンテクノロジーを製造システムにシームレスに一体化させる、デジタルベースのアプローチが提供される。ただし本開示はこの点に限定されるものではなく、一部の実施形態によれば、イメージングセンサデバイスおよび／またはモニタリングデバイス（マイクロフォンおよび／または聴覚デバイスなど）ならびに関連する知覚テクノロジー（たとえば聴覚認識テクノロジー）を具現化することができる。デジタルベースのアプローチによれば、産業用機器における１つの製品の完全な製造サイクルを特徴づける時間情報、空間情報および人工推論アサーションを統合するデジタルトレースレコードが生成される。このデジタルトレースレコードを、侵入的であり時間のかかるタグベースおよびバーコードベースの一般的なアプローチに依拠することなく、生成することができる。

あとでいっそう詳しく述べるように、本開示の実施形態には、本明細書で述べられている態様によるデジタルトレースレコードの生成の具現化を個々にまたは組み合わせにより可能にするシステム、技術およびコンピュータプログラム製品が含まれる。より具体的には、ただし他を排除するものではないが、本開示の少なくとも一部の実施形態は、トラッキングおよびトレーサビリティの技術の具現化を可能にし、または他の手法で促進し、これらの技術によれば、当初の材料および／または部品から１つの完成品を生み出す複数のジョブのシーケンスを特徴づける豊富な情報を生成する目的で、イメージングセンサシステムから取得された意味論的データのストリームが人工推論と統合される。

したがって本開示の実施形態は、不可欠な物体、機械、タイムスタンプ、空間スタンプおよび付随する確率情報に関する知覚を使用する、または他の手法で活用することができ、１つの完成品を形成するための製造プロセスのデジタルツインの多数のコンポーネントにわたる関連する豊富な情報を伝えることができる。デジタルツインにおける豊富な情報によって、効率的で信頼性のある自動化制御、優れたサービス品質（ＱｏＳ）、および動作の一体性を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。

デジタルトレースレコードの生成に含まれているトラッキングおよびトレーサビリティのインテリジェンスのいずれも、従来のコストがかかり柔軟性のない、物理的タグ（たとえばＲＦＩＤタグ）および／またはバーコードソリューションの導入および管理に依拠していない。実際、本開示のデジタルトレースレコードは、低コストのカメラと、たとえば、１つの完成品を形成するための製造プロセスのデジタルツインの一部分とすることができるトラッキングおよびトレーサビリティのプラットフォームとを、活用する。したがって本開示の実施形態によれば、製造の調整、効率性および一体性のための慣用のテクノロジーに勝る多数の技術的な改善ならびに利点をもたらすことができる。たとえば本開示の実施形態は、物理的タグ、バーコードを有するラベル、ＲＦＩＤタグのいかなる取り付けも、また、製品の構成部品の識別を目指すいかなるタイプの処理も行う必要がない、パッシブなセンサベースのテクノロジーを構成している。よって、本開示の実施形態によれば、慣用の製造プロセスに勝る製造プロセスの具現化が可能になる。

より具体的には、構成部品の物理的識別子の取り付けまたは組み込みに依拠することなく、本開示の実施形態によれば、運転費用および他のコストを抑えた製品の製造の具現化が可能になる。さらに、製造プロセスにおいてタグの取り付けおよびそれに続くタグのスキャニングを廃止することによって、本開示の実施形態によれば、製品の製造を早める以上にその他の効率性が可能となる。物理的タグを取り扱うことなく、本開示の実施形態によれば、慣用の製造プロセスよりも最低でも時間がかからない製造プロセスが可能になる。

他の例として、製造／組み立てプロセスの同期された完全なビデオレコーディングを用いることで、ビデオを解析し、ビデオと製造プロセスとを相関させることによって、トラッキングおよびトレーサビリティを正確に達成することができる。さらに別の例によれば、ビデオレコーディングおよび対応するトレーサビリティの結果として、部品のトラッキングだけでなく、製品がどのように作られたかの重要な製造情報も組み込まれる。かかる情報を、一部のケースでは製品欠陥に関する不可欠な情報とすることができる。したがってこれによって、いっそう正確に欠陥をトラッキングしリコールを発表するために、製造業者を支援することができる。

図面を参照すると、図１には、本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品におけるコンポーネントのトラッキングおよびトレーサビリティのための動作環境１００の一例が示されている。図示されている動作環境１００は産業用機器１１０を含み、これは特定の機能を可能にする、または他の手法で促進するハードウェア１１４を有する。産業用機器１１０は一群の機械を含むことができ、未加工材料／部品１１２から製品１１６を形成可能な規定の産業プロセスを具現化または実施することができる。製品１１６は、１つまたは複数の所望の機能を提供するために必要なコンポーネントを有することができる。よって、製品１１６を完成品と呼ぶことができる。製品１１６を、たとえば飛行機、自動車、農業機械、タービン、エンジン、産業用振動機械（たとえば振動コンベヤ装置）、家庭用電子機器など、広範な産業にわたる物体として具現化することができる。ハードウェア１１４を構成する機械は、その機械が規定のジョブを実行できるようにする規定の一群の能力（またはスキル）を有することができる。規定のジョブを実行した結果、製品１１６を構成する製品が得られ、または機械によっては、完成品１１６が得られる。

規定の産業プロセスは、ハードウェア１１４内部の個々の機械によって実施される規定のオペレーション（またはステップ）Ｓ_１、Ｓ_２・・・Ｓ_Ｍ（ただしＭは自然数）から成るシーケンスを含む。規定のオペレーションＳ_Ｋ（Ｋ＝１、２・・・Ｍ）から成るシーケンスの各々は、別のオペレーションσ_１、σ_２・・・σ_ｍ（ただしｍはＭよりも小さい自然数）を含むことができる。産業プロセスの実行（または実施を）自動化することができる。この目的で、産業用機器１１０の動作状態を表す、または他の手法で表現するデータを収集するために、一群のセンサデバイスをハードウェア１１４に組み込む、または他の手法で結合することができる。一部の実施形態によれば、これら一群のセンサデバイスを同種のものとすることができ、同じタイプの複数のセンサデバイスを含む（たとえば圧力計または温度計）。別の実施形態によれば、一群のセンサデバイスを異種のものとすることができ、この場合、一群のセンサデバイスの第１の部分集合は第１のタイプのセンサデバイスに対応し、一群のセンサデバイスの第２の部分集合は第２のタイプのセンサデバイスに対応する。たとえば、かかる一群のセンサデバイスは、１つまたは複数の圧力計および１つまたは複数の温度計を含むことができる。図１に示されているように、一群のセンサデバイスは、センサデバイス１１８_１、センサデバイス１１８_２・・・センサデバイスＤ－１ １１８_Ｄ－１、およびセンサデバイスＤ １１８_Ｄを含む。ここでＤは、１よりも大きい自然数である。個々のセンサとハードウェア１１４とを結ぶ双方向矢印は一般に、センサデバイスがハードウェア１１４に組み込まれること、またはセンサデバイスがハードウェア１１４に結合されること、を描写している。

さらに、産業用機器１１０によって具現化可能な産業プロセスを自動化するために、プロセス制御システム１２０を産業用機器１１０に機能的に結合（たとえば通信により結合、電気的に結合、電磁的に結合、および／または電気機械的に結合）することができる。通信アーキテクチャ１２４は、プロセス制御システム１２０と産業用機器１１０との間において、情報（データ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。通信アーキテクチャ１２４を複数のタイプのネットワーク要素として具現化することができ、または通信アーキテクチャ１２４は複数のタイプのネットワーク要素を含むことができ、これには基地局、ルータデバイス、スイッチデバイス、サーバデバイス、アグリゲータデバイス、バスアーキテクチャ、これらの組み合わせなどが含まれる。バスアーキテクチャのうちの１つまたは複数は、産業用バスアーキテクチャを含むことができ、たとえばイーサネットベースの産業用バス、コントローラエリアネットワーク（ＣＡＮ）バス、モードバス、他のタイプのフィールドバスアーキテクチャなど、を含むことができる。

プロセス制御システム１２０は、産業用機器１１０によって実施可能な産業プロセスを自動化するための制御ロジックを具現化することができる。一部の実施形態によれば、プロセス制御システム１２０は、産業用機器への物理的アクセス、産業用機器１１０を動作させる規定の命令シーケンスの具現化、これらの組み合わせなど、を指示する別のタイプのルールを適用することもできる。

この目的で、プロセス制御システム１２０は、センサデバイス１１８_１・・・１１８_Ｄからの観測データの収集または他の手法による受信を、リアルタイムで動作させることができる。プロセス制御システム１２０は、一部の事例では観測データを用いて、制御ロジックおよび／または他の制御アルゴリズム（またはプロセス）を具現化することができる。具現化されたロジックおよび／またはアルゴリズムに少なくとも基づき、プロセス制御システム１２０は実行命令および／または目標値を、アクチュエータデバイス（図示せず）に、またはプロセス制御システム１２０を構成する他のタイプのコントローラデバイス（図示せず）に、送信することができる。プロセス制御システム１２０は、１つまたは複数のヒューマンマシンインタフェース（ＨＭＩ、図示せず）を含むこともでき、これによって（視覚的または聴覚的に）リアルタイムの状態またはほぼリアルタイムの状態を、オペレータに呈示することができる。ＨＭＩは、オペレータから命令を受け取ることもできる。一部の実施形態によれば、プロセス制御システム１２０を、分散型制御システム（ＤＣＳ）または、および監視制御およびデータ取得（ＳＣＡＤＡ）システムとして具現化することができ、あるいはプロセス制御システム１２０は、分散型制御システム（ＤＣＳ）または、および監視制御およびデータ取得（ＳＣＡＤＡ）システムを含むことができる。

産業用機器１１０は、その産業用機器１１０が属する産業のタイプに少なくとも部分的に基づき、（アーキテクチャとしてまたは他の点で）規定の複雑さを有することができる。ある産業に関して産業用機器１１０の複雑さを、その産業用機器１１０が具現化できる産業プロセスのタイプに少なくとも部分的に基づくものとすることもできる。一部の実施形態によれば、産業用機器１１０を製造産業に特有のものとすることができる。別の実施形態によれば、産業用機器１１０を自動車産業に特有のものとすることができる。ただし本開示はこの点に限定されるものではなく、本開示の原理および実施にあたっての要素を、自動化可能な産業プロセスを具現化するどのような産業用機器にも適用することができる。

図示されている動作環境１００は、カメラ１ １３０_１、カメラ２ １３０_２・・・カメラＮ－１ １３０_Ｎ－１およびカメラＮ １３０_Ｎを含む一群のカメラを含む。既述のように、本開示は、定置カメラに限定されるものではなく、これに加え、または別の選択肢として、他のイメージングデバイス（たとえば赤外線センサデバイス、光による検出と測距（ＬＩＤＡＲ）デバイスなど）、イメージングデバイスを装備したモバイル無人ロボット（たとえばドローン）、および／または周囲情報を収集する他のタイプのモニタリングデバイス（たとえばマイクロフォン、聴覚デバイスおよび／またはその他の知覚デバイス）を、動作環境１００に含めることができる。１つの実施形態によれば、動作環境１００は、製造プロセス実行中にイメージングデータおよび／またはオーディオデータを生成する目的で、産業用機器１１０を収容する施設を通過可能なイメージングセンサおよび／またはマイクロフォンが装着されたモバイル無人ロボット（図１には図示せず）を含むことができる。かかるロボットは自律的に移動可能であり、またはプロセス制御システム１２０によって制御可能である。たとえばプロセス制御システム１２０を、モバイル無人ロボットの運動を指示するために、このロボットとワイヤレスで機能的に結合することができる。プロセス制御システム１２０は、かかる運動を指示するために、プロセスロジック（たとえば製造プロセスプラン）を使用することができ、または他の手法で少なくともこのロジックに依拠することができる。イメージングデータおよび／またはオーディオデータを供給するために、モバイル無人ロボットをトラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０にワイヤレスで結合することもできる。

一部の実施形態によれば、一群のカメラは、産業用機器１１０によって実施される産業プロセスの実行の少なくとも一部分を表すイメージングデータを生成することができる。この目的で、一群のカメラにおける各々のカメラは、プラント、工場、倉庫、または産業用機器１１０を収容する他の施設のフットプリント内において、規定の場所に位置決めされている。たとえば、カメラ１３０_１・・・１３０_Ｎの各々を、ハードウェア１１４の機械が配備された組み立てライン内の場所に位置決めさせることができる。たとえば一群のカメラを、組み立てポイント付近に、または組み立てポイントに配備することができ、この場合、各組み立てポイントにおいて、１つの構成組み立て品（または中間組み立て品）となるよう複数の部品を組み立てることができる。具体的には１台のカメラを、組み立てポイントの入口領域付近に、または組み立てポイントの出口領域付近に位置決めさせることができ、一群のカメラにおける１つのカメラの場所を、所定の組み立てポイントの前方または後方とすることができる。

さらに、または他の実施形態によれば、産業用機器１１０によって実施される産業プロセスの実行の少なくとも一部分を表すオーディオセグメントを生成する目的で、カメラ１３０_１・・・１３０_Ｎと組み合わせて、オーディオセンシングデバイス（マイクロフォンなど、図１には図示せず）を配備することができる。かかるオーディオセグメントのことを、一部の事例では、オーディオシグネーチャと称することもできる。オーディセンシングデバイスを、プラント、工場、倉庫、または産業用機器１１０を収容する他の施設のフットプリント内において、個々の規定の場所に配備することができる。オーディオセンシングデバイスの少なくとも一部（または一部の実施形態では各々１つ）を、カメラ１３０_１・・・１３０_Ｎを含む一群のカメラと共に配置することができる。

