数字孪生设备健康状态监测数据集DigitalTwinGadgetHealthMonitoringDataset-prasannaakella
数据来源：互联网公开数据
标签：数字孪生，设备健康，数据集，状态监测，物联网，预测性维护，工业自动化，数据分析
数据概述： 该数据集包含来自数字孪生技术监测的设备健康状态数据，记录了各类工业和消费电子设备在运行过程中的性能指标和故障预警信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2020年到2023年。
地理范围： 数据涵盖了全球多个制造业基地和智能工厂的设备监测场景。
数据维度： 数据集包括设备ID，运行时间，温度，振动，电流，故障代码，维护记录等变量，以及设备状态标签（正常，预警，故障）。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于工业物联网平台的公开监测数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于工业设备健康监测，预测性维护，数字孪生建模等领域的研究和应用，特别是在设备故障预测和性能优化任务中具有重要价值。
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： 适用于工业设备健康监测，预测性维护技术的研究，如设备故障模式识别，寿命预测等。
行业应用： 可以为制造业，能源，交通等领域的设备运维提供数据支持，特别是在设备健康管理，维护计划优化方面。
决策支持： 支持设备维护策略的制定和优化，帮助管理者实现降本增效和安全生产。
教育和培训： 作为工业自动化，物联网及数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解设备状态监测与预测方法。
此数据集特别适合用于探索设备健康状态的演变规律与故障预测模型，帮助用户实现精准的设备维护决策，提升工业生产的可靠性和效率。
