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- [发明专利]管理应用在移动计算设备上的操作-CN202211369577.0在审
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迪尔克·舒尔茨
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ABB瑞士股份有限公司
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2022-11-03
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2023-05-09
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G06F16/2457
- 本公开的各实施例总体上涉及管理应用在移动计算设备上的操作。用于管理至少一个应用(1)在移动计算设备(2)上的操作的方法(100)，其中应用(1)能够在多个不同的操作模式(3a‑3c)下操作，并且方法(100)包括以下步骤:·获取(110)移动计算设备(2)所附接的至少一个网络(4)的至少一个性能指标(4a)的当前值和/或预测未来值；·基于规则集(5)，将至少一个性能指标(4a)的值映射(120)到应用(1)的至少一个最佳操作模式(3*)和/或至少一个动作(3**)；以及·使得(130)应用(1)切换到最佳操作模式(3*)，和/或发起动作(3**)；和/或提示用户将应用(1)切换到最佳操作模式(3*)或发起动作(3**)。
- 管理应用移动计算设备操作
- [发明专利]监测用于控制和/或监测工业过程的通信系统-CN202210458806.X在审
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迪尔克·舒尔茨
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ABB瑞士股份有限公司
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2022-04-27
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2022-11-01
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H04W24/02
- 本公开涉及监测用于控制和/或监测工业过程的通信系统。一种用于监测用于控制和/或监测至少一个工业过程(2)的通信系统(1)的计算机实施的方法(100)，包括以下步骤：标识(110)一组信号(31‑33)，信号需要通过通信系统(1)传输，以用于控制和/或监测的正常运行；对于所标识的一组信号中的每个信号(31‑33)，标识(120)通信系统(1)中的传输该信号(31‑33)所需的一个或多个资源(11a‑11c)；获取(130)指示所标识的资源(11a‑11c)的运行状态的信息(12a‑12c)；由所获取的信息(12a‑12c)评估(140)至少一个补救活动(4)，补救活动当在至少一个资源(11a‑11c)上执行时和/或对控制和/或监测执行时能够提高和/或恢复控制和/或监测的可靠性。
- 监测用于控制工业过程通信系统
- [发明专利]工程模块化设备拓扑的计算机优化-CN202080097417.8在审
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马里奥·霍尼克;卡塔琳纳·斯塔克;迪尔克·舒尔茨
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ABB瑞士股份有限公司
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2020-02-24
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2022-10-11
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G06Q10/06
- 一种用于优化模块化设备(1)的给定拓扑(2)的计算机实现的方法(100)，模块化设备(1)将根据给定工程配方(3)执行给定工业过程，该方法(100)包括：·对于给定拓扑(2)中的至少一个过程模块(21‑23)获取(110)过程模块(21‑23)的、当该过程根据配方(3)被执行时所利用的至少一个资源和/或性能(21a‑23a)的量，并且将该量除以该过程模块(21‑23)能够提供的相应资源和/或性能(21a‑23a)的最大量，从而获取资源和/或性能(21a‑23a)的理论利用率(21b‑23b)作为过程模块(21‑23)的理论利用率；·在可用过程模块(24‑27)的池(6)中搜索(120)能够在给定配方(3)的执行中代替至少一个过程模块(21‑23)并且适合给定拓扑(2)的候选过程模块(24‑27)；·对于每个候选过程模块(24‑27)，获取(130)在至少一个过程模块(21‑23)将被替换为该候选过程模块(24‑27)的情况下继而发生的该候选过程模块(24‑27)的对应资源和/或性能(24a‑27a)的理论利用率(24b‑27b)，并且将该理论利用率(24b‑27b)分配给该候选过程模块(24‑27)；以及·通过将至少一个过程模块(21‑23)替换为相比于至少一个过程模块(21‑23)具有相同或更高理论利用率(24b‑27b)的候选过程模块(24‑27)来从给定拓扑(2)生成设备(1)的优化拓扑(2*)。
