KR20160072812A - 업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지 - Google Patents

업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지 Download PDF

Info

Publication number
KR20160072812A
KR20160072812A KR1020150179247A KR20150179247A KR20160072812A KR 20160072812 A KR20160072812 A KR 20160072812A KR 1020150179247 A KR1020150179247 A KR 1020150179247A KR 20150179247 A KR20150179247 A KR 20150179247A KR 20160072812 A KR20160072812 A KR 20160072812A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
evidence
case
interpretation
linkage
trigger
Prior art date
Application number
KR1020150179247A
Other languages
English (en)
Inventor
데이빗 션 파렐
브라이언 스캇 코트니
Original Assignee
지이 인텔리전트 플랫폼스 인코포레이티드
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 지이 인텔리전트 플랫폼스 인코포레이티드 filed Critical 지이 인텔리전트 플랫폼스 인코포레이티드
Publication of KR20160072812A publication Critical patent/KR20160072812A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0428—Safety, monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B15/00—Systems controlled by a computer
    • G05B15/02—Systems controlled by a computer electric
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0224—Process history based detection method, e.g. whereby history implies the availability of large amounts of data
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F15/00—Digital computers in general; Data processing equipment in general
    • G06F15/08—Digital computers in general; Data processing equipment in general using a plugboard for programming
    • G06F15/14—Calculating-punches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/93—Document management systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/40—Data acquisition and logging
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/24—Pc safety
    • G05B2219/24015—Monitoring

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Debugging And Monitoring (AREA)
  • User Interface Of Digital Computer (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)

Abstract

하나 이상의 예외들이 산업 기계에서 검출되는 케이스 관리 시스템에 대한 접근법이 제공된다. 하나 이상의 예외들을 나타내는 케이스는 그 후 생성된다. 케이스의 생성 이후 발생할 수 있는 부가적인 예외들이 또한 생성된 케이스에 링크될 수 있다. 케이스는 전자 데이터베이스에 저장된다. 제1 시간에 케이스에 대한 업데이트들을 야기하는 하나 이상의 제1 트리거 표시들이 생성된다. 케이스는 그 후 반응하여 제1 증거 및 제1 동반 해석으로 갱신된다. 제1 업데이트, 트리거 표시들, 증거 및 동반 해석은 그 후, 해석되는 제1 링키지를 형성하도록 전자 데이터베이스에서 링크되어, 증거, 해석 및 근본적인 트리거가 서로의 맥락에서 조사되고, 동작은 산업 기계에서 이슈를 완화에 착수하는 것으로 결정될 수 있다.

