在电子装置中执行故障管理的方法制造方法及图纸

本发明专利技术描述了一种在电子装置(2)中执行故障管理的方法，该方法包括以下步骤：将电子装置(2)的机器数据(D)传送到远程支持中心(3)；在远程支持中心(3)中分析电子装置(2)的机器数据(D)；响应于在机器数据(D)中检测到的异常，识别诊断和/或纠正工作流(WF)；以及从远程支持中心(3)操作电子装置(2)以进行该诊断或纠正工作流(WF)。本发明专利技术还描述了一种用于电子装置(2)的故障管理系统(1)。

The Method of Implementing Fault Management in Electronic Devices

【技术实现步骤摘要】
在电子装置中执行故障管理的方法
本专利技术描述了一种在电子装置中执行故障管理的方法和一种用于电子装置的故障管理系统。
技术介绍
电子装置可以是包括用于执行一个或多个特定功能(例如，成像)的组件以及控制组件的处理器和控制器的任何设备。电子装置的示例可以是医疗设备，特别是诸如MRI(磁共振成像)扫描仪、CT(计算机断层摄影)扫描仪、PET(正电子放射断层摄影)扫描仪、X射线装置等的医学成像装置。这些类型的电子装置通常是非常昂贵的机器，并且必须基本上连续可用以便具有成本效益。通过定期维护和确保机器的用户或客户已经接受了适当的培训，可以在一定程度上有助于这种电子装置的可靠性能。然而，即使遵守这些措施，最终也会发生故障或缺陷。为了最小化这种电子装置的停机时间，应该尽快识别和补救任何故障或缺陷。通常，故障或问题的首先得指示是在电子装置的显示器中(例如在MRI扫描仪的显示器中)示出的错误代码或警告消息。处理这种报告的故障的通常方式是用户—医务人员和/或服务技术人员首先收集关于故障的信息，例如记录显示器中显示的警告或错误代码。下一步可以是查阅手册以确定缺陷的原因，并进行与该警告或错误代码关联的任何补救步骤。然而，警告或错误代码可以与各种可能的原因相关联，使得在尝试识别缺陷的确切原因时，用户可能需要依靠经验。服务技术人员可以将诸如平板电脑的便携式计算机连接到电子装置，以便运行可能能够识别问题的诊断程序。然而，通常不可能清楚地识别问题的原因，并且为了定位故障，必须尝试各种可能的解决方案。例如，在尝试解决MRI扫描仪中的问题时，用户可以更换其中一个线圈，然后运行测试序列以查看问题是否已被修复。显然，这种手段涉及猜测并且可能相当有效，由于更换甚至没有缺陷的零件导致显著且不必要的成本。此外，寻找故障所花费的时间可能涉及机器停机时间和/或服务技术人员的努力，这两者都可以导致显著的成本。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的是提供一种更有效率和具有成本效益的处理这种电子装置中的缺陷的方法。该目的通过权利要求1的在电子装置中执行故障管理的方法、通过权利要求13的故障管理系统以及根据权利要求15的计算机程序产品来实现。根据本专利技术，在电子装置中执行故障管理的方法包括以下步骤：将电子装置的机器数据传送到远程支持中心(以下称为“后端”)；在后端分析电子装置的机器数据；响应于在机器数据中检测到的异常提供诊断/纠正工作流；以及从后端操作电子装置以运行诊断或纠正工作流。术语“后端”源于信息系统，并且通常指的是可以存储和分析大量数据的数据库管理系统(DBMS)。还可以假设数据库管理系统包括诸如web服务器或应用服务器的软件以执行数据处理。在分析机器数据、提供诊断/纠正工作流和远程操作电子装置的步骤不需要任何用户参与或介入的意义上，本专利技术的故障管理方法应被理解为是自主的。在本专利技术的上下文中，“工作流”应被理解为用于电子装置的指令集。该指令集可以使装置执行定义的任务序列，例如工作流可以使装置启动、驱动一个或多个组件以执行一个或多个任务、记录由任务生成的信息等。在诸如MRI扫描仪的医疗设备的情况下，工作流可以使扫描仪启动并然后部署诸如线圈的各种组件来执行测试序列，以在这些测试序列期间记录传感器读数，并随后再次关闭扫描仪。在本专利技术方法中，在电子装置的正常操作期间(即实时地)将来自电子装置的机器数据传送到后端。因此，本专利技术方法可以从该后端支持的任何电子装置连续地收集正常操作信息。因此，对机器数据的分析可以在后台连续运行，而不需要电子装置的用户启动诊断会话。本专利技术方法的益处在于它克服了现有技术手段的运行一般仅在已经通过错误代码或警告消息报告问题之后运行的测试例程的限制。如前所述，现有技术通常涉及一些猜测，例如运行测试例程以尝试识别问题的来源，和/或替换零件以尝试对问题进行定位，即使没有明确指示被更换的零件有故障。相反，本专利技术方法采用的手段是在电子装置和后端之间的接口处应用人工智能，并分析机器数据。应在其建立的上下文中理解术语“人工智能”，即该术语包括任何合适的诸如神经网络的机器学习算法。电子装置的机器数据应被理解为电子装置在正常操作过程中(例如在成像任务的过程中)生成的任何信息。例如，MR设备的机器数据可以包括用于该成像任务的机器参数、概述成像过程的程序的一系列声明、传感器输出值等。机器参数可以是由用户设置的参数和/或由设备本身设置的参数。这样的机器数据还可以包括在成像任务期间生成的一个或多个图像。在本专利技术的方法中，分析机器数据并将机器数据与预期内容进行比较，使得可以立即识别和评估与预期性能的任何偏离。如果检测到这种差异并认为其是显著的，则后端识别很可能对意料之外的行为的原因进行定位的一个或多个诊断/纠正工作流(或“服务软件工作流”)。工作流可用于诊断问题(诊断工作流)和/或纠正或补救问题(纠正工作流)。在下文中，即使没有明确规定，可以假设术语“诊断工作流”还包括纠正工作流元素。从后端操作电子装置以运行诊断工作流。换句话说，后端控制电子装置进行诊断工作流。将诊断工作流期间生成的任何机器数据传送到后端，使得可以立即评估诊断工作流的结果。可能通过从远程服务中心更改设备参数或设备设置来远程处理问题。同样，如果可以识别故障并且可以由现场的医务人员处理问题，则远程服务中心可以提供指令集(例如，更换有缺陷的零件)。如果问题只能由服务技术人员处理，则可以对此进行安排。如果在诊断工作流中未识别问题，则可以选择替代的工作流并重复该过程。因此，通过避免不必要地替换无缺陷零件，本专利技术手段可以带来显著的节省。也可以减少服务人员现场访问的次数，使得这样也可以节省开支。本专利技术方法还使得可以识别系统特定的纠正动作，该纠正动作甚至可以在问题实际上变得明显之前执行。因此，本专利技术方法可以最大化系统正常运行时间并且可以避免或减少违反服务合同正常运行时间。根据本专利技术，故障管理系统包括：将电子装置的机器数据传送到后端的部件；分析布置，被实现为在后端分析电子装置的机器数据，以及响应于在机器数据中检测到的异常识别诊断工作流。本专利技术的目的也通过一种计算机程序产品来实现，该计算机程序产品在被加载到电子装置故障管理系统的可编程设备中时能够进行本专利技术方法的步骤。该计算机程序产品可以包括直接可加载到电子装置故障管理系统的控制单元的存储器中的计算机程序，并且包括当程序由控制单元运行时执行本专利技术方法的步骤的程序单元。如在以下描述中所揭示的，从属权利要求给出了本专利技术的特别有利的实施例和特征。可以适当地组合不同权利要求类别的特征以给出这里未描述的进一步的实施例。在本专利技术特别优选的实施例中，电子装置包括一个或多个诸如MRI扫描仪，CT扫描仪，PET扫描仪以及X射线装置等的医学成像设备。在下文中，可以假设电子装置包括诸如MRI扫描仪或CT扫描仪的医疗设备，使得术语“电子装置”和“医疗设备”可以交换使用，但并不以任何方式限制本专利技术。这种医疗设备通常被设计用于记录每个动作或事件，以及任何机器设置或参数。也可以记录用户输入的信息。一般也记录在任务或工作流期间由机器生成的信息。该信息被统称为“机器数据”或“性能日志”，这些术语在下文中也可以交换使用。在下文中，可以假设远程支持中心或后端能够为可能位于诸如医院、诊所、研究设施等的一个或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在电子装置(2)中执行故障管理的方法，所述方法包括以下步骤：‑将电子装置(2)的机器数据(D)传送到远程支持中心(3)；‑在所述远程支持中心(3)中分析电子装置(2)的机器数据(D)；‑响应于在机器数据(D)中检测到的异常，提供诊断和/或纠正工作流(WF)；‑从所述远程支持中心(3)操作电子装置(2)，以执行所述诊断和/或纠正工作流(WF)。

