2021-2022年5G与智能工厂研究报告.doc

2021-2022年5G与智能工厂研究报告目录一、智能工厂背景及趋势41.1 制造业变革趋势41.2 智能工厂定义51.3 连接是智能工厂基础5二、智能工厂对连接的需求与挑战72.1 工厂构成要素72.2 工厂中的五大连接需求与挑战9三、5G 智能工厂解决方案183.1 5G 网络优势特点183.2 5G 智能工厂整体方案193.3 五大场景解决方案233.4 商业模式及经济效益28四、智能工厂应用案例314.1 制造核心环节应用试点314.2 工厂整体改造案例31图标目录图表 1 工厂六类要素7图表 2 工厂五大连接需求9图表 3 工业自动控制对连接的相对指标要求11图表 4 设备检测管理对连接的相对指标要求12图表 5 环境监测管理对连接的相对指标要求13图表 6 物料供应管理对连接的相对指标要求15图表 7 人员操作交互对连接的相对指标要求17图表 8 5G 智能工厂解决方案视图19图表 9 工业控制切片与相关场景网络指标对比20图表 10 工业多媒体切片与相关场景网络指标对比21图表 11 工业物联网切片与相关场景网络指标对比22图表 12 工业自动控制场景解决方案24图表 13 物料供应管理场景解决方案25图表 14 设备检测管理场景解决方案26图表 15 环境监测管理场景解决方案27图表 16 人员操作交互场景解决方案28图表 17 南京工厂场景解决方案32图表 18 南京工厂厂区布局图及铁塔布置32图表 19 南京工厂解决方案视图33图表 20 南京工厂场景需求与解决方案34图表 21 南京工厂效益提升点36一、智能工厂背景及趋势1.1 制造业变革趋势经济发展瓶颈引发“再工业化”浪潮。从上世纪 80 年代开始，欧 美等工业发达国家的制造业经历了明显衰退，工业对经济贡献大幅下 降。2008 年金融危机之后，面对产业空心化所带来的经济衰退，各国 重新审视实体产业尤其是制造业在创造就业、拉动增长等方面的重要 作用，一度边缘化的制造业重新获得重视，纷纷提出“再工业化”战 略。全球主要大国充分意识到智能制造之重要，从国家层面起，全力 引导支持，为抢占先机，纷纷出台相应政策积极筹划布局。纵观全球， 根据生产规模、生产结果、生产效益、持续发展能力的不同，可将国 家划分为三大方阵：第一方阵以美国为代表，产业规模大，产业结构 以高科技等技术密集型为主，质量效益高，持续发展能力强，是工业 基础最为领先的方阵，主要侧重于搭建创新平台及增加研发投入激发 产业革命；第二方阵以德国、日本为代表，相较美国略为落后，但德 国率先提出“工业 4.0”概念，其基于信息物理系统的网络化工厂，成 为全球智能制造一大标志；第三方阵以韩国、法国、英国为代表，中 国、印度最为发展最快的发展中国家，同样位于第三方阵。由于各国 工业基础的差异，虽然其基本核心都是以智能制造为目标，但实现策 略、抓手、路线图各有不同。中国政府 2015 年 5 月推出中国制造 2025战略规划，以高新技 术和网络为依托，站在更高的起点上重构制造业产业链，把向服务转型、向智能制造升级作为制造业升级转型的关键方向。在具体落实工 程上，国家提出新四基：新型基础设施，自动控制与感知、工业云、 工业互联网、工业软件面向供给侧结构性改革和制造业转型升级发展 需求，发展信息物理系统和工业互联网，推动生产制造与经营管理向 智能化、精细化、网络化转变。1.2 智能工厂定义智能工厂作为实现智能制造的重要载体，是指以先进的信息网络 技术和先进的制造技术深度融合，实现工厂生产操作、生产管理、管 理决策三个层面全部业务流程的闭环管理，继而实现整个工厂全部业 务流程上下一体化业务运作的决策、执行自动化。