PM511V16 3BSE011181R1 Система возбуждения DCS 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.

Excitation system ABB module 3HNA024871-001
Excitation system ABB module 3HNA024203-001
Excitation system ABB module 3HNA023282-001
Excitation system ABB module 3HNA023200-001
Excitation system ABB module 3HNA018573-001
Excitation system ABB module 3HNA018564-001
Excitation system ABB module 3HNA016493-001
Excitation system ABB module 3HNA015771-001
Excitation system ABB module 3HNA015495-001/01
Excitation system ABB module 3HNA015162-001
Excitation system ABB module 3HNA015149-001
Excitation system ABB module 3HNA015149-001
Excitation system ABB module 3HNA013638-001/03
Excitation system ABB module 3HNA012283-001
Excitation system ABB module 3HNA011999-001
Excitation system ABB module 3HNA011788-001/01
Excitation system ABB module 3HNA011334-001
Excitation system ABB module 3HNA011334-001
Excitation system ABB module 3HNA011333-001
Excitation system ABB module 3HNA010906-001
Excitation system ABB module 3HNA010598-001/03
Excitation system ABB module 3HNA010598-001 DSQC378B
Excitation system ABB module 3HNA009724-001
Excitation system ABB module 3HNA009609-001
Excitation system ABB module 3HNA007885-002
Excitation system ABB module 3HNA007719-001
Excitation system ABB module 3HNA007073-001/03
Excitation system ABB module 3HNA007022-001
Excitation system ABB module 3HNA007022-001
Excitation system ABB module 3HNA007022
Excitation system ABB module 3HNA006570-001
Excitation system ABB module 3HNA006492-001/04
Excitation system ABB module 3HNA006330-001
Excitation system ABB module 3HNA006262-001
Excitation system ABB module 3HNA006149-001
Excitation system ABB module 3HNA006149-001
Excitation system ABB module 3HNA006146-001
Excitation system ABB module 3HNA006145-001
Excitation system ABB module 3HNA006144-001/03
Excitation system ABB module 3HNA006144-001/03
Excitation system ABB module 3HNA006144-001
Excitation system ABB module 3HNA004958-001
Excitation system ABB module 3HNA002064-001
Excitation system ABB module 3HNA001625-001
Excitation system ABB module 3HNA001625-001
Excitation system ABB module 3HNA000512-001
Excitation system ABB module 3HB012961R0001
Excitation system ABB module 3HAC9710-1
Excitation system ABB module 3HAC8627-1
Excitation system ABB module 3HAC8593-1
Excitation system ABB module 3HAC8500-6
Excitation system ABB module 3HAC8409-1
Excitation system ABB module 3HAC8311-2
Excitation system ABB module 3HAC8280-1
Excitation system ABB module 3HAC8278-1/04
Excitation system ABB module 3HAC8185-4
Excitation system ABB module 3HAC8085-2
Excitation system ABB module 3HAC7998-8
Excitation system ABB module 3HAC7998-7
Excitation system ABB module 3HAC7970-1
Excitation system ABB module 3HAC7681-1
Excitation system ABB module 3HAC7681-1
Excitation system ABB module 3HAC7664-1
Excitation system ABB module 3HAC7457-3
Excitation system ABB module 3HAC7344-1
Excitation system ABB module 3HAC7344-1
Excitation system ABB module 3HAC7310-1
Excitation system ABB module 3HAC7149-1
Excitation system ABB module 3HAC6877-1
Excitation system ABB module 3HAC6792-1
Excitation system ABB module 3HAC6762-1
Excitation system ABB module 3HAC6696-1
Excitation system ABB module 3HAC6449-1