5G来临,对智能制造意义何在?

  • 作者:admin
  • 上传时间:2019-06-13 11:27:19
  • 浏览次数:1815
  • 返回上级

随着5G牌照的正式发放,引爆了人们对未来变化的无限遐想。5G应用已经成了热门话题,“5G+AR/VR”、“5G+车联网”、还有重量级热点“5G+智能制造”。那么“5G+智能制造”是什么概念,5G对于智能制造有什么样的意义?


回顾移动通信技术的发展历程,第一代采用的是模拟技术,只能支持区域和距离限制的语音通话;第二代实现了数字化语音通讯,能进行简单的语音和文字类交互,比如短信和邮件等;第三代就是大家熟知的3G技术,以多媒体通讯为特征,可以支持语音、文字和视频交互,但由于带宽有限,在进行大量数据交互时,如视频交互时很难保证效果的流畅;第四代是正在铺建的4G技术,通讯速率大幅提升,标志着进入无线宽带年代。

从当前电信服务商做的基站测试结果看,5G的速度比4G更快且功耗更低,理论带宽将突破每秒10g。这保证你能够在一秒钟内下载一部高清电影,而4G需要至少10分钟。恰是由于这一得天独厚的优势,业界普遍认为,5G将对智能工业、汽车、VR等领域产生重要推动作用。"4G改变生活,5G改变社会"

当前制造业在国家层面乃至整个人类社会扮演着至关重要的角色,智能制造已然成为全球化课题和国家级战略课题,很多国家都在智能制造领域进行了规划和部署,如中国“中国制造2025”、德国“工业4.0平台”、美国“工业互联网计划”等。其中信息通信系统升级是智能制造中很重要的一环,5G在使能智能工厂多样化需求方面,有着绝对的优势。


各个国家都这么重视,到底什么是智能制造?

广义上智能制造是具有信息感知获取、智能判断决策、自动执行等功能的先进制造过程及系统与模式的总称。具体来看智能制造体现在制造过程的各个环节与信息技术的融合,如大数据、云计算、人工智能、物联等技术。

简而言之,智能制造具有以下特征:以智能工厂为载体,以关键制造环节的智能化为核心,以端到端数据流为基础,以通信网络为基础支撑。通过自组织的柔性制造系统,实现高效的个性化生产的目标。

以汽车生产线为例,智能制造柔性生产过程中,定制化车辆通过云化的智能信息物理系统的调度在动态生产线上自主移动,完成生产步骤。动态产线可按需组合以满足不同车型和配置的需要,实现车辆定制化的生产,并且产线智能生产将大大缩短定制化周期,同时也极大减少了汽车厂商的库存以及资金占用,降低了生产成本。而传统顺序生产的汽车产线在灵活度上很难满足高度定制化的需求,并且定制化生产周期更长。


5G在智能制造中有哪些典型应用

智能制造为什么需要无线通信

了解什么是智能制造后,显而易见智能制造过程中云平台和工厂生产设施的实时通信、以及海量传感器和人工智能平台的信息交互,和人机界面的高效交互,对通信网络有多样化的需求以及极为苛刻的性能要求,并且需要引入高可靠的无线通信技术。

高可靠无线通信技术在工厂的应用来看,一方面,生产制造设备无线化使得工厂模块化生产和柔性制造成为可能。另一方面,因为无线网络可以使工厂和生产线的建设、改造施工更加便捷,并且通过无线化可减少大量的维护工作降低成本。


无线通信网络在智能制造应用面临哪些挑战

在智能制造自动化控制系统中,低时延的应用尤为广泛,比如对环境敏感高精度的生产制造环节、化学危险品生产环节等。智能制造闭环控制系统中传感器(如压力、温度等)获取到的信息需要通过极低时延的网络进行传递,最终数据需要传递到系统的执行器件(如:机械臂、电子阀门、加热器等)完成高精度生产作业的控制,并且在整个过程需要网络极高可靠性,来确保生产过程的安全高效。

此外,工厂中自动化控制系统和传感系统的工作范围可以是或者几百平方公里到几万平方公里,甚至可能是分布式部署。根据生产场景的不同,制造工厂的生产区域内可能有数以万计传感器和执行器,需要通信网络的海量连接能力作为支撑。


5G网络具备的能力

华为在北京怀柔率先完成了由IMT-2020(5G)推进组组织的中国5G技术研发试验无线技术第二阶段测试。在C-Band 的测试环节中,利用200MHz带宽,通过5G新空口及大规模多入多出等技术进行测试,小区峰值超过20Gbps,空口时延在0.5ms以内,单小区大于1000万连接。

和传统的移动通信技术相比,5G将进一步提升用户体验:在容量方面,5G通信技术将比4G实现单位面积移动数据流量增长1000倍;在传输速率方面,单用户典型数据速率提升10到100倍,峰值传输速率可达10Gbps(相当于4G网络速率的100倍);端到端时延缩短5倍;在可接入性方面:可联网设备的数量增加10到100倍;在可靠性和能耗方面:每比特能源消耗应降至千分之一,低功率电池续航时间增加10倍。


