(57)【要約】  例に含まれるのは非一時的機械可読記憶媒体であって、処理資源が、機器に関する感覚入力をモニターし、機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターし、モニターされた感覚入力およびモニターされた第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶し、そして集中データベースに記憶されたデータに基づいて第２のメンテナンス介入を予測するよう実行可能な機械可読命令を記憶している。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
非一時的機械可読記憶媒体であって、処理資源が：
機器に関する感覚入力をモニターし；
機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターし；
モニターされた感覚入力およびモニターされた第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶し；そして
集中データベースに記憶されたデータに基づいて第２のメンテナンス介入を予測する
よう実行可能な機械可読命令を記憶している、媒体。
【請求項２】
命令は、感覚入力をモニターする時間間隔を選択するよう実行可能である、請求項１の媒体。
【請求項３】
命令は、モニターされた感覚入力に関するデータをシステムログに記憶するよう実行可能である、請求項１の媒体。
【請求項４】
機器はプリンターである、請求項１の媒体。
【請求項５】
命令は、第２のメンテナンス介入の通知をもたらすよう実行可能である、請求項１の媒体。
【請求項６】
命令は、集中データベースに記憶されたデータを教師付き機械学習を介して分析するよう実行可能である、請求項１の媒体。
【請求項７】
システムであって：
処理資源；および
処理資源が：
機器に関する感覚入力をモニターし；
機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターし；
モニターされた感覚入力およびモニターされた第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶し；
教師付き機械学習を介して、集中データベースに記憶されたデータを分析し；そして
集中データベースに記憶された分析されたデータに基づいて第２のメンテナンス介入を予測する
よう実行可能な機械可読命令を記憶しているメモリ資源
含む、システム。
【請求項８】
命令は、集中データベースに記憶されたデータを分析するために教師付き機械学習モデルを選択するよう実行可能である、請求項７のシステム。
【請求項９】
選択された教師付き機械学習モデルを有効化するよう実行可能な命令をさらに含む、請求項８のシステム。
【請求項１０】
第１のメンテナンス介入および第２のメンテナンス介入は機器の故障に関連しており、ここで機器の故障は機器が予想された寿命を超えたことに基づく、請求項７のシステム。
【請求項１１】
集中データベースは機械学習モデルのライブラリを含み、そして機械学習モデルのライブラリは少なくとも１つの機械学習モデルを含んでいる、請求項７のシステム。
【請求項１２】
コンピュータにより実行される方法であって：
機器に関する感覚入力をモニターし；
機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターし；
モニターされた感覚入力およびモニターされた第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶し；
教師付き機械学習を介して、集中データベースに記憶されたデータを分析し；
集中データベースに記憶された分析されたデータに基づいて第２のメンテナンス介入を予測し；そして
第２のメンテナンス介入の通知を提示する
ことを含む、方法。
【請求項１３】
機器に関する感覚入力をモニターすることは、システムログ情報を生成することを含む、請求項１２の方法。
【請求項１４】
第２のメンテナンス介入の通知を提示することは、第２のメンテナンス介入までの時間量を提示することを含む、請求項１２の方法。
【請求項１５】
機器の健全性状態をさらに提示することを含む、請求項１２の方法。
【発明の詳細な説明】
【背景技術】
【０００１】
機器のライフサイクルの間には、メンテナンス介入につながる可能性のある故障が起きる。メンテナンス介入には、故障が起きた機器、または故障が近いと認定された機器について、メンテナンスを行うメンテナンス技術者が含まれうる。故障には、摩耗故障と呼ばれるものが含まれる可能性があり、これは機器が予想された寿命を超えた場合に生じうる。
【図面の簡単な説明】
【０００２】
図１は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のための機械学習モデルを選択するためのフローチャートを示している。
