Machine‑learning dataset

Machine‑learning dataset is een begrip binnen de industriële digitalisering en data‑collectie & industrial data platforms.

Definitie

Machine learning dataset in de industriële context is een gestructureerde verzameling van proces-, machine- en productiedata die wordt gebruikt voor het trainen van algoritmes voor predictive maintenance, kwaliteitscontrole, procesoptimalisatie en automatisering. Deze datasets bevatten historische operationele data, sensormeetgegevens, procesparameters en outcome-labels die nodig zijn voor supervised learning modellen.

Kenmerken

• Temporal data structuur: Time-series data met timestamps voor proces-gerelateerde features
• Multi-modal data: Combinatie van sensor data, log files, inspection results, process parameters
• Labeled examples: Annotated data met bekende outcomes (pass/fail, defect types, remaining useful life)
• Feature engineering: Afgeleide parameters zoals statistical aggregates, frequency domain features
• Data quality: Cleaned, validated en normalized data voor consistent model training
• Balanced datasets: Representatieve samples van verschillende operating conditions en failure modes
• Contextual metadata: Process recipes, material properties, environmental conditions
• Scalable storage: Database architecturen voor petabyte-scale industrial datasets

Toepassing

Predictive maintenance datasets:

• Vibration data: Accelerometer readings van rotating equipment voor bearing failure prediction
• Temperature profiles: Thermal sensors data voor overheating en efficiency degradation models
• Current signature: Motor current analysis data voor electrical fault detection
• Maintenance records: Historical failure data, repair actions, part replacements als labels

Quality control datasets:

• Dimensional measurements: CMM, laser scanning data voor dimensional accuracy prediction
• Surface analysis: Roughness, coating thickness measurements voor surface quality models
• Material properties: Tensile strength, hardness, composition data voor material grade classification
• Visual inspection: Image datasets voor defect detection en classification algorithms

Process optimization datasets:

• CNC machining: Cutting parameters, tool wear, surface finish voor parameter optimization
• Welding processes: Current, voltage, travel speed versus weld quality voor process control
• Heat treatment: Temperature curves, cycle times versus material properties
• Energy consumption: Power usage patterns voor efficiency optimization models

Production scheduling datasets:

• Order history: Customer demands, lead times, priority levels voor demand forecasting
• Resource utilization: Machine availability, setup times, throughput rates
• Supply chain: Material deliveries, inventory levels, supplier performance data
• Quality metrics: Yield rates, rework levels, customer complaints per production batch

Gerelateerde begrippen

Verwante termen:

• Data acquisitie (DAQ) - Systemen voor data collection ten behoeve van ML datasets
• Historian database - Data storage infrastructuur voor ML dataset creation
• Data cleaning - Pre-processing stappen voor dataset quality
• Big data - Large-scale dataset management en processing

Verwante concepten:

• Kunstmatige intelligentie - Bredere context van ML applications
• Deep learning - Advanced ML technieken voor complex datasets
• Edge analytics - Real-time ML inference met trained models
• Synthetische data - Artificially generated training data

Bronnen

• SECOM Dataset - Semiconductor manufacturing process data (UCI Machine Learning Repository)
• NASA Turbofan Engine Degradation - Predictive maintenance benchmark dataset
• Case Western Reserve University - Bearing fault datasets voor vibration analysis
• Bosch Production Line Performance - Kaggle manufacturing quality dataset
• Microsoft SCADA Data - Industrial control systems anomaly detection
• PHM Society Data Challenge - Prognostics en health management datasets
• IMS Bearing Dataset - NSF I/UCRC bearing lifecycle data
• Steel Plates Faults Dataset - Surface defect classification data
• MLOps for Manufacturing - DataRobot industrial ML implementation guides
• Industrial AI Alliance - Manufacturing dataset standards en best practices

---

← Terug naar Data‑collectie & Industrial Data Platforms kaart