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Che cos'è AWS IoT TwinMaker?

AWS IoT TwinMaker è un AWS IoT servizio che puoi utilizzare per creare gemelli digitali operativi di sistemi fisici e digitali. AWS IoT TwinMaker crea visualizzazioni digitali utilizzando misurazioni e analisi da una varietà di sensori, telecamere e applicazioni aziendali del mondo reale per aiutarvi a tenere traccia della vostra fabbrica fisica, edificio o impianto industriale. È possibile utilizzare questi dati del mondo reale per monitorare le operazioni, diagnosticare e correggere errori e ottimizzare le operazioni.

Un gemello digitale è una rappresentazione digitale in tempo reale di un sistema e di tutti i suoi componenti fisici e digitali. Viene aggiornato dinamicamente con dati per imitare la struttura, lo stato e il comportamento reali del sistema. Puoi usarlo per promuovere i risultati aziendali.

Gli utenti finali interagiscono con i dati del tuo digital twin utilizzando un'applicazione di interfaccia utente.

Come funziona

Per soddisfare i requisiti minimi per la creazione di un gemello digitale, è necessario effettuare le seguenti operazioni.

AWS IoT TwinMaker affronta queste sfide fornendo le seguenti funzionalità.

Concetti e componenti chiave

Il diagramma seguente illustra come i concetti chiave di AWS IoT TwinMaker coincidono.

Le sezioni seguenti descrivono i concetti illustrati nel diagramma.

Workspace

Un workspace è un contenitore di primo livello per l'applicazione digital twin. Crei un insieme logico di entità, componenti, risorse di scena e altre risorse per il tuo gemello digitale all'interno di questo spazio di lavoro. Funge anche da limite di sicurezza per gestire l'accesso all'applicazione digital twin e alle risorse in essa contenute. Ogni spazio di lavoro è collegato al bucket Amazon S3 in cui sono archiviati i dati dell'area di lavoro. Utilizzi i ruoli IAM per limitare l'accesso al tuo spazio di lavoro.

Uno spazio di lavoro può contenere più componenti, entità, scene e risorse. Un tipo di componente, un'entità, una scena o una risorsa esiste solo all'interno di un'area di lavoro.

Modello entità-componente

AWS IoT TwinMaker fornisce strumenti che è possibile utilizzare per modellare il sistema utilizzando un entity-component-based Knowledge Graph. È possibile utilizzare l'architettura entity-component per creare una rappresentazione del sistema fisico. Questo modello di componenti di entità è costituito da entità, componenti e relazioni. Per ulteriori informazioni sui sistemi a componenti di entità, vedere Sistema di componenti di entità.

Entità

Le entità sono rappresentazioni digitali degli elementi di un gemello digitale che catturano le funzionalità di quell'elemento. Questo elemento può essere un'attrezzatura fisica, un concetto o un processo. Alle entità sono associati dei componenti. Questi componenti forniscono dati e contesto per l'entità associata.

Con AWS IoT TwinMaker, puoi organizzare le entità in gerarchie personalizzate per una gestione più efficiente. La visualizzazione predefinita dell'entità e del sistema di componenti è gerarchica.

Componente

I componenti forniscono contesto e dati per le entità in una scena. Si aggiungono componenti alle entità. La durata di un componente è legata alla durata di un'entità.

I componenti possono aggiungere dati statici, come un elenco di documenti o le coordinate di una posizione geografica. Possono anche avere funzioni che si collegano ad altri sistemi, inclusi sistemi che contengono dati di serie AWS IoT SiteWise temporali come altre serie storiche del cloud.

I componenti sono definiti da documenti JSON che descrivono la connessione tra un'origine dati e. AWS IoT TwinMaker I componenti possono descrivere fonti di dati esterne o fonti di dati integrate in AWS IoT TwinMaker. Un componente accede a un'origine dati esterna utilizzando una funzione Lambda specificata nel documento JSON. Un'area di lavoro può contenere molti componenti. I componenti forniscono dati ai tag tramite entità associate.

