CN117742255A - 用于工业自动化设备操作增强的数据驱动数字孪生 - Google Patents

用于工业自动化设备操作增强的数据驱动数字孪生 Download PDF

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CN117742255A CN202311018523.4A CN202311018523A CN117742255A CN 117742255 A CN117742255 A CN 117742255A CN 202311018523 A CN202311018523 A CN 202311018523A CN 117742255 A CN117742255 A CN 117742255A
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大卫·C·马祖尔
罗布·A·恩茨明格
小布鲁斯·T·麦克利夫
詹姆斯·M·蒂尔
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Abstract

提供了用于工业自动化设备操作增强的数据驱动数字孪生。工业自动化系统可以包括第一计算设备，该第一计算设备可以从工业自动化系统的工业自动化设备接收操作技术(OT)数据，基于OT数据确定工业自动化设备的标识符，确定与附加OT数据相比OT数据包括具有变化的数据属性，响应于确定数据属性具有变化而将标识符和数据属性发送至第二计算设备，从第二计算设备接收包括工业自动化设备的更新的数字表示的容器，执行容器以输出附加数据属性，并且将命令发送至工业自动化设备，以基于附加数据属性修改过程。

Description

用于工业自动化设备操作增强的数据驱动数字孪生
技术领域
本公开内容总体上涉及工业自动化设备控制。更具体地，本公开内容涉及使用在边缘设备上实现的容器化数字表示来控制工业自动化设备的系统和方法。
背景技术
该部分旨在向读者介绍可能与以下描述和/或要求保护的本公开内容的各个方面相关的技术的各个方面。相信该讨论有助于向读者提供背景信息，以促进更好地理解本公开内容的各个方面。因此，应当理解，这些陈述是从该角度来理解的，而不是作为对现有技术的承认。
随着工业自动化系统已经发展到利用边缘计算、分析和工业自动化设备生成的大量数据，对寻找修改、利用和处理数据的新方法存在持续的兴趣。例如，在利用边缘计算设备来处理由工业自动化系统的工业自动化设备生成的数据的情况下，边缘计算设备可以通过利用在边缘计算设备上实现的容器来减少传递至云计算系统的数据量并增强工业自动化设备的操作。
发明内容
下面阐述本文中所公开的特定实施方式的概述。应当理解，呈现这些方面仅是为了向读者提供这些特定实施方式的简要概述，并且这些方面并不旨在限制本公开内容的范围。实际上，本公开内容可以涵盖下面可能未阐述的多个方面。
在一个实施方式中，系统可以包括第一计算设备，所述第一计算设备可以从工业自动化系统的一个或更多个工业自动化设备接收操作技术(OT)数据，基于OT数据确定一个或更多个工业自动化设备的一个或更多个标识符，确定与附加OT数据相比OT数据包括具有一个或更多个变化的一个或更多个数据属性，响应于确定一个或更多个数据属性具有一个或更多个变化而将一个或更多个标识符和一个或更多个数据属性发送至第二计算设备，从第二计算设备接收包括一个或更多个工业自动化设备的一个或更多个更新的数字表示的一个或更多个容器，执行一个或更多个容器以输出一个或更多个附加数据属性，以及将一个或更多个命令发送至一个或更多个工业自动化设备，以基于一个或更多个附加数据属性修改一个或更多个过程。
在另一实施方式中，一种方法可以包括：经由第一计算设备从工业系统的一个或更多个工业设备接收操作技术(OT)数据，基于OT数据确定一个或更多个工业设备的一个或更多个标识符，确定与附加OT数据相比OT数据包括具有一个或更多个变化的一个或更多个数据属性，响应于确定一个或更多个数据属性具有一个或更多个变化而将一个或更多个标识符和一个或更多个数据属性发送至第二计算设备，从第二计算设备接收包括一个或更多个工业设备的一个或更多个更新的数字表示的一个或更多个容器，执行一个或更多个容器以输出一个或更多个附加数据属性，以及将一个或更多个命令发送至一个或更多个工业设备，以基于一个或更多个附加数据属性修改一个或更多个过程。
在又一实施方式中，计算机可读介质存储指令，这些指令当由一个或更多个处理器执行时，使一个或更多个处理器执行操作，操作包括：从工业系统的一个或更多个工业设备接收操作技术(OT)数据，基于OT数据确定一个或更多个工业设备的一个或更多个标识符，确定与附加OT数据相比OT数据包括具有一个或更多个变化的一个或更多个数据属性，响应于确定一个或更多个数据属性具有一个或更多个变化而将一个或更多个标识符和一个或更多个数据属性发送至计算设备，从计算设备接收包括一个或更多个工业设备的一个或更多个更新的数字表示的一个或更多个容器，执行一个或更多个容器以输出一个或更多个附加数据属性，以及将一个或更多个命令发送至一个或更多个工业设备，以基于一个或更多个附加数据属性修改一个或更多个过程。
附图说明
当参照附图阅读以下具体实施方式时，本发明的这些和其他特征、方面和优点将变得更好理解，贯穿附图，相同的附图标记在整个附图中表示相同的部分，其中：
图1是根据本文中呈现的实施方式的示例工业自动化系统的透视图；
图2是根据本文中呈现的实施方式的可以用于远程访问图1的工业自动化系统的工业自动化设备管理系统的框图；
图3是根据本文中呈现的实施方式的具有容器的示例边缘计算设备的框图，所述容器可以用于图2的工业自动化设备管理系统中；
图4是根据本文中呈现的实施方式的用于使用图3的边缘计算设备来操作图1的工业自动化系统的数字表示的过程的流程图；
图5是根据本文中呈现的实施方式的用于基于在边缘设备内执行的容器来动态更新图1的工业自动化系统的数字表示的过程的流程图；以及
图6是根据本文中呈现的实施方式的用于经由云计算系统基于操作技术(operational technology，OT)数据来动态生成容器的过程的流程图。
具体实施方式
下面将描述一个或更多个具体实施方式。为了提供对这些实施方式的简明描述，在本说明书中没有描述实际实现方式的所有特征。应当理解，在任何这样的实际实现方式的开发过程中，如在任何工程项目或设计项目中，必须做出大量的特定于实现方式的决策来达到开发者的具体目标，例如符合系统相关约束条件和商业相关约束条件，这些具体目标可能会因实现方式而改变。此外，应当理解，这样的开发努力可能是复杂并且耗时的，但对于受益于本公开内容的普通技术人员而言，这样的开发努力仍将是设计、制造和生产的例行任务。
当介绍本发明的各种实施方式的元件时，冠词“一”、“一个”、“该”和“所述”旨在表示存在一个或更多个元件。术语“包括”、“包含”和“具有”旨在是包含性的，并且意味着可能存在除了所列出的要素之外的其他要素。
