Dikiş Ekipmanlarının Veri Uygulaması

Veri madenciliği teknolojisi, yapay zeka, otomatik kontrol, bilgisayar bilimi, bilgi işleme, örüntü tanıma ve diğer alanlarda önemli sonuçlar elde etti. Örneğin, yapay sinir ağları, bilinen örnekler üzerinde eğitim yoluyla karmaşık doğrusal olmayan modeller elde edebilir. Elde edilen ilişki modeli, tahmin, özellik çıkarma, sınıflandırma ve diğer görevleri iyi bir şekilde gerçekleştirebilir ve eğitilmemiş örnekleri analiz edebilir. Finans, sağlık, perakende ve BT bilgi teknolojisi ile yakından ilgili diğer sektörlerde önemli pazarlama etkileri elde etti. OT operasyon teknolojisi ile yakından ilgili olan nakliye ve lojistik sektörü de önemli bir ticari değer kazanmıştır.

Veri analizi yeteneği, ürün optimizasyonunu destekler
Ekipman kontrol sistemleri ve yönetim sistemlerinin entegrasyonu, ürün kalitesini artırabilir. Ürün Yaşam Döngüsü Yönetimi (PLM) ile ürün üretim süreçleri arasındaki verilerin çift yönlü kontrolü, yalnızca ürün üretimini gerçekleştirmek için CAD, CAPP, PDM ve diğer yöntemlere dayanmakla kalmaz, aynı zamanda üretim veri madenciliğine dayalı olarak yeni ürünlerin geliştirilmesini sürekli olarak optimize eder. . Ürün ve işleme ekipmanı arasındaki ilişki artık basit bir efendi-köle ilişkisi değil, üründe daha fazla yenilik elde etmek için üretim kaynaklarına dayanıyor. Örneğin, iç çamaşırı kemerlerinin ultrasonik dikişi için basınç, frekans ve sıcaklık ayarı gibi parametreler, ürünün kalite gereksinimleri ile yakından ilgilidir; Farklı kumaşların, dikiş desenlerinin, iplik izlerinin ve dikiş hatlarının makul şekilde eşleştirilmesi, farklı dikiş işlemi kalitesi ve görünüm kalitesi gereksinimlerini karşılamak için kullanılır. Bu nedenle, dikiş ekipmanlarının hedeflenen veritabanları oluşturması özellikle önemlidir.