IC697ALG320 Horner 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.

IS420ESWBH2A gateway module GE IS420ESWBH3A New original
IS420ESWBH1A switch
IS420ESWAH5A Ethernet switch
IS420ESWAH4A network switch
IS420ESWAH3A Mark VIe network switch
IS420ESWAH2A high voltage switch
IS420ESWAH1A eight-port switch
IS220YDOAS1A I/O module
IS220PSCAH1A Communication I/O module
IS220PPDAH1B CPU controller
IS220PPDAH1A servo drive
IS215UCCAM03A control system I/O module
IS200WROBH1A Input/Output module
IS200TVIBH2B control module
IS200TBTCH1C electric couple input module
IS200TBCIH2B DCS module
IS200SRTDH1A Temperature suppression module
IS200SRTDH1A Temperature control module
IS200SCTLG1A PLC function module
IS200JPDGH1A I/O power module
IS200FOSAG1A Optical fiber interface module
IS200DAMEG1A Interface module
MVI56E-MCMR  ProSoft Technology communications module
DS2020FECNRP010A  Excitation module
GE PAC8000 Series 8602-FT-ST Field terminal
MV169-PDPMV1 PROSOFT communication module parameters
8200-1302 WOODWARD controller governor
2094-BM01-S Rockwell servo controller
AB PLC 1747-SDN communication module
1756-ENBT Rockwell module controller
FIREYE 85UVF1-1QD flame detector
80VD100PD.C022-01 B&R servo drive
FISHER  38B5786X132 Locator accessory
33VM52-000-29 Pacific Motor controller
31C075-503-4-00 SEW Frequency converter reducer
5SHY35L4503 IGCT module with SCR all new
1X00416H01 OVATION Power module
DS200TCTSG2ACC Programmable controller
DS200TCTSG1AFE turbine control
DS200TCTSG1AEE analog output module
DS200TCTSG1A Power controller