Tutorial do construtor de gêmeos digitais (visualização): Introdução

O Construtor de gémeos digitais (pré-visualização) é um item do Microsoft Fabric para criar cenários abrangentes de análise operacional para operações físicas. A experiência de low-code/no code da ferramenta de criação de gémeos digitais permite que as empresas se conectem a fontes de dados díspares através do Fabric e do Azure IoT Operations; construam gémeos digitais abrangentes; e gerem insights sem a necessidade de qualificação especializada altamente técnica. Com o construtor de gêmeos digitais, a equipe de operações pode explorar gêmeos com base em seus relacionamentos e realizar análises de séries temporais, tudo dentro da plataforma analítica tudo-em-um do Microsoft Fabric. Os clientes podem usar os insights dessas experiências para impulsionar melhorias operacionais, como reduzir o desperdício, melhorar o rendimento, aumentar a segurança e atingir metas de sustentabilidade.

Este tutorial orienta você na construção de uma ontologia de cenário no construtor de gêmeos digitais para a empresa fictícia de energia Contoso, Ltd. Ele se concentra nos recursos do construtor de gêmeos digitais para modelar e contextualizar dados de várias fontes e termina com um painel do Power BI para visualizar os dados.

Pré-requisitos

• Um espaço de trabalho com uma capacidade ativada por Microsoft Fabric.
• Ferramenta de criação de gémeos digitais (pré-visualização) ativada no seu tenant.

  • Os administradores de rede podem conceder acesso à ferramenta de construção de gêmeos digitais no portal administrativo. Nas configurações do cliente, ative o Digital Twin Builder (visualização).

    

  • O locatário não pode ter o Autoscale Billing for Spark ativado, pois a ferramenta de criação de gémeos digitais não é compatível com ele. Essa configuração também é gerenciada no portal de administração.

• A aplicação de ambiente de trabalho Power BI mais recente no seu computador (a etapa 5 do tutorial requer o uso da aplicação de ambiente de trabalho, não do serviço Power BI no Fabric). Pode obtê-lo aqui: Transferir o Power BI aqui.

Entenda o cenário de energia da Contoso, Ltd.

Este tutorial apresenta a empresa fictícia de energia Contoso, Ltd.

A Contoso, Ltd. é uma empresa líder em energia que está comprometida em produzir bioetanol, um produto de combustível não fóssil sustentável e renovável. Para atingir os seus objetivos de melhorar a eficiência, reduzir o consumo de energia e garantir a qualidade do produto, a Contoso, Ltd. decide implementar uma solução usando o construtor de gêmeos digitais (versão preliminar) nos seus sites de destilação.

A Contoso, Ltd. enfrenta vários desafios em seus processos de destilação atuais:

• 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, impactando os objetivos de sustentabilidade da empresa.
• Qualidade do produto: É um desafio garantir uma qualidade consistente do produto em diferentes locais, devido a variações nos parâmetros do processo.

Para mitigar esses desafios, a Contoso, Ltd. precisa:

• Colete dados e metadados de várias fontes, incluindo sensores, sistemas de controle e sistemas de gerenciamento de informações laboratoriais. Esta recolha de dados abrangente permite uma visão holística do processo de destilação.
• Relacione ativos criando contexto semântico para representar grandes processos e detalhes de ativos. Esse contexto semântico ajuda a entender as relações entre diferentes ativos e seus papéis no processo geral.
• Dimensione o contexto semântico para tomar decisões orientadas por dados entre sites.

O diagrama seguinte mostra como está estruturado o seu processo de destilação:

O digital twin builder pode ajudar a Contoso, Ltd. a transformar as suas operações. A plataforma permite-lhes integrar e contextualizar perfeitamente dados de várias fontes, criando uma visão unificada do seu processo de destilação. Essa abordagem holística permite que a Contoso, Ltd. obtenha informações valiosas, otimize suas operações e tome decisões informadas que impulsionam a eficiência, reduzem o consumo de energia e melhoram a qualidade do produto.

Exemplo de ontologia

Este tutorial lida com um subconjunto do processo de destilação descrito na seção anterior. O processo é visto na seguinte ontologia:

Fontes de dados

A Contoso, Ltd. quer modelar e padronizar os processos de destilação em seus sites. Para modelar o seu processo no construtor de gêmeos digitais (digital twin builder), eles começam por representar 10 locais, onde cada local é uma instância do tipo de entidade Processo.

Dados brutos para tutorial

Para este tutorial, você usa as seguintes fontes de dados:

Dados operacionais

Por meio de um sistema periférico, a Contoso, Ltd. recebe dados de séries temporais de vários sites. Todos os locais executam o mesmo processo de destilação que inclui os seguintes ativos:

• Destilador: Produz dados de séries temporais para RefluxRatio, MainTowerPressure, FeedFlowRate, e FeedTrayTemperature.
• Condensador: Produz dados de séries temporais para Pressure, Power, e Temperature.
• Reboiler: Produz dados de séries cronológicas para Pressure, InletTemperature, e OutletTemperature.

Essas medições ajudam a monitorar e controlar o processo de destilação, garantindo uma operação eficiente e segura.

Etapas do tutorial

Neste tutorial, cria-se a ferramenta de construção de gémeos digitais (versão de teste) para a Contoso, Ltd.

Especificamente, você aprende a:

Aqui está o relatório do Power BI que você cria neste tutorial.

Próximo passo