JP7078170B2 - 産業用pcデバイス及び産業用pcデバイスの動作方法 - Google Patents
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Description
リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)と、
汎用オペレーティングシステム(GPOS)と、
制御データを生成し、生成された制御データにより物理的工場装置を制御するための、RTOS内で稼働する制御アプリケーションと、
仮想制御データを生成するための仮想制御アプリケーションと、デジタルツインを用いて仮想制御データで制御されたときの物理的工場装置の動作をシミュレートするためのシミュレーションアプリケーションとを含む、物理的工場装置のデジタルコピーを提供するため、GPOS内で稼働するデジタルツインと、
入力として物理的工場装置データと制御データを受け取り且つ出力として第1の改変データを提供する第1の人工知能アルゴリズムを実行するため、制御アプリケーションと相互にやり取りする、リアルタイム人工知能(AI-R)アプリケーションであって、物理的工場装置データが物理的工場装置の動作を示すデータを含み、制御アプリケーションが制御データを第1の改変データの機能として改変するよう構成されることと、
入力としてデジタルツインデータと仮想制御データとを用い且つ出力として第2の改変データを提供する第2の人工知能アルゴリズムを実行するため、デジタルツインと相互にやり取りする、汎用人工知能(AI-G)アプリケーションであって、デジタルツインデータがデジタルツインを用いた物理的工場装置のシミュレーションを示すデータを含み、仮想制御アプリケーションが仮想制御データを第2の改変データの機能として改変するよう構成されることと
を含む。
AI-Gアプリケーションが、第2の改変データをAI-Gアプリケーションに送るよう更に構成され、
AI-Rアプリケーションが、受け取った第2の改変データの少なくとも一部を制御アプリケーションへ提供する、及び/又は、第2の改変データを拒否するよう更に構成され、
制御アプリケーションが、制御データを第2の改変データの少なくとも一部の機能として改変するよう構成される。
制御データが第1及び/又は第2の改変データの機能として部分的にのみ改変される、制御データの部分的改変を実行することにより、第1及び/又は第2の改変データの機能として制御データを増分的に部分的に改変することと、
部分的に改変された制御データで制御された物理的工場装置の物理的工場装置データが許可可能な範囲内に位置するか否かを判定することと、
部分的に改変された制御データで制御された物理的工場装置の物理的工場装置データが許可可能な範囲内に位置すると判定した場合、制御データが第1及び/又は第2の改変データの機能として完全に改変されるまで、制御データを部分的に改変するステップと、部分的に改変された制御データで制御された物理的工場装置の物理的工場装置データが許可可能な範囲内に位置するか否かを判定するステップとを繰り返す。
仮想制御アプリケーションが、IPCデバイスにより受け取られた、受け取られた命令の機能として仮想制御データを生成するよう構成され、
シミュレーションアプリケーションが、デジタルツインを用いて、受け取られた命令の機能として生成された仮想制御データで制御される物理的工場装置をシミュレートするよう構成され、
仮想制御アプリケーションが、シミュレーションアプリケーションからの、受け取られた命令の機能として生成された仮想制御データで制御される物理的工場装置のシミュレーションの結果に基づき、受け取った命令が安全であるか否かを判定するよう構成される。
制御アプリケーションを用いて制御データを生成することと、
制御アプリケーションを用いて生成された制御データにより物理的工場装置の動作を制御することと、
GPOS内で稼働するデジタルツインとして物理的工場装置のデジタルコピーを提供することと、
仮想制御データを生成することと、
デジタルツインを用いて仮想制御データで制御されるときの物理的工場装置の動作をシミュレートすることと、
制御アプリケーションと相互にやり取りするリアルタイム人工知能(AI-R)アプリケーションを用いて、入力として物理的工場装置データと制御データとを受け取り且つ出力として第1の改変データを提供する第1の人工知能アルゴリズムを実行することであって、物理的工場装置データが物理的工場装置の動作を示すデータを含むことと、
制御データを第1の改変データの機能として改変することと、
デジタルツインと相互にやり取りする汎用人工知能(AI-G)アプリケーションを用いて、入力としてデジタルツインデータと仮想制御データとを用い且つ出力として第2の改変データを提供する第2の人工知能アルゴリズムを実行することであって、デジタルツインデータがデジタルツインを用いた物理的工場装置のシミュレーションを示すデータを含むことと、
仮想制御データを第2の改変データの機能として改変することと
