JP2016115353A - 更新、証拠、およびトリガの事例管理リンケージ - Google Patents

Abstract

【課題】更新、証拠、およびトリガの事例管理リンケージを提供する。【解決手段】１つまたは複数の例外が工業用機械で検出され、１つまたは複数の例外を表す事例が作り出される。作り出された事例に追加の例外を連結することもでき、それは、事例が生成された後に行われ得る。事例は電子データベースに記憶される。第１の時間に事例への更新をもたらす１つまたは複数の第１のトリガ指示が発生される。次に、事例は、それに応じて、第１の証拠および第１の付随する解釈によって更新される。次に、第１の更新、トリガ指示、証拠、および付随する解釈は、電子データベースにおいて連結されて、第１のリンケージを形成し、第１のリンケージは解釈され、その結果、証拠、解釈、および基礎をなすトリガが互いに関連して試験され、アクションが、工業用機械での問題を緩和する際に行われるように決定され得る。【選択図】図１

Description

本明細書で開示される主題は、一般に、システム事例および関連する出来事の管理に関する。

工業運用において、装置およびシステムは、適切な動作を保証するために、および／または生じることがある異常を検出するためにモニタされる。運用中に、オペレータまたは保守エンジニアの関与を正当化する問題点がしばしば生じる。脅威の厳しさおよび複雑さに応じて、解決策を容易に利用することができる。しかしながら、多くの環境において、問題点に対処するための適切な解決策を決定することが、長期的な資源集約的プロセスであり得る。

特定の故障の脅威およびその全体的な複雑さに応じて、それに対処し所望の結果を与えるいくつもの手法があり得る。これらの手法は、様々な程度の困難と、確認し実施すべきユーザ関与とを有することがある。さらに、いくつかの手法は、所与の期間が経過するか、および／または多くの代替の問題が適切に除外され得るまで認識されないことがある。異常または故障がある頻度で発生する環境では、問題点の解決策を決定するプロセスのために、故障したかまたは望ましいとはいえない結果を生成することが以前に示されている可能性のある選択肢をユーザが不必要に調査することになることがある。

環境によっては、予測数学モデリングシステムは、発現しつつある問題点がシステムまたは構成要素の故障を引き起こすよりかなり前に、その問題点を検出する能力を有する。早期警告システムは、故障を効果的に予定し防止するためのより多くの機会を可能にするが、長期にわたる評価および決定ライフサイクルを生じさせることがある。しばしば、ユーザは、問題に対処する方法および時期に関する、事象とその意味との間の関係を確認できないことがあり、そのために、保守または操作チームが混乱および無秩序の状態に放置されることがある。

さらに、環境によっては、少数のエンジニアが、高度に博識であり、システムおよびその構成体（ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ）について独自の理解を有していることがある。これらのユーザは、問題を迅速に識別し、過去の経験に基づいてその問題点に迅速に効率的に対処することができることがある。しかしながら、オペレータまたは知識の転換のため、専門家が監督していたシステムについての理解を後続のオペレータが欠いていることがある状況がもたらされることがある。それゆえに、後続のオペレータが所有する技術レベルに達するのに、たとえその技術レベルを得ることができる場合でも、かなりの時間消費が必要とされることがある。

上述の問題点のため、以前の手法に対する一部のユーザの不満と、運用の管理における資源の最適には至らない利用と、稼働時間および効果的なシステム性能の維持における不十分な結果とがもたらされている。

本明細書で説明する手法は、動作装置またはシステムの故障脅威事例を適切に管理できるようにするシステムおよび関連する方法を提供する。機械またはシステム動作における特定の異常に関連する情報が、事例として体系化または識別される。問題点の証拠およびその厳しさと、専門家の解釈と、事例更新をもたらすビジネスプロセストリガ（協同作業または特定のアクションなどの）とを含む事例更新を互いに電子的に連結して、事例の対処への過去、現在、および未来の手法を示す頑強なシステムを提供することができる。事例、またはユーザ対話に関する情報、専門的意見、および最適な解決行為経路を決定するのに必要な支援情報を含むソフトウェアベッセルを提供することによって、ユーザは、現在および将来のシステムにおいて、迅速に、この情報にアクセスし、十分に情報を得た上で決定を下すことができる。

いくつかの手法において、類似している多数の事例が、機械またはシステムのタイプに関連して発生することがある。本明細書で説明する手法は、類似の構成要素および／または構成体を有する新しいシステムで生じることがある問題に対処するために最良の実践方法に基づく洗練された提案を行う。

それゆえに、異なる論理要素を明確に連結することができると、情報とコンテンツとを関係づけずに一緒に結合させることとは対照的に、事例がある期間にわたってどのように展開してきたかの理解を得るのを強力に支援することができる。新しいレベルの明示的で視覚的で解析的な明瞭さを、事例がどのように展開してきたかに関して提供することができ、それにより、データおよび人的要因が事例のライフサイクルにわたってどのように関連しているかに明瞭さが与えられ、所与のタイプの問題点に対処するために利用される実践方法の知識をユーザが構築できるようになる。これらの手法は、検出された異常に関する情報を単に提供することを越えて拡大しており、さらに、ユーザが直面している問題をユーザが理解するのを支援し、あり得る解決策に関する指針を提供することまで拡大している。リモートコンピューティング環境で実行される分析に部分的に基づいて、ユーザは、問題に対処し訂正する方法に関する事前設定された指示を受け取ることができる。

