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剖析:5G賦能下的工業物聯網怎麽走

2019-06-11 14:42

,工业物联网,5G

圖片來自“東方IC”

本文將圍繞工業物聯網與消費物聯網的區別、工業物聯網應用的四個層級解析、5G對工業物聯網可能産生的影響和5G在工業物聯網的應用,剖析工業物聯網,探討5G賦能下工業物聯網的方向。

日本總務省今年推出了一部熱門短片《連接5G以後的世界》。在3分多鍾時間裏,短片密集呈現了5G支持下超高清視頻、自動駕駛、遠程醫療、智能零售、即時翻譯、AR/VR等應用場景。雖然人們對這些概念已不再陌生,但有了5G加持,似乎夢想照進現實的距離又更近了一點。

值得注意的是,面向消費者的領域僅是5G賦能的一部门。5G更大的價值將發揮在並不太受公衆關注的工業領域。事實上,去年12月1日韓國全球首推5G商用服務,三大運營商的第一個5G客戶都是企業。

對于一般消費者來說,5G的概念可能就是更高的網速,5G大帶寬帶來的上網體驗提升是最直觀的,用手機可以實時觀看清楚度更高的視頻。而更低的時延與更高的可靠性對C端用戶帶來的體驗改善,相對來說就小很多,打開網頁的時延從50ms降低到10ms,消費者基本是感知不到差異的。

在工業領域,情況則完全差异。很多年前,工業互聯網的概念就已提出,但直到移動互聯網如此普及的現在,工業領域設備聯網的比例還是很小,聯網設備涉及的應用也都還很淺。主要原因在于,目前互聯網在時延和可靠性方面還達不到要求。

物聯網的邊界

物聯網是一個大而泛的概念,從大的應用領域來說,可以分爲消費級物聯網和工業級物聯網。

這兩類對物聯網性能的要求差別很大,消費級物聯網比較大的場景有可穿着設備、共享經濟、智能家居等,這些場景與消費者的生活息息相關,連接上以GPRS、WiFi和藍牙等方式爲主,主要的性能要求是低功耗。

智能家居是最近快速进展的一个领域。一方面是交互领域技术进步带来语音交互体验的提升,另一方面是产业链上连接模组成本的降低,从而使得以音箱作为入口,连接并利用家庭内部大量的电器成为可行的场景,并产生了像小米IoT、涂鸦、乐鑫等行业内领先的業務或公司。

但在工业物联网领域,情况并不一样。工业各垂直领域行业特性迥异 ,知识壁垒很高,而且工业制造流程对可靠性和稳定性要求非常高,目前的运营商网络还很难满足工业物联网对性能方面要求。因此物联网在工业领域的进展一直比力缓慢,还没有产生比力成熟的商业模式和相对大体量的公司。

工業物聯網的現狀

工業領域包罗衆多垂直行業,比較大的行業有制造業、運輸業、能源、建築業、采掘業等,每個行業的特性差異巨大,物聯網與每個行業的結合,也都要根據行業自身特性來調整。

如果把物聯網在行業裏的應用抽象出來,我們可以總結爲四個層次:數據的收罗與展示、基礎的數據分析與治理、深度數據分析與應用、工業利用。

这四个条理根据涉及業務流程的深度,由浅入深的总结了工业物联网目前的应用和价值,越浅条理的应用,涉及到的業務流程越少,通用性会比力强,应用领域越广。

數據收罗與展示

主要是將工業設備傳感器上收罗到的數據信息傳輸到雲平台,並用可視化的方式將數據呈現出來。

現在的大部门工業設備,例如數控機床、風力發電機、工業車輛等,自身就帶有大量傳感器,並提供集中的數據接口,只有一小部门老舊設備,或者有特此外數據需求場景,需要單獨加裝傳感器和數據收罗裝置。

在數據傳輸方面,廠房內的設備,環境比較複雜,一般會使用網線將機床設備連接到集中的數據處理裝置上,再通過4G或者固網連接到雲平台;廠房外的設備,好比工業車輛,則通過內置4G通信模塊的終端來完成數據收罗和傳輸。

数据收罗業務的难点在于,面对大量差异种类的品牌的工业设备时,设备数据协议的适配和兼容。最后的数据可视化,是客户比力核心的需求,可以通过统一的平台监控在网设备的状态,便于及时了解设备异常信息,提高治理人员效率。

