5G助力工廠智能化探討

張全安

(中國五環工程有限公司,湖北 武漢 430223)

5G時代的到來，給工廠實現智能化提供了必要的技術支撐，將會重新定義企業的生產效率及成本，增強生產過程的可控性。依托新一代信息技術打通企業各生產流程，實現從上游設計到下游售后服務各環節的互聯互通，在此基礎上實現資源的整合優化。智能工廠不僅是自動化的升級和信息技術的融合，更是工廠自主化抉擇、柔性化生產、目標化銷售、快速適應市場變化的高度智能化工廠。智能工廠離不開人工智能的技術，應利用機器學習、模擬過程、認知分析等演化算法，來提升工廠智能控制管理能力。5G物聯網將所有的機器設備連接在一起，例如控制系統、傳感設備、響應終端的聯網。人工智能分析傳感器上采集的數據，能夠通過數字孿生、模型演化等自主判斷、自主決策，實現真正意義上的智能工廠。

作為新一代移動通信技術，5G應用場景和底層技術滿足智能工廠對無線網絡的應用需求，能滿足智能工廠所需的設備互聯和遠程交互應用需求。在物聯網、工業軟件驅動的自動化控制、實時物流跟蹤、智能機器人等工業應用領域，5G技術起著支撐作用。

1 5G技術的特點

1.1 毫米波(Millimeter Wave )

無線通信技術提升傳輸速率通常是通過提高頻譜利用率和拓寬頻譜帶寬來實現的。由于信道中存在噪聲，頻譜利用率并不是越高越好。所以，提高信道傳輸速率最簡單的辦法就是增加頻譜帶寬。問題是目前6GHz以下頻段已經基本用完，到了4G時代已變得非常擁擠，所以6GHz以上的毫米波頻段得以開發利用。3GPP組織規定5G 主要使用FR1頻段和FR2頻段,其中，FR1就是Sub 6GHz頻段；FR2毫米波頻段。相比4G-LTE頻段而言，毫米波的帶寬拓寬了大約10倍。

1.2 小基站(Small Cell)

根據c=λv可知，光速c在真空中是恒定的，波長越短，頻率v越高，繞射能力和穿透能力越弱，在障礙物較多的環境中，其輻射范圍大打折扣。毫米波對空間中的其他因素也比較敏感，典型的因素就是空氣中的水分子，它對毫米波頻譜的吸收程度很高，所以這些頻譜在雨天、經過樹木甚至人體時會受到阻擋，衰弱得非常快。為解決傳輸輻射短板，小基站就應運而生。小基站包括飛基站、皮基站、微基站。其覆蓋范圍通常從10 m到200 m不等，所以在5G覆蓋時，會使用宏基站和小基站組網，這種組網方式即為5G關鍵組網技術——超密集組網。

1.3 大規模MIMO(Massive Multiple-In Multiple-Out)

大規模MIMO即大規模天線技術。Massive包含兩層意思，一是天線的數量，傳統的TDD網絡的天線數最多8根，而大規模MIMO的天線最多可達到1 024個；二是信號覆蓋的維度，傳統的MIMO被稱為2D-MIMO，以8根天線為例，信號覆蓋時，只在二維空間一個方向傳播，形成二維平面波，垂直方向沒有電磁波傳播；而Massive MIMO，是信號“水平維度+垂直維度”的三維立體空間進行發射，信號的輻射在空間疊加成電磁波束。所以業界又稱Massive MIMO為3D-MIMO。

1.4 波束成形(Beamforming)

有了大規模MIMO，為了解決毫米波傳輸繞射和穿透能力差的短板，波束成形技術就應運而生。波束成形技術通過調節大規模電線中的每個天線的相對位置，使信號在傳播過程中進行有效疊加，形成更強的信號增益來克服傳輸過程中的損耗，這種信號將各天線輻射的電磁波通過波的疊加和抵消，形成了一束一束的波束，波束突破了傳輸距離和穿透能力弱的缺點，從而為5G無線信號的傳輸質量提供了強有力的保障。