一群のカメラは、ハードウェア１１４を含む組み立てラインを部品が通過するときに、バッチ（たとえば材料１１２）からの部品の一部またはすべてを記録することができる。したがってカメラの一部は、組み立てポイントへの部品（および一部の事例では一部の構成組み立て品）の投入を記録することができる。処理された産出品が組み立てポイントから出るときに、さらに別のカメラが構成組み立て品の産出を記録することができる。図２には、本開示の態様による、例示的な製造プロセスプランの実行についてのビデオセグメントの記録に関する概略図２００が示されている。既述のように、イメージングデータ、オーディオデータ、および／または製造プロセスプランの実行を表す他のタイプのデータを生成する目的で、他のモニタリングデバイス（たとえば知覚デバイスが装着されたモバイル無人ロボット、マイクロフォン、聴覚デバイス、またはこれらの組み合わせなど）を、概略図２００に含めることできる。かかる種々のタイプのデータの組み合わせを、モニタリング情報と称することができる。製造プロセスプランは、当初の材料１１２から完成品１１６を形成する手法を制定する規定の手順およびルールを含む。より具体的には、カメラ２２０_１を、製造プロセスの第１のステップＳ１を実行する第１の機械（または第１の機械を含む第１のステーションＳ１）付近に位置決めさせることができる。カメラ２２０_１は、部品１ ２１０_１および部品２ ２１０_２が第１の機械に入るときに、それらの部品のイメージングデータ（たとえばデジタルイメージフレームコレクション）を生成することができる。カメラ２２０_２も、第１の機械付近に位置決めさせることができる。部品１ ２１０_１および部品２ ２１０_２から第１の機械により形成される構成組み立て品１ ２３０_１を表すイメージングデータを生成するために、カメラ２２０_２を位置決めさせることができる。カメラ２２０_２は、第２の機械（または第２の機械を含む第２のステーションＳ２）に向かう組み立て品１ ２３０_１の通過を記録することができる。

カメラ２２０_３を第２の機械付近に位置決めさせることができ、このカメラは、部品３ ２１０_３および部品４ ２１０_４が第２の機械に入るときに、それらの部品のイメージングデータを生成することができる。さらに別のカメラ２２０_４を第２の機械付近に位置決めさせることができ、このカメラは、部品３ ２１０_３および部品４ ２１０_４から第２の機械により形成される構成組み立て品２ ２３０_２のイメージングデータを生成することができる。カメラ２２０_４は、製造プロセスの自動化された実行が継続していくときに、さらに別の機械に向かう組み立て品２ ２３０_２の通過を記録することができる。

構成組み立て品Ｍ－１ ２３０_Ｍ－１、部品２１０_Ｑ－１および部品Ｑ ２１０_Ｑを受け取る機械（またはこの機械を含むステーションＳＭ）付近に、カメラ２２０_５を位置決めさせることができる。かかる機械は、結果として完成品２４０を生じさせるジョブを実行することができる。この機械の出口付近に位置決めされたカメラ２２０_６は、完成品２４０のイメージングデータを生成することができる。

より具体的な例示として、図３には、単純化された自動車組み立てラインの概略図が示されており、ここでは自動車を組み立てるためのプロセスの２つの段階が実行される。プロセスのかかる段階の実行を同期して記録するために、カメラ３１０_１、３１０_２、３１０_３、３１０_４および３１０_５を、選択された場所に位置決めさせることができる。一部の実施形態によれば、かかるカメラのうちの１つまたは複数に加えて、またはその代替として、自動車組み立て中にイメージングデータおよび／またはオーディオデータを生成する目的で、カメラおよび／またはマイクロフォンが装着されたモバイル無人ロボット３１２が、組み立てラインの少なくとも一部分を通過することができる（このことを一方向矢印の線によって表す）。かかるロボットは自律的に移動可能であり、またはプロセス制御システム（プロセス制御システム１２０など）によって制御可能である。他の選択された場所に、マイクロフォン３１５_１、３１５_２、３１５_３および３１５_４を位置決めさせることもでき、または一部の実施形態によれば、かかるマイクロフォンを個々のカメラと共に配置することができる。かかるカメラは、自動車を組み立てる製造プロセスにおける様々なオペレーションに対応するイメージングデータを生成する。マイクロフォンは、かかるオペレーションの少なくとも一部分に対応するオーディオデータを生成する。より具体的には、このプロセスの第１の段階は、フロントホイールの組み立てに対応する。かかる段階を、ステーション３０５_１において具現化することができる。ステーション３０５_１に第１の組み立て品３２０が入るのを記録するために、ステーション３０５_１付近の第１の場所に、カメラ３１０_１を位置決めさせることができる。ステーション３０５_１に第１の部品３２５（たとえばホイール）が入るのを記録するために、ステーション３０５_１付近に、カメラ３１０_４を配置することもできる。このプロセス実行中、ホイール３３０を、第１の組み立て品３２０における軸組み立て品（図示せず）に取り付けることができる。第２の組み立て品３４０は、ステーション３０５_１を出ることができる。したがってステーション３０５_１付近に配置されたカメラ３１０_２は、ステーション３０５_１からの産出を記録することができる。

プロセスの第２の段階は、スポイラ組み立て品の組み立てである。ステーション３０５_２（またはその中の１つまたは複数の機械）によって、第２の段階を具現化することができる。カメラ３１０_２を、第２のステーション３０５_２付近に位置するものとすることもでき、このカメラは、ステーション３０５_２に第２の組み立て品３４０が入るのを記録することができる。カメラ３１０_５を、ステーション３０５_２付近に配置させることもでき、このカメラは、かかるステーションに第２の部品３４５（スポイラ組み立て品）が入るのを記録することができる。ステーション３０５_２による第２の段階の実行によって、第３の組み立て品３６０（これを完成した自動車とすることができる）を生み出すことができる。カメラ３１０_３は、ステーション３０５_２からの産出を記録することができる。

さらに図１を参照すると、産業用機器１１０、通信アーキテクチャ１２４、プロセス制御システム１２０、およびカメラ１３０_１・・・１３０_Ｎ（および一部の実施形態によれば、さらに別のイメージングセンサデバイス）によって、物理的プロセス領域が構成され、この領域において産業プロセスが具現化される。図１に示されているように、動作環境１００には、コンピュータにより実施される環境を含むデジタルレプリカ領域も含まれており、物理的プロセス領域における産業プロセス（たとえば１つの製造サイクル全体）を、この環境にマッピングすることができる。デジタルレプリカ領域は、個別にまたは組み合わせにより、物理的産業プロセスのデジタルレプリカの具現化を可能にする多数のモデリング、計算知能および人工知能（ＡＩ）のテクノロジーを含み、それらを使用する。かかるデジタルレプリカは、物理的産業プロセスのダイナミックなシミュレーションモデルを具現化または構成する。

ハイパフォーマンスのコンピューティングによって、デジタルレプリカの実行を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。この目的でデジタルレプリカ領域は、プロセス制御システム１２０によって自動化可能かつ少なくとも部分的に産業用機器１１０によって具現化可能な産業プロセスのモデルを受け取ることができる、コンピューティングシステムを含むことができる。したがってコンピューティングシステムは、物理的プロセス領域における産業プロセスの規定の態様をシミュレート可能にすることのできるデータ、メタデータ、および／またはコード命令（これらによってライブラリおよび／または他のタイプのソフトウェアコンポーネントを構成可能である）を受け取ることができる。コンピューティングシステムは、デジタルレプリカを実行することができる。

かかるデジタルレプリカを「デジタルツイン」と称することができ、このデジタルレプリカは、物理的プロセスのダイナミックなシミュレーションを具現化または構成する。一部の実施形態によれば、デジタルレプリカは、物理的プロセスの物理的特性、物理的プロセスを制御するロジック、および物理的プロセスのシミュレーション、のうちの少なくとも一部を統合している。デジタルレプリカは、機械学習ベースの方法を用いるデータ駆動型アプローチを使用する、または他の手法で活用することができる。これに加え、または一部の実施形態によれば、デジタルレプリカは、産業プロセスの基礎を成す物理的現象およびかかるプロセスのルールに基づくモデル駆動型アプローチを使用する、または他の手法で活用することができる。したがって一部の事例によれば、物理的産業プロセスのモデルを組み込むことによって、デジタルレプリカをその物理的対応物とほぼリアルタイムで同期させることができる。デジタルレプリカは、プロセスのある状態が対応する物理的システムにおいて達成される前に、その状態のシミュレーションおよび評価も可能にする、または他の手法で促進する。デジタルツインによる物理的プロセスのリアルタイム表現をより正確にする目的で、デジタルツインは、複数のソースに基づきほぼ連続的に学習して自身をアップデートすることができる。

図示されているように、デジタルレプリカ領域は、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０を含み、このエンジンによって、本開示の態様によるトラッキングおよびトレーサビリティプロセスの具現化を可能にすることができる。この目的で１つの態様によれば、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、個々のカメラたとえばカメラ１３０_１・・・１３０_Ｎから、ビデオセグメントコレクションを受け取ることができる。既述のようにビデオセグメントは、材料１１２からの完成品１１６の形成を可能にする産業プロセスの実行を記録する。一部の実施形態によれば、図４Ａに図示されたブロック図４００に示されているように、トラッキングおよびトレーサビリティエンジンは、インジェストモジュール４１０を含むことができ、このモジュールは、カメラにより生成されたビデオセグメントを表すイメージング情報を受け取ることができる。たとえばカメラ１３０_１・・・１３０_Ｎの各々について、インジェストモジュール４１０は、個々のカメラにより生成されたデジタルフレームを表す第１の情報を受け取ることができる。かかる情報はたとえば、タイムスタンプ情報および／またはデジタルフレームを特徴づけた他のタイプのメタデータ（たとえばカメラ場所）を含むことができる。

図４Ａの実施形態にやはり示されているように、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は同期モジュール４２０を含むこともでき、このモジュールは、インジェストモジュール４１０が受け取ったイメージング情報を統合することができる。したがって１つの態様によれば、同期モジュール４２０は、産業用機器１１０によって実行される製造プロセスプランの開始時点に対し相対的に、ビデオセグメントコレクションを同期させることができる。これに加え１つの同期の態様によれば、同期モジュール４２０はイメージング情報を処理して、製造プロセスプランの実行についての、すなわち当初の部品から完成品を形成する手法を制定する規定の手順およびルールの実行についての単一のビデオレコードとなるよう、受け取ったビデオセグメントを順序正しくまとめることもできる。

さらに図１を参照すると、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は（受け取って同期された）ビデオセグメントを、１つまたは複数のメモリデバイス１４２において、（一般にビデオセグメント１４４と呼ばれる）１つまたは複数のデータ構造１４４内に保持することができる。これに加え、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、１つまたは複数の製品のプロセスリストを、１つまたは複数のメモリデバイス１４６において（一般にビル・オブ・プロセス１４８と呼ばれる）１つまたは複数のデータ構造１４８内に保持することができる。ある製品のビル・オブ・プロセス（ＢＯＰ）は、たとえば材料１１２から製品１１６を形成するための製造プロセスプランを含むことができる。トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、同期されたビデオセグメントを製造プロセスプランと関連させて解析することができる。このようにして、完成品１１６となるように組み立てられるすべての部品（または一部の実施形態によれば少なくとも一部の部品）に関連する時空間情報を取得することができる。さらに本明細書で開示されているように、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、人工推論を実施することもできる。一部の実施形態によれば、製造プロセスプランの実行を特徴づけるアサーションを生成する目的で、人工推論は、ビデオセグメントの解析に由来する意味論的知覚情報と、製造プロセスの予備知識（たとえばルール）とを使用する。

意味論的知覚情報および推論に少なくとも基づき、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、完成品１１６に関するデジタルトレースレコード１５０を生成することができる。完成品１１６のためのすべての部品（または一部の実施形態によれば少なくとも一部の部品）を正確にトラッキングおよびトレーシングするために、デジタルトレースレコード１５０を再構築することができる。デジタルトレースレコード１５０の生成に含まれているトラッキングおよびトレーサビリティのインテリジェンスのいずれも、従来のコストがかかり柔軟性のない、物理的タグ（たとえばＲＦＩＤタグ）および／またはバーコードソリューションの導入および管理に依拠していない。実際、デジタルトレースレコード１５０は、低コストのカメラと、完成品１１６を形成するための製造プロセスのデジタルツインの一部分とすることができるトラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０とを、活用することができる。このようにしてデジタルレコード１５０を、デジタルレプリカ領域における多数の現存するＭＥＳ／ＰＬＭトラッキングおよびトレーシングアプリケーションにポーティングすることができ、それらにおいて使用することができる。

完成品１１６において異常なコンディションが識別された状況において、デジタルトレースレコード１５０によって、根本原因解析を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。たとえば、デジタルトレースレコード１５０の解析によって、製造プロセスの実行におけるエラーポイントの識別を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。これに加え、または一部の事例によれば、デジタルトレースレコード１５０の解析によって、完成品１１６の欠陥を引き起こした不適切な手順および／または制御ロジックの識別を可能にすることができる。したがって一部の態様によれば、欠陥を見つけてトレーシングすることができ、オペレータインタフェース（ＳＣＡＤＡ、ＨＭＩ）を介して情報を視覚化することができ、かつ／または既存の規則に対する製造プロセス全体の準拠を保証することができる。

