Integrazione di Microsoft Fabric

Semplificare l'invio di dati da Tulip a Microsoft Fabric per ampliare le opportunità di analisi

Scopo

Questa guida spiega passo per passo come inviare i dati delle tabelle Tulip a Fabric tramite una query REST API paginata. Ciò è utile per analizzare i dati delle tabelle Tulip in un Azure Data Lakehouse, Synapse Data Warehouse o in un altro luogo di archiviazione dei dati Azure.

L'architettura più ampia di Fabric -- Microsoft Cloud for Manufacturing è mostrata di seguito.

Configurazione

Il video di configurazione dettagliato è incorporato qui sotto:

Requisiti generali: * Uso dell'API Tulip Tables (ottenere la chiave API e il segreto nelle impostazioni dell'account) * Tabella Tulip (ottenere l'ID univoco della tabella)

Processo: 1. Nella homepage del Fabric, andare su Data Factory 2. Creare una nuova pipeline di dati su Data Factory. Creare una nuova pipeline di dati su Data Factory 3. Avviare l'assistente "Copia dati". Iniziare con l'"Assistente copia dati" per semplificare il processo di creazione. Dettagli dell'Assistente copia dati: 1. Origine dei dati: REST 2. URL di base: https://[istanza].tulip.co/api/v3 3. Tipo di autenticazione: REST. Tipo di autenticazione: Basic 4. Nome utente: Chiave API di Tulip 5. Password: API Secret di Tulip 6. URL relativo: tables/[TABLE_UNIQUE_ID]/records?limit=100&offset={offset} 7. Richiesta: GET 8. Nome opzione di paginazione: QueryParameters.{offset} 9. Valore opzione di paginazione: {offset}. Valore dell'opzione di paginazione: RANGE:0:10000:100

Nota: se necessario, il limite può essere inferiore a 100, ma l'incremento nella paginazione deve corrispondere**Nota: il valore di paginazione per l'intervallo deve essere maggiore del numero di record nella tabella.

1. Quindi è possibile inviare i dati a una serie di destinazioni di dati, come Azure Lakehouse.
2. Connettersi alla destinazione dei dati, rivedere i campi / rinominare se necessario e il gioco è fatto!

Esempio di architettura

Casi d'uso e passi successivi

Una volta finalizzata la connessione, è possibile analizzare facilmente i dati con un notebook spark, PowerBI o una serie di altri strumenti.

1. Previsione dei difetti- Individuare i difetti di produzione prima che si verifichino e aumentare la qualità al primo tentativo - Individuare i principali fattori di produzione della qualità per implementare i miglioramenti.

2. Ottimizzazione dei costi della qualità- Identificare le opportunità di ottimizzare la progettazione dei prodotti senza impattare sulla soddisfazione dei clienti.

3. Ottimizzazione dell'energia di produzione- Identificare le leve di produzione per ottimizzare il consumo energetico.

4. Previsione e ottimizzazione delle consegne e della pianificazione- Ottimizzare il programma di produzione in base alla domanda dei clienti e al calendario degli ordini in tempo reale.

5. Benchmarking globale di macchine e linee- Benchmarking di macchine o attrezzature simili con normalizzazione.

6. Gestione delle prestazioni digitali globali/regionaliDati consolidati per creare cruscotti in tempo reale.