基礎的數據分析與治理

基于雲平台收罗到的設備數據,進行基本的數據分析,並産生一些SaaS應用,好比設備性能指標異常的告警、故障代碼查詢、故障原因的關聯分析等。

這一層的數據分析還偏向于通用分析工具的階段,不涉及基于垂直領域深入行業知識的數據分析,基于這些數據分析結果,也會有一些通用的設備治理功能,像設備的開關機、調整狀態、遠程鎖機及解鎖等,這些治理應用根據具體的領域需求而差异。

深度數據分析與應用

深度的數據分析,則涉及到具體領域的行業知識,需要特定領域的行業專家來實施,具體根據設備的領域和特性建立數據分析模型。

目前比較多應用在故障預測領域,大型工業設備的故障預測一直是難以解決的問題,好比機床、風機等,一旦有大的故障發生,帶來的影響以及隨後産生的修複成本都是巨大的,實時收罗數據並預測設備故障,可以大幅度降低設備故障帶來的影響。

在大量數據的基礎上,使用機器學習,結合行業專家的知識,可以産生深度的行業應用,好比改進制造工藝,優化制造流程等,可以提高工業設備使用效率。

工業利用

工業物聯網的目的就是能對工業過程實施精准利用。

基于前述傳感器數據的收罗、展示、建模、分析、應用等過程,在雲端形成決策,並轉換成工業設備可以理解的利用指令,對工業設備進行操作,實現工業設備資源之間的精准的信息交互和高效協作。

当前大部门场景的工業利用系统还需要部署在当地,受通信技术和处置能力的限制,工业云平台涉及工業利用的的深度还不够。5G技术可以满足工业系统对通信能力的要求,实现工業利用的目标。

工業物聯網應用案例

一、離散制造業-數控機床聯網平台

制造業按其産品制造工藝過程的特點,總體上可分爲離散制造業和流程制造業。

離散制造業的産品往往是零部件由多道不連續的工序加工裝配而成,好比3C産品、汽車、機械等,生産過程是離散的。而流程制造業則是原质料根据固定的工藝流程,經過一系列設備和裝置加工而形成産品,生産流程自動化水平很高,好比石油、化工、天然氣、造紙等等。

離散制造業涉及的整個生産鏈條很長,而生産鏈條上的各個環節相互獨立,産能差異很大,這樣就會造成各環節銜接出現問題,而影響最終産品的生産。好比手機制造領域,有時候新機發布後産能卻跟不上,可能就是因爲生産鏈條中,某個部件良品率過低導致的。因此,在離散制造業領域,提供統一的物聯網平台,從信息層面把生産的各個環節聯通起來,就顯得非常有意義。

具體到生産制造環節,大多時候涉及到的設備都是機床,目前國內也有一些公司,在機床信息聯網這個方向上探究,這也是工業物聯網裏一個比較典型的應用。

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通過收罗與治理數控機床和相關傳感器的信息,可以實現兩個方面的價值:

設備層面

獲得設備性能的數據,可以對設備後面的二手定價起到幫助,另外也可以獲得設備故障信息代碼,及時了解設備故障情況,方便後續維修。

治理層面

可以將車間的操作人員與生産過程連通起來,方便對人員的治理,這種自下而上的數據,可以解決車間現場治理靠人的問題。

通過SaaS層面的應用,一方面可以將設備的狀態信息清楚的展示出來,另一方面,也可以開發一些治理和利用方面的應用,提高機床和工廠生産效率。離散制造業鏈條上各個環節都通過統一的物聯網平台聯通之後,可以從全局的角度更加方便對整體制造流程的治理。

二、工程機械-設備聯網平台

工程機械領域也是工業物聯網的一個行業應用,工程機械設備加裝物聯網接入終端之後,可以及時獲取設備的位置和狀態信息,提高設備使用和治理效率。物聯網接入服務一般包罗兩部门,第一部门是提供物聯網接入終端,第二部门是工業物聯網大數據平台。

物聯網接入終端主要包罗定位模塊和通信模塊,一般接纳GPRS或者4G的接入方式。其主要的功能是獲取設備的位置信息,將其部署到工程機械設備裏面,也可以獲取設備的部门狀態信息,並將這些信息及時傳送到雲平台。

物聯網雲平台可實時、准確地查詢每一台機械設備的位置等參數和工況信息,實時監測設備生産作業數據,並在設備參數異常時推送預警信息,以實現對設備的精准監控。同時,平台還可以對車輛故障進行診斷分析,並找到故障解決方案,以協助售後人員及時趕到現場維修,提高服務質量。

此外,物聯網平台還可以對設備在線數量分布、設備開工率、設備平均工時、設備區域工作熱度等進行分析,可以對售後服務備件市場進行預測分析,從而優化生産計劃及庫存。

以上两个只是比力典型的应用案例,市场上有很多做工业物联网平台的公司,专注在各个细分领域,業務上大部门集中在数据的收罗与展示这一层,也有一部门涉及到第二层,会根据客户的行业特性做一些基础的数据分析和治理,但做到第三层和第四层的非常少。