【０００３】
図２は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のためのシステムの例を示している。
【０００４】
図３は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のための別のシステムの例を示している。
【０００５】
図４は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のための方法の例を示している。
【発明を実施するための形態】
【０００６】
多くの産業は、機器の用法（使用量）およびメンテナンスをサービス（役務）として販売している。サービスに関連する機器は、テクニカルサポート訪問および摩耗部品の交換といった、メンテナンスコストを含んだものでありうる。機器に関連する故障を迅速に識別するために、機器のモニタリングシステムを使用することができ、それによって、ダウンタイム（不稼働時間）が生じたとしても、生産への復帰をスピードアップすることができる。しかしながら、プリンターのような機器に対してサービスとして提供されるメンテナンスは、問題対応的または予防的のいずれかでありうる。前者は想定外のコストをもたらし、またスケジュールが合わないと機器のダウンタイムが増大しうる。後者は不必要なコストを招来しうるが、これは機器が故障に近づいていない場合には、回避されうるものである。
【０００７】
本願において記載されるところのメンテナンス介入予測は、機器が特定の期間内でいつ最も故障しやすいかについての洞察を提供することができ、これはメンテナンスのスケジュール調整を改善することができる。例えばメンテナンスチームは、故障が近い（例えば特定の期間内に故障する）と評価された機器についてメンテナンスを行うために、現場を訪問する決定を行ってよい。さらにまた、メンテナンスの呼び出しに対応した後に、メンテナンスチームは、特定の期間内に故障する可能性のある、近場にある機器に対してメンテナンスを行ってよい。
【０００８】
本開示の幾つかの例は、メンテナンス介入予測に向けられている。メンテナンス介入予測は、本願で開示するところでは、データ分析および機械学習技術を原動力とする予防的メンテナンスを含むことができ、これはメンテナンス費用を低減させるメンテナンススケジュールを許容することができる。例えば、介入予測は、機器に関する感覚入力および第１のメンテナンス介入をモニターすることを含みうる。モニターされた感覚入力およびモニターされた第１のメンテナンス介入に関するデータは、集中データベースに記憶することができ、そして集中データベースに記憶されたデータに基づいて、第２のメンテナンス介入を予測することができる。
【０００９】
図１は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のための機械学習モデルを選択するためのフローチャート１００を示している。機械学習モデルは、限定するものではないが、教師付き機械学習モデルであることができる。本願で記載するところでは、機械学習は入力データを受け取ることのできるモデルを構築することを含んでおり、そして統計的分析を使用して、出力値を予測する。教師付き機械学習には、訓練中の予測の正確さに関してフィードバックをもたらすことに加えて、データおよび所望の出力を機械学習モデルに入力することが含まれる。訓練された機械学習モデルは、データのセットに対して適用されて、出力値が計算されてよい。
【００１０】
例えば、教師付き機械学習モデルは、機器の使用量および過去のメンテナンスに関するデータに基づいて、次に到来するメンテナンス介入を予測するのに使用することができる。本願で記載するところでは、クラウドコンピューティング環境のような集中データベースは、少なくとも１つの機器から読み出した、事象に関するデータを記憶することができる。例えば、この少なくとも１つの機器は、プリンターであることができる。
【００１１】
機械学習モデルを選択することは、事象データをロギングすること１０２を含みうる。例えば、本願で記載するところでは、少なくとも１つの機器のモニターされた感覚入力およびモニターされたメンテナンス介入に関する事象データは、集中データベースへとエクスポートすることができ、そこで記憶されることができる。この事象データは、少なくとも１つの機器の用法（使用量）およびメンテナンス介入に関するデータを含むことができる。機器は、その機器に関して生じた事象に基づいて事象データを記録（ログ）する、事象ログを生成するためのシステムを含むことができる。例えば機器は、メンテナンス介入に先立つ時間に生じた一連の事象を辿る事象ログを生成するシステムを含むことができる。事象ログを生成するために使用されるデータは、集中データベースにエクスポートすることができる。
【００１２】
