工业设备预测性维护数据集IndustrialEquipmentPredictiveMaintenanceDataset-mayurmahantaa
数据来源：互联网公开数据
标签：预测性维护, 工业设备, 故障诊断, 机器学习, 传感器数据, 异常检测, 故障预测, 时序分析
数据概述：
该数据集包含来自工业生产环境的设备运行数据，记录了设备的各种传感器读数以及对应的故障状态，用于预测性维护和故障诊断。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，可视为设备运行的快照数据。
地理范围：数据来源未明确具体地区，但数据记录了工业生产环境的典型设备运行状态。
数据维度：数据集包含多个字段，包括设备唯一标识符（UDI-Product ID）、设备类型（Type）、环境参数（Air temperature [K]、Process temperature [K]）、运行参数（Rotational speed [rpm]、Torque [Nm]、Tool wear [min]）以及不同类型的故障标识（Machine failure、TWF、HDF、PWF、OSF、RNF）。
数据格式：CSV格式，文件名为ai4i2020.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或研究项目，已进行标准化处理。
该数据集适合用于工业设备状态监测、故障预测、以及预测性维护策略的制定，也可用于评估不同的机器学习模型的性能。
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、机器学习在工业领域的应用研究，如故障预测、剩余寿命评估、异常检测等。
行业应用：为制造业、设备维护服务商提供数据支持，尤其在提高设备利用率、降低维护成本、优化生产效率方面具有实际价值。
决策支持：支持企业进行预测性维护策略的制定，帮助企业实现从被动维护到主动维护的转变。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习在工业应用等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业设备状态监测和故障预测。
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系，帮助用户构建预测模型，实现对设备故障的提前预警，从而优化维护计划。