随着数字孪生技术变得越来越普遍，在工业自动化设备上实现的数字孪生有许多潜在用途。例如，三维(3D)建模可以用于创建表示物理工业自动化设备的设备级数字孪生(例如，设备孪生)。设备级数字孪生可以用于监测工业自动化设备的操作并模拟操作以识别潜在的改进机会或问题。然而，在某些情况下，工业自动化设备可能没有计算资源(例如，存储器)来实现设备孪生并管理或复制设备孪生中的数据。
在这种情况下，与工业自动化设备对应的设备孪生可以在云计算环境中执行(例如，使用云计算设备或系统)，并且设备孪生可以集成至表示工业自动化系统的系统级数字孪生中。这样的基于云的数字孪生实现可以利用云计算资源来支持数字孪生的操作。但是，某些问题可能会抑制数字孪生的性能。例如，每个工业自动化设备可以将与多个属性(例如，温度、压力、速度、方向等)相关联的数据发送至数字孪生，并且工业自动化系统可以包括大量(例如，数百个、数千个或更多)的工业自动化设备。结果，大量数据可以被传递至云计算设备或系统。此外，可能只有一小部分数据包括具有改变的属性，但是整个数字孪生将基于所接收的数据被更新。这样的更新可能导致传递至云计算设备或系统的等待时间和数据量增加。
随着边缘计算的改进，边缘计算设备可以用于实现表示上述工业自动化系统的数字孪生。在更靠近工业自动化设备的边缘上实现数字孪生可以减少数字孪生的响应时间和通信时间。边缘计算设备可以通过执行从包含容器数据库的基于云的计算系统获得的容器来实现数字孪生。容器数据库可以包括与各种工业自动化设备(例如，包括工业自动化系统中当前使用的和可用于将来使用的设备)对应的容器的集合。使用容器使得能够实现数字孪生，而无论数字孪生在其中操作的主机环境(例如，操作系统、库依赖)。边缘计算设备可以从工业自动化设备接收数据。代替将数据直接发送至基于云的计算系统，边缘设备可以识别那些具有改变的属性，并且仅将属性改变传递至基于云的计算系统。以这种方式，边缘计算设备可以减少在工业自动化系统内部(或外部)传递的数据量，并增加网络带宽可用性。
本公开内容的实施方式总体上针对工业自动化系统，该工业自动化系统可以利用边缘计算设备通过执行由基于云的容器编排系统生成的软件容器来实现工业自动化系统的数字表示(例如，数字孪生)。边缘计算设备可以使用数字表示来模拟工业自动化系统的过程。基于模拟，边缘设备可以使一个或更多个工业自动化设备修改过程，以促进工业自动化系统的监测、操作、优化、维护和诊断。此外，边缘计算设备可以使用来自工业自动化设备的更新的数据来动态更新数字表示。例如，更新的数据可以包括与工业自动化设备相关联的标识符和可以指示与工业自动化设备相关联的潜在优化或问题的属性值。边缘设备可以基于更新的数据确定属性变化，并且仅将属性变化和标识符发送至容器编排系统。容器编排系统可以基于标识符查询数据库以确定匹配的数字表示模板。容器编排系统可以基于匹配的数字表示模板生成新的容器，并基于属性变化定制新的容器。新的容器可以被(例如，从容器注册表(container registry))推送至边缘设备，边缘设备可以执行新的容器来更新数字表示。
通过介绍的方式，图1是由一个或更多个工业控制系统12控制的示例工业自动化系统10的透视图。如所描绘的，工业自动化系统10包括站点14，站点14具有用于在自动化过程例如硅晶片制造中执行功能的机器部件和/或机器。自动化过程可以在站点14A处开始，站点14A用于经由输送机部分16将诸如基板的物体装载至工业自动化系统10中。输送机部分16可以将物体传送至站点14B以执行第一动作，例如经由模版印刷(stencil)将焊膏印刷至基板。随着物体从站点14B离开，输送机部分16可以将物体运送至站点14C进行焊膏检查(SPI)以检查印刷结果，运送至站点14D、14E和14F进行表面贴装技术(SMT)部件的放置，运送至站点14G以使对流回流炉将焊料熔化而形成电耦接，并且最后到达站点14H进行自动光学检查(AOI)以检查制成的物体(例如，制成的印刷电路板)。在物体行进通过各个站点之后，可以将物体从站点14H移出，例如，用于存储在仓库中或者用于运输。显然，对于其他应用，特定系统、机器部件、机器、站点和/或输送器可以是不同的或专门适于该应用。
例如，工业自动化系统10可以包括在压缩机站、炼油厂、用于制造食品的批处理操作、化学处理操作、酿造操作、采矿操作、机械化装配线等中执行各种操作的机械。因此，工业自动化系统10可以包括各种操作部件，例如，电马达、阀、致动器、温度元件、压力传感器、或者用于制造、加工、材料处理和其他应用的大量机械或设备。工业自动化系统10还可以包括电气装备、液压装备、压缩空气装备、蒸汽装备、机械工具、保护装备、制冷装备、电力线、液压线、蒸汽线等。一些示例类型的装备可以包括混合器、机器输送机、罐、滑道、专用的原始装备制造商机器等。除了上述装备之外，工业自动化系统10还可以包括马达、保护设备、开关装置、压缩机等。这些所描述的操作部件中的每个操作部件可以对应于和/或生成关于操作、状态、传感器数据、操作模式、警报状况等的各种操作技术(OT)数据，可以期望输出这些操作技术(OT)数据以利用来自IT网络的IT数据进行分析、将其存储在IT网络中、利用预期操作设置点(例如阈值)进行分析等。
在某些实施方式中，可以由工业控制系统12对工业自动化系统10装备(例如，站点14)的一个或更多个属性进行监测和控制以调节控制变量。例如，感测设备(例如，传感器18)可以监测工业自动化系统10的各种属性，并且可以由工业控制系统12至少部分地用于调整工业自动化系统10的操作(例如，作为控制回路的一部分)。在一些情况下，工业自动化系统10可以与由其他装备使用的设备相关联。例如，可以将扫描仪、计量器、阀、流量计等设置在工业自动化系统10上或内部。此处，工业控制系统12可以从相关联的设备接收数据并且使用该数据来更高效地执行它们相应的操作。例如，工业自动化系统10的与马达驱动器相关联的控制器可以接收关于所连接的马达的温度的数据，并且可以基于该数据来调整马达驱动器的操作。
工业控制系统12可以通信地耦接至显示器/操作者接口20(例如，人机接口(HMI))以及工业自动化系统10的设备。应当理解，可以在工业自动化系统10的特定实施方式中使用任何合适数目的工业控制系统12。工业控制系统12可以促进通过编程对象来表示工业自动化系统10的部件，所述编程对象可以被实例化并且被执行以在显示器/操作者接口20上提供具有与实际部件类似或相同的模拟功能的数字表示(例如，数字孪生)以及部件的可视化或者上述二者。编程对象可以包括存储在工业控制系统12中并且由工业控制系统12的处理电路执行的代码和/或指令。处理电路系统可以与存储器电路系统通信，以允许存储部件可视化。
如图所示，显示器/操作者接口20描绘工业自动化系统10的部件的表示22(例如，具有可视化的数字表示)。工业控制系统12可以使用由传感器18传输的数据以经由对部件的当前操作的一个或更多个状态、状况和/或指示进行改变来更新部件的可视化。这些传感器18可以是适于提供关于过程状况的信息的任何合适的设备。实际上，传感器18可以用于可以由工业控制系统12监测和控制的过程回路(例如，控制回路)中。因此，可以基于过程输入(例如，来自传感器18的输入)或者由人经由显示器/操作者接口20进行的直接输入来激活处理回路。操作和/或监测工业自动化系统10的人员可以参考显示器/操作者接口20来确定工业自动化系统10和/或特定部件的各种状态、状况和/或当前操作。此外，操作和/或监测工业自动化系统10的人员可以通过与控制面板或各种输入设备的交互来将各种部件调整至启动、停止、掉电、上电或者以其他方式调整工业自动化系统10的一个或更多个部件的操作。
