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Service 智能制造

5G+智能制造十大典型应用场景

日期: 2020-02-05
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1、5G+协同设计


当前制造产业正面临成本优势向技术优势转型的压力,不断地开发出技术含量高、具有自主知识产权的新产品,已成为制造业产业链的竞争焦点。传统的产品研制通常是采用按顺序作业的工程方法,企业的设计、工艺、检验、制造都是相互独立的活动,组织和管理也如此。设计人员往往无法考虑制造工艺方面的问题,造成设计与工艺制造环节的脱节,同时产品质量也无法保证。


5G 通信系统凭借大带宽、低时延、大连接的网络,不仅能实现多路的高清视频回传以及实时的数据分析反馈,同时 5G 的安全性与 稳定性也是在原有 4G 网络基础上有了进一步的优化,可以满足大部分对工厂信息安全有较高要求的客户。VR 技术将辅助工业设计,使远程的工作人员进入同一个虚拟场景中协同设计产品。


基于 5G 的产品协同设计以数字化设计制造为基础,构建设计、工艺和制造相互协同的生产模式。利用 AR、VR 技术,可以将所有模块 AR、VR 化,最终组合起来形成整个设备的总控。


由计算机提供强大的建模和仿真环境,使产品的零部件从设计到工艺到生产及装 配过程各环节的内容都在计算机上仿真实现,进行优化或系统设计,使产品研发的信息贯穿至各环节充分共享。


复杂设备或者高端设备制造,需要许多供应商的参与,再最后整合。


使用的材料及材质的强度, 都可以通过虚拟样机进行认证或者模拟仿真,对研发效率的提高和研发成本的节约有极大帮助。


产品协同设计将改变传统的设计研发模式,以数字样机为核心,实现单一数据源的协同设计并行工作模式, 保证设计和制造流程中数据的唯一性。


基于大带宽的远程设计虚拟仿真


2、5G+自动控制


自动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。由于 4G 的时延过长,部分控制指令不能得到快速执行,控制信息在数据传送时易发生错误,导致生 产停机,造成巨大的财务损失。


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。


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。


其中,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。


5G+智能制造十大典型应用场景



5G 工业实时控制模型


工业实时控制分为两个部分:设备自主控制和远程实时控制。


其中,设备自主控制主要体现在端到端的通讯。基于 5G 的移动边缘计算(MEC)技术,将服务器尽量下沉,部署在无线网络的边缘。这样终端与服务器交互时只需要一跳,从而能大幅压缩端到端的时延。


远程实时控制为了达到远程控制的效果,受控者需要在远程感知的基础之上,通过 5G 通信网络向控制者发送状态信息。控制者根据收到的状态信息进行分析判断,并作出决策,通过 5G 通信网络向受控者发送相应的动作指令。受控者根据收到的动作指令执行相应的动作,完成远程控制的处理流程。


3、5G+柔性生产


柔性生产线可以根据订单的变化灵活调整产品生产任务,是实现多样化、个性化、定制化生产的关键依托。


在传统的网络架构下,生产线上各单元的模块化设计虽然相对完善,但是由于物理空间中的网络部署限制,制造企业在进行混线生产的过程中始终受到较大约束。


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,对机器的灵活性和差异化业务处理能力提出较高要求。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,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。


基于 5G 技术的 eLTE 相关技术抗干扰性更强,同时 5G 通信可联网设备数量增加 10-100 倍,覆盖面积更广泛(传输距离达 10KM), 能够更好的获得整体数据信息。同时,5G 网络支持 99.999%的连接 可靠性,5G切片网络也能为云化机器人应用提供端到端定制化的网络支撑,使机器人具备自组织与协同能力。


5G 将在两个方面赋能柔性生产线,一是提高生产线的灵活部署能力。未来柔性生产线上的制造模块需要具备灵活快速的重部署能力和低廉的改造升级成本。5G 网络进入工厂,将使生产线上的设备摆脱线缆的束缚,通过与云端平台无线连接,进行功能的快速更新和拓展,并且自由移动和拆分组合,在短期内实现生产线的灵活改造。


二是提供弹性化的网络部署方式。5G 网络中的 SDN(软件定义网络)、 NFV(网络功能虚拟化)和网络切片功能,能够支持制造企业根据不同的业务场景灵活编排网络架构,按需打造专属的传输网络,还可以根据不同的传输需求对网络资源进行调配,通过带宽限制和优先级配 置等方式,为不同的生产环节提供适合的网络控制功能和性能保证。在这样的架构下,柔性生产线的工序可以根据原料、订单的变化而改变,设备之间的联网和通信关系也会随之发生相应的改变。


