工业设备维护预测服务时长数据集-dwiknrd
数据来源：互联网公开数据
标签：设备维护,预测分析,工业设备,服务时长,机器学习,故障预测,运营效率,数据科学
数据概述：
本数据集旨在通过记录的服务时长预测机器维护需求。数据集提供了关于机器使用模式及其相应维护需求的全面信息，涵盖服务时长、机器特征以及历史维护事件。该数据集包括以下字段：BoostPressure（增压压力）、EngineFuelRate（发动机燃油率）、EngineLoad（发动机负载）、EngineOilPressure（发动机油压）、EngineRpm（发动机转速）、GroundSpeed（地面速度）、HaulDistance（运输距离）、Payload（负载）、TankFuelLevel（油箱油量）、GearSelect（操作员选择的档位）和服务时长（ServiceHours）。
数据用途概述：
该数据集适用于工业设备维护预测、运营效率优化、故障预测等场景。通过分析服务时长与维护需求的关系，数据科学家和工程师可以开发预测模型，提前安排维护活动，从而减少意外停机时间和维护成本，提升整体生产效率。此外，数据集还能用于教育培训，帮助学习者理解工业设备维护管理的原理和方法。
