Gegevenstoepassing van naai-apparatuur

Dataminingtechnologie heeft aanzienlijke resultaten opgeleverd op het gebied van kunstmatige intelligentie, automatische besturing, informatica, informatieverwerking, patroonherkenning en andere gebieden. Kunstmatige neurale netwerken kunnen bijvoorbeeld complexe niet-lineaire modellen verkrijgen door te trainen op bekende monsters. Het verkregen relatiemodel kan goed voorspelling, functie-extractie, classificatie en andere taken uitvoeren en ongetrainde steekproeven analyseren. Het heeft aanzienlijke marketingeffecten bereikt in de financiële wereld, de gezondheidszorg, de detailhandel en andere sectoren die nauw verband houden met IT-informatietechnologie. De transport- en logistieke sector, die nauw verwant is aan OT-bedieningstechnologie, heeft ook belangrijke commerciële waarde verworven.

Het vermogen van data-analyse bevordert productoptimalisatie
De integratie van apparatuurbesturingssystemen en beheersystemen kan de productkwaliteit verbeteren. De bidirectionele controle van gegevens tussen Product Lifecycle Management (PLM) en productproductieprocessen wordt geïmplementeerd, waarbij niet alleen wordt vertrouwd op CAD, CAPP, PDM en andere methoden om productproductie te bereiken, maar ook continu de ontwikkeling van nieuwe producten wordt geoptimaliseerd op basis van productiedatamining . De relatie tussen het product en de verwerkingsapparatuur is niet langer een eenvoudige meester-slaafrelatie, maar is gebaseerd op de productiemiddelen om tot verdere innovatie in het product te komen. De parameters zoals druk-, frequentie- en temperatuurinstelling voor ultrasoon naaien van taillebanden voor ondergoed hangen bijvoorbeeld nauw samen met de kwaliteitseisen van het product; redelijke afstemming van verschillende stoffen, stikpatronen, draadsporen en stiklijnen wordt gebruikt om te voldoen aan verschillende kwaliteitseisen voor het naaiproces en het uiterlijk. Daarom is het vooral belangrijk voor naaimachines om gerichte databases op te zetten.