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特表2023-545440拡張可能オブジェクトモデル及びモデリングを可能にするグラフィカルユーザインターフェース

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2023-10-30

(54)【発明の名称】拡張可能オブジェクトモデル及びモデリングを可能にするグラフィカルユーザインターフェース

(51)【国際特許分類】

G06F 16/28 20190101AFI20231023BHJP

G06F 16/9038 20190101ALI20231023BHJP

【ＦＩ】

G06F16/28

G06F16/9038

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023521872

(86)(22)【出願日】2021-10-15

(85)【翻訳文提出日】2023-04-26

(86)【国際出願番号】 US2021055194

(87)【国際公開番号】W WO2022081982

(87)【国際公開日】2022-04-21

(31)【優先権主張番号】63/093,121

(32)【優先日】2020-10-16

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ

(71)【出願人】

【識別番号】500575824

【氏名又は名称】ハネウェル・インターナショナル・インコーポレーテッド

【氏名又は名称原語表記】ＨｏｎｅｙｗｅｌｌＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＩｎｃ．

(74)【代理人】

【識別番号】100118902

【弁理士】

【氏名又は名称】山本修

(74)【代理人】

【識別番号】100106208

【弁理士】

【氏名又は名称】宮前徹

(74)【代理人】

【識別番号】100196508

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾淳一

(74)【代理人】

【識別番号】100162846

【弁理士】

【氏名又は名称】大牧綾子

(72)【発明者】

【氏名】チャタルジー、アグニラジ

(72)【発明者】

【氏名】ヴァルダー、ロシャンローレンス

(72)【発明者】

【氏名】サフ、デバシシュ

(72)【発明者】

【氏名】ドゥソウザ、アーロン、フランシス

(72)【発明者】

【氏名】パティル、サンジェイクマール

(72)【発明者】

【氏名】マヌ、タラナート

(72)【発明者】

【氏名】グロス、クラウス、ピーター

(72)【発明者】

【氏名】ゴパラン、ムルガン

(72)【発明者】

【氏名】シヴァムルティ、ヴィディア

(72)【発明者】

【氏名】サバレティナム、ムトゥ

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175JB02

5B175KA12

(57)【要約】

方法は、関係モデルを取得することであって、関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、複数のリンクのうちのリンクの各々が、複数のノードの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、関係モデルを更新する要求を受信することであって、要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率、及び第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率を判定することと、第１の確率における第１のノードと第２のノードとの間の関係、及び第２の確率における第１のノードと第３のノードとの間の関係を含むように関係モデルを更新することと、を含む。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

方法であって、
関係モデルを取得することであって、前記関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、前記複数のリンクの前記リンクの各々が、前記複数のノードのうちの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、
前記関係モデルを更新する要求を受信することであって、前記要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、
前記第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率、及び前記第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率を判定することと、
前記第１の確率における前記第１のノードと前記第２のノードとの間の前記関係、及び前記第２の確率における前記第１のノードと前記第３のノードとの間の前記関係を含むように前記関係モデルを更新することと、を含む、方法。

【請求項2】

前記第１の確率を前記判定することが、
前記第１のノードが前記第２のノードと関係にある前記関係モデルにおける発生回数を、前記第１のノードが別のノードと関係にある前記関係モデルにおける発生回数と比較することと、
前記第１のノードの名称及び／又は前記第２のノードの名称におけるメタデータに基づいて、前記第１のノード及び／若しくは前記第２のノードから来るデータのタイプ、並びに／又は前記第１のノード及び／若しくは前記第２のノードのデータの頻度を識別することと、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記関係モデルを更新するための前記要求を前記受信することが、
データを受信することであって、前記受信されたデータが第１の構文内にある、受信することと、
前記第１の構文を、前記関係モデル内の各ノード及び各リンクのデータに対応する構文と比較することと、
前記比較することに基づいて、前記第１の構文が第２の構文に対応する第３の確率、及び前記第１の構文が第３の構文に対応する第４の確率を判定することと、
前記第３の確率及び前記第４の確率に基づいて、前記第１の構文を前記第２の構文又は前記第３の構文に変換することと、を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項4】

前記ノードのうちの１つ以上における１つ以上のエッジデバイスの動作に関する分析アルゴリズムを定義することと、
前記ノードのうちの第４のノードに、前記第４のノードに関連付けられたメタデータに基づいて、前記分析アルゴリズムを送信することと、
前記第４のノードについての前記分析アルゴリズムに基づいて、所定の条件が満たされたことに応答して、イベントをトリガすることと、
前記トリガされたイベントを含むように前記更新された関係モデルを表示することと、を更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項5】

グラフィカルユーザインターフェースを更に備え、前記グラフィカルユーザインターフェースが、前記ノード及び前記リンクの視覚的表現を含み、前記関係モデルを更新するための前記要求を前記受信することが、前記グラフィカルユーザインターフェース上でユーザ入力を受信することを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記関係モデルを前記取得することが、グラフィカルユーザインターフェース上でユーザ入力を受信して、第１のモードと第２のモードとの間で選択することと、
前記第１のモードを選択する前記ユーザ入力に応答して、前記第１のノードに対応する各ノード及び各リンクを含むように前記グラフィカルユーザインターフェース上に前記関係モデルを表示することと、
前記第２のモードを選択する前記ユーザ入力に応答して、前記第１のノードに対応する各ノード及び各リンク、並びに前記第１のノードに対応する複数の潜在的なノード及び複数の潜在的なリンクを含むように前記グラフィカルユーザインターフェース上に前記関係モデルを表示し、ユーザが前記関係モデルを編集するためのプロンプトを表示することと、を含む、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記関係モデルを更新するための前記要求が、追加及び／若しくは編集された第５のノードに対応する情報、並びに／又は前記第１のノードと前記第５のノードとの間の追加及び／若しくは編集された関係に対応する情報を更に含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

システムであって、
プロセッサと、
メモリと、を備え、
前記プロセッサが、
関係モデルを取得することであって、前記関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、前記複数のリンクの前記リンクの各々が、前記複数のノードのうちの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、
前記関係モデルを更新する要求を受信することであって、前記要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、
前記第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率、及び前記第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率を判定することと、
前記第１の確率における前記第１のノードと前記第２のノードとの間の前記関係、及び前記第２の確率における前記第１のノードと前記第３のノードとの間の前記関係を含むように前記関係モデルを更新することと、を行う、システム。

【請求項9】

【請求項10】

【請求項11】

前記プロセッサが、
前記ノードのうちの１つ以上における１つ以上のエッジデバイスの動作に関する分析アルゴリズムを定義することと、
前記ノードのうちの第４のノードに、前記第４のノードに関連付けられたメタデータに基づいて、前記分析アルゴリズムを送信することと、
前記第４のノードについての前記分析アルゴリズムに基づいて、所定の条件が満たされたことに応答して、イベントをトリガすることと、
前記トリガされたイベントを含むように前記更新された関係モデルを表示することと、を更に行う、請求項８に記載のシステム。

【請求項12】

グラフィカルユーザインターフェースを更に備え、前記グラフィカルユーザインターフェースが、前記ノード及び前記リンクの視覚的表現を含み、前記関係モデルを更新するための前記要求を前記受信することが、前記グラフィカルユーザインターフェース上でユーザ入力を受信することを含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項13】

前記関係モデルを前記取得することが、グラフィカルユーザインターフェース上でユーザ入力を受信して、第１のモードと第２のモードとの間で選択することを含み、
前記プロセッサが、
前記第１のモードを選択する前記ユーザ入力に応答して、前記第１のノードに対応する各ノード及び各リンクを含むように前記グラフィカルユーザインターフェース上に前記関係モデルを表示することと、
前記第２のモードを選択する前記ユーザ入力に応答して、前記第１のノードに対応する各ノード及び各リンク、並びに前記第１のノードに対応する複数の潜在的ノード及び複数の潜在的リンクを含むように、前記グラフィカルユーザインターフェース上に前記関係モデルを表示し、
ユーザが前記関係モデルを編集するためのプロンプトを表示することと、を更に行う、請求項８に記載のシステム。

【請求項14】

前記関係モデルを更新するための前記要求が、追加及び／若しくは編集された第５のノードに対応する情報、並びに／又は前記第１のノードと前記第５のノードとの間の追加及び／若しくは編集された関係に対応する情報を更に含む、請求項８に記載のシステム。

【請求項15】

命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、プロセッサによって実行されると、前記プロセッサに、
関係モデルを取得することであって、前記関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、前記複数のリンクの前記リンクの各々が、前記複数のノードのうちの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、
前記関係モデルを更新する要求を受信することであって、前記要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、
前記第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率、及び前記第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率を判定することと、
前記第１の確率における前記第１のノードと前記第２のノードとの間の前記関係、及び前記第２の確率における前記第１のノードと前記第３のノードとの間の前記関係を含むように前記関係モデルを更新することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項16】

【請求項17】

【請求項18】

【請求項19】

グラフィカルユーザインターフェースを更に備え、前記グラフィカルユーザインターフェースが、前記ノード及び前記リンクの視覚的表現を含み、前記関係モデルを更新するための前記要求を前記受信することが、前記グラフィカルユーザインターフェース上でユーザ入力を受信することを含む、請求項１５に記載の非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【請求項20】

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

（関連出願の相互参照）
本出願は、２０２０年１０月１６日に出願された米国仮特許出願第６３／０９３，１２１号の利益を主張し、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。

【0002】

（発明の分野）
本開示の様々な実施形態は、概して、拡張可能オブジェクトモデルに関する。より具体的には、本開示の特定の実施形態は、拡張可能オブジェクトモデルを取得し、創出し、更新するためのシステム及び方法に関する。

