JP7076887B2 - 落下保護具イベント生成及び監視 - Google Patents

Description

本開示は、安全具、特に落下保護具に関する。

落下保護具は、ともすれば有害であり、命にかかわりさえする高所で作業する作業員にとって重要な安全具である。例えば、落下時の安全確保を支援するために、作業員は、ランヤード、減勢器、自己巻き取り式命綱（self－retracting lifeline、ＳＲＬ）、直立コンベヤ等の落下保護具を有する支持構造体に接続された安全ハーネスを装着することが多い。ＳＲＬは、典型的には、ハウジングに回転可能に接続された付勢されたドラムに巻き付けられた命綱を含む。命綱の動きにより、命綱がハウジングから延出及びハウジングに後退するのに伴ってドラムが回転する。自己巻き取り式命綱の例としては、３Ｍ落下保護ビジネスによって製造された、ＵＬＴＲＡ－ＬＯＫ自己巻き取り式命綱、ＮＡＮＯ－ＬＯＫ自己巻き取り式命綱、及びＲＥＢＥＬ自己巻き取り式命綱が挙げられる。

概して、本開示は、ＳＲＬ等の落下保護具に関する安全イベントを監視及び予測するための技術を記載する。一部の例では、安全イベントとは、個人用保護具（ＰＰＥ）のユーザの活動、ＰＰＥの状態、又は危険な環境条件を意味することがある。例えば、落下保護具に関連して、安全イベントとは、落下保護具の不正使用、落下具のユーザが落下すること、又は落下保護具の故障であり得る。呼吸マスクに関連して安全イベントとは、呼吸マスクの不正使用、呼吸マスクのユーザが適切な品質及び／又は量の空気を受けていないこと、又は呼吸マスクの故障であり得る。安全イベントは、また、ＰＰＥが位置する環境内の危険に関連付けることができる。

本開示の態様によれば、ＳＲＬは、ＳＲＬの動作、ＳＲＬの位置、又はＳＲＬの周囲の環境条件を示すデータを取り込むための１つ以上の電子センサを組み込むように構成することができる。一部の例では、電子センサは、本明細書では全般的に使用データ又はセンサ取得データと呼ばれる、ＳＲＬの命綱に関連する長さ、速度、加速度、力、又は他の様々な特性、ＳＲＬの位置、及び／又はＳＲＬが配置された環境に関連する環境因子を測定するように構成することができる。ＳＲＬは、ユーザ（例えば、作業員）がＳＲＬを装着して活動に従事するときにＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性をリアルタイム又はほぼリアルタイムで予測するための安全モデルに使用データ（又は少なくとも使用データのサブセット）を適用する解析エンジンを実行するように構成された管理システムに、使用データを送信するように構成してもよい。このように、この技術は、ＳＲＬの動作を正確に測定及び／又は監視し、動作に基づいて予測結果を決定し、差し迫った安全イベントについて、リアルタイム又は疑似リアルタイムで、その可能性を警告したり、回避さえしたりするために用いる、アラート、モデル又は規則セットを生成するためのツールを提供することができる。

一部の例では、システムが、１つ以上の電子センサを備える自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）であり、１つ以上の電子センサが、ＳＲＬの動作を示すデータを生成するように構成されている、自己巻き取り式命綱と、１つ以上のコンピュータプロセッサ及びメモリを備える少なくとも１つのコンピューティングデバイスとを備え、メモリは、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、１つ以上のコンピュータプロセッサに、ＳＲＬの動作を示すデータを受信させる命令と、データをＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測する安全モデルに適用させる命令と、安全イベントの発生の可能性に少なくとも部分的に基づいて１つ以上の動作を行わせる命令と、を含む。

一部の例では、自己巻き取り式命綱が、アンカーに連結されるように構成された第１のコネクタと、命綱のユーザに連結されるように構成された第２のコネクタと、ＳＲＬの動作を示す使用データを生成するように構成された１つ以上の電子センサとを含む。

一部の例では、コンピューティングデバイスが、１つ以上のコンピュータプロセッサ及びメモリを備え、メモリは、１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、１つ以上のコンピュータプロセッサに、少なくとも１つの自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）から少なくとも１つのＳＲＬの動作を示すデータを含む使用データを取得させ、使用データを少なくとも１つのＳＲＬのユーザの活動を特徴付ける安全モデルに適用させ、安全モデルへの使用データの適用に基づいて、少なくとも１つのＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測させ、安全イベントの発生の可能性の予測に応じた出力を生成させる。

本開示の１つ以上の実施形態の詳細は、添付の図面及び以下の説明で述べる。本開示の他の特徴、目的、及び利点は、説明及び図面、並びに特許請求の範囲から明らかとなるであろう。

本開示の様々な技術による、埋込式センサ及び通信機能を有する個人保護具（ＰＰＥ）がいくつかの作業環境内で使用され、個人保護具管理システムによって管理される例示的システムを示すブロック図である。

図１に示される個人保護具管理システムの動作の観点を示すブロック図である。

本開示の態様による、自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）の一例を示すブロック図である。

本開示の態様による、ＳＲＬに含まれ得るエンコーダの例を示す図である。

本開示の態様による、ＳＲＬに含まれ得る偏向板ユニットの例を示す図である。

本開示の様々な態様による、ウェアラブルデータハブと通信するＳＲＬの例を示す概念図である。

本開示の態様による、測定されたライン速度、加速度、及びライン長さの観点において作業員の活動に関して本明細書の個人保護具管理システム又は他のデバイスにより適用される例示的なモデルを示す図であり、モデルは、安全イベントを予測する、安全領域及び危険領域の行動を定義するように構成されている。

本開示の態様による、測定された、安全ラインにかかる力／張力及び長さの観点において作業員の活動に関して本明細書の個人保護具管理システム又は他のデバイスにより適用される第２のモデルの例を示す図であり、モデルは、安全イベントを予測する、安全領域及び危険領域の行動を定義するように構成されている。

本開示の態様による、個人保護具管理システムによって特定された、低リスク行動と、アラート又は他の応答を発する高リスク行動と、を示す作業員の例示的な使用データのプロファイルを示すグラフである。 本開示の態様による、個人保護具管理システムによって特定された、低リスク行動と、アラート又は他の応答を発する高リスク行動と、を示す作業員の例示的な使用データのプロファイルを示すグラフである。

本開示の態様による、安全イベントの可能性を予測するための例示的なプロセスを示すフロー図である。

本開示の態様によれば、ＳＲＬは、動作、位置、又はＳＲＬの周囲の環境条件を示すデータを取り込むための１つ以上の電子センサを組み込むように構成することができる。このようなデータは全般的に、本明細書では、使用データあるいはセンサデータと呼ばれる。使用データは、ある期間にわたるサンプルのストリームの形態を取ってもよい。一部の例では、電子センサは、ＳＲＬの命綱に関連する長さ、速度、加速度、力、又は他の様々な特性、ＳＲＬの位置を示す位置情報、及び／又はＳＲＬが位置する環境に関連する環境因子を測定するように構成することができる。更に、本明細書に記載されるように、ＳＲＬは、スピーカ、振動デバイス、ＬＥＤ、ブザー、又は、アラート、音声メッセージ、音、表示等を出力するための他のデバイス等、各作業員に対して通信を出力するための１つ以上の電子部品を含むように構成してもよい。

本開示の態様によれば、ＳＲＬは、取得した使用データを個人保護具管理システム（ＰＰＥＭＳ）に送信するように構成してもよく、個人保護具管理システムは、解析エンジンを有するクラウドベースシステムであってもよく、解析エンジンは、様々な作業環境にいる作業員集団によって展開及び使用されるＳＲＬ又は他の個人保護具から受信する使用データのストリームを処理するように構成されている。ＰＰＥＭＳの解析エンジンは、任意の個々のＳＲＬに関連付けられた作業員に関する安全イベントの発生の可能性を監視し、予測するために、受信する使用データのストリーム（又は使用データの少なくともサブセット）を１つ以上のモデルに適用してもよい。例えば、解析エンジンは、イベントが発生する確率を決定するために、測定されたパラメータ（例えば、電子センサによって測定された）を、例えば、安全な活動、危険な活動、又は懸念すべき活動（通常、危険な活動の前に発生し得る）を示す、ＳＲＬのユーザの活動を特徴付ける既知のモデルと比較してもよい。

解析エンジンは次いで、安全イベントの発生の可能性の予測に応じた出力を生成してもよい。例えば、解析エンジンは、ＳＲＬのユーザから収集されたデータを基に、安全イベントが発生する可能性があることを示す出力を生成してもよい。出力は、ＳＲＬのユーザに、安全イベントが発生する可能性があることを警告するために使用され、ユーザが自身の行動を修正又は調整することを可能にしてもよい。他の例では、ＳＲＬ内に埋め込まれた回路又は作業員にとってよりローカルな中間データハブ内のプロセッサは、モデル又はＰＰＥＭＳによって決定された規則セットを適用し、アラート、又は予測された安全イベントを回避若しくは軽減するように設計された他の予防策をローカルに生成し、出力するように、ＰＰＥＭＳ又は他のメカニズムによりプログラムしてもよい。このようにして、本技術は、ＳＲＬの動作を正確に測定及び／又は監視し、その動作を基に予測結果を決定するためのツールを提供する。

図１は、個人保護具を管理するための個人保護具管理システム（ＰＰＥＭＳ）６を含む例示的なコンピューティングシステム２を示すブロック図である。本明細書に記載されるように、ＰＰＥＭＳは、正規ユーザが予防的な職業上の健康及び安全動作を実施するとともに、安全保護具の点検及び保守を管理することを可能にする。安全専門家は、ＰＰＥＭＳ６との対話によって、例えば、エリア点検、作業員点検、作業員の健康及び安全遵守訓練を管理することができる。

概して、ＰＰＥＭＳ６は、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、予測分析、及びアラート生成を行う。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、本明細書に記載される様々な例による、基礎を成す解析及び安全イベント予測エンジンとアラートシステムとを含む。以下で更に記載するように、ＰＰＥＭＳ６は、個人安全保護具管理ツールの統合スイートを提供し、本開示の様々な技術を実施する。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、工事現場、採掘現場、製造現場、又は任意の物理的環境であり得る１つ以上の物理的環境１０内で作業員８が使用する個人保護具、例えば安全具を管理するための、統合されたエンドツーエンドシステムを提供する。本開示の技術は、コンピューティング環境２の様々な部分で実現してもよい。

図１の例に示すように、システム２は、複数の物理的環境８Ａ、８Ｂ（集合的に環境８）内のコンピューティングデバイスが１つ以上のコンピュータネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と電子的に通信するコンピューティング環境を示す。各物理的環境８は、作業員１０などの１人以上の個人がそれぞれの環境内においてタスク又は活動に従事する際に個人保護具を使用する、作業環境などの物理的環境を示す。

この例では、環境８Ａは、全般的に作業員１０を有するものとして示されるが、環境８Ｂは、より詳細な例を提供するために拡張された形態で示される。図１の例では、複数の作業員１０Ａ～１０Ｎが、安全支持構造体１２に取り付けられた、この例では自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）１１Ａ～１１Ｎとして示されている、落下保護具を利用するものとして示されている。

本明細書に更に記載されるように、各ＳＲＬ１１は、ユーザ（例えば作業員）が落下保護具を装着して活動に従事している際にデータをリアルタイムで捕捉するように構成された埋込式センサ又はモニタリングデバイスと処理電子機器とを含む。例えば、図３に示される例においてより詳細に記載されるように、ＳＲＬは、伸長センサ、張力センサ、加速度計、位置センサ、高度計、１つ以上の環境センサ、及び／又はＳＲＬ１１の動作を測定するための他のセンサのうちの１つ以上などの様々な電子センサを含んでもよい。加えて、各ＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１の動作を示すデータを出力するための、及び／又は各作業員１０に対して通信を生成し、出力するための１つ以上の出力デバイスを含んでもよい。例えば、ＳＲＬ１１は、可聴フィードバック（例えば、１つ以上のスピーカ）、視覚フィードバック（例えば、１つ以上のディスプレイ、発光ダイオード（ＬＥＤ）等）、又は触覚フィードバック（例えば、振動する、又は他の触覚フィードバックを提供するデバイス）を生成するための１つ以上のデバイスを含んでもよい。

概して、各環境８は、コンピューティング設備（例えば、ローカルエリアネットワーク）を含み、これによってＳＲＬ１１はＰＰＥＭＳ６と通信することができる。例えば、環境８は、８０２．１１無線ネットワーク、８０２．１５ ＺｉｇＢｅｅネットワーク等のような無線技術で構成されていてもよい。図１の例では、環境８Ｂは、ネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と通信するためのパケットベースのトランスポート媒体を提供するローカルネットワーク７を含む。加えて、環境８Ｂは、作業環境全体にわたって無線通信のサポートを提供するために、環境全体にわたって地理的に分散されていてもよい複数の無線アクセスポイント１９Ａ、１９Ｂを含む。

各ＳＲＬ１１は、検出された運動、イベント、及び条件等のデータを、８０２．１１ ＷｉＦｉプロトコル、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈプロトコル等のような無線通信によって通信するように構成されている。ＳＲＬ１１は、例えば、無線アクセスポイント１９と直接通信してもよい。別の例として、各作業員１０は、ＳＲＬ１１とＰＰＥＭＳ６との間の通信を可能にし、かつ容易にするウェアラブル通信ハブ１４Ａ～１４Ｍをそれぞれ１つ装備していてもよい。一部の例では、ハブが、本質的に安全なコンピューティングデバイス、スマートフォン、リスト装着型、ヘッド装着型、又は身体装着型のコンピューティングデバイス、又は任意の他のコンピューティングデバイスであってもよい。各作業員１１のＳＲＬ１１及び他のＰＰＥは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又は他の狭域プロトコルによって各通信ハブ１４と通信してもよく、通信ハブは、無線アクセスポイント１９によって処理された無線通信によってＰＰＥＭＳ６と通信してもよい。ウェアラブルデバイスとして示されているが、ハブ１４は、環境８Ｂ内に配置されたスタンドアロンデバイスとして実現してもよい。一部の例では、ハブがＰＰＥの物品であってもよい。

