激活設備數(shù)字化動能，助力企業(yè)精細化管理——《5G全連接工廠建設白皮書（征求意見稿）》
近日，中國信息通信研究院、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟共同發(fā)布《5G全連接工廠建設白皮書（征求意見稿）》（以下簡稱“白皮書”）。
白皮書在《5G全連接工廠建設指南》的指引下，在深入研究企業(yè)數(shù)字化轉型發(fā)展過程中遇到的問題、探索5G在工業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮的作用、論述當前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)基礎設施建設情況、總結“5G+工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”發(fā)展成效等工作的基礎上，進一步探討5G全連接工廠創(chuàng)新發(fā)展的重要意義，分析5G全連接工廠內(nèi)涵，研究提出5G全連接工廠建設框架和建設實施方案等，為各地方、各企業(yè)開展5G全連接工廠建設提供參考。
后續(xù)，聯(lián)盟將和大家一起深入研讀白皮書中部分精華內(nèi)容。
5G全連接工廠建設實施方案
——廠區(qū)現(xiàn)場升級
5G全連接工廠相對傳統(tǒng)工廠而言，重點從現(xiàn)場裝備、IT /OT融合應用、生產(chǎn)服務等三方面進行升級。
01 現(xiàn)場裝備網(wǎng)絡化改造
當前，工廠內(nèi)仍然存在大量的設備、系統(tǒng)、物料等不具備聯(lián)網(wǎng)能力，這將導致設備使用情況、系統(tǒng)使用情況、物料信息等不能及時獲取，導致生產(chǎn)資源的浪費、生產(chǎn)效率的低下、運營管理的粗放等問題。企業(yè)可通過有線網(wǎng)絡或無線網(wǎng)絡，將人、機、料、法、環(huán)、測等接入到網(wǎng)絡中，以便及時發(fā)現(xiàn)或獲取相關信息。工廠內(nèi)的數(shù)控機床、壓縮機、電動機、精密檢測、離心泵等沒有移動需求的設備可采用有線方式。而AGV、叉車、機器人、碼垛機、工業(yè)相機、挖掘機等有移動需求的設備可采用無線聯(lián)網(wǎng)方式。
圖1：5G全連接工廠人、機、料、法、環(huán)、測等聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容示例
5G作為無線網(wǎng)絡技術的一種，在工業(yè)生產(chǎn)中可替代原有七國八制的多種工業(yè)無線網(wǎng)絡技術。5G對其他工業(yè)無線網(wǎng)絡技術可替代性分析如表1所示。
表1：5G對其他工業(yè)無線網(wǎng)絡技術可替代性分析
設備或系統(tǒng)可進行5G化改造的特征有以下三種：
（1）部署需求：具有可移動、靈活化等部署需求的設備.
（2）作業(yè)需求：具有擺動、旋轉等作業(yè)需求的設備。
（3）性能需求：數(shù)據(jù)流量大、高可靠、低時延等性能需求的設備或系統(tǒng)。
設備的5G化改造方式有以下兩種：
（1）可以采用外接5G終端/網(wǎng)關的方式，完成設備的5G化改造。現(xiàn)階段主要是通過連接5G CPE或5G工業(yè)網(wǎng)關進行改造。其中5G CPE適用于現(xiàn)場有移動和旋轉擺動設備，有無線連接需求的工業(yè)場景；5G工業(yè)網(wǎng)關適用于在工廠邊緣側對于數(shù)據(jù)有匯聚、處理需求，作為邊緣網(wǎng)關的應用場景。
（2）內(nèi)置帶有5G功能的芯片、模組、傳感器等，完成設備的5G化改造。伴隨著5G URLLC技術的發(fā)展，5G模組將提供類似于傳統(tǒng)工業(yè)模組的功能，工業(yè)現(xiàn)場設備（如IO/變頻器/PLC等）可內(nèi)置集成5G URLLC模組，實現(xiàn)從傳統(tǒng)工業(yè)模組向5G模組平滑過度。
在人、機、料、環(huán)、環(huán)、測等全面聯(lián)網(wǎng)后，便可通過人工輸入、系統(tǒng)導入、自動感知、設備讀取、視頻采集、系統(tǒng)生成等方式，對研發(fā)數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、運維數(shù)據(jù)、管理數(shù)據(jù)、外部數(shù)據(jù)等各類生產(chǎn)運營管理所需的數(shù)據(jù)進行采集。采集到的數(shù)據(jù)應包含但不限于海量的關鍵價值數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)、信息化數(shù)據(jù)以及文檔、圖片、音頻、視頻等類型數(shù)據(jù)。
圖7 5G全連接工廠人、機、料、法、環(huán)、測等數(shù)據(jù)采集內(nèi)容示例
其中可通過5G網(wǎng)絡傳輸?shù)臄?shù)據(jù)特征如下：
? 視頻
? 聲音
? 質量較高的圖片
? 海量的文字數(shù)據(jù)
? 時延、可靠性要求較高得指令信息
02 IT/OT應用融合化部署
在傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)中，IT系統(tǒng)應用和OT系統(tǒng)應用是由不同的團隊進行建設和管理，其中IT系統(tǒng)應用一般由具有計算機、軟件等背景知識的人員組成團隊進行研發(fā)，主要是實現(xiàn)企業(yè)的信息化，提高生產(chǎn)管理運營能力。OT系統(tǒng)應用一般由工業(yè)控制等背景知識的人員組成團隊進行研發(fā)，主要是實現(xiàn)生產(chǎn)制造的自動化。IT與OT之間存在一個物理或虛擬的“墻”進行隔離，相對獨立。近年來，企業(yè)在推動數(shù)字化轉型過程中，亟需實現(xiàn)設計、研發(fā)、生產(chǎn)、銷售、服務、管理等全環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)共享與快速流轉，以滿足提高產(chǎn)品質量、提升企業(yè)生產(chǎn)效率、降低企業(yè)運營成本、快速響應市場需求等。
