玻璃质量分类数据集GlassQualityClassificationDataset-kunalvsingh93
数据来源：互联网公开数据
标签：玻璃制品，质量控制，数据集，分类算法，机器学习，工业制造，质量管理，传感器技术
数据概述： 该数据集包含来自玻璃制造行业的质量检测数据，记录了玻璃制品在生产过程中的各项质量指标。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围： 数据覆盖了多个玻璃制造企业，主要分布在中国，德国，美国等国家的玻璃生产区域。
数据维度： 数据集包括玻璃的物理化学属性，如折射率，含铁量，厚度，透光率等，以及分类标签（如合格品，次品，废品等）。
数据格式： 数据提供为CSV格式，确保便于分析和处理。
来源信息： 数据来源于玻璃制造企业的生产线传感器记录和质量检测报告，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于工业质量控制，机器学习分类模型训练等领域，特别是在玻璃质量分类，缺陷检测等任务中具有重要价值。
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： 适用于玻璃制造工艺优化，质量缺陷溯源等学术研究，如玻璃成分与质量的关系分析，生产过程影响因素研究等。
行业应用： 可以为玻璃制造企业提供数据支持，特别是在质量检测自动化，生产流程优化等方面。
决策支持： 支持玻璃制造企业的质量控制决策和工艺改进，帮助实现生产过程的精细化管理。
教育和培训： 作为工业制造，质量管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解质量控制，传感器数据分析等技术。
此数据集特别适合用于探索玻璃质量分类的规律与趋势，帮助用户实现准确的玻璃质量分级，优化生产工艺，提高产品合格率和生产效率。
