5G和工业互联网的重要进展!附 15个典型“5G+工厂”应用案例详解。
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1、松山湖工厂
2、青岛海尔家电工厂
3、格力电器的总装车间
4、中兴南京滨江工厂
5、上海“5G+工业互联网赋能大飞机智能制造”项目6、北京5G工业互联专网项目
7、山东超级卡车工厂基地
8、湖南华菱湘钢5G智慧工厂
9、辽宁“基于5G的机器视觉带钢表面检测平台研发与应用”项目
10、宝钢5G智慧钢厂
11、马钢生产现场监测
12、中核集团5G+核电项目
13、云南神火铝业5G智慧工厂
14、爱立信南京5G智能工厂
15、天津空客5G智慧工厂
一、松山湖工厂
华为与中国移动合作,在广东省松山湖工厂利用5G技术实现了柔性生产制造场景的应用。华为松山湖工厂原有手机生产车间需要布线9万米,每条生产线平均拥有186台设备,生产线每半年随新手机机型的更新需要进行升级和调整,物料变更、工序增减等要求车间所有网线的重新布放,每次调整需要停工2周,以每28秒一部手机计算,一天停工影响产值达1000多万。
通过5G与工业互联网的融合应用,华为松山湖工厂把生产线现有的108台贴片机、回流炉、点胶机通过5G网络实现无线化连接,完成“剪辫子” 改造,每次生产线调整时间从2周缩短为2天。
同时,在手机组装过程中的点隔热胶、打螺钉、手机贴膜、打包封箱等工位部署视觉检测相机,通过5G网络连接,把图片或视频 发送到部署在MEC上的(人工智能)AI模块中进行训练, 一方面多线共享样本后缩短了模型训练周期,另一方面实现了从“多步一检”到“一步一检”模式改变,及时发现产品质量问题。
二、青岛海尔家电工厂
海尔与中国移动合作,在山东省青岛市利用5G技术实现了精密工业装备的现场辅助装配场景的应用。青岛海尔家电工厂结合海尔卡奥斯工业互联网平台,打造基于5G+MEC的互联工厂,开展了基于AR眼镜的5G远程辅助装配,工人通过佩戴AR眼镜采集关键工业装备的现场视频,同时从后台系统调取产品安装指导推送到AR眼镜上,实现了一边查阅操作指导一边装配的目的。
当工人发现无法自行解决问题时,还可以通过5G网络联系远程专家,实现实时远程指导。另外,通过将算力部署在MEC侧,降低了AR眼镜算力要求与眼镜重量,实现数据的本地计算,保障视频数据不出园区,一方面解决了以往Wi-Fi连接产生的信号不稳定、晕眩感和AR眼镜偏重的困扰,另一方面也节省了维修时间和成本。
中兴与中国电信合作,在江苏省利用5G技术实现了厂区智能物流场景的应用。中兴在南京滨江5G智能制造基地,建设5G网络,自研集成5G模组的 AGV载重平台,在下沉至园区的MEC端部署AGV调度管理系统,与企业既有的数字化生产和物流管理系统业务融合,实现近40台AGV的自动化调度,以及多车联动、调度指令、实时位置、任务完成等信息的稳定可靠下达。
同时,利用5G网络的大上行改造,在部分AGV上使用了基于MEC视频云化的AI障碍物分析技术,实现智慧避障,在控制AGV硬件成本的前提下弹性扩展了AGV的功能。通过5G厂区智能物流应用,中兴南京滨江工厂一方面解决了既有Wi-Fi连接信号不稳定问题,使得热点切换区域掉线率降低80%以上,另一方面实现了制造基地物料周转的完全无人化,厂区内货物周转效率提升15%。
在协同研发设计方面,商飞基于5G网络服务,通过AR/VR数据实时上传,支持产品研发实验阶段的跨地区实时在线协同与远程诊断,有效提升了研发设计环节的协同问题定位和快速研发迭代能力,压缩研发实验成本达到30%。
六、北京5G工业互联专网项目
三一重工与中国电信、华为合作,在北京市三一南口产业园开展了5G工业互联专网项目建设,5G技术与机械制造生产工艺流程深度结合,实现了设备协同作业场景的应用。
通过5G技术搭建车间自组网,基于大带宽低时延的5G网络传输了AGV的3D图像和状态信息,利用5G MEC平台和GPU算力集成能力,降低了AGV单机功能复杂度和成本,采用视觉导航替代传统激光导航,有效实现多台AGV协同控制,提高了AGV的智能化能力和标准化水平,提升生产调度效率,节约成本80%以上。
七、山东超级卡车工厂基地
福田汽车与中国联通合作,在山东省潍坊诸城打造超级卡车工厂基地,利用5G网络,实现了厂区智能物流场景的应用。
在入厂车辆调度环节,开发集虚拟电子围栏、车辆自动识别、车辆探测等多种技术于一体的入厂协同系统,利用5G技术将厂区车辆泊位状态等信息实时传递到各种智能显示终端及信息系统,在物流收货时保管员扫描司机应用程序(APP)上的电子发运单二维码,通过5G网络实现无纸化收货。
八、湖南华菱湘钢5G智慧工厂
(4)5G+AI机器视觉
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,从而大幅提升产品质检的效率和准确率。
采用AI转钢自动识别的应用,能够通过5G+AI摄像头,自动识别转钢的方向,自动控制系统根据视觉识别输入控制钢坯转动,从而节省人力,提高钢铁的轧制效率。
