自动式个人防护设备约束管理系统的制作方法

本公开涉及个人防护设备的领域。更具体地讲，本公开涉及生成数据的个人防护设备。

背景技术：

个人防护设备(ppe)可用于保护用户(例如，工人)免受由工作环境中各种原因造成的伤害或损伤。例如，坠落防护设备对于在潜在有危害或甚至致命的高度进行操作的工人来说是重要的安全设备。为了帮助确保坠落事件中的安全性，工人通常穿戴安全束具，这些安全束具连接到具有坠落防护设备的支撑结构，坠落防护设备诸如系索、能量吸收器、自缩救生绳(srl)、下降器等。又如，当在已知存在或有可能存在具有潜在危险或有害健康的灰尘、烟雾、蒸气、气体或其他污染物的区域中工作时，工人通常使用空气净化呼吸器，或者在一些情况下，使用供气式呼吸器。虽然有大量呼吸保护装置可供使用，但一些常用的装置包括电动空气净化呼吸器(papr)和自备式呼吸器(scba)。其他ppe包括听力保护装置(耳塞、耳罩)、视力保护装置(安全眼镜、遮风镜、焊接防罩或其他护面罩)、头部保护装置(例如，头盔、安全帽等)和防护服。

附图说明

图1是示出根据本公开的各种技术的示例性系统的框图，其中具有嵌入式传感器和通信能力的个人防护设备(ppe)在多种工作环境内使用并且由个人防护设备管理系统(ppems)管理。

图2是示出根据本公开的各种技术的图1所示的个人防护设备管理系统的操作透视图的框图。

图3示出了根据本公开的技术的示例性系统，该示例性系统包括移动计算装置、通信地耦接到移动计算装置的个人防护设备的集合、以及通信地耦接到移动计算装置的个人防护设备管理系统。

图4是示出根据本公开的各种技术的自动管理由工业危险带来的约束集合的方法的流程图。

在不脱离本公开的技术的范围的情况下，可以对本公开中列出的示例进行结构改变。图未必按照比例绘制。图中使用的相似数字指代相似的部件。然而，在给定附图中使用数字来表示组件并非意图限制标记有相同数字的另一个附图中的组件。

具体实施方式

根据本公开的各方面，工业机器可包括用于捕获指示工业机器的操作、位置或其周围的环境条件的数据的传感器。由此类工业机器以及相关联的数据收集和分析装置构成的工厂可被称为“连接工厂”。此外，在连接工厂中使用的个人防护设备(ppe)制品可包括用于捕获指示ppe制品的操作、位置或其周围的环境条件的数据的传感器(例如，电子传感器)。传感器可包括生成数据或上下文信息的任何装置。由ppe制品捕获的数据在本文中通常可被称为使用数据。在一些示例中，使用数据可采用一定时间段内的样本流的形式。在一些实例中，ppe制品的传感器可被配置成测量ppe制品的部件的操作特征，使用或佩戴ppe制品的工人的特征，和/或与ppe制品所位于的环境相关的环境因素。此外，如本文所述，ppe制品可被配置为包括用于将通信输出到各个工人的一个或多个电子部件诸如扬声器、振动装置、led、蜂鸣器，或用于输出警示、音频或视觉消息、声音、指示灯等的其他装置。

根据本公开的各方面，工业机器(装置)以及ppe制品可被配置成将所获取的机器属性数据和使用数据传输到个人防护设备管理系统(ppems)，该系统可为基于云的系统，该系统具有被配置成处理自工业机器引入的机器属性数据流以及自不同工作环境处的工人群体部署和使用的个人防护设备引入的使用数据流的分析引擎。在一些示例中，工业机器可将机器属性数据传输到工业控制器装置，该工业控制器装置向ppems输出指示工业机器的一个或多个属性的工业控制器数据。工业控制器数据可包括经过滤和/或增强的机器属性数据，诸如基于工业环境的安排数据。

ppems的分析引擎可接收指示生产配置和与生产配置相关联的一个或多个危险的数据。生产配置可指示以下中的至少一者：要在工作环境中执行的任务、要在工作环境中使用的设备、要用于任务的原材料、或任务的副产品。ppems可至少部分地基于生产配置和与生产配置相关联的危险来确定与ppe相关联的约束集合。在一些示例中，ppems可识别满足约束的ppe的集合，并且基于该ppe的集合来执行动作。以该方式，ppems可利用并集成生产配置数据和与相应生产配置相关联的危险数据，以减轻工作环境内所带的安全危险，从而改善工人的安全。

以该方式，本公开的技术可使得ppems能够通过确定用于由工人在特定工作环境内执行的任务的适当个人防护设备来增加工人的安全。例如，ppems可有助于确保适当类型的ppe和其他消费品，并且这些部件的适当量可用于在需要时保护工人。通过确保工人具有对正确ppe的访问，ppems可改善工人的安全。此外，ppems可通过提供适当ppe并减少等待适当ppe所花费的停机时间来增加工人生产力。在一些示例中，ppems可预测个人防护设备和消费品需求，并且与当前和预期的手持式ppe进行比较以预测和/或防止ppe可用性的不足。在一些示例中，ppems可预测组织或特定场地的个人防护设备要求。ppems可输出通知(例如，到监测仪表板)，或者在一些示例中，自动发起对附加ppe的适当请求以在需要处和需要时提供足够的ppe。

图1是示出包括用于管理个人防护设备的个人防护设备管理系统(ppems)6的示例性计算系统2的框图。如本文所述，ppems允许授权用户执行预防性职业健康和安全措施，并且管理安全防护设备的检验和维护。通过与ppems6进行交互，安全专业人员可例如管理区域检查、工人检查、工人健康和安全合规培训。

一般来讲，ppems6提供数据获取、监测、活动记录、报告、预测分析、ppe控制和警示生成。例如，ppems6包括根据本文所述的各种示例的基础分析和安全事件预测引擎和警示系统。在一些示例中，安全事件可指个人防护设备(ppe)的用户的活动、ppe的状况或环境条件(例如，其可能是有害的)。在一些示例中，安全事件可为伤害或工人状况、工作场所伤害或监管违规。例如，在掉落防护设备的上下文中，安全事件可以是误用掉落防护设备，掉落设备的用户经历掉落，掉落防护设备失效。在呼吸器的情况下，安全事件可以是呼吸器的误用，呼吸器的用户没有接收到适当的质量和/或数量的空气，或呼吸器的失效。安全事件也可与ppe位于其中的环境中的危险相关联。在一些示例中，与ppe制品相关联的安全事件的发生可包括其中使用ppe的环境中的安全事件或与使用ppe制品的工人相关联的安全事件。在一些示例中，安全事件可以是ppe、工人和/或工人环境在使用中操作或以正常操作的方式动作的指示，其中正常操作是可接受或安全操作、使用或活动的预定或预定义条件。在一些示例中，安全事件可以是不安全状况的指示，其中不安全状况表示由操作员配置的和/或由机器生成的一组定义的阈值、规则或其他限制之外的状态。

ppe的示例包括但不限于呼吸防护设备(包括一次性呼吸器、可重复使用的呼吸器、电动空气净化呼吸器和供气式呼吸器)，防护眼镜诸如护目镜、眼罩、过滤器或防护罩(其中任一种可包括增强现实功能)，防护帽诸如安全帽、头罩或头盔，听力保护装置(包括耳塞和耳罩)，防护鞋，防护手套，其他防护服诸如连衣工作服和围裙，防护制品诸如传感器、安全工具、检测器、全球定位装置、矿用帽灯、掉落防护安全带、外骨骼、自动回缩式救生索、加热和冷却系统、气体检测器，以及任何其他合适的装备。在一些示例中，数据集线器(也被称为通信集线器)诸如数据集线器14n可以是ppe制品。

如下文进一步所述，ppems6提供了一套集成的个人安全防护设备管理工具，并且实现本公开的各种技术。即，ppems6提供集成的、端到端系统以用于管理由工人10在一个或多个物理环境8内使用的个人防护设备(例如，安全设备)，这些物理环境可以是建筑场地、工厂、采矿或制造场地、或任何其他物理环境。本公开的技术可在计算环境2的各种部分内实现。

如图1的示例所示，系统2表示计算环境，其中多个物理环境8a、8b(统称为环境8)内的计算装置经由一个或多个计算机网络4与ppems6进行电子通信。物理环境8中的每个物理环境表示物理环境诸如工作环境，其中一个或多个个体(诸如工人10)当在相应环境内从事任务或活动时使用个人防护设备。

在该示例中，环境8a被大体示出为具有工人10，而环境8b以扩展形式示出以提供更详细的示例。虽然环境8b被示出为具有单个工人10n，但是环境8可包括任何数量的工人10。在图1的示例中，工人10n被示出为使用吸器13n。在一些示例中，每个工人10可使用一个或多个ppe制品。

如本文进一步所述，呼吸器13中的每一个呼吸器包括被配置为当用户(例如，工人)在佩戴呼吸器时从事活动时实时捕获数据的嵌入式传感器或监测装置以及处理电子器件。例如，如本文更详细所述，呼吸器13可包括多个部件(例如，头罩、鼓风机、过滤器等)，呼吸器13可包括用于感测或控制此类部件的操作的多个传感器。头罩可包括例如头罩护目镜位置传感器、头罩温度传感器、头罩运动传感器，头罩撞击检测传感器、头罩位置传感器、头罩电池水平传感器、头罩头部检测传感器、环境噪声传感器等。鼓风机可包括例如鼓风机状态传感器、鼓风机压力传感器、鼓风机运行时间传感器、鼓风机温度传感器、鼓风机电池传感器、鼓风机运动传感器、鼓风机冲击检测传感器、鼓风机位置传感器等。过滤器可包括例如过滤器存在传感器、过滤器类型传感器等。上述传感器中的每一个可生成使用数据，如本文所述。

此外，呼吸器13中的每一个可包括用于输出指示呼吸器13的操作和/或生成和输出与相应的工人10的通信的数据的一个或多个输出装置。例如，呼吸器13可包括用于生成以下反馈的一个或多个装置：听觉反馈(例如，一个或多个扬声器)、视觉反馈(例如，一个或多个显示器、发光二极管(led)等)或触觉反馈(例如，振动或提供其他触觉反馈的装置)。

一般来讲，环境8中的每个环境包括计算设施(例如，局域网)，呼吸器13通过该计算设施能够与ppems6通信。例如，环境8可被配置有无线技术，诸如802.11无线网络、802.15zigbee网络等。在图1的示例中，环境8b包括本地网络7，该本地网络提供基于分组的输送介质，以用于经由网络4与ppems6通信。此外，环境8b包括多个无线接入点19a、19b，多个无线接入点19a、19b可在地理上分布在整个环境中，以在整个工作环境中提供对无线通信的支持。

呼吸器13中的每个呼吸器被配置成经由无线通信诸如经由802.11wi-fi协议、蓝牙协议等传送数据诸如感测的动作、事件和条件。呼吸器13可例如与无线接入点19直接通信。作为另一个示例，每个工人10可配备有可佩戴通信集线器14a-14m的相应的一个，其实现并且有利于呼吸器13与ppems6之间的通信。例如，呼吸器13以及用于相应工人10的其他ppe(诸如坠落防护设备、听力保护装置、安全帽或其他设备)可通过蓝牙或其他短程协议与相应的通信集线器14通信，并且通信集线器可通过由无线接入点19处理的无线通信与ppems6通信。虽然被示出为可穿戴装置，但是集线器14可被实现为部署在环境8b内的独立式装置。在一些示例中，集线器14可以是ppe制品。在一些示例中，通信集线器14可以是本质安全的计算装置、智能电话、腕戴式或头戴式计算装置或任何其他计算装置。

一般来讲，集线器14中的每一个集线器作为针对呼吸器13的用于中继与呼吸器13的相互通信的无线装置操作，并且能够在与ppems6失去通信的情况下缓冲使用数据。此外，集线器14中的每个集线器能够经由ppems6编程，使得本地警告规则可在不需要连接到云的情况下安装并执行。因此，集线器14中的每一个集线器对来自呼吸器13和/或相应环境内的其他ppe的使用数据流提供中继，并且提供本地计算环境以用于在与ppems6失去通信的情况下基于事件流进行本地化警示。

如图1的示例中所示，环境诸如环境8b也可包括在工作环境内提供准确的位置信息的一个或多个支持无线的信标诸如信标17a-17c。例如，信标17a-17c可以是gps启用的，使得相应信标内的控制器可能够精确地确定相应信标的位置。基于与信标17中的一个或多个信标的无线通信，工人10穿戴的给定呼吸器13或通信集线器14被配置为确定工作环境8b内的工人的位置。以该方式，报告给ppems6的事件数据(例如，使用数据)可标记有位置信息，以帮助由ppems执行的解析、报告和分析。

此外，诸如环境8b的环境还可包括一个或多个支持无线的感测站，诸如感测站21a、21b。每个感测站21包括被配置为输出指示所感测的环境条件的数据的一个或多个传感器和一个控制器。此外，感测站21可定位在环境8b的相应地理区域内，或者以其他方式与信标17进行交互以确定相应位置并且在向ppems6报告环境数据时包括此类位置信息。因此，ppems6可被配置成使所感测的环境条件与特定区域相关，并且因此可在处理从呼吸器13接收的事件数据时使用所捕获的环境数据。例如，ppems6可利用环境数据来帮助生成用于呼吸器13以及用于执行预测分析的警示或其他指令，诸如确定某些环境条件(例如，热、湿度、可见性)与异常工人行为或增加的安全事件之间的任何相关性。因此，ppems6可利用当前环境条件来帮助预测和避免即将发生的安全事件。可由感测站21感测的示例性环境条件包括但不限于：温度、湿度、气体或蒸气的存在、压力、辐射、可见度、风等。