Description

업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지{CASE MANAGEMENT LINKAGE OF UPDATES, EVIDENCE, AND TRIGGERS}
관련 출원들에 대한 상호-참조
이 특허는 2014년 12월 15일 출원되고 발명의 명칭이 "Case Management Linkage Of Updates, Evidence, And Triggers"인 미국 가출원 62/091979를 35 U.S.C.§119(e) 하에서 우선권으로 주장하며, 이 미국 가출원의 내용물은 그 전체가 인용에 의해 여기에 포함된다.
기술 분야
여기에 개시된 청구 대상은 일반적으로 시스템 케이스들 및 관련된 발생들을 관리하는 것에 관한 것이다.
산업 동작들에서, 장비 및 시스템들은 적절한 동작을 보장하고 및/또는 발생할 수 있는 이상 상태(abnormity)들을 검출하도록 모니터링된다. 동작 동안, 오퍼레이터 또는 유지보수 엔지니어의 개입을 정당화할 수 있는 문제들이 자주 발생한다. 위험의 심각성과 복잡도에 의존하여, 해결책이 쉽게 사용할 수 있다. 그러나 다수의 환경들에서, 문제를 해결하는데 적절한 해결책을 결정하는 것은 장기간의 자원-집약적 프로세스일 수 있다.
특정한 장애 위험 및 그의 전반적인 복잡도에 의존하여, 그것을 해결하고 원하는 성과를 제공하기 위한 임의의 수의 접근법이 있을 수 있다. 이들 접근법들은 확인하고 구현하는데 다양한 정도의 어려움 및 사용자 개입을 가질 수 있다. 또한, 몇몇 접근법들은, 주어진 시간의 기간이 경과하고 그리고/또는 임의의 수의 대안적인 이슈들이 적절히 배제(rule out)될 때까지 알려지지 않을 수 있다. 이상 상태 또는 장애가 임의의 빈도로 발생하는 환경들에서, 문제에 대한 해결책을 결정하는 프로세스는 사용자들이 실패했거나 바람직 결과들에 못미치게 생성하는 것으로 이전에 밝혀졌을 수 있는 옵션들을 불필요하게 탐구(explore)하게 할 수 있다.
몇몇 환경들에서, 예측 수학적 모델링 시스템은, 그것이 시스템 또는 컴포넌트 또는 장애를 야기하기 훨씬 이전에 발달하는 문제를 검출하기 위한 능력을 갖는다. 조기 통지 시스템들은 장애를 효과적으로 계획하고 방지하기 위한 더 뛰어난 기회를 허용하지만, 장기간의 평가 및 판단 라이프 사이클을 발생시킬 수 있다. 종종, 사용자가 이슈를 해결할 방법 및 시기에 대한 이벤트들과 그의 영향 간의 관계를 확인하지 못할 수 있으며, 이는 유지보수 또는 운용 팀들을 혼란과 혼동의 상태로 남겨둘 수 있다.
또한, 몇몇 환경들에서, 소수의 엔지니어들은 매우 유식하고 시스템들 및 그의 구성 요소의 고유한 이해를 가질 수 있다. 이들 사용자들은, 신속하게 이슈들을 식별하고, 자신의 과거 경험들에 기초하여, 신속하고 효율적으로 문제를 해결할 수 있다. 그러나 오퍼레이터 또는 지식 교체는, 전문가가 간과했던 시스템에 관해 후속 오퍼레이터가 이해를 하지 못하게 될 수 있는 환경을 초래할 수 있다. 따라서, 숙련도가 획득 가능한 경우 조차도, 후속 오퍼레이터가 정통한 숙련도에 도달하는데 상당한 시간 비용들이 요구될 수 있다.
위에서 언급된 문제들은 이전의 접근법들과 관련하여 일부 사용자 불만, 동작들을 관리하는데 있어 자원들의 차선의 응용, 및 가동시간 및 유효한 시스템 성능을 유지하는데 있어 차선의 결과를 초래한다.
여기서 설명된 접근법은 동작 장비 또는 시스템 장애 위험 케이스들이 적절히 관리되도록 허용하는 시스템들 및 관련 방법들을 제공한다. 기계 또는 시스템 동작에서 특정한 이상 상태에 관련된 정보는 케이스(case)로서 식별되거나 조직된다. 문제 및 그의 심각성의 증거(evidence)를 포함하는 케이스 업데이트들, 전문가의 해석 및 케이스 업데이트를 야기하는 비즈니스 프로세스 트리거들(예를 들어, 협력 또는 특정 동작들)은 케이스를 해결하기 위한 과거, 현재, 미래의 접근법을 예시하는 강건한 시스템을 제공하도록 서로 전자적으로 링크될 수 있다. 최적의 해법 경로를 결정하는데 필요한 사용자 상호 작용에 관한 정보, 그의 전문 지식 및 지원 정보를 포함하는 케이스 또는 소프트웨어 배슬(vessel)을 제공함으로써, 사용자는 신속하게 이 정보에 액세스할 수 있고 현재 및 미래 시스템들에서 판단들을 통보하게 한다.
몇몇 접근법들에서, 유사성들을 갖는 수많은 케이스들은 기계 또는 시스템 타입의 맥락 내에서 발생할 수 있다. 여기서 설명되는 접근법은 문제를 해결하기 위한 모범 사례에 기초하여 스마트 제안들을 할 수 있으며, 이는 유사한 컴포넌트들 및/또는 구성 요소들을 갖는 더 새로운 시스템에서 발생할 수 있다.
따라서, 상이한 논리적 엘리먼트들을 명확하게 링크하는 능력은, 비-관련 방식으로 함께 커플링되는 정보 및 콘텐츠를 갖는 것과 대조적으로, 케이스가 시간에 걸쳐 어떻게 진화하지에 관한 이해를 획득하는데 있어 강력한 도움을 제공할 수 있다. 케이스가 어떻게 진화하는지에 관해, 새로운 레벨의 명시적인 가시적 및 분석적 선명도가 제공될 수 있어서, 데이터 및 인적 팩터들이 케이스의 라이프 사이클에 걸쳐 어떻게 관련되는지의 선명도 및 및 주어진 타입들의 문제들을 해결하는데 활용되는 사례들의 사용자 지식의 구축을 허용한다. 이러한 접근법들은 단순히 검출된 이상 상태들에 관한 정보를 제공하는 것을 넘어 확장할 뿐만 아니라, 사용자들이 당면한 이슈를 이해하는데 사용자를 보조하고 가능한 해결책에 관한 안내를 제공하도록 확장한다. 원격 컴퓨팅 환경에서 수행된 분석에 부분적으로 기초하여, 사용자는 이슈를 어떻게 해결하고 정정할지에 관해 미리 구성된 명령들을 수신할 수 있다.
이러한 접근법들은 또한, 수신된 데이터, 예측 수학적 모델링, 및 지식 베이스에 저장된 정보의 결합에 기초하여, 원격 컴퓨팅 디바이스가 자동으로 다음 해결될 이슈들을 오퍼레이터에게 통지하고, 이슈들 그 자체들을 제시하기 이전에 처리 사례들(remedying practices)을 전송할 수 있는 "예지적(foresight)" 분석을 제공한다. 오퍼레이터는 이력적 케이스들을 디스플레이하고 링크된 증거의 시퀀스, 해석 사용자 업데이트 및 그들이 그렇게 선택하는 경우, 엔지니어가 따를 업데이트들을 촉구하는 다양한 타입들의 트리거들을 제공하는 전자 메시지를 수신할 수 있다.
동작 중에 사건이나 이상 상태가 발생할 때, 오퍼레이터는 조직화된 방식으로 정보를 제공하도록 케이스를 생성할 수 있다. 오퍼레이터는 가시적 지원이 생성되도록 증거, 증거와 연관되는 전문가 해석 및/또는 서로에 대해 발생하는 업데이트를 야기한 트리거들을 링크할 수 있다. 이 정보는 현재 케이스에 대한 해결책을 확정하는데 있어 오퍼레이터를 보조하는데 사용될 수 있을 뿐만 아니라, 이력적으로 유효하지 않을 것으로 밝혀진 해법들을 탐구하는 것으로부터 오퍼레이터들을 더 양호하게 돕기 위해 후속 케이스들에서 사용될 수 있다. 부가적으로, 시스템은 최상의 해결책을 결정하는데 오퍼레이터를 보조하기 위해 현재 케이스 관련될 수 있는 과거 케이스에 자동으로 액세스하도록 구성될 수 있다. 현재 케이스에서 사용되는 임의의 정보는 또한 장치 내에서 부가적인 정보를 제공하도록 링크될 수 있다.
