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IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 目录 1 引言 2 电子信息制造业概述 3 电子信息制造业5G的应用场景及需求 4 电子信息制造业5G的部署与应用 5 结束语 6 主要贡献单位 P1 P2 P5 P18 P27 P28IMT-2020(5G)推进组于2013年2月由中国工业和信息化部、国家发展和改革委员会、科学技术部联合推动成立，组织架 构基于原IMT-Advanced推进组，成员包括中国主要的运营商、制造商、高校和研究机构。推进组是聚合中国产学研用力 量、推动中国第五代移动通信技术研究和开展国际交流与合作的主要平台。 IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 电子信息制造业（电子产业）是指研制和生产电子设备以及各种电子元件、器件、仪器、仪表的 工业，主要由广播电视设备、通信导航设备、雷达设备、电子计算机、电子元器件、电子仪器仪表和 其他电子专用设备等生产行业组成。近年来，以智能手机、智能电器为代表的热点产品蓬勃发展，助 推电子信息制造业进入快速发展阶段，社会影响力日益扩大, 被各国视为战略性发展产业。目前我国 电子信息制造业在产业规模、结构化调整、自主创新等方面均取得了长足的发展。另一方面，人口红 利日趋消失，高质量、低成本需求日益强烈，也推动制造领域的技术革命，自动化、智能化的生产升 级迫在眉睫。 在电子信息制造业，工业通信是整个企业的神经系统，自动化、智能化的生产更离不开高效、可 靠的通信网络。然而，在无线通信高度发达的今天，制造领域依然普遍采用传统的有线通信，因为传 统的无线技术，无法满足工业场景严苛的要求。5G通信技术克服了传统无线技术的局限性，时延、可 靠性等性能取得突破进展，为加快现代制造业的发展提供了可能。本文将阐述电子信息制造业的部分 应用场景，以及5G网络在各场景下的需求分析，为5G研发提供指导方向，同时为制造企业提供参考解 决方案。 1 引言 1IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 2 电子信息制造业概述 2 2.1 电子信息制造业发展现状 自改革开放以来,我国电子信息制造业发展迅猛, 对社会变革的影响逐步加大。作为全球制造大国 和电子产品消费大国，我国电子信息产业具有产业规模大、技术发展快、产业关联度强等特点，为我 国经济发展做出突出的贡献。近年来，虽然国家整体经济形势由高速增长逐步转向平稳增长，但电子 信息产业仍然保持较快的增长速度，如下图显示（数据来源：国家工业和信息化部年份电子信息产 业统计）。 目前传统的电子信息制造业，面临着迫在眉睫的问题。首先“人口红利”逐渐消失,新生代劳动力 对传统制造工作持有附加值低、工作枯燥重复等观点，导致制造业严重的用工荒。人力缺乏、人工成 本增加对制造业构成很大的压力，正在逐步蚕食中国制造业在世界舞台上的竞争力。其次，上游产业 客户的更高要求和下游产业的技术革新，迫使制造领域加快改革步伐。实现自动化生产，智能化制造 是我国摆脱用工荒、增强竞争优势、提高生产效率、完成产业升级的必然选择。电子信息制造业在人 力成本、上下游压力和通信技术发展的推动下，正由现有的人工和简单的半自动化，升级到未来真正 的自动化、智能化制造，实现制造业发展的腾飞。 2.2 电子信息制造业网络通信应用现状 电子信息制造企业内的通信网络，包括：工厂内网络和工厂外网络。工厂外网络，用于连接智能 工厂、分支机构、上下游协作企业、工业云数据中心、智能产品与用户等主体，实现工厂内数据/应用 与工厂外云数据中心的互联，以及协作企业/用户与工厂内或者工厂外数据中心的互联。工厂内网络， 图2-1 我国电子信息制造业年增长率和出口交货值增长率IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 3 用于连接工厂内的各种要素，包括人员、机器、材料、环境等，实现各要素与企业数据中心及应用服 务的互联，支撑企业生产的业务应用。 当前，工厂内网络呈现“两层三级”的结构，“两层”指“工厂IT网络”和“工厂OT网络”， “三级”指“现场级”、“车间级”和“工厂级/企业级”三个层次。制造领域的工厂内网络普遍采用 有线通信，包括：专用工业以太网和现场总线。 在现场级，现场总线被大量用于连接现场传感器、执行器和工业控制器。