本数据集源自广东省特种设备检测研究院韶关检测院的场（厂）内专用机动车辆检验检测数据。该数据集涵盖了 2025 年 6 月 26日至 2025 年 9 月 30 日内场（厂）内专用机动车辆检验记录，包含 281 条数据，涉及序号、设备类别、问题类型等17个关键字段。数据经过清洗、脱敏等处理后形成结构化数据集，可用于专用机动车检验质量监控、隐患风险分析、区域监管优化等场景。

1、完整性校验：剔除缺失关键字段的记录，确保每条检验数据具备唯一标识与核心业务信息。 2、逻辑修正：统一日期格式，修正设备所在区县名称。 3、隐私脱敏：隐去受检单位敏感信息。 4、数据质量校验：过滤检验日期早于报告审批日期的逻辑异常数据，标记重复隐患编号对应的冗余记录，确保业务流程时间线合理。 5、存储管理：加密存储关键标识字段，按检验人员、监管人员、受检单位设置分级访问权限。 6、分析处理 基于检验检测核心数据，新增计算列并开展针对性分析，具体如下： 检验到审批间隔天数计算：通过“报告审批日期 - 检验日期” 的时间差运算，得出每条记录的检验到审批间隔天数，可用于评估检验报告审批效率。 隐患严重等级划分：依据“具体问题分类”“隐患描述” 中的风险程度，将隐患划分为“轻微”“一般”“严重”3 个等级，用于隐患风险优先级排序。 区域隐患密度标识计算：以“设备所在区县”为统计维度，结合计算各区县检验记录总数，按隐患分布频次将区域进行区域隐患密度标识。 区县检验记录总数≥52 条：高密度 52 条＞区县检验记录总数≥20 条：中密度 20 条＞区县检验记录总数：低密度

1、检验质量监管：跟踪各区县、各受检单位的检验结论分布，识别检验标准执行偏差或设备质量集中问题的区域 / 企业，提升检验工作规范性。 2、隐患治理效率评估：分析 “检验到审批间隔天数” 与 “整改结果” 的关联性，监控报告审批时效和隐患整改完成率，优化检验 - 整改全流程周转效率。 3、区域监管资源调配：将监管资源向高密度区域倾斜，同时关注低密度区域的隐患严重等级，实现精准化安全监管。 4、隐患风险分级管控：按 “隐患严重等级” 分类统计轻微 / 一般 / 严重隐患的占比及整改情况，优先推进严重隐患治理，降低专用机动车使用安全风险。

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序号 记录的唯一标识 1 设备类别 被检验设备的类别归属 场（厂）内专用机动车辆 问题类型 检验发现问题的分类标识 1 类 隐患编号 每条隐患的唯一编码 YJ***48 具体问题分类 隐患问题的详细分类路径 1 类 >> 定期检验.. 隐患描述 对检验发现隐患的具体文字说明 C2.15 工作装置检查：货叉定位销缺失 检验日期 开展设备检验工作的具体日期 2025-07-03 受检单位 接受检验的企业或单位名称 广东***公司 整改结果 隐患整改的最终完成情况 无需整改 隐患上报状态 隐患信息向上级监管部门的上报进展 阶段四已上报 报告编号 检验报告的唯一编码 BN****** 报告审批日期 检验报告完成内部审批流程的具体日期 2025-07-08 检验结论 对设备检验结果的最终判定 不合格 设备所在区县 被检验设备所在的区县 曲江区 检验到审批间隔天数 检验完成至报告审批通过的时间差 5 隐患严重等级 根据隐患风险程度划分的等级 一般 区域隐患密度标识 按区县隐患数量划分的密度等级 高密度