이 예들 대부분에서, 하나 이상의 예외들이 산업 기계에서 검출되는 접근법이 제공된다. 하나 이상의 예외들을 나타내는 케이스는 그 후 형성된다. 케이스의 생성 이후 발생할 수 있는 부가적인 예외들이 또한 생성된 케이스에 링크될 수 있다. 케이스는 전자 데이터베이스에 저장된다.
제1 시간에 케이스에 대한 업데이트들을 야기하는 하나 이상의 제1 트리거 표시들이 생성된다. 케이스는 그 후 반응하여 제1 증거 및 제1 동반 해석으로 업데이트된다. 제1 업데이트, 트리거 표시들, 증거 및 동반 해석은 그 후 제1 링키지를 형성하도록 전자 데이터베이스에서 링크된다. 증거는 케이스의 양상들을 조명하는 전자 형태로 이용 가능한 정보이다. 해석은 그 정보의 의미 및 긴급성에 관한 전문가 노트(expert note)들이다. 트리거는 동작 또는 분석 시스템들의 발생, 케이스 관리 시스템에서 지원되는 바와 같은 또는 비즈니스 프로세스의 할당/이벤트들이며, 이들은 그 특정한 시간에서 증거/해석에 대한 업데이트를 자극(spur)한다. 다음으로, 제1 링키지가 해석되며, 이는 증거, 해석, 및 근본적인 트리거가 서로의 맥락에서 검사된다는 것을 의미하며, 그리고 산업 기계에서 이슈를 완화하는데 있어 취할 동작이 결정될 수 있다. 이 동작은 제1 링키지의 해석에 기초한다.
몇몇 예들에서, 하나 이상의 후속 트리거 표시들은 후속 시간에 케이스를 업데이트하도록 생성된다. 케이스는 그 후 반응하여 후속 증거 및 후속 동반 해석으로 업데이트된다. 후속 트리거 표시들, 후속 증거 및 후속 동반 해석은 추후에 해석되는 제2 링키지를 형성하도록 전자 데이터베이스에서 링크된다. 산업 기계에서 취할 동작이 이어서 결정된다. 이 동작은 제1 링키지, 제2 링키지 또는 제1 링키지와 제2 링키지 간의 관계의 해석 중 적어도 하나에 기초한다. 임의의 수의 후속 트리거 표시들은 후속 시간에 케이스를 업데이트하도록 생성될 수 있다는 것이 이해된다.
이 예들 대부분에서, 일련의 업데이트들 전체가 클라우드-기반 지식 베이스에 로그(log)되어서, 시간이 경과하면, 사용할 수 있는 다양한 전략들 및 그의 전반적인 유효성 외에도, 다른 방식들로 진행하도록 하는 다양한 타입들의 유사한 케이스들의 경향에 관해 인사이트(insight)들이 수집될 수 있게 된다. 해결 동작이 취해진 이후, 케이스는 폐쇄될 수 있다. 이 폐쇄에 동반하여, 문제의 진정-발견된 성질(true-found nature), 선택된 해결 동작뿐만 아니라 영향의 정량적 및/또는 정성적 측정들을 포함하는 결과 노트들이 로그된다. 양의 또는 음의 의미 중 하나(또는 둘 다)에서, 문제 및 문제를 해결하기 위해 취해지는 동작이 특정 비용(예를 들어, 손실된 기계 생산량, 보수 비용 등)이 들지만, 케이스 관리 프로세스로부터의 효과적인 동작이 훨씬 더 큰 비용을 효과적으로 방지하는 것으로 판단되었을 수 있기 때문에 잠재적로 절감할 수 있다.
따라서, 미래에, 다수의 유사한 케이스들이 지식 베이스에 어그리게이트(aggregate)될 때, 그들의 링크된 증거, 해석, 및 업데이트에 대한 트리거의 이력은 그래픽으로 또는 통계적으로, 또는 둘 다 요약될 수 있고, 후속 유사한 케이스들에 관한 안내에 대한 성과에 대해 상관될 수 있다. 예로서, 미래 케이스에, 엔지니어들은 다양한 "검진(check-up)" 기간들의 효과들을 볼 수 있다. 주 단위로 발생하는 문제 표시들의 주기적인 검사가 드문 검진들보다 궁극적인 비용들이 훨씬 더 낮아지는 것으로 밝혀진 경우(예를 들면, 누락된 갑자기 커지는 장애들의 발생에 기인할 수 있음), 이는 새로운 케이스를 해결하는데 있어 모범 사례로의 안내를 제공할 수 있다. 반대로, 드문 검진에 비해 빈번한 검진들 사이에 어떠한 이익도 드러나지 않는 경우, 이는 자원이 더 빈번한 검진들로 낭비되고 따라서 이들 자원들은 더 부가-가치 활동들에 재할당할 수 있다는 결론을 내릴 수 있다.
이들 실시예들 중 다른 것들에서, 로컬 컴퓨팅 디바이스에서, 기계 또는 시스템에 있어서의 이슈 또는 이상 상태를 나타내는 케이스가 전자적으로 생성된다. 케이스는 데이터 구조로서 표현되고 저장될 수 있다. 케이스(112)는 사용자가 케이스에 대한 업데이트들, 케이스에 관련된 증거 및 업데이트 및 증거를 자극하는 트리거들을 제공하도록 허용하게 구성된다. 이 케이스는 이슈 시에 기계/시스템의 특정 영역을 설명하는 정보를 더 포함할 수 있다.
케이스는 로컬 컴퓨팅 디바이스 상에서 가시화될 수 있으며, 거기에 제공되는 이 정보의 순차적인 프레젠테이션을 제공할 수 있다. 사용자는 케이스의 포괄적인 예시를 제공하는데 보조하기 위해 증거, 업데이트들, 및/또는 트리거들을 서로 링크할 수 있다.
몇몇 접근법들에서, 로컬 컴퓨팅 디바이스에서 케이스를 생성시에, 전자 메시지는 원격 컴퓨팅 디바이스로 전송될 수 있다. 전자 메시지는 새로운 케이스가 생성되었음을 그리고 산업 기계의 어느 특정한 컴포넌트 또는 컴포넌트들이 참여되는지 그리고 케이스와 초기에 연관된 특성 증거를 표시할 수 있다. 원격 컴퓨팅 디바이스는 자동으로 전자 메시지를 분석하고 메모리에 정보를 저장할 수 있다. 이 메모리는 이력적 동향, 과거 케이스, 전문가 의견 등과 같은 임의의 타입의 정보를 포함하는 지식 데이터베이스를 포함할 수 있다. 전자 메시지의 콘텐츠들에 기초하여, 원격 컴퓨팅 디바이스는 지식 데이터베이스 내에 포함된 임의의 관련 정보를 리트리브(retrieve)하도록 메모리에 액세스할 수 있고 로컬 컴퓨팅 디바이스에 이 정보를 포함하는 전자 메시지를 전송할 수 있다.
이러한 접근법들 대부분에서, 오퍼레이터는 현재 케이스와 범위 면에서 유사한 이력 케이스를 보기 위한 요청을 송신할 수 있다. 원격 프로세싱 디바이스는 이력적 케이스가 제시되도록 로컬 컴퓨팅 디바이스에 이 정보를 다시 전송할 수 있다. 오퍼레이터는 그 후 이슈에 대한 적절한 응답을 결정하도록 업데이트들, 증거들, 트리거들, 및 이들이 사용자 역할에 걸쳐서 그리고 시간적으로 함께 어떻게 관련되는지에 관한의 정보를 관찰할 수 있다.
몇몇 형태들에서, 데이터는 로컬 컴퓨팅 디바이스에 의해 프로세싱되고 원격 컴퓨팅 디바이스에 전송될 수 있다. 원격 컴퓨팅 디바이스 상에 저장된 분석 시스템 통해, 산업 시스템과 연관되는 적어도 하나의 이상 상태가 식별될 수 있다. 분석 시스템은 그 후, 자동으로 이상 상태를 해결하기 위한 잠재적인 해법을 결정하고 로컬 컴퓨팅 디바이스에서 가시화되는 케이스에 대한 이상 상태를 해결하기 위한 방법에 관한 정보를 포함하는 메시지를 전송할 수 있다.
몇몇 접근법들에서, 원격 컴퓨팅 디바이스는 클라우드에 로케이팅되는 원격 네트워킹 디바이스일 수 있으며, 정보를 전송하기 위해 로컬 컴퓨팅 디바이스와 전자적으로 링크되거나 커플링될 수 있다.
몇몇 접근법들에서, 사용자는 수동으로 산업 기계 및/또는 그 특정한 컴포넌트들의 동작에 관련된 정보를 제공할 수 있다. 이 정보는 지식 데이터베이스 내에 저장될 수 있다.
