(57)【要約】      （修正有）【課題】車両の活動、関連性、及びパラメータに基づいてプリディクタ機能に重みを割り当て、集計することにより、より良い運営計画を可能とする。【解決手段】車両からデータを受信した際に、プリディクタ機能のうちのどれが車両の活動に関係があるか判断する（910）。次に、車両の活動、関連性、及びパラメータに基づいてプリディクタ機能に重みを割り当てる。次に、割り当てられた重みに基づいて重み付きプリディクタ機能を集計する。最後に、すべての重み付きプリディクタ機能の合計から活動時間を判断する。【選択図】図９（ｂ）
2018142308.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の車両を管理するように構成された装置であって、
前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、複数の予測モデルとを記憶するように構成されたメモリであって、前記複数の予測モデルはそれぞれ、前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、メモリと、
前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、
前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断し、
前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当て、
前記重み付き予測モデルを集計し、かつ
前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成する、プロセッサとを備える、装置。
【請求項２】
前記情報の前記１つ以上のサブセットは、運搬サイズ及び車両モデルを含む、請求項１に記載の装置。
【請求項３】
前記プロセッサは、前記複数の予測モデルのそれぞれの使用の近時性と、前記複数の予測モデルのそれぞれの許容誤差とに基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに前記重みを割り当てるように構成される、請求項１に記載の装置。
【請求項４】
前記複数の車両が採鉱トラックである、請求項１に記載の装置。
【請求項５】
前記複数の予測モデルのそれぞれが、前記情報の前記１つ以上のサブセットからの対応するサブセットの関数に基づいて、前記活動の活動時間の見積を提供するように構成され、かつ機械学習で構築される、請求項１に記載の装置。
【請求項６】
前記複数の車両からの前記活動が、運搬及び空オペレーション、積載オペレーション、及び投棄オペレーションのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載の装置。
【請求項７】
複数の車両を管理する方法であって、
前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、それぞれの予測モデルが前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、複数の予測モデルとを管理することと、
前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、
前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断することと、
前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当てることと、
前記重み付き予測モデルを集計することと、
前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成することと
を含む、方法。
【請求項８】
前記情報の前記１つ以上のサブセットは、運搬サイズ及び車両モデルを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記複数の予測モデルのそれぞれへの前記重みの前記割り当ては、前記複数の予測モデルのそれぞれの使用の近時性と、前記複数の予測モデルのそれぞれの許容誤差とに基づく、請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記複数の車両が採鉱トラックである、請求項７に記載の方法。
【請求項１１】
前記予測モデルのそれぞれが、前記情報の前記１つ以上のサブセットからの対応するサブセットの関数に基づいて、前記活動の活動時間の見積を提供するように構成され、かつ機械学習で構築される、請求項７に記載の方法。
【請求項１２】
前記複数の車両からの前記活動が、運搬及び空オペレーション、積載オペレーション、及び投棄オペレーションのうちの少なくとも１つである、請求項７に記載の方法。
【請求項１３】
複数の車両を管理するプロセスを実行するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、
前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、それぞれの予測モデルが前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、複数の予測モデルとを管理し、
前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、
前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断し、
前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当て、
前記重み付き予測モデルを集計し、かつ
前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成する、
非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１４】
前記情報の前記１つ以上のサブセットは、運搬サイズ及び車両モデルを含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１５】
