UPC325AE01 3BHB000644R0001 Модуль ввода / вывода ABB

3.2 Machine learning

As the functionality of distributed computing tools such as Spark MLLib (http://spark.apache.org/mllib) and SparkR (http://spark.apache
.org/docs/latest/index.html) increases, it becomes It is easier to implement distributed and online machine learning models, such as support
vector machines, gradient boosting trees and decision trees for large amounts of data. Test the impact of different machine parameters and process
measurements on overall product quality, from correlation analysis to analysis of variance and chi-square hypothesis testing to help determine the impact of individual
measurements on product quality. This design trains some classification and regression
models that can distinguish parts that pass quality control from parts that do not. The trained models can be used to infer decision rules. According to the highest purity rule,
purity is defined as Nb/N, where N is the number of products that satisfy the rule and Nb is the total number of defective or bad parts that satisfy the rule.

Although these models can identify linear and nonlinear relationships between variables, they do not represent causal relationships. Causality is critical to
determining the true root cause, using Bayesian causal models to infer causality across all data.

3.3 Visualization

A visualization platform for collecting big data is crucial. The main challenge faced by engineers is not having a clear and comprehensive overview of the complete manufacturing
process. Such an overview will help them make decisions and assess their status before any adverse events occur. Descriptive analytics uses tools such as
Tableau (www.tableau.com) and Microsoft BI (https://powerbi.microsoft.com/en-us) to help achieve this. Descriptive analysis includes many views such as
histograms, bivariate plots, and correlation plots. In addition to visual statistical descriptions,
a clear visual interface should be provided for all predictive models. All measurements affecting specific quality parameters can be visualized and the data
on the backend can be filtered by time.

ABB  UNS0119A-P,V101  3BHE029153R0101
UNS0119A-P,V101  3BHE029154P3 REV.G
UNS0119A-P,V101  3BHE029154P3 REV.G 3BHE029153R0101
ABB    UNS0119A-P,V101
ABB    3BHE042393R0101
ABB    UNS0122A-P  3BHE042393R0101
ABB    UNS0122A-P
ABB    HIER471062P1
ABB    UNS0874A  HIER471062P1
ABB    UNS0874A
GE  DS3800DFXA1B1C
GE  DS3800HPIB
GE  DS6800CCIE1F1D
ABB    3BHB006338R0001
ABB    UNS0881a-P,V1
ABB    UNS0881a-P,V1 3BHB006338R0001
ABB       3BHE008128R0001
ABB      UNS0887A-P
ABB    UNS0887A-P 3BHE008128R0001
ABB     3BHE014967R0002
ABB     UNS2880b-P,V2
ABB     UNS2880b-P,V2 3BHE014967R0002
ABB      3BHE009319R0001
ABB      UNS2881b-P,V1
ABB   UNS2881b-P,V1 3BHE009319R0001
ABB       3BHE003855R0001
ABB       UNS2882A
ABB       UNS2882A 3BHE003855R0001
ABB       HIEE205019R4
ABB       UNS2980c-ZV4
ABB       UNS2980c-ZV4   HIEE205019R4
ABB       HIEE205011R0002
ABB       UNS3670A-Z V2
ABB   UNS3670A-Z V2 HIEE205011R0002
ABB     3BHE009949R0004
ABB     UNS4881b,V4
ABB  UNS4881b,V4 3BHE009949R0004
ABB    3BSE042240R1
ABB    PP825
ABB    PP825 3BSE042240R1
ABB    3BSE042240R3
ABB     PP825A
ABB     PP825A 3BSE042240R3
ABB     3BSE042237R1
ABB     PP836
ABB     PP836 3BSE042237R1
ABB     3BSE042237R2
ABB     PP836A
ABB   PP836A  3BSE042237R2
ABB    3BSE042235R1
ABB    PP845