이들 실시예들 대부분에서, 케이스 관리 시스템이 제공되며 서로 커플링되는 로컬 컴퓨팅 디바이스 및 원격 컴퓨팅 디바이스를 포함한다. 시스템은 추가로 로컬 컴퓨팅 디바이스에 링크되는 시스템을 포함할 수 있다. 산업 기계는 로컬 컴퓨팅 디바이스에 데이터를 전송하도록 구성될 수 있으며, 이는 결국 데이터를 분석하고 산업 기계과 연관되는 적어도 하나의 이상 상태를 감지하도록 구성된다. 로컬 컴퓨팅 디바이스는 추가로 사용자가 이상 상태를 나타내는 케이스를 생성하고 증거, 해석, 및 업데이트를 실행하는데 연관된 트리거들에 대한 케이스 업데이트에 관련된 정보를 수락할 수 있다. 로컬 컴퓨팅 디바이스는 또한 케이스에 관련된 정보를 포함하는 전자 메시지를 원격 컴퓨팅 디바이스에 전송하도록 구성될 수 있으며, 여기서 원격 컴퓨팅 디바이스는 이 정보를 수신하고 케이스에 관련된 정보를 획득하기 위해 원격 컴퓨팅 디바이스의 메모리에 저장된 지식 베이스에 액세스할 수 있다.
원격 컴퓨팅 디바이스는 그 후 로컬 컴퓨팅 디바이스에 의해 가시화될 수 있는 케이스에 관련된 정보를 포함하는 전자 메시지를 로컬 컴퓨팅 디바이스에 전송하도록 구성될 수 있다. 엔지니어는 그 후 이 정보를 검토하고 이상 상태를 해결하는데 있어 어떻게 진행할지를 판단한다.
본 개시의 보다 완전한 이해를 위해, 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면에 대한 참조가 이루어져야 한다:
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지에 대한 예시적인 시스템을 예시하는 블록도를 포함한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 업데이트들, 증거 및 트리거들을 링크하기 위한 정보 흐름도의 예시를 포함함다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예들에 따라 업데이트들, 증거 및 트리거들의 순차적인 케이스 관리 링키지의 예시를 포함한다.
당업자들은 도면들의 엘리먼트들이 단순함 및 명확함을 위해 예시된다는 것을 인지할 것이다. 특정한 동작들 및/또는 단계들이 특정한 발생 순서로 설명되거나 도시될 수 있지만, 당업자들은 시퀀스에 대하여 이러한 특별함이 실제로 요구되지 않는다는 것을 이해할 것임을 추가로 인지될 것이다. 여기서 사용된 용어들 및 표현들은, 특정한 의미들이 여기에서 다르게 기술된 경우를 제외하고 탐구 및 연구의 그의 대응하는 각각의 영역들에 대해 이러한 용어들 및 표현들이 허여된 바와 같은 일반적인 의미를 갖는다는 것이 또한 이해될 것이다.
이제 도 1을 참조하면, 업데이트, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지에 대한 시스템(100)의 일 예가 설명된다. 시스템(100)은 (사용자 입력을 포함하는) 입력(106) 및 출력(108)을 갖는 인터페이스(104), 분석(109), 및 현재 케이스(112)를 포함하는 메모리(110)를 포함하는 컴퓨팅 디바이스(102)를 갖는 중앙 모니터링 센터(101)를 포함한다. 사용자는 케이스(112) 및 그의 데이터와 상호 작용하도록 네트워크를 통해 이 디바이스에 연결될 수 있다. 사용자는 기계들이 상주하는 실제 동작 위치와 같은 상이한 사이트에 있을 수 있거나 또는 대안적으로 케이스를 시작하는 표시들을 생성하는 분석을 검토하는 원격 모니터링 센터에 있을 수 있다. 시스템(100)은 또한 컴퓨팅 디바이스(114)를 갖는 데이터 센터(120)를 포함할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(114)는 지식 베이스(118)를 포함하는 메모리(116)를 포함할 수 있다. 대안적으로 그리고 아래에 논의된 바와 같이, 메모리(116)는 적어도 부분적으로 컴퓨팅 디바이스(114) 외부에 배치될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스들(102, 114) 중 어느 하나 또는 둘 다는 클라우드 기반 네트워크 상에 배치될 수 있다. 또한, 시스템(100)은 데이터(124)를 생성하는 산업 기계(122) 또는 시스템을 포함할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(102)는 위험 경보들을 생성하기 위해 예측 분석을 호스팅하도록, 그리고 또한, 케이스들, 정보 및/또는 다른 통신신호(communication)들을 생성하고, 디스플레이하고 그리고/또는 전송하도록 선택적으로 선정된 하드웨어 디바이스들 및/또는 소프트웨어의 임의의 결합이다. 인터페이스(104)는 입력 정보, 분석(109)을 통해 생성된 정보, 및 인터페이스의 출력(108)을 통해 저장된 지식을 양방향으로 교환하도록 하는 커맨드를 입력(106)에서 수락하도록 구성된 컴퓨터 기반 프로그램 및/또는 하드웨어이다. 인터페이스(104)는 가시화가 이루어지도록 허용하는 스크린 또는 사용자 그래픽 인터페이스에 출력할 수 있다. 따라서, 인터페이스(104)의 기능은 컴퓨팅 디바이스(102)로 하여금, 사용자, 산업 기계(122), 다른 컴퓨팅 디바이스(예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(114)), 분석(109), 및 메모리(110)와 정보를 통신하고 이들로부터 정보를 수신하는 것은 물론, 이러한 디바이스에 포함된 콘텐츠들의 가시화를 제공하는 것이다.
컴퓨팅 디바이스(114)는 데이터 센터(120) 또는 클라우드-기반 환경과 같은 다른 네트워킹 구성 요소에서 전개될 수 있다. 이것은 다수의 시스템들에 대한 네트워크 액세스를 제공하기 위해 사용되는 서버, 스위치들, 구성 요소들, 및/또는 다른 컴포넌트들과 같은 네트워킹 컴포넌트들의 임의의 결합일 수 있다. 몇몇 형태들에서, 이는 시스템 구성 요소들 내에서 다른 목적들을 서빙하는 다수의 네트워크 또는 장치들을 포함할 수 있다.
분석(109)은 인터페이스(104) 및 메모리(110)에 커플링될 수 있다. 분석(109)은 산업 기계(122)로부터 데이터(124)를 분석하는 것을 담당한다. 분석 프로세스는 시스템 내에 포함된 미리-설명된 프레임워크에 따를 수 있다.
메모리(110)는 컴퓨팅 디바이스(102) 상에 저장될 수 있다. 몇몇 예들에서, 메모리(110)의 콘텐츠의 적어도 일부는 메모리(116) 내에 저장될 수 있다. 메모리(110)는 출력(108)을 통해 컴퓨팅 디바이스(102)에 의해 가시화될 수 있는 생성된 케이스(112)를 저장한다. 사용자들은 실제 운영 사이트 또는 전문가와 협력하고 사이트 엔지니어를 지원하는 원격 모니터링 센터와 같은 다른 위치들에 있을 수 있다.
일 양상에서, 케이스(112)는 임의의 데이터 구조(또는 데이터 구조들의 결합)일 수 있다. 케이스는 사용자가 케이스와 관련된 증거를 포함하는 케이스 및 증거의 의미 및 암시에 관한 전문가 해석(즉, 특정한 시간에 무엇이 이슈가 될 수 있는지 그리고 그것을 어떻게 해야 하는지)에 대한 업데이트들을 제공하게 허용하도록 구성된다. 협력, 할당/요청 타이머와 관련된 워크플로, 분석 확대 알림들 및 기타 구성 요소들과 같은 보조 능력들은 케이스 증거 및 해석에 대한 업데이트를 트리거할 것이고 이러한 트리거들은 그 후 명시적으로 업데이트들에 링크된다. 즉, 어떤 데이터 구조가 사용되든지 간에, 데이터 구조는 쉽게 수정된다. 케이스(112)는 추가로 이슈가 되는 산업 기계의 특정 성질을 설명하는 메타데이터를 포함할 수 있다.
