一眼看上去，帆船運動和現(xiàn)代板材加工少有共同之處，但在這兩個領域中，以下兩點還是略有相似之處，即速度需達到技術可行性的極限，團隊需要得到實時信息的支持。即使小型板材加工商，他們也可以通過Bystronic百超聯(lián)網(wǎng)式加工管理模式，在訂單競爭中搶得先機。

帆船運動正在經(jīng)歷一場革命。現(xiàn)代帆船的船體不是在水面上滑行，而是借助水翼飄浮在波浪上面。自從靈活的水翼艇”技術在上一屆帆船賽中讓雙體船飛起來之后，這項最新技術已經(jīng)在新西蘭舉辦的美洲杯2021賽事上第一次用于單體快艇。速度提升了三倍。“Foils(水翼艇)”技術允許航行速度最高達到50節(jié) – 這差不多是每小時100公里。對于這種船來說空氣動力學居然比流體動力學更重要。

數(shù)據(jù)是成功的關鍵

但是帆船運動還有一項不太顯眼的技術革命。在美洲杯比賽中船員們得到了大量實時信息的加持：關于風和天氣的報道、海面情況、對手的位置、路線的智能化控制，等其他信息。船上有將近1000個傳感器不斷地給船長、舵手、水手、教練和工程師更新信息。就像在一級方程式比賽中由Pit Wall (戰(zhàn)略指揮墻)監(jiān)控賽事情況 – 一個匯聚了所有信息的總部。毫無疑問：數(shù)據(jù)在現(xiàn)代帆船運動中也是取得勝利的鑰匙。

速度更快，數(shù)據(jù)更多

過去幾年我們通過光纖激光感受到了板材工業(yè)領域的一項新技術突破，這與帆船運動中的“Foils”技術有異曲同工之妙。光纖激光切割機的切割速度是CO2激光切割機的四倍。效率翻了三倍而能源效率提高了差不多兩倍。切割機上下料自動化方案的快速發(fā)展進一步提高了效率。

第二次革命

在我們的工業(yè)領域也同時進行著第二場革命，那就是數(shù)據(jù)：Smart Factory智慧工廠也同樣是由“Pit Wall”來控制。在這里也匯聚了大量信息 – 來自于生產(chǎn)本身以及整個工廠的情況就像帆船運動一樣，數(shù)據(jù)在板材工業(yè)領域的智能化應用改善了決策過程，從而更快地達成目標。在這一過程中人工智能以及機器學習的貢獻巨大。

IT 和 OT 共同成長

生產(chǎn)作業(yè)過去是獨立的、嚴格的物料需求計劃(MRP)系統(tǒng)，幾乎不包含任何外部數(shù)據(jù)。這一切正在改變：我們處于去往新世界的路上，在這個實時連接的新世界中過去相互獨立的系統(tǒng)將完全整合到一起。信息技術 (IT) 和運營技術 (OT) 正愈發(fā)緊密地協(xié)同發(fā)展。

軟件和硬件的最佳協(xié)調(diào)

數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)將來會保證數(shù)據(jù)從整個供應鏈流向Smart Factory智慧工廠的倉庫和生產(chǎn)系統(tǒng)，這與帆船運動中的智能導航工具相似。這兩個領域都涉及軟件和硬件的最佳協(xié)同：如同今天的飛行帆船已經(jīng)連接了水中和陸地上的信息系統(tǒng)，我們的智能機床在未來也必須與Smart Factory智慧工廠的軟件系統(tǒng)和環(huán)境相整合。

小船更靈活

Bystronic百超也同樣希望幫助板材加工商在不久的將來實現(xiàn)這一點。我們的愿景是譜寫一曲和諧的生產(chǎn)管弦樂，以實現(xiàn)可靠的預測，即能夠在什么時間生產(chǎn)出什么產(chǎn)品，并同時保持足夠的靈活性，從而快速應對供應鏈中所發(fā)生的變化。為了覆蓋所有可能的生產(chǎn)情況，對這種系統(tǒng)的核心要求是模塊化、可量化性和靈活性。

精確規(guī)劃生產(chǎn)流程

我們基于云計算的數(shù)字運營平臺 (DOP) 是為了滿足這些要求而設計的。開發(fā)時我們也主要考慮到小型板材加工企業(yè)的需求。使它們在未來也有機會成為主角。它們應該可以像對手一樣精確地計劃、控制和評估生產(chǎn)過程。因為小船比大船更靈活，那么小型和中型生產(chǎn)企業(yè)也應該可以在未來的訂單競爭中提前沖線。

改善決策過程

鑒于疫情繼續(xù)發(fā)展所帶來的不確定性給生產(chǎn)計劃增加了困難，同時全球化市場的競爭壓力前所未有。在這種動態(tài)情況下為了第一個到達終點，就要求靈活地應對變化而且總能做出正確的決定。

飛越水面

我們Bystronic百超希望幫助我們的客戶，能夠在水面上飛行而不是費力地破浪滑行。我們的解決方案幫助生產(chǎn)企業(yè)向 Smart Factory智能工廠邁進：高效的機器與現(xiàn)代化軟件集成智能化的生產(chǎn)環(huán)境。用戶得益于高性能的云計算能力、強化后的業(yè)務邏輯、清晰明了的管理平臺，同樣還有借助人工智能和機器學習所改善的決策過程。