用于触发训练事件的系统和方法与流程

用于触发训练事件的系统和方法
相关申请
[0001]
本公开内容要求2018年6月13日提交的美国临时申请no.62/684,234的优先权，其在此通过引用并入本文。
技术领域
[0002]
本公开内容整体涉及用于自动训练的系统和方法。更具体地，本公开内容涉及一种系统和方法，用于基于触发事件提供与制造或者自动化环境相关联的训练。


背景技术：

[0003]
现代制造和自动化系统和过程变得更加复杂，这是因为，这些系统和过程需要快速、准确而且可重复以在短时间框架内提供适合的产品质量。这些系统和过程还寻求在低停转时间(用于维护、问题处理，等等)情况下提供高机器效率。对于现有制造和自动化系统和过程，还存在一种趋势：在这些因素中的一个或多个方面提供持续改进以跟随变化的制造环境。
[0004]
一些制造和自动化系统具有精密技术识别所用设备的停工/减慢，并在一些情况下将有能力停止制造或自动化系统，直到可识别出状况/问题/故障。不过，可能仍然难以确定机器停工或减慢的缘由或来源并提供适当的指令处理该状况/问题。这种困难至少部分地归因于制造和自动化系统的复杂性和速度。
[0005]
虽然用于诊断自动化系统的一些系统和方法是已知的，不过它们常常是有局限的，可能无法针对出现问题的机器或故障提供适当的中肯指示或训练。
[0006]
这样，需要改进的系统和方法，用于在制造和自动化系统中自动触发训练事件。


技术实现要素：

[0007]
根据本文的一个方面，提供一种方法，用于在具有至少一个自动化元件的制造线中触发训练事件，所述方法包括：接收与所述至少一个自动化元件相关联的自动化数据；基于所述自动化数据探测触发事件；确定与所述触发事件相关联的训练组件；向终端用户提供对所述训练组件的访问。
[0008]
在一些情况下，所述的方法可进一步包括：确定与所述训练组件相关联的反馈。
[0009]
在一些情况下，确定反馈可包括：从终端用户接收与所述训练组件相关联的反馈；确定与所述训练组件相关联的效率数据；将所述效率数据与所述用户反馈相互关联以确定反馈分数。
[0010]
在一些情况下，效率数据可包括以下中的至少一个：所述制造线经历停工的时间
长度，终端用户解决所述触发事件花费的时间长度，由终端用户核查的所述训练组件的量，在所述训练组件过程中初始检测的分数，和所述触发事件的频率。
[0011]
在一些情况下，确定与所述触发事件相关联的所述训练组件可包括：核查与所述训练组件相关联的所述反馈分数；如果所述反馈分数低于预定拒收阈值，则弃置所述训练组件并取回与所述触发事件相关联的进一步的训练组件；否则，向终端用户提供对所述训练组件的访问。
[0012]
在一些情况下，所述触发事件可通过监控所收集的所述制造线的操作数据进行探测。
[0013]
在一些情况下，所述触发事件可以是与以下至少一种情况相关联的事件：机器停工、故障零件探测、非规范操作、机器在设定时段内未响应、新操作员、新设备、通常修理和维护，或各事件的组合。
[0014]
在一些情况下，所述触发事件通过机器学习而确定。
[0015]
在一些情况下，所述训练组件通过机器学习而确定。
[0016]
在本文具体描述的另一方面，提供一种系统，用于在具有至少一个自动化元件的制造线中触发训练事件，所述系统包括：数据获取模块，其被构造为接收与所述至少一个自动化元件相关联的自动化数据；数据收集装置触发器，其被构造为基于所述自动化数据探测触发事件；训练模块，其被构造为确定与所述触发事件相关联的训练组件；通知模块，其被构造为向终端用户提供对所述训练组件的访问。
[0017]
在一些情况下，所述通知模块可以进一步被构造为确定与所述训练组件相关联的反馈。
[0018]
在一些情况下，通过所述通知模块确定反馈可包括：从终端用户接收与所述训练组件相关联的反馈；确定与所述训练组件相关联的效率数据；将所述效率数据与所述用户反馈相互关联以确定反馈分数。
[0019]
在一些情况下，所述效率数据可包括以下中的至少一个：所述制造线经历停工的时间长度，终端用户解决所述触发事件花费的时间长度，由终端用户核查的所述训练组件的量，在所述训练组件过程中初始检测的分数，和所述触发事件的频率。
[0020]
在一些情况下，所述训练模块可进一步被构造为：核查与所述训练组件相关联的所述反馈分数；如果所述反馈分数低于预定拒收阈值，则弃置所述训练组件并取回与所述触发事件相关联的进一步的训练组件；否则，向终端用户提供对所述训练组件的访问。
