数控机床质量缺陷检验项结构化评级数据集

本数据集源于广东钜拓智能装备有限公司（韶关基地）品质部 2025.08–2026.08 的品质异常检验记录，经检验项结构化拆分、敏感信息脱敏与多指标数学加工后形成，共 1701 条检验项记录（对应 1384 起质量异常事件），覆盖 9 类缺陷模式。行业分类 C34 通用设备制造业。 通过 4 项智慧加工生成 10 项衍生指标：①实测偏差率＝|实测值−标准值|/标准值×100%，由正则从"图纸要求X…实测Y"文本中提取（可量化检验项 552 条）；②TF-IDF 主关键词及权重，基于自建领域词典分词计算，用于识别缺陷高发部位；③描述信息熵 H，衡量缺陷描述的信息复杂度；④质量风险指数 QRI＝缺陷严重度评分 DSI×(1+熵/最大熵)×(0.5+0.5×不合格率)，DSI 由失效模式权重、关键件系数、安全后果系数及实测偏差共同决定。 可应用于缺陷模式统计、供应商质量画像、关键机型风险预警、检验标准优化。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集来源于广东钜拓智能装备有限公司（韶关基地）品质部2025年8月至2026年8月的品质异常检验记录，经结构化拆分、脱敏与数学加工后形成，共包含1701条检验项记录，对应1384起质量异常事件，覆盖9类缺陷模式，行业分类为C34通用设备制造业，格式为xlsx并实时更新。数据集通过4项智慧加工生成实测偏差率、TF-IDF关键词及权重、描述信息熵、质量风险指数等10项衍生指标，可应用于缺陷模式统计、供应商质量评价、关键机型风险预警和检验标准优化。