概して、各ハブ１４は、ＳＲＬ１１に及びＳＲＬ１１から通信を中継する、ＳＲＬ１１の無線デバイスとして動作し、ＰＰＥＭＳ６との通信が失われた場合に使用データのバッファリングが可能であってもよい。更に、各ハブ１４は、クラウドへの接続を必要とすることなくローカルアラート規則がインストールされ、実行され得るように、ＰＰＥＭＳ６によりプログラム可能である。したがって、各ハブ１４は、各環境内のＳＲＬ１１及び／又は他のＰＰＥからの使用データストリームの中継をもたらすとともに、ＰＰＥＭＳ６との通信が失われた場合、イベントのストリームを基に、ローカライズされたアラートを生成するためのローカルコンピューティング環境を提供する。

図１の例に示すように、環境８Ｂ等の環境は、また、作業環境内における正確な位置情報を提供するビーコン１７Ａ～１７Ｃ等の１つ以上の無線対応ビーコンを含んでもよい。例えば、ビーコン１７Ａ～１７Ｃは、各ビーコン内のコントローラが各ビーコンの位置を正確に特定可能であり得るようにＧＰＳ対応であってもよい。作業員１０により装着された所与のＳＲＬ１１又は通信ハブ１４は、ビーコン１７のうちの１つ以上との無線通信を基に、作業環境８Ｂ内の作業員の位置を特定するように構成されている。このようにして、ＰＰＥＭＳによって実施される分析、報告、及び解析を補助するために、ＰＰＥＭＳ６に報告されるイベントデータに位置情報をスタンプしてもよい。

加えて、環境８Ｂ等の環境は、また、センシングステーション２１Ａ、２１Ｂ等の１つ以上の無線対応センシングステーションを含んでもよい。各センシングステーション２１は、１つ以上のセンサと、検出された環境条件を示すデータを出力するように構成されているコントローラと、を含む。更に、センシングステーション２１は、環境８Ｂの各地理的領域内に配置されていてもよい、あるいは、ビーコン１７と対話して各位置を特定してもよく、環境データをＰＰＥＭＳ６に報告する際にこのような位置情報を含む。このように、ＰＰＥＭＳ６は、検出された環境条件を特定の領域と相関させるように構成されていてもよく、したがって、ＳＲＬ１１から受信したイベントデータを処理するときに、取り込まれた環境データを使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、アラート又はＳＲＬ１１のための他の命令の生成を補助するために、及び特定の環境条件（例えば、熱、湿度、視認性）と作業員の異常な行動又は安全イベントの増加との間のあらゆる相関を決定する等の予測解析を実施するために、環境データを使用してもよい。したがって、ＰＰＥＭＳ６は、差し迫った安全イベントの予測及び回避を補助するために現在の環境条件を利用してもよい。センシングデバイス２１によって検出され得る例示的な環境条件としては、温度、湿度、ガスの存在、圧力、視認性、風等が挙げられるが、これらに限定されない。

例示的な実現形態では、環境８Ｂなどの環境は、また、環境全体にわたって分布して、ＰＰＥＭ６にアクセスするための観察ステーションを提供する１つ以上の安全ステーション１５を含んでもよい。安全ステーション１５は、作業員１０の１人が、ＳＲＬ１１及び／若しくは他の安全具を点検すること、安全具が特定の１つの環境８に適切であることを確認すること、及び／又はデータを交換することを可能にしてもよい。例えば、安全ステーション１５は、アラート規則、ソフトウェアアップデート、又はファームウェアアップデートをＳＲＬ１１又は他の機器に送信してもよい。安全ステーション１５は、また、ＳＲＬ１１、ハブ１４及び／又は他の安全具にキャッシュされたデータを受信してもよい。すなわち、ＳＲＬ１１（及び／又はデータハブ１４）は、典型的にはＳＲＬ１１のセンサからネットワーク４に使用データを送信し得るが、一部の例では、ＳＲＬ１１（及び／又はデータハブ１４）はネットワーク４への接続性を有しない場合がある。このような例では、ＳＲＬ１１（及び／又はデータハブ１４）は使用データをローカルに格納してもよく、安全ステーション１５に近接しているときに使用データを安全ステーション１５に送信してもよい。安全ステーション１５は、その後、ＳＲＬ１１からのデータをアップロードしてもよく、ネットワーク４に接続してもよい。

加えて、各環境８は、エンドユーザコンピューティングデバイス１６がネットワーク４を介してＰＰＥＭＳ６と対話するための動作環境を提供するコンピューティング設備を含む。例えば、各環境８は、環境内における安全遵守の監督を担う１人以上の安全管理者を典型的に含む。概して、各ユーザ２０はコンピューティングデバイス１６と対話してＰＰＥＭＳ６にアクセスする。各環境８は、システムを含んでもよい。同様に、リモートユーザはネットワーク４を介してＰＰＥＭＳと対話するためにコンピューティングデバイス１８を使用してもよい。例示の目的で、エンドユーザコンピューティングデバイス１６は、ラップトップ、デスクトップコンピュータ、タブレット又はいわゆるスマートフォンなどのモバイルデバイス等であってもよい。

ユーザ２０、２４は、ＰＰＥＭＳ６と対話し、作業員１０が使用している安全に機器の多くの態様を制御し、能動的に管理する（使用記録にアクセスし、見ること、解析及び報告など）。例えば、ユーザ２０、２４は、ＰＰＥＭＳ６によって取得され、格納された使用情報を精査してもよく、使用情報は、ある継続時間（例えば、日、週等）における開始時間と終了時間を特定するデータ、検知された落下、ユーザから取得された検出データ、環境データ等などの、特定のイベント中に収集されたデータを含んでもよい。加えて、ユーザ２０、２４はＰＰＥＭＳ６と対話して、アセットトラッキングを実施し、個々の安全具、例えばＳＲＬ１１の保守イベントの予定を立て、任意の手順又は規定の遵守を確実にしてもよい。ＰＰＥＭＳ６は、ユーザ２０、２４が保守手順に関するデジタルチェックリストを作成し、完成させること、及びコンピューティングデバイス１６、１８からの手順のあらゆる結果をＰＰＥＭＳ６に同期させることを可能にしてもよい。

更に、本明細書に記載されるように、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１等のデジタル対応ＰＰＥからの千又は更に数百万のイベントの同時ストリームを処理するように構成されているイベント処理プラットフォームを組み込む。ＰＰＥＭＳ６の基礎解析エンジンは、インバウンドストリームに過去データ及びモデルを適用し、作業員１１の条件又は行動パターンを基に特定される異常又は予測される安全イベントの発生等のアサーションを算出する。更に、ＰＰＥＭＳ６は、任意の予測されるイベント、異常、動向等を作業員１０及び／又はユーザ２０、２４に通知するためにリアルタイムアラート生成と報告を行う。

ＰＰＥＭＳ６の解析エンジンは、一部の例では、検出された作業員データ、環境条件、地理的領域、及び他の因子間の関係又は相関を特定し、安全イベントに対する影響を分析するために解析を適用してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。

このようにして、ＰＰＥＭＳ６は個人保護具を管理するための総合的なツールを、基礎解析エンジン及び通信システムと密に統合し、データ収集、モニタリング、アクティビティのロギング、報告、行動解析、及びアラート生成を行う。更に、ＰＰＥＭＳ６は、システム２の様々な要素により、及びシステム２の様々な要素間で動作及び使用するための通信システムを提供する。ユーザ２０、２４は、作業員１０から取得したデータに対しＰＰＥＭＳ６が実施した任意の解析の結果を見るためにＰＰＥＭＳにアクセスしてもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６はウェブベースのインタフェースを、ウェブサーバ（例えば、ＨＴＴＰサーバ）を介して提示してもよい、又はデスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、スマートフォン及びタブレットなどのモバイルデバイス等などの、ユーザ２０、２４が使用するコンピューティングデバイス１６、１８のデバイスのためにクライアント側のアプリケーションを展開してもよい。

一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、取得した安全情報、コンプライアンス情報及び解析エンジンの任意の結果を、例えば、ダッシュボード、アラート通知、レポート等によって見るために、ＰＰＥＭＳ６に直接問い合わせるためのデータベースクエリエンジンを提供してもよい。すなわち、ユーザ２４、２６、又はコンピューティングデバイス１６、１８で実行するソフトウェアは、クエリをＰＰＥＭＳ６に提出し、１つ以上のレポート又はダッシュボードの形態で提示するために、クエリに対応するデータを受信してもよい。このようなダッシュボードは、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境２内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境２の特定等などの、システム２に関する様々な見識を提供してもよい。

以下に詳細に示されているように、ＰＰＥＭＳ６はモニタリングが行われている個人のワークフローを簡素化し、実体又は環境に対する安全遵守を確実にしてもよい。すなわち、本開示の技術は、能動的な安全管理を可能にしてもよく、組織が、環境８内の特定領域、特定の安全具１１又は個々の作業員１０に関する予防処置又は修正処置を取り、実体が、基礎解析エンジンによるデータ駆動型のワークフロー手順を規定し、この手順を実施することを更に可能にしてもよい。

一例として、ＰＰＥＭＳ６の基礎分析エンジンは、所与の環境８内の又は組織全体の複数の環境にわたる作業員集団のための顧客定義の指標を算出し、提示するように構成してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、データを取得し、集約した性能指標と予測した行動解析を作業員集団全体に（例えば、環境８Ａ、８Ｂのいずれか又は両方の作業員１０全体に）提供するように構成してもよい。更に、ユーザ２０、２４は、あらゆる安全インシデントの発生に関するベンチマークを設定してもよく、ＰＰＥＭＳ６は、個人又は所定の作業員集団のベンチマークに対する実際の性能指標を追跡してもよい。

別の例として、ＰＰＥＭＳ６は、更に、特定の条件の組み合わせが存在する場合、例えば、ＳＲＬ１１のうちの１つ等の安全具の検査又は整備を早めるために、アラートを発してもよい。このように、ＰＰＥＭＳ６は、指標がベンチマークを満たさない個々のＳＲＬ１１又は作業員１０を特定し、ユーザに、介入すること及び／又は指標をベンチマークに対して向上させるための手順を実施することを促し、それにより作業員１０のコンプライアンスを確実とし、安全を能動的に管理してもよい。一部の例では、１つ以上の動作が、非限定的にＳＲＬ１１等、ＰＰＥの１つ以上の物品の動作を変更することを含んでもよい。

図２は、安全リリースライン（safety release line、ＳＲＬ）１１、呼吸マスク１３、安全ヘルメット、又は他の安全具等の様々な通信対応個人保護具（ＰＰＥ）を有する全体的な作業員１０集団を有する複数の別個の作業環境８をサポート可能なクラウドベースプラットフォームとしてホストされる場合のＰＰＥＭＳ６の動作の観点を提示するブロック図である。図２の例では、ＰＰＥＭＳ６の構成要素は、本開示の技術を実施する複数の論理層に従い配置されている。各層は、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせを含む１つ以上のモジュールによって実現してもよい。

図２では、ＳＲＬ１１、呼吸マスク１３及び／又は他の機器等の個人保護具（ＰＰＥ）６２が、直接又はハブ１４及びコンピューティングデバイス６０を介して、ＰＰＥＭＳ６と中間層６４を介して通信するクライアント６３として動作する。コンピューティングデバイス６０は、典型的には、デスクトップアプリケーション、モバイルアプリケーション、及びウェブアプリケーションなどのクライアントソフトウェアアプリケーションを実行する。コンピューティングデバイス６０は、図１のコンピューティングデバイス１６、１８のいずれであってもよい。コンピューティングデバイス６０の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ポータブル又はモバイルコンピューティングデバイス（例えば、スマートフォン、ウェアラブルコンピューティングデバイス、タブレット）、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、スマートテレビジョンプラットフォーム、及びサーバが挙げられ得るが、これらに限定されない。

本開示に更に記載されるように、ＰＰＥ６２はＰＰＥＭＳ６と（直接又はハブ１４を介して）通信して、埋込式センサ及び他のモニタリング回路から取得したデータのストリームを提供し、ＰＰＥＭＳ６からアラート、構成、及び他の通信を受信する。コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションはＰＰＥＭ６と通信し、取得された、格納された、生成された及び／又はそうでなければサービス６８によって処理された情報を送受信してもよい。例えば、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６に格納された及び／又はＰＰＥＭＳ６によって管理された分析データを含む安全イベント情報を要求し、編集してもよい。一部の例では、クライアントアプリケーション６１は、ＰＰＥ６２から取得した及び又はＰＰＥＭＳ６によって生成された多くの個々の安全イベントの事例と対応するデータとを要約するあるいは集約する、集約された安全イベント情報を要求し、表示してもよい。クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、過去の及び予測された安全イベントに関する解析情報、作業員１０の行動動向について問い合わせるためにＰＰＥＭＳ６と対話してもよい。一部の例では、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６から受信した情報を出力して表示し、このような情報をクライアント６３のユーザのために可視化してもよい。以下に更に示し、記載するように、ＰＰＥＭＳ６は、クライアントアプリケーションに情報を提供してもよく、この情報をクライアントアプリケーションはユーザインタフェースに出力して表示する。

