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华为云IoT助力构建数字孪生,打造智能化基础设施

来源:it168
作者:华为
时间:2020-11-22

随着工业4.0与物联网的发展,数字孪生也成为了时下的技术热点。数字孪生结合华为工业智能体,依托大数据分析,可以提供设计、生产、物流、销售、服务全链式智能服务,通过分析、挖掘数据价值,助力企业借助新技术构筑领先优势。

比如为一台工业机器人创建数字孪生,可以实时且精准地显示出机械臂的角度、速度、加速度等状态,根据设备过去和现在的状态,预测出系统未来是否会发生故障、及何时会发生故障,极大地提升了服务运维效率,降低了设备非计划停机时间,节约现场服务人力成本。

什么是数字孪生?

数字孪生(Digital Twin)是由密西根大学Michael Grieves教授在产品全生命周期管理(PLM)中提出的“物理产品的虚拟数字化”概念;随着IT技术的不断发展,Digital Twin含义也在不断的演进,现在NASA的定义:Digital Twin是利用物理模型、实时状态、运行历史等数据,结合经验知识通过仿真过程再现物理世界的形状、属性、行为和规则,在虚拟空间中进行映射、同步更新状态,反映物理世界对象的全生命周期过程。

通过数字孪生系统,能实现从产品设计、生产计划到制造执行的全过程数字化,提升产品的创新、制造效率;当我们为一座城市构建出数字孪生后,就可以基于孪生模型对城市的环境进行实时监测,以优化城市的资源利用率,实现交通的智能调度等,那将是一件多么酷的事情。

数字孪生背后的关键技术

数字孪生背后的关键技术主要包括以下几个方面:

·数字模型,虚实互通。

如何将物理世界与虚拟世界关联起来,其关键是对物理世界建模,通过模型将物理世界数字化,再通过模型将物理世界映射到虚拟世界中,以构建物理世界与虚拟世界的桥梁。

·模拟仿真,实时同步。

在产品的实际生产、运行阶段,其状态会随着材料、流程、人员或者环境参数等实时变化,而数字孪生模型需要将这些变化实时地在数字空间内进行同步。

·数据分析,智能预测。

物理世界中的传感器会实时产生大量的数据,通过机器学习、AI等对这些数据进行分析,并结合经验知识来实现主动异常检测、预测性维护等;帮助企业能够做出更准确的预测、合理的决策。

通过标准统一的模型语言(DTML)建模,支持统一的数字孪生建模与开放生态建设,进而构建互联互通的数字世界;以可扩展方式将数字孪生与IoT设备、业务系统结合,通过模拟仿真、实时预测,并结合智能数据分析和AI服务,跟踪过去,预测未来。

华为云IoT助力构建数字孪生

数字孪生很美好,但是在实际实施过程中却有很多挑战。

首先,建模的物理对象往往是一个很复杂的系统,比如为炼钢厂构建一个产线的数字孪生,一条产线就有超过6000个测点,且点位之间有各种复杂的关系及相互作用,想要在数字世界中准确地描述出这个复杂的系统,并不是一件容易的事情。

其次,实时计算能力要求高。由于物理对象会不断产生数据,为了让数字孪生与物理对象保持实时的映射,就需要强大的计算能力。比如产线的测点以毫秒级频度不断上报数据,产线还有上千个实时计算的业务指标,这就对模型的实时计算能力提出了很高的要求。

华为云IoT数据分析服务以数字孪生模型为中心,通过标准化的建模语言DTML,与资产模型深度整合,在数据分析作业中,开发者可以方便地引用物联网模型数据,并结合华为云工业智能体预置多种算法模型,基于业界和华为实践,客户开箱即用,大大提升了数据分析的效率。

现实世界的设备不是离散的,而是具有空间、组织、人等复杂关系及上下文关系的存在,如何打通物理世界与数字世界的关联,如何更好地理解设备,快捷高效地分析数据,成为物联网企业急需的基础业务。

华为云IoT数据分析服务提供了一套开放易扩展的高级建模语言DTML,包含了对象属性、秘密事件关系等基础词汇,并且允许用户在此基础之上,扩展出自己行业领域的特殊词汇,以方便用户准确地定义出复杂物理对象的数字化形态。

以楼宇为例,通过构建物与物、物与空间、物与人之间的复杂关系,将物联网数据置于模型的上下文中理解,然后通过IoT+资产模型,在数字世界中构建与物理世界实时同步的数字孪生,基于模型抽象,就可以为数据分析提供面向业务的统一一致的数据基础。

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楼宇数字模型示例

华为云IoT数据分析提供强大工具与能力使能构建数字化、智能化的基础设施。

·高效可视化建模。

华为云IoT数据分析服务采用所见即所得的图形化建模型方式,可简化复杂数字孪生的开发难度:利用树状层级结构描述复杂物理对象的内在关系,比如空间关系、组合关系、上下游关系等;虚测点支持丰富的计算算子,比如四则运算、科学计数法、三角函数、滑窗、流计算等;支持定义资产模型模板及快速复制。

·高性能模型引擎。

华为云IoT数据分析服务可提供高性能的模型引擎,具备高并发、高实时的计算能力,可以轻松完成10万级的并发计算任务,以确保数字孪生模型能够实时映射出最佳的状态。

·统一模型融合多种分析能力。

基于数字孪生模型,华为云IoT还提供了时空融合分析的能力,让用户在时空维度上可以基于数字孪生进行各种数据分析。同时,华为云IoT预置了AI对接接口,开发者可以一键式部署AI,让数字孪生具备智能推理和不断演化的能力。

应用实例:智慧仓库资产跟踪

通过华为云IoT数据分析服务,以数字孪生为核心,可以实现仓库的数字化建模,打造一站式数据采集、清洗、存储及分析能力。

当资产出入仓库时,RFID设备自动扫描资产上的RFID标签信息,上报到云端IoT平台,云端通过数字孪生模型做进一步的数据分析,以判断资产的出入状况。主要操作包括:

1)根据出入库订单完成资产是否正确出入的校验,同时提供现场的业务看板,现场操作人员可以实时感知资产出入的校验结果;

2)资产出入信息统计,资产状态会根据现场业务操作结果进行实时刷新,以满足资产出入的透明化管理诉求。

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智慧仓储系统

全方位感知物理世界与互联网产生的海量数据,让我们具备了构建一个实时互动数字化世界的基础。华为云IoT云服务,让物联网数据与孪生模型充分结合,迸发出无限的想象力,帮助企业在数字化转型过程中快人一步。

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