【発明の概要】

【0003】

本開示のいくつかの態様によれば、拡張可能オブジェクトモデルを取得及び更新するためのシステム及び方法が開示される。

【0004】

方法は、関係モデルを取得することであって、関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、複数のリンクのうちのリンクの各々が、複数のリンクのうちの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、関係モデルを更新する要求を受信することであって、要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率と、第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率とを判定することと、第１の確率における第１のノードと第２のノードとの間の関係と、第２の確率における第１のノードと第３のノードとの間の関係とを含むように関係モデルを更新することと、を含む。

【0005】

プロセッサと、メモリと、を含むシステムであって、プロセッサが、関係モデルを取得することであって、関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、複数のリンクのうちのリンクの各々が、複数のノードのうちの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、関係モデルを更新する要求を受信することであって、要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率と、第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率とを判定することと、第１の確率における第１のノードと第２のノードとの間の関係と、第２の確率における第１のノードと第３のノードとの間の関係とを含むように関係モデルを更新することと、を行う、システム。

【0006】

命令を記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、命令が、プロセッサによって実行されると、プロセッサに、関係モデルを取得することであって、関係モデルが、複数のノード及び複数のリンクを含み、複数のリンクのうちのリンクの各々が、複数のノードのうちの１つ以上のノードを接続し、各リンクが、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する、取得することと、関係モデルを更新する要求を受信することであって、要求が、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む、受信することと、第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率と、第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率とを判定することと、第１の確率における第１のノードと第２のノードとの間の関係と、第２の確率における第１のノードと第３のノードとの間の関係とを含むように関係モデルを更新することと、を行わせる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。

【0007】

前述の一般的な記載及び以下の詳細な記載の両方は、例示的かつ説明的なものにすぎず、特許請求されるような開示される実施形態を限定するものではないことを理解されたい。

【図面の簡単な説明】

【0008】

本明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成する添付の図面は、様々な例示的な実施形態を示し、記載とともに、開示される実施形態の原理を説明する役割を果たす。

【図1】１つ以上の実施形態による、例示的なネットワーク化されたコンピューティングシステム環境を描写する。

【図2】図１のネットワーク化されたコンピューティングシステム環境のモノのインターネット（Internet-of-Things、ＩｏＴ）プラットフォームのフレームワークの概略ブロック図を描写し、ＩｏＴプラットフォームは、１つ以上の拡張可能オブジェクトモデル（extensible object model、「ＥＯＭ」）を備える。

【図3】例示的な実施形態による、図２に描写されたタイプの例示的な拡張可能オブジェクトモデル（extensible object model、ＥＯＭ）のノード及びリンクの例示的な概略図を描写する。

【図4】例示的な実施形態による、拡張可能オブジェクトモデルを定義するために関係モデルを取得及び更新する方法を図示する例示的なフローチャートを描写する。

【図5】例示的な実施形態による、拡張可能オブジェクトモデルのノード間の第１の確率を判定する方法を図示する例示的なフローチャートを描写する。

【図6】例示的な実施形態による、関係モデルに供給されるデータを取り込み、クリーニングする方法を図示する例示的なフローチャートを描写する。

【図7】例示的な実施形態による、分析モデルを定義し、ネットワークの１つ以上のエッジデバイスに分析モデルを提供する方法を図示する例示的なフローチャートを描写する。

【図8】例示的な実施形態による、関係モデルのノード及び関係を定義し、編集する第１のモードの例示的な図を描写する。

【図9】例示的な実施形態による、ノード及びリンクの複数のグループが一度に編集され得る、関係モデルのノード及び関係を定義し、編集する第２のモードの例示的な図を描写する。

【図10】例示的な実施形態による、ユーザ入力に基づいて関係モデルエディタの第１のモードと第２のモードとを切り替える方法を図示する例示的なフローチャートを描写する。

【図11】本明細書で提示される技術を実行し得る例示的なシステムを描写する。

【発明を実施するための形態】

【0009】

ここで、実施形態を詳細に参照し、その例を添付の図面に示す。以下の詳細な説明には、様々な説明する実施形態の完全な理解を可能にするために、多数の具体的な詳細が記載されている。しかしながら、様々な説明する実施形態は、これらの具体的な詳細なしで実施され得ることが当業者には理解されるであろう。他の例では、実施形態の態様を不必要に不明瞭にしないように、周知の方法、手順、構成要素、回路、及びネットワークは詳細に説明されていない。

【0010】

概して、本開示は、リアルタイムの正確なモデル及び視覚分析を使用して、企業又は組織の持続的なピークパフォーマンスのためのインテリジェントですぐに実施可能な推奨を配信する、企業パフォーマンス管理のための「モノのインターネット」又は「ＩｏＴ」プラットフォームを提供する。ＩｏＴプラットフォームは、プロセス、ノード、人材、及び安全性の状態を表示する、企業全体の完全なビューを提供するために、任意のクラウド又はデータセンタ環境での展開のために移植性のある拡張可能プラットフォームである。更に、本開示のＩｏＴプラットフォームは、以下の説明で詳述するように、プロセスデータに対してデジタルツインを実行し、かつ出力をすぐに実施可能なインサイトに変換するエンドツーエンド能力をサポートする。

【0011】

ＩｏＴプラットフォームは、例えば、１つ以上のナレッジグラフを含む拡張可能オブジェクトモデル（ＥＯＭ）を含むいくつかの層を含み得る。ＥＯＭは、シードされたセマンティックオブジェクトモデルが拡張されることを可能にするアプリケーションプログラミングインターフェース（application programming interface、ＡＰＩ）の集合であり得る。拡張可能オブジェクトモデルは更に、顧客のナレッジグラフが、顧客のセマンティックオブジェクトモデルにおいて表現された制約に従って構築されることを可能にする。ナレッジグラフは、グラフに編成された、現実世界のエンティティ及びそれらの相互関係を記述する。ナレッジグラフは、スキーマにおいてエンティティの可能なクラス及び関連を定義し、潜在的に任意のエンティティの相互関係付けを可能にし、（ｉｖ）様々なトピックドメインをカバーする。ナレッジグラフは、エンティティの大規模ネットワーク、エンティティのセマンティックタイプ、プロパティ、及びエンティティ間の関係を含み得る。エンティティは、物理的エンティティ、又はデータなどの非物理的エンティティであり得る。

【0012】

図１は、本開示による例示的なネットワーク化コンピューティングシステム環境１００を示す。図１に示されるように、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００は、クラウド層１０５、ネットワーク層１１０、及びエッジ層１１５を含む複数の層で構成されている。以下で更に詳述するように、エッジ１１５の構成要素は、ネットワーク１１０を介してクラウド１０５の構成要素と通信している。

【0013】

ネットワーク１１０は、任意の好適なネットワーク又はネットワークの組み合わせとし得、クラウド１０５の構成要素との間の、及びネットワーク化されたコンピューティングシステム環境１００内の様々な他の構成要素（例えば、エッジ１１５の構成要素）間のデータの通信に好適な任意の適切なプロトコルをサポートし得る。ネットワーク１１０は、パブリックネットワーク（例えば、インターネット）、プライベートネットワーク（例えば、組織内のネットワーク）、又はパブリックネットワーク及び／又はプライベートネットワークの組み合わせを含み得る。ネットワーク１１０は、図１に示される様々な構成要素間の通信を提供するように構成され得る。ネットワーク１１０は、デバイス及び／又は構成要素間の通信を可能にするためにネットワークレイアウトにおいてデバイス及び／又は構成要素を接続する、１つ以上のネットワークを備え得る。例えば、ネットワーク１１０は、インターネット、ワイヤレスネットワーク、有線ネットワーク（例えば、イーサネット）、ローカルエリアネットワーク（local area network、ＬＡＮ）、広域ネットワーク（Wide Area Network、ＷＡＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、近距離無線通信（Near Field Communication、ＮＦＣ）、又はネットワークレイアウトの１つ以上の構成要素間の通信を提供する任意の他のタイプのネットワークとして実装され得る。いくつかの実施形態では、ネットワーク１１０は、セルラーネットワーク、衛星、免許を受けた無線、又は、セルラー、衛星、免許を受けた無線の組み合わせ、及び／若しくは免許を受けていない無線ネットワークの組み合わせを使用して実装され得る。

【0014】

クラウド１０５の構成要素は、いわゆる「モノのインターネット」又は「ＩｏＴ」プラットフォーム１２５を形成する１つ以上のコンピュータシステム１２０を含む。「ＩｏＴプラットフォーム」は、任意のタイプのインターネット接続デバイスを接続するプラットフォームを記述する任意選択の用語であり、ＩｏＴプラットフォーム１２５内で使用可能なコンピューティングシステムのタイプを限定するものとして解釈されるべきではないことを理解されたい。特に、コンピュータシステム１２０は、ネットワーク化されたコンピューティングシステム環境１００のアプリケーション又はソフトウェアモジュールを記憶及び実行するためのメモリを備える、１つ以上のプロセッサのうちの任意のタイプ又は数量及び１つ以上のデータ記憶デバイスを含み得る。一実施形態では、プロセッサ及びデータ記憶デバイスは、企業レベルサーバなどのサーバクラスハードウェアで具現化される。例えば、プロセッサ及びデータ記憶デバイスは、アプリケーションサーバ、通信サーバ、ウェブサーバ、スーパーコンピューティングサーバ、データベースサーバ、ファイルサーバ、メールサーバ、プロキシサーバ、及び／又は仮想サーバの任意のタイプ又はそれらの組み合わせを備え得る。更に、１つ以上のプロセッサは、メモリにアクセスし、プロセッサ可読命令を実行するように構成され、プロセッサ可読命令は、プロセッサによって実行されたときに、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００の複数の機能を実行するようにプロセッサを構成する。