工业自动化系统10可以被认为是具有各自分别生成各种数据的若干过程和操作的数据丰富的环境。例如，工业自动化系统10可以与可以被组织和被分类为OT数据的材料数据(例如，与基板或原材料属性或特性对应的数据)、参数数据(例如，与诸如在工业自动化系统10的操作期间的机器和/或站点的性能对应的数据)、测试结果数据(例如，与在工业自动化系统10的最终或中间产品上执行的各种质量控制测试对应的数据)等相关联。此外，传感器18可以收集指示工业自动化系统10或工业控制系统12的一个或更多个操作的OT数据。以这种方式，OT数据可以是指示与工业自动化系统10或工业控制系统12的操作相关联的测量结果、状态、警报等的模拟数据或数字数据。
上述工业控制系统12可以在OT空间中操作，在该OT空间中，OT数据用于监测和控制OT资产(例如，工业自动化系统10的站点14中所示的装备或其他工业装备)。OT空间、环境或网络通常包括由工业控制系统12协调的直接监测和控制操作以及对应的OT资产。例如，可编程逻辑控制器(PLC)可以在OT网络中操作以控制OT资产(例如，驱动器、马达)的操作。工业控制系统12可以被特别地编程或者被配置成直接与相应的OT资产进行通信。
另一方面，容器编排系统24可以在信息技术(IT)环境(例如，云计算环境)中操作。也就是说，容器编排系统24可以包括多个计算设备(例如，云计算设备)，其协调用于管理或调度多个计算设备内的应用的各个容器的工作的自动过程。换句话说，容器编排系统24可以用于跨多个计算设备以一定规模使各种任务自动化。作为示例，容器编排系统24可以使以下任务自动化：诸如配置和调度容器，供应和部署容器，确定容器的可用性，根据应用在其中运行的容器来配置应用，扩展容器以均等地平衡基础结构上的应用工作负载，在容器之间分配资源，执行容器的负载平衡、业务路由和服务发现，执行容器的健康监测、保护容器之间的交互等。在任何情况下，容器编排系统24都可以使用配置文件来确定便于容器之间进行通信的网络协议、用于保存日志的存储位置等。容器编排系统24还可以调度容器在主机(例如，工业自动化设备)中的部署，所述主机可以执行容器以实现工业自动化设备的数字表示(例如，数字孪生)。数字孪生可以模拟工业自动化设备的操作，并促进工业自动化设备的监测、操作、优化、维护和诊断。此外，容器编排系统24可以基于预定规格来管理容器的生命周期。
应当注意，容器指的是将应用与其运行时依赖项一起打包的技术。也就是说，容器包括与底层主机基础结构(例如，操作系统)解耦的应用。通过包括与容器的运行时依赖项，无论容器在其中操作的主机如何，容器都可以相同的方式执行。容器可以容易地部署在不同的主机上，并且可能不需要为不同的实现而重写。此外，利用容器来执行工业自动化过程可以减少在工业自动化系统10内部(或外部)传递的数据量，从而潜在地减少网络等待时间、释放带宽或二者兼而有之。
在一些实施方式中，容器可以作为容器映像(container image)28存储在容器注册表(container registry)26(例如，基于云的容器注册表)中。容器注册表26可以是容器编排系统24可访问的任何合适的数据存储装置或数据库。容器编排系统24可以使用容器注册表26作为容器存储库来存储、分发和跟踪容器。容器映像28可以与包括用于执行相应应用的工具和数据的可执行软件包对应。也就是说，容器映像28可以包括用于操作应用的相关代码、应用库、系统库、运行时间工具、各种设置的默认值等。例如，相关代码可以包括与工业自动化系统10的工业自动化设备(例如，马达、保护设备、开关装置或压缩机)对应的数字孪生代码。工业自动化设备可以接收(例如，下载)包括数字孪生代码的容器。当执行容器时，工业设备可以实现数字孪生以模拟由工业自动化设备执行的过程。另外，可以基于与工业自动化设备相关联的某些操作改变(例如，状态、参数、属性)来更新容器映像28。工业自动化设备可以接收更新的容器(例如，包括与新的或改进的功能相关联的更新的代码)，并通过执行更新的容器来更新数字孪生。因此，数字孪生可以在工业自动化设备的整个生命周期中更准确地表示工业自动化设备，以改进工业自动化设备的操作。
在一些情况下，某些工业自动化设备(例如，非支持计算的设备)可能不具有存储器或其他计算资源来在设备级实现数字孪生(称为设备孪生)并正确管理和复制设备孪生中的数据。在一些实施方式中，与工业自动化系统10的工业自动化设备对应的多个设备孪生可以在表示工业自动化系统10的系统级上集成或组合成数字孪生。数字孪生可以在通信地耦接至工业自动化设备的边缘计算设备中实现。边缘计算设备可以执行包括与数字孪生相关联的代码的数字孪生容器。在一些实施方式中，数字孪生容器可以包括多个设备孪生容器，所述多个设备孪生容器当被执行时，可以在边缘计算设备中模拟与工业自动化设备对应的多个设备孪生的操作。这样的容器方法可以允许对设备孪生容器进行外部的、不影响操作的更新，而无需对工业自动化设备进行直接更新。此外，利用更靠近工业自动化设备定位的容器化边缘计算设备可以减少传递至云计算系统(例如，管理工业自动化系统10的维护的系统)的数据的定时和数量。
考虑到上述内容，图2是可以用于远程访问图1的工业自动化系统10的工业自动化设备管理系统50的框图。工业自动化设备管理系统50包括工业自动化系统10的工业自动化设备52，诸如马达、传感器、保护设备、开关装置、压缩机、控制器等。工业自动化设备52可以通信地耦接至位于云62(例如，工业网络)的边缘60的边缘计算设备54(例如，驱动器)。边缘计算设备54可以包括容器56(例如，软件容器)。一个或更多个数字孪生58可以在容器56内实现。数字孪生58可以是工业自动化系统10的虚拟实例(例如，数字表示)。数字孪生58可以提供其中边缘计算设备54可以被实现成监测和控制工业自动化系统10的灵活方式。在一些实施方式中，数字孪生58中的每个数字孪生可以表示工业自动化系统10的一个方面(例如，热、动力学、压力、声学或功率方面)。
云62可以由各种计算设备(例如，云计算设备64)、存储设备和连接设备(例如，路由器、交换机、网关)来实现。工业自动化设备管理系统50可以使用云62来促进工业自动化设备52、边缘计算设备54、容器编排系统24和其他相关系统或部件之间的通信。云62可以包括一个或更多个有线或无线网络，包括但不限于局域网(LAN)、广域网(WAN)、无线WAN(WWAN)、无线LAN(WLAN)、移动通信网络(例如，3G、4G、5G、Edge等)等。例如，资产管理系统可以使用局域网(LAN)，该局域网包括各种计算和网络设备，包括但不限于交换机、服务器(例如，处理器)、存储装置(例如，存储器)和路由器。上述系统/设备可以使用各种通信协议彼此通信，诸如开放数据库连接(ODBC)、TCP/IP协议、分布式关系数据库体系结构(DRDA)协议、数据库更改协议(DCP)、HTTP协议、蓝牙、Wi-Fi、近场通信(NFC)、其他合适的当前或未来协议或其组合。