より具体的には、一部の実施形態によれば、図４Ａに示されているように、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、同期されたビデオセグメントコレクションを製造プロセスプランと関連させて解析可能な解析モジュール４３０を含むことができる。これに加えて、または一部の実施形態によれば、解析モジュール４３０は、オーディオセグメントコレクションを製造プロセスプランと関連させて解析することができる。たとえば解析コンポーネント４３０は、意味論的知覚解析を実施することができる。したがって解析コンポーネント４３０は、特定の時点で、またはタイムインターバル全体にわたって、規定の場所における規定の物体の存在にする観測に対応するステートメントまたは他のタイプの結論を生成することができる。たとえばかかる観測は確率的なものであり、１つまたは複数のビデオフレームにおける個々の物体を表す第１の特徴と、１つまたは複数のビデオフレームに関連づけられた場所を表す第２の特徴とに対応する。１つの例によれば、かかる場所を、１つまたは複数のビデオフレームを生成したカメラまたはイメージングセンサの場所とすることができる。別の例によれば、かかる場所を、１つまたは複数のビデオフレームのうちの少なくとも１つから収集された場所に対応させることができる。さらに別の例によれば、上述の場所を、マイクロフォンの場所に、または製造プロセスプラン実行中にオーディオセグメントを生成する別のタイプの周辺オーディオセンシングデバイスの場所に、対応させることができる。

したがって一部の実施形態によれば、解析モジュール４３０は、マシンビジョンモジュール（図示せず）のような知覚モジュール４３２を含むことができ、このモジュールは、機械学習技術と結合された１つまたは複数のマシンビジョン技術を、同期されたビデオセグメントのビデオフレームに適用して、ビデオフレームのための一群の観測を生成することができる。本開示は、マシンビジョン技術を用いたイメージ処理および特徴認識に限定されるものではない。知覚モジュール４３２は、一部の実施形態によれば別の技術を適用して、人間の発声または機械に由来するサウンドのような規定のサウンドまたはサウンドシーケンスを識別することができる。解析モジュール４３０は、産業用機器１１０により実施可能な製造プロセスプランに対応するデジタルツインのデータ駆動型モデルに依拠させることのできる、多数の機械学習技術を適用することができる。知覚モジュール４３２はたとえば、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０における１つまたは複数のメモリデバイス内の１つまたは複数のデータ構造４４０（一般的にはプロセスロジック４４０と称する）に保持された情報を使用する、または他の手法で活用することができる。かかる情報の少なくとも一部分は、産業用機器１１０により実行可能な製造プロセスを表す、または他の手法で表現することができる。これに加えて、一部の実施形態によれば、かかる機械学習技術をプロセスロジック４４０内に保持することもできる。

産業プロセスの履歴入力データ、履歴出力データ、状態情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）、これらの組み合わせなどを使用することにより、または他の手法で活用することにより、デジタルツインのデータ駆動型モデルを生成して、目的関数に関して規定の最適化問題を解決する規定のモデル（たとえば回帰モデル、畳み込みネットワーク、敵対的生成ネットワークなど）の適切なパラメータの集合を決定することができる。たとえばデータ駆動型モデルは、ディープ畳み込みニューラルネットワークに基づく機械学習モデルとして具現化可能であり、またはこのようなモデルを含むことができる。このため解析モジュール４３０は、１つのビデオフレーム内での物体検出のために、ディープ畳み込みニューラルネットワークを使用する、または他の手法で活用することができる。かくして、（たとえばマシンビジョンモジュールを介して）解析モジュール４３０により生成された観測を、確率的なものとすることができる。たとえば規定の場所においてマシンビジョンモジュールは、８５％の尤度で観測を「知覚する」。

これに加えて、または一部の実施形態によれば、解析モジュール４３０は、観測における矛盾を解明する推測を生成可能な確率的グラフィカルモデル（ＰＧＭ）推論モジュールを適用することによって、相容れない観測を明確にすることができる。同様に、隠蔽が原因となって一連のビデオフレームにわたって観測が首尾一貫しなくなる状況において、ＰＧＭ推論モジュールは、隠蔽された物体または他のタイプの不足情報に関する推測を生成することができる。

規定の時間（または期間）および規定の場所における観測に対応するステートメントを生成する目的で、解析モジュール４３０は、完成品１１６を形成するための製造プロセスプランの具現化に関する実際のタイムライン、および／または場所情報を使用することができる。ステートメントの基礎となる観測の確率的特性ゆえに、ステートメントも確率的である。その結果として特に、解析モジュール４３０は、意味論的データのストリームを生成することができ、つまり特定の時点または期間での規定の場所における規定の物体の存在に関する観測に対応する規定のステートメントの時系列を生成することができる。

既述のように、図１に示された動作環境１００におけるハードウェア１１４を、たとえば工場のフロア全体に分散させることができる。意味論的知覚解析において、工場のフロアの状態を以下のような黒板とみなすことができる。すなわちこの黒板は、最近の過去から現在までを含むタイムインターバルにわたり、または規定のタイムインターバル（たとえばハードウェア１１４に含まれる規定の機械における規定のジョブの完了のための処理時間）にわたり真である、基本の物体に関するダイナミックなステートメントまたは結論を含む。

さらに既述のように、製造プロセスプラン（または製造プロセス）は、物体処理のダイナミクスを規定するオペレーションおよびルールを含む。かかるプランは、物体処理（変換、組み立てなど）に対するロジックを表現するプロセスモデルから知識を生成するために、解析コンポーネント４３０の基礎を構成することができる。より単純には、工場自動化システム（たとえば産業用機器１１０およびプロセス制御システム１２０）の意味論を、規定の状態および状態間の遷移についての状態マシンとみなすことができる。かかる状態を、たとえば着目対象の確率変数の観点で規定することができる。

同期されたビデオセグメントと製造プロセスプランとの共同解析を適用することによって解析モジュール４３０が生成する知識を、信号時相論理（ＳＴＬ）として表現することができる。本明細書で開示されているように、ＳＴＬは、製造プロセスの実行中、離散的な時間ステップにわたって産業用機器１１０の挙動を指定するために用いられる数学的記述言語を提供する。１つの態様によれば、ＳＬＴによって、種々の状態遷移を含む経路の集合を記述する式を指定することができる。たとえばＳＴＬを使用して、最終的には真になり得る条件、または指定された状態に到達するまで持続する条件を指定することができる。一部の態様によれば、ＳＴＬは、時間が設定された組み立てシステムの要求を充足するパターンに関する指定および推論を可能にする、または他の手法で促進する。信号時相論理に関する知識を表現することを、知識を生成する手法（たとえば自動生成または半自動生成）にかかわらず達成することができる。ＳＴＬ形式の要素を、たとえばプロセスロジック４４０に保持することができる。ただし本開示はこの点に限定されるものではなく、一部の実施形態によれば、ＳＴＬ形式の要素を、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０に組み込まれた、または機能的にこれと結合された、１つまたは複数のメモリデバイスにおける１つまたは複数の他のデータ構造内に保持することができる。

したがって解析モジュール４３０は、時相論理モジュール４３４を含むことができ、このモジュールは、少なくとも信号時相論理（ＳＴＬ）を用いて、演繹的推論を意味論的ステートメントと知識の双方に適用することにより、トラッキングを具現化することができる。より具体的には、一部の実施形態によれば、時相論理モジュール４３４は、少なくとも確率的ＳＴＬを用いて推論を実施することができる。確率によって、あるイベントが発生する時間の尤度がもたらされ（たとえば確率はかかる時間に帰する）、さらに論理的アサーション（または規定の論理的アサーション）の確実性がもたらされる。一部の状況によれば、ＳＴＬは、離散的なイベントの順序およびタイミングに関する推論を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。たとえば、ジョブｋにおいて「部品１」と「部品２」とが機械１（Ｍ１）によって時間Ｔのインターバルにわたりいっしょに組み立てられ、それによってコンポーネント「組み立て品１」を示す産出イベントが規定される。組み立て品１は、Ｍ１のコンベヤベルト「産出口１」において識別されることになる。この目的でたとえば、時相論理モジュール４３４は、プロセスロジック４４０に保持されている情報を使用する、または他の手法で活用することができる。

１つの態様によれば、信号時相論理の形式は、消費されたすべての部品（または消費された部品の少なくとも一部）および新たに生成された組み立て品（または構成製品）をトラッキングするために使用可能な情報を推測する目的で、あるモデルが要求された属性を充足しているか否かを、自動的に評価することができる。トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、観測（たとえばセンサデータ、ビデオセグメントなど）が初期状態から出発して蓄積されたときに、かかる評価を実施することができる。

さらに本開示による確率的ＳＴＬは、宣言的知識表現形式を具現化または構成する。具体的には、宣言的知識は、述部におけるブール演算および時相演算から成るＳＴＬ式を含むことができる。ＳＴＬの整形式Φの構文は以下のとおりである。
Φ ::=ψ| ┐ ψ | Φ ∧ ψ | Φ ∨ ψ | G_[a,b] ψ | Φ U[_a,b] ψ | F[_a,b] ψ
(1)
ただし┐、∧、∨は、否定、連言および選言にそれぞれ対応する論理演算子であり、ΦおよびψはＳＴＬの式、Ｇはglobally演算子（引数のある式は「常に」タイムインターバル[a,b]で持続する）を表し、Ｆはeventually演算子（引数のある式は「最終的に」タイムインターバル[a,b]で持続する）を表し、さらにＵはuntil演算子（先頭部分の式は、引数のある式が充足されるまで、タイムインターバル[a,b]で持続する）を表す。たとえば、ζ |=G_[a,b] ψによって、ψが信号ζのタイムインターバルt∈[a,b]内で持続しなければならないことを表す信号ζが指定される。最上位レベルの整形式ζは、ｔの前の有限の期間にわたる経時的な観測が式の充足をもたらす場合に、かつその場合に限り、時点t (ζ (t) =1)において充足される。

アトミックな観測「属性の時間に関する後継が持続する」、「機械／部品の条件は属性が真になるまで真である」、その他の式の選言および否定などといった式から、結果として、仕様または要求される属性のトラッキングを表現可能な整形された抽象化が得られる。たとえば、それらのコンポーネント部品を表す信号が、組み立て機械の投入口において多少のインターバル[a,b]で得られるならば、部品の組み立ての結果もインターバル[a+c,b+c]にわたり高い尤度で得られる。

よって、ＳＴＬは、時相ステートメントを表現する時相式の形態でモデルの機能的属性を指定するための形式言語、および時間に関する推論のための演繹的システムを提供することができる。これに加え、ＳＴＬは、ハードウェア１１４（たとえば組み立て機械）のオペレーションから抽出された数学的構造を指定することができる。さらにこれに加え、または一部の実施形態によれば、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、産業用機器１１０の状態を探測する産出口センサ（たとえばセンサ１１８_１・・・１１８_Ｄ）における不確実性を排除するために、確率的ＳＴＬを活用することができる。たとえば一部の実施形態によれば、解析モジュール４３０は、産業用機器１１０を経時的に監視するために、ＰＧＭの確率的表現要素を用いて、述部の評価を具現化することができる。確率的ＳＴＬのアサーションは、最終的な結論の尤度を組み合わせることのできるグラフィカルモデルに対する入力の根拠を表す。

さらに、または一部の実施形態によれば、時相論理モジュールは、完成品１１６の製造中の潜在的な誤りステップを発見するために、目標駆動型推論を適用することができる。演繹的推論または目標駆動型推論のうちのいずれか一方は、完成品１１６を形成するための製造プロセスプランの製造ラインにおいてプラニングされた手順を追従することができ、これによってトラッキングおよびトレーシングのために使用可能な明示的で付加的なステートメントまたは結論（両方とも事実と称する）が生成される。

トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０によって具現化される演繹的推論および／または目標駆動型推論は、トラッキング情報が時間と共に漸次的に変化すること、トラッキング情報の一部分が欠けている（たとえば隠蔽されている）可能性があり、または他の理由で不確実かまたは不正確な可能性があること、を考慮することができる。

既述のように、場所情報を、一群のカメラ（たとえばカメラ１ １３０_１・・・カメラＮ １３０_Ｎ）および／または他のタイプのイメージングセンサから受け取ったイメージング情報に組み組む、または他の手法でこの情報に関連づけることができる。したがって解析モジュール４３０は、トポロジおよびユークリッド幾何学のモデルに基づき、空間的知識表現を使用して、プラントのフロアまたはハードウェア１１４の他のタイプのフットプリント内における場所の定量的表現を生成することができる。これに加え、または別の実施形態によれば、空間的知識表現を、規定のポジションで適用可能な直証的な象徴的表現に基づくものとすることができる。空間的場所および時間的ディメンションがコンテキストによって規定されている場合において、これは明示的に「ここ」および「いま」のことを指すことができる。

本明細書で開示されている、意味論的データの１つまたは複数のストリームの意味論的知覚解析を少なくとも部分的に用いて、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０は、（プロセスタイミング、期間、機械および部品の場所、製品が作られる場所などに関連する）時間的事実および空間的事実、イベントおよび依存性を、形式的に表現することができ、時間および空間にわたり首尾一貫した手法で、プロセスのダイナミクスおよび事実に基づく制約について推論を下すことができる。よって、図１を再び参照すると、デジタルレコードトレース１５０は、意味論的知覚に由来するステートメント、ならびに演繹的推論および／または目標駆動型推論に由来する他のステートメントを含むことができる。

図４Ｂには、本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの製品における部品のトラッキングおよびトレーサビリティのためのコンピューティングシステム４５０の一例が示されている。図示されているコンピューティングシステム４５０は、１つまたは複数のプロセッサ４６０と、１つまたは複数のメモリデバイス４７０（一般的にメモリ４７０と称する）とを含み、このメモリには、１つまたは複数のプロセッサ４６０のうち少なくとも１つのプロセッサによりアクセスして実行することのできる機械アクセス可能命令（たとえばコンピュータ可読命令および／またはコンピュータ実行可能命令）が含まれる。１つの例によれば、１つまたは複数のプロセッサ４６０は、１つのグラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、複数のＧＰＵ、１つの中央処理ユニット（ＣＰＵ）、複数のＣＰＵ、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、マイクロコントローラ、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、これらの組み合わせなどとして具現化可能であり、またはこれらを構成可能である。一部の実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ４６０を、単一のコンピューティング機器（たとえばブレードサーバ）内に配置することができる。別の実施形態によれば、１つまたは複数のプロセッサ４６０を、２つまたはそれよりも多くのコンピューティング機器にわたって分散させることができる。

