设备预测性维护数据集PredictiveMaintenanceDataset-programmarself
数据来源：互联网公开数据
标签：预测性维护, 设备健康, 故障诊断, 工业大数据, 机器学习, 时间序列分析, 异常检测, 工业4.0
数据概述：
该数据集包含来自工业设备的数据，记录了设备运行过程中的关键性能指标和故障信息，用于预测性维护分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视作设备运行的快照或模拟数据。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何工业设备运行场景。
数据维度：数据集包括“UDI”（唯一设备标识）、“Product ID”（产品ID）、“Type”（设备类型）、“Air temperature [K]”（空气温度，单位：开尔文）、“Process temperature [K]”（过程温度，单位：开尔文）、“Rotational speed [rpm]”（转速，单位：转/分钟）、“Torque [Nm]”（扭矩，单位：牛米）、“Tool wear [min]”（工具磨损，单位：分钟）、“Target”（目标，表示是否发生故障，0为未发生，1为发生）和“Failure Type”（故障类型）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为predictive_maintenance.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于设备健康状态评估、故障预警、预测性维护策略制定等。
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：适用于工业大数据分析、故障诊断、机器学习模型构建等领域的学术研究，如基于时间序列的故障预测、异常检测算法研究等。
行业应用：为制造业、设备维护行业提供数据支持，尤其适用于预测性维护系统、智能制造系统的开发和优化。
决策支持：支持企业制定设备维护计划，优化资源配置，降低维护成本，提高生产效率。
教育和培训：作为工业大数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解设备故障预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索设备运行参数与故障之间的关系，帮助用户实现设备健康状态的预测、故障风险的评估和维护策略的优化。
