5G邊緣計算在智能制造中的應用研究

劉甍璐

（中國聯合網絡通信有限公司 通化市分公司，吉林 通化 134000）

0 引 言

網絡信息技術的發展在一定程度上改變了人們的生活方式和社會的發展模式，讓整個世界發生了較大的變化。人們在使用智能化網絡和設備的同時，依舊在堅持不懈地追求更快、更好、更智能以及更高品質的生活。對于工業制造業來說，其具有面積大、覆蓋廣、結構復雜以及主體多等諸多特點，因此在其擴大發展的過程中，對數據和網絡有著更高的要求。在諸多現實需要和發展需求的推動下，5G邊緣計算應運而生。

1 智能制造的信息物理系統架構

智能制造的應用十分廣泛，在工業制造生產過程中離不開智能制造信息物理系統的應用，同時其被視為工業4.0、工業互聯網、日本工業及中國制造2025戰略的核心。智能制造信息物理系統架構有5層，分別是智能連接層、數據—信息轉換層、網絡層、認知層以及配置層。智能連接層以非接觸式通信的方式，通過傳感器網絡將收集到的數據信息傳送到數據—信息轉換層，數據—信息轉換層在確認組件機器安全的情況下，對信息數據進行多維數據相關性分析，并做出降級和性能預測，然后將信息轉化為底層設備相關的信息之后再傳遞到網絡層。網絡層中具有組件和機器的孿生模型，用于變異識別和記憶的時間機器，通過數據挖掘中的相似度聚類功能，執行云計算服務將數據進行融合。融合的信息傳遞到認知層后，認知層就能啟動集成仿真與綜合系統，實現人員遠程可視化和合作式診斷決策，為工人操控機器提供基本條件。配置層接收到所有信息后，就能做出相應的智能決策，通過自適應變量和自由化擾動系統，結合具體情況對參數配置進行調整[1]。

智能制造信息物理系統架構也被稱為5C架構，要讓5C架構的整個功能得以實現，就需要有高連接密度、低功耗、穩定可靠、超低延遲以及高傳輸速率的信息技術的支持。5G邊緣計算技術因符合上述基本要求而得以應用。

2 5G邊緣計算的技術關鍵

2.1 5G架構及邊緣計算概念

3GPP在R15中對5G架構進行了定義，其中包括NSSF網絡切片選擇功能、NRF網絡存儲功能、UDM統一數據管理功能、NEF網絡開放功能、PCF分離及策略控制功能以及AF邊緣應用功能。在上述6大基礎功能的實現下，5G技術通過其認證服務器功能、AMF接入及移動性管理功能、SMF會話管理功能以及SCP服務通信代理系統，連通不同通路的終端、介入、用戶及數據網絡。

邊緣計算從出現開始就與移動蜂窩數據網絡有著密不可分的聯系，其為應用開發者和內容提供商創造了在網絡邊緣的云計算能力和IT服務環境，通過將IT技術和CT技術相融合，增強了網絡寬帶的彈性。在目前最為常用的LTE（4G）技術中，邊緣計算只是作為一個附加項出現，而且邊緣計算的出現凍結了4G標準，因此在4G技術中很少用到邊緣計算。但在5G系統中，邊緣計算以關鍵項的角色出現。由于5G網絡的速度和超低延時要達到標準，電磁波光纖200 km/ms的傳播速度依然無法滿足其要求，因此只有將數據內容下沉式地部署在接入網兩側，才能使之更接近用戶，同時降低延時和網絡回傳負荷，此時就需要用到邊緣計算[2]。

由此可見，5G與邊緣計算是生態共通的，5G技術的實現需要邊緣計算屬性的支撐，邊緣計算的應用也需要借助5G平臺，同時邊緣計算是5G商用業務的3大支柱之一。

2.2 5G支持的應用場景

在所有的通信需求中，許多應用場景對通信系統有著指向性較高的特殊需求。例如，增強型移動寬帶（eMBB）主要針對的是與人相關的通信性能，對數據速率和用戶體驗速度有著較高的要求；大規模機器型通信（mMTC）所需要用到的終端設備數量多、體量大，有高連接密度、長電池壽命和低成本的需求；超可靠低延遲通信（uRLLC）對超低延遲和可靠性有著十分苛刻的需求，不僅要求能精確控制信號的傳輸，而且要求其延遲能從幾十毫秒降低至幾毫秒并保持穩定。5G具有超低延時、穩定可靠以及高傳輸速率的優點，因此被廣泛應用于以上3個場景中。

2.3 網絡切片

為了同時滿足多個應用場景的不同需求，如同時支持eMBB、uRLLC以及mMTC通信的運行，網絡切片技術隨之問世。網絡切片的作用是在建立一個網絡的基礎上，實行多域或可移動驅動網絡的管理，通過采用靈活部署編排架構的方式，將網絡功能動態分配到上述的一個基礎網絡中，實現網絡共享。由于其靈活部署的特性，網絡切片的應用還能滿足多方位的垂直應用需求。例如，mMTC對高連接密度有著很高的要求，但對超低延遲的要求不高；uRLLC對超低延遲有很高的要求，但對容量和數量的要求不高。5G系統雖然都能滿足其需求，但是無法實現差異化和個性化。網絡切片的應用恰好可以根據不同通信的特定用例實現差異化和個性化服務。

