-用5G技术全面驱动智能工厂

根据财策会产业信息研究所(MIC)的研究,2023年全球5G智能制造的应用服务市场规模为2.52亿美元,随着5G技术的成熟,预计2026年全球5G智能制造应用服务市长/市场规模将达到400亿美元。

根据IHS Markit的5G经济(The 5G Economy)报告,2035年5G主导的产业物互联网相关产值预计将超过5.2万亿美元,其中制造业产值达到3.3640万亿美元。另一方面,随着对5G技术需求的大幅增加,芯片、模块、系统集成、通信设备、通信服务等领域也在不断领先。

5G加速智能工厂,以提高产量和生产率。

但是,虽然5G技术对制造和生产环境提供了有力的支持,但目前大多数工厂使用的无线通信仍然以WI-FI为主,传输质量、稳定性不理想,传输距离不够长。4G LTE满足多方面的条件,但速度和带宽与5G相比仍然处于劣势,仅限于少数应用场景。

工大机械所所长LAODAIN指出,目前Wi-Fi5传输距离短,稳定性和安全性不足,不适用于智能工厂,智能工厂网络无线化应用需求大,需要5G技术的超高带宽和高速、超高可靠性和低延迟、大规模通信等强有力的支持。

从工厂导入5G工业业务网络(IIoT)不仅有助于收集和整合从设计到服务流程的各种数据,还可以通过实时和海量数据做出战略、实时支持和实时决策。例如,5G通信技术可以使工厂内的生产设备、机械、运输车辆更加智能化,利用AI缺陷检测数据分析,通过5G实时工艺测试生成和传输数据,加快远程工艺调整,提高生产检测精度,大大提高产品产率和生产率。

拉奥达因指出,5G具有超高带宽和高速(eMBB)、超高可靠性和低延迟(uRLCC)、大规模通信(mMTC)功能,被发达国家公认为驱动工业4.0的关键技术,提供了基于工业物联网(IoT)的智能工厂和物流。为了加快现有基础架构的运行,供应商可以将智能制造系统无缝集成到几乎完整的生产线和供应链中。例如,BT (BT)建筑工业4.0的5G专用网智能工厂,工厂产量增加2%,生产现场每台机器的运行状态都可以确定。

近年来,德国博施(Bosch)和诺基亚(Nokia)等智能工厂落地的事例不少。2020年底,斯图加特-费尔巴哈的工业4.0示范工厂建立了第一个5G工厂域网络,使所有工厂生产环境流动、连接、生产机器和保税全球工厂已有12万多台机器和25万多台设备完成了连接,互连解决方案使生产率提高了25%,机器可用性提高了15%,维护成本降低了25%。

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图2:保税集团工业4.0销售额累计突破40亿欧元。(来源:博思奇主页)

台湾的5G智能工厂也在全速前进。共有18家智能工厂的半导体奉侧大厂日月光(高雄工厂)已于2020年底与中华电信、高通携手打造5G毫米波(mmWave)企业专业网智能工厂,在工厂生产线上引进AI AGV智能无人驾驶运输车、AR远程维护合作、AR培训等。

2021年9月,电子大厂与核电站通信、台湾微软(Microsoft)合作,在桃园一厂生产线上引进了5G专业网、AMR自主移动机器人、AGV无人搬运车、AI缺陷检测数据分析、AI线平衡、智能监控、MR混合实际情况等。Data的重点是引进智能设备、提高人力和变革、提高单位每小时生产率,5G商用生产线同时引进微软HoloLens混合真实和物联网数字孪生技术,实现5G MR远程工厂管理、维修监控、远程生产线巡逻、大幅减少人工操作、单位面积产值增长75%、人均产值69

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图3:导入5G后,通过智能无人驾驶车辆安装摄像头和AI和大数据分析,可以进行线路自动巡逻(AI AGV智能无人驾驶卡车)。(索勒斯:日月光主页)

5G毫米波(mm波)的优缺点

5G技术之所以能加速智能工厂,主要是因为5G毫米波应用于智能工厂,智能制造有很多优劣。例如,5G毫米波具有超高速网速(最高10Gbps)、低延迟(0.125ms)、高带宽(最高400MHz)等技术特点,应用于智能工厂,可与整个工厂的高清照片相结合,实现智能监控、分析、提高主要流程质量和提高生产率。

但是5G技术有两个缺点。一种是信号射程短,容易被建筑物或工厂内的大型设备阻挡,导致信号衰减。第二,由于覆盖面有限,需要建立很多基站来传输信号,因此5G的部署成本可能会大大增加。

另外,非常短的等待时间和高可靠性是5G的强项,但不是没有天花板。根据3GPP和ITU-R的数据,5G URLLC必须同时满足以下两个条件:32 bytes或更高数据包数据的成功传输速率为99.999%以上,无线间隔延迟为1毫秒或更低。但是,在实际应用中不能满足这一要求。特别是延迟要求最严格的“运动控制”。CC-Link IE标准化组织认为,运动控制所需的通信延迟为微秒(s)水平,即使控制系统的某些用途允许大约1-10毫秒的延迟(包括应用程序处理),技术难度也相当高。