메모리(116)는 지식 베이스(118)를 저장하고 컴퓨팅 디바이스(114)에 직접 저장될 수 있다. 몇몇 예들에서, 지식 베이스(118)는 적어도 부분적으로, 중앙 모니터링 센터(101)의 컴퓨팅 디바이스(102)의 메모리(110) 상에 저장될 수 있다. 일 예에서, 케이스 폐쇄 후 저장되거나 백업되는 현재 케이스의 지식의 임시의 로컬 사본들은 지식 베이스(118) 내에 포함될 수 있다. 지식 베이스(118)는 산업 기계(122)의 동작에 관련된 다양한 소스들에서의 정보의 임의의 모음일 수 있다. 지식 베이스(118)는 과거 케이스로부터 성과 메트릭 및/또는 산업 시스템(122)에 관련된 데이터를 해석 및/또는 분석하는데 사용되는 임의의 수의 데이터 엘리먼트들을 포함하는 임의의 데이터 구조(또는 데이터 구조의 결합)일 수 있다. 이와 같이, 지식 베이스(118)는 어느 하나의 컴퓨팅 디바이스 상에 상주하는 예측 분석 해결책으로부터 분석 청사진 및 그의 장애 모드 정보에 의해 인덱싱될 수 있다것이 이해되어져야 한다. 몇몇 형태들에서, 메모리(116)의 부분만이 지식 베이스(118)를 저장하고 나머지는 또 다른 위치에 저장된다는 것이 이해된다.
산업 기계(122) 또는 장비/동작 시스템은 거기서 동작하는 임의의 수의 컴포넌트들 또는 시스템들을 갖는 동작에 관여되는 임의의 타입의 기계일 수 있다. 산업 기계(122)는 스위치들, 계산들, 판독들, 센서들 등과 같은 임의의 수의 컴포넌트들을 통해 데이터(124)를 생성하고 그 동작 데이터에 대해 마련된 저장장치에 데이터를 어그리게이트/보관한다. 데이터(124)는 입력(106)에 데이터를 제공할 수 있는 임의의 타입의 컴포넌트로부터 유도될 수 있다. 일 예에서, 기계 센서들로부터의 시계열 데이터(time series data)가 입력(106)에 전송된다. "시계열 데이터"에 의해 그리고 여기서 이용된 바와 같이, 그것은 시간에 따라 순차적인 방식으로 획득, 제시 및/또는 구성되는 산업 기계(122)의 동작에 관련된 데이터이 것으로 의도된다. 따라서 시계열 데이터는 사용자 또는 시스템이 제공된 시간의 기간에 걸쳐 산업 기계(122)의 특성의 변화를 측정하도록 허용한다. 이 데이터(124)는 펌프, 터빈, 디젤 엔진, 제트 엔진, 또는 다른 산업 컴포넌트 또는 디바이스로부터 유도될 수 있다. 다른 예들도 가능하다.
여기에 활용된 데이터 구조들은, 몇 개의 예들만 언급하자면, 링크 리스트들, 테이블들, 포인터들 및 어레이들과 같은 임의의 타입의 프로그래밍 구성요소(programming construct) 또는 구성 요소들의 결합을 활용할 수 있다. 다른 예들도 가능하다.
컴퓨팅 디바이스들(102 및 114)은 또한 일반적으로 당업자들에게 알려진 프로세서들(도시되지 않음)을 가질 수 있다. 이들 프로세서들은 하드웨어 디바이스들 및/또는 소프트웨어의 결합일 수 있다. 프로세서는 데이터 연결들(예를 들어, 이더넷 연결)을 통해 인터페이스(104) 및/또는 메모리(110, 116)에 물리적으로 커플링될 수 있거나 또는 그것은 임의의 수의 네트워크 통신 프로토콜을 통해 인터페이스(104) 및/또는 메모리(110, 116)와 통신할 수 있다.
여기서 설명되는 다양한 컴포넌트들은 메모리에 저장된 컴퓨터 명령들을 실행하는 범용 프로세싱 디바이스를 이용하여 구현될 수 있다는 것이 인지될 것이다.
도 1의 동작의 일 예에서, 하나 이상의 예외들이 산업 기계(122)에서 검출되고 데이터(124) 상에 저장된다. 하나 이상의 예외들을 나타내는 케이스(112)가 그 후 생성된다. 케이스(112)의 생성 이후 발생할 수 있는 부가적인 예외들이 또한 생성된 케이스(112)에 링크될 수 있다. 케이스(112)는 메모리(110) 상의 전자 데이터베이스에 저장된다. 예외들은 다양한 타입들의 알람들을 포함할 수 있다.
제1 시간에 케이스(112)를 업데이트하는 하나 이상의 제1 트리거 표시들(도 2에 관하여 아래에서 추가로 설명됨)이 생성된다. 케이스(112)는 그 후 반응하여 제1 증거 및 제1 동반 해석으로 업데이트된다. 제1 트리거 표시들, 증거 및 동반 해석은 그 후 제1 링키지를 형성하도록 메모리(110) 상의 전자 데이터베이스에서 링크된다. 다음으로 제1 링키지가 해석되며 산업 기계에서 취할 동작이 결정될 수 있다. 이 동작은 제1 링키지의 해석에 기초한다. 제1 링키지는 도 3의 예시에서 도시된 바와 같이 사용자 디스플레이상에서 해석될 수 있다는 것이 이해될 것이다.
몇몇 예들에서, 하나 이상의 제2 트리거 표시들은 제2 시간에 케이스(112)를 업데이트하도록 생성된다. 케이스(112)는 그 후 반응하여 제2 증거 및 제 제2 동반 해석으로 업데이트된다. 제2 트리거 표시, 제2 증거 및 제2 동반 해석은 추후에 해석되는 제2 링키지를 형성하도록 메모리(110) 상의 전자 데이터베이스에서 링크된다. 산업 기계에서 취할 동작이 이어서 결정될 수 있다. 이 동작은 제1 링키지, 제2 링키지 또는 제1 링키지와 제2 링키지 간의 관계의 해석 중 적어도 하나에 기초한다.
컴퓨팅 디바이스(102)는 산업 기계(122)와 통신하고 지식 베이스(118)에 따라 그로부터 요구되는 데이터만을 전송한다. 이는 산업 기계(122)의 산업 컴포넌트들, 시간에 걸쳐 검출되고 해결하도록 작동되는 위험 케이스, 이들 케이스들의 성과/해법들에 관한 다양한 정보가 있을 수 있다. 성과들은 위험 및 결과적인 영향을 완화하기 위해 수행된 것을 포함한다 (예를 들어, 얼마나 많은 생산량이 손실되었는지, 수리 비용 등). 컴퓨팅 디바이스(102)는 자동으로 입력 데이터를 수락하고 이상 상태가 존재하는지를 결정하도록 구성되며, 여기서 사용자는 관리될 케이스(112)를 생성할 수 있다.
컴퓨팅 디바이스(102)가 이상 상태를 검출하면, 이 정보는 그 후 이상 상태의 존재를 오퍼레이터에게 통지하도록 출력(108)을 통해 제공된다. 오퍼레이터는 그 후 그들이 이상 상태에 관련된 정보를 저장할 수 있는 케이스(112)를 생성할 수 있다. 오퍼레이터는 증거, 전문가 해석, 및/또는 케이스 업데이트 트리거들에 관련된 정보 업데이트들을 제공할 수 있고 이 케이스는 분석 청사진 및/또는 장애 모드에서 규칙, 논리, 메타데이터, 등을 통해 지식 베이스(118)에서 다른 과거 및/또는 유사한 케이스들과 자동으로 연관될 수 있다.
중앙 모니터링 센터(101)의 컴퓨팅 디바이스(102)는 데이터 센터(120)의 컴퓨팅 디바이스(114)에 케이스 정보의 전부 또는 일부를 포함하는 전자 메시지를 전송할 수 있다. 이 정보는 그 후 메모리(116)에 저장될 수 있다. 데이터 센터(120)의 컴퓨팅 디바이스(114)는 그 후 정보를 분석하고 지식 베이스(118)에 포함된 정보와 이를 비교한다. 케이스에 관한 관련 정보가 지식 베이스(118)에 있다고 컴퓨팅 디바이스(114)가 결정하는 경우, 컴퓨팅 디바이스(114)는 자동으로, 출력(108)이 이 정보를 오퍼레이터에 디스플레이할 수 있는 중앙 모니터링 센터(101)의 컴퓨팅 디바이스(102)에 이 정보를 다시 전송할 수 있다.