2.4 NFV/SDN技術

要想實現網絡切片，還需要網絡功能虛擬化（NFV）技術的支持。與此同時，NFV需要軟件定義網絡（SDN），為其提供基礎必備條件。軟件定義網絡SDN定義了軟件控制網絡，并充分擴展了網絡容量的概念，在此過程中其不僅控制表面和數據表面的分離，而且控制表面的集中。通過引入SDN實現NFV網絡虛擬化功能，讓其能將專用設備的軟件和硬件功能轉移到虛擬機中。

2.5 多接入邊緣計算

多接入邊緣計算提供了接近用戶的云計算能力，其功能要基于NFV提供的虛擬化軟件環境來實現。通過對第三方應用以虛擬機形式部署的邊緣云統一的服務開放框架獲取無線網絡能力[3]。多接入邊緣計算技術具備降低傳輸延時、緩解網絡擁塞、實現分布式部署以及就近提供邊緣智能業務的功能，其所提供的數據服務包括工廠邊緣服務、機器互聯服務以及管理門戶服務，能同時滿足5G、WiFi以及固定網絡等多接入的需求。

2.6 D2D通信技術

在大多數的D2D通信中，由于終端存在容量限制問題，因此需要在網絡設備的輔助作用下實現通信。基于5G的D2D通信則既可以實現設備與設備之間的直接通信，也可以通過其他網絡設備來完成設備與設備之間的通信。在設備與設備直接通信的過程中，由于傳輸距離變短，不需要經過基站，因此終端的續航能力和傳輸速率都得到了提升。在當前信息數據龐大、數據通路擁塞以及移動終端眾多的情況下，5G能容納更大的D2D區域總吞吐量，提高頻譜利用率，有效解決通信過載的問題。

3 5G邊緣計算在智能制造中的應用

3.1 基于擴展5C架構的智能制造

在未來的發展過程中，智能制造勢必會有越來越大的發展需求和需要，因此智能制造架構的擴張是有一定的方向性和可預測性的。基于5G邊緣計算技術的應用，能對5C架構中不同層級的擴展提供一定的條件，在智能制造應用5G的各個場景中需要考慮以下問題：（1）隨著智能連接層覆蓋面的擴大，為了保證設備的功能和穩定性，5G需要達到同時訪問眾多終端且保持高穩定性的目標；（2）數據—信息轉換層采集的信息數量越來越多、內容越來越復雜，保證其超低延遲和時效性是5G應用需要考慮的問題；（3）網絡層要實現更強大的數據分析計算功能，同樣具有超低延時的需求；（4）認知層涉及人工用戶終端，為了使人們能及時、快速且準確地做出決策，5G用戶傳輸率等參數也有待提高；（5）配置層使設備能實現參數的自配置，因此對5G的超低延遲、可靠性及覆蓋性都有著很高的要求。

3.2 人機界面和生產信息系統場景應用

人機界面主要應用于人與制造設備之間的交互，生產信息系統場景包括制造執行系統和企業資源規劃系統等。5G的低延遲和高可靠性讓遠程訪問與人機控制的同步操作得以實現，近2年興起的AR技術就是人機界面和生產信息系統場景的應用典型案例之一。人可以通過穿戴AR眼鏡設備，從機器中獲得真實性超高的視覺圖像，給人一種身臨其境的真實感，同時跟隨場景以操控機械臂的方式完成指定的任務。在5G技術的支持下，人的視覺、動作以及意識達到了高度的一致性，人機界面和生產信息系統場景實現了有效結合。此外，小批量定制生產和高風險環境的遠程訪問與控制等也是其應用典型。

3.3 流程自動化場景應用

流程自動化的工廠主要面向電力、水、石油以及食品等的加工，在這個過程中主要對生產過程中的各種參數（流量、溫度、液位以及壓力等）進行監測和控制[4]。其工作的主要內容是通過監控流程狀態，實時對照設置的參數進行狀態比對，校對糾正出現錯誤和故障的系統步驟，及時將其調整為正常運轉狀態。5G在流程自動化場景中的應用不僅能提高自動化生產效率，而且能節約勞動力，簡化中間流程，最大限度地減少人力、財力及物資的消耗，實現靈活生產和智能化管理。

3.4 工廠自動化場景應用

工廠自動化能滿足大規模的生產需求，在該場景中所涉及的通信、設備、任務量及范圍都較為龐大，而且在今后的發展過程中其對通信的需求會越來越大。5G技術是目前聯通數據最快、超延遲率最低以及穩定性最強的通信技術，因此其成為實現工廠自動化生產和管理的必要技術。

3.5 物流倉儲場景應用

物流倉儲場景就是生產制造過程中所需要的材料、物料、半成品以及成品的配送和存儲場景。目前，許多工廠都利用移動機器人來完成物流資源的配送、分揀以及打包任務，同時設計相應的互聯網絡，將所有實時物流倉儲信息進行共享交互。一方面，5G技術可以增強機器人的靈活性，保證其操作的準確性；另一方面，5G可以通過其大規模數據傳輸系統，及時收集、傳輸以及反饋物流倉儲信息。

3.6 監控和維護場景應用

5G在監控和維護場景中的應用，不僅能完成對操作和機器進行監控的基本任務，而且基于其網絡切片技術的功能，在執行監護任務時不會影響其他的制造過程，從而最大限度地提高生產效率。在5G技術的支持下，智能設備和機器人能隨時感知實時生產狀況，及時分析設備，從而實現高性能的預測性維護。

4 結 論

本文詳細分析了5G邊緣計算的關鍵技術，并介紹了5G 邊緣計算在智能制造中的不同應用場景，旨在充分挖掘5G邊緣計算在智能制造中的應用價值，希望能為研究者提供一些有價值的參考。