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5G时代智能工厂前景展望
文章来源:本网摘编 点击数:1433 更新时间:2018-07-12

  从2016年到2018年,我国的5G基础研发测试分为三个阶段。第一阶段是5G关联技术试验,第二阶段是5G技术方案验证,第三阶段是5G的系统验证。

  我国于2016年1月启动了5G技术试验,为保证实验工作的顺利开展,IMT-2020(5G)推进组在北京怀柔规划建设了30个站的5G外场。在5G第二阶段试验完成之后,第三阶段试验将于2017年年底或2018年年初启动;预计5G第一个标准版本将于2018年6月完成,完整版本或将于2019年9月完成,并有望在2020年实现大规模商用。

  面对第三阶段试验,为了做好配合,进一步丰富场景,我国未来计划在6个城市开展更多的试验,包括5G技术与智慧城市的核心规划结合,助力智慧城市的建设;借助5G的试验推动双创,以及在工业互联网、智能制造方面充分利用5G技术。

  智能工厂是5G技术的重要应用场景之一。利用5G网络将生产设备无缝连接,并进一步打通设计、采购、仓储、物流等环节,使生产更加扁平化、定制化、智能化,从而构造一个面向未来的智能制造网络。在此,编者整理了业界对5G时代智能工厂的前景展望,让我们一同期待新时代的到来。

  助推柔性制造 实现个性化生产

  全球人口正在接近80亿,中产阶层消费群不断扩大,有望形成巨大市场,进而对消费布局产生影响。带有客户需求和产品“信息”功能的系统成为硬件产品销售新的核心,个性化定制成为潮流。为了满足全球各地不同市场对产品的多样化、个性化需求,生产企业内部需要更新现有的生产模式,基于柔性技术的生产模式成为趋势。国际生产工厂研究协会的定义为:柔性制造系统是一个自动化的生产制造系统,在最少人的干预下,能够生产任何范围的产品族,系统的柔性通常受到系统设计时所考虑的产品族的限制。柔性生产的到来,催生了对新技术的需求。

  一方面,在企业工厂内,柔性生产对工业机器人的灵活移动性和差异化业务处理能力有很高要求。5G利用其自身无可比拟的独特优势,助力柔性化生产的大规模普及。5G网络进入工厂,在减少机器与机器之间线缆成本的同时,利用高可靠性网络的连续覆盖,使机器人在移动过程中活动区域不受限,按需到达各个地点,在各种场景中进行不间断工作以及工作内容的平滑切换。

  5G网络也可使能各种具有差异化特征的业务需求。大型工厂中,不同生产场景对网络的服务质量要求不同。精度要求高的工序环节关键在于时延,关键性任务需要保证网络可靠性、大流量数据即时分析和处理的高速率。5G网络以其端到端的切片技术,同一个核心网中具有不同的服务质量,按需灵活调整。如设备状态信息的上报被设为最高的业务等级等。

  另一方面,5G可构建连接工厂内外的人和机器为中心的全方位信息生态系统,最终使任何人和物在任何时间、任何地点都能实现彼此信息共享。消费者在要求个性化商品和服务的同时,企业和消费者的关系发生变化,消费者将参与到企业的生产过程中,消费者可以跨地域通过5G网络,参与产品的设计,并实时查询产品状态信息。

  工厂维护模式全面升级

  大型企业的生产场景中,经常涉及到跨工厂、跨地域设备维护,远程问题定位等场景。5G技术在这些方面的应用,可以提升运行、维护效率,降低成本。5G带来的不仅是万物互联,还有万物信息交互,使得未来智能工厂的维护工作突破工厂边界。工厂维护工作按照复杂程度,可根据实际情况由工业机器人或者人与工业机器人协作完成。在未来,工厂中每个物体都是一个有唯一IP的终端,使生产环节的原材料都具有“信息”属性。原材料会根据“信息”自动生产和维护。人也变成了具有自己IP的终端,人和工业机器人进入整个生产环节中,和带有唯一IP的原料、设备、产品进行信息交互。工业机器人在管理工厂的同时,人在千里之外也可以第一时间接收到实时信息跟进,并进行交互操作。

  设想在未来有5G网络覆盖的一家智能工厂里,当某一物体故障发生时,故障被以最高优先级“零”时延上报到工业机器人。一般情况下,工业机器人可以根据自主学习的经验数据库在不经过人的干涉下完成修复工作。另一种情况,由工业机器人判断该故障必须由人来进行操作修复。

  此时,人即使远在地球的另一端,也可通过一台简单的VR和远程触觉感知技术的设备,远程控制工厂内的工业机器人到达故障现场进行修复,工业机器人在万里之外实时同步模拟人的动作,人在此时如同亲临现场进行施工。

  5G技术使得人和工业机器人在处理更复杂场景时也能游刃有余。如在需要多人协作修复的情况下,即使相隔了几大洲的不同专家也可以各自通过VR和远程触觉感知设备,第一时间“聚集”在故障现场。5G网络的大流量能够满足VR中高清图像的海量数据交互要求,极低时延使得触觉感知网络中,人在地球另一端也能把自己的动作无误差地传递给工厂机器人,多人控制工厂中不同机器人进行下一步修复动作。同时,借助万物互联,人和工业机器人、产品和原料全都被直接连接到各类相关的知识和经验数据库,在故障诊断时,人和工业机器人可参考海量的经验和专业知识,提高问题定位精准度。

