KR20100127245A

KR20100127245A - 실제 및 가상 데이터의 시각화를 갖는 사용자 인터페이스

Info

Publication number: KR20100127245A
Application number: KR1020107021291A
Authority: KR
Inventors: 제임스 모이네; 리챠드 스태포드
Original assignee: 어플라이드 머티어리얼스, 인코포레이티드
Priority date: 2008-02-22
Filing date: 2009-02-20
Publication date: 2010-12-03
Also published as: TW201437914A; TW200949697A; WO2009105704A1; CN101952803A

Abstract

하나 이상의 파라미터들의 과거 값들을 표현하는 제1 획득된 데이터가 사용자 인터페이스에 디스플레이되며, 이를 통해 사용자는 시스템 동작들을 모니터링, 제어 및 예측할 수 있다. 하나 이상의 파라미터들의 현재 값들을 표현하는 제2 획득된 데이터가 사용자 인터페이스 디스플레이된다. 하나 이상의 파라미터들의 예측된 미래 값들을 표현하는 가상 데이터가 사용자 인터페이스에 디스플레이되며, 제1 획득된 데이터, 제2 획득된 데이터, 및 가상 데이터가 과거 값들, 현재 값들 및 예측된 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각적 외관으로 제공된다.

Description

실제 및 가상 데이터의 시각화를 갖는 사용자 인터페이스{USER INTERFACE WITH VISUALIZATION OF REAL AND VIRTUAL DATA}

본 발명의 실시예들은 사용자 인터페이스에 관한 것이고, 보다 구체적으로는 실제 데이터 및 가상 데이터의 시각화를 보여주는 그래픽 사용자 인터페이스에 관한 것이다.

대부분의 제조 환경들에서, 반응적 유지관리(reactive maintenance) 및 품질 제어 전략들은 문제점들이 발생할 때 이들을 해결하기 위해 사용된다. 이러한 반응적 전략들의 예들은 통계적 공정 제어(SPC) 및 개선된 공정 제어(APC)를 포함한다. 반응적 전략들의 단점은 이들이 문제점들이 이미 발생한 후에 이러한 문제점에 대응한다는 점이다. 따라서, 문제점의 결과로서, 제품은 버려질 수 있고, 기계들은 이용할 수 없게 될 수 있고, 피고용자 시간(employee man hour)들이 점유될 수 있고, 등등이 발생한다.

문제점들이 발생하기 전에 이들을 방지하기 위하여, 몇몇 제조 환경들은 예측 전략들을 실행한다. 한가지 이러한 예측 전략은 파라미터들의 미래 값들을 시뮬레이션하는 것이다. 그러나, 이러한 미래 값들의 시뮬레이션의 시각화들, 소프트웨어 및/또는 하드웨어 구현들 등은 제조 환경의 과거 및 현재 값들을 보여주는 것들과는 별개이며 구별된다. 이러한 시뮬레이션들은 따라서 작업 현장(factory floor)에서 이용가능한 정보로 통합되지 않고, 작업 현장에서 이용가능한 것과는 상이한 데이터를 이용한다. 엔지니어가 예측된 미래 값들을 알기를 원하면, 엔지니어는 이러한 예측들을 제공하는 제1 애플리케이션을 실행해야만 한다. 그러나, 엔지니어가 과거 또는 현재 값들을 알기를 원하면, 엔지니어는 이러한 정보를 제공하는 별도의 제2 애플리케이션을 실행해야 한다. 일반적으로, 시뮬레이션 애플리케이션은 과거 및 현재 값들을 제공하는 애플리케이션에 의해 사용되는 것들과는 상이한 방식으로 그리고 상이한 제어들을 이용하여 제공된다.

시뮬레이션 해법들은 또한 이들이 특정 시간점에서 시뮬레이션하는 시스템들의 정적 근사치들인 모델들의 이용으로부터 곤란을 겪는다. 따라서, 이러한 시뮬레이션들이 문제점 조사에서 생성하는 결과들은 종종 더 이상 쓸모없는 또는 오래된 데이터에 기초한다. 이러한 시뮬레이션들이 여전히 유용할 수 있지만, 이들은 종종 신뢰받지 못하고, 따라서 진정한 예측기들이라기 보다는 보충 정보로서만 사용된다.

사용자가 획득된 데이터(예, 센서들, 테스트 기계들, 입력된 데이터, 등으로부터) 및 가상 데이터 모두를 리뷰 및 해석할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하기 위한 방법 및 장치가 본 명세서에 기재된다. 일 실시예에서, 파라미터 또는 파라미터들의 과거 값들을 표현하는 제1 획득된 데이터가 사용자 인터페이스에 디스플레이되며, 이를 통해 사용자는 시스템 동작들을 모니터링, 제어 및 예측할 수 있다. 상기 파라미터들의 현재 값들을 표현하는 제2 획득된 데이터가 상기 사용자 인터페이스 디스플레이된다. 상기 하나 이상의 파라미터들의 예측된 미래 값들을 표현하는 가상 데이터가 상기 사용자 인터페이스에 디스플레이된다. 일 실시예에서, 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 품질 표시자가 또한 상기 사용자 인터페이스에 디스플레이된다. 상기 가상 데이터 및 상기 품질 표시자는 시간이 진행함에 따라 업데이트될 수 있다. 일 실시예에서, 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터가 상기 과거 값들, 현재 값들 및 예측된 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각적 외관으로 제공된다. 상기 제1 획득된 데이터, 제2 획득된 데이터 및 가상 데이터는 그래프, 오버레이, 동영상 및/또는 리포트에 동시에 표현될 수 있다.

다음의 기재에서, 다수의 세부사항들이 제시된다. 그러나, 본 발명이 이러한 특정 세부사항들 없이 실시될 수 있음은 당업자에게 명백할 것이다. 일부 예들에서, 주지된 구조들 및 장치들이 본 발명을 흐리게 하는 것을 피하기 위하여 세부적으로가 아닌 블록도 형태로 도시된다.

이어지는 상세한 설명의 일부분은 컴퓨터 메모리 내의 데이터 비트들에 대한 연산들의 심볼 표현 및 알고리즘들의 관점에서 제공된다. 구체적으로 달리 언급되지 않는 한, 다음의 논으로부터 명백한 것처럼, 상세한 설명 도처에서, "디스플레이하는 것", "수신하는 것", "통합하는 것", "생성하는 것", "업데이트하는 것" 등과 같은 용어들을 이용하는 논의들은, 컴퓨터 시스템의 레지스터들 및 메모리들 내부의 물리적 (전자적) 양들로서 표현되는 데이터를 컴퓨터 시스템 메모리들 또는 레지스터들 또는 다른 이러한 정보 저장, 송신 또는 디스플레이 장치들 내부의 물리적 양들로 유사하게 표현되는 다른 데이터로 조작하고 변환하는 컴퓨터 시스템 또는 유사한 전자 컴퓨팅 장치의 행위 및 프로세스들을 지칭한다.

본 발명은 또한 여기서 본 명세서에서의 상기 동작들을 수행하기 위한 장치에 관한 것이다. 이 장치는 요구되는 목적들을 위해 특수하게 구성될 수 있거나, 컴퓨터 내에 저장된 컴퓨터 프로그램에 의해 재구성되거나 선택적으로 활성화되는 범용 컴퓨터를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 프로그램은, 각각이 컴퓨터 시스템 버스에 결합되는, 플로피 디스크들, 광 디스크들, CD-ROM들, 광자기 디스크들, 리드-온리 메모리들(ROM들), 랜덤 액세스 메모리들(RAM들), EPROM들, EEPROM들, 자기 또는 광학 카드들, 또는 전자 명령들을 저장하기에 적절한 임의의 형태의 매체들을 포함하는 임의의 형태의 디스크와 같은 컴퓨터 판독가능 저장 매체 ― 그러나 이에 제한되지 않음 ―에 저장될 수 있다.

본 명세서에서 제공되는 알고리즘들 및 디스플레이들은 본질적으로 임의의 특정 컴퓨터 또는 다른 장치에 관련되지 않는다. 다양한 범용 시스템들이 본 명세서에서의 교시들에 따른 프로그램들과 함께 사용될 수 있거나, 요구되는 방법 단계들을 수행하기 위해 보다 특수화된 장치를 구성하는 것이 편리함을 입증할 수 있다. 다양한 이러한 시스템들에 대한 요구되는 구조는 이하의 설명에서 제시되는 것처럼 명백할 것이다. 또한, 본 발명은 임의의 특정 프로그래밍 언어를 참조하여 기재되지 않는다. 다양한 프로그래밍 언어들이 본 명세서에 기재된 발명의 교시들을 실행하기 위해 이용될 수 있음이 이해될 것이다.

본 발명은 본 발명에 따른 공정을 수행하도록 컴퓨터 시스템(또는 다른 전자 장치들)을 프로그래밍하기 위해 사용될 수 있는 명령들을 저장하고 있는 기계-판독가능 매체를 포함할 수 있는 컴퓨터 프로그램 물건(product), 또는 소프트웨어로서 제공될 수 있다. 기계-판독가능 매체는 기계(예, 컴퓨터)에 의해 판독가능한 형태로 정보를 저장 또는 송신하기 위한 임의의 메커니즘을 포함한다. 예를 들어, 기계-판독가능(예, 컴퓨터-판독가능) 매체는 기계(예, 컴퓨터) 판독가능 저장 매체(예, 리드 온리 메모리("ROM"), 랜덤 액세스 메모리("RAM"), 자기 디스크 저장 매체, 광 저장 매체, 플래시 메모리 장치들 등), 기계(예, 컴퓨터) 판독가능 송신 매체(전기, 광, 음향, 또는 다른 형태의 전파되는 신호들(예, 반송파들, 적외선 신호들, 디지털 신호들 등)), 등을 포함한다.

