3BHE032285R0102 XVC772A102 Модуль ввода / вывода ABB

(5) Perform predictive maintenance, analyze machine operating conditions, determine the main
causes of failures, and predict component failures to avoid unplanned downtime.

Traditional quality improvement programs include Six Sigma, Deming Cycle, Total Quality Management (TQM), and Dorian Scheinin’s
Statistical Engineering (SE) [6]. Methods developed in the 1980s and 1990s are typically applied to small amounts
of data and find univariate relationships between participating factors. The use of the MapReduce paradigm to simplify data processing in
large data sets and its further development have led to the mainstream proliferation of big data analytics [7]. Along with the development of
machine learning technology, the development of big data analytics has provided a series of new tools that can be applied to manufacturing
analysis. These capabilities include the ability to analyze gigabytes of data in batch and streaming modes, the ability to find complex multivariate
nonlinear relationships among many variables, and machine learning algorithms that separate causation from correlation.

Millions of parts are produced on production lines, and data on thousands of process and quality measurements are collected for them, which is
important for improving quality and reducing costs. Design of experiments (DoE), which repeatedly explores thousands of causes through
controlled experiments, is often too time-consuming and costly. Manufacturing experts rely on their domain knowledge to detect key
factors that may affect quality and then run
DoEs based on these factors. Advances in big data analytics and machine learning enable the detection of critical factors that effectively
impact quality and yield. This, combined with domain knowledge, enables rapid detection of root causes of failures. However,
there are some unique data science challenges in manufacturing.

(1) Unequal costs of false alarms and false negatives. When calculating accuracy, it must be recognized that false alarms
and false negatives may have unequal costs. Suppose a false negative is a bad part/instance that was wrongly predicted to
be good. Additionally, assume that a false alarm is a good part that was incorrectly predicted as bad. Assuming further that
the parts produced are safety critical, incorrectly predicting that bad parts are good (false negatives) can put human lives
at risk. Therefore, false negatives can be much more costly than false alarms. This trade-off needs to be considered when
translating business goals into technical goals and candidate evaluation methods.

Excitation system ABB module DSTD150A
Excitation system ABB module DSTD150A
Excitation system ABB module DSTD150
Excitation system ABB module DSTD150
Excitation system ABB module DSTD120
Excitation system ABB module DSTD110A
Excitation system ABB module DSTD110A
Excitation system ABB module DSTD110
Excitation system ABB module DSTD108P
Excitation system ABB module DSTD108 ABB
Excitation system ABB module DSTD108
Excitation system ABB module DSTD108
Excitation system ABB module DSTC456
Excitation system ABB module DSTC456
Excitation system ABB module DSTC454
Excitation system ABB module DSTC190
Excitation system ABB module DSTC176
Excitation system ABB module DSTC175 57310001-KN
Excitation system ABB module DSTC160
Excitation system ABB module DSTC130
Excitation system ABB module DSTC121
Excitation system ABB module DSTC110
Excitation system ABB module DSTA180
Excitation system ABB module DSTA180
Excitation system ABB module DSTA171
Excitation system ABB module DSTA170
Excitation system ABB module DSTA160
Excitation system ABB module DSTA133I
Excitation system ABB module DSTA131
Excitation system ABB module DSTA131
Excitation system ABB module DSTA-121A57120001
Excitation system ABB module DSTA-121A
Excitation system ABB module DSTA121
Excitation system ABB module DSTA002
Excitation system ABB module DSSS170
Excitation system ABB module DSSR122M
Excitation system ABB module DSSR122 ABB控制器
Excitation system ABB module DSSR122 4899001-NK
Excitation system ABB module DSSR122 48990001-NK
Excitation system ABB module DSSR122 48990001-LH
Excitation system ABB module DSSR122
Excitation system ABB module DSSR122
Excitation system ABB module DSSR121
Excitation system ABB module DSSR120
Excitation system ABB module DSSR116
Excitation system ABB module DSSR115
Excitation system ABB module DSSR110
Excitation system ABB module DSSC-01C
Excitation system ABB module DSSB170
Excitation system ABB module DSSB146
Excitation system ABB module DSSB145
Excitation system ABB module DSSB140 48980001-P
Excitation system ABB module DSSB140
Excitation system ABB module DSSB140
Excitation system ABB module DSSB120
Excitation system ABB module DSSB110
Excitation system ABB module DSSB-01C 3AFE68300746
Excitation system ABB module DSSB-01C
Excitation system ABB module DSSB-01C
Excitation system ABB module DSSB-01C
Excitation system ABB module DSSA165
Excitation system ABB module DSSA165
Excitation system ABB module DSSA165
Excitation system ABB module DSRF197 3BSE019297R1
Excitation system ABB module DSRF182K13