工业生产过程故障诊断数据集IndustrialProductionProcessFaultDiagnosisDataset-amitansu
数据来源：互联网公开数据
标签：故障诊断, 工业过程, 传感器数据, 机器学习, 数据分析, 异常检测, 过程控制, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自工业生产过程的传感器测量数据，记录了生产过程中不同故障状态下的关键测量指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，用于故障模式识别。
地理范围：数据来源于工业生产过程，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含两类主要数据：FaultNumber（故障编号），以及xmeas_1到xmeas_41、xmv_1到xmv_11共52个测量变量。其中xmeas系列可能代表测量值，xmv系列可能代表控制变量。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别命名为Fault067csv和y_Fault067csv，便于数据分析和建模。
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：适用于工业过程故障诊断、异常检测、以及基于传感器数据的机器学习模型的学术研究。例如，故障模式识别、故障预测等。
行业应用：为制造业提供数据支持，尤其适用于生产过程监控、设备维护、以及故障预警系统。
决策支持：支持工业生产过程中的决策制定，例如优化生产流程、提高设备利用率和降低维护成本。
教育和培训：作为工业工程、自动化、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解工业过程数据分析。
此数据集特别适合用于探索工业生产过程中的故障模式，并开发基于数据的故障诊断模型，帮助用户实现生产效率的提升和成本的降低。