コンピューティングデバイス６０上で実行されるクライアントアプリケーションは、異なるプラットフォームに対して実現してもよいが、類似の又は同一の機能を含むことができる。例えば、クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ａｐｐｌｅ ＯＳ Ｘ、又はＬｉｎｕｘなどのデスクトップオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたデスクトップアプリケーションであってもよい。別の例として、クライアントアプリケーションは、ほんの一部の例を挙げると、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎｄｒｏｉｄ、Ａｐｐｌｅ ｉＯＳ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ Ｍｏｂｉｌｅ、又はＢｌａｃｋＢｅｒｒｙ ＯＳなどのモバイルオペレーティングシステム上で実行するようにコンパイルされたモバイルアプリケーションであってもよい。別の例として、クライアントアプリケーションは、ＰＰＥＭＳ６から受信したウェブページを表示するウェブブラウザなどのウェブアプリケーションであってもよい。ウェブアプリケーションの例では、ＰＰＥＭＳ６は、ウェブアプリケーション（例えば、ウェブブラウザ）から要求を受信し、要求を処理し、１つ以上の応答をウェブアプリケーションに返送してもよい。このようにして、ウェブページの集合体、ウェブアプリケーションのクライアント側の処理、及びＰＰＥＭＳ６によって実施されるサーバ側の処理は、本開示の技術を実施するための機能を集合的に提供する。このようにして、クライアントアプリケーションは本開示の技術によるＰＰＥＭＳ６の様々なサービスを使用し、アプリケーションは、様々な異なるコンピューティング環境（例えば、ほんの一部の例を挙げると、ＰＰＥの埋め込み回路又はプロセッサ、デスクトップオペレーティングシステム、モバイルオペレーティングシステム、又はウェブブラウザ）内で動作してもよい。

図２に示すように、ＰＰＥＭＳ６は、ＰＰＥＭＳ６によって提示され、サポートされるアプリケーションプログラミングインタフェース（application programming interface、ＡＰＩ）又はプロトコルインタフェースのセットを示す中間層６４を含む。中間層６４は、ＰＰＥＭＳ６において更に処理されるメッセージを、初めに、いずれかのクライアント６３から受信する。中間層６４は、したがって、クライアント６３上で実行されるクライアントアプリケーションで利用可能な１つ以上のインタフェースを提供してもよい。一部の例では、インタフェースは、ネットワーク上でアクセス可能なアプリケーションプログラミングインタフェース（ＡＰＩ）であってもよい。中間層６４は１つ以上のウェブサーバに実装してもよい。１つ以上のウェブサーバは、入来する要求を受信し、要求からの情報を処理する及び／又はサービス６８に転送し、サービス６８から受信した情報を基に、初めに要求を送信したクライアントアプリケーションに１つ以上の応答を提供してもよい。一部の例では、中間層６４を実装する１つ以上のウェブサーバは、１つ以上のインタフェースを提供するプログラム論理を展開するための実行環境を含んでもよい。以下で更に記載するように、各サービスは、中間層６４を介してアクセス可能な１つ以上のインタフェースの群を提供してもよい。

一部の例では、中間層６４は、ＨＴＴＰメソッドを使用してサービスと対話し、ＰＰＥＭＳ６のリソースを操作するレプレゼンテーショナルステートトランスファ（Representational State Transfer、ＲＥＳＴｆｕｌ）インタフェースを提供してもよい。このような例では、サービス６８は、初期要求を提出したクライアントアプリケーション６１に中間層６４が返送するＪａｖａＳｃｒｉｐｔオブジェクトノーテーション（JavaScript Object Notation、ＪＳＯＮ）メッセージを生成してもよい。一部の例では、中間層６４は、クライアントアプリケーション６１からの要求を処理するために、シンプルオブジェクトアクセスプロトコル（Simple Object Access Protocol、ＳＯＡＰ）を使用するウェブサービスを提供する。更に別の例では、中間層６４は、クライアント６３からの要求を処理するためにリモートプロシージャコール（Remote Procedure Calls、ＲＰＣ）を使用してもよい。クライアントアプリケーションから１つ以上のサービス６８を使用する要求を受信すると、中間層６４はサービス６８を含むアプリケーション層６６に情報を送信する。

図２に示すように、ＰＰＥＭＳ６はまた、ＰＰＥＭＳ６の基本動作の多くを実施するためのサービスの集合体を示すアプリケーション層６６を含む。アプリケーション層６６は、クライアントアプリケーション６１から受信した要求に含まれる情報を受信し、更に、この情報を、要求によって呼び出されたサービス６８の１つ以上に従い処理する。アプリケーション層６６は、１つ以上のアプリケーションサーバ、例えば、物理マシン又は仮想マシン上で実行される１つ以上のディスクリートソフトウェアサービスとして実現してもよい。すなわち、アプリケーションサーバは、サービス６８の実行のための実行環境を提供する。一部の例では、上述の機能中間層６４とアプリケーション層６６の機能は同一サーバに実装してもよい。

アプリケーション層６６は、例えば、一例として論理サービスバス７０を介して通信する１つ以上の別個のソフトウェアサービス６８、例えば、プロセスを含んでもよい。サービスバス７０は、一般に、異なるサービスがパブリッシュ／サブスクライブ通信モデルなどによって他のサービスにメッセージを送信することを可能にする論理相互接続又はインタフェースのセットを示す。例えば、各サービス６８は、各サービスの基準セットを基に、特定タイプのメッセージにサブスクライブしてもよい。サービスが特定タイプのメッセージをサービスバス７０にパブリッシュすると、そのタイプのメッセージにサブスクライブする他のサービスがメッセージを受信する。このようにして、各サービス６８は、互いに情報を通信してもよい。別の例として、サービス６８は、ソケット又は他の通信メカニズムを使用してポイントツーポイント形式で通信してもよい。更に別の例では、データメッセージがソフトウェアシステムサービスにより処理される際、データメッセージのワークフロー及び論理処理を実施するために、パイプラインシステムアーキテクチャを使用することができる。各サービス６８の機能を説明する前に、層について本明細書で簡潔に記載する。

ＰＰＥＭＳ６のデータ層７２は、１つ以上のデータリポジトリ７４を使用してＰＰＥＭＳ６内の情報の持続性を提供するデータリポジトリを示す。データリポジトリは、概して、データを格納及び／又は管理する任意のデータ構造又はソフトウェアであってもよい。データリポジトリの例としては、ほんの一部の例を挙げると、リレーショナルデータベース、多次元データベース、マップ、及びハッシュテーブルが挙げられるが、これらに限定されない。データ層７２は、データリポジトリ７４内の情報を管理するためにリレーショナルデータベース管理システム（Relational Database Management System、ＲＤＢＭＳ）ソフトウェアを使用して実現してもよい。ＲＤＢＭＳソフトウェアは、構造化クエリ言語（Structured Query Language、ＳＱＬ）を使用してアクセスされ得る１つ以上のデータリポジトリ７４を管理してもよい。１つ以上のデータベース内の情報は、ＲＤＢＭＳソフトウェアを用いて格納、取得、及び修正してもよい。一部の例では、データ層７２は、オブジェクトデータベース管理システム（Object Database Management System、ＯＤＢＭＳ）、オンライン分析処理（Online Analytical Processing、ＯＬＡＰ）データベース、又は他の適切なデータ管理システムを使用して実現してもよい。

図２に示すように、各サービス６８Ａ～６８Ｈ（「サービス６８」）はＰＰＥＭＳ６内にモジュール形式で実装されている。各サービスを別個のモジュールとして示しているが、一部の例では、２つ以上のサービスの機能を単一モジュール又は構成要素へと組み合わせてもよい。各サービス６８はソフトウェア、ハードウェア、又はハードウェアとソフトウェアとの組み合わせで実現してもよい。更に、サービス６８は、スタンドアロンデバイス、別個の仮想マシン又はコンテナ、プロセス、スレッド、又は一般に１つ以上の物理プロセッサ上で実行するためのソフトウェア命令として実装してもよい。

一部の例では、１つ以上のサービス６８はそれぞれ、中間層６４を介して露出される１つ以上のインタフェースを提供してもよい。したがって、本開示の技術を実施するために、コンピューティングデバイス６０のクライアントアプリケーションは１つ以上のサービス６８の１つ以上のインタフェースを呼び出してもよい。

本開示の技術によれば、サービス６８は、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａと、イベントセレクタ６８Ｂと、イベントプロセッサ６８Ｃと、ハイプライオリティ（high priority、ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄと、を含むイベント処理プラットフォームを含んでもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、ＰＰＥ６２及びハブ１４と通信を送受信するためのフロントエンドインタフェースとして動作する。換言すると、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、環境８内に展開され、作業員１０によって使用される安全具のフロントラインインタフェースとして動作する。一部の例では、イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、安全具によって検出及び捕捉されたデータを保持するＰＰＥ６２からのイベントストリーム６９の個々のインバウンド通信を受信させる複数のタスク又はジョブとして実現してもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８Ａは、例えば、イベントストリーム６９を受信すると、イベントと呼ばれるインバウンド通信を素早くエンキューするためのタスクを生成し、通信セッションを閉じてもよく、それにより高速処理と拡張性を提供する。各受信される通信は、例えば、一般にイベントと呼ばれる、検出された条件、動き、温度、活動、又は他のデータを表す最近捕捉されたデータのデータを保持してもよい。イベントエンドポイントフロントエンド６８ＡとＰＰＥとの間で交換される通信は、通信遅延及び連続性に応じてリアルタイム又は擬似リアルタイムであってもよい。

イベントセレクタ６８Ｂは、フロントエンド６８Ａを介してＰＰＥ６２及び／又はハブ１４から受信したイベント６９のストリーム上で動作し、規則又は分類に基づき、受信イベントと関連付けられた優先順位を決定する。イベントセレクタ６８Ｂは、優先順位に基づき、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄによって後続処理するためのイベントをエンキューする。付加的な計算資源及びオブジェクトは、ＰＰＥの誤使用、地理的位置及び条件に基づく誤ったフィルタ及び／又は呼吸マスクの使用、ＳＲＬ１１の適切な固定の失敗等などの重大なイベントに対する応答性を確保するために、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄに専用であってもよい。ハイプライオリティイベントの処理に応答して、ＨＰイベントプロセッサ６８Ｄは通知サービス６８Ｅを即座に呼び出し、ＳＲＬ１１、ハブ１４及び／又はリモートユーザ２０、２４に対して出力すべきアラート、命令、警告、又は他の類似のメッセージを生成することができる。ハイプライオリティとして分類されなかったイベントは、イベントプロセッサ６８Ｃによって消費及び処理される。

概して、イベントプロセッサ６８Ｃ又はハイプライオリティ（ＨＰ）イベントプロセッサ６８Ｄは、受信されるイベントのストリーム上で動作し、データリポジトリ７４内のイベントデータ７４Ａを更新する。概して、イベントデータ７４Ａは、ＰＰＥ６２から得られる使用データの全て又はサブセットを含んでもよい。例えば、一部の例では、イベントデータ７４Ａは、ＰＰＥ６２の電子センサから得られるデータのサンプルの全ストリームを含んでもよい。他の例では、イベントデータ７４Ａは、例えば、ＰＰＥ６２の特定の期間又は活動に関連付けられたこのようなデータのサブセットを含んでもよい。イベントプロセッサ６８Ｃ、６８Ｄは、イベントデータ７４Ａに格納されたイベント情報を作成、読み出し、更新、及び削除してもよい。のためのイベント情報は、行／列形式で指定されたデータテーブルなどの情報の名前／値の対を含む構造として各データベースレコードに格納してもよい。例えば、名前（例えば、列）は「作業員のＩＤ」であってもよく、値は従業員識別番号であってもよい。イベントレコードは、作業員のＩＤ、ＰＰＥのＩＤ、取得したタイムスタンプ、及び１つ以上の検出されたパラメータを示すデータなどであるが、これらに限定されない情報を含んでもよい。

加えて、イベントセレクタ６８Ｂは、解析エンジンの例を示すストリーム解析サービス６８Ｆにイベントの受信ストリームを導く。このストリーム解析サービス６８Ｆは、リアルタイム解析を実施するためにイベントの受信ストリームの詳細処理を実施するように構成されている。ストリーム解析サービス６８Ｆは、イベントデータ７４Ａが受信される際に、例えば、イベントデータ７４Ａの複数ストリームを処理し、過去データ及びモデル７４Ｂとリアルタイムで比較するように構成してもよい。このようにして、ストリーム解析サービス６８Ｄは、条件又は作業員の行動を基に安全の懸念を検知すると、異常を検知し、受信イベントデータ値を変換し、アラートを発するように構成してもよい。過去データ及びモデル７４Ｂは、例えば、特定の安全規則、ビジネス規則等を含んでもよい。これにより、過去データ及びモデル７４Ｂは、ＳＲＬ１１のユーザの行動を、例えば、安全規則、ビジネス規則等に適合するものとして特徴付けることができる。加えて、ストリーム解析サービス６８Ｄは、通知サービス６８ＦによりＰＰＰＥ６２に、又は記録管理及び報告サービス６８Ｄによってコンピューティングデバイス６０に通信するための出力を生成してもよい。

このようにして、解析サービス６８Ｆは、環境８内の作業員１０が使用している有効安全ＰＰＥ６２からのイベントのインバウンドストリーム、潜在的には数百又は数千のイベントのストリームを処理し、過去データ及びモデル７４Ｂを適用し、作業員の条件又は行動パターンを基に、特定された異常又は予測された差し迫った安全イベントの発生などのアサーションを算出する。解析サービス６８Ｄは、いずれかのクライアント６３に出力するために、サービスバス７０によって通知サービス６８Ｆ及び／又は記録管理にアサーションを発行してもよい。

このようにして、解析サービス６８Ｆは、差し迫った安全上の懸念を予測し、リアルタイムのアラート生成及び報告を提供するアクティブ安全管理システムとして構成されていてもよい。加えて、解析サービス６８Ｆは、イベントデータのインバウンドストリームを処理して、企業、安全管理者、及び他のリモートユーザのために、集約された若しくは個々の作業員及び／又はＰＰＥベースの統計、結論、及び／又は推奨の形態のアサーションを生成するための技法を提供する意思決定支援システムであってもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、過去データ及びモデル７４Ｂを適用し、特定の作業員に関して、検出された行動パターン又は活動パターン、環境条件、及び地理的位置に基づき、この作業員に安全イベントが差し迫っている可能性を決定してもよい。一部の例では、解析サービス６８Ｆは、作業員が現在、例えば、疲労、疾患、又はアルコール／薬物使用により調子が損なわれているかどうかを判定してもよく、安全イベントを防止するために介入を必要としてもよい。更に別の例として、解析サービス６８Ｆは、特定の環境８内の作業員又は安全具のタイプの比較レーティングを提供してもよい。

