数据描述
数据参数
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数据描述
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。
数据参数
id
不固定长度字符串
industry
食品加工
task_type
作业协同
label
不固定长度字符串，例如“人工与机器人协同效率提升策略”
input
不固定长度字符串
cot_steps
不固定长度字符串
answer
不固定长度字符串
key_variables
如“节拍差异”、“扫码速度”等
difficulty
简单 / 中等 / 复杂
source
如“人工协作优化实践”、“工程分析推理”等
数据样例
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