【0015】

コンピュータシステム１２０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５の１つ以上のソフトウェア構成要素を更に含む。例えば、コンピュータシステム１２０のソフトウェア構成要素は、ネットワーク１１０を通してユーザデバイス及び／又は他のコンピューティングデバイスと通信するための１つ以上のソフトウェアモジュールを含み得る。例えば、ソフトウェア構成要素は、１つ以上のモジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６を含み得、これらは、以下の図２に関して詳述するように、コンピュータシステム１２０中に／によって記憶され得る（例えば、メモリ上に記憶され得る）。１つ以上のプロセッサは、本開示において記載の様々な方法を実行するときに、１つ以上のモジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６を利用するように構成され得る。

【0016】

そのため、コンピュータシステム１２０は、計算及び／又はデータ記憶のためのスケーラブルなリソースを用いてクラウドコンピューティングプラットフォーム（例えば、ＩｏＴプラットフォーム１２５）を実行し得、本開示において記載される様々なコンピュータ実装方法を実行するためにクラウドコンピューティングプラットフォーム上で１つ以上のアプリケーションを実行し得る。いくつかの実施形態では、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６のうちのいくつかは、より少ないモジュール、モデル、エンジン、データベース、サービス、及び／又はアプリケーションを形成するように組み合わせられ得る。いくつかの実施形態では、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６のうちのいくつかは、別個の、より多数のモジュール、モデル、エンジン、データベース、サービス、及び／又はアプリケーションに分離され得る。いくつかの実施形態では、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、及び／又はアプリケーション１４６のうちのいくつかが除去され得る一方で、他のものが追加され得る。

【0017】

コンピュータシステム１２０は、ネットワーク化コンピューティングシステム環境１００の他の構成要素（例えば、エッジ１１５の構成要素）からネットワーク１１０を介してデータを受信するように構成される。コンピュータシステム１２０は、受信したデータを利用して結果を生成するように更に構成される。結果を示す情報は、ネットワーク１１０上でユーザコンピューティングデバイスを介してユーザに送信され得る。いくつかの実施形態では、コンピュータシステム１２０は、受信したデータ及び／又は結果を示す情報をユーザに提供することを含む１つ以上のサービスを提供する、サーバシステムと称され得る。コンピュータシステム１２０は、１つ以上のＩｏＴサービスを実装する任意のタイプの会社、組織、又は機関を含み得る、エンティティの一部である。いくつかの実施例では、エンティティはＩｏＴプラットフォームプロバイダであり得る。

【0018】

エッジ１１５の構成要素は、各々が１つ以上のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ及び１つ以上のエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎを含む１つ以上の企業１６０ａ～１６０ｎを含む。例えば、第１の企業１６０ａは、第１のエッジデバイス１６１ａ及び第１のエッジゲートウェイ１６２ａを含み、第２の企業１６０ｂは、第２のエッジデバイス１６１ｂ及び第２のエッジゲートウェイ１６２ｂを含み、第ｎの企業１６０ｎは、第ｎのエッジデバイス１６１ｎ及び第ｎのエッジゲートウェイ１６２ｎを含む。本明細書で使用される場合、企業１６０ａ～１６０ｎは、例えば、会社、部門、建物、製造プラント、倉庫、不動産施設、研究所、航空機、宇宙船、自動車、船、ボート、軍用車両、石油及びガス施設、又は任意の数のローカルデバイスを含む任意の他のタイプのエンティティ、施設、及び／又は車両など、任意のタイプのエンティティ、施設、又は車両を表し得る。

【0019】

エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、企業１６０ａ～１６０ｎ内で見つけられ得る様々な異なるタイプのデバイスのいずれかを表し得る。エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、ネットワーク１１０にアクセスするように構成されるか、又はエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎを介してなど、ネットワーク１１０を通じて他のデバイスによってアクセスされる任意のタイプのデバイスである。エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、場合によっては、「ＩｏＴデバイス」と称され得、したがって、任意のタイプのネットワーク接続された（例えば、インターネット接続された）デバイスを含み得る。例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、センサ、アクチュエータ、プロセッサ、コンピュータ、バルブ、ポンプ、ダクト、車両構成要素、カメラ、ディスプレイ、ドア、窓、セキュリティ構成要素、ＨＶＡＣ構成要素、工場設備、並びに／又は情報を収集、送信、及び／若しくは受信するためにネットワーク１１０に接続され得る任意の他のデバイスを含み得る。各エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎは、それぞれのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎを選択的に制御するため、及び／又はネットワーク１１０を介してエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎとクラウド１０５との間で情報を送信／受信するための１つ以上のコントローラを含むか、又は他の方法でそれらと通信する。図２を参照すると、エッジ１１５はまた、各企業１６１ａ～１６１ｎの運用技術（operational technology、ＯＴ）システム１６３ａ～１６３ｎ及び情報技術（information technology、ＩＴ）アプリケーション１６４ａ～１６４ｎを含み得る。ＯＴシステム１６３ａ～１６３ｎは、産業機器（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）、ノード、プロセス、及び／又はイベントの直接モニタリング及び／又は制御を通じて、変化を検出させ、かつ／又は生じさせるためのハードウェア及びソフトウェアを含む。ＩＴアプリケーション１６４ａ～１６４ｎは、組織全体及び組織間でのデータの生成、管理、記憶、及び配信のためのネットワーク、記憶、及びコンピューティングリソースを含む。

【0020】

エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、ネットワーク１１０を介したエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎとクラウド１０５との間の通信を容易にするためのデバイスを含む。例えば、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎと通信し、ネットワーク１１０を介してクラウド１０５と通信するための１つ以上の通信インターフェースを含む。エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎの通信インターフェースは、１つ以上のセルラー無線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＷｉＦｉ、近距離通信無線、イーサネット、又は情報を送信及び受信するための他の適切な通信デバイスを含み得る。ネットワーク１１０を介してエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ、ゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎ、及びクラウド１０５の間に複数の形態の通信を提供するために、複数の通信インターフェースが各ゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎに含まれ得る。例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ及び／又はネットワーク１１０との通信は、ワイヤレス通信（例えば、ＷｉＦｉ、無線通信など）及び／又は有線データ接続（例えば、ユニバーサルシリアルバス、オンボード診断システムなど）又は他の通信モード、例えば、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネットなどのワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、電気通信ネットワーク、データネットワーク、又は任意の他のタイプのネットワークなど、を通して達成され得る。

【0021】

エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎはまた、データ処理を容易にするためにプログラム命令を記憶及び実行するためのプロセッサ及びメモリを含み得る。例えば、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからデータを受信し、データをクラウド１０５に送信する前にデータを処理するように構成することができる。そのため、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、データ処理サービス及び／又は本開示の他のサービス若しくは方法を提供するための１つ以上のソフトウェアモジュール又は構成要素を含み得る。図２を参照すると、各エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎは、エッジサービス１６５ａ～１６５ｎ及びエッジコネクタ１６６ａ～１６６ｎを含む。エッジサービス１６５ａ～１６５ｎは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからのデータを処理するためのハードウェア及びソフトウェア構成要素を含み得る。エッジコネクタ１６６ａ～１６６ｎは、上記で詳述したように、ネットワーク１１０を介したエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎとクラウド１０５との間の通信を容易にするためのハードウェア及びソフトウェア構成要素を含み得る。場合によっては、エッジデバイス１６１ａ～ｎ、エッジコネクタ１６６ａ～ｎ、及びエッジゲートウェイ１６２ａ～ｎのいずれかは、それらの機能をデバイスの任意の組み合わせに組み合わせるか、省略するか、又は分離し得る。言い換えれば、エッジデバイス並びにそのコネクタ及びゲートウェイは、必ずしも別個のデバイスである必要はない。

【0022】

図２は、本開示による、ＩｏＴプラットフォーム１２５のフレームワーク２００の概略ブロック図を図示する。本開示のＩｏＴプラットフォーム１２５は、リアルタイムの正確なモデル及び視覚分析を使用して、企業１６０ａ～１６０ｎの持続的なピークパフォーマンスのためのインテリジェントですぐに実施可能な推奨を配信する、企業パフォーマンス管理のためのプラットフォームである。ＩｏＴプラットフォーム１２５は、プロセス、ノード、人材、及び安全性の状態を表示する、企業全体の完全なビューを提供するために、任意のクラウド又はデータセンタ環境での展開のために移植性のある拡張可能プラットフォームである。更に、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、エンドツーエンド能力をサポートし、以下で更に詳述されるフレームワーク２００を使用して、プロセスデータに対してデジタルツインを実行し、出力を実行可能なインサイトに変換する。

【0023】

図２に示されるように、ＩｏＴプラットフォーム１２５のフレームワーク２００は、例えば、ＩｏＴ層２０５、企業統合層２１０、データパイプライン層２１５、データインサイト層２２０、アプリケーションサービス層２２５、及びアプリケーション層２３０を含む、いくつかの層を備える。ＩｏＴプラットフォーム１２５はまた、コアサービス層２３５と、１つ以上のナレッジグラフ２５１を備える拡張可能オブジェクトモデル（ＥＯＭ）２５０とを含む。層２０５～２３５は、各層２０５～２３５をともに形成する様々なソフトウェア構成要素を更に含む。例えば、各層２０５～２３５は、モジュール１４１、モデル１４２、エンジン１４３、データベース１４４、サービス１４５、アプリケーション１４６、又はそれらの組み合わせのうちの１つ以上を含み得る。いくつかの実施形態では、層２０５～２３５は、より少ない層を形成するように組み合わされ得る。いくつかの実施形態では、層２０５～２３５のうちのいくつかは、別個のより多数の層に分離され得る。いくつかの実施形態では、層２０５～２３５のいくつかが除去され得る一方で、他の層が追加され得る。

