Dataset Viewer
Auto-converted to Parquet Duplicate
instruction
stringlengths
23
162
schema_context
stringlengths
839
1.17k
sql_postgres
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chain_of_thought
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expected_result
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domain
stringclasses
10 values
domain_key
stringclasses
10 values
intention_type
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24 values
sql_shape
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19 values
persona
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37 values
ambiguity_type
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resolution_strategy
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bool
2 classes
instruction_en
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language
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2 values
sql_invalid
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50
487
error_type
stringclasses
8 values
error_correction
stringclasses
197 values
Me passa a leitura mais recente de temperatura do óleo do transformador (°C).
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE dados_eletricos ( timestamp TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), amperagem NUMERIC, potencia_ativa NUMERIC, potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MVAr), frequencia_hz NUMERIC -- frequên...
SELECT temp_oleo_transformador_c, ts FROM dados_eletricos ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(temp_oleo_transformador_c, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM dados_eletricos;
SELECT last(temp_oleo_transformador_c, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM dados_eletricos; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `temp_oleo_transformador_c`. Passo 2: Tabela `dados_eletricos`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Último valor registrado de temp_oleo_transformador_c e o momento exato da leitura.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
ultimo_valor
last_value
operador de subestação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o valor atual de potência elétrica (kW)?
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia...
SELECT potencia_eletrica_kw, ts FROM telemetria_hvac ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(potencia_eletrica_kw, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_hvac;
SELECT last(potencia_eletrica_kw, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_hvac; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `potencia_eletrica_kw`. Passo 2: Tabela `telemetria_hvac`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Retorna a leitura mais recente de potencia_eletrica_kw com seu timestamp.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
ultimo_valor
last_value
operador de central
null
null
null
true
Find qual o latest reading de potência elétrica (kw)?
pt
null
null
null
Joga aqui a série temporal de taxa de alimentação (t/h) das últimas 6 horas.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE dados_planta ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor NUMERIC, granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_mancal_mm_s NUMERIC -- vibração do man...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(taxa_alimentacao_tph) AS resultado FROM dados_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(taxa_alimentacao_tph) AS resultado FROM dados_planta WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(taxa_alimentacao_tph) AS resultado FROM dados_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `taxa_alimentacao_tph`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `dados_planta`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada buck...
Série cronológica de valores agregados de taxa_alimentacao_tph, um por bucket de tempo.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
engenheiro de processo mineral
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o P90 de RPM do spindle do turno da tarde?
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, rpm_spindle NUMERIC -- RPM do spindle, temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), vibracao_mm_s NUMERIC -- vibração (mm/s), corrente_eixo_a NUMERIC -- corrente do eixo (A), ...
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY rpm_spindle) AS p90 FROM telemetria_maquina WHERE ts::time >= TIME '14:00' AND ts::time < TIME '22:00' AND ts >= CURRENT_DATE;
SELECT quantile(0.9)(rpm_spindle) AS p90 FROM telemetria_maquina WHERE toHour(ts) >= 14 AND toHour(ts) < 22 AND ts >= today();
SELECT percentile_cont(0.9) WITHIN GROUP (ORDER BY rpm_spindle) AS p90 FROM telemetria_maquina WHERE ts::time >= TIME '14:00' AND ts::time < TIME '22:00' AND ts >= CURRENT_DATE;
Passo 1: O usuário quer um percentil de `rpm_spindle`. Passo 2: Tabela `telemetria_maquina`, filtro temporal: turno tarde. Passo 3: Usar percentile_cont() ou quantile() dependendo do dialeto. Passo 4: Retornar o valor abaixo do qual P% das observações caem. Nota sobre ambiguidade: Retornar dados de todos os ativos do ...
Estatística de distribuição: o valor no percentil 90 de rpm_spindle.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
percentil
percentile
supervisor de produção
ativo_nao_especificado
Ativo não especificado
Retornar dados de todos os ativos do schema, agrupados por ativo
true
null
pt
null
null
null
Puxa a série de potência elétrica (kW) sem buracos do fim de semana, mesmo que falte leitura.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia...
SELECT gs.periodo, AVG(t.potencia_eletrica_kw) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN telemetria_hvac t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5 minutes' = ...
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 5 MINUTE) AS periodo, avg(potencia_eletrica_kw) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo WITH FILL FROM toStartOfInterval(now() - INTERVAL 24 HOUR, INTERVAL 5 MI...
SELECT time_bucket_gapfill('5 minutes', ts) AS periodo, interpolate(AVG(potencia_eletrica_kw)) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo; -- time_bucket_gapfill + interpolate(): idiom nativo do Ti...
Passo 1: O usuário quer série temporal sem buracos (gap-fill). Passo 2: Tabela `telemetria_hvac`, métrica `potencia_eletrica_kw`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Gerar série contínua de timestamps (bucket). Passo 5: LEFT JOIN com dados reais para preencher gaps. P...
Série temporal completa com AVG de potencia_eletrica_kw para cada bucket, incluindo períodos sem dados.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
gap_fill_serie
gapfill_series
engenheiro de facilities
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual foi o mínimo de temperatura da água gelada (°C) hoje?
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE leituras_hvac ( momento TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), poten...
SELECT MIN(temp_agua_gelada_c) AS resultado FROM leituras_hvac WHERE ts >= CURRENT_DATE;
SELECT min(temp_agua_gelada_c) AS resultado FROM leituras_hvac WHERE ts >= today();
SELECT MIN(temp_agua_gelada_c) AS resultado FROM leituras_hvac WHERE ts >= CURRENT_DATE; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MIN) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `leituras_hvac` (telemetria). 3) Filtro de tempo: apenas o dia atual. 4) Query: SELECT MIN(temp_agua_gelada_c) FROM leituras_hvac WHERE <filtro_tempo>.
Um número representando o MIN calculado sobre todas as leituras de temp_agua_gelada_c.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
minimo_periodo
aggregation_simple
técnico de utilidades
null
null
null
true
Find qual foi o minimum de temperatura da água gelada (°c) today?
en
null
null
null
Ranqueia os equipamentos por temperatura do mancal (°C) do turno da noite.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE telemetria_planta ( momento TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor_kw NUMERIC -- potência do motor (kW), granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao...
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.temp_mancal_c) AS resultado FROM telemetria_planta t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.equipamento_id WHERE (t.ts::time >= TIME '22:00' OR t.ts::time < TIME '06:00') AND t.ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
SELECT equipamento_id AS ativo_id, avg(temp_mancal_c) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 GROUP BY ativo_id ORDER BY resultado DESC; -- nota: ClickHouse evita JOIN custoso; resolve por ativo_id e -- faz o de-para de nome em camada de apresentação ...
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.temp_mancal_c) AS resultado FROM telemetria_planta t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.equipamento_id WHERE (t.ts::time >= TIME '22:00' OR t.ts::time < TIME '06:00') AND t.ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer comparar `temp_mancal_c` entre categorias (ativo). Passo 2: Tabela `telemetria_planta` tem a coluna `ativo` para agrupamento. Passo 3: Filtro temporal: turno noite. Passo 4: GROUP BY `ativo` com AVG(`temp_mancal_c`). Passo 5: Ordenar por resultado para facilitar comparação.
Tabela com ativo e o valor agregado de temp_mancal_c, ordenado do maior para o menor.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
comparacao_ativos
groupby_categorical
técnico de automação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero ver a comparação de cloro residual (mg/L) entre os equipamentos ontem.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio d...
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.cloro_residual_mgl) AS resultado FROM telemetria_estacao t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.estacao_id WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
SELECT estacao_id AS ativo_id, avg(cloro_residual_mgl) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY ativo_id ORDER BY resultado DESC; -- nota: ClickHouse evita JOIN custoso; resolve por ativo_id e -- faz o de-para de nome em ...
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.cloro_residual_mgl) AS resultado FROM telemetria_estacao t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.estacao_id WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer comparar `cloro_residual_mgl` entre categorias (ativo). Passo 2: Tabela `telemetria_estacao` tem a coluna `ativo` para agrupamento. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: GROUP BY `ativo` com AVG(`cloro_residual_mgl`). Passo 5: Ordenar por resulta...
Comparação de cloro_residual_mgl entre diferentes valores de ativo.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
comparacao_ativos
groupby_categorical
técnico de laboratório
null
null
null
true
Get me quero ver a compare de cloro residual (mg/l) between equipment yesterday.
pt
null
null
null
Roda aí o quão instável está potência do motor (kW) hoje.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE telemetria_planta ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor_kw NUMERIC -- potência do motor (kW), granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_manc...
