(57)【要約】本発明は、アセット監視システムにおけるデータ入力操作を予測モデルに基づいて修正するように構成したコンピュータアーキテクチュア及びソフトウェアを提供する。本発明によれば、アセット監視システムにより、事象の群のうちの少なくとも１つの事象（例えば、障害事象）が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行しうるようにする。アセット監視システムは、この予測モデルの出力に基づいて、取り込んだデータに対する記憶位置と、取り込んだアセットからのデータ変数の組と、アセットからデータを取り込むレートとの何れか又はこれらの任意の組合せのような、所定のアセットからのデータを取り込むための１つ以上の操作パラメータを修正しうるようにする。
2018536941.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
データ入力システムと、
少なくとも１つのプロセッサと、
非一過性のコンピュータ可読記憶媒体と、
この非一過性のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたプログラム命令と
を具えるコンピューティングシステムであって、前記プログラム命令は、前記コンピューティングシステムが、
このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから取り込んだ操作データを第１のデータ記憶位置に記憶させる第１のモードで操作するようにし、
この第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部を前記第１のデータ記憶位置に記憶し、（ｄ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記指標がしきい値条件を満足する決定を行ない、
この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから取り込んだ操作データを第２のデータ記憶位置に記憶させる第２のモードでの操作に移行させ、
この第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部を前記第２のデータ記憶位置に記憶するように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行しうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、それぞれの前記操作データが、（ｉ）特定の時間で前記所定のアセットに生じた障害と関連する異常状態データと、（ii）この特定の時間で前記所定のアセットの少なくとも１つの操作状態を表すセンサデータとの一方又は双方を有しているコンピューティングシステム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有しているコンピューティングシステム。
【請求項４】
請求項３に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようになっているコンピューティングシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されているコンピューティングシステム。
【請求項６】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記第２のデータ記憶位置は当該コンピューティングシステムの外部に配置されているコンピューティングシステム。
【請求項７】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記第２のデータ記憶位置は前記第１のデータ記憶位置よりも一層永続性となっているコンピューティングシステム。
【請求項８】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記データ入力システムは、前記第２のモードで、前記所定のアセットから取り込んだ前記操作データの少なくとも一部を前記第１のデータ記憶位置内に記憶し続けるようになっているコンピューティングシステム。
【請求項９】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有しているコンピューティングシステム。
【請求項１０】
請求項１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じるという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以上である決定を有しているコンピューティングシステム。
【請求項１１】
実行可能な命令が記憶された非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、コンピューティングシステムが、
このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから取り込む操作データを第１のデータ記憶位置に記憶させる第１のモードで操作するようにし、
この第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部を前記第１のデータ記憶位置に記憶し、（ｄ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記指標がしきい値条件を満足する決定を行ない、
この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから取り込んだ操作データを第２のデータ記憶位置に記憶させる第２のモードでの操作に移行させ、
この第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部を前記第２のデータ記憶位置に記憶するように実行しうるものである非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１２】
請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、事象の群は１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１３】
請求項１２に記載のコンピューティングシステムであって、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されているコンピューティングシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記第２のデータ記憶位置は前記第１のデータ記憶位置よりも一層永続性となっている非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１５】
請求項１１に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピューティングシステムは、前記第２のモードで、前記所定のアセットから取り込んだ前記操作データの少なくとも一部を前記第１のデータ記憶位置内に記憶し続けるようになっている非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項１６】
コンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから取り込む操作データを第１のデータ記憶位置に記憶させる第１のモードで操作する当該コンピューティングシステムを具えるコンピュータ実行方法であって、
前記コンピューティングシステムは、前記第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部を前記第１のデータ記憶位置に記憶し、（ｄ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記コンピューティングシステムは、前記指標がしきい値条件を満足していることの決定を行ない、
前記コンピューティングシステムは、この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから取り込んだ操作データを第２のデータ記憶位置に記憶させる第２のモードでの操作に移行し、
前記コンピューティングシステムは、この第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部を前記第２のデータ記憶位置に記憶するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項１７】
請求項１６に記載のコンピュータ実行方法において、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項１８】
請求項１７に記載のコンピュータ実行方法において、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項１９】
請求項１６に記載のコンピュータ実行方法において、前記第２のデータ記憶位置は前記第１のデータ記憶位置よりも一層永続性となるようにするコンピュータ実行方法。
【請求項２０】
請求項１６に記載のコンピュータ実行方法において、前記コンピューティングシステムは、前記第２のモードで、前記所定のアセットから取り込んだ前記操作データの少なくとも一部を前記第１のデータ記憶位置内に記憶し続けるようにするコンピュータ実行方法。
【請求項２１】
データ入力システムと、
少なくとも１つのプロセッサと、
非一過性のコンピュータ可読記憶媒体と、
この非一過性のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたプログラム命令と
を具えるコンピューティングシステムであって、前記プログラム命令は、前記コンピューティングシステムが、
このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信したデータ変数の第１の組を取り込む第１のモードで操作するようにし、
この第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データから前記データ変数の第１の組を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記指標がしきい値条件を満足する決定を行ない、
この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから受信したデータ変数の第２の組を取り込む第２のモードでの操作に移行するようにし、前記データ変数の第１の組と前記データ変数の第２の組とは少なくとも１つのデータ変数だけ相違するようにし、
前記第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データから前記データ変数の第２の組を取り込むように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行しうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２２】
請求項２１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記データ変数の第１の組と前記データ変数の第２の組とにおける各データ変数が前記所定のアセットにおけるそれぞれのセンサの出力を有するようにするコンピューティングシステム。
【請求項２３】
請求項２１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有するようにするコンピューティングシステム。
【請求項２４】
請求項２３に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２５】
請求項２４に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されているコンピューティングシステム。
【請求項２６】
請求項２１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記データ変数の第２の組が、前記データ変数の第１の組に含まれていない１つ以上のデータ変数を含むようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２７】
請求項２６に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記データ変数の第２の組が、前記データ変数の第１の組における各データ変数を含んでいるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２８】
請求項２１に記載のコンピューティングシステムにおいて、
前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有しているようにしたコンピューティングシステム。
【請求項２９】
請求項２１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じるという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する決定は、前記確率がしきい値以上である決定を有しているようにしたコンピューティングシステム。
【請求項３０】
命令が記憶された非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、コンピューティングシステムが、
このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信したデータ変数の第１の組を取り込む第１のモードで操作するようにし、
この第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データから前記データ変数の第１の組を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記指標がしきい値条件を満足する決定を行ない、
この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから受信したデータ変数の第２の組を取り込む第２のモードでの操作に移行させ、前記データ変数の第１の組と前記データ変数の第２の組とは少なくとも１つのデータ変数だけ相違するようにし、
前記第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データから前記データ変数の第２の組を取り込むように、実行しうるようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３１】
請求項３０に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記データ変数の第１の組と前記データ変数の第２の組とにおける各データ変数が前記所定のアセットにおけるそれぞれのセンサの出力を有するようにする非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３２】
請求項３０に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３３】
請求項３２に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されている非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３４】
請求項３０に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記データ変数の第２の組が、前記データ変数の第１の組に含まれていない１つ以上のデータ変数を含むようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３５】
請求項３４に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記データ変数の第２の組が、前記データ変数の第１の組における各データ変数を含んでいるようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項３６】
コンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信したデータ変数の第１の組を取り込む第１のモードで操作する当該コンピューティングシステムを具えるコンピュータ実行方法であって、
前記コンピューティングシステムは、前記第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データから前記データ変数の第１の組を取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記コンピューティングシステムは、前記指標がしきい値条件を満足していることの決定を行ない、
前記コンピューティングシステムは、この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから受信したデータ変数の第２の組を取り込む第２のモードでの操作に移行し、前記データ変数の第１の組と前記データ変数の第２の組とは少なくとも１つのデータ変数だけ相違するようにし、
前記コンピューティングシステムは、この第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データから前記データ変数の第２の組を取り込むようにするコンピュータ実行方法。
【請求項３７】
請求項３６に記載のコンピュータ実行方法において、前記データ変数の第１の組と前記データ変数の第２の組とにおける各データ変数が前記所定のアセットにおけるそれぞれのセンサの出力を有するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項３８】
請求項３６に記載のコンピュータ実行方法において、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項３９】
請求項３８に記載のコンピュータ実行方法において、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されるようにするコンピュータ実行方法。
【請求項４０】
請求項３６に記載のコンピュータ実行方法において、前記データ変数の第２の組が、前記データ変数の第１の組に含まれていない１つ以上のデータ変数を含むようにするコンピュータ実行方法。
【請求項４１】
データ入力システムと、
少なくとも１つのプロセッサと、
非一過性のコンピュータ可読記憶媒体と、
この非一過性のコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたプログラム命令と
を具えるコンピューティングシステムであって、前記プログラム命令は、前記コンピューティングシステムが、
このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信した操作データを第１の取り込みレートで取り込む第１のモードで操作するようにし、
この第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を第１の取り込みレートで取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
健康メトリックがしきい値条件を満足する決定を行ない、
この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットからの操作データを前記第１の取り込みレートとは相違する第２の取り込みレートで取り込む第２のモードでの操作に移行するようにし、
前記第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を前記第２の取り込みレートで取り込むように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行しうるようにしたコンピューティングシステム。
【請求項４２】
請求項４１に記載のコンピューティングシステムにおいて、それぞれの前記操作データが、（ｉ）特定の時間で前記所定のアセットに生じた障害と関連する異常状態データと、（ii）この特定の時間で前記所定のアセットの少なくとも１つの操作状態を表すセンサデータとの一方又は双方を有しているコンピューティングシステム。
【請求項４３】
請求項４１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようになっているコンピューティングシステム。
