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

2023-08-18

↑ 点击上方“北京电子所”关注我们

5G技术作为新一代移动通信技术，满足了传统制造企业智能制造向无线网络转型的应用需求，能够满足工业环境下设备互联和远程交互应用的需求。 在物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云端机器人等工业应用中，5G技术起着支撑作用。

5G时代的智能工厂将极大改善劳动条件，减少生产线人工干预，提高生产过程的可控性。 ，并在此基础上实现资源的整合和优化。

1、5G技术场景支撑智能制造

5G技术作为新一代移动通信技术，满足了传统制造企业智能制造向无线网络转型的应用需求，能够满足工业环境下设备互联和远程交互应用的需求。 在物联网、工业自动化控制、物流追踪、工业AR、云端机器人等工业应用中，5G技术起着支撑作用。

物联网：随着工厂智能化改造的推进，物联网作为连接人、机器、设备的关键支撑技术，正受到企业的高度关注。 这种需求不仅促进了物联网的应用，也极大地刺激了5G技术的发展。

工业自动化控制：这是制造工厂最基本的应用，核心是闭环控制系统。 5G可以提供极低时延、高可靠性、海量连接的网络，使闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。

物流追踪：从仓储管理到物流配送，都需要广覆盖、深覆盖、低功耗、大连接、低成本的连接技术。 此外，虚拟工厂的端到端集成跨越了产品的整个生命周期。 为了连接广泛分布的销售商品，还需要低功耗、低成本和广覆盖的网络。 企业内部或企业之间的横向融合还需要泛在的网络，5G网络可以很好地满足这样的需求。

工业AR：人在智能工厂的生产过程中扮演着更重要的角色。 由于未来工厂的高度灵活性和多功能性，这对工厂车间的工人提出了更高的要求。 为了快速满足新任务和生产活动的需求，增强现实AR将发挥关键作用，可用于智能制造过程中的以下场景：例如：监控过程和生产过程。 生产任务的分步指导，如手工装配流程指导； 远程专家业务支持，例如远程维护。 在这些应用中，辅助 AR 设施需要尽可能灵活和便携，以实现高效维护。

云化机器人：在智能制造生产场景中，要求机器人具备自组织和协作能力，满足柔性生产，这就带来了机器人云化的需求。 5G网络是云化机器人的理想通信网络，也是云化机器人赋能的关键。

5G技术已成为支撑智能制造转型的关键使能技术。 它可以将分布广泛、分散的人、机器和设备连接起来，构建统一的互联网网络。 5G技术的发展可以帮助制造企业摆脱过去无线网络技术混乱的应用状态，对于推动工业互联网的实施和智能制造的深化转型具有积极意义。

2、智能制造的核心是智能工厂

信息革命愈演愈烈，机器、设备、人员、产品等制造要素不再是独立的实体。 它们通过工业物联网紧密联系在一起，实现更加协调、高效的制造系统。

当前制造业的变革可以看作是自动化升级与信息化的融合。 这不仅是自动化、机器换人，而且工厂可以实现自主决策，灵活生产多元化产品，快速应对更多市场变化。

人工智能与制造系统的结合将是必然的。 利用机器学习、模式识别、认知分析等算法模型，可以提高工厂控制管理系统的能力，实现所谓的智能制造，使企业能够在当今激烈的竞争环境中获得更好的优势。

智能制造过程主要围绕智能工厂展开，人工智能在智能工厂中发挥着重要作用。 物联网将所有机器和设备连接在一起，例如控制器、传感器和执行器的网络。 然后，AI可以分析传感器上传的数据，这是智能制造的核心。

随着工业物联网应用的发展，网络和物理系统将紧密地联系在一起，即物联网将生产现场的处理器和传感器连接起来，使机器人能够与各个系统进行通信。彼此相互沟通，而机器和人类的工作将不再严格划分，未来的制造系统将实现人与机器的融合。

