UFC762AE101 3BHE006412R0101 Электрический фильтр ABB

(2) Data collection and traceability issues. Data collection issues often occur, and many assembly lines lack “end-to-end traceability.”
In other words, there are often no unique identifiers associated with the parts and processing steps being produced.
One workaround is to use a timestamp instead of an identifier. Another situation involves an incomplete data set. In this case, omit
incomplete information parts or instances from the forecast and analysis, or use some estimation method (after consulting with manufacturing experts).

(3) A large number of features. Different from the data sets in traditional data mining, the features observed in manufacturing analysis
may be thousands. Care must therefore be taken to avoid that machine learning algorithms can only work with reduced datasets (i.e.
datasets with a small number of features).

(4) Multicollinearity, when products pass through the assembly line, different measurement methods are taken at different stations
in the production process. Some of these measurements can be highly correlated, however many machine learning and data mining
algorithm properties are independent of each other, and multicollinearity issues should be carefully studied for the proposed analysis method.

(5) Classification imbalance problem, where there is a huge imbalance between good and bad parts (or scrap, that is, parts that do not
pass quality control testing). Ratios may range from 9:1 to even lower than 99,000,000:1. It is difficult to distinguish good parts from scrap
using standard classification techniques, so several methods for handling class imbalance have been proposed and applied to manufacturing analysis [8].

(6) Non-stationary data, the underlying manufacturing process may change due to various factors such as changes in suppliers
or operators and calibration deviations in machines. There is therefore a need to apply more robust methods to the non-stationary
nature of the data. (7) Models can be difficult to interpret, and production and quality control engineers need to understand the analytical
solutions that inform process or design changes. Otherwise the generated recommendations and decisions may be ignored.

KJ3242X1-BK1 EMERSON Analog quantity module
KJ4001X1-CK1 EMERSON Input output module
MVME6100 EMERSON Controller module
MVME61006E-0163 EMERSON Dc governor I/O board
MVME7100-0171 EMERSON Control system module
PMC PROFINET EMERSON Control module
PMC-IO-ADAPTER EMERSON Drive controller module
PMC-IO-PROZESSOR EMERSON DCS system module
PR6423/002-041 EPRO I/O module
PR9268/202-100 EPRO sensor
SE3007 EMERSON DCS system module
SE3008 KJ2005X1-SQ1 EMERSON Control system
SLS1508 EMERSON Card piece module
VE3007 KJ2005X1-BA1 EMERSON
VE3008 EMERSON Input output module
VE4001S2T2B4 EMERSON Analog input card
VE4003S2B1 EMERSON Processor module DeltaV
VE4003S2B1 EMERSON Input output module
VE4003S2B10 EMERSON Analog input card
VE4005S2B1 EMERSON Input output module
VE4033S2B1 Emerson Control system module
EMERSON VE4050S2K1C0 DELTAV Communication module
CON021/916-160 Front burner Global Supply
MMS3120/022-000 EPRO
MMS6110 EPRO Monitoring module
MMS6120 EPRO Speed transmitter
MMS6210 epro Vibration measuring module
PR6423/000-000 EPRO Vibration measuring module
PR6423/001-000+CON021 EPRO Eddy current sensor
PR6423/002-001-CN EPRO Sensors and precursors
PR6423/002-030-CN+CON021 Preloader + sensor
PR6423/003-030+CON021 EPRO Oscillating probe Warranty for one year
Primary source of goods PR6423/003-030-CN Power distribution module
PR6423/010-000-CN+CON021 Measuring module Global Supply
Brand new stock PR6423/010-010-CN  EPRO Vibration measuring module
PR6423/010-140+CON021 EPRO Monitoring module Brand new original
PR6423/01R-010-CN+CON021 EPRO Preloader + sensor Original stock
PR6423/10R-030-CN EPRO Channel receiver new