デジタル ツイン ビルダー (プレビュー) は、物理操作用の包括的な運用分析シナリオを構築するための Microsoft Fabric 項目です。 デジタル ツイン ビルダーの低コード/コード なしのエクスペリエンスにより、企業は Fabric と Azure IoT Operations を介してさまざまなデータ ソースに接続できます。包括的なデジタル ツインを構築する。高度に技術的な専門スキルを必要とせずに分析情報を生成します。 デジタル ツイン ビルダーを使用すると、運用スタッフはリレーションシップに基づいてツインを探索し、Microsoft Fabric のオールインワン分析プラットフォーム内で時系列分析を実行できます。 その後、お客様はこれらの経験から得た分析情報を使用して、廃棄物の削減、収量の向上、安全性の向上、持続可能性目標の達成などの運用改善を推進できます。
Von Bedeutung
この機能は プレビュー段階です。
このチュートリアルでは、架空の Contoso Energy 社のデジタル ツイン ビルダーでシナリオオントロジを構築する手順について説明します。 複数のソースからのデータをモデル化およびコンテキスト化するためのデジタル ツイン ビルダーの機能に重点を置き、Power BI ダッシュボードを使用してデータを視覚化します。
[前提条件]
- Microsoft Fabric 対応の 容量を持つ ワークスペース。
- デジタル ツイン ビルダー（プレビュー）がテナントで有効になりました。
ファブリック管理者は、管理ポータルでデジタル ツイン ビルダーへのアクセス権を付与できます。 テナント設定で、Digital Twin Builder (プレビュー) を有効にします。
デジタル ツイン ビルダーとは互換性がないため、テナントは Spark の自動スケーリング請求を有効にすることができません。 この設定は、 管理ポータルでも管理されます。
- コンピューター上の最新の Power BI デスクトップ アプリ (チュートリアルの手順 5 では、Fabric の Power BI サービス ではなく 、デスクトップ アプリを使用する必要があります)。 こちらから入手できます：Power BI をダウンロード。
Contoso Energy のシナリオを理解する
このチュートリアルでは、架空の会社 Contoso Energy について説明します。
Contoso Energy は、持続可能で再生可能な非フォシル燃料製品であるバイオエタノールの製造に取り組んでいる大手エネルギー企業です。 Contoso Energy は、効率の向上、エネルギー消費量の削減、製品品質の確保という目標を達成するために、蒸留サイト全体でデジタル ツイン ビルダー (プレビュー) を使用してソリューションを実装することにしました。
Contoso Energy は、現在の蒸留プロセスでいくつかの課題に直面しています。
- 効率： 既存の蒸留ユニットは最適化されていないため、処理時間が長くなり、運用コストが高くなります。
- エネルギー消費量: 蒸留プロセスを維持するために必要なエネルギーは、会社の持続可能性目標に影響を与えます。
- 製品の品質: プロセス パラメーターのバリエーションにより、異なるサイト間で一貫した製品品質を確保することは困難です。
これらの課題を軽減するために、Contoso Energy では次のことを行う必要があります。
- センサー、制御システム、ラボ情報管理システムなど、複数のソースからデータとメタデータを収集します。 この包括的なデータ収集により、蒸留プロセスの全体像を把握できます。
- 大規模なプロセスと資産の詳細を表すセマンティック コンテキストを作成して、資産を関連付けます。 このセマンティック コンテキストは、プロセス全体におけるさまざまな資産とそのロールの関係を理解するのに役立ちます。
- セマンティック コンテキストをスケーリングして、サイト間でデータドリブンの意思決定を行います。
次の図は、蒸留プロセスがどのように構成されているかを示しています。
デジタル ツイン ビルダーは、Contoso Energy が運用を変革するのに役立ちます。 プラットフォームを使用すると、さまざまなソースのデータをシームレスに統合してコンテキスト化し、蒸留プロセスの統一されたビューを作成できます。 この包括的なアプローチにより、Contoso Energy は貴重な分析情報を得て、運用を最適化し、効率を高め、エネルギー消費量を削減し、製品の品質を向上させる情報に基づいた意思決定を行うことができます。
サンプルオントロジ
このチュートリアルでは、前のセクションで説明した蒸留プロセスのサブセットについて説明します。 このプロセスは、次のオントロジに示されています。
データ ソース
Contoso Energy は、サイト全体の蒸留プロセスをモデル化して標準化したいと考えています。 デジタル ツイン ビルダーでプロセスをモデル化するには、まず 10 個のサイトを表します。各サイトは Process エンティティ型のインスタンスです。
チュートリアル用の生データ
このチュートリアルでは、次のデータ ソースを使用します。
| データの種類 | 使用方法 |
|---|---|
| 資産データ | 蒸留器、凝縮器、リボイラーのアセット定義。 これらの各エンティティ型には、テーブルに 10 個のインスタンスが定義されています。 |
| 時系列 | ワイドフォーマットの運用データ。 |
| メンテナンス要求 | 特定の技術者と機器に関連付けられているメンテナンス要求。 |
| 技術者 | サイトで作業する技術者を詳しく説明する SAP データ。 |
| 蒸留プロセス データ | 複数のサイトの MES/プロセス データ。各プロセス エントリの開始時刻と終了時刻と無駄な KPI が含まれます。 発生した各プロセスを分離するために、顧客は MES データを取り込み、資産とイベント データでコンテキスト化します。 |
オペレーショナル データ
エッジ システムを通じて、Contoso Energy はさまざまなサイトから時系列データを受信します。 すべてのサイトは、次の資産を含む同じ蒸留プロセスを実行します。
-
蒸留器:
RefluxRatio、MainTowerPressure、FeedFlowRate、およびFeedTrayTemperatureの時系列データを生成します。 -
コンデンサー:
Pressure、Power、およびTemperatureの時系列データを生成します。 -
Reboiler:
Pressure、InletTemperature、およびOutletTemperatureの時系列データを生成します。
これらの測定は蒸留プロセスの監視および制御を助け、有効で、安全な操作を保障する。
チュートリアルの手順
このチュートリアルでは、Contoso Energy 用のデジタル ツイン ビルダー (プレビュー) ソリューションを構築します。
具体的には、次の操作を行う方法を学習します。
- 環境を設定し、デジタル ツイン ビルダー項目をデプロイする
- エンティティ型を作成し、プロパティと時系列データをそれらにマップする
- エンティティ型間のセマンティック リレーションシップを定義する
- オントロジを検索して探索する
- デジタル ツイン ビルダー データを使用して Power BI レポートを作成する
このチュートリアルで作成する Power BI レポートを次に示します。