SELECT STDDEV(potencia_motor_kw) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE ts >= CURRENT_DATE;
SELECT stddevPop(potencia_motor_kw) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE ts >= today();
SELECT STDDEV(potencia_motor_kw) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE ts >= CURRENT_DATE; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (STDDEV) de `potencia_motor_kw`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_planta`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: apenas o dia atual. Passo 4: Calcular STDDEV(`potencia_motor_kw`) sobre os registros filtrados.
Retorna um único valor numérico: a STDDEV de potencia_motor_kw no período especificado.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
desvio_padrao
aggregation_simple
operador de planta
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero ver temperatura do motor (°C) por ativo dos últimos 30 dias.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE sensores_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_lh NUMERIC, temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERIC -- carga atual (ton), rpm_motor NUMERIC ...
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.temp_motor_c) AS resultado FROM sensores_veiculo t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.veiculo_id WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
SELECT veiculo_id AS ativo_id, avg(temp_motor_c) AS resultado FROM sensores_veiculo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY ativo_id ORDER BY resultado DESC; -- nota: ClickHouse evita JOIN custoso; resolve por ativo_id e -- faz o de-para de nome em camada d...
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.temp_motor_c) AS resultado FROM sensores_veiculo t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.veiculo_id WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer comparar `temp_motor_c` entre categorias (ativo). Passo 2: Tabela `sensores_veiculo` tem a coluna `ativo` para agrupamento. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: GROUP BY `ativo` com AVG(`temp_motor_c`). Passo 5: Ordenar por resultado para facili...
Comparação de temp_motor_c entre diferentes valores de ativo.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
comparacao_ativos
groupby_categorical
técnico de telemetria veicular
null
null
null
false
Show me quero ver temperatura do motor (°c) by asset last 30 days.
en
SELECT a.nome AS ativo, AVG(t.temp_motor_c) AS resultado FROM sensores_veiculo t JOIN ativos a ON a.ativo_id = t.veiculo_id WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário GROUP BY a.nome ORDER BY resultado DESC;
unclosed_parenthesis
Fechar parêntese
Verifica o evento inicial da madrugada.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_chw NUMERIC, temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia_eletrica_kw NUMERIC -- potência elétrica (kW...
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= today() ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
Passo 1: O usuário quer o primeiro evento do dia. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_hvac`. Passo 3: Filtrar ts >= CURRENT_DATE (apenas hoje). Passo 4: ORDER BY ts ASC LIMIT 1 para pegar o primeiro.
Primeiro registro cronológico de evento para o período especificado.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
primeiro_evento_dia
first_event
operador de central
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero temperatura do óleo do transformador (°C) contínuo dos últimos 30 dias, sem falha de telemetria.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE monitoramento_eletrico ( momento TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, tensao_eletrica NUMERIC, amperagem NUMERIC, potencia_ativa NUMERIC, potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MVAr), frequencia_rede NUMERIC, temp_...
SELECT gs.periodo, AVG(t.temp_oleo_transformador_c) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN monitoramento_eletrico t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5...
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 5 MINUTE) AS periodo, avg(temp_oleo_transformador_c) AS resultado FROM monitoramento_eletrico WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo WITH FILL FROM toStartOfInterval(now() - INTERVAL 24 HOUR, I...
SELECT time_bucket_gapfill('5 minutes', ts) AS periodo, interpolate(AVG(temp_oleo_transformador_c)) AS resultado FROM monitoramento_eletrico WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo; -- time_bucket_gapfill + interpolate(): idiom ...
Passo 1: O usuário quer série temporal sem buracos (gap-fill). Passo 2: Tabela `monitoramento_eletrico`, métrica `temp_oleo_transformador_c`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Gerar série contínua de timestamps (bucket). Passo 5: LEFT JOIN com dados reais para preen...
Tabela com timestamps regulares e valores de temp_oleo_transformador_c, sem buracos na série.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
gap_fill_serie
gapfill_series
técnico de proteção
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quais os top 3 ativos em temperatura de processo (°C) das últimas 24 horas?
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_litros NUMERIC, velocidade_linha_un_min NUMERIC ...
SELECT ativo_id, AVG(temp_processo_c) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY ativo_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
SELECT ativo_id, avg(temp_processo_c) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY ativo_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
SELECT ativo_id, AVG(temp_processo_c) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY ativo_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
Passo 1: O usuário quer um ranking top-N de `temp_processo_c`. Passo 2: Agrupar por ativo (`ativo_id`) na tabela `telemetria_processo`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`temp_processo_c`) por ativo. Passo 5: Ordenar DESC e limitar a N resultados.
Lista limitada a 5 resultados mostrando os ativos com maior temp_processo_c.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
top_n_ativos
top_n
técnico CIP
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Me manda os registros de corrente (A) acima de 87.4 no turno da noite da semana passada.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE telemetria_eletrica ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), corrente_a NUMERIC -- corrente (A), potencia_ativa_mw NUMERIC -- potência ativa (MW), potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MV...
SELECT ts, equipamento_id, corrente_a FROM telemetria_eletrica WHERE corrente_a > 87.4 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC; -- filtro composto: limite de métrica + janela de tempo (turno especificado)
SELECT ts, equipamento_id, corrente_a FROM telemetria_eletrica WHERE corrente_a > 87.4 AND ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, equipamento_id, corrente_a FROM telemetria_eletrica WHERE corrente_a > 87.4 AND ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts DESC;
Passo 1: O usuário aplicou múltiplos filtros: métrica + tempo + categoria. Passo 2: Tabela `telemetria_eletrica`, coluna `corrente_a` com threshold > 87.4. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Combinar condições com AND no WHERE. Passo 5: Retornar registros ordenados p...
Retorna registros que atendem múltiplas condições simultâneas: métrica, tempo e categoria.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
filtro_combinado
multi_filter
técnico de proteção
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual foi o mínimo de gramatura (g/m²) da última hora?
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT MIN(gramatura_gm2) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT min(gramatura_gm2) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT MIN(gramatura_gm2) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (MIN) de `gramatura_gm2`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_maquina_papel`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular MIN(`gramatura_gm2`) sobre os registros filtrados....
Valor agregado (MIN) da métrica gramatura_gm2 filtrada pelo período.
Papel & Celulose
papel_celulose
minimo_periodo
aggregation_simple
técnico de instrumentação
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
true
null
pt
null
null
null
Recupere os valores de quantos eventos de parada tivemos da última hora.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE monitoramento_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmi...
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM monitoramento_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT count() AS total_eventos FROM monitoramento_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM monitoramento_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer contar eventos/ocorrências. Passo 2: Tabela de eventos: `monitoramento_forno`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: COUNT(*) sobre registros filtrados.
Retorna um único número inteiro: a contagem total de eventos no período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
contagem_eventos
count_events
engenheiro metalúrgico
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero o trend de pressão do forno (mbar) sem ruído desse mês.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, id_equipamento INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin N...
SELECT ts, AVG(pressao_forno_mbar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) ORDER BY ts;
SELECT ts, avg(pressao_forno_mbar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_forno WHERE ts >= toStartOfMonth(today()) ORDER BY ts;
SELECT time_bucket('5 minutes', ts) AS periodo, AVG(pressao_forno_mbar) AS resultado, AVG(AVG(pressao_forno_mbar)) OVER (ORDER BY time_bucket('5 minutes', ts) ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) GROUP BY periodo ORDER ...
Passo 1: O usuário quer média móvel de `pressao_forno_mbar`. Passo 2: Tabela `telemetria_forno`, filtro temporal: mês atual. Passo 3: Usar window function com frame de N linhas anteriores. Passo 4: AVG(`pressao_forno_mbar`) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN N PRECEDING AND CURRENT ROW).
Retorna série temporal com a média móvel de pressao_forno_mbar, suavizando variações de curto prazo.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
media_movel
moving_average
engenheiro metalúrgico
null
null
null
false
Analyze the quero o trend de pressão do forno (mbar) denoised this month.
en
SELECT ts, SUM(pressao_forno_mbar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) ORDER BY ts;
wrong_aggregation
Trocar SUM() por AVG()
Quero temperatura de processo (°C) contínuo das últimas 6 horas, sem falha de telemetria.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linh...
SELECT gs.periodo, AVG(t.temp_processo_c) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN telemetria_processo t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5 minutes' = g...