在5G全連接工廠建設中，建議改變原有工廠內(nèi)IT-OT系統(tǒng)應用建設運營方式，組織IT-OT融合團隊，對IT-OT進行一體化部署，通過應用軟件或系統(tǒng)功能的云化部署，研發(fā)面向工廠生產(chǎn)、運營、管理等需要的各類移動端應用程序（APP），建立起扁平化、靈活化 “云-邊”協(xié)同架構，形成IT-OT應用的統(tǒng)籌建設、統(tǒng)一運維、統(tǒng)一管理，并促進形成工廠內(nèi)同時要加快推進云網(wǎng)融合，實現(xiàn)網(wǎng)絡資源、計算資源、平臺資源等橫向打通，提升工廠生產(chǎn)運營管理效率。
圖8 5G全連接工廠IT/OT應用“云-邊”協(xié)同架構
將應用軟件或系統(tǒng)功能的云化部署，可實現(xiàn)本地設備、系統(tǒng)的輕量化。云化部署的對象包含設備功能、生產(chǎn)控制系統(tǒng)、工業(yè)軟件、企業(yè)信息化管理系統(tǒng)及軟件等。云化功能的特征包含具有遠程調用、資源共享、高算力性能等需求的功能，如云化AGV、云化機器人、云化PLC、云化SCADA、云化MES、云化機器視覺檢測平臺、云化企業(yè)資產(chǎn)管理系統(tǒng)等。
企業(yè)可根據(jù)生產(chǎn)現(xiàn)場需要將應用部署在邊緣計算節(jié)點和企業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上。建議對高實時性、高可靠性、高安全性的應用按需部署在邊緣計算節(jié)點上，通過邊緣計算、人工智能等技術，為生產(chǎn)的端側就近提供智能化服務，提升企業(yè)的生產(chǎn)效率。對需要海量數(shù)據(jù)支持、高算力的應用及相關管理系統(tǒng)功能等部署在企業(yè)級工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺上，可通過云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，對設備、產(chǎn)品、生產(chǎn)工藝、企業(yè)管理等模型進行訓練，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)工藝，實現(xiàn)工廠各生產(chǎn)環(huán)節(jié)的數(shù)字化轉型升級。
03 生產(chǎn)服務智能化升級
工業(yè)企業(yè)在數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化發(fā)展的過程中，對生產(chǎn)服務提出了新要求，如平臺化設計、智能化制造、網(wǎng)絡化協(xié)同、個性化定制、服務化延伸、數(shù)字化管理等，這些新型的生產(chǎn)應用模式，需要基于海量工業(yè)數(shù)據(jù)，通過端到端的數(shù)據(jù)深度集成與建模分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的智能應用。
工業(yè)數(shù)據(jù)建模是工業(yè)經(jīng)驗與數(shù)據(jù)科學的有機結合，通過工業(yè)問題定義、工業(yè)數(shù)據(jù)選擇、數(shù)據(jù)預處理、特征工程、算法選擇、模型訓練、模型評估、模型應用、模型迭代優(yōu)化、模型變更等環(huán)節(jié)，循序漸進的逐步建立起數(shù)據(jù)模型，并隨著技術演進和生產(chǎn)運營管理所需，形成螺旋式上升的方式持續(xù)優(yōu)化模型。其中工業(yè)問題定義，是將工業(yè)問題轉化為清晰的數(shù)據(jù)問題。特征工程與算法選擇，是將復雜工業(yè)場景抽象化并與恰當算法進行匹配。模型化迭代優(yōu)化，是基于現(xiàn)場應用效果和海量數(shù)據(jù)，不斷優(yōu)化模型，提升應用能力。
在工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析中，建議不斷積累和沉淀專業(yè)領域知識、工業(yè)生產(chǎn)實踐經(jīng)驗、已知工業(yè)機理等，構建工業(yè)機理模型，以實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析應用，并綜合利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計、機器學習、人工智能算法等，實現(xiàn)面向歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)、時序數(shù)據(jù)的聚類、關聯(lián)和預測分析。當前工業(yè)數(shù)據(jù)高級分析算法主要以機器學習為主，可基于回歸算法、貝葉斯算法、關聯(lián)規(guī)則算法、聚類算法、決策樹算法、深度學習算法等。數(shù)據(jù)分析工具主要以集成算法包的開源數(shù)據(jù)工具為主，如Python、R或兩者的結合等。
白皮書目錄
一、 5G全連接工廠發(fā)展的重要意義
(一) 企業(yè)數(shù)字化轉型發(fā)展加速
(二) 5G全連接工廠創(chuàng)新發(fā)展的重要意義
二、 5G全連接工廠內(nèi)涵
三、 5G全連接工廠建設框架
四、 5G全連接工廠建設實施方案
(一) 基礎設施建設
(二) 廠區(qū)現(xiàn)場升級
(三) 關鍵環(huán)節(jié)應用
(四) 網(wǎng)絡安全防護
五、 5G全連接工廠建設發(fā)展路徑
六、 5G全連接工廠生態(tài)建設
附件1 5G全連接工廠評價關鍵要素
附件2 縮略語
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