Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Konstruktor bliźniaka cyfrowego (wersja zapoznawcza) to element Microsoft Fabric służący do tworzenia scenariuszy analityki operacyjnej dla operacji fizycznych. Konstruktor cyfrowych reprezentacji bliźniaczych udostępnia środowisko z małą ilością kodu/bez kodu, które łączy różne źródła danych za pośrednictwem Fabric i Operacje Azure IoT, tworzy cyfrowe reprezentacje bliźniacze i generuje szczegółowe informacje bez wyspecjalizowanych umiejętności technicznych. Pracownicy operacyjni mogą eksplorować cyfrowe bliźniaki na podstawie ich relacji oraz przeprowadzać analizy szeregów czasowych w usłudze Fabric. Skorzystaj z uzyskanych szczegółowych informacji, aby zmniejszyć ilość odpadów, poprawić wydajność, zwiększyć bezpieczeństwo i spełnić cele zrównoważonego rozwoju.
Ważne
Ta funkcja jest dostępna w wersji zapoznawczej.
Ten samouczek pokazuje, jak utworzyć ontologię scenariusza w narzędziu Digital Twin Builder dla fikcyjnej firmy energetycznej Contoso, Ltd. Obejmuje modelowanie danych z wielu źródeł i nadawanie im kontekstu, a kończy się raportem Power BI, który wizualizuje te dane.
Wymagania wstępne
- Obszar roboczy z pojemnością obsługiwaną przez Microsoft Fabric.
- Konstruktor cyfrowych bliźniaków (wersja zapoznawcza) aktywowano w twojej dzierżawie.
Administratorzy platformy Fabric mogą przyznać dostęp do konstruktora cyfrowych bliźniaków w obszarze katalogu OneLakeGovern>Konfiguracja>>. Włącz Digital Twin Builder (podgląd).
Najemca nie może mieć włączonego automatycznego rozliczania dla platformy Spark, ponieważ konstruktor cyfrowego bliźniaka nie jest z nim zgodny. To ustawienie jest również zarządzane w portalu administracyjnym.
- Najnowsza aplikacja Power BI Desktop zainstalowana na maszynie. Część 5 samouczka (Tworzenie raportu Power BI) wymaga programu Power BI Desktop i nie działa z usługą Power BI w usłudze Fabric.
Scenariusz samouczka: destylacja bioetanolu w Contoso, Ltd.
Ten samouczek przedstawia fikcyjną firmę energetyczną Contoso, Ltd., producenta bioetanolu, która chce używać narzędzia Digital Twin Builder (wersja zapoznawcza) w swoich zakładach destylacyjnych, aby zwiększyć wydajność, zmniejszyć zużycie energii i zapewnić jakość produktu.
Firma Contoso, Ltd. stoi przed trzema wyzwaniami w obecnych procesach destylowania:
- Wydajność: Istniejące jednostki destylacyjne nie są zoptymalizowane, co prowadzi do dłuższych czasów przetwarzania i wyższych kosztów operacyjnych.
- Zużycie energii: Energia wymagana do utrzymania procesu destylowania jest znacząca, co wpływa na cele zrównoważonego rozwoju.
- Jakość produktu: Różnice w parametrach procesu utrudniają zapewnienie spójnej jakości produktów w różnych lokacjach.
Aby sprostać tym wyzwaniom, firma Contoso, Ltd. musi:
- Zbieranie danych i metadanych z wielu źródeł, w tym czujników, systemów sterowania i laboratoryjnych systemów zarządzania informacjami.
- Powiąż zasoby, tworząc kontekst semantyczny reprezentujący duże procesy i szczegóły zasobu.
- Skalowanie kontekstu semantycznego w celu podejmowania decyzji opartych na danych w witrynach.
Na poniższym diagramie pokazano, w jaki sposób proces destylowania firmy Contoso, Ltd. ma strukturę:
Kreator cyfrowego bliźniaka integruje dane z tych źródeł i osadza je w kontekście, tworząc jednolity obraz procesu destylacji, dzięki czemu Contoso, Ltd. może optymalizować działania, ograniczać zużycie energii i poprawiać jakość produktu.
Przykładowa ontologia używana w tym samouczku
W tym samouczku wykorzystano część procesu destylacji Contoso, Ltd. Następująca ontologia reprezentuje ten podzbiór:
Podsumowanie danych samouczka
Contoso, Ltd. modeluje i standaryzuje procesy destylacji w 10 zakładach w digital twin builder. Każda lokacja jest wystąpieniem typu jednostki Proces .
Nieprzetworzone źródła danych wykorzystane w tym samouczku
Na potrzeby tego samouczka użyjesz następujących źródeł danych:
| Typ danych | Zastosowanie |
|---|---|
| Dane zasobów | Definicje zasobów dotyczących destylatora, skraplacza i ponownego podgrzewacza. Każdy z tych typów jednostek ma 10 wystąpień zdefiniowanych w tabeli. |
| Szeregi czasowe | Szeroko sformatowane dane operacyjne. |
| Żądania konserwacji | Wnioski o konserwację związane z konkretnym technikiem i sprzętem. |
| Techników | Dane SAP dotyczące techników pracujących na obiektach. |
| Dane procesu destylowania | MES / przetwarza dane dla wielu lokacji, zawierające czas rozpoczęcia i zakończenia oraz wskaźniki KPI odpadów dla każdego wpisu procesu. Klient wprowadza dane MES i kontekstuje je przy użyciu danych zasobów i zdarzeń, aby odizolować każdy proces, który wystąpił. |
Operacyjne dane szeregów czasowych
Dzięki systemowi brzegowemu firma Contoso, Ltd. odbiera dane szeregów czasowych ze swoich witryn. Wszystkie lokacje wykonują ten sam proces destylowania, który obejmuje następujące zasoby:
-
Destylator: tworzy dane szeregów czasowych dla
RefluxRatio,MainTowerPressure,FeedFlowRateiFeedTrayTemperature. -
Skraplacz: tworzy dane szeregów czasowych dla
Pressure,PoweriTemperature. -
Reboiler: tworzy dane szeregów czasowych dla
Pressure,InletTemperatureiOutletTemperature.
Te pomiary pomagają monitorować i kontrolować proces destylowania, zapewniając wydajną i bezpieczną operację.
Co tworzysz w tym samouczku
W tym samouczku nauczysz się następujących rzeczy:
- Skonfiguruj środowisko i wdróż element kreatora cyfrowego bliźniaka.
- Utwórz typy encji i przypisz do nich dane właściwości oraz dane szeregów czasowych.
- Zdefiniuj relacje semantyczne między typami jednostek.
- Wyszukaj i eksploruj swoją ontologię.
- Utwórz raport Power BI z danymi narzędzia Digital Twin Builder.
Na poniższych obrazach przedstawiono raport Power BI, który tworzysz w samouczku, część 5.