【請求項４４】
請求項４３に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されているコンピューティングシステム。
【請求項４５】
請求項４１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有しているコンピューティングシステム。
【請求項４６】
請求項４１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有しているコンピューティングシステム。
【請求項４７】
請求項４１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記第２の取り込みレートは前記第１の取り込みレートよりも高いコンピューティングシステム。
【請求項４８】
請求項４１に記載のコンピューティングシステムにおいて、前記第２の取り込みレートは、前記指標に基づいて決定される可変レートを有するコンピューティングシステム。
【請求項４９】
命令が記憶された非一過性のコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令は、コンピューティングシステムが、
このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信した操作データを第１の取り込みレートで取り込む第１のモードで操作するようにし、
この第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を前記第１の取り込みレートで取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
健康メトリックがしきい値条件を満足する決定を行ない、
この決定に応答して、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を第２の取り込みレートで取り込むように、実行しうるようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５０】
請求項４９に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、受信した前記操作データが、（ｉ）特定の時間で前記複数のアセットに生じた障害と関連する異常状態データと、（ii）この特定の時間で前記複数のアセットの少なくとも１つの操作状態を表すセンサデータとの一方又は双方を有している非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５１】
請求項４９に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにした非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５２】
請求項５１に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記所定のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記所定のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定されている非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５３】
請求項４９に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有している非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５４】
請求項４９に記載の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体において、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有している非一過性のコンピュータ可読記憶媒体。
【請求項５５】
コンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信した操作データを第１の取り込みレートで取り込む第１のモードで操作する当該コンピューティングシステムを具えるコンピュータ実行方法であって、
前記コンピューティングシステムは、前記第１のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を前記第１の取り込みレートで取り込み、（ｃ）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、
前記コンピューティングシステムは、健康メトリックがしきい値条件を満足していることの決定を行ない、
前記コンピューティングシステムは、この決定に応答して、前記第１のモードでの操作から、前記コンピューティングシステムが前記所定のアセットから操作データを前記第１の取り込みレートとは異なる第２の取り込みレートで取り込む第２のモードでの操作に移行し、
前記コンピューティングシステムは、この第２のモードで操作している間に、（ａ）前記所定のアセットから操作データを受信し、（ｂ）この受信した操作データの少なくとも一部を前記第２の取り込みレートで取り込むようにするコンピュータ実行方法。
【請求項５６】
請求項５５に記載のコンピュータ実行方法において、受信した前記操作データが、（ｉ）特定の時間で前記所定のアセットに生じた障害と関連する異常状態データと、（ii）この特定の時間で前記所定のアセットの少なくとも１つの操作状態を表すセンサデータとの一方又は双方を有するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項５７】
請求項５５に記載のコンピュータ実行方法において、前記事象の群が１つ以上の障害の群を有し、前記予測モデルは、前記障害の群のうちの少なくとも１つの障害が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリックを出力するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項５８】
請求項５７に記載のコンピュータ実行方法において、前記予測モデルは、（ｉ）過去に前記複数のアセットに生じた１つ以上の障害と関連する履歴上の異常状態データと、（ii）前記複数のアセットの過去の操作状態を表す履歴上のセンサデータとを有する履歴上の操作データに基づいて規定するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項５９】
請求項５５に記載のコンピュータ実行方法において、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有するようにするコンピュータ実行方法。
【請求項６０】
請求項５５に記載のコンピュータ実行方法において、前記事象の群のうちの少なくとも１つの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの前記指標は、前記事象の群のうちの事象が前記将来の所定の期間内で前記所定のアセットに生じる可能性がないという確率を有し、前記指標が前記しきい値条件を満足する前記決定は、前記確率がしきい値以下である決定を有するようにするコンピュータ実行方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、２０１５年１２月８日に出願された“Computer Architecture and Method for Modifying Data Intake Storage Location based on a Predictive Model”と題する米国非仮特許出願第14/963,208号と、２０１５年１２月８日に出願された“Computer Architecture and Method for Modifying Data Set based on a Predictive Model”と題する米国非仮特許出願第14/963,209号と、２０１５年１２月８日に出願された“Computer Architecture and Method for Modifying Data Rate based on a Predictive Model”と題する米国非仮特許出願第14/963,212号との米国特許出願の優先権を主張するものである。これらの米国特許出願は、参照することによりこれらの全体がここに導入されるものである。
【０００２】
又、本出願は、２０１５年６月５日に出願された“Asset Health Score”と題する米国非仮特許出願第14/732,258号と、２０１５年１２月８日に出願された“Local Analytics at an Asset”と題する米国非仮特許出願第14/963,207号との米国特許出願をも参照することによりここに導入するものである。
【０００３】
本発明は、予測モデルに基づいてデータ入力パラメータを修正するコンピュータアーキテクチュア及び方法に関するものである。
【背景技術】
【０００４】
今日、マシン（アセット（資産）とも称する）は多くの産業において広く存在している。これらのアセットは、国々に亘って貨物を運搬する機関車から、救命のために看護師及び医師に役立つ医療機器まで日常生活で重要な役割を奏するものである。アセットが奏する役割に応じて、このアセットの複雑性及び価格は異なるようになる可能性がある。例えば、あるアセットには、このアセットが適切に機能するようにするために調和して操作する（動作させる）必要がある複数のサブシステム（例えば、機関車のエンジン、変速機等）を含めることができる。
【０００５】
アセットは日常生活で重要な役割を奏する為、これらのアセットは僅かな不稼働期間（ダウンタイム）で修復しうるようにするのが望ましい。従って、アセット内の異常状態を監視するとともに検出して、おそらく最小限の不稼働期間でアセットを容易に修復するようにした機構が開発されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】米国特許出願第14/732258号明細書
【特許文献２】米国特許出願第14/963207号明細書
【発明の概要】
【０００７】
アセットを監視する現在の手法には一般に、アセット全体に亘って分散されこのアセットの操作データを監視するセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方から、信号の形態の操作データを受信するオンアセットコンピュータ（アセット上のコンピュータ）が含まれている。１つの代表的な例としては、アセットが機関車の場合、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方は、幾つかある例の中で特に、温度、電圧及び速度のようなパラメータを監視することができる。これらのデバイスの１つ以上からのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号がある値に達すると、オンアセットコンピュータは、アセット内で異常状態が生じたことの指示である“フォルトコード”のような異常状態の指標を発生しうる。
【０００８】
一般に、異常状態は、アセット又はその構成要素における欠陥である可能性があり、これがアセット及び構成要素の双方又は何れか一方の障害（故障）の原因となるおそれがある。従って、異常状態は１つの所定の障害又はたぶん複数の障害と関連する可能性がある。その理由は、異常状態は所定の障害又は複数の障害を表す為である。実際には、ユーザは代表的に各異常状態の指標と関連するセンサ及びそれぞれのセンサの値を規定する。すなわち、ユーザはアセットの“正常”操作状態（例えば、フォルトコードをトリガしない状態）及び“異常”操作状態（例えば、フォルトコードをトリガする状態）を規定する。
【０００９】
オンアセットコンピュータが、センサ信号と、アクチュエータ信号と、異常状態の指標との何れか又はこれらの任意の組合せをリモートアセット監視システムのようなリモート位置に送信し、このシステムがこのようなデータに関する更なる処理（プロセス）を実行しうるようにすることもできる。例えば、リモートアセット監視システムがアセットから受信したある種のデータを、予測モデルを規定するためのトレーニングデータとして又は予測モデルを実行する入力データとして或いはこれらの双方として用いることができる。
【００１０】
実際には、アセットにより大量のデータをリモートアセット監視システムに送信することができるが、このリモートアセット監視システムは必ずしもこの入力データの全てを処理しうるとは限らない。従って、処理のために取り込むアセットデータの量を減少させるために、アセット監視システムがデータ入力処理を実行し、この処理中にこのアセット監視システムが種々の入力パラメータに応じてアセットデータに対し、フィルタリングと、解析と、分類と、組織化と、転送との何れかの又はこれらの任意の組合せを選択的に行うようにすることができる。例えば、アセットは多数の種々のデータ変数の組（例えば、種々の異なるセンサ／アクチュエータからの信号）に対するデータストリームを送信しうるが、アセット監視システムはこれらのデータ変数のうちの一定のサブセットのみを入力するように構成することができる。他の例としては、各データストリームがそれぞれのデータ変数に対し多数の順次のデータ点から成っているこれらのデータストリームをアセットが送信しうるが、アセット監視システムは一定の入力レート（又は“サンプリングレート”）に応じてアセットから受信したデータを入力するように構成して、このアセット監視システムがこのような各データストリームにおけるデータ点のサブセットのみを入力するようにすることができる。その他の例も同様に可能である。この場合、アセット監視システムは入力するように確認されたアセットデータを予め規定した記憶位置に転送して、この記憶位置でこのようなデータを更なる処理のためにアクセスしうるようにするとともに、他のアセットデータを廃棄又はアーカイブするようにしうる。
【００１１】
この入力処理は、アセット監視システムが入力アセットデータを処理するために対処することを可能にするが、修正した入力パラメータに応じてアセットデータを入力することを望む場合がある。例えば、特定のアセットが近い将来（未来）に障害事象に遭遇しそうに思える場合には、アセット監視システムがその入力パラメータを調整してこのアセットからのデータをより高い重要度で処理するようにするのが望ましいものである。その理由は、このようなデータは一般に障害事象の原因をより良好に理解しうるようにし、従って、予測障害モデルを訓練（トレーニング）する処理にとってより一層価値あるものとなりうる為である（他の理由もある）。
【００１２】
本明細書に開示する本発明の例示的なシステム、デバイス及び方法は上述した問題の１つ以上に対処するのに役立つようにするものである。例示的な実施に当っては、アセットとリモート（遠隔）コンピューティングシステムとの間の通信を容易にする通信ネットワークをネットワークの構成に含めることができる。ある場合には、通信ネットワークにより、アセットと、リモートコンピューティングシステムとの間の（例えば、暗号化又はその他のセキュリティ対策を介する）安全な通信（セキュア通信）を容易にすることができる。
【００１３】
上述したように、各アセットでは、このアセットの全体に亘って複数のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方を配置しこのアセットの操作状態を監視することを容易にするようにしうる。多数のアセットは、各アセットの操作状態を表すそれぞれのデータをリモートコンピューティングシステムに供給しうるようにし、このリモートコンピューティングシステムは供給されたデータに基づいて１つ以上の作用を実行するように構成しうる。
【００１４】
例示的な実施では、リモートコンピューティングシステムは、アセットの操作に関連する１つ以上の予測モデルを規定し、次いでこの１つ以上の予測モデルに応じて操作しうるように構成するようにしうる。一般には、このような各予測モデルは、特定のアセットからのセンサデータを入力として受信するとともに所定の事象群のうちの少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内でアセットに生じる可能性を出力するようにしうる。（本発明を開示する目的のために、“事象群”には単一の事象又は複数の事象を含めることができることを理解すべきである。）１つの特定例としては、予測モデルにより、少なくとも１つの障害でも将来の特定の期間内でアセットに生じる可能性を出力しうるようにする。このようなモデルは本明細書では“障害モデル”と称することができる。他の例としては、予測モデルは、アセットが将来の特定の期間内で作業（タスク）を完了する可能性を予測しうるようにする。アセットに対する予測モデルの他の例も存在しうる。
【００１５】
実際には、１つ以上のアセットに対する履歴上のデータに基づいて予測モデルを規定することができる。履歴上のデータには、少なくとも、障害がアセットに生じた際のインスタンスを識別する異常状態データと、これらのインスタンスの際にアセットで測定した１つ以上の物理的特性を表すセンサデータとの双方又は何れか一方のような、所定のアセットの操作状態を表す操作データを含めることができる。履歴上のデータには、集合（aggregate ）のモデル‐ワークフローを規定するのに用いたアセッ関連データの幾つかある例の中で特に、データアセットを操作させた環境を表す環境データと、アセットを用いた際の日時を表すスケジューリングデータとを含めることもできる。
【００１６】
リモートコンピューティングシステムにより規定される１つ以上の予測モデルは、このリモートコンピューティングシステムと他のエンティティとの双方又は何れか一方により実行しうる１つ以上のワークフローに対応させることもできる。ワークフローには、一般的に、対応するモデルの出力に基づいて実行しうる１つ以上の作用を含めることができる。すなわち、所定の予測モデルの出力により、リモートコンピューティングシステム（又は他のエンティティ）が対応するワークフローを実行するようにしうる。例えば、所定のモデル‐ワークフロー対は、予測モデルが所定のしきい値条件を満足する確率を出力する場合にリモートコンピューティングシステム（又は他のエンティティ）が特定のワークフローを実行しうるように規定しうる。
【００１７】
本発明によれば、ワークフローが、予測モデルの出力に基づいてリモートコンピューティングシステムの入力処理を調整する１つ以上の作用の形態をとるようにしうる。このような入力ワークフローは種々の形態をとることができる。
【００１８】
一具体例によれば、入力ワークフローには、予測モデルに基づいて所定のアセット（又はアセットの群）から取り込まれたデータの記憶位置を修正することを含めることができる。例えば、所定の事象群のうちの少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内で所定のアセット（又はアセットの群）に生じる可能性のあるしきい値にあることを予測モデルが表す場合、所定のアセット（又はアセットの群）から取り込まれたデータを、永続性と、信頼性と、ロバスト性との任意の組合せ又はこれらの何れかがより高い記憶位置に転送するように上述したようなワークフローを構成することができる。他の例も可能である。
【００１９】
他の具体例によれば、入力ワークフローには、予測モデルに基づいて所定のアセット（又はアセットの群）から取り込んだデータ変数の組を修正することを含めることができる。例えば、少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内で所定のアセット（又はアセットの群）に生じる可能性のあるしきい値にあることを予測モデルが表した場合に、上述したようなワークフローは、所定のアセット（又はアセットの群）から取り込まれたデータ変数の組を拡張（expand）させて他のデータ変数を含むように構成することができる。他の例も可能である。
【００２０】
更に他の具体例によれば、入力ワークフローには、予測モデルに基づいて所定のアセット（又はアセットの群）に対するデータ取り込みレートを修正することを含めることができる。例えば、所定の事象群からの少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内で所定のアセット（又はアセットの群）に生じる可能性のあるしきい値にあることを予測モデルが表した場合に、上述したようなワークフローは所定のアセット（又はアセットの群）からデータが取り込まれるレートを増大させるように構成することができる。他の例も可能である。
