IC697VAL348 Canopen Interface Module

(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.

V7768-322001 GE
V7768-322001/350-9301007768-322001  A2
F650BFCF1G0HI6E  GE
F650-FEEDERFMOD36-04/BAY  GE
F650BFBF2G1HI6H  GE
F650BABF1G1HIE GE
F650BFBF2G1HI6 GE
F650BFBF1G0HICE  GE
F650BABF2G1HI GE
F650BABF1G0HIC  GE
F650BFBF1G0HI GE
F650BFCF2G0HI GE
F650BFBF2G0HI GE
F650BFBF2G0HI  GE
F650BABF1G0HIS GE
F650BABF1G0HI  GE
F650NXBF1G1HI6 GE
F650BABF2G0HI6E  GE
F650-G-N-A-B-F-2-G-1-HI-C-E GE
F650BABF2G0LOSHE  GE
GE  BK698A201S12
GE   BK698CPA15B0
531X300CCHADM5  GE
531X302DCIBAG3W GE
531X207LCSAEG1 GE
531X308PCSADG3  GE
531X171TMAAFS2AF GE
GE 531X305NTBANG1 – NTB/3TB Terminal Board
531X197SSAACG1  GE
531X303MCPBDG1  GE
531X308PCSABG2   GE
531X175SSBAHM1  GE
531X300CCHAHM3  GE
531X100CCHAPM1 GE
531X306LCCBFM1  GE
531X305NTBAMG1  GE
531X133PRUAKG1  GE
531X191RTBALG3  GE
531X308PCSAAG1   GE
531X300CCHAFM5    GE
531X111PSHAWG3    GE
531X139APMAPG2    GE
531X111PSHAPG2    GE
531X140CCHANM2    GE
531X175SSBAAM3    GE
531X111PSHAGG1    GE
531X112PSAAHG1    GE
531X300CCHAHM2    GE
531X133PRUAMG1    GE
531X309SPCAHG1    GE
531X111PSHAEG1    GE
531X306LCCBEM2   GE
531X111PSHACG1  GE
531X100CCHALM1   GE
531X111PSHARG2  GE
531X113PSFAPG1 GE
531X111PSHABG1   GE
531X306LCCBCG3  GE
531X112PSAARG1  GE
531X301DCCAXM1  GE
531X132APGACG1   GE