设备故障预测数据集EquipmentFailurePredictionDataset-stutiarya
数据来源：互联网公开数据
标签：设备故障，预测分析，数据集，工业物联网，机器学习，维护管理，可靠性工程，生产优化
数据概述： 该数据集包含来自工业设备运行监控系统的数据，记录了设备故障相关的运行参数和状态信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个工业生产场所，包括制造业工厂，能源生产设施等。
数据维度：数据集包括设备运行时间，温度，压力，振动，电流等传感器数据，以及设备故障标签，故障类型，维护记录等。
数据格式：数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于工业生产系统的公开监测数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于工业设备故障预测，维护优化和可靠性分析等领域。
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：适用于设备故障预测，健康监测等工业物联网研究，如设备故障模式识别，异常检测等。
行业应用：可以为制造业，能源行业等提供数据支持，特别是在设备维护优化，生产效率提升方面。
决策支持：支持设备维护策略制定和故障预防，帮助工业生产制定更科学的维护计划。
教育和培训：作为工业工程，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备故障预测与维护优化技术。
此数据集特别适合用于探索设备故障的规律与趋势，帮助用户实现设备故障预测和维护优化，提高生产效率和设备可靠性。
