UAD155A0111 3BHE029110R0111 Электрический фильтр 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.

330180-X1-CN Proximity Sensor Bently Nevada
330130-040-00-05 Standard Extension Cable
330103-00-03-10-02-00 Proximity Probes
330106-05-30-10-02-05 3300 XL 8mm Reverse Mount Probes
330103-00-03-10-02-CN Proximity Probes
330180-51-CN 3300 XL Proximitor Sensor
330130-040-01-CN Bently Nevada 3300 XL Extension Cable
MVI56E-MCMR PROSOFT Communication module
FPS400-24 P0922YU Foxboro Power Supply
FBM230 P0926GU I/A Series Channel Isolated 4 Communicatio
FCP280 RH924WA FOXBORO Fiber Optic Network Adapter
FCP280 RH924YF foxboro Rail Mounted Modular Baseplate
330103-00-05-10-02-00 3300 XL 8 mm Proximity Probes
330130-040-00-00 Bently Nevada 3300 XL Standard Extension Cable
330180-51-00 Bently Nevada 3300XL Proximitor Sensor
PHOENIX LR 1-SC-24DC/600AC-30 1032921 Single phase solid state contactor
ALE111-S50 Yokogawa Ethernet Communication Module
ABB DSMB-01C 64691929 Power supply board
GE H201Ti smart transmitter
GE H201Ci-1 Intelligent Transmitter
“PHOENIX  ILB BT ADIO MUX-OMNI 2884208 Wireless set”
3500/05-01-03-00-00-00 BENTLY NEVADA System Rack
3500/20 125744-02 BENTLY NEVADA Rack Interface Module
125840-02  Low Voltage AC Power Input Module  3500/15
125760-01 Data Manager I/O Module  3500/20
126632-01 Bently Nevada 3500/42M Proximitor/Seismic Monitor
125704-01 Bently Nevada I/O Module 3500/34
DeltaV SLS1508 SIS Logic Solver VS3202 SLS 1508
Bently Nevada 133819-01 RTD/TC Non-Isolated I/O Module  3500/60
216DB61 ABB HESG324063R100 HESG216882/A
Bently Nevada125720-01Spare 4-Channel Relay Output Module
Bently Nevada 3500/34 125696-01 TMR Relay Module
RELIANCE ELECTRIC S-D4043C
S-D4041B RELIANCE ELECTRIC
216BM61b HESG448267R1021 Binary Output Unit Connector
Phoenix IBILPD GND-PAC 2862990 Inline terminal
Phoenix PATG1/23 1013847 Conductor marker carrier
Vibro-meter 200-560-000-113 200-560-101-017 VM600 IOC4T
IGCT 5SHY4045L0006 3BHB030310R0001 3BHE039203R0101 GVC736CE101 ABB
444-680-000-511 Vibro-Meter CE 680 M511 all-purpose vibration sensor
PFEA111-65/3BSE050090R65 ABB Tension Electronics PFEA 111
TRICON 4201 RXM Communication Module (Remote)
ENTERASYS A2H254-16 P0973BK Industrial switch
810-068158-013 LAM Print edition
TRICON 9001NJ(6FEET) FOXBORO Rack connection wire
125840-01 Half-Height Module 3500/15
TRICONEX 8105N Empty channel module panel
200-510-070-113 200-510-111-034 VM600 MPC4
130944-01 BLANK MODULE 3055/05
JOHNSON MS-NAE4510-2 controls MS-NAE5510-3 MS-NAE5510-1
VMIVME-7610-734 VME Single Board Computer
125680-01 Proximitor I/O Module Bently Nevada 3500/40M
125388-01 Half-height Module Bently Nevada
170AAO92100 Analog output module