xvs-440-10mpi-1-1u Интерфейс человека с сенсорным экраном

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;

FBM233 P0926GX Ethernet communication module
IC200PWR001G Power module
HMV01.1R-W0018-A-07-FNN1 HMV series power supply device
Jgsm-06 JGSM series controllers
810-082745-003 Printed circuit board
SFM2-200G switch structure module
810-072907-005 Printed circuit board
1C31181G01 Analog Output Module
1756-RMC1 Optical fiber communication cable
810-225420-002 Printed circuit board
DNC115 digital output module
DDM163 conversion module
TAP-210DG/3 Watt sensor DEIF
810-069751-114 Printed circuit board
FBM214B P0927AH Communication input interface module
DRL-DPM-BKF communication module
VM600 XI016T Input/output module
VM600-ABE040 System rack
VM600 XMV16 Vibration status monitoring module
SCXI-1125 simulates the input channel
SCXI-1127 High voltage matrix/multiplexer module
SCA640-74GM Industrial Camera BASLER
UAD155A0111 3BHE029110R0111 Distributed control system module
PPD513 A24-110110 static excitation system
R88D-KN15F-ECT G5 series servo driver Omron
TSXPBY100 PROFIBUS DP V0 – Module suite
VT3002-2X/48F Amplifier stand REXROTH
SKP326-3 Board card EPSON
G408-0001 Off Signal Regulator SLIMPAK
20DC460N0ENNBNBNE AC drive
IC6C-0GR01C02 Multi-channel programmable Power Supply ADTRON
VMIACC-0584 Controller module
SC6M-80GC03 Multi-channel Programmable Power card ADTRON
CB6687-2L Printed circuit Board Component PILLAR
IC6RTB-01C-SA01 Multi-channel programmable power card
P321SPR0030MT Gear head
3000/RX-8D4A-A-13-MM-ST power module
F8652E Security System module CPU
KONGSBERG 8100183 Dual process controller
TSXP572634 UNITY processor
1336-BDB-SP11C grid drive PCB
AIP121-S00 Digital input module
MFC300 mass flow converter
1336F-BRF50-AA-EN-HAS2 1336 PLUS II Drive series motor controller
ILB BT ADIO 2/2/16/16 Wireless module
SV1-10/48/315/6 servo valve EMG
UP55A-001-11-00 Temperature regulator
Sam Electronics AEM402 Analog input module
MRU-M-MB3 KONGSBERG motion reference device
SPSED01 ABB SOE DI module
IC697CPX772 GE Single-slot CPU module