본 발명은 첨부된 도면(drawing)들의 도(figure)들에서 예시적으로 설명되며 제한적인 것이 아니며, 여기서:
도 1a는 본 발명의 실시예들이 동작할 수 있는 제조 환경의 예시적인 구조를 도시하고;
도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따라 데이터베이스 개요의 엔티티 관계도를 도시하고;
도 2a는 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제1 뷰를 도시하고;
도 2b는 본 발명의 다른 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제2 뷰를 도시하고;
도 3은 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제3 뷰를 도시하고;
도 4a는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제4 뷰를 도시하고;
도 4b는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제5 뷰를 도시하고;
도 5는 가상 데이터를 동적으로 생성하는 방법에 대한 일 실시예의 흐름도를 도시하고;
도 6은 사용자 인터페이스에서 획득된 데이터 및 가상 데이터를 디스플레이하는 방법에 대한 일 실시예의 흐름도를 도시하고;
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라, 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도를 도시한다.

도 1a는 본 발명의 실시예들이 동작할 수 있는 제조 환경의 예시적인 구조(100)를 도시한다. 제조 환경은 반도체 제조 환경, 자동차 제조 환경 등일 수 있다. 일 실시예에서, 구조(100)는 네트워크(125)를 통해 연결된 하나 이상의 공급 체인 데이터베이스들(120), 하나 이상의 고객 데이터베이스들(115), 제조 실행 시스템(manufacturing execution system; MES)(110) 및 제조 정보 및 제어 시스템(manufacturing information and control system; MICS)(105)을 포함한다.

네트워크(125)는 공용 네트워크(예, 인터넷), 사설 네트워크(예, 이더넷 또는 근거리 네트워크(LAN)), 또는 이들의 조합일 수 있다. 네트워크(125)는 직접 연결되거나 공용 네트워크를 통해 연결될 수 있는, 다수의 사설 네트워크들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 공급 체인 데이터베이스(120)는 공급자들에 의해 제어되는 제1 사설 네트워크에 연결될 수 있고, 고객 데이터베이스(115)는 고객에 의해 제어되는 제2 사설 네트워크에 연결될 수 있고, MICS(105) 및 MES(110)는 제3 사설 네트워크에 연결될 수 있다. 이들 사설 네트워크들의 각각은 공용 네트워크를 통해 연결될 수 있다.

공급 체인 데이터베이스(120)는 공급자 또는 배급자에게 이용가능하고/하거나 공급되는 정보를 포함한다. 이러한 정보는, 예를 들어, 공급자의 오더들(예, 부품들 및 상품들에 대한), 공급자 물품목록(예, 현재 물품목록, 계획된 물품목록 등), 계획된 전달 데이터들, 등을 포함할 수 있다. 재료들이 다수의 배급자들 또는 공급자들로부터 획득되는 경우, 구조(100)는 다수의 공급 체인 데이터베이스들(120)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 공급-체인 데이터베이스는 원자재 상품들에 대한 정보를 포함할 수 있고, 제2 공급-체인 데이터베이스는 제조 장비에 대한 정보를 포함할 수 있다.

고객 데이터베이스(115)는 고객에게 이용가능하고/하거나 공급되는 정보를 포함한다. 이러한 정보는, 예를 들어, 특정된 제조 물품들에 대한 고객 요구, 고객 물품목록 등을 포함할 수 있다. 구조(100)는 다수의 고객들에 대한 단일 고객 데이터베이스(115), 또는 각각이 구분되는 고객에 대한 정보를 제공하는 다수의 고객 데이터베이스들(115)을 포함할 수 있다.

제조 실행 시스템(MES; 110)은 제조 환경에서의 생산 활동들을 측정 및 제어하기 위해 사용될 수 있는 시스템이다. MES(110)는 한 세트의 제조 설비(예, 반도체 제조 시설 내의 모든 포토리소그래피 장비), 제조 시설(예, 자동화 생산 플랜트), 전체 회사, 등의 일부 생산 활동들(예, 중요 생산 활동들) 또는 모든 생산 활동들을 제어할 수 있다. MES(110)는 수동 및 컴퓨터화된 오프-라인 및/또는 온-라인 거래 처리 시스템들을 포함할 수 있다. 이러한 시스템들은 처리, 장비 추적, 발송(dispatching; 예, 어떤 재료가 어떤 공정들로 가는지를 결정하는 것), 제품 계보, 노동 추적(labor tracking; 예, 개인 스케줄링), 재고물품 관리, 비용 산출, 전자 서명 캡쳐, 결함 및 해결 모니터링, 주요 성능 표시자 모니터링 및 알람, 유지보수 스케줄링 등과 같은 기능들을 수행할 수 있는 제조 기계들, 측정 장치들, 클라이언트 컴퓨팅 장치들, 서버 컴퓨팅 장치들, 데이터베이스들, 등을 포함할 수 있다.

일 실시예에서, MES(110)는 하나 이상의 MES 데이터 저장소(130)와 연결된다. MES 데이터 저장소(130)는 데이터베이스들, 파일 시스템들, 또는 비휘발성 메모리(예, 하드 디스크 드라이브들, 테이프 드라이브들, 광 드라이브들, 등), 휘발성 메모리(예, 랜덤 액세스 메모리(RAM)), 또는 이들의 조합상의 데이터의 다른 배열들일 수 있다. 각각의 MES 데이터 저장소(130)는, 예를 들어, 제조 레시피(recipe)들(예, 온도들, 압력들, 사용되는 케미컬들, 처리 시간들, 등)의 역사적(historical) 처리 정보, 장비 유지보수 이력들, 재고 물품들 등을 저장할 수 있다.

제조 정보 및 제어 시스템(MICS; 105)은 다수의 상이한 소스들(예, 데이터 저장소들)로부터의 이종 정보를 결합하고, 이 정보를 단일 인터페이스에 제공한다. MICS(105)는 제조 환경에 대한 이해를 얻기 위해 사용될 수 있고, 사용자가 제조 환경의 효율 및/또는 제조 환경의 모두 또는 컴포넌트들을 개선하는 방법을 결정할 수 있게 한다. MICS(105)는 또한 결합된 정보로부터 추론을 하고, 결합된 정보를 리포트(report out)하고/하거나 결합된 정보에 대해 반응할 수도 있다. 예를 들어, MICS(105)는 조기 경고 시스템(예, 폐품을 예측, 제품 재작업(rework) 개시, 등)으로서 작동하거나, 병목 분석을 제공하거나, 자산 관리를 제공하거나(예, 스케줄링되지 않은 장비 고장시간을 감소), 침체된 업무(lean practice)를 향상시키는 등을 할 수 있다. 일 실시예에서, MICS(105)은 데이터 통합기(consolidator; 140), 사용자 인터페이스(145), 결정 지원 모듈(155), 실행 모듈(160), 예측기(150), 및 실시간 모니터(165)를 포함한다.

데이터 통합기(140)는 다수의 상이한 소스들(예, 데이터 저장소들)로부터의 과거 파라미터 값들 및/또는 현재 파라미터 값들의 획득된 데이터를 통합하고 이것이 단일 데이터 소스로부터 발송된 것처럼 상기 획득된 데이터를 제공한다. 데이터 소스들로부터의 획득된 데이터가 통합되는 방식은 획득된 데이터들 사이의 관계들에 의존할 수 있다. 이러한 관계들은 사용자 정의될 수 있다. 또한, 데이터가 그로부터 통합되는 소스들, 및 데이터가 통합되는 방식은 사용자 구성될 수 있다. 따라서, 새로운 데이터 저장소들이 부가되고/부가되거나 오래된 데이터 저장소들이 제거될 때, 데이터 통합기(140)는 변화를 수용하도록 적응될 수 있다.

일 실시예에서, 데이터 통합기(140)는 다수의 MES 데이터 저장소(130)(예, 재고목록 데이터 저장소, 유지보수 데이터 저장소, 계측 데이터 저장소, 처리 데이터 저장소들, 등)로부터 데이터를 통합한다. 추가의 실시예에서, 데이터 통합기(140)는 공급 체인 데이터베이스들(120) 및/또는 고객 데이터베이스들(115)로부터 데이터를 통합한다. 다른 추가적인 실시예에서, 데이터 통합기(140)는 데이터가 실시간 모니터(165)에 의해 수집될 때(예, 제조 기계들로부터 및 계측 기계들로부터) 실시간 데이터를 통합한다. 다른 추가적인 실시예에서, 데이터 통합기(140)는 예측기(150)에 의해 생성되었던 가상 데이터를 통합한다. 데이터 통합기(140)는 또한 수동으로 입력된 데이터(예, 장치 운용자, 유지보수 직원에 의해 입력된 데이터)를 통합할 수도 있다.

일 실시예에서, 데이터 통합기(140)는 획득된 데이터를 MICS 데이터 저장소(135)에 저장한다. 대안으로, 데이터 통합기(140)는 모든 통합된 획득된 데이터의 서브세트를 MICS 데이터 저장소(135)에 저장할 수 있다. 예를 들어, 데이터 통합기(140)는 가상 데이터를 생성하기 위해 필요한 통합된 데이터를 MICS 데이터 저장소(135)에 저장할 수 있다.

