"英文标题：General Equipment Repair Sensor Operation Status Dataset
数据集概述
记录通用设备修理过程中各类传感器的运行状态数据，涵盖修理环节的温度、振动、电流等物理量监测指标。数据按修理工序与时间维度组织，覆盖通用设备修理的核心环节，横跨多个修理周期。颗粒度精确至毫秒级、单传感器、单修理工序层级，支持修理过程中设备状态异常的实时识别与回溯分析。数据结构遵循工业传感器监测的标准格式，字段定义清晰，可直接用于设备修理质量追溯与故障预判模型构建。
该数据集是优化通用设备修理流程、提升修理质量的基础资源。修理过程中传感器的运行状态直接反映修理工序的合规性与设备的修复效果，掌握状态动态对于修理企业优化工序排布、质量检验部门判定修理达标情况、设备管理方评估修理后设备稳定性均具有支撑作用。时序化的状态数据还可用于验证修理工序的标准化程度、传感器监测阈值的合理性及与设备故障复现的关联性。
字段详情
数据集包含以下核心字段：
repair_process_id：修理工序ID，唯一标识某台设备的特定修理工序环节sensor_id：传感器编号，标识修理现场的具体监测传感器monitor_time：监测时间，格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS.fff，指传感器采集数据的精确时间点temperature_c：监测温度，单位摄氏度，指修理过程中设备部件的实时温度值vibration_velocity_mms：振动速度，单位毫米/秒，指修理过程中设备部件的振动幅值current_amp：工作电流，单位安培，指修理过程中测试设备的实时电流值
适用场景
- 通用设备修理企业构建修理工序异常预警系统，实时识别违规操作
- 质量检验部门追溯修理过程的传感器数据，判定设备修理是否符合标准
- 工业工程师分析传感器监测数据，优化修理工序的时间排布与参数设置
- 设备管理方评估修理后设备的稳定性，验证修理质量的长期可靠性
- 传感器厂商优化监测阈值设置，提升针对修理场景的监测精度"
