Primjena podataka šivaće opreme (II)

Održavanje i održavanje opreme oslanja se na data mining, a data mining opreme podržava optimizaciju i upravljanje vrijednošću strukture opreme, s ciljem „kontinuiranog i efikasnog pružanja kupcima proizvoda i usluga koji su relativno superiorniji u odnosu na konkurente“. Oprema se primjenjuje na različite objekte, a postavke parametara opreme se razlikuju. Stoga oprema ne bi trebala imati samo senzorske sposobnosti (senzore), već i vizualne mogućnosti (kamere) i praktične mogućnosti (mehaničke ruke) kako bi oprema bila pametnija. Tradicionalni serijski komunikacijski prijenos više ne zadovoljava ogromnu količinu podataka potrebnih za međusobno povezivanje opreme s različitim markama, modelima i kontrolnim sistemima. Korišćenje Ethernet komunikacije za prenos podataka proizvodne opreme i usvajanje objedinjenog sistemskog interfejsa može smanjiti prag za prikupljanje podataka među proizvodnom opremom i značajno poboljšati efikasnost prikupljanja podataka. U budućnosti će biti važnije realizovati daljinsko virtuelno upravljanje opremom kroz digitalnu twinning tehnologiju, prelazeći sa digitalnog održavanja opreme na digitalno upravljanje, te suštinski menjajući metode rada i okruženje tradicionalne tekstilne i odevne industrije.

Trenutno, pod pretpostavkom da nije moguće postići automatizaciju procesa šivanja, logistički transport između različitih sekcija može se postići korištenjem AGV-a, a međusobno povezana oprema može preciznije predvidjeti rasporede isporuke. Okvir OPCUA, koji kombinuje definiciju informacionog modela, skupove usluga i komunikacijske standarde, može postići prijenos sirovih podataka iz različitih tipova opreme od osnovnog sloja do upravljačkog sloja MES-a i ERP-a, riješiti problem semantičke interoperabilnosti između različitih opreme, te ostvaruju međusobnu povezanost podataka između heterogene opreme, čime se rješava problem upravljanja opremom u okviru sistema za izvršavanje proizvodnje.