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 5 MINUTE) AS periodo, avg(temp_processo_c) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo WITH FILL FROM toStartOfInterval(now() - INTERVAL 24 HOUR, INTERVAL 5 MIN...
SELECT time_bucket_gapfill('5 minutes', ts) AS periodo, interpolate(AVG(temp_processo_c)) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo; -- time_bucket_gapfill + interpolate(): idiom nativo do Tim...
Passo 1: O usuário quer série temporal sem buracos (gap-fill). Passo 2: Tabela `telemetria_processo`, métrica `temp_processo_c`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Gerar série contínua de timestamps (bucket). Passo 5: LEFT JOIN com dados reais para preencher gaps. Pa...
Retorna série temporal contínua de temp_processo_c com gaps preenchidos por interpolação.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
gap_fill_serie
gapfill_series
técnico CIP
null
null
null
true
Display quero temperatura de processo (°c) uninterrupted last 6 hours, sem falha de telemetria.
en
null
null
null
Qual o percentual do tempo que taxa de alimentação (t/h) esteve fora da faixa do mês passado?
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE telemetria_planta ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor_kw NUMERIC -- potência do motor (kW), granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_manc...
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE taxa_alimentacao_tph > 141.5) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * countIf(taxa_alimentacao_tph > 141.5) / count() AS pct_tempo_acima FROM telemetria_planta WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE taxa_alimentacao_tph > 141.5) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer percentual de tempo com `taxa_alimentacao_tph` acima de 141.5. Passo 2: Tabela `telemetria_planta`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Contar registros onde `taxa_alimentacao_tph` > 141.5. Passo 4: Dividir pelo total de registros e multiplicar por 100.
Retorna um percentual (0-100): fração do tempo que taxa_alimentacao_tph ficou acima de 141.5.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
percentual_tempo_acima
pct_time_above
engenheiro de processo mineral
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Puxa a variabilidade de temperatura do motor (°C) da semana passada.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT STDDEV(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT stddevPop(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT STDDEV(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (STDDEV) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_veiculo` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT STDDEV(temp_motor_c) FROM telemetria_veiculo WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Usar unidade nativ...
Um número representando o STDDEV calculado sobre todas as leituras de temp_motor_c.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
desvio_padrao
aggregation_simple
técnico de telemetria veicular
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
true
null
pt
null
null
null
Obter o histórico de quanto temperatura do forno (°C) subiu ou caiu desse mês.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin N...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(temp_forno_c) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(temp_forno_c) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) LIMIT 1 ) SELECT valor_final - valor_inicial AS delta FROM ex...
SELECT argMax(temp_forno_c, ts) - argMin(temp_forno_c, ts) AS delta FROM telemetria_forno WHERE ts >= toStartOfMonth(today()); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(temp_forno_c, ts) - first(temp_forno_c, ts) AS delta FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE); -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `temp_forno_c`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `telemetria_forno`, filtro temporal: mês atual. Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extremos. Passo 5: Delta = valor_final - valor_inicia...
Retorna um único número: a diferença entre o último e o primeiro valor de temp_forno_c no período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
delta_variacao
delta_window
engenheiro metalúrgico
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Tira os registros onde temperatura do motor (°C) passou de 78.9.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT ts, veiculo_id, temp_motor_c FROM telemetria_veiculo WHERE temp_motor_c > 78.9 AND ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, veiculo_id, temp_motor_c FROM telemetria_veiculo WHERE temp_motor_c > 78.9 AND ts >= toStartOfMonth(today()) ORDER BY ts DESC;
SELECT ts, veiculo_id, temp_motor_c FROM telemetria_veiculo WHERE temp_motor_c > 78.9 AND ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE) ORDER BY ts DESC;
Passo 1: O usuário quer detectar anomalias em `temp_motor_c`. Passo 2: Threshold definido: > 78.9. Passo 3: Tabela `telemetria_veiculo`, filtrar registros onde `temp_motor_c` > 78.9. Passo 4: Filtro temporal: mês atual. Passo 5: Retornar ts, ativo e valor para cada ocorrência, ordenado por tempo.
Lista de ocorrências anômalas: cada linha tem o momento, o equipamento e o valor que passou do limite.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
deteccao_anomalia_threshold
threshold_filter
analista de logística
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero o dashboard de a série temporal de temperatura do forno (°C) do turno da manhã.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), gas_consumption NUMERIC, velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de lam...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(temp_forno_c) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(temp_forno_c) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE toHour(ts) >= 6 AND toHour(ts) < 14 AND ts >= today() GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(temp_forno_c) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `temp_forno_c`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_forno`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: turno manha. Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. Passo 6: Ordenar cronologicamente.
Série cronológica de valores agregados de temp_forno_c, um por bucket de tempo.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
supervisor de laminação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero ver pressão do forno (mbar) agrupado por hora hoje.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temperatura_camara NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(pressao_forno_mbar) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(pressao_forno_mbar) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= today() GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(pressao_forno_mbar) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `pressao_forno_mbar`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_forno`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: apenas o dia atual. Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. Passo 6: Ordenar cronologic...
Série cronológica de valores agregados de pressao_forno_mbar, um por bucket de tempo.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
supervisor de laminação
null
null
null
false
null
pt
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(pressao_forno_mbar) AS resultado telemetria_forno WHERE ts >= CURRENT_DATE GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
missing_from
Adicionar cláusula FROM
Qual foi o mínimo de vazão (L/h) desse mês?
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linh...
SELECT MIN(vazao_lh) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE);
SELECT min(vazao_lh) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= toStartOfMonth(today());
SELECT MIN(vazao_lh) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= date_trunc('month', CURRENT_DATE); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MIN) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_processo` (telemetria). 3) Filtro de tempo: mês atual. 4) Query: SELECT MIN(vazao_lh) FROM telemetria_processo WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
Um número representando o MIN calculado sobre todas as leituras de vazao_lh.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
minimo_periodo
aggregation_simple
operador de processo
agregacao_nao_declarada
Agregação não declarada
Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
true
null
pt
null
null
null
Pressão de vapor (bar) está melhor ou pior que a semana passada?
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), basis_weight NUMERIC, umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), pressao_vapor_bar NU...
WITH atual AS ( SELECT AVG(pressao_vapor_bar) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(pressao_vapor_bar) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('w...
SELECT avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()), pressao_vapor_bar, NULL)) AS periodo_atual, avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()) - INTERVAL 7 DAY AND ts < toStartOfWeek(now()), pressao_vapor_bar, NULL)) AS periodo_anterior FROM telemetria_maquina_papel;
WITH atual AS ( SELECT AVG(pressao_vapor_bar) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(pressao_vapor_bar) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('w...
Passo 1: O usuário quer comparação período contra período. Passo 2: Definir período atual e anterior (semanas/meses). Passo 3: Calcular AVG(`pressao_vapor_bar`) para cada período separadamente. Passo 4: Retornar ambos os valores e a variação (delta).
Retorna três valores: métrica no período atual, no período anterior, e a variação entre eles.
Papel & Celulose
papel_celulose
comparacao_periodo_anterior
period_over_period
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Necessito visualizar a diferença de pH comparado com o período anterior.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE monitoramento_estacao ( tempo TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, cloro_residual NUMERIC, oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio dissolvido (mg/L), dbo_mgl NUMERIC -- DBO (...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(ph) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(ph) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM monitoramento_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) LIMIT 1 ) SELECT valor_final - v...
SELECT argMax(ph, ts) - argMin(ph, ts) AS delta FROM monitoramento_estacao WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(ph, ts) - first(ph, ts) AS delta FROM monitoramento_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `ph`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `monitoramento_estacao`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extremos. Passo ...
Delta (variação) calculado como valor_final menos valor_inicial de ph.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
delta_variacao
delta_window
técnico de laboratório
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Checa pra mim o status agora de consumo de combustível (L/h).
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT consumo_combustivel_lh, ts FROM telemetria_veiculo ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(consumo_combustivel_lh, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_veiculo;
SELECT last(consumo_combustivel_lh, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_veiculo; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `consumo_combustivel_lh`. Passo 2: Tabela `telemetria_veiculo`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Uma linha com o valor atual de consumo_combustivel_lh e quando foi medido.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
ultimo_valor
last_value
analista de logística
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Tira a taxa de refugo da madrugada.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * sum(qtd_refugo) / nullIf(sum(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer uma razão/percentual (ex: taxa de refugo). Passo 2: Tabela `ordens_producao` tem qtd_refugo e qtd_produzida. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular 100 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0). Passo 5: NULLIF evita divisão por z...
