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5G时代: 未来已来

 导 读 

5G作为万物互联的助推器,将颠覆现阶段的工业生产方式,从而从根本上改变我们的生活方式,引领我们走向触手可及的智能世界

5G+制造业的行业需求

5G+制造行业应用

5G+制造发展面临的挑战

解决之道:共同探讨新商业模式

想象这样一个场景:你是一位尖端工程师,某天早上接到紧急通知,某跨国制造业企业工厂设备出现故障,需要你的协助检测故障并进行维修。你驱车前往办公地点,途中通过所在城市部署的C-V2X车联网,利用边缘计算等技术优化路线,以最快速到达办公地。到达后,通过VR会议,和各国同事探讨了解故障情况,并通过AI实时翻译进行无障碍沟通。初步了解情况后,通过8k实时高清视频,连线设备故障地点,利用热成像等技术进行现场检测,发现某一零部件损坏,需要更换。但工厂没有该零部件库存,于是便利用无人机进行远程调度,进行最快速物流配送至工厂。零部件到达工厂后,你在办公地通过数据可视等技术进行现场作业指导,引导工厂维护员把你的“维修决策”传送至现场云端机器人“大脑”,结合机器人强大的云计算能力,通过柔性关节和云端大脑实现高精准操作,完成故障设备的维修。

这一切不是臆想,而是5G时代下,利用5G大带宽、低时延高可靠、大规模连接的特性,实现的工业企业产品、用户、协作方等全环节的广泛互联。

5G作为万物互联的助推器,将颠覆现阶段的工业生产方式,从而从根本上改变我们的生活方式,引领我们走向触手可及的智能世界。


5G+制造业的行业需求
当前,全球5G的商用部署如火如荼。我国在5G产业已建立竞争优势。2019年6月6日,工业和信息化部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照。这标志着我国正式进入5G商用元年。“新基建”提出加快以5G等行业为代表的新型基础设施建设,5G产业的发展迎来新的契机。2019年以来,我国制造业加速数字化、网络化、智能化转型升级,企业越来越意识到,只有提升企业数字化与智能化水平,打通企业内部的全数据链,才能更好地实现5G与制造业的融合应用。

当前中国制造业发展面临劳动力成本升高等挑战,同时由于创新能力不足,导致在高端制造领域缺乏竞争力。在制造业生产要素利用效率方面,中国制造业增加值相比美国、德国等发达国家还有不小差距;在制造业劳动生产率方面,中国仅为美国的五分之一,工业企业需通过工业网络降低成本、优化生产工艺,实现降本增效。

随着工业制造业企业市场竞争愈加激烈,其产品的定价日益透明化,企业将寻找新的价值来源实现利益的最大化。如在研发环节利用新的技术,生产更智能化、多元化的产品;在售后服务环节对客户提供实时数据监测、分析、预测性维护等,既提升安全性,也为企业创造更多服务机会。

随着大规模定制化的模式日趋成熟,客户的个性化定制需求日益显现。制造业企业亟需探索一种C2M模式,通过大数据、云计算等技术满足客户需求,并做到按需生产,零库存生产,减少企业运营成本,增加企业在行业的竞争力。




5G将让ICT与传统行业真正实现深度融合,将网络变得更加开放,为垂直行业应用创新提供综合能力。一方面,传统行业未来软件化、智能化将是大势所趋。另一方面,传统行业具备场景决定能力和完善的知识价值体系,5G将促进ICT技术与其需求深度匹配。据统计,预计在2035年,5G对各个行业的支出产出中,制造业领域的支持产出遥遥领先,超过3000亿元。


5G+制造行业应用
5G典型的工业应用场景包括低时延高可靠(uRLLC)、大带宽(eMBB)、大规模连接(mMTC)。在超低时延与可靠性方面,5G无线技术可实现1ms的时延以及超过99.999%的可靠性;在大带宽方面,5G将支持下行速率达20Gb/s和上行速率达10Gb/s;在大规模连接方面,5G能满足每平方公里100万台设备的连接量。

随着我国5G技术的不断更新,5G在制造业各个领域的需求量不断上升。目前我国5G在制造业中多应用于大飞机制造、无人机、云端机器人、AR/VR、钢铁制造中。航空航天领域由于具有较高技术含量和较高附加值,其资本投入高、信息密集度高、带动能力较强,和5G的结合在市场需求量及应用成熟度均排在行业首位。云端机器人行业,随着人工智能、云计算等技术与机器人的不断融合,5G的应用成熟度仅次于航空航天。未来随着企业智能化程度的提高、生产设备信息化率和联网率的提升, 5G在钢铁制造、船舶制造领域的应用也会逐步打开。