1.5 全雙工(Full Duplex)

5G全雙工為同頻同時全雙工技術，天線同時收發電磁波，收發信號的電磁波通過疊加到達天線。發送信號和接受信號在天線端形成疊加。由于發送的信號強度很高，電磁波動幅度很強，而接收的信號通過一定的衰減到達天線，信號強度相對較弱，電磁波振幅較小，造成發送的強信號淹沒了接收的弱信號，導致無法接收信號。解決這個問題需要用到全雙工的自干擾抑制技術，可以理解為預先知道了發送信號的強度，天線在嘗試接收信號的同時，默認減去了發送信號的強度，剩下的就是接收的信號強度，從而達到“全雙工”的效果。

1.6 網絡切片技術(Network Slicing)

網絡切片技術可以形象地把信道比喻成道路，為了提高道路通行速度，一條道路劃分為不同的車道，有快車道、慢車道、非機動車道等。5G的三大類不同的應用場景對網絡的性能和功能有不同的要求，各要求之間甚至會產生沖突。如果和4G-LTE一樣使用單一的網絡服務，將所有的網絡應用和網絡需求都接到同一網絡，隨著終端數的增長，勢必造成網絡服務效率低、延時長，網絡架構也會很復雜。網絡切片技術就是把單一的物理實體網絡從應用層切割開，形成了邏輯上的多個虛擬網絡。各虛擬網絡之間單獨傳輸，假如其中一條虛擬網絡發生擁堵或者故障，它也不會影響其他虛擬網絡。這種面向應用、面向場景的虛擬專用網絡，保證了不同需求和不同場景得到獨享的網絡服務。

1.7 邊緣計算(Edge Computing)

針對不同應用場景對網絡需求的不同，邊緣計算技術將計算能力下沉到接入網的機房中。相對于傳統網絡結構中把計算放到核心網的數據中心機房內，所有信息必須從網絡接入層傳輸到核心層進行處理后,再返回網絡接入層。在網絡邊緣設備增加計算能力，低價值量數據、局域性數據等在邊緣機房的設備進行處理，無需再傳輸回核心網，這樣可以減少傳輸內容、大幅減輕傳輸網絡的帶寬壓力、降低業務時延。

2 5G為何能助力工廠實現智能化

智能工廠是一個由智能設備組成的網絡，此網絡對性能要求極高，5G網絡所具有的性能可以滿足智能工廠網絡所需。相對于4G,5G在速率、時延、接入密度等關鍵指標上有了大幅提升，5G和4G網絡關鍵指標對比見表1。

表1 5G和4G關鍵指標對比

根據5G國際標準制定組織3GPP定義的5G三大應用場景，可以判定三大應用場景完全能保證智能工廠中網絡的支撐和關鍵指標的實現。

2.1 增強移動寬帶

增強移動寬帶的特性是大帶寬、高速率，5G的最高數據傳輸速度達到20 Gbps。

應用場景為高速數據業務，支持如超高清視頻、在線4K/8K視頻、虛擬現實VR和增強現實AR等新技術，使用于智能工廠預測性維護、危險源識別、安防監控、遠程運維、環境監測等方面。

