PFCL201CE 3BSX677498-108 Электрический фильтр ABB

(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.

IS210MVRFH1A  GE
IS210MACCHSAEG   GE
IS210DRTDH1AA   GE
GE Gas Turbine Control System IS200DRTDH1ABA
IS200DTCIH1A  GE
IS210AEBIHIS210   GE
IS210AEBIH1ADC  GE
IS210WSVOH1A   GE
IS215AEPCH1FA   GE
IS210BPPCH1AC   GE
IS210DTTCH1A  GE
IS210BPPCH1AD  GE
IS215WEPAH2BB  GE
IS210MVRBH1A  GE
IS210DSCBH1AA   GE
IS210DSVOH1AA   GE
IS200DSVOH1ABA GE
GE    IS210DTAIH1AA
IS210AEBIH1BED GE
IS210AEBIH3BEC  GE
IS210AEBIH3BED  GE
IS210AEPSG1AFC  GE
IS210BPPBH2BMD   GE
IS210SAMBH2AA   MRP688936  GE
IS210WSVOH1AE  GE
IS420ESWBH3A-C  GE
GE Mark VIe Analog I/O Package IS420YAICS1B
GE IS420UCSBS1A – Mark VIe and Mark VIeS Control System
General Electric’s Mark VIe controller IS420ESWBESWB
GE IS420UCSCH2A-E-V0.1-AMark VIe controller
IS420UCSBH3A-UCSB Mark VIe UCSB Controller Module
GE Mark VIe IS420UCSBS1A-UCSB Controller Module (Safety)
IS420ESWAH1A  GE
GE IS420PPNGH1A-PROFINET Controller Gateway Module
IS420ESWBH3A-ESWA  GE
GE Mark VIe UCEC controller IS420UCECH1B-A
GE IS420UCSCH2A Reliable Turbine Control Solution
IS420ESWAH2A  GE
GE IS420UCECH1B turbine control with 7 RJ45 expansion ports.
IS420ESWBH3A   GE
IS420ESWBH3AE  GE
IS420ESWAH3A   GE
IS420UCSBH1A-UCSB   GE
IS420YDOAS1B-IO   GE
GE IS420UCSCH1B-UCSC Mark VIeS Functional Safety System
GE Mark VIe IS420UCSCH1A-UCSC | In Stock Now – Ready to Ship
GE  IS420ESWBH1A
GE IS410JPDHG1A Rail Module
GE IS420UCSC2A Reliable Turbine Control
GE Mark VIe IS420UCSBH4A Controller Module
IS420ESWBH2A GE
IS420ESWBH3A  GE
IS230SNCIH6A  GE