Руководство по созданию цифровых двойников (предварительная версия)

Построитель цифровых двойников (предварительная версия) — это элемент Microsoft Fabric для создания комплексных сценариев оперативной аналитики для физических операций. Низкокодовый или вообще без кода интерфейс конструктора цифровых двойников позволяет предприятиям подключаться к разрозненным источникам данных с помощью Fabric и Azure IoT; создавать комплексные цифровые двойники; и генерировать аналитические сведения без необходимости в высокотехнической специализированной квалификации. С помощью построителя цифровых двойников оперативный персонал может изучать цифровых двойников с учетом их взаимосвязей и выполнять аналитику временных рядов, все в рамках единой аналитической платформы Microsoft Fabric. Затем клиенты могут использовать аналитические сведения из этих возможностей для повышения операционных улучшений, таких как сокращение отходов, повышение производительности, повышение безопасности и достижение целевых показателей устойчивости.

В этом руководстве описано, как создать сценарий онтологии в конструкторе цифровых двойников для вымышленной компании Contoso Energy. Он фокусируется на возможностях конструктора цифровых двойников для моделирования и контекстуализации данных из нескольких источников и заканчивается информационной панелью Power BI для визуализации данных.

Предпосылки

• Рабочая область с емкостью , поддерживающей Microsoft Fabric.
• Конструктор цифровых двойников (предварительная версия) включен в аренде.

  • Администраторы системы могут предоставить доступ к построителю цифровых двойников на портале администратора. В параметрах клиента включите Digital Twin Builder (предварительная версия).

    

  • Арендатор не может включить автоматическое выставление счетов для Spark, так как конструктор цифровых двойников не совместим с этой функцией. Этот параметр также управляется на портале администрирования.

• Последняя версия настольного приложения Power BI на вашем компьютере (шаг 5 руководства требует использования настольного приложения, а не службы Power BI в Fabric). Его можно получить здесь: скачать Power BI.

Общие сведения о сценарии Contoso Energy

В этом руководстве представлена вымышленная компания Contoso Energy.

Contoso Energy является ведущей энергетической компанией, которая стремится производить биоэтанол, устойчивый и возобновляемый нефоссилный продукт топлива. Чтобы достичь своих целей повышения эффективности, снижения потребления энергии и обеспечения качества продукта, Contoso Energy решает реализовать решение с помощью цифрового построителя двойников (предварительная версия) на своих сайтах дистилляции.

Contoso Energy сталкивается с несколькими проблемами в текущих процессах дистилляции:

• Эффективность: Существующие единицы дистилляции не оптимизированы, что приводит к более длительной обработке и более высоким эксплуатационным затратам.
• Потребление энергии: Энергия, необходимая для поддержания процесса дистилляции, существенно влияет на цели устойчивости компании.
• Качество продукта: Сложно обеспечить согласованное качество продукта на разных сайтах из-за вариаций параметров процесса.

Чтобы устранить эти проблемы, компании Contoso Energy необходимо выполнить следующие действия.

• Сбор данных и метаданных из нескольких источников, включая датчики, системы управления и лабораторные информационные системы. Эта комплексная сбор данных обеспечивает целостное представление процесса дистилляции.
• Связывание ресурсов путем создания семантического контекста для представления больших процессов и сведений о ресурсах. Этот семантический контекст помогает понять связи между различными ресурсами и их ролями в общем процессе.
• Масштабируйте семантический контекст для принятия решений на основе данных на сайтах.

На следующей схеме показано, как структурирован процесс дистилляции:

Создатель цифровых двойников может помочь Contoso Energy преобразовать свои операции. Платформа позволяет им легко интегрировать и контекстуализировать данные из различных источников, создавая единое представление процесса дистилляции. Этот целостный подход позволяет Contoso Energy получать ценные аналитические сведения, оптимизировать свои операции и принимать обоснованные решения, которые обеспечивают эффективность, сокращают потребление энергии и повышают качество продукции.

Пример онтологии

В этом руководстве рассматривается подмножество процесса дистилляции, описанного в предыдущем разделе. Процесс рассматривается в следующей онтологии:

Источники данных

Contoso Energy хочет моделировать и стандартизировать процессы дистилляции на своих сайтах. Чтобы моделировать процесс в построителе цифровых двойников, они начинаются с представления 10 сайтов, где каждый сайт является экземпляром типа сущности Process .

Необработанные данные для руководства

В этом руководстве используются следующие источники данных:

Операционные данные

Через граничную систему Contoso Energy получает данные временных рядов с различных сайтов. Все сайты выполняют один и тот же процесс дистилляции, который включает следующие ресурсы:

• Дистиллятор: создает данные временных рядов для RefluxRatio, MainTowerPressureи FeedFlowRateFeedTrayTemperature.
• Конденсатор: создает данные временных рядов для Pressure, Powerи Temperature.
• Reboiler: создает данные временных рядов для Pressure, InletTemperatureи OutletTemperature.

Эти измерения помогают отслеживать и контролировать процесс дистилляции, обеспечивая эффективную и безопасную работу.

Шаги инструкции

В этом руководстве вы создаете решение для построения цифровых двойников (предварительная версия) для компании Contoso Energy.

В частности, вы узнаете, как выполнять следующие задачи:

Ниже приведен отчет Power BI, который вы создаете в этом руководстве.

Следующий шаг