Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC

États‑Unis d’Amérique

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Brevet
États-Unis - USPTO
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Date
2025 juin 1
2025 mai 1
2025 (AACJ) 3
2024 5
2023 27
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Classe IPC
G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM] 223
G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique 206
G06N 20/00 - Apprentissage automatique 206
G06N 3/02 - Réseaux neuronaux 199
H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue 176
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Statut
En Instance 69
Enregistré / En vigueur 219
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1.

METHODS AND SYSTEMS FOR ADAPTATION OF DATA STORAGE AND COMMUNICATION IN A FLUID CONVEYANCE ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 18525180
Statut En instance
Date de dépôt 2023-11-30
Date de la première publication 2025-06-05
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

A system for data collection related to a fluid conveyance environment includes a data acquisition circuit comprising inputs and outputs; input sensors to provide sensor data values, coupled to a component in the fluid conveyance environment; and a processor comprising the data acquisition circuit. The processor is configured to determine a data storage profile; responsive to the data storage profile, configure the data acquisition circuit to selectively couple at least one of the inputs to at least one of the outputs; interpret the at least one of the sensor data values; store at least a portion of the at least one of the sensor data values in response to the data storage profile; analyze a set of the sensor data values and determine a data quality parameter; and adjust at least one of the data storage profile and a data collection routine in response to the data quality parameter.

Classes IPC  ?

  • G06F 3/06 - Entrée numérique à partir de, ou sortie numérique vers des supports d'enregistrement

2.

SYSTEMS AND METHODS FOR LEARNING DATA PATTERNS PREDICTIVE OF AN OUTCOME

      
Numéro d'application 18796440
Statut En instance
Date de dépôt 2024-08-07
Date de la première publication 2025-05-08
Propriétaire Strong Force loT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

System and methods for learning data patterns predictive of an outcome are described. An example system may include a plurality of input sensors communicatively coupled to a controller; a data collection circuit structured to collect output data from the plurality of input sensors; and a machine learning data analysis circuit structured to receive the output data, learn received output data patterns indicative of an outcome, and learn a preferred input data collection band among a plurality of available input data collection bands. The machine learning data analysis circuit may be structured to learn received output data patterns by being seeded with a model based on industry-specific feedback. The outcome may be at least one of: a reaction rate, a production volume, or a required maintenance.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine

3.

SYSTEM, METHODS AND APPARATUS FOR MODIFYING A DATA COLLECTION TRAJECTORY FOR CONVEYORS

      
Numéro d'application 18775824
Statut En instance
Date de dépôt 2024-07-17
Date de la première publication 2025-01-09
Propriétaire Strong Force loT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems, methods and apparatus for modifying a data collection trajectory for conveyors are described. An example system may include a data acquisition circuit to interpret a plurality of detection values, each corresponding to at least one of a plurality of input sensors communicatively coupled to the data acquisition circuit. The system may further include a data storage circuit to store specifications and anticipated state information for a plurality of conveyor types and an analysis circuit to analyze the plurality of detection values relative to specifications and anticipated state information to determine a conveyor performance parameter. A response circuit may initiate an action in response to the conveyor performance parameter.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine

4.

Systems and methods for processing data collected in an industrial environment using neural networks

      
Numéro d'application 18631146
Numéro de brevet 12282837
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2024-04-10
Date de la première publication 2024-11-28
Date d'octroi 2025-04-22
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and an expert system for processing a plurality of inputs collected from sensors in an industrial environment are disclosed. A modular neural network, where the expert system uses one type of neural network for recognizing a pattern relating to at least one of: the sensors, components of the industrial environment and a different neural network for self-organizing a data collection activity in the industrial environment is disclosed. A data communication network configured to communicate at least a portion of the plurality of inputs collected from the sensors to storage device is also disclosed.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

5.

NETWORK AND INFORMATION SYSTEMS AND METHODS FOR SHIPYARD MANUFACTURED AND OCEAN DELIVERED NUCLEAR PLATFORM

      
Numéro d'application 18543260
Statut En instance
Date de dépôt 2023-12-18
Date de la première publication 2024-09-12
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s) Cella, Charles Howard

Abrégé

The systems and methods generally include a nuclear power plant unit assembled in a shipyard from a plurality of structural modules, each of the structural modules having manufactured components for use in power production when moored or fixed to a floor at least one of in and proximal to at least one of an offshore marine environment, a river environment and a coastal marine environment. The nuclear power plant unit is subdivided into at least one arrangement of structural modules that includes an electrical interface for one of transmitting electrical power generated by the nuclear unit and powering a system of the unit, a communications interface for communications internal or external to the unit, a user interface that is configured to permit a user to access a system of the unit, and a network interface for data communications to or from the unit.

Classes IPC  ?

  • G21D 1/00 - Détails des installations à énergie nucléaire
  • B63B 35/44 - Constructions, magasins, plates-formes de forage ou ateliers flottants, p. ex. portant des appareils séparateurs huile-eau
  • B63B 75/00 - Construction ou assemblage de structures flottantes en pleine mer, p. ex. plateformes semi-submersibles, plateformes SPAR ou plateformes d’éoliennes
  • G21C 13/02 - Enceintes sous pressionEnceintes d'enveloppeEnveloppes en général Détails
  • G21D 3/00 - Commande des installations à énergie nucléaire
  • G21D 3/04 - Dispositions de sécurité

6.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA DETECTION AND DISPLAY IN AN INDUSTRIAL ENVIRONMENT WITH INTERNET OF THINGS DATA COLLECTION INCLUDING AN ADAPTIVE HEAT MAP

      
Numéro d'application 18240175
Statut En instance
Date de dépôt 2023-08-30
Date de la première publication 2024-06-27
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

In some embodiments, a monitoring system for an industrial environment includes a data collector structured to collect data from at least one of a plurality of sensors, an expert system configured to analyze the collected data and generate a corresponding heat map, and a heat map interface to provide the heat map to an AR/VR device, wherein the heat map overlays a view of the underlying sensors, and wherein the data collector is further configured to collect user data, representative of a behavior of the user, from the AR/VR device.

Classes IPC  ?

  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine

7.

PACKET CODING BASED NETWORK COMMUNICATION

      
Numéro d'application 18514014
Statut En instance
Date de dépôt 2023-11-20
Date de la première publication 2024-03-14
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node over a data path includes estimating a rate at which loss events occur, where a loss event is either an unsuccessful delivery of a single packet to the second data node or an unsuccessful delivery of a plurality of consecutively transmitted packets to the second data node, and sending redundancy messages at the estimate rate at which loss events occur.

Classes IPC  ?

8.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 18382839
Numéro de brevet 12119934
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-10-23
Date de la première publication 2024-02-08
Date d'octroi 2024-10-15
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/13 - Codes linéaires
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements

9.

SYSTEMS FOR SELF-ORGANIZING DATA COLLECTION AND STORAGE IN A MANUFACTURING ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 18204239
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-31
Date de la première publication 2023-12-21
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing data collection and storage in a manufacturing environment are disclosed. A system may include a data collector for handling a plurality of sensor inputs from sensors in the manufacturing system, wherein the plurality of sensor inputs is configured to sense at least one of: an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of at least one target system. The system may also include a self-organizing system for self-organizing a storage operation of the data, a data collection operation of the sensors, or a selection operation of the plurality of sensor inputs. The self-organizing system may organize a swarm of mobile data collectors to collect data from a plurality of target systems.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

10.

SYSTEMS FOR SELF-ORGANIZING DATA COLLECTION AND STORAGE IN A MANUFACTURING ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 18204254
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-31
Date de la première publication 2023-12-14
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing data collection and storage in a manufacturing environment are disclosed. A system may include a data collector for handling a plurality of sensor inputs from sensors in the manufacturing system, wherein the plurality of sensor inputs is configured to sense at least one of: an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of at least one target system. The system may also include a self-organizing system for self-organizing a storage operation of the data, a data collection operation of the sensors, or a selection operation of the plurality of sensor inputs. The self-organizing system may organize a swarm of mobile data collectors to collect data from a plurality of target systems.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

11.

METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTION IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS DATA COLLECTION ENVIRONMENT WITH EXPERT SYSTEMS TO PREDICT FAILURES AND SYSTEM STATE FOR SLOW ROTATING COMPONENTS

      
Numéro d'application 18204273
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-31
Date de la première publication 2023-12-14
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for a monitoring system for data collection in an industrial environment including a data collector communicatively coupled to a plurality of input channels connected to data collection points related to machine components, wherein at least one of the plurality of input channels is connected to a data collection point on a rotating machine component; a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values from the collected data, each of the plurality of detection values corresponding to at least one of the plurality of input channels; and an expert system analysis circuit structured to analyze the collected data, wherein the expert system analysis circuit determines a failure state for the rotating machine component based on analysis of the plurality of detection values, wherein upon determining the failure state the expert system analysis circuit provides the failure state to a data storage.

Classes IPC  ?

  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

12.

SYSTEMS FOR SELF-ORGANIZING DATA COLLECTION AND STORAGE IN A MANUFACTURING ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 18204244
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-31
Date de la première publication 2023-11-30
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing data collection and storage in a manufacturing environment are disclosed. A system may include a data collector for handling a plurality of sensor inputs from sensors in the manufacturing system, wherein the plurality of sensor inputs is configured to sense at least one of: an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of at least one target system. The system may also include a self-organizing system for self-organizing a storage operation of the data, a data collection operation of the sensors, or a selection operation of the plurality of sensor inputs. The self-organizing system may organize a swarm of mobile data collectors to collect data from a plurality of target systems.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

13.

SYSTEMS AND METHODS FOR ENABLING USER ACCEPTANCE OF A SMART BAND DATA COLLECTION TEMPLATE FOR DATA COLLECTION IN AN INDUSTRIAL ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 18202773
Statut En instance
Date de dépôt 2023-05-26
Date de la première publication 2023-09-21
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

A system includes an expert graphical user interface configured to: present a list of reliability measures of an industrial machine, facilitate a selection by a user of a reliability measure from the list of reliability measures, present a representation of a smart band data collection template associated with the reliability measure selected by the user, and a data routing and collection system configured to, in response to a user indication of acceptance of the smart band data collection template, collect data from a plurality of sensors in an industrial environment in response to a data value from one of the plurality of sensors being detected outside of an acceptable range of data values.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

14.

USER INTERFACE FOR INDUSTRIAL DIGITAL TWIN PROVIDING CONDITIONS OF INTEREST WITH DISPLAY OF REDUCED DIMENSIONALITY VIEWS

      
Numéro d'application 18081304
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-14
Date de la première publication 2023-09-07
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

User interfaces configured to provide a list of conditions of interest to at least one entity associated with a role type stored within a role taxonomy, and to select a condition of interest in response to a user selection from the list of conditions; and a controller configured to determine a reduced dimensionality view of the data in response to a determined structure in the data and further in response to the selected condition of interest. The reduced dimensionality view a plurality of graphical elements representing mechanical portions of a machine of the industrial environment associated with the condition of interest. The reduced dimensionality view further comprises a plurality of highlighted graphical elements representing sensors from the plurality of input sensors that provided data outside an acceptable range of data. The user interface is further configured to display the reduced dimensionality view.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

15.

