5G助力工厂智能化探讨

张全安

(中国五环工程有限公司,湖北 武汉 430223)

5G时代的到来，给工厂实现智能化提供了必要的技术支撑，将会重新定义企业的生产效率及成本，增强生产过程的可控性。依托新一代信息技术打通企业各生产流程，实现从上游设计到下游售后服务各环节的互联互通，在此基础上实现资源的整合优化。智能工厂不仅是自动化的升级和信息技术的融合，更是工厂自主化抉择、柔性化生产、目标化销售、快速适应市场变化的高度智能化工厂。智能工厂离不开人工智能的技术，应利用机器学习、模拟过程、认知分析等演化算法，来提升工厂智能控制管理能力。5G物联网将所有的机器设备连接在一起，例如控制系统、传感设备、响应终端的联网。人工智能分析传感器上采集的数据，能够通过数字孪生、模型演化等自主判断、自主决策，实现真正意义上的智能工厂。

作为新一代移动通信技术，5G应用场景和底层技术满足智能工厂对无线网络的应用需求，能满足智能工厂所需的设备互联和远程交互应用需求。在物联网、工业软件驱动的自动化控制、实时物流跟踪、智能机器人等工业应用领域，5G技术起着支撑作用。

1 5G技术的特点

1.1 毫米波(Millimeter Wave )

无线通信技术提升传输速率通常是通过提高频谱利用率和拓宽频谱带宽来实现的。由于信道中存在噪声，频谱利用率并不是越高越好。所以，提高信道传输速率最简单的办法就是增加频谱带宽。问题是目前6GHz以下频段已经基本用完，到了4G时代已变得非常拥挤，所以6GHz以上的毫米波频段得以开发利用。3GPP组织规定5G 主要使用FR1频段和FR2频段,其中，FR1就是Sub 6GHz频段；FR2毫米波频段。相比4G-LTE频段而言，毫米波的带宽拓宽了大约10倍。

1.2 小基站(Small Cell)

根据c=λv可知，光速c在真空中是恒定的，波长越短，频率v越高，绕射能力和穿透能力越弱，在障碍物较多的环境中，其辐射范围大打折扣。毫米波对空间中的其他因素也比较敏感，典型的因素就是空气中的水分子，它对毫米波频谱的吸收程度很高，所以这些频谱在雨天、经过树木甚至人体时会受到阻挡，衰弱得非常快。为解决传输辐射短板，小基站就应运而生。小基站包括飞基站、皮基站、微基站。其覆盖范围通常从10 m到200 m不等，所以在5G覆盖时，会使用宏基站和小基站组网，这种组网方式即为5G关键组网技术——超密集组网。

1.3 大规模MIMO(Massive Multiple-In Multiple-Out)

大规模MIMO即大规模天线技术。Massive包含两层意思，一是天线的数量，传统的TDD网络的天线数最多8根，而大规模MIMO的天线最多可达到1 024个；二是信号覆盖的维度，传统的MIMO被称为2D-MIMO，以8根天线为例，信号覆盖时，只在二维空间一个方向传播，形成二维平面波，垂直方向没有电磁波传播；而Massive MIMO，是信号“水平维度+垂直维度”的三维立体空间进行发射，信号的辐射在空间叠加成电磁波束。所以业界又称Massive MIMO为3D-MIMO。

1.4 波束成形(Beamforming)

有了大规模MIMO，为了解决毫米波传输绕射和穿透能力差的短板，波束成形技术就应运而生。波束成形技术通过调节大规模电线中的每个天线的相对位置，使信号在传播过程中进行有效叠加，形成更强的信号增益来克服传输过程中的损耗，这种信号将各天线辐射的电磁波通过波的叠加和抵消，形成了一束一束的波束，波束突破了传输距离和穿透能力弱的缺点，从而为5G无线信号的传输质量提供了强有力的保障。

1.5 全双工(Full Duplex)

5G全双工为同频同时全双工技术，天线同时收发电磁波，收发信号的电磁波通过叠加到达天线。发送信号和接受信号在天线端形成叠加。由于发送的信号强度很高，电磁波动幅度很强，而接收的信号通过一定的衰减到达天线，信号强度相对较弱，电磁波振幅较小，造成发送的强信号淹没了接收的弱信号，导致无法接收信号。解决这个问题需要用到全双工的自干扰抑制技术，可以理解为预先知道了发送信号的强度，天线在尝试接收信号的同时，默认减去了发送信号的强度，剩下的就是接收的信号强度，从而达到“全双工”的效果。

1.6 网络切片技术(Network Slicing)

网络切片技术可以形象地把信道比喻成道路，为了提高道路通行速度，一条道路划分为不同的车道，有快车道、慢车道、非机动车道等。5G的三大类不同的应用场景对网络的性能和功能有不同的要求，各要求之间甚至会产生冲突。如果和4G-LTE一样使用单一的网络服务，将所有的网络应用和网络需求都接到同一网络，随着终端数的增长，势必造成网络服务效率低、延时长，网络架构也会很复杂。网络切片技术就是把单一的物理实体网络从应用层切割开，形成了逻辑上的多个虚拟网络。各虚拟网络之间单独传输，假如其中一条虚拟网络发生拥堵或者故障，它也不会影响其他虚拟网络。这种面向应用、面向场景的虚拟专用网络，保证了不同需求和不同场景得到独享的网络服务。