相较传统工厂，智能工厂中各类传感器、机器人被大量使用；基 于大数据、云平台的智能分析工具将帮助企业实现更为科学的决策； 同时，生产的本地性概念不断被弱化，由集中生产向网络化异地协同 生产转变，信息网络技术使不同环节的企业间实现信息共享，实现全 球范围内的资源高效协作和配置。1.3 连接是智能工厂基础先有大连接才有大数据，才有智能，才有智能生产制造的未来。网络连接是智能工厂的基础，打造低时延、高可靠的网络基础设 施是实现全要素各环节的泛在深度互联的前提。针对制造新四基之一的“网”，在中国制造 2025 中明确指出，“加强工业互联网基础设施 建设规划与布局，建设低延时、高可靠、广覆盖的工业互联网。”。 在工业互联网网络体系中，工业企业内网实现工厂内各生产要素的互 联；工业企业外网实现生产企业和智能产品、用户、协作企业等工业 全环节的广泛互联。连接是智能工厂的基础，网络是连接的载体。随着网络的演进， 5G 即将在 2020 年迎来商用，其超低时延、超高可靠性、海量连接、超 大带宽等特性，将为智能工厂的实现打下坚实基础。二、智能工厂对连接的需求与挑战2.1 工厂构成要素在一个典型制造执行车间内，主要一般由六类要素构成生产 环境、物料、生产设备、PLC（可编程控制器）、制造执行控制系统、 人。图表 1 工厂六类要素生产环境：包括温度、湿度、灰尘、有害气体、循环风速、 光照等生产车间内所必须的环节条件。物料供应：用于生产制造的物料，以及储存物料的载体货架， 运送物料的设备（如叉车、AGV）。 生产设备：生产设备分为自动化机械设备及其他设备。自动 化机械设备包括机械臂、数控机床、流水线等由站点 PLC 控 制的生产设备；其他设备包括工具、仪器、安全配套等不需 要 PLC 控制的相关生产设备。 PLC：可编程控制器，通过指令输入输出控制各种类型的机 械设备或生产过程。PLC 介于制造执行管控系统中的 MES（制造执行系统）与生产设备之间。MES 系统调度控制几个 产线 PLC；产线 PLC 是一条生产线的总自动控制模块，同时 控制几个站点 PLC；一个站点 PLC 控制一个作业单元的设备， 直接与生产设备的阀门、I/O 模块、传送带、机器人对接。 制造执行管控系统：一个车间内的顶层执行管控系统，在传 统车间主要由 MES 系统构成，用于车间的制造数据管理、计 划排程管理、生产调度管理、库存管理、工具工装管理等。 MES 系统一般会集成 SCADA（数据采集与监视控制系统）等 传统制造执行层面信息系统。而随着物联网发展，一些诸如 环境检测管理、AGV（自动引导车）调度控制、生产设备预 防性维护等新管控系统补充了 MES 系统，与 MES 系统共同构 成更加智能化的制造执行管控系统。 人：即使是自动化生产车间，也仍然离不开人的干预。譬如 新上设备需要人来安装调试，关键操作需要人员参与，生产环节出现高级告警需要人工排查处理，复杂生产设备需要人 工巡检等等。2.2 工厂中的五大连接需求与挑战由上述六类要素构成的工厂中，主要有五大典型生产制造场景， 分别为实时工业控制、设备检测管理、环节检测管理、物料供应管理、 深度媒体交互，每个场景中都有对连接的需求。图表 2 工厂五大连接需求具体如下：场景 1：工业自动控制，需要自动化机械设备与 PLC 间的连接 通过闭环控制，自动化机械设备与 PLC 构成基本的生产单位，完成基本自动化生产动作。PLC 要在一个程序执行周期内接收自动化机械设备反馈的信息，并发出控制指令，一般这一周期在 ms 级。几个站点 PLC 与产线 PLC 之间也需要信息指令往来，都在 ms 级。随着柔性制造的推进，生产制造灵活性、柔性成为发展趋势，原 有的固定产线生产模式逐渐被解构，灵活的可重新编排的制造单元、 移动化机器人越来越多的进入厂房内。传统连接机械设备与 PLC 间的 现场工业总线妨碍了灵活编排与移动机器人，需要无线化部署方式， 以便于移动。