Razão entre duas métricas expressa em porcentagem.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
taxa_refugo
ratio_metric
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Manda um overview de o índice de rejeição da produção do turno da noite.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( tempo TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água...
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE (inicio::time >= TIME '22:00' OR inicio::time < TIME '06:00') AND inicio >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';
SELECT 100.0 * sum(qtd_refugo) / nullIf(sum(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE (toHour(inicio) >= 22 OR toHour(inicio) < 6) AND inicio >= today() - 1;
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE (inicio::time >= TIME '22:00' OR inicio::time < TIME '06:00') AND inicio >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';
Passo 1: O usuário quer uma razão/percentual (ex: taxa de refugo). Passo 2: Tabela `ordens_producao` tem qtd_refugo e qtd_produzida. Passo 3: Filtro temporal: turno noite. Passo 4: Calcular 100 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0). Passo 5: NULLIF evita divisão por zero.
Razão entre duas métricas expressa em porcentagem.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
taxa_refugo
ratio_metric
supervisor HSE
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero entender o cenário de o evento inicial da madrugada.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), flow_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUMER...
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= today() ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
Passo 1: O usuário quer o primeiro evento do dia. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_poco`. Passo 3: Filtrar ts >= CURRENT_DATE (apenas hoje). Passo 4: ORDER BY ts ASC LIMIT 1 para pegar o primeiro.
Primeiro registro cronológico de evento para o período especificado.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
primeiro_evento_dia
first_event
supervisor HSE
null
null
null
true
Prepare a report on quero entender o cenário de o initial event early morning.
pt
null
null
null
Roda aí rpm agrupado por lote do último sábado.
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, rpm NUMERIC, temp_motor NUMERIC, vibracao NUMERIC, corrente_eixo_a NUMERIC -- corrente do eixo (A), avanco_mm_min NUMERIC -- avanço (mm/min), pressao_refrigerante_bar NUMERIC --...
SELECT op.op_id, AVG(t.rpm) AS resultado FROM telemetria_maquina t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.maquina_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DESC;
SELECT op_id, avg(rpm) AS resultado FROM telemetria_maquina WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY op_id ORDER BY resultado DESC; -- ClickHouse: assume op_id já desnormalizado na tabela de telemetria -- (padrão OLAP evita JOIN em tempo de consulta para sér...
SELECT op.op_id, AVG(t.rpm) AS resultado FROM telemetria_maquina t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.maquina_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer agregação de `rpm` por ordem de produção/lote. Passo 2: Precisa JOIN entre telemetria (`telemetria_maquina`) e ordens (ordens_producao). Passo 3: Condição de JOIN: ts dentro do intervalo [inicio, fim] da OP. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: ...
Retorna uma linha por ordem de produção, com a AVG de rpm durante aquela OP.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
agregacao_por_lote_op
join_aggregation
operador de CNC
null
null
null
true
Check roda aí rpm grouped by lote last saturday.
en
null
null
null
Joga aqui o menor valor de tensão (kV) dos últimos 30 dias.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE telemetria_eletrica ( momento TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), amperagem NUMERIC, pot_real NUMERIC, potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MVAr), frequencia_hz NUMERIC -- frequên...
SELECT MIN(tensao_kv) AS resultado FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT min(tensao_kv) AS resultado FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT MIN(tensao_kv) AS resultado FROM telemetria_eletrica WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MIN) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_eletrica` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT MIN(tensao_kv) FROM telemetria_eletrica WHERE <filtro_tempo>. Nota sobre ambiguidade: Comparar período atual (7...
Valor agregado (MIN) da métrica tensao_kv filtrada pelo período.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
minimo_periodo
aggregation_simple
engenheiro eletricista
comparacao_implicita
Comparação implícita
Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
false
null
pt
SELECT MIN(tensao_kv) AS resultado FROM tabela_errada WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
wrong_table_name
Trocar 'tabela_errada' por 'telemetria_eletrica'
Me dá o gráfico de potência do motor (kW) a cada 15 minutos da madrugada.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE telemetria_planta ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor_kw NUMERIC -- potência do motor (kW), granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibracao_manc...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(potencia_motor_kw) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(potencia_motor_kw) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(potencia_motor_kw) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `potencia_motor_kw`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_planta`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bu...
Retorna uma série temporal com pares (período, valor) mostrando a evolução de potencia_motor_kw ao longo do tempo.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
operador de planta
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Solicito o relatório de a variabilidade de temperatura do fluido (°C) da semana passada.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( instante TIMESTAMPTZ, codigo_poco INTEGER, pressao_poco NUMERIC, vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas NUMERIC, vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUMERIC -- temperatura do f...
SELECT STDDEV(temp_fluido_c) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT stddevPop(temp_fluido_c) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT STDDEV(temp_fluido_c) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (STDDEV) de `temp_fluido_c`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_poco`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular STDDEV(`temp_fluido_c`) sobre os registros filtrados.
Valor agregado (STDDEV) da métrica temp_fluido_c filtrada pelo período.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
desvio_padrao
aggregation_simple
técnico de instrumentação
null
null
null
true
Can you show solicito o relatório de a variability de temperatura do fluido (°c) last week.
en
null
null
null
Mostra a variação de pressão do forno (mbar) contra o período anterior.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( instante TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temperatura_forno NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocida...
WITH atual AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week', NOW()) )...
SELECT avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()), pressao_forno_mbar, NULL)) AS periodo_atual, avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()) - INTERVAL 7 DAY AND ts < toStartOfWeek(now()), pressao_forno_mbar, NULL)) AS periodo_anterior FROM telemetria_forno;
WITH atual AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(pressao_forno_mbar) AS valor FROM telemetria_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week', NOW()) )...
Passo 1: O usuário quer comparação período contra período. Passo 2: Definir período atual e anterior (semanas/meses). Passo 3: Calcular AVG(`pressao_forno_mbar`) para cada período separadamente. Passo 4: Retornar ambos os valores e a variação (delta).
Retorna três valores: métrica no período atual, no período anterior, e a variação entre eles.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
comparacao_periodo_anterior
period_over_period
técnico de refratários
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o desvio padrão de DBO (mg/L) do turno da noite?
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio d...
SELECT STDDEV(dbo_mgl) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';
SELECT stddevPop(dbo_mgl) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1;
SELECT STDDEV(dbo_mgl) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day'; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (STDDEV) de `dbo_mgl`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_estacao`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: turno noite. Passo 4: Calcular STDDEV(`dbo_mgl`) sobre os registros filtrados.
Um número representando o STDDEV calculado sobre todas as leituras de dbo_mgl.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
desvio_padrao
aggregation_simple
técnico de laboratório
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero o dashboard de a diferença de acidez comparado com o período anterior.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, temp_proc NUMERIC, acidez NUMERIC, pressure NUMERIC, vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linha_un_min NUMERIC -- velocidade da linha (un/min) ); -- Le...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(acidez) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(acidez) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) LIMIT 1 ) SELECT valor_fin...
SELECT argMax(acidez, ts) - argMin(acidez, ts) AS delta FROM telemetria_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(acidez, ts) - first(acidez, ts) AS delta FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `acidez`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `telemetria_processo`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extremos. Pass...
Delta (variação) calculado como valor_final menos valor_inicial de acidez.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
delta_variacao
delta_window
supervisor de linha
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
true
null
pt
null
null
null
Gerar consulta de o total acumulado de pH do turno da manhã.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao NUMERIC, velocidade_linha_un_min NUMERIC -...
SELECT SUM(ph) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE;
SELECT sum(ph) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE toHour(ts) >= 6 AND toHour(ts) < 14 AND ts >= today();
SELECT SUM(ph) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts::time >= TIME '06:00' AND ts::time < TIME '14:00' AND ts >= CURRENT_DATE; -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (SUM) de `ph`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_processo`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: turno manha. Passo 4: Calcular SUM(`ph`) sobre os registros filtrados.
Retorna um único valor numérico: a SUM de ph no período especificado.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
soma_total
aggregation_simple
engenheiro de qualidade
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Levanta os números de pressão de vapor (bar) suavizado com janela de 10 leituras do turno da noite.
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT ts, AVG(pressao_vapor_bar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' ORDER BY ts;
SELECT ts, avg(pressao_vapor_bar) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 ORDER BY ts;
SELECT time_bucket('5 minutes', ts) AS periodo, AVG(pressao_vapor_bar) AS resultado, AVG(AVG(pressao_vapor_bar)) OVER (ORDER BY time_bucket('5 minutes', ts) ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND...
