隨著工業(yè)4.0與物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,數(shù)字孿生也成為了時下的技術(shù)熱點。數(shù)字孿生結(jié)合華為工業(yè)智能體,依托大數(shù)據(jù)分析,可以提供設(shè)計、生產(chǎn)、物流、銷售、服務(wù)全鏈式智能服務(wù),通過分析、挖掘數(shù)據(jù)價值,助力企業(yè)借助新技術(shù)構(gòu)筑領(lǐng)先優(yōu)勢。
比如為一臺工業(yè)機器人創(chuàng)建數(shù)字孿生,可以實時且精準地顯示出機械臂的角度、速度、加速度等狀態(tài),根據(jù)設(shè)備過去和現(xiàn)在的狀態(tài),預(yù)測出系統(tǒng)未來是否會發(fā)生故障、及何時會發(fā)生故障,極大地提升了服務(wù)運維效率,降低了設(shè)備非計劃停機時間,節(jié)約現(xiàn)場服務(wù)人力成本。
什么是數(shù)字孿生?
數(shù)字孿生(Digital Twin)是由密西根大學Michael Grieves教授在產(chǎn)品全生命周期管理(PLM)中提出的“物理產(chǎn)品的虛擬數(shù)字化”概念;隨著IT技術(shù)的不斷發(fā)展,Digital Twin含義也在不斷的演進,現(xiàn)在NASA的定義:Digital Twin是利用物理模型、實時狀態(tài)、運行歷史等數(shù)據(jù),結(jié)合經(jīng)驗知識通過仿真過程再現(xiàn)物理世界的形狀、屬性、行為和規(guī)則,在虛擬空間中進行映射、同步更新狀態(tài),反映物理世界對象的全生命周期過程。
通過數(shù)字孿生系統(tǒng),能實現(xiàn)從產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)計劃到制造執(zhí)行的全過程數(shù)字化,提升產(chǎn)品的創(chuàng)新、制造效率;當我們?yōu)橐蛔鞘袠?gòu)建出數(shù)字孿生后,就可以基于孿生模型對城市的環(huán)境進行實時監(jiān)測,以優(yōu)化城市的資源利用率,實現(xiàn)交通的智能調(diào)度等,那將是一件多么酷的事情。
數(shù)字孿生背后的關(guān)鍵技術(shù)
數(shù)字孿生背后的關(guān)鍵技術(shù)主要包括以下幾個方面:
·數(shù)字模型,虛實互通。
如何將物理世界與虛擬世界關(guān)聯(lián)起來,其關(guān)鍵是對物理世界建模,通過模型將物理世界數(shù)字化,再通過模型將物理世界映射到虛擬世界中,以構(gòu)建物理世界與虛擬世界的橋梁。
·模擬仿真,實時同步。
在產(chǎn)品的實際生產(chǎn)、運行階段,其狀態(tài)會隨著材料、流程、人員或者環(huán)境參數(shù)等實時變化,而數(shù)字孿生模型需要將這些變化實時地在數(shù)字空間內(nèi)進行同步。
·數(shù)據(jù)分析,智能預(yù)測。
物理世界中的傳感器會實時產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),通過機器學習、AI等對這些數(shù)據(jù)進行分析,并結(jié)合經(jīng)驗知識來實現(xiàn)主動異常檢測、預(yù)測性維護等;幫助企業(yè)能夠做出更準確的預(yù)測、合理的決策。
通過標準統(tǒng)一的模型語言(DTML)建模,支持統(tǒng)一的數(shù)字孿生建模與開放生態(tài)建設(shè),進而構(gòu)建互聯(lián)互通的數(shù)字世界;以可擴展方式將數(shù)字孿生與IoT設(shè)備、業(yè)務(wù)系統(tǒng)結(jié)合,通過模擬仿真、實時預(yù)測,并結(jié)合智能數(shù)據(jù)分析和AI服務(wù),跟蹤過去,預(yù)測未來。
華為云IoT助力構(gòu)建數(shù)字孿生
數(shù)字孿生很美好,但是在實際實施過程中卻有很多挑戰(zhàn)。
首先,建模的物理對象往往是一個很復(fù)雜的系統(tǒng),比如為煉鋼廠構(gòu)建一個產(chǎn)線的數(shù)字孿生,一條產(chǎn)線就有超過6000個測點,且點位之間有各種復(fù)雜的關(guān)系及相互作用,想要在數(shù)字世界中準確地描述出這個復(fù)雜的系統(tǒng),并不是一件容易的事情。
其次,實時計算能力要求高。由于物理對象會不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù),為了讓數(shù)字孿生與物理對象保持實時的映射,就需要強大的計算能力。比如產(chǎn)線的測點以毫秒級頻度不斷上報數(shù)據(jù),產(chǎn)線還有上千個實時計算的業(yè)務(wù)指標,這就對模型的實時計算能力提出了很高的要求。
