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AWS anuncia la disponibilidad general de AWS IoT TwinMaker

[26/04/2022] Amazon Web Services ha anunciado la disponibilidad general de AWS IoT TwinMaker, un nuevo servicio que facilita y agiliza a los desarrolladores la creación de gemelos digitales de sistemas del mundo real como edificios, fábricas, equipos industriales y líneas de producción.

"Los gemelos digitales son representaciones virtuales de sistemas físicos que utilizan datos del mundo real para imitar la estructura, el estado y el comportamiento de los objetos que representan y se actualizan con nuevos datos a medida que cambian las condiciones. AWS IoT TwinMaker facilita a los desarrolladores la integración de datos de múltiples fuentes, como sensores de equipos, cámaras de video y aplicaciones empresariales, y combina esos datos para crear un gráfico de conocimiento que modela el entorno del mundo real. Con AWS IoT TwinMaker, muchos más clientes pueden utilizar gemelos digitales para crear aplicaciones que reflejen sistemas del mundo real que mejoren la eficiencia operativa y reduzcan el tiempo de inactividad. No hay compromisos ni cuotas por adelantado para utilizar AWS IoT TwinMaker, y los clientes solo pagan por acceder a los datos utilizados para crear y operar gemelos digitales, señaló Michael MacKenzie, gerente general de IoT de AWS.

El ejecutivo comentó que las empresas industriales recopilan y procesan grandes cantidades de datos sobre sus equipos e instalaciones procedentes de fuentes como sensores de equipos, cámaras de video y aplicaciones empresariales (por ejemplo, sistemas de planificación de recursos empresariales o sistemas de gestión de proyectos). "Muchos clientes quieren combinar estas fuentes de datos para crear una representación virtual de sus sistemas físicos (llamada gemelo digital) que les ayude a simular y optimizar el rendimiento operativo. Pero construir y gestionar gemelos digitales es difícil incluso para las organizaciones más avanzadas técnicamente.

Para construir gemelos digitales, añadió MacKenzie, los clientes deben conectar manualmente diferentes tipos de datos procedentes de diversas fuentes (por ejemplo, datos de sensores de series temporales de los equipos, imágenes de vídeo de las cámaras, registros de mantenimiento de las aplicaciones empresariales, etc.). A continuación, continuó, los clientes tienen que crear un gráfico de conocimiento que proporcione un acceso común a todos los datos conectados y mapee las relaciones entre las fuentes de datos con el entorno físico. Para completar el gemelo digital, dijo, los clientes tienen que construir una representación virtual en 3D de sus sistemas físicos (por ejemplo, edificios, fábricas, equipos, líneas de producción, etc.) y superponer los datos del mundo real a la visualización en 3D.

"Una vez que tienen una representación virtual de sus sistemas del mundo real con datos en tiempo real, los clientes pueden crear aplicaciones para los operadores de planta y los ingenieros de mantenimiento que pueden aprovechar el aprendizaje automático y el análisis para extraer información empresarial sobre el rendimiento operativo en tiempo real de sus sistemas físicos. Debido a que el trabajo requerido es complejo, la gran mayoría de las organizaciones no pueden utilizar los gemelos digitales para mejorar sus operaciones, sostuvo MacKenzie.

De acuerdo al ejecutivo, AWS IoT TwinMaker hace que sea mucho más rápido y fácil crear gemelos digitales de sistemas del mundo real. "Con AWS IoT TwinMaker, los desarrolladores pueden empezar a crear rápidamente gemelos digitales de dispositivos, equipos y procesos conectando AWS IoT TwinMaker a fuentes de datos como sensores de equipos, fuentes de video y aplicaciones empresariales. AWS IoT TwinMaker contiene conectores integrados para Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), AWS IoT SiteWise y Amazon Kinesis Video Streams (o los clientes pueden añadir sus propios conectores para fuentes de datos como Amazon Timestream, Snowflake y Siemens MindSphere) para facilitar la recopilación de datos de diversas fuentes. AWS IoT TwinMaker crea automáticamente un gráfico de conocimiento que combina y comprende las relaciones de las fuentes de datos conectadas, por lo que puede actualizar el gemelo digital con información en tiempo real del sistema que se está modelando.

Agregó que los clientes pueden importar modelos 3D existentes (por ejemplo, archivos CAD y BIM, escaneos de nubes de puntos, etc.) directamente a AWS IoT TwinMaker para crear fácilmente visualizaciones 3D del sistema físico, y superponer los datos del gráfico de conocimiento a las visualizaciones 3D para crear el gemelo digital. Una vez creado el gemelo digital, los desarrolladores pueden utilizar un plugin de AWS IoT TwinMaker para Amazon Managed Grafana para crear una aplicación basada en la web que muestre el gemelo digital en los dispositivos que los operadores de planta y los ingenieros de mantenimiento utilizan para supervisar e inspeccionar las instalaciones y los sistemas industriales.

"Por ejemplo, los desarrolladores pueden crear una representación virtual de una planta de procesamiento de metales asociando los datos de los sensores de los equipos de la planta con videos en tiempo real de las distintas máquinas en funcionamiento y el historial de mantenimiento de dichas máquinas. A continuación, los desarrolladores pueden establecer reglas para alertar a los operarios de la planta cuando se detecten anomalías en el horno de la planta (por ejemplo, si se ha superado el umbral de temperatura) y mostrar esas anomalías en una representación 3D de la planta con vídeo en tiempo real de los hornos, lo que puede ayudar a los operarios a tomar decisiones rápidas sobre el mantenimiento predictivo antes de que falle un horno, explicó MacKenzie.

AWS IoT TwinMaker está disponible a partir de hoy en el este de EE.UU. (Virginia del Norte), el oeste de EE.UU. (Oregón), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney), Europa (Fráncfort) y Europa (Irlanda), y pronto estará disponible en otras regiones de AWS.

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