本数据集是广东金辉刀剪股份有限公司针对刀具锋利度测试所构建的专业数据集。数据集主要涵盖公司生产的各类刀具在不同测试条件下的锋利度相关数据。测试过程严格遵循国家及行业相关标准，通过专业的锋利度测试仪器，对刀具的ICP、TCC、厚度等关键指标进行了系统性采集与记录，确保数据的可追溯性和准确性。同时根据数据统计加工计算了本数据集的“同品合格率”，该数据集的建立旨在为公司刀具产品的研发改进、生产工艺优化、质量控制以及相关锋利度评价模型的训练与验证提供坚实的数据支撑，有助于提升刀具产品的性能稳定性和市场竞争力。

本数据集的数据处理规则主要包括以下步骤： 一、数据清洗与完整性加工：对原始数据进行核查，剔除重复记录、修正异常数值，并补充关键缺失字段。 二、标准化处理与关联性校验：将不同测试批次、不同品名刀具的原始数据按照统一的数据格式与单位进行转换，确保数据的一致性与可比性；同时通过交叉验证方法，对数据集中ICP、TCC、厚度等指标之间的关联性进行校验，剔除逻辑矛盾数据，保障数据内在逻辑的合理性。 三、数据计算分析加工：统计各品名刀具的合格数量（单项不合格即不纳入同品合格数）；“同品合格率”为数据分析计算加工得出的核心字段，其计算公式为：同品合格率=同品合格数÷同品总数x100%。 四、数据脱敏与集成：对数据集中涉及的设备序列号、操作人员工号等敏感信息进行匿名化处理。将脱敏后的数据按序号、客户、品名、实测值/ICP(mm)/TCC(mm)/厚度(mm)/（左）角度(°)右/角度(°)、调整值/调整系数/ICP(mm)/TCC(mm)、结果判定/ICP/TCC/厚度/角度、同品合格数、同品合格率等维度进行结构化集成，形成标准化数据记录格式，确保数据的规范性与可用性。

本数据集主要应用于公司内部刀具产品的全生命周期管理环节。在产品研发阶段，通过分析不同测试条件下刀具的ICP、TCC、厚度等关键指标数据，结合同品合格率，为新产品的设计参数优化和材料选型提供数据依据，助力开发出更符合市场需求的高锋利度刀具；在生产工艺优化方面，利用数据集呈现的各批次刀具性能波动情况，可精准定位生产流程中影响锋利度的关键工艺节点，如磨削参数、热处理温度等，从而指导生产设备调试与工艺参数调整，提升生产过程的稳定性与可控性；在质量控制环节，将实时生产的刀具测试数据与数据集历史合格数据进行比对，能够快速判断产品是否符合质量标准，及时发现并剔除不合格品，确保出厂产品的锋利度指标达标；此外，该数据集还为公司自主研发的刀具锋利度评价模型提供了充足的训练样本和验证数据，通过模型对海量测试数据的学习，可实现对刀具锋利度的智能化、高精度预测与评估，进一步提升公司在刀具质量检测领域的技术水平。

日期 客户 品名 实测值 调整值 结果判定 同品合格数 同品合格率 ICP(mm) TCC(mm) 厚度(mm) （左）角度(°)右 角度(°) 调整系数 ICP(mm) TCC(mm) ICP TCC 厚度 角度 2024.12 新概念 B24L-280 95.4 0.3 15 14 29 95.4 合格 合格 合格 3 100% 2024.12 B24L-280 94.8 0.27 12 11 23 94.8 合格 合格 合格 3 100% 2024.12 B24L-280 92.9 0.27 13 10 23 92.9 合格 合格 合格 3 100%

日期 字符串 测试、数据采集日期 客户 字符串 本批次样品客户归属，简化脱敏名称 品名 字符串 本批次样品品名，为代号 实测值/ICP(mm)/TCC(mm)/厚度(mm)/（左）角度(°)右/角度(°) 字符串 锋利度测试相关实测值 调整值/调整系数/ICP(mm)/TCC(mm) 字符串 锋利度测试的调整系数相关数值 结果判定/ICP/TCC/厚度/角度 字符串 各项测试的结果判定 同品合格数 数字 品名同品的合格数量（单项不合格即不纳入同品合格数） 同品合格率 字符串 计算公式：同品合格数÷同品总数x100%（单项不合格即不纳入同品合格数）