【手続補正書】
【提出日】令和2年5月29日(2020.5.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本願は、ストロング・フォース、産業用モノ・インターネット・マトリックスとの表題が付けられた、２０１６年５月９日付け米国特許出願番号６２／３３３，５８９；より柔軟なポスト・プロセッシングのためのストレージに長期期間及びギャップフリー波形データをストリームする自動化シーケンス・リストとの表題が付けられた、２０１６年６月１５日付け米国特許出願番号６２／３５０，６７２；産業用モノ・インターネットとの表題が付けられた、２０１６年１０月２６日付米国特許出願番号６２／４１２，８４３；産業用モノ・インターネットのための方法及び装置との表題が付けられた、２０１６年１１月２８日付け米国特許出願６２／４２７，１４１の優先権を主張する、産業用のモノのインターネットのための方法およびシステムとの表題が付けられた、２０１７年５月９日付けで出願され、２０１７年１１月１６日付けでＷＯ／２０１７／１９６８２１として公開された、国際出願番号ＰＣＴ／ＵＳ１７／３１７２１の優先権を主張する。上記した全ての出願は、ここに完全に記載されてとおりに、参照により組み込まれる。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本明細書において、産業環境におけるデータ収集のための方法およびシステム、ならびに、収集されたデータを使用して、改善された監視、制御、および、様々な重産業環境における問題の知的（インテリジェント）診断および作業の知的最適化を提供するための改良された方法およびシステムが提供される。これらの方法およびシステムは、以下のような様々な構成および場所に装備される方法、システム、コンポーネント、デバイス、ワークフロー、サービス、プロセスなどを含む。様々な構成および場所は、例えば、（ａ）重産業機械のローカル環境のような、ＩｏＴの「エッジ」、（ｂ）重産業機械のローカル環境と（他の機械またはリモートコントローラなどの）他の環境（例えば、機械を所有または運転する企業または機械が運転されている施設）との間でデータを移動させるデータ転送ネットワーク、（ｃ）機械またはその環境（例えば、重産業環境またはその環境に装備される機械、デバイス、またはシステムを所有または制御する企業のクラウドコンピューティング環境またはオンプレミスコンピューティング環境）を制御するための施設が設けられている場所である。これらの方法およびシステムには、改善されたデータ収集を提供するための方法およびシステム、並びに、エッジ、ネットワーク、および産業環境のコントローラのクラウドまたは施設において改善されたインテリジェンスを装備するための方法およびシステムの範囲が含まれる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１２】
本明細書において、産業固有のフィードバックに基づく人工知能（ＡＩ）モデルのトレーニングのための方法およびシステムが開示される。この方法およびシステムは、ＡＩモデルが産業環境からのセンサデータ上で稼働する、利用率、収率、または衝撃の基準を反映した産業固有のフィードバックに基づくＡＩモデルのトレーニングのための方法およびシステムを含む。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
本明細書において、帯域幅、サービスの質（ＱｏＳ）、プライシングおよび／または他のネットワーク状態に基づいて最適化することができるネットワーク状態感知型の自己組織化するマルチセンサデータコレクタを含む、ネットワークセンシティブな（ネットワーク感応型のまたはネットワークに敏感な）コレクタのための方法およびシステムが開示される。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２１】
本明細書において、収集されたデータのパターンおよび／またはパラメータに基づいてヒートマップ要素が提示される、拡張現実／仮想現実（ＡＲ／ＶＲ）産業用眼鏡のためのプレゼンテーション層のための方法およびシステムが開示される。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２９】
実施形態では、ローカルデータ収集システムは、データ収集帯域を管理するように構成されたグラフィカルユーザインタフェース（ＧＵＩ）システムを含む。実施形態では、ＧＵＩシステムは、エキスパートシステム診断ツールを含む。実施形態では、プラットフォームは、産業環境に対して予想される状態情報を提供する複数のセンサからの状態情報の、クラウドベースの機械パターン解析を含む。実施形態では、プラットフォームは、利用率メトリックおよび収率メトリックのうちの少なくとも1つに基づいて、データプールの自己組織化を提供するように構成される。実施形態では、プラットフォームは、産業データコレクタの自己組織化されたスワームを含む。実施形態では、ローカルデータ収集システムは、振動、熱、電気、および音出力のうちの少なくとも１つを備えた、産業センサデータコレクタレクタのためのウェアラブル触覚ユーザインタフェースを含む。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００３９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００３９】
実施形態では、この方法は、ピーク検出のための別個のアナログ／デジタル変換器を用いたピーク検出器を使用して自動スケーリングするステップを含む。実施形態では、この方法は、クロスポイントスイッチ上の未処理のおよびバッファ後のうちの少なくとも一方の少なくとも１つのトリガチャネルを、複数の入力のうちの少なくとも１つにルーティングするステップを含む。実施形態では、この方法は、サンプリングレート出力を低減し、アンチエイリアシングフィルタ要件を最小限に抑えるために、少なくとも1つのデルタシグマアナログ／デジタル変換器を使用して入力オーバーサンプリングレートを増加させるステップを含む。実施形態では、分散型ＣＰＬＤチップは、複数の多重化ユニットおよび複数のデータ取得ユニットの論理制御のためのデータバスに対してそれぞれ専用であり、少なくとも1つのデルタシグマアナログ／デジタル変換器がデジタルリサンプリングなしでサンプリングレートを下げるために、分散型ＣＰＬＤチップの少なくとも1つによって分割されるように構成された高周波クリスタルクロック基準をそれぞれ含む。実施形態では、この方法は、異なるサンプリングレートで取得された複数のデータセットとは対照的に、単一の比較的高いサンプリングサンプリングレートデータで長いデータブロックを取得するステップを含む。実施形態では、単一の比較的高サンプリングレートは、約４０キロヘルツの最大周波数に対応する。実施形態では、長いデータブロックは、一分を超える期間である。実施形態では、ローカルデータ収集システムは、複数のデータ収集ユニットを含み、それぞれのデータ収集ユニットは、オンボードカードセットを有しており、該オンボードカードセットは、該オンボードカードセットが配置されているデータ収集ユニットの較正情報およびメンテナンス履歴を記憶する。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４１】
実施形態では、この方法は、データ収集帯域を管理するために、ローカルデータ収集システムのＧＵＩシステムを制御するステップを含む。ＧＵＩシステムは、エキスパートシステム診断ツールを含む。実施形態では、プラットフォームのコンピューティング環境は、産業環境に対して予想される状態情報を提供する複数のセンサからの状態情報の、クラウドベースの機械パターン解析を含む。実施形態では、プラットフォームのコンピューティング環境は、利用率メトリックおよび収率メトリックのうちの少なくとも1つに基づいて、データプールの自己組織化を提供する。実施形態では、プラットフォームのコンピューティング環境は、産業データコレクタの自己組織化されたスワームを含む。実施形態では、クロスポイントスイッチの複数の入力の各々は、クロスポイントスイッチの複数の出力のいずれかに個別に割り当て可能である。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４２】
【図１】図１から図５は、本開示に従う産業用のモノのインターネット（ＩｏＴ）のデータ収集、監視、制御システムの全体をそれぞれ示す模式図である。
【図２】図２は、図１から図５は、本開示に従う産業用のモノのインターネット（ＩｏＴ）のデータ収集、監視、制御システムの全体をそれぞれ示す模式図である。
【図３】図３は、図１から図５は、本開示に従う産業用のモノのインターネット（ＩｏＴ）のデータ収集、監視、制御システムの全体をそれぞれ示す模式図である。
【図４】図４は、図１から図５は、本開示に従う産業用のモノのインターネット（ＩｏＴ）のデータ収集、監視、制御システムの全体をそれぞれ示す模式図である。
【図５】図５は、図１から図５は、本開示に従う産業用のモノのインターネット（ＩｏＴ）のデータ収集、監視、制御システムの全体をそれぞれ示す模式図である。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５７】
図１から図５は、産業用のモノのインターネット（ＩｏＴ）のデータ収集・監視・制御システム１０の全体図の一部を示す。図２は、図１から図５までの産業用のモノのインターネットシステム（産業用ＩｏＴシステム）１０の概略図の左上部分を示す。図２は、モバイル・アドホック・ネットワーク（ＭＡＮＥＴ)２０を含み、当該ネットワークは、クラウド３０または他のリモートネットワーキングシステムと安全かつ一時的なネットワーク接続２２（接続されこともあり、分離されることもあり)を形成し、それにより、ネットワーク機能は、外部ネットワークを必要とせずに、環境内のＭＡＮＥＴ２０に亘り行われ、また、情報が、中央の位置との間で情報をやりとりされることがある。これにより、産業環境でネットワーキング及び制御技術の恩恵を使用することが可能になり、また、サイバー攻撃の防止などのセキュリティを提供することが可能になる。ＭＡＮＥＴ２０は、ルータ４２、ＭＡＣ４４、及び物理層技術４６などの、ＩＰプロトコルと同等のものを形成する認知無線技術４０を使用する。データ収集装置または重工業機械とのネットワークを介した、データのネットワークセンシティブまたはネットワーク認識トランスポートも示されている。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
実施形態では、ここでプラットフォーム１００と呼ばれる、産業環境におけるデータの収集、処理、及び利用のためのシステムのための方法及びシステムが提供される。図６を参照すると、プラットフォーム１００は、ローカルデータ収集システム１０２を含み、当該ローカルデータ収集システム１０２は、機械、構成要素、システム、サブシステム、周囲条件、状態、ワークフロー、プロセス、及び他の要素等の環境の要素から、または、についてデータを収集するために、産業環境等の環境１０４に配置される。プラットフォーム１００は、図１から５までに図示された、産業用ＩｏＴデータの収集、監視及び制御システム１０の一部に接続し、又は、含む。プラットフォーム１００は、ホスト処理システム１１２などのネットワーク１１０を介して、ローカルデータ収集システム１０２との間でデータのやりとりを行う等のために、ネットワークデータ転送システム１０８を含み、当該ネットワークデータ転送システム１０８は、例えば、コンピューティング環境若しくは企業の構内に配置されたもの、又は、ローカルデータ収集システム１０２により収集されたデータを処理するために互いに相互作用する分散型コンポーネントからなるものである。ホスト処理システム１１２は、場合によっては便宜的にホストシステム１１２として参照されるが、データの自動化若しくは自動化支援処理を可能にするための様々なシステム、構成要素、方法、プロセス、設備等を含み、これらのシステム等は、１つ若しくは複数の環境１０４若しくはネットワーク１１０を監視するため、またはローカル環境１０４若しくはネットワーク１１０内の１つ若しくは複数の要素を遠隔的に制御等するためのものである。プラットフォーム１００は、１つまたは複数のローカル自律システム１１４を含み、当該システム１１４は、例えば、自律動作を可能にし、当該自律動作は、例えば、人工的または機械ベースのインテリジェンスを反映するなどであり、当該機械ベースのインテリジェンスは、ローカルデータ収集システム１０２からまたは１つ若しくは複数の入力ソース１１６からの入力データに関する、一連のルールまたはモデルのアプリケーションに基づく自動アクションを可能にするなどであり、ローカル環境１０４、ネットワーク１１０、ホストシステム１１２、または１つ若しくは複数の外部システム、データベースなどでのものを含む広範囲のソースからの情報の供給及び入力を含む。プラットフォーム１００は、１つまたは複数のインテリジェントシステム１１８を含み、当該システム１１８は、プラットフォーム１００の１つまたは複数のコンポーネントへの入力として配置され、統合され、または機能する。プラットフォーム１００のこれら及び他の構成要素の詳細は、本開示を通じて提供される。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６２】
インテリジェントシステムは、コグニティブシステム１２０を含み、当該システム１２０は、処理要素の調整の結果としてある程度の認知行動を可能等にし、当該処理要素は、例えば、メッシュシステム、ピアツーピアシステム、リングシステム、シリアルシステム、および他のアーキテクチャであり、１つ以上のノード要素は 他のノード要素と協調して、処理、通信、データ収集などを支援するための集合的に調整された動作を提供する。図２に示されるMANET２０は、ルータ４２、MAC４４、及び物理層技術４６など、IPプロトコルに相当するものを含むコグニティブ無線技術を使用する。一例では、コグニティブシステム技術スタックは、Ｓｃｈｌｉｃｈｔらの米国特許第８、０６０、０１７号 (２０１１年１１月１５日発行)に開示された例を含み、ここに完全に記載されたものとして、参照によりここに組み込まれる。
インテリジェントシステムは、機械学習システム１２２を含み、当該システム１２２は、例えば１つまたは複数のデータセットを学習する。この１つまたは複数のデータセットは、ローカルデータ収集システム１０２を使用して収集された情報、または、入力ソース１１６からの他の情報を含むものであってもよい。当該情報は、状態、オブジェクト、イベント、パターン、状況などを識別し、今度は、プラットフォーム１００の構成要素、並びに、産業用ＩｏＴデータ収集、監視及び制御システム１０などの一部への入力として、処理システム１１２による処理のために用いられる。学習は、人間により監督され、または完全に自動化されても良く、当該監督及び自動化は、例えば、学習すべき項目に関する情報と共に、データセットを提供するために１つまたは複数の入力ソース１１６を使用しても良い。機械学習は、世界での１つ若しくは複数のモデル、ルール、意味理解、ワークフロー、または他の構造化または半構造化の理解であり、これらは、例えば、システム若しくはプロセスへのフィードバック又はフィードフォワードに基づくシステムまたはプロセスの制御の自動最適化である。意味論的及び文脈的な理解、ワークフロー、または他の構造化若しくは半構造的理解のためのこのような機械学習技術の１つが、２０１２年６月１２日に発行されたMooreの米国特許第８、２００、７７５号に開示されている。機械学習は、上記を改善するために使用され、例えば、１つまたは複数の重み、構造、規則、その他（例えば、モデル内の関数を変更すること)を調整することにより使用され、当該調整は、フィードバックまたは反復に基づき、当該フィードバックは、例えば、与えられた状況におけるモデルの成功に関し、当該反復は、例えば、再帰的なプロセスである。システムの基本的な構造及び動作の十分な理解が知られていない場合、不十分なデータが利用できない場合、様々な理由で優先される他の場合に、機械学習は、基本的なモデルがなくても、行われることがある。すなわち、入力ソースは、構造の先験的な理解に関係なく、機械学習施設内で重み付けされ、構造化されてもよく、結果 (様々な所望の目的を達成するときの成功の尺度に基づくなど)を機械学習システムに連続的に供給し、目標を達成する方法を学ぶことができる。例えば、システムは、学習し、それにより、障害を認識し、パターンを認識し、モデルまたは機能を開発し、ルールを開発し、パフォーマンスを最適化し、障害率を最小化し、利益を最適化し、リソース使用率を最適化し、フロー (例えば、トラフィック)を最適化し、または、広範囲の環境など、成功した成果に関連する他の多くのパラメータを最適化する。機械学習は、遺伝的プログラミング技術を使用し、当該技術は、例えば、成功した要素が一連の世代に亘って出現するように、フィードバックに基づいて、１つまたは複数の入力ソース、構造、データタイプ、オブジェクト、重み、ノード、リンク、またはその他の要因を昇格させまたは降格させることである。例えば、データ収集システム１０２の代わりに利用可能なセンサ入力は、一連のデータ収集事象に亘る遺伝的プログラミング技術を使用して、どのような配列が成功の結果をもたらすかを様々な条件に基づいて決定するように、代替の構成及び配列で配置され、前記様々な条件とは、プラットフォーム１００の構成要素の条件、ネットワーク１１０の条件、データ収集システム１０２の条件、環境１０４の条件などである。実施形態では、ローカル機械学習は、時間に亘って配列された、マルチセンサデータコレクタ１０２内の１つまたは複数のセンサをオンまたはオフし、他方で、成功の追跡の成果は、パフォーマンスインジケータ（例えば、効率、有効性、投資収益率、利回りなど）に寄与し、１つまたは複数のパラメータ、パターン（例えば、脅威、障害モード、成功モードなどに関する）の最適化に寄与する。例えば、システムは、データコレクタ１０２の最高値利用を達成すべく、所定の条件下でどのようなセンサのセットがオンまたはオフになるべきかを学習する。実施形態では、同様の技術が使用されることにより、プラットフォーム１００内でのデータの転送の最適化を取り扱い、前記技術の使用は、ネットワーク１１０内において、ネットワークの構成要素を構築することを学習すべく、遺伝的プログラミングまたは他の機械学習技術を使用することによってであり、前記した構築は、例えば、ネットワーク転送路を構築すること、ネットワークコーディングタイプ、ネットワーク・アーキテクチャを構築すること、ネットワーク・セキュリティ・構成要素等を構築することである。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
実施形態では、メインＭｕｘは、ハードウェア集積化などの信号調整の一部が行われるケーブルを介して、母（例えば、４つの同時チャンネルを有する）及び娘（例えば、８つの合計チャンネルのための４つの追加のチャンネルを有する）のアナログボード１１１０に接続する。その後、信号は、アナログボード１１１０から、潜在的なエイリアシングの一部が除去されるアンチエイリアスボードに移へ移動する。エイリアシングの残りは、デルタシグマボード１１１２上で行われ、当該デルタシグマボード１１１２にケーブルを介して接続される。デルタシグマボード１１１２は、信号の他の条件付け及びデジタル化と共に、より多くのエイリアシングの保護を提供する。次に、データは、ＵＳＢ又はイーサネット（登録商標）を介したコンピュータとの通信と同様に、より多くのデジタル化のためにジェニック（Ｊｅｎｎｉｃ）ボード１１１４へ移動する。実施形態では、ジェニック（Ｊｅｎｎｉｃ）ボード１１１４は、より高度で効率的なデータ収集及び通信のために、ＰＩＣボード１１１８と置き換えられてもよい。データがコンピュータソフトウェア１１０２に移動すると、コンピュータソフトウェア１１０２は、そのデータを操作して、傾向、スペクトル、波形、統計、及び分析を示す。
