设备预测性维护数据集PredictiveMaintenanceDataset-musamammadzada
数据来源：互联网公开数据
标签：预测性维护, 工业设备, 故障预测, 机器健康, 传感器数据, 时间序列分析, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的数据，记录了设备运行期间的维护记录、错误日志、故障信息以及传感器遥测数据，用于设备预测性维护和故障预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2014年6月至2015年1月，涵盖了设备运行的完整周期。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但适用于任何工业设备预测性维护场景。
数据维度：数据集包含五个主要组成部分：
PdM_maint.csv：记录了设备的维护历史，包括维护时间、设备ID和维护的组件。
PdM_errors.csv：记录了设备发生的错误，包括错误发生的时间、设备ID和错误类型。
PdM_failures.csv：记录了设备的故障信息，包括故障发生的时间、设备ID和故障类型。
PdM_machines.csv：记录了设备的静态信息，如设备ID、型号和使用年限。
PdM_telemetry.csv：记录了设备运行时的传感器数据，包括电压、转速、压力和振动等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于研究工业设备健康状况评估、故障预测和预测性维护策略的制定。
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：适用于工业设备故障预测、设备健康状态评估、维护策略优化等方面的学术研究。
行业应用：为制造业、能源、交通运输等行业提供数据支持，尤其是在设备维护管理、生产效率提升和成本控制方面。
决策支持：支持企业制定基于数据的设备维护计划，优化资源分配，降低维护成本，提高设备可靠性。
教育和培训：作为设备维护、工业物联网（IIoT）和机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解预测性维护的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索设备故障与传感器数据、维护记录之间的关联，帮助用户构建预测模型，实现设备故障的提前预警和预防性维护。