九、辽宁“基于5G的机器视觉带钢表面检测平台研发与应用”项目
十、宝钢5G智慧钢厂
宝钢与中国联通合作,在广东省湛江市开展“流程行业5G+工业互联网高质量网络和公共服务平台”项目建设,利用5G技术实现了连铸辊、风机等设备故障诊断场景的应用。
(1)5G风机在线监测
采集风机振动、电流、电压、温度、风量等运行数据,通过5G网络实时传输至设备故障诊断等相关系统,实现生产作业过程中风机设备运行情况的在线监控,提前预警设备故障,通过对风机设备的在线监控,员工点检负荷率明显下降,点检效率提升81%。
(2)5G一级高危施工实时监测
大型钢铁厂区有大量的日常户外作业和巡检维修,大部分作业为移动性作业,且作业环境大多为高温,高危,高空等,施工人员的作业安全为安全生产带来极大威胁。传统4G网络带宽不足以支撑高清实时监控,仅可以作为事故后原因回溯,项目通过针对全厂152个一级高危作业点,5G全程在线监控,可实现平台化实时监测,后续将进一步通过集成AI行为检测,当施工人员出现违规动作时,将会对后台与施工人员本身发出预警,有效降低安全事故的发生。
(3)5G+AR智能巡检
钢铁园区日常运维工作量巨大,对现场维护检修人员的专业水平要求高,利用5G网络低时延特性,集成高清摄像头与语音通话等功能的AR眼镜。实现现场排障人员与后端平台技术专家的在线实时交互巡检。
(4)5G皮带机器人智能巡检
厂区皮带机距离较长,现场环境恶劣,传统人工巡检效率较低,发现问题后无法及时进行故障诊断,通过集成工业级高清摄像头的巡检机器人,利用5G网络将巡检影像实时传输到后台,实现精准故障定位。
(5)5G厂区环境粉尘实时监控
厂区炼铁厂烧铁区因生产需要,会排出大量的粉尘,对厂区环境造成一定的影响,针对这一问题,湛江钢铁在烧铁区搭建粉尘检测仪,通过5G网络对环境进行实时监测。
十一、马钢生产现场监测
云南神火5G智慧工厂总体架构图
(1)园区监控中心
云南神火园区监控中心
监控中心集成视频监控、电子沙盘等软硬件体系,具备安防监控、环境能耗监控、园区展示等功能,支持信息发布、应急指挥,综合的管理、控制和展示园区各更层面的工作。
(2)基于5G的光纤应变温度监测系统-电解槽漏液分析
通过光纤应变测温系统结合5G接入能力,实现超长时间-180到350°高温、恶劣环境及超高密度终端传感器的接入。解决原有通讯模式下无法实现的诸如超高密度终端接入、布线困难、数据直接园区卸载不出园区等难题。
(3)基于5G的空压机房视觉抄表
云南神火空压机房5G+视觉抄表现场及应用图
(4)基于5G的传送带跑偏裂纹视觉监测
传送带裂纹监测现场部署及应用图
在封闭传送管道中,安装视频采集设备(包括工业线扫相机/镜头/光源等),并协同自动清洗、灰尘铝屑处理,对传送带表面进行扫描分析,通过5G网络传送至机器视觉平台GPU运算及专业算法,当出现皮带出现裂纹,进行实时告警、防患未然。
(5)基于5G的中频炉铁溶液1400℃精准分析
云南神火铸造车间中频炉精准分析现场及应用图
运用专业数字双色性高温摄像头,对熔炉进行非接触式高温测量。通过5G网络传送至部署于云南神火机房内的机器视觉平台,通过机器视觉平台GPU运算及专业算法实时显示铁水温度,保障在铁溶液1400度最佳温度出炉。
(6)基于5G的天车远程集中操控
云南神火天车当前均采用人工控制方式,普遍存在人工成本高、效率低、危险性高、舒适度差以及天车资源争夺等管理问题。通过氧化铝仓库五台天车的PLC改造,将天车的控制信号以及安装在天车车身、墙壁的高清视频捕捉信息通过5G低时延能力进行实时回传,从而实现操作员在操作室进行实时控制。
云南神火综合定位系统方案
云南神火综合定位系统感知层通过5G接入室分定位增强系统和定位标签组成,通过定位标签实现对标签的定位,并通过5G网关与定位标签的通信信道实现定位基站对定位标签的状态回传以及定位标签上下行的数据。通过本系统可实现对于人员轨迹查询以及事故追溯及安全事故的报告等。
利用AR虚拟现实技术对新产品匹配对应的数字化和模块化教学程序,等比例还原虚拟工位和生产材料,简单、直观地呈现复杂的操作步骤。培训内容和结果通过5G网络同步至管理系统,便于后续考核与统计,极大的缩短了培训周期,减少产线占用、提高培训质量。同时,利用5G AR技术,实现跨地域多方远程协作会议,通过实时视频连线和多方标注的方式实现高效沟通,大幅降低了差旅成本,提高效率,保障项目进度。
(3)5G无人机盘库
十五、天津空客5G智慧工厂
空客5G智慧工厂项目应用终端主要包括5G摄像机、5G智能工具柜以及移动监控设备等,通过在相关业务区域部署,实现数据的采集,并利用5G网络的大带宽传输能力和MEC数据本地闭环处理,保障数据不出空客园区的特点,实现了视频业务数据在空客内网的实时安全可靠传输。
其中单站位5G业务应用场景对5G网络带宽需求如下所示:
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