[0021]
在一些情况下，所述触发事件可通过监控所收集的所述制造线的操作数据进行探测。
[0022]
在一些情况下，所述触发事件是与以下至少一种情况相关联的事件：机器停工、故障零件探测、非规范操作、机器在设定时段内未响应、新操作员、新设备、通常修理和维护，或各事件的组合。
[0023]
通过以下结合附图核查对具体实施例的描述，所述系统和方法的实施例的其它方面和特征对于本领域普通技术人员而言将变得显见。
附图说明
[0024]
所述系统和方法的实施例现在将仅示例性地参照附图进行描述，其中：
[0025]
图1的方框示意图例示出用于触发训练事件的系统的实施例以及用于所述系统的示例性环境；
[0026]
图2的方框示意图例示出用于触发训练事件的系统的另一实施例；
[0027]
图3是用于触发自动化系统训练事件的方法的实施例的流程图；
[0028]
图4例示出根据一个实施例与用于触发训练事件的系统的终端用户互动；
[0029]
图5是触发和选择训练事件的方法的实施例的流程图；
[0030]
图6是用于对于被触发的触发训练事件提供反馈的方法的实施例的流程图。
具体实施方式
[0031]
提供以下参照附图的描述以辅助理解各示例性实施例。以下描述包括各种具体细节以辅助理解，但这些细节应被认为仅为示例性的。因此，本领域普通技术人员应认识到，本文中所述各个实施例及对其变化和修改可在不背离所附权利要求书及其等同方案的范围和精神的情况下进行修改。此外，省略公知的功能和构造的描述以利于清楚和简要。
[0032]
以下说明书和权利要求书中所用的术语和措辞不限于其书目含义，而是应在应用环境中解读且用于能够实现清楚一致的理解。
[0033]
整体上，本文件提供一种系统和方法的实施例，用于触发与自动化系统相关联的训练事件。在一个实施例中，所述系统和方法可包括：触发驱动的数据搜集方式。在另一个实施例中，所述系统和方法可包括：向第三方提供数据和训练，其中第三方可能涉及训练或者可能涉及与自动化和/或制造系统相关联的事务、故障或问题诊断和修复。
[0034]
自动化站用于制造或生产线上以操控制造操作。自动化站可包括生产线上的单个机器，例如压机或类似物，不过也可包括复合系统，涉及机器人、输送机、机械手，和类似物。
[0035]
图1显示出根据本文中的实施例的用于触发训练事件的系统300的示例性环境200。生产线100包括：至少一个自动化站或自动化元件105(其在当前示例中包括4个自动化站105)。如前所述，自动化站105可例如为独立机器或设备、或机器或设备的组合、或类似物。每个自动化站105可包括：自动化控制器，例如可编程逻辑控制器(plc)110，其控制自动化站105。每个plc110通常与一个或多个服务器或控制器(其可包括生产控制器115且也可为或可替代地包括生产监控服务器120))通讯。生产控制器115可提供对plc 110的直接控制和配置，并监控总生产线100。生产监控服务器120可监控和处理从每个plc 110接收的各种操作数据。操作数据的示例可包括但不限于：机器识别，时间戳，完全机器状态，环境情况，或者可提供的与生产线中的机器或自动化站105相关的任何其它数据。
[0036]
生产控制器115和生产监控服务器120可包括处理器或存储器(图1中未示出)而允许处理由这些元件中的每个进行的各种操作。应理解，生产控制器115和生产监控服务器120可组合、或者可装容在单个物理计算装置中、或者可分布在多个装置中。(为了实现本文件的目的，生产控制器115和生产监控服务器120的组合也可被称为“生产监控服务器120”)
[0037]
根据本文中实施例的训练系统300可包括一个或多个数据获取或收集装置205。数据收集装置205监控从plc 110接收的操作数据并识别可用于使系统300触发训练事件的触发条件或事件。在本文中的描述中，术语“触发事件”将是指：可能因自动化设备或自动化过程的核查和/或由操作者使用任意这种设备、或类似情况而获益的发生事件，并可包括与所述事件相关或者与执行所述事件的设备相关的特定训练。
[0038]
