鴻富錦精密電子（成都）有限公司（以下統稱“鴻富錦（成都）”）是一家專業從事時尚平板電腦、臺式電腦、可穿戴設備、一體機及筆記本電腦多類電子產品研發與制造的公司。富士康自2009年扎根四川成都以來，迅速發展壯大，擁有10余萬員工及全球頂尖客戶，2019年鴻富錦（成都）公司占四川GDP出口26%。憑借強大的核心競爭力服務全球一流客戶，近兩年榮獲戰略性新興產業五十佳企業和成都制造業百強企業第二名等獎項。
該測試床由鴻富錦（成都）攜手中國電信成都分公司共同研發，依托鴻富錦（成都）公司千億級的生產能力及卓越的運營能力、三十余年的精密制造經驗和工業互聯網獨立研發能力，結合中國電信5G云網核心能力及SA獨立組網的創新研發優勢，構建5G企業專網，將5G和智能制造深度融合。
公司堅持科技創新，將5G+工業互聯網引入到高科技產品制造中，結合在3C高端產品上的制造經驗，全力打造基于“5G+工業互聯網”的無憂智能工廠，實現數字化、網絡化和智能化技術的研發與應用，致力成為創新數字系統可攜式電子產品制造的智能工廠典范。
5G、MEC、AIoT、XR、AI、8K、無憂工廠
公司名稱：鴻富錦精密電子（成都）有限公司
公司地址：四川省成都市高新西區合作路888號
聯系人：夏子清
聯系方式： +86+18200582608
028-68828888-82906
合作單位：中國電信股份有限公司成都分公司
本測試床面向電子制造業，建設“5G+工業互聯網”的無憂智能工廠，將MEC下沉到企業組建5G企業專網，做好多業務數據的自定義流向和資訊安全管理，與現有園區業務進行無縫連接。以自動化、數字化、網絡化、智能化為方向展開，以公司強大的制造能力為基礎，應用5G、8K、AI、XR（AR、VR）等多種前沿技術進行產業鏈垂直優化整合。重點突破安全高速的5G企業專網構建與邊云協同計算技術、5G智能物流、基于5G+大數據與機器學習的質量保障、基于5G+AR的遠程設備維修援助、基于5G+VR的全景現場管理、基于5G+8K事件識別的安全預警等技術，實現電子制造業的智能制造、智能物流、安全生產、品質保障、降低成本等目標。
4.1.1. 5G MEC企業專網，將5G與企業網絡、企業運營深度融合
4.1.2. 5G+IoT萬物智聯，實現數據的互連互通
4.1.3. 5G+AI構建機器視覺智能檢測
4.1.4. 5G+AGV改變傳統物流模式
4.1.5. 5G+AR實現設備專家遠程運維
4.1.6. 5G+8K +VR實現生產現場全景呈現
4.1.7. 5G+8K+AI實現人員行為識別
鴻富錦（成都）在制造領域多年深耕，積累了大量的經驗與技術。本測試床旨在建成世界一流的智能工廠，并能夠對外賦能。測試床采用平臺化的解決方案，可以針對不同需求進行快速移植并實現靈活配置。
圖1 測試床總體架構
基于“5G+工業互聯網”的無憂智能工廠項目總體架構包括邊緣層、網絡層、平臺層和應用層四個部分。邊緣層，采集各種工業設備及傳感器的數據；網絡層，結合5G 和現有 IoT 網絡技術，彌補現有網絡通訊的不足，提供多種網絡連接方式, 保障設備之間網絡互聯互通、網絡通訊安全、服務器虛擬化、海量數據倉儲、海量數據計算。平臺層通過對DT（Data Technology）數據采集與邊緣處理、AT（Analysis Technology）經驗知識模型與算法、OT（Operation Technology）工業應用微服務組件三大技術體系的整合，以實現數據管理、數據分析、數據服務。應用層在平臺層的基礎上為特定客戶、特點場景設計個性化的工業 SaaS 及 App。AI 模型可發布為公有云 API、 設備 SDK、私有服務器部署，通過合理地部署到邊或云，實現計算的邊云協同。
4.3.1. 5G MEC企業專網，將5G與企業網絡、企業運營深度融合
圖2 5G企業專網設計框架
