食品加工业故障诊断推理数据集

本数据集收录5000条食品加工行业典型设备故障诊断类多步推理任务,适用于训练大模型的工业异常识别、CoT归因分析与维保系统智能辅助决策能力。

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数据描述

在食品加工行业中,杀菌、烘干、输送、灌装等环节的自动化程度日益提高,设备连续运行的稳定性直接影响生产效率与食品安全。面对高温、高湿、长周期运行等复杂环境,设备故障难以及时准确定位,常需经验型人工判断。为此,本数据集聚焦食品加工常见设备(如泵体、加热器、输送系统)在运行中出现的典型故障,通过结构化的多步因果推理链(CoT)方式,模拟工业技术人员对故障根因的分析与判断逻辑。数据广泛适用于训练和评估具备工程理解能力的AI模型,如设备故障诊断大模型、食品智能工厂Agent、工业知识图谱推理引擎等。

数据参数

id

不固定长度字符串

industry

食品加工

task_type

运维策略

label

不固定长度字符串,例如“清洗工序时间优化路径”

input

不固定长度字符串,形式为自然语言提出的挑战或待优化内容

cot_steps

不固定长度字符串

answer

不固定长度字符串

key_variables

如“拆装时间”、“人员熟练度”等

difficulty

简单 / 中等 / 复杂

source

如“现场流程优化实践”、“工程经验抽象”、“模拟演绎”等

数据样例

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