АНАЛИЗ ДАННЫХ ДАТЧИКОВ ДЛЯ МНОЖЕСТВА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ
SENSOR DATA ANALYSIS FOR MULTIPLE USERS

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к области получения и анализа данных от множества датчиков, которые распределены по множеству местоположений. Более конкретно, настоящее изобретение относится к системе для обеспечения анализа данных датчиков для множества пользователей и к способу для обеспечения такого анализа. Настоящее изобретение также относится к соответствующим компьютерным программам и компьютерным программным продуктам.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Из традиционных технологий известно, как распределять множество датчиков по множеству соответствующих местоположений и как собирать соответствующие данные датчиков от распределенных датчиков на некотором центральном объекте. Обычно последний центральный объект является сервером, который принимает все эти данные датчиков от датчиков в виде источников данных через одну или несколько сетей связи и сохраняет принятые данные датчиков в базе данных. Пользователь затем может обратиться к этой базе данных, чтобы извлечь первичные данные датчиков или обработать эти данные датчиков в виде различных видов анализов или отчетов.
Такие системы сегодня являются повсеместными и находят свое соответствующее применение в различных областях. Для примера, производственные линии оборудованы большим числом датчиков, которые измеряют разные физические величины от отдельных производственных или конвейерных этапов, с тем чтобы позволить обработку и анализ, и, с этим, соответствующее управление производственным процессом в целом. Кроме того, большое число датчиков в виде оборудования для сбора распределенных данных находит свои применения также в крупномасштабных системах, таких как железнодорожные сети, инфраструктуры современных телекоммуникационных сетей, или управлении сооружениями. Общим для всех этих применений является то, что множество датчиков оборудования для сбора распределенных данных действуют как источники данных и предоставляют непрерывно, периодически или в ответ на определенные события соответствующие данные датчиков.
Эти данные датчиков обычно собираются посредством, к примеру, одной или нескольких сетей связи, таких как беспроводные, проводные сети связи, сети связи ближнего действия или дальнего действия (например, сети по протоколам IrDA, IEEE802.15.4, Zigbee, RF4CE, SP100, IEEE802.11, Bluetooth™, GSM, PCS, UMTS, 3GPP, LTE, WLAN, LAN, Интернет и так далее). Собранные данные датчиков могут быть сохранены и обработаны с целью анализа этих данных для управления системой, которая является объектом наблюдения и управления посредством оборудования для сбора распределенных данных. Для примера, физические величины, измеряемые как показатели в разных точках производственной линии, могут быть обработаны и проанализированы, для того чтобы предпринять правильные действия, необходимые для поддержания производственного процесса, или сохранения процесса эффективным самим по себе, и/или вне каких-либо нестабильных или опасных режимов.
Помимо производства как такового, в котором распределенный сбор данных уже имел место как часть промышленной автоматизации на протяжении многих лет, сегодня другие приложения также используют преимущества сбора распределенных данных и соответствующие им способности, чтобы контролировать и управлять большими системами. Для примера, в случае вышеупомянутого управления объектами, оборудование распределенных данных может измерять уровни заполнения или показатели потребления разных расходных материалов (например, чернил/красящего порошка для принтера, бумаги, полотенец для рук, мыла и так далее), для того чтобы обеспечить эффективное управление.
Следует отметить, что в вышеупомянутых примерах количество отдельных датчиков оборудования для сбора распределенных данных обычно является большим и таким же будет объем данных датчиков, который необходимо сохранить и обработать для анализа. К тому же, чем больше становится система, являющаяся объектом сбора распределенных данных, тем более вероятно, что обработка этих данных датчиков станет сложнее и, в конечном счете, превысит доступные ресурсы обработки и хранения.
Традиционные подходы обычно применяют одну базу данных для определенного набора датчиков, которые предоставляют свои соответствующие данные датчиков в эту базу данных. К этой базе данных потом можно обратиться посредством каких-либо средств обработки, чтобы обработать данные для анализа. Однако эти традиционные системы являются закрытыми как таковые, в том смысле, что как база данных, так и обрабатывающие ресурсы, которые имеют к ней доступ, обычно принадлежат одному владельцу (например, владельцу предприятия) в результате чего анализ данных является возможным только в области действия этого владельца. Хотя два отдельных владельца могут использовать сходные системы, эффективность и взаимоусиление не достигают удовлетворительной степени, поскольку каждая система является закрытой и поэтому основанный на уровне или совместный доступ является сложным и трудоемким – или просто невозможным.
