数字孪生生成器中的数据建模（预览版）

建模是创建真实系统或域的结构化表示形式，以便更好地了解、分析和处理复杂信息的做法。

重要

此功能目前为预览版。

在数据和知识管理上下文中， 本体学 是一种形式模型，用于定义特定域中的一组概念、实体类型、属性和关系类型，从而创建用于组织信息的共享词汇和框架。本体通过将语义含义嵌入到数据中来超越简单的数据结构，从而更深入地了解不同信息片段彼此之间的关系。

使用本体建模对于工业方案特别有价值，其中数据来自多个互连源，例如设备、控制系统和业务应用程序。基于本体建模允许公司创建所有相关实体类型的标准化视图（如机械、材料或流程），以及它们的关系类型，确保系统之间的一致性和互作性。例如，在制造工厂中，本体有助于统一 IoT 传感器、生产系统和维护日志中的数据。通过此过程，可以更轻松地分析性能、预测维护需求或优化资源使用情况。基于本体建模可捕获结构化、可解释的模型中工业环境的复杂性。此模型支持更智能的决策、高效的运营和适应性，从而推动复杂工业生态系统的价值。

本体论有两个主要类别：

上层本体：基本概念的高级抽象框架，提供一个通用词汇，以支持跨不同域的互作性
域本体：捕获特定领域或专业知识领域特有的概念、关系和规则的详细特定模型

数字孪生构建器本体覆盖这两个概念。

概念

数字孪生生成器（预览）项中的关键元模型构造是命名空间、实体类型、实体实例、属性、关系类型和关系实例，它们为生成丰富的有用本体提供了灵活的基础，以满足特定的业务需求。这些构造是本体学的核心元素，可帮助用户一致地定义和表示复杂的知识。借助这些功能，可以创建概念的标准表示形式和它们之间的有意义的连接，这对于开发在工业应用程序中可互作、可缩放且可适应的数据模型至关重要。

下面是更详细的构造说明：

命名空间：命名空间是一个具有唯一标识符的分组，用于组织和区分本体中的实体类型、属性和关系类型集。它通过确保在不同上下文中具有相同名称的元素能够保持区分，来避免冲突。命名空间可用于管理大型或多域本体，其中一致标识至关重要。
实体类型：实体类型是一个类别，用于定义本体内的概念（包括上部本体和域本体）。它充当该类型的单个实体实例的蓝图，并指定在该类别中的所有实体实例之间共享的常见特征。实体类型的一些示例包括设备和过程（来自上部本体），以及离心泵和酿酒过程（来自域本体）。
- 在数字孪生生成器中，可以选择一种预定义 的系统类型，或定义自己的实体类型。有关系统类型的详细信息，请参阅将数据映射到数字孪生生成器中的实体类型（预览版） - 系统类型。
实体实例：实体实例是实体类型的唯一可标识对象，表示域中的特定对象。例如，如果 Pump 是制造域本体中的实体类型，那么在生产线上安装的特定泵 Pump-001 就是实体实例。
属性：属性是提供有关实体类型的附加信息的特征。属性有助于描述产品的质量、度量或其他详细信息，例如机器 的运行温度 或 材料类型 。它们通常在实体类型上定义，并在每个实体实例上具有特定值。
关系类型：关系类型定义实体类型之间的连接，从而确定它们彼此之间的关系。关系类型可能表示分层链接（如组成部分）或关联链接（如用于）。它们通过阐明模型中的依赖关系、交互和关联来帮助构建本体。
关系实例：关系实例是关系类型的具体发生。例如，如果有名为 hasPart 的关系类型将 Pump 实体类型连接到 “承载 ”实体类型，则关系实例可能是 Pump-001 hasPart Bearing-001，这表示某个泵实例具有一定的轴承作为一部分。

若要了解如何在数字孪生生成器中的映射过程中实现这些概念，请参阅将数据映射到数字孪生生成器中的实体类型（预览版）。

存储和访问

数字孪生构建器（预览版）项的本体数据存储在与该数字孪生构建器项关联的 Fabric 湖仓中。 Lakehouse 位于您的工作区的根文件夹中，其名称类似于您的数字孪生生成器项目名称，并接着< c0 >dtdm< /c0 >。

Fabric 工作区中数字孪生构建器数据湖库的屏幕截图。

Lakehouse包含两个逻辑层：

基层：基本层是用于存储本体定义和实例化本体数据的基础增量表集。此层组织并保留本体的核心结构，包括实体类型、属性、关系类型、命名空间和与域模型关联的任何元数据的定义。
域层：域层是从基层创建的结构化规范化数据库视图集，用于呈现实例化本体学的明确表示形式。此层是通过将数据从基层表转换和排列为直接反映域本体中的逻辑结构和关系类型的视图构建的。

显示基础层和域层的图示。