前記複数の予測モデルのそれぞれへの前記重みの前記割り当ては、前記複数の予測モデルのそれぞれの使用の近時性と、前記複数の予測モデルのそれぞれの許容誤差とに基づく、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１６】
前記複数の車両が採鉱トラックである、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１７】
前記予測モデルのそれぞれが、前記情報の前記１つ以上のサブセットからの対応するサブセットの関数に基づいて、前記活動の活動時間の見積を提供するように構成され、かつ機械学習で構築される、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項１８】
前記複数の車両からの前記活動が、運搬及び空オペレーション、積載オペレーション、及び投棄オペレーションのうちの少なくとも１つである、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は概して、車両のオペレーションを対象とし、より具体的には、採鉱作業におけるトラック等の車両の追跡活動を対象とする。
【背景技術】
【０００２】
露天採鉱では、膨大な量の鉱石及び廃材が大型機器を用いて輸送される。マテリアルハンドリングの主要な構成要素は、トラック、ショベルカー及びローダーである。トラックは、サイズ及び製造業者に応じて、複数の車隊に組織されることが多い。材料のタイプに応じて、トラックは、ショベルカー又はローダーのいずれかからの資材を、廃棄物の場合は投棄領域／場所、鉱石の場合は貯蔵場所又は加工工場である目的地まで運搬する。運搬以外に、他の主要な生産的活動は、資材の投棄、空の状態でのトラックの運転、トラックの積載、トラックのショベルでの位置決定などである。
【０００３】
活動所要時間の確率的性質及び不十分なスケジューリングにより、トラックの待機やショベルカーの材料切れ（例えば、トラックが積載を待っている）などの非生産的活動（ＮＰＴ）が存在する。市場で競争し、かつ持続可能で経済的な採鉱作業を行うために、企業は、これらの非生産的活動に費やされる時間を減らすことによって、効率を改善し、かつ運営費を低減させようと試みている。派遣システムの一部としてのトラック割り当ては、生産要件を満たすように、積載（ローダー、ショベルカー）と投棄場所（投棄領域）との特定のペアの間で稼働すべき各車隊からのトラックの数を決定する役目を有する。資材の輸送は、運営費の最高４０％を占め得るもので、よって、これらのシステムでのＮＰＴの削減は、採鉱作業のための節約をもたらし得る。
【０００４】
材料のタイプに応じて、トラックは通常、ショベルカー又はローダーのいずれかから、廃棄物の場合は投棄領域／場所、鉱石の場合は貯蔵場所又は加工工場である目的地まで運搬する。運搬以外に、他の主要な生産的活動は、資材の投棄、空の状態でのトラックの運転、トラックの積載、トラックのショベルでの位置決定などである。これらの活動の活動時間の正確な予測が、結果としてより良い運営計画（トラック割り当て）並びにトラックの動的派遣におけるより良い決定がもたらされる。
【発明の概要】
【０００５】
本明細書に説明する実施例は、より正確な予測を提供するシステムを対象とし、これによってＮＰＴの減少及び生産費の低下をもたらし得る。
【０００６】
本開示の態様は、複数の車両を管理する方法を含むことができる。当該方法は、前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、それぞれの予測モデルが前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、複数の予測モデルとを管理することと、前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断することと、前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当てることと、前記重み付き予測モデルを集計することと、前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成することとを含み得る。
【０００７】
本開示の態様は、複数の車両を管理するプロセスを実行するための命令を記憶する非一時的コンピュータ可読媒体をさらに含む。当該命令は、前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、それぞれの予測モデルが前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、複数の予測モデルとを管理することと、前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断することと、前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当てることと、前記重み付き予測モデルを集計することと、前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成することとを含み得る。
【０００８】
本開示の態様は、複数の車両を管理するように構成された装置を含む。当該装置は、前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、複数の予測モデルとを記憶するように構成されたメモリであって、前記複数の予測モデルのそれぞれは、前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、メモリと、前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断し、前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当て、前記重み付き予測モデルを集計し、かつ前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成する、プロセッサとを備える。
【０００９】