華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)以數(shù)字孿生模型為中心,通過標準化的建模語言DTML,與資產(chǎn)模型深度整合,在數(shù)據(jù)分析作業(yè)中,開發(fā)者可以方便地引用物聯(lián)網(wǎng)模型數(shù)據(jù),并結(jié)合華為云工業(yè)智能體預(yù)置多種算法模型,基于業(yè)界和華為實踐,客戶開箱即用,大大提升了數(shù)據(jù)分析的效率。
現(xiàn)實世界的設(shè)備不是離散的,而是具有空間、組織、人等復(fù)雜關(guān)系及上下文關(guān)系的存在,如何打通物理世界與數(shù)字世界的關(guān)聯(lián),如何更好地理解設(shè)備,快捷高效地分析數(shù)據(jù),成為物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)急需的基礎(chǔ)業(yè)務(wù)。
華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供了一套開放易擴展的高級建模語言DTML,包含了對象屬性、秘密事件關(guān)系等基礎(chǔ)詞匯,并且允許用戶在此基礎(chǔ)之上,擴展出自己行業(yè)領(lǐng)域的特殊詞匯,以方便用戶準確地定義出復(fù)雜物理對象的數(shù)字化形態(tài)。
以樓宇為例,通過構(gòu)建物與物、物與空間、物與人之間的復(fù)雜關(guān)系,將物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)置于模型的上下文中理解,然后通過IoT+資產(chǎn)模型,在數(shù)字世界中構(gòu)建與物理世界實時同步的數(shù)字孿生,基于模型抽象,就可以為數(shù)據(jù)分析提供面向業(yè)務(wù)的統(tǒng)一一致的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
樓宇數(shù)字模型示例
華為云IoT數(shù)據(jù)分析提供強大工具與能力使能構(gòu)建數(shù)字化、智能化的基礎(chǔ)設(shè)施。
·高效可視化建模。
華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)采用所見即所得的圖形化建模型方式,可簡化復(fù)雜數(shù)字孿生的開發(fā)難度:利用樹狀層級結(jié)構(gòu)描述復(fù)雜物理對象的內(nèi)在關(guān)系,比如空間關(guān)系、組合關(guān)系、上下游關(guān)系等;虛測點支持豐富的計算算子,比如四則運算、科學計數(shù)法、三角函數(shù)、滑窗、流計算等;支持定義資產(chǎn)模型模板及快速復(fù)制。
·高性能模型引擎。
華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)可提供高性能的模型引擎,具備高并發(fā)、高實時的計算能力,可以輕松完成10萬級的并發(fā)計算任務(wù),以確保數(shù)字孿生模型能夠?qū)崟r映射出最佳的狀態(tài)。
·統(tǒng)一模型融合多種分析能力。
基于數(shù)字孿生模型,華為云IoT還提供了時空融合分析的能力,讓用戶在時空維度上可以基于數(shù)字孿生進行各種數(shù)據(jù)分析。同時,華為云IoT預(yù)置了AI對接接口,開發(fā)者可以一鍵式部署AI,讓數(shù)字孿生具備智能推理和不斷演化的能力。
應(yīng)用實例:智慧倉庫資產(chǎn)跟蹤
通過華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù),以數(shù)字孿生為核心,可以實現(xiàn)倉庫的數(shù)字化建模,打造一站式數(shù)據(jù)采集、清洗、存儲及分析能力。
當資產(chǎn)出入倉庫時,RFID設(shè)備自動掃描資產(chǎn)上的RFID標簽信息,上報到云端IoT平臺,云端通過數(shù)字孿生模型做進一步的數(shù)據(jù)分析,以判斷資產(chǎn)的出入狀況。主要操作包括:
1)根據(jù)出入庫訂單完成資產(chǎn)是否正確出入的校驗,同時提供現(xiàn)場的業(yè)務(wù)看板,現(xiàn)場操作人員可以實時感知資產(chǎn)出入的校驗結(jié)果;
2)資產(chǎn)出入信息統(tǒng)計,資產(chǎn)狀態(tài)會根據(jù)現(xiàn)場業(yè)務(wù)操作結(jié)果進行實時刷新,以滿足資產(chǎn)出入的透明化管理訴求。
智慧倉儲系統(tǒng)
全方位感知物理世界與互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù),讓我們具備了構(gòu)建一個實時互動數(shù)字化世界的基礎(chǔ)。華為云IoT云服務(wù),讓物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)與孿生模型充分結(jié)合,迸發(fā)出無限的想象力,幫助企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中快人一步。