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
実施形態では、システムは、ボルトから４〜２０mAの信号まであらゆるタイプのデータを取り込むことを意味する。実施形態では、データストレージ及び通信のオープンフォーマットが使用されても良い。幾つかの例では、システムの一部は、特に分析及び報告に関連付けられた幾つかの調査及びデータの専有部分であってもよい。実施形態では、スマートバンド分析は、他のスマートバンドと組み合わされ、新しいより単純であるが洗練された分析を行うことができる、容易に分析される部分に、データを分解する方法である。実施形態では、条件を表すように、この固有の情報が取られ、また、グラフィックが使用され、その理由は、画像の描写がユーザにとってより有用であるためである。実施形態では、複雑なプログラム及びユーザインタフェースが簡素化され、その結果、いずれのユーザもエキスパートのようにデータを操作することができる。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
実施形態では、Ｍｕｘの前部で重要な部分は、先行信号調整を提供する改善された信号対雑音比のためのＭｕｘ上の前部信号調整である。ほとんどのマルチプレクサは、考えた後であり、また、ＯＥＭ製造業者は、通常、そこから来る信号の品質を心配したり考えたりしない。その結果、信号品質は、３０ｄＢ以上低下し得る。すべてのシステムは、その弱いリンクと同じくらい強いだけであることから、２４ビットＤＡＱが１１０ｄＢのＳ／Ｎ比であっても、信号品質は、既に、Ｍｕｘ経由で失われている。信号対雑音比が、Ｍｕｘで８０ｄＢに低下したとき、２０年前の１６ビットシステムと比べてそれほど優れている訳ではない。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６９】
実施形態では、より良好な信号を提供することに加えて、マルチプレクサは、また、システムを強化するために重要な役割を果たすことができる。本当に連続したシステムは、全てのセンサを常に監視するけれども、これらのシステムは、非常に高価である。マルチプレクサシステムは、通常、一度に、設定された数のチャネルのみを監視し、より大きいセンサセットからバンクごとに切り替えることができる。その結果、収集されていないセンサは、監視されていないことから、もしレベルが上がると、ユーザは知らないことがある。実施形態では、マルチプレクサの連続モニタ警報機能は、データ収集（「ＤＡＱ」）がチャネルを監視していないときでも、既知の警報に対するレベルを測定することができる回路をマルチプレクサ上に配置することにより、連続監視警報マルチプレクサを提供する。これは、本質的に、真の連続システムのように、問題のデータを瞬時にキャプチャする能力を持たずにシステムを連続的にする。実施形態では、連続的監視のための適応的スケジューリング技術及び統計、分析、データ警報、及び動的分析に基づくデータ収集シーケンスの適応及び調整のための連続的監視システムのソフトウェアで上記の能力を警報に結合させると、システムは、警報音が鳴った直後に警報センサ上の動的スペクトル・データを迅速に収集することができる。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７３】
実施形態では、複数のＭｕｘ及びデータ収集セクションの論理制御専用バスを備えた分散型ＣＰＬＤチップを使用して複数のマルチプレクサを制御する機能が、複数のＤＡＱが複数のマルチプレクサからデータを収集することを可能にする階層型マルチプレクサにより強化されている。実施形態では、これにより、より速いデータ収集、及び、分析を向上させる同時データ収集のより多くのチャネルが、可能になる。実施形態では、Ｍｕｘは、わずかな設定により、それをポータブルにし、かつ、データ収集パーキング機能を使用することができ、それにより、ＳＶ３Ｘ  ＤＡＱを保護システムに変える。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７５】
実施形態では、アナログボードのセクションは、トリガチャンネルを他のアナログチャンネルに、未加工でまたはバッファリングでルーティングすることを可能にする。これにより、ユーザは、解析及びトラブルシューティングのために、トリガをいかなるチャネルにもルーティングすることができる。ある実施形態では、信号は、アナログボードを離れると、Ａ／Ｄゼロ基準の正確な電圧基準がより正確な直流（ＤＣ）センサデータを提供するデルタシグマボードに移動する。デルタシグマの高速性は、低サンプリング・レート出力のためのデルタ・シグマＡ／Ｄのより高い入力オーバーサンプリングを用いることを提供し、それにより、アンチエイリアス要件を最小化するより高い入力でのデータをオーバーサンプリングするためのアンチエイリアス（ＡＡ）フィルタ要件を最小限に抑える。実施形態では、ＣＰＬＤは、デルタシグマＡ／Ｄのクロック分周器として使用され、その結果、デルタシグマＡ／Ｄがデータをデジタル処理でリサンプリングすることなく、より低いサンプリングレートを達成することができるように、デジタルリサンプリングを必要とせずに、より低いサンプリングレートを達成する。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７６】
実施形態では、データは、その後、デルタシグマボードから、オンボードタイマを使用する入力及びトリガチャネルに関する位相のデジタル誘導がオンボードタイマを使用して入力信号及びトリガからデジタル処理で位相を誘導するというジェニック（Ｊｅｎｎｉｃ）ボードへ移動する。実施形態では、ジェニック（Ｊｅｎｎｉｃ）ボードは、また、オンボードカードセットに、較正データ及びシステム保守修正履歴データを格納する能力を有する。実施形態では、ジェニック（Ｊｅｎｎｉｃ）ボードは、将来の高度な分析のためにデータのブロックをストリーミング化しかつ取得することができるように、様々なサンプリングレートで得られる複数のデータセットとは対照的に、データの長いブロックを高サンプリングレートで取得することを可能にする。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７７】
実施形態では、信号は、ジェニック（Ｊｅｎｎｉｃ）ボードを通過した後に、コンピュータへ送信される。コンピュータ上に置かれると、ソフトウェアは、システム分析機能を向上させる多数の拡張機能を有する。実施形態では、迅速なルート作成は、階層テンプレートを利用し、また、ソフトウェア展開を高速化にもする単純なテンプレートを使用して全ての機器の迅速なルートの作成を提供する。実施形態では、ソフトウェアは、システムにインテリジェンスを追加するために使用されるであろう。エキスパートシステムのためのスマートなバンド及び診断を定義することへの、エキスパートＧＵＩグラフィカルなアプローチで開始し、前記エキスパートシステムは、誰でも複雑な分析を開発することができるように、単純なユーザインタフェースでグラフィカルエキスパートシステムを提供するであろう。実施形態では、このユーザインタフェースは、スマートバンドの周りで回転し、当該回転は、一般ユーザにとって複雑であるが柔軟である分析への簡略化されたアプローチである。実施形態では、スマートバンドは、さらに高度な分析のアプローチのための自己学習ニューラルネットワークと対になる。実施形態では、このシステムは、追加の分析の洞察のために機械の階層をも使用する。予測的な保守の１つの重要な部分は、修理または点検の間に既知の情報から学習する能力である。実施形態では、バック計算のためのグラフィカルなアプローチは、既知の欠陥または問題に基づくスマートなバンドおよび相関を改善することができる。
【手続補正２１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７９】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、自給式ＤＡＱボックスを含むことができる。実施形態では、データ取得装置は、所望のデータ取得コマンドを実装するためにパーソナルコンピュータ（「PC」）によって制御されてもよい。実施形態では、システムは、自給する能力を有し、外部のPC制御とは独立して、取得、処理、分析および監視することができる。ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、セキュアデジタル（「ＳＤ」）カードストレージを含むことができる。実施形態では、かなりの追加記憶容量が、カメラ、スマートフォンなどのＳＤカードを利用して提供される。このことは、重要なデータを永続的に保存できるアプリケーションを監視するためには、重要である。また、もし、停電が発生したならば、最新のデータは、別のシステムにオフロードされていないとの事実にも拘わらず、格納されている可能性がある。ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、データ収集（「ＤＡＱ」）システムを含むことができる。現在の傾向は、ＤＡＱシステムが、通常、無線を含むネットワークの形態で外部世界とできるだけコミュニケーションをできるようにすることである。過去には、専用のバスを使用して、ＰＣと一対であるマイクロプロセッサまたはマイクロコントローラ／マイクロプロセッサでＤＡＱシステムを制御することが一般的であったが、今日では、ネットワーキングの要求は、極めて大きいため、この新しい設計プロトタイプが生じることは、この環境の外である。実施形態では」複数のマイクロプロセッサ／マイクロコントローラまたは専用プロセッサが、使用され、主に外界との通信の側面に焦点が当てられた１つまたは複数のプロセッサユニットによるＤＡＱ機能のこの増加の様々な態様を実行することができる。これは、信号調整回路の制御、トリガ、Ａ／Ｄを使用した生データの取得、適切なオンボードメモリへのＡ／Ｄ出力の指示、およびそのデータの処理を含む主プロセスを絶えず中断する必要性を否定する。実施形態では、専用マイクロコントローラ／マイクロプロセッサは、外部との全ての通信のために指定される。これらは、ウェブページをホストすべくＩＰアドレスを提供する能力を備えるＵＳＢ、イーサネット、ワイヤレスを含む。外部世界との全てのコミュニケーションは、簡単なテキストベースのメニューを使用することにより、実行される。InitializeCard、AcquireData、StopAcquisition、RetrieveCalibration Infoなどのコマンドの通常の配列（実際には１００以上）が、提供される。さらに、実施形態では、リサンプリング、重み付け、フィルタリング、およびスペクトル処理を含む他の強力な信号処理動作は、フィールドプログラマブルゲートアレイ（「ＦＰＧＡ」）、デジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、またはそれらの組み合わせなどの専用プロセッサにより、実行することができる。実施形態では、このサブシステムは、専用ハードウェアバスを介して通信処理セクションと通信する。それは、デュアルポートメモリ、セマフォーロジックなどで容易になるであろう。この実施形態は、効率の顕著な改善を提供するだけでなく、データのストリーミングおよび他のハイエンド分析技術を含む処理���力を大幅に改善することができる。
【手続補正２２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、センサ過負荷識別を含むことができる。システムを監視し、センサが過負荷状態になったときを識別する必要が、あります。監視システムは、当該システムが過負荷状態にあるときを識別することができるが、実施形態では、当該システムは、過負荷がセンサから来ているか否かを決定すべく、センサの電圧を見ることができ、このことは、ユーザが状況に適した別のセンサを入手することにとって有益であり、または、ユーザはデータを再収集しようとすることもできる。多くの場合、業界で最も一般的に使用されている標準の１００ｍＶ／ｇセンサを飽和させる高周波入力を伴う状況があり、過負荷を検知する能力を有することが、より良い分析のためのデータ品質を改善する。
【手続補正２３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、加速度計上のＲＦ  ＩＤ（radio frequency identification）および傾斜計、または、他のセンサ上のＲＦ  ＩＤを含むことができ、その結果、センサは、システム/ソフトウェアに、どの機械/ベアリング、および、取り付け方向を教えるができ、また、ソフトウェアに自動的にセットアップし、ユーザに教えることなくデータを格納することができる。実施形態では、ユーザは、システムを任意の機械に置くことができ、また、システムは、自動的にそれ自体をセットアップし、数秒でデータ収集の準備をすることができる。
【手続補正２４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８２】
ここに開示された方法およびシステムの実施形態は、システムが、アーク放電、コロナ、および、故障または問題を示す他の電気的な問題を識別するパターンを、音響スペクトルを介して継続的に探す、変圧器、ＭＣＣ（motor control center）、ブレーカなどの内部に超音波センサを配置することにより、超音波オンラインモニタリングを含むことができる。実施形態では、解析エンジンは、超音波オンラインモニタリングに使用され、また、前記データを、振動、温度、圧力、熱流束、磁場、電場、電流、電圧、キャパシタンス、インダクタンス、他のパラメそれらの組み合わせ（例えば、単純な比率）などの他のパラメータと組み合わせることにより、他の障害を識別することに使用される。
【手続補正２５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８６】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、複数のＭｕｘおよびデータ取得セクションの論理制御のための専用バスを有する分散型ＣＰＬＤチップの使用を含むことができる。複数のタイプの予測保守および振動トランスデューサに接続するには、大量のスイッチングが必要である。これは、ＡＣ／ＤＣカップリング、４−２０インタフェース、ＩＥＰＥ（集積電子圧電トランスデューサ）、チャンネルパワーダウン（オペアンプ電力を節約するため）、シングルエンドまたは差動接地オプションなどを含む。レンジ及びゲイン制御のためのデジタルポット、ハードウェア統合用のスイッチ、ＡＡフィルタリング、及びトリガを制御することも必要である。このロジックは、制御するタスクのために戦略的に配置された一連のＣＰＬＤチップにより実行されることができる。単一の巨大なＣＰＬＤは、その単一の巨大なＣＰＬＤで非常に大きな密度を有する長い回路経路を必要とする。実施形態では、分散型ＣＰＬＤは、これらの懸念に対処するだけでなく、多大な柔軟性を提供する。固定割り当てを持つ各ＣＰＬＤがそれ自身の固有のデバイスアドレスを有するというバスが、作成される。複数のボードについて、例えば、複数のＭｕｘボードについて、複数のアドレスを設定するためのジャンパが提供される。別の例では、３つのビットは、ジャンパ構成可能な８枚までのボードを許容する。実施形態では、バス上の各ＣＰＬＤが個別にまたはグループとしてアドレス指定を受けることができるようなバスプロトコルが、定義される。
【手続補正２６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８７】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、ソリッドステートリレーおよび設計トポロジを使用する高アンペア数入力機能を含むことができる。一般に、振動データコレクタは、費用、及び、費用が必要でないことが多いという事実のために、大きい入力電圧を取り扱うようには設計されていない。これらのデータコレクタが技術の向上及びコストの急落の監視に応じて、さまざまな種類のＰＭデータを取得するという必要がある。実施形態では、ある方法では、従来のリードリレー手法を使用するのではなく、高電圧信号のフロントを切り替えることを可能にする、既に確立されたＯｐｔｏＭＯＳ技術を使用する。非線形ゼロ交差または他の非線形ソリッドステートの挙動に関する多くの歴史的な懸念が、弱い緩衝されたアナログ信号の通過に関して排除されている。さらに、実施形態では、プリント基板（ＰＣＢ）のルーティングトポロジは、個々のチャネル入力回路のすべてを入力コネクタの近くに可能な限り配置する。
【手続補正２７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９０】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、Ａ／Ｄゼロ基準のための正確な電圧基準を含むことができる。一部のＡ／Ｄチップは、外部信号調整回路のミッドスケール値として使用されるべき内部ゼロ電圧リファレンスを提供し、Ａ／Ｄ及び外部オペアンプの両方が同じリファレンスを使用することを確保する。これは、原則的には合理的であるが、実際的な複雑さがある。多くの場合、これらのリファレンスは、抵抗分圧器を使用した電源電圧に本質的に基づく。現在の多くのシステム、特にＵＳＢまたは同様のバスを介してＰＣから電力を得るシステムについては、これは、電源電圧が負荷によってかなり大きく変動することがあるため、信頼性の低いリファレンスを提供する。これは、増大された信号処理を必要とするデルタシグマＡ／Ｄチップについて特に当てはまる。オフセットは、負荷と共にドリフトすることがあるけれども、測定値をデジタルで較正する必要があるならば、問題が、発生する。ＤＣドリフトを補償するためにＡ／Ｄからのカウントとして表される電圧オフセットをデジタル的に変更することが、一般的である。しかしながら、この場合、適切な較正オフセットが、１セットの積載条件について決定されれば、他の条件には適用されない。カウントで表される絶対ＤＣオフセットは、もはや、適用されなくなるであろう。その結果、複雑で信頼性が低く、最終的には管理不能になる全ての積載条件について較正する必要が、生じる。実施形態では、ゼロオフセットとして使用すべく電源電圧から単に独立した外部電圧基準が、使用される。