１つまたは複数のプロセッサ４６０を、通信アーキテクチャ４６５を用いてメモリ４７０と機能的に結合することができる。通信アーキテクチャ４６５は、１つまたは複数のプロセッサ４６０の（局所化されたまたは分散された）固有の配置のために適している。したがって通信アーキテクチャ４６５は、アクセスポイントデバイス、ルータデバイス、スイッチデバイス、サーバデバイス、アグリゲータデバイス、バスアーキテクチャ、これらの組み合わせなどのうちの１つまたは複数を含むことができる。

コンピューティングシステム４５０において、メモリ４７０はトラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０を含む。かかる実施形態において、トラッキングおよびトレーサビリティエンジンは、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０を具現化または構成する機械アクセス可能命令（たとえばコンピュータ可読命令および／またはコンピュータ実行可能命令）を含む。これらの命令はメモリ４７０内で符号化されており、これらの命令をビルド（たとえばリンクおよびコンパイル）可能なコンポーネントとして配置することができ、コンピュータにより実行可能な形態で（図示されているように）メモリ４７０内に保持することができ、または１つまたは複数の他の機械アクセス可能非一時的記憶媒体内に保持することができる。よって、一部の実施形態によれば、これらの命令を、図４Ａに示したモジュールのようなモジュール（図４Ｂには図示せず）内に配置することができる。

コンピューティングシステム４５０において、トラッキングおよびトレーサビリティエンジン１４０を形成する機械アクセス可能命令を、１つまたは複数のプロセッサ４６０のうち少なくとも１つのプロセッサによって実行することができる。なお、ここで述べておくと、図示されていないけれども、コンピューティングシステム４５０は、他のタイプのコンピューティングリソース（たとえばＩ／Ｏインタフェースといった１つまたは複数のインタフェース、１つまたは複数のコントローラデバイス、電源など）を含むこともでき、これによってソフトウェアコンポーネント（たとえばエンジンおよびモジュール）の実行を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。この点に関してたとえば、メモリ４７０は、１つまたは複数のプログラミングインタフェース（アプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）など）、オペレーティングシステム、ファームウェアなどを含むこともできる。命令の実行によって、少なくとも１つのプロセッサが、ひいてはコンピューティングシステム４５０が、本開示の態様に従い製品の部品のトラッキングおよびトレーサビリティをもたらすようにすることができる。

本開示のトラッキングの態様の例示として、図５には、本開示の１つまたは複数の実施形態による、産業用機器１１０により具現化可能な製造プロセスの例示的なジョブＳが示されている。ジョブＳは、タイプＴ１の部品とタイプＴ２の部品とを結合してタイプＴ３という１つの部品にすることを含む。タイプＴ３の部品を、プラニングされた完成物体（たとえば物体１１６）の構成部分とすることができる。本明細書で開示されているように（たとえば図２参照）、このタイプのジョブを複数相互接続すれば、多種多様な製造プロセスを取り決めることができる。

例示的なジョブＳの場合、製造プロセスの製造ルールによって、予備知識が具現化または構成される。たとえばジョブＳに対応する第１の製造ルールは、タイプＴ１の部品とタイプＴ２の部品が機械Ｍへ供給され、範囲［ｔ_Ｍ１，ｔ_Ｍ２］内の規定の時間ｔ（時間単位の実数）の後、ジョブＳの結果としてタイプＴ３の産出部品が得られる、と記述することができる。

解析モジュール４３０は、（意味論的知覚解析に由来する）ロジックステートメントと規定の時間制約とを用いて、結論を生成することができる。解析モジュール４３０は、第１のカメラ５１０（または他のタイプのイメージングセンサデバイス）および第２のカメラ５２０（または他のタイプのイメージングセンサデバイス）により生成されたビデオセグメントから、ロジックステートメントを生成することができる。具体的には、マシンビジョンモジュール（図示せず）として具現化可能な、またはこれを含むことができる知覚モジュール４３２は、タイプＴ１の製品Ｐ１を表す第１の観測を、時点ｔ_１２に場所Ｌ１において確率ｐ_１（たとえば０．９）で生成することができ、タイプＴ２の製品Ｐ２を表す第２の観測を、時点ｔ_１２に場所Ｌ２において確率ｐ_２（たとえば１）で生成することができ、さらにタイプＴ３の製品Ｐ３を表す第３の観測を、時点ｔ_３に場所Ｌ３において確率ｐ_３（たとえば０．９）で生成することができる。時点ｔ_３は、以下の制約を充足することができる。すなわちｔ_Ｍ,１＜｜ｔ_３－ｔ_１２｜＜ｔ_Ｍ,２。なお、ここで述べておくと、第１の製造ルールはタイプを規定する一方、推測および推論のエンジンは、実際の部品に対するステートメントを形成する。

解析モジュール４３０は、人工推論モジュール４３６（図４参照）を含むことができ、このモジュールは、上述の第１の製造ルールを適用して結論を生成することができる。第１の製造ルールは部品のタイプを規定する一方、人工推論エンジンは、実際の部品に対する結論（またはロジックステートメント）を生成する。具体的には、人工推論モジュールは、以下のロジックを具現化することができる。すなわち、時点０において、タイプＴ１のＰ１およびタイプＴ２のＰ２が機械Ｍに入るのが観測され、時点ｔ（ｔは範囲［ｔ_Ｍ１１，ｔ_Ｍ１２］内）において、タイプＴ３のＰ３がＭの産出品として観測されたならば、人工推論モジュールは、Ｐ３はＰ１およびＰ２から形成されている、と１００％の確実性で判定することができる。

人工推論モジュールは、異常が存在している事例におけるロジックも具現化することができる。たとえば、Ｐ３が範囲［ｔ_Ｍ，１，ｔ_Ｍ，２］内の時間内に機械Ｍの産出品として観測されなかったならば、確率ｐ_３をタイプＴ３の部品Ｐ３に割り当てるための推定が生成される。一部の実施形態によれば、確率的ＳＴＬを用いてｐ_３が決定される。別の実施形態によれば、確率ｐ_３を履歴製造データから学習させることができる。別の例によれば、Ｐ１が機械Ｍの投入品として観測されず、その代わりに確率ｐ_１がＰ１の出現に帰するならば、推測を通して確率ｐ_１が確率ｐ_３に伝播される。確率ｐ_３に影響を及ぼすようにする目的で、たとえばＳＴＬ式は、正常な組み立て機械の確率を組み込むことができる。組み立て機械がそのオペレーションを開始させたときに制限時間だけ利用可能にされるＰ１およびＰ２に関する確実性も、確率ｐ_３に影響を及ぼす。確率の組み合わせは、連言に対する引数の最小値および選言に対する最大値を用いることができる。

一部の実施形態によれば、確率的ＳＴＬを用いてｐ_１が決定される。別の実施形態によれば、確率ｐ_１を履歴製造データから学習させることができる。したがって異常が存在しようがしまいが、解析コンポーネント４３０は人工推論モジュール４３６を介して、ジョブＳの結果として得られた部品Ｐ３が部品Ｐ１および部品Ｐ２から確率ｐ_３で形成されている、ということをアサートすることができる。

人工推論モジュールは、数多くの手法で動作可能である。たとえば一部の実施形態によれば、たとえばハイレベルの製造目標（たとえば自動車が時点１０、２０、３０などにおいて組み立てフロアの出口で組み立てられている）の充足を立証するために、推論エンジンを経時的に実質的に一定にアクティブにすることができる。この各々について、人工推論エンジンは、式「自動車はｔ＝１０で首尾よく組み立てられている」など（ｔ＝２０．．．）のような証明を成し遂げることができる。目標が立証できない事例において、個々のタイムインターバルにわたりアラームをトリガすることができ、問題、場所などを識別する目的で根本原因解析を実施するために、デジタルトレースレコード（たとえばデジタルトレースレコード１５０）を供給することができる（たとえば送信または利用可能にすることができる）。

別の例として別の実施形態によれば、人工推論モジュールを、通常のトラッキングおよびトレーシングプロセス全体において、異常の存在に応答してアクティベートすることができる。たとえば人工推論モジュール４３６を、意味論的知覚における不正確性に応答して（たとえばそれに応じてまたはその後で）アクティベートすることができ、またはトラックおよびトレースプロセスの通常のラベリングに関する情報が、隠蔽などに起因して生成されなかったことから、欠けているときなどに、アクティベートすることができる。

完成品１１６を形成するための製造プロセスプランにおける別のジョブとして、人工推論モジュールは、前述の記載で開示されたのと同様の手法で、かかるプランにおけるルールに基づき、別のアサーションを生成することができる。本明細書で開示されているように、製造プロセスプラン実行中の観測コレクション（または一連の意味論的データ）に関連づけられたアサーション（または推論）により、デジタルトレースレコードが形成される。

本明細書で述べられている様々な態様を考慮の上、図６、図７を参照すれば、本開示に従って具現化可能な方法の例をいっそう正しく理解することができる。説明を簡単にする目的で、例示された方法（および本明細書で開示されている他の技術）を、一連のオペレーションとして呈示して述べる。ただしここで述べておくと、例示された方法および本開示の他のいずれの技術も、オペレーションの順序によって限定されるものではない。一部のオペレーションを、本明細書で例示されて述べられているものとは異なる順序で生じさせてもよい。これに加え、または別の選択肢として、一部のオペレーションを、（例示されたまたはその他の）別のオペレーションと実質的に同時に実施することができる。さらに、例示された方法または技術を本開示に従って具現化するために、例示されたすべてのオペレーションが必要とされるわけでもない。さらに一部の実施形態によれば、本明細書で開示されている１つまたは複数の要素および／または技術的改善を成し遂げるために、例示された方法および／または本明細書で開示されている他の技術のうちの２つまたはそれよりも多くのものを、他のものと組み合わせて具現化することができる。

一部の実施形態によれば、例示された方法および／または本明細書で開示されている他の技術のうちの１つまたは複数を、状態機械図におけるように互いに相関する一連の状態またはイベントとして表現することができる。他の表現も可能である。たとえば１つまたは複数の相互作用図によって、それぞれ異なるエンティティが開示されている方法論のそれぞれ異なる部分を実施する状況において、例示された方法および／または本開示による技術を表現することができる。

さらに理解されたいのは、本明細書で開示されている例示的な方法を、（コンピュータプログラム製品のような）製品に保持する、または他の手法で記憶させることができる、ということであり、その目的は、実行のために、ひいては１つまたは複数のプロセッサによる具現化のために、またはメモリへの記憶のために、コンピュータへのかかる例示的な方法の移動および転送を可能にする、または他の手法で促進するためである。

本明細書および添付の図面を通して開示されている方法を製品に記憶させることが可能であり、その目的は、実行のために、ひいてはプロセッサによる具現化のために、またはメモリデバイスまたは他のタイプのコンピュータ可読記憶デバイスへの記憶のために、かかる方法論をコンピュータまたは他のタイプの情報処理機械または処理回路へ移動および転送しやすくするためである。１つの例によれば、例示された方法および／または本明細書で開示されている他の技術のうちの１つまたは複数を具現化するために、本明細書で開示されている方法または方法の組み合わせを実施する１つまたは複数のプロセッサを使用して、メモリデバイスまたは任意のコンピュータ可読記憶デバイスまたは機械可読記憶デバイスまたは非一時的記憶媒体に保持されたプログラミングコード命令を実行することができる。プログラミングコード命令は、１つまたは複数のプロセッサにより実行されると、例示された方法および／または本明細書で開示されている他の技術における様々なオペレーションを具現化または実行することができる。

かくしてプログラミングコード命令によれば、具体例として挙げられた方法および／または本明細書で開示されている他の技術を具現化するための、コンピュータ実行可能フレームワークまたは機械実行可能フレームワークが提供される。より具体的には、ただし他を排除するものではないが、フローチャート図の各ブロックおよび／またはフローチャート図におけるブロックの組み合わせを、プログラミングコード命令によって具現化することができる。

図６には、本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの完成品の部品をトラッキングおよびトレーシングするための例示的な方法６００のフローチャートの一例が示されている。例示的な方法６００を、全体的にまたは部分的に、１つまたは複数のプロセッサ、１つまたは複数のメモリデバイス、および／または別のタイプのコンピューティングリソースを有するコンピューティングシステムによって、具現化することができる。一部の実施形態によれば、コンピューティングシステムは、少なくともインジェストモジュール４１０、同期モジュール４２０、および解析モジュール４３０を具現化することができ、またはこれらを含むことができる。

ブロック６１０において、コンピューティングシステムは、完成した製品を形成するための製造プロセスの実行の個々の部分に関するビデオセグメントコレクションを表す情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）を受け取ることができる。本明細書で開示されているように、一部の実施形態によれば、ビデオセグメントの各々を、完成された製品が製造されるプラントまたは工場内の規定の場所に位置決めされたカメラによって、生成することができる。別の実施形態によれば、ビデオセグメントの少なくとも１つを、イメージングセンサデバイスが取り付けられたモバイル無人ロボットによって生成することができる。例示的な方法６００は、一部の実施形態によれば、製造プロセスの実行の一部分を表現する他のタイプのデータ（イメージングデータ、オーディオデータ、および／または聴覚データ）の１つまたは複数のストリームを含むことができる。ビデオセグメントコレクションおよび１つまたは複数の他のタイプのデータを表す情報を、まとめてモニタリング情報と称することができる。

