1MRS050496 Модуль ввода / вывода ABB

3.2 Machine learning

As the functionality of distributed computing tools such as Spark MLLib (http://spark.apache.org/mllib) and SparkR (http://spark.apache
.org/docs/latest/index.html) increases, it becomes It is easier to implement distributed and online machine learning models, such as support
vector machines, gradient boosting trees and decision trees for large amounts of data. Test the impact of different machine parameters and process
measurements on overall product quality, from correlation analysis to analysis of variance and chi-square hypothesis testing to help determine the impact of individual
measurements on product quality. This design trains some classification and regression
models that can distinguish parts that pass quality control from parts that do not. The trained models can be used to infer decision rules. According to the highest purity rule,
purity is defined as Nb/N, where N is the number of products that satisfy the rule and Nb is the total number of defective or bad parts that satisfy the rule.

Although these models can identify linear and nonlinear relationships between variables, they do not represent causal relationships. Causality is critical to
determining the true root cause, using Bayesian causal models to infer causality across all data.

3.3 Visualization

A visualization platform for collecting big data is crucial. The main challenge faced by engineers is not having a clear and comprehensive overview of the complete manufacturing
process. Such an overview will help them make decisions and assess their status before any adverse events occur. Descriptive analytics uses tools such as
Tableau (www.tableau.com) and Microsoft BI (https://powerbi.microsoft.com/en-us) to help achieve this. Descriptive analysis includes many views such as
histograms, bivariate plots, and correlation plots. In addition to visual statistical descriptions,
a clear visual interface should be provided for all predictive models. All measurements affecting specific quality parameters can be visualized and the data
on the backend can be filtered by time.

WOODWARD 9907-164 Turbine expander module
9907-162 WOODWARD CNC system key panel
9907-1200 WOODWARD current pressure converter (复制)
9907-149 WOODWARD High speed counting module
9907-1200 WOODWARD current pressure converter
9905-973 WOODWARD Adjusting control system
8701-758 5601-1126 WOODWARD Electronic speed control
8446-1019 woodward Governor control module
8402-319 8402-119 WOODWARD actuator
8440-1713/D WOODWARD controller
WOODWARD 8237-1006 505 Steam turbine governor
WOODWARD 8200-1300 Steam Turbine governor 505 servo system
5501-471 WOODWARD Driver program module
WOODWARD 5501-470 Module card governor
5501-467 woodward Inductance inductor
WOODWARD 5466-409 Pressure governor
SR469-P5-LO-A20-E  GE  Multi-wire SR469 relay
5466-316 WOODWARD I/O of the proportional actuator
5464-414 WOODWARD Digital speed sensor
5466-258 woodward Speed control
140XBP01600 Network communication card
140XBP01000 racks backplanes
140XBE10000 Schneider I/O unit module
140SDI95300S SCHNEIDER safety dc discrete input module
140SDO95300S Secure DC discrete output module
140SAI94000S SCHNEIDER Analog safety input module
140NWM10000 Ethernet TCP/IP module
140NRP95400 SCHNEIDER analog input module
140NRP95400 SCHNEIDER flow controller source
140NRP31200C SCHNEIDER DCS control system
140NOM21100 2-channel pulse input module
140MSB10100 Input/Output module
140NOE77101 Schneider Digital input card
140HLI34000 digital output module
140EHC20200 SCHNEIDER high speed counter module
140NOM21100 SCHNEIDER Temperature input module
140NOE77111 SCHNEIDER DCS spare parts