本開示の態様は、複数の車両を管理するように構成されたシステムを含む。当該システムは、前記複数の車両からの活動に関連付けられた情報と、複数の予測モデルとを記憶するように構成された手段であって、前記複数の予測モデルのそれぞれは、前記情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築される、手段と、前記複数の車両のうちの第１の車両に関連付けられた活動について、前記複数の予測モデルのうちのどれが前記第１の車両の前記活動に関係があるかを判断する手段と、前記第１の車両の前記活動、関連性、１つ以上のパラメータ、及び前記メモリに記憶された前記情報に基づいて、前記複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当てる手段と、前記重み付き予測モデルを集計する手段と、前記集計に基づいて前記第１の車両の前記活動の活動時間の見積を作成する手段とを備え得る。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、一実施例に従ったトラック及びショベルカーのオペレーション例を示す。
【図２】図２（ａ）乃至図２（ｄ）は、一実施例に従った車両活動のグラフ構造例及びサブセットを示す。
【図３】図３は、一実施例に従った車両スケジューリングシステムの論理ビューを示す。
【図４】図４は、一実施例に従った予測と統合を達成するように構成された機構についてのフロー例を示す。
【図５】図５は、一実施例に従ったコンピュータシステムのハードウェア図を示す。
【図６】図６は、一実施例に従った車両情報の例を示す。
【図７】図７は、一実施例に従ったトポロジー情報の例を示す。
【図８】図８は、一実施例に従った車両活動情報の例を示す。
【図９】図９（ａ）乃至図９（ｃ）は、一実施例に従った活動時間を見積もるためのフロー図の例を示す。
【図１０】図１０は、一実施例に従った、車両からの活動結果の受信に基づいてシステムを更新するためのフロー図の例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下の詳細な説明は、本出願の図面及び実施例のさらなる詳細を提供する。図面間で重複する要素の符号及び説明は、明確にするために省略される。この説明全体に亘って使用される用語は、例として提供され、制限することは意図されていない。例えば、「自動」という用語の使用は、本出願の実施形態を実施する当業者の望ましい実施形態に応じて、実施形態の特定の態様についてのユーザ又は管理者の制御を伴う全自動又は半自動実施を含んでよい。トラックの割当及びトラックの分配は、交換可能に使用してよい。本明細書で説明する実施例は、単独で、又は本明細書において説明する他の実施例と組み合わせて、又はその他あらゆる望ましい実施形態と共に使用してよい。
【００１２】
本明細書に説明する実施例は、車両の活動時間の予測の提供を対象とし、これは以下の実施形態により取得することができる。各活動について、異なる予測モデルを学習するために関連グラフ構造が定義されている。この構造は、データについて複数のサブセットを定義し、かつ複数のサブセットのそれぞれのための異なるモデルを学習する。さらに、活動時間に関連する運用データから異常値が取り除かれる。実施例は、異常値を取り除くために１つの及び多次元的異常値検出技術の組み合わせを利用する。そして、実施例は、定義された構造に基づいて異なる機械学習モデルを学習する。予測モデルの予測は、時変する重みを使用することでリアルタイムに統合され、かかる統合では、いくつかのモデルは常には予測を提供していないかもしれないことを考慮に入れる。
【００１３】
実施例は、事前に定義されたグラフ構造に基づいて多数の異なるプリディクタの統合として、活動時間の予測についての解を取得することを含む。実施例において、プリディクタにおける差異は、機械学習モデル構造又は機械学習モデルを学習するために選択されたデータのいずれかから生じる。プリディクタは、オンラインの重み付き平均値を用いて統合することができ、その場合、重みは、新しい観察がなされた後にその都度更新される。
【００１４】
実施例は、活動の所要時間及び活動所要時間分配のパラメータを予測するために、機械学習モデル及び履歴データを利用してよい。活動時間の予測で使用するための活動所要時間の分配のパラメータは、望ましい実施形態に応じて、地形、天候、トラックのタイプなどのいくつかの変数を考慮に入れた機械学習モデルの出力として取得することができる。
【００１５】
本明細書に記載する実施例を使用することにより、派遣を改善しかつ採鉱作業費用を削減するために、正確な活動時間の予測を得ることができる。
【００１６】
本明細書で説明する実施例は、採掘作業におけるトラックに関して説明されるが、本開示はこれに限定されるものではなく、実施例は、スケジューリングの対象となるあらゆる活動を行うあらゆる活動に拡張され得る。かかる車両は、望ましい実施形態に応じて、ショベルカー、鉄道車両、自動車、ボート、航空機などを含み得る。かかる活動は、望ましい実施形態に応じて、配送積卸、資材又は人の積載、運搬、燃料補給、メンテナンスなどを含み得る。
【００１７】
図１は、一実施例に従ったトラック及びショベルカーなどのオペレーション例を示す。採鉱作業は、望ましい実施形態に応じて、複数のショベルカー１０１、複数のトラック１０４、投棄場所１０３、及びその他の車両を含んでよい。トラック１０４及び／又はショベルカー１０１は、ネットワーク１００を介してコンピュータシステム１０２に通信可能に接続されてよい。トラック１０４は、有料荷重を受け取るために、ショベルカー１０１まで進んでよく、かつショベルカーが利用されている場合には、ショベルカー１０１の前で列をなしてもよい。トラックは、有料荷重を降ろすために、投棄場所１０３まで進んでもよい。
【００１８】
図２（ａ）乃至図２（ｄ）に示す通り、所定の活動のそれぞれについてより正確な予測を容易にすることができるパラメータを決めるために、データを１つ以上のサブセットに区分化することができる。実施例において、以下の通り経路上の変数についてデータフィルタリングを導入するために、各活動についての多様なグラフ階層を利用できる。
【００１９】
