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Il generatore di gemelli digitali (anteprima) è un elemento di Microsoft Fabric per la creazione di scenari di analisi operativa completi per le operazioni fisiche. L'esperienza con poco codice o nessun codice del generatore di gemelli digitali consente alle aziende di connettersi a origini dati diverse tramite Infrastruttura e operazioni IoT di Azure; creare gemelli digitali completi; e generare informazioni dettagliate senza la necessità di competenze altamente tecniche specializzate. Con il generatore di gemelli digitali, il personale operativo può esplorare i gemelli in base alle relazioni ed eseguire analisi delle serie temporali, tutte all'interno della piattaforma analitica all-in-one di Microsoft Fabric. I clienti possono quindi usare le informazioni dettagliate di queste esperienze per promuovere miglioramenti operativi come la riduzione dei rifiuti, il miglioramento della resa, il miglioramento della sicurezza e il raggiungimento degli obiettivi di sostenibilità.
Importante
Questa funzionalità si trova in Anteprima.
Questa esercitazione ti guida nella costruzione di un'ontologia di scenario utilizzando il Digital Twin Builder per l'azienda fittizia Contoso Energy. Si concentra sulle funzionalità del generatore di gemelli digitali per la modellazione e la contestualizzazione dei dati da più origini e termina con un dashboard di Power BI per visualizzare i dati.
Prerequisiti
- Un'area di lavoro con una capacità abilitata a Microsoft Fabric.
- Generatore di gemelli digitali (anteprima) abilitato nel tenant.
Gli amministratori dell'infrastruttura possono concedere l'accesso a Digital Twin Builder nel portale di amministrazione. Nelle impostazioni del tenant abilitare Digital Twin Builder (anteprima).
Il tenant non può avere la fatturazione con scalabilità automatica per Spark abilitata, perché il generatore di gemelli digitali non è compatibile con esso. Questa impostazione viene gestita anche nel portale di amministrazione.
- L'app Power BI Desktop più recente nel computer (il passaggio 5 dell'esercitazione richiede l'uso dell'app desktop, non del servizio Power BI in Fabric). È possibile ottenerlo qui: Scaricare Power BI.
Comprendere lo scenario Contoso Energy
Questa esercitazione include la società fittizia Contoso Energy.
Contoso Energy è una società di energia leader impegnata a produrre bioethanol, un prodotto di combustibile nonfossil sostenibile e rinnovabile. Per raggiungere i propri obiettivi di miglioramento dell'efficienza, riduzione del consumo energetico e garanzia della qualità del prodotto, Contoso Energy decide di implementare una soluzione utilizzando il generatore di gemelli digitali (anteprima) nei loro siti di distillazione.
Contoso Energy affronta diverse sfide nei processi attuali di selezione:
- Efficienza: Le unità di conversione esistenti non sono ottimizzate, il che comporta tempi di elaborazione più lunghi e costi operativi più elevati.
- Consumo energetico: L'energia necessaria per mantenere il processo di distillazione è sostanziale, influenzando gli obiettivi di sostenibilità dell'azienda.
- Qualità del prodotto: È difficile garantire una qualità coerente dei prodotti in diversi siti, a causa di variazioni nei parametri del processo.
Per attenuare queste sfide, Contoso Energy deve:
- Raccogliere dati e metadati da più origini, inclusi sensori, sistemi di controllo e sistemi di gestione delle informazioni di laboratorio. Questa raccolta completa di dati consente una visione olistica del processo di conservazione.
- Correlare gli asset creando un contesto semantico per rappresentare processi di grandi dimensioni e dettagli degli asset. Questo contesto semantico consente di comprendere le relazioni tra asset diversi e i relativi ruoli nel processo complessivo.
- Ridimensionare il contesto semantico per prendere decisioni basate sui dati tra siti.
Il diagramma seguente mostra come è strutturato il processo di conversione:
Il costruttore di gemelli digitali può aiutare Contoso Energy a trasformare le loro operazioni. La piattaforma consente loro di integrare e contestualizzare facilmente i dati provenienti da varie origini, creando una visualizzazione unificata del processo di distillazione. Questo approccio olistico consente a Contoso Energy di ottenere informazioni preziose, ottimizzare le proprie operazioni e prendere decisioni informate che determinano l'efficienza, ridurre il consumo di energia e migliorare la qualità dei prodotti.
Ontologia di esempio
Questa esercitazione riguarda un subset del processo distillazione descritto nella sezione precedente. Il processo è visto nella seguente ontologia:
Origini dati
Contoso Energy vuole modellare e standardizzare i processi di distillazione nei loro siti. Per modellare il processo nel generatore di gemelli digitali, iniziano rappresentando 10 siti, dove ogni sito è un'entità Process .
Dati grezzi per la guida pratica
Per questa esercitazione si usano le origini dati seguenti:
| Tipo di dati | Uso |
|---|---|
| Dati degli asset | Definizioni di asset per Distiller, Condenser e Reboiler. Ognuno di questi tipi di entità ha 10 istanze definite nella tabella. |
| Serie temporale | Dati operativi in formato wide. |
| Richieste di intervento di manutenzione | Richieste di manutenzione associate a un particolare tecnico e attrezzature. |
| Tecnici | Dati SAP che illustrano in dettaglio i tecnici che lavorano nei siti. |
| Dati del processo di distillazione | MES/dati di processo per più siti, contenenti orari di inizio e fine e indicatori chiave di prestazione (KPI) di spreco per ogni voce di processo. Un cliente inserisce i dati MES e lo contestualizza con i dati degli asset e degli eventi, per isolare ogni processo che si è verificato. |
Dati operativi
Tramite un sistema perimetrale, Contoso Energy riceve i dati delle serie temporali da vari siti. Tutti i siti eseguono lo stesso processo di conversione che include gli asset seguenti:
-
Distiller: produce dati delle serie temporali per
RefluxRatio,MainTowerPressure,FeedFlowRateeFeedTrayTemperature. -
Condensatore: produce dati delle serie temporali per
Pressure,PowereTemperature. -
Reboiler: produce dati delle serie temporali per
Pressure,InletTemperatureeOutletTemperature.
Queste misurazioni aiutano a monitorare e controllare il processo di associazione, garantendo un funzionamento efficiente e sicuro.
Passaggi del tutorial
In questa esercitazione, costruirai la piattaforma per la creazione di gemelli digitali (anteprima) per Contoso Energy.
In particolare, si apprenderà come:
- Configurare l'ambiente e distribuire un componente dello strumento di creazione di gemelli digitali
- Creare entità e mappare i dati delle proprietà e delle serie temporali
- Definire relazioni semantiche tra entità
- Cercare ed esplorare l'ontologia
- Creare un report di Power BI con i dati del generatore di gemelli digitali
Ecco il report di Power BI creato in questa esercitazione.
