XVS-440-57MPI-1-1AD 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;

DS200FGPAG1AHD  GE Gate pulse amplification card
DS200DSPCH1ADA GE  Digital control panel
DS200DPCBG1AAA GE Power card
DS200DMCBG1AKG GE DUP processor board
DS200DMCBG1AED GE  Processor board
DS200DCFBG1BLC GE Power strip
DS200DCFBG1 BGB GE Power strip
DS200CTBAG1ADD GE  Terminal Board
DS200CPCAG1ABB GE relay
DS200ADPBG1ABB GE Adapter board
DS200ADGIH1AAA GE  interface board
DS200ACNAG1ADD GE Triple redundancy
IS420UCSCH1A GE  Quad-core controller
IS420UCSCH2A-C-V0.1-A GE  Quad-core controller
IS420ESWBH2A GE Ethernet switch
IS420ESWBH3A  GE Safety control system
IS230TVBAH2A GE Input/output module
IS230TNSVH3A GE Input terminal board
IS230TNPAH2A GE Triple redundancy
IS230TNCIH4C GE condenser
IS230TDBTH6A GE Output terminal board
IS230TCISH6C GE  I/O module
IS230TBAIH2C GE Analog I/O card
IS230STAOH2A GE Discrete input
IS230SRTDH2A GE Terminal board module
IS230SNRTH2A GE PCB module
IS230SNIDH1A GE Input terminal board
IS230SNCIH6A GE Communication type
IS220YDIAS1A GE I/O module
IS220UCSAH1A GE processor
IS220PVIBH1A 336A4940CSP16  GE  Vibration monitor I/O package
IS220PSVOH1B GE End plate
IS220PRTDH1BC 336A5026ADP13 GE Input module
IS220PRTDH1A GE Input module
IS220PPROS1B GE  I/O module
IS220PPRFH1B  GE Output module
IS220PPRFH1A GE  Gateway module
IS220PPDAH1B GE Regulating plate
IS220PDOAH1A GE  Discrete output packet
IS220PAOCH1A GE Simulate I/O packets
IS220PAICH2A GE Simulate I/O packets
IS220PAICH1A GE  Simulate I/O packets
IS215VPROH1BD GE Protection module
IS215UCVEM10A GE  Controller module
IS215UCVEH2AE GE  VME control card
IS215UCVEH2AB GE controller
IS215ACLEH1BB GE   processor
IS210WSVOH1AE GE Programmablecontroller
IS210SAMBH2AA  GE Printed circuit board
IS210BPPBH2BMD GE  Gas turbine management
IS210AEPSG1AFC GE Board assembly
IS210AEDBH4AGD GE  Board assembly
IS210AEBIH3BED GE  Board assembly
IS210AEBIH3BEC GE  Industrial turbine
IS210AEBIH1 BED GE  Board assembly