【0024】

ＩｏＴプラットフォーム１２５は、モデル駆動型アーキテクチャである。これにより、拡張可能オブジェクトモデル２５０は、企業１６０ａ～１６０ｎの機器（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）及びプロセスがモデル化される、拡張可能オブジェクトモデル（又は「ノードモデル」）及びナレッジグラフ２５１を使用して企業１６０ａ～１６０ｎのサイトデータをコンテキスト化するために、各層２０５～２３０と通信する。ＥＯＭ２５０のナレッジグラフ２５１は、中央位置にモデルを記憶するように構成される。ナレッジグラフ２５１は、スマートシステムを可能にする現実世界の接続を記述するノード及びリンクの集合を定義する。本明細書で使用されるナレッジグラフ２５１は、（ｉ）現実世界のエンティティ（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）、及びグラフィカルインターフェースに整理されたエンティティの相互関係を記述し、（ｉｉ）エンティティの可能なクラス及び関係をスキーマにおいて定義し、（ｉｉｉ）任意のエンティティを互いに関連付けることを可能にし、（ｉｖ）様々なトピックドメインを対象とする。言い換えれば、ナレッジグラフ２５１は、エンティティ（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）の大規模ネットワーク、エンティティのセマンティックタイプ、エンティティのプロパティ、及びエンティティ間の関係を定義する。これにより、ナレッジグラフ２５１は、特定のドメイン又は企業若しくは組織に関連する「モノ」のネットワークを記述する。ナレッジグラフ２５１は、抽象的な概念及び関係に限定されず、例えば、文書及びデータセットなどのオブジェクトのインスタンスも含むことができる。いくつかの実施形態では、ナレッジグラフ２５１は、リソース記述フレームワーク（resource description framework、ＲＤＦ）グラフを含み得る。本明細書で使用する場合、「ＲＤＦグラフ」は、情報のセマンティック又は意味を形式的に記述するグラフデータモデルである。ＲＤＦグラフはまた、メタデータ（例えば、データを記述するデータ）を表すことができる。ナレッジグラフ２５１はまた、セマンティックオブジェクトモデルも含むことができる。セマンティックオブジェクトモデルは、ナレッジグラフ２５１のセマンティックを定義するナレッジグラフ２５１のサブセットである。例えば、セマンティックオブジェクトモデルは、ナレッジグラフ２５１のスキーマを定義する。

【0025】

本明細書で使用される場合、ＥＯＭ２５０は、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）の集合であり、シードされたセマンティックオブジェクトモデルが拡張されることを可能にする。例えば、本開示のＥＯＭ２５０は、顧客のナレッジグラフ２５１が、顧客のセマンティックオブジェクトモデルにおいて表現された制約に従って構築されることを可能にする。したがって、ナレッジグラフ２５１は、企業１６０ａ～１６０ｎのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのモデルを作成するために顧客（例えば、企業又は組織）によって生成され、ナレッジグラフ２５１は、モデル（例えば、ノード及びリンク）を視覚化するためにＥＯＭ２５０に入力される。

【0026】

モデルは、企業（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）のノード（例えば、ノード）を記述し、ノードと他の構成要素（例えば、リンク）との関係を記述する。モデルはまた、スキーマを記述し（例えば、データが何であるかを記述し）、したがって、モデルは自己検証型である。例えば、モデルは、任意の所与のノード（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）に取り付けられたセンサのタイプ、及び各センサによって感知されているデータのタイプを記述することができる。拡張可能オブジェクトモデル２５０内のノードのプロパティを重要パフォーマンス指標（key performance indicator、ＫＰＩ）フレームワークの入力にバインドするために、ＫＰＩフレームワークを使用することができる。したがって、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、エッジ１１５とクラウド１０５との間の双方向モデル同期及びセキュアデータ交換と、メタデータ駆動型データ処理（例えば、規則、計算、及び集約）と、モデル駆動型視覚化及びアプリケーションとを含む、拡張可能なモデル駆動型エンドツーエンドスタックである。本明細書で使用される場合、「拡張可能な」は、新しいプロパティ／列／フィールド、新しいクラス／テーブル、及び新しい関連を含むようにデータモデルを拡張する能力を指す。したがって、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ及びそれらのデバイス１６１ａ～１６１ｎを扱うアプリケーション１４６に関して拡張可能である。例えば、新しいエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎが企業１６０ａ～１６０ｎシステムに追加されるとき、新しいデバイス１６１ａ～１６１ｎは、対応するアプリケーション１４６が新しいデバイス１６１ａ～１６１ｎからのデータを理解し、使用することができるように、ＩｏＴプラットフォーム１２５内に自動的に現れることになる。

【0027】

場合によっては、ノードテンプレートを使用して、共通の構造を用いてモデル内のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのインスタンスの構成を容易にする。ノードテンプレートは、特定のタイプのデバイスに対する所与の企業１６０ａ～１６０ｎのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎについての典型的なプロパティを定義する。例えば、ポンプのノードテンプレートは、入口及び出口圧力、速度、流量などを有するポンプをモデリングすることを含む。テンプレートはまた、デバイス１６１ａ～１６１ｎの基本タイプの変形例に適応するためのエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎの階層又は派生タイプを含み得る。例えば、往復ポンプは、基本ポンプタイプを特化したものであり、テンプレートに追加のプロパティを含む。モデル内のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのインスタンスは、テンプレートを使用してデバイス１６１ａ～１６１ｎの予期される属性を定義して、企業１６０ａ～１６０ｎの実際の物理的デバイスに適合するように構成される。各属性は、静的値（例えば、容量が１０００ＢＰＨである）として構成されるか、又は値を提供する時系列タグへの参照を用いて構成される。ナレッジグラフ２５１は、タグ及び属性記述の命名規則、構文分析、及びマッチングに基づき、かつ／又は時系列データの挙動を予想される挙動と比較することによって、タグを属性に自動的にマッピングすることができる。

【0028】

モデリングフェーズは、エッジ１１５とクラウド１０５との間でモデルを同期させるためのオンボーディングプロセスを含む。例えば、オンボーディングプロセスは、単純なオンボーディングプロセス、複雑なオンボーディングプロセス、及び／又は標準化されたロールアウトプロセスを含むことができる。単純なオンボーディングプロセスは、ナレッジグラフ２５１がエッジ１１５から生のモデルデータを受信し、コンテキスト発見アルゴリズムを実行してモデルを生成することを含む。コンテキスト発見アルゴリズムは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのエッジ命名規則のコンテキストを読み取り、命名規則が何を参照するかを決定する。例えば、ナレッジグラフ２５１は、モデリングフェーズ中に「ＴＭＰ」を受信し、「ＴＭＰ」が「温度」に関連すると判定することができる。次いで、生成されたモデルが公開される。複雑なオンボーディングプロセスは、ナレッジグラフ２５０が生モデルデータを受信すること、地点履歴データを受信すること、及び実地調査データを受信することを含む。次いで、ナレッジグラフ２５１は、これらの入力を使用して、コンテキスト発見アルゴリズムを実行することができる。生成されたモデルは編集することができ、次いで、モデルが公開される。標準化されたロールアウトプロセスは、クラウド１０５において標準モデルを手動で定義し、モデルをエッジ１１５にプッシュすることを含む。

【0029】

ＩｏＴ層２０５は、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎのデバイス管理、データ取り込み、及び／又はコマンド／制御のための１つ以上の構成要素を含む。ＩｏＴ層２０５の構成要素は、データが様々なソースからＩｏＴプラットフォーム１２５内に取り込まれるか、又は別様でＩｏＴプラットフォーム１２５において受信されることを可能にする。例えば、データは、プロセスヒストリアン又は実験室情報管理システムを通してエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎから取り込むことができる。ＩｏＴ層２０５は、ネットワーク１１０を通してエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎ上に設置されたエッジコネクタ１６５ａ～１６５ｎと通信しており、エッジコネクタ１６５ａ～１６５ｎは、データをＩｏＴプラットフォーム２０５に安全に送信する。いくつかの実施形態では、許可されたデータのみがＩｏＴプラットフォーム１２５に送信され、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、許可されたエッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎ及び／又はエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎからのデータのみを受け入れる。データは、直接ストリーミングを介して、及び／又はバッチ配信を介して、エッジゲートウェイ１６２ａ～１６２ｎからＩｏＴプラットフォーム１２５に送信され得る。更に、任意のネットワーク又はシステム停止後、通信が再確立されるとデータ転送が再開し、停止中に失われた任意のデータは、ソースシステムから、又はＩｏＴプラットフォーム１２５のキャッシュからバックフィルされる。ＩｏＴ層２０５はまた、様々なプロトコルを介して、時系列データ、アラーム及びイベントデータ、並びにトランザクションデータにアクセスするための構成要素を含み得る。

【0030】

企業統合層２１０は、イベント／メッセージング、ファイルアップロード、及び／又はＲＥＳＴ／ＯＤａｔａのための１つ以上の構成要素を含む。企業統合層２１０の構成要素は、ＩｏＴプラットフォーム１２５が、企業によってそのエッジデバイスに関連して操作される任意のアプリケーションなどのサードパーティクラウドアプリケーション２１１と通信することを可能にする。例えば、企業統合層２１０は、ゲストデータベース、顧客データベース、金融データベース、患者データベースなどのような企業データベースと接続する。企業統合層２１０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５にアクセスするための標準アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）をサードパーティに提供する。企業統合層２１０はまた、ＩｏＴプラットフォーム１２５が、企業１６０ａ～１６０ｎのＯＴシステム１６３ａ～１６３ｎ及びＩＴアプリケーション１６４ａ～１６４ｎと通信することを可能にする。そのため、企業統合層２１０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５が、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎから直接データを受信するのではなく、又はエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎと組み合わせて、サードパーティアプリケーション２１１からデータを受信することを可能にする。