【００２１】
これらの修正作用の２つ以上を１つの入力ワークフロー内に組込むこともできることを理解すべきである。更に、入力ワークフローには、リモートコンピューティングシステムの入力処理を調整するための他の処置をも含めることができることを理解すべきである。
【００２２】
従って、１つの態様では、コンピューティングシステムを具えるアセットに対する入力記憶位置を修正する方法であって、このコンピューティングシステムは、（ａ）複数のアセットのうちの所定のアセットから取り込む操作データを第１のデータ記憶位置に記憶させる第１のモードで操作し、（ｂ）この第１のモードで操作している間に、（ｉ）所定のアセットから操作データを受信し、（ii）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（iii）この取り込んだデータの少なくとも一部を第１のデータ記憶位置に記憶し、（iv）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、（ｃ）指標がしきい値条件を満足していることの決定を行ない、（ｄ）この決定に応答して、第１のモードでの操作から、コンピューティングシステムが所定のアセットから取り込んだ操作データを第２のデータ記憶位置に記憶させる第２のモードでの操作に移行し、（ｅ）この第２のモードで操作している間に、（ｉ）所定のアセットから操作データを受信し、（ii）この受信した操作データの少なくとも一部を取り込み、（iii）この取り込んだデータの少なくとも一部を第２のデータ記憶位置に記憶するようにする方法を開示する。
【００２３】
他の態様では、コンピューティングシステムを具えるアセットに対する取り込んだデータ変数の組を修正する方法であって、このコンピューティングシステムは、（ａ）コンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信したデータ変数の第１の組を取り込む第１のモードで操作し、（ｂ）この第１のモードで操作している間に、（ｉ）所定のアセットから操作データを受信し、（ii）この受信した操作データからデータ変数の第１の組を取り込み、（iii）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、（ｃ）この指標がしきい値条件を満足していることの決定を行ない、（ｄ）この決定に応答して、第１のモードでの操作から、コンピューティングシステムが所定のアセットから受信したデータ変数の第２の組を取り込む第２のモードでの操作に移行し、データ変数の第１の組とデータ変数の第２の組とは少なくとも１つのデータ変数だけ相違するようにし、（ｅ）この第２のモードで操作している間に、（ｉ）所定のアセットから操作データを受信し、（ii）この受信した操作データからデータ変数の第２の組を取り込むようにする方法を開示する。
【００２４】
更に他の態様では、コンピューティングシステムを具えるアセットに対するデータ取り込みレートを修正する方法であって、コンピューティングシステムは、（ａ）このコンピューティングシステムが複数のアセットのうちの所定のアセットから受信した操作データを第１の操作レートで取り込む第１のレートで操作し、（ｂ）この第１のモードで操作している間に、（ｉ）所定のアセットから操作データを受信し、（ii）この受信した操作データの少なくとも一部を第１の取り込みレートで取り込み、（iii）この取り込んだデータの少なくとも一部に基づいて、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデルを実行し、（ｃ）この指標がしきい値条件を満足していることの決定を行ない、（ｄ）この決定に応答して、第１のモードでの操作から、コンピューティングシステムが所定のアセットから操作データを第１の取り込みレートとは異なる第２の取り込みレートで取り込む第２のモードでの操作に移行し、（ｅ）この第２のモードで操作している間に、（ｉ）所定のアセットから操作データを受信し、（ii）この受信した操作データの少なくとも一部を第２の取り込みレートで取り込むようにする方法を開示する。
【００２５】
更に、（ａ）データ入力システムと、（ｂ）少なくとも１つのプロセッサと、（ｃ）非一過性（non-transitory）のコンピュータ可読媒体と、（ｄ）少なくとも１つのプロセッサにより実行しうる非一過性のコンピュータ可読媒体に記憶され、コンピューティングシステムが、アセットに対する入力記憶位置を修正すること、アセットに対し取り込んだデータ変数の組を修正すること及びアセットに対するデータ取り込みレートを修正することの何れか又はこれらの任意の組合せのために本明細書に開示した機能を実行するようにするプログラム命令と、を具えるコンピューティングデバイスを開示する。
【００２６】
更に、命令が記憶された非一過性のコンピュータ可読媒体であって、これらの命令はプロセッサにより実行されてコンピューティングシステムがアセットに対する入力記憶位置を修正することと、アセットに対し取り込んだデータ変数の組を修正することと、アセットに対するデータ取り込みレートを修正することとの何れか又はこれらの任意の組合せのために本明細書に開示した機能を実行するようにした非一過性のコンピュータ可読媒体を開示する。
【００２７】
当業者は、以下の図面に関する開示を読むことにより、上述した態様及びその他の種々の態様を理解するであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本発明の実施例を実行しうるネットワーク構成例を示す説明図である。
【図２】図２は、アセット例を簡単化して示すブロック線図である。
【図３】図３は、異常状態例の指標及びトリガ基準を示す概念的説明図である。
【図４】図４は、解析システム例を簡単化して示すブロック線図である。
【図５】図５は、予測モデルを規定するために用いうる規定段階を示す例示的流れ図である。
【図６】図６は、健康メトリック(測定基準)を出力する予測モデルを規定するために用いうるモデル化段階を示す例示的流れ図である。
【図７】図７は、モデルを規定するのに用いるデータを示す概念的説明図である。
【図８】図８は、予測モデルに基づいて入力記憶位置を修正する例示的な方法を示す流れ図である。
【図９】図９は、予測モデルに基づいてアセットに対して取り込んだデータ変数の組を修正するための例示的な方法を示す流れ図である。
【図１０】図１０は、予測モデルに基づいてデータ取り込みレートを修正するための例示的な方法を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下の説明は添付図面及び幾つかの例示的シナリオを参照するものである。このような参照は説明の目的のみに対するものであり、従って、本発明を限定することを意味するものではないことは当業者により理解されるであろう。ここに開示するシステム、デバイス及び方法の一部又は全てには、本明細書でそれぞれ意図する様々な方法で再編成、合体、付加及び排除の何れか又はこれらの任意の組合せを達成するようにしうる。
【００３０】
［I.ネットワークの構成例］
次に図面を参照するに、図１は本発明の実施例を遂行しうる例示的なネットワーク構成１００を示している。図示するように、このネットワーク構成１００はアセット１０２と、アセット１０４と、通信ネットワーク１０６と、解析システムの形態にすることができるリモートコンピューティングシステム１０８と、出力システム１１０と、データ源１１２とを有している。
【００３１】
通信ネットワーク１０６は、ネットワーク構成１００における構成要素の各々を通信可能となるように接続することができる。例えば、アセット１０２及び１０４は通信ネットワーク１０６を介して解析システム１０８と通信しうる。ある場合には、アセット１０２及び１０４がアセットゲートウェイ（図示せず）のような１つ以上の中間システムと通信し、次いでこの中間システムが解析システム１０８と通信するようにしうる。一方、解析システム１０８は通信ネットワーク１０６を介して出力システム１１０と通信しうる。ある場合には、解析システム１０８がホストサーバ（図示せず）のような１つ以上の中間システムと通信し、一方この中間システムが出力システム１１０と通信するようにしうる。他の多くの構成も可能である。例示的な場合では、通信ネットワーク１０６により（例えば、暗号化又はその他の安全保障手段を介して）ネットワークの構成要素間の安全通信を容易にしうる。
【００３２】
一般に、アセット１０２及び１０４は（分野に基づいて規定しうる）１つ以上の操作を実行するように構成した如何なるデバイスの形態にもすることができ、所定のアセットの１つ以上の操作状態を表すデータを伝送するように構成した設備を有することもできる。ある例では、アセットが１つ以上の個別の操作を実行するように構成した１つ以上のサブシステムを有するようにしうる。実際には、アセットを操作させるために複数のサブシステムを並列に又は順次に操作しうるようにする。
【００３３】
例示的なアセットには、幾つかある例の中で特に、輸送機器（例えば、機関車、航空機、乗用車、セミトレーラートラック、船、等）と、産業機器（例えば、採掘設備、建設設備、処理設備、組立設備、等）と、医療機器（例えば、医療用撮像設備、外科用設備、医療用モニタリングシステム、医療用検査設備、等）と、ユーティリティ機器（例えば、タービン、ソーラーファーム、等）と、無人航空機とを含めることができる。当業者は、これらは数例のアセットに過ぎず、多くの他のアセットも可能であるとともに本発明で意図されるものであることを認識するであろう。
【００３４】
例示的な実施においては、アセット１０２及び１０４をそれぞれ同じタイプのもの（例えば、幾つかある例の中で特に、機関車又は航空機の群、風力タービンの群、フライス盤のプール或いは磁気共鳴撮像（ＭＲＩ）機器）とすることができ、且つ場合によって同じクラスのもの（例えば、同じ設備におけるタイプ、ブランド及びモデルの何れか又はこれらの任意の組合せ）とすることができる。他の例では、アセット１０２及び１０４をタイプ、ブランド、モデル、等で異ならせることができる。例えば、アセット１０２及び１０４を、多数の例の中で特に、仕事現場（例えば、掘削現場）又は製造施設における設備の異なる要素とすることができる。これらのアセットは、以下で図２を参照して更に詳細に説明する。
【００３５】
図示するように、アセット１０２及び１０４は、且つ場合によってデータ源１１２は通信ネットワーク１０６を介して解析システム１０８と通信することができる。一般に、通信ネットワーク１０６には、ネットワークの構成要素間でのデータの転送を容易にするように構成した１つ以上のコンピューティングシステム及びネットワークインフラストラクチャを含めることができる。通信ネットワーク１０６は、１つ以上のワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）及びローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）の双方又は何れか一方とするか、又はこれらの双方又は何れか一方を含むようにすることができ、これらは有線及び無線の双方又は何れか一方とし且つ安全通信を支援するようにしうる。ある例では、通信ネットワーク１０６に、幾つかある例の中で特に、１つ以上のセルラーネットワーク及びインターネットの双方又は何れか一方を含めることができる。通信ネットワーク１０６は、ＬＴＥ（登録商標）、ＣＤＭＡ、ＧＳＭ（登録商標）、ＬＰＷＡＮ、ＷｉＦｉ（登録商標）、ブルートゥース（Bluetooth （登録商標））、イーサネット（Ethernet（登録商標））、ＨＴＴＰ／Ｓ、ＴＣＰ、ＣｏＡＰ／ＤＴＬＳ、等のような１つ以上の通信プロトコルに応じて操作するようにしうる。通信ネットワーク１０６は単一のネットワークとして示しているが、通信ネットワーク１０６には複数の異なるネットワークを含め、これら複数のネットワーク自体が互いに通信可能に結合されているようにしうる。通信ネットワーク１０６は他の形態にすることもできる。
【００３６】
上述したように、解析システム１０８はアセット１０２及び１０４とデータ源１１２とからデータを受信するように構成することができる。概して言えば、解析システム１０８には、データを受信し、処理し、解析し且つ出力するように構成したサーバ及びデータベースのような１つ以上のコンピューティングシステムを設けることができる。この解析システム１０８は、幾つかある例の中で特に、ＴＰＬデータフロー又はＮｉＦｉのような所定のデータフロー技術に応じて構成しうる。この解析システム１０８を、図４を参照して以下で更に詳細に説明する。
【００３７】
図示するように、解析システム１０８は、アセット１０２及び１０４と出力システム１１０との双方又は何れか一方にデータを送信するように構成することができる。送信する特定のデータは種々の形態にすることができ、以下で更に詳細に説明する。
【００３８】
一般に、出力システム１１０は、データを受信してある形態の出力を生じるように構成したコンピューティングシステム又はデバイスの形態にすることができる。出力システム１１０は種々の形態にすることができる。一例では、出力システム１１０は、データを受信し、このデータに応答して可聴出力と、可視出力と、触覚出力との何れか又はこれらの任意の出力を生じるように構成した出力デバイスとするか、又はこの出力デバイスを有するようにしうる。一般に、出力デバイスはユーザ入力を受信するように構成した１つ以上の入力インタフェースを有するようにできるとともに、この出力デバイスはこのようなユーザ入力に基づいて通信ネットワーク１０６を介してデータを送信するように構成することができる。出力デバイスの例には、タブレット、スマートフォン、ラップトップコンピュータ、他のモバイルコンピューティングデバイス、デスクトップコンピュータ、スマートテレビジョン、等が含まれる。
【００３９】
出力システム１１０の他の例は、メカニック（修理工）等がアセットを修理するための依頼を出力するように構成したワークオーダー（作業命令）システムの形態にしうる。出力システム１１０の更に他の例は、アセットの部品に対する注文を発注し、その受領を出力するように構成した部品注文システムの形態にすることができる。種々の他の出力システムも可能である。
【００４０】
データ源１１２は解析システム１０８と通信するように構成しうる。データ源１１２は一般に、解析システム１０８により実行される機能に関連しうるデータの収集と、保存と、解析システム１０８のような他のシステムへの供給との何れか又はこれらの任意の組合せを達成するように構成した１つ以上のコンピューティングシステムとするか又はこのコンピューティングシステムを含むようにしうる。データ源１１２は、アセット１０２及び１０４から独立してデータの発生及び獲得の双方又は何れか一方を達成するように構成しうる。従って、データ源１１２により供給されるデータを本明細書においては“外部データ”と称することができる。データ源１１２は現在のデータ及び過去のデータの双方又は何れか一方を生じるように構成しうる。実際には、解析システム１０８は、データ源１１２により提供されるサービスに“加入する”ことによりこのデータ源からデータを受信することができる。しかし、解析システム１０８は、他の方法でもデータ源１１２からデータを受信しうる。
【００４１】
データ源１１２の例には、環境データ源、アセット管理データ源及びその他のデータ源が含まれる。一般に、環境データ源は、アセットが操作する環境のある特性を表すデータを生じる。環境データ源の例には、幾つかある例の中で特に、気象データサーバと、グローバルナビゲーション衛生システム（ＧＮＳＳ）サーバと、地図データサーバと、所定の領域の自然の特徴及び人工的な特徴に関する情報を生じる地形データサーバとが含まれる。
【００４２】
一般に、アセット管理データ源は、アセットの操作又は保守（例えば、何時及びどこでアセットが操作しうるか又は保守を受けうるか）に影響する可能性のあるエンティティの事象又は状態を表すデータを生じる。アセット管理データ源の例には、幾つかある例の中で特に、航空交通、水上交通及び地上交通の何れか又はこれらの任意の組合せに関する情報を生じる交通データサーバと、特定の日付及び特定の時間の双方又は何れか一方でアセットの予測される転送及び位置の双方又は何れか一方に関する情報を生じるアセットスケジュールサーバと、欠陥検出システムに近接して通過するアセットの１つ以上の操作状態に関する情報を生じる当該欠陥検出システム（“ホットボックス”検出器としても知られている）と、特定の供給業者が在庫として有する部品及びその価格に関する情報を生じる部品供給業者サーバと、修理業者の能力等に関する情報を生じる修理業者サーバとが含まれる。
【００４３】
他のデータ源の例には、幾つかある例の中で特に、電力消費に関する情報を生じる送電網サーバと、アセットに対する過去の操作データを記憶する外部データベースとを有している。当業者は、これらはデータ源の数例に過ぎず、多くの他の例が可能であることを理解するであろう。
【００４４】
ネットワーク構成１００は、本明細書に開示する実施例を実行しうるネットワークの一例であることを理解すべきである。他の種々の構成配置が可能であり、本発明において意図されるものである。例えば、他のネットワーク構成には、図示していない追加の構成要素と、図示した構成要素であってより多く又はより少なくした構成要素との双方又は何れか一方を含めることができる。
【００４５】
［II. アセット例］
図２を参照するに、この図２にはアセット例の簡単化したブロック線図を図示してある。図１のアセット１０２及び１０４の何れか又は双方をアセット２００のように構成することができる。アセット２００は、図示するように、１つ以上のサブシステム２０２と、１つ以上のセンサ２０４と、１つ以上のアクチュエータ２０５と、中央処理ユニット２０６と、データ記憶装置２０８と、ネットワークインタフェース２１０と、ユーザインタフェース２１２とを有することができ、場合によってはローカル解析デバイス２２０をも有することができ、これらは全てシステムバス、又はネットワーク、又はその他の接続機構により通信可能に（直接的に又は間接的に）結合させることができる。アセット２００には、図示していない追加の構成要素と、図示した構成要素であってより多く又はより少なくした構成要素との双方又は何れか一方を設けることができることを当業者は理解するであろう。
【００４６】
概して言えば、アセット２００には、１つ以上の操作を実行するために構成した電気的構成要素と、機械的構成要素と、電気機械的構成要素との何れか又はこれらの任意の組合せを１つ以上設けることができる。ある場合には、１つ以上の構成要素を所定のサブシステム２０２内にグループ化することができる。
【００４７】
一般に、サブシステム２０２は、アセット２００の部品である関連の構成要素の群を有するようにしうる。単一のサブシステム２０２は１つ以上の操作を独立して実行しうるようにするか、又はこの単一のサブシステム２０２が、１つ以上の操作を実行する１つ以上の他の単一のサブシステムと一緒に操作しうるようにする。代表的には、互いに異なる種類のアセットが、且つ互いに同じ種類で互いに異なるクラスのアセットさえも互いに異なるサブシステムを有するようにしうる。
【００４８】
例えば、輸送との関連では、多数のサブシステムの中で特に、サブシステム２０２の例には、エンジン、トランスミッション、駆動伝達装置（ドライブトレイン）、燃料システム、バッテリシステム、排気システム、ブレーキシステム、電気システム、信号処理システム、発電機、ギアボックス、ロータ及び油圧システムを含めることができる。医療機器との関連では、多数のサブシステムの中で特に、サブシステム２０２の例には、走査システムと、モータ、コイル及び磁石の何れか又はこれらの任意の組合せのシステムと、信号処理システムと、電気システムとを含めることができる。
【００４９】
上述したように、アセット２００には、このアセット２００の操作状態を監視するように構成した種々のセンサ２０４と、アセット２００又はその構成要素と相互作用するとともにこのアセット２００の操作状態を監視するように構成された種々のアクチュエータ２０５とを設けることができる。ある場合には、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方を特定のサブシステム２０２に基づいてグループ化することができる。この場合、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方のグループを特定のサブシステム２０２の操作状態を監視するように構成でき、このグループのうちのアクチュエータは、これらの操作状態に基づいてサブシステムの行動を変えうるある方法で特定のサブシステム２０２と相互作用するように構成しうる。
【００５０】
