本数据集合由东莞市元厚实业有限公司在香水瓶注塑生产过程中采集生成，包含5台注塑设备在注塑中及注塑后检测阶段的多参数数据。具体涵盖压力传感器监测的模具压力、温度传感器采集的原料熔融温度、振动传感器记录的模具振动幅度，以及光学测量仪获取的产品尺寸偏差。数据用于实时监控生产过程、优化注塑工艺参数、降低次品率，提升香水瓶生产质量与效率。

1、数据获取方式：原始数据来源于实时采集注塑生产过程中的多参数传感器数据，包括温度、振动、压力及光学测量值，通过工业以太网传输至本地服务器，确保数据实时性和完整性。 2、数据加工处理： 2.1降噪处理：对原始测量值（第6列）采用Python 3.10+Pandas库实现时间窗口为5秒的滑动平均滤波，减少瞬时干扰。 2.2、创新性数据生成：通过阈值算法模型（Python 3.10+Scikit-learn库）计算生成“参数状态”（第7列），该字段为智慧加工核心：基于预设安全阈值（如温度>260℃为危险，240-260℃为预警）动态评估生产风险；同时，光学测量值经校准生成“尺寸偏差”（第9列），符合GB/T 2828.1-2012标准。其中，“参数状态”为加工后产生的新数据字段，直接反映实时安全状况。 2.3、数据校验与脱敏：采用3σ原则（Pandas库）清洗无效值和异常波动数据；脱敏处理包括设备编号替换为内部代号、传感器位置标识为A1-A3/B1-B3等代号、时间戳精确到秒。 3、数据转换：单位统一为国际标准（℃/mm/s/bar/mm）；加工工具链：Python 3.10 。

本数据集合适用于香水瓶注塑生产测试中的以下场景：本数据适用于香水瓶注塑生产的全流程质量管控，可实时监测原料熔融状态、模具稳定性及产品尺寸精度，识别气泡、尺寸超差等质量缺陷。通过分析压力、温度、振动参数的关联变化，优化注塑机注射速度、保压时间等工艺参数，降低次品率至0.5%以下。同时，数据可用于建立生产参数基准模型，实现工艺参数的自动调整，提升生产效率15%以上，降低能耗8%，解决传统生产中依赖人工经验导致的质量不稳定问题。本数据给上述应用场景提供了数据支撑。

记录ID 时间戳 设备编号 传感器类型 传感器位置 测量值 参数状态 生产阶段 尺寸偏差(mm) DATA_REC_100000 2025-08-07T08:00:00.000Z EQP_03 温度传感器 A1 262.7 ℃ 危险 注塑中 - DATA_REC_100001 2025-08-07T08:00:30.000Z EQP_04 振动传感器 D3 1.08 mm/s 危险 注塑中 - DATA_REC_100002 2025-08-07T08:01:00.000Z EQP_01 温度传感器 C3 241.6 ℃ 预警 注塑中 - DATA_REC_100003 2025-08-07T08:01:30.000Z EQP_05 光学测量仪 D2 无 危险 注塑后检测 0.087

数据字段 数据类型 数据字段内容示例 数据字段含义 记录ID：编号 “DATA_REC_100003” 代表数据记录的唯一标识符编号 时间戳：时间 “2025-08-07T08:01:30.000Z” 代表数据采集的时间 设备编号：编号 “EQP_05” 代表注塑设备的内部标识编号 传感器类型：传感类型 “光学测量仪” 代表用于传感检测的传感器类型 传感器位置：位置 “D2” 代表传感器安装的具体位置 测量值：测量数值 “无” 代表传感器采集的具体参数值 参数状态：名称 “危险” 代表根据参数阈值划分的状态名称 生产阶段：状态 “注塑后检测” 代表设备所处的生产状态环节 尺寸偏差(mm)：偏差数值 “0.087” 代表产品实际尺寸与标准尺寸的差值