GDC780BE21 3BHE004468R0021 Контроллер ABB

3.2 Machine learning

As the functionality of distributed computing tools such as Spark MLLib (http://spark.apache.org/mllib) and SparkR (http://spark.apache
.org/docs/latest/index.html) increases, it becomes It is easier to implement distributed and online machine learning models, such as support
vector machines, gradient boosting trees and decision trees for large amounts of data. Test the impact of different machine parameters and process
measurements on overall product quality, from correlation analysis to analysis of variance and chi-square hypothesis testing to help determine the impact of individual
measurements on product quality. This design trains some classification and regression
models that can distinguish parts that pass quality control from parts that do not. The trained models can be used to infer decision rules. According to the highest purity rule,
purity is defined as Nb/N, where N is the number of products that satisfy the rule and Nb is the total number of defective or bad parts that satisfy the rule.

Although these models can identify linear and nonlinear relationships between variables, they do not represent causal relationships. Causality is critical to
determining the true root cause, using Bayesian causal models to infer causality across all data.

3.3 Visualization

A visualization platform for collecting big data is crucial. The main challenge faced by engineers is not having a clear and comprehensive overview of the complete manufacturing
process. Such an overview will help them make decisions and assess their status before any adverse events occur. Descriptive analytics uses tools such as
Tableau (www.tableau.com) and Microsoft BI (https://powerbi.microsoft.com/en-us) to help achieve this. Descriptive analysis includes many views such as
histograms, bivariate plots, and correlation plots. In addition to visual statistical descriptions,
a clear visual interface should be provided for all predictive models. All measurements affecting specific quality parameters can be visualized and the data
on the backend can be filtered by time.

AMAT   0100-71229
AMAT   0100-09127
AMAT   0100-00005
AMAT   0100-20000
AMAT   0100-11018
AMAT  0100-20040
AMAT  0100-09117
AMAT  0100-09008
AMAT  0100-20063
AMAT  0100-01321
AMAT  0100-09136
AMAT  0100-35279
AMAT   0100-00195
AMAT   0100-13011
AMAT    0100-09024
AMAT    0100-20037
AMAT    0100-00241
AMAT    1040-01152
AMAT    0100-20078
AMAT    0130-11002
AMAT    0100-09054
AMAT    0100-76181
AMAT    0100-35117
AMAT   0100-00005
AMAT   0100-90302
AMAT   0100-02393
AMAT  0100-20003
AMAT  0100-90178
AMAT  0100-76297
AMAT  0100-09006
AMAT  0100-00275
AMAT  0100-01132
AMAT  0100-A2141
AMAT  0100-90952
AMAT  0100-77034
AMAT  0100-20358
AMAT  0100-00010
AMAT  0100-76095
AMAT  0100-11002
AMAT  0100-20038
AMAT  0100-09056
AMAT  0100-35414
AMAT  0100-09110
AMAT 0100-09006
AMAT 0100-00470
AMAT 0100-76100
AMAT 0100-00011
AMAT  0100-09299
AMAT  0100-71309
AMAT 0100-71278
AMAT 0100-71267
AMAT 0100-71224
AMAT  0100-20100
AMAT  0100-76124
AMAT  0190-34055
ABB  PFCL 201CD-50.0
ABB  PFCL 201C-50.0
ABB  PFCL 201CE-20.0
ABB  PFCL 201CD-20.0
ABB   PFCL 201C-20.0
ABB   PFCL 201CE-10.0
ABB   PFCL 201CD-10.0
ABB PFCL 201C-10.0
ABB  PFCL 201CE-5.0
ABB  PFCL 201CD-5.0
ABB  PFCL 201C-5.0
ABB  PFTL 201DE-100.0
ABB  PFTL 201D-100.0
ABB  PFTL 201DE-50.0
ABB  PFTL 201D-50.0
ABB  PFTL 201CE-50.0