如图所示，云62包括容器编排系统24、容器注册表26、云计算设备64和容器订阅部件66。容器编排系统24可以包括存储与工业自动化系统10和工业自动化系统10的部件(例如，工业自动化设备52)相关联的各种数字孪生模板(例如，数字孪生定义语言(DTDL)模板)的数字孪生模板数据库68。当由计算设备(例如，边缘计算设备54)执行时，DTDL可以用于创建容器，实现真实世界事物、地点以及工业或商业过程等的数字表示(例如，数字孪生58)。因此，DTDL可以包括数据结构、函数、预期输入、预期输出和用于生成数字表示的其他元素。数字表示可以输出见解，从而产生更好的产品、优化运营和成本、创造突破性的用户体验等等。在一些实施方式中，数字孪生模板可以在系统级与工业自动化系统10的某些方面对应，并且其他数字孪生模板可以在设备级与工业自动化设备52对应。容器编排系统24可以使用容器订阅部件66来为边缘计算设备54提供容器订阅/发布服务。容器订阅/发布服务可以包括周期性地监测容器注册表26以识别新的或更新的容器，并且发送通知以提示边缘计算设备54接收新的或更新的容器。容器编排系统24、容器注册表26、云计算设备64和容器订阅部件66中的每个都可以包括计算设备的一个或更多个处理器，这些处理器可以执行存储在计算设备的存储器/存储设备上的计算机可读指令。
在一些实施方式中，容器编排系统24可以在初始化阶段(例如，工业自动化系统10的测试阶段)期间收集与工业自动化系统10相关联的信息。例如，容器编排系统24可以经由边缘计算设备54从工业自动化设备52收集操作技术(OT)数据(例如，关于操作、状态、配置、规格、操作模式)。OT数据可以包括每个从工业自动化设备52的特定设备生成的OT数据集。每个OT数据集可以包括与工业自动化设备52的对应设备相关联的唯一数据集标识符。
基于所接收的OT数据集(例如，使用数据集标识符)，容器编排系统24可以查询数字孪生模板数据库68以检索与数据集标识符对应的数字孪生模板。数字孪生模板可以包括与由OT数据集指定的设备和装备的类型相关的信息。也就是说，OT数据集可以指示可能存在的工业自动化设备52的数量、工业自动化设备52的类型、工业自动化设备52中的每个工业自动化设备的操作参数数据(例如，控制设置)、工业自动化设备52中的每个工业自动化设备和整个设备群(entire fleet)的功能等。容器编排系统24然后可以基于数字孪生模板和OT数据集中的其他相关信息(例如，配置、规格或模式)来生成各个设备孪生容器。例如，容器编排系统24可以基于与包括特定设备的设备类型对应的数字孪生模板，为与特定设备相关联的设备孪生容器生成初始代码。接下来，容器编排系统24可以使用相关信息来定制初始代码，该相关信息可以包括关于特定设备的特定(例如，唯一的)细节。每个设备孪生容器可以包括与唯一数据集标识符相关联的唯一容器标识符，该唯一数据集标识符与对应设备相关联。容器编排系统24可以利用映射(例如，在映射文件中)来识别与不同工业自动化设备52相关联的数据集标识符与容器标识符之间的相关性。
在一些实施方式中，容器编排系统24可以将各个设备孪生容器集成至表示系统级工业自动化系统10的系统级数字孪生容器中。容器编排系统24可以利用一个或更多个系统文件(例如，配置文件)，该系统文件包括与由系统级数字孪生容器表示的范围(例如，方面)相关的信息、详述工业自动化系统10的范围与其他范围(例如，方面)之间的关系的信息、详述系统级数字孪生容器与设备孪生容器之间的关系的信息、以及详述各个设备孪生容器之间的关系的信息等等。容器编排系统24可以将设备孪生容器、系统级数字孪生容器和配置文件存储至容器注册表26中。
在一些实施方式中，容器编排系统24可以使容器注册表26将数字孪生容器(例如，容器56)的副本推送至边缘计算设备54。在接收容器56之后，边缘计算设备可以执行容器56以实现表示工业自动化系统10的数字孪生(例如，关于工业自动化系统10的热方面)。随着工业自动化系统10的操作继续，上述过程可以继续，从而实现成为数字孪生58的一部分的更多数字孪生(例如，诸如表示其他方面)。
尽管图2是关于工业自动化设备管理系统50描绘的，但是应当理解，关于图2描述的部件是示例性附图，并且工业自动化设备管理系统50可以包括如上所述的更多或更少的部件。例如，容器编排系统24、容器注册表26、边缘计算设备54、云计算设备64和容器订阅部件66中的每个都可以包括一个或更多个数据库。
图3是具有可以在图2的工业自动化设备管理系统50中使用的容器的示例边缘计算设备(例如，边缘计算设备54)的框图。边缘计算设备54可以包括通信部件72、处理器74、存储器76、存储装置78、输入/输出(I/O)端口80、显示器80等。通信部件72可以是促进容器编排系统24与边缘计算设备54或任何其他合适的系统、部件或设备之间的通信的无线或有线通信部件。处理器84可以是能够执行计算机可执行代码的任何类型的计算机处理器或微处理器。处理器84还可以包括多个处理器，每个处理器包括可以执行下述操作的处理电路。
存储器86和存储装置88可以是可以用作存储处理器可执行代码、容器(例如，容器56)数据(例如，OT数据)等的介质的任何合适的制品。这些制品可以表示计算机可读介质(例如，任何合适形式的存储器或存储装置)，其可以存储由处理器84用来执行当前公开的技术的处理器可执行代码。存储器86和存储装置88可以表示非暂态计算机可读介质(例如，任何合适形式的存储器或存储装置)，其可以存储由处理器84用来执行本文中描述的各种技术的处理器可执行代码。应当注意，非暂态仅指示介质是有形的而非信号。
I/O端口80可以耦接至一个或更多个传感器18、一个或更多个输入设备、一个或更多个显示器等，以促进人或机器与工业自动化系统10的交互。例如，基于经由显示器82提供给用户的通知，用户可以使用输入设备来指示工业自动化系统10的一个或更多个工业自动化设备52的某些调整。
显示器82可以操作以描绘与处理器84正在处理的软件(例如，容器)或可执行代码相关联的可视化。在一个实施方式中，显示器82可以是能够接收来自工业自动化系统10的用户(例如，操作者)的输入的触摸显示器。例如，显示器82可以是任何合适类型的显示器，例如液晶显示器(LCD)、等离子显示器或有机发光二极管(OLED)显示器。另外，在一个实施方式中，显示器82可以与触敏机构(例如，触摸屏)结合提供，该触敏机构可以用作用于工业自动化系统10的控制接口的一部分。
尽管图3是关于边缘计算设备54描绘的，但是应当注意，其他计算系统(例如，容器编排系统24)或设备也可以包括相同或相似的部件来执行或促进执行本文中描述的各种技术。此外，应当理解，关于图3描述的部件是示例性附图，并且边缘计算设备54和其他合适的计算系统或设备可以包括如以上详细描述的更多或更少的部件。
考虑到上述内容，图4是用于使用图3的边缘计算设备54操作图1的工业自动化系统10的数字表示的过程100的流程图。过程120可以由边缘计算设备54使用执行存储在边缘计算设备54的存储器或存储装置(例如，存储器76或存储装置78)上的计算机可读指令的处理电路(例如，包括在边缘计算设备54中的处理器74)来执行。