由于安全性、可靠性和 时延要求较高，只有少部分场景采用无线通信。在车间级，网络通信用于完成控制器之间、控制器与 本地或远程监控系统之间以及控制器与管理系统之间的互联，通常采用工业以太网通信，部分厂家采 用的自有通信协议。由于无线通信基本满足车间级通信需求，应用空间较大。在工厂级，企业IT网络 通常采用高速以太网以及TCP/IP进行互联。如何部署无线网络实现现场设备的互联，如何利用先进的 网络技术实现现场与管理系统的实时、可靠通信，是目前工业网络研究的热点问题。 图2-2 工厂内网络结构 图2-3 工厂内网络的通信技术应用比例IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 4 由此可见，目前无线通信在制造领域中的应用较少。一方面，由于传统工业生产设施相对静态和 持久，没有无线连接的需求。另一方面，传统无线技术达不到工业要求，特别是可靠性、时延、安全 等性能。然而，随着工业4.0的到来，柔性化、智能化生产的需求日益强烈，同时5G通信技术在可靠 性和时延上的突破，为无线应用到制造领域提供了可能。在未来工厂中，由无线通信提供的灵活、移 动、通用的连接，必将对制造业生命周期中的生产、运输和服务带来革命性的发展。 2.3 电子信息制造业无线网络通信应用前景 在未来的制造领域，5G通信技术，为智能制造提供无处不在的可靠连接，大数据、人工智能等技 术，为智能制造提供坚实的技术基础，从而有效实现生产流程、物料、管理和物流的优化，故障智能 诊断及预警，生产效率和产品质量的提高以及生产成本的压缩。另一方面，互联网技术推动智能制造 领域的数据和技术积累，建立工业云平台，实现整个行业的经验积累和共享,为企业提供以大数据及人 工智能为基础的自动化、网络化、平台化的高效率工业互联网解决方案，引领制造业向“先进制造+工 业互联网”新业态的转型升级。 升级后的电子信息制造业，将人类体力劳动的自动化上升到了脑力劳动的自动化，如：分析、推 理、判断和决策等，把自动化制造扩展到柔性化、智能化和高度集成化。未来的智能化信息制造业生 产，包括以下几个方面： 1）控制自动化，基于大数据和人工智能，实现先进的控制和在线优化，从而提高生产质量和生产 效率。 2）智能检测，基于实时通信技术，实现生产、物流、资产的全流程可监控，建立全流程的数据采 集和监控系统。 3）智能维护，基于大数据和人工智能，实现生产设备的智能诊断和维修，如：基于虚拟现实技 术，提高巡检和诊断效率。 4）智能周转/物流，基于实时通信技术和实时生产信息，实现生产物料的智能周转以及智能化运输。 5）智能管理，基于大数据和机器学习，实现模型化分析决策、过程量化管理、成本和质量动态跟 踪以及一体化协同优化，实现生产经营、管理和决策的智能优化。 未来工厂将以柔性化、自动化、智能化的生产为特征，而5G通信技术的诞生为未来工厂提供灵 活、低时延、高可靠的网络连接，从而加快电子信息制造产业的转型升级，塑造我国信息制造业竞争 新优势。IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 3.1 工业控制 工业控制系统是指通过计算、分析工业设备及工业传感器的数据，实现工业生产参数和生产流程 的自动化控制，以提高生产效率和生产质量的工业自动化系统。在电子信息制造业，根据覆盖区域大 小，将工业控制系统分为三个场景：设备内部控制、线体内及设备间控制、整个车间内生产控制。 3.1.1 设备内控制 设备内控制，通常是由传感器、控制器、执行器和工作对象构成的闭环控制系统，是工业控制领 域最具挑战性、要求最高的应用场景。传感器检测执行器或者工作对象的状态，反馈给控制器，控制 器根据状态数据的实时分析，对执行设备下发控制指令，如：移动部件或者更改配置参数。 5 3电子信息制造业5G的应用场景及需求 图3-1 工业控制应用场景 图3-2 工业闭环控制示意图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 6 设备内控制对通信链路的实时性、可靠性、时钟同步要求比较严苛，是整个控制系统可靠性与安 全工作的前提。传统工业设备普遍采用现场总线或工业以太网等有线连接，实现设备内部控制系统的 互联互通。 下面简单介绍中兴某生产场景：PCB板自动贴标场景。在该场景中，为了提高贴标效率，将12个 PCB板按3行4列组成拼板，同时进行贴装。生产时，采取4个贴标头一次同步吸取4个条码标签，并同 步贴装在PCB拼板的对应位置。此时不仅需要高可靠、低时延的通信链路，而且需要多个贴标头间的 时钟严格同步。