发动机预测维护数据集EngineForecastMaintenanceDataset-fabyvelardegalicia
数据来源：互联网公开数据
标签：发动机维护，预测分析，数据集，机器学习，工业工程，故障预测，维护优化，人工智能
数据概述：该数据集包含来自发动机维护记录的数据，记录了发动机的运行状态和维护历史，适用于预测维护和故障预测等任务。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：数据涵盖了全球多个地区的发动机维护记录，具体包括不同国家和地区的工业设施。
数据维度：数据集包括发动机运行参数，维护记录，传感器数据，故障记录，维护周期等变量。还包括用于预测维护所需的发动机历史数据和环境因素。
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：数据来源于全球多个工业公司和机构的公开维护记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于工业工程，机器学习及故障预测等领域的应用，尤其在维护优化，故障预测，预测建模等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于发动机故障预测，维护优化，运行状态分析等研究，如预测维护策略的制定，故障原因分析等。
行业应用：可以为工业行业提供数据支持，特别是在预测维护，故障预防和运行优化方面。
决策支持：支持发动机的预测维护和策略优化，帮助工业设施制定科学的维护计划和故障预防措施。
教育和培训：作为工业工程，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预测维护技术，故障预测和数据建模等方法。
此数据集特别适合用于探索发动机预测维护的规律与趋势，帮助用户实现准确的故障预测，优化维护计划，提高设备运行效率和可靠性。