【技术特征摘要】
2018.03.01 EP 18159523.21.一种在电子装置(2)中执行故障管理的方法，所述方法包括以下步骤：-将电子装置(2)的机器数据(D)传送到远程支持中心(3)；-在所述远程支持中心(3)中分析电子装置(2)的机器数据(D)；-响应于在机器数据(D)中检测到的异常，提供诊断和/或纠正工作流(WF)；-从所述远程支持中心(3)操作电子装置(2)，以执行所述诊断和/或纠正工作流(WF)。2.根据权利要求1所述的方法，其中从电子装置传送机器数据，所述电子装置包括MRI扫描仪、CT扫描仪、PET扫描仪、X射线装置中的任意一个。3.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中，通过人工智能布置(10)分析电子装置(2)的机器数据(D)。4.根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中，所述人工智能布置(10)实现机器学习方法，所述机器学习方法优选地包括人工神经网络(100)。5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中机器数据(D)包括电子装置(2)的参数值，并且分析机器数据(D)的步骤包括检测与预期模式的偏差和/或学习以鉴别新模式。6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，机器数据(D)包括由所述电子装置(2)生成的图像数据，并且分析所述机器数据(D)的步骤包括评估所述图像数据的质量的步骤。7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括，基于从对多个机器数据集(D)的分析获得的知识创建诊断和/或纠正工作流(WF)的步骤。8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，包括，基于从对多个机器数据集(D)的分析获得的知识...

【专利技术属性】
技术研发人员：F赫根多费尔，M曼奇努，A德奥利韦拉，
申请(专利权)人：西门子医疗有限公司，
类型：发明
国别省市：德国,DE