UUD148AE02 3BHE014185R0002 Модуль ввода / вывода 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.

Display operation panel DSQC315
Display operation panel DSQC314B
Display operation panel DSQC313 3HAB8413-1
Display operation panel DSQC313
Display operation panel DSQC312
Display operation panel DSQC306
Display operation panel DSQC301
Display operation panel DSQC300
Display operation panel DSQC266H
Display operation panel DSQC266B
Display operation panel DSQC266A
Display operation panel DSQC260
Display operation panel DSQC259
Display operation panel DSQC258
Display operation panel DSQC256A
Display operation panel DSQC256
Display operation panel DSQC255
Display operation panel DSQC254
Display operation panel DSQC252
Display operation panel DSQC249B
Display operation panel DSQC2498
Display operation panel DSQC248
Display operation panel DSQC243
Display operation panel DSQC239 YB560103-CH
Display operation panel DSQC239
Display operation panel DSQC238
Display operation panel DSQC236U
Display operation panel DSQC236P
Display operation panel DSQC236H
Display operation panel DSQC236G
Display operation panel DSQC236D
Display operation panel DSQC236C
Display operation panel DSQC236B
Display operation panel DSQC236A
Display operation panel DSQC2360
Display operation panel DSQC235B
Display operation panel DSQC235A
Display operation panel DSQC233
Display operation panel DSQC230
Display operation panel DSQC228
Display operation panel DSQC224
Display operation panel DSQC223YB 560103-BD/4
Display operation panel DSQC223
Display operation panel DSQC215
Display operation panel DSQC211
Display operation panel DSQC210
Display operation panel DSQC209-9H
Display operation panel DSQC209
Display operation panel DSQC208A
Display operation panel DSQC208
Display operation panel DSQC206
Display operation panel DSQC205
Display operation panel DSQC205
Display operation panel DSQC202
Display operation panel DSQC202
Display operation panel DSQC202
Display operation panel DSQC201
Display operation panel DSQC201
Display operation panel DSQC140
Display operation panel DSQC140
Display operation panel DSQC129
Display operation panel DSQC129
Display operation panel DSQC125
Display operation panel DSQC125
Display operation panel DSQC124
Display operation panel DSQC124
Display operation panel DSQC123B
Display operation panel DSQC110
Display operation panel DSQC104
Display operation panel DSQC1030
Display operation panel DSQC103
Display operation panel DSQC1018 3HAC050363
Display operation panel DSQC1018
Display operation panel DSQC1018
Display operation panel DSQC1015
Display operation panel DSQC1000
Display operation panel DSPX3221
Display operation panel DSPU131 3BSE000355R1
Display operation panel DSPU120
Display operation panel DSPC452 57310303-A
Display operation panel DSPC406
Display operation panel DSPC406
Display operation panel DSPC365