봉제 장비의 데이터 적용

데이터 마이닝 기술은 인공 지능, 자동 제어, 컴퓨터 과학, 정보 처리, 패턴 인식 및 기타 분야에서 중요한 성과를 거두었습니다. 예를 들어, 인공 신경망은 알려진 샘플에 대한 훈련을 통해 복잡한 비선형 모델을 얻을 수 있습니다. 얻은 관계 모델은 예측, 특징 추출, 분류 및 기타 작업을 잘 수행하고 훈련되지 않은 샘플을 분석할 수 있습니다. 금융, 의료, 소매 등 IT 정보 기술과 밀접한 관련이 있는 산업에서 상당한 마케팅 효과를 거두고 있습니다. OT 운영 기술과 밀접한 관련이 있는 운송 및 물류 산업도 중요한 상업적 가치를 얻었습니다.

데이터 분석 능력으로 제품 최적화 촉진
장비 제어 시스템과 관리 시스템의 통합은 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다. CAD, CAPP, PDM 및 기타 방법에 의존하여 제품 생산을 달성할 뿐만 아니라 생산 데이터 마이닝을 기반으로 신제품 개발을 지속적으로 최적화하여 제품 라이프사이클 관리(PLM)와 제품 제조 프로세스 간의 양방향 데이터 제어가 구현됩니다. . 제품과 가공 장비의 관계는 더 이상 단순한 주인-종속 관계가 아니라 생산 자원을 기반으로 제품에 더 많은 혁신을 이룩합니다. 예를 들어 속옷 허리띠의 초음파 재봉을 위한 압력, 주파수 및 온도 설정과 같은 매개 변수는 제품의 품질 요구 사항과 밀접한 관련이 있습니다. 다양한 원단, 스티치 패턴, 실 흔적 및 스티치 라인의 합리적인 매칭은 다양한 봉제 공정 품질 및 외관 품질 요구 사항을 충족하는 데 사용됩니다. 따라서 재봉 장비는 대상 데이터베이스를 구축하는 것이 특히 중요합니다.