装置健全性監視サービス用ベースとしてのクラウドコンピューティング
システムは、少なくとも１つのデータ記憶装置（１１２）及び少なくとも１つの演算処理装置（１１０）を有するコンピューティングクラウド（１０８）を含む。コンピューティングクラウドは、少なくとも１つのサービスを提供するように構成される。本システムは、コンピューティングクラウドと少なくとも１つの工業自動化装置と通信し、少なくとも１つの工業自動化装置に関連する情報をコンピューティングクラウドへ送信するようにそれぞれ構成される複数のクライアント（１０２〜１０６）も含む。コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置は、クライアントに提供される情報を使用し、少なくとも１つの工業自動化装置のステータスを決定するように構成される。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
[0001]この開示は、一般に、計算機システムに関し、より具体的には、装置健全性監視アプリケーションにおけるクラウドコンピューティングの使用と、装置健全性監視アプリケーションにおけるクラウドコンピューティングの使用に関連するシステム及び方法と、に関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]クラウドコンピューティングは、情報技術（ＩＴ）産業における新興技術である。クラウドコンピューティングは、デスクトップコンピューターからメインサーバーファームへアプリケーション、サービス、及びデータを移動することを可能にする。サーバーファームは、外に出し得、サービスとして実装され得る。アプリケーションの実行、サービスの利用、及びデータの記憶を再配置することによって、クラウドコンピューティングが、オープンシステムコストを管理し、情報を集中化し及び堅牢性機能を強化し、並びにエネルギーコストを低減するための系統的方法を提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、装置健全性監視アプリケーションにおいてクラウドコンピューティングを使用するためのシステム及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
[0003]この開示は、装置健全性監視アプリケーションにおいてクラウドコンピューティングを使用するためのシステム及び方法を提供する。
[0004]第１の実施形態において、システムは、少なくとも１つのデータ記憶装置及び少なくとも１つ演算処理装置を有するコンピューティングクラウドを含む。コンピューティングクラウドは、少なくとも１つのサービスを提供するように構成される。本システムは、コンピューティングクラウド及び少なくとも１つの工業自動化装置と通信し、少なくとも１つの工業自動化装置に関連する情報をコンピューティングクラウドに送信するようにそれぞれ構成される複数のクライアントも含む。コンピューティングクラウドにおける、少なくとも１つの演算処理装置が、クライアントによって提供される情報を使用し、少なくとも１つの工業自動化装置の状態を決定するように構成される。
【０００５】
[0005]特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、少なくとも１つの工業自動化装置の健全性を決定するために、クライアントによって提供される情報の予測解析を実行するように構成される。
【０００６】
[0006]別の特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つのデータ記憶装置が、少なくとも１つの工業自動化装置と関連する情報をストアするように構成される。
【０００７】
[0007]更に別の特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、クライアントによってキャプチャされる過去の設備故障に関連するデータを処理するように構成される。コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、将来の設備故障を予測するために過去の設備故障に関連するデータを利用するように構成される。また、警告モジュールが、予測される将来の障害発生前に警報を出すようにも構成される。
【０００８】
[0008]更に別の特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、クライアントによってキャプチャされる過去の設備故障に関連するデータに基づいて少なくとも１つの工業自動化装置の平均寿命を予測するように構成される。コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、別の障害発生が生じる前に、メンテナンスをスケジューリングするために予測される平均寿命を利用するように構成される。
【０００９】
[0009]第２の実施形態において、設備の健全性を決定する方法が、生産機器に関連する少なくとも１つの一組の情報を取得することを含んでいる。本方法は、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置を使用し一組の情報を解析することも含む。一組の情報の解析は、一組の情報と複数の工業機器から取得される１つ以上の経験的な一組の情報とを比較することを含む。本方法は更に、リアルタイムに工業機器の状態を決定することを含む。
【００１０】
[0010]第３の実施形態において、システムは、１つ以上のツールの障害発生に関連する経験的情報を伴うデータベースを有するコンピューティングクラウドを含む。本システムは、少なくとも１つに工業ツールに関連するクライアントも含む。コンピューティングクラウドが、クライアントからの少なくとも何らかの経験的情報を受信し、受信された経験的データを使用して、リアルタイムに、少なくとも１つのツールの健全性を決定するためにように構成される。
【００１１】
[0011]別の技術的特徴が、以下の図面、説明、及び請求項から当業者にとって容易に明らかになり得る。
[0012]ここで、この開示をより完全に理解するための参照が、以下の記述に対し添付する図面と併用し実行される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】[0013]この開示によるクラウドコンピューティング環境例を示している。
【図２】[0014]この開示によるローカルシステム環境例を示している。
【図３】[0015]この開示による生産システム例を示している。
【図４】[0016]この開示によるプロセス及びデータを割り当てる方法例を示している。
【図５】[0017]この開示によるステータス情報を監視する方法例を示している。
【図６】[0018]この開示によるクラウドコンピューティングを支援する計算機システム例を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
[0019]以下に論述される図１〜図６と、この特許明細書において本発明の原理を説明するために使用されている様々な実施形態とは、例示によるものに過ぎず、多少なりとも本発明の範囲を限定するように解釈してはならない。当業者は、本発明の原理が、適切に配置される任意のタイプの機器又はシステムにおいて実装されることを理解されよう。
【００１４】
[0020]図１は、この開示によるシステム例（１００）を示している。図１は、コンピューティングクラウド（１０８）と接続されるクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）を示している。コンピューティングクラウド（１０８）は、演算処理装置（１１０）及びデータ記憶装置（１１２）を含んでいて、その双方がクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）にアクセス可能である。この開示の革新的態様の１つは、革新的ハイブリッド手法を介し、様々な環境に展開するサービスが可能な柔軟かつ堅牢なクラウド（１０８）を設計する能力である。このハイブリッド手法は、必要とされている情報タイプ、及びその情報が必要とされている場所の双方を認識する。例えば、生産実行システム（ＭＥＳ）において、自動出荷時設定に使用される際、本システムは、処理されるために必要とされる情報タイプ、及びどの情報がローカルにストアされる必要があってどの情報がコンピューティングクラウドにストアされるか双方を認識しておく必要がある。
【００１５】
[0021]コンピューティングクラウド（１０８）は、情報をストアすること及び情報上のデータ関数を実行すること双方が可能なコンピューティングクラウドである。コンピューティングクラウドは、離れた場所からアクセス可能な少なくとも１つの計算機を含む。コンピューティングクラウド（１０８）は、記憶装置（１１２）として集合的に参照される複数の記憶装置、及び処理装置（１１０）と集合的に参照される複数の処理装置を含み得る。コンピューティングクラウド（１０８）が、個々のクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）において、展開し、維持するための法外なコストであるハードウェアを含み得る。加えてコンピューティングクラウド（１０８）は、個々のコンピューティングクラウドにおいて、インストールし、展開し、維持するための法外なコストであるソフトウェアを含み得る。故に、コンピューティングクラウド（１０８）が、クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）とのセキュア接続を介しこのハードウェア及びソフトウェアを提供し得る。１つのコンピューティングクラウド（１０８）が図１に示されているが一方、複数のクラウドがこの開示と一貫性があり得ることを明示的に理解されよう。