Более того, большое число отдельных датчиков требует особых схем организации для структурирования большого числа отдельных источников данных правильным и управляемым способом. С технической точки зрения, внутренняя структура применяемой базы данных может нуждаться в тесной корреляции с выбранной схемой организации относительно иерархической структуры и числа реализованных иерархических уровней. В то же самое время, однако, сложность базы данных обычно растет пропорционально квадрату числа иерархических уровней в выбранной структуре. По этой причине техническая реализация должна отражать как фактическую структуру оборудование для сбора распределенных данных на стороне аппаратного обеспечения, а также и сложность базы данных на стороне программного обеспечения. Реализация базы данных является тесно связанной и зависящей от оборудования для сбора распределенных данных.
Вследствие этого имеется необходимость в улучшенной системе для обеспечения анализа данных датчиков, которая позволяет гибкий доступ для анализа множеством пользователей, обеспечивая при этом эффективную техническую реализацию, которая обеспечивает динамическое осуществление, а также позволяет избежать превышения сложности базы данных приемлемого и управляемого уровня.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Упомянутые задачи и проблемы решаются посредством объектов независимых пунктов формулы изобретения. Дополнительные предпочтительные варианты осуществления определены в зависимых пунктах формулы изобретения.
Согласно одному аспекту настоящего изобретения предоставлена система для обеспечения анализа данных от датчиков для множества пользователей. Эта система содержит интерфейс для приема данных датчиков от множества датчиков, распределенных по множеству местоположений, где местоположение ассоциировано с одним или несколькими датчиками; хранилище данных, выполненное с возможностью хранить упомянутые данные датчиков в связи с множеством узлов, где некоторый узел ассоциирован с некоторым местоположением, и данные датчиков от некоторого конкретного датчика ассоциированы с соответствующим узлом, и хранить для каждого узла отношение к себе и всем его подузлам как часть иерархической структуры упомянутых узлов; и обрабатывающий объект, выполненный с возможностью запускать одну или несколько программных копий для каждого из множества пользователей, где каждая программная копия имеет доступ к упомянутому хранилищу данных для анализирования этих данных датчиков в ответ на запрос пользователя.
По другому аспекту настоящего изобретения, предоставлен способ для обеспечения анализа данных датчиков для множества пользователей. Этот способ содержит этапы приема данных датчиков от множества датчиков, распределенных по множеству местоположений, где местоположение ассоциировано с одним или несколькими датчиками; этап сохранения упомянутых данных датчиков в связи с множеством узлов, где некоторый узел ассоциирован с некоторым местоположением, и данные датчиков от некоторого конкретного датчика ассоциированы с соответствующим узлом, и сохранения для каждого узла отношения к себе и всем его подузлам как часть иерархической структуры упомянутых узлов; и этап запуска одной или нескольких программных копий для каждого из множества пользователей, где каждая программная копия имеет доступ к упомянутому хранилищу данных для анализирования этих данных датчиков в ответ на запрос пользователя.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Варианты осуществления настоящего изобретения, которые представлены для лучшего понимания идеи изобретения и которые не являются ограничивающими это изобретение, будут описаны ниже со ссылкой на чертежи, на которых:
Фигура 1 показывает схематическое изображение системы для обеспечения анализа данных датчиков в соответствии с общей системой варианта осуществления настоящего изобретения;
Фигура 2 показывает схематическое изображение обрабатывающего объекта в соответствии с вариантом осуществления общей системы настоящего изобретения;
Фигура 3 показывает схематическое представление иерархической структуры, применяемой в вариантах осуществления настоящего изобретения;
Фигура 4 показывает схематическое изображение местоположения с множеством установленных датчиков в соответствии с дополнительным вариантом осуществления настоящего изобретения;
и
Фигура 5 показывает схематическую блок-схему общего способа варианта осуществления настоящего изобретения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ
Фигура 1 показывает схематическое изображение системы для обеспечения анализа данных датчиков в соответствии с общей системой варианта осуществления настоящего изобретения. Эта система 1 содержит интерфейс 30, хранилище 40 данных, а также обрабатывающий объект 50. Интерфейс 30 взаимодействует с множеством 2 датчиков 21, 22, которые действуют как источники данных для данных 201, 202, 203 и так далее от датчиков, которые принимаются интерфейсом 30 посредством одной или нескольких сетей связи, которые соединяют систему 1 с множеством 2 датчиков, посредством одной или нескольких сетей. Эта задействованная сеть или сети связи может, к примеру, включать в себя беспроводные сети ближнего действия (например, ZigBee, Bluetooth и так далее), которые передают данные датчиков от блоков датчиков какому-нибудь промежуточному оборудованию сбора данных. В известном смысле, упомянутое оборудование сбора данных собирает данные от одного или нескольких датчиков и пересылает их в упакованном виде следующему объекту в цепи, к примеру, посредством применения беспроводной сети средней дальности (например, WLAN, GSM, GPRS, UMTS, 3GPP, LTE или аналогичной технологии). Далее, эти данные датчиков могут быть направлены через одну или несколько ЛВС и/или сеть Интернет по направлению к системе 1. В общем смысле эта система может рассматриваться как набор методов и структур данных и их соответствующих реализаций.
