食品加工业异常处理推理数据集

食品加工业异常处理推理数据集

V1.0
最新更新:2026-02-22 19:37:00
样本数:5000
文件大小:0
文件格式:
数据领域:文本
持有人:墨比乌斯公司
行业范围:
适用方向:
数据集介绍

在食品加工过程中,温控、压力、洁净度等核心参数需严格稳定,任何异常波动都可能引发停机、质量偏差甚至食品安全风险。尤其在智能控制系统下,部分误报或感知错误也会触发设备自保行为。为提升AI模型对工业异常事件的精准识别与推理能力,本数据集聚焦食品行业典型设备异常场景,通过结构化多步推理(Chain-of-Thought)方式,模拟技术人员面对设备突发报警时的逐步排查与误判识别流程。数据适用于训练具备异常归因能力的工业AI模型、故障预警系统、食品生产智能助手等关键任务。

示例样本展示
{
  "id": "foodproc_anom_001",
  "industry": "食品加工",
  "task_type": "异常处理类",
  "label": "杀菌锅温度传感器异常处理",
  "input": "某批次杀菌锅在运行中温度曲线突然波动异常,报警后自动停机,经检查锅体温度正常,请分析异常原因。",
  "cot_steps": [
    "查看温度记录,出现1分钟内剧烈下降后恢复。",
    "排查蒸汽供应系统,压力稳定,锅体加热无异常。",
    "检查温度传感器接头,发现接口松动,有抖动迹象。",
    "传感器信号出现瞬时断开,系统判断为温度失控。",
    "最终判断为接触不良导致信号抖动,引发报警误判。"
  ],
  "answer": "温度传感器接头松动造成信号瞬断,引起系统误判异常停机。",
  "key_variables": [
    "传感器信号",
    "温度波动",
    "接线状态",
    "报警逻辑"
  ],
  "difficulty": "中等",
  "source": "实际案例推理"
}
数据结构总览
字段类型描述
文件名string文件名
idstring数据唯一编号
industrystring所属行业
task_typestring任务类型
labelstring推理任务的标题标签
inputstring协同场景问题描述,涉及人机共作节点
cot_stepsstring思维链形式的推理步骤,逐步展开逻辑
answerstring策略结论,回应提出的协同效率问题
key_variablesstring分析所依赖的关键变量
difficultystring难度等级
sourcestring数据来源
授权与合规说明
项目内容
授权类型CC-BY-NC-SA 4.0(非商业署名共享)
商业使用需申请专属订阅或授权合同(支持按月/按调用次数收费)
隐私与脱敏无PII,无真实公司名,模拟场景均符合行业标准
合规体系中国《数据安全法》 / 欧盟GDPR / 企业数据可访问日志支持

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