DAPC100 3ASC25H203 Использование параметров 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 TB825
Excitation system ABB module TB820V2
Excitation system ABB module TB820
Excitation system ABB module TB815
Excitation system ABB module TB811
Excitation system ABB module TB810
Excitation system ABB module TB807
Excitation system ABB module TB806
Excitation system ABB module TB805
Excitation system ABB module TB711F
Excitation system ABB module TB521-ETH
Excitation system ABB module TAS01
Excitation system ABB module TAS.580.0600G00 V01
Excitation system ABB module TAS.580.0560G00
Excitation system ABB module TAS.580.0540G00
Excitation system ABB module TA924F
Excitation system ABB module TA724F
Excitation system ABB module TA526
Excitation system ABB module TA525
Excitation system ABB module TA524
Excitation system ABB module TA523
Excitation system ABB module SYNPOLD CMA132
Excitation system ABB module SYNCHROTACT5 3BHB006713R0217
Excitation system ABB module SYN5202A
Excitation system ABB module SYN5202
Excitation system ABB module SYN5201a-Z,V217 3BHB006714R0217
Excitation system ABB module SY809F
Excitation system ABB module SY809F
Excitation system ABB module SV541
Excitation system ABB module STT02E
Excitation system ABB module STC2BE
Excitation system ABB module STC2AE
Excitation system ABB module STBNIP2311
Excitation system ABB module SS832 3BSC610068R1
Excitation system ABB module SS832
Excitation system ABB module SS832
Excitation system ABB module SS832
Excitation system ABB module SS832
Excitation system ABB module SS822Z
Excitation system ABB module SS822
Excitation system ABB module SR511 3BSE000863R1
Excitation system ABB module SR511 3BSE000863R0001
Excitation system ABB module SPTPS13
Excitation system ABB module SPTKM01
Excitation system ABB module SPSET01
Excitation system ABB module SPSET01
Excitation system ABB module SPSED01
Excitation system ABB module SPNPM22
Excitation system ABB module SPNPM22
Excitation system ABB module SPNPM22
Excitation system ABB module SPNIS21
Excitation system ABB module SPNIS21
Excitation system ABB module SPNIS21
Excitation system ABB module SPNIS21
Excitation system ABB module SPMC2402
Excitation system ABB module SPMC1402
Excitation system ABB module SPIPT800
Excitation system ABB module SPIET800
Excitation system ABB module SPIET800
Excitation system ABB module SPIET800
Excitation system ABB module SPICT13A
Excitation system ABB module SPHSS13
Excitation system ABB module SPHSS13
Excitation system ABB module SPHSS13
Excitation system ABB module SPHSS03 Belica piece
Excitation system ABB module SPHSS03
Excitation system ABB module SPFEC12
Excitation system ABB module SPFEC12
Excitation system ABB module SPFEC12
Excitation system ABB module SPFEC12
Excitation system ABB module SPFCS01
Excitation system ABB module SPER1C1
Excitation system ABB module SPDSO14
Excitation system ABB module SPDSO14
Excitation system ABB module SPDSO14
Excitation system ABB module SPDSO14