2.2 海量機器類通信

終端的連接密度大幅提升。此能力面向物聯網，最大的應用是對網絡感知實時性要求低的場景和對終端密集程度高的場景。

使用場景為大量物聯網傳感器布置采集大量數據，適合智能工廠設備布置大量傳感器場景，通過工廠各處的傳感器采集的數據，結合機器學習，提升工廠智能化水平。

2.3 超高的可靠性與低時延通信

5G在數據包傳輸上的時延為1ms，在移動性方面的表現也得到大幅提升，其切換和保證通訊質量極速達到500 km/h。

使用場景為對時延和可靠性要求較高的應用場景，如智能工廠中的遠程設備操控和安全監控、潛在威脅源識別等。

3 基于5G技術實現工廠智能化途徑

利用5G網絡將智能工廠中的生產設備與傳感器無縫連接，實現物物互聯、人物互聯，從而打通企業的各生產流通環節，使生產更加人性化、扁平化、柔性化、智能化。本文探討了工廠實現智能化的方式,主要從工廠生產、物流、運維及日常監控等方面切入，其構成的系統架構見圖1。智能設備采集工廠數據，這些數據被智能化的物流和生產系統所利用，提供物流運輸和生產管理。智能運維綜合工廠里的各項數據，提供數據分析、智能仿真、決策分析等。智能監控系統保障整個工廠安全生產，提供預警機制。

圖1 智能工廠系統架構

3.1 生產環節智能化

5G的mMTC使得工廠眾多設備與設備之間互聯成為可能，利用其eMBB和URLLC特性，借助精密傳感技術作用于無處不在的傳感器，快速收集狀態信息，大量工業級數據通過5G工業互聯網收集起來，龐大的數據庫開始形成，工業機器人利用云計算的超級計算能力，進行演化迭代學習和準確的判斷，給出最佳解決方案。在此基礎上，企業可以借助工業機器人實現對設備的遠程操控，實時監控。通過工廠實時產生的數據與歷史海量數據對比，隨時了解工廠生產情況，結合銷售數據，實現工廠的定制化生產。

另一方面，5G網絡利用其網絡切片技術，使得同一個物理網絡提供不同的網絡服務。工廠可以劃分不同的業務等級，如危險報警處理信息的采集和上報被設為最高的等級等。在大型工廠中，不同生產場景需要的網絡服務也不同，對質量要求不同。比如,精度或者速度要求較高的工序或者設備更關注時延，關鍵性任務著重關注網絡可靠性、大流量數據即時分析和處理的高速率。

在5G智能工廠中，使用ERP系統對人員、財務狀況、原料及供應商、庫存等進行管理，系統收到訂單時，在無需人的參與或者有限參與下，ERP系統根據收集的數據自動計算出人工時、原料量等。這些數據還可以利用到物流、倉儲等系統；比如,知道原料量和用料時間，結合供應商和物流服務信息，就可以準確下單訂貨，避免太早到貨而長時間存儲、太晚到貨影響正常生產。時間上準確的銜接不僅滿足交貨時間，而且庫存成本也會大大降低。

3.2 物流倉儲智能化

工廠建設時，要實現智能工廠，物流倉儲智能化不可或缺。智能工廠初期規劃時，應盡可能減少甚至避免一次性原材料、各種物料的搬運工作。很多工廠在廠區有原料區、倉庫、主副產品及廢棄物堆放點等，可以借助5G高速網絡部署的工業互聯網，利用工業機器人、自動駕駛車輛、遠程駕駛車輛、無人叉車等新工具完成智能運輸，以最合理的路線和最快的方式完成各堆放點與倉庫物料及產品的運送。另外,在不同裝置或者不同工序之間采用電子導軌的機器人、系統控制的機械手等方式來傳遞物料，還可以采用有軌制導車輛、自動導引運輸車或者智慧型引導運輸車等方式傳遞物料。PLC立體倉庫控制系統的應用，也是智能工廠規劃需要考慮的。

3.3 運營維護智能化

在工廠智能化過程中，每個設備、儀表、零部件等都是一個終端，甚至原材料、中間產物、廢料、產品等都具備信息屬性，在某種程度上,人也是終端。這些帶有信息屬性的“終端”進入工廠的各個生產環節中，實時地進行信息交互，了解工廠運行情況。達到這種信息互聯的程度時，工廠中可以安排工業機器人現場管理工廠，人在工廠外的任何地方實時接受工廠信息，并進行交互操作，完成跨工廠、跨地域設備維護，遠程解決問題。5G技術在這方面的應用，利用了智能工廠中萬物互聯、信息交互的優勢，實現了智能工廠遠程維護、隨時隨地維護，有效降低了工廠維護的成本，減少停工維護時間，提升了工廠運行、維護的效率。