【００１６】
[0022]クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）は、コンピューティングクラウド（１０８）と通信する個々の計算機、プラントサイト、又は動作場所である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）は、コンピューティングクラウド（１０８）に位置付けられる演算処理装置（１１０）及び記憶装置（１１２）双方にアクセス可能である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）は、コンピューティングクラウド（１０８）からローカルプロセス及び情報双方にアクセス可能である。クライアント（１０２〜１０６）は、工業環境において製造ツールを監視するための複数の製造ツール及びセンサーを含み得る。クライアント（１０２〜１０６）は、複数のシンクライアント、個々の計算機、又は別の通信機器も含み得る。センサーは、１つ以上の製造ツールの任意の温度、圧力、エアフロー、潤滑油の粘度、振動、又はその他測定可能な動作パラメーター（単数又は複数）などの作動状況を検出し得る。
【００１７】
[0023]クライアント（１０２〜１０６）は、ハイパーテキスト転送プロトコルセキュア（ＨＴＴＰＳ）、セキュアテルネット、又はファイル転送プロトコルセキュア（ＦＴＰＳ）を含む任意のセキュアな方法又は非セキュアな方法を介しコンピューティングクラウド（１０８）と通信する。セキュアな方法が、非セキュアな方法よりも好まれ、選択された特定の方法が、アクセスされる機能要件によることを理解されよう。この開示をある特定のデータ送信プロトコル又は方法に限定して解釈してはならない。
【００１８】
[0024]クライアント（１０２〜１０６）とコンピューティングクラウド（１０８）との間の通信が、単方向又は双方向であることを理解されよう。本明細書に開示される多くのシステム及び方法において双方向通信が好まれる。語句「単方向通信」は、データが１つの通信機器から第２の通信機器へ送信される通信を参照している。用語「双方向通信」は、データが２つ以上の通信機器によって送信され受信される通信を参照している。
【００１９】
[0025]実施形態の中には、コンピューティングクラウド（１０８）が、サービス指向アーキテクチャー（ＳＯＡ）を活用し、クラウドサービスの一般消費者を位置サービス自体から抽象化し得るものもいくつかある。特定のクライアントにおいてクラウドユーザーが、ＭＥＳ機能などの機能を呼び出したとき、その機能は、コンピューティングクラウド（１０８）における同一クライアントにローカルのＭＥＳコンポーネントによって実行され得るか、又はサーバ上で実行するＭＥＳコンポーネントへ出力先が変更（リダイレクト）され得る。この出力先の変更はサービスバスによって実行され、あたかもサービスがローカルに存在するように、これらのサービスと対話するユーザーへ一組のサービス端点を公開する。サービスバスが、構成されるマッピングに基づいてローカルか又はクラウドのどちらか一方の適切なサービスプロバイダーへそれらのサービスに対するリクエストを方向付ける。マッピングがサービスベース単位で実行され得、ローカルベース及びクラウドベースサービスの混合が利用可能になる。サービスバスそれ自体は、プラントにとってローカルであり得るか又はクラウドにおいても配置され得る。開示される本システム及び方法は、マルチテナンシー用に設計され得、多くの会社が同一の物理的データベースリソースを共有するが、しかしながらそれらのデータそれぞれを完全に私的に保持し得る。
【００２０】
[0026]この開示の革新的な特徴の１つは、生産実行システムによって使用する際、複数のクラウドの間においてデータ記憶及びデータ処理を分散するときのハイブリッド手法の使用である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）の機能の中には、クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）において実行され得るよりも、コンピューティングクラウド（１０８）によって実行され得る方がよいものもいくつかある。ローカルクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）において実行され得るよりもコンピューティングクラウド（１０８）において、どの機能がより効率的に実行され得るか決定することによって、コンピューター資源が性能を最大化するような方法で割り当てられ得る。
【００２１】
[0027]図２は、ローカルシステム（２０２）の例示（２００）である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）それぞれはローカルシステム（２０２）を含む。ローカルシステム（２０２）は、ローカル演算処理装置（２０８）、ローカルデータ記憶装置（２１０）、及びローカルデータ入力／出力（２１２）を含む。ローカル演算処理装置（２０８）は、リアルタイム機能（２０４）及び非リアルタイム機能（２０６）双方を含む。
【００２２】
[0028]リアルタイム機能は、工場において使用される実際の機械システムを含む別の装置に命令するか又はそれを制御する機能である。これらのリアルタイム機能は、通常、常に利用可能であることが要求され得、リソースを集中的に使用しないように設計され得る。これらリアルタイム機能の例は、特定の期間、（例えば物質の中へ穴をあける）具体的な機能を実行する基本自動システムプログラムを含み得る。
【００２３】
[0029]非リアルタイム機能は、リアルタイム機能を形成するために使用され得る機能である。非リアルタイム機能の例は、それらの機能がリアルタイム機能をトレーニングし、非リアルタイム機能によって生成される製品をシミュレーションするために使用される機能である。これらの非リアルタイム機能は、プロセッサーを集中的に使用し得、専用ソフトウェアを要求し得る。
【００２４】
[0030]機能が、リアルタイムベース又は非リアルタイムベースで実行され得るだけではなく、データもリアルタイムベース又は非リアルタイムベースシステムによって要求され得る。一実施形態において、リアルタイムベースで要求されるデータは、ローカルデータ記憶装置（２１０）にローカルにストアされるが一方、リアルタイムベース上で必要とされないデータは、コンピューティングクラウド（１０８）の記憶装置（１１２）にストアされ得る。
【００２５】
[0031]従来のＭＥＳシステム展開を用いる課題の１つは、最も正確なシミュレーションモデルが、ローカルシステムの中で展開できないくらい高価なことである。加えて、最も正確なシミュレーションモデルは、ローカルデータ記憶装置（２１０）の利用可能なストレージを超えるストレージ要件を有していた。この開示は、データとプロセス双方の分離プロセスを介しこれらの課題を克服する。特定のプロセス又はデータが、リアルタイム又は非リアルタイムに実行されることを要求されているか否か決定することによって、遅延され得るそれらの機能が、コンピューティングクラウド（１０８）の中に配置され得る。
【００２６】
[0032]リアルタイムと非リアルタイムとの間の線引きは、どのプロセスとデータとがローカルにストアされる必要があるか、及びどのプロセスとデータとがコンピューティングクラウド（１０８）にストアされる必要があるかを決定する例示的方法であることを意図している。別の線引きがデータの優先順位又は別の特性に基づいて使用され得ることを明確に理解されよう。共有プロセス及び記憶装置を区別しその後、コンピューティングクラウド（１０８）及びローカルシステム（２０２）双方に対しハイブリッド手法を使用してシステム又は方法を実行するシステム又は方法のいくつかが、この開示によって明示的に想定されている。
【００２７】
[0033]どのデータとどの機能とが、コンピューティングクラウド（１０８）の中に置かれるか決定するために使用され得る別の線引きの例は、データ及び機能が「高水準」又は「低水準」であるか否かに基づいている。高水準機能は、機械の一部の実際の動作と直接に関係しない機能を含み得る。高水準機能の例は、コンピューティングクラウド（１０８）において実行され得るスケジューリング、調停、又はその他の機能を含み得る。
【００２８】
[0034]開示されるハイブリッド手法に対する利点の１つは、生産実行システム（ＭＥＳ）の向上である。生産実行システムが、基本自動システムに命令又はルーチンを提供するために使用される。次に、システムに実行すべき動作（例えば自動化ハードウェアの実際の動作）に対し直接に命令するための基本自動システムが使用される。
【００２９】
[0035]今開示されるシステム及び方法の別の利点は、クライアント自身に対する変更を実行することを必要とせずに新規サービス又は機能を複数のクライアントへ迅速に展開する能力である。新規サービスが利用可能になる（例えばシミュレーションが利用可能になる）とき、このサービスが提供され得、サイトにおける再プログラミングを必要とせずに所与のサイトにおける生産プロセスを改善し得る。
【００３０】
[0036]今開示されるシステム及び方法の更に別の利点は、向上したデータ収集及び分析に関する能力である。コンピューティングクラウド（１０８）とクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）とのリンクを介し、データ処理に関連したリアルタイム情報を示すデータが、クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）によってクラウド（１０８）へアップロードされ得る。生産結果を監視し、潜在的な設備の問題を特定することを含む多くの機能に関しこの情報が、次にコンピューティングクラウド（１０８）によって利用され得る。例えば、実施形態の中には、クラウドが、ヒューリスティックモデルのようなモデルを適用し得、設備の潜在的な不具合を特定するものもいくつかある。これが設備の革新的な予防的メンテナンスを可能にする。
