AWS IoT TwinMaker 功能

利用 AWS IoT TwinMaker，您可以更快、更轻松地创建和使用数字孪生来优化工业运营、增加产量并提高设备性能。数字孪生是真实系统的虚拟表示，它们需要使用现实数据进行定期更新，以模拟它们所表示的系统的结构、状态和行为，从而推动实现业务成果。借助 AWS IoT TwinMaker，您可以使用内置连接器或创建自己的连接器，来轻松访问和使用来自各种数据来源的数据，例如设备传感器、视频源和业务应用程序。导入现有的 3D 视觉模型，快速创建设施、流程和设备的数字孪生，根据来自所连接的传感器和摄像头的数据进行实时更新，根据数据可视化见解和预测，并发出警报以确定数据或预测何时偏离预期。轻松地将这些数字孪生集成到基于 Web 的应用程序中，使工厂操作员和维护工程师能够监控和改进您的操作。

AWS IoT TwinMaker 可为以下 AWS 服务提供内置数据连接器：用于收集、整理和存储设备和时间序列传感器数据的 AWS IoT SiteWise，以及用于捕获、处理和存储视频数据的 Amazon Kinesis Video Streams。AWS IoT TwinMaker 还为您提供框架以轻松创建自定义数据连接器，并和其他 AWS 或第三方数据来源（如 Amazon Timestream、Snowflake 和 Siemens Mindsphere）搭配使用。这些数据连接器允许您的应用程序仅使用 AWS IoT TwinMaker 统一数据访问 API 来读取和写入不同的数据存储，而无需使用各自的 API 查询每个数据来源。

要为真实环境建模，您可以在 AWS IoT TwinMaker 中创建实体，这些实体是真实系统的虚拟表示，例如熔炉或装配线。您还可以指定这些实体之间的自定义关系，以准确表示这些系统的实际部署。然后，您将这些实体连接到各种数据存储，以形成数字孪生图形，这是一种知识图形，用于构建和整理有关数字孪生的信息，从而更轻松地进行访问和理解。在您构建此真实环境模型时，通过在图形数据库中整理关系信息，AWS IoT TwinMaker 会自动创建和更新数字孪生图形。

借助 AWS IoT TwinMaker，您可以使用现有的和之前构建的 3D 视觉模型（例如 CAD 文件、Building Information Modeling (BIM) 文件或点云扫描）构建 3D 数字孪生。利用 AWS IoT TwinMaker 场景编辑器和简单的 3D 工具，您可以将这些可视化资产导入场景，并将其安置以匹配真实环境，例如工厂及其设备。您可以添加来自互联数据来源的交互式视频和传感器数据叠加、来自互联机器学习（ML）和模拟服务的见解，以及维护记录和操作文档，以便为您提供定期更新的、具有空间感知的可视化操作。

创建数字孪生后，AWS IoT TwinMaker 为构建 Web 应用程序提供低代码体验，以便您的工厂操作员和维护工程师可以访问数字孪生并与之交互。AWS IoT TwinMaker 为 Grafana 提供插件，Grafana 是一个来自 Grafana Labs 的热门开源控制面板和可视化平台。该插件提供自定义可视化面板，包括 3D 场景查看器和控制面板模板，以及连接到数字孪生数据的数据源组件，使您能够快速创建支持 3D 的应用程序以满足您的特定需求。此外，该插件还可用于通过 Amazon Managed Grafana 构建应用程序，这是针对开源 Grafana 的完全托管式服务。