尽管以特定顺序描述了图4中描述的过程100，但是应当注意，过程100可以以任何合适的顺序来执行，并且不限于本文中呈现的顺序。还应当注意，尽管在下面的过程100中每个处理块被描述为由边缘计算设备54执行，但是其他合适的设备可以执行本文中描述的方法。
现在参照图3，在框102处，边缘计算设备54可以实现工业自动化系统10的数字表示(例如，数字孪生58)。例如，边缘计算设备54可以从基于云的容器注册表(例如，容器注册表26)接收(例如，下载)容器(例如，容器56)。在一些实施方式中，计算设备54可以使用基于云的容器订阅服务(例如，由容器订阅部件66提供)来接收容器。例如，容器订阅部件66可以连续或周期性地(例如，每天、每3天、每周或每月)监测容器注册表26，以识别新的容器或现有容器的更新版本是否可用。容器订阅部件66可以将指示新的或更新的容器的通知发送至边缘计算设备54，以提示边缘计算设备54接收新的或更新的容器。
所接收的容器可以包括在设备级上与各个工业自动化设备(例如，工业自动化设备52)对应的一组设备孪生代码，以表示各个工业自动化设备的操作。当执行该组设备孪生代码时，边缘计算设备54可以实现一组设备孪生，每个设备孪生表示工业自动化系统10的对应工业自动化设备。边缘计算设备54可以利用每个单独的设备孪生来模拟每个对应的工业自动化设备在设备级的各种操作(例如，参数设置、操作模式、故障识别、维护、故障排除)。
所接收的容器还可以包括在系统级的与工业自动化系统10对应的数字孪生代码。当执行数字孪生代码时，边缘计算设备54可以将该组设备孪生集成至表示工业自动化系统10的数字孪生58中。数字孪生58可以包括工业自动化系统10的层级级别，诸如与由数字孪生58表示的方面(例如，热方面)相关的信息、该方面与工业自动化系统10的其他方面(例如，动力学、压力、声学和功率方面)之间的关系、数字孪生58与设备孪生之间的关系以及设备孪生之间的关系等。
数字孪生58还可以包括调节用于处理OT数据(例如，从工业自动化设备52接收的数据)的过程和格式的数据结构(例如，预定数据结构)。例如，数字孪生58可以具有以下功能：管理数据接收和发送(例如，过滤OT数据并仅将OT数据的某些部分发送至容器编排系统24)、基于可以由每个设备孪生共享的预定数据结构将所接收的OT数据格式化或转换成标准数据格式、基于工业自动化系统10的层级级别为每个设备孪生设置输入/输出端口以促进数字孪生58内的设备孪生之间的数据通信，等等。
此外，数字孪生58可以包括各种计算算法，以使用从工业自动化设备52接收的OT数据来促进数据分析和处理。例如，计算算法可以包括机器学习算法和/或人工智能算法。数字孪生58可以利用OT数据并应用机器学习算法来识别与各个工业自动化设备52和/或工业自动化系统10相关联的相关性、趋势、模式、潜在问题和其他属性。在一些实施方式中，数字孪生58可以包括一个或更多个模型(例如，数学模型)，所述模型可以用于模拟工业自动化系统10的各种操作(例如，参数设置、操作模式、故障识别、维护、故障排除等)。例如，数字孪生58可以执行机器学习过程，并基于称为“训练数据”的干净数据样本生成数学模型，以便在不被明确编程以执行任务的情况下做出预测或决策。
在容器(例如，容器56)中实现(例如，下载和执行)数字孪生58之后，在框104处，边缘计算设备54可以接收与工业自动化系统(例如，工业自动化系统10)的一个或更多个工业自动化设备(例如，工业自动化设备52)相关联的一个或更多个数据集。例如，一个或更多个数据集中的每个数据集可以从特定的工业自动化设备52生成，并且可以包括与该特定的工业自动化设备52相关联的唯一数据集标识符。一个或更多个数据集可以包括OT数据，诸如操作参数、操作状态、控制器读数、传感器数据、操作模式、报警条件等。在一些实施方式中，边缘计算设备54可以将一个或更多个数据集格式化或转换成可以由每个设备孪生共享的标准数据格式，并为每个设备孪生设置输入/输出端口，以促进一个或更多个数据集在设备孪生之间的分布。
在框106处，工业自动化设备52可以使用工业自动化系统10的数字表示(例如，数字孪生58)来模拟由一个或更多个工业自动化设备52执行的一个或更多个过程。例如，边缘计算设备54可以使用数字孪生58来运行与一个或更多个过程相关的模拟，诸如操作性能分析、对现有问题的诊断、对潜在问题的预测等。数字孪生58可以基于从一个或更多个工业自动化设备52接收的一个或更多个数据集以及与一个或更多个工业自动化设备52相关联的其他相关数据(例如，历史数据)来运行模拟。在一些实施方式中，数字孪生58可以识别工业自动化设备52的相关设备(例如，基于可以包括与相关设备相关联的某些标识符的一个或更多个数据集)，并使与相关设备对应的相关设备孪生在设备级运行模拟。此外，数字孪生58可以接收设备孪生模拟结果并基于设备孪生模拟结果在系统级运行模拟。边缘计算设备54还可以使用数字孪生58来分析模拟结果(例如，使用机器学习算法和/或人工智能算法)。例如，一个或更多个过程可以包括用于优化机械化装配线的机器输送机的输送机速度的过程。数字孪生58可以接收来自与机器输送机对应的设备孪生的速度模拟(例如，从当前速度增加10％的速度)结果，并且使用该结果作为输入来运行模拟，以确定机器输送机的增加的速度是否会使机械化装配线过载。
在边缘设备(例如，边缘计算设备54)上执行数字孪生(例如，数字孪生58)可以为使用大量OT数据、高级边缘计算资源(例如，快速数据处理、即时设备控制)以及丰富的云计算和存储资源来操作工业系统(例如，工业自动化系统10)提供各种优势。在一个或更多个工业系统可以被集成以形成复杂系统(例如，自动化制造系统)的一些情况下，该系统可以包括大量的可以产生大量的OT数据的工业自动化设备和传感器。由于某些限制(例如，有限的连接性)，将如此大量的数据发送至在云计算系统/设备上执行的数字孪生可能导致数据通信延迟和延迟的响应时间。相反，在边缘设备上使用数字孪生可以实现本地(例如，靠近数据源)的数据处理，以更有效地处理和分析以触发实时响应，从而增加云计算设备和其他网络设备的网络带宽。
基于边缘的数字孪生还可以提供快速分析(例如，基于模拟识别潜在问题)、快速解决(例如，解决所识别的问题)以及向相关设备提示命令(例如，调整操作以解决所识别的问题)。此外，基于边缘的数字孪生可以调节数据通信，使得有限数量的OT数据被传递至云计算系统/设备。以这种方式，云计算系统/设备可以专注于更大规模的数据收集(例如，从其他相关工业系统收集数据)、数据挖掘、基于从自动化制造系统传递的OT数据和其他相关数据(例如，历史数据和/或来自与自动化制造系统相关(例如，类似的、上游的、下游的)的其他工业系统的合成数据)的高级模拟等。此外，使用在边缘设备上实现的容器化数字孪生可以允许在计算资源有限(例如，与某些工业设备相关联的有限存储器和/或数据处理能力)和/或网络连接性有限的新地方，或者在具有不同运行环境(例如，来自不同供应商的操作系统或库)的工业设备的新地方快速和方便地部署数字孪生(例如，编码减少，对运行环境的依赖性减小)。