METHODS AND SYSTEMS FOR A DATA MARKETPLACE IN A FLUID CONVEYANCE DEVICE ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 17960688
Statut En instance
Date de dépôt 2022-10-05
Date de la première publication 2023-08-31
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for a data marketplace in a fluid conveyance device includes a self-organizing data marketplace. The self-organizing data marketplace includes at least one data collector and at least one corresponding fluid conveyance device in an industrial environment, wherein the at least one data collector is structured to collect detection values from the fluid conveyance device; a data storage structured to store a data pool comprising at least a portion of the detection values; a data marketplace structured to self-organize the data pool; and a transaction system structured to interpret a user data request, and to selectively provide a portion of the self-organized data pool to a user in response to the user data request.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

16.

Method for determining service event of machine from sensor data

      
Numéro d'application 18099121
Numéro de brevet 12140930
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2023-01-19
Date de la première publication 2023-08-31
Date d'octroi 2024-11-12
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Desai, Mehul
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.

Abrégé

A system and method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality includes analyzing with a processor a plurality of sensor inputs, sampling with the processor data received from at least one of the plurality of sensor inputs at a first frequency, and self-organizing with the processor a selection operation of the plurality of sensor inputs.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/4155 - Commande numérique [CN], c.-à-d. machines fonctionnant automatiquement, en particulier machines-outils, p. ex. dans un milieu de fabrication industriel, afin d'effectuer un positionnement, un mouvement ou des actions coordonnées au moyen de données d'un programme sous forme numérique caractérisée par le déroulement du programme, c.-à-d. le déroulement d'un programme de pièce ou le déroulement d'une fonction machine, p. ex. choix d'un programme
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique

17.

DATA COLLECTION IN INDUSTRIAL ENVIRONMENT WITH ROLE-BASED REPORTING TO RECONFIGURE ROUTE BY WHICH SYSTEM SENDS THE SENSOR DATA

      
Numéro d'application 18081088
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-14
Date de la première publication 2023-06-22
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

Systems for data collection in an industrial environment having a self-sufficient data acquisition box for capturing and analyzing data in an industrial process generally including a data circuit for analyzing a plurality of sensor inputs; and a network control circuit for sending and receiving information related to the plurality of sensor inputs to an external system. The information sent and received by the network control system is based at least in part on a role-based reporting rule and encoded with role-based information that is used by the external system to report the information sent and received to a specified role taxonomy, the system provides sensor data to one or more other systems for data collection, and the data circuit dynamically reconfigures a route by which the system sends the sensor data based on how many devices are requesting the information.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

18.

INDUSTRIAL DIGITAL TWIN SYSTEMS USING STATE VALUE TO ADJUST INDUSTRIAL PRODUCTION PROCESSES AND DETERMINE RELEVANCE WITH ROLE TAXONOMY

      
Numéro d'application 18081352
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-14
Date de la première publication 2023-06-22
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

Methods generally including interpreting at least a subset of the plurality of detection values to determine a state value comprising at least one of a process state or a component state; analyzing a subset of the plurality of detection values and the state value, using at least one of a neural net or an expert system, and providing an adjustment recommendation for the industrial production process, the adjustment recommendation, at least in part, in response to a sensitivity of at least one of the plurality of input channels relative to the state value; adjusting the industrial production process in response to the adjustment recommendation; determining a relevance of the adjustment recommendation to at least one role type stored within a role taxonomy; and reporting the adjustment to the industrial production process to at least one entity associated with the role type stored within the role taxonomy.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

19.

USER INTERFACE FOR INDUSTRIAL DIGITAL TWIN SYSTEM ANALYZING DATA TO DETERMINE STRUCTURES WITH VISUALIZATION OF THOSE STRUCTURES WITH REDUCED DIMENSIONALITY

      
Numéro d'application 18081267
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-14
Date de la première publication 2023-06-22
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

Methods generally including determining a structure in the data; by the controller, determining a relevance of the determined structure in the data to at least one role type stored within a role taxonomy; by the controller, determining a reduced dimensionality view of the data in response to the determined structure in the data. The reduced dimensionality view comprises fewer dimensions than the data from the plurality of input sensors. The reduced dimensionality view further comprises a graphical element representing at least one of: mechanical portions of a machine of the industrial environment, or a sensor from the plurality of input sensors that provided data; and providing the reduced dimensionality view to a user interface that is associated with at least one entity associated with the at least one role type stored within the role taxonomy.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

20.

QUANTUM, BIOLOGICAL, COMPUTER VISION, AND NEURAL NETWORK SYSTEMS FOR INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 17940553
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-08
Date de la première publication 2023-06-22
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Cardno, Andrew
  • Bliven, Brent

Abrégé

Computer-implemented methods for fault diagnosis in an industrial environment generally includes processing the plurality of sensor data values to determine a recognized pattern therefrom; retrieving at least one industrial-environment digital twin corresponding to the industrial environment, the at least one industrial-environment digital twin comprising a plurality of component digital twins, with each of the plurality of component digital twins corresponding to one of the plurality of components in the industrial environment, and wherein the at least one industrial-environment digital twin and the plurality of component digital twins are visual digital twins that are configured to be rendered in a visual manner; and rendering the at least one industrial-environment digital twin and the at least one respective component digital twin corresponding to the particular component in the client application in response to the received request and based on the operational condition of the particular component.

Classes IPC  ?

  • G05B 13/04 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques impliquant l'usage de modèles ou de simulateurs
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques

21.

INDUSTRIAL DIGITAL TWIN SYSTEMS PROVIDING NEURAL NET-BASED ADJUSTMENT RECOMMENDATION WITH DATA RELEVANT TO ROLE TAXONOMY

      
Numéro d'application 18081324
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-14
Date de la première publication 2023-06-15
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

Data storage structured to store a plurality of detection values relating to aspects of an industrial production process and data relating to at least one role type stored within a role taxonomy; a data analysis circuit structured to interpret at least a subset of the plurality of detection values to determine a state value comprising at least one of a process state or a component state; an optimization circuit structured to analyze a subset of the plurality of detection values and the state value using at least one of a neural net or an expert system to determine a signal effectiveness of at least one of the plurality of input channels relative to the state value, and to provide an adjustment recommendation based, at least in part, on the signal effectiveness; and an analysis response circuit structured to adjust the industrial production process in response to the adjustment recommendation.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

22.

DATA COLLECTION IN INDUSTRIAL ENVIRONMENT USING MACHINE LEARNING TO FORECAST FUTURE STATES OF INDUSTRIAL ENVIRONMENT BASED ON NOISE VALUES

      
Numéro d'application 18081218
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-14
Date de la première publication 2023-06-15
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

Method for data collection in an industrial environment generally including receiving, at a switch, data from one or more variable groups of sensor inputs; monitoring the data from the one or more variable groups of sensor inputs; adaptively scheduling data collection at the switch; determining one or more noise values including one of an ambient noise, a local noise, or a vibration noise; using machine learning to forecast a future state of the industrial environment based at least in part on the determined one or more noise values; and reporting the forecasted future state of the industrial environment to an entity associated with a role type stored within a role taxonomy.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/0631 - Planification, affectation, distribution ou ordonnancement de ressources d’entreprises ou d’organisations
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

23.

QUANTUM, BIOLOGICAL, COMPUTER VISION, AND NEURAL NETWORK SYSTEMS FOR INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 17940497
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-08
Date de la première publication 2023-06-08
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Cardno, Andrew
  • Marinkovich, Sava
  • Bliven, Brent
  • Dobrowitsky, Joshua
  • Sharma, Kunal
  • Kell, Brad

Abrégé

Computer-implemented methods for fault diagnosis in an industrial environment generally includes processing the plurality of sensor data values to determine a recognized pattern therefrom; retrieving at least one industrial-environment digital twin corresponding to the industrial environment, the at least one industrial-environment digital twin comprising a plurality of component digital twins, with each of the plurality of component digital twins corresponding to one of the plurality of components in the industrial environment, and wherein the at least one industrial-environment digital twin and the plurality of component digital twins are visual digital twins that are configured to be rendered in a visual manner; and rendering the at least one industrial-environment digital twin and the at least one respective component digital twin corresponding to the particular component in the client application in response to the received request and based on the operational condition of the particular component.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

24.

QUANTUM, BIOLOGICAL, COMPUTER VISION, AND NEURAL NETWORK SYSTEMS FOR INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 17940526
Statut En instance
Date de dépôt 2022-09-08
Date de la première publication 2023-06-08
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Cardno, Andrew
  • Marinkovich, Sava
  • Bliven, Brent
  • Dobrowitsky, Joshua
  • Sharma, Kunal
  • Kell, Brad

Abrégé

Computer-implemented methods for fault diagnosis in an industrial environment generally includes processing the plurality of sensor data values to determine a recognized pattern therefrom; retrieving at least one industrial-environment digital twin corresponding to the industrial environment, the at least one industrial-environment digital twin comprising a plurality of component digital twins, with each of the plurality of component digital twins corresponding to one of the plurality of components in the industrial environment, and wherein the at least one industrial-environment digital twin and the plurality of component digital twins are visual digital twins that are configured to be rendered in a visual manner; and rendering the at least one industrial-environment digital twin and the at least one respective component digital twin corresponding to the particular component in the client application in response to the received request and based on the operational condition of the particular component.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

25.

PLATFORM FOR FACILITATING DEVELOPMENT OF INTELLIGENCE IN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS WITH ADAPTIVE EDGE COMPUTE MANAGEMENT SYSTEM

      
Numéro d'application 18085736
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-21
Date de la première publication 2023-05-04
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • El-Tahry, Teymour S.

Abrégé

A platform for facilitating development of intelligence in an Industrial Internet of Things (IIoT) system generally includes a plurality of distinct data-handling layers having an industrial monitoring systems layer that collects data from or about a plurality of industrial entities in an industrial environment; an industrial entity-oriented data storage systems layer that stores the data collected by the industrial monitoring systems layer; and an adaptive intelligent systems layer that facilitates the coordinated development and deployment of intelligent systems in the IIoT system; wherein the adaptive intelligent systems layer includes an adaptive edge compute management system that adaptively manages edge computation, storage, and processing in the IIoT system.

Classes IPC  ?

  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/764 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant la classification, p. ex. des objets vidéo
  • G06V 10/77 - Traitement des caractéristiques d’images ou de vidéos dans les espaces de caractéristiquesDispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant l’intégration et la réduction de données, p. ex. analyse en composantes principales [PCA] ou analyse en composantes indépendantes [ ICA] ou cartes auto-organisatrices [SOM]Séparation aveugle de source
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G06V 20/10 - Scènes terrestres

26.

ADAPTIVE INTELLIGENT SYSTEMS LAYER THAT PROVISIONS AVAILABLE COMPUTING RESOURCES IN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS SYSTEM

      
Numéro d'application 18078263
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-09
Date de la première publication 2023-04-13
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • El-Tahry, Teymour S.

