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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-04-17
(45)【発行日】2023-04-25
(54)【発明の名称】プロセスのデジタル化のシステム及び方法
(51)【国際特許分類】
G06Q 10/08 20230101AFI20230418BHJP
G05B 19/418 20060101ALI20230418BHJP
【ＦＩ】
G06Q10/08
G05B19/418 Z
【請求項の数】
18
(21)【出願番号】P 2020540803
(86)(22)【出願日】2019-01-24
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2021-05-06
(86)【国際出願番号】 US2019014930
(87)【国際公開番号】W WO2019147792
(87)【国際公開日】2019-08-01
【審査請求日】2020-09-28
(31)【優先権主張番号】62/621,623
(32)【優先日】2018-01-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】62/621,709
(32)【優先日】2018-01-25
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】514140551
【氏名又は名称】ビート インク
(74)【代理人】
【識別番号】100139044
【弁理士】
【氏名又は名称】笹野 拓馬
(72)【発明者】
【氏名】ワン デイビッド ジングキウ
(72)【発明者】
【氏名】ロメン アーロン グレゴリー
(72)【発明者】
【氏名】ロメン ダニエル フィリップ
【審査官】宮久保 博幸
(56)【参考文献】
【文献】特開２００９－０７５９４１（ＪＰ，Ａ）
【文献】特表２０１３－５０３８００（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１６－０７１８３０（ＪＰ，Ａ）
【文献】登録実用新案第３２１１３０８（ＪＰ，Ｕ）
【文献】特開２００８－２３４１１４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－０１５２８８（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許第０９７４１００７（ＵＳ，Ｂ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００
Ｇ０５Ｂ １９／４１８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
施設内でプロセスを実行するために使用される可動資材の行動を追跡する方法であって、該方法は、上記施設内のトラッカー位置に対象物トラッカーを位置決めするステップと、
上記施設に複数の可動資材を提供するステップと、
を含み、
各可動資材は、その可動資材に固有の識別子を含み、
該可動資材はデータベース内において、上記識別子、資材ＩＤ及び資材種別に関連付けられており、
上記対象物トラッカーは、上記トラッカー位置に基づく検出ゾーンを画定し、
上記対象物トラッカーは、
上記検出ゾーン内でセンサ入力を収集するように構成されたセンサと、
上記センサ入力を受けるように上記センサと通信するトラッカーコンピュータと、
上記センサ入力に検出時刻を刻時し、上記識別子を特定するように上記センサ入力を処理し、上記識別子に関連付けられた上記資材ＩＤ及び上記資材種別を特定するように上記識別子を処理し、上記検出時刻における上記可動資材の位置を特定するように上記センサ入力を処理し、さらには上記資材ＩＤ、上記資材種別、上記検出時刻における上記可動資材の位置及び上記検出時刻を含む資材エントリを生成する少なくとも１つのアルゴリズムと、
を含み、
該システムは、
上記対象物トラッカーが上記センサを介してセンサ入力を収集するステップであって、該可動資材が上記検出ゾーン内に配置されているときに上記識別子を検出することを含む、センサ入力を収集するステップと、
上記対象物トラッカーが上記トラッカーコンピュータを介して、上記センサ入力を受けるステップと、
上記対象物トラッカーが上記トラッカーコンピュータを介して、上記センサ入力に検出時刻を刻時するステップと、
上記対象物トラッカーが上記トラッカーコンピュータを介して、上記識別子を特定するように上記センサ入力を処理するとともに、
上記トラッカーコンピュータを介して、上記識別子に関連付けられた上記資材ＩＤ及び上記資材種別を特定するように上記識別子を処理するステップと、
上記対象物トラッカーが上記トラッカーコンピュータを介して、上記検出時刻における上記可動資材の位置を特定するステップと、
上記対象物トラッカーが上記トラッカーコンピュータを介して、上記資材エントリを生成するステップと、
をさらに含み、
上記対象物トラッカーは、ネットワークを介して中央データブローカと通信するように構成されており、
該方法は、
上記対象物トラッカーが上記対象物トラッカーコンピュータを使って、上記資材エントリをデジタル化するステップと、
上記対象物トラッカーが上記ネットワークを介して上記中央データブローカまで、上記デジタル化された資材エントリを送信するステップと、
上記中央データブローカを使って、資材行動リストに上記資材エントリをマップするステップと、
上記データベースに上記資材行動リストを保存するステップであって、上記資材エントリと上記資材行動リストの各々が、上記識別子に関連する上記資材ＩＤ及び上記資材種別に関連付けられている、保存するステップと、
上記データベースと通信するアナリストを介して、上記資材行動リストを分析するステップと、
をさらに含み、
上記資材行動リストを分析するステップは、
上記資材行動リストによって画定される行動イベントを決定し、
上記行動イベントの行動イベント持続時間を決定し、
上記行動イベント持続時間とベースライン持続時間とを比較することを含む、
方法。
【請求項2】
該方法は、上記アナリストを介して、上記資材行動リストによって画定される追跡マップを生成するステップをさらに含み、上記追跡マップは、上記資材ＩＤ及び資材種別を介して上記資材行動リストに関連付けられている該可動資材によって実行される少なくとも１つの行動を視覚的に表示するものであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
該方法は、上記アナリストを介して、上記資材行動リストを使って画定される鼓動を生成するステップをさらに含み、上記鼓動は、上記行動イベント持続時間と上記行動イベントを視覚的に表示するものであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
上記資材行動リストを分析するステップは、上記資材行動リストによって画定される複数の行動イベントを決定するステップと、
上記複数の行動イベントの各行動イベントについて、それぞれの行動イベント持続時間を決定するステップと、
上記複数の行動イベントを発生時刻に従った順序のシークエンスに並べるステップと、
上記アナリストを介して、上記鼓動を生成するステップと、
を含み、
上記鼓動は、上記複数の行動イベントの各々の行動イベント持続時間と行動イベントを上記シークエンス内に視覚的に表示するものであることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
【請求項5】
上記センサはカメラを含み、上記センサ入力は、上記カメラによって収集された上記検出ゾーンの画像であることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
上記カメラは、赤外線感知カメラであることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項7】
上記カメラは、サーモグラフィー赤外線感知カメラであることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
【請求項8】
上記センサはＲＦＩＤ読取り装置を含み、上記識別子はＲＦＩＤタグを含み、
上記センサ入力は、上記ＲＦＩＤ読取り装置によって上記ＲＦＩＤタグから読み取られるＲＦＩＤデータであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項9】
該可動資材は、１つのパターンとなるように配置された複数のラベルを含み、上記パターンは、上記識別子を画定するものであることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項10】
上記対象物トラッカーは、所定の位置に固定されるように上記施設の構造物に取り付けられていることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項11】
上記対象物トラッカーは、可動性となるように上記複数の可動資材のうちの１つに取り付けられていることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項12】
上記対象物トラッカーは、上記検出時刻における該可動資材の相互作用を特定するように上記センサ入力を処理する少なくとも１つのアルゴリズムを有し、該方法は、
上記トラッカーコンピュータを介して、上記相互作用を特定するように上記センサ入力を処理するステップと、
上記資材エントリに上記相互作用を入力するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項13】
上記対象物トラッカーは、上記検出時刻における該可動資材の位置を特定するように上記センサ入力を処理する少なくとも１つのアルゴリズムを有し、該方法は、
上記トラッカーコンピュータを介して、該可動資材の位置を特定するように上記センサ入力を処理するステップと、
この位置を上記資材エントリに入力するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項14】
上記対象物トラッカーは、複数の対象物トラッカーのうちの１つであり、上記複数の対象物トラッカーの各々が、上記トラッカー位置に基づく検出ゾーンを画定しており、
該方法は、
上記複数の対象物トラッカーの各々を上記施設内のそれぞれのトラッカー位置に位置決めするステップをさらに含み、
上記複数の対象物トラッカーの各々の検出ゾーンは、上記複数の対象物トラッカーのうちの少なくとも１つの他の検出ゾーンとオーバラップしていることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項15】
上記複数の可動資材は、少なくとも１つの構成部品と、
少なくとも１つの部品キャリアと、
を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
【請求項16】
該可動資材は、少なくとも１つの構成部品を運ぶように構成された部品キャリアであり、上記対象物トラッカーは、上記少なくとも１つの部品キャリアによって運ばれる構成部品の量を決定するように上記センサ入力を処理する少なくとも１つのアルゴリズムを有し、
該方法は、
上記トラッカーコンピュータを介して、上記構成部品を定量化するように上記センサ入力を処理するステップと、
この定量化したものを上記資材エントリに入力するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項17】
該可動資材は構成部品であり、上記対象物トラッカーは、上記センサ入力を使って上記構成部品についての検査結果を決定するように上記センサ入力を処理する少なくとも１つのアルゴリズムを有し、
該方法は、
上記トラッカーコンピュータを介して、上記検査結果を決定するように上記センサ入力を処理するステップと、
上記検査結果を上記資材エントリに入力するステップと、
をさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項18】
施設内でプロセスを実行するために使用される可動資材の行動を追跡するシステムであって、該システムは、施設内のトラッカー位置に位置決めされた対象物トラッカーと、
上記施設内に配置された複数の可動資材と、
を備え、
各可動資材は、その可動資材に固有の識別子を含み、
該可動資材は、データベース内において、上記識別子、資材ＩＤ及び資材種別に関連付けられており、
上記対象物トラッカーは、上記トラッカー位置に基づく検出ゾーンを画定し、
上記対象物トラッカーは、
上記検出ゾーン内でセンサ入力を収集するように構成されたセンサであって、該センサ入力を収集することは、該可動資材が上記検出ゾーン内に配置されているときに上記識別子を検出することを含む、センサと、
上記センサ入力を受けるように上記センサと通信するトラッカーコンピュータと、
上記センサ入力に検出時刻を刻時し、上記識別子を特定するように上記センサ入力を処理し、上記識別子に関連付けられた上記資材ＩＤ及び上記資材種別を特定するように上記識別子を処理し、上記検出時刻における上記可動資材の位置を特定するように上記センサ入力を処理し、さらには上記資材ＩＤ、上記資材種別、上記検出時刻における上記可動資材の位置及び上記検出時刻を含む資材エントリを生成する少なくとも１つのアルゴリズムと、