5G+制造发展面临的挑战
首先,创新应用能力建设不足。目前我国企业创新应用积极性很强,企业也在向上云上平台建设转型。同时,国家政策的大力扶持和推动,也给了业界很大信心。但5G的发展在创新应用能力建设方面依然面临很多挑战。一是系统管理复杂性增加问题。5G与工业的融合,使得企业实际生产过程与各种业务管理系统网络协同之后,系统整体更加复杂化,对其进行管理将更困难。二是企业增量存量调整问题。目前我国很多企业尚处于由工业2.0向工业3.0过渡的阶段,生产设备及产线很多还没有完成数字化改造,在利用5G改造工业网络之前需要完成装备和生产线的升级,这就导致了再投入成本问题,既对5G的投资未能与优化存量资产结合起来,短期内看不到增值增效,这一定程度上阻碍了企业的5G+工业互联网创新发展。三是专网的不确定性问题。5G进入垂直行业市场,理论上专网优于公网,但专网未来在面对公共安全、应急指挥、铁路或地铁信号调度等对于安全性要求极高的行业能否完全胜任还是未知之数。此外,专网设备供应商曾表示未来若想真正发展5G专网,需要从系统、架构、平台、终端、应用等方面进行全方位改造,目前行业还没有找到新的5G应用构架。

其次,5G与工业的融合应用首先受工业场景基础设施的数字化水平制约。目前中国80%左右的企业仍然处在数字化转型的探索阶段,50%左右的企业在数字化转型的过程当中面临着信息化基础设施不足的问题。目前工业企业在生产设备数字化率、关键工序数控化率均不到50%,而工业企业智能制造就绪率不足10%,这其中绝大多数为规模以上企业,全国设备数字化率和联网率依旧有待提高。5G想在工业领域落地发展,亟需推进工业企业生产设备数字化改造。

第三,工业领域B端行业用户在工业5G网络运行维护主体还不清晰、运营商在制造业领域的收费模式及盈利模式尚需探讨等情况下,部分企业不愿为5G进行新的投入,导致商业闭环案例较少。在工业企业方面,亟需各产业链环节龙头企业开展新的商业模式探索,在运营商方面,运营商需要思考5G带来的服务提升和商业模式的创新。


解决之道:共同探讨新商业模式
在新商业模式方面,从2G、3G到4G,运营商重点关注2C模式,但是到了5G,重头戏应该放在2B模式上,特别是在制造业领域的2B商业模式上,通过在工厂内布置5G网络,实现设备无线数据通信和大规模数据传输的新一代工厂生产模式。一方面,通信厂商面向制造业发展需求,积极探索5G应用场景,开展制造业重点行业企业试点示范,构建可推广的融合应用推进机制,并在此基础上探讨关于不同场景、不同服务类别的计费方式。另一方面,在工业制造领域重点研究5G+TSN(时间敏感网络)的结合应用,使5G网络与TSN互通,满足部分工业设备生产过程中需达到微秒级精准同步的需求,有助于5G的潜力扩展到更广阔的领域,更好的满足工业领域的OT和IT需求。

另外,着重培养一批“既懂5G又懂工业”的解决方案供应商,搭建电信运营商与制造企业之间的桥梁,切实为企业提供解决方案,帮助企业解决转型升级中遇到的问题。同时,推动5G数据平台和智能制造同步发展,构建基础共性、行业通用、企业专用的智能制造APP,如把5G数据平台和智能制造APP集成,以解决智能制造中某些痛点问题,从而形成解决方案,测试成功后把该类解决方案向全行业推广,带动5G的推广应用。

在行业标准建设方面,一是围绕5G在制造业领域的应用场景,加快标准体系的构建与标准的出台;二是针对制造业体系,建立研发、产品、服务等全方位的检测认证评估体系。在产业政策引导方面,一是选取网络基础与智能制造发展基础较好的城市作为试点,出台5G与制造业融合发展指导意见或行动方案,更有针对性地指导当地5G与制造业的发展;二是组建5G与制造业发展基金,形成政府支持、行业主导、市场运作的基金体系,营造制造业创新投资环境,提升智能制造发展水平。


