論文の概要: SCANIA Component X Dataset: A Real-World Multivariate Time Series Dataset for Predictive Maintenance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15199v1
• Date: Fri, 26 Jan 2024 20:51:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-01-30 19:22:09.290779
• Title: SCANIA Component X Dataset: A Real-World Multivariate Time Series Dataset for Predictive Maintenance
• Title（参考訳）: SCANIA Component X Dataset: 予測メンテナンスのための実世界の多変量時系列データセット
• Authors: Zahra Kharazian, Tony Lindgren, Sindri Magn\'usson, Olof Steinert, Oskar Andersson Reyna
• Abstract要約: このデータセットには、詳細な運用データ、修理記録、トラックの仕様をキャプチャするさまざまな変数が含まれている。 分類、回帰、生存分析、異常検出などの機械学習応用に適している。 このデータセットをリリースする目的は、国際的に有名な企業の実際のデータを扱う可能性を、幅広い研究者に提供することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a description of a real-world, multivariate time series dataset collected from an anonymized engine component (called Component X) of a fleet of trucks from SCANIA, Sweden. This dataset includes diverse variables capturing detailed operational data, repair records, and specifications of trucks while maintaining confidentiality by anonymization. It is well-suited for a range of machine learning applications, such as classification, regression, survival analysis, and anomaly detection, particularly when applied to predictive maintenance scenarios. The large population size and variety of features in the format of histograms and numerical counters, along with the inclusion of temporal information, make this real-world dataset unique in the field. The objective of releasing this dataset is to give a broad range of researchers the possibility of working with real-world data from an internationally well-known company and introduce a standard benchmark to the predictive maintenance field, fostering reproducible research.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スウェーデンのSCANIAのトラック群における,匿名化エンジンコンポーネント(Component X)から収集した実世界の多変量時系列データセットについて述べる。 このデータセットには、詳細な運用データ、修理記録、トラックの仕様を収集し、匿名化による機密性を維持しながら、さまざまな変数が含まれている。 分類、回帰、生存分析、異常検出などの機械学習応用には適しており、特に予測保守シナリオに適用する場合に適している。 ヒストグラムと数値カウンタのフォーマットにおける人口規模と特徴の多様さと時間的情報の導入により、この実世界のデータセットはこの分野でユニークなものとなっている。 このデータセットをリリースする目的は、国際的に有名な企業からの実世界データを扱う可能性を幅広い研究者に与え、予測保守分野に標準ベンチマークを導入し、再現可能な研究を育むことである。

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