したがって、解析サービス６８Ｆは、安全イベントを予測するための危険の指標を提供する１つ以上のモデルを維持してもよく、あるいは使用してもよい。解析サービス６８Ｆは、また、順序セット、推奨、及び品質尺度を生成してもよい。一部の例では、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥＭＳ６によって格納された処理情報を基にユーザインタフェースを生成し、実施可能な情報をいずれかのクライアント６３に提供してもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、いずれかのクライアント６３で出力するために、ダッシュボード、アラート通知、レポート等を生成してもよい。このような情報は、作業員集団全体の基準（「正常」）動作、作業員を危険に曝す恐れのある異常な活動に従事するあらゆる異常な作業員の特定、著しく異常な（例えば、高い）安全イベントが発生した又は発生することが予想される環境内の任意の地理的領域の特定、他の環境と比較して安全イベントの異常発生を示す任意の環境の特定等に関する様々な見識を提供してもよい。

他の技術を使用することはできるが、一例示的実現形態では、解析サービス６８Ｆは、安全イベントのストリーム上で動作しているとき、機械学習を使用してリアルタイム解析を実施する。すなわち、解析サービス６８Ｆは、パターンを検出するためにイベントストリームの訓練データ及び既知の安全イベントに機械学習を適用することにより生成された実行可能コードを含む。実行可能コードは、ソフトウェア命令又は規則セットの形式を取ってもよく、一般に、モデルと呼ばれ、類似パターンの検出と近く発生するイベントの予測のために、後にイベントストリーム６９に適用することができる。

解析サービス６８Ｆは、一部の例では、特定の作業員、特定の作業員集団、特定の環境、又はこれらの組み合わせに対して別個のモデルを生成してもよい。解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ６２から受信された使用データを基にモデルを更新してもよい。例えば、解析サービス６８Ｆは、ＰＰＥ６２から受信されたデータを基に、特定の作業員、特定の作業員集団、特定の環境、又はこれらの組み合わせのモデルを更新してもよい。

代替的に又は付加的に、解析サービス６８Ｆは、生成したコード及び／又は機械学習モデルの全て若しくは一部をハブ１６（又はＰＰＥ６２）に通信してハブ１６（又はＰＰＥ６２）で実行し、ＰＰＥにほぼリアルタイムでローカルアラートを提供してもよい。モデル７４Ｂを生成するために用いてもよい例示的な機械学習技術には、教師あり学習、教師なし学習、及び半教師あり学習などの様々な学習スタイルを含むことができる。例示的なアルゴリズムのタイプとしては、ベイジアンアルゴリズム、クラスタリングアルゴリズム、決定木アルゴリズム、正則化アルゴリズム、回帰アルゴリズム、インスタンスベースアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、深層学習アルゴリズム、次元削減アルゴリズム等が挙げられる。特定のアルゴリズムの様々な例としては、ベイジアン線形回帰、ブースト決定木回帰、ニューラルネットワーク回帰、誤差逆伝播ニューラルネットワーク、アプリオリアルゴリズム、Ｋ平均クラスタリング、ｋ近傍（k－Nearest Neighbour、ｋＮＮ）、学習ベクトル量子化（Learning Vector Quantization、ＬＶＱ）、自己組織化マップ（Self－Organizing Map、ＳＯＭ）、局所重み付け学習（Locally Weighted Learning、ＬＷＬ）、リッジ回帰、最小絶対収縮と選択演算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator、ＬＡＳＳＯ）、エラスティックネット、最小角回帰（Least－Angle Regression、ＬＡＲＳ）、主成分分析（principal component analysis、ＰＣＡ）、及び主成分回帰（Principal Component Regression、ＰＣＲ）が挙げられる。

記録管理及び報告サービス６８Ｇは、コンピューティングデバイス６０から中間層６４を介して受信されたメッセージ及びクエリを処理し、応答する。例えば、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、クライアントコンピューティングデバイスから、個々の作業員、作業員の集団又はサンプルセット、環境８又は環境８全体の地理的領域、個々のＰＰＥ６２又はＰＰＥ６２の群／タイプに関連するイベントデータに関する要求を受信してもよい。これに応答して、記録管理及び報告サービス６８Ｇは要求を基にイベント情報にアクセスする。イベントデータを取得すると、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、初めに情報を要求したクライアントアプリケーションに対する出力応答を構築する。一部の例では、データはＨＴＭＬ文書などの文書に含んでもよく、又はデータはＪＳＯＮ形式でコード化されてもよく、又は要求元のクライアントコンピューティングデバイスで実行されるダッシュボードアプリケーションによって提示してもよい。例えば、本開示に更に記載されるように、イベント情報を含む例示的ユーザインタフェースが図示されている。

付加的な例として、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、ＰＰＥイベント情報を見つけ、分析し、相関させる要求を受信してもよい。例えば、記録管理及び報告サービス６８Ｇは、ユーザがＰＰＥイベント情報をある期間にわたって見ることができる及び／又はコンピューティングデバイスがＰＰＥイベント情報をある期間にわたって分析することができるなど、過去の時間枠にわたるイベントデータ７４Ａに関するクエリ要求をクライアントアプリケーションから受信してもよい。

例示的な実現形態では、サービス６８は、また、ＰＰＥＭＳ６によってユーザ及び要求を認証及び認可するセキュリティサービス６８Ｈを含んでもよい。具体的には、セキュリティサービス６８Ｈは、クライアントアプリケーション及び／又は他のサービス６８から認証要求を受信し、データ層７２内のデータにアクセスしてもよい及び／又はアプリケーション層６６内で処理を実施してもよい。認証要求は、ユーザ名及びパスワードなどの証明書を含んでもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、ユーザ名とパスワードとの組み合わせが有効であるかどうかを判定するためにセキュリティデータ７４Ａを問い合わせてもよい。構成データ７４Ｄは、認証証明書、ポリシー、及びＰＰＥＭＳ６へのアクセスを制御するための任意の他の情報の形態のセキュリティデータを含んでもよい。上述のように、セキュリティデータ７４Ａは、ＰＰＥＭＳ６の正規ユーザの有効なユーザ名とパスワードとの組み合わせなどの認証証明書を含んでもよい。他の証明書には、ＰＰＥＭＳ６へのアクセスを許可されたデバイス識別子又はデバイスプロファイルを含んでもよい。

セキュリティサービス６８Ｈは、ＰＰＥＭＳ６で実施される動作に対して監査及びロギング機能を提供してもよい。例えば、セキュリティサービス６８Ｈは、サービス６８によって実施された動作及び／又はサービス６８によってアクセスされたデータ層７２内のデータのログを取ってもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、ログ操作、アクセスデータ、及び規則処理結果などの監査情報を監査データ７４Ｃに格納してもよい。一部の例では、セキュリティサービス６８Ｈは、１つ以上の規則が満たされたことに応答してイベントを生成してもよい。セキュリティサービス６８Ｈは、イベントを示すデータを監査データ７４Ｃに格納してもよい。

ＰＰＥＭＳ６は、セルフチェックコンポーネント６８Ｉと、セルフチェック基準７４Ｅと、作業関係データ７４Ｆとを含んでもよい。セルフチェック基準７４Ｅは、１つ以上のセルフチェック基準を含んでもよい。作業関係データ７４Ｆは、ＰＰＥ、作業員、及び作業環境に対応するデータ間のマッピングを含んでもよい。作業関係データ７４Ｆは、データを格納、取得、更新、及び削除するための任意の適切なデータストアであってもよい。ＲＭＲＳ６９Ｇは、作業員１０Ａの固有識別子とデータハブ１４Ａの固有デバイス識別子との間のマッピングを格納してもよい。作業関係データストア７４Ｆは、また、作業員を環境に対してマッピングしてもよい。図２の例では、セルフチェックコンポーネント６８Ｉは、作業関係データ７４Ｆから、データハブ１４Ａ、作業員１０Ａ、及び／又は作業員１０Ａに関連付けられた若しくは割り当てられたＰＰＥに関するデータを受信あるいは判定してもよい。このデータに基づき、セルフチェックコンポーネント６８Ｉは、セルフチェック基準７４Ｅから１つ以上のセルフチェック基準を選択してもよい。セルフチェックコンポーネント６８Ｉは、セルフチェック基準をデータハブ１４Ａに送信してもよい。

図３は、ＳＲＬ１１の１つの例をより詳細に示している。この例では、ＳＲＬ１１は、アンカーに取り付けるための第１のコネクタ９０と、命綱９２と、ユーザ（図示せず）に取り付けるための第２のコネクタ９４と、を含む。ＳＲＬ１１はまた、エネルギー吸収及び／又は制動システムを収容するハウジング９６と、コンピューティングデバイス９８と、を含む。図示されている例では、コンピューティングデバイス９８は、プロセッサ１００と、メモリ１０２と、通信ユニット１０４と、伸長センサ１０６と、張力センサ１０８と、速度計１０９と、加速度計１１０と、位置センサ１１２と、高度計１１４と、１つ以上の環境センサ１１６と、出力ユニット１１８と、を含む。

図３に示されるコンピューティングデバイス９８（より広くは、ＳＲＬ１１）のアーキテクチャ及び配置構成は単に例示の目的で示されると理解すべきである。他の例では、ＳＲＬ１１及びコンピューティングデバイス９８は、図３に示されるものより多いコンポーネント、少ないコンポーネント、又は別のコンポーネントを有する様々な手法で構成してもよい。例えば、一部の例では、コンピューティングデバイス９８は、通信ユニット１０４及び伸長センサ１０６などの、コンポーネントのサブセットのみを含むように構成してもよい。また、図３の例はコンピューティングデバイス９８をハウジング９６と一体であるものとして示しているが、本技術は、このような配置構成に限定されない。

第１のコネクタ９０は、足場又は他の支持構造体などの固定構造体に固定してもよい。命綱９２は、ハウジング９６に回転自在に接続された、付勢されたドラムに巻き付けてもよい。第２のコネクタ９４は、ユーザ（例えば、作業員１０の１人など（図１））に接続してもよい。したがって、一部の例では、第１のコネクタ９０は支持構造体に接続されるアンカーポイントとして構成してもよく、第２のコネクタ９４は、作業員に接続されるフックを含むように構成してもよい。他の例では、第２のコネクタ９４はアンカーポイントに接続してもよく、第１のコネクタ９０は作業員に接続してもよい。ユーザが活動を行うとき、命綱９２がハウジング９６から延出する際及びハウジング９６に後退する際の命綱９２の動きによってドラムが回転する。

一般に、コンピューティングデバイス９８は、ＳＲＬ１１の動作及び／又はＳＲＬ１１が使用される環境に関するリアルタイムデータを取り込み得る複数のセンサを含んでもよい。このようなデータは、本明細書では使用データと称する。センサはハウジング９６内に配置してもよい。及び／又は第１のコネクタ９０若しくは第２のコネクタ９４の近傍などのＳＲＬ１１内の他の場所に配置してもよい。一例では、プロセッサ１００は、コンピューティングデバイス９８内で機能性を実現するように、及び／又は実行のための命令を処理するように構成されている。例えば、プロセッサ１００は、メモリ１０２によって格納された命令を処理することができる。プロセッサ１００としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は他の同等なディスクリート若しくは集積論理回路を挙げることができる。

メモリ１０２は、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読ストレージデバイスを含むことができる。一部の例では、メモリ１０２は、短期メモリ又は長期メモリの１つ以上を含んでもよい。メモリ１０２としては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、磁気ハードディスク、光学ディスク、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能プログラマブルメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられる。

一部の例では、メモリ１０２は、コンピューティングデバイス９８のコンポーネントの動作を制御するオペレーティングシステム（図示せず）又は他のアプリケーションを格納してもよい。例えば、オペレーティングシステムは、電子センサ（例えば、伸長センサ１０６、張力センサ１０８、加速度計１１０、位置センサ１１２、高度計１１４、及び／又は環境センサ１１６）から通信ユニット１０４へのデータの通信を促進してもよい。一部の例では、メモリ１０２は、プロセッサ１００によって実行されるプログラム命令を格納するために使用される。メモリ１０２は、また、動作中にコンピューティングデバイス９８内の情報を格納するように構成してもよい。

コンピューティングデバイス９８は、１つ以上の有線通信又は無線通信を介して外部デバイスと通信するために通信ユニット１０４を使用してもよい。通信ユニット１０４は、様々なミキサ、フィルタ、増幅器、及び信号変調用に設計された他の構成要素、並びに１つ以上のアンテナ及び／又はデータの送受信用に設計された他の構成要素を含んでもよい。通信ユニット１０４は、１つ以上の任意の好適なデータ通信技術を用いて他のコンピューティングデバイスとデータを送受信してもよい。このような通信技術の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ＴＣＰ／ＩＰ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、４Ｇ、ＬＴＥが挙げられる。一部の例では、通信ユニット１０４は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（ＢＬＵ）プロトコルに従い動作してもよい。

伸長センサ１０６は、少なくとも１つの命綱９２の伸長及び命綱９２の後退を示すデータを生成し、出力するように構成してもよい。一部の例では、伸長センサ１０６は、命綱９２の伸長の長さ又は命綱９２の後退の長さを示すデータを生成してもよい。他の例では、伸長センサ１０６は、伸長又は後退サイクルを示すデータを生成してもよい。伸長センサ１０６は、位置及び／又は回転を決定するために、ロータリエンコーダ、光学センサ、ホール効果センサ、又は別のセンサの１つ以上を含んでもよい。伸長センサ１０６は、一部の例では、命綱９２の完全な伸長又は完全な後退を示す出力を生成する１つ以上のスイッチも含んでよい。

