E511A09X3N Панель сенсорного управления – 7 дюймов

(2) Data collection and traceability issues. Data collection issues often occur, and many assembly lines lack “end-to-end traceability.”
In other words, there are often no unique identifiers associated with the parts and processing steps being produced.
One workaround is to use a timestamp instead of an identifier. Another situation involves an incomplete data set. In this case, omit
incomplete information parts or instances from the forecast and analysis, or use some estimation method (after consulting with manufacturing experts).

(3) A large number of features. Different from the data sets in traditional data mining, the features observed in manufacturing analysis
may be thousands. Care must therefore be taken to avoid that machine learning algorithms can only work with reduced datasets (i.e.
datasets with a small number of features).

(4) Multicollinearity, when products pass through the assembly line, different measurement methods are taken at different stations
in the production process. Some of these measurements can be highly correlated, however many machine learning and data mining
algorithm properties are independent of each other, and multicollinearity issues should be carefully studied for the proposed analysis method.

(5) Classification imbalance problem, where there is a huge imbalance between good and bad parts (or scrap, that is, parts that do not
pass quality control testing). Ratios may range from 9:1 to even lower than 99,000,000:1. It is difficult to distinguish good parts from scrap
using standard classification techniques, so several methods for handling class imbalance have been proposed and applied to manufacturing analysis [8].

(6) Non-stationary data, the underlying manufacturing process may change due to various factors such as changes in suppliers
or operators and calibration deviations in machines. There is therefore a need to apply more robust methods to the non-stationary
nature of the data. (7) Models can be difficult to interpret, and production and quality control engineers need to understand the analytical
solutions that inform process or design changes. Otherwise the generated recommendations and decisions may be ignored.

ICS TRIPLEX  T8153C
ICS TRIPLEX  T8151C
ICS TRIPLEX  T8123C
ICS TRIPLEX  T8122C
ICS TRIPLEX  T8121C
ICS TRIPLEX  T8120C
ICS TRIPLEX  T8111C
ICS TRIPLEX  T9087
ICS TRIPLEX  T9030
ICS TRIPLEX  T9084U
ICS TRIPLEX T9083D
ICS TRIPLEX T9083U
ICS TRIPLEX T9082D
ICS TRIPLEX T9082U
ICS TRIPLEX T9901
ICS TRIPLEX T9902
ICS TRIPLEX T9193
ICS TRIPLEX T9191
ICS TRIPLEX T9310-02
ICS TRIPLEX T9882
ICS TRIPLEX T9881
ICS TRIPLEX T9852
ICS TRIPLEX T9851
ICS TRIPLEX T9833
ICS TRIPLEX T9832
ICS TRIPLEX T9831
ICS TRIPLEX T9803
ICS TRIPLEX T9802
ICS TRIPLEX T9801
ICS TRIPLEX T9482
ICS TRIPLEX T9431
ICS TRIPLEX T9401
ICS TRIPLEX T9110
ICS TRIPLEX T9300
ICS TRIPLEX  1433/09232486825
ICS TRIPLEX  151661 4013-2255
ICS TRIPLEX   9100
ICS TRIPLEX   9100 T9100@F2
ICS TRIPLEX   FAIR-RITE VO
ICS TRIPLEX   T8100
ICS TRIPLEX   T8110B
ICS TRIPLEX   T8151B
ICS TRIPLEX   T8160
ICS TRIPLEX   T8191
ICS TRIPLEX   T8193
ICS TRIPLEX   T8300
ICS TRIPLEX   T8310
ICS TRIPLEX   T8311
ICS TRIPLEX   T8312-4
ICS TRIPLEX   T8403
ICS TRIPLEX   T8403C
ICS TRIPLEX   T8403CX
ICS TRIPLEX   T8431
ICS TRIPLEX   T8461
ICS TRIPLEX   T8461C
ICS TRIPLEX   T8480C Analog Output with Paintcoat
ICS TRIPLEX   T9310-02  PN-175486
ICS TRIPLEX   T9310-02
ICS TRIPLEX   T9402