【手続補正書】
【提出日】平成30年10月9日(2018.10.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセスを制御するプロセスプラント内でビッグデータをサポートするための地域的ビッグデータノードであって、
前記地域的ビッグデータノードを前記プロセスプラントの複数の地域のうちの１つに通信可能に接続するネットワークインターフェースであって、前記複数の地域のうちの前記１つが複数のローカルビッグデータノードを備え、その各々が、前記プロセスがリアルタイムで制御されているとき、前記プロセスプラントによって前記プロセスの前記制御から生成されたデータをリアルタイムで送信する、ネットワークインターフェースと、
地域的ビッグデータを記憶するように構成された１つ以上の有形の非一過性コンピュータ可読記憶媒体を備えるビッグデータ記憶領域と、
ビッグデータ受信装置であって、前記複数のローカルビッグデータノードによって送信され、前記ネットワークインターフェースを介して前記地域的ビッグデータノードにおいて受信された前記データを受信し、前記受信されたデータを前記ビッグデータ記憶領域内で記憶する、ように構成された、ビッグデータ受信装置と、
ビッグデータ分析装置であって、
前記地域的ビッグデータの少なくとも一部に対して学習分析を実施し、
前記学習分析の結果に基づいて学習された知識を生成し、かつ、
前記学習された知識が、前記プロセスプラントの前記少なくとも前記一部に対応する受信者ビッグデータノードに送信されるようにすることを含めて、前記学習分析の前記結果に基づいて、前記プロセスプラントの少なくとも一部の動作の変化を引き起こす、ように構成された、ビッグデータ分析装置と、を備える、前記地域的ビッグデータノード。
【請求項２】
前記複数の地域のうちの前記１つの前記複数のローカルビッグデータノードが、前記プロセスプラントに含まれるプロセス制御デバイス、ゲートウェイデバイス、アクセスポイント、ルーティングデバイス、ヒストリアンデバイス、またはネットワーク管理デバイスのうちの少なくとも１つを含み、
前記プロセス制御デバイスが、制御装置、前記プロセスの少なくとも一部を制御するための物理機能を実施しているフィールドデバイス、または前記制御装置と前記フィールドデバイスとを通信可能に結合している入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つである、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項３】
前記地域的ビッグデータが、複数の種類のデータを含み、一組の種類のデータが、連続データ、事象データ、測定データ、バッチデータ、計算データ、診断データ、構成データ、前記学習された知識に対応するデータ、及び他の学習された知識に対応するデータを含み、
前記学習分析が、部分最小二乗回帰分析、ランダムフォレスト、パターン認識、予測分析、相関分析、主成分分析、データマイニング、データ発見、または発見的学習を含む他の機械学習技法のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項４】
前記学習分析の前記結果に基づく前記プロセスプラントの前記少なくとも前記一部の前記動作の前記変化が、前記学習された知識に基づいて前記複数の地域のうちの前記１つにおいて実施されている動作への修正を含み、
前記ビッグデータ分析装置が、前記修正の指示が、前記学習された知識と併せて、前記受信者ビッグデータノードに送信されるようにさらに構成される、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項５】
前記学習された知識が第１の学習された知識であり、前記学習分析が第１の学習分析であり、前記複数の地域のうちの前記１つが第１の地域であり、
前記ビッグデータ受信装置が、前記複数の地域のうちの第２の地域の別のビッグデータノードによって生成された第２の学習された知識を受信するようにさらに構成され、
前記ビッグデータ分析装置が、（ｉ）前記受信された第２の学習された知識に基づく修正を、前記第１の地域において実施されている動作にもたらすか、または、（ｉｉ）前記受信された第２の学習された知識、及び前記地域的ビッグデータのうちの少なくともいくつかに対して第２の学習分析を実施すること、のうちの少なくとも１つを行うようにさらに構成される、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項６】
前記学習された知識が、前記地域的ビッグデータノードに以前は知られていなかった前記プロセスの制御からもたらされる追加データ、アプリケーション、サービス、ルーチン、機能、または別の学習分析のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項７】
前記ビッグデータ分析装置が、前記学習された知識に基づいてコンテキスト内検索を実施すること、および、前記学習された知識に基づいてユーザに推奨事項を提供することのうちの少なくとも１つを行うように、さらに構成される、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項８】
前記ネットワークインターフェースが、集中型ビッグデータノードに前記地域的ビッグデータノードを通信可能に接続し、
前記集中型ビッグデータノードが、１つ以上のそれぞれのアナリティクスルーチンを含み、
