Коды ошибок стиральных машин ATLANT
| Код ошибки | Какой индикатор светится | Значение | Причины появления | Ремонт своими руками |
|---|---|---|---|---|
| Door | Светятся 1,3, 4 лампочки. | Не до конца закрыта дверца люка. |
| 1-2. Провести проверку работоспособности замка УБЛ и его проводки, используя мультиметр. Заменить испорченные элементы.
3. Разместить машину по уровню, на ровной поверхности. 4. Подтянуть дверные петли. 5. Установить новую ручку дверцы — независимо от типа сломанной детали. |
| Sel | Все индикаторы. | Проблемы с панелью управления. |
|
|
| None | Горят все индикаторы. | Переизбыток пены в баке. |
|
|
| F2 | 3 | Датчик температуры не работает. |
| Как устранить:
|
| F3 | 3 и 4 | Возникли неполадки с нагревательным элементом. |
|
|
| F4 | 2 | Проблемы со сливом отработанной воды. |
|
|
| F5 | 2 и 4 | Неполадки с заливным шлангом. |
|
|
| F6 | 2 и 3 | Реле реверса не работает. |
| Все детали проверяются на исправность. Сломанные элементы заменяются. |
| F7 | 2, 3, 4 | Некорректная работа электрической сети. | Машина не может запуститься, поскольку показания сети не соответствуют норме.
|
|
| F8 | 1 | В баке стиралки слишком много воды. | Что послужило причиной:
| Что делать:
|
| F9 | 1 и 4 | Таходатчик не функционирует. |
|
|
| F10 | 1-3 | Электронная блокировка люка не работает. | Стиральная машина «Атлант» не запустится, пока замок не заблокируется. Нужна диагностика УБЛ и его контактов. | Замена сломанного УБЛ. |
| F12 | 1, 2, 3 | Сломался мотор СМА. |
|
|
| F13 | 1, 2, 4 | Вероятна поломка главного модуля либо его цепей. | Неполадка могла возникнуть в результате короткого замыкания или попадания влаги на плату. | Осмотр, ремонт подгоревших частей платы. |
| F14 | 1 и 2 | Ошибка программного обеспечения. | Перепрошивка или замена модуля. | |
| F15 | В системе протечка. |
| Поиск места протечки. Устранение течи |
Коды ошибок стиральных машин Atlant
Каждая стиральная машина оснащена системой самодиагностики.
Стиралки Atlant (Атлант) – не исключение. Система постоянно производит контроль за работой всех узлов и в случае неисправности одного из них выводит на экран дисплея код ошибки.
| Код | Расшифровка и причина |
|---|---|
| F2 | Сбой работы датчика температуры:
|
| F3 | Сбой системы нагрева стиральной машины:
|
| F4 | Не правильно работает слив воды или совсем не работает:
|
| F5 | Вода не заливается в бак:
|
| F6 | Неисправность электродвигателя стиральной машины:
|
| F7 | Питающее напряжение выходит за допустимые границы:
|
| F8 | Слишком высокий уровень воды при заполнении бака стиральной машины:
|
| F9 | Ошибка тахогенератора электродвигателя:
|
| F10 | Неисправно устройство блокировки люка стиралки:
|
| F11 | Не закрыт люк:
|
| F12 | Ошибка электродвигателя:
|
| F13 | Ошибка в работе модуля управления:
|
| F14 | Нет связи между модулями управления и индикации:
|
| F15 | Вода протекает в поддон стиральной машины:
|
| F16 | Фактическая температура воды выше установленного на 10⁰С:
|
| Sel | Сбой селектора модуля интерфейса:
|
| Door | Ошибка блокировки люка:
|
Ремонт СМА
Выезжаем в пригород
Ремонт стиральных машин в пригороде: Атолино, Большевике, Боровлянах, Гатово, Дворище, Ельнице, Ждановичах, Замосточье, Заславле, Королищевичах, Колодищах, Лесном, Мачулищах, Новом Дворе, Новоселье, Озерце, Паперне, Привольном, Прилуках, Приморье, Ратомке, Самохваловичах, Семково, Сенице, Соколе, Соснах, Старом Селе, Тарасово, Тростинце, Фаниполе, Хатежино, Щомыслице, Юбилейном
Наши телефоны
+375 (29) 601-18-02
+375 (29) 530-97-86
Developers Hack Big для малого бизнеса в Атланте.
..Мама и папа. Кирпича и раствора. Местный магазин. Это лишь некоторые из многих названий малых предприятий, но, безусловно, нет ничего малого в том, сколько из них открыли магазины в Соединенных Штатах.
По оценкам, в США насчитывается 28 миллионов малых предприятий, что в 1 508 раз превышает число корпораций. Однако более 50 % из них не доживут до конца пятого года. проведет хакатон Hack Big for Small Business в Атланте на выходных.
