HWA143-TDM-PMC-V20 GE Fanuc Controller Carrie

(2) Data collection and traceability issues. Data collection issues often occur, and many assembly lines lack “end-to-end traceability.”
In other words, there are often no unique identifiers associated with the parts and processing steps being produced.
One workaround is to use a timestamp instead of an identifier. Another situation involves an incomplete data set. In this case, omit
incomplete information parts or instances from the forecast and analysis, or use some estimation method (after consulting with manufacturing experts).

(3) A large number of features. Different from the data sets in traditional data mining, the features observed in manufacturing analysis
may be thousands. Care must therefore be taken to avoid that machine learning algorithms can only work with reduced datasets (i.e.
datasets with a small number of features).

(4) Multicollinearity, when products pass through the assembly line, different measurement methods are taken at different stations
in the production process. Some of these measurements can be highly correlated, however many machine learning and data mining
algorithm properties are independent of each other, and multicollinearity issues should be carefully studied for the proposed analysis method.

(5) Classification imbalance problem, where there is a huge imbalance between good and bad parts (or scrap, that is, parts that do not
pass quality control testing). Ratios may range from 9:1 to even lower than 99,000,000:1. It is difficult to distinguish good parts from scrap
using standard classification techniques, so several methods for handling class imbalance have been proposed and applied to manufacturing analysis [8].

(6) Non-stationary data, the underlying manufacturing process may change due to various factors such as changes in suppliers
or operators and calibration deviations in machines. There is therefore a need to apply more robust methods to the non-stationary
nature of the data. (7) Models can be difficult to interpret, and production and quality control engineers need to understand the analytical
solutions that inform process or design changes. Otherwise the generated recommendations and decisions may be ignored.

RELIANCE O-57430 Processor module
RELIANCE O-57428  Toledo Scale Interface Modul
RELIANCE O-57423 Automax Memory DCS Module
RELIANCE O-57420 5-24 VDC Output Module
RELIANCE O-57419- 5-24 VDC Input Module
RELIANCE 805427-1S Resistance scaling module
RELIANCE 805405-5R Field power module
RELIANCE 805405-3R SF3000 Single-Phase Field Power Module
RELIANCE 805405-1R Power Module
RELIANCE 805403-3R  field power module
RELIANCE 805403-2R Resistor Scaling Module
RELIANCE 805403-1R Resistor Scaling Module
RELIANCE 805402-R Automax Distributed Power System
RELIANCE 805401-S 3-Slot PMI Rack assembly
LAM Research 605-109114-004 GE V7668A-132L00W04 4-Port Gigabit Ethernet Card Module
RELIANCE 805401-7R 4-Slot Parallel Gate Amplifier Rack
RELIANCE 805401-3S AutoMax Distribution Power System
RELIANCE 805401-2S Power Module
RELIANCE 804100-RX Remote I/O Head module
RELIANCE 804100-RV complete module
RELIANCE 61C613 analog input module
RELIANCE 61C605 8-Channel Isolated Thermocouple Module
RELIANCE 61C544  RTD module
RELIANCE 61C542 16 Channel Input Module
RELIANCE 61C516 AC/DC Input Module
LAM Research 605-048878-001 GE FANUC VME-7671-421000 SBC Board
RELIANCE 61C540 16-Point Input Module
RELIANCE 61C515 16-Bit Input Module
RELIANCE 61C501 Input Module
RELIANCE 61C500 module
RELIANCE 61C366 Analog Output Module
RELIANCE 61C351Input module simulates track card
RELIANCE 61C365 Output Module
RELIANCE 61C351 Input Module Analog Rail Card
RELIANCE 61C350  I/O Module
RELIANCE 61C345 Analog Input Module
RELIANCE 61C346  Analog Rail created
RELIANCE 61C326 PLC interface module
RELIANCE 61C23 AutoMax Local I/O headers created by the DCS system
RELIANCE 61C22 Local I/O Head made
RELIANCE 58820 AutoMax DCS system designed by MBCN
RELIANCE 57C570 AutoMax PC3000 Processor
RELIANCE 57C565 Optional string andante
RELIANCE 57C560  PC3000 processor