これらの手法は、さらに、「先見」分析を可能にし、受け取ったデータと、予測数学モデリングと、知識ベースに記憶された情報との組合せに基づいて、リモートコンピューティングデバイスは、自動的に、対処されるべき近づいている問題をオペレータに通知し、問題それ自体が現われる前に改善の実践方法を送出することができる。履歴事例を表示し、エンジニアが、希望するならば、取り入れるべき連結された一連の証拠、解釈上のユーザ更新、および更新を指示する様々なタイプのトリガを提供する電子メッセージを、オペレータは受け取ることができる。

動作時に事件または異常が発生したとき、オペレータは、体系化された方法で情報を提供するように事例を作り出すことができる。オペレータは、証拠、証拠に関連する専門家の解釈、および／または更新の発生をもたらしたトリガを、視覚的支援が作り出されるように互いに連結することができる。この情報を使用して、オペレータが現在の事例の解決策を確認するのを支援するだけでなく、さらに、この情報を後続の事例で使用して、効果のないことが履歴的に示されている解決行為を調査しないようにオペレータをより適切に支援することができる。追加として、システムは、オペレータが最良の解決策を決定するのを支援するために現在の事例に関連する可能性がある過去の事例に自動的にアクセスするように構成することができる。現在の事例で使用されるいかなる情報も、さらに、装置内に追加情報を提供するように連結され得る。

これらの例の多くでは、一手法が提供され、１つまたは複数の例外（ｅｘｃｅｐｔｉｏｎ）が工業用機械で検出される。次に、１つまたは複数の例外を表す事例が作り出される。作り出された事例に追加の例外を連結することもでき、それは、事例が生成された後に行われ得る。事例は電子データベースに記憶される。

第１の時間に事例への更新をもたらす１つまたは複数の第１のトリガ指示が発生される。次に、事例は、それに応じて、第１の証拠および第１の付随する解釈によって更新される。次に、第１の更新、トリガ指示、証拠、および付随する解釈は、電子データベースにおいて連結されて、第１のリンケージを形成する。証拠は、事例の態様を明らかにする電子的形態で利用可能な情報である。解釈は、その情報の意味および緊急性に関する専門家の注釈である。トリガは、動作もしくは解析システムにおける出来事、または事例管理システムでサポートされるようなビジネスプロセスにおける割当て／事象であり、それにより、その特定の時間に証拠／解釈への更新が促される。次に、第１のリンケージが解釈され、それは、証拠、解釈、および基礎をなすトリガが互いに関連して試験されることを意味し、アクションが、工業用機械での問題を緩和する際に行われるように決定され得る。このアクションは第１のリンケージの解釈に基づく。

いくつかの例では、１つまたは複数の後続のトリガ指示が、後続の時間に事例を更新するために発生される。次に、事例は、それに応じて、後続の証拠および後続の付随する解釈によって更新される。第２のトリガ指示、後続の証拠、および後続の付随する解釈が、電子データベースにおいて連結されて、後続のリンケージを形成し、次に、それが解釈される。次に、工業用機械で講じるべきアクションが決定される。このアクションは、第１のリンケージ、第２のリンケージ、または第１のリンケージと第２のリンケージとの間の関係の解釈のうちの少なくとも１つに基づく。後続の時間に事例を更新するために、多くの後続のトリガ指示が発生され得ることを理解されよう。

これらの例の多くでは、一連の更新全体が、クラウドベース知識ベースにログされ、その結果、ある期間にわたって、使用され得る様々な方策およびその全体的効果に加えて、異なる方法で進行する様々なタイプの類似の事例の傾向に関して洞察を収集することができる。解決アクションが講じられた後、事例は閉じることができる。この閉止に伴って、問題点の本当に見いだされた性質、選ばれた解決アクション、ならびに強い影響の定量的および／または定性的尺度を包含する結果の注釈がログされる。肯定的または否定的な意味から（または両方から）、問題点と、それに対処するために採用されたアクションとは、一定のコスト（例えば、失われた機械生産、修繕のコストなど）を有するが、しかし、さらに、事例管理プロセスからの効果的なアクションがさらに大きいコストを効果的に防止したと判断できるので、節減の可能性がある。

それゆえに、将来は、多くの類似の事例が知識ベースに集められるので、連結された証拠、解釈、および更新へのトリガの履歴は、グラフ式にもしくは統計的に、または両方で要約することができ、後続の類似の事例に関する指針のために結果と対照して関係づけることができる。一例として、将来の事例において、エンジニアは、様々な「点検」期間の影響を調査することができる。問題点指示についての定期検査が週単位で行われる場合、希な点検（例えば、見逃されていた突然拡大する故障が発生することに起因することがある）よりも著しく低い最終コストがもたらされることが示されており、これは新しい事例に対処する際に最良の実践方法への指針を与えることができる。逆に、希な点検と比較して、頻繁な点検間で利益が示されない場合、資源がより頻繁な点検で浪費されており、したがって、それらの資源はより付加価値の大きい活動に再割り当てすることができると結論を下すことができる。