【００３１】
[0037]図３は、生産実行システム（３０２）を使用する一システムの実施形態例（３００）である。この実施形態例において、生産実行システム（３０２）は、コンピューティングクラウド（１０８）及びローカルシステム（２０２）双方を含む。生産実行システム（３０２）が、基本自動システム（３０４）を制御するために使用される。生産実行システムが、複数のローカルシステム及び複数のコンピューティングクラウドを含み得ることを理解されよう。
【００３２】
[0038]図４は、今開示されるハイブリッド手法実行の一方法例（４００）である。この実施形態のブロック（４０２）において、ローカル環境（２０２）とコンピューティングクラウド（１０８）との間にプロセス及びデータを割り当てるためのモデルが選択される。ブロック（４０４）において、クラウドに対するプロセスがセットアップされ、データがクラウドにストアされる。ブロック（４０６）において、ローカル環境に対するプロセスがセットアップされ、データがローカル環境にストアされる。ブロック（４０８）において、コンピューティングクラウド（１０８）がローカル環境（２０２）とリンクされる。ブロック（４１０）において、生産プロセスが実行される。
【００３３】
[0039]本ハイブリッド手法の更に別の利点は、プロセス作動に関するプロセス関連データをキャプチャ、提供、及びアーカイブとして保管可能なプロセスヒストリアンを作成する能力である。今日、製造顧客は、彼らの製造プロセスの健全性及び製造自動化制御装置双方を監視するための（ダッシュボードのような）より精巧なツールを必要とする。クラウドコンピューティングは、双方に関する装置健全性サービスが装置健全性サービスを管理し、展開する周りで情報技術関心を解決し、コンピューティングベースである提供の新しいモデルが高次な情報（コンピューティングクラウド（１０８）でホスティングされる高度なアルゴリズムで明かされた予防保守の必要性など）を提供するデータの記憶及び解析を実行するための基本となるものを提供する。
【００３４】
[0040]実施形態の中には、本開示によって、クライアント（１０２〜１０６）の健全性サービスに関連するデータすべてが、コンピューティングクラウド（１０８）内部のセントラルグローバルデータリポジトリーにストアされ得ることが可能になるものもいくつかある。このリポジトリにストアされるデータは、１つ以上の製造システム（ローカル又はほとんどグローバル）を通して見つけられる設備の健全性の現状を含み得る。現在の健全性状態に加えて、制御装置の健全性状態を維持し、評価に関連するデータベースにデータを提供できる。このデータは、制御装置製造者によって提供され得る。制御装置製造者もコンピューティングクラウド（１０８）を介しメンテナンス通知を提供する能力を提供される。
【００３５】
[0041]これを実行することによって、制御装置製造者は、任意のメンテナンス通知の一場所を通知する必要があるだけである。コンピューティングクラウド（１０８）が、その後、制御設備のユーザーすべてにその通知を配布し得、設備のメンテナンスをスケジューリングし得る。コンピューティングクラウド（１０８）の利用によって、制御設備からのアセスメントを必要とする情報が専門家にもたらされ、実際に即座にそのデータを解析する可能にもする。これがより速い問題解決を提供する。
【００３６】
[0042]実施形態の中には、ローカルコレクター及び別の機器が、１つ以上のシステムに健全性データを収集でき、これらのシステムが、同じ地理領域又は様々の地理領域にあり得るものもいくつかある。クラウドサービスが、その後、このデータに基づいて収集し、解析し、通知し得る。
【００３７】
[0043]図５は、本開示による、ステータス情報を監視する方法の例（５００）を示している。ブロック（５０２）において、ステータス情報が異なる複数のローカル環境から監視される。ブロック（５０４）において、ステータス情報がローカル環境から収集される。ブロック（５０６）において、ステータス情報が解析される。ブロック（５０８）において、解析ステータス情報が配布される。
【００３８】
[0044]図５に開示される方法の一利点は、本システムが、別の環境においてローカル環境から情報を利用可能なことである。例えば、特定のツールが、指定された振動の記録を開始し、ツールが、動作しない場合、振動に関連する情報が、可能な障害発生を彼らに警告する別のローカル環境（２０２）にそれぞれ伝播され得る。一ローカル環境から別のローカル環境へ情報を共有することが、一部の障害発生の損害を回避する方法を提供し得る。製造データをリアルタイムに収集し解析することによって、製造プロセスに対する改善が実行され得る。
【００３９】
[0045]（それと対照的にコンピューティングクラウド（１０８）だけにストアされる）ローカル環境（２０２）及びコンピューティングクラウド（１０８）にストアされる情報は、どのような情報が、ローカル環境（２０２）によって必要とされるか予想に基づいて決定される。例えば、ローカル環境（２０２）は１０秒毎に読込み得るが、分毎の読込みを要求するだけである。それぞれの読出しは、エンハンス解析のためにコンピューティングクラウド（１０８）にストアされ得るが、しかし、毎分一回の読込みだけが、ローカル環境（２０２）にストアされる必要があり得る。このストレージは、ローカル環境（２０２）が、コンピューティングクラウド（１０８）に利用可能なデータすべてを提供する間、それが必要なことを予期したデータをキャッシュ可能にする。こうして、コンピューティングクラウド（１０８）は、解析を実行するため、できるだけ多くの情報を有するが一方、ローカル環境は、それが即時動作に必要とする情報をストアしている。
【００４０】
[0046]前述したコンピューティングクラウド（１０８）及びローカル環境（２０２）のエレメントは任意の汎用計算機（６００）上で十分な処理能力、メモリー資源、及びそれに発行される必要な作業負荷を処理するためのネットワークスループット能力を用いて実装され得る。インターネットのような広域ネットワークを介しコンピューティングクラウド（１０８）とネットワーク接続される一般消費者のホームパーソナルコンピューターが、開示される実施形態と関連し使用され得る。一般消費者のホームパーソナルコンピューターは、コンピューティングクラウド（１０８）のエレメントのいくつか又はすべてと共有し得る。図６は、本明細書に開示される１つ以上の実施形態を実装するために適切な典型的計算機システムを示している。汎用計算機（６００）は、補助記憶装置（６０２）、読み出し専用メモリー、（ＲＯＭ）（６０４）、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）（６０６）、入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置（６０８）、及びネットワーク接続装置（６１０）を含む記憶装置と通信する（中央演算処理装置又はＣＰＵとして参照される）プロセッサー（６１２）を含む。プロセッサーは１つ以上のＣＰＵチップとして実装され得る。
【００４１】
[0047]補助記憶装置（６０２）は、典型的に、１つ以上のディスクドライブ、テープドライブから成っていて、ＲＡＭ（６０６）が作業データすべてを保持するために十分に大きくない場合、不揮発性データ記憶装置用及びオーバーフローデータ記憶装置として使用される。補助記憶装置（６０２）は、そのようなプログラムが実行のために選択されたとき、ＲＡＭ（６０６）の中にロードされるプログラムをストアするために使用される。ＲＯＭ（６０４）は、プログラム実行中に読み出される命令及びことによるとデータをストアするために使用される。ＲＯＭ（６０４）は、典型的に、補助記憶装置のより大きな記憶容量に対し小さな記憶容量を有する不揮発性メモリー素子である。ＲＡＭ（６０６）は、揮発性データをストアするため及びおそらく命令をストアするために使用される。ＲＯＭ（６０４）及びＲＡＭ（６０６）双方へのアクセスは、典型的に、補助記憶装置（６０２）よりも高速である。
【００４２】
[0048]Ｉ／Ｏ（６０８）装置は、プリンター、映像モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、タッチスクリーンディスプレイ、キーボード、キーパッド、スイッチ、ダイヤル、マウス、トラックボール、音声認識装置、カードリーダー、紙テープ読取装置、又はその他周知の入力装置を含み得る。ネットワーク接続装置（６１０）は、モデム、モデムバンク、イーサネットカード、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースカード、シリアルインターフェース、トークンリングカード、ファイバー分散データインターフェース（ＦＤＤＩ）カード、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）カード、符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）のような無線送受信カード、及び／又はモバイル通信用グローバルシステム（ＧＳＭ）、及びその他周知のネットワーク装置形式を取り得る。これらネットワーク接続装置（６１０）は、プロセッサー（６１２）がインターネット又は１つ以上のイントラネットと通信可能にする。そのようなネットワーク接続を用いると、プロセッサー（６１２）が、前述した方法の手順を実行する間、ネットワークから情報を受信するか又はネットワークへ情報を出力することを想定している。そのような情報は、プロセッサー（６１２）を使用し実行される命令列としてしばしば示され、例えば、搬送波で具体化される計算機データ信号形式でネットワークから受信され得、ネットワークへ出力され得る。
