UNITROL 1010 Использование параметров 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.

“WOODWARD 9907-175”
ABB 3BSE032402R1 Analog input module
ABB – PU516A interface module
ABB PU517 RTA board
ABB RTA board 3BSC980050R46
ABB PU515A PCI Real Time Accelerator (RTA) Board
ABB 3BSE032401R1 Analog input module
ABB PU519 Analog input module
ABB 3BSE018681R1 Analog input module
ABB 3BUR001401R1 Analog input module
ABB PU512V2 Analog input module
ABB PU512V2 3BUR001401R1
ABB PU519 3BSE018681R1
ABB PU517 RTA Board 3BSC980050R46
ABB PU515A 3BSE032401R1 REP3BSE032402R1
ABB PU516A 3BSE032402R1
WOODWARD  5464-648
WOODWARD  5464-834
WOODWARD  5464-217
WOODWARD  5464-337
“WOODWARD 5464-658 – Digital Speed Sensor Module”
WOODWARD   5464-337
WOODWARD   5464-751
“WOODWARD 5464-337”
“WOODWARD 5464-658 – Digital Speed Sensor Module”
WOODWARD 5464-213 Digital Microprocessor Controller
“WOODWARD 5464-554”
“WOODWARD 5466-419”
WoodWard 5466-3321 MEMORY MODULE
WOODWARD MicroNet Digital Controller Power Supply Unit 5466-1001
“WOODWARD MicroNet Pentium CPU Module 5466-409”
“WOODWARD 5466-355 Digital Microprocessor Controller”
“WOODWARD 5466-256”
“WOODWARD 5466-315 high-density analog I/O module”
“WOODWARD 5466-409”
“WOODWARD 5466-258”
“WOODWARD 5466-355 – Remote Chassis Transceiver in Stock”
“WOODWARD 5466-258”
“WOODWARD 5466-253”
“WOODWARD 5466-1035”
“WOODWARD 5501-380”
“WOODWARD 5501-412 220 VAC power board”
“WOODWARD 5501-428”
“WOODWARD 5501-466 Digital Microprocessor Controller”
“WOODWARD 5501-380”
“WOODWARD 5501-003”
“WOODWARD 5501-473”
“WOODWARD 5501-365”
“WOODWARD 5501-432”
“WOODWARD 5501-371”