Õmblusseadmete andmete kasutamine

Andmekaevandamise tehnoloogia on saavutanud märkimisväärseid tulemusi tehisintellekti, automaatjuhtimise, arvutiteaduse, infotöötluse, mustrituvastuse ja muudes valdkondades. Näiteks võivad tehisnärvivõrgud saada keerukaid mittelineaarseid mudeleid teadaolevate proovide koolituse kaudu. Saadud seosmudel suudab hästi täita ennustamise, tunnuste eraldamise, klassifitseerimise ja muid ülesandeid ning analüüsida treenimata proove. See on saavutanud märkimisväärseid turundusmõjusid rahanduses, tervishoius, jaemüügis ja muudes IT-infotehnoloogiaga tihedalt seotud tööstusharudes. Olulist kaubanduslikku väärtust on omandanud ka transpordi- ja logistikatööstus, mis on tihedalt seotud OT-operatsioonitehnoloogiaga.

Andmeanalüüsi võime soodustab toote optimeerimist
Seadmete juhtimissüsteemide ja juhtimissüsteemide integreerimine võib parandada toote kvaliteeti. Andmete kahesuunaline juhtimine toote elutsükli haldamise (PLM) ja toote tootmisprotsesside vahel on rakendatud, mitte ainult ei toetu CAD-le, CAPP-ile, PDM-ile ja muudele meetoditele toote tootmise saavutamiseks, vaid optimeerib pidevalt ka tootmisandmete kaevandamisel põhinevate uute toodete väljatöötamist. . Toote ja töötlemisseadmete vaheline suhe ei ole enam lihtne ülem-alluv suhe, vaid põhineb tootmisressurssidel, et saavutada tootes edasine uuendus. Näiteks aluspesu vöörihmade ultraheliõmblemise parameetrid, nagu surve, sagedus ja temperatuuri seadistus, on tihedalt seotud toote kvaliteedinõuetega; Erinevate õmblusprotsesside kvaliteedi ja välimuse kvaliteedinõuete täitmiseks kasutatakse erinevate kangaste, õmblusmustrite, niidijälgede ja õmblusjoonte mõistlikku sobitamist. Seetõttu on õmblusseadmete jaoks eriti oluline sihtandmebaaside loomine.