究其原因,一方面是浅层的应用更加通用,相对来说技术上易于实现,对团队的技术和行业深度的要求不会太高;另一方面是目前连接的技术水平还无法到达工业级的应用要求,尤其是在网络的低时延和可靠性方面,导致网络连接无法到场到工业系统自身的業務和生产流程。

5G對工業物聯網可能産生的影響

5G的技術特點

5G並不是爲某一個“殺手級應用”而設計的系統,而是面向很多至今甚至尚未可知的應用場景。5G系統的設計接纳的是一種自上而下的方法,先定義未來的應用場景,然後從場景裏抽象出技術的需求,再根據每個特定的需求,尋找解決辦法,研發具體的解決方案。

因爲系統的要求十分的廣泛,過去幾代通信系統的技術並不適用于5G的需求。在5G衆多的預設場景之中,5G在技術方面的需求被ITU(國際電信聯盟)歸納爲3個大的方面:

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(1)超高數據速率(增強型移動帶寬,eMBB)

提供極高的數據傳輸速率,以及極端的信號覆蓋能力

(2)超大連接量(大規模機器類通信,mMTC)

提供海量設備的數據連接能力,是物聯網的基礎需求

(3)超低時延(超可靠低時延通信,uRLLC)

提供超可靠低時延的通信連接服務,要求極高的可用性和可靠性、極低的時延

工業物聯網的需求

對于工業領域來說,高可靠低時延的通信系統可以說是至關重要。

一直以來工業物聯網的應用只能停留在表層的數據收罗展示和由此延伸出來的一些治理功能,很難涉及到工業系統的利用等核心領域,其中通信系統的穩定性和延時達不到要求是其中主要的制約因素。

工業領域的設備投入巨大,無論是機床、生産線,還是機械設備,生産過程中的故障導致的停工,往往會影響整條生産線,甚至整個産品交付周期。

爲確保穩定性,工業領域的利用系統還是以当地爲主,部署大量的硬件和軟件系統。這一方面導致整個利用系統非常複雜,投入巨大,另一方面,也限制了系統的靈活性和可擴展性。在消費者需求日新月異的今天,生産系統的更新跟不上消費者需求的變化,也會導致錯失很多新的機會。

當前的移動通信系統在工業物聯網領域的應用涉及並不深入,雖然4G在網速上已經有很大的提升,能滿足用戶隨時觀看視頻的需求,但網絡的可靠性和時延都還有很大的提升空間,並不能滿足工業場景的要求。

4G在工業場景的應用,更多是在對實時性要求不高的場景裏,作爲數據上傳到雲端的一種方式。好比工廠裏的機床設備,每5-10秒鍾會收罗一次數據,這些數據彙總一般會彙集到一個統一的終端,由終端通過4G發送到雲平台。

爲了保證機床設備數據傳輸的穩定性,在工廠內部,各個機床與統一終端的連接上,一般都會接纳有線連接的方式。這樣的連接方式還是比較重,大量的線纜也會導致工廠內部結構比較複雜。移動網絡系統的性能提升到可以替代有線電纜的時候,工廠內部結構複雜度也會降低,更加便于治理。

工業領域對通信系統的這些需求,5G的技術標准可以很好的滿足,極低的時延,保證了工業領域實時監測和利用的要求;高可靠的網絡質量,確保了工業系統對穩定性的要求;大帶寬則可以實現高清3D視頻,甚至AR的傳輸,在遠程操控領域大幅提高了操作精度。

5G在工業物聯網的應用

在2018年6月上海舉行的世界移動大會上,央視財經的記者體驗了中國移動帶來的5G智慧工業應用場景演示:

一台遠在石家莊工地上的挖掘機,通過5G技術與設在現場的駕駛室相連,不僅可在惡劣環境下作業,甚至可以打造無人工地。

參觀者可以在現場駕駛室真人駕駛,同步實時利用位于石家莊的挖掘機,進行挖掘機前後、旋轉運動以及大臂、小臂、挖鬥配合挖掘裝車等操作,操作台對面的大屏幕通過現場實時高清視頻同步傳遞真實場景及全景視頻效果。

雖然這只是一個場景演示,但它代表了5G在工業領域潛在應用價值和未來應用的方向。目前5G的商用還沒有正式開始,還沒有成熟的5G應用場景出來,但有很多關注5G領域的研究機構,都在探究5G在工業領域會有哪些具體的應用場景,以及能帶來什麽樣的商業價值。

