Примена података опреме за шивење

Дата мининг технологија је постигла значајне резултате у вештачкој интелигенцији, аутоматској контроли, рачунарству, обради информација, препознавању образаца и другим областима. На пример, вештачке неуронске мреже могу да добију сложене нелинеарне моделе кроз обуку на познатим узорцима. Добијени модел односа може добро да изврши предвиђање, издвајање обележја, класификацију и друге задатке, као и анализу необучених узорака. Постигла је значајне маркетиншке ефекте у финансијама, здравству, малопродаји и другим индустријама које су уско повезане са ИТ информационим технологијама. Индустрија транспорта и логистике, која је уско повезана са ОТ оперативном технологијом, такође је добила важну комерцијалну вредност.

Могућност анализе података промовише оптимизацију производа
Интеграција система контроле опреме и система управљања може побољшати квалитет производа. Имплементирана је двосмерна контрола података између управљања животним циклусом производа (ПЛМ) и процеса производње производа, не само ослањајући се на ЦАД, ЦАПП, ПДМ и друге методе за постизање производње производа, већ и континуирано оптимизујући развој нових производа заснованих на рударењу производних података . Однос између производа и опреме за обраду више није једноставан однос мастер-славе, већ се заснива на производним ресурсима за постизање даљих иновација у производу. На пример, параметри као што су притисак, фреквенција и подешавање температуре за ултразвучно шивање појасева доњег веша су уско повезани са захтевима квалитета производа; разумно подударање различитих тканина, узорака шавова, трагова конца и линија шивања се користи да би се испунили различити захтеви за квалитет процеса шивања и квалитет изгледа. Због тога је за опрему за шивење посебно важно успоставити циљане базе података.