{"id":2763,"date":"2021-12-16T12:50:25","date_gmt":"2021-12-16T12:50:25","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/?p=2763"},"modified":"2024-02-07T10:17:45","modified_gmt":"2024-02-07T10:17:45","slug":"iot-und-mehr-mit-azure-digital-twins","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.zeiss.com\/digital-innovation\/de\/iot-und-mehr-mit-azure-digital-twins\/","title":{"rendered":"IoT (und mehr) mit Azure Digital Twins"},"content":{"rendered":"\n

Im Zuge der Weiterentwicklung der Industrie 4.0-Konzepte werden wir uns mit der Azure-Ausgabe der Digital Twins (digitale Zwillinge) befassen. Die Definition von digitalen Zwillingen geht von der digitalen Darstellung der Eigenschaften von realen Dingen (oder Menschen) aus, entweder in Echtzeit (zur Steuerung und vorausschauenden Wartung) oder in Simulationen, um Verhaltensweisen vor dem tats\u00e4chlichen Einsatz zu erfassen und zu testen. Als solche sind Azure Digital Twins eng mit den Azure IoT-Diensten verwandt; sie k\u00f6nnten jedoch noch etwas mehr leisten, wie wir im Folgenden sehen werden.<\/p>\n\n\n\n

\"Symbolbild:<\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Wie werden Modelle erstellt und eingesetzt<\/strong><\/strong> ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Azure Digital Twins st\u00fctzt sich auf die Digital Twins Definition Language (DTDL<\/a>), die der JavaScript Object Notation for Linked Data (JSON-LD<\/a>) folgt, wodurch sie sprachenagnostisch und mit bestimmten Ontologie-Standards verbunden ist. Die Root-Struktur wird als Schnittstelle deklariert, die Eigenschaften, Beziehungen und Komponenten enthalten kann. Eigenschaften k\u00f6nnen Telemetriedaten (ereignisbasiert, wie z. B. Temperaturmessungen) oder Werte (z. B. Name oder Gesamtverbrauch) enthalten, Beziehungen beschreiben die Verbindung zwischen Zwillingen (z. B. Etage enth\u00e4lt Raum), und schlie\u00dflich sind Komponenten auch Modelle, die in der Schnittstelle per Id referenziert werden (z. B. Telefon hat Kamera-Komponente).<\/p>\n\n\n\n

Modelle unterst\u00fctzen Vererbung, daher kann man sich diese Modelle bereits als serverlose (POCOs) Klassen vorstellen. In der Tat werden aus diesen Modellen Instanzen erstellt, die in Azure Digital Twins leben. Es stellt sich die logische Frage: Wenn es sich um Klassen handelt, was ist dann mit Methoden? Hier kommen die serverlosen Azure Functions sehr gut zum Einsatz, da alle Ereignisse von Digital Twins mit Azure Functions abgefangen und verarbeitet werden k\u00f6nnen. Somit schaffen Azure Digital Twins, gepaart mit Azure Functions, eine leistungsstarke serverlose Infrastruktur, die sehr komplexe ereignisgesteuerte Szenarien implementieren kann, indem sie die bereitgestellte REST-API f\u00fcr die Modell- und Datenmanipulation nutzt. Der Preis f\u00fcr diese Flexibilit\u00e4t ist eine ziemlich steile Lernkurve und man muss Funktionen f\u00fcr die Dateneingabe und -ausgabe von Grund auf neu schreiben.<\/p>\n\n\n\n

Json-Modelle k\u00f6nnen manuell erstellt werden, oder noch einfacher, Microsoft stellt Beispiel-Ontologien (vorgefertigte Dom\u00e4nenmodelle) in Excel zur Verf\u00fcgung, die erweitert oder angepasst werden k\u00f6nnen. Mit dem Digital Twins Explorer (derzeit in der Vorschau im Azure-Portal) k\u00f6nnen diese Modelle in Azure hochgeladen werden, wobei die Erstellung von Instanzen und Beziehungen bereits automatisiert ist. Unter dem Azure Digital Twins Explorer befindet sich eine REST API, sodass man diese auch programmieren kann.<\/p>\n\n\n\n

In unserer Beispielimplementierung eines intelligenten Geb\u00e4udes (siehe Abbildung 1) haben wir Modelle (links) und Instanzen mit Beziehungen (rechts) erstellt und hochgeladen. Es gibt eine Unternehmensmodellinstanz f\u00fcr ZEISS Digital Innovation (ZDI), die zwei Geb\u00e4ude in Dresden und M\u00fcnchen hat, die jeweils Stockwerke, R\u00e4ume und Aufz\u00fcge enthalten.<\/p>\n\n\n\n

\"Screenshot
Abbildung 1: Modellierung<\/em> <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Wie kommen die Daten in das System<\/strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In unserer Smart-Building-Implementierung (siehe Abbildung 2) verwenden wir den IoT-Hub, um Sensordaten aus R\u00e4umen (Temperatur, Energieverbrauch, Anzahl der Personen in den R\u00e4umen, usw.), sowie OPC-UA-konvertierte Daten aus Aufz\u00fcgen, zu sammeln.<\/p>\n\n\n\n

\"Schematische
Abbildung 2: Architektur<\/em> <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n