一般に、センサ２０４は、アセット２００の１つ以上の操作状態を表しうる物理的特性を検出して、この検出された物理的特性の、電気信号のような指示を生じるように構成しうる。操作中には、連続的処理で、又は（サンプリング周波数に基づいて）周期的処理で、又はあるトリガ事象に応答する処理で、或いはこれらの処理の任意の組合せで測定値を得るようにセンサ２０４を構成しうる。ある例では、測定を実行するための操作パラメータを有するようにセンサ２０４を予め構成しておくことができ、又はセンサ２０４が中央処理ユニット２０６により生ぜしめられる操作パラメータ（例えば、測定を求めるようにセンサ２０４に命令するサンプリング信号）に応じて測定を実行するようにすることができる。他の例では、互いに異なるセンサ２０４が互いに異なる操作パラメータを有するようにしうる（例えば、あるセンサが第１周波数に基づいてサンプリングし、他のセンサが第２の異なる周波数に基づいてサンプリングするようにしうる）。何れにしても、測定した物理的特性を表す電気信号を中央処理ユニット２０６に送信するようにセンサ２０４を構成しうる。センサ２０４は、このような信号を連続的に又は周期的に中央処理ユニット２０６に供給するようにしうる。
【００５１】
例えば、センサ２０４はアセット２００の位置及び移動の双方又は何れか一方のような物理的特性を測定するように構成でき、この場合センサはＧＮＳＳセンサか、デッドレコニング（自律航法）に基づくセンサか、加速度計か、ジャイロスコーブか、歩数計か、磁力計か、又は同様なものの形態とすることができる。
【００５２】
更に、種々のセンサ２０４は、幾つかある例の中で特に、温度、圧力、速度、加速又は減速レート、摩擦、電力使用量、燃料使用量、流体レベル、実行時間、電圧及び電流、磁界、電界、物体の有無、構成要素の位置及び発電を含みうるアセット２００の他の操作状態を測定するように構成しうる。当業者にとって明らかなように、上述した操作状態は、センサを測定用に構成しうる数例の操作状態に過ぎないものである。工業分野又は特定のアセットに応じて用いうるセンサを追加又は減少させることができる。
【００５３】
上述したように、アクチュエータ２０５は幾つかの点でセンサ２０４と同様に構成しうる。特に、アセット２００の操作状態を表す物理的特性を検出し、その指示をセンサ２０４と同様にして生じるようにアクチュエータ２０５を構成しうる。
【００５４】
更に、アクチュエータ２０５は、アセット２００と、１つ以上のサブシステム２０２と、そのある構成要素との何れか又はこれらの任意の組合せと相互作用するように構成することができる。この場合、アクチュエータ２０５には、機械的操作（例えば、移動）を実行するか又はさもないと構成要素、サブシステム又はシステムを制御するように構成したモータ等を含めることができる。特定な例では、燃料の流量を測定するとともこの燃料の流量を変更する（例えば、この燃料の流量を制限する）ようにアクチュエータを構成することができ、或いは油圧を測定するとともにこの油圧を変更する（例えば、この油圧を増大又は減少させる）ようにアクチュエータを構成することができる。アクチュエータの他の種々の例の相互作用も可能であり、本発明で意図されるものである。
【００５５】
一般に、中央処理ユニット２０６には、汎用の又は特殊目的のプロセッサか又はコントローラの形態とすることのできる１つ以上のプロセッサ及びコントローラの双方又は何れか一方を含めることができる。特に、例示的な実施においては、中央処理ユニット２０６は、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、用途に特定の集積回路、デジタル信号プロセッサ、等とするか、又はこれらを含むようにすることができる。一方、データ記憶装置２０８は、幾つかある例の中で特に、光メモリ、磁気メモリ、有機メモリ又はフラッシュメモリのような１つ以上の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体とするか又はこれを有するようにしうる。
【００５６】
中央処理ユニット２０６は、データ記憶装置２０８内に記憶されたコンピュータ可読プログラム命令を記憶、アクセス及び実行して、本発明で開示したアセットの操作を実行するように構成することができる。例えば、上述したように、中央処理ユニット２０６は、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方からのそれぞれのセンサ信号を受信するように構成することができる。又、中央処理ユニット２０６は、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータを記憶し、後にこのデータをデータ記憶装置２０８からアクセスするように構成することができる。
【００５７】
又、中央処理ユニット２０６は、受信したセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号がフォルトコードのような何らかの異常状態の指標をトリガするかどうかを決定するようにも構成しうる。例えば、中央処理ユニット２０６は、異常状態の規則をデータ記憶装置２０８内に記憶するように構成でき、これらの規則の各々は、特定の異常状態を表す所定の異常状態の指標と、この異常状態の指標をトリガするそれぞれのトリガ基準とを含むものである。すなわち、異常状態の指標の各々は、この異常状態の指標がトリガされる前に満足させる必要がある１つ以上のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値に対応する。実際には、アセット２００は、異常状態の規則で予めプログラミングしておくか、又は解析システム１０８のようなコンピューティングシステムから新たな異常状態の規則又は現存する規則に対する更新を受信するか、或いはこれらの双方を達成するようにしうる。
【００５８】
何れの場合も、中央処理ユニット２０６は、受信したセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号が何らかの異常状態の指標をトリガするかどうかを決定するように構成しうる。すなわち、中央処理ユニット２０６は、受信したセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号が何らかのトリガ基準を満足しているかどうかを決定しうるようにする。このような決定が肯定的である場合、中央処理ユニット２０６は異常状態のデータを発生することができ、しかもこれに続いてアセットのネットワークインタフェース２１０により異常状態のデータを解析システム１０８に送信させるようにするか、又はアセットのユーザインタフェース２１２により可視的及び可聴的の双方又は何れか一方の警報のような異常状態の指示を出力するようにするか、或いはこれらの双方を達成するようにすることもできる。更に、中央処理ユニット２０６は、異常状態の指標の発生がトリガされていることをおそらくタイムスタンプを用いてデータ記憶装置２０８内に記憶し続けるようにしうる。
【００５９】
図３は、アセットに対する例示的な異常状態例の指標及びこれらのそれぞれのトリガ基準を示す概念的説明を示している。この図３は特に、例示的なフォルトコードの概念的説明を示している。図示するように、表３００は、センサＡ、アクチュエータＢ及びセンサＣにそれぞれ対応する列３０２、３０４及び３０６と、フォルトコード１、２及び３にそれぞれ対応する行３０８、３１０及び３１２とを有している。この場合、エントリ（入力）３１４は、所定のフォルトコードに対応するセンサ基準（例えば、センサしきい値）を特定している。
【００６０】
例えば、センサＡが１３５回転／分（ＲＰＭ）よりも多い回転測定を検出し、センサＣが６５℃よりも高い温度測定を検出した場合に、フォルトコード１がトリガされ、アクチュエータＢが１０００ボルト（Ｖ）よりも高い電圧測定を検出し、センサＣが５５℃よりも低い温度測定を検出した場合に、フォルトコード２がトリガされ、センサＡが１００ＲＰＭよりも多い回転測定を検出し、アクチュエータＢが７５０ボルト（Ｖ）よりも高い電圧測定を検出し、センサＣが６０℃よりも高い温度測定を検出した場合に、フォルトコード３がトリガされる。当業者にとって明らかなように、図３は例示及び説明の目的のみのために与えられたものであり、他の種々のフォルトコード及びトリガ基準の双方又は何れか一方が可能であり、本発明において意図されるものである。
【００６１】
図２を再度参照するに、中央処理ユニット２０６は、更にアセット２００の操作の管理及び制御の双方又は何れか一方に対する種々の追加の機能を実行するように構成することができる。例えば、中央処理ユニット２０６は、サブシステム２０２及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方に命令信号を供給し、これによりサブシステム２０２及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方が、スロットル位置を修正するようなある操作を実行するように構成することができる。更に、中央処理ユニット２０６は、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方からのデータを処理するレートを修正するように構成しうるか、又は中央処理ユニット２０６は、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方に命令信号を供給し、これによりセンサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方が例えば、サンプリングレートを修正するように構成しうる。更に、中央処理ユニット２０６は、サブシステム２０２と、センサ２０４と、アクチュエータ２０５と、ネットワークインタフェース２１０と、ユーザインタフェース２１２との何れか又はこれらの任意の組合せから信号を受信するとともに、これらの信号に基づいて操作を行わしめるように構成しうる。更に、中央処理ユニット２０６は、診断デバイスのようなコンピューティングデバイスから信号を受信し、これにより中央処理ユニット２０６がデータ記憶装置２０８内に記憶された診断規則に応じて１つ以上の診断ツールを実行するように構成しうる。中央処理ユニット２０６の他の機能は以下で説明する。
【００６２】
ネットワークインタフェース２１０は、アセット２００と、通信ネットワーク１０６に接続された種々のネットワーク構成要素との間で通信を行うように構成しうる。例えば、このネットワークインタフェース２１０は、通信ネットワーク１０６への及びこの通信ネットワーク１０６からの無線通信を容易にするように構成でき、従って、種々の無線信号を送受信ためのアンテナ構造及びこれに関連する設備の形態をとることができる。他の例も可能である。実際には、ネットワークインタフェース２１０を、上述した何れかのような通信プロトコルに応じて構成することができるが、これに限定されない。
【００６３】
ユーザインタフェース２１２は、アセット２００とのユーザの相互作用を容易にするように構成することができるとともに、アセット２００がこのユーザの相互作用に応答して操作を実行するように構成することもできる。ユーザインタフェース２１２の例には、幾つかある例の中で特に、タッチ感応式インタフェース、機械的インタフェース（例えば、レバー、ボタン、ホイール、ダイヤル、キーボード、等）及びその他の入力インタフェースが含まれる。ある場合には、ユーザインタフェース２１２は、ディスプレイスクリーン、スピーカ、ヘッドホンジャック、等のような出力構成要素への接続機能を有するかこの機能を提供するようにしうる。
【００６４】
ローカル解析デバイス２２０は一般に、アセット２００に関連するデータを受信するとともに解析するように構成しうるとともに、このような回析に基づいて１つ以上の操作をアセット２００に生ぜしめるようにしうる。例えば、ローカル解析デバイス２２０は、アセット２００に対する操作データ（例えば、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方により発生されたデータ）を受信しうるとともに、このようなデータに基づいて処理ユニット２０６と、センサ２０４と、アクチュエータ２０５との何れか又はこれらの任意の組合せに命令を供給し、これによりアセット２００が操作を実行するようにしうる。
【００６５】
この操作を容易にするために、ローカル解析デバイス２２０は、このローカル解析デバイス２２０をアセットのオンボードシステムの１つ以上に結合させるように構成された１つ以上のアセットインタフェースを有するようにしうる。例えば、図２に示すように、ローカル解析デバイス２２０がアセットの中央処理ユニット２０６に対するインタフェースを有するようにでき、これによりローカル解析デバイス２２０が中央処理ユニット２０６から操作データ（例えば、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方により発生されて中央処理ユニット２０６に送信される操作データ）を受信するとともに次いで命令を中央処理ユニット２０６に供給するようにできる。この場合、ローカル解析デバイス２２０は、中央処理ユニット２０６を介してアセットの他のオンボードシステム（例えば、センサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方）との間接的なインタフェースがとられ、この他のオンボードシステムからデータを受信することができる。これに加えて又は代えて、図２に示すように、ローカル解析デバイス２２０は、１つ以上のセンサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方に対するインタフェースを有することができ、これによりローカル解析デバイス２２０がセンサ２０４及びアクチュエータ２０５の双方又は何れか一方と直接的に通信しうるようにできる。ローカル解析デバイス２２０は、図示していない１つ以上の中間システムにより図２に示すインタフェースを容易に達成するようにする可能性を含む他の方法でもアセット２００のオンボードシステムとのインタフェースをとるようにすることができる。
【００６６】
実際には、ローカル解析デバイス２２０によれば、アセット２００によって高度な解析及びこれに関連する操作を局部的に実行することができ、例えば、これによらずに他のオンアセット構成要素によっては実行できない予測モデル及びこれに対応するワークフローを実行しうる。この場合、ローカル解析デバイス２２０は、追加の処理能力及びインテリジェンスの双方又は何れか一方をアセット２００に提供するのに役立ち得る。
【００６７】
ローカル解析デバイス２２０は、アセット２００により予測モデルに関連しない操作を実行させるように構成することもできることを理解すべきである。例えば、ローカル解析デバイス２２０は、解析システム１０８又は出力システム１１０のような遠隔情報源からデータを受信し、この受信したデータに基づいてアセット２００が１つ以上の操作を実行させるようにしうる。特定の一例には、遠隔情報源からアセット２００に対するファームウェアのアップデートを受信し、次いでアセット２００によりそのファームウェアを更新させるようにするローカル解析デバイス２２０を設けることができる。特定の他の例には、遠隔情報源から診断命令を受信し、次いで受信した命令に応じてアセット２００によりローカル診断ツールを実行させるローカル解析デバイスを設けることができる。他の種々の例も可能である。
【００６８】
図示するように、ローカル解析デバイス２２０は、上述した１つ以上のアセットのインダクタンスに加えて、処理ユニット２２２と、データ記憶装置２２４と、ネットワークインタフェース２２６とを有することもでき、これらの全てはシステムバス、又はネットワーク、又はその他の接続機構により通信可能に連結することができる。処理ユニット２２２には、中央処理ユニット２０６に関して上述した構成要素の何れかを含めることができる。一方、データ記憶装置２２４は、上述したコンピュータ可読記憶媒体の如何なる形態のものにしうる１つ以上の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体とするか又はこれを有するようにしうる。
【００６９】
処理ユニット２２２は、データ記憶装置２２４内に記憶されたコンピュータ可読プログラム命令を記憶し、アクセスし且つ遂行して本明細書に記載したローカル解析デバイスの操作を実行するように構成することができる。例えば、処理ユニット２２２は、それぞれのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号を受信するように構成でき、且つこのような信号に基づいて予測モデル‐ワークフローの対を実行するようにしうる。他の機能は以下で説明する。
【００７０】
ネットワークインタフェース２２６は前述したネットワークインタフェースと同じに又は類似するようにしうる。実際には、ネットワークインタフェース２２６はローカル解析デバイス２２０と解析システム１０８との間での通信を容易にすることができる。
【００７１】
ある例示的な実施では、ローカル解析デバイス２２０が、ユーザインタフェース２１２に類似させうるユーザインタフェースを含むようにしうるか又はこれと通信しうるようにしうるか、或いはこれらの双方を達成するようにしうる。実際には、このユーザインタフェースは、ローカル解析デバイス２２０（及びアセット２００）から遠隔位置に配置することができる。他の例も可能である。
【００７２】
図２は、１つ以上のアセットインタフェースを介して関連のアセット（例えば、アセット２００）に物理的に且つ通信可能に結合されたローカル解析デバイス２２０を示しているが、必ずしもこの場合に限らないことをも理解すべきである。例えば、ある実施に当っては、ローカル解析デバイス２２０をその関連のアセットに物理的に結合せずに、アセット２２０から遠隔の位置に配置することができる。このような実施の例では、ローカル解析デバイス２２０を無線で通信しうるようにアセット２００に結合させることができる。他の配置及び構成も可能である。
【００７３】
当業者にとって明らかなように、図２に示すアセット２００はアセットを簡単化して表現したものの一例に過ぎず、他の種々の例も可能である。例えば、他のアセットでは、図示していない追加の構成要素を含めることと、図示した構成要素を多くしたり少なくしたりすることとの双方又は何れか一方を達成することができる。更に、所定のアセットには、この所定のアセットの操作を実行するのと協調して操作される複数の個別のアセットを含めることができる。他の例も可能である。
【００７４】
［III.解析システムの例］
ここで図４を参照するに、この図４には、例示的な解析システム４００の簡単化したブロック線図を示してある。この解析システム４００には、前述したように、本明細書に開示した種々の操作を実行するように通信可能に結合及び配置した１つ以上のコンピューティングシステムを含めることができる。特に、解析システム４００は、図示するように、データ入力システム４０２と、データサイエンスシステム４０４と、１つ以上のデータベース４０６とを有しうる。これらのシステム構成要素は、安全な通信を容易にするように構成しうる１つ以上の無線及び有線の双方又は何れか一方の接続を介して通信可能に結合させることができる。
【００７５】
データ入力システム４０２は一般に、データを受信し、次いでこの受信したデータの少なくとも一部をデータサイエンスシステム４０４に出力するために取り込むように機能しうる。従って、データ入力システム４０２には、アセット１０２及び１０４と、出力システム１１０とデータ源１１２との何れか又はこれらの任意の組合せのようなネットワーク構成１００の種々のネットワーク構成要素からデータを受信するように構成された１つ以上のネットワークインタフェースを含めることができる。特に、データ入力システム４０２は、幾つかある例の中で特に、アナログ信号と、データストリームと、ネットワークパケットとの何れか又はこれらの任意の組合せを受信するように構成することができる。従って、ネットワークインタフェースには、ポート等のような１つ以上の有線ネットワークインタフェースと、上述したものに類似する無線ネットワークインタフェースとの双方又は何れか一方を含めることができる。ある例では、データ入力システム４０２は、NiFi（登録商標）等のような所定のデータフローに応じて構成した構成要素とするか、又はこれらの構成要素を有するようにしうる。
【００７６】
