通快互联制造公司经理弗洛里安·朗格表示，Trumpf公司打算在四个领域推动数字化转型。除了内部转型和客户工作的转型外，迪琴根公司还将使用Axoom为制造业创建智能平台，另一家子公司则作为投资者参与颠覆性商业模式，包括一些外部钣金加工。

会议聚焦各大平台。目前还没有与电子商务巨头阿里巴巴相当的钣金加工平台。“但关键数量是悬挂在平台上的机器数量”，朗格解释说。这一说让客户更感兴趣了。“到那时，机器不再是机器，而是可用性、交付时间和价格的代表”，Trumpf告诉经理在概述集团发展时这样说道。对于Trumpf集团来说，难点在于兴趣与品牌无关。

网络化和数字化给钣金加工带来了许多变化

钣金过程必须包含受控状态下的间接过程

但是，未来数字化还会出现另一种趋势，对钣金加工商提出挑战：批次越来越小。Trumpf的客户必须迅速做出响应，提前生产不再可行。朗格说道：“竞争的决定性因素在于间接过程：准备报价的时间，计算的准确性，内部生产过程的速度。”80%的生产时间用在了间接过程中，只有20%是纯粹的加工时间。“这个80%便是我们可以优化的部分，”Trumpf经理总结道。这也是通快互联进入工业4.0时代后优化钣金加工商整个价值创造链的起点。朗格提出：“我们希望能够帮助客户控制整个价值创造过程”。

“我们如何做到发现偏差，校准偏差？”来自马波斯的乌韦·齐格勒向我们解释了自动精准压床的自动浸没深度管理的目的

冲压的现实情况与工业4.0的差距巨大

来自日本冲床制造公司会田的阿波斯托洛斯·帕帕约阿努博士了解了冲压车间的现实情况和数字化。人们虽然有希望将所有东西联网，但除了大型原始设备制造商外，大多数冲床厂的现实情况却并非如此。帕帕约阿努在他的报告中这样说道：“我们已经成功研发出了通过人工控制，模拟通讯路径和数字流缓慢流动的简单压床”。

已经为网络化奠定了坚实的基础。“置身于伺服冲床时代，我们已将各种传感器技术集成于其中;在众多应用中，标准伺服冲床上提供的信息已经足够。我们需要确定的是数据的转移和处理过程”，他解释道。

“竞争力的决定性因素是非直接流程。Trumpf通快公司经理弗洛里安·朗格说道

正是基于这一点上，会田研发出了一项新的服务Ai-Care。该服务分为四个方面：

■ 简单的数据准备

■ 预防性维护

■ 以人工智能为支撑的数据挖掘和预测性维护

■ 流程优化和组件质量。

“生产数据有助于优化产品，开展审计，发现弱点”，帕帕约阿努在提到第一个服务包时这样解释道，但是他也承认“并非所有工厂都能做到这条”。除了用户外，冲床制造商已将受益其中，因为他知道安装过程，能够提高与客户的沟通，可以对问题做出更快响应。

通过第二个服务包进行预防性维护，可以减少客户停机时间和维护费用。“今天，很多装置都会一直投入运行，直至发生故障，”帕帕约阿努对这种做法表示批判。而第三个服务包则起到补充作用，预测维护需求和故障。

第四个服务包中的进程优化包括工作材料和安装的波动输入参数。帕帕约阿努说：“如果我成功利用传感器技术评估当前状态并在后台生成与算法的相关性，那么我可以对安装进行设置，找到最适宜的组件。”

对于所有服务包，数据将传输到云，并在云中进行分析。然后可以在客户门户网站上进行查看。

“我们已经成功研发出了通过人工控制，模拟通讯路径和数字流缓慢流动的简单压床”，日本会田冲床公司阿波斯托洛斯·帕帕约阿努在对汽车行业外部情况进行介绍时这样说道

利用数据改进精确冲压的过程

作为工业4.0应用程序的一个例子，马波斯的乌韦·齐格勒向我们解释了自动精准压床的自动浸没深度管理的目的。

这家瑞士制造商一直坚持在2-10微米范围内进行自动滑块调整，而马波斯更注重的是工具中的传感器。齐格勒解释道：“接下来的问题是如何在检测偏差的同时对其进行纠正?”有人提出一种工具测量技术解决方案，根据过程参数变化进行调整。过程开始前收集参数，比如材料厚度、硬度或残余应力，或过程中收集参数，比如冲数、轴间间隙或机器或工具的温度。然后根据收集到的数据，利用Brankamp过程监控设备进行动态修正。