VMIVME-7750 VMEbus Analog Input/Output Product Series

(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.

Excitation system ABB module 07EB61R1
Excitation system ABB module 07EB200
Excitation system ABB module 07EA90-SI
Excitation system ABB module 07EA90-S
Excitation system ABB module 07EA80
Excitation system ABB module 07EA65R1
Excitation system ABB module 07EA62R1
Excitation system ABB module 07EA60R1
Excitation system ABB module 07EA200
Excitation system ABB module 07DI92
Excitation system ABB module 07DC92D GJR5252200R0101
Excitation system ABB module 07DC91C
Excitation system ABB module 07CS61
Excitation system ABB module 07CR41
Excitation system ABB module 07BV60R1
Excitation system ABB module 07BT60R1
Excitation system ABB module 07BR61R1 GJV3074376R1
Excitation system ABB module 07BR61R1
Excitation system ABB module 07BE62R1
Excitation system ABB module 07BE61R1
Excitation system ABB module 07BE60R1
Excitation system ABB module 07BA60R1
Excitation system ABB module 07AS82
Excitation system ABB module 07AI91 GJR5251600R4202
Excitation system ABB module 07AI91
Excitation system ABB module 07AI91
Excitation system ABB module 07AC91R101
Excitation system ABB module 07AC91D GJR5252300R0101
Excitation system ABB module 07AC91D
Excitation system ABB module 07AC91D
Excitation system ABB module 07AC91C
Excitation system ABB module 07AC91B
Excitation system ABB module 07AC91 GJR5252300R0101
Excitation system ABB module 07AC91 ABB
Excitation system ABB module 07AC91
Excitation system ABB module 07AC91
Excitation system ABB module 07AB90-S
Excitation system ABB module 07AB67R1
Excitation system ABB module 07AB61R1
Excitation system ABB module 07AB60R1
Excitation system ABB module 07AB200
Excitation system ABB module 07AA80
Excitation system ABB module 07AA65R1
Excitation system ABB module 07AA63
Excitation system ABB module 07AA62R1
Excitation system ABB module 07AA61R1
Excitation system ABB module 07AA60R1
Excitation system ABB module 050992 OMNISKIP
Excitation system ABB module 050745 EICB
Excitation system ABB module 050581 RACSII 050328 LSDCM
Excitation system ABB module 050581 BCI  050368 RING GENERATOR
Excitation system ABB module 050546 DC/DC 050992 OMNISKIP
Excitation system ABB module 050368 RING GENERATOR 050328 LSDCM
Excitation system ABB module 050328 LSDCM
Excitation system ABB module 050290 FXS
Excitation system ABB module 050183 TCM4-4W
Excitation system ABB module 050183 TCM4
Control module DCS system spare parts ZT372a-E
Control module DCS system spare parts ZMU-02内存卡
Control module DCS system spare parts YYT107A