5G MEC企業專網以5G數據分流技術為基礎，通過無線和控制網元的靈活定制，構建一張增強帶寬、低時延、數據不出園的基礎連接網絡。核心網用戶面網元UPF為園區私有化部署，根據生產區域需求可靈活部署無線基站，提供物理獨享的5G專用網絡。
MEC（移動邊緣計算）和企業本地服務器之間部署防火墻 ，實現隔離和訪問控制，保障數據的安全快速傳輸。
5G和企業業務網絡無縫聯接，保障了數據高速穩定安全的傳輸，實現生產設備、傳感器、控制系統、管理系統、工業應用系統等關鍵要素的泛在互聯互通，以及生產區域網絡全覆蓋。
4.3.2. 5G+IoT萬物智聯，實現數據的互連互通
圖3 5G+IoT設計框架
利用5G企業專網，實現百萬工業設備實時感知、動態控制，設備數據模型（生產數據、運行狀態、運行參數）動態實時獲取。
傳統以太網絡架構部署周期長, WiFi穩定性差，產品迭代更新周期快，線體變更頻繁，利用5G網絡優勢，構建大帶寬、海量連接、低時延、高可靠等特色的5G+IoT工業萬物智聯網絡體系。
4.3.3. 5G+AI構建機器視覺智能檢測
圖4 5G+AI設計框架
利用5G網絡獲取海量設備的高清檢測圖片，結合機器視覺與深度學習進行智能檢測，實時輸出檢測結果，提高不良品檢出率的同時，還釋放大量復判人力 。同時，利用 SPC過程控制、多維數據共性分析，監控品質狀況，對異常進行及時告警，推送工程人員快速處理。
SPI 、AOI設備使用傳統視覺算法進行缺陷檢測，保證不良高檢出的同時，高誤報也隨之產生。當高檢出與高誤報達到一定平衡時，現場工程師難以通過調整設備自帶算法的閾值來提升檢測精度。鑒于此，機器視覺智能檢測在獲取設備輸出不良圖片后，通過深度學習與機器視覺混合模型，對報錯圖片進行二次復判，過濾誤報圖片，同時控制暫存機對真實不良進行集中暫存，統一送修。復判結果數據實時分析，當發現制程異常時，主動推送至設備遠程叫修系統，異常及時處理。機器視覺智能檢測可提升企業制程能力并減少目檢人力，也為設備廠商增加更多附加價值，實現多方共贏。
該應用解決了單機運算資源不足與云端計算網絡延時問題，實現邊云協同毫秒級響應處理，檢測效率提升。
4.3.4. 5G+AGV改變傳統物流模式
圖5 5G+AGV設計框架
5G為AGV的通信提供高速穩定的網絡支持，5G信號覆蓋全車間和室外區域，解決原有通信方式接入干擾大、速率低的問題，實現AGV跨樓棟運輸，保障AGV運行穩定，動作更流暢，效率更高。
該方案使用自行設計開發的5G終端, 模塊使用華為巴龍MH5000-31，替代原AGV的通訊模塊， 接口簡單，具備通用可擴展功能，可快速部署應用。
4.3.5. 5G+AR實現設備專家遠程運維
圖6 5G+AR設計框架
如果遇到無法修復的疑難故障，可以通過5G+AR運維系統與專家聯系，并對維修人員進行遠程指導。5G+AR運維通過遠程通信和視頻管理功能，實現AR指導維修，遠程專家診斷，使得技術人員可實時在線咨詢遠程專家，獲得專家指導，彌補專家不能及時到現場處理的問題，降低委外維修成本。
此外，利用AR 技術將維修工序3D模型展現于維修工程師面前，給其維修提供指導，當作業錯誤時，音/視頻及時提醒糾錯。不僅能提升交互可視化體驗的真實感，使得能遠程掌握所要處理的設備及場景的空間信息，還能夠在高難度、高危險性的維修過程中給予更好地操作指導與錯誤預警，并且，可通過5G網絡將設備內部的4K超高清視頻低時延可靠傳輸到云端存儲與分析，作為視頻教材，提供給新人進行培訓，達到資源、技能的有效分配和傳承，提升工程師維修技能。
4.3.6. 5G+8K +VR實現生產現場全景呈現
圖7 5G+全景+VR設計框架
應用5G的大帶寬、低時延、移動性，結合全景相機和8K攝像頭精確同步拍攝、自由視點、 VR等技術，實現生產現場全景呈現，縮短空間距離，助力主管千里之外也可無死角掌控現場，達到高效管理、提升客戶體驗、樹立公司形象的目的。
