デジタルツイン：セマンティックデータ構造化の重要性
Digital Twinsという言葉を聞くと、多くの人がそれを資産や機械のシミュレーションと関連付けます。ただし、これは1つのアプローチにすぎません。ボッシュでは、デジタルツインに関する全体的な見方を共有しています。デジタルツインは、資産がそのライフサイクル全体にわたって生成するすべてのデータを蓄積します。製造ドメインからの異種データをまとめて、このデータを一般的に理解できる情報に処理することがすべてです。そのために、コンテキストに結合され、セマンティックモデルが提供されます。
これはまさに、2020年9月からセマンティックデータ構造化ワーキンググループが取り組んでいることです。これは、製造企業が業界を超えたコラボレーション、知識、およびデータを通じて大規模なイノベーションを加速するのを支援するために設立されたアライアンスであるOpen Manufacturing Platform（OMP）の一部です。共有。ワーキンググループの目標は、企業が特定のニーズに合わせて使用および開発できる、標準化されたセマンティックモデルのオープンソースアプローチを作成することです。
ボッシュは、IoTを変革するためのオープンソース戦略を長い間追求してきました。さらに、進行中のデジタルツインプロジェクトから多くの知識を手にしています。したがって、このワーキンググループに参加することは論理的なことでした。彼らの最初の成果物の1つとして、グループはBAMMアスペクトメタモデル仕様を作成しました。完全な仕様が利用可能になり、Gitを使用したソフトウェア開発とバージョン管理のための無料のホスティングサービスであるGitHubでホストされます。
デジタルツインに戻る：すべての受信者が同じ情報セットを必要とするわけではないため、デジタルツインは資産のさまざまな側面のコレクションです。アスペクトは、たとえば、マシンの誤動作に関するすべての情報をバンドルできます。これらのアスペクトは、アスペクトモデルによって特徴付けられます。アスペクトモデルは、ドメインの専門家にとってデータを包括的にするだけでなく、マシンでも読み取り可能な方法で、センサーの測定単位や値の範囲などの情報を記述します。これにより、受信データへのより高速で自動化された応答が可能になり、統合コストが削減されます。
メタモデルは、アスペクトモデルで使用される構成と属性を定義するモデルです。言い換えると、アスペクトメタモデルは、アスペクトモデルのシステム全体で使用される機械可読言語を提供します。アスペクトメタモデルを使用すると、あるアスペクトモデルから次のアスペクトモデルにプロパティを再利用できます。そして最後に、BAMMを使用すると、ドメイン固有の側面を定義することにより、デジタルツインのセマンティクスを記述するモデルを作成できます。
要約すると、BAMMアスペクトメタモデルの主な利点は、ドメイン固有のモデルの作成を標準化し、それらを再利用できるようにすることです。このモジュール性と再利用性により、非常に複雑なシステム向けのデジタルツインの作成が簡素化され、スケーラビリティがサポートされます。
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