실시간 모니터(165)는 하나 이상의 파라미터들의 현재 값들의 실시간 데이터를 수집한다. 이러한 실시간 데이터는 MICS(105)가 네트워크(125)를 통해 연결되는 시스템들 및 센서들로부터 수집될 수 있다. 실시간 모니터(165)는 예를 들어 데이터가 생성될 때 제조 장비 및 계측 장비로부터 데이터를 수집한다. 일 실시예에서, 실시간 모니터(165)는 실시간 데이터를 데이터 통합기(140)에 제공한다.

예측기(150)는 (예를 들어, 제조 실행 시스템(110)의 하나 이상의 엘리먼트들의)과거 파라미터 값들 및/또는 현재 파라미터 값들의 통합된 획득된 데이터를 사용하여 파라미터들의 미래 값들을 예측하는 가상 데이터를 생성한다. 예측기(150)는 그 후 생성된 가상 데이터를 MICS 데이터 저장소(135)에 저장한다. 가상 데이터는 획득된 데이터의 역사적(historical) 데이터 저장소들에 영향을 주지 않고 생성 및 저장될 수 있다. 가상 데이터는 트렌드 외삽법(trend extrapolation), 보간법, 시뮬레이션(예, 모델-기반 시뮬레이션) 등에 기초하여 생성될 수 있다.

가상 데이터를 생성하기 위해 사용되는 방법들, 모델들, 및/또는 알고리즘들은 예측되고 있는 파라미터에 의존할 수 있다. 예를 들어, 제1 시뮬레이션 모델이 제1 파라미터의 미래 값들을 예측하기 위해 사용될 수 있고, 제2 시뮬레이션 모델이 제2 파라미터의 미래 값들을 예측하기 위해 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 특정 파라미터의 미래 값들을 예측하는 것은 파라미터의 과거 값들에 대한 액세스를 요할 수 있다. 예측될 파라미터에 영향을 주는 연관된 파라미터들의 과거 값들에 대한 액세스도 또한 필요할 수 있다. 예를 들어, 특정 제조 장치에 대한 버퍼 길이 파라미터 값을 예측하는 것은 수신된 품목(lot)들, 발송한 품목들, 유사한 제조 장치들에 대한 스케줄링된 유지보수, 유사한 제조 장치들에 대한 헬스(health) 통계들, 등의 파라미터 값들을 수집하는 것을 포함할 수 있다.

특정 파라미터의 미래 값들을 예측하는 것은 또한 연관된 파라미터들의 미래 값들을 예측하는 것을 포함할 수 있다. 예를 들어, 장치의 압력을 정확히 예측하기 위하여, 모델은 먼저 장치의 미래 전력 및 가스 유속을 예측할 필요가 있을 수 있다. 연관된 미래 예측들은 본 명세서에서 가상 연장들(virtual extensions)로 지칭된다. 상기 가상 연장은 가상이 아닌 컴포넌트들(획득된 데이터)과 하나 내지 여럿의 관계를 가질 수 있고, 이러한 가상이 아닌 컴포넌트들 각각은 하나 이상의 가상 컴포넌트와 연관될 수 있고, 이는 가상 연장들이 둘 이상의 데이터 파라미터에 적용될 수 있음을 의미한다. 따라서, 단일 가상 연장(또는 가상 연장들의 세트)은 다수의 상이한 파라미터들의 예측들을 위해 사용될 수 있다. 단일 가상 연장은 또한 단일 가상 데이터 파라미터의 다수의 예측된 값들과 연관될 수도 있다. 가상 연장을 다수의 예측된 값들에 적용하는 것은 데이터 저장소의 소비를 최소화할 수 있다.

일 실시예에서, 예측기(150)는 데이터 품질 표시자들을 생성하고, 데이터 품질 표시자들을 가상 데이터와 연관시킨다. 데이터 품질 표시자는 현재 또는 과거의 대응부를 갖지 않는 특수화된 유형의 가상 연장으로서 구현될 수 있다. 데이터 품질 표시자들은 가상 데이터의 정확도를 표시한다. 데이터 품질 표시자들은, 예를 들어, 에러 바(error bar)들, 표준 편차, 분산, 평균 등을 포함할 수 있다. 이러한 데이터 품질 표시자들은 사용자가 예측의 확실성을 이해할 수 있게 하고 정량적 방식으로 예측을 이용할 수 있게 한다.

예측이 미래로 더 연장될수록, 가상 데이터의 정확도는 더 낮아진다. 따라서, 데이터 품질은 일반적으로 시간에 따라 열화되고, 이는 데이터 품질 표시자들을 이용하여 시사된다. 다른 시각적 연장들의 경우, 데이터 품질 표시자들은 다수의 파라미터들과 연관될 수 있다. 예로서, 데이터 한정사(qualifier)가 상부 경계들 및 하부 경계들을 포함하고, 이러한 경계들이 시간 기간에 따른 다수의 데이터 포인트들에 대해 유효하다면, 상기 방식은 이러한 데이터 포인트들 모두가 하나의 상부 경계 및 하부 경계 세트에 결속될 수 있게 한다.

도 1b는 본 발명의 일 실시예에 따라 데이터베이스 개요(database schema; 170)의 엔티티 관계도를 도시한다. 데이터베이스 개요(170)는 데이터베이스 공간의 이용을 최적화하고, 가상 연장들에서 잠재적으로 복잡한 관계들을 지원할 수 있다. 데이터베이스 개요(170)는 제1 관계 세트(176)를 통해 가상 연장 세트(174)와 관계를 공유하는 가상 데이터 세트(172)를 포함한다. 가상 데이터 세트(172)의 각각의 가상 데이터 파라미터는 고유 식별자(ID), 기술어(이름), 값(예, 10도), 타임 스탬프, 및/또는 하나 이상의 가상 연장들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 고유 식별자 엔트리는 가상 데이터 세트(172)의 주요 키이고, 가상 연장 엔트리는 가상 데이터 세트(172)의 외부 키이다. 가상 데이터 세트(172)의 외부 키로서, 가상 연장 엔트리는 가상 데이터 파라미터를 가상 연장 세트(174)의 구별되는 멤버와 연결할 수 있다. 가상 연장 세트(174)의 각각의 가상 연장은 고유 식별자(ID), 기술어(이름), 하나 이상의 연장 파라미터들, 및/또는 하나 이상의 서브 연장들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 고유 식별자 엔트리는 가상 연장 세트(174)의 주요 키이고, 서브 연장 엔트리는 가상 연장 세트(174)의 외부 키이다. 가상 연장 세트(174)의 외부 키로서, 서브 연장 엔트리는 가상 연장을 가상 연장 세트(174)의 다른 구별되는 멤버와 연결할 수 있다.

제1 관계 세트(176)는 가상 데이터 세트(172)의 다수의 가상 데이터 파라미터들이 가상 연장 세트(174)의 단일 가상 연장과 관계를 공유할 수 있음을 보여준다. 제1 관계 세트(176)에 의해 특징지워지는 관계들은 가상 데이터 세트(172)가 가상 연장 세트(174)에 의존할 수 있고/있거나 가상 연장 세트(174)에 의해 수정될 수 있다는 것이다. 데이터베이스 개요(170)는 또한 가상 연장 세트(174)의 다수의 가상 연장들이 가상 연장 세트(174)의 다른 가상 연장과 관계를 공유할 수 있음을 보여주는 제2 관계 세트(178)를 포함한다. 제2 관계 세트(178)에 의해 특징지워지는 관계들은 가상 연장 세트(174)가 가상 연장 세트(174)에 의존할 수 있고/있거나 가상 연장 세트(174)에 의해 수정될 수 있다는 것이다. 이는 가상 연장들 사이의 가역적 관계를 가능하게 한다.

일 예에서, 온도와 같은 파라미터가 1분의 시간 수평선을 따라 1초의 예측 입도로 예측되고 있다면, 60개의 예측된 가상 데이터 파라미터 값들이 가상 데이터에 저장될 것이다. 확실성 표시자가 각각의 예측과 함께 계산되면, 60개의 확실성 표시자들이 또한 저장될 것이다. 3-시그마 상부 및 하부 경계들이 단지 매 10개의 데이터 포인트마다 계산된다면, 6개의 각각의 상부 및 하부 경계들(60개의 각각의 경계들이 아님)이 저장될 것이고, 이러한 연장들의 각각은 외부 키들을 통해 10개의 예측된 값들에 연결된다. 만약 단일의 절대 상부 경계가 3-시그마 상부 경계들에 기초하여 매분 계산되면, 절대 상부 경계의 단일 값이 6개의 3-시그마 상부 경계들에 연결될 것이다(그리고 따라서 모든 60개의 예측된 값들에 연결된다. 이 연장 접근법은 또한 예측 능력들의 더 쉬운 재구성가능성 및 예측 연장 정보의 이후의 업데이트를 가능하게 한다.

