产品生产过程质量预测数据集ProductManufacturingProcessQualityPrediction-yousrazergaoui
数据来源：互联网公开数据
标签：质量预测, 生产过程, 工业数据, 机器学习, 传感器数据, 时间序列分析, 数据建模, 产品质量
数据概述：
该数据集包含来自工业生产线的数据，记录了产品制造过程中多个关键参数的实时监测数据，用于预测产品最终的质量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含时间相关的特征，可用于模拟时间序列分析。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推断为工业生产环境下的数据。
数据维度：数据集包括多个特征，如温度（temperature）、速度（speed）、外部温度（temperature_ext）、最佳能量（optimal_energy）、产品扩散系数（product_diffusion_coeff）、时间（time）、速度设置（speed_setting）、温度设置（temperature_setting）、质量（quality）、产品ID（product_id）、耗时（time_spent）、是否已设置（is_set）等。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于工业生产过程的实时监测，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于研究产品质量预测、生产过程优化和异常检测。
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：适用于工业大数据、机器学习和质量控制相关的学术研究，如基于时间序列的质量预测模型构建、生产参数优化等。
行业应用：可以为制造业提供数据支持，特别是在智能制造、预测性维护和质量控制方面。
决策支持：支持生产管理人员进行生产过程优化，提高产品质量和生产效率。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习模型构建等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业生产过程。
此数据集特别适合用于探索生产过程参数与产品质量之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现生产过程的优化和改进。