【手続補正２８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９２】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、別個のＡ／Ｄにルーティングされる自動スケーリングのためのピーク検出器を含むことができる。今日使用されている多くのマイクロプロセッサは、内蔵のＡ／Ｄコンバータを備える。振動解析の目的について、ビット数、チャネル数、または、サンプリング周波数対マイクロプロセッサの大幅な低速化が不十分ではないことがよくある。これらの制限にもかかわらず、自動スケーリングの目的でそれらを使用することは、便利である。実施形態では、機能を低下させ、かつ、安価である別個のＡ／Ｄが、使用されることができる。各入力チャンネルについては、信号がバッファされた後（通常、適切なカップリング：ＡＣまたはＤＣと共に）、信号調整される前に、信号は、マイクロプロセッサまたは低コストのＡ／Ｄに直接、供給される。レンジスイッチ、ゲインスイッチ、およびフィルタスイッチがスローされる、調整された信号とは異なり、スイッチは、変更されない。これは、自動スケーリングデータの同時サンプリングを可能にし得るものであり、他方で、入力データは、信号調整され、より堅牢な外部Ａ／Ｄに供給され、ダイレクトメモリアクセス（ＤＭＡ）方式を使用してオンボードメモリに導かれ、メモリは、ＣＰＵを必要とせずに、アクセスされる。これは、スイッチを投入する必要がなく、かつ、整定時間を考慮する必要がないことにより、自動スケーリングプロセスを大幅に簡素化させ、それにより、自動スケーリング処理を大幅に遅くさせる。さらに、データは、同時に収集されることができ、それにより、最良の信号対雑音比を保証する。減少したビット数および他の特徴は、通常、自動スケーリングの目的には十分過ぎる。
【手続補正２９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９３】
ここで開示される方法およびシステムの実施形態は、生のまたは他のアナログチャネルにバッファリングされた、トリガチャネルのルーティングを含むことができる。多くのシステムは、さまざまな入力データセット間での相対的な位相を決定したり、望まれない入力を無駄に繰り返すことなく重要なデータを取得したりする目的のために、トリガチャネルを有する。実施形態では、デジタル制御リレーは、生のまたはバッファリングされたトリガ信号のいずれかを入力チャネルの1つに切り替える。多くの場合、トリガセンサーの不適切な配置、配線の問題、光センサを用いるときに反射テープの汚れた片などの不良セットアップの課題などを含む様々な理由で問題が発生するため、トリガパルスの品質を検査することは非常に有用である。生信号またはバッファされた信号のいずれかを見る能力は、優れた診断またはデバッギング・ビークルを提供する。また、可変速度フィルタリングアルゴリズムなどの様々な信号処理技術のために記録されたデータ信号を利用することにより、いくつかの改善された位相解析能力を提供することができる。
【手続補正３０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９４】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、ＡＡフィルタ要件を最小化するために、より低いサンプリングレート出力のための、デルタシグマＡ／Ｄに対するより高い入力オーバーサンプリングの使用を含むことができる。実施形態では、より低いサンプリングレート出力データのために、デルタシグマＡ／Ｄに対するより高い入力オーバーサンプリングレートが使用されることで、ＡＡフィルタ要件が最小化される。より高いサンプリングレートのために、より低いオーバーサンプリングレートを使用することができる。例えば、２００Ｈｚ及び５００ＨｚのＦｍａｘ範囲には、２５６Ｈｚ（Ｆｍａｘは１００Ｈｚ）についての最低サンプリング要件の３次（3rd order）ＡＡフィルターセットが適切である。次に、１ｋＨｚ以上のＦｍａｘ範囲（２次フィルタが１２８ｋＨｚの最高サンプリングレートの２．５６倍（2.56x）で起動する）には、別の高カットオフＡＡフィルタを使用することができる。本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、デジタルリサンプリングの必要なくより低いサンプリングレートを実現するために、デルタシグマＡ／Ｄのためのクロック分周器としてＣＰＬＤを使用することを含むことができる。実施形態では、プログラマブルクロック分周期としてＣＰＬＤを使用することによって、高周波水晶基準値をより低い周波数に分割することができる。分割された低周波数の精度は、それらのより長い時間期間に関して元のソースよりも更に正確である。これはまた、デルタシグマＡ／Ｄによるリサンプリング処理の必要性を、最小限にする或いは除去する。
【手続補正３１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９５】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、信号処理ファームウェア／ハードウェアを含むことができる。実施形態では、異なるサンプリングレートで取得された複数のデータセットとは対照的に、高サンプリングレートで長いデータブロックが取得される。一般的に、振動解析のための最新のルートコレクションでは、指定されたデータ長及び固定のサンプリングレートで、データを収集することが通例である。サンプリングレート及びデータ長は、手近の特定の機械的解析要件に基づいて、ルートポイント毎に異なる場合がある。例えば、モータは、走行速度の高調波（harmonics）をライン周波数の高調波から区別するために、高解像度で比較的低いサンプリングレートを必要とすることがある。しかしながら、ここでの実際的なトレードオフは、この改善された解像度を達成するために、より多くの収集時間がかかることである。対照的に、幾つかの高速コンプレッサ又は歯車セットは、比較的高い周波数のデータの振幅を測定するために、遥かに高いサンプリングレートを必要とするが、正確な分解能は必要でない場合がある。しかし、理想的には、非常に高いサンプリングレートで、非常に長いサンプル長のデータを収集する方がよいと考えられる。デジタル収集デバイスが１９８０年代初めに普及し始めたとき、Ａ／Ｄサンプリング、デジタルストレージ、及び計算能力が、今日のものに近くなかったため、データ収集に必要な時間と所望の解像度及び精度との間で、妥協が図られていた。このような制限のため、現場のアナリストは、同じデジタル化の欠点がそれほどあるものではない、アナログテープ式の記録システムを放棄することも拒否されることがあった。記録されたアナログデータの再生を、所望のように複数のサンプリングレート及び長さでデジタル化する、幾つかのハイブリッドシステムも採用されたが、これらのシステムは、明らかに自動化されていなかった。上述したように、より一般的なアプローチは、データ収集時間と解析機能とのバランスをとることであり、複数のサンプリングレート及びサンプリング長でデータブロックをデジタル取得し、これらのブロックを個別にデジタル保存する。実施形態では、データ長の長いデータを、実用的な最高のサンプリングレート（例えば１０２．４ｋＨｚ。４０ｋＨｚのＦｍａｘに対応）で収集して、保存することができる。この長いデータブロックは、従来の方法で使用されていた、より低いサンプリングレートでの短い長さのものと、同じ時間で取得することができるため、常にルートコレクションに関係がある、測定ポイントでのサンプリングに対して、影響のある遅延が加えられることはない。実施形態において、データのアナログテープ式の記録は、本開示の実施形態の目的のために、文脈が他の意味を示す場合を除いて、多くの用途について実質的に連続的又は「アナログ」とみなすことができるような精度で、デジタルシミュレーションされる。
【手続補正３２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００９７】
本明細書に開示される方法及びシステムの実施形態は、階層テンプレートを利用した高速ルート生成機能を含むことができる。一般的に振動監視及びパラメータ監視の分野では、データ監視ポイントの存在を、データベース又は機能的に同等にする必要がある。これらのポイントには、トランスデューサ属性、データ収集設定、機械パラメータ、及び動作パラメータのカテゴリを含む、様々な属性が関連付けられている。トランスデューサ属性には、プローブタイプ、プローブ取り付けタイプ、及びプローブ取り付け方向又は軸方向が含まれる。測定に関連するデータ収集属性には、サンプリングレート、データ長、集積電子圧電（ＩＥＰＥ）プローブ電力と結合要件、ハードウェア統合要件、４−２０ｍＡ（4-20）又は電圧インタフェース、適用可能な範囲及びゲイン設定、フィルタ要件等が含まれる。特定ポイントに対する機械パラメータ要件には、動作速度、ベアリングタイプ、ピッチ径とボールの数と内輪の直径と外輪の直径とを含む、転がり軸受についてのベアリングパラメータデータ等の項目が含まれる。ベアリングを支えるティルティングパッドについては、パッドの数等が含まれる。ギヤボックスのような装置上の一部の測定点について、必要なパラメータには、例えば、各ギヤの歯数が含まれる。誘導電動機の場合は、回転子の数及び極数が含まれる。ベルト／プーリーシステムの場合は、ベルトの数と、プーリーの寸法及びプーリーの中心間距離から計算され得る関連したベルトの通過頻度とが含まれる。結合付近の測定の場合は、結合の種類と、ギヤ結合に必要な歯数と、等が含まれる。動作パラメータデータには、メガワット、流量（空気又は流体の何れか）、パーセンテージ、馬力、１分当たりのフィート、等で表される動作負荷が含まれる。周囲及び運用双方の動作温度、圧力、湿度等が関連する場合もある。確認できるように、個々の測定ポイントに必要な設定情報は、非常に大きくなることがある。データの正当な分析を行うことも重要である。機械、装置、及び軸受に固有の情報は、障害頻度の特定と、予想される様々な種類の特定障害の予測とに、不可欠なものである。トランスデューサ属性及びデータ収集パラメータは、適切な分析技術のタイプについての限界を提供することに加えて、データを正しく解釈するために不可欠なものである。このデータを入力する従来の方法は、例えば、機械パラメータに関する軸受レベルやデータ収集設定情報のトランスデューサレベルといった、通常は最低レベルの階層で、手作業で非常に面倒なものである。しかしながら、データを整理するために必要な階層的関係が、データの保存や移動だけでなく、データの分析目的や解釈目的のためにもどれほど重要であるかを、十分に強調することはできない。ここでは、主にデータの保存と移動とに焦点を当てている。その性質上、上記の設定情報は、最低階層のレベルでは非常に冗長である。しかし、その階層的性質が強いため、その形式で非常に効率的に格納することができる。実施形態では、テンプレートの形でデータをコピーする際に、階層的性質を利用することができる。一例として、多くの用途に適した階層的記憶構造が、会社、工場又はサイト、ユニット又はプロセス、機械、装置、シャフト��素、ベアリング、トランスデューサの、一般的なものから特定のものまで定義される。特定の機械、装置の一部、軸要素、又はベアリングに関連するデータをコピーすることは、最も低いトランスデューサレベルでのみコピーするよりも、遥かに簡単である。実施形態において、システムは、この階層的な方法でデータを記憶するだけでなく、それらの階層的テンプレートを使用したデータ高速コピーを強固にサポートする。特定の階層レベルでの要素の類似性は、階層形式での効果的なデータ記憶に役立つものである。例えば、多くの機械は、モータ、ギヤボックス、圧縮機、ベルト、ファン等といった、共通の要素を有する。より具体的に、多くのモータは、誘導、直流、固定速度、又は可変速度として、容易に分類することができる。多くのギヤボックスは、入力／出力、入力ピニオン／中間ピニオン／出力ピニオン、４輪式（4-posters）等の、見出された共通のグループにグループ分けすることができる。工場や会社内には、コストとメンテナンスとの双方の理由から、購入され標準化された多くの同様の種類の装置がある。これにより、同様の種類の装置が膨大に重複し、その結果、階層的なテンプレート手法を活用する絶好の機会となっている。
【手続補正３３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１００
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１００】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、分析におけるデータベース階層の使用を含むことができる。スマートバンドの確認方法及び診断は、様々な階層データベースレベルに割り当てることができる。例えば、スマートバンドは、ベアリングレベルでの「緩み」と呼ばれることがあり、装置レベルでの「緩み」を引き起こし、機械レベルでの「緩み（Looseness）」を引き起こす。別の例は、結合を跨いで「水平面位相反転（Horizontal Plane Phase Flip）」と呼ばれるスマートバンド診断を行うこと、及び機械レベルで「垂直結合ミスアラインメント（Vertical Coupling Misalignment）」のスマートバンド診断を実行することである。
【手続補正３４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、エキスパートシステムＧＵＩを含むことができる。実施形態において、このシステムは、グラフィカルなアプローチを実行してスマートバンドを定義し、エキスパートシステムについて診断する。特定の機械診断を作成するための、確認方法、ルール、又はより一般的にはスマートバンドの入力は、長々しく時間がかかることがある。プロセスをより便宜的かつ効率的にする１つの手段は、結合を利用するグラフィカルな手段を提供することである。提案されたグラフィカルインタフェースは、確認方法パーツバイナリ（symptom parts bin）、診断バイナリ（diagnoses bin）、ツールバイナリ（tools bin）、及びグラフィカル結合領域（「ＧＷＡ」）の、４つの主要コンポーネントからなる。実施形態では、確認方法パーツバイナリは、様々なスペクトル、波形、エンベロープ、及び、任意の種類の信号処理特性や特性グループを含み、これらの信号処理特性や特性グループは、スペクトルピーク、スペクトル高調波、波形の真のピーク、波形のクレストファクタ、スペクトルアラームバンド等である。各パートには追加の特性を割り当てることができる。例えば、スペクトルピークパートには、実行速度の周波数又は次数（order）（倍数（multiple））を割り当てることができる。一部のパートは、実行速度の１倍、２倍、３倍、ギヤメッシュの１倍、２倍、３倍、ブレードパスの１倍、２倍、３倍、モータ回転子の数×実行速度のように、予め定められる或いはユーザにより定義される。
【手続補正３５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０３】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを含むことができる。実施形態において、エキスパートシステムはまた、システムが学習する機会を提供する。刺激の一意のセットやスマートバンドが特定の障害や診断に対応することが既知の場合、類似の刺激の将来のセットに適用されたときに同じ診断に至る係数のセットを逆算することが可能である。実施形態では、複数のデータセットが存在する場合、最適手法（best-fit approach）を使用することができる。スマートバンドＧＵＩと異なり、この実施形態は結合図を自己生成する。実施形態において、ユーザは、誤差逆伝播法の設定を調整し、データベースブラウザを使用して、特定のデータセットを所望の診断と適合させることができる。実施形態では、所望の診断を作成するか、或いは、スマートバンドＧＵＩを用いてカスタム調整することができる。その後、実施形態において、ユーザは、作成ボタンを押すことができ、最適を達成するアルゴリズムを介して機能するので、確認方法対診断の動的結合を画面上に出現させることができる。実施形態では、完了すると、マッピングプロセスがどの程度うまく進んだかを詳しく示す様々な統計が提示される。幾つかのケースでは、例えば、入力データが全てゼロや間違ったデータ（間違って割り当てられた）等であった場合に、マッピングを達成できないことがある。本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、軸受解析法を含むことができる。実施形態において、軸受解析法は、コンピュータ支援設計（computer aided design。「ＣＡＤ」）、予測デコンボリューション、最小分散歪みレスポンス（「ＭＶＤＲ」）、及び、高調波の和のスペクトル（spectrum sum-of-harmonics）と組み合わせて使用することができる。
【手続補正３６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０５】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、アナログ方式とデジタル方式との双方を用いた改善された統合を含むことができる。ソフトウェアを使用して信号をデジタルで積分する場合、本質的に、スペクトルのローエンドの周波数データは、その振幅に関数が乗算され、この関数は、ゼロに近づくにつれて急速に膨れ上がり、業界では「スキースロープ」効果として知られるものを生成する。スキースロープの振幅は、本質的に装置のノイズフロアである。このための簡単な処置は、既にデジタル化された信号よりも遥かに高い信号対雑音比で実行可能な、従来のハードウェアインテグレータである。非常に大きな数による乗算が基本的に禁止されるように、増幅率を合理的なレベルに制限することもできる。しかしながら、周波数が大きくなる高周波において、ノイズフロアよりも相当上にあるかもしれない元の振幅には、ノイズフロアよりもかなり下にある非常に小さな数（１／ｆ）が乗算される。ハードウェアインテグレータは、固定のノイズフロアを備えているものの、現在の低振幅の高周波データでは、最低部がスケールダウンされない。対照的に、デジタル化された高周波信号の同じデジタル乗算は、ノイズフロアを比例的にスケールダウンする。実施形態では、理想的な結果を生じるように、ハードウェア統合を、単位利得のポイントより下で使用することができ（通常はユニットにより決定される値で、及び／又は、利得に基づく所望のＳ／Ｎ比で）、ソフトウェア統合を、単位利得の値より上で使用することができる。実施形態では、この統合が周波数領域で実行される。実施形態において、その結果のハイブリッドデータは、ハードウェア統合データ或いはソフトウェア統合データの何れかと比較した場合に、信号対雑音比が遥かに優れた波形へと、逆変換することができる。実施形態では、最大限の信号対雑音比を達成するために、ハードウェア統合の利点が、デジタルソフトウェア統合の利点と併せて用いられる。実施形態において、一次漸次（first order gradual）ハードウェアインテグレータハイパスフィルタは、カーブフィッティングと共に、比較的低い周波数のデータを通過させ、雑音を低減又は排除することができ、急峻なフィルタが損なわれて救済される非常に有用な分析データを可能にする。
