GFD233A101 Модуль ввода / вывода 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.

S20260-VTS Industry produces sophisticated drive units
S20330-CNS-020 motion control technology
S20260-SRS Kollmorgen Servo Drives
S20260-CNS Node Servo Driver
S20250-VTS S200 Servo Drive
S20250-CNS Full digital servo driver
CR20560 AC drive controller
CR10661 10 amp drive amplifier
CR10561 Digital Driver Amplifier
CR10560 Servostar Series Amplifiers
CR10551 servo amplifier
CR10251 Servostar CD Drive Amplifier
CR10251 Servostar CD Drive Amplifier
CR10250 Industrial Drive Controller
CR06703 High Performance Servo Amplifier
CR06703-R drive amplifier
CR06561-MZ servo amplifier
CR06560 server Driver
CR06550 Precision Industrial Motor Drivers
CR06502 Industrial Motor Driver
CR06250 servo amplifier
CR06260 servo amplifier
CR06250 SEVOSTAR CD Amplifier
CR06200-000000 servo amplifier
CR03302 servo amplifier
CR03250 Servo Motor Driver Amplifier
CR03200-000000 compact drive
CE20560 5 Series Servostar Drive Amplifiers
CE10560-S server Driver
CE10260 servo amplifier
CE06560 SERVOSTAR CD DRIVE SYSTEM
CE06550 servo amplifier
CE06260 amplifier module
CE06250 servo motor amplifier
CE06200  Series 2 Servostar Drives
CE03561 servo motor amplifier
CE03550 Servo Motor Drive Amplifier
CE03261 Industrial Servo Drive
CE03260 CD Servostar drive
CE03250 AC Driver
CB20560 Servostar Servo Motor Amplifier
CB20561 Servo Motor Drive Amplifier
CB10661-MZ CD Servostar drive
CB10661 5 Servo amplifier
CB03550  Industrial Motor Driver
S74802-NANAPM-NA-030 S700 series servo amplifier
S72402-NANANA servo amplifier
S71262-NANANA  servo amplifier
S71202-NANANA-NA-024 servo amplifier
S71202-NANANA-NA server Driver
S71202-NANANA server Driver
S71201-SENA-NA-0X9 server Driver
S70602-SENANA Motion Controller
S70602-PBNANA motion controller
S70602-NANANA-NA Digital Servo Amplifier
S70602-NANANA S700 Servo Drive