触发事件可通过所收集的操作数据而确定，可包括：机器停工、故障零件探测、非规范操作或零件、机器在设定时段内或之后未响应或者采取行动、新的设备操作员、通常的机器修理和维护，各事件或数据的组合，不正确的处理时序，等等。通常而言，触发事件启动与所收集数据的至少一部分(以意在被搜集或核查)相关联的训练事件。在一些情况下，所收集的数据也可通过所述系统核查和分析，以提供对于进一步触发事件更定向的训练。在一些情况下，所述系统可得益于针对触发事件的机器学习和相关联的训练。在一些情况下，所述系统可使用人工智能通过从数据收集装置205接收或得到的数据分析确定触发事件。
[0039]
图1中，显示出两个数据收集装置205。数据收集装置205可为能够收集数据(可用于诊断问题和提供对此问题的训练或者关联于被监控机器)的任意各种装置。数据收集装置205的示例包括：相机、压力传感器、激光扫描仪、流量传感器、位置传感器、加速度计、三维传感器、红外(ir)或热式相机或传感器、声学传感器、接近传感器、存在探测传感器，等等。
[0040]
每个数据收集装置205可包括：存储器(未示出)，用于存储由数据收集装置205捕获的数据。在一些情况下，如果存储器不存在或不足够大，则数据收集装置205可与可存储额外数据的数据库或数据存储器通讯。每个数据收集装置205可连续收集数据，如果存储器变满，则添加新数据覆盖所收集的最旧数据。在一些情况下，所述数据可覆盖与先前触发事件无关联的数据。
[0041]
图2的方框示意图例示出用于触发自动化系统训练事件的系统300的实施例。系统300包括：处理器305，存储装置(例如数据库310或数据存储器)，数据获取模块315，数据收集装置触发器，训练模块325，通知模块330。系统300可进一步操作性地连接到数据存储器335(其可物理连接到所述系统，可由所述系统无线访问，或者可通过网络连接访问)。系统300可为独立的系统，或者可被视为生产监控服务器120、生产控制器115和/或数据收集装置205和/或它们的任意组合的一部分。系统300意在与终端用户340互动并向终端用户304提供训练事件。训练事件意在向用户提供信息(视频、文字或类似形式)，所述信息向终端用户340提供关于触发事件的进一步细节和对解决触发事件的可能解决方案以恢复正确功能或改进输送机系统的功能。
[0042]
系统300意在经由数据获取模块315而接收与自动化系统相关联的数据，其中，数据获取模块315从与一个或多个自动化站105相关的一个或多个plc110接收数据(例如经由数据收集装置205实现)。
[0043]
当plc数据流入系统300中时，数据获取模块315被构造为核查操作或plc、数据，并监控用于训练的数据触发事件。如前所述，触发事件通常是与新操作者、新机器、操作或过程设定、维护、生产过程中的错误、或类似情况相关的数据。例如，数据获取模块315可核查自动化站的时序，以确定是否有将会受益于训练事件的触发事件产生。
[0044]
在示例中，可注意的是，自动化站或自动化元件将由新雇员操作。新雇员可得益于
专用于所用特定自动化站的训练模块。在一些情况下，训练模块可能已更新或以其它方式注解以向新雇员提供特定自动化站注释以允许新雇员更好地执行与自动化站相关联的操作。
[0045]
在一些情况下，系统300可进一步探测各事件的同时发生(例如通过机器学习、人工智能或类似方式实现)。在一些进一步的情况下，所述系统可预言当前组的情形已引发所需训练，因而可先行启动相关训练。
[0046]
进入的操作数据(例如来自生产监控服务器或数据获取模块315)可保存到数据库310中。操作数据也可与数据收集装置触发器320通讯并可进一步存储到数据存储器335中。数据收集装置触发器320可与训练模块325通讯以确定触发事件是否包括与先前已保存到数据存储器的触发事件相关联的训练组件。
[0047]
在确定是否存在可能与触发事件相关联的训练环节或训练组件之后，系统300可确定可用训练的类型。训练组件可包括：训练手册，训练视频，教学视频，增强现实训练，虚拟现实训练，第三方训练信息，第三方训练平台，或类似物。训练组件意在相关于和聚焦于通过系统300确定的触发事件。在一些情况下，训练组件可为对如何解决自动化站中的特定故障的视频。在其它情况下，可向自动化站的新操作员提供待办事项清单以解释自动化站的特定步骤和对操作员的需求。在另外的情况下，一组或一系列训练事件可被触发以构成与相关主题相关的知识。在另外的情况下，训练可为通用训练或基于行为的训练，关联于与自动化设备的操作员或用户互动。
[0048]
