Microsoft 패브릭 통합

더 광범위한 분석 기회를 위해 Tulip에서 Microsoft Fabric으로 데이터 전송 간소화

목적

이 가이드에서는 페이지 매김된 REST API 쿼리를 통해 Tulip 테이블 데이터를 Fabric으로 전송하는 방법을 단계별로 안내합니다. 이 방법은 Azure 데이터 레이크하우스, Synapse 데이터 웨어하우스 또는 기타 Azure 데이터 저장 위치에서 Tulip 테이블 데이터를 분석하는 데 유용합니다.

Fabric - 제조용 Microsoft 클라우드에 대한 더 광범위한 아키텍처는 다음과 같습니다.

설정

자세한 설정 동영상은 아래에 포함되어 있습니다:

전체 요구 사항:* Tulip 테이블 API 사용(계정 설정에서 API 키 및 암호 가져오기)* Tulip 테이블(테이블 고유 ID 가져오기)

프로세스:1. Fabric 홈페이지에서 Data Factory로 이동합니다.2. Data Factory에서 새 데이터 파이프라인을 생성합니다.3. '데이터 복사 도우미'를 통해 생성 과정을 간소화합니다4. 데이터 어시스턴트 상세 정보를 복사합니다: 1. 데이터 소스: REST 2. 기본 URL: https://[instance].tulip.co/api/v3 3. 인증 유형: 기본 4. 사용자 이름: 튤립의 API 키 5. 비밀번호: 튤립의 API 비밀번호 6. 상대 URL: tables/[TABLE_UNIQUE_ID]/records?limit=100&offset={offset} 7. Request: GET 8. 페이지 매김 옵션 이름: QueryParameters.{offset} 9. 페이지 매김 옵션 값: 범위:0:10000:100

참고: 필요한 경우 제한값은 100보다 낮을 수 있지만 페이지 매김의 증분은 일치해야 합니다. 참고*: 범위의 페이지 매김 값은 테이블의 레코드 수보다 커야 합니다.*

1. 그런 다음 이 데이터를 다음과 같은 다양한 데이터 대상으로 보낼 수 있습니다.
2. 데이터 대상에 연결하고 필요에 따라 필드를 검토하거나 이름을 바꾸면 모든 준비가 완료됩니다!

아키텍처 예시

사용 사례 및 다음 단계

연결이 완료되면 스파크 노트북, PowerBI 또는 기타 다양한 도구로 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다.

1. 결함 예측 - 생산 결함이 발생하기 전에 미리 파악하여 사전에 바로 개선 - 품질에 대한 핵심 생산 동인을 파악하여 개선을 실행합니다.

2. 품질 최적화 비용- 고객 만족도에 영향을 주지 않으면서 제품 설계를 최적화할 수 있는 기회 파악

3. 생산 에너지 최적화- 에너지 소비 최적화를 위한 생산 레버 식별

4. 납기 및 계획 예측 및 최적화- 고객 수요 및 실시간 주문 일정에 따라 생산 일정 최적화

5. 글로벌 기계/라인 벤치마킹- 유사 기계 또는 장비의 표준화를 통한 벤치마킹

6. 글로벌/지역 디지털 성과 관리데이터 통합을통한 실시간 대시보드 생성