8651209A0011D Контроллер 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.

Excitation system ABB module LTC391AE01 HIEE401782R0001
Excitation system ABB module LTC391AE01 HIEE401782R0001
Excitation system ABB module LT8978BV1 HIEE320639R0001
Excitation system ABB module LT8978bV1
Excitation system ABB module LSP086388-001
Excitation system ABB module LPS01
Excitation system ABB module LMUSM02
Excitation system ABB module LM80
Excitation system ABB module LDSYN-101 3BHE005555R0101
Excitation system ABB module LDSYN-101
Excitation system ABB module LDSYN-101
Excitation system ABB module LDSTA-01
Excitation system ABB module LDSTA-01
Excitation system ABB module LDMUI-01
Excitation system ABB module LDMUI01
Excitation system ABB module LDMUI01
Excitation system ABB module LDMUI-001 61320946C
Excitation system ABB module LDMTR-01
Excitation system ABB module LDGRB-01 3BSE013177R1
Excitation system ABB module LDGRB-01 3BSE013177R1
Excitation system ABB module LDGRB-01 3AFE61320954P0001
Excitation system ABB module LDGRB-01 3AFE61320954P0001
Excitation system ABB module LDGRB-01
Excitation system ABB module LDGRB-01
Excitation system ABB module LD800HSEEX
Excitation system ABB module LD800HSE 3BDH000320R0101
Excitation system ABB module LD800HSE 3BDH000320R02
Excitation system ABB module LD800HSE
Excitation system ABB module LC1000-S/SP7
Excitation system ABB module LC1000-S/SP7
Excitation system ABB module L110-24-1
Excitation system ABB module L003748-AR 3BSX108237R300
Excitation system ABB module KX8974CV24 HIEE320606R1
Excitation system ABB module KUD181A01  3BHE013431R0001
Excitation system ABB module KUC755AE117 3BHB005243R0117
Excitation system ABB module KUC755AE117
Excitation system ABB module KUC755AE106 3BHB005243R0106
Excitation system ABB module KUC755AE106 3BHB005243R0106
Excitation system ABB module KUC755AE106
Excitation system ABB module KUC755AE105 3BHB005243R0105
Excitation system ABB module KUC720AE01 3BHB003431R0101
Excitation system ABB module KUC720AE01 3BHB003431R0001
Excitation system ABB module KUC720AE01
Excitation system ABB module KUC720AE
Excitation system ABB module KUC711AE101 3BHB004661R0101
Excitation system ABB module KUC711AE101 3BHB004661R0101
Excitation system ABB module KUC711AE101
Excitation system ABB module KUC711AE01 3BHB004661R0001
Excitation system ABB module KUC711AE01 3BHB004661R0001
Excitation system ABB module KUC711AE 3BHB004661R0101
Excitation system ABB module KUC711AE 3BHB004661R0001
Excitation system ABB module KUC711AE 3BHB004661R0001
Excitation system ABB module KUC711AE
Excitation system ABB module KUC321AE HIEE300698R1
Excitation system ABB module KUC321AE HIEE300698R0001
Excitation system ABB module KSD211B101 3BHE022455R1101
Excitation system ABB module KSD211B 3BHE022455R1101
Excitation system ABB module KSD211B
Excitation system ABB module KP3000
Excitation system ABB module KP2500
Excitation system ABB module JM95000205.50
Excitation system ABB module ITCTU11