도 1a로 돌아오면, 데이터 통합기(140)는 가상 데이터를 통합된 획득된 데이터와 통합할 수 있다. 가상 데이터 및 획득된 데이터는, 가상 데이터가 연관된 획득된 데이터와 정렬되도록 통합될 수 있다. 따라서, 예를 들어, 획득된 데이터가 기계 버퍼 길이의 데이터베이스 필드를 표현하고, 이 값이 예측되고 있다면, 가상 데이터는 예측된 기계 버퍼 길이를 표현할 것이다. 도 1b를 참조하여 설명된 것처럼, 데이터 필드를 미래로 연장함에 있어서, 추가의 한정사 파라미터들이 데이터 필드에 결속될 수 있어서 예측된 데이터의 보다 복잡한 기술(예, 데이터 품질 표시자들, 가상 연장들, 등)을 제공한다. 구체적으로, 최소한 예측 품질의 표시(데이터 품질 표시자)는 예측된 데이터에 결속될 수 있다.

일 실시예에서, 데이터 통합기(140)는 새로운 획득된 데이터를 기존의 통합된 실제 및 가상 데이터와 연속적으로 통합한다. 새로운 획득된 데이터는 실시간 모니터(165)로부터 수신된 실시간 데이터 및/또는 MES 데이터 저장소들(130), 공급 체인 데이터베이스들(120), 고객 데이터베이스들(115) 등에 부가된 추가 데이터일 수 있다. 새로운 획득된 데이터는 가상 데이터의 일부를 대체할 수 있다(예를 들어, 새로운 획득된 데이터의 타임스탬프가 가상 데이터의 타임스탬프와 매칭되는 경우). 예를 들어, 일단 예측된 이벤트가 발생하면, 이벤트에 대한 예측된 값이 실제 값에 의해 대체될 수 있다.

일 실시예에서, 예측기(150)는 동적 예측 모델을 이용하여 가상 데이터를 연속으로 업데이트한다. 새로운 데이터가 수집되고 데이터 통합기(140)에 의해 통합됨에 따라, 새로운 데이터는 지정된 예측 기술들(예, 모델들)을 이용하여 가상 데이터를 재계산하기 위해 사용될 수 있다. 따라서, 가상 데이터는 항상 가장 현재의 데이터에 기초할 수 있어서, 예측 정확도를 증가시킨다. 각각의 재계산은 미래 값들의 보다 정확한 예측을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 가상 데이터를 재계산하는 것은 가상 데이터와 연관된 데이터 품질 표시자들을 재계산하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 가상 데이터를 재계산하는 것은 최초 가상 데이터를 교체하는 것을 포함한다. 대안으로, 최초 가상 데이터는 덮어쓰여지지 않을 수 있다.

사용자 인터페이스(145)는 통합된 획득된 데이터 및 가상 데이터의 쌍방향(interactive) 디스플레이들을 제공한다. 이러한 디스플레이들을 통해, 사용자는 제조 환경의 과거, 현재, 및 미래의 값들을 볼 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 인터페이스(145)는 맞춤가능한 도면들, 오버레이(overlay)들, 요약 데이터, 주요 성능 표시자들, 및 개별 데이터 포인트 값들에 대한 드릴 다운(drill down)들과 같은 유연한 시각화 능력들을 제공한다. 다른 실시예에서, 사용자 인터페이스(145)는 정보의 동적 특성들이 압축된 시간 포맷으로 관측될 수 있도록, 정보의 동영상으로 된(animated) 시각화들을 제공한다. 사용자 인터페이스(145)는 동일한 방식으로 가상 데이터 및 획득된 데이터에 액세스하고 이들을 제공할 수 있어서, 역사적 데이터와 함께 예측된 데이터에 대한 직관적인 액세스를 제공한다. 데이터 품질 표시자는 가상 데이터의 시각화에 중첩된, 예측된 가상 데이터의 품질에 대한 추가적인 정보를 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(145)의 실시예들은 도 2a - 도4b를 참조하여 이하에 더 상세히 기재된다.

도 1a를 참조하면, 결정 지원 논리 컴포넌트(155)는 역사적 동작 상태 및 현재 동작 상태(예, 과거 및 현재 값들의 획득된 데이터)에 기초하여 추천들 및 결정들을 제공한다. 결정 지원 논리 컴포넌트(155)는 또한 미래의 동작 상태(예, 미래 값들의 가상 데이터)에 기초하여 추천들 및 결정들을 제공할 수도 있다. 결정 지원 논리 컴포넌트(155)는 값들의 세트를 결과(outcome)와 매칭시키는 비즈니스 논리에 기초하여 이러한 추천들 및 결정들을 제공할 수 있다. 결과는, 예를 들어, 유지보수 직원이 계류중인 기계 고장에 대해 통지받게 하고, 공정 엔지니어가 비정상적인 측정 결과들에 대해 통지받도록 하는 등을 할 수 있다. 결과는 또한 취해질 행위들을 추천할 수도 있다. 예를 들어, 결과는 특정 유지보수가 기계상에서 수행되어야 함을 추천할 수 있다.

실행 논리 컴포넌트(160)는 결정 지원 논리 컴포넌트(155)의 출력에 기초하여 비즈니스 시스템들에 대해 행위를 취하는 것에 대해 책임진다. 이러한 행위들은 실시간 시스템 이벤트들, 예측된 이벤트들, 또는 스케줄링된 활동들 중 어느 하나를 통해 런칭될 수 있는 지능적 비즈니스 규칙들의 형태이다. 예를 들어, 실행 논리(160)는 특정 값들이 검출될 때 기계의 유지보수를 자동으로 스케줄링할 수 있고, 기계를 자동으로 정지시킬 수 있는 등을 할 수 있다.

전술된 예시적인 구조(100)가 제조 환경에 대한 것이지만, 본 발명의 실시예들은 또한 투자 환경(예, 주식들, 채권들, 통화들, 등을 거래하기 위한), 리서치 환경 등과 같은 다른 환경들에서 동작할 수도 있다. 이러한 대안의 환경들에서, 어떠한 제조 실행 시스템도 존재하지 않고, 제조 정보 및 제어 시스템은 대신 리서치 정보 및 제어 시스템, 투자 정보 및 제어 시스템 등일 수 있다. 그러나, 데이터 통합기(140), 사용자 인터페이스(145), 결정 지원 논리 컴포넌트(155), 실행 논리 컴포넌트(160), 예측기(150) 및 실시간 모니터(165)의 기능은 환경에 무관하게 변경되지 않고 유지될 수 있다.

도 2a - 도 4b는 본 발명의 실시예들에 따라 사용자가 이를 통해 시스템 동작들을 모니터링, 제어, 및 예측할 수 있는 사용자 인터페이스의 예시적인 뷰들을 도시한다. 사용자 인터페이스의 예시적인 뷰들은 파라미터들의 과거 값들 및 현재 값들의 획득된 데이터를 디스플레이할 수 있다. 사용자 인터페이스의 예시적인 뷰들은 또한 파라미터들의 미래 값들의 가상 데이터를 디스플레이할 수도 있다. 사용자 인터페이스의 예시적인 뷰들의 일부 또는 전부는 과거 값들, 현재 값들, 및 예측된 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각 외관으로 획득된 데이터 및 가상 데이터를 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 인터페이스는 도 1a의 사용자 인터페이스(145)에 대응한다.

도 2a를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제1 뷰(200)는 특정 시간 점에서 제조 설비(플랜트)에 대한 예시적인 주요 성능 표시자들의 대시보드 뷰를 도시한다. 주요 성능 표시자들은 플랜트 용량, 플랜트 상태, 시간 당 일들(jobs per hour), 제1 시간 품질, 생산 시간, 다운타임(downtime) 등을 포함한다. 주요 성능 표시자들 각각은 연관된 값들과 함께 디스플레이된다. 예를 들어, 플랜트 용량은 87 퍼센트인 것으로 도시되고, 시간 당 일들은 대략 60인 것으로 도시된다. 특정된 시간점은, 과거 주요 성능 표시자 값들이 도시되거나, 현재 주요 성능 표시자 값들이 도시되거나, 또는 미래 주요 성능 표시자 값들이 도시되도록 조정될 수 있다. 미래 주요 성능 표시자 값들이 도시되면, 데이터 품질 표시자들은 값들과 연관되어 도시될 수 있다.

다른 실시예에서, 주요 성능 표시자 시각화는 압축된 시간 포맷으로 과거로부터 현재를 통해 미래로 표시자 값들의 전개를 동적으로 디스플레이하도록 동영상화될 수 있다. 예를 들어, 동영상은 디스플레이 시간의 1초를 공장 시간의 1 시간과 같게 할 수 있다. 표시자들은 과거에서의 일주일로부터, 현재를 통해, 미래에서의 일주일까지 데이터를 도시하도록 동영상화될 수 있다(대략 6분 동영상으로). 동영상이 현재 시간 경계(여기서 NOWTIME으로 지칭됨)를 지나 예측 공간으로 감에 따라, 시각화는 예를 들어, NOWTIME보다 큰 모든 시간 값들에 대해 동영상에서 예측된 값들을 중첩시킴으로써, 이러한 값들과 함께 데이터 품질 표시자들을 디스플레이하도록 선택될 수도 있다.

주요 성능 표시자들은 사용자 정의될 수 있고, 이들이 연관되어 있는 시스템에 의존할 수 있다. 예를 들어, 제조 설비 내의 특정 부문(department)의 주요 성능 표시자들의 대안의 대시보드 뷰가 도시될 수 있다. 이러한 대안의 대시보드 뷰에 포함되는 주요 성능 표시자들은 기계들, 처리량, 다운타임, 등의 특정 카테고리들의 상태들을 포함할 수 있다.