【手続補正３７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０６】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、継続的な監視のための適応スケジューリング技術を含むことができる。継続的な監視は、最新鋭の（up-front）マルチプレクサで実行されることが多く、その目的は、多くの中から少数のデータチャネルを選択して、ハードウェア信号処理、Ａ／Ｄ、及びＤＡＱシステムの処理コンポーネントを提供することである。これは、主に実用的なコストを考慮して行われる。トレードオフは、全てのポイントが継続的に監視されていないことである（但し、代替的なハードウェアの方法ではそれほど監視されない）。実施形態では、複数のスケジューリングレベルが提供される。実施形態では、ほとんどの部分について継続的な最低レベルにおいて、全ての測定点がラウンドロビン方式で循環される。例えば、測定点を捕捉して処理するのに３０秒要し、それが３０ポイントある場合、各ポイントは１５分毎に１回処理される。しかしながら、ユーザが選択した基準により警告すべきポイントの場合は、その優先レベルを上げてより頻繁に処理することができる。アラーム毎に複数の重大度が存在する可能性があるため、監視に関して複数レベルの優先度を設定することができる。実施形態では、より重大なアラームがより頻繁に監視される。実施形態では、より少ない頻度で、多くの追加の高レベル信号処理技術を適用することができる。実施形態は、ＰＣの増大された処理能力を利用してもよく、そのＰＣは、ラウンドロビンルートコレクション（その複数の収集層を有する）プロセスを一時的に中断し、その選択したポイントについて必要な量のデータを流すことができる。実施形態は、エンベロープ処理、ウェーブレット解析、及び、他の多くの信号処理技術等の、様々な高度な処理技術を含むことができる。実施形態では、このデータの取得後に、ＤＡＱカードセットが、中断されたポイントでそのルートを継続する。実施形態では、様々なＰＣスケジュールデータの取得が、ＤＡＱカード経路よりも頻度が少ない、それら自体のスケジュールに従う。それらは、ルートサイクル数（例えば１０サイクル毎に１回）によって毎時、毎日設定することができ、又、それらのアラーム重大優先度や測定の種類（例えばモータはファンとは異なる方法で監視される）に基づいて、スケジューリングのように増加させることもできる。
【手続補正３８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０９】
本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、スマートＯＤＳ及び１つ又は複数の伝達関数を含むことができる。実施形態では、システムのマルチプレクサ及びクロスポイントスイッチによって、ＯＤＳ、伝達関数、又は機械／構造に取り付けられた全ての振動センサに関する他の特別なテストを実行することができ、機械のポイントが互いにどのように関係して動くかが正確に示される。実施形態では、４０〜５０ｋＨｚ及びより長いデータ長（例えば少なくとも１分）を流すことができ、通常のＯＤＳ又は伝達関数が示すものとは異なる情報を明らかにする可能性がある。実施形態において、システムは、データ／統計／分析に基づいて、スマートルート機能の使用を決定することができ、このスマートルート機能は、標準ルートから逸脱して、機械、構造、或いは、複数の機械及び構造の間でＯＤＳを実行し、ＯＤＳは、条件／データがそれを指示することから相関性を示すことができる。実施形態では、伝達関数のために、１つのチャネルで使用されるインパクトハンマーがあり、機械上の他の振動センサと比較される。実施形態において、システムは、負荷、速度、温度、又は機械やシステムにおける他の変化といった、状態の変化を利用して、伝達関数を実施することができる。実施形態では、様々な伝達関数を経時的に互いに比較することができる。実施形態では、軸受故障の４つの段階を介してどのように動くかを示すことができるベアリング等といった、機械故障がどのように変化するかを示すことができる映画のように、様々な伝達関数を一緒に繋げることができる。本明細書で開示される方法及びシステムの実施形態は、階層型マルチプレクサを含むことができる。実施形態において、階層型マルチプレクサは、１６、２４、又は８チャネルカードセットのそれ以上の倍数のような、より多くのチャネルのモジュール式出力を可能にし、これによって、より複雑な分析及びより速いデータ収集のために、より多くのデータ同期チャネルを収集することが可能になる。本明細書では、エネルギー生産設備の回転要素及びベアリングの、連続超音波監視を提供することを含む、連続超音波監視のための方法及びシステムが開示される。
【手続補正３９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２０】
アナログからデジタルへ変換するほとんどのハードウェアは、特定の時間変化にわたる波形の平均値が決定されるように、所与の時間にわたってキャパシタを充電することができる、サンプルホールド回路を使用する。特定の時間変化にわたる波形の値が、直線的ではないがカーディナルサイン（cardinal sinusoidal）（「sinc（シンク）」）関数に、より類似していること、及び、従って、その中心から生じるカーディナルサイン波信号の指数関数的な減衰を伴う、サンプリング間隔の中心で波形データに更に重点を置けることが分かることは、本開示に照らして理解されるであろう。
【手続補正４０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２１】
上記の例を経て、１００Ｈｚでのサンプル波形は、１０Ｈｚでハードウェアサンプリングすることができ、従って、各サンプリングポイントは、１００ミリ秒にわたって平均化される（例えば、１００Ｈｚでサンプリングされた信号は、１０ミリ秒にわたって平均化された各点を有することができる）。上述したように、サンプル波形の１０個のデータポイントのうちの９個を事実上破棄するのとは対照的に、本開示は、隣接するデータの重み付け（weighing）を含むことができる。隣接するデータには、以前に破棄されたサンプルポイントへの参照と、保持された残り１つのポイントとを含めることができる。一例において、ローパスフィルタは、隣接するサンプルデータを線形的に平均する、すなわち、１０ポイント毎の合計を求めてその合計を１０で除算することができる。更なる例において、隣接するデータは、シンク関数で重み付けすることができる。元の波形をシンク関数で重み付けするプロセスは、インパルス関数として参照することができ、或いは、時間領域において畳み込みとして参照することができる。
【手続補正４１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２３】
この文脈における補間が、まずデジタルサンプリングされた波形データにローパスフィルタを適用し、次にその波形データをアップサンプリングすることを示してもよいことは、本開示に照らして理解されるであろう。現実世界の例が、デシメーションや補間、或いはその双方のために、非整数因子の使用を頻繁に必要とする場合があることは、本開示に照らして理解されるであろう。そのために、本開示は、補間及びデシメートのための非整数因子レートを実現するために、順次に補間及びデシメートすることを含む。一例において、順次的な補間及びデシメートは、サンプル波形にローパスフィルタを適用し、ローパスフィルタの後に波形を補間し、補間の後に波形をデシメートすることを、明確にすることができる。実施形態では、振動データをループさせて、従来のテープ記録ループを意図的にエミュレートし、有効なスプライスと共にデジタルフィルタ技術を使用して、より長い解析を容易にすることができる。収集時にユーザのＧＵＩで処理及び表示されるべき、波形、スペクトル、並びに他の種類の分析を、上記の技術が排除するものではないことは、本開示に照らして理解されるであろう。より新しいシステムが、未処理の波形データを高性能に収集することと並行して、この機能性を実行させることが可能なことは、本開示に照らして理解されるであろう。
【手続補正４２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１２５】
対照的に、多くの実施形態は、本明細書に開示されるように、波形データ２０１０をデジタル方式でストリーミングすることを含み、同時に、データ取得ハードウェアを１回だけ設定しながら、経路パラメータ情報をロードすることの必要性の恩恵を享受することを含む。波形データ２０１０が１つのファイルにのみストリーミングされるため、ファイルを開閉したり、記憶媒体での読み書き動作を切り替えたりする必要がない。本明細書で説明するような波形データ２０１０の収集及び記憶が、従来のバッチデータ取得アプローチよりも遥かに短い時間で、比較的有意義なデータを生成することが分かる。これの一例は、とりわけ電気的側波帯周波数を区別するために、十分に高解像度な４Ｋポイント（すなわち４，０９６）のデータ長で、波形データを収集することができる電動機を含む。ファン又は送風機の場合、１Ｋ（すなわち１，０２４）の低減された解像度を使用することができる。場合によっては、１Ｋが最小の波形データ長の要件になる。サンプリングレートは１，２８０Ｈｚで、これは５００ＨｚのＦｍａｘに相当する。２．５６という業界の標準係数によるオーバーサンプリングが、アンチエイリアスフィルタロールオフに対応可能な更なる余裕をもって、ナイキスト基準に必要な２倍（２ｘ）のオーバーサンプリングを満足させることができることは、本開示に照らして理解されるであろう。この波形データを取得する時間は、１，２８０ヘルツでの１，０２４ポイントで、８００ミリ秒である。
【手続補正４３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３１】
実施形態では、本明細書に開示されているように、未処理の波形データをギャップフリーのデジタル方式で取り込むことができるので、多くの分析技術を見出すことができる。ギャップフリーのデジタル方式は、特定の問題の見極めの後に、多くの方法で波形データを解析するために、多くの手段を容易にすることができる。本明細書で開示された技術に従って収集された振動データは、一時的、半周期的、及び非常に低い周波数の現象の、分析を提供することができる。本開示に従って取得された波形データは、必要に応じて都合よく再生することができると共に、多くの多様で高性能な分析技術を実行することが可能な、未処理のギャップフリー波形データの比較的長いストリームを含むことができる。このような技術の多くは、未処理のギャップフリー波形データの比較的長いストリームに含めることができる一時的な衝撃データから、低振幅変調を抽出するための、様々な形態のフィルタリングを提供することができる。以前のデータ収集の習慣では、以前のデータ取得モジュールの目的が純粋な周期的信号であったため、スペクトル処理アルゴリズムの平均化プロセスにより、それらの種類の現象が通常は失われていたこと、或いは、元の未処理の信号からのコンテンツの多くが、それが使用されないことが分かると通常は破棄されたことにより、ファイルサイズ縮小技法においてそれらの現象が失われたことは、本開示に照らして理解されるであろう。
【手続補正４４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】
一例において、アンサンブルは、一方向のベアリング振動を監視することができる。更なる例において、アンサンブルは、３軸センサを使用して３つの異なる方向（例えば直交する方向）を監視することができる。更に別の例において、アンサンブルは、４つ以上のチャネルを監視することができ、この場合、第１のチャネルが一軸振動センサを監視可能であり、第２、第３、及び第４のチャネルが、３軸センサの３つの方向の夫々を監視することができる。他の例において、アンサンブルは、装置の同じ部分又は関連するシャフト上の、隣接するベアリングのグループに固定することができる。様々な実施形態は、比較的効率的なやり方で振動試験等に展開された様々なアンサンブルから、波形データを収集するための手順を含む方法を提供する。更に、この方法は、機械を監視するアンサンブルに関連する不変の基準位置に割り当てられた基準チャネルを、同時に監視することを含む。基準チャネルとの連携は、アンサンブルから収集された波形の、より完全な相互関係をサポートするために示すことができる。基準チャネル上の基準センサは、一軸振動センサか、或いは、回転シャフト等の基準位置によってトリガすることが可能な位相基準センサとすることができる。本明細書に開示されているように、更にこの方法は、監視されている機械の動作中に、その機械の適切な解析に必要とみなされる全ての周波数を含むように、比較的高いサンプリングレートで、ギャップフリーのデジタル波形データを、各アンサンブルの全チャネルから同時に記録することを含んでもよい。アンサンブルからのデータを、クラウドネットワーク設備、ローカルデータリンク、ブルートゥース（登録商標）接続、セルラーデータ接続等に接続が可能な後続処理のための記憶媒体に対して、ギャップフリーでストリーミングすることができる。
【手続補正４５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３５】
実施形態において、本明細書で開示される方法は、特定の周波数や波形現象を強調又は好適に分離するために、アンサンブルからのデータに対し続いて適用可能なデジタル信号処理技術を含む、様々なアンサンブルからデータを収集するための手順を含む。これは、異なるサンプリングレートで、或いは、統合を含む異なるハードウェアフィルタリング構成であって、それらの構成（先験的なハードウェア構成として知られる）へのコミットメント（commitment）の理由により、後処理の比較的低い柔軟性を提供する構成で、複数のデータセットを収集する現行の方法と対照的であるかもしれない。これらの同じハードウェア構成は、独立したテスト毎にハードウェアを構成することに伴う待ち時間の遅延のために、振動調査の時間が長くなることを示すこともある。実施形態において、様々なアンサンブルからデータを収集するための本方法は、ストリーミングされたデータのセクションを同種のものに分類し、特定のアンサンブルに属させるように使用可能な、データマーカ技術を含む。一例では、動作速度で分類を定義してもよい。そうすることで、従来のシステムが収集するものだけから、多数のアンサンブルを作成することができる。多くの実施形態は、収集されたアンサンブルの各チャネル間だけでなく、適用可能な場合は、監視されている全アンサンブルの全てのチャネル間で、関心のある（interest）全周波数の相対位相を比較するための、後処理の分析技術を含む。
【手続補正４６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３７】
また、第１機械２４００は、３軸センサ２４８２、２４８４及び必要に応じて更なる３軸センサ等の複数の３軸（直交軸）センサ２４８０を有することができる。多くの例において、３軸センサ２４８０は、第１機械２４００の回転又は振動コンポーネントに関連するベアリングセット２４２０の各ベアリングパックの１つの検出が可能な第１機械２４００の部位に配置することができる。また、第１機械２４００は、温度センサ２５０２、２５０４及び必要に応じて更なる温度センサ等の複数の温度センサ２５００を有することができる。また、第１機械２４００は、その回転コンポーネントの１つの毎分回転数（ＲＰＭ）をそれぞれが正確に検出する回転計センサ２５１０又は必要に応じて更なる回転計センサを有することができる。上記の例として、第１センサアンサンブル２４５０は、第１機械２４００に関連する上述の複数のセンサを調査することができる。そのため、第１センサアンサンブル２４５０は、８チャンネルを受信するように構成することができる。他の例では、第１センサアンサンブル２４５０は、必要に応じて８チャンネルを超える又は、８チャンネル未満を有するように構成することができる。この例では、この８チャンネルは、それぞれが１軸センサの信号を監視することができる２つのチャンネル及び１つの３軸センサ信号を監視することができる３つのチャンネルを含む。残りの３チャンネルは、２つの温度信号及び回転計からの信号を監視することができる。一例では、第１センサアンサンブル２４５０は、本開示に関連する１軸センサ２４６２、２４６４、３軸センサ２４８２、温度センサ２５０２、２５０４及び回転計センサ２５１０を監視することができる。第１機械２４００の振動調査中、第１センサアンサンブル２４５０は、先ず３軸センサ２４８２を監視し、そして、次の３軸センサ２４８４に移動することができる。
【手続補正４７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４０】
また、第２機械２６００は、３軸センサ２６８２、２６８４、２６８６、２６８８及び必要に応じて更なる３軸センサ等の複数の３軸（直交軸）センサ２６８０を有することができる。多くの例において、３軸センサ２６８０は、第２機械２６００の回転又は振動コンポーネントに関連するベアリングセット２６２０の各ベアリングパックの１つの検出が可能な第２機械２６００の部位に配置することができる。また、第２機械２６００は、温度センサ２７０２、２７０４及び必要に応じて更なる温度センサ等の複数の温度センサ２７００を有することができる。また、第２機械２６００は、その回転コンポーネントの１つの毎分回転数（ＲＰＭ）をそれぞれが正確に検出する回転計センサ２７１０又は必要に応じて更なる回転計センサを有することができる。
【手続補正４８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５１】
多くの実施形態は、ハイブリッド・リレーショナル・メタデータ−バイナリ記憶アプローチ（ＨＲＭ−ＢＳＡ）を含む。ＨＲＭ−ＢＳＡは、構造化照会言語（ＳＱＬ）ベースのリレーショナルデータベースエンジンを含むことができる。また、構造化照会言語ベースのリレーショナルデータベースエンジンは、フラットで比較的無構造のデータのスループット及び記憶密度に最適化できる生データ・エンジンを含む。開示内容に照らして、階層メタデータと、ＳＱＬリレーショナルデータベースエンジンとの間の協働において利益を示すことができることは理解されよう。１つの例では、マーカーテクノロジとポインタ標識を使用して、未加工データベースエンジンとＳＱＬリレーショナルデータベースエンジンとの間の相関関係を作成することができる。生データベースエンジンとＳＱＬリレーショナルデータベースエンジンリンケージとの間の相関の３つの例は；（１）ＳＱＬデータベースから生データへのポインタ；（２）補助メタデータテーブル又は生データの類似したグループ化からＳＱＬデータベースへのポインタ、及び；（３）ＳＱＬデータベース又は生データテクノロジのドメイン外の独立したストレージテーブルを含む。
【手続補正４９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５３】
本開示は、未加工波形データ内のタイムマークまたはサンプル長さに適用することができるマーカーを含むことができる。このマーカーは、一般に、プリセットまたはダイナミックの２つのカテゴリに分類される。予め設定されたマーカーは、負荷、ヘッド圧力、エアフロー立方フィート/分、周囲温度、毎分回転数（ＲＰＭ）などの予め設定された又は既存の動作条件に相関することができる。これらのプリセットマーカーは、データ集録システムに直接供給することができる。ある場合には、予め設定されたマーカーを波形データ（例えば、振動、電流、電圧などの波形）と平行してデータチャネル上に収集することができる。あるいは、プリセットマーカーの値を手動で入力することもできる。
【手続補正５０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５５】
