Towards Effective Data Management for Digital Twin

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3233/atde190030
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

With the rapid digitalisation in the aerospace industry, the emergence of Digital Twin (DT) is significant as it can facilitate the urgent need of data-driven optimisations in existing products, operations and services. Data management for a novel concept like DT is new for both academia and industry. In this paper, an efficient data management approach for DT is proposed for behavioural analysis of an in-service asset based on ontologies and data modelling. A DT ontology model is proposed to capture and model the conceptual knowledge of the domain. The ontology model is further transformed into relational data models. The results are captured through a case study in terms of minimum data structure required that can be used to create and manage data for DT. With this approach, data modellers and developers should be able to design and maintain- data and databases better and more integrated for DT.