數據挖掘技術已經在人工智能、自動控制、計算機科學、信息處理、模式識別等方面取得了顯著的效果。如人工神經網絡通過對已知樣本的訓練，獲取復雜的非線性模型，所獲得的關系模型能夠很好地完成預測、特征提取、分類等工作，并對未經訓練的樣本進行分析。在與IT信息技術緊密相關的金融、醫療、零售等行業取得了顯著的營銷效果，與OT操作技術緊密相關的交通物流行業也同樣得到了重要的商業價值。

數據分析能力促進產品的優化

設備控制系統與管理系統的集成能提升產品質量，產品生命周期管理PLM與生產制造過程實現數據的雙向控制，不僅依托CAD、CAPP、PDM等實現了產品生產，也基于生產數據挖掘不斷地優化新產品的開發。產品與加工設備之間不再是單純的主從關系，而是基于生產資源實現產品的進一步創新。如內衣腰帶超聲波縫制的壓力、頻率、溫度的參數設定與產品質量需求緊密相關；不同面料、縫型、線跡、縫線的合理匹配來滿足不同縫制工藝質量和外觀質量需求，所以，縫制裝備有針對性地建立數據庫變得尤為重要。

數據分析能力促進裝備的迭代

設備的保養維護離不開對設備的數據挖掘，設備數據挖掘也支撐著設備結構的優化和價值管理，其目的是“持續高效地為客戶提供相對競爭對手而言更優的產品與服務”。裝備的應用對象不同，設備參數設置也不同，所以設備不但應具有感知能力（傳感器），也應有視覺能力（攝像頭）和動手能力（機械手），讓裝備變得更加“聰明”。實現不同品牌、不同型號、不同控制系統的設備互聯，傳統的串口通信傳輸已經滿足不了龐大的數據量，利用以太網通信傳輸生產設備數據，通過采用統一的系統接口方式，即降低生產設備之間采集數據門檻，也大幅度提升數據采集效率。未來更加重要的是通過數字孿生技術實現設備的遠程虛擬控制，從設備的數字化維護向數字化操控方向發展，徹底改變傳統紡織服裝行業的工作方式和工作環境。

數據分析能力促進制造過程的精益化

目前，在無法實現縫制流程自動化的前提下，借助AGV實現不同工段間的物流傳輸，設備的互聯互通能夠更準確地預判交貨進度。集信息模型定義、服務集與通信標準為一體的OPCUA框架，可實現不同類型設備原始數據從基礎層級到管理層級MES、ERP的信息傳輸,解決不同設備之間語義互操作的問題,也實現了異構設備間的數據互聯,從而解決生產執行系統框架下的設備管理。