设备维护状态评估数据集EquipmentMaintenanceStatusEvaluation-raghadalhindii
数据来源：互联网公开数据
标签：设备维护, 状态评估, 工业数据, 预测性维护, 机器健康, 时间序列分析, 故障诊断, 传感器数据
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的数据，记录了设备在不同时间点的维护状态和相关传感器读数，用于评估设备健康状况和预测性维护。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了设备维护状态随时间的变化，具体时间范围取决于原始数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但包含“REGION_CLUSTER”字段，表明数据可能来自多个地区或工厂。
数据维度：数据集包括设备的ID、机器ID、日期、区域集群、维护供应商、制造商、井组、以及多个传感器读数（S15, S17, S13, S5, S16, S19, S18, S8）和设备使用年限（AGE_OF_EQUIPMENT）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Evaluation 1.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于工业设备，已进行脱敏处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于设备维护状态评估、故障预测和预测性维护等相关领域的研究。
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：适用于工业大数据、机器学习、时间序列分析等领域的学术研究，如设备故障预测、剩余寿命评估等。
行业应用：可以为制造业、能源、交通运输等行业提供数据支持，尤其是在优化维护策略、降低运营成本、提高设备可靠性方面。
决策支持：支持企业进行预防性维护决策，优化资源分配，提高生产效率。
教育和培训：作为工业大数据、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解设备维护和故障诊断。
此数据集特别适合用于探索设备运行状态与传感器数据之间的关系，预测设备故障，优化维护计划。