を含み、
該システムは、
上記対象物トラッカーと通信する中央データブローカと、
上記データベースと通信するアナリストと、
をさらに備え、
上記対象物トラッカーはさらに、上記トラッカーコンピュータを使って上記資材エントリをデジタル化し、
ネットワークを介して上記中央データブローカまで、上記デジタル化された資材エントリを送信するように構成されており、
上記中央データブローカはさらに、資材行動リストに上記資材エントリをマップし、
上記データベースに上記資材行動リストを保存するように構成されており、
上記資材エントリと上記資材行動リストの各々が、上記識別子に関連する上記資材ＩＤ及び上記資材種別に関連付けられており、
上記アナリストは、上記資材行動リストを分析するように構成されており、
上記資材行動リストを分析することは、
上記資材行動リストによって画定される行動イベントを決定し、
上記行動イベントの行動イベント持続時間を決定し、
上記行動イベント持続時間とベースライン持続時間とを比較することを含む、
システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、施設内でプロセスを実行するために使用される可動資材（モバイル・アセット）の行動（動きを含む）を追跡するシステム及び方法に関する。
【0002】
なお、本願は、２０１８年１月２５日に出願された米国特許仮出願第６２／６２１，６２３号明細書、及び２０１８年１月２５日に出願された米国特許仮出願第６２／６２１，７０９号明細書の優先権の利益を主張するものであり、これらの全体が本願の参照となる。
【背景技術】
【0003】
施設内でプロセスを実行するのに要求される構成部品の材料フローは、製造環境におけるダウンタイム（休止時間）の最大原因の一つである。施設内での構成部品の動きに関する動的性質は、施設内で動かされ処理されるワークピースや原材料などの直接的な製造部品を追跡することを要求するだけでなく、ワークピースや原材料を運搬するのに用いられるキャリア（乗り物及び／又は作業員による構成部品の動きを含み得る）を追跡することも要求する、複雑で変動し易いものなので、構成部品の材料フローはまた、プロセスにおいて最もデジタル化の進んでいないものの１つである。多くの構成部品、キャリア及び人間の相互作用に関するそのようなオープンエンド（開放端）のプロセスをデジタル化することはとても複雑で、そもそも抽象的になり易いものであり、例えば、施設全体における構成部品の移動経路が変動すること、その部品を運ぶためのキャリアが様々であること、及び移動プロセス中の人間の相互作用が変動することなどに左右される。そのため、施設内で材料フローに関するデータを有意義なやり方で収集することは非常に困難なものとなり得る。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
有意義なやり方でデータを収集することができない場合において、欠陥や遅れを生じさせている原因を特定するとともに施設内の部品の移動や活用を改善する時機を特定するために行なわれ得る定量分析は、相対的に最小限のものとなる。そして、施設における構成部品の移動の変化は概して、単純に許容され、つまり施設内で実行されるプロセスの計画済みの処理時間内へ追加的な及び／又は不要なリードタイムとして加えられることにより補填される。
【課題を解決するための手段】
【0005】
以下に説明するシステム及び方法は、施設内の可動資材の行動を監視し、検出し、さらにはデジタル化するために施設内にくまなく配置された複数の対象物トラッカー（対象物トレーサー）を利用して、施設内でプロセスを実行するために使用される可動資材の行動（動きを含む）を追跡し且つ分析する手段を提示する。一実施例において、対象物トラッカーが可動資材を検出するやいなや資材の動きと位置をリアルタイムに追跡することができるように、該可動資材は、該可動資材に固有の識別子が対象物トラッカーの各々によって検出されることによって特定され得るが、この実施例に限定されない。各対象物トラッカーは、資材及び資材識別子を監視し検出する少なくとも１つのセンサを含み、そのセンサによって検知されるセンサ入力は、対象物トラッカー内のコンピュータまで送られ、このコンピュータは、検出時刻を刻時し且つ資材（その識別子に関連付けられた資材ＩＤ及び資材種別、検出時刻における施設内での該資材の位置、並びに検出時刻における該資材の相互作用を含む）を特定する１つ又は複数のアルゴリズムを使って、センサ入力を処理する。対象物トラッカーによって検出された情報（資材ＩＤ、資材種別、検出時刻、検出位置及び検出相互作用を含む）は、検出イベント（検出済みのイベント）についての行動エントリとしてデータブローカに送信され、検出された資材に関連する行動リストデータ構造内に保存され得るように、各対象物トラッカーは、施設ネットワークを介してデータブローカと通信する。なお、本明細書において、対象物トラッカー内のコンピュータのことをトラッカーコンピュータともいう。センサ入力は、例えば、行動エントリを生成するためにトラッカーコンピュータによって処理される検知画像、ＲＦＩＤ信号、位置入力等を含み、図示した実施例において、行動エントリは、施設ネットワークを介してデータブローカまで送信するＪＳＯＮストリングとして、ＪａＶａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）内に発生する。トラッカーコンピュータを使って各検出イベントについてのセンサ入力をデジタル化することにより、施設ネットワーク全体に亘ってセンサ入力を送信する必要がなく、各検出イベントについて施設ネットワークを介してデータブローカまで送信されるデータ量を実質的に減らすことができるという利点がある。
【0006】
施設内で一連の行動を通して資材が動かされ及び／又は起動されると、対象物トラッカーは資材について検出し続けて、各検出イベント中に収集された情報をデータブローカに報告する。これにより、収集されたデータは、データアナライザ（本明細書において、アナリストともいう）によって分析され、施設内でのプロセス中の可動資材の各動き及び／又は行動の実際の持続時間が決定され、一連の動き及び／又は行動が特定され、検出時刻及び／又はこれを含む時間における資材の位置が施設マップ上の位置に示され、実際の持続時間とベースラインの持続時間とが比較され、且つ／或いは施設内での資材フローを改善する時機（例えばプロセスの時間を減らすことやプロセスの処理能力及び生産性を向上させること等を目的として各動き及び／又は行動の持続時間を減らす時機を含む）が特定される。本システム及び方法の利点としては、収集されたデータを使って可視化出力を生成することができ、この可視化出力としては例えば、全時刻に亘る資材の動きを追跡している施設の詳細なマップ、施設内での資材の連続的な動き及び行動の実際の持続時間及び／又はベースラインの持続時間を利用した資材の鼓動（ハートビート）がある。可視化出力は、例えば、アナリストと通信するユーザデバイスを介して表示され得る。
【0007】
各図を参照しつつ説明したシステム及び方法の一実施例において、追跡され且つ分析される可動資材は、部品キャリア及び構成部品が含まれるが、この例に限定されない。一実施例において、対象物トラッカーによって検出され且つ追跡される可動資材の行動は、動き（例えば、運搬、持ち上げ、及び可動資材の配置などの該可動資材の運動）を含むが、この例に限定されない。図示した実施例において、検出される行動は、部品キャリアから構成部品を積み降ろすこと及び／又は部品キャリアに構成部品を載せることを含み得る。なお、本明細書において使用される「構成部品」との語句は、施設内でプロセスを実行するために使用される構成要素のことである。図示した実施例において、構成部品（本明細書において、部品ともいう）は、１つ又は複数のワークピース、該ワークピースを含むアセンブリ、該ワークピースないしアセンブリを形成するのに使用される原材料、及び／又は施設内で実行されるプロセスに使用される工具、ゲージ、固定具、又は他の構成要素として構成され得るが、この例に限定されない。部品キャリアとは、施設内で構成部品を動かすために使用されるキャリアのことである。図示した実施例において、部品キャリア（本明細書において、単にキャリアともいう）は、構成部品の移動又は起動に使用される種々の資材を含み得るところ、資材としては例えば、施設内で構成部品を移動中若しくは起動中に構成部品を収容し又は支持するために使用されるコンテナ、ビン、パレット、トレイ等があり、さらに、コンテナ、ビン、パレット、トレイ等を運搬するのに使用される可動資材、並びに／或いは１つ又は複数の構成部品例えばリフト付きトラック、フォークリフト、パレット用ジャッキ、無人搬送車（ＡＧＶ）、カート、及び機械操作員等の人々があり、さらに、構成部品を運搬するために構成部品やキャリアを動かし及び／又は作動させる材料ハンドリングの人員がある。
【0008】
一実施例において、センサ入力は、検出済みの資材の１つ又は複数の相互作用を決定するためにトラッカーコンピュータによって使用され得る。例えば、検出済みの資材が第２の部品キャリアによって運ばれている第１の部品キャリアであるところ、トラッカーコンピュータによって決定される相互作用は、第1の部品キャリアを運搬するために使用されている第２の部品キャリアの資材ＩＤ及び資材種別であり得る。例えば、第1の部品キャリアがＡＧＶによって運搬されている部品トレイである場合に、検出される資材は部品トレイであり、相互作用はＡＧＶの資材ＩＤ及び資材種別である。他の相互作用は、例えば、対象物トラッカーが受信する第1の部品キャリアの画像センサ入力を使って、部品トレイ上に運ばれている部品の数、種別、及び／又は状態が定量化されたものであり得る（部品の条件は、一実施例において、対象物トラッカーにより画像センサ入力から決定され得る寸法、特徴、又は他のパラメータなどの部品パラメータを含み得る）。利点として、資材の一連の行動の資材リストエントリ（全時刻に亘る位置及び相互作用データを含む）を使って、プロセスを通しての構成部品のブロックチェーン追跡可能性（トレーサビリティ）が、その資材の行動リストデータ構造から決定され得る。
【0009】
施設内でプロセスを実行するために使用される可動資材の行動を追跡する方法を提示する。該方法は、施設内のトラッカー位置に対象物トラッカー（各対象物トラッカーはその対象物トラッカーに固有の識別子を含む）を位置決めし、該施設に複数の可動対象物を提供することを含む。可動対象物は、データベース内において、識別子、資材ＩＤ及び資材種別に関連付けられている。対象物トラッカーは、トラッカー位置に基づく検出ゾーンを画定する。対象物トラッカーは、検出ゾーン内でセンサ入力を収集するように構成されたセンサを含み、このセンサ入力を収集することは、検出ゾーン内に可動資材があるときに識別子を検出することを含む。対象物トラッカーは、センサと通信してセンサ入力を受信するトラッカーコンピュータをさらに含むとともに、少なくとも１つのアルゴリズムであって、センサ入力の検出時刻を刻時し、識別子を特定するようにセンサ入力を処理し、その識別子に関連付けられた資材ＩＤ及び資材種別を特定するように識別子を処理し、さらには、資材ＩＤ、資材種別及び検出時刻を含む資材エントリを生成する少なくとも１つのアルゴリズムをさらに含む。
【0010】
該方法は、センサを介してセンサ入力を収集すること、トラッカーコンピュータを介してセンサ入力を受信すること、トラッカーコンピュータを介してセンサ入力に検出時刻を刻時すること、識別子を特定するようにトラッカーコンピュータを介してセンサ入力を処理すること、その識別子に関連付けられた資材ＩＤ及び資材種別を特定するようにトラッカーコンピュータを介して識別子を処理すること、並びにトラッカーコンピュータを介して資材エントリを生成することをさらに含む。該方法は、対象物トラッカー、ネットワークを介して中央データブローカと通信している該対象物トラッカーのトラッカーコンピュータを使って資材エントリをデジタル化すること、ネットワークを介して中央データブローカまで資材エントリを送信すること、中央データブローカを使って資材行動リストに資材エントリをマップすること、並びに該資材行動リストをデータベースに保存すること、をさらに含む（資材エントリ及び資材行動リストの各々は、識別子に関連する資材ＩＤ及び資材種別に関連付けられている）。該方法は、データベースと通信するアナリストを介して、資材行動リストを分析することを含み得るところ、この資材行動リストを分析することは、資材行動リストによって画定される行動イベントを決定すること、及び行動イベントの行動イベント持続時間を決定すること含む。該方法は、アナリストを介して、１つ又は複数の可視化出力を生成することをさらに含み得る。例えば、該方法は、アナリストを介して、資材行動リストを使って画定される追跡マップを生成することを含み得るところ、この追跡マップは、資材ＩＤ及び資材種別を介して資材行動リストに関連付けられた可動資材によって実行される少なくとも１つの行動を視覚的に表示するものである。該方法は、アナリストを介して、資材行動リストを使って画定される鼓動を生成することをさらに含み、この鼓動は、行動イベント持続時間及び行動イベントを視覚的に表示するものである。一実施例において、資材行動リストを分析することは、該資材行動リストによって画定される複数の行動イベントを決定すること、複数の行動イベントの各イベントについてそれぞれの行動イベント持続時間を決定すること、複数の行動イベントを発生時刻に従って順序でシークエンス内に並べること、さらにはアナリストを介して鼓動を生成すること、を含み、この鼓動は、複数の行動イベントの各行動イベントのそれぞれの行動イベント持続時間及び行動イベントをシークエンス内に視覚的に表示するものである。
