predictive-maintenance

拿来即用的工业设备故障预测数据集，省去到处找数据的麻烦

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 数据集 🍴 复刻 42 🐛 待处理 2 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 177
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集，免费使用

项目预览

predictive-maintenance 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队kokikwbt
GitHubhttps://github.com/kokikwbt/predictive-maintenance
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集，免费使用
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai-engineering,anomaly,anomaly-detection,automation,condition-based-maintenance,degradation,event-to-event,forecasting,machine-learning,nasa,phm,predictive-maintenance,prognosis-and-health-management,remaining-useful-life,run-to-failure,run-to-failure-models,survival-analysis,time-series,time-series-analysis,time-to-event
GitHub 星标★ 177
上线时间2021-11-01 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积216.7 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-09-21
浏览次数2

项目介绍

这是一个面向预测性维护（Predictive Maintenance）场景的开源数据集集合，主要服务于设备故障预测、异常检测和剩余寿命估计等工业AI任务。项目以 Jupyter Notebook 为主要载体，汇集了来自真实工业设备的传感器时序数据，涵盖振动、温度、电流等多维信号，并附带设备退化过程与故障事件标注。它解决的核心问题是：工业预测性维护领域公开数据稀缺、格式不统一、标注质量参差，导致算法研究难以复现和横向对比。项目通过整理多个来源的数据集，提供相对统一的加载与探索示例，帮助研究者和工程师快速验证异常检测、事件到事件预测、退化建模等算法。核心能力包括：多源工业时序数据汇总、Notebook 形式的数据探索与可视化、面向故障预测与异常检测的基准数据支持，适合作为算法原型验证和教学演示的数据基础。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-21 · 当前星标 ★ 177

核心亮点

  • 汇总多个真实工业设备传感器数据集，覆盖振动、温度、电流等多类信号
  • 以 Jupyter Notebook 组织，附带数据探索与可视化示例，上手门槛低
  • 聚焦预测性维护细分场景，标注包含退化过程和故障事件，适合做异常检测与寿命预测基准

不足之处

  • 项目星标较少，数据集更新与维护活跃度有限
  • 各数据集来源和格式差异较大，缺乏统一的数据加载接口和标准化文档

适用场景

  • 高校或企业研究团队快速验证设备故障预测算法
  • 工业AI工程师做异常检测模型原型开发与对比实验
  • 教学场景中演示预测性维护的完整数据处理流程

替代项目

NASA Prognostics Center of Excellence Data Set Repository、PHM Society Data Challenge datasets、UCI Machine Learning Repository

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