Abrégé

A platform for facilitating development of intelligence in an Industrial Internet of Things (IIoT) system generally includes a plurality of distinct data-handling layers comprising an industrial monitoring systems layer that collects data from or about a plurality of industrial entities in the IIoT system; an industrial entity-oriented data storage systems layer that stores the data collected by the industrial monitoring systems layer; an adaptive intelligent systems layer that provisions available computing resources within the platform; and an industrial management application platform layer that manages the platform in a common application environment.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes

27.

METHODS AND SYSTEMS FOR SENSOR FUSION IN A PRODUCTION LINE ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 18073925
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-02
Date de la première publication 2023-04-13
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for data collection in an industrial production system including a plurality of components are disclosed. An example system may include a sensor communication circuit structured to interpret a plurality of data values from a sensed parameter group, the sensed parameter group including a plurality of sensors including a vibration sensor and a temperature sensor, and the plurality of sensors operatively coupled to at least one of the plurality of components; a data analysis circuit structured to detect an operating condition of the industrial production system based on detecting that the data values from the vibration sensor indicate a vibration pattern that matches a stored vibration fingerprint together with detecting that the data values from the temperature sensor indicate a change in a temperature; and a response circuit structured to modify a production-related operating parameter of the industrial production system in response to the detected operating condition.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine

28.

Methods for self-organizing data collection, distribution and storage in a distribution environment

      
Numéro d'application 18074336
Numéro de brevet 12039426
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-12-02
Date de la première publication 2023-04-13
Date d'octroi 2024-07-16
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing collection and storage in a distribution environment are disclosed. A system may include a data collector for handling a plurality of sensor inputs from sensors in the distribution environment, wherein the sensor inputs sense at least one of an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of at least one target system selected from a group consisting of a power system, a conveyor system, a robotic transport system, a robotic handling system, a packing system, a cold storage system, a hot storage system, a refrigeration system, a vacuum system, a hauling system, a lifting system, an inspection system, and a suspension system. A system may further include a self-organizing system for: a storage operation of the data, a data collection operation, or a selection operation.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

29.

Systems for self-organizing data collection and storage in a power generation environment

      
Numéro d'application 18074357
Numéro de brevet 12333401
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-12-02
Date de la première publication 2023-04-06
Date d'octroi 2025-06-17
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing data collection and storage in a power generation environment are disclosed. A system may include a data collector for handling a plurality of sensor inputs from sensors in the power generation system, wherein the plurality of sensor inputs is configured to sense at least one of: an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of at least one target system. The system may also include a self-organizing system for self-organizing a storage operation of the data, a data collection operation of the sensors, or a selection operation of the plurality of sensor inputs. The self-organizing system may organize a swarm of mobile data collectors to collect data from a plurality of target systems.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/042 - Réseaux neuronaux fondés sur la connaissanceReprésentations logiques de réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

30.

Systems for self-organizing data collection and storage in a manufacturing environment

      
Numéro d'application 18074361
Numéro de brevet 12333402
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-12-02
Date de la première publication 2023-04-06
Date d'octroi 2025-06-17
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing data collection and storage in a manufacturing environment are disclosed. A system may include a data collector for handling a plurality of sensor inputs from sensors in the manufacturing system, wherein the plurality of sensor inputs is configured to sense at least one of: an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of at least one target system. The system may also include a self-organizing system for self-organizing a storage operation of the data, a data collection operation of the sensors, or a selection operation of the plurality of sensor inputs. The self-organizing system may organize a swarm of mobile data collectors to collect data from a plurality of target systems.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/042 - Réseaux neuronaux fondés sur la connaissanceReprésentations logiques de réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

31.

Systems and methods for learning data patterns predictive of an outcome

      
Numéro d'application 18076494
Numéro de brevet 12099911
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-12-07
Date de la première publication 2023-04-06
Date d'octroi 2024-09-24
Propriétaire Strong Force loT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

System and methods for learning data patterns predictive of an outcome are described. An example system may include a plurality of input sensors communicatively coupled to a controller; a data collection circuit structured to collect output data from the plurality of input sensors; and a machine learning data analysis circuit structured to receive the output data, learn received output data patterns indicative of an outcome, and learn a preferred input data collection band among a plurality of available input data collection bands. The machine learning data analysis circuit may be structured to learn received output data patterns by being seeded with a model based on industry-specific feedback. The outcome may be at least one of: a reaction rate, a production volume, or a required maintenance.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

32.

INTELLIGENT VIBRATION DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS FOR INDUSTRIAL ENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 18072928
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-01
Date de la première publication 2023-03-30
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

A platform for updating one or more properties of one or more digital twins including receiving a request for one or more digital twins; retrieving the one or more digital twins required to fulfill the request from a digital twin datastore; retrieving one or more dynamic models corresponding to one or more properties that are depicted in the one or more digital twins indicated by the request; selecting data sources from a set of available data sources based on the one or more inputs of the one or more dynamic models; obtaining data from selected data sources; determining one or more outputs using the retrieved data as one or more inputs to the one or more dynamic models; and updating the one or more properties of the one or more digital twins based on the one or more outputs of the one or more dynamic models.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

33.

Systems for self-organizing data collection and storage in a refining environment

      
Numéro d'application 18074367
Numéro de brevet 12327168
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-12-02
Date de la première publication 2023-03-30
Date d'octroi 2025-06-10
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems for self-organizing data collection and storage in a refining environment are disclosed. An example system may include a swarm of mobile data collectors structured to interpret a plurality of sensor inputs from sensors in the refining environment, wherein the plurality of sensor inputs is configured to sense at least one of: an operational mode, a fault mode, a maintenance mode, or a health status of a plurality of refining system components disposed in the refining environment, and wherein the plurality of refining system components is structured to contribute, in part, to refining of a product. The self-organizing system organizes a swarm of mobile data collectors to collect data from the system components, and at least one of a storage operation of the data, a data collection operation of the sensors, or a selection operation of the plurality of sensor inputs.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/042 - Réseaux neuronaux fondés sur la connaissanceReprésentations logiques de réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

34.

INTELLIGENT VIBRATION DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS FOR INDUSTRIAL ENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 18072884
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-01
Date de la première publication 2023-03-23
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

A platform for updating one or more properties of one or more digital twins including receiving a request for one or more digital twins; retrieving the one or more digital twins required to fulfill the request from a digital twin datastore; retrieving one or more dynamic models corresponding to one or more properties that are depicted in the one or more digital twins indicated by the request; selecting data sources from a set of available data sources based on the one or more inputs of the one or more dynamic models; obtaining data from selected data sources; determining one or more outputs using the retrieved data as one or more inputs to the one or more dynamic models; and updating the one or more properties of the one or more digital twins based on the one or more outputs of the one or more dynamic models.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

35.

INTELLIGENT VIBRATION DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS FOR INDUSTRIAL ENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 18073037
Statut En instance
Date de dépôt 2022-12-01
Date de la première publication 2023-03-23
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

A platform for updating one or more properties of one or more digital twins including receiving a request for one or more digital twins; retrieving the one or more digital twins required to fulfill the request from a digital twin datastore; retrieving one or more dynamic models corresponding to one or more properties that are depicted in the one or more digital twins indicated by the request; selecting data sources from a set of available data sources based on the one or more inputs of the one or more dynamic models; obtaining data from selected data sources; determining one or more outputs using the retrieved data as one or more inputs to the one or more dynamic models; and updating the one or more properties of the one or more digital twins based on the one or more outputs of the one or more dynamic models.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

36.

Multiple-TRX pico base station for providing improved wireless capacity and coverage in a building

      
Numéro d'application 14872846
Numéro de brevet RE049346
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2015-10-01
Date de la première publication 2022-12-27
Date d'octroi 2022-12-27
Propriétaire STRONG FORCE IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Schmidt, Robert D.
  • Jain, Rahul
  • Schutzer, Mark F.
  • Uyehara, Lance K.
  • Peleg, Gilad
  • O'Connell, John
  • Vardi, Ilan

Abrégé

One embodiment is directed to a system for providing wireless coverage and capacity for a public land mobile network within a building. The system comprises a pico base station comprising multiple transceiver units. The pico base station is installed in the building. The system further comprises a plurality of antennas located within the building. The plurality of antennas are located remotely from the pico base station. The pico base station is communicatively coupled to the public land mobile network. The pico base station is communicatively coupled to the plurality of antennas.

Classes IPC  ?

  • A45F 4/06 - Sacs ou ballots transformables en d'autres articles en lits ou matelas
  • A47C 1/14 - Fauteuils de plage
  • A45C 9/00 - Bagages ou sacs transformables en objets destinés à un autre usage

37.

SENSOR KITS AND ASSOCIATED METHODS FOR MONITORING INDUSTRIAL SETTINGS UTILIZING A DISTRIBUTED LEDGER

      
Numéro d'application 17685531
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-11-17
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A sensor kit and associated method configured for monitoring an industrial setting is disclosed. The sensor kit can include an edge device and a plurality of sensors that capture sensor data and transmit the sensor data via a self-configuring sensor kit network. At least one sensor can capture sensor measurements and output instances of sensor data, generate and output reporting packets, and transmit the reporting packets to the edge device via the self-configuring sensor kit network in accordance with a first communication protocol. The edge device receives reporting packets from the plurality of sensors via the self-configuring sensor kit network, generates a data block based on the sensor data, and transmits the data block to one or more node computing devices that collectively store a distributed ledger that is comprised of a plurality of data blocks.

Classes IPC  ?

  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau

38.

Methods and systems for detection in an industrial Internet of Things data collection environment with intelligent data management for industrial processes including sensors

      
Numéro d'application 17843624
Numéro de brevet 11663442
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-06-17
Date de la première publication 2022-10-13
Date d'octroi 2023-05-30
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An apparatus, methods and systems for data collection in an industrial environment are disclosed. A monitoring system can include a data collector coupled to a plurality of sensors to collect data, a data storage structured to store a plurality of data collection management plans, a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values from the collected data, and a data analysis circuit structured to analyze the collected data and select one of the plurality of data collection management plans, wherein the selected one of the plurality of data collection management plans is selected is at least in part based on a data analysis of received data from the plurality of sensors.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/06 - Réalisation physique, c.-à-d. mise en œuvre matérielle de réseaux neuronaux, de neurones ou de parties de neurone
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion

39.

METHODS AND SYSTEMS FOR THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 17717641
Statut En instance
Date de dépôt 2022-04-11
Date de la première publication 2022-07-28
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.

