Oracle云基础设施与Maplesoft合作为实时资产监控创建数字孪生

Oracle对与Maplesoft团队的合作和技术案例研究所做出的贡献表示感谢。感谢合作伙伴Maplesoft公司业务发展副总裁Chris Harduwar、技术营销经理Alex Beilby和产品开发高级总监Chad Schmitke。

随着技术的进步与新的云计算应用的便利性和覆盖面相结合，工业自动化正发生着巨大的变化。制造商正在通过实施严格的系统设计流程来适应开发多学科系统的复杂性，从而倾向于确定的系统设计方法。

高保真虚拟原型——在虚拟建模环境下进行仿真，并创建数字孪生，这是开发过程的核心。尽管仿真与数字孪生均采用数字模型复现系统中多个过程，但数字孪生呈现出来的虚拟环境使其在学习和研究方面的价值得到了极大地提升。数字孪生与仿真的核心区别在于规模，仿真是对某一具体过程进行研究，而数字孪生是通过运行任意仿真对多过程进行研究。

仿真通常并不具备实时数据的功能。数字孪生围绕着双向信息流而设计，目标传感器为系统处理器提供数据的过程中，会先发生双向信息流。当处理器创建的信息与原始源对象共享时，该过程将再次进行。

数字孪生将各个领域相关的实时数据结合到由云计算驱动的虚拟环境中，通过数字孪生能够对不同的问题进行多角度地研究，进而对产品及过程进行持续地优化。

数字孪生应用于工业自动化中：

Oracle与Maplesoft合作

Maplesoft是全球领先的工程、科学和数学高性能软件工具开发商。Maplesoft产品和服务已在90个国家超过8000家教育机构、研究所、实验室以及企业中广泛使用。 Maplesoft的工程软件和服务集成了世界上最强大的数学计算引擎和易于使用的界面，能够非常方便地分析、探索、可视化、求解数学问题。为创建系统级模型提供了工具，可以减少开发时间，降低产品成本。

在自动化设计初期，机器制造商利用系统级模型对操作性能进行预测，以实现机器反应优化。使用MapleSim，设计人员能够建立高保真机器虚拟原型并在物理原型制作完成前对场景进行测试模拟操作。

在针对自动化及制造业机器建模中, MapleSim仿真可以应用于控制器策略测试或者求解机器性能，从而在不损害硬件和操作员的前提下，确定早期阶段最优方案。

MapleSim一直为客户提供机器的虚拟测试平台，以便于用户在进行产品开发时对多种可能出现的状况进行测试，或针对性能不佳的生产机器确定纠正措施。这一过程通常是针对单台机器进行的，但随着企业规模的不断扩大，对多种模型进行管理调整，以及需要大量数据来体现机器实时状态等挑战接踵而至。

Maplesoft发现与OCI基础设施有合作的机会，在机组级别的应用中增加了仿真的能力。其目的在于对真实数据进行大范围管理并且能对数据进行监控，能基于和MapleSim模型之间的偏差来发现性能方面的问题。

OCI的扩展服务十分适用，其中包括异常检测，因为这些服务为获取来自多个传感器和源的数据提供灵活性，并为检测到异常后实时做出响应提供计算能力。MapleSim模型能够对任何被探测出的异常现象进行处理，并为用户利用数字孪生来监测多台设备或者机器的工作情况提供了一个稳固的构架。

Maplesoft公司很荣幸能与OCI合作，扩大MapleSim在机组级别数字模型中的应用。

“利用OCI的云技术和Maplesoft的仿真软件，我们的客户现在可以将规模化的数据与基于物理学的模型结合起来，创建数字孪生。当生产资产被监控时，数字孪生能够为检测到的异常情况提供物理意义，并立即指出适当的纠正措施。” – Chris Harduwar（Maplesoft业务发展副总裁）

数字孪生应用于资产监测

考虑车辆、设备等工业资产所具有的重要价值，为使其利用率达到最大化，对资产性能进行实时监测和启动基于工况的维护都成为关键。2020年资产监测市场的价值为171.4亿美元，预计到2026年将达到348.2亿美元，其中交通、制造业处于领先地位。

对远程或者内部资产的监控要求采集实时数据、发现异常性能、查明根本原因和采取改正措施。OCI公司与Maplesoft公司的合作建立数字孪生虚拟环境，它将Maplesoft的物理模型与OCI基于数据模型相结合，可以用来完成对有效资产监测这一重要活动进行支持。

