1980

　　Hans Beckhoff 成立 Beckhoff Industrie Elektronik，公司接到的第一個項目是基于摩托羅拉微處理器開發和建造的木材和門窗加工設備控制系統。

　　1986

　　“個人計算機(PC)”一詞越來越多地與 IBM PC 及其 IBM 兼容 PC 機聯系在一起，處理器使用的是 x86 系列，操作系統使用的是 DOS。

　　1988

　　倍福向市場推出了基于 PC 的 S1000 控制系統。

1988年 S1000 基于 PC 的軟 PLC/NC(DOS)

　　1993

　　倍福推出了基于 PC 的 S2000 控制系統。

　　1990

　　倍福開始自主開發硬件平臺，并將公司自己的一體化主板應用于 C2000 工業 PC。

　　1996

　　基于 Windows 操作系統的 PLC 和運動控制實時軟件包：TwinCAT 問世。在新的方案中，倍福繼 DOS 之后采用了 Windows 操作系統，并在軟件解決方案中增加了一個完整的開發環境。配置工作在 TwinCAT System Manager 中完成，軟件可以根據 IEC 61131-3 標準進行編程。它可以實現各種運動控制功能：從簡單的移動軸到耦合軸，再到 CNC。它必須對不同的現場總線開放，在 TwinCAT System Manager 中進行一致的配置和診斷。

　　除了傳統工業 PC 之外，倍福還開發了 DIN 導軌安裝式控制設備。CX1000 嵌入式控制器是第一款同時配備各個嵌入式版本的 Windows 操作系統和非常緊湊的 Windows CE 操作系統的產品，TwinCAT Runtime 可提供用于這兩種操作系統。安全技術是基于 PC 的控制工具包的另一個重要組成部分。

1996 年 TwinCAT 基于 Windows 操作系統的 PLC 和運動控制實時軟件包

　　2005

　　倍福推出了 TwinSAFE 技術，包括新的“黃色”端子模塊和 TwinCAT System Manager 中的安全相關工程。無需編程，只需簡單的圖形配置即可創建設備安全項目。

2005 年 TwinSAFE

　　2008

　　XFC 極速控制技術實現了響應時間小于 100 μs，因此顯著改善了工藝流程。

2008 年 XFC 極速控制技術

　　新一代 TwinCAT 助力性能大幅提升

　　2010

　　隨著 TwinCAT 3 的推出，TwinCAT 開啟了一個新的時代。它的一個重要特點是能夠集成到 Microsoft Visual Studio? 中，這也表示 IT 和自動化技術在倍福生態系統中得到進一步融合。因此，同樣的方法和工具箱可用于 IT 和自動化技術。自動化工程師現在也可以在 TwinCAT 中使用 IT 領域所依賴的 C++ 語言;自動化技術在 IEC 61131-3 第三版中為 PLC 語言配備了面向對象的功能。在學術界已經廣為人知的 MATLAB/Simulink? 集成補充了可以使用的編程語言范圍。通過 TwinCAT 3 中，TwinCAT Runtime 可用于 64 位操作系統，并且能夠充分利用處理器的多核性能。

2010 年 TwinCAT 3eXtended Automation Technology (XAT)

　　2015

　　推出的 TwinCAT HMI?技術再次將目光投向了 IT。標準 web 瀏覽器背后的技術一直并將繼續以 HTML 和 CSS 為導向。為什么不在自動化領域也實施這項成功的技術呢?其優點包括具有大量可用的工具箱以及可以用任何瀏覽器顯示可視化界面，完全獨立于操作系統。由于能夠使用物聯網協議將數據發送至云端，因此需要能夠對這些數據進行分析。

2015 年 TwinCAT HMI 用于獨立于平臺的用戶界面

　　2016

　　倍福推出了 TwinCAT Analytics 軟件。

2016 年 TwinCAT Analytics 記錄和分析過程數據

　　2017

　　倍福推出的了 TwinCAT Vision，與現有的機器視覺解決方案相比，它具有眾多優勢：完全集成到工程工具箱中，使用 PLC 語言進行編程，并實時嵌入算法，消除不必要的延遲。這表示圖像處理可以與運動控制功能同步運行。

　　2019

　　倍福推出了搭載新操作系統的 CX7000 小型控制器。TwinCAT/RTOS 是針對最小型控制器的超精簡解決方案。同時，倍福針對中到大型處理器打造了 TwinCAT/BSD 的操作系統。這兩個操作系統的推出并不是為了取代 Windows，而是對 Windows 進行補充。

　　2020

　　推出的標志性產品是 TwinCAT 云端工程平臺和 TwinCAT 機器學習軟件。TwinCAT 云端工程平臺將 TwinCAT 工具移至云端。未來，TwinCAT 機器學習將確保提高運動控制效率，用于創建虛擬傳感器，以及用于分析大數據量。

2020年 TwinCAT Machine Learning 具有可擴展性、開放性及實時性