在示例性具体实施中，环境诸如环境8b还可包括分布在整个环境中的一个或多个安全站15，以提供用于访问呼吸器13的观察站。安全站15可允许工人10中的一个工人检查呼吸器13和/或其他安全设备，验证安全设备适合于环境8中的特定一个并且/或者交换数据。例如，安全站15可将警示规则、软件更新或固件更新传输到呼吸器13或其他设备。安全站15还可接收在呼吸器13、集线器14和/或其他安全设备上缓存的数据。也就是说，虽然呼吸器13(和/或数据集线器14)通常可将来自呼吸器13的传感器的使用数据实时地或近实时地传输到网络4，但是在一些情况下，呼吸器13(和/或数据集线器14)可能并未连接到网络4。在这类情况下，呼吸器13(和/或数据集线器14)可本地存储使用数据，并且在接近安全站15时将使用数据传输到安全站15。安全站15之后可上传来自呼吸器13的数据并且连接到网络4。在一些示例中，数据集线器可以是ppe制品。

此外，环境8中的每个环境包括计算设施，这些计算设施为最终用户计算装置16提供操作环境以用于经由网络4与ppems6进行交互。例如，环境8中的每个环境通常包括负责监督环境内的安全合规性的一个或多个安全管理人员。一般来讲，每个用户20与计算装置16进行交互以进入ppems6。环境8中的每一个环境可包括系统。类似地，远程用户可使用计算装置18来经由网络4与ppems进行交互。出于举例的目的，最终用户计算装置16可以是膝上型电脑、台式计算机、移动装置诸如平板电脑或所谓的智能电话等。

用户20、24与ppems6交互以控制并且主动管理工人10使用的安全设备的许多方面，诸如进入和查看使用记录、分析和报告。例如，用户20、24可查看由ppems6获取和存储的使用信息，其中使用信息可包括指定持续时间(例如，一天、一周等)内的开始和结束时间的数据、在特定事件期间收集的数据(这些特定事件为诸如呼吸器13的护目镜的升降、从工人10的头部移除呼吸器13、呼吸器13的操作参数的改变、呼吸器13的部件的状态变化(例如，低电池事件)、工人10的运动、检测到的对呼吸器13或集线器14的撞击)、从用户获取的感测数据、环境数据等。此外，用户20、24可与ppems6交互以执行资产跟踪并且为各件安全设备(例如，呼吸器13)安排维护事件，以确保符合任何规程或规定。ppems6可允许用户20、24相对于维护规程创建并完成数字检查表并且将这些规程的任何结果从计算装置16、18同步到ppems6。

此外，如本文所述，ppems6集成了事件处理平台，该事件处理平台被配置成处理来自数字启用的ppe诸如呼吸器13的数千甚至数百万个并发事件流。ppems6的基础分析引擎将历史数据和模型应用于入站流以计算断言，诸如基于工人10的条件或行为模式识别的异常或预测的安全事件发生。另外，ppems6提供实时警示和报告，以向工人10和/或用户20、24通知任何预测的事件、异常、趋势等。

ppems6的分析引擎可在一些示例中应用分析来识别感测的工人数据、环境条件、地理区域和其他因素之间的关系或相关性，并且分析对安全事件的影响。ppems6可基于整个工人群体10中获得的数据来确定在某个地理区域内的哪些特定活动可能导致或预测导致异常高的安全事件发生。

以这种方式，ppems6通过基础分析引擎和通信系统紧密集成了用于管理个人防护设备的综合工具，以提供数据获取、监控、活动存录、报告、行为分析和警示生成。此外，ppems6在系统2的各种元件之间提供由这些元件操作和利用的通信系统。用户20、24可访问ppems6以查看由ppems6对从工人10获取的数据执行的任何分析的结果。在一些示例中，ppems6可经由web服务器(例如，http服务器)呈现基于web的界面，或者可为由用户20、24使用的计算装置16、18的装置(诸如，台式计算机、膝上型计算机、诸如智能电话和平板电脑的移动装置等)部署客户端应用程序。

在一些示例中，ppems6可提供数据库查询引擎，用于直接查询ppems6以查看所获取的安全信息、合规信息和分析引擎的任何结果，例如，通过仪表板、警告通知、报告等。也就是说，用户24、26或在计算装置16、18上执行的软件可向ppems6提交查询并且接收对应于这些查询的数据，以便以一个或多个报告或仪表板(例如，如图9-16的示例所示)的形式进行呈现。此类仪表板可提供关于系统2的各种见解，诸如整个工人群体中的基准(“正常”)操作，从事可能使工人暴露于风险的异常活动的任何异常工人的识别，环境2内任何地理区域的识别，对于该环境，已经或预测会发生显著异常(例如，高)安全事件，表现出相对于其他环境的安全事件的异常发生的环境2中任一个的识别，等等。

如下文详细地说明，ppems6可简化对于负责监测和确保实体或环境的安全合规性的个体的工作流程。也就是说，本公开的技术可实现主动安全管理并且允许组织相对于环境8内的某些区域、特定件安全设备或个体工人10采取预防或纠正措施，定义并且可进一步允许实体实现由基础分析引擎进行数据驱动的工作流规程。

作为一个示例，ppems6的基础分析引擎可被配置为针对整个组织计算和呈现给定环境8内或跨多个环境的工人群体的客户定义的度量。例如，ppems6可被配置为获取数据并且在整个工人群体中(例如，在环境8a、8b中的任一者或两者的工人10中)提供聚合性能度量和预测的行为分析。此外，用户20、24可设定用于任何安全事故发生的基准，并且ppems6可相对于针对个体或定义的工人群体的基准跟踪实际性能度量。

作为另一个示例，如果存在条件的某些组合，ppems6可进一步触发警示，例如以加速检查或维修安全设备诸如呼吸器13中的一个。以该方式，ppems6可识别度量不符合基准的个体呼吸器13或工人10，并且提示用户干预和/或执行规程以改进相对于基准的度量，从而确保合规性并且主动管理工人10的安全。

如图1所示，环境8b可包括工业装置40和工业控制器装置42。工业装置40可以是执行自动化操作并且用电气、数字、机械、光学和/或化学技术中的一种或多种技术来实现的任何物理装置，仅举几个示例性技术。工业装置40可表示多个其他工业装置的组合。工业装置的示例可包括但不限于：传送机、驱动器和驱动系统、马达、传感器、混合器、反应器、机器人装置、控制系统、压机、压模、加热或冷却元件、光源、钻孔装置、蚀刻装置、印刷装置、通风装置和感测装置，仅举几个例子。工业装置还可包括工厂自动化管线、站区域中的多个此类工业装置的组合或多个工业装置的其他分组或集合。

工业装置40可由工业控制器装置42控制。在一些示例中，工业装置40可以通信地耦接到工业控制器装置42，使得装置40和装置42可以在这两个装置之间通信。例如，通信链路41可以是工业控制器装置42和工业装置40之间的物理或无线通信信道。在一些示例中，通信链路41可表示若干有线和/或无线链路，并且在一些示例中，表示通信地耦接在一起以在装置40和42之间形成通信信道的其他通信设备(例如，路由器、交换机、集线器)。在一些示例中，通信链路41可表示一个或多个网络和/或直接连接。

工业控制器装置42可以是控制、改变、监测或以其他方式管理工业装置40的任何装置或装置集合。工业控制器装置42的示例可包括但不限于：可编程逻辑控制器(plc)、促进其他工业控制器装置或子部件之间的通信的i/o(输入/输出)设备，电动机控制中心(mcc)、驱动控制设备、制造执行系统(mes)、便携式计算机系统(例如，台式计算机和移动装置)和服务器，仅举几个例子。工业控制器装置42可执行顺序中继控制、运动控制、过程控制、分布式控制系统、分析、监测、感测、用户交互和联网，仅举几个示例性操作。

在一些示例中，工业控制器装置42和工业装置40可以构成物联网(iot)制造栈。例如，iot制造栈可以包括工业装置40、被配置成控制工业装置的plc控制器、被配置成在plc控制器和工业控制器装置42(例如，制造执行系统)之间交换数据的iot网关。以该方式，iot网关可以基于来自一个或多个工业装置40的数据(例如，机器属性数据)向mes发送数据(例如，工业控制器数据)，并且可以从mes向一个或多个工业装置40发送数据(例如，plc命令)。

工业控制器装置42可基于装置42和/或40的操作来生成、发送和/或接收工业控制器数据。工业控制器数据的示例包括但不限于：装置操作状态(正常、异常、打开、关闭、锁定、解锁等)；温度；负载；重量；速率；部件位置(例如，工业控制器装置的部件的位置)；时间戳信息；用户/工人/操作员信息；作为由工业控制器装置42操作的过程的一部分被处理、测量或以其他方式包括的材料的特性。

工业控制器数据可包括一个或多个生产配置。生产配置可包括指示例如要在工作环境8中执行的任务的数据集合(特定工业装置40或其他装置存在于或将存在于给定环境8中)、指示将在给定时间使用哪些工业装置40的安排、将由工业装置40使用的原材料、和/或由涉及工业装置40的过程排放的副产品。在一些示例中，在生产配置对于限定的时间点或时间段是有效的或特定的意义上，生产配置可以是“离散的”生产配置。根据一些示例，生产配置可包括指示与该生产配置的其他元件相关联的潜在安全危险的数据。例如，一个特定的生产配置可以指示要执行的特定制造任务，诸如在已知发出高水平噪声的工业装置40上执行的任务，以及与该任务相关联的已知危险(例如，潜在的听力损伤)。在此类示例中，生产配置可包括指示工业装置、针对装置的使用安排的时间和地点、以及由装置的噪声输出带来的危险的数据。

如图1所示，环境8b可包括环境危险控制装置(ehcd)43。ehcd43可从感测站21接收环境数据。基于在ehcd43处配置的一个或多个安全规则和环境数据，ehcd43可改变一个或多个环境控制装置的操作，所述一个或多个环境控制装置改变环境的一个或多个条件。环境控制装置可包括改变环境的空气温度的热控制装置；循环、交换和/或过滤环境的空气的通风控制设备；抑制或以其他方式改变环境内的声音强度的噪声控制装置；和/或屏蔽或以其他方式阻碍环境内的辐射的辐射控制装置。

如本公开所述，数据可由感测站、个人防护设备(包括数据集线器)、智能电话和台式计算机、安全站、工业装置、环境危险控制装置和工业控制器装置生成。在一些示例中，计算装置可通过可称为数据融合的操作将不同组数据组合、分析或处理在一起，在数据融合中，集成多个数据源以产生比任何单独数据源提供的信息更一致、准确、及时和/或有用的信息。可在数据融合中应用各种技术，诸如识别相关性、群集、异常；确定已满足一个或多个规则；和/或基于一个或多个模型确定一个或多个概率或可能性。本公开的技术可对由感测站、个人防护设备(包括数据集线器)、智能电话和台式计算机、安全站、工业装置、环境危险控制装置和工业控制器装置中的一者或多者生成的数据执行数据融合以确定、检测和/或识别安全事件。在一些示例中，安全事件可指工业控制器装置或工业装置的不满足一个或多个规则、限制或阈值的操作或状态。在一些示例中，工业控制器装置或工业装置的正常操作或状态可满足一个或多个规则、限制或阈值或者在一个或多个规则、限制或阈值内。在一些示例中，工业控制器装置或工业装置的异常操作或状态可能不满足一个或多个规则、限制或阈值或者不在一个或多个规则、限制或阈值内。在一些示例中，可由人在计算装置处配置规则、限制或阈值。在其他示例中，可使用本公开中描述的用于模型的一种或多种学习技术来机器生成规则、限制或阈值。

本公开的技术可在数据融合部件(dfc)中实现，诸如dfc44a-44g(“dfc44”)所示。dfc44可以硬件、软件或硬件和软件的组合来实现。dfc44可以各种方式实现。例如，dfc44可被实现为可下载或预安装的应用程序或“app”。又如，dfc44可被实现为一个或多个计算装置的硬件单元的一部分。又如，dfc44可被实现为计算装置2的操作系统的一部分。在一些示例中，dfc的功能可分散于多个装置中，其中此类装置彼此通信以执行dfc的功能。dfc44可包括在如图1所示的多个装置中，但dfc44可包括在未示出的其他装置或部件中。例如，制造执行系统可在计算装置上操作或以其他方式执行，并且制造执行系统还可包括dfc。类似地，计算装置诸如远程用户的计算装置18可包括dfc。

根据本公开的技术，系统2可包括个人防护设备(ppe)制品13n，该ppe制品包括通信部件。系统2还可包括工业控制器装置42，该工业控制器装置被配置为控制工业装置40并且包括通信部件。一个或多个计算装置可通信地耦接到ppe制品和工业控制器装置，这些计算装置为诸如数据集线器14n、安全站15、计算装置16、ppems6，并且这些计算装置中的一个或多个计算装置可包括dfc。尽管相对于dfc44a和/或dfc44b描述了以下示例中的各种示例，但包括dfc的任何装置均可执行相对于dfc44a和/或dfc44b所述的技术。

在图1的示例中，dfc44a和/或dfc44b可经由数据集线器14n从ppe制品44e接收ppe数据。dfc44a和/或dfc44b可从工业控制器装置44f接收工业控制器数据。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于时间上对应于工业控制器数据集合的ppe数据的集合来确定安全事件的发生。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于对安全事件的确定来执行至少一个操作。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从该ppe数据的集合中选择对应于该ppe制品的至少一个ppe标识符。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于该工业控制器数据集合中对应于工业控制器装置42的工业控制器标识符来选择工业控制器装置42的检查历史。在一些示例中，检查历史可包括指示检查装置的人、何时发生检查的时间戳、和/或检查结果中的一者或多者的数据。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于确定工业控制器装置的检查历史不满足被配置用于该工业控制器装置的阈值或规则中的至少一者来确定安全事件。在一些示例中，阈值或规则可以是用户配置的或机器生成的。本公开通篇所述的阈值或规则可基于一个或多个安全规定、法律或其他政策。在一些示例中，阈值或安全规则至少部分地基于特定时间戳或时间段中的一者。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可确定对应于ppe制品的工人的标识符。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于工人的标识符来选择指示由该工人完成的训练的训练历史。在一些示例中，训练历史可包括指示以下各项的数据：训练标识符、训练的描述、训练到期时的时间戳、训练完成时的时间戳，和/或执行训练的工人的标识符，仅举几个例子。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于该工业控制器数据集合中对应于工业控制器装置的工业控制器标识符来选择被配置用于该工业控制器装置的训练规则。训练规则可以是指定相对于装置必须满足的条件的数据。例如，训练规则可指定工人必须完成特定的训练以便被授权来操作工业装置或其他装置。dfc44a和/或dfc44b可至少基于由计算装置确定工人完成的训练历史不满足被配置用于该工业控制器装置的训练规则来确定安全事件。