を含む。
2 RTOS
3 GPOS
4 制御アプリケーション
5、5’ 物理的工場装置
6 デジタルツイン
7 仮想制御アプリケーション
8 シミュレーションアプリケーション
9 AI-Rアプリケーション
10、10’ AI-Gアプリケーション
11~13 仮想マシン
14 ハイパーバイザ部
15 ハードウェア構成要素
16 AIレイヤ―
17 クラウド
18 ヒューマン-マシンインターフェイス
19 マスタデバイス
20 センサ
21 アクチュエータ
22 メインIPCボード
23 メインプロセッサ
24 拡張カード
25 コネクタ
26 カードボード
27~29 サブアプリケーション
30 バス
50、51 IPCデバイス
100 工場システム
101 工場システム
AI1 第1の人工知能アルゴリズム
AI2 第2の人工知能アルゴリズム
AI2a~AI2c 第2の人工知能アルゴリズム
CD 制御データ
DD デジタルツインデータ
FD フィードバックデータ
HD ハイパーバイザデータ
MD1 第1の改変データ
MD2 第2の改変データ
MD2a~MD2c 第2の改変データ
P1、P2 パラメータ
PD 物理的工場装置データ
VCD 仮想制御データ
S1~S15 方法ステップ
S20~S45 方法ステップ
Claims (21)
- リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)(2)と、
汎用オペレーティングシステム(GPOS)(3)と、
制御データ(CD)を生成し、生成された前記制御データ(CD)により物理的工場装置(5)の動作を制御するため、前記RTOS(2)内で稼働する、制御アプリケーション(4)と、
仮想制御データ(VCD)を生成するための仮想制御アプリケーション(7)と、デジタルツイン(6)を用いて仮想制御データ(VCD)で制御されるときの前記物理的工場装置(5)の動作をシミュレートするためのシミュレーションアプリケーション(8)とを含む、前記物理的工場装置(5)のデジタルコピーを提供するため前記GPOS(3)内で稼働する、デジタルツイン(6)と、
入力として物理的工場装置データ(PD)と前記制御データ(CD)とを受け取り且つ出力として第1の改変データ(MD1)を提供する第1の人工知能アルゴリズム(AI1)を実行するため、前記制御アプリケーション(4)と相互にやり取りする、リアルタイム人工知能(AI-R)アプリケーション(9)であって、前記物理的工場装置データ(PD)が前記物理的工場装置(5)の前記動作を示すデータを含み、前記制御アプリケーション(4)が前記第1の改変データ(MD1)を用いて前記制御データ(CD)を改変するように構成されることと、
入力としてデジタルツインデータ(DD)と前記仮想制御データ(VCD)とを用い且つ出力として第2の改変データ(MD2)を提供する第2の人工知能アルゴリズム(AI2)を実行するため、前記デジタルツイン(6)と相互にやり取りする、汎用人工知能(AI-G)アプリケーション(10)であって、前記デジタルツインデータ(DD)が前記デジタルツイン(6)を用いた前記物理的工場装置(5)のシミュレーションを示すデータであり、前記仮想制御アプリケーション(7)が前記第2の改変データ(MD2)を用いて前記仮想制御データ(VCD)を改変するように構成されることと
を含む、
産業用PC(IPC)デバイス(1、50、51)。 - 前記AI-Gアプリケーション(10)が、前記第2の改変データ(MD2)を前記AI-Rアプリケーション(9)へ送出するよう更に構成され、
前記AI-Rアプリケーション(9)が、受け取った前記第2の改変データ(MD2)の少なくとも一部を前記制御アプリケーション(4)に提供する、及び/又は、前記第2の改変データ(MD2)を拒否するよう更に構成され、
前記制御アプリケーション(4)が、前記制御データ(CD)を前記第2の改変データ(MD2)の少なくとも一部を用いて改変するよう構成された、
請求項1に記載のIPCデバイス。 - 前記AI-Rアプリケーション(9)が、前記第2の改変データ(MD2)が前記制御データ(CD)を改変するために部分的に用いられたか、前記制御データ(CD)を改変するために全体的に用いられたか、及び/又は、拒否されたかを示すフィードバックデータ(FD)を前記AI-Gアプリケーション(10)へ送るよう更に構成された、
請求項2に記載のIPCデバイス。 - 前記シミュレーションアプリケーション(8)が、前記デジタルツイン(6)を用いて前記改変された仮想制御データ(VCD)で制御されるときの前記物理的工場装置(5)の動作をシミュレートするよう更に構成され、前記AI-Gアプリケーション(10)が、前記デジタルツイン(6)を用いて前記改変された仮想制御データ(VCD)で制御されたときの物理的工場装置(5)の前記動作の前記シミュレーションの結果に基づき、前記第2の改変データ(MD2)が前記AI-Rアプリケーション(9)へ送信されるべきか否かを判定するよう更に構成された、