4.3.7. 5G+8K+AI實現人員行為識別
圖8 5G+8K+AI設計框架
應用5G的大帶寬、低時延， 8K攝像頭精確同步拍攝、同時配合AI算法，為車間生產的安全管理提供可靠依據，從“被動監控、事后調查”向“主動識別、提前預警”的安防模式轉變。
4.4.1. 5G MEC
5G MEC下沉部署到工廠可以組建園區 5G局域網，解決工廠數據不出園區的安全問題，UPF控制 5G數據流向，可以安全連接到園區的各個網絡，實現數據安全的雙重保護。
5G網絡切片能夠提供定制的網絡特性（如大帶寬、延時、容量等）、計算特性和存儲資源 特性，以滿足不同業務應用在網絡特性方面的不同需求。打造安全高速的 5G局域網。
4.4.2. 面向設備遠程維修援助的AR智能交互技術
本測試床結合業務實際需求，將AR中的交互行為的正確性比對與風險預警作為重點研究。創新性地提出了對于動作序列數據進行關鍵提取與關鍵片段結合的方式進行處理。此外，對于動作的評價進行了量化機制的研究。提出了統計模型對于行為策略規劃進行充分研究，使得AR 互動的動作分析的泛化性更強、準確率更高。
4.4.3. 基于計算機視覺的異常行為識別技術
利用計算機視覺與深度學習技術實現異常行為識別技術，先對視頻中的每個人進行二維姿態估計，再對得到骨架序列利用行為分析算法分析出單人和多人的行為。對骨架序列進行行為識別，使得行為識別的模型推廣到不同的場景，而且模型效率更高。
4.5.1. 創新性
5G賦能的智能制造利用5G高傳輸速率、廣覆蓋、低延時的特點支持類似超高清視頻、AR/VR、機器視覺、遠程控制等新的應用場景，并進一步解決核心網絡的數據流量瓶頸等相關問題。
基于數字孿生的設備運維管理，通過5G+IoT技術，采用數字孿生技術將各個設備的特征以數字化方式在虛擬空間呈現，實現設備遠程監控與管理。
基于5G+AR 的遠程設備維修援助，利用AR 技術提升了交互可視化體驗的真實感，使得能遠程掌握所要處理的設備及場景的空間信息。此外，還能夠在高難度、高危險性的維修過程中給予更好地操作指導與錯誤預警。遠程援助視頻可作為視頻教材，供新人培訓。
基于5G+8K+AI事件識別的安全預警，利用計算機視覺技術對員工進行人臉識別身份比對，識別異常行為，識別煙霧火焰，并及時報警，以實現安全生產。識別關鍵工站作業手法，確保重要工站的作業流程不出錯。利用5G 傳輸影像，讓主管或客戶能遠程掌握現場情況。
基于5G+AGV 智能物流，5G為AGV的通信提供高速穩定的網絡支持，5G信號覆蓋全車間，AGV運行穩定，動作更流暢，效率更高。
4.5.2. 先進性
通過中國電信核心云網+智慧綜合業務接入中心+廠區MEC邊緣協同云，利用5G SA技術構建5G專網能力，采用超級上行、網絡切片等電信優勢技術，實現工業互聯智能制造應用技術與網絡技術深度融合。
面向設備遠程維修援助的AR 智能交互技術，結合業務實際需求，將AR 中的交互行為的正確性比對與風險預警作為重點研究。創新性地提出了對于動作序列數據進行關鍵幀提取與關鍵片段結合的方式進行處理。此外，對于動作的評價進行了量化機制的研究。提出了統計模型對于行為策略規劃進行充分研究，使得AR 互動的動作分析的泛化性更強、準確率更高。
基于深度學習的AOI 不良自動復判技術采用多種基于深度學習的圖像分析技術，包括低光照圖像增強、圖像去噪、圖像分類、圖像分割、文字檢測與識別、對比學習等，提出了一整套AOI 不良自動復判技術，算法正確，良率達到了98%以上。
4.6.1. 數據不出園區
本測試床在園區下沉部署了園區專用UPF、基站以及接入STN設備，依托5G組網用戶面策略，實現數據本地分流。
圖 9 專網數據不出園區示意圖