Passo 1: O usuário quer média móvel de `pressao_vapor_bar`. Passo 2: Tabela `telemetria_maquina_papel`, filtro temporal: turno noite. Passo 3: Usar window function com frame de N linhas anteriores. Passo 4: AVG(`pressao_vapor_bar`) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN N PRECEDING AND CURRENT ROW).
Série de pressao_vapor_bar com ruído reduzido pela média móvel de N períodos.
Papel & Celulose
papel_celulose
media_movel
moving_average
supervisor de caldeira
null
null
null
false
null
pt
SELECT ts, AVG(pressao_vapor_bar) OVER (ORDERBY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' ORDER BY ts;
wrong_keyword
Trocar 'ORDERBY' por 'ORDER BY'
Confere o delta de temperatura do forno (°C) da madrugada.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin N...
WITH extremos AS ( SELECT FIRST_VALUE(temp_forno_c) OVER (ORDER BY ts ASC) AS valor_inicial, FIRST_VALUE(temp_forno_c) OVER (ORDER BY ts DESC) AS valor_final FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) LIMIT 1 ) SELECT ...
SELECT argMax(temp_forno_c, ts) - argMin(temp_forno_c, ts) AS delta FROM telemetria_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- argMax/argMin: idiom nativo do ClickHouse para pegar valor associado ao extremo de outra coluna
SELECT last(temp_forno_c, ts) - first(temp_forno_c, ts) AS delta FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- first()/last(): funções hyperfunction do TimescaleDB Toolkit
Passo 1: O usuário quer a variação (delta) de `temp_forno_c`. Passo 2: Preciso do primeiro e último valor no período. Passo 3: Tabela `telemetria_forno`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Usar window functions (FIRST_VALUE/LAST_VALUE ou equivalente) para capturar extremos. P...
Retorna um único número: a diferença entre o último e o primeiro valor de temp_forno_c no período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
delta_variacao
delta_window
operador de forno
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair quantos eventos de parada tivemos do turno da noite.
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, rpm_spindle NUMERIC -- RPM do spindle, temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), vibracao_mm_s NUMERIC -- vibração (mm/s), corrente_eixo_a NUMERIC -- corrente do eixo (A), ...
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM telemetria_maquina WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';
SELECT count() AS total_eventos FROM telemetria_maquina WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1;
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM telemetria_maquina WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day';
Passo 1: O usuário quer contar eventos/ocorrências. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_maquina`. Passo 3: Filtro temporal: turno noite. Passo 4: COUNT(*) sobre registros filtrados. Nota sobre ambiguidade: Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
Quantidade total de ocorrências registradas na tabela de eventos.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
contagem_eventos
count_events
técnico de manutenção
comparacao_implicita
Comparação implícita
Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
true
null
pt
null
null
null
Quero pressão do forno (mbar) contínuo das últimas 6 horas, sem falha de telemetria.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin N...
SELECT gs.periodo, AVG(t.pressao_forno_mbar) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN telemetria_forno t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5 minutes' = g...
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 5 MINUTE) AS periodo, avg(pressao_forno_mbar) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo WITH FILL FROM toStartOfInterval(now() - INTERVAL 24 HOUR, INTERVAL 5 MIN...
SELECT time_bucket_gapfill('5 minutes', ts) AS periodo, interpolate(AVG(pressao_forno_mbar)) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo; -- time_bucket_gapfill + interpolate(): idiom nativo do Tim...
Passo 1: O usuário quer série temporal sem buracos (gap-fill). Passo 2: Tabela `telemetria_forno`, métrica `pressao_forno_mbar`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Gerar série contínua de timestamps (bucket). Passo 5: LEFT JOIN com dados reais para preencher gaps. Pa...
Retorna série temporal contínua de pressao_forno_mbar com gaps preenchidos por interpolação.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
gap_fill_serie
gapfill_series
supervisor de laminação
null
null
null
false
null
pt
SELECT gs.periodo, AVERAGE(t.pressao_forno_mbar) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN telemetria_forno t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5 minutes'...
wrong_keyword
Trocar 'AVERAGE' por 'AVG'
Preciso da análise de vazão de água (L/s) agrupado por lote do turno da noite.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_agua_gelada NUMERIC, temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), pot_kw NUMERIC, cop NUMERIC -- COP (coefi...
SELECT op.op_id, AVG(t.vazao_agua_ls) AS resultado FROM telemetria_hvac t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.equipamento_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE (t.ts::time >= TIME '22:00' OR t.ts::time < TIME '06:00') AND t.ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY op.op_id ORDER BY r...
SELECT op_id, avg(vazao_agua_ls) AS resultado FROM telemetria_hvac WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 GROUP BY op_id ORDER BY resultado DESC; -- ClickHouse: assume op_id já desnormalizado na tabela de telemetria -- (padrão OLAP evita JOIN em tempo de consulta para séries grandes)
SELECT op.op_id, AVG(t.vazao_agua_ls) AS resultado FROM telemetria_hvac t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.equipamento_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE (t.ts::time >= TIME '22:00' OR t.ts::time < TIME '06:00') AND t.ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY op.op_id ORDER BY r...
Passo 1: O usuário quer agregação de `vazao_agua_ls` por ordem de produção/lote. Passo 2: Precisa JOIN entre telemetria (`telemetria_hvac`) e ordens (ordens_producao). Passo 3: Condição de JOIN: ts dentro do intervalo [inicio, fim] da OP. Passo 4: Filtro temporal: turno noite. Passo 5: GROUP BY op_id com AVG(`vazao_agu...
Agregação de vazao_agua_ls agrupada por ordem de produção/lote.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
agregacao_por_lote_op
join_aggregation
engenheiro de facilities
null
null
null
true
Compute the preciso da análise de vazão de água (l/s) grouped by lote night shift.
en
null
null
null
Dá uma olhada quanto tempo faz desde o último alarme.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_wellhead NUMERIC, producao_oleo NUMERIC, vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m³/h), temp_fluido_c NUMERIC -- temperatura do fluid...
SELECT NOW() - MAX(ts) AS tempo_desde_ultimo_evento FROM alarmes;
SELECT now() - max(ts) AS segundos_desde_ultimo_evento FROM alarmes;
SELECT NOW() - MAX(ts) AS tempo_desde_ultimo_evento FROM alarmes;
Passo 1: O usuário quer tempo desde o último evento. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_poco`. Passo 3: MAX(ts) retorna o timestamp mais recente. Passo 4: Subtrair de NOW() para obter o tempo decorrido.
Duração desde a ocorrência mais recente até o momento atual.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
tempo_desde_ultimo_evento
time_since_event
operador de plataforma
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Puxa a disponibilidade considerando pressão de cabeça (bar) dentro do limite das últimas 6 horas.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE pressao_cabeca_bar > 58.0) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * countIf(pressao_cabeca_bar > 58.0) / count() AS pct_tempo_acima FROM telemetria_poco WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * COUNT(*) FILTER (WHERE pressao_cabeca_bar > 58.0) / COUNT(*) AS pct_tempo_acima FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer percentual de tempo com `pressao_cabeca_bar` acima de 58.0. Passo 2: Tabela `telemetria_poco`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Contar registros onde `pressao_cabeca_bar` > 58.0. Passo 4: Dividir pelo total de registros e multiplicar por 100.
Número representando a porcentagem de leituras onde pressao_cabeca_bar excedeu o limite.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
percentual_tempo_acima
pct_time_above
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Manda um overview de o gráfico de temperatura do motor (°C) a cada 15 minutos do último sábado.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(temp_motor_c) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `temp_motor_c`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_veiculo`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket...
Retorna uma série temporal com pares (período, valor) mostrando a evolução de temp_motor_c ao longo do tempo.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
gestor de frota
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero vibracao contínuo dos últimos 30 dias, sem falha de telemetria.
-- Schema: Manufatura / Usinagem CNC CREATE TABLE telemetria_maquina ( ts TIMESTAMPTZ, maquina_id INTEGER, rpm_spindle NUMERIC -- RPM do spindle, temp_motor NUMERIC, vibracao NUMERIC, amp_eixo NUMERIC, avanco_mm_min NUMERIC -- avanço (mm/min), pressao_refrigerante_bar NUMERIC -- pres...
