从物理空间到数字世界,数字孪生打造智能化基础设施
华为云推出了IoT一站式物联网数据分析服务,以帮助企业构建物理世界与虚拟世界之间沟通的桥梁。
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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,节约了现场服务的人力成本。
数字孪生(Digital Twin)是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,其含义也在不断的演进:Digital Twin是综合运用感知、计算、建模等信息技术,基于物理模型、实时状态等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模拟物理世界中的事物,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。
数字孪生的背后,主要包括以下几个方面的关键技术:
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。
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。
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。
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。
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:
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。