『』探索5G网络在制造企业不同网络层次中的应用可能


当前 , 制造业向“新四化”转型发展趋势愈发明显 , 对高性能、具有灵活组网能力的无线网络需求日益迫切 。 5G具有媲美光纤的传输速度、万物互联的泛在连接和接近工业总线的实时能力 , 正逐步向工业领域加强渗透 。 5G技术定义的三大场景不但覆盖了高带宽、低延时等传统应用场景 , 而且能满足工业环境下的设备互联和远程交互应用需求 , 这种广域网全覆盖的特点为企业构建统一的无线网络提供了可能 。
5G技术已成为新一代智能制造系统的关键使能技术 , 它对智能制造的赋能 , 能够帮助制造企业摆脱以往无线网络技术较为混乱的应用状态 , 对推动工业互联网实施以及智能制造转型的实现有积极意义 , 也是实现网络强国与制造强国的关键驱动力 。
目前 , 基于原有的IT网络、OT网络、专用网络及产品网络我们可以总结其应用5G技术的一些可能性 , 主要包括以下几个方面:
IT系统网
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在企业内部的网络中假设着各种各样连接企业运营的各项业务线的IT系统 , 例如:产品生命周期管理(PLM)、企业资源计划管理(ERP)、制造执行系统(MES)、仓储管理(WMS)、运输管理(TMS)、供应链管理(SRM)、客户关系管理(SCM)等等 , 这些应用系统本身借助5G网络可以托管在云服务集群中 , 对于企业来说 , 也势必节约了一部分运维的成本和费用 。 另外 , 针对中小企业需要假设自己的IT应用系统的时候 , 也可以选择SaaS服务商所提供的SaaS服务 , 不再受制于自己的网络及流量 , 按需完成对应的诉求的业务应用 。
OT系统网
数据采集
在制造企业的生产环节所需要采集的数据类型及数据量都非常大 , 工单的执行进度、物料的配套情况、设备的运行及维护情况、质检的结果、工艺的执行情况、自动化辅助装备的协同情况等等 , 具体细分到采集点就汇聚了众多的采集入口及传感器 , 为了能够有效的进行生产调度、业务决策及运维 , 针对这些数据的采集和传输频率、覆盖范围、安全性等提出了更高的要求 。
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5G网络收集数据形成数据库 , 毋庸置疑 , 在某些特定的场景下 , 可以完成设备物理层的直接通信 , 降低时延 , 即使在网络负荷比较高的情况下实现分流 , 也更加敏捷 。 另外 , 对于采集方式也有了更多的选择 , 原来采用RFID进行采集的丢包或者漏扫的情况 , 也会有较大的改观;原来通过手动采集 , 现在可以采用图像识别的方式进行自动化快速采集 , 甚至可以针对超高清的视频进行处理 , 更加精准的能够获取高精度的数据;原来进行系统预先配置的参数比对 , 现在可以实现一定的数据运算、逻辑判断和自我学习 。
精准控制

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在企业的制造业务链条中 , 有一些人力较难达到 , 且又需要实现生产过程调整和维护的场景下 , 需要通过可靠的互联网连接 , 实现远程的OT系统控制 。 但是 , 不同的OT业务流对网络要求不同 , 目前互联网的质量对于时延、抖动、可靠性等有着极高要求的实时控制和同步实时控制还很难承载 。 特别是针对需要实现精准控制诉求 , 指令不能得到快速执行 , 控制的指令传输的时候容易发生错误 , 导致生产停机或者故障 , 也会造成巨大的财务损失 。
此时 , 5G切片网络提供的极低时延长、高可靠的优势就体现出来了 。 5G下行峰值速率20Gbps , 它的速率达千兆级4G网络的20倍 。 同时5G网络时延低至1ms , 比较4G网络 , 端到端延时缩短5倍 , 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 , 实现高精度时间同步 。 同时 , 基于5G的边缘计算(MEC)技术 , 将服务器下沉部署在无线网络边缘 , 这样端到端的连接可以大幅度降低时延 。