सिलाई उपकरण का डेटा अनुप्रयोग

डाटा माइनिंग टेक्नोलॉजी ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, ऑटोमैटिक कंट्रोल, कंप्यूटर साइंस, इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग, पैटर्न रिकग्निशन और अन्य क्षेत्रों में महत्वपूर्ण परिणाम हासिल किए हैं। उदाहरण के लिए, कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क ज्ञात नमूनों पर प्रशिक्षण के माध्यम से जटिल अरैखिक मॉडल प्राप्त कर सकते हैं। प्राप्त संबंध मॉडल भविष्यवाणी, सुविधा निष्कर्षण, वर्गीकरण और अन्य कार्यों को अच्छी तरह से कर सकता है और अप्रशिक्षित नमूनों का विश्लेषण कर सकता है। इसने आईटी सूचना प्रौद्योगिकी से संबंधित वित्त, स्वास्थ्य देखभाल, खुदरा और अन्य उद्योगों में महत्वपूर्ण विपणन प्रभाव हासिल किए हैं। परिवहन और रसद उद्योग, जो ओटी संचालन प्रौद्योगिकी से निकटता से संबंधित है, ने भी महत्वपूर्ण व्यावसायिक मूल्य प्राप्त किया है।

डेटा विश्लेषण की क्षमता उत्पाद अनुकूलन को बढ़ावा देती है
उपकरण नियंत्रण प्रणाली और प्रबंधन प्रणाली का एकीकरण उत्पाद की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। उत्पाद जीवनचक्र प्रबंधन (पीएलएम) और उत्पाद निर्माण प्रक्रियाओं के बीच डेटा का द्विदिश नियंत्रण लागू किया जाता है, न केवल सीएडी, सीएपीपी, पीडीएम, और उत्पाद उत्पादन प्राप्त करने के अन्य तरीकों पर निर्भर करता है बल्कि उत्पादन डेटा खनन के आधार पर नए उत्पादों के विकास को लगातार अनुकूलित करता है। . उत्पाद और प्रसंस्करण उपकरण के बीच संबंध अब एक साधारण मास्टर-स्लेव संबंध नहीं है, बल्कि उत्पाद में और नवीनता प्राप्त करने के लिए उत्पादन संसाधनों पर आधारित है। उदाहरण के लिए, अंडरवियर कमरबंद की अल्ट्रासोनिक सिलाई के लिए दबाव, आवृत्ति और तापमान सेटिंग जैसे पैरामीटर उत्पाद की गुणवत्ता आवश्यकताओं से निकटता से संबंधित हैं; विभिन्न कपड़ों, सिलाई पैटर्न, धागे के निशान और सिलाई लाइनों के उचित मिलान का उपयोग विभिन्न सिलाई प्रक्रिया की गुणवत्ता और उपस्थिति गुणवत्ता की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए किया जाता है। इसलिए, लक्षित डेटाबेस स्थापित करने के लिए सिलाई उपकरण के लिए यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।