LEARNING
FactoryNet：面向工业时间序列基础模型的大规模数据集
Karim Othman, Jonas Petersen, Matei Ignuta-Ciuncanu, Camilla Mazzoleni, Federico Martelli, Alessandro Lombardi, Riccardo Maggioni, Philipp Petersen
- 发表年份
- 2026
- 访问权限
- 开放获取
摘要
本文提出了首个工业时间序列通用预训练语料库FactoryNet，包含5100万个数据点，覆盖六种实体上的23000次端到端任务执行。通过统一模式S-E-F-C实现了零样本跨实体迁移和高参数效率的异常检测，为工业基础模型的发展奠定了基础。
关键词
time-seriesfoundation modeldatasetanomaly detectiontransfer learning
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