【0031】

データパイプライン層２１５は、データストリームについてのデータクレンジング／エンリッチング、データ変換、データ計算／集約、及び／又はＡＰＩのための１つ以上の構成要素を含む。そのため、データパイプライン層２１５は、受信したデータを前処理し、かつ／又は受信したデータに対して初期分析を実行することができる。データパイプライン層２１５は、所望の情報が確実に更なる処理の基礎として使用されるように、例えば、データ補正、マスバランス調整、データ調整、構成要素バランシング、及びシミュレーションを含む高度なデータクレンジングルーチンを実行する。データパイプライン層２１５はまた、高度で高速な計算を行う。例えば、クレンジングされたデータは、企業固有のデジタルツインを通じて実行される。企業固有のデジタルツインは、現在の動作を判定するためのプロセスモデルと、任意の早期検出をトリガし、適切な解決を判定するためのフォールトモデルとを含む信頼性アドバイザを含むことができる。デジタルツインはまた、リアルタイム経済データをリアルタイムプロセスデータと統合し、プロセスのための正しいフィードを選択し、最適なプロセス条件及び製品収率を判定する最適化アドバイザを含むことができる。

【0032】

データパイプライン層２１５はまた、モデル及びテンプレートを使用して、計算及び分析を定義し、計算及び分析がノード（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）にどのように関連するかを定義し得る。例えば、ポンプテンプレートは、ポンプ効率計算を定義することができ、それにより、ポンプが構成されるたびに、標準効率計算がポンプに対して自動的に実行されるように、ポンプ効率計算を定義することができる。計算モデルは、様々なタイプの計算、計算を実行すべきエンジンのタイプ、入力及び出力パラメータ、前処理要件及び前提条件、スケジュールなどを定義する。実際の計算ロジック又は分析ロジックは、テンプレートにおいて定義され得、又は参照され得る。これにより、計算モデルを使用して、様々な異なるプロセスモデルの実行を記述し、制御することができる。計算テンプレートは、ノードテンプレートとリンクすることができ、それにより、アノード（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）インスタンスが作成されるときに、ノード（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）の適切な属性にリンクされたそれらの入力及び出力パラメータを用いて、任意の関連付けられた計算インスタンスも作成される。

【0033】

ＩｏＴプラットフォーム１２５は、例えば、第一原理モデル、経験的モデル、工学的モデル、ユーザ定義モデル、機械学習モデル、組み込み機能、及び／又は任意の他のタイプの分析モデルを含む、様々な異なる分析モデルをサポートすることができる。ここでは、例として故障モデル及び予知保全モデルについて説明するが、任意のタイプのモデルが適用され得る。

【0034】

故障モデルを使用して、企業１６０ａ～１６０ｎの現在のパフォーマンスと予測されるパフォーマンスを比較して、問題又は機会、及び問題又は機会の潜在的な原因又は推進力を識別する。ＩｏＴプラットフォーム１２５は、異常条件及びそれらの潜在的な結果を識別するための豊富な階層的症状－故障モデルを含む。例えば、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、高いレベルの状態から掘り下げて、寄与する要因を理解するとともに、より低いレベルの状態が有し得る潜在的な影響を判定することができる。プロセス、機器、制御、及び／又は動作などの異なる態様を見る所与の企業１６０ａ～１６０ｎについての複数の故障モデルが存在し得る。各フォールトモデルは、それらのドメインにおける問題及び機会を識別することができ、異なる視点から同じコア問題を見ることもできる。全体的なフォールトモデルは、各フォールトモデルからの異なる視点を状況の全体的な評価に合成し、真の根本原因を指し示すために、上部に階層化することができる。

【0035】

障害又は機会が識別されると、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、取るべき最良の是正措置についての推奨を行うことができる。最初に、推奨は、プロセス及び機器の専門家によってシステムに事前にプログラムされた専門知識に基づく。推奨サービスモジュールは、ソースに関係なく一貫した方法でこの情報を提示し、推奨フォローアップを追跡し、完了し、文書化するためのワークフローをサポートする。推奨フォローアップは、既存の推奨が検証される（若しくは検証されない）か、又は新しい因果関係がユーザ及び／若しくは分析によって学習されるため、経時的にシステムの全体的知識を改善するために使用することができる。

【0036】

モデルは、何が起こるかをそれが起こる前に正確に予測し、インストールされたベースのステータスを解釈するために使用することができる。したがって、ＩｏＴプラットフォーム１２５は、異常が発生したときにオペレータが保全措置を迅速に開始することを可能にする。ＩｏＴプラットフォーム１２５のデジタルツインアーキテクチャは、様々なモデリング技術を使用することができる。モデリング技術は、例えば、リゴラスモデル、障害検出及び診断（fault detection and diagnostics、ＦＤＤ）、ディスクリプティブモデル、プレディクティブメンテナンス、プレスクリプティブメンテナンス、プロセス最適化、及び／又は任意の他のモデリング技術を含むことができる。

【0037】

リゴラスモデルは、プロセス設計シミュレーションから変換することができる。このようにして、プロセス設計はフィード条件及び生産要件と統合される。プロセス変更及び技術改善は、生産ニーズのコンテキストにおいて、より効果的な保全スケジュール及びリソースの配備を可能にするビジネス機会を提供する。故障検出及び診断は、一般化された規則セットを含み、このような規則セットは、産業経験及びドメイン知識に基づいて指定され、機器モデルと一緒に働くように容易に組み込んで使用することができる。ディスクリプティブモデルは問題を識別し、次いで、プレディクティブモデルは可能な損傷レベル及びメンテナンスオプションを判定することができる。ディスクリプティブモデルは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎの動作ウィンドウを定義するためのモデルを含むことができる。

【0038】

予知保全は、例えば、主成分分析（principal component analysis、ＰＣＡ）及び部分最小二乗法（partial least square、ＰＬＳ）などの厳密モデル及び統計モデルに基づいて開発された予測分析モデルを含む。障害予測のためのモデルを訓練するために、機械学習手法を適用することができる。プレディクティブメンテナンスは、個々の制御及び機器のパフォーマンスを連続的にモニタリングするために、ＦＤＤベースのアルゴリズムを活用することができる。次いで、予測モデリングが、経時的に劣化する選択された状態インジケータに適用される。プレスクリプティブメンテナンスは、時間ベースのメンテナンススケジュールではなく実際の状態に基づいて、何が最良のメンテナンスオプションであるか、いつそれが実行されるべきかを判定することを含む。プレスクリプティブ分析は、会社の資本要件、業務要件、及び／又は他の要件に基づいて正しいソリューションを選択することができる。プロセス最適化は、設定点及びスケジュールを調整することによって最適条件を決定することである。最適化された設定点及びスケジュールは、基礎となるコントローラに直接通信することができ、これにより、分析から制御へのループを自動的に閉じることが可能になる。

【0039】

データインサイト層２２０は、時系列データベース（time series database、ＴＤＳＢ）、リレーショナル／ドキュメントデータベース、データレイク、ブロブ、ファイル、画像、及びビデオ用の１つ以上の構成要素、及び／又はデータクエリについてのＡＰＩを含む。生データがＩｏＴプラットフォーム１２５において受信されるとき、生データは、対話型クエリをサポートするためにウォームストレージに（例えば、ＴＳＤＢに）、及びアーカイブ目的のためにコールドストレージに、時系列タグ又はイベントとして記憶することができる。データは更に、オフライン分析開発のためにデータレイクに送信することができる。データパイプライン層２１５は、上で詳述したように、分析を実行するために、データインサイト層２２０のデータベースに記憶されたデータにアクセスすることができる。

【0040】

アプリケーションサービス層２２５は、ルールエンジン、ワークフロー／通知、ＫＰＩフレームワーク、ＢＩ、機械学習、及び／又はアプリケーションサービスのＡＰＩのための１つ以上の構成要素を含む。アプリケーションサービス層２２５は、アプリケーション１４６ａ～ｄの構築を可能にする。アプリケーション層２３０は、ＩｏＴプラットフォーム１２５の１つ以上のアプリケーション１４６ａ～ｄを含む。例えば、アプリケーション１４６ａ～ｄは、建物アプリケーション１４６ａ、プラントアプリケーション１４６ｂ、エアロアプリケーション１４６ｃ、及び他の企業アプリケーション１４６ｄを含むことができる。アプリケーション１４６は、ポートフォリオ管理、ノード管理、自律制御、及び／又は任意の他のカスタムアプリケーションのための汎用アプリケーション１４６を含むことができる。ポートフォリオ管理は、ＫＰＩフレームワーク及びフレキシブルユーザインターフェース（user interface、ＵＩ）ビルダを含むことができる。ノード管理は、ノードパフォーマンス及びノード健全性を含むことができる。自律制御は、エネルギー最適化及びプレディクティブメンテナンスを含むことができる。上記で詳述したように、汎用アプリケーション１４６は、各アプリケーション１４６が異なるタイプの企業１６０ａ～１６０ｎ（例えば、建物アプリケーション１４６ａ、プラントアプリケーション１４６ｂ、エアロアプリケーション１４６ｃ、及び他の企業アプリケーション１４６ｄ）のために構成可能であり得るように拡張可能であり得る。

【0041】

アプリケーション層２３０はまた、企業１６０ａ～１６０ｎのパフォーマンスの視覚化を可能にする。例えば、ダッシュボードは、より深い調査をサポートするためのドリルダウンによる高レベルの概要を提供する。推奨要約は、現在の又は潜在的な問題及び機会に対処するための優先順位付けされたアクションをユーザに与える。データ分析ツールは、アドホックデータ探索をサポートしてトラブルシューティング及びプロセス改善を容易にするためにする。

