CI867K01 3BSE043660R1 Электрический фильтр 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.

PR6423/010-140+CON021 EPRO Diode module
Excitation power distributor MIFIIPI55E10HI00
MIFIIPI55E10HI00 GE Power supply controller
MIFIIPI55E10HI00 Signal processing board
3500/22M Robot control system
3500/22M 138607-01 Output module
3500/22M 138607-01 Control system module
106M1081-01 BENTLY 3500/15 fittings
106M1081-01 BENTLY Controller module
CP800 ABB Processor module brand new original
CP800 ABB Processor module
3BSE013177R1 ABB  MCM800 series
LDGRB-01 ABB Decentralized control
LDGRB-01 3BSE013177R1 ABB Processor module
58052582G ABB PLC module card
SCYC51020 Excitation system control panel
SCYC51020 58052582G ABB High voltage frequency converter
3BSE042240R3 ABB Programming configuration
PP825A ABB Hardware table of automatic control system
PP825A 3BSE042240R3 ABB Touch screen device
IS420ESWBH3A Robot main board
IS420ESWBH3A Ethernet module
IS420ESWBH3A GE Analog input output
A6220 Pulse amplifier board
A6220 High voltage appliance
A6220 EMERSON Redundant power modules
A6824 Communication interface
EMERSON A6824 Main control panel
A6824  AVR control unit
Frequency converter signal sampling sample A6410
A6410 Synchronize voltage detection board
A6410 EMERSON  Channel analog input module
A6110 Displacement sensor
A6110 EMERSON Analog input board
A6110 Signal receiving board
A6210 Residual pressure controller
A6210 Linear displacement sensor
A6210 EMERSON Controller master unit
Signal receiving board A6120
A6120 EMERSON Transformers and sensors
A6120 Safety control unit
9907-1200 electrohydraulic pressure-regulating valve control
9907-1200  Isolated analog signal input modules
9907-1200 WOODWARD Multi-function controller
ACC-5595-208 Robot axis calculation board
ACC-5595-208 350-805595-208N GE Servo servo module