工业生产过程数据监测数据集IndustrialProductionProcessDataMonitoring-mertozal
数据来源：互联网公开数据
标签：工业生产, 过程监控, 时间序列分析, 传感器数据, 生产效率, 数据分析, 机器学习, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自工业生产过程的传感器数据，记录了生产过程中多个关键指标的实时变化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度不明确，但包含多个时间戳，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为工业生产场景。
数据维度：数据集包含多个关键过程变量（PV），包括：BPRate、AfterRietzTemperature、CrutcherTemperature、UracaCV、DropTankTemperature、InletTemperature、SpraySlurryRate、SlurryPumpingRate、GasByTon等，以及对应的时间戳（TimeStamp）。
数据格式：CSV格式，文件名为new_parsed_datas100csv，便于时间序列分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据已进行初步解析，便于直接分析。
该数据集适合用于工业生产过程监控、异常检测、生产效率分析和预测性维护。
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：适用于工业工程、数据科学等领域的研究，如生产过程建模、异常检测算法研究、生产效率优化等。
行业应用：为制造业提供数据支持，特别是在生产过程监控、设备状态预测、生产计划优化等方面。
决策支持：支持工业企业优化生产流程、提高生产效率、降低运营成本。
教育和培训：作为工业数据分析、时间序列分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解工业生产过程。
此数据集特别适合用于探索工业生产过程中各变量之间的关系，预测未来生产状态，并优化生产流程。