数字孪生发挥着重要作用。 智能制造的整个过程都有一个数字孪生模型。 该系统包括现实世界中的任何东西，可以是应用程序或操作手册。

此外，智能制造系统中还有人机交互，即人与机器人的交互。 还使用人工智能来驱动和优化产品和流程。 工厂需要做一些预测性维护或者预测机器的能耗等，越来越多的这些功能可以在智能工厂中实现。

3. 5G时代智能工厂展望

2016年至2018年，我国5G基础研发测试分为三个阶段。 第一阶段为5G相关技术测试，第二阶段为5G技术方案验证，第三阶段为5G系统验证。

我国于2016年1月启动5G技术测试，为保证测试工作顺利进行，IMT-2020（5G）推进组计划在北京怀柔建设30个站的5G外场。 5G第二阶段试验完成后，第三阶段试验将于2017年底或2018年初启动； 5G第一个标准版本预计于2018年6月完成，完整版本可能于2019年9月完成。预计2020年实现大规模商用。

面对第三阶段实验，为了更好地配合，进一步丰富场景，我国未来计划在6个城市开展更多实验，其中包括5G技术与智慧城市核心规划的结合助力智慧城市建设； 借助5G实验推动大众创新，充分利用5G技术在工业互联网和智能制造领域的应用。

智能工厂是5G技术的重要应用场景之一。 利用5G网络无缝连接生产设备，进一步打通设计、采购、仓储、物流等环节，让生产更加扁平化、定制化、智能化，从而构建面向未来的智能制造网络。 在此，小编整理了业界对5G时代智能工厂的展望，让我们共同期待新时代的到来。

推进柔性制造，实现个性化生产

全球人口逼近80亿，中产消费群体不断扩大，有望形成巨大市场，进而对消费布局产生影响。 具有客户需求和产品“信息”功能的系统已成为硬件产品销售的新核心，个性化定制已成为趋势。 为了满足全球不同市场对产品多样化、个性化的需求，制造商需要更新现有的生产模式，基于柔性技术的生产模式已成为趋势。 国际生产工厂研究协会的定义是：柔性制造系统是一种自动化制造系统，能够以最少的人为干预生产任何范围的产品系列。 系统的灵活性通常受到系统设计中考虑的产品系列的限制。 。 柔性生产的到来催生了对新技术的需求。

一方面，在企业工厂中，柔性生产对工业机器人的柔性移动性和差异化业务处理能力提出了很高的要求。 5G利用自身无可比拟的独特优势，助力柔性生产大规模普及。 5G网络进厂。 在降低机器之间电缆成本的同时，利用高可靠性网络的连续覆盖，使机器人能够不受运动区域限制地移动，按需到达各个位置。 在各种场景下进行不间断工作，工作内容切换流畅。

5G网络还可以赋能具有差异化特征的各种业务需求。 在大型工厂中，不同的生产场景对网络服务质量有不同的要求。 精度要求高的流程环节关键是时延，关键任务需要保证网络的可靠性和大流量数据实时分析处理的高速率。 凭借其端到端切片技术，5G网络在同一核心网内具有不同的服务质量，并且可以根据需要灵活调整。 例如，设备状态信息的上报设置为最高服务级别。

另一方面，5G可以构建一个全面的信息生态系统，连接工厂内外的人和机器，最终使任何人和物在任何时间、任何地点彼此共享信息。 当消费者要求个性化的商品和服务时，企业与消费者之间的关系发生了变化。 消费者将参与企业的生产过程。 消费者可以跨地区通过5G网络参与产品设计、实时查询产品。 状态信息。

全面升级工厂维护模式

大型企业的生产场景往往涉及到跨工厂、跨地域的设备维护、远程问题定位等场景。 5G技术在这些领域的应用可以提高运维效率、降低成本。 5G带来的不仅是万物互联，更是万物信息交互，使得未来智能工厂的维护工作突破了工厂的界限。