【0011】
本発明の上記の特徴及び利点、並びに他の特徴及び利点は、添付の特許請求の範囲に画定される本発明を実施するためのいくつかの最良の形態及び他の形態についての以下の詳細な説明と添付の図面を参照することにより容易に明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】施設内でプロセスを実行するために使用される可動資材の行動を追跡し且つ分析する複数の対象物トラッカーを含むシステムを含む施設を概略的に示す斜視図。
【図5】部品キャリアとして構成され且つ少なくとも１つの資材識別子を含む可動資材の一例を概略的に示す斜視図。
【図6】構成部品として構成され且つ少なくとも１つの資材識別子を含む可動資材の一例を概略的に示す斜視図。
【発明を実施するための形態】
【0013】
本明細書において図を参照しつつ説明する開示の実施形態における要素は、様々な構成においてアレンジされ、設計変更され得る。従って、以下の詳細な説明は、特許請求の範囲を開示範囲に限定することを意図するものではなく、単に実施可能な代表的実施例を示すものである。加えて、本明細書中に開示される実施形態のすべてを理解してもらうために、以下の説明において特定の数値的条件が述べられているが、いくつかの実施形態は、そのような条件のうちのいくつかがなくとも実施され得る。さらには、簡潔に説明する目的で、開示を不必要に曖昧にすることを避けるために、関連技術分野において一般に理解されている一定の技術的な材料については詳細に説明していないことがある。さらには、本明細書中で図示され且つ説明されている開示は、本明細書中に詳しく開示されていない要素がない場合にも実施され得る。各図において、同様の参照符号は同様の構成要素を示しており、図１～図１０に示される要素の規模や比率は、正確に示されているとは限らない。従って、図示した特定の寸法や適用については、本明細書において限定的に解釈されるべきものではない。
【0014】
図１～図１０を参照すると、以下に詳述するシステム１００及び方法２００は、施設１０内での可動資材２４の行動（施設１０内での可動資材２４の動きを含む）を監視し、検知し、さらにはデジタル化するために、施設１０全体にくまなく配置された複数の対象物トラッカー（対象物トレーサー）１２を利用して、施設１０内でプロセスを実行するために使用される可動資材２４の行動を追跡し且つ分析するものである。なお、本明細書において、可動資材２４のことを資材２４ともいう。各可動資材２４は、識別子３０を含むとともに、資材特定因子（資材ＩＤ）８６と資材種別８８を割り当てられている。可動資材２４についての資材ＩＤ８６と資材種別８８は、可動資材２４の資材説明８４に関連する資材事実１０４としてデータベース１２２内に保存されている。非限定的な一実施例において、各可動資材２４は、対象物トラッカー１２によって画定される検出ゾーン４２内に該可動資材２４が位置したときに（図２を参照）該対象物トラッカー１２によって検出され得る識別子３０を含み且つこれにより特定され得るものであり、これにより、対象物トラッカー１２は、該対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内に可動資材２４を検出すると直ぐに、その対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内に検出された可動資材２４の動きと位置をリアルタイムに追跡することができる。データベース１２２内において、可動資材２４の識別子３０が資材事実１０４例えば資材ＩＤ８６と資材種別８８に関連付けられていることにより、対象物トラッカー１２は、検出済みの可動資材２４の識別子３０を特定することで、検出済みの可動資材２４の資材ＩＤ８６と資材種別８８を特定することができる。各対象物トラッカーは、検出ゾーン４２を監視して該検出ゾーン４２内に可動資材２４及び／又は資材識別子３０が存在するときに検出する少なくとも１つのセンサ６４を含み、そのセンサ６４によって検知されるセンサ入力は、対象物トラッカー１２内のコンピュータ６０へ送信されて、検出時刻９２を刻時するとともに、１つ又は複数のアルゴリズム７０を使って該センサ入力を処理するが、そのアルゴリズム７０は、検出済みの識別子３０を特定し、識別子３０に関連付けられた資材ＩＤ８６と資材種別８８を含む検出済みの可動資材２４を特定し、検出時刻９２における施設１０内での資材２４の位置９６を決定し、さらには検出時刻９２における資材２４の１つ又は複数の相互作用９８を決定するものである。各対象物トラッカー１２は、施設ネットワーク２０を介して中央データブローカ２８と通信しており、これにより、対象物トラッカー１２によって検出された資材情報（資材ＩＤ８６、資材種別８８、検出時刻９２、検出済みの行動タイプ９４．検出位置９６及び検出済みの１つ又は複数の相互作用９８を含む）は、その検出イベントについての行動エントリ９０として中央データブローカ２８へ送信され、その検出済みの資材２４に関連する行動リストデータ構造１０２に保存される。なお、本明細書中において、対象物トラッカー１２内のコンピュータ６０のことをトラッカーコンピュータ６０ともいう。対象物トラッカー１２内に含まれる１つ又は複数のセンサ６４から受信するセンサ入力としては、例えば、検知された画像、ＲＦＩＤ信号、位置入力などがあるが、このセンサ入力は、トラッカーコンピュータ６０によって各検出イベントについての行動エントリ９０を生成するように処理される。図示した実施例において、行動エントリ９０は、JａｖａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）内で生じるが、これは例えば、施設ネットワーク２０を介してデータブローカ２８まで行動エントリ９０として送信をするＪＳＯＮストリング内へ行動エントリデータをシリアライズすることによる。トラッカーコンピュータ６０を使って、各検出イベントについて処理されたセンサ入力を行動エントリ９０内へデジタル化することにより、施設ネットワーク２０全体に未処理のセンサ入力を送る必要がなくなり、各検出イベントについて施設ネットワーク２０を介してデータブローカ２８まで送信されるべきデータの量が実質的に低減されるとともに、構造が簡素化されるという利点がある。
【0015】
可動資材２４が施設１０内で一連の行動１１４に亘って動かされると、施設１０内に配置された様々な対象物トラッカー１２が可動資材２４を検出し続け、各追加検出イベント中にセンサ入力を収集し、その検出イベントについての追加の行動エントリ９０を生成するようにセンサ入力を処理し、中央データブローカ２８へ追加の行動エントリ９０を送信する。中央データブローカ２８は、追加の行動エントリ９０を受けると、可動資材２４を特定している資材ＩＤ８６を含む行動エントリデータをデシリアライズし、追加の行動エントリ９０から呼び出されるデータを、該行動エントリ９０内において特定済みの該可動資材２４に関連する資材行動リスト１０２として構成されたデータ構造にマップする（図７を参照）。追加の行動エントリ９０からのデータを含むように更新された資材行動リスト１０２は、図３、図４及び図７に示されるように中央データブローカ２８と通信するデータベース１２２に保存される。一実施例において、データベース１２２は、中央データブローカ２８、ローカルサーバ５６ないし遠隔サーバ４６のうちの１つに保存され得るが、この例に限定されない。
【0016】
一実施例において、遠隔サーバ４６は、該遠隔サーバ４６及び中央データブローカ２８と通信するネットワーク４８を介してアクセス可能なクラウドサーバとして構成されている。一実施例において、ネットワーク４８はインターネットである。サーバ４６、５６は、資材データと行動データを受信し、データベース１２２（例えば各可動資材２４についての識別子３０データ、資材事実１０４データ、資材エントリ９０データ及び資材行動リスト１０２を含む）の（本明細書で説明した）データ構造内に保存するように構成され得る。サーバ４６は、サーバ４６，５６と通信するアナリスト５４が行動データを使って生成する可視化出力、例えば追跡マップ１１６や可動資材の鼓動１１０を受けて保存するように構成され得る。
【0017】
アナリスト５４は、データベース１２２に保存されたデータを分析する１つ又は複数のアルゴリズムを実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）６６と、メモリを含む。アナリスト５４は例えば、資材行動リスト１０２を分析するため、資材イベント期間１０８を決定するため、並びに、資材イベントの鼓動１１０及び追跡マップ１１６等を含む可視化出力を生成し分析するアルゴリズムを含み得る。メモリ（少なくともその一部が有形であり且つ不揮発性である）としては、例えば、アルゴリズムを実行し、データベースを保存し、並びに／或いは中央データブローカ２８、サーバ４６，５６、ネットワーク４８、１つ若しくは複数のユーザデバイス５０、及び／又は１つ若しくは複数の出力ディスプレイ５２と通信するために充分なサイズと速度を有するＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＥＰＲＯＭなどがある。
【0018】
サーバ４６，５６は、システム１００内の資材データ、行動データ及びこれらに由来するデータ（可視化データ、鼓動データ、マップデータなどを含む）を受信し、保存し、且つ／或いは提供する１つ又は複数のアプリケーション及びメモリと、それらのアプリケーションを実行する中央演算処理装置（ＣＰＵ）とを含む。メモリ（少なくともその一部が有形であり且つ不揮発性である）としては、例えばアプリケーションを実行し、データベース（データベース１２２であり得る）を保存し、並びに／或いは中央データブローカ２８、アナリスト５４、ネットワーク４８、１つ若しくは複数のユーザデバイス５０、及び／又は１つ若しくは複数の出力ディスプレイ５２と通信するのに充分なサイズと速度を有するＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＥＥＰＲＯＭなどがある。
【0019】
アナリスト５４（本明細書において、データアナライザともいう）は、サーバ４６，５６と通信し、資材行動リスト１０２に保存されたデータを分析するが、これがなされるのは例えば、施設１０内でプロセス中に可動資材２４の各行動及び／又は動きの実際の持続時間１０８を決定し、その行動及び／又は動きが確定する一連の行動イベント１１４を特定し、施設マップ１１６上に、検出時刻９２及び／又はこれを含む時間における可動資材２４の位置をマップし、実際の行動イベント持続時間１０８とベースラインの行動イベント持続時間とを比較し、さらには／或いは、施設１０内での資材の動きの効率性と流れ（フロー）を改善する時機（プロセス時間を減らし及び／又はプロセスの処理能力と生産性を増大させてプロセスの効果を高めるように、各動き及び／又は行動の行動持続時間１０８を減らす時機を含む）を特定するためである。このシステム１００及び方法２００は、データベース１２２内に保存されたデータを使って可視化出力（例えば、施設１０の詳細なマップ１１６であって、施設１０内の資材２４の一連の動きや行動の行動持続時間１０８を使って一定の時間に亘る可動資材２４の追跡済みの動き、及び資材２４の行動イベント４０についての鼓動１１０を紹介するもの）を生成することができるという利点を有する。その可視化出力は、例えば、アナリスト５４と通信するユーザデバイス５０及び／又は出力ディスプレイ５２を介して、表示され得る。
【0020】
図１～図８に示される実施例におけるシステム１００は、施設１０内でプロセスを実行するのに使用される可動資材２４の行動を追跡し且つ分析する。施設１０は、１つ若しくは複数の構造上エンクロージャ１４及び／又は１つ若しくは複数の外側構造１６を含み得る。一実施例において、施設１０内でプロセスを実行するには、外側構造１６における及び／又は構造上エンクロージャ１４と外側構造１６との間における、構造上エンクロージャ１４内で１つ又は複数の可動資材２４が動くことが要求され得る。図１に示した実施例において、施設１０は、少なくとも１つのプロセス・ライン１８を含む生産建屋として構成された少なくとも１つの構造上エンクロージャ１４と、フェンス１２０を含む格納庫として構成された少なくとも１つの外側構造１６と、を含む生産施設として構成されている。この例において、構造上エンクロージャ１４と外側構造１６との間で可動資材２４を動かすためのアクセスは、ドア１１８を介してもたらされる。この例に限定されず、施設１０は、追加の生産建屋及び倉庫、並びに追加の外側構造体１６のような追加の構造上エンクロージャ１４を含み得る。
【0021】