  工业机器人加入“管理层”

  在未来智能工厂生产的环节中涉及到物流、上料、仓储等方案判断和决策,5G技术能够为智能工厂提供全云化网络平台。精密传感技术作用于不计其数的传感器,在极短时间内进行信息状态上报,大量工业级数据通过5G网络收集起来,庞大的数据库开始形成,工业机器人结合云计算的超级计算能力进行自主学习和精确判断,给出最佳解决方案。在一些特定场景下,借助5G下的D2D(Device-to-Device,意为:设备到设备)技术,物体与物体之间直接通信,进一步降低了业务端到端的时延,在网络负荷实现分流的同时,反应更为敏捷。生产制造各环节的时间变得更短,解决方案更快更优,生产制造效率得以大幅度提高。

  我们可以想象未来10年内,5G网络覆盖到工厂各个角落。5G技术控制的工业机器人,已经从玻璃柜里走到了玻璃柜外,不分日夜地在车间中自由穿梭,进行设备的巡检和修理,送料、质检或者高难度的生产动作。机器人成为中、基层管理人员,通过信息计算和精确判断,进行生产协调和生产决策。这里只需要少数人承担工厂的运行监测和高级管理工作。机器人成为人的高级助手,替代人完成人难以完成的工作,人和机器人在工厂中得以共生。

  按需分配资源

  5G网络通过网络切片提供适用于各种制造场景的解决方案,实现实时高效和低能耗,并简化部署,为智能工厂的未来发展奠定坚实基础。

  首先,利用网络切片技术保证按需分配网络资源,以满足不同制造场景下对网络的要求。不同应用对时延、移动性、网络覆盖、连接密度和连接成本有不同需求,对5G网络的灵活配置尤其是对网络资源的合理快速分配及再分配提出了更严苛的要求。

  作为5G网络最重要的特性,基于多种新技术组合的端到端的网络切片能力,可以将所需的网络资源灵活动态地在全网中面向不同的需求进行分配及能力释放;根据服务管理提供的蓝图和输入参数,创建网络切片,使其提供特定的网络特性。比如极低的时延、极高的可靠性、极大的带宽等,以满足不同应用场景对网络的要求。例如在智能工厂原型中,为满足工厂内的关键事务处理要求,创建了关键事务切片,以提供低时延,高可靠的网络。

  在创建网络切片的过程中,需要调度基础设施中的资源。包括接入资源、传输资源和云资源等。而各个基础设施资源也都有各自的管理功能。通过网络切片管理,根据客户不同的需求,为客户提供共享的或者隔离的基础设施资源。由于各种资源的相互独立性,网络切片管理也在不同资源之间进行协同管理。在智能工厂原型中,展示了采用多层级的、模块化的管理模式,使整个网络切片的管理和协同更加通用、更加灵活并且易于扩展。

  除了关键事务切片,5G智能工厂还将额外创建移动宽带切片和大连接切片。不同切片在网络切片管理系统的调度下,共享同一基础设施,但又互不干扰,保持各自业务的独立性。

  其次,5G能够优化网络连接,采取本地流量分流,以满足低延迟的要求。每个切片针对业务需求的优化,不仅体现在网络功能特性的不同,还体现在灵活的部署方案上。切片内部的网络功能模块部署非常灵活,可按照业务需求分别部署在多个分布式数据中心。原型中的关键事务切片为保证事务处理的实时性,对时延要求很高,将用户数据面功能模块部署在靠近终端用户的本地数据中心,尽可能地降低时延,保证对生产的实时控制和响应。

  此外,采用分布式云计算技术,以灵活的方式在本地数据中心或集中数据中心部署基于NFV(Network Function Virtualization,意为:网络功能虚拟化)技术的工业应用和关键网络功能。5G网络的高带宽和低时延特性,使智能处理能力通过迁移到云端而大幅提升,为提升智能化水平铺平了道路。

  在5G网络的连接下,智能工厂成为了各项智能技术的应用平台。除了上述四类技术的运用,智能工厂有望与未来多项先进科技相结合,实现资源利用、生产效率和经济收益的最大化。例如借助5G高速网络,采集关键装备制造、生产过程、能源供给等环节的能效相关数据,使用能源管理系统对能效相关数据进行管理和分析,及时发现能效的波动和异常,在保证正常生产的前提下,相应地对生产过程、设备、能源供给及人员等进行调整,实现生产过程的能效提高;使用ERP(Enterprise Resource Planning,意为:企业资源计划)进行原材料库存管理,包括各种原材料及供应商信息。当客户订单下达时,ERP自动计算所需的原材料,并且根据供应商信息即时计算原材料的采购时间,确保在满足交货时间的同时做到库存成本最低甚至为零。

  因此,5G时代的智能工厂将大幅改善劳动条件,减少生产线人工干预,提高生产过程可控性,最重要的是借助于信息化技术打通企业的各个流程,实现从设计、生产到销售各个环节的互联互通,并在此基础上实现资源的整合优化,从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。

 

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