【0042】

コアサービス層２３５は、ＩｏＴプラットフォーム１２５の１つ以上のサービスを含む。コアサービス２３５は、データ視覚化、データ分析ツール、セキュリティ、スケーリング、及びモニタリングを含むことができる。コアサービス２３５はまた、テナントプロビジョニング、シングルログイン／共通ポータル、セルフサービス管理、ＵＩライブラリ／ＵＩタイル、アイデンティティ／アクセス／エンタイトルメント、ロギング／モニタリング、使用量計測、ＡＰＩゲートウェイ／ｄｅｖポータル、及びＩｏＴプラットフォーム１２５ストリームのためのサービスを含むことができる。

【0043】

上述したように、図２のＥＯＭ２５０及びナレッジグラフ２５１は、ネットワークのデバイスとノードとの間の関係の定義の中心となり得る。そのため、本開示と一致する例示的なＥＯＭの例示的な機能及び特徴を、ここで図３～図１１を参照して記載する。

【0044】

図３は、例示的な実施形態による、ＥＯＭ２５０のナレッジグラフ２５１のノード及びコネクタの例示的な図を描写する。例えば、ノード３０１～３０６は、リンク３１２～３１６（例えば、コネクタ）によって一緒に接続され得る。ノード３０１～３０６の各々は、企業のノード（例えば、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎ）に対応してもよく、リンク３１２～３１６の各々は、ノードのうちの２つ以上の間の関係を記述してもよい。例えば、ノード３０１は、１つ以上の第２のノード３０２～３０６に接続されている第１のノードに対応し得る。第１のノードと各第２のノードとの間の関係は、コネクタ（例えば、リンク３１２～３１６）を使用して定義され得る。ノードは、物理エンティティ及び／又は非物理エンティティであってもよい。物理的エンティティの非限定的な例は、冷却器、空気処理ユニット（air handling unit、ＡＨＵ）、ファン、ダンパ、コイル、センサ、ゾーン制御システム、壁モジュール、還気ファン、及び冷却／加熱コイルなどであり得る。仮想又は非物理的エンティティの非限定的な例は、情報技術（ＩＴ）データなどのデータ、又は仮想マシン若しくはその構成要素及びモジュールであり得る。加えて、関係が定義されるとき、各関係の確率も定義され得る（例えば、関係が「決定論的関係」とは対照的に「確率的関係」であるように）。したがって、各関係は、関係の性質、強度などが不確実であり、定義された関係が真である確率（すなわち、尤度）によって定義される、関係に関連付けられた確率を有し得る。

【0045】

図４は、例示的な実施形態による、ネットワーク又は企業にわたるノードの拡張可能オブジェクトモデルを定義するために、関係モデル（例えば、ナレッジグラフ２５１、プロパティグラフ）を更新する方法４００を図示する例示的なフローチャートを描写する。一実施形態によれば、方法は、以下のステップのうちの１つ以上を含む。ステップ４０１において、本方法は、関係モデルを取得することを含む。関係モデルは、複数のノード（例えば、物理的デバイスの１つ以上の属性の論理表現、その現在の状態、並びにノードのデータ及び他のノードのデータを使用して実行され得る１つ以上の計算）及び複数のコネクタを含み、複数のコネクタのうちのコネクタの各々は、複数のノードのうちの１つ以上のノードを接続し、各ノードは、ノード（例えば、物理的エンティティ、ターゲットエンティティを供給するソースエンティティ、ソースエンティティによって供給されるターゲットエンティティ、情報技術（ＩＴ）データなど）に対応し、各コネクタは、第１のノードと第２のノードとの間の関係に対応する。例えば、暖房、換気、及び空調（heating, ventilation, and air conditioning、ＨＶＡＣ）システムにおいて、第１のノード（例えば、空気処理装置（ＡＨＵ））と第２のノード（例えば、建物のゾーン）との関係は、第１のノードが第２のノードにエンティティ、材料、及び／又は物質など（例えば、空気）を供給することでありうる。別の例として、冷却器は、空気処理ユニットに冷却水を供給することができる。冷却水は、建物内の居住者の所望の温度よりも数度低く冷却されてもよい。ＨＶＡＣシステム内のノードの他の例は、ファン、ダンパ、コイル、センサ、ゾーン制御システム、及び／又は壁モジュールなどであり得る。関係の他の例は、第１のノードが第２のノードを包含するというものであってもよい。実施形態は、上記の例に限定されない。

【0046】

ステップ４０２では、本方法は、関係モデルを更新するための要求が受信されたかどうかを判定することを含み、要求は、追加及び／又は編集された第１のノードに対応する情報を含む。例えば、新しいノードを関係モデルに追加してもよく、及び／又は以前に定義されたノードを編集及び／若しくは更新することができる。

【0047】

関係モデルを更新する要求が受信された場合（例えば、ステップ４０２－Ｙ）、方法４００は、第１のノードが第２のノードと関係にある第１の確率を判定すること（例えば、ステップ４０３）を含むことができる。例えば、第１のノードがＡＨＵであり、第２のノードがファンである場合、ＡＨＵがファンを包含する確率を判定することができる。確率は、ユーザによって提供されてもよく、及び／又はアルゴリズムを使用して導出されてもよい。アルゴリズムは、デバイス間の関係を導出するために、建物セマンティックを使用し得る。例えば、建物管理システム（building management system、ＢＭＳ）は、異なるタイプのイベントデータ（例えば、アラームデータ）を生成し得る。イベントデータ（例えば、アラームデータ）は、２つのデバイス間の起こり得る関係を判定するために使用され得る。アルゴリズムは、所与の時間ウィンドウ内で記録（例えば、アラーム記録）のグループを検索することによって、デバイス間の全ての可能な関係を列挙し得る。その時間ウィンドウにおいて、アルゴリズムは、異なるイベント（例えば、アラームタイプ）を選択し、その時間ウィンドウにおいてイベント（例えば、アラーム）を生成したデバイスを識別することができる。アルゴリズムは、関係のテンプレートを参照して、その時間ウィンドウ内の任意の２つのデバイスが関係に潜在的に関与し得るかどうかを判定することができる。ソースデバイス、ターゲットデバイス及び関係タイプの組み合わせをリストに保存することができる。アルゴリズムが記録のリスト（例えば、アラーム記録）を完全にトラバースするとき、同じ組み合わせが数回繰り返されることがある。ソースデバイス、ターゲットデバイス、及び／又は関係タイプの組み合わせの発生頻度も記録され得る。したがって、アルゴリズムは、頻度とともに、確率の高い関係のリストを取得している。アルゴリズムは、あらゆる関係の確率を判定することができる。

【0048】

第１の確率が判定される場合（例えば、ステップ４０３－Ｙ）、本方法は、第１のノードが第３のノードと関係にある第２の確率を判定すること（例えば、ステップ４０４）を含むことができる。例えば、第３のノードがダンパである場合、ＡＨＵがダンパを包含する確率が判定され得る。

【0049】

第２の確率が判定される場合（例えば、ステップ４０４－Ｙ）、本方法は、第１の確率における第１のノードと第２のノードとの間の関係、及び第２の確率における第１のノードと第３のノードとの間の関係を含むように関係モデルを更新することを含み得る（例えば、ステップ４０５）。関係モデル（例えば、ナレッジグラフ２５１）を構築するために、関係モデル内の全てのノード及びノード間の全ての関係について確率を判定することができる。例示的な実施形態では第１及び第２の確率が詳述されているが、必要に応じて任意の数の確率が判定されてもよいことが理解される。

【0050】

加えて、本方法は、関係モデルのノード及びコネクタの視覚的表現を含むグラフィカルユーザインターフェースを提供することと、グラフィカルユーザインターフェースへのユーザ入力に基づいて、関係モデルを更新する要求を受信し処理することとを含み得る。例示的な方法は、ノードに関するクエリに応答することを更に含むことができる。例えば、建物の西側にある全ての冷却器及び特定の時間帯（例えば、平日）にわたるその効率のリストを提供する要求が、例えば、ユーザによって行われ得る。更に、アクションが第１のノードに対して実行される（例えば、冷却器温度が調整される）場合、関係モデル内の他の各ノードは、第１のノードに対して実行されたアクションを考慮するように調整することができる。場合によっては、ノードとコネクタとの間の視覚表現、並びにノード及びコネクタに関して受信されたクエリ及び生成された情報は、ネットワークのノード間の関係に関して計算された確率の関数であり得る。確率は、以下により詳細に説明するように、ネットワークのノード間での互いの発生、及びネットワークのノード間で送信されるデータのタイプの関数として計算することができる。

【0051】

図５は、例示的な実施形態による、例えば、関係モデルを更新する要求を受信したときに、発生及びデータタイプに基づいてそのような確率を判定する例示的な方法５００を描写する。一実施形態によれば、方法は、以下のステップのうちの１つ以上を含む。ステップ５０１では、本方法は、関係モデルを更新する要求を受信することを含む。ステップ５０２では、本方法は、第１のノードが第２のノードと関係にある関係モデルにおける発生回数を、第１のノードが別のノードと関係にある関係モデルにおける発生回数と比較することを含む。例えば、第１のノードがＡＨＵであり、第２のノードがファンであり、第３のノードがダンパである場合、本方法は、ＡＨＵがファンを包含する発生回数を判定することと、ＡＨＵがダンパを包含する発生回数を判定することとを含み得る。ＡＨＵがファン及び／又はダンパを包含する確率は、発生回数の比較に基づいてもよい。

