Dataanvendelse af syudstyr

Data mining-teknologi har opnået betydelige resultater inden for kunstig intelligens, automatisk kontrol, datalogi, informationsbehandling, mønstergenkendelse og andre områder. For eksempel kan kunstige neurale netværk opnå komplekse ikke-lineære modeller gennem træning på kendte prøver. Den opnåede relationsmodel kan godt udføre forudsigelse, feature-ekstraktion, klassificering og andre opgaver og analysere utrænede prøver. Det har opnået betydelige markedsføringseffekter inden for finans, sundhedspleje, detailhandel og andre industrier, der er tæt forbundet med it-informationsteknologi. Transport- og logistikbranchen, som er tæt knyttet til OT-driftsteknologi, har også fået en vigtig kommerciel værdi.

Evnen til dataanalyse fremmer produktoptimering
Integrationen af ​​udstyrskontrolsystemer og ledelsessystemer kan forbedre produktkvaliteten. Tovejskontrol af data mellem Product Lifecycle Management (PLM) og produktfremstillingsprocesser er implementeret, ikke kun baseret på CAD, CAPP, PDM og andre metoder for at opnå produktproduktion, men også løbende optimere udviklingen af ​​nye produkter baseret på produktionsdata mining . Forholdet mellem produktet og forarbejdningsudstyret er ikke længere et simpelt herre-slave forhold, men er baseret på produktionsressourcerne for at opnå yderligere innovation i produktet. For eksempel er parametrene som tryk, frekvens og temperaturindstilling for ultralydssyning af undertøjslinninger tæt forbundet med produktets kvalitetskrav; rimelig afstemning af forskellige stoffer, stingmønstre, trådspor og stinglinjer bruges til at opfylde forskellige kvalitets- og udseendekrav til syningsprocessen. Derfor er det særligt vigtigt for syudstyr at etablere målrettede databaser.