用戶通過園區專用DNN發起會話建立，網絡結合位置為會話選擇特定邊緣UPF，即可接入與邊緣UPF對接的鴻富錦（成都）園區專網。該方案中，用戶在5G網絡簽約特定DNN，SMF選擇UPF時，根據5G終端提供的特定DNN以及所在的TA選擇目的邊緣UPF，從而完成邊緣PDU會話的建立。
前置條件：終端配置專用DNN并在UDM上面簽約專用DNN。
（1）5G終端發起PDU會話建立請求，PDU Session Establishment Request消息攜帶專用DNN；
（2）AMF向SMF發送創建SM上下文請求，PDU Session CreateSMContext Request消息包含了用戶位置信息、RAT類型、DNN等；
（3）SMF向AMF回復創建SM上下文響應；
（4）SMF繼續執行用戶PDU會話建立流程，根據配置，SMF根據特定DNN為5G終端選擇邊緣UPF；
（5）SMF向UPF發送N4會話建立請求，并提供要在該PDU會話的UPF上安裝的分組檢測（PDR）等；
（6）UPF向SMF回復N4會話建立響應；
（7）SMF發送PDU會話建立響應；
（8）GTP隧道地址和TEID的相互通知，PDU會話創建成功。
圖 10 DNN分流業務流程圖示
該方案對于終端、網絡的功能及配置要求如下：
（1）5G終端功能及配置要求：
支持配置DNN信息，建議支持多PDU會話并發。
（2）5GC功能及配置要求：
1）SMF：支持根據終端簽約的專用DNN選擇邊緣UPF；
2）UDM：用戶簽約專用DNN。
4.6.2. 5G終端固定IP地址
園區業務針對5G接入終端強制固定IP，用于終端管理、終端業務監測等需求。
確定園區專網用戶地址池地址段。由鴻富錦（成都）專網分配。
為園區專網用戶規劃分配固定IP地址。由中國電信、富鴻富錦（成都）共同完成；中國電信負責規劃分配，鴻富錦（成都）負責審核記錄。下表為示例：
終端 | IMSI | MDN | 業務 | IP地址 |
攝像機1 | 460********** | 191ABCDabcd | 生產線8K全景圖象上傳 | 專網地址1 |
手機1 | 460********** | 191ABCDabcd | 專家遠程指導 | 專網地址2 |
…… | …… | …… | …… | …… |
圖 11 項目實施時間規劃
5.2.1. 部署環境
5.2.1.1 設備接入與數據采集部署環境
針對非標準化設備與PLC類設備，采用數采網關豐富的硬件接口如RS485、RS232、CAN等與待采設備相連，通過HMI圖形化界面設置連接通訊模式，實現數據采集；針對標準化設備，采用從平臺下載對應設備型號的標準化數采軟件，實現數據采集。DT模塊對待接入設備進行授權認證，配置規則引擎，實現海量大數據實時流分析、數據流轉等功能。
5.2.1.2 工業應用及平臺服務部署環境
部署架構整體采用B/S和C/S模式，終端用戶可通過WEB瀏覽器或者APP客戶端使用系統；服務端的程序包含Web項目、微服務項目、APP安裝包、數據庫等，均部署于Linux服務器；可方便快捷的進行遠程更新與管理，極大的提升了不同應用場景的兼容性。
基于性能要求與可擴展設計原則，硬件基礎設施總體分為數據庫服務器、應用服務器、文件服務器及接口服務器四類。
（ａ）數據庫服務器：用于設備數據采集及工業應用數據存儲。數據庫軟體主要有MySQL、MongoDB、GreenPlum、Handoop四種。MongoDB數據庫按實際業務量選擇采用副本集和分片模式，MySQL數據庫采用主備或集群模式，確保無單點故障，GreenPlum 解決海量數據OLTP/OLAP處理，Handoop解決海量數據OLAP處理。
（ｂ）應用服務器：用于彈性分配硬件資源，應用服務器基于虛擬化容器技術，使得系統易于部署維護。虛擬機存儲采用Ceph分布式技術，從而實現虛擬機故障自動轉移，保證服務不中斷。