システム１００は、施設１０内で少なくとも１つのプロセスを実行するのに使用される１つ又は複数の可動資材２４の行動を監視し、検出し、さらにはデジタル化するために、施設１０にくまなく配置された複数の対象物トラッカー１２を含む。各対象物トラッカー１２は、検出ゾーン４２（図２を参照）によって特徴付けられており、可動資材２４が対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内に存在するときに、その対象物トラッカー１２が可動資材２４を検知し及び／又は検出することができるように、対象物トラッカー１２は、該対象物トラッカー１２に設けられた１つ又は複数のセンサ６４を使って検出ゾーン４２を監視するように構成されている。図２に示されるように、対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２が少なくとも１つの他の対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２とオーバラップするように、複数の対象物トラッカー１２が施設１０内に配置され得る。対象物トラッカー１２の各々が、施設ネットワーク２０例えばローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）と通信する。対象物トラッカー１２は、施設ネットワーク２０と通信するために、有線例えばイーサネット・ケーブル６２を介して、施設ネットワーク２０と接続され得る。図示した実施例において、イーサネット・ケーブル６２は、パワー・オーバー・イーサネット（ＰｏＥ）ケーブルであり、対象物トラッカー１２は、ＰｏＥケーブル６２を介して送られる電気によって供電される。対象物トラッカー１２は、例えばＷｉＦｉ又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を介して、施設ネットワーク２０とワイヤレス通信し得る。
【0022】
図１を参照すると、複数の対象物トラッカー１２は、構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮ、ライン対象物トラッカーＬ１．．．ＬＫ、及び可動対象物トラッカーＭ１．．．ＭＭの組合せを含んでおり、これらの各々は、実質的に図４に示されるように構成され得るが、対象物トラッカー１２の型式（Ｓ，Ｌ，Ｍ）に従って異なる機能がある。一実施例においては、対象物トラッカー１２の各々が、その対象物トラッカー１２のＩＰアドレスであるトラッカーＩＤによって特定され得るが、この例に限定されない。対象物トラッカー１２のＩＰアドレスは、データベース１２２内に保存され、対象物トラッカー１２の型式（Ｓ，Ｍ，Ｌ）、及び施設１０内における対象物トラッカー１２の位置のうちの１つ又は複数と関連付けられ得る。一実施例においては、対象物トラッカー１２の送信したデータと一緒にトラッカーIDが中央データブローカ２８へ送信されることで、中央データブローカは、そのデータを送信している対象物トラッカー１２を特定することがで、さらには／或いは送信されたデータをデータベース１２２内においてその対象物トラッカー１２及び／又はトラッカーＩＤに関連付けることができる。対象物トラッカー１２の構造上（Ｓ）、ライン（Ｌ）及び可動（Ｍ）の型式は、施設１０内の対象物トラッカー１２の位置によって異なり（固定されているか否か又は可動式であるか否かに応じて）、対象物トラッカー位置が決められる方法によって異なり、さらには／或いは、対象物トラッカー１２が施設ネットワーク２０へデータを送信する方法（本明細書中で後述する）によって異なり得る。なお、本明細書において、構造上対象物トラッカーＳＸは概して、構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮのうちの１つであり、ライン対象物トラッカーＬＸは概して、対象物トラッカーＬ１．．．ＬＫのうちの１つであり、可動対象物トラッカーＭＸは概して、可動対象物トラッカーＭ１．．．ＭＭのうちの１つである。
【0023】
各構造上対象物トラッカーＳＸ、各ライン対象物トラッカーＬＸ、及び各可動対象物トラッカーＭＸが他の対象物トラッカー１２の各々とワイヤレスで例えばＷｉＦｉ及び／又はＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）を使って通信することができるように、対象物トラッカー１２の各々は通信モジュール８０を含む。各構造上対象物トラッカーＳＸ、各ライン対象物トラッカーＬＸ及び各可動対象物トラッカーＭＸが施設ネットワーク２０に接続されたときに該施設ネットワーク２０に接続された他の対象物トラッカー１２の各々と該施設ネットワーク２０を介して通信できるように、対象物トラッカー１２の各々は、ＰｏＥケーブル６２を介して接続するためのコネクタを含む。図１に示されている実施例における複数の対象物トラッカー１２は、構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮ、ライン対象物トラッカーＬ１．．．ＬＫ、及び可動対象物トラッカーＭ１．．．ＭＭの組合せを含む。
【0024】
各構造上対象物トラッカーＳＸは、構造上エンクロージャ１４及び外側構造１６のうちの一方に接続されており、作動時においても施設１０に対して所定の位置に固定されている。図１に示される一実施例において、施設１０内に位置決めされた構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮの各々の位置は、施設１０について画定された一式のＸ－Ｙ－Ｚ基準軸と参照点２６によるＸＹＺ直交座標で表示されるが、この例に限定されない。この例に限定されず、施設１０内に位置決めされた構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮの各々の位置を示すためにＧＰＳ座標などの他の座標系が採用されることもある。構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮの各々の位置は、対象物トラッカー１２の追跡済みＩＤに関連付けられて、データベース１２２内に保存され得る。図示した実施例において、複数の構造上対象物トラッカーＳＸは、該構造上エンクロージャ１４の天井に分散して取り付けられるように、該構造上エンクロージャ１４内に位置決めされている。複数の構造上対象物トラッカーＳＸは、その構造上対象物トラッカーＳＸに関連する所定の位置に構造上対象物トラッカーＳＸの各々を保持するのに適切な手段を使って接続され得る。例えば、構造上対象物トラッカーＳＸは、天井、屋根の結合部などに直接接続される場合もあれば、ケーブルないしブラケットのような取付け部材からのサスペンション（緩衝装置）を介して取り付けられる場合もある。図２に示されるように、構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮの各々の検出ゾーン４２（図２を参照）が、少なくとも１つの他の構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮの検出ゾーン４２にオーバラップするように、図１及び図２に示される実施例において、構造上対象物トラッカーＳＸは、構造上エンクロージャ１４の天井に亘るＸ－Ｙ平面状に分配されている。可動資材２４が存在し得ると予想される各領域が少なくとも１つの構造上対象物トラッカーＳＸの検出ゾーン４２によってカバーされるように、構造上対象物トラッカーＳＸが施設１０内に分散して配置されることが好ましい。例えば、図１において、構造上対象物トラッカーＳＸは、構造上エンクロージャ１４内へ進入し或いは構造上エンクロージャ１４内から進出する可動資材２４の動きを監視するために、構造上エンクロージャ１４のドア１１８の位置に配置され得る。外側構造１６内の可動資材の動きを監視するために、１つ又は複数の構造上対象物トラッカーＳＸが外側構造１６内に配置され得るところ、これは例えば、図１に示されるように、例えば、フェンス１２２、ゲート（門）、据え付けポール、及び照明用支柱などに取り付けられている。
【0025】
図２に示されるように、施設１０は、可動資材２４が存在し得るとは予想されない１つ又は複数の第２の領域４４（例えば、オフィスの領域、及び／又は、実際に構造上対象物トラッカーＳＸが備え付けられそうもない場所）を含み得る。これらの第２の領域４４は、例えば、必要に応じて、１つ又は複数の可動対象物トラッカーＭＸを使って監視される。図示した例において、各構造上対象物トラッカーＳＸは、ＰｏＥケーブル６２を介して給電されＰｏＥケーブル６２を介して施設ネットワーク２０と通信することができるように、ＰｏＥケーブル６２を介して施設ネットワーク２０に接続されている。図１及び図２に示されるように、施設ネットワーク２０は、該施設ネットワーク２０に２つ以上の対象物トラッカー１２を接続する１つ又は複数のＰｏＥスイッチ２２を含み得る。
【0026】
各ライン対象物トラッカーＬＸはプロセス・ライン１８のうちの１つに接続されていることで、作動時においてもプロセス・ライン１８に対して所定の位置に固定されている。図１に示される実施例において、施設１０内に位置決めされた各ライン対象物トラッカーＬＸの位置は、施設１０について画定された一式のＸ－Ｙ－Ｚ基準軸と参照点２６によるＸＹＺ直交座標で表示され得るが、この例に限定されない。この例に限定されず、施設１０内に配置された各ライン対象物トラッカーＬＸの位置を示すためにＧＰＳ座標などの他の座標系が採用されることもある。ライン対象物トラッカーＬＸの各々の位置は、対象物トラッカー１２の追跡済みＩＤに関連付けられ、データベース１２２内に保存され得る。図示した実施例において、１つ又は複数のライン対象物トラッカーＬＸが各プロセス・ライン１８上に配置されていることにより、１つ又は複数のライン対象物トラッカーＬＸの１つ又は複数の検出領域がプロセス・ライン１８を概ね覆うように延在し、プロセス・ライン１８によって実行されるべきプロセスの実行中に使用される可動資材２４を監視し追跡する。各ライン対象物トラッカーＬＸは、プロセス（ライニング）ライン１８に対して所定の位置に該ライン対象物トラッカーＬＸを保持するための適切な手段によって接続され、データベース１２２内においてそのライン対象物トラッカーＬＸに関連付けられた所定の位置に配置され得る。例えば、ライン対象物トラッカーＬＸは、プロセス・ライン１８に直接取り付けられる場合もあれば、ブラケット等の取付け手段を使ってプロセス・ライン１８に取り付けられる場合もある。図示した例において、各ライン対象物トラッカーＬＸは、ＰｏＥケーブル６２を介して給電されＰｏＥケーブル６２を介して施設ネットワーク２０と通信することができるように、ＰｏＥケーブル６２を介して施設ネットワーク２０に接続されている（プロセス・ライン１８の構成に基づいて実現可能である場合）。ＰｏＥケーブル６２を介してライン対象物トラッカーＬＸを接続することが実現可能でない場合、ライン対象物トラッカーＬＸは、構造上対象物トラッカーＳＸの１つを介して施設ネットワーク２０と通信することができるが、これは例えば、データを送るそれぞれのライン対象物トラッカーＬＸとこれに応じてデータを受ける構造上対象物トラッカーＳＸからなる通信モジュール８０を介して、信号及び／又はデータ(デジタル化された行動エントリ９０データを含む)を構造上対象物トラッカーＳＸへ送信することによる。一実施例において、構造上対象物トラッカーＳＸによって受信されるライン対象物トラッカーＬＸからのデータが、受信側の構造上対象物トラッカーＳＸへデータを送信しているライン対象物トラッカーＬＸのトラッカーＩＤを含んでいることにより、構造上対象物トラッカーＳＸは、ライン対象物トラッカーＬＸから受信したデータと一緒にそのトラッカーＩＤを中央データブローカ２８へ送信することができる。
【0027】
各可動対象物トラッカーＭＸは、可動式となるように、可動資材２４のうちの１つに接続されており、該可動対象物トラッカーＭＸが接続されている可動資材２４によって施設１０内のあちらこちらに動かされる。各可動対象物トラッカーＭＸは、施設１０内での該可動対象物トラッカーＭＸの動きに伴って動く検出ゾーン４２を確定する。一実施例において、施設１０における各可動対象物トラッカーＭＸの位置は、例えばそれの位置モジュール８２とＳＬＡＭアルゴリズム７０を該可動対象物トラッカーＭＸが任意の時刻に使うことにより決定されるが（可動対象物トラッカーＭＸは、それ自体の位置を決定するための入力を提供するために、固定位置を有する他の対象物トラッカー２４と通信する）、この例に限定されない。この例に限定されず、他の方法も採用され得る。例えば、位置モジュール８２は、位置を決定するために、可動対象物トラッカーＭＸのＧＰＳ座標を決定するように構成され得る。図示した例において、各可動対象物トラッカーＭＸは、例えば、構造上対象物トラッカーＳＸのうちの１つを介して施設ネットワーク２０と通信するが、この通信は、データを送信する各可動対象物トラッカーＭＸと、そのデータを受信する構造上対象物トラッカーＳＸとの通信モジュール８０を介して、信号及び／又はデータ（デジタル化済みの行動エントリ９０を含む）をその構造上対象物トラッカーＳＸまで送ることによる。一実施例において、構造上対象物トラッカーＳＸによって可動対象物トラッカーＭＸから受信されるデータが、受信側の構造上対象物トラッカーＳＸへデータを送信している可動対象物トラッカーＭＸのトラッカーＩＤを含んでいることにより、構造上対象物トラッカーＳＸは、可動対象物トラッカーＭＸから受信したデータと一緒にそのトラッカーＩＤを中央データブローカ２８へ送信することができる。可動対象物トラッカーＭＸが、該可動対象物トラッカーＭＸの検出ゾーン４２において検出された可動資材２４を特定して検出された各可動資材２４についての資材エントリ９０を生成すると、該可動対象物トラッカーＭＸはその生成済みの資材エントリ９０を該可動対象物トラッカーＭＸから中央データブローカ２８へ送信するのに待ち時間や遅延が生じないように施設ネットワーク２０を介して中央データブローカ２８へ再送信するために、その生成済みの資材エントリ９０をリアルタイムに構造上対象物トラッカーＳＸへ送る。可動対象物トラッカーＭＸを含むすべての対象物トラッカー１２によって生成されるすべてのデータを単一のアウトレット（出口）を通して送信することにより、施設ネットワーク２０、データの機密保護が制御される。各可動対象物トラッカーＭＸは、例えば、該可動対象物トラッカーＭＸに接続されている可動資材が提供する電源、並びに／又は電池などの携帯可能及び／若しくは充電可能な電源から給電され得る。
