PP881 3BSE092978R1 Использование параметров 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.

A2H124-24P ENTERASYS Switch Ports
A4H124-24FX ENTERASYS switch
A4H124-48P ENTERASYS gateway
A4H124-48 ENTERASYS Gateway switch
A4H124-24P ENTERASYS switch
SSA-T8028-0652 P0973LN ENTERASYS l/O Port Panel
SSA-G1018-0652 ENTERASYS Data Center Deployments
C2RPS-PSM ENTERASYS Power Supply Module
C2RPS-CHAS2 ENTERASYS Redundant Power Supply Chassis
A4H254-8F8T ENTERASYS Fast Ethernet Switch
A4H124-24FX Enterasys Industrial switch
A2H254-16 Enterasys switch
A4H124-24FX P0973JN ENTERASYS switch
A2H124-24  ENTERASYS Ethernet switch
A4H124-24FX P0973JN ENTERASYS switch
P0973JN ENTERASYS switch A4H124-24FX
TRICONEX 3511 Pulse Input Differential, AC Coupled
3564 TRICONEX Detection module
TRICONEX 3505E Input and output interface
3503E TRICONEX Encoder communication card
TRICONEX 3501E 115 VAC/VDC Opto-Isolated
TRICONEX  4210-3 Primary SRXM, Single-Mode Fiber Optics
TRICONEX 4201-3 Set of 3 Modules
TRICONEX 4200-3  Multi-Mode Fiber Optics, Set of 3 Modules
4509 TRICONEX Hiway Interface Module
TRICONEX 4609 Advanced Communication Module
4329G Network Communication Module TRICONEX
TRICONEX 4329  Network Communication Module
TRICONEX 4409 Safety Manager Module
4119A TRICONEX  Communication Module
TRICONEX 4119 Communication Module
4354  Ethernet Module TRICONEX
Ethernet Module TRICONEX 4353
TRICONEX 4352A Ethernet Module
TRICONEX 4351A Communication Module
TRICONEX 3008 Main Processor, 16 megabytes DRAM
8312 TRICONEX 230 VAC – 175-Watt Power Module
TRICONEX 8311 24 VDC – 175-Watt Power Module
TRICONEX 8310 120 VAC/VDC – 175-Watt Power Module