これらの実施形態のうちの他のものでは、ローカルコンピューティングデバイスにおいて、機械またはシステムによる問題または異常を表す事例が電子的に発生される。事例は、データ構造として表され記憶され得る。事例は、ユーザが、事例、事例に関連する証拠、ならびに更新および証拠を促すトリガへの更新を行うことができるように構造化される。事例は、問題になっている機械／システムの特定の区域を記述する情報をさらに含むことができる。

事例は、ローカルコンピューティングデバイス上で視覚化することができ、それに供給されるこの情報の連続表示を提供することができる。ユーザは、証拠、更新、および／またはトリガを互いに連結して、事例の包括的例証を用意するのを支援することができる。

いくつかの手法では、ローカルコンピューティングデバイスで事例を作り出す際、電子メッセージをリモートコンピューティングデバイスに送出することができる。電子メッセージは、新しい事例が発生されたこと、および工業用機械のどの特定の１つまたは複数の構成要素が関係しているか、ならびに事例に最初に関連した特有の証拠を示すことができる。リモートコンピューティングデバイスは、自動的に、電子メッセージを分析し、情報をメモリに記憶することができる。このメモリは、履歴的傾向、過去の事例、専門家の意見などのような任意のタイプの情報を含む知識データベースを含むことができる。電子メッセージのコンテンツに基づいて、リモートコンピューティングデバイスは、知識データベース内に含まれる任意の関連情報を抽出するためにメモリにアクセスすることができ、この情報を含む電子メッセージをローカルコンピューティングデバイスに送出することができる。

これらの手法の多くでは、オペレータは、要求を送出して、現在の事例に領域（ｓｃｏｐｅ）が類似している履歴事例を調査することができる。リモート処理デバイスは、この情報をローカルコンピューティングデバイスに送り返すことができ、その結果、履歴事例が提示される。次に、オペレータは、更新、証拠、トリガについての情報、およびそれらが時間に関しておよびユーザの役割のすべてにわたってどのように一緒に関連するかを観察して、問題への適切な応答を決定することができる。

いくつかの形態において、データは、ローカルコンピューティングデバイスで処理され、リモートコンピューティングデバイスに送出され得る。リモートコンピューティングデバイスに格納されている分析システムにより、工業用システムに関連する少なくとも１つの異常が識別され得る。次に、分析システムは、自動的に、異常に対処するための潜在的な解決行為を決定し、異常に対処する方法に関する情報を含むメッセージを、ローカルコンピューティングデバイスで視覚化される事例に送出することができる。

手法によっては、リモートコンピューティングデバイスは、クラウドに配置されたリモートネットワークデバイスとすることができ、情報を送出するためにローカルコンピューティングデバイスに電子的に連結または結合させることができる。

手法によっては、ユーザは、工業用機械および／またはそれの特定の構成要素の動作に関連する情報をマニュアルで用意することができる。この情報は、知識データベース内に記憶され得る。

これらの実施形態の多くでは、事例管理システムが設けられており、事例管理システムは、互いに結合されたローカルコンピューティングデバイスとリモートコンピューティングデバイスとを含む。このシステムは、ローカルコンピューティングデバイスに連結されたシステムをさらに含むことができる。工業用機械は、データをローカルコンピューティングデバイスに送出するように構成することができ、そしてまた、ローカルコンピューティングデバイスは、データを分析し、工業用機械に関連する少なくとも１つの異常を検出するように構成することができる。ローカルコンピューティングデバイスにより、さらに、ユーザは、異常を表す事例を発生し、証拠、解釈、および更新を行うことに関連するトリガへの事例更新に関連する情報を受け取ることができるようになる。ローカルコンピューティングデバイスは、さらに、事例に関連する情報を含むリモートコンピューティングデバイスに電子メッセージを送出するように構成することができ、その結果、リモートコンピューティングデバイスは、この情報を受け取り、リモートコンピューティングデバイスのメモリに記憶されている知識ベースにアクセスして、事例に関連する情報を得ることができる。

次に、リモートコンピューティングデバイスは、ローカルコンピューティングデバイスによって視覚化され得る事例に関連する情報を含む電子メッセージをローカルコンピューティングデバイスに送出するように構成することができる。次に、エンジニアは、この情報を再調査し、異常への対処を進める方法を決定することができる。

本開示のより完全な理解のために、以下の詳細な説明および添付図面を参照する。

本発明の様々な実施形態による、更新、証拠、およびトリガの事例管理リンケージのための例示のシステムを示すブロック図である。 本発明の様々な実施形態による、更新、証拠、およびトリガを連結するための情報流れ図の説明図である。 本発明の様々な実施形態による、更新、証拠、およびトリガの連続した事例管理リンケージの説明図である。

図の要素は簡潔で見やすいように示されていることを当業者なら理解されよう。いくつかのアクションおよび／またはステップが特定の順序の出来事で説明されまたは図示されていることがさらに正しく理解されるであろうが、当業者は、順序に関するそのような特定性が実際には必要とされないことを理解するであろう。本明細書で使用される用語および表現は、特定の意味が他に本明細書に記載されている場合を除いて、調査および研究の対応するそれぞれの領域に関してそのような用語および表現に与えられているような通常の意味を有することも理解されよう。