지식 베이스(118) 내에 관련 정보가 없는 경우, 오퍼레이터는 여전히 케이스(112)를 업데이트할 수 있으며, 이는 출력(108)을 통해 보여질 수 있다. 사용자는 이상 상태를 해결할 방법에 관한 정보로서 증거, 해석 및 관련 워크플로 트리거들을 제공할 수 있다. 몇몇 예들에서, 케이스(112)는 분석이 이슈에서 상이한 진행을 검출할 때 자동으로 업데이트될 수 있다. 이 정보는 임의의 시간의 기간을 통해 제공될 수 있고 정보의 콘텐츠뿐만 아니라 정보가 제공된 시간은 원하는 경우 미래에 액세스될 케이스(112) 내에 저장될 수 있다.
이상 상태에 대한 적절한 해법을 결정하면, 케이스(112)는 재차 성과를 반영하기 위해 업데이트될 수 있다. 케이스(112)는 그 후 출력(108)을 통해 데이터 센터(120)의 컴퓨팅에 디바이스(114)에 전송될 수 있고 지식 베이스(118)에 저장될 수 있다. 그렇게 구성되면, 케이스(112)는 산업 기계(122)에 의해 생성된 미래의 이상 상태에 대한 해결책을 결정하도록 시도하기 위해 지식 베이스(118)에 의해 사용될 수 있다.
이제 도 2를 참조하면, 업데이트, 증거 및 트리거를 링크하기 위한 정보 흐름도(200)의 예시가 제공된다. 도면(200)은(다수의 증거 조각들을 포함할 수 있는) 증거 필드(202), 증거의 해석 필드(204), 및 트리거 필드(206)를 포함할 수 있다. 이 필드들 내의 콘텐츠들은 도 1에 도시된 케이스(112) 내에 링키지를 형성하도록 함께 링크될 수 있다.
증거 필드(202)는 케이스를 설명하고 그의 다양한 양상들의 이해를 제공하는 정보일 수 있다. 예를 들어, 증거 필드(202)는 도 1의 산업 기계(122)로부터 획득된 알람, 데이터 차트들 또는 계산된 값들 및/또는 리포트들을 포함할 수 있다. 케이스 및 그의 인터페이스 내에 있을 때, 분석은 이상 상태의 이해에 특히 관련된 정보를 선택하고 아이템으로서 이를 케이스에 결합할 수 있다.
해석 필드(204)는 증거 필드(202)에서 예시되는 수신된 증거의 전문인 평가를 캡처하는 것으로서 일반적으로 설명될 수 있다. 해석 필드(204)에 포함된 아이템들은 자유로운 텍스트 필드 또는 값들의 이산 세트(예를 들어, 고/중/저 등)를 갖는 드롭 다운 선택들의 형태일 수 있다. 예를 들어, 수신된 증거에 기초하여, 해석은 잠재적으로 위태로운 것의 범위를 케이스에 제공할 것이다. 이 해석은 추가로 진단 및/또는 예상로서 설명될 수 있다.
진단 표시자는 의심되는 발달 장애 모드(suspected developing failure mode)를 설명하는데 사용될 수 있다. 이는 이슈인 것으로 간주되는 것을 앞서게(advance)하거나 또는 이상 상태의 원인이 되지 않는 것으로 결정된 것을 배제(ruling out)하는데 이용될 수 있는 양의 그리고 음의 콘텐츠 개념들을 포함할 수 있다. 즉, 진단 표시자는 이상 상태의 잠재적 원인의 목록 또는 목록들에서 제공되는 컴포넌트, 아이템 또는 특징이 사실상 원인일 수 있는지를 표시하는데 사용된다. 사용자는 (예를 들어, "+"주석을 사용함으로써) 컴포넌트는 이상 상태의 원인일수 있는지를 또는 (예를 들어, "-"를 사용함으로써) 원인이 아닐 수 있는지를 나타내기 위해 수동으로 이 표시자를 변경할 수 있다.
예상 표시자는 케이스의 영향 및/또는 긴급성을 설명하는데 사용될 수 있다. 긴급성에 의해, 이슈가 얼마나 빨리 해결되어야 하는지를 전문가가 느끼도록 의도된다.
도면에서 트리거 필드(206)는 주어진 시간에, 증거 및/또는 해석의 업데이트를 자극하도록 원인이 될 수 있는 몇 개의 상이한 잠재적인 이벤트 또는 사례를 도시한다. 이 트리거들은 오퍼레이터가 업데이트를 수행하게 하는 원동력이다. 즉, 주어진 시간에 케이스를 업데이트하게 하도록 전문가가 강제하는 이벤트 또는 이벤트들이 트리거들에 의해 설명된다. 예를 들어, 트리거는 소스에서 획득한 동작 및/또는 추천을 포함할 수 있다. 동작의 예는 워크-다운 검사, 동작 세트-포인트의 수정 등일 수 있다. 다른 트리거들은 해결책을 제안하는 다른 오퍼레이터들 및/또는 전문가들과의 협력, 케이스 또는 시스템에 의해 제공되는 시간 확인(여기서, 케이스 또는 시스템은 주기적으로 조건을 검사하거나 관찰하도록 오퍼레이터에 통지함), 분석 확대 또는 알람의 변경 또는 수정, 순차적 단계들, 또는 단순히 해결책의 보통의 탐사(normal exploration) 동안 절차에 따라 발생하는 아이템들을 포함할 수 있다.
그렇게 구성되면, 오퍼레이터는 업데이트 및 활동 중에, 이들 업데이트 간의 링키지를 직접 입력하고 도 1의 출력(108)을 통해 가시화할 수 있다. 증거가 케이스에 부가되고, 해석이 업데이트될 때, 오퍼레이터는 이들 업데이트들 및 이들을 자극한 트리거를 링크할 수 있다. 이러한 가시화는 무슨 증거가 해석에 대해 어떤 업데이트들을 지원하는지(또는 역의 경우도 마찬가지임) 및 비즈니스 또는 분석 프로세스 또는 다른 근본적인 사실들에서 무엇이 케이스 수명 사이클 내의 특정한 시간에 업데이트를 발생하게 했는지에 관한 더 뛰어산 선명도를 제공할 것이다.
이러한 링키지들은 또한 케이스를 해결하는데 사용될 수 있는 사례들에 대한 인사이트를 제공할 수 있다. 링키지는 무슨 증거가 주어진 장애 모드들을 배재하도록 관찰되어야 하는지, 배제를 고려해야할 다음 장애 모드가 무엇인지, 어떤 빈도로 이슈를 확인할지 그리고 빈도가 케이스의 성과 어떻게 상관되는지 얼마나 많은 통신이 오퍼레이터들 사이에서 발생하는지 그리고 얼마나 자주 그리고 빨리 전문가가 케이스로 이동되었는지 그리고 얼마나 자주 이들 협력이 케이스에 대한 자료 업데이트를 초래했는지와 같은 질문에 대답할 수 있다. 다른 예들도 가능하다.
이제 도 3을 참조하면, 업데이트들, 증거 및 트리거들을 링크하는 순차적 케이스 관리 가시적 타임라인의 예시(300)의 일례가 설명된다. 예시(300)는 도 1의 케이스(112)에 포함된 정보의 가시적 묘사에 대응한다. 예시(300)는 긴급성(314)의 기간으로 연장하는 시간(302)의 수평 스케일, 링크된 아이템의 영향(304), 업데이트된 증거(306), 진단 업데이트들(308), 동작(310), 및 협력 이벤트들(312)을 포함한다. 이 예시는 도 1의 컴퓨팅 디바이스(102)의 출력(108)을 통해 스크린에서 사용자에 제시될 수 있다.
몇몇 형태들에서, 영향(304) 라인의 변화는 단계적 함수 플롯으로 표시된다. 아이콘 표시자는 업데이트들의 발생을 표시하기 위해 사용될 수 있고 가시적 표시자(예를 들어, 점선들)는 트리거들(동작(310) 및/또는 협력(312)을 증거 업데이트(306) 및 진단 업데이트(308)에 링크한다. 이와 같이, 트리거들과 업데이트들 간의 링키지 또는 다수의 링키지의 가시적 랜더링은 도 1의 출력(108)을 통해 사용자에 제공될 수 있다. 그렇게 구성되면, 케이스는 발생한 케이스의 라이프 사이클 및 콘텐츠들을 신속하게 이해하도록 요약 그래픽을 제공한다. 부가적으로, 예시(300)는 케이스의 크기로 인해 네비게이팅하기 어려울 수 있는 콘텐츠의 케이스의 전체 바디 외부에서 세그먼트들이 선택되고 탐구되는 네비게이션 메커니즘으로서 역할을 한다.