（ｃ）文件服務器：用于存儲圖片、文本、視頻等非結構化數據，支持 DAS/SAN/NFS等存儲方式。空間大小根據實際數據量確定，采用RAID-5技術。
（ｄ）接口服務器：主要用于各場景下進行數據交互的接口部署，包含統一的用戶認證。需根據業務量選擇是否采用商用EMQX軟體，提高用戶并發處理能力。
5.2.2. 數據管理
傳統數據庫難以滿足各類設備輸出海量數據的存儲及分析處理要求，且傳統數據庫大多基于SMP架構，擴展性能差。因此采用傳統數據庫與GreenPlum/Handoop MPP開源數據庫相結合的方式進行海量數據的存儲，通過自行開發的數據流轉組件，兼顧海量數據的歷史分析與實時查詢需求。
（ａ）術語規范化：采集到數據庫中的數據必須是規范化的數據，以便實現互聯互操作性和分析的一致。
（ｂ）數據周期性管理：由于平臺數據量龐大，須做好數據有效周期管理，便于及時采用自動化方式將無效數據進行清除或轉移，以保障系統整體服務性能。
（ｃ）數據可視化、透明化管理：本方案從數據采集到數據存儲利用的每個處理步驟均可在平臺上記錄和呈現，實現數據的可追溯性。
5.2.3. 系統運維
系統使用第三方工具實現可視化運維。服務器綜合性能監控使用Zabbix，該軟件監控服務器和數據庫各種性能指標，對于監控到的異常自動推送郵件及短信；服務端應用監控使用Rancher，可監控服務端的各容器是否啟動、CPU和內存使用狀況、網絡進出流量等；應用Navicat Premium數據庫運維客戶端，運維人員可以在客戶端直接查看和修正系統數據表中的數據。
數據庫及應用服務均采用了高可用架構設計，不存在單點故障，再結合監控系統，在出現監控項異常時自動推送郵件及短信，運維人員可在第一時間發現并處理異常，可確保7＊24小時穩定運行。
本測試床重視頂層設計，整體上以5G+工業互聯網平臺展開，基礎上研發智能運維管理、質量保障、安全預警應用，實現電子制造業的智能制造、安全生產、品質保障、降低能耗等目標。由于采用了基于云的微服務架構，平臺方案可快速移植并根據需求進行配置應用。
本測試床總體規劃部署服務工業互聯網的5G基站6個，邊緣計算（MEC）平臺1個，智慧綜合業務接入區1個，部署 5G 終端模組10套。充分利用現有平臺資源，構建多系統融合可擴展的DT（采集與邊緣處理平臺）、AT（經驗知識模型平臺）、OT（工業互聯網應用平臺） 三大平臺，實現5G網絡、終端能力調用及監測，具備百萬級以上規模終端的接入管理能力。
5G企業專網的成套方案由中國電信部署，可快速搭建5G企業專網。
當前示范線已實現82%區域關燈生產，65%人力精實，智能場景易于部署，產品不需要再次研發，可實施性強。
6.2. 測試床的商業價值、經濟效益
6.2.1. 商業價值
以落地集團成都智能工廠示范線為例，一條生產線投資約760萬，每年從提質、增效、降本所帶來的效益提升約120萬，投資回報周期為10個月，可謂小投資大回報，并且現富士康集團內部擁有1600多條SMT生產線，已導入60多條SMT生產線，未來將陸續推廣應用到更多其他生產線，有十幾億市場待挖掘。
根據工信部發布的數據顯示，工業互聯網領域未來五年（2020-2025）年均復合增長率約為13%，隨著產業政策逐漸落地，在新基建的推動下，市場空間有望加速成長，預測在2025年中國工業互聯網市場規模將突破1.2萬億元，而電子制造業占比工業互聯網市場8%，未來我們將對千億級大規模市場潛在用戶挖掘與賦能（含場景輸出、人才培育、技術支持等），預計到2025年賦能西南片區電子制造領域企業達到50家。
未來將繼續深耕電子制造領域，與政府、企業、高校等機構組織強強聯手，打造更好的工業互聯網平臺，助力制造企業快速轉型升級。
6.2.2. 經濟效益
價值與需求決定盈利能力。本方案的落地成效已經證明了其所具備的業務價值。面向不同的企業需求，本解決方案提供兩種服務模式。