【００４３】
[0049]そのような情報は、例えば、データ又はプロセッサー（６１２）を使用し実行される命令を含み得、例えば、コンピューターデータベースバンド信号又は搬送波で具体化される信号形式でネットワークから受信され得、ネットワークへ出力され得る。ネットワーク接続装置（６１０）によって生成されるベースバンド信号又は搬送波で具体化される信号は、導体表面内又は導体表面上、同軸ケーブル内、導波路内、光学式媒体内、例えば光ファイバー、又は大気中、又は自由空間を伝播し得る。ベースバンド信号に含まれる情報又は搬送波に埋め込まれる信号が、異なるシーケンスに従って順序付けられ得、情報を処理するか、又は生成するか、又は送信するか、又は受信するか、のうちいずれか一方が望まれ得る。本明細書において送信媒体として参照されるベースバンド信号、搬送波に埋め込まれる信号、又は現在使用されているか又は今後開発される別のタイプの信号が、当業者によく知られているいくつかの方法によって生成され得る。
【００４４】
[0050]プロセッサー（６１２）は、それがハードディスク、フロッピーディスク、光ディスク（これら様々なディスクベースシステムはすべて、補助記憶装置（６０２）であると考えられ得る）、ＲＯＭ（６０４）、ＲＡＭ（６０６）、又はネットワーク接続装置（６１０）からアクセスする命令、コード、コンピュータープログラム、スクリプトを実行する。
【００４５】
[0051]一連のステップとして示されているが一方、図４及び図５における様々なステップは、重複発生するか、並列発生するか、異なる順番で発生するか、又は複数回発生し得る。更に、これらのステップが、ユーザー装置又は外部装置又はシステムからのコマンドなどに応答し、適切な任意の時間に生じ得ることを留意されたい。
【００４６】
[0052]実施形態の中には、前述した様々な機能が、計算機可読プログラムコードから形成され、計算機可読媒体において具体化されるコンピュータープログラムによって、実装さるか又は支援されるものもいくつかある。語句「計算機可読プログラムコード」は、ソースコード、オブジェクトコード、及び実行可能コードを含む任意のタイプのコンピューターコードを含む。語句「計算機可読媒体」は、読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、又は別の任意のタイプのメモリーなど、計算機によってアクセス可能な任意のタイプの媒体を含む。
【００４７】
[0053]この特許明細書を通して使用されている単語及び語句の一定の定義を詳細に説明することは便利であり得る。用語「接続」及びその派生語は、それらのエレメントが物理的にお互いと接続しているか否かに関わらず２つ以上のエレメントの間の任意の直接的又は間接的通信を参照している。用語「送信」、「受信」、及び「通信」、並びにその派生語は、直接的及び間接的通信を包含している。用語「含む」及び「から成る」、並びにその派生語は、限定しない包含を意味している。用語「又は」は、包括的に「及び／又は」を意味している。語句「と関連する」及び「それに関する」並びにその派生語は、含む、内部に含まれている、相互接続する、包含する、包含される、それに又はそれと接続する、それに又はそれと連結する、と容易に伝達できる、と連携する、交互配置する、並置する、隣接する、それに又はそれと結合する、有する、特性を有するなど、を意味している。用語「コントローラー」は、少なくとも１つの動作を制御する任意の装置、システム、又はその一部を意味している。コントローラーが、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又は少なくとも同一の２つ組み合わせいくつかで実装され得る。特定の任意のコントローラーに関連する機能性は、ローカルか又はリモートにかかわらず、集中化又は分散され得る。
【００４８】
[0054]この開示は、実施形態のいくつかを説明しているが一方、通常、これらの実施形態及び方法の変更及び順列が当業者には明らかであろう。したがって、上記実施形態例の説明は、この開示を定義することも制約もしない。その他の変化、代替、及び変更も以下の請求項によって定義されるこの開示の趣旨及び範囲から逸脱せずに可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１００ クラウドコンピューティング環境例
１０２ クライアント
１０４ クライアント
１０６ クライアント
１０８ コンピューティングクラウド
１１０ 演算処理装置
１１２ データ記憶装置
２００ ローカルシステム環境例
２０２ ローカルシステム環境
２０４ リアルタイム機能
２０６ 非リアルタイム機能
２０８ ローカル演算処理装置
２１０ ローカルデータ記憶装置
２１２ ローカルデータ入力／出力装置
３００ 生産システム例
３０２ 生産実行システム
３０４ 基本自動システム
６００ 汎用計算機
６０２ 補助記憶装置
６０４ 読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）
６０６ ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）
６０８ 入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置
６１０ ネットワーク接続装置
６１２ 演算処理装置（プロセッサー）
【技術分野】
【０００１】
[0001]この開示は、一般に、計算機システムに関し、より具体的には、装置健全性監視アプリケーションにおけるクラウドコンピューティングの使用と、装置健全性監視アプリケーションにおけるクラウドコンピューティングの使用に関連するシステム及び方法と、に関する。
【背景技術】
【０００２】
[0002]クラウドコンピューティングは、情報技術（ＩＴ）産業における新興技術である。クラウドコンピューティングは、デスクトップコンピューターからメインサーバーファームへアプリケーション、サービス、及びデータを移動することを可能にする。サーバーファームは、外に出し得、サービスとして実装され得る。アプリケーションの実行、サービスの利用、及びデータの記憶を再配置することによって、クラウドコンピューティングが、オープンシステムコストを管理し、情報を集中化し及び堅牢性機能を強化し、並びにエネルギーコストを低減するための系統的方法を提供する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の目的は、装置健全性監視アプリケーションにおいてクラウドコンピューティングを使用するためのシステム及び方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
[0003]この開示は、装置健全性監視アプリケーションにおいてクラウドコンピューティングを使用するためのシステム及び方法を提供する。
[0004]第１の実施形態において、システムは、少なくとも１つのデータ記憶装置及び少なくとも１つ演算処理装置を有するコンピューティングクラウドを含む。コンピューティングクラウドは、少なくとも１つのサービスを提供するように構成される。本システムは、コンピューティングクラウド及び少なくとも１つの工業自動化装置と通信し、少なくとも１つの工業自動化装置に関連する情報をコンピューティングクラウドに送信するようにそれぞれ構成される複数のクライアントも含む。コンピューティングクラウドにおける、少なくとも１つの演算処理装置が、クライアントによって提供される情報を使用し、少なくとも１つの工業自動化装置の状態を決定するように構成される。
【０００５】
[0005]特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、少なくとも１つの工業自動化装置の健全性を決定するために、クライアントによって提供される情報の予測解析を実行するように構成される。
【０００６】
[0006]別の特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つのデータ記憶装置が、少なくとも１つの工業自動化装置と関連する情報をストアするように構成される。
【０００７】
[0007]更に別の特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、クライアントによってキャプチャされる過去の設備故障に関連するデータを処理するように構成される。コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、将来の設備故障を予測するために過去の設備故障に関連するデータを利用するように構成される。また、警告モジュールが、予測される将来の障害発生前に警報を出すようにも構成される。
【０００８】
[0008]更に別の特定の実施例において、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、クライアントによってキャプチャされる過去の設備故障に関連するデータに基づいて少なくとも１つの工業自動化装置の平均寿命を予測するように構成される。コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、別の障害発生が生じる前に、メンテナンスをスケジューリングするために予測される平均寿命を利用するように構成される。
【０００９】
[0009]第２の実施形態において、設備の健全性を決定する方法が、生産機器に関連する少なくとも１つの一組の情報を取得することを含んでいる。本方法は、コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置を使用し一組の情報を解析することも含む。一組の情報の解析は、一組の情報と複数の工業機器から取得される１つ以上の経験的な一組の情報とを比較することを含む。本方法は更に、リアルタイムに工業機器の状態を決定することを含む。