使用的Oracle和Maplesoft附加产品和模块

数字孪生

数字孪生模型是用业务数据更新的有形资产的数字表示方式，它是为一种资产或一组资产创建的，以帮助实现其性能的最大化。通过将实时操作数据与基于物理的系统模型相结合，或者利用历史数据算法确定系统的预期行为，可以构建一个数字孪生模型。数字孪生可以用于各种目的：它们可以提供更多的虚拟传感器信息以补充测量信 ，帮助确定异常行为，在发生此类行为时提供纠正措施，甚至提供潜在的可能性防止异常现象的发生。数字孪生可以为机组级别的特定业务而创建，如预测性维护，或为特定设备，如大型风力涡轮机中的变速箱。

使用数字孪生进行资产监控

ACME Telehandler拥有1,000台伸缩臂叉装机，出租给美国各地的建筑、仓库、造船厂等各种项目。所有的伸缩式装卸车都是连接的，并且通过与特定子资产（如变速箱）和整个资产相关联的传感器来通信状态和性能指标。ACME的业务依赖于这些资产的正常运行时间。ACME利用数字模型和实时操作数据与数字孪生来监测资产的当前状况，识别异常行为，启动基于物理模型的根本原因识别，并创建服务票改变操作参数和维护资产以解决任何异常。

ACME 伸缩臂叉装机有以下角色：

不同角色ACME伸缩臂叉装机包括以下步骤：

技术架构

下图显示了数字孪生的架构。物联 的数据（IoT）资产可以通过不同的协议收集，包括LoRa、HTTP和MQTT，以到达OCI。这些数据又被OCI流服务实时摄取。收集的数据可以存储在对象存储、自主事务处理或influxDB中，并通过应用OCI组合的功能和数据集成服务等功能，对数据进行处理以建立异常检测模型。当异常检测模型创建后，客户可以通过实时数据流来识别异常。

被识别的异常可以在Oracle Analytics Cloud中可视化，并使用通知服务将异常发送到资产管理角色，以启动纠正行动。

结果

利用Oracle的可扩展云技术和Maplesoft的仿真软件，资产监控实现了现代化，具有以下优势。

“Oracle的云技术继续为数字孪生部署提供规模和潜在因素，而数字孪生部署是制造、医疗和电信等行业实现最佳业务绩效的必要条件。数字孪生已经成为我们的客户预测潜在中断和优化运营成本的关键技术。利用Oracle的数据和人工智能服务的综合潜力，以及Maplesoft仿真软件的基于物理的建模能力，我们的客户现在可以建立所有业务资产的数字孪生。此外，他们还可以对资产性能和健康状况进行自动化实时监控。” – Lance Olson（Oracle公司数据和人工智能服务部副总裁）

下一步

增强资产检测可以通过逻辑引擎来提高自动化程度，以便向工程师提供建议的纠正措施清单，使被标记的机器恢复到原来的性能。

在数字孪生建立之后，它可以自动调整数字模型和操作数据，使其与标记资产匹配，从而带来更多的价值。这一过程节省了时间，让工程师们可以立即着手对问题行为根源进行研究。数字模型还为建议的纠正措施提供了一个测试平台，允许工程师在虚拟机上实现和测试纠正措施。

Maplesoft继续优化其软件产品和技术服务，以支持在制造和车队资产监测中使用数字孪生产品的日益增长的兴趣。随着全球业务需求的日益增加，企业面临着使用业务数据塑造业务方向的压力，对于MapleSim等能够建立数字模型并为生产数据自动调整做准备的快速有效建模工具需求正在上升。

下一步是扩展可纳入数字孪生平台的实时传感器数据量，从而使决策过程更强大。Maplesoft公司计划为更多行业提供MapleSim仿真解决方案，通过不断地与OCI合作来提供大规模的基于云的服务，向更多人开放资产监控和在线诊断。

在当前的工作中，我们已经展示了如何将大规模的操作数据与基于物理的模型相结合，从而为优化资产管理提供强大的数字孪生机制。未来，我们计划在OCI上开发一个数字孪生平台，让客户可以结合Maplesoft模型，建立基于数据的大规模模型。同时，我们还希望通过数字孪生平台来管理注册资产，支持实时数据采集，实现从数字孪生平台到资产的参数通信控制，避免出现异常。

原文：
https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/oracle-maplesoft-partnership-creates-digital-twin-virtual-environment-for-modernized-real-time-asset-monitoring