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    飛行而不是滑行

    來源:互聯網   作者:百超    發(fā)表時間:2021-07-03    瀏覽量:1976



    一眼看上去,帆船運動和現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百超聯網式加工管理模式,在訂單競爭中搶得先機。




    帆船運動正在經歷一場革命。現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。

     

    數據是成功的關鍵

     

    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:數據在現代帆船運動中也是取得勝利的鑰匙。

     

    速度更快,數據更多

     

    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,那就是數據: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本身以及整個工廠的情況就像帆船運動一樣,數據在板材工業(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 OT 共同成長

     

    生產作業(yè)過去是獨立的、嚴格的物料需求計劃(MRP)系統,幾乎不包含任何外部數據。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)緊密地協同發(fā)展。

     

    軟件和硬件的最佳協調

     

    數字生態(tài)系統將來會保證數據從整個供應鏈流向Smart Factory智慧工廠的倉庫和生產系統,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同:如同今天的飛行帆船已經連接了水中和陸地上的信息系統,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這一點。我們的愿景是譜寫一曲和諧的生產管弦樂,以實現可靠的預測,即能夠在什么時間生產出什么產品,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情況,對這種系統的核心要求是模塊化、可量化性和靈活性。

     

    精確規(guī)劃生產流程

     

    我們基于云計算的數字運營平臺 (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、控制和評估生產過程。因為小船比大船更靈活,那么小型和中型生產企業(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企業(yè)向 Smart Factory智能工廠邁進:高效的機器與現代化軟件集成智能化的生產環(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。