【００１０】
[0010]第３の実施形態において、システムは、１つ以上のツールの障害発生に関連する経験的情報を伴うデータベースを有するコンピューティングクラウドを含む。本システムは、少なくとも１つに工業ツールに関連するクライアントも含む。コンピューティングクラウドが、クライアントからの少なくとも何らかの経験的情報を受信し、受信された経験的データを使用して、リアルタイムに、少なくとも１つのツールの健全性を決定するためにように構成される。
【００１１】
[0011]別の技術的特徴が、以下の図面、説明、及び請求項から当業者にとって容易に明らかになり得る。
[0012]ここで、この開示をより完全に理解するための参照が、以下の記述に対し添付する図面と併用し実行される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】[0013]この開示によるクラウドコンピューティング環境例を示している。
【図２】[0014]この開示によるローカルシステム環境例を示している。
【図３】[0015]この開示による生産システム例を示している。
【図４】[0016]この開示によるプロセス及びデータを割り当てる方法例を示している。
【図５】[0017]この開示によるステータス情報を監視する方法例を示している。
【図６】[0018]この開示によるクラウドコンピューティングを支援する計算機システム例を示している。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
[0019]以下に論述される図１〜図６と、この特許明細書において本発明の原理を説明するために使用されている様々な実施形態とは、例示によるものに過ぎず、多少なりとも本発明の範囲を限定するように解釈してはならない。当業者は、本発明の原理が、適切に配置される任意のタイプの機器又はシステムにおいて実装されることを理解されよう。
【００１４】
[0020]図１は、この開示によるシステム例（１００）を示している。図１は、コンピューティングクラウド（１０８）と接続されるクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）を示している。コンピューティングクラウド（１０８）は、演算処理装置（１１０）及びデータ記憶装置（１１２）を含んでいて、その双方がクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）にアクセス可能である。この開示の革新的態様の１つは、革新的ハイブリッド手法を介し、様々な環境に展開するサービスが可能な柔軟かつ堅牢なクラウド（１０８）を設計する能力である。このハイブリッド手法は、必要とされている情報タイプ、及びその情報が必要とされている場所の双方を認識する。例えば、生産実行システム（ＭＥＳ）において、自動出荷時設定に使用される際、本システムは、処理されるために必要とされる情報タイプ、及びどの情報がローカルにストアされる必要があってどの情報がコンピューティングクラウドにストアされるか双方を認識しておく必要がある。
【００１５】
[0021]コンピューティングクラウド（１０８）は、情報をストアすること及び情報上のデータ関数を実行すること双方が可能なコンピューティングクラウドである。コンピューティングクラウドは、離れた場所からアクセス可能な少なくとも１つの計算機を含む。コンピューティングクラウド（１０８）は、記憶装置（１１２）として集合的に参照される複数の記憶装置、及び処理装置（１１０）と集合的に参照される複数の処理装置を含み得る。コンピューティングクラウド（１０８）が、個々のクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）において、展開し、維持するための法外なコストであるハードウェアを含み得る。加えてコンピューティングクラウド（１０８）は、個々のコンピューティングクラウドにおいて、インストールし、展開し、維持するための法外なコストであるソフトウェアを含み得る。故に、コンピューティングクラウド（１０８）が、クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）とのセキュア接続を介しこのハードウェア及びソフトウェアを提供し得る。１つのコンピューティングクラウド（１０８）が図１に示されているが一方、複数のクラウドがこの開示と一貫性があり得ることを明示的に理解されよう。
【００１６】
[0022]クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）は、コンピューティングクラウド（１０８）と通信する個々の計算機、プラントサイト、又は動作場所である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）は、コンピューティングクラウド（１０８）に位置付けられる演算処理装置（１１０）及び記憶装置（１１２）双方にアクセス可能である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）は、コンピューティングクラウド（１０８）からローカルプロセス及び情報双方にアクセス可能である。クライアント（１０２〜１０６）は、工業環境において製造ツールを監視するための複数の製造ツール及びセンサーを含み得る。クライアント（１０２〜１０６）は、複数のシンクライアント、個々の計算機、又は別の通信機器も含み得る。センサーは、１つ以上の製造ツールの任意の温度、圧力、エアフロー、潤滑油の粘度、振動、又はその他測定可能な動作パラメーター（単数又は複数）などの作動状況を検出し得る。
【００１７】
[0023]クライアント（１０２〜１０６）は、ハイパーテキスト転送プロトコルセキュア（ＨＴＴＰＳ）、セキュアテルネット、又はファイル転送プロトコルセキュア（ＦＴＰＳ）を含む任意のセキュアな方法又は非セキュアな方法を介しコンピューティングクラウド（１０８）と通信する。セキュアな方法が、非セキュアな方法よりも好まれ、選択された特定の方法が、アクセスされる機能要件によることを理解されよう。この開示をある特定のデータ送信プロトコル又は方法に限定して解釈してはならない。
【００１８】
[0024]クライアント（１０２〜１０６）とコンピューティングクラウド（１０８）との間の通信が、単方向又は双方向であることを理解されよう。本明細書に開示される多くのシステム及び方法において双方向通信が好まれる。語句「単方向通信」は、データが１つの通信機器から第２の通信機器へ送信される通信を参照している。用語「双方向通信」は、データが２つ以上の通信機器によって送信され受信される通信を参照している。
【００１９】
[0025]実施形態の中には、コンピューティングクラウド（１０８）が、サービス指向アーキテクチャー（ＳＯＡ）を活用し、クラウドサービスの一般消費者を位置サービス自体から抽象化し得るものもいくつかある。特定のクライアントにおいてクラウドユーザーが、ＭＥＳ機能などの機能を呼び出したとき、その機能は、コンピューティングクラウド（１０８）における同一クライアントにローカルのＭＥＳコンポーネントによって実行され得るか、又はサーバ上で実行するＭＥＳコンポーネントへ出力先が変更（リダイレクト）され得る。この出力先の変更はサービスバスによって実行され、あたかもサービスがローカルに存在するように、これらのサービスと対話するユーザーへ一組のサービス端点を公開する。サービスバスが、構成されるマッピングに基づいてローカルか又はクラウドのどちらか一方の適切なサービスプロバイダーへそれらのサービスに対するリクエストを方向付ける。マッピングがサービスベース単位で実行され得、ローカルベース及びクラウドベースサービスの混合が利用可能になる。サービスバスそれ自体は、プラントにとってローカルであり得るか又はクラウドにおいても配置され得る。開示される本システム及び方法は、マルチテナンシー用に設計され得、多くの会社が同一の物理的データベースリソースを共有するが、しかしながらそれらのデータそれぞれを完全に私的に保持し得る。
【００２０】
[0026]この開示の革新的な特徴の１つは、生産実行システムによって使用する際、複数のクラウドの間においてデータ記憶及びデータ処理を分散するときのハイブリッド手法の使用である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）の機能の中には、クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）において実行され得るよりも、コンピューティングクラウド（１０８）によって実行され得る方がよいものもいくつかある。ローカルクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）において実行され得るよりもコンピューティングクラウド（１０８）において、どの機能がより効率的に実行され得るか決定することによって、コンピューター資源が性能を最大化するような方法で割り当てられ得る。
【００２１】
[0027]図２は、ローカルシステム（２０２）の例示（２００）である。クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）それぞれはローカルシステム（２０２）を含む。ローカルシステム（２０２）は、ローカル演算処理装置（２０８）、ローカルデータ記憶装置（２１０）、及びローカルデータ入力／出力（２１２）を含む。ローカル演算処理装置（２０８）は、リアルタイム機能（２０４）及び非リアルタイム機能（２０６）双方を含む。
【００２２】
[0028]リアルタイム機能は、工場において使用される実際の機械システムを含む別の装置に命令するか又はそれを制御する機能である。これらのリアルタイム機能は、通常、常に利用可能であることが要求され得、リソースを集中的に使用しないように設計され得る。これらリアルタイム機能の例は、特定の期間、（例えば物質の中へ穴をあける）具体的な機能を実行する基本自動システムプログラムを含み得る。