도 2b는 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제2 뷰(250)를 도시한다. 제2 뷰(250)에서, 다수의 예시적인 타일링된 윈도우들이 상이한 실제 및/또는 가상 데이터를 도시한다. 도시된 것처럼, 제1 윈도우는 실행 데이터 도면을 디스플레이하고, 제2 윈도우는 일변수 분석(univariate analysis; UVA) 모델 결과들을 도시하며, 제3 윈도우는 공장 상태를 도시하며, 제4 윈도우는 장비 상태 히스토리를 디스플레이한다. 더 많거나 더 적은 윈도우들이 도시될 수 있다. 윈도우들에 디스플레이될 데이터는 데이터 선택 리스트로부터 선택될 수 있고, 데이터를 디스플레이하기 위해 사용할 시각화들은 데이터 뷰들 리스트로부터 선택될 수 있다. 시각화 옵션들의 예들은 데이터를 그래프화하는 것, 데이터 오버레이를 제공하는 것, 데이터의 동영상을 제공하는 것 등을 포함한다. 윈도우들의 일부 또는 전부는 획득된 데이터 및 가상 데이터의 동시적인 표현 및 시각화를 제공할 수 있다. 윈도우들 중 임의의 윈도우는 과거 값들, 현재 값들 또는 예측된 미래 값들을 보이기 위해 시간에 있어서 개별적으로 앞으로 보내지거나 뒤로 보내질 수 있다. 대안으로, 모든 윈도우들은 함께 시간에 있어서 앞으로 보내지거나 뒤로 보내질 수 있다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제3 뷰(300)를 도시한다. 제3 뷰(300)는 제2 뷰(250)에 별개의 윈도우로서 포함될 수 있다. 대안으로, 제3 뷰(300)는 제2 뷰(250)와는 분리된 별개의 것일 수 있다.

제3 뷰(300)는 특정된 파라미터들의 수집의 시간선 개략도를 포함한다. 도시된 예시적인 특정된 파라미터들은 제조 장비에 대한 정전(outage) 분석을 포함한다. 그러나, 임의의 특정된 파라미터 또는 파라미터들의 시간선 개략도가 도시될 수 있다. 시간선 개략도는 과거 값들, 현재 값들, 및 미래의 예측된 값들을 시각적으로 단일화된 방식으로 보여줄 수 있다. 예를 들어, 날짜 01/01/05 및 01/02/05에 도시된 데이터 포인트들은 획득된 데이터의 과거 값들을 표현할 수 있고, 날짜 01/03/05에 도시된 데이터 포인트들은 획득된 데이터의 현재 값들을 표현할 수 있고, 날짜 01/04/05 - 01/10/05에 도시된 데이터 포인트들은 가상 데이터의 미래 값들을 표현할 수 있다.

제3 뷰(300)는 시간선 개략도를 시간에 있어서 앞으로 그리고 시간에 있어서 뒤로 나아가게하는 다수의 재생 제어부들(305)을 포함할 수 있다. 재생 제어부들(305)은, 예를 들어, 정지, 앞으로 재생, 뒤로 재생, 앞으로 스킵, 뒤로 스킵, 등의 제어부들을 포함할 수 있다. 재생 제어부들(305)은 제3 뷰(300)에 도시된 데이터를 동영상화 하기 위해 사용될 수 있다. 대안으로, 데이터는 정적 포맷으로 도시될 수 있다.

도 4a는 본 발명의 일 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제4 뷰(400)를 도시한다. 제4 뷰(400)는 특정된 파라미터의 시간선 개략도를 포함한다. 제4 뷰(400)에서, 파라미터의 과거 값들이 시간들 0-24에 대하여 도시된다. 파라미터의 현재 값은 시간 25에 도시된다. 파라미터에 대한 미래 값들은 시간 26부터 계속하여 도시된다. NOWTIME_1로 라벨링된 수직 바는 현재 시간을 표시한다. 도시된 것처럼, 역사적 데이터로부터, NOWTIME_1을 통해, 가상 데이터로 이동함에 있어 파라미터의 시각화는 매끄럽게 이루어진다(예를 들어, 파라미터 값의 시각화는 변하지 않는다).

데이터 품질 표시자는 파라미터의 미래 값들과 연관된다. 데이터 품질 표시자는 파라미터의 예측된 미래 값들에 대한 확실성 레벨을 나타낸다. 예시적인 제4 뷰(400)에서, 데이터 품질 표시자는 상부 제어 한계 및 하부 제어 한계를 포함한다. 주어진 시간에서, 상부 제어 한계는 파라미터에 대한 최대의 가능한 예측되는 값을 나타낼 수 있고, 하부 제어 한계는 파라미터에 대한 최소의 가능한 예측되는 값을 나타낼 수 있다. 파라미터에 대한 값이 미래로 더 예측될수록, 예측의 확실성 레벨은 더 낮아진다. 예를 들어, 시간 70에서 파라미터에 대한 상부 제어 한계는 약 120인 것으로 도시되지만, 시간 26에서의 상부 제어 한계는 약 80인 것으로 도시된다. 유사하게, 시간 70에서 파라미터에 대한 하부 제어 한계는 약 40인 것으로 도시되지만, 시간 26에서의 하부 제어 한계는 약 50인 것으로 도시된다.

도 4b는 본 발명의 다른 실시예에 따라, 사용자 인터페이스의 제5 뷰(450)를 도시한다. 제5 뷰(450)는 현재 시간이 36에 있도록 시간이 진행된 후 도 4b에 도시된 제4 뷰(400)에 대응한다. 제5 뷰(450)에서, 파라미터의 과거 값들은 시간들 0-35에 대해 도시된다. 파라미터의 현재 값은 시간 36에 도시된다. 파라미터에 대한 미래 값들은 시간 37로부터 계속하여 도시된다. NOWTIME_2로 라벨링된 수직 바는 현재 시간을 표시한다.

도시된 것처럼, 데이터 품질 표시자는 NOWTIME_2에서 재계산된다. 따라서, NOWTIME_1에서 도시되었던 것과는 상이한 상부 제어 한계들 및 하부 제어 한계들이 NOWTIME_2에서 파라미터에 대해 도시된다. NOWTIME_2에 도시된 더 타이트한 제어 한계들은 데이터 품질 표시자들이 NOWTIME_1 이후에 수집된 추가 데이터를 이용하여 재게산되었다는 사실을 반영한다. 일 실시예에서, 데이터 품질 표시자들은 데이터가 수집됨에 따라 연속으로 재계산된다. 대안으로, 데이터 품질 표시자들은 특정된 시간 간격들에서 주기적으로 재계산될 수 있다(예, 매 5초마다, 매 10분마다, 매일마다, 등).

도 5는 가상 데이터를 생성하는 방법(500)에 대한 일 실시예의 흐름도를 도시한다. 상기 방법은 하드웨어(예, 회로, 전용 로직, 프로그래머블 로직, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 처리 장치 상에서 실행되는 명령들), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 처리 로직에 의해 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 방법(500)은 도 1a의 제조 정보 및 제어 시스템(105)에 의해 수행된다.

도 5를 참조하면, 방법(500)은 다수의 소스들로부터의 과거 및 현재 파라미터 값들의 획득된 데이터를 통합하는 단계(블록 505)를 포함한다. 다수의 소스들은 고객 데이터베이스들, 공급 체인 데이터베이스들, MES 데이터 저장소들, 및/또는 추가의 데이터 저장소들을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 획득된 데이터는 도 1a의 데이터 통합기(140)에 의해 통합된다.

블록 510에서, 가상 데이터는 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 생성된다. 예측 모델은 시뮬레이션, 외삽법(extrapolation), 보간법, 또는 다른 유형의 예측 모델일 수 있다. 가상 데이터는 획득된 데이터에 의해 표현되는 동일한 파라미터들의 예측된 미래 값들을 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 가상 데이터를 생성하는 것은 예측된 파라미터 또는 파라미터들과 연관된 추가 파라미터들을 나타내는 가상 연장들을 생성하는 것을 포함한다. 일 실시예에서, 가상 데이터는 도 1a의 예측기(150)에 의해 생성된다.

블록 515에서, 데이터 품질 표시자들은 가상 데이터에 대해 생성된다. 데이터 품질 표시자들은, 예를 들어, 에러 바들(예, 상부 제어 한계들 및 하부 제어 한계들), 표준 편차들, 분산, 등을 포함할 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 품질 표시자들은 도 1a의 예측기(150)에 의해 생성될 수 있다.

블록 520에서, 데이터베이스는 가상 데이터 및/또는 데이터 품질 표시자들로 모집단화된다. 데이터베이스는, 예를 들어, 제조 정보 및 제어 시스템 데이터 저장소일 수 있다. 대안으로, 데이터베이스는 가상 데이터, 데이터 품질 표시자들, 및/또는 가상 연장들에 대해 지정되는 구별되는 데이터베이스일 수 있다. 일단 데이터베이스가 모집단화 되었다면, 가상 데이터는 획득된 데이터와 함께 통합될 수 있다. 일 실시예에서, 이는 가상 데이터가 생성될 때 자동으로 발생한다.

블록 525에서, 처리 로직이 추가적인 데이터가 수신되었는지 여부를 결정한다. 추가의 획득된 데이터는, 예를 들어, 실시간 모니터(예, 도 1a의 실시간 모니터(165))로부터, 또는 처리 로직이 획득된 데이터를 수집하는 다수의 데이터 저장소들 및/또는 데이터베이스들 중의 하나로부터 수신될 수 있다. 만약 추가의 획득된 데이터가 수신되었다면, 방법은 블록 535로 진행한다. 추가의 획득된 데이터가 수신되지 않았다면, 방법은 블록 530으로 진행한다.

