ANTICH/

LongTS-Industrial

面向视觉语言模型（VLM）长时序工业故障推理能力的评测基准。将长时间序列的多通道工业监测数据可视化为图像，要求模型通过「看图」完成从整体感知、异常定位、根因分析到运维决策的分层推理。

💻 代码（数据合成 / 基准构建 / 评测）：https://github.com/ctacyk/MERIT 📄 论文：（论文发表后补充）

样本数：1716（4 个设备域，143 个场景，序列长度 ∈ {1000, 3000, 5000, 10000}，随机种子 ∈ {42, 123, 789}） 设备域：磨煤机 coal_mill（576）、水泵 pump（372）、变压器 transformer（372）、风电 wind_turbine（396） 生成方式：全部由 TimeBlender 物理建模合成（热惯性 + 通道耦合 + 根因传播的故障注入），并以真实工业数据统计特征标定，非真实采集数据。