Abrégé

The system generally includes a crosspoint switch in the local data collection system having multiple inputs and multiple outputs including a first input connected to the first sensor and a second input connected to the second sensor. The multiple outputs include a first output and a second output configured to be switchable between a condition in which the first output is configured to switch between delivery of the first sensor signal and the second sensor signal and a condition in which there is simultaneous delivery of the first sensor signal from the first output and the second sensor signal from the second output. Each of multiple inputs is configured to be individually assigned to any of the multiple outputs. Unassigned outputs are configured to be switched off producing a high-impedance state. The local data collection system includes multiple data acquisition units each having an onboard card set configured to store calibration information and maintenance history of a data acquisition unit in which the onboard card set is located. The local data collection system is configured to manage data collection bands.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 11/32 - Commandes automatiques électriques avec entrées à partir de plusieurs éléments sensiblesCommandes automatiques électriques avec sorties vers plusieurs éléments de correction
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 3/0488 - Techniques d’interaction fondées sur les interfaces utilisateur graphiques [GUI] utilisant des caractéristiques spécifiques fournies par le périphérique d’entrée, p. ex. des fonctions commandées par la rotation d’une souris à deux capteurs, ou par la nature du périphérique d’entrée, p. ex. des gestes en fonction de la pression exercée enregistrée par une tablette numérique utilisant un écran tactile ou une tablette numérique, p. ex. entrée de commandes par des tracés gestuels
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 67/10 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 67/125 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance en impliquant la commande des applications des terminaux par un réseau
  • H04Q 9/00 - Dispositions dans les systèmes de commande à distance ou de télémétrie pour appeler sélectivement une sous-station à partir d'une station principale, sous-station dans laquelle un appareil recherché est choisi pour appliquer un signal de commande ou pour obtenir des valeurs mesurées
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 84/18 - Réseaux auto-organisés, p. ex. réseaux ad hoc ou réseaux de détection
  • G01H 1/00 - Mesure des vibrations dans des solides en utilisant la conduction directe au détecteur

40.

System, methods and apparatus for modifying a data collection trajectory for conveyors

      
Numéro d'application 17711410
Numéro de brevet 12079701
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-04-01
Date de la première publication 2022-07-21
Date d'octroi 2024-09-03
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems, methods and apparatus for modifying a data collection trajectory for conveyors are described. An example system may include a data acquisition circuit to interpret a plurality of detection values, each corresponding to at least one of a plurality of input sensors communicatively coupled to the data acquisition circuit. The system may further include a data storage circuit to store specifications and anticipated state information for a plurality of conveyor types and an analysis circuit to analyze the plurality of detection values relative to specifications and anticipated state information to determine a conveyor performance parameter. A response circuit may initiate an action in response to the conveyor performance parameter.

Classes IPC  ?

  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

41.

System, methods and apparatus for modifying a data collection trajectory for centrifuges

      
Numéro d'application 17711436
Numéro de brevet 11797821
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-04-01
Date de la première publication 2022-07-14
Date d'octroi 2023-10-24
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems, methods and apparatus for modifying a data collection trajectory for centrifuges are described. An example system may include a data acquisition circuit to interpret a plurality of detection values, each corresponding to at least one of a plurality of input sensors communicatively coupled to the data acquisition circuit. The system may further include a data storage circuit to store specifications and anticipated state information for a plurality of centrifuge types and an analysis circuit to analyze the plurality of detection values relative to specifications and anticipated state information to determine a centrifuge performance parameter. A response circuit may initiate an action in response to the centrifuge performance parameter.

Classes IPC  ?

  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion

42.

Methods and systems for the industrial internet of things

      
Numéro d'application 17692708
Numéro de brevet 12259711
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-03-11
Date de la première publication 2022-06-23
Date d'octroi 2025-03-25
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Desai, Mehul
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Blumenthal, Steven
  • Meng, Chun

Abrégé

An example monitoring system for data collection includes a data collector including a plurality of sensor. The system includes a data storage to store a collector route template for the plurality of sensors with a sensor collection routine defining how the plurality of sensors. The system includes a data acquisition and analysis circuit to receive detection signals and evaluate the detection values with respect to a rule, and further, based on the evaluation of the detection values with respect to the rule, to modify the sensor collection routine.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/4155 - Commande numérique [CN], c.-à-d. machines fonctionnant automatiquement, en particulier machines-outils, p. ex. dans un milieu de fabrication industriel, afin d'effectuer un positionnement, un mouvement ou des actions coordonnées au moyen de données d'un programme sous forme numérique caractérisée par le déroulement du programme, c.-à-d. le déroulement d'un programme de pièce ou le déroulement d'une fonction machine, p. ex. choix d'un programme
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 3/042 - Réseaux neuronaux fondés sur la connaissanceReprésentations logiques de réseaux neuronaux
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif

43.

Systems for monitoring and managing industrial settings

      
Numéro d'application 17685489
Numéro de brevet 12353181
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-06-16
Date d'octroi 2025-07-08
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A system can include a backend system and a sensor kit configured to monitor an industrial setting. The sensor kit can include an edge device and a plurality of sensors that capture sensor data and transmit the sensor data via a self-configuring sensor kit network. At least one sensor can capture sensor measurements and output instances of sensor data, generate and output reporting packets, and transmit the reporting packets to the edge device via the self-configuring sensor kit network in accordance with a first communication protocol. The edge device receives reporting packets from the plurality of sensors via the self-configuring sensor kit network and transmits sensor kit packets to the backend system via a public network. The backend system can include a processing system and a storage system, where the processing system performs backend operations on the sensor data and the storage systems stores the sensor data.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04N 19/136 - Caractéristiques ou propriétés du signal vidéo entrant
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • H04N 19/50 - Procédés ou dispositions pour le codage, le décodage, la compression ou la décompression de signaux vidéo numériques utilisant le codage prédictif
  • H04W 84/22 - Réseaux auto-organisés, p. ex. réseaux ad hoc ou réseaux de détection avec accès aux réseaux câblés

44.

SENSOR KITS AND ASSOCIATED METHODS FOR MONITORING AND MANAGING UNDERWATER INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17685503
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-06-16
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A method for monitoring an underwater industrial setting using a sensor kit having a plurality of sensors and an edge device can include receiving, by an edge processing system of the edge device, reporting packets from the plurality of sensors via a self-configuring sensor kit network. Each reporting packet can include routing data and one or more instances of sensor data. The method can further include performing one or more edge operations on the sensor data and generating one or more sensor kit packets based on the edge operations. The method can include transmitting the sensor kit packets to a backend system via a public network.

Classes IPC  ?

  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau

45.

Systems and methods for enabling user selection of components for data collection in an industrial environment

      
Numéro d'application 17558811
Numéro de brevet 11836571
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-12-22
Date de la première publication 2022-06-16
Date d'octroi 2023-12-05
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for data collection in an industrial environment are disclosed. An expert graphical user interface showing representations of components of an industrial machine to which sensors are attach is disclosed. The user interface may enable a user to select at least one of the components resulting in a search of a database of industrial machine failure modes for modes that correspond to the selected component. The corresponding failure mode may be presented to the user. The selection of the component may cause a controller to reference and implement a data collection template for configuring the system to automatically collect data from sensors associated with the selected component to detect at least one of the corresponding failure modes.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion

46.

SENSOR KITS FOR MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17685468
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-06-16
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A sensor kit that is configured for monitoring an industrial setting includes an edge device and a plurality of sensors that capture sensor data and transmit the sensor data via a self-configuring sensor kit network. At least one sensor can capture sensor measurements and output instances of sensor data, generate and output reporting packets, and transmit the reporting packets to the edge device via the self-configuring sensor kit network in accordance with a first communication protocol. The edge device receives reporting packets from the plurality of sensors via the self-configuring sensor kit network and transmits sensor kit packets to a backend system via a public network, wherein the sensor kit packets are based on a compressed block of media content frames indicative of the sensor data.

Classes IPC  ?

  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau

47.

SENSOR KITS AND ASSOCIATED METHODS FOR MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17685475
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-06-16
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A method for monitoring an industrial setting using a sensor kit having a plurality of sensors and an edge device including a processing system can include receiving, by the processing system, reporting packets from one or more respective sensors of the plurality of sensors, wherein each reporting packet includes routing data and one or more instances of sensor data; generating, by the processing system, a block of media content frames, wherein each media content frame includes a plurality of frame values, each frame value being indicative of a respective instance of sensor data; compressing, by the processing system, the block of media content frames using a media codec to obtain a compressed block; generating, by the processing system, one or more server kit packets based on the compressed block; and transmitting, by the processing system, the one or more server kit packets to a backend system via a public network.

Classes IPC  ?

  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau

48.

SYSTEMS AND METHODS FOR MONITORING INDUSTRIAL SETTINGS WITH SENSOR KITS

      
Numéro d'application 17685515
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-06-16
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

Systems and associated methods for monitoring an industrial setting using sensor kits in communication with a backend system via a communication gateway are disclosed. Each sensor kit can have a set of sensors that are registered to respective industrial settings and configured to monitor physical characteristics of the industrial settings. The communication gateway can communicate instances of sensor values from the sensor kits to a backend system. The backend system can process the instances of sensor values to monitor the industrial setting, wherein upon receiving registration data for a sensor kit to an industrial setting, the backend system automatically configures and populates a dashboard for an owner or operator of the industrial setting, wherein the dashboard provides monitoring information that is based on the instances of sensor values for the industrial setting.

Classes IPC  ?

  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau

49.

SYSTEMS AND METHODS FOR MONITORING INDUSTRIAL SETTINGS WITH SENSOR KITS UTILIZING A DISTRIBUTED LEDGER

      
Numéro d'application 17685549
Statut En instance
Date de dépôt 2022-03-03
Date de la première publication 2022-06-16
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A system and associated method configured for monitoring an industrial setting is disclosed. The sensor kit can include an edge device and a plurality of sensors that capture sensor data and transmit the sensor data via a self-configuring sensor kit network. At least one sensor can capture sensor measurements and output instances of sensor data, generate and output reporting packets, and transmit the reporting packets to the edge device via the self-configuring sensor kit network in accordance with a first communication protocol. The edge device receives reporting packets from the plurality of sensors via the self-configuring sensor kit network, generates a data block based on the sensor data, and transmits the data block to one or more node computing devices that collectively store a distributed ledger that is comprised of a plurality of data blocks.

Classes IPC  ?

  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04L 41/0806 - Réglages de configuration pour la configuration initiale ou l’approvisionnement, p. ex. prêt à l’emploi [plug-and-play]
  • H04L 41/16 - Dispositions pour la maintenance, l’administration ou la gestion des réseaux de commutation de données, p. ex. des réseaux de commutation de paquets en utilisant l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 41/08 - Gestion de la configuration des réseaux ou des éléments de réseau
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • H04L 67/00 - Dispositions ou protocoles de réseau pour la prise en charge de services ou d'applications réseau

50.

INTELLIGENT VIBRATION DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS FOR INDUSTRIAL ENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 17537735
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

A platform for updating one or more properties of one or more digital twins including receiving a request for one or more digital twins; retrieving the one or more digital twins required to fulfill the request from a digital twin datastore; retrieving one or more dynamic models corresponding to one or more properties that are depicted in the one or more digital twins indicated by the request; selecting data sources from a set of available data sources based on the one or more inputs of the one or more dynamic models; obtaining data from selected data sources; determining one or more outputs using the retrieved data as one or more inputs to the one or more dynamic models; and updating the one or more properties of the one or more digital twins based on the one or more outputs of the one or more dynamic models.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

51.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17538097
Numéro de brevet 12143215
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Date d'octroi 2024-11-12
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/13 - Codes linéaires
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements

52.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17538140
Numéro de brevet 11817954
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Date d'octroi 2023-11-14
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H03M 13/13 - Codes linéaires

53.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17538128
Numéro de brevet 12362858
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Date d'octroi 2025-07-15
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/13 - Codes linéaires
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements

54.