本開示はまた、サンプル波形に対して実行された後処理および分析から得られるデータに相関することができる動的マーカーを含むことができる。更なる実施形態では、動的マーカーは、回転数（ＲＰＭ）を含む収集後派生パラメータ、並びに最大ＲＰＭのような警報条件のような他の動作派生メトリックにも相関することができる。特定の例では、本明細書に記載の携帯型データ収集システムを用いた振動調査の候補である近代的な多くの機器は、回転計の情報を含まない。これは、ＲＰＭの測定が振動の調査および分析にとって第一の重要性を有する場合であっても、回転計を追加することは必ずしも実用的でも費用的にも正当であるとは限らないため、真実であり得る。固定速度機械の場合、機械のおおよその速度を事前に確認することができれば、正確なＲＰＭ測定を得ることはそれほど重要ではないがことが理解されよう。しかし、可変速ドライブは、ますます普及しつつある。また、本開示に照らして、様々な信号処理技術は、専用の回転計信号を必要とせずに生データからＲＰＭを導出できるようにすることが理解されよう。
【手続補正５１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５９】
実施形態では、プラットフォーム１００は、環境１０４内に配備されたローカルデータ収集システム１０２を含み、機械、機械の要素、及び、共通の制御下にあるローカル作業現場又は分散作業現場に配備された大型機械を含む機械の環境を監視する。大型機械は、土工機械、大型産業用オンロード車両、大型産業用オフロード車両、タービン、ターボ機械、発電機、ポンプ、プーリーシステム、マニホールドおよびバルブシステムなどの様々な場所に設置された産業機械を含むことができる。実施形態では、重工業機械は、土工機械、土壌圧縮装置、運搬装置、吊上げ装置、搬送装置、総合生産装置、コンクリート構造で使用される装置、および牽引装置を含むこともできる。例として、土工作機械は、掘削機、バックホー、ローダー、ブルドーザー、スキッドステアローダー、トレンチャー、モータグレーダー、モータスクレーパー、クローラーローダー、ホイールローディングシャベルを含むことができる。例では、建設車両は、ダンパー、タンカー、ティッパー、およびトレーラーを含むことができる。例では、マテリアルハンドリング装置には、クレーン、コンベア、フォークリフト、および巻上機を含むことができる。例として、建設機械には、坑内ハンドリング機器、ロードローラー、コンクリートミキサー、ホットミックスプラント、道路製造機（コンパクター）、ストーンクラッシャー、舗装機、スラリーシール機、散布機および左官工事機及び大型ポンプを含むことができる。重工業設備のさらなる例は、トラクション器具、構造、動力伝達系、制御、および情報の実装などの異なるシステムを含むことができる。重工業機器は、移動のための動力を提供し、また補機および搭載機能にも動力を供給するために、多くの異なるパワートレインおよびその組み合わせを含むことができる。これらの例のそれぞれにおいて、プラットフォーム１００は、これらの機械、モータ、ポンプなどが動作し、それぞれの機械、モータ、ポンプなどが一体的に接続された環境１０４にローカルデータ収集システム１０２を展開することができる。
【手続補正５２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６１】
また、ローカルデータ収集システム１０２は、ガスタービン装置に配備されてもよく、したがって、作動中のタービンを監視するだけでなく、１，５００℃を超えることもあるタービンへ送られる高温燃焼ガスの供給を監視する。これらのガスは蒸気タービンの気体よりもはるかに高温であるため、ブレードは、小さな開口から流出して排気ガスとブレードとの間に保護膜すなわち境界層を形成する空気によって冷却することができる。この温度プロファイルは、 ローカルデータ収集システム１０２によって監視することができる。典型的な蒸気タービンとは異なり、ガスタービンエンジンは、圧縮機、燃焼室、およびタービンを含み、それらの全てが回転軸を用いて回転するように軸支されている。これらの構成要素のそれぞれの構成および動作は、 ローカルデータ収集システム１０２によって監視することができる。
【手続補正５３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６５】
実施形態では、プラットフォーム１００は、環境１０４に配備されたローカルデータ収集システム１０２を含み、過度の振動、不正確な材料、不正確な材料特性、適切な寸法の真偽、適切な形状、適切な重量、バランスに真偽を含む故障検出のための信号を提供することができるセンサからの信号を監視することができる。追加の故障センサは、部品のパッケージの計画、部品が公差の計画内にあること、パッケージの損傷や応力の発生、輸送中の衝撃や損傷の可能性を示すセンサなどの在庫管理及び検査のためのものが含まれる。追加の故障センサには、潤滑の不足、潤滑の過剰、センサ検出窓の洗浄の必要性、低潤滑によるメンテナンスの必要性、潤滑領域の遮断または減少した流れによるメンテナンスの必要性などの検出が含まれる。
【手続補正５４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６９】
実施形態では、プラットフォーム１００は、環境１０４に配備されたローカルデータ収集システム１０２を含み、ギヤドライブ、パワートレイン、トランスファケース、マルチスピードアクスル、トランスミッション、ダイレクトドライブ、チェーンドライブ、ベルトドライブ、シャフト-ドライブ、磁気ドライブ、及び同様の噛み合い機械式ドライブからの信号を監視することができる。実施形態では、プラットフォーム１００は、環境１０４に配備されたローカルデータ収集システム１０２を含み、過熱、ノイズ、ギヤのきしみ、ギヤのロック、過度の振動、揺れ、加圧不足、過剰加圧などの含む虞のある産業機械の故障状態からの信号を監視することができる。運用中、設置中、および保守中に、保守及び運用上の問題を引き起こす作動障害、保守インジケータ、及び、他の機械との交信が発生する可能性がある。この障害は、産業機械のメカニズムで発生する可能性があるが、配線やローカルインストールプラットフォームなど、機械をサポートするインフラストラクチャでも発生する可能性もある。実施形態では、大型の産業機械は、過熱、騒音、歯車のきしみ、機械部品の過剰振動、ファン振動問題、大型の産業機械の回転部品の問題などの異なるタイプの故障状態に直面することがある。
【手続補正５５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１７０】
実施形態では、プラットフォーム１００は、環境１０４内に配備されたローカルデータ収集システム１０２を含み、軸受潤滑油の汚染または損失により起こりうる早期の軸受故障によって引き起こされる可能性のある故障を含む産業機械からの信号を監視する。別の例では、ベアリングのアライメント不良などの機械的欠陥が生じることがある。多くの要因が金属疲労などの故障の原因となるので、ローカルデータ収集システム１０２は、周期及び局所的なストレスを監視する。この例として、プラットフォーム１００は、機械部品の不正確な動作、部品のメンテナンスおよびサービスの欠如、カップリング又はギヤボックスなどの重要な機械部品の腐食、機械部品のアライメント不良などを監視することができる。故障の発生を完全に止めることはできないが、多くの産業部門の故障を軽減して、運用上及び財務上の損失を減らすことが可能である。プラットフォーム１００は、多くの産業環境において、リアルタイム監視および予測的メンテナンスを提供し、この際、実際の負荷および摩耗ではなく固定された期限に従って部品を交換する定期的にスケジュールされたメンテナンスプロセスを超える経費節約を示すことが分かった。その目的のために、プラットフォーム１０は、機械の操作マニュアル及びモード指示、適切な潤滑、及び機械部品の保守を守る、規定された能力を超える機械のオーバーランを最小限に抑える又は排除する、摩耗したが機能的な部品を必要に応じて使用する、機械の使用のために人員を適切に訓練するなどのいくつかの予防対策の注意又は実行を提供することができる。
【手続補正５６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１７４】
図１４は、データ収集及び処理ための認知機能及び機械学習のアプリケーションを伴うデータ収集アーキテクチャのコンポーネント及び相互作用を示す。図１４を参照すると、データ収集システム１０２は、電気機械システム及び機械などの１つまたは複数の複雑なシステムが製造、組み立て、又は操作されるような産業環境などの環境に配置されてもよい。データ収集システム１０２は、オンボードセンサを含み、例えば一つ以上の入力インタフェース又はポート４００８を介して、１つの以上のセンサ（ここに開示された任意のタイプのアナログまたはデジタルセンサなど）及び１つ以上の入力ソース（Ｗｉ‐Ｆｉ、ブルートゥース（登録商標）、ＮＦＣ、または他のローカルネットワーク接続、又はインターネットを介して利用可能なソースなど）から入力を取ることができる。センサは、１つ以上のマルチプレクサ４００２などと組み合わせて、多重化することができる。データは、キャッシュ/バッファ４０２２にキャッシュ又はバッファされて、１つ以上の出力インタフェース及びポート４０１０（実施形態において、入力インタフェース及びポート４００８から分離され、又は、これと同じにすることできる）を介して、本開示の他の箇所に記載されているようなリモートホスト処理システム１１２などの外部システム（この開示及び図において説明された他の実施形態に関連して説明された任意の要素を含む広範な処理アーキテクチャ４０２４を含むことができる）を使用可能にしてもよい。データ収集システム１０２は、ホスト処理システム１１２から入力、例えば、分析システム４０１８からの入力を取得するように構成することができ、これは、分析結果を提供するためのデータ収集システム１０２からのデータ及び他の入力ソース１１６からのデータ上で作動し、分析結果は、順次、データ収集システムへの学習フィードバック入力４０１２として提供されて、データ収集システム１０２の構成及び作動を新得することができる。
【手続補正５７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１７６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１７６】
クラウドベース、産業システムのための予想状態情報を提供するための複数の産業センサからの状態情報の機械パターン分析のための方法及びシステムがここに開示されている。いくつかの実施形態では、機械学習は、複数のアナログ及び/又はデジタルセンサの状態を追跡し、状態をパターン分析設備に送り、また、状態情報のシーケンスに関する履歴データに基づいて産業システムの予想状態を決定するなど、状態機械を利用する。例えば、産業機械の温度状態が一定の閾値を超え、その後、ベアリングセットの破壊のような故障状態となる場合、その温度状態は、パターン認識によって追跡され、これは、高温の入力状態が認識される度にベアリングの故障状態が予想されることを含む出力データ構造を生成することができる。広範囲の測定値及び予想状態は、温度、圧力、振動、加速度、運動量、慣性、摩擦、熱、熱流、ガルバニック状態、磁場状態、電場状態、静電容量状態、充放電状態、動作、位置、その他多くに関連する状態機械によって管理することができる。状態は、組み合わされた状態を含み、この際、データ構造は一連の状態を含み、各状態は、バイト型データ構造の場所で表される。例えば、産業機械は、圧力、温度、振動、及び音響データ、データ構造の一所をとる測定を提供するような遺伝子構造によって特徴付けられ、その組合わされた状態は、バイト型データ構造上で動作され、現在の機械又は環境の結合状態でコンパクトに特徴づけられ、あるいは、予想される状態でコンパクトに特徴づけられる。このバイト型データ構造は、複数の条件の複合効果を反映するパターンを決定するために構造上で動作するパターン認識するような、機械学習ための状態機械によって使用することができる。機械学習における産業環境で感知できる異なる要素の様々な長さの組み合わせの表示のような、そのような構造の幅広い種類を追跡して使用することができる。実施形態では、バイト型構造は、様々なタイプのデータ又は様々なソースからのデータを置換し、及び、時間で結果を追跡することなどにより、遺伝的プログラミング技術において使用することができ、実世界の状況で使用されるとき、予測された状態の予測が成功したことの表示、又は成功した結果の達成、効率の向上、情報のルーティングの成功、利益の増加の達成などの１つ以上の好ましい構造が成功に基づいて出現する。つまり、継時的な機械の最適化に使用されるバイト型構造において使用されるデータの形式及びソースを使用するものを変化させることにより、遺伝的プログラミングングベースの機械学習設備は、所与の目的に対するデータソース（例えば、温度はセンサＸから得られるのに対して、振動はセンサＹから得られる）の好ましい混合からのデータタイプ（例えば、圧力、温度及び振動）の好ましい組合せからなるデータ構造セットを「進化」させることができる。異なる望ましい結果は、異なるデータ構造になる可能性があり、このデータ構造は、機械学習の適用及び遺伝的プログラミングによる問題の望ましい結果に対する望ましい結果による構造の促進による継時的なこれらの結果の効果的な達成の支援に最も適している。促進されたデータ構造は、本開示全体を通して記載されるような様々な活動に対してコンパ��トで効率的なデータを提供することができ、これは、データプール（所与の環境に対して最良の動作結果を提供する望ましいデータ構造を格納することによって最適化することができる）への格納、及び、データ市場における発表（所与の目的に対して最も効果的な構造としての発表など）を含む。
【手続補正５８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８０】
実施形態では、プラットフォームは、産業用ＩｏＴデバイスのためのデバイス搭載センサ融合及びデータストレージを提供する。実施形態では、認知システムは、データ収集システム１０２のための自己組織化ストレージシステム４０２８のために使用される。センサデータ、特にアナログセンサデータは、特に、データコレクタ１０２がオンボード又はローカル環境からの複数のセンサ入力を有する場合、ストレージ容量を大量に消費することがある。単純に全てのデータを無期限に格納することは、一般的に望ましい選択肢ではなく、すべてのデータを送信しても帯域幅の制約が大きくなり、帯域幅の許容を超える（セルラーデータプランの容量を超えるなど）などする可能性がある。従って、格納戦略が必要である。これらは、一般的に、データの一部分のみ（スナップショットなど）をキャプチャし、限られた時間だけデータを格納し、データの一部（中間または抽象化されたフォームなど）を格納することなどを含む。これらのオプションやその他のオプションの中から選択肢が数多くあるため、正しいストレージ戦略を決定することは非常に複雑になる可能性がある。実施形態では、自己組織化ストレージシステム４０２８は、学習フィードバック４０１２に基づき、認知システムを使用することができ、また、分析システム４０１８又はホスト認知入力選択システム４１１４の他のシステムからの様々なメトリックを使用し、全体システムのメトリック、分析メトリック及びローカルパフォーマンスインジケータを使用することができる。自己組織化ストレージシステム４０２８は、ストレージパラメータを自動的に変更することができ、例えば、ストレージロケーション（データ収集システム１０２上のローカルストレージ、データ収集システム１０２の近くのストレージ（ピアツーピア組織を使用するなど）、及び、ネットワークベースのストレージなどのリモートストレージ）、ストレージ量、ストレージ期間、格納データのタイプ（個々のセンサ又は入力ソース１１６、同様に、様々な結合又は多重化されたデータ、例えば、認知入力選択システム４００４、４０１４の下で選択されたデータ）、ストレージタイプ（例えば、ＲＡＭ、フラッシュ又は他の短期間メモリに対するハードドライブの空容量）、ストレージ構成（例えば、未加工形式、階層など）、及びその他である。そのようなパラメータの変化はフィードバックで行うことができ、経時的に、データ収集システム１０２は、データのストレージを適応させて、それ自体を特定の産業環境のようなその環境に最適化させ、結果として、必要とされる適切な量及びユーザが利用可能な適切な形式のデータを格納する。
【手続補正５９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８２】
実施形態では、分析システム４０１８は、統計的及び計量経済的技術（線形回帰分析、類似性行列の使用、 ヒートマップに基づく技法など）、推論技術（例えば、ベイズ推論、ルールベース推論、帰納的推論など）、反復手法（フィードバック、再帰、フィードフォワード及び他の技法など）、信号処理技術（フーリエ変換および他の変換など）、パターン認識技法（カルマン及び他のフェルタ技術など）、探索技術、確率的技法（ランダムウォーク、ランダムフォレストアルゴリズムなど）、シミュレーション技術（ランダムウォーク、ランダムフォレストアルゴリズム、線形最適化など）、その他の広範な分析技術に適用することができる。これには、様々な統計又は基準の演算を含むことができる。実施形態では、分析システム４０１８は、少なくとも一部がデータ収集システム１０２に配置されて、ローカル分析システムが、本開示全体にわたって記載された項目のいずれかに関する、１つ以上の基準を演算することができる。例えば、効率、電力利用、ストレージ利用、冗長性、エントロピ及び他のファクターの基準をオンボードで演算することができ、データ収集１０２が、リモート分析システム（例えば、クラウドベース）に依存することなく、本開示全体を通して言及された様々な認知および学習機能を可能にすることができるようにする。
【手続補正６０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８７】
実施形態では、データパッケージのプライシングを設定するために認知データプライシングシステム４１１２を提供することができる。実施形態では、データプライシング設定システム４１１２は、供給条件、需要条件、様々な利用可能なソースのプライシングの設定などに基づいてプライシングを設定するなど、ルール、モデルなどのセットを使用することができる。例えば、パッケージのプライス設定は、構成要素（入力ソースやセンサデータなど）のプライスの合計に基づいて設定されるように構成することができ、または、構成要素のプライスの合計のルールベースのディスカウントに基づいて設定することができる。コスト要因（帯域幅及びネットワーク使用量、ピーク需要要因、希少因子など）を考慮するルール、利用パラメータ（パッケージの目的、ドメイン、ユーザ、役割、継続時間など）を考慮するルール、その他多数のようなルール及び条件ロジックを適用することができる。実施形態では、認知データプライシングシステム４１１２は、自動的にプライシングを変更すること、および結果のフィードバックを追跡することを含む遺伝的プログラミングを使用するような完全に認知的なインテリジェント特性を含むことができる。フィードバックを追跡する結果は、データ取引システム４１１４からのデータに関する分析システム４０１８のメトリックを計算することによって提供される様々な金融収量メトリック、利用メトリックなどを含むものであってもよい。
【手続補正６１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１８８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１８８】
