XVC724BE101 3BHE009017R0101 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.

IS220YTURS1A Channel digital input
IS220YTCCS1A Interface Template
IS220YPROS1A Channel digital output
IS220YHRAS1A  Digital quantity module
IS220PSVPH1A  Communication function board
IS220PSCHH1A Communication function board
IS215PMVPH1A I/O Interface Board
IS215PMVDH1A Driver module
IS220PIOAH1A Analog input output
T9110  ICS TRIPLEX  T9110  Temperature transmitter
IS220PGENH1A Connecting plate
PFSK151 3BSE018876R1 ABB Communication module
IS220PEFVH1A Main control board
IS220PPROS1B Acquisition module
3503E TRICONEX  3503E  Digital Input Module
IS220PPROH1A Redundant power modules
IS220PPRAS1B High voltage appliance
3515 TRICONEX 3515  Pulse Totalizer Opto-isolated
IS220PPRAS1A-H1A Pulse amplifier board
IS220PTURH1B Communication module
IS220PTURH1A Battery circuit board
IS220PSVOH1B Servo interface I/O
IS220PCLAH1B Signal sampling sample
IS220PSVOH1A Power module
IS220PCLAH1B Signal sampling sample
IS220PCLAH1A CPU programmable controller
IS230PCAAH1B Original board card
IS230PCAAH1A
9199-00003 A6210  EMERSON  Monitoring module
IS220PHRAH1B Synchronize voltage detection board
IS220PHRAH1A Channel analog input module
“FBM232  P0926GW FOXBORO”
IS220PPRFH1B Analog input module
IS220PPRFH1A Spare part module
SC510 3BSE003832R1 ABB  SC560 3BSE008105R1
81EU01H-E ABB computer interface module
IS220PCNOH1B Channel, analog quantity input
IS220PCNOH1A Processor end module
IS220PSCAH1B Network interface slave station module
AO801 3BSE020514R1 ABB  AO810  AO820
PM866K01 3BSE076939R1  PM866AK01  PM866  controller
IS220PSCAH1A Analog output module
IS220PRTDH1B Servo drive IS220PRTDH1A
IS220PRTDH1A Network interface slave station module
IS220PTCCH2A Analog output module
IS220PTCCH1B REV D I/O PACK MKVIe THERMOCOPLE INPUT MODULE
IS220PTCCH1A Thermocouple input module
IS220PPDAH1B processor
IS220PPDAH1A  Control relay
IS220PAOCH1B Servo drive
IS220PAOCH1A I/O module
IS220PAICH2B Digital quantity output module
IS220PAICH2A DCS control system
IS220PAICH1B REV C I/O communication modules
IS220PAICH1A Frame interface module