Dataanvendelse av syutstyr

Data mining-teknologi har oppnådd betydelige resultater innen kunstig intelligens, automatisk kontroll, informatikk, informasjonsbehandling, mønstergjenkjenning og andre felt. For eksempel kan kunstige nevrale nettverk oppnå komplekse ikke-lineære modeller gjennom trening på kjente prøver. Den oppnådde relasjonsmodellen kan godt utføre prediksjon, funksjonsekstraksjon, klassifisering og andre oppgaver, og analysere utrente prøver. Det har oppnådd betydelige markedsføringseffekter innen finans, helsevesen, detaljhandel og andre bransjer som er nært knyttet til IT-informasjonsteknologi. Transport- og logistikkbransjen, som er nært knyttet til OT-driftsteknologi, har også fått viktig kommersiell verdi.

Evnen til dataanalyse fremmer produktoptimalisering
Integrering av utstyrskontrollsystemer og styringssystemer kan forbedre produktkvaliteten. Toveis kontroll av data mellom Product Lifecycle Management (PLM) og produktproduksjonsprosesser er implementert, ikke bare basert på CAD, CAPP, PDM og andre metoder for å oppnå produktproduksjon, men også kontinuerlig optimalisering av utviklingen av nye produkter basert på produksjonsdata mining . Forholdet mellom produktet og prosessutstyret er ikke lenger et enkelt mester-slave forhold, men er basert på produksjonsressursene for å oppnå ytterligere innovasjon i produktet. For eksempel er parametere som trykk, frekvens og temperaturinnstilling for ultralydsøm av undertøyslinninger nært knyttet til kvalitetskravene til produktet; rimelig matching av forskjellige stoffer, sømmønstre, trådspor og sømlinjer brukes for å møte ulike kvalitets- og utseendekrav til syprosessen. Derfor er det spesielt viktig for syutstyr å etablere målrettede databaser.