数字孪生：语义数据结构的重要性
如果您听到数字孪生这个词，很多人会将它与资产或机器的模拟联系起来。然而，这只是一种方法。在博世，我们分享关于数字孪生的整体观点：它们累积资产在其整个生命周期中产生的所有数据。这一切都是为了将来自制造领域的异类数据整合在一起，并将这些数据处理成通常可以理解的信息。为此，它与上下文耦合并提供语义模型。
这正是语义数据结构工作组自 2020 年 9 月以来所做的工作。它是开放制造平台 (OMP) 的一部分，该联盟旨在帮助制造公司通过跨行业协作、知识和数据加速大规模创新分享。该工作组的目标是为标准化语义模型创建一种开源方法，供公司使用和进一步开发以满足其特定需求。
博世长期以来一直奉行开源战略来改造物联网。此外，我们手头有很多来自正在进行的数字孪生项目的知识。因此，参与这个工作组是合乎逻辑的事情。作为他们的首批可交付成果之一，该小组创建了 BAMM Aspect 元模型规范。完整的规范现已发布并托管在 GitHub 上，GitHub 是使用 Git 进行软件开发和版本控制的免费托管服务。
回到数字孪生：由于并非每个接收者都需要相同的信息集，因此数字孪生是资产各个方面的集合。例如，一个方面可以捆绑所有关于机器故障的信息。这些方面以方面模型为特征，这些方面模型反过来描述了传感器的测量单位或值范围等信息，使数据对领域专家来说是全面的，但也可由机器读取。这样可以更快、更自动化地响应传入数据并降低集成成本。
元模型是定义方面模型使用的构造和属性的模型。换句话说，方面元模型提供了在整个方面模型系统中使用的机器可读语言。方面元模型支持从一个方面模型到下一个方面模型的属性的重用。最后，BAMM 允许创建模型来通过定义特定领域的方面来描述数字孪生的语义。
总而言之，我们可以说 BAMM 方面元模型的主要好处是它标准化了特定领域模型的创建并使它们可重用。这种模块化和可重用性简化了为高度复杂的系统创建数字孪生模型并支持可扩展性。
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