另一方面，机械设备供应商从卖产品逐渐转向卖服务， 从一次性买卖，到与工厂客户契动运营，卖出的机械设备需要随时在 线，尤其是控制部分与外界需要更加广泛的进行数据融通。为了便于 更加灵活的实时控制，本地化、封闭的 MES 系统逐渐被云化 MES 系统 替代，随之硬件 PLC 逐渐软件化、云化。云化的 PLC 与机械设备之间 需要超低时延高可靠的数据传输。自动化机械设备与 PLC 之间的连接需要超低时延数据传输，根据 机械设备的不同、控制周期的不同，时延要求一般在 10ms-100ms 之间。 工控领域同时也是工业中对可靠性、安全性要求最高的。时延：毫秒级超低时延，短周期在 5-20ms，长周期在 20-50ms； 可靠性：99.999%；安全性：不会受到攻击，保障安全生产； 可靠性：只允许极少量的数据丢包，信息不能出错；图表 3 工业自动控制对连接的相对指标要求场景 2：设备检测管理，需要生产设备与制造管控系统间的连接 工厂需要对所有生产设备，既包括与制造执行强相关的自动化机械设备，也包括工具、仪器、辅助器材等其它设备，进行检测管理， 以便更好的维护、统计。传统情况下，这些工作大量依靠人力完成， 效率低下，成本高昂。智能化工厂中，通过压力、转速等传感器，将包括精度、位置、 数量、转速等数据在内的设备运行状态、使用情况上传至制造管控系 统，制造管控系统对设备进行预测性维护分析、告警实时处理，生产 设备与制造管控系统产生数据连接。由于工厂设备数量庞大，很多也 在移动状态，需要无线连接。终端连接数：一个规模工厂内生产设备数量在万级以上；电池寿命：许多设备，如安防、工具都没有外接电源，需要通信 模块电池寿命长；图表 4 设备检测管理对连接的相对指标要求场景 3：环境检测控制，需要生产环境与制造管控系统间的连接 生产车间对于环境有严格的要求，温度、湿度、灰尘、有害气体、循环风速、光照等条件需要控制在一定的范围之内，并且可以按照阈 值设定相应的设备进行动态调整。智能工厂中，通过温度、湿度等传感器将环境信息采集起来，发 送给制造管控系统，根据环境实时变化动态做出调整，再下发到相应 的执行设备中。因此需要生产环境与制造管控系统间的连接。目前很 多企业通过传统的环境监控器做到了现场的闭环控制，但是数据还没有上报到云端制造管控系统，无法做到历史数据可追溯以满足质量审 核的标准和要求。而对于还不具备环境监控和控制系统的企业，无线 的部署方式更灵活、更便捷、成本更低，可以快速的满足生产的要求， 并且做到数据的云端处理和可追溯，提高了厂房智能化管控的能力。终端连接数：需大量加装环境传感器； 电池寿命：环境传感器多为无外接电源，对电池寿命要求高； 安全性：环境监测情况将直接影响生产决策，对安全要求较高；时延：环境实时变化，生产决策实时调整，当出现突发危险时需 及时告警，因此对时延有一定要求；图表 5 环境监测管理对连接的相对指标要求场景 4：物料供应管理，需要物料供应与制造管控系统间的连接厂房内一般会有堆放物料的货架（包括库房货架，及产线旁的物 料缓冲区）用于堆放物料，传统工厂通过人工干预补充物料至产线上。 智能工厂中大量采用 AGV 等机器人运送物料，货架也通过加装传感器 实现自动化感知备料状况，AGV 与货架向位于制造管控系统中的物料管 控模块发送运行状态，物料管控系统实时做出物料管控决策，做到及 时补料，精准取料放料。由于物料供应运输设备（如 AGV）移动性强，当前多采用工业 WIFI 连接方式。但 WIFI 可靠性差，经常出现丢包断网现象，导致工作 现场整体停顿；终端接入能力差，同时超过 100 台接入设备后就超出 其接入能力；移动性差，对于大厂房、跨厂房库房间的长距离搬运， 涉及到网络切换时，经常容易出错；没有责任保障，WIFI 售出后出现 问题造成生产事故，没有责任方承担。