張力センサ１０８は、例えば、第２のコネクタ９０に対する命綱９２の張力を示すデータを生成するように構成してもよい。張力センサ１０８は、命綱９２と並んで配置された、ＳＲＬ１１に加えられた張力を直接的又は間接的に測定するための力変換器を含んでもよい。一部の例では、張力センサ１０８は、ＳＲＬ１１にかかる静的力又は静的張力を測定するためのストレーンゲージを含んでもよい。張力センサ１０８は、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１に加えられた所定の張力に基づき電気接点を形成又は遮断するためのばね付勢式機構を有する機械的スイッチを含んでもよい。更に別の例では、張力センサ１０８は、ＳＲＬ１１の摩擦ブレーキの回転を決定するための１つ以上の構成要素を含んでもよい。例えば、１つ以上の構成要素は、センサ（例えば、光学センサ、ホール効果センサ等）を含んでもよく、このセンサは、制動システムの作動中におけるブレーキの２つの構成要素間の相対運動を決定するように構成されている。

速度計１０９は、命綱９２の速度を示すデータを生成するように構成してもよい。例えば、速度計１０９は、命綱の伸長及び／又は後退を測定してもよく（又はこのような測定値を伸長センサ１０６から受信してもよく）、この伸長及び／又は後退を時間スケールに適用してもよい（例えば、時間で除する）。加速度計１１０は、重力に対するＳＲＬ１１の加速度を示すデータを生成するように構成してもよい。加速度計１１０は、加速度の大きさ及び方向を、例えばベクトル量として決定するための単軸又は多軸加速度計として構成してもよく、方向、座標加速度、振動、衝撃及び／又は落下を決定するために使用してもよい。

位置センサ１１２は、環境８のうちの１つにおけるＳＲＬ１１の位置を示すデータを生成するように構成してもよい。位置センサ１１２は、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）受信機、三角測量（例えば、ビーコン及び／又は他の固定通信ポイントを使用して）を実施するための構成要素、又はＳＲＬ１１の相対位置を決定するための他のセンサを含んでもよい。

高度計１１４は、一定のレベルを超えるＳＲＬ１１の高度を示すデータを生成するように構成してもよい。一部の例では、高度計１１４は、気圧の測定値（例えば、高度が高いほど気圧は低くなる）を基に、ＳＲＬ１１の高度を決定するように構成してもよい。

環境センサ１１６は、環境８などの環境の特性を示すデータを生成するように構成してもよい。一部の例では、環境センサ１１６は、温度、湿度、微粒子含有量、騒音レベル、空気の品質、又はＳＲＬ１１が使用され得る環境の任意の他の様々な特性を測定するように構成された１つ以上のセンサを含んでもよい。

出力ユニット１１８は、例えば、ＳＲＬ１１の１つ以上のセンサ（例えば、伸長センサ１０６、張力センサ１０８、加速度計１１０、位置センサ１１２、高度計１１４、及び／又は環境センサ１１６など）によって測定されたＳＲＬ１１の動作を示すデータを出力するように構成してもよい。出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１の動作に関連付けられたデータを生成するために、コンピューティングデバイス９８のプロセッサ１００によって実行可能な命令を含んでもよい。一部の例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１の１つ以上のセンサからデータを直接出力してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、通信ユニット１０４を介して別のデバイスに送信するために、ＳＲＬ１１の１つ以上のセンサからのリアルタイム又はほぼリアルタイムデータを含む１つ以上のメッセージを生成してもよい。

他の例では、出力ユニット１１８（及び／又はプロセッサ１００）は１つ以上のセンサからのデータを処理し、１つ以上のセンサからのデータを特徴付けるメッセージを生成してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１が使用されている時間の長さ、命綱９２の伸長サイクル及び後退サイクルの数（例えば、伸長センサ１０６からのデータを基に）、使用中のユーザの速度の平均レート（例えば、伸長センサ１０６又は位置センサ１１２からのデータを基に）、ＳＲＬ１１のユーザの瞬間速度又は加速度（例えば、加速度計１１０からのデータを基に）、命綱９２のブレーキのロックアップの数及び／又は衝撃の重大度（例えば、張力センサ１０８からのデータを基に）を決定してもよい。

一部の例では、出力ユニット１１８は、通信ユニット１０４によって使用データをリアルタイム又はほぼリアルタイムで別のデバイス（例えば、ＰＰＥ６２）に送信するように構成してもよい。しかしながら、一部の例では、通信ユニット１０４は、例えば、ＳＲＬ１１が位置する環境及び／又はネットワーク障害のせいでこのようなデバイスと通信できない場合がある。このような場合、出力ユニット１１８は、使用データをメモリ１０２にキャッシュしてもよい。すなわち、出力ユニット１１８（又はセンサ自体）は使用データをメモリ１０２に格納してもよく、ネットワーク接続が利用可能になると使用データを別のデバイスにアップロードすることを可能にしてもよい。

出力ユニット１１８は、また、ＳＲＬ１１のユーザが認知可能な可聴、視覚、触覚、又は他の出力を生成するように構成してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、例として、様々なライト、ディスプレイ、触覚フィードバック生成部、スピーカ等を含むもう１つのユーザインタフェースデバイスを含んでもよい。一例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１上に位置する及び／又はＳＲＬ１１のユーザの視野内にあるリモートデバイス（例えば、インジケータグラス、バイザー等）に含まれる１つ以上の発光ダイオード（ＬＥＤ）を含んでもよい。別の例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１上に位置する及び／又はリモートデバイス（例えば、イヤピース、ヘッドセット等）に含まれる１つ以上のスピーカを含んでもよい。更に別の例では、出力ユニット１１８は、振動又は他の触覚フィードバックを生成し、ＳＲＬ１１又はリモートデバイス（例えば、ブレスレット、ヘルメット、イヤピース等）上に含まれる触覚フィードバック生成部を含んでもよい。

出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１の動作を基に出力を生成するように構成してもよい。例えば、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１のステータス（例えば、ＳＲＬ１１が適切に動作している、又は点検、修理、若しくは交換が必要である）を示す出力を生成するように構成してもよい。別の例として、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１が位置する環境にＳＲＬ１１が適していることを示す出力を生成するように構成してもよい。一部の例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１が位置する環境が危険である（例えば、温度、微粒子レベル、位置等がＳＲＬ１１を使用する作業員にとって潜在的に危険である）ことを示す出力データを生成するように構成してもよい。

ＳＲＬ１１は、一部の例では、安全イベントの可能性を特徴付ける規則を格納するように構成してもよく、出力ユニット１１８は、（センサによって測定された）ＳＲＬ１１の動作と規則との比較を基に、出力を生成するように構成してもよい。例えば、ＳＲＬ１１は、上述のモデル及び／又はＰＰＥＭＳ６からの過去データを基に、規則をメモリ１０２に格納するように構成してもよい。規則をローカルで格納し、実施することで、このような決定がＰＰＥＭＳ６によって行われる場合、及び／又はネットワーク接続が利用できない（ＰＰＥＭＳ６との通信が不可能であるような）場合に比べて潜在的に少ない待ち時間でＳＲＬ１１が安全イベントの可能性を決定することを可能にしてもよい。この例では、出力ユニット１１８は、ＳＲＬ１１を使用する作業員に潜在的に危険な活動、異常行動等を警告する可聴、視覚、触覚、又は他の出力を生成するように構成してもよい。

本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１は、通信ユニット１０４を介してアラートデータを受信してもよく、出力ユニット１１８は、アラートデータを基に出力を生成してもよい。例えば、ＳＲＬ１１は、ハブ１４、ＰＰＥＭＳ６（直接的に又は１つのハブ１４を介して）、エンドユーザコンピューティングデバイス１６、コンピューティングデバイス１８を使用するリモートユーザ、安全ステーション１５、又は他のコンピューティングデバイス、のうちの１つからアラートデータを受信してもよい。一部の例では、アラートデータはＳＲＬ１１の動作を基にしてもよい。例えば、出力ユニット１１８は、ＳＲＬのステータス、ＳＲＬ１１が位置する環境にＳＲＬ１１が適していること、ＳＲＬ１１が位置する環境が危険であること等を示すアラートデータを受信してもよい。

一部の例では、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１は、安全イベントの可能性に関連付けられたアラートデータを受信してもよい。例えば、上記のように、ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、環境条件又はＳＲＬ１１を使用する作業員の行動パターンを基に、異常、又は予測された差し迫った安全イベントの発生等のアサーションを算出するために、ＳＲＬ１１からの使用データに過去データ及びモデルを適用してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの検出データ、ＳＲＬ１１が位置する環境の環境条件、ＳＲＬ１１が位置する地理的領域、及び／又は他の因子の間の関係又は相関を特定するために解析を適用してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。ＳＲＬ１１は、安全イベントの比較的高い可能性を示すアラートデータをＰＰＥＭＳ６から受信してもよい。

出力ユニット１１８は、受信したアラートデータを解釈し、ＳＲＬ１１を使用する作業員にアラート条件（例えば、安全イベントの可能性が比較的高いこと、環境が危険であること、ＳＲＬ１１が誤動作していること、ＳＲＬ１１の１つ以上の構成要素を修理又は交換する必要があること等）を通知するための出力（例えば、可聴出力、視覚出力又は触覚出力）を生成してもよい。一部の例では、出力ユニット１１８（又はプロセッサ１００）は、付加的に又は代替的に、アラートデータを解釈し、ＳＲＬ１１の動作を修正する又は規則を実施し、ＳＲＬ１１の動作を、所望の／よりリスクを伴わない行動に適合させてもよい。例えば、出力ユニット１１８（又はプロセッサ１００）は、命綱９２がハウジング９６から伸長するのを防止するために、命綱９２に対しブレーキを作動させてもよい。

したがって、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データ（例えば、伸長センサ１０６、張力センサ１０８、加速度計１１０、位置センサ１１２、高度計１１４、環境センサ１１６、又は他のセンサからのデータ）は、様々な手法で使用してもよい。いくつかの態様によれば、使用データは、使用統計を決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、センサからの使用データを基に、ＳＲＬ１１が使用されている時間量、命綱９２の伸長サイクル又は後退サイクルの数、使用中に命綱９２が伸長又は後退した速度の平均レート、使用中に命綱９２が伸長又は後退した瞬間速度又は加速度、命綱９２のロックアップの数、命綱９２に対する衝撃の重大度等を決定してもよい。他の例では、上記の使用統計は、ローカルで決定し、格納してもよい（例えば、ＳＲＬ１１によって又はハブ１４のうちの１つによって）。

本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の活動を特徴付けるために使用データを使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、（例えば、ＳＲＬ１１の動作及び／又は作業員１０の動きを基に）生産的時間と非生産的時間のパターンを確立し、作業員の運動を分類し、重要な動きを識別してもよい。及び／又は重要なイベントの発生を推測してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、使用データを取得し、サービス６８を使用して使用データを分析し（例えば、既知のアクティビティ／イベントによるデータと使用データを比較することによって）、分析に基づき出力を生成してもよい。

一部の例では、使用統計は、ＳＲＬ１１の保守又は交換がいつ必要であるかを決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、欠陥又は異常を特定するために、使用データを、正常に動作するＳＲＬ１１を示すデータと比較してもよい。他の例では、ＰＰＥＭＳ６は、また、使用データを、ＳＲＬ１１の既知の耐用寿命統計を示すデータと比較してもよい。使用統計は、また、作業員１０がＳＲＬ１１をどのように使用しているかについての理解を製品開発者に提供し、設計及び性能を向上するために使用してもよい。更に別の例では、使用統計は、製品仕様を発展させるために人のパフォーマンスのメタデータを収集するために使用してもよい。更に別の例では、使用統計は、競合のベンチマークツールとして使用してもよい。例えば、ＳＲＬ１１の客の間で使用データを比較し、ＳＲＬ１１を装備している作業員集団全体間の指標（例えば、生産性、コンプライアンス等）を評価してもよい。

付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データは、ステータス表示を決定するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０がＳＲＬ１１に接続されていること、又はＳＲＬ１１から分離されていることを決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、いくつかの基準点に対する作業員１０の高さ及び／又は位置を決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、作業員１０が命綱９２の所定の取り出し長さに近づいていることを決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、環境８のうちの１つの危険領域（図１）に作業員１０が近接していると決定してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１の使用（使用データによって示される）及び／又はＳＲＬ１１が位置する環境の環境条件を基に、ＳＲＬ１１の保守間隔を決定してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、使用データを基に、ＳＲＬ１１がアンカー／固定構造物に接続されているかどうか、及び／又はアンカー／固定構造物が適切であるかどうかを決定してもよい。

付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データは、ＳＲＬ１１を装着している作業員１０のパフォーマンスを評価するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの使用データを基に、作業員１０の差し迫った落下を示し得る動きを認識してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、ＳＲＬ１１からの使用データを基に、疲労を示し得る動きを認識してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの使用データを基に、落下が発生した又は作業員１０が動けない状態であると推測してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、落下の発生後に落下データ分析を実施してもよい及び／又は温度、湿度及び他の環境条件を決定してもよい（これらは安全イベントの可能性に関係するため）。

付加的に又は代替的に、本開示の態様によれば、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データは、アラートを決定するため及び／又はＳＲＬ１１の動作を能動的に制御するために使用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、落下などの安全イベントが差し迫っていると判断し、ＳＲＬ１１のブレーキをアクティブにしてもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、落下防止特性の性能を、落下動力学に合わせて調整してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、（例えば、使用データによって示される）安全イベントの特定の特性を基に、ＳＲＬ１１に制御が適用されることを警告してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、作業員１０が環境８のうちの１つにおいて危険の近くにいる場合（例えば、位置センサ１１２から収集された位置データに基づき）警告を発してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、また、ＳＲＬ１１が衝撃を受けた後又は保守を必要としている場合、ＳＲＬ１１が動作しないようにＳＲＬ１１をロックしてもよい。

また、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１のユーザの活動を特徴付ける１つ以上の安全モデルへの使用データの適用を基に、上記の性能特性を決定してもよい。及び／又はアラートデータを生成してもよい。安全モデルは、過去データ又は既知の安全イベントを基に訓練してもよい。しかし、決定はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、本明細書により詳細に記載されるように、ハブ１４又はＳＲＬ１１などの１つ以上の他のコンピューティングデバイスは、このような機能の全て又はサブセットを実施するように構成してもよい。