SELECT gs.periodo, AVG(t.vibracao) AS resultado FROM generate_series( date_trunc('hour', NOW() - INTERVAL '24 hours'), NOW(), INTERVAL '5 minutes' ) AS gs(periodo) LEFT JOIN telemetria_maquina t ON date_trunc('hour', t.ts) + (EXTRACT(MINUTE FROM t.ts)::int / 5) * INTERVAL '5 minutes' = gs.period...
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 5 MINUTE) AS periodo, avg(vibracao) AS resultado FROM telemetria_maquina WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo WITH FILL FROM toStartOfInterval(now() - INTERVAL 24 HOUR, INTERVAL 5 MINUTE) ...
SELECT time_bucket_gapfill('5 minutes', ts) AS periodo, interpolate(AVG(vibracao)) AS resultado FROM telemetria_maquina WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo; -- time_bucket_gapfill + interpolate(): idiom nativo do TimescaleDB...
Passo 1: O usuário quer série temporal sem buracos (gap-fill). Passo 2: Tabela `telemetria_maquina`, métrica `vibracao`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Gerar série contínua de timestamps (bucket). Passo 5: LEFT JOIN com dados reais para preencher gaps. Passo 6: U...
Série temporal completa com AVG de vibracao para cada bucket, incluindo períodos sem dados.
Manufatura / Usinagem CNC
manufatura_cnc
gap_fill_serie
gapfill_series
engenheiro de processo
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair corte de água (%) agrupado por lote hoje.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
SELECT op.op_id, AVG(t.corte_agua_pct) AS resultado FROM telemetria_poco t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.poco_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts >= CURRENT_DATE GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DESC;
SELECT op_id, avg(corte_agua_pct) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= today() GROUP BY op_id ORDER BY resultado DESC; -- ClickHouse: assume op_id já desnormalizado na tabela de telemetria -- (padrão OLAP evita JOIN em tempo de consulta para séries grandes)
SELECT op.op_id, AVG(t.corte_agua_pct) AS resultado FROM telemetria_poco t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.poco_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts >= CURRENT_DATE GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer agregação de `corte_agua_pct` por ordem de produção/lote. Passo 2: Precisa JOIN entre telemetria (`telemetria_poco`) e ordens (ordens_producao). Passo 3: Condição de JOIN: ts dentro do intervalo [inicio, fim] da OP. Passo 4: Filtro temporal: apenas o dia atual. Passo 5: GROUP BY op_id com AVG(`c...
Retorna uma linha por ordem de produção, com a AVG de corte_agua_pct durante aquela OP.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
agregacao_por_lote_op
join_aggregation
engenheiro de processo
agregacao_nao_declarada
Agregação não declarada
Assumir AVG como agregação padrão para métricas contínuas
true
null
pt
null
null
null
Levanta os números de cloro residual por turno das últimas 24 horas.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_codigo INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez NUMERIC, ph NUMERIC -- pH, cloro_residual NUMERIC, oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio dissolvido (mg/L), dbo_mgl NUMERIC -- DBO (mg...
SELECT turno, AVG(cloro_residual) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
SELECT turno, avg(cloro_residual) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
SELECT turno, AVG(cloro_residual) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY turno ORDER BY resultado DESC;
Passo 1: O usuário quer comparar `cloro_residual` entre categorias (turno). Passo 2: Tabela `telemetria_estacao` tem a coluna `turno` para agrupamento. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: GROUP BY `turno` com AVG(`cloro_residual`). Passo 5: Ordenar por resultado para ...
Tabela com turno e o valor agregado de cloro_residual, ordenado do maior para o menor.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
comparacao_turnos
groupby_categorical
supervisor de ETE
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero ver consumo de combustível (L/h) agrupado por hora do turno da noite.
-- Schema: Frota / Logística Industrial CREATE TABLE telemetria_veiculo ( ts TIMESTAMPTZ, veiculo_id INTEGER, velocidade_kmh NUMERIC -- velocidade (km/h), consumo_combustivel_lh NUMERIC -- consumo de combustível (L/h), temp_motor_c NUMERIC -- temperatura do motor (°C), carga_atual_ton NUMERI...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(consumo_combustivel_lh) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(consumo_combustivel_lh) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE (toHour(ts) >= 22 OR toHour(ts) < 6) AND ts >= today() - 1 GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(consumo_combustivel_lh) AS resultado FROM telemetria_veiculo WHERE (ts::time >= TIME '22:00' OR ts::time < TIME '06:00') AND ts >= CURRENT_DATE - INTERVAL '1 day' GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `consumo_combustivel_lh`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_veiculo`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: turno noite. Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. Passo 6: Ordenar cronologica...
Tabela com duas colunas: timestamp do bucket e a AVG de consumo_combustivel_lh para cada intervalo.
Frota / Logística Industrial
frota_logistica
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
supervisor de pátio
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Puxa o valor mais baixo de consumo de gás (Nm³/h) da última hora.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE telemetria_forno ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno_c NUMERIC -- temperatura do forno (°C), pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin N...
SELECT MIN(consumo_gas_nm3h) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT min(consumo_gas_nm3h) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT MIN(consumo_gas_nm3h) AS resultado FROM telemetria_forno WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (MIN) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_forno` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT MIN(consumo_gas_nm3h) FROM telemetria_forno WHERE <filtro_tempo>.
Valor agregado (MIN) da métrica consumo_gas_nm3h filtrada pelo período.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
minimo_periodo
aggregation_simple
engenheiro metalúrgico
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Recupere os valores de o histórico de vazao m3h bucketizado de 30 em 30 min ontem.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( instante TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxig...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(vazao_m3h) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(vazao_m3h) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(vazao_m3h) AS resultado FROM telemetria_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `vazao_m3h`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_estacao`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada bucket. P...
Retorna uma série temporal com pares (período, valor) mostrando a evolução de vazao_m3h ao longo do tempo.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
engenheiro ambiental
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero entender o cenário de o gráfico de temperatura do óleo do transformador (°C) a cada 15 minutos da semana passada.
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE monitoramento_eletrico ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), amperagem NUMERIC, potencia_ativa_mw NUMERIC -- potência ativa (MW), potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MVAr), freque...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(temp_oleo_transformador_c) AS resultado FROM monitoramento_eletrico WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(temp_oleo_transformador_c) AS resultado FROM monitoramento_eletrico WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(temp_oleo_transformador_c) AS resultado FROM monitoramento_eletrico WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `temp_oleo_transformador_c`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `monitoramento_eletrico`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG...
Retorna uma série temporal com pares (período, valor) mostrando a evolução de temp_oleo_transformador_c ao longo do tempo.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
despachante de carga
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Favor extrair o gráfico de umidade (%) a cada 15 minutos da semana passada.
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( timestamp TIMESTAMPTZ, equip_codigo INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C...
SELECT date_trunc('hour', ts) AS periodo, AVG(umidade_pct) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT toStartOfInterval(ts, INTERVAL 1 HOUR) AS periodo, avg(umidade_pct) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
SELECT time_bucket('1 hour', ts) AS periodo, AVG(umidade_pct) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY periodo ORDER BY periodo;
Passo 1: O usuário quer uma série temporal de `umidade_pct`. Passo 2: Preciso agrupar por intervalos de tempo (bucket). Passo 3: Tabela `telemetria_maquina_papel`, coluna de tempo `ts`. Passo 4: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 5: Agrupar por período e calcular AVG para cada b...
Retorna uma série temporal com pares (período, valor) mostrando a evolução de umidade_pct ao longo do tempo.
Papel & Celulose
papel_celulose
serie_temporal_intervalo
time_bucket_series
supervisor de caldeira
null
null
null
true
Give me a dashboard of favor extrair o chart de umidade (%) a cada 15 minutos last week.
pt
null
null
null
Quero o trend de gramatura (g/m²) sem ruído do fim de semana.
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT ts, AVG(gramatura_gm2) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT ts, avg(gramatura_gm2) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT time_bucket('5 minutes', ts) AS periodo, AVG(gramatura_gm2) AS resultado, AVG(AVG(gramatura_gm2)) OVER (ORDER BY time_bucket('5 minutes', ts) ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especifi...
Passo 1: O usuário quer média móvel de `gramatura_gm2`. Passo 2: Tabela `telemetria_maquina_papel`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Usar window function com frame de N linhas anteriores. Passo 4: AVG(`gramatura_gm2`) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN N PRECEDING AND CURRENT R...
Tabela com timestamp e valor suavizado de gramatura_gm2 usando janela deslizante.
Papel & Celulose
papel_celulose
media_movel
moving_average
supervisor de caldeira
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quero o trend de turbidez (NTU) sem ruído ontem.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio d...
