LX320BFR7000-Z 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.

TRICONEX  3636R
TRICONEX  3664
TRICONEX  3700A
TRICONEX  3703E
TRICONEX  3704E
TRICONEX  3708E
TRICONEX  3708EN
TRICONEX  3720
TRICONEX  3721 Analog Input Modules
TRICONEX  3721C
TRICONEX  3805E
TRICONEX  3806E
TRICONEX  4000056-002
TRICONEX  4000093-110N
TRICONEX  4000098-510
TRICONEX  4000103-510N
TRICONEX  4000206-530
TRICONEX  4119
TRICONEX  4211
TRICONEX  4329
TRICONEX  435*425*60
TRICONEX  4351B
TRICONEX  4352AN
TRICONEX  4400
TRICONEX  4500
TRICONEX  4508
TRICONEX  4609
TRICONEX  7400206-100
TRICONEX  7400212-100
TRICONEX  7400213-100
TRICONEX  8110
TRICONEX  8111N
TRICONEX  8111
TRICONEX  8310N2
TRICONEX  8311N
TRICONEX  8312
TRICONEX  8405N
TRICONEX  8609-396-7113755
TRICONEX  9001NJ(6FEET)
TRICONEX  9561-810
TRICONEX  9563-810 3000510-380
TRICONEX  9563-810
TRICONEX  9651-110
TRICONEX  9661-610 3000520-160
TRICONEX  9661-610
TRICONEX  9662-1
TRICONEX  9662-610
TRICONEX  9662-810
TRICONEX  9662-910 3000550-380
TRICONEX  9662-910
TRICONEX  9668-110
TRICONEX  9753-1
TRICONEX  9753-1XX
TRICONEX  9761-210 7400150-510
TRICONEX  9761-210
TRICONEX  9765-210