Contexte Métier
Une usine utilise des capteurs pour surveiller la température de ses machines. Certains relevés sont manquants. Chaque capteur a un indice de fiabilité qui doit être utilisé pour pondérer les mesures. L'objectif est de calculer une température moyenne pondérée toutes les 5 minutes pour chaque machine, tout en comptabilisant les relevés manquants pour évaluer la qualité des données.
À propos du Set : aggregation
Agrégation de données et calculs statistiques sommaires.
Découvrir toutes les actions de aggregation Préparation des Données
Création d'une table de relevés de capteurs, avec des valeurs de température manquantes ('.') et un poids de fiabilité pour chaque mesure.
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| 1 | DATA casuser.releves_capteurs; |
| 2 | informat ts datetime20.; |
| 3 | FORMAT ts datetime20.; |
| 4 | INPUT id_machine $ temperature fiabilite ts; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | MACH01 205.5 0.9 '15JAN2023:10:00:00'dt |
| 7 | MACH01 206.1 0.9 '15JAN2023:10:01:00'dt |
| 8 | MACH01 . 0.9 '15JAN2023:10:02:00'dt |
| 9 | MACH01 207.0 0.8 '15JAN2023:10:03:00'dt |
| 10 | MACH02 150.2 1.0 '15JAN2023:10:01:00'dt |
| 11 | MACH02 151.8 1.0 '15JAN2023:10:02:00'dt |
| 12 | MACH02 . 1.0 '15JAN2023:10:03:00'dt |
| 13 | MACH02 152.5 0.5 '15JAN2023:10:04:00'dt |
| 14 | MACH01 208.2 0.9 '15JAN2023:10:05:00'dt |
| 15 | ; |
| 16 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Exécution de l'agrégation par intervalle de 5 minutes, groupée par machine. L'action utilise le paramètre 'weight' et calcule les statistiques de base (SUMMARY) ainsi que le nombre de valeurs manquantes (NMISS).
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| 1 | PROC CAS; |
| 2 | aggregation.aggregate / |
| 3 | TABLE={name='releves_capteurs', groupBy={'id_machine'}}, |
| 4 | id='ts', |
| 5 | interval='MINUTE5', |
| 6 | align='BEGINNING', |
| 7 | weight='fiabilite', |
| 8 | varSpecs={ |
| 9 | {name='temperature', agg='SUMMARY' }, |
| 10 | {name='temperature', agg='NMISS', columnNames={'Releves_Manquants'}} |
| 11 | }, |
| 12 | casOut={name='synthese_machines_5min', replace=true}; |
| 13 | RUN; |
| 14 | QUIT; |
Résultat Attendu
La table de sortie 'synthese_machines_5min' est générée. Elle contient, pour chaque machine et chaque intervalle de 5 minutes, les statistiques descriptives (moyenne, min, max, etc.) de la température, pondérées par la fiabilité du capteur. Une colonne 'Releves_Manquants' indique précisément combien de mesures étaient manquantes dans chaque intervalle, ce qui est crucial pour la maintenance prédictive.