自己組織化データプールのための方法およびシステムがここに開示され、自己組織化データプールは、使用率および/または歩留まりメトリックに基づくデータプールの自己組織化を含むものであってもよく、使用率および/または歩留まりメトリックは、複数のデータプールについて追跡される利用率及び/又は歩留まりメトリクスを含む。データプールは、当初は、産業用機械又はコンポーネントからの、又はこれらに関するセンサデータのような、産業環境からのデータを含む、構造化されていない、又は緩く構造化されたデータのプールを含むことができる。例えば、データプールは、タービン、コンプレッサ、バッテリ、リアクタ、エンジン、モータ、車両、ポンプ、ロータ、アクスル、ベアリング、バルブなどの環境内の様々な機械又はコンポーネントからのデータストリームをアナログ及び／又はデジタルセンサデータ（広範な種類の）、作動条件について公開されたデータ、診断及び故障データ、機械又はコンポーネントの識別データ、アセット追跡データ、及び他の多くの種類のデータを含むデータストリームと共に取得することができる。各ストリームは、そのソースを示す、オプションでそのタイプを示すなど、プール内に識別子を持つことができる。データプールは、１つ以上のインタフェース又はＡＰＩ（例えば、ＲＥＳＴｆｕｌ ＡＰＩ）を介して、又はゲートウェイ、ブローカー、ブリッジ、コネクタなどのデータ統合要素により、外部システムによってアクセスされることができ、このデータプールは、利用可能なデータストリームにアクセスできるようにする類似の機能を利用することができる。データプールは、自己組織化機械学習設備によって管理することができ、この自己組織化機械学習設備は、プールに対してどのソースが使用され、どのストリームが利用可能か、及びＡＰＩ又はデータプールの中への及び外への接続を管理するなどにより、データプールを構成することができる。自己組織化は、成功の基準に基づいて、フィードバックを取得することができる。成功の基準は、利用（使用率）および収量（歩留まり）の基準を含むものであってもよい。利用および収量の基準は、データの取得及び/又は保管のコスト、並びに、利益又は他の手段（例えば有用性のユーザの提示を含み得る）などによって測られたプールの利益を計算するものであってもよい。例えば、自己組織化データプールは、エネルギー生産環境の化学物質および放射線データが規則的にアクセスされて抽出されるのに対して、振動データ及び温度データが使用されていないことを認識することがあり、この場合、データプールは、振動及び/又は温度データの保存を停止するか、そのようのデータのより良いソースを得ることにより、自動的に編成し直す。また、この自動化された再編成は、漸進的な反復及びフィードバックを通じて、異なるデータタイプ、異なるデータソース、異なるデータ構造などを促進するように、データ構造にも適用することができる。
【手続補正６２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９０】
ここに開示された産業の特定のフィードバックに基づいてＡＩモデルをトレーニングするための方法及びシステムは、利用率 、収率、又は衝撃の基準を反映する産業の特定のフィードバックに基づいてＡＩモデルをトレーニングすることを含み、ＡＩモデルは、産業環境からのセンサデータ上で作動する。上述のように、これらのモデルは、産業環境、機械、ワークフローの動作モデル、予測状態のモデル、故障予測及びメンテナンス最適化モデル、自己組織化ストレージモデル（デバイス上、データプール内、及び/又はクラウド内）、データ転送の最適化モデル（ネットワークコーディング、ネットワーク状態感知ルーティングなどの最適化など）、データ市場の最適化モデル、及び他の多くのモデルを含むことができる。
【手続補正６３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９１】
実施形態では、産業の特定のフィードバックに基づいてＡＩモデルをトレーニングするプラットフォームが提供される。実施形態では、ここに開示された認知システムの様々な実施形態は、特定の機械、コンポーネント、プロセスなどの最適化に関係するような産業の特定の及びドメインの特定のソース１１６からの入力及びフィードバックを取得することができる。したがって、ストレージ組織化、ネットワーク使用、センサ及び入力データの結合、データプーリング、データパッケージング、データプライシング、及び市場４１０２又は他のホスト処理システム１１２の他の目的のためなどの他の機能の学習及び適応は、所与の環境、例えば産業環境、又はアプリケーション、例えばＩｏＴデバイスを含むアプリケーションようなのドメインの特定のフィードバック基準について学習することによって構成され得る。これには、効率の最適化（電気、電気機械、磁気、物理、熱力学、化学及びその他のプロセス及びシステムなど）、出力の最適化（エネルギー、材料、製品、サービス及びその他の出力の生産など）、故障の予測、回避及び軽減（前述のシステム及びプロセスなど）、パフォーマンス基準の最適化（投資収益率、利回り、利益率、利益率、収入など）、コストの削減（人件費、帯域幅コスト、データコスト、マテリアルインプットコスト、ライセンスコストなど）、利益の最適化（安全性、満足度、健康などに関する）、ワークフローの最適化（プロセスへの時間とリソース配分の最適化など）、その他を含むことができる。
【手続補正６４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９２】
それら自体の中で組織化してスワームのメンバの能力及び状態に基づいてデータ収集を最適化する産業データコレクタの自己組織化されたスワームを含む産業データコレクタの自己組織化されたスワームのための方法及びシステムがここに開示されている。スワームの各メンバは、インテリジェンス及び他のメンバと協調する能力を持つように構成することができる。例えば、スワームのメンバは、他のメンバが処理しているデータに関する情報を追跡することができるので、環境の状況、スワームのメンバの能力、動作パラメータ、ルール、（スワームの動作を制御するルールエンジンからなどの）、及びメンバの現在の状態を考慮して、データ収集アクティビティ、データストレージ 、データ処理、及びデータ公開をスワームに知的に割り当てることができる。例えば、４つのコレクタの中で、比較的低い電流レベル（バッテリの不足など）を有するものは、データを公開する必要がある場合、リーダ又は照会デバイス（ＲＦＩＤリーダなど）から少量の電力を受け取ることがきるので、一時的にデータ公開の役割を割り当てることができる。良好な電力レベルと堅牢な処理能力を備えた第２のコレクタには、データの処理、データの融合、残りのスワームの組織化（フィードバックに基づく動作パラメータ、ルールなどの調整により、継時的にスワームが最適化されるようにする機械学習下の自己組織化を含む）などのより複雑な機能を割り当てることができる。堅牢なストレージ機能を備えたスワームの第３のコレクタは、振動センサデータなどのデータのカテゴリの収集及び格納のタスクを割り当てることができ、これは、相当の帯域幅を消費する。スワーム内の第４のコレクタ、例えば、より低い記憶容量を持つコレクタには、故障時のテータのみを維持して伝達する必要がある現在の診断状態などの通常は廃棄されるデータを収集する役割を割り当てることができる。スワームのメンバは、「マスター」又は「ハブ」としてのメンバを使用することにより、又は、直列若しくは環状に接続することにより、ピアツーピア関係で接続することができ、各メンバは、命令を含むデータを次へ伝達し、また、前の及び／又は次のメンバに適した機能及び命令の特性を認識する。スワームは、（集計データストアとしての各メモリのメモリを使用するなど）、そのストレージの割り当てのために使用することができる。これらの例では、集計データストアは、例えばトランザクションデータを格納する分散台帳をサポートするものであってもよい。トランザクションデータは、スワームによって収集されたデータを含むトランザクションのため、産業環境で生じるトランザクションなどのデータである。実施形態では、トランザクションデータには、例えば、スワーム、環境又は機械若しくはそのコンポーネントを管理するために使用されるデータも含まれ得る。スワームは、スワームの１つ以上のメンバに配置された機械学習機能又は外部の機械学習設備からのインストラクションのいずれかに基づき、自己組織化することができ、これは、ストレージ、データ収取、データ処理、データ提示、データ転送、及びそれぞれに関連するパラメータの管理に基づく他の機能を最適化することができる。機械学習設備は、初期構成��開始し、前述のいずれかに関連するスワームのパラメータを変化（スワームのメンバシップの変化も含む）させることができ、例えば、成功の基準、利用の基準、効率の基準、予測又は状態の予測における成功の基準、生産性の基準、利回りの基準、利益の基準、その他などに関する機械学習設備へのフィードバックに基づいて反復することができる。スワームは、経時的に、運営者、操作者、又はホストの産業環境又はその機械、コンポーネント、又はそのプロセスに対する望ましい成功の基準を達成するために望ましい構成に最適化することができる。
【手続補正６５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９３】
実施形態では、産業用データコレクタの自己組織化されたスワームを有するプラットフォームが提供される。実施形態では、ホスト処理システム１１２は、その処理アーキテクチャ４０２４（及び任意選択的に認知データ市場４１０２と一体化し又はこれを含み）を有し、データコレクタ１０２の自己組織化スワーム４２０２からの情報と統合し、接続し、又はこれを利用することができる。いくつかの実施形態では、自己組織化スワーム４２０２は、１つ以上のデータ収集システム１０２の認知機能の展開などを通して、２つ以上のデータ収集システム１０２を組織化することができ、スワーム４２０２の協調を提供などすることができる。スワーム４２０２は、階層組織化（マスタデータコレクタが１つ以上のデータ収集システム１０２の活動を組織化し、支持するものなど）、協力組織化（スワーム４２０２の組織化に対する意思決定がデータコレクタ１０２の間に分配されるものなど、意思決定の様々なモデルを使用するものなど、例えば、投票システム、ポイントシステム、最小コストルーティングシステム、優先順位付システムなど）に基づいて、組織化することができる。実施形態では、１つ以上のデータコレクタ１０２は、データコレクタが移動ロボット、ドローン、移動式潜水機器などの上または中に配置されるような場合などにおいて、モビリティ能力を有することができ、その結果、組織化は、データコレクタ１０２の配置及び測位を含むことができる。データ収集システム１０２は、相互に及びホスト処理システム１１２と通信することができ、これは、集合的に割り当てられた1つ以上のコレクタ（実施形態では、仮想化機能などを使用して物理的に分散された場合でも一体化されたストレージスペースとして取り扱うことができる）のストレージ又はこれにアクセス可能なストレージを含む１つのストレージスペースを共用することを含む。組織化は、１つ以上のルール、モデル、条件、プロセスなどに基づいて自動化することができ、条件論理によって具体化又は実行されるようなものでもよく、組織化は、ポリシーエンジンによって処理されるようなポリシーによって管理されてもよい。ルールは、産業−、アプリケーション−、及びドメイン−特有のオブジェクト、クラス、イベント、ワークフロー、プロセス及びシステムに基づくことができ、これらは、指定された場所及び時間におけるデータの選択されたタイプのデータを収集するためのスワーム４２０２の設定などであり、前述と同様である。例えば、スワーム４２０２は、データコレクタ１０２を割り当てて、産業プロセス（ロボット製造プロセスなど）を実行する一連の機械のそれぞれから、診断、センサ、計装及び/又はテレマティックデータを連続的に収集し、それらには、それらの機械のそれぞれに対する入力及び出力の時間及び場所などが含まれる。実施形態では、自己組織化は、認知的であり、この場合、スワームは、１つ以上の収集パラメータを変化させ、パラメータの選択、パラメータに適用される重み付けなどを経時的に適応させる。いくつかの例では、これは、学習及びフィードバックに応答するものであってもよい。学習及びフィードバックは、例えば、分析システム４０１８（実施形態において、スワーム４２０���、ホスト処理システム１１２又はこれらの組合せにある）をスワーム４２０２によって取り扱われるデータ又はここに開示された様々な実施形態の他の要素（市場要素その他を含む）に適用することによって決定することができる様々なフィードバック基準に基づき得る学習フィードバックシステム４０１２からのものである。したがって、スワーム４２０２は、現在の状態４０２０、又は、所与の時間におけるその環境の予測された状態（市場行動を考慮した）、様々なオブジェクト（ＩｏＴデバイス、機械、コンポーネント及びシステムなど）の行動、プロセス（イベント、状態、ワークフローなどを含む）及び他の要因に適応するなどの適応行動を示すことができる。パラメータは、バリエーション（ニューラルネット、自己組織化マップなど）、選択、プロモーションなど（遺伝的プログラミング又は他のＡＩベースの技術など）のプロセスにおいて変化することができる。認知、機械学習によって管理、変化、選択及び適応することができるパラメータは、ストレージパラメータ（スワーム４２０２についての位置、タイプ、持続時間、量、構造など）、ネットワークパラメータ（スワーム４２０２は、どのように組織化されるか、例えば、メッシュ、ピアツーピア、リング、シリアル、階層及び他のネットワーク構成、同様に、帯域幅の使用率、データルーティング、ネットワークプロトコルの選択、ネットワークコーディングタイプ、及び他のネットワークパラメータなど）、セキュリティパラメータ（様々なセキュリティアプリケーション及びサービスの設定など）、位置及び測位パラメータ（モバイルデータコレクタ１０２の場所への移動のルーティング、コレクタ１０２のデータ取得のポイントに対する、互いに対する、また、ネットワーク利用性が望ましい場所などに対する測位及びフィードバックは、ここに記載されたフィードバックの種類のいずれかに基づくことができ、その結果、経時的に、現在及び予測された状況に適応して、広い範囲の所望の目的を達成することができる。
【手続補正６６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９４】
産業用ＩｏＴデータのための自動データ市場において実行されるトランザクションの追跡をサポートする分散台帳を含む産業用ＩｏＴ分散台帳のための方法及びシステムがここに開示されている。分散台帳は、ビットコイン（登録商標）通貨をサポートするために使用されるブロックチェーン（登録商標）プロトコルなど、仮想通貨のために使用されるものなどの安全なプロトコルを使用して、デバイス間でストレージを分散することができる。台帳又は同様の取引記録は、１つのチェーンの連続メンバが以前の取引のデータを格納し、また、競合が確立されて、格納された代替データのうちのどれが「最良」（最も完成しているなど）であるかを決定することができる構造を有することができ、データコレクタ、産業機械又はコンポーネント、データプール、データ市場、クラウドコンピューティング要素、サーバ間に、及び／又は、産業環境又はここに開示されたシステムのオーナー、オペレータ又はホストなどの企業のＩＴインフラストラクチャ上に格納することができる。台帳や取引は、記憶効率、安全性、冗長性などを提供するために、機械学習によって最適化することができる。
【手続補正６７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９７】
帯域幅、サービスの質（ＱｏＳ）、プライシング及び／又は他のネットワーク状態に基づいて最適化することができるネットワーク状態感知、自己組織化、マルチセンサデータコレクタを含むネットワーク感知型コレクタのための方法及びシステムがここに開示されている。ネットワーク感知性は、データ転送の価格（システムがオフピーク期間中又は有料のデータプランの利用可能パラメータ内にデータをプル又はプッシュできるようにするなど）、ネットワークの品質（エラーが発生する可能が高い期間を避けるなど）、環境状態の品質（コレクタがシールドされた環境から脱したときのように信号品質が良好になるまで伝送を遅らせる、産業環境の一般的な大きな金属構造物などによってシールドされた場合に信号を探索するとき、電力の使用の浪費を回避するなど）などを意識することを含むことができる。
【手続補正６８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１９８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１９８】
産業データ収集環境における必要性及び／又は着目される状態に基づいてセンサインタフェースをパワーアップ及びダウンすることができるユニバーサルデータコレクタを遠隔的に組織化するための方法及びシステムがここに開示されている。例えば、インタフェースは、どのセンサが利用可能であるかを認識することができ、また、インタフェース及び／又はプロセッサは、オンにしてそのようなセンサから入力を取得することができ、これらのセンサをコレクタにプラグインすることができるようにするハードウエアインタフェース、ワイヤレスデータインタフェース（コレクタがセンサにＰＩＮＧを送り、任意選択的にいくらかの電力を質問信号を介して供給することができる）、及び特定のタイプのデータを処理するためなどのソフトウエアインターフェースを含む。したがって、様々な種類のデータを処理することができるコレクタを所与の環境における特定の用途に適合するように構成することができる。実施形態では、構成は、自動的にまたは機械学習下ですることができ、これは、経時的にフィードバック基準に基づいてパラメータを最適化することにより、構成を改善することができる。
【手続補正６９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０１】
実施形態では、マルチセンサデータネットワークのための自己組織化ネットワークコーディングを有するプラットフォームが提供される。認知システムは、ネットワーク操作、例えばネットワークタイプの選択（例えば、利用可能なローカル、セルラー、衛星、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、Ｚｉｇｂｅｅ、及び他のネットワーク間の選択）、ネットワーク選択（例えば、所望のセキュリティ機能を有する既知のものなどの特定のネットワークの選択）、ネットワークコードの選択（例えば、ランダムリニアネットワークコーディング、固定コーディング、その他の効率的な転送のためのネットワークコーディングのタイプの選択など）、ネットワークタイミングの選択（例えば、ネットワークのプライシング状態、トラフィックなどに基づく配信の構成）、ネットワーク機能の選択（例えば、認知機能、セキュリティ機能などの選択）、ネットワーク状態（現在の環境又は動作状態に基づくネットワーク品質など）、ネットワーク特性の選択（利用可能な認証、許可及び同様のシステムの有効化など）、ネットワークプロトコルの選択（例えば、ＨＴＴＰ、ＩＰ、ＴＣＰ／ＩＰ、セルラー、衛星、シリアル、パケット、ストリーミング、及びその他多くのプロトコル）、及びその他などのために１つ以上のパラメータを変化させることができる。帯域幅制約、価格変動、環境要因に対する感受性、セキュリティの懸念などを考慮すると、最適なネットワーク構成を選択することは非常に複雑で状況に依存することになる。自己組織化ネットワーキングシステム４０３０は、（例えば、様々な結果の基準についての分析システムの４０１８からの情報を使用するなどして）学習フィードバックシステム４０１２からの入力を取得している間又は他の入力を取得している間、これらのパラメータの組合せ及び順列を変化させることができる。多くの例では、結果は、システム全体の基準、成功の分析の基準、及びローカルパフォーマンス指標などを含み得る。実施形態では、学習フィードバックシステム４０１２からの入力は、様々なセンサ及び入力ソース１１６からの情報、状態についての状態システム４０２０からの情報（例えば、イベント、環境状態、動作状態、及びその他多数）、または他の情報を含み得る。異なる状態において、ネットワークパラメータを別の構成に変化及び選択することにより、自己組織化ネットワークシステムは、ホストシステム１１２によって監視及び管理された環境によく適合する、また、出現するネットワーク状態によく適合する構成を見つけることができる。これにより、自己組織化ネットワーク状態適応型データ収集システムが提供される。