这些劣势在工厂中严重限制了 AGV 的应用，急需新的移动网络方案。时延：AGV 一直在移动运行状态，调度周期较短，对时延要求较高；安全性：AGV 直接供物料至产线旁，出现差错将影响生产，对安全 性要求较高；可靠性：可接受少量丢包，但大量错误将造成 AGV 瘫痪，因此对 可靠性要求较高；货架智能化场景中，需要安装多种传感器，终端接入数据大。同 事货架多无外接供电，因此对传感器、通信模块电池寿命要求较高；图表 6 物料供应管理对连接的相对指标要求场景 5：人员操作交互，需要人与制造执行间的连接 即便是在全自动化的工厂中，仍然有人工参与的环节，主要集中在设备安装、故障排查、关键环节操作。传统的人为参与环节，都通 过书面材料、人眼观察、经验判断，大量依赖于工作人员个人能力素 质，与操作对象的交互程度也较浅，当存在多人作业时，沟通协作也 不够流畅。AR、平视显示、高清视频等新交互技术进入到工厂生产中，能够 加强人机交互，提升人员间协作能力，从而显著提升人员参与效率。 这种情况下需要建立操作人员与操作对象（如机械设备），以及工厂 智能中枢制造执行管控系统间的连接，才能使得制造作业数据、图像与人形成深度交互。带宽：AR、高清视频等媒体交互中，传输数据量很大，需要高带 宽，上下行速率需达到 50Mbps 以上；时延：为防止卡顿，对时延要求较高；很多关键性需要人员参与的操作，设备作业环境严苛，危险性大， 人员不宜近距离操作。需要通过网络连接，实现人员远程操作。人与 执行设备的连接要求超低时延高可靠高安全性，差错容忍度很低，对 网络连接提出很高要求。时延：远程操控直接影响生产设备动作，对时延非常敏感； 安全性：安全级别很高；可靠性：99.999%；带宽：多数远程操控会有摄像头实时传回高清视频，对带宽要求 很高；图表 7 人员操作交互对连接的相对指标要求三、5G 智能工厂解决方案3.1 5G 网络优势特点随着网络的演进，5G 即将在 2020 年迎来商用。相比于 4G 以个人 用户为主、企业用户为辅，5G 则兼顾个人和企业用户，提供满足行业 需求的无线网络；在设计目的上，4G 以移动宽带增强为主，5G 则面向 网络社会，应对快速增长的对速率、连接、时延、可靠性要求。5G 具 有许多技术创新，如采用毫米波技术、增加带宽技术、微基站技术、 高阶 MIMO（大规模天线）技术、波束赋形技术。此外，5G 还支持网络 切片功能，部署上支持边缘云。通过技术突破，使得 5G 在工业领域关 注的速率、时延、终端连接数、可靠性、安全性、电池寿命六个指标 上优势突出：超高速率：峰值速率下行 20Gbps、上行 10Gbps，用户感觉 速率可达 10-100Mbps，比 4G 速率快 100 倍，在线看 4K、VR、 AR 无障碍；超低时延：时延 1-10ms，能够满足大部分工业控制对时延的 需要；海量终端连接数：每平方公里可接入一百万终端，满足容纳 大规模工厂中连接数量； 超强电池寿命：采用 NB-IoT 接入的 5G 网络，具有超长时间 休眠功能，使得终端电池寿命可达 10 年，满足无外源供电 工业传感器需求；可靠性：99.999%，可达到大部分工业企业要求； 安全性：支持网络切片功能，切片间独立工作，互不干扰， 网络攻击无法穿越网络切片，形成坚实阻隔；网络采用加密 传输，设备与网络间为双向加密认证机制，防止任何形式的 数据盗取。3.2 5G 智能工厂整体方案对于一个典型的厂区，5G 智能工厂解决方案为五大场景接入+ 三张切片+三朵云。图表 8 5G 智能工厂解决方案视图（1）五大场景接入五大场景中各终端设备、传感器通过 5G 模块接入 5G 网络。终端 根据场景的不同，选择合适的 5G 模块。