Bosch CNC Machining Dataset 由 Bosch Research 于 2022 年发布，采集自 4 轴卧式 CNC 加工中心（3 台机器），使用 Bosch CISS 三轴加速度计在真实量产环境下连续采集约 2 年（2018 年 10 月至 2021 年 8 月），每次操作按 good/bad 二分类标注（基于工件质量检测）。数据集特点：工业级真实采集、长时间跨度、完整开源代码（GitHub boschresearch/CNC_Machining）、UCI 数据库收录（#752）。任务：过程监控异常检测、刀具 / 工件异常分类。典型预处理建议：操作级短时窗滑动特征提取；利用多台机器构建域适应实验；样本不均衡处理（good:bad 比例悬殊）。可作为迁移学习源域与刀具磨损数据集（PHM-AP 2025）组合研究。社区使用情况：自 2022 年发布后被多篇 Springer 制造工程期刊论文引用，LSTM / 自编码器 / 迁移学习方向活跃，是工业 CNC 振动异常检测领域引用最多的新发布数据集之一。
| 行业 | CNC 铣削，离散制造 |
|---|---|
| 任务 | anomaly_detection，process_monitoring，classification |
| 模态 | vibration |
| 频率档 | — |
| 采样率 | — |
| 真实度 | real_production |
| 访问门槛 | open |
| 质量评分 | ★★★★★ |
| 采用度 | medium |
| 数据形态 | batch_run |
| 是否多模态 | 否 |
| 规模 | 连续 2 年量产采集，好/坏二分类标注 |
| License | open |
工业级真实采集 + 长跨度 + 完整代码，迁移学习常用源域。