図１に説明されているように、機械学習モデルを選択することは、データクリーニング１０４を含むことができる。データクリーニング１０４は、メンテナンス介入予測に使用される機械学習モデルに訓練データセットを提供するために、集中データベース内に記憶されたデータを処理することを含むことができる。データクリーニング１０４は、機器のシリアルナンバー、事象コード、事象の重大度、メンテナンス介入の期日、メンテナンス介入の開始日、第１のメンテナンス介入と第２の介入の間に生じた事象の日付、各々の介入に関する事象を識別するための通し番号、印刷された枚数、スキャンされた枚数、および／または機器の使用量またはメンテナンス介入に関する他のデータといった、データを読み出すことを含んでいてよい。
【００１３】
機器がいつ故障を生じうるかを予測することは、少なくとも１つの機械学習モデルを使用することを含みうる。例えば、その機器に近く到来する故障の危険性があるかどうかを予測するために、分類モデルを使用してよく、また一方、フロート数（ｆｌｏａｔ  ｎｕｍｂｅｒ）を予測するために、回帰モデルを使用することができる。フロート数は、機器が近く到来する故障を生じうるまでの時間量を示す値であることができる。かくして、分類モデルが近く到来する機器故障を予測したならば、回帰モデルを使用して、機器の次のメンテナンス介入がいつであるかを予測することができる。
【００１４】
近く到来するメンテナンス介入の予測は、健全性状態と称することができる。健全性状態は、幾つものカテゴリーを含むことができる。例えば、健全性状態は、「良い」または「悪い」のいずれかに分類されてよい。「悪い」に分類された機器は、その機器が近く到来する故障を生ずる危険性があることを示すことができ、これに対して「良い」と分類された機器は、その機器が近く到来する故障を生ずる危険性がないことを示すことができる。本願で記載するところでは、健全性状態は、摩耗故障を検出するために使用されてよい。摩耗故障は、機器がその予想された寿命を超えた場合に生じうる。機器の使用量は機器の部品に損傷を生じうるものであり、これは故障に帰結しうる。さらにまた、そうした部品を交換することは、他の部品に負荷をかける可能性があり、メンテナンス介入につながることがある。
【００１５】
幾つかの例においては、機械学習モデルを選択することは、集中データベース内に記憶されたデータを使用して、機械学習モデルを訓練することを含みうる。機械学習モデルを訓練するのに使用されるデータは、データクリーニング１０４によって処理されてよい。例えば、データクリーニング１０４は、集中データベース内に記憶されたデータを処理して、機械学習モデルを訓練し有効化するのに使用可能な、カンマ区切り値（ＣＳＶ）ファイルを生成することができる。ＣＳＶファイルは、特に、事象コード、事象の重大性、および機器の使用量に関する事象のタイムスタンプといった情報を含むことができる。
【００１６】
特徴量エンジニアリング１０６をＣＳＶファイルに適用して、この情報を識別し、機械学習モデルを訓練するのに使用可能なフォーマットに変換することができる。例えば、特徴量エンジニアリング１０６は、第１のメンテナンス介入と選択された事象との間での機器の動作時間、第１のメンテナンス介入と選択された事象との間での印刷枚数、第１のメンテナンス介入と選択された事象との間でのスキャン枚数、および／またはメンテナンス介入を予測するのに使用可能な他の特徴を識別してよい。
【００１７】
特徴量エンジニアリング１０６によって識別された情報は、機器の健全性状態およびフロート数を予測するために、機械学習モデルを訓練するよう使用することができる。モデル選択１０８は、機械学習モデルを選択する２つの段階を含むことができる：モデル訓練１１２およびモデル試験１１４である。本願で記載するところでは、第１の機械学習モデルは機器の健全性状態を予測することができ、そして第２の機械学習モデルは機器のフロート数を予測することができる。
【００１８】
モデル訓練１１２は、幾つもの機械学習モデルを訓練することを含むことができ、そしてモデル試験１１４は、メトリクスのセットを使用して、幾つもの機械学習モデルのそれぞれを評価することを含みうる。例えば、機器の健全性状態を予測するための機械学習モデルを訓練するための訓練サンプルは、選択された時間間隔内で取り出されたデータに基づく値のセットを含むことができる。この選択された時間間隔は、第１のメンテナンス介入後の第１の検出事象の第１日と、第２のメンテナンス介入前の第２の検出事象の第２日との間であることができる。
【００１９】
各々の訓練サンプルは、機械学習訓練プロセスがメンテナンス介入に至るまでの時間内にパターンを識別することを許容するについて、「良い」または「悪い」とラベル付け可能である。機器から読み取ったデータは、識別されたパターンと読み取られたデータとの間の類似性に基づいて機器の健全性状態を予測するために、幾つもの機械学習モデルの中のどの機械学習モデルを使用するかを決定するよう、評価することができる。
