Цифровые двойники:важность семантического структурирования данных

Если вы слышите слово «цифровые близнецы», многие из вас ассоциируют его с симуляцией актива или машины. Однако это всего лишь один подход. В Bosch мы разделяем целостный взгляд на цифровых двойников:они накапливают все данные, которые производит актив на протяжении всего его жизненного цикла. Все дело в том, чтобы объединить разнородные данные из производственной области и преобразовать эти данные в общедоступную информацию. Для этого он связан с контекстом и снабжен семантической моделью.

Это именно то, над чем Рабочая группа по структурированию семантических данных работает с сентября 2020 года. Она является частью Открытой производственной платформы (OMP), альянса, основанного для помощи производственным компаниям в ускорении масштабных инноваций за счет межотраслевого сотрудничества, знаний и данных. обмен. Цель рабочей группы - создать подход с открытым исходным кодом для стандартизированной семантической модели, которая будет доступна компаниям для использования и дальнейшего развития в соответствии с их конкретными потребностями.

Bosch долгое время придерживался стратегии открытого исходного кода для преобразования Интернета вещей. Кроме того, мы обладаем обширными знаниями по текущим проектам цифровых двойников. Следовательно, участие в этой рабочей группе было логичным. В качестве одного из первых результатов группа создала спецификацию метамодели аспектов BAMM. Полная спецификация теперь доступна и размещена на GitHub, бесплатном хостинге для разработки программного обеспечения и контроля версий с использованием Git.

Вернемся к цифровому двойнику:поскольку не каждому получателю нужен один и тот же набор информации, цифровой двойник представляет собой набор различных аспектов актива. Аспект может, например, объединить всю информацию о неисправностях машины. Эти аспекты характеризуются моделями аспектов, которые, в свою очередь, описывают такую ​​информацию, как единицы измерения или диапазоны значений для датчиков, таким образом, чтобы данные были исчерпывающими для экспертов в предметной области, но также могли считываться машинами. Это позволяет быстрее и автоматизировать ответы на входящие данные и снижает затраты на интеграцию.

Мета-модель - это модель, которая определяет конструкции и атрибуты, используемые моделями аспектов. Другими словами, метамодель аспектов обеспечивает машиночитаемый язык, используемый во всей системе моделей аспектов. Мета-модель аспекта позволяет повторно использовать свойства из одной модели аспекта в другую. И, наконец, BAMM позволяет создавать модели для описания семантики цифровых двойников, определяя их предметно-ориентированные аспекты.

Подводя итог, можно сказать, что основное преимущество метамодели аспектов BAMM состоит в том, что она стандартизирует создание моделей для конкретных предметных областей и делает их повторно используемыми. Эта модульность и возможность многократного использования упрощают создание цифровых двойников для очень сложных систем и поддерживают масштабируемость.