胶粘剂质量检测与产品合格率数据集旨在为企业的产品质量监控、性能评估与生产过程改进提供系统化的数据支持，涵盖了不同类型胶粘剂在生产批次中的质量表现、关键性能参数以及综合质量评价等信息。具体涉及：产品型号：用于唯一标识不同胶粘剂产品的型号编号；产品类别：指示胶粘剂所属的种类，如热熔胶、万能胶或自喷气雾胶；生产批次号：记录产品对应的生产批次，用于溯源与批次管理；批次合格率：表示该批次样品的整体合格比例；粘结强度：用于衡量胶粘剂对不同基材的粘附能力；黏度：表征产品流动性及施工性能的重要指标；成膜时间：反映胶体从使用到形成胶膜的耗时，用于评估使用效率；耐热性能：用于评估产品在高温条件下的性能保持能力；老化测试结果：呈现产品在加速老化或长期使用模拟条件下的性能变化；外观是否异常：记录是否出现颗粒、分层或沉淀等可见异常；质量问题描述：说明该批次中出现的质量缺陷或不符合项；不合格原因分类：对不合格批次的原因进行归类，如原料波动、工艺偏差等；综合产品质量评分：基于多项检测指标对产品整体质量水平进行量化评估。

首先对来自不同生产批次的胶粘剂检测记录进行集中校对和结构化处理，删除重复项目，剔除缺失关键性能参数或出现明显测试异常的样品数据；并对三类产品的检测单位、判定标准、记录格式进行校准与统一，确保原始数据来源一致、字段完整。在实质性加工阶段，采用 Python 数据处理工具（包括 pandas 进行数据清洗、numpy 进行数值计算、scikit-learn 用于标准化和异常检测）对整理后的性能指标进行深度加工，首先对连续型检测数据（如粘结强度）执行区间缩放、Z-score 标准化等数值规范化处理；随后基于三类胶粘剂各自的性能要求，构建加权质量评分模型，对每条记录计算单项性能得分；并通过逻辑回归（Logistic Regression）模型对老化表现、外观异常类型与不合格原因进行特征编码，形成批次风险标签；再根据批次样本的性能均值、波动水平及风险标签强度，对批次合格率进行偏差校准。在创新性数据生成阶段，依据各项归一化性能指标、老化稳定性结果与风险标签权重，采用综合加权算法生成创新性字段“综合产品质量评分”，该字段用于量化反映每批次胶粘剂的整体质量水平，该创新性字段位于数据文件的最后一列。

胶粘剂质量检测与产品合格率数据集可广泛应用于产品质量管理、生产工艺优化、材料性能研究、质量风险控制、供应链品控协同等领域，帮助生产企业、研发部门、检测机构以及材料技术公司更全面地开展产品质量分析与工艺改进工作。对于需要提升产品性能稳定性、降低不良品率的企业，该数据集能够支持对不同胶粘剂类别的质量表现进行横向对比，识别影响批次合格率的关键因素，从而精准定位质量瓶颈，减少返工与材料浪费，提升生产一致性。同时，该数据集可用于研发团队评估不同配方体系、设备状态或工艺参数对产品性能的影响，为新品研发和性能优化提供数据依据；也可帮助检测机构建立更加标准化、量化的胶粘剂质量评估体系，提高检测结论的客观性和可重复性。此外，该数据集为企业构建质量监控平台、异常批次预警系统和产品追溯体系提供数据基础，有助于提升供应链质量协同能力与客户质量交付标准，并为企业在生产管理、质量体系建设及材料应用领域制定中长期质量发展策略提供支持。

产品型号：TG-UM01；产品类别：万能胶；生产批次号：TG-UM01-202563；批次合格率：83%；粘结强度：6.57；黏度：4311；成膜时间：6.51；耐热性能：76；老化测试结果：无明显变化；外观是否异常：颗粒；质量问题描述：粘结强度偏低；不合格原因分类：配方波动；综合产品质量评分：79。产品型号：TG-UM02；产品类别：万能胶；生产批次号：TG-UM02-202525；批次合格率：90%；粘结强度：5.9；黏度：4705；成膜时间：7.19；耐热性能：71；老化测试结果：性能衰减；外观是否异常：正常；质量问题描述：无；不合格原因分类：无；综合产品质量评分：98。产品型号：TG-AER08；产品类别：自喷气雾胶；生产批次号：TG-AER08-202516；批次合格率：95%；粘结强度：6.19；黏度：2572；成膜时间：4.78；耐热性能：76；老化测试结果：性能衰减；外观是否异常：沉淀；质量问题描述：外观异常；不合格原因分类：喷嘴堵塞；综合产品质量评分：70。

胶粘剂质量检测与产品合格率数据集存储于 Excel 表中，数据表字段包含：产品型号(Product_Model)、产品类别(Product_Type)、生产批次号(Batch_ID)、批次合格率(Batch_Pass_Rate)、粘结强度(Bonding_Strength)、黏度(Viscosity)、成膜时间(Film_Formation_Time)、耐热性能(Heat_Resistance)、老化测试结果(Aging_Test_Result)、外观是否异常(Appearance_Abnormality)、质量问题描述(Quality_Issue_Description)、不合格原因分类(Defect_Reason_Category)、综合产品质量评分(Quality_Score)。