注塑机生产数据监控数据集MoldingMachineProductionDataMonitoringDataset-ujithaperera
数据来源：互联网公开数据
标签：制造业，工业数据，数据集，设备监控，机器学习，生产分析，工业自动化，质量控制
数据概述： 该数据集包含来自注塑机生产过程中的监控数据，记录了设备运行状态，生产参数及质量检测结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年到2022年。
地理范围：数据覆盖了多个工厂的注塑生产线，涉及不同规模和类型的制造企业。
数据维度：数据集包括设备运行时间，温度，压力，循环时间，产量，次品率，故障代码等变量，以及生产批次和质量检测结果。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于制造企业的设备监控系统，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于制造业的设备监控，生产优化，质量控制及机器学习模型训练等领域，特别是在预测性维护，生产效率提升及质量改进任务中具有重要应用价值。
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：适用于制造业生产过程优化，设备故障预测等研究，如生产参数对质量的影响分析，设备故障模式识别等。
行业应用：可以为制造业提供数据支持，特别是在设备监控，生产调度，质量控制及能耗优化方面。
决策支持：支持制造业的生产计划和设备维护策略优化，帮助企业提高生产效率和产品质量。
教育和培训：作为工业自动化，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工业数据的分析方法和技术。
此数据集特别适合用于探索注塑机生产过程中的参数优化与故障预测，帮助用户实现生产过程的智能化管理和质量控制，促进制造业的数字化转型和效率提升。
