Geschäftskontext
Ein Industrieunternehmen überwacht Maschinen mit IoT-Sensoren, die minütlich Temperaturdaten senden. Aufgrund von Netzwerkproblemen gehen einige Messwerte verloren. Das Ziel ist, die Daten in 5-Minuten-Intervallen zu aggregieren, um die durchschnittliche Temperatur zu berechnen und gleichzeitig die Anzahl der fehlenden Messwerte pro Intervall zu zählen. Dies hilft, die Zuverlässigkeit der Sensoren zu bewerten.
Datenaufbereitung
Erstellt eine Tabelle mit Zeitreihendaten von zwei Maschinen, einschließlich Zeitstempel und Temperaturmessungen. Einige Temperaturwerte sind absichtlich als fehlend (.) markiert.
Kopiert!
| 1 | DATA mycas.sensor_daten; |
| 2 | informat Zeitstempel DATETIME20.; |
| 3 | FORMAT Zeitstempel DATETIME20.; |
| 4 | INPUT Maschinen_ID $ Zeitstempel :DATETIME20. Temperatur; |
| 5 | DATALINES; |
| 6 | Sensor_A 25NOV2025:10:00:00 25.5 |
| 7 | Sensor_A 25NOV2025:10:01:00 25.6 |
| 8 | Sensor_A 25NOV2025:10:02:00 . |
| 9 | Sensor_A 25NOV2025:10:03:00 25.8 |
| 10 | Sensor_A 25NOV2025:10:06:00 26.0 |
| 11 | Sensor_B 25NOV2025:10:00:00 30.1 |
| 12 | Sensor_B 25NOV2025:10:01:00 . |
| 13 | Sensor_B 25NOV2025:10:02:00 . |
| 14 | Sensor_B 25NOV2025:10:08:00 30.5 |
| 15 | ; |
| 16 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Laden der Sensordaten in den CAS-Server.
Kopiert!
| 1 | /* Daten bereits in mycas.sensor_daten geladen */ |
2
Aggregation der Temperaturdaten in 5-Minuten-Intervallen. Der Parameter 'includeMissing' in 'varSpecs' wird verwendet, um fehlende Werte in die Aggregation für NMISS einzubeziehen.
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | aggregation.aggregate / |
| 3 | TABLE={name='sensor_daten', groupBy={'Maschinen_ID'}}, |
| 4 | id='Zeitstempel', |
| 5 | interval='MINUTE5', |
| 6 | casOut={name='sensor_qualitaet', replace=true}, |
| 7 | varSpecs=[ |
| 8 | {name='Temperatur', agg='SUMMARY', summarySubset={'MEAN', 'NMISS'}, includeMissing=true} |
| 9 | ]; |
| 10 | RUN; |
Erwartetes Ergebnis
Die Tabelle 'sensor_qualitaet' zeigt für jede Maschine die aggregierten Daten in 5-Minuten-Intervallen. Jede Zeile enthält die 'Maschinen_ID', den Startzeitpunkt des Intervalls, die durchschnittliche Temperatur ('Temperatur_MEAN') der in diesem Intervall verfügbaren Messungen und die genaue Anzahl der fehlenden Messwerte ('Temperatur_NMISS').