如设备检测管理、环境监测管 理、物料货架监测管理符合物联网场景，需要低功耗终端模块，可采 用 5G 的 NB-IOT（窄带蜂窝物联网）接入。（2）三张切片5G 采用切片网络方式，对于某个工厂可提供多个网络切片，承载 不同类型的业务，切片内的业务对网络要求类似，切片可根据业务需 求特点进行配置，便于工厂用户按需定制网络。根据工厂具体连接需求对网络要求特点，可构建三张切片： 工业控制切片：uRLLC 低时延高可靠通信类网络连接需求。 适用于对可靠性、时延敏感要求高的业务领域，尤其是在工 业自动化控制、机器人调度、远程操控业务领域；图表 9 工业控制切片与相关场景网络指标对比工业多媒体切片：eMBB 增强型移动宽带网络连接需求。移动 性强、高带宽，适用于大数据量的业务领域，如人员通过 AR、 高清视频交互场景。图表 10 工业多媒体切片与相关场景网络指标对比 工业物联网切片：mMTC 大规模物联网连接需求。低成本、低 能耗、小数据包、海量连接，适用于终端接入数量大的业务 领域，如物料监控、设备监控、环节监控；图表 11 工业物联网切片与相关场景网络指标对比每个网络切片将根据场景需求通过特定编排独占特定网络资源， 切片间独立工作，互不干扰。（3）三朵云5G 网络资源深度云化，根据承载内容及部署位置，可分为运营商 运营的边缘云、核心云，以及工厂或其它相关企业的远端云。根据距 离工厂的远近，依次部署边缘云、核心云、远端云，越靠近工厂侧， 云上越多部署对实时性、安全性要求高的业务。根据切片网络对网络 性能的要求，不同切片将选择适合的云部署相应的应用。由于核心网 能力下沉，在对时延要求高的切片中，5G 核心网将部署在近工厂的 云中。边缘云：距离工厂最近的云，主要承载接入网，及对时延、 安全性要求最高的工厂应用。核心云：距离工厂较远，主要用于承载核心网络及对时延、 安全性要求不高的应用。远端云：相对于运营商运营的云来讲，其它部署云为远端云， 包括工厂自己的云，以及与工厂业务往来的设备商、上游物 料供应商、下游客户、销售平台、其它工业内容供应商的数 据云。由于智能工厂对数据的打通，工厂外的云、工厂自己的云，以及 运营商的云，实现了数据互联互通，产生更高的经济价值。3.3 五大场景解决方案针对第二章的五大工厂场景业务需求，设计相应接入方案、切片 方案、部署方案。（1）工业自动控制场景。将 PLC（含站点 PLC 及产线 PLC）软件化、虚拟化，与 MES、SCADA、 机器人协作调度等软件部署到云端，实现集中化控制。在自动化机械 设备相应部件上加装 5G 通信模块，部件包括 I/O 模块、传送带、阀门、 机器人等，实现无线接入。图表 12 工业自动控制场景解决方案该场景对网络连接的要求，复合典型工业控制网络切片性能。为 保障超低时延超高可靠性，将 vRAN（虚拟接入网）、5G 核心网以及 vPLC（虚拟可编程控制器）、MES、SCADA、机器人控制应用部署在边 缘云端。（2）物料供应管理场景在带有物料感应的智能货架，以及 AGV 上，加装 5G 通信模块，无 线接入网络。将 AGV 调度、物料管理等相关应用，部署在云端。实现 货架与运输设备间，以及同样部署在云端的 SCADA、MES，实现数据互 通；同时可将上游物料供应商的远端云中的物流管理数据接入进来， 打通物料供应全流程，实现自动化物料供应处理。图表 13 物料供应管理场景解决方案该场景对网络的需求可分为两类智能货架的工业物联网场景、 AGV 实时调度的工业控制场景，通过工业物联网切片及工业控制切片实 现。在工业控制切片中，对实时性、安全性要求较高，将 AGV 调度应 用部署在距离工厂较近的边缘云端；在工业物联网切片中，将对时延 要求不高的物料管理应用部署在核心云端。