【００２０】
機器のフロート数を予測するための機械学習モデルを訓練するための訓練サンプルは、選択された時間間隔内で取り出されたデータに基づく値のセットを含むことができる。この選択された時間間隔は、第１のメンテナンス介入後の第１の検出事象の第１日と、第２のメンテナンス介入前の第２の検出事象の第２日との間であることができる。各々の訓練サンプルは、第２のメンテナンス介入前の第２の検出事象と最後の検出事象の間の時間間隔であるフロート数でラベル付けすることができ、機械学習訓練プロセスがメンテナンス介入に至るまでの時間内にパターンを識別することを許容する。機器から読み取ったデータは、識別されたパターンと読み取られたデータとの間の類似性に基づいて機器のフロート数を予測するために、どの機械学習モデルを使用するかを決定するよう、評価することができる。
【００２１】
機械学習モデルを選択することは、モデル選択１０８において選択された機械学習モデルを有効化１１６することを含みうる。例えば、訓練され試験された、選択された機械学習モデルは、機器から読み取ったデータを使用して有効化することができる。有効化１１６は、特徴量エンジニアリング１０６において処理された情報が、「良い結果」として分類されるものを提供するか否かを決定することを含みうる。「良い結果」は、機械学習モデル試験の同じメトリクスまたは生成中のモデルのシミュレーションのいずれかを含むことができる。有効化１１６は、モデル選択１０８の一部ではなかったデータを使用して、予測の品質を測定することを含みうる。例えば、有効化１１６の結果、モデル選択１０８において選択された機械学習モデルの結果が良いという決定であるとすると、選択された機械学習モデルは、メンテナンス介入を予測するために使用可能である。有効化１１６の結果、モデル選択１０８において選択された機械学習モデルの結果が良くないという決定であるとすると、そのとき特徴量エンジニアリング１０６はこの情報を処理して、機械学習モデルを訓練する新たな特徴量を生成することを含むことができ、そして新たな機械学習モデルを選択可能である。
【００２２】
図２は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のための例示的なシステム２１０を示している。システム２１０は、非一時的機械可読記憶媒体２１８を含むことができる。非一時的機械可読記憶媒体２１８は、実行可能な命令を記憶する、電子的、磁気的、光学的、または他の物理的記憶デバイスであることができる。したがって、非一時的機械可読記憶媒体２１８は例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリーメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、記憶ドライブ、光学ディスク、およびその他であることができる。この例では、実行可能な命令はシステム２１０に「インストール」されていてよい。付加的におよび／または代替的に、非一時的機械可読記憶媒体２１８は、例えばシステム２１０が可搬性の／外部の／遠隔の記憶媒体から命令をダウンロードすることを可能にする、可搬性の、外部の、または遠隔の記憶媒体であることができる。この状況では、実行可能な命令は「インストールパッケージ」の一部であることができる。
【００２３】
命令２２２は、機器に関する感覚入力をモニターするよう実行可能な命令を含むことができる。機器は、プリンターまたは任意の他の出力デバイスを含むことができる。機器は、感覚入力、限定するものではないが、感覚信号、超音波信号、光、動き、追跡インジケータ、温度、エネルギー消費指標、およびその他といった感覚入力を、機器の動作に基づいて収集するよう構成された、少なくとも１つのセンサーを含むことができる。こうしたセンサーには、限定するものではないが、音声捕捉センサー、運動追跡センサー、エネルギー消費メーター、温度メーター、およびその他が含まれうる。センサーは機器に対して、通信可能に結合されることができ、または別の仕方で接続されることができる。
【００２４】
機器に関する感覚入力をモニターすることは、機器の使用量（用法）に関するデータをモニターすることを含みうる。感覚入力をモニターすることは、感覚入力をモニターするための時間間隔を選択することを含みうる。例えば感覚入力は、第１のメンテナンス介入後に生じた第１の事象と、第１のメンテナンス介入後に生じた第２の事象との間でモニターすることが可能である。
【００２５】
機器は情報ログを含むことができる。情報ログは機器の使用量に関するデータを含むことができ、そして感覚データに従って事象ログを生成することができる。事象ログは、機器内部のシステムログに記憶することができる。加えて、本願で記載するところでは、事象ログは感覚入力に関するデータを集中データベースへとエクスポートすることができる。感覚入力に関するデータは、機器または機器の部品が故障に近づいていることの結果として、メンテナンス介入を予測するために使用可能である。
