XV-440-12TSB-1-20 Многоточечный сенсорный дисплей EATON

0 Preface

Germany”s “Industry 4.0″ and the United States” “Industrial Internet” will
restructure the world”s industrial layout and economic structure, bringing different challenges and
opportunities to countries around the world. The State Council of China issued “Made in China 2025” as an action plan
for the first ten years of implementing the strategy of manufacturing a strong country, which will accelerate the integrated
development of IoT technology and manufacturing technology [1]. IoT collects data on machine operations, material usage
, facility logistics, etc., bringing transparency to operators. This transparency is brought about by the application of data analytics,
which refers to the use of statistical and machine learning methods to discover different data characteristics and patterns. Machine
learning technology is increasingly used in various manufacturing applications, such as predictive maintenance, test time reduction,
supply chain optimization, and process optimization, etc. [2-4]. The manufacturing process of enterprises has gradually developed from
the traditional “black box” model to the “multi-dimensional, transparent and ubiquitous perception” model [5].

1 Challenges facing manufacturing analysis

The goal of manufacturing analytics is to increase productivity by reducing costs without compromising quality:

(1) Reduce test time and calibration, including predicting test results and calibration parameters;

(2) Improve quality and reduce the cost of producing scrap (bad parts) by identifying the root causes of scrap and optimizing
the production line on its own;

(3) Reduce warranty costs, use quality testing and process data to predict field failures, and cross-value stream analysis;

(4) Increase throughput, benchmark across production lines and plants, improve first-pass rates, improve first-pass throughput,
and identify the cause of performance bottlenecks such as overall equipment effectiveness (OEE) or cycle time;

1SAP130100R0270 Logic Controller
XVS-440-57MPI-1-1A0 EATON ELECTRIC Touch
TC625 3BSE002224R1 ABB single chip temperature sensor
IS200VCMIH2BCC GE Mark VI printed circuit board.
HE693ADC405 Analog input channel
IC694APU300 high speed counter module GE
57120001-PC analog input/output board DSAX 110A
XVME-956/12 I/O expansion bracket
TC-ODK161 Digital output PLC card
TC-PRS021 Control processor module TC-CCR014
DS200LDCCH1ANA LAN communication board DS200LDCCH1AGA
3500/05-05-00 Ac and DC power supplies 3500/05
3300/36-14-12-02-02-00 RPM module
IMCIS02 Controls the I/O slave module
51304419-150 MC-IOLX02 Standard I/O link expansion card
2711P-T10C22D8S Man-machine interface (HMI) components
750-P5-G5-D5-HI-A20-R distribution feeder management relay
5202-MNET-MCM4 ProLinx EtherNet/IP to Modbus Primary/secondary gateway
IS215UCVGH1A UCV controller
1756-IF4FXOF2F Analog Combined I/O module
IC693ALG392C Indicates the analog output module
MVME162-020A Embedded controller
PCI-4472B Sound and vibration equipment
IC200UEX636 Analog extension unit
1797-IE8 Flex Ex Analog input module
9907-186 Synchronizer module
IC800SSI216RD2 servo motor controller
IC695ALG112 Indicates the analog input module
SCP451-51 S1 processor module
DSTC406 57520001-DX terminal unit
3500/92-01-01-00 Communication gateway 3500/92
SB401-50 Slave module of the ESB bus interface
DSTC176 57310001-KT bus extension terminal device
SST-IBS-CLX interbus scanner
MBDHT2510E02 Panasonic servo drive unit
IC697RCM711RR Redundant communication module
DKCXX.3-040-7 Servo drive controller
IC693CHS391E/G Modular CPU base
IC693CHS397E CPU base of slot 5
IC690USB901 converter cable
IC200ALG322 Versamax analog output module
CC-TAIN01 Non Redundant IOTA Models
CC-TAOX01 IOTA Models Non-Redundant
CC-PDIL51 digital output module
CC-TDOD51 Input/Output terminal components
CC-TDIL51 digital input module