マイクロソフト・ファブリックの統合

TulipからMicrosoft Fabricへのデータ送信を合理化し、アナリティクスの機会を拡大

目的

このガイドでは、ページ分割されたREST APIクエリを介してFabricにTulipテーブルデータを送信する方法をステップバイステップで説明します。これは、Azure Data Lakehouse、Synapse Data Warehouse、またはその他のAzure DataストレージにあるTulipテーブルデータを分析するのに便利です。

Fabric -- Microsoft Cloud for Manufacturingの広範なアーキテクチャを以下に示す。

セットアップ

詳細なセットアップのビデオを以下に埋め込みます：

全体要件： * Tulip Tables APIの使用（アカウント設定でAPIキーとシークレットを取得） * Tulipテーブル（テーブル固有IDを取得

プロセス: 1. FabricのホームページからData Factoryにアクセス 2. Data Factoryで新しいData Pipelineを作成する 3. データ作成プロセスを効率化するために、"Copy Data Assistant "を開始する 4. コピー・データ・アシスタントの詳細： 1. データソースREST 2. ベースURL：https://[instance].tulip.co/api/v3 3. 認証タイプ：ベーシック 4. ユーザー名：チューリップのAPIキー 5. パスワード：チューリップからのAPIシークレット 6. 相対URL: tables/[TABLE_UNIQUE_ID]/records?limit=100&offset={offset} 7. リクエスト：GET 8. ページネーション・オプション名：QueryParameters.{offset} 9. ページ分割オプションの値：範囲:0:10000:100

注: 必要であれば、Limitは100より低くすることもできるが、ページネーションのインクリメントが一致する必要がある注: 範囲のPagination Valueは、テーブルのレコード数より大きくする必要がある

1. 次に、このデータを Azure Lakehouse などのさまざまなデータ送信先に送信できます。
2. データ送信先に接続し、フィールドを確認し、必要に応じて名前を変更すれば完了です！

アーキテクチャ例

使用例と次のステップ

接続が完了したら、スパークノートブック、PowerBI、その他様々なツールを使って簡単にデータを分析することができます。

1.不具合予測- 生産工程で発生する不具合を事前に特定し、初回不良率を向上させる。

2.品質最適化コスト- 顧客満足度に影響を与えることなく、製品設計を最適化する機会を特定する。

3.生産エネルギーの最適化 - エネルギー消費を最適化するための生産レバーを特定する。

4.納期と計画の予測と最適化 - 顧客の需要とリアルタイムの受注スケジュールに基づいて生産スケジュールを最適化する。

5.グローバルな機械／ラインのベンチマーキング- 類似の機械や設備を正規化した上でベンチマーキングする。

6.グローバル／地域デジタルパフォーマンス管理データを統合してリアルタイムダッシュボードを作成