S700VR-EST GE Fanuc Controller Carrie

(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.

ABB UNITROL 1010   3BHE035301R1002/UNS0121A-Z,V1
ABB     3BHE030579R0001
ABB   UNITROL 1020  3BHE030579R0001
UNITROL 1020 3BHE030579R0003  UNS0119A-Z,V1 3BHE030579R0001
ABB    3BHE030579R0003
ABB   UNS0119A-Z,V1
ABB   UNITROL 1020
ABB   UNS0119A-Z,V1 3BHE030579R0003
ABB   UNITROL 1020 3BHE030579R0003
ABB   UNITROL 1020 UNS0119A-Z,V1
ABB   UNITROL 1020 UNS0119A-Z,V1 3BHE030579R0003
ABB   3BHE014557R6104
ABB UNITROL1000 B-Z V104
ABB UNITROL1000 B-Z V104 3BHE014557R6104
ABB  3BHE014557R0003
ABB  UNITROL1000 Z.V3
ABB  UNITROL1000 Z.V3  3BHE014557R0003
ABB   1SAP565200R0001
ABB   CP665-WEB
ABB   CP665-WEB  1SAP565200R0001
ABB    1SAP551200R0001
ABB    CP651-WEB
ABB    CP651-WEB 1SAP551200R0001
ABB    1SAP551100R000
ABB    CP651
ABB  CP651  1SAP551100R000
ABB  1SAP550100R0001
ABB   CP650
ABB   CP650 1SAP550100R0001
ABB   1SAP520100R0001
ABB    CP620
ABB    CP620  1SAP520100R0001
ABB      1SAP507100R0001
ABB      CP607
ABB      CP607  1SAP507100R0001
ABB       1SBP260179R1001
ABB       CP555
ABB      CP555  1SBP260179R1001
ABB      CP554
ABB      1SBP260175R1001
ABB      CP513
ABB      CP513  1SBP260175R1001
ABB      1SBP260173R1001
ABB      CP511
ABB     CP511  1SBP260173R1001
ABB     1SBP260190R1001
ABB     CP502
ABB    CP502  1SBP260190R1001
ABB     1SBP260170R1001
ABB     CP501
ABB     CP501  1SBP260170R1001
ABB     1SBP260172R1001
ABB     CP503
ABB     CP503  1SBP260172R1001
ABB     1SBP260189R1001
ABB     CP450T-ETH