（3）设备检测管理在机械设备、工具、仪器、安全设备上加装压力、转速等传感器， 通过加装 5G 物联网通信模块，将采集到的运行数据发送到云端。将设 备状态分析等应用部署在云端。同时可将数据输入到设备供应的远端 云，启动预防性维护，实时进行专业的设备运维。图表 14 设备检测管理场景解决方案该场景对网络的需求符合工业物联网网络切片能力，终端接入数 量大，将设备状态分析、设备管理应用部署在核心云端。（4）环境监测管理在光照、温度、风速、温度、粉尘等环境监测传感器上加装 5G 物 联网通信模块，实现环境数据实时采集上次。将环境分析、环境管理 应用部署在云端，并与 MES 系统打通，实现环境与制造执行间联动， 对环境的变化及时作出反应。图表 15 环境监测管理场景解决方案该场景对网络需求符合工业物联网切片能力，将环境分析、关键 管理应用部署在中央云端。（5）人员操作交互在远程操作场景中，将 5G 通信某块装在机器设备上，将机器人控 制部署在云端，机器设备运行数据实时通过 5G 网络传输给远程操作人 员，操作人员操作指令通过网络实时发送至机器设备，实现远程操控。在设备安装或故障排查场景中，操作人员通过摄像头扫描机器设 备，图像信息通过 5G 网络传输至云端图像处理，识别作业设备对象，从设备商及相关第三方工业内容商调取设备安装、维修信息，发送至 现场操作人员，通过 AR 眼镜或平板电脑，虚拟内容与真实场景结合呈 现，辅助人员操作。图表 16 人员操作交互场景解决方案远程操作场景符合工业控制切片网络能力，将机器人控制部署在 距离作业场景较近的边缘云，降低时延提高可靠性；多媒体交互场景 中符合工业多媒体切片能力，将 AR 应用、图形处理部署在距离作业场 景较近的边缘云，提高网络速率，降低时延。3.4 商业模式及经济效益5G 网络在智能工厂中应用，一方面实现进一步降低成本，另一方 面工厂与其供应商与其客户之间商业模式也将发生变化。（一）降低成本将 5G 技术应用于工厂，可降低工厂投资与运营成本。 1、降低 Capex 投资成本 当新建工厂时，智能化方案架构基于 5G 网络： 降低设备投资成本。可实现传统硬件控制部分云化，大大降 低硬件设备投资； 降低 ICT 投资成本。可实现边缘分布云+公众移动网络替换 私有云+私有专用网，资源进一步集中、通用化，从经济的 角度分析使得单位投资成本下降。2、降低 Opex 运维成本 对于采用 5G 网络的智能工厂： 降低直接人工成本。运用 5G 进行设备、环境、物流、产品 后市场的检测、巡检，可以大大降低运维人工成本； 降低间接人工成本。基于 5G 网络的架构，使得原来受困于 移动性而不能大规模使用的机器人、机械臂得以充分使用， 进一步实现机器换人，节约生产人工成本； 降低 ICT 系统运维成本。智能系统从自建自维护，变成外建 外维，工厂网络、数据中心都可交由专业的第三方进行，提 高了运维效率，降低运维成本；（二）商业模式转化5G 的运用使得智能基础设施公共资源化，将促进工厂轻资产化， 工厂 Capex（资本支出）向 Opex（运营支出）转化，工厂供应商则会 更多采用以租代售的模式。ICT 系统商业模式转变。智能系统从传统的私有数据中心+ 私有专用网络，转变为边缘分布云及远端云+公众移动网络， 智能基础设施公共资源化，对于工厂来说，投资建设环节省 去，变为直接购买服务，Capex 转化为 Opex。 生产设备商业模式转变。对于工厂的设备供应商，由于设备 控制部分云化，设备的使用情况可实时传送回设备厂商，设 备厂商也可实时调度控制已投产的设备，增强了设备厂商对 进入工厂投产设备的控制能力，从而使得设备厂商商业模式 转向以租代售，或采用基本功能+按需追付的模式。设备厂 商商业模式转化，使得工厂设备投资降低，按需支付，更加 精细化。 工厂产品商业模式转变。