工业设备运行状态监测与故障预测数据集IndustrialEquipmentOperationStatusMonitoringandFaultPredictionDataset-vishalnagarro
数据来源：互联网公开数据
标签：工业制造, 设备健康, 故障预测, 传感器数据, 机器学习, 时序分析, 生产效率, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自工业制造环境中设备的运行状态监测数据，记录了设备在生产过程中的多种关键参数，以及相应的故障发生情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为设备运行状态的快照数据。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，可推断为工业制造场景。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖设备运行的多个关键指标，例如：
Air temperature [K]：空气温度（单位：开尔文）。
Process temperature [K]：工艺温度（单位：开尔文）。
Rotational speed [rpm]：转速（单位：转/分钟）。
Torque [Nm]：扭矩（单位：牛·米）。
Tool wear [min]：刀具磨损时间（单位：分钟）。
Machine failure：设备故障指示（0表示未发生故障，1表示发生故障）。
TWF, HDF, PWF, OSF, RNF：分别代表不同的故障类型指示，如刀具磨损故障、高温故障等（0表示未发生，1表示发生）。
数据格式：CSV格式，文件名为 train.csv，方便数据分析和建模。
该数据集来源于工业设备运行数据，经过了初步的整理和清洗，适合用于设备状态监测、故障预测等相关研究。
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：适用于工业设备故障预测、设备健康管理、生产效率优化等方面的学术研究，例如基于时间序列数据的异常检测、故障预警模型构建等。
行业应用：为制造业企业提供数据支持，尤其是在预测性维护、生产线优化、设备管理等领域。
决策支持：支持制造业企业进行设备维护策略的制定、生产流程的优化，以及风险评估和预防。
教育和培训：作为工业工程、机械工程、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解设备运行状态监测、故障预测等相关知识。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与故障发生之间的关联，帮助用户实现故障的早期预警，提升生产效率，降低维护成本。
