1. Планирање производње и оптимизација распореда
Прикупљањем и анализом индустријских великих података може се постићи праћење и анализа производног процеса у реалном времену, помажући да се развију ефикаснији планови производње и стратегије планирања. На основу историјских података и података у реалном времену, потражња се може предвидети, конфигурације производних линија могу бити оптимизоване, а параметри процеса се могу прилагодити како би се побољшала ефикасност производње и квалитет производа.
2. Контрола квалитета и откривање кварова
Анализом индустријских великих података, кључни параметри током производног процеса могу се пратити у реалном времену и упоређивати са стандардима квалитета како би се благовремено идентификовали недостаци и проблеми са квалитетом. На пример, подаци прикупљени од сензора током процеса шивања могу се користити за откривање проблема као што су ломљење конца, прескакање шавова и неуједначена густина убода, активирање благовремених аларма или аутоматско подешавање параметара машине.
3. Предвиђање и одржавање кварова
Анализом сензорских података са опреме за шивење може се постићи предвиђање кварова и оптимизација одржавања опреме. Праћењем кључних параметара и применом препознавања образаца, потенцијални кварови на опреми могу се унапред предвидети, а могу се предузети одговарајуће мере одржавања како би се избегли прекиди у производњи и оштећење опреме.
4. Управљање енергијом и оптимизација енергетске ефикасности
Индустријски велики подаци се могу користити за праћење и анализу потрошње енергије током производног процеса, идентификовање проблема расипања енергије и предлагање стратегија за уштеду енергије у складу са тим. Анализом података могу се одредити периоди високе и ниске потрошње енергије, оптимизовањем планова коришћења енергије и смањењем трошкова енергије.
5. Управљање ланцем снабдевања и оптимизација логистике
Индустријски велики подаци се могу користити за оптимизацију управљања ланцем снабдевања и логистичких операција. Прикупљањем и анализом података о ланцу снабдевања може се постићи праћење и предвиђање сировина и компоненти у реалном времену, чиме се повећава ефикасност логистике и смањују трошкови залиха и транспорта.
Ово су само неке области примене индустријских великих података у области производње шивења. Са сталним технолошким напретком, биће све више иновација и апликација. Примена индустријских великих података ће увести нову еру иновација и трансформације за индустријска предузећа. Конвергенција информационих технологија и индустријских система, коју су донели Интернет, мобилни интернет ствари и други напредак, омогућила је јефтино детектовање, брзу повезаност, дистрибуирано рачунарство и напредну аналитику. Ова дубока трансформација доноси иновације у истраживање, производњу, рад и праксу управљања у глобалним индустријама.
