METHODS AND SYSTEMS FOR OPERATIONAL SURVEILLANCE OF A PHYSICAL ASSET USING SMART EVENT DETECTION
Methods and systems are provided for monitoring a physical asset, which includes receiving or collecting time-series data related to operation or status of the physical asset; identifying a time period when the physical asset is experiencing a change in operational state; extracting time-series data...
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Format: | Patent |
Sprache: | eng ; fre |
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Zusammenfassung: | Methods and systems are provided for monitoring a physical asset, which includes receiving or collecting time-series data related to operation or status of the physical asset; identifying a time period when the physical asset is experiencing a change in operational state; extracting time-series data corresponding to the time period as event data; generating label data that classifies or characterizes the event data as pertaining to a particular type of event; saving the event data and the corresponding label data in a data repository; and using the event data and label data stored in the data repository to train or update a machine learning system to detect the occurrence of events that are similar to the event types of the labeled event data stored in the data repository from time-series data generated by the physical asset or by another physical asset that operates in a similar manner to the physical asset.
L'invention concerne des procédés et des systèmes pour la surveillance d'un actif physique, ce qui comprend la réception ou la collecte de données chronologiques relatives au fonctionnement ou au statut de l'actif physique ; l'identification d'une période de temps pendant laquelle l'actif physique subit un changement d'état de fonctionnement ; l'extraction de données chronologiques correspondant à la période de temps comme données d'événement ; la génération de données d'étiquette qui classifient ou caractérisent les données d'événement comme appartenant à un type d'événement particulier ; la sauvegarde des données d'événement et des données d'étiquette correspondantes dans un référentiel de données ; et l'utilisation des données d'événement et des données d'étiquette stockées dans le référentiel de données pour entraîner ou mettre à jour un système d'apprentissage automatique (ML) permettant de détecter la survenue d'événements qui sont similaires aux types d'événement des données d'événement étiquetées stockées dans le référentiel de données à partir de données chronologiques générées par l'actif physique ou par un autre actif physique qui fonctionne d'une manière similaire à l'actif physique. |
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