设备维护状态评估数据集EquipmentMaintenanceStatusEvaluationDataset-raghadalhindii
数据来源：互联网公开数据
标签：设备维护, 状态评估, 机器健康, 传感器数据, 时间序列分析, 故障预测, 工业物联网, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的维护状态评估数据，记录了设备在不同时间点上的运行状态指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2015年到2016年。
地理范围：数据未明确标明具体地理位置，但从数据内容推测，可能来源于多个地区的工业设备。
数据维度：数据集包括ID（设备标识）、MACHINE_ID（机器编号）、DATE（日期）、REGION_CLUSTER（区域集群）、MAINTENANCE_VENDOR（维护供应商）、MANUFACTURER（制造商）、WELL_GROUP（井组）、以及S15、S17、S13、S5、S16、S19、S18、S8等多个传感器数据指标，以及AGE_OF_EQUIPMENT（设备年龄）。
数据格式：CSV格式，文件名为Evaluation 1.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于工业设备运行数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于设备状态评估、故障预测和维护策略优化等研究。
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：适用于工业物联网（IIoT）和机器学习交叉领域的学术研究，如设备健康状态评估、故障预测模型构建等。
行业应用：为工业设备制造商、维护服务提供商等提供数据支持，尤其在预测性维护、设备性能优化方面有重要应用。
决策支持：支持企业制定设备维护策略，优化维护周期，降低运营成本。
教育和培训：作为工业数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解设备状态监测与预测。
此数据集特别适合用于探索设备运行状态与故障之间的关系，帮助用户实现优化维护策略、提高设备利用率等目标。