ブロック６２０において、コンピューティングシステムは、製造プロセスの開始時点に対し相対的に、ビデオセグメントコレクションを同期させることができる。本明細書で開示されているように、ビデオセグメントコレクションを同期させることは、それらのセグメントを製造プロセスの実行に関する単一のビデオレコードに統合することを含むこともできる。他のデータストリームを利用可能な実施形態によれば、コンピューティングシステムは、かかるデータストリームの少なくとも一部分を同期させることもできる。製造プロセスの実行に関する別の単一のデータレコードを生じさせるために、それらのデータストリームを、別個に、またはビデオセグメントコレクションと組み合わせて、同期させることができる。

ブロック６３０において、コンピューティングシステムは、少なくとも製造プロセスを用いて、同期されたビデオセグメントコレクション（または一部の事例によれば単一のビデオレコード）を解析することができる。一部の実施形態によれば、コンピューティングシステムは、同期されたデータストリーム（たとえばイメージングデータ、オーディオデータおよび／または聴覚データ）を解析することもできる。ブロック６４０において、コンピューティングシステムは、少なくとも単一のビデオレコードおよび／または解析による結果を用いて、完成された製品のデジタルトレースレコードを生成することができる。コンピューティングシステムは、単一のデータレコードを用いて、完成された製品の第２のデジタルトレースレコードを生成することもできる。一部の実施形態によれば、コンピューティングシステムは、単一のデータレコードを単一のビデオレコードおよび／または解析結果に統合することによって、デジタルトレースレコードをより正確にすることができる。ブロック６５０において、コンピューティングシステムは、デジタルトレースレコードを保持することができる。

図７には、本開示の１つまたは複数の実施形態による、１つの完成品の部品をトラッキングおよびトレーシングするための例示的な方法７００のフローチャートが示されている。例示的な方法７００を、全体的にまたは部分的に、１つまたは複数のプロセッサ、１つまたは複数のメモリデバイス、および／または別のタイプのコンピューティングリソースを有するコンピューティングシステムによって、具現化することができる。一部の実施形態によれば、コンピューティングシステムは、少なくともインジェストモジュール４１０、同期モジュール４２０、および解析モジュール４３０を具現化することができ、またはこれらを含むことができる。

ブロック７１０において、コンピューティングシステムは、製造プロセスの１つのジョブへの個々の投入部品に関する一群の第１の観測を表す、第１のデータを受け取ることができる。ブロック７２０において、コンピューティングシステムは、ジョブからの産出組み立て品に関する一群の第２の観測を表す、第２のデータを受け取ることができる。第１および第２の群における観測の各々（または一部の実施形態によればそれのうち少なくとも１つ）は確率的であり、イメージングセンサデバイス（たとえばカメラ、赤外線光検出器デバイス、ＬＩＤＡＲセンサデバイスなど）および／または他のタイプのセンサデバイスに基づき生成可能である。

ブロック７３０において、コンピューティングシステムは、第１のデータおよび第２のデータにテストを適用することができる。このテストを、製造プロセスのルールとして、または製造プロセスに関連する他のタイプの予備知識として、具現化することができる。ブロック７４０において、コンピューティングシステムは、産出組み立て品が投入部品から規定の確率で形成されている、というアサーションを生成することができる。既述のように一部の実施形態によれば、規定の確率を少なくとも１つの確率的ＳＴＬに基づき決定することができる。

図８には、本開示の１つまたは複数の実施形態による、トラッキングおよびトレーサビリティに関連づけられた機能を具現化可能な動作環境の一例が示されている。具体例として挙げられた動作環境８００は単に例示的なものにすぎず、動作環境のアーキテクチャの使用または機能の範囲について、何らかの限定を示唆しようとするものではなく、または他の手法で伝えようとするものではない。これに加え、図８に示された具体例として挙げられた動作環境８００は、本開示の他の例示的な動作環境に示されたモジュールまたは他のタイプのコンポーネントのいずれか１つまたはそれらの組み合わせに関連して、何らかの依存性または要求を有するものと捉えられるべきではない。

よって、具体例として挙げられた動作環境８００またはその一部分は、前述の様々な動作環境およびシステムのうち他の１つを具現化することができ、またはそれを構成することができる。したがってコンピューティングデバイス８１０は、個別に、あるいは１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つとの組み合わせで、インジェストモジュール４１０、同期モジュール４２０、および解析モジュール４３０を具現化または構成することができる。

１つの例によれば、コンピューティングデバイス８１０を、モバイルタブレットコンピュータなどのようなポータブルパーソナルコンピュータまたはハンドヘルドコンピューティングデバイスとして、具現化することができる。別の例によれば、コンピューティングデバイス８１０を、ウェアラブルコンピューティングデバイスとして具現化することができる。コンピューティングデバイス８１０は、他のタイプのモバイルコンピューティングデバイスを具現化または構成することもできる。

計算環境８００は、本開示の様々な態様または要素の例示的な具現化を表現しており、これによれば、本明細書で開示されている態様によるトラッキングおよびトレーサビリティに関連して述べられているオペレーションの処理または実行を、コンピューティングデバイス８１０における１つまたは複数のソフトウェアコンポーネントの実行に応答して、実施することができる。かかる１つまたは複数のソフトウェアコンポーネントによって、コンピューティングデバイス８１０（または１つまたは複数のソフトウェアコンポーネントを含む他の任意のコンピューティングデバイス）は、他の機能的な目的もある中で、本明細書で述べられている態様によるトラッキングおよびトレーサビリティのための１つの特別な機械となる。

ソフトウェアコンポーネントを、１つまたは複数のコンピュータアクセス可能命令（たとえばコンピュータ可読命令および／またはコンピュータ実施可能命令）として具現することができ、またはソフトウェアコンポーネントはそのような命令を含むことができる。一部の実施形態によれば、既述のように、コンピュータアクセス可能命令の少なくとも一部分を実行して、例示的な方法（たとえば方法６００および方法７００）および／または本明細書で開示されているその他の技術のうちの１つまたは複数の少なくとも一部分を実施することができる。

たとえば、１つのかかる方法を具現化するため、コンピュータアクセス可能命令の少なくとも一部分を、コンピュータ可読非一時的記憶媒体に保持することができ、１つまたは複数のプロセッサ（たとえば１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの少なくとも１つ）によって実行することができる。ソフトウェアコンポーネントを具現化する、または他の手法で構成する、１つまたは複数のコンピュータアクセス可能命令を組み合わせて、たとえば１つまたは複数のプログラムモジュールを形成することができる。１つまたは複数のかかるプログラムモジュールを、コンピューティングデバイス８１０または他のコンピューティングデバイスにおいて（１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの１つまたは複数によって）、コンパイル、リンクおよび／または実行することができる。

さらに、１つまたは複数のかかるプログラムモジュールは、コンピュータコード、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、情報構造（たとえばデータ構造および／またはメタデータ構造）などを含むことができ、これらは、１つまたは複数のプロセッサによる実行に応答して、固有のタスク（たとえば１つまたは複数のオペレーション）を実施することができる。１つまたは複数のかかるプロセッサのうちの少なくとも１つを、コンピューティングデバイス８１０に組み込むことができる。たとえば、１つまたは複数のプログラムモジュールを実行可能な１つまたは複数のプロセッサは、１つまたは複数のプロセッサ８１４から成る空でない部分集合として具現化可能であり、またはそのような部分集合を含むことができる。これに加え、１つまたは複数のプロセッサのうち少なくとも別の１つを、コンピューティングデバイス８１０と機能的に結合することができる。

本開示の様々な例示的な実施形態を、数多くの他の汎用または特定用途向けのコンピューティングシステムの環境またはコンフィギュレーションによって、動作可能なものとすることができる。本開示の態様によるトラッキングおよびトレーサビリティに関連して本開示の様々な態様または要素を具現化するのに適したものとすることができる、周知のコンピューティングシステム、環境、および／またはコンフィギュレーションの例に含めることができるのは、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ラップトップデバイス、モバイルタブレットまたは電子ブックリーダといったハンドヘルドコンピューティングデバイス、ウェアラブルコンピューティングデバイス、およびマイクロプロセッサシステムである。さらに付加的な例に含めることができるのは、プログラマブル家庭用電子機器、ネットワークパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、ブレードコンピュータ、プログラマブルロジックコントローラ、上述のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型コンピューティング環境などである。

図８に示されているように、コンピューティングデバイス８１０は、１つまたは複数のプロセッサ８１４、１つまたは複数の入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース８１６、１つまたは複数のメモリデバイス８３０（まとめてメモリ８３０と称する）、およびバスアーキテクチャ８３２（バス８３２とも称する）を含む。バスアーキテクチャ８３２は、コンピューティングデバイス８１０の様々な機能要素を機能的に結合する。バス８３２は、システムバス、メモリバス、アドレスバス、またはメッセージバスのうちの少なくとも１つを含むことができ、１つまたは複数のプロセッサ８１４、１つまたは複数のＩ／Ｏインタフェース８１６および／またはメモリ８３０、またはこれらにおける個々の機能要素の間において、情報（データ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。一部の状況によれば、バス８３２は、１つまたは複数の内部プログラミングインタフェース８５０（まとめて１つまたは複数のインタフェース８５０と称する）と連携して、かかる情報交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。１つまたは複数のプロセッサ８１４が多数のプロセッサを含む状況であれば、コンピューティングデバイス８１０はパラレルコンピューティングを使用することができる。

一部の実施形態によれば、コンピューティングデバイス８１０は任意選択的に、無線ユニット８１２を含むことができる。無線ユニット８１２は、１つまたは複数のアンテナと通信処理ユニットとを含むことができ、通信処理ユニットは、コンピューティングデバイス８１０と、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの１つ、または１つまたは複数のセンサシステム８９６のうち１つのセンサデバイスといったような、他のデバイスとの間のワイヤレス通信を可能にすることができる。

１つまたは複数のＩ／Ｏインタフェース８１６は、コンピューティングデバイス８１０と、別のコンピューティングデバイス（たとえばネットワーク要素またはエンドユーザデバイス）またはセンサデバイスといったような、外部デバイスとの間において、情報の通信を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。かかる通信は、ネットワークまたはその要素を介したコンピューティングデバイス８１０と外部デバイスとの間における情報交換のような、直接的な通信または間接的な通信を含むことができる。一部の実施形態によれば、図８に示されているように、１つまたは複数のＩ／Ｏインタフェース８１６は、１つまたは複数のネットワークアダプタ８１８、１つまたは複数の周辺アダプタ８２２、および１つまたは複数のディスプレイユニット８２６のうちの１つまたは複数を含むことができる。１つまたは複数のかかるアダプタは、外部デバイスと、１つまたは複数のプロセッサ８１４またはメモリ８３０のうちの１つまたは複数との間のコネクティビティを可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。たとえば、１つまたは複数の周辺アダプタ８２２は一群のポートを含むことができ、それらのポートは、パラレルポート、シリアルポート、イーサネットポート、Ｖ．３５ポート、またはＸ．２１ポートのうちの少なくとも１つを含むことができる。いくつかの実施形態によれば、パラレルポートは、汎用インタフェースバス（ＧＰＩＢ）、ＩＥＥＥ－１２８４を有することができる一方、シリアルポートは勧告標準（ＲＳ）－２３２、Ｖ．１１、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）、ファイアワイア、またはＩＥＥＥ－１３９４を含むことができる。

１つまたは複数のネットワークアダプタ８１８のうち少なくとも１つは、コンピューティングデバイス８１０を１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０に、１つまたは複数の通信リンク（ワイヤレス、有線、またはそれらの組み合わせ）および１つまたは複数のネットワーク８８０を介して結合することができ、１つまたは複数のネットワーク８８０は、個別にまたは組み合わせとして、コンピューティングデバイス８１０と１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０との間において、情報（データ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。１つまたは複数のネットワークアダプタ８１８のうちの少なくとも１つによって少なくとも部分的にもたらされる、かかるネットワーク結合を、有線環境、ワイヤレス環境、またはこれら両方において、具現化することができる。１つまたは複数のネットワーク８８０は、複数のタイプのネットワーク要素を含むことができ、これには基地局、ルータデバイス、スイッチデバイス、サーバデバイス、アグリゲータデバイス、バスアーキテクチャ、これらの組み合わせなどが含まれる。複数のネットワーク要素を組み合わせて、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、および／または種々のフットプリントを有する他のネットワーク（ワイヤレスまたは有線）を形成することができる。

１つまたは複数のネットワークアダプタ８１８のうちの少なくとも１つによって通信される情報を、本開示の態様による１つの方法（または技術）における１つまたは複数のオペレーションの具現化の結果から得ることができる。かかる出力を視覚的表現の任意の形態とすることができ、これにはテキスト、グラフィック、アニメーション、オーディオ、聴覚などが含まれる。一部の状況によれば、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０の各々は、コンピューティングデバイス８１０と実質的に同じアーキテクチャを有することができる。これに加えて、または別の選択肢として、１つまたは複数のディスプレイユニット８２６は、機能的要素（たとえば発光ダイオードのような光、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、プラズマモニタ、発光ダイオード（ＬＥＤ）モニタ、またはエレクトロクロミックモニタ、これらの組み合わせのようなディスプレイなど）を含むことができ、これによって、コンピューティングデバイス８１０のオペレーションの制御を可能にすることができ、または他の手法で促進することができ、またはコンピューティングデバイス８１０の動作条件の伝達または明示を可能にすることができる。

１つの態様によれば、バスアーキテクチャ８３２は、複数の可能なタイプのバス構造のうちの１つまたは複数を表現しており、これにはメモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、アクセラレーテッドグラフィックスポート、およびプロセッサ、または様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用したローカルバスが含まれる。例示として、かかるアーキテクチャに含めることができるのは、インダストリ・スタンダード・アーキテクチャ（ＩＳＡ）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ）バス、拡張ＩＳＡ（ＥＩＳＡ）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダーズ・アソシエーション（ＶＥＳＡ）ローカルバス、アクセラレーテッド・グラフィックス・ポート（ＡＧＰ）バス、ペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト（ＰＣＩ）バス、ＰＣＩエクスプレスバス、パーソナル・コンピュータ・メモリカード・インターナショナル・アソシエーション（ＰＣＭＣＩＡ）バス、汎用シリアルバス（ＵＳＢ）などである。