Claims (18)

  1. 방법에 있어서,
    메모리 디바이스에 케이스 데이터 구조 - 상기 케이스 데이터 구조는 산업 기계 또는 시스템에서 검출된 이상 상태(abnormity)와 연관된 케이스의 특성을 냄 - 를 저장하는 단계로서, 상기 케이스 데이터 구조는,
    - 증거 - 상기 증거는 상기 산업 기계 또는 시스템과 연관되는 특성임 - 를 갖는 증거 필드;
    - 해석 - 상기 해석은 상기 증거에 적어도 부분적으로 기초하는 사용자 결정 조건임 - 을 갖는 해석 필드; 및
    - 트리거 - 상기 트리거는 상기 케이스 데이터 구조를 수정하도록 사용자에 촉구하는 결정 또는 발생임 - 를 갖는 트리거 필드
    를 포함하는 것인, 상기 메모리 디바이스에 케이스 데이터 구조를 저장하는 단계;
    제1 시간에 제1 트리거 표시를 수신하는 단계;
    제1 증거 및 제1 동반 해석 중 하나 또는 둘 다를 제공하도록, 상기 제1 시간에 상기 제1 트리거 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 증거 필드 및 상기 해석 필드 중 하나 또는 둘 다를 수정하는 단계; 및
    상기 제1 시간과 연관된 제1 링키지(linkage)를 제공하기 위해, 상기 제1 증거 및 상기 제1 동반 해석 중 하나 또는 둘 다에 상기 제1 트리거 표시를 링크하는 단계
    를 포함하는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    제2 시간에 제2 트리거 표시를 수신하는 단계;
    제2 증거 및 제2 동반 해석 중 하나 또는 둘 다를 제공하도록, 상기 제2 시간에 상기 제2 트리거 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 증거 필드 및 상기 해석 필드 중 하나 또는 둘 다를 수정하는 단계; 및
    상기 제2 시간과 연관된 제2 링키지를 제공하기 위해, 상기 제2 증거 및 상기 제2 동반 해석 중 하나 또는 둘 다에 상기 제2 트리거 표시를 링크하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 메모리 디바이스에 상기 제1 링키지 및 상기 제2 링키지 중 적어도 하나를 저장하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    디스플레이 디바이스 상에 상기 제1 링키지 및 상기 제2 링키지 중 적어도 하나를 디스플레이하는 단계를 더 포함하는, 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 케이스 데이터 구조의 적어도 일부를 원격 컴퓨팅 디바이스에 전송하는 단계; 및
    상기 원격 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 케이스에 관한 정보를 수신하는 단계
    를 더 포함하는, 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨팅 디바이스로부터 수신된 상기 케이스 관한 정보는, 하나 이상의 이력적(historical) 케이스 데이터 구조를 포함하고,
    상기 하나 이상의 이력적 케이스 데이터 구조는, 이력적 증거, 이력적 해석 및 이력적 트리거를 포함하는 적어도 하나의 이력적 링키지를 포함하는 것인, 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 해석 필드는,
    의심되는 발달 장애 모드(suspected developing failure mode)를 나타내는 진단 표시자; 및
    케이스 영향(impact) 및 케이스 긴급성(urgency) 중 하나 이상을 나타내는 예상 표시자
    를 더 포함하는 것인, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 제1 트리거 표시는, 워크-다운(walk-down) 검사, 동작 세트-포인트의 수정, 협력, 추천, 시간 확인, 분석 확대, 알람의 변경, 또는 순차적 단계의 변경 중 하나 이상을 포함하는 것인, 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제1 링키지는 상기 제1 트리거 표시를, 상기 제1 증거 및 상기 제1 동반 해석 중 하나 또는 둘 다와 연관시키는 표시를 포함하는 것인, 방법.
  10. 장치에 있어서,
    입력 및 출력을 포함하는 인터페이스;
    케이스 데이터 구조를 포함하는 메모리 디바이스; 및
    상기 메모리 디바이스 및 상기 인터페이스에 커플링되는 프로세서
    를 포함하고,
    산업 기계 또는 시스템에서 검출된 이상 상태와 연관된 케이스의 특성을 나타내는 상기 케이스 데이터 구조는,
    - 증거 - 상기 증거는 상기 산업 기계 또는 시스템과 연관되는 특성임 - 를 갖는 증거 필드;
    - 해석 - 상기 해석은 상기 증거에 적어도 부분적으로 기초하여 사용자 결정 조건임 - 을 갖는 해석 필드; 및
    - 트리거 - 상기 트리거 상기 케이스 데이터 구조를 수정하도록 사용자에 촉구하는 결정 또는 발생임 - 를 갖는 트리거 필드
    를 포함하고,
    상기 프로세서는, 입력에서, 제1 시간에 제1 트리거 표시를 수신하도록 구성되고,
    상기 프로세서는, 제1 증거 및 제1 동반 해석 중 하나 또는 둘 다를 제공하도록, 상기 제1 시간에 상기 제1 트리거 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 증거 필드 및 상기 해석 필드 중 하나 또는 둘 다를 수정하도록 구성되고,
    상기 프로세서는 또한, 상기 제1 시간과 연관된 제1 링키지를 제공하기 위해, 상기 제1 증거 및 상기 제1 동반 해석 중 하나 또는 둘 다에 상기 제1 트리거 표시를 링크하도록 구성되는 것인, 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 상기 입력에서 제2 시간에 제2 트리거 표시를 수신하도록 구성되고,
    상기 프로세서는 또한, 제2 증거 및 제2 동반 해석 중 하나 또는 둘 다를 제공하도록, 상기 제2 시간에 상기 제2 트리거 표시를 수신하는 것에 응답하여, 상기 증거 필드 및 상기 해석 필드 중 하나 또는 둘 다를 수정하도록 구성되고,
    상기 프로세서는 또한, 상기 제2 시간과 연관된 제2 링키지를 제공하기 위해, 상기 제2 증거 및 상기 제2 동반 해석 중 하나 또는 둘 다에 상기 제2 트리거 표시를 링크하도록 구성되는 것인, 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 메모리 디바이스는 또한, 상기 제1 링키지 및 상기 제2 링키지 중 적어도 하나를 저장하도록 구성되는 것인, 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 제1 링키지 및 상기 제2 링키지 중 적어도 하나를 디스플레이하도록 구성되는 디스플레이 디바이스를 더 포함하는, 장치.
  14. 제10항에 있어서,
    상기 프로세서는 또한, 상기 출력을 통해 상기 케이스 데이터 구조의 적어도 일부를 원격 컴퓨팅 디바이스에 전송하도록 구성되고,
    상기 프로세서는 또한, 상기 입력에서 상기 원격 컴퓨팅 디바이스로부터 상기 케이스에 관한 정보를 수신하도록 구성되는 것인, 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨팅 디바이스로부터 수신된 상기 케이스 관한 정보는 하나 이상의 이력적 케이스 데이터 구조를 포함하고,
    상기 하나 이상의 이력적 케이스 데이터 구조는 이력적 증거, 이력적 해석 및 이력적 트리거를 포함하는 적어도 하나의 이력적 링키지를 포함하는 것인, 장치.
  16. 제10항에 있어서,
    상기 해석 필드는,
    의심되는 발달 장애 모드를 나타내는 진단 표시기; 및
    케이스 영향 및 케이스 긴급성 중 하나 이상을 나타내는 예상 표시자
    를 더 포함하는 것인, 장치.
  17. 제10항에 있어서,
    상기 제1 트리거 표시는, 워크-다운 검사, 동작 세트-포인트의 수정, 협력, 추천, 시간 확인, 분석 확대, 알람의 변경, 또는 순차적 단계의 변경 중 하나 이상을 포함하는 것인, 장치.
  18. 제1항에 있어서,
    상기 제1 링키지는 상기 제1 트리거 표시를 상기 제1 증거 및 상기 제1 동반 해석 중 하나 또는 둘 다와 연관시키는 표시를 포함하는 것인, 장치.
KR1020150179247A 2014-12-15 2015-12-15 업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지 KR20160072812A (ko)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201462091979P 2014-12-15 2014-12-15
US62/091,979 2014-12-15
US14/887,939 US20160170395A1 (en) 2014-12-15 2015-10-20 Case management linkage of updates, evidence, and triggers
US14/887,939 2015-10-20