1.7 边缘计算(Edge Computing)

针对不同应用场景对网络需求的不同，边缘计算技术将计算能力下沉到接入网的机房中。相对于传统网络结构中把计算放到核心网的数据中心机房内，所有信息必须从网络接入层传输到核心层进行处理后,再返回网络接入层。在网络边缘设备增加计算能力，低价值量数据、局域性数据等在边缘机房的设备进行处理，无需再传输回核心网，这样可以减少传输内容、大幅减轻传输网络的带宽压力、降低业务时延。

2 5G为何能助力工厂实现智能化

智能工厂是一个由智能设备组成的网络，此网络对性能要求极高，5G网络所具有的性能可以满足智能工厂网络所需。相对于4G,5G在速率、时延、接入密度等关键指标上有了大幅提升，5G和4G网络关键指标对比见表1。

表1 5G和4G关键指标对比

根据5G国际标准制定组织3GPP定义的5G三大应用场景，可以判定三大应用场景完全能保证智能工厂中网络的支撑和关键指标的实现。

2.1 增强移动宽带

增强移动宽带的特性是大带宽、高速率，5G的最高数据传输速度达到20 Gbps。

应用场景为高速数据业务，支持如超高清视频、在线4K/8K视频、虚拟现实VR和增强现实AR等新技术，使用于智能工厂预测性维护、危险源识别、安防监控、远程运维、环境监测等方面。

2.2 海量机器类通信

终端的连接密度大幅提升。此能力面向物联网，最大的应用是对网络感知实时性要求低的场景和对终端密集程度高的场景。

使用场景为大量物联网传感器布置采集大量数据，适合智能工厂设备布置大量传感器场景，通过工厂各处的传感器采集的数据，结合机器学习，提升工厂智能化水平。

2.3 超高的可靠性与低时延通信

5G在数据包传输上的时延为1ms，在移动性方面的表现也得到大幅提升，其切换和保证通讯质量极速达到500 km/h。

使用场景为对时延和可靠性要求较高的应用场景，如智能工厂中的远程设备操控和安全监控、潜在威胁源识别等。

3 基于5G技术实现工厂智能化途径

利用5G网络将智能工厂中的生产设备与传感器无缝连接，实现物物互联、人物互联，从而打通企业的各生产流通环节，使生产更加人性化、扁平化、柔性化、智能化。本文探讨了工厂实现智能化的方式,主要从工厂生产、物流、运维及日常监控等方面切入，其构成的系统架构见图1。智能设备采集工厂数据，这些数据被智能化的物流和生产系统所利用，提供物流运输和生产管理。智能运维综合工厂里的各项数据，提供数据分析、智能仿真、决策分析等。智能监控系统保障整个工厂安全生产，提供预警机制。

图1 智能工厂系统架构

3.1 生产环节智能化

5G的mMTC使得工厂众多设备与设备之间互联成为可能，利用其eMBB和URLLC特性，借助精密传感技术作用于无处不在的传感器，快速收集状态信息，大量工业级数据通过5G工业互联网收集起来，庞大的数据库开始形成，工业机器人利用云计算的超级计算能力，进行演化迭代学习和准确的判断，给出最佳解决方案。在此基础上，企业可以借助工业机器人实现对设备的远程操控，实时监控。通过工厂实时产生的数据与历史海量数据对比，随时了解工厂生产情况，结合销售数据，实现工厂的定制化生产。

另一方面，5G网络利用其网络切片技术，使得同一个物理网络提供不同的网络服务。工厂可以划分不同的业务等级，如危险报警处理信息的采集和上报被设为最高的等级等。在大型工厂中，不同生产场景需要的网络服务也不同，对质量要求不同。比如,精度或者速度要求较高的工序或者设备更关注时延，关键性任务着重关注网络可靠性、大流量数据即时分析和处理的高速率。

在5G智能工厂中，使用ERP系统对人员、财务状况、原料及供应商、库存等进行管理，系统收到订单时，在无需人的参与或者有限参与下，ERP系统根据收集的数据自动计算出人工时、原料量等。这些数据还可以利用到物流、仓储等系统；比如,知道原料量和用料时间，结合供应商和物流服务信息，就可以准确下单订货，避免太早到货而长时间存储、太晚到货影响正常生产。时间上准确的衔接不仅满足交货时间，而且库存成本也会大大降低。