블록 535에서, 가상 데이터의 일부가 추가적인 획득된 데이터로 대체된다. 일 실시예에서, 모든 데이터는 특정 시간 기간과 연관된다. 시간 기간은 데이터가 수집되었던 역사적인 시간 점, 또는 계획된 미래 시간 점일 수 있다. 상기 시간 점은 타임스탬프에 의해 표현될 수 있다. 일 실시예에서, 대체되는 가상 데이터의 일부는 가상 데이터와 동일한 타임 스탬프를 가지는 획득된 데이터에 의해 대체된다.

블록 540에서, 추가적인 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 가상 데이터가 동적으로 업데이트된다. 일 실시예에서, 가상 데이터는 추가 데이터가 수신될 때마다 연속으로 업데이트된다. 대안으로, 가상 데이터는 주기적 기반으로 업데이트될 수 있다. 블록 545에서, 데이터 품질 표시자들은 동적으로 업데이트된다.

블록 530에서, 획득된 데이터 및 가상 데이터는 사용자 인터페이스를 통해 사용자에게 제공된다. 일 실시예에서, 사용자 인터페이스는 도 2a - 도 4b에 도시된 사용자 인터페이스에 대응한다. 그 후 방법은 종료된다.

도 6은 사용자 인터페이스에서 획득된 데이터 및 가상 데이터를 디스플레이하는 방법(600)에 대한 일 실시예의 흐름도를 도시한다. 상기 방법은 하드웨어(예, 회로, 전용 로직, 프로그래머블 로직, 마이크로코드 등), 소프트웨어(예를 들어, 처리 장치 상에서 실행되는 명령들), 또는 이들의 조합을 포함할 수 있는 처리 로직에 의해 수행될 수 있다. 일 실시예에서, 방법(600)은 도 1a의 제조 정보 및 제어 시스템(105)에 의해 수행된다.

도 6을 참조하면, 방법(600)은 하나 이상의 파라미터들의 과거 값들의 제1 획득된 데이터를 사용자 인터페이스에 디스플레이하는 단계(블록 605)를 포함한다. 사용자 인터페이스는, 사용자가 시스템 동작들을 모니터링, 제어, 및 예측하게 할 수 있다. 일 실시예에서, 파라미터들은 사용자 인터페이스의 대시보드 뷰에 도시될 수 있는 주요 성능 표시자들을 나타낸다. 블록 610에서, 하나 이상의 파라미터들의 현재 값들의 제2 획득된 데이터가 사용자 인터페이스에 디스플레이된다. 제2 획득된 데이터는 제1 획득된 데이터와 연속적인 방식으로 제공될 수 있다.

블록 615에서, 하나 이상의 파라미터들의 미래 값들의 가상 데이터가 사용자 인터페이스에 디스플레이된다. 가상 데이터는 제1 규칙 데이터 및 제2 획득된 데이터와 연속적인 방식으로 디스플레이될 수 있다. 일 실시예에서, 제1 획득된 데이터, 제2 획득된 데이터, 및 가상 데이터는 과거 값들, 현재 값들, 및 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각 외관으로 제공된다. 추가의 실시예에서, 사용자 인터페이스는 제1 획득된 데이터, 제2 획득된 데이터, 및 가상 데이터의 동시적 표현 및 시각화를 제공하는 그래프, 오버레이, 동영상, 또는 리포트 중 적어도 하나를 포함한다. 다른 실시예에서, 제1 획득된 데이터, 제2 획득된 데이터, 및 가상 데이터는 시간선 개략도에 제공된다.

블록 620에서, 가상 데이터의 데이터 품질 표시자가 사용자 인터페이스에 디스플레이된다. 데이터 품질 표시자는 가상 데이터의 정확도를 나타낼 수 있다. 일 실시예에서, 데이터 품질 표시자는 시간의 함수로서 변한다.

도 7은 기계로 하여금 본 명세서에서 논의된 방법들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하기 위한 한 세트의 명령들이 내부에서 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(700)의 예시적인 형태로 기계의 다이어그램 표현을 도시한다. 대안의 실시예들에서, 기계는 근거리 네트워크(LAN), 인트라넷, 엑스트라넷(extranet), 또는 인터넷으로 다른 기계들에 연결(예, 네트워크화)될 수 있다. 기계는 클라이언트-서버 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 기계의 능력으로 동작하거나, 피어-투-피어(또는 분산) 네트워크 환경에서 피어 기계(peer machine)로서 동작할 수 있다. 기계는 개인용컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), PDA, 휴대폰, 웹 어플라이언스(web appliance), 서버, 네트워크 라우터, 스위치 또는 브릿지, 또는 상기 기계에 의해 취해질 행위들을 특정하는 한 세트의 명령들을 (순차적 또는 달리) 실행할 수 있는 임의의 기계일 수 있다. 또한, 단지 하나의 기계가 도시되지만, 용어 "기계"는 또한 본 명세서에서 논의된 방법들 중 임의의 하나 이상을 수행하기 위하여 명령들의 한 세트(또는 다수의 세트들)를 개별적으로 또는 결합하여 실행하는 기계들(예, 컴퓨터들)의 임의의 집합을 포함하도록 취해질 수도 있다.

예시적인 컴퓨터 시스템(700)은 버스(730)를 통해서 서로와 통신하는, 프로세서(702), 주 메모리(704)(예, 리드-온리 메모리(ROM), 플래시 메모리, 동기 DRAM(SDRAM) 또는 램버스 DRAM(RDRAM)과 같은 DRAM(dynamic random access memory)), 정적 메모리(706)(예, 플래시 메모리, 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 등) 및 제2 메모리(718)(예, 데이터 저장 장치)를 포함한다.

프로세서(702)는 마이크로프로세서, 중앙처리유닛, 등과 같은 하나 이상의 범용 처리 장치들을 표현한다. 보다 구체적으로, 프로세서(702)는 CISC(complex instruction set computing) 마이크로프로세서, RISC(reduced instruction set computing) 마이크로프로세서, VLIW(very long instruction word) 마이크로프로세서, 다른 명령 세트들을 구현하는 프로세서, 또는 명령 세트들의 조합을 구현하는 프로세서들일 수 있다. 프로세서(702)는 또한, ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array), DSP(digital signal processor), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 특수-목적 처리 장치들일 수도 있다. 프로세서(702)는 본 명세서에 기재된 동작들 및 단계들을 수행하기 위한 처리 로직(726)을 실행하도록 구성된다.

컴퓨터 시스템(700)은 네트워크 인터페이스 장치(708)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(700)은 또한 비디오 디스플레이 유닛(710)(예, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선관(CRT)), 영숫자(alphanumeric) 입력 장치(712)(예, 키보드), 커서 제어 장치(714)(예, 마우스), 및 신호 생성 장치(716)(예, 스피커)를 포함할 수도 있다.

제2 메모리(718)는 본 명세서에 기재된 방법들 또는 기능들 중 임의의 하나 이상을 구현하는 명령들의 하나 이상의 세트들(예, 소프트웨어(722))이 저장되는 기계-판독가능 저장 매체(또는 보다 구체적으로는 컴퓨터-판독가능 저장 매체)(731)를 포함할 수 있다. 소프트웨어(722)는 또한, 컴퓨터 시스템(700)에 의한 실행 동안 주 메모리(704) 및/또는 처리 장치(702) 내에 완전히 또는 적어도 부분적으로 상주할 수도 있고, 주 메모리(704) 및 처리 장치(702)는 또한 기계-판독가능 저장 매체를 구성할 수 있다. 소프트웨어(722)는 네트워크 인터페이스 장치(708)를 경유하여 네트워크(720)를 통해 추가로 송신되거나 수신될 수 있다.

기계-판독가능 저장 매체(731)는 또한 데이터 통합기, 예측기 및/또는 사용자 인터페이스(145)(예, 도 1a의 데이터 통합기(140), 예측기(150), 데이터 통합기(140)), 및/또는 데이터 통합기, 예측기 및/또는 사용자 인터페이스를 호출하는 방법들을 포함하는 소프트웨어 라이브러리를 저장하기 위해 사용될 수도 있다. 기계-판독가능 저장 매체(731)는 결정 지원 논리 컴포넌트, 실시간 모니터, 및/또는 실행 논리 컴포넌트와 같은, 제조 정보 및 제어 시스템(MICS)의 하나 이상의 추가 컴포넌트들을 저장하기 위해 추가로 사용될 수 있다. 기계-판독가능 저장 매체(731)가 예시적인 실시예에서 단일 매체인 것으로 도시되지만, 용어 "기계-판독가능 저장 매체"는 명령들의 하나 이상의 세트들을 저장하는 단일 매체 또는 다수의 매체(예, 중앙화된 또는 분산된 데이터베이스, 및/또는 연관된 캐시들 및 서버들)를 포함하도록 취해져야 한다. 용어 "기계-판독가능 저장 매체"는 기계에 의해 실행하기 위한 명령들의 한 세트를 저장 또는 인코딩할 수 있고, 기계로 하여금 본 발명의 방법들 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하는 임의의 매체를 포함하는 것으로 취해져야 한다. 용어 "기계-판독가능 저장 매체"는 따라서 솔리드-스테이트 메모리들, 및 광 및 자기 매체에 제한되지 않고, 이들을 포함하는 것으로 취해져야 한다.