一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＰＰＥの組み合わせに対して解析を適用してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１及び／又はＳＲＬ１１と共に使用される他のＰＰＥのユーザ間の相関を導いてもよい。すなわち、一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１の使用データのみならず、ＳＲＬ１１とともに使用される他のＰＰＥの使用データも基にして安全イベントの可能性を決定してもよい。このような例では、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１とともに使用されているＳＲＬ１１以外の１つ以上のデバイスの既知の安全イベントのデータから構築された１つ以上の安全モデルを含んでもよい。

図４Ａは、ハウジング９６内に含まれるような、ＳＲＬ１１の内部構成要素の例を示している。図示の例では、ＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１のドラムに組み込まれたエンコーダ１３０を含む。一部の例では、エンコーダ１３０は、図３に示される伸長センサ１０６の少なくとも一部を含んでもよい。エンコーダ１３０は、命綱９２がハウジング９６から伸長されるときの命綱９２のライン長さを測定するように構成してもよい。エンコーダ１３０は、ドラムに巻き付けられている命綱９２の巻き数、ドラムの角速度、及び／又はドラムの角加速度等を示すデータを出力するように構成してもよい。このようなデータは、命綱９２のライン長さ（例えば、ハウジング９６から伸長された命綱９２の量）、命綱９２が伸長される線形速度、及び／又は命綱９２が伸長される線形加速度を決定するのに使用してもよい。

例えば、一部の例では、エンコーダ１３０は、命綱９２が巻き付けられたドラムのシャフト又は軸の角度位置又は運動をアナログ又はデジタルコードに変換するロータリエンコーダ（シャフトエンコーダとも呼ばれる）として構成してもよい。エンコーダ１３０は、シャフトの現在位置を示すデータを出力するアブソリュートエンコーダ、又はシャフトの運動を示すデータを供給するインクリメンタルエンコーダとして構成してもよく、ＳＲＬ１１は、データを更に処理して位置、距離、速度、加速度等を決定することができる。

図４Ｂは、ハウジング９６（図３）内に含まれるような、ＳＲＬ１１の内部構成要素の別の例を示している。図示の例では、ＳＲＬ１１は、偏心偏向板１３６Ａ～１３６Ｃ（集合的に偏心偏向板１３６）を含む。各偏心偏向板１３６は、角加速度及び／又は角速度が、外方向の運動に抵抗するばね張力等の付勢力を克服する所定のしきい値に達すると外方に移動する重り付き端部１３８を含む。このように、偏心偏向板１３６は、命綱９２がハウジング９２から伸長されるときに、命綱９６が巻き付けられたドラムの速度及び／又は加速度を示すデータを生成することができる。速度及び／又は加速度データから、ＳＲＬ１１は、落下が発生したと決定することができる。

図５は、ハブ１４のうちの１つの例をより詳細に示している。例えば、ハブ１４は、１つ以上のプロセッサ１３０、使用データ１３４、アラートデータ１３６及び／又は規則１３６を格納し得るメモリ１３２、通信ユニット１４０、センサ１４２、ユーザインタフェース１４４、及びリモートインタフェース１４６を含む。図５に示されるハブ１４のアーキテクチャ及び配置構成は、単に例示の目的で示されると理解すべきである。他の例では、ハブ１４は、図５に示されるものに対して、より多くの構成要素、より少ない構成要素、又は別の構成要素を有する様々な他の手法で構成してもよい。例えば、ハブ１４は、図５に示されていない１つ以上のバッテリ、充電コンポーネント等を含んでもよい。加えて、図５の例にはウェアラブルデバイスとして示されているが、他の例では、ハブ１４は、特定の環境に展開されるスタンドアロンデバイスとして実現してもよい。

一般に、ハブ１４は、ＳＲＬ１１とＰＲＥＭＳ６との通信を可能にし、容易にすることができる。例えば、それぞれの作業員のＳＲＬ１１及び他のＰＰＥは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又は他の狭域プロトコルによってハブ１４と通信してもよく、ハブ１４は、８０２．１１ ＷｉＦｉプロトコル等によって等、無線通信によってＰＰＥＭＳ６と通信してもよい。一部の例では、本明細書でより詳細に記載するように、ハブ１４は、（例えば、ＰＰＥＭＳからの）安全イベントの可能性を特徴付けたり、アラートを生成及び／又は出力したり、様々な他の機能を実行したりする規則を実現してもよい。

一例では、プロセッサ１３０は、ハブ１４内で機能性を実現するように、及び／又は実行のための命令を処理するように構成されている。例えば、プロセッサ１３０は、メモリ１３２によって格納された命令を処理することができる。プロセッサ１３０としては、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、又は同等のディスクリート若しくは集積論理回路を挙げることができる。

メモリ１３２は、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読ストレージデバイスを含むことができる。一部の例では、メモリ１３２は、短期メモリ又は長期メモリの１つ以上を含んでもよい。メモリ１３２としては、例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、磁気ハードディスク、光学ディスク、フラッシュメモリ、又は電気的プログラマブルメモリ（ＥＰＲＯＭ）若しくは電気的消去可能プログラマブルメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）の形態が挙げられる。

一部の例では、メモリ１３２は、ハブ１４の構成要素の動作を制御するオペレーティングシステム（図示せず）又は他のアプリケーションを格納してもよい。例えば、オペレーティングシステムは、メモリ１３２から通信ユニット１４０へのデータの通信を容易にしてもよい。一部の例では、メモリ１３２は、プロセッサ１００によって実行されるプログラム命令を格納するために使用される。メモリ１３２は、また、動作中にハブ１４内の情報を格納するように構成してもよい。図５に示される例では、メモリ１３２は、以下でより詳細に記載するように、使用データ１３４、アラートデータ１３６、及び／又は規則１３８を格納することができる。

ハブ１４は、１つ以上の有線通信又は無線通信を介して外部デバイスと通信するために通信ユニット１４０を使用してもよい。通信ユニット１４０は、様々なミキサ、フィルタ、増幅器、及び信号変調用に設計された他の構成要素、並びに１つ以上のアンテナ及び／又はデータの送受信用に設計された他の構成要素を含んでもよい。通信ユニット１４０は、１つ以上の任意の好適なデータ通信技術を用いて他のコンピューティングデバイスとデータを送受信してもよい。このような通信技術の例としては、ほんの一部の例を挙げると、ＴＣＰ／ＩＰ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ、Ｗｉ－Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、４Ｇ、ＬＴＥが挙げられる。例えば、通信ユニット１４０は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ又は他の狭域プロトコルによってＳＲＬ１１又は他のＰＰＥと通信してもよく、通信ユニット１４０は、８０２．１１ ＷｉＦｉプロトコル等によって等、無線通信によってＰＰＥＭ６と通信してもよい。

センサ１４２は、ハブ１４に関連付けられた作業員１０の活動を示すデータ及び／又はハブ１４が位置する環境を示すデータを生成する１つ以上のセンサを含んでもよい。センサ１４２としては、例として、１つ以上の加速度計、特定の環境に存在する状態を検知するための１つ以上のセンサ（例えば、温度、湿度、微粒子含有量、騒音レベル、空気の品質、又はＳＲＬ１１が使用され得る環境の他の任意の様々な特性を測定するためのセンサ）、又は他の様々なセンサを挙げることができる。

ユーザインタフェース１４４は、例として、様々なライト、ディスプレイ、触覚フィードバック生成部、スピーカ等を含むもう１つのユーザインタフェースデバイスを含んでもよい。一般に、ユーザインタフェース１４４は、ＳＲＬ１１及び／又はハブ１４のステータス、並びに作業員１０に対するアラートを出力してもよい。一例では、ユーザインタフェース１４４は、作業員１０に情報を提供するために照光する複数の多色ＬＥＤを含んでもよい。別の例では、ユーザインタフェース１４４は、作業員１０に触覚フィードバックを提供するためにハブ１４を振動させるように構成されたモータを含んでもよい。

リモートインタフェース１４６は、クライアント６２（図２）において出力するためのデータを生成するように構成されている。例えば、リモートインタフェース１４６は、ＳＲＬ１１及び／又はハブ１４のステータスを示すデータを生成してもよい。例えば、リモートインタフェース１４６は、ＳＲＬ１１がハブ１４に接続されているかを示すデータ、及び／又はＳＲＬ１１の構成要素に関する情報を生成してもよい。つまり、リモートインタフェース１４６は、例えば、ＳＲＬ１１の耐用寿命の残り、ＳＲＬ１１のバッテリのステータス、ハウジング９６から伸長された命綱９２の量（図３）、命綱９２の最大伸長距離、命綱９２の伸長／巻き取りサイクル数、ＳＲＬ１１の保守又は交換の必要性、命綱９２の位置／速度／加速度等を示すデータを生成してもよい。リモートインタフェース１４６は、付加的に又は代替的に、ハブ１４によって発せられる任意のアラートを示すデータを生成してもよい。

本開示の態様によれば、ハブ１４は、ＳＲＬ１１のセンサからの使用データ１３４を格納してもよい。例えば、本明細書に記載されるように、ＳＲＬ１１のセンサは、作業員１０の活動を示すＳＲＬ１１の動作に関するデータを生成し、データをリアルタイムで又はほぼリアルタイムでハブ１４に送信してもよい。一部の例では、ハブ１３４は使用データ１３４を、通信ユニット１４０によってＰＰＥＭＳ６等の別のコンピューティングデバイスに直ちに中継してもよい。他の例では、メモリ１３２は、データを別のデバイスにアップロードする前のある期間、使用データ１３４を格納してもよい。例えば、一部の例では、通信ユニット１４０は、ＳＲＬ１１と通信可能であってもよいが、例えば、ＳＲＬ１１が位置する環境及び／又はネットワーク障害のせいでネットワーク接続性を有しない場合がある。このような例では、ハブ１４は、使用データ１３４をメモリ１３２に格納してもよく、ネットワーク接続が利用可能になると使用データを別のデバイスにアップロードすることを可能にしてもよい。

本開示の態様によれば、ハブ１４は、ユーザインタフェース１４４及び／又はリモートインタフェース１４６による出力のためのアラートを生成するためのアラートデータ１３６を格納してもよい。例えば、ハブ１４は、ＰＰＥＭＳ６から、エンドユーザコンピューティングデバイス１６から、コンピューティングデバイス１８を使用してリモートユーザから、安全ステーション１５から、又は他のコンピューティングデバイスからアラートデータを受信してもよい。一部の例では、アラートデータはＳＲＬ１１の動作を基にしてもよい。例えば、ハブ１４は、ＳＲＬ１１のステータス、ＳＲＬ１１が位置する環境にＳＲＬ１１が適していること、ＳＲＬ１１が位置する環境が危険であること等を示すアラートデータ１３６を受信してもよい。

一部の例では、付加的に又は代替的に、ハブ１４は、安全イベントの可能性に関連付けられたアラートデータ１３６を受信してもよい。例えば、上記のように、ＰＰＥＭＳ６は、一部の例では、環境条件又はＳＲＬ１１を使用する作業員の行動パターンを基に、異常、又は予測された差し迫った安全イベントの発生等のアサーションを算出するために、ＳＲＬ１１からの使用データに過去データ及びモデルを適用してもよい。すなわち、ＰＰＥＭＳ６は、ＳＲＬ１１からの検出データ、ＳＲＬ１１が位置する環境の環境条件、ＳＲＬ１１が位置する地理的領域、及び／又は他の因子間の関係又は相関を特定するために解析を適用してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、作業員１０の集団にわたって取得したデータを基に、おそらくは特定の環境又は地理的領域内のどの特定の活動が著しく高い安全イベントの発生につながる又はつながることが予想されるかを決定してもよい。ハブ１４は、安全イベントの比較的高い可能性を示すアラートデータ１３６をＰＰＥＭＳ６から受信してもよい。

ハブ１４は、受信したアラートデータ１３６を解釈し、作業員１０又はリモートパーティにアラート条件（例えば、安全イベントの可能性が比較的高いこと、環境が危険であること、ＳＲＬ１１が誤動作していること、ＳＲＬ１１の１つ以上の構成要素を修理又は交換する必要があること等）を通知するための出力（例えば、可聴出力、視覚出力又は触覚出力）をユーザインタフェース１４４又はリモートインタフェース１４６において生成してもよい。一部の例では、ハブ１４は、また、アラートデータ１３６を解釈し、ＳＲＬ１１に対して１つ以上のコマンドを発行し、ＳＲＬ１１の動作を修正するか又は規則を実施し、ＳＲＬ１１の動作を、所望の／よりリスクを伴わない行動に適合させてもよい。

本開示の態様によれば、一部の例では、ハブ１４は、アラートデータ１３６を生成しアラートを発するための規則１３８を格納してもよい。例えば、ハブ１４は、安全イベントの可能性を特徴付ける規則１３８を格納するように構成されてもよく、ユーザインタフェース１４４及び／又はリモートインタフェースは、ＳＲＬ１１の動作と規則１３８との比較に基づいて出力を生成してもよい。規則１３８は、上述のモデル及び／又はＰＰＥＭＳ６からの過去データに基づいて定義してもよい。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、１つ以上の安全モデルに基づいてＰＰＥＭＳ６によって生成された規則のサブセットを含み得る規則１３８を、ハブ１４に提供してもよい。このような例では、ハブ１４は、ＰＰＥＭＳ６とのネットワーク接続を伴わずに規則１３８を実現してもよい。

概して、特定の技術又は機能が特定の構成要素、例えば、ＰＰＥＭＳ６、ＳＲＬ１１、又はハブ１４によって実装されるものとして本明細書に記載されるが、本開示の技術はこのように限定されるものではないと理解すべきである。すなわち、本明細書に記載される特定の技術は、記載されているシステムの構成要素の１つ以上によって実施してもよい。例えば、一部の例では、ＳＲＬ１１は、比較的限定されたセンサセット及び／又は処理能力を有してもよい。このような例では、ハブ１４及び／又はＰＰＥＭＳ６のうちの１つが使用データの処理、安全イベントの可能性の決定等のほとんど又は全てを担ってもよい。他の例では、ＳＲＬ１１は、付加的なセンサ、付加的な処理能力及び／又は付加的なメモリを有してもよく、ＳＲＬ１１が付加的な技術を実施することを可能にする。どの構成要素が技術の実施を担うかに関する決定は、例えば、処理費用、財務費用、消費電力等を基にしてもよい。