SELECT ts, AVG(turbidez_ntu) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT ts, avg(turbidez_ntu) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_estacao WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) ORDER BY ts;
SELECT time_bucket('5 minutes', ts) AS periodo, AVG(turbidez_ntu) AS resultado, AVG(AVG(turbidez_ntu)) OVER (ORDER BY time_bucket('5 minutes', ts) ROWS BETWEEN 11 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS media_movel FROM telemetria_estacao WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pel...
Passo 1: O usuário quer média móvel de `turbidez_ntu`. Passo 2: Tabela `telemetria_estacao`, filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 3: Usar window function com frame de N linhas anteriores. Passo 4: AVG(`turbidez_ntu`) OVER (ORDER BY ts ROWS BETWEEN N PRECEDING AND CURRENT ROW).
Tabela com timestamp e valor suavizado de turbidez_ntu usando janela deslizante.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
media_movel
moving_average
técnico de laboratório
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o valor atual de potência ativa (MW)?
-- Schema: Energia / Subestações e Geração CREATE TABLE telemetria_eletrica ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, tensao_kv NUMERIC -- tensão (kV), corrente_a NUMERIC -- corrente (A), potencia_ativa_mw NUMERIC -- potência ativa (MW), potencia_reativa_mvar NUMERIC -- potência reativa (MV...
SELECT potencia_ativa_mw, ts FROM telemetria_eletrica ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(potencia_ativa_mw, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_eletrica;
SELECT last(potencia_ativa_mw, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_eletrica; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `potencia_ativa_mw`. Passo 2: Tabela `telemetria_eletrica`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Último valor registrado de potencia_ativa_mw e o momento exato da leitura.
Energia / Subestações e Geração
energia_subestacao
ultimo_valor
last_value
despachante de carga
null
null
null
true
Retrieve qual o latest reading de potência ativa (mw)?
en
null
null
null
Dá uma olhada o consumo total de velocidade (m/min) do fim de semana.
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), gramatura_gm2 NUMERIC -- gramatura (g/m²), umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), ...
SELECT SUM(velocidade_mmin) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT sum(velocidade_mmin) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT SUM(velocidade_mmin) AS resultado FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
1) Identificar intenção: agregação (SUM) sobre métrica contínua. 2) Tabela fonte: `telemetria_maquina_papel` (telemetria). 3) Filtro de tempo: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). 4) Query: SELECT SUM(velocidade_mmin) FROM telemetria_maquina_papel WHERE <filtro_tempo>.
Retorna um único valor numérico: a SUM de velocidade_mmin no período especificado.
Papel & Celulose
papel_celulose
soma_total
aggregation_simple
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Roda aí o evento inicial da madrugada.
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE sensores_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph_valor NUMERIC, cloro_livre NUMERIC, oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio dissolvido (mg/L), dbo_mgl NUMERI...
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= today() ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
SELECT * FROM alarmes WHERE ts >= CURRENT_DATE ORDER BY ts ASC LIMIT 1;
Passo 1: O usuário quer o primeiro evento do dia. Passo 2: Tabela de eventos: `sensores_estacao`. Passo 3: Filtrar ts >= CURRENT_DATE (apenas hoje). Passo 4: ORDER BY ts ASC LIMIT 1 para pegar o primeiro.
Primeiro registro cronológico de evento para o período especificado.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
primeiro_evento_dia
first_event
operador de ETA
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Preciso da análise de a média de vibração do mancal (mm/s) por ordem de produção do turno da tarde.
-- Schema: Mineração / Beneficiamento CREATE TABLE telemetria_planta ( timestamp TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, taxa_alimentacao_tph NUMERIC -- taxa de alimentação (t/h), potencia_motor_kw NUMERIC -- potência do motor (kW), granulometria_p80_mm NUMERIC -- granulometria P80 (mm), vibrac...
SELECT op.op_id, AVG(t.vibracao_mancal_mm_s) AS resultado FROM telemetria_planta t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.equipamento_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts::time >= TIME '14:00' AND t.ts::time < TIME '22:00' AND t.ts >= CURRENT_DATE GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DE...
SELECT op_id, avg(vibracao_mancal_mm_s) AS resultado FROM telemetria_planta WHERE toHour(ts) >= 14 AND toHour(ts) < 22 AND ts >= today() GROUP BY op_id ORDER BY resultado DESC; -- ClickHouse: assume op_id já desnormalizado na tabela de telemetria -- (padrão OLAP evita JOIN em tempo de consulta para séries grand...
SELECT op.op_id, AVG(t.vibracao_mancal_mm_s) AS resultado FROM telemetria_planta t JOIN ordens_producao op ON op.maquina_id = t.equipamento_id AND t.ts BETWEEN op.inicio AND op.fim WHERE t.ts::time >= TIME '14:00' AND t.ts::time < TIME '22:00' AND t.ts >= CURRENT_DATE GROUP BY op.op_id ORDER BY resultado DE...
Passo 1: O usuário quer agregação de `vibracao_mancal_mm_s` por ordem de produção/lote. Passo 2: Precisa JOIN entre telemetria (`telemetria_planta`) e ordens (ordens_producao). Passo 3: Condição de JOIN: ts dentro do intervalo [inicio, fim] da OP. Passo 4: Filtro temporal: turno tarde. Passo 5: GROUP BY op_id com AVG(`...
Tabela ligando cada OP ao valor agregado de vibracao_mancal_mm_s no período de produção.
Mineração / Beneficiamento
mineracao
agregacao_por_lote_op
join_aggregation
engenheiro de processo mineral
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Solicito o relatório de velocidade de laminação (m/min) comparado com o mesmo período do mês passado.
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE sensores_forno ( tempo TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_forno NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocidade de lamina...
WITH atual AS ( SELECT AVG(velocidade_laminacao_mmin) AS valor FROM sensores_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(velocidade_laminacao_mmin) AS valor FROM sensores_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week'...
SELECT avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()), velocidade_laminacao_mmin, NULL)) AS periodo_atual, avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()) - INTERVAL 7 DAY AND ts < toStartOfWeek(now()), velocidade_laminacao_mmin, NULL)) AS periodo_anterior FROM sensores_forno;
WITH atual AS ( SELECT AVG(velocidade_laminacao_mmin) AS valor FROM sensores_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(velocidade_laminacao_mmin) AS valor FROM sensores_forno WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week'...
Passo 1: O usuário quer comparação período contra período. Passo 2: Definir período atual e anterior (semanas/meses). Passo 3: Calcular AVG(`velocidade_laminacao_mmin`) para cada período separadamente. Passo 4: Retornar ambos os valores e a variação (delta).
Tabela com valor atual, valor anterior e diferença para análise de tendência.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
comparacao_periodo_anterior
period_over_period
engenheiro metalúrgico
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Quantas vezes vazão de água (L/s) passou do limite das últimas 24 horas?
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, codigo_equipamento INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), pote...
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM telemetria_hvac WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT count() AS total_eventos FROM telemetria_hvac WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT COUNT(*) AS total_eventos FROM telemetria_hvac WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer contar eventos/ocorrências. Passo 2: Tabela de eventos: `telemetria_hvac`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: COUNT(*) sobre registros filtrados. Nota sobre ambiguidade: Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
Quantidade total de ocorrências registradas na tabela de eventos.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
contagem_eventos
count_events
engenheiro de facilities
comparacao_implicita
Comparação implícita
Comparar período atual (7 dias) com período anterior (7 dias anteriores)
true
null
pt
null
null
null
Qual o valor atual de pressão (bar)?
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linh...
SELECT pressao_bar, ts FROM telemetria_processo ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(pressao_bar, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_processo;
SELECT last(pressao_bar, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM telemetria_processo; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `pressao_bar`. Passo 2: Tabela `telemetria_processo`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp. Nota sobre ambiguidade: Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
Último valor registrado de pressao_bar e o momento exato da leitura.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
ultimo_valor
last_value
operador de processo
unidade_implicita
Unidade implícita
Usar unidade nativa da coluna do schema (documentada no DDL)
true
null
pt
null
null
null
Basis weight está melhor ou pior que a semana passada?
-- Schema: Papel & Celulose CREATE TABLE telemetria_maquina_papel ( ts TIMESTAMPTZ, id_equipamento INTEGER, velocidade_mmin NUMERIC -- velocidade (m/min), basis_weight NUMERIC, umidade_pct NUMERIC -- umidade (%), temp_secagem_c NUMERIC -- temperatura de secagem (°C), pressao_vapor_bar NU...