【0028】
一実施例において、追跡され且つ分析されている可動資材２４は、図１に示されているように、部品キャリアＣ１．．．Ｃｑ及び構成部品Ｐ１．．．Ｐｐを含むが、この例に限定されない。一実施例において、対象物トラッカー１２によって検出され且つ追跡される可動資材２４の行動は、動き例えば、可動資材２４を運ぶこと、持ち上げること、及び配置することなどの可動資材の運動を含み得るが、この例に限定されない。図示した実施例において、検出されるべき行動は、部品キャリアＣＸから構成部品ＰＸを降ろすこと、及び／又は部品キャリアＣＸまで構成部品ＰＸを動かすことを含み得る。本明細書中において、構成部品ＰＸは概して、構成部品Ｐ１．．．Ｐｐのうちの１つのことである。本明細書中で使用される「構成部品」との語句は、施設１０内でプロセスを実行するために使用される構成要素のことである。図示した実施例において、構成部品ＰＸは、ワークピース、該ワークピースを含むアセンブリ、該ワークピースないしアセンブリを形成する際に使用される原材料、ツール、ゲージ、作り付けの備品、及び／又は施設１０内で実行されるプロセスで使用される他の構成要素のうちの１つとして構成され得るが、この例に限定されない。なお、本明細書中において、構成部品のことを単に部品ともいう。
【0029】
本明細書中において、部品キャリアＣＸとは概して、部品キャリアＣ１．．．Ｃｑのうちの１つのことである。本明細書中において用いられる「部品キャリア」との語句は、施設１０内で構成部品ＰＸを動かすために使用されるキャリアＣＸのことである。図示した例において、部品キャリアＣＸは、構成部品ＰＸを動かし或いは行動させるために使用される種々の可動資材２４を含み、この可動資材２４としては例えば、施設１０内で構成部部品ＰＸを動かすか或いは作動させる際に構成部品ＰＸを収容し或いは支持するように構成されたコンテナ、ビン、パレット及びトレイなどがあるが、この例に限定されない（図１において部品Ｐ１を収容しているキャリアＣ２の例を参照されたい）。部品キャリアＣＸは、機械オペレータや材料取扱者などの人間であり得る（図１において部品Ｐ３を運搬しているキャリアＣ４の例を参照されたい）。部品キャリアＣＸは、検出イベント時に何も収容していない場合もあれば、少なくとも１つの構成部品ＰＸを収容している場合もある。図１を参照すると、部品キャリアＣＸは、他の部品キャリアを運搬するのに使用される可動資材２４例えばリフト付きトラック（例えば、図１におけるＣ１，Ｃ３を参照されたい）、フォークリフト、パレットジャッキ、無人搬送車（ＡＧＶｓ）、カート、及び人々等として構成される場合もある。その運搬される部品キャリアは、何も収容していない場合もあれば、少なくとも１つの部品ＰＸを収容している場合もある（例えば、図１において部品Ｐ１を収容しているキャリアＣ２を運搬しているキャリアＣ１の例を参照されたい）。なお、本明細書中において、部品キャリアのことを単にキャリアともいう。
【0030】
図４に示される実施例においては、対象物トラッカー１２がコンピュータ６０及び少なくとも１つのセンサ６４を含んでいるが、この例に限定されない。一実施例において、対象物トラッカー１２は、ＩＰ６７の国際的保護（ＩＰ）等級を有するトラッカーエンクロージャ５８によって取り囲まれており、該トラッカーエンクロージャ５８が固体粒子及び塵埃の侵入を防ぐとともに液体の浸入（浸透を含む）を防ぎ、ひいては該トラッカーエンクロージャ５８に取り囲まれたコンピュータ６０及びセンサ６４を過酷な環境条件や、汚染から保護するが、この例に限定されない。トラッカーエンクロージャ５８は、該トラッカーエンクロージャ５８内まで引き込むようにイーサネット・ケーブル６２を受けているＩＰ６７のケーブルグランドを含み得る。なお、本明細書中において、コンピュータ６０のことをトラッカーコンピュータともいう。少なくとも１つのセンサ６４がカメラ７６を含み、このカメラ７６は、対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２を監視し、該カメラ７６が検出する画像（該カメラ７６が検出する資材識別子３０の画像を含む）についての画像データを生成する。対象物トラッカー１２内のセンサ６４は、検出ゾーン４２内で検出された資材識別子３０（ＲＦＩＤタグ３８を含む）からＲＦＩＤ信号を受信するＲＦＩＤ読取り装置７８を含み得る。一実施例において、ＲＦＩＤタグ３８は受動的なＲＦＩＤタグである。ＲＦＩＤ読取り装置７８がＲＦＩＤタグ３８から受信するタグデータは、トラッカーコンピュータに入力され、このトラッカーコンピュータは、識別子３０（ＲＦＩＤタグ３８を含む）の特定と、識別子３０に関連付けられた可動資材２４の特定とを含む処理を行う。対象物トラッカー１２内のセンサ６４が含み得る位置モジュール８２と通信モジュール８０は、別の対象物トラッカー１２からその対象物トラッカー１２までワイヤレス送信される信号及び／又はデータなどのＷｉＦｉ信号やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）信号を含むワイヤレス通信を受ける。一実施例において、位置モジュール８２は、センサ入力を使って、対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内で検出された可動資材２４の位置を決定するように構成され得る。例えば対象物トラッカー１２が可動対象物トラッカーＭＸとして構成されている場合に、位置モジュール８２は、複数のアルゴリズム７０のうちの１つを使って、その対象物トラッカー１２の位置を決定するように構成されている。一実施例において、位置モジュール８２によって使用されるアルゴリズム７０は、位置の特定とマッピングを同時に行う（ＳＬＡＭ）アルゴリズムであり、所定の時刻にある地点に存在する可動対象物トラッカーＭＸの位置を決定するために、所定の固定位置を有する構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮを含む他の対象物トラッカー１２から検知された信号を利用することができる。
【0031】
図１、図５及び図６に示される実施例において、識別子３０の様々な種別や構成が、可動資材２４に関連付けられていて、対象物トラッカー１２が受けたセンサ入力を該対象物トラッカー１２が使うことにより特定され得るが、この例に限定されない。各可動資材２４は、少なくとも１つの資材識別子３０を含み、これによって特定され得る。可動資材２４は、対象物トラッカー１２によって検出されるべき複数の資材識別子３０を含む必要がない場合においても、該可動資材２４が複数の識別子３０を含んでいれば、可動資材２４内の１つの識別子３０に損失や破損が生じたときに該可動資材２４内の他の識別子３０を使って該可動資材２４が検出され且つ追跡され得るので、有利となり得る。
【0032】
本実施例における可動資材２４は、１つ又は複数の部品ＰＸを運ぶためのキャリアＣｑとして構成されており（図５を参照）、上述した目的を達するために、複数の資材識別子３０を含み、資材識別子３０としては、ＱＲコード（登録商標）３２、複数のラベル３４、キャリアＣｑに付されたラベル３４の配置により形成される１つのパターン（多角形ａｂｃｄ）によって画定される基準特徴部３６、１つ又は複数の次元（寸法）ｌ，ｈ，ｗによって画定される基準特徴部、並びにＲＦＩＤタグ３８がある。識別子３０の各種別３２，３４，３６，３８は、対象物トラッカー３０の少なくとも１つのセンサ６４を介して受信したセンサ入力を該対象物トラッカー３０が使うことにより検出され且つ特定され得るものであるとともに、トラッカーコンピュータ６０が１つ又は複数のアルゴリズム７０を使うことにより処理され得るものである。可動資材２４に含まれている各識別子３０は、これが含まれている可動資材２４に固有のセンサ入力及び／又は識別子データを提供するように構成されている。固有の識別子３０がデータベース１２２内において、その固有の識別子３０を含む可動資材２４に関連付けられるのは、例えば、その固有の識別子３０を含む可動資材２４の資材事実１０４にその固有の識別子３０の識別データをマップすることによる。例えば、キャリアＣｑが対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２にあるときに、キャリアＣｑに付されたＲＦＩＤタグ３８（非限定的な一実施例において、受動的なＲＦＩＤタグである）が、対象物トラッカー１２のＲＦＩＤ読取り装置７８によって起動され得るとともに、該ＲＦＩＤ読取り装置７８によってＲＦＩＤタグ３８から固有のＲＦＩＤデータが読み取られ得る。そして、キャリアＣｑは、ＲＦＩＤタグ３８から送信され且つＲＦＩＤ読取り装置７８によって読み取られたＲＦＩＤデータをトラッカーコンピュータ６０が使うことにより特定され、これはセンサ入力としてＲＦＩＤ読取り装置７８によってトラッカーコンピュータ６０に入力され、該トラッカーコンピュータ６０が、可動資材２４を特定するためにデータベース１２２内に保存されているデータ（例えば、ＲＦＩＤデータにマップされているキャリアＣｑ）を使うことにより処理され得る。
【0033】
他の実施例においては、キャリアＣｑに付されたＱＲコード（登録商標）３２が、対象物読取り装置１２のカメラ７６を使って検知されるキャリアＣｑの画像を使って検出され、センサ入力としてトラッカーコンピュータ６０に入力されることで、該トラッカーコンピュータ６０は、その画像センサ入力を処理することによって、データベース１２２内においてキャリアＣｑの資材事実１０４にマップされているＱＲコード（登録商標）データを検出することができ、そのＱＲコード（登録商標）データを使ってキャリアＣｑを特定することができる。他の実施例においては、ラベル３４が、対象物読取り装置１２のカメラ７６によって検知されるキャリアＣｑの画像を使って検出され、センサ入力としてトラッカーコンピュータ６０に入力されることで、該トラッカーコンピュータ６０は、画像センサ入力を処理することにより各ラベルを検出することができる。一実施例において、複数のラベル３４のうちの少なくとも１つが、キャリアＣｑを一義的に特定しているシリアルナンバーやバーコードのようなマークを含み、これが、データベース１２２内においてキャリアＣｑの資材事実１０４にマップされていることにより、トラッカーコンピュータ６０は、その画像センサ入力を処理する際にそのマークを特定し、そのマークを使ってキャリアＣｑを特定することができる。他の実施例においては、ラベル３４の組合せが、キャリアに付されたラベル３４の配置により形成される１つのパターンとしての基準特徴部３６（図５を参照）を画定し得るところ、このパターンは、図５に示した実施例において、キャリアＣｑに固有の多角形ａｂｃｄを画定しており、画像センサ入力の処理中にトラッカーコンピュータ６０によって検出され得る。基準特徴部３６（例えば、固有の多角形ａｂｃｄ）によって画定された識別子３０がデータベース１２２内においてキャリアＣｑの資材事実にマップされていることにより、トラッカーコンピュータ６０は、画像センサ入力を処理する際に多角形ａｂｃｄを特定し、これを使ってキャリアＣｑを特定することができる。一実施例において、カメラ７６によって捕捉される画像内で識別子３０を視認し及び／又は検出することが容易となるように、識別子３０は、例えば、反射性材料から形成されているか或いは反射性材料を含んでいる。
【0034】
図５に示した実施例において、部品Ｐｐとして構成されている可動資材２４は、説明する目的で複数の資材識別子３０を含んでおり、資材識別子３０としては、部品特徴部ｅ，ｆ，ｇのうちの少なくとも１つ又は組合せや、ラベル３４によって画定される少なくとも１つの基準特徴部３６がある。図５に即して説明したように、ラベル３４は、部品Ｐｐを一義的に特定しているシリアルナンバーやバーコードのようなマークであって、トラッカーコンピュータ６０が画像センサ入力を処理する際にそのマークを特定しこれを使って部品Ｐｐを特定することができるように、データベース１２２内において部品Ｐｐの資材事実１０４にマップされている。部品特徴部ｅ，ｆ，ｇのうちの少なくとも１つ又は組合せによって画定される基準特徴部３６が、寸法ｆと、孔パターンｅ及びポート孔間隔ｇのうちの少なくとも一方と、の組合せ（これらの組合せは部品Ｐｐに固有のものである）によって形成されている場合、トラッカーコンピュータ６０は、その画像センサ入力を処理する際にそのマークを特定し、そのマークを使って部品Ｐｐを特定することができる。
【0035】