データ入力システム４０２には、１つ以上の操作を実行するように構成した１つ以上の処理用構成要素を含めることができる。例示的な操作には、幾つかある操作の中で特に、圧縮及び減圧の双方又は何れか一方と、暗号化及び復号化の双方又は何れか一方と、アナログ‐デジタル変換及びデジタル‐アナログ変換の双方又は何れか一方と、増幅と、フォーマット化と、パッケージ化とを含めることができる。更に、データ入力システム４０２は、本発明によれば修正することができる１つ以上の入力パラメータに応じてデータのフィルタリング、解析、分類、組織化、転送及び記憶の何れか又はこれらの任意の組合せを達成するように構成しうる。例えば、データ入力システム４０２は、アセットから入力させるデータ変数の特定の組（例えば、取り込むべきアセットセンサ／アクチュエータの読取値の特定の組）を規定する入力パラメータに応じて動作するようにしうる。データ入力システム４０２は、他の例として、アセットからデータを入力するレート（すなわち、サンプリング周波数）を規定する入力パラメータに応じて動作するようにしうる。データ入力システム４０２は、更なる他の例として、アセットから取り込んだデータに対する記憶位置を規定する入力パラメータに応じて動作するようにしうる。更に、データ入力システム４０２は他の入力パラメータに応じて動作するようにもできる。
【００７７】
一般に、データ入力システム４０２により受信されるデータは種々の形態にしうる。例えば、データのペイロードには、単一のセンサ又はアクチュエータの測定値と、複数のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値と、１つ以上の異常状態のデータとの何れか又はこれらの任意の組合せを含めることができる。他の例も可能である。
【００７８】
更に、受信データには、情報源識別子及びタイムスタンプ（例えば、情報が得られた日付及び時刻の双方又は何れか一方）のようなある特性を含めることができる。例えば、一意の識別子（例えば、コンピュータにより発生させたアルファベット、数値、英数字等の識別子）を各アセットに且つ場合によっては各センサ及びアクチュエータに割当てることができる。このような識別子は、データが生じるアセット、センサ又はアクチュエータを識別（特定）するように作用しうる。ある場合には、他の特性に、情報が得られた個所（例えば、ＧＰＳ座標）を含めることができる。データ特性は、幾つかある例の中で特に、信号署名又はメタデータの形態とすることができる。
【００７９】
データサイエンスシステム４０４は一般に、（例えば、データ入力システム４０２から）データを受信するとともに解析し、この解析に基づいて１つ以上の操作を生ぜしめるように機能しうる。従って、データサイエンスシステム４０４には、１つ以上のネットワーク４０８と、処理ユニット４１０と、データ記憶装置４１２とを設け、これらの全てをシステムバスか、又はネットワークか、又はその他の接続機能により通信可能に結合させるようにすることができる。ある場合には、データサイエンスシステム４０４は、本発明で開示した機能の幾つかを実行することを容易にする１つ以上のアプリケーションプログラムインタフェース（ＡＰＩ）の記憶及びアクセスの双方又は何れか一方を達成するように構成しうる。
【００８０】
ネットワークインタフェース４０８は、上述した如何なるネットワークインタフェースとも同じ又は類似するものとすることができる。実際には、ネットワークインタフェース４０８は、データサイエンスシステム４０４と、データ入力システム４０２、データベース４０６、アセット１０２、出力システム１１０、等のような種々の他のエンティティとの間の通信を（例えば、あるレベルの安全性をもって）容易にするようにしうる。
【００８１】
処理ユニット４１０は、上述した如何なるプロセッサの形態にもすることができる１つ以上のプロセッサを有することができる。一方、データ記憶装置４１２は、上述したコンピュータ可読記憶媒体の如何なる形態のものにもできる１つ以上の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体とするか又はこれを有するようにしうる。処理ユニット４１０は、データ記憶装置４１２内に記憶したコンピュータ可読プログラム命令を記憶、アクセス及び実行して、本発明で開示した解析システムの操作を実行するように構成することができる。
【００８２】
一般に、処理ユニット４１０は、データ入力システム４０２から受信したデータに関して解析を実行するように構成しうる。この目的のために、処理ユニット４１０を、データ記憶装置４１２内に記憶されたプログラム命令の１つ以上の組の形態をそれぞれとりうる１つ以上のモジュールを実行するように構成しうる。これらのモジュールは、それぞれのプログラム命令の実行に基づいて結果を生ぜしめるのを容易にするように構成しうる。所定のモジュールから得られる結果の例には、幾つかある例の中で特に、データを他のモジュールに出力することと、所定のモジュール及び他のモジュールの双方又は何れか一方のプログラム命令を更新することと、アセット及び出力システム１１０の双方又は何れか一方に送信するためにデータをネットワークインタフェース４０８に出力することとを含めることができる。
【００８３】
データベース４０６は一般に、データを（例えば、データサイエンスシステム４０４から）受信するとともに記憶させるように機能するようにしうる。従って、各データベース４０６には、上述した何れかの例のように、１つ以上の非一過性のコンピュータ可読記憶媒体を含むようにしうる。実際には、データベース４０６は、データ記憶装置４１２から分離しているか又はデータ記憶装置４１２と一体化しているようにしうる。
【００８４】
データベース４０６は、種々のデータを記憶するように構成でき、これらのデータの幾つかを後述する。実際には、データベース４０６内に記憶されたデータの幾つかには、データがデータベースに対して発生又は加えられた日付及び時刻を表すタイムスタンプを含めることができる。更に、データは種々の方法でデータベース４０６内に記憶させることができる。例えば、幾つかある例の中で特に、時間系列と、表形式と、データ源の種類に基づく（例えば、アセットか、アセットの種類か、センサか、センサの種類か、アクチュエータか、アクチュエータの種類に基づく）組織化又は異常状態の指標との何れか又はこれらの任意の組合せでデータを記憶させることができる。本発明の開示によれば、データベースが、種々のレベルの耐久性と、アクセス可能性と、信頼性との何れか又はこれらの任意の組合せのような種々の記憶特性を有するようにもできる。データベースの種類の代表的な例には、数ある中で特に、時系列データベースと、文書データベースと、関係型データベースと、グラフデータベースとを含めることができる。
【００８５】
［IV. 操作例］
図１に示す例示的なネットワーク構成１００の操作を以下で更に詳細に説明する。これらの操作の幾つかを説明するのに役立たせるために流れ図を参照して、実行しうる操作の組合せを説明しうるようにする。ある場合には、処理における特定の論理機能又はステップを実行するためにプロセッサにより実行しうる命令を含むプログラムコードのモジュール又は一部を各ブロックが表すようにしうる。プログラムコードは、非一過性のコンピュータ可読媒体のような如何なる種類のコンピュータ可読媒体にも記憶することができる。他の場合には、処理における特定の論理機能又はステップを実行するように配線された回路を各ブロックが表すようにしうる。更に、流れ図に示すブロックは、特定の実施例に基づいて、異なる順番で再配置するか、又はより少ないブロックで組合せるか、又は削除するか、或いはこれらの任意の組合せを達成するようにしうる。
【００８６】
以下の説明は、アセット１０２のような単一のデータ源が解析システム１０８にデータを供給して１つ以上の機能を実行するようにする例を参照しうる。このことは単に明瞭化及び説明のために行うことであり、限定することを意味するものではない。実際には、解析システム１０８は一般に複数のデータ源からおそらく同時にデータを受信し、このような集合の受信データに基づいて操作を実行する。
【００８７】
［Ａ. 操作データの収集］
上述したように、代表的なアセット１０２は種々の形態をとることができるとともに多数の操作を実行するように構成することができる。非限定的な例では、アセット１０２は、米国の各地で貨物を輸送するように操作しうる機関車の形態をとることができる。更に輸送中に、アセット１０２のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方がこのアセット１０２の１つ以上の操作状態を反映するデータを得るようにしうる。センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方はこのデータをアセット１０２の処理ユニットに送信しうる。
【００８８】
処理ユニットはセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からデータを受信するように構成しうる。処理ユニットは実際には、複数のセンサからのセンサデータと複数のアクチュエータからのアクチュエータデータとの双方又は何れか一方を同時に又は別々に受信することができる。上述したように、処理ユニットは、このデータを受信している間に、このデータがフォルトコードのような如何なる異常状態指標をもトリガするトリガ基準を満足するかどうかを決定するように構成することもできる。１つ以上の異常状態指標がトリガされたことを処理ユニットが決定した場合に、このトリガされた指標の指示を、ユーザインタフェースを介して出力するような１つ以上のローカル操作を実行するように処理ユニットを構成することができる。
【００８９】
この場合、アセット１０２は、このアセット１０２のネットワークインタフェース及び通信ネットワーク１０６を介して解析システム１０８に操作データを送信することができる。このアセット１０２は、操作に当り、操作データを連続的に、又は周期的に、又はトリガ事象（例えば、異常状態）に応答して、或いはこれらの任意の組合せで解析システム１０８に送信することができる。特に、このアセット１０２は操作データを、特定の頻度（例えば、毎日、毎時、１５分毎、毎分、毎秒、等）に基づいて周期的に送信するようにでき、又はこのアセット１０２は操作データを連続的なリアルタイムフィードで操作データを送信するように構成しうる。これに加え又はこれに代え、アセット１０２は、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値が何れかの異常状態の指標に対するトリガ基準を満足した場合のようなあるトリガに基づいて操作データを送信するように構成しうる。アセット１０２は操作データを他の方法でも送信するようにしうる。
【００９０】
アセット１０２に対する操作データには実際に、センサデータと、アクチュエータデータと、異常状態のデータと、他のアセット事象データ（例えば、アセットの停止、再始動、等）との何れか又はこれらの任意の組合せを含めることができる。ある実施では、アセット１０２を単一のデータストリームで操作データを供給するように構成でき、他の実施では、アセット１０２を複数の個別のデータストリームで操作データを供給するように構成できる。例えば、アセット１０２は、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータの第１のデータストリームと、異常状態のデータの第２のデータストリームとを解析システム１０８に供給することができる。他の例としては、アセット１０２が、このアセット１０２に関するそれぞれの各センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方に対する個別のデータストリームを解析システム１０８に供給しうる。その他の可能性も存在する。
【００９１】
センサ及びアクチュエータのデータは種々の形態をとることができる。例えば、ある時には、センサデータ（又はアクチュエータデータ）に、アセット１０２のセンサ（又はアクチュエータ）の各々により得られた測定値を含めるようにすることができる。一方、他の時には、センサデータ（又はアクチュエータデータ）に、アセット１０２のセンサ（又はアクチュエータ）のサブセットにより得られた測定値を含めるようにすることができる。
【００９２】
特に、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータには、トリガされた所定の異常状態の指標と関連するこのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方により得られた測定値を含めることができる。例えば、トリガされたフォルトコードが図３から得られるフォルトコード１である場合には、センサデータにセンサＡ及びＣにより得られた生（未処理）の測定値を含めることができる。これに加え又はこれに代え、データには、トリガされたフォルトコードと直接関連しない１つ以上のセンサ又はアクチュエータにより得られた測定値を含めることができる。最後の例に続くに、データには更にアクチェータＢと、他のセンサ又は他のアクチュエータとの双方又は何れか一方により得られた測定値を含めることができる。ある例では、アセット１０２は、例えば、アクチュエータＢが測定しているものとフォルトコード１が最初にトリガさせるものとの間に相関関係があることを決定しうる解析システム１０８により与えられたフォルトコードの規則又は命令に基づいて特定のセンサデータを操作データ内に含めることができる。他の例も可能である。
【００９３】
更に、データには、多数の要因に基づいて選択しうる着目する特定の時間に基づいて着目する各センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方から得た１つ以上のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値を含めることができる。ある例では、着目する特定の時間はサンプリングレートに基づくようにしうる。他の例では、着目する特定の時間は、異常状態の指標がトリガされた時間に基づくようにしうる。
【００９４】
特に、データは、異常状態の指標がトリガされた時間に基づいて、着目した各センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方（例えば、トリガされた指標と直接的に又は間接的に関連するセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方）からの１つ以上のそれぞれのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値を含むことができる。１つ以上の測定値は、異常状態の指標がトリガされた時間を囲む特定の持続時間又は特定数の測定値に基づくようにしうる。
【００９５】
例えば、トリガされたフォルトコードが図３のフォルトコード２である場合には、センサ及びアクチュエータはアクチュエータＢ及びセンサＣを有することができる。１つ以上の測定値には、フォルトコードのトリガ（例えば、測定値のトリガ）よりも前にアクチュエータＢ及びセンサＣにより得られた最新のそれぞれの測定値か、又は測定値をトリガする前、又は後、又はほぼその時点での測定値のそれぞれの組を含めることができる。例えば、５つの測定値の組は、測定値のトリガの前又は後の５つの測定値（この測定値のトリガを除く）か、又は測定値のトリガの前又は後の４つの測定値及びこの測定値のトリガか、又は測定値のトリガの前の２つの測定値及び測定値のトリガの後の２つの測定値並びにこの測定値のトリガを有することができる。
【００９６】
異常状態のデータは、センサ及びアクチュエータデータと同様に、種々の形態をとることができる。一般に、異常状態のデータには、アセット１０２で生じた特定の異常状態を、アセット１０２で生じる可能性のある他の全ての異常状態から一意的に識別するように作用しうる指標の形態を含むか又はこの形態をとることができる。この異常状態の指標は、幾つかある例の中で特に、アルファベット、数値又は英数字の識別子の形態をとることができる。更に、この異常状態の指標は、幾つかある例の中で特に、“過熱エンジン”又は“燃料切れ”のような異常状態を記述するワード列の形態をとるようにしうる。
【００９７】
解析システム１０８、特にこの解析システム１０８のデータ入力システムは、１つ以上のアセット及びデータ源の双方又は何れか一方から操作データを受信するように構成しうる。データ入力システムは、受信データの少なくとも一部を入力し、受信データに対する１つ以上の操作を実行し、次いでデータを解析システム１０８のデータサイエンスシステムに中継するように構成しうる。一方、このデータサイエンスシステムは受信データを解析するとともに、このような解析に基づいて１つ以上の操作を実行することができる。
【００９８】
［Ｂ. 予測モデル及びワークフローの規定］
解析システム１０８は、一例として、１つ以上のアセットに対する受信した操作データと、１つ以上のアセットに関連する受信した外部データとの双方又は何れか一方に基づいて予測モデルとこれに対応するワークフローとを規定するように構成しうる。この解析システム１０８は、種々の他のデータに基づいても同様にモデル‐ワークフローの対を規定しうる。
【００９９】
モデル‐ワークフローの対には、一般に、事象の所定の群のうちの少なくとも１つの事象が将来に生じる可能性を決定するためにアセットにある種の操作状態を監視させ、次いでこの可能性がしきい値に達した場合にある種の操作を実行する一組のプログラム命令を含むようにしうる。例えば、予測モデルには１つ以上のアルゴリズムを含め、このアルゴリズムの入力は、アセットの１つ以上のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータとし、このアルゴリズムの出力は、将来の特定の期間内で特定の種類の事象がアセットに生じうる（又はこのような事象が生じえない）確率を決定するのに用いられるようにする。一方、ワークフローには、１つ以上のトリガ（例えば、モデルの出力値）と、このトリガに基づいてアセットが実行する対応する操作とを含めるようにしうる。
【０１００】
実際には、解析システム１０８は集合及び個別化の双方又は何れか一方の予測モデル及びワークフローの双方又は何れか一方を規定するように構成しうる。“集合”のモデル／ワークフローは、アセットの群に対し一般的であり且つアセットの特定の特性を考慮せずに規定されたモデル／ワークフローを言及しうる。一方、“個別化” モデル／ワークフローは、アセットの群のうち単一のアセット又はアセットの部分群に対し具体的に調整されたモデル／ワークフローを言及しうる。
【０１０１】
本発明の開示によれば、モデル‐ワークフローの対の１つの実施形態は、所定の事象群のうちの少なくとも１つの事象が将来における特定の期間（例えば、将来のある数の時間、日又は週の間）内でアセットに生じる可能性を予測するためのモデルと、この予測モデルに基づいて解析システムの入力処理を調整するための対応するワークフローとの形態をとることができる。このモデル‐ワークフローの対は種々の形態をとることができる。
【０１０２】
［１. 入力操作を調整するための予測モデル］
上述したように、解析システム１０８は、所定の事象群のうちの少なくとも１つの事象が将来における特定の期間内でアセットに生じる可能性を規定するように構成しうる。実際には、事象群は、解析システムの入力処理を調整するこの解析システムの要求に影響しうる何らかの事象を含むように規定しうる。このような事象の例には、アセットの障害と、アセットの再始動と、アセットの停止と、アセットにおける異常状態（例えば、センサ／アクチュエータ値又はその組合せにおける異常）の発生との何れか又はこれらの任意の組合せを含めることができる。解析システム１０８は、このような予測モデルを種々の方法で規定することができる。
【０１０３】
図５は、モデル‐ワークフローの対を規定するのに用いうる規定段階の１つの可能な例を示す流れ図５００である。説明の目的のために、この例示的な規定段階は解析システム１０８により実行されるものとして示しているが、この規定段階は他のシステムによっても同様に実行することができる。当業者にとって明らかなように、この流れ図５００は明瞭化及び説明のために提供しているものであり、予測モデルを規定するためには他の種々の操作の組合せを用いることができるものである。
【０１０４】
図５に示すように、ブロック５０２においては、解析システム１０８は所定の予測モデルに対する基礎を形成するデータの組（例えば、着目するデータ）を規定することにより開始しうる。着目するデータはアセット１０２及び１０４のような多数の情報源とデータ源１１２とから導出することができ、解析システム１０８のデータベース内に記憶させることができる。
【０１０５】
着目するデータには、アセットの群のうちのアセットの特定の組又はアセットの群に存在するアセット（例えば、着目するアセット）の全てに対する履歴データを含めることができる。更に、着目するデータには、着目するアセットの各々におけるセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の特定の組における、或いは着目するアセットの各々におけるセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の全てにおける測定値を含めることができる。更に、着目するデータには、履歴データの２週間分のような過去の特定の期間におけるデータを含めることができる。