在一些示例中，特定工人可能不具有满足训练规则的训练，但是另一个工人可能具有满足训练规则的训练。dfc44a和/或dfc44b可识别与满足被配置用于指令控制器装置的训练规则的充分训练历史相关联的该另一个工人。dfc44a和/或dfc44b可生成第二工人操作工业装置的推荐以用于输出。该推荐可包括信息诸如但不限于：对工人操作或不操作工业装置的指示、工业装置的位置、到工业装置的路径或对必须完成以操作工业装置的训练的指示。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可确定与ppe制品相关联的工人的标识符。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于工人的标识符来选择指示该工人是否被授权来操作该工业装置的至少一个授权元素。在一些示例中，授权元素可以是信息诸如凭据、令牌、标志或指示用于操作工业装置的授权的其他数据。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于该工业控制器数据集合中对应于工业控制器装置的工业控制器标识符来选择被配置用于该工业控制器装置的授权规则。授权规则可以是指定为了进行授权而必须满足的条件的数据。例如，授权规则可确定授权元素是否足以操作工业装置。规则可以是人类配置的或机器生成的。dfc44a和/或dfc44b可至少基于由计算装置确定针对工人的授权元素不满足被配置用于该工业控制器装置的授权规则来确定安全事件。

在一些示例中，特定工人可能不具有足够的授权元素来满足授权规则，但另一个工人可能具有此类足够的授权元素。dfc44a和/或dfc44b可识别与满足被配置用于工业控制器装置的授权规则的足够授权元素相关联的该另一个工人。dfc44a和/或dfc44b可生成第二工人操作工业装置的推荐以用于输出。该推荐可包括信息诸如但不限于：对工人操作或不操作工业装置的指示、工业装置的位置、到工业装置的路径或对必须完成以操作工业装置的训练的指示。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从ppe数据的集合中选择对应于该ppe制品的至少一个ppe标识符。dfc44a和/或dfc44b可从该工业控制器数据集合中并且至少部分地基于对应于该工业控制器装置的工业控制器标识符来确定包括该工业装置的工作区。工作区可包括由限定的边界所包围的区域。在一些示例中，限定的边界可以具有坐标、周长或边界的其他标记的数据表示。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于由计算装置确定ppe制品不满足被配置成限制进入包括该工业控制器装置或环境危险控制装置43的工作区中的访问规则来确定安全事件。在一些示例中，访问规则可指定进入工作区必须满足的条件。dfc44可基于上下文数据诸如ppe数据、生物计量数据、环境数据等来确定工人是否满足访问规则。例如，dfc44可至少部分地基于指示工人正在使用与环境中的危险相关联的ppe的ppe数据来确定工人满足安全规则(例如，访问规则)。访问规则可以是人类配置的或机器生成的。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于该工业控制器数据集合中对应于工业控制器装置42的工业控制器标识符来选择工业控制器装置42的操作数据，该操作数据指示工业装置40和/或工业控制器装置42的一个或多个操作度量。所述一个或多个操作度量可指示关于工业装置40、工业控制器装置42或环境危险控制装置43的操作的数据。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于与工人相关联的标识符以及由dfc44a和/或dfc44b确定工业装置的至少一个操作度量不满足被配置用于该工业装置的操作规则来确定安全事件。在一些示例中，操作规则可指示工业装置40、工业控制器装置42或环境危险控制装置43必须满足的条件或阈值。操作度量可包括但不限于：温度、输出速率、振动、声音发射、部件速度、剩余部件寿命、操作速率、空气或声音危险水平、辐射水平或指示工业装置40和/或工业控制器装置42和/或环境危险控制装置43的操作的特征的任何其他度量。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从该ppe数据的集合中选择指示与该ppe制品相关联的第一工人的至少一个物理位置的第一位置上下文数据。在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于第一位置上下文数据和与第一工人附近的第二工人或第一工人附近的工业装置中的至少一者相关联的第二位置上下文数据来确定安全事件。在一些示例中，第一位置上下文数据包括指示第一工人的取向的取向数据或指示第一工人的位置的位置数据中的至少一者。

在一些示例中，dfc44d可检测启动诊断自检消息的广播的输入。dfc44d可响应于该输入而识别至少一个ppe制品13n。dfc44d可基于识别ppe制品13n将诊断自检消息广播到该ppe制品，其中该ppe制品在该ppe制品的通信部件处接收自检消息。响应于从已执行诊断自检的ppe制品接收到诊断确认消息，dfc44d可至少部分地基于该工业控制器数据集合来确定该诊断确认消息集合是否满足一个或多个自检标准。dfc44d可至少部分地基于是否满足所述一个或多个自检标准来确定安全事件。

在一些示例中，为了至少部分地基于对安全事件的确定来执行所述至少一个操作，dfc44a和/或dfc44b可响应于确定安全事件而生成听觉指示、视觉指示或触觉指示中的至少一者以用于输出。在一些示例中，视觉指示或听觉指示中的所述至少一者包括指示工业装置40的操作将在阈值时间段之后停止的消息。在一些示例中，为了至少部分地基于对安全事件的确定来执行所述至少一个操作，dfc44a和/或dfc44b可将输出发送到ppe制品、工业控制器装置42或远程计算装置中的至少一者。在一些示例中，为了至少部分地基于对安全事件的确定来执行所述至少一个操作，dfc44a和/或dfc44b可响应于确定安全事件而生成改变工业控制器装置42或工业装置40或ehcs43的操作的消息以用于输出。在一些示例中，改变工业控制器装置的操作的消息包括停止工业装置的操作的信息。在一些示例中，改变工业装置的操作的消息包括改变工业装置的部件的位置的信息。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可选择存储的过程操作集合，该存储的过程操作集合限定工人相对于工业装置要执行的过程操作集合。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于该ppe数据的集合和工业控制器数据集合中的一者或多者来确定工人未能执行过程操作集合中的至少一个过程操作。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于确定工人未能执行该过程操作集合中的所述至少一个过程操作来确定安全事件。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从工业控制器数据中选择声学数据，其中该声学数据指示由工业装置发出的声音的量或强度中的至少一者。dfc44a和/或dfc44b可确定声音的量或强度满足阈值。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于确定声音的量或强度满足阈值来确定安全事件。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可选择包括识别相应多个工人的多个标识符的工人数据。dfc44a和/或dfc44b可确定每个相应工人与工业装置的相应接近度。dfc44a和/或dfc44b可确定这些相应接近度统统满足接近度阈值。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于确定这些相应接近度统统满足接近度阈值来确定安全事件。在一些示例中，接近度阈值可以是用户配置的或机器确定的。接近度阈值可基于一个或多个安全规则、策略或法律。接近度阈值可指定一个工人或一组工人必须与工业装置或工业控制器装置分开的最小距离。

在一些示例中，在发生紧急事件之后，一个或多个位置信标可定位在紧急事件附近。dfc44a和/或dfc44b可配置与描述紧急事件的信息相关联的位置信标的标识符。该位置信标可定位在紧急事件的位置的阈值距离内。dfc44a和/或dfc44b可向ppe制品或工业控制器装置中的至少一者发送至少一个规则。所述至少一个规则可至少部分地基于该紧急事件。示例性规则可指定出口路线、紧急事件的ppe要求、要在工业控制器装置或工业装置处执行的操作、警示/通知或与紧急事件相关的任何其他数据。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从ppe数据的集合中选择工人疲劳数据。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于工业控制器数据和工人疲劳数据来确定安全事件。在一些示例中，工人疲劳数据包括指示工人的生理特征的生理数据、指示工人的运动的运动数据或至少部分地基于对工人的成像的工人图像数据中的至少一者。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从ppe数据的集合中选择ppe贴合数据。ppe贴合数据可指示ppe制品相对于与该ppe制品相关联的工人的贴合特征。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于工业控制器数据和ppe贴合数据来确定安全事件。在一些示例中，ppe贴合数据指示听力保护装置相对于工人的贴合性、坠落防护设备相对于工人的贴合性或呼吸保护装置相对于工人的贴合性中的至少一者。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可从该ppe数据的集合中选择工人生产力数据。工人生产力数据指示工人相对于工业装置42的生产力特征。dfc44a和/或dfc44b可至少部分地基于工业控制器数据和工人生产力数据来确定安全事件。工人生产力数据可包括但不限于指示工人休息的持续时间或数量的工人休息数据或工人正操作工业装置的速率中的至少一者。在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可生成图形用户界面以用于显示，该图形用户界面至少同时包括至少部分地基于该ppe数据集合的第一图形元素和至少部分地基于该工业控制器数据集合的第二图形元素。

在一些示例中，工作环境可包括被配置用于dfc44a和/或dfc44b的安全要求的集合。安全要求可指定工人必须对工作环境采取的动作。dfc44a和/或dfc44b可接收指示工人相对于ppe、工人环境(包括危险)、工业装置和工业控制器装置采取的动作的数据流。dfc44a和/或dfc44b可测量该数据流与针对安全要求的基线或预期值的偏差。如果偏差满足阈值，则dfc44a和/或dfc44b可确定安全事件。在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可配置有阈值分级结构，使得第一阈值可生成已出现偏差的警告或警示，但第二阈值可禁用工业控制器和/或工业装置。第三阈值可要求工人离开工作环境。第四阈值可要求对ppe、工业控制器装置和/或工业装置执行维护。可在dfc44a和/或dfc44b处配置具有任何数量的对应输出(例如，推荐、警示、访问控制、装置操作改变等)的任何数量的阈值。

在一些示例中，可使用网状网络在计算装置中的任何一个或多个计算装置之间传送数据，在网状网络中，基础结构节点(图1的两个或更多个装置)直接、动态且非分级地连接到任何数量的其他节点，并且彼此协作以有效地从/向客户端路由数据。例如，由工业控制器装置42生成的数据可经由数据集线器14n传输到dfc44b，该数据集线器将数据传输到无线接入点19a，并且其中无线接入点19a经由网络4将数据传输到包括dfc44b的ppems6。图1的任何数量的其他装置和此类装置之间存在的路线可用于使用网状网络在相应装置之间传送数据。

在一些示例中，工人10n可向图1中的任何数量的装置提供语音命令。例如，工人10n可向工业控制器装置42、数据集线器14n、ppe13n或包括语音命令部件的任何其他装置提供语音命令。语音命令部件可对从工人10n接收的可听声音执行自然语言处理或其他识别技术。基于对可听声音的处理，语音命令部件可执行一个或多个操作。例如，语音命令部件可向一个或多个装置发送消息，改变一个或多个装置的操作，或者向一个或多个其他装置发送可听声音，仅举语音命令部件响应于接收到可听源可执行的几个示例性操作。

在一些示例中，一个或多个图像捕获装置可包括在环境8内。例如，图像捕获装置可捕获静态图像和/或移动图像(例如，视频)。图像捕获装置可以是固定的或可移动的。在一些示例中，图像捕获装置可集成在ppe制品、工业控制器装置、工业装置中，或者以固定方式从环境8的地板、墙壁、天花板或其他支撑表面或环境8内的对象安装/定位。由图像捕获装置生成的图像数据(诸如静态图像和视频)可用于执行本公开的技术。例如，对象可在图像数据内被识别，并且可与ppe数据、工业控制器数据和/或环境危险数据结合使用以确定安全事件。例如，计算装置可在图像数据内检测特定对象、对象的位置或对象的状态，并且当用ppe数据、工业控制器数据和/或环境数据处理时，可用于确定安全事件。

在一些示例中，一个或多个音频捕获装置可包括在环境8内。例如，音频捕获装置可捕获声音或音频信息。音频捕获装置可以是固定的或可移动的。在一些示例中，音频捕获装置可集成在ppe制品、工业控制器装置、工业装置中，或者以固定方式从环境8的地板、墙壁、天花板或其他支撑表面或环境8内的对象安装/定位。表示由音频捕获装置生成的音频信号或其他声音的音频数据可用于执行本公开的技术。例如，音频签名可在音频数据内被识别，并且可与ppe数据、工业控制器数据和/或环境危险数据结合使用以确定安全事件。例如，计算装置可检测特定音频签名，并且当用ppe数据、工业控制器数据和/或环境数据处理时，可用于确定安全事件。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b从ehcd43接收指示环境数据和/或一个或多个环境控制装置的操作变化的数据。基于环境数据和/或一个或多个环境控制装置的操作变化，结合ppe数据和/或工业控制器装置数据中的一个或多个，dfc44a和/或dfc44b可确定安全事件。例如，ehcd43可配置有人类定义的和/或机器配置的一个或多个安全规则。可基于安全规定、法律或其他政策来定义安全规则。在一些示例中，通风控制设备可被配置为提供将空气传播污染物保持在阈值以下的空气转换率。dfc44a和/或dfc44b所接收的来自ehcd43的数据可指示空气转换率已降至阈值以下和/或不满足阈值。空气转换率降低的起因可能是修理不当、检查疏漏、磨损，或污染物浓度异常高于特定水平的结果。ppe还可具有将保护工人的指定的保护因子，该保护因子限定最大使用浓度。最大使用浓度可为针对ppe所允许的污染物暴露的法律允许限值。在当前示例中，dfc44a和/或dfc44b可确定空气转换率已降至低于保持符合针对ppe制品的最大使用浓度所需的阈值，并且因此dfc44a和/或dfc44b可确定安全事件。