WITH atual AS ( SELECT AVG(basis_weight) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(basis_weight) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week', NOW(...
SELECT avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()), basis_weight, NULL)) AS periodo_atual, avg(if(ts >= toStartOfWeek(now()) - INTERVAL 7 DAY AND ts < toStartOfWeek(now()), basis_weight, NULL)) AS periodo_anterior FROM telemetria_maquina_papel;
WITH atual AS ( SELECT AVG(basis_weight) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) ), anterior AS ( SELECT AVG(basis_weight) AS valor FROM telemetria_maquina_papel WHERE ts >= date_trunc('week', NOW()) - INTERVAL '7 days' AND ts < date_trunc('week', NOW(...
Passo 1: O usuário quer comparação período contra período. Passo 2: Definir período atual e anterior (semanas/meses). Passo 3: Calcular AVG(`basis_weight`) para cada período separadamente. Passo 4: Retornar ambos os valores e a variação (delta). Nota sobre ambiguidade: Mapear para turno formal (manhã/tarde/noite) base...
Tabela com valor atual, valor anterior e diferença para análise de tendência.
Papel & Celulose
papel_celulose
comparacao_periodo_anterior
period_over_period
operador de máquina de papel
turno_colouial
Referência coloquial a turno
Mapear para turno formal (manhã/tarde/noite) baseado em keywords; se não conseguir, usar todos os turnos
true
Let's see basis weight está better or worse que a semana passada?
pt
null
null
null
Qual o valor atual de velocidade de laminação (m/min)?
-- Schema: Siderurgia / Metalurgia CREATE TABLE monitoramento_forno ( tempo TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temperatura_forno NUMERIC, pressao_forno_mbar NUMERIC -- pressão do forno (mbar), consumo_gas_nm3h NUMERIC -- consumo de gás (Nm³/h), velocidade_laminacao_mmin NUMERIC -- velocida...
SELECT velocidade_laminacao_mmin, ts FROM monitoramento_forno ORDER BY ts DESC LIMIT 1;
SELECT argMax(velocidade_laminacao_mmin, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM monitoramento_forno;
SELECT last(velocidade_laminacao_mmin, ts) AS ultimo_valor, max(ts) AS ts FROM monitoramento_forno; -- last(): hyperfunction otimizada para hypertables, evita ORDER BY + LIMIT custoso
Passo 1: O usuário quer o último valor de `velocidade_laminacao_mmin`. Passo 2: Tabela `monitoramento_forno`, ordenar por `ts` DESC. Passo 3: Pegar o primeiro registro (mais recente). Passo 4: Retornar valor e timestamp.
Retorna a leitura mais recente de velocidade_laminacao_mmin com seu timestamp.
Siderurgia / Metalurgia
siderurgia
ultimo_valor
last_value
técnico de refratários
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Solicito o relatório de report de vazão de óleo (m³/h) médio dos últimos 30 dias.
-- Schema: Oil & Gas / Petroquímica CREATE TABLE telemetria_poco ( ts TIMESTAMPTZ, poco_id INTEGER, pressao_cabeca_bar NUMERIC -- pressão de cabeça (bar), vazao_oleo_m3h NUMERIC -- vazão de óleo (m³/h), vazao_gas_m3h NUMERIC -- vazão de gás (m³/h), vazao_agua_m3h NUMERIC -- vazão de água (m...
SELECT AVG(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT avg(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT AVG(vazao_oleo_m3h) AS resultado FROM telemetria_poco WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário); -- hypertable: aproveita chunk exclusion automática pelo índice de tempo
Passo 1: O usuário quer uma agregação simples (AVG) de `vazao_oleo_m3h`. Passo 2: A tabela relevante é `telemetria_poco`, que contém leituras de telemetria. Passo 3: Aplicar filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`vazao_oleo_m3h`) sobre os registros filtrados.
Valor agregado (AVG) da métrica vazao_oleo_m3h filtrada pelo período.
Oil & Gas / Petroquímica
oil_gas
media_simples
aggregation_simple
técnico de instrumentação
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Obter o histórico de o índice de rejeição da produção do turno da tarde.
-- Schema: HVAC Industrial / Utilidades Prediais CREATE TABLE telemetria_hvac ( ts TIMESTAMPTZ, ativo_id INTEGER, temp_agua_gelada_c NUMERIC -- temperatura da água gelada (°C), temp_retorno_c NUMERIC -- temperatura de retorno (°C), vazao_agua_ls NUMERIC -- vazão de água (L/s), potencia_eletr...
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio::time >= TIME '14:00' AND inicio::time < TIME '22:00' AND inicio >= CURRENT_DATE;
SELECT 100.0 * sum(qtd_refugo) / nullIf(sum(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE toHour(inicio) >= 14 AND toHour(inicio) < 22 AND inicio >= today();
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio::time >= TIME '14:00' AND inicio::time < TIME '22:00' AND inicio >= CURRENT_DATE;
Passo 1: O usuário quer uma razão/percentual (ex: taxa de refugo). Passo 2: Tabela `ordens_producao` tem qtd_refugo e qtd_produzida. Passo 3: Filtro temporal: turno tarde. Passo 4: Calcular 100 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0). Passo 5: NULLIF evita divisão por zero.
Retorna um percentual: a taxa calculada (ex: refugo/produzido) multiplicada por 100.
HVAC Industrial / Utilidades Prediais
hvac_predial
taxa_refugo
ratio_metric
engenheiro de facilities
null
null
null
true
null
pt
null
null
null
Qual o percentual de peças refugadas das últimas 6 horas?
-- Schema: Tratamento de Água / Efluentes CREATE TABLE telemetria_estacao ( ts TIMESTAMPTZ, estacao_id INTEGER, vazao_m3h NUMERIC, turbidez_ntu NUMERIC -- turbidez (NTU), ph NUMERIC -- pH, cloro_residual_mgl NUMERIC -- cloro residual (mg/L), oxigenio_dissolvido_mgl NUMERIC -- oxigênio d...
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * sum(qtd_refugo) / nullIf(sum(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
SELECT 100.0 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0) AS taxa_refugo_pct FROM ordens_producao WHERE inicio >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário);
Passo 1: O usuário quer uma razão/percentual (ex: taxa de refugo). Passo 2: Tabela `ordens_producao` tem qtd_refugo e qtd_produzida. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular 100 * SUM(qtd_refugo) / NULLIF(SUM(qtd_produzida), 0). Passo 5: NULLIF evita divisão por z...
Razão entre duas métricas expressa em porcentagem.
Tratamento de Água / Efluentes
tratamento_agua
taxa_refugo
ratio_metric
técnico de laboratório
multiplos_ativos_confuso
Referência confusa a múltiplos ativos
Agrupar por ativo e retornar todos, ordenados pela métrica de interesse
true
Give me qual o percentage of scrapped parts last 6 hours?
pt
null
null
null
Prepara um relatório de os 5 com menor pH da última hora.
-- Schema: Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo CREATE TABLE telemetria_processo ( ts TIMESTAMPTZ, equipamento_id INTEGER, temp_processo_c NUMERIC -- temperatura de processo (°C), ph NUMERIC -- pH, pressao_bar NUMERIC -- pressão (bar), vazao_lh NUMERIC -- vazão (L/h), velocidade_linh...
SELECT equipamento_id, AVG(ph) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
SELECT equipamento_id, avg(ph) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= now() - INTERVAL 24 HOUR -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
SELECT equipamento_id, AVG(ph) AS resultado FROM telemetria_processo WHERE ts >= NOW() - INTERVAL '24 hours' -- janela padrão (não especificada pelo usuário) GROUP BY equipamento_id ORDER BY resultado DESC LIMIT 5;
Passo 1: O usuário quer um ranking top-N de `ph`. Passo 2: Agrupar por ativo (`equipamento_id`) na tabela `telemetria_processo`. Passo 3: Filtro temporal: últimas 24h (padrão, não especificado pelo usuário). Passo 4: Calcular AVG(`ph`) por ativo. Passo 5: Ordenar DESC e limitar a N resultados.
Retorna as 5 linhas com os maiores valores de ph, uma por ativo.
Alimentos & Bebidas / Processo Contínuo
alimentos_bebidas
top_n_ativos
top_n
supervisor de linha
null
null
null
true
Give me a dashboard of prepara um relatório de os 5 com menor ph last hour.
pt
null
null
null
End of preview. Expand in Data Studio
README.md exists but content is empty.
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