図２（ａ）は、一実施例に従った運搬及び空活動についてのグラフ構造を示す。モデルそれぞれについての構造は類似しているかもしれないが、各活動については異なるタイプの予測モデルを利用することができる。ルートノード２０１の構造に従って、完全データセットを使用することによって、予測モデルをトレーニングできる。子ノードでは、実施例は、車両モデル２０２と運搬サイズ２０３を区別する。車両モデル２０３の場合、車両モデルに対応してデータのサブセットを作成することができ、当該車両モデルは、例えばベンダー名及びモデル番号によって定義され、そして各サブセットについて予測モデルをトレーニングすることができる。運搬サイズの場合、トラックなどの車両は、車両モデル及び製造業者とは関係なく、運搬容量 （例えば、２０トン、５０トンなど）に基づいて区別することができる。よって、所定セットの車両データについて集計されたプリディクタモデルは、車両モデルタイプについてのプリディクタ、特定の運搬容量についてのプリディクタ、及び完全データセットを使用することによってトレーニングした予測モデルを含むことができる。
【００２０】
図２（ｂ）は、一実施例に従った積載活動についてのグラフ構造（ツリー）を示す。ルートノード２１１の構造に従い、予測モデルは、完全データセットを使用してトレーニングされる。第１の深さレベルでは、実施例は、車両モデルと運搬サイズを区別する。実施例は、図２（ａ）の構造のように、車両モデル及び運搬サイズに基づいてデータのサブセットを作成し、活動所要時間を予測するためのモデルを学習する。第２の深さレベルでは、実施例は、作成されたより多くのサブセットに拡張される。このレベルでは、実施例は、車両モデル２１２及び積載ユニットモデル２１４のサブセットの第１の作成と、運搬サイズ２１３及び積載ユニットモデル２１５のサブセットの第２の作成とを含む、ルートノード２１１からの経路上のすべての変数に基づくサブセットを考慮する。従って実施例は、これらのサブセットについて新しい予測モデルを学習する。
【００２１】
図２（ｃ）は、一実施例に従った位置決定活動についてのグラフ構造（ツリー）を示す。図２（ｃ）の構造例は、ルートノード２２１、車両モデル２２２、及び運搬サイズ２２３についての同様の構造を有する図２（ｂ）の積載活動についての構造例と類似しているが、最も微細なサブセットの作成が異なっている。積載位置は、位置決定活動についての差別化要因であり得るため、積載位置２２４及び２２５がツリーの第２の深さレベルで導入される。実施例は、すべてのサブセットについて予測モデルを学習する。
【００２２】
図２（ｄ）は、一実施例に従った投棄活動についてのグラフ構造（ツリー）を示す。図２（ｄ）の構造は、ルートノード２３１、車両モデル２３２、及び運搬サイズ２３３について図２（ｃ）の位置決定活動についての構造と類似しているが、図２（ｄ）の例においては葉ノードが変更される。投棄位置２３４及び２３５は、投棄活動についての差別化要因であり得るため、実施例は、ツリーの第２の深さレベルで投棄位置を利用し、かつすべてのサブセットについて予測モデルを学習する。
【００２３】
図３は、一実施例に従った車両スケジューリングシステムの論理ビューを示す。車両１０１、１０４から入るセンサデータは、リアルタイムでストリーミングエンジン３００を介して処理することができ、かつコンピュータシステム１０２によってバッチで又はウィンドウで処理することができる。データは、計算機システム１０２によって処理され、かつ関係データベース３０４に記憶される。予測モデル３０３は、データベースから取得された使用履歴データ及びストリーミングエンジン３００から取得されたデータに基づいて、車両についての（i）活動所要時間及び（ii）活動スケジューリングを予測してよい。
【００２４】
機械学習モデルの出力そしてデータベースからのデータは、最適化モジュール３０１のための入力パラメータとして使用される。シミュレーション３０２とプリディクタ３０３の両方の出力は、データベース３０４からのデータと共に、活動時間及び最適化されたスケジューリングの予想のための追加のプリディクタ又は重みを生成し得る確率的最適化において、使用することができる。取得された車両活動時間予想及び最適化されたスケジューリングは、ダッシュボード３０５上に表示することができ、それにより、ディスパッチャー３０６が、車両スケジューリングシステムによって管理されている車両について予想活動時間及びスケジューリングを決定できる。従って、図３のシステムに示される通り、実施例は、所定の時点でいずれかの車両から受信したデータのバッチに基づいて、予測を提供することができる。
【００２５】
機械学習３０３のためのモデル学習及び異常値の除去のための実施例では、グラフ構造のそれぞれ及び各活動について多数のモデルを作成することができる。かかるモデルの例は、移動平均、指数平滑法、線形及び非線形回帰などである。これらのモデルのそれぞれを、Mia(Xia,s)、ia=1,2,…;∈ A={積載、運搬、投棄、空、位置決定…}と表し、ここで、Xia,sは、特定のサブセットｓについての特定のモデル及び活動についての説明変数のセットである。これら変数のセットは、モデルに与えられたツリーの各ノードにおいて同じに維持されなければならない。例えば、運搬活動所要時間を予測するために線形回帰が利用される場合、当該モデル用の該当セットの説明変数は、距離、ルートの高低差、天候、シフトなどを含むかもしれない。また、同じセットの説明変数が最良適合を提供する場合、かかる同じセットの説明変数を、ノードのそれぞれで使用すべきである。予測の観点からすると、説明変数は、これらが近い将来において取得可能であり、かつモデルによって消費可能であるように、選択することが可能である。例えば、シフトは、活動所要時間にとって重要な説明変数であり得る。なぜならば、夜と昼とでは条件が異なるかもしれないからである。天候データも重要であり得る。なぜならば、雨や強風の場合、車両は通常よりも遅く動くかもしれないからである。グラフ構造に基づくモデルのそれぞれ及び各データサブセットについて、異常値が除去された後にモデルを学習するための十分なデータがあると想定して、異常値を検出かつ除去することができる。車隊管理システムにおける予測モデルの例は、移動平均及び指数平滑法を含み得る。実施例は、グラフ構造に従うことによって、これらのモデルのうちのどのモデルの適用も容易にする。
【００２６】