如果采用5G通信技术实现传感器、执行器、控制器之间互联，以及设备内部控制系统 间通信，需要满足以下条件。 由上分析,在电子信息制造业的设备内控制场景中，5G通信用于实现控制器、传感器、执行器之间 互联。由于设备控制直接决定生产的安全和可靠性，因此对通信的可靠性、安全性、确定性、时钟同 表3-1 工业控制场景中设备内控制的通信需求表 注：SIL为安全完整性等级（Safety Integrity Level），由每小时发生的危险失效概率定 义。按照国际标准的规定，安全等级分为4级，其中：SIL3失效率为（10 8 -10 7 ）。IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 7 步等性能都存在非常严苛的要求。如何将设备内控制场景下的通信链路由当前的现场总线发展到5G通 信，对5G通信技术提出了巨大的挑战。 3.1.2 线体内及设备间控制 多台单机设备连线运行称为线体。线体内及设备间控制，指线体内部设备之间，以及相互独立的 多台设备之间的控制系统。该设备间的通讯，即：控制器到控制器的通讯(C2C)，主要实现控制器之间 的实时数据交换和同步，以协同完成同一任务。C2C通信，包括周期和非周期数据传输两种模式。当 多台设备必须协同工作才能完成同一任务时，C2C通信对端到端时延、业务可靠性、设备间同步有严 格的要求，同时覆盖区域远大于设备内控制的场景。另一方面，在部分电子信息制造场景中，多台设 备工序之间的顺序性及耦合性要求不强烈，属于离散型制造，此时C2C通信对设备间通信的可靠性和 时延要求较低。 传统的工业领域多采用现场总线或工业以太网，实现线体内及设备间的互联互通。随着工业IoT场 景的引入，设备间的连接数量、交换数据量显著增长，同时灵活的模块化智能生产，对设备提出了移 动性、多功能性、即插即用性等要求，而传统的有线通讯，由于布线复杂，不能动态调整、移动，无 法满足需求。相比之下，无线通信天然具备灵活性、移动性等特点，采用无线通信实现线体内及设备 间的互联，可以大大提高设备交互的有效性和灵活性，为智能化、模块化生产，甚至柔性生产开辟道 图3-3 SMT自动化生产线示意图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 8 IMT-2020 (5G)推进组 基于AI的智能切片管理和协同白皮书 路。以电子信息制造业中，一条完整的SMT自动化生产线为例。若采用5G无线网络实现C2C通信，完 成线体内及设备间控制，其基本要求如下。 3.1.3 整间车间生产控制 在电子信息制造业中，多个线体及功能单元构成车间。整个车间内，所有的人、机、料、法、环 等关键因素，需要连接到工厂的控制中心，通过数据采集、数据计算等处理，实现整个工厂的统一控 制、管理、协调和共享。在当前工厂内部，接入设备众多、复杂，且多种接入方式、多种接口协议、 多种网络并存，例如：生产设备采用工业以太网接入，工人手持终端采用蜂窝无线网络(4G)接入，工 厂内传感器采用LoRa、ZigBee等无线网络接入。同时，为了保证企业生产的安全性和隐私性，特别是 危险设备(污染、爆炸等)，车间内通讯网络通常要求与公共通讯网络隔离部署。 车间普遍采用多种通讯方式实现设备间的通信，目前现场总线及工业以太网扮演着重要角色。但 表3-2 工业控制场景中线体内及设备间控制的通信需求表IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 9 IMT-2020 (5G)推进组 基于AI的智能切片管理和协同白皮书 随着可靠性和安全性的不断提高，无线通信逐渐在多种电子信息制造场景中得到应用。特别是5G通 信具有覆盖强、可靠性高、吞吐量大、部署灵活等优点，在网络安全、定制化等方面具有优势，可以 与当前工厂内其它网络有效融合，搭建车间乃至整个工厂的无盲区通信网络，实现整个工厂的统一控 制、管理、共享，建设新型的模块化、智能化工厂。如果车间部署5G网络实现连接与生产控制，其基 本要求如下。 表3-3 工业控制场景中车间内的通信需求表IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 10 3.2 AGV AGV (自动导航车辆Automatic Guided Vehicle)作为仓库或工厂内的自动运输车辆，自动完成物 料的进货和搬运，以及制造品的出库，在智能制造中起着至关重要的作用。如下图所示，AGV在不中 断装配过程的情况下，自动通过一个制造站点。 