通知模块330可然后通知终端用户340训练组件的可用性并可向终端用户340提供对训练组件的访问。在一些情况下，可向终端用户340提供包括训练的特定文件或训练视频，在其它情况下，可向终端用户提供链接或其它方式以远程或晚些时间访问训练。终端用户340可观看训练以解决触发事件，例如，终端用户可观看如何修复故障的训练，然后可解决自动化站中触发所述事件的故障。在一些情况下，终端用户可为自动化站的操作员。在其它情况下，终端用户可为内部或第三方维护人员，其除了接收到与触发事件相关联的训练以外可能已接收到解决触发事件的请求。接收事件通知以及相关联训练意在可以使解决可能减慢或停止生产的任何问题所花费时间减少。
[0049]
数据获取模块315也可向终端用户340提供访问途径以进入系统300的可配置设定，例如通过设定监控事件/触发条件的类型、优选训练类型、基于事件类型的接触对象等等而实现。在一些情况下，所述系统可操作性地连接到显示器以向终端用户340提供图形用户界面或其它界面以允许终端用户更新和配置设定项目。这些更新的设定项目意在由所述系统保存并将在监控触发事件时由所述系统使用。在一些情况下，设定项目可预定，并可通过机器学习或被包括在所述系统中的人工智能而更新和修改。
[0050]
数据收集装置205在一些情况下可进一步关联于其它输入装置以监控触发事件。在一些情况下，其它输入装置可从终端用户340或输送系统操作员接收输入以进一步接收与输送系统相关联的数据。意在实时地(或接近于实时地)确定触发事件，以使得与触发事件相关联的训练被确定和快速访问，以解决与自动化站相关的任何故障或问题。
[0051]
图3是触发训练事件的方法400的实施例的流程图。在此情况下，在405，系统300监控触发事件。系统300可从plc 110接收数据，其中包括与自动化站105或生产线100或类似物相关的一个或多个触发事件。
[0052]
当探测到触发事件时(410)，训练系统300确定是否该触发事件需要训练传播。如果不存在训练，则系统300继续监控进一步的触发事件(405)。如果存在训练，则训练模块325确定与该触发事件相关联的训练(在415)，例如通过将该触发事件与过往的触发事件比较以确定最相关的训练。所述系统然后请求训练(在420)，例如从数据库、数据存储器或类似物请求。在一些情况下，所述训练也可存储在本地。在其它情况下，所述系统可取回所述训练的链接，而非整个训练组件。
[0053]
在425，所述训练提供给终端用户。在一些情况下，终端用户可关联于第三方维护，所述系统将通知发送给与该触发事件和相关联训练有关的第三方。在其它情况下，内部操作员或维护工人可接收与触发事件相关联的训练组件或者训练组件的链接。所述训练和触发事件可提供给终端用户使终端用户易于确定哪个自动化站和/或自动化站内的哪个机器或过程需要注意。
[0054]
在430，所述系统在触发事件的处理过程中可进一步从终端用户或从自动化站监控处接收反馈。在一些情况下，系统300可从终端用户请求进一步的分开。所述反馈意在允许系统将相关联训练适配于触发事件。相关联训练于是可更加适合于触发事件和任何其它可影响训练的环境因素。在一些情况下，所述反馈可包括与训练事件相关的元数据。可存储的元数据可例如包括：完成时间，所进行的任何检测的分数，通过训练的时序和导航路径，等等。
[0055]
在一些情况下，所述系统可有助于在轮班和装容自动化设备的各地点之间分享操作者知识。在图4中所示的示例中，触发事件可为机器故障，操作者或终端用户340可被引导基于由训练模块定位的训练组件而执行维护。终端用户可被引导至与触发事件相关联的特定自动化站105。在执行维护之后，操作者可形成另外的训练注释，例如用于驱动器的扭矩设定，所述另外的训练注释可与训练组件相关联而作为反馈的一部分并可被取回或分享给在全球不同地区中在相同或相似设备上执行相似维护的其它操作者。由操作者提供的反馈可能涉及安装、操作、维护、或训练组件或触发事件的其它方面。在一些情况下，所述信息可通过操作者以较长书写形式输入，在其它情况下，操作者可简单地回应一些问题或编辑训练组件的一些材料。
[0056]
返回图3，系统300然后返回以监控触发事件(405)。
[0057]
图6例示出方法500，用于确定训练事件的相关联训练。系统300在505可接收或以其它方式确定触发事件。在510，训练模块325可确定是否存在可用于解决触发事件且先前已由系统存储(存储在本地数据库或可由数据存储器访问)的相关联训练。在一些情况下，系统训练模块325可通过核查可能已向类似触发事件提供的先前训练而确定存在相关联训练。在一些情况下，相关联训练可基于从终端用户接收的反馈而更新或修改。在515，所述系统访问和取回所述训练。在一些情况下，所述系统可取回与训练相关的链接和/或访问数据，而非训练组件本身。