INTELLIGENT VIBRATION DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS FOR INDUSTRIAL ENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 17537717
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

A platform for updating one or more properties of one or more digital twins including receiving a request for one or more digital twins; retrieving the one or more digital twins required to fulfill the request from a digital twin datastore; retrieving one or more dynamic models corresponding to one or more properties that are depicted in the one or more digital twins indicated by the request; selecting data sources from a set of available data sources based on the one or more inputs of the one or more dynamic models; obtaining data from selected data sources; determining one or more outputs using the retrieved data as one or more inputs to the one or more dynamic models; and updating the one or more properties of the one or more digital twins based on the one or more outputs of the one or more dynamic models.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

55.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17538113
Numéro de brevet 12155481
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Date d'octroi 2024-11-26
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/13 - Codes linéaires
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements

56.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17538155
Numéro de brevet 11817955
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Date d'octroi 2023-11-14
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H03M 13/13 - Codes linéaires

57.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17538184
Numéro de brevet 11799586
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-11-30
Date de la première publication 2022-05-26
Date d'octroi 2023-10-24
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H03M 13/13 - Codes linéaires

58.

INDUSTRIAL DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS WITH ECHELONS OF EXECUTIVE, ADVISORY AND OPERATIONS MESSAGING AND VISUALIZATION

      
Numéro d'application 17493440
Statut En instance
Date de dépôt 2021-10-04
Date de la première publication 2022-04-07
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Spitz, Richard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Bliven, Brent
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

An industrial plant operation management platform integrating a set of executive digital twins that take data from an intelligent data and networking pipeline to provide role-specific features, including AI-enabled expert agent features and enhanced collaboration features, and salient views of the entities and workflows of an industrial plant operation, thereby enabling executives to monitor and control entities and workflows to an unprecedented degree at appropriate levels of granularity and using familiar taxonomies and decision-making frameworks.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]

59.

PLATFORM FOR FACILITATING DEVELOPMENT OF INTELLIGENCE IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS SYSTEM

      
Numéro d'application 17537132
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-29
Date de la première publication 2022-03-17
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • El-Tahry, Teymour S.

Abrégé

A platform for facilitating development of intelligence in an Industrial Internet of Things (IIoT) system can comprise a plurality of distinct data-handling layers. The plurality of distinct data-handling layers can comprise an industrial monitoring systems layer that collects data from or about a plurality of industrial entities in the IIoT system; an industrial entity-oriented data storage systems layer that stores the data collected by the industrial monitoring systems layer; an adaptive intelligent systems layer that facilitates the coordinated development and deployment of intelligent systems in the IIoT system; and an industrial management application platform layer that includes a plurality of applications and that manages the platform in a common application environment. The adaptive intelligent systems layer can include a robotic process automation system that develops and deploys automation capabilities for one or more of the plurality of industrial entities in the IIoT system.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

60.

PLATFORM FOR FACILITATING DEVELOPMENT OF INTELLIGENCE IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS SYSTEM

      
Numéro d'application 17537096
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-29
Date de la première publication 2022-03-17
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • El-Tahry, Teymour S.

Abrégé

A platform for facilitating development of intelligence in an Industrial Internet of Things (IIoT) system can comprise a plurality of distinct data-handling layers. The plurality of distinct data-handling layers can comprise an industrial monitoring systems layer that collects data from or about a plurality of industrial entities in the IIoT system; an industrial entity-oriented data storage systems layer that stores the data collected by the industrial monitoring systems layer; an adaptive intelligent systems layer that facilitates the coordinated development and deployment of intelligent systems in the IIoT system; and an industrial management application platform layer that includes a plurality of applications and that manages the platform in a common application environment. The adaptive intelligent systems layer can include a robotic process automation system that develops and deploys automation capabilities for one or more of the plurality of industrial entities in the IIoT system.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

61.

PLATFORM FOR FACILITATING DEVELOPMENT OF INTELLIGENCE IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS SYSTEM

      
Numéro d'application 17537180
Statut En instance
Date de dépôt 2021-11-29
Date de la première publication 2022-03-17
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • El-Tahry, Teymour S.

Abrégé

A platform for facilitating development of intelligence in an Industrial Internet of Things (IIoT) system can comprise a plurality of distinct data-handling layers. The plurality of distinct data-handling layers can comprise an industrial monitoring systems layer that collects data from or about a plurality of industrial entities in the IIoT system; an industrial entity-oriented data storage systems layer that stores the data collected by the industrial monitoring systems layer; an adaptive intelligent systems layer that facilitates the coordinated development and deployment of intelligent systems in the IIoT system; and an industrial management application platform layer that includes a plurality of applications and that manages the platform in a common application environment. The adaptive intelligent systems layer can include a robotic process automation system that develops and deploys automation capabilities for one or more of the plurality of industrial entities in the IIoT system.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

62.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17446179
Numéro de brevet 11824746
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-08-27
Date de la première publication 2021-12-16
Date d'octroi 2023-11-21
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node over a data path includes estimating a rate at which loss events occur, where a loss event is either an unsuccessful delivery of a single packet to the second data node or an unsuccessful delivery of a plurality of consecutively transmitted packets to the second data node, and sending redundancy messages at the estimate rate at which loss events occur.

Classes IPC  ?

  • H04L 43/0829 - Perte de paquets
  • H04L 47/193 - Commande de fluxCommande de la congestion au niveau des couches au-dessus de la couche réseau au niveau de la couche de transport, p. ex. liée à TCP
  • H04L 43/16 - Surveillance de seuil

63.

EDGE DEVICE WITH SELF-CONFIGURING SENSOR KIT NETWORK FOR MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17333603
Statut En instance
Date de dépôt 2021-05-28
Date de la première publication 2021-11-25
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A variety of kits are provided that are configured with components, systems and methods for monitoring various industrial settings, including kits with self-configuring sensor networks, communication gateways, and automatically configured back end systems.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • H04L 12/24 - Dispositions pour la maintenance ou la gestion

64.

SENSOR KITS AT EDGE DEVICES FOR MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17333556
Statut En instance
Date de dépôt 2021-05-28
Date de la première publication 2021-11-25
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A variety of kits are provided that are configured with components, systems and methods for monitoring various industrial settings, including kits with self-configuring sensor networks, communication gateways, and automatically configured back end systems.

Classes IPC  ?

  • H04L 12/24 - Dispositions pour la maintenance ou la gestion
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • H04W 40/02 - Sélection d'itinéraire ou de voie de communication, p. ex. routage basé sur l'énergie disponible ou le chemin le plus court
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

65.

SENSOR KITS FOR GENERATING FEATURE VECTORS FOR MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17333507
Statut En instance
Date de dépôt 2021-05-28
Date de la première publication 2021-11-18
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A variety of kits are provided that are configured with components, systems and methods for monitoring various industrial settings, including kits with self-configuring sensor networks, communication gateways, and automatically configured back end systems.

Classes IPC  ?

  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G16Y 20/10 - Information détectée ou collectée par les objets relative à l’environnement, p. ex. la température relative à l’emplacement
  • H04L 12/24 - Dispositions pour la maintenance ou la gestion
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement

66.

GENERATING PREDICTIONS AND CONFIDENCE THEREIN FOR INDUSTRIAL CONDITIONS IN MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS

      
Numéro d'application 17333672
Statut En instance
Date de dépôt 2021-05-28
Date de la première publication 2021-11-18
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

A variety of kits are provided that are configured with components, systems and methods for monitoring various industrial settings, including kits with self-configuring sensor networks, communication gateways, and automatically configured back end systems.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

67.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 17245922
Numéro de brevet 12126441
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2021-04-30
Date de la première publication 2021-08-26
Date d'octroi 2024-10-22
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/13 - Codes linéaires
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H04L 1/1607 - Détails du signal de contrôle
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 47/27 - Évaluation ou mise à jour de la taille de la fenêtre, p. ex. en utilisant des informations dérivées de paquets [ACK] d’acquittements

68.

INTELLIGENT VIBRATION DIGITAL TWIN SYSTEMS AND METHODS FOR INDUSTRIAL ENVIRONMENTS

      
Numéro d'application 17104964
Statut En instance
Date de dépôt 2020-11-25
Date de la première publication 2021-05-27
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • El-Tahry, Teymour S.
  • Cardno, Andrew
  • Parenti, Jenna

Abrégé

A platform for updating one or more properties of one or more digital twins including receiving a request for one or more digital twins; retrieving the one or more digital twins required to fulfill the request from a digital twin datastore; retrieving one or more dynamic models corresponding to one or more properties that are depicted in the one or more digital twins indicated by the request; selecting data sources from a set of available data sources based on the one or more inputs of the one or more dynamic models; obtaining data from selected data sources; determining one or more outputs using the retrieved data as one or more inputs to the one or more dynamic models; and updating the one or more properties of the one or more digital twins based on the one or more outputs of the one or more dynamic models.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal

69.

Network and information systems and methods for shipyard manufactured and ocean delivered nuclear platform

      
Numéro d'application 16578335
Numéro de brevet 11848113
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-09-21
Date de la première publication 2021-03-18
Date d'octroi 2023-12-19
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s) Cella, Charles Howard

Abrégé

The systems and methods generally include a nuclear power plant unit assembled in a shipyard from a plurality of structural modules, each of the structural modules having manufactured components for use in power production when moored or fixed to a floor at least one of in and proximal to at least one of an offshore marine environment, a river environment and a coastal marine environment. The nuclear power plant unit is subdivided into at least one arrangement of structural modules that includes an electrical interface for one of transmitting electrical power generated by the nuclear unit and powering a system of the unit, a communications interface for communications internal or external to the unit, a user interface that is configured to permit a user to access a system of the unit, and a network interface for data communications to or from the unit.

Classes IPC  ?

  • G21D 1/00 - Détails des installations à énergie nucléaire
  • G21D 3/04 - Dispositions de sécurité
  • B63B 75/00 - Construction ou assemblage de structures flottantes en pleine mer, p. ex. plateformes semi-submersibles, plateformes SPAR ou plateformes d’éoliennes
  • B63B 35/44 - Constructions, magasins, plates-formes de forage ou ateliers flottants, p. ex. portant des appareils séparateurs huile-eau
  • G21C 13/02 - Enceintes sous pressionEnceintes d'enveloppeEnveloppes en général Détails
  • G21D 3/00 - Commande des installations à énergie nucléaire

70.

PLATFORM FOR FACILITATING DEVELOPMENT OF INTELLIGENCE IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS SYSTEM

      
Numéro d'application 16868018
Statut En instance
Date de dépôt 2020-05-06
Date de la première publication 2020-11-05
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles H.
  • El-Tahry, Teymour S.

