工业设备运行状态监测数据集IndustrialEquipmentOperationStatusMonitoring-mahmoudkhemakhem
数据来源：互联网公开数据
标签：设备状态监测, 工业物联网, 传感器数据, 时序数据, 故障诊断, 异常检测, 机器学习, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业设备运行状态监测系统的数据，记录了设备在不同时间点的多项关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2023年5月25日到2023年6月20日。
地理范围：数据未明确标示具体地理位置，但可推断为工业生产环境中的设备。
数据维度：数据集包括时间戳（time）和78个测量指标，其中ge_00至ge_77代表不同的传感器或测量点，以及设备运行状态（Status）。
数据格式：CSV格式，包含train_data (1).csv和test_data (1).csv两个文件，便于进行时序数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确标示，但数据结构和内容表明其来源于工业设备运行监测系统，可能经过了初步的清洗和处理。
该数据集适合用于工业设备运行状态分析、故障预测、异常检测等领域。
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：适用于工业物联网、机器学习、故障诊断等领域的研究，例如设备健康状态评估、异常行为检测等。
行业应用：可以为制造业、能源行业等提供数据支持，特别是在设备维护、生产优化、预测性维护等方面。
决策支持：支持工业生产中的决策制定，例如优化设备运行策略、预测设备故障、提高生产效率。
教育和培训：作为工业物联网、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备运行状态监测。
此数据集特别适合用于探索设备运行状态与测量指标之间的关系，帮助用户实现预测性维护、优化设备性能等目标。
