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O construtor de gêmeos digitais (versão prévia) é um item Microsoft Fabric para criar cenários de análise operacional para operações físicas. O construtor de gêmeos digitais fornece uma experiência de baixo código/sem código que conecta fontes de dados diferentes por meio de Fabric e Operações do Azure IoT, cria gêmeos digitais e gera insights sem habilidades técnicas especializadas. A equipe de operações pode explorar gêmeos com base em seus relacionamentos e executar análises de série temporal em Fabric. Use os insights resultantes para reduzir o desperdício, melhorar a produtividade, melhorar a segurança e atender às metas de sustentabilidade.
Importante
Esse recurso está na versão prévia.
Este tutorial explica como criar uma ontologia de cenário no construtor de gêmeos digitais para a empresa fictícia de energia Contoso, Ltd. Ele aborda a modelagem e a contextualização de dados de várias fontes e termina com um relatório Power BI que visualiza os dados.
Pré-requisitos
- Um workspace com uma capacidade habilitada para Microsoft Fabric.
- Construtor de gêmeos digitais (versão prévia) habilitado em seu locatário.
Os administradores de infraestrutura podem conceder acesso à ferramenta de criação de gêmeos digitais no portal de administração. Nas configurações de locatário, habilite o Digital Twin Builder (versão prévia).
O inquilino não pode ter a Cobrança de Dimensionamento Automático para Spark habilitada, pois o construtor de gêmeos digitais não é compatível com essa função. Essa configuração também é gerenciada no portal de administração.
- O aplicativo Power BI Desktop mais recente instalado em seu computador. A parte 5 do tutorial (Criar um relatório do Power BI) requer o Power BI Desktop e não funciona com o serviço do Power BI no Fabric.
Cenário do tutorial: Contoso, Ltd. destilação de bioetanol
Este tutorial apresenta a empresa fictícia de energia Contoso, Ltd., uma produtora de bioetanol que deseja usar o construtor de gêmeos digitais (versão prévia) em seus locais de destilação para melhorar a eficiência, reduzir o consumo de energia e garantir a qualidade do produto.
A Contoso, Ltd. enfrenta três desafios em seus processos atuais de destilação:
- Eficiência: As unidades de destilação existentes não são otimizadas, o que leva a tempos de processamento mais longos e custos operacionais mais altos.
- Consumo de energia: A energia necessária para manter o processo de destilação é substancial, o que afeta as metas de sustentabilidade.
- Qualidade do produto: Variações nos parâmetros de processo dificultam a garantia de qualidade consistente do produto em diferentes sites.
Para enfrentar esses desafios, a Contoso, Ltd. precisa:
- Colete dados e metadados de várias fontes, incluindo sensores, sistemas de controle e sistemas de gerenciamento de informações de laboratório.
- Relacionar ativos criando contexto semântico que representa grandes processos e detalhes do ativo.
- Dimensione o contexto semântico para tomar decisões controladas por dados entre sites.
O diagrama a seguir mostra como o processo de destilação Contoso, Ltd. é estruturado:
O construtor de gêmeos digitais integra e contextualiza dados dessas fontes em uma visão unificada do processo de destilação, de modo que a Contoso, Ltd. possa otimizar as operações, reduzir o consumo de energia e melhorar a qualidade do produto.
Exemplo de ontologia usada neste tutorial
Este tutorial usa um subconjunto do processo de destilação Contoso, Ltd. A seguinte ontologia representa esse subconjunto:
Resumo de dados do tutorial
Contoso, Ltd. modela e padroniza processos de destilação em 10 unidades no Digital Twin Builder. Cada site é uma instância do tipo de entidade Process .
Fontes de dados brutas usadas neste tutorial
Para este tutorial, você usará as seguintes fontes de dados:
| Tipo de dados | Uso |
|---|---|
| Dados de ativos | Definições de ativos para Destilador, Condenser e Reboiler. Cada um desses tipos de entidade tem 10 instâncias definidas na tabela. |
| Série temporal | Dados operacionais de formatação ampla. |
| Solicitações de manutenção | Solicitações de manutenção associadas a um determinado técnico e equipamento. |
| Técnicos | Dados do SAP detalhando técnicos que trabalham em locais. |
| Dados do processo de destilação | Dados de MES/processo para vários sites, que inclui horários de início e término, além de KPIs de desperdício para cada entrada de processo. Um cliente traz os dados do MES e contextualiza-os com dados de ativos e eventos, a fim de isolar cada processo que ocorreu. |
Dados de série temporal operacional
Por meio de um sistema de borda, a Contoso, Ltd. recebe dados de séries temporais de suas instalações. Todos os sites executam o mesmo processo de destilação, que inclui os seguintes ativos:
-
Destilador: produz dados de série temporal para
RefluxRatio,MainTowerPressureeFeedFlowRateFeedTrayTemperature. -
Condensador: produz dados de série temporal para
Pressure,PowereTemperature. -
Reboiler: produz dados de série temporal para
Pressure,InletTemperatureeOutletTemperature.
Essas medidas ajudam a monitorar e controlar o processo de destilação, garantindo uma operação eficiente e segura.
O que você cria neste tutorial
Neste tutorial, você:
- Configure seu ambiente e implante um item de criação de gêmeos digitais.
- Crie tipos de entidade e mapeie dados de propriedade e série temporal para eles.
- Definir relações semânticas entre tipos de entidade.
- Pesquise e explore sua ontologia.
- Crie um relatório do Power BI com dados do Digital Twin Builder.
As imagens a seguir mostram o relatório Power BI que você cria no tutorial parte 5.