Abrégé

A platform for facilitating development of intelligence in an Industrial Internet of Things (IIoT) system can comprise a plurality of distinct data-handling layers. The plurality of distinct data-handling layers can comprise an industrial monitoring systems layer that collects data from or about a plurality of industrial entities in the IIoT system; an industrial entity-oriented data storage systems layer that stores the data collected by the industrial monitoring systems layer; an adaptive intelligent systems layer that facilitates the coordinated development and deployment of intelligent systems in the IIoT system; and an industrial management application platform layer that includes a plurality of applications and that manages the platform in a common application environment. The adaptive intelligent systems layer can include a robotic process automation system that develops and deploys automation capabilities for one or more of the plurality of industrial entities in the IIoT system.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

71.

METHODS, SYSTEMS, KITS AND APPARATUSES FOR MONITORING AND MANAGING INDUSTRIAL SETTINGS IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS DATA COLLECTION ENVIRONMENT

      
Numéro d'application 16741470
Statut En instance
Date de dépôt 2020-01-13
Date de la première publication 2020-07-16
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles
  • El-Tahry, Teymour
  • Spitz, Richard
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Duffy, Jr., Gerald William

Abrégé

The present disclosure includes a method for receiving, by the processing system, reporting packets from one or more respective sensors of the plurality of sensors. Each reporting packet is sent from a respective sensor and indicates sensor data captured by the respective sensor; performing, by the processing system, one or more edge operations on one or more instances of sensor data received in the reporting packets. Generating one or more sensor kit packets based on the instances of sensor data. Each sensor kit packet includes at least one instance of sensor data. Outputting the sensor kit packets to the data handling platform. Receiving the sensor kit packets from the edge device. Generating the digital twin of said industrial setting including a digital replica of at least one industrial component of said industrial setting and being at least partially based on the sensor kit packets.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

72.

Method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality

      
Numéro d'application 16803689
Numéro de brevet 10983507
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2020-02-27
Date de la première publication 2020-06-25
Date d'octroi 2021-04-20
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Desai, Mehul
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.

Abrégé

A system and method for data collection and frequency analysis with self-organization functionality includes analyzing with a processor a plurality of sensor inputs, sampling with the processor data received from at least one of the plurality of sensor inputs at a first frequency, and self-organizing with the processor a selection operation of the plurality of sensor inputs.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/4155 - Commande numérique [CN], c.-à-d. machines fonctionnant automatiquement, en particulier machines-outils, p. ex. dans un milieu de fabrication industriel, afin d'effectuer un positionnement, un mouvement ou des actions coordonnées au moyen de données d'un programme sous forme numérique caractérisée par le déroulement du programme, c.-à-d. le déroulement d'un programme de pièce ou le déroulement d'une fonction machine, p. ex. choix d'un programme
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique

73.

METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTING OPERATING CONDITIONS OF AN INDUSTRIAL MACHINE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16685464
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-06-04
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for detecting operating characteristics of an industrial machine are disclosed. The detecting can include generating one or more image data sets using raw data captured by one or more data capture devices and identifying one or more values corresponding to a portion of the industrial machine within a point of interest represented by the one or more image data sets. The one or more values can be compared to corresponding predicted values and a variance data set can be generated based on the comparison of the one or more values and the corresponding predicted values. An operating characteristic of the industrial machine can be identified based on the variance data and data indicating a detection of the operating characteristic can be generated.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage

74.

Packet coding based network communication

      
Numéro d'application 16780275
Numéro de brevet 10999012
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2020-02-03
Date de la première publication 2020-06-04
Date d'octroi 2021-05-04
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Ho, Tracey
  • Segui, John
  • Meng, Chun
  • Blumenthal, Steven

Abrégé

A method for data communication between a first node and a second node includes forming one or more redundancy messages from data messages at the first node using an error correcting code and transmitting first messages from the first node to the second node over a data path, the transmitted first messages including the data messages and the one or more redundancy messages. Second messages are received at the first node from the second node, which are indicative of: (i) a rate of arrival at the second node of the first messages, and (ii) successful and unsuccessful delivery of the first messages. A transmission rate limit and a window size are maintained according to the received second messages. Transmission of additional messages from the first node to the second node is limited according to the maintained transmission rate limit and window size.

Classes IPC  ?

  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/16 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue en utilisant un canal de retour dans lesquelles le canal de retour transporte des signaux de contrôle, p. ex. répétition de signaux de demande
  • H04L 12/807 - Calcul ou mise à jour de la fenêtre de congestion
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H03M 13/05 - Détection d'erreurs ou correction d'erreurs transmises par redondance dans la représentation des données, c.-à-d. mots de code contenant plus de chiffres que les mots source utilisant un codage par blocs, c.-à-d. un nombre prédéterminé de bits de contrôle ajouté à un nombre prédéterminé de bits d'information
  • H03M 13/00 - Codage, décodage ou conversion de code pour détecter ou corriger des erreursHypothèses de base sur la théorie du codageLimites de codageMéthodes d'évaluation de la probabilité d'erreurModèles de canauxSimulation ou test des codes
  • H03M 13/37 - Méthodes ou techniques de décodage non spécifiques à un type particulier de codage prévu dans les groupes
  • H03M 13/13 - Codes linéaires

75.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA COLLECTION, LEARNING, AND STREAMING OF MACHINE SIGNALS FOR ANALYTICS AND PREDICTED MAINTENANCE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16684727
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-05-28
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An industrial machine predictive maintenance system may include an industrial machine data analysis facility that generates streams of industrial machine health monitoring data by applying machine learning to data representative of conditions of portions of industrial machines received via a data collection network. The system may include an industrial machine predictive maintenance facility that produces industrial machine service recommendations responsive to the health monitoring data by applying machine fault detection and classification algorithms thereto. The system detects an operating characteristic of an industrial machine, such as vibration, using one or more sensors of a mobile data collector and identify, as a condition of the industrial machine, a characteristic for the industrial machine within the knowledge base. The system can determine severity of the condition and predict and execute a maintenance action to perform against the industrial machine based on the severity of the condition.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

76.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA COLLECTION AND ANALYSIS OF MACHINE SIGNALS FOR ANALYTICS AND MAINTENANCE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS AND A MOBILE DATA COLLECTOR

      
Numéro d'application 16685048
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-05-28
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

A system and method for causing a mobile data collector to perform a maintenance action on an industrial machine are disclosed. The mobile data collector can be deployed for detecting and monitoring vibration activity of a portion of an industrial machine. The mobile data collector can be controlled to approach a location of the industrial machine such that a vibration sensor of the mobile data collector can record a measurement of the vibration activity, which can be transmitted as vibration data to a server over a network. The server can determine a severity of the vibration activity and predict a maintenance action to perform. A signal indicative of the maintenance action can be transmitted to the mobile data collector to cause the mobile data collector to perform the maintenance action. A record of the predicted maintenance action can be stored within a ledger associated with the industrial machine.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

77.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA COLLECTION AND ANALYSIS OF MACHINE SIGNALS FOR ANALYTICS AND MAINTENANCE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS AND A MOBILE DATA COLLECTOR

      
Numéro d'application 16685012
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-05-21
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

A system and method for causing a mobile data collector to perform a maintenance action on an industrial machine are disclosed. The mobile data collector can be deployed for detecting and monitoring vibration activity of a portion of an industrial machine. The mobile data collector can be controlled to approach a location of the industrial machine such that a vibration sensor of the mobile data collector can record a measurement of the vibration activity. The measurement of the vibration activity can be transmitted as vibration data to a server over a network, which can determine a severity of the vibration activity and predict a maintenance action to perform based on the severity of the vibration activity. A signal indicative of the maintenance action can be transmitted to the mobile data collector to cause the mobile data collector to perform the maintenance action.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

78.

METHODS AND SYSTEMS FOR DETERMINING A NORMALIZED SEVERITY MEASURE OF AN IMPACT OF VIBRATION OF A COMPONENT OF AN INDUSTRIAL MACHINE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16684687
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-05-14
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An industrial machine predictive maintenance system and method for determining a normalized severity measure of an impact of vibration of a component of an industrial machine. Vibration data can be captured from at least one vibration sensor disposed to capture vibration of a portion of an industrial machine and a frequency, a peak amplitude and gravitational force of the captured vibration can be determined. A frequency range-specific segment of a multi-segment vibration frequency spectra that bounds the captured vibration based on the determined frequency can be determined, and a vibration severity level for the captured vibration data can be determined based on the determined segment and at least one of the peak amplitude and the gravitational force. A signal in a predictive maintenance circuit for executing a maintenance action on the portion of the industrial machine based on the vibration severity level can be generated.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

79.

Methods and systems for data collection, learning, and streaming of machine signals for analytics and maintenance using the industrial Internet of Things

      
Numéro d'application 16684207
Numéro de brevet 12353203
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-14
Date de la première publication 2020-05-14
Date d'octroi 2025-07-08
Propriétaire STRONG FORCE IOT PORTFOLIO 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An industrial machine predictive maintenance system may include an industrial machine data analysis facility that generates streams of industrial machine health monitoring data by applying machine learning to data representative of conditions of portions of industrial machines received via a data collection network. The system may include an industrial machine predictive maintenance facility that produces industrial machine service recommendations responsive to the health monitoring data by applying machine fault detection and classification algorithms thereto. The system may perform a method of predicting a service event from vibration data captured data from at least one vibration sensor disposed to capture vibration of a portion of an industrial machine. A signal in a predictive maintenance circuit for executing a maintenance action on the portion of the industrial machine can be generated based on a severity unit calculated for the captured vibration.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G06F 16/24 - Requêtes
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06T 7/00 - Analyse d'image
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06F 16/23 - Mise à jour
  • G06F 16/245 - Traitement des requêtes
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

80.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA COLLECTION, LEARNING, AND STREAMING OF MACHINE SIGNALS FOR ANALYTICS AND MAINTENANCE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16685518
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-05-14
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An industrial machine predictive maintenance method and system may include an industrial machine data analysis facility that collects data representative of conditions of portions of industrial machines received via a data collection network. Vibration data representative of a vibration of at least a portion of an industrial machine can be received from a wearable device including at least one vibration sensor used to capture the vibration data. A frequency of the captured vibration can be determined by processing the captured vibration data and, based on the frequency, a segment of a multi-segment vibration frequency spectra that bounds the captured vibration can be determined. A severity unit for the captured vibration can be calculated based on the determined segment a signal in a predictive maintenance circuit for executing a maintenance action on at least the portion of the industrial machine based on the severity unit can be generated.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

81.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA COLLECTION, LEARNING, AND STREAMING OF MACHINE SIGNALS FOR PART IDENTIFICATION AND OPERATING CHARACTERISTICS DETERMINATION USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16684135
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-14
Date de la première publication 2020-04-30
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An industrial machine predictive maintenance system may include an industrial machine data analysis facility that generates streams of industrial machine health monitoring data by applying machine learning to data representative of conditions of portions of industrial machines received via a data collection network. The system may perform a method of image capture of a portion of an industrial machine in which an image capture template is provided and aligned via augmented reality with a live image in order to update a procedure for performing a service that implements a predicted maintenance action on an industrial machine. The system may perform a method of machine learning-based part recognition in which a captured image is analyzed and used to adapt a target part template, image analysis rules, or part recognition. The system may detect operating characteristics of an industrial machine via a machine learning aspect trained based on image data sets.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

82.

METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTING OPERATING CONDITIONS OF AN INDUSTRIAL MACHINE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16685372
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-04-30
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for detecting operating characteristics of an industrial machine in which the systems include at least one data capture device configured to capture raw data of a point of interest of the industrial machine and a computer vision system. The computer vision system can generate one or more image data sets using the raw data captured, identify one or more values corresponding to a portion of the industrial machine within the point of interest represented by the one or more image data sets, compare the one or more values to corresponding predicted values, generate a variance data set based on the comparison of the one or more values and the corresponding predicted values, detect an operating characteristic of the industrial machine based on the variance data, and generate data indicating the detection of the operating characteristic.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

83.

METHODS AND SYSTEMS FOR DATA COLLECTION, LEARNING, AND STREAMING OF MACHINE SIGNALS FOR ANALYTICS AND MAINTENANCE USING THE INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS

      
Numéro d'application 16684651
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-04-30
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

An industrial machine predictive maintenance system may include an industrial machine data analysis facility that generates streams of industrial machine health monitoring data by applying machine learning to data representative of conditions of portions of industrial machines received via a data collection network. The system may include an industrial machine predictive maintenance facility that produces industrial machine service recommendations responsive to the health monitoring data by applying machine fault detection and classification algorithms thereto. The system may predict a service event from vibration data from at least one vibration sensor disposed to capture vibration of a portion of an industrial machine signal a predictive maintenance server to execute a corresponding maintenance action on the portion of the industrial machine.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique

84.

Methods and systems for sampling and storing machine signals for analytics and maintenance using the industrial internet of things

      
Numéro d'application 16684668
Numéro de brevet 11500371
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-15
Date de la première publication 2020-04-30
Date d'octroi 2022-11-15
Propriétaire Strong Force IOT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

In industrial machine predictive maintenance system may include an industrial machine data analysis facility that generates streams of industrial machine health monitoring data by applying machine learning to data representative of conditions of portions of industrial machines received via a data collection network. The system may perform a method of sampling a signal at a streaming sample rate to produce a plurality of samples of the signal. Portions of the plurality of samples can be allocated to first and second signal analysis circuits based on signal analysis sampling rates less than the streaming sample rate, and the samples and the outputs of the signal analysis circuits can be stored. The system can include a sensor detecting a condition of an industrial machine to output a signal, which can be sampled at a streaming sample rate that is at least twice a dominant frequency of the signal.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • G06F 16/23 - Mise à jour

85.

Systems and methods for monitoring a vehicle steering system

      
Numéro d'application 16706239
Numéro de brevet 11262737
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-12-06
Date de la première publication 2020-04-16
Date d'octroi 2022-03-01
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for monitoring a vehicle steering system are disclosed. An example monitoring system for a vehicle steering system may include a vehicle steering system comprising a rack, a pinion, and a steering column; a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values corresponding input sensors operationally coupled to the rack, the pinion, or the steering column; a data storage circuit structured to store specifications, and to buffer the plurality of detection values for a predetermined length of time. The example system may further include a timer circuit structured to generate a timing signal based on a first detected value of the plurality of detection values; a steering system analysis circuit to determine a steering system performance parameter in response to a relative phase difference and a response circuit structured to perform at least one operation in response to the steering system performance parameter.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

86.

Methods and systems for noise detection and removal in a motor

      
Numéro d'application 16706246
Numéro de brevet 11221613
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-12-06
Date de la première publication 2020-04-16
Date d'octroi 2022-01-11
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for noise detection and removal in a motor are disclosed. An example system for monitoring a plurality of components of a motor in an industrial environment may include a data acquisition circuit to interpret a plurality of detection values, each detection value corresponding to a plurality of input sensors operationally coupled to the motor; a data processing circuit to utilize at least one of the detection values to perform at least one noise processing operation on at least a portion of the detection values; a signal evaluation circuit to determine a motor performance parameter in response to the noise processed portion of the of detection values; and a response circuit structured to perform at least one operation in response to the motor performance parameter.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

87.

Methods and systems for sensor fusion in a production line environment

      
Numéro d'application 16706207
Numéro de brevet 11573558
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-12-06
Date de la première publication 2020-04-09
Date d'octroi 2023-02-07
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for sensor fusion in a production line environment are disclosed. An example system for data collection in an industrial production environment may include an industrial production system comprising a plurality of components, and a plurality of sensors each operatively coupled to at least one of the components; a sensor communication circuit to interpret a plurality of sensor data values in response to a sensed parameter group; and a data analysis circuit to detect an operating condition of the industrial production system based at least in part on a portion of the sensor data values; and a response circuit to modify a production related operating parameter of the industrial production system in response to the detected operating condition.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

88.

Systems and methods for balancing remote oil and gas equipment

      
Numéro d'application 16706235
Numéro de brevet 12237873
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-12-06
Date de la première publication 2020-04-09
Date d'octroi 2025-02-25
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for balancing remote oil and gas equipment are disclosed. An example system may include analog sensors coupled to a piece of equipment and an analog switch with a plurality of analog sensor channels, wherein a first analog sensor channel comprises a trigger channel coupled to a first of the analog sensors, and wherein a second one of the analog sensor channels comprises an input channel coupled to a second sensors. The analog switch may digitally derive a relative phase between the trigger channel and the input channel, utilize a PLL band-pass tracking filter to determine at least one of slow-speed RPMs or phase information for the piece of equipment, and a response circuit that provides a process change command to remotely balance at least one component of the piece of equipment based on the RPMs or the phase information.

Classes IPC  ?

  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06F 18/21 - Conception ou mise en place de systèmes ou de techniquesExtraction de caractéristiques dans l'espace des caractéristiquesSéparation aveugle de sources
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 3/044 - Réseaux récurrents, p. ex. réseaux de Hopfield
  • G06N 3/045 - Combinaisons de réseaux
  • G06N 3/047 - Réseaux probabilistes ou stochastiques
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 7/01 - Modèles graphiques probabilistes, p. ex. réseaux probabilistes
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06V 10/778 - Apprentissage de profils actif, p. ex. apprentissage en ligne des caractéristiques d’images ou de vidéos
  • G06V 10/82 - Dispositions pour la reconnaissance ou la compréhension d’images ou de vidéos utilisant la reconnaissance de formes ou l’apprentissage automatique utilisant les réseaux neuronaux
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06F 18/25 - Techniques de fusion
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

89.

Methods and systems for detection in an industrial Internet of Things data collection environment with intelligent data collection and equipment package adjustment for a production line

      
Numéro d'application 16694832
Numéro de brevet 11243522
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-25
Date de la première publication 2020-04-09
Date d'octroi 2022-02-08
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for detection in an industrial internet of things data collection environment with intelligent data collection and equipment package adjustment for a production line are disclosed. An example system includes a data collector communicatively coupled to a plurality of input channels connected to data collection points operatively coupled to at least one piece of equipment of an equipment package of the production environment and a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values from the plurality of input channels. A data analysis circuit utilizes an expert system diagnostic tool to identify an off-nominal process state in response to the plurality of detection values and a response circuit adjusts an equipment package parameter in response to the off-nominal process state.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation

90.

Methods and systems for detection in an industrial Internet of Things data collection environment with intelligent data collection and equipment package adjustment for fluid conveyance equipment

      
Numéro d'application 16694763
Numéro de brevet 11256243
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-25
Date de la première publication 2020-04-02
Date d'octroi 2022-02-22
Propriétaire Strong Force loT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for detection in an industrial Internet of Things (IoT) data collection environment with intelligent data collection and equipment package adjustment for oil and gas equipment are disclosed. An example monitoring system for data collection in an oil and gas production environment can include a data collector communicatively coupled to a plurality of input channels connected to data collection points operatively coupled to at least one piece of equipment of an equipment package of the oil and gas production environment. The system further includes a data acquisition circuit to interpret detection values from the plurality of input channels and a data analysis circuit to utilize an expert system diagnostic tool to identify an off-nominal process state based on the detection values. The system may further include a response circuit to adjust an equipment package parameter in response to the off-nominal process state.

Classes IPC  ?

  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci

91.

Systems and methods for data collection in a vehicle steering system utilizing relative phase detection

      
Numéro d'application 16698717
Numéro de brevet 11194319
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-04-02
Date d'octroi 2021-12-07
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Monitoring systems for data collection in a vehicle steering system include a vehicle steering system comprising a rack, a pinion, and a steering column; a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values, each of the plurality of detection values corresponding to at least one of a plurality of input sensors, each of the plurality of input sensors operationally coupled to the rack, the pinion, or the steering column, and communicatively coupled to the data acquisition circuit; a signal evaluation circuit comprising: a timer circuit structured to generate at least one timing signal; and a phase detection circuit structured to determine a relative phase difference between at least one of the plurality of detection values and the at least one timing signal from the timer circuit; and a response circuit structured to perform at least one operation in response to the relative phase difference.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

92.

Methods and systems for a data marketplace in a conveyor environment

      
Numéro d'application 16698688
Numéro de brevet 11493903
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-04-02
Date d'octroi 2022-11-08
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for a data marketplace in a conveyor environment includes a self-organizing data marketplace. The self-organizing data marketplace includes at least one data collector and at least one corresponding conveyor in an industrial environment, wherein the at least one data collector is structured to collect detection values from at least one sensor of a power roller of the at least one corresponding conveyor; a data storage structured to store a data pool comprising at least a portion of the detection values; a data marketplace structured to self-organize the data pool; and a transaction system structured to interpret a user data request, and to selectively provide a portion of the self-organized data pool to a user in response to the user data request.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

93.

System, method, and apparatus for changing a sensed parameter group for a mixer or agitator

      
Numéro d'application 16698747
Numéro de brevet 11397422
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-04-02
Date d'octroi 2022-07-26
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for changing a sensed parameter group include a data collector communicatively coupled to a plurality of input sensors, each of the plurality of input sensors operatively coupled to a one of a mixer or an agitator, wherein the one of the mixer or the agitator comprises a component of an industrial environment; a controller, comprising: a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values corresponding to a sensed parameter group, wherein the sensed parameter group comprises at least a portion of the plurality of input sensors; a pattern recognition circuit structured to determine a recognized pattern value in response to the plurality of detection values; and a sensor learning circuit structured to update the sensed parameter group in response to the recognized pattern value.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

94.

