[论文解读] Emergence of Digital Twins

Shoumen Datta|arXiv (Cornell University)|Oct 15, 2016

Digital Transformation in Industry被引用 45

一句话总结

本文提出，数字孪生——物理系统的动态数字复制品——作为数字转型中的变革性概念应运而生，其发展得益于信息技术、运营技术以及协议无关通信的融合。关键贡献在于识别出语义互操作性、边缘分析和全球基础设施是实现实时透明度与可扩展部署的关键使能因素。

ABSTRACT

Multiple forms of digital transformation are imminent. Digital Twins represent one concept. It is gaining momentum because it may offer real-time transparency. Rapid diffusion of digital duplicates faces hurdles due to lack of semantic interoperability between architectures, standards and ontologies. The technologies necessary for automated discovery are in short supply. Progression of the field depends on convergence of information technology, operational technology and protocol-agnostic telecommunications. Making sense of the data, ability to curate data and perform data analytics at the edge (or mist rather than in the fog or cloud) is key to value. Delivering engines to the edge are crucial for analytics at the edge when latency is critical. The confluence of these and other factors may chart the future path for Digital Twins. The number of unknown unknowns and the known unknowns in this process makes it imperative to create global infrastructures and organize groups to pursue the development of fundamental building blocks and new ideas through research.

研究动机与目标

• 分析数字孪生在实现实体系统与数字系统之间实时透明度方面所起的新兴作用。
• 识别广泛采用的主要障碍，特别是不同架构、标准和本体之间语义互操作性的障碍。
• 强调信息技术、运营技术和电信技术融合的必要性，以实现数字孪生的可扩展部署。
• 倡导建立全球研究基础设施，以开发基础构建模块和创新解决方案。
• 将边缘（或薄雾）计算定位为降低延迟、实现数字孪生系统中数据整理与分析的关键技术。

提出的方法

• 提出一种融合信息技术、运营技术和协议无关电信的融合模型，以实现数字孪生的无缝运行。
• 强调需要自动化发现技术，以克服异构系统之间互操作性的挑战。
• 主张将分析引擎部署在边缘（雾）而非云端或雾层，以减少实时应用中的延迟。
• 强调在边缘进行数据整理和实时数据分析的重要性，以从数字孪生中提取价值。
• 呼吁通过协调的全球基础设施和协作研究团队，推动基础构建模块的研究驱动型开发。
• 强调本体和语义标准在实现机器可读、可互操作的数字复制品中的作用。

实验结果

研究问题

• RQ1 数字孪生如何实现在复杂物理系统中的实时透明度？
• RQ2 哪些技术和架构障碍阻碍了数字孪生系统的语义互操作性？
• RQ3 为何边缘分析（雾）比云计算或雾计算更适合低延迟的数字孪生应用？
• RQ4 全球研究基础设施在推进数字孪生基础组件发展方面发挥什么作用？
• RQ5 如何在数字孪生生态系统中有效实施边缘的数据整理与实时分析？

主要发现

• 语义互操作性仍是主要障碍，因为现有架构、标准和本体缺乏一致的集成。
• 缺乏自动化发现技术限制了数字孪生生态系统的可扩展性和动态组合能力。
• 基于边缘的分析（雾）对于降低延迟并实现实时决策在数字孪生应用中至关重要。
• 数字孪生的进展取决于信息技术、运营技术和电信技术的融合，以及协议无关通信协议的采用。
• 数字孪生开发中未知的未知数和已知的未知数数量众多，因此需要协调的全球研究与基础设施开发。
• 该领域需要基础性研究和协作创新，以解决数据整理、语义和系统集成方面尚未解决的挑战。