5G典型制造业应用场景

5G 使能工业AR应用

在未来智能工厂生产过程中,人将发挥更重要的作用。 然而由于未来工厂具有高度的灵活性和多功能性,这将对工厂车间工作人员有更高的要求。为快速满足新任务和生产活动的需求,增强现实AR将发挥很关键作用,在智能制造过程中可用于如下场景:如:监控流程和生产流程。生产任务分步指引,例如手动装配过程指导;远程专家业务支撑,例如远程维护。

在这些应用中,辅助AR设施需要最大程度具备灵活性和轻便性,以便维护工作高效开展。因此需要将设备信息处理功能上移到云端,AR设备仅仅具备连接和显示的功能,AR设备和云端通过无线网络连接。AR设备将通过网络实时获取必要的信息(例如,生产环境数据、生产设备数据、以及故障处理指导信息)。

在这种场景下AR眼镜的显示内容必须与AR设备中摄像头的运动同步,以避免视觉范围失步现象。通常从视觉移动到AR图像反应时间低于20ms,则会有较好的同步性,所以要求从摄像头传送数据到云端到AR显示内容的云端回传需要小于20mms,除去屏幕刷新和云端处理的时延,则需无线网络的双向传输时延在10ms内才能满足实时性体验的需求。而该时延要求,LTE网络无法满足。


5G使能工厂无线自动化控制

在自动化控制中,倒立摆是典型的应用。倒立摆原理用于机器人各种姿态控制、航空飞船对接控制等姿态控制等工业应用。华为X Labs通过倒立摆验证5G对极低试验自动控制的价值,研究表明,当倒立摆运行在4G模式下时,4G的过高时延,使得倒立摆的控制指令不能得到快速执行,倒立摆起摆到稳态的时间过长,达到13.2秒。

当运行在5G模式下时,5G的1ms超低时延,使倒立摆的控制指令快速执行,起摆到稳态只用4秒。通过对比,可以看到5G低时延网络在自动控制的巨大价值,网络端到端时延从4G的50ms减低至5G的1ms。

自动化控制是制造工厂中最基础的应用,核心是闭环控制系统。在该系统的控制周期内每个传感器进行连续测量,测量数据传输给控制器以设定执行器。典型的闭环控制过程周期低至ms级别,所以系统通信的时延需要达到ms级别甚至更低才能保证控制系统实现精确控制,同时对可靠性也有极高的要求。如果在生产过程中由于时延过长,或者控制信息在数据传送时发生错误可能导致生产停机,会造成巨大的财务损失。

此外,在规模生产的工厂中,大量生产环节都用到自动控制过程,所以将有高密度海量的控制器、传感器、执行器需要通过无线网络进行连接。

闭环控制系统不同应用中传感器数量、控制周期的时延要求、带宽要求都有差异,典型来看,周期时间和通信带宽大小的一些典型值如下:

5G切片网络可提供极低时延长、高可靠,海量连接的网络,使得闭环控制应用通过无线网络连接成为可能。基于华为5G的实测能力:空口时延可到0.4ms,单小区下行速率达到20Gbps,小区最大可支持1000万+连接数。由此可见,移动通信网络中仅有5G网络可满足闭环控制对网络的要求。


云化机器人的通信需求

在智能制造生产场景中,需要机器人有自组织和协同的能力来满足柔性生产,这就带来了机器人对云化的需求。 和传统的机器人相比,云化机器人需要通过网络连接到云端的控制中心,基于超高计算能力的平台,并通过大数据和人工智能对生产制造过程进行实时运算控制。

通过云技术机器人将大量运算功能和数据存储功能移到云端,这将大大降低机器人本身的硬件成本和功耗。并且为了满足柔性制造的需求,机器人需要满足可自由移动的要求。因此在机器人云化的过程中,需要无线通信网络具备极低时延和高可靠的特征。

5G网络是云化机器人理想的通信网络,是使能云化机器人的关键。5G切片网络能够为云化机器人应用提供端到端定制化的网络支撑。5G网络可以达到低至1ms的端到端通信时延,并且支持99.999%的连接可靠性,强大的网络能力能够极大满足云化机器人对时延和可靠性的挑战。

华为已与德国与制造企业开展智能制造领域的合作。如与Festo共同合作基于5G切片网络的云化机器人的项目,项目通过5G uRLLC(超高可靠和低时延通信)切片网络,针对云化机器人闭环控制系统的高可靠性和实时性的满足度进行测试。

机器人的轨迹信息和控制数据在制造云中处理有助于系统计算能力的扩展和机器人平台的节能。机器人生产服务与制造云的结合意味着将工业机器人的基本功能与高性能的计算系统进行实时协同,5G切片网络使能了这一应用场景。


机器人与协同设施间的通信需求

在智能制造柔性生产中,移动机器人是关键的使能者。在生产过程中要求多移动机器人之间的协同和无碰撞作业,所以移动机器人之间需要实时进行数据交换满足该需求。移动机器人和外围设备间也需要进行通信。例如,如起重机或其他制造设施。因此移动机器人需要和周边协同设施机进行实时数据交换。

随着智能制造场景的引入,制造对无线通信网络的需求已经显现,5G网络可为高度模块化和柔性的生产系统提供多样化高质量的通信保障。和传统无线网络相比,5G网络在低时延、工厂应用的高密度海量连接、可靠性、以及网络移动性管理等方面优势凸显,是智能制造的关键使能者。



以上内容转载自网络,如有任何问题请联系删除。