第一種模式，企業一次性投資軟硬件，進行內部部署。其中的硬件設備可由我方整體負責，也可由企業自行購置。
項目交付后，針對不同設備提供1~2年質保服務，針對軟件提供三至六個月的免費培訓與維護服務。企業的具體投入依照項目具體需求與規模進行核算，根據已有的案例，投資回報周期為1年左右。實力雄厚且對數據安全比較敏感的企業可選擇該種模式。
第二種模式，用戶一次性投資少量必要的終端設備，通過訂閱模式接收相關服務，相關成本作為運營成本的常規項目。我們將全套的應用解決方案部署在騰訊云上，企業只需申請一個賬號，即可將自己的設備接入平臺，并根據需求訂閱自己的應用服務，企業根據訂閱服務的類型及數量按月進行付費，并隨時可以取消、新增或減少。此種模式無需用戶進行大額投資，服務訂閱后即可見成效，適合中小企業。同時成立用戶社區，收集用戶的意見反饋，結合用戶的實際使用狀況，相關的服務可以不斷的迭代，用戶第一時間即可受益。
該測試床的實施是由鴻富錦（成都）主導，不斷創新和發展，將是工信部指導的國家制定工業互聯網標準體系的一次重大企業級創新實踐；不但能夠實現公司自身的數字化工廠建設，而且也是下一步為省內外電子信息產業的上下游相關中小型企業群（不少于20家上下游配套企業）進行“5G+工業互聯網建設”的賦能與技術服務一次重要積累，從而實現四川甚至西南地區的電子信息行業的5G+工業互聯網的升級改造等一系列重大的社會效益。
“5G+工業互聯網建設”在賦能電子制造業的同時，其應用的最新技術也將推進5G在社會和民生方面的發展。
5G+AR設備遠端運維，其技術及思想，可應用于遠程政務領域，建設基于5G環境的遠程導辦系統，使得辦事的過程更加方便和快捷，提高政府社會服務能力；也可應用于遠程教育、遠程醫療等民生領域，打破時間和空間的限制，實現醫療、教育等資源的充分利用，大幅改善現有教育、醫療等資源不平衡等民生問題。
5G+8K+AI基于事件識別的安全預警技術，可快速偵測異常事件的發生，非常適合應用在安防領域，保障人身安全，促進民生發展。5G+8K+VR技術，將在虛擬實景、全景直播、多人聯機游戲等新一代全新影像行業高速發展，使得視頻娛樂內容互動性更強、更令人沉浸、更清晰，加速社會文化發展，使人們生活更美好。
依托富士康科技集團制造企業領軍者的巨大優勢，本方案設備數據采集與傳輸標準已推廣至數十家設備供應商，為推進行業標準統一起到了關鍵作用；同時也為更多的中小型企業及有升級需求的大型企業帶來了成熟的設備智能運維解決方案。
（1）鴻富錦精密電子（成都）有限公司
本公司是一家從事3C產品研發及制造的大型企業，擁有千億級的生產能力及卓越的運營能力，三十余年的精密制造經驗和工業互聯網獨立研發能力，2009年富士康入駐四川成都，2019年占四川GDP出口26%。
基于三十余年智能制造經驗，結合5G、XR、AI等工業4.0新技術，已成功落地設備智能運維整體解決方案，實現設備數據互聯互通和設備間的自感知、自優化和自診斷；實現了設備全生命周期的在線健康管理、遠程診斷、預測性維護與運營優化 。
（2）鴻富成精密電子（成都）有限公司
公司主營業務為蘋果穿戴式手表以及手表一體機的生產、銷售和出口。公司通過不斷提升技術創新能力和管理經營能力，品牌價值和營業收入得到了快速增長。
與鴻富錦（成都）一脈相承，設備智能運維解決方案已落地到該公司各應用場景；除此之外，根據該公司產線特性，重點定制打造了特色項目SiP Hotbar PHM：利用數據建模在線管理設備，跟蹤設備關鍵指標預警異常，實現快速化調機和策略性保養，保證設備安全無憂運維，獲得客戶高度評價。
（3）富泰華工業（深圳）有限公司
富泰華工業是目前華南地區最大的智能電子產品生產企業，主要從事信息產業、通訊產業、自動化設備產業、光電產業、精密機械產業的制造、銷售與服務。