【０１０６】
又、着目するデータには、所定の予測モデルに依存しうる種々のデータを含めることができる。ある場合には、着目するデータには少なくとも、アセットの操作状態を表す操作データを含めることができ、この操作データは［操作データの収集］の区分で上述したものである。更に、着目するデータには、アセットが通常操作する環境を表す環境データと、アセットがある種の作業を実行する必要がある予定の日時を表すスケジューリングデータとの双方又は何れか一方を含めることができる。
【０１０７】
実際には、着目するデータは、種々の方法で規定することができる。一例では、着目するデータをユーザ規定のものとすることができる。特に、ユーザは出力システム１１０を操作して、この出力システム１１０が、ある着目するデータの選択を表すユーザ入力を受信するとともに、この出力システム１１０が、このような選択を表すデータを解析システム１０８に供給するようにしうる。次いで、この解析システム１０８は受信データに基づいて着目するデータを規定することができる。
【０１０８】
他の例では、着目するデータをマシンによる規定とすることができる。特に、解析システム１０８はシミュレーションのような種々の操作を実行して、最も正確な予測モデルを生じる着目するデータを決定するようにしうる。他の例も可能である。
【０１０９】
図５の説明に戻るに、解析システム１０８は、ブロック５０４において、着目するデータに基づきアセットの操作に関連する集合の予測モデルを規定するように構成することができる。一般に、集合の予測モデルによればアセットの操作状態とアセットでの発生の可能性との間の関係を規定しうる。特に、集合の予測モデルは、アセットのセンサからのセンサデータと、アセットのアクチュエータからのアクチュエータデータとの双方又は何れか一方を入力として受信するとともに、事象の所定の群のうちの少なくとも１つの事象が将来におけるある時間内でアセットに生じる確率を出力することができる。
【０１１０】
上述したように、事象の群は、解析システムの入力処理を調整するこの解析システムの要求に影響しうる何らかの事象を含むように規定しうる。これらの事象は特定の実施に応じて変えることができる。例えば、このような事象は、アセットで生じうる障害事象の形態をとることができ、この場合予測モデルにより、障害事象が将来のある期間内で生じる可能性を予測することができる。他の例では、このような事象は、アセットがとりうる作用（例えば、再始動又は停止の作用）の形態をとることができ、この場合予測モデルにより、アセットが将来のある期間内で作用をとるのと終了させるのとの双方又は何れか一方を行う可能性を予測しうるようになる。更に他の例では、このような事象は、置換事象（例えば、流体又は構成要素の置換）の形態をとることができ、この場合予測モデルにより、置換事象が生じる前の時間量を予測するようにしうる。更に他の例では、このような事象は、アセットの生産性における変化の形態をとることができ、この場合予測モデルにより将来のある期間中のアセットの生産性を予測するようにしうる。更に他の例では、このような事象は、予期したアセットの行動とは異なるアセットの行動を表す“先行指標”の形態をとることができ、この場合予測モデルにより、将来１つ以上の先行指標事象が生じる可能性を予測するようにしうる。他の予測モデルの例も可能である。
【０１１１】
一般に、集合の予測モデルを規定することには、幾つかあるモデル化技術の中で特に、１つ以上のモデル化技術を用いて、ランダムフォレスト技術、ロジスティック回帰技術又はその他の回帰技術のようにゼロと１との間の確率を返すモデルを生成することを含めることができる。しかし、他の技術も同様に可能である。
【０１１２】
１つの特定の実施例では、予測モデルは、健康を監視し、障害が将来における所定のタイムフレーム（例えば、２週間）内で所定のアセットに生じるかどうかを表す単一の集合のメトリックであるアセットに対する健康メトリック（例えば、“健康スコア”）を出力する１つ以上の予測モデルの形態をとるようにすることができる。特に、健康メトリックは、障害の群のうちの障害が将来における所定のタイムフレーム内でアセットに生じない可能性を表すようにでき、或いは健康メトリックは、障害の群のうちの少なくとも１つの障害が将来における所定のタイムフレーム内でアセットに生じる可能性を表すようにできる。
【０１１３】
解析システム１０８は、健康メトリックの所望の細かさ（granularity）に応じて、健康メトリックの異なるレベルを出力し、各レベルを本発明の開示に応じた予測モデルとして用いうるようにする異なる予測モデルを規定するように構成しうる。例えば、解析システム１０８は、アセットに対する健康メトリックを全体（すなわち、アセットレベルの健康メトリック）として出力する予測モデルを規定しうる。他の例として、解析システム１０８は、アセットの１つ以上のサブシステムに対するそれぞれの健康メトリック（すなわち、サブシステムレベルの健康メトリック）を規定しうる。ある場合には、各サブシステムレベルの予測モデルの出力を組合せてアセットレベルの健康メトリックを発生させるようにすることができる。他の例も可能である。
【０１１４】
一般に、健康メトリックを出力する予測モデルを規定することは種々の方法で実行しうる。図６は、健康メトリックを出力するモデルを規定するのに用いうるモデル化段階の可能な一例を示す流れ図６００である。説明の目的のために、例示的なモデル化段階を解析システム１０８により実行されるものとして説明するが、このモデル化段階は他のシステムによっても同様に実行しうるものである。当業者にとって明らかなように、流れ図６００は明瞭化及び説明のために提供するものであり、他の種々の操作の組合せを用いて健康メトリックを決定することができるものである。
【０１１５】
図６に示すように、ブロック６０２において、解析システム１０８は健康メトリックに対する基準を形成する１つ以上の障害（すなわち、着目する障害）の組を規定することにより開始しうる。実際には、１つ以上の障害とは、これらの障害が生じた場合にアセット（又はそのサブシステム）を操作不能にするおそれのある障害とすることができる。解析システム１０８は、規定した障害の組に基づいて、将来における所定のタイムフレーム（例えば、次の２週間）内で障害の何れかが生じる可能性を予測するモデルを規定するステップをとることができる。
【０１１６】
特に、ブロック６０４においては、解析システム１０８により、１つ以上のアセットの群に対する履歴上の操作データを解析して、障害の組のうち所定の障害が過去に発生したことを識別するようにすることができる。ブロック６０６においては、解析システム１０８により、所定の障害が過去に発生したことの各識別と関連する操作データ（所定の障害が発生する前の所定のタイムフレームからのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータ）のそれぞれの組を識別しうる。ブロック６０８においては、解析システム１０８により、所定の障害が過去に発生したことと関連する識別した操作データの組を解析して、（１）操作メトリックの所定の組に対する値と、（２）所定の障害が将来の所定のタイムフレーム（例えば、次の２週間）内で生じる可能性との間の関係（例えば、障害モデル）を規定するようにしうる。これに続いて最後に、ブロック６１０において、規定された組における各障害（例えば、個々の障害モデル）に対し規定された関係を、障害が発生する全体的な可能性を予測するモデルと組合せることができる。
【０１１７】
解析システム１０８は、１つ以上のアセットの群に対する更新された操作データを受信し続ける為、この解析システム１０８は、更新された操作データに関しステップ６０４〜６１０を繰返すことにより、規定した１つ以上の障害の組に対する予測モデルを改良し続けることもできる。
【０１１８】
図６に示す例示的モデリング段階の機能を以下で更に詳細に説明する。上述したように、ブロック６０２から始めるに、解析システム１０８は、健康メトリックに対する基準を形成する１つ以上の障害の組を規定することにより開始しうる。この解析システム１０８は、この機能を種々の方法で実行しうる。
【０１１９】
一例では、１つ以上の障害の組が１つ以上のユーザ入力に基づくようにしうる。特に、解析システム１０８は、出力システム１１０のようなユーザが操作するコンピューティングシステムから、１つ以上の障害のユーザ選択を表す入力データを受信するようにしうる。従って、１つ以上の障害の組はユーザにより規定するものとしうる。
【０１２０】
他の例では、１つ以上の障害の組が解析システム１０８により行われる決定（例えば、マシンによる規定）に基づくようにしうる。特に、解析システム１０８は、多数の方法で生ぜしめることができる１つ以上の障害の組を規定するように構成しうる。
【０１２１】
例えば、解析システム１０８はアセット１０２の１つ以上の特性に基づいて障害の組を規定するように構成しうる。すなわち、ある障害をアセットの種類、アセットのクラス、等のようなアセットのある特性に対応するようにしうる。例えば、アセットの各々の種類及びクラスの双方又は何れか一方が着目するそれぞれの障害を有するようにすることができる。
【０１２２】
他の例では、解析システム１０８は、この解析システム１０８のデータベース内に記憶された履歴データと、データ源１１２により供給された外部データとの双方又は何れか一方に基づいて障害の組を規定するように構成することができる。例えば、解析システム１０８がこのようなデータを用いて、幾つかある例の中で特に、どの障害が最も長い修理時間となるかと、履歴的にどの障害に追加の障害が続くかとの双方又は何れか一方を決定するようにしうる。
【０１２３】
更に他の例では、ユーザ入力と、解析システム１０８により行われる決定との組合せにに基づいて１つ以上の障害の組を規定するようにしうる。他の例も可能である。
【０１２４】
ブロック６０４では、障害の組のうちの各障害に対し、解析システム１０８により、１つ以上のアセットの群に対する履歴上の操作データ（例えば、異常行動データ）を解析して、所定の障害が過去に発生したことを識別するようにすることができる。１つ以上のアセットの群には、アセット１０２のような単一のアセットを、或いはアセット１０２及び１０４を含むアセットのフリートのような同じ又は類似の種類の複数のアセットを具えるようにしうる。解析システム１０８は、幾つかある例の中で特に、ある時間量（例えば、１か月分）のデータ又はある量のデータ点（例えば、最新の１０００のデータ点）のような特定の量の履歴上の操作データを解析することができる。
【０１２５】
実際には、所定の障害が過去に発生したことを識別するのに、解析システム１０８がこの所定の障害を表す異常状態のデータのような操作データの種類を識別することを含めることができる。一般に、所定の障害には、フォルトコードのような１つ又は複数の異常状態の指標と関連させることができる。従って、異常状態の指標が所定の障害の根底にある症状を反映するようにしうる。
【０１２６】
解析システム１０８は、所定の障害を表す操作データの種類を識別した後に、所定の障害の過去の発生を多数の方法で識別しうるものである。例えば、解析システム１０８は、この解析システム１０８のデータベース内に記憶された履歴上の操作データから、所定の障害と関連する異常状態の指標に対応する異常状態のデータを検索することができる。検索された各異常状態のデータは所定の障害の発生を表す。解析システム１０８は、この検索された異常状態のデータに基づいて、過去の障害が発生した時点を識別することができる。
【０１２７】
ブロック６０６では、解析システム１０８により所定の障害が識別された過去の発生の各々と関連する操作データのそれぞれの組を識別しうる。特に、解析システム１０８は、所定の障害の所定の発生時を囲むあるタイムフレームからのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータの組を識別することができる。例えば、このデータの組は、所定の障害の発生時の前の、又は後の、又はこの発生時を囲む特定のタイムフレーム（例えば、２週間）からのものとすることができる。他の場合には、このデータの組は、所定の障害の発生時の前の、又は後の、又はこの発生時を囲むある個数のデータ点から識別しうる。
【０１２８】
実施例では、操作データの組には、アセット１０２のセンサ及びアクチュエータの幾つか又は全てからのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータを含めることができる。例えば、操作データの組には、所定の障害に対応する異常状態の指標と関連するセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からのデータを含めることができる。
【０１２９】
図７は、モデルの規定を容易にするために解析システム１０８が解析しうる履歴上の操作データを示す概念的説明図である。プロット７００は、アセット１０２のセンサ及びアクチュエータの幾つか（例えば、センサＡ及びアクチュエータＢ）又は全てから生じる履歴データのセグメントに相当しうる。このプロット７００には、図示するように、ｘ軸７０２上の時間と、ｙ軸７０４上の測定値と、センサＡに対応するセンサデータデータ７０６と、アクチュエータＢに対応するアクチュエータデータ７０８とが含まれており、これらのデータの各々には、時間Ｔi における特定の点における測定に対応する種々のデータ点が含まれている。更に、プロット７００には、過去の時間Ｔf （例えば、“障害の時間”）に生じた障害の発生の指示７１０と、障害の発生の前の時間量（ΔＴ）の指示７１２とが含まれており、これらから操作データの組が識別される。従って、Ｔf −ΔＴが着目するデータ点のタイムフレーム７１４を規定する。
【０１３０】
図６に戻るに、解析システム１０８により所定の障害の所定の発生（例えば、Ｔfでの発生）に対する操作データの組を識別した後に、この解析システム１０８により、操作データの組を識別する必要がある何らかの残存する発生があるかどうかを決定することができる。残存する発生がある場合には、各残存する発生に対してブロック６０６のステップを繰返す。
【０１３１】
その後、ブロック６０８において、解析システム１０８により所定の障害の過去の発生と関連する識別した操作データの組を解析して、（１）操作メトリックの所定の組（例えば、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値の所定の組）と、（２）所定の障害が将来の所定のタイムフレーム（例えば、次の２週間）内で生じる可能性との間の関係（例えば、障害モデル）を規定するようにしうる。すなわち、所定の障害モデルは、１つ以上のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値を入力として取り込み、所定の障害が将来の所定のタイムフレーム内で生じる確率を出力することができる。
【０１３２】
一般に、障害モデルは、アセット１０２の操作状態と障害が生じる可能性との間の関係を規定することができる。ある実施では、障害モデルが、アセット１０２のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からの生のデータ信号に加えて、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号から取出された、特徴としても知られた多数の他のデータ入力を受信するようにすることができる。このような特徴には、障害が発生した際で過去に測定された値の平均値又は範囲と、障害が発生する前で過去に測定された値の勾配（例えば、測定の変化率）の平均値又は範囲と、障害間の持続時間（例えば、最初の障害の発生と２回目の障害の発生との間の時間量又はデータ点の個数）と、障害の発生時当りのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値を表す１つ以上の障害パターンとの何れか又はこれらの任意の組合せを含めることができる。当業者にとって明らかなように、これらの特徴は、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号から導出しうる数例の特徴に過ぎず、多数の他の特徴が可能である。
【０１３３】
実際には、障害モデルを多数の方法で規定しうる。実施例では、解析システム１０８により、ゼロと１との間の確率を返す１つ以上のモデル化技術を用いることにより障害モデルを規定することができ、このモデル化技術は上述した如何なるモデル化技術をも取りうるものである。
【０１３４】
特定の例では、障害モデルを規定することには、解析システム１０８がブロック６０６で識別された履歴上の操作データに基づいて応答変数を発生させることを含めることができる。特に、解析システム１０８により、特定の時点で受信したセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値の各組に対する関連の応答変数を決定することができる。従って、応答変数は障害モデルと関連するデータ組の形態をとることができる。
【０１３５】
応答変数によれば、測定値の所定の組がブロック６０６で決定された何れかのタイムフレーム内にあるかどうかを表すことができる。すなわち、応答変数によれば、所定のデータの組が障害の発生に関する着目する時間からのものであるかどうかを表すことができる。この応答変数は、測定値の所定の組が決定したタイムフレームの何れかの中にある場合に、関連する応答変数に１の値が割当てられ、他の場合に、関連する応答変数に０の値が割当てられるようにする二進値の応答変数とすることができる。
【０１３６】
図７に戻るに、応答変数のベクトルＹres の概念的説明図がプロット７００に示してある。図示するように、タイムフレーム７１４内にある測定値の組と関連する応答変数は１の値（例えば、時間Ｔi+3 〜Ｔi+8 におけるＹres ）を有し、一方、タイムフレーム７１４外にある測定値の組と関連する応答変数は０の値（例えば、時間Ｔi 〜Ｔi+2 及びＴi+9 〜Ｔi+10におけるにおけるＹres ）を有する。他の応答変数も可能である。
【０１３７】
解析システム１０８は、応答変数に基づいて障害モデルを規定する特定の例に続いて、ブロック６０６で識別した履歴上の操作データと発生された応答変数とで障害モデルを訓練することができる。次いで、この解析システム１０８は、この訓練処理に基づいて、種々のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータを入力として受信するとともに、応答変数を発生させるのに用いたタイムフレームに相当する期間内で障害が生じる０と１との間の確率を出力する障害モデルを規定しうる。
【０１３８】
ある場合には、ブロック６０６で識別した履歴上の操作データと発生された応答変数とで訓練することにより、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の各々に対する可変である重要度の統計値が得られる。可変である所定の重要度の統計値は、所定の障害が将来の期間内に生じる確率に関するセンサの又はアクチュエータの相対的な効果を表すことができる。
【０１３９】
上述したことに加えて又は代えて、解析システム１０８は、コックス（Ｃox）比例ハザード技術のような１つ以上の生存時間解析技術に基づいて障害モデルを規定するように構成しうる。解析システム１０８は、幾つかの点で上述したモデル化技術に類似する方法で生存時間解析技術を用いることができるが、この解析システム１０８は、最後の障害から次に予期される事象までの時間量を表す生存時間応答変数を決定する。次に予期される事象は、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値の受信か又は障害の発生の何れかが最初に生じるものとしうる。この応答変数には、測定値が受信された特定の時点の各々と関連する一対の値を含めることができる。従って、この応答変数は、障害が将来の所定のタイムフレーム内で生じる確率を決定するのに用いることができる。
【０１４０】
ある実施例では、幾つかあるデータの中で特に、気象データ及び“ホットボックス”データのような外部データに部分的に基づいて障害モデルを規定しうる。例えば、障害モデルにより、このようなデータに基づいて、出力の障害確率を増大又は減少させることができる。
【０１４１】
