所謂5G,即第五代移動通信技術。如果說4G技術的主要優勢在于數據傳輸速度快,能夠以50倍于3G的速度在網上瀏覽,那么,作為網速約20倍于4G的5G技術,其價值不僅在于快,更在于能夠每平方公里連接100萬個以上的物體、通信傳輸的錯誤率為10的負9次方、時延可達到毫秒量級。
智能制造如何應用5G是與5G的特點息息相關的,5G目前公認的有如下幾個特點:
增強移動寬帶:主要面向3D/超高清視頻等大流量移動寬帶業務,eMBB除了在6GHz以下的頻譜發展相關技術,也會發展在6GHz以上的頻譜。而小型基地臺將會是發展eMBB的重要設備,由于目前6GHz以下的頻譜,大多是以大型基地臺發展的傳統網絡模式為主,而較以6GHz以上頻譜的毫米波技術,便須要小型基地臺來把速度沖得更快。
海量機器類通信:主要面向大規模物聯網業務。mMTC將會發展在6GHz以下的頻段,其將會應用在大規模物聯網上,目前較可見的發展是NB-IoT。以往普遍的Wi-Fi、Zigbee、藍牙等,較屬于家庭用的小范圍技術,回傳線路主要都是靠LTE,近期隨著大范圍覆蓋的NB-IoT、LoRa等技術標準的出爐,可望讓物聯網的發展更為廣泛。
超可靠低時延:主要面向無人駕駛、工業自動化等需要低時延、高可靠連接的業務。在智慧工廠,由于大量的機器都內建傳感器,從傳感器、后端網絡、下指令,再傳送回機器本身的這些過程,若以現有的網絡傳輸,將出現很明顯的延遲,可能引發工安事故。有鑒于此,URLLC將網絡等待時間的目標壓低到1毫秒以下。
未來的工廠是數字虛擬和物理現實相融合,ICT技術與現代制造業相融合,以提高工業生產的靈活性、可追溯性、多功能性和生產效率,為制造業開辟新的商業模式。工廠內部和外部之間的界限也越來越模糊,工廠不再是獨立的封閉實體,而是龐大的價值鏈和生態系統的一部分,這就是所謂的“虛擬工廠”。
那么根據5G的技術特點,5G可能支持的業務場景包含:
5G技術與傳統制造企業的應用需求相結合,可以產生物聯網、工業自動化控制、物流追蹤、工業AR、云化機器人等應用場景。
1. 數據串聯:隨著數字化轉型的逐漸推進,物聯網作為連接人、機、料、法、環、測等多業務元素,通過5G數據傳輸快、傳輸量大等特點滿足串聯制造過程中各個環節的需求,用于智能工廠當中數據串聯與正反向追溯。
2. 自動化控制:之前的工業自動化控制都是通過工廠自動化總線來控制,但是這種應用模式造成傳輸距離有限,無法滿足遠距離操作控制需求;5G可提供極低時延長、高可靠等技術,無法工程機械操作成為可能。
3. 端到端集成:由于數字化轉型盛行,部分企業將業務范疇由制造端拓展到服務端,則需要端到端整合跨越產品的整個生命周期,要連接分布廣泛的已售出的商品,需要低功耗、低成本和廣覆蓋的網絡,企業內部各個部門與企業之間(上下游企業)的橫向集成也網絡傳輸數據,5G的技術特點剛好滿足該類需求。
4. 工業AR:在流程式生產企業中,需要人為到現場巡檢、設備監控等,但是由于部分設備所處環境惡劣,比如核電廠設備巡檢,但為了保障設備的正常運轉、監控工藝的貫徹執行(溫度、壓力等),需要人為頻繁涉險。這種情形下增強現實AR將發揮很關鍵作用,遠程專家業務支撐,例如遠程維護。在這些應用中,輔助AR設施需要最大程度具備靈活性和輕便性,以便維護工作高效開展。
5. 云化機器人:在智能制造生產場景中,需要機器人有自組織和協同的能力來滿足柔性生產,這就帶來了機器人對云化的需求。5G網絡是云化機器人理想的通信網絡,是使能云化機器人的關鍵。
5G技術倒逼制造行業產業升級:
當前制造業的轉型可以看作是自動化升級和信息技術的融合提升,這不僅僅是自動化和機器換人,而且工廠能實現自主化決策,靈活生產出多樣化的產品,并能快速應對更多的市場變化。
人工智能和制造系統的結合將是必然的,利用機器學習、模式識別、認知分析等算法模型,可以提升工廠質量控制與生產管理能力,通過不同領域技術相互融合,才能使企業面對激烈的競爭,倒逼產業升級。
5G技術賦能制造:
1)遠程設備運維
大型企業的生產場景中,經常涉及到跨工廠、跨地域設備維護,遠程問題定位等場景。5G技術在這些方面的應用,可以提升運行、維護效率,降低成本。5G帶來的不僅是萬物互聯,還有萬物信息交互,使得未來智能工廠的維護工作突破工廠邊界。工廠維護工作按照復雜程度,可根據實際情況由工業機器人或者人與工業機器人協作完成。
在未來,工廠中每個物體都是一個有唯一IP的終端,使生產環節的原材料都具有“信息”屬性。原材料會根據“信息”自動生產和維護。人也變成了具有自己IP的終端,人和工業機器人進入整個生產環節中,和帶有唯一IP的原料、設備、產品進行信息交互。工業機器人在管理工廠的同時,人在千里之外也可以第一時間接收到實時信息跟進,并進行交互操作。
2)設備聯網
提到工廠內的應用,最容易想到的還是控制。工業控制大致分為設備級,產線級和車間級,設備級和產線級對可靠性和延時要求很高,又很少移動,因此在uRLLC完成前,目前主要還需要通過現場總線等有線方式。車間級網絡的布置和控制倒是有5G應用的空間。
隨著工業互聯網的發展,越來越多的車間設備,如機床、機器人、AGV等開始接入工廠內網,尤其是AGV等移動設備的通信,有線網絡難以滿足,對工廠內網的靈活性和帶寬要求越來越高。傳統工廠有線網絡可靠性帶寬高,但是靈活性較差,無線網絡靈活性較高,但是可靠性,覆蓋范圍,接入數量等都存在不足。兼具靈活性、高帶寬和多終端接入特點的5G,成為承載工廠內設備接入和通信的新選擇。
3)質量控制
現階段工業品的質量檢測基于傳統人工檢測手段,稍微先進一點的檢測方法是將待檢測產品與預定缺陷類型庫進行比較,上述方法的檢測精度和檢測效率均無法滿足現階段高質量生產的要求,缺乏一定的學習能力和檢測彈性,導致檢測精度和效率較低。而且由于計算能力較弱,4G 的時延過高、帶寬較低,數據無法系統聯動,處理都在線下進行,耗費極大的人力成本。
基于 5G 的大帶寬低時延,通過 5G+AI+機器視覺能夠觀測微米級的目標;獲得的信息量是全面且可追溯的,相關信息可以方便的集成和留存,從而改變整個質量檢測的流程。
區別于傳統的人工觀察, 視覺檢測能夠清晰的觀測物料的表面缺陷,視覺檢測包含更大的數據量、需要更快的傳輸速度,5G 能夠完全解決視覺檢測的傳輸問題。
4)可視化工廠
在智能工廠生產的環節中涉及到物流、上料、倉儲等方案判斷和決策,生產數據的采集和車間工況、環境的監測愈發重要,能為生產的決策、調度、運維提供可靠的依據。傳統的 4G 通訊條件下,工業數據采集在傳輸速率、覆蓋范圍、延遲、可靠性和安全性等方面存在各自的局限性,無法形成較為完備的數據庫。
5G 技術能夠為智能工廠提供全云化網絡平臺。精密傳感技術作 用于不計其數的傳感器,在極短時間內進行信息狀態上報,大量工業級數據通過 5G 網絡收集,龐大的數據庫開始形成,工業機器人結合云計算的超級計算能力進行自主學習和精確判斷,給出最佳解決方案,真正實現可視化的全透明工廠。
5)物流管理
在 RFID、EDI 等技術的應用下, 智能物流供應的發展幾乎改善了傳統物流倉儲的種種難題。但現階段 AGV 調度往往采用 WIFI 通信方式,存在著易干擾、切換和覆蓋能力不足問題。4G 網絡已經難 以支撐智慧物流信息化建設,如何高效快速的利用數據區協調物流供應鏈的各個環節,從而讓整個物流供應鏈體系低成本且高效的運作是制造業面臨的重點和難題。
5G 具有大寬帶特點,有利于參數估計,可以為高精度測距提供支持,實現精準定位。5G 網絡延時低的特點,可以使得物流各個環境都能夠更加快速、直觀、準確的獲取相關的數據,物流運輸、商品裝撿等數據能更為迅捷的達到用戶端、管理端以及作業端。5G 高并發特性還可以在同一工段同一時間點由更多的 AGV 協同作業。
綜合來講,技術的發展會激發許多隱藏的需求,比如2G技術會激發視頻對話的需求,IT與OT的共同發展引出在線自動化檢測;5G技術會引出更多的隱藏的需求,從個人體驗、成本、質量與業務范圍上全方位進行產業升級。