バスアーキテクチャ８３２および本明細書で述べられている他のすべてのバスアーキテクチャを、有線ネットワークコネクションまたはワイヤレスネットワークコネクションと、各々のサブシステムとを介して具現化することができ、この場合、サブシステムには、１つまたは複数のプロセッサ８１４、メモリ８３０およびその中のメモリ要素が含まれ、この形態のバスを介して接続され物理的に分離された場所にある１つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス８７０内に、１つまたは複数のＩ／Ｏインタフェース８１６を含めることができ、これによって事実上、完全に分散型のシステムが具現化される。

一部の実施形態によれば、かかる分散型システムによって、本明細書で述べられている機能を、クライアント－ホストコンフィギュレーションまたはクライアント－サーバコンフィギュレーションとして具現化することができ、これによれば、トラックおよびトレースモジュール８３６またはトラックおよびトレース情報８４０またはこれら両方を、コンピューティングデバイス８１０と、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つとの間で分散させることができ、コンピューティングデバイス８１０と、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つとが、かかるモジュールを実行することができ、かつ／またはかかる情報を活用することができる。

コンピューティングデバイス８１０は、様々なコンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体を、コンピューティングデバイス８１０によってアクセスできる入手可能な任意の媒体（一時的および非一時的）とすることができる。１つの態様によれば、コンピュータ可読媒体は、非一時的コンピュータ記憶媒体（またはコンピュータ可読非一時的記憶媒体）および通信媒体を含むことができる。例示的なコンピュータ可読非一時的記憶媒体にはたとえば、揮発性媒体と不揮発性媒体の双方、およびリムーバブル媒体および／または非リムーバブル媒体を含めることができる。１つの態様によれば、メモリ８３０は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のような揮発性メモリおよび／またはリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）のような不揮発性メモリの形態のコンピュータ可読媒体を含むことができる。

図８に示されているように、メモリ８３０は、機能命令記憶装置８３４および機能情報記憶装置８３８を含むことができる。機能命令記憶装置８３４はコンピュータアクセス可能命令を含むことができ、この命令によれば、（たとえば１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの少なくとも１つによる）実行に応答して、本開示のトラッキングおよびトレーサビリティの複数の機能のうちの１つまたは複数を具現化することができる。コンピュータアクセス可能命令は、トラックおよびトレースモジュール８３６として示された１つまたは複数のソフトウェアコンポーネントを具現化または有することができる。

１つの状況によれば、複数のトラックおよびトレースモジュール８３６のうち少なくとも１つのコンポーネントの実行によって、例示的な方法６００および７００のように、本明細書で開示されている方法のうちの１つまたは複数を具現化することができる。たとえばかかる実行によって、少なくとも１つのコンポーネントを実行するプロセッサ（たとえば１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの１つ）に対し、開示されている例示的な方法または本開示の他の技術を実施させることができる。

なお、ここで述べておくと、１つの態様によれば、トラックおよびトレースモジュール８３６によりプログラミングされた、または他の手法でコンフィギュレーションされた機能に従って動作させる目的で、複数のトラックおよびトレースモジュール８３６のうちの少なくとも１つを実行する、１つまたは複数のプロセッサ８１４のうち１つのプロセッサは、機能情報記憶装置８３８における１つまたは複数のメモリ要素８４０から情報を取り出すことができ、またはそこに情報を保持することができる。１つまたは複数のメモリ要素８４０を、トラックおよびトレース情報８４０と総称することができる。かかる情報は、コード命令、情報構造といったようなものうちの少なくとも１つを含むことができる。たとえば、かかる情報構造のうちの少なくとも一部分は、規定の緊急時対応計画、産業用機器１１０の履歴オペレーションデータなどを表す、または他の手法で表現することができる。

一部の実施形態によれば、複数のトラックおよびトレースモジュール８３６のうちの１つまたは複数は、本開示の態様に従い、たとえば解析エンジン１３０、異常検出器モジュール１５０、緊急時ジェネレータモジュール１６０、またはこれらの組み合わせを具現化または構成することができる。

１つまたは複数のインタフェース８５０（たとえば１つまたは複数のアプリケーションプログラミングインタフェース）のうちの少なくとも１つは、機能命令記憶装置８３４内の２つまたはそれよりも多くのモジュール間での情報の通信を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。少なくとも１つのインタフェースによって通信される情報を、本開示の１つの方法における１つまたは複数のオペレーションの具現化の結果から得ることができる。一部の実施形態によれば、機能命令記憶装置８３４および機能情報記憶装置８３８のうちの１つまたは複数を、リムーバブル／非リムーバブルおよび／または揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体として具現化することができ、またはそのような記憶媒体を有することができる。

トラックおよびトレースモジュール８３６またはトラックおよびトレース情報８４０のうちの少なくとも１つの少なくとも一部分は、本明細書で開示されているトラックおよびトレースの機能に少なくとも従って動作するように、複数のプロセッサ８１４のうちの１つまたは複数をプログラミングする、または他の手法でコンフィギュレーションすることができる。１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの１つまたは複数は、複数のトラックおよびトレースモジュール８３６のうちの少なくとも１つを実行することができ、本明細書で述べられている１つまたは複数の態様に従い、未知の呼び出し側からの呼び出しの管理を提供する目的で、機能情報記憶装置８３８における情報の少なくとも一部分を活用することができる。

なお、ここで述べておくと、一部の実施形態によれば、機能命令記憶装置８３４は、コンピュータ可読非一時的記憶媒体を具現化することができ、またはこれを有することができ、この記憶媒体は以下のようなコンピュータアクセス可能命令を有する。すなわちこの命令は、実行に応答して、少なくとも１つのプロセッサ（たとえば１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの１つまたは複数）に対し、例示的な方法６００および７００ならびに本明細書で開示されている他の技術に関連して述べられているオペレーションまたはブロックを有する一群のオペレーションを実施させる。

メモリ８３０は、以下のようなコンピュータアクセス可能な命令および情報（たとえばデータ、メタデータ、および／またはプログラミングコード命令）を含むこともでき、すなわちこれらは、コンピューティングデバイス８１０のオペレーションおよび／またはアドミニストレーション（たとえばアップグレード、ソフトウェアインストール、他の何らかのコンフィギュレーションなど）を可能にする、または他の手法で促進する。したがって図示されているように、メモリ８３０は、（オペレーシングシステム（ＯＳ）命令８４２という名称が付された）メモリ要素８４２を含み、これは１つまたは複数のプログラムモジュールを含み、このモジュールは、Ｗｉｎｄｏｗｓオペレーティングシステム、Ｕｎｉｘ、Ｌｉｎｕｘ、Ｓｙｍｂｉａｎ、Ａｎｄｒｏｉｄ、Ｃｈｒｏｍｉｕｍ、およびモバイルコンピューティングデバイスまたはテザリングされたコンピューティングデバイスに適した実質的に任意のＯＳといったような、１つまたは複数のオペレーティングシステムを具現化する、またはそれらを含む。１つの態様によれば、コンピューティングデバイス８１０のオペレーション上および／またはアーキテクチャ上の複雑さによって、適切なＯＳを決めることができる。

メモリ８３０はさらに、コンピューティングデバイス８１０のオペレーションおよび／またはアドミニストレーションを可能にすることができる、または他の手法で促進することができるデータ、メタデータおよび／またはプログラミングコード（たとえばファームウェア）を有するシステム情報記憶装置８４６を含む。ＯＳ命令８４２の要素およびシステム情報記憶装置８４６は、１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの少なくとも１つによってアクセス可能であり、そこにおいて動作可能である。

機能命令記憶装置８３４および他の実行可能なプログラムコンポーネント（ＯＳ命令８４２など）は、別個のブロックとして示されている一方、かかるソフトウェアコンポーネントを、様々な時点にコンピューティングデバイス８１０の種々のメモリコンポーネントに常駐させることができ、１つまたは複数のプロセッサ８１４のうちの少なくとも１つによって実行することができる。いくつかの状況において、トラックおよびトレースモジュール８３６の具現化を、コンピュータ可読媒体に保持することができ、またはコンピュータ可読媒体の形態を介して伝達することができる。

コンピューティングデバイス８１０および／または１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの１つは、電源（図８には示されていない）を含むことができ、これによってかかるデバイス内のコンポーネントまたは機能要素に給電することができる。電源を再充電可能な電源、たとえば再充電可能バッテリとすることができ、さらに電源は、コンピューティングデバイス８１０および／または１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの１つ、ならびにコンポーネント、機能要素およびそれらにおいて関連する回路の動作に適した電力レベルを達成するために、１つまたは複数のトランスを含むことができる。いくつかの状況において、再充電してかかるデバイスが動作可能であることを保証するために、電源を慣用の送電網につなげることができる。１つの態様によれば、電源は、慣用の送電網と動作可能に接続するために、Ｉ／Ｏインタフェース（たとえば１つまたは複数のネットワークアダプタ８１８のうちの１つ）を含むことができる。別の態様によれば、電源は、ソーラパネルのようなエネルギー変換コンポーネントを含むことができ、これによってコンピューティングデバイス８１０および／または１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの１つのために、付加的または代替的な電力源が提供され、あるいは自立性がもたらされる。

図８に示されているように、一部の事例によれば、コンピューティングデバイス８１０は、１つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス８７０へのコネクションを使用することによって、ネットワーク化された環境において動作可能である。例示として、リモートコンピューティングデバイスを、パーソナルコンピュータ、ポータブルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークコンピュータ、ピアデバイス、または他の一般的なネットワークノードなど、とすることができる。本明細書で述べられているように、コンピューティングデバイス８１０と、１つまたは複数のリモートコンピューティングデバイス８７０のうち１つのコンピューティングデバイスとの間のコネクション（物理的および／または論理的）を、１つまたは複数のネットワーク８８０および様々な通信リンク（ワイヤレスまたは有線）を介して、形成することができる。１つまたは複数のネットワーク８８０は、複数のタイプのネットワーク要素を含むことができ、これには基地局、ルータデバイス、スイッチデバイス、サーバデバイス、アグリゲータデバイス、バスアーキテクチャ、これらの組み合わせなど、が含まれる。複数のネットワーク要素を組み合わせて、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタンエリアネットワーク（ＭＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、および／または種々のフットプリントを有する他のネットワーク（ワイヤレスまたは有線）を形成することができる。

これに加えて、図示されているように、第１の群の通信リンク８７４と第２の群の通信リンク８７２とが形成されるように、通信リンクを組み合わせることができる。両方の群における通信リンクの各々は、アップストリームリンク（またはアップリンク（ＵＬ））あるいはダウンストリームリンク（またはダウンリンク（ＤＬ））のうちの一方を含むことができる。ＵＬおよびＤＬの各々は、ワイヤレスリンク（たとえば宇宙空間ワイヤレスリンクおよび／または地上ワイヤレスリンク）、有線リンク（たとえば光ファイバライン、同軸ケーブルおよび／またはツイストペアライン）、またはそれらの組み合わせとして具現化可能であり、またはそれらを含むことができる。

第１の群の通信リンク８７４および第２の群の通信リンク８７２は、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つと、コンピューティングデバイス８１０との間において、情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。この目的で、第１の群の通信リンク８７４のうちの１つまたは複数のリンク、第２の群の通信リンク８７２のうちの１つまたは複数のリンク、および１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つは、コンピューティングデバイス８１０と、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つとの間の通信経路を形成することができる。

１つまたは複数の実施形態によれば、開示された方法のうちの１つまたは複数を、グリッドベースの環境のような分散型コンピューティング環境において実際に運用することができ、この場合、１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つを介して機能的に結合された（たとえば通信可能にリンクされた、または他の手法で結合された）リモート処理デバイス（１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０）によって、複数のタスクを実施することができる。分散型コンピューティング環境において、１つの態様によれば、１つまたは複数のソフトウェアコンポーネント（プログラムモジュールなど）を、ローカルコンピューティングデバイス（たとえばコンピューティングデバイス８１０）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の双方の内部に配置することができる。

一部の実施形態によれば、図８に示されているように、動作環境８００は産業用機器８９０を含むことができる。産業用機器８９０は、産業用機器１１０を具現化することができ、または産業用機器１１０を含むことができる。したがって産業用機器８９０は、１つまたは複数の機械８９２と、１つまたは複数の機械８９２のうちの少なくとも１つを探測可能な１つまたは複数のセンサシステム８９６とを含むことができる。１つの態様によれば、１つまたは複数の機械８９２は、ハードウェア１１４を具現化または構成することができる。これに加え、１つまたは複数のセンサシステム８９６のうちの少なくとも１つは、センサデバイス１１８_１・・・１１８_Ｄとして具現化可能であり、またはこれらを含むことができる。コンピューティングデバイス８１０、および１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つは、個別にまたは組み合わせとして、本開示の態様に従い産業用機器８９０のコンディションを監視することができる。この目的で、一部の態様によれば、１つまたは複数のセンサシステム８９６の複数のセンサデバイスを、コンピューティングデバイス８１０および／または１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つに、機能的に結合（たとえば通信可能に結合、電気的に結合、かつ／または電気機械的に結合）することができる。具体的には、複数のセンサデバイスのうちの１つまたは複数は、通信リンク８７６、１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つ、および通信リンク８７２により形成された通信経路を介して、コンピューティングデバイス８１０と通信することができる。同様に、１つまたは複数のセンサデバイスは、通信リンク８７６、１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つ、および通信リンク８７４により形成された別の通信経路を介して、複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つと通信することができる。