Systems and methods for self-organizing data collection based on production environment parameter

      
Numéro d'application 16698563
Numéro de brevet 11392116
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-03-26
Date d'octroi 2022-07-19
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for self-organizing data collection based on a production environment parameter are disclosed. An example monitoring system for data collection in a production environment may include a data collector coupled to a plurality of input channels coupled to a plurality of sensors co-located on a component of the production environment and to a network infrastructure; a data storage to store collected data; a data acquisition circuit to interpret a plurality of detection values, each of the plurality of detection values corresponding to at least one of the input channels; an expert system to self-organize data collection, wherein the self-organizing is based on a production parameter of the production environment; and wherein the data collector is responsive to the self-organizing to change a collection of the data.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • B62D 15/02 - Indicateurs de direction ou aides de direction
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H01B 17/40 - Accessoires, garniture, p. ex. capuchons, capotsÉléments de fixation prévus à cet effet sans ciment, mastic ou colle
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs

95.

SYSTEMS AND METHODS FOR ADJUSTING PROCESS PARAMETERS IN A PHARMACEUTICAL PRODUCTION PROCESS

      
Numéro d'application 16698593
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-03-26
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for process monitoring through data collection in a pharmaceutical production process include a data collector communicatively coupled to a plurality of input channels, each input channel connected to a monitoring point from which data is collected, the collected data providing a plurality of process parameter values for the pharmaceutical production process; a data storage structured to store collected data from the plurality of input channels; a data acquisition circuit structured to interpret the plurality of process parameter values from the collected data; a data analysis circuit structured to analyze the plurality of process parameter values to detect a process condition associated with the pharmaceutical production process; and a response circuit structured to adjust an operational process for the pharmaceutical production process in response to the detected process condition.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren

96.

Methods and systems for intelligent data collection for a production line

      
Numéro d'application 16698599
Numéro de brevet 11392111
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-03-26
Date d'octroi 2022-07-19
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

A monitoring system for data collection related to a production line of an industrial environment includes a data storage structured to store a plurality of data collection templates, each of the plurality of data collection templates comprising a data collection routine; a data collector structured to interpret a plurality of detection values that correspond to a plurality of input channels, wherein the plurality of detection values are obtained according to a data collection routine corresponding to a selected one of the plurality of data collection templates; wherein the data storage is further structured to store at least a portion of the plurality of detection values; a data analysis circuit structured to interpret at least a subset of the detection values to determine a state value corresponding to one of a process or a component of the production line; and an expert system circuit structured to perform a data collection modification by performing one of: adjusting the data collection routine corresponding to the selected one of the plurality of data collection templates; or selecting a different one of the plurality of data collection templates.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

97.

Systems and methods for adjusting process parameters in a production environment

      
Numéro d'application 16698606
Numéro de brevet 11586181
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-03-26
Date d'octroi 2023-02-21
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods for process monitoring through data collection in a production environment can include a data collector communicatively coupled to a plurality of input channels, each input channel connected to a monitoring point from which data is collected, the collected data providing a plurality of process parameter values for the production environment; a data storage structured to store collected data from the plurality of input channels; a data acquisition circuit structured to interpret the plurality of process parameter values from the collected data; a data analysis circuit structured to analyze the plurality of process parameter values to detect a process condition associated with the production environment; and a response circuit structured to adjust an operational process for the production environment in response to the detected process condition.

Classes IPC  ?

  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • G06N 3/084 - Rétropropagation, p. ex. suivant l’algorithme du gradient
  • G06N 3/088 - Apprentissage non supervisé, p. ex. apprentissage compétitif
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/006 - Vie artificielle, c.-à-d. agencements informatiques simulant la vie fondés sur des formes de vie individuelles ou collectives simulées et virtuelles, p. ex. simulations sociales ou optimisation par essaims particulaires [PSO]
  • H04L 1/1867 - Dispositions spécialement adaptées au point d’émission
  • G06Q 10/0639 - Analyse des performances des employésAnalyse des performances des opérations d’une entreprise ou d’une organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H03M 1/12 - Convertisseurs analogiques/numériques
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06N 5/046 - Inférence en avantSystèmes de production
  • G06N 3/126 - Algorithmes évolutionnaires, p. ex. algorithmes génétiques ou programmation génétique
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • B62D 5/04 - Direction assistée ou à relais de puissance électrique, p. ex. au moyen d'un servomoteur relié au boîtier de direction ou faisant partie de celui-ci
  • G06F 17/18 - Opérations mathématiques complexes pour l'évaluation de données statistiques

98.

System, method, and apparatus for changing a sensed parameter group for a motor

      
Numéro d'application 16698668
Numéro de brevet 11409266
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-03-26
Date d'octroi 2022-08-09
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

A system for changing a sensed parameter group for a motor includes a data collector communicatively coupled to a plurality of input sensors, each of the plurality of input sensors operatively coupled to a motor, wherein the motor comprises a component of an industrial environment; a controller, comprising: a data acquisition circuit structured to interpret a plurality of detection values corresponding to a sensed parameter group, wherein the sensed parameter group comprises at least a portion of the plurality of input sensors; a pattern recognition circuit structured to determine a recognized pattern value in response to the plurality of detection values; and a sensor learning circuit structured to update the sensed parameter group in response to the recognized pattern value.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 67/12 - Protocoles spécialement adaptés aux environnements propriétaires ou de mise en réseau pour un usage spécial, p. ex. les réseaux médicaux, les réseaux de capteurs, les réseaux dans les véhicules ou les réseaux de mesure à distance
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • H02M 1/12 - Dispositions de réduction des harmoniques d'une entrée ou d'une sortie en courant alternatif
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04L 67/1097 - Protocoles dans lesquels une application est distribuée parmi les nœuds du réseau pour le stockage distribué de données dans des réseaux, p. ex. dispositions de transport pour le système de fichiers réseau [NFS], réseaux de stockage [SAN] ou stockage en réseau [NAS]
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 67/306 - Profils des utilisateurs
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

99.

Systems and methods utilizing noise analysis to determine conveyor performance

      
Numéro d'application 16696434
Numéro de brevet 11194318
Statut Délivré - en vigueur
Date de dépôt 2019-11-26
Date de la première publication 2020-03-26
Date d'octroi 2021-12-07
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Systems and methods utilizing noise analysis to analyze conveyor performance are disclosed. An example system for monitoring a plurality of components of a conveyor in an industrial environment may include a data acquisition circuit to interpret a plurality of detection values, each detection values corresponding to at least one of a plurality of input sensors operationally coupled to the conveyor. A data processing circuit may utilize at least one of the detection values to perform a noise processing operation on at least a portion of the detection values. A signal evaluation circuit may determine a conveyor performance parameter in response to the noise processed portion of the detection values and a response circuit may then perform at least one operation in response to the conveyor performance parameter.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
  • H04B 17/345 - Valeurs d’interférence
  • H04W 4/38 - Services spécialement adaptés à des environnements, à des situations ou à des fins spécifiques pour la collecte d’informations de capteurs
  • H04W 4/70 - Services pour la communication de machine à machine ou la communication de type machine
  • G06Q 30/02 - MarketingEstimation ou détermination des prixCollecte de fonds
  • G06Q 30/06 - Transactions d’achat, de vente ou de crédit-bail
  • G01M 13/045 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/028 - Analyse acoustique ou des vibrations
  • G01M 13/04 - Roulements
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G16Z 99/00 - Matière non prévue dans les autres groupes principaux de la présente sous-classe
  • G06Q 50/00 - Technologies de l’information et de la communication [TIC] spécialement adaptées à la mise en œuvre des procédés d’affaires d’un secteur particulier d’activité économique, p. ex. aux services d’utilité publique ou au tourisme
  • G06Q 10/06 - Ressources, gestion de tâches, des ressources humaines ou de projetsPlanification d’entreprise ou d’organisationModélisation d’entreprise ou d’organisation
  • G06Q 10/04 - Prévision ou optimisation spécialement adaptées à des fins administratives ou de gestion, p. ex. programmation linéaire ou "problème d’optimisation des stocks"
  • H04B 17/23 - Moyens d’indication, p. ex. affichages, alarmes ou moyens audibles
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • G06N 3/12 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques utilisant des modèles génétiques
  • G05B 19/042 - Commande à programme autre que la commande numérique, c.-à-d. dans des automatismes à séquence ou dans des automates à logique utilisant des processeurs numériques
  • H04B 17/29 - Tests de performance
  • H04B 17/40 - SurveillanceTests de systèmes de relais
  • H04L 5/00 - Dispositions destinées à permettre l'usage multiple de la voie de transmission

100.

METHODS AND SYSTEMS FOR DETECTION IN AN INDUSTRIAL INTERNET OF THINGS DATA COLLECTION ENVIRONMENT WITH A DISTRIBUTED LEDGER FOR LONG BLOCKS OF HIGH RES DATA

      
Numéro d'application 16698619
Statut En instance
Date de dépôt 2019-11-27
Date de la première publication 2020-03-26
Propriétaire Strong Force IoT Portfolio 2016, LLC (USA)
Inventeur(s)
  • Cella, Charles Howard
  • Duffy, Jr., Gerald William
  • Mcguckin, Jeffrey P.
  • Desai, Mehul

Abrégé

Methods and systems for detection in an industrial internet of things data collection environment with a distributed ledger for long blocks of high res data are disclosed. An example monitoring system for data collection in an industrial environment may include a data collector to collect high data rate data, wherein the data collector is communicatively coupled to a plurality of input channels connected high data rate sources; and a distributed ledger to store high data rate data, wherein the data collector is configured to distribute high data rate data from the plurality of input channels to the distributed ledger based on at least one of: a network condition; an intelligent, remote management of a distribution of the high data rate data; or a self-organization of the data collector.

Classes IPC  ?

  • G05B 23/02 - Test ou contrôle électrique
  • G05B 19/418 - Commande totale d'usine, c.-à-d. commande centralisée de plusieurs machines, p. ex. commande numérique directe ou distribuée [DNC], systèmes d'ateliers flexibles [FMS], systèmes de fabrication intégrés [IMS], productique [CIM]
  • H04L 29/08 - Procédure de commande de la transmission, p.ex. procédure de commande du niveau de la liaison
  • G06N 20/00 - Apprentissage automatique
  • H04L 1/00 - Dispositions pour détecter ou empêcher les erreurs dans l'information reçue
  • G05B 13/02 - Systèmes de commande adaptatifs, c.-à-d. systèmes se réglant eux-mêmes automatiquement pour obtenir un rendement optimal suivant un critère prédéterminé électriques
  • H04B 17/318 - Force du signal reçu
  • G06N 3/02 - Réseaux neuronaux
  • G06N 7/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles mathématiques spécifiques
  • G06K 9/62 - Méthodes ou dispositions pour la reconnaissance utilisant des moyens électroniques
  • G06N 5/04 - Modèles d’inférence ou de raisonnement
  • H04B 17/309 - Mesure ou estimation des paramètres de qualité d’un canal
  • H04L 1/18 - Systèmes de répétition automatique, p. ex. systèmes Van Duuren
  • G06N 3/08 - Méthodes d'apprentissage
  • G06N 3/04 - Architecture, p. ex. topologie d'interconnexion
  • G06N 3/00 - Agencements informatiques fondés sur des modèles biologiques
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