前記地域的ビッグデータノードの前記ビッグデータ受信装置が、前記ネットワークインターフェースを用いて、前記集中型ビッグデータノードにおいて実行している前記１つ以上のアナリティクスルーチンの結果に基づいて生成されたデータを受信し、前記集中型ビッグデータノードから受信した前記データを前記ビッグデータ記憶領域内に記憶する、ようにさらに構成され、かつ、
前記ビッグデータ分析装置が、前記集中型ビッグデータノードから受信された前記データを含む前記地域的ビッグデータの別の部分に対して、前記学習分析または別の学習分析を実施するようにさらに構成されるか、
前記地域的ビッグデータノードが、前記集中型ビッグデータノードから受信された前記データに基づいて、動作を修正するように構成されるか、のうちの少なくとも１つを行う、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項９】
前記複数の地域のうちの前記１つが、地理的、物理的、機能的、または論理的グループ化のうちの少なくとも１つに従って形成される、請求項１に記載の前記地域的ビッグデータノード。
【請求項１０】
地域的ビッグデータを利用して、プロセスを制御しているプロセスプラントの動作を向上する方法であって、
前記プロセスプラントの１つ以上の地域的ビッグデータノードにおいてデータを収集することであって、
前記１つ以上の地域的ビッグデータノードの各々が、前記プロセスプラントの複数の地域に含まれるそれぞれの地域に対応し、前記１つ以上の地域的ビッグデータノードの各々が、プロセスプラントの地理的、物理的、機能的、または論理的グループ化のうちの１つに従って形成され、
前記収集されたデータが、前記それぞれの地域のそれぞれの複数のローカルビッグデータノードによって送信されたデータを含み、
各々のローカルビッグデータノードが、前記各々のローカルビッグデータノードの前記それぞれの地域のオンライン操作からもたらされるそれぞれのデータをリアルタイムで送信する、
ことを特徴とする前記データを収集することと、
前記１つ以上の地域的ビッグデータノードにおいて地域的ビッグデータとして前記収集されたデータを記憶することと、
前記地域的ビッグデータの少なくとも一部に対して、前記１つ以上の地域的ビッグデータノードによって、１つ以上の学習分析を実施することと、
前記１つ以上の学習分析の結果に基づいて学習された知識を生成することと、
前記プロセスプラントの前記少なくとも一部に対応する受信者ビッグデータノードに前記学習された知識を送信することを含む、前記１つ以上の学習分析の前記結果に基づいて、前記プロセスプラントの少なくとも前記一部の動作の変化を引き起こすことと、を含む、方法。
【請求項１１】
前記１つ以上の地域的ビッグデータノードにおいて前記データを収集することが、前記プロセスプラントのプロセス制御デバイス、ゲートウェイデバイス、アクセスポイント、ルーティングデバイス、ヒストリアンデバイス、ユーザインターフェースデバイス、またはネットワーク管理デバイスのうちの少なくとも１つによって送信されたデータを収集することを含み、  前記プロセス制御デバイスが、制御装置、前記プロセスの少なくとも一部を制御するための物理機能を実施しているフィールドデバイス、または前記制御装置と前記フィールドデバイスとを通信可能に結合している入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイスのうちの１つであり、
前記収集されたデータが、連続データ、事象データ、測定データ、バッチデータ、計算データ、診断データ、構成データ、及び他の学習知識に対応するデータを含む一組のデータ種類に含まれる少なくとも１種類のデータを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１２】
前記１つ以上の学習分析を実施することが、機械学習分析、予測分析、データマイニング、またはデータ発見のうちの少なくとも１つを実施することを含み、
前記学習された知識を生成することが、前記１つ以上の地域的ビッグデータノードに以前は知られていなかった追加データ、新しいもしくは修正されたアプリケーション、新しいもしくは修正された機能、新しいもしくは修正されたルーチン、新しいもしくは修正された学習分析、または新しいもしくは修正されたサービスのうちの少なくとも１つを生成することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１３】
前記学習された知識が第１の学習された知識であり、前記１つ以上の地域的ビッグデータノードにおいて前記データを収集することが、前記１つ以上の地域的ビッグデータノードによって、または前記プロセスプラントの別のビッグデータノードによって生成された第２の学習された知識を収集することを含む、請求項１０に記載の方法。
【請求項１４】
方法が、任意のリアルタイムユーザ入力を用いることなく、自立的に実施される、請求項１０に記載の方法。
【請求項１５】
プロセスプラント内で地域的ビッグデータをサポートするためのシステムであって、
１つ以上の地域的ビッグデータノードと、
複数のローカルビッグデータノードと、
