REF610C11HCNN01 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.

489-P1-HI-A20-E GE Relay
489-P5-HI-A20-E  GE  Enhanced display
IS420ESWAH3A GE Ethernet switch
IS420ESWAH2A GE Ethernet switch
IS420ESWAH1A GE Control system
IS420YDOAS1B GE relay
IS420YAICS1B GE Analog input
IS420UCSDH1A GE processor
IS420UCSCH1C GE One of the UCSC controllers
IS420UCSCH1B GE  UCSC controller
IS420UCSBS1A GE Control safety system
IS420UCSBH4A GE High speed application
IS420UCSBH3A GE UCSB controller
IS420UCSBH1A GE controller
IS420UCPAH2A GE controller
IS420UCPAH1A GE processor
IS420PUAAH1A GE Universal input
IS420PSCAH1B GE  Communication module
IS420PPNGH1A GE Gateway module equipment
IS420PFFAH1A GE Bus gateway
IS420ESWBH5A GE Single mode fiber interface
IS420ESWBH4A GE ESWB IONet switch
IS420ESWBH1A GE IONet switch
IS420ESWAH5A GE  ESWA switches
IS420ESWAH4A GE  switch
469-P5-LO-A20-T GE Ethernet connection
469-P5-LO-A20-E  GE
469-P5-LO-A20 GE Low control power
469-P5-HI-A20-T-H GE Ethernet port
469-P5-HI-A20-T GE Ethernet communication
469-P5-HI-A20-E-H GE Output relay
469-P5-HI-A20 GE Motor management relay
469-P5-HI-A1-E GE  relay
469-P1-HI-A20-E-H GE
469-P1-HI-A1-E-H GE relay
469-P1-HI-A1-E GE Display screen
489-P5-LO-A20 GE Multiplex relay
SR469-P5-HI-A20-H GE  relay
SR469-P5-HI-A20-E GE Control power supply
SR469-P5-HI-A20 GE Analog output
469-P5-HI-A20-E  GE Control power supply
469-P1-HI-A20-E-H GE Analog output
369-LO-R-M-0-D-0-E GE Output relay
369-L0-R-M-0-D-0-E GE Enhanced motor
369-HI-R-M-F-0-H-E GE Relay
369-HI-R-M-F-0-H-E GE Motor protective relay
369-HI-R-M-0-0-H-0 GE Motor management relay
369-HI-R-M-0-0-0 GE Alternating current motor
369-HI-R-M-0-0 GE Resistance temperature detector
369-HI-R-B-0-E-0-E GE optically isolated
369-HI-R-B-0-0 GE Motor management