随着工业生产自动化程度不断提升,设备状态监控与故障诊断正逐步依赖智能系统辅助。然而,传统知识库方法难以应对现场多样化的异常情境,而大模型生成的判断内容也常存在泛化不足或逻辑跳跃。本数据集以“设备故障诊断建议”为核心任务,模拟真实工况下的常见异常现象,记录模型生成的诊断意见,并引入专业工程师评分与解释,强化模型在设备运维场景下的因果识别、链路推断与多元可能性提出能力,构建具备实用性的工业AI问诊系统基础。