図１に示した実施例において、キャリアＣ１として構成された可動資材２４が、可動対象物トラッカーＭ１（図示した実施例において、可動対象物トラッカーＭ１は、キャリアＣ１についての識別子３０である）と、該可動対象物トラッカーＭ１のトラッカーＩＤとを含み、このトラッカーＩＤは、これが付されているキャリアＣ１の資材事実１０４とデータベース１２２内において関連付けられている。可動対象物トラッカーＭ１を含むキャリアＣ１が、構造上対象物トラッカーＳ１（図１及び図２を参照）などの他の対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内へ進入すると、構造上対象物トラッカーＳ１は、これの通信モジュール８０を介して、可動対象物トラッカーＭ１から通信モジュール８０を介して無線信号を受信し、この無線信号は、センサ入力として、構造上対象物トラッカーＳ１の通信モジュール８０から構造上対象物トラッカーＳ１のトラッカーコンピュータ６０に入力されることで、該トラッカーコンピュータ６０は、そのセンサ入力を処理する際に、可動対象物トラッカーＭ１のトラッカーＩＤを特定することができ、ひいては可動対象物トラッカーＭ１と、該可動対象物トラッカーＭ１の付されたキャリアＣ１とを特定することができる。
【0036】
図１を参照すると、キャリアＣ４として特定されている可動資材２４は、図１に示した実施例において部品Ｐ４を運搬している製造オペレータないし材料取扱者などの人間である。キャリアＣ４が含み得る１つ又は複数の識別子３０（識別子３０は、データベース１２２内においてキャリアＣ４にマップされている）は、対象物トラッカー１２によって収集されたセンサ入力を該対象物トラッカー１２が使うことにより検出され得る。図示した実施例において、キャリアＣ４は、該キャリアＣ４に固有のラベル３４又はＱＲコード（登録商標）３２のような識別子３０を含む１つの衣類例えば帽子を着用することができる。図示した実施例において、キャリアＣ４は、ＲＦＩＤタグ３８を着用することができ、これは例えば、該ＲＦＩＤタグ３８が、衣類、リストバンド、バッジ又は他の着用可能なアイテムに付されていて、これらがキャリアＣ４によって着用されることによる。図示した実施例において、キャリアＣ４は、該キャリアＣ４に固有の無線信号を出力するように構成された識別子３０（例えば、対象物トラッカー１２の通信モジュール８０によって検出され得る携帯電話、スマートウォッチ、及びワイヤレストラッカーなどの携帯デバイス）を着用し或いは携帯することができる。
【0037】
図４に示した対象物トラッカー１２を再び参照すると、トラッカーコンピュータ６０は、少なくとも１つのセンサ６４から受信されるセンサ入力を保存するとともに、これがデジタル化されたデータ（各検出イベントについ生成された行動エントリ９０データを含む）を保存し及び／又は送信するためのメモリ６８を含む。トラッカーコンピュータ６０は、アルゴリズム７０を実行させる中央演算処理装置（ＣＰＵ）６６を含み、このアルゴリズム７０としては、対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内の少なくとも１つのセンサ６４によって検知された可動資材２４及び資材識別子３０を検出するように、少なくとも１つのセンサ６４から受信したセンサ入力を処理し、検出済みの資材識別子３０を特定するようにそのセンサ入力を処理し及び／又はデジタル化し、さらには検出イベントで検出された検出済みの可動資材２４についての行動エントリ９０を投入するためのデータを、該アルゴリズム７０を使って生成するものを含む。一実施例において、アルゴリズム７０は、センサ入力を処理するアルゴリズム、センサ入力に検出時刻９２を刻時するアルゴリズム、検知された画像内において可動資材２４及び／又は資材識別子３０を特定するように画像データをフィルタリングするアルゴリズム、センサ入力から資材識別子３０を検出するアルゴリズム、資材識別子３０に関連付けられた資材ＩＤ８６及び資材種別８８を特定するアルゴリズム、検出済みの可動資材２４の位置を画像データ及び／又は他の位置入力を使って特定するアルゴリズム、並びに各検出イベントについての行動エントリ９０をデジタル化し且つ生成するアルゴリズムがあるが、これらに限定されない。メモリ６８（これの少なくとも一部が有形であり且つ不揮発性である）としては、例えば、アルゴリズム７０を実行し、対象物トラッカー１２によって受信されたセンサ入力を保存し、さらにはローカルネットワーク２０及び／又は他の対象物トラッカー１２と通信するのに充分なサイズと速度を有するＲＯＭ，ＲＡＭ，ＥＥＰＲＯＭなどがある。一実施例において、トラッカーコンピュータ６０によって受信されたセンサ入力は、該トラッカーコンピュータ６０がセンサ入力を処理するのに充分な時間だけメモリ６８に保存される。すなわち、トラッカーコンピュータ６０が、センサ入力から検出された各可動資材２４についての行動エントリ９０を投入するのに要求されるデジタル化検出イベントデータを得るように該センサ入力を処理すると、そのセンサ入力は、メモリ６８から消去される。こうして、各対象物トラッカー１２に要求されるメモリの量を減らすことができる。
【0038】
図４に示されるように、対象物トラッカー１２は、該対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内からの画像入力を監視し且つ収集する１つ又は複数のカメラ７６、１つ又は複数の発光ダイオード（ＬＥＤｓ）７２、及び赤外線（ＩＲ）通過フィルタ７４を含む。一実施例において、カメラ７６が可視光と赤外線を使って画像入力を受けることができるように、対象物トラッカー１２は、赤外線（ＩＲ）感知カメラからなるカメラ７６を含み、ＬＥＤｓ７２は赤外線ＬＥＤｓであるが、この例に限定されない。一実施例において、対象物トラッカー１２は、熱及び／又は放射線画像入力を検知し且つ収集する、サーモグラフィー（熱探知）カメラとしての赤外線カメラ７６を含むが、この例に限定されない。なお、対象物トラッカー１２に含まれる１つ又は複数のカメラ７６は、該対象物トラッカー１２が、それの検出ゾーン４２を監視するのに広範な照明条件（可視光、赤外線、熱輻射、微光、又は停電に近い条件を含む）のスペクトルについて監視することができるように構成され得る。非限定的な一実施例において、対象物トラッカー１２はカメラ７６を含み、このカメラ７６は、例えば、構成部品ＰＸの基準特徴部や寸法、可動資材２４に付された識別番号及び／若しくはマークなどの識別子３０、並びに／又はラベルやタグ等に付された識別番号及び／若しくはマークを含む識別子３０の画像を捕捉する高解像度及び／若しくは高分解能のカメラである。この実施例において、対象物トラッカー１２は、どのような施設条件（例えば、照明がないか薄暗い倉庫内ないし保管庫内（外側構造１６を含む）の場所で自動作業中に生じ得る微光ないし微小光の条件を含む）においても、可動資材２４を監視し、検出し、さらには追跡することを効果的に行うことができるという利点を有する。カメラ７６がトラッカーコンピュータ６０へセンサ入力を送り、該トラッカーコンピュータ６０がアルゴリズム７０を使ってそのセンサ入力（例えば、画像入力）を処理することができるように、カメラ７６は、トラッカーコンピュータ６０と通信する。一実施例において、カメラ７６が画像入力を収集し続けて、処理を担うトラッカーコンピュータ６０へ送り続けるように、対象物トラッカー１２は構成されている。一実施例において、カメラ７６が定期的に（例えばトラッカーコンピュータ６０によって制御される所定の周期で）画像を収集し始めるように、対象物トラッカー１２は構成されている。一実施例において、その収集の周期は、施設１０内での停止条件などの稼働条件に基づいて調節可能ないし変動可能なものである。一実施例において、カメラ７６が、該カメラ７６が検出ゾーン４２で検出する監視画像内に変化を検知しただけで画像の収集を開始するように、対象物トラッカー１２は構成されている。他の実施例において、検出ゾーン４２の所定の領域内で画像を検出するように、カメラ７６が構成されており、及び／又は画像入力がフィルタリングされ得る。例えば、施設内４２内のある領域（可動資材２４が存在しそうもないオフィスの領域など）に検出ゾーン４２がオーバラップする場所においては、可動資材２４が存在しそうもない検出ゾーン４２の領域から受けた画像入力を除去するようにフィルタリング・アルゴリズムが適用され得る。図１を参照すると、検出ゾーン４２の所定の領域例えば、構造上エンクロージャ１４の床から可動資材２４の存在しそうな場所の最高位と同じ垂直方向高さまで延在する領域において、撮像データを最適化するようにカメラ７６が構成されている。
【0039】
トラッカーコンピュータ６０は、対象物トラッカー１２に含まれる様々なセンサ６４からセンサ入力（１つ又は複数のカメラ７６からの画像入力を含む）を受信するが、このセンサ入力としては、ＲＦＩＤ読取り装置７８からの１つ又は複数のＲＦＩＤタグデータ入力、位置モジュール８２からの位置データ入力、及び通信モジュール８０からの無線データがあり得る。センサ入力は、施設ネットワーク２０から獲得される時点の時刻、又はプロセッサ６６から獲得される時点の時刻（以降の例において、このプロセッサ時刻は施設ネットワーク２０の時刻と同期されている）を用いてトラッカーコンピュータ６０によって刻時されている。施設ネットワーク２０の時刻は、例えば、施設ネットワーク２０と通信する中央データブローカ２８又はサーバ（ローカルサーバ５６など）によって確定される。センサ入力の刻時の正確性と、検出済みの可動資材２４の検出時刻９２を決める際の正確性を期すために、対象物トラッカー１２のプロセッサ６６の各々が施設ネットワーク２０と同期されている。
【0040】
センサ入力が対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２内の可動資材２４の種々の識別子３０を検出したか否か（検出ゾーン４２に識別子３０を検出することは検出イベントである）を判断するために、センサ入力は、トラッカーコンピュータ６０が１つ又は複数のアルゴリズム７０を使うことによって処理される。１つ又は複数の識別子３０が検出されると、各識別子はトラッカーコンピュータ６０によって処理され、データベース１２２内の識別子３０にマップされた資材事実１０４を特定することによって、その識別子３０に関連付けられた可動資材２４が特定される（識別子３０に関連付けられた可動資材２４の資材事実１０４は、特定済みの可動資材２４の資材ＩＤ８６と資材種別８８を含む）。トラッカーコンピュータ６０が、識別子３０データを使って、検出済みの可動資材２４にマップされた資材ＩＤ８６を呼び出し、その検出イベントについてトラッカーコンピュータ６０が投入している行動エントリ９０内へエントリすることができるように、資材ＩＤ８６は、可動資材２４にマップされた単一の固有の整数としてデータベース１２２内に保存されている。各資材種別８８がデータベース１２２内において整数にマップされるように、資材の種別のリストが、データベース１２２内に保存されている。トラッカーコンピュータ６０は、データベース１２２内において資材ＩＤに関連付けられた資材種別８８にマップされた整数を呼び出し、行動エントリ９０内へ投入する。一実施例において、データベース１２２は、中央データブローカ２８及びアナリスト５４と通信するサーバ４６，５６に保存され、その保存データは、中央データブローカ２８、アナリスト５４、及び／又は中央データブローカ２８を介する対象物トラッカー１２によってアクセス可能なものである。サーバとしては、１つ又は複数のローカルサーバ５６とリモートサーバ４６（ネットワーク４８を介してアクセス可能なクラウドサーバ）がある。本実施例に限定されず、データベース１２２は、例えば中央データブローカ２８やアナリスト５４内に保存される場合もある。図示した実施例において、資材種別は、部品キャリア、構成部品などの資材のカテゴリーであり得る。また、ビン、パレット、トレイ、固定具、アセンブリ及びこれらの組合せなど（例えば、キャリアビン、キャリアパレット、部品固定具、部品アセンブリなど）の特定の資材種別であり得る。可動資材２４に関連付けられ得る識別子３０の様々な種別及び組合せの例について、図５及び図６を参照しつつ本明細書中の詳細な説明において後述するが、それらの例に限定されない。
【0041】
トラッカーコンピュータ６０は、検出イベント中に検出される可動資材２４の識別子３０に基づいて決定される資材ＩＤ８６及び資材種別８８を、行動エントリ９０内において対応するデータフィールド内へ投入するとともに、センサ入力のタイムスタンプを検出時刻９２として投入することで、各検出イベントについての行動エントリ９０データ構造（図７を参照）を実装する。トラッカーコンピュータ６０はセンサ入力を処理し、行動エントリ９０データ構造に含まれる残りのデータエレメント（行動種別９４を含む）を決定する。例えば、追跡され得る行動種別９４は、可動資材２４を配置すること、可動資材２４を識別すること、ある位置から他の位置までの可動資材２４の動きを追跡すること、可動資材２４を持ち上げること（キャリアＣＸ又は部品ＰＸを持ち上げること等を含む）、可動資材２４を配置すること（生産ライン１８上にキャリアＣＸ又は部品ＰＸを配置すること等を含む）、可動資材２４を他の可動資材２４から取り外すこと（キャリアＣＸ（例えば、パレット）を他のキャリアＣＸ（例えば、リフト付きトラック）から降ろすこと等を含む）、キャリアＣＸを他のキャリアＣＸに載せること、部品ＰＸをキャリアＣＸに載せること、キャリアＣＸ内の部品ＰＸを数えること等のうちの１つ又は複数を含むが、これらは説明するための例として挙げたものであり、これらの例に限定されない。トラッカーコンピュータ６０は、センサ入力を処理し、そのセンサ入力から追跡される行動の種別を決定し、検出イベント中に検出される資材２４によって実行されている行動種別９４とともに行動エントリ９を投入する。各行動種別９４がデータベース１２２内において整数にマップされるように、行動の種別のリストがデータベース１２２内に保存されている。トラッカーコンピュータ６０は、行動エントリ９０内の対応する行動種別フィールド内へ投入するために、検出済みの資材２４によって実行されている行動種別９４にマップされている整数を呼び出す。
