Publié le: Nov 30, 2021
Aujourd'hui, nous annonçons la disponibilité d'AWS IoT TwinMaker, un nouveau service grâce auquel les développeurs peuvent créer et utiliser plus rapidement et plus facilement des jumeaux numériques de systèmes du monde réel pour contrôler et optimiser les opérations. Les jumeaux numériques représentent virtuellement des systèmes physiques telles que des bâtiments, des usines, des chaînes de production et des équipements. Ils sont régulièrement mis à jour à l'aide de données du monde réel afin d'imiter la structure, l'état et le comportement des systèmes qu'ils représentent. Bien que les cas d'utilisation des jumeaux numériques soient nombreux et diversifiés, la plupart des clients veulent démarrer en utilisant facilement leurs données existantes pour mieux comprendre leurs opérations.
Vous pouvez, grâce à AWS IoT TwinMaker, démarrer très rapidement la création de jumeaux numériques d'équipements, de processus et d'installations en connectant des données provenant de différentes sources de données telles que des capteurs d'équipements, des flux vidéo et des applications métier, sans avoir à déplacer les données dans un référentiel unique. Vous pouvez utiliser des connecteurs de données intégrés pour les services AWS suivants : AWS IoT SiteWise pour les données de capteurs d'équipements et de séries temporelles, Amazon Kinesis Video Streams pour les données vidéo, et Amazon Simple Storage Service (S3) pour le stockage des ressources visuelles (par exemple, les fichiers de CAO) et les données des applications métier. Ce service fournit également un cadre qui vous autorise à créer vos propres connecteurs de données à utiliser avec d'autres sources de données (telles que Snowflake et Siemens MindSphere). AWS IoT TwinMaker forme un graphique jumeau numérique qui combine et comprend les relations entre les représentations virtuelles de vos systèmes physiques et les sources de données connectées, afin que vous puissiez modéliser avec précision votre environnement réel.
Une fois le graphique du jumeau numérique créé, les clients souhaitent visualiser les données dans le contexte de l'environnement physique. Grâce à AWS IoT TwinMaker, vous pouvez importer des modèles 3D existants (tels que des fichiers CAO et des numérisations de nuage de points) pour composer et organiser des scènes 3D d'un espace physique et de son contenu (par exemple, une usine et ses équipements) à l'aide d'outils 3D simples. Pour créer une visualisation spatiale de vos opérations, vous pouvez y ajouter des superpositions interactives de données vidéo et de capteurs provenant des sources de données connectées, des informations provenant des services connectés de machine learning (ML) et de simulation, ainsi que des registres et des manuels de maintenance des équipements.
Pour aider les développeurs à créer une application web pour les utilisateurs finaux, AWS IoT TwinMaker est livré avec un plugin pour Amazon Managed Grafana. Les utilisateurs finaux, notamment les opérateurs d'usine et les ingénieurs de maintenance, utilisent les applications Grafana pour observer et interagir avec le jumeau numérique afin d'optimiser les opérations de l'usine, augmenter la production et améliorer les performances des équipements. Amazon Managed Grafana est un service entièrement géré pour la plateforme open source de tableaux de bord et de visualisation de Grafana Labs.
AWS IoT TwinMaker est disponible aujourd'hui en version de prévisualisation dans les régions AWS USA Est (Virginie du Nord), USA Ouest (Oregon), Europe (Irlande) et Asie-Pacifique (Singapour). Il sera bientôt disponible dans d'autres régions AWS.
Pour en savoir plus et démarrer, visitez la page produit d'AWS IoT TwinMaker. Vous trouverez un partenaire AWS qui pourra vous aider à exploiter les capacités d'AWS IoT TwinMaker pour votre entreprise sur la page des partenaires.