4、5G+辅助装配


工厂以往的装配过程是刚性自动化的传统方式,需要人工操作找正位置才能够装配成功。生产现场装配工艺传达不到位,复杂工艺施工难度高,且施工过程及结果没有很好的核对手段,装配顺序、工艺参数等查阅不便。


智能辅助装配对传输延时有很高的要求,在 4G 网络下,由于带宽和传输速度的限制,视频等信息的传输有时会卡顿。采用 5G 网络后,为快速满足新任务和生产活动的需求,AR、VR 将发挥很关键作用。


利用 5G 网络的低时延、高带宽和高可靠性,能够实现多个智能装配台之间的协同工作。


基于 5G、AI、AR 等技术的高度融合,可以形成一套成熟的智能装配方案,防止人为失误和无关人员操作,全过程作业指导,提高装配的品质。


通过模拟装配过程,可以辅助确定相关的工艺信息。


在装配过程操作各环节,为工人提供详细的装配过程注意事项与操作细节指导;采用基于 AR 的协同装配方法,不仅可以传递 3D 模型和难以用具象内容表示的交互信息,还可以传递实景交互内容,随着对方的 3D 场景信息而变化的动作,让工艺人员通过语音、标记等交互手段对工人进行直观地指导。


基于增强现实的AR辅助工艺装配


5、5G+质量控制


现阶段工业品的质量检测基于传统人工检测手段,稍微先进一点的检测方法是将待检测产品与预定缺陷类型库进行比较,上述方法的检测精度和检测效率均无法满足现阶段高质量生产的要求,缺乏一定的学习能力和检测弹性,导致检测精度和效率较低。而且由于计算能力较弱,4G 的时延过高、带宽较低,数据无法系统联动,处理都在线下进行,耗费极大的人力成本。


基于 5G 的大带宽低时延,通过 5G+AI+机器视觉能够观测微米级的目标;获得的信息量是全面且可追溯的,相关信息可以方便的集成和留存,从而改变整个质量检测的流程。


5G+智能制造十大典型应用场景



区别于传统的人工观察, 视觉检测能够清晰的观测物料的表面缺陷,视觉检测包含更大的数据量、需要更快的传输速度,5G 能够完全解决视觉检测的传输问题。


基于5G的高精度在线检测


基于 5G 的智能检测,通过大数据并发,能够合理运用处理大数据,建立专家系统,同时,基于数据对生产制作过程中物料缺陷检测、探伤。


生产制造数据通过 5G 网络上传与下行,借助 5G 的高速运算能力,识别异常数据,将数据与专家系统中的故障特征对比,形成基于 5G 的故障诊断系统。


摄像机可拍摄出要检测的物料或产品,传输给信息系统,系统进行视觉识别后进行计算,并对比系统中的实物,判断物料或产品是否合格。


5G智能检测不需要检测人员自带手持设备观察波图等,直接通过分析数据的方式确定故障,极大降低检测时间,提高了故障排除率。


6、5G+远程运维


大型企业的生产场景中,经常涉及到跨工厂、跨地域设备维护,远程问题定位等场景。


传统的车间运行维护让工程师疲于奔波,消耗企业大量的人力物力。工厂中传感器连续监测数据上传,日常制造数据庞大,大数据需作为设计必要考虑的问题。


大连接、低时延的 5G 网络可以将工厂内海量的生产设备及关键部件进行互联,提升生产数 据采集的及时性与 AI 感知能力,为生产流程优化、能耗管理提供网络支撑。


5G 具有百万级别的可连接物联网终端数量,在机械设备、工具、仪器、安全设备上加装压力、转速等传感器,通过加装 5G 物联网通信模块,将采集到的运行数据发送到云端,替代现有状态感知的有线传输方式,满足端到端的数据传递。


5G 传感器信号的无线传输,具有低延时,无相互干扰,可靠性高,传感器布局覆盖面更广的优势特性。通过设备上传感器安装的广覆盖,直接将采集数据传递到云端,进行大数据分析等应用。基于边缘计算、云端计算、数据分析,结合 设备异常模型、专家知识模型、设备机理模型,对产品运行趋势分析后,形成产品体检报告,提出预测性维护与维修建议。边缘计算、云计算与知识库资源相结合,建立分析模型,形成预测报告。提高设备有效作业率,提升设备使用寿命,建立设备维护与维修标准。


远程运维的实施


5G 广覆盖、大连接的特性有利于远程生产设备全生命周期工作状态的实时监测,使生产设备的维护工作突破工厂边界,实现跨工厂、 跨地域的远程故障诊断和维修。将设备状态分析等应用部署在云端, 同时可将数据输入到设备供应的远端云,启动预防性维护,实时进行专业的设备运维。