전술한 설명은 예시적일 것을 의도하며, 제한적이지 않을 것을 의도한다. 많은 다른 실시예들은 전술한 설명을 판독 및 이해할 때 당업자에게 자명할 것이다. 비록 본 발명이 특정 예시적 실시예들을 참조하여 기재되었지만, 본 발명은 기재된 실시예들에 제한되지 않고, 첨부된 청구범위의 사상 및 범위 내에서 수정 및 변경을 가하여 실시될 수 있음이 인식될 것이다. 따라서, 명세서 및 도면은 제한적인 의미가 아닌 예시적인 의미로 간주되어야 한다. 본 발명의 범위는, 따라서, 첨부 청구범위가 부여받는 균등물들의 전체 범위와 함께, 첨부 청구범위를 참조하여 결정되어야 한다.

Claims

컴퓨터 구현되는 방법으로서,
사용자가 시스템 동작들을 모니터링, 제어 및 예측할 수 있게 하는 사용자 인터페이스에 하나 이상의 파라미터들의 과거 값들을 표현하는 제1 획득된 데이터를 디스플레이하는 단계;
상기 사용자 인터페이스에 상기 하나 이상의 파라미터들의 현재 값들을 표현하는 제2 획득된 데이터를 디스플레이하는 단계; 및
상기 사용자 인터페이스에 상기 하나 이상의 파라미터들의 예측된 미래 값들을 표현하는 가상 데이터를 디스플레이하는 단계 ― 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터 및 상기 가상 데이터는 상기 과거 값들, 현재 값들 및 예측된 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각적 외관(unified visual appearance)으로 제공됨 ―
를 포함하는, 컴퓨터 구현되는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터의 동시적 표현 및 시각화를 제공하는 그래프, 오버레이(overlay), 동영상(animation), 또는 리포트 중 적어도 하나를 포함하며; 그리고
상기 하나 이상의 파라미터들은 주요 성능 표시자들을 표현하며, 상기 사용자 인터페이스는 상기 주요 성능 표시자들의 대시보드 뷰(dashboard view)를 포함하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스에 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 품질 표시자를 디스플레이하는 단계 ― 상기 품질 표시자 및 상기 가상 데이터는 시간의 함수로서 변함 ―;
시간이 진행함에 따라 업데이트된 품질 표시자를 디스플레이하는 단계; 및
시간이 진행함에 따라 업데이트된 가상 데이터를 디스플레이하는 단계
를 더 포함하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터는, 시간이 앞으로 또는 뒤로 진행함에 따라 상기 하나 이상의 파라미터들의 비디오를 보여주도록 시간 압축된 포맷으로 상기 사용자 인터페이스를 통해 제공되며;
상기 제1 획득된 데이터 및 상기 제2 획득된 데이터는 다수의 소스들로부터 유도된 통합된 데이터를 포함하며;
상기 가상 데이터는 상기 제1 획득된 데이터 및 상기 제2 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 생성되며;
상기 사용자 인터페이스는 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터에 균등하게 적용되는 다수의 제어부들을 포함하며; 그리고
상기 다수의 제어부들은 시간 선택 제어부를 포함하며, 상기 시간 선택 제어부는 상기 사용자 인터페이스가 과거 값들의 정적 또는 동영상화된 시각화 중 적어도 하나를 보여주도록 시간에 있어서 뒤로 움직이게 하고 미래 값들의 정적 또는 동영상화된 시각화 중 적어도 하나를 보여주도록 시간에 있어서 앞으로 나아가게 할 수 있는,
컴퓨터 구현되는 방법.
시스템으로서,
메모리; 및
메모리에 결합되고, 사용자 인터페이스를 제공하는 프로세서
를 포함하고, 상기 사용자 인터페이스는:
하나 이상의 파라미터들의 과거 값들을 표현하는 제1 획득된 데이터의 시각적 표현;
상기 하나 이상의 파라미터들의 현재 값들을 표현하는 제2 획득된 데이터의 시각적 표현;
상기 하나 이상의 파라미터들의 예측된 미래 값들을 표현하는 가상 데이터의 시각적 표현을 포함하고,
상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터 및 상기 가상 데이터는 상기 과거 값들, 현재 값들 및 예측된 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각적 외관(unified visual appearance)으로 제공되며, 사용자는 상기 사용자 인터페이스를 통해 시스템 동작들을 모니터링, 제어 및 예측할 수 있는,
시스템.
제 5 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는,
상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터의 동시적 표현 및 시각화를 제공하는 그래프, 오버레이(overlay), 동영상(animation), 또는 리포트 중 적어도 하나;
주요 성능 표시자들의 대시보드 뷰(dashboard view) ― 상기 주요 성능 표시자들은 상기 하나 이상의 파라미터들의 서브세트를 포함함 ―; 및
상기 사용자 인터페이스에 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 품질 표시자의 시각적 표현 ― 상기 품질 표시자 및 상기 가상 데이터는 시간이 진행함에 따라 업데이트됨 ―
을 더 포함하는,
시스템.
제 5 항에 있어서,
상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터는, 시간이 앞으로 또는 뒤로 진행함에 따라 상기 하나 이상의 파라미터들의 비디오를 보여주도록 시간 압축된 포맷으로 제공되며;
상기 제1 획득된 데이터 및 상기 제2 획득된 데이터는 다수의 소스들로부터 유도된 통합된 데이터를 포함하며; 그리고
상기 가상 데이터는 상기 제1 획득된 데이터 및 상기 제2 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 생성되는,
시스템.
제 5 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는:
상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터에 균등하게 적용되는 다수의 제어부들을 더 포함하고, 상기 다수의 제어부들은 시간 선택 제어부를 포함하며, 상기 시간 선택 제어부는 상기 사용자 인터페이스가 과거 값들의 정적 또는 동영상화된 시각화 중 적어도 하나를 보여주도록 시간에 있어서 뒤로 움직이게 하고 미래 값들의 정적 또는 동영상화된 시각화 중 적어도 하나를 보여주도록 시간에 있어서 앞으로 나아가게 할 수 있는,
시스템.
처리 시스템에 의해 실행될 때, 상기 처리 시스템으로 하여금 방법을 실행하게 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 방법은:
사용자가 시스템 동작들을 모니터링, 제어 및 예측할 수 있게 하는 사용자 인터페이스에 하나 이상의 파라미터들의 과거 값들을 표현하는 제1 획득된 데이터를 디스플레이하는 단계;
상기 사용자 인터페이스에 상기 하나 이상의 파라미터들의 현재 값들을 표현하는 제2 획득된 데이터를 디스플레이하는 단계; 및
상기 사용자 인터페이스에 상기 하나 이상의 파라미터들의 예측된 미래 값들을 표현하는 가상 데이터를 디스플레이하는 단계 ― 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터 및 상기 가상 데이터는 상기 과거 값들, 현재 값들 및 예측된 미래 값들 사이의 관계가 시각적으로 표시되는 단일화된 시각적 외관(unified visual appearance)으로 제공됨 ―
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 매체.
제 9 항에 있어서,
상기 사용자 인터페이스는 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터의 동시적 표현 및 시각화를 제공하는 그래프, 오버레이(overlay), 동영상(animation), 또는 리포트 중 적어도 하나를 포함하며; 그리고
상기 하나 이상의 파라미터들은 주요 성능 표시자들을 표현하며, 상기 사용자 인터페이스는 상기 주요 성능 표시자들의 대시보드 뷰(dashboard view)를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 매체.
제 9 항에 있어서, 상기 방법은:
상기 사용자 인터페이스에 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 품질 표시자를 디스플레이하는 단계 ― 상기 품질 표시자 및 상기 가상 데이터는 시간의 함수로서 변함 ―;
시간이 진행함에 따라 업데이트된 품질 표시자를 디스플레이하는 단계; 및
시간이 진행함에 따라 업데이트된 가상 데이터를 디스플레이하는 단계
를 더 포함하는,
컴퓨터 판독가능 매체.
제 9 항에 있어서,
상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터는, 시간이 앞으로 또는 뒤로 진행함에 따라 상기 하나 이상의 파라미터들의 비디오를 보여주도록 시간 압축된 포맷으로 상기 사용자 인터페이스를 통해 제공되며;
상기 제1 획득된 데이터 및 상기 제2 획득된 데이터는 다수의 소스들로부터 유도된 통합된 데이터를 포함하며;
상기 가상 데이터는 상기 제1 획득된 데이터 및 상기 제2 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 생성되며;
상기 사용자 인터페이스는 상기 제1 획득된 데이터, 상기 제2 획득된 데이터, 및 상기 가상 데이터에 균등하게 적용되는 다수의 제어부들을 포함하며; 그리고
