[发明专利]故障状态检测装置

权利要求书

1.一种工业数据监视装置，包括：

输入单元；

处理单元；以及

输出单元；

其中所述输入单元被配置为从多个设备接收工业监视数据；

其中所述处理单元被配置为访问机器学习环境；

其中所述处理单元被配置为访问多个经训练的机器学习模型，其中所述多个经训练的机器学习模型各自对应于所述多个设备中的不同设备，以及其中所述多个经训练的机器学习模型与所述机器学习环境分开；

其中一旦从所述多个设备中的特定设备接收到工业监视数据，所述装置被配置为实现所述机器学习环境并且针对所述特定设备运行所述经训练的机器学习模型，以分析从所述多个设备中的所述特定设备接收的所述工业监视数据；以及

其中所述输出单元被配置为输出与从所述多个设备中的所述特定设备接收的工业监视数据的所述分析相关联的分析结果。

2.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被配置为访问和实现数据评分算法或函数，并且其中所述数据评分算法或函数被配置为处理从所述处理单元接收到的、针对所述多个设备中的所述特定设备的所述工业监视数据的所述分析，以确定所述分析结果。

3.根据权利要求2所述的装置，其中所述分析结果包括所述多个设备中的所述特定设备的健康评分。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的装置，其中所述多个设备中的每个设备具有相关联的对象模型，并且其中针对所述设备的所述经训练的机器学习模型被包括在针对所述设备的所述对象模型内。

5.根据权利要求1-4中任一项所述的装置，其中所述机器学习环境位于所述装置的数据存储装置上。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的装置，其中所述多个经训练的机器学习模型位于所述装置的数据存储装置上。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的装置，其中每个经训练的机器学习算法是基于多个训练工业监视数据和相关联的基准真相信息而被训练的。

8.根据权利要求7所述的装置，其中所述多个训练工业监视数据和相关联的基准真相信息用于与所述经训练的机器学习算法相关联的所述设备或设备类型。

9.根据权利要求7-8中任一项所述的装置，其中所述基准真相信息用于与所述经训练的机器学习算法相关联的所述设备或设备类型。

10.根据权利要求9所述的装置，其中与所述多个训练工业监视数据相关联的所述基准真相信息包括针对如下所述设备或设备类型的相关联的健康评分信息，所述设备或设备类型与专用的训练工业监视数据相关联的。

11.一种工业数据监视方法，包括：

由输入单元从多个设备中的特定设备接收工业监视数据；

由处理单元访问机器学习环境；

由所述处理单元访问多个经训练的机器学习算法中的针对所述特定设备的经训练的机器学习模型，其中所述多个经训练的机器学习模型各自对应于所述多个设备中的不同设备，并且其中所述多个经训练的机器学习模型与所述机器学习环境分开；

由所述处理单元实现所述机器学习环境并针对所述特定设备运行所述经训练的机器学习模型，以分析从所述多个设备中的所述特定设备接收到的所述工业监视数据；以及

由输出单元输出与从所述多个设备中的所述特定设备接收的工业监视数据的所述分析相关联的分析结果。

12.根据权利要求11所述的方法，其中所述方法包括由所述处理单元访问和实现数据评分算法或函数，以及利用所述数据评分算法或函数处理从所述处理单元接收到的、针对所述多个设备中的所述特定设备的所述工业监视数据的所述分析，以确定所述分析结果。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述分析结果包括所述多个设备中的所述特定设备的健康评分。