Microsoft Fabric integráció

Az adatok Tulipből a Microsoft Fabricba történő küldésének egyszerűsítése a szélesebb körű elemzési lehetőségek érdekében

Cél

Ez az útmutató lépésről lépésre bemutatja, hogyan küldhetünk adatokat a Tulip táblákból a Fabricba egy oldalankénti REST API-lekérdezéssel. Ez hasznos a Tulip táblák adatainak Azure Data Lakehouse-ban, Synapse Data Warehouse-ban vagy más Azure Data tárolási helyen történő elemzéséhez.

A Fabric -- Microsoft Cloud for Manufacturing tágabb architektúrája az alábbiakban látható

Beállítás

A részletes beállítási videó alább van beágyazva:

Általános követelmények: * A Tulip Tables API használata (API-kulcs és titok lekérése a fiókbeállításokban) * Tulip Table (A Table Unique ID.

Folyamat: 1. A Fabric kezdőlapján lépjen az Adatgyárra 2. Hozzon létre egy új adatcsővezetéket a Data Factory-n. 3. Indítsa el az "Adatok másolása asszisztenssel" a létrehozási folyamat egyszerűsítése érdekében 4. Copy Data Assistant részletek: 1. Adatforrás: REST 2. Alap URL: https://[instance].tulip.co/api/v3 3. Hitelesítés típusa: A hitelesítés típusa: A hitelesítés típusa: A hitelesítés típusa: Basic 4. Felhasználónév: API kulcs a Tuliptól 5. Jelszó: API titok a Tuliptól 6. Relatív URL: tables/[TABLE_UNIQUE_ID]/records?limit=100&offset={offset} 7. Kérés: GET 8. Paginálási opció neve: QueryParameters.{offset} 9. Pagination Option Value: RANGE:0:10000:100

Megjegyzés: A határérték szükség esetén 100-nál alacsonyabb is lehet, de a lépésszámnak a lapozásban meg kell egyeznie**Megjegyzés: A tartomány lapozási értékének nagyobbnak kell lennie, mint a táblázatban lévő rekordok száma.

1. Ezután elküldheti ezeket az adatokat különböző adatcélokra, például az Azure Lakehouse-ra.
2. Csatlakozzon az adatcélhoz, vizsgálja felül a mezőket / nevezze át szükség szerint, és már készen is van!

Példa architektúra

Felhasználási esetek és következő lépések

Miután véglegesítette a kapcsolatot, könnyedén elemezheti az adatokat egy Spark notebookkal, PowerBI-val vagy számos más eszközzel.

1. Hibák előrejelzése- A gyártási hibák azonosítása, mielőtt bekövetkeznének, és az első alkalommal történő helyes hibák növelése - A minőség alapvető gyártási tényezőinek azonosítása a fejlesztések végrehajtása érdekében.

2. Minőségi költségek optimalizálása- Azonosítsa a terméktervezés optimalizálásának lehetőségeit anélkül, hogy az befolyásolná az ügyfelek elégedettségét.

3. Termelési energiaoptimalizálás- Az optimális energiafogyasztás érdekében a termelésben alkalmazott mozgatórugók azonosítása.

4. Szállítási és tervezési előrejelzés és optimalizálás- A gyártási ütemezés optimalizálása a vevői kereslet és a valós idejű rendelési ütemezés alapján.

5. Globális gép/sor teljesítményértékelés- Hasonló gépek vagy berendezések összehasonlítása normalizálással.

6. Globális / regionális digitális teljesítménymenedzsmentÖsszevont adatok valós idejű műszerfalak létrehozásához.