図６は、作業員の活動に関して本明細書の個人保護具管理システム又は他のデバイスにより適用される、測定されたライン速度、加速度、及びライン長さの観点における例示的なモデルを示す図であり、モデルは、安全領域及び危険領域を定義するように構成されている。換言すると、図６は、安全イベントの可能性を予測するために、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１により適用されるモデルを表すグラフである。この予測は、引き出される命綱（図３に示される命綱９２等の）の加速度１６０、引き出される命綱９２の速度１６２、引き出された命綱の長さ１６４の測定値を基に行われる。加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値は、ＳＲＬ１１のセンサから収集されたデータを基に決定してもよい。グラフによって表されるデータは、訓練／試験環境において推定又は収集してもよく、グラフは、作業員の安全な活動を危険な活動と区別するための「マップ」として使用してもよい。

例えば、安全領域１６６は、（例えば、試験環境における作業員の活動の監視によって決定された）安全な活動と関連付けられた加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値を表すことができる。非束縛領域１６８は、支持構造体に堅固に固定されていない（これは危険と考えられる）命綱と関連付けられた加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値を表し得る。過伸張領域１７０は、正常動作パラメータを超えて伸長した（これも危険と考えられる）命綱と関連付けられた加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４の測定値である。

本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４又はＳＲＬ１１は、図６によって表されたモデル又は規則セットをＳＲＬ１１から受信した使用データに適用することにより、１つ以上のアラートを発してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値が安全領域１６６の外にある場合、アラートを発してもよい。一部の例では、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値がどれほど遠く安全領域１６６の外にあるかに基づき、異なるアラートを発してもよい。例えば、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値が安全領域１６６に相対的に近い場合、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、この活動に懸念があり、安全イベントに至る可能性があるという警告を発してもよい。別の例では、加速度１６０、速度１６２、又は長さ１６４の測定値が安全領域１６６から相対的に離れている場合、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、この活動が危険であり、即時安全イベントの尤度が高いという警告を発してもよい。

一部の例では、図６に示されるグラフのデータは、図２に示される過去データ及びモデル７４Ｂを表してもよい。この例では、ＰＰＥＭＳ６は、受信データのストリームを図６に示されるマップと比較し、安全イベントの可能性を決定してもよい。他の例では、類似のマップを、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１及び／又はハブ１４に格納してもよく、ローカルに格納されたデータを基にアラートを発してもよい。

図６の例は加速度１６０、速度１６２、及び長さ１６４を示すが、示されるものよりも多いか又は少ない変数を有する他のマップを開発してもよい。一例では、マップは、命綱の長さだけに基づき生成してもよい。この例では、マップによって指定された命綱の長さを超えて命綱が伸長された場合に、アラートを作業員に対して発してもよい。

図７は、本開示の態様による、測定された、安全ラインにかかる力／張力及び長さの観点において作業員の活動に関して本明細書の個人保護具管理システム又は他のデバイスにより適用される第２のモデルの例を示しており、モデルは、安全イベントを予測する、安全領域及び危険領域の行動を定義するように構成されている。この例で、図７は、命綱（図３に示される命綱９２等）にかかる力又は張力１８０の測定値、及び取り出された命綱の長さ１８２の測定値を基に、安全イベントの可能性を予測するために、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１によって適用されるモデル又は規則セットを表すグラフである。力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値は、ＳＲＬ１１のセンサから収集されたデータを基に決定してもよい。グラフによって表されるデータは、訓練／試験環境において推定又は収集してもよく、グラフは、作業員の安全な活動を危険な活動と区別するための「マップ」として使用してもよい。

例えば、安全領域１８４は、安全な活動（例えば、試験環境における作業員の活動の監視によって決定された）と関連付けられた力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値を表し得る。非束縛領域１８６は、支持構造体にしっかりと固定されていない（これは危険と考えられる）命綱と関連付けられた力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値を表し得る。過伸張領域１８８は、正常動作パラメータを超えて伸長した（これも危険と考えられる）命綱と関連付けられた力又は張力１８０及び長さ１８２の測定値である。

本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、図６に関して上述したものと類似の手法で、図６によって表されたモデル又は規則セットをＳＲＬ１１からの使用データに適用することにより、１つ以上のアラートを発してもよい。一部の例では、図７に示されるグラフのデータは、図２に示される過去データ及びモデル７４Ｂを表してもよい。他の例では、類似のマップを、付加的に又は代替的に、ＳＲＬ１１及び／又はハブ１４に格納してもよく、ローカルに格納されたデータを基にアラートを発してもよい。

図８Ａ及び図８Ｂは、本開示の態様による、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１によって受信され、処理されるイベントデータの例示的な入力ストリームのプロファイルを示す図であり、これらのデータは、１つ以上のモデル又は規則セットの適用に基づいて、低リスク行動（図８Ａ）と、アラート又は他の応答の発生につながる及び高リスク行動（図８Ｂ）とを表すように決定される。この例で、図８Ａ及び図８Ｂは、それぞれある期間にわたる安全活動及び危険活動を示すように決定された例示的なイベントデータのプロファイルを示す。例えば、図８Ａの例は、運動学的閾値１９２に対して命綱（図３に示される命綱９２等）が引き出される速度１９０を示し、図８Ｂの例は、閾値１９２に対して命綱（図３に示される命綱９２等）が引き出される速度１９４を示す。

一部の例では、図８Ａ及び図８Ｂに示されるプロファイルは、図２に示されるＰＰＥＭＳ６の過去データ及びモデル７４Ｂとして開発され、格納してもよい。本開示の態様によれば、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、ＳＲＬ１１からの使用データを閾値１９２と比較することにより１つ以上のアラートを発してもよい。例えば、図８Ｂの例において、ＰＰＥＭＳ６、ハブ１４、又はＳＲＬ１１は、速度１９４が閾値１９２を超えた場合、１つ以上のアラートを発してもよい。一部の例では、例えば、リスクの高い活動と、危険であり、即時安全イベントの可能性が高い活動とを区別するために、速度が閾値１９２をどれほど超えたかに基づいて、異なるアラートを発してもよい。

図９は、本開示の態様による、安全イベントの可能性を予測するための例示的なプロセスを示すフロー図である。図９に示される手法はＰＰＥＭＳ６に関して記載されているが、この手法は、様々なコンピューティングデバイスによって実施してもよいことを理解すべきである。

図示される例では、ＰＰＥＭＳ６は、少なくとも１つの自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）１１等の少なくともの１つのＳＲＬから使用データを取得する（２００）。本明細書に記載されるように、使用データは、ＳＲＬ１１の動作を示すデータを含む。一部の例では、ＰＰＥＭＳ６は、使用データについてＳＲＬ１１又はハブ１４にポーリングすることによって使用データを取得してもよい。他の例では、ＳＲＬ１１又はハブ１４は使用データをＰＰＥＭＳ６に送信してもよい。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが生成されたときにＳＲＬ１１又はハブ１４から使用データをリアルタイムで受信してもよい。他の例では、ＰＰＥＭＳ６は、格納された使用データを受信してもよい。

ＰＰＥＭＳ６は、少なくとも１つのＳＲＬ１１のユーザの活動を特徴付ける安全モデルに使用データを適用してもよい（２０２）。例えば、本明細書に記載されるように、安全モデルは、既知の安全イベントによるデータ及び／又はＳＲＬ１１による過去データを基に訓練してもよい。このようにして、安全モデルは、安全領域と危険領域を定義するように構成してもよい。

ＰＰＥＭＳ６は、安全モデルへの使用データの適用を基に、少なくとも１つのＳＲＬ１１に関連付けられた安全イベントの発生の可能性を予測してもよい（２０４）。例えば、ＰＰＥＭＳ６は取得した使用データを安全モデルに適用し、使用データが安全な活動（例えば、モデルによって定義された）又は潜在的に危険な活動に合致するかどうかを決定してもよい。

ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの発生の可能性の予測に応じて出力を生成してもよい（２０６）。例えば、ＰＰＥＭＳ６は、使用データが安全な活動（安全モデルによって定義された）に合致しない場合、アラートデータを生成してもよい。ＰＰＥＭＳ６は、安全イベントの発生の可能性を示すアラートデータをＳＲＬ１１、安全管理者、又は別の第三者に送信してもよい。

例１：少なくとも１つの自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）から、少なくとも１つのＳＲＬの動作を示すデータを含む使用データを取得することと、コンピューティングデバイスに実装された解析エンジンによって、使用データを少なくとも１つのＳＲＬのユーザの活動を特徴付ける安全モデルに適用することと、安全モデルへの使用データの適用に基づいて、少なくとも１つのＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測することと、安全イベントの発生の可能性の予測に応じた出力を生成することと、を含む方法。

例２：安全モデルは、少なくとも１つのＳＲＬと同様の特性を有する複数のＳＲＬからの既知の安全イベントの過去データから構築されている、例１の方法。

例３：少なくとも１つのＳＲＬからの使用データに基づいて安全モデルを更新することを更に含む、例１～２のいずれかの方法。

例４：安全モデルは、少なくとも１つのＳＲＬと共に使用されるＳＲＬ以外の１つ以上のデバイスからの既知の安全イベントのデータから構築されている、例１～３のいずれかの方法。

例５：少なくとも１つのＳＲＬの構成、少なくとも１つのＳＲＬの使用者、少なくとも１つのＳＲＬが位置する環境、又は少なくとも１つのＳＲＬと共に使用される１つ以上の他のデバイスのうちの少なくとも１つに基づいて安全モデルを選択することを更に含む、例１～４のいずれかの方法。

例６：使用データは、ある期間中の少なくとも１つのＳＲＬのユーザの活動を表し、使用データは、ＳＲＬの命綱の伸長及び巻き取り、少なくとも１つのＳＲＬの命綱に加えられた力、少なくとも１つのＳＲＬの加速度、少なくとも１つのＳＲＬの位置、又は少なくとも１つのＳＲＬの高度のうちの少なくとも１つを示すデータを含む、例１～５のいずれかの方法。

例７：使用データは、少なくとも１つのＳＲＬが位置する環境に関連する環境データを含み、安全イベントの発生の可能性は、ＳＲＬが位置する環境に基づく、例１～６のいずれかの方法。

例８：使用データをユーザの活動を特徴付ける安全モデルに適用することは、使用データを複数のＳＲＬに関連する既知の安全イベントの訓練データから構築された安全モデルに適用することを含む、例１～７のいずれかの方法。

例９：安全イベントの発生の可能性を予測することは、安全モデルによって特徴付けられた既知の安全行動に対する少なくとも１つのＳＲＬのユーザの異常な行動を特定することを含む、例１～８のいずれかの方法。

例１０：安全イベントの発生の可能性を予測することは、少なくとも１つのＳＲＬが展開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する領域を特定することを更に含む、例１～９のいずれかの方法。

例１１：使用データを安全モデルに適用することは、使用データを少なくとも１つのＳＲＬのユーザの速度を特徴付ける安全モデルに適用することを含み、安全イベントの発生の可能性を予測することは、ある期間にわたるユーザの速度が、その期間にわたって安全活動に関連する速度を超えていると決定することを含む、例１～１０のいずれかの方法。

例１２：使用データを安全モデルに適用することは、使用データを少なくとも１つのＳＲＬのユーザによって少なくとも１つのＳＲＬの命綱に加えられる力を特徴付ける安全モデルに適用することを含み、安全イベントの発生の可能性を予測することは、ある期間にわたり加えられる力が、その期間にわたって安全活動に関連する力をｘ超えていると決定することを含む、例１～１１のいずれかの方法。

例１３：使用データを安全モデルに適用することは、使用データを少なくとも１つのＳＲＬの命綱の伸長長さを特徴付ける安全モデルに適用することを含み、安全イベントの発生の可能性を予測することは、伸長長さが、ある期間にわたって安全活動に関連する伸長長さを超えているか又はそれ未満であると決定することを含む、例１～１２のいずれかの方法。

例１４：出力を生成することは、安全イベントである可能性があることを示すアラートデータを生成することを含む、例１～１３のいずれかの方法。

例１５：使用データに基づいてユーザインタフェースを生成することを更に含み、ユーザインタフェースは、少なくとも１つのＳＲＬの動作、少なくとも１つのＳＲＬに関連する安全イベント、又は少なくとも１つのＳＲＬが展開されており、少なくとも１つの安全イベントが発生したか又は発生する可能性がある、地理的領域のうちの少なくとも１つを示す、例１～１４のいずれかの方法。

例１６：実行されるとコンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサに例１～１５の方法のいずれかを行わせる命令をエンコードした、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体。

例１７：例１～１５の方法のいずれかを行うための手段を備える装置。

実施例によっては、本明細書で説明した手法のいずれかの特定の行為又はイベントは、異なる順序で実行することができ、共に加える、結合する、又は省略することができる（例えば、説明した行為又はイベントの全てが手法の実践のために必要ではない）ことを認識されたい。更に、特定の実施例では、行為又はイベントは、順次ではなく、例えば、マルチスレッド処理、割込処理、又は複数のプロセッサにより、同時に実行することができる。

１つ以上の実施例では、説明した機能は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせにより実現してよい。ソフトウェアで実現される場合、機能は、１つ以上の命令又はコードとしてコンピュータ可読媒体に格納することができ、又はそれを介して送信し、ハードウェアベースの処理ユニットによって実行することができる。コンピュータ可読媒体としては、データ記憶媒体などの有形媒体に対応するコンピュータ可読記憶媒体、又は、例えば、通信プロトコルに従って１つの場所から別の場所へのコンピュータプログラムの伝送を促進する任意の媒体を含む通信媒体を挙げることができる。このようにして、コンピュータ可読媒体は、一般的に（１）非一時的な有形のコンピュータ可読記憶媒体、又は（２）信号若しくは搬送波等の通信媒体に対応してよい。データ記憶媒体は、本開示で説明する技術の実現のための命令、コード、及び／又はデータ構造を取得するために、１つ以上のコンピュータ又は１つ以上のプロセッサによってアクセスすることができる、任意の利用可能な媒体であってよい。コンピュータプログラム製品は、コンピュータ可読媒体を含んでよい。