【0052】

ステップ５０３では、本方法は、第１のノード及び／又は第２のノードから来るデータのタイプを識別することを含む。例えば、データの数値範囲は、第１のノード及び／又は第２のノードについての情報を提供し得る。例えば、データが５０～１００の範囲内にある場合、ノードはサーモスタットであると判定され得る。データが２０００～５０００の範囲内にある場合、ノードはモータであると判定され得る。別の例として、データの頻度は、第１のノード及び／又は第２のノードについての情報を提供し得る。例えば、データが、イベントが勤務時間中に発生することを識別する場合、ノードは、居住者センサであると判定され得る。データが、イベントが１日に１回又は２回発生すると識別する場合、ノードは、照明スイッチであると判定され得る。別の例として、第１のノードの名称及び／又は第２のノードの名称におけるメタデータは、第１のノード及び／又は第２のノードに関する情報を提供することができる。例えば、メタデータが「ＸＹＺｐｕｍｐ」を参照する場合、本方法は、ノードがポンプであると判定することを含み得る。別の例として、メタデータが「ＡＢＣｃｈｉｌｌｅｒ」を参照する場合、方法は、ノードが冷却器であると判定することを含み得る。

【0053】

ステップ５０４では、本方法は、発生回数の比較と、メタデータに基づくデータのタイプ及び／又はデータの頻度の識別とのうち少なくとも１つに基づいて、第１の確率を判定することを含む。例えば、第１のノードが第２のノード及び／又は第３のノードと関係にある確率は、ノード間の発生回数を比較すること、並びに／又はメタデータを使用してデータのタイプ及び／若しくはデータの頻度を識別することに基づいて判定され得る。

【0054】

１つ以上の実施形態によれば、システムへのデータ入力は、多くの異なるソースから受信されてもよく、データは、最初に、システムによる使用の準備ができていないことがある。例えば、インドの子会社及び米国の子会社がともに供給元から材料を購入している場合、同じ商品及び／又はサービスを説明するために異なる用語を使用することがある。１つ以上の実施形態によれば、多くの異なるソースから受信されたデータは、システムによる使用のために取り込まれ、クリーンにされる。

【0055】

図６は、例示的な実施形態による、データを取り込み、クリーニングする例示的な方法６００を描写する。一実施形態によれば、方法は、以下のステップのうちの１つ以上を含む。ステップ６０１では、方法は、データを受信することを含み、受信されたデータは、第１の構文内にある。例えば、「ｔｅｍｐ１２３４」の構文を有するデータを受信することができる。ステップ６０２では、本方法は、第１の構文を一様な構文と比較することを含む。例えば、温度センサの場合、一様な構文は「ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ１２３４」であり得る。第１の構文は、関係モデル全体における各ノード及び各コネクタについてのデータと比較され得る。ステップ６０３では、本方法は、比較することに基づいて、第１の構文が第２の構文に対応する第３の確率、及び第１の構文が第３の構文に対応する第４の確率（例えば、意図されたノードが「ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ１２３４」対「ｔｅｍｐｏｒａｒｙ１２３４」である確率）を判定することを含む。すなわち、「ｔｅｍｐ１２３４」が「ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ１２３４」又は「ｔｅｍｐｏｒａｒｙ１２３４」を指すことが意図されているかどうかに関して判定を行うことができる。このプロセスは、関係モデル内の各ノードに対して実行することができる。ステップ６０４では、本方法は、第３の確率及び第４の確率に基づいて、第１の構文を第２の構文又は第３の構文に変換することを含む。例えば、意図されたノードは、判定された確率に基づいて選択され得る。

【0056】

データが取り込まれ、クリーニングされた後、データは、エッジデバイス１６１ａ～１６１ｎにプッシュされ得る。図７は、例示的な実施形態による、１つ以上のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎにデータを提供する例示的な方法７００を描写する。一実施形態によれば、本方法は、以下のステップのうちの１つ以上を含む。ステップ７０１では、本方法は、ノードのうちの１つ以上における１つ以上のエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎの動作に関する分析アルゴリズムを（例えば、メタデータを使用して）定義することを含む。クラウド１０５とエッジデバイス１６１ａ～１６１ｎとの間のデータを最適化することによって、スループットを増大させ、レイテンシを低減させることができる。

【0057】

ステップ７０２では、本方法は、第４のノードに関連付けられたメタデータに基づいて、ノードのうちの第４のノードに分析アルゴリズムを送信することを含む。例えば、メタデータを使用して、第４のノードがサーマルカメラであることが判定され得る。ステップ７０３では、本方法は、第４のノードの分析アルゴリズムに基づいて、所定の条件が満たされたことに応答して、イベントをトリガすることを含む。例えば、体温がある値よりも高い人が、サーマルカメラのそばを歩く場合、本方法は、建物がどの程度危険であるかの測定値を識別することを含み得る。ステップ７０４では、本方法は、トリガされたイベントを含むように更新された関係モデルを表示することを含む。例示的な実施形態は、上記の例に限定されない。

【0058】

図８は、例示的な実施形態による、ノードと関係を定義し、編集する第１のモードの例示的な図８００を描写する。例えば、ライブラリモード（例えば、アイコン８０１）では、関係モデル８０２は、ノード及びノード間の関係を定義するためのいくつかのノード及びコネクタを含むことができる。例えば、例示的な関係モデル８０２は、冷水供給がＡＨＵに水を供給し得ることを識別することができる。ＡＨＵは、（１）床上に位置し、（２）還気二酸化炭素のためのセンサを有し、（３）混合空気温度を検出するためのセンサを有し、（４）還気流量を検出するためのセンサを有し、（５）給気ファンのステータスを検出するためのセンサを有し、かつ／又は（６）供給ゾーンをサービス提供し得る。グラフィカルユーザインターフェース（graphical user interface、ＧＵＩ）エリア８０３は、ノード及び／又はノードタイプを定義し、編集するために使用され得る。例えば、タイプ名はユーザによって入力されてもよく、ノードタイプはドロップダウンメニューから選択されてもよい。ＧＵＩ領域８０４では、各ノードの関係を定義及び／又は編集することができる。例えば、ＡＨＵは、関係モデル８０２に図示される関係を含むように編集されてもよい。更に、各ノード及び各関係について、ユーザは、あるノードが他のノードと関係にある確率を入力することができる。ＧＵＩは、本質的に動的であり、インターフェースは、任意のタイプのデータに適応可能である。

【0059】

図９は、例示的な実施形態による、ノード及び関係を定義する第２のモードの例示的な図９００を描写する。例えば、ビルダモード（例えば、アイコン９０１）では、ノード及びコネクタの複数のグループを一度に編集することができる。例えば、グループ９０２は、互いに接続されている空気処理ユニットの第１のセットを定義することができる。グループ９０３は、互いに接続されている空気処理ユニットの第２のセットを定義することができる。ＧＵＩエリア９０４は、ノード間の関係を定義するために使用されてもよく、ＧＵＩエリア９０５は、各グループノード及び／又はノードのグループに対するプロパティを定義するために使用されてもよい。更に、各グループノード及び各関係について、ユーザは、ノードのグループがノードの別のグループと関係にある確率を入力することができる。

【0060】

図１０は、例示的な実施形態による、第１のモード及び第２のモードを提供する例示的な方法１０００を描写する。一実施形態によれば、第１のモードはライブラリモード８００であり、第２のモードはビルダモード９００である。本方法は、以下のステップのうちの１つ以上を含む。ステップ１００１では、本方法は、グラフィカルユーザインターフェース上でユーザ入力を受信して、第１のモードと第２のモード（例えば、ライブラリモード８００対ビルダモード９００）との間で選択することを含む。第１のモード（例えば、ライブラリモード）を選択するユーザ入力に応答して、本方法は、第１のノードに対応する各ノード及び各コネクタを含むように、グラフィカルユーザインターフェース上に関係モデルを表示することを含む（例えば、ステップ１００３）。第２のモード（例えば、ビルダモード）を選択するユーザ入力に応答して、本方法は、第１のノードに対応する各ノード及び各コネクタ、並びに第１のノードに対応する複数の潜在的なノード及び複数の潜在的なコネクタを含むように、グラフィカルユーザインターフェース上に関係モデルを表示すること（例えば、ステップ１００４）と、ユーザが関係モデルを編集するためのプロンプトを表示すること（例えば、ステップ１００５）とを含む。更に、ユーザは、関係モデル内の各ノードの各関係について確率を編集又は追加することができる。

【0061】

図１１は、本明細書で提示する技術を実行し得る例示的なシステム１１００を描写する。図１１は、本開示の例示的な実施形態による、本明細書で説明する技術を実行するように構成され得るコンピュータの簡略化された機能ブロック図である。具体的には、コンピュータ（又は、単一の物理的コンピュータインフラストラクチャでなくてもよいため、「プラットフォーム」）は、パケットデータ通信のためのデータ通信インターフェース１１６０を含み得る。プラットフォームはまた、プログラム命令を実行するための、１つ以上のプロセッサの形態の中央処理装置（central processing unit、「ＣＰＵ」）１１２０を含み得る。プラットフォームは、内部通信バス１１１０を含み得、プラットフォームはまた、ＲＯＭ１１３０及びＲＡＭ１１４０などのプラットフォームによって処理及び／又は通信される様々なデータファイルのためのプログラム記憶装置及び／又はデータ記憶装置を含み得るが、システム１１００は、ネットワーク通信を介してプログラミング及びデータを受信してもよい。システム１１００はまた、キーボード、マウス、タッチスクリーン、モニタ、ディスプレイなどの入出力デバイスと接続するための入出力ポート１１５０を含んでもよい。もちろん、様々なシステム機能は、処理負荷を分散させるように、いくつかの類似のプラットフォーム上で、分散方式で実装されてもよい。代替的に、システムは、１つのコンピュータハードウェアプラットフォームの適切なプログラミングによって実装されてもよい。

