CRBX01 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.

Display operation panel LDMTR-01
Display operation panel LDGRB-01 3BSE013177R1
Display operation panel LDGRB-01 3BSE013177R1
Display operation panel LDGRB-01 3AFE61320954P0001
Display operation panel LDGRB-01 3AFE61320954P0001
Display operation panel LDGRB-01
Display operation panel LDGRB-01
Display operation panel LD800HSEEX
Display operation panel LD800HSE 3BDH000320R0101
Display operation panel LD800HSE 3BDH000320R02
Display operation panel LD800HSE
Display operation panel LC1000-S/SP7
Display operation panel LC1000-S/SP7
Display operation panel L110-24-1
Display operation panel L003748-AR 3BSX108237R300
Display operation panel KX8974CV24 HIEE320606R1
Display operation panel KUD181A01  3BHE013431R0001
Display operation panel KUC755AE117 3BHB005243R0117
Display operation panel KUC755AE117
Display operation panel KUC755AE106 3BHB005243R0106
Display operation panel KUC755AE106 3BHB005243R0106
Display operation panel KUC755AE106
Display operation panel KUC755AE105 3BHB005243R0105
Display operation panel KUC720AE01 3BHB003431R0101
Display operation panel KUC720AE01 3BHB003431R0001
Display operation panel KUC720AE01
Display operation panel KUC720AE
Display operation panel KUC711AE101 3BHB004661R0101
Display operation panel KUC711AE101 3BHB004661R0101
Display operation panel KUC711AE101
Display operation panel KUC711AE01 3BHB004661R0001
Display operation panel KUC711AE01 3BHB004661R0001
Display operation panel KUC711AE 3BHB004661R0101
Display operation panel KUC711AE 3BHB004661R0001
Display operation panel KUC711AE 3BHB004661R0001
Display operation panel KUC711AE
Display operation panel KUC321AE HIEE300698R1
Display operation panel KUC321AE HIEE300698R0001
Display operation panel KSD211B101 3BHE022455R1101
Display operation panel KSD211B 3BHE022455R1101
Display operation panel KSD211B
Display operation panel KP3000
Display operation panel KP2500
Display operation panel JM95000205.50
Display operation panel ITCTU11
Display operation panel ITCTU05
Display operation panel ITCTU04
Display operation panel ITCTU03/11
Display operation panel ITCTU03
Display operation panel IT94-3 HESG440310R2 HESG112699/B
Display operation panel IPSYS01
Display operation panel IPSYS01
Display operation panel IPSYS01
Display operation panel IPS21-35AD
Display operation panel IPMON01
Display operation panel IPMON01
Display operation panel IPFLD48
Display operation panel IPFLD24
Display operation panel IPFLD125
Display operation panel IPFLD01
Display operation panel IPFCH01
Display operation panel IPFAN14
Display operation panel IPFAN13
Display operation panel IPFAN12
Display operation panel IPFAN11
Display operation panel IPESW11
Display operation panel IPECB13
Display operation panel IPECB11
Display operation panel IPCHS02
Display operation panel IPCHS01
Display operation panel IPBLK01
Display operation panel IPBLC01
Display operation panel INTKM01
Display operation panel INSPM01
Display operation panel INSOE01
Display operation panel INSIM01
Display operation panel INSEM11
Display operation panel INSEM01
Display operation panel INSCS01
Display operation panel INPTM01
Display operation panel INPPT01
Display operation panel INPCT01
Display operation panel INPCI02