工业清洗流程数据分析数据集IndustrialCleaningProcessDataAnalysis-irahman23
数据来源：互联网公开数据
标签：工业清洗, 数据分析, 流程优化, 传感器数据, 时间序列分析, 故障诊断, 机器学习, 过程监控
数据概述：
该数据集包含来自工业清洗过程的传感器数据，记录了不同清洗环节的关键参数，用于分析和优化清洗流程。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2020年10月16日到2020年10月28日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据内容推测可能来源于工业清洗设备。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括清洗开始时间（startTid）、清洗结束时间（stoppTid）、清洗对象（diskObjekt）、清洗程序（diskProgram）、用水量（vattenTillAvlopp）、碱液用量（lutTillAvlopp）、酸液用量（syraTillAvlopp）、漂洗时间（sköljTid）、碱液阶段时长（tidILutSteg）、酸液阶段时长（tidISyraSteg）、暂停时间（tidPausad）、标签数据（lebel data）、清洗时长（varaktighet）以及其他数据（Und: 13）。
数据格式：CSV格式，文件名为disk1ML.csv，便于数据分析和处理。数据中包含数值和时间戳信息。
来源信息：数据来源于工业清洗过程的传感器记录，已进行基本的标准化处理。
该数据集适合用于工业清洗流程分析、故障诊断和过程优化等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于工业工程、数据科学与机械工程等领域的学术研究，如清洗流程优化、异常检测、清洗质量预测等。
行业应用：可以为工业清洗行业提供数据支持，尤其是在清洗过程监控、设备维护、生产效率提升等方面。
决策支持：支持工业清洗流程的决策制定，如清洗参数优化、故障预警和维护策略优化。
教育和培训：作为工业数据分析、过程控制等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业清洗过程。
此数据集特别适合用于探索清洗参数与清洗效果之间的关系，帮助用户实现流程优化、提高生产效率和降低运营成本等目标。