Множество 2 датчиков 21, 22 распределено по соответствующему множеству местоположений с 11 по 14. Как правило, местоположение является локальным объектом, который может быть определен посредством границ, расположением или размещением при помощи какой-либо пространственной информации. В этом смысле, местоположения обычно не перекрываются и при этом занимают различное пространство. Посредством этого определения так называемых местоположений примеры могут быть приведены в виде комнат 11 строения, этажей 12 строения, всего строения, объекта или делового комплекса (городка) 13, терминала или выхода 14 аэропорта, и тому подобное. Следует заметить, однако, что термин "местоположение" охватывает любой пространственный объект, который может быть четко определен и явно ограничен от других местоположений и который может нести один или несколько датчиков. Для примера, комната 11 показанного строения также изображена в увеличенном виде, с тем чтобы показать соответствующее ей размещение первого датчика 21 и второго датчика 22.
Фигура 2 показывает схематическое изображение обрабатывающего объекта в соответствии с вариантом осуществления общей системы настоящего изобретения. В общем смысле, термин "обрабатывающий объект" относится к одной из общих возможных реализаций обработки. Более конкретно, обработка данных датчиков может быть реализована различными средствами в части применяемого аппаратного и программного обеспечения. Термин "обрабатывающий объект", таким образом, охватывает специализированное аппаратное обеспечение, в том смысле, что один компьютер (сервер, ПК и так далее) предоставляет все или большую часть своих обрабатывающих ресурсов (обрабатывающий объект, CPU) задаче, реализующей варианты осуществления настоящего изобретения. Подобным образом, термин "обрабатывающий объект" также охватывает совместно используемое или распределенное аппаратное обеспечение в том смысле, что некоторые обрабатывающие ресурсы реализуют также другие решения, или что некоторый вариант осуществления настоящего изобретения является распределенным по нескольким обрабатывающим ресурсам, к примеру, соответствующих серверов в центре хранения и обработки данных. Программное обеспечение управляет соответствующим аппаратным ресурсом, для того чтобы реализовать эти варианты осуществления.
Показанный вариант осуществления общего объекта на Фиг. 2, таким образом, включает в себя обрабатывающий объект 50, обрабатывающие ресурсы 501, ресурсы 502 памяти и коммуникационные ресурсы 503. Эти последние коммуникационные ресурсы 503 позволяют объекту 50 осуществлять связь с другими частями этой системы, такими как интерфейс 30, хранилище 40 данных и/или другими сетями связи для предоставления доступа пользователям анализа данных датчиков. Следует отметить, однако, что интерфейс 30 может также быть реализован при помощи тех же самых обрабатывающих ресурсов, в результате чего коммуникационные ресурсы 503 уже являются частью интерфейса 30.
Упомянутые ресурсы 502 памяти хранят код для указания обрабатывающим ресурсам 501 реализовать вариант осуществления настоящего изобретения. Более конкретно, обрабатывающие ресурсы 501 реализуют часть системы для обеспечения анализа данных датчиков для множества пользователей. Более конкретно, обрабатывающие ресурсы 501 могут быть выполнены с возможностью принимать данные датчиков от множества датчиков от интерфейса, или, в ином случае, могут реализовывать вместе с коммуникационными ресурсами интерфейс, с тем, чтобы также принимать данные датчиков от множества 2 датчиков через одну или несколько сетей связи. Это множество датчиков распределено по множеству местоположений, а местоположения ассоциированы с одним или несколькими датчиками, как уже упоминалось в другом местоположении в настоящем описании. В общем смысле, однако, нет строгой необходимости иметь для каждого местоположения, по меньшей мере, один датчик, то есть эта система будет также способна манипулировать/управлять местоположениями, которые не имеют связанного с ними датчика.