次に図１を参照すると、更新、証拠、およびトリガの事例管理リンケージのためのシステム１００の１つの例が説明される。システム１００には、入力部１０６（ユーザ入力部を含む）および出力部１０８をもつインタフェース１０４と、分析部１０９と、現在の事例１１２を含むメモリ１１０とを含むコンピューティングデバイス１０２を有する中央モニタリングセンタ１０１が含まれる。ユーザは、事例１１２およびそのデータと対話するためにネットワークを介してこのデバイスにつながることができる。ユーザは、機械が存在する現実の運用場所などの異なるサイトにいることができ、または、代替として、事例を開始する指示を生成する分析部を再調査するリモートモニタリングセンタにいることができる。システム１００は、コンピューティングデバイス１１４を有するデータセンタ１２０をさらに含むことができる。コンピューティングデバイス１１４は、知識ベース１１８を含むメモリ１１６を含むことができる。代替では、以下で論じるように、メモリ１１６は、コンピューティングデバイス１１４の外部に少なくとも部分的に配設することができる。コンピューティングデバイス１０２、１１４の一方または両方は、クラウドベースネットワークに配設することができる。さらに、システム１００は、データ１２４を発生する工業用機械１２２またはシステムを含む。

コンピューティングデバイス１０２は、脅威勧告を発生するために、さらに、事例、情報、および／または他の連絡を発生し、表示し、および／または送出するために予測的な分析部の上位装置として働くように選択的に選ばれたハードウェアデバイスおよび／またはソフトウェアの任意の組合せである。インタフェース１０４は、入力情報を双方向で交換するために入力部１０６において命令を、分析部１０９を介して発生情報を、およびインタフェースの出力部１０８を通して記憶知識を受け入れるように構成されたコンピュータベースプログラムおよび／またはハードウェアである。インタフェース１０４は、視覚化を行わせることができる画面またはグラフィカルユーザインタフェースに出力することができる。したがって、インタフェース１０４の機能により、コンピューティングデバイス１０２は、ユーザ、工業用機械１２２、別のコンピューティングデバイス（例えば、コンピューティングデバイス１１４）、分析部１０９、およびメモリ１１０と通信し、それらからの情報を受け取ることができるようになり、ならびにこれらのデバイスに含まれるコンテンツの視覚化を行うことができるようになる。

コンピューティングデバイス１１４は、データセンタ１２０に、またはクラウドベース環境などの任意の他のネットワーキング構成体に配備することができる。これは、いくつかのシステムにネットワークアクセスするために使用されるサーバ、スイッチ、構成体、および／または他の構成要素などのネットワーキング構成要素の任意の組合せとすることができる。いくつかの形態において、これは、システム構成体内で異なる目的に役立つ多数のネットワークまたは装置を含むことができる。

分析部１０９は、インタフェース１０４およびメモリ１１０に結合され得る。分析部１０９は、工業用機械１２２からのデータ１２４の分析を担う。分析プロセスは、システム内に含まれる事前記述されたフレームワークに従うことができる。

メモリ１１０は、コンピューティングデバイス１０２に格納することができる。いくつかの例では、メモリ１１０のコンテンツの少なくとも一部分は、メモリ１１６内に記憶することができる。メモリ１１０は、発生した事例１１２を記憶し、発生した事例１１２は、出力部１０８を介してコンピューティングデバイス１０２で視覚化され得る。ユーザは、異なる場所、例えば、現実の運用サイト、または専門家がサイトエンジニアと協同して働き、サイトエンジニアをサポートしているリモートモニタリングセンタなどにいることができる。

１つの態様では、事例１１２は、任意のデータ構造（またはデータ構造の組合せ）とすることができる。事例１１２は、ユーザが、事例に関連する証拠と、証拠の意味および含意に関する専門家の解釈（すなわち、問題は何であるか、および特定の時間に問題に関して何をすべきか）とを含む事例への更新を行うことができるように構造化される。協同作業などの補助的機能、割当て／要求タイマーを用いた作業の流れ、分析的エスカレーション通知、および他の構成体が、事例の証拠および解釈への更新をトリガすることになり、次に、これらのトリガは、更新に明確に連結される。すなわち、いかなるデータ構造が使用されていても、データ構造は容易に修正される。事例１１２は、問題になっている工業用機械の特定の性質を記述するメタデータをさらに含むことができる。

メモリ１１６は、知識ベース１１８を記憶しており、コンピューティングデバイス１１４に直接格納することができる。いくつかの例では、知識ベース１１８は、中央モニタリングセンタ１０１のコンピューティングデバイス１０２のメモリ１１０に少なくとも部分的に記憶され得る。１つの例では、事例終結の後に記憶またはバックアップされる現在の事例の知識の一時的で局所的なコピーが、知識ベース１１８内に含まれ得る。知識ベース１１８は、工業用機械１２２の動作に関連する様々な情報源からの情報の任意の集団とすることができる。知識ベース１１８は、工業用システム１２２に関連するデータを解釈および／または分析するために使用される多くのデータ要素、および／または過去の事例からの結果メトリクスを含む任意のデータ構造（またはデータ構造の組合せ）とすることができる。したがって、知識ベース１１８は、どちらかのコンピューティングデバイスに常駐する予測的な分析的解決策に基づいて、分析的ブループリントおよびその故障モード情報によって指標づけされ得る。いくつかの形態では、メモリ１１６の一部分のみが知識ベース１１８を記憶し、残りの部分は別の場所に格納されていることを理解されよう。

