G - Physics – 05 – B
Patent
G - Physics
05
B
G05B 19/418 (2006.01)
Patent
CA 2313134
Neural network models interface with distributed control systems associated with a manufacturing facility for performing a manufacturing facility. The neural network models receive measured variables of the manufacturing process to predict process performance data, and provide the performance data on a real-time basis to a communications server. A graphical user interface communicates over a network, such as the Internet or a corporate Intranet, to receive the real-time performance data, including performance metrics such as key performance real-time analyzers, for presentation to aid managers in making decisions regarding the manufacturing process. The communications server also interfaces with an off-line model engine to transfer the neural network model and real-time performance data for analysis on the off-line engine. Object oriented box transformes enhance publication and subscription of the performance data from the neural network models.
La présente invention concerne une interface de modèles de réseau neuronal comportant des systèmes de commande répartis associés à une unité de production pour former une unité de production complète. Les modèles de réseau neuronal reçoivent des variables mesurées du processus de production afin de prédire les données de rendement du processus, et fournissent au serveur de communications des données de rendement sur une base de temps réel. Une interface graphique d'utilisateur communique via un réseau, tel qu'Internet ou un Intranet de société, pour recevoir les données de rendement en temps réel, notamment les mesures de rendement tels que les analyseurs de rendement clés en temps réel, et les présenter aux gestionnaires qui prennent les décisions en fonction du processus de production. Le serveur de communication est également relié à un moteur de modèles indépendant afin de transférer les données de rendement en temps réel et les données de modèles de réseau neural qui seront analysées dans le moteur indépendant. Une boîte orienté objet transforme la publication et l'abonnement des données de rendement provenant des modèles de réseau neuronal.
Ellinger Joshua Brennan
Keeler James D.
Plumer Edward S.
Pavilion Technologies Inc.
Riches Mckenzie & Herbert Llp
LandOfFree
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