Обрабатывающий объект 50 дополнительно выполнен с возможностью при помощи коммуникационных ресурсов 503 получать доступ к хранилищу 40 данных, которое, в свою очередь, выполнено с возможностью хранить упомянутые данные датчиков в связи с множеством узлов, где некоторый узел ассоциирован с некоторым местоположением, и данные датчиков от некоторого конкретного датчика ассоциированы с соответствующим узлом. Хранилище 40 данных дополнительно выполнено с возможностью сохранять для каждого узла родство с собой и со всеми его подузлами как часть иерархической структуры упомянутых узлов. Эта конкретная конфигурация может быть реализована хранилищем 40 данных (например, при помощи интерфейса доступа), или хранилищем и программами доступа, как часть реализации обрабатывающим объектом 50. Более того, обрабатывающий объект 50 выполнен с возможностью запускать при помощи своих обрабатывающих ресурсов 501 одну или несколько программных копий для каждого из множества пользователей, при том что каждая программная копия имеет доступ к хранилищу 40 данных для анализирования данных датчиков в ответ на запрос пользователя.
Вышеупомянутые программные копии представлены программной копией 61, 62, запущенной на обрабатывающем объекте 50, как показано на Фигуре 1. Таким образом, программная копия является экземпляром задачи, которая, хотя и использует те же функциональные возможности, определенные этой задачей, может исполняться отдельно от других программных копий. В известном смысле, программная копия может быть определена как программно реализованный виртуальный обрабатывающий объект, который обеспечивает анализ данных датчиков. В качестве программных копий один или несколько виртуальных объектов могут быть вызваны из одного и того же кода. То есть один код определяет задачу в виде аналитического приложения, которое выполняется и обеспечивает анализ данных датчиков для пользователей. Из этого (общего) кода множество программных копий может быть создано. Поскольку каждая программная копия использует один и тот же код, изменения, применимые ко всем программным копиям, могут быть легко продвинуты посредством изменения "центрального" кода, определяющего задачу. В то же самое время, тем не менее, и хотя каждая программная копия использует один и тот же код, каждая программная копия остается динамически и независимо настраиваемой. К примеру, каждая программная копия может быть реализована при помощи виртуальной машины (VM).
В этот момент следует отметить, что взаимодействие между множеством программных копий, с одной стороны, и одним хранилищем данных, с другой, имеет различные положительные эффекты. Во-первых, не является распространенным предоставление доступа множеству аналитических программных копий к одним и тем же данным. На самом деле, обычно каждая аналитическая программная копия имеет доступ к своим собственным данным. Однако, позволив множеству аналитических программных копи иметь доступ к одному и тому же хранилищу данных, устройство и поддержка этого хранилища данных может быть существенно облегчена. Более того, может быть динамически и независимо определено, какая программная копия имеет доступ к каким данным. По сравнению с традиционными системами это обеспечивает то преимущество, что никакие данные не требуется передавать (копировать) среди обычного множества баз данных. Вместо этого перенастройки программной копии может быть достаточно.
Более того, каждой программной копии может быть предоставлен доступ к эксклюзивному поднабору сохраненных данных датчиков. Это будет вначале сопоставлять множество систем анализа, где каждая имеет свои собственные данные, с системой и идеей настоящего изобретения. Помимо "перекрестного" доступа от одной или нескольких программных копий к одним и тем же данным, как описано выше, имеется дополнительная возможность вызывать программные копии с так сказать расширенным (более высоким) доступом. То есть одной или нескольким программным копиям может быть дан полный доступ к большинству или всем данным датчиков, что, в свою очередь, позволяет получить более сильный инструмент анализа, обеспечивающий результаты анализа, который может затем рассмотреть больше чем поднабор оборудования для сбора распределенных данных и его соответствующих данных датчиков. Другими словами, варианты осуществления настоящего изобретения позволяют запускать несколько как таковых независимых систем получения данных, включая анализ данных датчиков, и, в то же самое время, более высокие уровни доступа к данным и анализа данных. Это без какого-либо перекрестного доступа к данным среди нескольких отдельных хранилищ данных или баз данных.
