工业设备预测性维护数据集PredictiveMaintenanceDataset-faizanzaidy
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, 状态监测, 数据分析, 故障预测
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，记录了设备在运行过程中的多种参数，以及相应的故障类型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，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：数据集包括多个关键指标，如：
UDI：唯一标识符；
Product ID：产品ID；
Type：设备类型；
Air temperature [K]：环境温度（开尔文）；
Process temperature [K]：过程温度（开尔文）；
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）；
Target：故障标签（0表示无故障，1表示有故障）；
Failure Type：故障类型。
数据格式：CSV格式，文件名为predictive_maintenance.csv，便于数据分析与建模。
数据来源：数据来源于工业设备运行监控系统，已进行标准化处理。
该数据集适合用于预测性维护领域的研究与应用，包括设备故障预测、状态监测等。
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：适用于工业设备故障诊断、预测性维护等领域的学术研究，如故障预测模型构建、特征工程研究等。
行业应用：为制造业提供数据支持，特别是在设备维护、生产优化、质量控制等方面。
决策支持：支持企业制定设备维护策略，优化生产流程，降低运营成本。
教育和培训：作为工程、机械、人工智能等相关专业课程的实训素材，帮助学生理解设备状态监测与故障预测。
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，建立预测模型，从而实现对设备故障的提前预警，优化设备维护策略。