又如，dfc44a和/或dfc44b可确定由ehcd43在环境8b中针对声音控制装置处理的声音暴露水平和/或声音量超过阈值。dfc44a和/或dfc44b可基于听力ppe的类型来确定工人已超过其声音暴露达限定时间段，并且因此dfc44a和/或dfc44b可确定安全事件。尽管出于说明目的已相对于ehcd43描述了呼吸和声音危险，但这些技术可用于任何类型的危险和/或ppe。

在一些示例中，dfc44a和/或dfc44b可接收指示工人困扰或损伤的数据。此类数据的示例可包括运动数据、生理数据、视觉数据或任何其他合适的数据，以确定工人被困扰或受损。结合环境数据和/或工业控制器数据，dfc44a和/或dfc44b可确定安全事件。例如，指示在打开的工业装置处操作的受损工人的数据可使dfc44a和/或dfc44b生成警示、禁用工业装置或执行一个或多个操作，诸如本公开中相对于确定安全事件所述的那些。

根据本公开的各方面，dfc44中的一个或多个(例如，dfc44b)可至少部分地基于工业控制器数据来确定与工人的安全相关的一个或多个约束。工业控制器数据可包括指示至少一个生产配置和与至少一个生产配置相关联的一个或多个危险的数据。例如，特定的生产配置可包括使用各种原材料诸如不同的工业化学品的制造任务。在一些情况下，此类化学品可单独地排放或可组合以产生至少一种类型的烟雾或气体，其在被吸入时对人类健康造成危险。在一些示例中，生产配置可包括将此类危险与该特定制造任务相关联的数据。

在一些示例中，一个或多个约束与个人防护设备相关联。例如，约束可包括ppe的类型和数量，以保护环境8b中的工人10免受由在如生产配置所述的工作环境中发生的活动所存在或产生的危险。

dfc44b可识别满足一个或多个约束的个人防护设备的集合。该ppe的集合可包括例如特定类型的ppe、该类型ppe的数量以及任何相关联的可消费产品。在生产配置包括对人类呼吸具有安全危险的制造任务的示例中，dfc44b可识别呼吸防护系统形式的ppe，诸如电动空气净化呼吸器(papr)13n或自备式呼吸器(scba)。根据一些示例，生产配置还可与已知产生听力危险(例如，由于高水平的噪声)的工业装置40相关联，dfc44b还可识别满足约束条件的听力保护装置诸如耳罩的数量。例如，听力保护装置的数量可等于安排在环境8b中(例如，在安排激活工业装置40时在该工业装置的阈值距离内)的工人10的数量。

在一些示例中，dfc44b可基于“覆盖问题集合”来识别满足与针对生产配置和相关联的危险确定的ppe相关联的约束中的一个或多个约束的个人防护设备的集合。例如，dfc44b可基于可用ppe的类型来识别保护最大数量的工人10免受由生产配置带来或呈现的危险的ppe的最小集合。作为一个示例，当生产配置指示焊接任务时，dfc44b可分析覆盖问题集合以确定ppe以在特定焊接任务期间保护工人，而不是将固定规则应用于所有焊接任务。通过识别保护工人10的ppe的最小集合，dfc44a可促进ppe资源的有效使用，以及通过避免佩戴不实用且不必要的ppe的要求来改善工人的舒适度。

dfc44b还可至少部分地基于ppe的识别集合来执行至少一个操作。例如，一旦已识别出满足特定生产配置的约束的ppe的集合，dfc44b然后可从ppems6检索信息以确定该ppe的特定集合整体是当前可用的还是当前被安排为在生产期间将需要的时间可用的。例如，dfc44b可查询与个人防护设备的中心商店相关联的数据库，其中数据库可包括对应于ppe的数据，包括ppe类型、可用数量和检查状态。响应于确定该ppe集合的可用性，dfc44b可确定在ppe的推荐集合和实际安排可用的ppe之间存在差异。换句话讲，dfc44b可确定满足约束的ppe的集合和可用的ppe之间的差异，并且基于确定该差异来执行至少第二操作。在一些示例中，dfc44b可生成并执行购买订单以满足约束(例如，以获取附加ppe)。

另选地或除此之外，在确定ppe的推荐集合和可用的ppe之间的差异时，dfc44b可确定可用个人防护设备的分配以至少部分地满足一个或多个约束。例如，dfc44b可生成报告，该报告描述确定可用ppe到需要它们的约束的映射。例如，dfc44b可输出指示差异的通知。在一些示例中，可根据最佳映射来呈现映射。ppe差异可被解决为灵活的约束满足问题，以便确定最佳映射分布。

在另一个示例中，dfc44b可例如由指示检查状态的数据来确定中心ppe商店内的一个或多个ppe制品接近其使用寿命的终点，并且在它们可在现生产配置的过程中安全使用之前需要维护或替换。在这些情况下，dfc44b可分别生成维护请求或执行替换订单。

图2是在托管为基于云的平台时提供ppems6的操作透视图的框图，该基于云的平台能够支持具有工人10总体群的多个不同的工作环境8，其具有各种通信启用的个人防护设备(ppe)诸如安全释放线(srl)11、呼吸器13、安全头盔、听力保护装置或其他安全设备。在图2的示例中，ppems6的部件根据实现本公开的技术的多个逻辑层进行布置。每个层可由包括硬件、软件或硬件和软件的组合的一个或多个模块实现。

在图2中，个人防护设备(ppe)62(诸如srl11、呼吸器13和/或其他设备)以及计算装置60直接或通过集线器14作为客户端63操作，客户端63经由接口层64与ppems6通信。计算装置60通常执行客户端软件应用程序，诸如桌面应用程序、移动应用程序和web应用程序。计算装置60可表示图1的计算装置16、18中的任一个。计算装置60的示例可包括但不限于便携式或移动计算装置(例如，智能手机、可佩戴计算装置、平板电脑)、膝上型计算机、台式计算机、智能电视平台以及服务器，这里仅举几个例子。

如本公开中进一步描述，ppe62(直接或经由集线器14)与ppems6进行通信，以提供从嵌入式传感器和其他监测电路获取的数据流，并且从ppems6接收警告、配置和其他通信。在计算装置60上执行的客户端应用程序可与ppems6进行通信，以发送和接收由服务68检索、存储、生成和/或以其他方式处理的信息。例如，客户端应用程序可请求和编辑安全事件信息，该安全事件信息包括存储在ppems6处和/或由ppems6管理的分析数据。在一些示例中，客户端应用程序可请求并且显示总安全事件信息，该总安全事件信息汇总或以其他方式聚集安全事件的多个单独实例以及从ppe62获取和/或由ppems6生成的对应数据。客户端应用程序可与ppems6交互，以查询关于过去和预测的安全事件、工人10的行为趋势的分析信息，仅举几个例子。在一些示例中，客户端应用程序可输出从ppems6接收的显示信息，以使此类信息对客户端63的用户可视化。如下文的进一步说明和描述，ppems6可提供信息至客户端应用程序，客户端应用程序输出该信息用于显示在用户界面中。

在计算装置60上执行的客户端应用程序可被实现用于不同平台，但是包括类似或相同的功能。例如，客户端应用程序可以是编译成在桌面操作系统上运行的桌面应用程序诸如microsoftwindows、appleosx或linux，仅举几个例子。作为另一个示例，客户端应用程序可以是编译成在移动操作系统上运行的移动应用程序诸如googleandroid、appleios、microsoftwindowsmobile或blackberryos，这里仅举几个例子。作为另一个示例，客户端应用程序可为web应用程序，诸如显示从ppems6接收的web页面的web浏览器。在web应用程序的示例中，ppems6可接收来自web应用程序(例如，web浏览器)的请求、处理请求并往回向web应用程序发送一个或多个响应。以这种方式，web页面的收集、客户端侧处理的web应用程序以及由ppems6执行的服务器侧处理共同提供执行本公开的技术的功能。以这种方式，客户端应用程序根据本公开的技术使用ppems6的各种服务，并且这些应用程序可在各种不同的计算环境(例如，仅举几个例子，ppe的嵌入式电路或处理器、桌面操作系统、移动操作系统或web浏览器)内操作。

如图2所示，ppems6包括接口层64，该接口层64表示由ppems6呈现和支持的应用程序编程接口(api)或协议接口集。接口层64最初从客户端63中的任一个接收消息，以便在ppems6处进一步处理。因此，接口层64可提供在客户端63上执行的客户端应用程序可用的一个或多个接口。在一些示例中，接口可以是通过网络进入的应用程序编程接口(api)。接口层64可用一个或多个web服务器实现。一个或多个web服务器可接收传入请求，将来自请求的信息处理和/或转发到服务68，并且基于从服务68接收的信息来向初始发送请求的客户端应用程序提供一个或多个响应。在一些示例中，实现接口层64的该一个或多个web服务器可包括运行环境以部署提供该一个或多个接口的程序逻辑。如下文进一步所述，每个服务可提供能够经由接口层64访问的一组一个或多个接口。

在一些示例中，接口层64可提供使用http方法与服务交互和操纵ppems6的资源的代表性状态传输(restful)接口。在此类示例中，服务68可生成javascript对象符号(json)消息，接口层64将该消息发送回提交初始请求的客户端应用程序。在一些示例中，接口层64提供使用简单对象访问协议(soap)的web服务来处理来自客户端应用程序的请求。在其他示例中，接口层64可使用远程程序调用(rpc)来处理来自客户端63的请求。在从客户端应用程序接收到使用一个或多个服务68的请求时，接口层64向包括服务68的应用层66发送信息。

如图2所示，ppems6还包括应用层66，该应用层66表示用于实现ppems6的大部分底层操作的服务的集合。应用层66接收从客户端应用程序接收的请求中所包括的信息，并且根据由这些请求调用的服务68中的一者或多者来进一步处理该信息。应用层66可被实现为在一个或多个应用服务器(例如，物理或虚拟机)上执行的一个或多个离散软件服务。也就是说，应用服务器提供用于执行服务68的运行环境。在一些示例中，如上所述的功能接口层64和应用层66的功能可在同一服务器处实现。

应用层66可包括一个或多个独立的软件服务68，例如经由逻辑服务总线70通信的过程作为一个示例。服务总线70通常表示诸如通过发布/订阅通信模型允许不同的服务将消息发送到其他服务的逻辑互连或接口集合。例如，服务68中的每个服务可基于针对相应服务设定的标准来订阅具体类型的消息。当服务发布服务总线70上特定类型的消息时，订阅该类型消息的其他服务将接收消息。以这种方式，服务68中的每一个服务可彼此传送信息。又如，服务68可使用套接字或其他通信机制以点对点的方式通信。在描述服务68中的每一个服务的功能之前，本文简单地描述层。

ppems6的数据层72表示数据储存库，该数据储存库使用一个或多个数据储存库74为ppems6中的信息提供持久性。数据储存库通常可以是存储和/或管理数据的任何数据结构或软件。数据储存库的示例包括但不限于关系数据库、多维数据库、地图和散列表，仅举几个例子。可使用关系数据库管理系统(rdbms)软件来实现数据层72以管理数据储存库74中的信息。rdbms软件可管理一个或多个数据储存库74，使用结构化查询语言(sql)可访问该一个或多个数据储存库。一个或多个数据库中的信息可使用rdbms软件来存储、检索和修改。在一些示例中，可使用对象数据库管理系统(odbms)、在线分析处理(olap)数据库或其他合适的数据管理系统来实现数据层72。

如图2所示，服务68a-68i(“服务68”)中的每一个在ppems6内以模块化形式实现。虽然针对每个服务被示出为单独的模块，但是在一些示例中，两个或更多个服务的功能性可组合到单个模块或部件中。服务68中的每个服务可以软件、硬件或硬件和软件的组合来实现。此外，服务68可被实现为独立的装置、单独的虚拟机或容器、进程、线程或通常用于在一个或多个物理处理器上执行的软件指令。

在一些示例中，服务68中的一个或多个可各自提供通过接口层64暴露的一个或多个接口。因此，计算装置60的客户端应用程序可调用服务68中的一个或多个的一个或多个接口来执行本公开的技术。

根据本公开的技术，服务68可包括事件处理平台，该事件处理平台包括事件端点前端68a、事件选择器68b、事件处理器68c和高优先级(hp)事件处理器68d。事件端点前端68a作为用于接收和发送到ppe62和集线器14的通信的前端接口操作。换句话说，事件端点前端68a作为部署在环境8内并由工人10使用的安全设备的前线接口操作。在一些情况下，事件端点前端68a可被实现为衍生的多个任务或作业，以从ppe62接收携带由安全设备感测和捕获的数据的事件流69的各个入站通信。例如当接收事件流69时，事件端点前端68a可衍生使入站通信(称为一个事件)快速入队和关闭通信会话的任务，从而提供高速处理和可缩放性。例如，每个进入通信可携带表示感测的条件、运动、温度、动作或其他数据(通常称为事件)的最近捕获的数据。根据通信延迟和连续性，在事件端点前端68a与ppe之间交换的通信可以是实时的或伪实时的。

事件选择器68b对经由前端68a从ppe62和/或集线器14接收的事件流69进行操作，并且基于规则或分类来确定与传入事件相关联的优先级。基于优先级，事件选择器68b将这些事件入队以便由事件处理器68c或高优先级(hp)事件处理器68d进行后续处理。另外的计算资源和对象可专用于hp事件处理器68d，以便确保对关键事件的响应，这些关键事件诸如未正确使用ppe、使用了基于地理位置和条件不适当的过滤器和/或呼吸器、未能恰当地紧固srl11等等。响应于处理高优先级事件，hp事件处理器68d可立即调用通知服务68e以生成警示、指令、警告或其他类似消息，以便输出到srl11、呼吸器13、集线器14和/或远程用户20、24。未被分类为高优先级的事件由事件处理器68c消耗并处理。