実際には、アセットのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方が測定値を取得する時間と一致しない時点で外部データを監視することができる。例えば、“ホットボックス”データを収集する時間（例えば、ホットボックスセンサが装備されている鉄道線路の区分に沿って機関車が通過する時間）は、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定時間と一致しないようにしうる。このような場合には、センサ測定時間と一致する時間に監視する外部データの監視を決定するために１つ以上の操作を実行するように解析システム１０８を構成することができる。
【０１４２】
特に、解析システム１０８は外部データの監視時間と測定時間とを用いて外部データの監視を補間して、測定時間に相当する時間に対する外部データ値を生ぜしめるようにしうる。外部データの補間によれば、外部データの監視又はこれから取出した特徴を障害モデル内に入力として含めるようにしうる。実際には、幾つかある例の中で特に、最近隣補間、線形補間、多項式補間及びスプライン補間のように、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方のデータで外部データを補間するのに種々の技術を用いることができる。
【０１４３】
図６に戻るに、解析システム１０８がブロック６０２で規定された障害の組から所定の障害に対する障害モデルを決定した後に、この解析システム１０８は、障害モデルを決定すべき何らかの残存する障害があるかどうかを決定しうる。障害モデルを決定すべき障害が残存している場合には、解析システム１０８は、ブロック６０４〜６０８のループを繰返すことができる。ある実施に当っては、解析システム１０８が、ブロック６０２で規定された障害の全てを包含する単一の障害モデルを決定しうるようにする。他の実施に当っては、解析システム１０８が、アセット１０２の各サブシステムに対する障害モデルを決定し、次いでこの障害モデルを用いてアセットレベルの障害モデルを決定するようにしうる。他の例も可能である。
【０１４４】
最後にブロック６１０において、規定した組（例えば、個々の障害モデル）における各障害に対する規定関係を、将来の所定のタイムフレーム（例えば、次の２週間）内で生じる障害の全体的可能性を予測するためにモデル（例えば、健康メトリックモデル）内に組込むことができる。すなわち、このモデルは１つ以上のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の測定値を入力として取り込み、障害の組から少なくとも１つの障害が将来の所定のタイムフレーム内で生じる単一の確率を出力する。
【０１４５】
解析システム１０８は、健康メトリックの所望の細かさに依存させることができる多数の方法で健康メトリックモデルを規定しうる。すなわち、複数の障害モデルがある場合には、これらの障害モデルの結果を多数の方法で用いて健康メトリックモデルモデルの出力を得るようにしうる。例えば、解析システム１０８は、複数の障害モデルから最大値、又は中間値、又は平均値を決定し、この決定した値を健康メトリックモデルの出力として用いるようにしうる。
【０１４６】
他の例では、健康メトリックモデルの決定には、個々の障害モデルにより出力される個々の可能性に解析システム１０８により重み付けすることを含めることができる。例えば、障害の組のうちの各障害は同等に不所望なことと考えられ、従って、健康メトリックモデルを決定する際に各確率に同様に同じ重み付けを行うことができる。他の場合には、ある障害が他の障害よりも一層不所望なこと（例えば、より一層破滅的であるか、又はより長い修理時間を必要とする、等）と考えられ、従って、これらの対応する可能性には他の場合よりも大きな重み付けを行うようにすることができる。
【０１４７】
更に他の例では、健康メトリックモデルの決定には、回帰技術のような１つ以上のモデル化技術を解析システム１０８が用いることを含めることができる。集合の応答変数は、個々の障害モデルの各々からの応答変数（例えば、図７におけるＹres ）の論理和（ＯＲ関数）の形態をとることができる。例えば、ブロック６０６で決定された何れかのタイムフレーム（例えば、図７のタイムフレーム７１４）内に生じる何らかの測定値の組と関連する集合の応答変数は１の値を有し、一方、何れかのタイムフレームの外部に生じる測定値の組と関連する集合の応答変数は０の値を有することができる。健康メトリックモデルを規定する他の方法も可能である。
【０１４８】
ある実施では、ブロック６１０を不要としうる。例えば、上述したように、解析システム１０８により単一の障害モデルを決定するようにでき、この場合、健康メトリックモデルをこの単一の障害モデルとすることができる。
【０１４９】
しかし、ここで開示した健康スコアモデルは入力操作を調整するためのワークフローをトリガするのに用いうる予測モデルの一例に過ぎないことを理解すべきである。他の例の予測モデルをも同様に用いうるものである。
【０１５０】
図５に戻るに、解析システム１０８は、集合の予測モデルをベースラインとして用いることを含みうるアセットに対する個別化した予測モデルを規定するように構成することもできる。個別化は、アセットのある特性に基づかせることができる。このようにすることにより、解析システム１０８は、集合の予測モデルに比べて一層正確でロバスト性がある予測モデルを所定のアセットに提供しうるようになる。
【０１５１】
特に、ブロック５０６で、アセット１０２のような所定のアセットに対してブロック５０４で規定された集合のモデルを個別化するかどうかを決定するように解析システム１０８を構成しうる。解析システム１０８はこの決定を多数の方法で実施することができる。
【０１５２】
ある場合には、個別化された予測モデルをデフォルトで規定するように解析システム１０８を構成することができる。他の場合には、個別化された予測モデルをアセット１０２のある特性に基づいて規定するかどうかを決定するように解析システム１０８を構成することができる。例えば、ある場合には、ある種の又はあるクラスのアセットか、又はある環境で操作されるアセットか、又はある健康スコアを有するアセットが個別化された予測モデルを有するようにしうる。更に他の場合には、個別化されたモデルをアセット１０２に対し規定するかどうかをユーザが規定するようにしうる。他の例も可能である。
【０１５３】
何れにしても、解析システム１０８が個別化された予測モデルをアセット１０２に対し規定することを決定する場合には、解析システム１０８はこのことをブロック５０８で行うことができる。
【０１５４】
ブロック５０８では、個別化された予測モデルを多数の方法で規定するように解析システム１０８を構成しうる。実施例では、解析システム１０８がアセット１０２の１つ以上の特性に少なくとも部分的に基づいて個別化された予測モデルを規定するようにしうる。
【０１５５】
個別化された予測モデルをアセット１０２に対し規定する前に、解析システム１０８は、個別化されたモデルの基礎を形成するための着目する１つ以上のアセットの特性を決定しておくようにしうる。実際には、互いに異なる予測モデルがそれぞれ対応する着目する異なる特性を有するようにしうる。
【０１５６】
一般には、着目する特性は、集合のモデル‐ワークピース対に関連する特性としうる。例えば、着目する特性は、解析システム１０８が集合のモデル‐ワークピース対の精度への影響を決定した特性としうる。このような特性の例には、幾つかある特性の中で特に、アセットの経年（age ）と、アセットの用法と、アセットの容量と、アセットの負荷と、アセットの健康（これは、おそらく以下で説明するアセットの健康メトリックにより表される）と、アセットのクラス（例えば、等級及びモデルの双方又は何れか一方）と、アセットが操作される環境とを含むことができる。
【０１５７】
解析システム１０８は、着目する特性を多数の方法で決定するようにしうる。一例では、解析システム１０８は、着目する特性の識別を容易にする１つ以上のモデル化のシミュレーションを実行することによりこのような決定を行うようにしうる。他の例では、着目する特性を予め規定して解析システム１０８のデータ記憶装置内に記憶させておくことができる。更に他の例では、着目する特性をユーザにより規定して出力システム１００を介して解析システム１０８に提供するようにしうる。他の例も可能である。
【０１５８】
何れにしても、解析システム１０８は、着目する特性を決定した後に、この決定した着目する特性に相当するアセット１０２の特性を決定するようにしうる。すなわち、解析システム１０８は、着目する特性に相当するアセット１０２の特性の種類、値、その存在又は欠落、等を決定しうる。この解析システム１０８は、この操作を多数の方法で実行しうる。
【０１５９】
例えば、解析システム１０８は、この操作をアセット１０２及びデータ源１１２の双方又は何れか一方から生じるデータに基づいて実行するように構成しうる。特に、解析システム１０８は、アセット１０２に対する操作データとデータ源１１２からの外部データとの双方又は何れか一方を用いて、アセット１０２の１つ以上の特性を決定するようにしうる。他の例も可能である。
【０１６０】
解析システム１０８は、アセット１０２の決定した１つ以上の特性に基づいて集合のモデルを修正することにより、個別化された予測モデルを規定することができる。集合のモデルは、多数の方法で修正しうる。例えば、幾つかある例の中で特に、１つ以上のモデル入力を変更する（例えば、追加、除去、整理し直し、等をする）ことと、アセットの操作限界に相当する１つ以上のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方を変更する（例えば、“先行指標”事象に相当する操作限界を変更する）ことと、１つ以上のモデル計算を変更することと、計算の変数又は出力を重み付けする（又はその重みを変更する）ことと、集合のモデルを規定するのに用いたモデル化技術とは異なるモデル化技術を用いることと、集合のモデルを規定するのに用いた応答変数とは異なる応答変数を用いることとの何れか又はこれらの任意の組合せにより集合のモデルを修正しうる。
【０１６１】
実際には、集合のモデルを個別化することを所定のアセットの１つ以上の特性に依存させることができる。特に、ある特性が、他の特性とは異なるように集合のモデルの修正に作用するようにしうる。更に、特性の種類、値、存在等が同様に修正に作用するようにしうる。例えば、アセットの経年が集合のモデルの第１の部分に作用し、一方アセットのクラスが集合のモデルの第２の異なる部分に作用するようにしうる。第１の経年範囲内のアセットの経年は集合のモデルの第１の部分に第１の方法で作用し、一方、第１の経年範囲とは異なる第２の経年範囲内のアセットの経年は集合のモデルの第１の部分に第２の異なる方法で作用するようにしうる。他の例も可能である。
【０１６２】
ある実施に当っては、集合のモデルを個別化することをアセット特性に加えて又は代えて考慮事項に依存させることができる。例えば、集合のモデルは、アセットが（例えば、メカニック等により規定されているような）比較的良好な操作状態にあることが知られている場合に、アセットのセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の読みに基づいて個別化することができる。より詳細には、先行指標の予測モデルの例では、解析システム１０８を、アセットが良好な操作状態にあるという指示を（例えば、メカニックにより操作されたコンピューティングデバイスから）このアセットからの操作データとともに受けるように構成しうる。次いで、解析システム１０８は、少なくとも操作データに基づいて、“先行指標”事象に相当するそれぞれの操作限界を修正することによりアセットに対する先行指標の予測モデルを個別化することができる。
【０１６３】
ある実施例では、集合の予測モデルを最初に規定することなしに所定のアセットに対する個別化した予測モデルを規定するように解析システム１０８を構成しうることも理解すべきである。
【０１６４】
解析システム１０８は、予測モデルが一旦規定されるとこの予測モデルを新たなアセットデータに基づいて更新するように構成することもできる。例えば、解析システム１０８は、アセット又はその他のデータ源から受信した新たな履歴データに基づいてアセットに対する集合のモデル及び個別化したモデルの双方又は何れか一方を修正することができる。解析システム１０８はこの更新機能を周期的に（例えば、毎日、毎週、毎月等）又はあるトリガ事象（例えば、新たな履歴データの受信又は事象の発生）に応答して、或いはこれらの双方で実行することができる。解析システム１０８は予測モデルを他の方法でも更新することができる。
【０１６５】
解析システム１０８以外のデバイス及びシステムの双方又は何れか一方を、予測モデルを個別化及び修正するように構成することができることをも理解すべきである。例えば、予測モデルを受信し且つ実行するように構成されたローカル解析デバイスをアセットが有する場合には、このローカル解析デバイスをも、これ単独で又は解析システム１０８と組合せて予測モデルの個別化及び修正の双方又は何れか一方を達成するように構成することができる。代表的なローカル解析デバイスの操作は米国特許出願第14/963,207号（代理人整理番号：Uptake-00051）に更に詳細に開示されており、この米国特許出願は、参照することによりその全体がここに導入されるものである。
【０１６６】
［２．入力操作を調整するワークフロー］
上述したように、前述した予測モデルは、この予測モデルの出力に基づいて入力操作を調整するワークフローに相当しうる。この入力ワークフローは種々の形態をとることができる。
【０１６７】
一実施例によれば、入力ワークフローには、予測モデルに基づいて所定のアセットから取り込まれたデータの記憶位置を修正することを含めることができる。例えば、所定の事象群からの少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内で所定のアセットに生じる可能性のあるしきい値にあることを予測モデルが表した場合、ワークフローは所定のアセットから取り込まれたデータを、永続性と、信頼性と、ロバスト性との任意の組合せ又はこれらの何れかがより高い記憶位置に転送するようにワークフローを構成することができる。他の例も可能である。
【０１６８】
他の実施例によれば、入力ワークフローには、予測モデルに基づいて所定のアセットから取り込んだデータ変数の組を修正することを含めることができる。例えば、所定の事象群からの少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内で所定のアセットに生じる可能性のあるしきい値にあることを予測モデルが表した場合に、ワークフローは、所定のアセットから取り込まれたデータの組を拡張させて、追加のデータ変数（例えば、アセットにおける追加のセンサ／アクチュエータからのデータ流）を含むように構成することができる。取り込むべきこれらの追加のデータ変数は予め規定しておくか、又は入力ワークフローをトリガする予測モデルの種類及び出力の双方又は何れか一方に基づいて規定するか、或いはこれらの双方を達成するようにしうる。例えば、データ入力システムは、データ変数（例えば、温度、速度、位置、等）のコアセットを入力するように予め構成しておくことができ、この場合、将来生じることが予測される特定の種類の事象に関連する追加のデータ変数をデータ入力システムが入力するように入力ワークフローを構成することができる。１つの代表的な例としては、アセットのエンジンと関連する事象が将来生じると予測される場合に、入力ワークフローにより、データ入力システムがアセットのエンジンと関連する追加のデータ変数（例えば、電圧、油圧、トルク、等）を入力するようにしうる。多くの他の例も可能である。
【０１６９】
更に他の実施例によれば、入力ワークフローには、予測モデルに基づいて所定のアセットに対するデータ取り込みレートを修正することを含めることができる。例えば、所定の事象群からの少なくとも１つの事象が将来の特定の期間内で所定のアセットに生じる可能性のあるしきい値にあることを予測モデルが表した場合、ワークフローは所定のアセットからデータが取り込まれるレートを増大させるように構成することができる。１つの代表的な例としては、データ入力システムが第１のサンプリング周波数（例えば、１０ＭHz）から第２のサンプリング周波数（例えば、１ＭHz）に切換わるようにすることによりデータレートを増大させるように入力ワークフローを構成することができる。他の代表的な実施例としては、データ入力システムが受信され記憶されたアセットデータの量を第１の量（例えば、１０番目のデータ点毎）から第２の量（例えば、２番目のデータ点毎）に切換わるようにすることによりデータレートを増大させるように入力ワークフローを構成することができる。更に他の代表的な例としては、データ入力システムが第１のサンプリング設計（例えば、１５分毎の周期的サンプリング）から第２のサンプリング設計（例えば、対応する予測モデルの出力がしきい値を超えることを検出するようなトリガ事象に応答するサンプリング）に切換るようにすることによりデータレートを増大させるように入力ワークフローを構成することができる。他の例も可能である。
【０１７０】
これらの修正の２つ以上を１つの入力ワークフロー内に組込むこともできることを理解すべきである。更に、入力ワークフローには、解析システムの入力処理を調整するための他の処置をも含めることができることを理解すべきである。
【０１７１】
上述したような入力ワークフローは種々の方法で規定することもできる。一例では、集合ワークフローをユーザにより規定することができる。特に、ユーザは、あるワークフローの処置の選択を表すユーザ入力を受信するコンピューティングデバイスを操作することができ、このコンピューティングデバイスによりこのような選択を表すデータを解析システム１０８に供給するようにしうる。次いで、解析システム１０８はこのデータに基づいてワークフローを規定しうるようになる。
【０１７２】
他の例では、ワークフローをマシンにより規定しうるようにする。特に、解析システム１０８は、シミュレーションのような種々の機能を実行して、予測モデルにより出力される確率の原因を決定することと、モデルにより予測される事象の発生を防止することとの双方又は何れか一方を容易にしうるワークフローを決定するようにしうる。ワークフローを決定する他の例も可能である。
【０１７３】
予測モデルに相当するワークフローを規定するに当っては、解析システム１０８によりこのワークフローに対するトリガを規定することもできる。一例として、ワークフローのトリガは、予測モデルの出力（例えば、１０％より低い健康メトリック）に対するしきい値（又は値の範囲）の形態をとるようにしうる。他の例としては、ワークフローのトリガは、予測モデルの出力に対するしきい値の変化レートの形態をとるようにしうる。更に他の例としては、ワークフローのトリガは、予測モデルの出力がしきい値に到達している時間のしきい値量の形態をとるようにしうる。更に他の例も可能である。更に、ある例では、ワークフローが複数のトリガ（例えば、複数のしきい値）を有し、これらの各々により異なる処置を生ぜしめるようにしうる。１つ以上のしきい値は設定可能であることも理解すべきである。
【０１７４】
上述した予測モデルと同様に、所定のアセットに対する入力操作を調整するワークフローは、集合のワークフローか又は個別化したワークフローの形態をとることができる。この点において、解析システム１０８（或いはこれとアセットのローカル解析デバイスとの双方又は何れか一方）により、（例えば、所定のアセットの１つ以上の特性に基づいて集合のワークフローを修正することにより）個別化した予測モデルを規定するために、上述した技術と類似する技術を用いる所定のアセットに対する個別化したワークフローを規定することができる。
【０１７５】
更に、予測モデルと同様に、新たなアセットデータに基づいて入力ワークフローを更新させることができる。例えば、解析システム１０８（或いはこれとアセットのローカル解析デバイスとの双方又は何れか一方）により、アセット又はその他のデータ源から受信した新たなデータに基づいて、（例えば、取り込んだデータに対する記憶位置と、取り込むべきデータ変数の組と、ワークフローに関連する取り込みレートとの何れか又はこれらの任意の組合せを調整することにより）集合と個別化との双方又は何れか一方の入力ワークフローを修正することができる。この更新機能は、周期的に（例えば、毎日、毎週、毎月、等）又はあるトリガ事象（例えば、新たな履歴データの受信又は事象の発生）に応答して、或いはこれらの双方で実行することができる。ワークフローは他の方法でも更新させることができる。
【０１７６】
