Modélisation de la Supply Chain : Simulez vos tests de résistance et délais fournisseurs sous SAS

Niveau de difficulté

Débutant

Publié le : 01/01/2021

Le Conseil de l'Expert

Michael
Responsable de l'infrastructure Viya.

Dans l'étape Import_This, préférez toujours les instructions CALL RANNOR aux fonctions RANNOR() traditionnelles. Sur des simulations à grande échelle (ici configurées jusqu'à 50 000 itérations), la version CALL est nettement plus performante en termes de gestion mémoire et de temps CPU.

Le script procède en plusieurs étapes. D'abord, il crée une table 'Test_Matrix' avec des paramètres de base pour trois fournisseurs sur 12 mois. Il étend ensuite cette table en une table 'RECORDS' pour simuler des unités de test individuelles. L'étape principale, dans la table 'Import_This', génère des données de test détaillées (résistance, délai, défauts) en utilisant des fonctions de génération de nombres aléatoires (RANNOR, RANPOI) pour simuler une distribution statistique. Enfin, le script nettoie les tables intermédiaires, exporte le résultat final vers un fichier CSV et le réimporte pour vérification.

Analyse des données

Type : CREATION_INTERNE

Toutes les données sont générées de manière synthétique à l'intérieur du script. Aucune source de données externe n'est lue. La génération commence par une boucle DO pour créer une table de paramètres, qui est ensuite étendue et enrichie avec des données aléatoires pour simuler un processus réel.

1 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce bloc DATA STEP initialise la table 'Test_Matrix'. Il génère en boucle les paramètres de simulation (Num, Mean, Sigma, etc.) pour 3 fournisseurs ('Vendor') différents sur une période de 12 mois.

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1	DATA Test_Matrix; LENGTH Vendor $21.;
2	DO Month=1 TO 12;
3	Mon="2008-"\|\|PUT(Month, Z2.0);
4	Num=20+3*INT(Month/3); Mean=18; Sigma=2; DA=120; DB=.75; D_Sig=10;
5	Rate=.75; Vendor="ChiTronix Components"; OUTPUT;
6	Num=25+INT(Month/3); Mean=17; Sigma=2+(Month/12); DA=120; DB=2; D_Sig=20;
7	Rate=4-Month/4; Vendor="Duality Logic"; OUTPUT;
8	Num=15; Mean=13; Sigma=3; DA=140; DB=.5; D_Sig=15;
9	Rate=ROUND(1+Month/3, .1); Vendor="Empirical Engineering"; OUTPUT;
10	END;
11	RUN;

2 Bloc de code

DATA STEP

Explication :
Ce bloc modifie la table 'Test_Matrix' en arrondissant les valeurs des variables 'Mean' et 'Sigma'. Il est suivi d'un PROC SORT pour trier les données par fournisseur et par mois, en préparation pour les étapes suivantes.

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1	DATA Test_Matrix; SET Test_Matrix;
2	Mean = ROUND(Mean, .1);
3	Sigma = ROUND(Sigma, .1);
4	RUN;
5	PROC SORT DATA=Test_Matrix; BY Vendor Month; RUN;

3 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ce DATA STEP lit la table 'Test_Matrix' et l'utilise pour générer la table 'RECORDS'. Une boucle 'DO Unit=1 TO Num' est utilisée pour dupliquer les enregistrements et ainsi créer une ligne pour chaque 'unité' à tester.

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1	DATA RECORDS; SET TEST_MATRIX;
2	DO Unit=1 TO Num;
3	OUTPUT;
4	END;
5	RUN;

4 Bloc de code

DATA STEP Data

Explication :
Ceci est le bloc principal de génération de données. Il lit la table 'RECORDS' et crée 'Import_This'. Des variables de test comme 'Resistance', 'Delay' et 'Defects' sont simulées à l'aide de fonctions de nombres aléatoires (RANNOR, RANPOI) basées sur les paramètres définis. Des formats sont appliqués et des variables intermédiaires sont supprimées à la fin.

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1	%let D=500; %let D=7500; %LET D = 50000; %let B = 1;
2	DATA Import_This; SET RECORDS; retain SEED0 SEED1 SEED2 SEED3;
3	FORMAT Test_Time $25. Delay $12. Del 8.0 Resistance 8.2 RESULT $8. Fail 8.0;
4	FORMAT TestTime DATETIME20. TestDate MMDDYY10.;
5	TestTime=MDY(Month, min(30,Unit), 2008)6060*24;
6	TestDate=DATEPART(TestTime);
7	Test_Time=PUT(TestTime, DateTime20.);
8	IF Vendor="Empirical Engineering" THEN Test_Time=PUT(TestDate, MMDDYY10.);
9	IF _N_=1 THEN DO; SEED0=12345; SEED1=54321; SEED2=15243; SEED3=34251; END;
10	CALL RANNOR(SEED0, Z);
11	Resistance = Mean + Sigma*Z;
12
13
14
15
16	FORMAT RESULT $8.;
17	RESULT = "Pass"; Fail=0;
18	IF Resistance < 12.5 THEN RESULT="Fail Low";
19	IF Resistance > 22.5 THEN RESULT="Fail Hi";
20	IF RESULT ne "Pass" THEN Fail=1;
21	CALL RANNOR(SEED1, De);
22	Del = DA + DBResistance + .2Resistance*2 + D_SigDe;
23	Delay=PUT(Del, 8.0);
24	IF Vendor="Duality Logic" THEN DO;
25	IF Month=12 AND Unit>20 THEN Delay="N/A";
26	END;
27	IF Vendor="Empirical Engineering" THEN DO;
28	IF Month=4 AND Unit>10 THEN Delay="N/A";
29	END;
30
31
32	FORMAT Defects 8.0;
33	CALL RANPOI(Seed3, Rate, Defects);
34	DROP Mean Sigma Z Num DA DB D_Sig De Rate
35	SEED0 SEED1 SEED2 SEED3
36	TestTime TestDate Del Defects;
37	RUN;

5 Bloc de code

PROC DATASETS

Explication :
Ce bloc utilise la procédure PROC DATASETS pour supprimer les tables de travail intermédiaires ('Test_Matrix' et 'Records') qui ne sont plus nécessaires, afin de nettoyer l'environnement de travail.

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1
2	PROC DATASETS LIBRARY=WORK GENNUM=ALL NOLIST;
3	DELETE Test_Matrix Records;
4	RUN;
5
6	QUIT;
7

6 Bloc de code

PROC EXPORT Data

Explication :
Ce bloc final exporte la table 'Import_This' vers un fichier CSV en utilisant PROC EXPORT. Le chemin du fichier de sortie dépend de la macro-variable '&JES'. Immédiatement après, PROC IMPORT est utilisé pour lire ce même fichier CSV et créer une nouvelle table SAS nommée 'Import', démontrant un cycle d'exportation-importation.

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1	PROC EXPORT DATA=Import_This
2	OUTFILE ="&JES.input_data/import_this.csv" REPLACE;
3	RUN;
4
5	PROC IMPORT DATAFILE="&JES.input_data/import_this.csv"
6	OUT =Import REPLACE;
7	RUN;

L'Astuce Pro

La création de données de test ne se limite pas à remplir des tables ; elle consiste à reproduire la variabilité du monde réel pour éprouver la robustesse de vos modèles. Ce script démontre une maîtrise avancée de la génération de données synthétiques, indispensable pour simuler des scénarios de Supply Chain complexes.

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