工业设备运行状态预测数据集IndustrialEquipmentOperationStatePredictionDataset-ananyajoshi22
数据来源：互联网公开数据
标签：工业数据，设备状态，时间序列，预测模型，传感器数据，故障诊断，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的传感器数据，记录了设备在不同时间下的多种运行参数。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但提供了“day”、“hour”、“minute”等时间维度信息，可用于构建时间序列模型。
地理范围：数据来源未明确具体地理位置，但可推测为工业生产环境。
数据维度：包括"uid"（唯一标识符）、"day"（星期几）、"hour"（小时）、"minute"（分钟），以及多个传感器测量值，如"C_motion"、"feed_water_motion"、"faucet_hole"、"vapour_pressure"、"vapour_enthalpy"、"vapour_pressure_at_division"、"vapour_motion"、"feed_water_enth"、"vapour_temperature"等。
数据格式：CSV格式，包含train和test两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于工业设备运行监测，具体来源未知，数据已进行初步结构化处理。
该数据集适合用于工业设备运行状态预测、故障诊断和性能分析等领域。
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：适用于工业大数据分析、时间序列预测、异常检测等学术研究，以及设备健康管理、预测性维护等方向的研究。
行业应用：为制造业、能源、化工等行业提供数据支持，特别是在设备状态监测、故障预警、生产效率优化等方面。
决策支持：支持企业制定设备维护计划、优化生产流程，提高生产效率和降低运营成本。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业设备运行状态分析。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与设备状态之间的关联，建立预测模型，实现对设备故障的预警和预防，从而提升生产效率和安全性。
