Digital Twins :l'importance de la structuration sémantique des données

Si vous entendez le mot Digital Twins, vous êtes nombreux à l'associer à une simulation d'un actif ou d'une machine. Cependant, ce n'est qu'une approche. Chez Bosch, nous partageons la vision holistique des Digital Twins :ils accumulent toutes les données qu'un actif produit tout au long de son cycle de vie. Il s'agit de rassembler des données hétérogènes du domaine de la fabrication et de traiter ces données en informations généralement compréhensibles. Pour ce faire, il est couplé au contexte et pourvu d'un modèle sémantique.

C'est exactement ce sur quoi le groupe de travail sur la structuration des données sémantiques travaille depuis septembre 2020. Il fait partie de l'Open Manufacturing Platform (OMP), une alliance fondée pour aider les entreprises de fabrication à accélérer l'innovation à grande échelle grâce à la collaboration, aux connaissances et aux données intersectorielles. partage. L'objectif du groupe de travail est de créer une approche open source pour un modèle sémantique standardisé qui sera disponible pour les entreprises à utiliser et à développer davantage selon leurs besoins spécifiques.

Bosch poursuit depuis longtemps une stratégie open source pour transformer l'IoT. De plus, nous avons beaucoup de connaissances à portée de main des projets de Digital Twin en cours. Il était donc logique de s'impliquer dans ce groupe de travail. Comme l'un de leurs premiers livrables, le groupe a créé la spécification BAMM Aspect Meta Model. La spécification complète est désormais disponible et hébergée sur GitHub, un service d'hébergement gratuit pour le développement de logiciels et le contrôle de version à l'aide de Git.

Retour au jumeau numérique :étant donné que tous les destinataires n'ont pas besoin du même ensemble d'informations, un jumeau numérique est un ensemble de divers aspects d'un actif. Un aspect peut, par exemple, regrouper toutes les informations sur les dysfonctionnements de la machine. Ces aspects sont caractérisés par des modèles d'aspect, qui à leur tour décrivent des informations telles que des unités de mesure ou des plages de valeurs pour les capteurs d'une manière qui rend les données complètes pour les experts du domaine, mais qui sont également lisibles par les machines. Cela permet des réponses plus rapides et plus automatisées aux données entrantes et réduit les coûts d'intégration.

Un méta-modèle est un modèle qui définit les constructions et les attributs utilisés par les modèles d'aspect. En d'autres termes, un méta-modèle d'aspect fournit le langage lisible par machine utilisé dans tout un système de modèles d'aspect. Le méta modèle d'aspect permet la réutilisation des propriétés d'un modèle d'aspect à l'autre. Et enfin, BAMM permet la création de modèles pour décrire la sémantique des Digital Twins en définissant leurs aspects spécifiques au domaine.

Pour résumer, nous pouvons affirmer que le principal avantage du BAMM Aspect Meta Model est qu'il standardise la création de modèles spécifiques à un domaine et les rend réutilisables. Cette modularité et cette réutilisabilité simplifient la création de jumeaux numériques pour des systèmes très complexes et prennent en charge l'évolutivité.