«Малый бизнес является основой экономики США. В Visa мы работаем над пониманием болевых точек, с которыми ежедневно сталкиваются владельцы малого бизнеса, и, где это возможно, используем технологии, чтобы облегчить их», — сказал Каушал Мехта, старший директор по продуктам и инициативам для малого бизнеса в Visa.
Хакатон поставил перед разработчиками задачу переосмыслить то, как малые предприятия работают в таких областях, как укомплектование персоналом, отношения с поставщиками, управление запасами, платежи и себестоимость товаров.
«Самая большая проблема для малого бизнеса — это просто время. Возможность находить время в течение дня, потому что они носят так много разных шляп и выполняют так много разных функций. Все, что позволяет им более эффективно и результативно вести свой бизнес, — это победа. Победа для них и победа для нас», — сказал Крейг Ходнетт, старший вице-президент группы продуктов RPS Small Business Card в U.S. Bank.
Используя API-интерфейсы банков США и Visa, а также API-интерфейсы сторонних производителей, мы поручили участникам разработать решения, которые помогут владельцам малого бизнеса лучше управлять такими вещами, как процесс закупок и управления запасами, сохраняя контроль над количеством, затратами и любыми стимулами, которые может принести пользу их бизнесу.
121 разработчик, дизайнер и инноватор выстроились рано утром в субботу в Atlanta Tech Village в надежде получить денежный приз хакатона: 7 тысяч долларов за 1 -е место, 5 тысяч долларов за 2 -е место и 3 тысячи долларов за 3 место .
Visa также выделила дополнительные 3 000 долларов США команде, которая лучше всего использовала API Visa.
День первый был посвящен идеям, формированию команды и созданию основы для решений для малого бизнеса. 18 смельчаков представили свою идею на сцене в надежде сформировать идеальную команду. Идеи варьировались от автоматизированных киосков для более быстрых платежей до платформ, которые прогнозируют, сколько выплат будет для заработной платы. Как только презентация идеи была завершена, участники объединились в сеть и сгруппировались по своим углам, чтобы начать строительство.
Затем участникам были представлены технические обзоры API, доступных в U.S. Bank, а также на платформе Visa Developer Platform. Предлагаемые возможности будут стимулом для воплощения их демонстраций в жизнь.
Банк США предложил несколько API. Некоторые из них включали данные об истории транзакций, текущем балансе счетов и сведениях о местонахождении в отделениях банков США или банкоматах.
В качестве API-интерфейсов Visa Developer были выделены Visa Supplier Matching Service, Visa Queue Insights, Merchant Measurement, Merchant Search и Locator. Разработчики не ограничивались ими, у них была возможность исследовать все API.
К утру воскресенья 19 команд были в списке для демонстрации своего конечного продукта. У них было три минуты, чтобы представить свои идеи, а у судей была 1 минута, чтобы задать вопросы.
После долгих обсуждений победители Hack Big For Small Busines0003
Малые предприятия не имеют доступа к данным о взаимодействии с клиентами. Они изо всех сил пытаются понять, что движет покупательским поведением? Что не влияет на это поведение? Малому бизнесу нужна та же аналитика клиентов, что и крупному бизнесу, что позволяет им адаптироваться к неизвестным факторам, влияющим на их операционную деятельность и качество обслуживания клиентов.
Хак предлагает обогащение, определяемое продавцом, продвигая аналитику, адаптированную для продавца, с местными и отраслевыми сравнениями.
Эта команда также получила специальный приз Visa за лучшее использование API Visa.
2-й приз — Visa PODS
Платежное решение представляет собой плагин для вашего браузера, который перехватывает транзакцию. Позволить руководителю принять эффективное бизнес-решение.
3 место — изобретатели
Команда создала приложение, которое автоматизирует, когда вы должны заказывать расходные материалы, и пересчитывает стоимость, объединяя ваш заказ на товар с другим оптовым покупателем, цена, которую вы оба платите, снизится.
Смотрите все события выходных в видео здесь.
Федеральный резервный банк Атланты
Является ли GDPNow официальным прогнозом Федерального резервного банка Атланты или президента Банка?
Нет, это не официальный прогноз Федерального резервного банка Атланты, его президента, Федеральной резервной системы или FOMC.
Используются ли какие-либо суждения для корректировки прогнозов?
Нет. Как только модель GDPNow начнет прогнозировать рост ВВП в конкретном квартале, код не будет корректироваться до тех пор, пока не будет получена «предварительная» оценка. Если мы будем улучшать модель с течением времени, мы будем внедрять изменения сразу после «авансовой» оценки, чтобы прогнозы на последующий квартал использовали фиксированную методологию для всей своей эволюции.