愛立信爲我們分享了2個具體的研究案例,給我們展示了5G技術的應用,提高了工業效率,提升了商業價值和社會價值。

一、航空發動機葉盤制造

爱立信和德国弗劳恩霍夫生产技术研究院(Fraunhofer IPT)共同合作研究新的方法来改进工業利用流程,实时检测生产制造过程中的缺陷。其中有一个应用领域就是叶盘的生产制造领域,叶盘是喷气式航空发动机中涡轮的重要组成部门,由轮盘和围绕轮盘边缘的众多叶片组成,叶盘制造是金属加工典型的应用。

確保葉盤的高質量至關重要,高質量的葉盤是航空發動機安全性的保障。葉盤是通過銑床加工完成的,加工過程中面臨很多問題,其中最關鍵的一個問題是,加工的過程很難被監控,這也是金屬加工領域普遍存在的問題。

這就意味著銑削加工過程全部結束之前,操作人員無法知道結果,而一個銑削加工的過程可以持續1天甚至達到100小時,由于加工缺陷的存在,最終加工産品的返工率卻經常高達25%,拖長了整體的生産周期。

加工缺陷可能有很多原因産生,但其中主要的原因是銑刀或機床自身的震動,影響了加工結果,而這個震動則可以通過實時監控加工過程來發現,並通過數據反饋來實時優化加工過程,最終減少返工率。不能及時發現加工過程中産生的問題,是整個制造業都存在的現象。

雖然葉盤加工只是一個具體的案例,但是加工過程中的震動問題,卻是機床加工領域普遍存在的。未來制造的葉盤會朝著更薄的方向發展,加工結果更容易受震動的影響。

Fraunhofer IPT对这个问题给出的解决方案分为2部门,實時監測和實時利用——

實時監測

在叶片部门贴上传感器,在轮盘部门加入通讯模组,这样可以實時監測叶盘加工的结果,一旦有加工缺陷产生,及时停止对有缺陷部件的进一步加工,或者定位到缺陷就启动返工;

實時利用

對加工過程建立數據模型,根據加工結果的數據,實時調整運行中的加工過程,好比改變銑刀轉速等,以幸免加工缺陷的産生。

 

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來源:愛立信5G研究

最終的設想是建立完全的自動化工廠,實現所有設備連接,並通過統一的系統集成並治理。

但当前的通信技术还不能很好的支持这个解决方案,5G是这个解决方案的关键所在。这个案例中,5G最大的优势是可以提供极低的时延和稳定的网络。为了到达實時利用,传感器的信息需要在1毫秒内响应和处置,5G通过提供极低时延的能力确保了實時利用的实现,从而确保了可以应用在叶盘生产的过程中。

Fraunhofer也測算了引入5G改進生産技術後産生的經濟價值,傳統葉盤加工返工率高達25%,意味著每加工4個葉盤中就有1個需要返工。這個成本是非常高的,降低返工率就可以産生很大的經濟價值。

如果通過引入5G與物聯網技術實現自動化後,返工率可以降低10%,就相當于減少了單位産品的加工時間。換算成機器成本的話,單葉盤成本可以降低3600歐元,全球葉盤的産量大概一年10萬片,這就意味著,通過5G技術實現實時監控,一年可以節省3.6億歐元的成本。

二、采礦行業

礦業是全球經濟活動的基礎産業,市場規模巨大,全球前40家礦業公司年收入總和就超過了5000億美元。

提高采礦行業的盈利能力,要求在采掘效率、運輸和金屬提取技術方面不懈的努力,來最優化礦石的流動效率。然而,在這些方面增加的投入卻面臨著邊際效應遞減的問題。自動化正在成爲采礦行業新的機會和焦點。要實現自動化的一個前提條件是,礦區內要有比較完善的網絡覆蓋和連接能力,礦區內環境惡劣,部署移動通信網絡是一個比較好的解決方案。

瑞典的Boliden公司是世界頂級礦業公司之一,在全球有8個礦場,其中位于瑞典北部的Aitik礦場是歐洲最大的露天礦場。Boliden和愛立信聯合建立了一個研究小組,來探究5G技術如何幫助采礦行業提高效率和經濟價值。

Aitik是一個快速擴張的礦場,爲了獲得銅礦石,必須轉移大量的岩石。每年在礦場內來回運輸的石頭的量都在增長,根據礦石所處位置,岩礦比差异,平均下來每獲得一噸銅礦石就要移額外移動一噸的岩石。Aitik目前的年産量是3600萬噸礦石,並且預計很快會增長到4500萬噸,這樣需要移動的岩石的量也會相應增長。