3.2 物流仓储智能化

工厂建设时，要实现智能工厂，物流仓储智能化不可或缺。智能工厂初期规划时，应尽可能减少甚至避免一次性原材料、各种物料的搬运工作。很多工厂在厂区有原料区、仓库、主副产品及废弃物堆放点等，可以借助5G高速网络部署的工业互联网，利用工业机器人、自动驾驶车辆、远程驾驶车辆、无人叉车等新工具完成智能运输，以最合理的路线和最快的方式完成各堆放点与仓库物料及产品的运送。另外,在不同装置或者不同工序之间采用电子导轨的机器人、系统控制的机械手等方式来传递物料，还可以采用有轨制导车辆、自动导引运输车或者智慧型引导运输车等方式传递物料。PLC立体仓库控制系统的应用，也是智能工厂规划需要考虑的。

3.3 运营维护智能化

在工厂智能化过程中，每个设备、仪表、零部件等都是一个终端，甚至原材料、中间产物、废料、产品等都具备信息属性，在某种程度上,人也是终端。这些带有信息属性的“终端”进入工厂的各个生产环节中，实时地进行信息交互，了解工厂运行情况。达到这种信息互联的程度时，工厂中可以安排工业机器人现场管理工厂，人在工厂外的任何地方实时接受工厂信息，并进行交互操作，完成跨工厂、跨地域设备维护，远程解决问题。5G技术在这方面的应用，利用了智能工厂中万物互联、信息交互的优势，实现了智能工厂远程维护、随时随地维护，有效降低了工厂维护的成本，减少停工维护时间，提升了工厂运行、维护的效率。

设想在5G网络覆盖的一家智能工厂里，当某一设备发出报警信息或者故障信号时，会以毫秒级时延告知监控人员或者工业机器人。通常，机器人利用历史经验数据自行迭代学习，不需要人的参与就会完成修复工作。工业机器人自行完不成时，会给出相应的处理意见，告知需要由人工处理。类似这样的故障修复工作可以根据维护工作的复杂度来划分，根据实际情况，由工厂机器人或人机协同完成。

5G的eMBB业务典型的应用虚拟现实VR和增强现实AR也可以应用到工厂远程维护方面，利用一台虚拟现实VR和触觉反馈技术的设备，远程操控工厂内的无人机和工业机器人对故障进行修复。工业机器人在人的远程操控下，通过触觉反馈系统实时模拟人的动作，此时人如“亲临”在现场操作，解决了工厂内危险源附近设备的维护。此项技术的运用，还可以运用到各地专家在异地就工厂内某一故障难题协同解决的场景，各专家快速聚焦工厂故障，利用5G网络的低延时、大流量,快速感知触觉设备反馈回的动作，多专家协助工厂中不同机器人进行故障修复。同时，借助5G的互联互通、万物信息交换，在整个故障排除的过程中各类信息和相关知识都被存储到知识库中，最终沉淀到大数据中心，在以后的工厂运行中，遇到类似的故障诊断时，人和工业机器人可参考相关的经验和专业知识，快速准确地定位故障。

3.4 监控系统智能化

工厂运行中，实时采集生产数据，掌握设备运行状态越来越重要。通过在工厂生产线装配DCS系统或者PLC控制系统，部署压力监测、电子阀监测、泄漏监测、流量控制等大量的数据采集点。这些数据和状态信息，作为生产决策、运行调度、运维保障的重要依据。在5G智能监控中，在关键的数据采集点部署高精度的终端，再通过PLC系统汇聚后接入5G网络，实现控制平台实时监控。只要数据产生异常，系统立即报警,随后启动反向控制系统。比较典型的例子如工厂污染物排放监控系统，可以达到污染物排放监管、预警预报、污染成分分析、应急预案启动等。

在工厂大型设备或超高设备的监控和巡检中，利用虚拟现实VR结合一整套智慧监控系统，采用“5G+VR+无人机+智慧监控系统”的智慧监控模式，在无人机上搭载高清云台，可以近距离悬停并对大型设备或超高设备及设备状态仪表进行360°全景4K/8K拍摄，再通过5G网络将4K/8K超高清全景视频传输到服务器中。监控人员可以利用VR穿戴设备、智能管理系统接入服务器，对设备的外观及表盘进行实时查看，并及时了解设备运行情况。

4 结语

在5G网络时代，智能工厂集成了各项智能技术。智能工厂与新一代信息技术深度融合，能够彻底实现资源整合、信息融合。比如在一家有5G网络互联的智能工厂中，密集的传感器采集工厂中关键设备运行数据、工厂生产制造过程中的状态数据、原料供给及市场需求等各类相关数据，这些数据将以数据中心的形式呈现，利用超级云计算方式进行挖掘和分析，再与历史经验数据对比，快速发现并定位生产过程中的偏差和异常。如果偏差和异常超出了某个设定的范围，系统就会针对设备运行、生产状态和原料供给做出及时调整，自动纠偏，实现生产过程系统的可控性。

因此，5G时代的智能工厂最大程度提升整个生产过程中产品的可视化和可控性，降低人工参与难度,且打通了智能工厂中的各个生产流程，达到优化资源配置，提高企业的生产效率和产品质量。随着5G网络建设进入快速期，技术更加成熟，应用不断深化，所能涵盖的应用领域与应用规模更加纵深，在智能工厂中发挥的作用也会越来越重要，更加贴合智能工厂属性所需。