Фигура 3 показывает схематическое представление иерархической структуры, применяемой в вариантах осуществления настоящего изобретения, более конкретно в хранилище данных, которое предоставляет данные для обеспечения анализа данных датчиков. В одном варианте осуществления,, структура, показанная на Фигуре 3, применяется обрабатывающим объектом 50 и хранилищем данных с Фигур 1 и 2. Во-первых, корневой узел 400 расположен на верхнем иерархическом уровне 401, под которым следуют нижестоящие уровни (подуровни) 402, 403 и так далее. Уровень может быть определен посредством некоторого критерия глубины, представленного как целочисленная глубина (расстояние) от корневого уровня 401 и начинающаяся здесь, к примеру, со значения n = 1. При условии, что показанная структура имеет только четыре показанных уровня с 401 по 404, значение глубины для n будет равно 4.
Каждый из узлов между корневым уровнем 401 и (обычно) предпоследним уровнем 403, а именно узлы 411, 412, 421, 422 и 423 ассоциированы с одним местоположением. Иерархическая структура этих узлов также представляет фактическую структуру связанных с ними местоположений, в результате чего нижестоящий уровень ассоциирован с нижестоящим местоположением, в том смысле, что более высокое местоположение содержит одно или несколько нижестоящих местоположений. Для примера, нижестоящие узлы 422 и 423 могут быть ассоциированы с комнатами, которые обе расположены на одном и том же этаже (более высокое местоположение), который, в свою очередь, ассоциирован с более высоким узлом 412. Узлы с 431 по 433 на низшем уровне 404 представляют датчики, которые расположены в местоположениях, ассоциированных с более высокими узлами с 421 по 423. Для примера, в комнате, ассоциированной как местоположение узла 422, размещен датчик, ассоциированный с узлом 432. Разумеется, в одном местоположении может размещаться более чем один датчик, что приведет к отношению "один ко многим" от предпоследнего к нижнему уровню. Подобным образом, местоположение может не иметь датчиков совсем, в результате чего оно передается структурой как местоположение, не имеющее датчиков, которое будет затем представлено узлом нижнего уровня. Дополнительно, возможны дополнительные узлы ниже иерархического уровня датчиков и структура уровней (дерево) может быть асимметричным, в том смысле что иерархия завершается разными уровнями, соответствующими каждому соответствующему поддереву.
Каждый узел может содержать метаданные 440, которые хранят дополнительную информацию в виде одного или нескольких полей. Эти поля, в свою очередь, хранят значения, обозначающие вид узла, который отражает ассоциированный вид местоположения (например, строение, этаж и так далее), уникальный идентификатор узла (например, целое число), и/или название узла, которое может быть использовано как идентификатор в виде прямого текста для любого вида задействованных пользовательских интерфейсов. Таблица базы данных, соответствующая структуре, как показанная и описанная в отношении Фигуры 3, представлена как пример ниже, в котором каждый ряд в таблице базы данных соответствует ребру между двумя узлами в дереве:
Родительский элемент
/Ссылка
Дочерний элемент
/Ссылка
Метаданные
NULL
Компания
/400
ChildType=Компания
Компания
/400
Местоположение A
/411
ChildType=Пользователь
…
…
…
Местоположение F
/421
Датчик 1
/431
ChildType=Раздатчик
В известном смысле, структура реализации базы данных связана и зависит от структуры оборудования для сбора распределенных данных. Фактическое расположение оборудования для сбора распределенных данных в виде множества датчиков, таким образом, отражено в структуре базы данных, которая вследствие этого отображает фактическое расположение и конфигурацию оборудования для сбора распределенных данных.
В подобных конфигурациях, многие действия могут быть выполнены на поддеревьях, то есть на всех подузлах, зависящих от некоторого начального узла. К примеру, база данных может быть доступна для запроса всех данных датчиков от всех датчиков одного конкретного местоположения, которое ассоциировано с одним конкретным узлом. Подобный доступ может потребовать отслеживания от начального узла до всех его конечных подузлов, представляющих отдельные датчики. Этот базовый древесный подход, однако, может иметь тот недостаток, что действия по нахождению всех соответствующих дочерних узлов родительского узла могут быть вычислительно затратными. В некотором отношении, как только структура оборудования для сбора распределенных данных становится большой, традиционный древесный подход может быть недопустимым, поскольку достаточно быстрый и эффективный доступ к данным для анализа может быть невозможным.
