Ding-Modelle verwenden
Beziehungen innerhalb des Ding-Modells
Dingformen
Dingvorlagen teilen allgemeine Interaktionsmuster, um
Dinge zu klassifizieren und zu suchen. Das Interaktionsmodell ermöglicht es Ihnen, eine Liste von Assets nach Typ oder Klassifikation abzurufen. Sie können beispielsweise von einer Dingform oder einer Dingvorlage eine Liste aller Assets anfordern, die den gleichen Typ aufweisen, wie z.B. ein Spülmaschinenmodell, indem Sie den
QueryImplementingThings-Dienst dieser Entität verwenden. Wenn Sie
QueryImplementingThingsWithData verwenden, werden die Eigenschaften der Assets mit der Asset-Liste abgerufen. Durch Hinzufügen von Abfrageparametern können Sie auch interessantere Fragen stellen. Beispielsweise möchten Sie vielleicht wissen, wo in einem Umkreis von 50 Kilometern um Boston sich die preiswerten Rasentraktoren von Acme (definiert durch eine Dingvorlage) befinden. Sie können abfragen, welche Traktoren eine Motorlaufzeit von mehr als 400 Stunden haben, da diese Gruppe vermutlich gewartet werden muss. Das Ding-Modell stellt diese Typen von Abfragen durch integrierte Suchfunktionen zur Verfügung.
Modell durchsuchen
Die Suche ist eine anwendungsinterne Funktion von ThingWorx und bietet folgende Möglichkeiten:
• Volltextsuche nach Modellnamen, Modellbeschreibungen und beliebigen Datenfeldern vom Typ TEXT
• Suche nach Beziehungen innerhalb des Modells (wie oben beschrieben)
• Suche nach Modell- und Laufzeitdaten mithilfe semantischer
Tags
Der Entitätstyp "Vokabular" ermöglicht Ihnen die Definition semantischer Tags. Ein Vokabular kann ein oder mehrere Tags enthalten. Vokabulare werden mit Modell-Tags oder Daten-Tags definiert, da diese Elemente separat gespeichert werden können. Tags sind wie zusätzliche Indizes, die verwendet werden können, um das Modell und die Daten mit der Suche zu untersuchen.
Vokabulare können dynamisch sein (beispielsweise Taggen von Maschinendaten mit In-Bearbeitung-Codes, die fortlaufend erweitert werden) oder statisch (beispielsweise eine Liste von Status für einen Arbeitsauftrag, bei dem es sich um einen Satz handelt, der einen vordefinierten Arbeitsauftrags-Workflow beschreibt). Sie möchten vielleicht allen Ausfallzeit-Ereignissen in Ihrem Werk einen bestimmten Satz von Ursachencodes zuweisen. Sie können ein statisches Vokabular als vordefinierten Satz von Gründen verwenden. Sie können Ausfallzeit-Ereignisse nach Ursachencode abfragen und zählen.
Modell-Tags können zum Gruppieren von Entitätsdefinitionen verwendet werden. Entitäten können mehrere Tags zugeordnet werden. Sie können beispielsweise nach allen Entitäten suchen, die Teil einer bestimmten Anwendung sind.
Daten-Tags werden zum Suchen nach Laufzeitdaten und -operationen verwendet. Angenommen beispielsweise, Sie sind ein Hersteller von Mobiltelefonen. Jedes Telefon hat eine Seriennummer, mit der Sie dieses Telefon verfolgen können. Während das Telefon die Produktions- und Montageumgebung durchläuft, sammeln Sie Daten von den Maschinen und Prozessen im Betrieb. Wenn das Telefon zu einer neuen Maschine oder einem neuen Arbeitszentrum geleitet wird, können die im Arbeitszentrum gesammelten Daten mit der Seriennummer als Tag gekennzeichnet werden. So können Sie die Prozessdaten und -bedingungen für das Telefon während des gesamten Prozesses verfolgen. Wenn Sie später Fehlermeldungen erhalten, können Sie möglicherweise ermitteln, dass jedes Telefon, das auf einer Maschine mit einem neuen Bediener verarbeitet wurde, das gleiche Fehlermuster aufweist. Durch Taggen wird das Durchsuchen von Daten auf diese Weise vereinfacht.
Sie können Tags auch verwenden, um Assets logisch zu gruppieren, beispielsweise um die Liste der Assets zu filtern, für die ein regionales Service Center zuständig ist.
Die Suche wird in ThingWorx auf mehrere Arten zur Verfügung gestellt. Sie können Indizes von Drittanbieter-Repositories erstellen und diese Suchen in die native ThingWorx Suche einschließen. Sie können es Servicetechnikern ermöglichen, Ursachencodes, Produkthandbücher usw. mit der Laufzeitsuche zu suchen.
Modelle verwenden
Aufgrund der objektorientierten Natur des Modells können Sie Benutzeroberflächen auf Grundlage von Dingformen oder Dingvorlagen erstellen und dann zur Laufzeit ein Asset auf Grundlage einer Benutzerinteraktion übergeben. Diese Abstraktion ist möglich, weil die Metadaten einer Dingform oder Dingvorlage mit der Dinginstanz übereinstimmen. Durch Verwendung der verschiedenen Methoden zum Abfragen des Modells können Sie einen Satz Assets zur Benutzerauswahl an eine Webseite oder zur Nutzung an eine Drittanbieter-Anwendung übergeben. Alle APIs in ThingWorx, die über den ThingWorx Mashup Builder verfügbar sind, stehen auch anderen Anwendungen zur Verfügung und geben je nach Anforderung JSON, XML, CSV oder HTML zurück.
Da die APIs von ThingWorx stark typisiert sind, können Sie durch Ziehen-und-Ablegen im ThingWorx Mashup Builder Benutzeroberflächen mit großem Funktionsumfang entwickeln. Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt zur
Visualisierung und zur
ThingWorx API.