Digital Twins:a importância da estruturação de dados semânticos

Se você ouvir a palavra Digital Twins, muitos de vocês a associarão a uma simulação de um ativo ou máquina. No entanto, esta é apenas uma abordagem. Na Bosch, compartilhamos a visão holística dos Digital Twins:eles acumulam todos os dados que um ativo produz em todo o seu ciclo de vida. Trata-se de reunir dados heterogêneos do domínio de manufatura e processar esses dados em informações geralmente compreensíveis. Para isso, ele é acoplado ao contexto e fornecido com um modelo semântico.

É exatamente nisso que o Grupo de Trabalho de Estruturação de Dados Semânticos está trabalhando desde setembro de 2020. Faz parte da Open Manufacturing Platform (OMP), uma aliança fundada para ajudar empresas de manufatura a acelerar a inovação em escala por meio de colaboração, conhecimento e dados entre setores compartilhamento. O objetivo do grupo de trabalho é criar uma abordagem de código aberto para um modelo semântico padronizado que estará disponível para as empresas usarem e desenvolverem de acordo com suas necessidades específicas.

A Bosch vem perseguindo uma estratégia de código aberto para transformar a IoT há muito tempo. Além disso, temos muito conhecimento disponível dos projetos Digital Twin em andamento. Portanto, envolver-se neste grupo de trabalho era uma coisa lógica a se fazer. Como um de seus primeiros resultados, o grupo criou a especificação BAMM Aspect Meta Model. A especificação completa agora está disponível e hospedada no GitHub, um serviço de hospedagem gratuito para desenvolvimento de software e controle de versão usando Git.

De volta ao Digital Twin:uma vez que nem todo destinatário precisa do mesmo conjunto de informações, um Digital Twin é uma coleção de vários aspectos de um ativo. Um aspecto pode, por exemplo, agrupar todas as informações sobre mau funcionamento da máquina. Esses aspectos são caracterizados por modelos de aspecto, que por sua vez descrevem informações como unidades de medida ou faixas de valores para sensores de uma forma que torna os dados abrangentes para especialistas no domínio, mas também são legíveis por máquinas. Isso permite respostas mais rápidas e automatizadas aos dados recebidos e reduz os custos de integração.

Um metamodelo é um modelo que define as construções e atributos usados ​​pelos modelos de aspecto. Em outras palavras, um metamodelo de aspecto fornece a linguagem legível por máquina usada em todo um sistema de modelos de aspecto. O metamodelo de aspecto permite a reutilização de propriedades de um modelo de aspecto para o outro. E, finalmente, o BAMM permite a criação de modelos para descrever a semântica dos gêmeos digitais, definindo seus aspectos específicos de domínio.

Para resumir, podemos afirmar que o principal benefício do BAMM Aspect Meta Model é que ele padroniza a criação de modelos específicos de domínio e os torna reutilizáveis. Essa modularidade e capacidade de reutilização simplificam a criação de Digital Twins para sistemas altamente complexos e oferece suporte à escalabilidade.