디지털 트윈:의미 체계 데이터 구조화의 중요성

디지털 트윈이라는 단어를 들으면 많은 사람들이 이를 자산 또는 기계의 시뮬레이션과 연관시킬 것입니다. 그러나 이것은 하나의 접근 방식일 뿐입니다. Bosch는 디지털 트윈에 대한 전체적인 관점을 공유합니다. 즉, 디지털 트윈은 자산이 전체 수명 주기에 걸쳐 생성하는 모든 데이터를 축적합니다. 제조 영역의 이기종 데이터를 함께 가져와 이 데이터를 일반적으로 이해할 수 있는 정보로 처리하는 것이 중요합니다. 이를 위해 컨텍스트와 연결되고 의미 모델이 제공됩니다.

이것이 바로 Semantic Data Structuring Working Group이 2020년 9월부터 작업하고 있는 것입니다. 이는 제조 회사가 산업 간 협업, 지식 및 데이터를 통해 대규모 혁신을 가속화할 수 있도록 돕기 위해 설립된 연합인 OMP(Open Manufacturing Platform)의 일부입니다. 나누는. 작업 그룹의 목표는 기업이 특정 요구 사항에 맞게 사용하고 개발할 수 있는 표준화된 의미 체계 모델을 위한 오픈 소스 접근 방식을 만드는 것입니다.

보쉬는 오랫동안 IoT를 혁신하기 위해 오픈 소스 전략을 추구해 왔습니다. 또한 진행 중인 Digital Twin 프로젝트에서 많은 지식을 보유하고 있습니다. 따라서 이 작업 그룹에 참여하는 것은 논리적인 일이었습니다. 첫 번째 결과물 중 하나로 그룹은 BAMM Aspect Meta Model 사양을 만들었습니다. 이제 전체 사양을 사용할 수 있으며 Git을 사용한 소프트웨어 개발 및 버전 제어를 위한 무료 호스팅 서비스인 GitHub에서 호스팅됩니다.

디지털 트윈으로 돌아가기:모든 수신자가 동일한 정보 세트를 필요로 하는 것은 아니기 때문에 디지털 트윈은 자산의 다양한 측면을 모아 놓은 것입니다. 예를 들어 Aspect는 기계 오작동에 대한 모든 정보를 묶을 수 있습니다. 이러한 측면은 측면 모델로 특징지어지며, 이는 데이터를 도메인 전문가에게 포괄적으로 만들면서도 기계에서도 읽을 수 있는 방식으로 센서의 측정 단위 또는 값 범위와 같은 정보를 설명합니다. 이를 통해 수신 데이터에 대한 보다 빠르고 자동화된 응답이 가능하고 통합 비용이 절감됩니다.

메타 모델은 측면 모델이 사용하는 구성과 속성을 정의하는 모델입니다. 다시 말해, aspect 메타 모델은 전체 시스템에서 사용되는 기계 판독 가능한 언어를 제공합니다. 측면 메타 모델은 한 측면 모델에서 다음 측면 모델로 속성을 재사용할 수 있습니다. 마지막으로 BAMM을 사용하면 도메인별 측면을 정의하여 디지털 트윈의 의미를 설명하는 모델을 만들 수 있습니다.

요약하자면 BAMM Aspect Meta Model의 주요 이점은 도메인별 모델 생성을 표준화하고 재사용할 수 있다는 것입니다. 이러한 모듈성과 재사용성은 고도로 복잡한 시스템을 위한 디지털 트윈 생성을 단순화하고 확장성을 지원합니다.