LS610EXR6000-Z Модуль ввода / вывода ABB

2 Leveraging big data tool chains

After the data collected from the manufacturing product value chain is stored in the database, a data analysis system is required to analyze the data.
The manufacturing data analysis system framework is shown in Figure 1. Data is first extracted, transformed, and loaded (ETL) from different
databases into a distributed file system, such as Hadoop Distributed File System (HDFS) or a NoSQL database (such as MongoDB). Next,
machine learning and analytics tools perform predictive modeling or descriptive analytics. To deploy predictive models, the previously mentioned tools
are used to convert models trained on historical data into open, encapsulated statistical data mining models and associated metadata called Predictive
Model Markup Language (PMML), and Stored in a scoring engine. New
data from any source is evaluated using models stored in the scoring engine [9].

A big data software stack for manufacturing analytics can be a mix of open source, commercial, and proprietary tools. An example of a
manufacturing analytics software stack is shown in Figure 2. It is known from completed projects that existing stack vendors do not currently
offer complete solutions. Although the technology landscape is evolving rapidly, the best option currently is modularity with a focus on truly distributed
components, with the core idea of ​​success being a mix of open source and commercial components [10].

In addition to the architecture presented here, there are various commercial IoT platforms. These include GE”s Predix ( www.predix.com ), Bosch”s IoT
suite (www.bosch-iot-suite.com), IBM”s Bluemix ( www.ibm.com/cloud-computing/ ), ABB based on Microsoft Azure IoT services and people platform
and Amazon’s IoT cloud (https://aws.amazon.com/iot). These platforms offer many standard services for IoT and analytics, including identity management and data
security, which are not covered in the case study here. On the other hand, the best approaches offer flexibility and customizability, making implementation
more efficient than standard commercial solutions. But implementing such a solution may require a capable data science team at the implementation site.
The choice comes down to several factors, non-functional requirements, cost, IoT and analytics.

WOODWARD  8440-1301
WOODWARD  8440-2088
WOODWARD  8440-1936
WOODWARD  8440-2150
WOODWARD  8440-1947
WOODWARD  8440-1809
WOODWARD  8440-2152
WOODWARD  8440-1936
WOODWARD  8440-1884
WOODWARD  8440-1868
WOODWARD  8440-1952
WOODWARD  8440-1878
8440-2222 – Woodward’s easYgen
WOODWARD 8200-203- ProTech 203 overspeed protection
WOODWARD  8200-508
WOODWARD  8200-314 – Digital Driver Board
Woodward Rotary actuators | VBR Turbine Partners 8200-188
WOODWARD  8200-1204 – LINKnet HT AIO
WOODWARD  8200-224 – Servo Position Controller
WOODWARD Governor 8200-150
WOODWARD  8200-226
Woodward 9907-205 MSLC/DSLC Hand Held Programmer
WOODWARD 8200-507 Steam Turbine Digital Governor
WOODWARD  8200-1300
WOODWARD  8200-1302 – 505D Digital Governor Turbine Control
Woodward 505D Digital Speed Governing Turbine Controller 8200-1502
WOODWARD  8200-1508
WOODWARD 8200-1350 Flex500- Turbines
WOODWARD  8200-1301-505D Digital Governor Turbine Control
WOODWARD 8200-1310 Turbine Digital Control
WOODWARD 5464-050 Digital Microprocessor Controller
5466-258 | 5466-258 Woodward | Simplex Discrete I/O Module
WOODWARD 5464-674 Digital Microprocessor Controller
WOODWARD  5464-738
WOODWARD microgrid digital control 5464-552
WOODWARD  5464-843
WOODWARD 5464-331 Digital Microprocessor Controller
WOODWARD 5464-333- Thermocouple input module available in stock
WOODWARD  5464-011
WOODWARD  5464-365A
WOODWARD  5464-365 Module digital speed sensor
WOODWARD  5464-330
WOODWARD  5464-218
Best WOODWARD 5464-643 discrete input (48 channels)
WOODWARD  5464-654
WOODWARD  5464-850
WOODWARD  5464-545
WOODWARD  5464-414
“WOODWARD 9905-003”
“WOODWARD EASYGEN-1000”
“WOODWARD EASYGEN-320”
“WOODWARD ESAYGEN-1000”
“WOODWARD 9907-018”
“WOODWARD 9907-163”
woodward  9907-163