請求項1~3のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記AI-Gアプリケーション(10)が、前記フィードバックデータ(FD)に基づき、及び/又は、前記第1の改変データ(MD1)に基づき、前記物理的工場装置(5)をより好ましく表現するよう、前記デジタルツイン(6)を改変するよう更に構成された、
請求項3に記載のIPCデバイス。 - 前記AI-Rアプリケーション(9)及び/又は前記AI-Gアプリケーション(10)が、前記IPCデバイス(1、50、51)のスロット内に挿入可能な拡張カード(24)上に提供される、
請求項1~5のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記物理的工場装置(5)の前記動作を改変するための、2つの別々の学習サイクルを含み、前記学習サイクルの1つが、産業用リアルタイム動作要件に準拠するよう、前記AI-Rアプリケーション(9)を用いて前記RTOS(2)と相互にやり取りし実行され、他方の学習サイクルが、前記産業用リアルタイム動作要件とは独立して、前記AI-Gアプリケーション(10)を用いて前記GPOS(3)と相互にやり取りし実行される、
請求項1~6のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記物理的工場装置(5)が、高リスク因子により特徴付けられた高リスクにさらされることにより、又は、前記高リスク因子よりも低い低リスク因子により特徴付けられた低リスクにさらされることにより動作されることができ、前記第1の人工知能アルゴリズム(AI1)が、第1の改変データ(MD1)を用いて改変された制御データ(CD)により制御される前記物理的工場装置(5)を前記低リスクにさらす前記第1の改変データ(MD1)を提供する、低リスク人工知能アルゴリズムであり、前記第2の人工知能アルゴリズム(AI2)が、前記第2の改変データ(MD2)を用いて改変された制御データ(CD)により制御される前記物理的工場装置(5)をシミュレートする前記デジタルツイン(6)を前記高リスクにさらす前記第2の改変データ(MD2)を提供する、高リスク人工知能アルゴリズムである、
請求項1~7のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記制御アプリケーション(4)が、
前記制御データ(CD)が前記第1及び/又は第2の改変データ(MD1、MD2)を用いて部分的にのみ改変される、前記制御データ(CD)の部分的改変を実行することにより、前記制御データ(CD)を前記第1及び/又は第2の改変データ(MD1、MD2)を用いて増分的に部分的に改変することと、
前記部分的に改変された制御データ(CD)で制御された前記物理的工場装置(5)の前記物理的工場装置データ(PD)が許可可能な範囲内に位置するか否かを判定することと、
前記部分的に改変された制御データ(CD)で制御された前記物理的工場装置(5)の前記物理的工場装置データ(PD)が許可可能な範囲内に位置する場合、前記制御データ(CD)が前記第1及び/又は第2の改変データ(MD1、MD2)を用いて全体的に改変されるまで、前記制御データ(CD)を部分的に改変し、前記部分的に改変された制御データ(CD)で制御された前記物理的工場装置(5)の前記物理的工場装置データ(PD)が前記許可可能な範囲内に位置するか否かを判定する、ステップを繰り返すことと
を行うよう構成された、
請求項1~8のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記制御アプリケーション(4)が、前記第1及び/又は第2の改変データ(MD1、MD2)を用いて前記制御データ(CD)の初期改変の間に前記部分的に改変された制御データ(CD)で制御された前記物理的工場装置(5)の前記物理的工場装置データ(PD)が前記許可可能な範囲外に位置すると判定した場合、前記制御アプリケーション(4)が、前記初期改変とは異なるよう、前記第1及び/又は第2の改変データ(MD1、MD2)を用いて前記制御データ(CD)の前記改変を再開するよう構成された、
請求項9に記載のIPCデバイス。 - 前記仮想制御アプリケーション(7)が、前記IPCデバイス(1、50、51)により受け取られた命令を用いて前記仮想制御データ(VCD)を生成するよう構成され、
前記シミュレーションアプリケーション(8)が、前記デジタルツイン(6)を用いて前記受け取られた命令を用いて生成された前記仮想制御データ(VCD)で制御された前記物理的工場装置(5)をシミュレートするよう構成され、
前記仮想制御アプリケーション(7)が、前記シミュレーションアプリケーション(8)からの、前記受け取られた命令を用いて生成された前記仮想制御データ(VCD)で制御された前記物理的工場装置(5)の前記シミュレーションの結果に基づき、前記受け取られた命令が安全であるか否かを判定するよう構成された、
