Ompelulaitteiden tietojen sovellus

Tiedonlouhintatekniikka on saavuttanut merkittäviä tuloksia tekoälyssä, automaattisessa ohjauksessa, tietojenkäsittelytieteessä, tietojenkäsittelyssä, hahmontunnistuksessa ja muilla aloilla. Esimerkiksi keinotekoiset hermoverkot voivat saada monimutkaisia ​​epälineaarisia malleja harjoittamalla tunnetuilla näytteillä. Saatu suhdemalli pystyy hyvin suorittamaan ennustus-, ominaisuuspoiminnan, luokittelu- ja muita tehtäviä sekä analysoimaan kouluttamattomia näytteitä. Se on saavuttanut merkittäviä markkinointivaikutuksia rahoituksessa, terveydenhuollossa, vähittäiskaupassa ja muilla IT-tietotekniikkaan läheisesti liittyvillä toimialoilla. Myös OT-toimintateknologiaan läheisesti liittyvä kuljetus- ja logistiikkateollisuus on saavuttanut merkittävää kaupallista arvoa.

Tietojen analysointikyky edistää tuotteiden optimointia
Laitteiden ohjausjärjestelmien ja hallintajärjestelmien integrointi voi parantaa tuotteiden laatua. Datan kaksisuuntainen ohjaus Product Lifecycle Managementin (PLM) ja tuotteen valmistusprosessien välillä on toteutettu, ei pelkästään CAD-, CAPP-, PDM- ja muiden menetelmien avulla tuotetuotannon saavuttamiseksi, vaan myös jatkuvasti optimoimalla uusien tuotteiden kehitystä tuotantotietojen louhintaan perustuen. . Tuotteen ja prosessointilaitteiston välinen suhde ei ole enää pelkkä isäntä-orja-suhde, vaan se perustuu tuotantoresursseihin tuotteen lisäinnovaatioiden aikaansaamiseksi. Esimerkiksi alusvaatteiden vyötärönauhan ultraääniompelun parametrit, kuten paine, taajuus ja lämpötila-asetus, liittyvät läheisesti tuotteen laatuvaatimuksiin; Eri kankaiden, ompelukuvioiden, lankajälkien ja ompelulinjojen kohtuullista yhteensovittamista käytetään erilaisten ompeluprosessien laatu- ja ulkonäön laatuvaatimusten täyttämiseksi. Siksi ompelulaitteiden on erityisen tärkeää luoda kohdistettuja tietokantoja.