AGV自动准确的工作，离不开可靠的通信和导航系统。首先，AGV需要与控制系统、其它AGV以 及周边设备保持安全可靠的无线通信，对通信时延、可靠性、确定性和时钟同步提出严格要求。同时 AGV的移动性，要求无线网络在室内外具备连续覆盖，并支持无缝切换。目前常用的AGV通信系统是 工业无线局域网，但由于WiFi不可避免的非连续性问题，多数AGV需要设计“迂回”方案，从而降低 了AGV的工作效率。5G通信技术可以克服WiFi的不足，为AGV带来功能和性能上的提高。 其次，AGV需要准确的导航系统，指导AGV的行驶路径。常见的导航方式包括，1.彩条或磁条导 航：在地面部署彩条或者磁条等感应信号，实现导引功能。2.激光定位导航：根据发送和接收激光信 号的时间差和角度，计算AGV位置，实现导航功能。3.二维码定位导航:利用摄像头扫描地面二维码， 计算AGV位置，由调度中心，完成AGV规划和调度。这三种导航方式对无线网络的要求较低，数据量 通常大于百毫秒级。同时在某些大型仓库中，基于二维码定位的AGV需要在小于1万平方米的空间内支 持几百个AGV。 另一种迅速崛起的导航方式是基于视觉实现AGV导航。视觉导航主要借助视觉传感器，通过神 经网络学习实现定位，具有扩展性强，成本低的优点，但设计复杂度高。视觉导航对无线通讯要求 图3-4 工业制造中AGV的工作场景IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 11 高，如果采用4K或8K摄像头，且视频上传边缘节点做实时分析，那么无线网络需要支持几十甚至上百 Mbps的吞吐量。 未来AGV导航趋于融合导航技术，如：二维码+惯性+超声波融合导航，激光+视觉融合导航等。 同时，为了降低AGV成本、提高扩展性，AGV会将用于处理导航信息的IPC (Industrial PC)或PLC， 甚至运动控制单元迁移到边缘节点，从而增大了数据传输量。由此可见，不论导航技术升级，还是系 统架构优化，AGV均对无线通信在吞吐量和时延方面提出更高的要求。 表3-4 AGV场景中的通信需求表IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 12 3.3 基于海量传感器接入的工厂监控 目前国内制造业的发展水平参差不齐，部分企业实现了生产自动化，但是大部分企业依然停留在 工业2.0水平，甚至大量设备没有联网。海量传感器接入技术为老旧设备和车间环境升级到工业4.0提 供了解决方案。另一方面，现代化工厂也依赖传感器接入技术，将设备、环境和流程集成在一起，实 现工业生产的智能化监控。传感器的种类和功能是多样的，如：温/湿度传感器、压力传感器、二氧化 碳传感器和摄像头等，如：富士康车间已经部署了10万种不同类型的传感器。下面富士康为例，简单 介绍基于传感器接入实现生产监控的应用场景。 能源监控：能源是生产制造的关键成本之一，为了提高能源利用率，降低成本，富士康采用电能监测 传感器（电流、电压、功率、电量）、气量监测传感器（气压、流量）、水量传感器（水温、流量），通 过无线网络，收集生产过程的能源数据，实现能源用量的实时监控，从而达到节省能耗的目的。 产品外观检测：检测系统采用4个高精度摄像头，通过旋转加工产品收集产品的360度图像，并利用 深度学习快速准确地完成外观检测。目前大量工业摄像头被用于产品质量检测，包括：半成品、成品以 及最终包装。检测项目包括：刮伤、脏污、组装缝隙大、字符印刷不良、表面沾锡、针脚不良等。 产品质量检测：电子信息产品加工经常用到十字弹片，十字弹片在加工后，需要做白色溶胶与金属 组件密封检测，目前产线大量使用AOI（Automated Optical Inspection）进行检测，但误杀率偏高， 富士康采用摄像头，通过图像数据完成深度学习进行二次检测，从而提高检测的准确度，减少误判。 以上分析中，有些传感器属于低流量、低频率的数据采集，如：温/湿度传感器，由于环境变化缓 慢，可采用低采样率上传环境数据。有些传感器属于低流量、高频率的数据采集，如：电能等能源监 控传感器。而摄像头传感器则属于高流量数据采集的典型场景，在整个生产监控系统中应用广泛。未 图3-5 产品视觉检测示意图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 13 来摄像头将从产品检测扩展到物料、加工以及生产全过程的监控中，包括：生产设备、移动机器人以 及员工的工作监控，摄像头的分辨率也从目前广泛使用的720p，提高到1080p甚至8K。 