REX521GHHGSH51G 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 TU839
Excitation system ABB module TU838
Excitation system ABB module TU838
Excitation system ABB module TU838
Excitation system ABB module TU837V1
Excitation system ABB module TU837V1
Excitation system ABB module TU836V1
Excitation system ABB module TU836V1
Excitation system ABB module TU836
Excitation system ABB module TU835V1
Excitation system ABB module TU835V1
Excitation system ABB module TU834
Excitation system ABB module TU833
Excitation system ABB module TU833
Excitation system ABB module TU831V1
Excitation system ABB module TU831V1
Excitation system ABB module TU831
Excitation system ABB module TU830V1/3BSE013234R1
Excitation system ABB module TU830V1
Excitation system ABB module TU830V1
Excitation system ABB module TU830
Excitation system ABB module TU819
Excitation system ABB module TU818
Excitation system ABB module TU814V1
Excitation system ABB module TU814V1
Excitation system ABB module TU813
Excitation system ABB module TU812V1
Excitation system ABB module TU812V1
Excitation system ABB module TU811V1
Excitation system ABB module TU811V1
Excitation system ABB module TU811
Excitation system ABB module TU810V1Z
Excitation system ABB module TU810V1 3BSE013230R1
Excitation system ABB module TU810V1
Excitation system ABB module TU810V1
Excitation system ABB module TU810
Excitation system ABB module TU807
Excitation system ABB module TU805K01
Excitation system ABB module TU805K01
Excitation system ABB module TU804-1
Excitation system ABB module TU804-1
Excitation system ABB module TU732F
Excitation system ABB module TU731F
Excitation system ABB module TU716F
Excitation system ABB module TU715F
Excitation system ABB module TU709F
Excitation system ABB module TU706F
Excitation system ABB module TU515
Excitation system ABB module TU515
Excitation system ABB module TTH300
Excitation system ABB module TSP118
Excitation system ABB module TSITU01
Excitation system ABB module TPU3-EX 3HNA010906-001
Excitation system ABB module TPU3-EX 3HNA010905-001
Excitation system ABB module TPSTU02
Excitation system ABB module TPS02
Excitation system ABB module TPPB-02 3HNA02320000101
Excitation system ABB module TPPB-02 3HNA023200-001/01
Excitation system ABB module TPM810
Excitation system ABB module TPM01
Excitation system ABB module TP910F
Excitation system ABB module TP867 3BSE043664R1
Excitation system ABB module TP867
Excitation system ABB module TP867
Excitation system ABB module TP858 3BSE018138R1
Excitation system ABB module TP858
Excitation system ABB module TP857 3BSE030192R1
Excitation system ABB module TP857
Excitation system ABB module TP854 3BSE025349R1
Excitation system ABB module TP854 3BSE025349R1
Excitation system ABB module TP854
Excitation system ABB module TP854
Excitation system ABB module TP854
Excitation system ABB module TP853
Excitation system ABB module TP853
Excitation system ABB module TP852 3BSC950263R1
Excitation system ABB module TP851
Excitation system ABB module TP830
Excitation system ABB module TP830
Excitation system ABB module TMM-700
Excitation system ABB module TK891F
Excitation system ABB module TK891F
Excitation system ABB module TK890F