図４は、一実施例に従って予測及び統合を達成するように構成された機構のフロー例を示す。実施例は、オンライン予測及び統合を容易にし得る。実施例において、階層構造に従うことにより、活動のそれぞれについて１つ以上の予測モデルを作成することができる。特定の活動ａ∈Ａについてのすべてのサブセットについて学習されたＮ個の予測モデルがあると仮定すると、オンラインで到着する新しいデータポイントについて、実施例はモデルを適用できる。時には、モデルは新しいデータポイントに適用可能ではない場合もあるかもしれず、従って、予測を提供しないかもしれない。実施例は、例えば、車両モデルに基づいてデータのサブセットを作成し、かつサブセットのそれぞれについて運搬用のモデルを学習することによって、この状況に対処する。車両の新しいモデルが利用された場合、車両モデルに基づいてサブセットについて学習された運搬用のモデルは予測を提供できないかもしれないが、ルートノードにあるモデルは、より一般的であるため、予測を提供できる。
【００２７】
実施例において、多数のサブセットに対して多数のプリディクタがある。プリディクタのそれぞれは、活動時間についての自身の見積を提供するが、一部のプリディクタにとっては、予測が可能ではないかもしれない（例えば、第１のタイプの車両モデルを対象とするプリディクタは、異なる車両モデルについては予測しないかもしれない）。よって、実施例は、オンラインで予測を１つの値に融合する。
【００２８】
プリディクタ及びサブセット（sと示す）のそれぞれのwia,s重みと、各モデル及びサブセットのyia,s予測を表す。最終的予測は、すべての予測の重み付き平均値として定義することができる。
2018142308.tif 000003
【００２９】
実施例はwia,sを定義する。つまり、実施例は、過去の実績に基づいてプリディクタ及びサブセットのそれぞれに重みを割り当てることを目指している。過去の実績は、過去k回の観察について各プリディクタ及びサブセットの損失関数値によって測定される。損失を用いて、重みは以下の通り定義することができる。
2018142308.tif 000004
【００３０】
ここで、プリディクタiaが、サブセットs で予測を提供する場合、Iia,sは２値インジケーターである。定数cは、損失関数を縮尺するために利用され、かつ及び過去K回の観察において過去の活動時間の標準偏差として決定することができる。lと表される損失関数は、二次損失として定義することができる。
2018142308.tif 000005
しかし、望ましい実施形態に応じて、他のあらゆる損失関数を利用することができる。過去のｋ番目に最も近い観察で、サブセットｓでプリディクタiaが予測を提供した場合、
2018142308.tif 000006
は２値インジケーターである。また、以下の通り定義された用語αkを用いて、異なる過去の観察について異なる重みを利用することができる（例えば、より緻密な観察は、より重要度が高いとして重みが付される）。
2018142308.tif 000007
ここで、αはアプリケーション特有である割引因子である。
【００３１】
図５は、一実施例に従ったコンピュータシステムのハードウェア図を示す。コンピュータシステム１０２は、プロセッサ５０１、メモリ５０２、ローカルディスク５０３、入出力（Ｉ／Ｏ）装置５０４及びローカルエリアネットワークインターフェース（ＬＡＮ  Ｉ／Ｆ）５０５で構成された管理コンピュータとして、実装されてよい。メモリ５０２は、望ましい実施形態に応じて、ストレージシステム、コンピュータ可読媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの記憶形態で実装されてよい。メモリ５０２は、車両情報５０２−０１、トポロジー情報５０２−０２、車両活動情報５０２−０３、モデル構造５０２−０４、スケジューリング情報５０２−０５、学習プロセス５０２−０６、及び採鉱作業データベース５０２−０７を記憶するように構成されてよい。プロセッサ５０１は、本明細書に説明するフロー図を実施するために、必要に応じてメモリ５０２を参照し、かつ学習プロセス５０２−０６を呼び出すように構成されてよい。
【００３２】
実施例では、活動所要時間についての機械学習モデルが、必要に応じた量の関連データを利用するために構築される。活動に応じて、コンピュータシステムのメモリに記憶された情報に基づき、トラック活動、トポロジー、及びトラックの詳細から説明変数を取得することができる。かかる変数は、シフト情報、天候データ、ルート特性、相手先商標製造会社（ＯＥＭ）データなどの車両健康データなどを含むことができる。各活動所要時間を予測するために学習する機会学習モデルについては、所要時間は車両活動情報５０２−０３に提供される。
【００３３】
モデル構造５０２−０４は、図２（ａ）乃至図２（ｄ）に示される通りの対応する活動に、並びに例えば対応する階層に沿って図９（ａ）乃至図９（ｃ）に示される通りの対応する予測モデルにサブセットを関連付ける構造を記憶することができる。モデル構造５０２−０４は、図４に示される通り統合機能を管理することもできる。学習プロセス５０２−０６は、図９（ａ）乃至図９（ｃ）に示される通りの活動時間計算を実行するために、予測モデルを生成し、並びに重みを計算して当該重みをモデル構造５０２−０４に提供するように実行することができる、１つ以上の機械学習又は統計的アルゴリズム（例えば、線形回帰、人工神経網、ディープランニング、移動平均など）を含むことができる。従って、各機械学習アルゴリズムは、図２（ａ）乃至図２（ｄ）及び図９（ａ）乃至図９（ｃ）に示される通り情報の１つ以上のサブセットからの対応するサブセットの関数に基づいて、車両からの活動の活動時間の見積を提供するように構成することができ、かつ機械学習から構築することができる。スケジューリング情報５０２−０５は、管理コンピュータ１０２によって管理される車両すべてについてのスケジュールを含むことができる。採鉱作業データベース５０２−０７は、行われた採鉱作業に関係する管理コンピュータ１０２にストリーミング配信されたすべての情報のデータベースを含むことができる。
【００３４】