礦場內的複雜和繁忙水平非常高,爲移走岩石而增加巨型設備,以及保持住這些新增設備的利用率都不是一件簡單的事。

另外,礦石都是通過鑽孔爆破獲得,每次爆破都會産生有毒氣體,只有等這些有毒氣體被驅散後,人類才气進入礦區進行挖掘作業,這些都是影響采礦效率的因素。

針對這些問題,比較好的解決方案是自動化和遠程利用設備。

自動化鑽機可以根据預設的路徑自主從一個鑽孔自動移動到下一個目標鑽孔,並且可以自動重複任務。傳統上需要人工在現場操作設備來移動鑽機,如果某個任務或者移動路徑並未被預先設定好,操作人員可以借助鑽機上裝備的攝像頭遠程利用他們的移動。

大多數情況下,自動化已經能完成大部门工作,然而少數只有人才气做出評估決策的情況下,好比對岩石狀況的評估,還是需要人工參與遠程甚至現場的評估。

Aitik將5個傳統鑽機改造成了有自動化和遠程利用功能的鑽機,爲這些傳統鑽機安裝了攝像頭,升級了利用系統,加裝了通信模組,但由于當前的網絡帶寬只能支持中等質量視頻的傳輸,這限制了遠程利用的能力。

改造後的自動化鑽機可以將年工作小時數從5000小時提高到了7000小時,相當于Boliden用5台改進後的鑽機完成了之前需要7台或者更多鑽機才气完成的工作量。

除此之外,自動化同樣減少了對人員數量、服務站、停車區的需求,降低了礦區內繁忙運輸路線的壓力。因爲人員的減少,也降低了礦區內人員安全的風險,Boliden可以在保持設備量和員工數量不變的情況下增加爆破工作量。經過測算,用自動化技術進行鑽孔和爆破可以爲Aitik礦場每年節省250萬歐元。

而要實現完全的自動化,遠程利用設備和高性能通信系統是必須的。目前采礦業中使用的通信技術還是WiFi,通過仔細優化後覆蓋率和性能還可以被接受,但也只能處理自動化中簡單、重複性的任務,好比調整鑽孔的形式。

Boliden之前已經在Aitik礦場部署了WiFi通信系統來滿足利用鑽機的需要,雖然這樣也提高了一定的生産力水平,但是WiFi的性能還是有很多不足。畢竟WiFi並不是爲戶外大區域覆蓋設計的,而Aitik的露天礦場正是這樣的場景。WiFi連接能力有限,也限制了新增連接其他自動化機器設備的可能。

大到整個采礦行業,小到Boliden這家公司,WiFi通信系統的性能嚴重限制了自動化方面的進一步發展,好比要實現複雜鑽孔、自動駕駛礦車、自動規劃和調度系統等,必須有高性能的通信系統才气滿足這些需求。而5G正是最合適的通信系統,可以處理3D高清視頻的傳輸,大幅提高遠程操控的精度,從而實現遠程治理高度複雜的任務。

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來源:愛立信5G研究

爲實現礦區自動化的目標,Boliden的通信系統需要滿足以下的需求:

首先,要確保實現遠程監控,這就需要通信系統的大帶寬和低時延能力;

其次,礦區內的系統要能適配其他的自動化和遠程利用設備,包罗差异品牌和差异的利用系統;

另外,還要實現全覆蓋,能覆蓋到礦場的所有角落,確保所有的機器和人員能被連接和定位到;

最後,是在礦場這種複雜多變的環境下,保證系統的穩定運行。

5G通信系統可以滿足Boliden最高的需求,包罗帶寬、網絡服務質量、時延和定位。通過引入高性能的通信網絡,礦場變得更加安全和高效。雖然有一部门應用需要傳輸的數據量並不大,但像遠程實時操控機器這樣的應用,只有5G通信系統才有實現的能力,有了5G的賦能之後,采礦業會成爲創新領域之一,産生出新的應用和商業模式。

5G賦能,任重而道遠

解決了時延和穩定性的問題,工業領域大量設備聯網的制約因素就消除了。這個巨大的市場之前未曾被互聯網觸及,就好像4G和智能手機的出現,打開了移動互聯網的大門,5G面對的可能是一個比移動互聯網更大的機會。

因爲5G連接的數量、提供的價值、付費的能力,都不是移動互聯網可以比擬的。所以也有很多人認爲,5G最大的機會在于産業互聯網。

雖然5G技術目前還不成熟,大規模部署和應用還有很長的路要走,但我們相信,5G賦能工業領域的方向是明確的,未來可期。

 

 

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