Primjena podataka opreme za šivanje

Tehnologija rudarenja podataka postigla je značajne rezultate u umjetnoj inteligenciji, automatskom upravljanju, informatici, obradi informacija, prepoznavanju uzoraka i drugim područjima. Na primjer, umjetne neuronske mreže mogu dobiti složene nelinearne modele kroz obuku na poznatim uzorcima. Dobiveni model odnosa može dobro obavljati predviđanje, izdvajanje značajki, klasifikaciju i druge zadatke, te analizirati neobučene uzorke. Postigao je značajne marketinške učinke u financijama, zdravstvu, maloprodaji i drugim industrijama usko vezanim uz IT informacijsku tehnologiju. Industrija transporta i logistike, koja je usko povezana s tehnologijom rada OT, također je stekla važnu komercijalnu vrijednost.

Sposobnost analize podataka potiče optimizaciju proizvoda
Integracija sustava kontrole opreme i sustava upravljanja može poboljšati kvalitetu proizvoda. Implementirana je dvosmjerna kontrola podataka između Upravljanja životnim ciklusom proizvoda (PLM) i procesa proizvodnje proizvoda, ne oslanjajući se samo na CAD, CAPP, PDM i druge metode za postizanje proizvodnje proizvoda, već i kontinuirano optimizirajući razvoj novih proizvoda na temelju rudarenja podataka o proizvodnji . Odnos između proizvoda i opreme za obradu više nije jednostavan odnos gospodar-rob, već se temelji na proizvodnim resursima za postizanje daljnjih inovacija u proizvodu. Na primjer, parametri kao što su tlak, frekvencija i temperatura za ultrazvučno šivanje pojaseva donjeg rublja usko su povezani sa zahtjevima kvalitete proizvoda; razumno podudaranje različitih tkanina, uzoraka šivanja, tragova konca i linija šivanja koristi se za ispunjavanje različitih zahtjeva kvalitete procesa šivanja i izgleda. Stoga je za opremu za šivanje posebno važno uspostaviti ciljane baze podataka.