通信リンク８７６および通信リンク８７２は、１つまたは複数のセンサシステム８９６のセンサデバイスとコンピューティングデバイスとの間において、情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。同様に、通信リンク８７６および通信リンク８７４は、１つまたは複数のセンサシステム８９６のセンサデバイスと、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの１つまたは複数との間において、情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができ、または他の手法で促進することができる。通信リンク８７６はたとえば、アップストリームリンク（またはアップリンク（ＵＬ））およびダウンストリームリンク（またはダウンリンク（ＤＬ））を含む。ＵＬおよびＤＬの各々は、ワイヤレスリンク（たとえば宇宙空間ワイヤレスリンクおよび／または地上ワイヤレスリンク）、有線リンク（たとえば光ファイバライン、同軸ケーブルおよび／またはツイストペアライン）、またはそれらの組み合わせとして具現化可能であり、またはそれらを含むことができる。

本開示の態様によれば、プロセス制御システム１２０は、産業用機器８９０によって具現化可能な製造プロセスの実行を自動化することができる。この目的で制御システム１２０は、１つまたは複数のセンサシステム８９６のうちの少なくとも１つ、および／または制御デバイス（アクチュエータデバイス、スイッチデバイスなど、図８には示されていない）と、情報を交換することができる。一部の実施形態によれば、通信リンク８７８、１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つ、および通信リンク８７６により形成された通信経路によって、プロセス制御システム１２０と、産業用機器８９０における１つまたは複数のセンサシステム８９６のうちの少なくとも１つまたは他のコンポーネントとの間において、情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができる。

動作環境８００はモニタリングデバイス８９８も含み、このデバイスは、イメージングデータ、オーディオデータおよび／または他のタイプの周辺データを生成することができる。本開示の態様に従いビデオセグメント、オーディオセグメントおよび／または他のデータ構造のストリームを生成する目的で、かかるデータをタイプにかかわらず、コンピューティングデバイス８１０および／または１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つに供給（たとえば送信または利用可能に）することができる。モニタリングデバイスを、産業用機器８９０を収容する領域内の特定の場所に位置決めさせることができる。モニタリングデバイス８９８を、イメージングデバイス（たとえば可視光カメラ、赤外線センサデバイス、ＬＩＤＡＲデバイスなど）、マイクロフォン、知覚デバイスが取り付けられたモバイル無人移動手段（たとえばドローン）、知覚デバイスが取り付けられたモバイルロボット、および／またはかかる領域内で周囲情報（たとえば周囲光強度）を収集可能な他のタイプのデバイス、の組み合わせとして具現化することができ、またはそのような組み合わせを含むことができる。１つの実施形態によれば、モニタリングデバイス８９８は、カメラ１３０_１・・・１３０_Ｎを含むことができる。

一部の実施形態によれば、通信リンク８９７、１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つ、および通信リンク８７２によって形成された通信経路によって、複数のモニタリングデバイス８９８のうちの少なくとも１つとコンピューティングデバイス８１０との間において、情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができる。これに加え、または別の実施形態によれば、通信リンク８９７、１つまたは複数のネットワーク８８０のうちの少なくとも１つ、および通信リンク８７４によって形成された第２の通信経路によって、複数のモニタリングデバイス８９８のうちの少なくとも１つと、１つまたは複数のコンピューティングデバイス８７０のうちの少なくとも１つとの間において、情報（たとえばデータ、メタデータおよび／またはシグナリング）の交換を可能にすることができる。

本明細書で開示されている他の通信リンクと同様、通信リンク８９７はたとえば、ＵＬとＤＬとを含むことができる。ＵＬおよびＤＬの各々は、ワイヤレスリンク（たとえば宇宙空間ワイヤレスリンクおよび／または地上ワイヤレスリンク）、有線リンク（たとえば光ファイバライン、同軸ケーブルおよび／またはツイストペアライン）、またはそれらの組み合わせとして具現化可能であり、またはそれらを含むことができる。

本開示の様々な実施形態は、完全にまたは部分的にハードウェアによる具現化、完全にまたは部分的にソフトウェアによる具現化、またはソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ（たとえばファームウェアによる具現化）の形態をとることができる。さらに本明細書で述べられているように、本開示の様々な実施形態（たとえばシステムおよび方法）は、コンピュータ可読非一時的記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品の形態をとることができ、このコンピュータ可読非一時的記憶媒体は、かかる記憶媒体において符号化された、または他の手法で具現化された、コンピュータソフトウェアのようなコンピュータアクセス可能命令（たとえばコンピュータ可読命令および／またはコンピュータ実行可能命令）を有する。本明細書で述べられているオペレーションの動作を実施または可能にするために、これらの命令を、１つまたは複数のプロセッサにより読み出すことができ、または他の手法でアクセスして実行することができる。これらの命令を、ソースコード、コンパイル済みコード、インタプリタで処理したコード、実行可能コード、スタティックコード、ダイナミックコード、アセンブラコード、これらの組み合わせなどのように、任意の適切な形態で提供することができる。コンピュータプログラム製品を形成するために、任意の適切なコンピュータ可読非一時的記憶媒体を使用することができる。たとえばコンピュータ可読媒体は、１つまたは複数のコンピュータまたはこれと機能的に結合された１つまたは複数のプロセッサにより読み出し可能または他の手法でアクセス可能な形態で情報を記憶するために、任意の有形の非一時的媒体を含むことができる。非一時的記憶媒体は、ＲＯＭ，ＲＡＭ、磁気ディスク記憶媒体、光学記憶媒体、フラッシュメモリなどとして具現化可能であり、またはこれらを含むことができる。

動作環境および技術の実施形態のうちの少なくとも一部は、方法、システム、装置およびコンピュータプログラム製品のブロック図およびフローチャート図を参照しながら、本明細書で述べられている。ここで理解できるように、それらのブロック図およびフローチャート図の各ブロック、ならびにブロック図およびフローチャート図におけるブロックの組み合わせをそれぞれ、コンピュータアクセス可能命令によって具現化することができる。いくつかの具現化によれば、フローチャートの１つまたは複数のブロックにおいて指定されたオペレーションまたは機能を、コンピュータまたは処理装置における実行に応答して具現化できるように、特定の機械を作り出す目的で、コンピュータアクセス可能命令を、汎用コンピュータ、特定用途向けコンピュータ、または他のプログラマブル情報処理装置にロードすることができ、または他の手法でそれらに組み込むことができる。

明示的に別段の記載がない限り、本明細書でこれまで呈示してきた何らかのプロトコル、手順、プロセスまたは技術が、その動作またはステップを特定の順序で実施することを要求するものとして解釈されることを、決して意図していない。したがってプロセスまたは方法の請求項に、その動作またはステップが従うべき順序が実際に挙げられていない場合、または本開示の請求項または明細書に、ステップを特定の順序に限定すべきであると別段に具体的に挙げられていない場合、いかなる点においても、順序が推察されることを決して意図していない。このことは、解釈のために考えられるどのような非明示的な根拠についても適用され、これには、ステップまたは動作の流れの取り決めに関するロジックに係わる事項、文法構成または句読点から導出される単純な意味、明細書または添付の図面に記載された実施形態の個数またはタイプなど、が含まれる。

本願で用いられている用語「環境」、「システム」、「エンジン」、「モジュール」、「コンポーネント」、「アーキテクチャ」、「インタフェース」、「ユニット」などは、コンピュータに関連する実体、または１つまたは複数の規定の機能によって動作可能な装置に関連する実体のことを指す。用語「環境」、「システム」、「エンジン」、「モジュール」、「コンポーネント」、「アーキテクチャ」、「インタフェース」および「ユニット」を、互いに入れ替えて用いることができ、これらを機能要素と総称することができる。かかる実体を、ハードウェア、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせ、ソフトウェア、または実行中のソフトウェアのいずれかとすることができる。一例としてモジュールを、プロセッサ上で実行中のプロセス、プロセッサ、オブジェクト、ソフトウェアの実行可能な部分、実行スレッド、プログラム、および／またはコンピューティングデバイスとして具現化することができる。別の例として、コンピューティングデバイス上で実行中のソフトウェアアプリケーションと、このコンピューティングデバイスの双方によって、１つのモジュールを具現化することができる。さらに別の例として、１つまたは複数のモジュールを、プロセスおよび／または実行スレッド内に常駐させることができる。１つのモジュールを、１つのコンピューティングデバイス上に配置することができ、または２つまたはそれよりも多くのコンピューティングデイバス間で分散させることができる。本明細書で開示されているように、１つのモジュールを、様々なデータ構造が記憶されている様々なコンピュータ可読非一時的記憶媒体から実行させることができる。モジュールは、たとえば１つまたは複数のデータパケットを有する信号（アナログまたはデジタルのいずれか）に従い、ローカルプロセスおよび／またはリモートプロセスを介して通信することができる（たとえば、ある１つのコンポーネントからのデータは、ローカルシステム、分散型システムにおける他のコンポーネントと、かつ／またはワイドエリアネットワークのようなネットワークを経由して他のシステムと、上述の信号を介して相互に作用する）。

さらに別の例として、１つのモジュールは、機械的部分によってもたらされる規定の機能を備えた装置として具現化可能であり、またはこの装置を含むことができ、この場合、機械的部分は、プロセッサにより実行されるソフトウェアプリケーションまたはファームウェアアプリケーションにより制御される電気回路または電子回路によって動作させられる。かかるプロセッサを、装置の内部または外部にあるものとすることができ、このプロセッサは、ソフトウェアアプリケーションまたはファームウェアアプリケーションの少なくとも一部分を実行することができる。さらに別の例によれば、１つのモジュールは、機械的部分を備えていない電子的なコンポーネントを通して規定の機能をもたらす装置として具現化可能であり、またはそのような装置を含むことができる。電子コンポーネントは、この電子コンポーネントの機能を少なくとも部分的に可能にする、または他の手法で促進するソフトウェアまたはファームウェアを実行するために、プロセッサを含むことができる。

一部の実施形態によれば、モジュールは、たとえば１つまたは複数のデータパケットを有する信号（アナログまたはデジタルのいずれか）に従い、ローカルプロセスおよび／またはリモートプロセスを介して通信することができる（たとえばあるコンポーネントからのデータは、ローカルシステム、分散型システムにおける他のコンポーネントと、かつ／またはワイドエリアネットワークのようなネットワークを経由して他のシステムと、上述の信号を介して相互に作用し合う）。これに加えて、または他の実施形態によれば、モジュールは、熱的、機械的、電気的、および／または電気機械的な結合メカニズム（たとえば導管、コネクタ、これらの組み合わせなど）を介して、通信することができ、またはそれらのモジュールを他の手法で結合することができる。１つのインタフェースは、入出力（Ｉ／Ｏ）コンポーネントならびに関連づけられたプロセッサ、アプリケーション、および／または他のプログラミングコンポーネントを含むことができる。

本開示で用いられている用語「プロセッサ」は、任意のタイプの処理回路または処理デバイスのことを指すことができる。１つのプロセッサを、処理回路またはコンピューティング処理ユニット（たとえばＣＰＵ，ＧＰＵまたは双方の組み合わせなど）の組み合わせとして、具現化することができる。したがって例示の目的で、１つのプロセッサは、シングルコアプロセッサ、ソフトウェアマルチスレッド実行能力のあるシングルコアプロセッサ、マルチコアプロセッサ、ソフトウェアマルチスレッド実行能力のあるマルチコアプロセッサ、ハードウェアマルチスレッドテクノロジーを備えたマルチコアプロセッサ、並列処理（または並列コンピューティング）プラットフォーム、および分散型共有メモリを備えた並列コンピューティングプラットフォーム、のことを指すことができる。

これに加え、または他の例として、１つのプロセッサは、本明細書で述べられている機能を実施するために設計された、または他の手法でコンフィギュレーションされた（たとえば製造された）、集積回路（ＩＣ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、複合プログラマブルロジックデバイス（ＣＰＬＤ）、ディスクリートゲートロジックまたはトランジスタロジック、ディスクリートハードウェアコンポーネント、またはこれらの任意の組み合わせ、のことを指すことができる。

一部の実施形態によれば、空間利用を最適化する目的で、またはシステム、デバイス、または他の電子装備の性能を本開示に従って強化する目的で、プロセッサは、ナノスケールのアーキテクチャを用いることができる。たとえば１つのプロセッサは、分子トランジスタおよび／または量子ドットベースのトランジスタ、スイッチおよびゲートを含むことができる。

さらに、本明細書および添付の図面において、「記憶装置」、「ストレージ」、「データ記憶装置」、「データストレージ」、「メモリ」、「レポジトリ」といった用語、および本開示のコンポーネントのオペレーションおよび機能に関連する実質的に任意の他の情報記憶コンポーネントは、メモリコンポーネント、１つまたは複数のメモリデバイスとして具現化された実体、または１つのメモリデバイスを形成する複数のコンポーネント、のことを指す。なお、ここで述べておくと、本明細書で述べられているメモリコンポーネントまたはメモリデバイスは、コンピューティングデバイスによって読み出し可能または他の手法でアクセス可能な非一時的コンピュータ記憶媒体を具現化し、またはそのような記憶媒体を含む。かかる媒体を、機械アクセス可能命令（たとえばコンピュータ可読命令）、情報構造、プログラムモジュール、または他の情報オブジェクトといった、情報を記憶するための任意の方法またはテクノロジーで具現化することができる。

本明細書で開示されているメモリコンポーネントまたはメモリデバイスを、揮発性メモリまたは不揮発性メモリとして具現化することができ、またはそれらは揮発性メモリと不揮発性メモリの双方を含むことができる。これに加え、メモリコンポーネントまたはメモリデバイスを、リムーバブルまたは非リムーバブルとすることができ、かつ／またはコンピューティングデバイスまたはコンポーネントの内部または外部にあるものとすることができる。様々なタイプの非一時的記憶媒体の例として、ハードディスクドライブ、ジップドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、または他の光学記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、または他の磁気記憶デバイス、フラッシュメモリカード、または他のタイプのメモリカード、カートリッジ、または所望の情報を保持するのに適しておりコンピューティングデバイスによりアクセス可能な他の任意の非一時的媒体、を挙げることができる。