AWS IoT TwinMaker fornisce diversi componenti integrati che è possibile aggiungere dalla console. Puoi anche creare componenti personalizzati per connetterti a fonti di dati come la telemetria del flusso temporale e le coordinate geospaziali. Ne sono un esempio la TimeStream telemetria, i componenti geospaziali e i connettori a fonti di dati di terze parti come Snowflake.

AWS IoT TwinMaker fornisce i seguenti tipi di componenti integrati per casi d'uso comuni:

Origini dati

Una fonte di dati è la posizione dei dati di origine del tuo gemello digitale. AWS IoT TwinMaker supporta due tipi di fonti di dati:

Proprietà

Le proprietà sono i valori, statici e basati su serie temporali, contenuti nei componenti. Quando si aggiungono componenti alle entità, le proprietà del componente descrivono i dettagli sullo stato corrente dell'entità.

AWS IoT TwinMaker supporta tre tipi di proprietà:

È possibile interrogare i valori delle proprietà su fonti di dati eterogenee utilizzando l'interfaccia di interrogazione dei dati unificata.

Visualizzazione

Lo usi AWS IoT TwinMaker per aumentare una rappresentazione tridimensionale del tuo gemello digitale e poi visualizzarlo in Grafana. Per creare scene, utilizzate file CAD o altri tipi di file 3D esistenti. Puoi quindi utilizzare le sovrapposizioni di dati per aggiungere dati pertinenti per il tuo gemello digitale.

Scene

Le scene sono rappresentazioni tridimensionali che forniscono un contesto visivo per i dati a cui sono collegati. AWS IoT TwinMaker Le scene possono essere create utilizzando un singolo modello 3D gltf (GL Transmission Format) o glb per l'intero ambiente o utilizzando una composizione di più modelli. Le scene includono anche tag per indicare i punti di interesse della scena.

Le scene sono i contenitori di primo livello per le visualizzazioni. Una scena è composta da uno o più nodi.

Un'area di lavoro può contenere più scene. Ad esempio, un'area di lavoro può contenere una scena per ogni piano di una struttura.

Risorse

Le scene visualizzano le risorse, che vengono visualizzate come nodi nella AWS IoT TwinMaker console. Una scena può contenere molte risorse.

Le risorse sono immagini e modelli tridimensionali glTF basati su cui si basa la creazione di una scena. Una risorsa può rappresentare una singola apparecchiatura o un sito completo.

Puoi inserire le risorse in una scena caricando un file.gltf o .glb nella libreria di risorse del tuo spazio di lavoro e quindi aggiungendole alla scena.

Interfaccia utente aumentata

Con AWS IoT TwinMaker puoi ampliare le tue scene con sovrapposizioni di dati che aggiungono contesto e informazioni importanti, come i dati dei sensori, alle posizioni della scena.

Nodi: i nodi sono istanze di tag, luci e modelli tridimensionali. Possono anche essere vuoti per aggiungere struttura alla gerarchia delle scene. Ad esempio, è possibile raggruppare più nodi in un unico nodo vuoto.

Tag: un tag è un tipo di nodo che rappresenta i dati provenienti da un componente (tramite un'entità). Un tag può essere associato a un solo componente. Un tag è un'annotazione aggiunta a una posizione di x,y,z coordinate specifica di una scena. Il tag collega questa parte della scena al knowledge graph utilizzando una proprietà di entità. È possibile utilizzare un tag per configurare il comportamento o l'aspetto visivo di un elemento nella scena, ad esempio un allarme.

Luci: puoi aggiungere luci a una scena per mettere a fuoco determinati oggetti o proiettare ombre sugli oggetti per indicarne la posizione fisica.

Modelli tridimensionali: un modello tridimensionale è una rappresentazione visiva di un file.gltf o .glb importato come risorsa.