工业设备故障预测数据集IndustrialEquipmentFailurePredictionDataset-sabilarrosad
数据来源：互联网公开数据
标签：设备故障, 预测分析, 工业大数据, 机器学习, 传感器数据, 故障诊断, 异常检测, 工业4.0
数据概述：
该数据集包含来自工业生产环境的传感器数据，记录了设备运行过程中的多种关键参数，用于设备故障预测和维护。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为设备运行状态的快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可推测为工业生产环境中的设备运行数据。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
type_encode: 设备类型编码
process_temperature_c: 过程温度（摄氏度）
air_temperature_c: 空气温度（摄氏度）
torque_perminute: 每分钟扭矩
temperature_difference: 温差
power_kw: 功率（千瓦）
angular_velocity_rad/s: 角速度（弧度/秒）
boost_psi: 增压压力（psi）
moment_inertia: 惯性矩
angular_momentum: 角动量
rotational_speed_rpm: 转速（转/分钟）
torque_nm: 扭矩（牛·米）
tool_wear_min: 工具磨损时间（分钟）
machine_failure: 设备故障标签（0表示正常，1表示故障）
TWF, HDF, PWF, OSF, RNF: 故障模式指示（各故障模式的二元指示）
数据格式：CSV格式，文件名为machine_fe_clean_surv_inc_0twm.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于工业设备运行监控系统，经过清洗和预处理。
该数据集适合用于故障预测模型的构建、设备状态监测、以及相关领域的学术研究。
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：适用于工业大数据、机器学习、故障诊断等领域的研究，例如，基于传感器数据的故障预测模型构建、故障模式识别与分析等。
行业应用：为工业设备制造商、运维服务商提供数据支持，例如，预测性维护、设备健康管理、生产效率优化等。
决策支持：支持工业生产环境中的决策制定，例如，优化维护计划、降低停机时间、提高生产效率等。
教育和培训：作为工业大数据分析、设备故障诊断、机器学习等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与故障之间的关联关系，帮助用户构建有效的故障预测模型，实现设备维护的智能化和精准化。