链接:5G+制造业行业应用

应用一:5G+航空航天
大飞机被称为“工业皇冠”,大飞机制造环节所需零部件超过四百五十万个。我国在大飞机制造、研发设计等环节整体的工艺技术水平,以及大飞机制造下游管理模式相对滞后。在飞机制造环节,由于现场总线延迟性等问题,尚未达到精益化、全流程智能化。

依托5G高速率、低时延、大连接的网络支撑能力,结合私有云计算能力,连接设计、生产、服务、销售各个环节,使大飞机生产制造更加定制化、智能化、效率化,降低飞机制造中的错误率,提升装配效率。
融合了5G的大飞机制造将具备全机协同设计优化;柔性、可追溯的制造流程;以及更便捷的维修与物流服务。5G也从生产方法、管理效率、质量控制等多方面提升飞机制造业智能制造水平。

应用二:5G+无人机
4G网络下,空中信号杂乱、基站下行干扰较大、低空覆盖率低、对时延不敏感等问题,都一定程度上影响了识别无人机空中终端,从而影响无人机管控。

5G凭借大宽带提供了更大的用户下行容量,5G的大规模多天线 ,新频谱等,能增强有用信号,减少无人机低空飞行频道的干扰,提升无人机在空中的移动性和覆盖。同时,网络切片每个虚拟网络之间是逻辑独立的特性,使得一张5G网络上能同时承载无人机不同应用,为无人机提供网络整体解决方案。

无人机行业快速发展的同时,与5G通信技术的紧密结合,将形成网联无人机,带给业界10倍以上的商业机会。5G以全新的网络架构,提供10Gbps以上的带宽、超低时延、大规模连接等特性,将赋予无人机实时高清视频传输、远程实时控制等重要能力。

应用三:5G+云端机器人
传统机器人的工作范围和内容较为固定,无法满足真实多变工艺场景下的柔性生产需求。同时,操作精密度较高的工作需要大量数据和快速响应做支撑,传统本地机器人不能互联分享数据和整合信息, 自主判断能力受局限。

云端机器人借助5G大带宽、低时延等特性,通过上传分享所有机器人数据,结合机器视觉、听觉等技术,形成云端控制“大脑”,从而能够根据不同制造场景需求进行自主判断和执行。同时,云端信息的共享减低对本地机器人计算能力的要求,也减少机器人的开发成本和硬件能耗。

在园区安防方面,利用5G网络的大带宽特性,结合AR等技术,搭载高清摄像头,实现全景巡逻,同时进行快速的人员识别及周边环境分析,协作工作人员进行远程指挥并及时开展行动。在工业协作方面,利用5G网络的大带宽、低时延搭建云端大脑。通过柔性关节和云端大脑实现高精准操作,进行灵活抓取和移动。同时,基于海量数据和多动视觉传感等,结合强大的云计算能力,实现自动化决策。在智能服务方面,利用5G网络的大带宽特性,结合人工智能和自然交互技术。构建云端数据库,并进行自动人脸识别,解决个性化问题。同时,依据云端数据共享,可快速同步其他机器人服务能力。

在5G下的云端机器人突破数据孤岛约束,通过云端大脑处理复杂数据,并及时同步优化关联机器人,使机器人融会贯通;柔性、精准操作为制造和服务提供保障;监控、质量管理和远程运维也为机器人产业带来无限可能。

应用四:5G+AR/VR
AR/VR中关键的一环在于视觉沉浸度,其中多交焦面显示技术在4K显示所需的带宽达到25Gbps以上,而全息编码图像大体量的全息计算,要求计算时间小于3ms,4G网络的网络能力难以满足AR/VR更高程度的视觉沉浸。

AR/VR业务对5G的大带宽特性高度契合,可通过5G,将云计算等技术引入到AR/VR中,借助5G高速稳定的网络,将AR/VR所需的计算及处理能力至于云端,可有效减少终端成本,且维持通信中实时、高清等良好的用户体验。

在工业领域中,工厂生产、销售、售后维护等各环节都开始联网,利用5G网络与企业ERP物联网系统对接,围绕工业场景需求,构建日常巡检、操作现场指引、远程专家等业务。

5G商用以来,5G+VR/AR的应用场景也越来越多样化。随着算力的提升,5G+VR/AR将为移动终端的边缘计算能力带来明显提升,而VR/AR产业的快速发展,将结合5G带来的优势,形成成熟的规模经济。


编辑 | 杨海霞

设计 | 孙子悦