墨比乌斯公司在制药企业的质量控制体系中,实验室检测与生产流程之间常因信息割裂、节奏不匹配而导致等待时间增加、产能受限甚至批次延误。中间体检测作为典型环节,其协同效率直接决定整条产线的节奏与效能。本数据集围绕“作业协同类”任务,聚焦质量实验室与生产车间在检测联动过程中的排队机制、数据共享、状态可视化等关键痛点,构建结构化的多步推理样本(Chain-of-Thought),模拟改进协同效率所需的逻辑判断链条,适用于制药企业智能排产系统、数字质控系统、工业协同型大模型等方向的训练与推理任务。
{
"id": "pharma_coop_001",
"industry": "制药",
"task_type": "作业协同类",
"label": "灌装线与称重复核联动问题分析",
"input": "灌装段产出后进入称重段发现部分批次出现称重偏差报警,但灌装设定量正常,请分析协同问题。",
"cot_steps": [
"灌装系统以定量泵方式运行,设定为每瓶10ml。",
"称重系统记录波动范围为±2.5%,高于工艺要求。",
"检查发现灌装线存在瓶间距不均,造成称重读取延迟与标签错位。",
"称重系统未与灌装输出节拍实时同步。",
"建议引入瓶位传感器与工控联动控制,确保一一对应。"
],
"answer": "由于灌装瓶间距不一致,称重系统未能实时同步,造成数据错配报警,应优化节拍协调机制。",
"key_variables": [
"灌装节拍",
"瓶距误差",
"称重同步",
"控制信号"
],
"difficulty": "复杂",
"source": "GMP灌装称重联动审查报告"
}| 字段 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| File Name | string | File name |
| id | string | 数据唯一编号 |
| industry | string | 所属行业 |
| task_type | string | 任务类型 |
| label | string | 推理任务的标题标签 |
| input | string | 协同场景描述,包括过程滞后、等待冲突等问题背景 |
| cot_steps | string | 思维链形式的推理步骤,逐步识别协同问题与优化路径 |
| answer | string | 结论性判断,指出根因并提出改进建议 |
| key_variables | string | 推理中涉及的关键变量 |
| difficulty | string | 难度等级 |
| source | string | 数据来源 |
| 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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