工厂自身产品售出后的巡检、维护 改为远程、实时后，减少维护人员，实现预防性维护，减少 维护工作量，从而大大降低售后成本。四、智能工厂应用案例4.1 制造核心环节应用试点工业控制、设备检测和远程操作等多个领域尝试使用 5G 技术解决 超低时延、超高可靠性、海量连接、超大带宽的连接问题，从而提升 生产制造效率，甚至改良制造工艺。叶片盘（BLISKs）是涡轮机的重要部件，应用在飞机喷气发动机 等航空领域核心部件。叶片盘是最苛刻的金属加工应用之一,由转子盘 和边缘周围的多个刀片组成。当前叶片盘生产及金属加工的一个关键 问题是制造过程非常难以实时监控，这意味着直到铣削完成后，才知 道最终结果。而铣削过程往往 24 小时进行，共需要长达 100 小时以上 的作业，经过漫长的铣削过程后，方可检验铣削效果，这种情况下， 返工通常高达 25%，大大增加工作时长。因此，如果能做到实时监测铣 削效果，及时做出调整，防止错误发生，做到一次成型，是叶片盘加 过的关键工艺突破点。5G 有望在这一领域实现突破。通过加装智能传感器，通过小于 1 毫秒超低时延超高可靠性的 5G 网络，将加工过程中叶片的铣削情况实 时反馈分析，实时监测制造过程，及时优化制造过程，提高生产品质 及生产效率。4.2 工厂整体改造案例中国移动与爱立信联手开展 5G 智能工厂改造应用试点，由江苏移 动提供网络环境，爱立信南京工厂作为改造对象。该智能工厂解决方 案覆盖了设备检测管理、环境监测管理、物料供应管理、人员操作交互四种场景，共 7 个具体应用解决方案，主要聚焦于工业物联网及多 媒体。由于当前 5G 还没商用，南京工厂采用平滑过渡方案，场景较多选 择物联网、多媒体，在 4G 的网络环境下即可实现一定效果，当 5G 商 用后，整体解决方案扔可延续，只通过升级终端模组等方式，实现效 果提升。图表 17 南京工厂场景解决方案场景应用解决方案切片工业自动控制智能螺丝刀设备监测管理工业物联网切片测试设备预防性维护工业物联网切片关键设备状态监控流水线效率分析工业物联网切片工业物联网切片环境监测管理物料供应管理智能料盒工业物联网切片人员操作交互ANDON 系统工业物联网切片、工业多媒体切片生产环境监控工业物联网切片（一）部署方案现有两个厂内铁塔，分别位于东北研发楼顶和西南角，保证实现 全厂区的网络全覆盖。图表 18 南京工厂厂区布局图及铁塔布置（二）业务解决方案本项目的实践过程从生产的流程出发，以工业工程技术为主导， 在通过现场调研、充分理解制造流程和相关数据痛点的条件下，定义 出需求用例，然后将相关用例具体细化分析，设计方案，部署到生产 实际使用，然后由生产工程人员给出反馈，不断的优化用例设计。图表 19 南京工厂解决方案视图具体场景需求及解决方案如下：图表 20 南京工厂场景需求与解决方案需求挑战解决方案智能螺丝刀传统螺丝刀的使用次数不可统计，无 法进行精准维护。应用传感器感知每次使用，把计数通过NB-IoT 传到数据平台；按照维护保养规范每 20 万次保养，并校 准力矩，记录力矩到数据平台；通过数据收集，分析来优化校准与维护 的周期提高校准与维护的效率，降低成本，提 高维护质量；测试设备预测性维护射频测试系统的系统误差和其使用次 数有紧密的关联， 现在按照误差校准 并不知道其精确的 使用次数。 利用传感和 NB-IoT，统计测试设备真实连接次数； 设计数据模型用于分析与测试误差相关 的监控项 当测试性能变化时，与测试设备使用次 数和生产计划关联，指导维护人员进行预防式校准或者维护操作 同时可以精确计算校准间隔，对比多个 测试系统的校准间隔差异性，告警维护 人员对于短间隔的系统做深度分析关键设备状态监控生产现场不可随意移动的设备目前没 有 有 效 的 监 控 手 段，需要大量的人 工巡检。