工業用機械１２２または装置／動作中のシステムは、操業に関係しており、多くの構成要素またはシステムを動作させる任意のタイプの機械とすることができる。工業用機械１２２は、スイッチ、計算、読み取り、センサなどのような多くの構成要素によってデータ１２４を発生し、その動作データのために生成された記憶装置にそのデータを集める／アーカイブする。データ１２４は、データを入力部１０６に供給できる任意のタイプの構成要素から引き出すことができる。１つの例では、機械センサからの時系列データが、入力部１０６に送出される。「時系列データ」とは、本明細書で使用するとき、時間とともに連続して得られ、提示され、および／または体系化される工業用機械１２２の動作に関連するデータを意味する。したがって、時系列データにより、ユーザまたはシステムは、規定された期間にわたり工業用機械１２２の特性の変化を測定することができるようになる。このデータ１２４は、ポンプ、タービン、ディーゼルエンジン、ジェットエンジン、または他の工業構成要素もしくはデバイスから引き出すことができる。他の例があり得る。

本明細書で利用するデータ構造は、任意のタイプのプログラミング構成体、またはいくつかの例を挙げるだけでも連結されるリスト、表、ポインタ、およびアレイなどの構成体の組合せを利用することができる。他の例があり得る。

コンピューティングデバイス１０２および１１４は、当業者に一般に知られているプロセッサ（図示せず）を有することもできる。これらのプロセッサは、ハードウェアデバイスおよび／またはソフトウェアの組合せとすることができる。プロセッサは、データ接続（例えば、イーサネット(登録商標）接続）によりインタフェース１０４および／またはメモリ１１０、１１６に物理的に結合することができ、または多くのネットワーク通信プロトコルによりインタフェース１０４および／またはメモリ１１０、１１６と通信することができる。

本明細書で説明する様々な構成要素は、メモリに記憶されたコンピュータ命令を実行する汎用処理デバイスを使用して実装することができることを正しく理解されよう。

図１の動作の１つの例では、１つまたは複数の例外が、工業用機械１２２で検出され、データ１２４に記憶される。次に、１つまたは複数の例外を表す事例１１２が作り出される。作り出された事例１１２に追加の例外を連結することもでき、それは、事例１１２が生成された後に行われ得る。事例１１２は、メモリ１１０の電子データベースに記憶される。例外は、様々なタイプの警報を含むことができる。

第１の時間に事例１１２を更新する１つまたは複数の第１のトリガ指示（図２に関して以下でさらに説明する）が発生される。次に、事例１１２は、それに応じて、第１の証拠および第１の付随する解釈によって更新される。次に、第１のトリガ指示、証拠、および付随する解釈は、メモリ１１０の電子データベースにおいて連結されて、第１のリンケージを形成する。次に、第１のリンケージは解釈され、アクションが、工業用機械を利用するために決定され得る。このアクションは第１のリンケージの解釈に基づく。第１のリンケージは、図３の説明図に示されるようにユーザディスプレイ上で解釈できることを理解されよう。

いくつかの例では、１つまたは複数の第２のトリガ指示が、第２の時間に事例１１２を更新するために発生される。次に、事例１１２は、それに応じて、第２の証拠および第２の付随する解釈によって更新される。第２のトリガ指示、第２の証拠、および第２の付随する解釈は、メモリ１１０の電子データベースにおいて連結されて、第２のリンケージが形成され、次に、それが解釈される。次に、工業用機械で講じるべきアクションを決定することができる。このアクションは、第１のリンケージ、第２のリンケージ、または第１のリンケージと第２のリンケージとの間の関係の解釈のうちの少なくとも１つに基づく。

コンピューティングデバイス１０２は、工業用機械１２２と通信し、知識ベース１１８に従ってそこからの要求データのみを送出する。これは、工業用機械１２２の工業構成要素、ある期間にわたって検出され解決行為のために働かされた脅威事例、およびそれらの事例の結果／解決行為に関係するいろいろな情報とすることができる。結果には、脅威と、結果として生じる強い影響（例えば、失われた生産の量、修復のコストなど）とを緩和するために行われたことが含まれる。コンピューティングデバイス１０２は、自動的に、入力データを受け入れ、異常が存在するかどうかを決定するように構成され、そのことから、ユーザは、管理されるべき事例１１２を発生することができる。

コンピューティングデバイス１０２が異常を検出した際、次に、この情報は、オペレータに異常の存在を通知するために出力部１０８を介して提示される。次に、オペレータは、異常に関連する情報を保存できる事例１１２を作り出すことができる。オペレータは、証拠、専門家の解釈、および／または事例更新トリガに関連する情報更新を行うことができ、この事例は、分析的ブループリントおよび／または故障モードでの規則、論理、メタデータなどを介して知識ベース１１８中の他の過去および／または類似の事例に自動的に関連づけられ得る。

