XP-503-15-A10-A01-1V Многоточечный сенсорный дисплей EATON

(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.

PPE091A101 3BHE044481R0101 ABB
PPE091A101 3BHE044481R0101 3BHE044477P3REVA
HIEE400235R1 Control board  ABB
HIEE300016R2 Control board  ABB
PPA322B Control board  ABB
PPA322B HIEE400235R1  ABB
PPA322B HIEE300016R2 ABB
PPA322B HIEE300016R2 HIEE400235R1
3HNA023093-001 Robot spare parts
3HNA000512-001 Robot spare parts
3HNA024871-001 Robot spare parts
ACU-01B Spare parts for spraying robot
ACU-01B 3HNA024871-001  ABB
3BSE018134R1   controller ABB
CI855-1 controller ABB
3BSE018144R1   controller ABB
CI857K01 controller ABB
3BSE018137R1  Main control board
CI858-1 Main control boardABB
3BSE018135R1    controller ABB
CI858K01 controller ABB
3BSE048845R2  controller  ABB
CI868K01-eA controller  ABB
ABB  3BSE050198R1 controller
ABB  PM866K01 controller
3BSE022366R1 controller  ABB
CI801  controller  ABB
3BSE022162R1 Main control board
CI535V30 Main control board
3BSE012545R1 Main control board ABB
CI546 Main control board ABB
ABB 3BSE014666R1  Main control board
ABB CI541V1 Main control board
3BSE010700R1 Main control board
CI534V02 Main control board
3BHE039203R0101  I/O module ABB
CI532V05 I/O module ABB
3BSE018283R1  I/O module  ABB
CI522A I/O module  ABB
ABB 3BSE012869R1  Main control board
ABB CI520V1 Main control board
3BSE030220R1 controller ABB
CI854AK01  controller ABB
ABB controller 3BHE042816R0101
3BHE032025R1101 controller ABB
PCD235B1101 controller ABB
3BHE022293R010 controller  ABB
PCD232A  controller  ABB