此外，使用在边缘设备上实现的容器化数字孪生可以提高网络安全性。例如，与工业自动化系统10相关联的某些敏感OT数据可以本地存储在边缘计算设备54上。在一些情况下，OT数据可以由边缘计算设备54使用数字孪生58加密(例如，添加元数据)，使得只有加密的OT数据被发送至云计算系统/设备。
在框108处，边缘计算设备54可以使得一个或更多个工业自动化设备52基于模拟数据修改一个或更多个过程。在如上所述的优化输送机速度的示例过程中，数字孪生58可以基于速度模拟结果确定从机器输送机的当前速度增加10％的速度将不会使机械化装配线过载。因此，边缘计算设备54可能使得(例如，通过将命令发送至输送机控制器)机器输送机的马达增加速度(例如，从当前速度增加10％)。
在计算设备(例如，边缘计算设备54)上实现工业系统(例如，工业自动化系统10)的数字表示(例如，数字孪生58)之后，当工业系统具有某些改变和/或更新时，可以更新数字表示。例如，计算设备可以接收指示工业系统的新方面、工业系统的新的设备或部件、工业系统的新的或更新的固件等的数据。响应于改变和/或更新，计算设备可以接收与这样的改变对应的新的容器，并通过执行新的容器来实现更新的数字表示。更新的数字表示可以表示改变的或更新的工业系统。
考虑到该过程，图5是用于基于在边缘设备(例如，边缘计算设备54)内执行的容器(例如，容器56)动态更新图1的工业自动化系统10的数字表示(例如，数字孪生58)的过程150的流程图。过程150可以由边缘计算设备54使用执行存储在边缘计算设备54的存储器或存储装置(例如，存储器76或存储装置78)上的计算机可读指令的处理电路(例如，包括在边缘计算设备54中的处理器74)来执行。
尽管以特定的顺序描述了图5中描述的过程150，但是应当注意，过程150可以以任何合适的顺序来执行，并且不限于本文中呈现的顺序。还应当注意，尽管下面在过程150中每个处理块被描述为由边缘计算设备54执行，但是其他合适的设备可以执行本文中描述的方法。
现在参照图5，在框152处，边缘计算设备54可以从工业自动化系统(例如，工业自动化系统10)的工业自动化设备(例如，工业自动化设备52)接收OT数据。OT数据可以包括操作参数、操作状态、操作模式等。OT数据可以直接从工业自动化设备52、通信地耦接至工业自动化设备52的控制设备(例如，设备控制器)、通信地耦接至工业自动化设备52的一个或更多个传感器(例如，感测温度、压力、速度、距离、振动等)或其任何组合生成。基于所接收的OT数据，在框154处，边缘计算设备54可以识别与工业自动化设备相关联的信息标识符。例如，OT数据生成设备(例如，工业自动化设备52、设备控制器或传感器)可以将信息标识符添加至OT数据中。信息标识符可以包括与工业自动化设备52的设备标识符(例如，型号、序列号、媒体访问控制(MAC)地址等)相关的信息，以及其他相关信息(例如，指示何时/何地生成OT数据的定时/位置信息)。边缘计算设备54可以执行命名空间读取并识别嵌入在OT数据中的信息标识符。命名空间可以被称为用于识别各种类型的对象的一组元素(例如，符号)。使用命名空间允许给定的对象集中的所有对象具有唯一的标识符，以便可以容易地识别它们。可以基于层级信息(例如，存储在数字孪生58中的工业自动化系统10的层级级别)来构造命名空间(namespace)，以允许在不同环境中重用标识符。边缘计算设备54可以通过经由OT数据检索与一个或更多个工业设备相关联的一个或更多个命名空间元素来确定一个或更多个标识符。一个或更多个命名空间元素可以对应于与一个或更多个工业设备相关联的一个或更多个型号、一个或更多个序列号、一个或更多个媒体访问控制(MAC)地址或其任意组合。
在框156处，边缘计算设备54可以基于所接收的OT数据和基于执行工业自动化设备的数字孪生的容器确定的预期OT数据来确定具有变化的属性。例如，OT数据可以包括与和工业自动化设备52相关联的属性(例如，温度、压力、速度、距离、振动等)的特定量(例如，200)相关的数据。然而，例如，当与由与工业自动化设备52相关的数字孪生58提供的预期数据输出进行比较时，边缘计算设备54可以确定(例如，使用数字孪生58)只有一部分属性(例如，50个属性)具有变化(例如，改变的值或模式)。此外，边缘计算设备54可以确定与该部分属性相关联的每个变化(例如，温度变化)。
在框158处，边缘计算设备54可以将信息标识符和属性变化发送至容器编排系统(例如，容器编排系统24)。例如，边缘计算设备54可以基于工业自动化系统10的预定层级级别和数据结构来创建数据集，以包括信息标识符和属性变化(例如，温度改变ΔT，而不是与ΔT相关的温度值，诸如T现在和T历史)。在一些实施方式中，边缘计算设备54可以将数据集转换或变换成预定数据格式的元数据，该元数据格式可以包括与工业自动化设备52相关的附加数据(例如，上下文数据(例如，数据历史))。以这种方式，可以减少传递至云计算系统(例如，容器编排系统24)的数据的定时和数量。
在框160处，边缘计算设备54可以从容器编排系统24接收容器。例如，容器可以包括与表示被识别(例如，由容器编排系统24)为新的设备的工业自动化设备52的新的设备孪生对应的新的代码，或者与表示过去已经被识别的工业自动化设备52的现有设备孪生对应的更新的代码。新的代码或更新的代码可以包括新的或更新的功能，这些功能可以被添加至数字孪生58，以实现或改进与工业自动化设备52相关联的操作控制、参数设置、故障识别、维护和故障排除。
在接收到容器之后，在框162处，边缘计算设备54可以执行容器来更新工业自动化系统10的数字孪生58。例如，更新可以包括创建新的设备孪生、更新一个或更多个现有设备孪生(例如，表示工业自动化设备52和与工业自动化设备52相关的其他设备)、在系统级更新数字孪生58，等等。具有新的/更新的功能的更新的数字孪生58可以提供工业自动化系统10的更准确的表示(例如，响应于可以指示潜在优化或问题的所确定的属性变化)。例如，更新的数字孪生58可以输出指示工业自动化系统10的新特征的一个或更多个附加数据属性。
使用更新的数字孪生58，边缘计算设备54可以基于OT数据和其他相关数据(例如，历史数据、合成数据)运行新的模拟。在框164处，边缘计算设备54可以将命令发送至一个或更多个工业自动化设备，以基于更新的数字孪生58的新模拟来调整一个或更多个过程。调整一个或更多个过程可以促进与工业自动化设备52相关联的操作控制、参数设置、故障识别、维护和故障排除。
在框166处，边缘计算设备54可以更新设备级数字孪生列表。例如，更新可以包括将新的设备孪生(例如，通过设备孪生标识符)添加至先前创建并存储在数字孪生58中的设备级数字孪生列表中。在一些实施方式中，设备级数字孪生列表可以与可以相应更新的命名空间相关联。如框154所述，命名空间可以用于识别与工业自动化设备52相关联的信息标识符。
此外，在框168处，边缘计算设备54可以调节边缘(例如，边缘60)上的数据使用。在一个实施方式中，边缘计算设备54可以(例如，从运营商)接收工业自动化系统10的某些方面或某些设备不再被使用的指示。因此，边缘计算设备54可以查询(例如，存储在存储器76或存储器78中的)数据库并基于与所述方面或设备相关联的特定标识符(例如，信息标识符)来识别目标数据集。边缘计算设备54可以从数据库中移除目标数据集。
