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Il generatore di gemelli digitali (anteprima) è un elemento Microsoft Fabric per la creazione di scenari di analisi operativa per le operazioni fisiche. Il generatore di gemelli digitali offre un'esperienza con poco codice o senza codice che connette origini dati diverse tramite Fabric e Operazioni di Azure IoT, compila gemelli digitali e genera informazioni dettagliate senza competenze tecniche specializzate. Il personale operativo può esplorare i gemelli in base alle relazioni e eseguire l'analisi delle serie temporali all'interno di Fabric. Usare le informazioni dettagliate risultanti per ridurre i rifiuti, migliorare la resa, migliorare la sicurezza e soddisfare gli obiettivi di sostenibilità.
Importante
Questa funzionalità si trova in Anteprima.
Questa esercitazione illustra come creare un'ontologia di scenario in Digital Twin Builder per l'azienda energetica fittizia Contoso, Ltd. Illustra la modellazione e la contestualizzazione dei dati provenienti da più fonti e si conclude con un report di Power BI che visualizza 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 installata nel computer. La parte 5 dell'esercitazione (Creare un report di Power BI) richiede Power BI Desktop e non funziona con il servizio Power BI in Fabric.
Scenario dell'esercitazione: distillazione del bioetanolo Contoso, Ltd.
Questo tutorial presenta la società energetica fittizia Contoso, Ltd., un produttore di bioetanolo che vuole usare Digital Twin Builder (anteprima) nei propri stabilimenti di distillazione per migliorare l'efficienza, ridurre il consumo energetico e garantire la qualità del prodotto.
Contoso, Ltd. affronta tre sfide nei suoi attuali processi di distillazione:
- Efficienza: Le unità di aggregazione 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 alimentazione è sostanziale, che influisce sugli obiettivi di sostenibilità.
- Qualità del prodotto: Le variazioni nei parametri di processo rendono difficile garantire una qualità coerente del prodotto in diversi siti.
Per affrontare queste sfide, Contoso, Ltd. deve:
- Raccogliere dati e metadati da più origini, inclusi sensori, sistemi di controllo e sistemi di gestione delle informazioni di laboratorio.
- Correlare gli asset creando un contesto semantico che rappresenta processi di grandi dimensioni e dettagli degli asset.
- Ridimensionare il contesto semantico per prendere decisioni basate sui dati tra siti.
Il diagramma seguente mostra come è strutturato il processo di distillazione di Contoso, Ltd.:
Il creatore di gemelli digitali integra e contestualizza i dati provenienti da queste fonti in una vista unificata del processo di distillazione, in modo che Contoso, Ltd. possa ottimizzare le operazioni, ridurre il consumo energetico e migliorare la qualità del prodotto.
Ontologia di esempio usata in questa esercitazione
Questa esercitazione utilizza un sottoinsieme del processo di distillazione di Contoso, Ltd. L'ontologia seguente rappresenta tale subset:
Riepilogo dei dati dell'esercitazione
Contoso, Ltd. modella e standardizza i processi di distillazione in 10 siti in Digital Twin Builder. Ogni sito è un'istanza del tipo di entità Process .
Origini dei dati grezzi usate in questa esercitazione
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 delle serie temporali operative
Tramite un sistema perimetrale, Contoso, Ltd. riceve i dati delle serie temporali dai propri siti. Tutti i siti eseguono lo stesso processo di distillazione, che include i seguenti asset:
-
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.
Cosa creerai in questo tutorial
In questa esercitazione, imparerai a:
- Configurare l'ambiente e distribuire un elemento generatore di gemelli digitali.
- Creare tipi di entità e mappare a tali tipi i dati delle proprietà e delle serie temporali.
- Definire relazioni semantiche tra tipi di entità.
- Cerca e esplora la tua ontologia.
- Creare un report di Power BI con i dati di Digital Twin Builder.
Le immagini seguenti mostrano il report Power BI creato nella parte 5 dell'esercitazione.