Однако в соответствии с вариантами осуществления настоящего изобретения для каждого узла сохраняют родство с собой и со всеми его подузлами. Эти взаимосвязи представлены на Фигуре 3 как ребра или группы 451, 452 ссылок, добавленных для каждого узла к себе и ко всем его соответствующим подузлам (для ясности, ссылочные группы 451, 452 показаны для узлов 400 и 411). Это изменение обеспечивает постоянную сложность для большинства действий, таких как нахождение поддерева данного узла, поскольку все подузлы на всех соответствующих нижестоящих уровнях снабжены прямыми ссылками посредством сохраненных взаимосвязей.
В то же самое время, хранение этих взаимосвязей может, как таковое, увеличить число строк в соответствующей таблице базы данных со сложностью наихудшего случая, пропорциональной n2, то есть, квадрату глубины n. Однако в сочетании с выполнением узлов как ассоциированных местоположениям, и, как результат того, что число иерархических уровней физических местоположений является низким, хранение всех взаимосвязей становится возможным, а сложность при достаточно низком n может быть приемлемой. Для примера, можно безопасно допустить, что большинство строений имеют менее чем 1000 этажей, или один этаж будет иметь менее чем 1000 комнат, и, вместе с тем, большинство конфигураций оборудования для сбора распределенных данных может быть сопоставлено числу уровней, порядка, самое большее, 10.
Другими словами, посредством локализации оборудования для сбора распределенных данных по множеству местоположений и сопоставления данной структуры местоположений (со всеми его подразумеваемыми требованиями) с конкретной конфигурацией хранилища данных, эффективный и быстрый доступ к данным датчиков становится возможным для анализа, несмотря на возможно большое число отдельных датчиков. Варианты осуществления, таким образом, допускают результаты от совокупностей строений, этажей и других географических расположений, в которых максимальная глубина дерева обычно невелика. Более того, связанные с ними узлы будут добавляться, удаляться и/или изменяться организованным способом, вследствие чего эта система может не требовать отклика на повторяющиеся или временные изменения конфигурации. Таким образом, соответствующий граф все еще может быть рассмотрен как ориентированный ациклический граф.
При условии, что фактическая реализация в виде одной или нескольких таблиц базы данных рассматривается, одна таблица может содержать одну строку для каждого ребра в дереве. Хотя в этом случае может быть необходимым рассматривать существенное число строк, это, однако является приемлемым в связи с особой связью между конфигурацией базы данных и фактической физической конфигурацией оборудования для сбора распределенных данных.
Фигура 4 показывает схематическое изображение некоторого примерного местоположения с множеством установленных датчиков в соответствии с дополнительным вариантом осуществления настоящего изобретения. Более конкретно, показанное местоположение является одним из области управления строениями в виде туалетной комнаты 100. Туалетная комната 100 содержит оборудование, из которого расходные материалы могут быть розданы, в том числе раздатчики 292 туалетной бумаги, раздатчики 203 для мытья рук и раздатчики 204 полотенец для рук. Во время использования туалетной комнаты упомянутые раздатчики 202, 203 и 204 могут опустошаться, а мусороприемники 201 могут наполняться.
В традиционных подходах к управлению строениями обслуживающий работник или персонал должны периодически проверять туалетную комнату 100, в том числе проверять уровни в раздатчиках 202, 203, и 204 и уровень мусора в каждом мусороприемнике 201. Обслуживающий работник может принять решение касательно того, потребуется ли вероятно пополнение любых ресурсов в период до следующего запланированного обслуживающего осмотра, и он может пополнить те ресурсы, которые посчитает требующими подобного пополнения, в том случае если этот рабочий имеет достаточное количество расходных материалов в эксплуатационной тележке. Обслуживающий работник может также опорожнить мусороприемники 201, в том случае, если этот рабочий имеет достаточную остаточную емкость для мусора в эксплуатационной тележке. Если или объема для мусора, или остающихся ресурсов в тележке недостаточно, этот рабочий может или не пополнить ресурсы, или может скорректировать свой маршрут, чтобы посетить центральный склад, чтобы пополнить тележку, прежде чем продолжить.