一般来讲，事件处理器68c或高优先级(hp)事件处理器68d对传入事件流进行操作以更新数据储存库74内的事件数据74a。一般来讲，事件数据74a可包括从ppe62获得的使用数据的全部或其子集。例如，在一些情况下，事件数据74a可包括从ppe62的电子传感器获得的整个数据样本流。在其他情况下，事件数据74a可包括此类数据的子集，例如，与特定时间段或ppe62的活动相关联。

事件处理器68c、68d可创建、读取、更新和删除存储在事件数据74a中的事件信息。事件信息可作为包括信息的名称/值对的结构诸如以行/列格式指定的数据表存储在相应的数据库记录中。例如，名称(例如，列)可以是“工人id”，并且值可以是员工标识号。事件记录可包括信息诸如但不限于：工人识别、ppe识别、获取一个或多个时间戳和指示一个或多个感测的参数的数据。

此外，事件选择器68b将引入的事件流引导到流分析服务68f，该流分析服务被配置成执行对引入的事件流的深度处理以执行实时分析。流分析服务68f可例如被配置为在接收到事件数据74a时实时处理和比较具有历史数据和模型74a的事件数据74a的多个流。以该方式，流分析服务68d可被配置为检测异常，变换传入事件数据值，在基于条件或工人行为检测到安全问题时触发警告。历史数据和模型74b可包括例如指定的安全规则、业务规则等。此外，流分析服务68d可通过记录管理和报告服务68d生成用于通过通知服务68f或计算装置60与pppe62进行通信的输出。

以这种方式，分析服务68f处理来自环境8内的工人10利用的启用的安全ppe62的入站事件流，可能的数百或数千个事件流，以应用历史数据和模型74b，从而基于工人的条件或行为模式计算断言诸如识别的异常或即将发生的安全事件的预测发生。分析服务可68d发布断言以通知服务68f和/或通过服务总线70记录管理以用于输出至客户端63中的任一个。

以这种方式，分析服务68f可被配置为主动安全管理系统，该主动安全管理系统预测即将发生的安全问题并且提供实时警示和报告。此外，分析服务68f可以是决策支持系统，该决策支持系统提供用于处理事件数据的入站流的技术以生成对于企业、安全官员和其他远程用户的汇总或个性化工人和/或ppe基础上的统计、结论和/或建议形式的断言。例如，分析服务68f可应用历史数据和模型74b，以基于检测到的行为或活动模式、环境条件和地理位置来确定对于特定工人而言安全事件即将到来的可能性。在一些示例中，分析服务68f可确定工人当前是否例如由于疲惫、疾病或酒精/药物使用而受伤，并且可需要进行干预以防止安全事件。作为另一个示例，分析服务68f可在特定环境8中提供工人或安全设备类型的比较评级。

因此，分析服务68f可维护或以其他方式使用提供风险度量来预测安全事件的一个或多个模型。分析服务68f还可生成订单集、建议和质量措施。在一些示例中，分析服务68f可基于由ppems6存储的处理信息生成用户界面，以向客户端63中的任一个提供可操作的信息。例如，分析服务68f可生成仪表板、警告通知、报告等以用于在客户端63中任一个处输出。此类信息可提供关于以下的各种见解：整个工人群体中的基准(“正常”)操作，识别任何可能使工人暴露于风险的异常活动的异常工人，环境内任何地理区域的识别，对于该环境，已经或预测会发生显著异常(例如，高)安全事件，表现出相对于其他环境的安全事件的异常发生的环境中任一个的识别，等等。

虽然可使用其他技术，但是在一个示例具体实施中，分析服务68f在对安全事件流进行操作时利用机器学习以便执行实时分析。也就是说，分析服务68f包括通过将机器学习应用于训练事件流数据和已知安全事件以检测模式而生成的可执行代码。可执行代码可采用软件指令或规则集的形式，并且通常被称为模型，该模型随后可应用于事件流69，用于检测类似的模式并且预测即将发生的事件。

在一些示例中，分析服务68f可生成对于特定的工人的单独的模型、特定的工人群体、特定环境或其组合。分析服务68f可基于从ppe62接收的使用数据来更新模型。例如，分析服务68f可基于从ppe62接收的数据来更新针对特定工人、特定工人群体、特定环境或其组合的模型。在一些示例中，使用数据可包括事件报告、空气监测系统、制造生产系统或可用于训练模型的任何其他信息。

另选地或除此之外，分析服务68f可将所生成的代码和/或机器学习模型的全部或部分传送到集线器16(或ppe62)以在其上执行，以便近乎实时地向ppe提供本地警示。可用于生成模型74b的示例性机器学习技术可包括各种学习方式诸如受监督的学习、无监督学习和半监督学习。算法的示例性类型包括贝叶斯算法、聚类算法、决策树算法、正则化算法、回归算法、基于实例的算法、人工神经网络算法、深度学习算法、降维算法等。具体算法的各种示例包括贝叶斯线性回归、提升决策树回归和神经网络回归、反向传播神经网络、apriori算法、k均值聚类、k-最近邻(knn)、学习矢量量化(lvq)、自我-组织地图(som)、局部加权学习(lwl)、岭回归、最小绝对收缩和选择算子(lasso)、弹性网络和最小角度回归(lars)、主成分分析(pca)和主成分回归(pcr)。

记录管理和报告服务68g处理并且响应经由接口层64从计算装置60接收的消息和查询。例如，记录管理和报告服务68g可接收来自客户端计算装置的请求，该请求针对与个别工人、工人的群体或样本集、环境8的地理区域或整个环境8、ppe62的个体或组/类型相关的事件数据。作为响应，记录管理和报告服务68g基于请求来进入事件信息。在检索事件数据时，记录管理和报告服务68g构建对初始地请求信息的客户端应用程序的输出响应。在一些示例中，数据可包括在文档中，诸如html文档，或者数据可以json格式进行编码，或由在请求客户端计算装置上执行的仪表板应用程序呈现。例如，如本公开中进一步所描述，附图中描绘了包括事件信息的示例性用户界面。

作为另外的示例，记录管理和报告服务68g可接收查找、分析和关联ppe事件信息的请求。例如，记录管理和报告服务68g可在历史时间帧内从客户端应用程序接收针对事件数据74a的查询请求，诸如用户可在一段时间内查看ppe事件信息并且/或者计算装置可在一段时间内分析ppe事件信息。

在示例具体实施中，服务68还可包括安全服务68h，该安全服务68h使用ppems6对用户和请求进行认证和授权。具体地，安全服务68h可接收来自客户端应用程序和/或其他服务68的认证请求，以进入数据层72中的数据并且/或者执行应用层66中的处理。认证请求可包括凭据诸如用户名和密码。安全服务68h可查询安全数据74a以确定用户名和密码组合是否有效。配置数据74d可包括为授权凭证、策略和用于控制对ppems6的进入的任何其他信息的形式的安全数据。如上所述，安全数据74a可包括授权凭据诸如针对ppems6的授权用户的有效用户名和密码的组合。其他凭据可包括允许进入ppems6的装置标识符或装置配置文件。

安全服务68h可针对在ppems6处执行的操作提供审计和日志记录功能性。例如，安全服务68h可记录由服务68执行的操作和/或数据层72中由服务68进入的数据。安全服务68h可将审计信息诸如记录的操作、进入的数据和规则处理结果存储在审计数据74c中。在一些示例中，响应于满足一个或多个规则，安全服务68h可生成事件。安全服务68h可将指示这些事件的数据存储在审计数据74c中。

在图2的示例中，安全管理人员可初始配置一个或多个安全规则。同样，远程用户24可在计算装置18处提供一个或多个用户输入，该一个或多个用户输入配置用于工作环境8a和8b的安全规则集合。例如，安全管理员的计算装置60可发送定义或指定安全规则的消息。这种消息可包括用于选择或创建安全规则的条件和行动的数据。ppems6可在接口层64处接收消息，该接口层64将消息转发到规则配置部件68i。规则配置部件68i可以是提供规则配置的硬件和/或软件的组合，其包括但不限于：提供用户界面以指定规则的条件和动作，接收、组织、存储和更新安全规则数据存储库74e中包括的规则。

安全规则数据存储区74e可以是包括表示一个或多个安全规则的数据的数据存储区。安全规则数据存储库74e可以是任何适当的数据存储库诸如关系数据库系统、在线分析处理数据库、面向对象的数据库或任何其他类型的数据存储库。当规则配置部件68i从安全管理员的计算装置60接收定义安全规则的数据时，规则配置部件68i可将安全规则存储在安全规则数据存储库74e中。

在一些示例中，存储安全规则可包括将安全规则与上下文数据相关联，使得规则配置部件68i可执行查找以选择与匹配上下文数据相关联的安全规则。上下文数据可包括描述或表征工人、工人环境、个人防护设备的制品或任何其他实体的特性或操作的任何数据。工人的上下文数据可包括但不限于：工人的唯一标识符、工人的类型、工人的角色、工人的生理或生物特征、工人的经验、工人的培训、工人在特定时间间隔内工作的时间、工人的位置或描述或表征工人的任何其他数据。ppe制品的上下文数据可包括但不限于：ppe制品的唯一标识符；个人防护设备制品的个人防护设备的类型；个人防护设备制品在特定时间间隔内的使用时间；个人防护设备的使用寿命；个人防护设备制品内所包括的部件；个人防护设备制品在多名用户之中的使用历史；由个人防护设备检测到的污染物、危险或其他物理状况，个人防护设备制品的有效期限；ppe的制品的操作度量。工作环境的上下文数据可包括但不限于：工作环境的位置、工作环境的边界或周边、工作环境的区域、工作环境中的危险、工作环境的物理条件、工作环境的许可、工作环境中的设备、工作环境的所有者、负责工作环境的主管和/或安全管理人员。

以下示出的表1包括可存储到安全规则数据存储库74e的规则的非限制性集合：

表1

提供表1的示例仅用于说明的目的，并且可开发其他规则。

根据本公开的方面，规则可用于报告的目的，以生成警示等。在用于说明目的的示例中，工人10n可配备有呼吸器13n和数据集线器14n。呼吸器13n可包括用于移除颗粒但不移除有机蒸气的过滤器。数据集线器14n初始可被配置成具有并且存储工人10n的唯一标识符。当初始地将呼吸器13b和数据集线器分配给工人10n时，由工人10n和/或安全管理员操作的计算装置可致使rmrs68g将映射存储在工作关系数据74f中。工作关系数据74f可包括对应于ppe、工人和工作环境的数据之间的映射。工作关系数据74f可以是用于存储、检索、更新和删除数据的任何合适的数据存储区。rmrs69g可存储工人10n的唯一标识符与数据集线器14n的唯一装置标识符之间的映射。工作关系数据存储区74f还可将工人映射到环境。在图4的示例中，自检部件68i可接收或以其他方式确定对于数据集线器14n、工人10n和/或与工人10n相关联或分配给该工人的ppe的来自工作关系数据74f的数据。

工人10n可在进入环境8b之前最初放置在呼吸器13n和数据集线器14n上。在工人10n接近环境8b和/或已进入环境8b时，数据集线器14n可确定工人10n在进入环境8b的阈值距离内或已进入环境8b。数据集线器14n可确定其处于进入环境8b的阈值距离内，或者已经进入环境8b，并且向ppems6发送包括上下文数据的消息，该消息指示数据集线器14n在进入环境8b的阈值距离内。

如上文所述，根据本公开的各方面，ppems6可附加地或另选地应用分析以预测安全事件的可能性。如上所述，安全事件可指使用ppe62的工人10的活动、ppe62的条件或危险的环境条件(安全事件的可能性相对较高，环境危险，srl11发生故障，srl11的一个或多个部件需要修理或替换，等等)。例如，ppems6可基于使用数据从ppe62到历史数据和模型74b的应用来确定安全事件的可能性。也就是说，pems6可将历史数据和模型74b应用于来自呼吸器13的使用数据以便计算断言，诸如基于环境条件或使用呼吸器13的工人的行为模式的异常或即将发生的安全事件的预测发生。

ppems6可应用分析以识别来自呼吸器13的感测数据、呼吸器13所位于的环境的环境条件、呼吸器13所位于的地理区域和/或其他因素之间的关系或相关性。ppems6可基于整个工人群体10中获取的数据来确定可能在某个环境或地理区域内的哪些特定活动导致或预测导致异常高的安全事件发生。ppems6可基于对使用数据的分析来生成警示数据并且将警示数据传输到ppe62和/或集线器14。因此，根据本公开的各方面，ppems6可确定呼吸器13的使用数据、生成状态指示、确定性能分析，并且/或者基于安全事件的可能性来执行预期/占先动作。

例如，根据本公开的各方面，来自呼吸器13的使用数据可用于确定使用统计。例如，ppems6可基于来自呼吸器13的使用数据来确定呼吸器13的一个或多个部件(例如，头罩、鼓风机和/或过滤器)已经处于使用中的时间长度、工人10的瞬时速度或加速度(例如，基于包括在呼吸器13或集线器14中的加速度计)、呼吸器13的一个或多个部件和/或工人10的温度、工人10的位置、工人10对呼吸器13或其他ppe已经进行自检的次数或频率、呼吸器13的护目镜已经打开或闭合的次数或频率、过滤器/料筒消耗率、风扇/鼓风机使用(例如，使用时间、速度等)、电池使用(例如，充电周期)等。

根据本公开的各方面，ppems6可将使用数据用于表征工人10的活动。例如，ppems6可建立生产时间和非生产时间的模式(例如，基于呼吸器13的操作和/或工人10的移动)，对工人移动进行分类，识别关键运动和/或推断关键事件的发生。也就是说，ppems6可获得使用数据，使用服务68分析使用数据(例如，通过将使用数据与来自已知活动/事件的数据进行比较)，并且基于该分析来生成输出。

