Jan, 2024
SCANIA 零件 X 数据集：一个用于预测性维护的实际多变量时间序列数据集
SCANIA Component X Dataset: A Real-World Multivariate Time Series Dataset for Predictive Maintenance
Zahra Kharazian, Tony Lindgren, Sindri Magnússon, Olof Steinert, Oskar Andersson Reyna
TL;DR本文介绍了一篇关于来自 SCANIA，瑞典一批卡车的一个匿名化引擎组件（称为 X 组件）的实际多变量时间序列数据集的描述。这个数据集包括捕获详细操作数据、维修记录和卡车规格的多种变量，通过匿名化保持机密性。该数据集非常适合于各种机器学习应用，如分类、回归、生存分析和异常检测，尤其适用于预测维护场景。大规模的人口数量以及采用直方图和数字计数器格式的各种特征，再加上包含时间信息，使这个实际数据集在该领域中显得独特。发布这个数据集的目的是为各种研究人员提供从国际知名公司获取实际数据并引入到预测维护领域的标准基准，促进可再现性研究。