设备预测性维护数据集PredictiveMaintenanceDataset-gauravsrivastav2507
数据来源：互联网公开数据
标签：预测性维护, 设备故障, 机器学习, 工业物联网, 故障诊断, 时序数据, 传感器数据, 状态监测
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的数据，记录了设备在运行过程中的性能指标和故障情况，旨在用于预测性维护分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2015年1月1日至2015年12月31日。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为特定工业场景。
数据维度：数据集包括日期（date）、设备ID（device）、是否发生故障（failure）以及9个设备性能指标（metric1-metric9）。
数据格式：CSV格式，文件名为predictive_maintenance_dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未在数据集中明确标注。
该数据集适合用于预测性维护、故障预测、设备状态监测等研究。
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：适用于工业设备故障预测、设备健康状态评估等相关领域的学术研究，如基于机器学习的故障诊断模型研究。
行业应用：为工业制造企业提供数据支持，尤其在预测性维护策略制定、设备维护成本优化、生产效率提升等方面具有实际价值。
决策支持：支持设备维护决策的制定，帮助企业优化维护计划，降低维护成本和停机时间。
教育和培训：作为设备维护、工业大数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解设备故障预测和维护策略。
此数据集特别适合用于探索设备性能指标与故障发生之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现设备故障的提前预警和预防。