传感器产生的数据流量和类型，不仅与应用场景和传感器种类有关，很大程度上也取决于数据的 处理方式，如：过滤、压缩、本地处理、云计算等。简单的传感数据，如：环境参数，可存储在传感 器设备内部，而复杂的传感数据，如：视频，则需由通信网络上传到外部计算资源进行存储和分析， 如：边缘节点。 未来，当柔性化、智能化制造在电子信息制造中成为主流，大量动态的传感器接入需要部署大连 接、高速率和低延时的无线网络作为支撑。如果在车间部署5G网络实现海量传感器接入，其基本要求 如下。 表3-5 海量传感器接入场景中的通信需求表IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 14 3.4 工业VR/AR 虚拟现实VR（Virtual Reality），则通过计算机仿真技术生成虚拟的全沉浸式、可交互的三维 场景，使用户与现实世界隔离。而增强现实AR（Augmented Reality），通过在现实世界环境和物体 中，叠加虚拟信息，实现对现实世界信息的增强，使用户获得超感知体验。AR作为智能制造核心的关 键技术，被广泛应用于智能制造。 在未来工厂，尽管大量机器代替了人类工作，但人依然占据非常重要的角色。利用VR/AR技术提 高工作效率将是智能制造的一大趋势。1990年，波音工人首次佩戴AR眼镜，根据计算机的安装指导图 像叠加至真实图像中，解决复杂的航空线束装配问题。未来基于AR的智能巡检以及远程专家系统将迎 来广泛的应用前景。在车间，检修人员佩戴AR眼镜上传设备数据，本地或云端将当前数据与云端数据 进行比对，分析设备的工作状态，并在画面中标注故障点，辅助设备检测，同时获取故障维修指南。 当遇到疑难故障时，通过AR眼镜以第一视角将现场数据，发送给远程专家，专家通过语音或实时标注 画面等方式，将信息叠加在检修人员屏幕的操作对象上，从而极大地提高检修效率。 在工业制造中，VR适用于3D产品设计、员工培训等场景。采用VR技术，基于3D仿真进行产品设 计和交互，提供设计产品的测试能力，既降低了验证成本，同时提高了设计效率。VR技术还用于员工 培训，特别是工艺复杂、操作性强的制造领域，通过模拟真实工作场景，解决传统培训操作性不足的 缺陷。 VR/AR技术存在两大技术难点，一是计算量巨大，导致VR/AR眼镜硬件成本过高，需要将大量 计算迁移到边缘侧或者云端，即：云化VR/AR。二是VR/AR的云化依赖大量数据和计算的迁移，导 图3-6 AR工作原理示意图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 15 致传输数据量增大、网络时延加大，从而引发用户的晕眩感。FOV注视点渲染技术可降低云化VR/AR 迁移的数据量，而ATW异步时间扭曲技术可以一定程度降低云化VR/AR对端到端时延的需求。如果 基于5G网络实现云化VR/AR，挑战依然很大，其基本要求如下。 3.5 智能诊断维护 诊断维护是保障生产设备及生产线可靠稳定运行的重要措施。日常诊断维护由设备应用工程师在 现场完成的，而对于复杂的疑难问题，往往需要技术工程师深度参与，实施智能诊断维护。智能诊断 维护，是指利用大数据分析、机器学习和人工智能等技术，通过知识学习和问题分析，完成设备的智 能监测、诊断与预测，给出改进策略，包括：设备日常监测、维护及改进，以及发生异常时，对异常 位置、原因、程度的判断和维修指导。 表3-6 工业AR/VR场景中的通信需求表IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 16 智能诊断维护的依据，包括：设备控制信息、设备状态信息和传感器数据等。当设备运行或者异 常时，实时采集设备数据，传送到云端（公有云或者私有云），在云端基于大数据和机器学习算法进 行分析，判断设备当前的维护、改进策略，再把决策结果发送到设备端，从而实现设备的智能诊断和 维护。诊断维护的依据还包括现场的实时情况，如：通过AR眼镜，实时将现场情况传输到云端，利用 云端的专家和人工智能算法，进行分析处理和决策。 在电子信息制造业，任何设备工作异常都可能导致整个生产的停滞，造成巨大的经济损失，因此 设备的实时监测和预测是及其重要的。同时，实时检测设备状态，调节设备参数，也是提高生产效率 和生产质量的重要手段。如：在加工制造中，准确监测和预测刀具设备的受损状态，不仅可以提升刀 具的使用和生产效率，还可以提高产品质量，降低生产成本。在生产过程中，刀具从无损状态逐渐磨 损为受损状态，不同的受损状态会产生不同幅度和频率的振动。