工贸业设备效能OEE智能问数垂类大模型语料数据

数据来源于设备运行与生产执行数据，涵盖产线编号、计划运行时间、实际运行时间、保养停机时长、维修停机时长、计划生产数量、实际产出数量、合格品数量等多维度核心字段。 通过对数据进行清洗、脱敏、结构化处理，构建"自然语言问数需求-SQL语句生成-执行结果输出"三元组语料体系，覆盖设备可用率查询、性能效率统计、合格品率分析、OEE综合效率计算、停机原因追溯等核心问数场景。 该数据集解决工贸业企业设备效能管理中OEE指标计算依赖人工统计效率低、多产线数据分散导致跨线对比困难、停机损失分析响应慢等核心痛点，帮助设备管理人员从"依赖技术人员编写SQL"转向"自然语言自主查询"。 同时，该数据集可为工贸业领域的垂类大模型NL2SQL能力训练提供结构化语料支撑，推动行业从"人工编写SQL查询"向"自然语言智能问数"演进。该语料体系可横向复用至电子制造、汽车零部件、新能源等行业的设备效能管理场景。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于设备运行与生产执行数据，包含产线编号、运行时间、停机时长、产量及合格品数等核心字段，经清洗、脱敏和结构化处理构建了“自然语言问数需求-SQL语句生成-执行结果输出”三元组语料，覆盖设备可用率、性能效率、合格品率、OEE综合效率及停机原因分析等问数场景。其核心价值在于解决工贸业OEE指标依赖人工统计效率低、多产线数据分散对比难、停机分析响应慢等问题，帮助企业实现从依赖技术人员编写SQL向自然语言自主查询的转变。该语料体系可为垂类大模型NL2SQL能力训练提供支持，并可复用至电子制造、汽车零部件、新能源等行业的设备效能管理场景。