本明細書で説明する実施例において、管理コンピュータ１０２は、採鉱作業でのトラック車隊又は採鉱トラックなどの複数の車両を管理するように構成することができる。メモリ５０２は、車両情報５０２−０１、トポロジー情報５０２−０２、及び 車両活動情報５０２−０３などの複数の車両からの活動に関連付けられた情報を、モデル構造５０２−０４によって管理される複数の予測モデルと共に記憶するように構成することができる。複数の予測モデルのそれぞれは、図２（ａ）乃至図２（ｄ）に示される通り情報の１つ以上のサブセットに基づいて構築することができる。かかるサブセットは、望ましい実施形態に応じて、車両モデル、運搬サイズ、積載ユニット（例えば、ショベルカー積載、舷側積載など.）、積載位置（例えば、位置周囲のトポロジー、天候など）などを含むことができる。その他のサブセットは、ドメイン知識に基づいて又は望ましい実施形態に応じたその他の方法により構築することができる。かかる活動は、図２（ａ）乃至図２（ｄ）に示される通り、運搬及び空オペレーション、積載オペレーション、及び投棄オペレーションを含むことができるが、これらに限定されない。その他の活動も、望ましい実施形態に従って組み込んでよい。
【００３５】
プロセッサ５０１は、プロセッサに構成され、複数の車両のうち第１の車両に関連付けられた活動について、複数の予測モデルのうちどれが第１の車両の活動に関係があるかを判断し、第１の車両の活動、関連性、及び１つ以上のパラメータ並びにメモリ５０２に記憶された情報に基づいて、複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当て、重み付き予測モデルを集計し、かつ図９（ａ）乃至図９（ｃ）に示される通りに集計に基づいて第１の車両の活動の活動時間についての見積を作成するように構成された、ハードウェアプロセッサの形態とすることができる。
【００３６】
プロセッサ５０１はまた、図９（ａ）乃至図９（ｃ）及び図１０に説明する通りかつ図４について説明された式に関して、予測モデル及び許容誤差についての使用の近時性に基づいて、複数の予測モデルのそれぞれに重みを割り当てるように構成することもできる。
【００３７】
図６は、一実施例に従った車両情報５０２−０１の例を示す。車両情報は、車両識別子、トラックの最後に分かっている位置、最新受信データのタイムスタンプ、及びＯＥＭ情報を含んでよい。かかるＯＥＭ情報は、望ましい実施形態に従って、オドメータ読取、車両モデル、運搬容量などを含むことができる。望ましい実施形態に応じて、車両情報５０２−０１は、その他の変数を含んでよく、又は列記した変数のうちのいずれかを省略してもよい。
【００３８】
図７は、一実施例に従ったトポロジー情報５０２−２の例を示す。採鉱作業の一実施例では、トポロジー情報５０２−０２は、ショベルカー識別子、投棄場所識別子、ショベルカーとダンプとの間の距離、及びルート特性を含んでよい。かかるルート特性は、ショベルカーと対応する投棄場所との間のルートの高度勾配、及びルート状態（例えば、舗装されている、ぬかるみ、砂利道など）を含むことができる。望ましい実施形態に応じて、トポロジー情報５０２−０２は、望ましい実施形態に従って、その他の変数を含んでよく、又は列記した変数のうちのいずれかを省略してもよい。例えば、鉄道車両に関わるオペレーションでは、トポロジー情報は、駅と駅の間の距離、線路の状態などを含むことができる。
【００３９】
図８は、一実施例に従った車両活動情報５０２−０３の例を示す。車両活動情報５０２−０３は、車両識別子／番号、ショベルカー識別子／番号、投棄場所識別子／番号、シフト情報、活動情報、天候データ（例えば、温度、降雪状態、強風、降雨状態など）、及び活動所要時間を含むことができる。望ましい実施形態に応じて、車両活動情報５０２−０３は、その他の変数を含んでよく、又は列記した変数のうちのいずれかを省略してもよい。
【００４０】
図９（ａ）は、一実施例に従ったフロー例を示す。具体的には、図９（ａ）は、図４の適用実施形態の一例である。実施例では、プリディクタは、ストリーミングエンジン３００によって受信されたデータのバッチに関係がある場合も、関係がない場合もある。その他のプリディクタは、データに常に関係があるものでよい（例えば、車両積載容量に基づく予測モデル）。よって、重み付けは、受信したデータのバッチの関連性に従って適用することができる。
【００４１】
一実施例において、データは所定の時点で車両Ｖ１からストリーミングエンジン３００へと送信される。データは機械学習３０３のプリディクタモデルに供給され、かかるプリディクタモデルは、第１の車両モデルＭＯＤ１９０１用のプリディクタ、第２の車両モデルＭＯＤ２９０２用のプリディクタ、第１のタイプの運搬サイズＨＡＵ１９０３用のプリディクタなどを含み得る。プリディクタモデルは、望ましい実施形態に応じて、車両モデル、運搬サイズ、及びその他のパラメータについて構築することができる。
【００４２】
図９（ｂ）及び図９（ｃ）は、一実施例に従ったフロー図の例を示す。９１０では、フローは、車両から新しいデータを受信した際に、予測モデルのうちどれが車両の活動に関係があるかを判断する。これは、図２（ａ）乃至図２（ｄ）に示される通り特定された活動に対応するグラフ構造を選択し、かつプリディクタを選択するためにどのサブセットをデータに適用するかを判断することによって行うことができる。図９（ｃ）の９３０に示される通り、車両の活動時間を判断するのに関係していると判断されたプリディクタは、車両モデルＭＯＤ１９２１用の特定のプリディクタを有する車両モデルのサブセットを含み、かつ車両Ｖ１の活動時間を判断するための運搬サイズＨＡＵ１用の特定のプリディクタを有する運搬サブセットをロードする。例えば、車両Ｖ１は、車両モデルタイプＭＯＤ１（影付き）でよく、そこで車両モデルタイプＭＯＤ２９２２ （影なし）は、車両モデルサブセット内では関係がないと判断されてよい。車両Ｖ１がＭＯＤ２という車両モデルタイプであった場合、ＭＯＤ２は関係があると判断されてよく、かつＭＯＤ１は関係がないと見なされてよい。運搬サイズＨＡＵ１９２３は、車両Ｖ１について、かつ車両Ｖ１の同様の運搬サイズを有する他のあらゆる車両について受信したデータについて、関係があると見なされてよい。
【００４３】
