工业设备维修保养预测模型数据具有广泛的用途和应用场景，通过计算得出下次保养建议日期，可以为各个领域带来显著的效益，如汽车制造、电子制造、化工、半导体等行业，这些行业中的设备通常价值高昂且对生产至关重要，因此预测性维护具有重要的经济价值，通过制定科学的维修保养计划，合理安排保养时间和资源，避免非计划性停机和生产中断，提高设备利用率和生产效率，实现降本增效、提升竞争力；同时有助于推动工业互联网和智能制

浙江省数据知识产权登记平台2025-11-17 更新390

棒材倒棱研究数据集

特钢加工

智能制造

该数据集主要面向特钢棒材精整作业的智能精整生产线机器人需求建设，根据棒材直径及现场设备布置情况，研究棒材倒棱检测装置的内部结构和安装位置。数据来源于基于机器人集群的特钢棒材智能精整生产线上实际倒棱质量检测数据，主要记录了棒材样本的倒棱角度、倒棱深度及倒棱宽度，通过棒材精整过程中倒棱质量检测工序的数据，探究矫直棒材倒棱质量数据量约29KB。

国家基础学科公共科学数据中心220

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