产品质量控制生产数据分析数据集ProductQualityControlProductionDataAnalysis-yousrazergaoui
数据来源：互联网公开数据
标签：产品质量, 生产数据, 工业过程, 传感器数据, 机器学习, 数据分析, 质量控制, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自工业生产过程的详细数据，记录了产品生产过程中的关键参数和质量指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含时间戳，可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确标明生产地点，但可用于分析通用生产流程中的质量控制问题。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：id（产品ID）、temperature（温度）、speed（速度）、temperature_ext（外部温度）、optimal_energy（最优能量）、product_diffusion_coeff（产品扩散系数）、time（时间）、speed_setting（速度设置）、temperature_setting（温度设置）、quality（质量）、product_id（产品ID）、time_spent（耗时）、is_set（是否设置）。
数据格式：CSV格式，文件名为Testcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于生产过程中的传感器和其他监测设备，已进行初步的数据记录。
该数据集适合用于质量预测、过程优化和故障诊断等相关领域的研究。
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：适用于制造工程、工业工程和数据科学等领域的学术研究，如产品质量预测、生产流程优化、异常检测等。
行业应用：可以为制造业提供数据支持，尤其是在质量控制、生产效率提升和设备维护方面。
决策支持：支持生产管理人员进行决策，如优化生产参数、预测产品质量、降低生产成本。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解工业生产过程中的数据分析。
此数据集特别适合用于探索生产参数与产品质量之间的关系，并利用数据驱动的方法来改进生产流程和提升产品质量。
