UNS0883a-P,V1 Система возбуждения DCS 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.

ABB    UFC760BE143 3BHE004573R0143
ABB    3BHE004573R1042
ABB    UFC760BE42
ABB    UFC760BE42 3BHE004573R1042
ABB    3BHE006412R0101
ABB    UFC762AE101
ABB    UFC762AE101 3BHE006412R0101
ABB    UFC911B101
ABB    3BHE037864R0101
ABB    3BHE037864R0101 UFC911B101
ABB    3BHE037865P201
ABB    3BHE037864R0106
ABB    UFC911B106
ABB  3BHE037864R0106 3BHE037865P201
ABB  UFC911B106 3BHE037865P201
ABB  UFC911B106 3BHE037864R0106
UFC911B106 3BHE037864R0106 3BHE037865P201
ABB   3BHE037864R0104
ABB   UFC911B104
ABB   UFC911B104 3BHE037864R0104
ABB   3BHE037864R0108
ABB   UFC911B108
ABB   UFC911B108 3BHE037864R0108
ABB    3BHE037864R0110
ABB    UFC911B110
ABB  UFC911B110   3BHE037864R0110
ABB  3BHE024855R0101
ABB  UFC921A101
ABB  UFC921A101 3BHE024855R0101
ABB  HIEE300308R1
ABB  PMA323BE
ABB  PMA323BE  HIEE300308R1
ABB   HIEE300885R0001
ABB   PPC380AE01
ABB   PPC380AE01 HIEE300885R0001
ABB   HIEE300885R0102
ABB   PPC380AE02
ABB   PPC380AE02  HIEE300885R0102
ABB   HIEE300885R0102
ABB   PPC380AE102
ABB   PPC380AE102  HIEE300885R0102
ABB   3BHE010751R0101
ABB   PPC902AE101
ABB   PPC902AE101 3BHE010751R0101
ABB    3BHE028959R0101
ABB    PPC902CE101
ABB  PPC902CE101  3BHE028959R0101
ABB   3BHE014070R0101
ABB   PPC905AE101
ABB   PPC905AE101 3BHE014070R0101
ABB    3BHE024577R0101
ABB    PPC907BE
ABB    PPC907BE 3BHE024577R0101
ABB    3BHE024577R0101