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160072812A true KR20160072812A (ko) 2016-06-23

Family

ID=55024772

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150179247A KR20160072812A (ko) 2014-12-15 2015-12-15 업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20160170395A1 (ko)
EP (1) EP3035260A1 (ko)
JP (1) JP2016115353A (ko)
KR (1) KR20160072812A (ko)
CN (1) CN105868265A (ko)
RU (1) RU2015153322A (ko)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
USD786299S1 (en) 2015-08-21 2017-05-09 General Electric Company Display screen with graphical user interface
US11915178B2 (en) * 2015-09-22 2024-02-27 Nmetric, Llc Cascading notification system
CN109976286A (zh) * 2019-04-25 2019-07-05 南京三宝弘正视觉科技有限公司 利用网络的传感器信号联动及模拟系统
CN111427330A (zh) * 2020-03-19 2020-07-17 杭州培慕科技有限公司 一种基于设备维护数据的设备故障模式及规律分析方法

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7747572B2 (en) * 2000-07-28 2010-06-29 Waypoint Global Ii, Inc. Method and system for supply chain product and process development collaboration
US7103610B2 (en) * 2002-11-25 2006-09-05 General Electric Company Method, system and computer product for integrating case based reasoning data and failure modes, effects and corrective action data
US6915235B2 (en) * 2003-03-13 2005-07-05 Csi Technology, Inc. Generation of data indicative of machine operational condition
US20050283498A1 (en) * 2004-06-22 2005-12-22 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, Ltd. System and method to build, retrieve and track information in a knowledge database for trouble shooting purposes
US7865875B2 (en) * 2005-12-16 2011-01-04 Concurrent Technologies Corporation Programming toolkit for developing case management software applications
JP5353063B2 (ja) * 2008-05-30 2013-11-27 富士通株式会社 対処知識の生成プログラム、対処知識の生成装置および対処知識の生成方法
CN103699489B (zh) * 2014-01-03 2016-05-11 中国人民解放军装甲兵工程学院 一种基于知识库的软件远程故障诊断与修复方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP2016115353A (ja) 2016-06-23
CN105868265A (zh) 2016-08-17
RU2015153322A (ru) 2017-06-21
US20160170395A1 (en) 2016-06-16
EP3035260A1 (en) 2016-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10732618B2 (en) Machine health monitoring, failure detection and prediction using non-parametric data
US20190205166A1 (en) Integrated monitoring and control of processing environment
US9633552B2 (en) Methods, systems, and devices for managing, reprioritizing, and suppressing initiated alarms
JP2017142800A (ja) プロセス制御ネットワークのルールビルダー
EP3125172B1 (en) Data supply chain components configuration reliability analysis
CN108376308A (zh) 用于可靠性监测的系统和方法
US9865156B2 (en) System for contextualizing and resolving alerts
US20190027255A1 (en) Systems and methods for predicting and detecting hazardous conditions and facilitating regulatory compliance through automated communication platforms
KR20160072812A (ko) 업데이트들, 증거 및 트리거들의 케이스 관리 링키지
US20210065086A1 (en) System and method for failure curve analytics
US20130282333A1 (en) Service port explorer
CA3127100C (en) Anomaly detection for predictive maintenance and deriving outcomes and workflows based on data quality
US11262743B2 (en) Predicting leading indicators of an event
WO2020075061A1 (en) Asset management
EP3511835A1 (en) Management of software bugs in a data processing system
CN110892350B (zh) 用于识别、可视化和触发来自自动建议动作的工作流以回收基于模型的工业过程控制器的损失利益的装置和方法
JP6989477B2 (ja) 繰り返し故障防止装置、繰り返し故障防止システム及び繰り返し故障防止方法
Staron et al. Industrial self-healing measurement systems
JP2022541408A (ja) 自動ウェットストック管理のためのシステムおよび方法
WO2017048269A1 (en) Method and apparatus for aligning central recommendations with local action intentions
US11960908B2 (en) Industrial asset management
RU2777950C1 (ru) Обнаружение нештатных ситуаций для прогнозного технического обслуживания и определения конечных результатов и технологических процессов на основании качества данных
Conrad et al. Using an integrated monitoring platform to communicate geotechnical risk to project stakeholders
WO2017039665A1 (en) Method and apparatus for rating failure data structures
JP2011192082A (ja) 警報監視システム及び監視情報の表示方法