【0042】
トラッカーコンピュータ６０は、検出イベント中に検出された可動資材２４の位置９６を決定するようにセンサ入力を処理し、行動エントリ９０内の対応する１つ又は複数のフィールド内へエントリする。図７に示される実施例において、行動エントリ９０のデータ構造は、ｘ座標のエントリについての第１のフィールドと、ｙ座標のエントリについての第２のフィールドとを含み、これらのｘ座標とｙ座標は例えば、ｘｙｚ直交座標と施設１０についての参照点（位置）２６によって画定されるｘｙ平面上で検出された可動資材２４が存在する位置のｘ座標とｙ座標となる。一実施例において、トラッカーコンピュータ６０は、例えば、検出イベントの時刻における対象物トラッカー１２の位置とセンサ入力との組合せを使用して、検出済みの可動資材２４の位置９６を確定する。構造上対象物トラッカーＳＸについて及びライン対象物トラッカーＬＸについて、対象物トラッカー１２の位置は、施設１０内の対象物トラッカーＳＸ，ＬＸの固定位置から認識される。可動対象物トラッカーＭＸとして構成された対象物トラッカー１２について、該可動対象物トラッカーＭＸに含まれているトラッカーコンピュータ６０及び／又は位置モジュール８２は、例えば、ＳＬＡＭアルゴリズム７０と、他の対象物トラッカー１２（所定の固定位置を有する構造上対象物トラッカーＳ１．．．ＳＮを含む）から検知された信号と、を使って、検出イベントの時刻における該可動対象物トラッカーＭＸの位置を決定し、トラッカーコンピュータ６０がこの位置とセンサ入力との組合せを使用して、検出済みの可動資材２４の位置９６を決定し、行動エントリ９０内の対応する１つ又は複数の位置フィールド内へ入力する。行動エントリ９０内へＸ座標９６とＹ座標９６を入力する旨の本実施例は非限定的なものであり、例えば、ＧＰＳ座標などの他の位置指標が行動エントリ９０に入力される場合もあれば、Ｘ座標とＹ座標にＺ座標が追加される場合もある。
【0043】
一実施例において、センサ入力は、検出済みの資材２４の１つ又は複数の相互作用９８を決定するためにトラッカーコンピュータ６０によって使用され得る。行動エントリ９０の相互作用フィールド９８内へ入力されるデータエントリの種別及び形式は、検出イベント中に検出された可動資材２４について決定される相互作用のタイプに依存して異なる。例えば、図１に示されるように、検出済みの資材２４が、第１の部品キャリアＣ１である他の可動資材２４によって運ばれている第２の部品キャリアＣ２である場合、トラッカーコンピュータ６０によって決定される相互作用９８が、検出済みの資材２４（例えば、第２の部品キャリアＣ２）を運ぶために使用されている第１の部品キャリアＣ１の資材ＩＤ８６及び資材種別８８であり得る。図１に示したのと同じ例に即して説明すると、第２の部品キャリアＣ２は、構成部品Ｐ１を運搬しているコンテナであり、これにより、トラッカーコンピュータ６０によって決定され得る他の相互作用９８としては、例えば、第２の部品キャリアＣ２に収容されている部品Ｐ１の数、種別及び／又は部品条件（状態）を定量化した１つ又は複数のものがあり、部品条件の一例としては、対象物トラッカー６０によって画像センサ入力から決定され得る寸法、特徴部、及び他のパラメータなどの部品パラメータがある（図６を参照）。一実施例において、その部品条件がその指定に適合するものであるか否かを決定するために、部品パラメータは、対象物トラッカー６０及び／又はアナリスト５４によって、パラメータ仕様と対比され得る。本実施例において、部品パラメータ（例えば、寸法）は、部品Ｐ１に関連する相互作用９８として保存され、パラメータの条件のデジタル化された記録となる。部品条件が仕様に不適合である場合、適切な処置（封止、修正など）がとられ得るように、システム１００は、部品Ｐ１が不適合であることを示すアラート（報知）を出力するように構成され得る。本実施例における不適合の検出は、不適合の部品Ｐ１が次のプロセスへ進む前や施設１０から出荷される前に封止され及び／又は修正され得るように、部品Ｐ１が施設内にあるときに行われることが好ましい。第２の部品キャリアＣ２の後続の追跡とそれの相互作用は、第１の部品キャリアＣ１から第２の部品キャリアＣ１の荷物の積み降ろし、第２の部品キャリアＣ２から第１の構成部品Ｐ１の積み降ろし、積み降ろされた構成部品Ｐ１を施設１０内の他の位置まで（例えば生産ラインＬ１まで）動かすことの検出を含み、これらの行動の各々は、少なくとも１つの対象物トラッカー１２によって検出され、対象物トラッカー１２を介して、キャリアＣ１，Ｃ２及び部品Ｐ１のうちの少なくとも１つと関連付けられた行動エントリ９０を生成する。行動エントリ９０の各々は、検出された資材２４であり、さらには／或いはキャリアＣ１，Ｃ２、及び部品Ｐ１のうちの少なくとも２つ以上の間における相互作用である。一実施例において、施設１０内でプロセス中に様々な対象物トラッカー１２によって検出される動きに基づくキャリアＣ１，Ｃ２及び部品Ｐ１のブロックチェーン追跡可能性（トレーサビリティ）を生じさせるために、検出済みの資材２４（キャリアＣ１，Ｃ２及び部品Ｐ１）の後続の行動における行動エントリ９０、及びこれらの資材２４の検出時に中央データブローカ２８まで送信される行動エントリ９０は、キャリアＣ１，Ｃ２及び部品Ｐ１の各々に関連する様々な行動エントリ９０及び／又は行動リストデータ構造１０２からの検出時刻データＴ、位置データ９６及び相互作用データ９８をアナリスト５４が使うことにより分析され得る。
【0044】
一実施例において、トラッカーコンピュータ６０は、資材ＩＤ８６、資材種別８８、行動種別９４及び位置９６のうちの１つ又は複数の組合せに基づいて確定される相互作用９８を入力するように指示され得る。図１及び図６を参照すると、図示した実施例において、ライン対象物トラッカーＬＫが切込コンベヤプロセスに載せられて動いているか或いはプロセス・ライン１８によって処理されている部品ＰＰ（図６を参照）を検出すると、ライン対象物トラッカーＬＫのトラッカーコンピュータ６０がその部品ＰＰの少なくとも１つのパラメータを検査する(例えば、図６に示されている寸法「ｇ」を測定し、図６において「ｅ」で示されるポート孔パターンが特定のパターンに適合するか否かを判断する) ために画像センサ入力を処理するように指示され、その検査結果（例えば、特定の孔パターンに適合する部品ＰＰの孔パターンの「ｇ」、及び「Ｙ」又は「Ｎ」の寸法の測定値)を相互作用９８フィールド内へ入力させるようにトラッカーコンピュータ６０を促す。一実施例において、部品ＰＰがプロセス・ライン１８によって処理され且つ／或いは施設１０内を動くときに生じる、行動エントリ９０内へ投入される相互作用９８データは、資材（この例においては部品ＰＰ）についての行動リスト１０２データ構造から決定される、部品ＰＰのブロックチェーン追跡可能性（トレーサビリティ）を提供することができる。一実施例において、ライン対象物トラッカーＬＫは、そのパターンが特定の孔パターンに適合しないことを見出すやいなや、例えばプロセス・ライン１８に対してアラートを発出し、後続のプロセスの前にその不適合の部品ＰＰを修正し及び／又は封止することを指示され得るが、この例に限定されない。
【0045】
トラッカーコンピュータ６０が検出イベントについて行動エントリ９０のデータフィールド８６，８８，９０，９２，９４，９６，９８を入力し終わると、行動エントリ９０は、トラッカーコンピュータ６０によってデジタル化され、施設ネットワーク２０を介して中央データブローカ２８へ送信される。図示した実施例において、行動エントリ９０は、ＪａＶａＳｃｒｉｐｔ Ｏｂｊｅｃｔ Ｎｏｔａｔｉｏｎ（ＪＳＯＮ）内で検出イベントについての行動エントリ９０として送信するために、ＪＳＯＮストリング内へデータフィールド８６，８８，９０，９２，９４，９６，９８を投入しているデータをシリアライズすることにより生成される。図７及び図８に示されるように、中央データブローカ２８は、行動エントリ９０データをデシリアライズし、資材事実１０４例えば検出済みの資材２４の資材ＩＤ８６及び資材種別８８を使って、検出済みの資材２４についての行動リスト１０２のデータ構造に、検出済みの資材２４についての行動エントリ９０データをマップする。検出イベントについての行動エントリ９０におけるデータフィールド９０，９２，９４，９６，９８からのデータは、行動リスト１０２内に組み込まれている行動エントリ９０Ａ，９０Ｂ，９０Ｃ．．．９０ｎに追加される行動として、行動リスト１０２内の対応するデータフィールドにマップされる。行動リスト１０２は、データベース１２２に保存され、データアナリスト５４によって分析される。この行動リスト１０２は、資材事実１０４によって特定される資材２４についての資材記述子８４を含み得る。
【0046】
経時的に、施設１０内でプロセスを実行中に資材２４が使用されているときに、１つ又は複数の対象物ロケータ（位置を示すための装置）１２によって追加の行動が検出されると、追加の行動を検出している対象物ロケータ１２によって追加の行動エントリ９０が生成され、可動資材２４の行動リスト１０２に追加される。例えば、図２に示した行動イベント４０において、キャリアＣ１として図２に示した可動資材２４は、図１にパレットキャリアＣ２として示した第２の可動資材２４を呼び出すことを要求されているとともに、図２に符号Ｃ’１で示した呼出し位置から図２に符号Ｃ１で示した目的位置（その配送位置は、図１に示したキャリアＣ１の位置に対応している）まで、そのパレットキャリアＣ２を運ぶことを要求されている。呼出し位置から目的位置までパレットキャリアＣ２を運搬しているキャリアＣ１の行動イベント４０は、図２に太い破線４０で示されている経路で図示されている。行動イベント４０の実行時に、キャリアＣ１及びパレットキャリアＣ２は、図２に示した構造上対象物トラッカーＳ１，Ｓ３，Ｓ５及びＳ７によって画定された検出ゾーン並びにライン対象物トラッカーＬ
１
によって画定された検出ゾーンを含む数多くの検出ゾーン４２を通過するが、キャリアＣ１による行動イベント４０が完了するときに、これらの対象物トラッカー１２の各々は、キャリアＣ１，Ｃ２の各々についての１つ又は複数の行動エントリ９０を生成し、中央データブローカ２８まで送信する。これに加え、行動４０が実行される時に、キャリアＣ１に取り付けられた対象物トラッカーＭ１が、キャリアＣ１，Ｃ２の各々について１つの又は複数の行動エントリ９０を生成して、送信している。上述したように、中央データブローカ２８は、様々な対象物トラッカーＳ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７，Ｌ１及びＭ１によって生成された行動エントリ９０の各々を受けるやいなや、行動エントリの各々から行動エントリデータをデシリアライズし、そのデシリアライズされた行動エントリデータを行動エントリ９０に対応する資材行動リスト１０２内へ入力し、その資材行動リスト１０２をデータベース１２２内に保存する。
【0047】
パレットキャリアＣ２について生成された資材行動リスト１０２の例に即して説明すると、データアナリスト５４が分析する資材行動リスト１０２は、行動イベント４０時にキャリアＣ１によってパレットキャリアＣ２が呼出し位置から目的位置まで運ばれたときに、様々な対象物トラッカー１２によって検出されたパレットキャリアＣ２の行動について生成された様々な行動エントリ９０を含んでいる。アナリスト５４が資材行動リスト１０２及びこれに含まれる行動エントリ９０を分析することは、１つ又は複数のアルゴリズムを使用することを含み得るところ、このアルゴリズムは例えば、行動イベント４０の時に様々な対象物トラッカーＳ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７，Ｌ１及びＭ１が生成した様々な行動エントリ９０を調整し、資材行動リスト１０２内の様々な行動エントリ９０から行動種別９４データ、位置９６データ及びタイムスタンプ９２データを使って、行動イベント４０時にパレットキャリアＣ２が実際に通った経路を決定し、行動イベント４０についての実際の行動イベント持続時間１０８を資材行動リスト１０２内の様々な行動エントリ９０からの行動イベント持続時間１０８及びタイムスタンプ９２データを使って決定し、行動イベント４０時にパレットキャリアＣ２が実際に通った経路を示す追跡マップ１１６を生成し、可動資材２４（この例では、パレットキャリアＣ２）の鼓動１１０を生成し、実際の行動イベント４０を例えばベースライン行動イベント４０と比較し、例えば行動イベント持続時間１０８などに関して比較統計解析するために行動イベント４０を統計学的に定量化するものである。アナリスト５４は、可動資材２４（この例では、パレットキャリアＣ２）の資材事実１０４に行動イベント４０を関連付けてデータベース１２２内に保存することができ、追跡マップデータ（行動イベント４０中にパレットキャリアＣ２が移動する経路を特定する経路データを含む）に関連付けて、さらには、行動イベント４０について決定される行動イベント持続時間１０８に関連付けてデータベース１２２内に保存することができる。図示した実施例において、行動イベント４０は、比較解析するために共通の特徴を有する行動イベントの１つ又は複数のグループに関連付けられる（同様の行動グループ内に関連付けられる行動イベントが共有する共通の特徴は、例えばイベント種別、行動種別、可動資材種別、相互作用などである）。