中央モニタリングセンタ１０１のコンピューティングデバイス１０２は、事例情報のすべてまたは一部を含む電子メッセージをデータセンタ１２０のコンピューティングデバイス１１４に送出することができる。次に、この情報はメモリ１１６に記憶され得る。次に、データセンタ１２０のコンピューティングデバイス１１４は情報を分析し、それを、知識ベース１１８に含まれている情報と比較することができる。事例に関係する関連情報が知識ベース１１８に存在するとコンピューティングデバイス１１４が決定した場合、コンピューティングデバイス１１４は、自動的に、この情報を中央モニタリングセンタ１０１のコンピューティングデバイス１０２に送り返すことができ、出力部１０８は、この情報をオペレータに表示することができる。

知識ベース１１８内に関連情報がない場合には、オペレータは、出力部１０８を介して調査され得る事例１１２を今までどおり更新することができる。ユーザは、証拠、解釈、および関連する作業の流れのトリガを、異常に対処する方法に関連する情報として提供することができる。いくつかの例では、事例１１２は、分析部が問題中に異なる推移を検出したとき、自動的に更新され得る。この情報は任意の期間にわたって提供することができ、情報のコンテンツならびにそれが提供された時間が、将来、必要に応じて、アクセスされるように事例１１２内に記憶されることになる。

異常への適切な解決行為を決定する際、事例１１２は、結果を反映するために再度更新することができる。次に、事例１１２は、出力部１０８を介してデータセンタ１２０のコンピューティングデバイス１１４に送出することができ、知識ベース１１８に記憶することができる。そのように構成されると、工業用機械１２２によって発生される将来の異常への解決策の決定を試みるために、知識ベース１１８は事例１１２を使用することができる。

次に図２を参照すると、更新、証拠、およびトリガを連結するための情報流れ図２００の説明図が提供される。図２００は、証拠フィールド２０２（多数の証拠を含むことができる）、証拠の解釈フィールド２０４、およびトリガフィールド２０６を含む。これらのフィールド内のコンテンツは一緒に連結されて、図１に示した事例１１２内のリンケージを形成することができる。

証拠フィールド２０２は、事例を記述し、その様々な態様の理解を与える情報とすることができる。例えば、証拠フィールド２０２は、警報、データチャートまたは計算値、および／または図１の工業用機械１２２から得られたレポートを含むことができる。事例およびそのインタフェース内にあるとき、アナリストは、異常の理解に特に関連する情報を選択し、それを事例にアイテムとして結び付けることができる。

解釈フィールド２０４は、一般に、証拠フィールド２０２に示されている受け取った証拠についての専門家のヒューマンアセスメントを捕捉したときに記述され得る。解釈フィールド２０４に含まれるアイテムは、値（例えば、「高い／中間／低い」など）の個別の組を有するフリーテキストフィールドまたはドロップダウン選択の形態とすることができる。例えば、受け取った証拠に基づいて、解釈は、潜在的に危うくなるものの範囲を事例に提供することになる。この解釈は、診断および／または予知としてさらに記述され得る。

診断指標は、疑わしい発生途上の故障モードを記述するために使用することができる。診断指標は、何が問題であると思われるかを提示するために、または異常の原因でないと決定されたものを除外するために使用することができる肯定的および否定的コンテンツ概念を含むことができる。言い換えれば、診断指標は、異常の潜在的な原因の１つまたは複数のリストに用意されている構成要素、アイテム、またはフィーチャが実際に原因であるかどうかを示すために使用される。ユーザは、構成要素が異常の原因であり得ることを表す（例えば、「＋」注記を使用することによって）か、または異常の原因であり得ないことを表す（例えば、「−」を使用することによって）ためにこの指標をマニュアルで変更することができる。

予知指標は、事例の強い影響および／または緊急性を記述するために使用することができる。緊急性とは、問題が対処されるべきである、専門家が感じている早さを意味する。

図におけるトリガフィールド２０６は、所与の時間に証拠および／または解釈の更新を促すために動機となり得るいくつかの異なる潜在的な事象または実践方法を示す。これらのトリガは、オペレータが更新を実行するための誘因である。言い換えれば、所与の時間に事例に更新を行うように専門家に強いる１つまたは複数の事象が、トリガによって記述される。例えば、トリガは、ソースから得られるアクションおよび／または推奨を含むことができる。アクションの一例は、ウォークダウン検査、動作設定点の修正などであり得る。他のトリガは、解決策を示唆する他のオペレータおよび／または専門家との協同作業、事例またはシステムが、オペレータに状態を調査または観察するように周期的に通知する、事例またはシステムによって行われる定時点検、分析的エスカレーションまたは警報の変更または修正、連続したステップ、あるいは解決策の通常の探索の間の経過により単純に発生したアイテムを含むことができる。

そのように構成されると、オペレータは、更新およびアクティビティの間で、これらの更新の間にリンケージに直接入り、リンケージを図１の出力部１０８を通して視覚化することができる。証拠が事例に付け加えられ、解釈が更新されると、オペレータは、これらの更新と、それらを促したトリガとを連結することができる。そのような視覚化は、どの証拠が解釈に対するどの更新をサポートしているか（または逆もまた同様）と、ビジネスもしくは分析プロセスまたは他の基礎をなす事実において、何が事例ライフサイクル中の特定の時間に更新の発生をもたらしたかとをより明確にすることになる。

