【手続補正書】
【提出日】令和2年10月23日(2020.10.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスプラントからクラウドコンピューティングシステムに安全に転送されるデータを使用してプロセスプラントエンティティの状態を検出する方法であって、
前記プロセスプラントが工業プロセスを制御するように動作している間に、前記プロセスプラントの１つ以上のデバイスによって生成されたデータを、前記クラウドコンピューティングシステムにおいて受信することであって、前記データが、前記１つ以上のデバイスからデータダイオードを介して前記クラウドコンピューティングシステムへ送信するためにセキュリティ保護され、前記データダイオードが、前記プロセスプラントのネットワークと前記クラウドコンピューティングシステムのネットワークとの間の双方向通信を防止するように構成されている、受信することと、
前記クラウドコンピューティングシステムにおいて、前記データを分析して、それにより前記プロセスプラント内の前記工業プロセスを制御するために物理的機能を遂行しているプロセスプラントエンティティの状態を検出することであって、前記プロセスプラントエンティティが、前記１つ以上のデバイスに対応する、検出することと、
前記プロセスプラントエンティティの前記状態の指標をユーザインターフェースデバイスに送信して、オペレータに前記状態を警告することと、を含む、方法。
【請求項２】
前記プロセスプラントエンティティの前記状態を検出することが、前記プロセスプラントエンティティの性能監視メトリックを検出すること、または前記プロセスプラントエンティティにおけるエラー、不動帯、不動時間、または漏れのうちの少なくとも１つを検出すること、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセスプラントエンティティの前記検出された状態に基づいて前記プロセスプラントで警報またはイベントを発生させること、をさらに含む、請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
前記プロセスプラントエンティティの前記検出された状態に基づいて前記プロセスプラントエンティティの動作を調整するために前記プロセスプラントに制御信号を送信すること、をさらに含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
【請求項５】
前記１つ以上のデバイスによって生成されたデータを受信することが、前記１つ以上の
デバイスから前記データダイオードを介して前記クラウドコンピューティングシステムにストリーミングされたリアルタイムデータを受信すること、を含む、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
【請求項６】
前記１つ以上のデバイスによって生成された前記データを受信することが、複数の時間のインスタンスにおいて、前記プロセスプラントエンティティの１つ以上のプロセスパラメータの各々に対してのそれぞれのプロセスパラメータ値を受信すること、を含む、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
前記データを分析して、それにより前記プロセスプラントエンティティの前記状態を検出することが、
前記１つ以上のプロセスパラメータの前記各々に対して、前記複数の時間のインスタンスにわたる前記１つ以上のプロセスパラメータの前記それぞれのプロセスパラメータ値を結合して、プロセスパラメータメトリックを生成することと、
前記プロセスパラメータメトリックに基づいて前記プロセスプラントエンティティの前記状態を検出することと、を含む、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記複数の時間のインスタンスにわたる前記１つ以上のプロセスパラメータの前記それぞれのプロセスパラメータ値を結合して前記プロセスパラメータメトリックを生成することが、前記それぞれのプロセスパラメータ値の移動平均、または前記複数の時間のインスタンスにわたる前記それぞれのプロセスパラメータ値の減衰平均のうちの少なくとも１つを計算して前記プロセスパラメータメトリックを生成すること、を含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記１つ以上のプロセスパラメータの履歴プロセスパラメータ値に基づいて統計的モデルを生成することをさらに含み、
前記プロセスパラメータメトリックに基づいて前記プロセスプラントエンティティの前記状態を検出することが、前記プロセスパラメータメトリックを前記統計的モデルに適用すること、を含む、請求項７または８に記載の方法。
【請求項１０】
前記１つ以上のプロセスパラメータの前記履歴プロセスパラメータ値に基づいて前記統計的モデルを生成することが、
各々の履歴プロセスパラメータ値を、前記状態を経験した１つ以上のプロセスプラントエンティティに対するプロセスパラメータ値の第１のセットに対応するものとして、または前記状態を経験していない１つ以上のプロセスプラントエンティティに対するプロセスパラメータ値の第２のセットに対応するものとして分類することと、
前記履歴プロセスパラメータ値の前記分類に基づいて、前記統計的モデルを生成することと、を含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記プロセスプラントエンティティが、前記状態を経験したか否かの指標を受信することと、