【００２３】
[0029]非リアルタイム機能は、リアルタイム機能を形成するために使用され得る機能である。非リアルタイム機能の例は、それらの機能がリアルタイム機能をトレーニングし、非リアルタイム機能によって生成される製品をシミュレーションするために使用される機能である。これらの非リアルタイム機能は、プロセッサーを集中的に使用し得、専用ソフトウェアを要求し得る。
【００２４】
[0030]機能が、リアルタイムベース又は非リアルタイムベースで実行され得るだけではなく、データもリアルタイムベース又は非リアルタイムベースシステムによって要求され得る。一実施形態において、リアルタイムベースで要求されるデータは、ローカルデータ記憶装置（２１０）にローカルにストアされるが一方、リアルタイムベース上で必要とされないデータは、コンピューティングクラウド（１０８）の記憶装置（１１２）にストアされ得る。
【００２５】
[0031]従来のＭＥＳシステム展開を用いる課題の１つは、最も正確なシミュレーションモデルが、ローカルシステムの中で展開できないくらい高価なことである。加えて、最も正確なシミュレーションモデルは、ローカルデータ記憶装置（２１０）の利用可能なストレージを超えるストレージ要件を有していた。この開示は、データとプロセス双方の分離プロセスを介しこれらの課題を克服する。特定のプロセス又はデータが、リアルタイム又は非リアルタイムに実行されることを要求されているか否か決定することによって、遅延され得るそれらの機能が、コンピューティングクラウド（１０８）の中に配置され得る。
【００２６】
[0032]リアルタイムと非リアルタイムとの間の線引きは、どのプロセスとデータとがローカルにストアされる必要があるか、及びどのプロセスとデータとがコンピューティングクラウド（１０８）にストアされる必要があるかを決定する例示的方法であることを意図している。別の線引きがデータの優先順位又は別の特性に基づいて使用され得ることを明確に理解されよう。共有プロセス及び記憶装置を区別しその後、コンピューティングクラウド（１０８）及びローカルシステム（２０２）双方に対しハイブリッド手法を使用してシステム又は方法を実行するシステム又は方法のいくつかが、この開示によって明示的に想定されている。
【００２７】
[0033]どのデータとどの機能とが、コンピューティングクラウド（１０８）の中に置かれるか決定するために使用され得る別の線引きの例は、データ及び機能が「高水準」又は「低水準」であるか否かに基づいている。高水準機能は、機械の一部の実際の動作と直接に関係しない機能を含み得る。高水準機能の例は、コンピューティングクラウド（１０８）において実行され得るスケジューリング、調停、又はその他の機能を含み得る。
【００２８】
[0034]開示されるハイブリッド手法に対する利点の１つは、生産実行システム（ＭＥＳ）の向上である。生産実行システムが、基本自動システムに命令又はルーチンを提供するために使用される。次に、システムに実行すべき動作（例えば自動化ハードウェアの実際の動作）に対し直接に命令するための基本自動システムが使用される。
【００２９】
[0035]今開示されるシステム及び方法の別の利点は、クライアント自身に対する変更を実行することを必要とせずに新規サービス又は機能を複数のクライアントへ迅速に展開する能力である。新規サービスが利用可能になる（例えばシミュレーションが利用可能になる）とき、このサービスが提供され得、サイトにおける再プログラミングを必要とせずに所与のサイトにおける生産プロセスを改善し得る。
【００３０】
[0036]今開示されるシステム及び方法の更に別の利点は、向上したデータ収集及び分析に関する能力である。コンピューティングクラウド（１０８）とクライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）とのリンクを介し、データ処理に関連したリアルタイム情報を示すデータが、クライアント（１０２）、（１０４）、及び（１０６）によってクラウド（１０８）へアップロードされ得る。生産結果を監視し、潜在的な設備の問題を特定することを含む多くの機能に関しこの情報が、次にコンピューティングクラウド（１０８）によって利用され得る。例えば、実施形態の中には、クラウドが、ヒューリスティックモデルのようなモデルを適用し得、設備の潜在的な不具合を特定するものもいくつかある。これが設備の革新的な予防的メンテナンスを可能にする。
【００３１】
[0037]図３は、生産実行システム（３０２）を使用する一システムの実施形態例（３００）である。この実施形態例において、生産実行システム（３０２）は、コンピューティングクラウド（１０８）及びローカルシステム（２０２）双方を含む。生産実行システム（３０２）が、基本自動システム（３０４）を制御するために使用される。生産実行システムが、複数のローカルシステム及び複数のコンピューティングクラウドを含み得ることを理解されよう。
【００３２】
[0038]図４は、今開示されるハイブリッド手法実行の一方法例（４００）である。この実施形態のブロック（４０２）において、ローカル環境（２０２）とコンピューティングクラウド（１０８）との間にプロセス及びデータを割り当てるためのモデルが選択される。ブロック（４０４）において、クラウドに対するプロセスがセットアップされ、データがクラウドにストアされる。ブロック（４０６）において、ローカル環境に対するプロセスがセットアップされ、データがローカル環境にストアされる。ブロック（４０８）において、コンピューティングクラウド（１０８）がローカル環境（２０２）とリンクされる。ブロック（４１０）において、生産プロセスが実行される。
【００３３】
[0039]本ハイブリッド手法の更に別の利点は、プロセス作動に関するプロセス関連データをキャプチャ、提供、及びアーカイブとして保管可能なプロセスヒストリアンを作成する能力である。今日、製造顧客は、彼らの製造プロセスの健全性及び製造自動化制御装置双方を監視するための（ダッシュボードのような）より精巧なツールを必要とする。クラウドコンピューティングは、双方に関する装置健全性サービスが装置健全性サービスを管理し、展開する周りで情報技術関心を解決し、コンピューティングベースである提供の新しいモデルが高次な情報（コンピューティングクラウド（１０８）でホスティングされる高度なアルゴリズムで明かされた予防保守の必要性など）を提供するデータの記憶及び解析を実行するための基本となるものを提供する。
【００３４】
[0040]実施形態の中には、本開示によって、クライアント（１０２〜１０６）の健全性サービスに関連するデータすべてが、コンピューティングクラウド（１０８）内部のセントラルグローバルデータリポジトリーにストアされ得ることが可能になるものもいくつかある。このリポジトリにストアされるデータは、１つ以上の製造システム（ローカル又はほとんどグローバル）を通して見つけられる設備の健全性の現状を含み得る。現在の健全性状態に加えて、制御装置の健全性状態を維持し、評価に関連するデータベースにデータを提供できる。このデータは、制御装置製造者によって提供され得る。制御装置製造者もコンピューティングクラウド（１０８）を介しメンテナンス通知を提供する能力を提供される。
【００３５】
[0041]これを実行することによって、制御装置製造者は、任意のメンテナンス通知の一場所を通知する必要があるだけである。コンピューティングクラウド（１０８）が、その後、制御設備のユーザーすべてにその通知を配布し得、設備のメンテナンスをスケジューリングし得る。コンピューティングクラウド（１０８）の利用によって、制御設備からのアセスメントを必要とする情報が専門家にもたらされ、実際に即座にそのデータを解析する可能にもする。これがより速い問題解決を提供する。
【００３６】
[0042]実施形態の中には、ローカルコレクター及び別の機器が、１つ以上のシステムに健全性データを収集でき、これらのシステムが、同じ地理領域又は様々の地理領域にあり得るものもいくつかある。クラウドサービスが、その後、このデータに基づいて収集し、解析し、通知し得る。
【００３７】
[0043]図５は、本開示による、ステータス情報を監視する方法の例（５００）を示している。ブロック（５０２）において、ステータス情報が異なる複数のローカル環境から監視される。ブロック（５０４）において、ステータス情報がローカル環境から収集される。ブロック（５０６）において、ステータス情報が解析される。ブロック（５０８）において、解析ステータス情報が配布される。
【００３８】
[0044]図５に開示される方法の一利点は、本システムが、別の環境においてローカル環境から情報を利用可能なことである。例えば、特定のツールが、指定された振動の記録を開始し、ツールが、動作しない場合、振動に関連する情報が、可能な障害発生を彼らに警告する別のローカル環境（２０２）にそれぞれ伝播され得る。一ローカル環境から別のローカル環境へ情報を共有することが、一部の障害発生の損害を回避する方法を提供し得る。製造データをリアルタイムに収集し解析することによって、製造プロセスに対する改善が実行され得る。
【００３９】
[0045]（それと対照的にコンピューティングクラウド（１０８）だけにストアされる）ローカル環境（２０２）及びコンピューティングクラウド（１０８）にストアされる情報は、どのような情報が、ローカル環境（２０２）によって必要とされるか予想に基づいて決定される。例えば、ローカル環境（２０２）は１０秒毎に読込み得るが、分毎の読込みを要求するだけである。それぞれの読出しは、エンハンス解析のためにコンピューティングクラウド（１０８）にストアされ得るが、しかし、毎分一回の読込みだけが、ローカル環境（２０２）にストアされる必要があり得る。このストレージは、ローカル環境（２０２）が、コンピューティングクラウド（１０８）に利用可能なデータすべてを提供する間、それが必要なことを予期したデータをキャッシュ可能にする。こうして、コンピューティングクラウド（１０８）は、解析を実行するため、できるだけ多くの情報を有するが一方、ローカル環境は、それが即時動作に必要とする情報をストアしている。