上面关于图5描述的过程150与边缘计算设备54执行的操作相关。这样的操作可以与基于云的管理系统(例如，容器编排系统24)执行的对应操作相关或协调。图6是用于经由云计算系统(例如，容器编排系统24)基于操作技术(OT)数据来动态生成容器的过程200的流程图。过程200可以由容器编排系统24使用执行存储在云计算设备64的存储器或存储装置上的计算机可读指令的处理电路(例如，包括在云计算设备64中的一个或更多个处理器)来执行。
尽管以特定顺序描述了图6中描述的过程200，但是应当注意，过程200可以以任何合适的顺序来执行，并且不限于本文中呈现的顺序。还应当注意，尽管下面在过程200中每个处理块被描述为由容器编排系统24执行，但是其他合适的系统可以执行本文中描述的方法。
现在参照图6，在框202处，容器编排系统24可以从边缘计算设备54接收信息标识符和属性变化。基于信息标识符，在框204处，容器编排系统24可以确定信息标识符是否匹配任何已知的数字孪生(DT)模板。例如，容器编排系统24可以查询存储与先前识别的工业自动化设备52和工业自动化系统10的任何潜在可用/可实现设备对应的数字孪生模板的数据库(例如，数字孪生模板数据库68)。数字孪生模板可以由计算设备(例如，服务器)基于与对应设备相关联的信息(例如，规格、参数、相关数据(例如，历史数据、合成数据)、数学模型等)使用特定计算语言(例如，数字孪生定义语言(DTDL))来创建。每个数字孪生模板可以包括与标识(例如，设备标识符)相关的模板标识符，该标识与由基于数字孪生模板实现的数字孪生表示的对应工业自动化设备52相关联。在一个实施方式中，容器编排系统24可以使用数据库服务器来基于设备标识符搜索可用的模板标识符，以识别具有与信息标识符匹配(例如，基于映射)的模板标识符的数字孪生模板。例如，数据库可以存储指示信息标识符与设备标识符之间的关系以及设备标识符与模板标识符之间的关系的映射。
响应于确定信息标识符匹配存储在数据库中的数字孪生模板，在框206处，容器编排系统24可以基于匹配的数字孪生模板生成容器。例如，容器编排系统24可以使用特定计算语言(例如，软件容器化语言)将数字孪生模板转换为容器。容器可以包括代码和代码依赖项，其允许使用容器实现的数字孪生在任何环境(例如，操作系统)中一致并且可靠地运行。使用容器编排系统24来管理云62上的数字孪生模板和容器操作(例如，收集和存储模板、基于模板创建容器)可以利用云计算。例如，容器编排系统24可以访问耦接至由不同实体操作的不同工业系统的多个不同边缘计算设备。容器编排系统24还可以访问基于云的计算系统/设备，这些系统/设备可以执行大规模数据收集、数据挖掘、基于所收集的数据的高级模拟以及基于高级模拟的容器创建/更新等。因此，容器编排系统24可以提供最新的数字孪生模板数据库，该数字孪生模板数据库可以用于确定与新识别的工业自动化设备匹配的特定模板。
响应于确定信息标识符与存储在数据库中的任何数字孪生模板不匹配，在框208处，容器编排系统24可以将对新的数字孪生模板的请求发送至另一计算设备(例如，与数字孪生模板开发者相关联的服务器)。该请求可以包括与所请求的模板相关的信息，诸如设备规格、参数、相关数据(例如，历史数据、合成数据)、数学模型等。在模板开发过程之后，计算设备可以将新的数字孪生模板发送至容器编排系统24。在框206处，容器编排系统24可以基于新的数字孪生模板生成容器。
在框210处，容器编排系统24可以基于属性变化定制在框206处生成的容器。例如，容器可以包括可由数字孪生执行的基本功能，以基于容器进行更新。容器编排系统24可以定制容器以包括与可以指示工业自动化系统10的潜在优化或问题的属性变化相关联的新功能。例如，容器可以包括速度控制功能，以(例如，当使用容器实现时)允许对应的数字孪生调节工业自动化系统10的马达，以将速度保持在预定范围内。然而，属性变化可以包括在特定给定速度下的温度变化，该温度变化可以指示(例如，基于使用云计算设备64的模拟)从以特定速度或高于特定速度运行的马达生成的热量可能超过工业自动化系统10的冷却能力。因此，容器编排系统24可以添加允许数字孪生被更新以使冷却系统调整冷却能力(例如，通过启用备用冷却单元)的新功能。
在一些实施方式中，在框206处生成的容器可以由第一方通过修改由第二方开发的另一个容器来创建。以这种方式，实体(例如，工厂)可以基于由不同方开发的不同容器来集成不同的数字孪生，从而减少开发新的容器的时间。
在框212处，容器编排系统24可以将容器推送至边缘计算设备54。例如，容器编排系统24可以将容器存储在容器注册表26中。容器注册表26可以更新容器列表以包括在框206处生成的容器。容器编排系统24可以使用容器注册表26来存储、分发和跟踪容器。在一些实施方式中，可以创建容器映像(例如，容器映像28)以包括与执行容器相关的代码，诸如库、工具、运行时变量等。在一些实施方式中，容器订阅部件66可以用于将指示容器的通知发送至边缘计算设备54，以提示边缘计算设备54接收容器。
在将容器推送至边缘计算设备54之后，在框214处，容器编排系统24可以更新系统级数字孪生模板列表。例如，数字孪生模板数据库68可以包括系统级数字孪生模板列表。当确定信息标识符与存储在数字孪生模板数据库68中的任何数字孪生模板不匹配时(在框204处)，容器编排系统24可以将与新的数字孪生模板相关联的信息(例如，数字孪生模板标识符)添加至系统级数字孪生模板列表中。
此外，容器编排系统24可以管理云(例如，云62)上的数据使用。在一个实施方式中，容器编排系统24可以确定不再使用特定数字孪生(例如，基于数据消耗)，从而从数字孪生模板数据库68中移除与这种数字孪生相关的数字孪生模板。此外，容器编排系统24可以将请求发送至边缘计算设备54，以从实现数字孪生的对应容器中移除这样的数字孪生，并从数据库中移除与这样的数字孪生相关的数据。
上述具体实施方式已通过示例示出，并且应当理解，这些实施方式可以容许各种修改和替选形式。还应当理解，权利要求并不旨在限于所公开的特定形式，而是覆盖落入本公开内容的精神和范围内的所有修改、等同物和替选方案。
本文中提出和要求保护的技术被引用并且被应用于实践性质的实质对象和具体示例，这可证实地改进了本技术领域，并且因此不是抽象的、无形的或纯理论的。此外，如果本说明书所附的任何权利要求包含被指定为“用于[执行][功能]......的装置”或“用于[执行][功能]......的步骤”的一个或更多个要素，则旨在将根据35U.S.C 112(f)来解释这样的要素。然而，对于包含以任何其他方式指定的要素的任何权利要求，其旨在这些要素不应根据35U.S.C.112(f)进行解释。

Claims (20)

1.一种系统，包括：
第一计算设备，被配置成：
从工业自动化系统的一个或更多个工业自动化设备接收操作技术OT数据；
基于所述OT数据确定所述一个或更多个工业自动化设备的一个或更多个标识符；
确定与附加OT数据相比所述OT数据包括具有一个或更多个变化的一个或更多个数据属性；