利用传感和 NB-IOT 将设备位置状态变化传至 Cloud 告警，并可进行历史状态 追溯通过多种告警单发或者并发的分析可以 区别是授权移动或者非授权移动将设备在 GIS 地图上定位，并进行状态可视化；Andon 系统现有的按灯系统，生产状态使用有线 连汇聚到服务器， 通 过 集 中 屏 幕 显 示。生产状态异常 时，通过人工观察 大 屏 幕 状 态 的 变 化，电话通知相关 人员处理。使用 GSM 或者 eMTC 技术将有线连接升级为无线，增加终端布局的灵活性通过 APP 终端显示，增加状态显示的灵 活性；通过语音通话，第一时间直接通知相关 人员，缩短问题处理周期，减少停线时间；进行数据分析：故障次数，类型，触发 时间，处理时间等，并进行优化。流水线效率监控生产线的实时使用现有 PEV 系统里的数据，提取产出分析状态 产出效 率，可以随时查看 整个生产厂房或者 单个生产线的产出/ 时间图，或者节拍 时间。用于分析产 线的潜在问题，提 高效率。量；使用传感和 NB-IOT，实时统计流水线 的产出量和个体产出的节奏；利用软件进行数据分析，结合生产计划和产能指标提炼出异常数据，用于解决 问题提高效率。生产环境监控现存的环境监控手段简单，不能进行 数据追溯，告警， 没有定点监控关键 位置。 使用多传 感器 和 NB-IoT 实 现灵活部署； 监控关键区域，电路板缓存区，滤波器 生产区和库房材料存储关键区域等对于 温湿度，灰尘颗粒物有要求的区域 利用软件进行数据可视化，设置告警机 制智能料盒现在现场共用物料的补料操作是靠人 工检查，通过扫码 通知库房备料补料 到现场的对应料盒 里，这样的操作难 免有人工疏忽。使用传感器感知物料减少量；通过 NB-IoT 对应标示连接数据到库房 补料系统通知相应人员补料操作后期可以对接 AGV 完成厂内端到端的 自动物流（三）经济效益分析目前，中国移动-爱立信南京智能工厂在继续测试这些用例的成熟 度和进一步产品化方案，同时开展更多创新用例的开发，结合网络性 能测试，打造智能制造应用的示范基地。中国移动-爱立信南京智能工厂项目计划在 2018 年继续开发更多的创新方案，陆续部署 3000 左右的连接数量，通过降低人力，提高产能和改善质量，并可以每年节约 500 万的成本，同时进行行业推广复 制，在其他制造业领域探索创新应用，推动智能制造技术在工业领域的规模落地。南京工厂的智能化改造的主要效益提升点如下表所示：图表 21 南京工厂效益提升点案例利益点类别人力 节省技 术 产 能提升质量提升（索赔）质 量 提 升（ 直 通 率）智能螺丝刀减少过保冗 余，节约人力维保管理50%0.002%0.1%测试预测性维护保障测试精 度 ， 提 高 产 品 质量质量管理20%0.002%0.2%无 源 资 产 管 理（灭火器，夹具 换型备件等）减 少 巡 检 或 者 盘点人力资产管理50%无线按灯系统降 低 故 障 响 应 时 间 ， 提 高 效 率执行管理0.5%流水线效率监控分析不平衡 点，提高产能计划管理0.3%智能线边库料盒提高补料效 率 ， 节 约 扫 码 人力执行管理86%0.1%车间环境指标监 控提高产品质 量，降低能耗综合管理0.1%循环托盘跟踪减少协调人 员 ， 减 少 托 盘 损 耗 ， 降 低 成 本 ， 准 实 时 追 踪货物位置物流管理50%有源设备管理减少盘点人 力 ， 提 高 设 备 利 用 率 ， 降 低 投资资产管理50%0.2%料车管理提 高 料 车 利 用 率 ， 降 低 资 产 投资资产管理75%0.1%电机设备监控预 测 维 护 降 低 宕机时间维保管理50%0.1%经过专业测算，第一年建设总投资的回报周期为 2.07 年；每年总 投资额 10%维护费成本及通信费支出，5 年总回报率为 131%，效果符合 预期。