在一些示例中，使用统计可用于确定呼吸器13何时需要维护或更换。例如，ppems6可将使用数据与指示正常操作呼吸器13的数据进行比较以便识别缺陷或异常。在其他示例中，ppems6还可将使用数据与指示呼吸器13的已知使用寿命统计的数据进行比较。使用统计还可用于使产品开发人员了解工人10使用呼吸器13的方式，以便改进产品设计和性能。在其他示例中，使用统计数据可用于收集人性能元数据以开发产品规格。在其他示例中，使用统计可用作竞争性基准工具。例如，可在呼吸器13的顾客之间比较使用数据，以评估配备有呼吸器13的整个工人群体之间的度量(例如，生产率、合规性等)。

附加地或另选地，根据本公开的各方面，来自呼吸器13的使用数据可用于确定状态指示。例如，ppems6可确定呼吸器13的护目镜在危险工作区域中。ppems6还可确定工人10配有不正确的设备(例如，对于指定区域而言不正确的过滤器)，或者工人10存在于受限/闭合区域中。ppems6还可确定工作温度是否超过阈值，例如，以便防止热应力。ppems6还可确定工人10何时经历了冲击，诸如坠落。

除此之外或另选地，根据本公开的各方面，来自呼吸器13的使用数据可用于评估佩戴呼吸器13的工人10的性能。例如，ppems6可基于来自呼吸器13的使用数据来识别可指示工人10即将坠落的运动(例如，经由包括在呼吸器13和/或集线器14中的一个或多个加速度计)。在一些情况下，ppems6可基于来自呼吸器13的使用数据来推断已发生坠落或工人10已无行动能力。在已经发生掉落之后，ppems6还可执行掉落数据分析并且/或者确定温度、湿度和其他环境条件，因为他们与安全事件的可能性有关。

又如，ppems6可基于来自呼吸器13的使用数据来识别可指示工人10的疲劳或损伤的运动。例如，ppems6可将来自呼吸器13的使用数据应用于表征至少一个呼吸器的用户的运动的安全学习模型。在该示例中，ppems6可确定工人10在一段时间内的运动对于使用呼吸器13的工人10或工人10的群体是异常的。

附加地或另选地，根据本公开的各方面，来自呼吸器13的使用数据可用于确定警示和/或主动控制呼吸器13的操作。例如，ppems6可确定安全事件诸如设备故障、掉落等即将发生。ppems6可向呼吸器13发送数据以改变呼吸器13的操作条件。在用于说明目的的示例中，ppems6可将使用数据应用于表征呼吸器13之一的过滤器的消耗的安全学习模型。在该示例中，例如，基于环境中感测的条件，从环境中的其他工人10收集的使用数据等，ppems6可确定消耗高于环境的预期消耗。ppems6可生成警示并且向工人10发送警示，该警示指示工人10应当离开呼吸器13的环境和/或主动控制。例如，ppems6可导致呼吸器降低呼吸器13的鼓风机的鼓风机速度，以便为工人10提供足够的时间退出环境。

在一些示例中，ppems6可在工人10接近环境8之一中的危险时(例如，基于从呼吸器13的位置传感器(gps等等)收集的位置数据)生成警告。ppems6还可将使用数据应用于表征工人10的温度的安全学习模型。在该示例中，ppems6可确定温度在一段时间内超过与安全活动相关联的温度，并且警示工人10由于温度而导致安全事件的可能。

在另一个示例中，ppems6可基于使用数据来安排呼吸器13的预防性维护或自动购买用于该呼吸器的部件。例如，ppems6可确定呼吸器13的鼓风机已经操作的小时数，并且基于这种数据来安排鼓风机的预防性维护。ppems6可基于来自过滤器的历史和/或当前使用数据来自动订购用于呼吸器13的过滤器。

同样，ppems6可基于使用数据到表征呼吸器13之一的用户的活动的一个或多个安全学习模型的应用来确定上述的性能特性和/或生成警示数据。安全学习模型可基于历史数据或已知安全事件进行培训。然而，虽然相对于ppems6描述了这些确定，但是如本文更详细所述，一个或多个其他计算装置诸如集线器14或呼吸器13可被配置为执行此类功能的全部或其子集。

在一些示例中，使用监督和/或增强学习技术培训安全学习模型。安全学习模型可使用用于监督和/或增强学习的任意数量的模型来实现，诸如但不限于人工神经网络、决策树、朴素贝叶斯网络、支持向量机或k-最近邻模型，这里仅举几个例子。在一些示例中，ppems6初始基于度量的训练集并对应于安全事件来训练安全学习模型。训练集可包括一组特征向量，其中特征向量中的每个特征表示特定度量的值。作为进一步的示例性描述，ppems6可选择包括训练实例集合的训练集，每个训练实例包括使用数据与安全事件之间的关联。使用数据可包括表征用户、工作环境或者ppe的一个或多个制品中的至少一者的一个或多个度量。对于训练集中的每个训练实例，ppems6可基于训练实例的特定使用数据和特定安全事件来修改安全学习模型，从而响应于应用于安全学习模型的后续使用数据，改变安全学习模型预测的特定安全事件的可能性。在一些示例中，训练实例可基于在ppems6管理ppe、工人和/或工作环境的一个或多个制品的数据时生成的实时或周期性数据。同样地，在ppems6执行与检测或预测ppe、工人和/或目前正在使用、活动或操作中的工作环境的安全事件相关的操作之后，可使用ppe的一个或多个制品生成该训练实例集合的一个或多个训练实例。

一些示例度量可包括本公开中描述的与ppe、工人或工作环境相关的任何特征或数据，这里仅举几个例子。例如，示例度量可包括但不限于：工人身份、工人运动、工人位置、工人年龄、工人经历、工人生理参数(例如，心率、温度、血氧水平、血液中的化学成分或任何其他可测量的生理参数)或描述工人或工人行为的任何其他数据。示例度量可包括但不限于：ppe类型、ppe使用、ppe年龄、ppe操作或描述ppe或ppe使用的任何其他数据。示例度量可包括但不限于：工作环境类型、工作环境位置、工作环境温度、工作环境危险、工作环境大小或描述工作环境的任何其他数据。

每个特征向量还可具有对应的安全事件。如在本公开中描述的，安全事件可包括但不限于：个人防护装备(ppe)的用户的活动、ppe的条件或危险的环境条件，这里仅举几个例子。通过训练基于训练集的安全学习模型，安全学习模型可被ppems6配置成当将特定特征向量应用于安全学习模型时，生成对应于与特定特征集更相似的训练特征向量的安全事件的较高概率或分数。以相同的方式，安全学习模型可被ppems6配置成当将特定特征向量应用于安全学习模型时，生成对应于与特定特征集较不相似的训练特征向量的安全事件的较低概率或分数。因此，可训练安全学习模型，使得在接收度量特征向量时，安全学习模型可基于特征向量来输出指示安全事件的可能性的一个或多个概率或分数。这样，ppems6可将发生可能性选择为安全事件可能性集中的最高安全事件发生可能性。

在一些情况下，ppems6可针对ppe的组合应用分析。例如，ppems6可绘制呼吸器13的用户和/或与呼吸器13一起使用的其他ppe(诸如掉落防护设备、头部保护设备、听力保护设备等)之间的相关性。也就是说，在一些情况下，ppems6可不仅基于来自呼吸器13的使用数据，还根据来自与呼吸器13一起使用的其他ppe的使用数据，来确定安全事件的可能性。在此类实例中，ppem6可包括一个或多个安全学习模型，其由来自与呼吸器13一起使用的呼吸器13之外的一个或多个装置的已知安全事件的数据构建。之外的其他使用中的呼吸机13与呼吸器13。

在一些示例中，安全学习模型基于来自具有类似特性的(例如，相同类型的)工人、ppe制品和/或工作环境中的一者或多者的安全事件。在一些示例中，“相同类型”可以是指完全相同但是分开的ppe示例。在其他示例中，“相同类型”可以不是指完全相同的ppe实例。例如，虽然不相同，但是相同类型可指ppe的相同级别或类别中的ppe，相同模型的ppe，或者相同组的一个或多个共享功能或物理特征，这里仅举几个例子。类似地，相同类型的工作环境或工人可以是指完全相同但是分开的工作环境类型或工人类型的实例。在其他示例中，虽然不相同，但是相同类型可指工人或工作环境的相同级别或类别中的工人或工作环境，或者相同组的一个或多个共享的行为、生理、环境特征，这里仅举几个例子。

在一些示例中，为了将使用数据应用于模型，ppems6可生成其中存储使用数据的结构诸如特征向量。特征向量可包括一组值，该组值对应于度量(例如，表征ppe、工人、工作环境，这里仅举几个例子)，其中该组值包括在使用数据中。模型可接收特征向量作为输入，并且基于由已经训练的模型定义的一个或多个关系(例如，本领域普通技术人员的知识内的概率、确定性或其他函数)，模型可基于特征向量来输出指示安全事件的可能性的一个或多个概率或分数。

根据本公开的各方面，dfc中的一个或多个(例如，dfc44b)可至少部分地基于工业控制器数据来确定与工人的安全相关的一个或多个约束。工业控制器数据可包括至少一个生产配置和与生产配置相关联的一个或多个危险。例如，特定生产配置可包括给人类健康带来危险的制造任务，所述人类健康包括但不限于人类听觉、视力、呼吸或中枢神经系统。危险还可包括坠落、触电、溺水、灼伤、骨折、暴露于有毒物质或切断肢体的风险。

在一些示例中，一个或多个约束与个人防护设备相关联。例如，约束可包括ppe的类型和数量，以保护环境中的工人免受由在如生产配置所述的工作环境中发生的活动所存在或产生的危险。

dfc44b可识别满足一个或多个约束的个人防护设备的集合。该ppe的集合可包括例如特定类型的ppe、该类型ppe的数量以及任何相关联的可消费产品。该ppe的集合还可指定ppe的量，该量足以提供安排在环境中的工人的总数(例如，在危险的阈值距离内，此时安排根据产生危险的制造任务或物质来呈现)。

dfc44b还可至少部分地基于ppe的识别集合来执行至少一个操作。例如，一旦已识别出满足特定生产配置的约束的ppe的集合，dfc44b然后可从ppems6检索信息以确定该ppe的特定集合整体是当前可用的还是当前被安排为在生产期间将需要的时间可用的。例如，dfc44b可查询与个人防护设备的中心商店相关联的数据库，其中数据库可包括对应于ppe的数据，包括ppe类型、可用数量和检查状态。响应于确定该ppe集合的可用性，dfc44b可确定在ppe的推荐集合和实际安排可用的ppe之间存在差异。换句话讲，dfc44b可确定满足约束的ppe的集合与可用的ppe之间的差异。在一些情况下，dfc44b可生成并执行购买订单以满足约束(例如，以获取附加ppe)。

另选地或除此之外，在确定ppe的推荐集合和可用的ppe之间的差异时，dfc44b可生成描述将可用的ppe映射到需要它们的约束的报告。例如，dfc44b可输出指示差异的通知。ppe差异可被解决为灵活的约束满足问题，以便确定最佳映射分布。

在另一个示例中，dfc44b可例如根据指示ppe检查状态的数据来确定一个或多个所需制品或ppe接近其可用寿命的终点或已经耗尽其可用寿命，并且在它们可在当前生产配置的过程中安全使用之前需要维护或替换。在一些示例中，dfc44b可生成维护请求或执行ppe替换订单。

在一些示例中，如由dfc44b所确定的，与工人的安全相关的一个或多个约束与工人培训、资格或认证相关联。例如，生产配置可包括涉及特定工业装置或机械件的操作的制造任务。工业装置的操作可由任何数量的管理机构监管，包括内部公司政策、osha指南、或者州或联邦法律。在一些示例中，dfc44b可确定特定生产配置包括有资格的经认证的员工，所述员工被安排在安排制造任务期间可用于操作设备。在该情况的一些示例中，dfc44b可查询公司的员工数据库以确定满足由该特定生产配置的约束所带标准的可用员工。响应于确定有资格的可用操作人员的约束，dfc44b和ppems6可执行进一步的操作。例如，在确定此类可用员工没有足够的资格满足约束时，dfc44b可推荐或安排培训课程或指示资格检查，以便在安排执行相关操作时产生有资格的操作员。

在一些示例中，ppems6还可通过生成包括针对工人的经批准活动集的数字证书来管理工人的许可级别。在一些示例中，活动集可由区域访问权限、机器使用权限、个人防护设备使用认证或培训合规性的动态组合组成，针对所述动态组合预先清除相关联的工人。工人许可可作为临时状态存在，并且可根据需要到期以保持工作环境中的安全标准。

在示例性具体实施中，已经经过验证其与给定制造任务的关联的检查点的工人可以与危险设备接触，这作为标准工作流程的一部分。包括ppems6的系统可将必要的合规性检查中继到危险设备，以指示用户针对其使用设备受到适当保护，从而实现其操作。如果工人改为接近其初始数字证书验证未涵盖的不同设备，则系统可禁用该设备的操作，直到个体进行重新验证检查。

另选地，在工人尚未通过初始合规性检查点但已经以其他方式访问工作环境的情况下，设备将被通知和禁用，从而提示用户穿戴满足相关危险的批准或正在运行的ppe，或者产生资格证明。

在另选示例中，容纳其自身的通信能力的工人的ppe可被配置成指示在给定工人的经批准活动集的情况下将允许何种操作模式，以及可由工人当前使用的ppe保护的附加危险。当工人移动通过其工作流程时，工人的ppe可与工作环境内的其他基础结构通信以继续允许个体的操作。

一般来讲，虽然本文所述的某些技术或功能由某些部件(例如，ppems6、呼吸器13或集线器14)执行，但是本公开的技术不受这种方式限制。也就是说，本文所述的某些技术可由所描述系统的部件中的一个或多个来执行。例如，在一些情况下，呼吸器13可具有相对有限的传感器集合和/或处理能力。在此类情况下，集线器14中的一个和/或ppems6可负责处理使用数据、确定安全事件的可能性等中的大部分或全部。在其他示例中，呼吸器13和/或集线器14可具有附加的传感器、附加的处理能力和/或附加的存储器，从而允许呼吸器13和/或集线器14执行附加的技术。有关哪些部件负责执行技术的确定可基于例如处理成本、财务成本、功率消耗等。