响应于确定所述一个或更多个数据属性具有所述一个或更多个变化，将所述一个或更多个标识符和所述一个或更多个数据属性发送至第二计算设备；
从所述第二计算设备接收包括所述一个或更多个工业自动化设备的一个或更多个更新的数字表示的一个或更多个容器；
执行被配置成输出一个或更多个附加数据属性的所述一个或更多个容器；以及
将一个或更多个命令发送至所述一个或更多个工业自动化设备，以基于所述一个或更多个附加数据属性修改一个或更多个过程。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第二计算设备被配置成：
基于所述一个或更多个标识符识别与表示多个工业自动化设备的多个数字表示对应的多个模板中的一个或更多个模板；
基于所述一个或更多个模板生成所述一个或更多个容器；以及
将所述一个或更多个容器发送至所述第一计算设备。
3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一计算设备被部署在被配置成与所述一个或更多个工业自动化设备和所述第二计算设备直接通信的边缘设备上。
4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述一个或更多个容器的第一部分包括所述工业自动化系统的数字表示，并且其中，所述一个或更多个容器的第二部分与所述一个或更多个工业自动化设备的一个或更多个数字表示对应。
5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一计算设备被配置成通过经由所述OT数据检索与所述一个或更多个工业自动化设备相关联的一个或更多个命名空间元素来确定所述一个或更多个标识符。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述一个或更多个命名空间元素对应于与所述一个或更多个工业自动化设备相关联的一个或更多个型号、一个或更多个序列号、一个或更多个媒体访问控制MAC地址或它们的任意组合。
7.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个模板是使用数字孪生定义语言DTDL生成的，并且存储在所述第二计算设备可访问的数据库中。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一计算设备被配置成响应于执行所述一个或更多个容器来更新数字表示列表，所述数字表示列表包括表示多个工业自动化设备的多个数字表示。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述第一计算设备是驱动器。
10.一种方法，包括：
经由第一计算设备从工业系统的一个或更多个工业设备接收操作技术OT数据；
经由所述第一计算设备基于所述OT数据确定所述一个或更多个工业设备的一个或更多个标识符；
经由所述第一计算设备确定与附加OT数据相比所述OT数据包括具有一个或更多个变化的一个或更多个数据属性；
响应于确定所述一个或更多个数据属性具有所述一个或更多个变化，经由所述第一计算设备将所述一个或更多个标识符和所述一个或更多个数据属性发送至第二计算设备；
经由所述第一计算设备从所述第二计算设备接收包括所述一个或更多个工业设备的一个或更多个更新的数字表示的一个或更多个容器；
经由所述第一计算设备执行被配置成输出一个或更多个附加数据属性的所述一个或更多个容器；以及
经由所述第一计算设备将一个或更多个命令发送至所述一个或更多个工业设备，以基于所述一个或更多个附加数据属性修改一个或更多个过程。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述第二计算设备被配置成：
生成与表示多个工业设备的多个数字表示对应的多个模板；
基于所述一个或更多个标识符识别所述多个模板中的一个或更多个模板；
基于所述一个或更多个模板生成所述一个或更多个容器；以及
将所述一个或更多个容器发送至所述第一计算设备。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，容器注册表被通信地耦接至所述第二计算设备，并且被配置成存储、分发和跟踪所述一个或更多个容器。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述第一计算设备经由由容器订阅部件提供的订阅服务从所述容器注册表接收所述一个或更多个容器。
14.根据权利要求11所述的方法，其中，所述一个或更多个容器包括由第一实体通过修改由第二实体开发的第二容器而生成的容器。
15.根据权利要求10所述的方法，其中，所述OT数据包括一个或更多个数据集，所述一个或更多个数据集包括与所述一个或更多个标识符相关联的一个或更多个信息标识符。
16.根据权利要求10所述的方法，其中，所述一个或更多个容器被配置成基于模拟由所述一个或更多个工业设备执行的一个或更多个过程的一个或更多个模拟来输出一个或更多个附加数据属性。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，模拟所述一个或更多个过程包括使用基于一个或更多个机器学习或人工智能算法的一个或更多个数学模型。
18.一种存储指令的非暂态计算机可读介质，当由一个或更多个处理器执行时，所述指令被配置成使所述一个或更多个处理器执行操作，所述操作包括：
从工业系统的一个或更多个工业设备接收操作技术OT数据；
基于所述OT数据确定所述一个或更多个工业设备的一个或更多个标识符；
确定与附加OT数据相比所述OT数据包括具有一个或更多个变化的一个或更多个数据属性；
响应于确定所述一个或更多个数据属性具有所述一个或更多个变化，将所述一个或更多个标识符和所述一个或更多个数据属性发送至计算设备；
从所述计算设备接收包括所述一个或更多个工业设备的一个或更多个更新的数字表示的一个或更多个容器；
执行被配置成输出一个或更多个附加数据属性的所述一个或更多个容器；以及
将一个或更多个命令发送至所述一个或更多个工业设备，以基于所述一个或更多个附加数据属性修改一个或更多个过程。
19.根据权利要求18所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述计算设备被配置成：
基于所述一个或更多个标识符识别与表示多个工业设备的多个数字表示对应的多个模板中的一个或更多个模板；
基于所述一个或更多个模板生成所述一个或更多个容器；以及
将所述一个或更多个容器发送至所述一个或更多个处理器。
20.根据权利要求18所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述一个或更多个更新的数字表示被配置成：
基于所述工业系统的层级信息和预定数据结构将所述OT数据转换成格式化数据，其中，所述格式化数据使得能够在所述一个或更多个更新的数字表示内共享所述格式化数据。
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