根据工厂维护工作的复杂程度，可以根据实际情况由工业机器人完成，也可以由人与工业机器人配合完成。 未来，工厂里的每一个物体都将是一个拥有唯一IP的终端，让生产过程中的原材料具备“信息”的属性。 原材料是基于“信息”自动生产和维护的。 人们也成为了拥有自己IP的终端。 人和工业机器人进入整个生产过程，并与具有独特IP的原材料、设备和产品进行交互。 工业机器人在管理工厂的同时，远在千里之外的人们也能第一时间接收实时信息进行跟进并进行交互操作。

想象一下，在未来5G网络覆盖的智能工厂中，当某个物体出现故障时，会以“零”延迟的最高优先级将故障报告给工业机器人。 一般来说，工业机器人基于自学习经验数据库，无需人工干预即可完成修复工作。 还有一种情况，工业机器人判断故障必须由人来操作和修复。

这时，即使一个人远在地球的另一边，也可以通过简单的VR和远程触觉传感技术装置，远程控制工厂里的工业机器人前往故障现场进行修复，而工业机器人可以实时模拟千里之外的人们的动作，此时的人们就像是到了工地进行施工一样。

5G技术使人类和工业机器人能够轻松处理更复杂的场景。 例如，在多人协同修复的情况下，即使不同的专家相隔几大洲，他们也可以通过VR和远程触觉传感设备第一时间“聚集”在故障现场。 5G网络的大流量可以满足VR中高清图像的海量数据交互需求，极低的时延使地球另一端的人们能够将自己的动作传输到工厂机器人，触觉感知不会出现错误。网络，允许多人控制工厂中不同的机器人执行下一步的修复动作。 同时，借助万物互联，人类和工业机器人、产品和原材料都直接连接到各种相关知识和经验数据库。 在故障诊断过程中，人类和工业机器人可以参考大量的经验和专业知识来提高问题定位的准确性。

工业机器人加入“管理”

未来智能工厂的生产过程中，涉及到物流、装料、仓储等方案的判断和决策。 5G技术可以为智能工厂提供全云网络平台。 精密传感技术作用于无数传感器，在极短的时间内报告信息状态。 通过5G网络收集大量工业级数据，开始形成庞大的数据库。 工业机器人结合云计算的超级计算能力进行自主学习。 并准确判断，给出最佳解决方案。 在一些特定场景下，借助5G下的D2D（-to-，意为：设备到设备）技术，物体之间直接通信，进一步降低业务的端到端时延，同时实现网络负载的分配。 ，反应更灵敏。 生产制造各个环节的时间变得更短，解决方案更快更好，生产制造效率大大提高。

我们可以想象，未来10年，5G网络将覆盖工厂的每一个角落。 5G技术控制的工业机器人已经从玻璃柜走到了玻璃柜外，日夜在车间里自由穿梭，进行设备巡检、维修、上料、质检或高难度生产作业。 机器人成为中基层管理者，通过信息计算和准确判断进行生产协调和生产决策。 这里只需要几个人就可以承担工厂的运行监控和高级管理。 机器人成为人类的高级助手，代替人类完成人类难以完成的任务，人类和机器人可以在工厂中共存。

按需分配资源

5G网络通过网络切片提供适合各种制造场景的解决方案，实现实时高效低能耗，简化部署，为智能工厂的未来发展奠定坚实的基础。

首先，采用网络切片技术，保证网络资源按需分配，满足不同制造场景的网络需求。 不同的应用对时延、移动性、网络覆盖范围、连接密度和连接成本有不同的要求。 5G网络的灵活配置，特别是网络资源的合理快速分配和再分配，提出了更加严格的要求。

作为5G网络最重要的特征，基于多种新技术组合的端到端网络切片能力，可以针对不同的需求灵活动态地分配和释放全网所需的网络资源； 用于创建提供特定网络特性的网络切片的蓝图和输入参数。 例如极低的时延、极高的可靠性、极大的带宽等，满足不同应用场景的网络需求。 例如，在智能工厂原型中，为了满足工厂内的关键事务处理需求，创建了关键事务切片，以提供低延迟、高可靠的网络。