【００４０】
[0046]前述したコンピューティングクラウド（１０８）及びローカル環境（２０２）のエレメントは任意の汎用計算機（６００）上で十分な処理能力、メモリー資源、及びそれに発行される必要な作業負荷を処理するためのネットワークスループット能力を用いて実装され得る。インターネットのような広域ネットワークを介しコンピューティングクラウド（１０８）とネットワーク接続される一般消費者のホームパーソナルコンピューターが、開示される実施形態と関連し使用され得る。一般消費者のホームパーソナルコンピューターは、コンピューティングクラウド（１０８）のエレメントのいくつか又はすべてと共有し得る。図６は、本明細書に開示される１つ以上の実施形態を実装するために適切な典型的計算機システムを示している。汎用計算機（６００）は、補助記憶装置（６０２）、読み出し専用メモリー、（ＲＯＭ）（６０４）、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）（６０６）、入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置（６０８）、及びネットワーク接続装置（６１０）を含む記憶装置と通信する（中央演算処理装置又はＣＰＵとして参照される）プロセッサー（６１２）を含む。プロセッサーは１つ以上のＣＰＵチップとして実装され得る。
【００４１】
[0047]補助記憶装置（６０２）は、典型的に、１つ以上のディスクドライブ、テープドライブから成っていて、ＲＡＭ（６０６）が作業データすべてを保持するために十分に大きくない場合、不揮発性データ記憶装置用及びオーバーフローデータ記憶装置として使用される。補助記憶装置（６０２）は、そのようなプログラムが実行のために選択されたとき、ＲＡＭ（６０６）の中にロードされるプログラムをストアするために使用される。ＲＯＭ（６０４）は、プログラム実行中に読み出される命令及びことによるとデータをストアするために使用される。ＲＯＭ（６０４）は、典型的に、補助記憶装置のより大きな記憶容量に対し小さな記憶容量を有する不揮発性メモリー素子である。ＲＡＭ（６０６）は、揮発性データをストアするため及びおそらく命令をストアするために使用される。ＲＯＭ（６０４）及びＲＡＭ（６０６）双方へのアクセスは、典型的に、補助記憶装置（６０２）よりも高速である。
【００４２】
[0048]Ｉ／Ｏ（６０８）装置は、プリンター、映像モニター、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、タッチスクリーンディスプレイ、キーボード、キーパッド、スイッチ、ダイヤル、マウス、トラックボール、音声認識装置、カードリーダー、紙テープ読取装置、又はその他周知の入力装置を含み得る。ネットワーク接続装置（６１０）は、モデム、モデムバンク、イーサネットカード、ユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）インターフェースカード、シリアルインターフェース、トークンリングカード、ファイバー分散データインターフェース（ＦＤＤＩ）カード、無線ローカルエリアネットワーク（ＷＬＡＮ）カード、符号分割多重接続（ＣＤＭＡ）のような無線送受信カード、及び／又はモバイル通信用グローバルシステム（ＧＳＭ）、及びその他周知のネットワーク装置形式を取り得る。これらネットワーク接続装置（６１０）は、プロセッサー（６１２）がインターネット又は１つ以上のイントラネットと通信可能にする。そのようなネットワーク接続を用いると、プロセッサー（６１２）が、前述した方法の手順を実行する間、ネットワークから情報を受信するか又はネットワークへ情報を出力することを想定している。そのような情報は、プロセッサー（６１２）を使用し実行される命令列としてしばしば示され、例えば、搬送波で具体化される計算機データ信号形式でネットワークから受信され得、ネットワークへ出力され得る。
【００４３】
[0049]そのような情報は、例えば、データ又はプロセッサー（６１２）を使用し実行される命令を含み得、例えば、コンピューターデータベースバンド信号又は搬送波で具体化される信号形式でネットワークから受信され得、ネットワークへ出力され得る。ネットワーク接続装置（６１０）によって生成されるベースバンド信号又は搬送波で具体化される信号は、導体表面内又は導体表面上、同軸ケーブル内、導波路内、光学式媒体内、例えば光ファイバー、又は大気中、又は自由空間を伝播し得る。ベースバンド信号に含まれる情報又は搬送波に埋め込まれる信号が、異なるシーケンスに従って順序付けられ得、情報を処理するか、又は生成するか、又は送信するか、又は受信するか、のうちいずれか一方が望まれ得る。本明細書において送信媒体として参照されるベースバンド信号、搬送波に埋め込まれる信号、又は現在使用されているか又は今後開発される別のタイプの信号が、当業者によく知られているいくつかの方法によって生成され得る。
【００４４】
[0050]プロセッサー（６１２）は、それがハードディスク、フロッピーディスク、光ディスク（これら様々なディスクベースシステムはすべて、補助記憶装置（６０２）であると考えられ得る）、ＲＯＭ（６０４）、ＲＡＭ（６０６）、又はネットワーク接続装置（６１０）からアクセスする命令、コード、コンピュータープログラム、スクリプトを実行する。
【００４５】
[0051]一連のステップとして示されているが一方、図４及び図５における様々なステップは、重複発生するか、並列発生するか、異なる順番で発生するか、又は複数回発生し得る。更に、これらのステップが、ユーザー装置又は外部装置又はシステムからのコマンドなどに応答し、適切な任意の時間に生じ得ることを留意されたい。
【００４６】
[0052]実施形態の中には、前述した様々な機能が、計算機可読プログラムコードから形成され、計算機可読媒体において具体化されるコンピュータープログラムによって、実装さるか又は支援されるものもいくつかある。語句「計算機可読プログラムコード」は、ソースコード、オブジェクトコード、及び実行可能コードを含む任意のタイプのコンピューターコードを含む。語句「計算機可読媒体」は、読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、又は別の任意のタイプのメモリーなど、計算機によってアクセス可能な任意のタイプの媒体を含む。
【００４７】
[0053]この特許明細書を通して使用されている単語及び語句の一定の定義を詳細に説明することは便利であり得る。用語「接続」及びその派生語は、それらのエレメントが物理的にお互いと接続しているか否かに関わらず２つ以上のエレメントの間の任意の直接的又は間接的通信を参照している。用語「送信」、「受信」、及び「通信」、並びにその派生語は、直接的及び間接的通信を包含している。用語「含む」及び「から成る」、並びにその派生語は、限定しない包含を意味している。用語「又は」は、包括的に「及び／又は」を意味している。語句「と関連する」及び「それに関する」並びにその派生語は、含む、内部に含まれている、相互接続する、包含する、包含される、それに又はそれと接続する、それに又はそれと連結する、と容易に伝達できる、と連携する、交互配置する、並置する、隣接する、それに又はそれと結合する、有する、特性を有するなど、を意味している。用語「コントローラー」は、少なくとも１つの動作を制御する任意の装置、システム、又はその一部を意味している。コントローラーが、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、又は少なくとも同一の２つ組み合わせいくつかで実装され得る。特定の任意のコントローラーに関連する機能性は、ローカルか又はリモートにかかわらず、集中化又は分散され得る。
【００４８】
[0054]この開示は、実施形態のいくつかを説明しているが一方、通常、これらの実施形態及び方法の変更及び順列が当業者には明らかであろう。したがって、上記実施形態例の説明は、この開示を定義することも制約もしない。その他の変化、代替、及び変更も以下の請求項によって定義されるこの開示の趣旨及び範囲から逸脱せずに可能である。
【符号の説明】
【００４９】
１００ クラウドコンピューティング環境例
１０２ クライアント
１０４ クライアント
１０６ クライアント
１０８ コンピューティングクラウド
１１０ 演算処理装置
１１２ データ記憶装置
２００ ローカルシステム環境例
２０２ ローカルシステム環境
２０４ リアルタイム機能
２０６ 非リアルタイム機能
２０８ ローカル演算処理装置
２１０ ローカルデータ記憶装置
２１２ ローカルデータ入力／出力装置
３００ 生産システム例
３０２ 生産実行システム
３０４ 基本自動システム
６００ 汎用計算機
６０２ 補助記憶装置
６０４ 読み出し専用メモリー（ＲＯＭ）
６０６ ランダムアクセスメモリー（ＲＡＭ）
６０８ 入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置
６１０ ネットワーク接続装置
６１２ 演算処理装置（プロセッサー）
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのデータ記憶装置（１１２）及び少なくとも１つの演算処理装置（１１０）を含むコンピューティングクラウド（１０８）であって、前記コンピューティングクラウドが、少なくとも１つのサービスを提供するように構成されるものと、