如图2所示，ppems6可包括执行本公开通篇所述的技术的dfc44b(诸如在图1中)。在一些示例中，dfc44b可与ppems6的一个或多个部件互操作以提供由dfc44b和ppems6的该一个或多个部件的相应功能产生的功能。

图3示出了根据本公开的技术的示例性系统，该示例性系统包括移动计算装置、通信地耦接到移动计算装置的个人防护设备的集合、以及通信地耦接到移动计算装置的个人防护设备管理系统。仅出于举例说明的目的，系统300包括移动计算装置302，该移动计算装置可以是图1中的集线器14a的示例。

图3示出了移动计算装置302的部件，包括处理器304、通信单元306、存储装置308、用户界面(ui)装置310、传感器312、使用数据314、安全规则316、规则引擎318、警示数据320、警示引擎322以及管理引擎324。如上所述，移动计算装置302表示图1所示的集线器14的一个示例。移动计算装置302的许多其他示例可在其他实例中使用，并且可包括示例性移动计算装置302中包括的部件的子集，或者可包括图3中未示出示例性移动计算装置302的附加部件。

在一些示例中，移动计算装置302可以是本质安全的计算装置、智能电话、腕戴式或头戴式计算装置或者可包括移动计算装置302中所示的功能或部件的集合、子集或超集的任何其他计算装置。通信信道可互连移动计算装置302中的部件中的每一个以用于部件间通信(物理地、通信地和/或可操作地)。在一些示例中，通信信道可包括硬件总线、网络连接、一个或多个进程间通信数据结构、或用于在硬件和/或软件之间传送数据的任何其他部件。

移动计算装置302也可包括电源诸如电池，以将功率提供到移动计算装置302中所示的部件。可再充电电池诸如锂离子电池可提供紧凑且长寿命的电源。移动计算装置302可适于具有从集线器的外部暴露或可访问的电触点，以允许对移动计算装置302进行再充电。如上所述，移动计算装置302可以是便携式的，使得它可由用户携带或穿戴。移动计算装置302也可以是个人的，使得它被个人使用并与分配给该个人的个人防护设备(ppe)通信。在图3中，移动计算装置302可通过带子固定到用户。然而，如对于阅读本公开时的本领域的技术人员而言将是显而易见的，通信集线器可由用户携带或以其他方式固定到用户，诸如固定到由用户佩戴的ppe，固定到用户佩戴的其他服装，附接到腰带、带子、带扣、夹具或其他附接机构。

一个或多个处理器304可在移动计算装置302内实现功能和/或执行指令。例如，处理器304可接收并执行由存储装置308存储的指令。由处理器304执行的这些指令可导致移动计算装置302在程序执行期间在存储装置308内存储和/或修改信息。处理器304可执行部件诸如规则引擎318和警示引擎322的指令，以根据本公开的技术来执行一个或多个操作。也就是说，规则引擎318和警示引擎322可能够由处理器304操作以执行本文所述的各种功能。

移动计算装置302的一个或多个通信单元306可通过传输和/或接收数据来与外部装置进行通信。例如，移动计算装置302可使用通信单元306以在无线电网络诸如蜂窝无线电网络上传输和/或接收无线电信号。在一些示例中，通信单元306可在卫星网络(诸如全球定位系统(gps)网络)上传输和/或接收卫星信号。通信单元306的示例包括网络接口卡(例如，诸如以太网卡)、光收发器、射频收发器、gps接收器，或可发送和/或接收信息的任何其他类型的设备。通信单元306的其他示例可包括存在于移动装置中的gps、3g、4g和无线电以及通用串行总线(usb)控制器等。

移动计算装置302内的一个或多个存储装置308可存储用于在移动计算装置302的操作期间进行处理的信息。在一些示例中，存储装置308是临时存储器，这意味着存储装置308的主要目的不是长期存储。存储装置308可被配置用于作为易失性存储器进行信息的短期存储，并且因此在停用的情况下不保留所存储的内容。易失性存储器的示例包括随机存取存储器(ram)、动态随机存取存储器(dram)、静态随机存取存储器(sram)以及本领域已知的其他形式的易失性存储器。

在一些示例中，存储装置308还可包括一种或多种计算机可读存储介质。存储装置308可被配置成与易失性存储器相比存储更大量的信息。存储装置308还可被配置用于作为非易失性存储空间进行信息的长期存储，并且在激活/关闭循环之后保留信息。非易失性存储器的示例包括磁性硬盘、光盘、软盘、闪存或电可编程存储器(eprom)或电可擦可编程(eeprom)存储器的形式。存储装置308可存储与部件诸如规则引擎318和警示引擎322相关联的程序指令和/或数据。

ui装置310可被配置成接收用户输入和/或向用户输出信息。ui装置310的一个或多个输入部件可接收输入。仅举几个示例，输入的示例为触觉、音频、动力学和光学输入。在一个示例中，移动计算装置302的ui装置310包括鼠标、键盘、语音响应系统、摄像机、按钮、控制板、麦克风或用于检测来自人或机器的输入的任何其他类型的装置。在一些示例中，ui装置310可以是存在敏感输入部件，该存在敏感输入部件可包括存在敏感屏幕、触敏屏幕等。

ui装置310的一个或多个输出部件可生成输出。输出的示例为数据、触觉、音频以及视频输出。在一些示例中，ui装置310的输出部件包括存在敏感屏幕、声卡、视频图形适配器卡、扬声器、阴极射线管(crt)监控器、液晶显示器(lcd)或用于向人类或机器生成输出的任何其他类型的装置。输出部件可包括显示部件如阴极射线管(crt)监视器、液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)或用于生成触觉、音频和/或视觉输出的任何其他类型的设备。在一些示例中，输出部件可与移动计算装置302集成。

ui装置310可包括显示器、灯、按钮、按键(诸如箭头或其他指示符按键)，并且可能够以多种方式诸如通过发出警报或通过振动来向用户提供警示。用户界面可用于多种功能。例如，用户可能够通过用户界面确认或推迟警示。用户界面也可用于控制不是立即在用户所能及的范围内的头罩和/或涡轮外围设备的设定。例如，涡轮可佩戴在下背部上，在下背部处，佩戴者在非常困难的情况下才能触及控制。

传感器312可包括一个或多个传感器，其生成指示与移动计算装置302相关联的工人10的活动的数据和/或指示移动计算装置302所位于的环境的数据。传感器312可包括例如一个或多个加速度计、检测存在于特定环境中的条件的一个或多个传感器(例如，用于测量温度、湿度、颗粒含量、噪声水平、空气质量或其中可使用ppe13的环境的任何各种其他特征的传感器)，或各种其他传感器。

移动计算装置302可存储来自呼吸器13n的部件的使用数据314。例如，如本文所述，呼吸器13n的部件(或呼吸器13的任何其他示例)可生成关于系统100的操作的数据，该数据指示工人10的活动并且将数据实时或近实时地传输到移动计算装置302。

在一些示例中，移动计算装置302可经由通信单元306立即将使用数据314中继到另一个计算装置诸如ppems6。在其他示例中，存储装置308可在将数据上传到另一个装置之前存储使用数据314一段时间。例如，在一些情况下，通信单元306可能够与系统100通信，但是可不具有网络连接性，例如，由于系统100所位于的环境和/或网络中断。在此类情况下，移动计算装置302可将使用数据314存储到存储装置308，这可允许在网络连接变得可用时将使用数据上传到另一个装置。移动计算装置302可存储安全规则316，如本公开中所描述。安全规则316可存储在任何合适的数据存储库中，如本公开所述。

根据本公开，系统300可包括头罩326和听力保护器328。如图3所示，头罩326可包括与如图1和本公开的其他示例中描述的呼吸器13a类似或相同的结构和功能。头罩326(或其他头戴式装置诸如头带)可包括听力保护器328，该听力保护器包括耳罩附接组件330。耳罩附接组件330可包括外壳332、臂集合334和耳罩336。听力保护器328可包括两个单独的耳罩杯336，其中一个在图3中可见，另一个在用户头部的相对侧上并且与在图3中可见的耳罩杯类似地配置。臂集合334可在一个或多个不同位置之间旋转，使得听力保护器328可被调节和/或切换，例如在“活动”和“待用”位置(或一个或多个附加的中间位置)之间。在活动位置中，听力保护器328被配置成至少部分地覆盖用户的耳朵。在待用模式中，听力保护器328处于远离和/或不接触用户头部的升高位置。当进入或离开需要听力保护的区域时，用户能够在活动位置和待用位置之间切换，例如，如用户可期望的。调整到待用位置允许听力保护器328容易地供用户使用以将听力保护器328移动到活动位置，在该活动位置中，提供听力保护，而无需携带或存放耳罩。

耳罩附接组件330可直接或间接地附接到头盔、安全帽、带子、头带或其他头部支撑件诸如头罩326。头罩326可与耳罩附接组件330同时被佩戴并且为耳罩附接组件提供支撑。耳罩附接组件330附接到头罩326的外表面，并且臂集合334围绕头罩326的边缘大致向下延伸，使得听力保护器328的耳罩可期望地定位成覆盖用户的耳朵。

在各种示例中，可使用各种合适的附接部件诸如卡扣配合部件、铆钉、机械紧固件、粘合剂或本领域已知的其他合适的附接部件来接合头罩326和耳罩附接组件330。听力保护器328的耳罩被配置成覆盖用户的耳朵和/或头部的至少一部分。在图3中，耳罩表现出杯形并且包括衬垫和吸声器(未示出)。衬垫被配置成当耳罩处于活动位置时接触用户的头部和/或耳朵，从而形成适当的密封以防止声波进入。臂集合334从头罩326向外延伸并且被配置成承载听力保护器328的耳罩。

在图3的示例中，耳罩附接组件330可具有位置或运动传感器，以检测耳罩是处于待用位置还是活动位置。位置传感器或运动传感器可生成指示来自一组一个或多个位置中的特定位置的一个或多个信号。信号可指示一个或多个位置值(例如，离散的“活动”/“待用”值、数字位置表示或任何其他合适的编码或测量值)。例如，如果一个或多个位置或运动传感器检测到待用条件并且如果环境声音检测器检测到不安全的声级，则计算装置可生成输出的指示，诸如通知、日志输入或其他类型的输出。在一些示例中，输出的指示可为听觉、视觉、触觉或任何其他物理感觉输出。

在高噪声环境中，可能要求工人使用呈耳塞或耳罩形式的听力防护装置。耳罩通常包括带有吸声衬垫的杯形的壳体，该吸声衬垫相对于用户的耳朵密封。许多工人在戴着耳罩的同时还使用头部和/或面部防护装置。因此，许多耳罩模型被设计成附接到头盔、安全帽或其他头戴装置，诸如图3中所示。耳罩可经由附接到头戴装置的臂附连到头戴装置，并且可在位于工人的耳朵之上或远离工人的耳朵的各种位置之间调整。

如上所述，安装头帽的耳罩在两个位置之间旋转：提供听力保护的耳罩覆盖工人的耳朵的活动位置，以及耳罩向上旋转并远离耳朵的待用位置。当处于待用位置时，耳罩不对工人提供听力防护。在一些类型的附接头帽的耳罩中，耳罩可在待用位置向外枢转远离用户的耳朵。在这种情况下，耳罩停在远离用户的头部的短距离处。在活动位置，耳罩朝向头部枢转，其中其密封在提供听力保护的用户的耳朵周围。

返回到移动计算装置302，安全规则316可包括阈值信息，该阈值信息用于在生成警示之前允许护目镜340处于打开位置的时间长度，以及将触发警示的污染物的水平或类型。例如，当移动计算装置302从环境信标接收到环境中不存在危险的信息时，护目镜340处于打开位置的阈值可以是无限的。如果环境中存在危险，则可基于对用户的威胁的关注度来确定阈值。辐射、危险气体或有毒烟雾都需要将阈值分配为大约一秒或更短的时间。

头罩温度的阈值可用于例如由ppems6预测热相关疾病，并且可向用户推荐更频繁的补水和/或休息时段。阈值可用于预测电池运行时间。当电池接近可选择的剩余运行时间时，可通知/警告用户来完成其当前任务并寻找新电池。当特定环境危害超过阈值时，可以向用户发出紧急警示以撤出该直接区域。阈值可针对护目镜定制成各种水平的开放性。换句话讲，如果护目镜与打开位置相比处于部分打开位置，则护目镜可打开而不触发警报的时间量的阈值可更长。

达到安全规则316中列出的不同阈值可导致触发不同类型的警示或警报。例如，警报可以是通知性的(不要求用户响应)、急迫的(重复的并要求来自用户的响应或确认)、或紧急的(要求用户立即行动)。警示或警报的类型可针对环境进行定制。不同类型的警示和警报可结合在一起以引起用户注意。在一些情况下，用户可能够“推迟”警示或警报。

规则引擎318可以是执行一个或多个安全规则诸如安全规则316的硬件和软件的组合。例如，规则引擎318可基于上下文数据、安全规则集中包括的信息、从ppems6或其他计算装置接收的其他信息、来自工人的用户输入或指示要执行哪些安全规则的任何其他数据源来确定要执行哪些安全规则。在一些示例中，安全规则316可在工人进入工作环境之前安装，而在其他示例中，安全规则316可由移动计算装置302基于在第一特定时间点生成的上下文数据来动态地检索。

