Podatki o uporabi šivalne opreme

Tehnologija podatkovnega rudarjenja je dosegla pomembne rezultate na področju umetne inteligence, avtomatskega nadzora, računalništva, obdelave informacij, prepoznavanja vzorcev in na drugih področjih. Na primer, umetne nevronske mreže lahko pridobijo kompleksne nelinearne modele z usposabljanjem na znanih vzorcih. Dobljeni model razmerja lahko dobro izvaja napovedovanje, ekstrakcijo značilnosti, klasifikacijo in druge naloge ter analizira netrenirane vzorce. Dosegel je pomembne trženjske učinke v financah, zdravstvu, maloprodaji in drugih panogah, ki so tesno povezane z IT informacijsko tehnologijo. Transportna in logistična industrija, ki je tesno povezana s tehnologijo delovanja OT, je prav tako pridobila pomembno komercialno vrednost.

Sposobnost analize podatkov spodbuja optimizacijo izdelka
Integracija sistemov za nadzor opreme in sistemov upravljanja lahko izboljša kakovost izdelkov. Izveden je dvosmerni nadzor podatkov med upravljanjem življenjskega cikla izdelka (PLM) in procesi izdelave izdelka, pri čemer se ne zanaša le na CAD, CAPP, PDM in druge metode za doseganje proizvodnje izdelkov, temveč tudi nenehno optimizira razvoj novih izdelkov, ki temeljijo na rudarjenju proizvodnih podatkov . Razmerje med izdelkom in predelovalno opremo ni več preprosto razmerje gospodar-suženj, temveč temelji na proizvodnih virih za doseganje nadaljnjih inovacij v izdelku. Na primer, parametri, kot so tlak, frekvenca in nastavitev temperature za ultrazvočno šivanje pasu spodnjega perila, so tesno povezani z zahtevami glede kakovosti izdelka; razumno ujemanje različnih tkanin, vzorcev šivov, sledi niti in linij šivov se uporablja za izpolnjevanje različnih zahtev glede kakovosti postopka šivanja in kakovosti videza. Zato je za šivalno opremo še posebej pomembno vzpostaviti ciljne podatkovne baze.