【００２６】
命令２２４は、機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターするために実行可能な命令を含むことができる。本願で記載するところでは、メンテナンス介入は、故障を経た機器または近く到来する故障の危険性があると識別された機器について、メンテナンスを実行することを含みうる。故障には摩耗故障が含まれる可能性があり、これは機器または機器の部品が予想された寿命を超えた場合に生じうる。
【００２７】
機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターすることは、機器がメンテナンス介入を招来する故障を経るたびに、記録を行うことを含みうる。本願で記載するところでは、メンテナンス介入に関して記録されたデータは、集中データベースに記憶されてよい。機器のメンテナンス介入の記録を記憶することは、メンテナンス介入に先立って生じた事象を読み出すことを許容しうる。こうした事象は、同じ機器または類似の機器についてのメンテナンス介入を予測するために使用されてよい。
【００２８】
命令２２６は、モニターされた感覚入力および第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶するために実行可能な命令を含むことができる。集中データベースは、クラウドコンピューティング環境を含むことができる。集中データベースは、機器のモニターされた感覚入力およびメンテナンス介入に関するデータを受け取り、記憶することができる。
【００２９】
加えて、本願で記載するところでは、集中データベースは、１つより多い機器のモニターされた感覚入力およびメンテナンス介入に関するデータを記憶することができる。例えばこのデータベースは、機器の一隊についてのデータを記憶することができる。記憶されたデータは、その機器のメンテナンス介入を予測するための機械学習モデルを選択するために使用可能である。集中データベースは、近く到来する機器のメンテナンス介入を予測するために使用可能な、１つよりも多い機械学習モデルを含んでいてよい。
【００３０】
命令２２８は、集中データベースに記憶されたデータに基づいて、第２のメンテナンス介入を予測するために実行可能な命令を含むことができる。例えば、機器の第２のメンテナンス介入を予測することは、集中データベースに記憶されたデータを分析することを含みうる。この分析には、限定するものではないが、感覚入力および記録されたメンテナンス介入に関するデータを教師付き機械学習モデルに入力して、近く到来するメンテナンス介入を予測することを含みうる。
【００３１】
加えて、この分析はまた、集中データベースに記憶されたデータを分析するための教師付き機械学習モデルを選択することを含みうる。集中データベースは機械学習モデルライブラリを含むことができ、そこでは機械学習モデルライブラリは少なくとも１つの機械学習モデルを含んでいる。図１によって示されているように、集中データベース内部に記憶されているデータは、幾つもの機械学習モデルの中から機械学習モデルを選択するために使用可能である。例えば、集中データベース内部に記憶されているデータは、幾つもの記憶されている機械学習モデルを訓練し試験するために処理および使用することができる。選択された機械学習モデルは有効化され選択されて、近く到来するメンテナンス介入を予測することができる。
【００３２】
近く到来するメンテナンス介入を予測することは、近く到来するメンテナンス介入の通知を提供することを含んでいてよい。この通知には、機器の健全性状態および／またはフロート数を表示することを含みうる。例えば、健全性状態の書式には、良い−悪い、１−０、真−偽、または機器の健全性状態を記述しうる他の書式を含むことができる。予測されたメンテナンス介入までに残された時間の書式には、特に月、週、日、時、分、秒のような単位を使用して時間間隔を表すフロート数が含まれうる。
【００３３】
機械学習モデルが、機器は故障を生ずる危険性がないと予測する場合には、その通知は、機器がメンテナンス介入を招来するような故障を生ずる危険性がないという表示でありうる。別の例では、機械学習モデルが、機器は故障を生ずる危険性があると予測する場合には、その通知は、機器がメンテナンス介入を招来する故障を生ずる危険性を有しうるという表示でありうる。この表示はまた、メンテナンス介入までの時間量を含むものであってよい。
【００３４】