前記コンピューティングクラウド及び少なくとも１つの工業自動化装置と通信し、前記少なくとも１つの工業自動化装置に関連する情報を前記コンピューティングクラウドへ送信するようにそれぞれ構成される複数のクライアント（１０２〜１０６）と、を含んでいて、
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記クライアントによって提供される前記情報を利用し、前記少なくとも１つの工業自動化装置のステータスを決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記少なくとも１つの工業自動化装置の健全性を決定するために、前記クライアントによって提供される前記情報の予測解析を実行するように構成されることを特徴とする請求項第１記載のシステム。
【請求項３】
前記コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、前記クライアントによってキャプチャされた過去の設備故障に関連するデータを処理するように構成され、
前記コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、前記過去の設備故障に関連する前記データを利用し、将来の設備故障を予測するように構成されることを特徴とする請求項第１記載のシステム。
【請求項４】
更に、
将来予測される障害発生の前に警報を発行するように構成される警告モジュールを含む請求項第３記載のシステム。
【請求項５】
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記クライアントによってキャプチャされる過去の設備故障に関連するデータに基づいて前記少なくとも１つの工業自動化装置の平均寿命を予測するように構成されることと、
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記予測される平均寿命を利用し、別の障害発生が発生する前にメンテナンスをスケジューリングするように構成されることを特徴とする請求項第１記載のシステム。
【請求項６】
設備の健全性を決定する方法であって、
工業機器に関連する少なくとも１つの一組の情報を取得するステップと、
コンピューティングクラウド（１０８）における少なくとも１つの演算処理装置（１１０）を使用し前記一組の情報を解析するステップであって、前記一組の情報の前記解析が、前記一組の情報と複数の工業機器から取得される１組以上の経験的情報とを比較するものと、
前記工業機器のステータスをリアルタイムに決定するステップと、を含む方法。
【請求項７】
前記一組の情報が、前記コンピューティングクラウドのクライアント（１０２〜１０６）によって取得されることを特徴とする請求項第６記載の方法。
【請求項８】
前記コンピューティングクラウドの前記クライアントが、セキュア接続を介し前記コンピューティングクラウドと接続することを特徴とする請求項第７記載の方法。
【請求項９】
前記一組の情報が、前記工業機器に装着される少なくとも１つのセンサーを介し取得されることを特徴とする請求項第６の方法。
【請求項１０】
１つ以上の工業ツールの障害発生に関連する経験的情報を有するデータベースを含むコンピューティングクラウド（１０８）と、
前記少なくとも１つの工業ツールに関連するクライアント（１０２〜１０６）と、を含んでいて、
前記コンピューティングクラウドが、前記クライアントから前記少なくともいくつかの経験的情報を受信し、前記受信される経験的データを利用し、前記少なくとも１つのツールの健全性をリアルタイムに決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【請求項１】
少なくとも１つのデータ記憶装置（１１２）及び少なくとも１つの演算処理装置（１１０）を含むコンピューティングクラウド（１０８）であって、前記コンピューティングクラウドが、少なくとも１つのサービスを提供するように構成されるものと、
前記コンピューティングクラウド及び少なくとも１つの工業自動化装置と通信し、前記少なくとも１つの工業自動化装置に関連する情報を前記コンピューティングクラウドへ送信するようにそれぞれ構成される複数のクライアント（１０２〜１０６）と、を含んでいて、
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記クライアントによって提供される前記情報を利用し、前記少なくとも１つの工業自動化装置のステータスを決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【請求項２】
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記少なくとも１つの工業自動化装置の健全性を決定するために、前記クライアントによって提供される前記情報の予測解析を実行するように構成されることを特徴とする請求項第１記載のシステム。
【請求項３】
前記コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、前記クライアントによってキャプチャされた過去の設備故障に関連するデータを処理するように構成され、
前記コンピューティングクラウドにおける少なくとも１つの演算処理装置が、前記過去の設備故障に関連する前記データを利用し、将来の設備故障を予測するように構成されることを特徴とする請求項第１記載のシステム。
【請求項４】
更に、
将来予測される障害発生の前に警報を発行するように構成される警告モジュールを含む請求項第３記載のシステム。
【請求項５】
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記クライアントによってキャプチャされる過去の設備故障に関連するデータに基づいて前記少なくとも１つの工業自動化装置の平均寿命を予測するように構成されることと、
前記コンピューティングクラウドにおける前記少なくとも１つの演算処理装置が、前記予測される平均寿命を利用し、別の障害発生が発生する前にメンテナンスをスケジューリングするように構成されることを特徴とする請求項第１記載のシステム。
【請求項６】
設備の健全性を決定する方法であって、
工業機器に関連する少なくとも１つの一組の情報を取得するステップと、
コンピューティングクラウド（１０８）における少なくとも１つの演算処理装置（１１０）を使用し前記一組の情報を解析するステップであって、前記一組の情報の前記解析が、前記一組の情報と複数の工業機器から取得される１組以上の経験的情報とを比較するものと、
前記工業機器のステータスをリアルタイムに決定するステップと、を含む方法。
【請求項７】
前記一組の情報が、前記コンピューティングクラウドのクライアント（１０２〜１０６）によって取得されることを特徴とする請求項第６記載の方法。
【請求項８】
前記コンピューティングクラウドの前記クライアントが、セキュア接続を介し前記コンピューティングクラウドと接続することを特徴とする請求項第７記載の方法。
【請求項９】
前記一組の情報が、前記工業機器に装着される少なくとも１つのセンサーを介し取得されることを特徴とする請求項第６の方法。
【請求項１０】
１つ以上の工業ツールの障害発生に関連する経験的情報を有するデータベースを含むコンピューティングクラウド（１０８）と、
前記少なくとも１つの工業ツールに関連するクライアント（１０２〜１０６）と、を含んでいて、
前記コンピューティングクラウドが、前記クライアントから前記少なくともいくつかの経験的情報を受信し、前記受信される経験的データを利用し、前記少なくとも１つのツールの健全性をリアルタイムに決定するように構成されることを特徴とするシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【公表番号】特表２０１２−５２３０４０（Ｐ２０１２−５２３０４０Ａ）
【公表日】平成２４年９月２７日（２０１２．９．２７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１２−５０３４９４（Ｐ２０１２−５０３４９４）
【出願日】平成２２年３月２３日（２０１０．３．２３）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０２８２１２
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／１２０４４２
【国際公開日】平成２２年１０月２１日（２０１０．１０．２１）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．ＧＳＭ
３．フロッピー
【出願人】（５００５７５８２４）ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド (1,504)
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２４年９月２７日（２０１２．９．２７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年３月２３日（２０１０．３．２３）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＵＳ２０１０／０２８２１２
【国際公開番号】ＷＯ２０１０／１２０４４２
【国際公開日】平成２２年１０月２１日（２０１０．１０．２１）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．ＧＳＭ
３．フロッピー
【出願人】（５００５７５８２４）ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド (1,504)
【Ｆターム（参考）】
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