В настоящем варианте осуществления туалетная комната 100 также включает в себя блок 210 сбора данных, который реализует обмен данными ближнего действия (например, IrDA, IEEE802.15.4, Zigbee, RF4CE, SP100, IEEE802.11, Bluetooth(TM), или аналогичной технологии) с датчиками, установленными в раздатчиках 202, 203 и 204, и в мусороприемнике 201. Эти датчики, таким образом, образуют часть оборудования для сбора распределенных данных и измерения, соответственно, полотенце-, бумаго-, мылопотребления и уровней заполнения. В общем смысле, все измеряемые величины передаются как данные датчиков, которые подходят для передачи блоку 210 сбора данных и от него некоторому центральному объекту, такому как интерфейс 30 или система 1, как описано в отношении Фигур 1 и 2.
В общем смысле, однако, при этом датчики в показанном некотором местоположении туалетной комнаты 100 образуют часть оборудования для сбора распределенных данных в форме нескольких распределенных источников данных, которые обеспечивают, чтобы отдельные данные датчиков были собраны и проанализированы. В частности, последний анализ может быть определен как важный аспект, поскольку, как очевидно из представленного примера многих туалетных комнат с множеством раздатчиков и так далее, количество источников данных в практических системах может быть большим. В результате, данные от одного отдельного датчика могут сами по себе не предоставлять значительной пользы. Только изучение большого числа датчиков может обеспечить при помощи соответствующего анализа и обработки данных, которые являются пригодными для принятия решений относительно управления системой, являющейся объектом распределенного сбора данных. К примеру, обработанные данные из анализа могут служить основой для расчета эффективных циклов пополнения, маршрутов, и целевых задач снабжения, которые, в свою очередь, дадут существенные улучшения относительно энергетической, ресурсной и экономической эффективности.
Фигура 5 показывает схематическую блок-схему общего способа варианта осуществления настоящего изобретения. Эти варианты осуществления реализуют в широком смысле способ для обеспечения анализа данных датчиков для множества пользователей. В соответствии с общим способом вариантов осуществления на этапе S10 обеспечивают прием данных датчиков от множества датчиков, распределенных по множеству местоположений, при том что местоположение ассоциировано с одним или несколькими датчиками. На этапе S20 упомянутые данные датчиков сохраняют в связи с множеством узлов, где один узел ассоциирован с одним местоположением, а данные датчиков от одного конкретного датчика ассоциированы с соответствующим узлом и сохраняют для каждого узла взаимосвязи с собой и со всеми его подузлами как часть иерархической структуры упомянутых узлов.
Вместе с тем, до и/или после этапов S10 и S20, этот способ содержит, по меньшей мере, этап S31 запуска одной программной копии для пользователя, к примеру, программной копии 61, как описано в отношении Фигуры 1, причем эта программная копия имеет доступ на этапе S41 к сохраненным данным для анализа данных датчиков в ответ на запрос пользователя. Как правило, однако, варианты осуществления рассматривают запуск одной или нескольких программных копий для каждого из множества пользователей, причем каждая программная копия имеет доступ к сохраненным данным для анализа данных датчиков в ответ на запрос пользователя. В частности, этот способ, помимо этапов S31 и S32, содержит дополнительный этап S32 запуска дополнительной программной копии, к примеру, программной копии 62 на Фигуре 2. Подобным образом, эта программная копия также имеет доступ на этапе S42 к сохраненным данным для анализа.
Показанная блок-схема демонстрирует динамические и независимые характеристики приема и хранения данных датчиков наряду с запуском одной или нескольких программных копий, которые обращаются к этим данным. К примеру, программная копия может быть вызвана (запущена), приостановлена или удалена removed (аннулирована) в любой данный момент времени и независимо от других запущенных программных копий, и независимо от процесса (непрерывного) приема и хранения данных датчиков. Вследствие этого хранилища выходных данных от оборудования для сбора распределенных данных и их анализа разделены друг от друга, что, в свою очередь, позволяет гибкое предоставление анализирующих программных копий, к примеру, в зависимости от пользовательских потребностей и/или запросов.
Несмотря на то, что подробные варианты осуществления были описаны, они служат только для обеспечения лучшего понимания настоящего изобретения, обозначенного независимыми пунктами формулы изобретения, и не должны рассматриваться как ограничивающие.