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    マイクロソフト・ファブリックの統合
    • 13 May 2024
    • 1 読む分
    • 寄稿者

    マイクロソフト・ファブリックの統合


    記事の要約

    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。

    image

    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

    image.png

    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

    image.png

    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


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