三维模型的实时渲染需要极大的带宽支持,基于 5G 的 VR 技术运用于工业生产的故障检测中,可提升检测的安全性。借助 5G 的高速运算能力,可以有效识别异常数据,将数据与专家系统中的故障特征对比,形成基于5G的故障诊断系统。


7、5G+透明工厂


在智能工厂生产的环节中涉及到物流、上料、仓储等方案判断和决策,生产数据的采集和车间工况、环境的监测愈发重要,能为生产的决策、调度、运维提供可靠的依据。传统的 4G 通讯条件下,工业数据采集在传输速率、覆盖范围、延迟、可靠性和安全性等方面存在各自的局限性,无法形成较为完备的数据库。


5G 技术能够为智能工厂提供全云化网络平台。精密传感技术作 用于不计其数的传感器,在极短时间内进行信息状态上报,大量工业级数据通过 5G 网络收集,庞大的数据库开始形成,工业机器人结合云计算的超级计算能力进行自主学习和精确判断,给出最佳解决方案,真正实现可视化的全透明工厂。


在一些特定场景下,借助 5G 下的 D2D(Device-to-Device,意为:设备到设备)技术,物体与物体之间直接通信,进一步降低了业务端到端的时延,在网络负荷实现分流的同时,反应更为敏捷。生产制造各环节的时间变得更短,解决方案更快更优,生产制造效率得以大幅度提高。


同时,通过 5G 网络高通量的带宽,采用人脸识别技术、行为识别技术和安全预警,实现利用分布在不同地点的多个相机去检测和区分每一个人,得到某段时间内某人或者某几个人在一定区域内的工作轨迹。


采用深度学习和数据分析进行质量检测、生产过程控制中的行为识别与轨迹追踪,优化资源配置,及提高工人的操作水平与工作效率。


利用 5G 技术监控整个生产工程,对生产过程中可能出现的伤害行为通过智能算法进行预判,给出安全预警,将使整个生产过程都在管理范围内,更加安全、有效。


8、5G+仓储管理


立体仓库具有很高的空间利用率、很强的入出库能力、采用计算机进行控制管理而利于企业实施现代化管理等特点,已成为企业物流和生产管理不可缺少的仓储技术,越来越受到企业的重视。


随着科学技术、信息技术、自动化生产技术及商品化经济的迅速发展, 生产中所需原材料、半成品、成品及流通环节中的各种物料的搬运、储存、配送及相应的信息已经不是一个孤立的事物。


传统智能立体仓库包含仓储控制系统软件(WCS)、仓库管理系统(WMS),仓储信息需回传计算机控制管理软件分析处理。但由于 4G 网络的传输速率过慢及时延较高,传统仓储管理无法做到及时盘库和自动补货。


5G+智能仓储管理基于海量网络、即时通讯及低延时高可靠性等技术,对物料信息实时追踪,可实现连续补货。通过指导式的方式去协调各部分之间的关系促进立体仓库高效流转,适用于新型柔性制造需求。5G 功能特色及优势在于降低了传统的智能立体仓库的时延, 提升了智能立体仓库的运算能力,实现了仓储系统的自我运转及功能开发策略的提升。


当智能立体仓库监测到库位信息后,在边缘端分析产线中物料的运转情况,利用 5G 的特性极速盘库,得出产线需求及库存信息,同时,智能立体仓库自行发送取货及补货指令给运输装置, 即实现了立库端到产线端及运输设备端的信息互通。


实际立体仓库模型


基于 5G 的智能仓储管理通过海量网络、即时通讯及低延时高可靠性等技术,对物料信息实时追踪,可实现连续补货。通过指导式的方式去协调各部分之间的关系促进立体仓库高效流转,适用于新型柔性制造需求。


5G+智能制造十大典型应用场景



5G 功能特色及优势在于降低了传统的智能立体仓库的时延,提升了智能立体仓库的运算能力,实现了仓储系统的自我运转及功能开发策略的提升。


当智能立体仓库监测到库位信息后,在边缘端分析产线中物料的运转情况,利用 5G 的特性极速盘库,得出产线需求及库存信息。


同时,智能立体仓库自行发送取货及补货指令给运输装置,即实现了立库端到产线端及运输设备端的信息互通,整体优化仓储系统,提高了企业生产效益和现代化管理水平。


09


5G+物流供应


在 RFID、EDI 等技术的应用下, 智能物流供应的发展几乎改善了传统物流仓储的种种难题。但现阶段 AGV 调度往往采用 WIFI 通信方式,存在着易干扰、切换和覆盖能力不足问题。4G 网络已经难 以支撑智慧物流信息化建设,如何高效快速的利用数据区协调物流供应链的各个环节,从而让整个物流供应链体系低成本且高效的运作是制造业面临的重点和难题。


