PM860AK01 Электрический фильтр 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.

BENTLY   330100-90-01
BENTLY   330103-00-03-05-02-05
BENTLY   330103-00-04-10-02-00
BENTLY   330104-00-05-10-02-00
BENTLY   330104-00-05-10-02-CN
BENTLY 330105-02-12-05-02-05
BENTLY 330106-05-30-10-02-00
BENTLY 330108-91-05
BENTLY 330130-040-00-00
BENTLY 330130-040-01-00
BENTLY 330130-045-00-00
BENTLY 330130-080-00-00 Standard Extension Cable
BENTLY  330130-085-00-00
BENTLY   330180-90-05
BENTLY   330180-X1-CN
BENTLY   330703-000-070-10-02-05
BENTLY   330854-040-24-00
BENTLY   330901-05-32-05-02-00
BENTLY   330980-51-00
BENTLY   3500
BENTLY   3500/05-02-04-00-00-01
BENTLY   3500/05-01-02-00-00-01
BENTLY   3500/05-01-03-00-00-00
BENTLY 3500/15 133292-01
BENTLY 3500/20 125744-02
BENTLY 3500/22-01-01-00
BENTLY 3500/22M 288055-01
BENTLY 3500/22M 138607-01
BENTLY  3500/22M 288055-01
BENTLY  3500/25 125792-01
BENTLY  3500/25 149369-01
BENTLY   3500/32 125712-01
BENTLY   3500/32M 149986-02
BENTLY   3500/33
BENTLY   3500/33-01-00
BENTLY   3500/40M 176449-01
BENTLY   3500/40M（140734-01）
BENTLY 3500/42M 140734-02
BENTLY 3500/42M 176449-02
BENTLY 3500/45 176449-04
BENTLY 3500/45-01-00
BENTLY 3500/53 133388-01
BENTLY 3500/60 163179-01
BENTLY 3500/61 163179-02
BENTLY 3500/62
BENTLY 3500/70M 176449-08
BENTLY 3500/72M
BENTLY Communication gateway module 3500/91-01-01（161204-01+161216-01）
BENTLY 3500/92 136180-01
BENTLY 60M100-00
BENTLY 84152-01
BENTLY 9200-01-01-10-00
BENTLY ASSY78462-01U 78599-01A
1701/10-01 Temperature monitor BENTLY
3500/50 288062-02 BENTLY overspeed protection module