工业设备运行状态预测数据集IndustrialEquipmentOperationStatePrediction-moonsoengil
数据来源：互联网公开数据
标签：设备状态监测, 工业大数据, 故障诊断, 预测性维护, 机器学习, 传感器数据, 时序分析, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的运行状态数据，记录了设备在不同工况下的多项关键性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，但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，但可用于模拟各类工业设备运行场景。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：空气流入量（air_inflow）、空气出口温度（air_end_temp）、输出压力（out_pressure）、电机电流（motor_current）、电机转速（motor_rpm）、电机温度（motor_temp）、电机振动（motor_vibe）以及设备类型（type）等。
数据格式：CSV格式，包含answer_sample.csv、train_data.csv和test_data.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于工业设备运行监控系统，并经过了初步的预处理和标注。
该数据集适合用于工业设备状态监测、故障预测和预测性维护等领域的研究与应用。
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、设备故障诊断、预测性维护等方面的学术研究，例如基于传感器数据的时间序列分析、异常检测、以及设备寿命预测等。
行业应用：可以为制造业、能源行业等提供数据支持，特别是在设备健康管理、生产效率优化和降低维护成本等方面。
决策支持：支持工业企业进行设备维护策略的制定和优化，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、机器学习和预测性维护等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解工业设备运行状态的建模和分析方法。
此数据集特别适合用于探索工业设备运行状态与各种性能指标之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高设备的可靠性和生产效率。