在创建网络切片的过程中智慧工厂工业能耗管理系统，需要对基础设施中的资源进行调度。 包括接入资源、传输资源、云资源。 每个基础设施资源也有自己的管理功能。 通过网络切片管理，我们根据客户的不同需求，为客户提供共享或隔离的基础设施资源。 由于各种资源相互独立，网络切片管理还对不同资源之间进行协同管理。 在智能工厂原型中，展示了多层次、模块化的管理模式，使得整个网络切片的管理和协调更加通用、更加灵活、易于扩展。

除了关键业务切片外，5G智慧工厂还将打造移动宽带切片和大连接切片。 在网络切片管理系统的调度下，不同切片共享相同的基础设施，但互不干扰，保持各自业务的独立性。

其次，5G可以优化网络连接，进行本地流量分流，满足低时延要求。 各切片针对业务需求的优化不仅体现在不同的网络功能和特性上，还体现在灵活的部署方案上。 切片内部网络功能模块的部署非常灵活，可以根据业务需求部署在多个分布式数据中心。 原型中交易切片的关键是保证交易处理的实时性，这需要较高的延迟。 用户数据面功能模块部署在靠近最终用户的本地数据中心，尽可能减少时延，保证生产的实时控制。 并回应。

此外，利用分布式云计算技术，基于NFV（即：网络功能虚拟化）技术的行业应用和关键网络功能可以灵活部署在本地数据中心或集中部署。 5G网络高带宽、低时延的特点，通过上云大幅提升了智能处理能力，为智能化水平的提升铺平了道路。

在5G网络的连接下，智能工厂成为各种智能技术的应用平台。 除了上述四类技术的应用外，智能工厂未来有望与多项先进技术相结合，实现资源利用率、生产效率和经济效益的最大化。 例如，借助5G高速网络，采集关键设备制造、生产过程、能源供应等环节的能效相关数据，利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，可以保证正常生产。 其次，相应调整生产工艺、设备、能源供应和人员，提高生产过程的能源效率； 使用ERP（即企业资源计划）进行原材料库存管理，包括各种原材料和供应商信息。 当客户下订单时，ERP自动计算所需原材料，并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，库存成本最低甚至为零。

因此，5G时代的智能工厂将极大改善劳动条件，减少生产线的人工干预，提高生产过程的可控性。 互联互通，并在此基础上实现资源的整合和优化，从而进一步提高企业的生产效率和产品质量。

中国人口众多，每天消耗大量能源。 尽管国家一直在倡导节约能源、绿化环境，但仍然无法解决能源短缺的问题。 因此，开发了能源管理系统，不仅可以多方面控制能源，还可以督促用户节约能源。

能源管理与控制系统主要针对煤、水、电、气、热、油等，除了可再生能源外，还有很多不可再生能源可以控制。 能源管控系统实现了自动化、分布式、透视化，与原有的管理方式相比，更加智能、高效。

能源管理系统有哪些优势？

1、完善能源信息管理和应用

能源信息采集的智能化有利于落实更新的信息动态和能源信息采集的最新情况，从而提前做出调整和改变策略，使系统保持在最佳状态，避免不必要的能源消耗。

2.解决了不同设备的通信链路问题

每个设备都是独立的，负责不同的领域。 原来的技术无法将这些设备的信息整合在一起，但现在可以通过能源管理和控制系统接收其他设备的通信传输。

3、为企业节省成本

能源管控系统采用综合分布式管控系统。 不存在管控漏洞，不需要多人监督。 减少企业人力消耗，实现低成本、低风险、高度智能化的管理模式。

4、降低企业能源消耗能耗管理系统产品分析报告，改善环境

企业的工程建设往往需要消耗大量的能源，但这些消耗的能源并没有完全应用到企业工程建设中，而是被当作废旧物资当做多余的能源处理，不仅污染环境，还会造成能源浪费。浪费，而利用能源管理系统可以提前预测工程建设所需的能源和能源消耗，可以帮助企业节省成本，避免不必要的能源消耗。