設想在5G網絡覆蓋的一家智能工廠里，當某一設備發出報警信息或者故障信號時，會以毫秒級時延告知監控人員或者工業機器人。通常，機器人利用歷史經驗數據自行迭代學習，不需要人的參與就會完成修復工作。工業機器人自行完不成時，會給出相應的處理意見，告知需要由人工處理。類似這樣的故障修復工作可以根據維護工作的復雜度來劃分，根據實際情況，由工廠機器人或人機協同完成。

5G的eMBB業務典型的應用虛擬現實VR和增強現實AR也可以應用到工廠遠程維護方面，利用一臺虛擬現實VR和觸覺反饋技術的設備，遠程操控工廠內的無人機和工業機器人對故障進行修復。工業機器人在人的遠程操控下，通過觸覺反饋系統實時模擬人的動作，此時人如“親臨”在現場操作，解決了工廠內危險源附近設備的維護。此項技術的運用，還可以運用到各地專家在異地就工廠內某一故障難題協同解決的場景，各專家快速聚焦工廠故障，利用5G網絡的低延時、大流量,快速感知觸覺設備反饋回的動作，多專家協助工廠中不同機器人進行故障修復。同時，借助5G的互聯互通、萬物信息交換，在整個故障排除的過程中各類信息和相關知識都被存儲到知識庫中，最終沉淀到大數據中心，在以后的工廠運行中，遇到類似的故障診斷時，人和工業機器人可參考相關的經驗和專業知識，快速準確地定位故障。

3.4 監控系統智能化

工廠運行中，實時采集生產數據，掌握設備運行狀態越來越重要。通過在工廠生產線裝配DCS系統或者PLC控制系統，部署壓力監測、電子閥監測、泄漏監測、流量控制等大量的數據采集點。這些數據和狀態信息，作為生產決策、運行調度、運維保障的重要依據。在5G智能監控中，在關鍵的數據采集點部署高精度的終端，再通過PLC系統匯聚后接入5G網絡，實現控制平臺實時監控。只要數據產生異常，系統立即報警,隨后啟動反向控制系統。比較典型的例子如工廠污染物排放監控系統，可以達到污染物排放監管、預警預報、污染成分分析、應急預案啟動等。

在工廠大型設備或超高設備的監控和巡檢中，利用虛擬現實VR結合一整套智慧監控系統，采用“5G+VR+無人機+智慧監控系統”的智慧監控模式，在無人機上搭載高清云臺，可以近距離懸停并對大型設備或超高設備及設備狀態儀表進行360°全景4K/8K拍攝，再通過5G網絡將4K/8K超高清全景視頻傳輸到服務器中。監控人員可以利用VR穿戴設備、智能管理系統接入服務器，對設備的外觀及表盤進行實時查看，并及時了解設備運行情況。

4 結語

在5G網絡時代，智能工廠集成了各項智能技術。智能工廠與新一代信息技術深度融合，能夠徹底實現資源整合、信息融合。比如在一家有5G網絡互聯的智能工廠中，密集的傳感器采集工廠中關鍵設備運行數據、工廠生產制造過程中的狀態數據、原料供給及市場需求等各類相關數據，這些數據將以數據中心的形式呈現，利用超級云計算方式進行挖掘和分析，再與歷史經驗數據對比，快速發現并定位生產過程中的偏差和異常。如果偏差和異常超出了某個設定的范圍，系統就會針對設備運行、生產狀態和原料供給做出及時調整，自動糾偏，實現生產過程系統的可控性。

因此，5G時代的智能工廠最大程度提升整個生產過程中產品的可視化和可控性，降低人工參與難度,且打通了智能工廠中的各個生產流程，達到優化資源配置，提高企業的生產效率和產品質量。隨著5G網絡建設進入快速期，技術更加成熟，應用不斷深化，所能涵蓋的應用領域與應用規模更加縱深，在智能工廠中發揮的作用也會越來越重要，更加貼合智能工廠屬性所需。