AWS annonce le service IoT TwinMaker pour créer des jumeaux numériques

Aujourd'hui, nous annonçons AWS IoT TwinMaker, un nouveau service qui permet aux développeurs de créer et d'utiliser plus rapidement et plus facilement des jumeaux numériques de systèmes du monde réel pour surveiller et optimiser les opérations. Les jumeaux numériques sont des représentations virtuelles de systèmes physiques tels que des bâtiments, des usines, des lignes de production et des équipements qui sont régulièrement mis à jour avec des données du monde réel pour 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 variés, la plupart des clients souhaitent commencer en utilisant facilement leurs données existantes pour mieux comprendre leurs opérations.

Avec AWS IoT TwinMaker, vous pouvez rapidement commencer à créer des jumeaux numériques d'équipements, de processus et d'installations en connectant des données provenant de différentes sources de données telles que des capteurs d'équipement, des flux vidéo et des applications commerciales, sans avoir à déplacer les données dans un seul référentiel. Vous pouvez utiliser des connecteurs de données intégrés pour les services AWS suivants : AWS IoT SiteWise pour les données de capteurs d'équipement et de séries chronologiques ; Amazon Kinesis Video Streams pour les données vidéo ; et Amazon Simple Storage Service (S3) pour le stockage de ressources visuelles (par exemple, des fichiers CAO) et de données provenant d'applications commerciales. AWS IoT TwinMaker fournit également un cadre pour vous permettre de 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 graphe de jumeaux numériques 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 graphe de jumeau numérique créé, les clients souhaitent visualiser les données dans le contexte de l'environnement physique. À l'aide d'AWS IoT TwinMaker, vous pouvez importer des modèles 3D existants (tels que des fichiers CAO et des analyses de nuages ​​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 spatialement consciente de vos opérations, vous pouvez ensuite ajouter des superpositions interactives de données vidéo et de capteurs à partir des sources de données connectées, des informations provenant des services de machine learning (ML) et de simulation connectés, ainsi que des enregistrements et des manuels de maintenance des équipements.

Pour aider les développeurs à créer une application Web pour les utilisateurs finaux, AWS IoT TwinMaker est fourni avec un plug-in pour Grafana géré par Amazon. Les utilisateurs finaux, tels que les opérateurs d'usine et les ingénieurs de maintenance, utilisent les applications Grafana pour observer et interagir avec le jumeau numérique afin de les aider à optimiser les opérations de l'usine, à augmenter la production et à améliorer les performances de l'équipement. Amazon Managed Grafana est un service entièrement géré pour le tableau de bord open source et la plate-forme de visualisation de Grafana Labs.

AWS IoT TwinMaker est disponible aujourd'hui en avant-première dans les États-Unis Est (Virginie du Nord), États-Unis Ouest (Oregon), Europe (Irlande) et Asie-Pacifique (Singapour), avec une disponibilité dans d'autres régions AWS à venir.