前記１つ以上の地域的ビッグデータノードと前記複数のローカルビッグデータノードとを通信可能に接続している通信ネットワークであって、前記複数のローカルビッグデータノードが複数の地域に配置され、各々が、前記１つ以上の地域的ビッグデータノードに含まれるそれぞれの地域的ビッグデータノードによってサービスを提供される、通信ネットワークと、を備え、前記それぞれの地域的ビッグデータノードが、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードによってサービスを提供された前記それぞれの地域に関連付けられた一組のローカルビッグデータノードによってリアルタイムに生成されたデータを収集することであって、前記データが、前記プロセスプラント内でのプロセスのリアルタイム制御のために、前記一組のローカルビッグデータノードによってリアルタイムに生成されることと、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードに含まれるビッグデータ記憶領域においてそれぞれの地域的ビッグデータとして前記収集されたデータを記憶することと、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードに含まれるビッグデータ分析装置を用いて、前記記憶されたそれぞれの地域的ビッグデータの少なくとも一部に対して、学習分析を実施し、
前記実施された学習分析の結果に基づいて学習された知識を生成することと、かつ、
（ｉ）前記ビッグデータ記憶領域において、追加のそれぞれの地域的ビッグデータとして前記学習された知識を記憶すること、または、（ｉｉ）前記プロセスプラントに含まれる受信者ビッグデータノードに前記学習された知識を送信すること、のうちの少なくとも１つを行う、ように構成される、前記システム。
【請求項１６】
前記一組のローカルビッグデータノードによってリアルタイムで生成された前記データが、
フィールドデバイス、
一組の入力を受信して、前記一組の入力に基づいて出力の値を決定し、前記出力が、前記フィールドデバイスに送信されるようにし、前記プロセスプラントによって実行された前記プロセスを制御する、ように構成された制御装置であって、前記フィールドデバイスが、前記制御装置の前記出力に基づいて物理機能を実施して、前記プロセスを制御するように構成された、制御装置、
前記制御装置へのインターフェース及び前記フィールドデバイスへのインターフェースを有する入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス、
ゲートウェイデバイス、
アクセスポイント、
ルーティングデバイス、
ヒストリアンデバイス、または、
ネットワーク管理デバイス、のうちの１つ以上によってリアルタイムで生成されたデータを含む、請求項１５に記載の前記システム。
【請求項１７】
前記学習された知識が、前記受信者ビッグデータノードに送信され、前記受信者ビッグデータノードが、（ｉ）受信された学習された知識に基づく前記受信者ビッグデータノードへの修正、または、（ｉｉ）前記受信者ビッグデータノードへのビッグデータのプロバイダへの修正のうちの少なくとも１つを引き起こす、請求項１５に記載の前記システム。
【請求項１８】
前記学習された知識が、前記プロセスの前記リアルタイム制御からもたらされる追加データ、アプリケーション、機能、サービス、ルーチン、または別の学習分析のうちの少なくとも１つを含む、請求項１５に記載の前記システム。
【請求項１９】
前記実施された学習分析の前記結果が、前記記憶されたそれぞれの地域的ビッグデータのうちの前記少なくとも前記一部のプロパティに基づく予測を含む、請求項１５に記載の前記システム。
【請求項２０】
集中型ビッグデータノードまたは別の種類のビッグデータノードのうちの少なくとも１つをさらに備え、
前記収集されたデータが第１の収集されたデータであり、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードが、
前記集中型ビッグデータノードまたは前記別の種類のビッグデータノードのうちの前記少なくとも１つにおいて、学習分析の成果によって生成された第２のデータを収集し、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードに含まれる前記ビッグデータ記憶領域において第２の収集されたデータを記憶し、かつ、
前記第２の収集されたデータを含む一組の記憶されたそれぞれの地域的データ上で、前記学習分析または別の学習分析を実施することか、または、前記第２の収集されたデータが、別のビッグデータノードに送信されるようにすること、のうちの少なくとも１つを行うようにさらに構成される、請求項１５に記載の前記システム。
【請求項２１】
それぞれの学習分析を有するユーザインターフェースビッグデータノードをさらに備え、
前記収集されたデータが第１の収集されたデータであり、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードが、
前記ユーザインターフェースビッグデータノードにおいて前記それぞれの学習分析の成果によって生成された第２のデータを収集し、
前記それぞれの地域的ビッグデータノードに含まれる前記ビッグデータ記憶領域において第２の収集されたデータを記憶し、かつ、
前記第２の収集されたデータを含む一組の記憶されたそれぞれの地域的データ上で、前記学習分析または別の学習分析を実施する、
ようにさらに構成される、請求項１５に記載の前記システム。
【請求項２２】
前記複数のローカルビッグデータノードが、地理的、物理的、機能的、または論理的グループ化のうちの少なくとも１つに従って前記複数の地域内に配置される、請求項１５に記載の前記システム。