【0048】
追跡マップ１１６と可動資材の鼓動１１０は、アナリスト５４が生成する複数の可視化出力の例であり、データベース１２２内に保存され、例えばユーザデバイス５０又は出力ディスプレイ５２を介して表示され得るものであるが、これらの例に限定されない。一実施例において、これらの可視化出力を使ってアラートを発出し、行動イベントの状況等を示し、リアルタイムに修正され及び／又は改善された行動の特定と実施をし易くするために、追跡マップ１１６と可動資材の鼓動１１６を含む可視化出力が、アナリスト５４によってほぼリアルタイムに生成され得る。なお、本明細書中で用いられる「行動イベント」とは、行動イベント４０が例えば、行動イベント４０を完了するまでに実行される累積の行動を含む点において「行動」とは区別されている。本実施例において、行動イベント４０は、呼出し位置（図２において符号Ｃ’１で示されている）から目的位置（図２において符号Ｃ１で示されている）まで、パレットキャリアＣ２を運ぶことであり、この行動イベント４０は、複数の行動イベント４０（例えば．対象物トラッカーＳ１の検出ゾーン４２内で対象物トラッカーＳ１によって検出されるパレットキャリアＣ２の各行動であってそれについて対象物トラッカーＳ１が行動エントリ９０を生成したものや、対象物トラッカーＳ２の検出ゾーン４２内で対象物トラッカーＳ２によって検出されるパレットキャリアＣ２の各行動であってそれについて対象物トラッカーＳ２が行動エントリ９０を生成したもの等を含む）の寄せ集めが行われる時に対象物トラッカーＳ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７，Ｌ１及びＭ１によって検出される複数の行動の寄せ集めである。なお、本明細書中において、例えば行動イベント持続時間１０８に適用される「ベースライン」との語句は、その行動イベント４０についての１つ又は複数の設計意図（設計上）の持続時間のことであり、類似する行動イベント４０について収集されたデータから導き出されるその行動イベント４０の平均持続時間などの統計学的に算出される値のことである。
【0049】
追跡マップ１１６は、その行動イベント４０についてパレットキャリアＣ２が実際の運搬経路に沿った様々な位置に配置されているときの実際の時刻や、その行動イベント４０についての実際のイベント持続時間１０８などの追加の情報を含み得るものであり、カラーコード化されている場合もあれば、比較情報を示している場合もある。追跡マップ１１６は、例えば、実際の行動イベント４０についてベースラインイベント４０からの視覚的な偏差を呈するように、実際のイベント４０と一緒にベースライン行動イベント４０を表示する。例えば、その行動イベント４０についてのベースラインのイベント持続時間１０８よりも長い実際のイベント持続時間１０８を有する行動イベント４０は、アラートの発出を示すか又は改善すべき時機にあることを示す赤色にコード化され得る。また、その行動イベント４０についてのベースラインのイベント持続時間１０８よりも短い実際のイベント持続時間１０８を有する行動イベント４０は、青色にコード化され、今後その種類の行動イベントを反復するときのために、その実証された改善の理由が調査される。追跡マップ１１６は、該追跡マップ１１６に示される行動イベント４０の行動種別９４（例えば、その行動イベント４０が運搬、持ち上げ、又は配置の種別の行動であるか否か）を特定しているアイコンを含み得る。一実施例において、追跡マップ１１６上に表示される各行動イベント４０は、例えばユーザインターフェイスエレメント（ＵＩＥ）を介して、その行動イベント４０についての詳細な情報例えば、実際のイベント持続時間１０８、ベースラインイベント持続時間、イベント相互作用、ベースラインイベントに対する実際のイベント４０などにリンクされている。
【0050】
図１０は、可動資材２４が実行する一連の行動イベント１１４についてアナリスト５４が生成した鼓動１１０の一例を示すものであり、本実施例において、可動資材２４は、資材種別８８「キャリア」と資材ＩＤ「６２」を有するものとして鼓動１１０に特定されたパレットキャリアＣ２である。この一連の行動イベント１１４は、「認証の要求」、「パレットの呼出し」及び「パレットの運搬」として示されている行動イベント４０を含み、本実施例における「パレットの運搬」との行動イベント４０は、呼出し位置（図２では符号Ｃ’１で示されている）から目的位置（図２では符号Ｃ１で示されている）までパレットキャリアＣ２を運搬することである。行動イベント持続時間１０８は、各イベント４０の各々について表示される（パレットキャリアＣ２で運搬される部品Ｐ１に対応している部品の特定が示されるように、一連の行動イベント１１４についての相互作用９８が表示される）。一連の行動イベント１１４についてのサイクルタイム１１２（実際のサイクルタイム１１２とベースラインサイクルタイムを含む）が示される。行動イベント１１４のシークエンスについての鼓動１１０が生成されるのは、２０１４年１１月４日に発行された米国特許第８，８８０，４４２Ｂ２号明細書（発明の名称「機械の鼓動を生成する方法」）に記載されているように、行動イベント１１４のシークエンスを有する行動イベント４０の行動イベント持続時間１０８を発生順に並べることによる。鼓動１１０は、図１０の上側部分にバーチャートとして示されるか又は図１０の下側部分に示されるように表示され得る（一連の行動イベント１１４を含む）。表示されるエレメント（例えば、行動イベント持続時間１０８、サイクルタイム１１２など）の各々は、カラーコード化される場合もあれば、視覚的分析用の追加情報を運ぶように視覚的に異なっている場合もある。一実施例において、行動イベント持続時間１０８のそれぞれが、アラートを発出するレベルの持続時間を超えたか否か、ベースライン持続時間よりも長いか否か、ベースライン持続時間以下の長さか否か、又は改善すべき時機（にあること）を示しているベースライン持続時間よりも実質的に短いか否かを示すように、行動イベント持続時間１０８の各々が、「赤色」、「黄色」、「緑色」又は「青色」に色付けられている。一実施例において、鼓動１１０で表示される１つ又は複数のエレメント（例えば、行動イベント４０、行動イベント持続時間１０８、相互作用９８、シークエンスサイクルタイム１１２、一連の行動イベント１１４を含む）は、例えばユーザインターフェイスエレメント（ＵＩＥ）を介してそのエレメントの詳細な情報にリンクされている。例えば、行動イベント持続時間１０８に対応する行動４０を示すために、行動イベント持続時間１０８は追跡マップ１１０にリンクされ得る。
【0051】
一実施例において、施設１０内の可動資材２４の行動を追跡してデジタル化することにより、プロセスの一連の動作を実施するのに要求されるサイクルタイム全体が正確に定量化され、改善（行動イベント４０の行動イベント持続時間１０８を短縮することを含む）すべき時機を呈するように分析されるために、行動イベント１１４のシークエンスは、行動イベント４０（既知の行動イベント４０である）からなり、例えば、施設１０内でプロセスを実行するために実施される一連のオペレーションに含まれ得る。一実施例において、対象物トラッカー１２が追跡するすべての行動が、既知の行動イベント４０によって画定されるわけではない。この例において、アナリスト５４が行動エントリ９０を分析し、例えば施設１０内の可動資材１２の行動のパターン（繰り返し行動イベント４０を起こすことを確定するパターンを含む）を特定することに利点があり、これらは改善のために分析され、定量化され、ベースライン化され、さらには体系的に監視され得る。
【0052】
今度は図９を参照すると、施設１０内でプロセスを実行するために使用される可動資材２４の行動を追跡する方法が示されている。この方法は、ステップ２０８において、対象物トラッカー２４を含み、該対象物トラッカー２４は、該対象物トラッカー２４によって画定される検出ゾーン４２内からのセンサ入力を監視し且つ収集している。センサ入力は、ＲＦＩＤタグ３８を含む識別子３０から受けたＲＦＩＤデータ（符号２０２で示されている）、カメラ（赤外線感知カメラであり得る）７２を使って収集された画像センサ入力（符号２０４で示されている）、及び位置モジュール８２を使って収集された位置データ（符号２０６で示されている）を含み得る。位置データはまた、本明細書において上述したように、例えば通信モジュール８０を介して収集され得る。ステップ２１０で、センサ入力が対象物トラッカー１２によって受信され、（本明細書中で上述したように）刻時され、該対象物トラッカー１２は、検出ゾーン４２内に位置する各可動資材２４についての少なくも１つの識別子３０に対して、例えば１つ又は複数のアルゴリズムを使って、ステップ２１２でＲＦＩＤ識別子３８を特定し、ステップ２１４で視覚的識別子３０（１つ又は複数のバーコード識別子３２、ラベル識別子３４を含み得る）を特定し、さらにはステップ２１６で基準の識別子３６を特定するように、センサ入力データを処理する。対象物トラッカー１２は、ステップ２１０で決定された識別子データを使って、ステップ２１８で、センサ入力において見出された各検出イベントについての行動エントリ９０を追加しデジタル化して例えばＪＳＯＮストリング内へ入力し、そのデジタル化された行動エントリ９０を中央データブローカ２８まで送信する。ステップ２２０で、中央データブローカ２８は、行動エントリ９０をデシリアライズし、その行動エントリ９０内で特定された検出済みの資材２４に対応する資材行動リスト１０２に行動エントリ９０をマップする。マップされた行動エントリ９０データは、行動エントリ９０（検出された可動資材２４についてその資材行動リスト１０２に保存される複数の行動エントリ９０のうちの１つであり得る）として資材行動リスト１０２内へ投入される。ステップ２２０でさらに、中央データブローカ２８は、データベース１２２に資材行動リスト１０２を保存する。ステップ２２２で、対象物トラッカー１２の検出ゾーン４２からセンサ入力を監視し且つ収集している該対象物トラッカー１２のプロセスは、図９に示されるように継続し、その検出ゾーン４２において対象物トラッカー１２が検出する追加の識別子３０に対応する追加の行動エントリ９０を生成する。ステップ２２４で、データアナリスト５４は、データベース１２２内の資材行動リスト１０２にアクセスし、本明細書において上述したように、資材行動リスト１０２を分析する（アナリスト５４が資材行動リスト１０２データを使って特定した各行動イベント４０についての行動イベント持続時間１０８をステップ２２４において決定し分析することを含む）。ステップ２２６で、アナリスト５４は、追跡マップ１１６及び／又は行動イベントの鼓動１１０などの１つ又は複数の可視化出力を生成する。ステップ２２８で、アナリスト５４は、資材行動リスト１０２データを使って、修正行動及び／又は改善すべき時機を特定するが、これは、本明細書において上述したように、修正の行動及び改善すべき時機を決定するためにデータを見直し、解釈し、さらには分析するのに使用するために、ステップ２３０及びステップ２３２において、データ及びアラートを表示すること、ステップ２２６で生成された追跡マップ１１６及び／又は行動イベントの鼓動１１０、出力アラート等の１つ又は複数の可視化出力を表示することを含む。
【0053】
本明細書において使用される「備える」との語句及びこれのバリエーションは、「含む」の類義語として使用されており、これらのバリエーションの語句はオープンエンド（開放端）つまり非限定的な意味で使われている。様々な実施例について説明するために本明細書において、「備えている」や「含んでいる」の語句が使われているが、「から実質的に構成されている」や「から構成されている」も、さらにとり得る実施形態があることを示すために「備えている」や「含んでいる」と代替的に使用される。本開示及び特許請求の範囲において使用されている「１つ」、「１つの」、「その」などの単数形で示されているものは、別段の記載のない限りにおいて、複数の場合も含む。
【0054】
この発明の詳細な説明の記載及び添付の図面は本開示をサポートし、説明するためのものであり、本開示の範囲は、特許請求の範囲によって定められる。特許請求の範囲に記載の開示を実施するための最良の形態及び他の実施形態について詳しく説明したが、添付の特許請求の範囲に定められる開示を実行するために様々な代替的な設計及び実施形態が存在する。さらには、各図に示した実施形態または本説明で言及した様々な実施形態の特徴は、互いに独立した実施形態として理解されるべきものとは限らない。実施形態の複数の例のうちの１つに記載された特徴の各々が、他の実施形態からの１つ又は複数の他の望ましい特徴と組み合わされることにより、文言上も各図を参照しても説明されていない別の実施例が生じ得る。そのような他の実施形態も添付の特許請求の範囲のフレームワークに含まれる。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
