设备故障预测数据集EquipmentFailurePredictionDataset-ahmedalmuawi
数据来源：互联网公开数据
标签：设备故障, 预测分析, 工业大数据, 维护管理, 机器健康, 时间序列, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的数据，记录了设备运行状态及故障信息，用于设备故障预测与维护策略优化。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度未在原始信息中明确给出，但从日期字段（如12/16/15）推断，可能涵盖一段时间内的设备运行数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但可推断为工业设备在特定地区或工厂的运行数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：ID（设备唯一标识）、MACHINE_ID（机器ID）、DATE（日期）、REGION_CLUSTER（区域集群）、MAINTENANCE_VENDOR（维护供应商）、MANUFACTURER（制造商）、WELL_GROUP（井组）、S15-S19（传感器读数或性能指标）、S8-AGE_OF_EQUIPMENT（设备年龄）、EQUIPMENT_FAILURE（设备故障状态，0表示未发生故障，1表示发生故障）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但可能来源于工业设备监控系统或维护记录。数据已进行结构化处理，方便后续分析。
该数据集适合用于设备故障预测、预测性维护、设备健康管理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、机器学习、时间序列分析等领域的研究，如设备故障预测模型的开发与评估、关键影响因素分析等。
行业应用：为制造业、能源、交通等行业提供数据支持，尤其在预测性维护、设备健康监测、生产效率提升等方面有实际应用价值。
决策支持：支持企业制定设备维护计划、优化资源配置、降低运营成本，从而提高生产效率。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习、预测性维护等相关课程的案例，帮助学生和研究人员实践应用。
此数据集特别适合用于探索设备运行状态与故障发生之间的关联关系，帮助用户构建预测模型，实现设备维护策略的优化。