９１１では、フローは、車両の活動、関連性、及びパラメータに基づいて予測モデルのそれぞれに重みを割り当てる。望ましい実施形態に応じて、関係がないと判断された予測モデルには、ゼロの重みを割り当てることができる。例えば、ＭＯＤ１というモデルタイプの車両は、車両モデルタイプＭＯＤ２、ＭＯＤ３などを対象にしたモデルについてゼロの重みを有してよい。正常化の目的のために、プリディクタそれぞれの影響を判断するために、重みすべての合計は１とすることができる。一実施例では、関連性は閾値に基づいて判断することができ、その際に、関連性が閾値を下回る値となると、関係がないと見なされる。別の実施例では、９１２のフローにて関連性は、重みとして使用されるために正常化することができる。関連性の判断は、望ましい実施形態に従ってあらゆる態様で実施することができ、かついかなる実施形態にも特に限定されない。
【００４４】
重みは、予測モデルで使用されるデータの近時性に基づいて修正してもよい。例えば、統合９０４のために利用される予測モデルは、データがＶ１から送信されないため又はその他の理由により、すべてが車両Ｖ１９００からの最新データを利用していなくてもよい。この場合、データを組み込む該当予測モデルは、統合９０４のために組み込まれる場合には、最新データを利用しなくてよい。例えば、時刻Ｔのウィンドウでは、車両Ｖ１９００は、現在の天気情報に関する情報は一切なしに、車両の現在位置を示すデータを送信してよい。車両モデル及び車両の位置に関連する予測モデルは、最新データを利用できるが、天候状況についての予測モデルは、最新データを有さなくてよい（例えば、最後に利用可能なデータは、Ｔ−ｘ時間フレーム前のものである）。よって、集計が行われた場合、より最新のデータを利用する予測モデルは、より最新ではないデータを利用する予測モデルよりも高い重みが付され得る。近時性による重み付けの調整は、望ましい実施形態に従って行うことができるが、特に限定されない。さらに、重みは、予測モデルについての予想エラーに基づいて調整してもよい。エラーは、図１０のフローに示される通り、活動の結果が受信された後に判断することができる。より少ないエラーを有する予測モデルは、より大きいエラーを有する予測モデルよりも重い重みを付すことができる。エラーによる重み付きの調整は、望ましい実施形態に従って行うことができるが、特に限定されない。
【００４５】
９１２では、フローは、割り当てられた重みに基づいて重み付き予測モデルを集計する。図９（ｃ）の９４０で示される通り、予測モデルにそれぞれ重みＷ１、Ｗ２、Ｗ３等が割り当てられ、９１３にて、すべての重み付き予測モデルの合計から活動時間を判断することができる。図９（ａ）乃至図９（ｃ）のフローは、図６に示される通り所定の時点で車両から受信されたデータの各バッチについて実行することができる。
【００４６】
図１０は、一実施例に従った、車両からの活動結果の受信に基づいてシステムを更新するためのフロー図の例を示す。実施例において、新しい予測モデルに沿ったプリディクタ用の重みは、リアルタイムで受信された車両の活動結果に基づいて生成することができる。１０００では、車両の活動結果が処理される。この結果は、望ましい実施形態に応じて、当該活動が完了した、又は車両が別の活動に切り替えられたなどを示す、車両からの通信の形態であり得る。１００１において、予測活動時間と実際の活動時間との間のエラーが判断される。このエラーは記憶され、後で重みの因子として利用されることによって、プリディクタの将来的適用に利用される。例えば、より大きいエラーを有する予測モデルは、より小さいエラーを有する予測モデルよりも、小さい重みが付され得る。エラーは、望ましい実施形態に従って、あらゆる方法で重み決定において利用することができる。エラーの関数の例は、上述の通り損失関数である。
【００４７】
１００２では、フローは、必要に応じて新しいサブセットのために追加の予測モデルを生成する。車隊の残りの車両とは異なるパラメータ（例えば、新しい車両モデル、新しい運搬容量など）を有し、かつシステムの他の車両のデータベースにはないパラメータを有するシステムに、新しい車両が導入された場合、上記の状況が発生し得る。そのような場合、図９（ａ）乃至図９（ｃ）に示される通りのフローを使用することにより予測を行うために、関連プリディクタが選択される。機械学習によりプリディクタを生成するための新しいパラメータについて十分な量のデータが収集された場合、当該プリディクタを生成することができ、かつ将来の使用のために組み込むことができる。
【００４８】
１００３において、図９（ａ）乃至図９（ｃ）に示される通りのフローの実行を通して、新しい結果に基づき予測を更新することができる。これにより、活動スケジュールを更新又は変更するために、更新された予測を利用することができる。一実施例において、管理されている車両についてのスケジュールを自動的に生成するために、更新された予測を利用することができ、当該スケジュールは、図３のディスパッチャー３０６を通して車両に伝達される。
【００４９】
図１０のフローから更新された予測を含む制御システムの一実施例において、管理コンピュータ１０２のプロセッサ５０１は、管理されている車両についての活動スケジュールを作成するために、更新された予測を処理するように構成することができ、当該活動スケジュールは、ディスパッチャー３０６を通して車両に発送される。活動のスケジュールは、更新された予測に基づいて自動的に作成することができ、又は更新された予測について管理者に警告する際に、インターフェースを介して手動で提出することができる。活動のスケジュールは、例えば、管理者によって事前設定することができ、かつ活動のそれぞれについてスケジュールされた時間を含み、当該スケジュールされた時間は、ディスパッチャー３０６を介して各車両に発送される。活動のそれぞれについてスケジュールされた時間、又はその後、活動の順番は、各車両の現在の活動に従って更新された予測によって自動的に更新することができる。このようにして、車両スケジュールを自動的に更新することができ、これにより、管理されている車両を伴うオペレーションの範囲内でＮＰＴを削減する。
【００５０】