例示として、不揮発性メモリは、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、プログラマブルＲＯＭ（ＰＲＯＭ）、電気的プログラマブルＲＯＭ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラマブルＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）またはフラッシュメモリ、を含むことができる。揮発性メモリは、外部キャッシュメモリとして動作するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）を含むことができる。限定ではなく例示として、ＲＡＭは、シンクロナスＲＡＭ（ＳＲＡＭ）、ダイナミックＲＡＭ（ＤＲＡＭ）、シンクロナスＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）、ダブルデータレートＳＤＲＡＭ（ＤＤＲ ＳＤＲＡＭ）、エンハンスドＳＤＲＡＭ（ＥＳＤＲＡＭ）、シンクリンクＤＲＡＭ（ＳＬＤＲＡＭ）、およびダイレクトラムバスＲＡＭ（ＤＲＲＡＭ）、といった多くの形態で入手可能である。本明細書で述べられている動作環境または計算環境における開示されたメモリデバイスまたはメモリは、これらのＲＡＭおよび／または他の適切なタイプのメモリのうちの１つまたは複数を含むことが意図されたものである。

条件付きの語法、中でも「できる」、「できるであろう」、「してもよい」または「してもかまわない」などは、別段に特記しない限りにおいては、または使用されているコンテキストにおいて別の意味に解されない限りにおいては、通常、特定の具現化が特定の特徴、要素および／またはオペレーションを、他の具現はそれらを含まないけれども、含むことができる、ということを伝えようと意図したものである。よって、このような条件付きの語法は通常、特徴、要素および／またはオペレーションが、１つまたは複数の具現化にとってどのようなかたちであれ必須である、ということを示唆しようと意図したものではないし、あるいはこれらの特徴、要素、および／またはオペレーションが何らかの特定の具現化に含まれるのか否か、または実行されるべきであるのか否か、について判断するための論理が、ユーザが入力したり促したりしようがしまいが、１つまたは複数の具現化には必ず含まれている、ということを示唆しようと意図したものではない。

図中のフローチャートおよびブロック図は、本開示の様々な実施形態によるシステム、方法およびコンピュータプログラム製品の例の可能な具現化のアーキテクチャ、機能およびオペレーションを示したものである。この点に関して、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、モジュール、セグメント、または特定のオペレーションを具現化するための１つまたは複数の機械実行可能命令またはコンピュータ実行可能命令を含む複数の命令から成る部分、を表現することができる。なお、ここで述べておくと、ブロック図および／またはフローチャート図の各ブロックを、ならびにブロック図および／またはフローチャート図におけるブロックの組み合わせを、特定の機能またはオペレーションを実施する、または専用ハードウェアとコンピュータの命令との組み合わせを実行する、専用ハードウェアベースのシステムによって具現化することができる。

本明細書で述べられているコンピュータ可読プログラム命令を、コンピュータ可読記憶媒体から個々のコンピューティング／処理デバイスにダウンロード可能であり、あるいはネットワークたとえばインターネット、ローカルエリアネットワーク、ワイドエリアネットワークおよび／またはワイヤレスネットワークを介して、外部のコンピュータまたは外部の記憶デバイスにダウンロード可能である。ネットワークは、銅製の伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイコンピュータおよび／またはエッジサーバを含むことができる。各々のコンピューティング／処理デバイスにおけるネットワークアダプタカードまたはネットワークインタフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、それらのコンピュータ可読プログラム命令を、個々のコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読非一時的記憶媒体に記憶させるために転送する。

本明細書および添付の図面においてこれまで述べてきたことは、産業用機器において製造される製品の部品のトラッキングおよびトレーサビリティを個別におよび組み合わせとして可能にするシステム、デバイス、技術およびコンピュータプログラム製品の例を含む。当然ながら、本開示の様々な要素を説明する目的で、コンポーネントおよび／または方法の考えられるすべての組み合わせを記述するのは不可能であるけれども、開示された要素の多くのさらなる組み合わせおよび入れ替えが可能であることを、はっきりと理解することができる。したがって自明のとおり、本開示の範囲または着想から逸脱することなく、本開示に対し様々な変更を加えることができる。これに加えて、または別の選択肢として、明細書および添付の図面の考察から、さらには本明細書で呈示された本開示の実際の運用から、本開示のさらに別の実施形態が明らかになる場合もある。本明細書および添付の図面において呈示された例は、あらゆる点において例示としてみなされることを意図しており、限定を意図したものではない。本明細書では特定の用語が採用されているけれども、それらの用語は一般的な意味で説明の都合上用いられたにすぎず、限定の目的で用いられたわけではない。

Claims (14)

1. コンピュータにより実施される方法であって、当該方法は、
   製品を形成するための製造プロセスの個々の部分に関するビデオセグメントコレクションを表すイメージング情報を、少なくとも１つのプロセッサを含むコンピューティングシステムにより受け取ること、
   前記コンピューティングシステムにより、前記製造プロセスの開始時点に対し相対的に、前記ビデオセグメントコレクションを同期させること、
   前記コンピューティングシステムにより、少なくとも前記製造プロセスを用い、同期された前記ビデオセグメントコレクションを解析することによって、一群の観測を生成すること、
   前記コンピューティングシステムにより、少なくとも前記一群の観測に基づく確率的信号時相論理と前記製造プロセスに対応する組み立てルールとを用いて、一群のアサーションを生成すること、および
   前記コンピューティングシステムにより、少なくとも前記一群の観測と前記一群のアサーションとを用いて、前記製品に関するデジタルトレースレコードを生成すること
   を含み、
   前記一群のアサーションを生成することは、
   前記コンピューティングシステムにより、前記製造プロセスの１つのジョブへの個々の投入部品に関する一群の第１の観測を表す第１のデータを受け取ること、
   前記コンピューティングシステムにより、前記ジョブからの産出組み立て品に関する一群の第２の観測を表す第２のデータを受け取ること、および
   前記組み立てルールのうち第１の組み立てルールを、前記第１のデータおよび前記第２のデータに適用すること、
   を含み、
   前記方法はさらに、信号時相論理を用い前記一群のアサーションのうち第１のアサーションを生成することを含み、
   前記第１のアサーションは、前記産出組み立て品が規定の確率で前記投入部品から形成されている、というステートメントを含む、
   コンピュータにより実施される方法。
2. 当該方法はさらに、前記デジタルトレースレコードを、少なくとも１つの第２のプロセッサを有する第２のコンピューティングシステムに供給することを含み、
   前記第２のコンピューティングシステムは、製造実行システム（ＭＥＳ）または製造ライフサイクルマネージメント（ＰＬＭ）システムのうちの１つに含まれている、
   請求項１記載のコンピュータにより実施される方法。
3. 前記受け取ることは、前記製造プロセスの１つのジョブを実施する機械付近の規定の場所に位置決めされたイメージングセンサデバイスから、前記イメージング情報の第１の部分を受け取ることを含み、
   前記イメージングセンサデバイスは、カメラ、赤外線電磁放射光検出器デバイス、または光による検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサデバイスのうちの１つを含む、
   請求項１または２記載のコンピュータにより実施される方法。
4. 前記一群の観測を生成することは、前記ビデオセグメントコレクションの第１のビデオセグメントの１つのイメージフレームにおいて規定の特徴を識別することを含む、請求項１から３までのいずれか１項記載のコンピュータにより実施される方法。
5. 前記規定の特徴は、１つの組み立て品を構成する規定の部品または前記組み立て品のうちの１つに対応し、
   前記識別することは、前記規定の部品または前記組み立て品のうちの１つを識別するマシンビジョン技術を実施することを含む、
   請求項４記載のコンピュータにより実施される方法。
6. 少なくとも１つの処理回路により読み出し可能な少なくとも１つの非一時的記憶媒体を含む、コンピュータプログラム製品であって、
   前記非一時的記憶媒体には、オペレーションを実施するために、または促進するために、前記少なくとも１つの処理回路によって実行可能な命令が符号化され、前記オペレーションは、
   製品を形成するための製造プロセスの個々の部分に関するビデオセグメントコレクションを表すイメージング情報を受け取ること、
   前記製造プロセスの開始時点に対し相対的に、前記ビデオセグメントコレクションを同期させること、
   少なくとも前記製造プロセスを用い、同期された前記ビデオセグメントコレクションを解析することによって、一群の観測を生成すること、
   少なくとも前記一群の観測に基づく確率的信号時相論理と前記製造プロセスに対応する組み立てルールとを用いて、一群のアサーションを生成すること、および
   少なくとも前記一群の観測と前記一群のアサーションとを用いて、前記製品に関するデジタルトレースレコードを生成すること
   を含み、
   前記一群のアサーションを生成することは、
   前記製造プロセスの１つのジョブへの個々の投入部品に関する一群の第１の観測を表す第１のデータを受け取ること、
   前記ジョブからの産出組み立て品に関する一群の第２の観測を表す第２のデータを受け取ること、および
   前記組み立てルールのうち第１の組み立てルールを、前記第１のデータおよび前記第２のデータに適用すること、
   を含み、
   前記オペレーションはさらに、信号時相論理を用い前記一群のアサーションのうち第１のアサーションを生成することを含み、
   前記第１のアサーションは、前記産出組み立て品が規定の確率で前記投入部品から形成されている、というステートメントを含む、
   コンピュータプログラム製品。
7. 前記オペレーションはさらに、前記デジタルトレースレコードを、少なくとも１つの第２のプロセッサを有する第２のコンピューティングシステムに供給することを含み、
   前記第２のコンピューティングシステムは、製造実行システム（ＭＥＳ）または製造ライフサイクルマネージメント（ＰＬＭ）システムのうちの１つに含まれている、
   請求項６記載のコンピュータプログラム製品。
8. 前記受け取ることは、前記製造プロセスの１つのジョブを実施する機械付近の規定の場所に位置決めされたイメージングセンサデバイスから、前記イメージング情報の第１の部分を受け取ることを含み、
   前記イメージングセンサデバイスは、カメラ、赤外線電磁放射光検出器デバイス、または光による検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサデバイスのうちの１つを含む、
   請求項６または７記載のコンピュータプログラム製品。
9. 前記一群の観測を生成することは、前記ビデオセグメントコレクションの第１のビデオセグメントの１つのイメージフレームにおいて規定の特徴を識別することを含む、請求項６から８までのいずれか１項記載のコンピュータプログラム製品。
10. 前記規定の特徴は、１つの組み立て品を構成する１つの規定の部品または前記組み立て品のうちの１つに対応し、
    前記識別することは、前記規定の部品または前記組み立て品のうちの１つを識別するマシンビジョン技術を実施することを含む、
    請求項９記載のコンピュータプログラム製品。
11. コンピュータ実行可能命令が記憶された少なくとも１つのメモリデバイスと、
    前記少なくとも１つのメモリデバイスにアクセスするように構成された少なくとも１つのプロセッサと
    を含むシステムであって、
    前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、
    製品を形成するための製造プロセスの個々の部分に関するビデオセグメントコレクションを表すイメージング情報を含むモニタリング情報を受け取り、
    前記製造プロセスの開始時点に対し相対的に、少なくとも前記ビデオセグメントコレクションを同期させ、
    少なくとも前記製造プロセスを用い、少なくとも、同期された前記ビデオセグメントコレクションを解析することによって、一群の観測を生成し、
    少なくとも前記一群の観測に基づく確率的信号時相論理と前記製造プロセスに対応する組み立てルールとを用いて、一群のアサーションを生成し、さらに
    少なくとも前記一群の観測と前記一群のアサーションとを用いて、前記製品に関するデジタルトレースレコードを生成する
    ように構成され、
    前記一群のアサーションを生成するために、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、
    前記製造プロセスの１つのジョブへの個々の投入部品に関する一群の第１の観測を表す第１のデータを受け取り、
    前記ジョブからの産出組み立て品に関する一群の第２の観測を表す第２のデータを受け取り、
    前記組み立てルールのうち第１の組み立てルールを、前記第１のデータおよび前記第２のデータに適用する、
    ように構成され、
    前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、信号時相論理を用い前記一群のアサーションのうち第１のアサーションを生成するように構成されており、
    前記第１のアサーションは、前記産出組み立て品が規定の確率で前記投入部品から形成されている、というステートメントを含む、
    システム。
12. 前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、前記デジタルトレースレコードを、少なくとも１つの第２のプロセッサを有する第２のコンピューティングシステムに供給するように構成されており、
    前記第２のコンピューティングシステムは、製造実行システム（ＭＥＳ）または製造ライフサイクルマネージメント（ＰＬＭ）システムのうちの１つに含まれている、
    請求項１１記載のシステム。
13. 前記モニタリング情報を受け取るために、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、前記製造プロセスの１つのジョブを実施する機械付近の規定の場所に位置決めされた第１のイメージングセンサデバイス、またはモバイル無人ロボットに取り付けられた第２のイメージングセンサデバイスのうちの少なくとも１つから、前記イメージング情報の第１の部分を受け取るように構成されており、
    前記イメージングセンサデバイスは、カメラ、赤外線電磁放射光検出器デバイス、または光による検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサデバイスのうちの１つを含む、
    請求項１１または１２記載のシステム。
14. 前記一群の観測を生成するために、前記少なくとも１つのプロセッサはさらに、前記コンピュータ実行可能命令を実行して、前記ビデオセグメントコレクションの第１のビデオセグメントの１つのイメージフレームにおいて規定の特徴を識別するように構成されている、請求項１１から１３までのいずれか１項記載のシステム。

Images