规则引擎318可周期性地、连续地或异步地执行安全规则。例如，规则引擎318可在每次特定时间间隔流逝或到期(例如，每秒、每分钟等)时通过评估此类规则的条件来周期性地执行安全规则。在一些示例中，规则引擎318可通过使用连续评估此类规则的条件的一种或多种调度技术检查此类条件来连续地执行安全规则。在一些示例中，规则引擎318可诸如响应于检测到事件而异步地执行安全规则。事件可为任何可检测的发生，诸如移动到新位置，检测工人，到达另一个对象的阈值距离内或任何其他可检测的发生。

在确定已经或尚未满足安全规则的条件时，规则引擎318可通过执行定义动作的一个或多个操作来执行与安全规则相关联的一个或多个动作。例如，规则引擎318可执行确定工人是否正在接近或已经进入工作环境的条件，(a)工人是否正在佩戴papr以及(b)papr中的过滤器是否为特定类型的过滤器，例如，去除特定类型的污染物的过滤器。如果不满足条件，则该安全规则可指定动作，这些动作使得规则引擎318使用ui装置310在移动计算装置302处生成警示并且使用通信单元306向ppems6发送消息，这可使得ppems6向远程用户(例如，安全管理人员)发送通知。

警示数据320可用于生成警示以供ui装置310输出。例如，移动计算装置302可从ppems6、终端用户计算装置16、使用计算装置18的远程用户、安全站15或如图1所示的其他计算装置接收警示数据。在一些示例中，警示数据320可基于系统300的操作。例如，移动计算装置302可接收警示数据320，其指示系统300的状态，系统300适合于系统300所处的环境，系统300所处的环境是不安全的，等等。

在一些示例中，除此之外或另选地，移动计算装置302可接收与安全事件的可能性相关联的警示数据320。例如，如上所述，在一些示例中，ppems6可将历史数据和模型应用于来自系统300的使用数据以便计算断言，诸如基于环境条件或使用系统300的工人的行为模式的异常或即将发生的安全事件的预测发生。也就是说，ppems6可应用分析以识别来自系统300的感测数据、系统300所位于的环境的环境条件、系统300所位于的地理区域和/或其他因素之间的关系或相关性。ppems6可基于整个工人群体10中获取的数据来确定可能在某个环境或地理区域内的哪些特定活动导致或预测导致异常高的安全事件发生。移动计算装置302可从ppems6接收指示安全事件的相对高的可能性的警示数据320。

警示引擎322可以是硬件和软件的组合，其解释警示数据320并且在ui装置310处生成输出(例如，听觉、视觉或触觉输出)以向工人10通知警示状况(例如，安全事件的可能性相对较高、环境危险、系统300发生故障、系统300的一个或多个部件需要修理或替换，等等)。在一些情况下，警示引擎322还可解释警示数据320并且向系统300发出一个或多个命令，以修改系统300的操作或执行其规则，以便使系统300的操作符合期望的/不太危险的行为。例如，警示引擎322可发出控制头罩326或清洁空气供应源的操作的命令。

如图3所示，移动计算装置302可包括执行本公开通篇所述的技术的dfc44d(诸如在图1或图2中)。在一些示例中，dfc44d可与移动计算装置302的一个或多个部件互操作以提供由dfc44d和移动计算装置302的该一个或多个部件的相应功能产生的功能。

图4是示出系统在管理由生产配置的健康和安全要求带来的约束集合中的示例性操作的流程图。在该示例中，系统首先接收生产配置(402)。例如，系统可从生产管理系统(诸如mes，例如工业控制器装置42)接收生产配置。由系统接收的生产配置可包括例如待执行的制造任务或待执行的建筑项目。生产配置还可包括多个部件，包括待消耗的原材料、待操作的特定设备或将在任务过程中生成的副产品。

生产配置的这些元素中的任一个些元素可与对人类的健康和安全的一个或多个危险相关联，特别是从事于或仅存在于正在进行的任务附近的工人。例如，原材料可包括有毒化学品。工业装置可包括危险的移动部件。副产品可包括火花、烟气或其他烟雾。由于工人的安全规定在任何数量的级别上，包括公司策略、osha指南、或者州或联邦法律，因此这些危险中的每个危险构成在生产配置内完成制造任务的问题内的约束。在一些示例中，系统参考危险数据库来确定与生产配置相关联的危险。系统确定系统必须满足的与给定生产配置相关联的约束的完整集合(404)。

为了满足该约束的集合，系统确定足以考虑生产配置呈现的所有或许多安全危险的个人防护设备(ppe)的特定集合(406)。例如，系统集成来自生产配置系统的信息(例如，包括安排信息)和危险信息，并且将与生产配置相关联的安全危险转换为解决生产配置的安全危险所需的ppe的集合。在一些示例中，系统可选择ppe的确定集合以由考虑危险所必需的ppe的最小量组成。该ppe的集合可促进ppe资源的有效使用，以及潜在地减少由佩戴不舒服的ppe制品引起的工人不便，该ppe制品不会显著降低安全风险。因此，系统可促进工人更好地符合ppe要求。

一旦系统确定将满足已知安全危险带来的约束的ppe的理论集合，系统就可执行一个或多个操作以估计现实世界中的ppe的集合(408)。在一些示例中，这可涉及处理器或系统内的其他计算装置将ppe的理论集合与实际可用的ppe集合进行比较，例如，与ppe库存数据库中的数据进行比较，并且确定两者之间的差异。以该方式，系统可动态地利用来自危险数据库的应用于实际制造过程或安排制造过程的数据，并且与来自ppe库存数据库的数据集成，以实时确定解决生产配置所需的ppe。在一些示例中，一旦处理器或计算装置确定了这两个集合之间的任何差异，处理器就可生成并执行购买订单以解决这些差异。在一些示例中，除了ppe之外或作为ppe的替代，类似的过程可应用于工人认证要求，诸如通过将理论上所需的认证与可用工人的实际认证进行比较。

在一些示例中，系统可确定如何有效地或最佳地分配该可用ppe集合以最充分地解决危险约束，例如，如何为与生产配置相关联的更多数量的个体生成更多安全。另外，系统可确定可用ppe中的一些正在接近或已耗尽其可用寿命，并且因此在可用ppe可在制造任务的过程中安全使用之前需要维护或替换。在这种情况下，系统可生成维护请求或执行替换订单。以该方式，系统可通过允许在动态转换制造和危险环境中主动管理ppe来提供改善的工人生产力和安全。此外，环境中的工业机器可能潜在地能够不间断地操作更长的时间段，因为不需要停止工业机器来解决工人ppe不足，这可能增加工业生产力和效率。

在本发明的各种示例的详细描述中参考了附图，这些附图示出了可实践本公开的技术的具体示例。例示的示例并非旨在详尽列举根据各技术的所有示例。在不脱离本公开范围的情况下，可利用其他示例并且可进行结构变化或逻辑变化。因此，不能认为以下的详细描述具有限制意义，并且本公开的范围由所附权利要求书限定。

除非另外指明，否则本说明书和权利要求书中所使用的表达特征尺寸、量和物理特性的所有数在所有情况下均应理解成由术语“约”修饰。因此，除非有相反的说明，否则在上述说明书和所附权利要求书中列出的数值参数均为近似值，这些近似值可根据本领域的技术人员利用本文所公开的教导内容来寻求获得的期望特性而变化。

除非内容另外明确指明，否则如本说明书和所附权利要求中使用的，单数形式“一个”、“一种”和“所述”涵盖具有多个指代物的示例。除非内容另外明确指明，否则如本说明书和所附权利要求书中使用的，术语“或”一般以其包括“和/或”的意义采用。

若在本文使用空间相关的术语，包括但不限于“近侧”、“远侧”、“下部”、“上部”、“下方”、“下面”、“上面”、和“在顶部上”，则用于方便描述一个或多个元件相对于另一个元件的空间关系。除了附图中描绘和本文所述的特定取向外，此类空间相关的术语涵盖装置在使用或操作时的不同取向。例如，如果图中所描绘的对象翻转或倒转，则先前描述为在其他元件下面或下方的部分就应当在这些其他元件上面或在其顶部上。

如本文所用，例如当元件、部件或层被描述为与另一元件、部件或层形成“一致界面”，或在“其上”、“连接到其”、“与其耦接”、“堆叠在其上”或“与其接触”，则可为直接在其上、直接连接到其、直接与其耦接、直接堆叠在其上或直接与其接触，或者例如居间的元件、部件或层可在特定元件、部件或层上，或连接到其、耦接到其或与其接触。例如，当元件、部件或层例如被称为“直接在”另一元件“上”、“直接连接到”另一元件、“直接与”另一元件“耦接”或“直接与”另一元件“接触”时，不存在居间的元件、部件或层。可在多种计算机装置中实施本公开的技术，该计算机装置为诸如服务器、膝上型计算机、台式计算机、笔记本电脑、平板计算机、手持式计算机、智能电话等。任何部件、模块或单元均被描述来强调功能方面，并且不一定需要由不同的硬件单元来实现。本文所述的技术还可在硬件、软件、固件、或他们的任何组合中实施。作为模块、单元或部件描述的任何特征可一起实施在集成式逻辑装置中或者可作为分立但彼此协作的逻辑装置来独立实施。在一些情况下，可将各种特征实施为集成电路装置，诸如集成电路芯片或芯片组。另外，尽管本说明书通篇描述了多种不同的模块，其中许多模块执行唯一的功能，但可将所有模块的所有功能组合到单个模块中，或者进一步拆分到其他附加的模块中。本文所述的模块是示例性的，并且被如此描述的目的是为了更容易理解。

如果在软件中实施，那么该技术可至少部分地通过包括下述指令的计算机可读介质来实现，该指令当在处理器中执行时执行上文所述方法中的一种或多种。计算机可读介质可包括有形计算机可读存储介质并且可形成计算机程序产品的一部分，计算机程序产品可包括包装材料。计算机可读存储介质可包括随机访问存储器(ram)诸如同步动态随机访问存储器(sdram)、只读存储器(rom)、非易失性随机访问存储器(nvram)、电可擦可编程的只读存储器(eeprom)、闪速(flash)存储器、磁性或光学的数据存储介质等。计算机可读存储介质还可包括非易失性存储装置，诸如硬盘、磁带、光盘(cd)、数字多用光盘(dvd)、蓝光光盘、全息数据存储介质或其他非易失性存储装置。

如本文所用的术语“处理器”可指适用于实施本文所述的技术的前述结构中的任一者或任何其他结构。此外，在一些方面，本文所述的功能可提供在被配置成用于执行本公开的技术的专用软件模块或硬件模块内。即使在软件中实施，该技术也可使用用于执行软件的硬件例如处理器、以及用于存储软件的存储器。在任何此类情况下，本文所述的计算机可定义能够执行本文所述的特定功能的特定机器。另外，该技术可在也可被视为处理器的一个或多个电路或逻辑元件中全面实施。

在一个或多个示例中，所述的功能可以硬件、软件、固件或它们的任何组合来实现。如果以软件实现，则这些功能可作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上或经由计算机可读介质传输，且由基于硬件的处理单元执行。计算机可读介质可包括计算机可读存储介质，其对应于诸如数据存储介质的有形介质，或通信介质，其包括例如根据通信协议促进将计算机程序从一处传送到另一处的任何介质。以该方式，计算机可读介质通常可对应于(1)非暂态的有形计算机可读存储介质或(2)通信介质，诸如如信号或载波。数据存储介质可为可由一个或多个计算机或一个或多个处理器访问以检索用于实现本公开中所描述的技术的指令、代码和/或数据结构的任何可用介质。计算机程序产品可包括计算机可读介质。

作为示例而非限制，此类计算机可读存储介质可包括ram、rom、eeprom、cd-rom或其他光盘存储、磁盘存储或其他磁存储设备、闪存或者可用来以指令或数据结构的形式存储期望的程序代码并且可由计算机访问的任何其他介质。而且，任何连接均被适当地称为计算机可读介质。例如，如果使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字用户线(dsl)或无线技术如红外线、无线电和微波从网站、服务器或其他远程源传输指令，则同轴电缆、光纤电缆、双绞线、dsl或无线技术如红外线、无线电和微波包括在介质的定义中。计算机可读存储介质和数据存储介质不包括连接、载波、信号或其他暂态介质，而是针对非暂态的有形存储介质。所使用的磁盘和光盘包括压缩盘(cd)、激光光盘、光学盘、数字多功能光盘(dvd)、软盘和蓝光光盘，其中磁盘通常以磁的方式再现数据，而光盘通过激光以光学方式再现数据。上述的组合也应当包括在计算机可读介质的范围内。

指令可由一个或多个处理器诸如一个或多个数字信号处理器(dsp)、通用微处理器、专用集成电路(asic)、现场可编程逻辑阵列(fpga)或其他等效集成或离散逻辑电路执行。因此，所使用的术语“处理器”可指任何前述结构或适用于实现所描述的技术的任何其他结构。此外，在一些方面，所描述的功能性可在专用硬件和/或软件模块内提供。而且，这些技术可完全在一个或多个电路或逻辑单元中实现。

本公开的技术可在包括无线手持机、集成电路(ic)或一组ic(例如，芯片集)的各种各样的设备或装置中实现。各种部件、模块或单元在本公开中进行了描述以强调被构造为执行所公开的技术的设备的功能方面，但是不一定需要通过不同的硬件单元来实现。相反，如上所述，各种单元组合可在硬件单元中组合或者通过包括如上所述的一个或多个处理器的互操作硬件单元的集合，结合合适的软件和/或固件来提供。

应当认识到，根据该示例，本文所述方法中的任一种的某些动作或事件可以不同的顺序实行，可一起添加、合并或省去(例如，不是所有所描述动作或事件对于方法的实践都是必需的)。此外，在某些示例中，动作或事件可例如通过多线程处理、中断处理或多个处理器同时而不是顺序地执行。

在一些示例中，计算机可读存储介质包括非暂态介质。在一些示例中，术语“非暂态”指示存储介质没有在载波或传播信号中体现。在某些示例中，非暂态存储介质存储可随时间改变的数据(例如，在ram或高速缓存中)。

已描述了各种示例。这些示例以及其他示例均在如下权利要求书的范围内。