[0058]
如果不存在先前存储的训练，则所述系统在530可核查在线和第三方训练。数据收集模块320可被构造为：对于可解决触发事件的训练搜索在线和第三方资源库。在一些情况下，训练模块325可在535确定哪个训练可与触发事件最相关。在一些情况下，所述系统可采用机器学习确定最相关训练。在其它情况下，所述系统可包括权衡系统以权衡相关因素，例如关键词、训练形式、第三方评级、训练长度，等等，以评估所述训练和确定最相关训练。
[0059]
在520，通知模块330通知终端用户340可用训练。在525，所述系统可确定与触发事件和训练相关联的反馈数据。所述反馈可用于确定训练的相关性和准确性。所述反馈也可用于进一步调适所述训练，例如通过包括训练注释、更新指令、或类似物实现。
[0060]
图5例示出方法600，用于确定训练的相关性。在605，所述系统提供与触发事件相关的训练至终端用户。所述系统在610可从终端用户请求和接收反馈。在一些情况下，数据获取模块315可提供输入形式给用户以接收反馈。在其它情况下，可向终端用户提供调查或其它方式，以提供关于训练组件的有效性、准确性、和易用性的反馈。
[0061]
在615，所述系统可收集与训练相关联的数据。在一些情况下，所述系统可确定效率数据，例如通过确定自动化系统经历停工的时间长度、终端用户340解决问题所花费的时间长度、由终端用户核查训练组件的量、在训练过程中的检测分数、故障再次发生的频率，等等。
[0062]
在620，训练模块325可将效率数据与终端用户的反馈相互关联以对训练评级。在一些情况下，可存在预定阈值，如果评级低于预定拒收阈值，则所述训练将不再用于所述触发事件且训练组件可从数据库或数据存储器中删除。在一些情况下，效率数据与反馈可通过加权和(其可使特定准则的权重大于其它准则)进行组合。
[0063]
在625，所述响应关联于训练组件。在一些情况下，如果响应数据高于预定拒收阈值，则训练组件可标星或以其它方式标记为：在关联于特定触发事件时非常有益。意在当对于不同触发事件接收到不同训练组件之后，所述系统可被构造为提供更有效的训练，这意在允许对触发事件实现更高效的训练解决方案。
[0064]
在一些情况下，效率数据也可考虑触发事件严重性。在一些情况下，严重性可基于各种触发事件而在系统中预定。在其它情况下，严重性可基于与触发事件相关联的因素(例如，生产停止时间、修理成本、能够解决事件的人员，等等)确定。根据训练的严重性，所述系统可将一种类型的训练组件评级高于另一类型。作为示例，如果触发事件的严重性被视为高，则训练可确定：虚拟现实或增强现实类型将是有益的。如果严重性被认为低，则所述系统可确定：基于文字的指令手册可能是足够的。
[0065]
在以上描述中，为了阐释目的，提出多个细节以提供对本发明各实施例的透彻理解。不过，对于本领域技术人员而言将显见的是，这些具体细节对实践本发明而言并非必要。在其它情况下，公知的电子结构和电路以方框示意图的形式显示以避免混淆本发明。例如，关于本文中所述的本发明的各实施例是否实施为软件例程、硬件电路、固件、或它们的组合，并未提供具体细节。
[0066]
本发明的实施例可实现为软件产品，存储于机器可读介质(也称为计算机可读介质、处理器可读介质、或计算机可用介质，在其中实现有计算机可读的程序代码)中。机器可读介质可为任何适合的实体介质，包括磁、光或电存储介质，包括磁盘、光盘只读存储器(cd-rom)、存储装置(易失性或非易失性的)、或类似存储机构。机器可读介质可包含：不同组的指令、代码序列、配置信息或其它数据，其在被执行时使处理器执行根据本发明实施例的方法中的步骤。本领域普通技术人员应认识到，实施所述发明方案所必要的其它指令和操作也可存储在机器可读介质上。从机器可读介质运行的软件可与电路相互作用以执行所述任务。
[0067]
本发明的上述实施例意在仅为示例性的。每个实施例的各元素可用于其它实施
例，一些元素可并非在每个实施例中均必需，如本领域技术人员应理解的那样。在不背离仅通过所附权利要求书限定的本发明的范围的情况下，本领域技术人员可对特定实施例进行改造、修改和变化。