通过对设备振动数据实时采集、特征 提取和计算处理，可以实时监测和预测刀具磨损状态。 此外，融合传感器技术是设备智能诊断的研究方向，如：采集摄像头、声音和振动传感器数 据，发送到边缘或云端服务器分析处理，从而实现电机的集中监测和诊断。在智能诊断场景中，通 信网络需要提供较大的通信容量，但对于传输时延不敏感，AR/VR需求除外。如：富士康厂区约有 图3-7 工业智能诊断维护工作流程图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 17 100000台数控机床，每台机床最大转速约180000转/分，数据采集频率约15kHz，则产生的原始数据约 720kbps。如果在车间部署5G网络实现生产设备的智能诊断维护，其基本要求如下。 表3-7 智能诊断维护场景中的通信需求表IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 18 4 电子信息制造业5G的部署与应用 4.1 5G核心技术 与传统无线通信技术相比，5G融合多种关键技术，实现可靠性、时延和吞吐量等性能的突破， 从而为5G在工业领域的应用部署提供了可能。5G核心技术包括：增强移动宽带（eMBB）、超高可靠 低时延通信（URLLC）、海量机器通信（mMTC）、网络切片技术（Network Slicing）、边缘计算 （MEC）等。 增强移动宽带（eMBB），在密集加工车间为用户提供1Gbps体验速率和10Gbps峰值速率，相比于 4G，提供更高速率、更低时延和更高容量。在频域方面，5G下行引入多种子载波间隔，提高载波聚合 效率，上行引入OFDMA技术，高效分配上行频谱资源，增强上行传输性能。在时域方面，5G支持基 于OFDM符号的时域分配，提升时域调度灵活性，并压缩符号周期，从而最大限度降低传输时延。在 空域方面，5G持续增强MIMO技术，引入多波束技术，提高5G在高频段的覆盖范围。在码域方面，5G 引入LDPC编码和极化码，高效处理大带宽数据，提高5G控制信令的传输可靠性。 超高可靠低时延通信（URLLC）为工业制造提供低时延、高可靠的连接，实现0.5-1ms的空口 传输时延。在可靠方面，为了达到99.999%的可靠性指标，URLLC引入调制编码组合（MCS），支 持临时将eMBB资源重新分配给URLLC业务的调度能力。在低时延方面，5G引入上行免调度技术， URLLC终端可以基于预配置的资源直接发送上行数据，从而大大缩短上行传输时延。 图4-1 5G性能指标图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 19 5G支持海量机器通信（mMTC），可提供超千亿的网络连接能力。为了实现海量机器连接， 3GPP对NB-IoT、eMTC作了一系列增强。在NB-IOT基础上，进一步降低时延与能耗，增强随机接 入可靠性、功率控制和覆盖范围，缩短系统接入时间，支持随机接入的小包传输，增强独立运营模式 等。在eMTC基础上，支持高速移动、低功率终端，缩短系统接入时间，支持随机接入的小包传输，提 高数据信道频谱效率等。 5G网络切片（Network Slicing）是指在一组共享的物理网络基础架构上，运行多个逻辑网络的资 源管理方法。每个逻辑网络之间是隔离的，提供定制的网络特性（如带宽、延时、容量等）、计算特 性和存储资源特性，以满足不同业务在网络性能方面的不同需求。在工业制造场景中，不同应用对网 络的需求都不一样，工业控制对网络可靠性和时延要求高，而对吞吐量要求低，工业AR/VR对网络吞 吐量和时延要求高，海量传感器接入对网络接入容量和时延要求高，而对吞吐量不敏感。5G网络切片 通过在共享物理网络上，为不同应用划分多个网络分片，保证分片间运行和管理的隔离性，从而使一 个5G网络满足多种业务场景的需求。 边缘计算（MEC）是指在数据源头或者靠近用户的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核 心能力的开放平台，为用户提供边缘化智能服务，使计算、存储和网络资源满足实时、数据优化、应 用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。边缘计算可以将工业应用部署车间内部或者工厂内部， 既可以降低传输时延，降低网络负载，同时满足用户对工业安全和可靠性的要求。 4.2 网络部署与运营 在电子信息制造业，不同的行业、不同的企业存在不同的应用诉求。对于某些企业，多个车间 位于同一厂区，生产相同产品，而对于其它企业，一部分车间服务于同一外部客户，生产同一系列产 品，另一部分车间生产另一系列产品，服务于另一客户。