これらのリンケージは、事例に対処するために使用することができる実践方法への洞察を与えることもできる。リンケージは、どの証拠が所与の故障モードを除外するために観察されるべきであるか、除外を考えるための次の故障モードは何か、問題を点検する頻度がどのくらいか、頻度が事例の結果とどのように関係しているか、どれだけの通信がオペレータ間で行われているか、どのような頻度および早さで専門家が事例に参加するか、これらの協同作業がどれくらい頻繁に事例への資料更新をもたらすかなどの質問に答えることができる。他の例があり得る。

次に図３を参照すると、更新、証拠、およびトリガを連結する連続した事例管理視覚的スケジュールの説明図３００の１つの例が記述される。説明図３００は、図１の事例１１２に含まれる情報の視覚的描写に対応する。説明図３００は、時間の水平スケール３０２を含み、それは、緊急性の期間３１４、連結されたアイテムの強い影響３０４、証拠更新３０６、診断更新３０８、アクション３１０、および協同作業事象３１２にわたる。この説明図は、図１のコンピューティングデバイス１０２の出力部１０８を介して画面でユーザに提示することができる。

いくつかの形態では、強い影響３０４のラインに対する変化が、階段関数プロットで表される。更新の発生を示すためにアイコン指標を使用することができ、視覚指標（例えば、点線）はトリガ（アクション３１０および／または協同作業３１２）を証拠更新３０６および診断更新３０８と連結する。したがって、トリガと更新との間の１つのリンケージまたはいくつかのリンケージの視覚的レンダリングを図１の出力部１０８を介してユーザに提供することができる。そのように構成されると、事例は、発生した事例のライフサイクルおよびコンテンツを迅速に理解するための概略グラフィックを提供する。追加として、説明図３００はナビゲーション機構として役立ち、セグメントは、事例のサイズに起因してナビゲートすることが困難である場合がある事例のコンテンツの本体全体は別として、選択および調査され得る。

１００ システム
１０１ 中央モニタリングセンタ
１０２、１１４ コンピューティングデバイス
１０４ インタフェース
１０６ 入力部
１０８ 出力部
１０９ 分析部
１１０、１１６ メモリ
１１２ 事例
１１８ 知識ベース
１２０ データセンタ
１２２ 工業用機械、工業用システム
１２４ データ
２００ 情報流れ図
２０２ 証拠フィールド
２０４ 解釈フィールド
２０６ トリガフィールド
３００ 事例管理視覚的スケジュールの説明図
３０２ 時間の水平スケール
３０４ 強い影響
３０６ 証拠更新
３０８ 診断更新
３１０ アクション
３１２ 協同作業事象
３１４ 緊急性の期間

Claims (18)

