设备状态维护预测数据集EquipmentConditionMaintenancePredictionDataset-mo3azsoliman
数据来源：互联网公开数据
标签：设备维护, 预测分析, 机器健康, 传感器数据, 时序分析, 故障诊断, 机器学习, 工业物联网
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的传感器数据，记录了设备运行状态和维护需求信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为设备运行的快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理位置，为通用工业设备运行数据。
数据维度：包括“Operating Hours”（运行小时数）、“Temperature (C)”（温度，摄氏度）、“Vibration Level (mm/s)”（振动水平，毫米/秒）、“Load Percentage (%)”（负载百分比）和“Maintenance Due In (hours)”（预计维护剩余小时数）五个字段，用于评估设备状态与预测维护时间。
数据格式：CSV格式，文件名为machine_maintenance_dataset.csv，便于数据分析和建模。
数据来源于模拟或实际工业设备，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于设备健康状态评估、预测性维护策略制定、故障预警模型构建等。
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：适用于设备状态监测与预测、工业大数据分析等研究，如设备故障预测、剩余寿命评估等。
行业应用：为制造业、能源、交通运输等行业提供数据支持，尤其在预测性维护、设备管理、生产效率优化方面具有实用价值。
决策支持：支持企业进行设备维护计划制定、资源分配优化、生产成本控制等决策。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习、预测性维护等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解设备状态监测与预测。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与维护需求之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化维护策略，提高设备利用率。
