工业生产过程监测数据集IndustrialProductionProcessMonitoringDataset-idrisaouameur
数据来源：互联网公开数据
标签：工业生产, 过程监测, 传感器数据, 时间序列分析, 机器学习, 异常检测, 生产效率, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自工业生产过程的传感器数据，记录了多个关键生产参数随时间的变化情况，用于分析和优化生产流程。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，起始时间为2016年2月3日，具体结束时间未在数据中明确。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为工业生产环境下的数据。
数据维度：数据集包括多个传感器测量值，如“Running”（运行状态）、“Status”（工作状态）、“Yield”（产量）、“Fuel Setting 1”（燃料设定1）、“Date”（日期时间）、“Event”（事件）、“Flow OverHeat”（过热流量）、“Fuel Setting 2”（燃料设定2）、“Purge 1”（清洗1）、“Flow Steam”（蒸汽流量）、“Flow Air”（空气流量）、“Flow Air 2”（空气流量2）、“Flow Gas”（气体流量）、“Pressure Diff”（压差）、“Pressure Out”（输出压力）、“O2”（氧气含量）、“Temp Cooler”（冷却器温度）、“Temp Furnace”（炉膛温度）、“Temp Bed”（床温度）、“Temp 1”（温度1）、“Temp 3”（温度3）、“Temp AIR”（环境温度）、“Temp Air IN”（进气温度）、“Temp GAS Right”（右侧气体温度）、“Temp GAS Filter”（气体过滤器温度）、“Temp 2”（温度2）、“Temp Condensate”（冷凝物温度）、“Flow 2”（流量2）、“Temp sludge”（污泥温度）、“Spec”（规格）、“Flow Amonia”（氨气流量）、“Nat Gas - mov avg”（天然气移动平均值）、“Stability”（稳定性）、“CO”（一氧化碳）、“NOx”（氮氧化物）、“Product code”（产品代码）等34个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为hackathon_train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的工业生产数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于工业过程监控、故障诊断和生产优化等领域的研究与应用。
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：适用于工业过程监控、异常检测、故障诊断、生产效率分析等学术研究，例如基于时间序列的预测模型、异常检测算法的开发与评估。
行业应用：为制造业、能源行业提供数据支持，特别是在生产流程优化、设备维护、质量控制等方面。
决策支持：支持企业进行生产过程的实时监控与分析，帮助决策者优化生产计划、提高产品质量、降低运营成本。
教育和培训：作为工业工程、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握工业数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索生产过程中的关键变量之间的关系，预测生产性能，并识别潜在的异常情况，从而实现生产过程的优化和改进。