Normalerweise l\u00e4sst sich IoT Hub mit ein paar Klicks problemlos in Insight Time Series integrieren, aber es sind einige Funktionen erforderlich, um diese Daten mit Digital Twins abzufangen. Die erste Funktion reagiert auf \u00c4nderungen im IoT Hub Event Grid und gibt Aktualisierungen an Digital Twins weiter, die dann andere Funktionen ausl\u00f6sen k\u00f6nnen, z. B. die Berechnung und Aktualisierung des Gesamtenergieverbrauchs im Raum und die Weitergabe an alle Eltern. Alle diese \u00c4nderungen in den Digital Twins werden in einem Update-Patch-Format an den Event Hub weitergeleitet, das von Insight Time Series nicht gelesen werden kann. Hier kommt eine weitere Funktion ins Spiel, die diese Patch-\u00c4nderungen umwandelt und sie an einen anderen Event Hub weiterleitet, den Insight Time Series abonnieren und die Daten speichern kann. Klingt \u00fcber-technisch? Ist es auch! Wie bereits erw\u00e4hnt, muss eine Menge Arbeit von Grund auf geleistet werden, aber wenn man sich erst einmal mit den Konzepten vertraut gemacht hat, ist der Preis die Flexibilit\u00e4t bei der Implementierung fast aller Szenarien. Von vertikalen Hierarchien mit Datenvermehrung (z. B. Aggregationen des W\u00e4rmeverbrauchs) bis hin zu horizontalen Interaktionen zwischen Zwillingen auf der Grundlage von Beziehungen (z. B. wenn ein Aufzug spricht und die Leistung der anderen Aufz\u00fcge im selben Geb\u00e4ude auf der Grundlage eines KI-Modells beeinflusst) kann alles implementiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Eine weitere leistungsstarke Funktion besteht darin, dass wir Daten aus praktisch jeder Quelle in Digital Twins streamen und mischen k\u00f6nnen, um ihre Nutzung f\u00fcr Business Intelligence zu erweitern. Von ERP- und Buchhaltungssystemen bis hin zu Sensoren und OPC-UA-Servern k\u00f6nnen Daten in Echtzeit eingespeist und mit Querverweisen versehen werden, um n\u00fctzliche Informationsstr\u00f6me zu erzeugen – von Teebeuteln, die an einem verschneiten Wintertag in der K\u00fcche ausgehen, bis hin zu der Frage, ob der monet\u00e4re Aufwand f\u00fcr die Aufzugswartung proportional zur Anzahl der Fahrten im Jahr ist.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Wie werden die Daten analysiert und berichtet<\/strong><\/strong>?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

In vielen industriellen Systemen und dank der immer preiswerteren Speicherung landen alle Telemetriedaten in der Regel in einer Zeitreihe zur Analyse und Archivierung.<\/p>\n\n\n\n

Datenalarme, Durchschnittswerte und Aggregationen k\u00f6nnen jedoch ein echter Gewinn f\u00fcr die Berichterstattung in Echtzeit sein. Digitale Zwillinge bieten eine vollst\u00e4ndige REST-API, \u00fcber die Zwillinge auf der Grundlage von Beziehungen, Hierarchien oder Werten abgefragt werden k\u00f6nnen. Diese APIs k\u00f6nnen auch komponiert und in API Management Services f\u00fcr Echtzeitaufrufe an Dritte weitergegeben werden.<\/p>\n\n\n\n

Eine andere M\u00f6glichkeit ist die Nutzung von Time Series Insights f\u00fcr eine umfassende Analyse kompletter Datens\u00e4tze oder die Verwendung von Abfragen aus Time Series zur Erstellung interaktiver Berichte mit Power BI.<\/p>\n\n\n\n

Sowohl Echtzeit- als auch historische Berichte haben ihre Berechtigung, und die optimale Nutzung sollte auf der Grundlage konkreter Szenarien bestimmt werden.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n

Zusammenfassung<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Azure Digital Twins bieten eine sprachenagnostische Modellierung, die eine Vielzahl von Datentypen akzeptieren und verschiedene Ontologien unterst\u00fctzen kann. In Verbindung mit serverlosen Funktionen k\u00f6nnen sehr komplexe und leistungsstarke interaktive L\u00f6sungen erstellt werden. Diese Flexibilit\u00e4t ist jedoch mit hohen Kosten f\u00fcr die manuelle Implementierung in den Datenfluss mittels Events und Funktionen verbunden. Aus diesem Grund ist zu erwarten, dass Microsoft (oder ein Open-Source-Anbieter) in Zukunft Middleware mit generischen Funktionen und Bibliotheken f\u00fcr Standarddatenfl\u00fcsse bereitstellen wird.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Im Zuge der Weiterentwicklung der Industrie 4.0-Konzepte werden wir uns mit der Azure-Ausgabe der Digital Twins (digitale Zwillinge) befassen. Die Definition von digitalen Zwillingen geht von der digitalen Darstellung der Eigenschaften von realen Dingen (oder Menschen) aus, entweder in Echtzeit (zur Steuerung und vorausschauenden Wartung) oder in Simulationen, um Verhaltensweisen vor dem tats\u00e4chlichen Einsatz zu erfassen und zu testen. 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