IC694MDL732 General Electric

(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.

140MSB10100 SCHNEIDER DCS spare parts
140NOE77101 Digital output module
140EHC20200 SCHNEIDER power controller
140HLI34000 SCHNEIDER digital output module
140EHC10500 SCHNEIDER Communication module
140DRC83000 SCHNEIDER analog module
140DRA84000 SCHNEIDER  Relay module
140DDO88500 Schneider DCS card
140CRA31200 SCHNEIDER I/O module
140CPU65260 SCHNEIDER  Driver module
140CPU65150 Indicates the output module
140CPU43412A SCHNEIDER Control system module
140CPU43412 SCHNEIDER Frequency converter module
140CPU31110 SCHNEIDER CPU module
140CPU11302 SCHNEIDER Servo servo module
140CPS12420 Schneider Distributed control
140CPS12400R Schneider Simulation module
140CPS11420 Processor module
140CPS11410 SCHNEIDER Controller module
140CPS11400 SCHNEIDER Analog quantity expansion module
140CHS11000 SCHNEIDER Digital output module
140ACO13000 SCHNEIDER Analog output module
140ACO02000 SCHNEIDER Analog output module
140ACI03000 SCHNEIDER Digital output module
SR469-P5-HI-A20-H  GE  SR469 Motor management relay
140CPU67160 SCHNEIDER Control module spare parts
140XCP51000 Schneider Channel digital output
140XBP01600 Schneider Digital quantity module
140ACO13000 Schneider Adapter module
140AVI03000 Schneider Channel digital input
SCHNEIDER 140DDI84100 channel analog input
140DDO84300 Schneider Input output module
ILB-BT-ADIO-221616  PHOENIX  Wireless IO module
140CPS12420 SCHNEIDER Main communication module
140CRA93200 Schneider Driver module
140CPU67160 SCHNEIDER Analog input output
IC694MDL753  GE  High density discrete output module
NI-9263  NI   C series voltage output module
140DDO88500 channel digital output