工业设备预测性维护数据集IndustrialEquipmentPredictiveMaintenanceDataset-andriyaniarimbi
数据来源：互联网公开数据
标签：预测性维护, 工业设备, 故障诊断, 机器学习, 时间序列分析, 传感器数据, 制造业, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业生产环境的设备运行数据，记录了设备的各项性能指标和故障状态，旨在用于预测性维护模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为设备在特定时间段内的运行状态快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，适用于各种工业生产环境。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如空气温度、过程温度、转速、扭矩、刀具磨损等，以及代表不同类型故障（TWF, HDF, PWF, OSF, RNF）的二元变量和机器故障状态。
数据格式：CSV格式，文件名为ai4i2020.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于工业设备故障预测研究，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于研究工业设备状态监测、故障预测和维护策略优化。
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：适用于设备故障诊断、预测性维护模型、时间序列分析等领域的学术研究，如基于机器学习的故障预测模型开发。
行业应用：为制造业提供数据支持，尤其是在智能制造、设备维护管理方面，帮助企业实现预防性维护，降低维护成本，提高生产效率。
决策支持：支持设备维护决策的制定，优化维护计划，减少非计划停机时间。
教育和培训：作为机械工程、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备运行状态和故障预测。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与故障之间的关系，帮助用户构建预测模型，提前预知设备故障，优化维护策略。