【手続補正７０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０７】
実施形態では、各種センサや入力ソース（或いは、一つ以上のコグニティブ入力選択システム４００４、４０１４によって管理されるような、選択的な組み合わせ、順列、混合等）からの信号が、設定、構成、変更、又はＡＲ／ＶＲ要素を決定する他の方法のために、入力データを供給することができる。視覚的要素は、広範なアイコン、マップ要素、メニュー要素、スライダ、トグル、色、形状、サイズ等を含むことができ、それらは、アナログセンサ信号、デジタル信号、入力ソース情報、及び様々な組み合わせを表現するためのものである。多くの例において、視覚的オーバーレイ要素の色、形状、及びサイズは、センサやセンサの組み合わせに関連する大きさに沿った、入力レベルの変化を表すことができる。さらなる例では、近くの産業機械が過熱している場合、ＡＲ要素は、一対のＡＲ眼鏡のディスプレイの一部に、その種の機械を表すアイコンを赤色で点滅させて示すことによって、ユーザに警告することができる。又、システムが異常な振動を検知している場合、機械のコンポーネントの可視映像（例えば機械のカメラビューを３Ｄ可視映像の要素と重ね合わせる等）を示す仮想現実インタフェースは、振動しているコンポーネントを、ユーザによる機械の監視や保守を助けるために使用されている仮想現実環境において目立たせるように、強調色で、動きで、又はそれらの類のもので示すことができる。クリック、タッチ、視線を向ける、或いはＡＲ／ＶＲインタフェースの仮想要素とやりとりする他の方法は、ユーザに、ドリルダウンと、下層のセンサや、ディスプレイへの入力として使用される入力データの確認とを可能にする。従って、様々な形態のディスプレイを通じて、データ収集システム１０２は、彼らがテキストベースのメッセージや入力を読むこと又は適用可能な環境（それがＡＲ機能を備えた実際の環境であろうと、シミュレーション、トレーニング等のための仮想環境であろうと）から注意をそらすことを必要とせずに、１つ以上のデバイス、機械、又は産業環境等における他の要素に注意を払う必要性を、ユーザに通知することができる。
【手続補正７１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０８】
ＡＲ／ＶＲ出力インタフェース４２０８、及びどの出力や表示を提供すべきかの選択及び構成は、コグニティブ入力選択システム４００４、４０１４で処理することができる。ＡＲ／ＶＲ・ＵＩ４３０８の有効性を最適化するために、正しい時間及び正しい方法での、正しい収集やセンサと入力とのパッケージに基づいてＡＲ／ＶＲ表示信号が提供されるように、例えば、ユーザの行動（入力や表示に対する応答等）が、分析システム４０１８で監視及び分析されてもよく、又、学習フィードバックシステム４０１２を介して、フィードバックが提供されてもよい。これには、規則ベースやモデルベースのフィードバック（幾つかの論理的なやり方に対応する出力を、伝達されるソースデータに対して提供する等）が含まれてもよい。実施形態では、ＡＲ／ＶＲ表示要素のための入力やトリガの選択、出力の選択（色、視覚表現要素、タイミング、強度レベル、持続時間、及び、他のパラメータ等）、及び、ＡＲ／ＶＲ環境の別のパラメータを、実際の状況での現実世界の応答に基づいた、或いは、ユーザの行動のシミュレーション及びテストの結果に基づいたフィードバックにより、（例えば遺伝的プログラミングを使用する）変化、昇格、選択の過程において変化させることができる、認識的に調整されたＡＲ／ＶＲインタフェース制御システム４３０８が提供されてもよい。従って、データ収集システム１０２、又はそれによって収集されたデータ１０２、又はホスト処理システム１１２によって処理されるデータに、適応するように調整されたＡＲ／ＶＲインタフェースが提供され、これは、要件を満足させるために、及び、システム全体の結果、データ収集の結果、分析の結果、及びそれらの類のものといった、ユーザの行動や反応への影響を最適化するために、フィードバックを学習してそれに適応することができる。
【手続補正７２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１１】
上述したように、遠隔式のアナログ工業用（産業用）センサの融合に基づく、クラウドベースの機械パターン認識のための方法及びシステムが、本明細書に開示されている。実施形態は、産業環境に配置された複数のアナログセンサから入力を取り込むこと、それらのセンサを多重化データストリームに多重化すること、そのデータストリームをクラウド展開型の機械学習設備に送ること、及び、産業環境に関連付けて定義されたパターンを認識するように機械学習設備のモデルをトレーニングすることを含む。実施形態は、産業環境の状態を特徴付けるステートマシンからの入力状態に、クラウドベースのパターン認識装置を使用することを含む。実施形態は、ポリシーエンジンによるポリシーの展開を含み、クラウドベースの機械学習において、どのデータがどのユーザによってどのような目的のために使用されるかが管理される。実施形態は、複数のセンサストリームの融合されたオンデバイスストレージを有する複数のデバイスからの入力を、クラウドベースのパターン認識装置へ供給することを含む。実施形態は、データ市場においてデータサービスとして利用可能な、遠隔式のアナログ工業用センサからの融合データを分析する、クラウドベースの機械パターン認識装置からの出力を生成することを含む。実施形態は、クラウドベースのプラットフォームを使用して、工業用センサから公開されたデータを含む複数のデータプールにわたって、データのパターンを識別することを含む。実施形態は、産業環境状態の診断に好ましいセンサセットを識別するように、モデルをトレーニングすることを含んでおり、その際、人間のユーザによってトレーニングセットが作成され、産業環境における状態について収集されたデータからのフィードバックに基づいて、モデルが改善される。
【手続補正７３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１２】
実施形態は、データコレクタの集団（スワーム）を含んでおり、この集団は、この集団を介して自動的に伝播されるポリシーによって管理される。実施形態は、分散元帳を利用して、複数の装置にわたるセンサ融合情報を格納することを含む。実施形態は、産業環境のための複数のセンサからのデータを使用する、クラウドベースのパターン認識装置に対して、自己組織化データコレクタのセットからの入力を供給することを含む。実施形態は、産業環境からの複数のセンサからのデータを使用する、クラウドベースのパターン認識装置に対して、ネットワーク感応型のデータコレクタのセットからの入力を供給することを含む。実施形態は、遠隔組織型のデータコレクタのセットからの入力を、産業環境からの複数のセンサからのユーザーデータを決定する、クラウドベースのパターン認識器に対して供給することを含む。実施形態は、自己組織化ストレージを有するデータコレクタのセットからの入力を、産業環境からの複数のセンサからのデータを使用する、クラウドベースのパターン認識器に対して供給することを含む。実施形態は、産業環境内の複数のセンサから融合されたデータをデータ転送するための、自己組織化ネットワークコーディングを有する、産業環境においてデータを収集するためのシステムを含む。実施形態は、マルチ感覚インタフェースの産業データ収集システム内の、複数のセンサからの入力を融合することによって形成された情報を伝達することを含む。実施形態は、ヒートマップインタフェースの産業データ収集システム内の、複数のセンサからの入力を融合することによって形成された情報を伝達することを含む。実施形態は、インタフェース層の自己組織化調整で動作するインタフェースに、産業データ収集システム内の複数のセンサからの入力を融合することによって形成された情報を伝達することを含む。
【手続補正７４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１３】
上述したように、本明細書には、産業システムに予測される状態情報を提供するように、複数のアナログ工業用センサからの状態情報の、クラウドベースの機械パターン分析のための方法及びシステムが開示されている。実施形態は、複数のアナログ工業用センサからの状態情報のクラウドベースパターン分析を提供して、産業システムに予測される状態情報を提供することを含む。実施形態は、ポリシーエンジンを使用して、どの状態情報がクラウドベースの機械分析に使用できるかを決定することを含む。実施形態は、複数のセンサストリームの融合されたオンデバイスストレージを有する、複数のデバイスからの入力を、クラウドベースのパターン認識装置に供給して、産業環境の予測状態を決定することを含む。実施形態は、データ市場においてデータサービスとして利用可能な、遠隔式のアナログ工業用センサからの融合データを分析する、クラウドベースの機械パターン認識装置から、予測状態情報を作成することを含む。実施形態は、クラウドベースのパターン認識装置を使用して、産業環境内の機械からの情報ストリームを含むデータプールから収集されたデータに基づいて、産業環境の予測状態を決定することを含む。実施形態は、好ましい状態情報を識別して産業環境の状態を診断するように、モデルをトレーニングすることを含んでおり、その際、人間のユーザによってトレーニングセットが作成されると共に、産業環境における状態について収集されたデータからのフィードバックに基づいてモデルが改善される。実施形態は、産業環境のための現在の状態情報を維持するステートマシンを提供する、データコレクタの集団を含む。実施形態は、産業環境のための現在の状態情報を維持するステートマシンを供給する自己組織化データコレクタの、融合されたセンサ状態のための履歴状態情報を格納するために、分散元帳を使用することを含む。実施形態は、産業環境のための現在の状態情報を維持するステートマシンを供給する、ネットワーク感応型のデータコレクタを含む。実施形態は、産業環境のための現在の状態情報を維持するステートマシンを供給する、遠隔組織型のデータコレクタを含む。実施形態は、産業環境のための現在の状態情報を維持するステートマシンを供給する自己組織化ストレージを備えた、データコレクタを含む。実施形態は、データ転送のための自己組織化ネットワークコーディングを備えた、産業環境におけるデータ収集のためのシステムを含み、それはその環境について予測された状態情報を維持する。実施形態は、マルチ感覚インタフェースの産業データ収集システムにおいて、機械学習によって決定された予測状態情報を伝達することを含む。実施形態は、ヒートマップインタフェースの産業データ収集システムにおいて、機械学習によって決定された予測状態情報を伝達することを含む。実施形態は、インタフェース層の自己組織化調整で動作するインタフェースの産業データ収集システムにおいて、機械学習によって決定された予測状態情報を伝達することを含む。
【手続補正７５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２１５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２１５】
上述したように、本明細書には、産業用ＩｏＴデバイスのオンデバイスセンサ融合及びデータストレージのための、方法及びシステムが開示されており、それは、産業用ＩｏＴデバイスのオンデバイスセンサ融合及びデータストレージを含み、複数センサからのデータが、融合されたデータストリームを記憶するためのデバイスで多重化される。実施形態は、ＩｏＴデバイスのオンデバイスストレージから抽出された融合センサデータを提示する、自己組織化市場を含む。実施形態は、複数の工業用センサ及びオンデバイスのデータストレージ設備からデータプールへの、融合されたセンサ情報のストリーミングを含む。実施形態は、データ収集環境において、デバイスにどのデータを格納すべきかを決定するように、モデルをトレーニングすることを含む。実施形態は、データ収集を最適化するようにそれらの間で編成する、産業データコレクタの自己編成集団を含み、データコレクタの少なくとも幾つかは、複数のセンサから融合されたデータのオンデバイスストレージを有している。実施形態は、産業用ＩｏＴデバイス上に融合センサ情報を有する、分散元帳情報を格納することを含む。実施形態は、自己組織化産業データコレクタのための、デバイス上のセンサ融合及びデータストレージを含む。実施形態は、ネットワーク感応型の産業データコレクタのための、デバイス上のセンサ融合及びデータストレージを含む。実施形態は、遠隔組織型の産業データコレクタのための、デバイス上のセンサ融合及びデータストレージを含む。実施形態は、産業データコレクタのための、デバイス上のセンサ融合及び自己組織化データストレージを含む。実施形態は、デバイス上のセンサ融合及びデータ転送のための自己組織化ネットワークコーディングを有する、産業環境におけるデータ収集のためのシステムを含む。実施形態は、産業センサデータのデバイス上のセンサ融合を備えた、データ収集のためのシステムを含み、そこでは、提示の代替的なマルチ感覚モードをサポートするために、データ構造が格納される。実施形態は、産業センサデータのデバイス上のセンサ融合を備えた、データ収集のためのシステムを含み、そこでは、提示の視覚的ヒートマップモードをサポートするために、データ構造が格納される。実施形態は、産業センサデータのデバイス上のセンサ融合を備えた、データ収集のためのシステムを含み、そこでは、インタフェース層の自己組織化調整で動作するインタフェースをサポートするために、データ構造が格納される。
【手続補正７６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２２】
上述したように、本明細書には、帯域幅、サービスの質（ＱｏＳ）、価格設定及び／又は他のネットワーク状態に基づいて最適化することができる、ネットワーク状態感応式の自己組織化マルチセンサデータコレクタを含む、ネットワーク感応型のコレクタのための方法及びシステムが開示されている。実施形態は、ネットワーク状態を含む、産業データの収集環境において識別される必要性及び／又は条件に基づいて、センサインタフェースを電源投入及び切断することができる、遠隔組織型のネットワーク状態感応式のユニバーサルデータコレクタを含む。実施形態は、産業データの収集環境において収集されたデータのための自己組織化ストレージを有する、ネットワーク状態感応式のデータコレクタを含む。実施形態は、産業データの収集環境におけるデータ転送のための自己組織化ネットワークコーディングを備えた、ネットワーク状態感応式のデータコレクタを含む。実施形態は、データ提示のために触覚ウェアラブルインタフェースをサポートするデータ構造を中継する、ネットワーク感応型のデータコレクタを備えた、産業環境においてデータを収集するためのシステムを含む。実施形態は、データ提示のためにヒートマップインタフェースをサポートするデータ構造を中継する、ネットワーク感応型のデータコレクタを備えた、産業環境においてデータを収集するためのシステムを含む。実施形態は、インタフェース層の自己組織化調整で動作するインタフェースをサポートするデータ構造を中継する、ネットワーク感応型のデータコレクタを備えた、産業環境においてデータを収集するためのシステムを含む。
【手続補正７７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２３】
上述したように、産業データの収集環境において識別される必要性及び／又は条件に基づいて、センサインタフェースを電源投入及び切断することができる、遠隔組織型のユニバーサルデータコレクタについての方法及びシステムが、本明細書に開示されている。実施形態は、産業データの収集環境において収集されたデータのための自己組織化ストレージを備えた、遠隔組織型のユニバーサルデータコレクタを含む。実施形態は、データ収集の遠隔制御機能及びデータ転送のための自己組織化ネットワークコーディングを備えた、産業環境においてデータを収集するためのシステムを含む。実施形態は、センサデータを記憶し、触覚又はマルチ感覚のウェアラブルインタフェースにおけるデータ使用についての指令を伝達するための、遠隔組織型のデータコレクタを含む。実施形態は、センサデータを記憶し、ヒートマップ視覚インタフェースにおけるデータ使用についての指令を伝達するための、遠隔組織型のデータコレクタを含む。実施形態は、センサデータを記憶し、インタフェース層の自己組織化調整で動作するインタフェースにデータ使用についての指令を伝達するための、遠隔組織型のデータコレクタを含む。
【手続補正７８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２２６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２２６】
上述したように、振動、熱、電気及び／又は音声の出力を備えた、産業センサデータコレクタ用のウェアラブルな触覚又はマルチ感覚のユーザインタフェースを含む、触覚又はマルチ感覚のユーザインタフェースのための方法及びシステムが、本明細書で開示されている。実施形態は、振動、熱、電気及び／又は音声の出力を用いて、データコレクタから産業用の状態情報を伝達するための、ウェアラブルな触覚ユーザインタフェースを含む。実施形態は、振動、熱、電気及び／又は音声の出力を用いて、データコレクタから産業用の状態情報を伝達するための、ウェアラブルな触覚ユーザインタフェースを含む。このウェアラブルな触覚ユーザインタフェースはまた、データのパラメータを示すヒートマップを提示するための、視覚的なプレゼンテーション層を有している。実施形態は、フィードバックメトリック及び／又は産業環境におけるトレーニングに基づいた、ＡＲ／ＶＲインタフェース及びマルチ感覚インタフェースの、状態感応式の自己組織化調整機能を含む。
【手続補正７９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２３３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２３３】
