工业生产过程数据分析数据集IndustrialProductionProcessDataAnalysis-twananguyen
数据来源：互联网公开数据
标签：工业生产, 过程监控, 传感器数据, 时间序列分析, 数据建模, 机器学习, 生产优化, 异常检测
数据概述：
该数据集包含工业生产过程中的传感器数据，记录了生产流程的关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据分析使用。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但可推测为某个工业生产现场。
数据维度：数据集包含多个关键过程变量，包括：FFTE Feed tank level SP, FFTE Production solids SP, FFTE Steam pressure SP, TFE Out flow SP, TFE Production solids SP, TFE Vacuum pressure SP, TFE Steam pressure SP, TFE Steam temperature SP, FFTE Feed flow SP, FFTE Out steam temp SP, Extract tank Level, Extract tank Out flow PV, FFTE Discharge density, FFTE Discharge solids, FFTE Feed flow rate PV, FFTE Feed tank level PV, FFTE Heat temperature 1, FFTE Heat temperature 2, FFTE Heat temperature 3, FFTE Out steam temp PV, FFTE Production solids PV, FFTE Pump 1, FFTE Pump 1 - 2, FFTE Pump 2, FFTE Steam pressure PV, FFTE Temperature 1 - 1, FFTE Temperature 1 - 2, FFTE Temperature 2 - 1, FFTE Temperature 2 - 2, FFTE Temperature 3 - 1, FFTE Temperature 3 - 2, Unk Temperature, TFE Feed pump, TFE Input flow PV, TFE Level, TFE Motor current。
数据格式：CSV格式，文件名为vegemitecsv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于工业生产过程，已进行数据采集。
该数据集适合用于工业生产过程监控、异常检测和生产优化。
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：适用于工业工程、控制工程等领域的研究，如时间序列分析、异常检测算法研究。
行业应用：为制造业提供数据支持，尤其适用于生产过程优化、设备故障预测等应用。
决策支持：支持生产管理者进行生产过程的实时监控和优化决策。
教育和培训：作为工业控制、数据分析等相关课程的实训数据，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分析生产过程中的变量关系，发现潜在的生产效率提升点，以及构建预测模型，实现生产过程的智能化管理。