1. 事例データ構造をメモリデバイス（１１０）に記憶するステップであり、前記事例データ構造が、工業用機械またはシステム（１２２）で検出された異常に関連する事例の特性を表し、前記事例データ構造が、
   − 証拠をもつ証拠フィールド（２０２）であり、前記証拠が、前記工業用機械またはシステム（１２２）に関連する特性である、証拠フィールド（２０２）と、
   − 解釈をもつ解釈フィールド（２０４）であり、前記解釈が、前記証拠に少なくとも部分的に基づくユーザ決定された状態である、解釈フィールド（２０４）と、
   − トリガをもつトリガフィールド（２０６）であり、前記トリガが、前記事例データ構造を修正するようにユーザに指示する出来事または決定である、トリガフィールド（２０６）と
   を含む、記憶するステップと、
   第１の時間に第１のトリガ指示を受け取るステップと、
   前記第１の時間に前記第１のトリガ指示を受け取ることに応答して前記証拠フィールド（２０２）および前記解釈フィールド（２０４）の一方または両方を修正して、第１の証拠および第１の付随する解釈の一方または両方を用意するステップと、
   前記第１のトリガ指示を、前記第１の証拠および前記第１の付随する解釈の一方または両方に連結して、前記第１の時間に関連する第１のリンケージを用意するステップと
   を含む方法。
2. 第２の時間に第２のトリガ指示を受け取るステップと、
   前記第２の時間に前記第２のトリガ指示を受け取ることに応答して前記証拠フィールド（２０２）および前記解釈フィールド（２０４）の一方または両方を修正して、第２の証拠および第２の付随する解釈の一方または両方を用意するステップと、
   前記第２のトリガ指示を、前記第２の証拠および前記第２の付随する解釈の一方または両方に連結して、前記第２の時間に関連する第２のリンケージを用意するステップと
   をさらに含む、請求項１記載の方法。
3. 前記第１のリンケージおよび前記第２のリンケージの少なくとも一方を前記メモリデバイス（１１０）に記憶するステップ
   をさらに含む、請求項２記載の方法。
4. 前記第１のリンケージおよび前記第２のリンケージの少なくとも一方を表示デバイスに表示するステップ
   をさらに含む、請求項２記載の方法。
5. 前記事例データ構造の少なくとも一部分をリモートコンピューティングデバイスに送出するステップと、
   前記事例に関係する情報を前記リモートコンピューティングデバイスから受け取るステップと
   をさらに含む、請求項１記載の方法。
6. 前記リモートコンピューティングデバイスから受け取った前記事例に関係する前記情報が、１つまたは複数の履歴事例データ構造を含み、前記１つまたは複数の履歴事例データ構造が、履歴証拠、履歴解釈、および履歴トリガを含む少なくとも１つの履歴リンケージを含む、請求項５記載の方法。
7. 前記解釈フィールド（２０４）が、
   疑わしい発生途上の故障モードを示す診断指標と、
   事例の強い影響および事例の緊急性のうちの１つまたは複数を示す予知指標と
   をさらに含む、請求項１記載の方法。
8. 前記第１のトリガ指示が、ウォークダウン検査、動作設定点の修正、協同作業、推奨、定時点検、分析的エスカレーション、警報の変更、または連続したステップの変更のうちの１つまたは複数を含む、請求項１記載の方法。
9. 前記第１のリンケージが、前記第１の証拠および前記第１の付随する解釈の一方または両方に前記第１のトリガ指示を関連づける指示を含む、請求項１記載の方法。
10. 入力部（１０６）および出力部（１０８）を含むインタフェース（１０４）と、
    メモリデバイス（１１０）であり、前記メモリデバイス（１１０）が事例データ構造を含み、前記事例データ構造が、工業用機械またはシステム（１２２）で検出された異常に関連する事例の特性を表し、前記事例データ構造が、
    − 証拠をもつ証拠フィールド（２０２）であり、前記証拠が、前記工業用機械またはシステム（１２２）に関連する特性である、証拠フィールド（２０２）と、
    − 解釈をもつ解釈フィールド（２０４）であり、前記解釈が、前記証拠に少なくとも部分的に基づくユーザ決定された状態である、解釈フィールド（２０４）と、
    − トリガをもつトリガフィールド（２０６）であり、前記トリガが、前記事例データ構造を修正するようにユーザに指示する出来事または決定である、トリガフィールド（２０６）と
    を含む、メモリデバイス（１１０）と、
    前記メモリデバイス（１１０）および前記インタフェース（１０４）に結合されたプロセッサであり、第１の時間に第１のトリガ指示を前記入力部（１０６）で受け取るように構成され、前記第１の時間に前記第１のトリガ指示を受け取ることに応答して前記証拠フィールド（２０２）および前記解釈フィールド（２０４）の一方または両方を修正して、第１の証拠および第１の付随する解釈の一方または両方を用意するように構成され、前記第１のトリガ指示を、前記第１の証拠および前記第１の付随する解釈の一方または両方に連結して、前記第１の時間に関連する第１のリンケージを用意するようにさらに構成される、プロセッサと
    を含む装置。
11. 前記プロセッサが、第２の時間に第２のトリガ指示を前記入力部（１０６）で受け取るようにさらに構成され、前記プロセッサが、前記第２の時間に前記第２のトリガ指示を受け取ることに応答して前記証拠フィールド（２０２）および前記解釈フィールド（２０４）の一方または両方を修正して、第２の証拠および第２の付随する解釈の一方または両方を用意するようにさらに構成され、前記プロセッサが、前記第２のトリガ指示を、前記第２の証拠および前記第２の付随する解釈の一方または両方に連結して、前記第２の時間に関連する第２のリンケージを用意するようにさらに構成される、請求項１０記載の装置。
12. 前記メモリデバイス（１１０）が、前記第１のリンケージおよび前記第２のリンケージの少なくとも一方を記憶するようにさらに構成される、請求項１１記載の装置。
13. 前記第１のリンケージおよび前記第２のリンケージの少なくとも一方を表示するように構成された表示デバイス
    をさらに含む、請求項１１記載の装置。
14. 前記プロセッサが、前記出力部（１０８）を介して前記事例データ構造の少なくとも一部をリモートコンピューティングデバイスに送出するようにさらに構成され、前記プロセッサが、前記入力部（１０６）で前記リモートコンピューティングデバイスからの前記事例に関係する情報を受け取るようにさらに構成される、請求項１０記載の装置。
15. 前記リモートコンピューティングデバイスから受け取った前記事例に関係する情報が、１つまたは複数の履歴事例データ構造を含み、前記１つまたは複数の履歴事例データ構造が、履歴証拠、履歴解釈、および履歴トリガを含む少なくとも１つの履歴リンケージを含む、請求項１４記載の装置。
16. 前記解釈フィールド（２０４）が、
    疑わしい発生途上の故障モードを示す診断指標と、
    事例の強い影響および事例の緊急性のうちの１つまたは複数を示す予知指標と
    をさらに含む、請求項１０記載の装置。
17. 前記第１のトリガ指示が、ウォークダウン検査、動作設定点の修正、協同作業、推奨、定時点検、分析的エスカレーション、警報の変更、または連続したステップの変更のうちの１つまたは複数を含む、請求項１０記載の装置。
18. 前記第１のリンケージが、前記第１の証拠および前記第１の付随する解釈の一方または両方に前記第１のトリガ指示を関連づける指示を含む、請求項１０記載の装置。