上述した入力ワークフローは、予測モデルの出力ではなくアセットから受信したある操作データと対にするとともに、この操作データに基づいてトリガすることができることも理解すべきである。例えば、ある１つの実施に当たっては、入力ワークフローをアセットから受信したセンサデータに基づいてトリガすることができる。このような一例として、所定のセンサの出力がしきい値条件（例えば、異常値を表すしきい値）を満足していることを解析システム１０８が決定する場合に、入力ワークフローによりデータ入力システムが（例えば、入力記憶位置の変更と、入力データ変数の組の拡張と、入力データレートの増大との何れか又はこれらの任意の組合せにより）その入力操作を調整するように、入力ワークフローを構成することができる。他の実施に当っては、アセットから受信した異常状態の指標に基づいて入力ワークフローをトリガするようにしうる。このような一例として、解析システム１０８がアセットからある異常状態の指標（又は異常状態の指標のある組合せ）を受信する場合に、入力ワークフローによりデータ入力システムがこのアセットに対しこのデータ入力システムの入力操作を調整しうるように、入力ワークフローを構成することができる。入力ワークフローは他の要因に基づいてトリガされるようにすることもできる。
【０１７７】
［Ｃ. モデル‐ワークフロー対の実行］
上述したモデル‐ワークフロー対が一旦解析システム１０８により規定されると、このモデル‐ワークフロー対をランタイム実行のために展開させることができる。例えば、好適な実施では、解析システム１０８はこのモデル‐ワークフロー対に応じて操作するように構成しうる。
【０１７８】
この実施によれば、解析システム１０８は、この解析システムのデータ入力システム４０２が入力パラメータのデフォルトセットに応じてアセット１０２のような種々のアセットに対する受信データ（例えば、センサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方の信号）を取り込む第１のモードでの操作により開始しうる。
【０１７９】
データ入力システム４０２が第１のモードで操作している間、解析システムのデータサイエンスシステム４０４は、事象（例えば、障害事象）の所定の群の少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内でアセットに生じるおそれがある可能性を決定するために、取り込んだデータの少なくとも一部を予測モデル内に入力させることができる。次いで、データサイエンスシステム４０４は、この予測モデルに基づいて、少なくとも１つのこのような事象が将来の所定の期間内でアセットに生じる可能性が第１のしきい値条件を満足することを最終的に決定しうる。例えば、データサイエンスシステム４０４は、アセット１０２に対する健康スコアが１０％以下にあることを決定しうる。
【０１８０】
次いで、この決定により入力ワークフローをトリガし、この入力ワークフローが第１のモードでの操作から、解析システムのデータ入力システム４０２が、少なくとも１つの修正した入力パラメータを含む入力パラメータの組に応じてアセット１０２（及びおそらく他の関連するアセット）対するデータを取り込む第２のモードでの操作へ解析システム１０８を移行させるようにしうる。実際には、例えば、この入力ワークフローによりデータサイエンスシステム４０４がデータ入力システム４０２に信号を送り、異なる操作モードへ移行させるか又は入力パラメータを修正するか、或いはこれらの移行及び修正の双方を達成するようにしうる。しかし、他の実施も可能である。解析システム１０８は、入力ワークフローがトリガされた後に、修正された入力パラメータに応じてデータの取り込みを開始することができる。
【０１８１】
その後、解析システムのデータサイエンスシステム４０４は、取り込んだデータの少なくとも一部を予測モデル内に入力し続けることができ、ある時点で、少なくとも１つの上述した事象が将来の所定の期間内でアセットに生じる可能性が第２のしきい値条件を満足することを決定しうる。次いで、解析システム１０８はこれに応答して他のモードに移行するのと、入力パラメータの組を更に修正するのとの双方又は何れか一方を行うことができる。
【０１８２】
ある時間後に、データサイエンスシステム４０４は、所定の事象群のうちの少なくとも１つの事象が将来における所定の期間内でアセットに生じる可能性がもはや第１のしきい値条件を満足しないことを予測モデルに基づいて決定することもできる。これに応答して
、解析システム１０８が第２のモードでの操作から第１のモードでの操作に戻る移行を行うことができる。
【０１８３】
上述したように、操作モード間で移行が行われる場合、データ入力システム４０２は種々の異なる入力パラメータを修正しうる。一実施によれば、データ入力システム４０２は取り込まれたデータの記憶位置をデフォルト記憶位置から修正された記憶位置に修正しうる。例えば、第１のモードでは、データ入力システム４０２は入力データを第１の記憶位置（例えば、データベース４０６のうちの第１の１つのデータベース）に記憶するように操作でき、一方、第２のモードでは、データ入力システム４０２はデータを第２の記憶位置（例えば、データベース４０６のうちの第２の１つのデータベース）に記憶するように操作できる。実際には、これらの２つの記憶位置は互いに異なる記憶特性を有するようにするのが好ましい。例えば、第２の記憶位置には、永続性と、信頼性と、ロバスト性との任意の組合せ又はこれらの何れかを第１の記憶位置よりも高くしたデータ記憶装置を設けることができる。他の例としては、第２の記憶位置は第１の記憶位置よりも高いデータ記憶レートを有し、高いデータ入力レートを又は取り込まれるデータ変数の拡張された組を良好に収容するようにしうる。又、ある実施例では、第１及び第２の記憶位置の一方を、解析システム１０８と同じ又は異なる地理的位置で（例えば、遠隔データサーバで）この解析システム１０８の外部に配置させることができる。ある操作モードでは、データ入力システム４０２は、複数の異なる記憶位置（例えば、第１の位置及び第２の位置）に入力データを記憶するように構成しうる。
【０１８４】
修正した記憶位置は種々の方法で選択することができる。一例では、修正した記憶位置は、ワークフローの規定の一部として選択した単一の固定記憶位置とすることができる。他の例では、修正した記憶位置は、幾つかある要因の中で特に、予測モデルの種類と、予測モデルの出力値と、ワークフローのしきい値と、アセットの特性との何れか又はこれらの任意の組合せのような要因に依存して変えることができる。修正した記憶位置は、他の方法でも選択しうる。
【０１８５】
他の実施によれば、データ入力システム４０２が、取り込んだデータ変数の組をデフォルトデータの組から修正されたデータの組へ修正することができる。例えば、入力ワークフローにより、データ入力システム４０２が、アセットに対し取り込まれたデータ変数の組を、第１の組のデータ変数（例えば、アセットのセンサＡ、Ｂ及びＣに相当するデータ変数）から、より大きな第２の組のデータ変数（例えば、アセットのセンサＡ、Ｂ及びＣ並びにセンサＤに相当するデータ変数）へ拡張させるようにすることができる。他の例では、入力ワークフローにより、データ入力システム４０２が、アセットに対し取り込まれたデータ変数の組を、第１の組のデータ変数（例えば、アセットのセンサＡ、Ｂ及びＣに相当するデータ変数）から、これとは異なる第２の組のデータ変数（例えば、アセットのセンサＤ、Ｅ及びＦに相当するデータ変数）へ変更させるようにすることができる。他の例も可能である。
【０１８６】
修正したデータの組は種々の方法で選択することができる。一例では、修正したデータの組は、ワークフローの規定の一部として選択したデータ変数の固定の組とすることができる。他の例では、修正したデータの組を、幾つかある要因の中で特に、予測モデルの種類と、予測モデルの出力値と、ワークフローのしきい値と、アセットの特性との何れか又はこれらの任意の組合せのような要因に依存して変えることができる。修正したデータの組は他の方法でも選択することができる。
【０１８７】
更に他の実施によれば、データ入力システム４０２により入力レートをデフォルトレートから修正したレートに修正しうる。例えば、データ入力システム４０２は、アセットから受信したデータのサンプルレートを増大又は減少させることにより入力レートを修正することができる。他の例としては、データ入力システム４０２は、受信し記憶したアセットデータの量を変更することにより入力レートを修正することができる（例えば、所定のデータ変数を１００データ点／秒のレートで受信した場合、データ入力システムは第１のモードにおける１０番目毎の値を記憶するとともに、第２のモードにおける２番目毎の値を記憶する）。他の例も可能である。
【０１８８】
修正したレートは種々の方法で選択しうる。一例では、修正したレートは、ワークフローの規定の一部として選択した固定レートとすることができる。他の例では、修正したレートは、幾つかある要因の中で特に、予測モデルの出力値と、ワークフローのしきい値と、アセットの特性との何れか又はこれらの任意の組合せのような要因に依存しうる可変レートとすることができる。修正したレートは、他の方法でも選択しうる。
【０１８９】
入力操作を修正するために予測モデルとこれに対応するワークフローとの双方又は何れか一方を実行する（又はこの実行を支援する）には、解析システム１０８以外のデバイス及びシステムの双方又は何れか一方を構成しうることも理解すべきである。例えば、上述したことに沿って、アセットには、入力操作を修正する予測モデル又は入力操作を修正するワークフロー又はこれらの双方を実行するように構成したローカル解析デバイス２２０（又は同様なデバイス）を含めることができる。
【０１９０】
ある１つの実施に当たっては、例えば、解析システム１０８を、予測モデルを実行するとともに次いでアセットに信号を送給するように構成することができ、更にこのアセットは、解析システム１０８からの信号に基づいて入力操作を修正するための対応するワークフローを実行するように構成しうる。この実施によれば、アセットは、操作データを送信する前でこの操作データの解析システムの入力を修正しうる機能を（例えば、送信データの組、送信データレート、送信チャネル、又は同様なものを調整することにより）実行しうるようになる。
【０１９１】
他の実施に当たっては、アセットを、予測モデルを実行するとともに次いで解析システム１０８に信号を送給するように構成することができ、更にこの解析システム１０８は、アセットからの信号に基づいて入力操作を修正するための対応するワークフローを実行するように構成しうる。
【０１９２】
更に他の実施に当たっては、予測モデルと、入力操作を修正するための対応するワークフローとの双方を実行するようにアセットを構成することができる。この実施によれば、上述したように、アセットが、操作データを送信する前でこの操作データの解析システムの入力を修正しうる機能を実行しうる。
【０１９３】
上述したように、代表的なローカル解析デバイスの操作は米国特許出願第14/963,207号（代理人整理番号：Uptake-00051）に更に詳細に開示されており、この米国特許出願は、参照することによりその全体がここに導入されるものである。
［V.例示的方法］
【０１９４】
本発明の３例により実施しうる機能を説明する流れ図を図８〜１０に示す。説明のみの目的のために、これらの機能を解析システム１０８により実施するものとして記載してあるが、これらの機能の１つ以上は他のデバイス又はシステム（例えば、アセットのローカル解析デバイス２２０）により実施しうることを理解すべきである。又、ある機能をこれらの例示的方法に加えることと、以下で説明するある機能を修正するか又はこれらの例示的方法から除去することとの双方又は何れか一方を達成しうることも理解すべきである。
【０１９５】
図８には、予測モデルに基づいてアセットに対する入力記憶位置を修正するための例示的方法８００に応じて実施しうる機能を説明する流れ図を示してある。
【０１９６】
ブロック８０２では、所定のアセットから取り込んだ操作データを第１のデータ記憶位置に記憶するように解析システム１０８を構成した第１のモードで解析システム１０８が操作することを例示的方法８００に含めることができる。この第１のモードで操作している間、解析システム１０８は、所定のアセットに対する操作データ（例えば、センサデータ、アクチュエータデータ、異常状態データ、等）を受信し、この受信したデータの少なくとも一部を、データ入力システム４０２を介して取り込み、次いでこの取り込んだデータを第１の記憶位置に記憶させることができる。
【０１９７】
ブロック８０４では、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデル（例えば、障害の群のうちの少なくとも１つの障害が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリック）を解析システム１０８が実行することを方法８００に含めることができる。
【０１９８】
ブロック８０６では、指標がしきい値条件を満足することの決定を解析システム１０８が行うことを方法８００に含めることができる。例えば、事象の群のうちの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性ないという確率を予測モデルが出力する場合には、解析システム１０８は、この確率がしきい値以下であることを決定しうる。一方、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じるという確率を予測モデルが出力する場合には、解析システム１０８は、この確率がしきい値以上であることを決定しうる。他の実施も可能である。
【０１９９】
ブロック８０８では、解析システム１０８が、ブロック８０２の第１のモードから、所定のアセットから取り込んだ操作データを第２のデータ記憶位置（例えば、永続性と、信頼性と、ロバスト性との任意の組合せ又はこれらの何れかがより高い記憶位置）に記憶するように解析システム１０８が構成された第２のモードに移行することを方法８００に含めることができる。解析システム１０８は、第２のモードでの操作に移行した後に、所定のアセットに対する操作データを受信し、この受信した操作データの少なくとも一部を、データ入力システム４０２を介して取り込み、次いでこの取り込んだデータを第１の記憶位置ではない第２の記憶位置内に記憶させることができる。
【０２００】
次に図９を参照するに、この図９は、アセットに対し取り込んだデータ変数の組を予測モデルに基づいて修正するための例示的方法９００に応じて実行しうる機能を説明する流れ図を示している。
【０２０１】
ブロック９０２では、解析システム１０８が、所定のアセットから受信したデータ変数の第１の組を取り込むように構成された第１のモードで、解析システム１０８を操作することを例示的方法９００に含めることができる。解析システム１０８は、この第１のモードで操作している間、所定のアセットに対する操作データ（例えば、センサデータ、アクチュエータデータ、異常状態データ、等）を受信し、次いでこの受信したデータからデータ変数の第１の組を、データ入力システム４０２を介して取り込むことができる。
【０２０２】
ブロック９０４では、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデル（例えば、障害の群のうちの少なくとも１つの障害が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリック）を解析システム１０８が実行することを方法９００に含めることができる。
【０２０３】
ブロック９０６では、指標がしきい値条件を満足することの決定を解析システム１０８が行うことを方法９００に含めることができる。例えば、事象の群のうちの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性がないという確率を予測モデルが出力する場合には、解析システム１０８は、この確率がしきい値以下であることを決定しうる。一方、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じるという確率を予測モデルが出力する場合には、解析システム１０８は、この確率がしきい値以上であることを決定しうる。他の実施も可能である。
【０２０４】
ブロック９０８では、解析システム１０８が、ブロック９０２の第１のモードから、所定のアセットから受信したデータ変数の異なる第２の組（例えば、追加のセンサ及びアクチュエータの双方又は何れか一方からのデータを含むデータ変数の拡張された組）を取り込むように解析システム１０８を構成した第２のモードに移行することを方法９００に含めることができる。解析システム１０８は、第２のモードでの操作に移行した後に、所定のアセットに対する操作データを受信し、次いでこの受信した操作データからデータ変数の第２の組を、データ入力システム４０２を介して取り込むことができる。
【０２０５】
次に図１０を参照するに、この図１０は、アセットに対するデータ取り込みレートを予測モデルに基づいて修正するための例示的方法１０００に応じて実行しうる機能を説明する流れ図を示している。
【０２０６】
ブロック１００２では、解析システム１０８が、所定のアセットから受信した操作データを第１の取り込みレートで取り込むように構成された第１のモードで、解析システム１０８を操作することを例示的方法１０００に含めることができる。解析システム１０８は、この第１のモードで操作している間、所定のアセットに対する操作データ（例えば、センサデータ、アクチュエータデータ、異常状態データ、等）を受信し、次いでこの受信した操作データの少なくとも一部を第１の取り込みレートで、データ入力システム４０２を介して取り込むことができる。
【０２０７】
ブロック１００４では、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかの指標を出力する予測モデル（例えば、障害の群のうちの少なくとも１つの障害が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性があるかどうかを示す健康メトリック）を解析システム１０８が実行することを方法１０００に含めることができる。
【０２０８】
ブロック１００６では、指標がしきい値条件を満足することの決定を解析システム１０８が行うことを方法１０００に含めることができる。例えば、事象の群のうちの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じる可能性がないという確率を予測モデルが出力する場合には、解析システム１０８は、この確率がしきい値以下であることを決定しうる。一方、事象の群のうちの少なくとも１つの事象が将来の所定の期間内で所定のアセットに生じるという確率を予測モデルが出力する場合には、解析システム１０８は、この確率がしきい値以上であることを決定しうる。他の実施も可能である。
【０２０９】
ブロック１００８では、解析システム１０８が、ブロック１００２の第１のモードから、所定のアセットからの操作データを第１の取り込みレートとは相違する第２の取り込みレート（例えば、より高い取り込みレート）で取り込むように解析システム１０８が構成された第２のモードに移行することを方法１０００に含めることができる。解析システム１０８は、第２のモードでの操作に移行した後に、所定のアセットに対する操作データを受信し、次いでこの受信した操作データの少なくとも一部を第２の取り込みレートでデータ入力システム４０２を介して取り込むことができる。
【０２１０】
［VI. 結論］
上述したところでは技術革新の実施例を開示したものである。しかし、当業者は、特許請求の範囲に規定した本発明の真の範囲及び精神から逸脱することなく、上述した実施例に対し変更及び修正を行うことができることを理解するであろう。
【０２１１】
更に、本明細書に記載した例が“人間”、“オペレータ”、“ユーザ”又はその他のエンティティのような主体により実行又は開始される限り、このことは例示及び説明の目的に過ぎないものである。特許請求の範囲は、請求項中の用語で明確に言及していない限りこのような主体による行動を必要とするものと解釈されるべきでない。
【図１】
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【図２】
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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】
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【図１０】
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【国際調査報告】
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