Когда начнутся и закончатся текущие прогнозы роста ВВП в конкретном квартале?
GDPNow прогнозы реального роста ВВП в конкретном квартале начинаются примерно за 90 дней до публикации «предварительной» оценки роста ВВП за квартал; они заканчиваются в последний рабочий день выпуском данных, который использует GDPNow, который предшествует дате выпуска предварительной оценки роста ВВП Бюро экономического анализа (BEA). За исключением ежегодных эталонных или всесторонних пересмотров ВВП, обычно происходящих в конце июля, прогнозы GDPNow за квартал обычно начинаются в будний день после публикации предварительной оценки роста ВВП за предыдущий квартал.
После всеобъемлющих или эталонных пересмотров ВВП первоначальный прогноз GDPNow на следующий квартал может быть отложен примерно на неделю, пока БЭА не опубликует пересмотренные «базовые подробные таблицы» для счетов национального дохода и продуктов.
Например, первоначальный прогноз роста реального ВВП в первом квартале 2018 г., подготовленный GDPNow, был сделан в понедельник, 29 января 2018 г., в первый рабочий день после пятницы, 26 января 2018 г., когда предварительная оценка роста реального ВВП в четвертом квартале вышел квартал 2017 года. Окончательный прогноз роста реального ВВП в первом квартале 2018 г. в GDPNow был сделан 26 апреля 2018 г., а предварительная оценка роста реального ВВП в первом квартале 2018 г. была опубликована 27 апреля 2018 г.
Как часто обновляется прогноз GDPNow?
Модельный прогноз обновляется шесть или семь раз в месяц в будние дни, по крайней мере, с одним из следующих семи выпусков данных: Отчет о бизнесе ISM для производства, Международная торговля товарами и услугами в США (FT900), Оптовая торговля, Ежемесячный отчет о розничной торговле, Новое жилищное строительство, предварительный отчет о производителях товаров длительного пользования, личных доходах и расходах.
Другие выпуски данных, такие как «Промышленное производство и использование производственных мощностей» и «Продажи на вторичном рынке жилья», также включены в модель, и их влияние на прогноз модели будет показано на следующий будний день в одном из выпусков данных. Собственные прогнозы от Экономические индикаторы «голубых фишек» и Финансовые прогнозы «голубых фишек» , показанные на диаграмме, доступны в Aspen Publishers.
Как получить доступ к историческим прогнозам из модели GDPNow?
Эти прогнозы доступны в этой загружаемой электронной таблице. См. вкладку «ReadMe» в электронной таблице для гиперссылок на исторические прогнозы и другие данные для модели. В частности, на вкладке «TrackingDeepArchives» есть прогнозы на период 2011:Q3–2014:Q1 (до запуска модели), на вкладке «TrackingArchives» есть прогнозы с 2014:Q2 по последний квартал, для которых предварительная оценка ВВП был выпущен BEA, и на вкладке «TrackRecord» есть сравнение исторических прогнозов модели GDPNow с фактическими «авансовыми» оценками роста реального ВВП из BEA.
Где я могу прочитать о методах и исходных данных, используемых в модели?
Подробное описание приведено в рабочем документе с описанием модели. Подводя итог, можно сказать, что Справочник БЭА по NIPA содержит очень подробную документацию как по исходным данным, так и по методам, используемым для оценки подкомпонентов ВВП. Покойный экономист, лауреат Нобелевской премии Лоуренс Кляйн впервые применил многие методы «уравнения моста», используемые для краткосрочного прогнозирования роста ВВП с использованием этих исходных данных; 1989 статья, которую он написал в соавторстве с Э. Соджо, описывает этот подход. Кэтлин Навин, экономист Macroeconomic Advisors, в этой презентации 2017 года представляет общий взгляд, иллюстрирующий, как использовать метод промежуточного уравнения на практике для улучшения прогнозов ВВП. Эконометрические методы, использованные в нашей модели GDPNow, были в значительной степени адаптированы из моделей прогнозирования текущей погоды по ВВП, описанных в статье Престона Дж.
Миллера и Дэниела М. Чина в Ежеквартальном обзоре Федерального резервного банка Миннеаполиса за 1996 год, а также в статье 2008 года Дэвида Смолла и экономистов Доменико Джанноне из Совета и Лукреция Райхлин.
Где я могу найти альтернативные прогнозы роста ВВП?