図１０のフローから更新された予測を含む制御システムの別の実施例において、見積もられた完了時間に基づき、車両のメンテナンス又は交換をスケジュールするために、更新された予測は管理コンピュータ１０２のプロセッサ５０１によって利用することができる。例えば、車両を交換するために、新しい車両が車隊に派遣されるべき場合、交換すべき車両の予測完了時間に基づいて、新しい車両をディスパッチャー３０６を介して活動に自動的に割り当てることができ、管理コンピュータ１０２のプロセッサ５０１は、ディスパッチャー３０６を介して、交換された車両がメンテナンスを受けるように自動的にスケジューリングする。この実施例により、管理コンピュータ１０２によって管理されている車両は、必要に応じて途切れなく新しい車両に交換することができ、管理されている車両を伴うオペレーションの範囲内でＮＰＴを最小化しつつ、車隊にメンテナンスを適用することができる。
【００５１】
最後に、詳細な説明の一部は、コンピュータ内のオペレーションのアルゴリズム及び象徴的な態様に関して示されている。これらのアルゴリズム記述及び象徴的な態様は、データ処理分野の当業者がその新しいアイディアのエッセンスを他の当業者に伝えるために使用する手段である。アルゴリズムとは、望ましい最終状態又は結果へと導く一連の定義されたステップである。実施例において、実施されるステップは、具体的な結果を達成するための相当量の物理的操作を必要とする。
【００５２】
別段の記載がない限り、解説から明らかなように、説明全体を通して、「処理」、「コンピューティング」、「計算」、「判断」、「表示」等の用語を用いた解説は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理的（電子的）数量として表わされるデータを、コンピュータシステムのメモリもしくはレジスタ又はその他の情報記憶、送信もしくは表示装置の中の物理的数量として同様に表わされるその他のデータに操作しかつ変換する、コンピュータシステム又はその他の情報処理装置の動作又はプロセスを含み得ると理解される。
【００５３】
実施例は、本明細書における動作を実施する装置にも関係し得る。この装置は、必要とされる目的のために特別に構築してもよく、又は１つ以上のコンピュータプログラムによって選択的に起動又は再構成された１つ以上の汎用コンピュータを含み得る。当該コンピュータプログラムは、コンピュータ可読記憶媒体又はコンピュータ可読信号媒体などのコンピュータ可読媒体に記憶されてよい。コンピュータ可読記憶媒体は、光ディスク、磁気ディスク、読取専用記憶装置、ランダムアクセスメモリ、ソリッドステート装置及びドライブなどの有形媒体（但し、これらに限定されない）、又は電子情報の格納に適したその他の種類の有形又は非一時的媒体等を含み得る。コンピュータ可読信号媒体は、搬送波などの媒体を含み得る。本明細書において示されるアルゴリズム及び（情報）提示は、特定のコンピュータ又はその他の装置に本質的に関係しているわけではない。コンピュータプログラムは、望ましい実施形態のオペレーションを実施する命令を含む純粋なソフトウェアの実装を含み得る。
【００５４】
様々な汎用システムを、本明細書における例に従ってプログラム及びモジュールと共に使用してもよく、又は望ましい方法ステップを実施するためにより特化した装置を構築することが都合がよいということが判明するかもしれない。さらに、実施例は、特定のプログラミング言語を参照して説明されてはいない。本明細書に記載されている通りに実施例の教示を実施するために、様々なプログラミング言語を使用してもよいということが理解されるであろう。プログラミング言語の命令は、１つ以上の処理装置、例えば中央処理装置（ＣＰＵ）、プロセッサ、又はコントローラによって実行され得る。
【００５５】
当技術分野では周知であるように、上述の動作は、ハードウェア、ソフトウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせによって実行することができる。実施例の様々な態様は、回路や論理装置（ハードウェア）を用いて実施してよく、その一方で、その他の態様は、機械読み取り可能媒体（ソフトウェア）上に記憶された命令を用いて実施してもよく、これがプロセッサによって実行された場合には、本出願の実施形態を実行する方法をプロセッサに実施させるものである。さらに、本出願のいくつかの実施例は、ハードウェアのみにおいて実施されてよく、その他の実施例は、ソフトウェアのみで実施されてよい。さらに、説明された様々な機能は、１つのユニットで実施することができ、又はあらゆる方法によって多くの構成要素に分散することができる。ソフトウェアによって実施された場合、上記の方法は、コンピュータ可読媒体に記憶された命令に基づいて、汎用コンピュータなどのプロセッサによって実行され得る。望ましい場合には、圧縮及び／又は暗号化形式で命令を媒体に記憶することができる。
【００５６】
さらに、本出願の明細書及び教示内容の実施を考慮することにより、本出願のその他の実施形態が当業者らにとって明らかとなるであろう。説明した実施例の多様な態様及び／又は構成要素は、単独で使用してもよく、又はあらゆる組み合わせで使用してもよい。明細書及び実施例が単なる例示と見なされ、本出願の真の範囲及び精神は以下の請求項によって示されることが、意図されている。
【図１】
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【図２（ａ）】
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【図２（ｂ）】
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【図２（ｃ）】
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【図２（ｄ）】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９（ａ）】
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【図９（ｂ）】
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【図９（ｃ）】
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【図１０】
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