実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、連続超音波監視機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、遠隔式のアナログ工業用センサの融合に基づいた、クラウドベースの機械パターン認識機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、産業システムの予想される状態情報を提供するための、複数のアナログ工業用センサからの状態情報のクラウドベースの機械パターン分析機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、ＩｏＴデバイスの作成、展開、及び管理を含む、ＩｏＴのためのクラウドベースのポリシー自動化エンジンを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、デバイス上のセンサ融合機能及び産業用ＩｏＴデバイスのためのデータストレージを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、産業用ＩｏＴデータ用の自己組織化データ市場を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、利用率及び／又は利回りに基づいたデータプールの自己編成機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、業界固有のフィードバックに基づいてＡＩモデルをトレーニングする、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、産業データコレクタの自立した群れを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、ＩｏＴ分散元帳を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、自己組織化コレクタを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、ネットワーク感応型のコレクタを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、遠隔組織型のコレクタを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、マルチセンサデータコレクタ用の自己組織化ストレージを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、マルチセンサデータネットワークのための自己組織化ネットワークコーディングを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、振動、熱、電気、及び／又は音声の出力を用いた、産業センサデータコレクタのためのウェアラブルな触覚ユーザインタフェースを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、ＡＲ／ＶＲについて収集されたデータを表示するヒートマップを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、アナログセンサ入力の可変グループを有するデータを収集するためのアナログクロスポイントスイッチの使用を有すると共に、データコレクタによって収集されたデータの自動調整式ＡＲ／ＶＲ視覚化機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。
【手続補正８０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２３４】
実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、マルチプレクサの継続的な監視アラーム機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、マルチプルマルチプレクサ及びデータ取得部の論理制御のための専用バスを備えた分散型ＣＰＬＤチップの使用を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ソリッドステートリレー及び設計トポロジを使用する高電流入力機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、少なくとも１つのアナログセンサチャネル及びコンポーネントボードの電力切断機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、トリガ及び振動入力に対する独自の静電保護機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、Ａ/Ｄゼロ参照のための精密な電圧リファレンスを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、低速ＲＰＭ及び位相情報を得るための位相ロックループバンドパストラッキングフィルタを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、オンボードタイマを使用した、入力及びトリガチャネルに対する位相相対のデジタル微分を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ピークを検出するために別個のアナログ／デジタル変換器に配置された、自動スケーリングのためのピーク検出器を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、未処理の又は他のアナログチャンネルへバッファされたトリガチャンネルのルーティングを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ＡＡフィルタ要件を最小化するために、より低いサンプリングレート出力のための、デルタシグマＡ／Ｄに対するより高い入力オーバーサンプリングを使用することを有する、データ収集及び処理システムが提供さ��る。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、デジタルリサンプリングの必要なく低サンプリングレートを実現するために、デルタシグマアナログ／デジタル変換器のためのクロック分周器としてＣＰＬＤを使用することを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、異なるサンプリングレートで取得された複数のデータセットとは対照的な、高サンプリングレートでの長いデータブロックを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、オンボードカードセットのメンテナンス履歴を含む較正データの保存を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、階層テンプレートを使用した高速ルート生成機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、データ収集バンドのインテリジェントな管理機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、データ収集バンドのインテリジェントな管理機能を使用するニューラルネットエキスパートシステムを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、センサデータ分析におけるデータベース階層の使用を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、エキスパートシステム用のインテリジェントなデータ収集バンド及び診断を定義するための、エキスパートシステムのＧＵＩグラフィカルなアプローチを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、提案された軸受解析法を有する、
データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、一過性シグナル解析を利用したねじり振動検出／分析を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、アナログ方式とデジタル方式との双方を用いた改善された統合を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ローカル環境におけるアナログデータの継続的な監視のための適応スケジューリング技術を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、データ取得パーキング機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、自己充足的なデータ収集ボックスを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ＳＤカードストレージを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、継続的な監視のための拡張されたオンボード統計的能力を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、予測のための周囲雑音、局所雑音及び振動雑音の使用を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、分析又は相関のための動的データを同時に有効化するように、入力データ又はアラームに基づいてルートを変更するスマートルート機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、スマートＯＤＳ及び伝達関数を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、階層型マルチプレクサを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、センサ過負荷の識別機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、無線周波数識別機能及び傾斜計を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、連続超音波監視機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、遠隔式のアナログ工業用センサの融合に基づいた、クラウドベースの機械パターン認識機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、産業システムの予想される状態情報を提供するための、複数のアナログ工業用センサからの状態情報のクラウドベースの機械パターン分析機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ＩｏＴデバイスの作成、展開、及び管理を含む、ＩｏＴのためのクラウドベースのポリシー自動化エンジンを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、デバイス上のセンサ融合機能及び産業用ＩｏＴデバイスのためのデータストレージを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、産業用ＩｏＴデータ用の自己組織化データ市場を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、利用率及び／又は利回りに基づいたデータプールの自己編成機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、業界固有のフィードバックに基づいたＡＩモデルのトレーニング機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、産業データコレクタの自立した群れを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ＩｏＴ分散元帳を有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、自己組織化コレクタを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ネットワーク感応型のコレクタを有する、データ収集及び処理シ
ステムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、遠隔組織型のコレクタを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、マルチセンサデータコレクタ用の自己組織化ストレージを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、マルチセンサデータネットワークのための自己組織化ネットワークコーディングを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、振動、熱、電気、及び／又は音声の出力を用いた、産業センサデータコレクタのためのウェアラブルな触覚ユーザインタフェースを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、ＡＲ／ＶＲについて収集されたデータを表示するヒートマップを有する、データ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、改善された信号対雑音比のためにマルチプレクサ上にＩＰフロントエンド信号調整機能を有すると共に、データコレクタによって収集されたデータの自動調整式ＡＲ／ＶＲ視覚化機能を有する、データ収集及び処理システムが提供される。
【手続補正８１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２５４】
実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有するデータ収集および処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、提案された軸受解析法を有するデータ収集および処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、一過性シグナル解析を利用するねじれ振動検出／分析を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、アナログ方式とデジタル方式との双方を使用する改善された統合を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、ローカル環境におけるアナログデータの断続的な監視のための適応スケジューリング技術を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、データ取得パーキング機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、自己充足的なデータ収集ボックスを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、ＳＤカードストレージを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、断続的な監視用の拡張されたオンボード統計的能力を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、予測のための周囲雑音、局所雑音及び振動騒音の使用を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、分析又は相関のために動的データを同時に有効化にするために、入力データ又はアラームに基づいた、ルートを変更するスマートルート機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、スマートＯＤＳ及び伝達関数を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、階層型マルチプレクサを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、センサ過負荷の識別機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、無線周波数識別機能及び傾斜計を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、連続超音波監視を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、遠隔式のアナログ工業用センサの融合に基づく、クラウドベースの機械パターン認識機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、産業システムの予測される状態情報を提供するための、複数のアナログ工業用センサからの状態情報のクラウドベースの機械パターンの分析機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、ＩｏＴデバイスの作成、展開及び管理を備えるＩｏＴのためのクラウドベースのポリシー自動化エンジンをからの状態情報のクラウドベースの機械パターンの分析機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、デバイス上のセンサ融合機能及び産業ＩｏＴデバイスのためのデータストレージを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、産業用ＩｏＴデータの自己組織化データ市場を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、利用率及び／又は利回りに基づくデータプールの自己編成を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、業界固有のフィードバックに基づくトレーニングＡＩモデルを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、産業データコレクタの自立した群れ（スワーム）を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、ＩｏＴ分散元帳を有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、自己組織化コレクタを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、ネットワーク感応型のコレクタを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、遠隔組織型のコレクタを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、マルチセンサデータコレクタ用の自己組織化ストレージを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、マルチセンサデータネットワークのための自己組織化ネットワークコーディングを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、振動、熱、電気及び／又は音声の出力を有する産業センサデータコレクタのためのウェアラブルな触覚ユーザインタフェースを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、ＡＲ／ＶＲについて収集されたデータを表示するヒートマップを有するデータ収集及び処理システムが提供される。実施形態では、バック計算定義のためのグラフィカルなアプローチを有し、データコレクタによって収集されたデータの自動調整式ＡＲ／ＶＲ視覚化機能を有するデータ収集及び処理システムが提供される。