図３は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のためのシステム３２０の例を示している。図３に示されているように、システム３２０は、命令３３６、３３８、３４２、３４４、および３４６のような命令が記憶されていてよいメモリ資源３３４に結合された、処理資源３３２を含むことができる。以下の説明は個別の処理資源および個別のメモリ資源を参照しているが、これらの説明は、複数の処理資源および複数のメモリ資源を備えたシステムにも適用されてよい。そうした例においては、命令は複数の処理資源にわたって分配（例えば記憶）されていてよい。
【００３５】
処理資源３３２は、中央処理装置（ＣＰＵ）、半導体ベースのマイクロプロセッサ、および／またはメモリ資源３３４に記憶された命令を取り出し実行するのに適した他のハードウェアデバイスであることができる。処理資源３３２は、命令３３６、３３８、３４２、３４４、および３４６、またはこれらの組み合わせをフェッチし、デコードし、そして実行することができる。命令を取り出し実行するのに代えて、またはこれに加えて、処理資源３３６は、命令３３６、３３８、３４２、３４４、および３４６、またはこれらの組み合わせの機能を行うための電子部品を含む、電子回路を含んでいてよい。
【００３６】
メモリ資源３３４は、揮発性メモリまたは不揮発性メモリであることができる。メモリ資源３３４は着脱式（例えば、可搬式）メモリ、または非着脱式（例えば、内部）メモリであることができる。例えば、メモリ資源３３４は、幾つもの種類のメモリの中で特に、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）（例えば、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）および／または相変化ランダムアクセスメモリ（ＰＣＲＡＭ））、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）（例えば、ＥＥＰＲＯＭおよび／またはコンパクトディスクリードオンリーメモリ（ＣＲ−ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、レーザーディスク、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）または多の光学的ディスク記憶媒体、および／または磁気カセット、テープ、またはディスクのような磁気記録媒体であることができる。
【００３７】
命令３３６は、処理資源３３２によって実行された場合に、メモリ資源３３４に、機器に関する感覚入力をモニターさせることができる。機器はプリンターであることができる。本願で記載するところでは、機器に関する感覚入力をモニターすることは、システムログ情報を生成することを含むことができる。例えば、システムログ情報は、機器の使用量に関するデータを含むことができる。システムログ情報は、機器から集中データベースへとエクスポートすることができる。
【００３８】
命令３３８は、処理資源３３２によって実行された場合に、メモリ資源３３４に、機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターするさせることができる。メンテナンス介入は機器の故障に関連したものであることができ、そこにおいて機器の故障は、機器が予想された寿命を超えたことに基づくことができる。本願で記載するところでは、機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターすることは、機器のメンテナンス介入のそれぞれを追跡することを含みうる。システムログ情報は、メンテナンス介入に至るまでの事象および機器使用量に関する情報を含むことができる。
【００３９】
命令３４２は、処理資源３３２によって実行された場合に、メモリ資源３３４に、モニターされた感覚入力および第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶させることができる。本願で記載するところでは、集中データベースは、幾つもの機器から受け取ったデータを記憶することができる。例えば、集中データベースは、単一の機器または機器の一隊から受け取ったデータを記憶することができる。集中データベースに記憶されたデータは、近く到来する機器のメンテナンス介入を予測するための、少なくとも１つの機械学習モデルを選択するために使用されてよい。
【００４０】
命令３４４は、処理資源３３２によって実行された場合に、メモリ資源３３４に、教師付き機械学習を介して、集中データベースに記憶されたデータを分析させることができる。集中データベースは、少なくとも１つの機械学習モデルを含みうる、機械学習モデルライブラリを含むことができる。システム３２０は、集中データベースに記憶されたデータを分析するための、教師付き機械学習モデルを選択するために実行可能な命令を含むことができる。
【００４１】
本願で記載するところでは、機器に関連する集中データベースに記憶されたデータを分析することは、機器の健全性状態を提供することを可能にする。例えば、機器の健全性状態は、その機器が故障を生ずる危険性があるか否かを示すことができる。