Модельные прогнозы от других резервных банков см. в отчете ФРБ Нью-Йорка о прогнозах текущей погоды, индексе экономических новостей ФРБ Сент-Луиса: прогноз реального ВВП, межвременной стохастической модели Philadelphia Research Intertemporal Stochastic Model (PRISM) и модели прогнозирования Федерального резервного банка Кливленда. для роста ВВП на основе наклона кривой доходности. Moody’s Analytics и Now-Casting.com составляют краткосрочные прогнозы ВВП по собственной модели. Прогнозы, основанные на опросах, см. в ежеквартальном обзоре профессиональных прогнозистов Федерального резервного банка Филадельфии, который включает прогнозы реального ВВП и его основных компонентов. Обзор экономического прогнозирования Wall Street Journal проводится ежемесячно, а обзор Moody’s Analytics/CNBC Rapid Update обычно проводится несколько раз в неделю.
Ни одно из этих обследований не включает прогнозы подкомпонентов ВВП.
Насколько точны прогнозы GDPNow? Являются ли они более точными, чем «профессиональные» прогнозы?
На приведенной ниже диаграмме показаны прогнозы GDPNow в режиме реального времени, сделанные непосредственно перед публикацией первоначальной оценки темпов роста реального ВВП в годовом исчислении, а также первоначальные оценки Бюро экономического анализа США.
Поскольку мы начали отслеживать рост ВВП с помощью версий этой модели в 2011 году, средняя абсолютная ошибка окончательных прогнозов GDPNow составляет 0,83 процентных пункта. Среднеквадратическая ошибка прогнозов составляет 1,23 процентных пункта. Эти показатели точности охватывают первоначальные оценки за 3 кв. 2011 г. – 2 кв. 2022 г. Некоторый дополнительный анализ ошибок прогнозов GDPNow доступен в постах макроблога , расположенных здесь и здесь. Мы внесли некоторые улучшения в модель по сравнению с ее более ранними версиями, и со временем прогнозы модели стали более точными (полный послужной список здесь).
При обратном тестировании с пересмотрены данные , среднеквадратическая ошибка прогноза модели вне выборки с тем же охватом данных, который был бы у аналитика непосредственно перед «предварительной» оценкой, составляет 1,15 процентных пункта для периода 2000:Q1–2013:Q4. . На рисунке ниже показано, как прогнозы становятся более точными по мере сужения интервала между датой составления прогноза и датой предстоящего выпуска данных о ВВП.
В целом, эти показатели точности не дают убедительных доказательств того, что модель более точна, чем профессиональные прогнозисты. Модель, по-видимому, хорошо себя зарекомендовала по сравнению с другими традиционными статистическими моделями.
Как обрабатываются изменения данных, которые еще не отражены в последнем выпуске ВВП?
В целом, модель не пытается предвидеть, как выпуск данных после последнего отчета о ВВП повлияет на изменения, сделанные в предстоящем выпуске ВВП. Исключением является подкомпонент «изменение частных товарно-материальных запасов», где пересмотр показаний за предыдущий квартал влияет на рост ВВП в текущем квартале.
Пользователи прогноза GDPNow обычно должны использовать прогнозы изменения «чистого экспорта» и изменения «изменения частных запасов», а не прогнозы уровней. Пересмотры розничных продаж используются для прогнозирования пересмотров реальных ежемесячных расходов в «контрольной группе PCE», а пересмотры вводов жилья используются для прогнозирования пересмотров ежемесячной суммы расходов на строительство частного жилья.
Вы поделитесь своим кодом?
На данный момент нет. Однако электронная таблица Excel дает числовые данные, включая необработанные данные и параметры модели, о том, как ежемесячные данные сопоставляются с прогнозами подкомпонентов ВВП.
В чем разница между моделями GDPNow и FRBNY Nowcast? Почему две модели имеют разные прогнозы?
Модель роста реального ВВП FRBNY Nowcast основана на динамической факторной модели, описанной в этой записи блога Liberty Street. Индекс национальной активности ФРБ Чикаго и индекс условий ведения бизнеса Аруоба-Диболда-Скотти являются индикаторами экономической активности, рассчитанными на основе факторных моделей.
Последний прогноз погоды из модели FRBNY Nowcast вместе с некоторыми соответствующими вопросами и ответами доступен здесь.
GDPNow Федерального резервного банка Атланты также использует динамическую факторную модель, основанную на модели одного из экономистов Федерального резервного банка Нью-Йорка, который является соавтором записи в блоге Liberty Street, но использует этот фактор только в качестве исходных данных для заполнения еще -опубликованные ежемесячные исходные данные по ВВП. Оценки этого динамического фактора доступны на вкладке Factor этого файла Excel.
Ежемесячные исходные данные затем используются для оценки подкомпонентов ВВП, которые затем агрегируются до текущего прогноза роста реального ВВП. Помимо модели динамического фактора, GDPNow использует несколько других эконометрических методов, в том числе «уравнения моста» и байесовскую векторную авторегрессию, для краткосрочного прогнозирования подкомпонентов ВВП. Точные методы описаны в этом рабочем документе.