Primjena podataka šivaće opreme

Data mining tehnologija je postigla značajne rezultate u umjetnoj inteligenciji, automatskoj kontroli, informatici, obradi informacija, prepoznavanju obrazaca i drugim poljima. Na primjer, umjetne neuronske mreže mogu dobiti složene nelinearne modele kroz obuku na poznatim uzorcima. Dobijeni model odnosa može dobro izvršiti predviđanje, ekstrakciju karakteristika, klasifikaciju i druge zadatke, te analizirati neobučene uzorke. Postigla je značajne marketinške efekte u finansijama, zdravstvu, maloprodaji i drugim industrijama koje su usko povezane s informatičkom tehnologijom. Industrija transporta i logistike, koja je usko povezana sa OT operativnom tehnologijom, također je dobila važnu komercijalnu vrijednost.

Mogućnost analize podataka promoviše optimizaciju proizvoda
Integracija sistema kontrole opreme i sistema upravljanja može poboljšati kvalitet proizvoda. Implementirana je dvosmjerna kontrola podataka između upravljanja životnim ciklusom proizvoda (PLM) i procesa proizvodnje proizvoda, ne samo oslanjajući se na CAD, CAPP, PDM i druge metode za postizanje proizvodnje proizvoda, već i kontinuirano optimizirajući razvoj novih proizvoda zasnovanih na rudarenju proizvodnih podataka. . Odnos između proizvoda i opreme za obradu više nije jednostavan odnos master-slave, već se temelji na proizvodnim resursima za postizanje daljnjih inovacija u proizvodu. Na primjer, parametri kao što su pritisak, frekvencija i podešavanje temperature za ultrazvučno šivanje pojaseva donjeg rublja usko su povezani sa zahtjevima kvaliteta proizvoda; razumno podudaranje različitih tkanina, uzoraka šavova, tragova konca i linija šivanja koristi se kako bi se zadovoljili različiti zahtjevi za kvalitetom procesa šivanja i kvalitetom izgleda. Stoga je za opremu za šivanje posebno važno uspostaviti ciljane baze podataka.