TC-CCR011 Single channel control card Honeywell

Product parameters

Model: TC-CCR011

Brand: Honeywell

Size: 10cm x 10cm x 30cm

Weight: 1.2KG

Color: White Black

Working voltage: 5V

Working temperature: -10 ℃ to 50 ℃

Communication interface: RS232, RS485, CAN

Product specifications

Support for MODBUS protocol

Support hardware flow control

Using high-speed CMOS devices

Support for data caching

application area

TC-CCR011 is mainly used in the field of industrial automation, such as DCS PLCs, industrial controllers, robots, etc.

TC-CCR011 is mainly used in steel manufacturing, thermal power generation, hydroelectric power generation, glass manufacturing, paper mills, cement factories, petrochemicals

Chemical fiber, pharmaceutical manufacturing, rubber, plastics, ferrous metal food, machine tools, specialized equipment, transportation vehicles, mechanical equipment

Electronic communication equipment, instruments and beverages, tobacco processing, clothing, textiles, leather, wood processing, furniture, printing, etc

Model: TC-CCR011 Brand: ABB Archive Function: Communication Function Product Certification: Qualified

Working voltage: 24V Internal variable: No pattern Type: Vector diagram Applicable range: Industrial type

Number of screens: 4 Imported or not: Yes Customized for processing: No

Alarm function: Product name: Module Input voltage: 24V Rated current: 5A

Special service: including postage. Remarks: one-year warranty. Operation method: remote control

Applicable motor: servo motor system memory: 8MB Display color: 99.9 color gamut

Power voltage: 220V Input method: Current Input Material code: 65218

Communication interface: HDMI interface Working temperature: 60 Material number 26854 Other functions Analog communication

Output frequency: 50HZ Rated voltage: 24V Alarm type: Light alarm

Disconnect capacity: 0.01 Vector graph support: Minimum number of packages supported: 1

Display type: IPS USB interface quantity: 2 interfaces Memory card slot: 2

Panel protection level: 3 Memory expansion capacity: 128MB User script support: supported

Speed response frequency: 1MS Working environment temperature: -40 to 100 Insulation withstand voltage test: Passed

Third party communication products: ABB controllers available for sale in: nationwide

Product Instructions

Please install TC-CCR011 correctly on the device and connect the communication interface cable properly.

Please refer to the user manual for operating TC-CCR011 to ensure proper use.

Product Introduction

TC-CCR011 is a high-performance industrial automation communication module that uses high-speed CMOS devices, supports MODBUS protocol, and supports
hardware flow control. It is an ideal choice in the field of industrial automation.

(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.

330500-00-02 Bently Nevada piezoelectric speed sensor
330130-085-02-05 Bently Nevada 3300 XL Extension Cable
330161-02-85-05-94-01-02 Bently Nevada Single triaxial high voltage feedthrough of 3300 system
133292-01  Bently Nevada Low Voltage DC Power Module
3500/15-07-00-00 Bently Nevada 3500/15 Power Module
176449-08 Bently Nevada Rod position monitor
128229-01 Bently Nevada Seismic I/O Module
3500/15-02-02-01 Bently Nevada power module
MS-NAE5510-3 ABB Network Automation Engine Controller
1900-65A-01-01-01-01-01 Bently Nevada Universal Device Monitor
1900/65A-01-01-03-00-00 Bently Nevada Universal Device Monitor
21504-00-28-10-02 Bently Nevada 5mm / 8mm series proximity sensor system
990-05-50-01-00 Bently Nevada Two-Wire Vibration Transmitte
24765-01-01 Bently Nevada Shell Expansion Sensor Assembly
3300/03-01-01 Bently Nevada 3300/03 System Monitor
3300/14-02-20-00 Bently Nevada Dual Thrust Position Monitor
3300/14-02-20-00 Bently Nevada DC power supply
H4136 HIMA H 4136 Relay amplifier in a terminal case
H4116 HIMA H 4116 Relay in terminal block case
H4122 HIMA H 4122 Relay in terminal block case
H7506 HIMA H 7506  Bus terminal
H7506 HIMA H 7506 Bus terminal
H7505 HIMA H 7505  Multifunctional interface converter
F8628X HIMA F 8628X communication module
F8628 HIMA F 8628 Ethernet communication
F8627X HIMA F 8627X ethernet module
F8627 HIMA F 8627 communication module
F8621A HIMA F 8621A Coprocessor module
F7131 HIMA F 7131 Power supply module
F7130A HIMA F 7130A Power supply monitoring with buffer batteries
F7126 HIMA F 7126 Power supply module
F7133 HIMA F 7133 Power distribution module
F6706 HIMA F 6706 2-fold Converter digital/analog
F6705 HIMA F 6705 2-fold Converter digital/analog
F6217 HIMA F 6217 8 fold analog input module
F6221 HIMA F 6221 Analog Input Module
F6220 HIMA F 6220 8 fold thermocouple input module
F6217 HIMA F 6217 8 fold analog input module
F6215 HIMA F 6215 analog input module
F6216 HIMA F 6216 8 fold analog input module
F6213 HIMA F 6213 4x analog input module
F6214 HIMA F 6214 4x analog input module
F3349 HIMA F 3349 digital output module
F3348 HIMA F 3348 digital output module
F3335 HIMA F 3335 digital output module
F3334 HIMA F 3334 4-channel output module
F3333 HIMA F 3333 4 fold output module
F3331 HIMA F 3331 8 fold output module
F3330 HIMA F 3330 8-channel output module
F3322 HIMA F 3322 16 fold output module
F5220 HIMA F 5220 2 fold counter module
F3248 HIMA F 3248 16-fold input module
F3240 HIMA F 32404 16-fold input module
F3237 HIMA F 3237 16-fold input module
F3224 A HIMA F3224A 4 16-fold input module
F3223 HIMA F 3223 4 fold input module
F3222 HIMA F 3222 digital input module
F3221 HIMA F 3221 16-fold input module