中兴设备预测性维护数据集ZTEPHMDataset-liki17
数据来源：互联网公开数据
标签：预测性维护，设备健康，机器学习，时间序列，故障诊断，工业物联网，数据分析，通信设备
数据概述： 该数据集由中兴通讯（ZTE）提供，用于预测性维护（PHM）研究，记录了通信设备运行期间的各种传感器数据和维护信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为设备运行的特定时间段。
地理范围：数据主要来源于中兴通讯设备部署的多个地区和站点。
数据维度：数据集包括设备关键部件的温度，压力，电流，电压等传感器数据，以及设备状态，维护记录，故障信息等。
数据格式：数据通常以CSV或JSON格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于中兴通讯的设备监控系统，并已进行清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于设备健康状态监测，故障预测，维护策略优化等方面的研究，特别是在工业物联网和预测性维护领域具有重要价值。
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，健康状态评估，剩余寿命预测等方面的学术研究，如基于时间序列的故障预测模型，设备健康指标构建等。
行业应用：可以为通信设备制造商，运营商提供数据支持，特别是在设备维护，故障预警，运营成本控制等方面。
决策支持：支持设备维护策略的制定，备件管理优化，故障响应时间缩短等。
教育和培训：作为工业物联网，预测性维护，数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备健康管理和故障预测技术。
此数据集特别适合用于探索通信设备的运行状态与故障模式，帮助用户实现故障预测，维护优化等目标，为工业物联网和智能制造提供数据支持。