某些车间，需要绝对的隔离，机密性和安全 性至关重要。而某些车间则需要与其它厂区和企业共享生产数据，以完成生产的分析、优化和决策。 为了满足企业多样化的需求，可以采用物理和虚拟两种隔离策略，完成5G网络部署。 虚拟隔离部署的优势，在于灵活性和资源共享，可以大大降低企业的运营和维护成本，也便于大 型制造企业实现多个异地厂区的统一管理。同时需要注意，当采用第三方网络运营商时，必须提供准 确的SLA监控，避免违反SLA导致严重的责任纠纷，影响企业的正常运营。虚拟隔离部署又分为两种 模式，即：边缘部署模式和网络切片部署模式。边缘部署模式如图4-2所示，分为三种形态： 1.业务通过边缘计算平台接入业务系统，边缘计算平台采用运营商边缘计算云平台，即：MEC。IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 20 2.业务通过边缘计算平台接入业务系统，边缘计算平台采用工业企业边缘计算云平台，即：私有 云。 3.业务基于UPF下沉，通过5G基站接入业务系统，如：MES、SCADA等。 网络切片部署模式如图4-3所示，分为两种形态： 1.5G边缘DC是运营商或企业建立的5G专用核心网。 2.5G边缘DC是运营商共用核心网。 物理隔离的5G专网部署，可以降低外界干扰的风险，对生产数据的安全性和隔离性更有保证，便 于厂区或者车间内部独立的生产管理。电子信息制造是高科技生产，制造过程中的关键生产数据对制 造企业极其敏感，因此，客户以及企业对安全保密性要求很高。 图4-2 5G虚拟隔离部署 - 边缘部署模式 图4-3 5G虚拟隔离部署 - 网络切片部署模式IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 21 另外对于某些企业，产品的生产过程是完全孤立的，或者生产应用仅局限于小区域，只需要数据 的本地化处理，不需要与公共网络进行交互，如：工业控制、运动控制等。该场景下，建议部署物理 隔离网络，即：私有5G基站和私有5G核心网。其次，当企业有能力，且有需求由工厂自身完成网络维 护和管理，以便完全监督、控制网络，制定灵活的计划表，实现生产线安装和升级时，可以部署5G物 理隔离网络，如图厂区1。 当多个产线生产同一类产品，或者多个无隔离要求的产线，同时优化升级，或者产线依赖大量计 算、存储和低时延需求时,如：AGV、工业VR/AR等，可以部署由多个产线共享的边缘计算节点，结 合核心网的5G网络，并根据企业的自身能力和需求，选择物理隔离或者虚拟隔离两种部署方案。如图 4-4中厂区2、3和4，基于网络切片技术，在同一网络下，满足不同业务的传输需求，一个网络切片用 于传输关键和低延迟业务，另一切片用于大规模传感器接入业务。 厂区物流一般由统一的后端物流系统管理。因为物流设备往返于厂区内多个部门之间，活动范围 广，且大部分区域位于室外。因此，需要部署一个5G物流网络，覆盖整个厂区，以及不同的部门，并 实现不同部门间物流数据共享。该网络根据企业自身需求，可以选择物理隔离或者虚拟隔离两种部署 模式。 海量传感器接入和智能诊断维护依赖于大数据分析和机器学习等算法，需要与公共网络进行交 互，因此，可以基于网络切片技术完成虚拟隔离部署，实现不同业务的安全隔离，并将大数据和机器 学习部署在公有云端。 图4-4 5G物理隔离部署 IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 22 4.3 电子信息制造业基于5G的应用案例 4.3.1 工业控制应用案例在电子信息制造业，对于复杂的、庞大的生产线，特别是涉及多重工序、多种设备，且加工区域 不连续的生产线，部署5G通讯网络，不仅可以提高工厂自动化和智能化水平，还可以降低成本，提高 生产效率。在该场景中，车间针对相关设备安装传感器，完成设备状态的连续监测，并将监测数据发 送到控制中心后，控制中心根据传感数据进行生产决策，从而实现自动化的闭环控制。以中兴SMT加 工车间为例，为了保证生产线的可靠运行，工厂在各阶段的相关设备上安装传感器，实时感知设备状 态，并上报控制中心，由控制中心实时进行生产决策。 如图4-6所示，在车间通信网络中，各个工序的生产设备，通过工业网关接入无线网络，如：配置 5G终端的周转设备，实现各分离工序的生产流程接续；配置5G终端的工人、托盘等周转载具，实时上 报工作状态，并更新生产指令。5G无线网络与工业以太网及现场总线等有线通信配合，实现有线与无 线通信的无缝集成。