前記プロセスプラントエンティティの前記１つ以上のプロセスパラメータの前記それぞれのプロセスパラメータ値を含むように、かつ前記プロセスプラントエンティティが前記状態を経験したかどうかの前記指標に基づいて履歴プロセスパラメータ値を更新することと、をさらに含む、請求項９または１０に記載の方法。
【請求項１２】
プロセスプラントのプロセスプラントエンティティの状態を検出するためのシステムであって、
前記プロセスプラントに配置されたプロセスプラントエンティティに対応し、工業プロセスを制御するための物理的機能を遂行する１つ以上のデバイスと、
前記１つ以上のデバイスを１つ以上のコンピューティングデバイスに通信可能に接続するデータダイオードであって、前記プロセスプラントのネットワークと前記１つ以上のコンピューティングデバイスとの間の双方向通信を防止するように構成される、データダイオードと、
前記１つ以上のコンピューティングデバイスであって、
１つ以上プロセッサと、
通信ユニットと、
前記１つ以上のプロセッサ及び前記通信ユニットに結合された１つ以上の固定コンピュータ可読媒体であって、前記１つ以上のプロセッサによって実行されると、
前記プロセスプラントがオンラインである間に前記プロセスプラントの前記１つ以上のデバイスによって生成されたデータを、前記データダイオード及び前記通信ユニットを介して受信することであって、前記データが、前記１つ以上のデバイスから前記データダイオードを介して前記１つ以上のデバイスから前記コンピューティングデバイスに送信するためにセキュリティ保護される、受信することと、
前記プロセスプラントエンティティの状態を検出するために前記データを分析することと、
前記プロセスプラントエンティティがオペレータに前記状態を警告するための前記状態の指標を、前記通信ユニットを介してユーザインターフェースデバイスに送信することと、を前記コンピューティングデバイスにさせる命令を格納する、固定コンピュータ可読媒体と、を備える、システム。
【請求項１３】
前記プロセスプラントエンティティの前記状態が、前記プロセスプラントエンティティにおける性能監視メトリック、エラー、不動帯、不動時間、または漏れのうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上のデバイスが、フィールドデバイスまたはコントローラであって、前記フィールドデバイスによって生成されるまたは送信されるうちの少なくとも１つである信号を利用する制御ルーチンを実行する前記フィールドデバイスまたはコントローラのうちの少なくとも１つを含む、請求項１２または１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記プロセスプラントエンティティが、バルブ、フィールドデバイス、Ｉ／Ｏデバイス、前記Ｉ／Ｏデバイスを介して前記フィールドデバイスに結合されたコントローラ、タンク、ミキサー、ポンプ、または熱交換器のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２から１４のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１６】
前記１つ以上のデバイスによって生成された前記データが、複数の時間のインスタンスにおける前記プロセスプラントエンティティの１つ以上のプロセスパラメータの各々に対するそれぞれのプロセスパラメータ値を含む、請求項１２から１５のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項１７】
前記プロセスプラントエンティティの前記状態を検出するための前記データの前記分析が、１つ以上のプロセスパラメータメトリックを生成するために、前記複数の時間のインスタンスにわたる前記１つ以上のプロセスパラメータの前記それぞれのプロセスパラメータ値の組み合わせを含み、
前記プロセスプラントエンティティの前記状態が、前記１つ以上のプロセスパラメータメトリックに基づいて検出される、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記それぞれのプロセスパラメータ値の前記組み合わせが、前記それぞれのプロセスパラメータ値の移動平均または前記それぞれのプロセスパラメータ値の減衰平均のうちの少なくとも１つを含む、請求項１７に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つ以上のプロセスパラメータの履歴プロセスパラメータ値に基づいて生成された統計的モデルをさらに含み、
前記プロセスプラントエンティティの前記状態が、前記１つ以上のプロセスパラメータメトリックを前記統計的モデルに適用することによって検出される、請求項１６から１８のいずれか１項に記載のシステム。
【請求項２０】
前記統計的モデルが、各々の履歴プロセスパラメータ値の分類に基づいて、前記状態を経験した１つ以上のプロセスプラントエンティティのプロセスパラメータ値の第１のセットに対応するものとしてまたは、前記状態を経験していない１つ以上のプロセスプラントエンティティのプロセスパラメータ値の第２のセットに対応するものとして生成される、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記統計的モデルが、１つ以上の機械学習技術であって、線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰、ナイーブベイズ、決定木、ランダムフォレスト、ブースティング、最近傍、またはニューラルネットワークを含む、１つ以上の機械学習技術を使用して生成される、請求項１９または２０に記載のシステム。
【請求項２２】
前記１つ以上のプロセスパラメータが、圧力、温度、流量、密度、面積、または体積のうちの少なくとも１つを示す、請求項１６から２１のいずれか１項に記載のシステム。