【0062】

本開示の一般的な考察は、本開示が実装され得る好適なコンピューティング環境の簡潔な一般的説明を提供する。一実施形態では、開示されるシステム、方法、及び／又はグラフィカルユーザインターフェースのうちのいずれも、本開示で描写及び／又は説明されるものと一致又は類似するコンピューティングシステムによって実行又は実装され得る。必須ではないが、本開示の態様は、データ処理デバイス、例えば、サーバコンピュータ、ワイヤレスデバイス、及び／又はパーソナルコンピュータによって実行されるルーチンなど、コンピュータ実行可能命令のコンテキストにおいて説明される。当業者は、本開示の態様が、インターネット家電、ハンドヘルドデバイス（携帯情報端末（personal digital assistant、「ＰＤＡ」）を含む）、ウェアラブルコンピュータ、あらゆる種類のセルラー又はモバイルフォン（ボイスオーバＩＰ（「voice over IP、ＶｏＩＰ」）フォンを含む）、ダム端末、メディアプレーヤ、ゲームデバイス、仮想現実デバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースの又はプログラム可能な家庭用電化製品、セットトップボックス、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、及び同様のものを含む、他の通信、データ処理、又はコンピュータシステム構成を用いて実施され得ることを理解するであろう。実際、「コンピュータ」、「サーバ」などの用語は、一般に、本明細書で交換可能に使用され、上記のデバイス及びシステムのいずれか、並びに任意のデータプロセッサを指す。

【0063】

本開示の態様は、本明細書で詳細に説明されるコンピュータ実行可能命令のうちの１つ以上を実行するように、具体的にプログラム、構成、及び／又は構築される、専用コンピュータ及び／又はデータプロセッサにおいて具現化され得る。ある特定の機能などの本開示の態様は、単一のデバイス上で排他的に実行されるものとして記載されているが、本開示はまた、機能又はモジュールが、ローカルエリアネットワーク（「ＬＡＮ」）、ワイドエリアネットワーク（「ＷＡＮ」）、及び／又はインターネットなどの通信ネットワークを通してリンクされた異種の処理デバイス間で共有される分散環境で実施され得る。同様に、複数のデバイスを含むものとして本明細書で提示される技術は、単一のデバイスにおいて実装され得る。分散コンピューティング環境では、プログラムモジュールは、ローカルメモリ記憶デバイス内及び／又はリモートメモリ記憶デバイス内の両方に位置し得る。

【0064】

本開示の態様は、磁気的又は光学的に読み取り可能なコンピュータディスク、ハードワイヤード又は予めプログラムされたチップ（例えば、ＥＥＰＲＯＭ半導体チップ）、ナノテクノロジーメモリ、生物学的メモリ、又は他のデータ記憶媒体を含む非一時的コンピュータ可読媒体上に記憶及び／又は分散され得る。代替的に、本開示の態様の下でのコンピュータ実装命令、データ構造、画面表示、及び他のデータは、ある期間にわたって伝搬媒体（例えば、電磁波、音波など）上の伝搬信号上で、インターネット及び／若しくは他のネットワーク（無線ネットワークを含む）を介して配信され得、かつ／又は任意のアナログ又はデジタルネットワーク（パケット交換、回線交換、若しくは他の方式）上で提供され得る。

【0065】

本技術のプログラム態様は、典型的には、あるタイプの機械可読媒体上で搬送されるか、又はその中で具現化される、実行可能コード及び／又は関連データの形態の「製品」又は「製造物」と考えられ得る。「記憶装置」タイプの媒体は、様々な半導体メモリ、テープドライブ、ディスクドライブなど、コンピュータ、プロセッサなど、又はそれらの関連付けられたモジュールの有形メモリのうちのいずれか又は全てを含み、それらは、ソフトウェアプログラミングのために任意の時間に非一時的記憶装置を提供し得る。ソフトウェアの全部又は一部は、時々、インターネット又は様々な他の電気通信ネットワークを介して伝達され得る。そのような通信は、例えば、１つのコンピュータ又はプロセッサから別のコンピュータ又はプロセッサへの、例えば、モバイル通信ネットワークの管理サーバ若しくはホストコンピュータからサーバのコンピュータプラットフォームへの、かつ／又はサーバからモバイルデバイスへのソフトウェアのローディングを可能にし得る。したがって、ソフトウェア要素を担持し得る別のタイプの媒体は、ローカルデバイス間の物理的インターフェースにわたって、有線及び光地上通信線ネットワークを通して、かつ様々なエアリンクを介して使用されるような、光、電気、及び電磁波を含む。有線又は無線リンク、光リンクなど、そのような波を搬送する物理的要素も、ソフトウェアを担持する媒体とみなすことができる。本明細書で使用される場合、非一時的有形「記憶装置」媒体に限定されない限り、コンピュータ又は機械「可読媒体」などの用語は、実行のためにプロセッサに命令を提供することに関与する任意の媒体を指す。

【0066】

「１つ以上」は、１つの要素によって実行される機能、２つ以上の要素によって、例えば、分散方式で実行される機能、１つの要素によって実行されるいくつかの機能、いくつかの要素によって実行されるいくつかの機能、又は上記の任意の組み合わせを含む。

【0067】

第１、第２などの用語は、場合によっては、様々な要素を説明するために本明細書で使用されるが、これらの要素は、これらの用語によって限定されるべきではないことも理解されよう。これらの用語は、ある要素を別の要素から区別するためにのみ使用される。例えば、説明される様々な実施形態の範囲から逸脱することなく、第１の接点を第２の接点と呼ぶことができ、同様に、第２の接点を第１の接点と呼ぶことができる。第１の接点及び第２の接点は両方とも接点であるが、それらは同じ接点ではない。

【0068】

本明細書で説明される様々な実施形態の説明において使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、限定することを意図していない。説明される様々な実施形態の説明及び添付の特許請求の範囲において使用される場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、及び「ｔｈｅ」は、文脈が明らかにそうでないことを示さない限り、複数形も含むことが意図される。本明細書で使用される「及び／又は」という用語は、関連する列挙された項目のうちの１つ以上のありとあらゆる可能な組み合わせを指し、それらを包含するということも理解されよう。「含む（includes）」、「含んでいる（including）」、「備える（comprises）」、及び／又は「備えている（comprising）」という用語は、本明細書で使用されるとき、記載の特徴、整数、ステップ、動作、要素、及び／又は構成要素の存在を特定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、及び／又はそれらのグループの存在又は追加を排除しないことが更に理解されよう。

【0069】

本明細書で使用される場合、「場合（if）」という用語は、任意選択的に、文脈に応じて、「とき（when）」又は「すると（upon）」又は「判定に応答して（in response to determining）」又は「検出に応答して（in response to detecting）」を意味すると解釈される。同様に、「決定される場合」又は「［述べられた条件又は事象］が検出される場合」という句は、文脈に応じて、「決定時」又は「決定に応答して」又は「［述べられた条件又は事象］の検出時」又は「［述べられた条件又は事象］の検出に応答して」を意味するように任意選択的に解釈される。

【0070】

本明細書で開示されるシステム、装置、デバイス、及び方法は、例を用いて、また図面を参照して詳細に説明される。本明細書で考察される例は、あくまでも例にすぎず、本明細書で説明される装置、デバイス、システム、及び方法の説明を助けるために提供される。図面に示されるか、又は以下で考察する特徴又は構成要素のいずれも、必須であると具体的に指定されない限り、これらの装置、デバイス、システム、又は方法のいずれかの任意の特定の実装形態に必須であると解釈されるべきではない。読みやすさ及び明確さのために、いくつかの構成要素、モジュール、又は方法は、特定の図に関連してのみ説明され得る。本開示では、特定の技術、構成などを識別するものは、提示される特定の例に関連するか、又はそのような技術、構成などの単なる一般的な説明であるかのいずれかである。具体的な詳細又は例を識別するものは、そのように具体的に指定されない限り、必須又は限定として解釈されることを意図せず、そのように解釈されるべきではない。構成要素の組み合わせ又は下位の組み合わせを具体的に説明しないことは、任意の組み合わせ又は下位の組み合わせが不可能であることを示すものとして理解されるべきではない。開示及び説明される例、配置、構成、構成要素、要素、装置、デバイス、システム、方法などに対する修正が行われることができ、特定の用途のために所望され得るということが理解されるであろう。また、説明される任意の方法に関して、方法がフロー図と併せて説明されるかどうかにかかわらず、文脈によって別段に指定又は要求されない限り、方法の実行において行われるステップの明示的又は暗示的順序付けは、それらのステップが提示された順序で行われなければならないことを含意せず、代わりに、異なる順序で又は並行して行われ得るということを理解されたい。

【0071】

本開示全体を通して、構成要素又はモジュールへの言及は、概して、機能又は関連する機能のグループを実行するために論理的に一緒にグループ化され得る項目を指す。同様の参照番号は、概して、同一又は類似の構成要素を指すことが意図される。構成要素及びモジュールは、ソフトウェア、ハードウェア、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせの形で実装することができる。「ソフトウェア」という用語は、実行可能コード、例えば、機械実行可能命令又は機械解釈可能命令だけでなく、ファームウェア及び埋め込みソフトウェアを含む任意の好適な電子フォーマットで記憶されたデータ構造、データストア、及びコンピューティング命令も含むように拡張的に使用される。「情報」及び「データ」という用語は、拡張的に使用され、実行可能コード、特に、テキスト、ビデオデータ、及びオーディオデータなどのコンテンツ、並びに様々なコード又はフラグを含む、多種多様な電子情報を含む。「情報」、「データ」、及び「コンテンツ」という用語は、文脈によって許容される場合、交換可能に使用されることがある。

【0072】

本明細書及び実施例は例示的なものにすぎず、本開示の真の範囲及び趣旨は以下の特許請求の範囲によって示されることが意図されている。

【図1】