工业网关完成各工序设备有线和无线接入后，实现相关通信协议的适配，然后发 送到边缘计算中心，由边缘计算中心根据当前业务类型，将业务分流到企业私有云或者外部公有云， 图4-5 SMT车间工作示意图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 23 在云端完成相关业务的计算、存储和处理工作，最后将处理结果，即：决策信令发送回相关设备。 4.3.2 AGV应用案例 如3.2节所述，电子信息制造工厂离不开不同类型的AGV，当前最典型的AGV是PLC/IPC、运动 控制和马达电机安装在AGV车内，如图4-7车1,AGV的中控系统部署在网络边缘，由5G网络实现AGV 无线通信。未来，AGV将转向虚拟PLC/IPC领域,PLC/IPC将逐渐转移到网络边缘节点，如图中车2， 甚至为了更全面和通用的协调资源，将运动控制也转移到边缘节点，如图中车3，从而对5G无线网络在 时延、吞吐量和可靠性提出较高的要求。 随着AGV的不断升级以及VSLAM（视觉导航）方案的日趋成熟，AGV会安装多个摄像头，将基 于图像识别的导航算法部署在边缘节点。此外，AGV机械臂技术（包括：AI、电池寿命)的发展，会真 正释放5G网络潜力,将5G连接扩展到工厂的移动设备上，如：移动运输机的机械臂、仓储设备和电梯 等，并在边缘节点实现生产数据的聚合和处理，从而将传统的信息制造转变为真正的智能制造。图4-6 工业控制场景中的应用案例 图4-7 AGV场景中的应用案例IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 24 4.3.3 基于海量终端接入的工厂监控应用案例 如3.3节所述，大量传感器被部署到生产环境和生产设备中，推动制造领域向自动化、智能化方 向发展。如图所示，分辨率高达8K的工业摄像机、声音检测传感器和温度传感器被安装在生产线上， 以监控生产线生产情况，执行生产质量检查。传感器还安装在关键位置，用于预防意外事故（如：火 灾），或者安装在相关工具上，如：灭火器，以确保其工作状态正常。5G海量接入和低功耗终端的特 性，促进长周期、小数据包的传感器更容易部署在电池更换周期长的生产环境中，满足信息制造场景 的需求。 所有传感器数据通过5G无线网络，发送到网络边缘节点,经过数据过滤和处理后上传到云节点，并 在云节点完成大数据分析以及机器学习等处理，从而获取最优的管理规则和设备参数，最后将优化的 规则和参数下发回相关的生产设备，以实现智能化生产。4.3.4 工业VR/AR应用案例 传统巡检采用人为检查方式，劳动力消耗大，工作效率低，存在巡检不到位的风险。当设备出现 故障时，只能被动响应，同时巡检不可回溯，对于问题整改、问责难以提供有效数据支撑。AR智能巡 检可以大大减少人力和时间投入，巡检时间、线路、数据可查可控，巡检可靠性高，同时巡检数据同 步云端，便于实时跟踪、追溯、排查和及时处理。图4-8 海量传感器接入场景中的应用案例 图4-9 工业AR/VR系统中云端协同示意图IMT-2020 (5G)推进组 电子信息制造业5G应用需求白皮书 25为了解决工业VR/AR终端成本高和网络时延大导致的晕眩感问题，可采用本地渲染和边缘计算 相结合的方式进行数据处理。在靠近VR/AR内容生成端引入边缘计算（MEC），提供VR/AR云端渲 染，保证数据无需穿越互联网，从而大大降低网络时延。VR/AR终端对用户姿态和行为实时追踪，完 成VR/AR媒体内容的本地处理和渲染。当检测到用户姿态和动作需要边缘云辅助渲染时，将用户的 6-DoF运动信息发送给边缘云，由边缘云对时延要求高的FOV内容分量进行云端渲染和编码后，发送 给VR/AR终端。VR/AR终端则只需将边缘云的渲染数据和本地渲染数据进行增量合并，并完成用户 呈现。此方案实现云化VR/AR轻前端、重后台的整体架构，摆脱终端硬件计算能力不足的掣肘，并满 足VR/AR业务对时延、网络带宽的需求。 4.3.5 智能诊断维护应用案例 随着消费需求的提高和制造业的发展，电子信息产品日趋复杂化，对加工制造领域的要求也越来 越严格。在电子产品制造阶段，影响产品质量、效率、成本的因素很多，据统计，电子产品质量问题 70%是在SMT生产阶段引入的，而SMT生产设备复杂，不同单板，不同封装，设置参数也不同。目前 这些参数的设置，完全依靠产线工人的个人经验，没有科学的判断依据与数据支撑，而质量回溯需要 人工完成，效率低下，缺少指导意义。以SMT生产线设备为对象，通过现场数据采集、大数据分析、数学建模和仿真的方式，