5G 具有大宽带特点,有利于参数估计,可以为高精度测距提供支持,实现精准定位。5G 网络延时低的特点,可以使得物流各个环境都能够更加快速、直观、准确的获取相关的数据,物流运输、商品装捡等数据能更为迅捷的达到用户端、管理端以及作业端。5G 高并发特性还可以在同一工段同一时间点由更多的 AGV 协同作业。


基于5G的物流供应


基于 5G 的智慧物流着重体现设备自决策、自管理及路径自规划,实现按需分配资源。


通过 5G 低延时的网络传输技术建立设备到设备 (D2D)的实时通讯,并利用 5G 中的网络切片技术完善高时效及低能耗的资源分配,最终实现智能工厂中 AGV 转运车的智能调度和多机协同,让生产过程中与物料流转相关的信息更迅捷地触达设备端、生产端、管理端,让端到端无缝连接。


一套工装智能配送系统包括 AGV 小车设备(集成叉车功能)、 扫码与工卡识别设备、手持终端呼叫设备、调度系统、与工装管理系统信息交互设备,自动充电桩等。


在手持终端呼叫设备上将工装信息发送至调度系统,调度系统接收到工人发出的指令得到工人的工位信息、工人的身份信息和物料的信息等,然后调度系统指派适宜的 AGV 小车至库料区,AGV 上需安装 RFID 识别器,根据调度系统给出的指令,对于物料进行自动识别转运。


物料从库区或立库到工位的转运,自主规划最优路径到达目的地,利用 5G 传输图像通过深度学习平台进行实时避障,还需实现自动开关车间升降门;到达工位后,工人通过员工卡或其他设备扫码设备完成物料登记后方可提取;完毕后, AGV 小车再根据调度系统指令,继续进行配送或在指定区域休息(自动充电),无需人员干涉分配,这就是基于 5G 的智慧物流供应。


10、5G+培训指导


传统工业培训缺乏专业的教学训练,设备实际开机也耗费大量成本,培训场地及人数受限,因此总体上而言培训效率不高、效果不佳。


基于 5G 的大带宽、低时延等特性,能够利用云端的计算能力实现 AR/VR 应用的运行、渲染、展现和控制,并将 AR/VR 画面和声音高效的编码成音视频流,通过 5G 网络实时传输至终端。


5G 将满足远程多人协同设计、虚拟工厂操作培训等强交互工业 AR/VR 的毫秒级低时延需求,增强用户与用户、用户与环境之间的交互体验。


基于5G的AR培训


5G+培训指导以网络为载体,通过结合 AR、AI、图像处理等技术,使人员实现更低成本、更高效率的培训和考核。


通过具有采集功能的终端,如 AR 眼镜、手机等设备通过以定制化的程序将图像、声音等信息实时通过 5G 高速网络传回至云端培训平台,平台结合定制化的智能分析系统对数据进行分析处理,可实现信息下发、培训及考试情景再现等功能,最终为厂内员工的复杂装配培训提供有效记录, 并为追溯人员培训及考核过程中的问题提供数字化纠查能力。


采用 5G、AR 技术,结合三维建模、爆照图、拆装动画,可指导用户远程开展可视化培训,通过 AR 实时标注,智能交互,超清 5G 即时通讯等交互手段能够实现云端与现场实时数据传输,实现远程协助技术人员及时介入,有效提升产品维修效率和装配、维修质量。


基于 VR 技术完成设备的虚拟开机流程培训,可有效降低设备实际开机带来的成本。采用三维虚拟表达方式展示工业流水线和工业企业的内部结构,了解工业工厂环境和构成和操作工序,在对应环境中针对动火作业,机器人维修,高空作业,轧机作业等操作要求模拟安全防护的动作和要求,可让培训人员感受厂区环境、工种协同操作、作业流程、安全防护点和要求同时演示系统能够展示各部件、组件的组成结构、装配关系、运作原理及拆装的流程。


另外,通过 5G 技术还能够将工厂和生产线搬进教室,在培训指导领域通过移动教室实现培训和指导,实现真正意义上的立体化教学。


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“在与冠卓咨询牵手引入精益六西格玛管理后,是将其经营业绩最大化的综合管理体系和发展战略,是使企业获得快速增长的经营方式,精益六西格玛管理将对企业文化改进产生很大的作用。”


——某集团管理公司


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