【００４２】
命令３４６は、処理資源３３２によって実行された場合に、メモリ資源３３４に、集中データベースに記憶された分析データに基づいて、第２のメンテナンス介入を予測させることができる。本願で記載するところでは、第２のメンテナンス介入を予測することは、集中データベースに記憶された分析データに基づくことができる。健全性状態によって、その機器が故障を生ずる危険性があると示された場合には、予測されるメンテナンス介入までの時間量と共に、メンテナンス介入が予測されうる。本願で記載するところでは、メンテナンス介入は、機器がその機器について予想された寿命を超えたことに基づく機器故障に関連することができる。
【００４３】
第２のメンテナンス介入を予測することは、第２のメンテナンス介入の通知を提示することを含みうる。第２のメンテナンス介入の通知を提示することは、近く到来するメンテナンス介入の警告、近く到来するメンテナンス介入までの時間量、または両者を提示することを含みうる。
【００４４】
図４は本開示と一貫性のある、メンテナンス介入予測のための方法４３０の例を示している。４４８において、この方法４３０は機器に関する感覚入力をモニターすることを含みうる。例えば、この機器はプリンターであることができ、そして機器に関する感覚入力をモニターすることは、システムログ情報を生成することを含みうる。例えば、システムログ情報は、機器の使用量に関するデータを含むことができる。システムログ情報は、機器から集中データベースへとエクスポートすることができる。
【００４５】
４５２において、この方法４３０は、機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターすることを含みうる。機器に関する第１のメンテナンス介入をモニターすることは、機器のメンテナンス介入のそれぞれを追跡ことを含みうる。システムログ情報は、メンテナンス介入までの事象および機器の使用量に関する情報を含むことができる。
【００４６】
４５４において、この方法４３０は、モニターされた感覚入力および第１のメンテナンス介入に関するデータを集中データベースに記憶することを含みうる。集中データベースは、幾つもの機器から受け取ったデータを記憶することができる。例えば、集中データベースは、単一の機器または機器の一隊から受け取ったデータを記憶することができる。集中データベースに記憶されたデータは、機器のメンテナンス介入を予測するための、少なくとも１つの機械学習モデルを選択するために使用されてよい。
【００４７】
４５６において、この方法４３０は、教師付き機械学習を介して、集中データベースに記憶されたデータを分析することを含みうる。集中データベースに記憶された機器に関するデータを分析することは、機器の健全性状態を提供することを可能にする。例えば、機器の健全性状態は、その機器がメンテナンス介入を招来する故障を生ずる危険性があるか否かを示すことができる。
【００４８】
この方法４３０は４５８において、集中データベースに記憶された分析データに基づいて、第２のメンテナンス介入を予測することを含みうる。健全性状態によって、その機器が故障の危険性があると示された場合には、予測されるメンテナンス介入までの時間量と共に、メンテナンス介入が予測されうる。
【００４９】
４６２において、この方法４３０は、第２のメンテナンス介入の通知を提示することを含みうる。第２のメンテナンス介入の通知を提示することは、近く到来するメンテナンス介入の警告、近く到来するメンテナンス介入までの時間量、または両者を提示することを含みうる。
【００５０】
以上の本開示の詳細な説明においては、本開示の一部を形成する添付図面に対する参照が行われ、そこには例示として、本開示の例がどのように実施されてよいかが示されている。それらの例は、本技術分野の当業者が本開示の例を実施するのを可能にするよう、十分に詳細に説明されており、そして理解されるように、本開示の範囲から逸脱することなしに他の例を使用することができ、そしてプロセス的、電気的、および／または構造的変更を行ってよい。
【００５１】
本願における図面は、最初の桁が図番に対応し、残りの桁が図中の要素または成分を識別するという、命名規則に従っている。本願の種々の図面に示された要素は、追加は、交換し、および／または削除することが可能であってよく、本開示の幾つもの追加的な例が提供される。加えて、図面に提示された要素の比率および相対的な縮尺は、開示の例を示すことを意図したものであって、限定的な意味で取られるべきものではない。
【図１】
2020537226.tif 000003
【図２】
2020537226.tif 000004
【図３】
2020537226.tif 000005
【図４】
2020537226.tif 000006
【国際調査報告】
2020537226.tif 000007