יישום נתונים של ציוד תפירה

טכנולוגיית כריית הנתונים השיגה תוצאות משמעותיות בבינה מלאכותית, בקרה אוטומטית, מדעי המחשב, עיבוד מידע, זיהוי תבניות ותחומים נוספים. לדוגמה, רשתות עצביות מלאכותיות יכולות להשיג מודלים לא ליניאריים מורכבים באמצעות אימון על דגימות ידועות. מודל הקשר שהושג יכול לבצע חיזוי, מיצוי תכונה, סיווג ומשימות אחרות, ולנתח דגימות לא מאומנות. היא השיגה השפעות שיווקיות משמעותיות בפיננסים, בריאות, קמעונאות ותעשיות אחרות הקשורות באופן הדוק לטכנולוגיית מידע IT. גם תעשיית התחבורה והלוגיסטיקה, הקשורה קשר הדוק לטכנולוגיית תפעול OT, צברה ערך מסחרי חשוב.

יכולת ניתוח הנתונים מקדמת אופטימיזציה של המוצר
שילוב של מערכות בקרת ציוד ומערכות ניהול יכול לשפר את איכות המוצר. הבקרה הדו-כיוונית של הנתונים בין ניהול מחזור חיי המוצר (PLM) ותהליכי ייצור המוצר מיושמת, לא רק בהסתמך על CAD, CAPP, PDM ושיטות אחרות להשגת ייצור מוצר, אלא גם מייעלת באופן רציף את הפיתוח של מוצרים חדשים המבוססים על כריית נתוני ייצור. . מערכת היחסים בין המוצר לציוד העיבוד אינה עוד מערכת יחסים פשוטה של ​​מאסטר-עבד אלא מבוססת על משאבי הייצור כדי להשיג חדשנות נוספת במוצר. לדוגמה, הפרמטרים כמו לחץ, תדירות וטמפרטורה עבור תפירה קולית של רצועות תחתונים קשורים קשר הדוק לדרישות האיכות של המוצר; התאמה סבירה של בדים שונים, דפוסי תפירה, עקבות חוטים וקווי תפירה משמשת כדי לעמוד בדרישות איכות שונות של תהליך תפירה ואיכות מראה. לכן, חשוב במיוחד עבור ציוד תפירה להקים מאגרי מידע ממוקדים.