상기 다수의 제어부들은 시간 선택 제어부를 포함하며, 상기 시간 선택 제어부는 상기 사용자 인터페이스가 과거 값들의 정적 또는 동영상화된 시각화 중 적어도 하나를 보여주도록 시간에 있어서 뒤로 움직이게 하고 미래 값들의 정적 또는 동영상화된 시각화 중 적어도 하나를 보여주도록 시간에 있어서 앞으로 나아가게 할 수 있는,
컴퓨터 판독가능 매체.
컴퓨터 구현되는 방법으로서,
다수의 소스들로부터 시스템의 과거 값들 및 현재 값들 중 적어도 하나의 획득된 데이터를 통합하는 단계;
상기 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 상기 시스템의 미래 값들의 가상 데이터를 생성하는 단계;
추가의 획득된 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 추가의 획득된 데이터를 상기 예측 모델에 적용함으로써 상기 가상 데이터를 동적으로 업데이트하는 단계
를 포함하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 추가의 획득된 데이터는 제조 컴포넌트의 실시간 동작 값들을 반영하며, 상기 가상 데이터는 상기 제조 컴포넌트의 상기 실시간 동작 값들이 변함에 따라 동적으로 업데이트되며; 그리고
상기 미래 값들의 가상 데이터를 생성하는 단계는, 예측될 파라미터들의 정보를 수집하는 단계, 및 상기 파라미터들의 정확한 예측을 용이하게 하는 추가의 정보를 수집하는 단계를 포함하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 획득된 데이터를 상기 예측 모델에 적용함으로써 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 데이터 품질 표시자를 생성하는 단계; 및
상기 추가의 획득된 데이터에 따라 상기 데이터 품질 표시자를 동적으로 업데이트하는 단계
를 더 포함하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 추가의 획득된 데이터는 상기 생성된 가상 데이터의 일부를 대체하며, 상기 추가의 획득된 데이터는 상기 생성된 가상 데이터의 상기 대체된 일부의 제2 타임 스탬프와 매칭되는 제1 타임 스탬프를 포함하며; 그리고
상기 다수의 소스들은 제조 실행 시스템의 적어도 하나의 컴포넌트 및 제조 정보 시스템의 적어도 하나의 컴포넌트를 포함하며, 상기 예측 모델은 상기 제조 실행 시스템의 상기 적어도 하나의 컴포넌트 또는 상기 제조 정보 시스템의 상기 적어도 하나의 컴포넌트에 의해 측정 및 제어되는 파라미터에 대한 시뮬레이션, 외삽법 또는 보간법 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 가상 데이터를 저장하는 단계; 및
모니터링 및 진단 툴들이 상기 획득된 데이터를 액세스하고, 이에 작용하며, 이를 제공하는 것과 동일한 방식으로 상기 모니터링 및 진단 툴들이 상기 가상 데이터를 액세스하고, 이에 작용하며, 이를 제공하도록 상기 획득된 데이터를 상기 가상 데이터와 결합하는 단계
를 더 포함하며,
상기 가상 데이터 및 상기 획득된 데이터는, 상기 모니터링 및 진단 툴들이 과거, 현재 및 미래 사이의 끊김없는 전이(seamless transition)를 갖는 동영상화된 포맷으로 상기 가상 데이터 및 획득된 데이터를 제공할 수 있는 방식으로, 이러한 툴들에 액세스 가능한,
컴퓨터 구현되는 방법.
제 13 항에 있어서,
상기 가상 데이터에 대한 가상 연장(virtual extension)을 생성하는 단계;
데이터베이스 내에 상기 가상 연장 및 상기 가상 데이터를 저장하는 단계; 및
상기 가상 연장에 의해 점유되는 공간의 양을 감소시키고, 상기 가상 연장의 재구성가능성을 최대화하기 위하여 상기 가상 연장을 상기 가상 데이터의 다수의 값들로 맵핑하는 단계
를 더 포함하며,
상기 가상 데이터는 가상 알람을 포함하고, 상기 가상 알람은 알람 상태가 상기 미래에 발생할 것으로 예측됨을 표시하는,
컴퓨터 구현되는 방법.
컴퓨터 장치로서,
시스템의 과거 값들 및 현재 값들 중 적어도 하나의 획득된 데이터를 저장하는 하나 이상의 데이터 저장소들;
상기 하나 이상의 데이터 저장소들과 연결되며, 상기 하나 이상의 데이터 저장소들로부터의 상기 획득된 데이터를 통합하는 데이터 통합기(data consolidator); 및
상기 데이터 통합기와 연결되며, 상기 통합된 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 상기 시스템의 미래 값들의 가상 데이터를 생성하고 새로운 획득된 데이터가 이용가능해 짐에 따라 상기 가상 데이터를 동적으로 업데이트하는 예측기
를 포함하는, 컴퓨터 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 새로운 획득된 데이터는 제조 컴포넌트의 실시간 동작 값들을 반영하며, 상기 가상 데이터는 상기 제조 컴포넌트의 상기 실시간 동작 값들이 변함에 따라 동적으로 업데이트되며;
상기 예측기는, 상기 획득된 데이터를 상기 예측 모델에 적용함으로써 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 데이터 품질 표시자를 생성하고, 상기 새로운 획득된 데이터가 이용가능해 짐에 따라 상기 데이터 품질 표시자를 동적으로 업데이트하며; 그리고
상기 새로운 획득된 데이터는 상기 생성된 가상 데이터의 일부를 대체하며, 상기 새로운 획득된 데이터는 상기 생성된 가상 데이터의 상기 대체된 일부의 제2 타임 스탬프와 매칭되는 제1 타임 스탬프를 포함하는,
컴퓨터 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 데이터 통합기 및 상기 예측기와 결합되고, 상기 예측기에 의해 생성되는 상기 가상 데이터를 이용하여 모집단화(populate)하는 추가의 데이터 저장소;
모니터링 및 진단 툴들이 상기 획득된 데이터를 액세스하고, 이에 작용하며, 이를 제공하는 것과 동일한 방식으로 상기 모니터링 및 진단 툴들이 상기 가상 데이터를 액세스하고, 이에 작용하며, 이를 제공하도록 상기 획득된 데이터를 상기 가상 데이터와 결합하는 상기 데이터 통합기;
상기 가상 데이터에 대한 가상 연장(virtual extension)을 생성하고, 상기 가상 연장에 의해 점유되는 공간의 양을 감소시키고 상기 가상 연장의 재구성가능성을 최대화하기 위하여 상기 가상 연장을 상기 가상 데이터의 다수의 값들로 맵핑하는 상기 예측기; 및
상기 가상 연장을 저장하는 상기 추가의 데이터 저장소
를 더 포함하는,
컴퓨터 장치.
제 19 항에 있어서,
상기 통합기 및 상기 예측기와 결합되고, 알람 상태가 상기 미래에 발생할 것으로 예측됨을 표시하는 가상 알람을 검출하는, 결정 지원 모듈; 및
상기 가상 알람에 응답하여 행위를 수행하는 실행 모듈
을 더 포함하는,
컴퓨터 장치.
처리 시스템에 의해 실행될 때, 상기 처리 시스템으로 하여금 방법을 실행하게 하는 명령들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 매체로서, 상기 방법은:
다수의 소스들로부터 시스템의 과거 값들 및 현재 값들 중 적어도 하나의 획득된 데이터를 통합하는 단계;
상기 획득된 데이터를 예측 모델에 적용함으로써 상기 시스템의 미래 값들의 가상 데이터를 생성하는 단계;
추가의 획득된 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 추가의 획득된 데이터를 상기 예측 모델에 적용함으로써 상기 가상 데이터를 동적으로 업데이트하는 단계
를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 매체.
제 23 항에 있어서,
상기 추가의 획득된 데이터는 제조 컴포넌트의 실시간 동작 값들을 반영하며, 상기 가상 데이터는 상기 제조 컴포넌트의 상기 실시간 동작 값들이 변함에 따라 동적으로 업데이트되며;
상기 미래 값들의 가상 데이터를 생성하는 단계는, 예측될 파라미터들의 정보를 수집하는 단계, 및 상기 파라미터들의 정확한 예측을 용이하게 하는 추가의 정보를 수집하는 단계를 포함하며,
상기 추가의 획득된 데이터는 상기 생성된 가상 데이터의 일부를 대체하며, 상기 추가의 획득된 데이터는 상기 생성된 가상 데이터의 상기 대체된 일부의 제2 타임 스탬프와 매칭되는 제1 타임 스탬프를 포함하며; 그리고
상기 다수의 소스들은 제조 실행 시스템의 적어도 하나의 컴포넌트 및 제조 정보 시스템의 적어도 하나의 컴포넌트를 포함하며, 상기 예측 모델은 상기 제조 실행 시스템의 상기 적어도 하나의 컴포넌트 또는 상기 제조 정보 시스템의 상기 적어도 하나의 컴포넌트에 의해 측정 및 제어되는 파라미터에 대한 시뮬레이션, 외삽법 또는 보간법 중 적어도 하나를 포함하는,
컴퓨터 판독가능 매체.
제 23 항에 있어서, 상기 방법은:
상기 획득된 데이터를 상기 예측 모델에 적용함으로써 상기 가상 데이터의 정확도를 표시하는 데이터 품질 표시자를 생성하는 단계;
상기 추가의 획득된 데이터에 따라 상기 데이터 품질 표시자를 동적으로 업데이트하는 단계;
상기 가상 데이터를 저장하는 단계; 및
모니터링 및 진단 툴들이 상기 획득된 데이터를 액세스하고, 이에 작용하며, 이를 제공하는 것과 동일한 방식으로 상기 모니터링 및 진단 툴들이 상기 가상 데이터를 액세스하고, 이에 작용하며, 이를 제공하도록 상기 획득된 데이터를 상기 가상 데이터와 결합하는 단계
를 더 포함하며,
상기 가상 데이터 및 상기 획득된 데이터는, 상기 모니터링 및 진단 툴들이 과거, 현재 및 미래 사이의 끊김없는 전이(seamless transition)를 갖는 동영상화된 포맷으로 상기 가상 데이터 및 획득된 데이터를 제공할 수 있는 방식으로, 이러한 툴들에 액세스 가능한,
컴퓨터 판독가능 매체.