Gemelos digitales:la importancia de la estructuración de datos semánticos

Si escuchan la palabra Digital Twins, muchos de ustedes la asociarán con una simulación de un activo o una máquina. Sin embargo, este es solo un enfoque. En Bosch, compartimos la visión holística de los gemelos digitales:acumulan todos los datos que produce un activo a lo largo de todo su ciclo de vida. Se trata de reunir datos heterogéneos del dominio de fabricación y procesar estos datos en información generalmente comprensible. Para ello, se acopla al contexto y se le proporciona un modelo semántico.

Esto es exactamente en lo que está trabajando el Grupo de Trabajo de Estructuración de Datos Semánticos desde septiembre de 2020. Es parte de Open Manufacturing Platform (OMP), una alianza fundada para ayudar a las empresas de fabricación a acelerar la innovación a escala a través de la colaboración, el conocimiento y los datos entre industrias. intercambio. El objetivo del grupo de trabajo es crear un enfoque de código abierto para un modelo semántico estandarizado que estará disponible para que las empresas lo utilicen y desarrollen más allá de sus necesidades específicas.

Bosch ha estado siguiendo una estrategia de código abierto para transformar IoT durante mucho tiempo. Además, tenemos mucho conocimiento a mano de los proyectos en curso de Digital Twin. Por lo tanto, involucrarse en este grupo de trabajo fue algo lógico. Como uno de sus primeros entregables, el grupo ha creado la especificación BAMM Aspect Meta Model. La especificación completa ahora está disponible y alojada en GitHub, un servicio de alojamiento gratuito para el desarrollo de software y el control de versiones mediante Git.

Volviendo al Digital Twin:dado que no todos los destinatarios necesitan el mismo conjunto de información, un Digital Twin es una colección de varios aspectos de un activo. Un aspecto puede, por ejemplo, agrupar toda la información sobre el mal funcionamiento de la máquina. Estos aspectos se caracterizan por modelos de aspecto, que a su vez describen información como unidades de medida o rangos de valores para sensores de una manera que hace que los datos sean completos para los expertos en el dominio, pero que también sea legible por máquinas. Esto permite respuestas más rápidas y automatizadas a los datos entrantes y reduce los costos de integración.

Un metamodelo es un modelo que define las construcciones y los atributos utilizados por los modelos de aspecto. En otras palabras, un metamodelo de aspectos proporciona el lenguaje legible por máquina utilizado en todo un sistema de modelos de aspectos. El metamodelo de aspecto permite la reutilización de propiedades de un modelo de aspecto al siguiente. Y finalmente, BAMM permite la creación de modelos para describir la semántica de Digital Twins definiendo sus aspectos específicos de dominio.

En resumen, podemos afirmar que el beneficio principal del metamodelo de aspectos BAMM es que estandariza la creación de modelos específicos de dominio y los hace reutilizables. Esta modularidad y reutilización simplifican la creación de Digital Twins para sistemas altamente complejos y respaldan la escalabilidad.