Plataforma de inteligencia de Databricks para IoT: Mantenimiento predictivo y agentes de GenAI

La Plataforma de Inteligencia de Databricks es una arquitectura abierta que combina los mejores elementos de los lagos de datos y los almacenes de datos. En esta demo, le mostraremos cómo construir una plataforma de IoT para mantenimiento predictivo, ingiriendo datos de sensores de nuestro parque eólico en tiempo real. Podremos entregar datos e información valiosa que normalmente tomarían meses de esfuerzo en las plataformas heredadas.

Esta demostración abarca la plataforma lakehouse de extremo a extremo:

• Ingiera datos de sistemas externos en streaming (sensores/ERP) y luego transfórmelos usando Lakeflow Declarative Pipeline, un framework de ETL declarativo para crear pipelines de procesamiento de datos confiables, mantenibles y testeables.
• Asegure los datos ingeridos para garantizar la gobernanza y la seguridad
• Aprovecha Databricks SQL y los puntos de conexión del warehouse para crear un dashboard que permita analizar los datos ingeridos y la productividad de nuestro parque eólico
• Construye un modelo de machine learning con Databricks AutoML para detectar turbinas eólicas con fallas y activar operaciones de mantenimiento predictivo
• Orqueste todos estos pasos con Databricks Workflows
• (Nuevo) Despliegue un sistema de agentes de GenAI para asistir a su equipo de mantenimiento y proporcionar orientación sobre las reparaciones de turbinas

Para instalar el demo, obtén un espacio de trabajo de Databricks gratuito y ejecuta los siguientes dos comandos en un notebook de Python.

Dbdemos es una biblioteca de Python que instala demos completos de Databricks en sus áreas de trabajo. Dbemos cargará e iniciará cuadernos, pipelines declarativas, clústeres, paneles de Databricks SQL y modelos de warehouse… Consulta cómo usar dbdemos

Dbdemos se distribuye como un proyecto de GitHub.

Para más detalles, consulta en GitHub el archivo README.md y sigue la documentación.
Dbdemos se proporciona tal cual. Consulta la Licencia y el Aviso para obtener más información.
Databricks no ofrece soporte oficial para dbdemos ni para los activos asociados.
Si tienes algún problema, abre un ticket y el equipo de demostraciones lo revisará en la medida de lo posible.