本方案應用在富泰華工業多個實際場景中，對陳舊設備進行智能化軟硬件升級改造，實現了設備數據互聯互通，成功落地數字孿生、遠程叫修、預測性保養與執行、機器視覺智能檢測等應用。
（4）鴻富錦精密工業（武漢）有限公司
公司產業涉及精密機械、消費性電子和光電器件等項目，包括計算器顯示器、機器人技術、燃料電池、數碼相機、精密磨具和汽車零部件等。
成功導入機器視覺智能檢測、指標可視化應用。
（5）四川天邑康和通信股份有限公司
專業從事家庭/企業寬帶接入和智能組網設備、移動信號深度覆蓋、智能視覺設備和光纖通信配線及連接設備等的研發、生產、銷售和服務, 連續多年成為國內通信運營商的入圍企業和主要供應商之一。
公司成功導入數字孿生、遠程叫修、AR運維，為設備智能運維奠定了堅實的基礎。
（6）成都老肯科技股份有限公司
中國知名的集空氣消毒凈化、器械消毒滅菌等科技產品研制、開發、生產、銷售及售后服務一體化的高科技股份制公司。經過十幾年的跨越式發展，目前已成為中國最大醫用消毒設備制造商之一。
公司成功導入機器視覺智能檢測應用，大大提升了醫療器械產品精密檢測品質及效率。
七、 測試床成果驗證
本測試床成果驗證分二個階段：
第一階段：驗證網絡連接性，確保5G MEC企業專網搭建、5G企業專網與企業內部IoT網絡實現數據交互、與Internet實現網絡隔離。
第二階段：驗證專案導入狀況，完成機器視覺混合模型訓練和測試、AGV精準到達指定位置、專家和現場工程師實現遠程溝通和指導、生產現場全景呈現及人員行為識別。
本測試床首先驗證5G和企業內網的融合，打造5G企業專網，實現5G網絡、終端能力調用及監測，具備百萬級以上規模終端的接入管理能力。然后針對項目項目的設備單元、信息系統、關鍵技術、多樣場景等進行全面驗證。
基于“5G+工業互聯網”的無憂智能工廠項目與已經審批的測試床無關聯關系
企業專利:
SPI機器視覺智能檢測 專利號: 201910199967.X
AOI機器視覺智能檢測 專利申請中
5G+8K+AI人員行為識別 專利申請中
AR設備遠端運維 專利申請中
基于“5G+工業互聯網”的無憂智能工廠是一個整體的項目，是一個全方位的智能工廠解決方案，規模化導入后，將會降低企業成本，效率提升。
價值與需求決定盈利能力。該測試床的落地成效已證明其所具備的業務價值。面向不同的企業需求，企業一次性投資軟硬件，進行內部部署，具體投入依照項目需求與規模進行核算，根據已在鴻富錦（成都）SMT工廠落地的項目案例，投資回報周期為1年左右，具備可復制性。
中國電信主要將MEC下沉到企業組建5G企業專網，做好多業務數據的自定義流向和資訊安全管理，與現有園區業務進行無縫連接。
對于非發起方公司有相關需求，需事先聯系鴻富錦（成都），征得授權后，可以使用測試床。
測試床的建設及知識產權歸鴻富錦（成都）所有。
鴻富錦（成都）提供項目部署解決方案，協助使用者完成服務部署，對用戶運營、使用提供技術支撐，中國電信股份有限公司成都分公司完成5G企業專網的網絡建設。
10.4.1. 預估資金需求：
網絡基礎設施費用：320萬人民幣，含所有新增5G MEC核心設備、5G室內基站、IoT網絡核心設備、網線布設；
服務器費用：110萬人民幣；
終端費用：50萬人民幣，包含5G 通訊模塊、CPE、高清攝像頭、AR/VR等終端;
軟件投入：280萬人民幣；
基于“5G+工業互聯網”的無憂智能工廠測試床共計資金需求：760萬人民幣。
10.4.2. 資金來源：
項目的資金來源由企業及運營商投資。
本測試床屬于中長期研究項目，主要分為以下幾個關鍵的時間點：
第一階段為基礎建設實施階段，計劃歷時3個月，完成設備IoT內網及5G企業內網建設，相關設備的硬件采購。
第二階段為專案導入實施階段，計劃歷時5個月，完成業務系統的開發及環境部署、數據庫服務器、應用服務器、文件服務器、接口服務器的搭建。
第三階段為項目應用階段，計劃歷時4個月，完善和優化本測試床。