- 工程模块化设备拓扑计算机优化
- [发明专利]用于确定工业设备的操作状态的计算机实施的方法-CN202080097420.X在审
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马里奥·霍尼克;卡塔琳纳·斯塔克;迪尔克·舒尔茨
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ABB瑞士股份有限公司
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2020-02-24
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2022-10-04
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G05B23/02
- 一种用于确定执行工业过程的工业设备(1)的操作状态的计算机实施的方法(100)，该方法(100)包括：〃将在设备(1)内发出的警报(2)添加到重要警报(2)的第一池(3a)；〃基于设备(1)拓扑、过程、和/或设备(1)的部分的物理状态(1c)，确定(120)由第一获取警报(2)指示的物理状态(1c)是否已导致第二警报(21)，并且如果是，则将第一警报(2)从第一池(3a)移动(130)到信息警报(2)的第二池(3b)；和/或〃基于设备(1)的拓扑、和/或过程，与设备(1)的部分的物理状态(1c)组合，针对至少一个第一获取警报(2)，确定(140)预定的状态相关条件(5)是否被满足，并且如果是这种情况，则将第一警报(2)从第一池(3a)移动(150)到第二池(3b)；以及〃基于第一池(3a)中的警报(2)，确定(160)设备(1)的操作状态(1a)、和/或校正行动(1b)。
- 用于确定工业设备操作状态计算机实施方法
- [发明专利]针对工业工厂的模块化模型预测控制-CN202080010424.X在审
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扬·克里斯托夫·施拉克;马里奥·霍尼克;迪尔克·舒尔茨
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ABB瑞士股份有限公司
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2020-01-16
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2021-09-03
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G05B13/04
- 一种用于生成工业工厂(1)的动态模型(10)的方法(100)，该方法包括：·获取(110)工厂(1)的表示成为子单元(1a，1b)的分割，子单元(1a，1b)由低级控制器(31‑37)设定点(51‑57)的相应子集(5a，5b)、过程变量(41‑49)的当前值的子集(4a，4b)和过程变量(41‑49)的未来预测值(41'‑49')的子集(4a'，4b')表征；·获取(120)针对每个子单元(1a，1b)的动态子模型(13a，13b)，其中输入包括设定点(51‑57)的子集(5a，5b)和过程变量(41‑49)的当前值的子集(4a，4b)，并且输出包括未来预测值(41'‑49')的子集(4a'，4b')；·从工厂(1)的布局和/或从所述工厂的来自物理过程模块的组成中获取(130)子单元(1a，1b)之间的相关性(14)；以及·根据相关性(14)将子模型(13a，13b)组合(140)成工厂(1)的模型(10)。
- 针对工业工厂模块化模型预测控制
- [发明专利]管理人工智能模块的安装基础-CN202080010831.0在审
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迪尔克·舒尔茨
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ABB瑞士股份有限公司
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2020-01-16
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2021-09-03
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G06N3/04
- 一种用于管理多个人工智能AI模块(2a‑2d)的安装基础的方法(100)包括：·从多个AI模块(2a‑2d)和/或应用域(1a‑1d)中获取(110)与根据预定定量相似性标准(3)而相同或足够相似的操作情况相关的成对的输入数据(21)和对应输出数据(22)、和/或成对的训练输入数据(21a)和对应参考数据(23a)、和/或配置参数(22a)；·聚合(120)数据(21，23；21a，23a)，以形成用于训练AI模块(2a‑2d)的增强的训练数据(4)；和/或·聚合(130)配置参数(22a)，以形成用于配置AI模块(2a‑2d)的内部处理链(22)的增强的配置参数(5)；和/或·至少部分基于数据(21，23)根据预定质量标准(6)确定(140)针对AI模块(2a‑2d)性能的定量指标(6a‑6d)。
- 管理人工智能模块安装基础
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