請求項1~10のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記AI-Gアプリケーション(10)が、第2の改変結果(MD2a~MD2c)を提供するため、それぞれ異なる人工知能アルゴリズム(AI2a~AI2c)を用いるよう構成された、複数のサブアプリケーション(27~29)を含む、
請求項1~11のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記AI-Gアプリケーション(10)が、前記第2の改変データ(MD2)を生成す
るため前記複数のサブアプリケーション(27~29)により提供された前記第2の改変結果(MD2a~MD2c)の少なくともいくつかを組み合わせ、前記第2の改変データ(MD2)を前記AI-Rアプリケーション(9)へ送信するよう構成された、
請求項12に記載のIPCデバイス。 - 前記第1及び第2の人工知能アルゴリズム(AI1、AI2)が、異なる人工知能アルゴリズムである、
請求項1~13のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記第1及び第2の人工知能アルゴリズム(AI1、AI2)が、前記物理的工場装置(5)の異なる機能に関連する前記第1及び前記第2の改変データ(MD1、MD2)を生成するために用いられ、前記機能が、前記物理的工場装置(5)の保全に関する予測を提供する前記物理的工場装置(5)の予測保全、前記物理的工場装置(5)の制御に関する予測を提供する予測制御、全体的な設備効率、及び/又は、前記物理的工場装置(5)の電力効率に関する予測を提供する電力効率予測のうちの少なくとも1つを含む、
請求項1~14のいずれか1項に記載のIPCデバイス。 - 前記GPOS(3)と前記RTOS(2)とを仮想的に分離する、ハイパーバイザ部(14)を更に含む、
請求項6に記載のIPCデバイス。 - 前記ハイパーバイザ部を介し前記GPOS(3)と前記RTOS(2)とから仮想的に分離された、更なるオペレーティングシステムを含み、前記AI-Gアプリケーション(10)と前記AI-Rアプリケーション(9)とが前記更なるオペレーティングシステム上で稼働する、
請求項16に記載のIPCデバイス。 - 前記拡張カード(24)が、前記ハイパーバイザ部を介し前記RTOS(2)と前記GPOS(3)と通信するよう構成された、
請求項16又は17に記載のIPCデバイス。 - 前記AI-Gアプリケーション(10)と前記AI-Rアプリケーション(9)とを含み、前記IPCデバイス(1、50、51)内に挿入可能である、請求項1~18のいずれか1項に記載の前記IPCデバイス(1、50、51)のための拡張カード(24)。
- 請求項1~18のいずれか1項に記載の前記IPCデバイス(1、50、51)と、前記IPCデバイス(1、50、51)により制御される物理的工場装置(5)とを含む、工場システム(100、101)。
- リアルタイムオペレーティングシステム(RTOS)と汎用オペレーティングシステム(GPOS)を含む産業用PC(IPC)デバイスの動作方法であって、
制御アプリケーション(4)を用いて制御データ(CD)を生成すること(S1)と、
前記制御アプリケーション(4)を用い、前記生成された制御データ(CD)により物理的工場装置(5)の動作を制御すること(S2)と、
前記GPOS(3)内で稼働するデジタルツイン(6)として前記物理的工場装置(5)のデジタルコピーを提供すること(S3)と、
仮想制御データ(VCD)を生成すること(S4)と、
前記デジタルツイン(6)を用いて前記仮想制御データ(VCD)で制御されたときの前記物理的工場装置(5)の動作をシミュレートすること(S5)と、
前記制御アプリケーション(4)と相互にやり取りするリアルタイム人工知能(AI-
R)アプリケーション(9)を用いて、入力として物理的工場装置データ(PD)と前記制御データ(CD)とを受け取り且つ出力として第1の改変データ(MD1)を提供する第1の人工知能アルゴリズム(AI1)を実行すること(S6)であって、前記物理的工場装置データ(PD)が前記物理的工場装置(5)の前記動作を示すデータを含むことと、
前記第1の改変データ(MD1)を用いて前記制御データ(CD)を改変すること(S7)と、
前記デジタルツイン(6)と相互にやり取りする汎用人工知能(AI-G)アプリケーション(10)を用いて、入力としてデジタルツインデータ(DD)と前記仮想制御データ(VCD)とを用い且つ出力として第2の改変データ(MD2)を提供する第2の人工知能アルゴリズム(AI2)を実行すること(S8)であって、前記デジタルツインデータ(DD)が前記デジタルツイン(6)を用いた前記物理的工場装置(5)のシミュレーションを示すデータを含むことと、
前記仮想制御データ(VCD)を前記第2の改変データ(MD2)を用いて改変すること(S9)と
を含む、
方法。
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