工业增强了5G的移动宽带通信(增强移动宽带;)进入时EMBB)业务阶段,即2020年定义的3gpp版本-16 (5g技术第2阶段规范)、超高可靠性和低延迟通信功能(ultra-reliable and low latency communication s)未来3GPP的R17版本将继续针对IoT技术进行优化,并将添加更灵活的NR-Light标准,以满足工业互联网的各种应用需求。但是,在技术优化过程中,业界对5G公用网络的资金安全越来越担心。

对此,宋达人认为,电信公司提供5G企业专网服务有助于5G专网独立运营,不受通信拥挤的影响,但由于建设5G企业专网相关设备的投资成本太高,一般中小企业引进5G专网的意愿不高。

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图4:泰达桃园1厂的5G应用示范生产线。(来源:三角洲官网)

简而言之,未来需要改进5G技术的三个主要事项是:

(1)一般运动控制的通信延迟要求约为微秒(s)水平,通过5G的无线控制系统网络仍有需要克服的困难。

(2)为了在工厂实现无缝连续生产,最重要的部分是实时通信,因此时间基准误差(Jitter)大小比短延迟更重要。

(3)5G网络将产生更多的互连端点和边缘计算设备,设备和系统之间的通信必须打破传统的上下垂直层模式。为了激活更多的5G应用程序,互联网必须对外开放,相对提高被黑客入侵的可能性和风险,因此,安全保护的计划部署更加重要。 (以英语发言)(以英语发言)(以英语发言)(以英语发言)。

5G和AIoT对智能制造的机遇和挑战

5G和AIoT能给智能制造、智能工厂带来哪些机遇和挑战?拉奥达因认为,全球5G商业化仍在继续,70多个国家推出了5G服务。2022年向5G独立网络、网络切片、企业专用网络等垂直应用领域发展。西班牙2022年世界移动通信大会(MWC 2022)的延长出现了很多元空间概念应用案例,但在今后的应用中,必须依靠更强大的通信基础设施和技术支持。随着数字内容的增长,5G和新一代通信有望成为提高智能制造、智能工厂用户体验的重要关键。

另一方面,智能制造、智能工厂除了在AIoT智能网络的实际运用中引人注目的5G人物外,随着绿色制造和可持续需求2050年纯碳排放目标的临近,5G技术与绿色转换相结合成为重要课题。从WEF评选的“全球灯塔工厂”可以很容易看出这一趋势。灯塔工厂结合工业物联网(IIoT)、AI、AIoT、数字化、大数据分析、5G等技术,推出了卓越的自动化智能工厂,具有趋势指标性。

目前,全球灯塔工厂共有90家,大部分是广泛使用产业4.0技术的全球领先制造业,以UDAL为例,除了积极参与台湾气候联盟外,还在工厂内引进AI和智能制造,创造节能效果。比如Carbon 2020碳减排计划,在目标5年内减少碳100万吨已经提前实现,通过AIoT数字化和数据科学实现。

面板厂集团创光电子积极响应联合国可持续发展目标SDG 12,促进绿色经济,开发废物LCD回收技术,建立世界上第一个全自动化萃取LCD工厂,通过智能制造和智能运营,朝着”资源可持续发展和回收”目标推进。在创造产业经济价值的同时,努力促进循环经济,提高ESG经营成果,通过数字分身、AI检查、公私混合云数字平台等提高企业经营的敏捷性和持久性。

拉奥达因认为,未来5G和AIoT挑战智能制造、智能工厂的关键在于通信产业要积极开发基础设施,找到适合运营过程的节能碳减排方法。对于供应链供应商来说,必须考虑产品设计是否符合环境永久要求、生产过程和使用中的碳排放、绿色电力凭证的使用是否符合要求。元宇宙主题、万物网大传输生效、通信系统的效能将进一步依赖AI/ML等管理软件,以实现减少能源消耗、降低成本、增加收入、改善ESG义务等目标,并于2030年完成碳减排阶段任务,最终实现2050年净碳排放的最终目标。

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图5:使用Microsoft HoloLens的应用场景“来源:delta官网”

5G智能工厂建设的困境:成本与安全性

PwC Taiwan研究表明,5G有助于优化生产、促进生产周期顺畅、减少废物产量、最大限度地提高生产灵活性、按需大规模定制制造、工厂模块化。此外,5G的优良连接速度和网络连接密度加强了人机界面交互,提供了多种移动数据和可视化解决方案。密集传感器配置可监控设备状态,在出现紧急关机信号时反应更灵敏,并进行可预测的维护,从而提高制造设备的安全性和执行效率。

5G技术带来了很多可能性,但实际上实施5G自动化并不容易。建设成本高,商业价值评价不准确,或者对网络系统安全有疑虑,可能会推迟引进。这是今后引进5G智能工厂过程中需要克服的课题。PwC台湾(PwC Taiwan)建议,最好从战略上审查5G的价值,并看到5G的生产力和强大的竞争优势。与其他新兴技术相比,引入5G可以更清楚地看到它的价值。

Rao daren普遍认为,5G技术可以带来重要的运营优势,但无法量化投资成本和潜在业务价值,整个无线系统衍生出的资本安全疑虑使企业无法在短期内包容5G技术并投入智能制造建设,但随着5G技术的成熟,随着应用程序越来越广泛,部署成本将慢慢降低。

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