例として、このようなコンピュータ可読記憶媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ、若しくはその他の光ディスクストレージ、磁気ディスクストレージ、若しくはその他の磁気ストレージデバイス、フラッシュメモリ、又は、命令若しくはデータ構造の形態で所望のプログラムコードを格納するのに用いることができるとともに、コンピュータによってアクセスできる他の任意の媒体を含むことができるが、これらに限定されない。また、任意の接続は、コンピュータ可読媒体と適切に呼ばれる。例えば、命令が同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（digital subscriber line）（ＤＳＬ）、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、ＤＳＬ、又は、赤外、無線通信、及びマイクロ波などの無線技術は、媒体の定義に含まれる。

しかし、コンピュータ可読記憶媒体及びデータ記憶媒体は、接続、搬送波、信号、又は他の一時的媒体を含まず、代わりに、非一時的な有形記憶媒体を対象としていることを理解されたい。磁気ディスク及び光ディスクは、本明細書で使用する場合、コンパクトディスク（compact disc、ＣＤ）、レーザーディスク、光ディスク、デジタル多用途ディスク（digital versatile disc、ＤＶＤ）、フロッピーディスク、及びブルーレイディスクを含み、磁気ディスクは一般に、データを磁気的に複製し、光ディスクは、データをレーザーによって光学的に複製する。上記の組み合わせもまた、コンピュータ可読媒体の範囲内に含まれなければならない。

命令は、１つ以上のデジタル信号プロセッサ（digital signal processor、ＳＰ）、汎用マイクロプロセッサ、特定用途向け集積回路（application specific integrated circuit、（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（field programmable gate array、ＦＰＧＡ）、又は他の同等な集積若しくはディスクリート論理回路、及びこれらの構成要素の組み合わせなどの、１つ以上のプロセッサによって実行することができる。したがって、本明細書で使用する場合「プロセッサ」という用語は、前述の構造のうちのいずれか、又は本明細書で説明した技法の実施に適した任意の他の構造を指し得る。加えて、いくつかの態様では、本明細書で説明する機能は、専用のハードウェア及び／又はソフトウェアモジュール内に設けられてよい。また、当該技術は、１つ以上の回路又は論理素子に完全に実装することができる。

本開示の技術は、無線通信デバイス、無線ハンドセット、マイクロプロセッサ、集積回路（integrated circuit、ＩＣ）、又はＩＣのセット（例えば、チップセット）を含む、多様なデバイス又は装置に実装することができる。開示された技術を実行するように構成されたデバイスの機能的な態様を強調するために、様々なコンポーネント、モジュール、又はユニットを本開示で説明したが、様々なハードウェアユニットによる具現化が必ずしも必要ではない。むしろ、上述したように、様々なユニットは、好適なソフトウェア及び／又はファームウェアと併せて、上述したような１つ以上のプロセッサを含むハードウェアユニットに組み合わされるか、又は相互動作するハードウェアユニットの集合によって提供してよい。

様々な実施例を説明してきた。これらの及び他の実施例は、以下の特許請求の範囲内である。なお、例示的実施形態について以下に付記する。
［１］
１つ以上の電子センサを備える自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）であって、前記１つ以上の電子センサは、前記ＳＲＬの動作を示すデータを生成するように構成されている、自己巻き取り式命綱と、
１つ以上のコンピュータプロセッサ及びメモリを備える少なくとも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、
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、
前記ＳＲＬの前記動作を示すデータを受信させる命令と、
前記データを前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測する安全モデルに適用させる命令と、
前記安全イベントの前記発生の前記可能性に少なくとも部分的に基づいて１つ以上の動作を行わせる命令と、を含むシステム。
［２］
前記１つ以上の動作を行うために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、
前記安全イベントの前記発生の前記可能性の予測に応じたアラートを生成させる命令と、
前記アラートを前記ＳＲＬへ送信させる命令と、を含み、前記ＳＲＬは、前記アラートを受信し、前記アラートの受信に応じた出力を生成するように構成されている、［１］に記載のシステム。
［３］
前記ＳＲＬ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たハブを更に備え、前記ＳＲＬは、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、［１］に記載のシステム。
［４］
前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスは、前記アラートを前記ハブを介して前記ＳＲＬに送信するよう構成されている、［１］に記載のシステム。
［５］
前記少なくとも１つのコンピューティングデバイスは、前記安全モデルに基づいて規則のセットを生成し、前記ＳＲＬと通信するように構成されたハブに前記規則を送信するように更に構成されており、前記ハブは、前記規則のセットに基づいて、第２のアラートを生成するように構成されている、［１］に記載のシステム。
［６］
自己巻き取り式命綱であって、
アンカーに連結されるように構成された第１のコネクタと、
前記命綱のユーザに連結されるように構成された第２のコネクタと、
ＳＲＬの動作を示す使用データを生成するように構成された１つ以上の電子センサと、
を備える自己巻き取り式命綱。
［７］
前記ＳＲＬの前記動作を示す前記データを第２のデバイスに無線送信するように構成された通信ユニットを更に備える、［６］に記載の自己巻き取り式命綱。
［８］
前記通信ユニットは、前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測するための１つ以上の安全モデルへの前記使用データの適用に基づくアラートデータを受信するように更に構成されており、前記ＳＲＬは、前記アラートデータに基づく出力を生成するように構成された出力ユニットを更に備える、［７］に記載の自己巻き取り式命綱。
［９］
前記通信ユニットは、前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測するための安全モデルに基づく規則のセットを受信するように更に構成されており、前記デバイスは、前記規則を格納するように構成されたメモリと、前記使用データと前記規則との比較に基づき出力を生成するように構成された出力ユニットと、を更に備える、［７］に記載の自己巻き取り式命綱。
［１０］
前記１つ以上のセンサは、伸長センサ、張力センサ、加速度計、位置センサ、又は高度計の少なくとも１つを備える、［６］に記載の自己巻き取り式命綱。
［１１］
前記ＳＲＬが位置する環境を示すデータを生成するように構成された１つ以上の環境センサを更に備える、［６］に記載の自己巻き取り式命綱。
［１２］
前記１つ以上の環境センサは、温度、気圧、湿度、粒子状物質含有量、又は周辺ノイズの少なくとも１つを示すデータを出力するように構成されている、［１１］に記載の自己巻き取り式命綱。
［１３］
１つ以上のコンピュータプロセッサと、メモリと、を備えるコンピューティングデバイスであって、
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、少なくとも１つの自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）から前記少なくとも１つのＳＲＬの動作を示すデータを含む使用データを取得させる命令と、
前記使用データを前記少なくとも１つのＳＲＬのユーザの活動を特徴付ける安全モデルに適用させる命令と、
前記安全モデルへの前記使用データの適用に基づいて、前記少なくとも１つのＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測させる命令と、
前記安全イベントの前記発生の前記可能性の予測に応じた出力を生成させる命令と、を含む、コンピューティングデバイス。
［１４］
前記安全モデルは、前記少なくとも１つのＳＲＬと同様の特性を有する複数のＳＲＬからの既知の安全イベントの過去データから構築されている、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［１５］
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記少なくとも１つのＳＲＬからの前記使用データに基づいて前記安全モデルを更新させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［１６］
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記少なくとも１つのＳＲＬと共に使用されるＳＲＬ以外の１つ以上のデバイスからの既知の安全イベントのデータから前記安全モデルを構築させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［１７］
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記少なくとも１つのＳＲＬの構成、前記少なくとも１つのＳＲＬのユーザ、前記少なくとも１つのＳＲＬが位置する環境、又は前記少なくとも１つのＳＲＬ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つに基づいて前記安全モデルを選択させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［１８］
前記使用データは、ある期間中の前記少なくとも１つのＳＲＬのユーザの活動を表し、前記使用データは、前記ＳＲＬの命綱の伸長及び巻き取り、前記少なくとも１つのＳＲＬの前記命綱に加えられた力、前記少なくとも１つのＳＲＬの加速度、前記少なくとも１つのＳＲＬの位置、又は前記少なくとも１つのＳＲＬの高度のうちの少なくとも１つを示すデータを含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［１９］
前記使用データは、前記少なくとも１つのＳＲＬが位置する環境に関連する環境データを含み、前記安全イベントの前記発生の前記可能性は、前記ＳＲＬが位置する前記環境に基づく、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２０］
前記使用データを前記ユーザの活動を特徴付ける前記安全モデルに適用するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記使用データを複数のＳＲＬに関連する既知の安全イベントの訓練データから構築された安全モデルに適用させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２１］
前記安全イベントの前記発生の前記可能性を予測するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記安全モデルによって特徴付けられた既知の安全な行動に対する前記少なくとも１つのＳＲＬのユーザの異常な行動を特定させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２２］
前記安全イベントの前記発生の前記可能性を予測するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記少なくとも１つのＳＲＬが展開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する領域を特定させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２３］
前記使用データを前記安全モデルに適用するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記使用データを前記少なくとも１つのＳＲＬのユーザの速度を特徴付ける安全モデルに適用させる命令を含み、
前記安全イベントの前記発生の前記可能性を予測するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、ある期間にわたる前記ユーザの前記速度が、前記期間にわたって安全活動に関連する速度を超えていると決定させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２４］
前記使用データを前記安全モデルに適用するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記使用データを前記少なくとも１つのＳＲＬのユーザによって前記少なくとも１つのＳＲＬの命綱に加えられる力を特徴付ける安全モデルに適用させる命令を含み、
前記安全イベントの前記発生の前記可能性を予測するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、ある期間にわたり加えられる前記力が、前記期間にわたって安全活動に関連する力を超えていると決定させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２５］
前記使用データを前記安全モデルに適用するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記使用データを前記少なくとも１つのＳＲＬの命綱の伸長長さを特徴付ける安全モデルに適用させる命令を含み、
前記安全イベントの前記発生の前記可能性を予測するために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記伸長長さが、ある期間にわたって安全活動に関連する伸長長さを超えているか又はそれ未満であると決定させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２６］
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、安全イベントである可能性があることを示すアラートデータを生成することを含む前記出力を生成させる命令を含む、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。
［２７］
前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記使用データに基づいてユーザインタフェースを生成させる命令を含み、
前記ユーザインタフェースは、前記少なくとも１つのＳＲＬの動作、前記少なくとも１つのＳＲＬに関連する安全イベント、又は前記少なくとも１つのＳＲＬが展開されており、少なくとも１つの安全イベントが発生したか又は発生する可能性がある、地理的領域のうちの少なくとも１つを示す、［１３］に記載のコンピューティングデバイス。

Claims (6)

1. １つ以上の電子センサを備える自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）であって、前記１つ以上の電子センサは、前記ＳＲＬの動作を示すデータを生成するように構成されている、自己巻き取り式命綱と、
   １つ以上のコンピュータプロセッサ及びメモリを備える少なくとも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、
   前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、
   前記ＳＲＬの前記動作を示すデータを受信させる命令と、
   前記少なくとも１つのＳＲＬが展開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する地理的領域を特定し、該特定された地理的領域に基づいて、前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測させる命令と、
   前記少なくとも１つのＳＲＬが展開されている作業環境内での前記地理的領域を特定することに基づいて前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測するための安全モデルに基づく規則のセットを無線で前記ＳＲＬに送信させる命令と、を含むシステム。
2. 前記１つ以上の動作を行うために、前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、
   前記安全イベントの前記発生の前記可能性の予測に応じたアラートを生成させる命令と、
   前記アラートを前記ＳＲＬへ送信させる命令と、を含み、前記ＳＲＬは、前記アラートを受信し、前記アラートの受信に応じた出力を生成するように構成されている、請求項１に記載のシステム。
3. 自己巻き取り式命綱であって、
   アンカーに連結されるように構成された第１のコネクタと、
   前記命綱のユーザに連結されるように構成された第２のコネクタと、
   ＳＲＬの動作を示す使用データを生成するように構成された１つ以上の電子センサと、
   前記ＳＲＬの前記動作を示す前記データを第２のデバイスに無線送信すると共に、少なくとも１つのＳＲＬが展開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する地理的領域を特定することに基づいて前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測する安全モデルに基づく規則のセットを無線受信する、通信ユニットと、
   前記規則を格納するように構成されたメモリと、
   前記使用データと前記規則との比較に基づき出力を生成するように構成された１以上のユーザインタフェースデバイスと、
   を備える自己巻き取り式命綱。
4. 前記通信ユニットは、前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測するための１つ以上の安全モデルへの前記使用データの適用に基づくアラートデータを受信するように更に構成されており、前記ＳＲＬは、前記アラートデータに基づく出力を生成するように構成された出力ユニットを更に備える、請求項３に記載の自己巻き取り式命綱。
5. １つ以上のコンピュータプロセッサと、メモリと、を備えるコンピューティングデバイスであって、
   前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、少なくとも１つの自己巻き取り式命綱（ＳＲＬ）から前記少なくとも１つのＳＲＬの動作を示すデータを含む使用データを取得させる命令と、
   前記少なくとも１つのＳＲＬが展開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する地理的領域を特定し、該特定された地理的領域に基づいて、前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測させる命令と、
   前記少なくとも１つのＳＲＬが展開されている作業環境内での前記地理的領域を特定することに基づいて前記ＳＲＬに関連する安全イベントの発生の可能性を予測するための安全モデルに基づく規則のセットを無線で前記ＳＲＬに送信させる命令と、を含む、コンピューティングデバイス。
6. 前記メモリは、前記１つ以上のコンピュータプロセッサによって実行されると、前記１つ以上のコンピュータプロセッサに、前記少なくとも１つのＳＲＬからの前記使用データに基づいて前記安全モデルを更新させる命令を含む、請求項５に記載のコンピューティングデバイス。

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